现代物流与经济增长的var模型分析
基于VAR模型的我国经济增长需求影响因素分析

基于VAR模型的我国经济增长需求影响因素分析摘要:利用VAR模型从需求角度分析投资、消费、进口、出口对我国国内生产总值的动态影响,结果表明:最终消费和资本形成是共同决定我国经济增长的Granger原因;投资具有长期平均负弹性效应;出口在前4年有正的产出弹性,后5年表现负弹性,而进口一直表现负弹性。
因此,要保证我国经济的高速稳定增长,应走高水平投资加消费带动型发展道路,并提高自我创新能力,改善进出口产品结构。
关键词:VAR模型;需求;投资;消费;进口;出口Abstract:VAR Model is used to analyze the dynamic influence of investment,consumption,import and export on China’s gross domestic production from the angle of demand. The results show that both final consumptionand capital formation are the Granger reason to determine China’s economic growth,that investment has long-term negative elastic effect,that the export had positive output elasticity in the former four years but has negative elasticity in the latter five years and that import has negative elasticity all the time. As a result,in order to ensure rapidly stable economic growth of China,China should stick to high-level investment and consumption-driving development direction,improveself-innovation ability and improve import and export products structure.Key words:VAR Model;demand;investment;consumption;import;export一、回顾在已有的研究我国经济增长与三大需求关系的文献中,由于对动态计量分析方法理解和应用上存在差异,导致了一些研究者的研究结果不相一致,甚至得出了相反的结论。
基于VAR模型的GDP CPI M2实证分析

基于VAR模型的通货膨胀、经济增长以及货币供应量关系的实证研究制作人:进击的樱桃荚一、引言通货膨胀、货币供应量与经济增长一直以来都是各方学者关注和研究的对象。
许多经济学家都注重观察货币政策与通货膨胀之间的相互影响,对经济增长的有效性,也做出了大量研究成果。
人们对通货膨胀的预期与实际水平不相一致,就产生了不确定性。
货币供应的变动使得通货膨胀预期也随之相应变化,各种投资决策和消费决策对经济活动也就产生了影响。
2008 年金融危机以来,中国政府为了保证经济依然保持快速发展,实行较为宽松的货币政策,大规模投放广义货币供给量M2保证了经济的发展,但是同时增加了通货膨胀的压力。
CPI 指数作为衡量民生的重要指标,过快的增长引起生活水平的下降更加引起各方的关注。
理论上,经济的快速发展可以生产出更多的产品,从而在一定程度上缓和CPI 持续增加的速度,所以CPI指数的变化波动会引起研究者们的广泛关注。
本文正是通过选取广义货币供应量M2作为衡量货币政策松紧度的指标,选取GDP作为衡量经济发展程度的指标,选取Eviews6.0软件对数据进行实证分析。
利用Sims(1980)提出的VAR模型对我国通货膨胀,货币供应量以及经济增长的关系进行实证分析,探求CPI、M2、GDP三者之间的影响关系。
本文选取1997年1月至2014年3月份的居民消费价格指数CPI(上年同月=100)、国内生产总值GDP、货币供应量M2这三个指标的月度数据进行实证分析,原始数据来源于中华人民共和国国家统计局和《中国统计年鉴2013》,建立VAR模型并通过脉冲响应分析及方差分解得出居民消费价格指数CPI与实际GDP、M2之间存在的影响关系,最后采用协整检验和Granger因果检验这两种方法进行检验。
二、文献综述我国的经济学家们对通货膨胀的研究中,许多学者将目光集中于其与货币政策、经济增长的相互联系的实证研究当中。
刘金全、张文刚和刘兆波(2004)通过运用误差纠正模型,证明了货币供给增长率与通货膨胀率之间不仅存在长期均衡关系,也存在短期误差修正机制。
物流业与经济增长的倒“U”型关系分析

展 的速 度 ,其 对 经 济 发 展 的 负 面 影 响 同样 是 显 著 的 ,保 持 物 流 业 的发 展 与 经 济 发 展 水 平 相 协 调 , 才 是 发 展 经济 的关键 。
20 06 1O8 .
