王婷婷，陳 蓉

長三角城市群物流能力對經(jīng)濟發(fā)展影響研究

王婷婷1，陳 蓉2

（1．安徽工商職業(yè)學院 管理學院，合肥 231131；2．合肥師范學院 經(jīng)濟與管理學院，合肥 230061）

基于長三角城市群2013—2018年的面板數(shù)據(jù)，采用熵值法對區(qū)域物流能力及經(jīng)濟發(fā)展進行綜合評價，并建立變截距模型探討區(qū)域物流能力對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的影響。研究發(fā)現(xiàn)，長三角城市群物流能力對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展有較為顯著的正向影響，物流能力每提升一個單位，經(jīng)濟發(fā)展可提升1.235個單位，城市群內(nèi)各個城市又顯示出一定的固定效應差異。因此，應資源整合、信息共享，完善物流業(yè)基礎設施建設，加強軟件投入，以便提升區(qū)域物流能力，促進長三角城市群一體化發(fā)展。

長三角城市群；物流能力；經(jīng)濟發(fā)展；熵值法；變截距模型

一、問題提出及相關(guān)研究

為打造長三角城市群為最大體量經(jīng)濟群，促進區(qū)域經(jīng)濟的進一步發(fā)展，根據(jù)長三角發(fā)展規(guī)劃將上海市，江蘇省、浙江省及安徽省的部分城市，共26個納入其中。區(qū)域物流能力反映一個地區(qū)物流業(yè)的發(fā)展規(guī)模、服務水平、發(fā)展質(zhì)量等，對區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展有著重要的影響。研究長三角城市群物流能力對經(jīng)濟發(fā)展的影響對于城市群提高物流能力，促進區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展，促進長三角城市群一體化發(fā)展具有重要的意義。

近年來，物流與經(jīng)濟發(fā)展的關(guān)系問題研究得比較多，但從物流能力視角進行探討的并不多。Mohammadc Reza和Pablo Coto -Millan等分別從交通量和經(jīng)濟增長的關(guān)系及物流績效與經(jīng)濟增長關(guān)系的角度進行了研究，發(fā)現(xiàn)物流業(yè)和經(jīng)濟增長之間存在一定的關(guān)聯(lián)性；肖瀟通過建立灰色系統(tǒng)監(jiān)控兩者的發(fā)展[1]；張潔、鄒元婷等分別以定性的方法分析區(qū)域物流能力與經(jīng)濟發(fā)展之間的相關(guān)性[2-3]；張建軍建立耦合度模型探討了內(nèi)蒙古兩者之間的關(guān)系，結(jié)果表明存在耦合互動效應[4]；胡玉洲等通過對佛山市1978—2015年的數(shù)據(jù)應用系統(tǒng)動力學模型探討發(fā)現(xiàn)貨運量與GDP互為因果[5]；翟曉松依據(jù)遼寧省1978年以來的數(shù)據(jù)建立回歸方程分析物流通量與經(jīng)濟發(fā)展之間的相關(guān)性，結(jié)果表明物流業(yè)可以促進經(jīng)濟發(fā)展。[6]

綜上，相關(guān)研究定性分析較多，定量分析多以系統(tǒng)動力學、耦合協(xié)調(diào)度、物流彈性等方法為主。研究對象多集中在省域，缺乏對城市群區(qū)域物流能力對經(jīng)濟發(fā)展影響的研究。基于此，本文選擇長三角城市群為研究對象，基于2013—2018年的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建多指標來綜合評價區(qū)域物流能力及經(jīng)濟發(fā)展水平，建立面板數(shù)據(jù)回歸模型對城市群區(qū)域物流能力對經(jīng)濟發(fā)展的影響進行研究，并提出相關(guān)建議，以期促進長三角城市群一體化協(xié)同發(fā)展。

二、長三角城市群物流能力與經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀

（一）長三角城市群物流發(fā)展現(xiàn)狀

2018年，全國物流基礎設施條件逐漸完善，貨運量為515.24億噸，長三角城市群總貨運量達60.26億噸，占比11.7%，比上年增長7.97%。貨運周轉(zhuǎn)量為40016億噸公里，與2017年基本持平。物流業(yè)實現(xiàn)增加值5901.66億元，較2017年增加11.93%。物流需求較為旺盛，成為促進經(jīng)濟發(fā)展的重要力量。與此同時，2018年浙江省、江蘇省和安徽省的社會物流總費用較2017年均有一定程度的提高。

