長江三角洲物流業集聚及其影響因素研究

蔡海亞 謝守紅

(江南大學 商學院,江蘇 無錫 214122)

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服 務 經 濟

長江三角洲物流業集聚及其影響因素研究

蔡海亞 謝守紅

(江南大學 商學院,江蘇 無錫 214122)

2002年～2012年,長三角物流業集聚水平總體呈現下降趨勢,城市極化作用不斷變大,物流集聚和擴散效應顯著增強。與2002年相比,2012年消費流通水平是長三角區域物流集聚產生差異的主導因素,且影響程度在上升;對外開放程度對長三角區域物流集聚具有高度正相關,且影響幅度增加;經濟發展水平對長三角區域物流集聚促進作用顯著,且影響程度變大;制造業發展水平、物質資本投入和城市規模對物流集聚的影響不顯著。

服務經濟;服務業;物流業;長江三角洲

產業集聚是當今區域發展的新模式,該理論最初由馬歇爾提出,是指某一特定產業在某地區內高度集中,其資本要素不斷累積的一個過程。現代物流業被喻為“朝陽產業”,是繼資源、人力之后的第三利潤源泉,對地區經濟發展具有重要的催化作用。區域物流業作為區域經濟的子單元,是區域經濟的基礎,也是衡量區域現代化程度的核心標志之一。區域經濟與物流依存度成正比,區域經濟越發達,其物流依存度就越高。產業集聚是地區保持產業競爭力優勢和增強經濟活力的主導因素,物流業集聚則是地區經濟可持續增長的引擎,在企業降低經營成本、減小風險投資、擴大市場規模以及增強核心競爭力等方面均發揮著巨大的作用。*王珍珍、陳功玉:《我國物流產業集聚對制造業工業增加值影響的實證研究——基于省級面板數據的分析》,《上海財經大學學報》2009年第6期,第49-56頁。因而,物流業集聚程度越來越受到國內外學者、企業和政府的關注。

一、文獻綜述

國外學術界對產業集群的研究趨于成熟,但鮮有對物流業集聚方面的研究。如Pardmore指出，現代物流業具有擴散和回流效應,在一定程度上可以加快地區產業集群一體化進程,有助于擴大地區市場份額、提高技術外溢效應和增強企業創新能力。*Pardmore T, Gibson H, Modeling Systems of Innovation: A Framework for Industrial Duster Analysis in Region,Research Policy,1998,No.26,pp.79-82.Olli Pekktuinen以俄羅斯西伯利亞地區為例,剖析了該地區物流業集聚的發展現狀,并對其發展趨勢進行了預測。*Olli Pekktuinen, Northwest Russian Transport Logistics Cluster:Finnish Perspective Lappeenranta University of Technology, Northern Dimension Research Centre,2005,No.14,pp.76-78.國內學術界對產業集聚的研究集中在制造業層面,對于物流業集聚的研究還處于起步階段,對物流業集聚的探討主要集中在以下五個方面：一是研究物流業集群的競爭優勢,如陳云萍指出，物流集群對企業在市場指引、資源整合、合作競爭以及滿足需求等方面存在顯著優勢。*陳云萍:《物流產業集群的競爭優勢與形成模式》,《科技進步與對策》2010年第21期,第85-90頁。支燕基于物流集聚的經濟特征角度,從網絡效益、外部效益和資源共享效益三個方面具體分析了物流業集群所形成的競爭優勢。*支燕:《物流產業集聚的競爭優勢研究》,《經濟與管理研究》2011年第3期,第39-42頁。二是研究物流業集群機制,如楊自輝等對湖南省物流產業集群系統進行深入剖析,指出湖南省物流業集群規模較小,信息技術落后,缺乏全局規劃,不利于物流業集群的發展。*楊自輝、鄧恩、林安源:《湖南物流產業集群系統發展研究》,《經濟地理》2010年第3期,第426-430頁。三是研究物流業集聚與區域經濟的關系,如王珍珍等測算了1998年～2007年我國的物流業集聚程度,結果表明，我國物流業集聚在空間結構上存在顯著差異,并指出這種差異直接影響地區制造業工業增加值的發展水平。*王珍珍、陳功玉:《我國物流產業集聚對制造業工業增加值影響的實證研究——基于省級面板數據的分析》,《上海財經大學學報》2009年第6期,第49-56頁。四是研究物流集聚對空間結構的影響,如沈玉芳等以長三角為例,利用基尼系數、區位熵等統計指標，分析了長三角城市群區域物流空間布局時空演變特征,并針對空間布局現狀提出可行性建議。*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》,《經濟地理》2011年第4期,第618-623頁。五是物流業集群的影響因素分析,如鐘祖昌計算了我國1998年～2008年間物流業的區位熵,并從市場需求、交通基礎設施、對外開放及政策制度四個方面選取五個指標對物流業集聚影響因素進行實證分析。*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》,《山西財經大學學報》2011年第11期,第55-62頁。

