物流業(yè)發(fā)展的時空演化、驅動因素及溢出效應研究
——基于中國省域面板數(shù)據(jù)的空間計量分析

唐建榮 張鑫和

(江南大學 商學院，江蘇 無錫 214122)

物流業(yè)發(fā)展的時空演化、驅動因素及溢出效應研究
——基于中國省域面板數(shù)據(jù)的空間計量分析

唐建榮 張鑫和

(江南大學 商學院，江蘇 無錫 214122)

基于2005—2014年中國省級面板數(shù)據(jù)，運用ESDA方法探索物流業(yè)發(fā)展的空間依賴性，構建空間杜賓模型考察物流業(yè)發(fā)展的驅動因素及溢出效應。結果表明：中國物流業(yè)發(fā)展的地域特征明顯，呈現(xiàn)正的空間自相關；影響物流業(yè)發(fā)展的要素中，科技進步對物流業(yè)發(fā)展推動最強，但經(jīng)濟發(fā)展、基礎建設和對外開放的作用也不容忽視；在各要素中，對外開放對物流業(yè)發(fā)展具有正向空間溢出效應，基礎建設的溢出效應為負，而經(jīng)濟發(fā)展和科技進步的溢出效應并不顯著。

物流業(yè)；空間集聚；溢出效應

一、引言及文獻評述

物流產(chǎn)業(yè)是區(qū)域經(jīng)濟增長的基石，其演化規(guī)律一直是經(jīng)濟地理、區(qū)域經(jīng)濟關注的熱點。根據(jù)Perroux(1955)的“增長極”理論、Prebisch(1962)和Friedman(1964)的“中心-外圍”理論、以及 Hirschman(1970)的“極化-涓滴”效應學說，由于不同區(qū)域系統(tǒng)內部地理單元間的資源稟賦、產(chǎn)業(yè)基礎、發(fā)展條件存在較大差異，從而導致產(chǎn)業(yè)發(fā)展的走向、速度、進程不盡相同。隨著“一帶一路”、“長江經(jīng)濟帶”和“京津冀協(xié)同發(fā)展”三大發(fā)展戰(zhàn)略的推進，物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的熱點逐步向中西部地區(qū)轉移，由此對區(qū)域物流協(xié)同發(fā)展提出更高的要求(李國旗 等,2015)。因此，從時空視角切入研究中國物流產(chǎn)業(yè)格局演變，探討物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展進程中的驅動因素，衡量各驅動要素的空間溢出效應強弱就顯得十分必要。

在物流業(yè)發(fā)展的時空演化研究方面，近年來國內外不少學者，如Jing et al.(2010)、程艷等(2013)、景楠等(2015)、鐘昌寶等(2016)、謝守紅等(2015a)使用ESDA法分別研究了中國東海岸、長江經(jīng)濟帶、東北、長三角等地區(qū)的物流業(yè)發(fā)展的時空演化過程，但這些研究多采用時間截面進行分析，由于數(shù)據(jù)斷層，研究結果并未能夠準確刻畫出時空演變規(guī)律及演變動因。

而在物流業(yè)發(fā)展的驅動因素研究上，Levans et al.(2012)從社會或物流企業(yè)的自動化水平角度出發(fā)，分析了物流發(fā)展的重要驅動因素，認為自動化會改變物流發(fā)展的方向。唐建榮等(2015)基于經(jīng)濟、支撐和信息三大視角，運用結構方程模型分析了城市物流業(yè)發(fā)展的驅動因素，并對比了各區(qū)域的發(fā)展差異。陳恒等(2015)利用LMDI指數(shù)法分析了勞動力投入對物流業(yè)發(fā)展的驅動效應，并探討了影響物流業(yè)發(fā)展的要素。謝守紅等(2015b)利用TOPSIS法測算了長三角地區(qū)16市的物流業(yè)發(fā)展水平，并結合嶺回歸方法探討了城市物流業(yè)發(fā)展的驅動因素。在研究物流業(yè)的驅動因素時，多數(shù)文獻囿于空間實證方法的復雜性，而忽略地理單元之間的空間聯(lián)系和相關性，且未能探究產(chǎn)業(yè)發(fā)展過程中的溢出效應。

針對現(xiàn)有研究文獻存在的問題，本文基于突變級數(shù)法并結合探索性空間數(shù)據(jù)(ESDA)方法，測定了2005—2014年中國各省區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平，探討了中國各省區(qū)物流業(yè)的發(fā)展演變規(guī)律和時空差異成因，并在確定物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在明顯正向空間相關性的基礎上，以物流業(yè)發(fā)展水平為因變量，利用空間杜賓模型對物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的驅動因素及溢出效應進行了研究。

