物流业与制造业的空间协同定位关系

李松庆　吴童

摘 要：以垂直关联模型为理论基础，构建物流业与制造业的协同定位实证模型，并以广东省21个地级市2009～2013年数据为样本，验证两业的协同定位关系和影响两业协同定位的因素。结果表明，广东省物流业区位和制造业区位存在相对均衡的协同定位效应；交易成本和城市规模是影响两业协同定位的两个重要因素。

关键词：物流业；制造业；协同定位；垂直关联模型

中图分类号：F273.7 文献标识码：A

Abstract： Based on the theory of vertical correlation model， constructing empirical model of spatial co-location between logistics industry and manufacturing industry and using 2009～2013 data of 21 cities in Guangdong province as sample to valid co-location relationship of these two industry and find out the factors affecting this relationship. It turns out that logistics industry and manufacturing industry of Guangdong province has the relative balance effect in spatial co-location. Transaction cost and city scale are two important factors that affect the spatial co-location of these two industries.

Key words： logistics industry； manufacturing industry； spatial co-location； vertical linked model

物流業与制造业联动发展是近年各级政府着力推进的一项重要工作。《中国制造2025》指出，制造业向服务业转型迫在眉睫，要加快制造与服务协同发展，推动生产型制造向服务型制造转变。经过改革开放30多年快速发展，广东虽已成为中国乃至世界的重要制造业基地，但整体上处于全球产业链条的低端，附加值低，竞争力弱，优势正逐步丧失，转型升级势在必然。面对世界工业经济向服务经济转型趋势和物流服务对制造业生产流程主导作用和对产品链渗透作用日益增强以及企业边界日益模糊、供应链管理愈加重要的全球经济环境，广东须重视物流服务业与制造业的联动发展。这是现代产业演进的客观规律，并已成为全球经济发展的趋势，也是广东制造业转型升级的重要手段。而在物流业与制造业的联动发展中，两个产业联动的趋势、关系、机理、模式等研究成果不断涌现，相对已较成熟。基于空间地理学视角探讨两个产业的空间定位关系是近年研究新方向，但该类研究刚起步，还很薄弱。基于此，本文从空间定位视角对广东21个市地物流业与制造业的协同定位关系进行研究，并在此基础上提出相关建议。

1 制造业与物流业联动的空间关系文献综述

世界经济日益呈现服务化趋势，服务业与制造业相互融合加速进行。国内外就制造业与生产服务业关系进行大量研究，形成了需求遵从论、供给主导论、互动论、融合论四种观点。互动论、融合论较切合实际，得到大多数学者的认可。Quinn J.B.等[1]提出，制造业和服务业融合发展已成全球产业发展主流和趋势，制造与服务并不冲突，而是相互依赖、相互作用。Karmarkar[2]以大量企业实践再次说明，服务业与制造业进入了一个高度相关、双向互动的新阶段。我国学者周振华[3]也指出，生产服务业与制造业是相互作用、相互依赖、共同发展的动态联系。王硕[4]通过建立两方程联立模型，验证了长三角生产服务业与制造业在区位分布上存在协同定位关系。

物流服务是服务业重要内容，其发展是服务业结构高级化表现，也是制造业转型升级需要。在物流服务业与制造业联动发展的空间定位上，物流业作为知识与技术密集型行业，其区位选择主要受人力、技术、知识等因素影响，而制造业区位选择主要对要素成本较为敏感。虽然两业的区位选择动机有所不同，但却又因为存在着投入产出的垂直关系，导致两业区位选择存在着联动影响。赵放[5]构建空间集聚模型，说明物流部门的集聚程度会随制造部门的空间集聚程度上升而上升。韦琦[6]构建制造业与物流业的联立方程模型，并以中国31个省区市2003～2011年的制造业与物流业数据计算，也发现两业区位存在双向协同效应，但物流业受制造业的影响小于其对制造业的影响。程云翔[5]分析了物流业与制造业产业集聚的双向影响。王永康[5]分析了珠三角地区制造业与物流业联动发展的产业关联效应和空间布局关系。广东物流服务业与制造业呈现什么空间布局关系？有何规律？邻近还是分离？还没有统一认识。本文以垂直关联模型作为理论基础，构建物流业与制造业的空间区位实证模型，并以2009～2013年广东省21个地级以上城市作为样本，研究广东物流业与制造业的空间定位关系。