長江三角洲是六大世界級城市圈之一,城市化和工業化水平較高,是中國目前經濟實力最為雄厚、現代物流業最具競爭力的區域。隨著長三角城市群一體化進程的不斷推進,廣闊的市場孕育著巨大的物流需求,現代物流業的整合和提升將成為長三角地區新的發展方向。本文基于前人研究的基礎上,利用區位熵對長三角16個城市的物流集聚水平進行測度,分析其時空布局演變特征,并從經濟發展水平、制造業發展水平、物質資本投入、消費流通水平、對外開放程度和城市規模六個角度出發,構建物流業集聚影響因素分析模型,采用嶺回歸法探討物流業集聚發展差異的原因。

二、物流空間組織的時空演變差異分析

(一)研究方法和數據來源

區位熵又稱專門化率,最初由Haggett提出并運用于區位分析中,是分析產業效率與效益的定量工具,衡量某一區域要素的空間分布情況,反映某一產業的專業化程度。本文以區位熵作為量化指標測算長三角地區物流集聚程度。其計算公式為:

(1)

其中,ei為i城市物流業從業人數;et為i城市總體從業人數;Ei為長三角物流業從業人數;Et為長三角總體從業人數。一般說來,當LQ>1時,表明物流業專業化在該區域具有比較優勢;當LQ<1時,表明物流業專業化在該區域缺乏比較優勢。此處將區位熵分為4個等級:高集聚區(>1.50),較高集聚區(1.00～1.50),較低集聚區(0.50～1.00),低集聚區(<0.50)。

本文以長江三角洲的16個中心城市作為研究對象,選取的時間序列為2002年～2012年,遵循指標選取的易獲取性原則,最終選取的數據均來自2003年～2013年《中國城市統計年鑒》。

(二)物流從業人員密度及空間分布演變特征

利用物流業從業人數靜態數據,計算物流從業人員密度和相對增長率來衡量物流發展的時空差異。計算各城市物流從業人員密度可知(見圖1),2012年長三角物流從業人員平均密度僅為1.25%,物流從業人員比較匱乏。城市間發展不平衡,高于長三角物流從業人員密度均值的城市有4個,上海是物流從業人員聚集的集中區域，密度高達3.40%，其余3個城市分別為舟山(2.09%)、南京(1.97%)和杭州(1.51%),物流從業人員密度最低的3個城市分別為蘇州(0.39%)、泰州(0.39%)和揚州(0.38%)。

圖1 物流業就業密度和相對增長率

城市物流從業人員相對增長率(V)可分為三大類:第Ⅰ類(V>10%)，包括上海、杭州和寧波,這3個城市物流從業人員相對增長率較高,物流發展空間較大;第Ⅱ類(0

綜上可知，長三角物流從業人員密度和相對增長率分布呈現以下兩個顯著特點：第一，城市經濟發達程度與物流從業人員密度和相對增長率的分布具有非同步性。例如，無錫、蘇州經濟發達但物流從業人員密度不高，鎮江、舟山經濟相對不發

達，但是物流從業人員密度較高;無錫、蘇州經濟發達但物流從業人員相對增長率為負數，遠低于經濟欠發達的臺州和舟山。第二，物流從業人員密度和相對增長率區域分布差異顯著，與經濟整體發達程度具有同步性。上海市、江蘇8市、浙江7市的物流從業人員平均密度分別為3.40%、0.71%和0.95%。上海市物流從業人員相對增長率遠遠高于江蘇8市和浙江7市，主要原因在于上海擁有較大的物流腹地、物流市場廣闊及生產性服務業發展迅速等。

