我国物流业发展水平评价及溢出效应分析

马光霞

（攀枝花学院经济与管理学院 四川攀枝花 617000）

引言

物流产业是我国区域经济发展的重要组成部分，其演变规律始终是我国各地区物流界关注的焦点。由于我国不同地区的地理条件、经济基础、资源分布等情况有很大区别，因此导致我国各地区物流产业的发展方向和物流经济增长速度不尽相同。随着我国经济步入“新常态”，我国实施的“一带一路”倡议和开发西部经济等推动了我国经济的快速发展，物流业的发展核心逐步西移，这对我国各区域物流经济的协同发展提出了新的挑战。因此，从空间角度研究我国物流产业的发展趋势及流动环节，探索物流产业经济发展的隐性推动力，衡量推动我国物流产业发展各大要素的空间溢出效应等研究工作迫在眉睫。目前，国内外众多经济学家对物流业发展的空间演变进行了很多研究，其中我国关于东南沿海、东北老工业基地、长江三角洲等区域物流业空间演变形式的文献大量存在，但这些文献均以时间为节点，数据更新延迟性比较严重，难以反映我国当下真实的物流业经济发展状况。因此，针对我国目前物流业发展研究的缺陷，本文采用将突变级数法与探索性空间数据分析法相结合的方法来分析我国2009-2018年部分省市自治区物流业发展的具体情况，旨在为我国物流业的稳步发展提供理论依据。

研究模型与方法

在研究我国物流业发展的空间变化形式上，本文同时采用突变级数法与探索性数据法对其进行深入研究，该种手段与其他研究方法相比较，优势在于其能准确反映出我国各个地区物流业发展的平均水平，进而能得到我国不同省份物流业发展的真实演变规律。同时，该种分析方法能将我国不同地区物流发展的经济数据清晰罗列出来，这些数据能直观反映我国物流业发展的空间分布特点。基于以上优势，本文建立空间杜宾模型来进一步探讨我国物流业发展的隐性推动力。

（一）突变级数法

突变级数法是在拓扑理论和奇点理论的基础上衍生出来的分析方法，突变级数法多用于分析由渐变导致的环境系统突变的发展趋势。突变级数法有着清晰的分析步骤，该种方法先是对研究对象整体分层，然后逐层对其进行深层次的矛盾剖析，将突变理论与模糊数学有机结合起来，导出突变模糊隶属函数，利用函数对研究数据进行统一处理，计算出该研究对象的理论常数，最后生成新的突变模糊隶属函数，再采用此函数对研究对象进行系统评估。总之，突变级数法是将研究对象整体进行系统分解，然后针对不同层次逐一分析，其优点是能够最大限度把各个评估指标的重要性体现出来，进而减少了人为主观因素对其分析结果造成的影响，能够合理精确地对研究对象进行系统评估。目前，突变级数法在我国主要应用于生态资源、投资成本以及一些有关经济发展的综合评估。采用突变级数法来对我国物流业发展空间进行评估需要考虑两种因素，即势函数和突变种类。而研究对象的初级突变理论主要由尖点、燕尾、蝴蝶突变理论组成，具体内容如表1所示。

由表1可以看出，三种突变类型的系数均不同，且模型公式的变量次数也是逐渐增加。对f（x）求导所得出来势函数的所有极值点，将这些极值点统一构造成曲面方程，再对其进行二阶求导，最终得到不同突变类型的归一公式。将求出的平均值作为因变量，依靠归一公式进行逐步计算，统计不同指标的分值，最后采用目标现象加权法评估物流业发展水平。

（二）探索性空间数据分析

探索性空间数据分析法（ESDA）用来分析三维立体数据的相关性。该种三维立体数据的相关性是指某两个空间相临近要素的差异程度，多是衡量各个要素之间的聚集程度和关联程度。本文通过整体和局部Moran来衡量物流业发展的空间关联性。

通过观察整体Moran指数可以看出研究区域总体的物流业发展分布状态，比较临近区域不同省市的物流业发展的相似程度，具体公式为：

整体Moran不能反映出各区域之间物流业发展的差异性，因此需要引入局部Moran以能够精准反映出我国不同地区物流业发展的空间关联性，具体公式为：

以上两个式子中，n为被调查区域的数量；xi和xj分别为被研究对象i和j的初始值；x为被调查对象的平均值；wij为空间权重指标。其中，如果被调查对象i和j的相似度比较大，则wij的值为1；反之，如果被调查对象i与j的差异性大，则wij取0。如果I＞0，则表示被研究对象整体的空间关联性趋于正；反之，则研究对象整体的空间关联性为负。当Ii＞0时，则样本的局部空间关联性区域处于聚集状态，当Ii＜0时，样本局部的空间关联性区域处于分散状态，通常采用LISA图示法来将样本的局部聚集形式形象化。

