長江經濟帶城市物流發展的空間模式研究

摘要：本文旨在對長江經濟帶地級城市物流發展的空間格局及其演化模式作初步探索。運用索洛殘值法測算了2001～2013年100個地級及以上城市的物流業綜合效率。構建空間分析模型對城市物流綜合效率的空間演化模式進行了實證分析。結果表明：①長江經濟帶城市物流發展總體效率不斷上升，但生產要素存在著較大的挖掘空間，物流業投入仍處于規模不經濟狀態；②沿流域梯度場城市物流綜合效率的空間異質性增強，鄰接海港口城市和綜合交通樞紐城市均呈現出較高的效率值；③長江經濟帶城市物流發展具有明顯的空間相關性和空間異質性；地理環境、區位優勢、區域經濟政策、產業結構調整與轉型升級、基礎設施投資、技術進步等因素協同構造城市物流發展的空間格局及其演化模式。

關鍵詞：城市物流效率；墨蘭指數；LISA檢驗；空間格局；演化模式

中圖分類號：F259.2；F127 文獻識別碼：A 文章編號：1001-828X（2016）001-000-03

一、研究背景

國務院出臺的《關于依托黃金水道推動長江經濟帶發展的指導意見》和《長江經濟帶綜合立體交通走廊規劃（2014—2020年）》標志著長江經濟帶已上升為國家戰略。而促進沿江城市物流發展是推進長江經濟帶建設、實現一體化發展面臨的關鍵，也是學術界研究的熱點所在。城市物流關注如何對城市內企業的物流和運輸活動進行整體優化，這是學界所認同的谷口榮一（Taniguchi E.， 1999）在澳大利亞召開的第一屆城市物流國際會議上定的基調。

Petersen， T.（2006） 從城市物流對城市以及城市周邊區域的服務的角度進行研究，進一步提出了城市物流與其服務的周邊區域的影響是相互的。城市物流帶動周邊經濟，周邊經濟反過來又促進城市物流的發展。中國物流業發展與歐美澳日等發達國家相比差距明顯，引入以城市為單位的整體優化理念可以給物流業的發展提供指南。鑒于國內學者從省域尺度做過研究（鐘祖昌，2011），本文就從地級市域對城市物流發展的空間演化模式做初步探索。

二、城市物流綜合效率分析

（一）樣本數據描述

為響應“十三五”中國經濟發展的國家戰略，本文選取長江經濟帶100個地級及以上城市作為樣本。數據來源主要為2001～2013年國家統計局公布的年鑒，擇要羅列如下：

1.《中國統計年鑒》；2.《中國城市統計年鑒》；3.《中國第三產業統計年鑒》；4.《中國交通年鑒》；5.《中國工業統計年鑒》；6.各省市的歷年統計年鑒以及中國經濟信息網。

由于國內業界還未對物流產業進行比較清晰的界定，年鑒中物流業數據不夠完善，本文采用交通運輸、倉儲和郵政業的數據，其增加值占物流業增加值總量80%以上，基本能代表我國物流產業的發展狀況。

（二）生產函數模型

本文采用物流業的全要素生產率（TFP）對城市物流綜合效率（LTE）進行測算，TFP是指除資本勞動等要素投入之外的技術進步和管理效率的提高對經濟增長的貢獻。目前，測算TFP的方法有數據包絡法（Data Envelopment Analysis，DEA）和索洛殘差法（Solow Residual，SR）等。因DEA法所需數據項較多，數據獲得較難，故本文采用SR法對長江經濟帶100個地級及以上城市物流業的TFP，即城市的LTE進行測算。

假設物流業生產函數中的兩項主要投入要素為資本和勞動，將生產函數設定為Cobb-Douglas生產函數，則城市i在t年的物流業生產函數為：

Yit=AitKitαLitβ（1）

兩邊取對數得：lnYit=lnAit+αlnKit+βlnLit（2）

回歸后得α*β*，于是，城市i在t年的物流業TFP即物流綜合效率（LTE）：

（3）

上述SR法相對于DEA法而言其所需數據項較少，適用于中國統計年鑒類的數據源。

（三）城市物流效率測算

利用對統計年鑒中的原始數據進行整理所得的數據，采用上述公式，基于固定效應模型可測算得2001～2013年長江經濟帶城市物流綜合效率LTE。限于篇幅本文僅列出2001～2013年的長江經濟帶主要城市物流LTE均值和增長率，見表1。

三、空間格局與演化模式

（一）空間相關性分析

20 世紀70年代初到80年到末是空間計量經濟學發展初期，90年代進入起飛階段，到了21世紀初，空間計量經濟學已從經濟學的邊緣地帶逐漸被主流經濟學所接受（Anselin，L.， 2006），發展逐步趨向成熟穩固。空間計量經濟學研究主要分為兩大塊，探索性空間數據分析（ESDA）與證實性空間計量分析。

首先，引入全局Moran's I，用于反映空間鄰接或空間鄰近的區域單元觀測值整體的相關性和差異程度（Moran，P.，1948），其計算公式如下：

I=Σni=1Σj≠iwij（xi-x～）（xj-x～）/（S2Σni=1Σj≠iwij）（4）

S2=1/n（Σni=1（xi-x～）2）（5）

x～=1/n（Σni=1xi）（6）

式中：I表示全局Moran's I；xi表示區域i的城市物流綜合效率；wij表示空間權重矩陣，一般寫成N維的矩陣W（n×n），通常由空間鄰接和空間距離來確定。本文選擇基于距離的空間權重矩陣，同時用概率矩陣轉換法（transition probability matrices）作充分性分析，以保證結果的可靠性及合理性。（見表2）

