陕西省区域物流非均衡发展及其产业结构升级效应*

卓 宇，陈 恒，屈晓娟

(1.渭南师范学院 经济与管理学院，渭南 714000；2.西安工程大学 管理学院，西安 710048)

十九大报告提出我国经济由高速增长阶段转入高质量发展阶段，强调产业结构转型升级是推动经济高质量发展的重点，十九届五中全会同样要求大力推动产业结构升级。物流业作为基础性、服务性和先导性产业，依托综合交通枢纽体系的聚流和辐射作用，吸引区外生产要素向区内集聚，支撑区域间资源要素的有序流动和优化配置，促进不同区域间要素资源高效整合，提升要素流动范围和速度，增强要素流通活力和效率，加快各类要素合理流动与高效集聚，为区域产业发展提供所需的先进知识、市场、技术与原材料[1-2]，并且通过生产要素的共同作用实现价值创造，进而将其扩展到产业体系架构中[3]，实现要素在不同产业组群、不同空间位置的优化配置，带动广域空间的产业结构优化升级[4-5]。然而，由于不同区域间在资源禀赋、体制机制、基础设施、经济发展等方面存在异质性特征，区域物流业发展呈现明显的空间非均衡性，这将降低区域产业结构升级的质量。

最初的非均衡发展理论可追溯到区域经济梯度推移理论与增长极理论，前者认为不同国家或地区均处在一定的经济发展梯度上，并随着时间的推移由高梯度向低梯度传递。后者针对发达国家与欠发达国家之间存在的经济差异，提出增长首先出现在具有比较优势的产业部门，并产生“支配效应”和“扩散效应”，由此带动前向、后向、旁侧有关联的产业发展。之后学界将上述理论从产业拓展至地理空间，提出点-轴理论，强调优势地区(点)之间交通干线(轴)开发的重要性[6-7]，并运用扩散-回波效应，分析了发达地区与欠发达地区经济发展不均衡的循环累积因果变化及由此导致的“马太效应”。随着研究范围的不断拓展，学界将非均衡理论引入到物流发展领域，对区域物流产业非均衡发展进行了测度，分析了物流产业区位优势及其变化特征[8-11]，厘清了我国物流业非均衡发展的发展态势及协调发展路径，并有效识别出影响物流非均衡发展的关键因素[12]。进一步地发现物流非均衡发展具有明显的外部效应，其与经济发展水平具有一定的关联度，并呈现出明显的区域异质性[13-15]。尽管多数研究结论表明物流对经济增长具有正向的促进作用[16-17]，然而，当区域物流业供给与经济发展对物流的需求结构不相匹配时，会制约经济发展[18]，二者协同发展是促进经济发展的最佳状态[19]。除了物流业非均衡发展的经济增长效应外，物流非均衡发展对产业空间布局优化，以及从空间生产到生产空间的经济空间逻辑转换存在显著影响，提出物流业能够形成知识、技术等高端生产要素吸收的“通道”，实现物流产业集聚，并通过其专业效应优化区域产业结构，促进区域产业结构合理化及产业结构高级化[20]。

既有文献对区域物流非均衡的定量研究较少，物流非均衡发展对区域产业结构优化升级影响的实证研究也较为缺乏。少数针对陕西省城市层面的物流非均衡发展及效应的研究，通过运用δ-收敛、β-收敛以及分位数回归模型，分析了陕西省物流非均衡发展趋势，并分析了物流非均衡发展对经济增长的影响效应[21]，但是没有进一步阐释陕西省物流非均衡发展的空间差异及动态演进规律。为此，文中采用泰尔指数分解与核密度估计方法，揭示陕西省区域物流非均衡发展的空间差异与来源、以及动态分布与演进规律。在厘清陕西省物流非均衡发展的基础上，通过构建市级层面面板数据模型分析物流非均衡发展的产业结构升级效应，为缓解陕西省区域物流业非均衡发展、推动产业结构升级提供参考依据。

1 陕西省物流业非均衡发展空间差异与分布动态

1.1 测度方法

1) 样本选取及变量设计。文中选取西安市、宝鸡市等陕西省10个地级城市，并将其划分为关中、陕南、陕北三个区域，采用物流要素集聚能力和物流通达性两个指标测算陕西省物流非均衡发展的空间差异及动态演进规律，前者的替代指标为货运量和客运量，后者的替代指标为货运周转量和客运周转量。

