内容摘要:本文构建广东东莞市物流业和国民经济增长关系的Logistic 曲线模型,借助于边际分析和规模经济理论,测算了东莞市物流业对经济增长的贡献以及所处规模报酬阶段。实证分析表明,与上海市、广东省相比,广东东莞市物流业对经济增长的边际作用最大,对经济具有强烈的促进作用,并且处于规模报酬递增阶段,发展潜力巨大。
　　
　　研究背景
　　
　　改革开放30年,东莞成就经济发展奇迹,成为世界制造业名城,但高速发展后的东莞经济增长速度开始回落、人力成本大幅增加、投资机会明显减少,整个经济体在高速增长之后表现出的经济现象显示东莞经济发展遭遇瓶颈,面临着经济社会转型问题。号称企业“第三利润源”的物流业发展迅猛,特别是中国加入WTO后,进出口贸易迅速增长。现代物流产业发展程度是衡量一个国家或地区产业化水平和综合竞争力的重要标志。从世界经济发展过程来看,物流的高度发展与工业化发展过程相一致。英国工业革命后“世界工厂”的形成,日本经济奇迹及其工业化进程都得益于先进的物流系统。国内外成功地区的发展经历说明,建立或运用先进的物流体系,有助于进一步提高东莞企业的竞争力。

　　2009年2月,东莞市委市政府根据《珠江三角洲地区改革发展规划纲要(2008～2020年)》的部署要求,进一步明确东莞的目标定位:建设以信息产业为特色的现代制造业名城、适宜创新创业安居乐业的生态城市和珠三角新兴物流城市。城市物流发展的理想状态应该是物流发展水平与区域经济相匹配。城市物流对区域经济的积极作用体现为降低区域经济运营成本、优化产业结构、优化城市功能、促进就业和合理化城市产业布局。因此,有必要考察东莞市物流业对经济增长的具体贡献,即东莞物流产业是以怎样一种方式来影响经济增长的,此外其发展潜力究竟如何。
　　
　　经济计量模型和变量选择
　　
　　Logistic曲线方程是生物数学家P. F. Verhulst于1938年为研究人口增长过程而导出,但长期被湮没,直到20世纪20年代才为R. Pearl和L.T. Reed 重新发现并应用。Logistic曲线方程广泛应用于社会经济现象研究。其特点是开始增长缓慢,而在以后的某一范围内迅速增长,达到某限度后,增长又缓慢下来。曲线略呈拉长的“S”型(崔党群,1994)。王惠萍(2001)利用Logistic曲线方程建立了上海经济发展与物流业相互关系的数学模型,分析了上海市物流业与经济发展的数量关系,测定了物流业对经济增长的贡献。陆颖(2007)建立广东物流业和国民经济增长关系的Logistic曲线模型,并通过分析模型的稳定性分析了广东物流业对经济贡献的结构性变化。

　　为了揭示东莞市物流业对经济发展的贡献,本文借鉴上述方法建立东莞市物流业和国民经济增长的Logistic曲线模型。模型选择国内生产总值GDP为被解释变量,代表东莞的经济发展水平,同时以货物周转量作为解释变量,代表物流业的发展水平,按照对物流业的一般理解,还应包括仓储业、各大配送中心等方面的生产经营成果,目前难以收集到这些方面的数据,只得舍弃。但根据东莞市物流业的现状,货物运输业(包括公路、水运) 是物流业的主体,以货物周转量为主要经济指标表述东莞物流业的发展水平还是符合实际的。同时,货物周转量是一个实物指标,不受价格水平波动的影响,比较合适。

