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物流投资对工业发展的贡献范文

时间:2022-12-26 09:49:24

物流投资对工业发展的贡献

计量辽宁物流投资对辽宁工业发展的拉动作用,找出辽宁物流发展的短板,是提出促进辽宁物流整体发展水平相关政策的关键,也是提升辽宁生产性服务业和促进辽宁老工业基地新一轮振兴的关键。

1文献综述

国外关于物流对经济拉动作用的研究较早,针对物流和区域经济发展的关系主要有两种观点:一是物流推动论,即随着物流的发展能够从整体上促进区域经济的发展;二是经济拉动论,即随着经济的快速发展必然也会拉动区域物流的进一步发展和提升。如Brewer(2001)曾经从供应链角度研究了区域物流对区域经济增长的促进作用,就是物流推动论的研究成果之一。国内针对物流对经济拉动作用的研究,自2003后开始成为学术界和理论界的一个热点问题。特别是2003年后,不少专家和学者发表了许多有份量的论文。谭清美(2004)等运用回归分析模型计算出物流能力对区域GDP增长的贡献率。李爱彬(2011)等通过引进弹性的概念和曲线回归分析建立了物流和经济增长的关系,实证研究物流对经济的拉动作用。石飞(2012)通过对物流业和经济增长相关指标数据进行分析,研究物流业对经济增长的贡献率和拉动力两个指标,测定了物流业对经济增长的贡献和拉动程度。国内这些研究物流对经济拉动作用的成果仅仅考虑了物流和经济发展的关系,没有考虑其他因素对经济增长的影响,如投资和劳动力要素等,因此存在缺陷。把资本投入、劳动力等各种要素考虑进去,在多要素条件下建立模型,研究物流对经济的拉动作用,才能更符合现实。

2辽宁物流投资对辽宁工业发展贡献模型的构建

2.1模型的构建为了研究辽宁物流投资对辽宁工业发展的贡献,利用柯布—道格拉斯生产函数建立辽宁工业总产出和辽宁工业劳动力数量、辽宁工业固定资产投入及辽宁物流投资等要素之间的关系模型,并借助计量经济学方法求解和检验模型参数,确定辽宁物流投资对辽宁工业增长的拉动作用。美国数学家柯布(C.W.Cobb)和经济学家保罗•道格拉斯(PaulH.Douglas)在引入了技术资源这一因素基础上,对生产函数做出了改进,提出了柯布—道格拉斯生产函数,其基本形式如公式(1)所示。公式(1)中,Y用来表示特定经济体的总产出,A表示当时的技术水平,L表示一定期间内劳动力的投入,K表示一定期间内投入的资本,α表示当时技术条件下劳动力产出的弹性系数,β表示当时技术条件下资本产出的弹性系数。由于柯布—道格拉斯生产函数是包含多种要素的生产函数,又考虑到了当时技术水平,且有α和β等相关要素的产出弹性系数,所以能满足在多要素条件下建立辽宁工业总产出模型,并能表示出某种要素对经济发展的贡献,即这个要素的产出弹性。为了研究辽宁物流投资对辽宁工业发展的贡献,假设辽宁工业总产出由辽宁工业劳动力总投入、辽宁工业资本总投入和辽宁物流投资规模3种要素决定,得到的模型见公式(2)。公式(2)中,Y表示辽宁工业总产出,A表示当时的技术水平,W表示辽宁物流投资规模,L表示辽宁工业劳动力总投入,K表示辽宁工业资本总投入,α为辽宁工业总产出的物流投资产出弹性系数,β为辽宁工业总产出的劳动力产出弹性系数,χ表示辽宁工业总产出的资本产出弹性系数。这就建立了多要素条件下辽宁工业总产出模型,为研究辽宁物流投资对辽宁工业发展的贡献建立了模型基础。公式(2)是个复杂的模型,直接求解参数比较困难,为了达到求解其参数的目的,在不改变原有数据关系条件下对其两边分别取自然对数,得到公式(3),使得可以借助多元线性回归分析求解出模型主要参数。最终,公式(3)可以帮助研究辽宁物流投资对辽宁工业经济发展的贡献情况。

2.2数据的来源与处理依据数据的可得性,我们选择1995年至2012年间的数据来研究辽宁物流投资对辽宁工业发展的贡献。具体的变量来源与处理如下:一是用辽宁工业生产总值表示辽宁工业总产出;二是用辽宁交通运输仓储和邮政业固定资产投资表示辽宁物流投资规模;三是用辽宁工业职工人数表示辽宁工业劳动力总投入;四是用辽宁工业固定资产投资表示辽宁工业资本总投入。并且辽宁工业生产总值、辽宁交通运输仓储和邮政业固定资产投资、辽宁工业职工人数和辽宁工业固定资产投资等指标的数据来源于1996至2013年间的《辽宁统计年鉴》。

3模型的估计结果与检验

3.1模型的估计在进行模型估计前,根据模型的需要,先把所有的样本数据进行自然对数变换,其中lnY为对辽宁工业生产总值进行自然对数变化的结果,lnW为对辽宁交通运输仓储和邮政业固定资产投资进行自然对数变化的结果,lnL为对辽宁工业职工人数进行自然对数变化的结果,lnK为对辽宁工业固定资产投资进行自然对数变换的结果。这种变换可以达到两个目的:一是对模型进行参数估计的需要,二可以达到减少数据波动性和异方差的目的。

