物流產業與高技術產業協同集聚水平測度及影響因素分析

茍富華 周敏

摘? 要：運用2008～2019年長三角三省一市的年鑒數據，測度物流產業與高技術產業的專業化集聚水平及兩產業的協同集聚水平，然后利用多元線性模型分析產業協同集聚的影響因素。研究結果顯示，長三角整體物流產業與高技術產業的集聚水平較高，但各地區具有較大差異;上海市的物流產業與高技術產業協同集聚水平一直處于長三角地區的最前沿;同時地區經濟發展水平、產業結構、資本投入強度及交通基礎設施水平對物流產業與高技術產業的協同集聚水平具有提升作用，而對外開放水平、政府干預、科研投入水平和人力資本水平對產業協同集聚的作用則相反。

關鍵詞：物流產業;高技術產業;協同集聚測度;影響因素

中圖分類號：F259.27? ? 文獻標識碼：A

Abstract： Based on the yearbook data of three provinces and one city in the Yangtze River Delta from 2008 to 2019， this paper measures the specialized agglomeration level of logistics industry and high-tech industry and the collaborative agglomeration level of the two industries， and then analyzes the influencing factors of industrial collaborative agglomeration by using multiple linear model. The results show that the agglomeration level of logistics industry and high-tech industry in the Yangtze River Delta is high， but there are great differences among different regions. The collaborative agglomeration level of logistics industry and high-tech industry in Shanghai has always been at the forefront of the Yangtze River Delta region. At the same time， the regional economic development level， industrial structure， capital input intensity and transportation infrastructure level have an impact on the logistics industry and high-tech industry of the level of industrial collaborative agglomeration can improve， while the level of opening to the outside world， government intervention， scientific research investment level and human capital level have the opposite effect.

Key words： logistics industry; high-tech industry; industrial collaborative agglomeration; influencing factors

產業協同集聚作為一種新型經濟活動，逐漸成為一個國家或地區經濟發展的重要驅動力，且在全球化時代，產業競爭力體現著國家競爭優勢。以高技術產業為代表的先進制造業是國民經濟的支柱性產業，是提高產業競爭力的主要動力之一。物流產業作為制造業的延伸產業，為高技術產業提供服務與支持。物流產業與高技術產業的協同發展是經濟發展過程中的現實需求，同時具有良好的協同集聚發展的現實基礎。而長三角作為我國經濟發展的先行地，工業發展起步早，具有良好的產業集聚基礎與雄厚科研實力，市場化水平高，交通便利，是產業協同發展的優良地區。對長三角物流產業與高技術產業的協同集聚水平進行測度及分析其影響因素，有助于對長三角物流產業與高技術產業的協同集聚現狀做出比較準確的判斷與客觀評價，有利于長三角物流產業與高技術產業的協同發展。