2) 泰尔指数及其分解。泰尔指数也称为泰尔熵标准，是将信息理论中的熵指数概念用于测度收入差距，其取值范围为0～1，数值越低表示差距越小，公平性相对较好。文中分别以物流要素集聚能力和物流通达性作为权重，采用泰尔指数来测度陕西省物流非均衡发展的区域差异与来源。其表达式为

(1)

基尼系数也常被用于衡量区域收入分配公平程度，然而基尼系数是对区域差异程度进行总体刻画，不能够对总体差异进行群组分解。学界在综合分析不同的测度方法后，认为泰尔指数法的优点在于能够将区域总体差异分解为不同细分区域间及区域内差异[22]，即“区域内泰尔指数”和“区域间泰尔指数”，并可计算区域内差异和区域间差异对区域总差异的贡献度，其表达式为

=TB+TW,

(2)

(3)

(4)

根据式(2)～式(4)，可以计算出区域间差异与区域内差异对总差异的贡献度，分别记为TB贡献度=TB/T，TW贡献度=TW/T。

3) 核密度估计法。统计学领域中常用参数估计和非参数估计方法求解随机变量的分布密度函数，与参数估计方法不同，非参数估计方法是根据数据本身的性质与特点，不加入任何先验知识对数据进行拟合。核密度估计方法作为一种非参数估计模型，是一种常用的空间分析技术，通过对样本数据点进行加权平均得到其概率密度分布规律，考察区域中数据点的空间变化及分布特征，而无需限制数据生成过程是否具有马尔科夫性质[23]。因此，文中运用核密度估计方法分析陕西省物流非均衡发展的分布动态，表达式为

(5)

式中：fn(x)为陕西省物流非均衡分布的核密度测算值；n为陕西省城市样本个数；xi为样本城市，且x1,x2,…,xn服从独立同分布；k(x-xi)/h为核函数，其本质为平滑的经验概率密度函数；x-xi为测算城市x到样本城市xi的距离；h为带宽，h越大核密度函数越光滑。借鉴既有研究，使用高斯核函数进行核密度估计，设定带宽h=1.06σn-1/5，其中σ为样本的标准差[24]。

1.2 测度结果与分析

1) 空间差异及分解。图1显示了2010-2020年陕西省物流货运要素集聚能力发展的空间与结构差异。图中数据显示，考察期内总体差异呈下降趋势，大致表现出“稳中有降—短期迅速下降—基本保持平稳”的变化特征，表明考察期内陕西省物流货运要素集聚能力非均衡程度有一定的缓解。2010-2013年稳中有降，总体差异由0.007 6下降至0.006 09，2013-2014年开始迅速下降，由0.006 09快速下降到0.002 72，2015年后一直保持在0.003 5左右的平稳状态。此外，图1数据还表明，物流货运要素集聚能力的区域内差异高于区域间差异，其中，区域内差异的变动趋势与总体差异基本一致，区域间差异在2010-2014年与总体差异变化一致，但在2017年后与总体差异趋势相反，呈缓慢下降趋势。

图1 2010-2020年陕西省物流货运要素集聚能力发展的空间与结构差异Fig.1 The spatial and structural differences of the development of logistics freight factors agglomeration capacity in Shaanxi province from 2010 to 2020

进一步地，通过测算区域内与区域间差异对总差异的贡献度，以揭示陕西省物流货运要素集聚能力差异的主要来源，结果如图2所示。2010-2013年区域内差异贡献度与区域间差异贡献度基本稳定，其中区域内差异贡献度保持在75%左右的水平上，2013-2014年上升到78%以上，2014-2015年又迅速下降到54%左右，此后2015-2018年基本保持在53%左右，从2018年开始区域内差异贡献度又开始上升到61%左右。从总体来看，区域内差异贡献度大于区域间差异的贡献度，这在一定程度上说明陕西省物流货运要素集聚能力的差异主要来自于关中、陕南、陕北三大区域内的差异，如何缩小区域内的物流货运要素集聚能力发展差异是今后努力的重点方向。

图2 2010-2020年陕西省物流货运要素集聚能力区域内与区域间差异贡献度Fig.2 Intra-regional and infra-regional difference contribution degree of logistics freight factors agglomeration capacity in Shaanxi province from 2010 to 2020

