廣東省物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間計(jì)量分析

高秀麗，孟飛榮

(廣東海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，廣東湛江 524088)

一、引言

隨著國(guó)民經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展，現(xiàn)代物流業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)建設(shè)中發(fā)揮的作用愈發(fā)重要。現(xiàn)代物流業(yè)是社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要紐帶，具有增強(qiáng)產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)、調(diào)節(jié)平衡市場(chǎng)供需以及保障國(guó)家經(jīng)濟(jì)安全等重要作用?，F(xiàn)代物流業(yè)不僅是各產(chǎn)業(yè)部門(mén)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式轉(zhuǎn)變的主要手段和途徑，而且已成為國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的新的經(jīng)濟(jì)“增長(zhǎng)點(diǎn)”，是國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)現(xiàn)由粗放型向集約型轉(zhuǎn)變的重要標(biāo)志。

近年來(lái)，國(guó)內(nèi)學(xué)者采用不同方法，選用不同樣本和指標(biāo)對(duì)物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系進(jìn)行了研究。譚清美等［1］引入物流當(dāng)量概念，對(duì)江蘇省物流能力對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)彈性進(jìn)行研究，得出江蘇省物流能力對(duì)GDP增長(zhǎng)有明顯拉動(dòng)作用的結(jié)論。李冠霖［2］根據(jù)投入產(chǎn)出表對(duì)我國(guó)物流業(yè)進(jìn)行分析，研究發(fā)現(xiàn)發(fā)展物流業(yè)會(huì)極大地帶動(dòng)第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，并促進(jìn)國(guó)民經(jīng)濟(jì)整體運(yùn)行效益的提高。鞠頌東等［3］采用橫截面數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)我國(guó)西部物流經(jīng)濟(jì)總量、物流政策與制度、投資、物流企業(yè)、人力資源、物流技術(shù)及設(shè)施、管理水平等的比較分析，發(fā)現(xiàn)物流因素還未明顯起到帶動(dòng)西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用。劉楠等［4］運(yùn)用格蘭杰因果檢驗(yàn)方法，對(duì)浙江省現(xiàn)代物流與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間的雙向因果關(guān)系進(jìn)行了分析，結(jié)果顯示物流發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間互為因果，呈現(xiàn)出相互促進(jìn)、共同發(fā)展的良好態(tài)勢(shì)。崔國(guó)輝等［5］運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)的方法對(duì)吉林省物流產(chǎn)業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系進(jìn)行了實(shí)證分析，結(jié)果表明吉林省物流與經(jīng)濟(jì)關(guān)系呈現(xiàn)出比較穩(wěn)定的長(zhǎng)期均衡發(fā)展趨勢(shì)。

現(xiàn)有相關(guān)研究大都采用投入產(chǎn)出法以及協(xié)整分析等傳統(tǒng)的統(tǒng)計(jì)研究方法進(jìn)行分析，隨著新地理經(jīng)濟(jì)學(xué)理論的不斷發(fā)展，部分學(xué)者將空間統(tǒng)計(jì)和空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)分析方法將地理、區(qū)位等因素納入到經(jīng)濟(jì)分析中。邵揚(yáng)［6］選用個(gè)體固定效應(yīng)模型對(duì)我國(guó)1978—2007年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與物流業(yè)之間的相關(guān)性進(jìn)行了分析，研究結(jié)果表明各地區(qū)GDP與物流有顯著的相關(guān)特性，物流對(duì)各地區(qū)GDP有顯著影響，但影響程度有限。范月嬌等［7］采用橫截面數(shù)據(jù)對(duì)海西物流業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的空間關(guān)聯(lián)性進(jìn)行分析，研究表明海西物流發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的空間關(guān)聯(lián)性是顯著的，但非絕對(duì)影響要素。

現(xiàn)有研究為本文提供了很好的借鑒，但大部分研究沒(méi)有考慮到空間因素的影響，考慮到空間因素影響的文獻(xiàn)僅僅考慮了被解釋變量的空間相關(guān)性，沒(méi)有將解釋變量空間溢出效應(yīng)納入模型。鑒于此，本文在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建空間面板杜賓模型，基于廣東省2001—2011年21個(gè)地市級(jí)面板數(shù)據(jù)，對(duì)物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系進(jìn)行實(shí)證分析。

