www.xxlproxy4:中国物流业增长对经济非对称影响的Markov-switching模型分析_图文

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2010年第5期 总第247期

东北师大学报(哲学礼会科学版) Journal of Northeast Normal University(Philosophy and Social Sciences)

NO.5

2010

Sum NO.247

中国物流业增长对经济非对 称影响的
Markov—switching模型分析
杨 帆,张少杰

(吉林大学管理学院,吉林长春130021)

[摘

要]一个地Ⅸ物流业的发展状况与这一地区的经济增长水平是密不可分的。分析物流业增长与经

济增长之间的关系,为我们理解中园地区高速的经济增长提供了一个新的视角。笔者通过建立MSVAR模 型,分析和检验了中国物流、№增长与经济增长的非对称影响关系。这种非对称影响关系刻画了物流业增长与 地区经济增长的内在传导机制,这一研究结果对于强化中国地区经济增长的内在动力具有重要的启示作用。 [关键词]物流业增长;非对称影响;MSVAR模型 [中图分类号]F50 [文献标识码]A [文章编号]1001—6201(2010)05一0040—05

一、引



一个地区物流业的发展状况与这一地区的经济发展水平密不可分,因此,探讨物流业增长与经济增 长之间的关系是尤为重要的。以往对物流业增长与经济增长之间关系的研究主要以地区为尺度进行实 证分析。比如王惠萍,张敏以上海市货物周转量作为衡量物流业发展的统计指标为解释变量,以上海市 国内生产总值为经济发展指标并作为被解释变量,采用描述经济增长的逻辑(Logistic)增长曲线模型进 行拟合,得出上海市物流业对其GDP的弹性和贡献率[1]。谭清美,王子龙以江苏省南京市为例,以城市 物流流通量代表城市物流能力并作为解释变量,以南京市GDP为被解释变量建立多项式模型[2],以及 王纪勋根据江苏省发展的经验数据,选用柯布一道格拉斯生产模型,实证分析证明物流产业发展对江苏 省经济增长的拉动作用[33。刘南和李燕,潘瑞玉以浙江省为样本,对物流业发展与经济增长之间的双向 因果关系进行分析,研究发现物流业产值与GDP之间存在着互动关系,研究还发现物流业的产值对 GDP有很大贡献,并且该贡献具有时问效应[4][引。目前学术界认为分析我国物流业增长与经济增长相 互关系的问题,既受各地区的区位、历史因素等凶素的影响,也受到国家在各个时期宏观政策的影响。 因此,只利用截面数据或者只利用时间序列数据往往不能满足分析目的的需要。所以一些学者开始尝 试利用面板数据进行研究。例如,廖迎、阮陆宁利用面板协整分析地区物流业增长在地区经济增长中所 起的作用,研究中国物流业增长对经济增长作用的地区间差别[6]。实证分析说明物流业增长和地区经 济增长两者之间的确存在着协整,即长期稳定的关系。 笔者认为由于在不同的环境下,经济所表现出来的增长特征不同,所以,在不同的环境条件下经济增长与 物流业增长之间可能存在不同的作用关系。为了在经济波动中分析物流业增长与经济增长的非对称影响关 系,本文将选择马尔科夫区制转移向量自回归模型来分析物流业增长与地区经济增长的传导机制。
[收稿日期]2010—03—05 [作者简介]杨帆(1968一).女,吉林农安人。吉林大学管理学院博士研究生,北华大学经济管理学院副教授;张少杰(1956一),男,吉 林长春人,占林大学管理学院教授.博十生导师。
?40?

万方数据

二、非对称效应测度的Markov-switching模型及估计
由于目前我国对物流产业的界定尚不完全清楚,很难找到一个完全精确衡量物流产业发展的经济 指标。为了全面反映我国物流产业的发展现状,尽量将影响经济增长的各种主要的因素纳入到分析中 来,本文根据国内外已有研究所选取的指标并考虑到数据的可获得性,选择货物周转量来反映物流业规 模的大小。 由于经济增长的月度数据无法获得,本文使用工业增加值的月度数据作为代理变量,因为经济增长 的季度和年度序列与相应的工业增加值的季度和年度序列呈现出一致的波动。
表1 物流业增长与经济增长的基本统计特征

