中国四大板块物流业发展质量测度及平衡性研究——基于物流业效率视角

李 娟，王琴梅

(陕西师范大学 国际商学院，陕西 西安 710119)

一、引言

十九大报告指出，中国特色社会主义进入新时代，中国社会主要矛盾已经转化为人民日益增长的美好生活需要和不平衡不充分发展之间的矛盾。作为支撑国民经济发展的基础性、战略性和先导性产业，物流业的平衡发展不仅有利于满足人民日益增长的物流需求，有利于扩大生产、促进流通、刺激消费、改善民生、繁荣经济，更是提升中国全面建成社会主义现代化强国的战略保障[1]。依据2015年《政府工作报告》对“四大板块”的论述，将中国除港澳台外的区域，分成东部地区、中部地区、西部地区和东北地区四大板块。其中，东部地区包含10个省份(北京市、天津市、河北省、山东省、上海市、江苏省、浙江省、福建省、广东省和海南省)，中部地区包含6个省份(山西省、安徽省、江西省、河南省、湖北省和湖南省)，西部地区包含12个省份(内蒙古自治区、广西壮族自治区、重庆市、四川省、贵州省、云南省、西藏自治区、陕西省、甘肃省、青海省、宁夏回族自治区和新疆维吾尔自治区)，东北地区包含3个省份(黑龙江省、吉林省和辽宁省)。

梳理文献发现，自1990年以来，众多学者对区域经济的平衡发展进行了研究，代表性的有魏后凯、杨秋宝、施琳、陆铭、刘贯春等和中国地区经济发展课题组对中国区域经济平衡发展进行的研究[2-7]，但研究区域物流业平衡发展的学者相对较少，主要有陈恒、普荣、石福刚等人[8-10]。

《辞海》中对“平衡”的解释是：(1)两个方面、相关的几个方面在数量或质量上均等或大致均等；(2)几股相互抵消的力作用于一个物体，使物体保持相对静止状态。区域平衡发展即区域差距缩小、区域共同发展的过程[3]。本文打算从两方面来解释中国区域物流业的平衡发展：(1)对东部、中部、西部和东北地区各板块内部所辖省份物流业的平衡发展进行分析；(2)对东部、中部、西部和东北四大板块之间物流业的平衡发展进行分析。效率变革是高质量发展的核心[11]，而物流业效率体现着物流业的总体发展水平[12]，其公式为：物流业效率=物流业总产出/物流业总投入，因此，本文基于效率视角，将物流业效率作为衡量物流业发展质量的指标，对中国物流业发展的平衡性问题进行分析。

本文的创新之处在于：(1)研究视角上，基于物流业效率视角，将物流业效率作为物流业发展质量的衡量指标，对物流业的平衡发展进行研究；(2)研究内容上，对中国东部、中部、西部、东北四大板块内部和四大板块之间的物流业发展的平衡性进行研究，而不是研究地区经济发展战略；(3)研究方法上，将Super-SBM模型应用于物流业发展质量的测评之中，将绝对β收敛模型和条件β收敛模型应用于物流业发展平衡性的分析之中。

二、四大板块物流业发展质量测度

(一)研究方法：Super-SBM模型

SBM (Slacks-based Measure)模型是一种基于松弛变量测度的非径向DEA模型，该模型将投入和产出要素的松弛程度放入目标函数中，克服了传统DEA模型不考虑松弛变量的问题。为克服SBM模型无法对两个或两个以上DEA有效的决策单元进行排序的缺点，Tone在2002年提出了Super-SBM模型，该模型可以对所有的决策单元进行效率评价，计算出的效率值不受1的限制[13]。我们将投入既定条件下，越多越好的产出称为期望产出，将越少越好的产出称为非期望产出，在物流业绩效评价中，物流业二氧化碳排放量等非期望产出越小越好，因此，考虑非期望产出的Super-SBM模型，本文基于物流业效率视角，构建“节能减排”约束下的物流业发展质量评价模型。

P={(x，yd，yu)|x≥Xλ，yd≤Ydλ，yu≥Yuλ，λ≥0}>

考虑非期望产出的SBM模型分式规划为：

(1)

