物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)研究
——基于長(zhǎng)三角城市群的實(shí)證分析

(首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京，100070)

一、文獻(xiàn)綜述

2020年5月，中共中央政治局常委會(huì)會(huì)議首次提出，構(gòu)建國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局。其中，城市群一體化建設(shè)與國(guó)內(nèi)大循環(huán)、一帶一路倡議與國(guó)際大循環(huán)密不可分。長(zhǎng)三角地區(qū)因其地理位置的特殊性，成為一帶一路倡議的海上起始點(diǎn)、城市群建設(shè)的重點(diǎn)區(qū)域。物流業(yè)作為助推城市群建設(shè)、影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素，已成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的先導(dǎo)性、基礎(chǔ)性和戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)。在長(zhǎng)三角城市群一體化建設(shè)中，物流產(chǎn)業(yè)存在規(guī)模小、效率低、地區(qū)過度競(jìng)爭(zhēng)、區(qū)域發(fā)展非均衡等諸多問題。2014年，國(guó)務(wù)院在《物流業(yè)發(fā)展中長(zhǎng)期規(guī)劃(2014—2020年)》中提出，物流業(yè)規(guī)模化、集聚化和集約化發(fā)展將有利于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，推動(dòng)區(qū)域一體化建設(shè)。因此，探討長(zhǎng)三角物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，對(duì)推進(jìn)城市群一體化建設(shè)具有現(xiàn)實(shí)意義。

在研究物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響方面，國(guó)內(nèi)外學(xué)者做出了諸多貢獻(xiàn)，主要有兩種研究方向：第一，利用物流產(chǎn)業(yè)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)特性，分析其對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響[1-3]；第二，分析物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)[4-6]。主流觀點(diǎn)認(rèn)為，物流業(yè)作為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，物流業(yè)與一、二產(chǎn)業(yè)的配合和協(xié)同能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的良性發(fā)展[7-8]。隨著物流業(yè)與互聯(lián)網(wǎng)、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)的深度融合，物流產(chǎn)業(yè)的規(guī)模也明顯擴(kuò)大[9-10]。物流業(yè)從傳統(tǒng)的一般物流方式轉(zhuǎn)變成綜合物流方式。新技術(shù)的應(yīng)用使得交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政行業(yè)的形勢(shì)發(fā)生深刻變化，物流產(chǎn)業(yè)對(duì)制造業(yè)等產(chǎn)業(yè)的影響更加迅速、直接，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)亦更為明顯[11-12]。

在近年的國(guó)外相關(guān)研究中，Mori T 認(rèn)為物流企業(yè)在集聚區(qū)構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施，通過共享降低企業(yè)的生產(chǎn)和貨運(yùn)成本來促進(jìn)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[13]；Delgado 認(rèn)為，產(chǎn)業(yè)集聚內(nèi)的企業(yè)可以通過人才空間溢出、技術(shù)空間溢出和資本空間溢出等促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[14]；Yossi 認(rèn)為物流產(chǎn)業(yè)集聚通過第三方物流有形和無形資產(chǎn)協(xié)同來影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[15]；Kayikci 的研究證明了物流產(chǎn)業(yè)集群對(duì)經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)性發(fā)展起重要作用[16]；Baydar 等認(rèn)為物流產(chǎn)業(yè)的協(xié)同合作會(huì)提高經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展水平[17]。

國(guó)內(nèi)方面，王珍珍和陳功玉的研究表明，物流產(chǎn)業(yè)集聚水平與制造業(yè)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)成正相關(guān)[18]。王健和范月嬌運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板模型指出：中國(guó)東、中、西部不同區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)集聚水平對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有空間差異性，物流產(chǎn)業(yè)的集聚水平將直接影響區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[19]。鐘昌寶和錢康運(yùn)用空間計(jì)量模型驗(yàn)證了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)的集聚水平存在空間上的正相關(guān)性，且對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生積極作用[20]。徐秋艷和房勝飛認(rèn)為，我國(guó)物流產(chǎn)業(yè)集聚與我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平之間存在空間相關(guān)性，物流產(chǎn)業(yè)集聚在推動(dòng)本地經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)，通過空間溢出效應(yīng)帶動(dòng)周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[21]。鐘昌寶和朱占會(huì)認(rèn)為長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶省域物流產(chǎn)業(yè)的集聚水平與社會(huì)資本水平兩者之間存在空間正相關(guān)性，且物流產(chǎn)業(yè)的外溢效應(yīng)對(duì)周邊區(qū)域的物流業(yè)集聚水平也會(huì)產(chǎn)生正向影響[22]。梁紅艷認(rèn)為物流產(chǎn)業(yè)集聚通過技術(shù)效率路徑產(chǎn)生正向溢出效應(yīng)[23]。付秋芳等認(rèn)為物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)廣東省經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在顯著正向影響[24]。閔旭東等認(rèn)為物流集群要加強(qiáng)與區(qū)域產(chǎn)業(yè)要素協(xié)同，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[25]。

