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基于VAR模型的中國航運業(yè)與制造業(yè)聯(lián)動研究

2014-02-26 03:18陳曉倩
中國儲運 2014年6期
關(guān)鍵詞:周轉(zhuǎn)量脈沖響應(yīng)航運業(yè)

文/陳曉倩

近年來,在全球金融危機和歐債危機等一系列國際經(jīng)濟形勢的影響下,中國航運業(yè)遭受了前所未有的重創(chuàng)。在這樣的情況下,從制造業(yè)需求拉動到航運業(yè)服務(wù)推動的轉(zhuǎn)變將成為促進航運業(yè)發(fā)展的重要契機。鑒于此,本文將對中國航運業(yè)與制造業(yè)的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)問題作出研究。

一、國內(nèi)外文獻綜述

在以往國內(nèi)外學者的研究中,幾乎沒有找到針對中國航運業(yè)與制造業(yè)聯(lián)動的研究,因此筆者擴展了論文檢索的范圍,總結(jié)了關(guān)于航運業(yè)的研究成果及與航運業(yè)有關(guān)的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)研究成果。

1.航運業(yè)相關(guān)研究

根據(jù)航運業(yè)的發(fā)展經(jīng)驗及文獻的查閱結(jié)果可知,航運業(yè)發(fā)展狀況的研究主要從兩方面入手,一是包括與航運業(yè)相關(guān)的港口、碼頭建設(shè)的硬實力;二是包括航運金融、服務(wù)等軟實力。

從文獻檢索的情況來看,國內(nèi)外學者的研究角度略有不同。國內(nèi)學者對航運金融的研究較多,國外學者對高新技術(shù)在航運業(yè)的運用更感興趣。由此看出,航運金融是目前國內(nèi)航運業(yè)發(fā)展的熱點,而國外航運金融相對成熟,國外學者更重視高新科技在航運業(yè)中的運用。

2.航運業(yè)相關(guān)產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)研究

在與航運業(yè)有關(guān)的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)研究方面,國外文獻檢索的收獲如下;

Seung-Jun Kwak等[1]采用投入產(chǎn)出發(fā)得到韓國航運業(yè)靜態(tài)短期發(fā)展投入研究框架。研究結(jié)果表明,航運業(yè)與32個產(chǎn)業(yè)有聯(lián)動效應(yīng)、生產(chǎn)誘導(dǎo)及就業(yè)誘導(dǎo)效應(yīng)。在港口業(yè)與制造業(yè)的發(fā)展問題研究上,孫家慶等[2]構(gòu)建關(guān)鍵因素模型,篩選出影響我國港口業(yè)和制造業(yè)聯(lián)動發(fā)展的因素;朱文濤[3]研究了港口物流促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級的方法.

國內(nèi)外文獻中對航運業(yè)的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)研究沒有顯著成果。本文對中國航運業(yè)與制造業(yè)的聯(lián)動研究,是對航運業(yè)相關(guān)產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)研究的深化。

二、實證研究

產(chǎn)業(yè)聯(lián)動實證研究的一般方法有投入產(chǎn)出分析法、灰色關(guān)聯(lián)分析法、結(jié)構(gòu)方程、因子分析法、向量自回歸模型等。在此,鑒于數(shù)據(jù)和研究方向的影響,筆者選用向量自回歸模型(VAR)與脈沖響應(yīng)函數(shù)來分析中國航運業(yè)與制造業(yè)的聯(lián)動關(guān)系。

1.數(shù)據(jù)來源介紹

出口規(guī)模是衡量制造業(yè)發(fā)展程度的重要標桿,本文采用出口交貨值來代表制造業(yè)的發(fā)展情況。在下面的實證研究中,使用的工業(yè)出口交貨值是從2006年1月至2013年12月的每月當期值。為了保證數(shù)據(jù)的準確性,此分析中所用的數(shù)據(jù)均來自于中國國家統(tǒng)計局。

各運輸方式的數(shù)據(jù)均采用貨物周轉(zhuǎn)量。水運分類中同時包含遠洋航運與內(nèi)河航運,數(shù)據(jù)顯示,水運貨物周轉(zhuǎn)量中的內(nèi)河貨物周轉(zhuǎn)量只占到7~8%,所以用水運貨物周轉(zhuǎn)量數(shù)據(jù)是可靠的。

分析中以工業(yè)出口交貨值代表制造業(yè)出口情況,同時也反映制造業(yè)的發(fā)展情況,用OUTPUT來表示。水運周轉(zhuǎn)量用WT表示,公路周轉(zhuǎn)量用HW表示,鐵路周轉(zhuǎn)量用RW表示,民航周轉(zhuǎn)量用AW表示。首先為了使時間序列數(shù)據(jù)的趨勢線性化并消除異方差,對數(shù)據(jù)做對數(shù)處理,得LNOUTPUT、LNWT、LNHW、LNRW、LNAW。

