廖云福

(江西財(cái)經(jīng)大學(xué) 信息管理學(xué)院，江西 南昌 330013)

國家提出經(jīng)濟(jì)發(fā)展新常態(tài)以來，中國的經(jīng)濟(jì)要求由高速增加進(jìn)入中高速增長，經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化升級(jí)，由以前的粗放型逐步轉(zhuǎn)變成密集型，核心驅(qū)動(dòng)力由原先的要素、投資驅(qū)動(dòng)逐漸向創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變，這對(duì)中國的經(jīng)濟(jì)發(fā)展模式提出更高的要求，國內(nèi)的各行各業(yè)都在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)下進(jìn)行自身的優(yōu)化升級(jí)，物流業(yè)作為服務(wù)業(yè)中的重要組成部分，如何由傳統(tǒng)物流升級(jí)轉(zhuǎn)型成創(chuàng)新型物流是物流產(chǎn)業(yè)亟須考慮的問題?！盎ヂ?lián)網(wǎng)+”戰(zhàn)略的提出給物流產(chǎn)業(yè)帶來了新的動(dòng)力，信息技術(shù)作為驅(qū)動(dòng)傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)變革的關(guān)鍵因素，給物流業(yè)帶來新的技術(shù)和發(fā)展理念，學(xué)者們紛紛針對(duì)互聯(lián)網(wǎng)對(duì)物流產(chǎn)業(yè)的影響展開研究，基于此，文章通過收集2001—2016年中國互聯(lián)網(wǎng)和物流產(chǎn)業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，對(duì)互聯(lián)網(wǎng)如何影響物流業(yè)效益進(jìn)行實(shí)證分析。

1 文獻(xiàn)評(píng)析

國內(nèi)不少學(xué)者從實(shí)證的視角來論證互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)對(duì)物流業(yè)的影響。通過實(shí)證研究，能更加直觀地體現(xiàn)互聯(lián)網(wǎng)信息技術(shù)對(duì)物流業(yè)的影響，張立國、李東與龔愛清在DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)分析方法基礎(chǔ)上，通過物流業(yè)全要素能源效率的測(cè)度模型對(duì)中國物流業(yè)能源消耗面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證測(cè)度，從動(dòng)態(tài)分析、區(qū)域差異方面分析了我國物流業(yè)要素效率情況[1]。李國旗等人對(duì)物流熱度指標(biāo)進(jìn)行回歸分析，從而對(duì)中國物流業(yè)空間格局的現(xiàn)狀及演變趨勢(shì)進(jìn)行研究[2]；周會(huì)會(huì)則構(gòu)建了全要素能源效率DEA模型，對(duì)中部6省全要素能源效率進(jìn)行擬合分析，并在此基礎(chǔ)上提出中部6省物流業(yè)的發(fā)展政策[3]；樊元馬和馬麗梅在對(duì)全國各省市面板數(shù)據(jù)進(jìn)行SFA分析的基礎(chǔ)上，對(duì)不同區(qū)域的物流效率進(jìn)行測(cè)度，全面分析了橫向和縱向的物流效率結(jié)果[4]；顏雙波運(yùn)用Eviews軟件建立回歸模型對(duì)福建泉州物流產(chǎn)業(yè)進(jìn)行分析，論證了物流業(yè)發(fā)展能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)[5]。趙莉、宋國宇在對(duì)我國29個(gè)省、自治區(qū)、直轄市的省級(jí)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析的基礎(chǔ)上，實(shí)證研究了我國省級(jí)物流業(yè)發(fā)展水平與區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化之間具有很強(qiáng)的相關(guān)性[6]；方遠(yuǎn)平、謝蔓和林彰平則通過運(yùn)用因子分析、探索性空間數(shù)據(jù)分析、空間計(jì)量模型等實(shí)證研究方法，分析得出廣東服務(wù)業(yè)創(chuàng)新和信息技術(shù)均存在空間正相關(guān)性[7]；員巧云、程剛對(duì)逆向物流管理與信息技術(shù)應(yīng)用進(jìn)行了相關(guān)研究，實(shí)證了信息技術(shù)應(yīng)用水平對(duì)逆向物流收益有明顯影響作用[8]；姚英在分析我國物流業(yè)存在的問題的基礎(chǔ)上，對(duì)物流公司信息技術(shù)投入影響企業(yè)績效的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析，論證了信息技術(shù)投入對(duì)物流業(yè)發(fā)展的重要作用[9]。