通過對(duì)上述相關(guān)文獻(xiàn)的梳理發(fā)現(xiàn)：目前的研究大多運(yùn)用傳統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，忽略物流業(yè)的空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)，未考慮空間地理因素的影響，且往往著重于描述性分析、影響因素分析，缺乏影響機(jī)制的研究。本文擬利用長(zhǎng)三角城市群27個(gè)城市①的相關(guān)數(shù)據(jù)，探討物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)長(zhǎng)三角城市群區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)。主要貢獻(xiàn)有：①本文以長(zhǎng)三角城市群27 個(gè)城市的物流產(chǎn)業(yè)集聚和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為研究對(duì)象，從研究范圍上豐富現(xiàn)有物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的研究。②本文分析了物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響機(jī)制，從研究?jī)?nèi)容上明確物流產(chǎn)業(yè)通過空間集聚效應(yīng)、規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。③本文考慮了空間地理因素的影響，研究手段上通過區(qū)位熵和ESDA 方法研究物流產(chǎn)業(yè)集聚的空間異質(zhì)性，運(yùn)用空間計(jì)量模型實(shí)證檢驗(yàn)長(zhǎng)三角城市群物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)，以期為長(zhǎng)三角城市群的建設(shè)提供政策參考。

二、物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響機(jī)制：空間溢出效應(yīng)

本文將從宏觀、微觀兩方面分析物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響機(jī)制，圖1為影響機(jī)制示意圖。

(一)物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的宏觀空間溢出效應(yīng)

1.物流產(chǎn)業(yè)集聚的自循環(huán)與自我鎖定

物流產(chǎn)業(yè)集聚通過自循環(huán)與自我鎖定路徑對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生直接影響。由于個(gè)體“理性人”和企業(yè)“利益最大化”的存在，相關(guān)物流產(chǎn)業(yè)會(huì)因共享基礎(chǔ)設(shè)施、原材料供應(yīng)與生產(chǎn)、市場(chǎng)一體化、政府優(yōu)惠政策等，而降低企業(yè)的信息搜尋、生產(chǎn)、運(yùn)輸和交易成本，進(jìn)而促使更多物流企業(yè)進(jìn)行區(qū)域集聚。這種因物流產(chǎn)業(yè)集聚而帶來的“循環(huán)累積效應(yīng)”，會(huì)促使更多追求低成本的物流企業(yè)集聚，從而在集聚區(qū)內(nèi)形成“自我鎖定效應(yīng)”。由于這種“自我循環(huán)”的鎖定效應(yīng)會(huì)不斷強(qiáng)化區(qū)域的集聚能力，勢(shì)必會(huì)增加區(qū)域內(nèi)物流產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值，進(jìn)而形成愈加明顯的經(jīng)濟(jì)效益。

2.物流產(chǎn)業(yè)集聚的規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)

物流產(chǎn)業(yè)集聚通過規(guī)模經(jīng)濟(jì)效應(yīng)路徑對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生直接與間接影響。由于物流產(chǎn)業(yè)集聚的“自循環(huán)與自我鎖定效應(yīng)”具有強(qiáng)大的吸附力，與物流協(xié)同發(fā)展的相關(guān)產(chǎn)業(yè)(制造業(yè)等)形成集聚規(guī)模，由此導(dǎo)致制造業(yè)等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的集聚會(huì)對(duì)地方區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生直接影響。由于集聚區(qū)內(nèi)企業(yè)會(huì)在原材料供應(yīng)、產(chǎn)品生產(chǎn)鏈、市場(chǎng)需求和交通運(yùn)輸之間產(chǎn)生空間上的關(guān)聯(lián)性，同時(shí)現(xiàn)代物流業(yè)會(huì)對(duì)該區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)協(xié)同提供便利，使產(chǎn)業(yè)協(xié)同性加強(qiáng)。企業(yè)在該區(qū)域共享信息，促使生產(chǎn)、運(yùn)輸、交易和協(xié)同合作成本不斷降低，生產(chǎn)效率不斷提高，企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益不斷增長(zhǎng)，由此會(huì)間接導(dǎo)致相關(guān)產(chǎn)業(yè)的集聚。綜上，物流產(chǎn)業(yè)會(huì)通過降低成本、促進(jìn)協(xié)同、提高生產(chǎn)效率等路徑影響相關(guān)產(chǎn)業(yè)，進(jìn)而間接地促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

圖1 物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響機(jī)制

3.物流產(chǎn)業(yè)集聚的資本、技術(shù)、知識(shí)溢出效應(yīng)

物流產(chǎn)業(yè)集聚通過資本、技術(shù)、知識(shí)溢出路徑對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生間接影響。現(xiàn)代物流業(yè)具有智能化、集聚化、專業(yè)化的特性，技術(shù)、資本和知識(shí)的溢出會(huì)加速區(qū)域的產(chǎn)業(yè)協(xié)同和產(chǎn)業(yè)配套，同時(shí)會(huì)影響區(qū)域產(chǎn)業(yè)的專業(yè)化、創(chuàng)新能力和生產(chǎn)效率，這會(huì)間接促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。技術(shù)、資本和知識(shí)等會(huì)通過物流產(chǎn)業(yè)的集聚溢出效應(yīng)向周圍區(qū)域進(jìn)行擴(kuò)散和傳播，會(huì)間接帶動(dòng)周圍區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。要素的空間流動(dòng)和輻射有利于地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理調(diào)整和升級(jí)，利于區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，會(huì)產(chǎn)生積極的外部效應(yīng)，進(jìn)而間接推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

