物流通道的區(qū)域經(jīng)濟聚散機制及其集聚效應(yīng)檢驗
——基于中國11條物流通道的實證

范月嬌

(華僑大學 工商管理學院，福建 泉州 362021)

一、問題提出與文獻回顧

近年來隨著物流專業(yè)化發(fā)展，物流服務(wù)不再僅僅是單一的運輸或倉儲，需要將運輸、倉儲、裝卸搬運、包裝、分揀、流通加工、物流配送、物流信息處理等基本功能有機結(jié)合及各環(huán)節(jié)之間無縫銜接才能提供高效率、低成本的物流服務(wù)。因此，伴隨著運輸通道理論的研究和社會經(jīng)濟發(fā)展需求，物流通道的相關(guān)研究得到了進一步推進。物流通道是指在一定的區(qū)域空間中，為提供全程物流服務(wù)，將一種或多種運輸方式且方向一致的干線運輸線路(如高速公路、國道、干線鐵路、干線水路及航空等)、物流節(jié)點(如港口、機場、物流中心等)、物流設(shè)備及物流信息線路等在相關(guān)物流服務(wù)機構(gòu)的有效管理下實現(xiàn)有機結(jié)合的綜合物流服務(wù)系統(tǒng)[1-5]。同時，中國近年來在區(qū)域發(fā)展規(guī)劃中也非常重視物流通道的建設(shè)，如2009年《物流業(yè)調(diào)整和振興規(guī)劃》中提出建設(shè)和完善中國東北地區(qū)與關(guān)內(nèi)地區(qū)、東部地區(qū)南北、中部地區(qū)南北、東部沿海與西北地區(qū)、東部沿海與西南地區(qū)、西北與西南地區(qū)、西南地區(qū)出海、長江與運河、煤炭及進出口等10大物流通道；《物流業(yè)發(fā)展中長期規(guī)劃(2014-2020年)》中提出加快推進聯(lián)通國內(nèi)、國際主要經(jīng)濟區(qū)域的物流通道建設(shè)，大力發(fā)展多式聯(lián)運，努力形成京滬、京廣、歐亞大陸橋、中歐鐵路大通道以及長江黃金水道等若干條貨暢其流、經(jīng)濟便捷的跨區(qū)域物流大通道；《全國流通節(jié)點城市布局規(guī)劃(2015-2020年)》，提出了“3縱5橫”的全國骨干流通大通道體系，“3縱”即東線沿海、中線京港澳、西線呼昆流通大通道；“5橫”即西北北部、隴海蘭新沿線、長江沿線、滬昆沿線、珠江西江流通大通道。

然而，物流通道并非一朝一夕建立起來的，是在滿足其沿線區(qū)域經(jīng)濟流通過程中對貨物流量、流效、流速、流程等需求下，對各種運輸方式的干線線路和各類物流節(jié)點持續(xù)投入、建設(shè)和完善中逐漸形成的，并與其沿線區(qū)域各經(jīng)濟主體、生產(chǎn)要素不斷地相互聯(lián)系、相互作用而形成的具有一定區(qū)域空間結(jié)構(gòu)形態(tài)的地理空間實體[5]。因此，物流通道作為交通運輸基礎(chǔ)設(shè)施的骨干，與交通基礎(chǔ)設(shè)施一樣必然對沿線區(qū)域空間結(jié)構(gòu)及其經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生重要的影響。例如Hoover(1948)提出了運輸費用結(jié)構(gòu)理論，論證了在兩條運輸線路的中轉(zhuǎn)點建工廠可以節(jié)約倒裝費用和降低總體運輸費用，這種區(qū)位優(yōu)勢就會產(chǎn)生節(jié)點如港口、交通樞紐的集聚效應(yīng)[6-7]。Werner Sombart的“生長軸”理論[8]、陸大道的“點-軸”系統(tǒng)理論[9]等，都認為交通干線可以影響企業(yè)及產(chǎn)業(yè)區(qū)位的改變，從而形成區(qū)域上經(jīng)濟集聚趨勢；同時陸大道也指出經(jīng)濟集聚與擴散往往是沿著阻力最小的方向，即軸線(含動力線、水源線、運輸線)進行的[9]。張文嘗(1992)指出交通運輸基礎(chǔ)設(shè)施是空間運輸聯(lián)系的實現(xiàn)基礎(chǔ)，從側(cè)面反映了區(qū)域經(jīng)濟聚散對交通運輸基礎(chǔ)設(shè)施的依賴[7]。在交通區(qū)位論中也體現(xiàn)了經(jīng)濟集聚的思想，最早對交通區(qū)位研究的Kohl(1841)認為交通發(fā)展、人口集中和聚落的形成是互補的[3]。Eberts and McMillen(1999)研究認為如果大城市的人均基礎(chǔ)設(shè)施水平高于中小城市，不考慮基礎(chǔ)設(shè)施因素的集聚經(jīng)濟估計值會向上偏誤[10]。管楚度(2000)提出了交通路網(wǎng)作用下大概率出現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟在某些特定地帶集聚的觀點[11]。張學良(2009)研究發(fā)現(xiàn)交通運輸基礎(chǔ)設(shè)施與其他類型基礎(chǔ)設(shè)施的本質(zhì)區(qū)別是交通運輸基礎(chǔ)設(shè)施投資會使其規(guī)模與存量增加，進而降低運輸成本、提高區(qū)域的可達性、加快要素的區(qū)際流動、改變經(jīng)濟主體的區(qū)位決策，從而形成聚集和擴散[12]。姚影(2009)通過理論模型推導的方式證明了城市交通基礎(chǔ)設(shè)施直接影響了城市區(qū)域范圍內(nèi)企業(yè)和居民的消費和生產(chǎn)，給城市帶來經(jīng)濟集聚效應(yīng)[13]。Graham and Melo(2010)研究發(fā)現(xiàn)在交通基礎(chǔ)設(shè)施方面的投資將會對集聚經(jīng)濟形成的微觀機制產(chǎn)生正效應(yīng)，集聚經(jīng)濟水平的提高進一步會大大提升區(qū)域生產(chǎn)率[14]。

