论文部分内容阅读
摘 要：为揭示物流产业和经济发展之间的关系，文章以浙江省及各市经济增长、经济转型升级与物流业发展之间的关系为研究对象，通过时间序列的平稳性分析，运用协整理论和Granger因果检验揭示经济增长、经济转型升级与物流业发展之间存在怎样的长期关系、因果关系和动态变化规律。将为浙江省制定区域物流发展战略，推动浙江省产业结构优化调整、促进经济提质增效提供理论依据。
关键词：物流业；时间序列分析；协整分析
中图分类号：F259.27 文献标识码：A
Abstract： With the interrelationships between economic growth， economic transformation and upgrading， logistics industry development of Zhejiang province as the subject of this paper， their interrelationships were analyzed to reveal whether and how there exist long-term relationships， causal relationships and dynamic change rules using stationary test of time series， cointegration theory and Granger causality test. The conclusion can provide scientific basis for making regional logistics development planning， promoting the optimization and adjustment of industrial structure and improving economic quality and efficiency.
Key words： logistics industry； time series analysis； cointegration analysis
0 引 言
随着世界经济的快速发展和全球化进程的进一步加快，物流业作为现代经济的重要组成部分，正在全球范围内迅速发展。国务院《物流业发展中长期规划（2014-2020年）》指出：“物流业是融合运输、仓储、货代、信息等产业的复合型服务业，是支撑国民经济发展的基础性、战略性产业。加快发展现代物流业，对于促进产业结构调整、转变发展方式、提高国民经济竞争力和建设生态文明具有重要意义”，明确要求“加强物流领域理论研究，完善我国现代物流业理论体系，积极推进产学研用结合”。
然而，我国物流业在快速发展的同时，由长期粗放发展所累积的矛盾亦日益突出，物流业高投入、高污染、低产出、低效能的特点已成为制约物流业提质增效和转型发展的瓶颈。因此，如何借助物流业与国民经济的联动发展推动国民经济产业结构调整、转变发展方式、提高国民经济竞争力和建设生态文明，就成为摆在学术界和管理当局面前的一项重要课题，具有重要的理论意义和实践价值。
1 文献综述
物流业不仅是国民经济的重要组成部分，而且在国民经济产业结构调整、转变发展方式、提高国民经济竞争力和建设生态文明方面，具有重要的带动作用。区域经济发展的整体水平影响和制约区域物流的运行效率，而区域物流的效率、服务水平和物流成本也会反过来影响和制约区域经济发展和竞争力提升[1]。因此，研究物流业与经济增长、经济结构优化、经济发展方式转变之间的加速效应、带动作用、因果关系或动态耦合机理，从而为推动经济增长和结构优化升级提供理论支持，具有重要的理论意义和实践价值。学者们对此开展了积极的研究工作，取得了一系列成果。高秀丽、王爱虎、房兴超（2012）以广东省1978～2009年年度数据为研究样本，选择代表区域物流发展水平的3个重要指标，研究了广东省经济增长与物流业发展之间的关系。通过建立向量自回归模型，采用脉冲响应模型分析经济增长与物流发展间的联动效应，并应用协整分析和Granger因果检验方法揭示经济增长与物流业的长期关系和因果关系[2]。