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    物流產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長影響研究
    ——基于省際數(shù)據(jù)的空間計(jì)量分析

    2016-09-15 02:16:24李劍姜寶
    關(guān)鍵詞:面板物流區(qū)域

    李劍,姜寶

    (中國海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,青島,266100)

    物流產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長影響研究
    ——基于省際數(shù)據(jù)的空間計(jì)量分析

    李劍,姜寶

    (中國海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院,青島,266100)

    選取2004—2013年中國內(nèi)地31個(gè)省際數(shù)據(jù)為樣本,運(yùn)用空間計(jì)量模型實(shí)證分析物流產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響。研究發(fā)現(xiàn),整體來看,物流產(chǎn)業(yè)集聚能夠有效地促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長速度和區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長效率的提高;從產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)層面分析,發(fā)現(xiàn)物流產(chǎn)業(yè)集聚對第三產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)度最大,對第一產(chǎn)業(yè)的影響不顯著;從對外貿(mào)易角度來看,物流產(chǎn)業(yè)集聚僅對當(dāng)?shù)剡M(jìn)口貿(mào)易有顯著正影響,但其集聚的空間溢出效應(yīng)卻是負(fù)的。

    物流產(chǎn)業(yè)集聚;區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長;空間計(jì)量;面板數(shù)據(jù)

    作為2015年區(qū)域發(fā)展的首要戰(zhàn)略,“一帶一路”戰(zhàn)略對周邊區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展將帶來巨大推動(dòng)作用,“互聯(lián)互通”作為其中的重要戰(zhàn)略目標(biāo)之一,必將推動(dòng)區(qū)域物流資源整合,進(jìn)而促進(jìn)物流產(chǎn)業(yè)集聚的形成。而物流產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響也引起了越來越多學(xué)者的關(guān)注,早期學(xué)者在研究物流產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系時(shí)忽略了空間因素,而區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的空間相關(guān)性顯然存在,因此,物流產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的空間效應(yīng)如何體現(xiàn)應(yīng)當(dāng)是值得探索的問題。

    本文將以中國內(nèi)地2004—2013年省際數(shù)據(jù)為樣本,利用空間相關(guān)性檢驗(yàn)對我國物流產(chǎn)業(yè)集聚和省際區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間布局特點(diǎn)進(jìn)行描述性分析,在此基礎(chǔ)上,通過空間面板計(jì)量模型實(shí)證分析物流產(chǎn)業(yè)集聚及其空間效應(yīng)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響作用。

    一、理論基礎(chǔ)與文獻(xiàn)綜述

    物流產(chǎn)業(yè)集聚,外文文獻(xiàn)中沒有明確定義,根據(jù)邁克爾·波特對集聚的定義,結(jié)合物流產(chǎn)業(yè)特征加以總結(jié)可得出物流產(chǎn)業(yè)集聚的概念:在特定區(qū)域內(nèi),以物流企業(yè)為主體的、同時(shí)具備競爭和合作關(guān)系的物流企業(yè)、服務(wù)供應(yīng)商、專業(yè)化的供應(yīng)商、相關(guān)產(chǎn)業(yè)廠商和相關(guān)機(jī)構(gòu)(比如制定標(biāo)準(zhǔn)化的機(jī)構(gòu)、大學(xué)和產(chǎn)業(yè)公會(huì)等)所產(chǎn)生的集中并且保持不間斷的競爭優(yōu)勢的現(xiàn)象。

    以產(chǎn)業(yè)集聚和區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的作用機(jī)制為理論基礎(chǔ),本文首先分析物流產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的影響機(jī)制,即物流產(chǎn)業(yè)集聚可以通過規(guī)模效應(yīng)、集聚和輻射效應(yīng)、溢出效應(yīng)等方面對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長產(chǎn)生影響。

    (1) 規(guī)模效應(yīng)。物流企業(yè)通過集聚獲得規(guī)模經(jīng)濟(jì),在集聚區(qū)域共享信息、共享物流基礎(chǔ)設(shè)施,降低物流生產(chǎn)成本。物流企業(yè)自身物流成本的降低和物流服務(wù)水平的提高會(huì)使得物流企業(yè)為物流需求企業(yè)提供價(jià)格更加低廉、服務(wù)更加專業(yè)的物流服務(wù),進(jìn)而降低物流需求企業(yè)的生產(chǎn)成本。由此物流產(chǎn)業(yè)集聚就將自身集聚的內(nèi)部規(guī)模經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)化為物流需求企業(yè)的外部規(guī)模經(jīng)濟(jì),進(jìn)而促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長。

