基于VAR模型的制造业与物流业联动发展
——以广东省为例

罗永华

（广东石油化工学院经济管理学院，广东茂名 525000）

【经管索微】

基于VAR模型的制造业与物流业联动发展
——以广东省为例

罗永华

（广东石油化工学院经济管理学院，广东茂名 525000）

制造业与物流业具有较高的产业关联度，两者联动发展对于促进经济发展方式转变、推动国民经济平稳较快发展具有重要意义。对1993-2010年的数据进行VAR模型和协整检验得出，广东省制造业和物流业的发展存在单向协整关系，即前者有效促进了后者的发展，但后者对前者的拉动作用未能很好体现。应从优化区域布局促进现代物流业快速发展，搭建信息交流平台和制定财税优惠政策，促进两者联动发展。

广东省；物流业；制造业；VAR模型；协整检验

制造业与现代物流业之间具有较高的产业关联度和较大的协同发展空间，推进二者联动协调发展，不仅可以大大提升制造业核心竞争力，也能很好地促进物流业发展。2009年国务院发布的《物流业调整和振兴规划》提出，各级政府应制定鼓励制造业与物流业联动发展的相关政策，积极扩大物流市场需求，大力推进物流服务的社会化和专业化，促进现代制造业与物流业有机融合、联动发展。广东作为经济大省，工业发展位居全国前列，但物流业发展相对滞后，这已成为影响经济持续发展和竞争力提升的瓶颈。因此，大力提升物流服务水平和物流运作效率、降低整体物流成本，使其与广东的制造业相协调，无疑是当前促进广东经济结构调整和优化的关键，也是广东建设现代产业体系亟待解决的问题。

学术界对我国物流业与制造业联动发展已作了不少研究。韦琦认为两业联动关系一般遵循物流环节分离、物流产业分离、两业集聚联动、两业扩散联动的演化路径。［1］吴群借助共生理论提出了平等共生型、依托共生型、嵌入共生型、互补共生型和辅助外生型五种模式。［2］黄福华和谷汉文认为，应该完善促进两业协同发展的市场机制、大力发展物流企业、提升物流信息化水平。［3］甘卫华和汪娟对江西省的实证研究表明：现代物流的发展有利于制造业竞争力的提升，两者基本符合描述经济增长趋势的logistic模型；制造业竞争力的提升也有利于现代物流的发展，两者基本符合inverse模型。［4］施国洪和赵曼利用DEA分析法对江苏省1998-2007年两业的联动发展状况进行评价研究后，得出这10年当中两者发展呈不协调现象。［5］王珍珍和陈功玉引用生态种群中的Logistic模型分别对两业联动发展的多种模式及其稳定性、均衡点及均衡条件进行了研究，提出两业联动发展中存在着偏利共生、非对称性互惠共生以及对称性互惠共生等三种模式。［6］总体来说，现有研究对两业联动发展的机理及模式较为深入，这对认识其发展模式及演化路径、促进联动发展以及进一步研究都具有重要的理论意义，但实证中深入的计量分析相对较少。因此，本文拟利用VAR模型及协整模型以广东省为例进行实证研究，以期找出两业联动发展的规律和方向，并提出相关对策。

一、实证分析

（一）指标选择与数据处理

为了较好地对广东省的制造业和物流业联动发展进行实证研究，本着可操作性、相关性及数据可获取性原则，根据1994-2011年的《广东统计年鉴》，选取工业增加值（M）作为制造业发展指标，由于详细数据现有统计年鉴不能很好地提供，故拟选取运输仓储邮电业增加值（L）作为物流业发展指标；同时为消除异方差和数据波动，对上述指标值采取自然对数变换（分别记为LNM和LNL），且变换后原时间序列的协整关系并未受到影响（表1）。

表1 对数变换后的所有实证数据

从图1可以看出，LNM和LNL时间序列的趋势具有较大的相似性，经计算，1993-2010年间其相关系数为0.81，说明20世纪90年代以来，广东省制造业、物流业增加值之间在数量上存在统计上的较强相关性。

图1 LNM和LNL时间有错必纠列趋势图

（二）计量经济分析

1.模型的确立

本文主要采用计量分析模型为向量自回归模型（Vertor Auto-Regrssion Model，VAR）。该模型是西姆斯（C.A.Sims）1980年提出的一种非结构化的动态联立方程模型，由于它可以同时揭示内生变量之间的即期关系和动态影响，因而在研究经济关系的动态分析中应用广泛。采用VAR模型研究广东省制造业和物流业之间的长期和短期均衡发展关系。其模型如下：

