物流產業集聚對區域經濟影響的城市比較

朱長征 趙亮

中圖分類號：F572.88 文獻標識碼：A

內容摘要：本文以2001—2014年我國4個直轄市和15個副省級城市的數據為基礎，計算出19個主要城市的物流產業區位熵指數，并對各個城市的物流產業集聚度進行了分析。同時，采用面板數據模型剖析了物流產業集聚對城市經濟的影響效應。研究結果顯示，物流產業集聚對各個城市經濟的影響程度不盡相同，其對東部城市的影響最強，對中西部城市的影響則較弱。同時隨著時間周期的推移，物流產業集聚對城市經濟的影響程度逐步提升。

關鍵詞：物流產業集聚 區域經濟 面板數據 城市比較研究

引言

產業集聚是指處于同一特定領域內的機構和企業，在產業發展的過程中由于彼此之間存在互補性和共性，而相互緊密集中在一定區域的現象。從阿爾弗雷德·馬歇爾（1890）首次在《經濟學原理》中提出產業集聚的概念以來，眾多學者開始關注這一領域。阿爾弗雷德·韋伯（1909）隨之提出了產業區位論，勒施（1940）對產業集聚與城市的關系進行了研究，邁克爾·波特（1990）針對產業集聚的現象剖析了如何通過產業集聚獲得國家競爭優勢。隨著我國城市化的推進，城市經濟發展與物流的關系越來越緊密。因此，研究物流產業集聚對城市經濟的影響效應，對合理制定城市物流發展政策具有一定的實踐意義。

文獻綜述

目前對于物流產業集聚的研究，主要集中在物流產業集聚對區域經濟、產業結構的影響以及自身的形成機理方面。Doug Leduc（2004）基于供應鏈的視角研究發現，物流產業所需的基礎設施、物流的功能或環節能夠帶來橫向的產業集聚，供應鏈能夠帶來縱向的產業集聚。王非、馮耕中（2010）基于產業集群理論，闡述了物流集聚區的概念。王婷（2010）分析了港口物流產業集聚的現象及特征。鐘祖昌（2011）運用計量經濟學理論分析了我國物流產業集聚的現狀，研究發現物流產業集聚具有空間異質性、自相關性。戴志敏、郭露等（2013）運用計量經濟模型和集聚理論，發現發達地區物流產業集聚基本形成，但與經濟的融合發展有待加強。李劍、姜寶（2016）通過構建空間面板模型，發現物流產業集聚對第三產業的推動作用最大，對第一產業的推進作用最小。

總之，學者們在物流產業集聚對區域經濟發展影響方面的研究已取得了一定的進展，但由于物流產業集聚一般以城市為載體，所以物流產業集聚的省域面板分析存在一定的缺陷。因此，本文擬研究物流產業集聚對不同城市經濟的影響，并對每個城市的影響程度進行了比較分析，以期得出有價值的結論。

物流產業集聚系數測算

區位熵法。區位熵法又稱專門化率，能夠反映出各個城市物流產業的空間分布情況。測算公式如下：

（1）

LQi 表示i城市的物流產業集聚系數，ei表示i城市物流產業從業人數，e表示i城市的所有產業從業人數，Ei表示全國物流產業從業人數，E表示全國全部產業從業人數。

原始數據來源。本文計算的物流產業集聚系數的數據來源于各城市統計年鑒（2002-2015）。由于我國沒有專門的物流業從業人員統計數據且各城市對于就業人口的統計口徑不一，故本文采用交通運輸倉儲、郵政業的單位從業人數來進行計算。

系數測算。采用公式（1）可測算出各城市的物流產業集聚系數。由于各城市系數的測算時間段跨度較長，故對各城市的指數分為兩個時間段（2001-2007，2008-2014）計算其平均值。根據表1、表2可以看出：在2001-2007年，寧波、廈門、青島三市物流產業集聚程度一般；深圳、成都、濟南、杭州、長春物流產業集聚程度較高；武漢、大連、北京、上海、西安、廣州、重慶、南京、天津、哈爾濱、沈陽物流產業集聚程度很高。2008-2014年，寧波、杭州、長春三市物流產業集聚程度一般；天津、重慶、成都、廈門、青島物流產業集聚程度較高；北京、上海、西安、廣州、深圳、武漢、濟南、南京、哈爾濱、沈陽、大連物流產業集聚程度很高。

變量選擇、數據來源及模型構建

（一）變量選擇及數據來源

本文采用GDP為因變量，LQ、IFA、LHC為自變量。GDP為各個城市的國內生產總值，用來表示各個城市的經濟發展水平；LQ為計算的物流產業集聚系數，表示各個城市的物流產業集聚程度；IFA為各個城市交通運輸倉儲、郵政業的固定資產投資額，用來表示物流產業資本水平；LHC為各個城市交通運輸倉儲、郵政業年末單位從業人數，表示物流產業人力資源情況。LHC、GDP、IFA、LQ的原始數據來源于中國城市統計年鑒（2002-2015）。

（二）構建模型

面板數據是把時間序列向空間軸拓展或是截面數據沿時間軸拓展所形成的擁有個體、時間和指標的三維結構的數據。其一般形式如下：

（2）

其中，i=1，2，…N，表示N個個體；t=1，2，…T，表示已知的T個時點；k=1，2，…m，表示m個非隨機解釋變量。yit是被解釋變量對個體i在t時的觀測值；xkit是第K個非隨機解釋變量對于個體i在t時的觀測值；βki是待估計的參數；μit是隨機誤差項。通常使用的面板數據模型有以下幾種：

