長三角區域物流空間演化與影響因素分析

崔園園， 宋炳良

(上海海事大學 經濟管理學院， 上海 201306)

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長三角區域物流空間演化與影響因素分析

崔園園*， 宋炳良

(上海海事大學 經濟管理學院， 上海 201306)

以長三角區域16個核心城市2003年～2012年的物流空間布局演化特征為基礎，從需求、供給、產業環境和政策等4個維度選擇了影響物流集聚度的影響因素，并實證分析了這些因素對長三角區域物流空間布局變化的影響機理.研究發現：(1)10年來，長三角區域物流的空間布局同時受到集聚效應和擴散效應的作用，各城市物流集聚呈現分化態勢，經歷了“三心多點”到“兩極一心多點”，再到“一極一團一走廊”的階段性演化.(2)長三角區域物流空間布局的演化是區域經濟增長、人口規模、勞動力水平和交通運輸條件等因素的綜合影響的結果，而第二產業的規模對物流集聚程度的影響并不顯著.

長三角； 區域物流； 空間布局演化； 影響因素

區域物流是區域經濟活動產生的派生需求，其主要功能是銜接與處理區域內及區域間各產業環節的時空結構，通過提高區域經濟綜合實力水平、調整區域經濟產業結構、影響城市空間結構，服務區域經濟發展，具有經濟和地理雙重屬性.西方城市群快速成長為全球城市區域的經驗表明，城市間的物流空間組織，不僅是城市群形成與發展的核心動力之一，同時也是全球城市區域產業空間組織的重要基礎[1].

隨著全球經濟一體化的進展，企業與企業之間的競爭正在演變為供應鏈與供應鏈的競爭，物流集群憑借降低企業交易成本，提高基礎設施利用效率，擴大市場規模，提升企業競爭力等重要作用，成為推動區域經濟增長的新動力，引發了各國投資建設或擴張物流集聚區的熱潮.長江三角洲地區作為我國融入全球化進程的首要全球區[2]，物流業發展成效顯著，基本形成了以上海物流圈、南京物流圈和杭州物流圈為中心的物流圈體系，正逐漸成為全球的物流中心樞紐.各省市依托港口、交通樞紐、開發區、制造業聚集區和商貿集中區，規劃和建設了一批投資多元、功能集成、特色鮮明的物流園區.這些物流園區憑借優良的基礎設施和完善的配套服務，吸引了大量物流企業進駐，顯現了良好的社會經濟效益和集聚輻射效應.

1 文獻回顧

國內外關于服務業集聚的研究從上世紀90年代以后才開始受到關注.隨著產業集聚由生產性產業領域轉向服務業領域的發展，物流產業作為生產性服務業的典型代表，物流集聚的研究成為服務業集群研究的重要領域之一.目前物流集聚相關的研究主要集中在3個方面：(1)物流集聚與制造業集聚的協調與合作關系成為物流集聚研究的切入點.二者的合作模式可以概括為區域共同體協作模式、依附主導產業的協作模式和區域導向的物流集聚模式3種[3].(2)區域物流產業集群的形成和發展動力[4-5].它的形成和發展是物流業自身不斷發展壯大的結果，更是市場需求與區域物流產業相互影響、相互作用的結果.(3)區域產業集聚的實證分析，邵校等[4]測度了我國物流產業的區域集聚程度、企業集聚程度和集聚結構，指出物流業的區域集聚程度和企業集聚程度存在不一致性；Rivera等[5]在空間物流區位商的基礎上，引入物流企業參與指數，識別并對比了1998年與2008年美國縣級區域物流集聚分布態勢.

物流集聚的地理屬性表現為物流集聚對區域經濟空間布局的影響，物流區位與制造業區位選擇的關系，以及物流集聚對區域物流空間布局的直觀反映.區域物流空間布局的研究大多是通過對區域物流集聚程度的計量描述該地區的物流空間格局和演變趨勢[6]，對于空間格局演化的影響因素研究較少.可借鑒的文獻有：李伊松等[7]對鉆石模型中各因素做了細分和整合，構建了包括環境因素、市場因素、基礎設施因素、企業因素和政府因素等五類物流集聚形成的影響因素體系；鐘祖昌[8]以我國31個省市物流空間分布為研究依據，確定了區域經濟水平、基礎設施水平、政府干預、對外開放水平等4種影響物流集聚的影響因素，并分析了各個因素對物流集聚的影響機理.

本研究將通過測度2002年～2013年長三角地區16個核心城市的物流集聚度，分析其空間格局的演化特征；并在前人研究的基礎上，構建影響長三角區域物流空間布局的影響因素分析框架，以16城市十年來的面板數據為基礎，借助Eviews6.0軟件，建立物流集聚度與影響因素變量的回歸模型，物流集聚的影響因素及其對長三角區域物流空間分析格局演化的影響機理.

