基于PVAR模型的我國物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系計量分析

廖彩霞

內(nèi)容摘要：物流業(yè)是當(dāng)代服務(wù)業(yè)的主要組成部分，它在促進(jìn)社會主義市場經(jīng)濟(jì)穩(wěn)定、有序發(fā)展中發(fā)揮了重要作用。物流業(yè)的健康發(fā)展可以促進(jìn)我國生產(chǎn)力的發(fā)展、緩解就業(yè)壓力、提升國民經(jīng)濟(jì)的國際競爭力。本文主要研究我國物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，并運(yùn)用PVAR模型對其進(jìn)行分析。

關(guān)鍵詞：PVAR模型 物流 經(jīng)濟(jì) 增長 分析

模型描述與數(shù)據(jù)選取

由于VAR模型在應(yīng)用過程中存在很大的局限性，它只有在變量的數(shù)量較少的情況下得出的結(jié)果才真實可靠，而面板數(shù)據(jù)的優(yōu)點是能夠大量地采集樣本觀測值，所以，解決VAR模型局限性的有效措施便是把面板與VAR模型進(jìn)行結(jié)合，這就誕生了面板數(shù)據(jù)向量自回歸模型（Panel-VAR）。

近幾年，面板數(shù)據(jù)向量自回歸模型（Panel-VAR）在世界上得到了廣泛的應(yīng)用，特別是在研究經(jīng)濟(jì)波動對全球、各個國家及各個行業(yè)的影響等方面做出了重要貢獻(xiàn)。

用具體公式表達(dá)Panel-VAR模型為：

式中，Yit表示隨機(jī)變量，即在t時段每個成員i的m個可檢測的隨機(jī)變量；Xit表示嚴(yán)格外生變量，即在t時段每個成員i的m個可檢測的嚴(yán)格外生變量；γi則是一個不可檢測的向量，是每個成員i的個體固定效應(yīng)向量；Φtl表示被解釋變量Y的滯后l期，Ψtl則表示解釋變量X的滯后l期，即Yi，t-1與Xi，t-1的m2階系數(shù)矩陣。Yit、Xit、γi則表示m·1維向量。

文章運(yùn)用PVAR模型深入研究了我國物流業(yè)增長與經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系，并嘗試多個滯后階段，最后得出了滯后二階的PVAR模型，它是通過GMM的檢測結(jié)果和脈沖響應(yīng)函數(shù)圖來最終確定。用具體公式表示為：

本文將我國31個省市作為參考對象，并選用我國交通運(yùn)輸郵電業(yè)的增長值表示我國物流業(yè)的增長值，進(jìn)而詳細(xì)分析了物流業(yè)的增長值和國內(nèi)生產(chǎn)總值GDP之間的關(guān)系。為了避免出現(xiàn)變量間的異方差性，在進(jìn)行分析之前對所收集的數(shù)據(jù)采取了取對數(shù)的有效處理方式，那么在對原始序列對數(shù)差分進(jìn)行有效處理后所得出的具體數(shù)值則表示物流業(yè)增長率和經(jīng)濟(jì)增長率序列（張江華、李曉晨，2010）。本文的具體數(shù)據(jù)主要由中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計數(shù)據(jù)庫提供，其中選取了1994年至2010年的樣本。

我國物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系檢驗

（一）序列平穩(wěn)性檢驗

只有確保各變量序列的平穩(wěn)性才能保證PVAR模型的精確度，所以首先要檢測物流業(yè)增加值增長率（logstics）和國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率（gdp）的平穩(wěn)性。如果變量能夠通過平穩(wěn)性檢測，則進(jìn)行下一階段分析，如果檢測結(jié)果不合格，則選取一階或二階差分，保證各變量的平穩(wěn)性。

通過表1可以看出，各變量具有平穩(wěn)性，所以運(yùn)用此序列制作PVAR模型可以確保得出數(shù)據(jù)的精確度。

（二）PVAR模型檢驗

由表1可以得出物流業(yè)增加值增長率（logstics）和國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率（gdp）是平穩(wěn)的時間序列，由此可以進(jìn)一步得出PVAR模型的參數(shù)估計值（王珍珍、陳功玉，2010）。文章選用Statal0對物流業(yè)增加值增長率（logstics）和國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率（gdp）兩個變量進(jìn)行全面分析，并進(jìn)行了GMM評估和方差分解，所得結(jié)果見表2和表3。

