物流產業(yè)集聚對區(qū)域經濟影響的城市比較

朱長征 趙亮

中圖分類號：F572.88 文獻標識碼：A

內容摘要：本文以2001—2014年我國4個直轄市和15個副省級城市的數(shù)據(jù)為基礎，計算出19個主要城市的物流產業(yè)區(qū)位熵指數(shù)，并對各個城市的物流產業(yè)集聚度進行了分析。同時，采用面板數(shù)據(jù)模型剖析了物流產業(yè)集聚對城市經濟的影響效應。研究結果顯示，物流產業(yè)集聚對各個城市經濟的影響程度不盡相同，其對東部城市的影響最強，對中西部城市的影響則較弱。同時隨著時間周期的推移，物流產業(yè)集聚對城市經濟的影響程度逐步提升。

關鍵詞：物流產業(yè)集聚 區(qū)域經濟 面板數(shù)據(jù) 城市比較研究

引言

產業(yè)集聚是指處于同一特定領域內的機構和企業(yè)，在產業(yè)發(fā)展的過程中由于彼此之間存在互補性和共性，而相互緊密集中在一定區(qū)域的現(xiàn)象。從阿爾弗雷德·馬歇爾（1890）首次在《經濟學原理》中提出產業(yè)集聚的概念以來，眾多學者開始關注這一領域。阿爾弗雷德·韋伯（1909）隨之提出了產業(yè)區(qū)位論，勒施（1940）對產業(yè)集聚與城市的關系進行了研究，邁克爾·波特（1990）針對產業(yè)集聚的現(xiàn)象剖析了如何通過產業(yè)集聚獲得國家競爭優(yōu)勢。隨著我國城市化的推進，城市經濟發(fā)展與物流的關系越來越緊密。因此，研究物流產業(yè)集聚對城市經濟的影響效應，對合理制定城市物流發(fā)展政策具有一定的實踐意義。

文獻綜述

目前對于物流產業(yè)集聚的研究，主要集中在物流產業(yè)集聚對區(qū)域經濟、產業(yè)結構的影響以及自身的形成機理方面。Doug Leduc（2004）基于供應鏈的視角研究發(fā)現(xiàn)，物流產業(yè)所需的基礎設施、物流的功能或環(huán)節(jié)能夠帶來橫向的產業(yè)集聚，供應鏈能夠帶來縱向的產業(yè)集聚。王非、馮耕中（2010）基于產業(yè)集群理論，闡述了物流集聚區(qū)的概念。王婷（2010）分析了港口物流產業(yè)集聚的現(xiàn)象及特征。鐘祖昌（2011）運用計量經濟學理論分析了我國物流產業(yè)集聚的現(xiàn)狀，研究發(fā)現(xiàn)物流產業(yè)集聚具有空間異質性、自相關性。戴志敏、郭露等（2013）運用計量經濟模型和集聚理論，發(fā)現(xiàn)發(fā)達地區(qū)物流產業(yè)集聚基本形成，但與經濟的融合發(fā)展有待加強。李劍、姜寶（2016）通過構建空間面板模型，發(fā)現(xiàn)物流產業(yè)集聚對第三產業(yè)的推動作用最大，對第一產業(yè)的推進作用最小。

總之，學者們在物流產業(yè)集聚對區(qū)域經濟發(fā)展影響方面的研究已取得了一定的進展，但由于物流產業(yè)集聚一般以城市為載體，所以物流產業(yè)集聚的省域面板分析存在一定的缺陷。因此，本文擬研究物流產業(yè)集聚對不同城市經濟的影響，并對每個城市的影響程度進行了比較分析，以期得出有價值的結論。

物流產業(yè)集聚系數(shù)測算

區(qū)位熵法。區(qū)位熵法又稱專門化率，能夠反映出各個城市物流產業(yè)的空間分布情況。測算公式如下：

（1）

LQi 表示i城市的物流產業(yè)集聚系數(shù)，ei表示i城市物流產業(yè)從業(yè)人數(shù)，e表示i城市的所有產業(yè)從業(yè)人數(shù)，Ei表示全國物流產業(yè)從業(yè)人數(shù)，E表示全國全部產業(yè)從業(yè)人數(shù)。

原始數(shù)據(jù)來源。本文計算的物流產業(yè)集聚系數(shù)的數(shù)據(jù)來源于各城市統(tǒng)計年鑒（2002-2015）。由于我國沒有專門的物流業(yè)從業(yè)人員統(tǒng)計數(shù)據(jù)且各城市對于就業(yè)人口的統(tǒng)計口徑不一，故本文采用交通運輸倉儲、郵政業(yè)的單位從業(yè)人數(shù)來進行計算。

