商贸物流产业集聚、效率、结构与经济增长——基于省级面板数据的PVAR模型分析

汪传雷，章 瑜，曹美德

（安徽大学商学院，安徽合肥，230601；安徽大学物流与供应链研究中心，安徽合肥，230601）

一、引言

从中国商贸物流发展史来看，加入WTO无疑是非常重要的发展节点，国外较为成熟的发展经验使得国内物流枢纽+通道+网络日趋完善，节点遍布全国各地，小、散、乱、差的物流市场特征得到根本改观，［1］国内商贸物流业进入高速发展期。经过十多年的发展，商贸物流业已然成为国民经济的重要组成部分，并作为基础性行业，在各种重大突发事件应急防控工作中为保障各地的防疫物资、居民日常生活必需品、网购商品的运输和配送等应急管理工作作出重大贡献，为抗疫情、保生产、畅流通、促消费发挥难以替代的作用。据中物联发布最新数据显示，全年进出口货物物流总额由2015年的10.4万亿元增长至2019年的31.5万亿元，单位与居民物品物流总额由2015年的0.5万亿元增长至2019年的8.4万亿元，与消费相关物流需求保持稳定较快增长，商贸物流的市场需求量不断增加，国内商贸物流业发展势头良好。［2］

从长远来看，商贸物流业完全有机会在发展中迎来新的变革，但阻碍变革的集聚水平不强、产业结构不合理、运行成本较高、效率较低、管理较散乱、环境污染较严重等问题仍然存在，很多学者已经认识到不改变传统经济发展模式只会加剧经济发展趋于恶化，想要解决问题，推进商贸物流产业高质量发展就必须从影响产业发展最根本的因素进行探究。本研究选择近年来产业发展研究重点关注的产业集聚、效率、结构和经济增长这四个影响因素，搜集2001—2017年全国31个省级地区面板数据，构建面板向量自回归模型（PVAR），研究自中国加入WTO以来影响商贸物流业发展的四个重要影响因素间是否存在相互性的持续促进关系，并从中提取出有价值的研究结论，以期促进商贸物流业高质量发展，为应对重大突发事件和国家脱贫攻坚提供物流助力。

二、文献综述

本研究从商贸物流产业集聚、效率、结构和经济增长的变量互动关系视角对CNKI现有相关CSSCI论文进行梳理分析，从文献分析中了解学者们的研究现状，并从中总结出本研究所具有的研究意义与价值。

（一）两变量相关性

1.产业集聚与产业效率

Williamson（1965）在其提出的假说中指出经济集聚与经济效率之间存在“倒U型”关系，初期的集聚效应促进经济效率提升，到后期由于拥挤效应产生集聚负外部性会阻碍经济效率的提升。［3］生产性服务业的集聚所产生的知识溢出效应和区域内技术扩散能够对城市的经济发展产生一定的促进作用［4］，制造业集聚为企业区域性集中节能减排创造条件，更利于政府监管，从而达到提高绿色生产率的效果［5］；部分学者发现专业型产业集聚和多样化产业集聚对产业效率的影响有所不同，专业化产业集聚对物流产业效率存在正向线性关系，多样化产业集聚对物流产业效率的影响呈现先减后增的U型关系［6-7］；从长江经济带地区来看，整体上物流产业集聚对产业效率的提高有一定的促进作用，但细化到不同地区，其实际发展状况不同会导致促进作用大小有所差别［8-9］。

2.产业效率与产业结构

从社会发展进程来看，产业结构调整与经济效率演进之间产生相互作用是必然的，以克鲁格曼为代表的经济学家们对中国经济高速增长效率问题的关注，使得学者们开始对产业结构调整能否正向促进经济效率问题进行研究。从理论层面，技术进步促使生产要素向生产效率较高的部门流动，生产资源就会进行重新分配从而导致产业结构的更新和逐步优化［10］；从地区层面，根据国内省级地区数据得出的研究结论可以看出，中国的产业结构调整使得产业效率均有不同程度增长［11］，且市场化改革能促进产业内部的资源优化配置，进而提高资本生产率［12］；从产业层面，整体上物流产业产业结构调整能够显著促进物流产业效率提升，但正向促进作用在中西部地区表现得更为明显，有较强的地区差异［13-14］。

