基于多元線性回歸模型的物流影響因素實證分析

王柄文

摘要：文章選取山東省2000-2021年的面板數據，以貨物運輸量作為解釋變量來衡量物流需求水平，并以區域總產值、第一產業、第二產業、第三產業、進出口總額、社會消費品零售總額、居民人均可支配收入，以及人口總數等為主要解釋因素，結合EViews11.0建立多元線性回歸模型，對山東省物流需求影響因素進行了實證分析，結合山東省物流現狀及其影響因素得出結論并提出建議。

關鍵詞：物流需求；多元線性回歸；影響因素

一、研究背景

物流是經濟的血液，物流樞紐是現代流通體系的加速器、產業要素的聚集地?，F代物流業是將商品從生產者轉移到消費者的過程中的有效組織與管理的一種有效手段，因此也被稱為除了生產與市場之外的“第三個盈利來源”。在現代社會，隨著物流的發展程度越來越高，它對社會的影響越來越大，目前其已成為一個國家的綜合競爭能力以及人們的生活質量的一個主要指標。在這種情況下，研究地區內的物流業的發展趨勢，就顯得尤為重要。

在《中國城市物流競爭力報告（2021）》中的數據，目前中國物流競爭力前30強的城市中，山東省的青島與濟南位列其中，同時山東省也擁有著多個樞紐型、消費型、口岸型物流城市。近年來，隨著我國經濟的高速發展，人們對物流的要求越來越高。因此，通過對山東省物流業的需求研究，能夠規范并引導企業的物流業經營行為，從而推動山東省物流業的健康發展，從而帶動全省經濟。

二、計量模型設計

（一）指標選取

通過對相關領域的文獻進行廣泛的閱讀并對前期學者的研究進行了充分的參考，本文將貨運量作為被解釋變量，并將其選擇為地區生產總值（GDP）、第一產業產值、第二產業產值、第三產業產值、進出口總額、社會消費品零售總額、居民人均可支配收入和人口數量八個變量，分別作為被解釋變量。

在此基礎上，選擇了山東省各階段的指標作為研究對象，并將其組合為面板資料，從而能夠更好地反映各因素對山東省物流需求的影響。

（二）模型建立

通過對2000-2021年度各主要經濟數據的采集，以貨物運輸量 Y為因變量，將X1設為GDP，將X2設為第一產業產值，將X3設為第二產業產值，將X4設為第三產業產值，將X5設為進出口總額，將X6設為社會消費品零售總額，將X7設為居民人均可支配收入，以及將X8設為人口總數為自變量，構建多元線性回歸方程：

Y＝β0＋β1X1＋β2X2＋β3X3＋β4X4＋β5X5＋β6X6＋β7X7＋β8X8＋ε

其中，ε為隨機誤差項，ε～N（0，σ2）。

三、數據來源

本文以山東省物流需求為題，考慮到數據的可獲得性，選取了2000-2021年的相關數據進行分析，數據來源于希施瑪CSMAR經濟金融數據庫和山東省統計局的歷年統計年鑒（見表1）。

四、模型估計、檢驗、修正與預測

（一）模型估計

本文使用 Eviews11.0軟件，對上文所構建模型中的參數進行分析，結果如表2所示。

表2中的結果顯示，可得到初步的估計模型：

Y=1032019-27.18289X1-38.03607X2+47.18941X3-13.31503X4-7.120464X5+0.000786X6+21.93425X7-115.9520X8

R2=0.942962 Adjusted R2=0.907862 F=26.86501

（二）模型的多重共線性檢驗及修正

1. 模型的多重共線性檢驗

由上述資料可知，R2值為0.9429，校正因子為0.9078，表明該方法具有較好的擬合效果。

從所有因素的共同影響來觀察，在給定的顯著性水平α=0.05下，F檢驗的 P值為0.000001，小于0.05，說明回歸公式通過了F檢驗，也就是地區生產總值X1、第一產業產值X2、第二產業產值X3、第三產業產值X4、進出口總額X5、社會消費品零售總額X6、居民人均可支配收入X7和人口數量X8這8項經濟指標因素加在一起對物流總需求有顯著影響。

