长江经济带区域物流收敛及影响因素的空间计量研究

龙慧军

引言

区域物流是区域经济的重要组成部分，被喻为区域经济增长的“加速器”。在促进区域产业结构调整、优化区域资源配置和促进经济协调发展等方面具有十分重要的作用。作为我国新一轮的区域开放开发战略，长江经济带依托黄金水道推动长江经济带区域经济发展，为此需要构建现代化的综合交通运输体系。国务院在2014年9月25日发布的《长江经济带综合立体交通走廊规划》上明确指出，要打造一条以长江黄金水道为依托的综合性立体交通运输体系。由于横跨我国东中西三大区域，长江经济带区域内的发展差异较显著，长江经济带的发展应有效利用省区间阶段差异，充分发挥长三角地区增长极作用，促进长江经济带经济增长在空间上形成从沿海向内陆梯度推进的态势。这就要在长江经济帶规划中重点打造物流业，充分发挥好“黄金水道”的交通枢纽作用。因此，研究长江经济带区域物流条件收敛及影响因素，对于长江经济带物流业的发展具有重要的理论意义和现实意义。

作为20世纪90年代以来经济增长理论的热门话题之一，经济增长收敛理论的核心是研究不同区域之间经济增长速度的差异，并且寻找其中的原因。如魏后凯（1997）通过分析1978-1995年全国各省市的截面数据，认为我国各省区经济增长存在绝对β收敛。王欣亮（2014）通过测算我国区域经济增长的莫兰指数，分析了我国区域发展差异的变动状况和演进特征。对于物流增长收敛影响因素的研究比较少，对于物流发展及差异的影响因素研究比较多。如余泳泽（2010）通过测算随机前沿生产函数分析了物流资源利用率、区位优势和制度变迁等因素对我国物流产业的影响；张建升（2011）利用面板数据模型分析我国省区间的区域物流发展差异及影响因素，结果表明物流网络密度、区域物流政策和市场开放度等因素对区域物流发展具有显著影响；王健（2014）采用向量自回归模型（VAR）分析了影响福建省区域物流发展的因素，并认为区域经济状况、政府行为和交通网络密度显著影响福建省物流业发展；马丽容（2014）从物流需求、资源条件和吐纳能力三个方面分析影响甘肃省物流发展的因素；谢守红（2015）以长江三角洲地区市级单位为研究对象，采用熵权TOPSIS 法进行分析，发现近年来长江三角洲各城市之间的物流发展水平差距较显著；颜双波（2016）利用灰色关联分析模型，实证分析了我国三大地区物流产业发展的主要影响因素；陈文新（2016）采用地理加权空间计量模型，实证分析了我国区域物流发展的时空差异特征。

对以上文献进行梳理可以看出，对于区域物流影响因素的研究文献比较多，其中也不乏对于区域物流发展差异的研究。但是鲜有对于区域物流收敛影响因素的研究。另外，对于区域物流发展影响因素的研究所采用的方法主要包括灰色关联分析法、向量自回归模型、面板数据模型和Theil 指数等，这些方法大都忽略了空间效应对区域物流收敛性的影响。鉴于此，本文采用包含空间效应的空间经济计量模型，对长江经济带区域物流发展的条件β收敛及其影响因素进行分析。

长江经济带区域物流发展空间效应检验

空间效应包括空间异质性和空间相关性，莫兰指数检验是空间效应检验的经典方法。莫兰指数检验是Moran在1950年首次提出的用于检验变量间空间相关性的方法。Morans I检验的原假设是变量之间不存在空间相关性，备择假设是所测变量在空间上存在一定形式的空间相关性。其检验结果为正值，说明变量之间具有空间正相关性；检验结果为零值，表示变量之间不具有空间相关性，即为空间随机分布；检验结果为负值，表示变量之间具有负相关。Cliff和Ord在1972年推导了在满足大样本条件下的莫兰指数分布。