系數(shù)測算。采用公式（1）可測算出各城市的物流產業(yè)集聚系數(shù)。由于各城市系數(shù)的測算時間段跨度較長，故對各城市的指數(shù)分為兩個時間段（2001-2007，2008-2014）計算其平均值。根據(jù)表1、表2可以看出：在2001-2007年，寧波、廈門、青島三市物流產業(yè)集聚程度一般；深圳、成都、濟南、杭州、長春物流產業(yè)集聚程度較高；武漢、大連、北京、上海、西安、廣州、重慶、南京、天津、哈爾濱、沈陽物流產業(yè)集聚程度很高。2008-2014年，寧波、杭州、長春三市物流產業(yè)集聚程度一般；天津、重慶、成都、廈門、青島物流產業(yè)集聚程度較高；北京、上海、西安、廣州、深圳、武漢、濟南、南京、哈爾濱、沈陽、大連物流產業(yè)集聚程度很高。

變量選擇、數(shù)據(jù)來源及模型構建

（一）變量選擇及數(shù)據(jù)來源

本文采用GDP為因變量，LQ、IFA、LHC為自變量。GDP為各個城市的國內生產總值，用來表示各個城市的經濟發(fā)展水平；LQ為計算的物流產業(yè)集聚系數(shù)，表示各個城市的物流產業(yè)集聚程度；IFA為各個城市交通運輸倉儲、郵政業(yè)的固定資產投資額，用來表示物流產業(yè)資本水平；LHC為各個城市交通運輸倉儲、郵政業(yè)年末單位從業(yè)人數(shù)，表示物流產業(yè)人力資源情況。LHC、GDP、IFA、LQ的原始數(shù)據(jù)來源于中國城市統(tǒng)計年鑒（2002-2015）。

（二）構建模型

面板數(shù)據(jù)是把時間序列向空間軸拓展或是截面數(shù)據(jù)沿時間軸拓展所形成的擁有個體、時間和指標的三維結構的數(shù)據(jù)。其一般形式如下：

（2）

其中，i=1，2，…N，表示N個個體；t=1，2，…T，表示已知的T個時點；k=1，2，…m，表示m個非隨機解釋變量。yit是被解釋變量對個體i在t時的觀測值；xkit是第K個非隨機解釋變量對于個體i在t時的觀測值；βki是待估計的參數(shù)；μit是隨機誤差項。通常使用的面板數(shù)據(jù)模型有以下幾種：

混合回歸模型。如果模型不存在效應，則模型為混合回歸模型，如公式（3）所示：

（3）

單、雙因素模型。若模型中同時存在時間效應和個體效應則為雙因素模型，若僅有時間效應或個體效應則為單因素模型。雙因素模型為公式（4），單因素模型為公式（5）、（6）：

（4）

（5）

（6）

固定效應模型。固定效應模型是指在面板數(shù)據(jù)線性回歸中，針對不同的截面序列或不同的時間序列，模型的截距項不同，模型的斜率系數(shù)相同。固定效應模型的雙因素模型形式為公式（7），單因素模型形式分別為公式（8）、（9）。

（7）

（8）

（9）

（三）數(shù)據(jù)平穩(wěn)性檢驗與模型確定

借助Eviews6.0軟件，對變量GDP、LQ、IFA、LHC進行平穩(wěn)性檢驗，發(fā)現(xiàn)變量都存在單位根，但其一階差分不存在單位根，均為平穩(wěn)序列，不存在偽回歸現(xiàn)象。

在Eviews6.0中，建立面板估計式進行約束檢驗，看模型是否存在效應，得到結果見表3所示。從表3中可以看出模型既存在個體效應也存在時間效應，為雙因素模型。進一步進行豪斯曼檢驗確定效應為隨機效應模型還是固定效應模型，豪斯曼檢驗結果見表4所示。從表4可以看出，該數(shù)據(jù)模型為個體時間固定效應回歸模型。

實證分析與研究

運用Eviews6.0軟件得到模型的回歸結果如表5所示。其中，C、LQ在5%的顯著性水平下檢驗通過，IFA、LHC在1%的顯著性水平下檢驗通過；R2為0.95，調整后的R2為0.94，表明模型具有較好的擬合效果。從表5可以看出，LQ每提升1%，GDP則提升133%，表明物流產業(yè)集聚的增強能夠對城市經濟產生較強的影響；IFA每提升1%，GDP則提升59%，表明物流產業(yè)固定資產投資的增加能夠對城市經濟產生一定的影響；LHC每提升1%，GDP提升0.01%，表明物流從業(yè)人員的增加對城市經濟產生的影響微乎其微，這主要是由于我國物流業(yè)的發(fā)展相對滯后，很多的中間環(huán)節(jié)都需要人力來完成，屬于勞動密集型產業(yè)。因此，物流企業(yè)的集約化、智能化發(fā)展將是未來的重點方向。

