閩南地區(qū)物流發(fā)展與經(jīng)濟增長互動研究

楊月鋒,賴永波

一、文獻綜述

作為國內(nèi)十大振興產(chǎn)業(yè)之一，物流業(yè)的發(fā)展對于促進國民經(jīng)濟增長和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整具有重要意義。隨著中央“一帶一路”倡議的提出和實施，福建省物流業(yè)迎來前所未有的發(fā)展機遇。閩南地區(qū)(含廈門、漳州、泉州三市)作為福建乃至中國東部地區(qū)最具活力的經(jīng)濟區(qū)域之一，是福建重要的工業(yè)產(chǎn)業(yè)集群聚集地，其2017年的地區(qū)生產(chǎn)總值達到15428億元，占全省生產(chǎn)總值的48%；同時，閩南地區(qū)是海峽西岸經(jīng)濟區(qū)和福建建設(shè)海上絲綢之路的核心區(qū)，物流發(fā)展極具優(yōu)勢。2017年閩南地區(qū)貨運量為68363萬噸，占全省貨運總量的52%。地理位置與政府政策的雙重優(yōu)勢為閩南地區(qū)經(jīng)濟增長和物流發(fā)展營造了良好氛圍和契機，在此背景下，探討物流業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟繁榮之間的互動關(guān)系有助于促進二者的協(xié)調(diào)發(fā)展。

在已有對物流發(fā)展和經(jīng)濟增長關(guān)系的研究中，常見的結(jié)論有三種：一是存在長期均衡關(guān)系，但不存在因果關(guān)系。如王恒(2015)[1]運用向量自回歸模型、Granger因果檢驗和脈沖響應(yīng)分析探討了我國物流業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)二者間存在長期的、正向的均衡關(guān)系，但Granger因果關(guān)系不明顯；二是僅存在單向影響關(guān)系，即單方面呈現(xiàn)促進關(guān)系，反之則不成立。如湯宇曦(2019)[2]運用協(xié)整分析和Granger因果關(guān)系檢驗，發(fā)現(xiàn)珠三角各城市圈的物流能力與經(jīng)濟增長之間保持著長期穩(wěn)定的均衡關(guān)系，且物流能力提升對促進經(jīng)濟增長有單向因果關(guān)系；韓瑞芳(2017)[3]以科布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)為模型，對北京市物流業(yè)與經(jīng)濟的增長關(guān)系進行計量分析，得出北京市經(jīng)濟增長與物流行業(yè)發(fā)展關(guān)系緊密，且物流行業(yè)中的交通運輸、倉儲、郵政業(yè)產(chǎn)值對北京市經(jīng)濟增長影響較大；趙曉敏和佟潔(2019)[4]通過建立VAR模型，運用Granger因果檢驗、脈沖響應(yīng)函數(shù)和方差分解等方法分析了中國物流業(yè)與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系，認為經(jīng)濟發(fā)展水平是物流業(yè)的單向Granger原因；三是存在雙向互動關(guān)系，即二者間是相互促進、共生共榮的關(guān)系，如Peter J.和Catherine L.(2018)[5]利用數(shù)據(jù)集，通過控制變化因素，減少空間方面的錯誤性，論證了區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展之間存在協(xié)同增長的關(guān)系；Sultan K.和Emrah O.(2014)[6]分別運用相關(guān)指標分析了印度尼西亞和土耳其物流業(yè)和地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展之間的協(xié)同關(guān)系，證實兩者間存在Granger因果關(guān)系。就閩南地區(qū)的情況來看，閩南地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展態(tài)勢良好，整體結(jié)構(gòu)已由“閩南金三角”過渡為“大都市區(qū)”階段，組團式發(fā)展使得經(jīng)濟一體化大有可為；與此同時，閩南地區(qū)物流業(yè)發(fā)展規(guī)模也在日益擴大，目前已在物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)上形成互惠共生模式，鐵海聯(lián)運、港口物流、農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流等特色明顯。本文對閩南地區(qū)物流發(fā)展與經(jīng)濟增長的關(guān)系進行探析，以便能更好地了解和認識該地區(qū)物流業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀以及物流與經(jīng)濟之間是否存在某種程度的影響和促進關(guān)系，為實現(xiàn)閩南地區(qū)物流業(yè)和經(jīng)濟發(fā)展的良性互動提供借鑒。