2 理论模型

Venables（1996）提出垂直关联模型，认为产业间存在着垂直关联，单个产业的区位选择会受到其上下游产业区位分布的影响，并不是独立选择。这可以作为物流业与制造业协同定位研究的理论基础。物流业与制造业存在两种关联：一是需求关联，制造业为物流业提供了市场，物流业企业偏好于布局在制造业企业集聚区；二是成本关联，物流业企业集聚区可以为制造业企业提供较低成本的物流服务，制造业为了降低成本也会偏好于布局在物流业企业集聚区。

根据上述分析，可以提出以下假说：

假说①：物流业和制造业的区位分布是相互影响的，存在协同定位效应。

假说②：交易成本对协同定位效应产生影响。

3 广东省物流业与制造业的空间区位分布描述

3.1 物流业和制造业的界定

首先界定物流业和制造业范围，用以描述广东省两业的空间分布现状及其演变过程。考虑数据的可获得性，按照《国民经济行业分类》（GB/T 4754—2002）对物流业和制造业进行界定。物流业指字母代码为G的交通运输、仓储和邮政业，制造业则对应字母代码C分类中13～43这个区间内的所有行业。

3.2 广东省物流业和制造业的空间分布现状及演变

根据广东省2009年和2013年两业就业人员比重，两业空间分布图如图1和图2所示，可以直观地了解广东近几年来物流业与制造业的空间分布演变。从2009年到2013年，图1显示，制造业出现由中部经济发达地区向四周扩散的趋势（中部地区颜色变浅）；图2则显示物流业空间布局并没有明显变化趋势，仍然集中分布在广深两大经济发展突出的城市。

总体而言，相较于制造业，物流业倾向于分布在城市规模较大的城市。根据2013年数据可知，广东省广州、深圳、佛山这3个规模最大城市的物流业就业人员比重加总高达70.85%，远高于制造业就业人员比重之和（54.28%）。其中，广州为物流业就业人员比重最大的城市，高达41.75%，其制造业就业人员比重仅9.66%。这在一定程度上表明，物流业作为现代服务业重要组成部分偏向定位于经济发达的大城市，物流业的集聚与城市规模有密切关系。

将2009年和2013年的数据相比，广东省有7个城市的物流业就业人员比重有所提升，分别是东莞、佛山、江门、中山、惠州、珠海和梅州。制造业就业人员比重提升的则有8个城市：东莞、佛山、中山、深圳、揭阳、汕尾、潮州和阳江。其中物流业和制造业比重呈现同步上升的城市只有东莞和中山2个。可见，当前广东省大多数城市的制造业仍然是經济发展的核心，制造业发展为物流业发展提供了基础，但物流业发展对制造业发展的影响却因各个城市规模不同而有所差异。

根据上文分析可以看出，两业的区位分布存在一定相关性，且两业互动发展水平和城市规模大小存在一定关系。由此，提出假说③：城市规模对协同定位效应产生影响，但对两业的影响方向并不一致。

4 广东省物流业与制造业的协同定位实证分析

4.1 模型建立与变量选择

根据理论模型，两业区位是关于生产成本、交易成本和消费支出的函数。方程（6）体现了垂直关联中的成本关联，制造业区位是物流业区位、其消费支出和交易成本的函数。随着制造业生产能力的不断提高，物流成本已经成为制造企业决定产品增值的重要因素，因此在研究两业协同定位关系时，以物流业区位作为制造业生产成本的代理变量。方程（7）表示的是垂直关联中的需求关联，体现出物流业是其生产成本、制造业区位和其交易成本的函数。由于物流业的最主要需求来源于制造业，因此可视其为物流业的下游产业，用制造业的区位表示物流业的支出。其余各个变量的含义见表2。