（三）空间面板模型

由于我国物流业发展过程中各地区之间既存在关联性又存在差异性，同一区域不同省市之间的经济发展呈现相互促进的状态，同时不同地区物流业也是在相互依靠、相互竞争中逐渐发展，因此采用常规的时间计量法时无法真实衡量出我国不同地区物流业的发展水平，进而也就无法显示出我国经济发展的真实状况。而空间面板模型充分考虑到我国物流业发展存在空间依靠这一点，其与传统企业相比较能更精确的反应出我国物流业发展的推动力因素。在多维空间相互关联的模型中，若将空间溢出效应排除在外，那么将不能准确评估各种因素对我国物流业发展所造成的影响，因此需要利用空间关联模型来评估我国物流业的隐形推动力。

基于我国标准线性回归理论，依据空间面板模型以及相互交叉模式的差异，具体可以划分为以下几种类型。

第一，空间滞后模型（SLM）：

y1=ρWy1+Xβ+ε

式中，y1为第n列的向量值；W为n阶矩阵；ρ为空间归一变量，代表空间变量之间的关联程度；X代表n阶矩阵的转置变量；β为k阶线性回归变量；ε为误差向量。

第二，空间误差模式（SEM）：

y2=Xβ+ε

ε=λWψ+ξ

式中，y2为n阶矩阵溢出效应因变量；ξ为n阶矩阵的随机变量；假设ψ与ξ是相互独立的变量，二者互不干扰；λ表示一个空间因素的变化对其周围变量所造成的溢出效应。

第三，空间杜宾模型（SDM）：

y3=ρWy3+Xβ1+W Xβ2+ε

式中，y3表示n阶矩阵向量；β1、β2表示k阶回归变量。因为区域之间物流业发展的影响与区域之间的距离成反比，因此可以根据两地之间的距离来设定Wij。当i=j时，wij=1/dij，当 i=j时，wij=0。

物流业发展的综合评价及时空演变分析

介于物流业的发展水平是区域物流的空间差异和演化差异的基本条件，本文对2009-2018年我国部分省市做了全面调查，利用突变级数理论系统分析了我国物流业的发展水平，并使用ESDA的办法对空间演化规律做了分析。

表1 突变类型及特点

表2 我国物流业发展水平评价标准

（一）构建指标体系和数据采集

经过系统的梳理文献，可以发现在可量化的基础上从产业规模、经济发展、基础建设这几个方面来构建体系，确定数据比例，具体内容如表2所示。

由表2可以看出，市场产业规模主要包括运输周转量、通讯业总量、物流增长量以及物流平均增长量四种类型，该四种类型归属于蝴蝶突变系统；经济发展水平由服务业增长量、区域GDP、平均消费金额、人均消费GDP四部分组成，同样属于燕尾突变系统。同时，通过我国产业规模及经济发展可以看出，我国各方面物流发展的权重一直处于波动状态，且物流平均增长量及人均消费水平在同等消费领域略低。

（二）物流业发展水平评估

按我国物流业发展规模的各级指标划分，可以分为运输周转量、通讯业务总量、物流增加量及人口平均增加量四种类型。在明确了我国物流业发展的突变类型和各个环节的衡量标准之后，采用突变级数法评估我国2009-2018年物流业的平均发展水平，并将其中比较典型的2012年和2016年作为时间节点，总结出我国部分省市物流发展的平均值，具体情况如表3所示。

由表3可以看出，我国东部沿海省市的物流业发展水平显著高于我国西部各省，2012年和2016年北京、浙江的物流业发展水平始终高于我国其他省市，且在2016年，浙江省的物流业发展水平评价值为0.9561，超过了北京的物流发展水平评价值0.9352。这是由于我国东部沿海地区的水上交通比较发达，商品贸易的多样化和国际化使得沿海城市的经济发展速度大幅度提升，同时，水产品的不断生产使得沿海周围城市的经济水平也随着提高，导致该区域逐渐形成以沿海城市为核心，与周围城市形成经济网。因此，东部沿海城市比我国西部一些交通不发达且资源匮乏城市的经济发展速度快。

表3 2012、2016年我国物流业平均发展水平评价值

表4 不同条件模型的Wald和LR值

物流业发展的驱动因素与溢出效应分析

通过衡量我国不同地区的物流业发展水平可知，我国东部沿海地区各省的物流业发展水平显著高于我国西部各省市，部分地区呈现显著的空间差异性。由于我国经济增长速度较快的核心地区会对其周围的其他省市造成影响，具体影响包括人员的流失、环境资源的破坏、资金的吸引等方面。本文采用空间计量模型法来探索我国物流业发展的推动力，并分析各个影响因素的空间溢出效应。

（一）变量选择和指标说明

目前，经济学家将物流总量和运输周转量等作为研究对象，进而反应出我国物流业发展的推动力，但是由于物流发展状况受经济、社会动态和自然环境等众多因素的影响，最终仅仅凭借物流总量来直接确定我国物流业发展的推动力，这不免会与我国物流业的真实发展状况有所偏差。因此，有必要将我国物流业发展水平作为因变量，选取我国科学水平因素、基础建设因素、经济发展因素和对外开放因素作为自变量，采取多指标的办法来研究我国物流业的驱动因素。

