物流通道的空间溢出效应检验——基于中国11条物流通道的实证

范月娇，权春妮

(华侨大学工商管理学院，福建泉州362021)

0 引言

物流通道是指在一定的区域空间中，为提供全程物流服务，将一种或多种运输方式且方向一致的干线运输线路、物流节点、物流设备及物流信息线路等在相关物流服务机构的有效管理下实现有机结合的综合物流服务系统，它是区域交通基础设施的骨干物流服务系统[1].21世纪以来，中国将物流通道作为生产力布局是区域经济发展战略的重要内容，如2009年《物流业调整和振兴规划》提出建设10大物流通道；《物流业发展中长期规划(2014—2020年)》提出加快推进联通国内外主要经济区域的物流通道建设；2015年《“一带一路”愿景与行动》中基础设施互联互通主要包括交通基础设施的关键通道等.

交通基础设施的溢出效应是相关学者多年来致力研究的领域.如Lucas[2]、Barro[3]等利用内生增长模型进行研究，从理论上验证交通基础设施对经济增长存在正溢出效应；刘生龙[4]研究发现交通基础设施对中国经济增长的溢出效应存在显著正溢出效应.而 Douglas[5]，张学良[6]，胡艳等[7]验证了交通基础设施空间溢出效应的存在.随着产业集聚、区际产业分工和经贸联系及运量集中化发展，促使了区域之间以干线和节点交通基础设施为主体的物流通道形成，并与其沿线区域各经济主体、生产要素相互联系和作用，改变沿线区域经济空间结构[1].因此物流通道是贯通区域内外经济流通的动脉系统，物流通道是否存在空间溢出效应？如果存在，其空间差异如何？这是值得关注和研究的领域.

1 物流通道空间溢出效应检验的理论模型及估计

构建空间计量模型主要是对研究对象进行空间自相关性检验、空间计量模型构建及空间权重矩阵构造.

1.1 空间自相关性检验

空间自相关检验方法较多，本文选用成熟的Morans´I指数法进行全局空间自相关检验，其方法为

式中：t为时期；n为研究区域中地区总数；MIt为Moran´s I指数，其取值范围为(-1，1)，值为正(或为负)表示变量存在空间正相关(或负相关)，值越大其空间正(或负)相关性越强；Xit和Xjt分别为i地区和相邻j地区观测值分别为观测值的方差与平均值；wij为空间权重.

1.2 构建物流通道的空间溢出效应检验的理论模型

以柯布—道格拉斯(C-D)生产函数为理论基础.

式中：Y为区域经济产出；A,K,L分别表示全要素生产率、资本存量和劳动投入；α,β分别是K和L的产出弹性系数.

交通基础设施除了投资建设时直接刺激经济增长外，还会通过影响其他投入要素的效率来改变产出.因此，可以认为物流通道技术水平(XLCT)的高低是全要素生产率中的一个重要因素，假设

将式(3)代入式(2)，再对数化可得

为考察物流通道的空间溢出效应，构建空间杜宾模型面板数据模型(SDM)进行验证.

式中：j表示i的相关联地区；Xit表示包括物流通道技术水平变量在内的核心变量和控制变量的解释变量集合；ρ为空间滞后回归系数；γ，θ分别是解释变量和空间滞后解释变量系数向量；ui,λt,εit分别为空间效应、时间效应和随机扰动项.

1.3 构造空间权重矩阵

空间溢出效应检验一般遵循距离衰减规律.林光平等[8]认为有些样本点会存在空间上分布的离散特征，提出了“基于地理距离的空间邻接权重矩阵”的思路，其优点是：地区之间是地理距离而相邻的邻居，解决了样本点在空间上分布不连续的问题；两个地区间距离倒数函数值可以将较近地区确定为相关的邻居，反之设为0，其公式为

式中：dij是地区i和j之间的弧度距离；σi是地理空间研究总体中j对i空间权重标准差.