20 o7 145 . 2源自 08 19 .4 2 H9 0D 2. 23
0.4 1
二 、 物 流 业 与 经 济 增 长 之 间 的 倒 “ 型 关 U”
系实 证 分析
每 个 省 市 的 系 数值 大 不相 同 ,说 明 不 同 省 市 的其 他 条 件 不 同 ,如 生 产技 术 水 平 等 ,对 物 流 业 水 平 促 进 经 济增 长 的 贡献 也 有 所 不 同 。尽 管 如 此 ,实 证 结 果 显 示 物 流 业 与 经 济 增 长 的倒 “ 型 关 系 u” 比较 显 著 。这 表 明 ,尽 管 不 同 地 区 的许 多 生 产 条 件 不 同 ,物 流 业 的 发 展 必 须 和 经 济 增 长 协 调 发 展 ,物 流 业 的相 对 过 剩 ,或 者 落 后 不 发 达 ,都 不
, ,
统计 学院副教授 ,博士后 ,研 究方 向: 司金 融与投 资理论 公
一
、
物流 指 标 的测定
种 运 输 工 具 运 送 的 货 物 ( 客 ) 量 与 其 相 应 运 输 旅 数
在 城 市 范 围 内 ,衡 量 物 流 能 力 的指 标 应 包 括 物 流 设 施 承 载 能力 、物 流 通 讯 网络 性 能 、物 流 中 心 空 间 布局 合 理 性 、物 流 经 济 管 理 体 制 适 应 性 、 客 货 周转 速 度 、客 货 流量 等 。
基于pvar模型的我国物流业与经济增长关系计量分析

基于PVAR模型的我国物流业与经济增长关系计量分析基于PVAR模型的我国物流业与经济增长关系计量分析内容摘要:物流业是当代服务业的主要组成部分,它在促进社会主义市场经济稳定、有序发展中发挥了重要作用。
物流业的健康发展可以促进我国生产力的发展、缓解就业压力、提升国民经济的国际竞争力。
本文主要研究我国物流业与经济增长之间的关系,并运用PVAR模型对其进行分析。
关键词:PVAR模型物流经济增长分析模型描述与数据选取由于VAR模型在应用过程中存在很大的局限性,它只有在变量的数量较少的情况下得出的结果才真实可靠,而面板数据的优点是能够大量地采集样本观测值,所以,解决VAR模型局限性的有效措施便是把面板与VAR模型进行结合,这就诞生了面板数据向量自回归模型(Panel-VAR)。
近几年,面板数据向量自回归模型(Panel-VAR)在世界上得到了广泛的应用,特别是在研究经济波动对全球、各个国家及各个行业的影响等方面做出了重要贡献。
用具体公式表达Panel-VAR模型为:式中,Yit表示随机变量,即在t时段每个成员i的m个可检测的随机变量;Xit表示严格外生变量,即在t时段每个成员i的m个可检测的严格外生变量;γi则是一个不可检测的向量,是每个成员i的个体固定效应向量;Φtl表示被解释变量Y的滞后l期,Ψtl 则表示解释变量X的滞后l期,即Yi,t-1与Xi,t-1的m2阶系数矩阵。
Yit、Xit、γi则表示m?1维向量。
文章运用PVAR模型深入研究了我国物流业增长与经济增长之间的关系,并尝试多个滞后阶段,最后得出了滞后二阶的PVAR模型,它是通过GMM的检测结果和脉冲响应函数图来最终确定。
用具体公式表示为:本文将我国31个省市作为参考对象,并选用我国交通运输邮电业的增长值表示我国物流业的增长值,进而详细分析了物流业的增长值和国内生产总值GDP之间的关系。
为了避免出现变量间的异方差性,在进行分析之前对所收集的数据采取了取对数的有效处理方式,那么在对原始序列对数差分进行有效处理后所得出的具体数值则表示物流业增长率和经济增长率序列(张江华、李晓晨,2010)。
秦皇岛港口物流发展与河北经济增长的关系研究r——基于VAR模型的脉冲响应和方差分解分析

秦皇岛港口物流发展与河北经济增长的关系研究r——基于VAR模型的脉冲响应和方差分解分析
张海静;郭洪亮
【期刊名称】《商场现代化》
【年(卷),期】2015(000)032
【摘要】本文分别选取1998年-2014年的秦皇岛港口的货物吞吐量和河北省生产总值来分析研究秦皇岛港口物流发展与河北经济增长的关系.文章建立VAR模型,并通过该模型的脉冲脉冲响应函数来观测各变量对特定的冲击响应的符号及相应的幅度,利用方差分解来比较不同冲击对一个特定变量的响应程度,考察两个变量之间的相互波动性.最后,文章针对所得的结论给出几点合理性建议.
