成都经济区先进制造业与现代物流业融合发展的研究

周路

摘 要：先进制造业与现代物流业融合发展，是成都经济区产业结构转型升级的一个重要趋势。利用2006—2015年成都经济区先进制造业与现代物流业的相关数据，构建VAR模型，并运用单位根检验、格兰杰因果检验、协整分析及方差分解等计量方法，研究成都经济区先进制造业与现代物流业融合的问题。研究结果表明，成都经济区先进制造业与现代物流业间存在长期稳定的均衡关系，两者之间也存在双向因果关系。先进制造业增加值的波动主要受到自身冲击和物流业货物周转量的冲击，而物流业增加值对其影响较小。

关键词：成都经济区；先进制造业；现代物流业；融合发展

中图分类号：F253 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2018）18-0044-04

成都经济区包括成都、德阳、绵阳、遂宁、乐山、眉山、雅安和资阳8个市，2015年成都经济区完成地区生产总值19 126.4亿元，占全省的比重为63.5%，增速比上年增长8.6%，比全省平均水平高0.7个百分点，是全省经济发展最重要的引擎。随着经济和信息技术不断发展，成都经济区的先进制造业与现代物流业相互渗透融合趋势越来越明显，先进制造业服务化成为成都经济区制造业发展一种新型模式。因此，探索如何实现先进制造业与现代物流业有效的融合和良性互动，是成都经济区产业结构转型升级过程中亟待解决的课题。

一、文献综述

物流服务业属于生产性服务业，有关物流业与制造业关系问题的研究首先应属于生产性服务业问题研究的范畴。近年来，有关生产性服务与制造业关系问题的研究已经成为一个产业融合的焦点，如 Hansen（1990）认为，制造业的生产创新与生产性服务业的过程创新相互作用、相互依赖，制造业的创新将导致生产性服务业流程创新，生产性服务业的需求又将导致制造业生产创新；Theodore&Jeffery;（2000）研究发现，美国生产性服务业的快速成长给制造业内部服务外包化提供机会，最终带来了生产性服务业和制造业产业结构变化；周振华（2003）阐述产业间的延伸融合，这种融合表现为服务业向第二产业的延伸与渗透，形成相互之间彼此不分的新型产业体系。产业融合也被研究者认为是生产性服务业与制造业关系发展的最高形式，是实现产业结构高级化的重要途径。

随着生产性服务业与制造业研究成为热点，有些学者也针对物流业与制造业关系的问题进行有益的探索。比如，Colleen Taylor运用实证分析方法，论述了物流业与制造业合作关系是如何有利于增强物流企业与制造企业的核心能力；Hum指出，随着全球经济一体化与企业竞争压力的不断增大，物流业与制造业融合发展逐渐被认为降低费用与增强服务优势的有效手段；苏秦等（2011）利用OECD统一编制的投入产出表，实证分析了中国、韩国等国家的物流业与制造业之间的融合、互动现状及动态变化规律。研究表明，数国家制造业与物流业之间处于非均衡融合状态，制造业对物流业融合较大，而物流业对制造业融合较小。但随着经济的发展，物流业对制造业融合度逐渐提高，两产业逐渐向均衡性融合形态转变的发展态势。

综上研究可以看出，目前对制造业与物流业互动融合的研究尚处于探索阶段，少有文献运用经济计量模型从区域经济发展角度探究先进制造业与现代物流业融合发展的问题。本文尝试以成都平原经济区经济数据为基础，运用计量经济VAR模型研究先进制造业和现代物流业融合发展的动态变化特征，客观评价成都经济区先进制造业与现代物流业融合发展的因果关系，为进一步促进其发展提供坚实的基础。

二、数据来源与实证分析

（一）数据来源

本文研究的数据采用成都经济区2006—2015年的相关宏观统计数据，原始数据主要来源于《四川省统计年鉴》和社会经济发展公报、成都经济区各市统计年鉴及社会经济发展公报、网上咨询获得数据等。对于原始数据均采取不变的价格进行处理，以保证数据最大程度反映经济发展的态势。按照计量经济学相关理论，时间序列数据可能会存在异方差现象，进而影响到分析结果。为了消除数据的异方差，避免数据的剧烈波动，对时间序列数据取其自然对数，并采用Eviews6.0计量软件对数据进行分析。

（二）实证分析

1.模型设定及变量选取。本文运用向量自回归模型（VAR）进行实证分析，VAR模型把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单变量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的向量自回归模型。VAR模型的数学表达式如下：

yt=A1yt-1+A2yt-2+……+Apyt-p+BXt+？着t （t=1，2，3……n）（1）

其中，yt是k维内生变量向量，Xt是d维外生变量向量，p是滞后阶数，样本个数为T。k×k维矩阵A1，……，Ap和k×d维矩阵B是要被估计的系数矩阵。？着t是k维扰动向量，它们之间可以同期相关，但是不与自己的滞后值相关，以及不与（1）式等号右边的变量相关。