由于本文样本是城市数据，个别样本点存在因为数据缺失或地理空间自然分割原因而不具共同边界或相邻的特点，故用该方法构造空间权重矩阵更合适.

2 中国物流通道空间溢出效应的实证检验模型及相关变量说明

2.1 中国物流通道的空间布局

本文基于已有文献并结合中国相关发展规划及物流通道的内涵，以中国干线铁路、高速公路、国道和干线水路中2条以上且方向一致的运输干线和沿线重要物流节点为基础，利用ArcGIS 10.2绘制了7条纵贯南北和4条横跨东中西部的物流通道，11条物流通道相互纵横交错形成了中国物流通道空间格局，如图1所示，贯通了279个地级市和4个直辖市(由于物流通道交汇重复和西部个别城市数据的可获性问题，本文实际研究城市为196个)，覆盖了中国80%以上的地区.

2.2 SDM实证模型、变量说明与数据处理

在理论模型式(5)的基础上，构建中国物流通道空间溢出效应的SDM实证检验模型.

式(7)变量解释如表1所示.

图1 中国物流通道空间布局Fig.1 The spatial layout of China's logistics corridor

物流通道技术水平(XLCT)的高低取决于交通运输干线、物流节点技术水平及其信息化水平的综合.XLCT越高，物流通道的区域通达性越优越，支持区域外物流活动的潜力也越大，产生空间溢出效应的可能性越大.综合测算方法为

式中：t为时期分别为物流通道沿线城市i的m种运输干线和n种物流节点的技术水平.以上2个变量在借鉴金凤君[9]研究成果的基础上，根据本文研究需要补充后，采用分类赋值方式获得，如表2所示.同时考虑到信息化水平直接影响物流通道的运作效率，本文用物流通道沿线城市互联网用户数和百人人口数之比衡量.

表1 变量说明及数据处理Table 1 Variable description and data processing

表2 物流通道技术水平的相关要素指标赋值Table 2 Assignment of relevant elements of logistics corridor technology level

各变量的描述性统计如表3所示.

3 实证过程与结果分析

3.1 相关变量的空间自相关性检验

利用式(1)和式(6)，利用Stata13.1计算出LCT和RGDP的Morans´I，如表4所示.表4 的Morans´I指数检验结果表明XLCT和XRGDP具有显著空间自相关性，在空间溢出效应的检验中应考虑该因素.

表3 相关变量的描述性统计Table 3 The descriptive Statistics of the related variables

3.2 全国物流通道的空间溢出效应检验及结果分析

本文研究是基于物流通道沿线地级城市数据，各城市由于其自然资源禀赋、经济发展基础等差异，因此预期为固定效应模型.通过Hausman检验，均在1%水平上拒绝了随机效应模型适用性假设，证实固定效应模型更适合本文研究对象.同时在估计过程中分别对个体固定效应、时间固定效应及双固定效应模型估计结果做了比较，发现个体与时间双固定后估计结果更显著，因此本文采用Stata13.1对双固定效应模型估计，结果如表5所示.

表4 Morans´I指数检验结果Table 4 The test results of Morans´I

表5 双固定效应模型估计结果Table 5 The estimation results of double fixed effect model

由表5，首先就Wald统计量检验来看：空间滞后(SAR)和空间误差(SEM)2个模型分别拒绝了H0:θ=0和H0:θ+ρβ=0的原假设，而SDM也拒绝了原假设，说明都存在空间效应；但表5中的AIC和BIC值表明，用SDM模型估计的信息损失量最小，故SDM模型更有效.由表5的SDM模型估计结果看，本文物流通道技术水平及其空间滞后项分别在1%和5%的水平下显著；人均固定资本存量及其空间滞后项也均显著；但是劳动投入及其滞后项均不显著，表明中国在研究期内城市劳动力投入还有待提高.进一步计算出物流通道的直接效应、空间溢出效应和总效应，如表6所示.