研究我國交通運(yùn)輸郵電業(yè)的增長值增長率對經(jīng)濟(jì)增長的影響結(jié)果，從表2中可以得出相關(guān)結(jié)論。表2第三列反映出國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率（gdp）的滯后一期值積極地影響了物流業(yè)增加值的增長，但其顯著性檢測并不合格，當(dāng)它的滯后二期值在達(dá)到10%的水平時對物流業(yè)增加值的增長產(chǎn)生了更為深遠(yuǎn)的影響，其影響系數(shù)更是達(dá)到0.4585。從一定程度來講，物流業(yè)增加值的增長與自身之間存在著不穩(wěn)定的關(guān)系，從表2可以看出，滯后一期的影響系數(shù)是0.5092，滯后二期的影響系數(shù)是0.0193，二者的檢測結(jié)果均未合格。在表2第一列中顯示了物流業(yè)增加值的增長和經(jīng)濟(jì)增長本身對國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率（gdp）的影響，其滯后一期的參數(shù)值為-0.0712，它的負(fù)作用在1%的水平下較為突顯，同樣，其滯后一期的影響系數(shù)為-0.1018，在1%的水平上也較為顯著（張快娟，2011）。而且，經(jīng)濟(jì)增長的滯后期數(shù)值和當(dāng)期數(shù)值同樣有著較強(qiáng)的穩(wěn)定性，其滯后一期的影響系數(shù)為-0.3167，滯后二期的影響系數(shù)為-0.2416，并且都在1%的水平下顯著。

為了能夠更加深入地反映出我國交通運(yùn)輸郵電業(yè)的增長值（logstics）和經(jīng)濟(jì)增長（gdp）之間的緊密關(guān)系，文章通過PVAR方差分解的結(jié)果來進(jìn)一步論證，進(jìn)而得出了方差貢獻(xiàn)率。

通過表3可知10個、20個和30個預(yù)測期的方差貢獻(xiàn)率幾乎相同，這表明系統(tǒng)在經(jīng)過10個預(yù)測期后基本處于穩(wěn)定狀態(tài)。業(yè)界認(rèn)為，物流業(yè)增加值增長率與國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率的波動都主要來自于自身。針對于增加值，可以看出每個預(yù)測期增加值對自身的影響都處于0.9400以上，而物流業(yè)增長率的貢獻(xiàn)都穩(wěn)定在 0.0600；針對于經(jīng)濟(jì)增長，可以看出每個預(yù)測期經(jīng)濟(jì)增長對自身的波動貢獻(xiàn)都穩(wěn)定在0.8647，而物流業(yè)增長率的方差貢獻(xiàn)則穩(wěn)定在0.1353。通過上述論證可以得出如下結(jié)論：物流業(yè)增加值增長率與國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率的方差貢獻(xiàn)率是存在偏差的，物流業(yè)的增長可以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長，但經(jīng)濟(jì)的增長對物流業(yè)的增長所起到的作用卻是非常有限的（倪蔚穎，2008）。綜上所述可以看出，物流業(yè)增加值增長率與國內(nèi)生產(chǎn)總值增長率的方差貢獻(xiàn)率絕非對稱性。因此交通運(yùn)輸郵電業(yè)的增長能夠有效推動經(jīng)濟(jì)的增長，而經(jīng)濟(jì)的增長對物流業(yè)增長的推動作用卻是有限的。

（三）GDP與增加值的沖擊響應(yīng)分析

文章通過詳細(xì)研究Panel-VAR模型，制作出變量間正交化沖擊響應(yīng)函數(shù)曲線圖和經(jīng)濟(jì)增長（gdp）與交通運(yùn)輸郵電業(yè)的增長（logstics）之間的沖擊響應(yīng)圖（圖1至圖4）。從圖中可以得出結(jié)論：交通運(yùn)輸郵電業(yè)的增長與經(jīng)濟(jì)增長之間相輔相成，相互作用，并且這種關(guān)系存在一定的滯延性（梁朋，2011）。endprint