在综合国内外研究成果和已有的测度方法基础上，我们选取以下指标来反映成都经济区现代物流业发展状况，它们分别是货运周转量（WL）、物流业增加值（WYZ）、规模以上工业增加值（GYZ），来表征成都经济区先进制造业发展水平。为了消除异方差，对得到的时间序列数据进行取自然对数处理，对数变换后的变量依次为LWL、LWYZ和LGYZ。为了更好地描述LWL、LWYZ和LGYZ之间的关系，可以建立定量分析模型，如公式（2）：

LWYZ=？琢LWL+？浊LGYZ+？着（2）

其中，？琢，？浊是对应变量的参数，？着是随机扰动项。

2.时间序列变量的平稳性检验。按照经济学理论，宏观经济变量在长期变化过程中是一种非平稳的变量，随着时间的延续，并受到外界因素的影响，分析变量會重现一定的伪回归现象，这与计量经济分析要求数据平稳性不一致。因此，为了确切知道变量的状态，有必要对经济变量进行平稳性检验。检验数据平稳性方法主要有图示判定法和单位根检验法，其中单位根检验是目前统计分析中较多应用的方法。本文根据分析的目的和数据特点选择ADF检验对各变量进行平稳性分析，其结果（如表1所示）。

从表1中可以看出，3个变量（LNGYZ、LNWL、LNWYZ）的ADF检验统计值都在1%、5%、10%三个显著水平条件下大于相应的临界值，所以变量LNGYZ、LNWL、LNWYZ变化均是非平稳状态。然而，在不同检验类型的条件下，变量DLNGYZ、DLNWL、DLNWYZ至少在10%水平条件下其ADF统计值小于它的对应值。这说明，这些变量是一阶单整的，它们之间存在协整的可能，即变量之间可能存在长期的均衡关系。

3.协整检验。为了进一步检验变量间是否存在长期均衡关系，我们对变量进行协整检验。协整关系首先由Engle和Granger提出，基本思想是尽管两个或两个以上变量为非平稳序列，但是它们的某种线性组合却可能呈现稳定性。Engle-Granger两步法通常用于检验两个变量之间的协整关系，而对多个变量之间的协整关系采用Johansen（1998）和Juselius（1990）提出了用一种极大似然法进行检验的方法，简称JJ检验。本文选取JJ检验作为协整关系分析的方法，选择趋势假设为无确定性趋势、有截距、无趋势项对上述4个变量进行检验，结果（如表2所示）。

表2显示，原假设None表示没有协整关系，该假设下计算的迹统计量值为109.9837，大于临界值47.85613，且P值为0.0000，可以拒绝原假设，认为至少存在一个协整关系；而在At most 3假设条件，根据计算的迹统计量值、临界值及概率大小，可以认为存在三个协整关系。通过标准化的协整关系值，可以得到4个变量的协整方程，如式（3）所示。

LNGYZ=0.6038LNWL+0.2554LNWYZ（3）

通过（3）式可以得到成都经济区先进制造业增加值与现代物流业货物周转量、物流业增加值、邮电业总值之间均存在正向的长期均衡关系：先进制造业增加值每上升1%，现代物流业周转量会上升0.60%；同时，先进制造业增加值变化1%，现代物流业增加值变化0.26%，且变化方向是一致的，这主要是先进制造业引致现代物流业的需求增加。

4.格兰杰因果关系检验。很多情况下，协整关系检验只是反映分析变量之间的长期均衡关系，而并不能捕捉全面复杂动态的关系。在实际分析中一般需要知道变量之间的因果关系，以便做更进一步的研究。格兰杰因果关系可以用来检验某个变量的所有滞后项是否对另外一个或几个变量当期值有影响，是变量间因果关系检验的有效计量统计方法，检验结果（如表3所示）。

从表3中可以看出，短期内在5%显著水平条件下，成都经济区先进制造业增加值与现代物流业的货物周转量是存在双向的因果关系，表明成都经济先进制造业与物流业融合发展是相互促进，两者有效融合发展既是先进制造业转型升级的途径，也是现代物流业发展趋势和新的保障。当然，有些变量之间存在单向关系，如LNGYZ与LNWYZ、LNWL和LNWYZ等，或者二者之间不存在任何的因果关系。

5.建立向量自回归方程（VAR）。通过以上分析，成都经济区先进制造业与现代物流业的指标数据已经基本上符合建立VAR方程条件，因而可以运用Eviews6.0软件模拟构建变量之间VAR的估计方程。在确定VAR的估计方程时，必须较好确定方程最佳滞后阶数。本文利用FPE、SC、HQ、LR、 AIC 5个指标来确定滞后P的阶数，结果（见表4）。

