產(chǎn)業(yè)政策對長江經(jīng)濟帶物流產(chǎn)業(yè)集聚的影響：基于空間杜賓模型和面板門限模型的實證分析

黎振強，周秋陽，王英

(湖南理工學(xué)院 經(jīng)濟與管理學(xué)院，湖南 岳陽，414006)

近年來，長江經(jīng)濟帶物流產(chǎn)業(yè)整體發(fā)展質(zhì)量和效率逐步提高，但物流產(chǎn)業(yè)區(qū)域發(fā)展不平衡不充分的格局仍有待改善，物流績效仍有待提升。產(chǎn)業(yè)集聚有利于優(yōu)化配置生產(chǎn)要素，推動物流產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。產(chǎn)業(yè)政策是產(chǎn)業(yè)集聚形成與變遷的重要影響因素。因此，研究產(chǎn)業(yè)政策對物流產(chǎn)業(yè)集聚的影響，具有較重要的意義。

關(guān)于物流產(chǎn)業(yè)集聚的影響因素研究。謝守紅等[1]采用區(qū)位熵和空間自相關(guān)方法對我國物流產(chǎn)業(yè)集聚的影響因素進行了分析，研究發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、經(jīng)濟發(fā)展水平、消費水平和工業(yè)發(fā)展水平等因素對我國物流產(chǎn)業(yè)集聚均存在正向促進作用。鐘祖昌[2]在空間經(jīng)濟學(xué)視角下探討了物流產(chǎn)業(yè)集聚的影響因素，提出基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平對物流產(chǎn)業(yè)集聚的影響并不明顯。高康等[3]采用區(qū)位商值法分析了物流業(yè)集聚的時空格局與影響因素，認為工業(yè)增加值和社會消費水平對長江經(jīng)濟帶物流產(chǎn)業(yè)集聚的推動作用最大。鐘昌寶等[4]利用空間杜賓模型對物流產(chǎn)業(yè)集聚水平的影響因素進行了實證分析，指出經(jīng)濟發(fā)展水平、工業(yè)發(fā)展水平、交通基礎(chǔ)設(shè)施和消費水平等對物流產(chǎn)業(yè)集聚具有較大的促進作用。

綜上所述，物流產(chǎn)業(yè)集聚的影響因素眾多，但是關(guān)于產(chǎn)業(yè)政策影響物流產(chǎn)業(yè)集聚的研究相對缺乏，特別是在控制交通基礎(chǔ)設(shè)施、經(jīng)濟發(fā)展水平等客觀因素下，對產(chǎn)業(yè)政策影響物流產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展的分析不夠深入。在研究方法上，傳統(tǒng)的統(tǒng)計分析和計量經(jīng)濟學(xué)方法主要探討產(chǎn)業(yè)政策因素對物流產(chǎn)業(yè)集聚的影響，未考慮空間相關(guān)性問題。因此，本文以長江經(jīng)濟帶沿江11省市為例，建立空間杜賓模型和面板門限模型，探討系列產(chǎn)業(yè)政策因素對物流產(chǎn)業(yè)集聚的影響，研究結(jié)果可為推進長江經(jīng)濟帶物流產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展提供參考依據(jù)。

1 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

1.1 物流產(chǎn)業(yè)集聚水平

本文采用交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的就業(yè)人數(shù)計算物流產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵，具體見公式(1)。

(1)

式中：wl為物流產(chǎn)業(yè)集聚水平；qi為i省市交通運輸、倉儲和郵政業(yè)就業(yè)人數(shù)；q為i省總就業(yè)人數(shù)；Qj為全國的交通運輸、倉儲和郵政業(yè)就業(yè)人數(shù)；Q為全國總就業(yè)人數(shù)。

1.2 產(chǎn)業(yè)政策

本文所選擇的產(chǎn)業(yè)政策變量主要包括財政政策、貿(mào)易政策、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化政策、投資政策和環(huán)境規(guī)則政策5個[5]。其中，財政政策以財政支出與GDP的比值進行衡量。貿(mào)易政策采用進出口貿(mào)易總值與GDP的比值進行衡量。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化政策采用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比值進行衡量，以表征產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平。投資政策則采用固定資產(chǎn)投資與GDP的比值進行衡量。環(huán)境規(guī)制政策以二氧化碳排放量作為量化指標(biāo)，碳排放量越少，表明環(huán)境規(guī)制政策實施較為嚴格，碳排放量越多，表明環(huán)境規(guī)制實施較為寬松[6]。在具體計算碳排放量時，用含碳能源的消費量、碳排放系數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)量轉(zhuǎn)換系數(shù)三者的乘積來表示[7]。