其中，ρ为效率值，x、yd和yu分别为投入、期望产出和非期望产出，s-、sd和su分别为投入、期望产出和非期望产出的松弛变量，λ为权重。当0≤ρ<1时，为DMU无效，当ρ=1，且s-=0，sd=0，su=0，为DMU有效。考虑非期望产出的Super-SBM模型分式规划为：

(2)

其中，ρ*是物流业效率值，衡量着物流业的发展质量，ρ*值不受1的限制。其他变量含义同式(1)。

采用SBM模型和Super-SBM模型计算出来的物流业效率，用TE表示，i区域t期物流业效率的表达式为：

(3)

(二)指标选取及数据描述性统计

1.指标选取。借鉴张竟轶等的研究，采用交通运输业、仓储业和邮电业数据来替代物流业的相关数据[14]。选取投入指标和产出指标如下：(1)投入指标：借鉴西方经济学理论，选取物流业资本投入、劳动力投入和能源投入作为投入指标；(2)产出指标：将产出指标分为期望产出指标和非期望产出指标两类，物流业产值衡量着物流业综合产出水平，因此，将物流业产值作为期望产出放入指标体系，将物流业二氧化碳排放量作为非期望产出放入指标体系，基于物流业效率视角，构建中国物流业发展质量评价体系，见表1。

表1 中国物流业发展质量评价指标体系

需要说明的是，采用物流业能源消耗量作为物流业能源投入的替代指标，借鉴张立国等学者的观点[15]，依据IPCC(2006)中的能源转化系数，将物流业的原煤、汽油、煤油、柴油、燃料油、天然气消耗折算成标准煤，加总后得到物流业能源消耗量的数据，并利用碳排放公式计算物流业二氧化碳排放量，该公式为：

(4)

其中，C为物流业二氧化碳排放量，Ai为转化成标准煤的第i种能源的消耗量，1≤i≤6，Bi为第i种能源的碳排放系数，依据IPCC2006中的碳排放因子来确定。

2.数据的描述性统计。鉴于西藏自治区物流业相关数据的缺乏，本文将西藏自治区剔除，其余30个省份的数据来源于2004—2017年《中国统计年鉴》和《中国能源统计年鉴》，数据的描述性统计如表2和表3所示。

表2 物流业投入指标数据的描述性统计

注：I1、I2和I3分别代表物流业的资本投入、劳动力投入和能源投入。

由表2可知，(1)从物流业资本投入I1来看，东部地区的均值和标准差都是四大板块中最大的，这表明东部地区的物流业资本投入最多，波动性也最强；东北地区的物流业资本投入的均值和标准差都是最小的，表明四大板块中，东北地区物流业资本投入最少，也最稳定，这或许与区域范围小有关。(2)从物流业劳动力投入I2来看，东部地区的最大值、均值和标准差都是四个板块中最大的，表明东部地区的物流业劳动力投入较多；西部地区的最小值和均值是四个板块中最小的，表明西部地区物流业劳动力投入较少。(3)从物流业能源投入I3来看，东部地区的最大值、均值和标准差都是四个板块中最大的，这表明东部地区物流业的能源投入较多，且波动性较大；西部地区的最大值、最小值和均值都是四个板块中最小的，表明西部地区物流业能源投入较少。

由表3可以看出，(1)从期望产出(物流业产值)O1来看，东部地区的最大值、均值和标准差都是最大的，这表明东部地区的物流业产值是四个板块中最大的，也是最不稳定的；西部地区的最大值、最小值、均值和标准差是四个板块中最小的，这表明西部地区的物流业产值较低，也较为稳定。(2)从非期望产出(物流业二氧化碳排放量)O2来看，中部地区的均值和标准差最大，表明中部地区物流业二氧化碳排放量较多，也较不稳定，西部地区次之；东北地区的均值和标准差最小，表明东北地区物流业的二氧化碳排放量相对较少。

表3 物流业产出指标数据的描述性统计

注：O1和O2分别代表物流业的期望产出(物流业产值)和非期望产出(物流业二氧化碳排放量)。

(三)实证结果分析

基于物流业效率视角的物流业发展质量评价体系，选用Super-SBM模型，运用DEA Solver Pro5.0软件，对2003—2016年中国30个省份的物流业发展质量进行测度，并用算术平均法计算出各省份均值，并对各板块所辖省份均值进行排名，如表4所示。

