一、引言 现代物流几乎涉及国民经济的各个方面，已成为一个跨部门、跨行业、跨地区的社会大系统。它与宏观经济之间相互适应、相互促进，形成了极为紧密的互动关系。当前，对我国物流业与宏观经济关系的研究中，关注现代物流对经济增长作用的文献相对比较多。李学工从产业分类的角度，重新界定了现代物流产业的概念，并从国民生产总值、调节和平衡市场供需、市场发育和完善及满足社会消费需求等四个方面阐述了物流产业对国民经济的贡献[1]。李文顺等使用协整和误差修正模型，对我国1952－2002年间的物流增量和GDP增量的时间序列数据进行了研究，验证了“GDP增量和物流增量间存在着可靠的协整关系”这一命题[2]。钱晓英等根据协整检验和因果关系检验，计算出中国物流业增长对经济增长的弹性为0.4339，物流对经济增长的推动作用显著[3]。刘南等从供给推动和需求拉动两个角度分析了现代物流发展与经济增长之间的互动关系，并运用格兰杰因果检验方法对这种互动关系进行了检验[4]。武志惠等采用Logistic模型对我国三大经济圈物流业与GDP增长进行边际分析和弹性分析，分别计算了三大经济圈物流业的单位增长对GDP增长的贡献度，并指出不同的物流业增长阶段对经济增长有不同的贡献[5]。 尽管分析的角度及运用的方法各不相同，但以上讨论研究的理论基石都是相同的，即经济增长理论。根据经济增长理论，社会专业分工是经济增长的基本动力之一。从亚当·斯密提出经济增长的动力为劳动分工、资本积累和技术进步，到新兴古典经济学的代表——杨小凯从专业化和劳动分工演进为出发点对经济增长的研究，这些经济增长理论虽然在研究内容上有很大区别，但存在一个共同点，即社会分工是带来经济增长的一个主要源泉。物流就是社会分工发展的产物，也是社会专业化分工得以实现的前提。从经济社会的空间来看，只有通过物流这一纽带，才能把原材料、工厂和市场、城市和乡村、国内和国外紧密联系起来[6]。 从本质上讲，现代物流通过影响社会资源的配置来影响宏观经济的发展[7]。而社会资源的配置又是以市场为基石、价格为信号，通过贸易这一形式来完成的。按照分工的定义，贸易即为区域内、跨地区、跨国家的交易集合。随着世界经济全球化的不断深入，我国对外贸易自改革开放以来取得了长足的进步。2010年，中国对外贸易总额从1978年的206亿美元猛增到2.97万亿美元，相当于改革开放前30年总和的17倍多，对外贸易总量仅次于美国而位居世界第二。同时，按照市场经济和世贸组织规则的要求，我国国际贸易和国内贸易一体化的进程也在加快。我国要加快内外贸一体化进程，除了实现内外贸行政管理体制的融合之外，还需要培育内外贸经营的中观基础，即全社会物流体系的完善和发展[8]。现代物流产业的发展对我国国内外贸易增长乃至增长方式的转变都至关重要[9]。 尽管业已形成的共识是物流体系的完善和创新可以促进贸易的增长，但我们更关心的是这种促进是否持续？我国物流业与贸易增长之间是否存在长期均衡关系？我国物流业与国内外贸易动态关联的程度如何？鉴于目前有关我国物流业与国内外贸易相互关系的文献较为缺乏，本文试图通过利用我国1985—2010年相关数据，构建非约束性向量自回归模型和包含协整约束条件的向量自回归模型，并以此对三者间的长期关系和动态关联程度进行定量经验实证及初步的探讨。 二、我国物流业与国内外贸易的长期平稳关系 (一)变量的设置与样本数据选择 共设置三个变量。以L表示物流业增加值(Logistics Industry Added Value)这一反映物流业发展水平的核心指标；用进出口总额(Import & Export)I来反映我国的对外贸易状况；国内贸易(Domestic Trade)用D来表示，以社会消费品零售总额来反映国内贸易的发展水平。文中使用数据全部来源于国家历年统计年鉴，时间序列的跨度为1985—2010年。
(三)VAR模型和协整关系检验 研究一组非平稳时间序列时，通常会关心它们是否具有协整关系。如果有，则进一步确认这种中长期均衡关系的形式。 在多变量的情况下，本文采用Johansen提出的基于回归系数的检验方法，对多变量系统进行向量协整检验。讨论序列协整性的前提是各序列都是非平稳时间序列。而上文分析已表明，三个时间序列
都是I(2)序列，满足进行协整检验的条件。在检验序列协整关系之前，需要建立一个不受条件约束的VAR模型。首先要对VAR模型的滞后期数进行确定。经过多次试验，AIC在最大滞后期为3时最小(-10.35)，而SC则在滞后期为4时最小(-11.39)，因而难以确定。此时，用LR检验进行取舍，该统计量有渐进的
分布，自由度为9，经检验采用3期滞后最合理。在建立VAR模型时，一般不根据t统计量对各滞后变量进行筛选。因此，我们将参数估计结果写成矩阵形式的VAR(3)模型：
