范月嬌

(華僑大學(xué) 工商管理學(xué)院，福建 泉州 362021)

一、問(wèn)題提出與文獻(xiàn)回顧

近年來(lái)隨著物流專(zhuān)業(yè)化發(fā)展，物流服務(wù)不再僅僅是單一的運(yùn)輸或倉(cāng)儲(chǔ)，需要將運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、裝卸搬運(yùn)、包裝、分揀、流通加工、物流配送、物流信息處理等基本功能有機(jī)結(jié)合及各環(huán)節(jié)之間無(wú)縫銜接才能提供高效率、低成本的物流服務(wù)。因此，伴隨著運(yùn)輸通道理論的研究和社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求，物流通道的相關(guān)研究得到了進(jìn)一步推進(jìn)。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(xiàn)運(yùn)輸線(xiàn)路(如高速公路、國(guó)道、干線(xiàn)鐵路、干線(xiàn)水路及航空等)、物流節(jié)點(diǎn)(如港口、機(jī)場(chǎng)、物流中心等)、物流設(shè)備及物流信息線(xiàn)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)[1-5]。同時(shí)，中國(guó)近年來(lái)在區(qū)域發(fā)展規(guī)劃中也非常重視物流通道的建設(shè)，如2009年《物流業(yè)調(diào)整和振興規(guī)劃》中提出建設(shè)和完善中國(guó)東北地區(qū)與關(guān)內(nèi)地區(qū)、東部地區(qū)南北、中部地區(qū)南北、東部沿海與西北地區(qū)、東部沿海與西南地區(qū)、西北與西南地區(qū)、西南地區(qū)出海、長(zhǎng)江與運(yùn)河、煤炭及進(jìn)出口等10大物流通道；《物流業(yè)發(fā)展中長(zhǎng)期規(guī)劃(2014-2020年)》中提出加快推進(jìn)聯(lián)通國(guó)內(nèi)、國(guó)際主要經(jīng)濟(jì)區(qū)域的物流通道建設(shè)，大力發(fā)展多式聯(lián)運(yùn)，努力形成京滬、京廣、歐亞大陸橋、中歐鐵路大通道以及長(zhǎng)江黃金水道等若干條貨暢其流、經(jīng)濟(jì)便捷的跨區(qū)域物流大通道；《全國(guó)流通節(jié)點(diǎn)城市布局規(guī)劃(2015-2020年)》，提出了“3縱5橫”的全國(guó)骨干流通大通道體系，“3縱”即東線(xiàn)沿海、中線(xiàn)京港澳、西線(xiàn)呼昆流通大通道；“5橫”即西北北部、隴海蘭新沿線(xiàn)、長(zhǎng)江沿線(xiàn)、滬昆沿線(xiàn)、珠江西江流通大通道。

然而，物流通道并非一朝一夕建立起來(lái)的，是在滿(mǎn)足其沿線(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)流通過(guò)程中對(duì)貨物流量、流效、流速、流程等需求下，對(duì)各種運(yùn)輸方式的干線(xiàn)線(xiàn)路和各類(lèi)物流節(jié)點(diǎn)持續(xù)投入、建設(shè)和完善中逐漸形成的，并與其沿線(xiàn)區(qū)域各經(jīng)濟(jì)主體、生產(chǎn)要素不斷地相互聯(lián)系、相互作用而形成的具有一定區(qū)域空間結(jié)構(gòu)形態(tài)的地理空間實(shí)體[5]。因此，物流通道作為交通運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施的骨干，與交通基礎(chǔ)設(shè)施一樣必然對(duì)沿線(xiàn)區(qū)域空間結(jié)構(gòu)及其經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生重要的影響。例如Hoover(1948)提出了運(yùn)輸費(fèi)用結(jié)構(gòu)理論，論證了在兩條運(yùn)輸線(xiàn)路的中轉(zhuǎn)點(diǎn)建工廠(chǎng)可以節(jié)約倒裝費(fèi)用和降低總體運(yùn)輸費(fèi)用，這種區(qū)位優(yōu)勢(shì)就會(huì)產(chǎn)生節(jié)點(diǎn)如港口、交通樞紐的集聚效應(yīng)[6-7]。Werner Sombart的“生長(zhǎng)軸”理論[8]、陸大道的“點(diǎn)-軸”系統(tǒng)理論[9]等，都認(rèn)為交通干線(xiàn)可以影響企業(yè)及產(chǎn)業(yè)區(qū)位的改變，從而形成區(qū)域上經(jīng)濟(jì)集聚趨勢(shì)；同時(shí)陸大道也指出經(jīng)濟(jì)集聚與擴(kuò)散往往是沿著阻力最小的方向，即軸線(xiàn)(含動(dòng)力線(xiàn)、水源線(xiàn)、運(yùn)輸線(xiàn))進(jìn)行的[9]。張文嘗(1992)指出交通運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施是空間運(yùn)輸聯(lián)系的實(shí)現(xiàn)基礎(chǔ)，從側(cè)面反映了區(qū)域經(jīng)濟(jì)聚散對(duì)交通運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施的依賴(lài)[7]。在交通區(qū)位論中也體現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)集聚的思想，最早對(duì)交通區(qū)位研究的Kohl(1841)認(rèn)為交通發(fā)展、人口集中和聚落的形成是互補(bǔ)的[3]。Eberts and McMillen(1999)研究認(rèn)為如果大城市的人均基礎(chǔ)設(shè)施水平高于中小城市，不考慮基礎(chǔ)設(shè)施因素的集聚經(jīng)濟(jì)估計(jì)值會(huì)向上偏誤[10]。管楚度(2000)提出了交通路網(wǎng)作用下大概率出現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)在某些特定地帶集聚的觀(guān)點(diǎn)[11]。張學(xué)良(2009)研究發(fā)現(xiàn)交通運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施與其他類(lèi)型基礎(chǔ)設(shè)施的本質(zhì)區(qū)別是交通運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施投資會(huì)使其規(guī)模與存量增加，進(jìn)而降低運(yùn)輸成本、提高區(qū)域的可達(dá)性、加快要素的區(qū)際流動(dòng)、改變經(jīng)濟(jì)主體的區(qū)位決策，從而形成聚集和擴(kuò)散[12]。姚影(2009)通過(guò)理論模型推導(dǎo)的方式證明了城市交通基礎(chǔ)設(shè)施直接影響了城市區(qū)域范圍內(nèi)企業(yè)和居民的消費(fèi)和生產(chǎn)，給城市帶來(lái)經(jīng)濟(jì)集聚效應(yīng)[13]。Graham and Melo(2010)研究發(fā)現(xiàn)在交通基礎(chǔ)設(shè)施方面的投資將會(huì)對(duì)集聚經(jīng)濟(jì)形成的微觀(guān)機(jī)制產(chǎn)生正效應(yīng)，集聚經(jīng)濟(jì)水平的提高進(jìn)一步會(huì)大大提升區(qū)域生產(chǎn)率[14]。

學(xué)者們盡管已經(jīng)認(rèn)識(shí)到了交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)集聚的重要性，但在區(qū)域經(jīng)濟(jì)集聚的研究中僅有少數(shù)文獻(xiàn)將交通基礎(chǔ)設(shè)施和集聚經(jīng)濟(jì)同時(shí)納入一個(gè)分析框架。如Mera(1973)以日本城市為實(shí)研究區(qū)域，采用將公共基礎(chǔ)設(shè)施的量度包含在生產(chǎn)函數(shù)中的方法，研究發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)集聚和共有資本存量對(duì)特定規(guī)模城市勞動(dòng)生產(chǎn)率發(fā)揮各自作用，間接證明了公共基礎(chǔ)設(shè)施在對(duì)集聚效應(yīng)的重要性[15]；Seitz and Licht (1995)則研究了德國(guó)城區(qū)公共基礎(chǔ)設(shè)施和經(jīng)濟(jì)集聚對(duì)私有部門(mén)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響[16]；Moomaw(1983)的研究中將交通基礎(chǔ)設(shè)施放進(jìn)反映凈集聚效應(yīng)的城市人口規(guī)模的模型中，研究發(fā)現(xiàn)對(duì)于幾種兩位數(shù)產(chǎn)業(yè)而言，交通基礎(chǔ)設(shè)施變量具有正向的且在統(tǒng)計(jì)上很顯著的作用[17]。在中國(guó)，近年也有了相關(guān)的探索研究，例如劉修巖(2010)以城市集聚經(jīng)濟(jì)變量和公共基礎(chǔ)設(shè)施(公路)變量為解釋變量，研究發(fā)現(xiàn)對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率存在著顯著的正效應(yīng)，但不考慮城市公共基礎(chǔ)設(shè)施的情形下，集聚效應(yīng)的估計(jì)值明顯偏高，因此認(rèn)為城市公共基礎(chǔ)設(shè)施可以使經(jīng)濟(jì)活動(dòng)主體的空間接近能夠提高所有參與者的生產(chǎn)率從而促進(jìn)集聚的形成[18]。宋英杰(2013)基于線(xiàn)性自由企業(yè)家模型研究得出交通基礎(chǔ)設(shè)施具有集聚效應(yīng)的長(zhǎng)期均衡解析解的結(jié)論，并利用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型實(shí)證研究了中國(guó)交通基礎(chǔ)設(shè)施的經(jīng)濟(jì)集聚效應(yīng)[19]。王良舉和陳甬軍(2014)檢驗(yàn)了基礎(chǔ)設(shè)施與集聚經(jīng)濟(jì)在中國(guó)城市生產(chǎn)率差異形成中的作用，其結(jié)果表明基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)集聚經(jīng)濟(jì)的實(shí)現(xiàn)具有顯著促進(jìn)作用，而且在大城市集聚效應(yīng)尤其明顯[20]。

