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    物流需求和服務(wù)業(yè)發(fā)展

    2021-01-07 03:56饒熠
    關(guān)鍵詞:VAR模型

    摘?要:?使用1952年至2019年的時(shí)間序列數(shù)據(jù)來構(gòu)建VAR模型,研究我國(guó)物流需求和服務(wù)業(yè)發(fā)展程度之間的關(guān)系問題。實(shí)證分析可以看出,我國(guó)物流需求量和服務(wù)業(yè)發(fā)展程度之間存在著長(zhǎng)期均衡的協(xié)整關(guān)系,物流需求量和服務(wù)業(yè)發(fā)展程度之間存在相互促進(jìn)的作用,即服務(wù)業(yè)的發(fā)展催生了物流行業(yè)的進(jìn)步,同時(shí)物流行業(yè)的迅速成長(zhǎng)也為服務(wù)業(yè)的發(fā)展帶來了強(qiáng)勁的推動(dòng)力。

    關(guān)鍵詞:?物流需求?服務(wù)業(yè)發(fā)展?VAR模型?協(xié)整關(guān)系?

    一、引言??

    現(xiàn)代物流是物品從供應(yīng)地向接收地的實(shí)體流動(dòng)過程,也是我國(guó)現(xiàn)代化高質(zhì)量發(fā)展的重要驅(qū)因素。改革開放40多年以來,我國(guó)在快速的經(jīng)濟(jì)發(fā)展中逐步成為了全球最大的物流市場(chǎng)和全球極具影響力的物流大國(guó)。物流業(yè)已經(jīng)成為當(dāng)今中國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的支柱產(chǎn)業(yè)和重要的現(xiàn)代服務(wù)業(yè),也是我國(guó)打通國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)的重要節(jié)拍器。在新冠疫情的背景下,未來十年我國(guó)將迎來物流業(yè)發(fā)展的重大戰(zhàn)略機(jī)遇期。但是中國(guó)的物流行業(yè)仍然存在許多問題,物流信息化和智能化與發(fā)達(dá)國(guó)家相比較滯后。利用統(tǒng)計(jì)學(xué)模型對(duì)物流需求進(jìn)行預(yù)測(cè)分析,對(duì)中國(guó)物流業(yè)發(fā)展與規(guī)劃有著重要作用。

    大多數(shù)文獻(xiàn)如何國(guó)華(2008)和陳丹、朱萍(2019)使用了灰色預(yù)測(cè)GM模型對(duì)物流需求進(jìn)行預(yù)測(cè)[1][2]。而黃建華等人(2019)則使用了ARIMA—PCR模型預(yù)測(cè)了福建省的物流需求,胡鵬基(2019)使用ARIMA—BP模型對(duì)物流需求進(jìn)行了預(yù)測(cè)[3][4]。然而,他們都沒有考慮到物流需求影響因素的交叉重疊的問題。因此本文為了更精確地對(duì)中國(guó)的物流需求進(jìn)行預(yù)測(cè),選取了公路貨運(yùn)量代表物流需求,第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值作為服務(wù)業(yè)發(fā)展程度的度量,使用多元回歸分析進(jìn)行建模。由于所選取的兩個(gè)變量都是時(shí)間序列,具有不平穩(wěn)的特征,不能用經(jīng)典回歸,因此我們對(duì)變量進(jìn)行了協(xié)整分析,最終建立了解釋變量與被解釋變量之間的VAR(3)模型,并對(duì)物流需求進(jìn)行了預(yù)測(cè)。

    本文將按如下順序展開:第二部分介紹數(shù)據(jù)來源和模型設(shè)定。第三部分建立實(shí)證模型并進(jìn)行簡(jiǎn)單分析。第四部分通過協(xié)整檢驗(yàn)來支撐本文實(shí)證結(jié)果。最后一部分總結(jié)全文,給出研究結(jié)論并提供政策性建議。

    二、數(shù)據(jù)來源和模型設(shè)定??

    (一)模型設(shè)定??