二、相關(guān)指標及數(shù)據(jù)來源

“物流發(fā)展”與“經(jīng)濟增長”一般表現(xiàn)為總量的持續(xù)增加[7]，因此，本文將從總量的角度來考察二者的發(fā)展變化。經(jīng)濟增長的衡量指標通常采用地區(qū)生產(chǎn)總值(Y，以下簡稱GDP)，物流發(fā)展則主要從物流規(guī)模和物流運力兩個方面來描述[8]，選取交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值(X1，以下簡稱增加值)以及貨物周轉(zhuǎn)量(X2，以下簡稱周轉(zhuǎn)量)兩個指標。本文考察的時間范圍是1998—2017年，共20年的時序數(shù)據(jù)。

上述指標對應(yīng)的數(shù)據(jù)來源于《福建統(tǒng)計年鑒2018年》以及廈門、漳州、泉州各市統(tǒng)計年鑒資料?？紤]到GDP與增加值指標數(shù)據(jù)會受通貨膨脹因素的影響，因此將這兩個指標的原始數(shù)據(jù)采用定基修正法進行平減處理；同時為消除異方差問題，對平減后的數(shù)據(jù)進行對數(shù)化處理，從而得到LNY、LNX1和LNX2。從圖1可以看出，三個時間序列的趨勢大體一致，呈現(xiàn)穩(wěn)定增長態(tài)勢。

三、VAR模型建立與協(xié)整檢驗

(一)序列平穩(wěn)性檢驗

時間序列數(shù)據(jù)平穩(wěn)與否會對分析結(jié)果造成較大影響，如果數(shù)據(jù)不平穩(wěn)則會出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象，那么所建立的模型將沒有現(xiàn)實意義。一般采用ADF單位根檢驗的方法對序列數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性檢驗[9]。

ADF檢驗法假定數(shù)據(jù)序列存在單位根。由表1可知，LNY、LNX1、LNX2三個序列的檢驗值均大于一般置信水平(5%)下的數(shù)值，故接受原假設(shè)，存在單位根，可以認為序列是不平穩(wěn)的。將其進行一次差分后得到序列DLNY、DLNX1、DLNX2，對差分后的序列再進行ADF檢驗。結(jié)果表明，差分后的序列都具備了平穩(wěn)性。因此，LNY、LNX1、LNX2均為一階單整序列，記為I(1)。

表1 ADF單位根檢驗

變量ADF值檢驗形式(C,T,K)5%臨界值是否平穩(wěn)LNY-0.3927(0,0,0)-1.9614不平穩(wěn)DLNY-4.0221(C,T,1)-3.7332平穩(wěn)LNX1-0.0932(0,0,0)-3.0299不平穩(wěn)DLNX1-4.9087(C,T,0)-3.6908平穩(wěn)LNX2-1.0648(0,0,0)-2.2194不平穩(wěn)DLNX2-3.9397(C,T,0)-3.6908平穩(wěn)

(二)VAR模型建立

在利用Johansen對序列進行協(xié)整檢驗之前，需要先確定VAR模型的結(jié)構(gòu)。模型建立的關(guān)鍵之一是選擇適合的滯后期。本文將依據(jù)信息量最小原則來確定滯后階數(shù)。VAR模型的滯后期檢驗結(jié)果如表2，AIC和SC均在第1期達到最小。由于第1期所含有的最小值數(shù)目最多，故最佳期數(shù)為1，即該模型可表示為VAR(1)。

表2 VAR模型最優(yōu)階數(shù)選擇

LagLogLLRFPEAICSCHQ038.6383—3.03e-06-4.1927-4.0457-4.17811113.2312114.0833?1.39e-09?-11.9096?-11.3214?-11.8511?2122.013210.33181.62e-09-11.8839-10.8546-11.78163126.47263.67253.98e-09-11.3497-9.8793-11.2036

注：*為各信息量取值最小所在期數(shù)