图3显示了2010-2020年陕西省物流客运要素集聚能力空间与结构差异。数据表明考察期内总体差异大致呈现“基本保持平稳—短期迅速下降—短期快速上升—基本保持平稳”的变化特征。整体呈现上升趋势，2010-2013年基本维持在0.003左右，2013-2014年快速下降到0.002，又快速上升至2014年接近0.004的水平，自2014年后，基本保持在0.004左右。由此可以判断在考察期内，陕西省区域间客运要素集聚能力总体差异不断扩大，非均衡发展不断趋于紧张。图3数据还表明，陕西省客运要素集聚能力的区域内差异高于区域间差异，其中，区域内差异的变动趋势与总体差异基本一致，而区域间差异在2013年之后一直保持上升趋势。

图3 2010-2020年陕西省物流客运要素集聚能力发展的空间与结构差异

图4显示了2010-2020年陕西省物流客运要素集聚能力区域内与区域间差异对总差异的贡献度。数据结果表明，2010-2013年区域内差异贡献度与区域间差异贡献度保持平稳，这一阶段，区域内差异贡献度占主导地位，保持在94%左右，自2013年开始下降，从2013年的94%下降到2015年的66%，此后一直保持在66%左右的水平上。从差异来源来看，尽管考察期内区域内差异与区域间差异贡献度不断缩小，但总体来看，区域内差异贡献度大于区域间差异贡献度，与物流货运要素集聚能力类似，如何缩小区域内差异是有效缓解陕西省物流客运要素集聚能力非均衡发展需要重点考虑的问题。

图4 2010-2020年陕西省物流客运要素集聚能力区域内与区域间差异贡献度

图5显示了2010-2020年陕西省物流货运通达性的空间与结构差异。数据显示考察期内陕西省物流货运通达性发展总体差异大致呈现“缓慢下降—短期迅速下降—短期快速上升—保持平稳—短期快速下降”的波动变化特征。整体来看呈现下降趋势，2010-2013年总体差异从0.004 31缓慢下降至0.003 83，接着快速下降至2014年的0.001 86，又快速上升至2015年的0.003 71，此后在2015-2018年基本保持在0.003 6左右，在2019年又下降到0.002 01，之后保持平稳。表明在考察期内，陕西省区域间货运通达性总体差异不断缩小，非均衡发展不断趋于缓解。总体来看，2010-2018年区域内差异高于区域间差异，从2019年开始区域间差异高于区域内差异，从变动趋势来看，二者的变动趋势与总体差异基本一致。

图5 2010-2020年陕西省物流货运通达性发展的空间与结构差异Fig.5 The spatial and structural differences of the development of logistics freight accessibility In Shaanxi province from 2010 to 2020

图6显示了2010-2020年陕西省物流货运通达性区域内与区域间差异对总差异的贡献度。结果表明，2010-2013年二者基本保持平稳且差距不大，前者略大于后者，区域内差异贡献基本保持在54%左右，之后在2014年上升至65%，紧接着在2015年又下降至59%，自2015年后基本保持在59%左右的水平上，到2019年下降到52%，同时2019年区域间差异贡献度开始高于区域内差异贡献度。以上数据表明，陕西省物流货运通达性区域内与区域间贡献度差距不大，因此未来需要综合考虑区域内与区域间物流货运通达性发展差异，缓解物流货运通达性的非均衡发展。

图6 2010-2020年陕西省物流货运通达性区域内与区域间差异贡献度Fig.6 Intra-regional and infra-regional difference contribution degree of logistics freight accessibility in Shaanxi province from 2010 to 2020

图7显示了2010-2020年陕西省物流客运通达性的空间与结构差异。可以看出考察期内陕西省物流客运通达性发展总体差异大致呈现“保持平稳—短期迅速下降—短期快速上升—短期快速下降—保持平稳”的交替变化特征。整体来看呈下降趋势，2010-2013年总体差异基本保持在0.001 9左右的水平上，之后快速下降至2014年的0.001 1，接着又上升到2015年的0.001 2，2016年快速升至0.002 6，又快速下降到2017年的0.001 2，自2017年开始基本保持在0.001 1左右的水平上。

图7 2010-2020年陕西省物流客运通达性发展的空间与结构差异Fig.7 The spatial and structural differences of the development of logistics passenger transport accessibility in Shaanxi province from 2010 to 2020