學者們盡管已經(jīng)認識到了交通基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟集聚的重要性，但在區(qū)域經(jīng)濟集聚的研究中僅有少數(shù)文獻將交通基礎(chǔ)設(shè)施和集聚經(jīng)濟同時納入一個分析框架。如Mera(1973)以日本城市為實研究區(qū)域，采用將公共基礎(chǔ)設(shè)施的量度包含在生產(chǎn)函數(shù)中的方法，研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟集聚和共有資本存量對特定規(guī)模城市勞動生產(chǎn)率發(fā)揮各自作用，間接證明了公共基礎(chǔ)設(shè)施在對集聚效應(yīng)的重要性[15]；Seitz and Licht (1995)則研究了德國城區(qū)公共基礎(chǔ)設(shè)施和經(jīng)濟集聚對私有部門勞動生產(chǎn)率的影響[16]；Moomaw(1983)的研究中將交通基礎(chǔ)設(shè)施放進反映凈集聚效應(yīng)的城市人口規(guī)模的模型中，研究發(fā)現(xiàn)對于幾種兩位數(shù)產(chǎn)業(yè)而言，交通基礎(chǔ)設(shè)施變量具有正向的且在統(tǒng)計上很顯著的作用[17]。在中國，近年也有了相關(guān)的探索研究，例如劉修巖(2010)以城市集聚經(jīng)濟變量和公共基礎(chǔ)設(shè)施(公路)變量為解釋變量，研究發(fā)現(xiàn)對勞動生產(chǎn)率存在著顯著的正效應(yīng)，但不考慮城市公共基礎(chǔ)設(shè)施的情形下，集聚效應(yīng)的估計值明顯偏高，因此認為城市公共基礎(chǔ)設(shè)施可以使經(jīng)濟活動主體的空間接近能夠提高所有參與者的生產(chǎn)率從而促進集聚的形成[18]。宋英杰(2013)基于線性自由企業(yè)家模型研究得出交通基礎(chǔ)設(shè)施具有集聚效應(yīng)的長期均衡解析解的結(jié)論，并利用計量經(jīng)濟學模型實證研究了中國交通基礎(chǔ)設(shè)施的經(jīng)濟集聚效應(yīng)[19]。王良舉和陳甬軍(2014)檢驗了基礎(chǔ)設(shè)施與集聚經(jīng)濟在中國城市生產(chǎn)率差異形成中的作用，其結(jié)果表明基礎(chǔ)設(shè)施對集聚經(jīng)濟的實現(xiàn)具有顯著促進作用，而且在大城市集聚效應(yīng)尤其明顯[20]。

上述文獻主要以城市為地理研究區(qū)域，證實了公共基礎(chǔ)設(shè)施、交通基礎(chǔ)設(shè)施的區(qū)域經(jīng)濟集聚效應(yīng)。但鮮有文獻突破城市地理范圍，在更大區(qū)域中專門關(guān)注支撐區(qū)域內(nèi)外經(jīng)濟流通的、以交通運輸干線和重要物流節(jié)點等交通基礎(chǔ)設(shè)施骨干為主體構(gòu)成的物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)；同時也基本忽略了在現(xiàn)代信息技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下物流信息通道在物流通道區(qū)域集聚效應(yīng)的作用；因此，本文考慮將衡量物流信息通道的指標納入物流通道技術(shù)水平的綜合測量之中，研究在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)、信息技術(shù)環(huán)境下的物流通道的區(qū)域經(jīng)濟聚散機制及其集聚效應(yīng)；同時中國目前主要形成了哪些物流通道及其區(qū)域集聚效應(yīng)的空間差異如何等實證研究也是鮮見的。此外，上述文獻在實證研究中都基本忽略了城市規(guī)模、就業(yè)密度等變量可能存在內(nèi)生性問題，這也是本文研究中需要考慮解決的問題。基于此，本文在前人的研究思路和方法借鑒的基礎(chǔ)上，將物流通道變量和多維集聚經(jīng)濟變量納入到同一個分析框架，并以生產(chǎn)函數(shù)理論模型為基礎(chǔ)進行驗證。

二、物流通道的區(qū)域經(jīng)濟聚散機制及其集聚效應(yīng)

(一)物流通道的區(qū)域經(jīng)濟聚散機制

集聚的內(nèi)涵概括起來包括三個層面的內(nèi)容：一是以Marshell集聚思想為代表的產(chǎn)業(yè)集聚；二是以Hoover的城市化經(jīng)濟研究為代表的城市經(jīng)濟集聚；三是Krugman核心-外圍集聚模式的區(qū)域經(jīng)濟集聚。這表明了由產(chǎn)業(yè)到城市再到區(qū)域的經(jīng)濟集聚研究是一個遞進的過程，它依賴于集聚力和擴散力的合力，集聚力導致經(jīng)濟主體和生產(chǎn)要素的空間聚集，而擴散力推動相關(guān)要素向周邊地區(qū)輻射，二者相互依存又相互制約并在一定條件下相互轉(zhuǎn)化，從而產(chǎn)生集聚效應(yīng)。具體表現(xiàn)為：在增長極的作用下，腹地區(qū)域的生產(chǎn)要素和經(jīng)濟主體不斷流向核心區(qū)，當集聚力增強到一定程度時會出現(xiàn)集聚不經(jīng)濟，迫使經(jīng)濟主體為了尋求更有利空間而向周邊地區(qū)產(chǎn)生擴散力，出現(xiàn)了把經(jīng)濟主體、生產(chǎn)要素等由核心區(qū)向外圍地區(qū)轉(zhuǎn)移，進而在更大區(qū)域空間形成集聚優(yōu)勢。集聚和擴散在區(qū)域空間中不斷交錯進行，推動著區(qū)域空間結(jié)構(gòu)形態(tài)上的演變，促進了區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展，即產(chǎn)生區(qū)域集聚效應(yīng)[21]。

前述相關(guān)文獻研究表明，交通基礎(chǔ)設(shè)施是區(qū)域經(jīng)濟集聚的重要因素，物流通道是區(qū)域交通基礎(chǔ)設(shè)施的骨干系統(tǒng)，因此是一個“大道”系統(tǒng)?！按蟮蓝ɡ怼北砻髡歼\輸網(wǎng)絡(luò)線路里程較小比例的干道承擔著較大比例的交通量，是一個尋求經(jīng)濟長期增長最優(yōu)路線的重要理論[22-23]。在物流領(lǐng)域，“大道”指貨物運輸干線，隨著干線技術(shù)水平的提升，物流通道的物流服務(wù)水平也會隨之提高，從而改善物流通道沿線區(qū)域經(jīng)濟流通效率。因此，根據(jù)“大道定理”，當時間價值較高時都愿意選擇時間距離最短的“大道”，即通過物流通道實現(xiàn)物流活動，物流通道對于降低區(qū)域物流成本具有重要作用。因此，基于上述理論不難論證物流通道具有高效率、低物流成本優(yōu)勢是產(chǎn)生區(qū)域經(jīng)濟聚散及集聚效應(yīng)的重要前提，物流通道的區(qū)域經(jīng)濟聚散機制如圖1所示。

首先，物流通道的形成可以降低物流成本、縮短時空距離。由干線鐵路、高速公路、國道、航空、干線水路等兩種以上、且方向一致的不同干線運輸方式構(gòu)成的物流通道的干線運輸能力提高，同時伴隨著交通運輸、物流技術(shù)的發(fā)展，運載設(shè)備的現(xiàn)代化和大型化，物流量增加，規(guī)模經(jīng)濟使物流成本下降；港口、機場、貨運站、物流中心等物流通道沿線的物流節(jié)點規(guī)模、密度也隨著線路建設(shè)和經(jīng)濟流通量增加而增大，同時物流節(jié)點設(shè)備的機械化、自動化和智能化的逐步應(yīng)用，其貨物吞吐量及周轉(zhuǎn)率也迅速提升，降低物流成本、提高物流通道沿線區(qū)域物流服務(wù)水平。而且，21世紀以來，隨著信息技術(shù)的普及和應(yīng)用，物流通道可以通過暢通的信息流調(diào)控其各環(huán)節(jié)之間實現(xiàn)無縫銜接，即物流信息通道可以提供及時準確的物流信息服務(wù)等，從而降低物流成本、縮短時空距離。