（二）長三角城市群區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀

2018年，長三角城市群GDP達到178642億元，比2017年增長8.14%，占全國GDP總量的19.8%。其中，上海市GDP占比達18.3%，蘇州、杭州分別達到18597、13509億元，占比達10.4%、7.6%。經(jīng)濟總量比較靠后的是銅陵和池州，僅占0.68%和0.38%。從省域來看，GDP總量最高的是上海市，依次是江蘇?。?個城市）78444.64億元、浙江?。?個城市）47554.16億元、安徽?。?個城市）19963.37億元。

三、長三角城市群區(qū)域物流能力對經(jīng)濟發(fā)展影響實證分析

（一）區(qū)域物流能力與經(jīng)濟發(fā)展指標構(gòu)建

1．區(qū)域物流能力指標

區(qū)域物流能力指的是物流產(chǎn)業(yè)為服務經(jīng)濟發(fā)展需要具有的能力。指標選取應能體現(xiàn)物流供給及物流需求的能力，本文借鑒相關(guān)研究成果，結(jié)合數(shù)據(jù)實用性、科學性、可得性等因素，從物流軟硬件保障能力、物流需求能力兩個維度選擇7個指標綜合評價區(qū)域物流能力（見表1）。

2．經(jīng)濟發(fā)展指標

本文從經(jīng)濟實力、社會生活兩個維度選取區(qū)域GDP、地方財政收入、人均GDP、社會消費品零售總額、可支配收入、進出口總額等7個指標作為衡量經(jīng)濟發(fā)展的主要指標（見表2）。

表1 區(qū)域物流能力評價指標[7]

表2 區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展評價指標[8]

3．數(shù)據(jù)來源

選取長三角城市群25個城市（紹興由于物流業(yè)產(chǎn)值數(shù)據(jù)缺失，不作為研究對象）2013—2018年的相關(guān)數(shù)據(jù)，對區(qū)域物流能力及經(jīng)濟發(fā)展情況進行綜合評價并分析兩者之間的關(guān)系。數(shù)據(jù)來源為2014—2019年各城市統(tǒng)計年鑒。其中，物流業(yè)的相關(guān)數(shù)據(jù)以交通運輸業(yè)、倉儲和郵政業(yè)的數(shù)據(jù)替代。

（二）長三角城市群區(qū)域物流能力及經(jīng)濟發(fā)展水平評價

1．長三角城市群區(qū)域物流能力評價

本文利用改進熵值法對長江城市群25個城市進行區(qū)域物流能力的綜合評價[9]，結(jié)果如表3、表4所示。

表3 區(qū)域物流能力指標的熵權(quán)權(quán)重值

表4-1 區(qū)域物流能力權(quán)值

續(xù)表 4-2

續(xù)表 4-3

從表3可以看出，影響最大的因素是貨運周轉(zhuǎn)量。貨運周轉(zhuǎn)量直接反映社會物流需求大小，社會需求大對物流能力要求相應也大。其次是物流業(yè)就業(yè)人員數(shù)及物流業(yè)增加值。區(qū)域物流能力的大小很大程度上取決于物流硬軟件基礎的配套是否完善，而物流業(yè)增加值是衡量物流發(fā)展的核心指標。

由表4可見，區(qū)域物流能力總體上呈上升趨勢，區(qū)域物流能力最大的城市是上海市。作為長三角城市群核心城市，隨著政策條件、交通環(huán)境、物流需求、信息化資源、人員供給等條件日益增加，上海市物流能力在長三角城市群中位列第一，權(quán)值達0.81。其次是南京市、寧波市、杭州市、蘇州市及合肥市，權(quán)值達到0.1以上。作為長三角都市圈的中心城市，區(qū)位優(yōu)勢、交通運輸條件較為明顯。區(qū)域物流能力比較差的是銅陵市和池州市，城市規(guī)模相對較小，需要進一步提升物流能力以便更好地服務區(qū)域經(jīng)濟。從省域上來看，差異性較為明顯，上海市區(qū)域物流能力一馬當先，其次是浙江省和江蘇省，物流能力權(quán)值平均值為0.09、0.08，最后是安徽省，區(qū)域物流能力權(quán)值平均值僅為0.019。

