基于VAR模型对经济增长和物流业发展的动态分析

2016-12-01 14:04王瑞刘云
智富时代 2016年12期
关键词:VAR模型经济增长

王瑞+刘云

【摘 要】本文通过选取可以代表甘肃省经济增长和物流业发展水平的指标各5个,构建经济增长评价指数和物流业发展评价指数,对经济增长指数和物流业发展指数建立VAR模型进行分析,发现二者存在长期的均衡,且呈现正向的变动关系,经济增长可以促进物流业的发展,但是物流业发展水平对经济增长的作用不明显。因此,甘肃省可以利用“一路一带”的时代机遇,不断完善和改革物流业体系,并制定相关政策,以好的经济增长水平来带动物流业的发展。

【关键词】经济增长;物流业发展;VAR模型

一、提出问题

物流业是融合运输、仓储、货代、信息等产业的复合型服务业,是支撑国民经济发展的基础性、战略性产业。加快发展现代物流业,对于促进产业结构调整、转变发展方式、提高国民经济竞争力和建设生态文明具有重要意义。在建设“一路一带”的时代背景下,作为扼丝绸之路“咽喉”要道的甘肃,无疑成为实施这一重大战略的重要节点,也为甘肃迎来全新的发展机遇,但是甘肃省由于自然、地理、历史等原因,甘肃经济社会发展还面临许多困难和问题,与全国的差距仍在拉大。如何把握“一路一带”新机遇,并促使甘肃经济不断向前发展。近年来研究经济增长与物流业协调发展成为诸多学者研究的热点话题(贾国强,2011;沈红,2012;宋则,2015),毋庸置疑,物流效率低、成本高等问题是当前企业首要解决的问题,也是制约经济增长的一个巨大瓶颈,所以协调物流业与经济健康持续的发展具有现实意义,所以本文以甘肃省为例,选取可以代表经济增长的变量和物流业发展的变量,构建二者的综合评价体系,利用向量自回归模型(VAR)来讨论经济增长与物流业发展之间的均衡关系。

二、数据采集与构建评价体系

(一)数据来源

根据甘肃省统计局发布的《2015统计年鉴》数据,本文选取2000年至2015年可以衡量经济增长、物流业发展水平的指标并构建各自的综合评价指数,有利于避免单个指标或者某几个指标对经济和物流业发展水平的反应不足。选取能代表经济增长水平的变量是GDP、社会消费品零售总额(CGT)、财政收入(GR)、进出口总额(EM)、人均居民消费总额(PC);能代表物流业发展水平的指标有客运总量(GTQ)、货物周转量(CHQ)、交通运输仓储和邮政业(TTC)、居民普通载货汽车年末拥有量(CHQ)、邮电业务总量(PTQ),共10个指标,构成2个综合评价指数。

(二)构建评价体系

通过已经获取的数据信息,采用线性加权法对经济增长水平和物流发展水平进行综合计算。运用熵值赋权法对指标权重进行客观计算(表1),表示第个体系中第个指标,为了消除指标间的量纲问题,对原始数据进行离差标准化处理,得到最终数据结果。

1、描述统计分析。对原始数据数据运用SPSS17.0进行描述统计分析,得到2000年到2015年各个指标的极差都特别大,充分印证了甘肃经济的快速发展,与实际情况相符。

2、相关分析。根据计算出经济增长指数(EG)和物流业发展指数(LID)来衡量经济增长情况和物流业发展水平的均衡关系,进行相关分析发现二者的相关系数为0.9845,甘肃省物流业发展水平和经济增长呈现的是较强的正向相关关系。

为了消除数据可能存在的异方差,对数据取对数,从而用lnEG和lnLID进行实证分析。

三、模型分析

VAR模型是由克里斯托弗·西姆斯(Christopher Sims)在1980年提出,VAR模型是用模型中所有当期变量对所有变量的若干滞后变量进行回归,用来估计联合内生变量的动态关系,而不带有任何事先约束条件,是AR模型的推广,常用于预测相互联系的时间序列系统以及分析随机扰动对变量系统的动态影响。本文利用VAR模型的优越性,分析甘肃省经济增长与物流业发展水平之间的动态关系。

结合物流业发展指数与经济增长指数的相关性分析,二者存在显著正相关性,相关系数为0.989。因此对两者建立VAR模型有实际意义。建模过程如下:

1、平稳性检验与格兰杰因果检验。对经济增长指数和物流业发展指数进行ADF检验,结果发现lnEG和lnLID的P值均为0,即为平稳序列,可做协整检验。接着对其做格兰杰因果检验,在5%置信水平下,lnEG不是lnLID的格兰杰原因的P值为0.0468,而lnLID不是lnEG的格兰杰原因的P值为0.2734,因此,经济增长可以引起物流业的发展,由于影响经济增长的因素众多,且甘肃省的物流业才刚刚起步,所以对经济增长作用是不明显的,即就是物流业的发展在过去一段时期内没有引起经济增长。

2、协整检验与回归结果。为了验证lnEG和lnLID是否存在长期均衡关系,做协整检验,结果是拒绝原假设,说明lnEG和lnLID之间存在协整关系,即甘肃省的经济增长对物流业发展存在长期的影响。

对模型最优滞后阶数的确定发现,在LR、AIC、SC、HQ准则下,VAR模型最优的滞后阶数为1,从而进行VAR(-1)模型回归。结果如下:

lnEG = 0.69239*lnEG(-1) + 0.147473*lnLID(-1) + 0.039672

lnLID=0.231731*lnEG(-1)+0.586549*lnLID(-1)+ 0.027546

两个回归函数的分别为0.9945、0.9849,说明VAR模型的拟合效果很好。

3、VAR模型稳定性检验。由图1可以看出VAR模型中全部的根都在单位圆内,是一个平稳系统,说明经济增长对物流业的发展具有长期的促进作用。

4、脉冲响应分析和方差分析。为了进一步分析lnLID与lnEG的滞后影响范围和程度,采用脉冲响应函数与方差分解进行分析。从脉冲响应函数图(图2)中可以看出,系统对冲击的反应也是稳定的。当期一个标准差的lnEG冲击对lnLID的当期值有影响,到第8期影响几乎消除,趋于稳定。当期一个标准差的lnEG冲击对lnLID的当期值影响为0,逐渐产生正的冲击,又逐渐趋向于0。当期一个标准差的lnLID击对lnEG的当期值接近-0.4,这与格兰杰因果检验的结果相吻合,在第四期趋于0,趋于稳定。当期一个标准差的lnLID冲击对lnEG的当期影响较大。

四、结论及建议

(一)结论

本文根据对甘肃省2000-2015年经济增长和物流业发展的年度指标数据构建两个变量的综合评价指数,并对lnEG和lnLID建立VAR模型,通过对2个变量进行平稳性检验、格兰杰因果检验、协整检验及脉冲响应函数的分析,结果发现:

1、甘肃省的经济增长与物流业发展之间存在长期均衡的关系,并二者呈现正向变动的关系,说明甘肃省的经济增长极大地影响物流业发展,即经济增长越快,物流业发展水平越高。

2、脉冲响应函数表明,经济增长对物流业的发展敏感,且存在滞后效应。经济的发展对于一地区各基础设施的投资,进而带动物流业的发展,由于影响经济增长的因素诸多,且落后的物流业发展对经济增长的影响是不明显的。

(二)建议

通过上面的分析结果可知,甘肃省的经济增长有效的拉动了其物流业的发展水平,但是物流业的发展还处于初始阶段,对经济增长的促进作用不够明显。因此,需要政府提供一系列优惠的政策及相关体制改革,进一步完善与物流业相关的基础设施的建设,从而推动物流业发展,更好的促进甘肃经济增长。具体建议如下:

1、把握“一路一带”的时代机遇,着力打造甘肃省自己的优势品牌,生产高质量产品,努力实现“产品走出去,投资引进来”的路子,刺激甘肃经济,从而拉动物流业的发展。

2、切实减轻物流企业税收负担。根据物流业的产业特点和物流企业一体化、社会化、网络化、规模化发展要求,统筹完善有关税收支持政策。

3、加大对物流业的土地政策支持力度。仓储设施、配送中心、转运中心以及物流园区等物流基础设施占地面积大、资金投入多、投资回收期长,要在加强和改善管理、切实节约土地的基础上,加大土地政策支持力度。

4、加大对物流业的投入和优先发展农产品物流业。对符合条件的重点物流企业的运输、仓储、配送、信息设施和物流园区的基础设施建设给予必要的资金扶持。把农产品物流业发展放在优先位置,加快建立畅通高效、安全便利的农产品物流体系,着力解决农产品物流经营规模小、环节多、成本高、损耗大的问题。

【参考文献】

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