武富庆、李巍巍、吴冲、赵丽（2015）選择产业结构为因变量，选择物流产业集聚为核心解释变量，采用货运量、物流人力资本、固定资产投资及政府干预为控制变量，以黑龙江省12 地市2005～2012年数据为研究样本，利用面板数据个体固定效应模型，实证检验各市物流产业集聚对产业结构贡献的影响[3]。陈虎、杨勇攀（2010）运用Granger因果关系检验及协整分析方法，研究了四川攀枝花市的区域经济发展状况与物流能力水平之间的关系，以丰富区域经济理论，并为地方政策制定提供政策建议[4]。李泉、王占学（2014）以西部地区1979～2011年物流产值增额与GDP增额的时间序列数据为研究样本，构建了二者的协整方程和误差修正模型，并运用格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数和方差分解等方法，分析了区域经济增长与物流发展之间的因果关系、动态变化[5]。刘维林（2011）设计了系统动力学模型，采用天津滨海新区案例仿真研究了区域物流系统与区域经济增长之间的动态关联关系及耦合结构，分析了其三大作用子系统及多重嵌套反馈回路，模拟了自适应、物流系统适度超前和其它产业优先三种不同发展模式下的协同演化路径[6]。金芳芳（2012）以1995～2009年全国以及上海市、浙江省、广东省的统计数据为研究样本，以相关分析方法和经济增长模型实证分析了不同时期和不同区域物流产业如何影响我国的经济增长[7]。沈江、张婷（2012）依据1995～2009年的省级面板数据，分析了东部地区物流业发展对经济发展的加速效应，揭示出物流业发展对经济发展具有一定加速效应，并描述了加速路径是促进产业结构的升级、优化吸引外资的环境和提升制造企业的竟争力等[8]。孙浩杰、吴群琪、汪蕴慧（2011）以西安市为例，结合相关分析、贡献率模型、区位商法、产业乘数法等多种模型和方法，定量分析了西安市物流业促进经济结构优化，发现了西安市在优化经济结构方面要优于全国平均水平，但其作用仍然需要进一步改进，这可以为西部地区乃至全国提供经验借鉴[9]。张予川、张金鑫（2015）通过实证分析长江经济带9省2市1999～2012年的面板数据，表明长江经济带物流业发展对制造业效率提升有显著的促进作用，认为城市化水平和政策环境两因素对物流业发展的外溢效益为负[10]。 在物流发展与经济增长之间关系的研究方面，现有的文献多集中于物流发展与经济增长之间的联动效应与因果关系、物流产业集聚对产业结构贡献的影响、物流系统与区域经济增长之间的动态关联关系及耦合结构、物流业发展对经济发展的加速效应、物流业发展提升制造业效率等方面。但是，区域物流发展与经济发展之间存在何种关系、关系方向和强度大小如何，处于不同区域、不同发展阶段，所得结论是否一致？另外，物流业发展与国民经济产业结构调整、转变发展方式之间联动效应、因果关系的研究，仍未见有文献进行专门、系统的研究，同时也未见有文献专门研究浙江经济转型升级的测度问题。 因此，结合若干年来浙江区域经济和物流发展的数据，科学把握和回答这些问题，既是合理规划和控制浙江物流发展速度和规模，从而实现区域物流和区域经济协调发展的客观需要，也是优化物流资源配置从而借助现代物流推动区域经济转变发展方式、加快结构调整的理论依据。
2 实证分析
2.1 变量选择与数据来源
在变量的选择方面，高秀丽、王爱虎、房兴超（2012）为研究广东省经济增长与物流业发展之间的关系，选择交通、仓储、邮电的年产值衡量物流成效，选择国内生产总值衡量经济增长。武富庆、李巍巍、吴冲、赵丽（2015）以产业结构为因变量，物流产业集聚为核心解释变量，货运量、物流人力资本、固定资产投资及政府干预为控制变量。陈虎、杨勇攀（2010）选择货运量代表区域物流能力，选择当地GDP代表经济发展水平。李泉、王占学（2014）采用交通、仓储、邮电产值增加额的总和描述物流发展的规模，采用国内生产总值描述经济增长。韦琦（2011）采用工业增加值衡量制造业发展，交通、仓储、邮电产值增加额的总和描述物流发展的水平。沈江、张婷（2012）选用人均GDP衡量经济发展水平，选用货运周转量衡量物流发展水平。李国刚、曹昱亮（2012）采用了区域物流效率、区域物流资源两个因素衡量区域物流能力，一个因素衡量区域经济增长因素，并对三个因素选用多个变量予以具体量化。因此，本论文选取交通、仓储和邮电通信业的年产值衡量物流发展水平，选择浙江省国内生产总值代表浙江省经济发展水平。