    本文基于向量自回歸(Vector?Autoregressive,文中簡(jiǎn)寫為VAR)模型來研究我國(guó)物流需求和服務(wù)業(yè)發(fā)展水平的關(guān)系問題,其中用于構(gòu)造階數(shù)為p的VAR模型的一般表達(dá)式如下:

    其中zt為多元時(shí)間序列向量,0是一個(gè)k維常數(shù)項(xiàng)量,并且對(duì)于i>0,i是k×k維矩陣,p≠0,at是獨(dú)立同分布隨機(jī)向量序列,其均值為0,協(xié)方差矩陣Σa為正定矩陣。

    之所以選取VAR是因?yàn)樵撃P蛯儆诜墙Y(jié)構(gòu)化模型,無須較強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)理論作為建模的基礎(chǔ),而且該模型可以同時(shí)考察變量之間的短期波動(dòng)關(guān)系和長(zhǎng)期均衡關(guān)系,相較于其他模型而言該模型更適合本文所要研究的問題,同時(shí)文中還使用了VARMA模型和ECM—VAR模型用于比較和穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

    (二)數(shù)據(jù)來源和變量解釋??

    為了分析物流需求和服務(wù)業(yè)發(fā)展的關(guān)系問題,本文分別選取了公路貨運(yùn)量(trans)和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值(tert)作為解釋變量和被解釋變量。樣本選取了1952—2019年的年度數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)均來源于CSMAR(China?Stock?Market?&?Accounting?Research?Database)數(shù)據(jù)庫。

    表1中給出了這些數(shù)據(jù)的一些基本的描述性統(tǒng)計(jì),圖1中將這些數(shù)據(jù)繪制成時(shí)序圖,從圖中可以很明顯的看出兩個(gè)時(shí)間序列存在著一個(gè)共同向上的趨勢(shì),它們并不是平穩(wěn)序列,因此需要對(duì)其進(jìn)行對(duì)數(shù)差分處理,對(duì)數(shù)差分后的時(shí)序圖如圖2所示。

    三、模型建立及分析??

    (一)向量自回歸模型??

    首先,本文采用VAR模型來分析。根據(jù)Tsay(2014)給出的定階方法來選擇AR階數(shù),從輸出結(jié)果來看,采用AIC、BIC和HQ準(zhǔn)則選擇的階數(shù)分別為13、1和3,我們根據(jù)BIC和HQ準(zhǔn)則分別選擇了VAR(1)和VAR(3)來進(jìn)行建模[5]。

    對(duì)于VAR(1)模型,剔除不顯著的AR參數(shù)之后,擬合模型為:

    殘差協(xié)方差矩陣為:.

    圖4給出了式中VAR(3)模型的多元Ljung—Box統(tǒng)計(jì)量的p值圖。從圖中可以看出這個(gè)模型較好地處理了低階動(dòng)態(tài)相依性和高階的交叉相關(guān)性。相對(duì)于VAR(1)模型而言,VAR(3)模型能夠更好的擬合公路物流需求和服務(wù)業(yè)發(fā)展之間的動(dòng)態(tài)關(guān)系。從該模型中我們可以看出,物流需求量的提升能夠促進(jìn)服務(wù)業(yè)的發(fā)展,但是并沒有顯著的證據(jù)表明服務(wù)業(yè)的發(fā)展能夠帶動(dòng)物流需求量的提升。

    進(jìn)一步,本文通過VAR(3)模型的擬合,預(yù)測(cè)了未來五年我國(guó)的物流需求量和服務(wù)業(yè)發(fā)展水平。在未來的五年里,我國(guó)的第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值將達(dá)到609138.3億元、687250.3億元、773522.8億元、872526.7億元、984496.0億元,公路貨運(yùn)量將達(dá)到4202733萬噸、4436176萬噸、4546590萬噸、5074159萬噸、5385156萬噸。雖然受到新冠疫情的影響物流需求和服務(wù)業(yè)發(fā)展水平都會(huì)受到不同程度的限制,但是預(yù)計(jì)總體向上的趨勢(shì)仍然不會(huì)改變。

    (二)向量自回歸移動(dòng)平均模型??