上述文獻(xiàn)主要以城市為地理研究區(qū)域，證實(shí)了公共基礎(chǔ)設(shè)施、交通基礎(chǔ)設(shè)施的區(qū)域經(jīng)濟(jì)集聚效應(yīng)。但鮮有文獻(xiàn)突破城市地理范圍，在更大區(qū)域中專(zhuān)門(mén)關(guān)注支撐區(qū)域內(nèi)外經(jīng)濟(jì)流通的、以交通運(yùn)輸干線(xiàn)和重要物流節(jié)點(diǎn)等交通基礎(chǔ)設(shè)施骨干為主體構(gòu)成的物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)；同時(shí)也基本忽略了在現(xiàn)代信息技術(shù)與互聯(lián)網(wǎng)環(huán)境下物流信息通道在物流通道區(qū)域集聚效應(yīng)的作用；因此，本文考慮將衡量物流信息通道的指標(biāo)納入物流通道技術(shù)水平的綜合測(cè)量之中，研究在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)、信息技術(shù)環(huán)境下的物流通道的區(qū)域經(jīng)濟(jì)聚散機(jī)制及其集聚效應(yīng)；同時(shí)中國(guó)目前主要形成了哪些物流通道及其區(qū)域集聚效應(yīng)的空間差異如何等實(shí)證研究也是鮮見(jiàn)的。此外，上述文獻(xiàn)在實(shí)證研究中都基本忽略了城市規(guī)模、就業(yè)密度等變量可能存在內(nèi)生性問(wèn)題，這也是本文研究中需要考慮解決的問(wèn)題?；诖?，本文在前人的研究思路和方法借鑒的基礎(chǔ)上，將物流通道變量和多維集聚經(jīng)濟(jì)變量納入到同一個(gè)分析框架，并以生產(chǎn)函數(shù)理論模型為基礎(chǔ)進(jìn)行驗(yàn)證。

二、物流通道的區(qū)域經(jīng)濟(jì)聚散機(jī)制及其集聚效應(yīng)

(一)物流通道的區(qū)域經(jīng)濟(jì)聚散機(jī)制

集聚的內(nèi)涵概括起來(lái)包括三個(gè)層面的內(nèi)容：一是以Marshell集聚思想為代表的產(chǎn)業(yè)集聚；二是以Hoover的城市化經(jīng)濟(jì)研究為代表的城市經(jīng)濟(jì)集聚；三是Krugman核心-外圍集聚模式的區(qū)域經(jīng)濟(jì)集聚。這表明了由產(chǎn)業(yè)到城市再到區(qū)域的經(jīng)濟(jì)集聚研究是一個(gè)遞進(jìn)的過(guò)程，它依賴(lài)于集聚力和擴(kuò)散力的合力，集聚力導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)主體和生產(chǎn)要素的空間聚集，而擴(kuò)散力推動(dòng)相關(guān)要素向周邊地區(qū)輻射，二者相互依存又相互制約并在一定條件下相互轉(zhuǎn)化，從而產(chǎn)生集聚效應(yīng)。具體表現(xiàn)為：在增長(zhǎng)極的作用下，腹地區(qū)域的生產(chǎn)要素和經(jīng)濟(jì)主體不斷流向核心區(qū)，當(dāng)集聚力增強(qiáng)到一定程度時(shí)會(huì)出現(xiàn)集聚不經(jīng)濟(jì)，迫使經(jīng)濟(jì)主體為了尋求更有利空間而向周邊地區(qū)產(chǎn)生擴(kuò)散力，出現(xiàn)了把經(jīng)濟(jì)主體、生產(chǎn)要素等由核心區(qū)向外圍地區(qū)轉(zhuǎn)移，進(jìn)而在更大區(qū)域空間形成集聚優(yōu)勢(shì)。集聚和擴(kuò)散在區(qū)域空間中不斷交錯(cuò)進(jìn)行，推動(dòng)著區(qū)域空間結(jié)構(gòu)形態(tài)上的演變，促進(jìn)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，即產(chǎn)生區(qū)域集聚效應(yīng)[21]。

前述相關(guān)文獻(xiàn)研究表明，交通基礎(chǔ)設(shè)施是區(qū)域經(jīng)濟(jì)集聚的重要因素，物流通道是區(qū)域交通基礎(chǔ)設(shè)施的骨干系統(tǒng)，因此是一個(gè)“大道”系統(tǒng)。“大道定理”表明占運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)線(xiàn)路里程較小比例的干道承擔(dān)著較大比例的交通量，是一個(gè)尋求經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期增長(zhǎng)最優(yōu)路線(xiàn)的重要理論[22-23]。在物流領(lǐng)域，“大道”指貨物運(yùn)輸干線(xiàn)，隨著干線(xiàn)技術(shù)水平的提升，物流通道的物流服務(wù)水平也會(huì)隨之提高，從而改善物流通道沿線(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)流通效率。因此，根據(jù)“大道定理”，當(dāng)時(shí)間價(jià)值較高時(shí)都愿意選擇時(shí)間距離最短的“大道”，即通過(guò)物流通道實(shí)現(xiàn)物流活動(dòng)，物流通道對(duì)于降低區(qū)域物流成本具有重要作用。因此，基于上述理論不難論證物流通道具有高效率、低物流成本優(yōu)勢(shì)是產(chǎn)生區(qū)域經(jīng)濟(jì)聚散及集聚效應(yīng)的重要前提，物流通道的區(qū)域經(jīng)濟(jì)聚散機(jī)制如圖1所示。

首先，物流通道的形成可以降低物流成本、縮短時(shí)空距離。由干線(xiàn)鐵路、高速公路、國(guó)道、航空、干線(xiàn)水路等兩種以上、且方向一致的不同干線(xiàn)運(yùn)輸方式構(gòu)成的物流通道的干線(xiàn)運(yùn)輸能力提高，同時(shí)伴隨著交通運(yùn)輸、物流技術(shù)的發(fā)展，運(yùn)載設(shè)備的現(xiàn)代化和大型化，物流量增加，規(guī)模經(jīng)濟(jì)使物流成本下降；港口、機(jī)場(chǎng)、貨運(yùn)站、物流中心等物流通道沿線(xiàn)的物流節(jié)點(diǎn)規(guī)模、密度也隨著線(xiàn)路建設(shè)和經(jīng)濟(jì)流通量增加而增大，同時(shí)物流節(jié)點(diǎn)設(shè)備的機(jī)械化、自動(dòng)化和智能化的逐步應(yīng)用，其貨物吞吐量及周轉(zhuǎn)率也迅速提升，降低物流成本、提高物流通道沿線(xiàn)區(qū)域物流服務(wù)水平。而且，21世紀(jì)以來(lái)，隨著信息技術(shù)的普及和應(yīng)用，物流通道可以通過(guò)暢通的信息流調(diào)控其各環(huán)節(jié)之間實(shí)現(xiàn)無(wú)縫銜接，即物流信息通道可以提供及時(shí)準(zhǔn)確的物流信息服務(wù)等，從而降低物流成本、縮短時(shí)空距離。

