網(wǎng)絡(luò)零售及物流投資對物流業(yè)發(fā)展的影響

□ 支海燕

(貴州大學 管理學院，貴州 貴陽 550025)

1 前言

現(xiàn)代物流對我國經(jīng)濟增長的具有重要作用，在基礎(chǔ)上促進商品流通并與其他行業(yè)發(fā)展相互促進。網(wǎng)絡(luò)購物的發(fā)展促進了快遞物流的發(fā)展，而物流的發(fā)展提高快遞物流的效率，間接促進網(wǎng)絡(luò)購物的繁榮。交通運輸、倉儲和郵政業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資是物流業(yè)中的重要的一環(huán)，交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的提升肯定會促進物流業(yè)的發(fā)展，但對其的投資需要資金，投資資金來源物流發(fā)展的收入，所以對其的投資是否是越多越能實現(xiàn)其促進作用呢？所以探索網(wǎng)絡(luò)購物和物流投資對物流業(yè)的發(fā)展具有重要現(xiàn)實意義。

2 物流業(yè)發(fā)展分析

經(jīng)調(diào)查，現(xiàn)代物流已是中國經(jīng)濟中排名第三的利潤源。社會物流總額與社會物流總費用，這兩個核心指標在物流業(yè)的統(tǒng)計和核算中具有重要位置，反映了社會對物流總需求[1]。

2.1 全國社會物流總費用

從圖1可以看出我國社會物流總費用是不斷增長的。其增長率的波動較大，最低的為1.9，最高的為20.1，從2011年到2015年的下降趨勢明顯，從2016年后增長率開始回升。

圖1 2004—2018年全國社會物流總費用及增長率

2.2 社會物流總額

從圖2易知，社會物流總額從2004年的38.42萬億元增長到2018年的283.1萬億元，增長了7.37倍，從樣本區(qū)間看增長最快的是2007年，增長率為26.2%，最低的則為2015年僅為5.8%，但總體上的增長趨勢呈現(xiàn)下降趨勢。

兩者緊密聯(lián)系，但從包含內(nèi)容角度看兩者狀態(tài)關(guān)系具有區(qū)別：社會物流總費用是靜態(tài)的概念，而社會物流總額則具有動態(tài)性，即在社會化生產(chǎn)過程中，社會物流總額集中反映了其產(chǎn)業(yè)活動規(guī)模，在某一層面可以體現(xiàn)物流需求的變化。本文選用社會物流總額來代表物流業(yè)的發(fā)展。

圖2 2004—2018年中國社會物流總額及增長率

3 實證分析

3.1 數(shù)據(jù)選取

出于樣本可獲得性考慮，網(wǎng)絡(luò)購物最早的數(shù)據(jù)只找到了2004年的，選取了樣本區(qū)間為2004-2018年，被解釋變量物流業(yè)的發(fā)展用社會物流總額(WZ)代替，運輸業(yè)、倉儲業(yè)和通信業(yè)等多種行業(yè)的整合形成了物流業(yè)，所以交通運輸、倉儲和郵政業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資是物流業(yè)中的十分重要的一環(huán)，解釋變量物流業(yè)投資和網(wǎng)絡(luò)購物分別用交通運輸、倉儲和郵政業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資(TZ)和網(wǎng)上零售額(WL)進行替代，數(shù)據(jù)來源國家發(fā)改委發(fā)布的2004-2018年《全國物流運行基本情況通報》、國家統(tǒng)計局和中國電子商務(wù)研究中心。具體數(shù)據(jù)如下：

表1 物流業(yè)投資、社會物流總額、網(wǎng)絡(luò)零售額

3.2 模型設(shè)計

3.2.1 單位根檢驗

物流業(yè)投資、網(wǎng)上零售額和社會物流總額都是時間序列數(shù)據(jù)，在進行實證分析需要對數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性進行研究，不然容易導致偽回歸的發(fā)生。為了減小異方差，對數(shù)據(jù)物流業(yè)投資(TZ)、網(wǎng)上零售額(WL)和社會物流總額(WZ)取對數(shù)，并分析進行ADF單位根檢驗。

表2 單位根檢驗結(jié)果

根據(jù)表2可知，LNWZ和LNWL都是平穩(wěn)系列，一階差分序列也是平穩(wěn)的，而LNTZ的原序列不平穩(wěn)，一階差分序列平穩(wěn)，所以用LNTZ的一階差分序列DLNTZ與LNWZ、LNWL進行實證分析。

3.2.2 相關(guān)性分析

將LNWL和DLNTZ進行相關(guān)性分析，由圖3已知，LNWL、DLNTZ和LNWZ呈現(xiàn)線性相關(guān)，將模型設(shè)計為：LNWZ=β0+β1LNWL+β2DWLTZ+εt