而如何衡量区域经济转型升级的水平？学者们进行了大量的探索，取得了一系列有意义的成果。这些测度方法大致可以分为两大类：第一类是采用More值测定法或Lilien指数模型测度转型升级速度，采用产业结构超前系数测度转型升级方向（高燕（2006），谭晶荣、颜敏霞、邓强、王健（2012））[11-12]；第二类是通过建立一套指标体系，测度转型升级的水平（程惠芳、唐辉亮、陈超（2011））[13]；第三类是采用全要素生产率表征转型升级的效率或者建立一套基于静态投入产出模型的产业结构优化升级测度方法（王志华、陈圻（2012），李博、胡进（2008））[14-15]。考虑到数据的可获得性和本文研究的需要，我们选择More值测定法测度区域经济转型升级的水平。
本文的数据主要来源于《浙江统计年鉴》、《中国统计年鉴》等官方资料。值得指出的是，对物流产值和地区产值的数据，相关资料提供的是当年值而非可比值，我们对其进行转换使其具有可比性。其中，More值测定法测度区域经济转型升级的水平，计算过程如下。
More值测定法是基于空间向量原理，将产业分为N个部门，而构成一组n维向量，以向量间的夹角作为表征产业结构变化的指标，并定义该夹角的余弦值为More值。
M =cosα= w *w w * w （1）
其中：M 为More值，α为两向量的夹角，w 为基期产业i所占比重，w 为报告期产业i所占比重，m为产业部门数量。计算1981～2014年浙江省转型升级的More值，并分别绘制α角度和对数化α角度曲线如图1、图2所示。为进一步研究浙江省经济转型升级的趋势和特点，有必要对相关变量进行平稳性分析。
2.2 平穩性检验
依据前文的分析，本文选取交通、仓储和邮电通信业的年产值衡量物流发展水平，用WL表示；选择More值测定法测度区域经济转型升级的水平，用ZS表示；采用浙江省国内生产总值测度浙江省经济发展水平，用GDP表示。由于时间序列变量普遍存在异方差性，为了保证减少异方差性、增加数据平稳性，对物流年产值WL、经济转型升级水平ZS和浙江省国内生产总值GDP分别取自然对数，记为LNWL、LNZS和LNGDP。对3个时间序列进行平稳定检验。
由表1、表2输出结果知，物流年产值LNWL原序列存在单位根而非平稳，而其一阶差分序列是平稳的。
由表3输出结果知，经济转型升级水平LNZS原序列不存在单位根是平稳的。
由表4、表5输出结果知，物流年产值LNGDP原序列存在单位根而非平稳，而其一阶差分序列是平稳的。
由此，我们判断，变量浙江物流年产值LNWL和浙江经济发展水平LNGDP是一阶单整的，而经济转型升级水平LNZS原序列是平稳的。下一步将研究浙江物流年产值LNWL和浙江经济发展水平LNGDP是否具有协整关系、因果关系。
2.3 向量自回归VAR模型
从图3可见，变量LNWL和LNGDP均为带有趋势的非平稳序列，存在某种均衡关系。在建立不受约束的VAR模型的过程中，关键步骤是选择VAR模型的滞后阶数。滞后阶数的选择一般采用AIC和SC最小准则，若两者不一致，则采用LR检验法进行取舍。VAR模型的滞后期选择如表6所示。
通过多次试验，我们发现在5个评价指标中，有4个认为应建立滞后期为2的模型。得到如下的VAR模型：
LNGDP=1.40395014625*LNGDP-1-0.444233076576*LNGDP-2+0.0784325940379*LNWL-1-0.0424546708568*LNWL-2+0.200001517593 LNWL=0.179292879126*LNGDP-1-0.0496434859303*LNGDP-2+0.945526062614*LNWL-1-0.113081578031*LNWL-2-0.136284598878
進一步检验VAR模型的稳定性，结果表明该VAR模型满足稳定性条件。
2.4 协整检验
前面的稳定性检验表明，变量浙江物流年产值LNWL和浙江经济发展水平LNGDP是一阶单整的，如果它们之间存在某种平稳的线性组合，则认为它们存在协整关系。