    除了向量自回歸模型之外,我們還考慮了向量自回歸移動(dòng)平均模型。本文使用擴(kuò)展的交叉相關(guān)矩陣來確定階,從表2的p值中可以看出,這兩個(gè)序列模型為VARMA(1,1)。其他可能選擇的模型包括VARMA(1,2)、VARMA(1,3)和VARMA(2,0)。本文使用VARMA(1,1)進(jìn)行簡(jiǎn)要說明,其他幾個(gè)模型的估計(jì)結(jié)果相對(duì)較差。

    圖5給出了式中VARMA(1,1)模型的多元Ljung—Box統(tǒng)計(jì)量的p值圖。在圖中,大部分點(diǎn)都不能拒絕原假設(shè),即殘差中不存在交叉相關(guān)性,但是其中有個(gè)別點(diǎn)在5%的顯著性水平下顯著。暫且認(rèn)為該模型成功地刻畫了數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)相依性,但是根據(jù)模型擬合出的數(shù)值來看,并不能很好的吻合經(jīng)濟(jì)學(xué)理論,因?yàn)閆t-1前的稀疏矩陣中的第2、3項(xiàng)都為負(fù)值,這意味著物流需求和服務(wù)業(yè)發(fā)展存在著負(fù)向的影響,而實(shí)際上這兩者應(yīng)當(dāng)是單方面或是相互促進(jìn)的作用。

    (三)脈沖響應(yīng)分析??

    脈沖響應(yīng)函數(shù)是對(duì)于某一內(nèi)生變量對(duì)于殘差沖擊的反應(yīng),它能夠揭示出沖擊在模型中如何影響其他變量并作用于自身的動(dòng)態(tài)變化過程。具體而言,該分析方法描述的是在隨機(jī)誤差項(xiàng)上施加一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差大小的沖擊后對(duì)內(nèi)生變量的當(dāng)期值和未來值所產(chǎn)生的影響。在圖6和圖7中分別給出了VAR(3)模型的脈沖響應(yīng)函數(shù)圖和累計(jì)函數(shù)圖,

    通過脈沖響應(yīng)函數(shù)圖和累計(jì)響應(yīng)函數(shù)圖我們可以看出,物流需求量的提升對(duì)其自身以及服務(wù)業(yè)的發(fā)展都有著正向沖擊,但是服務(wù)業(yè)的發(fā)展只對(duì)其自身有著正向沖擊而不能影響物流需求量,這為我們VAR(3)模型中的初步結(jié)果提供了進(jìn)一步的證據(jù)。

    三、協(xié)整檢驗(yàn)??

    經(jīng)典的回歸模型是建立在平穩(wěn)數(shù)據(jù)變量的基礎(chǔ)上,而不適用于非平穩(wěn)變量,否則會(huì)出現(xiàn)虛假回歸等問題?,F(xiàn)實(shí)生活中,有些序列本身變化雖然是非平穩(wěn)的,但是序列與序列之間卻存在非常密切的長(zhǎng)期均衡關(guān)系,為此,Engle和Granger提出了協(xié)整概念,這一概念的提出有非常重要的意義,非平穩(wěn)序列容易產(chǎn)生偽回歸問題,而偽回歸之所以會(huì)發(fā)生,是因?yàn)闅埐钚蛄胁黄椒€(wěn),如果非平穩(wěn)序列之間具有協(xié)整關(guān)系,就說明殘差序列平穩(wěn),那就不會(huì)產(chǎn)生虛假回歸問題。

    首先,本文使用了增廣Dickey—Fuller檢驗(yàn),對(duì)物流需求和服務(wù)業(yè)發(fā)展的時(shí)間序列進(jìn)行了一元單位根檢驗(yàn),證實(shí)了上述時(shí)間序列均為單位根非平穩(wěn)序列?;谇拔倪x擇的VAR(3)模型,在協(xié)整檢驗(yàn)中使用VAR(2)模型,而在估計(jì)中使用VAR(3)的設(shè)定。

    令滯后階數(shù)K=2和ct=c0表示協(xié)整中常數(shù)項(xiàng),協(xié)整檢驗(yàn)顯示特征值分別為0.3513、0.0667。

    從表3中可以看出,不能拒絕r=1的原假設(shè)。協(xié)整向量為g=(1,-2.1628)′。該向量是經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化之后得出的,因此第一個(gè)元素為1。進(jìn)一步對(duì)上述時(shí)間序列進(jìn)行ECM—VAR(3)模型的估計(jì),該模型也實(shí)現(xiàn)了較好的擬合。圖8給出了ECM模型殘差的Ljung—Box檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的p值。

    四、結(jié)論與建議??