其中，i、j是不同位置的观测点。当每个观测点属于其对应的观测点集合时，空间权重矩阵中的wij为1，否则空间权重矩阵中的wij为0。本文采用一阶rook空间权值矩阵定义长江经济带地区各省区的空间相互邻近关系。选取省区的交通、仓储和邮政业的增加值数据作为物流发展的观测值，交通、仓储和邮政业的增加值数据来自《中国统计年鉴》（2001-2015），运用Geoda软件分析的结果如表1所示。

为了更好地观察长江经济带区域物流发展的空间相关性趋势，将2000-2014年长江经济带区域物流发展的莫兰指数的值反映在如图1所示的趋势图上。

根据表1可知，2000-2014年长江经济带区域物流的莫兰指数的值均未通过5%水平下的显著性检验，说明长江经济带区域物流发展的空间相关性较弱。但是，通过图1可以看出，长江经济带区域物流的莫兰指数的值在这15年间存在较大波动，且大体上呈现上升趋势，表明长江经济带区域物流发展在地理空间上逐步呈现集聚态势，并且随着时间的推移不断增强。

长江经济带区域物流条件β收敛及影响因素的空间经济计量模型

为了对比包含空间效应的空间计量模型，本文分别采用普通线性模型与包含空间效应的空间滞后模型和空间误差模型，对比分析长江经济带区域物流收敛存在的影响因素。

（一）变量选取和模型构建

区域物流的发展水平（logistics）。在变量选取方面，由于确切的物流发展数据难以获取，交通运输与仓储作为传统物流业的两大支柱，可以反映出物流发展状况。因此，本文利用统计年鉴上交通、仓储和邮政业的增加值近似表示区域物流发展水平。

交通密度（infrastructure）。采用公路里程、铁路里程和水运里程的和与各自省区的面积的比值代表各省区的区域物流发展基础设施状况。

政府干预（gov）。政府干预采用地方政府财政支出占GDP的比重表示。政府干预反映出政府在地方经济中的重要程度，地方政府在区域经济发展中扮演着重要角色。

相关控制变量。工业增加值（industry）。采用第二产业增加值占GDP的比重表示，第二产业的发展促进物流需求的增长。

城镇化发展水平（urban）。城镇化发展水平指标利用各省区城镇人口数占其总人口的比例近似表示。城镇化的发展促进了农村富裕劳动力的转移，不仅为物流发展提供了大量劳动力支撑，也激发了对于高质量物流服务需求的增长。

经济开放程度（open）。经济开放程度采用进出口总额占GDP的比重表示。作为“三驾马车”的出口需要物流服务的支持，与对外贸易相关的产业发展同样离不开物流活动的支持。

按照新古典经济增长理论，β符号反映经济增长速度和初始经济发展水平间的关系。如果β<0，说明在控制了其它影响经济增长的外生变量后，经济增长速度和初始经济发展水平之间存在负相关关系，意味着经济落后地区比经济发达地区有更快的经济增长速度，出现如新古典经济增长理论所预期的经济增长收敛。反之，如果β>0，则表明即使控制了影响经济增长的外生变量，经济发达省区比经济落后省区仍有更快的经济增长速度，各省区间的经济增长是发散的。

在分析我国区域经济条件收敛之前，对线性回归模型进行分析，其目的是为了与考虑空间效应的空间经济计量模型进行比较，构造基础模型如下：

（二）实证分析

为了比较空间经济计量模型与普通线性模型，同时为了在空间经济计量模型中选取拟合效果最好的模型，因此分别运算上述三个模型。普通线性模型采用的估计方法为最小二乘法，空间经济计量模型采用的估计方法为极大似然法，模型估计结果如表2所示。

通过表2可以看出，普通线性模型的Log likelihood的估计值显著小于空间经济计量模型，这说明纳入空间效应的空间经济计量模型的拟合效果明显高于忽略空间相关性的基础模型。同时，空间误差模型的Log likelihood的估计值大于空间滞后模型，这说明空间误差模型的拟合效果要比空间滞后模型好。