3.产业结构与经济增长

步入中国经济新时代，“稳增长—调结构”是目前推进经济发展亟待解决的重要命题，改革开放以来，中国产业结构变动对经济发展的影响是正向且显著的［15］，且存在双向因果关系［16］，产业结构合理化和高级化在地区和时期方面对经济增长的影响具有显著差异性，但总体上仍旧表现出正向影响［17］。从具体的地区和产业来看，以省级地区为研究对象的研究结论均发现，地区产业结构升级有利于地区经济的持续稳定增长［18］，服务产业结构升级亦会显著促进其经济增长［19］。

4.经济增长与产业集聚

经济学家们一直强调形成产业集聚的三大动因：溢出效应、劳动力市场集中和投入产出联动，导致集聚群内的经济活动收益增加，经济增长又会吸引更多企业加入产业集群中，促进产业集聚水平。［20］Mercedes Delgado研究发现，在美国地区集聚水平相对较高的产业集聚可以在知识溢出、技术溢出和投入产出联系等方面促进地区产业经济增长。［21］国内针对服务业和物流业经济增长与产业集聚关系的研究观点则不尽相同，其中有部分学者认为服务业集聚在总体上有利于经济增长方式的转变，两者之间存在显著的“U”型正向非线性关系［22］，其他学者则认为两者之间存在单向促进的线性关系，由于地区发展情况不同，这种促进作用的大小有一定差别［23］，而物流产业集聚能够有效地推动地区经济发展，对第三产业发展贡献大，但存在一定的空间差异和滞后效应［20，24］。

5.产业效率与经济增长

从长期来看，商贸物流产业想要在原有基础上实现新的经济增长，就必须对生产质量和效率产生新的要求，产业内通过引进先进技术和相互学习来提升技术创新水平以促进产业效率的提高，而提高产业效率则意味着生产成本降低和生产收益的增加。雄厚的经济基础能够为物流产业提供完善的物质基础，更先进的技术和设备能够快速提高运行效率，效率提高同时也能够带来更丰厚的收益。［25］地区经济发展水平作为影响物流效率的重要因素，对物流效率提高有正向促进作用，但由于地区差异导致中、西部地区较东部地区的影响相对较小［13］，而不同节点城市物流产业效率与其经济增长协同发展总体呈上升趋势［26］。

6.产业结构与产业集聚

现代产业经济学理论提出技术创新能力的提高是产业结构优化升级的关键，而产业集聚通过集聚企业的知识溢出效应和技术溢出效应，提升技术创新能力推动产业结构升级。［27］研究表明，生产性服务业的空间集聚能够在一定程度上推进其产业结构升级［28］，但细分出的集聚特性对产业结构升级的作用有所差别，生产性服务业集聚的Porter外部性对产业结构升级能够产生正向影响，而MAR外部性和Ja-cobs外部性无法促进产业结构升级，甚至存在阻碍作用［29-30］；服务业的多样化集聚对其产业经济增长有正向促进作用，而专业化集聚则相反［31］。从黑龙江省和河南省物流业具体发展情况来看，两个地区产业结构高级化发展与其物流产业集聚之间正向关联。［32-33］

（二）多变量相关性

现有文献中对产业集聚、效率、结构和经济增长中的三个及以上变量间的作用关系进行同时研究的较少，多集中在服务业、金融业等，几乎没有针对物流产业的三变量之间的相关性研究。在产业集聚、效率和结构作用关系方面，生产性服务业结构优化在其产业集聚对地区生态效率的作用关系中起到中介作用，尤其在东部地区，产业结构优化能够发挥完全中介作用［34］；金融集聚亦可以通过实现其产业结构优化来提高城市绿色经济效率水平，但存在一定的地区性差别［35］；而经济集聚和城市产业结构优化则可以通过集聚效应和结构效应对城市土地利用效率产生双向的促进作用［36］。在产业结构、效率和经济增长方面，农村金融产业结构对农村经济存在空间上的负向影响，产业效率在直接和间接关系上都对农村经济有正向促进作用，且省域农村经济存在较为明显的集聚效应。［37］另外，还有学者在研究中发现产业结构、集聚和经济发展水平都是影响工业生态效率的重要因素［38］，但并未在研究中具体研究四个变量之间是否存在相互作用。