    (2) 集聚和輻射效應(yīng)。物流產(chǎn)業(yè)通過集聚產(chǎn)生外部規(guī)模效應(yīng)使得該區(qū)域具有更強(qiáng)的集聚力,從而吸引更多新的物流企業(yè)進(jìn)駐該區(qū)域,物流集聚的規(guī)模變大會(huì)促使更多的物流服務(wù)需求企業(yè)為了降低物流成本而在其周邊產(chǎn)生。另外,當(dāng)物流產(chǎn)業(yè)集聚到一定程度時(shí),對周邊地區(qū)產(chǎn)生輻射效應(yīng),從而加強(qiáng)與周邊地區(qū)的聯(lián)系和互動(dòng),帶動(dòng)整個(gè)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長。

    (3) 溢出效應(yīng)。物流企業(yè)在一定區(qū)域內(nèi)集聚會(huì)產(chǎn)生溢出效應(yīng),包括技術(shù)溢出和知識溢出,產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)內(nèi)的企業(yè)通過技術(shù)溢出,使得小的物流企業(yè)更快地獲得行業(yè)內(nèi)的領(lǐng)先技術(shù),從而提高生產(chǎn)效率促進(jìn)企業(yè)發(fā)展。知識溢出效應(yīng)使集聚區(qū)域內(nèi)的企業(yè)可以交換彼此的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn),降低各企業(yè)的學(xué)習(xí)成本,從而提高整個(gè)區(qū)域的生產(chǎn)效率并帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長。

    關(guān)于產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響實(shí)證分析方面,國外學(xué)者M(jìn)artin通過建立內(nèi)生增長和經(jīng)濟(jì)區(qū)位的交互模型,發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚會(huì)通過區(qū)域溢出效應(yīng)降低企業(yè)間的交易成本和加快資金流動(dòng),從而對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長速度產(chǎn)生正向的作用[1]。Mercedes Delgado發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集群內(nèi)的企業(yè)具有更高的發(fā)展?jié)摿?,并且企業(yè)之間可以通過知識溢出效應(yīng)、技術(shù)溢出效應(yīng)和投入產(chǎn)出聯(lián)系等促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長[2]。Geppert等人以1980—2000年德國工業(yè)數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,研究證實(shí)經(jīng)濟(jì)集聚與經(jīng)濟(jì)增長之間存在著顯著的正向關(guān)系[3]。Masahisa Fuiata通過研究發(fā)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)集聚主要是通過本地化的溢出效應(yīng)來促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的[4]。

    近年來,國內(nèi)也有相關(guān)學(xué)者研究分析了物流產(chǎn)業(yè)集聚對于區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響,其中區(qū)位熵和灰色關(guān)聯(lián)度分析方法使用較多,例如王珍珍、陳功玉等人以1999 —2008年31個(gè)省的面板數(shù)據(jù)為樣本利用區(qū)位熵指數(shù)測度了我國物流業(yè)發(fā)展的集聚水平,并將區(qū)位熵引入到Cobb-Douglas生產(chǎn)函數(shù)中分析物流產(chǎn)業(yè)集聚度與制造業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的作用,研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)二者之間有顯著的正相關(guān)關(guān)系[5]。關(guān)高峰用區(qū)位熵法對中部六省物流產(chǎn)業(yè)集聚度進(jìn)行測算,并應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)方法就物流產(chǎn)業(yè)集聚度與六省區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)聯(lián)性進(jìn)行實(shí)證研究,結(jié)果表明中部六省物流產(chǎn)業(yè)集聚度存在差異性[6]。

    從目前相關(guān)研究文獻(xiàn)看,存在以下幾個(gè)方面的問題:(1)研究中所用針對經(jīng)濟(jì)增長指標(biāo)存在不足,較為單一和片面。(2)在定量分析的方法選擇上,缺乏對空間因素的考慮。(3)在樣本選擇方面,數(shù)據(jù)多是截面數(shù)據(jù)或時(shí)間序列數(shù)據(jù),產(chǎn)業(yè)集聚的空間布局和空間效應(yīng)研究較少。