表4 各板块省份均值及排名

注：因西藏自治区物流业能源数据缺乏，剔除了西藏自治区，只对全国30个省份进行数据分析。

由表4可知，(1)东部地区物流业效率排名首位的广东和排名末位的海南，物流业效率值差异为0.340 8，表明从物流业效率视角看，东部地区物流业发展不平衡；(2)中部地区物流业效率排名首位的河南和排名末位的安徽，物流业效率值差异为0.095 8，表明从物流业视角来看，中部地区物流业发展不平衡，但不平衡程度较低；(3)西部地区物流业效率排名首位的四川和排名末位的青海，物流业效率值差异为0.353 0，表明从物流业效率视角看，西部地区物流业发展不平衡，且不平衡程度高于东部和中部；(4)东北地区物流业效率排名首位的辽宁和排名末位的吉林，物流业效率差异为0.022 1，表明从物流业效率视角看，东北地区物流业发展不平衡，但不平衡程度较低；(5)按照不平衡程度由高到低排序，四大板块可排名为：西部地区-东部地区-中部地区-东北地区。

基于中国30个省份的物流业效率数据，采用算术平均法计算出中国东部地区、中部地区、西部地区、东北地区和中国整体的物流业效率值，如表5所示。

由表5可以看出，(1)从各板块均值来看，东部、中部和西部地区呈现三级阶梯状分布，东北地区介于东部和中部之间。按照由高到低的顺序，四大板块排名为：东部地区(0.939 6)-东北地区(0.929 1)-中部地区(0.868 4)-西部地区(0.790 4)，其中，东部和东北地区高于全国平均水平，而中部和西部地区低于全国平均水平。(2)从有效的年份来看，中国四大板块的有效年份只有3年，其中中部地区和西部地区有效年份为0，表明四大板块物流业发展还有较大的提升空间。(3)从地区差异来看，排名首位的东部地区和排名末位的西部地区，物流业效率值差异为0.149 2，表明四大板块之间物流业发展存在不平衡性。

表5 中国四大板块物流业效率值

借鉴李林泽等对效率等级的划分[16]，将中国四大板块的物流业效率按照0.6、0.8和1的阈值进行分割，构建中国区域物流业发展质量分级表，如表6所示。

表6 中国区域物流业发展质量分级表

结合表4和表6可以看出，东部地区所辖省份中，广东、山东和上海处于高质量发展水平；福建、江苏、北京、浙江和河北处于较高质量发展水平；天津和海南处于中等质量发展水平；中部六省物流业效率值均处在较高效率水平，故中部六省的物流业处于较高质量发展水平；西部地区所辖省份中，四川、新疆、内蒙古和贵州处于较高质量发展水平；重庆、陕西、广西、云南、甘肃、宁夏和青海处于中等质量发展水平；东北三省物流业效率均位于较高效率区间，其物流业发展处于较高发展质量水平。

结合表5和表6可以看出，东部地区、东北地区和中部地区物流业效率分别为0.939 6、0.929 1和0.868 4，都位于较高效率区间，东部地区、东北地区和中部地区的物流业处于较高质量发展水平；西部地区的物流业效率值为0.790 4，位于中等效率区间，其物流业处于中等质量发展水平；中国整体的物流业效率为0.881 9，位于较高效率区间，表明中国物流业整体处于较高质量水平。

三、四大板块物流业发展的平衡性分析

通过对中国四大板块物流业发展质量的评价，我们发现中国四大板块内部和四大板块之间物流业发展不平衡。区域物流业发展的不平衡性可以用收敛性进行分析，分别采用绝对β收敛模型和条件β收敛模型对四大板块内部和四大板块之间的物流业发展的平衡性进行分析。