表3是建立VAR(1)模型的參數(shù)估計結(jié)果。其中，三個回歸函數(shù)的可決系數(shù)分別為0.9997、0.9950和0.9935，均高度接近于1，說明三個回歸函數(shù)的擬合效果良好。進一步通過AR特征根檢驗(如圖2)可知，特征根都在單位圓內(nèi)，表明該模型具有良好的穩(wěn)定性。

表3 VAR(1)模型的參數(shù)估計

LNYLNX1LNX2LNY(-1)1.28200.91440.6207LNX1(-1)-0.18280.0303-0.1395LNX2(-1)-0.1294-0.05700.5547C-0.2971-1.5902-1.1844可決系數(shù)0.99970.99500.9935

圖2 AR特征根檢驗圖

VAR(1)模型的具體表達式如下：

LNY=1.2820LNY(-1)-0.1828LNX1(-1)-0.1294LNX2(-1)-0.2971

LNX1=0.9144LNY(-1)+0.0303LNX1(-1)-0.0570LNX2(-1)-1.5902

LNX2=0.6207LNY(-1)-0.1395LNX1(-1)+0.5547LNX2(-1)-1.1844

(三)Johansen協(xié)整檢驗

為觀察變量間是否存在長期均衡關(guān)系，需進一步對其做協(xié)整檢驗。已知序列LNY、LNX1、LNX2滿足一階平穩(wěn)，符合Johansen協(xié)整檢驗的條件[10]，其檢驗結(jié)果見表4。當假設(shè)LNY、LNX1、LNX2之間不存在關(guān)系、最多存在1個關(guān)系以及最多存在2個關(guān)系時，均拒絕原假設(shè)；當假設(shè)變量LNY、LNX1、LNX2之間最多存在3個關(guān)系時，接受原假設(shè)。因此，可以認為增加值、周轉(zhuǎn)量與GDP之間存在三個協(xié)整關(guān)系。

表4 Johansen協(xié)整檢驗結(jié)果

原假設(shè)特征值跡檢驗統(tǒng)計量5%置信值P值None?0.622240.306429.79710.0022At most 1?0.507322.786715.49470.0033At most 2?0.427710.04583.84150.0015At most 30.17583.67843.94210.0522

注：*表示5%顯著性水平下拒絕原假設(shè)

(四)Granger因果關(guān)系檢驗

協(xié)整檢驗表明了物流發(fā)展和經(jīng)濟增長之間存在長期均衡關(guān)系，為更進一步識別二者間是“誰引起誰變化”，即是物流發(fā)展的變動引起經(jīng)濟增長的變動，亦或反之，需進行Granger因果關(guān)系檢驗。該檢驗通常能分析出被解釋變量與其他變量的先后順序關(guān)系，即被解釋變量的當期信息是否受到其他變量前期信息的影響[4]。因此，對LNY、LNX1、LNX2做Granger檢驗，以明確增加值、周轉(zhuǎn)量和GDP之間是否存在一定的Granger因果關(guān)系。

運用EViews10.0軟件，得到Granger檢驗結(jié)果，見表5?？芍?，變量LNY、LNX1、LNX2間存在3個Granger因果關(guān)系，即GDP是增加值和周轉(zhuǎn)量的Granger原因，周轉(zhuǎn)量是GDP的Granger原因。

表5 Granger因果關(guān)系檢驗

原假設(shè)F值P值結(jié)論LNX1 does not Granger Cause LNY2.81620.1127接受LNY does not Granger Cause LNX113.02990.0024拒絕LNX2 does not Granger Cause LNY11.61170.0036拒絕LNY does not Granger Cause LNX27.61690.0139拒絕 LNX2 does not Granger Cause LNX11.01710.3282接受 LNX1 does not Granger Cause LNX24.43110.0514接受

不難看出，物流業(yè)與地區(qū)經(jīng)濟之間存在較強的Granger因果關(guān)系，說明地區(qū)經(jīng)濟的繁榮對物流業(yè)有一定拉動和促進作用，而物流業(yè)中僅物流運力會對地區(qū)經(jīng)濟產(chǎn)生影響，物流規(guī)模作用并不顯著。究其原因，可能是：第一，區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展存在一定的帶動效應(yīng)。地區(qū)經(jīng)濟是物流規(guī)模及物流運力的一個先導(dǎo)指標，經(jīng)濟的發(fā)展代表著社會總體財富的增加，進而會加大對物流及其相關(guān)產(chǎn)業(yè)的投資力度，帶動物流業(yè)的不斷向前發(fā)展。第二，目前，閩南地區(qū)的物流一體化及物流戰(zhàn)略聯(lián)盟尚未完全形成，物流的規(guī)模效應(yīng)也沒有得到很好發(fā)揮，因此物流規(guī)模對地區(qū)經(jīng)濟增長的促進作用不明顯，物流效率仍有進一步的提升空間。