本文考虑的样本期为2000年1月到2009年7月,所有数据均利用X-12进行季节调整。由表l可 以看出,Jarque-Bera统计量的值为9.86和9.78,表明经济增长指标和物流业增长指标的分布与正态分 布相去较远,且具有较低的峰度(峰度值为1.92和1.81)。由Q统计量的值为106.33和121.76,可知 序列存在着显著的序列相关性。再由图1可以看出,各经济变量在整个样本期内波动非常剧烈,这些基 本统计特征显示出物流业增长与经济增长在分析期内存在着明显的结构性断点或变化的可能,这就为 本研究的建模提供了有参考价值的信息。

(一)非对称效应测度的Markov—switching模型
如果物流业增长与经济增长的时间序列受区制变化的影响, 由于稳态的VAR模型具有参数不变特征,凶此此模型就没有准 确描述这样的过程能力。但是,可以在这样的区制转移框架下使 用基于马尔科夫区制转移的VAR模型。MSVAR模型的基本 原理是:对于可观测的时问序列向量Y;,其潜在的数据生成过程 的参数依赖于不可观测的区制变量s;,这里s代表模型所处不同 状态的概率。该定义为

P口=Pr(s州=歹h----i),∑兰,P广1
图1工业增加值与货物周转量波动序列

Vi,歹∈{1,…,M).
(1)

假设阶数为P,区制数为M,考虑方程中均值调整的VAR(p)模型的马尔可夫区制转移形式,则得到 Y,--/_(s,)一A1(&)(了川--/M(s,一1))+…+Ap(岛)(y,一p--tz(s,一p))+%. 实现区制s,依赖的变参数函数,即
似1,&一1;
(2)

其中U,~NID(0,∑(s)),弘(函),A1(&),…,Ap(&),∑(&),用来描述参数p,Al,…,Ap和∑对于已

岸(&)=.{;
【口M,s—M.

(3)

在模型(2)所刻画的均值过程中,如果区制发生一个当期的一次性跳跃,那么模型会随之发生变化。 然而,当模型从一个区制转移到另一个区制时,假设均值是平滑地到达另一个新的水平的情况并不合 理。此时则要使朋截距项区制依赖模型,表达式如下:
Y。一v(s,)+At(5,)弘一1+…+Ap(&)弘一p+地.
(4)

本文利用MSVAR模型,涉及的变量为货物周转量与工业增加值,此时,公式中的Y。为(hwzz, pdp)7,利用AIC等信息准则确定模型的自回归阶数P。
?

4】

?

万方数据

(--)Markov—switching模型估计原理 如果给定区制s;和滞后内生变量Y川=(3,7H,y7H,…,y7。,y7。,…,3,7。一p)7,Y。的条件概率密度函
数可以表示为P(M h,yf一-)。则

P(Y,[St=m,y川)一ln(2丌)叫21nl∑I叫2exp{(M一瓦)7∑:1(弘一五)h
其中,五=Ely,h,yf一,]为Y,处于区制m的条件期望。
三、实证分析结果

(5)

根据MSVAR模型的分类,两区制的MS模型由两部分构成:第一部分为区制过程,是由&和SH 这两个不可观察的区制路径组成;第二部分为均值方程,在相同区制下,均值方程中的截距项与方差都 是常数,在不同区制下,这两个值就是不同的。区制转换用似然比统计量和信息准则来确定。本文根据 这些信息准则采用的是两阶段自回归模型。 表2是2000年1月至2009年7月我国宏观物流业增长与经济增长序列非对称关系的检验结果, 线性检验结果均拒绝原假设,即表明更适合非线性模型。这就说明经济增长与物流业增长数据的形成 中有可能存在数个不同状态的条件均值区域,因此利用马尔可夫区制转移模型去对时间序列上的动态 特征进行描述是较合理的。本文利用物流业增长与经济增长序列的月度数据建立具有两个区制状态的 MSVAR模型,并且利用该模型来近似地模拟我国物流业增长与经济增长序列的潜在数据生成过程。
表2 物流业增长与经济增长非对称关系的检验结果

在研究经济周期的过程中,持久期依存,状态间的转移概率是非常重要的变量,它们依赖于经济处 于紧缩或扩张的时间长度。经济增长与物流业增长的区制转移概率和各区制的持续期的估计见表3和 表4,两个表分别刻画了物流业增长与经济增长之间的波动模式。 表3给出了时间序列中区制转移概率P。的估计结果。
表3区制转移概率矩阵

表4给出了不同区制的样本数目、不同区制出现的平均持续期和概率。其中经济运行在同一区制 的平均持续期D(S,)为:

D(st)一F1瓦.
表4各区制的持续期估计

检验结果表明,我国物流业增长与经济增长之间存在显著两区制状态,物流业增长与经济增长变量 的区制之间具有一定的对应关系。表3和表4的估计结果说明,当物流业增长与经济增长进入经济“扩 张阶段”后,区制一的自身持续概率为0.95,具有相当高的稳定性。并且物流业增长与经济增长处于此 阶段的频率达到了69%,持续期为23.73,这意味着我国物流业增长与经济增长运行进入到经济“扩张
?42?