傳統(tǒng)物流的升級(jí)轉(zhuǎn)型迫在眉睫，從戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型的視角來研究互聯(lián)網(wǎng)對(duì)物流產(chǎn)業(yè)創(chuàng)新的刺激作用的學(xué)者逐漸增多。如蘇美文在深入了解美國、歐盟等國家的物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展基礎(chǔ)上，分析了聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)對(duì)傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)理論和商業(yè)模式的沖擊，從而為我國物流業(yè)國際化發(fā)展提供建議[10]；何黎明在分析我國物流業(yè)的新特點(diǎn)、智慧物流發(fā)展特點(diǎn)的基礎(chǔ)上，得出我國智慧物流的時(shí)代定位，從而得出我國物流業(yè)向智慧物流升級(jí)的相關(guān)建議[11]。

綜述所述，發(fā)現(xiàn)國內(nèi)外學(xué)者從實(shí)證和戰(zhàn)略理論方面對(duì)信息技術(shù)影響物流業(yè)發(fā)展做了比較深刻的研究，說明信息技術(shù)能促進(jìn)物流業(yè)的發(fā)展，提升物流產(chǎn)業(yè)的績效，但是很少學(xué)者從時(shí)間動(dòng)態(tài)性來研究互聯(lián)網(wǎng)對(duì)物流業(yè)發(fā)展的影響。本文在深入理解諸多文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，從時(shí)間動(dòng)態(tài)性的角度研究互聯(lián)網(wǎng)對(duì)物流業(yè)的影響，為我國傳統(tǒng)物流業(yè)升級(jí)轉(zhuǎn)型提供一些參考。本文提出以下假設(shè)：

假設(shè)1：互聯(lián)網(wǎng)有提升物流業(yè)收入的正向刺激作用，技術(shù)的革新帶來效益的遞增，從而實(shí)現(xiàn)物流產(chǎn)業(yè)的優(yōu)化升級(jí)。

假設(shè)2：互聯(lián)網(wǎng)能有效地降低物流業(yè)管理成本，節(jié)省自身的運(yùn)營費(fèi)用，從而促進(jìn)物流產(chǎn)業(yè)優(yōu)化升級(jí)。

2 指標(biāo)確定及說明

本文選取2001-2016年的互聯(lián)網(wǎng)和物流業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)，其中互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國互聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展?fàn)顩r統(tǒng)計(jì)報(bào)告》和《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》，物流業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國物流年鑒》和《第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》。具體指標(biāo)如下：

(1) 社會(huì)物流總收入(Rev)。采用物流行業(yè)的各年的物流總收入作為衡量指標(biāo)，社會(huì)物流總收入能很好地反映物流業(yè)每年的規(guī)模程度和發(fā)展?fàn)顩r。

(2) 社會(huì)物流管理費(fèi)用(Cost)。由中國社會(huì)物流管理費(fèi)用來衡量物流業(yè)的管理成本狀況，作為損耗指標(biāo)。

(3) 交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)固定資產(chǎn)投資(Inv)。物流業(yè)的發(fā)展離不開源源不斷的資金和基礎(chǔ)建設(shè)的投資，本文選取交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)的固定資產(chǎn)投資作為物質(zhì)資本投入指標(biāo)。

(4) 互聯(lián)網(wǎng)指標(biāo)。本文基于主成分分析方法，運(yùn)用SPSS軟件對(duì)互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)、網(wǎng)站數(shù)、移動(dòng)電話普及率、互聯(lián)網(wǎng)普及率和CN域名數(shù)進(jìn)行分析，得出相關(guān)的成分矩陣，最后根據(jù)相應(yīng)的成分算出總的互聯(lián)網(wǎng)相關(guān)指標(biāo)。這樣處理的優(yōu)點(diǎn)是綜合考慮互聯(lián)網(wǎng)指標(biāo)的復(fù)雜性。用SPSS軟件進(jìn)行主成分分析后得到總的互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展指數(shù)(Int)，這樣能更加準(zhǔn)確地分析互聯(lián)網(wǎng)對(duì)物流行業(yè)的影響。

(5) 交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)就業(yè)人員指標(biāo)(Emp)。由《第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》可知，物流業(yè)整個(gè)行業(yè)由交通運(yùn)輸業(yè)、倉儲(chǔ)業(yè)、貿(mào)易業(yè)、流通加工、包裝和郵政業(yè)等行業(yè)組成，交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)就業(yè)人員占據(jù)物流業(yè)就業(yè)人數(shù)很大的比例，所以用交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)就業(yè)人員來描述物流業(yè)的人力資本投入狀況并不失其準(zhǔn)確性。