另外，从表3可以看出，空间误差模型的稳健LM-Error检验比空间滞后模型显著，因此应采用空间误差模型进行分析。在纳入以邻近矩阵作为权重矩阵的空间计量模型进行长江经济带区域物流收敛因素分析时，2000-2014年区域物流条件β收敛的空间误差参数λ为-1.6696，并且在1%水平下显著。说明长江经济带区域内各省区物流发展对临近省区的区域物流发展产生了一定程度的阻碍作用。交通密度和政府干预显著促进了长江经济带区域物流的收敛。

为了更清楚地分析三大经济地带内部的经济增长条件β收敛的状况，通过arcgis软件地理加权回归得到如图2所示的估计结果。其中收敛速度（平均收敛速度/%）根据公式（3）计算得出。

通过图2可以看出：长江经济带区域物流收敛速度差异较大，采用自然断裂点可将其分为四类：第一类，上海市、江苏和云南省；第二类，浙江省、四川省和重庆市；第三类，湖南省和湖北省；第四类，安徽省、江西省和贵州省。

结论与政策建议

本文首先采用纳入空间效应的空间经济计量模型，实证分析了长江经济带区域物流条件β收敛，特别是交通密度和政府干预因素对长江经济带区域物流收敛的作用机理。结果表明：第一，长江经济带区域内各省区物流发展对临近省区的区域物流发展产生了一定程度的阻碍作用。交通密度、城镇化发展水平、政府干预和工业增加值等因素显著促进了长江经济带区域物流的收敛。第二，长江经济带区域物流收敛速度差异较大。一方面由于各省份区域物流收敛影响因素的不同，另一方面也表明长江经济带区域物流发展相对落后的省份存在“后发优势”。鉴于此，为了缩小长江经济带省区间的物流发展差距，促进区域经济协调发展，根据以上的研究结果提出以下建议：

加大物流基础设施投资，降低物流成本。长江经济带地区各省市、地方政府应进一步加大物流产业基础设施的投资，构建现代化综合交通运输体系，配备现代化中转设施，建立多式联运信息平台，实现多种运输方式顺畅衔接和高效周转，提高该区域物流一体化发展水平。

构建新型物流节点城市，加大长江经济带区域物流协调发展。长江经济带区域物流发展水平不仅是个别省份和个别产业的发展，而是长江经济带区域物流的整体协调和统一发展。因此，应该结合长江经济带沿线省份的特点和各地区的资源禀赋，构建以长江经济带各省份的中心城市为主，中小城市为辅的组团式区域物流发展结构，以发挥区域物流节点城市的辐射和带动作用，进而推动长江经济带区域物流的整体协调和统一发展。

参考文献：

1.魏后凯.中国地区经济增长及其收敛[J].中国工业经济，1997（3）

2.尹伟华，张焕明.我国区域经济增长收敛的短期性和长期性分析[J].技术经济，2007（11）

3.余泳泽，武鹏.我国物流产业效率及其影响因素的实证研究—基于中国省际数据的随机前沿生产函数分析[J].产业经济研究，2010（1）

4.张建升.区域物流发展差异及其影响因素研究[J].北京交通大学学报（社会科学版），2011（3）

5.王健，刘荷.区域物流发展的影响因素研究—基于福建省的实证分析[J].华东经济管理，2014（3）

6.马丽容，马丁丑.区域物流发展影响因素的灰色关联分析—以甘肃省为例[J].中国物流与采购，2014（15）

7.谢守红，蔡海亚.长江三角洲物流业发展的时空演变及影响因素[J].世界地理研究，2015（3）

8.颜双波.我国三大地区物流产业与其主要经济影响因子灰色关联度分析[J].泉州师范学院学报，2016（2）

9.陈文新，刘冬，孙善祥.我国区域物流发展时空差异及收斂性研究—基于地理加权空间计量模型的实证分析[J].工业技术经济，2016（2）

10.林光平，龙志和.空间经济计量：理论与实证[M].科学出版社，2014