新疆生产建设兵团区域物流对经济发展的影响分析

马萱航?侯瑞环

摘 要：以新疆生产建设兵团经济发展与物流能力为研究对象，构建兵团物流能力对经济发展影响的不同分位数条件下的线性回归模型，实证分析兵团的物流行业发展对经济发展的影响大小。通过因子分析选取变量，并计算各个变量的综合得分和排名，从而确定新疆物流和经济发展之间的相关关系，为新疆区域物流与区域经济发展提供支持。

关键词：区域经济;物流;分位数回归;预测

一、引言

随着“一带一路”的推进，兵团经济发展逐步走进学者的视野。生产建设兵团采用“师市合一”的特殊管理体制进行管理，正是特殊的管理方式造成了新疆与其他内陆城市发展的不同。物流是以满足顾客要求为目的，对货物、服务和相关信息在产出地和消费地之间实现高效和经济的正向和反向的流动和储存所进行的计划、执行和控制的过程。物流能力对经济发展的相互促进并不仅仅体现在物流能力与经济发展能力相互影响，更为关键的问题是当物流发展能力达到何种程度时经济发展的速度可以达到最高。只有当物流能力的发展达到一定水平时，才能带动经济的快速发展。

诸多专家、学者注意到区域物流发展的重要性并展开相关研究，对一些地区的经济发展提供了较高的参考价值，但多数学者仅仅停留在经济发展与物流能力的相互关系上，而忽略了其促进程度，导致了经济发展随着物流能力的过快提高反而发展缓慢。马传秀通过格兰杰因果检验的方法，选取一些特定变量分别代表经济指标和物流指标，得到的结果为物流发展对经济发展起到促进的作用;李绩才等通过向量自回归模型实证分析浙江省物流业的发展与经济增长的宏观统计数据，结果表明，浙江经济的腾飞是现代物流业发展的原因，而现代物流业的发展对经济增长的作用并不明显;刘维林等认为区域物流是实现地区物资流动、商品流通的重要载体，对区域经济的服务与支撑作用日益突出;王俊通过统计方法进行论述，得出结论区域经济与区域物流呈现正相关的关系;唐天伟和江娉婷（2015）从物流业的发展与产业结构改革方面进行分析，对江西省经济和物流的关系进行了论证。

以上的研究大多侧重于某一地区经济与物流的发展水平为变量构建模型，对某一特定地区的研究发展提供了思路，但并没有形成区域物流经济协同发展的统一概念。为此，在现有的理论基础上，本文通过构建兵团物流与经济发展评价指标体系，运用回归方程拟合模型，对兵团发展提出合理性评价，以期对兵团物流业的发展提供帮助，进而促进兵团经济的发展。

二、数据处理与模型构建

1.指标选取

区域物流作为一个基础性、服务性和综合性的第三产业，其涉及多个行业，从不同的角度反映，并在区域经济发展中起着至关重要的作用，是区域经济发展的基础。本文通过收集兵团区域经济与物流的相关指标，以物流能力对经济发展的影响力度为线索，建立符合兵团区域经济和物流能力发展的指标体系，通过实地调研等方式收集到经济和物流的数据指标，如GDP、客运周转量等，通过这些指标选取出权重最大的因素并构建相关模型，指标体系具体见表1。

根据表1的综合评价指标，采用因子分析法对经济发展和物流能力指標进行降维处理，选取出影响权重最大的指标进行分析。因子分析的基本思想是根据相关性大小把原始变量分组，达到组内相关性强、组外相关性弱的结果。根据兵团经济发展和物流能力的因子矩阵，并运用回归方法计算求得因子得分矩阵排列得到综合得分表，如表2所示。

根据因子综合得分排序状况，最终选取民用汽车年末保有量和GDP两指标为物流指标和经济指标。即新疆2000年-2017年间的GDP为主要的经济参量作为因变量选取民用汽车年末保有量作为解释变量。

2.模型的构建与评价

（1）一元线性回归

当数据中因变量受自变量影响时，可以用传统的线性回归模型进行拟合，即

式中，y为因变量，x为自变量，β为自变量系数，ε是满足正态独立同分布的随机误差项。其中参数β是用最小二乘法求解得到的。

对新疆民用汽车年末保有量与GDP进行一元回归拟合，得到变量的对应关系，检测变量之间的相关性。在检验结果中，民用汽车年末保有量与GDP的线性关系模型为，为了进一步论述验模型拟合程度，还需进行下一步检验。利用预测残差图、QQ正态检验图、位置尺度诊断图、Cook距离与杠杆图等方式对模型进行检验，其结果如图1表示。