3 雙對(duì)數(shù)模型的構(gòu)建與檢驗(yàn)

3.1 雙對(duì)數(shù)模型的建立

運(yùn)用Eviews8.0軟件對(duì)相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行散點(diǎn)圖和趨勢(shì)圖分析，發(fā)現(xiàn)社會(huì)物流管理費(fèi)用Cost、交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)固定資產(chǎn)投資Inv、互聯(lián)網(wǎng)指數(shù)Int和交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)就業(yè)人員Emp與社會(huì)物流總收入Rev有很好的線性關(guān)系，又考慮到對(duì)數(shù)模型能很好地消除異方差，且經(jīng)濟(jì)意義更好解釋，再對(duì)各變量的對(duì)數(shù)進(jìn)行散點(diǎn)圖和趨勢(shì)圖分析，可以看出它們呈現(xiàn)很好的線性關(guān)系，最終建立雙對(duì)數(shù)模型[12]。

(1)

其中，λi(i=0，1，2，3，4)為回歸系數(shù)，μ為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。對(duì)各變量做OLS分析，可得回歸結(jié)果如下：

對(duì)表1進(jìn)行相關(guān)的分析可知，LnInv和LnEmp參數(shù)的P值均大于0.05，均不能通過顯著性檢驗(yàn)，但調(diào)整后的R2=0.993說明該模型的解釋程度很高，能解釋社會(huì)物流總收入變化的99.289%。綜合分析可知該模型可能存在多重共線性，要對(duì)該模型進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)。

表1 OLS回歸結(jié)果

3.2 多重共線性逐步OLS檢驗(yàn)

經(jīng)過一系列的回歸修正，最終得到如表2的回歸結(jié)果，從表2中可以看出，兩個(gè)方程的解釋能力都很好，自變量LnInv和LnInt的P值均小于0.05，又從T值看出回歸結(jié)果良好，模型消除了多重共線性。

表2 LnRev和LnCos最終回歸結(jié)果

注：* * *，* *，*分別表示在1%、5%和10%水平下顯著

綜上所述，可以確定社會(huì)物流總收入Rev和物流管理費(fèi)用Cost的雙對(duì)數(shù)模型分別為：

LnRev=4.418+0.570*LnInv+0.359*LnInt

(2)

LnCos=1.733*LnInv-0.787*LnInt

(3)

綜合方程(2)(3)分析得出：互聯(lián)網(wǎng)指數(shù)Int每提高1%，社會(huì)物流總收入Rev增加0.359%，社會(huì)物流管理費(fèi)用Cost就減少0.787%。這說明互聯(lián)網(wǎng)能有效地促進(jìn)物流業(yè)的發(fā)展，提高社會(huì)物流總收入，降低社會(huì)物流管理費(fèi)用，從而證實(shí)了假設(shè)1和假設(shè)2。為了深入研究互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展等各因素對(duì)物流業(yè)的動(dòng)態(tài)影響情況，下面建立VAR模型做進(jìn)一步分析。

4 VAR模型的建立和分析

VAR模型在經(jīng)濟(jì)學(xué)中的運(yùn)用要?dú)w功于西姆斯(C.A.Sims)，該模型以一種非結(jié)構(gòu)化形式呈現(xiàn)，VAR模型的強(qiáng)大在于能分析預(yù)測(cè)時(shí)間序列模型，從而更好地解釋各經(jīng)濟(jì)變量的內(nèi)在沖擊影響。

本文構(gòu)建VAR模型對(duì)互聯(lián)網(wǎng)影響物流業(yè)發(fā)展進(jìn)行實(shí)證分析，VAR(P)模型[13]一般表達(dá)式如下：

Yt=γ1Yt-1+…+γpYt-p+HXt+ωt

t=1,2,3…T

(4)

其中Yt、Xt分別為N維內(nèi)生變量列向量和M維外生變量列向量，P是滯后階數(shù)，T是樣本個(gè)數(shù)。γp和H分別是N*N和N*D維特估計(jì)的系數(shù)矩陣，ωt是N維擾動(dòng)列向量，ωt可以是同期相關(guān)，但是不能與自己的滯后值有相關(guān)關(guān)系，且不能與右邊的變量有相關(guān)關(guān)系。

4.1 單位根檢驗(yàn)

