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        長三角城市群科技創(chuàng)新與區(qū)域物流的互動關(guān)系研究
        ——基于PVAR模型的實證分析

        2020-10-20 11:03:42鄧淑芬
        江蘇科技信息 2020年25期
        關(guān)鍵詞:物流科技區(qū)域

        鄧淑芬,楊 鈴

        (常州大學(xué)商學(xué)院,江蘇常州213164)

        0 引言

        長三角城市群實現(xiàn)協(xié)同發(fā)展的過程中,科技創(chuàng)新與區(qū)域物流的發(fā)展均發(fā)揮了重要作用[1]。發(fā)展科技創(chuàng)新是實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級以及區(qū)域內(nèi)相互滲透與共同繁榮的重要手段,而區(qū)域物流則為區(qū)域協(xié)同發(fā)展提供硬件支撐條件,從理論上講,兩者應(yīng)該互為促進(jìn)。專注于研究科技創(chuàng)新與區(qū)域物流互動關(guān)系的不多見[2-3],本研究基于長三角城市群協(xié)同創(chuàng)新發(fā)展的現(xiàn)實背景,收集長三角城市群市級面板數(shù)據(jù),建立PVAR 模型,實證檢驗科技創(chuàng)新與區(qū)域物流自身及其相互之間產(chǎn)生的影響。

        1 科技創(chuàng)新與區(qū)域物流的互動機(jī)理分析

        區(qū)域物流是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的支撐條件,科技創(chuàng)新是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的助推器,只有兩者共同作用,才能帶動區(qū)域經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展。但對于科技創(chuàng)新和區(qū)域物流的關(guān)系則沒有明確定位。實際上,科技創(chuàng)新與區(qū)域物流在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中都扮演了不可或缺的角色,兩者的關(guān)系類似于計算機(jī)軟件與硬件的關(guān)系。

        區(qū)域物流的主要目的是貨暢其流,是各類制造企業(yè)與服務(wù)企業(yè)選址時必須考慮的因素,也是支撐社會經(jīng)濟(jì)繁榮發(fā)展的必備條件;對科技創(chuàng)新來說,創(chuàng)新成果的轉(zhuǎn)化、產(chǎn)品進(jìn)入市場的速度、創(chuàng)新的區(qū)域協(xié)同化,都離不開物流的支撐;物流發(fā)展也為科技創(chuàng)新提出新的挑戰(zhàn)與機(jī)遇,如對物流技術(shù)、信息追蹤技術(shù)的需求,促進(jìn)了科技創(chuàng)新在物流行業(yè)的應(yīng)用與擴(kuò)散[4]。而科技創(chuàng)新主要為區(qū)域物流帶來動力與活力。首先科技創(chuàng)新的發(fā)展,帶來新產(chǎn)品、新業(yè)態(tài)、新模式等新經(jīng)濟(jì)發(fā)展,為區(qū)域物流的發(fā)展提供動力;其次科技創(chuàng)新尤其是物流科技創(chuàng)新為物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展注入了新的活力[5]。本研究通過建立PVAR 模型,實證檢驗長三角城市群科技創(chuàng)新與區(qū)域物流自身及其相互之間產(chǎn)生的影響。

        2 數(shù)據(jù)說明和模型建立

        2.1 數(shù)據(jù)說明

        選取長三角城市群26個城市2009—2018年的面板數(shù)據(jù),其中包括上海,江蘇省9市,即南京、無錫、常州、蘇州、南通、鹽城、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、泰州,浙江省8 市,即杭州、寧波、嘉興、湖州、紹興、金華、舟山、臺州,和安徽省8市,即合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、滁州、池州、宣城。主要變量包括26 市的貨物運(yùn)輸總量衡量和科學(xué)技術(shù)支出,數(shù)據(jù)來自于相應(yīng)年份的“中國城市統(tǒng)計年鑒”以及上海和三省統(tǒng)計局網(wǎng)站。