其次，物流通道的形成會(huì)產(chǎn)生“費(fèi)用-空間收斂”“時(shí)間-空間收斂”“成本收斂-流量擴(kuò)展”效應(yīng)，從而使物流通道沿線(xiàn)區(qū)域形成區(qū)位優(yōu)勢(shì)，促使區(qū)域空間經(jīng)濟(jì)主體、生產(chǎn)要素沿物流通道集聚與擴(kuò)散。① 前述研究表明物流通道的形成使物流成本降低，可以提高產(chǎn)品的市場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)能力，擴(kuò)大企業(yè)或經(jīng)濟(jì)中心的市場(chǎng)服務(wù)范圍，吸引各要素向具有區(qū)位優(yōu)勢(shì)的物流通道沿線(xiàn)區(qū)域空間上集聚，逐步形成一定集聚規(guī)模的經(jīng)濟(jì)帶，這一影響在經(jīng)濟(jì)地理學(xué)領(lǐng)域被稱(chēng)為“費(fèi)用-空間收斂”效應(yīng)。②時(shí)空距離的縮短使得區(qū)域間的聯(lián)系花費(fèi)更短時(shí)間、獲得更遠(yuǎn)程的物流服務(wù)，大大加強(qiáng)了產(chǎn)業(yè)在不同區(qū)域空間經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的分工與聯(lián)系，這種聯(lián)系以物流通道為基本紐帶，也促使了具有前向、后向和旁側(cè)聯(lián)系的各種產(chǎn)業(yè)和生產(chǎn)要素向物流通道沿線(xiàn)集聚，當(dāng)集聚達(dá)到一定階段后再沿物流通道向外擴(kuò)散，在更遠(yuǎn)的空間上集聚，從而改變沿線(xiàn)區(qū)域空間結(jié)構(gòu)形態(tài)，這一影響在經(jīng)濟(jì)地理學(xué)領(lǐng)域被稱(chēng)為“時(shí)間-空間收斂”效應(yīng)。③ 根據(jù)“大道定理”，物流通道承擔(dān)了沿線(xiàn)區(qū)域貨物流量的八成以上，物流通道為沿線(xiàn)區(qū)域承擔(dān)物流服務(wù)，通過(guò)規(guī)模和高效率降低了物流通道的服務(wù)成本的同時(shí)擴(kuò)大了產(chǎn)品流通的規(guī)模，也加強(qiáng)了沿線(xiàn)區(qū)域企業(yè)間、產(chǎn)業(yè)間的聯(lián)系強(qiáng)度，這一影響被在經(jīng)濟(jì)地理學(xué)領(lǐng)域視為“成本收斂-流量擴(kuò)張”效應(yīng)。同時(shí)，相關(guān)理論表明溢出是發(fā)生集聚的一個(gè)重要因子，而物流通道作為公共服務(wù)設(shè)施，對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)也將進(jìn)一步促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)主體、生產(chǎn)要素在空間上的集聚與擴(kuò)散[24-25]。

圖1 物流通道的區(qū)域經(jīng)濟(jì)聚散機(jī)制

(二)物流通道的形成產(chǎn)生區(qū)域集聚效應(yīng)

結(jié)合圖1，物流通道的形成對(duì)沿線(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生重要推動(dòng)作用，使經(jīng)濟(jì)主體、生產(chǎn)要素向物流通道沿線(xiàn)集聚，當(dāng)這種集聚達(dá)到一定程度時(shí)，沿線(xiàn)經(jīng)濟(jì)的集聚誘發(fā)了新經(jīng)濟(jì)流通需求又反作用于物流通道。這表現(xiàn)在量和質(zhì)上的變化：從量上看是物流量的增加；從質(zhì)上看是對(duì)物流的及時(shí)性、準(zhǔn)確性、便利性、增值性等服務(wù)水平的更高要求，因此要求物流通道技術(shù)水平進(jìn)一步提高和增強(qiáng)。這樣，在其提供物流服務(wù)的過(guò)程中才能不斷對(duì)沿線(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)主體和生產(chǎn)要素聚散，刺激區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。從這個(gè)意義上講，物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)是一個(gè)動(dòng)態(tài)的循環(huán)累積的過(guò)程，體現(xiàn)在通過(guò)集聚生產(chǎn)要素和經(jīng)濟(jì)主體，形成區(qū)域空間優(yōu)勢(shì)，再進(jìn)一步誘發(fā)潛在的優(yōu)勢(shì)以擴(kuò)大再生產(chǎn)，特別是在物流信息通道的作用下，會(huì)在一定程度上加快這一動(dòng)態(tài)過(guò)程。但物流通道并不是任意地、無(wú)限地產(chǎn)生集聚效應(yīng)，當(dāng)集聚規(guī)模達(dá)到了一定程度時(shí)產(chǎn)生過(guò)度集聚，會(huì)帶來(lái)區(qū)域環(huán)境對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的負(fù)面約束，影響經(jīng)濟(jì)主體的區(qū)域社會(huì)經(jīng)濟(jì)和生態(tài)效益，由此產(chǎn)生集聚不經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象。而物流通道的擴(kuò)散機(jī)制將促進(jìn)其沿線(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)主體和生產(chǎn)要素向外擴(kuò)散，即沿物流通道向更廣范圍集聚，最終產(chǎn)生沿線(xiàn)區(qū)域集聚效應(yīng)[23-24，26-27]。

(三)物流通道區(qū)域集聚效應(yīng)檢驗(yàn)的理論模型

前述文獻(xiàn)表明，估計(jì)區(qū)域集聚效應(yīng)最為常見(jiàn)的方法是使用城市水平上加總的生產(chǎn)函數(shù)。由于物流通道連接形成的區(qū)域是以物流通道為支撐滿(mǎn)足區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)流通需求下逐漸形成的，具有降低區(qū)域物流成本、提高物流效率等外部經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。根據(jù)外部性理論，集聚經(jīng)濟(jì)的存在意味著區(qū)域產(chǎn)出是一般投入的函數(shù)，也是該區(qū)域經(jīng)濟(jì)活動(dòng)集聚程度的函數(shù)。在投入一定的情況下，區(qū)域總產(chǎn)出會(huì)隨著這些外部性總量的增加而提高，而產(chǎn)出的平均成本將隨之下降。因此，通過(guò)對(duì)生產(chǎn)函數(shù)的估計(jì)是對(duì)區(qū)域集聚效應(yīng)最直接的測(cè)度方法，其形式如下：

Y=g(S)f(K,L)

(1)

其中,Y表示區(qū)域總產(chǎn)出；K、L分別表示區(qū)域的資本、勞動(dòng)力投入，生產(chǎn)函數(shù)f(?·)通常假定規(guī)模報(bào)酬不變；g(S)表示區(qū)域集聚效應(yīng)。

一般地，區(qū)域內(nèi)兩個(gè)經(jīng)濟(jì)主體之間的相互聯(lián)系受地理空間距離、產(chǎn)業(yè)聯(lián)系及時(shí)間維度的影響，同時(shí)，一個(gè)區(qū)域經(jīng)濟(jì)活動(dòng)規(guī)模也會(huì)決定于每一經(jīng)濟(jì)主體產(chǎn)生聯(lián)系的相關(guān)要素或其他主體的總量。因此，從區(qū)域?qū)用婵磥?lái)，地理空間距離、產(chǎn)業(yè)聯(lián)系總量等主要為區(qū)域經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的密度、專(zhuān)業(yè)化及規(guī)模[28]，由此可以得到一個(gè)區(qū)域內(nèi)某個(gè)經(jīng)濟(jì)主體可以獲得的區(qū)域集聚效應(yīng)等于與其聯(lián)系的所有經(jīng)濟(jì)主體集聚效應(yīng)的加總，是區(qū)域規(guī)模、密度和專(zhuān)業(yè)化的函數(shù)：

g(S)=S0g(Size,Density,Speci)

(2)

一般而言，區(qū)域經(jīng)濟(jì)活動(dòng)集聚的規(guī)模越大，區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)主體之間相互聯(lián)系也越多，獲得的集聚效應(yīng)越大，區(qū)域整體的集聚效應(yīng)也越大；區(qū)域經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的密度越高，區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)主體之間的時(shí)空距離越短，才可以以較低的成本和較高的效率實(shí)現(xiàn)交易活動(dòng)，即集聚效應(yīng)也越強(qiáng)；區(qū)域經(jīng)濟(jì)活動(dòng)集聚的專(zhuān)業(yè)化水平越高，則有利于區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)前后向聯(lián)系和資源共享。因此規(guī)模效應(yīng)、密度效應(yīng)和專(zhuān)業(yè)化效應(yīng)相互聯(lián)系共同決定區(qū)域集聚效應(yīng)的大小[28]。將區(qū)域集聚效應(yīng)以乘數(shù)的形式引入生產(chǎn)函數(shù)，引起生產(chǎn)函數(shù)的移動(dòng)，并對(duì)式(1)兩邊同時(shí)除以L(fǎng)，可以得到：

(Y/L)=Sef(Size,Density,Speci)(K/L)αXβ

(3)

其中(Y/L)反映區(qū)域的勞動(dòng)生產(chǎn)率，(K/L)、X分別是區(qū)域的勞均固定資本投資及其他投入。再將物流通道作為一個(gè)投入要素引入式(3)，用來(lái)檢驗(yàn)其區(qū)域集聚效應(yīng)，并對(duì)式(3)對(duì)數(shù)化，同時(shí)考慮相關(guān)控制變量建立面板數(shù)據(jù)模型：

ln(Y/L)it=α0+f(Sizeit,Densityit,Speciit)+αln(K/L)itβLCTit+γlnXit+ui+εit

(4)

其中LCTit反映物流通道技術(shù)水平,Xit為控制變量，ui為物流通道沿線(xiàn)區(qū)域由于資源稟賦、歷史條件等造成的非觀(guān)測(cè)效應(yīng)；εit為復(fù)合誤差項(xiàng)；α、β、γ為待估參數(shù)。