鉴于数据的可得性，采用代理变量对广东省21个地级市的经验数据进行实证研究，数据来自于2009～2013年《广东统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》。其中，鉴于现有年鉴中缺乏物流业相关数据，以交通运输、仓储和邮政业的数据作为物流业数据对假说进行检验。

4.2 实证结果

方程（6）和方程（7）表明，制造业区位和物流业区位是由一个均衡机制联合决定的。出现内生解释变量，若用OLS对参数进行估计，得到的估计量将会有偏差。因此，采用联立方程模型来解决内生性问题。在对联立方程模型的总体参数进行估计之前，要求参数必须是“可识别”的。由于方程（6）和方程（7）分别包含一个内生解释变量，而排斥的外生变量个数大于1，因此可以判定为可识别方程。下面采用二阶段最小二乘法（2SLS）对总体参数进行估计，2SLS方法可以同时估计联立方程系统的全部结构方程。表3给出了使用2009～2013年广东省21个城市的产业区位数据的2SLS的估计结果。

根据回归结果可得出以下结论：

第一，广东制造业区位分布和物流业区位分布存在协同定位效应。

体现成本关联的制造业区位模型，其区位分布和物流业区位分布呈现显著正相关关系。物流业就业密度每增加1个单位，制造业就业密度就会提高0.793个单位。相对的，在体现需求关联的物流业区位模型中，制造业区位对物流业区位亦存在着显著的正向影响。制造业就业密度每增加1个单位，将会引起物流业就业密度增加0.726个单位。这意味着假说①得到证实。另外可看出，广东省制造业区位对物流业区位的影响和物流业对制造业区位的影响差异不大，说明两业存在相对平衡的协同定位效应。

第二，广东制造业与物流业的交易成本不同影响二者的协同定位。

表现制造业交易成本的变量是交通运输水平，其与制造业的区位分布呈正相关关系，但并不显著。这可能是由于广东制造业发展已相当成熟，交易成本上升会使产业对成本差异较不敏感，而对市场规模差异更为敏感。表现物流业交易成本的变量是信息化水平，其与物流业的区位分布呈现显著正相关关系。信息化水平每提高1%，就会带动物流业区位提高0.23个百分点。这也一定程度反映了广东省两业交易成本所处阶段的差异。对于制造业，目前广东省交通运输基础设施较为发达，即交易成本较低，因此制造业布局对交易成本差异相对不敏感，并倾向于集聚在物流业发达地区。而对于物流业，由于目前广东省物流信息化水平、物流信息平台仍处于高速发展和整合阶段，交易成本较高，企业为了解决信息不对称问题，趋向于相互靠近以了解市场需求。综上所述，假说②得到部分验证。

第三，物流业与制造业的协同定位效应受城市规模的影响。

回归结果显示，城市规模对物流业区位和制造业区位呈现相反方向的影响。城市规模与制造业区位呈现显著负相关，而与物流业区位呈现显著正相关。这反映了物流业倾向于在大城市集聚，而制造业则出现向外围城市扩散的趋势。城市规模扩大，将导致土地资源的相对紧缺，从而引起土地价格上升，加上城市生活环境改善、疏解城市交通压力的要求，迫使大型制造业尤其是污染性制造业向城市外围转移。作为现代服务业的物流业其产出价值高于制造业，对土地价格具有较高承受力，加之物流作业高效集约，相对减少了市区车辆通行次数，且污染相对较小，成为各地争相发展的支柱产业。这样就出现了随着城市化水平提升，物流业在城市集聚而制造业向城市外围扩散的现象。而且，城市规模扩大带来基础设施建设的更加完善，进一步促进物流业发展及产业结构升级和转移，制造业向城市外围扩张也更有利于整体城市产业的协调发展。由此，假说③得到验证。