三、模型设定与指标衡量

（一）模型构建

PVAR模型将面板数据与VAR模型相结合，不仅拓宽了研究途径和视野，还降低了对序列长度的限制，能够更准确地研究各变量之间的动态关系。本研究通过设定PVAR模型来分析商贸物流产业集聚（Aggl）、效率（TLE）、结构（TLS）和经济增长（TLP）之间的动态关系，模型设定如下：

其中，下标字母i、t分别表示不同省级地区和年份，Agglit表示i省市第t年的商贸物流产业集聚水平，TLEit表示i省市第t年的商贸物流产业效率，TLSit表示i省市第t年的商贸物流产业结构，TLPit表示i省市第t年的经济增长，α、β、λ和γ分别表示相关系数，εlit、εeit、εsit和εpit分别表示模型中的随机扰动项。

（二）指标衡量

1.商贸物流产业集聚

关于现有物流产业集聚问题的研究，多数学者使用区位熵对物流产业集聚进行衡量，如陶婷婷、张枢盛等［6，39］，区位熵指标可以忽略各地区间的规模差距，从地理上的空间分布对产业集聚进行衡量，能够较为准确地衡量地区产业集聚水平。区位熵Aggl的计算公式为：

其中，ei和Ei分别表示i地区和全国商贸物流产业就业人数，∑ei和∑Ei分别表示i地区和全国所有产业总就业人数。该指标根据计算出的系数将各地区的产业集聚度划分为高度集聚（Aggl＞1.25）、一般集聚（1＜Aggl＜1.25）和缺乏集聚（Aggl＜1）。［39］在指标衡量方面，根据商贸物流定义可知，商贸物流是与批发、零售和住宿、餐饮等商贸及进出口贸易相关的物流服务行业，并考虑数据可获得性和有效性，因此本研究选择批发、零售、住宿和餐饮业及进出口贸易等相关行业物流从业人员数量来替代商贸物流产业从业人员数量。

2.商贸物流产业效率

其中，Xi和Yi分别表示第i个DMU的投入向量和产出向量。本研究参考陶婷婷对物流产业效率测度时所选择的指标［6］，并考虑商贸物流业实际情况和数据的可获得性，选取批发、零售和住宿、餐饮业及进出口贸易等相关行业物流从业人员数量，交通运输、仓储和邮政业固定资产投资，FDI和货物周转量作为投入指标；进出口总值，批发、零售和住宿、餐饮业以及交通运输、仓储和邮政业增加值和货物周转量作为产出指标，运用CCR模型对商贸物流产业效率进行测量。

3.商贸物流产业结构

关于产业结构的衡量，大部分学者选择利用所研究产业增加值与GDP的比值来表示，林秀梅、曹张龙在衡量产业结构时分别采用服务业增加值和第三产业增加值占GDP比重来表示服务产业结构［28］，王静选取各地区物流产值占GDP比重来衡量物流产业结构状况［40］。由于本研究主要讨论中国各省级商贸物流产业结构问题，因而选取各地区批发、零售、住宿和餐饮业及进出口贸易等相关行业物流增加值与地区GDP之比作为商贸物流产业结构衡量指标。

4.经济增长

本研究在针对经济增长的衡量指标选取方面，考虑到人们消费能力提升是经济增长的一种表现形式，且前文已经选用了地区GDP作为衡量指标的一部分，因此选取社会消费品零售总额作为衡量经济增长的指标。

（三）数据来源

为保证数据的准确性，本研究选取了2002—2018年《中国统计年鉴》《中国物流统计年鉴》《国民经济和社会发展统计公报》及各省市统计年鉴中2001—2017年中国31个省级地区商贸物流产业集聚、效率、结构和经济增长的相关数据，个别缺失数据采用均值法进行插补。