(一)基于绝对β收敛模型的四大板块物流业发展的平衡性分析

物流业发展质量的β收敛是指物流业发展质量较低的区域比物流业发展质量较高的区域有更快的发展速度，即低质量区域能够对高质量区域进行“追赶”。β收敛分为绝对β收敛和条件β收敛，二者的主要区别在于是否考虑区域经济发展水平和特征因素，如经济发展水平、产业结构、对外开放程度、城镇化水平、投入要素等因素对区域物流业发展的平衡性的影响。

物流业发展质量的绝对β收敛主要指不同区域的物流业发展质量可以收敛到同一状态，它不考虑经济发展水平和特征因素对物流业发展平衡性的影响。本文首先采用绝对β收敛模型分别对四大板块(东部地区、中部地区、西部地区和东北地区)的物流业发展质量进行收敛性分析，借鉴陈恒等的研究成果，设定动态面板数据的绝对β收敛模型为[8]：

(5)

在对中国四大板块内部物流业发展的平衡性进行分析时，yit和yit-1分别代表东部地区、中部地区、西部地区和东北地区i省份t期和t-1期的物流业发展质量，α为常数项，εit为随机误差项，服从N(0，σ2)。若β系数为负值，则表明板块内部存在绝对β收敛，板块内部物流业发展的差异性能够消除，物流业发展的不平衡程度会降低，反之，若不存在绝对β收敛，即板块内部物流业发展的不平衡程度会增加。

在对中国四大板块之间物流业发展的平衡性进行分析时，yit和yit-1分别代表中国i板块t期和t-1期的物流业发展质量，若β系数为负值，则表明中国存在绝对β收敛，板块之间物流业发展的差异性能够消除，即板块之间物流业发展的不平衡程度会降低，反之，中国不存在绝对β收敛，即板块之间物流业发展的不平衡程度会增加。

采用动态面板固定效应的绝对β收敛模型，运用Stata 15软件对板块内部省份物流业发展质量和各板块物流业发展质量进行回归。回归结果均通过了10%显著水平下Hausman检验，因此用动态面板固定效应的回归模型是合理的，具体结果如表7。

表7 四大板块物流业绝对β收敛模型回归结果

注：***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。

表7显示，(1)东部、中部、西部和东北地区的β系数分别为-0.311 6、-0.704 0、-0.421 9和-0.749 7，均为负值，且通过了1%显著性水平的检验，表明四大板块的物流业发展质量均存在绝对β收敛，四大板块内部的物流业发展差异能够消失，即板块内部物流业的发展会更加平衡；(2)中国的β系数为-0.374 3，为负值，且通过了1%显著性水平的检验，表明中国物流业发展差异会逐步缩小，各板块之间物流业的发展会趋向平衡。

将不同区域物流业发展质量收敛到的最终稳态水平叫做稳态值，依据β值和α值，可以根据公式计算出各板块内部和板块之间的稳态值和收敛速度。借鉴陈恒等的研究成果，设定稳态值和收敛速度的公式为[8]：

(6)

(7)

其中，r0为稳态值，θ为收敛速度，t为时间。根据β值和α值计算，分别求出四大板块和中国整体的稳态值和收敛速度，结果如表8所示。

表8 中国地区稳态值和收敛速度

由表8可知，(1)四大板块稳态值存在差异，表明四大板块的物流业发展质量向各自的稳态收敛。(2)四大板块的收敛速度存在差异，说明物流业发展质量将呈现不平衡的收敛特征。东部地区以2.67%的速度向稳态值0.024 2收敛，中部地区以8.70%的速度向稳态值0.057 4收敛，西部地区以3.91%的速度向稳态值0.081 8收敛，东北地区以9.89%的速度向稳态值0.037 4收敛。(3)结合表5，东部地区物流业效率均值为0.939 6，收敛速度为2.67%；中部地区物流业效率均值为0.868 4，收敛速度为8.70%；西部地区物流业效率均值为0.790 4，收敛速度为3.91%；东北地区物流业效率均值为0.929 1，收敛速度为9.89%，这表明：中部和西部之间、中部和东北地区之间、西部和东北地区之间存在着“俱乐部收敛”效应，即物流业发展质量较高的地区，收敛速度也较快，这些板块之间存在着“穷者愈穷，富者愈富”的马太效应。

