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    物流業(yè)對(duì)城鎮(zhèn)化發(fā)展影響研究—基于降維和非參數(shù)回歸的分析

    2016-11-19 07:43:01張曉華副教授首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)北京100070鄭州大學(xué)西亞斯國際學(xué)院鄭州451150
    商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 2016年21期
    關(guān)鍵詞:城鎮(zhèn)化率樣條結(jié)點(diǎn)

    ■ 張曉華副教授(1、首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 北京 100070 2、鄭州大學(xué)西亞斯國際學(xué)院 鄭州 451150)

    物流業(yè)對(duì)城鎮(zhèn)化發(fā)展影響研究—基于降維和非參數(shù)回歸的分析

    ■ 張曉華1、2副教授(1、首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué) 北京 100070 2、鄭州大學(xué)西亞斯國際學(xué)院 鄭州 451150)

    城鎮(zhèn)化的發(fā)展在當(dāng)前經(jīng)濟(jì)發(fā)展的轉(zhuǎn)型期有著重要的作用,而物流業(yè)是帶動(dòng)城鎮(zhèn)均衡、持續(xù)、穩(wěn)定、跨越發(fā)展的戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)。本文采用因子分析法降維、非參數(shù)回歸等方法來處理物流業(yè)對(duì)城鎮(zhèn)化的影響并進(jìn)行分析。結(jié)果表明,從時(shí)間數(shù)據(jù)上來看,物流業(yè)對(duì)城鎮(zhèn)化的影響是非線性的正向關(guān)系,從截面數(shù)據(jù)上來看,2014年不同區(qū)域兩者之間正向關(guān)系有待考究。

    降維 樣條基 自然樣條 非參數(shù)回歸

    引言

    當(dāng)前我國已進(jìn)入經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的轉(zhuǎn)型期,城鎮(zhèn)化發(fā)展無疑成為深入發(fā)展的重點(diǎn),其在現(xiàn)代化、經(jīng)濟(jì)持續(xù)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)、解決農(nóng)村農(nóng)民問題、推動(dòng)區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展、促進(jìn)社會(huì)全面進(jìn)步等方面有重大的意義。物流業(yè)在城鎮(zhèn)化發(fā)展中具有促進(jìn)產(chǎn)業(yè)分工、吸引產(chǎn)業(yè)集聚、提升生活質(zhì)量、擴(kuò)大就業(yè)數(shù)量、帶動(dòng)城鎮(zhèn)均衡、持續(xù)、跨越、穩(wěn)定發(fā)展的重要作用,是支撐和引導(dǎo)城鎮(zhèn)化發(fā)展的戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)。對(duì)于兩者之間的關(guān)系,國內(nèi)外研究頗多,研究成果各有建樹。然而這些學(xué)者大多基于時(shí)間序列做定量研究,且采用降維后再引入樣條非參數(shù)回歸的方法更是鮮有人涉及。因此,本文采用另一種方法,從一個(gè)新的角度闡釋物流業(yè)對(duì)城鎮(zhèn)化的影響。

    指標(biāo)設(shè)計(jì)和模型設(shè)定

    衡量物流業(yè)發(fā)展的指標(biāo)迄今為止沒有一個(gè)唯一的標(biāo)準(zhǔn),不同學(xué)者所定義的指標(biāo)也不完全一樣。本文根據(jù)我國物流發(fā)展的實(shí)際情況,依據(jù)數(shù)據(jù)的可得性,建立三個(gè)一級(jí)指標(biāo)和九個(gè)二級(jí)指標(biāo)。一級(jí)指標(biāo)分為經(jīng)濟(jì)指標(biāo),基礎(chǔ)實(shí)施和物流規(guī)模。經(jīng)濟(jì)指標(biāo)下面的二級(jí)指標(biāo)分為地區(qū)產(chǎn)總值,地區(qū)交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)增加值和地區(qū)社會(huì)消費(fèi)品零售總額。基礎(chǔ)設(shè)施下面的二級(jí)指標(biāo)分為地區(qū)公路里程。物流規(guī)模下面的二級(jí)指標(biāo)分為地區(qū)郵電業(yè)務(wù)總量、地區(qū)貨運(yùn)量、地區(qū)貨物周轉(zhuǎn)量、地區(qū)客運(yùn)量和地區(qū)旅客周轉(zhuǎn)量。采用因子分析法將衡量物流業(yè)發(fā)展的九個(gè)指標(biāo)降維成一個(gè)指標(biāo)x。y代表城鎮(zhèn)化發(fā)展采用城鎮(zhèn)化率,最后用非參數(shù)回歸法來研究物流業(yè)x對(duì)城鎮(zhèn)化y發(fā)展的影響。