其次，物流通道的形成會產(chǎn)生“費用-空間收斂”“時間-空間收斂”“成本收斂-流量擴展”效應(yīng)，從而使物流通道沿線區(qū)域形成區(qū)位優(yōu)勢，促使區(qū)域空間經(jīng)濟主體、生產(chǎn)要素沿物流通道集聚與擴散。① 前述研究表明物流通道的形成使物流成本降低，可以提高產(chǎn)品的市場競爭能力，擴大企業(yè)或經(jīng)濟中心的市場服務(wù)范圍，吸引各要素向具有區(qū)位優(yōu)勢的物流通道沿線區(qū)域空間上集聚，逐步形成一定集聚規(guī)模的經(jīng)濟帶，這一影響在經(jīng)濟地理學領(lǐng)域被稱為“費用-空間收斂”效應(yīng)。②時空距離的縮短使得區(qū)域間的聯(lián)系花費更短時間、獲得更遠程的物流服務(wù)，大大加強了產(chǎn)業(yè)在不同區(qū)域空間經(jīng)濟活動的分工與聯(lián)系，這種聯(lián)系以物流通道為基本紐帶，也促使了具有前向、后向和旁側(cè)聯(lián)系的各種產(chǎn)業(yè)和生產(chǎn)要素向物流通道沿線集聚，當集聚達到一定階段后再沿物流通道向外擴散，在更遠的空間上集聚，從而改變沿線區(qū)域空間結(jié)構(gòu)形態(tài)，這一影響在經(jīng)濟地理學領(lǐng)域被稱為“時間-空間收斂”效應(yīng)。③ 根據(jù)“大道定理”，物流通道承擔了沿線區(qū)域貨物流量的八成以上，物流通道為沿線區(qū)域承擔物流服務(wù)，通過規(guī)模和高效率降低了物流通道的服務(wù)成本的同時擴大了產(chǎn)品流通的規(guī)模，也加強了沿線區(qū)域企業(yè)間、產(chǎn)業(yè)間的聯(lián)系強度，這一影響被在經(jīng)濟地理學領(lǐng)域視為“成本收斂-流量擴張”效應(yīng)。同時，相關(guān)理論表明溢出是發(fā)生集聚的一個重要因子，而物流通道作為公共服務(wù)設(shè)施，對區(qū)域經(jīng)濟增長產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)也將進一步促進了經(jīng)濟主體、生產(chǎn)要素在空間上的集聚與擴散[24-25]。

圖1 物流通道的區(qū)域經(jīng)濟聚散機制

(二)物流通道的形成產(chǎn)生區(qū)域集聚效應(yīng)

結(jié)合圖1，物流通道的形成對沿線區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生重要推動作用，使經(jīng)濟主體、生產(chǎn)要素向物流通道沿線集聚，當這種集聚達到一定程度時，沿線經(jīng)濟的集聚誘發(fā)了新經(jīng)濟流通需求又反作用于物流通道。這表現(xiàn)在量和質(zhì)上的變化：從量上看是物流量的增加；從質(zhì)上看是對物流的及時性、準確性、便利性、增值性等服務(wù)水平的更高要求，因此要求物流通道技術(shù)水平進一步提高和增強。這樣，在其提供物流服務(wù)的過程中才能不斷對沿線區(qū)域經(jīng)濟主體和生產(chǎn)要素聚散，刺激區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展。從這個意義上講，物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)是一個動態(tài)的循環(huán)累積的過程，體現(xiàn)在通過集聚生產(chǎn)要素和經(jīng)濟主體，形成區(qū)域空間優(yōu)勢，再進一步誘發(fā)潛在的優(yōu)勢以擴大再生產(chǎn)，特別是在物流信息通道的作用下，會在一定程度上加快這一動態(tài)過程。但物流通道并不是任意地、無限地產(chǎn)生集聚效應(yīng)，當集聚規(guī)模達到了一定程度時產(chǎn)生過度集聚，會帶來區(qū)域環(huán)境對經(jīng)濟活動的負面約束，影響經(jīng)濟主體的區(qū)域社會經(jīng)濟和生態(tài)效益，由此產(chǎn)生集聚不經(jīng)濟現(xiàn)象。而物流通道的擴散機制將促進其沿線區(qū)域經(jīng)濟主體和生產(chǎn)要素向外擴散，即沿物流通道向更廣范圍集聚，最終產(chǎn)生沿線區(qū)域集聚效應(yīng)[23-24，26-27]。

(三)物流通道區(qū)域集聚效應(yīng)檢驗的理論模型

前述文獻表明，估計區(qū)域集聚效應(yīng)最為常見的方法是使用城市水平上加總的生產(chǎn)函數(shù)。由于物流通道連接形成的區(qū)域是以物流通道為支撐滿足區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟流通需求下逐漸形成的，具有降低區(qū)域物流成本、提高物流效率等外部經(jīng)濟效應(yīng)。根據(jù)外部性理論，集聚經(jīng)濟的存在意味著區(qū)域產(chǎn)出是一般投入的函數(shù)，也是該區(qū)域經(jīng)濟活動集聚程度的函數(shù)。在投入一定的情況下，區(qū)域總產(chǎn)出會隨著這些外部性總量的增加而提高，而產(chǎn)出的平均成本將隨之下降。因此，通過對生產(chǎn)函數(shù)的估計是對區(qū)域集聚效應(yīng)最直接的測度方法，其形式如下：

Y=g(S)f(K,L)

(1)

其中,Y表示區(qū)域總產(chǎn)出；K、L分別表示區(qū)域的資本、勞動力投入，生產(chǎn)函數(shù)f(?·)通常假定規(guī)模報酬不變；g(S)表示區(qū)域集聚效應(yīng)。

一般地，區(qū)域內(nèi)兩個經(jīng)濟主體之間的相互聯(lián)系受地理空間距離、產(chǎn)業(yè)聯(lián)系及時間維度的影響，同時，一個區(qū)域經(jīng)濟活動規(guī)模也會決定于每一經(jīng)濟主體產(chǎn)生聯(lián)系的相關(guān)要素或其他主體的總量。因此，從區(qū)域?qū)用婵磥?，地理空間距離、產(chǎn)業(yè)聯(lián)系總量等主要為區(qū)域經(jīng)濟活動的密度、專業(yè)化及規(guī)模[28]，由此可以得到一個區(qū)域內(nèi)某個經(jīng)濟主體可以獲得的區(qū)域集聚效應(yīng)等于與其聯(lián)系的所有經(jīng)濟主體集聚效應(yīng)的加總，是區(qū)域規(guī)模、密度和專業(yè)化的函數(shù)：

g(S)=S0g(Size,Density,Speci)

(2)