5 广东省物流业与制造业的空间区位建议

5.1 重视物流业与制造业的协同规划与布局、均衡发展

当前市场环境的改变，使广东制造业原有优势消失殆尽，急需转型升级。从现代制造业变革看，实施精益制造、柔性制造、按单制造、供应商管理库存等每一次重大的变革都与物流业紧密相关。物流已经不能简单理解为制造业降低成本的源泉，而是成为制造业管理供应链的战略部门，成为制造业产品差异的主要因素。这就需要广东将物流业置于国民经济发展的先导和基础地位而大力发展，充分发挥物流业与制造业的协同定位、联动发展效应，优化区域两业的空间布局，提高区域产业的空间协作效率，实现产业转型升级，进而建立现代产业体系，促进和强化区域的竞争优势。

5.2 实施着力点不同的制造业和物流业发展政策

由于兩个产业的交易成本对产业集聚的影响不同，这为广东各地市制定产业发展政策提供了有力的市场引导工具。发展初期，制造业和物流业的交易成本都依赖于基础设施的建设和交通运输水平。但在现阶段，对于广东省制造业而言，深化分工，进一步实现物流服务从制造业生产经营中脱离出来是广东制造业提高交易效率和降低交易成本的重点，也是制造业转型升级、提高竞争力的一个重要手段。对于物流业而言，要创造更有利于交易成本降低的政策环境，进一步推动物流的现代化和网络化建设，提升信息化水平，建立信息共享的物流大数据平台，解决“最后一公里”和“信息孤岛”问题，提高物流运作效率，这是广东物流业发展的关键所在。

5.3 不同地市应结合自身城市规模明确产业发展顺序和产业布局安排

物流业与制造业的协同定位效应受城市规模的影响，即城市规模大的地区，物流业发展相对有比较优势，而制造业在城市规模小的地区相对有发展比较优势。目前，广东省部分城市罔顾自身现阶段经济发展需求，盲目耗费巨额财政支出兴建物流园区和工业园区，结果却是园区入驻企业廖廖无几、难以实现预期经济目标。各地市政府应立足于本地区比较优势，采取差异化产业发展政策，实现并强化两业的协同定位效益。鉴于不同城市规模与不同产业间的匹配性存在差异，各地市应结合自身实际条件明确产业发展顺序和产业布局安排，即确定到底是以物流业空间集聚带动制造业空间集聚还是以制造业空间集聚引领物流业空间集聚。具体说来，大城市应该在促进制造业发展转型升级的同时，促进物流业的集聚，出台相关政策措施以减少物流业在集聚过程中受到的阻力；中小城市则应重点关注制造业产业集群，以此吸引和推动物流业集聚，促进两业协调发展。

参考文献：

[1] Quinn J. B.， Baruch J. J.， Paquette P.C. Exploiting the Manufacturing-services Interface[J]. Sloan Management Review， 1988（29）：45-46.

[2] Karmarkar. Will You Survive the Services Revolution[J]. Harvard Business Review， 2004，82（6）：100-106，138.

[3] 周振华. 产业融合：产业发展及经济增长的新动力[J]. 中国工业经济，2003（4）：46-52.

[4] 王硕. 生产性服务业区位与制造业区位的协同定位效应——基于长三角27个城市的面板数据[J]. 上海经济研究，2013（3）：117-124.

[5] 赵放. 制造业与物流业的空间协同集聚及其增长效应研究[D]. 天津：南开大学（博士学位论文），2012.

[6] 韦琦. 物流业与制造业的协同定位：基于中国省级数据的实证研究[J]. 中大管理研究，2014（1）：139-155.

[7] 程云翔. 物流业与制造业产业集聚双向影响效应实证研究[J]. 物流技术， 2015（15）：180-182.

[8] 王永康. 珠三角地区制造业与物流业联动发展的产业关联和空间布局研究[D]. 广州：广东工业大学（硕士学位论文），2015.