万方数据

阶段”后,物流业增长与经济增长将具有相当强的抗跌能力。而从经济“扩张区制”转移到“紧缩区制”转 移的概率为0.09和反向的转移概率为0.04,这种结果表明我国物流业增长与经济增长阶段性转移在 某种程度上具有一定的次序,从经济“扩张区制”转移到经济“紧缩区制”的“跳跃式”提速町能小于从经 济“紧缩区制”转移到经济“扩张区制”的缓慢提速。当物流业增长与经济增长进入经济“紧缩阶段”后, “紧缩区制”的持续概率为0.90,我国经济处于该阶段的频率为0.31,持续期长度为10.45,这种转移概 率上的非对称性意味着物流业增长与经济增长处于经济“紧缩区制”时,它们扩张的町能性小于收缩的 可能性,此时要求经济调控要具有一定的一致性和稳定性。 本文采用二元变量的MS(2)一VAR(2)模型描述我国物流业增长与经济增长之间的动态影响关 系。表5给出了区制转移向量自回归模型的估计结果。
表5 区制转移向量自回归模型的估计结果


注:()中为参数估计丰H应的t统计量

通过t统计量的数值,可以发现表5的参数估量在5%的置信水平下基本是显著的,这说明模型的 整体估量效果较好。本研究中所描述的两个区制阶段的截距在经济增长与物流业增长的估计中分别为 一4.25、一20.57和2.27、13.09,从这些区制均值的差异可以看出,经济增长与物流业增长在同一个区 制中其波动性是十分接近的。同时,研究结果中两个区制中参数估计具有相同的符号,这表明经济增长 与物流业增长之间的影响关系的方向是相同的。 这种结果可以这样理解:物流产业通过产业关联和产业波及可以影响和带动其他产业的发展,从而 促进国民经济的整体增长。另一方面,当国民经济增长、社会经济整体水平提高后,其对物流的需求会 进一步加大,这样,良好的经济环境和市场则会进一步促进中国物流产业的增长。 图2中是马尔可夫区制转移模型在经济“扩张区制”和“紧缩区制”处,经济增长与物流业增长被平滑 后的概率Pi(区制取值的平滑概率估计),以及拟合概率和预期概率,区制概率显示了结构性突变的出现。

图2

经济增长与物流业增长平滑、拟合和预期概率

从图2的曲线以及柱形图可以看出,2002年6月至2004年5月、2006年3月至2006年8月、2008年8月 至2009年1月,经济增长出现了经济“紧缩区制”的运行特征,是我国经济增长与物流业增长速度相对较低的 时期。2000年3月至2002年5月、2004年6月至2006年2月等时间段内,出现了经济“扩张区制”的运行特 征,这是我国经济增长与物流业增长速度相对较高的时期。但是,不管是经济“紧缩区制”还是经济“扩张区
?

43

?

万方数据

制”,它们的取值概率保持非常稳定,这就是说,在这个阶段的经济增长与物流业增长的周期波动保持了相对 平稳的态势,表明我国经济增长与物流业增长在2000年至2009年持续运行的能力较高。

