新疆物流业对经济增长的长期均衡和短期波动影响分析

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1、2o1o7新疆农垦经；齐产业经济新疆物流业对经济增长的长期均衡和短期．波动影响分析孥芄(石河子大学商学院新疆五家渠831300)[摘要]本文应用协整和误差修正模型等计量经济学方法，运用新疆1978年-2007年物流业发展水平和经济增长的年度经济数据分析新疆物流业发展对经济增长的作用，研究发现：新疆物流业与经济增长具有长期均衡的关系，存在正相关关系；物流业发展的短期波动与经济的波动也存在正相关关系；振兴物流业将对新疆经济发展具有显著的促进作用。[关键词]物流业经济增长协整误差修正模型经济增长与社会进步的实质就是该社会经之一，对区域经济发展具有重要的促进作用。一济系统中的各种资源

2、量的不断扩张与增长，以及、模型的选择由此促成的社会所创造财富的增长。分工和专业目前，学者们用不同的方法对物流业对经济化所带来的效果就在于能力的提高。从而实现经发展的作用进行了研究，建立回归模型对物流业济的增长与进步，这样，财富和知识就一步步地发展对经济增长的作用进行定量分析(王俊，增长了。根据亚当斯密的分工理论，物流业的发2004、谭清美，2003)；利用经济增长理论对区域展是社会化大生产的必然要求，是社会分工不断物流对经济增长的促进作用机制进行分析(宗深化的产物。传统的物流活动分散在企业组织内刚，2005)；研究了河南、黑龙江和上海等不同省部的不同职能部门中，随着生产力的发

3、展，企业市物流业对经济发展的作用(王桂朵，2002、王德生产和销售以外的运输、储存、配送等物流活动章等，2003)；对物流业与经济发展的关系也进行逐步分化出来，成为一种专业的、由独立的经济更加深人的探讨，运用格兰杰因果检验对物流业组织承担的新型经济活动。专业化和规模化的物发展与经济发展的关系进行分析，认为物流业发流服务组织能够降低物流活动的成本，增强企业展与经济增长互为因果关系，对经济增长起到推竞争力，实现企业利润的最大化。在现代市场经动作用；同时，经济发展又导致物流量的增加，产济中，物流业通过对各种要素的优化配置’，提高生物流需求带动物流业的发展；经济发展的状况物流活动的效

4、率，保障生产的各个环节的有效进也决定了物流业的发展水平，不同的经济发展阶行，并在物流的全过程实现价值的增值。因此，物段有不同的物流需求(刘南等，2007、钱晓英等，流业是国民经济的综合性和基础性的支柱产业2007)；建立向量自回归模型分析物流业发展与r——]XlNJIANGSTATEFARMSECONOMYl59I产业经济新疆农垦经济2010．7经济增长在长期上的相互作用(高阔等，2007)。二、指标选取和数据来源虽然现有的研究对物流业与经济增长的作用进本文根据已有的研究成果，选取新疆1978行了有益的探索和研究，但对新疆这一彼临中亚年一2007年物流发展水平和国民生产总值的

5、时间特殊区域的物流业的发展对经济增长作用的实序列数据对新疆物流业对经济增长的作用做实证研究成果偏少。因此，本文应用动态计量经济证分析。区域物流业发展水平体现在这个地区提学方法，通过协整和误差修正模型分析新疆物流供物流服务的能力，是物流供给主体提供物流服业在长期和短期内对经济增长的影响。务的能力，就是国民经济物流部门向全社会提供传统的经济模型通常表述的是变量之间的物流支撑和服务的能力。物流业发展水平的度量一种“长期均衡”关系，而实际经济数据却是由是一个复杂的问题。从宏观角度看，衡量一个地“非均衡过程”生成的。因此，建模时需要用数据区物流能力的指标包括物流设施承载能力、物流的动态

6、非均衡过程来逼近经济理论的长期均衡通讯网络性能、物流中心区域布局、物流经济管过程。协整关系是经济变量之间存在的长期均衡理体制、货物周转速度等。目前，反映这些指标的关系，有些时间序列，虽然它们自身非平稳，但其数据难易量化和收集，但是根据我国物流业的现某种线性组合却平稳。这个线性组合反映了变量状，实物运输占物流业业务的主体，以货物周转之间长期稳定的比例关系，称为协整关系。为检量为指标表述新疆物流业的发展水平还是符合验两变量和是否协整。Ee和Granger于实际的。同时，货物周转量是一个实物指标，不受1987年提出了两步检验法，称为EG检验。用一价格水平波动的影响，也是较为合适的。

7、经济增个变量对另一个变量回归，即有长是个十分复杂的经济问题，一直以来人们对决Y=-t-+，(1)定经济增长的原因和机制探究的热情就没有减^^若～I(0)，则和具有协整关系，且(1，一)少。本文以国民生产总值作为经济增长的衡量指为协整向量，(1)式为协整回归方程。标，定量分析物流业发展对经济增长的作用。误差修正模型(ECM：ErrorCorrectionMode1)以LOGISTICS序列表示物流业发展水平、基本形式是由Davidson、Hendry，Srb口和Yeo于GDP序列表示国民生产总值。GDP以