一般而言，區(qū)域經(jīng)濟活動集聚的規(guī)模越大，區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟主體之間相互聯(lián)系也越多，獲得的集聚效應(yīng)越大，區(qū)域整體的集聚效應(yīng)也越大；區(qū)域經(jīng)濟活動的密度越高，區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟主體之間的時空距離越短，才可以以較低的成本和較高的效率實現(xiàn)交易活動，即集聚效應(yīng)也越強；區(qū)域經(jīng)濟活動集聚的專業(yè)化水平越高，則有利于區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)前后向聯(lián)系和資源共享。因此規(guī)模效應(yīng)、密度效應(yīng)和專業(yè)化效應(yīng)相互聯(lián)系共同決定區(qū)域集聚效應(yīng)的大小[28]。將區(qū)域集聚效應(yīng)以乘數(shù)的形式引入生產(chǎn)函數(shù)，引起生產(chǎn)函數(shù)的移動，并對式(1)兩邊同時除以L，可以得到：

(Y/L)=Sef(Size,Density,Speci)(K/L)αXβ

(3)

其中(Y/L)反映區(qū)域的勞動生產(chǎn)率，(K/L)、X分別是區(qū)域的勞均固定資本投資及其他投入。再將物流通道作為一個投入要素引入式(3)，用來檢驗其區(qū)域集聚效應(yīng)，并對式(3)對數(shù)化，同時考慮相關(guān)控制變量建立面板數(shù)據(jù)模型：

ln(Y/L)it=α0+f(Sizeit,Densityit,Speciit)+αln(K/L)itβLCTit+γlnXit+ui+εit

(4)

其中LCTit反映物流通道技術(shù)水平,Xit為控制變量，ui為物流通道沿線區(qū)域由于資源稟賦、歷史條件等造成的非觀測效應(yīng)；εit為復合誤差項；α、β、γ為待估參數(shù)。

同時，考慮到式(4)中的被解釋變量為勞動生產(chǎn)率，它的調(diào)整是一個緩慢的過程，當期的勞動生產(chǎn)率水平往往取決于前期的水平((Y/L)i，t-1)。因此，本文進一步建立動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型：

ln(Y/L)it=α0+ρln(Y/L)i,t-1+f(Sizeit,Densityit,Speciit)+αln(K/L)it+βLCTit+γlnXit+ui+εit

(5)

三、實證模型、變量處理及數(shù)據(jù)來源

(一)構(gòu)建中國物流通道的區(qū)域經(jīng)濟集聚效應(yīng)實證模型

中國在改革開放以后，特別是21世紀以來，鐵路、公路、航空及港口等規(guī)劃和建設(shè)獲得了空前的發(fā)展，即由兩條以上運輸干線和物流節(jié)點及信息線路等為主體構(gòu)成多條物流通道已然形成。但由于中國物流通道縱貫?zāi)媳?、橫跨東西，綿延上千公里，貫通了發(fā)達的沿海開放城市、經(jīng)濟特區(qū)和省會城市，同時也連接了很多欠發(fā)達或相對落后的城市，加之中國南北、東中西部經(jīng)濟發(fā)展和工業(yè)布局差異均較大，這些都會使物流通道在其形成及長期服務(wù)于沿線區(qū)域經(jīng)濟流通中產(chǎn)生的集聚效應(yīng)各具差異。為了進一步驗證中國各條物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)狀況，本文基于上述理論模型，建立動態(tài)面板數(shù)據(jù)實證模型驗證中國物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)及其空間差異：

lnNonprodit=α0+ρlnNonprodi,t-1+α1Popsizeit+α2Nondenit+α3LEit+βLCTit+γ1lnCapitit+γ2lnEduit+γ3lnFdigdpit+ui+εit

(6)

1.相關(guān)變量選擇及處理

表1是被解釋變量、核心解釋變量及控制變量的選擇及處理，其中本文對物流通道技術(shù)水平的測算過程單獨成節(jié)進行了具體的論述。

2.物流通道技術(shù)水平指標的綜合測算

在上述文獻中，交通基礎(chǔ)設(shè)施變量的設(shè)定中主要以公路里程或密度為單一指標的研究，由于本文研究的物流通道是一個區(qū)域綜合性物流服務(wù)系統(tǒng)，其技術(shù)水平的高低決定于物流通道內(nèi)的所有干線、物流節(jié)點技術(shù)水平及其信息化水平的綜合。為此，本文借鑒金鳳君(2012)關(guān)于確定交通干線技術(shù)水平的思路提出綜合測算物流通道技術(shù)水平的方法[33]，用來反映物流通道在該區(qū)域物流運作的支撐能力。物流通道是區(qū)域內(nèi)外經(jīng)濟聯(lián)系和經(jīng)濟社會活動布局的重要依托，區(qū)域中是否擁有物流通道體現(xiàn)了其對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的支撐能力以及影響程度，物流通道技術(shù)水平越高，物流通道的區(qū)域通達性越優(yōu)越，支持區(qū)域外物流活動的潛力也越大，產(chǎn)生區(qū)域經(jīng)濟集聚效應(yīng)的可能性越大。物流通道技術(shù)水平測度的依據(jù)是物流通道的技術(shù)—經(jīng)濟特征,其測算方法：

(7)

LCTit表示t時期物流通道沿線城市i的物流通道技術(shù)水平；Lineilt表示t時期物流通道沿線城市i內(nèi)的l種運輸干線技術(shù)水平；Nodeimt表示t時期物流通道沿線區(qū)域內(nèi)城市i內(nèi)的m種物流節(jié)點的技術(shù)水平。其中，Lineilt和Nodeimt采用分類賦值的方式獲得，本文在借鑒金鳳君的指標賦值基礎(chǔ)上，根據(jù)研究需要做了一定修改和補充，具體見表2。

同時，需要考慮物流信息通道的測量，劉乃全(2012)認為以互聯(lián)網(wǎng)為核心的網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)對實體空間集聚和溢出的形成和演變帶來了革命性的影響，如交通距離、運輸成本對于市場、交易和消費等經(jīng)濟過程的影響顯著降低[34]。而物流通道作為區(qū)域經(jīng)濟流通的主干系統(tǒng)，其信息通道水平也直接影響物流通道的運作效率，不僅可以降低區(qū)域?qū)ν饬魍ǔ杀?，同時提高區(qū)域經(jīng)濟流量、流速和流效等。因此，本文在測算物流通道技術(shù)水平時，將城市信息化發(fā)展指數(shù)直接引入其中，用以反映物流通道沿線城市的信息化水平，即將其視為物流信息通道信息化水平。Infit為t時期物流通道沿線城市i的信息化發(fā)展指數(shù)，該指標是利用國家為編制“十一五”信息化規(guī)劃而建立的信息化發(fā)展指數(shù)作為依據(jù)，用信息化基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)、使用指數(shù)、知識指數(shù)、環(huán)境和效果指數(shù)、信息消費指數(shù)設(shè)等方面綜合性地測量和反映一個國家或地區(qū)信息化發(fā)展總體水平。根據(jù)本文的研究范疇及數(shù)據(jù)的可獲性，本文選用使用指數(shù)，即用物流通道沿線t時期城市i互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)(Intit)與t時期城市i百人人口數(shù)(Peoit)之比作為物流通道的信息化發(fā)展水平指標。