(三)物流業集聚的時間差異演變

由表1可知,2002年～2012年長三角16市物流業區位熵具有顯著的波動性,江蘇8市區位熵總體呈現波動下降的發展趨勢,上海市和浙江7市區位熵總體呈現波動上升的發展趨勢,并且城市發展差異變動較大。其中,杭州LQ值保持連年增長,從小于1變為大于1,表明杭州物流集聚性不斷增強,從缺乏比較優勢轉向具有比較優勢。而鎮江物流業LQ值從大于1變為小于1,表明鎮江正在逐漸失去比較優勢。另外,一些城市的物流業區位熵始終小于1,不具有比較優勢,如無錫、常州、蘇州、南通、揚州、泰州、寧波、嘉興、湖州、紹興和臺州;還有一些城市的物流業區位熵始終大于1,具有明顯的比較優勢,如上海和南京。

表1 長三角主要城市物流業區位熵測算結果

注：↓表示下降,↗表示波動上升,↑表示上升,↘表示波動下降。

2012年各城市物流業集聚水平存在顯著差異,其中物流業LQ值大于1.50的有上海、南京和舟山,比較優勢明顯。上海集區位、資金、技術、人才及市場等優勢于一體,對外開放程度最大,外資利用率最高,作為長三角的航運、金融和貿易中心,對外輻射和擴散能力較強,集聚效應顯著,因而物流業發展迅速,物流業集聚水平最高。舟山作為我國的“千島之市”,地理位置優越,是長三角對外開放的重要海上通道,物流業集聚程度僅次于上海。舟山擁有豐富的深水岸線資源,港口物流業發達。同時由于靠近寧波,區位優勢明顯,隨著“寧波—舟山港”一體化進程的加快,廣闊的市場孕育了巨大的物流需求。南京除了擁有良好的區位條件外,高校云集,為物流業發展提供了人才和技術支持。同時，南京作為華東第二大城市,對外開放程度較高,傳統工業和商貿業發達,南京“一小時都市圈”的建立,為物流業發展提供了更加廣闊的發展空間。

2012年物流業處于高集聚區的城市占18.75%,較高集聚區的城市占6.25%,缺乏集聚的城市占75%。雖然近來年長三角區域物流業發展勢頭迅猛,躋身全國前列,但大部分城市物流業集聚水平還不高,這是由于長三角區域制造業發達、物流業與制造業的聯動發展能力較弱所造成的。一般來講,物流業發展與經濟發展水平成正比,雖然“蘇錫常都市圈”經濟發達,但發展均存在共性,即制造業發達,物流業集聚程度都不高。究其原因，是因為該地區物流集聚的發展得益于高度的流通消費和工業的集群效應。值得一提的是寧波近年來發展迅速,憑借其優越的地理位置和建港條件,依托自身強大的經濟實力,區位熵接近于1,物流業發展潛力較大。

(四)物流業集聚的空間格局演變

通過對長三角16市物流業區位熵的計算,分析各城市物流集聚程度,結果表明長三角區域物流空間格局發生顯著變化。其中,2002年長三角區域物流呈現“兩心一團多點”的空間格局(見圖2),即以上海、南京為物流中心,環杭州灣城市為一團,其余12個城市為多個物流節點的發展模式。上海和南京物流業LQ值均大于2,物流集聚程度較高,對其他鄰近城市具有較強的輻射擴散作用。鎮江、舟山物流業LQ值介于1～1.5之間,

集聚優勢顯著。無錫、蘇州、常州、南通、揚州、杭州、湖州、寧波、湖州等城市物流業LQ值介于0.5～1之間,缺乏比較優勢。而2012年長三角區域物流呈現“一心三級多點”的空間格局,即以上海為物流中心,南京、舟山和杭州為增長極,其余12個城市為多個物流節點的發展模式。上海、南京和舟山物流業LQ值均大于1.5,物流集聚程度較高,對其他臨近城市產生較強的輻射擴散作用。杭州物流業LQ值介于1～1.5之間,集聚優勢顯著。常州、鎮江、寧波等城市物流業LQ值介于0.5～1之間,缺乏比較優勢。與2002年相比,2012年城市物流集聚程度有所下降,物流業LQ值介于0.5～1的城市由8個下降至3個,物流業LQ值介于0～0.5的城市由4個上升到9個,物流集聚和擴散效應顯著增強。

