我國物流產業發展對經濟增長和產業結構的時變影響研究

潘競年

(北京外國語大學國際商學院 北京 100089)

現階段，以轉變發展方式、優化經濟結構、轉換增長動力為階段特征的高質量發展和現代化經濟體系建立成為未來我國經濟發展的方向。其中，在細分產業領域的一個顯著特征就是流通領域物流產業的快速發展壯大，為高質量發展提供生產、生活資料的物質高效流動保障。物流產業在我國雖然起步較晚，但在低水平上實現了持續快速增長。統計數據顯示，1991—2021年我國物流總額從3萬億元增長至300萬億元以上，年平均增長率接近20%，經歷了“起點低、速度快”的發展歷程。

那么一個自然的問題是，我國快速發展的物流產業對經濟增長產生了怎樣的影響？是否促進了產業結構的調整？就理論而言，物流產業本身屬于第三產業，其快速增長自然構成了經濟增長的有機部分。另外，物流產業一頭連接生產，另一頭連接消費，是經濟體系運轉的中間環節，其產業發展具有較強的外溢效應，可以帶動其他產業的發展，因此物流產業理論上對經濟增長具有促進作用。產業結構方面，物流產業的發展促進了第三產業的發展，催生了新的服務模式和業態，因此可以促進產業結構的調整優化。根據上述簡要的理論分析我們可以初步猜想，物流產業發展可以促進經濟增長和產業結構優化。更為關鍵的是，在物流產業發展的不同歷史階段，物流產業對經濟增長和產業結構的影響效果必然存在時變效應，對這一特征也需要進一步分析。鑒于此，本文引入時變參數設定構建時變參數向量自回歸模型(TVP-VAR)，實證研究我國物流產業發展對經濟增長和產業結構影響的時變效應，以期為進一步認識我國物流產業在經濟發展中的地位和作用提供經驗參考，為新時代促進物流產業高質量發展。

1 文獻綜述

現有文獻對物流產業或流通經濟與經濟增長的關系進行了大量的理論和實證研究，主要表現在物流產業發展對區域經 濟增長的影響及物流產業集聚對區域經濟增長的影響方面。劉明和楊路明(2019)從區域物流產業效率的角度分析了物流產業的空間互動與協調發展，結果顯示物流產業發展存在一定的空間依存和溢出效應，其與經濟增長也具有良性互動的作用。李全喜等(2010)運用全國31個省市的面板數據實證分析了區域物流能力與經濟發展的相關關系，結果同樣證實了兩者的高度相關性。其他相關的研究還有周君(2006)、劉明菲和李蘭(2007)、張紅波和彭焱(2009)、金芳芳(2012)、劉曼(2019)等，上述研究均使用區域性數據實證研究了物流產業發展與區域經濟增長之間的關系，結論基本一致，即物流產業發展促進了區域經濟增長。產業集聚方面，現有研究同樣總體肯定了物流產業集聚對經濟增長的促進作用，從集聚的視角給出了另一種解釋。邢淑蘭和楊孝安(2018)以安徽、河南、浙江、江蘇為樣本，運用區位熵指數衡量區域物流產業集聚水平，并分析了與區域經濟增長的相關性，指出流通產業發展與區域經濟增長之間存在長期均衡關系。柏青華(2018)以湖北省為樣本，實證研究了物流產業集聚對區域經濟增長的影響，發現物流產業對經濟增長的影響效果弱于資本投資、政府干預及對外開放等變量。胡凌云和洪怡恬(2018)以京津冀為例進行了實證研究，指出物流產業集聚對地區經濟增長的影響效應受內陸、沿海等城市類型的影響。

綜合上述來看，研究樣本主要選取個別省份、城市或幾個代表性地區，缺乏全國層面的考量；研究方法主要使用非時變的相關性分析、協整等時間序列模型、面板模型等，對時變特征這一客觀現實規律的研究相對不足。研究視角方面，現有文獻重點關注物流產業增長或集聚對經濟增長的影響，僅有個別研究關注了第三產業發展，對產業結構的分析較少，鮮有文獻將物流產業、經濟增長及產業結構納入統一的框架進行分析。因此，本文運用全國層面1991—2021年的時間序列數據構建TVP-VAR模型，將三者納入統一框架實證研究物流產業發展對經濟增長和產業結構影響的時變特征，彌補上述研究的空缺。

2 模型、變量和數據

2.1 TVP-VAR模型

TVP-VAR模型是經典SVAR模型引入時變參數設定后的擴展模型。首先，一個基準的SVAR模型如下：

其中，yt代 表包含三變量的列向量；A代表待估參數矩陣，F1···FS代表待估系數矩陣；μt代表隨機擾動列向量，μt～N(0,ΣΣ)。

其次，將模型(1)簡化為：

其中，Bi=A-1Fi，i=1,···,s。把B中的行元素改寫為k2s× 1維的向量β，定義X t=Is? (yt-1,···,yt-s)，?表示克羅內克乘積，模型可以縮寫為：