VAR模型建立于數(shù)據(jù)平穩(wěn)性基礎(chǔ)上，各個(gè)變量之間平穩(wěn)才能進(jìn)行下一步的模型分析，若存在回歸現(xiàn)象則會(huì)使所建模型失去精準(zhǔn)性，因此運(yùn)用Eviews8.0對(duì)各變量進(jìn)行ADF平穩(wěn)性檢驗(yàn)，其結(jié)果如表3所示。

從表3可以分析得出，變量LnRev、LnCost、LnInv、LnEmp在5%的水平上的臨界值P值均大于0.05，則接受原假設(shè)，說明變量LnRev、LnCost、LnInv、LnEmp均是非平穩(wěn)向量，均具有單位根，VAR模型的建立前提是需要序列平穩(wěn)，對(duì)變量LnRev、LnCost、LnInv、LnEmp做一階差分后發(fā)現(xiàn)，差分后的變量在5%的臨界值都小于0.05，拒絕原假設(shè)，一階差分后所有的差分序列都平穩(wěn)，結(jié)論證明原序列都是一階單整序列。滿足VAR模型構(gòu)建的前提條件，可以進(jìn)行下一步的分析。

表3 ADF單位根檢驗(yàn)

注：檢驗(yàn)標(biāo)準(zhǔn)(C,T,K)分別代表截距項(xiàng)、趨勢(shì)項(xiàng)和滯后項(xiàng)；N表示沒有相應(yīng)的項(xiàng)

4.2 脈沖響應(yīng)與方差分解

4.2.1脈沖響應(yīng)分析 VAR模型分析的不是一個(gè)變量對(duì)另一個(gè)變量的影響，而是分析模型受到外界沖擊后系統(tǒng)的動(dòng)態(tài)影響情況，這種方法稱之為脈沖響應(yīng)函數(shù)方法。根據(jù)SC施瓦茨準(zhǔn)則和AIC赤池信息準(zhǔn)則，可以確定模型的滯后階數(shù)應(yīng)為1階，并能建立滯后VAR(1)模型，最后運(yùn)用Eviews8.0可以得到各指標(biāo)對(duì)物流業(yè)發(fā)展的脈沖響應(yīng)分析，如圖1、圖2所示。

Response of LNREV to LNINT

圖1 物流總收入的脈沖響應(yīng)結(jié)果

從圖1可以看出，給指標(biāo)InInt一個(gè)正向沖擊后，在前幾期對(duì)InRev波動(dòng)有較大的正的影響,并于第5期達(dá)到最大，而后漸漸減弱，最后趨于平穩(wěn)，這說明互聯(lián)網(wǎng)對(duì)物流業(yè)發(fā)展有著積極的促進(jìn)作用，前期傳統(tǒng)物流業(yè)的優(yōu)化升級(jí)的作用力很大程度來自于互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，在一定時(shí)期后互聯(lián)網(wǎng)作用漸漸減弱，并最后趨于穩(wěn)定，這跟實(shí)際行業(yè)發(fā)展規(guī)律相符。

從圖2可以知道，先給lnInt一個(gè)4正向的沖擊，對(duì)InCost有一個(gè)負(fù)的影響，在第2期左右效果達(dá)到最大值，之后開始回升，最后變成正向，由此可證明互聯(lián)網(wǎng)能通過降低管理費(fèi)用即運(yùn)營成本促進(jìn)物流業(yè)的發(fā)展，但是從圖2也可以知道，互聯(lián)網(wǎng)對(duì)物流業(yè)管理費(fèi)用的降低作用是有限的，到后期并不能有效地降低物流業(yè)的管理費(fèi)用，這就說明發(fā)展互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)節(jié)省物流業(yè)管理費(fèi)用的程度是有限的，物流業(yè)有待進(jìn)一步探索降低自身成本的方式，以求實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)物流業(yè)的優(yōu)化升級(jí)。