2 長三角區域物流空間演化分析

2.1 研究方法與數據來源

衡量產業地理集中程度可以通過區位商、區位基尼系數、赫芬達爾-赫希曼指數、水平集聚區位商和E-G指數等幾種常用的方法測度分析.其中，區位商由于計算簡便、數據要求相對較少而被廣泛應用于產業或行業集聚度的計算.區位商由哈蓋特首先提出，用于衡量某一產業在某一區域的相對集中程度.本文通過計算物流產業的區位商指數分析長三角16個核心城市區域內的物流空間演化階段和特征.其計算公式為：

(1)

圖1 以2003年、2007年、2012年為代表的長三角區域物流空間結構演化示意圖Fig.1 The spatial evolution of logistics industry in the Yangtze delta in 2003， 2007 and 2012

2.2 長三角區域物流空間演化特征

1) 區域物流空間布局階段性演進.10年間該區域物流空間布局大致經歷了以上海、南京、舟山為中心初步集聚，其他城市較為分散的“三心多點”的全面擴散階段，到上海、南京高度集聚、舟山集聚度穩步增長的“兩極一心多點”的“一體兩翼”集中階段，再到以上海為單極、以南京為中心的北翼組團、以舟山為中心的南翼的“一極一團一走廊”的兩翼壓縮集中階段，三個階段的物流空間布局情況如圖1所示.

2) 區域物流集聚趨勢與擴散趨勢并存.十年來，長三角區域16核心城市經歷了區域物流業集聚程度的逐步分化：以上海為代表的物流集聚度最高的城市區位商指數穩步增長，并且在2005年以后都屬于物流業高度集中的程度，其中上海的區位商指數十年來保持了區內最高水平，從2003年的1.335增長到了2012年的1.806；而以臺州、嘉興、紹興等為代表的物流集聚度最低的城市的區位商指數穩步下降，除2003年外，區位商指數都在0.5以下，屬于極度分散的狀態，區位商的最低值從2003年的0.606下降到了2012年的0.159；以中值表示的16城市的區位商指數也略有下降，但都處于0.5～1之間，即大部分城市屬于物流業集聚程度較高的水平.集聚效應和擴散效應的共同作用導致了長三角城市間物流業集聚態勢的分化.

圖2 2003年～2012年長三角16城市物流集聚度代表指數變化趨勢Fig.2 The LQ index of logistics industry in the Yangtze delta from 2003 to 2012

3 長三角區域物流空間演化的影響因素分析

3.1 物流集聚影響因素理論框架

本文以新經濟地理學為理論基礎，結合長三角區域物流的空間演化特征，認為物流集聚影響因素應包括經濟水平、產業結構、人口規模等需求拉動性因素，勞動力成本、交通運輸條件等供給推動性因素，以市場開放化程度為代表的產業環境支持性因素，以及以政府政策為代表的制度引導性因素.

圖3 物流集聚影響因素的分析框架Fig.3 A framework to analyze determinants of logistics agglomeration

3.2 影響因素分析與假設

近年來長三角區域經濟一體化的進程推動了長三角區域物流的縱深發展，長三角地區就區域物流一體化建設展開了多層次的討論，16個城市已全部覆蓋在“3小時經濟圈”內，基本形成了區域交通基礎設施初具規模、現代化物流配送體系相對完善的物流一體化格局.因此本文假設16個城市的物流政策和市場開放程度處于同一水平，從而著重分析16地市的經濟水平、產業結構、勞動力水平、交通運輸條件等影響因素.

假設1：當地經濟發展水平與物流集聚程度之間存在正相關關系.新經濟地理學認為，產業趨向集聚還是擴散，是由促進集聚的因素與抑制集聚的因素共同作用的結果，產業的內外部規模經濟是促進產業集聚的重要促進因素.規模經濟的表現形式包括城市化規模經濟和地方化規模經濟，城市化規模經濟指不同產業的不同企業在同一地區的集聚，地方化規模經濟指同一產業在同一地區的集聚.本文的關注點是物流業在某一城市的集聚程度與區域經濟水平的關系.一個城市的物流集聚程度與當地的經濟水平密切相關，物流集聚是區域經濟結構的表現形式之一，而區域經濟的發展程度決定了當地對物流的需求程度，物流需求的增長會促進物流業的專業化、規模化和網絡化布局，從而推動物流業的集聚.