四、实证分析

（一）面板单位根检验

本研究利用Eviews8.0选取以下三种检验方法对各变量数据进行平稳性检验，避免使用不平稳数据造成伪回归现象，以期提高研究结论的有效性与客观性。

从表1的检验结果可以看出，原数据均表现出不平稳状态。在此基础上，对四个变量的一阶差分数据dAggl、dTLE、dTLS、dTLP进行单位根检验，结果显示四个变量的一阶差分数据为平稳序列，可以进行PVAR模型分析。

纪念品定位既要面对广大消费者基本需要的大众化商品，也要满足中高收入消费群体对中高档商品的消费需求。针对不同消费能力的消费人群，设计不同的价格、因材质不同而价格不同的商品，满足大部分旅游者的需求。乌村特品屋中很多纪念品是从西栅的作坊店铺进货的，同一个种类会有几个不同的材质，因此价格也会有不同。比如说特品屋可以出售的纪念品——筷子，会有鸡翅木、红檀木、黑檀木好几种不同的材质。还有就是特品屋里出售的蓝印花布制作的衣服，麻制的和棉麻制的价格也就不同了。这样一来，旅游者的接受度就提高了很多。在住宿游客和休闲游客多的情况下，特品屋一天的收入也会很可观。

表1 面板单位根检验

（二）模型最优滞后阶数选择

由以上面板单位根检验可知变量均为一阶平稳序列，则可以使用此平稳序列运用STATA15.0构建AIC、BIC和HQIC统计量来综合评定PVAR模型的最优滞后阶数，测算结果如表2所示，从表中可以确定本研究PVAR模型的最优滞后阶数为4阶。

表2 PVAR模型最优滞后阶数选择

（三）回归估计

模型最优滞后阶数确定后，可以进行PVAR模型回归估计。一般情况下，如果|t|≥2.58，说明在1%的显著性水平下，变量间有显著性关系；如果1.96≤|t|≤2.58，说明在5%的显著性水平下，变量间有显著性关系；如果1.64≤|t|≤1.96，说明在10%的显著性水平下，变量间有显著性关系；如果|t|≤1.64，说明变量间不存在显著性关系。［28］

由表3可知：第一，各变量在滞后1期内对其自身均有显著影响，其中产业效率、产业结构和经济增长都在不同程度上促进了各自的提升，但产业集聚对自身的影响为负，可能的原因是中国商贸物流产业集聚水平过低，产业集聚发展速度较慢，还无法形成有效率的集聚规模，需要尽快解决商贸物流产业分布散乱问题；第二，滞后3期内商贸物流产业效率和产业集聚水平互相产生负向作用，表明产业效率和集聚水平低会导致恶性循环，必须采取措施提高效率和集聚水平才能打破这种恶性循环；第三，在滞后3～4期内，经济增长对产业结构存在正向影响，产业结构对产业集聚水平也存在正向影响，而滞后1期内，经济增长对产业结构转为负向影响，产业结构对产业集聚水平也转为负向影响，说明重速度不重质量的经济发展方式可能会阻碍产业结构优化，进而导致产业集聚水平降低，因此必须重视经济的高质量发展。

表3 PVAR模型估计结果

（四）脉冲响应分析

由于PVAR模型属于动态模型，仅通过回归估计无法完整体现各变量之间的互动关系，因而本研究通过500次蒙特卡洛模拟得到Aggl、TLE、TLS、TLP四个变量之间的脉冲响应图，结果如图1所示。图中有三条线，中间线表示冲击效应，另两条线分别表示95%和5%的分位点估计值，从图中可以看出各个变量在后期均呈现出逐渐收敛趋势，说明本研究构建的PVAR模型是稳健的。

图1 脉冲响应图

由图1可知：经济增长能够在一定程度上促进商贸物流产业效率的提高，产业效率整体上正向促进产业结构优化，产业结构优化能够促进产业集聚水平提升，而产业集聚水平提升又会“反哺”经济，进一步推动经济发展。值得注意的是，商贸物流产业集聚、效率、结构和经济增长都存在无法持续循环增长的情况，可持续发展的支撑力度不足使得这种相互促进关系较难维系。