以上数据表明，考察期内陕西省区域间物流客运通达性非均衡发展总体上趋于缓解，且区域内差异明显高于区域间差异，物流客运通达性总差异由区域内差异主导，从变动趋势来看，二者的变动趋势与总体差异的变动趋势呈同向变化。

图8显示了区域内与区域间物流客运通达性差异对总差异的贡献度。可以看出考察期内区域内差异贡献度与区域间差异贡献度基本保持平稳，仅在2015-2018年呈现小幅波动趋势。进一步地，整个考察期内，区域内差异贡献度对总体差异的贡献度在97%左右，这意味着，陕西省物流客运通达性的差异主要来自于关中、陕南、陕北三大区域内的差异，如何缩小区域内发展差异是未来缓解物流客运通达性非均衡发展的重点方向。

图8 2010-2020年陕西省物流客运通达性区域内与区域间差异贡献度Fig.8 Intra-regional and infra-regional difference contribution degree of logistics passenger transport accessibility in Shaanxi province from 2010 to 2020

图1～图8的数据表明，除了客运要素集聚能力之外，陕西省物流非均衡发展总体呈现不断缓解态势，可能的原因在于考察期内陕西省认真贯彻落实国家支持物流业发展的各项政策措施，各地区依托高速公路“一日交通圈”“两纵五横四枢纽”铁路骨架网，围绕产业集聚、消费取向和货物流量，建成各类物流园区和一批物流配送中心，物流非均衡发展不断趋于缓解。进一步地，从差异的主要来源来看，区域内差异贡献度大于区域间差异贡献度，意味着要缓解陕西省物流非均衡发展，重点是缩小区域内物流发展差异。

2) 动态演进规律。图9显示了考察期内陕西省物流货运要素集聚能力发展的动态演进规律。由图中可以看出，考察期内核密度曲线的峰值逐年下降，中心位置和变化区间不断向右移动，表明物流货运要素集聚能力整体呈上升趋势；2010-2016年带宽有所增加，2018年带宽收缩，2020年带宽又有微弱增加，物流货运要素集聚能力非均衡发展呈现“极化—收敛—极化”的周期性过程，且有一定程度的缓解态势；从分布延展性来看，2010年与2012年，核密度曲线具有较明显的左右拖尾现象，物流货运要素集聚能力低发展水平与高发展水平呈现集聚分布的格局。2014年，核密度曲线左拖尾基本消失，但右拖尾依然存在，发展水平较低的地区逐渐向平均水平靠拢，但发展水平较高的地区的集聚现象依然存在。2016-2020年不存在明显的左右拖尾现象，分散于两端的地区密度不断减少；从分布极化现象来看，核密度曲线在2016年后由单峰向双峰过渡，物流货运要素集聚能力出现两极分化现象。

图9 2010-2020年陕西省物流货运要素集聚能力非均衡发展动态演进规律

图10显示了考察期内陕西省物流客运要素集聚能力发展的动态演进规律。随着时间的推移，核密度曲线的峰值逐年下降，2010-2018年带宽不断增加，这一阶段陕西省物流客运要素集聚能力呈现一定程度的分散化趋势，2020年带宽有所收缩，物流客运要素集聚能力非均衡发展有所收敛；2010-2012年核密度曲线的中心位置和变化区间在考察期内右移，这一阶段物流客运要素集聚能力整体呈上升趋势，但2014-2020年核密度曲线左移，物流客运要素集聚能力发展水平有所下降；从分布延展性来看，2010年与2012年，核密度曲线有明显的左拖尾以及轻微右拖尾现象，反映出物流客运要素集聚能力低水平集聚现象明显，但仍存在个别地区具有绝对的领先优势，如西安的客运要素集聚能力始终高于其它地区；自2014年后核密度曲线左右拖尾现象明显改善，各区域物流客运要素集聚能力发展逐渐向平均水平靠拢；从分布极化现象来看，物流客运要素集聚能力在2018年和2020年呈现双峰特征，说明自2018年后物流客运要素集聚能力非均衡发展呈现两极分化格局。

图10 2010-2020年陕西省物流客运要素集聚能力非均衡发展动态演进规律Fig.10 Dynamic Evolution Law of imbalanced development of logistics passenger transport factors agglomeration capacity in Shaanxi province from 2010 to 2020