    基于對以上問題的考慮,本文以2004—2013年省際面板數(shù)據(jù)研究物流產(chǎn)業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。通過面板數(shù)據(jù),探索區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長和物流產(chǎn)業(yè)集聚的動(dòng)態(tài)變化,并將空間因素考慮在內(nèi)建立空間面板模型,從經(jīng)濟(jì)增長的不同層面以不同的指標(biāo)探索物流產(chǎn)業(yè)集聚對經(jīng)濟(jì)增長的作用,使研究內(nèi)容更加全面。

    二、省際層面物流產(chǎn)業(yè)集聚水平測度及空間相關(guān)性分析

    (一) 區(qū)位熵計(jì)算及結(jié)果分析

    目前產(chǎn)業(yè)集聚度的測量方法有很多,我國學(xué)者在研究中也用了不同的方法進(jìn)行了產(chǎn)業(yè)的集聚水平測度。例如陳文峰等人以區(qū)位熵計(jì)算產(chǎn)業(yè)集聚程度[7];姚壽福、張華以采用基尼系數(shù)測定工業(yè)集中度[8];魏瑋、馬松昌以EG指數(shù)測量了山東半島城市群28個(gè)制造業(yè)行業(yè)的集聚水平[9]。雷鵬通過企業(yè)單位數(shù)和全部從業(yè)人員平均人數(shù)兩個(gè)指標(biāo)對赫芬達(dá)爾指數(shù)進(jìn)行測算驗(yàn)證制造業(yè)集聚對經(jīng)濟(jì)增長的影響[10]。

    由于區(qū)位熵以行政單位為基礎(chǔ)測量產(chǎn)業(yè)的總體地理集中程度,不考慮產(chǎn)業(yè)內(nèi)部企業(yè)的規(guī)模大小,數(shù)據(jù)可獲得性高,計(jì)算簡單,本文基于數(shù)據(jù)的可得性考慮,采用該指數(shù)計(jì)算物流業(yè)集聚度。

    物流產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵LQ由各個(gè)省市的物流業(yè)從業(yè)人員占本省的所有從業(yè)人員總數(shù)的百分比與全國物流業(yè)就業(yè)人口數(shù)占全國總就業(yè)人口數(shù)的百分比的比值得來,反映該省市物流業(yè)是否出現(xiàn)集聚現(xiàn)象。本文以2004—2013年的交通運(yùn)輸、倉儲、郵政業(yè)的就業(yè)人口統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),對中國內(nèi)地31個(gè)省、直轄市、自治區(qū)10年間的物流業(yè)集聚水平進(jìn)行測度。

    由圖1可見,物流產(chǎn)業(yè)集聚水平較高的地區(qū)主要分布在東北老工業(yè)地區(qū)和東部沿海地區(qū),包括內(nèi)蒙古、吉林、遼寧、黑龍江、天津、北京、上海;個(gè)別的中部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)集聚水平也較高。由此可見,我國物流產(chǎn)業(yè)集聚的空間分布格局與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間分布具有一定的同步性。

    圖1 2013年物流產(chǎn)業(yè)集聚水平分布區(qū)間圖

    (二) 物流產(chǎn)業(yè)集聚的空間相關(guān)性分析

    圖2以2013年我國內(nèi)地各省市的物流產(chǎn)業(yè)的區(qū)位熵指數(shù)為數(shù)據(jù)樣本利用GEODA軟件計(jì)算得來。從中可以看到,內(nèi)蒙古、吉林、遼寧和天津市自身物流產(chǎn)業(yè)集聚水平較高并且相鄰地區(qū)的物流集聚水平也高,它們之間的物流產(chǎn)業(yè)集聚水平為空間正相關(guān)。湖北省、云南省、貴州省、湖南省、江西省、福建省、廣東省、廣西壯族自治區(qū)和海南省,物流產(chǎn)業(yè)集聚水平為空間正相關(guān),存在空間相似性。西藏處于高-低象限內(nèi),即西藏的物流產(chǎn)業(yè)集聚水平高,而周圍地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)的集聚水平均較低,說明西藏與周圍地區(qū)的關(guān)系為空間負(fù)相關(guān),西藏與周圍地區(qū)存在較大的差異性。其他地區(qū)的局部空間相關(guān)性不是很顯著。

    圖2 2013年物流產(chǎn)業(yè)局部自相關(guān)Lisa圖

    三、實(shí)證模型的構(gòu)建

    (一) 相關(guān)變量及數(shù)據(jù)