四、脈沖響應(yīng)函數(shù)及方差分解

(一)脈沖響應(yīng)函數(shù)分析

Granger因果關(guān)系檢驗探究了各個時序變量間的因果關(guān)系，但其局限性在于未考慮干擾因素的影響。因此，基于所建立的VAR(1)模型，進行脈沖響應(yīng)函數(shù)分析，利用白噪聲項隨機產(chǎn)生一個單位標準差并以此沖擊內(nèi)生變量，觀察其對內(nèi)生變量當前值與未來值所產(chǎn)生的影響，以全面了解增加值、周轉(zhuǎn)量和GDP三個變量間的動態(tài)關(guān)系[4,11]。

依前文可知，所建立的VAR(1)模型是穩(wěn)定的，滿足脈沖響應(yīng)函數(shù)分析的前提條件，故利用EViews10.0軟件對序列LNY、LNX1、LNX2進行分析，得到9條脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線。結(jié)合Granger因果關(guān)系的分析結(jié)果，在此只需建立并分析GDP與增加值和周轉(zhuǎn)量之間的脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線圖即可，具體見圖3。其中，橫軸表示波動持續(xù)時間，即滯后期數(shù)，以年為單位；縱軸表示標準單位差沖擊對變量引起的波動程度，一般以百分數(shù)表示。文中選取最大滯后期數(shù)為10，實線為1個標準單位差大小沖擊的函數(shù)響應(yīng)路徑，虛線部分表示正負兩倍標準差偏離帶，即誤差范圍。

圖3中的(1)(2)(3)分別表示以周轉(zhuǎn)量為脈沖變量對GDP實施一個正向沖擊以及以GDP為脈沖變量分別對增加值和周轉(zhuǎn)量實施一個正向沖擊后各自所呈現(xiàn)出的動態(tài)效應(yīng)。圖3(1)中，GDP的響應(yīng)始終為負效應(yīng)，且呈現(xiàn)下降趨勢，即周轉(zhuǎn)量給GDP帶來的影響長期處于負波動狀態(tài)。其中，GDP在第1期內(nèi)的響應(yīng)程度為零，第2期開始呈現(xiàn)明顯的下降趨勢，直到第7期開始才逐漸趨于平穩(wěn)。圖3(2)中，增加值的響應(yīng)基本為正效應(yīng)，且呈現(xiàn)穩(wěn)定趨勢，即GDP給增加值帶來的影響長期處于正波動狀態(tài)。其中，增加值在第1期的響應(yīng)為負，但之后一直處于正向增長，在第2期開始時突破零邊界線，直至第3期結(jié)束時達到最大值，隨后即保持穩(wěn)定狀態(tài)。圖3(3)中，周轉(zhuǎn)量的響應(yīng)一直是正效應(yīng)，但呈現(xiàn)小幅下降趨勢，即GDP給周轉(zhuǎn)量帶來的影響長期處于正波動狀態(tài)。其中，周轉(zhuǎn)量在第1期受到的影響為正且最大，以后各期所受影響基本保持平穩(wěn)略降態(tài)勢。

從脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線可知，閩南地區(qū)經(jīng)濟增長對物流發(fā)展均表現(xiàn)出正效應(yīng)，有顯著的拉動作用，而物流業(yè)對地區(qū)經(jīng)濟的促進作用不明顯，甚至起到了某種程度的抑制作用，這或許與閩南地區(qū)的區(qū)域特點有一定關(guān)系。閩南地區(qū)制造業(yè)較為發(fā)達，經(jīng)濟的增長會促使制造業(yè)擴大產(chǎn)品生產(chǎn)活動，進而刺激物流運輸需求上升，帶動物流業(yè)的大力發(fā)展。但這一需求的滿足依賴于強大的物流運輸能力，而物流業(yè)的發(fā)展受現(xiàn)有基礎(chǔ)設(shè)施和交通網(wǎng)絡(luò)的制約，無法在短期內(nèi)滿足物流需求的快速增長。此外， 閩南地區(qū)雖總體經(jīng)濟實力強勁，但廈、漳、泉三地經(jīng)濟發(fā)展步調(diào)不一致，對物流方面的投資也不均衡，且三地尚未建立起一體化的海陸空綜合運輸網(wǎng)絡(luò)[12]，從而使得閩南地區(qū)整體的物流供給能力有限，出現(xiàn)低效率和高成本的局面。物流發(fā)展的滯后性和三地經(jīng)濟發(fā)展的不平衡性，導(dǎo)致當前的物流運力不足，對區(qū)域經(jīng)濟增長的助力作用不明顯。

(1) (2) (3)圖3 LNY、LNX1和LNX2的脈沖響應(yīng)函數(shù)曲線

(二)方差分解

方差分解用來衡量模型中所有變量對某一變量變動的貢獻度，能夠進一步評價不同結(jié)構(gòu)沖擊對于內(nèi)生變量的重要程度[11]。對文中的三個時序變量LNY、LNX1和LNX2依次進行方差分解，以觀察其波動影響來源于其自身和其它兩個變量的貢獻大小。具體方差分解結(jié)果可見表6、表7和表8。

表6中，GDP波動在第1期對自身的貢獻度為100%，增加值與周轉(zhuǎn)量沒有產(chǎn)生作用，但從第2期開始，二者的貢獻作用顯現(xiàn)。其中，增加值在第2—5期貢獻度不斷上升至最高值17.14%，從第6期開始稍有下降但也基本穩(wěn)定于15%左右；而周轉(zhuǎn)量的貢獻度從第2期開始便呈現(xiàn)快速上升趨勢，在第20期時達到65%。這表明，周轉(zhuǎn)量相較于增加值而言，對GDP的影響作用更大一些。

表7中，GDP對增加值的貢獻度在第1期便得以顯現(xiàn)，隨后呈現(xiàn)上升趨勢，直到第5期達到最大值26.97%，隨后即開始回落，最終穩(wěn)定于18%左右。增加值對自身的貢獻度不斷下降，從第1期的82.8%逐漸減少為第20期的29.77%。而周轉(zhuǎn)量對增加值的貢獻由第1期的零值快速上升到50%以上，表現(xiàn)出由弱到強的貢獻能力。這表明，周轉(zhuǎn)量產(chǎn)生的效益是增加值的重要組成部分，符合物流理論與實踐的一般性原理和解釋。

表8中，GDP對周轉(zhuǎn)量在第1期就有了較為明顯的貢獻能力，且貢獻率不斷上升，在第6期達到最大貢獻率38.99%，之后開始呈現(xiàn)緩慢下降趨勢，并穩(wěn)定于26%左右。增加值對周轉(zhuǎn)量的貢獻度前后期一直保持在較低水平，最高達到10.03%?？梢?，周轉(zhuǎn)量的變動除去自身的貢獻影響(60%左右)后，GDP的貢獻率占據(jù)了主導(dǎo)地位。

表6 GDP變量的方差分解

期數(shù)LNY貢獻率(%)LNX1貢獻率(%)LNX2貢獻率(%)期數(shù)LNY貢獻率(%)LNX1貢獻率(%)LNX2貢獻率(%)1100001124.9615.7559.29277.3012.1610.541223.8215.5960.59361.7215.9822.301322.8915.4561.66450.8217.0332.161422.1215.3462.54543.1017.1439.751521.4915.2463.27637.5716.9545.481620.9515.1663.89733.5216.6849.801720.5015.0964.41830.4916.4053.111820.1115.0364.86928.1816.1555.671919.7814.9765.251026.3815.9357.682019.4914.9365.58

