地理溢出視角下我國物流產業全要素生產率分析

王霞

內容摘要：物流業是支撐社會經濟發展的重要產業，物流業越發達，市場經濟便越繁榮，因此物流產業可以被視作經濟增長的“潤滑劑”和“加速器”，其重要作用引起了我國政府的高度關注。因此，本文基于物流產業的發展現狀，通過構建杜賓模型來對我國物流產業全要素生產率進行研究，以期為我國物流產業發展提供針對性建議。結果表明：我國相鄰區域之間的物流產業全要素生產率存在正相關關系；中、西部地區的物流產業生產率較低，缺少發達地區為其提供的推動力；人力資本與信息技術對物流產業全要素生產率的影響效果與交通基礎設施相比更加顯著；我國物流產業生產率存在顯著的空間競爭效應。

關鍵詞：物流產業 全要素生產率 杜賓模型 溢出效應

在我國經濟增長的過程中，物流產業在我國市場經濟中的地位越來越重要。隨著物流產業的高速發展，其對環境的影響也愈發顯著，在人們的物質需求逐步增強的同時，物流產業對環境能源的消耗也逐漸增大。為了能夠解決物流產業發展與環境能源消耗之間的矛盾，對不同地區的物流產業全要素生產率的分析尤為重要。目前，國內外對物流產業全要素生產率已有大量研究，然而這部分研究均采用了傳統形式的DEA模型，并沒有將外界影響因素及誤差納入考慮范圍，這不免導致檢驗結果出現一定偏差。因此，本文基于物流產業的發展現狀，通過建立空間計量模型，以地理溢出效應為研究方向，對我國物流產業全要素生產率進行系統分析，對物流產業全要素生產率的各種影響因素進行檢驗，進而更加全面地反映出我國不同地區物流產業全要素生產率的特征與實況，為我國物流產業的發展提供理論支持。

基于地理溢出視角的理論分析

（一）基礎設施及地理溢出效應

公共區域的基礎設施對當地和周邊地區全要素生產率的影響機制比較復雜，可能是積極影響，也可能為消極的影響。以交通基礎設施為例，不同地區的交通基礎設施相互構成網狀，每個區域的經濟活動均在網狀交通基礎設施的覆蓋范圍之內。增加交通基礎設施的建設，可以減少地區之間的運輸成本，增加地區之間的交流頻率。增加交通基礎設施的投入成本，可以顯著提高該地區交通的便利性，使得該地區的發展速度高于周邊地區，如果與其相鄰地區在交通基礎設施中的投入成本相對較低，則該地區的生產要素將會顯著聚集，最終具有交通基礎設施優勢的地區對其周邊地區的生產率的升高起到阻礙作用，即形成了負向溢出效應。

（二）人力資本及地理溢出效應

人力資本作為經濟發展的操縱者，可以通過調控周邊地區的全要素生產率來促進該地區的經濟發展，人力資本與地區經濟的發展呈現正相關性。人力資本投入的提高可以加快勞動者的工作效率，進而促使全要素生產率的升高，同時，以人力資本為載體來進行技術與經驗的傳播，可以擴大地區的經濟規模，為全要素生產率的提高提供推動力。研發對促進地區科技的進步和提高全要素生產率具有十分重要的作用，研發和人力資本是影響全要素生產率高低的兩大因素，研發在提高企業技術和生產效率的同時，可以促進該地區商品的流通速度、技術交流，提高該地區的人員分配，因此研發與人力資本具有顯著的地理溢出效應。

模型構建與分析

（一）變量選取及數據來源

本文選取我國2002-2016年31個省市的物流業的資產、在崗職工人數、物流產業能耗量作為自變量，將周轉量視為預期產出，物流產業的廢氣產出量為非預期產出，通過DEA距離函數求得物流產業全要素生產率，同時將生產率作為本文所采用模型的自變量，其中自變量主要包含兩個因素，即基礎設施和人力資本。