    1. 因變量相關(guān)指標(biāo)

    (1) 人均地區(qū)生產(chǎn)總值增長率PGDP

    對于人均GDP增長率的計(jì)算,直接采用(該年人均GDP-上年人均GDP)/上年人均GDP計(jì)算獲得。

    (2) 全要素生產(chǎn)率TFP

    TFP的計(jì)算根據(jù)CD生產(chǎn)函數(shù)Y=Af(K,L),以2004 —2013年省際面板數(shù)據(jù)為樣本,采用資本存量和就業(yè)人口為投入變量,以地方生產(chǎn)總值作為產(chǎn)出變量計(jì)算獲得。

    (3) 三大產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)

    分別以三大產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)總值來反映產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)的增長。

    (4) 對外貿(mào)易

    對外貿(mào)易是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)重要的衡量指標(biāo),本文采用進(jìn)出口總額、進(jìn)口總額以及出口總額的數(shù)據(jù)從三個(gè)方面衡量對外貿(mào)易的發(fā)展。

    2. 自變量相關(guān)指標(biāo)

    (1) 物流產(chǎn)業(yè)集聚度X1

    采用區(qū)位熵作為反映產(chǎn)業(yè)集聚的指標(biāo),其中物流業(yè)就業(yè)人口數(shù)根據(jù)我國統(tǒng)計(jì)年鑒中統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù),將鐵路運(yùn)輸業(yè)、公路運(yùn)輸業(yè)、水上運(yùn)輸業(yè)、裝卸搬運(yùn)和其他運(yùn)輸服務(wù)業(yè)、倉儲業(yè)以及郵政業(yè)的就業(yè)人口數(shù)提取出來作為本文物流業(yè)的就業(yè)人口數(shù)據(jù)。

    (2) 固定資產(chǎn)投資X2和就業(yè)人口X3

    對于固定資產(chǎn)投資和就業(yè)人口的數(shù)據(jù),采用其對數(shù)形式。

    (3) 交通基礎(chǔ)設(shè)施X4

    以公路密度指標(biāo)作為代表交通基礎(chǔ)設(shè)施的水平。

    各省市的國土面積由互聯(lián)網(wǎng)查詢后獲得。

    (4) 物流產(chǎn)業(yè)集聚與交通基礎(chǔ)設(shè)施的交叉項(xiàng)X5

    X5用來刻畫交通基礎(chǔ)設(shè)施對于物流產(chǎn)業(yè)集聚的影響。

    (二) 普通面板模型的構(gòu)建

    其中:i代表地區(qū),t代表時(shí)間;Yi,t分別代表各被解釋變量,包括人均生產(chǎn)總值增長率、全要素生產(chǎn)率、第一產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、進(jìn)出口總額、進(jìn)口總額和出口總額;Xi(i=1,2,3,4,5)分別代表物流產(chǎn)業(yè)集聚變量、固定資產(chǎn)投資變量、勞動(dòng)力投入變量、交通基礎(chǔ)設(shè)施水平變量和物流產(chǎn)業(yè)集聚與交通基礎(chǔ)設(shè)施水平的交叉項(xiàng);βi(i=1,2,3,4,5)代表各個(gè)變量的系數(shù)。

    (三) 空間面板模型的構(gòu)建

    1. 空間權(quán)重矩陣的構(gòu)建

    本文依據(jù)可獲得性原則和簡便原則,采用root原則的簡單二分權(quán)重矩陣方法獲得本文所需要的空間鄰接矩陣。

    其中:Ai指第i個(gè)空間單元。

    2. 空間相關(guān)性檢驗(yàn)

    根據(jù)表1的檢驗(yàn)結(jié)果可以看到,我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長在增長速度方面存在著顯著的空間相關(guān)性,而且相鄰區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長的速度之間存在明顯的空間正相關(guān)性。表2中除第一產(chǎn)業(yè)不存在空間相關(guān)性外,第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)均通過了顯著性檢驗(yàn),且LM-lag、LM-error、Robust LM-lag和Robust LM-error統(tǒng)計(jì)量均通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn),說明我國區(qū)域間第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長存在著顯著的空間相關(guān)性。表3中可以看到Moran's I指數(shù)值為0.578,并且通過了顯著性檢驗(yàn),說明區(qū)域間的對外貿(mào)易具有顯著的空間正相關(guān)性。因此有必要建立空間面板模型進(jìn)行估計(jì)分析。