Response of LNREV to LNINT

圖2 物流管理費(fèi)用的脈沖響應(yīng)結(jié)果

4.2.2方差分解分析 運(yùn)用Eviews8.0可以得到指標(biāo)lnRev和lnCost的方差分解結(jié)果如圖3、圖4所示。

Percent LNREV variance due to LNINT

圖3 物流總收入的方差分解結(jié)果

從圖3可知，互聯(lián)網(wǎng)對(duì)物流產(chǎn)業(yè)的收入提升有著積極作用，指標(biāo)InInt的方差貢獻(xiàn)度逐漸上升，最后突破40%，這就說明互聯(lián)網(wǎng)因素對(duì)物流業(yè)起著舉足輕重的作用，互聯(lián)網(wǎng)的進(jìn)步和發(fā)展能極大地促進(jìn)物流業(yè)的發(fā)展，進(jìn)一步證實(shí)了本文前面提出的互聯(lián)網(wǎng)能促進(jìn)物流業(yè)發(fā)展、提高物流業(yè)總收入的假設(shè)1。從圖4分析得出互聯(lián)網(wǎng)對(duì)降低物流業(yè)管理費(fèi)用的貢獻(xiàn)程度趨勢(shì)走向，其方差高達(dá)30%，也就說明互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展對(duì)降低物流業(yè)管理費(fèi)用有著明顯的效果，新技術(shù)的引入會(huì)帶來管理方式的變革，從而達(dá)到降低成本的作用，證實(shí)了本文前面提出的互聯(lián)網(wǎng)能促進(jìn)物流業(yè)發(fā)展、降低物流管理費(fèi)用的假設(shè)2。

Percent LNREV variance due to LNINT

圖4 物流管理費(fèi)用的方差分解結(jié)果

5 結(jié)論及建議

5.1 相關(guān)結(jié)論

基于以上的雙對(duì)數(shù)模型分析、脈沖響應(yīng)分析和方差分解可得到結(jié)論如下：

互聯(lián)網(wǎng)對(duì)物流收入的貢獻(xiàn)高達(dá)40%，對(duì)降低管理費(fèi)用的貢獻(xiàn)高達(dá)30%；互聯(lián)網(wǎng)指數(shù)每提高1%，社會(huì)物流總收入就增加0.359%，物流管理費(fèi)用就能減少0.787%，這說明互聯(lián)網(wǎng)給物流業(yè)帶來的是積極的促進(jìn)作用，能提高物流業(yè)的收益，降低物流業(yè)管理費(fèi)用，從而刺激物流業(yè)的發(fā)展，為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)提供有力的支撐。

5.2 政策建議

首先，培養(yǎng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代新思維、新理念。即在經(jīng)濟(jì)新常態(tài)理念下，物流業(yè)要更加注重以人為本的服務(wù)理念，做到人性化發(fā)展，個(gè)性化發(fā)展。物流企業(yè)應(yīng)積極引進(jìn)互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，培養(yǎng)大數(shù)據(jù)時(shí)代觀念，充分運(yùn)用云計(jì)算技術(shù)。還應(yīng)積極關(guān)注國際物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展動(dòng)向，積極學(xué)習(xí)國際先進(jìn)經(jīng)驗(yàn)，培養(yǎng)自身的平臺(tái)思維、共享思維、開放合作思維和創(chuàng)新思維，從而實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)物流向現(xiàn)代物流的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

其次，優(yōu)化物流生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈，建立物流新體系。新型市場(chǎng)下的物流企業(yè)可以從多角度著手，將產(chǎn)業(yè)滲透融合到其他領(lǐng)域，如物流業(yè)可以與制造業(yè)、農(nóng)業(yè)、金融等行業(yè)進(jìn)行聯(lián)合互動(dòng)，將產(chǎn)業(yè)合作層次從基礎(chǔ)層面向更高層面邁進(jìn)。優(yōu)化物流生態(tài)產(chǎn)業(yè)鏈還應(yīng)該注重物流政策體系的進(jìn)一步完善，基礎(chǔ)設(shè)施的進(jìn)一步建設(shè)，從而整頓物流市場(chǎng)秩序，實(shí)現(xiàn)物流服務(wù)價(jià)值增值。

最后，以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為支撐，實(shí)現(xiàn)“互聯(lián)網(wǎng)+”物流轉(zhuǎn)型。由方差分解圖3和圖4可知，互聯(lián)網(wǎng)對(duì)物流產(chǎn)業(yè)的總收入提升和管理費(fèi)用的降低有著很大的貢獻(xiàn)，雙對(duì)數(shù)方程(2)、方程(3)結(jié)果顯示，互聯(lián)網(wǎng)有著提高物流產(chǎn)業(yè)總收入和降低物流管理費(fèi)用的顯著作用，物流產(chǎn)業(yè)要實(shí)現(xiàn)自身的升級(jí)轉(zhuǎn)型，則必須以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為支撐，提高物流產(chǎn)業(yè)效率，降低物流業(yè)成本，從而促進(jìn)物流業(yè)實(shí)現(xiàn)“互聯(lián)網(wǎng)+”物流轉(zhuǎn)型。