范月嬌，權(quán)春妮

(華僑大學(xué)工商管理學(xué)院，福建泉州362021)

0 引言

物流通道是指在一定的區(qū)域空間中，為提供全程物流服務(wù)，將一種或多種運(yùn)輸方式且方向一致的干線運(yùn)輸線路、物流節(jié)點(diǎn)、物流設(shè)備及物流信息線路等在相關(guān)物流服務(wù)機(jī)構(gòu)的有效管理下實(shí)現(xiàn)有機(jī)結(jié)合的綜合物流服務(wù)系統(tǒng)，它是區(qū)域交通基礎(chǔ)設(shè)施的骨干物流服務(wù)系統(tǒng)[1].21世紀(jì)以來，中國將物流通道作為生產(chǎn)力布局是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略的重要內(nèi)容，如2009年《物流業(yè)調(diào)整和振興規(guī)劃》提出建設(shè)10大物流通道；《物流業(yè)發(fā)展中長期規(guī)劃(2014—2020年)》提出加快推進(jìn)聯(lián)通國內(nèi)外主要經(jīng)濟(jì)區(qū)域的物流通道建設(shè)；2015年《“一帶一路”愿景與行動(dòng)》中基礎(chǔ)設(shè)施互聯(lián)互通主要包括交通基礎(chǔ)設(shè)施的關(guān)鍵通道等.

交通基礎(chǔ)設(shè)施的溢出效應(yīng)是相關(guān)學(xué)者多年來致力研究的領(lǐng)域.如Lucas[2]、Barro[3]等利用內(nèi)生增長模型進(jìn)行研究，從理論上驗(yàn)證交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟(jì)增長存在正溢出效應(yīng)；劉生龍[4]研究發(fā)現(xiàn)交通基礎(chǔ)設(shè)施對中國經(jīng)濟(jì)增長的溢出效應(yīng)存在顯著正溢出效應(yīng).而 Douglas[5]，張學(xué)良[6]，胡艷等[7]驗(yàn)證了交通基礎(chǔ)設(shè)施空間溢出效應(yīng)的存在.隨著產(chǎn)業(yè)集聚、區(qū)際產(chǎn)業(yè)分工和經(jīng)貿(mào)聯(lián)系及運(yùn)量集中化發(fā)展，促使了區(qū)域之間以干線和節(jié)點(diǎn)交通基礎(chǔ)設(shè)施為主體的物流通道形成，并與其沿線區(qū)域各經(jīng)濟(jì)主體、生產(chǎn)要素相互聯(lián)系和作用，改變沿線區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間結(jié)構(gòu)[1].因此物流通道是貫通區(qū)域內(nèi)外經(jīng)濟(jì)流通的動(dòng)脈系統(tǒng)，物流通道是否存在空間溢出效應(yīng)？如果存在，其空間差異如何？這是值得關(guān)注和研究的領(lǐng)域.

1 物流通道空間溢出效應(yīng)檢驗(yàn)的理論模型及估計(jì)

構(gòu)建空間計(jì)量模型主要是對研究對象進(jìn)行空間自相關(guān)性檢驗(yàn)、空間計(jì)量模型構(gòu)建及空間權(quán)重矩陣構(gòu)造.

1.1 空間自相關(guān)性檢驗(yàn)

空間自相關(guān)檢驗(yàn)方法較多，本文選用成熟的Morans′I指數(shù)法進(jìn)行全局空間自相關(guān)檢驗(yàn)，其方法為

式中：t為時(shí)期；n為研究區(qū)域中地區(qū)總數(shù)；MIt為Moran′s I指數(shù)，其取值范圍為(-1，1)，值為正(或?yàn)樨?fù))表示變量存在空間正相關(guān)(或負(fù)相關(guān))，值越大其空間正(或負(fù))相關(guān)性越強(qiáng)；Xit和Xjt分別為i地區(qū)和相鄰j地區(qū)觀測值分別為觀測值的方差與平均值；wij為空間權(quán)重.

1.2 構(gòu)建物流通道的空間溢出效應(yīng)檢驗(yàn)的理論模型

以柯布—道格拉斯(C-D)生產(chǎn)函數(shù)為理論基礎(chǔ).

式中：Y為區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出；A,K,L分別表示全要素生產(chǎn)率、資本存量和勞動(dòng)投入；α,β分別是K和L的產(chǎn)出彈性系數(shù).

交通基礎(chǔ)設(shè)施除了投資建設(shè)時(shí)直接刺激經(jīng)濟(jì)增長外，還會通過影響其他投入要素的效率來改變產(chǎn)出.因此，可以認(rèn)為物流通道技術(shù)水平(XLCT)的高低是全要素生產(chǎn)率中的一個(gè)重要因素，假設(shè)

將式(3)代入式(2)，再對數(shù)化可得

為考察物流通道的空間溢出效應(yīng)，構(gòu)建空間杜賓模型面板數(shù)據(jù)模型(SDM)進(jìn)行驗(yàn)證.

