区域物流发展格局变动的驱动因素及其作用机理实证研究

梁子婧

内容摘要：本文基于柯布—道格拉斯生产函数思想，选取物流业总产值、资本投入、劳动投入三个变量来研究其对江苏区域物流发展格局变动的影响，并探索各要素投入上的驱动效果及作用机理，最后根据实证分析结果提出供给侧结构性改革背景下江苏物流新格局的发展建议。

关键词：区域物流 发展格局 要素投入 时间序列分析

中图分类号：F252 文献标识码：A

引言

长期以来，江苏省苏南、苏中、苏北三个地区，区域物流发展的梯度特征十分明显，南北差异较大，其中苏州、无锡两地的物流业GDP在江苏13个省辖市中排在前两位。但是从2014年开始，这一格局被打破，南京市物流GDP总量超越无锡，苏中的南通和苏北的徐州脱颖而出，2015年这种格局表现的更为突出，城市处于非均衡发展状态，差距有所扩大（见图1）。

学术界对区域物流发展格局变动中基于要素投入的测度研究进行了初步探索，但仍有一些需要深入探讨的方面。本文结合柯布-道格拉斯生产函数研究的成果，并参照衡量物流对经济增长作用的生产函数模型，将资本（物流业固定资产投资额）投入、劳动（物流业就业人数）投入和物流业总产值（物流GDP）纳入一个分析框架，基于江苏省13市的数据，运用定量分析，找到区域物流发展格局变动的驱动因素并研究其作用机理，为物流业供给侧结构性改革提供新的视角和依据。

数据选取及指标描述

（一）数据选取

依据《国民经济行业分类》（GB/T4754-2002）中产业划分的规定，并参考“petty-Clark定理”，本文对历年的相关数据采用现有的小口径统计方法，主要选取物流产业结构中三大行业“交通运输、仓储和邮电业”进行统计。数据来源于各年份《江苏统计年鉴》、《江苏物流业发展统计公报》等统计数据换算所得。

（二）指标描述

本文基于模型计算需要，并结合物流业特点，选取的主要指标说明如下：资本这一要素的度量只包括对机器、工具、设备和建筑的投资（即物流业固定资产投资额）；劳动这一要素的度量，选用物流业就业人数（即物流业年末就业人员数量）；物流业总产值是综合反映一定范围内的物流总规模，用物流GDP作为度量指标，是指物流产业在一定时期内从事社会物流活动总成果的货币表现，即在一定时期内物流产业的物流活动总收入。

模型建立

結合柯布-道格拉斯函数的原理，借鉴CES的建模思想，建立物流业总产值模型，具体过程如下：

若物流业总产值和固定资产投资Yt、Kt均服从一阶单整，且存在协整关系，则：lnYt=β0+β1 lnKt，非均衡误差为：ut=lnYt-β0-β1 lnKt，若物流业总产值和固定资产投资两个时间序列Kt和Yt存在协整关系，则非均衡误差项ut必然是I（0）的；若不存在协整关系，则非均衡误差项ut必然是I（1）。因此可以通过对非均衡误差项ut的单位根来检验Kt和Yt的协整关系。

为防止固定资产投资和就业人员数量作为解释变量建立的物流业总产值模型出现伪相关，因此进行格兰杰因果性检验即：如果由Kt和Yt滞后值决定的Yt的条件分布与仅由Yt滞后值所决定的条件分布相同，即f （Yt | Yt-1，…， Kt-1， …）=f （Yt | Yt-1，…） 则称Kt-1对Yt不存在格兰杰因果性检验关系。

实证与分析

江苏GDP和物流GDP都呈现出较强势头的增长，通过观测2008年-2015年物流业总产值（物流业GDP）与江苏省总产值（GDP）的散点图见图2所示。

物流业GDP增长对GDP的促进作用呈现指数上升的形态，所以建立物流业GDP对GDP的对数一元线性回归模型，并进行物流业GDP对GDP的弹性系数检验（变量lnY—参数：1.079613；标准差：0.057744，T检验：18.69652，F检验：0.0000；变量C—参数：2.568717；标准差：0.440233，T检验：5.834899，F检验：0.0011）。

拟合对数线性方程如下：

其中R-squared=0.983125 ，Schwarz criterion=-3.281381；方程解释了物流业GDP对GDP增长98%的相关关系，T检验与F检验均通过，拟合状况良好。由于对数据进行对数化处理，不存在异方差与自相关的问题。上述公式表明，当物流业发展变动1%，GDP变动1.0796%，物流业发展对其区域经济的促进有一个乘数效应，大力推进物流业发展，对区域经济总量的增加具有非常积极的意义。接着，需要将物流业的固定资产投资和就业人数作为变量，拟合促进物流业GDP增长的条件在其发挥作用的对数化多元线性回归方程。拟合状况如表1所示，并且进行异方差与自相关检验（怀特检验P值=0.6693，拒绝原假设，不存在异方差；DW值=1.526908，拒绝原假设，不存在自相关），模型不存在异方差与自相关现象。