二、研究模型與方法

研究物流業(yè)的時空演變規(guī)律，本文獨到之處在于將突變級數(shù)法與探索性數(shù)據(jù)分析方法結合起來，這一辦法雖然在揭示地區(qū)發(fā)展差異方面作用有限，但是將這兩種方法結合起來使用也具有如下優(yōu)點：突變級數(shù)法可以得出中國各省區(qū)物流業(yè)綜合發(fā)展水平得分，從而揭示出物流業(yè)發(fā)展的演變規(guī)律；而探索性數(shù)據(jù)分析方法是一系列可視化空間分布數(shù)據(jù)的分析方法和技術的集合，可以揭示變量取值的空間分布特征。在上述基礎上，本文考慮了變量空間關系，構建空間杜賓模型探究物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的驅動因素。

(一)突變級數(shù)法

突變理論是由勒內·托姆(René Thom)提出，并基于拓撲動力學、奇點理論而形成的理論，常用于分析由漸變引起突變的系統(tǒng)狀態(tài)及變化趨勢(Thom，2012)。突變級數(shù)法首先對系統(tǒng)的評價總目標進行多層次矛盾分解，接下來利用突變理論同模糊數(shù)學相結合形成突變模糊隸屬函數(shù)，并由歸一公式進行綜合量化運算歸一為一個參數(shù)，最終得到總的隸屬函數(shù)，從而進行評價。該方法實質是對多層次評價主體進行分解，優(yōu)點是能夠充分考慮各評價指標的相對重要性，可以減少主觀干擾，又能夠合理準確地實現(xiàn)對評價對象的計算，因而被廣泛應用于資源環(huán)境、績效考核和經(jīng)濟發(fā)展等方面的綜合評價(陳曉紅 等,2013)。利用突變級數(shù)評價物流業(yè)發(fā)展水平的關鍵是確定勢函數(shù)及其突變類型。而初等突變理論中常用的勢函數(shù)有尖點突變、燕尾突變、蝴蝶突變三種，具體內容如表1。

表1 突變類型及特征

由表1可知，尖點突變系數(shù)為a、b，燕尾突變變系數(shù)為a、b、c，蝴蝶突變系數(shù)為a、b、c、d。通過求f(x)一階導數(shù)得出勢函數(shù)所有臨界點，集合成平衡曲面方程，接下來求二階導數(shù)算出其分叉點集方程，進而求得各類型突變系統(tǒng)的歸一公式。根據(jù)子指標的互補性，以其平均值作為上層子系統(tǒng)的控制變量。結合歸一公式逐層計算，得出一級指標的得分，并通過多目標線性加權法計算出物流業(yè)發(fā)展水平綜合得分(李柏洲 等,2012)。

(二)探索性空間數(shù)據(jù)分析

探索性空間數(shù)據(jù)法(ESDA)常用于分析空間數(shù)據(jù)自相關特性。而空間自相關是指某要素與其鄰近要素屬性值在不同空間單元上的顯著程度，主要用于度量對象的空間集聚度和關聯(lián)性。本文通過全局和局部Moran指數(shù)檢驗來判斷物流業(yè)發(fā)展的空間相關性(李沙浪 等,2014)。

全局Moran指數(shù)可以反映整個研究區(qū)域物流業(yè)發(fā)展空間分布特征，衡量空間鄰接的省區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平的相似度，公式如下：

(1)

由于全局Moran指數(shù)未能反映區(qū)域異質性特征，為準確反映局部省區(qū)物流業(yè)發(fā)展的空間聚集程度，接下來引入局部Moran指數(shù)：

(2)

(三)空間面板模型

由于存在空間異質性和相關性，鄰近地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展和社會發(fā)展相互促進，物流業(yè)的發(fā)展也相互依賴，普通的時間序列回歸或面板數(shù)據(jù)分析難以反映變量背后的真實經(jīng)濟內涵(熊靈 等,2012)。而空間計量模型考慮到經(jīng)濟學中普遍存在的空間依賴性，比傳統(tǒng)計量模型能夠更好地解釋中國物流業(yè)發(fā)展的驅動因素(龍小寧 等,2014)。在多維要素空間協(xié)同作用模型中，若不考慮空間溢出效應，則將會錯誤地估計各因素對物流業(yè)發(fā)展的影響，因而引入空間維度的分析對于辯證地識別物流業(yè)驅動因素意義重大。

以標準的線性回歸模型為起點，根據(jù)空間計量模型包含交互效應的不同，可以分為三類：

(1)空間滯后模型(SLM)：

y1=ρWy1+Xβ+ε

(3)