(二)基于条件β收敛模型的四大板块物流业发展的平衡性分析

新古典增长理论认为，各经济体的收敛过程不仅受初期水平的影响，还要受到区域经济发展水平和特征等因素的影响。因此，条件β收敛更符合实际情况。

1.研究方法。本文采用基于动态面板数据的条件β收敛模型分别对东部地区、中部地区、西部地区、东北地区和中国整体的物流业的平衡性进行分析，借鉴Martin的研究成果[17]，设定条件β收敛模型的公式为：

(8)

其中，it代表东部地区、中部地区、西部地区、东北地区和中国整体的i省份t期，yit和yit-1代表当期和上一期物流业发展质量，α为常数项，β和φ为系数，D为控制变量，εit为随机误差项，且服从N(0，σ2)。

由物流业发展质量评价可知，中国各区域物流业尚未达到高质量发展阶段，因此，将物流业资本投入(K)、物流业劳动力投入(L)、经济发展水平(GDP)、产业结构(INDUS)、物流业专业化程度(SPEC)、技术创新能力(TECH)、城镇化水平(URBAN)和对外开放程度(OPEN)视为正向指标，采用正向极值法进行数据处理。基于节能减排角度，结合物流业能源消耗的实际情况，将物流业能源投入(EN)作为负向指标，采用负向极值法进行处理。

2.控制变量选取。影响物流业平衡发展的因素较多，本文借鉴前人研究成果，结合四大板块发展实际及数据的可得性，分析以下因素对物流业发展的影响。

(1)物流业投入要素。借鉴西方经济学观点，将物流业资本投入(物流业固定资产投资)、物流业劳动力投入(物流业从业人员人数)和物流业能源投入(物流业能源消耗量)作为物流业投入要素，物流业投入要素是物流业发展的动因。

(2)经济发展水平。经济发展水平越高的区域，越能够为物流业发展奠定雄厚的经济基础，也能够为物流业发展的区域差异予以调节，进而带动物流业的发展。借鉴王琴梅等的研究，将GDP作为经济发展水平的衡量指标[12]。

(3)产业结构。产业结构指产业间的比例构成及相互关系。产业结构优化侧重于产业间的协调发展，产业结构升级侧重于产业形态由低级向高级的转变。产业结构优化升级能够通过三种效应，促进物流业发展质量的提升，它能通过聚合效应，促进物流要素集聚，降低物流成本，提升物流业发展质量；它能够通过产业关联效应，促进物流业与其他产业联动发展，进而提高物流业的发展质量；它能够通过扩散效应，促进物流业低质量发展的区域实现追赶。借鉴秦雯的观点，将第三产业占GDP比重作为衡量产业结构的指标[18]。

(4)物流业专业化程度。亚当·斯密、杨小凯等都认为分工带来的专业化是国民财富增进的关键。物流专业化程度衡量着物流基础设施、人才、管理、服务、信息技术等专业化的总体水平。物流业专业化程度提升对物流要素的集聚、物流业成本的降低具有十分重要的作用，借鉴袁丹等的研究，将物流业产值占GDP的比重作为衡量物流业专业化程度的量化指标[19]。

(5)技术创新能力。技术创新是经济发展的源动力。物流业相关技术的更新和应用，都会带来物流业效率的增进，带来物流业发展质量的变革。专利是技术创新产出的一种表现形式，是区域技术创新的核心成果，是被全球广泛使用的技术创新测量指标之一。因此，本文用专利申请量作为衡量区域技术创新能力的指标。

(6)城镇化水平。城镇化带来的人口集聚和产业集聚，能够促进物流业的发展，原因在于：城镇化能够带来物流要素的集中，如为物流业发展提供充足劳动力；城镇化能够为物流业带来规模经济效应，降低物流成本，促进物流业规模的扩大；城镇化带来的物流需求和物流市场的扩大，为物流业发展提供良好契机。采用城镇化率作为城镇化水平的衡量指标。

(7)对外开放程度。对外贸易理论认为，对外开放促进经济增长，对外开放程度提升有利于物流要素的集中和物流资源的优化配置，有利于扩大物流市场和物流规模，本文采用区域进出口总额作为对外开放程度的衡量指标。