    本文基于向量自回歸模型,對(duì)物流需求和服務(wù)業(yè)發(fā)展水平進(jìn)行了建模與分析,通過VAR(3)模型較好地?cái)M合了物流需求和服務(wù)業(yè)發(fā)展水平之間的互動(dòng)關(guān)系,并進(jìn)一步使用脈沖響應(yīng)函數(shù)加以證明。此外,本文還對(duì)兩個(gè)非平穩(wěn)時(shí)間序列進(jìn)行了協(xié)整檢驗(yàn),檢驗(yàn)結(jié)果表明我們研究的時(shí)間序列之間具有協(xié)整關(guān)系。根據(jù)協(xié)整檢驗(yàn)的結(jié)果我們還進(jìn)一步擬合了ECM—VAR(3)模型。

    本文基于VAR(3)模型進(jìn)行了預(yù)測(cè),預(yù)計(jì)在2024年我國(guó)的公路貨運(yùn)量將超過500億噸,第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值將接近100萬億元。雖然受到新冠疫情的影響物流需求和服務(wù)業(yè)發(fā)展水平都會(huì)受到不同程度的限制,但是預(yù)計(jì)總體向上的趨勢(shì)仍然不會(huì)改變。

    綜上所述,我國(guó)的物流需求和服務(wù)業(yè)發(fā)展之間存在著一定的良性互動(dòng)關(guān)系,物流需求量的提升能夠促進(jìn)服務(wù)業(yè)的良好運(yùn)??[LL]轉(zhuǎn)。因此,我國(guó)各省市政府應(yīng)科學(xué)規(guī)劃物流系統(tǒng),增加對(duì)物流節(jié)點(diǎn)、物流運(yùn)輸?shù)然A(chǔ)設(shè)施的投資,根據(jù)當(dāng)?shù)氐牡乩硖卣?,合理選取物流園區(qū)的地址,適當(dāng)降低稅收,保重在未來物流需求持續(xù)增長(zhǎng)時(shí)物流運(yùn)輸?shù)墓┙o不拖后腿,實(shí)現(xiàn)物流供需平衡。同時(shí)也要注重發(fā)展服務(wù)貿(mào)易,提升服務(wù)業(yè)發(fā)展質(zhì)量,培養(yǎng)優(yōu)秀物流人才,增強(qiáng)核心競(jìng)爭(zhēng)力,推動(dòng)物流系統(tǒng)合理布局,促進(jìn)物流系統(tǒng)的高效運(yùn)轉(zhuǎn),進(jìn)一步擴(kuò)大物流業(yè)的發(fā)展,為經(jīng)濟(jì)發(fā)展作出更大的貢獻(xiàn)。

    參考文獻(xiàn):

    [1]何國(guó)華.區(qū)域物流需求預(yù)測(cè)及灰色預(yù)測(cè)模型的應(yīng)用[J].北京交通大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版),2008(1):33—37.

    [2]陳丹,朱萍.基于GM(1,1)模型的成都市物流需求預(yù)測(cè)分析[J].物流科技,2019,42(10):131—133.

    [3]黃建華,陳嚴(yán)鐺,盧簫揚(yáng).基于ARIMA—PCR模型的福建省物流需求預(yù)測(cè)[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報(bào)(信息與管理工程版),2019,41(06).

    [4]胡鵬基.基于Arima—BP的城市物流需求預(yù)測(cè)及發(fā)展對(duì)策研究[D].天津理工大學(xué),2019.

    [5]Ruey?S.?Tsay,?2014.?Multivariate?Time?Series?Analysis?With?R?and?Financial?Applications?[M].John?Wiley?&?Sons,Inc.

    (饒熠,上海對(duì)外經(jīng)貿(mào)大學(xué)統(tǒng)計(jì)與信息學(xué)院)

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