其中：y1代表n×1列的決策變量觀察值向量；W代表n×n階空間權重矩陣；ρ為空間自回歸參數(shù)，表示鄰近單元之間的影響程度；X表示n×k階外生變量觀察值矩陣；β為k×1階回歸系數(shù)向量；ε為隨機誤差向量。該模型包括了內生交互效應。

(2)空間誤差模型(SEM)：

y2=Xβ+ε

(4)

ε=λWψ+ξ

(5)

其中：y2為n×1列溢出成分誤差；ξ為n×1列的區(qū)域內隨機擾動項；假定ψ與ξ服從獨立同分布且互不相關；λ表示一個區(qū)域變量變化對相鄰區(qū)域的溢出程度。該模型包含了誤差項之間的交互效應。

(3)空間杜賓模型(SDM)：

y3=ρWy3+Xβ1+WXβ2+ε

(6)

其中：y3表示n×1列的因變量觀察值向量；β1表示k×1階回歸系數(shù)向量；β2為k×1回歸系數(shù)向量。該模型同時包含了內生和外生的交互效應(白俊紅 等,2015)。

空間計量通常使用最大似然法(ML)、工具變量法(IV)或廣義矩估計法(GMM)作為系數(shù)估計方法，由于ML估計值的對數(shù)似然函數(shù)中的雅可比項服從空間參數(shù)的條件分布，這些參數(shù)受限于(1/rmin，1)，而當使用IV和GMM估計值時，由于忽略了雅可比項，使得這些空間參數(shù)不再受到約束，但這兩種方法存在最終的系統(tǒng)估計值可能會落在其參數(shù)空間之外的致命缺點。因此本文選用ML法進行參數(shù)估計。

三、物流業(yè)發(fā)展的綜合評價及時空演變分析

測度各省區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平是分析區(qū)域物流發(fā)展時空差異和演變規(guī)律的基礎，因此本文首先利用2005—2014年間31省區(qū)的面板數(shù)據(jù)，使用突變級數(shù)法分析區(qū)域物流業(yè)的發(fā)展水平，進而利用ESDA方法探討時空演變規(guī)律。

(一)指標體系構建及數(shù)據(jù)來源

通過較為系統(tǒng)的梳理文獻，在遵循系統(tǒng)性、動態(tài)性以及定義清晰可量化性的原則基礎上，從市場規(guī)模、經(jīng)濟發(fā)展、基礎建設三個方面構建指標體系，并利用熵權法確定權重，結果見表2。

表2 中國物流業(yè)發(fā)展水平評價指標體系及權重

借鑒唐建榮等(2016)的方法，利用交通運輸、倉儲及郵政業(yè)的統(tǒng)計值代替物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平，以中國內地2005—2014年31個省區(qū)相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)為樣本，基礎數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》。根據(jù)表2指標體系并結合表1判別標準，可知：(1)市場規(guī)模由貨運周轉量、郵電業(yè)務總量、物流增加額和人均物流增加額4個指標反映，屬于蝴蝶突變系統(tǒng)；(2)經(jīng)濟水平由第三產(chǎn)業(yè)增加值、地區(qū)GDP、人均社會消費品零售額和人均GDP反映，屬于蝴蝶突變系統(tǒng)；(3)基礎建設由鐵路密度、公路密度和人均運輸車輛占有來反映，屬于燕尾突變系統(tǒng)；(4)物流業(yè)發(fā)展水平由產(chǎn)業(yè)規(guī)模、經(jīng)濟水平和基礎建設反映，屬于燕尾突變系統(tǒng)。

(二)物流業(yè)發(fā)展水平評價

根據(jù)表2各指標權重大小確定每層級指標的排序，如“產(chǎn)業(yè)規(guī)模”下的指標按權重大小排列為：貨運周轉量、郵電業(yè)務總量、物流增加額和人均物流增加額。在確定各系統(tǒng)突變類型以及各指標的相對重要性的基礎上，利用突變級數(shù)法計算出2005—2014年各省區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平值，選擇具有代表性的2006年、2010年和2014年作為時間截面，列出各省區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平評價值，評價值介于0—1之間，數(shù)值大小反映水平高低，具體見表3。

