物流业集聚对制造业升级的空间溢出效应研究

尤振来，赵军鹏

（燕山大学 经济管理学院，河北 秦皇岛 066004）

一、问题的提出

制造业作为发展经济的重要产业，在国民经济的发展过程中起着重要的作用，在一定程度上体现国家的经济发展水平。物流业是第三产业的重要组成部分，更是生产性服务业的重要组成部分，是国民经济体系中重要的基础性服务产业，物流业集聚已经成为经济发展中的普遍现象，是各地区提升区域竞争力的重要举措，具有有效降低企业运行成本、提高运作效率和降低风险等作用。

从现有理论研究来看，梁红艳从物流业的服务功能与调节功能出发，分别从产业联动视角以及产业分工视角分析了物流业对制造业效率的影响机制，并进一步进行了实证分析，结果显示物流业有助于制造业效率的提升［1］；也有学者研究了物流业集聚对于经济的影响，如贾兴洪、海峰在测算河南18个市物流集聚度的基础上，通过逐步回归发现物流业空间集聚度与产业结构高级化之间具有密切关系［2］；舒辉等基于省级面板数据，运用空间杜宾模型研究了物流产业集聚与全要素生产率增长之间的关系，结果显示物流业集聚不仅能够促进本地区全要素生产率增长，而且由于外溢效应的存在，也有助于周边地区全要素生产率增长［3］。

尤西·谢菲（Yossi Sheffi，2012）对物流业集群的形成、发展以及成功机制进行了分析，认为物流产业集群可以提升供应链的运作能力，创造并维持良好的就业机会，有助于各个地区的经济增长［4］；王珍珍、陈功玉对物流产业集聚进行了测度，在此基础上分析了物流业集聚的经济效益，并通过省级面板数据的实证，得出物流产业集聚能促进工业增加值的增长［5］；王建等人运用动态面板数据模型实证检验了物流业集聚对区域经济增长的影响，结果显示物流业集聚能够促进区域经济增长，但是促进作用存在滞后效应［6］；李剑、姜宝运用空间面板计量方法，从区域经济整体、产业经济以及对外贸易三个层面，实证分析了物流业集聚对区域经济增长的影响，结果基本都证实了物流业集聚对区域经济增长的显著正向作用［7］；梁红艳利用地级市层面面板数据，运用空间杜宾模型从全国以及东、中、西部不同层面，分析了物流业集聚对工业生产率的影响以及空间外溢效应［8］；朱慧等利用产业集聚指数和产业间共同集聚指数，以中部六省为例，研究了制造业与物流业的空间共同集聚，并解释了两者空间共同集聚的内在机理［9］；戴志敏等应用集聚经济理论和计量经济改进模型，得出中部物流与经济关联的产业内集聚态势已初步形成，但各省物流产业间都存在不匹配的态势［10］。

梳理现有文献可以发现，很多文献都肯定了物流业集聚对于经济发展的促进作用，也有少数文献研究了物流业集聚与制造业发展的关系，但是有关物流业集聚对制造业升级的促进作用研究相对缺乏。并且相关研究多采用传统的计量方法，只有部分研究考虑了地区间空间相关性的影响，而相邻地区间由于地理位置的邻近以及交通的便利性，在经济、技术、人才等方面的交流更容易，经济发展更容易受到彼此的影响。鉴于此，本文在前人研究的基础上运用2005-2016年全国除港、澳、台外31个省份的样本数据，着重研究物流业集聚对制造业升级的促进作用，并分析物流业集聚对于制造业升级的直接效应、外溢效应以及总效应。

二、物流业集聚对制造业升级的空间溢出效应机制分析

一般认为，制造业升级就是制造业的高端化发展态势，集中体现为两种形式，一种是由单纯的制造环节向供应链和价值链的两端延伸，另一种是制造环节本身附加值的提升［11］。物流业集聚对制造业升级的空间溢出效应机制可以从以下几个方面理解：

