基于VAR模型的物流经济对国民经济增效影响力研究

文/董姗姗

本文基于1990~2020年物流相关数据，对我国物流经济支出以及国民经济总产值之间的关系进行了实证研究。分析结果：在影响物流总产值的研究中，经济支出的影响最大，研究认为：政府应当积极优化物流经济支出的结构，不断完善物流运输、物流生产基础设施等物流技术体系，提高物流运输的技术化、智能化、无人化水平，不断升级物流经济发展的组织结构。近十年来我国物流总产值的增幅始终保持高速增加，《中国统计年鉴2020》显示，2019年我国物流总产值达到66066.5亿元，增幅维持在4.6%（以上年为基期）左右。因此，研究物流总产值增长的影响因素，并寻找全新突破点对于促进物流高质量发展具有重要意义。本文以1990年~2020年为例建立VAR模型，采用脉冲响应分析方法分析物流经济支出、物流总产值相互之间的影响，以期为未来的相关方面研究提供借鉴。

一、数据选取与方法选择

（一）数据选取。研究选取了《中国统计年鉴》、《中国物流统计年鉴》1990~2020物流经济支出、运输、国民经济以及物流总产值的物流数据。由于物流经济支出与物流总产值受价格因素影响，将二者转化为基于1990年中国物价水平的当期价值。为了数据的平稳性以及数据的分析整理，研究将数据进行对数化处理。（二）方法选择。研究以建立VAR模型为基础，主要使用Johansen协整检验、脉冲响应函数分析、方差分解分析变量之间的动态关系。在模型的每个方程中，内生变量对所有内生变量的滞后值进行回归，从而估计所有内生变量的动态相关性。[1]

二、结果与分析

（一）协整分析。1.单位根检验。在检验协整关系之前，必须检验变量的非平稳性及单整阶数。lnX1、lnX2、lnX3、lnY变量均是非平稳的。此时，应当进一步检验3个变量的一阶差分DlnX1、DlnX2、DlnX3、DlnY的非平稳性以确定其单整阶数。而检验结果表明，DlnX1、DlnX2、DlnX3、DlnY均为一阶单整。2.协整检验。在检验一组时间序列的协整性或长期均衡关系之前，首要通过对时间序列的单整检验。研究建立了滞后1~4个周期的VAR模型的统计值，并结合VAR模型AIC和SC统计量的最小值原理和LR检验对滞后进行了判断。具体数据如表1所示。第三期中，Akachi准则统计量（AIC）最小，Schwartz准则统计量最小，而LR检验最大值出现在第3期，因此，建立滞后3期的VAR模型组以消除随机误差相中存在的自相关。利用Johansen方法对lnX1、lnX2、lnX3和lnY之间的关系进行协整检验，检验结果如表2所示。

表1 LnX1、LnX2、LnX3、LnY的VAR模型滞后期选择

表2 Johansen协整检验结果

以上分析可知，在5%显著水平下5个时间序列的长期均衡关系，协整关系为：lnX1=-0.6126lnX2+3.0862lnX3-2.6712lnY（0.4045）（3.0975）（0.7122）

（二）脉冲响应分析

本文运用脉冲响应函数方法分析，估计物流经济与物流总产值对其他内生变量的影响。1.物流经济支出对各随机扰动的反应。如果给定物流经济支出一个正的标准差冲击，其物流经济支出自身在开始的前两年内有向上增长的趋势。两年后，从第三年开始其增长趋势迅速回落。运输对物流经济支出的正向冲击会在第二年展现出来，并持续增长，直至第十年，出现了小幅度回落。物流总产值对物流经济支出的冲击相对于运输的冲击比较小，但是变化趋势相似，也在第十年出现回落。值得注意的是，运输对物流经济支出的冲击影响十分微弱，整体极差仅达到了0.006。2.运输对各随机扰动项的反应。运输对其自身的影响从第一年开始便出现了逐渐下降的趋势，并在前五年左右递减的速度最快，在第八年开始，其影响便出现了负值，直至第十年，运输对自身影响达到了-0.005。在第一年，物流经济支出对运输的正向冲击达到了峰值，随即逐年下降，在第四年中转向负值，在第七年开始，冲击逐渐平缓，最后稳定在-0.009左右。国民经济对运输的正向冲击，在第二年达到峰值，随即迅速下降，而在第五年出现了缓慢上升，直至第十年，其冲击稳定在0.0006左右。物流总产值对运输的冲击在第二年的增长速度最快，并在第三年达到峰值，随即逐渐下降，在第六年保持着较缓慢的下降趋势。3.物流总产值对各随机扰动的反应。物流经济支出对物流总产值的影响最为明显，在第一年冲击为负值，随后逐年增加，且保持较高速率增长。运输对物流总产值的冲击在第一年并不明显，随后连续三年下降，并出现负值，在第四年以较高速度逐渐增加。国民经济对物流总产值的影响在第一年便逐渐下降，在第三年转为负值，第四年达到最低值，随即其冲击逐渐提高，而后又出现了小规模的提高，最后将冲击稳定在0.0040左右。物流总产值对其自身的影响，在第二年达到峰值，此后逐年下降，速率逐渐变小，在第六年达到最低值，随后逐渐增加。[2]