    (一)因子分析法降維

    第四步,用方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重,和公因子做加權(quán)平均得到一個(gè)綜合得分x。

    (二)非參數(shù)回歸

    線性模型雖然簡單,解釋性強(qiáng),推斷理論也相對(duì)成熟,但變量之間若存在著大量的非線性關(guān)系,如果仍然用線性關(guān)系來研究非線性變量關(guān)系,實(shí)證結(jié)果就會(huì)難以讓人信服,因此本文選用非參數(shù)回歸。

    為了研究相應(yīng)變量y和協(xié)變量x之間的非線性關(guān)系,如模型(1)所示,f(xi)是基函數(shù)(可以選用不同的基,本文主要使用多項(xiàng)式基和樣條基)。

    若基函數(shù)f(xi)是多項(xiàng)式函數(shù),即x1,x2,x3,…,xd的線性組合,這種回歸就是多項(xiàng)式回歸,d一般不大于3或者4(d越大,多項(xiàng)式曲線就會(huì)越光滑,甚至?xí)趚變量定義域的邊界處呈現(xiàn)異樣的形狀)。多項(xiàng)式回歸系數(shù)的求法可用最小二乘求解。

    更加穩(wěn)定的基函數(shù)f(xi)是樣條函數(shù),一個(gè)有k個(gè)結(jié)點(diǎn)的三次樣條函數(shù)可以由b1(x1)、b2(x2)、b3(x3)、…、bk+3(xi)的線性組合構(gòu)成,其中,bi(xi)有多種選法,本文選用三次多項(xiàng)式為基礎(chǔ),然后在每個(gè)結(jié)點(diǎn)添加一個(gè)截?cái)鄡缁?,即?/p>

    其中,h(x,ξ)=(x-ξ)3,(x>ξ),h(x,ξ)=0,(x<ξ)。ξ是結(jié)點(diǎn),截?cái)鄡缁?xiàng)只會(huì)使三次多項(xiàng)式在ξ處的三階導(dǎo)數(shù)不連續(xù),而在每個(gè)結(jié)點(diǎn),函數(shù)本身、一階導(dǎo)數(shù)、二階導(dǎo)數(shù)都是連續(xù)的。在邊界的結(jié)點(diǎn)外,函數(shù)是三次多項(xiàng)式,估計(jì)模型時(shí),仍然采用最小二乘法估計(jì)k+4個(gè)系數(shù)。

    雖然三次樣條函數(shù)相對(duì)穩(wěn)定,然而在預(yù)測(cè)變量之外的區(qū)域,即x取較大值或較小值時(shí),有較大方差,體現(xiàn)在圖形中是邊界區(qū)域置信帶較寬,自然樣條,即模型(3)彌補(bǔ)了這點(diǎn)。

    表1 2000-2014年物流業(yè)發(fā)展的公因子綜合得分和城鎮(zhèn)化率

    表2 2014年31個(gè)省份物流業(yè)發(fā)展的公因子綜合得分和城鎮(zhèn)化率

    其中,h(x,ξ)=(x-ξ)3,(x>ξ),h(x,ξ)=0,(x<ξ)。三次自然樣條函數(shù)可以看作是三次樣條并附加了邊界約束(二階和三階導(dǎo)數(shù)為0)的回歸樣條,在邊界的結(jié)點(diǎn)外,函數(shù)為一次多項(xiàng)式,估計(jì)模型時(shí),依然采用最小二乘法估計(jì)k+2個(gè)系數(shù)。

