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    我國區(qū)域物流業(yè)發(fā)展方式及其影響效應(yīng)分析

    2020-10-20 01:46:00陳恒單英驥曾濤
    商業(yè)研究 2020年5期
    關(guān)鍵詞:影響效應(yīng)發(fā)展方式物流業(yè)

    陳恒 單英驥 曾濤

    內(nèi)容提要:我國區(qū)域發(fā)展的不平衡可能導(dǎo)致區(qū)域物流業(yè)發(fā)展動力因素的不同,進而物流業(yè)發(fā)展方式存在差異性。本文通過構(gòu)建勞動力和資本雙要素投入的LMDI模型、面板分位數(shù)模型、因變量受限模型對我國區(qū)域物流業(yè)發(fā)展方式及其影響效應(yīng)進行分析,探討促進物流業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵方式及其提升路徑。研究發(fā)現(xiàn):我國八大經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展方式均具有“集約型”和“粗放型”共生特征。其中:物流業(yè)發(fā)展水平相對較低和中等地區(qū)的資本投資規(guī)模擴張對物流業(yè)發(fā)展的影響持續(xù)下降,而勞動效率的影響趨勢不斷提高,其物流基礎(chǔ)設(shè)施的空間布局通過不斷協(xié)調(diào)發(fā)展促進了物流業(yè)發(fā)展;物流業(yè)發(fā)展水平較高地區(qū)的資本投資規(guī)模擴張并不能顯著影響物流業(yè)發(fā)展,但勞動效率的影響隨著物流業(yè)發(fā)展水平的提高而不斷增強。物流業(yè)勞動效率較高地區(qū)的勞動工資處于非激勵區(qū)間,對勞動效率提升產(chǎn)生了抑制效應(yīng);而勞動效率較低地區(qū)與之相反,但是在擴大人力資本投資過程中,無法提供更合理的工資或者崗位,造成高質(zhì)量人力資本不斷流失,抑制了勞動效率提升。勞動效率較高地區(qū)與FDI企業(yè)競爭中,能夠提供更高的勞動工資防止高素質(zhì)勞動力反向流向FDI企業(yè),有效促進勞動效率提升;而勞動效率較低地區(qū)卻無法進一步提供更高的勞動工資,不能強化勞動工資對勞動效率的正向促進作用,并且由于制度質(zhì)量水平不佳,干擾了FDI規(guī)模的進一步擴大,抑制了FDI對物流業(yè)勞動效率的正向溢出效應(yīng)。

    關(guān)鍵詞:物流業(yè);發(fā)展方式;資本要素投入;勞動要素投入;影響效應(yīng)

    中圖分類號:F259.27 文獻標識碼:A 文章編號:1001-148X(2020)05-0055-12

    2019年3月,國家發(fā)展和改革委員會發(fā)布《關(guān)于推動物流高質(zhì)量發(fā)展促進形成強大國內(nèi)市場的意見》指出“物流是實體經(jīng)濟的有機組成部分,推進物流業(yè)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變、結(jié)構(gòu)優(yōu)化和動力轉(zhuǎn)換,是實現(xiàn)物流業(yè)自身轉(zhuǎn)型升級的必由之路”。而我國不同區(qū)域物流業(yè)具體如何選擇合理有效的發(fā)展方式是推動物流業(yè)邁向高質(zhì)量發(fā)展中一個迫切需要解決的問題。由于物流業(yè)發(fā)展明顯具有區(qū)域經(jīng)濟的派生性特征,導(dǎo)致驅(qū)動物流業(yè)發(fā)展的動力可能存在區(qū)域差異,與之對應(yīng)的發(fā)展方式及其特征可能存在異質(zhì)性。2011年以后,在我國產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和全方位產(chǎn)業(yè)升級的驅(qū)動下,我國物流業(yè)的發(fā)展方式可能存在動態(tài)性轉(zhuǎn)變。那么,現(xiàn)階段我國物流業(yè)的發(fā)展方式是什么,其對物流業(yè)自身的影響效應(yīng)怎樣?本文從勞動力和資本雙要素投入視角,選取全國八大經(jīng)濟區(qū)樣本,通過構(gòu)建模型評價分析我國區(qū)域物流業(yè)發(fā)展方式及其對物流業(yè)自身發(fā)展的影響效應(yīng)、變化趨勢,以利于甄選物流業(yè)發(fā)展的提升路徑。

    一、我國區(qū)域物流業(yè)發(fā)展方式及其特征分析

    (一)指標選取、數(shù)據(jù)來源與計算

    物流業(yè)發(fā)展水平(GDP)。我們選擇交通、運輸、倉儲、郵政業(yè)1998-2017年增加值,數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。

    勞動力要素投入(L)??紤]到我國傳統(tǒng)物流業(yè)屬于勞動密集型產(chǎn)業(yè),勞動力的穩(wěn)定性較差,為確保模型計算結(jié)果能夠有效反映現(xiàn)實勞動力數(shù)量的變化,本文選擇交通、運輸、倉儲、郵政業(yè)年末在崗勞動力作為替代指標。

    資本要素投入(K)。由于現(xiàn)有統(tǒng)計年鑒沒有對資本形成額進行公布,因此本文采用永續(xù)盤存法對資本形成額進行估算。此外,現(xiàn)有統(tǒng)計年鑒或官方說明中也沒有對物流業(yè)的資本折舊率進行公布,因此本文參考薛俊波和王錚(2007)[1]對十七個行業(yè)折舊率的研究中,計算得到5.42%作為物流業(yè)資本平均折舊率。基礎(chǔ)數(shù)據(jù)來源于物流業(yè)固定資產(chǎn)投資額。

    通過以上計算方法,本文得到了1998-2017年物流業(yè)資本投資額。具體的資本形成額計算公式如下所示:

    其中,kt和kt-1代表物流業(yè)在t年和t-1年的資本存量,k0表示基期資本存量,It和δt代表固定資本額和折舊率。本文采用哈爾伯格提出的穩(wěn)態(tài)方法,推導(dǎo)起點時刻資本的存量,該方法是基于“穩(wěn)態(tài)時資本產(chǎn)出比不變或資本增長速度等于產(chǎn)出比增長速度”的假定,計算方法為:

    基于上述公式計算,獲得物流業(yè)資本形成額數(shù)據(jù)。gt代表1998-2017年物流業(yè)實際增加值的年平均增長率。以上研究所選取的樣本為我國八大經(jīng)濟區(qū),分別為北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東北經(jīng)濟綜合區(qū)、東部沿海經(jīng)濟綜合區(qū)、東南沿海經(jīng)濟綜合區(qū)、黃河中上游經(jīng)濟綜合區(qū)、西部邊遠經(jīng)濟區(qū)、長江上中游經(jīng)濟區(qū)、珠江中上游經(jīng)濟區(qū)。樣本觀測區(qū)間為1998-2017年,數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站和wind數(shù)據(jù)庫。

    (二)LMDI模型的構(gòu)建

    基于LMDI技術(shù)分解法,本文分別對我國八大經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)增加值作總量分解,將勞動力和資本要素投入的驅(qū)動效果分解為三部分,分別為勞動效率效應(yīng)、勞動力地區(qū)配置優(yōu)化效應(yīng)、勞動規(guī)模擴張效應(yīng);資本投資效率效應(yīng)、資本地區(qū)配置優(yōu)化效應(yīng)、資本規(guī)模擴張效應(yīng)。具體模型構(gòu)建如下:

    其中,G代表物流業(yè)增加值;L代表勞動規(guī)模擴張效應(yīng); EiGiLi代表勞動效率效應(yīng);SiLiL代表勞動力地區(qū)配置優(yōu)化效應(yīng);A代表資本投資規(guī)模擴張效應(yīng);eiGiAi代表資本投資效率效應(yīng);siAiA代表資本投資地區(qū)配置優(yōu)化效應(yīng)?;贚MDI核心思想,本文設(shè)定基期數(shù)據(jù)t0和t年物流業(yè)增加值為G0和GT,并且增加值從基期到t年的變化用ΔGtot表示。經(jīng)模型分解后的數(shù)據(jù)由ΔGact、ΔGeff和ΔGstr三部分構(gòu)成,分別代表勞動力和資本規(guī)模擴張、勞動效率和資本投資效率、勞動力和資本投資地區(qū)配置優(yōu)化的驅(qū)動效果。具體模型計算方法如下:

    (三)數(shù)理分解結(jié)果

    按照上文設(shè)定的分解模型,本文對1998-2017年期間我國八大經(jīng)濟區(qū)樣本數(shù)據(jù)進行分解與加總,如表1所示。由表中反映的勞動力和資本雙要素投入的驅(qū)動效應(yīng)可知,我國八大經(jīng)濟區(qū)雙要素投入驅(qū)動效果排序并非一致,表明勞動力和資本要素投入對物流業(yè)發(fā)展的驅(qū)動效果存在區(qū)域錯位現(xiàn)象。從雙要素投入的比較結(jié)果發(fā)現(xiàn):北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東部沿海經(jīng)濟綜合區(qū)、東南沿海經(jīng)濟綜合區(qū)、長江上中游經(jīng)濟區(qū)資本要素投入的累計驅(qū)動效果均高于勞動力要素;而東北經(jīng)濟綜合區(qū)、黃河中上游經(jīng)濟綜合區(qū)、珠江中上游經(jīng)濟區(qū)、西部邊遠經(jīng)濟區(qū)勞動要素投入的累計驅(qū)動效果均高于資本要素。從側(cè)面反映出我國八大經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展所依賴的要素投入存在區(qū)域異質(zhì)性。

    從勞動要素投入的LMDI模型分解結(jié)果觀察,如表2所示:北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東南沿海經(jīng)濟區(qū)、黃河上游經(jīng)濟綜合區(qū)、長江上中游經(jīng)濟區(qū)、珠江中上游經(jīng)濟區(qū)勞動效率效應(yīng)高于勞動力規(guī)模擴張,且均為正值。而勞動力地區(qū)配置優(yōu)化效應(yīng)為負值,表明以上經(jīng)濟區(qū)區(qū)域內(nèi)勞動力配置可能不夠合理。東北經(jīng)濟綜合區(qū)勞動效率效應(yīng)和勞動力地區(qū)配置優(yōu)化效應(yīng)的驅(qū)動效果為正值,且勞動效率效應(yīng)驅(qū)動效果最高,而勞動規(guī)模擴張效應(yīng)為負值。表明東北經(jīng)濟綜合區(qū)依靠傳統(tǒng)的勞動規(guī)模擴張已經(jīng)無法繼續(xù)促進物流業(yè)發(fā)展。東部沿海經(jīng)濟綜合區(qū)勞動規(guī)模擴張效應(yīng)、勞動效率效應(yīng)、勞動力地區(qū)配置優(yōu)化效應(yīng)的驅(qū)動效果均為正值,且勞動規(guī)模擴張的驅(qū)動效果最高,西部邊遠經(jīng)濟區(qū)與之相似,區(qū)別在于勞動效率的驅(qū)動效果最高。從勞動力要素投入的分解結(jié)果觀察,我國八大經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)絕大部分依靠勞動效率效應(yīng)驅(qū)動,在發(fā)展方式上具有集約型特征。從資本要素投入的LMDI模型分解結(jié)果觀察:北部沿海經(jīng)濟區(qū)、珠江中上游經(jīng)濟區(qū)和東南沿海經(jīng)濟綜合區(qū)資本投資規(guī)模擴張效應(yīng)高于資本投資地區(qū)配置優(yōu)化效應(yīng),且均為正值。而資本投資效率效應(yīng)為負值。東北經(jīng)濟綜合區(qū)資本投資規(guī)模擴張的驅(qū)動效應(yīng)為正值;資本投資效率和資本投資地區(qū)配置效應(yīng)均為負值。東部沿海經(jīng)濟綜合區(qū)資本投資規(guī)模擴張、資本投資效率、資本投資地區(qū)配置優(yōu)化的驅(qū)動效應(yīng)均為正值,且資本投資規(guī)模擴張的驅(qū)動效果最強。黃河中上游經(jīng)濟綜合區(qū)、西部邊遠經(jīng)濟區(qū)、長江上中游經(jīng)濟區(qū)僅有資本投資規(guī)模擴張效應(yīng)為正值,資本投資地區(qū)配置優(yōu)化的驅(qū)動效應(yīng)和資本投資效率效應(yīng)均為負值。從資本要素投入的分解結(jié)果觀察,我國區(qū)域物流業(yè)絕大部分依靠資本投資規(guī)模擴張驅(qū)動,在發(fā)展方式上具有粗放型特征。

    從以上分析發(fā)現(xiàn),我國八大經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展一方面依托于勞動效率驅(qū)動,具有集約型發(fā)展方式,一方面又依托資本投資規(guī)模擴張驅(qū)動具有粗放型發(fā)展特征,導(dǎo)致我國八大經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展方式具有“集約型”和“粗放型”共生特征,具有“雙重屬性”的矛盾。

    二、我國區(qū)域物流業(yè)發(fā)展方式對自身發(fā)展的影響效應(yīng)

    (一)數(shù)據(jù)分布特征

    本文將我國八大經(jīng)濟區(qū)所轄省份物流業(yè)增加值(1998-2017年)繪制成核密度分布圖(見圖1)。中可以發(fā)現(xiàn)在1998-2017年期間,我國各區(qū)域物流業(yè)增加值數(shù)值存在非正太分布和非對稱特征。而通常使用的OLS回歸方法主要是對被解釋變量均值回歸,如果被解釋變量為非正太分布,采用OLS會損失大量信息,導(dǎo)致所構(gòu)建的模型估計系數(shù)會存在一定偏差,對實證結(jié)果的解釋力度可能會下降??紤]到分位數(shù)回歸突出的是對于因變量的某一個區(qū)域進行重點分析,所以它可以在保留變量之間的大部分信息的同時,在一定程度上消除異方差問題[2]。因此,本文選擇構(gòu)建分位數(shù)回歸模型解決該問題。

    (二)模型構(gòu)建與變量選取

    上述研究發(fā)現(xiàn)我國八大經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展一方面依托勞動效率驅(qū)動,具有集約型發(fā)展特征,一方面又依托資本投資規(guī)模擴張,具有粗放型發(fā)展特征。而此種共生的發(fā)展方式形成了物流業(yè)發(fā)展方式的“雙重屬性”。在物流業(yè)發(fā)展中如果僅依靠單一的資本要素規(guī)模擴張,而不提高勞動效率,將導(dǎo)致資本投資效率降低,消耗最終產(chǎn)出,導(dǎo)致資本要素規(guī)模擴張對物流業(yè)發(fā)展的驅(qū)動效應(yīng)失效[3]。因此,“雙重屬性”的協(xié)調(diào)性對物流業(yè)自身發(fā)展也會具有影響?;诖耍疚臑橛行炞C勞動效率、資本投資規(guī)模和“雙重屬性”協(xié)調(diào)性對物流業(yè)自身發(fā)展的影響效應(yīng)變化,構(gòu)建面板分位數(shù)回歸模型,如下所示:

    其中,logistics為物流業(yè)發(fā)展水平,為被解釋變量,本文采用物流業(yè)增加值作為替代指標。CS、LV、CD為核心解釋變量,分別代表資本投資規(guī)模、勞動效率和“雙重屬性”的協(xié)調(diào)水平。在控制變量選擇中:考慮到物流業(yè)發(fā)展具有派生性特征,主要受經(jīng)濟增長水平的影響,且物流基礎(chǔ)設(shè)施的完善程度能夠影響物流業(yè)貨運量及貨運周轉(zhuǎn)量,進而影響物流業(yè)發(fā)展水平。因此結(jié)合文獻分析,分別引入GDP和Traffic作為控制變量納入模型之中。其中:采用GDP增加值作為經(jīng)濟增長的替代變量;采用鐵路營業(yè)里程、公路里程、內(nèi)河航道里程以及等外公路里程的加總計算值作為物流基礎(chǔ)設(shè)施的替代變量。此外,考慮到勞動力和資本雙要素投入?yún)f(xié)調(diào)水平對物流業(yè)自身發(fā)展可能帶來的影響,將勞動力和資本雙要素投入的協(xié)調(diào)水平(CF)也作為控制變量納入方程內(nèi)加以觀測。在測度中,對變量(CD)和(CF)的測度使用方法相同,均采用偏離系數(shù)方法進行計算。

    在參考王薇和任保平(2014)[4]研究的基礎(chǔ)上,本文假設(shè)勞動力和資本雙要素投入、勞動效率和資本投資規(guī)模分別作為物流業(yè)發(fā)展中兩個具有相互關(guān)聯(lián)的系統(tǒng),各自的水平由L(X)和K(Y)分別表示。物流業(yè)發(fā)展水平T則由L(X)和K(Y)系統(tǒng)構(gòu)成。而兩者的協(xié)調(diào)水平用偏離系數(shù)表示。計算方法如下:

    基于(9)式測算地區(qū)i的勞動力和資本要素投入、勞動效率和資本投資規(guī)模協(xié)調(diào)度時,Ci,t分別表示地區(qū)i的勞動力和資本要素投入或勞動效率和資本投資規(guī)模的協(xié)調(diào)度,L(x)i,t分別表示地區(qū)i在時間t時勞動要素投入或勞動效率,K(y)i,t分別表示地區(qū)i在時間t時資本要素投入或資本投資規(guī)模。當L(x)i,t=K(y)i,t時,協(xié)調(diào)度得到最大值1,表明地區(qū)i的勞動要素投入與資本要素投入變動一致或勞動效率和資本投資規(guī)模擴張變動一致。若協(xié)調(diào)度越偏離1,表明二者的偏差越大,意味著勞動力和資本要素投入或勞動效率和資本投資規(guī)模擴張的變動差異越大,二者的非協(xié)調(diào)水平越高。以上數(shù)據(jù)均來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。研究中所選取的樣本為全國八大經(jīng)濟區(qū),樣本區(qū)間為1998-2017年。在方程回歸中為消除變量異方差及量綱的影響,對樣本進行了對數(shù)化處理。

    (三)結(jié)果分析

    通過使用stata15軟件,并調(diào)用R軟件中用于面板分位數(shù)回歸命令,選取分位數(shù)0.25、0.5和0.75對我國八大經(jīng)濟區(qū)的樣本進行了分位數(shù)回歸,回歸結(jié)果如表3所示。

    從核心變量的回歸系數(shù)觀察:(1)北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東部沿海經(jīng)濟區(qū)、東南沿海經(jīng)濟區(qū)、西部邊遠經(jīng)濟區(qū)以及珠江中上游經(jīng)濟區(qū)lnCS的回歸的系數(shù)在分位數(shù)(0.25—0.5—0.75)均不顯著,表明以上地區(qū)資本投資規(guī)模擴張并非是促進物流業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵因素。而東北經(jīng)濟綜合區(qū)、黃河中上游經(jīng)濟區(qū)、長江上中游經(jīng)濟區(qū)回歸系數(shù)具有顯著性,但也存在區(qū)域差異。其中:對東北經(jīng)濟綜合區(qū)而言,隨著分位點的提高,物流業(yè)資本投資規(guī)模的回歸系數(shù)不斷提高,但是僅當分位點位于0.75時方才顯著,表明當東北經(jīng)濟綜合區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平處于相對較高水平時,資本投資規(guī)模擴張才具有影響。黃河中上游經(jīng)濟區(qū)和長江上中游經(jīng)濟區(qū)的回歸系數(shù)也隨著分位數(shù)的提高而不斷提高,但是僅在0.5和0.75分位點顯著,表明當物流業(yè)發(fā)展水平較低時,資本投資規(guī)模擴張對物流業(yè)發(fā)展的影響不顯著,而當物流業(yè)發(fā)展水平跨過相對較低水平時,資本投資規(guī)模的影響將持續(xù)上升。(2)lnLV的回歸系數(shù),北部沿海經(jīng)濟區(qū)和東北經(jīng)濟綜合區(qū)勞動效率的系數(shù)在不同分位點均不顯著。東部沿海經(jīng)濟區(qū)、東南沿海經(jīng)濟區(qū)、黃河中上游經(jīng)濟區(qū)、長江上中游經(jīng)濟區(qū)以及珠江中上游經(jīng)濟區(qū)勞動效率的回歸系數(shù)在0.25、0.5和0.75的分位點均顯著,但是東部沿海經(jīng)濟區(qū)、黃河中上游經(jīng)濟區(qū)以及珠江中上游經(jīng)濟區(qū)隨著物流業(yè)發(fā)展水平提高,勞動效率的影響持續(xù)提高,且對黃河中上游經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展的正向促進作用高于珠江中上游經(jīng)濟區(qū);珠江中上游經(jīng)濟區(qū)高于東部沿海經(jīng)濟區(qū);而東南沿海經(jīng)濟區(qū)和長江上中游經(jīng)濟區(qū)卻表現(xiàn)出隨著物流業(yè)發(fā)展水平的提高,勞動效率的正向影響效應(yīng)持續(xù)下降趨勢。對西部邊遠經(jīng)濟區(qū)而言,當物流業(yè)發(fā)展水平跨域相抵較低水平時,物流業(yè)勞動效率的正向促進作用具有持續(xù)提高趨勢。(3)lnCD的回歸系數(shù),北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東南沿海經(jīng)濟區(qū)和西部邊遠經(jīng)濟區(qū)在不同分位點的回歸系數(shù)均不顯著。東北經(jīng)濟區(qū)、黃河中上游經(jīng)濟區(qū)以及珠江中上游經(jīng)濟區(qū)在不同分位點的回歸系數(shù)均顯著,但是僅有黃河中上游經(jīng)濟區(qū)隨著物流業(yè)發(fā)展水平的不斷提高,物流業(yè)發(fā)展方式“雙重屬性”協(xié)調(diào)性對物流業(yè)自身發(fā)展的正向促進作用持續(xù)提高,而對東北經(jīng)濟區(qū)和珠江中上游經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展的正向促進作用持續(xù)下降。對東部沿海經(jīng)濟區(qū)而言,當物流業(yè)發(fā)展水平跨域較低水平進入相對中等水平時,“雙重屬性”協(xié)調(diào)性的正向促進作用才具有顯著性,而一旦物流業(yè)進入相對較高發(fā)展水平時,其影響將不顯著;對長江上中游經(jīng)濟區(qū)而言,lnCD的回歸系數(shù)僅在0.25和0.75分位點顯著,且隨著分位點的提高系數(shù)值不斷下降,表明當長江上中游經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平較低時,“雙重屬性”協(xié)調(diào)性對物流業(yè)自身發(fā)展的正向促進作用最強。