（三）方差分析。1.各因素对物流经济支出增长的贡献率。物流经济支出对物流经济支出增长的贡献率在首年达到了100%，随后逐渐下降，第三年开始，其贡献率下降速度持续增加，在第十年贡献率达到了71%。运输对物流经济支出增长的影响在第三年才显现出来，但是随后逐渐增长，在第十年其贡献率达到了21%。国民经济对物流经济支出增长的贡献率比较低，接近于零值。物流总产值对物流经济支出增长的贡献率相对较低，从第三年开始显现，然后逐渐提高，但增长速度有限，年均增长率不到1%，到第十年，贡献率达到8%。2.各因素对物流总产值增长的贡献率。物流经济支出对物流总产值增长的贡献率在第二年出现下降，随后以较高速增长，直到第十年，物流经济支出对物流总产值的贡献率达到69%。运输对物流产值增长贡献率相对较低，在第一年的贡献率为1%，随后几年出现了小规模的提高，而在第十年，其贡献率达到了7%。国民经济对物流总产值增长的贡献率从首年的最大值开始下降，下降速度缓慢，直到第十年，其国民经济对物流总产值的贡献率约为1%。物流总产值对物流总产值增长的贡献率在首年达到最大，随后逐年递减，直到第十年，其贡献率为23%。[3]

三、结论与建议

（一）结论。本文将《中国统计年鉴》、《中国物流统计年鉴》1990~2018年物流经济支出、运输以及物流总产值的物流数据作为研究样本，分析了物流经济支出、运输、国民经济以及物流总产值之间的相互关系，主要得出了以下结论：一是物流经济对物流总产值的影响是最为明显的；二是国民经济较显著影响物流总产值的提高；三是运输变化对物流总产值的变化影响不明显。（二）建议。1.优化物流经济支出结构。积极优化物流经济支出的结构，努力提高物流经济支出的配置绩效，合理利用物流经济政策。物流经济支出的适用范围与力度应当以切实解决中国物流从业人员最紧迫问题为目标，深入探索经济支出促进物流总产值提高的切入点，丰富经济支出的形式，力图实现物流经济支出的最大效率。加强政策宣传力度，坚定人民生产生活的信心，并提高群众的监督力度，提升经济透明度。引导“三农”领域正确运用物流政策措施，合理解决生产生活中的困难，实现政策运行高效率、实施高精准以及监督高透明。2.完善现代物流基础设施。完善物流运输等物流生产基础设施等物流技术体系，为现代物流发展提供基础条件。改善物流生产条件，以加强防范自然灾害与恶劣环境考验的能力，提高物流综合生产能力。灵活运用补贴、充分进行教育宣传工作等方式，采用智慧物流、智能物流理念等政策引导，提升物流业使用的积极性。同时，充分发挥市场作用，刺激市场竞争，以灵活的市场带动运输方式的变革。利用合作社提升运输装置等新兴技术的普及，降低使用成本与损耗成本。构建智慧物流系统，发展环境友好型物流，实现物流生产活动可持续发展，以提高人民福祉。3.丰富物流产值增长来源。丰富提高物流总产值的来源，不断升级物流生产的组织结构。近年来，在严守18亿亩耕地红线的严格要求下，我国运输减少幅度降低，因此运输对物流总产值的影响并不明显。而增加物流产值的方式与来源需要得到丰富，并不断完善物流生产的组织结构，使得物流资源得到最有效利用。相较于发达国家的现代物流产值而言，我国物流的产出效率仍然不足。因此，如何在保障国民基础食物保障的基础上，提升物流产值，提高人民收入，仍需要进一步论证。[4]