图11显示了考察期内陕西省物流货运通达性发展的动态演进规律。图中数据表明，核密度曲线的主峰高度总体呈上升趋势，发展过程大体表现出“上升—下降—上升”的类N形演变特征，峰值在2014年达到最大，且随着时间的推移，带宽在2010-2014年收缩，2014-2018年带宽增加，2020年带宽又有所收缩，表明物流货运通达性非均衡发展呈现“收敛—极化—收敛”的周期性过程；中心位置和变化区间的移动表现为2010-2012年右移，2014年左移，2016-2018年右移，2020年左移的变化过程，表明物流货运通达性水平整体呈“上升—下降—上升—下降”的演变特征；从分布延展性来看，2010、2012、2016、2018年，核密度曲线具有左拖尾现象，物流货运通达性呈现低发展水平集聚分布的格局。2014年与2020年，核密度曲线左拖尾现象基本消失，物流货运通达性发展水平较低的地区逐渐向平均水平靠拢。图中显示整个考察期内，均存在右拖尾现象，表明物流货运通达性高发展水平集聚现象依然存在；从分布极化现象来看，物流货运通达性在2014年后呈现一定程度的双峰特征，表明物流货运通达性非均衡发展呈现出一定程度的两极分化格局。

图11 2010-2020年陕西省物流货运通达性非均衡发展动态演进规律

图12显示了考察期内陕西省物流客运通达性发展的动态演进过程。图中数据表明核密度曲线的峰值逐年上升，在2020年达到最大，且随着时间的推移，带宽有所收缩，表明物流客运通达性地区间发展差异不断缩小，非均衡发展态势不断改善，呈现一定的收敛趋势；核密度曲线中心位置和变化区间的移动表现为2010-2012年右移，2014-2020年左移，表明考察期内客运要素通达性水平在经历了最初的提升之后，自2014年开始下降；从分布延展性来看，整个考察期内核密度曲线均具有明显的左右拖尾现象，表明客运要素通达性低发展水平与高发展水平均呈现集聚分布的格局；从分布极化现象来看，整个考察期内大体维持单峰状态，未有多极化或两极分化现象。

图12 2010-2020年陕西省物流客运通达性非均衡发展动态演进规律Fig.12 Dynamic Evolution Law of imbalanced development of logistics passenger transport accessibility in Shaanxi province from 2010 to 2020

综合图9～图12，除物流客运要素集聚能力外，陕西省物流非均衡发展总体呈现一定程度的收敛。除物流货运要素集聚能力外，陕西省物流要素集聚能力与要素通达性水平在2018年后呈现一定的停滞甚至下降迹象。值得注意的是，2020年物流客运要素集聚能力、物流货运与客运通达性核密度曲线明显左移，下行压力加大。究其原因在于新冠疫情的爆发，对陕西省物流业造成了冲击性的影响，物流业运行趋势走低，且一系列新的不均衡发展因素出现，与2018年相比，2020年的货运量、客运量、货运周转量、客运周转量分别下降了11.3%，50.67%，20.48%，48%。因此，如何在常态化疫情防控下推进运输结构优化，构建现代物流运行体系及不同层级的物流网络，以突破陕西省物流业发展的瓶颈期。

2 陕西省物流业非均衡发展的产业结构升级效应

2.1 陕西省产业结构升级演进历程

产业结构优化升级是经济高质量发展的内在要求，根据库兹涅茨事实，产业结构升级表现为第一产业增加值在GDP中的比重下降，第二产业和第三产业的比重上升。衡量产业结构优化的指标一般采用第三产业产值与第二产业产值的比值，用以测度产业结构从较低层次向较高层次的转化。现有研究中，通常用第三产业产值与第二产业产值之比、工业产值比重等度量方法对产业结构升级进行度量。文中选择陕西省地级市2010-2020年第三产业产值和第二产业产值作为基础数据，第三产业产值与第二产业产值的比值作为替代，对陕西省产业结构升级进行测度，记为

(6)