同時(shí)，考慮到式(4)中的被解釋變量為勞動(dòng)生產(chǎn)率，它的調(diào)整是一個(gè)緩慢的過(guò)程，當(dāng)期的勞動(dòng)生產(chǎn)率水平往往取決于前期的水平((Y/L)i，t-1)。因此，本文進(jìn)一步建立動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型：

ln(Y/L)it=α0+ρln(Y/L)i,t-1+f(Sizeit,Densityit,Speciit)+αln(K/L)it+βLCTit+γlnXit+ui+εit

(5)

三、實(shí)證模型、變量處理及數(shù)據(jù)來(lái)源

(一)構(gòu)建中國(guó)物流通道的區(qū)域經(jīng)濟(jì)集聚效應(yīng)實(shí)證模型

中國(guó)在改革開(kāi)放以后，特別是21世紀(jì)以來(lái)，鐵路、公路、航空及港口等規(guī)劃和建設(shè)獲得了空前的發(fā)展，即由兩條以上運(yùn)輸干線(xiàn)和物流節(jié)點(diǎn)及信息線(xiàn)路等為主體構(gòu)成多條物流通道已然形成。但由于中國(guó)物流通道縱貫?zāi)媳?、橫跨東西，綿延上千公里，貫通了發(fā)達(dá)的沿海開(kāi)放城市、經(jīng)濟(jì)特區(qū)和省會(huì)城市，同時(shí)也連接了很多欠發(fā)達(dá)或相對(duì)落后的城市，加之中國(guó)南北、東中西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展和工業(yè)布局差異均較大，這些都會(huì)使物流通道在其形成及長(zhǎng)期服務(wù)于沿線(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)流通中產(chǎn)生的集聚效應(yīng)各具差異。為了進(jìn)一步驗(yàn)證中國(guó)各條物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)狀況，本文基于上述理論模型，建立動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)實(shí)證模型驗(yàn)證中國(guó)物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)及其空間差異：

lnNonprodit=α0+ρlnNonprodi,t-1+α1Popsizeit+α2Nondenit+α3LEit+βLCTit+γ1lnCapitit+γ2lnEduit+γ3lnFdigdpit+ui+εit

(6)

1.相關(guān)變量選擇及處理

表1是被解釋變量、核心解釋變量及控制變量的選擇及處理，其中本文對(duì)物流通道技術(shù)水平的測(cè)算過(guò)程單獨(dú)成節(jié)進(jìn)行了具體的論述。

2.物流通道技術(shù)水平指標(biāo)的綜合測(cè)算

在上述文獻(xiàn)中，交通基礎(chǔ)設(shè)施變量的設(shè)定中主要以公路里程或密度為單一指標(biāo)的研究，由于本文研究的物流通道是一個(gè)區(qū)域綜合性物流服務(wù)系統(tǒng)，其技術(shù)水平的高低決定于物流通道內(nèi)的所有干線(xiàn)、物流節(jié)點(diǎn)技術(shù)水平及其信息化水平的綜合。為此，本文借鑒金鳳君(2012)關(guān)于確定交通干線(xiàn)技術(shù)水平的思路提出綜合測(cè)算物流通道技術(shù)水平的方法[33]，用來(lái)反映物流通道在該區(qū)域物流運(yùn)作的支撐能力。物流通道是區(qū)域內(nèi)外經(jīng)濟(jì)聯(lián)系和經(jīng)濟(jì)社會(huì)活動(dòng)布局的重要依托，區(qū)域中是否擁有物流通道體現(xiàn)了其對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支撐能力以及影響程度，物流通道技術(shù)水平越高，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)生區(qū)域經(jīng)濟(jì)集聚效應(yīng)的可能性越大。物流通道技術(shù)水平測(cè)度的依據(jù)是物流通道的技術(shù)—經(jīng)濟(jì)特征,其測(cè)算方法：

(7)

LCTit表示t時(shí)期物流通道沿線(xiàn)城市i的物流通道技術(shù)水平；Lineilt表示t時(shí)期物流通道沿線(xiàn)城市i內(nèi)的l種運(yùn)輸干線(xiàn)技術(shù)水平；Nodeimt表示t時(shí)期物流通道沿線(xiàn)區(qū)域內(nèi)城市i內(nèi)的m種物流節(jié)點(diǎn)的技術(shù)水平。其中，Lineilt和Nodeimt采用分類(lèi)賦值的方式獲得，本文在借鑒金鳳君的指標(biāo)賦值基礎(chǔ)上，根據(jù)研究需要做了一定修改和補(bǔ)充，具體見(jiàn)表2。

同時(shí)，需要考慮物流信息通道的測(cè)量，劉乃全(2012)認(rèn)為以互聯(lián)網(wǎng)為核心的網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)對(duì)實(shí)體空間集聚和溢出的形成和演變帶來(lái)了革命性的影響，如交通距離、運(yùn)輸成本對(duì)于市場(chǎng)、交易和消費(fèi)等經(jīng)濟(jì)過(guò)程的影響顯著降低[34]。而物流通道作為區(qū)域經(jīng)濟(jì)流通的主干系統(tǒng)，其信息通道水平也直接影響物流通道的運(yùn)作效率，不僅可以降低區(qū)域?qū)ν饬魍ǔ杀?，同時(shí)提高區(qū)域經(jīng)濟(jì)流量、流速和流效等。因此，本文在測(cè)算物流通道技術(shù)水平時(shí)，將城市信息化發(fā)展指數(shù)直接引入其中，用以反映物流通道沿線(xiàn)城市的信息化水平，即將其視為物流信息通道信息化水平。Infit為t時(shí)期物流通道沿線(xiàn)城市i的信息化發(fā)展指數(shù)，該指標(biāo)是利用國(guó)家為編制“十一五”信息化規(guī)劃而建立的信息化發(fā)展指數(shù)作為依據(jù)，用信息化基礎(chǔ)設(shè)施指數(shù)、使用指數(shù)、知識(shí)指數(shù)、環(huán)境和效果指數(shù)、信息消費(fèi)指數(shù)設(shè)等方面綜合性地測(cè)量和反映一個(gè)國(guó)家或地區(qū)信息化發(fā)展總體水平。根據(jù)本文的研究范疇及數(shù)據(jù)的可獲性，本文選用使用指數(shù)，即用物流通道沿線(xiàn)t時(shí)期城市i互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)數(shù)(Intit)與t時(shí)期城市i百人人口數(shù)(Peoit)之比作為物流通道的信息化發(fā)展水平指標(biāo)。

3.變量的內(nèi)生性問(wèn)題的解決思路

實(shí)證模型(6)一般會(huì)存在潛在的變量?jī)?nèi)生性問(wèn)題，主要會(huì)表現(xiàn)在以下幾個(gè)層面：

表1 變量說(shuō)明及處理

表2 物流通道技術(shù)水平(LCT)的相關(guān)要素指標(biāo)賦值

第一，由于聯(lián)立性偏誤產(chǎn)生內(nèi)生性問(wèn)題。如本文的被解釋變量非農(nóng)勞動(dòng)生產(chǎn)率與物流通道技術(shù)水平、非農(nóng)就業(yè)密度等之間一般會(huì)存在雙向因果關(guān)系，即物流通道技術(shù)水平的提高、非農(nóng)就業(yè)密度增加會(huì)提升區(qū)域非農(nóng)勞動(dòng)生產(chǎn)率；反過(guò)來(lái)，區(qū)域非農(nóng)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高有助于提高物流通道技術(shù)水平、吸引更多的勞動(dòng)力和促進(jìn)產(chǎn)業(yè)集聚等，即會(huì)產(chǎn)生聯(lián)立性偏誤，即存在內(nèi)生性問(wèn)題。

第二，由于遺漏變量可能會(huì)產(chǎn)生內(nèi)生性問(wèn)題。如果存在某些未被觀(guān)測(cè)到的特定因素，而這些因素對(duì)生產(chǎn)率增長(zhǎng)產(chǎn)生正向影響，進(jìn)而引致勞動(dòng)力向該地區(qū)的集聚，如果這些因素被遺漏，也同樣會(huì)產(chǎn)生內(nèi)生性的問(wèn)題[32]，而本文的實(shí)證研究中可能遺漏一些反映地區(qū)特征的自然或人文因素。

第三，本身存在的測(cè)量誤差也會(huì)導(dǎo)致內(nèi)生性問(wèn)題。由于物流通道沿線(xiàn)區(qū)域跨度大、就業(yè)人口密度分布、產(chǎn)業(yè)布局會(huì)存在明顯的不均勻現(xiàn)象，因此用區(qū)域非農(nóng)就業(yè)密度、人口規(guī)模、工業(yè)集聚等作為反映區(qū)域集聚效應(yīng)的代理變量在一定程度上可能存在測(cè)量誤差。

