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摘 要：基于时间序列分析方法，基于河北省物流产业与河北省第三产业增长的关系来构建一元相关模型，选择脉冲响应函数和方差分析和Granger结果分析方法，剖析物流业增长对第三产业的影响。成果表明，河北省物流业的发展对第三产业的促进作用十分有限。
关键词：时间序列；物流业；第三产业
中图分类号：F260 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2014）19-0079-06
引言
区域经济可否连续稳定发展，在一定程度上取决于第三产业的发展水平。第三产业的首要组成部分就包括物流业，所以有物流度上会影响业的发展势必会影响到第三产业的发展，分析和研究物流业与第三产业的关系具有一定的经济意义。当前，物流系统的量化问题尚未形成，全面而又系统地反映物流指数的变化与发展的指标尚未存在。货物周转量是运输部门或运输企业一定时期内运输工作量的指标，反映的是物流的流动速度，全社会客运量一定程度上反映了物流的总承载力。选取货物周转量和客运量来代表物流业的发展水平，河北省第三产业产值作为第三产业发展的分析指标，从数量经济学的角度，即定量的去探讨河北省物流业的发展对第三产业的影响。
一、指标与模型的选择
（一）指标选取与确定
要对河北物流业发展与经济增长做计量分析，首先需要确定计量分析的数据指标，通过确立的物流指标和经济指标构建两者之间的计量经济模型，然后对建立起的计量模型进行分析研究。
物流业作为一种介于生产与消费之间的服务经济，与国民经济互为影响，目前中国尚未确立衡量物流发展水平的统一指标。迄今为止，学者大多采用物流管理能力、交通运输能力和仓储配送能力来衡量其发展水平。为直观反映河北省物流业发展水平，结合国内外研究文献，兼顾数据的可得性，选取1990—2011年河北省经济年鉴中货运量以及客运量来衡量河北地区物流业发展的水平。选取河北省地区生产总值中的第三产业总值作为被解释变量。
（二）模型的选择
由于物流业与第三产业之间并不具有确定性的统计关系，但是二者之间又具有一定的相关关系，所以本文选取一元线性回归模型对河北省的物流业与第三产业之间的关系进行研究。
二、模型的建立
（一）模型的设定与样本数据说明
模型将采用多元线性回归方程，在解释变量存在滞后项的基础上建立 VAR 模型，并对 VAR 模型进行 ADF 单位根、Jonhansen 协整检验、脉冲响应函数以及方差分解检验，以及Granger 结果分析。
模型指标数据采用 1990—2011 年的时间序列数据。本文的基本回归方程为：
y = C + ax1+bx2 +u （1）
其中，C 为常数项，u 为随机误差项，解释变量为河北省年度货物周转量、全社会客运量等。X1、X2分别代表河北省年度货物周转量和年度全社会客运量，用以衡量河北省物流业的发展情况。a、b、分别为解释变量X1 、X2 的系数，并代表 2 个解释变量对被解释变量y的影响程度。被解释变量 y 选取河北省地区生产总值里面的第三产业总值。本文模型指标的样本数据主要来自于《河北省统计年鉴》。
（二）实证分析
在进行实证分析时，考虑到 20 世纪八九十年代河北省地区第三产业发展比较缓慢，生产总值数量较少，为了使实证检验的结果较为理想，我们将模型中的被解释变量y 取对数，因此，本文的基本回归方程变为：
Lny= C + ax1+bx2 +u （2）
为了避免“伪回归”首先用ADF检验法对我们选取的数据进行平稳性检验，结果（见下页表 1）。
结果说明：t检验统计量值为-3.439658小于5%和10%两个显著性水平下的单位根检验的Mackinnon的值，即：-3.0400和-2.6608。表明取对数后的第三产业总值的2阶差分序列不存在单位根，是平稳序列。如果时间序列y的2阶差分序列是平稳序列，则称时间序列y是2阶单整，也称I（2）序列。所以，被解释变量y即是2阶单整。同样道理再对解释变量X1与X2分别进行自相关的平稳性检验。结果（见表2与表3）。
结果说明：t检验统计量值为-3.798524小于5%和10%两个显著性水平下的单位根检验的Mackinnon的值，即：-3.5210和-2.6672。表明解释变量1即河北省货物周转量的2阶差分序列不存在单位根，是平稳序列。
结果说明：t检验统计量值为-4.025628小于1%，5%和10%三个显著性水平下的单位根检验的Mackinnon的值，表明解释变量2即河北省全社会客运量的2阶差分序列不存在单位根，是平稳序列。
