物流发展水平对区域经济发展的影响分析

      一、引言

      从2009年1月14日到2月25日，国家相继出台了汽车、钢铁、纺织、装备制造、船舶、电子信息、轻工业、石化、有色金属和物流十大产业调整振兴规划，实施时间为2009年至2011年。作为中国物流业第一个专项规划，也是十大产业中唯一的服务业规划，能够跻身其中，既恰如其分，又水到渠成。物流业是各产业链的重要环节。十大产业是有机联系的整体，其中九大产业涉及能源、原材料和制造业，物流业是唯一的生产性服务业。各个产业本身、产业与产业之间，产品与国内外市场的联系，都要以物流为支撑和纽带。物流运作的效率和效益是产业核心竞争力的重要体现。物流业又是国民经济的基础性产业。物流业纵贯商品生产、流通和消费各个环节，横跨国民经济各个产业，是衡量一个国家现代化水平与综合国力的重要标志。

      近年来，我国物流业总体规模快速增长，服务水平显著提高，发展的环境和条件不断改善，物流业的发展对国家经济发展的贡献越来越大。从表1可以看到，1991年以来随着社会物流总额的逐年增长，物流业对GDP的拉动作用，总体上呈现出明显上升的趋势，特别是近些年来一直维持在7％以上的水平。从图1可以明显看出1991-2007年社会物流总额与GDP 是高度相关的。

      

      这些数据表明，随着国家经济的发展和物流业的逐渐发展完善，物流业对我国经济的稳定协调发展发挥着重要作用。物流业在服务贸易领域中占有举足轻重的地位，它连接社会经济的各个部分，已成为国民经济发展的基础产业。社会经济发展越来越依赖于现代物流业的支撑。在国际上，现代物流业被认为是国民经济发展的动脉和基础产业，其发展水平已成为衡量一个国家和地区现代化程度和综合竞争力的重要标志之一，被喻为继降低物质消耗、提高劳动生产率以外的“第三利润源泉”和促进经济发展的“加速器”[1]。本文正是建立在此观点基础上，为准确描述物流发展对经济的影响，按照区域划分，研究物流发展水平对区域经济发展的影响，以从区域层面定量说明物流对经济发展的作用。

      二、实证模型分析

      (一)数据指标选择

      选择货物周转量、旅客周转量、批发零售贸易总额三个指标，将其对数化后再进行汇总整理，作为衡量物流发展水平指标。国内生产总值(GDP)作为经济发展水平指标，固定资产投资量作为资本存量的简单代替，就业人数作为劳动人数指标。以上各指标数据均以1978年为基年进行折算，以扣除价格因素影响。

      东中西区域划分标准说明：西部地区包括的省级行政区共12个，分别是四川、重庆、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、广西、内蒙古；中部地区有8个省级行政区，分别是山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南；东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南等11个省(市)。由于重庆是在1997年以后才被划归为直辖市，本文将重庆市并入到四川省一同进行分析，由于是区域分析，这并不影响分析结果。西藏的部分数据缺失不全，因此分析时将西藏排除未予分析[2]。

      利用1998-2007年各省市的上述数据指标进行汇总整理，建立横截面和时间序列数据即面板数据(Panel Data)计量模型，并利用Eviews计量软件进行求解分析。

      (二)具体模型及求解结果分析

      在柯布—道格拉斯生产函数形式的基础上，建立包含物流因素的对数线性形式生产函数[3]：

      

      由于Panel Data含有横截面、时间和指标三维信息，利用该类数据可以构造和检验比以往单独使用横截面数据或时间序列数据更为真实的行为方程，可以进行更加深入的分析。正是基于实际经济分析的需要，作为非经典计量经济学问题，同时利用横截面和时间序列数据的模型，已经成为近年来计量经济学理论方法的重要发展之一。本文分析物流发展水平对区域经济发展的影响，更适于采用横截面和时间序列数据。

      但由于既含有个体成员截面方程，又含有时间方程两种形式的模型，根据截距项向量和系数向量中各分量的不同限制要求，又可以将Panel Data模型分为三种类型[4]：无个体影响的不变系数模型、含有个体影响的变系数模型和变截距模型。如果模型形式设定不正确，估计结果将与所要模拟的经济现实偏离甚远。因此，建立Panel Data模型的第一步就是检验应采取上述三种模型的哪一种。经常使用的检验是协方差分析检验，主要检验如下两个假设：

      ：各变量前系数都相等

      ：各变量前系数都相等；且各截距都相等