總之，在未考慮內(nèi)生性問(wèn)題的情況下，如果直接使用固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型的LSDV或者隨機(jī)效應(yīng)面板數(shù)據(jù)模型的 GLS來(lái)估計(jì)，其估計(jì)結(jié)果一般都存在偏誤且不一致的現(xiàn)象，也將會(huì)扭曲應(yīng)有的經(jīng)濟(jì)含義。一般經(jīng)濟(jì)理論認(rèn)為，由于慣性或部分調(diào)整，個(gè)體的當(dāng)前行為往往取決于過(guò)去行為。由于實(shí)證模型(6)中的被解釋變量區(qū)域非農(nóng)勞動(dòng)生產(chǎn)率調(diào)整是一個(gè)緩慢的過(guò)程，當(dāng)期的非農(nóng)勞動(dòng)生產(chǎn)率水平可能取決于前期的水平，而動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的優(yōu)點(diǎn)就是可以對(duì)個(gè)體的動(dòng)態(tài)行為進(jìn)行建模。同時(shí)，動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的系統(tǒng)GMM估計(jì)方法可以有效地解決解釋變量的內(nèi)生性問(wèn)題，可以得到內(nèi)生解釋變量系數(shù)的一致性估計(jì)[35]。因此，根據(jù)本文通過(guò)構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，利用GMM估計(jì)方法研究物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)，既考慮了經(jīng)濟(jì)環(huán)境中的動(dòng)態(tài)行為可能帶來(lái)的影響，也可以通過(guò)工具變量解決變量的內(nèi)生性問(wèn)題。

(二)研究時(shí)段與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.研究時(shí)段的選定依據(jù)

21世紀(jì)以來(lái)，在國(guó)家各階段經(jīng)濟(jì)戰(zhàn)略規(guī)劃的推進(jìn)下中國(guó)物流業(yè)獲得了快速發(fā)展。但由于中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中以五年規(guī)劃為重要的時(shí)間結(jié)點(diǎn)，相應(yīng)的規(guī)劃實(shí)施都會(huì)促使各變量在一定時(shí)期快速發(fā)展或者變化。本文研究的總體時(shí)段為2000-2013年，期間跨了“十五”“十一五”和“十二五”規(guī)劃的前四年，中國(guó)在“十五”以后為了促使物流業(yè)發(fā)展出臺(tái)了各種措施和政策規(guī)劃，比如從2006開(kāi)始 “十一五”提出“大力發(fā)展現(xiàn)代物流業(yè)，建設(shè)大型物流樞紐，發(fā)展區(qū)域性物流中心”；2007年在《關(guān)于促進(jìn)服務(wù)業(yè)加快發(fā)展的若干意見(jiàn)》中將物流業(yè)列為重點(diǎn)產(chǎn)業(yè)；2009年出臺(tái)《物流業(yè)調(diào)整和振興規(guī)劃》；2011年發(fā)布的“十二五”規(guī)劃綱要中著重強(qiáng)調(diào)現(xiàn)代物流服務(wù)體系的建設(shè)等。伴隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和行業(yè)發(fā)展規(guī)劃與政策的實(shí)施，中國(guó)在物流基礎(chǔ)設(shè)施上進(jìn)行了大力投入和建設(shè)，比如“十五”期間中國(guó)干線(xiàn)鐵路網(wǎng)的建設(shè)、2004年中國(guó)高速公路干線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)(7918網(wǎng))規(guī)劃的發(fā)布、2006年和2008年中國(guó)港口規(guī)劃和民用機(jī)場(chǎng)規(guī)劃的頒布與實(shí)施。上述相關(guān)信息顯示，中國(guó)交通基礎(chǔ)設(shè)施的大力投入和建設(shè)主要在21世紀(jì)以來(lái)，特別是“十一五”以后得到了快速的發(fā)展。由于物流通道技術(shù)水平主要依賴(lài)于交通干線(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施狀況，為了考察中國(guó)物流通道在這一時(shí)期的區(qū)域集聚效應(yīng)的狀況及其區(qū)域空間差異，本文用2000-2013年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。

2.數(shù)據(jù)來(lái)源及描述性統(tǒng)計(jì)

本文結(jié)合中國(guó)《物流業(yè)調(diào)整和振興規(guī)劃》、《物流業(yè)發(fā)展中長(zhǎng)期規(guī)劃(2014-2020年)》、《全國(guó)流通節(jié)點(diǎn)城市布局規(guī)劃(2015-2020年)》和各條干線(xiàn)線(xiàn)路的建設(shè)狀況以及物流通道的內(nèi)涵，梳理出中國(guó)(不含港澳臺(tái)地區(qū))干線(xiàn)鐵路、高速公路、國(guó)道和干線(xiàn)水路的兩條以上且方向一致的運(yùn)輸干線(xiàn)和沿線(xiàn)城市的重要物流節(jié)點(diǎn)為基礎(chǔ)構(gòu)成的、主要承擔(dān)普通貨物物流活動(dòng)的綜合性物流通道，主要包括：縱貫中國(guó)南北的沿海、京哈、京滬、京九、京廣、同(大同)柳(柳州)、寶(寶雞)昆(昆明)7條縱向物流通道；橫跨中國(guó)東中西部的京拉(拉薩)、隴海蘭新、長(zhǎng)江、滬昆4條橫向物流通道，縱橫交錯(cuò)形成網(wǎng)絡(luò)狀的中國(guó)物流通道空間格局，如圖2所示。11條物流通道共貫通了中國(guó)279個(gè)地級(jí)市和4個(gè)直轄市，覆蓋了中國(guó)80%以上的地區(qū)。由于其中由多條物流通道交匯于一些樞紐節(jié)點(diǎn)城市，如北京、上海、天津、廣州、鄭州、武漢、蘇州、滄州、廊坊、西安等，交匯重復(fù)了45個(gè)城市以及西部個(gè)別城市數(shù)據(jù)的可獲性問(wèn)題，本文實(shí)際研究的物流通道沿線(xiàn)城市為196個(gè)。

本研究使用的各變量數(shù)據(jù)主要來(lái)自于2001-2014 年的《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》及各城市相應(yīng)年份的統(tǒng)計(jì)年鑒，具體數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)采用劉修巖(2010)的做法，他認(rèn)為所研究的是一個(gè)城市主體區(qū)域集聚經(jīng)濟(jì)對(duì)非農(nóng)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響，應(yīng)該以城市的市轄區(qū)為研究對(duì)象比較合適[18]，故本文使用的數(shù)據(jù)為城市統(tǒng)計(jì)年鑒中“市轄區(qū)”數(shù)據(jù)。中國(guó)物流通道技術(shù)水平值則采用分類(lèi)賦值和數(shù)理模型(7)相結(jié)合的方式進(jìn)行綜合指標(biāo)測(cè)算而得。各變量數(shù)據(jù)的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表3。

表3顯示了中國(guó)11條物流通道沿線(xiàn)區(qū)域196個(gè)城市從2000-2013年的相關(guān)變量的統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。從平均值來(lái)看，各物流通道之間的各項(xiàng)指標(biāo)差異很大，這也直接反映了不同地理空間環(huán)境、經(jīng)濟(jì)社會(huì)環(huán)境下各變量具有明顯的空間差異性。其中要說(shuō)明的是人力資本和外商投資水平中最低值為0，這是因?yàn)樵?1世紀(jì)初，中國(guó)西部部分地級(jí)城市沒(méi)有高校，如朔州、巴彥淖爾、中衛(wèi)等城市，也存在個(gè)別城市沒(méi)有外商投資的情形，如烏蘭察布、巴彥淖爾、吳忠等城市，因此有最小值為0的情形。

圖2 中國(guó)物流通道的空間布局

變量均值方差最小值最大值樣本量Nonprod18.92915.6930.363197.2982744Popsize145.565187.51915.9601787.0002744Nonden262.537287.0733.3772508.4512744LE1.1120.3020.2872.2542744LCT13.0989.4402.0470.0302744Capit11.51510.7580.144104.8202744Edu8.85510.3340.00060.0302744Fdigdp3.1603.6490.00032.7132744

四、模型估計(jì)結(jié)果分析

(一)全國(guó)物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)估計(jì)結(jié)果分析

1.估計(jì)結(jié)果

結(jié)合動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型的特征，本文采用系統(tǒng)GMM方法，利用Stata 13.0對(duì)模型(6)進(jìn)行估計(jì)，并用Abond和Sargan方法分別對(duì)二階自相關(guān)性和工具變量有效性進(jìn)行了檢驗(yàn)，具體估計(jì)和檢驗(yàn)結(jié)果如表4所示。

表4 全國(guó)層面的模型估計(jì)及檢驗(yàn)結(jié)果

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著；括號(hào)中的數(shù)值為系數(shù)的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

根據(jù)本文的研究思路，用反映區(qū)域集聚效應(yīng)的三個(gè)變量——規(guī)模、密度和專(zhuān)業(yè)化變量來(lái)綜合表征物流通道沿線(xiàn)區(qū)域集聚效應(yīng)對(duì)區(qū)域非農(nóng)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響，在估計(jì)模型Ⅰ時(shí)考慮物流通道變量，在模型Ⅱ中不考慮物流通道變量，通過(guò)比較模型Ⅰ和模型Ⅱ中規(guī)模效應(yīng)、密度效應(yīng)和專(zhuān)業(yè)化效應(yīng)的變化來(lái)判斷物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)。