3.變量的內(nèi)生性問題的解決思路

實證模型(6)一般會存在潛在的變量內(nèi)生性問題，主要會表現(xiàn)在以下幾個層面：

表1 變量說明及處理

表2 物流通道技術(shù)水平(LCT)的相關(guān)要素指標賦值

第一，由于聯(lián)立性偏誤產(chǎn)生內(nèi)生性問題。如本文的被解釋變量非農(nóng)勞動生產(chǎn)率與物流通道技術(shù)水平、非農(nóng)就業(yè)密度等之間一般會存在雙向因果關(guān)系，即物流通道技術(shù)水平的提高、非農(nóng)就業(yè)密度增加會提升區(qū)域非農(nóng)勞動生產(chǎn)率；反過來，區(qū)域非農(nóng)勞動生產(chǎn)率的提高有助于提高物流通道技術(shù)水平、吸引更多的勞動力和促進產(chǎn)業(yè)集聚等，即會產(chǎn)生聯(lián)立性偏誤，即存在內(nèi)生性問題。

第二，由于遺漏變量可能會產(chǎn)生內(nèi)生性問題。如果存在某些未被觀測到的特定因素，而這些因素對生產(chǎn)率增長產(chǎn)生正向影響，進而引致勞動力向該地區(qū)的集聚，如果這些因素被遺漏，也同樣會產(chǎn)生內(nèi)生性的問題[32]，而本文的實證研究中可能遺漏一些反映地區(qū)特征的自然或人文因素。

第三，本身存在的測量誤差也會導致內(nèi)生性問題。由于物流通道沿線區(qū)域跨度大、就業(yè)人口密度分布、產(chǎn)業(yè)布局會存在明顯的不均勻現(xiàn)象，因此用區(qū)域非農(nóng)就業(yè)密度、人口規(guī)模、工業(yè)集聚等作為反映區(qū)域集聚效應(yīng)的代理變量在一定程度上可能存在測量誤差。

總之，在未考慮內(nèi)生性問題的情況下，如果直接使用固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型的LSDV或者隨機效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型的 GLS來估計，其估計結(jié)果一般都存在偏誤且不一致的現(xiàn)象，也將會扭曲應(yīng)有的經(jīng)濟含義。一般經(jīng)濟理論認為，由于慣性或部分調(diào)整，個體的當前行為往往取決于過去行為。由于實證模型(6)中的被解釋變量區(qū)域非農(nóng)勞動生產(chǎn)率調(diào)整是一個緩慢的過程，當期的非農(nóng)勞動生產(chǎn)率水平可能取決于前期的水平，而動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的優(yōu)點就是可以對個體的動態(tài)行為進行建模。同時，動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的系統(tǒng)GMM估計方法可以有效地解決解釋變量的內(nèi)生性問題，可以得到內(nèi)生解釋變量系數(shù)的一致性估計[35]。因此，根據(jù)本文通過構(gòu)建動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，利用GMM估計方法研究物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)，既考慮了經(jīng)濟環(huán)境中的動態(tài)行為可能帶來的影響，也可以通過工具變量解決變量的內(nèi)生性問題。

(二)研究時段與數(shù)據(jù)來源

1.研究時段的選定依據(jù)

21世紀以來，在國家各階段經(jīng)濟戰(zhàn)略規(guī)劃的推進下中國物流業(yè)獲得了快速發(fā)展。但由于中國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展中以五年規(guī)劃為重要的時間結(jié)點，相應(yīng)的規(guī)劃實施都會促使各變量在一定時期快速發(fā)展或者變化。本文研究的總體時段為2000-2013年，期間跨了“十五”“十一五”和“十二五”規(guī)劃的前四年，中國在“十五”以后為了促使物流業(yè)發(fā)展出臺了各種措施和政策規(guī)劃，比如從2006開始 “十一五”提出“大力發(fā)展現(xiàn)代物流業(yè)，建設(shè)大型物流樞紐，發(fā)展區(qū)域性物流中心”；2007年在《關(guān)于促進服務(wù)業(yè)加快發(fā)展的若干意見》中將物流業(yè)列為重點產(chǎn)業(yè)；2009年出臺《物流業(yè)調(diào)整和振興規(guī)劃》；2011年發(fā)布的“十二五”規(guī)劃綱要中著重強調(diào)現(xiàn)代物流服務(wù)體系的建設(shè)等。伴隨著區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展和行業(yè)發(fā)展規(guī)劃與政策的實施，中國在物流基礎(chǔ)設(shè)施上進行了大力投入和建設(shè)，比如“十五”期間中國干線鐵路網(wǎng)的建設(shè)、2004年中國高速公路干線網(wǎng)絡(luò)(7918網(wǎng))規(guī)劃的發(fā)布、2006年和2008年中國港口規(guī)劃和民用機場規(guī)劃的頒布與實施。上述相關(guān)信息顯示，中國交通基礎(chǔ)設(shè)施的大力投入和建設(shè)主要在21世紀以來，特別是“十一五”以后得到了快速的發(fā)展。由于物流通道技術(shù)水平主要依賴于交通干線基礎(chǔ)設(shè)施狀況，為了考察中國物流通道在這一時期的區(qū)域集聚效應(yīng)的狀況及其區(qū)域空間差異，本文用2000-2013年的面板數(shù)據(jù)進行實證檢驗。

2.數(shù)據(jù)來源及描述性統(tǒng)計

本文結(jié)合中國《物流業(yè)調(diào)整和振興規(guī)劃》、《物流業(yè)發(fā)展中長期規(guī)劃(2014-2020年)》、《全國流通節(jié)點城市布局規(guī)劃(2015-2020年)》和各條干線線路的建設(shè)狀況以及物流通道的內(nèi)涵，梳理出中國(不含港澳臺地區(qū))干線鐵路、高速公路、國道和干線水路的兩條以上且方向一致的運輸干線和沿線城市的重要物流節(jié)點為基礎(chǔ)構(gòu)成的、主要承擔普通貨物物流活動的綜合性物流通道，主要包括：縱貫中國南北的沿海、京哈、京滬、京九、京廣、同(大同)柳(柳州)、寶(寶雞)昆(昆明)7條縱向物流通道；橫跨中國東中西部的京拉(拉薩)、隴海蘭新、長江、滬昆4條橫向物流通道，縱橫交錯形成網(wǎng)絡(luò)狀的中國物流通道空間格局，如圖2所示。11條物流通道共貫通了中國279個地級市和4個直轄市，覆蓋了中國80%以上的地區(qū)。由于其中由多條物流通道交匯于一些樞紐節(jié)點城市，如北京、上海、天津、廣州、鄭州、武漢、蘇州、滄州、廊坊、西安等，交匯重復了45個城市以及西部個別城市數(shù)據(jù)的可獲性問題，本文實際研究的物流通道沿線城市為196個。