假設2：第二產業產值與物流集聚程度之間存在正相關關系；假設3：地區的人口規模與物流集聚程度之間存在正相關關系.物流業原始的發展基礎來自于制造業產生的物流服務需求，具有衍生性特點，物流企業的選址決策較高程度的依賴制造業的分布，可以說，制造業是影響甚至決定物流產業布局的重要條件.而隨著近年來現代物流的迅猛發展，特別是B2C電子商務物流的普及，物流企業對終端消費者提供服務的方式從間接變為直接服務，物流業從而表現出了明顯的消費性服務業的特征和趨勢.物流業純粹依附于制造業的關系已經發生改變，區域人口規模逐漸演變成為物流需求的來源.

假設3：勞動力成本與物流集聚程度之間存在負相關關系.物流業屬于勞動密集型產業，勞動力成本對物流企業的區位選擇或轉移有重要影響.隨著我國現代物流產業能級的提升，工資作為勞動力成本的代表指標的說服力越來越差，工資以外的社會保障、生活成本等漸漸成為物流從業人員選擇就業地的重要考量條件；而雇員的知識結構和能力水平也漸漸成為企業選擇物流從業人員的考慮因素.企業越來越傾向于追求綜合勞動成本，而不僅僅是單純考慮工資水平.

假設4：交通運輸能力與物流集聚程度之間存在正相關關系.區域的公、鐵、空、水等運輸網絡提供的交通運輸能力是實現物流功能的前提條件，完善的交通運輸設施能夠有效降低區域間要素流動的難度，減少運輸成本，促進物流企業在某一優勢區域的集聚，而不必以生產地或以消費地作為區位選擇的重點.例如，西班牙PLAZA物流園區的成功就得益于四通八達的運輸網絡.

3.3 模型構建與變量選擇

根據以上對物流集聚度影響因素的分析和變量設定，并經過多次檢驗和模型評估，建立區域物流集聚度影響因素的面板計量模型形式如下：

LQit=a+blnECOit+clnPOPit+

dlnINDit+elnLABit+flnTRA+εit，

(2)

其中，i和t表示城市和年份，ECO為當地經濟發展水平，IND為當地的產業結構因素，POP為當地的人口規模，LAB為當地的勞動力成本，TRA為當地的交通運輸水平.

綜合考慮模型的變量假設和數據可得性，當地經濟水平用各城市歷年的GDP值表示，產業結構用當地第二產業產值占GDP的比重，當地人口規模用全市年末人口總數表示，勞動力成本用當地在崗職工平均工資表示，交通運輸水平用各城市的貨物運輸總量來表示.樣本數據為2003年～2012年長三角16個核心城市的面板數據，數據來源于本文對《中國城市統計年鑒》(2004-2013)和各地市歷年的統計年鑒中相關數據的整理.

3.4 協整檢驗與模型估計

為避免偽回歸，模型估計之前要先對變量進行平穩性和協整性檢驗.本文首先借助EVIEWS6.0軟件進行單位根檢驗，檢驗結果顯示各變量均為一階單整序列，存在協整的可能性；進一步采用Pedroni檢驗和Kao檢驗兩種方法進行面板協整檢驗，兩種檢驗結果均證實了各變量之間存在長期穩定的均衡關系，可以直接對原方程進行回歸.通過F統計值和Hausman檢驗，模型選擇變截距的固定效應形式，回歸結果如表1所示.其中，AdR2=0.8717，說明模型的解釋力度較強；模型回歸的殘差序列在1%的顯著性水平上通過檢驗，該回歸方程為協整方程.

表1 lnLQ與影響變量的回歸結果

3.5 實證結論與影響機理分析

當地經濟水平對物流集聚程度兩個變量之間的負向關系出人意料，這與大多數相關研究的結果相悖.但這在一定程度上反映了長三角區域經濟一體化實施的成效.隨著長三角區域經濟一體化的推進和區域經濟的增長，各類經濟要素和資源的整合使得物流業的發展不必過分集中在某一特定區域，這與2003年～2012年長三角物流集聚度整體呈現震蕩下調的趨勢吻合.

從產業結構與人口規模的影響來看，區域物流集聚程度與第二產業之間的關系顯得較為模糊，兩個變量之間雖然存在正向關系，但第二產業產值對物流集聚度影響的顯著性很差；而作為物流直面服務的消費性需求指標的人口規模對物流集聚的影響具有明顯的正向關系，這可能與我國十年來電子商務物流快速發展的趨勢有關.

勞動力成本對物流集聚度的影響關系與假設4的情況相反，lnLQ與lnLAB存在顯著的正向關系.這表明了長三角區域物流業屬于勞動密集型產業的情況已有所改善，物流業對勞動力的要求不再僅僅考量工資水平這一單一指標，物流業發展對員工的知識技能和綜合素質提出了更高的要求.

交通運輸條件對物流集聚度的影響關系與假設5相符，lnLQ與lnTRA在5%的顯著性水平上存在正向關系.隨著交通運輸基礎設施的完善，各地交通運輸網絡搭建了物流空間網絡基點，推動了物流業的集聚.