(二)物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的微觀空間溢出效應(yīng)

1.企業(yè)路徑

物流產(chǎn)業(yè)集聚通過企業(yè)路徑對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生間接影響。首先，集聚經(jīng)濟(jì)是規(guī)模經(jīng)濟(jì)的深化與發(fā)展，物流企業(yè)在擴(kuò)張規(guī)模時(shí)會(huì)形成集聚經(jīng)濟(jì)。物流集聚經(jīng)濟(jì)會(huì)通過專業(yè)化企業(yè)管理庫(kù)存、運(yùn)輸、配送、信息處理等多種活動(dòng)，建立特定的管理方式，這將強(qiáng)化物流企業(yè)之間的聯(lián)系，深化企業(yè)分工，從而達(dá)到物流產(chǎn)業(yè)的縱向一體化。物流企業(yè)共享規(guī)模經(jīng)濟(jì)與協(xié)作效益，將加強(qiáng)自身與其他企業(yè)的協(xié)作，促進(jìn)地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)鏈上下游企業(yè)的發(fā)展。由此會(huì)形成地區(qū)企業(yè)相互競(jìng)爭(zhēng)、相互制約和相互融合的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，進(jìn)而間接推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

2.消費(fèi)者和勞動(dòng)者路徑

物流產(chǎn)業(yè)與各產(chǎn)業(yè)部門具有密切聯(lián)系，會(huì)通過消費(fèi)者和勞動(dòng)者產(chǎn)生外溢效應(yīng)，間接對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生影響。從消費(fèi)者的角度看，物流產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)內(nèi)的企業(yè)為保持競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，會(huì)提供差異化特征的產(chǎn)品與服務(wù)，滿足消費(fèi)者多元化偏好，激發(fā)消費(fèi)者的購(gòu)買意愿。從勞動(dòng)力的角度看，集聚優(yōu)勢(shì)會(huì)加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)對(duì)人才的需求，良好的人力資源環(huán)境會(huì)吸引專業(yè)人才；物流產(chǎn)業(yè)本質(zhì)上是勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)，會(huì)創(chuàng)造更多的就業(yè)崗位，利于區(qū)域就業(yè)問題的解決，推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

三、變量選取、數(shù)據(jù)來源和模型設(shè)定

(一)變量選取

1.被解釋變量

本文采用長(zhǎng)三角城市群27 市各市的人均實(shí)際生產(chǎn)總值(PGDP)作為被解釋變量。考慮物價(jià)上漲導(dǎo)致通貨膨脹等因素的影響，以2010年為基期，通過GDP平減指數(shù)得到各市的實(shí)際GDP，再除以各市的常住人口，最后得到27 市的人均實(shí)際GDP。

2.核心解釋變量

根據(jù)對(duì)現(xiàn)有物流產(chǎn)業(yè)集聚水平測(cè)度方法的相關(guān)研究，結(jié)合物流產(chǎn)業(yè)自身特點(diǎn)，考慮需要消除各市物流產(chǎn)業(yè)的規(guī)模差異，客觀分析集聚水平，筆者從行業(yè)集中度等產(chǎn)業(yè)集聚量化指標(biāo)中選取區(qū)位熵作為核心解釋變量，以此對(duì)長(zhǎng)三角城市群物流產(chǎn)業(yè)集聚水平進(jìn)行測(cè)度。具體公式為：

其中，LEit表示i市t時(shí)期物流產(chǎn)業(yè)集聚度，eit為i市t時(shí)期物流產(chǎn)業(yè)增加值，為長(zhǎng)三角城市群27 個(gè)城市t時(shí)期物流產(chǎn)業(yè)總增加值，Eit為i市t時(shí)期生產(chǎn)總值增加值，為長(zhǎng)三角城市群27 個(gè)城市t時(shí)期生產(chǎn)總值增加值。如果特定區(qū)域內(nèi)物流產(chǎn)業(yè)集聚度LEi＜0.5，表示物流業(yè)相對(duì)分散；若0.5≤LEi＜1，表示該區(qū)域物流業(yè)相對(duì)集中；若 1≤LEi＜1.25，表示物流業(yè)中度集中；若LEi≥1.25，表示區(qū)域物流業(yè)高度集中。經(jīng)計(jì)算，區(qū)位熵指數(shù)如表1所示。

3.控制變量

本文研究的是長(zhǎng)三角城市群物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)。除了物流產(chǎn)業(yè)集聚外，還有眾多因素會(huì)影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，考慮所設(shè)定模型的內(nèi)生性因素會(huì)對(duì)結(jié)果造成偏差，本文引入以下控制變量：

(1)固定資產(chǎn)投資(K)：投資作為促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要變量，固定資產(chǎn)投資無疑是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要?jiǎng)恿Α１疚囊?010年為基期，運(yùn)用27市固定資產(chǎn)投資價(jià)格平減指數(shù)得到各市實(shí)際人均固定資產(chǎn)投資。