式中：j表示i的相關(guān)聯(lián)地區(qū)；Xit表示包括物流通道技術(shù)水平變量在內(nèi)的核心變量和控制變量的解釋變量集合；ρ為空間滯后回歸系數(shù)；γ，θ分別是解釋變量和空間滯后解釋變量系數(shù)向量；ui,λt,εit分別為空間效應(yīng)、時(shí)間效應(yīng)和隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng).

1.3 構(gòu)造空間權(quán)重矩陣

空間溢出效應(yīng)檢驗(yàn)一般遵循距離衰減規(guī)律.林光平等[8]認(rèn)為有些樣本點(diǎn)會存在空間上分布的離散特征，提出了“基于地理距離的空間鄰接權(quán)重矩陣”的思路，其優(yōu)點(diǎn)是：地區(qū)之間是地理距離而相鄰的鄰居，解決了樣本點(diǎn)在空間上分布不連續(xù)的問題；兩個(gè)地區(qū)間距離倒數(shù)函數(shù)值可以將較近地區(qū)確定為相關(guān)的鄰居，反之設(shè)為0，其公式為

式中：dij是地區(qū)i和j之間的弧度距離；σi是地理空間研究總體中j對i空間權(quán)重標(biāo)準(zhǔn)差.

由于本文樣本是城市數(shù)據(jù)，個(gè)別樣本點(diǎn)存在因?yàn)閿?shù)據(jù)缺失或地理空間自然分割原因而不具共同邊界或相鄰的特點(diǎn)，故用該方法構(gòu)造空間權(quán)重矩陣更合適.

2 中國物流通道空間溢出效應(yīng)的實(shí)證檢驗(yàn)?zāi)Ｐ图跋嚓P(guān)變量說明

2.1 中國物流通道的空間布局

本文基于已有文獻(xiàn)并結(jié)合中國相關(guān)發(fā)展規(guī)劃及物流通道的內(nèi)涵，以中國干線鐵路、高速公路、國道和干線水路中2條以上且方向一致的運(yùn)輸干線和沿線重要物流節(jié)點(diǎn)為基礎(chǔ)，利用ArcGIS 10.2繪制了7條縱貫?zāi)媳焙?條橫跨東中西部的物流通道，11條物流通道相互縱橫交錯(cuò)形成了中國物流通道空間格局，如圖1所示，貫通了279個(gè)地級市和4個(gè)直轄市(由于物流通道交匯重復(fù)和西部個(gè)別城市數(shù)據(jù)的可獲性問題，本文實(shí)際研究城市為196個(gè))，覆蓋了中國80%以上的地區(qū).

2.2 SDM實(shí)證模型、變量說明與數(shù)據(jù)處理

在理論模型式(5)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建中國物流通道空間溢出效應(yīng)的SDM實(shí)證檢驗(yàn)?zāi)Ｐ?

式(7)變量解釋如表1所示.

圖1 中國物流通道空間布局Fig.1 The spatial layout of China's logistics corridor

物流通道技術(shù)水平(XLCT)的高低取決于交通運(yùn)輸干線、物流節(jié)點(diǎn)技術(shù)水平及其信息化水平的綜合.XLCT越高，物流通道的區(qū)域通達(dá)性越優(yōu)越，支持區(qū)域外物流活動(dòng)的潛力也越大，產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)的可能性越大.綜合測算方法為

式中：t為時(shí)期分別為物流通道沿線城市i的m種運(yùn)輸干線和n種物流節(jié)點(diǎn)的技術(shù)水平.以上2個(gè)變量在借鑒金鳳君[9]研究成果的基礎(chǔ)上，根據(jù)本文研究需要補(bǔ)充后，采用分類賦值方式獲得，如表2所示.同時(shí)考慮到信息化水平直接影響物流通道的運(yùn)作效率，本文用物流通道沿線城市互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)和百人人口數(shù)之比衡量.

表1 變量說明及數(shù)據(jù)處理Table 1 Variable description and data processing

表2 物流通道技術(shù)水平的相關(guān)要素指標(biāo)賦值Table 2 Assignment of relevant elements of logistics corridor technology level

各變量的描述性統(tǒng)計(jì)如表3所示.

3 實(shí)證過程與結(jié)果分析

3.1 相關(guān)變量的空間自相關(guān)性檢驗(yàn)

利用式(1)和式(6)，利用Stata13.1計(jì)算出LCT和RGDP的Morans′I，如表4所示.表4 的Morans′I指數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果表明XLCT和XRGDP具有顯著空間自相關(guān)性，在空間溢出效應(yīng)的檢驗(yàn)中應(yīng)考慮該因素.