式中：I为地区产业结构；Y3为第三产业产值；Y2为第二产业产值。

计算结果见表1，数据表明陕西省各地市产业结构不断优化升级，但存在结构发展失衡的问题，且伴有较强的路径锚定效应。从表中平均值来看，西安的产业结构较其它地区高级，产业结构系数平均值为1.677 3，西安作为“一带一路”的核心城市，总部经济和极化效应明显，先进制造业、重点产业新业态、新模式、新技术持续涌现，产业创新链条延伸，产业布局更加合理、协同更加有力、结构更加优化；宝鸡产业结构特征鲜明，第二产业作为主导产业占GDP比值55%以上，产业结构系数平均值为0.539 3；延安与榆林的能源与化工产业发达，第二产业产值占比长期处于主导地位，产业结构系数低于0.5；咸阳、铜川、渭南、汉中、安康、商洛第一产业占比较高，第二产业发展较好，产业结构系数平均值在1左右。

表1 陕西省10个地市产业结构系数表

2.2 模型构建

依据梯度经济理论，物流业通过复杂多元的动态“流”，基于大量要素跨区域流动和转移形成“流空间”，通过分工效应、趋同效应以及学习效应，对存在地区差异的产业结构升级影响具有显著的异质性。物流业非均衡发展，能在一定程度上推动产业集群的形成，产生“极化效应”与“扩展效应”，区域间通过获取由知识、技术、资源流动引致的溢出效应，促进自身禀赋优势明显的产业发展。然而，随着物流业非均衡的不断扩大，引导生产要素进一步向具有物流业发展优势的区域集聚，导致其他物流业发展劣势的区域生产要素流出，恶化其产业结构升级。因此，从短期来看，物流业非均衡发展对生产要素流动与优化配置具有一定的促进作用，然而，从长期来看，当物流业非均衡累积到超过一定阈值，会导致一定程度的要素错配，此时会阻碍产业结构优化升级。

根据上述理论分析，为了验证物流业非均衡发展对陕西省产业结构优化升级的影响，将陕西省各地市产业结构作为因变量，选择物流要素集聚非均衡以及物流通达性非均衡作为自变量，并采用客运量、货运量、客运周转量以及货运周转量作为替代变量。结合数据可获得性，考虑到产业结构升级还会受到一个地区经济发展水平、城镇化水平、对外开放水平、财政支出水平以及基础设施水平等因素的影响，文中在进行实证研究过程中，将上述影响因素作为控制变量引入所构建的模型中。构建的面板数据模型为

lnIit=β0+β1lnPFT,it+β2lnPPT,it+β3lnAFTK,it+

β4lnAPK,it+β5lnLPGDP,it+β6lnLU,it+

β7lnLO,it+β8lnLFE,it+β9lnLI,it+εit,

(7)

式中：i为地区；t为年份；Iit为t年i地区的产业结构；PFT,it，PPT,it，AFTK,it，APK,it别为物流货运要素集聚能力、物流客运要素集聚能力、物流货运通达性和物流客运通达性；LPGDP,it，LU,it,LO,it,LFE,it,LI,it分别为各地区经济发展水平、城镇化水平、对外开放水平、财政支出水平和基础设施水平。基于数据可获得性，剔除数据不完整的杨凌新区，文中使用陕西省2010-2020年10个地市面板数据，数据来源于《陕西省统计年鉴》。在方程回归中为消除变量异方差及量纲的影响，对样本进行了对数化处理。

2.3 变量设计

1) 被解释变量。产业结构(Industry)，将各地市第三产业产值与第二产业产值的比值作为产业结构的替代变量。

2) 核心解释变量。物流业非均衡发展，对于物流非均衡发展的指标选取，结合文中对物流要素集聚能力和物流通达性非均衡的测度，主要选择货运量(Freight Traffic，FT)、客运量(Passenger Traffic,PT)、货运周转量(Freight Ton-Kilometers,FTK)和客运周转量(Passenger-Kilometers,PK)作为替代指标。