1.3 控制變量

本文選擇科技發(fā)展水平、制造業(yè)集聚水平、社會消費水平、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和經(jīng)濟發(fā)展水平5個變量作為控制變量。鑒于科技發(fā)展水平對物流產(chǎn)業(yè)效率的提高有顯著正向影響[8]，本文以年專利授權(quán)數(shù)表示科技發(fā)展水平。由于制造業(yè)集聚水平對物流產(chǎn)業(yè)集聚具有較大的促進作用[9]，本文將制造業(yè)集聚度納入控制變量，以制造業(yè)區(qū)位熵表示，并根據(jù)制造業(yè)就業(yè)人數(shù)進行計算。經(jīng)濟發(fā)展水平是物流產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展的重要支撐，采用GDP進行衡量。社會消費水平采用社會消費品零售總額進行衡量?；A(chǔ)設(shè)施建設(shè)采用年末道路面積進行衡量。

1.4 數(shù)據(jù)來源

本文碳排放量的相關(guān)數(shù)據(jù)來源于2004—2018年的《中國能源統(tǒng)計年鑒》，財政支出、進出口貿(mào)易、產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、專利授權(quán)數(shù)量、社會消費品零售額以及年末道路面積的相關(guān)數(shù)據(jù)來源于Wind數(shù)據(jù)庫，其他數(shù)據(jù)來源于長江經(jīng)濟帶沿江各省市統(tǒng)計年鑒。所有變量數(shù)據(jù)對應(yīng)的時間跨度是2004年至2018年。為緩解異方差問題，本文對所有變量數(shù)據(jù)進行了對數(shù)化處理。

2 空間杜賓模型的構(gòu)建及結(jié)果分析

根據(jù)上文的變量選取和數(shù)據(jù)說明，建立如下空間杜賓模型：

lnwl=β0+ρWlnwl+β1lnca+β2lntr+β3lnin+β4lnip+β5lner+θ1Wlnca+θ2Wlntr+
θ3Wlnin+θ4Wlnip+θ5Wlner+αiX+biWX+ε

(2)

式中:wl為物流產(chǎn)業(yè)集聚水平；ca，tr，in，ip和er分別表示財政政策、貿(mào)易政策、投資政策、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化政策、環(huán)境規(guī)制政策；W為地理距離矩陣；X為5個控制變量集合；β1～β5分別表示相應(yīng)變量的影響系數(shù)；下標(biāo)i為第i個控制變量；αi表示控制變量的影響系數(shù)；bi表示考慮空間相關(guān)性控制變量的影響系數(shù)；ε為隨機誤差項；控制變量X的集合為

X=c1lntd+c2lnmc+c3lnsc+c4lnic+c5lned

(3)

式中:td，mc，sc，ic和ed分別表示科技發(fā)展水平、制造業(yè)集聚水平、社會消費水平、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、經(jīng)濟發(fā)展水平5個控制變量的符合；c1～c5分別表示相應(yīng)變量的影響系數(shù)。

對式(2)的回歸結(jié)果顯示空間自相關(guān)系數(shù)ρ對應(yīng)的P值為0，小于0.05，說明長江經(jīng)濟帶物流產(chǎn)業(yè)集聚水平存在顯著的空間相關(guān)性。鑒于空間杜賓模型的回歸系數(shù)并不能直接反映系列產(chǎn)業(yè)政策、控制變量對物流產(chǎn)業(yè)集聚水平的影響程度，本文對各政策和控制變量的影響進行效應(yīng)分解，各個變量的回歸系數(shù)和效應(yīng)分解情況見表1。

