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江苏省物流与第二产业相互影响关系的实证分析

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  [摘要] 本文利用协整检验和格兰杰因果分析等方法,对1956年~2005年江苏省物流与第二产业GDP的相互影响关系进行了检验,得出江苏省物流与第二产业之间存在双向格兰杰因果关系的结论。本文计算出了两者的长短期均衡关系,列出了误差修正模型,并提出了一些有用的建议。
  [关键词] 物流 第二产业 协整 格兰杰因果关系 误差修正模型
  
  随着现代物流与供应链理论的不断发展,物流对经济发展的重要作用逐渐得到了人们的广泛认同。在SCM(供应链管理)基本模型中,制造业处于整条供应链的核心地位,其左端与原材料供应商相联系,右端与分销商乃至消费者相连接。对第二产业来说,无论是原材料的输入,还是最终产品的输出都会涉及到物流活动。从宏观层次看:一方面,高效的物流支持着第二产业的发展;另一方面,第二产业的发展也呼唤着物流行业的发展壮大。江苏省是我国的工业大省,第二产业的发展对全省经济的发展起着重要的支柱作用。本文着重通过模型的构建,找出物流周转量与第二产业GDP的相互影响关系,为本省物流行业发展方向的选择提供了一些依据。
  一、样本数据的选择与处理
  1.物流指标的选择
  所谓物流,是指物资从供给者向需求者进行的物质实体的流动,具体包括运输、储存、包装、装卸、流通加工等活动。一个完整的物流体系可以没有其他活动,但必须要有运输,否则就不能称之为物流。在我国,衡量物流的统计指标还没有将运输以外的其他活动考虑进去,主要有货物运输量和货运周转量2个指标。一般认为,货运周转量指标可以较好地反映社会物流的规模大小,用它来表示物流指标具有一定的合理性,而且,由于货物周转量是以实物形式来计量的,在数据处理过程中我们不需要剔除价格因素的影响,因此,本文选择江苏省货运周转量作为本省物流的统计指标。
  2.第二产业指标的选择
  第二产业主要包括工业和建筑业两大部分,2006年江苏省第二产业占全省GDP的比重超过55%,是江苏省最主要的经济支柱,第二产业的发展速度直接制约着本省经济的发展。第二产业GDP是分析第二产业发展状况的重要指标,但由于第二产业GDP是一个价值指标,因此,在数据处理方面,我们将其除以各年的价格指数,剔除价格因素的影响,作为本省第二产业发展状况的统计指标。
  3.样本数据的获得和处理
  本文进行实证分析所需的样本原始数据主要来源于《江苏统计年鉴2006》和《新中国五十年统计资料汇编》,包括1956年~2005年之间共50组数据。下图为江苏省物流增量与第二产业GDP增量的时间序列图。其中,江苏省物流数据用本省的货运周转量来代表,符号为jswl;而江苏省第二产业数据用本省第二产业GDP除以商品零售价格指数(以1980年为基期)来表示,符号为jsigdp。对历年的货运周转量求一阶差分,我们可以得到江苏省物流增量的代表数据Δjswlt=jswlt-jswlt-1,类似的江苏省第二产业GDP增量的代表数据为Δjsigdpt=jsigdpt-jsigdpt-1。
  二、计量经济模型的建立与求解
  1.时间序列数据的单位根检验
  本文采用的是时间序列数据,因此,在进行回归分析时,我们需要对时间序列数据的平稳性进行检验,以避免伪回归。检验时间序列数据平稳性的方法叫单位根检验法,具体方法很多,最主要的有DF检验、ADF检验以及P-P检验。当时间序列数据可能存在高阶相关时,Phillips和Perron所提出的P-P检验法是一种较好的检验方法,其检验方程如下:
  (1)
  检验原假设为H0∶γ=0,即时间序列存在单位根,并检验统计量:
   (2)
  其中,(3)
  (4)
  tγ和sγ分别是系数γ检验的t统计量和标准差,是检验方程的估计标准差,T是时期总数,q是截尾数。若m-1阶以下(含m-1阶)差分有t统计值大于临界值,而m阶差分下有t统计值小于临界值,则该序列为含m个单位根的不稳定m阶单整序列,可表示为I(m)。
  江苏省第二产业GDP增量的单位根检验,采用P-P检验,结果如下:
  从表1可知:江苏省第二产业GDP增量序列即使在显著性水平为10%情况下也存在单位根,是非平稳的;经一阶差分后,该序列在1%的显著性水平下无单位根,属于平稳的时间序列。因此,江苏省第二产业GDP增量时间序列为一阶单整的时间序列I(1)。
  江苏省货运周转量增量的单位根检验,采用P-P检验,结果如下:
  从表2可知:江苏省货运周转量增量序列在显著性水平为10%情况下也存在单位根,是非平稳的;经过一阶差分后,该序列在1%的显著性水平下无单位根,属于平稳的时间序列。因此,江苏省货运周转量增量时间序列也属于一阶单整的时间序列 。
  2.格兰杰因果关系检验
  格兰杰因果关系检验的基本原理是:如果变量X有助于解释变量Y,即添加X的过去值作为独立的解释变量应当可以显著增加回归的解释能力,则称变量X可以格兰杰引起变量Y。我们对江苏省货运周转量增量与第二产业GDP增量的时间序列数据进行格兰杰因果分析,结果如下:
  在显著性水平α=5%时,F检验统计量为F0.05(2,48)=3.19<4.773<31.8363,因此,从上表数据可以看到,江苏省货运周转量增量不能格兰杰引起第二产业GDP增量的零假设以及江苏省第二产业GDP增量不能格兰杰引起货运周转量增量的零假设都被拒绝。由此可知,江苏省货运周转量增量与第二产业GDP增量之间存在双向的格兰杰因果关系。从F统计值的大小可以看出,第二产业GDP增量引起物流增量的效果更明显。
  3.江苏省货运周转量增量与第二产业GDP增量的协整关系检验
  如果时间序列向量组yt=(y1t,y2t,Λ,ynt)中每一个元素序列都是d阶单整,且存在某向量α=(α1,α2Λαn),使得αyTt~I(d-b),d≥b≥0,则称序列y1t,y2t,Λ,ynt是(d,b)阶协整,记为yt~CI(d,b),α 表示协整向量。
  我们采用Engle和Granger(1987)提出的E-G两步法对江苏省货运周转量增量与第二产业GDP增量的时间序列Δjswl和Δjsigdp进行协整检验。
  第一步,建立两者之间的回归方程,用普通最小二乘法(OLS)进行参数估计。
  第二产业对物流影响的回归方程为:
  Δjswlt=0.7589·Δjsigdpt+0.425·Δjswlt-1(5)
  (t=7.5126t=3.6649)
  (prob=0.00001prob=0.0006)
  调整后的R2=0.823,DW统计量=1.78。
  物流对第二产业影响的回归方程为:
  Δjsigdpt=0.1689·Δjswlt+1.002·Δjsigdpt-1 (6)
   (t=2.5169t=10.2249)
  (prob=0.0154prob=0.00001)
  调整后的R2=0.9278,DW统计量=2.02。
  
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