基于多元线性回归模型的物流影响因素实证分析

王柄文

摘要：文章选取山东省2000-2021年的面板数据，以货物运输量作为解释变量来衡量物流需求水平，并以区域总产值、第一产业、第二产业、第三产业、进出口总额、社会消费品零售总额、居民人均可支配收入，以及人口总数等为主要解释因素，结合EViews11.0建立多元线性回归模型，对山东省物流需求影响因素进行了实证分析，结合山东省物流现状及其影响因素得出结论并提出建议。

关键词：物流需求；多元线性回归；影响因素

一、研究背景

物流是经济的血液，物流枢纽是现代流通体系的加速器、产业要素的聚集地。现代物流业是将商品从生产者转移到消费者的过程中的有效组织与管理的一种有效手段，因此也被称为除了生产与市场之外的“第三个盈利来源”。在现代社会，随着物流的发展程度越来越高，它对社会的影响越来越大，目前其已成为一个国家的综合竞争能力以及人们的生活质量的一个主要指标。在这种情况下，研究地区内的物流业的发展趋势，就显得尤为重要。

在《中国城市物流竞争力报告（2021）》中的数据，目前中国物流竞争力前30强的城市中，山东省的青岛与济南位列其中，同时山东省也拥有着多个枢纽型、消费型、口岸型物流城市。近年来，随着我国经济的高速发展，人们对物流的要求越来越高。因此，通过对山东省物流业的需求研究，能够规范并引导企业的物流业经营行为，从而推动山东省物流業的健康发展，从而带动全省经济。

二、计量模型设计

（一）指标选取

通过对相关领域的文献进行广泛的阅读并对前期学者的研究进行了充分的参考，本文将货运量作为被解释变量，并将其选择为地区生产总值（GDP）、第一产业产值、第二产业产值、第三产业产值、进出口总额、社会消费品零售总额、居民人均可支配收入和人口数量八个变量，分别作为被解释变量。

在此基础上，选择了山东省各阶段的指标作为研究对象，并将其组合为面板资料，从而能够更好地反映各因素对山东省物流需求的影响。

（二）模型建立

通过对2000-2021年度各主要经济数据的采集，以货物运输量 Y为因变量，将X1设为GDP，将X2设为第一产业产值，将X3设为第二产业产值，将X4设为第三产业产值，将X5设为进出口总额，将X6设为社会消费品零售总额，将X7设为居民人均可支配收入，以及将X8设为人口总数为自变量，构建多元线性回归方程：

Y＝β0＋β1X1＋β2X2＋β3X3＋β4X4＋β5X5＋β6X6＋β7X7＋β8X8＋ε

其中，ε为随机误差项，ε～N（0，σ2）。

三、数据来源

本文以山东省物流需求为题，考虑到数据的可获得性，选取了2000-2021年的相关数据进行分析，数据来源于希施玛CSMAR经济金融数据库和山东省统计局的历年统计年鉴（见表1）。

四、模型估计、检验、修正与预测

（一）模型估计

本文使用 Eviews11.0软件，对上文所构建模型中的参数进行分析，结果如表2所示。

表2中的结果显示，可得到初步的估计模型：

Y=1032019-27.18289X1-38.03607X2+47.18941X3-13.31503X4-7.120464X5+0.000786X6+21.93425X7-115.9520X8

R2=0.942962 Adjusted R2=0.907862 F=26.86501

（二）模型的多重共线性检验及修正

1. 模型的多重共线性检验

由上述资料可知，R2值为0.9429，校正因子为0.9078，表明该方法具有较好的拟合效果。

从所有因素的共同影响来观察，在给定的显著性水平α=0.05下，F检验的 P值为0.000001，小于0.05，说明回归公式通过了F检验，也就是地区生产总值X1、第一产业产值X2、第二产业产值X3、第三产业产值X4、进出口总额X5、社会消费品零售总额X6、居民人均可支配收入X7和人口数量X8这8项经济指标因素加在一起对物流总需求有显著影响。

从单因素的影响来观察，地区生产总值X1、第一产业产值X2、第二产业产值X3、第三产业产值X4、进出口总额X5、社会消费品零售总额X6、居民人均可支配收入X7和人口数量X8均没有通过 t检验。

经过分析，模型很可能存在严重的多重共线性。利用EViews11.0软件进行相关系数分析，得出每个变量之间的相关系数，如表3所示。

根据统计推断检验可知，模型存在严重的多重共线性，需对其进行计量经济学检验和修正。

2. 模型的多重共线性修正

为克服多元共线性的影响，本文使用了逐步回归方法。利用EViews11.0软件，直接进行逐步回归分析，最终确定理想模型为

Y=33982.0427+22.8452X3-15.8592X5+8.9320X7-55.4728X2

R2=0.940564，Adjusted R2=0.926579，F=67.25558

（三）自相关性检验与模式修改

1. 改进后的模型自相关性检验

对多重共线性调整后的模型进行 BG检验，其结果见表4。

从表4中可以看出，nR2=9.483405，临界概率P=0.0087，此回归模型是有意义的，表明存在自相关。又由于et-1和et-2的回归系数都是明显不为0的，说明此模型存在一阶和二阶自相关性。

2. 自相关性的模型调整

本文采用科克伦—奥科特（C-O）迭代法对模型进行修正。

修正后的结果为：

Y=61069.95-76.53971X2+22.58950X3-13.04758X5+9.113229X7

五、結论和政策建议

（一）结论

经对修改后的模型进行了验证，发现山东省货物运输量与四个影响因素有关：分别是第一产业生产总值，第二产业生产总值，社会消费品零售总额，居民人均可支配收入。其中，第二产业生产总值为主导的影响因子。山东省的第二产业产值增长1亿元，货运总量增长22.589吨；社会消费品零售总额每减少1亿元，山东省货运量将增加15.8592万吨；居民人均可支配收入每增加1亿元，山东省货运量将增加8.932万吨；第一产业生产总值每减少1亿元，山东省货运量将增加55.4728万吨。

一般来说，越是经济发展的地区，对物流的需求越是庞大，对其服务水平要求也越高；经济的发展能够极大地刺激物流业的需求。从实证研究的角度来看，由于物流可以提供仓储、包装、运输等服务的性质所致，第二产业从原料加工为新产品的过程中，都离不开运输和仓储，因此也离不开物流服务。所以，第二产业的发展会对物流需求产生直接的影响。对于居民人均可支配收入而言，收入的提高会带动着消费的提高，从而进一步刺激经济的发展，而经济发展离不开物流业的运转。而社会消费品零售总额却在实证分析中与货运量呈现反比，我认为是由于山东省省内的生产供给能力较强，零售品在省内可基本满足需求。

（二）政策建议

通过以上研究，本文对如何提升山东省的货运能力给出了相应的政策措施。

第一，政府注重提高科技发展效率，加大政策扶持力度。政府不仅要让科学技术作为经济增长的动力，还要提高科学技术作为经济内在发展动力对经济高质量发展的效率。除此之外，国家应当通过多种有效的举措，不断加强对物流业的支持，营造一个有利于物流业健康发展的宏观环境。

第二，协调区域共同发展，强化物流业统筹。中国物流竞争力前30强的城市中，山东省的青岛与济南位列其中。同时除了发达的公路与铁路运输系统，山东省也拥有青岛港、日照港等多个大型出海港口。这些物流优势地区可以给山东省内落后地区的物流发展提供高质量的经验与发展模式，从而带动地区协同发展，最终实现全省的物流高质量发展。

参考文献：

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（作者单位：江南大学商学院）