在表1的5個政策變量中，財政政策、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化政策對長江經(jīng)濟帶物流產(chǎn)業(yè)集聚水平差異比較有統(tǒng)計學(xué)意義，前者的回歸系數(shù)顯著為負，說明財政支出的增加并沒有促進物流產(chǎn)業(yè)集聚，后者的回歸系數(shù)顯著為正，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化政策的變化對物流產(chǎn)業(yè)集聚具有較大的促進作用。貿(mào)易政策和投資政策的回歸系數(shù)并未通過顯著性檢驗，表明兩種政策對物流產(chǎn)業(yè)集聚差異比較無統(tǒng)計學(xué)意義。環(huán)境規(guī)制政策的回歸系數(shù)顯著為正，表明環(huán)境管制政策寬松，在某種程度上有利于提高物流產(chǎn)業(yè)集聚水平。在控制變量中，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和制造業(yè)集聚水平對物流產(chǎn)業(yè)集聚具有較大的促進作用，其他控制變量對物流產(chǎn)業(yè)集聚的影響差異比較無統(tǒng)計學(xué)意義。

表1 空間杜賓模型的回歸結(jié)果

在表1的5個政策變量效應(yīng)分解系數(shù)中，各變量對物流產(chǎn)業(yè)集聚水平的影響方向基本上無變化。財政政策、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化政策的效應(yīng)系數(shù)通過了顯著性檢驗，前者的總效應(yīng)系數(shù)顯著為負，表明財政支出的增加并沒有促進物流產(chǎn)業(yè)集聚，可能原因在于財政支出水平與經(jīng)濟發(fā)展水平密切相關(guān)，沿江省市財政支出的數(shù)量和方向?qū)ξ锪鳟a(chǎn)業(yè)集聚水平產(chǎn)生較大的負面影響。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化政策的直接效應(yīng)系數(shù)顯著為正，間接效應(yīng)系數(shù)顯著為負，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級將提高物流產(chǎn)業(yè)集聚水平，其總效應(yīng)系數(shù)為0.105 7，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級水平每增加1%，將會提高物流產(chǎn)業(yè)集聚度0.105 7%。貿(mào)易政策的總效應(yīng)系數(shù)為正但未通過顯著性檢驗，表明貿(mào)易政策對物流產(chǎn)業(yè)集聚水平無較大的促進作用。環(huán)境規(guī)制政策的直接效應(yīng)系數(shù)和總效應(yīng)系數(shù)顯著為正，間接效應(yīng)系數(shù)顯著為負，表明碳排放量增加會提高物流產(chǎn)業(yè)集聚水平，可能原因在于物流產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)運作過程中，環(huán)境治理增加生產(chǎn)成本，碳排放量增加表明環(huán)境管制較寬松，往往會吸引企業(yè)的進入，從而提高物流集聚水平。

在表1的5個控制變量效應(yīng)分解系數(shù)中，僅有制造業(yè)集聚水平、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的效應(yīng)系數(shù)通過了顯著性檢驗，而其他變量對物流產(chǎn)業(yè)集聚水平差異比較無統(tǒng)計學(xué)意義。并且制造業(yè)集聚水平效應(yīng)系數(shù)最大，表明沿江某省市的提高制造業(yè)集聚水平不但會促進該省份的物流產(chǎn)業(yè)集聚，而且會提高鄰近省市物流產(chǎn)業(yè)集聚水平，總效應(yīng)系數(shù)為1.450 4，表明制造業(yè)集聚水平每增加1%，將會促進物流產(chǎn)業(yè)集聚水平提高1.450 4%?；A(chǔ)設(shè)施建設(shè)的直接效應(yīng)系數(shù)為正，間接效應(yīng)系數(shù)顯著為負，表明沿江某省市道路交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善將顯著促進該省市物流產(chǎn)業(yè)集聚，但是對鄰近省市的物流產(chǎn)業(yè)集聚有抑制作用；直接效應(yīng)系數(shù)遠大于間接效應(yīng)系數(shù)，總效應(yīng)系數(shù)為正，表明加強道路交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有利于促進物流產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展。

3 門限模型的構(gòu)建及結(jié)果分析

根據(jù)上述回歸結(jié)果，在5個政策變量中，財政政策、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化政策對物流產(chǎn)業(yè)集聚具有顯著影響，制造業(yè)集聚水平對物流產(chǎn)業(yè)集聚的影響較大。為進一步探究財政政策、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化政策和制造業(yè)集聚水平對物流產(chǎn)業(yè)集聚的影響是否隨著經(jīng)濟發(fā)展水平發(fā)生變化，下文以經(jīng)濟發(fā)展水平(lned)為門限變量，分別建立門限模型進行分析。模型1的解釋變量為財政政策，模型2的解釋變量為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化政策，模型3的解釋變量為制造業(yè)集聚水平，γ1，γ2和γ3為各模型對應(yīng)的門限值；a0～a7，b0～b7，u0～u7分別表示在不同模型下相應(yīng)變量的影響系數(shù)；ε為隨機誤差項。其余變量的符號與前文相同，具體形式如下。

