基于VAR模型的中國航運業與制造業聯動研究

文/陳曉倩

近年來，在全球金融危機和歐債危機等一系列國際經濟形勢的影響下，中國航運業遭受了前所未有的重創。在這樣的情況下，從制造業需求拉動到航運業服務推動的轉變將成為促進航運業發展的重要契機。鑒于此，本文將對中國航運業與制造業的產業關聯問題作出研究。

一、國內外文獻綜述

在以往國內外學者的研究中，幾乎沒有找到針對中國航運業與制造業聯動的研究，因此筆者擴展了論文檢索的范圍，總結了關于航運業的研究成果及與航運業有關的產業關聯研究成果。

1.航運業相關研究

根據航運業的發展經驗及文獻的查閱結果可知，航運業發展狀況的研究主要從兩方面入手，一是包括與航運業相關的港口、碼頭建設的硬實力；二是包括航運金融、服務等軟實力。

從文獻檢索的情況來看，國內外學者的研究角度略有不同。國內學者對航運金融的研究較多，國外學者對高新技術在航運業的運用更感興趣。由此看出，航運金融是目前國內航運業發展的熱點，而國外航運金融相對成熟，國外學者更重視高新科技在航運業中的運用。

2.航運業相關產業關聯研究

在與航運業有關的產業關聯研究方面，國外文獻檢索的收獲如下;

Seung-Jun Kwak等[1]采用投入產出發得到韓國航運業靜態短期發展投入研究框架。研究結果表明，航運業與32個產業有聯動效應、生產誘導及就業誘導效應。在港口業與制造業的發展問題研究上，孫家慶等[2]構建關鍵因素模型，篩選出影響我國港口業和制造業聯動發展的因素；朱文濤[3]研究了港口物流促進產業結構優化升級的方法.

國內外文獻中對航運業的產業關聯研究沒有顯著成果。本文對中國航運業與制造業的聯動研究，是對航運業相關產業關聯研究的深化。

二、實證研究

產業聯動實證研究的一般方法有投入產出分析法、灰色關聯分析法、結構方程、因子分析法、向量自回歸模型等。在此，鑒于數據和研究方向的影響，筆者選用向量自回歸模型（VAR）與脈沖響應函數來分析中國航運業與制造業的聯動關系。

1.數據來源介紹

出口規模是衡量制造業發展程度的重要標桿，本文采用出口交貨值來代表制造業的發展情況。在下面的實證研究中，使用的工業出口交貨值是從2006年1月至2013年12月的每月當期值。為了保證數據的準確性，此分析中所用的數據均來自于中國國家統計局。

各運輸方式的數據均采用貨物周轉量。水運分類中同時包含遠洋航運與內河航運，數據顯示，水運貨物周轉量中的內河貨物周轉量只占到7～8%，所以用水運貨物周轉量數據是可靠的。

分析中以工業出口交貨值代表制造業出口情況，同時也反映制造業的發展情況，用OUTPUT來表示。水運周轉量用WT表示，公路周轉量用HW表示，鐵路周轉量用RW表示，民航周轉量用AW表示。首先為了使時間序列數據的趨勢線性化并消除異方差，對數據做對數處理，得LNOUTPUT、LNWT、LNHW、LNRW、LNAW。

2.單位根檢驗及協整檢驗

為了防止偽回歸，需要通過平穩性檢驗確定各變量的平穩性。這里采用ADF檢驗的方法對序列的平穩性進行考察。在進行單位根檢驗前，依據赤池信息準則 （AIC） 確定最優滯后變量的階數。在Eviews軟件中，很容易得到此處的AIC最優滯后階數為1。

通過觀察時序圖，可以發現在對數化后的時間序列中，水運貨物周轉量的上升趨勢比較顯著，并在2008年存在一個較大的波動；其他變量的上升趨勢不顯著。因此，運用Eviews軟件進行單位根檢驗時，水運貨物周轉量選擇用模式2，即同時存在截距項和趨勢項，其他變量選用模式1，即存在截距項不存在趨勢項。

表1 時間序列的單位根檢驗結果

利用Eviews軟件對上述時間序列分別做單位根檢驗，檢驗其平穩性，得到結果如表1。結果顯示，五組序列都是不平穩序列。對它們分別做一階差分后，皆為平穩序列，即它們滿足一階單整I(1)，符合建立模型的條件。

另外通過協整檢驗，可知五組序列中存在協整方程，各變量之間存在一種長期均衡關系。

3.VAR模型的構建

要分析隨機擾動對時間序列數據的動態影響情況，先要建立VAR模型。由于最優滯后階數為1，這里只做滯后一階的VAR模型?；谏鲜銎椒€性檢驗結果，建立關于LNOUTPUT的VAR(1)模型

同理，可建立關于LNWT、LNAW、LNHW、LNRW的VAR(1)模型。

根據Eviews的計算結果，得VAR方程

圖1 LNOUTPUT對各變量單位沖擊的響應曲線

五組序列對應調整后的R2為(0.8774840.8060630.7965950.81249803983128)T，可決殘差協方差的值為1.67E-12，對數似然值為636.9553，AIC準則值為-12.38203，SC準則值為-10.89393。從上述結果來看，模型整體效果較好，可以作為下一步脈沖響應分析的依據。

4.脈沖響應函數診斷

在進行脈沖響應函數診斷之前，需要先檢驗VAR模型的平穩性，用AR根圖進行檢驗。在AR根圖中，點都落在單位圓內，說明VAR模型滿足穩定性條件，能夠做脈沖響應分析。脈沖響應圖是指對某個變量施加一個單位脈沖時，另一個變量的變化情況。橫軸代表時間，縱軸代表累積效應。