为了分析第三产业与货物周转量和客运量的关系，我们先做回归，然后检验回归残差的平稳性。如表4是回归分析：
估计的回归模型为y=-1 452.359+0.899995X1+0.01 4814X2+et （3）
回归残差平稳性检验（如表5所示）。
结果说明：t检验统计量值为-5.368934小于1%，5%和10%三个显著性水平下的单位根检验的Mackinnon的值。表明resid残差（残差是指回归分析得到的实际值与估计值之差）序列不存在单位根，是平稳序列，说明Y、x1、x2之间存在协整关系。
第三产业和物流业之间存在协整，表明两者之间存在长期均衡关系。但从短期来看，可能会出现失衡，为了增强模型的精度，可以把协整回归式中（3）的e看作均衡误差，通过建立误差修正模型把第三产业总值变化的短期行为与长期变化行为联系起来。误差修正模型的结构如下：
Δy=ɑ+β1Δx1+β2Δx2+γet-1+εt （4）
在Eviews中，点击Genr功能键，分别生成差分序列 DYt=Δy=yt-yt-1
Dx1t=Δx1=x1t-x
1（t-1）
Dx2t=Δx2=x2t-x
2（t-1）
然后以DY为被解释变量，以DX1和DX2以及et-1为解释变量，估计回归模型如方程式（5）结果（见表6）：
Δ=184.4094+0.515017Δx1+0.000653Δx2+0.244957et-1 （5）
t=（3.321115） （6.803525） （1.943939）
R2=0.734684 DW=0.782226
上述估计结果表明：第三产业总值的变化不仅取决于物流业的变化，而且还取决于上一期第三产业总值的变化对均衡水平的偏离，误差项et-1估计的系数是0.244957体现了对偏离的修正，上一期偏离越远，本期修正的量就越大，即系统是存在误差修正机制。误差修正系数为0.244957，即表明河北省每年实际形成的第三产业总值与其长期均衡值的偏差中的24.4957%被修正。回归方程经过修正后的检验结果中 D·W 值为 0.782226，因此修正后的回归方程残差序列可以近似地认为不存在序列相关，并且回归方程数据的拟合优度为73.468%认为是较好的。
（三）脉冲函数分析
一般的 VAR（P）模型数学表达式如下：
Yt=C+A1Yt -1+A2Yt -2+…+AkYt-k+BXt+εt t=1，2…T （6）
其中，Yt是 m 维内生变量，Xt是 n 维外生变量，C 是m 维常数向量，k 是滞后阶数，T 是样本个数。矩阵 A1，…，Ak和矩阵 B 是要被估计的参数矩阵，εt是 m 维扰动向量。脉冲响应函数（ Impulse Response Function）是用来衡量随机扰动项的一个标准差冲击对其他变量当前和未来取值的影响轨迹，它能够比较直观地刻画出变量之间的动态交互作用及效应。通过脉冲响应函数的下页图1所示，我们看到随着时间的推移，x1对y呈稳定的正向影响，而 x2 对 y 主要呈负向影响，并且影响幅度较大；而 x1 对x2主要呈现负影响，而x2对x1 呈波动式的影响，且影响幅度适中。由下页图1可知，图中实线表示1单位脉冲冲击的脉冲响应函数的时间路径，两边的虚线表示2个标准差的置信区间。下页图1里面的第一个图表示lny自身的响应函数的时间路径，其脉冲影响在第一期大约为50，以后逐渐上升，说明第三产业总值的增长会引起后面各时期第三产业总值的增长，且增长的弹性系数呈现变大的规律。第4个图为x1对lnY实施冲击，lnY的响应函数时间路径，响应路径一直为正但是波动相对较明显，说明x1货物周转量够引起后面各时期第三产业总值的增长，但是这种增长波动较明显。所以，我们将用方差分解（variance decomposition）方法进行分析，结果（见P83图 2）。
P83图2中实线为方差分解的时间路径。下页图1为lny对自身的方差分解时间路径，时间路径一直为正且不断下降，这说明当期的第三产业总值对后面各时期的第三产业总值的贡献率越来越小，随后各期间中自身变动的贡献率维持在75%以上。图为lny对x1的方差分解时间路径，时间路径一直为正，而且先下降又上升回到60%左右，说明，lny对x1的贡献率大约维持在50%～60%。图为lny对x2的方差分解时间路径，时间路径一直为正且小幅下降后逐渐回升，说明lny对x2的贡献率大约维持在20%～35%。
（四）Granger 结果分析