由表3可以看出，中國物流業(yè)總體呈現(xiàn)出“東強西弱”的態(tài)勢：2006年、2010年、2014年，上海、廣東、北京、江蘇和浙江一直是中國物流業(yè)發(fā)展的“領頭羊”，上海在2006年和2010年均排名居首，廣東在2014年排名躍居第一。這是由于中國東部沿海地區(qū)具有資源稟賦優(yōu)勢和多樣化的經(jīng)濟發(fā)展形式，同時海洋資源的不斷開發(fā)以及海上商貿活動頻繁，從而帶動了區(qū)域物流業(yè)的發(fā)展；長三角、珠三角和京津冀等地區(qū)由于經(jīng)濟帶的輻射效應，成為中國物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的核心地帶；西藏、青海、寧夏、甘肅等地區(qū)，由于偏僻的地理位置，落后的交通運輸條件，始終是中國物流業(yè)發(fā)展的“洼地”。這表明，中國物流業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟發(fā)展呈現(xiàn)出一定的趨同性，物流業(yè)發(fā)展存在“馬太效應”*馬太效應由羅伯特·莫頓(Robert K. Merton)于1968 年提出，反映強者愈強、弱者愈弱的現(xiàn)象，被廣泛應用于社會心理學、教育、金融以及科學領域。。

表3 2006、2010、2014年中國物流業(yè)發(fā)展綜合水平評價值

(三)區(qū)域物流業(yè)時空演化分析

為更直觀地表現(xiàn)中國物流業(yè)發(fā)展的空間狀態(tài)和演化過程，利用探索性空間數(shù)據(jù)分析法，借助Geoda軟件，結合物流業(yè)發(fā)展水平的評價值，得出各年物流業(yè)發(fā)展的全局指數(shù)值，結果如圖1所示。

圖1 2005—2014年中國各年物流業(yè)發(fā)展水平的全局Moran指數(shù)值

由圖1可知，2005—2014年中國物流業(yè)發(fā)展水平的全局Moran指數(shù)，最小值為2005年的0.353，2011年達到最大值0.593； 2005年的P值為0.002，其余年份的P值都為0.001，均遠小于0.01，表明中國各省區(qū)的物流業(yè)發(fā)展水平呈顯著的空間正相關，即物流業(yè)發(fā)展的時空演變分布并非相互獨立變化，存在著地區(qū)間的空間溢出效應。從時序的角度來看，全局Moran指數(shù)呈現(xiàn)出先上升后下降的趨勢，表明在2005—2011年間物流業(yè)發(fā)展的空間相互作用逐漸加強，2011—2014年間稍微減弱，但始終呈現(xiàn)出較高的空間相關性。

為進一步探討產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間集聚模式，借助Geoda軟件，利用表3中的數(shù)據(jù)繪制了2006年、2010年和2014年物流業(yè)發(fā)展水平的全局Moran指數(shù)散點圖，如圖2所示。

圖2 2006年、2010年、2014年各省物流業(yè)發(fā)展水平散點圖

圖2中Moran指數(shù)圖被分為4個象限，每個象限內分布了若干散點，各散點(省區(qū))位于不同象限，不同象限對應于不同的集聚形式和空間單元屬性，具體解釋借鑒曾昭法等(2013)的辦法，詳見表4。

表4 物流業(yè)發(fā)展的空間自相關解釋

由圖2和表4可知，省區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平的空間相關模式以H-H型和L-L型為主，產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在顯著的空間正相關，空間單元具有同質性；少部分省區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平為L-H和H-L型，呈現(xiàn)出自身高周圍低或者自身低周圍高的異常情況，體現(xiàn)了空間單元的異質性。從時間維度來看，從2006到2010年，處于L-H省區(qū)個數(shù)由三個減少為兩個，處于H-L的省區(qū)變化不大；從2010到2014年，處于L-H省區(qū)的個數(shù)從2個增加為4個，處于H-L省區(qū)的個數(shù)從3個減少為1個。

為了清晰表現(xiàn)出具體集聚區(qū)域的變化過程，檢驗特定省區(qū)對周邊地區(qū)的影響程度，利用Geoda軟件繪制出反映物流業(yè)發(fā)展水平空間自相關程度的LISA集聚圖，如圖3所示。

圖3 中國物流業(yè)發(fā)展水平LISA集聚圖

從圖3可以看出，2006年中國物流業(yè)發(fā)展水平的集聚形式主要為高高集聚和低低集聚。低低集聚區(qū)域主要集中在中國西部地區(qū)，包括甘肅、四川、云南、青海、西藏、新疆等省區(qū)；高高集聚的地區(qū)主要集中在京津冀地區(qū)和東部地區(qū)的江蘇、上海等省區(qū)，產(chǎn)業(yè)發(fā)展在地理空間呈現(xiàn)梯度集聚的趨勢，但多數(shù)地區(qū)的集聚形式不是特別顯著，這反映了中國物流業(yè)整體發(fā)展水平不高，尚未形成規(guī)模以上的空間集聚。