（1）物流业集聚的竞争效应。物流企业的空间集聚，会在熟练劳动力、基础设施、市场等方面产生直接的竞争关系，这种竞争压力是持续的，并且会随着企业的不断进入而加强。一方面竞争效应体现为物流企业服务价格的降低，另一方面这种竞争效应会迫使整个物流行业进行技术以及信息化等方面的提升。这一溢出效应会对制造业升级带来两个方面的影响：一是物流企业在面对竞争时，为了扩大自身的市场占有，往往会降低服务价格，而服务价格的降低可以减少制造企业的成本投入，增大盈利空间，为企业的技术创新以及业务拓展乃至向价值链两端延伸提供支持。二是物流服务效率和质量的提升，可以改善制造企业的业务外包环境，促使企业将运输、仓储、流通加工等物流环节外包，从而将更多的精力、资源放在自身的核心业务上，将其做大做强，提高产品附加值，促进制造业升级。

（2）物流业集聚的规模经济效应。物流企业的空间集聚，使企业在集聚区内形成一个企业群体，会带来资金、技术、设备等要素的相对集中。霍伊维尔（Heuvel，2012）等人的研究结果表明，物流企业通过空间集聚可以共同使用运输和仓储设备等资源［12］。集聚区域共享信息、共享物流基础设施，可以有效降低物流生产成本，获得规模经济。并且物流企业自身成本的降低和服务水平的提高会使得物流企业可以为制造企业提供价格更加低廉、服务更加专业的物流服务，进而降低制造企业的生产成本。由此物流产业集聚就将自身集聚的内部规模经济转化为制造企业的外部规模经济，进而促进制造业的升级。而集聚产生的规模经济效应一方面会吸引更多的物流企业参与集聚，另一方面会促进制造企业的相对集中，当逐步形成规模时，就会对周边地区制造业产生较强影响，从而产生溢出效应。

（3）物流业集聚的知识和技术溢出效应。物流企业在空间区域的集聚，会增加企业间的交流和相互学习机会，从而产生较强的知识和技术的空间外溢效应。并且物流业集聚的竞争效应以及规模经济效应也会通过知识溢出和技术溢出效应来发挥其空间溢出效应。知识溢出效应使集聚区内的物流企业可以交换彼此的学习经验，降低各企业的学习成本，而通过技术溢出，中小物流企业更快地获得行业内的领先技术，从而提高服务效率。这种溢出效应会促进整个物流业专业化水平的提升，可以提供更加专业、更加高效、更加低价高质的服务，而整个物流业水平的提升会进一步为相应地区制造业的升级提供基础保障。

三、实证研究

（一）变量选取与数据说明

1.数据说明

本文实证检验所用到的样本数据，来自2005-2016年全国31个省份，原始数据来自2006-2017年《中国统计年鉴》。由于我国现行的产业分类体系中没有命名“物流产业”，并且在各年份的统计年鉴中只有“交通运输、仓储与邮政业”这一指标，本文采纳钟祖昌的观点［13］，用“交通运输、仓储与邮政业”的值来代替“物流产业”指标值。

2.变量选取

变量的选取，是研究的基础，选择合适的变量可能会使研究结论更加准确。

（1）被解释变量制造业升级（MANU）关于制造业升级的指标，国内学者采取的指标存在较大差异，本文采取盛丰的方法，用工业利润率来代表制造业升级［11］，因为该指标在一定程度上反映了制造业在产品价值链环节上的地位。

（2）核心解释变量物流业集聚（LOS）本文采用生产总值计算得到的区位熵来代表各地的物流业集聚，具体计算公式为：

其中，PSi、Xi分别代表i省物流业生产总值和地区生产总值，PS、X分别代表所有省份物流业生产总值和地区生产总值。该指数越大，说明物流业集聚程度越高。

（3）控制变量除了物流业集聚程度，其他因素，比如外商投资FDI、人力资本水平、交通发达程度、信息化水平等也会在一定程度上对制造业升级产生影响，基于本文的研究对象，本文选取以下控制变量：人力资本（HAU）、信息化水平（IN⁃FO）以及科技水平（SCI）。人力资本会通过提升制造业的研发水平、技术水平和创新效率等方式为制造业升级提供支撑，本文采用百人中在校大学生人数作为代理变量。信息化水平的高低会影响制造业在技术、产品信息方面的交易成本，还会影响技术外溢过程中知识、技能的传递，本文用人均电信业务总量予以代理。在制造业行业中，科技水平的高低体现制造业技术的先进与否，体现制造能力的强弱，体现行业盈利能力的大小和利润水平的高低，本文采用科技支出占一般财政支出的比重来体现科技水平。