表2通過arcGIS10.2計算了長江經濟帶100個樣本市域2001-2013年城市LTE的全局Morans I統計值，其中所有的推論建立在9999個置換（permutation）操作基礎上。結果表明長江經濟帶城市物流LTE分布存在顯著的正向空間自相關關系。考察數據可發現2009年前后 Moran's I值達到峰值，并且從2001起總體上呈不斷上升趨勢。

（二）墨蘭散點圖表征

其次，考察區域Moran's I，以反映某地區與其鄰接地區觀測值的空間關聯程度，如果I值大于（小于）預期值 E （I）=-1/（n-1）則反映正向（負向）空間自相關關系。Moran 散點圖則描繪Wzt與原變量zt之間的關系，象限HH、LL（HL、LH）分別屬于正向（負向）空間自相關，并表示了相似值（不相似）空間聚類區，可進行異型區位的分析。

根據散點圖4個象限，局部相關指數的4種空間聚類（見圖1）定義如下：

① HH類型，空間差異小，區域自身城市物流效率水平高H，周邊效率水平也比較高H；

② LH類型，空間差異大，區域本身城市物流效率水平較低L，而周邊效率水平較高H；

③ LL類型，空間差異小，區域自身城市物流效率水平較低L，周邊效率水平也較低L；

④ HL類型，空間差異大，區域本身城市物流效率水平較高H，而周邊效率發展較低L。

利用OpenGeoDa1.2可繪制出Moran散點圖。限于篇幅，本文列出2007年、2009年、2011年和2013年長江經濟帶100個樣本市城市物流綜合效率的Moran散點圖，以窺豹一斑。

（三）空間演化模式

采用LISA（Local Indicators of Spatial Association）方法進行綜合分析，以彌補Moran散點圖不能進行顯著性分析的缺陷，每一地區在t年的局域 Moran's I值為：

Ii，t=（（xi，t-μt）/m0）∑ jwij（xj，t-μt）， m0=∑i（xi，t-μt）2/n（7）

式中，xi，t和μt分別表示在t年區域i的觀測值及t年所有區域觀測值均值，正（負）值分別表示本地區與鄰接地區是相似（不相似）空間集聚區。結合Moran散點圖與LISA產生了Moran空間自相關聚類圖，見圖2。呈現彩色的區域代表了顯著性區域（significant LISA），并且每一種顏色代表了Moran散點圖中相應象限。

顯著性區域的空間聯系反映了局域正向空間自相關聚類的趨勢。圖2a中，2005年73.91%的significant LISA落在了HH象限或LL象限，而其中34.78%的地區屬于HH象限；圖2b中，2013 年 80.00%的significant LISA 落在了HH象限或LL象限，60.00%的地區屬于HH象限。而縱觀2001年到2013年，顯著性區域平均占總樣本區域的27.62%，并且從區間最低點19%上升到區間最高點34%。

總體而言，長江經濟帶城市物流綜合效率LTE水平不斷上升。2001～2013年間長江經濟帶城市物流LTE增長平均大于1.49%，說明城市物流增長和技術進步都有所提高。從物流綜合效率LTE來看，2001～2013年間平均值為5.5168，由2003年的4.815增加到2008年的7.1058，后來下降到2013年的5.7485，近年來出現下降的趨勢，表明生產要素存在著較大的挖掘空間。從技術效率、規模效率總體發展趨勢來看，十多年來出現先抑后揚的曲線走勢現象，說明技術的使用率不高，城市物流業投入處于規模不經濟狀態。

長江經濟帶樣本市域的城市物流LTE呈現空間異質性特征，尤其是沿流域梯度場東部與中西部空間異質性增強。上海市和寧波的物流發展效率一直保持相對較優的水平，說明其對生產要素的利用相對較高，臺州和舟山城市物流發展效率處于相對的上升階段，其發展趨勢較好。而重慶、成都、昆明、武漢和長沙等城市物流LTE處于相對落后狀態，從側面反映這些城市的未來物流發展存在著巨大潛力。

四、結論與啟示

本研究結果表明：①長江經濟帶城市物流發展總體效率不斷上升，但生產要素存在著較大的挖掘空間，物流業投入仍處于規模不經濟狀態；②沿流域梯度場城市物流綜合效率空間異質性增強，鄰接海港口城市和綜合交通樞紐城市均呈現出較高的效率值；③長江經濟帶城市物流發展具有明顯的空間相關性和空間異質性；地理環境、區位優勢、區域經濟政策、產業結構調整與轉型升級、基礎設施投資、技術進步等因素協同構造城市物流發展的空間格局及其演化模式。

本研究不足的啟示：其一，受數據可獲得性所限，用單一的城市物流綜合效率作為評價指標不免以偏概全；其二，來自各個城市的統計年鑒其統計口徑存在差異，以致空間格局稀疏有余連貫不足；其三，長江經濟帶東部與中西部的巨大落差昭示各界各業任重而道遠。

參考文獻：

[1]Anselin，L，1996.The Moran Scatterplot as an ESDA tool to assess local instability in spatial association[A]. Spatial analytical perspectives on GIS[C]. London：Taylor & Francis：111-125

[2]Anselin，L.，2006. Spatial Econometrics： Past， Present and Future[EB/OL]. University of lllinois， Urbana-Chanpaign， http：//sal.uiuc.edu/.

[3]Moran，P. The interpretation on statistical maps[J].Journal of the Royal Statistical Society， 1948，（2）：243-251.

[4]Petersen， T.， 2006.Development of a city logistics concept[J].Production Planning &Control，l7 （6） ：616-623.

[5]Taniguchi，E.et al.，1999. Modelling city logistics[M].In：Taniguchi，E. and Thompson， R_G（Eds）， City Logistics I，Institute of Systems Science Research，Kyoto， （）：3-37.

[6]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.

作者簡介：葉海音（1988-），女，浙江寧波人，同濟大學碩士研究生。