2.單位根檢驗及協(xié)整檢驗

為了防止偽回歸,需要通過平穩(wěn)性檢驗確定各變量的平穩(wěn)性。這里采用ADF檢驗的方法對序列的平穩(wěn)性進行考察。在進行單位根檢驗前,依據(jù)赤池信息準則 (AIC) 確定最優(yōu)滯后變量的階數(shù)。在Eviews軟件中,很容易得到此處的AIC最優(yōu)滯后階數(shù)為1。

通過觀察時序圖,可以發(fā)現(xiàn)在對數(shù)化后的時間序列中,水運貨物周轉(zhuǎn)量的上升趨勢比較顯著,并在2008年存在一個較大的波動;其他變量的上升趨勢不顯著。因此,運用Eviews軟件進行單位根檢驗時,水運貨物周轉(zhuǎn)量選擇用模式2,即同時存在截距項和趨勢項,其他變量選用模式1,即存在截距項不存在趨勢項。

表1 時間序列的單位根檢驗結(jié)果

利用Eviews軟件對上述時間序列分別做單位根檢驗,檢驗其平穩(wěn)性,得到結(jié)果如表1。結(jié)果顯示,五組序列都是不平穩(wěn)序列。對它們分別做一階差分后,皆為平穩(wěn)序列,即它們滿足一階單整I(1),符合建立模型的條件。

另外通過協(xié)整檢驗,可知五組序列中存在協(xié)整方程,各變量之間存在一種長期均衡關(guān)系。

3.VAR模型的構(gòu)建

要分析隨機擾動對時間序列數(shù)據(jù)的動態(tài)影響情況,先要建立VAR模型。由于最優(yōu)滯后階數(shù)為1,這里只做滯后一階的VAR模型。基于上述平穩(wěn)性檢驗結(jié)果,建立關(guān)于LNOUTPUT的VAR(1)模型

同理,可建立關(guān)于LNWT、LNAW、LNHW、LNRW的VAR(1)模型。

根據(jù)Eviews的計算結(jié)果,得VAR方程

圖1 LNOUTPUT對各變量單位沖擊的響應(yīng)曲線

五組序列對應(yīng)調(diào)整后的R2為(0.8774840.8060630.7965950.81249803983128)T,可決殘差協(xié)方差的值為1.67E-12,對數(shù)似然值為636.9553,AIC準則值為-12.38203,SC準則值為-10.89393。從上述結(jié)果來看,模型整體效果較好,可以作為下一步脈沖響應(yīng)分析的依據(jù)。

4.脈沖響應(yīng)函數(shù)診斷

在進行脈沖響應(yīng)函數(shù)診斷之前,需要先檢驗VAR模型的平穩(wěn)性,用AR根圖進行檢驗。在AR根圖中,點都落在單位圓內(nèi),說明VAR模型滿足穩(wěn)定性條件,能夠做脈沖響應(yīng)分析。脈沖響應(yīng)圖是指對某個變量施加一個單位脈沖時,另一個變量的變化情況。橫軸代表時間,縱軸代表累積效應(yīng)。

(1)由圖1可知,LNOUTPUT受到自身的脈沖響應(yīng)要強于其他幾個序列對其的脈沖響應(yīng)。當在本期給LNOUTPUT一個標準差的沖擊后,LNOUTPUT立刻有強響應(yīng),增加了0.08,之后在4個滯后期內(nèi)快速下降至0.016,隨后逐期下降至0??梢钥闯?LNOUTPUT對其自身在短期內(nèi)呈現(xiàn)顯著的正效應(yīng),時滯期為4期,但在長期無明顯效應(yīng)。從圖上看,LNOUTPUT對LNWT脈沖響應(yīng)在即期為0,而后逐漸產(chǎn)生正效應(yīng),在第4期達到峰值0.042,而后逐漸下降,影響逐漸變小。LNWT的沖擊對LNOUTPUT短期波動較大,呈現(xiàn)明顯的正效應(yīng),長期正效應(yīng)逐漸減弱,甚至呈現(xiàn)微弱的負響應(yīng),就總體響應(yīng)而言,LNWT對LNOUTPUT的影響相比LNAW、LNHW、LNRW要更為劇烈。從經(jīng)濟意義上來說,水路貨運量的變動對出口有著正向影響,且影響程度比其他幾種貨運方式要大。

圖 2 LNWT對各變量單位沖擊的響應(yīng)曲線

(2)圖2顯示了LNWT對各個變量的單位沖擊的響應(yīng)情況。由上圖可知,LNWT受到自身的脈沖響應(yīng)要強于其他幾個序列對其的脈沖響應(yīng)。當在本期給LNWT一個標準差的沖擊后,LNWT增加了0.066,之后在第2個滯后期下降至0.034,在第4期前略有回升,而且逐期下降至0。通過LNWT對自身的響應(yīng)曲線可以看出,LNWT的變動對其自身的影響在短期內(nèi)呈顯著的正效應(yīng),時滯期為2期,在長期無明顯效應(yīng)。LNOUTPUT對LNWT脈沖響應(yīng)在即期為0.039,而后逐漸下降至0。LNOUTPUT的沖擊對LNWT短期波動較大,呈明顯正效應(yīng),長期正效應(yīng)減弱,甚至呈微弱負效應(yīng);LNAW、LNHW、LNRW對LNWT的沖擊使其在短期呈現(xiàn)負效應(yīng),符合經(jīng)濟意義。

