基于面板數據的快遞業發展規模影響因素分析

王林珠 姚尚瑩 賈亞茹

摘 要： 快遞業是推動流通方式轉型、促進消費升級的現代化先導性產業。本文基于31個省市2007-2015年的面板數據，采用協整檢驗方法研究變量之間的長期均衡關系，按照地區經濟發展程度不同構建三個回歸模型。研究表明：社會消費需求、信息化水平、快遞業基礎設施與快遞業發展規模間存在長期的均衡關系;快遞業基礎設施對三個經濟區域的快遞業發展規模具有顯著的促進作用，信息化水平影響次之;社會消費需求對快遞業發展規模作用還需進一步激發。

關鍵詞： 快遞業發展規模 協整檢驗 面板回歸估計

一、引言

快遞業作為現代服務業的重要組成部分，對經濟發展起著巨大的推動作用。《關于促進快遞業發展的若干意見》、《快遞業發展“十三五”規劃》等文件的出臺，將快遞業提升到前所未有的戰略高度。我國快遞業發展迅速，業務規模持續擴大，已成為國民經濟的重要產業和新增長點。2014年以來，中國快遞業務量連續6年穩居世界第一。快遞業發展規模受經濟發展、產業結構、科技發展水平等因素的影響，各地區的快遞業務規模差異較大。總體來說，沿海經濟發達地區規模較大，河南、安徽等中部地區經濟快速崛起，帶動快遞業實現規模的不斷擴大，但內蒙古、新疆等地卻呈現一定幅度的下降。當前我國經濟仍處于新常態，快遞業的社會需求、產業格局、服務形態正發生深刻的變化，探討影響快遞業發展規模的因素，有利于把握快遞業發展趨勢，從而為政策制定提供建議。

二、文獻綜述

探究影響快遞業發展規模的因素是完善快遞業發展的基本要求。為找出關鍵因素，學者們取得了豐富的研究成果。首先，大多數學者主要借助截面數據或時間序列數據來研究。吳傳嶺等[1]運用截面數據，分析了郵政快遞從業人員數量、地區資產規模和人均消費水平對中國快遞業務量和收入規模的要素替代彈性，結果顯示快遞業主要受到消費水平的拉動，當前資本和從業人員貢獻作用不顯著。柳誼生等[2]基于產業發展理論，選取快遞營業網點和郵政業從業人員數量兩個指標，構建時間序列模型來分析對快遞業務量的影響。石詠梅[3]借助時間序列數據，選取互聯網上網人數、營業網點、貨物周轉量等5個變量，研究表明營業網點和貨物周轉量是影響快遞業務量最重要的因素。其次，部分學者采用面板數據進行考察。郭明德等[4]采用面板數據，運用空間誤差模型研究各省域快遞業投資、快遞業信息化、快遞基礎設施、從業人數等因素對快遞業發展的影響。鐘耀廣等[5]采用空間動態杜賓面板模型，分析了互聯網上網人數、居民消費水平和貨物周轉量對快遞發展的動態空間效應。

縱觀上述研究，發現截面數據雖然反映了個體之間的差異，卻難以反映單個個體隨時間推進的動態變化過程，而時間數據的特點正好相反。面板數據幾倍甚至幾十倍地擴大了樣本點，解決了單純時間序列或截面數據樣本點不足的問題，從而可獲得更精確的參數估計值。雖然學者已從多個方面對影響快遞業的因素進行了探究，但發現未能考察相關因素與快遞業發展之間是否存在長期的均衡關系。因此本文基于前人研究和數據的可獲得性，采用2007-2015年31個省級行政區（除了港澳臺）的面板數據，來分析社會消費需求、信息化水平和快遞業基礎設施與快遞業發展規模間的內在聯系。

三、研究設計

（一）研究假設

中國郵電局多用快遞業務量和收入來表征快遞業發展規模，為回避各公司快遞價格不一致的情況，本文選用快遞業務量來衡量快遞業發展規模，主要選取社會消費需求、信息發展水平和快遞業基礎設施進行分析，假設存在如下關系：