（二）空间计量模型

1.模型选择

空间计量方法中常用的有三种模型，即空间滞后模型（SLM）、空间误差模型（SEM）、空间杜宾模型（SDM），结合本文研究对象，不同模型的具体形式如下：

SLM模型为：

SEM模型为：

SDM模型为：

针对本文研究对象，具体应该选择何种效应的何种模型，将会在结果分析部分做具体分析。

2.直接效应与溢出效应

LeSage和Pace［14］在2009年指出，使用一般空间模型所采用的点估计的方法，对空间溢出效应所做的检验，可能会导致错误的结论，他们认为利用偏微分的方法检验是否存在空间溢出效应更为有效。

为了简洁表示模型结果，规定偏微分矩阵的主对角线元素的均值来表示直接效应，用矩阵的非对角线元素的行和或列和的均值来表示溢出效应，具体公式在此不再列出。

（三）空间相关性检验

空间相关性检验不仅仅是对于变量相关性的判断，最终目的是要确认是否可以利用空间计量模型来分析问题。本文采用由Moran提出的Mo⁃ran’sI来检验各省份制造业升级的空间相关性。利用2005-2016年全国31个省份的相关数据，运用Geoda软件得到各年份工业利润率的Moran’sI值及其检验结果，如下表1所示：

表1 2005-2014年我国各城市工业利润率的Moran’s I指数统计

从表1可以看出，除2012年、2013年、2014年外，度量我国制造业升级的指标工业利润率，其Moran’sI指数均在0.1之上，且都通过了5%或10%的显著性检验，从长期来看，我国制造业升级指标存在显著的空间正相关关系。

（四）空间计量模型应用及结果分析

1.数据平稳性检验

为了保证本文物流业集聚促进制造业升级研究结果的可靠性，避免伪回归的出现，本文采用LLC、IPS、Fisher-PP三种检验方法对变量的平稳性进行检验，结果如下表：

表2 单位根检验结果

由表2结果可以看出，HAU通过了1%水平的显著性检验，SCI也在10%的显著性水平下显著，即不存在单位根。而对于MANU的Fisher-PP检验、LOS的IPS检验以及INFO的Fisher-PP检验，没能通过10%水平的显著性检验，但是各自都通过了其他两种检验方法的5%或10%水平的显著性检验，因此可以认为在5%或10%的水平上不存在单位根。综合考虑，可以认为MANU、LOS、HAU、INFO、SCI均为平稳序列，适合进行进一步的物流业集聚对制造业升级促进研究。

2.模型选择

鉴于本文样本数据来自全国所有省份，因此采用固定效应模型。进一步，为了确定针对本文研究对象的计量模型应该采用时间固定效应还是空间固定效应，在此借助似然比（LR）检验来判断，检验结果显示：空间固定效应估计值为425.6578，p=0.0000，时间固定效应估计值为90.8091，p=0.0000，检验结果均显著，因此针对本文研究对象，非空间面板模型应同时具有时间和空间双固定效应。固定效应确定后，需要进一步考虑本文应该采取哪种空间计量模型。一方面考虑非空间面板数据模型的LM检验和R-LM检验（稳健LM检验），结果如下表3所示：

表3 非空间面板模型估计和LM检验

在前文分析采用双固定效应的基础上，结合上表3的检验结果，SLM模型和SEM模型的LM检验和R-LM检验结果均在5%水平上显著，本文的空间计量模型应该选择具有空间和时间双固定效应的SDM模型。

另一方面，应当借助Wald和LR检验确定SDM是否可以退化为SEM或SLM。针对SEM模型的Wald检验值为28.7329，p值为0.0000，LR检验值为27.5882，p值为0.0000，据此，可以拒绝SDM模型退化为SEM模型的假设。针对SLM模型的Wald检验值为22.2858，p值为0.0002，LR检验值为21.4153，p值为0.0003，据此，可以拒绝SDM模型退化为SLM模型的假设。再一次证明应该采用双固定效应的SDM模型。