2010年，西部地區(qū)仍然是低低集聚的主要集中地，東部地區(qū)的山東躋身于高高集聚行列，可能原因是：一方面由于處于京津冀地區(qū)和江蘇之間，受到兩大物流業(yè)高水平區(qū)域的強輻射帶動，另一方面由于地處沿海地區(qū)，具有資源稟賦優(yōu)勢，交通發(fā)達有利于物流業(yè)發(fā)展。由于安徽地處華東地區(qū)縱深腹地，沿江通海，與最具經(jīng)濟活力的長三角對接，且具有承東啟西、連接南北的良好經(jīng)濟地理位置，因此進入高高集聚區(qū)域范圍之內。

2014年，由于東部地區(qū)物流業(yè)發(fā)展的政策環(huán)境進一步改善，經(jīng)營業(yè)態(tài)交叉融合加速，區(qū)域物流和國際物流整合開拓步伐加快，港口物流對區(qū)域經(jīng)濟的輻射與帶動作用更加明顯，使得東部沿海地區(qū)高高集聚區(qū)域得到進一步擴展，新增加了浙江、福建兩省區(qū)，形成一條“沿海高集聚線”。江西進入低高集聚區(qū)，該省區(qū)物流業(yè)發(fā)展速度低于東部沿海地區(qū)。

總的來說，各省區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平存在著明顯的空間集聚現(xiàn)象。其原因在于：物流業(yè)發(fā)展是經(jīng)濟發(fā)展、科技進步、資源稟賦等因素相互影響共同促進的動態(tài)過程，作用機理復雜。隨著交通基礎設施的持續(xù)改善，區(qū)域經(jīng)濟聯(lián)系逐漸加強，資源與要素流動性增強，各因素由此具有外溢的能力。這種外溢使得周邊地區(qū)的經(jīng)濟、政策等因素也隨之改變，而物流業(yè)的發(fā)展會受到這種改變的間接影響，進而呈現(xiàn)出與臨近地區(qū)趨同的態(tài)勢。

四、物流業(yè)發(fā)展的驅動因素分析

通過對省區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平空間演化研究可知，中國物流業(yè)發(fā)展整體呈現(xiàn)出“東強西弱”的差異性，局部具有顯著的空間正相關性。由于中心省區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展、基礎建設等會對周邊省區(qū)有一定程度的輻射帶動作用，但也可能由于剝奪周邊地區(qū)的人才、自然資源、資金、財政投入產(chǎn)生“汲取效應”，具體綜合作用如何尚不清楚。接下來引入空間計量模型來識別中國物流業(yè)發(fā)展的驅動因素，并分析其中各因素的空間外溢能力。

(一)變量選取與指標說明

多數(shù)學者(唐建榮 等，2015；王健 等，2014；魏修建 等，2014)將物流總額、物流增加額或者貨運周轉量作為因變量，對產(chǎn)業(yè)發(fā)展的驅動因素進行研究，但由于物流產(chǎn)業(yè)受經(jīng)濟、環(huán)境、政策等多種因素的影響，僅使用物流總額等單一指標難以準確度量其驅動因素。本文以上文突變級數(shù)法評價所得的物流業(yè)發(fā)展水平作為因變量，可以減少單一指標作為因變量帶來的信息失真的情況，使得實證結果更加精確。

在自變量的選取上，本文從科技水平因素(Sci)、經(jīng)濟發(fā)展因素(GDP)、基礎建設因素(Inf)和對外開放因素(Out)四個方面進行闡釋：

(1)科技水平因素。現(xiàn)代物流業(yè)依賴于信息化的發(fā)展水平，網(wǎng)絡和通信工具能及時有效地反映物流的供需信息，通過對各方面物流信息的及時、準確反饋和綜合，從而指導物流活動順利進行，本文參考唐建榮等(2015)做法選擇互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)來代表科技發(fā)展水平。

(2)經(jīng)濟發(fā)展因素。經(jīng)濟的發(fā)展會刺激生產(chǎn)和消費，從而帶動物流需求增長。GDP是衡量區(qū)域經(jīng)濟運行狀況的晴雨表，因此使用省區(qū)GDP總額代表其經(jīng)濟發(fā)展狀況(唐建榮 等，2015)。

(3)基礎建設因素。布局合理的物流網(wǎng)絡作用在于，提供了相應的物流設施設備和信息服務，為物流過程中的各項作業(yè)提供支撐，減少了物流過程障礙，為物流業(yè)提質增效。本文借鑒王健等(2014)的辦法，以物流網(wǎng)絡密度(鐵路和公路營業(yè)里程之和占區(qū)域國土面積之比)代表基礎建設水平。