基礎設施。加強交通和信息基礎設施的建設能夠加快地區之間信息技術的傳播速度，通過減少人員和物資的交通運輸資本投入來降低商品交易的資本消耗；同時，還可以將物資的流動和專業人員的流通作為載體，促進地區資源利用均衡和技術水平提高，互聯網作為共享平臺也可以為信息的傳遞和技術的分析提供推動力，進而提高地區全要素生產率的提升。

人力資本。人力資本對地區全要素生產率的影響主要包含兩個方面：第一，勞動人員的知識文化程度高，其對信息技術的吸收和處理能力相對較強，且對資源和其它成本要素的利用率高，進而提高地區的全要素生產率；第二，國家整體人力資源水平較高，則對國家及社會生產率的提高具有積極作用。

本文采用我國2002-2016年的31個省市相關經濟數據為研究樣本，并通過LLC（Levin-Lin-Chu）和Fisher-ADF檢驗法對數據進行單位根檢驗。檢驗結果如表1所示。

由表1可知，每個變量的對數之間表現出穩態序列，說明各個變量間存在協同關系，因此，自變量符合構建空間計量模型的標準。

（二）物流產業全要素生產率的空間相關性分析及模型設定

由表2可知，LR的檢驗結果顯示LR=151.267，p=0.0000，說明對于鄰接權重矩陣、交通權重矩陣、交通距離權重矩陣，其空間與時間雙效應模型均比空間固定效應優先。同時，時間固定效應下，LR=45.3577，p=0.0001，空間與時間雙效應也優先于時間固定效應。而對于Morans I的檢驗結果，鄰接權重矩陣與交通權重矩陣均通過檢驗，且指數均通過10%的顯著水平。所有Morans I均呈現負數，說明全要素生產率在空間中表現出負溢出效應。

（三）物流產業全要素生產率溢出效應的空間杜賓模型

基于物流產業全要素生產率的空間相關性，本文對SAR和SEM模型進行估計，雙向模型的估計結果如表3所示。

由表3可以知，在SEM模型中，鄰接矩陣與交通矩陣均通過LMlag和LMerror的1%顯著水平的檢驗，且LMerror的顯著水平高于LMlag。在SEM模型中R-LMlag并沒有通過檢驗，而R- LMerror通過檢驗的同時，SAR模型中僅R-LMlag通過檢驗，說明與SAR模型相比，SEM模型對空間相關性的擬合更加精確。同時，SME模型中的LMerror通過5%的顯著水平檢驗，也進一步說明SEM模型的擬合度高，但仍存在空間自相關誤差。

（四）空間溢出效應檢驗

由于SDM模型中空間滯后自變量和因變量共存，導致其邊際效應的溢出結果不明顯，且對自變量與因變量之間關系的估計水平較低。鑒于此，本文通過偏微分法對三種權重矩陣在SDM模型中的直接與間接效應進行計算，具體內容如表4所示。

通過表4可以看出，交通權重矩陣中lnLEE、lnIF、lnTHD和lnCV的直接效應分別為0.1564、0.1352、0.098和0.117，說明信息技術的直接效應對全要素生產率的影響程度大于交通設施；人力資本與交通基礎設施相關的自變量lnTHD、lnCV的間接效應分別為-0.1681和-0.3042，其中交通設施具有負向空間溢出效應。無論哪一種權重矩陣，人力資本的文化程度對全要素生產率的溢出效應一直呈現正向影響。

結論與建議

我國各省市物流產業全要素生產率具有聚集特點，距離較近的省市全要素生產率具有關聯性，且均呈現正相關關系；我國中西部地區物流產業生產率水平不高，缺少物流水平較高的城市為其提供物流發展的推動力；交通設施對地區物流產業全要素生產率起到促進作用；我國物流產業全要素生產率在空間上呈現負向溢出效應；人力資源與信息技術對全要素生產率的影響作用大于交通基礎設施；我國物流產業已經進入人力資本與研發創新等發展階段。

我國需要加大對廢氣排放、污水泄露的治理力度，改善能源消耗結構；深化交通設施建設與信息傳播渠道的改革，促進信息與技術在固定區域內的普及速度；消除不同地區之間的信息溝通障礙，加強交流和合作，提高物流業發展速度。

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