圖3 相關(guān)分析圖

3.2.3 回歸分析

由相關(guān)性分析圖得知，LNWL、DLNTZ和LNWZ呈現(xiàn)線性相關(guān)，將三者進行OLS回歸，得出結(jié)果如表3所示：

表3 回歸分析結(jié)果

根據(jù)表2 的回歸結(jié)果分析，可以寫出回歸方程：

LNWZ=11.93792+0.25875LNWL-0.428919DLNTZ+εt

(159.5709) (37.61232) (-2.98317)

由表可知，R2=0.961093，調(diào)整后R2為0.960095，均在0.8以上，表明模型擬合效果較好，F(xiàn)=963.3858>F0.05(1,14) =8.86也通過了檢驗,說明回歸方程具有較好的解釋意義。表明當其他條件不變時，網(wǎng)上零售額增加1億元，社會物流總額增加0.2588億元，對LNTZ進行了一階差分，則DLNTZ表示的經(jīng)濟含義是交通運輸、倉儲和郵政業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資的增長率，即表明交通運輸、倉儲和郵政業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資的每增長1%時，會導致社會物流總額下降0.4289億元，這也符合現(xiàn)實情況，交通運輸、倉儲和郵政業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資屬于支出率數(shù)據(jù)，其對社會物流總額的產(chǎn)生的效用不能直接用數(shù)據(jù)體現(xiàn)，需要借助貨物周轉(zhuǎn)量、運輸總量等中間變量進行體現(xiàn)。

3.2.4 異方差檢驗

雖然序列已經(jīng)去對數(shù)減少了異方差，但不意味完全避免了異方差，所以還是要對數(shù)據(jù)進行異方差的建議，因為是時間序列，對序列進行ARCH異方差檢驗。結(jié)果如表4：Obs*R-squared對應(yīng)的Prob.Chi-Square大于0.05，不拒絕原假設(shè)“序列存在同方差”，即序列不存在異方差。

表4 異方差檢驗結(jié)果

3.2.5 自相關(guān)檢驗

在對數(shù)據(jù)進行異方差檢驗會還需進行自相關(guān)，避免多重共線性的出現(xiàn)。對數(shù)據(jù)進行了拉格朗日檢驗，由結(jié)果知Obs*R-squared對應(yīng)的P值=0.07大于0.05，則序列不存在自相關(guān)。

表5 自相關(guān)檢驗

3.2.6 格蘭杰檢驗

格蘭杰因果關(guān)系檢驗主要是檢驗變量之間是否存在時間上的先后關(guān)系。為了探索更加明晰的網(wǎng)上零售額、物流業(yè)投資和物流業(yè)發(fā)展的關(guān)系，對變量LNWL、 DLNTZ和LNWZ進行格蘭杰檢驗。

表6 格蘭杰因果關(guān)系檢驗

由表6可知：LNWZ和LNWL之間存在單向格蘭杰因果，即網(wǎng)上零售額是物流業(yè)發(fā)展的單向格蘭杰原因。LNWZ和DLNTZ也是單向格蘭杰因果，即物流業(yè)的發(fā)展會使物流業(yè)投資增長。而DLNTZ和LNWL之間存在格蘭杰因果關(guān)系。

4 結(jié)論及建議

4.1 結(jié)論

①網(wǎng)上零售額、物流業(yè)投資和社會物流發(fā)展之間線性相關(guān)，LNWZ=11.93792+0.25875LNWL-0.428919DLNTZ，表明當其他條件不變時，網(wǎng)上零售額增加1億元，社會物流總額增加0.2588億元，對LNTZ進行了一階差分，則DLNTZ表示的經(jīng)濟含義是交通運輸、倉儲和郵政業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資的增長率，即表明交通運輸、倉儲和郵政業(yè)全社會固定資產(chǎn)投資的每增長1%時，會導致社會物流總額下降0.4289億元。

②LNWZ和LNWL之間存在單向格蘭杰因果，即網(wǎng)上零售額是物流業(yè)發(fā)展的單向格蘭杰原因。LNWZ和DLNTZ也是單向格蘭杰因果，即物流業(yè)的發(fā)展會使物流業(yè)投資增長。

4.2 建議

由回歸分析和格蘭杰檢驗結(jié)果表明：在發(fā)展我國現(xiàn)代物流的過程中不是對交通運輸、倉儲和郵政業(yè)等全社會固定資產(chǎn)的投資越多越好，應(yīng)該通過大量數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析選擇一個最佳規(guī)模。其次要重視網(wǎng)絡(luò)零售等互聯(lián)網(wǎng)金融對物流的推動作用，加強物流業(yè)和其他服務(wù)業(yè)的融合，共同促進經(jīng)濟增長。