2.估計(jì)結(jié)果驗(yàn)證和分析

(1)檢驗(yàn)結(jié)果的有效性判斷。從表4的檢驗(yàn)結(jié)果看，模型Ⅰ和模型Ⅱ均在5%的顯著性水平下不拒絕“擾動(dòng)項(xiàng)無(wú)自相關(guān)性”的原假設(shè)，即不存在二階自相關(guān)；同時(shí)Sargan檢驗(yàn)結(jié)果顯示在5%的顯著水平下接受了“所有工具變量都有效”的原假設(shè)，也表明模型估計(jì)中的工具變量是有效的。上述檢驗(yàn)也證明了利用系統(tǒng)GMM估計(jì)該模型是有效的。

(2)被解釋變量滯后項(xiàng)的估計(jì)結(jié)果分析。表4顯示在研究期內(nèi)，估計(jì)發(fā)現(xiàn)模型Ⅰ和模型Ⅱ中的被解釋變量的一階滯后項(xiàng)均在5%的置信水平下顯著，其彈性系數(shù)分別為0.423和0.457，這表明了從全國(guó)層面看，中國(guó)物流通道沿線(xiàn)區(qū)域非勞動(dòng)生產(chǎn)率顯著受其前期生產(chǎn)率的影響。

(3)核心解釋變量的估計(jì)結(jié)果分析。①在考慮物流通道技術(shù)水平變量的模型Ⅰ中，該變量在5%的置信水平下顯著為正，這也驗(yàn)證了物流通道對(duì)沿線(xiàn)區(qū)域非農(nóng)勞動(dòng)生產(chǎn)率具有顯著的正影響，因?yàn)槲锪魍ǖ朗秦炌ㄕ麄€(gè)物流通道沿線(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)流通的主干道系統(tǒng)，可以作為本地的物質(zhì)生產(chǎn)要素投入提高本地生產(chǎn)率；從模型Ⅰ與模型Ⅱ的估計(jì)結(jié)果比較來(lái)看，規(guī)模效應(yīng)、密度效應(yīng)和專(zhuān)業(yè)化效應(yīng)在考慮物流通道技術(shù)水平時(shí)均有減小，即模型Ⅰ中集聚效應(yīng)依次為0.116、-0.147和0.119，而模型Ⅱ中的依次為0.141、-0.111和0.202，這也充分反映了物流通道技術(shù)水平對(duì)沿線(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)集聚具有明顯的影響，表明了中國(guó)物流通道具有顯著的區(qū)域集聚效應(yīng)，也證明了物流通道沿線(xiàn)區(qū)域可以依托其物流通道吸引沿線(xiàn)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)要素沿物流通道沿線(xiàn)集聚，提高區(qū)域經(jīng)濟(jì)集聚強(qiáng)度并影響區(qū)域的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)，進(jìn)而提高勞動(dòng)生產(chǎn)率。②從反映區(qū)域集聚效應(yīng)的三個(gè)變量來(lái)看，均在5%的置信水平下顯著，表明了中國(guó)物流通道沿線(xiàn)區(qū)域存在顯著的經(jīng)濟(jì)集聚效應(yīng)。規(guī)模效應(yīng)和專(zhuān)業(yè)化效應(yīng)在模型Ⅰ和模型Ⅱ中分別在5%和1%的水平上存在顯著的正效應(yīng)，即人口規(guī)模和工業(yè)專(zhuān)業(yè)化程度對(duì)物流通道沿線(xiàn)區(qū)域的勞動(dòng)生產(chǎn)率具有促進(jìn)作用；而從密度效應(yīng)來(lái)看，則模型Ⅰ和模型Ⅱ中均在1%水平上存在顯著負(fù)效應(yīng)，分別為-0.147和-0.111。前文分析表明，如果為密度效應(yīng)為負(fù)，則表明區(qū)域內(nèi)企業(yè)和勞動(dòng)力在區(qū)域過(guò)度集聚帶來(lái)的擁擠效應(yīng)超過(guò)了集聚效應(yīng)，出現(xiàn)了集聚不經(jīng)濟(jì)的情形，可能引起區(qū)域經(jīng)濟(jì)擴(kuò)散。結(jié)合本文的研究范疇，認(rèn)為可能存在以下原因：其一，中國(guó)在“十一五”以來(lái)，在區(qū)域經(jīng)濟(jì)政策和金融危機(jī)以后的振興發(fā)展中區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和城市化程度較大，特別是省會(huì)城市和區(qū)位較好的城市；其二，本文僅研究的物流通道沿線(xiàn)區(qū)域，但物流通道貫通的城市其經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度基本都優(yōu)于沒(méi)有物流通道貫通的城市，每條物流通道貫通的沿線(xiàn)區(qū)域都有若干個(gè)直轄市和省行政中心，因此存在集聚不經(jīng)濟(jì)的現(xiàn)象是正常的，這也意味著在未來(lái)的發(fā)展中將會(huì)沿著物流通道向外擴(kuò)散，在更大區(qū)域集聚。

(4)控制變量估計(jì)結(jié)果分析。從表4可以看到，勞均固定投資在1%的顯著性水平下對(duì)物流通道沿線(xiàn)區(qū)域非農(nóng)勞動(dòng)生產(chǎn)率有顯著正影響。這表明物流通道沿線(xiàn)區(qū)域的固定資本投資的增加提高了該區(qū)域的資本存量，從而有利于提高區(qū)域非農(nóng)勞動(dòng)生產(chǎn)率；人力資本在模型Ⅰ中不顯著，在模型Ⅱ中僅在10%的顯著性水平下存在正影響，人力資本提高也是促進(jìn)生產(chǎn)率重要因素，而從研究期的驗(yàn)證結(jié)果來(lái)看，中國(guó)物流通道沿線(xiàn)區(qū)域在研究期內(nèi)的人力資本對(duì)該區(qū)域的生產(chǎn)率的影響不夠顯著，表明高等教育水平還需進(jìn)一步加強(qiáng)；外商投資水平在模型Ⅰ和模型Ⅱ中均在5%以下顯著性水平上存在正影響，說(shuō)明此研究期內(nèi)外商投資以增加區(qū)域資本存量促進(jìn)了非農(nóng)勞動(dòng)生產(chǎn)率提高。

(二)各條物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)估計(jì)結(jié)果分析

1.估計(jì)結(jié)果

與全國(guó)層面的估計(jì)及檢驗(yàn)方法一樣，為了觀(guān)察中國(guó)物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)的空間差異，分別對(duì)11條物流通道做了估計(jì)和檢驗(yàn)，其結(jié)果見(jiàn)表5。

表5反映物流通道區(qū)域集聚效應(yīng)的規(guī)模效應(yīng)、密度效應(yīng)和專(zhuān)業(yè)化效應(yīng)對(duì)沿線(xiàn)區(qū)域的非農(nóng)勞動(dòng)生產(chǎn)率影響的估計(jì)結(jié)果中也存在不顯著的情形，但引入物流通道后明顯發(fā)生了變化，這說(shuō)明物流通道具有區(qū)域集聚效應(yīng)，只是其程度存在空間上的差異。因此，根據(jù)表5整理出各物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)，如表6。

2.估計(jì)結(jié)果驗(yàn)證和分析

(1)檢驗(yàn)結(jié)果的有效性判斷。從表5檢驗(yàn)的結(jié)果看，11條物流通道的模型Ⅰ和模型Ⅱ均在5%的顯著性水平下，都不拒絕“擾動(dòng)項(xiàng)無(wú)自相關(guān)性”的原假設(shè)，即不存在二階自相關(guān)；同時(shí)Sargan檢驗(yàn)結(jié)果顯示，所有p值也均大于0.05，即接受了“所有工具變量都有效”的原假設(shè)，表明所有模型估計(jì)中的工具變量是有效的。這些檢驗(yàn)也證明了利用系統(tǒng)GMM估計(jì)上述各物流通道動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型均有效。

(2)各變量估計(jì)結(jié)果的共同之處。①被解釋變量一階滯后項(xiàng)均存在顯著性正影響。表5顯示了11條物流通道的模型Ⅰ和模型Ⅱ在2000-2013年的研究期內(nèi)，各物流通道在相應(yīng)置信水平均顯著，表明各條物流通道沿線(xiàn)區(qū)域的非農(nóng)勞動(dòng)生產(chǎn)率均顯著受到其前期非農(nóng)勞動(dòng)生產(chǎn)率高低的影響。②物流通道技術(shù)水平對(duì)其沿線(xiàn)區(qū)域非農(nóng)勞動(dòng)生產(chǎn)率具有正影響。從表5可以看出，除了寶昆和隴海蘭新物流通道外，其余物流通道技術(shù)水平都在5%或10%的置信水平上顯著影響該區(qū)域的非農(nóng)勞動(dòng)生產(chǎn)率。這充分證明了除寶昆和隴海蘭新物流通道的技術(shù)水平待提高外，其余各物流通道技術(shù)水平均有利于提升沿線(xiàn)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)流通效率，從而促進(jìn)勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升。③各條物流通道具有區(qū)域集聚效應(yīng)，但程度各具差異。結(jié)合表5和表6，各條物流通道的模型Ⅰ和模型Ⅱ的規(guī)模效應(yīng)、密度效應(yīng)和專(zhuān)業(yè)化效應(yīng)雖然其顯著性程度各有不同，但表5中顯示了相較于模型Ⅱ，考慮了物流通道技術(shù)水平變量的模型Ⅰ中三種效應(yīng)都有不同程度的降低，這一估計(jì)結(jié)果顯示了各條物流通道對(duì)沿線(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)集聚產(chǎn)生了不同程度的影響，也表明了中國(guó)各條物流通道也均具有區(qū)域集聚效應(yīng)。