圖2 長三角物流業集聚的空間演變特征

另外,核心城市南京近年來物流集聚程度不斷下降,與周邊城市存在替代性競爭。值得一提的是,隨著“寧波—舟山港”一體化進程的加快,舟山近年來物流業發展迅速,集聚效應顯著增強,高于省會杭州以及副省級城市寧波。2002年～2012年間上海LQ值均大于2,成為該行業的龍頭老大,南京和舟山LQ均值大于1.25,也具有明顯的空間集聚優勢,而其他城市整體都保持緩慢上升或者緩慢下降的發展態勢,雖然城市內部空間差異有所減小,但極化作用在不斷增強。11年來,長三角物流整體集聚水平有所下降,集聚中心有從上海、南京向浙東北地區擴散的傾向,但上海和南京作為早期的物流中心城市,物流業基礎雄厚,很難在短期內被其他城市所取代。

三、物流業集聚水平時空差異的成因

(一)指標選取

長三角城市群物流集聚水平的時空差異是經濟、政策、文化等多個要素相互交錯作用的結果,此處僅針對經濟要素進行實證分析。本文從經濟發展水平、制造業發展水平、物質資本投入、消費流通水平、對外開放程度和城市規模等6個方面分別選取GDP、制造業總產值、固定資產投資總額、社會消費品零售額、當年實際使用外資金額和城市規模等6個指標。GDP對物流業發展具有較強的資金支持,代表了地區整體經濟實力,而制造業與物流業融合發展,對交通、倉儲以及郵政業需求較大,對物流業的發展具有重要的依托作用。固定資產投資總額代表了物流基礎設施投資的力度,其增加有助于提高物流資源運作效率,而社會消費品零售額可以衡量地區消費流通水平,反映區域內的物流需求。當年實際使用外資金額反映了區域對外開放程度,可以間接表示城市外資的技術溢出大小;而城市規模可以反映市場大小和流通尺度,其規模越大吸收就業能力就越強。因而,本文在此處提出以下假設:

假設1:經濟發展水平與現代物流業的集聚正相關

假設2:制造業的發展能夠增強現代物流業的集聚

假設3:物質資本的投入可以促進現代物流業的集聚

假設4:消費流通水平的提升可促進現代物流業的集聚

假設5:對外開放程度與現代物流業的集聚正相關

假設6:城市規模的擴大有助于現代物流業的集聚

(二)模型構建

本文以長三角16市物流業區位熵作為被解釋變量,以GDP、制造業總產值、固定資產投資總額、社會消費品零售額、當年實際使用外資金額和城市規模6個指標作為解釋變量來進行線性回歸分析,構建如下多元回歸模型:

(2)

借助SPSS19.0檢驗自變量間的相關性和共線性,得知變量間的相關性較高,存在嚴重的共線性問題(Pearson相關系數>0.7,VIF值>10,Tolerance值<0.1)。嶺回歸分析法最早由Hoerl于1962年提出,是Hoerl和Kennard在1970年對OLS法進行改進后的,用于解決多重共線性問題的方法。*尹康:《常用統計軟件關于嶺回歸計算原理的比較分析》,《統計研究》2013年第2期,第109-112頁。利用嶺回歸法分別對2002年、2012年變量進行回歸,繪制嶺跡圖。在2002年,K=0.30,R2=0.43時,6個嶺回歸系數曲線已經平穩,方程擬合度較高;在2012年,K=0.40,R2=0.48時,6個嶺回歸系數曲線已經平穩,方程擬合度較高。最終得到2002年、2012年嶺回歸模型(見表2)。

表2 嶺回歸系數

注：*表示在10%的水平下顯著。

(三)回歸結果分析

由表2得知,在顯著性水平α=0.1時,2002年僅有變量X2、X3和X4通過t檢驗,回歸參數顯著,對LQ的影響較大,表明2002年制造業發展水平、固定資產投資總額和社會消費品零售額三個因素對長三角物流業集聚水平起著決定性作用,而GDP、當年實際使用外資金額和城市規模三個因素對于物流集聚程度并沒有顯著影響,這與本文預期的假設不一致。因此,2002年影響物流集聚水平的主要因素是制造業發展水平、固定資產投資總額和社會消費品零售額。長三角地區制造業發達,對物流需求較大,雄厚的經濟實力為物流基礎設施建設提供強大的經濟支撐。同時，地處東部沿海地區,經濟發達,人民生活水平殷實,民眾的物流消費需求量較大,另外廣闊的經濟腹地促進了地區間經濟貿易往來,消費流通溢出效應顯著,使得長三角地區的物流集聚現象明顯。