        2.2 模型建立和數(shù)據(jù)檢驗

        2.2.1 面板單位根平穩(wěn)性檢驗

        建立PVAR 模型之前,為保證所獲實證結(jié)果的合理性,需將現(xiàn)有數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗,檢驗結(jié)果表略。單位根檢驗結(jié)果表明,原始變量為非平穩(wěn)變量,一階差分變量為平穩(wěn)序列,可以使用面板向量自回歸模型進(jìn)行下一步分析。

        2.2.2 模型建立及確定模型的滯后期

        本研究選擇PVAR 模型作為研究工具,其優(yōu)勢是在樣本容量較多的情況下,可以同時從空間和時間兩個層面對兩個變量本身及兩者之間的關(guān)系進(jìn)行更深入的分析。選擇好最佳滯后期數(shù)對于后面的模型建立以及保證結(jié)果有效性至關(guān)重要,根據(jù)最佳滯后階數(shù)的確定原則[6],采用stata 15.0計算5期滯后結(jié)果。本研究的模型建立和滯后期確定參考文獻(xiàn)[6]。

        3 實證分析

        3.1 格蘭杰因果檢驗

        采用Granger 準(zhǔn)則滯后的二階因果關(guān)系進(jìn)行檢測,表1 結(jié)果表明,無論是物流業(yè)對科技創(chuàng)新投入還是科技創(chuàng)新投入對物流業(yè),均在1%上拒絕原假設(shè),即物流業(yè)發(fā)展與科技創(chuàng)新投入互為對方的格蘭杰原因。但由此只能得出二者對對方會有影響,至于影響是正面還是負(fù)面,具體影響的動態(tài)關(guān)系還無法確定。因此,需要繼續(xù)下一步的研究。

        3.2 脈沖響應(yīng)分析

        為了分析長三角城市群科技創(chuàng)新投入和物流業(yè)發(fā)展之間的相互作用,針對兩個變量期,通過500 次蒙特卡羅模擬得到長三角城市群物流業(yè)發(fā)展與科技創(chuàng)新投入的脈沖響應(yīng)函數(shù)。其中折線代表脈沖響應(yīng)曲線,點畫線和虛線分別代表95% 和5% 分位點的估計值進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析??紤]到本文中面板數(shù)據(jù)的時間序列長度,將沖擊作用的期限設(shè)為10,采用stata 15.0進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析。

        3.2.1 長三角城市群物流業(yè)發(fā)展對科技創(chuàng)新投入的沖擊

        物流業(yè)發(fā)展對科技創(chuàng)新投入的脈沖響應(yīng)結(jié)果如圖1所示,表示物流業(yè)發(fā)展在科技創(chuàng)新投入情況下的變動情況。從脈沖響應(yīng)結(jié)果來看,第0 期,物流業(yè)發(fā)展受科技創(chuàng)新投入的影響為0,即沒有產(chǎn)生作用;第1 期到第3 期,物流業(yè)發(fā)展對科技創(chuàng)新投入的影響皆為正向,第1 期達(dá)到最大值,第2 期開始呈下降趨勢,所以在第1 期之后,科技創(chuàng)新投入對物流業(yè)發(fā)展開始產(chǎn)生促進(jìn)作用,在第2到3期之間促進(jìn)作用逐漸減??;第4 期時,下降到了負(fù)值,即產(chǎn)生負(fù)向影響;到了第5期重回正值,但最終為0,說明物流業(yè)發(fā)展對科技創(chuàng)新促進(jìn)的作用已經(jīng)不大了,開始進(jìn)入平穩(wěn)狀態(tài),因而物流業(yè)發(fā)展對科技創(chuàng)新促進(jìn)的作用總體呈現(xiàn)先增加后平穩(wěn)的趨勢。