從單因素的影響來觀察，地區生產總值X1、第一產業產值X2、第二產業產值X3、第三產業產值X4、進出口總額X5、社會消費品零售總額X6、居民人均可支配收入X7和人口數量X8均沒有通過 t檢驗。

經過分析，模型很可能存在嚴重的多重共線性。利用EViews11.0軟件進行相關系數分析，得出每個變量之間的相關系數，如表3所示。

根據統計推斷檢驗可知，模型存在嚴重的多重共線性，需對其進行計量經濟學檢驗和修正。

2. 模型的多重共線性修正

為克服多元共線性的影響，本文使用了逐步回歸方法。利用EViews11.0軟件，直接進行逐步回歸分析，最終確定理想模型為

Y=33982.0427+22.8452X3-15.8592X5+8.9320X7-55.4728X2

R2=0.940564，Adjusted R2=0.926579，F=67.25558

（三）自相關性檢驗與模式修改

1. 改進后的模型自相關性檢驗

對多重共線性調整后的模型進行 BG檢驗，其結果見表4。

從表4中可以看出，nR2=9.483405，臨界概率P=0.0087，此回歸模型是有意義的，表明存在自相關。又由于et-1和et-2的回歸系數都是明顯不為0的，說明此模型存在一階和二階自相關性。

2. 自相關性的模型調整

本文采用科克倫—奧科特（C-O）迭代法對模型進行修正。

修正后的結果為：

Y=61069.95-76.53971X2+22.58950X3-13.04758X5+9.113229X7

五、結論和政策建議

（一）結論

經對修改后的模型進行了驗證，發現山東省貨物運輸量與四個影響因素有關：分別是第一產業生產總值，第二產業生產總值，社會消費品零售總額，居民人均可支配收入。其中，第二產業生產總值為主導的影響因子。山東省的第二產業產值增長1億元，貨運總量增長22.589噸；社會消費品零售總額每減少1億元，山東省貨運量將增加15.8592萬噸；居民人均可支配收入每增加1億元，山東省貨運量將增加8.932萬噸；第一產業生產總值每減少1億元，山東省貨運量將增加55.4728萬噸。

一般來說，越是經濟發展的地區，對物流的需求越是龐大，對其服務水平要求也越高；經濟的發展能夠極大地刺激物流業的需求。從實證研究的角度來看，由于物流可以提供倉儲、包裝、運輸等服務的性質所致，第二產業從原料加工為新產品的過程中，都離不開運輸和倉儲，因此也離不開物流服務。所以，第二產業的發展會對物流需求產生直接的影響。對于居民人均可支配收入而言，收入的提高會帶動著消費的提高，從而進一步刺激經濟的發展，而經濟發展離不開物流業的運轉。而社會消費品零售總額卻在實證分析中與貨運量呈現反比，我認為是由于山東省省內的生產供給能力較強，零售品在省內可基本滿足需求。

（二）政策建議

通過以上研究，本文對如何提升山東省的貨運能力給出了相應的政策措施。

第一，政府注重提高科技發展效率，加大政策扶持力度。政府不僅要讓科學技術作為經濟增長的動力，還要提高科學技術作為經濟內在發展動力對經濟高質量發展的效率。除此之外，國家應當通過多種有效的舉措，不斷加強對物流業的支持，營造一個有利于物流業健康發展的宏觀環境。

第二，協調區域共同發展，強化物流業統籌。中國物流競爭力前30強的城市中，山東省的青島與濟南位列其中。同時除了發達的公路與鐵路運輸系統，山東省也擁有青島港、日照港等多個大型出海港口。這些物流優勢地區可以給山東省內落后地區的物流發展提供高質量的經驗與發展模式，從而帶動地區協同發展，最終實現全省的物流高質量發展。

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（作者單位：江南大學商學院）