混合回歸模型。如果模型不存在效應，則模型為混合回歸模型，如公式（3）所示：

（3）

單、雙因素模型。若模型中同時存在時間效應和個體效應則為雙因素模型，若僅有時間效應或個體效應則為單因素模型。雙因素模型為公式（4），單因素模型為公式（5）、（6）：

（4）

（5）

（6）

固定效應模型。固定效應模型是指在面板數據線性回歸中，針對不同的截面序列或不同的時間序列，模型的截距項不同，模型的斜率系數相同。固定效應模型的雙因素模型形式為公式（7），單因素模型形式分別為公式（8）、（9）。

（7）

（8）

（9）

（三）數據平穩性檢驗與模型確定

借助Eviews6.0軟件，對變量GDP、LQ、IFA、LHC進行平穩性檢驗，發現變量都存在單位根，但其一階差分不存在單位根，均為平穩序列，不存在偽回歸現象。

在Eviews6.0中，建立面板估計式進行約束檢驗，看模型是否存在效應，得到結果見表3所示。從表3中可以看出模型既存在個體效應也存在時間效應，為雙因素模型。進一步進行豪斯曼檢驗確定效應為隨機效應模型還是固定效應模型，豪斯曼檢驗結果見表4所示。從表4可以看出，該數據模型為個體時間固定效應回歸模型。

實證分析與研究

運用Eviews6.0軟件得到模型的回歸結果如表5所示。其中，C、LQ在5%的顯著性水平下檢驗通過，IFA、LHC在1%的顯著性水平下檢驗通過；R2為0.95，調整后的R2為0.94，表明模型具有較好的擬合效果。從表5可以看出，LQ每提升1%，GDP則提升133%，表明物流產業集聚的增強能夠對城市經濟產生較強的影響；IFA每提升1%，GDP則提升59%，表明物流產業固定資產投資的增加能夠對城市經濟產生一定的影響；LHC每提升1%，GDP提升0.01%，表明物流從業人員的增加對城市經濟產生的影響微乎其微，這主要是由于我國物流業的發展相對滯后，很多的中間環節都需要人力來完成，屬于勞動密集型產業。因此，物流企業的集約化、智能化發展將是未來的重點方向。

從表6的橫截項數據看，東部城市的數據大部分為正值，且比較大，表明東部城市物流產業集聚對城市經濟的促進作用更大。其中，深圳物流產業集聚對經濟的正向促進作用最大，其次是寧波、長春、廈門、南京、大連、沈陽、天津、青島、上海。但北京、濟南、杭州、哈爾濱的橫截項卻為負值，原因可能是，北京地價高導致物流基礎設施建設投資大，使得整個物流產業集聚對城市經濟的促進作用相對低一點；濟南的制造業是其支柱性產業，但其生產的產品大多數需要借助本省的青島港進行出口，物流基礎設施相對其產業結構的匹配度較低，因此對城市經濟的影響較弱；杭州物流產業集聚度逐步降低，使得其對城市經濟的促進作用下降；哈爾濱屬于老工業基地，物流設施落后，物流效率較低，因此對城市經濟的促進作用較小。中西部城市的橫截距大部分為負值，表明中西部城市物流產業集聚對城市經濟的促進作用較小，這主要是由于在中西部物流業基礎設施建設還比較落后，物流運作效率相對較低。

從表7的數據可以看出，總體而言時點效應的截距項逐漸增大，說明物流產業集聚對城市經濟的影響程度隨著時間的推進逐漸增強。

結論及建議

（一）結論

本文以我國2001—2014年4個直轄市和15個副省級的數據為基礎，首先計算了各個城市的物流產業集聚系數，發現我國大部分主要城市物流業已經形成高度集聚，同時構建了個體時間固定效應回歸模型，分析了物流產業集聚對城市經濟的影響。結果發現：物流產業集聚對城市經濟具有較為顯著的影響，其中東部城市影響最大、中西部城市則較小。同時隨著時間的推移，物流產業集聚對城市經濟的促進作用逐漸增強。

（二）建議

從以上分析可以看出，物流產業集聚能夠有效地影響城市經濟的發展。具體建議如下：首先，城市物流基礎設施的建設步伐要逐步加快。這樣即可以降低物流成本，降低居民消費品價格，也可以提升城市物流對經濟的影響力，使得物流產業能夠反哺城市經濟。其次，加強批發零售業、制造業與物流業聯動發展。近年來，國家高度重視制造業、批發零售業與物流業的聯動，并出臺了相關扶持政策。三者的聯動發展，有利于提升制造業水平、降低成本，提升客戶服務水平，從而助力行業發展，進而提升整個城市的經濟發展水平。再次，在城市規劃中，要明確城市物流用地的規模，禁止城市物流用地被占用或當作商業用地使用。合理的規范城市物流用地，可以更好地提升整個城市物流的效率，降低物流成本、促進城市經濟發展。

參考文獻：

1.Doug Leduc. Logistics Cluster Holds Great Promise for Fort Wayne [J].Area Economy. Knight Ridder Tribune Business News，2004（12）

2.王非，馮耕中.我國物流集聚區內涵與形成機理研究[J].決策參考，2010（24）

3.王婷.港口物流產業集聚的形成機理及競爭優勢分析[J].產業論壇，2010（6）

4.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（11）

5.戴志敏，郭露，何宜慶.中部地區物流產業集聚及演進分析[J].經濟經緯，2013（6）

6.李劍，姜寶.物流產業集聚對區域經濟增長影響研究——基于省際數據的空間計量分析[J].中南大學學報（社會科學版），2016（8）