物流集聚程度在空間上的動態表現，即物流空間布局的演化是各類正向因素和負向因素動態影響物流集聚程度的綜合作用的結果.從現象上來看，2003-2012年長三角地區16個核心城市的物流空間布局正是由于當地經濟水平、人口規模、勞動力水平和交通運輸條件等多方因素的影響，而表現出了集聚與擴散效應并存、各城市物流集聚度逐步分化的階段性演進特征.

4 結論與建議

近年來長三角區域物流業取得了快速發展，在當地經濟水平、人口規模、勞動力水平和交通運輸條件等綜合因素的影響作用下，2003年～2012年間長三角區域16個核心城市的物流集聚程度差異不斷變化，物流空間布局經歷了從“三心多點”到“兩極一心多點”，再到“一極一團一走廊”的演化過程.

根據以上研究結果，本文結合各影響因素對長三角區域物流空間的布局的作用關系，給出相應建議，以期為相關部門制定物流產業規劃提供參考依據.首先，從當地經濟水平與物流集聚程度的負向關系來看，區域經濟增長和一體化趨勢將促進區域物流的分散，反之亦然，故各地方要根據當地物流網絡的通達性適度規劃物流園區的建設.其次，物流集聚程度與第二產業之間較為模糊的關系證明，物流區位選擇對于制造業等生產性產業的依附性已經不太明顯，物流業與制造業的聯動有待進一步深化.第三，人口規模對物流集聚度的正向影響作用凸顯了物流業直面消費者服務的消費性服務業特性，長三角區域應著力推進B2C方式的現代物流的發展.第四，勞動力成本與物流集聚度的正向作用關系證明，不能將勞動力視作物流業發展的成本因素，而應該將勞動力的知識水平、勞動技能等綜合素質視作物流業發展的人力資源，大力推進物流業從業人員的職業培訓和素質教育.最后，從地區交通運輸能力的層面來看，隨著交通運輸基礎設施的四通八達，物流業不必在某一地區過度集中，上海可以將物流設施向周邊的蘇州、嘉興等城市轉移，實現區域經濟一體化態勢下，物流業從初級擴散到集聚，再到更高層次的擴散階段的發展.

[1] 沈玉芳, 王能洲, 馬仁鋒, 等. 長三角區域物流空間布局及演化特征研究[J]. 經濟地理, 2011, 31(4): 618-623.

[2] 顧朝林, 陳 璐. 從長三角城市群看上海全球城市建設[J]. 地域研究與開發, 2007, 26(2): 1-5.

[3] 修雪芳, 鄭 靜. 產業集群下區域物流協作模式研究[J]. 物流工程與管理, 2012, 34(8): 20-21, 14.

[4] 邵 校, 海 峰. 我國物流產業集聚實證研究[J].物流工程與管理, 2013, 35(10): 10-13, 9.

[5] Rivera L, Sheffi Y, Welsch R. Logistics agglomeration in the US [J]. Transportation Research Part A, 2014, 59: 222-238.

[6] 王能洲, 沈玉芳, 張 婧，等. 區域物流空間整合研究——基于長三角一體化的實證[J]. 地域研究與開發, 2011, 30(8): 36-41.

[7] 李伊松, 熊華姝, 張文杰. 物流產業集聚影響因素分析[J]. 生產力研究, 2008(7): 120-122.

[8] 鐘祖昌. 空間經濟學視角下的物流業集聚及影響因素——中國31個省市的經驗證據[J].山西財經大學學報, 2011, 33(11): 55-62.

Research on evolution and its determinants of logistics industry in Yangtze River delta

CUI Yuanyuan， SONG Binliang

(School of Economics and Management， Shanghai Maritime University， Shanghai 201306)

The present study firstly analyzes the concentration dynamics of logistics among 16 core cities of Yangtze River Delta region during 2003-2012 years， and then defines the determinants to influence the agglomeration of logistics in the area from four dimensions of demand， supply， industrial environment and policy， and finally explains how the determinants affect the concentration of logistics in the area. There are two main findings: (1) the concentration dynamics of logistics in the area has been affected both by agglomeration effect and diffusing effect and the spatial layout has changed from “three-core， multi-nodes” to “two-pole， one-core， multi-nodes” to “one-pole， one-group， one-corridor”. (2) the spatial layout of logistics in the area has been affected by the combined factors of economic growth， population size， labor level and traffic capacity， while the scale of second sector has non-significant influence on the concentration of logistics．

Yangtze River delta; regional logistics; spatial evolution; determinants

2014-07-04.

國家社會科學基金項目(12BJY125); 上海海事大學研究生創新基金(2013ycx060)．

1000-1190(2015)02-0302-05

F272.3

A

*E-mail: cuiyuanyuan22@126.com．