（五）方差分解分析

方差分解是通过测算预测期内某一变量的变化程度对其他变量的贡献力度来预估变量之间的相互影响程度。本研究在脉冲响应分析的基础上分别给出第10、20和30个预测期内的分析结果，研究商贸物流产业集聚、产业效率、产业结构和经济增长随时间的交互作用，结果如表4所示。

表4 方差分解

根据表4中的结果可知：各变量在预测期内对自身贡献率均大于对其余的三个变量，自我加强机制明显。另外，从贡献率结果可知产业集聚、产业结构和产业效率之间存在正向促进关系，这与脉冲响应分析结果一致，再次说明促进产业集聚、提升产业效率和加快产业结构升级有益于商贸物流产业发展。

五、结论与建议

（一）结论

1.商贸物流产业集聚、产业效率、产业结构和经济增长之间都存在一定的路径依赖特征和自我加强机制，即变量在滞后1期内都在不同程度上促进了自身提高（除产业集聚外），且对自身始终保持正向冲击，这种特征和机制在商贸物流产业结构方面较为明显，说明中国商贸物流产业结构调整和优化的大方向是正确的，结合实际发展状况再持续进行优化有长远的发展意义。

2.商贸物流产业集聚、产业效率、产业结构与经济增长之间在短期内能够形成相互促进的闭环关系，即在短期内，经济增长对产业效率的整体冲击作用为正，产业效率对产业结构的整体冲击作用为正，产业结构对产业集聚水平的整体冲击作用为正，产业集聚水平对经济增长又存在正向冲击。可以看到，各个变量对其自身的冲击作用的累积效应均为正，但它们均存在长期可持续性支撑力度不够的问题，这可能会导致变量之间形成的这种闭环关系无法长久存在，且任何部分出现断裂都会导致闭环关系破裂。

3.商贸物流产业集聚对其自身存在负向影响，即产业效率、产业结构和经济增长在滞后1期内对其自身均有正向显著影响，都促进了各自的提升，但产业集聚对自身的影响是负向的，说明产业集聚水平还较低，无法起到正向促进作用。国内商贸物流业起步相对较晚，加上大部分地方政府部门还没有意识到商贸物流业发展对经济提升的重要性，造成商贸物流企业分布散乱，很难进行统一化管理，其产业集聚水平的提升过程也相对缓慢，而物流园区的出现在一定程度上有促进作用。

（二）建议

1.促进协同联动作用，逐步改善可持续发展动力不足的现状。可持续发展动力不足的根本原因在于产业结构没有根据实际发展情况进行优化升级，政府部门各项政策的前瞻性不够，政策落实方面也有所欠缺。想要解决这一问题应当重点将提质增效作为商贸物流业的发展重点，提高产业集聚水平、重视产业效率提升、优化产业结构和促进经济高质量发展，使其能够形成可持续性闭合环状回路，为商贸物流可持续发展提供动力，进而为应对重大突发事件和国家脱贫攻坚提供物流助力。

2.注重协调各因素之间的关系，强调政府与企业相互配合。前述实证分析明确商贸物流产业集聚、产业效率、产业结构与经济增长可以形成相互促进关系，因此提升产业集聚水平、提高产业效率、促进产业结构升级和保证经济高质量发展须同时兼顾，这就需要政府相关部门和企业之间相互合作。各地方政府根据本地区发展特点制定商贸物流产业发展规划，企业应当积极配合政府行为，利用先进技术和引进人才提升运作效率，以此提高自身竞争能力和扩大市场。

3.提高地区经济增长质量，促进产业集聚水平提升。想要实现经济发展的高质量和可持续性就必须同时协调经济发展的效率、动力、结构、创新等各方面因素，以供给侧改革调整经济结构，考虑资源利用和生态环境问题，以达到经济增长质量优先于经济增长数量发展的目的。同时，政府应积极颁布产业政策，推进物流园区建设，切实完善各种体制保障和财政税收支持机制，保证商贸物流产业集聚水平在商贸物流发展中起到促进作用。