其中，yt是内生变量向量，xt是外生变量向量，Ai是带估计的参数矩阵，c是常数项，p是自回归滞后阶数，μi是随机扰动项。

在VAR模型分析的基础上，首先对广东省制造和物流两业的增加值数据进行单位根检验，然后运用格兰杰因果关系检验确定两者之间的关系，最后探讨两者之间是否存在短期或者长期的均衡关系。

2.模型的估计与检验

（1）单位根检验。由于宏观经济的时间序列往往不平稳，如果直接进行回归估计，可能会得到伪回归结论，即根本不存在任何线性关系的变量之间建立的回归模型可能在统计上是显著的，从而导致错误的结论。因此，建模之前有必要进行平稳性检验。在现代计量经济学理论中，对时间序列分析主要采用单位根检验，以判定每个时间序列是否为单整序列；如果时间序列仍不平稳，则需要进行差分计算来调整，一阶差分仍不平稳的再进行二阶差分。单位根的检验方法有多种可供选择，本文选用ADF检验法，滞后期的选择根据AIC准则确定。利用EVIEWS5.0统计软件进行检验的结果如表2所示。

表2 ADF检验结果

从上述检验结果看，变量LNM的ADF值大于临界值，具有单位根和不平稳性，LNL的ADF值小于临界值，具有平稳性，因此不好判断两个时间序列的协整关系。但经一阶差分后，DLNM和DLNL的ADF值都小于临界值，拒绝原假设，接受不存在单位根的结论，因此可以确定它们都是一阶单整序列，即LNM～I（1），LNL～I（1），存在可能的协整关系。

（2）VAR模型估计。VAR估计中滞后阶数的确定，一般采用两种方法：一是LR检验法，二是利用AIC信息准则、SC信息准则和HQ信息准则来判断。根据样本数据计算相应的统计量，经判断滞后阶数为2阶，因此可得VAR模型估计方程如下：

（R2＝0.945019，AIC＝-1.122817，SC＝-0.881383）R2＝0.945019，调整后的R2＝0.925026，S.E＝0.121785，F＝47.26739，说明方程②有较满意的统计结果。

（R2＝0.995564，AIC＝-2.649074，SC＝-2.40764）R2＝0.995564，调整后的R2＝0.993951，S.E＝0.056777，F＝617.1905，说明方程③也有较满意的统计结果；且上述VAR模型估计方程②、③所有根模的倒数都小于1，说明VAR模型是稳定的。

（3）协整检验。经过单位根检验，制造业和和物流业的时间序列满足协整检验条件，采用Johansen协整检验法对变量的协整关系进行检验，选择滞后期为2，有截距但没有线性趋势，检验结果如表3所示。

表3 Johansen协整检验结果

由表3可知，原假设None表示没有协整关系，该假设下计算的迹统计量为16.86382，大于临界值15.49471且概率P值为0.0309，可以拒绝原假设，充分说明在5％的显著性水平下，LNL和LNM存在协整关系，即广东物流业和制造业之间存在着长期稳定的关系，而这种稳定关系是在短期动态调整过程中得以维持的。因此，可对变量LNL和LNM进行普通最小二乘回归，得到回归方程如下：

（R2＝0.8135 F＝65.24304 D.W＝0.316206）

由方程④得知，广东省制造业增加值与物流业增加值的相关系数为0.81，呈现出较强正相关，制造业增加值每增加1％，物流业增加值将增加0.68％。这可能与近年来广东省推行的产业升级战略有关，随着制造业产业升级加快，越来越多的企业逐步将物流功能剥离，从而带动整个社会物流业的发展。

（4）格兰杰检验。格兰杰检验利用经济关系发挥作用的时间差和滞后项效应，根据经济变量各自的前期指标相互在解释、影响对方指标中的显著程度，来判断因果关系的存在性和方向。［7］因此，为了进一步地考察广东省物流业和制造业之间存在的长期均衡关系是否构成因果关系以及发展方向如何，选择滞后期为3的格兰杰检验。检验结果如表4所示。

表4 格兰杰检验结果

由表4可知，在10％的显著水平上，LNL和LNM存在单向因果关系，即存在制造业发展是物流业发展的格兰杰原因，说明广东制造业的快速发展大大促进了物流业的增长，是当前广东省物流业发展的重要推手。

