我国快递业与经济水平的关系探究.docx

我国快递业与经济水平的关系探究 1 引 言 快递业是21世纪发展起来的新兴行业，它将传统的物流业和邮政业的业务相结合，但有别于这两大传统行业。快递业主要针对一些小而轻的物品，比如商务信函、文件媒介、包裹等，其主要特点是货物的重量较轻、体积较小、时效更快。随着我国电子商务的不断发展，快递业在我国逐渐呈现出迅猛发展的形势，主要表现在发展规模、服务能力、服务范围、服务水平都在快速地扩大和提升。据统计，2011年就达到了56%的增长速度，这无疑与我国的经济发展有着密切的关系。因此，有必要对我国的快递业与经济水平的动态关系进行深入分析。 2 文献综述 目前，国外学者关于快递业与经济水平之间的关系研究较少，主要研究来自联邦快递和斯坦福研究院（2001）的研究报告。该报告分析了联邦快递对新经济的全球影响，包括商业影响、消费影响、交通运输与物流行业影响以及宏观经济影响。而国内的研究现状可分为三种：其一，是采用建立多元线性回归模型的方法来研究分析影响我国快递业务量的因素（王维婷等人，2011；邹姝琪等人，2014；吴程琳等人，2015）；其二，利用灰色关联分析的方法研究我国快递业的发展情况（段水利，2015；张兰等人，2015）；其三，从经济增长理论入手，辅助统计方法分析快递业对经济增长的影响（孟冉，2014；杜艳，2013）。其结论都大致相同，皆认为互联网因素（包括网购的兴起和电子商务的发展）和交通便捷是影响快递业发展的主要因素，并且快递业的迅速发展对我国国民经济有着直接或者间接的影响。 我国快递业的发展史从1993年开始，相继成立了顺丰速运和申通快递以来，1994年成立宅急送，1995年成立了中国邮电邮政总局，自此快递业在我国生根发芽，不断壮大，快递业务量也与日俱增。因此，本文选取19952014年快递行业的相关指标数据，利用VAR模型对我国快递业与经济水平间的动态关系进行实证分析。 3 实证分析 3.1 数据来源 根据相关理论和文献，分别选取国内生产总值（GDP，单位：亿元）和快递业务量（Y，单位：万件）来反映我国的快递业和经济水平的发展状况，样本期间为19952014年。并且以1995年为基期，利用CPI价格指数对GDP进行平减以消除价格的影响。然后对快递业务量（Y）和国内生产总值（GDP）取自然对数，分别用lnY和lnGDP表示，降低异方差性。（数据来源于中华人民共和国国家统计局网） 3.2 数据分析 3.2.1 平稳性检验 由于所使用的数据均为时间序列的数据，为了避免出现伪回归现象，首先对序列进行单位根的检验。采用ADF检验方法对变量lnY和lnGDP做单位根检验，其结果如下： 3.2.2 协整检验 进一步，对序列进行Johansen协整检验。这是Johansen和Juselius一起提出的一种以VAR模型为基础的基于回归系数而进行的多变量协整检验方法。由表2可知，在5%的显著性水平下变量lnY和lnGDP存在协整关系，表明我国快递业和经济水平具有相同的发展趋势。 3.2.3 格兰杰因果检验 为了避免主观因素对模型中的变量产生影响，在已知lnY和lnGDP具有协整关系的前提下，现对变量lnY和lnGDP进行格兰杰（Granger）因果检验。该检验是利用变量间相互作用的时间差和滞后效应，根据其各自的前期指标在解释、影响对方指标中的显著程度，来判断因果关系的存在性。 由表3的结果可知，滞后12期，变量lnY和lnGDP互为格兰杰原因，说明短期内，我国经济水平的提高和快递业良好发展之间具有因果关系；然而滞后3期以上，变量lnGDP就不是lnY的格兰杰因果原因了，说明我国快递业的长期内发展局势良好不是由于经济水平提高而导致的。 3.3 建立模型 向量自回归模型（VAR）是把系统中每一个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后值的函数来构造模型，从而将单向量自回归模型推广到由多元时间序列变量组成的多向量自回归模型。因此，可以有效地研究我国快递业与经济发展之间的动态关系。一般P阶向量自回归模型的表达形式如下： 3.3.1 滞后期的选择 建立VAR模型的首要问题是滞后期的选择问题。