【总页数】2页(P38-39)
【作者】张海静;郭洪亮
【作者单位】河北经贸大学;河北经贸大学
【正文语种】中文
【相关文献】
1.技术进步对经济增长效应影响的实证研究——基于VAR模型的脉冲响应和方差分解分析 [J], 李耀萍
2.我国货币增长与通货膨胀的关系研究——基于VAR模型的脉冲响应和方差分解分析 [J], 刘克庆
3.我国货币增长与通货膨胀的关系研究——基于VAR模型的脉冲响应和方差分解分析 [J], 刘克庆
4.制造业与物流业联动发展的模式及关系研究——基于VAR模型的脉冲响应函数及方差分解的分析 [J], 王珍珍;陈功玉;
5.广西-东盟双边贸易与广西经济增长关系的动态分析——基于VAR模型下的脉冲响应和方差分解分析 [J], 张振强
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基于VAR模型的物流需求预测

2017年2月刊第5期当代经济一、引言物流业是融合运输、仓储、货代、信息等产业的复合型服务业,是支撑国民经济发展的基础性、战略性产业。
加快发展现代物流业,对于促进产业结构调整、转变发展方式、提高国民经济竞争力和建设生态文明具有重要意义。
我国物流业起步比较晚,专业化、信息化、社会化程度均不高,物流供需失衡现象较为显著。
为了促进我国物流业的健康发展,提高物流业发展的规模、水平与质量,本文结合我国目前物流需求现状,并建立向量自回归模型对未来三年物流需求进行科学预测,以期为决策者提供参考依据。
二、变量的选择与数据说明当前对物流业需求研究大多在区域物流、物流效率评价等方面,物流需求指标尚没有形成规范的体系,物流业统计指标中货物周转量能够在一定程度上反映物流业的发展情况和物流需求的大小,所以本文选取我国物流货物周转量作为变量进行时间序列分析。
本文使用Stata2014统计软件进行数据处理和统计建模分析。
向量自回归模型主要研究的是一些经济系统的动态性特征,较长的时间序列数据包含的信息更加全面,会使样本外预测得更加准确。
首先,我们从国家统计局网站上获取1978年至2016年我国年度货物周转量数据,并使用scatter 命令描绘出散点图:如图所示,从1978年至2005年我国货物周转量逐年升高,并且增速很快,在2005年后任然呈现增长趋势,但增速放慢。
这缘于我国物流业起步晚,在前期发展缓慢,随着经济的发展和互联网技术的进步,2005年后物流业发展速度迅速增长。
本文力求对物流需求进行相对准确的预测,本文选择的预测方法是基于时间序列数据,考虑到VAR 模型的短期预测能力较强,同时鉴于物流业的发展现状,我们选择2005至2016年的月度物流货物周转量数据进行预测,以保证贴近物流业的发展情况,提高预测的准确性。
三、建立向量自回归模型向量自回归(VAR)模型是Sims 在1980年首次提出来的,主要被应用于宏观经济学中一些具有相互关联的时间序列系统,当对模型施加一些随机扰动时,我们可以借助于此模型来观察时间变量系统受扰动影响的情况,而且观察的是动态的影响变化。
基于VAR模型的陕西省物流业与进出口贸易关系实证研究

有运输仓储邮电业增加值、社会物流总额、货运周转量
等,衡量进口贸易的常用指标有外贸依存度、进出口贸易
[作者简介] 田昌奇(1981-),陕西合阳人,讲师,硕士,研究方向:施工企业 物资、机械设备管理。 - 34 -
田昌奇:基于 VAR 模型的陕西省物流业与进出口贸易关系实证研究
额等。为了研究物流业与进出口贸易的关系,考虑数据的 相关性、可获取程度以及衡量指标的综合性原则,选取了 货 运 周 转 量 (ZZL)作 为 衡 量 陕 西 省 物 流 业 发 展 水 平 的 指 标 ,出 口 额 (EXPO) 进 口 额 (IMPO) 作 为 衡 量 陕 西 省 对 外 贸 易的评价指标,将进出口额(亿美金)乘以当年的平均汇 率。数据来源 1990-2016 年的《陕西省统计年鉴》、2016 年 《中国统计年鉴》,为了消除异方差性,对上文提到的变量 取自然对数,分别用 LZZL、LEXPO、LIMPO 表示。运用 Eviews8.0 对数据做出 LZZL、LIMPO、LEXPO 的趋势图,如图 1 所示。
向量自回归模型 (vector autoregressive model,
简称 VAR 模型) 由诺贝尔经济学奖获得者西姆斯(C.A.