(4)對外開放因素。對外開放有助于沖破市場分割與地方保護主義“行政藩籬”，擴大物流市場，加速物流技術的交流，促進產(chǎn)業(yè)發(fā)展，本文以貨物進出口總額指標反映對外開放度(謝守紅 等,2015)。

以上變量具體的數(shù)據(jù)均來自于2005—2014年《中國統(tǒng)計年鑒》，為消除異方差，所有變量均取對數(shù)值(戴永安,2012)。

(二)模型選擇及結果分析

在具體的選擇研究模型過程中，首先利用Hausman檢驗判斷選擇固定效應還是隨機效應；其次根據(jù)普通面板混合模型LR檢驗判斷應納入何種固定效應，并利用LMlag、LMerror和穩(wěn)健的R-LMlag、LMerror來確定究竟是使用SEM還是SLM；再次根據(jù)Wald檢驗結果，分析SDM的適用性，確定模型能否簡化為SEM或者SLM；最后若證實了SDM的適用性，則可以根據(jù)偏微分方程討論自變量對因變量的溢出效應。

本文的樣本回歸限于特定個體，無需以個體性質推斷總體性質，因此選擇固定效應模型效果更佳(熊靈 等,2012)。在確定使用固定效應的前提下，通過對非空間面板模型進行LM、R-LM和似然比(LR)檢驗，以確定具體使用何種固定效應下的空間計量模型，具體檢驗結果如表5所示*估計空間面板數(shù)據(jù)模型的原代碼來自下面網(wǎng)址：http：//www.spatialeconometrics.com。。

表5 非空間面板模型的檢驗結果表*本結果由Matlab2010b計算得到。表6、表7、表8同方法可得。

注：*、**、***分別代表0.1、0.05、0.01的顯著性水平。下表同。

由表5可知，不論是空間效應還是時間效應，LR檢驗結果都較顯著(P<0.01)，拒絕了聯(lián)合非顯著的原假設，說明應將模型擴展為時空雙固定模型(楊愷鈞 等,2016)。在時空雙固定效應下，LMlag顯著，而LMerror不顯著，表明應使用空間滯后模型。接下來對時空雙固定杜賓模型進行Wald和LR檢驗，以確定杜賓模型簡化為滯后模型的可能性，估計結果見表6。

表6 空間杜賓模型的Wald和LR檢驗值

由表6中Wald和LR檢驗結果可知，空間誤差模型的Wald 和LR檢驗均拒絕了杜賓模型簡化為滯后模型的原假設，空間誤差模型亦是如此，所以應選擇更為一般的杜賓模型。而各種效應下SDM模型估計結果如表7所示。

表7 不同效應下SDM模型估計結果

注：*、**、***分別代表0.1、0.05、0.01的顯著性水平；括號內數(shù)字為系數(shù)的Asymptot t-stat值。下表同。

對比表7中在不同效應下的估計結果可知：時空雙固定效應下的R2最高，但空間計量模型中的R2是一個偽數(shù)值，一般不適合直接用來評價模型的擬合度，因而適用Likelihood檢驗，該值越大，擬合度越高(孫慶剛 等,2013)。根據(jù)Likelihood檢驗發(fā)現(xiàn)，雙固定效應下，擬合度最高，符合LR檢驗的結果，因此選擇雙固定的杜賓模型。

比較空間杜賓模型和普通面板的實證結果可知，加入空間滯后項后模型擬合度得到提高。普通面板回歸中對科技水平、經(jīng)濟發(fā)展、基礎建設和對外開放四個因素分別多估計了0.2%、12.6%、0.21%和0.24%。由此可見，由于普通面板沒有納入變量的空間相關項，導致模型估計的解釋力下降。

表8 直接效應、間接效應和總效應

從表8的效應分解結果可以得知：

(1)科技進步是物流業(yè)發(fā)展的主要動力。一方面，科技進步的直接影響系數(shù)為0.0541，通過1%的顯著性檢驗，說明科技水平的提高能有效帶動當?shù)匚锪鳂I(yè)的發(fā)展，科技已成為驅動中國物流業(yè)發(fā)展的新杠桿。另一方面，其間接影響系數(shù)為-0.0201，結果并不顯著，表明當?shù)乜萍妓教岣哂锌赡軙种浦苓叺貐^(qū)物流業(yè)的發(fā)展。究其原因在于：一方面，在區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不均衡的大環(huán)境下，鄰近地區(qū)科技進步可能會吸引本地的投資以及勞動力進入，從而抑制本地區(qū)物流業(yè)的發(fā)展；另一方面，周邊地區(qū)科技水平的提高，比如互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，會帶動電子商務的發(fā)展，從而將進出口貨物的方向延伸至更遠區(qū)域，從而造成消費緊縮，阻礙經(jīng)濟的發(fā)展與物流業(yè)的進步。