从表4的结果可知，选取的所有判断准侧的滞后阶数均为1。所以，可以建立VAR（1）模型，模型方程如式（4）所示。

依据模拟结果系数，我们可以看到模型拟合度比较高，模型结构性比较稳定，由此得出的相关研究结论是具有可信度的。

6.方差分析。方差分解是描述系统动态变化的方法，它是将系统的预测均方差分解成系统中各变量冲击所做的贡献。方差分解进一步评价各内生变量对预测方差的贡献度，是分析预测残差的标准差由不同信息的冲击影响的比例，也是内生变量对标准差的贡献比例。为了更加清楚地认识成都经济先进制造业与现代物流业融合发展过程中的精准关系，本文将通过预测误差的方差分解，更深层次地分析货物周转量、物流业增加值波动对制造业增加值波动的影响，以识别这些因素对成都经济区经济发展的相对重要性。各变量方差分解的具体数值（如表5所示）。

从表5中LNGYZ的方差分解可以看出，制造业增加值各期预测误差主要自身冲击和物流业货物周转量冲击共同解释。短期内，制造业增加值的预测误差主要由自身冲击所决定，自身冲击对制造业增加值预测误差的贡献率在第一年和第二年分别是100%和61.9%，长期保持在50%以上。物流业货物周转量在第二年达到34.2%，以后逐年增加，长期保持在42%左右。这表明，随着成都经济区产业结构的升级转型程度加深，产业间相互影响、相互促进的趋势越加明显。因此，成都经济区要不断地调整产业结构，以第二产业的发展、工业化水平的不断提高来带动第三产业的发展。

在LNWL方差分解中，物流业货物周转量的波动主要受到自身和制造业增加值的影响，其中自身冲击的贡献率长期保持在50%左右，制造业增加值的贡献率均在40%以上，而物流业增加值的贡献率一直很小，长期保持在2%以下。这说明，成都经济区的物流业发展状况受到制造业发展水平及规模影响，且影响程度比较大。

在LNWYZ的方差分解中，在短期内，物流业增加值波动的预测误差由自身冲击、物流业货物周转量冲击和制造业增加值冲击共同决定。短期内，特别是第一年其波动主要是来自于本身，贡献率为为81.7%，随着时间的推移，其影响的程度以较大强度递减，到第10期贡献率仅为2.49%。长期内，物流业增加值的波动受到制造业增加值和物流业货物周转量影响较大，在第10期贡献率分别为47.5%和45.4%。

三、结论与政策建议

（一）主要结论

本文采用2006—2015年成都经济区先进制造业与现代物流业的相关数据，建立变量间的VAR模型，并运用协整检验、格兰杰因果关系检验、方差分解等计量分析方法研究先进制造业和现代物流业融合发展的关系，并得到以下结论。

1.协整检验结果显示，成都经济区先进制造业增加值、物流业货物周转量和物流业增加值之间存在长期的均衡关系。先进制造业增加值每递增1%，现代物流业周转量会上升0.60%，物流业增加值增加0.26%。

2.格兰杰因果关系检验表明，成都经济区先进制造业增加值与现代物流业货物周转量之间是双向因果关系，而先进制造业增加值和物流业货物周转量只单方向促进现代物流业增加值的提升。

3.方差分析进一步论证了成都经济区先进制造业增加值与物流业货物周转量之间相互影响，但是这种影响效果会随着时间的推移逐渐递减。

（二）政策建议

成都经济区先进制造业与现代物流业融合（下转66页）（上接47页）发展是经济发展的必然趋势。因此，为了有效促进成都经济区进制造业与现代物流业融合发展，本文提出以下政策建议。

1.大力发展现代物流业，提高现代物流业融合的能力。成都经济区政府、企业应采取得力的措施促进传统物流业向现代物流业服务转型升级，提高物流业服务的水平，提升物流业服务个性化、专业化和准时化的能力，使现代物流业更好为制造业提高其核心能力服务。根据成都经济区物流业分布的特色，物流业相关部门要从财政、税收、投资等方面提高现代物流业集聚水平，扩大现代物流业规模效应，最终增强与制造业融合发展能力。

2.提升制造业自主创新能力，增强制造业核心能力，促进产业融合。成都经济区应充分利用制造业的基础，加大科研投入，提高科技含量，吸收高新技术，增强自主创新能力，以技术创新支持制造业的优化升级。积极引导先进制造业，转变传统观念，将制造业物流从企业剥离出来，从供应链的角度整合企业的物流活动，融合渗透、联动发展。

3.构建先进制造业与现代物流業融合发展的信息平台。成都经济区先进制造业与现代物流业融合发展离不开信息平台的强有力支持，要建立有利于先进制造业与现代物流业融合的信息平台。首先，政府应给予政策上的支持和引导，为信息平台建设提供资金，为基础设施等方面创造优越条件；其次，不仅要建立政府信息，为先进制造业与现代物流业信息的共享平台，更要建立先进制造业与现代物流业信息交换和协调的平台，进一步促进先进制造业与现代物流业的融合，增强成都经济区的产业竞争力。