    表1 物流產(chǎn)業(yè)集聚與PGDP和TFP的OLS回歸結(jié)果

    表2 產(chǎn)業(yè)空間相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果

    表3 對外貿(mào)易空間相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果

    (四) 空間計(jì)量模型的構(gòu)建

    1. 空間滯后模型(SLM)

    其中:ρ為因變量的空間滯后項(xiàng)的系數(shù),反映因變量受其自身的空間滯后項(xiàng)的影響大小,以揭示研究區(qū)域的因變量指標(biāo)受與之相鄰的區(qū)域的因變量指標(biāo)的影響程度;W為空間權(quán)重矩陣,ε為隨機(jī)誤差項(xiàng)向量。其他同式(1)。

    2. 空間誤差模型(SEM)

    其中:λ為空間誤差項(xiàng)系數(shù),指區(qū)域間的空間效應(yīng)主要通過一些不確定因素對因變量的影響程度,即相鄰地區(qū)的一些不確定因素會(huì)通過空間溢出效應(yīng)對本地區(qū)各因變量的影響程度;μ為正態(tài)分布的隨機(jī)誤差向量。

    3. 空間杜賓模型(SDM)

    其中:W*Yi,t為各因變量的空間滯后變量,W*Xi (i=1,…,5)分別代表各自變量的空間滯后項(xiàng);μ為隨機(jī)干擾項(xiàng)。

    四、實(shí)證模型估計(jì)及結(jié)果分析

    (一) 區(qū)域整體層面的實(shí)證分析

    1. 普通OLS面板模型

    由表4可以發(fā)現(xiàn),首先,區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長速度的物流產(chǎn)業(yè)集聚變量的系數(shù)為0.023(a=0.05),說明物流產(chǎn)業(yè)集聚能夠顯著地促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長速度的提高;同時(shí)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)效率而言,系數(shù)為0.001(a>0.1),說明物流產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長效率有一定的促進(jìn)作用,但是效果不顯著。

    從各控制變量來看,固定資產(chǎn)投資、勞動(dòng)力投入對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長速度和區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長效率的影響都是非常顯著的正向促進(jìn)作用。交通基礎(chǔ)設(shè)施水平對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長速度的影響不顯著,對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長效率的影響為負(fù)向顯著,說明我國交通水平不能夠滿足經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要,成為限制區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的瓶頸。

    表4 物流產(chǎn)業(yè)集聚與PGDP和TFP的OLS回歸結(jié)果

    2. 空間面板計(jì)量模型

    采用拉格朗日乘子統(tǒng)計(jì)量和擬合優(yōu)度系數(shù)等統(tǒng)計(jì)量對三種模型進(jìn)行甄選,選取統(tǒng)計(jì)值較大的模型作為主要的分析對象[11]。因此選擇SDM面板模型的估計(jì)結(jié)果。

    表5結(jié)果顯示,PGDP和TFP的空間滯后項(xiàng)向系數(shù)ρ分別為0.635(a=0.01)、0.024(a=0.01),說明區(qū)域間經(jīng)濟(jì)增長速度和經(jīng)濟(jì)增長效率都具有顯著的空間相關(guān)性。本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長速度的提高在很大程度上依賴于相鄰地區(qū)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長速度的帶動(dòng);區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長效率的空間相關(guān)性相對較小,說明相鄰區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長效率也會(huì)在一定程度上影響本區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長效率。

    物流產(chǎn)業(yè)集聚變量的系數(shù)為0.025(a=0.01)和0.023(a=0.05),說明物流產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長速度和區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長效率都有顯著的積極作用,另外,W*X1分別為-0.054(a=0.05)和0.031(a>0.1),說明物流產(chǎn)業(yè)集聚的空間滯后項(xiàng)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的速度具有顯著的負(fù)向作用;而周圍地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)集聚水平對本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長效率的影響卻是正向的促進(jìn)作用,但效果并不顯著。這可能是因?yàn)槲锪鳟a(chǎn)業(yè)集聚能夠通過自身的規(guī)模效應(yīng)從而降低本地區(qū)企業(yè)的物流成本,進(jìn)而提高企業(yè)的比較優(yōu)勢,使本地企業(yè)具有更強(qiáng)的競爭優(yōu)勢并占有更大的市場,從而壓制了周圍區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

