1、1基于 PVAR 模型的我国物流业与经济增长关系计量分析内容摘要：物流业是当代服务业的主要组成部分，它在促进社会主义市场经济稳定、有序发展中发挥了重要作用。物流业的健康发展可以促进我国生产力的发展、缓解就业压力、提升国民经济的国际竞争力。本文主要研究我国物流业与经济增长之间的关系，并运用 PVAR 模型对其进行分析。 关键词：PVAR 模型 物流 经济 增长 分析 模型描述与数据选取 由于 VAR 模型在应用过程中存在很大的局限性，它只有在变量的数量较少的情况下得出的结果才真实可靠，而面板数据的优点是能够大量地采集样本观测值，所以，解决 VAR 模型局限性的有效措施便是把面板与 VAR 模型进
2、行结合，这就诞生了面板数据向量自回归模型（Panel-VAR） 。 近几年，面板数据向量自回归模型（Panel-VAR）在世界上得到了广泛的应用，特别是在研究经济波动对全球、各个国家及各个行业的影响等方面做出了重要贡献。 用具体公式表达 Panel-VAR 模型为： 式中，Yit 表示随机变量，即在 t 时段每个成员 i 的 m 个可检测的随机变量；Xit 表示严格外生变量，即在 t 时段每个成员 i 的 m 个可检测的2严格外生变量；i 则是一个不可检测的向量，是每个成员 i 的个体固定效应向量；tl 表示被解释变量 Y 的滞后 l 期，tl 则表示解释变量 X的滞后 l 期，即 Yi，t-
3、1 与 Xi，t-1 的 m2 阶系数矩阵。Yit、Xit、i则表示 m?1 维向量。 文章运用 PVAR 模型深入研究了我国物流业增长与经济增长之间的关系，并尝试多个滞后阶段，最后得出了滞后二阶的 PVAR 模型，它是通过GMM 的检测结果和脉冲响应函数图来最终确定。用具体公式表示为： 本文将我国 31 个省市作为参考对象，并选用我国交通运输邮电业的增长值表示我国物流业的增长值，进而详细分析了物流业的增长值和国内生产总值 GDP 之间的关系。为了避免出现变量间的异方差性，在进行分析之前对所收集的数据采取了取对数的有效处理方式，那么在对原始序列对数差分进行有效处理后所得出的具体数值则表示物流业
4、增长率和经济增长率序列（张江华、李晓晨，2010） 。本文的具体数据主要由中经网统计数据库提供，其中选取了 1994 年至 2010 年的样本。 我国物流业与经济增长关系检验 （一）序列平稳性检验 只有确保各变量序列的平稳性才能保证 PVAR 模型的精确度，所以首先要检测物流业增加值增长率（logstics）和国内生产总值增长率（gdp）的平稳性。如果变量能够通过平稳性检测，则进行下一阶段分析，如果检测结果不合格，则选取一阶或二阶差分，保证各变量的平稳性。 通过表 1 可以看出，各变量具有平稳性，所以运用此序列制作 PVAR模型可以确保得出数据的精确度。 3（二）PVAR 模型检验 由表 1
5、可以得出物流业增加值增长率（logstics）和国内生产总值增长率（gdp）是平稳的时间序列，由此可以进一步得出 PVAR 模型的参数估计值（王珍珍、陈功玉，2010） 。文章选用 Statal0 对物流业增加值增长率（logstics）和国内生产总值增长率（gdp）两个变量进行全面分析，并进行了 GMM 评估和方差分解，所得结果见表 2 和表 3。 研究我国交通运输邮电业的增长值增长率对经济增长的影响结果，从表 2 中可以得出相关结论。表 2 第三列反映出国内生产总值增长率（gdp）的滞后一期值积极地影响了物流业增加值的增长，但其显著性检测并不合格，当它的滞后二期值在达到 10%的水平时对物
6、流业增加值的增长产生了更为深远的影响，其影响系数更是达到 0.4585。从一定程度来讲，物流业增加值的增长与自身之间存在着不稳定的关系，从表 2 可以看出，滞后一期的影响系数是 0.5092，滞后二期的影响系数是 0.0193，二者的检测结果均未合格。在表 2 第一列中显示了物流业增加值的增长和经济增长本身对国内生产总值增长率（gdp）的影响，其滞后一期的参数值为-0.0712，它的负作用在 1%的水平下较为突显，同样，其滞后一期的影响系数为-0.1018，在 1%的水平上也较为显著（张快娟，2011） 。而且，经济增长的滞后期数值和当期数值同样有着较强的稳定性，其滞后一期的影响系数为-0.3
7、167，滞后二期的影响系数为-0.2416，并且都在 1%的水平下显著。 为了能够更加深入地反映出我国交通运输邮电业的增长值（logstics）和经济增长（gdp）之间的紧密关系，文章通过 PVAR 方差4分解的结果来进一步论证，进而得出了方差贡献率。 通过表 3 可知 10 个、20 个和 30 个预测期的方差贡献率几乎相同，这表明系统在经过 10 个预测期后基本处于稳定状态。业界认为，物流业增加值增长率与国内生产总值增长率的波动都主要来自于自身。针对于增加值，可以看出每个预测期增加值对自身的影响都处于 0.9400 以上，而物流业增长率的贡献都稳定在 0.0600；针对于经济增长，可以看出