1? 文獻綜述

產業協同集聚最早是由Ellison和Glaeser（1997）[1]提出的，他們將產業協同集聚定義為：協同集聚是產業集聚發展過程的一種趨勢，在特定區域內具有相關關系的產業因產業投入要素等區域互惠因素，選擇了在周邊臨近的生產地址。此后，產業協同集聚逐漸成為研究熱點。目前，關于產業協同集聚的研究主要集中于理論與實證檢驗視角。（1）關于產業協同集聚的理論分析。Ellison和Glaeser[2]基于馬歇爾的產業集聚外部性規模經濟理論，從微觀機制的角度出發，發現多樣化產業間傾向于協同集聚。Jacobs（1969）[3]認為產業間存在協同集聚現象即產業多樣化集聚，且知識與技術能在相同產業或不同產業間實現共享。Venahles（1996）[4]提出了垂直關聯的產業集聚模型，解釋了上下游產業在空間地理上的協同區位選擇的原因。高峰、劉志彪（2008）[5]從產業經濟地理的視角出發，認為產業協同集聚是由產業間的外部經濟效應和協同效應所產生的。長三角地區制造業與服務業的協同集聚有利于減少單一產業集聚所產生的過度競爭等負外部性現象，更有利實現產業結構升級。陳憲、黃建鋒（2014）[6]從分工的角度出發，探討了服務業與制造業的發展歷程、原因及現實發展過程中的互補互動關系，得出服務業與制造業彼此之間的分工與合作促進了兩行業的協同集聚。（2）關于產業協同集聚的實證分析。一是產業協同集聚的現象研究。Senn（1993）[7]從服務業細分行業視角出發，發現不同的服務業之間存在空間集聚現象，且服務業內部各細分行業也具有協同集聚趨勢。江曼琦、席強敏（2014）[8]研究發現技術密集型的制造業與生產性服務業具有較強的空間協同集聚趨勢，同時城市的交通運輸服務業是影響城市制造業空間集聚的重要產業。吉亞輝、段榮榮（2014）[9]運用2006～2013年我國31個省市的面板數據和CPVL模型，探討了生產性服務業與制造業協同集聚現象。研究結果表明，生產性服務業與制造業具有協同集聚現象，且產業彼此間具有相互促進作用。二是產業協同集聚的影響效應。胡艷、朱文霞（2015）[10]和朱文霞（2016）[11]利用城市面板數據，探索生產性服務業與其他產業的協同集聚效應，發現生產性服務業與制造業的協同集聚對經濟增長具有正向促進作用，多樣化產業結合不僅有利于節約成本還可以實現產業的優化組合，推動經濟轉型。劉玉浩、池仁勇、施佐利（2018）[12]運用靜態面板模型和GMM模型，實證檢驗分析了生產性服務業和制造業協同集聚對制造業效率的影響效應，二者呈“倒U型”關系，即適度的產業協同集聚對制造業效率具有促進作用，而過度的集聚就會產生負面作用。伍先福、楊永德（2016）[13]在理論分析上認為生產性服務業與制造業協同集聚會直接影響人口與經濟城鎮化，還會對空間與社會城鎮化具有關聯性影響;在實證分析中發現我國生產性服務業與制造業協同集聚整體上促進了城鎮化發展，但對城鎮化建設的影響作用方面，東中西部存在明顯的地區差異性。三是產業協同集聚的影響因素。陳曦、朱建華、李國平（2018）[14]從空間視角探討制造業產業間協同集聚的區域差異及影響因素，發現產業間協同集聚水平與城市規模有關，地區政策、經濟發展水平、交通設施水平及勞動力供給等因素都對制造業產業間的協同集聚有一定的影響。基于新經濟地理學的研究視角，陳國亮、陳建軍（2012）[15]利用我國221個城市面板數據，從空間層面探索了影響二、三產業協同集聚的因素，研究發現，區域性中心城市的發展有助于周邊城市的二、三產業的協同集聚水平的提高。

綜上，現有學者在研究產業協同集聚現象時，研究對象方面多以生產性服務業與制造業為主，對生產性服務業與高技術產業協同集聚的研究較少;且在研究范圍上多以全國為主，較少對具體區域間的產業協同集聚進行研究。在產業結構升級、經濟結構轉型的背景下，生產性服務業與高技術產業之間的關聯度越來越緊密。長三角是我國最重要的工業走廊之一，區域內集聚著眾多高能耗、大運量及高技術特質的現代大型工業企業，且物流產業作為生產性服務業中的重要組成部分，因此，研究長三角區域物流產業與高技術產業的協同集聚及其影響因素具有十分重要的理論和實踐意義。

2? 物流產業與高技術產業協同集聚水平測度

2.1? 測度方法選取

衡量產業協同集聚水平的方法眾多，如EG指數、D-O指數、新EG指數和Colocalization指數，以及國內學者根據我國具體情況構建的基于EG指數的γ指數和CO指數，充分考慮數據的可獲得性和指標的可操作性，本文選取陳建軍等（2016）[16]構建的CO指數，具體公式如下：

CO-1-+LQ+LQ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

式（1）中，CO表示某地物流產業與高技術產業的協同集聚指數，其值越大，表明該地區物流產業和高技術產業的協同集聚水平越高;值越小，則表明產業協同集聚水平越低。LQ和LQ分別表示物流產業與高技術產業在“i”地的集聚度，本文采用反映產業地區專業化聚集的區位熵指標來衡量。其計算公式如下：