二、指標(biāo)選擇與模型設(shè)定

(一)指標(biāo)選擇與數(shù)據(jù)來(lái)源

經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)由人均GDP度量，根據(jù)人均GDP指數(shù)調(diào)整為2001年不變價(jià)格，簡(jiǎn)記為PGDP;選用貨物周轉(zhuǎn)量作為物流業(yè)發(fā)展?fàn)顩r的度量指標(biāo)，簡(jiǎn)記為HYZ。為使數(shù)據(jù)具有可比性，并減少異方差，所有的數(shù)據(jù)均采用對(duì)數(shù)形式。

本文選取的樣本是2001—2011年的廣東省21個(gè)地市級(jí)面板數(shù)據(jù)，原始數(shù)據(jù)主要來(lái)源于2002－2012年的《廣東省統(tǒng)計(jì)年鑒》。

(二)空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型

空間計(jì)量分析中，通常使用空間滯后模型(Spatial Lag Model，SLM)和空間誤差模型(Spatial Error Model，SEM)，這兩種模型僅考慮了被解釋變量的空間相關(guān)性，沒(méi)有考慮解釋變量的空間相關(guān)性。針對(duì)這一問(wèn)題，Elhorst［8］提出了既包含空間被解釋變量的滯后項(xiàng)，又包含自變量滯后的空間杜賓(Spatial Durbin Model，SDM)模型。借鑒空間杜賓模型，本文以廣東省21個(gè)地區(qū)面板數(shù)據(jù)為樣本，構(gòu)建物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間面板模型，具體形式如式(1)所示。

其中，Yit為被解釋變量，表示i地區(qū)t年份的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);X為解釋變量，為i地區(qū)t年份的物流業(yè);W為空間權(quán)重矩陣;δ為空間自相關(guān)回歸系數(shù)，反映了區(qū)間互動(dòng)關(guān)系的方向與強(qiáng)度;θ、β為估計(jì)參數(shù);μ為空間固定效應(yīng)，λ為時(shí)間固定效應(yīng);ε為服從正態(tài)分布的隨機(jī)誤差項(xiàng)。

通過(guò)原假設(shè)為H0:θ=0和H0:θ+δβ=0的假設(shè)檢驗(yàn)可以判定空間杜賓模型是否可以被簡(jiǎn)化為空間滯后模型和空間誤差模型。如果原假設(shè)H0:θ=0和H0:θ+δβ=0均被拒絕，說(shuō)明對(duì)于觀測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)講，空間杜賓模型是最合適的模型。這兩個(gè)檢驗(yàn)服從自由度為K的χ2檢驗(yàn)，相應(yīng)的檢驗(yàn)方法為似然比(Likelihood Ratio，LR)和Wald檢驗(yàn)。

LeSage 和 Pace［9］指出，利用一個(gè)或多個(gè)空間回歸模型的點(diǎn)估計(jì)(IV/GMM)來(lái)檢驗(yàn)是否存在空間溢出效應(yīng)，可能導(dǎo)致錯(cuò)誤的結(jié)論。采用空間杜賓模型時(shí)，傳統(tǒng)的自變量系數(shù)以及顯著性水平不能再作為衡量變量影響和顯著性的依據(jù)，使用直接效應(yīng)和間接效應(yīng)可以更好地解釋空間面板模型。直接效應(yīng)表明一個(gè)空間單元解釋變量的變化對(duì)被解釋變量的影響，這種影響包含了來(lái)自周邊區(qū)域單元的反饋效應(yīng)，反饋效應(yīng)可以通過(guò)計(jì)算自變量系數(shù)與自變量的直接效應(yīng)的差值得到。間接效應(yīng)反映了解釋變量的空間外溢效應(yīng)，即本區(qū)域單元對(duì)其他區(qū)域單元的影響。

(三)空間權(quán)重的設(shè)定

空間權(quán)重是空間計(jì)量模型的關(guān)鍵，也是地區(qū)間空間影響方式的體現(xiàn)。本文采用最為常見(jiàn)的二分權(quán)重矩陣，遵循Rook相鄰判斷規(guī)則，即如果兩個(gè)地區(qū)有共同邊界，則認(rèn)為兩地區(qū)相鄰。矩陣元素W的元素設(shè)定規(guī)則如下:主對(duì)角線上的元素為0;如果兩地區(qū)相鄰，則wij=1，否則為0。廣東省各地區(qū)地理相鄰信息如表1所示。