3) 控制变量。经济发展水平(Per capita GDP，PGDP)，依据增长级理论，经济发展水平越高的地区能够依托其经济规模、先进技术、制度环境等优势条件，形成区域增长极，能够吸引外部资源要素，促进经济要素的交流与合作，增强资源要素的配置能力，扩大技术溢出，不断推动产业结构升级，文中用地区人均生产总值代表经济发展水平。城镇化水平(Urban)。城镇化的本质是人力资本、物质资本在城市的集聚过程，随着上述两种资本的集聚，可以促进知识与技术溢出，推动科技创新与服务业协同发展，带动产业结构升级，文中用地区年末城镇人口除以总人口代表城镇化水平。对外开放水平(Open)。产业结构升级是要素禀赋结构变化的结果，表现为要素资源的重新集聚进而促进产业结构升级。对外开放可以通过技术溢出效应、物质资本积累效应以及资源优化配置效应，促进产业结构升级，文中用进出口总额与GDP的比值代表地区对外开放水平。财政支出水平(Fiscal Expenditure,FE)。财政支出通过生产性支出与福利性支出，分别为企业生产创造条件以及为家庭提供公共服务，发挥财政诱导功能，释放恩格尔效应、作用于鲍莫尔效应与资本吸纳效应，纠正劳动力在农业部门与非农业部门的分布失衡，促进产业结构升级，文中选取政府的一般预算支出与GDP的比值来衡量该地区的财政支出水平。基础设施水平(Infrastructure)。基础设施的不断完善，能够加快区域间资源要素的集聚与扩散，通过规模效应、技术溢出效应、资源优化配置效应，促进产业集聚与专业化分工，使具有不同资源禀赋优势的区域从产业链中获取产业链分工合作的规模经济、范围经济以及专业化利益，为产业由中低端向中高端迈进提供载体与平台，促进产业结构优化升级。受数据可得性限制，文中选取陕西省各地市全社会固定资产投资增长速度作为代理变量，数据来源《陕西省统计年鉴》。

2.4 回归结果分析

文中采用面板数据回归模型检验物流非均衡发展对区域产业结构升级的影响，为了确保参数估计的有效性，需要确定采用固定效应模型还是随机效应模型，文中对模型进行Hausman检验，检验结果均不显著，表明采用随机效应模型较为合适。同时，为了分析物流非均衡发展的产业结构升级效应的异质性，文中分别对陕西省整体、关中城市群、关中—陕北、关中—陕南、陕北—陕南进行分析。模型回归结果见表2。

表2 模型回归结果

表2中陕西省全样本模型回归结果表明，陕西省物流客运要素集聚非均衡对产业结构升级具有正向促进作用，且在1%水平下显著；但是物流货运要素集聚非均衡对产业结构升级产生了抑制效应，且在1%水平下显著；物流客运通达性与物流货运通达性非均衡对产业结构升级均具有抑制性作用，分别在1%和10%水平下显著，从两个变量的回归系数来看，物流客运通达性非均衡对陕西省产业结构升级的抑制作用更强。从各个控制变量的回归系数来看，经济发展水平、开放水平、政府支出以及基础设施水平均对陕西省产业结构升级具有显著的推动作用，城镇化水平对产业结构升级的推动作用不显著，表明陕西省城镇化过程中产城融合程度低、公共服务供给缺乏，对产业结构升级的支撑力度不够，推动作用不明显。

按照陕西省区域空间布局，可分为关中、陕北、陕南，其中关中包括西安市、铜川市、宝鸡市、咸阳市和渭南市，陕北包括延安市和榆林市，陕南包括汉中市、安康市、商洛市。随着“一带一路”倡议的提出，陕西省作为中国对外开放的重要节点，充分发挥物流交通枢纽优势，加强了对外贸易活动强度，对外销售陕西省具有竞争优势的产品，优化出口商品结构，促进对应产业的优化升级。陕西省各地市在产业资源禀赋、经济发展水平、区位条件、对外开放程度等方面存在较大差异，物流业非均衡发展的产业结构升级效应表现出明显的区域异质性。为了考察物流非均衡发展对产业结构升级影响的区域异质性，分别从关中城市群、关中—陕北、关中—陕南、陕南—陕北层面检验物流非均衡发展的产业结构升级效应，回归结果如表2所示。从表2的数据可以看出，关中城市群物流客运要素集聚能力非均衡对关中城市群总体产业结构升级的影响不显著，物流货运要素集聚能力非均衡对产业结构升级具有抑制效应，并在10%水平下显著。物流货运通达性非均衡发展对产业结构升级具有抑制效应，且在1%水平下显著，物流客运通达性非均衡对产业结构升级的影响不显著；关中—陕北样本中的回归系数表明，物流货运要素集聚能力、物流货运通达性、物流客运通达性非均衡对总体产业结构升级影响具有显著的抑制效应，物流客运要素集聚能力非均衡具有显著的促进作用；关中—陕南样本的回归系数表明，物流货运要素集聚能力与物流客运通达性对产业结构升级存在抑制效应，物流客运要素集聚能力非均衡具有促进效应；陕南—陕北回归系数表明，物流货运要素集聚能力、物流客运通达性对产业结构升级存在抑制效应，物流客运要素集聚能力具有显著的促进作用。从异质性方面来看，物流货运要素集聚能力非均衡发展对产业结构升级的抑制效应，关中—陕北的最强，关中城市群的抑制效应最弱；物流客运要素集聚能力非均衡发展的产业结构升级效应表现出明显的地区差异，陕南—陕北的促进效应最强，关中城市群的产业结构效应不显著；物流货运通达性非均衡的产业结构升级效应，关中—陕南具有显著的促进效应，陕南—陕北的产业结构升级效应不显著，其余3个样本具有显著的抑制效应，其中关中城市群的抑制效应最强；物流客运通达性非均衡发展的产业结构升级效应，关中城市群不显著，其余样本均为抑制效应，其中陕南—陕北的抑制效应最强，关中城市群的抑制效应最弱。