2．長三角城市群區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展評價

結(jié)果如表5、6所示。

表5 區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展指標的熵權(quán)權(quán)重值

表6-1 區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展權(quán)值

通過表5、6可以看出，區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展總體趨勢呈上升狀態(tài)，進出口總額、財政收入這兩個指標最能反映區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的水平，其次是社會消費品總額及GDP。對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展影響相對較小的是居民可支配收入。從區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展情況來看，上海市的得分最高，上海市在長三角城市群中的經(jīng)濟地位與日俱增，區(qū)位優(yōu)勢、投資環(huán)境、國內(nèi)外貿(mào)易各方面都促進了經(jīng)濟發(fā)展。蘇州、南京、寧波、杭州、無錫、合肥緊隨其后，安慶、滁州和池州三個城市的經(jīng)濟發(fā)展情況在長三角城市群中較為落后。區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展結(jié)果和區(qū)域物流能力大小大致吻合。

（三）長三角城市群區(qū)域物流能力對經(jīng)濟發(fā)展影響的實證及結(jié)果分析

1．描述性統(tǒng)計

將長三角城市群的經(jīng)濟發(fā)展及物流能力數(shù)據(jù)形成統(tǒng)計圖，如圖1所示。由圖1可見，25個城市的區(qū)域物流能力與經(jīng)濟發(fā)展大體上呈現(xiàn)相近的變化趨勢。

續(xù)表 6-2

續(xù)表 6-3

圖1 長三角城市群物流能力與經(jīng)濟發(fā)展統(tǒng)計圖

兩個變量的描述性統(tǒng)計如表7所示：

2．長三角城市群區(qū)域能力對經(jīng)濟發(fā)展影響的回歸分析[10-11]

本文利用eviews6.0對安徽長三角城市群2013—2018年的面板數(shù)據(jù)進行處理，將區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展（ED）作為因變量，區(qū)域物流能力（LC）設為自變量，基于F檢驗判斷面板數(shù)據(jù)適合何種模型。S1=0.068478，S2=0.084178，S3=0.502944，測算得出F1=0.955295，F(xiàn)2=13.21793，查表得F2>F（48，100），F(xiàn)1

表7 描述性統(tǒng)計

表8 霍斯曼檢驗結(jié)果

為了消除可能存在的異方差對回歸結(jié)果造成影響，采用廣義最小二乘法GLS對模型進行回歸，結(jié)果如表9所示。

表9 回歸結(jié)果

物流能力對經(jīng)濟發(fā)展影響的方程表達式為：

通過以上回歸分析方程可以看出，R2為0.97795，擬合程度很好。截距項c和自變量物流能力（LC）P值為0，均通過t檢驗，模型有效。系數(shù)為1.2352，說明長三角城市群物流能力對經(jīng)濟發(fā)展存在較為顯著的正向影響，即物流能力每提高1個單位，經(jīng)濟發(fā)展水平可相應提高1.2352個單位。F值為869.4792，回歸模型較為顯著。

城市群中各個城市表現(xiàn)出一定的差異性，25個城市的固定效應值各不相同，如表10所示。

表10 各城市固定效應值

從表10中可以看出，截距值比較大的城市為杭州、蘇州、寧波，說明這三個城市經(jīng)濟發(fā)展受除物流能力之外的因素影響程度大；其次是嘉興、無錫、金華、湖州、南京，這幾個城市截距值處于城市群中間位置，經(jīng)濟發(fā)展受其他綜合因素影響較大；最低的是上海市，其他因素對促進區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的促進作用比較小。其余城市截距值相對較小，物流能力之外的因素對經(jīng)濟發(fā)展的作用不明顯。

四、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文基于2013—2018年長三角城市群25個城市（其中紹興由于數(shù)據(jù)缺失較多、將其剔除）的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建物流能力對經(jīng)濟發(fā)展綜合評價體系并對其進行評價得出兩者熵權(quán)值。在此基礎上，對區(qū)域物流能力對經(jīng)濟發(fā)展的影響程度進行GLS估計，建立固定效應變截距模型對面板數(shù)據(jù)回歸分析，得到如下結(jié)論。