由表7、表8输出结果可知，协整检验的特征根迹检验和最大特征值检验均报告，在5%的显著性水平下，两个变量有且仅有一个协整关系。
2.5 格兰杰因果关系检验
浙江物流年产值LNWL和浙江经济发展水平LNGDP之间存在长期均衡关系，但这种关系是否是因果关系需进一步研究。滞后2期的Granger因果关系检验如表9所示：
通过设定滞后期为2～4期，结果显示变量LNWL和LNGDP之间并不存在明确的Granger因果关系。这与李泉、王占学（2014），陈虎、杨勇攀（2010），刘南、李燕（2007）等学者的研究结论并不完全一致，他们的结论大多认为经济发展是物流发展的格兰杰原因。究其原因，其一是研究的时间序列的对象区域、时间并不一致，所得的结论当然不尽相同；其二是测度物流发展、经济发展的指标变量不尽相同。例如本文以交通、仓储和邮电通信业的年产值衡量物流发展水平，而其他研究可能以货物运输量或周转量、物流网络里程测度物流水平。
3 结 论
为揭示浙江省及各市经济增长、经济转型升级与物流业发展之间的关系，本文通过时间序列的平稳性分析，运用协整理论和Granger因果检验揭示经济增长、经济转型升级与物流业发展之间存在怎样的长期关系、因果关系和动态变化规律。研究结果表明，浙江物流发展水平LNWL和浙江经济发展水平LNGDP是一阶单整的，存在长期的稳定关系，从长期来看，物流业发展促进了区域经济的发展和增长，而区域经济的发展亦促进了物流业的发展；尽管浙江物流业发展和浙江经济发展水平之间存在协整关系，但它们之间并不存在明确的Granger因果关系；实证结果显示，经济转型升级水平LNZS原序列是平稳的，浙江省经济转型升级水平与物流发展、区域经济发展之间，尚未发现存在长期的稳定关系。
参考文献：
[1] Kisperska-Moron， Danuta. Logistics change during the transition period in the Polish economy[J]. International Journal of Production Economics， 1994，35（1-3）：23-28.
[2] 高秀丽，王爱虎，房兴超. 广东省区域物流与区域经济增长关系的实证研究[J]. 工业工程，2012（1）：60-65.
[3] 武富庆，李巍巍，吴冲，等. 基于面板数据物流产业集聚对产业结构贡献实证分析——以黑龙江省为例[J]. 北京交通大学学报（社会科学版），2015（3）：70-76.
[4] 陈虎，杨勇攀. 区域经济发展与物流能力因果关系的实证检验[J]. 统计与决策，2010（9）：90-91.
[5] 李泉，王占学. 区域经济增长与物流发展关系的实证研究——以西部地区1979-2011年数据为例[J]. 新疆社会科学，2014（3）：54-60.
[6] 刘维林. 区域物流系统与经济增长的动态耦合机理与实证仿真[J]. 经济地理，2011，31（9）：1493-1498，1510.
[7] 金芳芳. 物流产业发展对经济增长带动作用的实证研究[J]. 经济问题与探索，2012（3）：135-140.
[8] 沈江，张婷. 物流业发展对中部地区产业结构状况的影响分析[J]. 统计与决策，2012（5）：147-150.
[9] 孙浩杰，吴群琪，汪蕴慧. 现代物流业优化经济结构的实证分析[J]. 经济问题，2011（6）：27-31.
[10] 张予川，张金鑫. 长江经济带物流业发展对制造业效率提升实证分析[J]. 湖北大学学报（哲学社会科学版），2015（2）：114-118.
[11] 高燕. 产业升级的测定及制约因素分析[J]. 统计研究，2006（4）：47-49.
[12] 谭晶荣，颜敏霞，邓强，等. 产业转型升级水平测度及劳动生产效率影响因素估测——以长三角地区16个城市为例[J]. 商业经济与管理，2012（5）：72-81.
[13] 程惠芳，唐辉亮，陈超. 开放条件下区域经济转型升级综合能力评价研究——中国31个省市转型升级评价指标体系分析[J]. 管理世界，2011（8）：173-174.
