我国电子商务与物流业动态发展的概况

　　第四章 我国电子商务与物流业动态发展的概况

　　前文从理论上指出电子商务与物流业发展的关系，本章试图通过建立计量模型，通过构建 VAR 时间序列模型，分析二者的动态关系，以此来验证前文的理论假设并进一步分析模型可以反映的现实问题。

　　第一节 变量以及数据的选择。

　　首先，分别选取能够反映物流业和电子商务发展水平的可度量的指标。经过反复比较，在物流业指标选择方面，本文结合物流基本理论和我国物流业发展现状，利用货运周转量（HWZZ）作为能够反映物流业需求和发展的指标。物流需求是指社会经济活动对物流业的各个环节所提出交易需要，并有具备完成交易支付的能力。就我国物流业发展的现状来看，物流业在我国作为生产性服务业的特征明显，物流业发展依赖工业、农业、批发零售业等相关产业的发展带来的物流服务需求，货运周转量指标是能够反映社会物流需求的可度量的指标，在保证物流需求数据的可靠性方面有很大优势，因此选取它作为模型中的物流因素。在电子商务指标选择上，以电子商务交易额（JYE）作为电子商务总体水平的衡量指标，以此反映电子商务发展的整体市场规模。

　　其次，在数据的统计方面，本文主要使用资料搜集法，搜集权威的机构、政府部门发布的相关统计数据并加以整理。货运周转量数据，来源于国家统计局发布的《中国统计年鉴》，电子商务交易额数据，主要来自于艾瑞咨询发布的《中国电子商务市场监测报告》、商务部发布的《中国电子商务报告》、易观国际电子商务相关研究报告等。在样本区间的选择方面，考虑到数据的可获得性，由于1999 年我国电子商务的元年，电子商务从无到有，迄今为止其发展历程不过十五六年，因此，本文的数据年份跨度从 2001 年至 2013 年，力求增大样本容量，提高模型的预测性。

　　为了使得趋势线性化并消除时间序列中可能存在的异方差影响，对数据作对数化处理，得到 lnHWZZ、lnJYE 的数据。从所得数据走势来看，两个序列都具有非平稳性，存在一定趋势，且二者直观反映的相互关系看，还具有一定的正相关性；但是，这种关系是否具有长期、稳定的特征，以及二者是否存在因果关系以及动态交互关系，则需要用计量分析的方法一一验证。

　　第二节 模型的实证分析。

　　一 单位根检验。

　　为保证 VAR 模型的有效性，避免伪回归，本文首先对这两个时间序列分别进行单位根检验，取不含常数项和趋势项的限制回归方程的形式来检验，并依据AIC 定阶准则界定滞后阶数。检验结果如下表。

　　通过上表可以看出，在 5%和 1%的置信水平下，接受时间序列 LNHWZZ 和LNJYE 均有单位根的假设，但是拒绝两个序列的一阶差分具有单位根的假设，所以序列 LNHWZZ 和 LNJYE 都是一阶单整 I~（1）序列，可以通过单位根检验，进而进一步检验它们之间是否存在长期的协整关系。

　　二 协整检验。

　　对两个变量之间的协整关系的检验，主要来看二者是否存在长期的稳定关系。在这里本文采用常用的 Johansen 极大似然估计法，利用 Eviews 统计软件，其输出结果。

　　迹统计量 35.15753 大于 29.79707,因此在 5%的显着性水平上，拒绝"没有协整关系"的原假设；迹统计量 8.562600 小于 15.49471,因此在 5%的显着性水平上，接受"至多有一个协整关系"的原假设，即变量 lnHWZZ、lnJYE 在 5%的显着性水平上恰好存在一个协整方程，即货运周转量与电子商务交易额两者存在长期的均衡关系。

　　三 格兰杰因果检验。

　　通过协整检验已表明货运周转量与电子商务交易额之间存在长期均衡关系，但还需要基于此来研究二者是否存在某种先后的因果关系以及因果关系的具体方向，同时，格兰杰因果检验还可以有效规避序列出现伪相关问题。根据 AIC定阶准则确定滞后阶数为 2,利用 Eviews 计量经济软件进行格兰杰因果检验，检验结果列于。