Sims,1980)提出。VAR 模型不以经济理论为基础而采用多
个方程联合的形式,联合方程中的每一个方程中,内生变
量对该模型中所有的内的动态关系进行评估。
VRA 模型是基于数据统计来构建模型的,由此可以将
单个变量的回归模型推广至多元时间序列变量构成的向
量自回归模型,西姆斯推动了经济动态系统分析的大量
应用,使 VAR 模型成为现代主流的应用分析模型之一。
一般的 VAR 模型描述在同一样本期间内的 n 个变量
基于VAR模型的我国对外贸易与经济增长的实证研究

基于VAR模型的我国对外贸易与经济增长的实证研究随着全球化的发展,国际贸易对于一个国家的经济增长起到了重要的推动作用。
中国作为一个出口导向型经济体,在对外贸易方面具有显著的优势。
本文将使用VAR模型对中国的对外贸易与经济增长之间的关系进行实证研究。
VAR模型是一种多变量时间序列分析方法,它能够捕捉不同变量之间的动态相互关系。
首先,我们需要明确研究的变量。
在本文中,我们将选取我国的进口、出口和经济增长率作为研究变量。
数据的选取应该具有代表性,可以从各种官方统计年鉴、贸易报告和经济数据等渠道获得。
首先,我们需要对数据进行单位根检验,以确定它们的平稳性。
平稳性是VAR模型分析的基础,如果变量不平稳,则需要进行差分处理,将其转化为平稳序列。
接下来,我们可以通过计算相关系数来初步探索变量之间的关系。
相关系数可以衡量变量之间的线性相关性,可以帮助我们了解它们之间的动态关系。
然后,我们可以建立VAR模型。
VAR模型可以通过最小二乘估计法估计出各个变量之间的系数,并得到模型的误差项。
根据模型的误差项可以进行一系列的统计检验,以验证模型的拟合优度和显著性。
还可以通过模型的残差进行序列相关性检验,从而确定模型是否具有自相关性。
最后,我们可以使用VAR模型进行预测分析。
VAR模型可以根据历史数据来预测未来的变化趋势。
通过对对外贸易与经济增长的关系进行实证研究,我们可以预测出对外贸易的增长情况对经济的影响。
在实证研究的过程中,我们还可以引入其他的控制变量,如外汇储备、汇率、物价水平等,以更加全面地考虑这些变量对对外贸易与经济增长之间关系的影响。
总之,基于VAR模型的实证研究可以帮助我们深入了解我国对外贸易与经济增长之间的关系。
通过对数据的分析和模型的建立,我们可以揭示出对外贸易对于经济增长的作用机制,为政府制定相关对外贸易政策提供科学依据。
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现代物流与经济增长的var模型分析
文档编制序号:[KKIDT-LLE0828-LLETD298-POI08] 研究领域:数理经济与计量经济学 现代物流与经济增长的VAR模型分析 高阔① 甘筱青② 李仁良③ 摘要:本文在建立VAR模型的基础上,运用脉冲响应函数和预测方差分解来刻画现代物流发展与经济增长关系的相关性。研究结果表明,我国的现代物流发展与经济增长之间存在着较强的正向相关性。因此,在当前条件下,加速推进现代物流发展是持续促进经济增长的重要路径选择。 关键词:物流;VAR模型;脉冲响应函数;方差分解 An Analysis of VAR model Between Modern logistics and Development of Economic in China Gao Kuo Gan Xiaoqing Li Renliang
Abstract: Based on the foundation of VAR model,This paper applies impulse response function and variance decomposition to portray the correlations between Development of Economic and Modern logistics .The result shows that there exists a strong positive response