借助Matlab软件，利用Elhorst（2010）年编写的空间面板数据计量程序包，运用空间杜宾模型进行了估计，以下是基于时间和空间双固定效应的模型估计结果：

表4 含有时间和空间双固定效应的SDM模型估计结果

W×MANU的系数为0.2100，且通过了1%的显著性检验，说明制造业升级存在空间相关性，即存在显著的正向溢出效应，某一省份的制造业升级会带动周边省份的制造业升级，从而实现制造业的共同升级，这一结论与之前的推断与检验一致，说明采用具有空间效应的空间计量模型比普通面板模型更加合理。表中的误差校正模型指采用李龙飞和虞吉海（Lung-fei Lee和Jihai Yu，2010）［15］的偏误修正方法得到的修正后的结果。

3.直接效应与溢出效应

根据LeSage等的观点，运用偏微分的方法计算得到的各解释变量的直接效应、间接效应、总效应的结果如下表5所示：

表5 SDM模型的直接效应与溢出效应

由表5得出的结果，我们可以做出以下几个方面的分析：

（1）分析物流业集聚对于制造业升级的促进作用是本文的重点。物流业集聚对于制造业升级的直接效应为0.0241，说明本地区物流业集聚对本地区制造业升级的作用为0.0241相比于表4的0.0213，差异不大；溢出效应为0.0720，即本地区物流业集聚对周边地区制造业升级的作用为0.0720，相比于表4的0.0540，高出了约30%，这也证明了采用偏微分方法分析空间溢出效应的必要性；总效应为0.0961，即从总体来看，物流业集聚对制造业升级的促进作用为0.0961，具有显著的正向促进作用。这一结果证明了物流业集聚的竞争效应以及规模效应会促进本地区制造业的升级，可以解释为直接效应，而集聚的溢出效应会促进邻近地区制造业的升级，即模型中的溢出效应。

（2）就人力资本而言，其对于制造业升级的直接效应为0.0287，且通过了1%的显著性检验，总效应为0.0490，且通过了5%的显著性检验，说明人力资本对制造业升级具有显著的正向促进效应，提升人力资本水平将有助于制造业升级。值得注意的是，人力资本对于制造业升级的溢出效应为0.0203，但是在10%的水平下不显著，出现这一结果可能的原因是，人力资本水平的提高虽然可以提升制造业从业人员的整体素质，为制造业升级提供人力支撑，但是一个地区的人力资本优势更多的是体现在对本地区企业技术水平、效率、创造性等的提升，而这种提升作用如果没有地区间企业的交流与学习，是很难产生溢出效应的。

（3）信息化指标的直接效应、溢出效应以及总效应均为负值，且都通过了5%水平的显著性检验，说明信息化水平对制造业升级具有显著为负的效应，而这与其他学者的研究结论是不一致的，已有研究结果大多都证明了信息化对于制造业升级的促进作用。导致这一结果的原因，可以参考谭清美［16］的研究结果，可能信息化对于制造业升级的影响存在“倒U”型关系。由于信息化水平不是本文的主要解释变量，因此不再对具体的原因进行分析与解释。

（4）对于科技水平，从模型结果来看，直接效应和溢出效应的值分别为0.9111和1.9250，且均通过了1%的显著性检验，即科技水平的提高不仅会加快本地区制造业升级，而且还具有很强的空间溢出效应，促进邻近地区制造业升级。这一结果与实际情况相吻合，一个地区科技水平的提升，会迅速转化为技术的进步，而技术的进步对于制造业效率提升、盈利能力的提高具有非常显著的促进作用，进而促进制造业的升级。并且，科学技术在各地区间的相互交流与传播更加容易，更易产生溢出效应，从而促进邻近地区制造业升级。

四、主要结论

考虑邻近地区间经济的空间相关性，本文基于我国31个省2005-2016年的面板数据，利用空间计量模型（SDM）分析了我国物流业集聚对于制造业升级的溢出效应。由研究结果发现，制造业升级存在正的空间相关性，即某一省份的制造业升级能够促进相邻地区的制造业升级；我国物流业集聚对于制造业升级具有显著的正向促进作用，表现为物流业集聚不仅能通过直接效应促进本省份制造业升级，而且由于溢出效应的存在，能够促进周边邻近省份制造业的升级；此外，人力资本以及科技水平均对制造业升级具有促进作用。以上结论与之前的预期相一致，也就从一定程度上证明了本文的研究意义，但是信息化水平的结果却出乎本文的预期，这一问题也为后续研究提供了思路，可以进行进一步的研究。