　　在 5%的显着性水平上，格兰杰检验结果同时拒绝了"LNHWZZ 不是 LNJYE 的格兰杰原因"和"LNJYE 不是 LNHWZZ 的格兰杰原因"的原假设，说明在 5%的显着水平下，可判定货运周转量与电子商务交易额互为对方的格兰杰原因，这一点与现实中的二者经济关系相吻合，也验证了上文中对于物流业与电子商务二者关系的理论研究。

　　四 VAR 模型及参数估计。

　　构造向量自回归模型可以具体描绘出物流与电子商务之间的关系状况。向量自回归模型（vector autoregression,VAR），就是将系统中每个内生变量作为系统中所有内生变量的滞后期值的函数来构造的回归模型，它将单一变量的回归拓展到了由多元时间序列变量组成的向量自回归。对于本文中所有变量，即lnHWZZ、lnJYE 的回归结果。

　　通过上表反映的回归结果可以看出，变量均通过了系数的显着性检验，其中R2 为 0.98,调整 R2 为 0.97.自回归得到的两个估计模型（保留两位小数）分别是：

　　lnHWZZ=4.84+0.79lnHWZZ（-1）-0.31lnHWZZ（-2）+0.08lnJYE（-1）+0.04lnJYE（-2）lnJYE=-39.46+3.11lnHWZZ（-1）+1.60lnHWZZ（-2）+0.01lnJYE（-1）-0.48lnJYE-2）从回归模型中可以看出，货运周转量滞后一期值与滞后二期值对电子商务交易额因素影响非常显着，系数值较大，且前两者对后者的影响是正向的；电子商务交易额滞后一期和滞后二期对货运周转量的影响显着，且也是正向关系，但系数相对较小。货运周转量滞后一期值对电子商务交易额的弹性系数为 3.11,货运周转量滞后两期值对电子商务交易额的弹性系数为 1.60.电子商务交易额滞后一期值对货运周转的弹性系数为 0.08,滞后二期值对交易额的弹性系数为0.04.可以看出，无论是电子商务对物流还是物流对电子商务，都具有长期的正向的效应，而对于二者的相互影响程度，下面通过脉冲响应函数和方差分析来作进一步研究。

　　五 脉冲响应分析。

　　研究电子商务与物流业发展的关系，不仅仅要考虑二者局部的、静态的关系，产业的发展是一个长期的、与多种因素互动的过程。而通过自回归方程，实际上是得到了变量之间局部的动态关系，而二者全局性、长期的的互动过程更能反映物流与电子商务的动态关系。因此，在上面分析的基础上，这里运用脉冲响应分析，来反映二者的相互影响程度，以及整个互动影响过程。

　　纵轴表示变量对冲击的响应程度，实线表示脉冲响应函数，虚线表示正负两倍误差标准带。首先，从物流指标因素对电子商务指标因素的影响来看，从图中可以看出，HWZZ 受到一个标准差冲击后对JYE 的影响，总体上说，产生正向的响应效果。具体来看，在前三期响应函数逐渐上升并达到峰值，第四期之后逐步下降，到第十期收束时影响程度趋缓于零。

　　这一结果表明，在短期内，以 HWZZ 表示的物流因素对电子商务的冲击程度较大，并且能够带来正向的促进效应，但从长期来看，物流对电子商务的正向促进作用逐渐减弱，且响应程度也处于较低水平。整体上说，物流因素对电子商务存在正向影响，但影响程度的强弱波动较大。其次，从电子商务因素对物流指标因素的影响来看，由分析结果可知，JYE 在受到冲击后对 HWZZ 的影响总体为正向影响，在前四期响应程度较高，随后有缓慢下降的趋势，但总体上看，数值较大。其经济意义在于，电子商务对物流有明显的正向促进作用，但长期来看，这种正效应有逐步减弱的特点。总之，通过脉冲响应分析，综合二者的在长期的相互影响来看，二者都具有相互的正向效应，对比之下，电子商务对物流的正向促进作用在程度上要高于物流对电子商务的促进作用。

　　六 方差分析。

　　方差分析分析每一个结构冲击对内生变量变化的贡献度，进而评价不同变量冲击的重要性。由前文已知 lnHWZZ 与 lnJYE 二者互为彼此的格兰杰原因，但是通过回归模型的相对系数以及脉冲函数可以看出，二者相互影响的程度是不一样的，这里进一步研究这种影响的程度。在电子商务背景下研究物流业发展问题，利用方差分解，来描述电子商务交易额的变动冲击在物流业发展中的动态变化过程中的相对重要性，可以更为直观地反映电子商务对物流业发展的冲击力度和影响程度。