表1 廣東省21地區(qū)地理相鄰信息

三、實(shí)證分析

(一)空間統(tǒng)計(jì)分析方法

目前，空間相關(guān)性分析方法主要有全局空間相關(guān)和局部空間相關(guān)兩種方法。全局空間相關(guān)Moran指數(shù)是用來(lái)度量空間自相關(guān)的全局指標(biāo)，研究整個(gè)區(qū)域的空間相關(guān)模式;局部相關(guān)分析研究每一個(gè)空間單元與鄰近單元在某一屬性上的相關(guān)程度。

1．全局空間自相關(guān)

全局Moran指數(shù)反映了研究區(qū)域中鄰近區(qū)域單元屬性值的相似程度［10］，其計(jì)算公式如式(2)所示。

其中，I為Moran指數(shù)，n為研究區(qū)域內(nèi)單元總數(shù)，xi、xj為區(qū)域單元i和區(qū)域單元j屬性指標(biāo)值為各區(qū)域單元屬性指標(biāo)的平均值，S2=)2為屬性指標(biāo)方差值，wij為空間權(quán)重矩陣。

全局空間自相關(guān)Moran指數(shù)的取值范圍介于－1到1之間，小于0表明存在空間負(fù)相關(guān)，相似的觀測(cè)值在區(qū)域內(nèi)分散分布;大于0表明存在間空間正相關(guān)，即相似的觀測(cè)值趨于空間集聚;等于0表明區(qū)域單元無(wú)空間相關(guān)性。

2．局部空間自相關(guān)分析

由于全局空間相關(guān)指標(biāo)僅從整體上反映了空間單元的集聚特征，掩蓋了局部空間集聚特征，進(jìn)行局部空間自相關(guān)分析時(shí)，應(yīng)采用空間聯(lián)系的局部指標(biāo)(Local Indicators of Spatial Association，LISA)。常用的局域空間自相關(guān)衡量指標(biāo)為局域Moran指數(shù)，其計(jì)算公式如式(3)所示。

其中，Ii為i區(qū)域單元的局域相關(guān)性系數(shù)，wij含義與上文相同，。

Ii＞0，表示高觀測(cè)值的區(qū)域單元被同是高觀測(cè)值的區(qū)域單元所包圍(High-High，H-H)，或低觀測(cè)值的區(qū)域單元被同是低觀測(cè)值的區(qū)域單元所包圍(Low-Low，L-L)的空間聯(lián)系形式;

Ii＜0表示低觀測(cè)值的區(qū)域單元被高觀測(cè)值的區(qū)域單元所包圍(Low-igh，L-H)，或高觀測(cè)值的區(qū)域單元被低觀測(cè)值的區(qū)域單元所包圍(High-Low，H-L)的空間聯(lián)系形式。

(二)空間自相關(guān)檢驗(yàn)

1．全局分析

利用GeoDa軟件，根據(jù)公式(2)計(jì)算可得廣東省各年度物流業(yè)、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的單變量Moran’I指數(shù)以及物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的雙變量Moran’I指數(shù)值，并采用蒙特卡羅模擬方法，對(duì)Moran’I指數(shù)進(jìn)行顯著性檢驗(yàn)，結(jié)果如圖1所示。

圖1 2001—2011年廣東省21地市物流業(yè)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展、物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的全局Moran’I指數(shù)

各年度物流業(yè)Moran’I均為正值，且通過(guò)顯著性水平檢驗(yàn)，表明廣東省21個(gè)地市物流業(yè)的發(fā)展具有很強(qiáng)的空間關(guān)聯(lián)性。物流業(yè)Moran’I指數(shù)值有所波動(dòng)，但總體上呈現(xiàn)出上升趨勢(shì)，表明物流業(yè)空間相關(guān)性隨時(shí)間的變化有增強(qiáng)的趨勢(shì)。各年度經(jīng)濟(jì)發(fā)展Moran’I均為正值，且通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。Moran’I指數(shù)呈現(xiàn)出先上升后下降的趨勢(shì)，表明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間依賴性程度先增強(qiáng)后減弱的變化，但總體呈現(xiàn)出增強(qiáng)的趨勢(shì)。各年度物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)雙變量二維Moran’I統(tǒng)計(jì)量均為正值，且通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)，表明廣東省21地市物流業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)在空間分布上具有明顯的正相關(guān)關(guān)系，呈現(xiàn)出空間集聚的態(tài)勢(shì)。