表5 各物流通道的模型估計(jì)結(jié)果

各物流通道區(qū)域隴海蘭新長(zhǎng)江滬昆模型Ⅰ模型Ⅱ模型Ⅰ模型Ⅱ模型Ⅰ模型Ⅱlnnonprod一階滯后0.753***(0.069)0.755***(0.070)0.539***(0.111)0.636***(0.109)0.539***(0.049)0.579***(0.049)Popsize0.053(0.059)0.065(0.066)0.087(0.059)0.125*(0.072)0.032(0.056)0.072*(0.041)Nonden-0.089***(0.027)-0.112***(0.029)0.241***(0.038)0.262***(0.058)-0.085***(0.029)-0.060**(0.024)LE0.088(0.176)0.131(0.165)0.510***(0.170)0.647***(0.148)0.116(0.147)0.174(0.146)LCT0.001(0.003)0.011***(0.003)0.006***(0.002)lncapit0.111***(0.041)0.097**(0.044)0.049(0.057)0.047(0.062)0.263***(0.046)0.262***(0.049)lnedu0.037(0.029)0.046(0.034)0.148**(0.071)0.141*(0.075)0.019(0.027)0.010(0.028)lnfdigdp0.006(0.011)0.009(0.013)0.027(0.023)0.007(0.018)0.003(0.014)0.007(0.015)常數(shù)項(xiàng)0.610***(0.215)0.647**(0.256)1.099***(0.233)0.855***(0.274)1.005***(0.296)0.649***(0.234)各檢驗(yàn)值(p)一階自相關(guān)AR(1)0.0090.0190.0300.0270.0040.003二階自相關(guān)AR(2)0.5380.4990.2890.2070.1490.110過(guò)度識(shí)別Sargan檢驗(yàn)0.8570.8230.7780.7210.5360.559

注：***、**、*分別表示在1%、5%、10%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著；括號(hào)中的數(shù)值為系數(shù)的穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。

表6 各物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)

(3)各變量估計(jì)結(jié)果的差異之處。①被解釋變量的一階滯后項(xiàng)顯著，但區(qū)域差異較大。從表5的估計(jì)結(jié)果來(lái)看，橫向物流通道(如京拉、隴海蘭新、長(zhǎng)江和滬昆)的非勞動(dòng)生產(chǎn)率受前期的影響普遍高于大部分縱向物流通道(如沿海、京滬、京九、京廣和同柳)，這些估計(jì)結(jié)果基本顯示了物流通道貫通的區(qū)域經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)，非農(nóng)勞動(dòng)生產(chǎn)率受其前期的影響更小，而更多依賴(lài)于其它因素的支持；物流通道貫通的沿線(xiàn)城市經(jīng)濟(jì)差距越大，非農(nóng)勞動(dòng)生產(chǎn)率受其前期的影響更大，因此也表明了經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的地區(qū)，勞動(dòng)生產(chǎn)率受其生產(chǎn)率高低的影響更大。②區(qū)域集聚效應(yīng)存在顯著差異。由于各通道由于地理區(qū)位、資源稟賦、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)及各項(xiàng)投入的差異，以及物流通道本身技術(shù)水平的不同，各條物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)存在明顯的差異。由表6，從規(guī)模效應(yīng)和密度效應(yīng)上看，同柳、京滬物流通道的規(guī)模效應(yīng)和密度效應(yīng)較大，依次是0.091、0.069和0.075、0.071，而沿海、京廣物流通道的則較小，依次為0.003、0.006和0.005、0.006，表明了物流通道對(duì)其沿線(xiàn)人口規(guī)模和非農(nóng)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響是一致的，且在研究期內(nèi)除了京滬物流通道外，大部分表現(xiàn)為在地處中西部和橫跨東中西的物流通道規(guī)模效應(yīng)和密度效應(yīng)更明顯，這也顯示了中國(guó)在“十五”以來(lái)對(duì)中西部地區(qū)生產(chǎn)力布局的效果；從專(zhuān)業(yè)化效應(yīng)上看，長(zhǎng)江和沿海物流通道的專(zhuān)業(yè)化效應(yīng)最大，分別是0.137和0.077，而寶昆和京拉物流通道的則較小，分別是0.001和0.007，印證了物流通道的布局較早的區(qū)域已經(jīng)對(duì)其沿線(xiàn)工業(yè)集聚產(chǎn)生了較大的影響，比如中國(guó)長(zhǎng)江、沿海、京哈和隴海蘭新、滬昆中東段等物流通道沿線(xiàn)區(qū)域工業(yè)集聚已初具規(guī)模，而相對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后的、縱貫西部地區(qū)的寶昆物流通道、橫跨中西部的京拉物流通道專(zhuān)業(yè)化效應(yīng)還相對(duì)較低。

五、結(jié)論與建議

區(qū)域經(jīng)濟(jì)集聚是區(qū)域快速發(fā)展的主要推動(dòng)力，因此哪些要素引起或者促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)集聚并產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)集聚效應(yīng)已有很多文獻(xiàn)研究。概括起來(lái)看，這些文獻(xiàn)主要圍繞城市規(guī)模、就業(yè)密度、產(chǎn)業(yè)專(zhuān)業(yè)化等對(duì)生產(chǎn)率影響實(shí)證研究區(qū)域集聚效應(yīng)，而且學(xué)者們?cè)谘芯窟^(guò)程中發(fā)現(xiàn)(交通)基礎(chǔ)設(shè)施也是區(qū)域經(jīng)濟(jì)集聚的重要因素之一；同時(shí)在現(xiàn)代網(wǎng)絡(luò)信息技術(shù)環(huán)境中，物流信息通道是否暢通不僅可以決定物流通道技術(shù)水平，也直接影響物流通道對(duì)其沿線(xiàn)區(qū)域的集聚效應(yīng)?；诖?，本文考慮到物流通道是交通和信息基礎(chǔ)設(shè)施骨干部分，可以作為物質(zhì)生產(chǎn)要素投入到區(qū)域經(jīng)濟(jì)生產(chǎn)系統(tǒng)中，以生產(chǎn)函數(shù)模型為理論模型，構(gòu)建動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)實(shí)證模型，并非考查物流通道作為解釋變量給被解釋變量產(chǎn)生的直接效應(yīng)，而是借鑒Mera(1973)[15]、Seitz and Licht (1995)[16]、劉修巖(2010)[18]、王良舉(2014)[20]和蘇紅鍵(2014)[30]等學(xué)者的研究思路和研究方法，用規(guī)模、密度和專(zhuān)業(yè)化等多維變量來(lái)綜合估計(jì)區(qū)域集聚效應(yīng)，并在驗(yàn)證區(qū)域集聚效應(yīng)存在的基礎(chǔ)上，通過(guò)在模型中加入物流通道指標(biāo)與否，通過(guò)觀(guān)察規(guī)模效應(yīng)、密度效應(yīng)和專(zhuān)業(yè)化效應(yīng)的變化來(lái)考察物流通道對(duì)其沿線(xiàn)區(qū)域是否產(chǎn)生了集聚效應(yīng)。而其中的物流通道指標(biāo)是反映物流通道技術(shù)水平的綜合性指標(biāo)，由于學(xué)者們?cè)趯⒔煌ɑA(chǔ)設(shè)施作為一個(gè)變量納入計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型中研究時(shí)，多以公路里程或密度等單一指標(biāo)作為代理變量，而本文的研究對(duì)象物流通道是由多種要素組成的整體區(qū)域物流服務(wù)系統(tǒng)。因此，選擇任何單一代理變量都存在片面性，為此，本文借鑒前人的做法和本文的具體研究對(duì)象特征構(gòu)建了數(shù)理模型，綜合測(cè)算中國(guó)11條物流通道技術(shù)水平相對(duì)較為客觀(guān)、合理。