LQ=? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （2）

LQ=? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （3）

上式中，q和q分別表示i省物流產業和高技術產業的總產值或就業總人數，Q表示i省的總產值或就業總人數，q和

q分別表示全國物流產業和高技術產業的總產值或就業總人數，Q為全國的總產值與就業總人數，同時為減小多重共線性等影響本文采用就業人數衡量物流產業和高技術產業的區位熵指數。若區位熵大于1，表明該產業在某地區發展規模較大，具有相對的比較優勢，競爭能力較強;若區位熵小于1，則反之。

2.2? 數據來源與說明

本文所研究的相關數據均來自2008～2019年《中國第三產業統計年鑒》、《中高技術產業統計年鑒》、《中國統計年鑒》與長三角三省一市的統計年鑒，由于目前我國的產業體系中沒有“物流業”這一行業，參考相關文獻，本文采用交通運輸、倉儲業和郵政業來表征物流產業。

2.3? 測度結果與分析

首先根據式（2）分別計算出2007～2018年間上海市、江蘇省、浙江省和安徽省物流產業與高技術產業的區位熵，再將計算出的區位熵代入式（2），計算出物流產業與高技術產業的協同集聚水平。表1顯示了2007～2018年上海、江蘇、浙江和安徽物流產業與高技術產業的區位熵及兩產業的協同集聚水平。

根據表1的測算結果，可以繪制長三角物流產業與高技術產業的區位熵趨勢圖及長三角物流產業與高技術產業協同集聚水平變化趨勢圖，如圖1、圖2和圖3所示。從區位熵來看，物流產業方面，2007～2018年間，長三角整體物流產業發展平穩，區位熵值都等于1或接近于1，說明長三角物流產業已經形成一定的產業規模。從各地區來看，上海市的物流產業集聚水平一直保持在最前沿，其區位熵均大于1，但整體上呈下降趨勢，從2007年的4.50下降至2018年的3.48。江蘇省、浙江省和安徽省的物流產業集聚發展平穩，但其區位熵都小于1，說明這三省的物流產業集聚效應不明顯;在高技術產業方面，2007～2018年間，長三角整體高技術產業區位熵呈下降趨勢，但其值均大于1。上海市、江蘇省以及浙江省的高技術產業區位熵全部大于1，變化趨勢同整體變化一樣，呈下降趨勢，說明這三個省市的高技術產業水平在長三角具有比較優勢，具有較好的高技術產業集聚基礎。且在2013年開始江蘇省高技術產業集聚水平超過上海市高技術產業集聚水平，這與長三角產業轉移等因素有關;而安徽省的高技術產業區位熵在緩慢上升，但均小于1，說明安徽高技術產業未形成一定規模的集聚。

從物流產業與高技術產業協同集聚水平來看，2007～2018年間，長三角兩產業協同集聚水平均保持在3.4左右，其中上海市兩產業協同集聚水平雖呈下降趨勢，江蘇省兩產業協同集聚發展平穩，在研究期間均保持在4.3左右，上海市和江蘇省的物流產業與高技術產業協同集聚水平始終高于長三角整體水平;而浙江省和安徽省兩產業協同集聚均大于1，其中安徽省兩產業協同集聚水平呈緩慢上升趨勢。綜上所述，長三角三省一市的物流產業與高技術產業的協同集聚水平較高，但各地區具有區位差異。

3? 物流產業與高技術產業協同集聚的影響因素分析

3.1? 模型設定

參考相關研究文獻，本文設定的物流產業與高技術產業協同集聚影響因素線性模型形式如下：

CO=α+αlnDev+αlnIs+αlnInv+αlnPort+αlnGov+αlnRD+αlnEdu+αlnTra+ε? ? ? ? ? ? ? ? （4）

式（4）中，α為回歸系數，i為省市，t為時間;被解釋變量CO是利用式（1）測度的長三角三省一市的物流產業與高技術產業的協同集聚度;Dev為區域經濟發展水平，用地區人均GDP來衡量;Is為產業結構，用第二產業產值占地區GDP的比值來衡量;Inv為資本投入強度，用固定資產投資占GDP的比重來衡量;Port為對外開放程度，用進出口總額占GDP比重來衡量;Gov為政府干預，用一般預算財政支出占GDP比重來衡量;RD為科研投入水平，用R&D經費內部支出占GDP比重來衡量;Edu為人力資本水平，用每萬人口中大學生人數來衡量;Tra為交通基礎設施水平，用鐵路、公路和內河航道里程與區域面積的比值來衡量。ε為隨機誤差項。