[14] 王志华，陈圻. 江苏制造业转型升级水平测度与路径选择[J]. 生态经济，2012（12）：91-96.
[15] 李博，胡进. 中国产业结构优化升级的测度和比较分析[J]. 管理科学，2008（2）：86-93.
关键词：物流业；时间序列分析；协整分析
中图分类号：F259.27 文献标识码：A
Abstract： With the interrelationships between economic growth， economic transformation and upgrading， logistics industry development of Zhejiang province as the subject of this paper， their interrelationships were analyzed to reveal whether and how there exist long-term relationships， causal relationships and dynamic change rules using stationary test of time series， cointegration theory and Granger causality test. The conclusion can provide scientific basis for making regional logistics development planning， promoting the optimization and adjustment of industrial structure and improving economic quality and efficiency.
Key words： logistics industry； time series analysis； cointegration analysis
0 引 言
随着世界经济的快速发展和全球化进程的进一步加快，物流业作为现代经济的重要组成部分，正在全球范围内迅速发展。国务院《物流业发展中长期规划（2014-2020年）》指出：“物流业是融合运输、仓储、货代、信息等产业的复合型服务业，是支撑国民经济发展的基础性、战略性产业。加快发展现代物流业，对于促进产业结构调整、转变发展方式、提高国民经济竞争力和建设生态文明具有重要意义”，明确要求“加强物流领域理论研究，完善我国现代物流业理论体系，积极推进产学研用结合”。
然而，我国物流业在快速发展的同时，由长期粗放发展所累积的矛盾亦日益突出，物流业高投入、高污染、低产出、低效能的特点已成为制约物流业提质增效和转型发展的瓶颈。因此，如何借助物流业与国民经济的联动发展推动国民经济产业结构调整、转变发展方式、提高国民经济竞争力和建设生态文明，就成为摆在学术界和管理当局面前的一项重要课题，具有重要的理论意义和实践价值。
1 文献综述
物流业不仅是国民经济的重要组成部分，而且在国民经济产业结构调整、转变发展方式、提高国民经济竞争力和建设生态文明方面，具有重要的带动作用。区域经济发展的整体水平影响和制约区域物流的运行效率，而区域物流的效率、服务水平和物流成本也会反过来影响和制约区域经济发展和竞争力提升[1]。因此，研究物流业与经济增长、经济结构优化、经济发展方式转变之间的加速效应、带动作用、因果关系或动态耦合机理，从而为推动经济增长和结构优化升级提供理论支持，具有重要的理论意义和实践价值。学者们对此开展了积极的研究工作，取得了一系列成果。高秀丽、王爱虎、房兴超（2012）以广东省1978～2009年年度数据为研究样本，选择代表区域物流发展水平的3个重要指标，研究了广东省经济增长与物流业发展之间的关系。通过建立向量自回归模型，采用脉冲响应模型分析经济增长与物流发展间的联动效应，并应用协整分析和Granger因果检验方法揭示经济增长与物流业的长期关系和因果关系[2]。武富庆、李巍巍、吴冲、赵丽（2015）選择产业结构为因变量，选择物流产业集聚为核心解释变量，采用货运量、物流人力资本、固定资产投资及政府干预为控制变量，以黑龙江省12 地市2005～2012年数据为研究样本，利用面板数据个体固定效应模型，实证检验各市物流产业集聚对产业结构贡献的影响[3]。