　　总体来看，随着滞后期数的增加变量 LNJYE 对LNHWZZ 的贡献率有所提高，同时，LNHWZZ 对自己本身的贡献率也在逐步降低，这说明引入 LNJYE 对 LNHWZZ 影响显着。但也可以看到，lnHWZZ 波动主要受自身波动影响，尤其是在前几期；而 lnJYE 冲击对 lnHWZZ 的影响在第 5期时达到最大，解释度在 39%左右，从长期来看，LNJYE 的冲击对 LNHWZZ波动的解释度在 24%左右。

　　第三节 结论与启示。

　　本章基于 VAR 模型及相关检验分析，运用货运周转量（HWZZ）指标和电子商务交易规模（JYE）指标以及其从 2001 年到 2013 年的数据对我国物流业和电子商务的动态关系进行了实证研究，主要结论有：

　　第一，电子商务与物流业之间存在长期均衡关系，并且电子商务对物流有正向促进作用，物流发展对电子商务也有正相关作用。通过协整检验和格兰杰因果关系检验，二者存在相互的显着影响，通过自回归模型从静态表明二者均会对彼此产生相互的正向促进作用。这验证了前文中关于物流与电子商务关系的基本理论假设，在经济意义上，由于物流业更主要和直接的功能是为电子商务提供物流服务，电子商务发展会产生物流需求，因此，把物流业对电子商务的正向促进作用称之为推动力或推动作用，把电子商务对物流的正向促进作用叫做拉动力或者拉动作用。模型印证了物流与电子商务这种相互的推动力和拉动力的存在。

　　第二，模型还反映了电子商务与物流业的相互影响程度，反映二者动态关系的特征。脉冲响应和方差分析实际上是从动态和长期具体分析二者相互效应以及影响程度。研究发现，物流与电子商务在受到冲击后仍对彼此具有动态的正向效应，但是，从相互影响程度上，电子商务对物流的影响程度总体上要强于物流对电子商务的影响程度。这一结果说明，在既定的样本条件下，电子商务对物流的拉动作用要强于物流对电子商务的推动作用。而且，物流对电子商务的影响总体上较为微弱。因此，综合模型直观反映的以上研究结论，具体分析我国电子商务与物流业发展的关系，说明我国物流业发展现状并没有发挥对电子商务的支持、保障和促进作用，也即反映出电子商务的物流短板问题。

　　第三，方差分析反映了我国物流业自身发展过程中，其主要依靠的仍然是过去的传统物流发展模式，电子商务的带动作用并不十分显着。说明二者的相对独立发展，产业间的联动效应并不明显。电子商务也未能在物流发展中起到显着作用。出现这种现象的原因在于，现阶段发展过程中，我国电子商务与物流业二者发展水平的高低差异。电子商务起步晚但是经过十几年的迅猛发展，并依托于新型的互联网和信息技术，其发展水平相对较高，并不断完善和走向成熟，而相对比之下，我国物流业发展起步虽早，但由于受长期以来发展模式、环境体制等方面的影响，总体上仍停留在低水平的粗放发展阶段，而与电子商务相适应的现代物流发展并不完善，尚未建立配套电子商务的现代物流体系。

　　模型反映了无论是从静态或是从动态，从长期或者短期来看，物流与电子商务虽然相互影响程度有所波动，但二者的相互关系均存在正向相关性。物流对电子商务的推动力以及电子商务对物流的拉动力是客观存在的，因此，物流业发展要充分把握好电子商务所提供的机遇，在为电子商务服务的同时不断进行产业调整，推动自身不断优化升级。另一方面，物流业发展还要在在动态中把握物其与电子商务的关系，二者关系中的推力和拉力并不是一成不变的，在一定条件下是可以转化的。从二者的动态关系来看，在当前，虽然电子商务对物流的推力程度要大于物流对电子商务的推动力，但是也可以看出前者的推力存在逐渐的下降趋势，而后者虽然强度较低，但是在后期有明显的波动上升趋势，所以，物流业向现代物流演进的过程中也伴随着物流推动力的不断提高，而当现代物流日益成熟的阶段，物流甚至可以变推力效应为拉力效应，来主动促进电子商务迈向新的发展阶段，这一结论也进一步印证了物流业与电子商务联动发展的立论。