表3 相關(guān)變量的描述性統(tǒng)計(jì)Table 3 The descriptive Statistics of the related variables

3.2 全國物流通道的空間溢出效應(yīng)檢驗(yàn)及結(jié)果分析

本文研究是基于物流通道沿線地級城市數(shù)據(jù)，各城市由于其自然資源稟賦、經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)等差異，因此預(yù)期為固定效應(yīng)模型.通過Hausman檢驗(yàn)，均在1%水平上拒絕了隨機(jī)效應(yīng)模型適用性假設(shè)，證實(shí)固定效應(yīng)模型更適合本文研究對象.同時(shí)在估計(jì)過程中分別對個(gè)體固定效應(yīng)、時(shí)間固定效應(yīng)及雙固定效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果做了比較，發(fā)現(xiàn)個(gè)體與時(shí)間雙固定后估計(jì)結(jié)果更顯著，因此本文采用Stata13.1對雙固定效應(yīng)模型估計(jì)，結(jié)果如表5所示.

表4 Morans′I指數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果Table 4 The test results of Morans′I

表5 雙固定效應(yīng)模型估計(jì)結(jié)果Table 5 The estimation results of double fixed effect model

由表5，首先就Wald統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)來看：空間滯后(SAR)和空間誤差(SEM)2個(gè)模型分別拒絕了H0:θ=0和H0:θ+ρβ=0的原假設(shè)，而SDM也拒絕了原假設(shè)，說明都存在空間效應(yīng)；但表5中的AIC和BIC值表明，用SDM模型估計(jì)的信息損失量最小，故SDM模型更有效.由表5的SDM模型估計(jì)結(jié)果看，本文物流通道技術(shù)水平及其空間滯后項(xiàng)分別在1%和5%的水平下顯著；人均固定資本存量及其空間滯后項(xiàng)也均顯著；但是勞動(dòng)投入及其滯后項(xiàng)均不顯著，表明中國在研究期內(nèi)城市勞動(dòng)力投入還有待提高.進(jìn)一步計(jì)算出物流通道的直接效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)和總效應(yīng)，如表6所示.

表6 物流通道的直接效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)及總效應(yīng)Table 6 The direct effect,spatial spillover effect and total effect of the logistics corridor

從表6可以看出，中國物流通道對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的直接效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)和總效應(yīng)均在1%水平下顯著，充分表明物流通道對沿線城市及其周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展都具有正向溢出效應(yīng).

3.3 各條物流通道的空間溢出效應(yīng)檢驗(yàn)及結(jié)果分析

模型估計(jì)和檢驗(yàn)方法同上，不再贅述.估計(jì)過程中發(fā)現(xiàn)，京哈、京拉和同柳物流通道的空間自回歸系數(shù)ρ均不顯著，表明這3條物流通道沿線區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長在研究期內(nèi)不存在顯著的空間自相關(guān)性，不適合采用SDM驗(yàn)證.因此，本文僅對其余8條物流通道的空間溢出效應(yīng)檢驗(yàn).根據(jù)研究需要，本文僅對變量XLCT的空間溢出效應(yīng)進(jìn)行相關(guān)估計(jì)，結(jié)果如表7所示.

首先，從表7各項(xiàng)指標(biāo)的顯著性來看：其一，中國縱向沿海、京九及橫向長江、隴海蘭新、滬昆等5條物流通道，其直接效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)和總效應(yīng)均顯著；其二，京滬、京廣和寶昆3條縱向物流通道其空間滯后項(xiàng)的檢驗(yàn)結(jié)果不顯著，即在研究時(shí)期內(nèi)不存在空間溢出效應(yīng)，但是京滬和京廣物流通道的直接效應(yīng)對本地經(jīng)濟(jì)發(fā)展有促進(jìn)作用，而寶昆物流通道的直接效應(yīng)在5%的水平上顯著為負(fù)，表明寶昆物流通道在研究時(shí)期還未對沿線城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生有利的支持作用，如成昆鐵路目前還為單線鐵路，因此需進(jìn)一步建設(shè)和完善.其次，從各物流通道空間溢出效應(yīng)的大小來看：排在首位的是長江(0.023)，其次依次為京九(0.018)、沿海(0.015)、滬昆(0.013)和隴海蘭新(0.010)，除了隴海蘭新物流通道外，其余4個(gè)物流通道的空間溢出效應(yīng)均高于全國水平(0.011)，表明位于東部、南方地區(qū)的物流通道設(shè)施相較于中西部、北方地區(qū)好.