可以看出，在预测残差图中，各变量基本处在同一直线上;在QQ图中，各个数值刚好几乎呈现水平方向45°直线;在位置尺度诊断图中，散点图处于均匀随机分布;在Cook距离与杠杆图中，D<0.5说明不含异常值点。综上所述，模型通过检验，符合线性回归模型。

在本文中经济发展和物流能力表现出正相关的关系，说明经济发展创造的价值远高于物流发展随着物流业的发展，经济能力也在不断提高。为了进一步准确判断区域经济与物流的相关关系，可以采取分位数回归对新疆历年物流指标与经济增长的关系进行实证分析。

（2）分位数回归

分位数回归是用一簇线性回归直线代替传统的一条线性回归直线，通过因变量的条件分位数对自变量进行回归分析，从而得到多个回归模型，使得所得数据更加具有代表性可以避免数据出现尖峰或者厚尾的分布等情况，很大程度上的减小误差。如果数据中存在强影响点，就会使模型产生一定的误差;如果选用中位数回归模型，就会使模型仅受中间值的影响，而并不能代表整体。

在图中可以得出随着经济的增长，物流行业也随之迅速发展。在图中一共表现出8条回归直线，从上到下依次为0.9，0.95，0.75分位数下的回归直线、均值回归直线、中位数回归直线、0.25，0.1，0.05分位数下的回归直线。

可以得出，在低分位条件（α=0.05）下，民用汽车年末保有量与GDP的正相关系数最大，即随着物流业的发展，经济变量的增长是最快的;在较高的分位点时，其影响系数逐渐减少，可见高端物流行业不利于经济的快速发展，原因是处于经济低端的状态下，其物流行业过快发展会造成经济通货膨胀，阻碍了经济的发展。

对于系数在其他五个分位数水平上都显著。可见该系数总体变化不大，但是随着分位点系数的提高，相关系数逐渐减小。处在低分位点时经济能力随着物流行业的发展提高更快。同时再与均值回归的系数对比得出，均值回归相关系数为78.4，与最优状态的模型相比，差距较大，说明分位数回归的拟合分位数为0.05时的模型最优。

3.模型预测

统计预测方法最常用的有德尔菲法、情景预测法、线性预测法。本文采用最小二乘估计法、主观预测法和线性预测法分别对经济变量进行预测，并对结果进行对比得出最优结果。

一元回归预测是指成对的两个变量数据分布大体上呈直线趋势时，运用合适的参数估计方法，求出一元线性回归模型，然后根据自变量与因变量之间的关系，预测因变量的趋势;回归预测法是运用一定的数学模型，以一个或几个自变量作为依据，来预测因变量发展变动趋势和水平的一种方法。

假设民用汽车年末保有量为400000万辆时，分别采用以上三种方法得到相关结果如表3所示。得出以下结论：0.05分位数下的线性回归模型为最优模型，得到了预期中的结果。

三、结论与建议

本文基于2000年-2017年兵团经济系统、物流系统数据面板，首先采用因子分析选取了代表性极强的民用汽车年末保有量和GDP分别代表物流指标和经济指标，并构建物流发展对经济影响的一元回归分析和分位数回归模型对兵团区域物流对区域经济的影响程度和其发展趋势进行分析，得到如下结论：经济发展随着物流能力的发展而稳步提高。本文利用不同的回归方法得到的回归模型系数均为正数，且相关关系显著;从不同分位数条件下的回归模型可以看出，如果物流能力过快发展，可能会由于运输中产生的消费问题导致通货膨胀，经济发展也在提高，但是相比较而言，在物流行业以适中的速度发展时，经济发展能力更强。为了检验这一点，本文采用了最小二乘估计法和线性预测法相比较，得出结论物流业发展水平处在低分位时，经济发展速度最快。

针对新疆物流能力与经济指标发展现状，综合时代背景，提出以下建议。

（1）物流业的发展对经济发展能力起着高度的正向影响。区域部门应加强对物流建设的投资，扩大物流规模，保障物流运转所需要的条件，对一切为民服务的物流企业制定更加适合的政策督促发展，即加大对物流产业的扶持。

（2）物流过快发展会导致轻微的通货膨胀，主要是由于经济并不发达的时候物流发展却增加了诸多消费。兵团在制订长期发展物流规划的同时，要充分对各个地区进行实地考察，构建成本适中、可以承载较大数量的物流平台。

（3）相关物流企业应该珍惜政府所制定的优惠政策。在当今的时代大背景下，必须坚决遵守相关法律法规，在一切被允许的范围内扩大企业规模，同时也要注意人才引进，以此来促进物流业的发展，为新疆地区的经济发展做出更大的贡献。

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作者简介：马萱航（2000- ），女，本科在读，从事区域物流的研究;通讯作者：侯瑞环（1986- ），男，讲师，主要从事统计模型与非参数统计以及区域经济发展的研究