2．局部分析

全局Moran’I從全局角度表明了物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間相關(guān)性，為進(jìn)一步考察廣東省物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)空間分布的局部特征，本文選用2011年數(shù)據(jù)采用Moran’I散點(diǎn)圖對(duì)局部特征進(jìn)行分析。從圖2中物流業(yè)Moran’I的散點(diǎn)圖可見(jiàn)，大部分地區(qū)分布在H-H區(qū)域和L-L區(qū)域。其中，H-H區(qū)域表示物流發(fā)展水平較好的地區(qū)，主要包括深圳、惠州、佛山、東莞、廣州、韶關(guān)和清遠(yuǎn)，這些地區(qū)大部分位于珠三角地區(qū);結(jié)合經(jīng)濟(jì)發(fā)展的Moran’I散點(diǎn)圖可見(jiàn)，這些地區(qū)也是經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū);L-L區(qū)域主要集中了物流業(yè)發(fā)展水平較差的地區(qū)，主要有汕尾、梅州、揭陽(yáng)、陽(yáng)江、河源、茂名、云浮、肇慶、江門(mén)，結(jié)合PGDP的Moran’I散點(diǎn)圖可見(jiàn)，這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也較低。

圖2 2011年經(jīng)濟(jì)發(fā)展(左)與物流業(yè)(右)的Moran’I散點(diǎn)圖

由以上分析可見(jiàn)，物流業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間分布特征并非完全隨機(jī)，集聚態(tài)勢(shì)基本相似。廣東省21個(gè)地區(qū)物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在明顯的區(qū)域差異，珠三角地區(qū)物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，能夠給周邊地區(qū)帶來(lái)較大的正向帶動(dòng)作用，而東、西兩翼及山區(qū)物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展都比較落后，可能會(huì)給周邊地區(qū)帶來(lái)負(fù)向效應(yīng)。

(三)空間面板模型檢驗(yàn)

空間自相關(guān)檢驗(yàn)表明廣東省21地市物流業(yè)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在明顯的空間依賴性。為進(jìn)一步研究廣東省物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展相互關(guān)系，采用空間計(jì)量模型進(jìn)行分析。由于不同的固定效應(yīng)與隨機(jī)效應(yīng)的選擇影響到模型的估計(jì)結(jié)果，需要采用Hausman檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)對(duì)是否采用固定效應(yīng)模型，以及空間個(gè)體固定效應(yīng)和空間時(shí)間效應(yīng)做出相應(yīng)判斷。另外，需要通過(guò)LR檢驗(yàn)和Wald檢驗(yàn)判斷空間杜賓模型(SDM)是否可以簡(jiǎn)化為空間滯后模型(SLM)或空間誤差模型(SEM)。

由表2的Hausman檢驗(yàn)結(jié)果可見(jiàn)，應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型。LR檢驗(yàn)表明空間個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)均顯著，應(yīng)建立時(shí)間空間雙固定效應(yīng)模型［11］。

表2 Hausman檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)結(jié)果

(四)空間面板模型參數(shù)估計(jì)

借助 Elhorst［8］提供的有關(guān)程序，將選擇指標(biāo)變量帶入空間計(jì)量模型，進(jìn)行模型估計(jì)，估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 空間Durbin模型估計(jì)結(jié)果

由表3可見(jiàn)，Wald spatial lag和LR spatial lag檢驗(yàn)結(jié)果分別5%和10%的水平下在顯著，拒絕簡(jiǎn)化為空間滯后模型;Wald spatial error和LR spatial error檢驗(yàn)均在1%水平下顯著，拒絕簡(jiǎn)化為空間誤差模型。綜合以上檢驗(yàn)結(jié)果，應(yīng)建立SDM模型對(duì)物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)進(jìn)行分析。

由模型分析結(jié)果，可以得出以下結(jié)論:

(1)模型中被解釋變量系數(shù)的估計(jì)值為0.542 0，并通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在空間正相關(guān)性，因此，對(duì)物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系進(jìn)行分析時(shí)，地理區(qū)位是不可忽略的因素。

(2)物流業(yè)的直接效應(yīng)為0.303 5，表明某地區(qū)物流業(yè)每提高1%對(duì)促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展0.303 5%，其中，來(lái)自周?chē)貐^(qū)物流業(yè)的反饋效應(yīng)為0．045 8%。由此可見(jiàn)，物流的增長(zhǎng)不僅能夠直接促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，而且通過(guò)對(duì)其他地區(qū)的反饋?zhàn)饔么龠M(jìn)了當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展。物流業(yè)的間接效應(yīng)為0.451 4，是直接效應(yīng)的1．47倍，表明某地區(qū)物流業(yè)發(fā)展不僅促進(jìn)了本地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而且也能促進(jìn)了相鄰地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