模型1：

模型2：

模型3：

首先，本文檢驗3個模型的門限效應(yīng)見表2。模型1～3均通過了單一門限效應(yīng)的檢驗，而沒有通過雙重、三重門限效應(yīng)的檢驗，因此，3個門限模型均存在單一門限效應(yīng)。

其次，對單一門限值進行估計，門限回歸結(jié)果見表3，3個門限模型的門限值均為lned=10.968 3，即γ1=γ2=γ3=10.968 3，對應(yīng)的GDP為58 005.899 51億元。

表3 門限模型回歸結(jié)果

最后，由表3中3個門限模型回歸的結(jié)果可知：隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提高，財政政策、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化政策和制造業(yè)集聚水平對物流產(chǎn)業(yè)集聚水平的影響將會發(fā)生變化。當(dāng)GDP<58 005.899 51億元時，財政支出的增加會降低物流產(chǎn)業(yè)集聚水平；當(dāng)GDP≥58 005.899 51億元時，政府財政支出的增加將顯著促進物流產(chǎn)業(yè)集聚?？梢?，政府財政支出政策調(diào)控需要在一定的經(jīng)濟發(fā)展水平上才會對物流產(chǎn)業(yè)集聚產(chǎn)生積極影響，并且財政支出每增加1%，將會促進物流產(chǎn)業(yè)集聚水平提高0.124 3%。因此，政府所實施的減稅降費、增加轉(zhuǎn)移支付以及對物流企業(yè)提供的財政資金支持等財政支出政策，有利于促進物流產(chǎn)業(yè)的集聚發(fā)展。同樣，隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提高，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化政策、制造業(yè)集聚水平對物流產(chǎn)業(yè)集聚具有較大的促進作用。當(dāng)GDP≥58 005.899 51億元時，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級水平每提高1%，將促進物流產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵指數(shù)增加0.147%，制造業(yè)集聚水平每增加1%，將提高物流產(chǎn)業(yè)集聚度1.076 89%。值得注意的是，根據(jù)《中國統(tǒng)計年鑒2021》，沿江11個省市中只有江蘇省和浙江省的GDP超過了58 005.899 51億元，其他省份的GDP還未達到該水平。因此，對于長江經(jīng)濟帶多數(shù)省市來說，促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級、提升制造業(yè)集聚發(fā)展水平等是促進物流產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展的重要途徑。

4 研究結(jié)論及政策啟示

4.1 長江經(jīng)濟帶財政政策對物流產(chǎn)業(yè)集聚存在明顯的空間效應(yīng)

財政政策對物流產(chǎn)業(yè)的集聚發(fā)展具有較大的影響，并且這種影響將隨著經(jīng)濟發(fā)展而發(fā)生變化，即存在門限效應(yīng)。因此，沿江省市應(yīng)創(chuàng)新減稅降費、轉(zhuǎn)移支付和政府投資等財政政策，促進經(jīng)濟持續(xù)增長，提高物流產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展的經(jīng)濟基礎(chǔ)。

4.2 長江經(jīng)濟帶產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級、制造業(yè)集聚水平對物流產(chǎn)業(yè)集聚具有較大的促進作用

產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級、制造業(yè)集聚水平的促進作用會隨著經(jīng)濟發(fā)展水平的提高而逐漸增強。因此，沿江省市應(yīng)創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策，積極推進地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，同時，積極發(fā)展制造業(yè)集聚，為物流產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展提供產(chǎn)業(yè)政策支撐。

4.3 長江經(jīng)濟帶某地區(qū)較為寬松的環(huán)境管制政策會提高物流產(chǎn)業(yè)的集聚水平

某地區(qū)長期嚴格的環(huán)境管制將有利于物流產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展。因此，沿江各省市應(yīng)加強環(huán)境保護和生態(tài)整治，發(fā)揮環(huán)境管制政策對物流產(chǎn)業(yè)集聚的促進作用。

4.4 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平將會提升物流產(chǎn)業(yè)集聚水平

長江經(jīng)濟帶沿江省市應(yīng)加強鐵路、公路和機場等交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，為物流產(chǎn)業(yè)集聚發(fā)展提供物質(zhì)條件基礎(chǔ)。