本研究使用的各變量數(shù)據(jù)主要來自于2001-2014 年的《中國城市統(tǒng)計年鑒》及各城市相應(yīng)年份的統(tǒng)計年鑒，具體數(shù)據(jù)的統(tǒng)計采用劉修巖(2010)的做法，他認為所研究的是一個城市主體區(qū)域集聚經(jīng)濟對非農(nóng)勞動生產(chǎn)率的影響，應(yīng)該以城市的市轄區(qū)為研究對象比較合適[18]，故本文使用的數(shù)據(jù)為城市統(tǒng)計年鑒中“市轄區(qū)”數(shù)據(jù)。中國物流通道技術(shù)水平值則采用分類賦值和數(shù)理模型(7)相結(jié)合的方式進行綜合指標測算而得。各變量數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計見表3。

表3顯示了中國11條物流通道沿線區(qū)域196個城市從2000-2013年的相關(guān)變量的統(tǒng)計指標。從平均值來看，各物流通道之間的各項指標差異很大，這也直接反映了不同地理空間環(huán)境、經(jīng)濟社會環(huán)境下各變量具有明顯的空間差異性。其中要說明的是人力資本和外商投資水平中最低值為0，這是因為在21世紀初，中國西部部分地級城市沒有高校，如朔州、巴彥淖爾、中衛(wèi)等城市，也存在個別城市沒有外商投資的情形，如烏蘭察布、巴彥淖爾、吳忠等城市，因此有最小值為0的情形。

圖2 中國物流通道的空間布局

變量均值方差最小值最大值樣本量Nonprod18.92915.6930.363197.2982744Popsize145.565187.51915.9601787.0002744Nonden262.537287.0733.3772508.4512744LE1.1120.3020.2872.2542744LCT13.0989.4402.0470.0302744Capit11.51510.7580.144104.8202744Edu8.85510.3340.00060.0302744Fdigdp3.1603.6490.00032.7132744

四、模型估計結(jié)果分析

(一)全國物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)估計結(jié)果分析

1.估計結(jié)果

結(jié)合動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的特征，本文采用系統(tǒng)GMM方法，利用Stata 13.0對模型(6)進行估計，并用Abond和Sargan方法分別對二階自相關(guān)性和工具變量有效性進行了檢驗，具體估計和檢驗結(jié)果如表4所示。

表4 全國層面的模型估計及檢驗結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%的統(tǒng)計水平上顯著；括號中的數(shù)值為系數(shù)的穩(wěn)健標準誤。

根據(jù)本文的研究思路，用反映區(qū)域集聚效應(yīng)的三個變量——規(guī)模、密度和專業(yè)化變量來綜合表征物流通道沿線區(qū)域集聚效應(yīng)對區(qū)域非農(nóng)勞動生產(chǎn)率的影響，在估計模型Ⅰ時考慮物流通道變量，在模型Ⅱ中不考慮物流通道變量，通過比較模型Ⅰ和模型Ⅱ中規(guī)模效應(yīng)、密度效應(yīng)和專業(yè)化效應(yīng)的變化來判斷物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)。

2.估計結(jié)果驗證和分析

(1)檢驗結(jié)果的有效性判斷。從表4的檢驗結(jié)果看，模型Ⅰ和模型Ⅱ均在5%的顯著性水平下不拒絕“擾動項無自相關(guān)性”的原假設(shè)，即不存在二階自相關(guān)；同時Sargan檢驗結(jié)果顯示在5%的顯著水平下接受了“所有工具變量都有效”的原假設(shè)，也表明模型估計中的工具變量是有效的。上述檢驗也證明了利用系統(tǒng)GMM估計該模型是有效的。

(2)被解釋變量滯后項的估計結(jié)果分析。表4顯示在研究期內(nèi)，估計發(fā)現(xiàn)模型Ⅰ和模型Ⅱ中的被解釋變量的一階滯后項均在5%的置信水平下顯著，其彈性系數(shù)分別為0.423和0.457，這表明了從全國層面看，中國物流通道沿線區(qū)域非勞動生產(chǎn)率顯著受其前期生產(chǎn)率的影響。

(3)核心解釋變量的估計結(jié)果分析。①在考慮物流通道技術(shù)水平變量的模型Ⅰ中，該變量在5%的置信水平下顯著為正，這也驗證了物流通道對沿線區(qū)域非農(nóng)勞動生產(chǎn)率具有顯著的正影響，因為物流通道是貫通整個物流通道沿線區(qū)域經(jīng)濟流通的主干道系統(tǒng)，可以作為本地的物質(zhì)生產(chǎn)要素投入提高本地生產(chǎn)率；從模型Ⅰ與模型Ⅱ的估計結(jié)果比較來看，規(guī)模效應(yīng)、密度效應(yīng)和專業(yè)化效應(yīng)在考慮物流通道技術(shù)水平時均有減小，即模型Ⅰ中集聚效應(yīng)依次為0.116、-0.147和0.119，而模型Ⅱ中的依次為0.141、-0.111和0.202，這也充分反映了物流通道技術(shù)水平對沿線區(qū)域經(jīng)濟集聚具有明顯的影響，表明了中國物流通道具有顯著的區(qū)域集聚效應(yīng)，也證明了物流通道沿線區(qū)域可以依托其物流通道吸引沿線經(jīng)濟活動要素沿物流通道沿線集聚，提高區(qū)域經(jīng)濟集聚強度并影響區(qū)域的經(jīng)濟活動，進而提高勞動生產(chǎn)率。②從反映區(qū)域集聚效應(yīng)的三個變量來看，均在5%的置信水平下顯著，表明了中國物流通道沿線區(qū)域存在顯著的經(jīng)濟集聚效應(yīng)。規(guī)模效應(yīng)和專業(yè)化效應(yīng)在模型Ⅰ和模型Ⅱ中分別在5%和1%的水平上存在顯著的正效應(yīng)，即人口規(guī)模和工業(yè)專業(yè)化程度對物流通道沿線區(qū)域的勞動生產(chǎn)率具有促進作用；而從密度效應(yīng)來看，則模型Ⅰ和模型Ⅱ中均在1%水平上存在顯著負效應(yīng)，分別為-0.147和-0.111。前文分析表明，如果為密度效應(yīng)為負，則表明區(qū)域內(nèi)企業(yè)和勞動力在區(qū)域過度集聚帶來的擁擠效應(yīng)超過了集聚效應(yīng)，出現(xiàn)了集聚不經(jīng)濟的情形，可能引起區(qū)域經(jīng)濟擴散。結(jié)合本文的研究范疇，認為可能存在以下原因：其一，中國在“十一五”以來，在區(qū)域經(jīng)濟政策和金融危機以后的振興發(fā)展中區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展和城市化程度較大，特別是省會城市和區(qū)位較好的城市；其二，本文僅研究的物流通道沿線區(qū)域，但物流通道貫通的城市其經(jīng)濟發(fā)展程度基本都優(yōu)于沒有物流通道貫通的城市，每條物流通道貫通的沿線區(qū)域都有若干個直轄市和省行政中心，因此存在集聚不經(jīng)濟的現(xiàn)象是正常的，這也意味著在未來的發(fā)展中將會沿著物流通道向外擴散，在更大區(qū)域集聚。

