简论物流业对制造业发展影响

论文导读：
摘 要：通过对辽宁省制造业与物流业发展相关数据的协整关系检验、格兰杰因果关系检验，得出物流业与制造业的发展具有一定的相关性，二者具有协整关系，制造业的快速发展需要现代物流业的支撑。在此基础上，运用最小二乘法建立了二者的关系模型，测算制造业物流弹性，以辽宁省为例，深入分析物流业的发展对制造业的影响程度，为推动两业联动发展提供依据。
关键词：制造业；物流业；协整；弹性
1673-291X（2014）32-0046-04
当今世界的强国都是制造业强国。进入21世纪后，我国制造业发展迅速，但传统的制造业中重生产、轻服务的理由仍不容忽视，因其使得整个产业链的附加值不高。自2008年国际金融危机后，发达国家在世界范围内不断扩大竞争优势，企图抢占高端市场，新兴经济体巴西、印度、墨西哥等国家依靠资源和劳动力等优势大力发展制造业，与我国形成同质竞争，因此，我国制造业在国际市场上面对着巨大的压力，如何发展其核心竞争力，迈入制造业强国是摆在我们面前的重要理由。
物流业隶属于第三产业的服务业，一方面，其产生和发展都离不开制造业的支持；另一方面，它又为制造业提供物流服务。制造业从原材料的采购到产成品的生产、销售，每一个环节都离不开物流业的支持。因此，正确处理制造业与物流业之间的关系，推动两业协调发展至关重要。
辽宁省是我国重要的装备制造业中心，拥有沈阳机床集团、北方重工集团、沈鼓集团、大连重工起重集团、大连机车等众多装备制造业企业。在大力发展装备制造业的过程中，必将有多种原材料需由全国乃至世界各地调入，并在企业内部进行生产、加工、制造；同时，也有大批的产成品调往省内外及世界各地。这种大量而频繁的物资流动，形成了相当规模的辽宁省区域物流需求。现代物流理念、先进的物流管理技术、高效的物流网络可以为辽宁省制造业的发展提供优质的服务，并使制造业把主要精力放在其核心技术上，全面提升其竞争实力。因此，以辽宁省为例探索制造业与物流业之间的关系，深入研究物流业对制造业的影响，对于辽宁省乃至全国的制造业与物流业的发展都具有重要作用。

一、辽宁省制造业与物流业相关性的协整检验分析

众所周知，制造业和物流业是国民经济中的两大支柱型产业，它们在国民经济中的地位是非常重要的。但到目前为止，仍然没有一个权威的指标用于反映制造业和物流业的发展水平。因此，文章选取辽宁省工业产值和辽宁省货物周转量分别代表辽宁省制造业和物流业的发展水平。通过1995—2013年《辽宁统计年鉴》及统计公报获得了辽宁省1995—2013年制造业产值和货物周转量，并对其进行去掉量纲的处理。处理后的数据详见表4所示。
由于大部分的经济时间序列都有一个随机趋势，这些时间序列被称为非平稳时间序列，当将平稳时间序列的统计策略用于非平稳时间序列的数据分析时，会出现“伪回归”现象，以此做出的结论很有可能是错误的。因此，将制造业产值和货物周转量用协整检验进行分析，因为对于不同的时间序列变量，只有在协整的情况下，才可能存在一个长期稳定的比例关系。

1.单位根检验

采用ADF检验方式，运用eviews软件对经过去掉量纲处理后的制造业产值和货物周转量进行单位根检验，得出HWZ与ZZYC的二次差分平稳性检验结果，如表1和表2所示。其中，货物周转量用HWZ表示，制造业产值用ZZYC表示。
由表1可知，物流业货物周转量的时间序列经过二阶差分后得出的t检验统计量的值为-4.843 071，在1%、5%、10%三个显著性水平下，单位根检验的临界值分别为-4.728 363、-3.759 743、-3.324 976，显然二阶差分后的t检验统计量的值小于相应临界值，从而拒绝原假设，认为物流业货物周转量二阶差分后的时间序列不存在单位根，是二阶单整，即为I（2）。
同理，通过运用eviews软件对经过去掉量纲处理后的制造业产值进行单位根检验，得出结果如下表2所示。
由表2可知，制造业产值的时间序列经过二阶差分后得出的t检验统计量的值为-4.883 470，小于1%显著性水平下的临界值-4.728 363，所以拒绝原假设，可以认为制造业产值二阶差分后的时间序列不存在单位根，是二阶单整，即I（2）。

2.辽宁省制造业与物流业相关性的协整检验

通过单位根检验两变量序列是同阶单整，满足进行协整检验的前提条件。采用EG两步法分析制造业产值与货物周转量两变量之间是否存在协整关系。对其最小二乘法估计模型并计算出相应的残差序列进行单位根检验，其结果如下表3所示。
结果表明，在5%显著性水平下，t检验统计量的值为-2.118 842，小于相应的临界值-1.964 418，拒绝原假设，证明残差序列是平稳序列。因此，说明制造业产值与货物周转量两变量之间存在协整关系。

二、辽宁省制造业物流弹性分析

在上述单位根检验结果中，已经证明了辽宁省1995—2013年的制造业产值和货物周转量都是二阶单整，因此，可以对经过去掉量纲处理后这些数据用最小二乘法做进一步的分析，x、y分别代表去掉量纲后的货物周转量和制造业产值。运用最小二乘法建立三次模型，结果如下式：
y=1

2.458530x3+0.152004 x2+0.794946x+0.004638

通过运转excel可以算出制造业物流弹性：E=×，
结果如表4所示。

三、辽宁省制造业与物流业的Granger因果关系检验

协整检验说明变量之间存在长期均衡关系，但是否构成因果关系，还需要进一步检验。通过eviews对制造业产值和货物周转量进行Granger因果关系检验，得出结果如表5所示。 全文地址：www.7ctime.com/scjhlw/lw48507.html上一论文：研究《现代港口物流管理实务》项目化教学