    物流業(yè)對(duì)城鎮(zhèn)化發(fā)展的實(shí)證結(jié)果與分析

    本部分從時(shí)間序列數(shù)據(jù)和橫截面序列數(shù)據(jù)兩個(gè)角度來研究物流業(yè)對(duì)城鎮(zhèn)化的影響。

    (一)時(shí)間序列角度

    本文通過2015年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》收集了2000-2014年每年物流業(yè)發(fā)展的八個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù),根據(jù)因子分析法降維的思想得到了一個(gè)主成分(第一主成分達(dá)到86.5%)x來衡量物流業(yè)的發(fā)展。再收集2000-2014年城鎮(zhèn)化率的指標(biāo)數(shù)據(jù)y來代表城鎮(zhèn)化的發(fā)展。如表1所示。

    圖1 不同模型擬合的回歸結(jié)果

    圖2 不同模型擬合的回歸結(jié)果

    表1顯示,2000年以來,我國城鎮(zhèn)化率快速發(fā)展,物流業(yè)發(fā)展水平也在逐年增加。用R軟件對(duì)上述城鎮(zhèn)化率y和物流業(yè)發(fā)展x標(biāo)準(zhǔn)化處理后做多項(xiàng)式回歸和樣條回歸擬合,顯然非線性擬合比線性擬合更加貼合散點(diǎn)圖,如圖1所示。從模型的殘差標(biāo)準(zhǔn)誤上來看,一元一次線性回歸是0.1561,4次多項(xiàng)式回歸是0.1109,三次樣條回歸是0.107(結(jié)點(diǎn)分別在25%、50%、75%處),自然3次樣條是0.135,可見3次樣條的模擬結(jié)果最好,自然樣條在邊界處置信帶較窄的優(yōu)勢(shì)在此并不明顯,反而標(biāo)準(zhǔn)誤大于三次樣條。結(jié)果表明,物流業(yè)對(duì)城鎮(zhèn)化影響確是正向關(guān)系,即隨著物流業(yè)發(fā)展的增加,城鎮(zhèn)化發(fā)展也隨之加快,兩者協(xié)調(diào)一致。從模擬曲線的斜率來看,城鎮(zhèn)化發(fā)展隨著物流業(yè)發(fā)展的速率經(jīng)歷了由快到慢再到快的趨勢(shì)。

    (二)截面序列角度

    本文通過2015年《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》收集了2014年我國31個(gè)省市自治區(qū)(港澳臺(tái)地區(qū)除外)的物流業(yè)發(fā)展的八個(gè)指標(biāo)的數(shù)據(jù),采用同上的方法—因子分析法降維得到兩個(gè)主成分(累計(jì)貢獻(xiàn)度達(dá)到87.1%),再將其進(jìn)行加權(quán)平均得到最終公因子得分x來衡量物流業(yè)的發(fā)展。收集2014年31個(gè)省市自治區(qū)的城鎮(zhèn)化率y衡量城鎮(zhèn)化的發(fā)展,如表2所示。

    結(jié)果顯示,2014年物流業(yè)綜合發(fā)展水平排在前五位的有廣東省、江蘇省、山東省,浙江省和河南省,這些省份是工業(yè)大省和人口大省,其交通運(yùn)輸收益和運(yùn)力較高,是物資消耗和人員的周轉(zhuǎn)集散地。而排在后五位的省份大多處于西部地區(qū),西部發(fā)展較晚,基礎(chǔ)設(shè)施相對(duì)不完善,因此要加大西部地區(qū)物流業(yè)的發(fā)展。