1．長三角城市群物流能力與經(jīng)濟發(fā)展評價

總體上從長三角城市群物流能力及經(jīng)濟發(fā)展的熵值可以看出，上海市在長三角城市中無論是物流能力還是經(jīng)濟發(fā)展都是處在領先的位置，符合核心城市的定位。其次蘇州市、南京市、杭州市、寧波市、合肥市等在長三角城市群中基本居于都市圈中心城市，憑借自身的區(qū)位優(yōu)勢、政策條件、交通運輸條件、勞動力充足等各種原因，物流能力及經(jīng)濟發(fā)展較好。從省域上來看，安徽省整體發(fā)展較浙江、江蘇兩省稍顯落后。

2．回歸分析

回歸結(jié)果顯示，長三角城市群物流能力對經(jīng)濟發(fā)展具有較為顯著的促進作用。物流能力的不斷提升，使社會資源得到合理配置，物流效率得以提高，成本進一步下降，貨物快速流動，社會經(jīng)濟活動順利開展。通過物流業(yè)的不斷升級，提升能力，發(fā)展質(zhì)量也能刺激經(jīng)濟進一步發(fā)展。城市群中各個城市的個體固定效應表現(xiàn)出一定的差異性，區(qū)域物流能力及其他綜合因素在促進經(jīng)濟發(fā)展中的影響程度在不同城市中有不同的表現(xiàn)。其中，在長三角城市群中，上海市物流能力對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的作用最為明顯，蘇州、杭州、無錫等城市在區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展過程中工業(yè)、其他生產(chǎn)性服務業(yè)等其他因素對經(jīng)濟的提升作用更大。大部分城市物流能力對經(jīng)濟發(fā)展具有較為明顯的正向影響。

（二）建議

為更好地提高長三角城市群的物流能力，促進長三角一體化發(fā)展，本文提出以下建議。

1．資源整合、信息共享

加強區(qū)域間的聯(lián)系與交流，發(fā)揮核心城市、中心城市的優(yōu)勢，實現(xiàn)長三角城市群協(xié)同發(fā)展。實現(xiàn)中心城市帶動，服務輻射長三角城市群，區(qū)域間合理進行物流布局[12]，整合物流資源，通過建立物流公共信息平臺的方式實現(xiàn)信息、資源等共享，打造區(qū)域性物流園區(qū)以形成物流集聚效應，提高貨運周轉(zhuǎn)量，發(fā)揮城市各自的優(yōu)勢，發(fā)展制造業(yè)物流、空港物流、電子商務物流等，促進城市群均衡發(fā)展。

2．完善物流業(yè)基礎設施建設

加強物流硬件供給水平，加大物流業(yè)基礎投資，改善基礎設施條件，打通長三角城市群交通運輸網(wǎng)絡，以使各大區(qū)域性物流節(jié)點之間的物流配送、運輸可以高效完成。

3．加強軟件投入

為使長三角城市群交流更加順暢，需要構(gòu)建標準化的物流信息體系，加強物流信息化建設，通過合作、引入等方式打造較成規(guī)模、服務一流的第三方物流企業(yè)，積極推進物流創(chuàng)新，提高物流效率、降低物流成本。

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Research on the Influence of Logistics Capacity on Economic Development of the Yangtze River Delta City Group

WANG Tingting1，CHEN Rong2

Based on the panel data of the Yangtze River Delta urban agglomeration from 2013 to 2018, we can evaluate regional logistics capabilities and economic development comprehensively by using the entropy method. At the same time, a variable intercept model is established to explore the impact of regional logistics capabilities on regional economic development. The study found that the logistics capacity of the Yangtze River Delta urban agglomeration has a significant positive impact on regional economic development. Every increase in logistics capacity by one unit can increase economic development by 1.235 units. The cities within the urban agglomeration show certain fixed effect differences. Therefore, it is necessary to integrate resources, share information, improve the construction of logistics industry infrastructure and strengthen software investment in order to enhance regional logistics capabilities and promote the integrated development of the Yangtze River Delta urban agglomeration.

Yangtze River Delta City Group; logistics capacity; economic development; entropy method; variable intercept model

2020-09-05

安徽省高校優(yōu)秀青年人才支持計劃項目(gxyqZD2017097) ；安徽省職業(yè)與成人教育學會教育科研規(guī)劃課題（Azcj122）

王婷婷（1983－ ），女，安徽肥東人，安徽工商職業(yè)學院管理學院講師，碩士。

10.13685/j.cnki.abc. 000533

F259.27；F127

A

1671-9255（2021）01-0033-06