從總體實(shí)證結(jié)果來(lái)看，基本符合預(yù)期，即各條物流通道具有不同程度的區(qū)域集聚效應(yīng)。本文用規(guī)模效應(yīng)、密度效應(yīng)和專(zhuān)業(yè)化效應(yīng)三個(gè)維度綜合反映物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)，相較于模型Ⅱ，在模型Ⅰ中加入了物流通道技術(shù)水平變量后，規(guī)模效應(yīng)、密度效應(yīng)和專(zhuān)業(yè)化效應(yīng)都有不同程度的降低，這一驗(yàn)證結(jié)果顯示了各條物流通道對(duì)其沿線(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)集聚產(chǎn)生了不同程度的正效應(yīng)，即表明了中國(guó)物流通道具有區(qū)域集聚效應(yīng)，但各物流通道由于地理空間、資源稟賦、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)及各項(xiàng)投入的差異，以及物流通道本身技術(shù)水平的不同，各物流通道的區(qū)域集聚效應(yīng)存在明顯的空間差異。主要表現(xiàn)為：同柳、京滬物流通道的規(guī)模效應(yīng)和密度效應(yīng)較大，而沿海、京廣物流通道較小，且在研究期表現(xiàn)為在地處中西部和橫跨東中西部的物流通道規(guī)模效應(yīng)和密度效應(yīng)更明顯；長(zhǎng)江、沿海、京哈、隴海蘭新和滬昆物流通道的專(zhuān)業(yè)化效應(yīng)較大，而相對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展落后的、縱貫西部地區(qū)的寶昆物流通道、橫跨中西部的京拉物流通道的專(zhuān)業(yè)化效應(yīng)還較低。

由此可以看出，中國(guó)雖然“十五”以來(lái)在中西部地區(qū)物流通道投入和建設(shè)中取得了一定效果，同時(shí)對(duì)沿線(xiàn)區(qū)域也產(chǎn)生了一定程度的經(jīng)濟(jì)集聚效應(yīng)，如帶動(dòng)了沿線(xiàn)區(qū)域人口規(guī)模和非農(nóng)就業(yè)密度的增加，但處于經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后地區(qū)、縱貫西部地區(qū)的寶昆物流通道、橫跨中西部青海和西藏等省市的京拉物流通道的專(zhuān)業(yè)化效應(yīng)還相對(duì)較低，即工業(yè)集聚程度相對(duì)還是較弱。但隨著中國(guó)物流通道的建設(shè)和完善以及高速鐵路的運(yùn)營(yíng)并逐步承擔(dān)貨運(yùn)業(yè)務(wù)(2017年10月20日正式開(kāi)始承運(yùn)小包貨物)，高速鐵路也將成為物流通道系統(tǒng)的重要組成部分，必然提升全國(guó)、特別如寶昆和京拉等中西部物流通道的技術(shù)水平和物流服務(wù)水平，推動(dòng)物流通道沿線(xiàn)區(qū)域提高物流效率、降低物流成本，進(jìn)一步產(chǎn)生費(fèi)用-空間收斂效應(yīng)、時(shí)間-空間收斂效應(yīng)、成本收斂-流量擴(kuò)張效應(yīng)，使得其沿線(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)主體和生產(chǎn)要素集聚產(chǎn)生更大的區(qū)域集聚效應(yīng)，從而獲得規(guī)模效益。

[1]王春芝．國(guó)際物流通道優(yōu)選理論方法與實(shí)證研究[D]．長(zhǎng)春：吉林大學(xué)，2004.

[2]趙 放．區(qū)域貿(mào)易中的物流通道成本研究[D]．成都：西南交通大學(xué)，2007.

[3]傅志妍．區(qū)域防災(zāi)物流通道系統(tǒng)規(guī)劃研究[D]．成都：西南交通大學(xué)，2009.

[4]劉 潔．亞歐大陸橋物流通道發(fā)展理論與實(shí)證研究[D]．北京：北京交通大學(xué)，2012.

[5]范月嬌，王 ?。覈?guó)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)，2016，178(2)：22-36.

[6]張文忠．經(jīng)濟(jì)區(qū)位論[M]．北京：科學(xué)出版社，2000.

[7]張文嘗，金鳳君，榮朝和，唐秀芳．空間運(yùn)輸聯(lián)系——理論研究、實(shí)證研究、預(yù)測(cè)方法[M]．北京：中國(guó)鐵道出版社，1992.

[8]聶華林，林 超．區(qū)域空間結(jié)構(gòu)理論[M]．北京：中國(guó)社會(huì)科學(xué)出版社，2008.

[9]陸大道．關(guān)于“點(diǎn)-軸”空間結(jié)構(gòu)系統(tǒng)的形成機(jī)理分析[J]．地理科學(xué)，2002，22(1)：1-6.

[10]Eberts R W，McMillen D P．Agglomeration economies and urban public infrastructure[Z]．Handbook of Regional and Urban Economics，1999，3(3)：1455-1495.

[11]管楚度．交通區(qū)位論及應(yīng)用[M]．北京：人民交通出版社，2000.

[12]張學(xué)良．交通基礎(chǔ)設(shè)施、空間溢出與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[M]．南京：南京大學(xué)出版社，2009．

[13]姚 影．城市交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)城市集聚與擴(kuò)展的影響機(jī)理研究[D]．北京：北京交通大學(xué)，2009.

[14]GrahamD J , Melo P S, Jiwattanakulpaisarn P．Testing for causality between productivity and agglomeration economies [J]. Journal of Regional Science，2010，50(5)：935-951.

[15]Mera K．On the urban agglomeration and economic efficiency[J]．Economic Development and Cultural Change，1973，21( 2)：309-324.

[16]Seitz H，Licht G．The impact of public infrastructure capital on regional manufacturing production cost[J]．Regional Studies，1995，29( 3) ：231-240.

[17]Moomaw R L．Is population scale a worthless surrogate for business agglomeration economies?[J]．Regional Science and Urban Economics，1983，13( 4)：525-545.

[18]劉修巖．集聚經(jīng)濟(jì)、公共基礎(chǔ)設(shè)施與勞動(dòng)生產(chǎn)率——來(lái)自中國(guó)城市動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的證據(jù)[J]．財(cái)經(jīng)研究，2010，36(5)：92-101.

[19]宋英杰．交通基礎(chǔ)設(shè)施的經(jīng)濟(jì)集聚效應(yīng)研究——基于新經(jīng)濟(jì)地理理論的分析[D]．濟(jì)南：山東大學(xué)，2013.

[20]王良舉，陳甬軍．考慮基礎(chǔ)設(shè)施因素的集聚經(jīng)濟(jì)效應(yīng)估計(jì)——基于中國(guó)地級(jí)區(qū)域動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J]．云南財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2014，166(2)：27-37.

[21]郭 曄．我國(guó)三大經(jīng)濟(jì)區(qū)的發(fā)展比較——基于城市與區(qū)域集聚效應(yīng)的面板數(shù)據(jù)分析[J]．中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2010，265(4)：35-45.

[22]Musa A，Mamedov，Serpil Pehlivan．Statistic cluster points and turnpike theorem in nonconvex problems[J]．Journal of Mathematical Analysis and Applications，2001，256：686- 693.

[23]毛 敏．城市化進(jìn)程中區(qū)域客運(yùn)通道的發(fā)展研究[D]．成都：西南交通大學(xué)，2005.

[24]張文嘗，金鳳君，樊 杰．交通經(jīng)濟(jì)帶[M]．北京：科學(xué)出版社，2002.

[25]安虎森．新區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)[M]．大連：東北財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社，2011.

[26]章志剛．現(xiàn)代物流與城市群經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展研究[D]．上海：復(fù)旦大學(xué)，2005.

[27]崔世華．跨海通道戰(zhàn)略經(jīng)濟(jì)影響研究——關(guān)于雙向效應(yīng)的思考[D]．上海：同濟(jì)大學(xué)，2007

[28]蘇紅鍵，魏后凱，鄧 明．城市集聚經(jīng)濟(jì)的多維性及其實(shí)證檢驗(yàn)[J]．財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2014(5)：115-126.

[29]Ciccone A, Hall R E．Productivity and the density of economic activity [J]．American Economic Review，1996，86(1) ：54 -70.

[30]劉修巖．集聚經(jīng)濟(jì)與勞動(dòng)生產(chǎn)率：基于中國(guó)城市面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J]．?dāng)?shù)量經(jīng)濟(jì)技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究，2009(7)：109-119.

[31]陳良文，楊開(kāi)忠，沈體雁．經(jīng)濟(jì)集聚密度與勞動(dòng)生產(chǎn)率差異——基于北京市微觀(guān)數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J]．經(jīng)濟(jì)學(xué)(季刊)，2008，8(1)：99- 114.

[32]潘文卿，劉 慶．中國(guó)制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚與地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)——基于中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)的研究[J]．清華大學(xué)學(xué)報(bào)(哲學(xué)社會(huì)科學(xué)版)，2012，27(1)：137-147.

[33]金鳳君．基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟(jì)社會(huì)空間組織[M]．北京：科學(xué)出版社，2012.

[34]劉乃全．空間集聚論[M]．上海：上海財(cái)經(jīng)大學(xué)出版社，2012.

[35]陳 強(qiáng)．高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)及Stata應(yīng)用(第二版)[M]．北京：高等教育出版社，2014.