(4)控制變量估計結(jié)果分析。從表4可以看到，勞均固定投資在1%的顯著性水平下對物流通道沿線區(qū)域非農(nóng)勞動生產(chǎn)率有顯著正影響。這表明物流通道沿線區(qū)域的固定資本投資的增加提高了該區(qū)域的資本存量，從而有利于提高區(qū)域非農(nóng)勞動生產(chǎn)率；人力資本在模型Ⅰ中不顯著，在模型Ⅱ中僅在10%的顯著性水平下存在正影響，人力資本提高也是促進生產(chǎn)率重要因素，而從研究期的驗證結(jié)果來看，中國物流通道沿線區(qū)域在研究期內(nèi)的人力資本對該區(qū)域的生產(chǎn)率的影響不夠顯著，表明高等教育水平還需進一步加強；外商投資水平在模型Ⅰ和模型Ⅱ中均在5%以下顯著性水平上存在正影響，說明此研究期內(nèi)外商投資以增加區(qū)域資本存量促進了非農(nóng)勞動生產(chǎn)率提高。

(二)各條物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)估計結(jié)果分析

1.估計結(jié)果

與全國層面的估計及檢驗方法一樣，為了觀察中國物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)的空間差異，分別對11條物流通道做了估計和檢驗，其結(jié)果見表5。

表5反映物流通道區(qū)域集聚效應(yīng)的規(guī)模效應(yīng)、密度效應(yīng)和專業(yè)化效應(yīng)對沿線區(qū)域的非農(nóng)勞動生產(chǎn)率影響的估計結(jié)果中也存在不顯著的情形，但引入物流通道后明顯發(fā)生了變化，這說明物流通道具有區(qū)域集聚效應(yīng)，只是其程度存在空間上的差異。因此，根據(jù)表5整理出各物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)，如表6。

2.估計結(jié)果驗證和分析

(1)檢驗結(jié)果的有效性判斷。從表5檢驗的結(jié)果看，11條物流通道的模型Ⅰ和模型Ⅱ均在5%的顯著性水平下，都不拒絕“擾動項無自相關(guān)性”的原假設(shè)，即不存在二階自相關(guān)；同時Sargan檢驗結(jié)果顯示，所有p值也均大于0.05，即接受了“所有工具變量都有效”的原假設(shè)，表明所有模型估計中的工具變量是有效的。這些檢驗也證明了利用系統(tǒng)GMM估計上述各物流通道動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型均有效。

(2)各變量估計結(jié)果的共同之處。①被解釋變量一階滯后項均存在顯著性正影響。表5顯示了11條物流通道的模型Ⅰ和模型Ⅱ在2000-2013年的研究期內(nèi)，各物流通道在相應(yīng)置信水平均顯著，表明各條物流通道沿線區(qū)域的非農(nóng)勞動生產(chǎn)率均顯著受到其前期非農(nóng)勞動生產(chǎn)率高低的影響。②物流通道技術(shù)水平對其沿線區(qū)域非農(nóng)勞動生產(chǎn)率具有正影響。從表5可以看出，除了寶昆和隴海蘭新物流通道外，其余物流通道技術(shù)水平都在5%或10%的置信水平上顯著影響該區(qū)域的非農(nóng)勞動生產(chǎn)率。這充分證明了除寶昆和隴海蘭新物流通道的技術(shù)水平待提高外，其余各物流通道技術(shù)水平均有利于提升沿線區(qū)域的經(jīng)濟流通效率，從而促進勞動生產(chǎn)率的提升。③各條物流通道具有區(qū)域集聚效應(yīng)，但程度各具差異。結(jié)合表5和表6，各條物流通道的模型Ⅰ和模型Ⅱ的規(guī)模效應(yīng)、密度效應(yīng)和專業(yè)化效應(yīng)雖然其顯著性程度各有不同，但表5中顯示了相較于模型Ⅱ，考慮了物流通道技術(shù)水平變量的模型Ⅰ中三種效應(yīng)都有不同程度的降低，這一估計結(jié)果顯示了各條物流通道對沿線區(qū)域經(jīng)濟集聚產(chǎn)生了不同程度的影響，也表明了中國各條物流通道也均具有區(qū)域集聚效應(yīng)。

表5 各物流通道的模型估計結(jié)果

各物流通道區(qū)域隴海蘭新長江滬昆模型Ⅰ模型Ⅱ模型Ⅰ模型Ⅱ模型Ⅰ模型Ⅱlnnonprod一階滯后0.753***(0.069)0.755***(0.070)0.539***(0.111)0.636***(0.109)0.539***(0.049)0.579***(0.049)Popsize0.053(0.059)0.065(0.066)0.087(0.059)0.125*(0.072)0.032(0.056)0.072*(0.041)Nonden-0.089***(0.027)-0.112***(0.029)0.241***(0.038)0.262***(0.058)-0.085***(0.029)-0.060**(0.024)LE0.088(0.176)0.131(0.165)0.510***(0.170)0.647***(0.148)0.116(0.147)0.174(0.146)LCT0.001(0.003)0.011***(0.003)0.006***(0.002)lncapit0.111***(0.041)0.097**(0.044)0.049(0.057)0.047(0.062)0.263***(0.046)0.262***(0.049)lnedu0.037(0.029)0.046(0.034)0.148**(0.071)0.141*(0.075)0.019(0.027)0.010(0.028)lnfdigdp0.006(0.011)0.009(0.013)0.027(0.023)0.007(0.018)0.003(0.014)0.007(0.015)常數(shù)項0.610***(0.215)0.647**(0.256)1.099***(0.233)0.855***(0.274)1.005***(0.296)0.649***(0.234)各檢驗值(p)一階自相關(guān)AR(1)0.0090.0190.0300.0270.0040.003二階自相關(guān)AR(2)0.5380.4990.2890.2070.1490.110過度識別Sargan檢驗0.8570.8230.7780.7210.5360.559

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%的統(tǒng)計水平上顯著；括號中的數(shù)值為系數(shù)的穩(wěn)健標準誤。

表6 各物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)