表7 增加值變量的方差分解

期數(shù)LNY貢獻率(%)LNX1貢獻率(%)LNX2貢獻率(%)期數(shù)LNY貢獻率(%)LNX1貢獻率(%)LNX2貢獻率(%)117.2082.800.001121.6137.4740.92220.3279.190.491220.9435.9243.14324.7371.793.481320.3734.6444.99426.7464.448.811419.8833.5746.55526.9757.9615.071519.4632.6747.88626.3152.5221.161619.0931.9049.01725.3248.1026.581718.7831.2549.97824.2644.5431.201818.5130.6850.81923.2741.6735.061918.2730.2051.531022.3839.3538.272018.0629.7752.16

表8 周轉(zhuǎn)量變量的方差分解

期數(shù)LNY貢獻率(%)LNX1貢獻率(%)LNX2貢獻率(%)期數(shù)LNY貢獻率(%)LNX1貢獻率(%)LNX2貢獻率(%)122.550.1977.251133.278.3458.39228.510.4371.061232.098.7059.21333.421.1965.391331.048.9959.97436.852.2760.881430.119.2360.66538.633.5057.871529.319.4361.27638.994.6956.311628.609.5961.81738.405.7455.861727.999.7362.29837.276.6256.111827.459.8462.71935.937.3356.741926.989.9463.081034.567.8957.552026.5710.0363.40

總體上來看，一方面，閩南地區(qū)的經(jīng)濟增長主要受物流發(fā)展水平的影響，其自身因素在后期只占兩成不到，而物流發(fā)展的滯后性給地區(qū)經(jīng)濟增長帶來了負效應(yīng)。隨著時間的推移，物流運力的波動在后期逐漸成為經(jīng)濟增長波動的主要因素，而相較之下，物流規(guī)模的波動對經(jīng)濟波動的影響較小，這說明貨物周轉(zhuǎn)量的增加對現(xiàn)行的經(jīng)濟增長造成了一定壓力。這種壓力反映在物流設(shè)施上，即當期的物流設(shè)施無法滿足運力需求，而新建設(shè)施又需要花費較長時間，因此，物流發(fā)展的滯后性以及逐漸累積起來的壓力使得閩南地區(qū)的物流波動對經(jīng)濟影響的比重呈現(xiàn)出增加趨勢。

另一方面，閩南地區(qū)經(jīng)濟增長對當?shù)匚锪鳂I(yè)發(fā)展起到了重要的促進作用，對物流規(guī)模和物流運力的影響均呈現(xiàn)出先上升后下降并最終趨于穩(wěn)定的態(tài)勢，總體水平基本保持一致。經(jīng)濟的蓬勃發(fā)展會帶來社會物流需求的增加，進而表現(xiàn)為物流業(yè)的軟硬件投入增加。這些投入在前期會產(chǎn)生明顯的刺激作用，促使物流業(yè)在一定時期內(nèi)得以迅速發(fā)展，物流規(guī)模不斷壯大，物流業(yè)產(chǎn)值持續(xù)增加。當刺激效應(yīng)逐漸減退，經(jīng)濟增長對物流發(fā)展的貢獻程度將保持在相對穩(wěn)定水平。因此，從長遠來看，經(jīng)濟增長對物流發(fā)展的帶動作用是積極、正向且平穩(wěn)的。

五、結(jié)論與建議

(一)結(jié)論

本文運用計量經(jīng)濟學(xué)方法，通過建立VAR模型并進行Johansen協(xié)整檢驗和Granger因果關(guān)系檢驗以及脈沖響應(yīng)函數(shù)分析和方差分解，實證考察了閩南地區(qū)物流發(fā)展與經(jīng)濟增長之間的互動關(guān)系。研究結(jié)果顯示，閩南地區(qū)物流發(fā)展與經(jīng)濟增長之間存在雙向的Granger因果關(guān)系，經(jīng)濟增長對該地區(qū)物流業(yè)發(fā)展起到了促進和拉動作用，而物流發(fā)展的滯后性卻給閩南地區(qū)經(jīng)濟增長帶來了一定的負效應(yīng)。

(二)建議

為進一步協(xié)調(diào)閩南地區(qū)經(jīng)濟增長與物流發(fā)展之間的關(guān)系，促進閩南地區(qū)物流業(yè)健康、持續(xù)、穩(wěn)步發(fā)展，跟上新時期物流運輸需求快速增長的步伐，為閩南地區(qū)經(jīng)濟增長助力，基于閩南地區(qū)物流業(yè)現(xiàn)狀，提出以下對策建議。