所有原始數據均來自2008～2019年《上海市統計年鑒》、《江蘇省統計年鑒》、《浙江省統計年鑒》和《安徽省統計年鑒》，表2為各變量的描述性統計結果，同時為消除數據間的異方差，所有變量在模型中均取對數。

3.2? 回歸結果與分析

基于長三角三省一市2007～2018年面板數據，根據服務產業與高技術產業協同集聚影響因素的回歸模型，利用Eviews10.0軟件，首先對各個變量分別回歸，分析這些因素對產業協同集聚水平影響的顯著性及程度;然后進行多元素線性回歸，回歸模型通過F檢驗和豪斯曼檢驗，最終選擇固定效應模型，回歸結果如表3所示。

模型回歸結果顯示，所有模型的可決系數R均大于0.977，說明模型擬合情況較好且置信水平高，所選取的解釋變量與被解釋變量之間存在一定的相互影響。在單獨回歸中各變量均在1%的水平顯著;在整體回歸中，除人力資本水平不顯著外，其余變量均顯著，其中產業結構、資本投入水平、科研投入和交通基礎設施水平在1%的水平下顯著，經濟發展水平和政府干預水平在5%的水平下顯著，對外開放水平在10%的水平下顯著。同時，由實證結果可知，經濟發展水平的影響效應、產業結構、資本投入強度和交通基礎設施水平對物流產業與高技術產業協同集聚具有正向促進作用，其中交通基礎設施水平的影響效應最大，其次為產業結構;一般認為經濟發展水平越高，對物流產業的需求量就越大，同時隨著社會分工的深化與細化，高技術產業的發展需要與之配套的生產性服務業如物流產業，以提升企業的核心競爭力，這就推動著物流產業與高技術產業的協同發展。產業結構的升級與調整有利于產業協同集聚水平的提升，所以長三角以加快對如高技術產業等的第二產業的發展，促進物流產業在內的生產性服務業與高技術產業為代表的制造業的產業協同發展。資本投入強度的提高顯著地促進產業協同集聚水平的提升，說明資本密集型產業傾向于與物流產業的生產性服務業部門的區域臨近分布。運輸的便利性和成本的高低與地區交通基礎設施緊密相關，是物流產業在區域集聚的前提條件，物流產業是制造業的延伸產業，其在區域的集聚對制造業具有直接影響，從而也會間接影響高技術產業，進而促進產業協同集聚。而對外開放水平對產業協同集聚的影響作用為負，說明長三角各省市在引進外來技術時需要注意引進質量與結構;政府的過度干預會造成產業協同集聚水平的低下，這與當前政府對物流產業中的交通運輸業如鐵路運輸的干預較多等原因有關。科研投入強度和人力資本對產業協同集聚水平的提升具有抑制作用。

4? 結論與建議

本文對長三角三省一市的物流產業和高技術產業的集聚水平及兩產業的協同集聚水平進行測度，發現長三角整體的物流產業與高技術產業的集聚水平較高，上海市在物流產業、高技術產業和兩產業協同集聚水平上都處于較高水平。在對其影響因素的實證分析中， 區域經濟發展水平、產業結構、資本投入強度和交通基礎設施水平對產業協同集聚水平的提升具有正向促進作用，而對外開放水平、政府干預、科研投入水平和人力資本水平具有負向抑制作用。

因此，提出以下建議：產業集聚水平高的上海市發揮其帶動作用，促進江蘇、浙江和安徽省的物流產業與高技術產業的共同發展;物流產業和高技術產業的發展需要大量的資本與技術，因此地區要較大資本與技術對產業發展的投入;在與國外進行經濟合作時，多引入先進技術與管理方法，同時也要注重引進質量水平與結構;適當減少政府干預，如放松對交通運輸產業的管制，充分發揮市場機制，促進供給側改革。

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