四、結(jié)論與啟示

本文基于廣東省2001—2011年21個(gè)地區(qū)面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建空間杜賓模型，對(duì)物流業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系進(jìn)行了探索。研究結(jié)果表明:(1)廣東省21個(gè)地區(qū)物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在著顯著的全局空間自相關(guān)和局部自相關(guān)，物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也存在空間維度上的顯著相關(guān)性。物流業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有類似的集聚特征，大多數(shù)珠三角地區(qū)位于H－H區(qū)域，而東、西兩翼和山區(qū)地區(qū)多位于和L－L區(qū)域，廣東省區(qū)域內(nèi)物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在巨大的不平衡性。(2)對(duì)物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系進(jìn)行分析時(shí)，地理區(qū)位是不可或缺的重要因素。(3)各地區(qū)物流業(yè)的發(fā)展不僅能夠顯著促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，而且還能通過(guò)溢出效應(yīng)促進(jìn)相鄰地區(qū)的發(fā)展。

廣東省各地區(qū)物流業(yè)存在較大的差異，因此如何優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)，縮小差距，達(dá)到區(qū)域物流一體化發(fā)展的目標(biāo)成為了一個(gè)迫切需要解決的課題。為加快廣東省物流業(yè)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，必須根據(jù)物流業(yè)自身特點(diǎn)，有針對(duì)性地采取一系列措施和政策。首先，發(fā)揮廣州、深圳與佛山等珠三角區(qū)域物流的核心樞紐的擴(kuò)散帶動(dòng)作用，充分發(fā)揮物流核心樞紐在區(qū)域物流整合過(guò)程中的示范和帶頭作用，進(jìn)一步整合資源，拓寬物流腹地，加快融合。其次，由廣東省各地方政府的各個(gè)物流管理部門(mén)和行業(yè)協(xié)會(huì)牽頭組成物流產(chǎn)業(yè)地區(qū)發(fā)展協(xié)調(diào)小組，協(xié)同區(qū)域物流發(fā)展產(chǎn)業(yè)政策，整合區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)劃，構(gòu)建產(chǎn)業(yè)鏈條，合作建設(shè)區(qū)域內(nèi)大型物流基礎(chǔ)設(shè)施、實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)對(duì)接、交通對(duì)接和規(guī)則對(duì)接。最后，積極培育具有物流網(wǎng)絡(luò)組織功能的大型物流龍頭企業(yè)，發(fā)揮龍頭企業(yè)在廣東省區(qū)域物流中的帶頭作用和龍頭作用。

［1］ 譚清美，王子龍．區(qū)域經(jīng)濟(jì)物流彈性研究［J］．統(tǒng)計(jì)與決策，2005(5):56－57．

［2］ 李冠霖．我國(guó)物流業(yè)的投入產(chǎn)出分析［J］．中國(guó)流通經(jīng)濟(jì)，2001(6):15－19．

［3］ 鞠頌東，李尹松，徐杰．西部物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展［J］．?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2003(2):39－43．

［4］ 劉楠，李燕．現(xiàn)代物流與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系研究［J］．管理工程學(xué)報(bào)，2007(1):151－154．

［5］ 崔國(guó)輝，李顯生．區(qū)域物流與經(jīng)濟(jì)發(fā)展協(xié)整與因果互動(dòng)機(jī)制［J］．交通運(yùn)輸工程學(xué)報(bào)，2010(5):90－96．

［6］ 邵揚(yáng)．中國(guó)省際經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與物流的空間面板計(jì)量分析［J］．技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究，2009(6):136 －138．

［7］ 范月嬌，王?。Ｎ魑锪靼l(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的空間關(guān)聯(lián)性實(shí)證分析［J］．福建師范大學(xué)學(xué)報(bào):哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版，2012(4):40－46．

［8］ Elhorst Paul J．Matlab Software for Spatial Panels［C］//Presented at the IVth World Conference of the Spatial E-conometrics Association(SEA)，Chicago:2010．

［9］ LeSage J P，Pace R K．Introduction to spatial econometrics［M］．Boca Raton:CRC Press Taylor＆ Francis Group，2009．

［10］ Anselin L．Space and applied econometrics［J］．Regional Science and Urban Economics，1992(3)．

［11］ Badi H，Baltagi．Econometric Analysis of Panel Data［M］．Chichester:John Wiley ＆ Sons Inc，2005．