謝守紅,陳淑敏,傅春梅 (江南大學(xué) 商學(xué)院,江蘇 無錫 214122)
長江三角洲(簡稱長三角) 城市群是我國經(jīng)濟(jì)最具活力、開放程度最高、創(chuàng)新能力最強(qiáng)的區(qū)域之一,在我國未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展中將占有越來越重要的地位。物流業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)的重要基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè),工業(yè)是國民經(jīng)濟(jì)重要支柱產(chǎn)業(yè),這兩者在長三角經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中扮演著重要的角色,推進(jìn)長三角物流業(yè)和工業(yè)的高水平協(xié)調(diào)發(fā)展,對促進(jìn)長三角一體化和高質(zhì)量發(fā)展有著重大的意義。
關(guān)于物流業(yè)發(fā)展水平的測度,已有學(xué)者探索出了多種方法。Tingzon 等運(yùn)用DEA 方法測度了澳大利亞的物流業(yè)效率,結(jié)果表明物流基礎(chǔ)設(shè)施對產(chǎn)業(yè)升級(jí)具有重要影響[1]。任慶華采用動(dòng)態(tài)因子分析法,從投入、活動(dòng)、產(chǎn)出三個(gè)維度對中國30 個(gè)省份的物流發(fā)展水平進(jìn)行衡量[2]。姚娟、施健龍運(yùn)用突變極數(shù)法,以物流業(yè)的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、產(chǎn)業(yè)規(guī)模和發(fā)展?jié)摿λ膫€(gè)維度測度了我國東部地區(qū)物流綜合發(fā)展水平[3]。戴德寶等運(yùn)用主成分分析法、熵權(quán)法、灰色關(guān)聯(lián)分析法和Kendall 協(xié)同系數(shù)檢驗(yàn)法分別對西部地區(qū)12 個(gè)省市的區(qū)域經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、物流供求狀況、物流支持狀況、信息化水平四個(gè)方面進(jìn)行了評價(jià)[4]。趙麟建立了貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量、貨運(yùn)量和港口貨物吞吐量三個(gè)指標(biāo)對揚(yáng)子江城市群的物流發(fā)展水平進(jìn)行了聚類分析[5]。
關(guān)于物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系,古典經(jīng)濟(jì)學(xué)的奠基人亞當(dāng)·斯密很早就發(fā)現(xiàn),交通基礎(chǔ)設(shè)施越完備,經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高。Debbage 以卡羅萊納州航空業(yè)為例子,發(fā)現(xiàn)航空物流業(yè)發(fā)展與城市經(jīng)濟(jì)增長之間存在著因果關(guān)系[6]。Button 等也發(fā)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長與物流業(yè)發(fā)展之間具有密切的協(xié)同作用[7]。Mohammad Reza, Kuzu 等分析了土耳其物流業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的相關(guān)關(guān)系,結(jié)果顯示這兩者之間存在長期的Granger 因果關(guān)系[8-9]。Park 等通過擴(kuò)展的索羅模型研究并發(fā)現(xiàn)了韓國港口城市的壯大有利于促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展[10]。Cong 等也研究發(fā)現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展與港口吞吐量之間的協(xié)同關(guān)系[11]。
國內(nèi)學(xué)者也普遍認(rèn)為,物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平與經(jīng)濟(jì)增長之間存在密切的關(guān)系。李文順等選取物流業(yè)產(chǎn)值與GDP 指標(biāo)進(jìn)行分析,發(fā)現(xiàn)物流業(yè)和經(jīng)濟(jì)增長之間具有顯著的互動(dòng)關(guān)系[12]。徐斌華通過廣義脈沖函數(shù)分析和協(xié)整分析,發(fā)現(xiàn)物流產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展相互影響,但經(jīng)濟(jì)增長對物流業(yè)的影響作用要大于物流業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長的影響作用[13]。葉柏青等建立哈肯模型,發(fā)現(xiàn)物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在高度的協(xié)同關(guān)系[14]。