(2)經(jīng)濟發(fā)展水平是物流業(yè)發(fā)展的重要推手。一方面經(jīng)濟發(fā)展水平的直接影響系數(shù)為0.0173，表明經(jīng)濟發(fā)展水平對物流業(yè)的影響顯著，經(jīng)濟發(fā)展對產(chǎn)業(yè)進步的拉動作用不容忽視。另一方面其間接影響系數(shù)為0.0085，影響并不顯著，因此無法判斷經(jīng)濟發(fā)展是否存在空間溢出效應，雖然經(jīng)濟發(fā)展可以有效拉動本地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，但未能明顯刺激其周邊地區(qū)的產(chǎn)業(yè)活力，即存在“弱核牽引”的現(xiàn)象。這是因為中國區(qū)域經(jīng)濟目前處于失調期，區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展缺乏聯(lián)動性，因此推動經(jīng)濟協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略勢在必行。

(3)基礎設施建設是物流業(yè)發(fā)展的外在保障。一方面，基礎設施建設的直接影響系數(shù)為0.0066，并通過5%的顯著性檢驗，表明完善基礎設施建設可以保障產(chǎn)業(yè)發(fā)展，推動產(chǎn)業(yè)進步。另一方面，其間接影響系數(shù)為-0.1087，通過了5%的顯著性檢驗，說明本地區(qū)基礎建設明顯抑制了周邊地區(qū)物流業(yè)的發(fā)展，產(chǎn)生了負向溢出效應。這是因為，一是中國諸多省區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平層次不齊，多數(shù)經(jīng)濟發(fā)展落后的地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚能力有限，即使政府加大基礎設施的投資建設力度，也未必能對相鄰地區(qū)產(chǎn)生正向的溢出效應，甚至還會產(chǎn)生抑制作用。這也印證了張學良等(2012)的觀點：跨地區(qū)交通基礎設施的加快建設會增加發(fā)達地區(qū)對落后地區(qū)各類生產(chǎn)要素的“虹吸效應”。二是中國的綜合交通體系建設尚不完善，中西部地區(qū)的交通骨干網(wǎng)絡與東部地區(qū)仍有差距，甚至各種運輸方式的互聯(lián)互通和協(xié)調布局上差距更大，這種差距嚴重影響了地區(qū)交通運輸系統(tǒng)的整體效率，導致基礎設施的負向溢出(胡煜 等,2015)。

(4)對外開放是物流業(yè)發(fā)展的隱形動力。一方面，對外開放指標的直接影響系數(shù)為0.0114，通過1%的顯著性檢驗，說明對外開放可以有效帶動地區(qū)物流業(yè)的發(fā)展。改革開放以來，經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的快速發(fā)展得益于對外貿易，對外貿易對中國經(jīng)濟發(fā)展具有促進作用已成為共識(徐博 等,2013)。物流運輸是進出口貿易的關鍵，因此加速對外開放可以直接帶動了物流業(yè)的發(fā)展，同時也能通過刺激經(jīng)濟發(fā)展間接拉動物流業(yè)進步。另一方面，其間接影響系數(shù)為0.0861，影響結果顯著，說明對外開放的空間溢出效應為正，當?shù)貙ν忾_放程度的提高可以帶動相鄰區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)的進步。對外開放水平的提高，使得貿易活動更加頻繁，提高了地區(qū)間貨物交叉運輸能力，促進了經(jīng)濟相互刺激輻射，從而間接帶動周邊物流業(yè)發(fā)展。

五、結論與政策建議

本文運用突變級數(shù)法對2005—2014年中國各省區(qū)的物流業(yè)發(fā)展水平進行了評價，結合ESDA法探索產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間相關性及集聚特征，并基于分析結果構建空間杜賓模型研究物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的驅動因素。研究發(fā)現(xiàn)：中國物流業(yè)發(fā)展差異性與相關性并存，整體呈現(xiàn)出“東強西弱”的差異性，局部具有顯著的空間正相關性；分時段和地區(qū)來看，空間正相關水平逐年增長、高位趨穩(wěn)，并形成以甘肅、四川、云南、青海、西藏、新疆等為代表的西部地區(qū)低水平集聚區(qū)和以東部沿海省區(qū)為代表的高水平集聚區(qū)域。在多維驅動要素中，科技進步、經(jīng)濟發(fā)展水平、對外開放和基礎設施建設對物流業(yè)的發(fā)展均具有影響，且影響依次減弱，其中對外開放對物流業(yè)發(fā)展的溢出效應為正，基礎設施建設的溢出效應為負，而經(jīng)濟發(fā)展水平和科技進步的溢出效應并不顯著。