    表5 SLM模型SEM模型和SDM模型回歸結(jié)果

    (二) 產(chǎn)業(yè)層面的實(shí)證分析

    1. 普通OLS面板模型

    估計(jì)結(jié)果中,物流產(chǎn)業(yè)集聚對第二、三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)度分別為0.346(a=0.01)和0.150(a= 0.01),說明物流產(chǎn)業(yè)集聚對第二、三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著的促進(jìn)作用,物流產(chǎn)業(yè)集聚對第一產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的回歸系數(shù)為正的0.012(a>0.1),)說明物流產(chǎn)業(yè)集聚對第一產(chǎn)業(yè)促進(jìn)效果并不顯著。

    2. 空間面板計(jì)量模型

    由于區(qū)域間的第一產(chǎn)業(yè)發(fā)展不具有空間相關(guān)性,而第二、三產(chǎn)業(yè)具有顯著的空間相關(guān)性。因此,本節(jié)建立物流產(chǎn)業(yè)集聚與第二、第三產(chǎn)業(yè)的空間面板模型。選取擬合優(yōu)度和拉格朗日乘子統(tǒng)計(jì)量最優(yōu)的空間誤差模型的估計(jì)結(jié)果作為主要的分析對象。

    表6 物流產(chǎn)業(yè)集聚與三大產(chǎn)業(yè)的OLS模型回歸結(jié)果

    表7 SLM SEM和SDM模型估計(jì)結(jié)果

    第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的空間誤差面板模型中的空間誤差項(xiàng)系數(shù)(見表7)分別為0.171(a=0.05)和0.424 (a=0.01),說明區(qū)域間的第二產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在很明顯的空間相關(guān)性,并且空間因素對第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長的影響存在于空間誤差項(xiàng)當(dāng)中,比如政府政策、區(qū)位屬性,等等。對于第二、三產(chǎn)業(yè)而言,物流產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)分別為0.088(a=0.05)和0.138(a= 0.01),說明物流產(chǎn)業(yè)集聚能夠有效地促進(jìn)第二、三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。從貢獻(xiàn)度大小上看,空間誤差面板的結(jié)果顯示,物流產(chǎn)業(yè)集聚對第三產(chǎn)業(yè)的作用大于其對第二產(chǎn)業(yè)的作用,這與普通面板模型的估計(jì)結(jié)果相反。這也說明了空間因素的存在確實(shí)影響了模型的結(jié)果,所以對于物流企業(yè)選址問題上,應(yīng)該綜合考慮周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境,而不應(yīng)該局限于考慮本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)環(huán)境。

    (三) 對外貿(mào)易實(shí)證分析

    1. 普通OLS面板模型

    表8是進(jìn)出口貿(mào)易及整體情況的普通面板模型估計(jì)結(jié)果,進(jìn)出口貿(mào)易的物流產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)為正的0.383(a=0.01),說明物流產(chǎn)業(yè)集聚對進(jìn)出口貿(mào)易的作用非常顯著;進(jìn)口貿(mào)易的物流產(chǎn)業(yè)集聚變量的系數(shù)為0.712(a=0.01),出口貿(mào)易的系數(shù)為0.236(a>0.1),綜合而言,物流產(chǎn)業(yè)集聚能夠顯著地促進(jìn)對外貿(mào)易的發(fā)展。物流產(chǎn)業(yè)集聚能夠促進(jìn)進(jìn)出口貿(mào)易可能是因?yàn)楫a(chǎn)業(yè)集聚吸引了大量的制造業(yè)、加工業(yè)等的集聚,而間接地促進(jìn)了進(jìn)出口貿(mào)易的增長。

    固定資產(chǎn)投資和交通基礎(chǔ)設(shè)施水平對進(jìn)出口貿(mào)易的影響最大,說明我國是以投資拉動(dòng)的貿(mào)易增長形式,同時(shí)也驗(yàn)證了港口城市、交通樞紐城市的對外貿(mào)易發(fā)展較快的一個(gè)重要因素是他們的交通條件優(yōu)勢。