        3.2.2 長三角城市群科技創(chuàng)新投入對物流業(yè)發(fā)展的沖擊

        科技創(chuàng)新投入對物流業(yè)發(fā)展的脈沖響應(yīng)結(jié)果如圖2所示,科技創(chuàng)新投入對于物流業(yè)發(fā)展總體呈現(xiàn)正向的影響,即具有一定的促進(jìn)作用。在0 期時,促進(jìn)作用為0,沒有影響;第1期依舊為0,但從第1期開始曲線就急劇上升,到第2 期達(dá)到了最大值,此時可以看出科技創(chuàng)新投入對于促進(jìn)物流業(yè)發(fā)展起到了很顯著的作用;從第2期開始,則穩(wěn)定在了0.04水平上,偶有上下波動,說明在第2到第8期,促進(jìn)作用處于一個平穩(wěn)狀態(tài);第9期開始曲線有下降趨勢,但不明顯,此時促進(jìn)作用有減小的趨勢,但仍然對物流業(yè)發(fā)展有顯著的推動作用。

        表1 格蘭杰因果檢驗結(jié)果

        圖2 長三角城市群科技創(chuàng)新投入對物流業(yè)發(fā)展的脈沖響應(yīng)

        3.3 方差分解

        在PVAR 模型中通過方差分解,可以評估各個沖擊對系統(tǒng)中內(nèi)生變量變化的解釋力度和相對重要性。本研究通過方差分解進(jìn)一步研究科技創(chuàng)新投入與物流業(yè)發(fā)展之間的相互影響程度。具體方法是進(jìn)行500 次蒙特卡洛模擬,獲得95%置信水平下的面板方差分解結(jié)果,本文利用面板模型的方差分解進(jìn)一步說明科技創(chuàng)新投入對物流業(yè)發(fā)展影響的解釋貢獻(xiàn)度[5]。

        由表2知,在第1 期,即剛開始時,物流業(yè)發(fā)展對其自身貢獻(xiàn)了100%的解釋能力,而科技創(chuàng)新投入對其自身貢獻(xiàn)的解釋能力為93.6%,物流業(yè)發(fā)展僅貢獻(xiàn)了6.4%,這說明初期兩個變量皆依靠自身發(fā)展慣性在發(fā)展,相互之間基本無促進(jìn)作用。到了第4 期時,物流業(yè)發(fā)展對其自身貢獻(xiàn)了86.5%的解釋能力,科技創(chuàng)新投入貢獻(xiàn)了13.5%;而科技創(chuàng)新投入其自身貢獻(xiàn)了85.5%,物流業(yè)發(fā)展貢獻(xiàn)了14.5%,可見二者之間的相互作用開始有較為顯著的呈現(xiàn)。第5 期與第10期的數(shù)值已相當(dāng)接近,這可以反映出第5 期后各項基本穩(wěn)定。因此,依據(jù)第5 期的結(jié)果,對長三角城市群物流業(yè)發(fā)展與科技創(chuàng)新投入的相互影響程度解釋如下: 在上述方差分解中,物流業(yè)發(fā)展其自身貢獻(xiàn)了86.6% 的解釋能力,而科技創(chuàng)新促進(jìn)投入只貢獻(xiàn)了13.4%的解釋能力,說明長三角城市群物流業(yè)發(fā)展的根本還是物流行業(yè)的慣性,內(nèi)因遠(yuǎn)大于外因;在對科技創(chuàng)新促進(jìn)中,其自身貢獻(xiàn)了91.1%的解釋能力,而物流業(yè)發(fā)展貢獻(xiàn)了8.9%的解釋能力,說明長三角城市區(qū)科技創(chuàng)新也是內(nèi)因起到了關(guān)鍵作用;但由于二者也存在對彼此的解釋能力,且物流業(yè)發(fā)展對科技創(chuàng)新促進(jìn)的解釋能力(8.9%)小于科技創(chuàng)新投入對物流業(yè)發(fā)展的解釋能力(13.4%),所以長三角城市群科技創(chuàng)新促進(jìn)對物流業(yè)發(fā)展的影響大于物流業(yè)發(fā)展對科技創(chuàng)新促進(jìn)的影響。但其中值得探討的是,第5 期開始,科技創(chuàng)新投入促進(jìn)物流業(yè)發(fā)展的作用明顯小于第4 期時科技創(chuàng)新投入對物流業(yè)發(fā)展的促進(jìn)作用,初步估計是隨著物流業(yè)的發(fā)展逐漸成形,創(chuàng)新投入對物流業(yè)發(fā)展所起到的促進(jìn)作用沒有前幾期顯著。