(2)勞動(dòng)力投入(L)：由盧卡斯的人力資本模型可知，勞動(dòng)力因素是產(chǎn)出中重要的經(jīng)濟(jì)變量，本文選取各市年末各產(chǎn)業(yè)平均從業(yè)人員數(shù)量表示。

(3)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平(ISI)：運(yùn)用各市第二、第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表示。

(4)政府行為(Gov)：當(dāng)?shù)卣慕?jīng)濟(jì)政策是影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要因素，而政府支出是政府行為的重要表現(xiàn)之一。本文以在地區(qū)生產(chǎn)總值中，各市政府財(cái)政支出占比表示。

(5)開放程度(Open)：一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r不僅取決于本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平，還取決于本地區(qū)的對(duì)外開放程度，消費(fèi)、投資、政府購(gòu)買和對(duì)外貿(mào)易是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的重要變量。本文以各市進(jìn)出口總額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表示對(duì)外開放程度。

(二)數(shù)據(jù)來源與處理

為了探究長(zhǎng)三角城市群物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)，鑒于部分市級(jí)單位因撤縣立市和合并造成數(shù)據(jù)小部分缺失，考慮整體數(shù)據(jù)的完整性，本文采用長(zhǎng)三角城市群27 市2010—2018年的數(shù)據(jù)為樣本。文中數(shù)據(jù)是從《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《EPS 中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)》《中經(jīng)網(wǎng)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)》《長(zhǎng)三角統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省各市歷年統(tǒng)計(jì)年鑒和統(tǒng)計(jì)公報(bào)整理所得。鑒于目前對(duì)物流業(yè)的定義較為模糊，沒有統(tǒng)一的基本指標(biāo)和界定，本文采用大多數(shù)學(xué)者在研究物流業(yè)時(shí)所用的方法，借用交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政行業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)來衡量物流業(yè)的發(fā)展情況。由于交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政行業(yè)一直以來在我國(guó)物流產(chǎn)業(yè)的占比中占據(jù)最大和最重的部分，因此基本可以反映我國(guó)物流業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r。

(三)模型設(shè)定

1.研究方法

探索性空間數(shù)據(jù)分析(ESDA)可反應(yīng)研究對(duì)象在空間上的集聚情況和空間上的相關(guān)性。ESDA方法中全局Moran’sI指數(shù)反應(yīng)研究對(duì)象的空間相關(guān)性，局部Moran’sI指數(shù)反應(yīng)其空間集聚性和空間離散性。本文利用全局Moran’sI指數(shù)測(cè)算長(zhǎng)三角城市群經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的全局空間自相關(guān)系數(shù)，繪制局部Moran 散點(diǎn)圖以及計(jì)算出LISA 集聚結(jié)果，分析各市與鄰近市的局部空間關(guān)聯(lián)性。全局Moran’sI指數(shù)為：

表1 長(zhǎng)三角城市群27 市物流產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵指數(shù)表

式中，n是研究的地區(qū)總數(shù)，ωij是空間權(quán)重矩陣；xi和xj分別是區(qū)域i和區(qū)域j的屬性值；是屬性值的平均值；是屬性值的方差。Moran’sI指數(shù)的取值在[-1,1]之間。若I＞0，表示正相關(guān)；若I＜0，表示負(fù)相關(guān)；若Moran’sI指數(shù)接近0，則表示沒有空間自相關(guān)性。

局部Moran 指數(shù)為：

若Ii為正，說明兩個(gè)高值鄰接，或兩個(gè)低值鄰接，表明該市與鄰近市屬性相似；若Ii為負(fù)，表示一個(gè)高值和一個(gè)低值鄰接，表明該市與鄰市屬性相異。

2.基礎(chǔ)模型設(shè)定

關(guān)于物流產(chǎn)業(yè)集聚的研究相對(duì)較少，學(xué)者基本借鑒制造業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的研究思路來探討物流產(chǎn)業(yè)集聚的經(jīng)濟(jì)效益。C-D 函數(shù)是探究產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響效應(yīng)的成熟方法，筆者以C-D 函數(shù)為基礎(chǔ)，改進(jìn)成適用本文的方程：

其中，Yit是被解釋變量，表示t時(shí)期i區(qū)的人均實(shí)際生產(chǎn)總值，代表區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)；Ait為區(qū)域平均自然資源和技術(shù)水平；Eit是核心解釋變量區(qū)位熵；Kit、Iit、Lit、Git、Oit為控制變量，分別表示t時(shí)期i區(qū)的固定資產(chǎn)投資、勞動(dòng)力投入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平、政府行為和開放程度；參數(shù)α、β、ψ、τ、φ、υ分別為各變量對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的邊際貢獻(xiàn)率，且0＜α、β、ψ、τ、φ、υ＜1，α+β+ψ+τ+φ+υ=1。

將(4)式兩邊取對(duì)數(shù)，消除生產(chǎn)函數(shù)存在的異方差，構(gòu)建物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的普通面板模型，即：

3.空間計(jì)量模型構(gòu)建

為有效地從實(shí)證層面研究物流產(chǎn)業(yè)的空間集聚水平及其空間溢出效應(yīng)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，將空間地理因素逐步放入(5)式中，構(gòu)建合適的空間計(jì)量模型。不同空間效應(yīng)下適用空間計(jì)量模型不同，考慮到物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響存在一定的空間滯后性和空間誤差性，本文構(gòu)建空間滯后模型(SLM)、空間誤差模型(SEM)和空間杜賓模型(SDM)進(jìn)行實(shí)證研究。