一般来说是根据AIC、SC和HQ信息准则来确定的。利用Eviews 8.0软件计算可知，在滞后阶数为4时，模型的AIC、SC和HQ的值分别为-4.91、-4.06和-4.92，同为最优。因此选择VAR模型的最优滞后阶数为4，即VAR（4）。 3.3.2 模型的稳定性检验 VAR（4）模型是否具有稳定性是该模型是否适用的前提条件，因此下面对VAR（4）模型的稳定性进行检验。由图1可知，该模型全部的根的倒数都在单位圆之内，因此模型的稳定性良好，可以有效说明我国快递业和经济发展之间的关系。 3.4 结果解释 对于以上模型，很难解释单个参数估计值所表达的意义。因此对模型进行脉冲响应分析和方差分解来解释模型的结果。 3.4.1 脉冲响应分析 脉冲响应函数说明了内生变量对误差变化反应的大小。具体来说，它是在误差项上加一个标准差大小的冲击来反映对内生变量的当期值和未来值带来的影响。图2显示的是快递业与我国经济水平之间的脉冲响应结果。其中，左上图是快递业对于其自身的冲击而做出的响应，当冲击发生时立即得到了响应且达到最大值，而后逐渐变小，在第10期这种响应达到最大的负向冲击，而后影响逐渐缓慢衰减，作用时间较长，说明快递业的自我增强能力较小；右上图是快递业对于经济水平的冲击而做出的响应，在第1期为0，说明快递业面对经济的冲击具有滞后性，第5期和第9期时均有正向冲击，表明经济水平对于快递业有正向的影响，也就是说，在一定程度上，经济水平的提高对于促进快递业的发展发挥着积极的作用；左下图是经济水平对于快递业的冲击而做出的响应，第1期同样为0，存在滞后效应，第3期达到一个最大的负冲击，其后缓慢恢复，但总体上仍然为负，说明快递业对于经济水平有负向的影响，准确的说，快递业的发展总体上滞后于经济的发展；右下图是经济水平对于自身的冲击而做出的响应，在1-4期达到最大正向冲击，其后影响缓慢衰减，但总体是正向的，说明经济水平具有很强的自我增强能力。 3.4.2 方差分解方差分解能够给出随机信息的相对重要信息，由图3方差分解图可知：对于快递业，自身贡献率从一开始是100%，其后开始下降，到第5期时逐渐平稳，最后稳定在82%附近；而经济水平的贡献率从一开始为0，随时间推移，逐渐上升稳定在18%左右。表明快递业的发展主要依靠自身发展，经济水平所起的作用是有限的。对于经济水平，自身贡献率初期是100%，随后下降，最后稳定在18%；而快递业初期的贡献率为0，随后上升，最后稳定在82%。这说明，快递业的发展对经济水平有很大的影响作用。4 结论与建议综上所述可知，快递业与经济水平之间存在着协整关系，通过建立VAR（4）模型，进行动态分析，得到以下几点结论：第一，短期内，我国经济水平的提高是促进快递业发展的原因；相反，快递业的发展始终是拉动我国经济水平的原因之一。第二，快递业的自我增强能力较小，且面对经济的冲击，具有滞后性；而经济水平却具有很强的自我增强能力。第三，我国经济水平对于快递业的发展所起的作用是有限的；而快递业的发展对经济水平有很大的影响作用。根据以上结论，为了促进快递业积极向上地发展，不断提升快递业在国民经济中的影响和作用。首先，加大基础设施的建设，出台相关政策法规保证我国快递业的健康发展；其次，大力发展电子商务，促进快递业的信息化发展；然后整合社会资源，扩大经营范围；最后，全面提高服务质量，提高企业信誉。总之，只有不断提高自身的核心竞争力，才能在未来发展中不断壮大，才能更好地促进我国经济水平的提高。参考文献：马立平.回归分析M.北京：机械工业出版社，2014.邹姝琪，侯云先.快递业发展影响因素实证研究J.现代商贸工业，2014，26（1）：70-72.段水利.我国快递业发展影响因素实证分析J.物流工程与管理，2015，37（1）：171-173.张兰，朱厚强.中国快递业发展影响因素的灰色关联分析J.商业时代，2015（29）：122-124.吴程琳，田大钢.我国快递业发展影响因素的实证分析J.物流科技，2015，38（6）：140-143.王维婷，黄宝章.快递业发展影响因素的实证研究J.中国物流与采购，2011（13）：74-75.任国峰.中国快递业发展经济学分析J.经营管理者，2013（1）：48-49.陈宾.电子商务与快递业的互动关系研究基