最后，进行Granger 结果分析（如表7所示）。
根据表7数据显示，X1不是Y的Granger原因的概率是0.12671，说明x1货物周转量对Y第三产业总值的增长有一定的推动作用，但这种作用并不十分明显；同理，Y不是x1的Granger原因的概率是0.00345，说明Y的增长会刺激x1的增加而且这种刺激作用是很明显的。同理分析x2不是Y的原因的概率是0.25393，说明x2社会客运量对y第三产业总值增长有一定的推动作用，但是，这种推动作用不明显。
结论
在物流成长的初级阶段，物流业对第三产业的发展推进作用尚不明显，对第三产业的作用只是表现出平缓增长趋势。即河北省第三产业产值与物流业的发展存在着正相关的关系，但是，通过构建一元回归模型以及通过脉冲函数和Granger 结果分析却表明了河北省物流业的发展对第三产业的促进作用已经非常有限。这是因为，为了使模型具有可操作性和数据可得性，本文仅选取货物周转量以及全社会客运量作为物流业发展的指标，而货物周转量和客运量反映的是一个地区的物流需求量，物流业的发展应该还包括物流供给等相关因素的共同发展。物流服务主要是靠资金和劳动力投入来获得，物流供给仍处于低端，因此，货物周转量的增加没有更大地推动第三产业的发展，而处于停滞不前的状态。所以河北省要以物流业的发展来大力推进第三产业的发展，反过来第三产业的发展再拉动物流业的发展。
参考文献：
[1] 刘南，赵成锋，陈远高.现代物流与经济发展理论、方法与实证分析[M].北京：中国物资出版社，2007.
[2] 庞皓.计量经济学[M].北京：科学出版社，2006：277-372.
[3] 河北年鉴编委会.河北统计年鉴[K].北京：中国统计出版社，2009.
[4] 董云耀，杨望书.基于时间序列的趋势模型的应用与研究[J].杭州电子科技大学学报，2008，（1）：64-68.
[5] 李莉，张建华.物流产业发展与国民经济整体水平提升的相关性分析[J].中国机械工程，2003，（10）：15-18.
[6] 李克宁.谈物流成本与GDP[J].中国流通经济，2002，（4）：11-13.
[7] 张中强，宋学峰.物流总成本及其构成与 GDP 关系的分析[J].科技导报，2005，（10）：38-41.
[8] 张晓峒.Eviews 使用指南与案例[M].北京：北京机械工业出版社，2007：66.
[9] 李万青.中国降低社会物流总费用的难题及策略[J].物流工程与管理，2009，（4）：4-6.
[责任编辑 陈丽敏]
关键词：时间序列；物流业；第三产业
中图分类号：F260 文献标志码：A 文章编号：1673-291X（2014）19-0079-06
引言
区域经济可否连续稳定发展，在一定程度上取决于第三产业的发展水平。第三产业的首要组成部分就包括物流业，所以有物流度上会影响业的发展势必会影响到第三产业的发展，分析和研究物流业与第三产业的关系具有一定的经济意义。当前，物流系统的量化问题尚未形成，全面而又系统地反映物流指数的变化与发展的指标尚未存在。货物周转量是运输部门或运输企业一定时期内运输工作量的指标，反映的是物流的流动速度，全社会客运量一定程度上反映了物流的总承载力。选取货物周转量和客运量来代表物流业的发展水平，河北省第三产业产值作为第三产业发展的分析指标，从数量经济学的角度，即定量的去探讨河北省物流业的发展对第三产业的影响。
一、指标与模型的选择
（一）指标选取与确定
要对河北物流业发展与经济增长做计量分析，首先需要确定计量分析的数据指标，通过确立的物流指标和经济指标构建两者之间的计量经济模型，然后对建立起的计量模型进行分析研究。
物流业作为一种介于生产与消费之间的服务经济，与国民经济互为影响，目前中国尚未确立衡量物流发展水平的统一指标。迄今为止，学者大多采用物流管理能力、交通运输能力和仓储配送能力来衡量其发展水平。为直观反映河北省物流业发展水平，结合国内外研究文献，兼顾数据的可得性，选取1990—2011年河北省经济年鉴中货运量以及客运量来衡量河北地区物流业发展的水平。选取河北省地区生产总值中的第三产业总值作为被解释变量。
（二）模型的选择
由于物流业与第三产业之间并不具有确定性的统计关系，但是二者之间又具有一定的相关关系，所以本文选取一元线性回归模型对河北省的物流业与第三产业之间的关系进行研究。
二、模型的建立
（一）模型的设定与样本数据说明
模型将采用多元线性回归方程，在解释变量存在滞后项的基础上建立 VAR 模型，并对 VAR 模型进行 ADF 单位根、Jonhansen 协整检验、脉冲响应函数以及方差分解检验，以及Granger 结果分析。