    從控制變量的回歸系數(shù)觀察:(1)北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東北經(jīng)濟區(qū)、東部沿海經(jīng)濟區(qū)、東南沿海經(jīng)濟區(qū)、黃河中上游經(jīng)濟區(qū)、長江上中游經(jīng)濟區(qū)以及珠江中上游經(jīng)濟區(qū)lnCF在不同分位點的回歸系數(shù)均為負值且顯著,但是北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東南沿海經(jīng)濟區(qū)、長江上中游經(jīng)濟區(qū)以及珠江中上游經(jīng)濟區(qū)的回歸系數(shù)隨著分位點的提高而不斷下降,表明伴隨著以上區(qū)域物流業(yè)發(fā)展水平提高,雙要素投入?yún)f(xié)調(diào)性對物流業(yè)自身發(fā)展的抑制作用將不斷降低,從側(cè)面也反映出現(xiàn)階段以上區(qū)域物流業(yè)雙要素投入?yún)f(xié)調(diào)性水平仍有待加強,且伴隨著物流業(yè)發(fā)展水平的提高,可以緩解雙要素投入處于非協(xié)調(diào)狀態(tài)所產(chǎn)生的不利影響。然而,北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東部沿海經(jīng)濟區(qū)以及黃河中上游經(jīng)濟區(qū)卻表現(xiàn)出雙要素投入?yún)f(xié)調(diào)性對物流業(yè)自身發(fā)展的抑制作用,且具有不斷提高趨勢,從側(cè)面反映出以上經(jīng)濟區(qū)伴隨著物流業(yè)發(fā)展水平的提高,并不能有效緩解非協(xié)調(diào)水平的不利影響。然而,西部邊遠經(jīng)濟區(qū)lnCF的回歸系數(shù)在不同分位點并不顯著。(2)lnGDP的回歸系數(shù),東部沿海經(jīng)濟區(qū)、東南沿海經(jīng)濟區(qū)以及長江上中游經(jīng)濟區(qū)隨著分位點的提高,經(jīng)濟增長水平對物流業(yè)自身發(fā)展的正向促進作用越強,而珠江中上游經(jīng)濟區(qū)和黃河中上游經(jīng)濟區(qū)經(jīng)濟增長水平的正向促進作用具有下降趨勢。對北部沿海經(jīng)濟區(qū)而言,僅當物流業(yè)發(fā)展水平跨越相對較低水平進入中等發(fā)展水平時,經(jīng)濟增長水平的正向促進作用才具有顯著性;對西部邊遠經(jīng)濟區(qū)而言,當物流業(yè)發(fā)展水平相對較低時,經(jīng)濟增長水平的正向促進作用最大,而一旦跨域較低水平,經(jīng)濟增長的影響將持續(xù)下降。(3)lnTtaffic的回歸系數(shù),黃河中上游經(jīng)濟區(qū)和長江上中游經(jīng)濟區(qū)在不同分位點的回歸系數(shù)為正值且顯著,并隨著分位點的提高而不斷提高,表明以上兩大經(jīng)濟區(qū)伴隨著物流業(yè)發(fā)展水平提高,基礎(chǔ)設(shè)施對物流業(yè)自身發(fā)展的正向影響趨勢不斷提高。而東部沿海經(jīng)濟區(qū)在不同分位點的回歸系數(shù)為負值且顯著,并隨著分位點的提高而不斷提高。而物流業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施的區(qū)域布局作為地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ),如果基礎(chǔ)設(shè)施在區(qū)域布局中的空間差異很大,將制約經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展[5],進一步抑制區(qū)域物流業(yè)的發(fā)展。因此,東部沿海經(jīng)濟區(qū)的回歸系數(shù)反映出該經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)在不斷發(fā)展中,物流業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可能滯后于物流業(yè)發(fā)展,導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)物流核心地區(qū)與其他地區(qū)物流基礎(chǔ)設(shè)施的空間布局差異性不斷擴大,影響了物流基礎(chǔ)設(shè)施的協(xié)調(diào)性,從而抑制效應(yīng)不斷提高。北部沿海經(jīng)濟區(qū)lnTtaffic的回歸系數(shù)僅在0.25和0.75分位點顯著,且呈現(xiàn)下降趨勢,表明當北部沿海經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平相對較低時,物流基礎(chǔ)設(shè)施對物流業(yè)發(fā)展的正向促進作用最強。與北部沿海經(jīng)濟區(qū)相似,當東北經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平相對較低時,物流基礎(chǔ)設(shè)施的影響最高。而東南沿海經(jīng)濟區(qū)和西部邊遠經(jīng)濟區(qū)物流基礎(chǔ)設(shè)施的影響不具有顯著性。對珠江中上游經(jīng)濟區(qū)而言,當物流業(yè)發(fā)展水平較低時,物流業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施水平對物流業(yè)自身的抑制作用最強。

    進一步為區(qū)分不同發(fā)展水平下物流業(yè)發(fā)展方式對物流業(yè)自身發(fā)展的影響效應(yīng),結(jié)合我國八大經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平的數(shù)據(jù)特征,將八大經(jīng)濟區(qū)進行系統(tǒng)聚類①,采用同樣的技術(shù)手段進行了面板分位數(shù)回歸,結(jié)果如表4所示。樣本回歸結(jié)果發(fā)現(xiàn):(1)物流業(yè)發(fā)展水平較低地區(qū)的lnCS、lnGDP、lnTtaffic的回歸系數(shù)在0.25、0.5和0.75三個分位點均不顯著。主要原因可能在于物流業(yè)發(fā)展水平較低地區(qū)所獲得的資本投資不足、經(jīng)濟增長水平較低以及物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)滯后引起。而lnLV的系數(shù)在不同分位點逐漸降低,且在較低分位數(shù)時顯著,表明當該區(qū)域物流業(yè)發(fā)展水平相對較低時,勞動效率提升能夠有效促進物流業(yè)發(fā)展,但是當物流業(yè)發(fā)展水平相對提高時,其影響不在顯著??赡茉蛟谟诋斘锪鳂I(yè)發(fā)展水平提高時相對應(yīng)的勞動力知識結(jié)構(gòu)不能有效滿足發(fā)展需求引致。另外,lnCD對物流業(yè)自身發(fā)展的影響效應(yīng)在不同分位點均不顯著。當該區(qū)域物流業(yè)發(fā)展跨越相對較低水平階段,lnCF對物流業(yè)自身發(fā)展的抑制效應(yīng)將持續(xù)提高。(2)物流業(yè)發(fā)展水平中等地區(qū)的lnCS的回歸系數(shù)隨著分位數(shù)的提高而不斷降低,表明該區(qū)域物流業(yè)發(fā)展水平在不斷提高的過程中,資本投資規(guī)模擴張的影響作用在不斷下降,而lnLV的影響趨勢在不斷提高,且其影響效應(yīng)高于資本投資規(guī)模。在物流業(yè)發(fā)展水平跨越相對較低水平時,lnCD對物流業(yè)自身的正向促進作用不斷提升。然而,lnCF的抑制效應(yīng)將持續(xù)提高。在物流業(yè)發(fā)展水平相對較低時,lnGDP提升有助于物流業(yè)發(fā)展,但是當物流業(yè)發(fā)展水平跨越相對較低水平時,經(jīng)濟增長水平的影響將持續(xù)降低。lnTtaffic的回歸系數(shù)為負值,且隨著分位點的提高,系數(shù)不斷減小,表明在物流業(yè)發(fā)展水平較低時,物流基礎(chǔ)設(shè)施水平對物流業(yè)自身發(fā)展的抑制作用最強,但是當物流業(yè)發(fā)展水平提高后,其抑制作用將不斷降低。從側(cè)面反映出在該區(qū)域物流業(yè)發(fā)展水平不斷提高的過程中,伴隨著物流基礎(chǔ)設(shè)施空間布局的不斷協(xié)調(diào)發(fā)展,增強了區(qū)域物流承載能力,促進了物流業(yè)發(fā)展水平的提高。(3)物流業(yè)發(fā)展水平較高地區(qū)的lnCS的回歸系數(shù)不顯著。而lnLV的系數(shù)不斷提高,表明勞動效率的影響隨著物流業(yè)發(fā)展水平的提高而不斷提高,并且其影響效應(yīng)高于物流業(yè)發(fā)展水平中等地區(qū)。lnCD在不同分為點的回歸系數(shù)為正值且顯著,但是系數(shù)值隨著分位點的提高而不斷減小,表明當物流業(yè)發(fā)展水平相對較低時,物流業(yè)發(fā)展方式的協(xié)調(diào)性對物流業(yè)自身發(fā)展的正向促進作用最強,而lnCF對物流業(yè)自身發(fā)展的抑制效應(yīng)持續(xù)提高。當該區(qū)域物流業(yè)發(fā)展水平不斷提高的過程中,lnGDP的影響不斷提升。但是lnTtaffic對物流業(yè)發(fā)展的抑制作用逐漸增強。從側(cè)面反映在該區(qū)域物流業(yè)發(fā)展水平不斷增強的過程中,可能由于物流業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)滯后于物流業(yè)發(fā)展,導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)物流核心發(fā)展地區(qū)與其他地區(qū)物流基礎(chǔ)設(shè)施的空間布局差異性不斷擴大,影響了物流基礎(chǔ)設(shè)施的協(xié)調(diào)性,導(dǎo)致物流基礎(chǔ)設(shè)施對物流業(yè)發(fā)展的抑制效應(yīng)不斷提高。