        表2 方差分解結(jié)果

        4 結(jié)論與原因分析

        4.1 結(jié)論

        通過上述對模型的動態(tài)分析可以看出,長三角城市群物流業(yè)發(fā)展與科技創(chuàng)新之間總體有相互促進(jìn)的正效應(yīng)關(guān)系。其中,科技創(chuàng)新投入對物流業(yè)發(fā)展的影響大于物流業(yè)發(fā)展對科技創(chuàng)新促進(jìn)的影響,而這種促進(jìn)關(guān)系從初期的遞增逐漸趨于平穩(wěn)。

        4.2 原因分析

        長三角城市群具備很不錯的物流基礎(chǔ)和強(qiáng)大的科技創(chuàng)新能力,二者之間何以會才出現(xiàn)相互促進(jìn)的作用在減?。恐饕蛴腥矫?,一是長三角城市群區(qū)域內(nèi)部物流發(fā)展不平衡,區(qū)域物流總體水平較高才能改善經(jīng)營環(huán)境,為科技創(chuàng)新提供基礎(chǔ)設(shè)施條件,內(nèi)部差異過大導(dǎo)致物流對科技創(chuàng)新的支撐作用有限,可持續(xù)的促進(jìn)有待提高;二是物流人才供需結(jié)構(gòu)性矛盾突出,市場對于新興人才沒有完善的薪資待遇保障體制,加之物流行業(yè)的特殊性,很多高校畢業(yè)生并不愿意從事物流行業(yè)或這方面的研究,導(dǎo)致物流行業(yè)的創(chuàng)新遭遇了瓶頸,因而資力雄厚的企業(yè)可以高薪聘請國外專家或派遣公司員工到國外實習(xí),而對于其他中小企業(yè)而言,創(chuàng)新能力就成了天方夜譚,無法掌握先進(jìn)的核心技術(shù),自身又研發(fā)不出新技術(shù)和新設(shè)備,物流行業(yè)自身的發(fā)展,也阻礙了科技創(chuàng)新的發(fā)展速度;三是現(xiàn)有的科技創(chuàng)新對產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型驅(qū)動不強(qiáng)。具體表現(xiàn):一是科技企業(yè)眾多,但行業(yè)標(biāo)桿較少;二是科研成果向工業(yè)產(chǎn)品的變現(xiàn)率低。大型企業(yè)有自己的科研團(tuán)隊,因此可以保證內(nèi)部的科技創(chuàng)新不會中斷,但中小型企業(yè)沒有足夠的資金和設(shè)備來培養(yǎng)一支專有的科研隊伍。長三角城市群縣級以上科研機(jī)構(gòu)的研究經(jīng)費遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于專利轉(zhuǎn)換的合同價值,凸顯了外部科研機(jī)構(gòu)研發(fā)成果與實際需求的巨大差異[7]。

        綜上所述,在發(fā)展后期,雖然物流企業(yè)規(guī)模逐漸擴(kuò)大,但無論是管理和組織上的制度問題,還是外界創(chuàng)新驅(qū)動的疲軟都開始顯現(xiàn),物流業(yè)促進(jìn)科技創(chuàng)新的作用開始遞減。由于物流企業(yè)的發(fā)展受限,而物流企業(yè)又與生產(chǎn)總值中占據(jù)最大份額的第二產(chǎn)業(yè)有緊密聯(lián)系,所以受到經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的科技創(chuàng)新能力也會因此受到制約。

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