模型指标数据采用 1990—2011 年的时间序列数据。本文的基本回归方程为：
y = C + ax1+bx2 +u （1）
其中，C 为常数项，u 为随机误差项，解释变量为河北省年度货物周转量、全社会客运量等。X1、X2分别代表河北省年度货物周转量和年度全社会客运量，用以衡量河北省物流业的发展情况。a、b、分别为解释变量X1 、X2 的系数，并代表 2 个解释变量对被解释变量y的影响程度。被解释变量 y 选取河北省地区生产总值里面的第三产业总值。本文模型指标的样本数据主要来自于《河北省统计年鉴》。
（二）实证分析
在进行实证分析时，考虑到 20 世纪八九十年代河北省地区第三产业发展比较缓慢，生产总值数量较少，为了使实证检验的结果较为理想，我们将模型中的被解释变量y 取对数，因此，本文的基本回归方程变为：
Lny= C + ax1+bx2 +u （2）
为了避免“伪回归”首先用ADF检验法对我们选取的数据进行平稳性检验，结果（见下页表 1）。
结果说明：t检验统计量值为-3.439658小于5%和10%两个显著性水平下的单位根检验的Mackinnon的值，即：-3.0400和-2.6608。表明取对数后的第三产业总值的2阶差分序列不存在单位根，是平稳序列。如果时间序列y的2阶差分序列是平稳序列，则称时间序列y是2阶单整，也称I（2）序列。所以，被解释变量y即是2阶单整。同样道理再对解释变量X1与X2分别进行自相关的平稳性检验。结果（见表2与表3）。
结果说明：t检验统计量值为-3.798524小于5%和10%两个显著性水平下的单位根检验的Mackinnon的值，即：-3.5210和-2.6672。表明解释变量1即河北省货物周转量的2阶差分序列不存在单位根，是平稳序列。
结果说明：t检验统计量值为-4.025628小于1%，5%和10%三个显著性水平下的单位根检验的Mackinnon的值，表明解释变量2即河北省全社会客运量的2阶差分序列不存在单位根，是平稳序列。
为了分析第三产业与货物周转量和客运量的关系，我们先做回归，然后检验回归残差的平稳性。如表4是回归分析：
估计的回归模型为y=-1 452.359+0.899995X1+0.01 4814X2+et （3）
回归残差平稳性检验（如表5所示）。
结果说明：t检验统计量值为-5.368934小于1%，5%和10%三个显著性水平下的单位根检验的Mackinnon的值。表明resid残差（残差是指回归分析得到的实际值与估计值之差）序列不存在单位根，是平稳序列，说明Y、x1、x2之间存在协整关系。
第三产业和物流业之间存在协整，表明两者之间存在长期均衡关系。但从短期来看，可能会出现失衡，为了增强模型的精度，可以把协整回归式中（3）的e看作均衡误差，通过建立误差修正模型把第三产业总值变化的短期行为与长期变化行为联系起来。误差修正模型的结构如下：
Δy=ɑ+β1Δx1+β2Δx2+γet-1+εt （4）
在Eviews中，点击Genr功能键，分别生成差分序列 DYt=Δy=yt-yt-1
Dx1t=Δx1=x1t-x
1（t-1）
Dx2t=Δx2=x2t-x
2（t-1）
然后以DY为被解释变量，以DX1和DX2以及et-1为解释变量，估计回归模型如方程式（5）结果（见表6）：
Δ=184.4094+0.515017Δx1+0.000653Δx2+0.244957et-1 （5）
t=（3.321115） （6.803525） （1.943939）
R2=0.734684 DW=0.782226
上述估计结果表明：第三产业总值的变化不仅取决于物流业的变化，而且还取决于上一期第三产业总值的变化对均衡水平的偏离，误差项et-1估计的系数是0.244957体现了对偏离的修正，上一期偏离越远，本期修正的量就越大，即系统是存在误差修正机制。误差修正系数为0.244957，即表明河北省每年实际形成的第三产业总值与其长期均衡值的偏差中的24.4957%被修正。回归方程经过修正后的检验结果中 D·W 值为 0.782226，因此修正后的回归方程残差序列可以近似地认为不存在序列相关，并且回归方程数据的拟合优度为73.468%认为是较好的。
（三）脉冲函数分析
一般的 VAR（P）模型数学表达式如下：
Yt=C+A1Yt -1+A2Yt -2+…+AkYt-k+BXt+εt t=1，2…T （6）