1.社會消費需求對快遞業發展規模有正向的推動作用。隨著人們生活水平的提高，消費需求逐漸呈現出多元化和高層次。快遞業的持續發展，更好地滿足了社會的消費需求。吳傳嶺等[1]、鐘耀廣等[5]的研究結果，也表明了社會消費需求對快遞業發展規模有著顯著影響，本文采用居民平均消費支出衡量社會消費需求，它是體現居民生活質量的重要指標。居民消費支出越多，說明需求越旺盛，從而加大了對快遞的需求。

2.信息化水平對快遞業發展有正向的推動作用。快遞業因互聯網而起，因互聯網而興。網絡購物和大量的商業往來越來越依靠互聯網，這拉動了對快遞物流業務的需求。鐘耀廣等[5]、張蘭[6]研究發現互聯網上網人數對快遞業發展影響顯著。本文采用互聯網上網人數衡量信息化水平，上網人越多，意味著互聯網越普及，信息化水平越高。

3.快遞業基礎設施對快遞業發展規模有正向的推動作用。快遞運輸是一個復雜系統，要高效運轉此系統需要相應的基礎設施，快遞營業網點是快遞企業直接對外營業，可收寄快件的營業場所和服務機構。隨著網購需求的爆發式增長，快遞量的激增，場地不夠、網點不足就會限制快遞業的發展，快遞網點可謂是快遞企業的命脈，考慮到數據收集的難易，本文用快遞營業網點數來表征快遞業基礎設施。

（二）模型設定

為了消除量綱和異方差的問題，所有變量均取對數。模型設定如下：

log （EBV）it=αi+β1log （PCCE）1t+β2log （NIU）2t+β3log （OES）3t+εit

其中αi為常數項，β為待估參數，ε為隨機擾動項，i、t分別表示省份和時間。EBV表示快遞業務量，NIU表示互聯網上網人數，PCCE表示居民人均消費支出，OES表示快遞營業網點數。由于2007年各省才有快遞業的相關數據，所以變量數據從2007年開始選取。數據均來自國家統計局，采用軟件eviews8.0進行數據處理。

四、實證分析

（一）平穩性檢驗

構建模型前需要對數據做平穩性檢驗。本文主要采用Levin檢驗、ADF檢驗、PP檢驗同時進行檢驗，以結果一致為準。由表1可知，在5%的顯著水平下，信息化水平、社會消費需求、快遞業基礎設施通過了LLC檢驗，但沒有通過ADF、PP檢驗，快遞業發展規模通過了LLC、PP檢驗，但沒有通過ADF檢驗。經過一階差分后，所有變量都是平穩的。

（二）協整檢驗

基于平穩性檢驗發現，對數化一階差分后的變量間是同階單整的，變量之間是否具有長期的穩定關系還需進一步檢驗，接著進行協整檢驗。文中選用面板-PP檢驗、面板-ADF檢驗、分組-PP檢驗、分組-ADF檢驗，以四種方法檢驗結果一致為準。結果見表2，在5%的顯著水平下，變量之間均存在協整關系，可推斷出信息化水平、快遞業基礎設施、社會消費需求與快遞業發展規模之間存在長期的均衡關系。

（三）模型回歸估計

中國地域遼闊，不同經濟地區的社會消費需求、信息化水平和快遞業基礎設施不可避免存在差異，導致快遞業發展規模也會出現差別。本文參考程慧平[7]對我國經濟區域的劃分，將其分為經濟發達地區、經濟次發達和欠發達地區來分析。

首先，運用F統計量檢驗應該建立混合回歸模型還是固定效應模型，結果見表3。三個經濟區的F檢驗都拒絕原假設，說明都應建立固定效應模型。

接著使用Hausman檢驗來判斷建立固定效應模型還是隨機效應模型。由表4可得出，在5%的顯著水平下，經濟發達地區的檢驗結果拒絕原假設，經濟次發達區和欠發達區檢驗結果不能拒絕原假設，所以經濟發達地區采用固定效應模型，經濟次發達地區和欠發達地區采用隨機效應模型。