(3)各變量估計結(jié)果的差異之處。①被解釋變量的一階滯后項顯著，但區(qū)域差異較大。從表5的估計結(jié)果來看，橫向物流通道(如京拉、隴海蘭新、長江和滬昆)的非勞動生產(chǎn)率受前期的影響普遍高于大部分縱向物流通道(如沿海、京滬、京九、京廣和同柳)，這些估計結(jié)果基本顯示了物流通道貫通的區(qū)域經(jīng)濟越發(fā)達，非農(nóng)勞動生產(chǎn)率受其前期的影響更小，而更多依賴于其它因素的支持；物流通道貫通的沿線城市經(jīng)濟差距越大，非農(nóng)勞動生產(chǎn)率受其前期的影響更大，因此也表明了經(jīng)濟欠發(fā)達的地區(qū)，勞動生產(chǎn)率受其生產(chǎn)率高低的影響更大。②區(qū)域集聚效應(yīng)存在顯著差異。由于各通道由于地理區(qū)位、資源稟賦、經(jīng)濟基礎(chǔ)及各項投入的差異，以及物流通道本身技術(shù)水平的不同，各條物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)存在明顯的差異。由表6，從規(guī)模效應(yīng)和密度效應(yīng)上看，同柳、京滬物流通道的規(guī)模效應(yīng)和密度效應(yīng)較大，依次是0.091、0.069和0.075、0.071，而沿海、京廣物流通道的則較小，依次為0.003、0.006和0.005、0.006，表明了物流通道對其沿線人口規(guī)模和非農(nóng)勞動生產(chǎn)率的影響是一致的，且在研究期內(nèi)除了京滬物流通道外，大部分表現(xiàn)為在地處中西部和橫跨東中西的物流通道規(guī)模效應(yīng)和密度效應(yīng)更明顯，這也顯示了中國在“十五”以來對中西部地區(qū)生產(chǎn)力布局的效果；從專業(yè)化效應(yīng)上看，長江和沿海物流通道的專業(yè)化效應(yīng)最大，分別是0.137和0.077，而寶昆和京拉物流通道的則較小，分別是0.001和0.007，印證了物流通道的布局較早的區(qū)域已經(jīng)對其沿線工業(yè)集聚產(chǎn)生了較大的影響，比如中國長江、沿海、京哈和隴海蘭新、滬昆中東段等物流通道沿線區(qū)域工業(yè)集聚已初具規(guī)模，而相對經(jīng)濟發(fā)展落后的、縱貫西部地區(qū)的寶昆物流通道、橫跨中西部的京拉物流通道專業(yè)化效應(yīng)還相對較低。

五、結(jié)論與建議

區(qū)域經(jīng)濟集聚是區(qū)域快速發(fā)展的主要推動力，因此哪些要素引起或者促進區(qū)域經(jīng)濟集聚并產(chǎn)生經(jīng)濟集聚效應(yīng)已有很多文獻研究。概括起來看，這些文獻主要圍繞城市規(guī)模、就業(yè)密度、產(chǎn)業(yè)專業(yè)化等對生產(chǎn)率影響實證研究區(qū)域集聚效應(yīng)，而且學者們在研究過程中發(fā)現(xiàn)(交通)基礎(chǔ)設(shè)施也是區(qū)域經(jīng)濟集聚的重要因素之一；同時在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)環(huán)境中，物流信息通道是否暢通不僅可以決定物流通道技術(shù)水平，也直接影響物流通道對其沿線區(qū)域的集聚效應(yīng)。基于此，本文考慮到物流通道是交通和信息基礎(chǔ)設(shè)施骨干部分，可以作為物質(zhì)生產(chǎn)要素投入到區(qū)域經(jīng)濟生產(chǎn)系統(tǒng)中，以生產(chǎn)函數(shù)模型為理論模型，構(gòu)建動態(tài)面板數(shù)據(jù)實證模型，并非考查物流通道作為解釋變量給被解釋變量產(chǎn)生的直接效應(yīng)，而是借鑒Mera(1973)[15]、Seitz and Licht (1995)[16]、劉修巖(2010)[18]、王良舉(2014)[20]和蘇紅鍵(2014)[30]等學者的研究思路和研究方法，用規(guī)模、密度和專業(yè)化等多維變量來綜合估計區(qū)域集聚效應(yīng)，并在驗證區(qū)域集聚效應(yīng)存在的基礎(chǔ)上，通過在模型中加入物流通道指標與否，通過觀察規(guī)模效應(yīng)、密度效應(yīng)和專業(yè)化效應(yīng)的變化來考察物流通道對其沿線區(qū)域是否產(chǎn)生了集聚效應(yīng)。而其中的物流通道指標是反映物流通道技術(shù)水平的綜合性指標，由于學者們在將交通基礎(chǔ)設(shè)施作為一個變量納入計量經(jīng)濟模型中研究時，多以公路里程或密度等單一指標作為代理變量，而本文的研究對象物流通道是由多種要素組成的整體區(qū)域物流服務(wù)系統(tǒng)。因此，選擇任何單一代理變量都存在片面性，為此，本文借鑒前人的做法和本文的具體研究對象特征構(gòu)建了數(shù)理模型，綜合測算中國11條物流通道技術(shù)水平相對較為客觀、合理。

從總體實證結(jié)果來看，基本符合預(yù)期，即各條物流通道具有不同程度的區(qū)域集聚效應(yīng)。本文用規(guī)模效應(yīng)、密度效應(yīng)和專業(yè)化效應(yīng)三個維度綜合反映物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)，相較于模型Ⅱ，在模型Ⅰ中加入了物流通道技術(shù)水平變量后，規(guī)模效應(yīng)、密度效應(yīng)和專業(yè)化效應(yīng)都有不同程度的降低，這一驗證結(jié)果顯示了各條物流通道對其沿線區(qū)域經(jīng)濟集聚產(chǎn)生了不同程度的正效應(yīng)，即表明了中國物流通道具有區(qū)域集聚效應(yīng)，但各物流通道由于地理空間、資源稟賦、經(jīng)濟基礎(chǔ)及各項投入的差異，以及物流通道本身技術(shù)水平的不同，各物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)存在明顯的空間差異。主要表現(xiàn)為：同柳、京滬物流通道的規(guī)模效應(yīng)和密度效應(yīng)較大，而沿海、京廣物流通道較小，且在研究期表現(xiàn)為在地處中西部和橫跨東中西部的物流通道規(guī)模效應(yīng)和密度效應(yīng)更明顯；長江、沿海、京哈、隴海蘭新和滬昆物流通道的專業(yè)化效應(yīng)較大，而相對經(jīng)濟發(fā)展落后的、縱貫西部地區(qū)的寶昆物流通道、橫跨中西部的京拉物流通道的專業(yè)化效應(yīng)還較低。

由此可以看出，中國雖然“十五”以來在中西部地區(qū)物流通道投入和建設(shè)中取得了一定效果，同時對沿線區(qū)域也產(chǎn)生了一定程度的經(jīng)濟集聚效應(yīng)，如帶動了沿線區(qū)域人口規(guī)模和非農(nóng)就業(yè)密度的增加，但處于經(jīng)濟發(fā)展相對落后地區(qū)、縱貫西部地區(qū)的寶昆物流通道、橫跨中西部青海和西藏等省市的京拉物流通道的專業(yè)化效應(yīng)還相對較低，即工業(yè)集聚程度相對還是較弱。但隨著中國物流通道的建設(shè)和完善以及高速鐵路的運營并逐步承擔貨運業(yè)務(wù)(2017年10月20日正式開始承運小包貨物)，高速鐵路也將成為物流通道系統(tǒng)的重要組成部分，必然提升全國、特別如寶昆和京拉等中西部物流通道的技術(shù)水平和物流服務(wù)水平，推動物流通道沿線區(qū)域提高物流效率、降低物流成本，進一步產(chǎn)生費用-空間收斂效應(yīng)、時間-空間收斂效應(yīng)、成本收斂-流量擴張效應(yīng)，使得其沿線區(qū)域經(jīng)濟主體和生產(chǎn)要素集聚產(chǎn)生更大的區(qū)域集聚效應(yīng)，從而獲得規(guī)模效益。

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