從表6的橫截項數(shù)據(jù)看，東部城市的數(shù)據(jù)大部分為正值，且比較大，表明東部城市物流產業(yè)集聚對城市經濟的促進作用更大。其中，深圳物流產業(yè)集聚對經濟的正向促進作用最大，其次是寧波、長春、廈門、南京、大連、沈陽、天津、青島、上海。但北京、濟南、杭州、哈爾濱的橫截項卻為負值，原因可能是，北京地價高導致物流基礎設施建設投資大，使得整個物流產業(yè)集聚對城市經濟的促進作用相對低一點；濟南的制造業(yè)是其支柱性產業(yè)，但其生產的產品大多數(shù)需要借助本省的青島港進行出口，物流基礎設施相對其產業(yè)結構的匹配度較低，因此對城市經濟的影響較弱；杭州物流產業(yè)集聚度逐步降低，使得其對城市經濟的促進作用下降；哈爾濱屬于老工業(yè)基地，物流設施落后，物流效率較低，因此對城市經濟的促進作用較小。中西部城市的橫截距大部分為負值，表明中西部城市物流產業(yè)集聚對城市經濟的促進作用較小，這主要是由于在中西部物流業(yè)基礎設施建設還比較落后，物流運作效率相對較低。

從表7的數(shù)據(jù)可以看出，總體而言時點效應的截距項逐漸增大，說明物流產業(yè)集聚對城市經濟的影響程度隨著時間的推進逐漸增強。

結論及建議

（一）結論

本文以我國2001—2014年4個直轄市和15個副省級的數(shù)據(jù)為基礎，首先計算了各個城市的物流產業(yè)集聚系數(shù)，發(fā)現(xiàn)我國大部分主要城市物流業(yè)已經形成高度集聚，同時構建了個體時間固定效應回歸模型，分析了物流產業(yè)集聚對城市經濟的影響。結果發(fā)現(xiàn)：物流產業(yè)集聚對城市經濟具有較為顯著的影響，其中東部城市影響最大、中西部城市則較小。同時隨著時間的推移，物流產業(yè)集聚對城市經濟的促進作用逐漸增強。

（二）建議

從以上分析可以看出，物流產業(yè)集聚能夠有效地影響城市經濟的發(fā)展。具體建議如下：首先，城市物流基礎設施的建設步伐要逐步加快。這樣即可以降低物流成本，降低居民消費品價格，也可以提升城市物流對經濟的影響力，使得物流產業(yè)能夠反哺城市經濟。其次，加強批發(fā)零售業(yè)、制造業(yè)與物流業(yè)聯(lián)動發(fā)展。近年來，國家高度重視制造業(yè)、批發(fā)零售業(yè)與物流業(yè)的聯(lián)動，并出臺了相關扶持政策。三者的聯(lián)動發(fā)展，有利于提升制造業(yè)水平、降低成本，提升客戶服務水平，從而助力行業(yè)發(fā)展，進而提升整個城市的經濟發(fā)展水平。再次，在城市規(guī)劃中，要明確城市物流用地的規(guī)模，禁止城市物流用地被占用或當作商業(yè)用地使用。合理的規(guī)范城市物流用地，可以更好地提升整個城市物流的效率，降低物流成本、促進城市經濟發(fā)展。

參考文獻：

1.Doug Leduc. Logistics Cluster Holds Great Promise for Fort Wayne [J].Area Economy. Knight Ridder Tribune Business News，2004（12）

2.王非，馮耕中.我國物流集聚區(qū)內涵與形成機理研究[J].決策參考，2010（24）

3.王婷.港口物流產業(yè)集聚的形成機理及競爭優(yōu)勢分析[J].產業(yè)論壇，2010（6）

4.鐘祖昌.空間經濟學視角下的物流業(yè)集聚及影響因素——中國31個省市的經驗證據(jù)[J].山西財經大學學報，2011（11）

5.戴志敏，郭露，何宜慶.中部地區(qū)物流產業(yè)集聚及演進分析[J].經濟經緯，2013（6）

6.李劍，姜寶.物流產業(yè)集聚對區(qū)域經濟增長影響研究——基于省際數(shù)據(jù)的空間計量分析[J].中南大學學報（社會科學版），2016（8）