3.2假设检验对公式(4)进行理论假设检验时,得到拟合度R2值为0.981,模型显著性检验的显著水平小于0.05,各参数显著性检验的显著性水平见表2。对公式(4)进行假设检验时,发现很多系数显著性检验的显著性水平都大于0.05,所以上述结果为假。同样,对公式(4)进行经验假设检验时也发现问题,辽宁工业劳动力总投入对辽宁工业发展的贡献率是负值,这与人们的经验相违背。所以,公式(4)是伪结果,不能在实践中应用。

4辽宁物流投资对辽宁工业发展贡献模型的构建改进

4.1模型的改进对公式(4)进行经验假设检验时发现辽宁工业劳动力总投入对辽宁工业发展的贡献率是负值,这与人们的经验相违背。到底是什么原因造成的?为了找出上述问题的答案,我们首先分析了1995年以来辽宁工业职工人数的变化规律,做了辽宁工业职工人数的时间序列图。从中发现,辽宁工业职工人数在2003年以前一直呈现下降态势,而在2003年以后才从总体上呈现上升态势,这主要是由于在过去相当长一段时间内,辽宁工业企业负担过重,人员严重超过实际需要的数量,经过长期的减负下岗后,辽宁工业经济才恢复了活力,促进了辽宁工业经济的增长,实现了2003年后辽宁工业经济增长带动实际就业人数的逐渐上升。由于工业职工人数非正常的变化,导致在公式(4)中辽宁工业劳动力总投入对辽宁工业发展的贡献率是负值这一违背经验规律的现象出现。对公式(2)进行改进,剔除辽宁工业的劳动力因素,假设辽宁工业总产出由辽宁工业资本总投入和辽宁物流投资规模两种要素决定,得到的模型如公式。公式(5)中,Y表示辽宁工业总产出,A表示当时的技术水平,W表示辽宁物流投资规模,K表示辽宁工业资本总投入,α为辽宁工业总产出的物流投资产出弹性系数,β表示辽宁工业总产出的资本产出的弹性系数。这就建立了两要素条件下辽宁工业总产出模型,为研究辽宁物流投资对辽宁工业发展的贡献建立了模型基础。同样,公式(5)是个复杂的模型,直接求解参数比较困难,为了达到求解其参数的目的,在不改变原有数据关系条件下对公式(5)两边分别取自然对数,得到公式(6),使得可以借助多元线性回归分析求解出模型主要参数。

4.2改进后模型的估计与检验利用多元线性回归分析对公式(6)的参数进行估计。其结果见公式(7)。对公式(7)进行理论假设检验时,得到拟合度R2值为0.980,模型显著性检验的显著水平小于0.05,各参数显著性检验的显著性水平见表3。对公式(7)进行假设检验时,发现所有系数显著性检验的显著性水平都小于0.05,所以理论假设检验的结果为真。同样,对公式(7)进行经验假设检验时发现,辽宁物流投资规模和辽宁工业资本总投入对辽宁工业发展的贡献率是正值,这与人们的经验相符合。所以,公式(7)是经得起实践检验的,能在实践中应用。公式(7)仅仅说明了某个时期辽宁物流投资对辽宁工业发展的贡献情况,并且在这个时间内,该贡献率的大小是固定不变的。实际上,在不同时期辽宁物流投资对辽宁工业发展的贡献可能是在变化的。

5辽宁物流投资对辽宁工业发展贡献的动态变化

5.1分析方法的选择为了研究辽宁物流投资对辽宁工业发展贡献的动态变化,假设辽宁工业总产出仅仅受辽宁物流投资的影响,而不受其他投入要素的影响。以这种假设为基础,可以利用曲线回归分析研究辽宁物流投资对辽宁工业发展贡献的动态变化。各种曲线模型可以看成是研究不同时期自变量X是如何随着时间的变化来影响因变量Y的变化的,有着时间因素蕴涵在里面。只要我们考察各曲线的切线斜率就可以考察当自变量X每变化一个单位时,因变量Y而改变的量,即边际量。因此,只要我们能拟合出因变量辽宁工业总产出和自变量辽宁物流投资的曲线来,就可以考察不同时间辽宁物流投资对辽宁工业发展贡献的变化情况。

5.2分析结果为了研究辽宁物流投资对辽宁工业发展的贡献情况,我们以因变量辽宁工业总产出为纵轴,以辽宁物流投资规模为横轴,做散点图。对公式(8)进行假设检验时,其R2为0.945,F检验显著性水平为0,结果为真,可以在实践中进行分析应用。通过曲线拟合,并研究拟合后曲线的斜率发现,辽宁物流投资与辽宁工业总产出的拟合曲线斜率倾斜度逐渐变得陡峭,说明辽宁物流投资对辽宁工业发展的贡献率正在逐渐增加。

6结论

当我们把辽宁物流投资对辽宁工业发展的贡献率看成一个在一定时期内固定不变的值时,通过研究发现,辽宁物流投资对辽宁工业发展有着积极的贡献。反之,当把辽宁物流投资对辽宁工业发展的贡献率看成是在不同时期随着时间发展而进行动态改变时,通过研究发现,辽宁物流投资不但对辽宁工业的发展有着积极贡献,而且随着时间的变化,这一贡献率在逐渐提高,也就是辽宁物流投资对辽宁工业发展的贡献存在边际递增的规律。这说明一个主要问题,目前,辽宁物流发展速度还应该得到加强,特别是要加大对物流建设的投入。只要逐渐加大投入,才能促进辽宁物流健康和快速发展,并拉动辽宁工业经济更快速发展,促进辽宁老工业基地新一轮振兴。

作者:赵东明 单位:辽宁机电职业技术学院

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