拟合方程如下：

公式（2）中拟合优度检验结果为R2=0.908517，拟合状况良好。由表1可得，当固定资产投资增加1%，物流业GDP增加0.65%，加大固定资产投资促进了物流业GDP的增加，但同时发现当从业人数增加1%，物流业GDP反而减少0.25%，这表明一方面区域物流业发展中资本与劳动的互补性相对较差，另一方面区域物流业正在经历由劳动密集型产业向资本密集型产业过渡的状况，当前劳动投入在物流业GDP的提高已不能起到正向促进作用。

同时，拟合的物流业就业人数对物流业GDP的显著性检验p=0.0726，5%显著性水平下检验不通过，则认为就业人数与固定资产投资之间存在序列相关。因此，接下来将重点探讨物流业投入产出效率问题。上述分析已知物流业固定资产投资对物流业GDP有正向的促进作用。为探索物流固定资产对物流业GDP的长期稳定关系，同时避免虚假回归，将固定资产投资作为变量，首先进行单位根检验（见表2），再对物流业GDP进行协整回归（见表3）。endprint

其中物流业GDP的一阶单整序列单位根检验P=0.0009，固定资产投资的一阶单整序列单位根检验P=0.0386，P值均小于0.05，物流业GDP与固定资产投资均为一阶单整，可以进行协整分析，协整回归正确，不存在虚假回归现象。

对物流业GDP和固定资产投资进行对数化处理后的协整回归输出方程如公式（3）所示：

公式（3）表明，物流业的固定资产投资增加1%，物流业GDP增幅达到0.50%，对物流业GDP的贡献很高。同时也发现，模型的拟合优度检验结果为R2=0.8975，模型拟合状况较好。

最后，为检验固定资产投资—就业人数与物流业GDP的相关关系，即检验上述分析的结果，以格兰杰因果性检验为依据，结果如表4所示。

观测表4发现，在滞后期为2期的情况下，固定资产投资和物流業GDP之间存在互为格兰杰因果的现象，同时物流业GDP还是就业人数的格兰杰原因，但就业人数并不是物流业增长的格兰杰原因。可以认为，物流业固定资产投资对物流业GDP的增加具有明显的促进作用，而物流业GDP增加会带动物流业的固定资产投资，如增加基础设施建设等。同时，物流业GDP增加，对从业人数的需求增大，从而带动就业。但是，由于物流业转型升级，单纯以提高其就业人数，并不能带动其产值的提高。

结论与建议

从江苏物流业柯布—道格拉斯生产函数模型可以看出，随着物流业资本投入和劳动力投入的增长，物流业GDP也随之迅速的增长。但劳动投入驱动增长阶段即将结束，资本投入日益成为驱动物流业发展的重要因素之一，并且通过投资形成良好的物流基础，既能带来物流业需求的增加又能带来物流供给增加。这不仅仅从模型中得到检验，根据发达国家物流经济发展的轨迹，也可以判断出早期的资本要素投入对推动区域物流的发展起到很大的作用。同时，还应该认识到物流业属于服务业，其发展对公共基础设施具有很强的依赖性，随着时间的推移以及城市对基础设施的调整，物流资源要素的利用率还会提高，基础设施对物流发展格局的变动一定会产生巨大的推力。

江苏物流发展新的格局已经形成，在供给侧结构性改革背景下，对其发展提出以下建议：第一阵营，即苏州，徐州，南京，南通四市板块，扮演着“率先与示范”的角色，从投资拉动逐步进入供给侧结构优化新时期，要着眼形成更多引领型发展，以关键物流核心技术突破为标志，实现跨越式发展。第二阵营，即常州，无锡，泰州，盐城四市板块要重新定位，进入物流业供给侧结构调整时期，要充分发挥后发优势，深度挖掘，利用各自物流设施资源，摆脱传统路径依赖，依托创新驱动发展战略和“互联网+”深入推进，实现快速发展。第三阵营，即镇江，扬州，淮安，连云港，宿迁五市板块，要逐步完善物流基础设施，特别是关键物流设施，要避免重复建设，扩大有效投资带动长期物流供给增加，为区域物流供给侧结构性改革提供基础性支持，实现稳步发展。

参考文献：

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