吳群指出物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有利于降低社會(huì)成本、提升綜合效率,促進(jìn)企業(yè)組織間實(shí)現(xiàn)聯(lián)動(dòng)式發(fā)展,以保證信息和資源的充分共享[15]。李廷瑞認(rèn)為區(qū)域物流主要是通過增長極作用、帶動(dòng)作用、網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)散效應(yīng)作用以及貿(mào)易拉動(dòng)作用來影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展[16]。張翔翔、葉金龍發(fā)現(xiàn)物流網(wǎng)絡(luò)里程的增加會(huì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長[17]。彭華穎研究了我國物流供給、物流需求與經(jīng)濟(jì)增長之間的協(xié)整關(guān)系,發(fā)現(xiàn)物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展正相關(guān),但在東中西部結(jié)果的對比中,發(fā)現(xiàn)物流網(wǎng)絡(luò)對東部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的作用較大,而對中西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的作用不太明顯[18]。
綜上所述,國內(nèi)外學(xué)者采用多種研究方法探討了物流發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系,并發(fā)現(xiàn)兩者之間存在密切的互動(dòng)關(guān)系,這為本文的研究提供了良好的基礎(chǔ)和借鑒。但是,目前的研究主要是探討物流發(fā)展與宏觀經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系,而對物流發(fā)展與工業(yè)發(fā)展之間的關(guān)系研究很少,而且在研究方法上,主要采用時(shí)間序列方法、面板數(shù)據(jù)方法、灰色關(guān)聯(lián)度模型和耦合模型方法等,沒有考慮到區(qū)域的空間效應(yīng)和產(chǎn)業(yè)的集聚效益。因此,本文以長三角城市群為研究對象,采用空間誤差模型,探討物流發(fā)展對工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的影響,具有較重要的理論和實(shí)踐價(jià)值。
本文選取以下六個(gè)指標(biāo)來衡量物流業(yè)發(fā)展水平:貨物運(yùn)輸量、郵政業(yè)務(wù)量、人均貨運(yùn)量、地均貨運(yùn)量、交通運(yùn)輸倉儲(chǔ)及郵政業(yè)從業(yè)人員、交通運(yùn)輸倉儲(chǔ)及郵政業(yè)從業(yè)人員占全部從業(yè)人員的比例。由于這幾個(gè)變量都能在不同程度上反映物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平,可能存在相關(guān)性,故采用主成分分析法來對這些數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。主成分分析法就是將原來幾個(gè)具有相關(guān)性的指標(biāo)轉(zhuǎn)換組合成一組新的互相沒有關(guān)系的綜合指標(biāo)來解釋數(shù)據(jù)。
長三角城市群包括上海、南京、無錫、常州、蘇州、南通、鹽城、揚(yáng)州、鎮(zhèn)江、泰州、杭州、寧波、嘉興、湖州、紹興、金華、舟山、臺(tái)州、合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵、安慶、滁州、池州、宣城26 個(gè)城市。本文選取2008~2018 年長三角26 個(gè)城市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,數(shù)據(jù)來源于2009~2019 年中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒。
首先,本文利用SPSS23.0 軟件對2008~2018 年的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了降維處理,對這六個(gè)指標(biāo)進(jìn)行了初步檢驗(yàn),得到的KMO值為0.685,Bartlett 球形度檢驗(yàn)獲得的概率為0.000,充分證明了不同變量之間的相關(guān)性,說明數(shù)據(jù)適合主成分分析。
其次,根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果,進(jìn)行因子分析,輸出主成分分析結(jié)果(表1)?;谔卣髦荡笥? 的前提,成分1 和成分2 的特征值大于1,故提取這兩個(gè)主成分。主成分1 的方差貢獻(xiàn)率為56.279%,主成分2 的方差貢獻(xiàn)率為23.814%,兩者貢獻(xiàn)率合計(jì)為80.092%,能夠較好地保留原始信息。從成分矩陣來看,主成分1 和這6 個(gè)變量均成正相關(guān),且在貨物運(yùn)輸量、地均貨運(yùn)量、城鎮(zhèn)交通運(yùn)輸倉儲(chǔ)及郵政業(yè)從業(yè)人員和城鎮(zhèn)交通運(yùn)輸倉儲(chǔ)及郵政業(yè)從業(yè)人員占城鎮(zhèn)全部從業(yè)人員的比例這四個(gè)指標(biāo)的權(quán)重均大于0.8,與這幾個(gè)原始變量的關(guān)系比較密切。主成分2 僅在郵政業(yè)務(wù)量這個(gè)指標(biāo)中的權(quán)重比較大。