再次，引入時變參數，得到以下TVP-VAR模型：

最后，處理At中的元素：

2.2 變量選取和數據說明

根據研究目標，本文構建了一個三變量的TVP-VAR模型，具體包括：(1)物流總額，用以衡量物流產業發展水平。(2)國內生產總值(GDP)，用以衡量經濟增長水平。(3)第三產業與第二產業的比值，用以衡量產業結構變化。數據樣本區間為1991—2021年。物流總額數據來源于Wind數據庫，GDP、第三產業和第二產業增加值數據來源于國家統計局統計數據庫。以1991年為基期，對物流總額和GDP數據進行價格平減換算為實際值，對物流總額和GDP數據取自然對數。

3 實證分析

3.1 TVP-VAR模型估計結果

運用MCMC方法對模型參數進行模擬估計，CD統計量和無效因子均是判斷模型估計效果的重要指標。CD 統計量可表示為：

其中，m0= 1,n0= 1000,m1= 5001,n1= 5000。無效因子可表示為：

表1列出了模型的參數估計結果，各變量的CD統計量均較小，至少在5%的水平上顯著拒絕原假設，無效影響因子均小于100。上述結果顯示，模型的估計效果良好。

表1 模型參數估計結果

3.2 時變脈沖響應分析

基于上述估計結果，本文計算了我國物 流產業沖擊對經濟增長和產業結構影響的時變脈沖響應函數。為對比分析時變特征，本文選擇了物流產業發展的三個典型時期，分別為：(1)1993年的物流產業起步期，這一階段物流產業剛剛起步，發展相對緩慢，第一批快遞公司開始成立。(2)2007年的物流產業成長期，經歷十幾年的發展后我國物流產業快速成長壯大，受網上購物發展的帶動，大量快遞公司成立并取得長足發展。(3)2017年的物流產業成熟期，這一時期物流產業仍然保持高速增 長，但產業發展更加成熟，適應新時代社會主要矛盾的變遷，產業差別化、個性化、體驗化的服務開始出現。如圖1的脈沖響應結果所示，當物流產業發生一標準差大小的沖擊后，經濟增長產生了正向響應，不同發展時期的響應形態基本一致，短期內響應強度迅速上升，在第2期達到峰值，此后快速下降，第4期后緩慢下降至收斂。當物流產業發生一標準差大小的沖擊后，產業結構同樣產生了正向響應，短期內迅速上升，在第2期達到峰值，此后逐步緩慢下降，在第12期仍未收斂。從時期對比來看，物流產業發展對經濟增長和產業結構的影響效應在1993年最弱，2007年有所增強，2017年最強。

圖1 物流產業發展對經濟增長和產業結構影響的時變脈沖響應函數

3.3 方差分解

本文 對經濟增長方程和產業結構方程的方差貢獻度進行分解。如表2所示，在經濟增長方程中，除自身的貢獻外，產業結構和物流總額均有所貢獻，并且物流總額的貢獻程度大于產業結構。在產業結構方程中，除自身的貢獻外，物流總額的貢獻最大，經濟增長的貢獻微弱。

表2 經濟增長方程和產業結構方程的方差分解結果(單位：%)

3.4 基本結論

根據時變脈沖響應函數和方差分解的結果可以得出如下基本結論：

第一，我國物流產業發展同時促進了經濟增長和產業結構優化，對經濟增長的影響強度更大，表明物流產業發展促進經濟增長的途徑不限于產業結構優化，在聯通生產消費環節促進效率提高方面也發揮著重要作用。

第二，物流產業對經濟增長的促進作用短期較強，在中長期基本趨于收斂，但是對產業結構的影響長期存在，即物流產業發展在優化產業結構方面的作用更加持久，這與物流產業本身屬于第三產業有關。

第三，物流產業對經濟增長和產業結構的影響表現出明顯的時變特征，即隨著物流產業從起步到成長再到成熟的發展變遷，其對經濟增長和產業結構優化的促進作用不斷增強，表現出顯著的內生發展特征，即物流產業本身的發展壯大可以強化對其他產業的外溢效應和對經濟增長的帶動效應。

4 結語

根據上述研究結果，提出以下政策建議：

第一，轉變發展理念，真正從觀念上重視物流產業發展對經濟增長和產業結構優化的促進作用。不應僅將物流費用當作社會運行的成本，應樹立經濟全局意識和所有產業一盤棋的意識，認識到物流產業可以直接和間接促進經濟發展，并在第三產業發展中起到重要作用。

第二，強化對物流產業的政策扶持，繼續促進產業做大做強，幫助其發揮好促進經濟增長和產業結構優化的重要功能。具體可以給予相關企業財政稅收優惠，在信貸支持方面向發展勢頭較好的物流企業傾斜，在土地使用、行政審批及人才政策方面進行相應扶持。

第三，在物流產業發展的成熟期，避免產業的同質化擴張，引導其實現更高質量的發展。物流產業自身的發展壯大可以強化其對經濟增長和產業結構優化的促進作用，因此保持其持續健康發展至關重要。現階段，要關注物流產業的同質化競爭擴張，避免效率的損失和資源的浪費，在扶持產業發展過程中引導其差異化發展。