由表5回歸結果可得，三個經濟區擬合的模型擬合程度很高，每個解釋變量都通過了t檢驗，且不同變量的系數彈性均為正數，表明居民人均消費支出、互聯網上網人數、快遞網點數對快遞業發展規模均有顯著的正向推動作用。三個經濟區的變量彈性系數之和都超過了1，表明存在規模報酬遞增效應，經濟發達區和次發達區的三個變量對快遞業發展規模的正向推動作用明顯大于經濟欠發達區。從經濟意義角度來說，快遞業基礎設施對快遞發展規模的影響最顯著，信息化水平影響次之，社會消費需求對快遞業發展規模作用還需進一步激發。

五、結論與建議

（一）結論

本文基于31個省市2007-2015年的面板數據，采用協整檢驗方法研究變量之間的長期均衡關系，按照經濟發展程度不同來構建面板回歸模型，結論如下：

1.社會消費需求、信息化水平、快遞業基礎設施與快遞業發展規模之間存在長期的均衡關系。從模型結果看，社會消費需求、信息化水平、快遞業基礎設施對快遞業發規模有正向的推動作用，與之前的假設相符合。其中快遞業基礎設施對快遞發展規模的影響最顯著，信息化水平影響次之，社會消費需求對快遞業發展規模作用還要進一步激發。

2.三個經濟區回歸結果中各變量的彈性系數之和均超過了1，表明三個經濟區均存在規模報酬遞增效應。經濟發達區和次發達區的三個變量對快遞業發展規模的正向推動作用明顯大于經濟欠發達區，經濟欠發達地區信息化水平、快遞業基礎設施等還有待提高。

（二）建議

為了更好地促進快遞業的發展，本文提出以下建議：

1.開展個性化定制，促進消費升級。隨著人們生活水平的提高，消費需求逐漸呈現多元化，高層次的趨勢。要消費首先要有收入，政府應著力提高廣大中低收入者的收入，特別是經濟欠發達地區，如擴大就業、減免稅費等，逐步縮小居民收入差距。同時提高快遞業的服務質量，采用新的營銷模式激發居民的消費意愿，如可利用淘寶網發放政府消費補貼等。

2.提高信息化水平，促進效率和提升服務水平。注重加快經濟欠發達地區信息化建設，提升互聯網普及率，建立創新公共信息平臺，開發利用大數據、物聯網、地理信息以及移動互聯網等新技術，精準跟蹤運輸車輛，提高收投效率，增進用戶體驗，提升快遞服務水平。

3.夯實快遞業基礎設施，促進產業發展。政府應統籌快遞業基礎設施建設，特別是經濟欠發達地區，鼓勵快遞企業，利用現有農村服務中心、供銷社、客運站、村郵站等建設快遞綜合服務站點，開展寄遞和自取服務，實現鄉鄉有網點、村村通快遞，促進快遞基礎設施與其他行業協同發展。

參考文獻：

[1][ZK（#]吳傳嶺，施國洪.基于二級多要素CES生產函數的快遞業務規模研究[J].統計與決策，2010（13）.

[2]柳誼生，李鴻磊.產業發展視角下中國快遞業發展的實證研究[J].首都經濟貿易大學學報，2017（01）.

[3]石詠梅.快遞業務量影響因素的實證分析[J].管理研究，2018（06）.

[4]郭明德，李紅.中國快遞業影響因素的空間計量分析[J].包裝工程，2019（23）.

[5]鐘耀廣，郭方方，唐華軍.互聯網發展、居民消費與快遞市場的關系研究—基于空間動態杜賓模型的實證分析[J].價格月刊，2019（04）.

[6]張蘭，朱厚強.中國快遞業發展影響因素的灰色關聯分析[J].商業經濟研究，2015（29）.

[7]熊啟躍，張依茹.貨幣政策信貸渠道的經濟區域效應研究——基于我國31個省際面板數據的經驗證據[J].投資研究，2012（07）.