在顯著性水平α=0.1時,2012年有變量X2、X3和X6未通過t檢驗,回歸系數不顯著,說明2012年制造業發展水平、固定資產投資總額的增加和城市人口的急劇膨脹不會對物流集聚水平產生直接的影響。而該時期,當年實際使用外資金額的多少對物流集聚水平的提升作用十分顯著,回歸系數為0.1498,系數較2002年增幅較大,表明隨著長三角對外開放程度的不斷加大,外資的知識和技術溢出效應顯著,外資利用程度已經成為推動長三角物流業集聚的關鍵因素。同時,社會消費品零售額對物流集聚水平依然存在高度影響,且回歸系數(0.3313)比2002年(0.2229)有較大提升。GDP對物流集聚水平也開始具有顯著促進作用,回歸系數較2002年有大幅增加,說明發達的經濟可以為物流業發展提供巨大的經濟和技術支撐,但對物流產業的發展存在一定的滯后性。

另外,值得關注的是,這一時期制造業發展水平和固定資產投資總額均對物流集聚水平影響不顯著,這是2002年所沒有的特征,可能是由于長三角地區制造業與物流業的聯動發展能力較差所造成的。與發達國家相比，我國制造業發展水平仍有較大的差距,今后應進一步加強對制造業的產業升級,優化結構,促進其與物流業多方面的聯動發展。另外，盲目、不合理的基礎設施投資造成資源重復建設、利用率不高、浪費現象嚴重,對物流業發展產生了抑制作用。

四、總 結

通過以上分析,本文得出如下結論:11年間,長三角物流業集聚水平總體呈現下降趨勢,城市極化作用不斷變大,物流集聚和擴散效應顯著增強,空間演變格局也發生了變化。2002年制造業發展水平、物質資本投入和消費流通水平三個因素對長三角物流業集聚水平起著決定性作用。與2002年相比,2012年消費流通水平是長三角區域物流集聚產生差異的主導因素,且影響程度在上升;對外開放程度對長三角區域物流集聚存在高度正相關,且影響程度變大;經濟發展水平對長三角區域物流集聚促進作用顯著,且影響幅度變大;制造業發展水平、物質資本投入和城市規模對物流集聚影響不顯著。

雖然長三角地區經濟實力雄厚,制造業發達,物流業發展迅猛,但大部分城市的物流集聚水平還不高,究其原因主要是物流業與制造業的聯動發展能力較差。一方面,大部分企業對物流的認識仍停留在表面,缺乏物流外包意識,而制造業企業又缺乏對第三方物流公司的信任,盲目建立公司內部物流,很大程度上抑制了第三方物流的發展,導致物流資源得不到及時整合;另一方面,區域物流協調機制滯后,城市定位雷同現象嚴重,資源重復建設,造成極大的浪費。因此,今后長三角地區必須積極優化兩業聯動發展的環境,促進兩業技術的融合,將提升制造業物流作為發展的重點。此外,還必須加大區域物流重組力度,各城市需對自身生態位進行合理定位,在提升物流規模效應的同時加快高新物流園區的建設。

(責任編輯 陳漢輪)

Logistics Industry Agglomeration and Its InfluencingFactors in Yangtze River Delta

CAI Haiya & XIE Shouhong

(BusinessSchoolofJiangnanUniversity,Wuxi,Jiangsu, 214122,China)

From 2002 to 2012, the overall level of the Yangtze River Delta logistics industry agglomeration showed a downward trend, and the polarization of city became larger, logistics agglomeration and diffusion effects have significantly enhanced. Compared to the year of 2002, the consumption and circulation in 2012 are the primary factors for the difference in logistics agglomeration, and the degree of influence is on the rise. The level of economic development has a positive correlation with increased influence. However, the level of manufacturing development, physical capital investment and city size have little impact on the logistics agglomeration.

service economy; service industry; logistics industry; Yangtze River Delta

2015-04-08

教育部新世紀優秀人才支持計劃項目(NCET100460)

蔡海亞,男,江蘇鹽城人,在讀碩士研究生,研究方向:區域物流。

10.3969/j.issn.1671-2714.2015.04.006