3.数据来源。各板块所辖省份的物流业能源消耗量数据来源于2004—2017年《中国能源统计年鉴》，其他数据来自2004—2017年的《中国统计年鉴》。鉴于控制变量无法平均和加总的数据特征，本文采用中国整体(即中国30个省份)数据进行四大板块之间的分析，若中国整体出现收敛性特征，表明四大板块之间能够达到平衡发展，若中国整体未出现收敛性特征，则需要进一步对板块之间的平衡发展进行分析。

4.实证结果。采用条件β收敛的动态面板固定效应的模型，运用Stata15软件分别对四大板块(东部地区、中部地区、西部地区、东北地区)所辖省份和中国整体(30个省份)的面板数据进行分析，结果如表9所示。

表9 四大板块条件β收敛模型的回归结果

注：***、**、*分别表示1%、5%、10%的显著性水平。

由表9可知，就东部地区来看，(1)东部地区通过了1%显著水平的检验，且系数为负，表明东部地区存在条件β收敛，东部地区物流业发展的不平衡性能够消除；(2)物流业资本投入、经济发展水平、物流业专业化程度、城镇化水平和对外开放程度均通过了显著性水平的检验，且系数为正，表明这些因素与东部地区物流业的平衡发展呈正相关关系，增加物流业资本投入、提高经济发展水平、提高物流业专业化程度、提升城镇化水平和对外开放程度有利于东部地区物流业的平衡发展；(3)物流业劳动力投入、物流业能源投入、产业结构、技术创新能力没有通过显著性水平检验，表明研究期间，这些因素对东部地区物流业的平衡发展没有显著影响，这或许与劳动力和能源规模效益扩大了物流业发展差距、产业结构高度化不足、技术创新能力发展不足有关。

就中部地区来看，(1)中部地区β通过了1%显著水平的检验，且系数为-1.000 8，表明中部地区存在条件β收敛，中部地区物流业发展的不平衡性能够消除；(2)物流业劳动力投入、经济发展水平、产业结构、物流业专业化程度均通过了显著性水平的检验，表明这些因素对中部地区物流业收敛具有显著正向影响，是中部地区物流业平衡发展的驱动因素；(3)物流业资本投入通过了5%显著性水平的检验，但系数为负，表明研究时段内，物流业资本投入与中部地区物流业的收敛性呈负相关，这或许与资本投入的乘数效应扩大了中部地区物流业发展差距有关；(4)物流业能源投入、物流业技术创新能力、城镇化水平和对外开放程度没有通过显著性水平的检验，这或许与发展不足有关。

就西部地区来看，(1)西部地区β通过了1%显著水平的检验，且系数为-0.717 6，表明西部地区存在条件β收敛，西部地区物流业发展的不平衡性能够消除；(2)物流业资本投入、劳动力投入、经济发展水平、物流业专业化水平通过了显著性水平的检验，表明这些因素对西部地区物流业平衡发展具有正向影响；(3)产业结构通过了显著性水平检验，但系数为负值，表明研究时段内，产业结构扩大了西部地区物流业发展差距；(4)物流业能源投入、技术创新水平、城镇化水平和对外开放程度没有通过显著性检验，表明研究时段内，这些因素对西部地区物流业的平衡发展没有显著影响。

就东北地区来看，(1)东北地区β通过了1%显著水平的检验，且系数为-0.968 3，表明东北地区存在条件β收敛，东北地区物流业发展的不平衡性能够消除；(2)物流业资本投入、劳动力投入、经济发展水平和物流业专业化程度对东北地区物流业的收敛性具有显著影响，表明这些因素是东北地区物流业平衡发展的显著驱动因素；(3)物流业能源投入、产业结构、技术创新水平、城镇化水平和对外开放程度没有通过显著性检验，表明研究时段内，这些因素对东北地区物流业的平衡发展没有显著影响。