between them .there for,in current conditions ,accelerating pace of Modern logistics is the fundamental approach choice to Promote the Development of Economic. Key words: Modern logistics; VAR model; Impulse Response Function; Variance Decomposition
一、引言 随着物流业的发展,人们对物流为“第三利润源泉”的看法已经基本形成共识,理论界普遍认为物流的发展能够促进经济的发展,即“现在物流是经济发展的加速器” ,吴邦国副总理指出, 物流业是中国“国民经济的重要产业和新的经济增长点”。世界银行2000年研究报告《中国:服务业发展和中国经济竞争力》的研究结果表明,在中国有4个服务性行业对于提高生产力和推动中国经济增长具有重要意义,它们是物流服务、商业服务、电子商务和电信服务业。其中,物流服务是比重最大的一类,随着世界经济的持
①九江学院,邮编:332005,E-mail: ;
②教授,博士生导师,九江学院院长,中国中部经济发展研究中心副主任,研究方向:数量经济模型与方法、现代物
流与供应链管理、管理科学与系统动力学; ③副教授,博士,南昌大学经管学院物流研究所所长,中国物流学会理事、特约研究员,研究方向:现代物流与供应
链管理。 续发展和科学技术的突飞猛进,现代物流作为现代经济的重要组成部分和工业化进程中最为经济合理的综合服务模式,正在全球范围内得以迅速发展。同时经济的发展也为物流业的发展提供了良好的经济运行条件和市场环境,不仅保障物流业的顺利进行,而且拉动了物流业的发展。 围绕着现代物流与经济发展之间的关系,国内学者进行了有益的探索和研究。很多专家学者从定性的角度分析两者之间的关系,《区域经济发展与物流》(2002)一文中,北京交通大学张文杰教授运用经济学中的区域经济理论和交易理论分析论述了区域经济与物流间的相互关系,总结出:经济全球化、区域经济一体化、区域中的企业对利润和核心竞争力的追求、以及我国经济发展的现实促进了现在物流的发展;同时,现在物流的发展也改变着区域经济的增长方式、促进新的产业形态的形成、优化区域产业结构、促进以城市为中心的区域市场的形成和发展。《物流在国民经济发展中的位置》(2002)一文中,靳伟认为物流在国民经济发展中的关键环节,物流在新经济发展过程中起到极其重要的作用。《经济发展与现代物流》(2004)一文中,詹国华从美国“物流”的发展进程来说明我国物流发展与经济发展的关系,进而说明现代物流的发展必须建立在经济发展到一定水平的基础之上。同时也对我国进入21世纪后物流发展的趋势作了分析。《物流产业与经济发展的关系分析》(2005)一文中,黄海,徐涛等认为现代物流产业的建立是经济发展到一定阶段的必由之路,它对进一步提升国家经济增长意义重大。《物流与经济的关系》(2005)一文中,刘鹏飞,谢如鹤等认为物流与经济的关系相辅相成,物流发展的程度取决于社会经济发展的程度,物流的发展又会促进经济的快速发展。《物流产业对经济发展的贡献及对其他产业的支撑》(2006)一文中,刘湖分析了物流对经济发展的作用,探讨了物流产业在国民经济中的地位及对经济发展的 贡献,分析了物流产业与国民经济其他产业部门之间的关联关系及对其他产业的支撑作用,指出了发展物流产业的重要性。 关于现代物流与经济发展关系定量分析的探讨和研究也不少。《中国物流业对经济增长作用的实例分析》(2004)一文中,王俊应用计量经济学的方法,以国内生产总值为被解释变量,表示中国经济发展水平,以货物周转量作为解释变量表示物流业的发展水平,揭示了物流业与经济发展的相互关系,并对中国物流业今后的发展提出相应建议。《物流能力对区域经济的贡献研究》(2005)一文中,作者从另一方面-物流供给能力方面对江苏省物流能力对江苏GDP增长的贡献率进行了分析,得到江苏物流能力方面对江苏GDP增长的贡献率为%。《城市物流对经济的拉动作用研究—以江苏南京为例》(2004)一文中,谭清美和王子龙等认为城市物流概念应拓宽为:城市区域内生产要素(包括劳动力要素)和产品的流动以及城市与外界生产要素和产品的交换和流通活动。城市物流通量是指货流量与客流量的货流当量之和,它可以反映城市枢纽物流能力。城市经济物流弹性是指城市经济增长率与城市物流能力增长率之比。