表1 總方差解釋
然后在這兩個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率的基礎(chǔ)上,將數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,計(jì)算出綜合得分(表2)。數(shù)據(jù)經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理之后,各市平均得分為0。如果某城市得分大于0,就表示該市的物流發(fā)展水平在26 市平均發(fā)展水平之上;如果小于0,就低于平均發(fā)展水平。
從表2 可以看出,近10 年來長三角26 市的物流發(fā)展水平總體呈上升趨勢,但是各市物流發(fā)展水平不平衡。其中,上海、南京、舟山、寧波的物流發(fā)展水平上升很快,且都高于長三角的平均水平,其原因與這四個(gè)城市的地理位置和經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)有密切關(guān)系。上海市位于長江入海口,面臨太平洋,是我國最重要的綜合性交通樞紐和最大的經(jīng)濟(jì)中心,經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)雄厚,物流基礎(chǔ)設(shè)施完善,物流供給和需求都十分龐大,因此其物流發(fā)展水平遙遙領(lǐng)先,綜合得分排名第一。舟山和寧波擁有天然良港,物流基礎(chǔ)設(shè)施良好,是我國重要的對外貿(mào)易港口,物流業(yè)十分發(fā)達(dá)。南京是江蘇省的省會(huì)城市和長江下游的重要港口城市,物流發(fā)展水平也較高。與南京類似的還有合肥、杭州,它們都屬于省會(huì)城市,是重要的交通樞紐和經(jīng)濟(jì)中心,其物流發(fā)展水平得分較高。然后就是蘇州、蕪湖的排名也比較靠前。而江蘇的泰州、揚(yáng)州,浙江省的紹興、金華,安徽省的銅陵、池州、宣城等城市物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平較低,排名靠后。
表2 長三角各市物流發(fā)展水平綜合得分
總體來看,近10 年來長三角各市物流業(yè)發(fā)展水平整體呈現(xiàn)上升趨勢,可分為兩個(gè)階段:2008~2012 年,物流發(fā)展水平緩慢增長階段;2013~2018 年,物流發(fā)展水平快速增長階段。
聚類分析是將相似程度較高的數(shù)據(jù)聚集在一起,形成不同的分類系統(tǒng)。本文選取2008~2018 年長三角26 市的物流發(fā)展水平綜合得分,運(yùn)用Ward 法平方歐式距離對其進(jìn)行聚類分析,得到聚類譜系圖(圖1)。根據(jù)聚類譜系圖,可將長三角26 市分為3類:第一類為物流業(yè)發(fā)達(dá)城市,即上海;第二類為物流業(yè)中等發(fā)達(dá)的城市,包括寧波、杭州、舟山、南京、蘇州、蕪湖和合肥7個(gè)城市;第三類包括揚(yáng)州等18 個(gè)城市,物流業(yè)不發(fā)達(dá)。這說明,目前長三角城市群的物流發(fā)展不平衡,區(qū)域差異明顯,少數(shù)幾個(gè)城市物流業(yè)發(fā)達(dá),多數(shù)城市的物流業(yè)發(fā)展水平不高。
圖1 長三角26 市物流業(yè)發(fā)展水平聚類譜系圖
工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益是指工業(yè)企業(yè)在生產(chǎn)經(jīng)營的活動(dòng)中所創(chuàng)造的經(jīng)濟(jì)效益和物質(zhì)效用,它受成本、利潤、技術(shù)創(chuàng)新、企業(yè)管理、社會(huì)環(huán)境等多種因素的共同影響。銷售利潤率表示銷售收入和利潤總額之比,能很大程度上衡量工業(yè)企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益,因此本文選取銷售利潤率為因變量,以物流發(fā)展水平綜合得分為自變量。同時(shí),本文還選擇以下指標(biāo)作為控制變量:固定資產(chǎn)投資總額占GDP 比重、社會(huì)銷售品零售總額占GDP 比重、人均專利授權(quán)數(shù)和實(shí)際利用外資占GDP 比重,它們對工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益都具有一定的影響。為檢驗(yàn)長三角26 市物流發(fā)展對工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益影響的空間效應(yīng),本文在普通面板模型基礎(chǔ)上引入“空間溢出因素”,構(gòu)建以下空間計(jì)量模型:
上述式子中,margin 表示銷售利潤率,W 為空間權(quán)重矩陣,反映各單位之間的空間關(guān)系,grade 為物流發(fā)展水平綜合得分,X 為控制變量的集合;ρ 和θ 為空間自回歸系數(shù),反映各變量之間的依賴關(guān)系;γ 為時(shí)間固定效應(yīng),u 為地區(qū)固定效應(yīng),ε 為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng);λ 為空間誤差系數(shù),反映隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)中存在的空間關(guān)系。若λ 和θ 全都為0 值時(shí),上述模型將變?yōu)榭臻g滯后模型;若ρ 和θ 全部為0 值時(shí),上述模型將變?yōu)榭臻g誤差模型;若λ 為0 值時(shí),上述模型將變成空間杜賓模型。
空間權(quán)重矩陣反應(yīng)了個(gè)體在空間中的相互依賴性,本文采用Bavaud 方法,構(gòu)建二進(jìn)制地理空間鄰接權(quán)重矩陣W。通過LM(lag) 檢驗(yàn)判斷采用SEM 模型更為合適,本文分別列出了固定效應(yīng)(FE )和隨機(jī)效應(yīng)(RE )的結(jié)果,同時(shí)也給出普通面板OLS 模型結(jié)果進(jìn)行對比,實(shí)證檢驗(yàn)結(jié)果如表3 所示。
表3 模型檢驗(yàn)結(jié)果
由表3 可知,固定效應(yīng)模型結(jié)果通過了Hausman 檢驗(yàn),因此采用固定效應(yīng)模型的結(jié)果來對其進(jìn)行分析。在SEM_FE 模型中,物流發(fā)展水平綜合得分(lngrad)e 在1%水平下通過了檢驗(yàn),且與工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益正相關(guān)。從物流業(yè)所創(chuàng)造的價(jià)值來看,一方面,物流業(yè)通過改變物質(zhì)的空間距離有效地解決了供給方和需求方之間的空間差,從而使企業(yè)能賣出更多的商品,賺取更多的利潤;另一方面,物流業(yè)能彌補(bǔ)供給者與需求者商品買賣的時(shí)間差,既解決了企業(yè)的商品存放問題,又能滿足消費(fèi)者隨時(shí)購買該商品的需求,從而減少企業(yè)儲(chǔ)存物資的成本。隨著信息化的不斷發(fā)展,物流業(yè)將廠商和客戶有效組合起來,及時(shí)傳遞信息,形成一個(gè)高效率的商品流通網(wǎng)絡(luò),更好地促進(jìn)了企業(yè)的決策管理。在各個(gè)控制變量中,只有實(shí)際利用外資占GDP 比重(lnf oreign )通過了5%水平下的檢驗(yàn),但是對企業(yè)經(jīng)濟(jì)效益并沒有促進(jìn)作用。其他控制變量都沒有通過檢驗(yàn),說明近年來我國工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益提升緩慢,投資和消費(fèi)的拉動(dòng)作用有限,技術(shù)進(jìn)步的貢獻(xiàn)也不明顯。
本文對2008~2018 年長三角26 個(gè)城市物流發(fā)展水平進(jìn)行測度,并探討物流發(fā)展水平對工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益的影響,得出以下結(jié)論:(1) 長三角26 市的物流發(fā)展水平近10 年來有了較大的提升,但城市之間發(fā)展不均衡,可以分為物流發(fā)達(dá)城市、物流中等發(fā)達(dá)城市、物流不發(fā)達(dá)城市三類。其中,上海市依托優(yōu)越的區(qū)位條件和雄厚的經(jīng)濟(jì)實(shí)力,物流業(yè)十分發(fā)達(dá),遙遙領(lǐng)先于長三角其他城市。南京、舟山、杭州、合肥、寧波、蕪湖、蘇州得益于優(yōu)良港口和經(jīng)濟(jì)中心的地位,物流業(yè)也比較發(fā)達(dá),而其他18 個(gè)城市物流發(fā)展水平較低。(2) 通過固定效應(yīng)模型的分析,物流發(fā)展水平對工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益具有顯著的正向影響效應(yīng)。物流業(yè)不僅能為企業(yè)創(chuàng)造空間價(jià)值、時(shí)間價(jià)值,而且在企業(yè)節(jié)約資源、減少庫存、構(gòu)建企業(yè)供應(yīng)鏈等方面發(fā)揮著巨大作用。
基于上述研究結(jié)果,結(jié)合區(qū)域物流和工業(yè)發(fā)展的實(shí)際,本文從以下幾個(gè)方面提出加快區(qū)域物流業(yè)發(fā)展、促進(jìn)工業(yè)經(jīng)濟(jì)效益提升的建議和對策。第一,完善物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),特別是一些物流業(yè)不發(fā)達(dá)的城市,必須建設(shè)好物流基礎(chǔ)設(shè)施,才能更好地促進(jìn)企業(yè)與企業(yè)之間的合作、各市與各市之間的互通,從而促進(jìn)長三角一體化發(fā)展。第二,促進(jìn)企業(yè)與物流業(yè)之間的聯(lián)系與合作。物流業(yè)是企業(yè)發(fā)展必不可少的一部分,企業(yè)要提高自身的經(jīng)濟(jì)效益,必須通過與物流企業(yè)合作,節(jié)約物流成本。第三,促進(jìn)產(chǎn)業(yè)合理布局,再通過物流活動(dòng)有效聯(lián)接。要因地制宜,結(jié)合當(dāng)?shù)氐膶?shí)際狀況找準(zhǔn)產(chǎn)業(yè)定位,合理分工,密切合作,促進(jìn)區(qū)域產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平的整體提升。