(1)空間滯后模型(SLM)。

長(zhǎng)江三角洲各市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)受到相鄰市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平的影響，而相鄰市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)受到前一期經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平的影響，故在空間單元上形成滯后期。構(gòu)建適用于本文的SLM 模型，取自然對(duì)數(shù)可得模型(6)：

其中i為截面樣本，t是時(shí)間，ρ是空間自回歸系數(shù)，ωij是空間權(quán)重矩陣，代表i、j區(qū)域的關(guān)系。模型(6)側(cè)重揭示本區(qū)域因變量大小與相鄰區(qū)域因變量大小的關(guān)系。

(2)空間誤差模型(SEM)。

由于影響長(zhǎng)三角城市群經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的因素除固定資產(chǎn)投資、勞動(dòng)力、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政府政策和對(duì)外開放程度外，可能還受歷史文化因素和地理氣候等不可觀測(cè)因素的影響。為研究市域物流產(chǎn)業(yè)集聚和不可觀測(cè)因素對(duì)市域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，構(gòu)建空間誤差模型如下：

(3)空間杜賓模型(SDM)。

空間杜賓模型考慮到本市域的被解釋變量不僅受本市域解釋變量的影響，還受相鄰市域被解釋變量和解釋變量的影響。為研究長(zhǎng)三角城市群內(nèi)相鄰市域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)，以及相鄰市域物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)本區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，構(gòu)建空間杜賓模型如下：

四、實(shí)證分析與結(jié)果估計(jì)

首先運(yùn)用探索性空間數(shù)據(jù)分析(ESDA)的方法考察長(zhǎng)三角城市群27 市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平的空間異質(zhì)性。

(一)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間相關(guān)性分析

1.全局空間自相關(guān)分析

依據(jù)Rook一階鄰接準(zhǔn)則建立空間權(quán)重矩陣，運(yùn)用Geoda 軟件得出長(zhǎng)三角城市群27 市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平的全局Moran’sI指數(shù)和顯著性檢驗(yàn)結(jié)果，見表2。

由表2可知：2010—2018年長(zhǎng)三角城市群27 市的全局Moran’sI指數(shù)均在0.13 左右，且相對(duì)應(yīng)的P值均在5%的顯著性水平下顯著為正，說明長(zhǎng)三角城市群27 市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在顯著空間正相關(guān)性。考察期間Moran’sI指數(shù)在0.126 8～0.138 0 之間小幅波動(dòng)，表現(xiàn)出較穩(wěn)定的空間關(guān)系。

2.局部空間自相關(guān)分析

為進(jìn)一步分析各市與鄰市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的局部空間自相關(guān)性，分別以2010年和2018年為例，繪制長(zhǎng)三角城市群27 市的局部Moran 散點(diǎn)圖，見圖2、圖3。

圖2 2010年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)局部Moran 散點(diǎn)圖

圖3 2018年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)局部Moran 散點(diǎn)圖

如圖2、圖3所示，一、三象限分布的城市總數(shù)多于二、四象限，說明長(zhǎng)三角城市群經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間集聚模式以“高值集聚”和“低值集聚”為主。2010年和2018年分布在第一和第三象限的總點(diǎn)數(shù)各有18 個(gè)，占總量的66.7%，空間正相關(guān)關(guān)系顯著。空間集聚的象限分布如表3所示。

由于所研究區(qū)域的空間集聚是否通過了顯著性檢驗(yàn)，僅運(yùn)用局部Moran 散點(diǎn)圖不能進(jìn)行有效判斷，由此運(yùn)用ArcGIS 軟件分別計(jì)算出了2010年和2018年長(zhǎng)三角城市群經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的Lisa集聚結(jié)果。該結(jié)果可以顯著識(shí)別集聚地區(qū)，便于進(jìn)一步判斷本市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)對(duì)鄰市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，通過對(duì)比可知：2010年和2018年，上海、南通和蘇州3 市始終位于“高—高”集聚區(qū)，表明這些城市具有較高的增長(zhǎng)水平并相互臨近，紹興和嘉興兩市始終處于“低—低”集聚區(qū)，說明經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平較低并相互臨近，這些城市與鄰市呈現(xiàn)空間同質(zhì)性。合肥和杭州分別由2010年的“低—低”集聚和“經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)空間關(guān)系不顯著”發(fā)展到“高—低”集聚，表明合肥和杭州近年經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平有所提升，由于其集聚形式轉(zhuǎn)變，進(jìn)而對(duì)鄰市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平產(chǎn)生溢出效應(yīng)。