表6 物流通道的直接效应、空间溢出效应及总效应Table 6 The direct effect,spatial spillover effect and total effect of the logistics corridor

从表6可以看出，中国物流通道对区域经济增长的直接效应、空间溢出效应和总效应均在1%水平下显著，充分表明物流通道对沿线城市及其周边地区经济发展都具有正向溢出效应.

3.3 各条物流通道的空间溢出效应检验及结果分析

模型估计和检验方法同上，不再赘述.估计过程中发现，京哈、京拉和同柳物流通道的空间自回归系数ρ均不显著，表明这3条物流通道沿线区域经济增长在研究期内不存在显著的空间自相关性，不适合采用SDM验证.因此，本文仅对其余8条物流通道的空间溢出效应检验.根据研究需要，本文仅对变量XLCT的空间溢出效应进行相关估计，结果如表7所示.

首先，从表7各项指标的显著性来看：其一，中国纵向沿海、京九及横向长江、陇海兰新、沪昆等5条物流通道，其直接效应、空间溢出效应和总效应均显著；其二，京沪、京广和宝昆3条纵向物流通道其空间滞后项的检验结果不显著，即在研究时期内不存在空间溢出效应，但是京沪和京广物流通道的直接效应对本地经济发展有促进作用，而宝昆物流通道的直接效应在5%的水平上显著为负，表明宝昆物流通道在研究时期还未对沿线城市经济发展产生有利的支持作用，如成昆铁路目前还为单线铁路，因此需进一步建设和完善.其次，从各物流通道空间溢出效应的大小来看：排在首位的是长江(0.023)，其次依次为京九(0.018)、沿海(0.015)、沪昆(0.013)和陇海兰新(0.010)，除了陇海兰新物流通道外，其余4个物流通道的空间溢出效应均高于全国水平(0.011)，表明位于东部、南方地区的物流通道设施相较于中西部、北方地区好.

表7 各物流通道的直接效应、空间溢出效应和总效应估计结果Table 7 The estimation results of direct effect,spillover effect and total effect of each logistics corridor

4 结论

本文研究表明，中国物流通道从全国层面看，在1%置信水平上具有显著的正向空间溢出效应；但从各物流通道层面看，长江、京九、沿海、沪昆及陇海兰新等物流通道存在显著的正向空间溢出效应，但也存在明显的空间差异.

中国长期以来在相关区域经济战略和生产力布局下，物流通道基础设施确实得到了一定程度的提高.但从本文验证结果看，不论是全国还是各物流通道层面，其空间溢出效应虽然显著但都相对较小.而物流通道是一个由运输干线和物流节点为主体构成的综合物流服务系统，因此，应该重视地处西部、中西部和横贯东中西部的物流通道及沿线区域，因地制宜地推进其沿线交通枢纽和专业物流节点的梯度建设，注重干线运输线路结构的合理化投入，推进全国综合物流通道基础设施体系的完善，从而全面提高物流通道技术水平；同时，应注重加强物流通道沿线城市配套交通骨干基础设施的建设，使物流通道对沿线经济主体、生产要素形成集聚与溢出效应，从而推动沿线城市群乃至经济带的形成，进而促进区域经济一体化和均衡化发展.此外，物流通道对区域经济的发展虽然重要，但是区域经济发展还依赖很多因素，比如古典经济学中固定资本存量和劳动投入要素，新经济地理学中的产业集聚因素、新经济增长理论中的对外贸易、人力资本等因素.本文研究结果表明，物流通道沿线城市的劳动投入、对外贸易和人力资本等要素都没有对区域经济发展产生显著的影响，因此中国物流通道沿线一些城市在这些要素投入方面还有待加强.

[1]范月娇,王健.我国物流通道的生产服务效率研究——基于SFA面板数据的实证[J].云南财经大学学报,2016(2):22-36.[FAN Y J,WANG J.Research on the production service efficiency of China’s logistics corridor——An empirical study based on SFA panel data model[J].Journal of Yunnan Finance and Trade Institute,2016(2):22-36]

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