陈虎、杨勇攀（2010）运用Granger因果关系检验及协整分析方法，研究了四川攀枝花市的区域经济发展状况与物流能力水平之间的关系，以丰富区域经济理论，并为地方政策制定提供政策建议[4]。李泉、王占学（2014）以西部地区1979～2011年物流产值增额与GDP增额的时间序列数据为研究样本，构建了二者的协整方程和误差修正模型，并运用格兰杰因果关系检验、脉冲响应函数和方差分解等方法，分析了区域经济增长与物流发展之间的因果关系、动态变化[5]。刘维林（2011）设计了系统动力学模型，采用天津滨海新区案例仿真研究了区域物流系统与区域经济增长之间的动态关联关系及耦合结构，分析了其三大作用子系统及多重嵌套反馈回路，模拟了自适应、物流系统适度超前和其它产业优先三种不同发展模式下的协同演化路径[6]。金芳芳（2012）以1995～2009年全国以及上海市、浙江省、广东省的统计数据为研究样本，以相关分析方法和经济增长模型实证分析了不同时期和不同区域物流产业如何影响我国的经济增长[7]。沈江、张婷（2012）依据1995～2009年的省级面板数据，分析了东部地区物流业发展对经济发展的加速效应，揭示出物流业发展对经济发展具有一定加速效应，并描述了加速路径是促进产业结构的升级、优化吸引外资的环境和提升制造企业的竟争力等[8]。孙浩杰、吴群琪、汪蕴慧（2011）以西安市为例，结合相关分析、贡献率模型、区位商法、产业乘数法等多种模型和方法，定量分析了西安市物流业促进经济结构优化，发现了西安市在优化经济结构方面要优于全国平均水平，但其作用仍然需要进一步改进，这可以为西部地区乃至全国提供经验借鉴[9]。张予川、张金鑫（2015）通过实证分析长江经济带9省2市1999～2012年的面板数据，表明长江经济带物流业发展对制造业效率提升有显著的促进作用，认为城市化水平和政策环境两因素对物流业发展的外溢效益为负[10]。 在物流发展与经济增长之间关系的研究方面，现有的文献多集中于物流发展与经济增长之间的联动效应与因果关系、物流产业集聚对产业结构贡献的影响、物流系统与区域经济增长之间的动态关联关系及耦合结构、物流业发展对经济发展的加速效应、物流业发展提升制造业效率等方面。但是，区域物流发展与经济发展之间存在何种关系、关系方向和强度大小如何，处于不同区域、不同发展阶段，所得结论是否一致？另外，物流业发展与国民经济产业结构调整、转变发展方式之间联动效应、因果关系的研究，仍未见有文献进行专门、系统的研究，同时也未见有文献专门研究浙江经济转型升级的测度问题。 因此，结合若干年来浙江区域经济和物流发展的数据，科学把握和回答这些问题，既是合理规划和控制浙江物流发展速度和规模，从而实现区域物流和区域经济协调发展的客观需要，也是优化物流资源配置从而借助现代物流推动区域经济转变发展方式、加快结构调整的理论依据。
2 实证分析
2.1 变量选择与数据来源
在变量的选择方面，高秀丽、王爱虎、房兴超（2012）为研究广东省经济增长与物流业发展之间的关系，选择交通、仓储、邮电的年产值衡量物流成效，选择国内生产总值衡量经济增长。武富庆、李巍巍、吴冲、赵丽（2015）以产业结构为因变量，物流产业集聚为核心解释变量，货运量、物流人力资本、固定资产投资及政府干预为控制变量。陈虎、杨勇攀（2010）选择货运量代表区域物流能力，选择当地GDP代表经济发展水平。李泉、王占学（2014）采用交通、仓储、邮电产值增加额的总和描述物流发展的规模，采用国内生产总值描述经济增长。韦琦（2011）采用工业增加值衡量制造业发展，交通、仓储、邮电产值增加额的总和描述物流发展的水平。沈江、张婷（2012）选用人均GDP衡量经济发展水平，选用货运周转量衡量物流发展水平。李国刚、曹昱亮（2012）采用了区域物流效率、区域物流资源两个因素衡量区域物流能力，一个因素衡量区域经济增长因素，并对三个因素选用多个变量予以具体量化。因此，本论文选取交通、仓储和邮电通信业的年产值衡量物流发展水平，选择浙江省国内生产总值代表浙江省经济发展水平。