就四大板块之间来看，(1)中国整体β通过了1%显著水平的检验，且系数为-0.664 0，表明中国整体存在条件β收敛，即中国四大板块之间物流业发展的不平衡性能够消除；(2)物流业资本投入、劳动力投入、经济发展水平、产业结构和物流业专业化程度对中国整体物流业的收敛性具有显著影响，表明这些因素是中国整体及四大板块之间物流业平衡发展的显著驱动因素；(3)物流业能源投入、技术创新水平、城镇化水平和对外开放程度没有通过显著性检验，表明研究时段内，这些因素对中国整体，即四大板块之间物流业的平衡发展没有显著影响，这或与发展不足有关。

四、结论及政策建议

(一)结论

基于物流业效率视角，利用中国30个省份2003—2016年的面板数据，本文构建物流业发展质量评价指标体系，采用Super-SBM模型，对中国四大板块的物流业发展质量进行了测度和分析，采用绝对β收敛模型和条件β收敛模型对四大板块内部和四大板块之间物流业发展的平衡性进行分析，得到的主要结论如下：

1.中国四大板块内部物流业发展不平衡，按照由高到低的顺序，这四大板块物流业发展的不平衡性可排名为：西部地区-东部地区-中部地区-东北地区。2.中国四大板块之间物流业发展不平衡，且东、中、西部呈现三级阶梯状分布。3.四大板块内部和四大板块之间物流业发展质量存在绝对β收敛，中、西部之间、中部和东北地区、西部和东北地区之间均存在着“俱乐部收敛”。4.四大板块内部和四大板块之间物流业发展质量存在条件β收敛。经济发展水平和物流业专业化程度是四大板块内部和四大板块之间物流业平衡发展的驱动因素，除此之外，物流业资本投入、城镇化水平和对外开放程度是东部地区物流业平衡发展的驱动因素；物流业劳动力投入和产业结构是中部地区物流业平衡发展的驱动因素；物流业资本投入和劳动力投入是西部和东北地区物流业平衡发展的驱动因素；物流业资本投入、劳动力投入和产业结构是四大板块之间平衡发展的驱动因素。

(二)政策建议

为促进四大板块内部物流业的平衡发展，四大板块需要做到：大力发展经济，为物流业发展提供强大经济支撑；提升物流业的专业化水平，促进物流业的现代化和智能化，构建高质高效的物流服务体系。

1.东部地区应发展资本密集型物流业，降低物流业从业人员人数，发挥物流资本对物流业基础设施建设的推动作用，积极发展中高端物流业，如智慧物流、数字物流、精益物流和共享物流，增强物流业的数字驱动；提升城镇化水平，促进物流业的规模经济效应、产业集聚效应的产生，带动物流业的集约化发展；积极利用“一带一路”发展契机和沿海优势区位条件，扩大开放的广度和深度，促进区域间物流基础设施的共建共享。2.中部地区应发展劳动密集型物流业，积极利用中部地区人口优势，在解决就业问题的同时，促进物流业的平衡发展；促进产业结构的合理化和高级化，发展中高端物流业，促进物流业与其他产业的联动发展。3.西部地区应增加物流业劳动力和资本投入，完善物流业基础设施建设；构建多层次物流网络，提高承接东中部地区物流服务转移的能力。4.东北地区应增加物流业劳动力和资本投入，促进东北地区与东部地区物流业的互联互通；促进物流业与其他产业，如制造业、农业等的联动发展，以“物流振兴”促“东北振兴”。

为促进四大板块之间物流业的平衡发展，中国政府需要做到：1.提高物流业的资本投入和人才投入，大力发展数字物流、智慧物流、全球物流、绿色物流、冷链物流、民生物流、精细物流等，提升物流业的专业化水平。2.大力发展区域经济，为板块之间的物流业平衡发展提供良好的经济条件；促进产业结构的合理化和高级化，促进物流业与制造业、农业、信息业等产业的联动发展，提高物流服务区域经济的能力。3.加强四大板块之间的联系，推动全国“大市场、大物流”，共建全国性物流网络、物流通道、物流平台，增强区域间物流业的互联互通，促进区域物流一体化。4.依据各个板块特色，因地制宜，制定不同的物流业发展政策，加大对中西部地区的倾斜和支持力度，不断满足中国人民日益增长的物流需求，促进物流业的平衡发展，逐步实现由“物流大国”向“物流强国”的转变。