根據(jù)研究結論，本文提出以下幾點政策建議：

(1)實現(xiàn)物流業(yè)發(fā)展的多核共振驅動，強化物流業(yè)發(fā)展的廊道“擴散效應”。要充分發(fā)揮技術的后發(fā)優(yōu)勢，創(chuàng)造性優(yōu)化物流業(yè)組織與管理，積極引進物流新技術，加快培育物流創(chuàng)新人才，從而實現(xiàn)區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)轉型升級；推進科技應用與物流一體化發(fā)展，注重多渠道共同驅動，實現(xiàn)物流業(yè)的非線性增長。

(2)提升區(qū)域因素輻射，重視空間“溢出效應”。應進一步擴大區(qū)域對外開放程度，積極促進物流業(yè)正向空間溢出效應的擴散。加快各地區(qū)內部城市群的基礎設施建設，打破行政邊界、合理進行產(chǎn)業(yè)布局，推動交通樞紐設施共建和共享，加強支線與干線的互聯(lián)互通，優(yōu)化運輸方式連接路徑，提升運輸效率。加強物流產(chǎn)業(yè)科技研發(fā)投入，加速物流網(wǎng)絡信息平臺建設，注重跨區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)科技交流，轉變物流產(chǎn)業(yè)效應溢出方向；探尋并創(chuàng)造出更多空間溢出渠道，發(fā)揮不同物流業(yè)板塊的區(qū)位功能，實現(xiàn)區(qū)域物流空間的協(xié)同發(fā)展。

(3)推動區(qū)域橫向協(xié)同，弱化物流“馬太效應”。要借助長三角、珠三角、京津冀等地區(qū)開放程度高、經(jīng)濟實力強、輻射帶動作用大的優(yōu)勢促進區(qū)域物流業(yè)聯(lián)動發(fā)展；繼續(xù)加大對上海、煙臺、大連、福州、泉州等沿海港口城市的建設力度，充分利用其區(qū)位和資源稟賦優(yōu)勢；發(fā)揮內陸地區(qū)縱深廣闊、人力資源豐富、產(chǎn)業(yè)基礎雄厚的優(yōu)勢，依托長江中游城市群、成渝城市群、哈長城市群等重點區(qū)域，推動區(qū)域互動合作和產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展；東北地區(qū)和中西部地區(qū)要發(fā)揮區(qū)域特性，積極營造環(huán)境，以提升現(xiàn)代物流向東北地區(qū)和中西部地區(qū)的擴散效率；加速產(chǎn)業(yè)在不同區(qū)域間的動態(tài)彌合，加強勞動力、資本等生產(chǎn)要素區(qū)域間流動，努力培育新的區(qū)域增長極，逐步形成東中西部地區(qū)互動協(xié)調發(fā)展的大格局。

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(責任編輯 張 坤)

Spatio-temporal Evolution, Driving Forces and Spillover Effects of Logistics Industry Development: On Spatial Panel Data Analysis of Chinese Provincial Panel Data

TANG JianRong ZHANG XinHe

(School of business, Jiangnan University, Wuxi 214122)

Based on Chinese provincial panel data for the period of 2005—2014, this study explores the spatial dependence of the logistics industry by utilizing ESDA method. The Spatial Durbin Model is constructed to study driving factors and spillover effects of logistics industry. The results prove that China′s logistics industry has obvious regional characteristics, which shows positive spatial autocorrelation. Among the multi-dimensional influencing factors of the logistics industry, the scientific and technological progress is the strongest impetus to the development of the logistics industry. However, the roles of economic growth, infrastructure construction and the opening level can not be neglected. Among the driving factors, the opening level has a positive spillover effect on the development of the logistics industry, while the infrastructure construction has a negative spillover effect, economic development and the scientific and technological progress has insignificant spillover effect.

logistics Industry; spatial agglomeration; spatial spillover effect

2017-01-12

唐建榮(1964--)，男，江蘇無錫人，博士，江南大學商學院教授。 張鑫和(1993--)，男，安徽天長人，江南大學商學院碩士生。

國家自然科學基金“小樣本非等距灰色預測模型建模及其應用研究”(71301061)；江蘇省研究生培養(yǎng)創(chuàng)新工程項目“基于可拓物元模型的我國物流產(chǎn)業(yè)成熟度評價”(SJZZ16_0213)。

F061.5

A

1001-6260(2017)05-0011-11

10.19337/j.cnki.34-1093/f.2017.05.002