1978年以来,南京经济物流弹性一直呈上升趋势,预期2005年南京经济物流弹性将达到2、193水平,这说明:物流能力对经济增长有明显的拉动作用;城市物流供给明显小于物流需求;南京物流产业是经济发展的“瓶颈产业”为促使城市经济与城市物流进入良性互动状态,南京市须进一步加强物流系统建设和物流产业管理体制建设。《现代物流与经济增长增长的关系研究》(2004)一文中,刘南和李燕等从供给推动、需求拉动两个角度分析现代物流发展与经济增长之间的相互关系,并运用了格兰杰因果检验方法,以浙江为例对现代物流发展与经济增长之间的双向因果关系进行分析,发现现代物流发展与经济增长之间并非互为因果。《区域物流业对地区经济增长的影响分析》(2006)一文中,周君运用logistic模型来分析区域物流业与地区经济增长之间的定量关系,采取边际和弹性 经济分析方法,量化了区域物流业发展所带来的地区经济的增长,不失为指导区域物流业发展、规划的一种实用方法。以天津市为案例的实证分析中,通过时间序列分析预测了未来几年区域经济和物流业发展的趋势,利用logistic模型分析出天津市物流业的单位增长所带来的地区经济的增长额度和变化规律,同时提出了发展物流产业的政策建议。 本文将在以往相关研究的基础上,在建立VAR模型的基础上,运用脉冲响应函数和预测方差分解来刻画现代物流发展与经济增长关系的动态相关性。 二、向量自回归模型 Structural Approach 利用经济理论来描述变量之间的关系。然而,经济理论往往不能达到为变量之间动态关系提供严格的定义,加之内生变量可能同时出现在的方程的左右两边,使得估计和推论问题变得复杂化,为解决这些问题而产生了有关多变量建模的非结构方法。向量自回归模型就是非结构化的多方程模型。 向量自回归模型(VAR:Vector Auto-regression)通常用语相关时间系列系统的预测和随机扰动对变量系统的动态影响。模型避开了结构建模方法中需要对系统中每个内生变量关于所有内生变量滞后值函数的建模问题。 向量自回归模型实际上是向量自回归移动平均(VARMA)模型的简化,后 者因参数过多带来很多问题而少有应用。最一般的VAR模型数学表达式为: tY=trtrtptPteXBXBYAYA..............111 ……………………(1)
其中tY是m维内生变量向量,tX是d维外生变量向量,1A……PA和1B……rB是
待估计的参数矩阵,内生变量和外生变量分别有p和r阶滞后期。te是随机扰动项,其
同时刻的元素可以彼此相关,但是不能与自身滞后期和模型右边的变量相关。模型(1)中内生变量有p阶滞后,所以可称其为一个VAR(p)模型。在实际应用中,通常 希望滞后期p和r足够大,从而完整的反映所构造模型的动态特征。但另一方面,滞后期越长,模型中待估计的参数就越多,自由度就越少。因此,应在滞后期和自由度之间寻求一种均衡状态,一般根据AIC和SC信息量取值最小的准则确定模型的阶数。 AIC=-2L/N+2K/N SC=-2L/N+KLogN/N
这里,K=M(RD+PM)是估计参数个数,N是观测值数目,且
L=-neeLogNXLogNMtt/det2)21(2' ……………………(2) 三、变量与数据 现代物流是市场经济和现代科学技术发展到一定阶段的产物,科学评价现代物流发展条件和潜力,对培育物流市场,改善现代物流发展环境,促进现代物流体系的改善,提升现代物流竞争力,推动经济发展都具有十分重要的意义。物流是一个随着人们认识的不断深化最后形成的一个概念,对于它的量化问题还未系统化,统计数据上找不到专门的描述指标,更不要说得到历史统计资料。物流是一个复杂的经济现象,目前还没有哪一个指标能够较全面地反映物流的发展变化情况。根据相关文献对现代物流衡量指标的研究,本文选用以下指标来描述现代物流的发展水平: 1.物流发展成效指标: 根据我国国家统计局和国家标准局1994年制定的国民经济行业分类标准,与物流业紧密相关的行业应为第三产业中交通运输、仓储和邮电通信业中的货运和仓储部分;但目前尚不能将这些行业中的货运和仓储部分的产值从中剥离出来,所以只能用交通运输、仓储、邮电通信业的产值来近似代替宏观物流业的产值。所以本文采用交通、仓储及通信业产值这个指标作为衡量物流产值(TPT)的指标,来衡量物流发展的程度。①
① 参见赵艳,张文杰,物流统计初探,《统计研究》,文中对物流指标的选取进行了评述。