    三、我國物流業(yè)的關(guān)鍵發(fā)展方式及其提升路徑

    (一)量選擇與數(shù)據(jù)來源

    上述實證研究中發(fā)現(xiàn):資本投資規(guī)模對物流業(yè)自身發(fā)展的影響作用顯著低于勞動效率。并且大部分區(qū)域資本投資規(guī)模的影響具有下降趨勢,而勞動效率的影響具有上升趨勢。并且勞動效率對物流業(yè)自身發(fā)展的影響效應(yīng)也高于“雙重屬性”的協(xié)調(diào)性。因此,促進勞動效率提高是我國物流業(yè)的關(guān)鍵性發(fā)展方式??紤]到我國物流業(yè)布局于不同區(qū)域,各區(qū)域物流業(yè)發(fā)展水平、區(qū)域基礎(chǔ)環(huán)境等均存在一定差異,若對勞動效率提升采取“一刀切”的方式與政策,忽視區(qū)域差異不利于促進物流業(yè)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變。基于此,本文從影響物流業(yè)勞動效率提升的條件進行分析,在文獻的分析與總結(jié)中,考慮到內(nèi)外部影響因素較多,我們對主要影響因素進行梳理與分析,選取關(guān)鍵性變量探索促進物流業(yè)勞動效率提升的路徑。

    1.勞動效率(LV)。勞動效率的測度主要采用物流業(yè)增加值與勞動力投入的比值作為測度指標,其中:勞動力投入主要采用物流業(yè)年末在崗人數(shù)作為替代指標。樣本時間為2007-2017年,數(shù)據(jù)來源于中國各?。ㄖ陛犑信c自治區(qū))統(tǒng)計年鑒或經(jīng)濟年鑒。

    2.勞動工資(Wage)。對勞動工資的測度主要采用物流業(yè)年平均工資作為測度指標。樣本時間為2007-2017年,數(shù)據(jù)來源于中國各省(直轄市與自治區(qū))統(tǒng)計年鑒(經(jīng)濟年鑒)。

    3.外商投資水平(FDI)。本文選取2007-2017年FDI與GDP的比重作為外商投資水平的替代變量。由于FDI原始數(shù)據(jù)單位為百萬美元,通過將原始數(shù)據(jù)與2007-2017年歷年中美匯率進行計算,折算成人民幣單位,單位為億元人民幣?;A(chǔ)數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。

    4.制度環(huán)境(system)。對制度環(huán)境的測度本文主要參考樊綱編寫的《中國市場化指數(shù)報告2016》,并借鑒俞紅海等(2013年)[6]的做法,按照2007-2016年數(shù)據(jù)的平均值,預(yù)測了2017年中國各省(直轄市與自治區(qū))市場化指數(shù)。

    5.信息化水平(information)。對信息化水平的測度主要參考《中國信息社會發(fā)展報告2017》和《中國信息社會發(fā)展報告2016》公布的全國各省份信息社會指數(shù)(ISI)作為替代變量,由于該報告僅公布了2016和2017年ISI數(shù)據(jù)以及歷年信息經(jīng)濟指數(shù)、網(wǎng)絡(luò)社會指數(shù)、在線政府指數(shù)與數(shù)字生活指數(shù),根據(jù)該報告中ISI數(shù)據(jù)的計算方法:信息社會指數(shù)(ISI)=信息經(jīng)濟指數(shù)×30%+網(wǎng)絡(luò)社會指數(shù)×30%+在線政府指數(shù)×10%+數(shù)字生活指數(shù)×30%,本文測度了2007-2017年的ISI指數(shù)。

    6.人力資本質(zhì)量水平(human)。一個地區(qū)受教育人數(shù)規(guī)模能夠反映該地區(qū)平均人力資本質(zhì)量水平。依據(jù)傳統(tǒng)指標測度方法,本文選擇高等學校在校人數(shù)與地區(qū)人口比值作為地區(qū)人力資本質(zhì)量水平的測度指標。樣本區(qū)間為2007-2017年,數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局。

    7.行業(yè)技術(shù)水平(tech)。行業(yè)技術(shù)水平主要采用物流行業(yè)歷年專利申請數(shù)量作為替代指標,通過中國知網(wǎng)專利數(shù)據(jù)庫進行查詢。具體的查詢操作方法如下:第一,用物流關(guān)鍵詞作為搜索;第二,用交通運輸作為關(guān)鍵詞進行搜索;第三,用倉儲作為關(guān)鍵詞進行搜索;第四,用搬運作為關(guān)鍵詞進行搜索;第五,用快遞作為關(guān)鍵詞進行搜索。通過搜索2007-2017年以上關(guān)鍵詞所包含的中國各?。ㄖ陛犑信c自治區(qū))專利數(shù)量,通過加總以上數(shù)據(jù)作為我國不同地區(qū)物流行業(yè)技術(shù)水平的替代指標。

    (二)模型構(gòu)建

    在本文的研究設(shè)計中,將勞動效率作為因變量,由于該變量的取值范圍處于大于0的區(qū)間,數(shù)據(jù)不具有連續(xù)性,采用OLS估計方法可能會對參數(shù)的估計值產(chǎn)生偏差[7]。因此針對本文的研究,需要構(gòu)建面板Tobit模型,該模型能夠解決因變量受限的樣本,降低回歸中的參數(shù)偏差問題?;诖吮疚臉?gòu)建的模型如下:

    (三)促進我國物流業(yè)勞動效率提升的路徑檢驗結(jié)果

    1.按照八大經(jīng)濟區(qū)分類的回歸結(jié)果分析

    基于我國八大經(jīng)濟區(qū)的分類,采用面板Tobit模型分別進行了回歸,結(jié)果如表5所示。

    從各變量的主效應(yīng)觀察:(1)北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東南沿海經(jīng)濟區(qū)、西部邊遠經(jīng)濟區(qū)以及珠江中上游經(jīng)濟區(qū)lnfdi的回歸系數(shù)為正值,表明提高外商投資水平能夠有效促進物流業(yè)勞動效率提升。從側(cè)面反映出以上經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展與FDI企業(yè)之間的差距較小,且其影響效果表現(xiàn)出西部邊遠經(jīng)濟區(qū)>珠江中上游經(jīng)濟區(qū)>東南沿海經(jīng)濟區(qū)。而東部沿海經(jīng)濟區(qū)、東北經(jīng)濟區(qū)、黃河中上游經(jīng)濟區(qū)以及長江上中游經(jīng)濟區(qū)lnfdi的回歸系數(shù)為負值,且僅有東部沿海經(jīng)濟區(qū)顯著,表明以上經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展可能與本地FDI企業(yè)之間的差距較大,從而FDI的發(fā)展對本地區(qū)物流業(yè)勞動效率提升產(chǎn)生了擠出效應(yīng)。(2)lninformation的回歸系數(shù),北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東部沿海經(jīng)濟區(qū)、東南沿海經(jīng)濟區(qū)以及黃河中上游經(jīng)濟區(qū)的回歸系數(shù)均為負值,表明以上區(qū)域信息化水平提升對物流業(yè)勞動效率提升產(chǎn)生了抑制作用。從側(cè)面反映出,以上經(jīng)濟區(qū)的物流業(yè)普遍缺乏能夠熟練掌握并應(yīng)用計算機等信息化設(shè)備的勞動力或者存在勞動力信息化技術(shù)知識儲備不足,導(dǎo)致信息化水平提高可能引發(fā)了組織內(nèi)部沖突,造成勞動效率降低。而東北經(jīng)濟區(qū)、西部邊遠經(jīng)濟區(qū)、長江上中游經(jīng)濟區(qū)以及珠江中上游經(jīng)濟區(qū)的信息化對物流業(yè)勞動效率影響不顯著,反映出以上經(jīng)濟區(qū)可能存在信息化建設(shè)滯后現(xiàn)象。(3)lnhuman的回歸系數(shù),東部沿海經(jīng)濟區(qū)、東南沿海經(jīng)濟區(qū)人力資本質(zhì)量能夠有效促進勞動效率提升。而西部邊遠經(jīng)濟區(qū)、長江上中游以及珠江中上游經(jīng)濟區(qū)的回歸系數(shù)為負值,表明以上三個區(qū)域人力資本質(zhì)量對勞動效率提升產(chǎn)生了抑制作用??赡茉蛟谟谝陨蠀^(qū)域人力資本投資水平提高過程中,由于本地區(qū)物流業(yè)無法提供更合理的工資或者崗位,導(dǎo)致高質(zhì)量人力資本不斷流失,從而表現(xiàn)出人力資本質(zhì)量提高抑制了物流業(yè)勞動效率提升的現(xiàn)象。此外,北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東北經(jīng)濟區(qū)以及黃河中上游經(jīng)濟區(qū)lnhuman的回歸系數(shù)并不顯著,表明這些區(qū)域物流業(yè)對高質(zhì)量人力資本的吸收能力有限,從而無法有效促進物流業(yè)勞動效率提高。(4)lntech的回歸系數(shù),我國八大經(jīng)濟區(qū)中僅有東部沿海經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)技術(shù)水平對勞動效率提升具有促進作用,而其他經(jīng)濟區(qū)均不顯著。(5)lnwage的回歸系數(shù),北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東南沿海經(jīng)濟區(qū)、西部邊遠經(jīng)濟區(qū)以及珠江中上游經(jīng)濟區(qū)勞動工資對物流業(yè)勞動效率提升具有促進作用,表明以上三個區(qū)域物流業(yè)勞動工資處于合理激勵區(qū)間,且其影響結(jié)果表現(xiàn)出西部邊遠經(jīng)濟區(qū)>珠江中上游>東南沿海。然而,東北經(jīng)濟區(qū)、黃河中上游以及長江上中游勞動工資的回歸系數(shù)不顯著;東部沿海經(jīng)濟區(qū)回歸系數(shù)為負值,表明以上區(qū)域物流業(yè)勞動工資并不處于有效激勵區(qū)間。

    從交互變量的回歸系數(shù)觀察:(1)東南沿海經(jīng)濟區(qū)、西部邊遠經(jīng)濟區(qū)、長江上中游經(jīng)濟區(qū)以及珠江上中游經(jīng)濟區(qū)c_lnwage×lnhuman的回歸系數(shù)為正值且顯著,表明人力資本質(zhì)量對勞動工資具有正向調(diào)節(jié)效應(yīng),強化了勞動工資對勞動效率的正向促進作用。而東部沿海經(jīng)濟區(qū)回歸系數(shù)為負值且顯著,但是回歸系數(shù)明顯低于lnwage的主效應(yīng),表明人力資本質(zhì)量對勞動工資具有正向調(diào)節(jié)效應(yīng),從而削弱了勞動工資處于非激勵區(qū)間所產(chǎn)生的負向抑制作用,有助于勞動效率提升,其他區(qū)域則不具有顯著性。(2)c_lnhuman×lnfdi的回歸系數(shù),北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東部沿海經(jīng)濟區(qū)、西部邊遠經(jīng)濟區(qū)以及長江上中游經(jīng)濟區(qū)均為負值且顯著,但是所產(chǎn)生的原因并不相同。其中,北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東南沿海經(jīng)濟區(qū)以及西部邊遠經(jīng)濟區(qū)屬于同一種情況,即在人力資本質(zhì)量提高過程中,增強了對FDI的吸引力,從而人力資本質(zhì)量能夠有效調(diào)節(jié)FDI,但是由于本地物流業(yè)無法有效容納高質(zhì)量人力資本,導(dǎo)致高質(zhì)量人力資本反向流向FDI企業(yè),干擾了FDI對勞動效率的正向溢出效應(yīng),對勞動效率提升產(chǎn)生了抑制作用。長江中上游經(jīng)濟區(qū)則由于本地物流業(yè)與FDI競爭力相似,引致FDI對勞動效率的促進作用不顯著,但是在人力資本質(zhì)量提高過程中,由于本地物流業(yè)無法有效容納高質(zhì)量人力資本,導(dǎo)致其流向FDI企業(yè),進一步提高了FDI的競爭力,造成兩者之間的差距拉大,激發(fā)了FDI對本地區(qū)物流業(yè)勞動效率的抑制作用。東南沿海、黃河中上游、珠江中上游以及東北經(jīng)濟區(qū)c_lnhuman×lnfdi的回歸系數(shù)并不顯著,但是其產(chǎn)生的原因并不一致。其中:東北經(jīng)濟區(qū)與黃河中上游可能由于本地物流業(yè)與FDI企業(yè)競爭力相似,并且在人力資本質(zhì)量提高過程中,并沒有吸引更多高質(zhì)量FDI,從而人力資本質(zhì)量對FDI的調(diào)節(jié)效應(yīng)不顯著。而珠江中上游則可能由于在人力資本質(zhì)量提高過程中,能夠有效容納高質(zhì)量人力資本,促使本地物流業(yè)競爭力提升,進一步縮小了本地物流業(yè)與FDI之間的差距,導(dǎo)致人力資本質(zhì)量的調(diào)節(jié)效應(yīng)不在顯著,不能強化FDI對物流業(yè)勞動效率的正向溢出作用。(3)c_lnfdi×lnwage的回歸系數(shù),北部沿海經(jīng)濟區(qū)、西部邊遠經(jīng)濟區(qū)以及珠江中上游經(jīng)濟區(qū)的回歸系數(shù)為負值,表明lnfdi對wage的調(diào)節(jié)作用為負。結(jié)合lnfdi的主效應(yīng)觀察,表明以上三個區(qū)域物流業(yè)競爭力較弱,無法提供更高的勞動工資,并且FDI企業(yè)為避免勞動力反向流動,能夠支付高于本地物流業(yè)的勞動工資,吸引本地物流業(yè)勞動者向FDI企業(yè)流動,抑制了物流業(yè)勞動工資的上升,進而干擾了本地區(qū)勞動工資提升對勞動效率的促進作用,使調(diào)節(jié)效應(yīng)對勞動效率提升產(chǎn)生了抑制作用。而東部沿海經(jīng)濟區(qū)c_lnfdi×lnwage的回歸系數(shù)為正值且顯著,結(jié)合主效應(yīng)的影響方向,表明該地區(qū)物流業(yè)雖然與FDI之間的競爭力差距較大,但是在與FDI競爭中,能夠提供更高的勞動工資,吸引FDI企業(yè)中勞動力反向流動到本地物流業(yè),削弱了本地區(qū)勞動工資處于非激勵區(qū)間對勞動效率提升的不利影響。東北經(jīng)濟區(qū)、東南沿海經(jīng)濟區(qū)、黃河中上游經(jīng)濟區(qū)以及長江上中游經(jīng)濟區(qū)的回歸系數(shù)并不顯著。(4)c_lnsystem×lnfdi的回歸系數(shù)以及結(jié)合lnfdi的主效應(yīng)觀察:北部沿海經(jīng)濟區(qū)lnsystem的調(diào)節(jié)效應(yīng)顯著且為正值,并且能夠強化lnfdi對物流業(yè)勞動效率的正向促進作用。東北經(jīng)濟區(qū)、東部沿海經(jīng)濟區(qū)、黃河中上游經(jīng)濟區(qū)以及西部邊遠經(jīng)濟區(qū)lnsystem的調(diào)節(jié)效應(yīng)均不顯著,但是以上現(xiàn)象內(nèi)在原因并不一致。首先,東北經(jīng)濟區(qū)可能由于FDI規(guī)?;蛸|(zhì)量不高,不能對物流業(yè)勞動效率產(chǎn)生正向溢出效應(yīng),且該區(qū)域制度質(zhì)量并不能有效支撐FDI規(guī)模發(fā)揮溢出效應(yīng)。東部沿海經(jīng)濟區(qū)的回歸系數(shù)雖然不顯著,但是回歸系數(shù)為正值。西部邊遠經(jīng)濟區(qū)可能由于制度質(zhì)量水平較低而無法強化lnfdi對物流業(yè)勞動效率的促進作用。而東南沿海的回歸系數(shù)顯著且為負值,表明該地區(qū)制度質(zhì)量干擾了lnfdi對物流業(yè)勞動效率的提升,表現(xiàn)出對勞動效率提升的抑制性。