表7 各物流通道的直接效應(yīng)、空間溢出效應(yīng)和總效應(yīng)估計(jì)結(jié)果Table 7 The estimation results of direct effect,spillover effect and total effect of each logistics corridor

4 結(jié)論

本文研究表明，中國物流通道從全國層面看，在1%置信水平上具有顯著的正向空間溢出效應(yīng)；但從各物流通道層面看，長江、京九、沿海、滬昆及隴海蘭新等物流通道存在顯著的正向空間溢出效應(yīng)，但也存在明顯的空間差異.

中國長期以來在相關(guān)區(qū)域經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略和生產(chǎn)力布局下，物流通道基礎(chǔ)設(shè)施確實(shí)得到了一定程度的提高.但從本文驗(yàn)證結(jié)果看，不論是全國還是各物流通道層面，其空間溢出效應(yīng)雖然顯著但都相對較小.而物流通道是一個(gè)由運(yùn)輸干線和物流節(jié)點(diǎn)為主體構(gòu)成的綜合物流服務(wù)系統(tǒng)，因此，應(yīng)該重視地處西部、中西部和橫貫東中西部的物流通道及沿線區(qū)域，因地制宜地推進(jìn)其沿線交通樞紐和專業(yè)物流節(jié)點(diǎn)的梯度建設(shè)，注重干線運(yùn)輸線路結(jié)構(gòu)的合理化投入，推進(jìn)全國綜合物流通道基礎(chǔ)設(shè)施體系的完善，從而全面提高物流通道技術(shù)水平；同時(shí)，應(yīng)注重加強(qiáng)物流通道沿線城市配套交通骨干基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，使物流通道對沿線經(jīng)濟(jì)主體、生產(chǎn)要素形成集聚與溢出效應(yīng)，從而推動(dòng)沿線城市群乃至經(jīng)濟(jì)帶的形成，進(jìn)而促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化和均衡化發(fā)展.此外，物流通道對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展雖然重要，但是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展還依賴很多因素，比如古典經(jīng)濟(jì)學(xué)中固定資本存量和勞動(dòng)投入要素，新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)中的產(chǎn)業(yè)集聚因素、新經(jīng)濟(jì)增長理論中的對外貿(mào)易、人力資本等因素.本文研究結(jié)果表明，物流通道沿線城市的勞動(dòng)投入、對外貿(mào)易和人力資本等要素都沒有對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生顯著的影響，因此中國物流通道沿線一些城市在這些要素投入方面還有待加強(qiáng).

[1]范月嬌,王健.我國物流通道的生產(chǎn)服務(wù)效率研究——基于SFA面板數(shù)據(jù)的實(shí)證[J].云南財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào),2016(2):22-36.[FAN Y J,WANG J.Research on the production service efficiency of China’s logistics corridor——An empirical study based on SFA panel data model[J].Journal of Yunnan Finance and Trade Institute,2016(2):22-36]

[2]LUCAS R E.On the mechanics of economic development[J].Journal of Monetary Economics,1988,22(1):3-42.

[3]BARRO R J.Government spending in a simple model of endogenous Growth[J].Journal of Political Economy,1990,98(5):103-125.

[4]劉生龍，胡鞍鋼.基礎(chǔ)設(shè)施的外部性在中國的檢驗(yàn)：1988-2007[J].經(jīng)濟(jì)研究,2010(3):4-15.[LIU S L,HU A G.Test on the externality of infrastructure in China:1988-2007[J].Economic Research Journal,2010(3):4-15]

[5]DOUGLAS H E.Spatial productivity spillovers from public infrastructure:Evidence from state highways[J].International Tax and Public Finance,1995,2(3):459-468.

[6]張學(xué)良.中國交通基礎(chǔ)設(shè)施促進(jìn)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長嗎——兼論交通基礎(chǔ)設(shè)施的空間溢出效應(yīng)[J].中國社會科學(xué)，2012(3)：60-77，206.[ZHANG X L.Has transport infrastructure promoted regional economic growth?—With an analysis of the spatial spillover effects of transport infrastructure[J].Social Sciences in China,2012(3):60-77,206]

[7]胡艷,朱文霞.交通基礎(chǔ)設(shè)施的空間溢出效應(yīng)——基于東中西部的區(qū)域比較[J].經(jīng)濟(jì)問題探索,2015(1):82-88.[HU Y,ZHU W X.Spatial spillover effects of traffic infrastructure:A regional comparison based on eastern,central and western regions[J].Inquiry Into Economic Issues,2015(1):82-88.]

[8]林光平,龍志和.空間經(jīng)濟(jì)計(jì)量：理論與實(shí)證[M].北京:科學(xué)出版社,2014.[LIN G P,LONG Z H.Spatial econometric:Theory and empirical research[M].Beijing:Science Press,2014.]

[9]金鳳君.基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟(jì)社會空間組織[M].北京:科學(xué)出版社,2012.[JIN F J.Infrastructure and economic and socialspace organization[M].Beijing:Science Press,2012.]