而如何衡量区域经济转型升级的水平？学者们进行了大量的探索，取得了一系列有意义的成果。这些测度方法大致可以分为两大类：第一类是采用More值测定法或Lilien指数模型测度转型升级速度，采用产业结构超前系数测度转型升级方向（高燕（2006），谭晶荣、颜敏霞、邓强、王健（2012））[11-12]；第二类是通过建立一套指标体系，测度转型升级的水平（程惠芳、唐辉亮、陈超（2011））[13]；第三类是采用全要素生产率表征转型升级的效率或者建立一套基于静态投入产出模型的产业结构优化升级测度方法（王志华、陈圻（2012），李博、胡进（2008））[14-15]。考虑到数据的可获得性和本文研究的需要，我们选择More值测定法测度区域经济转型升级的水平。
本文的数据主要来源于《浙江统计年鉴》、《中国统计年鉴》等官方资料。值得指出的是，对物流产值和地区产值的数据，相关资料提供的是当年值而非可比值，我们对其进行转换使其具有可比性。其中，More值测定法测度区域经济转型升级的水平，计算过程如下。
More值测定法是基于空间向量原理，将产业分为N个部门，而构成一组n维向量，以向量间的夹角作为表征产业结构变化的指标，并定义该夹角的余弦值为More值。
M =cosα= w *w w * w （1）
其中：M 为More值，α为两向量的夹角，w 为基期产业i所占比重，w 为报告期产业i所占比重，m为产业部门数量。计算1981～2014年浙江省转型升级的More值，并分别绘制α角度和对数化α角度曲线如图1、图2所示。为进一步研究浙江省经济转型升级的趋势和特点，有必要对相关变量进行平稳性分析。
2.2 平穩性检验
依据前文的分析，本文选取交通、仓储和邮电通信业的年产值衡量物流发展水平，用WL表示；选择More值测定法测度区域经济转型升级的水平，用ZS表示；采用浙江省国内生产总值测度浙江省经济发展水平，用GDP表示。由于时间序列变量普遍存在异方差性，为了保证减少异方差性、增加数据平稳性，对物流年产值WL、经济转型升级水平ZS和浙江省国内生产总值GDP分别取自然对数，记为LNWL、LNZS和LNGDP。对3个时间序列进行平稳定检验。
由表1、表2输出结果知，物流年产值LNWL原序列存在单位根而非平稳，而其一阶差分序列是平稳的。
由表3输出结果知，经济转型升级水平LNZS原序列不存在单位根是平稳的。
由表4、表5输出结果知，物流年产值LNGDP原序列存在单位根而非平稳，而其一阶差分序列是平稳的。
由此，我们判断，变量浙江物流年产值LNWL和浙江经济发展水平LNGDP是一阶单整的，而经济转型升级水平LNZS原序列是平稳的。下一步将研究浙江物流年产值LNWL和浙江经济发展水平LNGDP是否具有协整关系、因果关系。
2.3 向量自回归VAR模型
从图3可见，变量LNWL和LNGDP均为带有趋势的非平稳序列，存在某种均衡关系。在建立不受约束的VAR模型的过程中，关键步骤是选择VAR模型的滞后阶数。滞后阶数的选择一般采用AIC和SC最小准则，若两者不一致，则采用LR检验法进行取舍。VAR模型的滞后期选择如表6所示。
通过多次试验，我们发现在5个评价指标中，有4个认为应建立滞后期为2的模型。得到如下的VAR模型：
LNGDP=1.40395014625*LNGDP-1-0.444233076576*LNGDP-2+0.0784325940379*LNWL-1-0.0424546708568*LNWL-2+0.200001517593 LNWL=0.179292879126*LNGDP-1-0.0496434859303*LNGDP-2+0.945526062614*LNWL-1-0.113081578031*LNWL-2-0.136284598878
進一步检验VAR模型的稳定性，结果表明该VAR模型满足稳定性条件。
2.4 协整检验
前面的稳定性检验表明，变量浙江物流年产值LNWL和浙江经济发展水平LNGDP是一阶单整的，如果它们之间存在某种平稳的线性组合，则认为它们存在协整关系。
由表7、表8输出结果可知，协整检验的特征根迹检验和最大特征值检验均报告，在5%的显著性水平下，两个变量有且仅有一个协整关系。
2.5 格兰杰因果关系检验