    表8 普通OLS面板估計(jì)結(jié)果

    表9 SLM模型SEM模型SDM模型回歸結(jié)果

    2. 空間面板計(jì)量模型

    選擇有最優(yōu)擬合優(yōu)度和拉格朗日乘子檢驗(yàn)值的空間杜賓面板模型的統(tǒng)計(jì)結(jié)果作為主要的分析對象,空間滯后項(xiàng)系數(shù)分別為0.648(a=0.01)、0.694(a=0.01)、0.530(a=0.01),說明進(jìn)出口貿(mào)易、進(jìn)口貿(mào)易和出口貿(mào)易都具有顯著的空間正相關(guān)性。進(jìn)出口貿(mào)易的物流產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)為正的0.175(a>0.1),表示物流產(chǎn)業(yè)集聚對于進(jìn)出口貿(mào)易的增長作用不明顯;進(jìn)口貿(mào)易的物流產(chǎn)業(yè)集聚系數(shù)為0.5(a=0.01),表示物流產(chǎn)業(yè)集聚對進(jìn)口貿(mào)易的增長具有顯著的正向作用;出口貿(mào)易的物流產(chǎn)業(yè)集聚的系數(shù)為0.062(a>0.1),可以看出物流產(chǎn)業(yè)集聚對出口貿(mào)易的效果并不顯著。通過對比三種普通面板回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn),考慮到空間因素后,本地的物流產(chǎn)業(yè)集聚對進(jìn)出口貿(mào)易、進(jìn)口和出口貿(mào)易的作用都有一定程度的減弱,說明在考慮了空間相關(guān)性后,局部化的物流產(chǎn)業(yè)集聚的實(shí)際作用要比不考慮空間因素時(shí)的作用要低。物流產(chǎn)業(yè)集聚的空間滯后項(xiàng)的系數(shù)分別為-0.217(a>0.1)、-0.477(a=0.05)、-0.313(a>0.1),由此可以說明一個(gè)地區(qū)的進(jìn)出口貿(mào)易、進(jìn)口貿(mào)易和出口貿(mào)易都會(huì)受到相鄰地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)集聚的抑制作用,除了對進(jìn)口貿(mào)易的影響顯著外其他的效果都不顯著。這也解釋了為什么在考慮了空間因素后,地方化的物流產(chǎn)業(yè)集聚對進(jìn)出口貿(mào)易增長的作用會(huì)減弱。因?yàn)榈胤交奈锪鳟a(chǎn)業(yè)集聚雖然能夠促進(jìn)當(dāng)?shù)貙ν赓Q(mào)易的發(fā)展,但是卻對周圍區(qū)域的對外貿(mào)易產(chǎn)生抑制作用,可能是因?yàn)榈胤交奈锪鳟a(chǎn)業(yè)集聚降低了本地區(qū)企業(yè)的生產(chǎn)成本或物流成本,從而使本地區(qū)的制造企業(yè)具有相對比較優(yōu)勢,從而導(dǎo)致周圍地區(qū)對外貿(mào)易的減少。而物流產(chǎn)業(yè)集聚與交通基礎(chǔ)設(shè)施水平的交叉項(xiàng)系數(shù)都為正值,說明在交通基礎(chǔ)水平越高的地區(qū),物流產(chǎn)業(yè)集聚對進(jìn)出口貿(mào)易的影響更大。

    控制變量中固定資產(chǎn)投資對進(jìn)出口貿(mào)易的影響均為顯著的正向影響,說明我國的對外貿(mào)易受固定資產(chǎn)投資拉動(dòng)的作用較為明顯。交通基礎(chǔ)設(shè)施水平對進(jìn)出口貿(mào)易的作用均為顯著的正向作用,說明交通水平能夠有效地促進(jìn)進(jìn)出口貿(mào)易的增長。

    五、結(jié)論及建議

    (一) 研究結(jié)論

    本文通過選取我國2004—2013年省際數(shù)據(jù)為樣本,利用區(qū)位熵指數(shù)對我國的物流產(chǎn)業(yè)的空間布局進(jìn)行描述分析,進(jìn)而構(gòu)造空間面板計(jì)量模型,分別從區(qū)域經(jīng)濟(jì)整體層面、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)層面以及對外貿(mào)易層面等三個(gè)方面實(shí)證分析物流產(chǎn)業(yè)集聚及其空間效應(yīng)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的作用,實(shí)證結(jié)果發(fā)現(xiàn):

    (1) 我國整體物流產(chǎn)業(yè)集聚水平較低,區(qū)域間差異明顯并逐步形成了與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展基本同步化的空間分布格局。