    用R軟件對(duì)上述截面數(shù)據(jù)城鎮(zhèn)化率 和物流業(yè)發(fā)展 標(biāo)準(zhǔn)化處理后做散點(diǎn)圖,顯然非線性擬合仍然比線性擬合更加貼合散點(diǎn)圖,如圖2所示。從模型的殘差標(biāo)準(zhǔn)誤上來看,一元一次線性回歸是0.9858,4次多項(xiàng)式回歸是0.9791,3次B樣條是0.943,自然3次樣條是0.9749,仍然是3次B樣條的模擬結(jié)果最好。圖形顯示,物流業(yè)對(duì)城鎮(zhèn)化影響并不像縱向數(shù)據(jù)那樣呈現(xiàn)正向關(guān)系,兩者之間也并不協(xié)調(diào)一致,比如河北省、安徽省、湖南省、遼寧省等物流業(yè)發(fā)展水平相對(duì)高的地區(qū)(不是最高)其城鎮(zhèn)化率卻較低,說明2014年全國不同省份物流業(yè)對(duì)城鎮(zhèn)化影響不盡同,高物流水平的省份城鎮(zhèn)化率反倒不高,因此物流業(yè)對(duì)城鎮(zhèn)化的因果關(guān)系也有待考究。

    結(jié)論

    本文采用非參數(shù)回歸來研究物流業(yè)對(duì)城鎮(zhèn)化的影響,之所以提出此法是因?yàn)榉菂?shù)回歸形式自由,受約束少,且無論從時(shí)間序列角度還是從截面序列角度來看,兩者之間關(guān)系非線性都比線性擬合更好,殘差標(biāo)準(zhǔn)誤更低。結(jié)果發(fā)現(xiàn),我國物流業(yè)對(duì)城鎮(zhèn)化的影響從時(shí)間趨勢(shì)上來看是協(xié)調(diào)一致發(fā)展的,呈非線性正向相關(guān)關(guān)系,然而從截面角度來看,不同區(qū)域物流業(yè)對(duì)城鎮(zhèn)化的影響并不都是正向關(guān)系,甚至有負(fù)向關(guān)系,原因有待進(jìn)一步考究。此外,非參數(shù)回歸的方法需要大的樣本容量,本文樣本量不夠大,時(shí)間趨勢(shì)上是15年的數(shù)據(jù),截面空間是31個(gè)省自治區(qū),所以非參數(shù)回歸結(jié)果有待商榷。

    根據(jù)實(shí)證結(jié)果表明,物流業(yè)在我國城鎮(zhèn)化持續(xù)健康發(fā)展的過程中具有重要的作用,但全國不同區(qū)域地理位置、自然資源、經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式有所差別,具體到各個(gè)地區(qū)來研究又有很多特點(diǎn),因此區(qū)域物流業(yè)對(duì)城鎮(zhèn)化的影響作用有待考究。因此,應(yīng)增強(qiáng)城鎮(zhèn)化發(fā)展的動(dòng)力,以積極推進(jìn)物流業(yè)帶動(dòng)城鎮(zhèn)化高效和諧全面發(fā)展。

    1.加雷斯·詹姆斯,丹妮拉·威騰,特雷弗·哈斯帖,羅伯特·提布施瓦尼著.王星等譯.統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)導(dǎo)論基于R應(yīng)用[M].機(jī)械工業(yè)出版社,2015

    2.薛留根.現(xiàn)代非參數(shù)統(tǒng)計(jì)[M].科學(xué)出版社,2015

    3.錢爭鳴,方麗婷.我國財(cái)政支出結(jié)構(gòu)對(duì)城鄉(xiāng)居民收入差距的影響[J].廈門大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版),2012(5)

    4.張賢.我國物流業(yè)發(fā)展水平評(píng)價(jià)[J].物流技術(shù),2014(12)

    5.徐春祥,韓召龍.現(xiàn)代物流與新型城鎮(zhèn)化協(xié)調(diào)性評(píng)價(jià)—基于遼寧1985-2012年數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J].江漢學(xué)術(shù),2014,33(10)

    6.禹光凱.基于鄧氏灰色關(guān)聯(lián)分析的江蘇省城鎮(zhèn)化與物流業(yè)關(guān)系研究[J].物流技術(shù),2015,34(5)

    7.賀興東.物流業(yè)在新型城鎮(zhèn)化發(fā)展中的帶動(dòng)作用[J].經(jīng)濟(jì)物流,2015(5)

    首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)研究生科技創(chuàng)新資助項(xiàng)目(22)

    F252

    A

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