四、研究结论
在不同的经济条件下,我国物流业增长对经济增长的影响的作用关系可能不同。用相关模型解释就 是回归模型的参数在不同的子样本区间(或阶段)内可能会发生转变。因此,应用线性回归模型对其进行 解释会可能存在模型的不稳定性。本文利用季节调整后的2000年至2009年全国货物周转量以及工业增 加值的月度数据,选择二元变量的MS(2)一Ⅵ、R(2)模型描述我国物流业增长与经济增长之间的动态影响 关系,分析和检验了中国物流业增长与经济增长的非对称影响关系,可以得出下述主要结论: (1)在我国物流业增长与经济增长路径中存在着显著的经济“扩张区制”和“紧缩区制”,应用马尔可 夫区制转移模型能够基本确定物流业增长与经济增长在经济“紧缩区制”和“扩张区制”之间转变的可能 和时间。结果表明2000年至2009年,物流业增长与经济增长的扩张时间较长,紧缩时期较短。 (2)在我国经济运行过程中,物流业增长与经济增长之间的关系依赖他们所处于的区制状态。当物 流业增长与经济增长处于经济的不同状态时,两个变量之问的影响关系具有相同的方向,这意味着在经 济增长出现严重衰退的情形下,物流业增长的趋势或者预期成分与经济增长呈现正的相关关系,即如果 经济增长水平较低,则会出现物流业的萎缩,反之,则促进物流业的发展。 总之,经济作为一个包括物流活动在内的各种经济活动总和,对物流具有决定作用;物流作为经济 的一个重要组成部分,对经济发展具有推动作用,其存在和发展主要目的,是最大限度地发挥物流设施 的能力,实现物资的空间效益、时问效益和各种物流环节的合理衔接,促进经济发展。
[参考文献]

[1]王惠萍,张敏.上海物流业对经济增长作用的实证研究[J].上海大学学报:自然科学版,2001(3D:21—27. [2]谭清美,王子龙.城市物流对经济的拉动作用研究[J].工业技术经济,2004(1):89—91. [3]王纪勋.物流产业发展与汀苏经济增长[J].价值T程,2007(3):69—71. [4]刘南,李燕.现代物流与经济增长的关系研究 基于浙江省的实证分析[J].管理工程学报,2007:151—153.

[5]潘瑞玉.物流业对区域经济增长的实证分析[J].经济论坛,2006(5):22—24. [6]廖迎,阮陆宁.区域物流与区域经济增长——基于面板单位根与面板协整分析[J3.南昌大学学报:人文社会科学版,2008,
3(39):64—69.

The

Analysis Growth

on on

the

Asymmetric Impacts of China’s Logistics Industry
on

the Economy Based

Markov—switching Model
Shao—jie


YANG Fan,ZHANG
(College of

Management。Jilin

University,Changchun

q0021,China)

Abstract:The development of inseparable.The analysis new perspective for analyze and
test us on



regional’s logistics industry conditions and the level of economic growth in this region
can

are

the relationship between the logistics industry growth and economic growth rapid economic growth.In this paper,we
0n

provide



to

understand China’s

construct



MSVAR model

to

the asymmetric

impacts of the China’s logistics industry

economic growth.This

asymmetric impacts
an

characterize the internal transmission mechanism of the logistics industry important role in enlightening how
to

on

regional economic growth,the results have

strengthen China’s internal drive in economic growth.

Key words:the Logistics Industry Growth;Asymmetric

Effects;MSVAR Model

[责任编辑:秦卫波]

?44

?

万方数据

中国物流业增长对经济非对称影响的Markov-switching模型 分析
作者: 作者单位: 刊名: 英文刊名: 年,卷(期): 杨帆, 张少杰, YANG Fan, ZHANG Shao-jie 吉林大学,管理学院,吉林,长春,130021 东北师大学报(哲学社会科学版) JOURNAL OF NORTHEAST NORMAL UNIVERSITY(PHILOSOPHY AND SOCIAL SCIENCES) 2010(5)

参考文献(6条) 1.廖迎;阮陆宁 区域物流与区域经济增长--基于面板单位根与面板协整分析[期刊论文]-南昌大学学报(人文社会科 学版) 2008(39) 2.潘瑞玉 物流业对区域经济增长的实证分析[期刊论文]-经济论坛 2006(05) 3.刘南;李燕 现代物流与经济增长的关系研究--基于浙江省的实证分析[期刊论文]-管理工程学报 2007(1) 4.王纪勋 物流产业发展与江苏经济增长[期刊论文]-价值工程 2007(03) 5.谭清美;王子龙 城市物流对经济的拉动作用研究[期刊论文]-工业技术经济 2004(01) 6.王惠萍;张敏 上海物流业对经济增长作用的实证研究 2001(3l)

本文读者也读过(3条) 1. 花永剑.姒建英.HUA Yong-jian.SI Jian-ying 我国农村物流业发展的财税对策研究[期刊论文]-物流科技 2006,29(7) 2. 杨静文.朱正萱 关于企业数目的理论与实证分析[期刊论文]-企业经济2003(7) 3. 宋则.SONG Ze 应对危机降低物流成本彰显物流业影响力[期刊论文]-中国流通经济2009,23(6)

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