1.強化物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以提高物流供給能力。目前閩南地區(qū)物流業(yè)的發(fā)展滯后不利于經(jīng)濟增長，其中物流運力不足占主要因素，因此應(yīng)加強物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提升物流運力。由于廈漳泉地理位置的差異性以及發(fā)展政策的不同步，三地的交通基礎(chǔ)設(shè)施狀況不一，在運輸、通信等方面尚未形成有效的綜合匹配和協(xié)調(diào)發(fā)展。因此，首先應(yīng)做好廈漳泉三地物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的統(tǒng)籌規(guī)劃工作，進行區(qū)域物流資源整合和優(yōu)化配置，發(fā)揮合力作用；其次要加快閩南地區(qū)路網(wǎng)、空網(wǎng)及港口建設(shè)，合理規(guī)劃和布局物流節(jié)點及物流園區(qū)位置，優(yōu)化現(xiàn)有物流運輸網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，提升多式聯(lián)運效率；此外，充分利用閩南地區(qū)豐富的港口資源優(yōu)勢，發(fā)展港口物流、集裝箱運輸?shù)?，同時提高物流設(shè)施和配套設(shè)備的機械化和智能化程度，保障物流供給水平，滿足物流需求。

2.建設(shè)區(qū)域物流信息一體化以促成物流產(chǎn)業(yè)升級。廈、漳、泉三地雖有多數(shù)物流企業(yè)已經(jīng)建立了內(nèi)部的物流管理信息系統(tǒng)，但企業(yè)物流信息化水平還有待提高，且信息資源整合效果欠佳，難以實現(xiàn)跨企業(yè)間物流信息的互聯(lián)互通和高度共享。物流企業(yè)要提供一體化的服務(wù)，實現(xiàn)區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)聯(lián)動升級，統(tǒng)一標準、覆蓋面廣的公共物流信息平臺建設(shè)必不可少。因此，閩南地區(qū)應(yīng)以區(qū)域物流融合發(fā)展為指導(dǎo)，搭建標準化、網(wǎng)絡(luò)化和自動化的智慧物流信息平臺，實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)物流信息的高效對接，促進企業(yè)間物流業(yè)務(wù)的協(xié)調(diào)運作，提高物流作業(yè)過程效率。同時，要引導(dǎo)和扶持三地物流企業(yè)積極開展信息化、智能化建設(shè)，建立信息共享機制，迎合物流發(fā)展和產(chǎn)業(yè)升級需要，實現(xiàn)區(qū)域內(nèi)信息流與物流同步發(fā)展，滿足互聯(lián)網(wǎng)+時代對社會物流的巨大需求潛力。

3.互補對接廈、漳、泉三地產(chǎn)業(yè)以完善物流供應(yīng)鏈。深化產(chǎn)業(yè)、提質(zhì)增效是經(jīng)濟一體化的核心要素，閩南地區(qū)目前處于“大都市區(qū)”階段，廈、漳、泉三地在同城化環(huán)境下，應(yīng)充分發(fā)揮區(qū)域經(jīng)濟優(yōu)勢，帶動物流產(chǎn)業(yè)快速發(fā)展。但由于三地產(chǎn)業(yè)分工不同，且物流資源稟賦和物流產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在差異[13]，閩南地區(qū)產(chǎn)業(yè)間的優(yōu)勢互補和無縫對接還需推進，先進的和完善的物流與供應(yīng)鏈服務(wù)體系也有待建立。對此，綜合考慮廈門、漳州、泉州分別在航運和國際物流、農(nóng)業(yè)和農(nóng)產(chǎn)品物流以及制造業(yè)和電子商務(wù)物流等方面的優(yōu)勢和特色，打造一條服務(wù)于農(nóng)產(chǎn)品、工業(yè)品、紡織品等進出口業(yè)務(wù)的貿(mào)易+物流供應(yīng)鏈，實現(xiàn)企業(yè)物流供給與社會物流需求的有效對接，促進區(qū)域產(chǎn)業(yè)和物流間形成良好的互補與合作關(guān)系，為廈、漳、泉物流業(yè)營造一個和諧共生的良性發(fā)展環(huán)境。