綜上，可得出以下結(jié)論：第一，長(zhǎng)三角城市群經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間集聚特征明顯，上海和蘇州等發(fā)達(dá)城市尤為突出，越靠近長(zhǎng)三角口，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平越高。表明發(fā)達(dá)地區(qū)對(duì)臨近區(qū)域產(chǎn)生極化與擴(kuò)散兩種效應(yīng)，即吸引周邊優(yōu)質(zhì)要素集聚并向周圍區(qū)域產(chǎn)生正向的溢出。第二，各城市的空間相關(guān)性和依賴性變化較小，呈現(xiàn)一定的鎖定特征和路徑依賴，低集聚范圍主要覆蓋西部和中部，與高集聚范圍覆蓋的東部區(qū)域，形成了東高西低的空間格局。

(二)空間計(jì)量模型的選擇

由探索性空間數(shù)據(jù)分析(ESDA)的結(jié)果，我們得出長(zhǎng)三角城市群27 市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在顯著且穩(wěn)健的空間正相關(guān)性。因此本文適合采用空間計(jì)量模型。

1.普通面板OLS 估計(jì)及LR 檢驗(yàn)

運(yùn)用MatlabR2019b 軟件對(duì)模型進(jìn)行普通面板OLS 估計(jì)及LR 檢驗(yàn)，結(jié)果見表4。

表3 空間集聚的象限分布

表4 普通面板模型OLS 估計(jì)及LR 檢驗(yàn)

由表4可知：在 1%的顯著性水平下，Hausman 的值為38.767，應(yīng)選擇固定效應(yīng)模型。LR 時(shí)期固定和LR 空間固定效應(yīng)均通過1%的顯著性水平，應(yīng)將模型擴(kuò)展為時(shí)空雙固定模型。雙固定模型結(jié)果表明：各變量的系數(shù)均通過顯著性檢驗(yàn)，物流產(chǎn)業(yè)集聚度、固定資產(chǎn)投資、勞動(dòng)力投入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平和開放程度的回歸系數(shù)為正數(shù)，政府行為的回歸系數(shù)為負(fù)。考慮長(zhǎng)三角城市群27 市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在顯著的空間正相關(guān)性，因此，普通面板回歸模型的系數(shù)可能存在一定的偏差，需進(jìn)一步分析空間回歸模型下的系數(shù)特征。

2.SLM、SEM 和SDM 模型的選擇

在SLM 和SEM 模型的選擇中，LM 檢驗(yàn)表明LM-lag、RLM-lag、LM-error、RLM-error均通過1%的顯著性檢驗(yàn)；同時(shí)，根據(jù)Anselin 的拉格朗日乘子檢驗(yàn)原則，本文應(yīng)選擇雙固定效應(yīng)下的SEM 模型。

由于LM 檢驗(yàn)沒有考慮SDM 模型的適用性，需通過Wald 統(tǒng)計(jì)量和LR 統(tǒng)計(jì)量來進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)，確定SDM 模型是否可以轉(zhuǎn)化為SLM 模型或SEM 模型。運(yùn)用MatlabR2019b 軟件得到時(shí)空雙固定效應(yīng)下SDM 模型中Wald 和LR 的檢驗(yàn)值，見表5。

表5 時(shí)空雙固定SDM 模型的Wald 和LR 檢驗(yàn)值

由表5可知：SLM 模型和SEM 模型的Wald值和LR 值都在1%的顯著性水平下通過檢驗(yàn)，說明SDM 模型不能簡(jiǎn)化為SLM 模型和SEM 模型，SDM 模型更適合物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間計(jì)量分析。

3.模型的內(nèi)生性檢驗(yàn)

空間自回歸的研究表明，大多數(shù)情況下空間滯后項(xiàng)與殘差之間存在相關(guān)性，即模型存在內(nèi)生性問題。Kelejian 通過數(shù)學(xué)推導(dǎo)證明W(I-λW)-1Xβ在理論上是WY較為理想的工具變量，但實(shí)踐中λ不能提前獲知[26]。本文采用式(8)中空間相互作用項(xiàng)來構(gòu)建WY的工具變量。最后檢驗(yàn)空間相互作用變量是否具有內(nèi)生性問題，對(duì)所選工具變量進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果如表6所示，工具變量(IV)在1%水平上高度拒絕原假設(shè)，說明空間相互作用項(xiàng)是內(nèi)生的。

表6 模型的內(nèi)生性檢驗(yàn)

由于GMM 估計(jì)相比ML 估計(jì)更適用于研究社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的相互作用，本文采用GMM 估計(jì)對(duì)不同時(shí)空效應(yīng)下的SDM 模型進(jìn)行回歸估計(jì)，結(jié)果見表7。

在空間計(jì)量模型中，Log L 的值表示擬合數(shù)據(jù)的效果。由表7可知，時(shí)空雙固定效應(yīng)下的SDM 的Log L 值和R2擬合優(yōu)度值最高，證明該模型的優(yōu)越性。對(duì)比表7和表4，可以看出SDM模型的GMM 估計(jì)值在雙固定效應(yīng)下顯著提高，說明普通面板的估計(jì)系數(shù)在納入空間因素后得到優(yōu)化，精確度提高。

表7 不同時(shí)空效應(yīng)下SDM 模型的GMM 估計(jì)值

(三)雙固定效應(yīng)下SDM 模型空間效應(yīng)的分解

運(yùn)用偏微分的方法，將時(shí)空雙固定效應(yīng)下SDM 模型中的空間效應(yīng)進(jìn)行分解，見表8。

表8 時(shí)空雙固定效應(yīng)下SDM 模型空間效應(yīng)分解結(jié)果表

表8為各解釋變量對(duì)長(zhǎng)三角城市群27 市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的分解結(jié)果，可看出：