　　从图1可以看出,东莞市GDP与货物周转量之间存在着非线性,无法使用线性回归模型描述两者之间的关系,有鉴于此种情况,笔者在此采用Logistic曲线模型来拟合。

　　记Logistic增长曲线模型为,t=1,2,...,n (1)
　　其中,L,b0和b1为待估参数,yt为国内生产总值,xt为货物周转量
　　对模型(1)两边进行对数变换有:
　　 (2)
　　如果给定了L,同时令,则模型(1)变型为:
　　(3)
　　对于L的设定,由模型(1)可知,如果0< b1<1,当x→∞时,y→L,即L是y的饱和值。但是y作为GDP,实际不可能存在饱和值;在现实经济生活中,x(货物周转量)也不可能趋向无穷大。本模型主要分析物流业与经济发展之间的关系,无须将x外推至无穷大。因此,按GDP年增长10%的速度推算,到2015年,东莞市GDP约为65592655万元,并设定L=65592655。
　　
　　东莞市物流业对经济增长作用的实证分析
　　
　　根据对东莞市国内生产总值、货物周转量在1985-2008年的样本观测值,运用经济计量软件Eviews6.0估计式(3)中的模型,有:
　　(4)
　　该方程的回归估计模型的判定系数R2=0.72830,调整后的判决系数为=0.715367,反映出模型拟合效果良好。方程所有参数估计值通过t检验,统计意义上都显著不为零。模型参数稳健性CUSUM检验,递推残差累计和落在5%边界内,表明模型参数具有较好的稳健性。同时,模型参数Inb1<0,b0>0,通过经济意义检验。
　　将模型逆变换为模型(1),则有
　　 (5)
　　进一步地,本文使用方程(5)分析东莞市物流业对经济增长的作用做边际分析。由模型(1)可知:
　　 (6)
　　由于0< b1<1,Inb1<0,且b0,b1x >0,,所以。这表明物流业对经济发展有着促进作用。将2008年东莞市货物周转量数据代入公式(6)中,有:
　　即货物周转量每增加一个单位,GDP相应增加256.87个单位。物流业对经济发展起推动作用。
　　由于
　　 (7)
　　令=0,采用牛顿迭代法,利用MATLAB软件计算,得x=383640,当x小于383640时,>0,当x大于383640时,<0。由此可知物流业对GDP的边际作用,可分为两个阶段:当x <383640时,物流业每增加1个单位所产生的GDP的增加额随物流业本身规模的增大而不断增加,或称规模报酬递增;当x >383640时,物流业每增加1个单位所产生的GDP 的增加额随物流业本身规模的增大而不断减小,或称规模报酬递减。当物流业本身达到一定规模时,它对GDP的边际作用就不再显著。根据测算x = 383640时,东莞市物流业对GDP的边际作用最大。2008年东莞市货物周转量为374408,远小于383640,处于规模报酬递增阶段,距离规模报酬不变阶段甚远。

　　进一步地,根据王惠萍和陆颖分别建立的上海市、广东省物流和经济增长的Logistic 曲线模型,分别代入上海市、广东省2008年货物周转量进行计算,对比如表1所示。

   由表1可知,上述区域物流对经济增长的边际作用都是正的,对区域经济增长起促进作用。

　　上海是我国最大的经济中心之一,也是世界最大的港口城市之一,现代物流蓬勃发展,物流业本身达到相当大规模,与上述两个区域相比,对GDP 的边际作用最小,潜力不大。
 
　　广东省现阶段努力发展现代物流业,虽然经历了近30年的高速发展,距离真正意义上的现代物流还相差甚远,广东省物流业对经济增长的边际作用显著。

　　东莞市正处于由传统的物资流通过渡到现代物流的阶段,各种运输方式管理模式相对比较简单,基本上采取分部门管理,基础设施规划和建设也存在部门分割的问题,各自侧重于本部门的资源配置,造成大量资源的浪费。同时,东莞市物流业进入壁垒偏低,致使大量小额资本和低素质人员进入流通领域,企业数量多,单体规模小,从业人员素质差,机械自动化差,造成物流业市场集中度偏低和市场无序竞争的不合理局面,最终导致了物流行业的效率低下。许多企业继续搞“大而全”、“小而全”、产供销一体化,仓储、运输、配送一条龙,物流专业化程度甚低(王思煜,2009)。与其他两个区域相比,东莞市物流业对经济增长的边际作用最大,对经济具有强烈的促进作用,并且处于规模报酬递增阶段,潜力巨大,需要大力发展。
　　
　　结论
　　
　　本文构建了东莞市物流业和国民经济增长关系的Logistic曲线模型,借助于边际分析和规模经济理论,测算了东莞市物流业对经济增长的贡献以及所处规模报酬阶段。

　　实证分析表明,与上海市、广东省相比,东莞市物流业对经济增长的边际作用最大,对经济具有强烈的促进作用,处于规模报酬递增阶段,发展潜力巨大。因此,以《纲要》为依据,大力发展现代物流业,促进东莞经济社会“双转型”,有利于优化东莞经济结构,推动东莞产业结构升级,培育新的经济增长点,使东莞继续保持制造业名城优势,使建设新兴物流城市、制造业名城和生态宜居城市三位一体,相得益彰。
　　
　　参考文献:
　　1.崔党群.生物统计学[M] .中国科学技术出版社,1994
　　2.王惠萍等.上海物流业对经济增长作用的实证分析[J].上海大学学报,2001,7
　　3.陆颖等.广东省物流业对经济增长作用的实证分析[J].2007管理科学与工程全国博士生学术论坛,2007.8
　　4.卢纹岱.SPSS for Windows统计分析[M].电子工业出版社,2006
　　5.王思煜等.东莞社会经济发展研究[M].广东人民出版社,2009
　　6.Moler,C.B等.MATLAB数值计算[M].机械工业出版社,2006.6
　　7.谢启南,韩兆洲等.统计学原理[M].暨南大学出版社,2006.9
　　
　　作者简介:
　　黎伟,暨南大学经济学硕士,现任教于东莞理工学院城市学院管理系,讲师,研究方向:宏观经济统计、社会调查。