其中，Yt是 m 维内生变量，Xt是 n 维外生变量，C 是m 维常数向量，k 是滞后阶数，T 是样本个数。矩阵 A1，…，Ak和矩阵 B 是要被估计的参数矩阵，εt是 m 维扰动向量。脉冲响应函数（ Impulse Response Function）是用来衡量随机扰动项的一个标准差冲击对其他变量当前和未来取值的影响轨迹，它能够比较直观地刻画出变量之间的动态交互作用及效应。通过脉冲响应函数的下页图1所示，我们看到随着时间的推移，x1对y呈稳定的正向影响，而 x2 对 y 主要呈负向影响，并且影响幅度较大；而 x1 对x2主要呈现负影响，而x2对x1 呈波动式的影响，且影响幅度适中。由下页图1可知，图中实线表示1单位脉冲冲击的脉冲响应函数的时间路径，两边的虚线表示2个标准差的置信区间。下页图1里面的第一个图表示lny自身的响应函数的时间路径，其脉冲影响在第一期大约为50，以后逐渐上升，说明第三产业总值的增长会引起后面各时期第三产业总值的增长，且增长的弹性系数呈现变大的规律。第4个图为x1对lnY实施冲击，lnY的响应函数时间路径，响应路径一直为正但是波动相对较明显，说明x1货物周转量够引起后面各时期第三产业总值的增长，但是这种增长波动较明显。所以，我们将用方差分解（variance decomposition）方法进行分析，结果（见P83图 2）。
P83图2中实线为方差分解的时间路径。下页图1为lny对自身的方差分解时间路径，时间路径一直为正且不断下降，这说明当期的第三产业总值对后面各时期的第三产业总值的贡献率越来越小，随后各期间中自身变动的贡献率维持在75%以上。图为lny对x1的方差分解时间路径，时间路径一直为正，而且先下降又上升回到60%左右，说明，lny对x1的贡献率大约维持在50%～60%。图为lny对x2的方差分解时间路径，时间路径一直为正且小幅下降后逐渐回升，说明lny对x2的贡献率大约维持在20%～35%。
（四）Granger 结果分析
最后，进行Granger 结果分析（如表7所示）。
根据表7数据显示，X1不是Y的Granger原因的概率是0.12671，说明x1货物周转量对Y第三产业总值的增长有一定的推动作用，但这种作用并不十分明显；同理，Y不是x1的Granger原因的概率是0.00345，说明Y的增长会刺激x1的增加而且这种刺激作用是很明显的。同理分析x2不是Y的原因的概率是0.25393，说明x2社会客运量对y第三产业总值增长有一定的推动作用，但是，这种推动作用不明显。
结论
在物流成长的初级阶段，物流业对第三产业的发展推进作用尚不明显，对第三产业的作用只是表现出平缓增长趋势。即河北省第三产业产值与物流业的发展存在着正相关的关系，但是，通过构建一元回归模型以及通过脉冲函数和Granger 结果分析却表明了河北省物流业的发展对第三产业的促进作用已经非常有限。这是因为，为了使模型具有可操作性和数据可得性，本文仅选取货物周转量以及全社会客运量作为物流业发展的指标，而货物周转量和客运量反映的是一个地区的物流需求量，物流业的发展应该还包括物流供给等相关因素的共同发展。物流服务主要是靠资金和劳动力投入来获得，物流供给仍处于低端，因此，货物周转量的增加没有更大地推动第三产业的发展，而处于停滞不前的状态。所以河北省要以物流业的发展来大力推进第三产业的发展，反过来第三产业的发展再拉动物流业的发展。
参考文献：
[1] 刘南，赵成锋，陈远高.现代物流与经济发展理论、方法与实证分析[M].北京：中国物资出版社，2007.
[2] 庞皓.计量经济学[M].北京：科学出版社，2006：277-372.
[3] 河北年鉴编委会.河北统计年鉴[K].北京：中国统计出版社，2009.
[4] 董云耀，杨望书.基于时间序列的趋势模型的应用与研究[J].杭州电子科技大学学报，2008，（1）：64-68.
[5] 李莉，张建华.物流产业发展与国民经济整体水平提升的相关性分析[J].中国机械工程，2003，（10）：15-18.
[6] 李克宁.谈物流成本与GDP[J].中国流通经济，2002，（4）：11-13.
[7] 张中强，宋学峰.物流总成本及其构成与 GDP 关系的分析[J].科技导报，2005，（10）：38-41.
[8] 张晓峒.Eviews 使用指南与案例[M].北京：北京机械工业出版社，2007：66.
[9] 李万青.中国降低社会物流总费用的难题及策略[J].物流工程与管理，2009，（4）：4-6.
[责任编辑 陈丽敏]