(1)長(zhǎng)三角城市群物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的直接效應(yīng)為0.351，說明物流產(chǎn)業(yè)的集聚對(duì)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的正向影響；其間接效應(yīng)顯著為正，說明物流產(chǎn)業(yè)的集聚存在明顯的空間溢出效應(yīng)，即本市物流產(chǎn)業(yè)集聚在有效推動(dòng)本市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的同時(shí)，也對(duì)鄰近市域經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)產(chǎn)生正向影響。在開放市場(chǎng)和相關(guān)支持政策的環(huán)境中，物流產(chǎn)業(yè)的集聚，促進(jìn)了區(qū)域產(chǎn)業(yè)要素的優(yōu)化配置，將區(qū)域內(nèi)的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)聯(lián)合成有機(jī)整體，加速了產(chǎn)業(yè)間的聯(lián)動(dòng)，優(yōu)化了區(qū)域內(nèi)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。在此動(dòng)態(tài)過程中，集聚使得資本市場(chǎng)、勞動(dòng)力市場(chǎng)和技術(shù)市場(chǎng)實(shí)現(xiàn)共享，使得基礎(chǔ)設(shè)施共建、運(yùn)輸成本節(jié)約、生產(chǎn)效率提高和生產(chǎn)成本降低，從而對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)產(chǎn)生積極的促進(jìn)作用。物流產(chǎn)業(yè)集聚帶來關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的進(jìn)入，給周邊相鄰的落后區(qū)域帶來正向空間溢出效應(yīng)，通過擴(kuò)散作用和輻射效應(yīng)影響鄰近地區(qū)，對(duì)長(zhǎng)三角城市群經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)呈現(xiàn)正向促進(jìn)作用。

(2)固定資產(chǎn)投資在5%顯著性水平下的直接效應(yīng)為0.576，說明其對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)具有顯著的正向影響。固定資產(chǎn)投資的間接效應(yīng)為0.091，且通過1%的顯著性水平，說明本市固定資產(chǎn)投資將會(huì)對(duì)鄰市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生正向溢出效應(yīng)。

(3)勞動(dòng)力投入的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均顯著為正，且都通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，說明其對(duì)促進(jìn)本市和鄰市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用較為明顯。同時(shí)，勞動(dòng)力投入的總效應(yīng)比固定資產(chǎn)投資的總效應(yīng)更高，促進(jìn)作用更強(qiáng)。

(4)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的直接效應(yīng)值和間接效應(yīng)值均在1%的顯著性水平下通過檢驗(yàn)，由于其回歸系數(shù)為正，故其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)顯著的正向影響。說明本市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化和升級(jí)將對(duì)本市和鄰市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生正向作用。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)體現(xiàn)該市的政策偏向和經(jīng)濟(jì)發(fā)展動(dòng)力，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級(jí)將促使要素在市場(chǎng)條件下更加合理地配置和流動(dòng)，成為經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的“潤(rùn)滑劑”。

(5)政府行為的直接效應(yīng)值在5%的水平下顯著為負(fù)，說明本市政府每干預(yù)1%，本市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)將下降0.634%。本市政府的行為對(duì)鄰市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響顯著為正，說明各市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)受到鄰市政府行為的影響。政府行為的總效應(yīng)為負(fù)，說明市政府的財(cái)政支出未在物流產(chǎn)業(yè)實(shí)現(xiàn)資源的合理配置，從而對(duì)長(zhǎng)三角城市群總體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生負(fù)影響。

(6)開放程度的直接效應(yīng)值和間接效應(yīng)值在1%的水平下顯著為正，說明各市的開發(fā)程度對(duì)本市和鄰市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的促進(jìn)作用。開放程度的總效應(yīng)顯著為正，說明各市對(duì)外開放水平的提高將有效促進(jìn)長(zhǎng)三角城市群區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。長(zhǎng)三角區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與對(duì)外貿(mào)易緊密相關(guān)，對(duì)外貿(mào)易的規(guī)模擴(kuò)大與結(jié)構(gòu)升級(jí)可通過發(fā)揮資源稟賦和比較優(yōu)勢(shì)，成為該區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要增長(zhǎng)動(dòng)力。

五、結(jié)論和建議

本文利用區(qū)位熵測(cè)算了長(zhǎng)三角城市群27 市2010—2018年物流產(chǎn)業(yè)集聚情況，運(yùn)用ESDA 分析方法檢驗(yàn)了長(zhǎng)三角城市群27 市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平在空間上存在相關(guān)性，選擇合適的空間計(jì)量模型探究物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)長(zhǎng)三角城市群27 市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)，得到如下結(jié)論。

第一，長(zhǎng)三角城市群27 市的物流產(chǎn)業(yè)集聚具有空間差異特征。由區(qū)位熵測(cè)算出的2010—2018年集聚均值大于0.5。江蘇省9 市的物流產(chǎn)業(yè)相對(duì)集中，區(qū)位熵均值多在0.5—1 的范圍內(nèi)。浙江省9 市和安徽省8 市物流產(chǎn)業(yè)主要呈現(xiàn)中度集中和部分高度集中，區(qū)位熵均值多在1—1.5 的范圍內(nèi)。總體而言，長(zhǎng)三角口附近的市域的物流產(chǎn)業(yè)集聚度較高。