（1）由圖1可知，LNOUTPUT受到自身的脈沖響應要強于其他幾個序列對其的脈沖響應。當在本期給LNOUTPUT一個標準差的沖擊后，LNOUTPUT立刻有強響應，增加了0.08，之后在4個滯后期內快速下降至0.016，隨后逐期下降至0?？梢钥闯?LNOUTPUT對其自身在短期內呈現顯著的正效應，時滯期為4期，但在長期無明顯效應。從圖上看，LNOUTPUT對LNWT脈沖響應在即期為0，而后逐漸產生正效應，在第4期達到峰值0.042，而后逐漸下降，影響逐漸變小。LNWT的沖擊對LNOUTPUT短期波動較大，呈現明顯的正效應，長期正效應逐漸減弱，甚至呈現微弱的負響應，就總體響應而言，LNWT對LNOUTPUT的影響相比LNAW、LNHW、LNRW要更為劇烈。從經濟意義上來說，水路貨運量的變動對出口有著正向影響，且影響程度比其他幾種貨運方式要大。

圖 2 LNWT對各變量單位沖擊的響應曲線

（2）圖2顯示了LNWT對各個變量的單位沖擊的響應情況。由上圖可知，LNWT受到自身的脈沖響應要強于其他幾個序列對其的脈沖響應。當在本期給LNWT一個標準差的沖擊后，LNWT增加了0.066，之后在第2個滯后期下降至0.034，在第4期前略有回升，而且逐期下降至0。通過LNWT對自身的響應曲線可以看出，LNWT的變動對其自身的影響在短期內呈顯著的正效應，時滯期為2期，在長期無明顯效應。LNOUTPUT對LNWT脈沖響應在即期為0.039，而后逐漸下降至0。LNOUTPUT的沖擊對LNWT短期波動較大，呈明顯正效應，長期正效應減弱，甚至呈微弱負效應；LNAW、LNHW、LNRW對LNWT的沖擊使其在短期呈現負效應，符合經濟意義。

三、兩業聯動機制研究

從前一章節的研究結果來看，制造業出口與航運業貨運量之間有著很強的正相關性。在航運業與制造業之間，最突出的產業關聯在于需求與供給的關系。制造業為航運業帶來了巨大的需求支撐，航運業為制造業提供航運物流服務供給。制造業的出口依靠航運業，航運業發展依賴制造業的貨源，兩者息息相關，互依共存。

由于航運業具有一定的壟斷性，所以現實中由航運業主導與制造業的聯動發展更為可行。作為生產性服務業，中國的航運業以被動的為制造企業提供服務為主，兩業之間的關系為需求拉動型。這樣的產業鏈接形式容易造成航運服務難以滿足制造業需求的問題。在現實中，這樣的問題也很突出。如運能與攬貨量不匹配，經常造成空載或爆倉的問題。需求與供給的不協調可以通過航運企業之間以及兩業之間暢通的信息交換來解決。此外，制造業出口產品多樣，同質化服務難以滿足需求，許多產品需定制化服務。在航運服務中，精細的定制化服務不具有大規模發展的可行性，批量定制化服務應成為航運服務發展的主要方向。在實際案例中，港口碼頭企業與大型制造業的定制化服務對接比較多見。如上海羅涇碼頭與寶鋼、華能電廠的戰略聯盟，就是由航運業主導兩業聯動的成功案例。

航運業與制造業作為中國經濟重要的支柱型產業，兩業的依存關系也是錯綜復雜的。除了航運服務與制造出口的需求與供給關系外，船舶制造業、港口機械制造業等更是與航運業直接相關。它們的出口部分依然要依靠航運物流服務，內需部分為航運業的發展提供基礎設施保障。中國重型機械制造業對中國航運基礎設施的建設起到了不小的作用，也爭取到了國際地位，憑借自主知識產權和核心技術，為世界上50多個國家提供了重型港口機械裝備。

從產業鏈優化的角度講，航運業通過與制造業的合作，既能夠提升自身的服務效率，也能培養兩者之間良好的合作伙伴關系，為自身帶來穩定的貨源。制造業通過這樣的合作，能向航運企業傳達自身的航運服務需求，尋求更加高效的航運物流解決方案。

四、總結

在國內外現有的研究中，針對航運業與制造業的聯動關系的研究幾乎難覓蹤跡。本文通過對宏觀數據的分析表明，航運業與制造業有著密切的依存關系，研究兩業之間的聯動機制與聯動方式具有重要的現實意義。本文站在航運業的角度上，得出了兩業間的聯動應該從制造業需求拉動變為航運業服務推動，根據制造業的運輸需求提供批量定制化服務，在提升中國航運服務能力的同時更好地滿足制造業的需求，促進中國航運業與制造業的和諧發展。

（上海海事大學經濟管理學院）

[1] Seung-Jun Kwak，Seung-Hoon Yoo，Jeong-In Chang.The role of the maritime industry in the Korean national economy:an input-output analysis. Marine Policy，Volume 29，Issue 4，July 2005，Pages 371～383.

[2]孫家慶，蔡靜，孫倩雯. 港口物流業與制造業聯動發展的關鍵影響因素研究. 物流技術. 2013年第32卷第1期.

[3]朱文濤. 港口物流業促進產業結構優化升級研究——以蘇南地區為例. 特區經濟. 2012年第3期.