二、结论及建议

通过上述分析可知，广东省制造业和物流业的发展存在单向协整关系，即制造业的发展有效地促进了物流业的发展，但物流业的发展对制造业发展的拉动作用没能很好地体现，而且由于物流业发展相对于制造业出现的疲态与滞后，广东制造业发展已面临着比“资源瓶颈”、“劳动力瓶颈”影响更深的“物流瓶颈”。因此，在“十二五”期间，推动广东省经济又快又好发展，实现制造业和物流业的联动发展势在必行。

第一，优化物流业发展区域布局，促进现代物流业快速发展。［8］物流业是融合运输业、仓储业、货代业和信息业等的复合型服务产业，是国民经济的重要组成部分。加快物流业发展，对于拉动制造业发展，方便居民消费，推动广东省经济平稳较快发展具有重要作用。因此，应该结合自身的现实，作好物流产业的调整和振兴规划，优化其发展区域布局，以推动现代物流业的快速发展，从而为实现物流业和制造业联动发展创造条件。

第二，搭建信息交流平台，助推两业联动发展。信息化是制造业与物流业联动发展的重要手段之一，广东省各级政府应加大物流公共信息平台的建设力度，将物流信息化、物联网技术、物流科技攻关列为物流业发展重点，鼓励制造企业在自身物流管理流程规范化、物流成本核算精细化的基础上，积极推进物流作业流程和管理信息化水平的提升，同时支持物流企业发展面向客户的信息服务平台，实现物流数据实时采集，建立制造业和物流业信息系统对接及物流信息共享机制，从而为两业联动营造一个高效的信息交流与互动环境。最终通过信息交流平台的建设，创造合作机会，推进两业有机融合和联动发展。

第三，制定优惠政策，鼓励两业联动发展。当前，由于受传统的“大而全，小而全”、“肥水不流外人田”观念的影响，在制造业物流外包、社会化物流发展、两业联动等方面还存在诸多困难。因此，要推进两业联动发展，政府应该出台优惠的财政和税收政策，如鼓励有条件的制造企业将其物流资产从主业中分离，成立独资或合资的物流公司；大力扶持和培育为制造企业提供专业化服务的物流企业和为重点企业配套的第三方物流公司；或者通过减免税收、以奖代补等方式来鼓励制造业和物流业联动发展。

［1］韦琦.制造业与物流业联动关系演化与实证分析［J］.中南财经政法大学学报，2011，（1）：115-119.

［2］吴群.制造业与物流业联动共生模式及相关对策研究［J］.经济问题探索，2011，（1）：72-75.

［3］黄福华，谷汉文.中国现代制造业与物流业协同发展对策探讨［J］.中国流通经济，2009，（8）：17-20.

［4］甘卫华，汪娟.江西省物流业与制造业发展关系实证研究［J］.商业时代，2010，（6）：27-28.

［5］施国洪，赵曼.基于DEA的江苏省物流业与制造业协调发展评价［J］.科技管理研究，2010，（9）：62-65.

［6］王珍珍，陈功玉.基于Logistic模型的制造业与物流业联动发展模式研究［J］.中国管理科学：专辑，2009，（10）：642-647.

［7］谢京辞.山东港口物流与区域经济发展关系研究［J］.山东社会科学，2011，（3）：174-176.

［8］罗永华.广东省流通业发展对居民消费支出影响的实证研究［J］.商业时代，2011，（18）：22-24.

Joint Development between M anufacturing Industry and Logistics
Industry Based on VAR M odel——A case Study of Guangdong Province

LUO Yong-hua
（Department of Economics and Management，Guangdong University of Petrochemical Technology，Maoming 525000，China）

There is a high degree of industrial linkage between manufacturing industry and logistics industry，and the joint development between them is significant to promote the transformation of economic growth mode，and stable and rapid development of national economy aswell.Based on VAR model and cointegration test of 1993-2010 data in Guangdong Province，it is concluded that there exists unidirectional cointegration relationship between the development of manufacturing industry and logistics industry，namely，the former effectively promotes the latter，while the latter does not have the pulling effect on the former.To promote the rapid development of modern logistics industry needs settling.To encourage joint development between logistics industry and manufacturing industry，it is necessary to optimize area layout，to set up the information exchange platform and tomake preferential policy on tax.

Guangdong Province；logistics industry；manufacturing industry；VAR Model；cointegration test

F252

：A

：1672-3910（2012）04-0077-04

2012-03-20

2011年度国家自然科学基金（青年科学基金）项目（71103205）；2010年度广东省自然科学基金项目（10452500002005996）；2011年度茂名市科技计划软科学项目（2011023）

罗永华（1979-），男，湖南永兴人，讲师，硕士，研究方向为物流与供应链管理。