8、每个预测期经济增长对自身的波动贡献都稳定在 0.8647，而物流业增长率的方差贡献则稳定在 0.1353。通过上述论证可以得出如下结论：物流业增加值增长率与国内生产总值增长率的方差贡献率是存在偏差的，物流业的增长可以促进经济的增长，但经济的增长对物流业的增长所起到的作用却是非常有限的（倪蔚颖，2008） 。综上所述可以看出，物流业增加值增长率与国内生产总值增长率的方差贡献率绝非对称性。因此交通运输邮电业的增长能够有效推动经济的增长，而经济的增长对物流业增长的推动作用却是有限的。 （三）GDP 与增加值的冲击响应分析 文章通过详细研究 Panel-VAR 模型，制作出变量间正交化冲击响应函数曲线
9、图和经济增长（gdp）与交通运输邮电业的增长（logstics）之间的冲击响应图（图 1 至图 4） 。从图中可以得出结论：交通运输邮电业的增长与经济增长之间相辅相成，相互作用，并且这种关系存在一定的滞延性（梁朋，2011） 。 图 1-图 4 是经济增长（gdp）与交通运输邮电业的增长（logstics）之间的冲击响应图，它们是利用蒙特卡洛模拟在 95%的置信区间下计算 500 次得出的数据。图 1 和图 2 是交通运输邮5电业的增长（logstics）对自身以及经济增长（gdp）的冲击响应函数图，从图中可以看到物流业增加增长值对本身的脉冲响应是逐步递减的，假设给其物流业增加值一个正向脉冲，
10、那么物流业增加值会马上有一个正面响应，并迅速到达 0 值，接下来的时段它会由正转负，并在第三时段做出最大负向响应，接下来这种响应会逐步递减，最后归为 0 值。同样，假设给经济增长一个标准差的脉冲，那么物流业增加值会马上做出由负转正的递加响应，并迅速达到最大数值，随后这种响应会由正转负到达谷底，最后向上上升归结为 0 值。从图中可以进一步看出在前 6 期中物流业增加值对经济增长的脉冲响应有正有负，但是最后的总效应则为正，由此可以得出，经济增长（gdp）与交通运输邮电业的增长（logstics）相辅相成，互相推动。图 3 和图 4 则表示经济增长（gdp）对自身以及物流业增加值增长（logstic
11、s）的冲击响应函数图，经济增长（gdp）对物流业增加值增长（logstics）具有很强的波动性，从图中可以看到，第一时期和第二时期脉冲响应是负向，而且在第二时期响应值到达谷底，此后逐步上升，由负转正，到第五时期数值归结为 0 值，经济增长（gdp）对物流业增加值增长（logstics）的脉冲响应总体为负，因此，物流业增加值增长（logstics）对经济增长（gdp）存在着负面影响。如图所示，在前面三期经济增长（gdp）对本身的脉冲响应有正有负，但到第四期则逐渐接近于 0，且持续稳定。从图 2 和图 4 可以看出，经济增长（gdp）对物流业增加值增长（logstics）有着积极的推动作用，而物流
12、业增加值增长（logstics）对经济增长（gdp）影响效果并不大。 结论 6本文详细分析了经济增长（gdp）与交通运输邮电业的增长（logstics）之间存在的密切联系，并运用 PVAR 模型对分析结果进行全面论证，得出以下结论：首先，在滞后二期中，经济增长对我国物流业增加值的增长具有积极的推动作用，每当经济增长上升 1 单位时，物流业增加值增长率就可以上升 0.4585，然而经济增长不能对我国物流业增加值的增长产生积极、稳定的影响，其滞后一期的积极影响效果并不明显（黄宪臣，2007） 。图中显示，经济增长受我国物流业增加值增长的负面影响明显，但通过分析可以得出其影响非常微弱。因此，经济增长
13、与我国物流业增加值增长的联系主要体现在经济增长单向推动了我国物流业增加值的增长（梁华立，2010） 。所以，要想促进我国物流业的持续、健康发展，必须合理调整我国物流产业结构，继续优化市场结构，实现其可持续发展，从而充分发挥其对我国经济增长的积极推动作用。 参考文献： 1.郭军华，倪明，李帮义.基于三阶段 DEA 模型的农业生产效率研究J.数量经济技术经济研究，2010（12） 2.张江华，李晓晨.我国物流业的投入产出分析研究J.社会科学辑刊，2010（5） 3.王珍珍，陈功玉.我国制造业不同子行业与物流业联动发展协调度实证研究基于灰色关联模型J.上海财经大学学报，2010（3） 4.张快娟.制造业与物流业协调发展的计量分析D.浙江工商大学，2011 5.倪蔚颖.我国物流业对经济增长影响的实证研究D.浙江工商大学，72008 6.梁朋.物流业与经济增长关系的实证研究D.东北财经大学，2011 7.黄宪臣.物流业国际竞争力评价方法研究D.吉林大学，2007 8.梁华立.广东省物流业产出预测与发展对策研究D.广东商学院，2010