浙江物流年产值LNWL和浙江经济发展水平LNGDP之间存在长期均衡关系，但这种关系是否是因果关系需进一步研究。滞后2期的Granger因果关系检验如表9所示：
通过设定滞后期为2～4期，结果显示变量LNWL和LNGDP之间并不存在明确的Granger因果关系。这与李泉、王占学（2014），陈虎、杨勇攀（2010），刘南、李燕（2007）等学者的研究结论并不完全一致，他们的结论大多认为经济发展是物流发展的格兰杰原因。究其原因，其一是研究的时间序列的对象区域、时间并不一致，所得的结论当然不尽相同；其二是测度物流发展、经济发展的指标变量不尽相同。例如本文以交通、仓储和邮电通信业的年产值衡量物流发展水平，而其他研究可能以货物运输量或周转量、物流网络里程测度物流水平。
3 结 论
为揭示浙江省及各市经济增长、经济转型升级与物流业发展之间的关系，本文通过时间序列的平稳性分析，运用协整理论和Granger因果检验揭示经济增长、经济转型升级与物流业发展之间存在怎样的长期关系、因果关系和动态变化规律。研究结果表明，浙江物流发展水平LNWL和浙江经济发展水平LNGDP是一阶单整的，存在长期的稳定关系，从长期来看，物流业发展促进了区域经济的发展和增长，而区域经济的发展亦促进了物流业的发展；尽管浙江物流业发展和浙江经济发展水平之间存在协整关系，但它们之间并不存在明确的Granger因果关系；实证结果显示，经济转型升级水平LNZS原序列是平稳的，浙江省经济转型升级水平与物流发展、区域经济发展之间，尚未发现存在长期的稳定关系。
参考文献：
[1] Kisperska-Moron， Danuta. Logistics change during the transition period in the Polish economy[J]. International Journal of Production Economics， 1994，35（1-3）：23-28.
[2] 高秀丽，王爱虎，房兴超. 广东省区域物流与区域经济增长关系的实证研究[J]. 工业工程，2012（1）：60-65.
[3] 武富庆，李巍巍，吴冲，等. 基于面板数据物流产业集聚对产业结构贡献实证分析——以黑龙江省为例[J]. 北京交通大学学报（社会科学版），2015（3）：70-76.
[4] 陈虎，杨勇攀. 区域经济发展与物流能力因果关系的实证检验[J]. 统计与决策，2010（9）：90-91.
[5] 李泉，王占学. 区域经济增长与物流发展关系的实证研究——以西部地区1979-2011年数据为例[J]. 新疆社会科学，2014（3）：54-60.
[6] 刘维林. 区域物流系统与经济增长的动态耦合机理与实证仿真[J]. 经济地理，2011，31（9）：1493-1498，1510.
[7] 金芳芳. 物流产业发展对经济增长带动作用的实证研究[J]. 经济问题与探索，2012（3）：135-140.
[8] 沈江，张婷. 物流业发展对中部地区产业结构状况的影响分析[J]. 统计与决策，2012（5）：147-150.
[9] 孙浩杰，吴群琪，汪蕴慧. 现代物流业优化经济结构的实证分析[J]. 经济问题，2011（6）：27-31.
[10] 张予川，张金鑫. 长江经济带物流业发展对制造业效率提升实证分析[J]. 湖北大学学报（哲学社会科学版），2015（2）：114-118.
[11] 高燕. 产业升级的测定及制约因素分析[J]. 统计研究，2006（4）：47-49.
[12] 谭晶荣，颜敏霞，邓强，等. 产业转型升级水平测度及劳动生产效率影响因素估测——以长三角地区16个城市为例[J]. 商业经济与管理，2012（5）：72-81.
[13] 程惠芳，唐辉亮，陈超. 开放条件下区域经济转型升级综合能力评价研究——中国31个省市转型升级评价指标体系分析[J]. 管理世界，2011（8）：173-174.
[14] 王志华，陈圻. 江苏制造业转型升级水平测度与路径选择[J]. 生态经济，2012（12）：91-96.
[15] 李博，胡进. 中国产业结构优化升级的测度和比较分析[J]. 管理科学，2008（2）：86-93.