三、兩業(yè)聯(lián)動機制研究

從前一章節(jié)的研究結(jié)果來看,制造業(yè)出口與航運業(yè)貨運量之間有著很強的正相關(guān)性。在航運業(yè)與制造業(yè)之間,最突出的產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)在于需求與供給的關(guān)系。制造業(yè)為航運業(yè)帶來了巨大的需求支撐,航運業(yè)為制造業(yè)提供航運物流服務(wù)供給。制造業(yè)的出口依靠航運業(yè),航運業(yè)發(fā)展依賴制造業(yè)的貨源,兩者息息相關(guān),互依共存。

由于航運業(yè)具有一定的壟斷性,所以現(xiàn)實中由航運業(yè)主導(dǎo)與制造業(yè)的聯(lián)動發(fā)展更為可行。作為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè),中國的航運業(yè)以被動的為制造企業(yè)提供服務(wù)為主,兩業(yè)之間的關(guān)系為需求拉動型。這樣的產(chǎn)業(yè)鏈接形式容易造成航運服務(wù)難以滿足制造業(yè)需求的問題。在現(xiàn)實中,這樣的問題也很突出。如運能與攬貨量不匹配,經(jīng)常造成空載或爆倉的問題。需求與供給的不協(xié)調(diào)可以通過航運企業(yè)之間以及兩業(yè)之間暢通的信息交換來解決。此外,制造業(yè)出口產(chǎn)品多樣,同質(zhì)化服務(wù)難以滿足需求,許多產(chǎn)品需定制化服務(wù)。在航運服務(wù)中,精細的定制化服務(wù)不具有大規(guī)模發(fā)展的可行性,批量定制化服務(wù)應(yīng)成為航運服務(wù)發(fā)展的主要方向。在實際案例中,港口碼頭企業(yè)與大型制造業(yè)的定制化服務(wù)對接比較多見。如上海羅涇碼頭與寶鋼、華能電廠的戰(zhàn)略聯(lián)盟,就是由航運業(yè)主導(dǎo)兩業(yè)聯(lián)動的成功案例。

航運業(yè)與制造業(yè)作為中國經(jīng)濟重要的支柱型產(chǎn)業(yè),兩業(yè)的依存關(guān)系也是錯綜復(fù)雜的。除了航運服務(wù)與制造出口的需求與供給關(guān)系外,船舶制造業(yè)、港口機械制造業(yè)等更是與航運業(yè)直接相關(guān)。它們的出口部分依然要依靠航運物流服務(wù),內(nèi)需部分為航運業(yè)的發(fā)展提供基礎(chǔ)設(shè)施保障。中國重型機械制造業(yè)對中國航運基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)起到了不小的作用,也爭取到了國際地位,憑借自主知識產(chǎn)權(quán)和核心技術(shù),為世界上50多個國家提供了重型港口機械裝備。

從產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)化的角度講,航運業(yè)通過與制造業(yè)的合作,既能夠提升自身的服務(wù)效率,也能培養(yǎng)兩者之間良好的合作伙伴關(guān)系,為自身帶來穩(wěn)定的貨源。制造業(yè)通過這樣的合作,能向航運企業(yè)傳達自身的航運服務(wù)需求,尋求更加高效的航運物流解決方案。

四、總結(jié)

在國內(nèi)外現(xiàn)有的研究中,針對航運業(yè)與制造業(yè)的聯(lián)動關(guān)系的研究幾乎難覓蹤跡。本文通過對宏觀數(shù)據(jù)的分析表明,航運業(yè)與制造業(yè)有著密切的依存關(guān)系,研究兩業(yè)之間的聯(lián)動機制與聯(lián)動方式具有重要的現(xiàn)實意義。本文站在航運業(yè)的角度上,得出了兩業(yè)間的聯(lián)動應(yīng)該從制造業(yè)需求拉動變?yōu)楹竭\業(yè)服務(wù)推動,根據(jù)制造業(yè)的運輸需求提供批量定制化服務(wù),在提升中國航運服務(wù)能力的同時更好地滿足制造業(yè)的需求,促進中國航運業(yè)與制造業(yè)的和諧發(fā)展。

(上海海事大學經(jīng)濟管理學院)

[1] Seung-Jun Kwak,Seung-Hoon Yoo,Jeong-In Chang.The role of the maritime industry in the Korean national economy:an input-output analysis. Marine Policy,Volume 29,Issue 4,July 2005,Pages 371~383.

[2]孫家慶,蔡靜,孫倩雯. 港口物流業(yè)與制造業(yè)聯(lián)動發(fā)展的關(guān)鍵影響因素研究. 物流技術(shù). 2013年第32卷第1期.

[3]朱文濤. 港口物流業(yè)促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級研究——以蘇南地區(qū)為例. 特區(qū)經(jīng)濟. 2012年第3期.

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