从控制变量的回归系数来看，关中城市群、关中—陕北、关中—陕南、陕南—陕南的回归结果与全省样本的回归结果基本一致，表明模型具有一定的稳健性。不同的是城镇化水平对产业结构升级的影响，全省样本与关中—陕北样本的影响不显著，其余3个样本城镇化对产业结构升级具有显著的促进作用。

3 结 语

陕西省作为“一带一路”的核心区域，得益于交通优势、区位优势以及政策叠加优势，不断加强物流枢纽城市建设，正在成为国家开放经济与空间规划体系的关键节点，物流业得到了长足发展，考察期内，除了物流客运要素集聚能力，陕西省物流非均衡发展趋势有一定程度的缓解，区域内差异是物流非均衡的主要来源。然而，文中研究结果表明，陕西省区域物流发展空间结构发生了深刻变化、分化态势明显，陕北、关中、陕南物流业发展呈现显著的差异性；2010-2016年，陕西省物流业发展水平不断提升，但在2018年后出现停滞、下降态势，尤其是2020年新冠疫情爆发，对陕西省物流业造成了冲击性的影响，物流客运要素集聚能力、物流货运与物流客运通达性核密度曲线明显左移，物流业运行趋势走低，且一系列新的不均衡发展因素也随之出现；考察期内物流非均衡发展大体表现出“极化—收敛”的周期性特征，且对区域产业结构升级有着重要影响，其中物流客运要素集聚能力非均衡对产业升级具有正向促进作用，但是物流货运要素集聚能力、货运通达性、客运通达性非均衡发展对产业升级均存在抑制效应，经过比较，物流货运要素集聚能力非均衡对产业结构升级的抑制效应最强。因此，优化区域内物流货运与客运系统，缩小区域内差异，促进物流货运要素集聚能力提升、畅通物流货运通达性、物流客运通达性，进而缓解物流非均衡发展，是促进陕西省区域产业结构升级的关键。

因此，省际层面，协调不同城市之间物流客运要素集聚和物流货运要素集聚能力，在关中、陕北、陕南地区建立区域性客运中心和货运中心，并优化交通运输基础设施结构，提高等级公路比重，增加区域之间的物流货运车辆流通量，实现不同区域物流客运和货运能力协同。区域层面，第一，关中地区作为陕西省的核心区域，要进一步提高关中城市群之间物流货运网络的有效连接，促使货运交通运输网络按照层级实现从地级市—县(乡镇)—村的高效连接，继续将关中城市群之间的货运通达能力提高作为重要实现目标；第二，优化陕北—陕南两大区域的物流客运和货运系统，加大对连通陕北—陕南地区的物流客运和货运基础设施建设投资力度，强化陕北—陕南两大区域的物流客运和货运运输体系的运输能力；第三，提高关中城市群之间物流货运网络的有效连接，促使货运交通运输网络按照层级实现从地级市—县(乡镇)—村的高效连接，提高关中城市群之间的货运通达能力；第四，加快建设连通关中城市群与陕北地区的旅客运输网络，最大可能实现关中城市群与陕北城市地级市与重要县域实现连通，协调区域之间物流客运通达性；第五，加大关中城市群与陕南城市的物流货运网络运输投资力度，促使关中城市群与陕南地区货运网络实现通畅。