    (2) 區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長速度和效率具有顯著的空間性,物流產(chǎn)業(yè)集聚能夠有效地促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展;物流產(chǎn)業(yè)集聚的空間效應(yīng)顯著,區(qū)域間物流產(chǎn)業(yè)集聚可以通過空間溢出效應(yīng)對相鄰地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展造成影響;而且物流產(chǎn)業(yè)集聚的空間溢出效應(yīng)亦會(huì)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的速度和效率產(chǎn)生不同的作用,其會(huì)阻礙區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度的增長但是會(huì)促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)效率的提高。

    (3) 產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間效應(yīng)不同,物流產(chǎn)業(yè)集聚對三大產(chǎn)業(yè)的作用存在差異。我國省際區(qū)域間第一產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長不存在空間相關(guān)性,第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的空間相關(guān)性。然而,物流產(chǎn)業(yè)集聚只對第二、第三產(chǎn)業(yè)的影響效果顯著,并且對第三產(chǎn)業(yè)的貢獻(xiàn)度最大。

    (4) 省際區(qū)域間的進(jìn)出口貿(mào)易、進(jìn)口貿(mào)易和出口貿(mào)易之間均存在顯著的空間相關(guān)性,物流產(chǎn)業(yè)集聚對其的促進(jìn)效果明顯,但是物流產(chǎn)業(yè)集聚通過空間效用抑制相鄰地區(qū)的對外貿(mào)易發(fā)展。

    (二) 建議

    根據(jù)上述研究結(jié)論可知我國物流產(chǎn)業(yè)集聚可以有效地促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度的提升和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率的改善,對三大產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和對外貿(mào)易的發(fā)展也有明顯的促進(jìn)作用。所以基于以上結(jié)論,本文提出以下建議:

    (1) 必須充分認(rèn)識到物流產(chǎn)業(yè)集聚對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用及區(qū)域間的物流產(chǎn)業(yè)集聚的空間溢出效應(yīng),促進(jìn)區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)集聚的形成和加強(qiáng)。政府要充分認(rèn)識到物流產(chǎn)業(yè)的重要性,為物流企業(yè)制定優(yōu)惠的土地使用政策或運(yùn)輸政策等,促進(jìn)物流業(yè)的快速發(fā)展,強(qiáng)化物流產(chǎn)業(yè)集聚狀態(tài),提高物流產(chǎn)業(yè)集聚水平。

    (2) 研究發(fā)現(xiàn)物流產(chǎn)業(yè)集聚能夠顯著地促進(jìn)第一產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)增長,因此應(yīng)該加大農(nóng)業(yè)物流的建設(shè),重視農(nóng)業(yè)物流體系的建立。

    (3) 加強(qiáng)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),為物流業(yè)的發(fā)展提供良好的交通基礎(chǔ)條件。

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    [編輯: 譚曉萍]

    Agglomeration of logistics industry and regional economic growth in China: Spatial econometric analysis on provincial panel data

    LI Jian,JIANG Bao
    (College of Economics,Ocean University of China,Qingdao 266100,China)

    Agglomeration of logistics industry makes great contributions to regional economic development,and the impact has been too big to be ignored. The present study employs the spatial econometric model to process the original data from 2004 to 2013 of 31 provinces to find out how agglomeration of logistics industry affects regional economic growth. From the overall level of regional economy,the agglomeration can effectively promote the regional economic growth and improve its efficiency. From the analysis of industry economy,the agglomeration of logistics industry makes the greatest contribution to the third industry but exerts no significant influence on the first industry. From the view of foreign trade,the logistics industry cluster only has a significant positive impact on regional import trade,but the spatial effect of logistics industry agglomeration could suppress import and export trade in the surrounding area.

    agglomeration of logistics industry; regional economic growth; the spatial panel model; panel data

    F113.3

    A

    1672-3104(2016)04-0103-08

    2016-04-21;

    2016-05-11

    國家社科基金青年項(xiàng)目“我國沿海港口產(chǎn)業(yè)空間集聚與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長研究”(14CGL053)

    李劍(1979-),男,山東青島人,博士,中國海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院副教授,主要研究方向:港口經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易;姜寶(1976-),女,山東青島人,博士,中國海洋大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院講師,主要研究方向:港口經(jīng)濟(jì)

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