    2.聚類分析下的回歸結(jié)果分析

    基于我國八大經(jīng)濟區(qū)的分類,結(jié)合各經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)勞動效率的數(shù)據(jù)特征,我們對物流業(yè)勞動效率進行了聚類分析,分別為Ⅰ類集聚(較低水平聚類)和Ⅱ類集聚(較高水平聚類)②。并采用面板Tobit模型分別進行了回歸,結(jié)果如表6所示。

    從各變量的主效應(yīng)觀察:物流業(yè)勞動效率較高地區(qū)和較低地區(qū)lnfdi、lninformation以及l(fā)ntech均不顯著。勞動效率較高地區(qū)表現(xiàn)出來的特征為lnhuman對物流業(yè)勞動效率提升具有促進作用,而勞動效率較低地區(qū)卻表現(xiàn)出對勞動效率提升的抑制作用??赡茉蛟谟趧趧有瘦^低區(qū)域,在提高人力資本的投資過程中,由于本地區(qū)物流業(yè)無法提供更合理的工資或者崗位,導(dǎo)致高質(zhì)量人力資本不斷流失,進而表現(xiàn)出人力資本質(zhì)量提高的過程中抑制了勞動效率提升的現(xiàn)象。而勞動效率較高地區(qū)lnwage的回歸系數(shù)為負值,表明對該地區(qū)而言,現(xiàn)階段物流業(yè)勞動工資并不處于合理的激勵區(qū)間,反觀勞動效率較低地區(qū),勞動工資卻處于激勵區(qū)間,從而對物流業(yè)勞動效率提升產(chǎn)生了正向促進作用。

    從交互變量的回歸系數(shù)和各變量的主效觀察:(1)勞動效率較高地區(qū)c_lnwage× lnhuman的回歸系數(shù)為負值,而勞動效率較低地區(qū)為正值。表明物流業(yè)勞動效率較高地區(qū)的人力資本質(zhì)量對勞動工資具有正向調(diào)節(jié)效應(yīng),能夠削弱勞動工資處于非激勵區(qū)間所產(chǎn)生的負向抑制作用,有助于勞動效率提升;而勞動效率較低地區(qū)的人力資本質(zhì)量對勞動工資具有正向調(diào)節(jié)效應(yīng),強化了勞動工資提升對勞動效率的正向促進作用。(2)勞動效率較高地區(qū)和勞動效率較低地區(qū)c_lnhuman×lnfdi的回歸系數(shù)均為負值,但是lnfdi的主效應(yīng)并不顯著。表明這兩類地區(qū)的本地物流業(yè)與FDI競爭力相似,從而FDI對勞動效率的促進作用不顯著,但是在人力資本質(zhì)量提高過程中,由于兩區(qū)域物流業(yè)無法有效容納高質(zhì)量人力資本,導(dǎo)致高質(zhì)量人力資本流向FDI企業(yè),促進了FDI的競爭力提高,并導(dǎo)致兩者之間的差距拉大,激發(fā)了FDI對本地區(qū)物流業(yè)勞動效率提升的抑制作用。(3)c_lnfdi×lnwage的回歸系數(shù),勞動效率較高地區(qū)為正值,勞動效率較低地區(qū)則不顯著。表明盡管勞動效率較高地區(qū)勞動工資不處于有效激勵區(qū)間,但是在與FDI競爭過程中,能夠提供更高的勞動工資防止高素質(zhì)勞動力流向FDI企業(yè),使勞動工資處于有效激勵區(qū)間,干擾了勞動工資處于非激勵區(qū)間對勞動效率提升的抑制作用,能有效促進物流業(yè)勞動效率提升。對于勞動效率較低地區(qū)而言,盡管勞動工資處于有效激勵區(qū)間,但是在與FDI競爭過程中,并不能提供更高的勞動工資,故而不能強化勞動工資對勞動效率的正向促進作用。(4)c_lnsystem×lnfdi的回歸系數(shù),勞動效率較高地區(qū)為正值,勞動效率較低地區(qū)為負值。表明勞動效率較高地區(qū)能夠通過提升制度質(zhì)量水平并有效吸引更高規(guī)模的FDI,強化FDI對勞動效率提升的促進作用。但是勞動效率較低地區(qū)可能由于制度質(zhì)量水平不佳,干擾了lnfdi規(guī)模的進一步擴大,抑制了FDI對勞動效率提升的正向溢出作用。

    四、研究結(jié)論

    本文從勞動力和資本雙要素投入視角,構(gòu)建LMDI模型和面板分位數(shù)回歸模型對我國區(qū)域物流業(yè)發(fā)展方式及其影響效應(yīng)進行了分析,甄別了我國物流業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵方式及其提升的路徑。主要結(jié)論如下:

    第一,我國區(qū)域勞動力和資本雙要素投入對物流業(yè)驅(qū)動效果存在區(qū)域錯位現(xiàn)象,且要素投入存在區(qū)域異質(zhì)性。具體表現(xiàn)在我國北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東部沿海經(jīng)濟綜合區(qū)、東南沿海經(jīng)濟綜合區(qū)、長江上中游經(jīng)濟區(qū)資本要素投入的累計驅(qū)動效果高于勞動力要素;而東北經(jīng)濟綜合區(qū)、黃河中上游經(jīng)濟綜合區(qū)、珠江中上游經(jīng)濟區(qū)、西部邊遠經(jīng)濟區(qū)勞動要素投入的累計驅(qū)動效果高于資本要素。在發(fā)展方式上,我國八大經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展一方面依托于勞動效率驅(qū)動,具有集約型發(fā)展方式;一方面又依托資本投資規(guī)模擴張,具有粗放型發(fā)展方式,并導(dǎo)致我國區(qū)域物流業(yè)發(fā)展方式存在“雙重屬性”特征。

    第二,我國區(qū)域物流業(yè)發(fā)展方式影響效應(yīng)的特征及演變。(1)物流業(yè)發(fā)展水平相對較低地區(qū),勞動效率提升能夠有效促進物流業(yè)發(fā)展,當物流業(yè)發(fā)展水平相對提高時,其影響不在顯著??赡茉蛟谟趧趧诱叩闹R結(jié)構(gòu)不能有效滿足物流業(yè)發(fā)展水平提高而引發(fā),當物流業(yè)發(fā)展水平跨越相對低水平階段,雙要素投入?yún)f(xié)調(diào)性對物流業(yè)自身發(fā)展的抑制效應(yīng)持續(xù)提高,這一持續(xù)過程中,物流基礎(chǔ)設(shè)施空間布局能夠得到不斷協(xié)調(diào)而共同發(fā)展,并有效促進物流承載能力提升,對物流業(yè)發(fā)展水平提高具有正向推動作用。(2)發(fā)展水平相對中等地區(qū),當物流業(yè)發(fā)展水平不斷提高時,資本投資規(guī)模擴張的影響將持續(xù)下降,而勞動效率的影響效應(yīng)卻不斷提高,且高于資本投資規(guī)模的影響趨勢;當物流業(yè)發(fā)展水平跨越相對較低水平時,“雙重屬性”的協(xié)調(diào)性對物流業(yè)自身的正向促進作用將不斷提升,而雙要素投入?yún)f(xié)調(diào)性對物流業(yè)自身發(fā)展的抑制效應(yīng)持續(xù)提高,物流基礎(chǔ)設(shè)施的空間布局能夠得到不斷協(xié)調(diào)而共同發(fā)展,對物流業(yè)發(fā)展水平提高具有正向推動作用。(3)發(fā)展水平較高地區(qū),資本投資規(guī)模擴張并不能影響物流業(yè)勞動效率變化,而勞動效率的影響隨著物流業(yè)發(fā)展水平的提高而不斷提高,并且其影響作用高于物流業(yè)發(fā)展水平中等地區(qū)。此外,當物流業(yè)發(fā)展水平相對較低時,“雙重屬性”的協(xié)調(diào)性對物流業(yè)自身發(fā)展的正向促進作用最強。但是雙要素投入?yún)f(xié)調(diào)性對物流業(yè)自身發(fā)展的抑制效應(yīng)卻持續(xù)提高;而物流業(yè)發(fā)展水平在不斷提高過程中,可能由于物流業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)滯后于物流業(yè)發(fā)展,導(dǎo)致區(qū)域內(nèi)物流核心發(fā)展地區(qū)與其他地區(qū)物流基礎(chǔ)設(shè)施的空間布局差異性不斷擴大,影響了物流基礎(chǔ)設(shè)施的協(xié)調(diào)性,導(dǎo)致物流基礎(chǔ)設(shè)施對物流業(yè)自身發(fā)展的抑制效應(yīng)不斷提高。

    第三,我國物流業(yè)發(fā)展的關(guān)鍵性方式及其提升路徑。(1)物流業(yè)勞動效率較高地區(qū),人力資本質(zhì)量對勞動效率提升具有促進作用,現(xiàn)階段勞動工資并不處于合理激勵區(qū)間,勞動工資抑制了勞動效率提升。反觀勞動效率較低地區(qū),勞動工資卻處于激勵區(qū)間,并對勞動效率提升具有正向作用,但人力資本質(zhì)量卻表現(xiàn)出對勞動效率的抑制作用??赡茉蛟谟趧趧有瘦^低區(qū)域,在提高人力資本的投資中,由于本地區(qū)物流業(yè)無法提供更合理的工資或者崗位,導(dǎo)致高質(zhì)量人力資本不斷流失。從交互項觀察:勞動效率較高地區(qū)通過人力資本質(zhì)量的提高能夠推動該地區(qū)勞動工資不斷上漲,并削弱勞動工資處于非激勵區(qū)間所產(chǎn)生的負向抑制作用,有助于勞動效率提升。盡管勞動效率較高地區(qū)勞動工資不處于有效激勵區(qū)間,但是在與FDI競爭過程中,能夠提供更高的勞動工資防止高素質(zhì)勞動力流向FDI企業(yè),使勞動工資處于有效激勵區(qū)間,干擾了勞動工資不在激勵區(qū)間對勞動效率提升的抑制作用。而勞動效率較高地區(qū)能夠通過制度質(zhì)量水平的提升有效吸引更高規(guī)模FDI,并強化FDI對勞動效率的正向溢出效應(yīng)。(2)物流業(yè)勞動效率較低地區(qū)的特征為:人力資本質(zhì)量對勞動工資具有正向調(diào)節(jié)效應(yīng),強化了勞動工資提升對勞動效率的正向促進作用。盡管勞動效率較低地區(qū)勞動工資處于有效激勵區(qū)間,但是在與FDI競爭過程中,并不能進一步提供更高的勞動工資,不能強化勞動工資對勞動效率的正向促進作用。并且勞動效率較低地區(qū)可能由于制度質(zhì)量水平不佳,干擾了FDI規(guī)模的進一步擴大,抑制了FDI對勞動效率提升的正向溢出效應(yīng)。(3)勞動效率較高地區(qū)和較低地區(qū)的共同特征是物流業(yè)與FDI競爭力相似,導(dǎo)致FDI對勞動效率的促進作用不顯著,但是在人力資本質(zhì)量提高過程中,由于兩區(qū)域物流業(yè)無法有效容納更多的高質(zhì)量人力資本,導(dǎo)致高質(zhì)量人力資本流向FDI企業(yè),促進了FDI的競爭力提高,并導(dǎo)致物流業(yè)與FDI企業(yè)之間的競爭力差距擴大,激發(fā)了FDI對本地區(qū)物流業(yè)勞動效率的負向抑制作用。

    注釋:

    ① 發(fā)展水平相對較低地區(qū),包括天津、吉林、黑龍江、海南、陜西、甘肅、寧夏、西藏、青海、新疆、重慶、云南、貴州、廣西、安徽、江西;發(fā)展水平中等地區(qū),包括北京、遼寧、上海、福建、山西、內(nèi)蒙古、河南、湖北、湖南、四川;發(fā)展水平較高地區(qū),包括河北、山東、江蘇、浙江、廣東。

    ② Ⅰ類集聚:北京、吉林、黑龍江、遼寧、上海、廣東、海南、陜西、甘肅、山西、河南、西藏、青海、新疆、廣西、湖北、湖南、江西、安徽、四川、重慶、云南;Ⅱ類集聚:天津、河北、山東、江蘇、浙江、福建、寧夏、內(nèi)蒙古、貴州。

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