科学水平因素。与传统物流业相比较，现代物流业的发展主要依靠信息技术产业，通过网络能及时反映出物流的供求信息，且人们通过网络通信可以实现意见交换，随时能查到物流的活动情况。

经济改革因素。我国经济的发展会促进人民的消费，同时推动我国制造业发展的脚步，进而带动我国物流业的发展。GDP能直接反应出我国不同地区的经济发展水平，因此可以用GDP总额来近似代表我国经济发展状况。

基础设施建设因素。一个地区能设计出比较符合当地经济发展特色的物流网，这将会大幅度减小地区之间的物质交流障碍，在整个物流活动中，物流服务设备和物流信息服务是保障物流活动顺利进行的基础，是提高物流效率的重要因素。

对外开放因素。在物流行业中，对外开放能大幅度提高物质流通的数量，对外开放有利于打破由于地域差异和消费水平不同等因素造成的经济增长障碍，促进不同地区之间的经济交流，进而提高我国局部地区乃至整个国家的经济发展速度。

（二）模型选取及结果讨论

在选择研究模型之前，需要采用Hausman来分析判断选择固定效应还是随机效应，然后根据LR来确定归入到哪种固定效应，最终通过Wald来分析SDM的匹配性，并判断能否将所选择的研究模型简化为SEM，进而根据导数的极值点情况来讨论因变量随自变量的突变情况。

本文采用杜宾模型对Wald和LR进行分析判断，以明确空间杜宾模型转化为滞后模型的适应性，具体内容如表4所示。

由4表可知，在对Wald和LR空间误差的测试中，Wald和LR否定了杜宾模型转化为滞后模型的可能性，因此需要将时空双固定的杜宾模型转化为普通形式的杜宾模型。

本文基于里昂惕夫逆矩阵，通过对角变量来解释杜宾模型的直接效应、间接效应和总效应的驱动因素，具体内容如表5所示。

通过表5可以看出，科技水平对我国物流业发展的直接影响系数为0.5872，说明我国科技水平的进步可以有效带动我国物流业的发展，是我国物流产业发展的第一驱动因素。同时，科技已经逐渐成为我国经济发展的主要推动力。然而，其对物流业发展的间接影响系数为-0.0213，可以认为，一个地区科技水平的进步在带动当地经济发展的同时会阻碍周边地区的经济发展，原因为经济发达地区会汲取周边地区的人力和物力，进而使得周边地区的经济发展与其差距逐渐增大。

经济发展水平对我国物流业发展起到辅助驱动的作用，经济发展水平对我国物流业发展的直接影响系数为0.1835，影响效果不明显，说明我国经济发展需要进一步提升，目前我国经济发展处于失调状态，各区域之间的经济互动缺少灵活性，西部地区与东部地区的经济水平差距较大，导致我国经济资源分配出现矛盾，因此我国需要采取东部带动西部实现经济协同发展。基础设施的直接影响系数为0.0054，而间接影响系数为-0.1024，说明我国基础设施建设对我国经济发展的阻碍作用超过推动作用。对外开放的直接影响与间接影响系数均不高，可以将其认为是我国物流业发展的隐性推动力。

结论与建议

（一）结论

我国不同地区物流业的发展差异性和关联性同时存在，且东部沿海城市的物流业发展水平显著高于我国西部地区；科技、经济发展、基础设施建设、对外开放水平等因素在我国物流业发展过程中均起到不同程度的推动作用，其中，科技水平的进步对我国物流业发展水平的驱动作用最为显著，然而基础设施建设对物流业发展呈现负的空间溢出效应；我国物流业发展水平较高地区经济的快速增长会阻碍其周边地区的经济发展，主要表现为资源环境破坏、资金汲取、人才流失等方面。

表5 不同效应的影响系数

（二）建议

首先，我国需要推出相关政策来促进我国不同地区的经济协同发展，细化现有的政策及规划；建立健全反馈机制，对相关政策的落实情况进行动态监测；严格执行相关政策，对于执行不力、不当的行为需要给予一定的处罚，从而形成公平、透明、开放的物流市场发展环境；借助优惠政策鼓励物流企业，使用绿色能源与材料，促进物流业形成健全的废弃物回收利用体系。其次，各地方政府应当根据本地的经济发展特色，设定经济发展核心区，通过重点发展核心地区带动周边地区共同发展；进一步加大对外开放程度，促进我国不同地区的经济交流，进而提高我国物流业的发展水平。再次，科技水平是我国物流业发展的主要推动力，为了推进科学技术与物流产业的共同发展，各地方需要加快经济进步，增加科研资金投入，大力发展高新科技产业，借助高新科技产业的发展推动物流业的技术革新，进而提升物流业的投入产出水平与物流业效率。最后，各地方政府需要对现有基础设施建设资源进行科学统筹，避免重复性建设，减少资源浪费；在物流节点选址方面应该综合分析地区特色、周边环境等因素，建立布局科学、功能齐全的物流网络体系。