第二，長(zhǎng)三角城市群區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在顯著的空間自相關(guān)特征，空間集聚特征明顯，具備較強(qiáng)的空間依賴性。高集聚區(qū)分布在長(zhǎng)三角口的東部區(qū)域，低集聚區(qū)覆蓋在中部和西部區(qū)域，區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)明顯的空間非均衡特征，形成東高西低的空間格局。

第三，長(zhǎng)三角城市群27 市的物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)本市區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的正向影響，同時(shí)對(duì)鄰市產(chǎn)生正向的空間溢出作用。由于物流產(chǎn)業(yè)優(yōu)化資源配置及加速產(chǎn)業(yè)聯(lián)動(dòng)，并通過集聚效應(yīng)對(duì)周圍區(qū)域產(chǎn)生擴(kuò)散和輻射效應(yīng)，從一定程度上促進(jìn)了本市及鄰市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。從各控制變量的分解系數(shù)可知，除政府行為外，其他控制變量均對(duì)本市和鄰市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起到正向空間溢出效應(yīng)。

上述結(jié)論表明：目前長(zhǎng)三角城市群27 市的物流產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)空間非均衡特征，對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)呈現(xiàn)正向作用，同時(shí)具備空間溢出效應(yīng)。因此，為進(jìn)一步優(yōu)化長(zhǎng)三角城市群物流產(chǎn)業(yè)集聚的空間分布，最大范圍內(nèi)發(fā)揮物流業(yè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)“加速器”的作用，提升長(zhǎng)三角城市群的整體經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力，本文提出如下政策建議。

第一，合理優(yōu)化物流產(chǎn)業(yè)的空間布局，強(qiáng)化“空間溢出效應(yīng)”。長(zhǎng)三角城市群區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)集聚呈現(xiàn)空間分布不均狀態(tài)，因此，需要對(duì)物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展進(jìn)行合理布局和規(guī)劃，發(fā)揮其“空間溢出效應(yīng)”。在長(zhǎng)三角區(qū)域一體化的背景下，整合現(xiàn)有27 市的物流產(chǎn)業(yè)，不斷完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和配套設(shè)施建設(shè)，可將陸、水、空三者有效結(jié)合起來，提高流通運(yùn)輸效率。同時(shí)，立足長(zhǎng)三角區(qū)域，面向國(guó)際，打造國(guó)際化的現(xiàn)代物流體系。

第二，進(jìn)一步深化開放，形成“互聯(lián)互動(dòng)互通”的開放新格局。由時(shí)空雙固定效應(yīng)下SDM模型的分解結(jié)果可知，對(duì)外開放水平的提高不僅對(duì)本市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著促進(jìn)作用，同時(shí)對(duì)鄰市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有積極影響作用。因此，制定和完善對(duì)外開放政策，進(jìn)一步擴(kuò)大對(duì)外開放水平，提高對(duì)外開放格局顯得尤為重要。首先，各市之間除了深化經(jīng)濟(jì)貿(mào)易往來，還可進(jìn)一步優(yōu)化本市招商引資環(huán)境，降低本市投資的門檻，打破各市因?yàn)榻?jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)而造成的貿(mào)易壁壘。其次，各市之間可以增強(qiáng)文化層面的交流。長(zhǎng)三角城市具備豐富的文化資源，各市可以依托當(dāng)?shù)馗骶咛厣奈幕Y源互相交流，共同設(shè)立特色旅游文化項(xiàng)目，從文化層面切入深化開放體系。最后，除了各市之間的深化開放，還應(yīng)進(jìn)一步深化國(guó)際開放，利用長(zhǎng)三角獨(dú)特的地理區(qū)位優(yōu)勢(shì)，以構(gòu)建國(guó)際化的物流體系為核心對(duì)接國(guó)際開放，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

第三，促進(jìn)要素自由合理流動(dòng)，充分發(fā)揮“匹配效應(yīng)”。由分解結(jié)果可知，除政府行為外，其他要素對(duì)本區(qū)域和鄰近區(qū)域的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均顯著為正。因此，各市政府需要在合理有效制定相關(guān)政策的前提下，不斷提高資源的配置效率，最大限度地促進(jìn)要素的自由流動(dòng)和充分發(fā)揮要素的“匹配效應(yīng)”，從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。

注釋：

①2016年5月11日，國(guó)務(wù)院常務(wù)會(huì)議通過《長(zhǎng)江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》，規(guī)劃中包含26 個(gè)城市。2019年12月1日，新增浙江省溫州市，共27 個(gè)市。上海市1個(gè)(上海)，江蘇省9 個(gè)(南京、無錫、常州、蘇州、南通、鹽城、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、泰州)，浙江省9 個(gè)(杭州、寧波、溫州、嘉興、湖州、紹興、金華、舟山、臺(tái)州)，安徽省8 個(gè)(合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、滁州、池州、宣城)。