中国区域物流业高质量发展的时空分异及其收敛性研究

宋二行,周晓唯,张耀中

(陕西师范大学 国际商学院,西安 710119)

一、引言

目前我国经济增长正由高速度向高质量转型,2020年,国家进一步提出“双循环”发展战略,力求从国内国际两方面出发推动经济高质量发展。物流业作为连接供需两端的桥梁型和支柱型产业,其高质量发展势必能够对我国经济转型升级产生深远的影响。由于我国当前处于区域失衡发展的阵痛中,使得各地区物流业高质量发展也呈现明显的区域差别特征。因此测定各区域物流业高质量发展水平并探究其差异来源、分布特征及发展方向是极具现实意义的。

经济高质量发展是对经济增长更多维度、更多深度也更具内涵的全面理解[1]。站在当前经济高质量发展研究的全局来看,学者们热衷于从整个经济层面出发对中国经济高质量发展展开研究,包括对其内涵解读[2-3]、发展水平测度[4-6]及驱动机制研究等[7-9]。从物流产业层面来看,董千里与闫柏睿基于集成场理论对物流业高质量发展的内涵与机制进行了解读[10]。学者们认为物流结构单一、物流现代化技术创新程度低、物流人才队伍单薄、物流治理体系落后及物流绿色发展不足等问题都是当前我国物流业向高质量发展迈进中急需解决的问题[11-13]。在实现途径方面,杨守德认为技术创新能够驱动物流业向高质量发展跨越式演进[14];陈鸿雁提出了大力发展互联网金融并以此为传导机制不断推进物流业高质量发展的建议[15];曹允春等学者通过清晰集定性比较分析法实证发现创新、开放与政府干预三大机制共同作用促进我国物流业向高质量发展迈进[16]。也有部分学者开始意识到定量测算物流业高质量发展的重要性并付诸行动,穆晓央等学者通过构建指标体系对新疆物流业高质量发展的内部协调性进行了测算分析[17];王鹏等人采用熵权法和聚类分析,对2018年长三角城市群物流业高质量发展进行了测算并予以排名分析[18];林双娇和王健较为系统地测算了我国各省份物流业的高质量发展指数并开始涉及区域收敛性的相关研究[19]。此外,还有一些对我国物流业高质量发展的其他研究,如基于新发展格局下的国际比较[20]与区域经济协调发展等[21]。

基于以上回顾我们发现,当前从定量角度出发对物流业高质量发展研究的文献存在几个方面的不足:一是现有部分成果选取某一特定年份对物流业高质量发展水平进行测度且测算方法较为主观,使得最终评价结果具有较大的随机波动性,不能客观反映出物流业高质量发展的真实水平;二是部分文献虽然对我国各省市物流业高质量发展的长期动态水平进行了测算,但指标选取过程具有相当的随意性且与“高质量”的内涵脱钩严重;三是尚未有文献对我国物流业高质量发展地区差距的动态演变过程做出系统全面的研究。基于此,本文将从以下几个方面展开研究:(1)紧扣“高质量”发展内涵构建物流业高质量发展评价指标体系,合理选取衡量指标;(2)采用CRITIC法与熵权法双重客观赋权法相结合的赋权方法对衡量指标进行赋权,保证评价结果的客观实际;(3)从时间和空间两个维度出发对我国物流高质量发展水平的区域差异及其时空演变特征做出深度刻画,明确差异来源并进一步对其区域收敛性做出分析。

二、中国物流业高质量发展水平测度

(一)物流业高质量发展评价指标体系构建

完善合理的指标体系是对物流业高质量发展进行测度的关键所在,指标体系的构建要兼顾科学性、数据可得性、衡量合理性等多重原则。本研究在遵循这些基本原则的同时要突出体现高质量的内涵所在。基于五大发展理念对高质量经济的诠释并结合物流行业特征,选取4个一级指标,8个二级指标,共计22个衡量指标,构建出如表1所示的物流业高质量发展评价指标体系。

表1 物流业高质量发展评价指标体系

(二)数据来源与测度方法

1.数据来源。本研究的时间跨度为2008—2018年,所有数据均来自2009—2019年《中国统计年鉴》《中国能源统计年鉴》及《中国科技统计年鉴》,另由于西藏自治区的部分数据缺乏统计,故研究区域为除西藏地区以外中国大陆地区的其他30省(自治区、直辖市)。

2.测度方法。本研究拟采用CRITIC-熵权TOPSIS法测算中国物流业高质量发展水平。该方法既能根据不同指标之间的对比强度进行赋权,又可全面真实地反映各衡量指标的权重大小,是一种极具代表性的测算方法,限于篇幅,具体测算公式可参见傅为忠等人的研究[22]。

(三)中国物流业高质量发展水平测度结果与分析

根据CRITIC-熵权TOPSIS法对中国物流业高质量发展水平进行测算,结果如表2和图1所示。

图1 2008—2018年全国及东中西部物流业高质量发展水平变化趋势

表2 中国2008—2018年物流业高质量发展水平测度结果

从全国层面来看,由表2可知,2008—2018年期间,我国物流业高质量发展水平由0.266到0.321,这表明整个研究期内,我国物流业高质量发展水平整体处于较低状态。结合图1来看,整个研究期内,我国物流业高质量发展水平共增长20.68%,年均增长幅度为1.88%,增长速度缓慢。从具体变化趋势上来看,我国物流业高质量发展水平除在2008—2009年出现较大幅度的下降外,其他各年份都呈现逐年稳步增长态势,说明我国物流业高质量发展呈现出良好态势。

从三大区域来看,东部地区物流业高质量发展水平从0.325变为0.424,平均水平为0.352,累计增长幅度为30.46%,平均增长2.77%,其发展水平与增长速度均明显领先全国平均水平。中部地区物流业高质量发展水平由0.250到0.299,平均水平为0.264,累计增长幅度为19.59%,平均增速为1.78%,发展水平及增长态势都与全国平均水平持平。西部地区物流业高质量发展水平由0.215变为0.235,平均水平为0.219,十年间累计增长幅度仅为9.3%,年均增速不到1%,发展水平与增长速度全面滞后。从三大地区的横向对比来看,东部地区物流业高质量发展的平均水平比中部地区高出33.34%,比西部地区则要高出60.73%;增长速度方面,东部地区的平均增速是中部地区的1.6倍、西部地区的3.3倍。可见,虽然我国东中西部物流业高质量发展水平在研究期内都得以提升,但区域间发展差距明显,区域不均衡态势加剧且发展趋势呈现“马太效应”。

从省际层面来看,2008年我国物流业高质量发展水平排名前五省市的平均发展水平为0.378,排名后五省市的平均发展水平为0.192。物流业高质量发展水平最高的上海和发展水平最低的青海差值为0.307。2018年物流业高质量发展水平排名前五省市的平均发展水平达到了0.569,而排名后五省市的平均发展水平仅为0.179。物流业高质量发展水平最好的广东和发展最低的青海差值高达0.595。可见,我国物流业高质量发展水平在省际之间仍存在明显的差异且差距在不断扩大。从增长角度上看,整个研究期内,30个省市中有21个省市物流业高质量发展水平处于正增长状态,累计平均增幅为34.62%,9个省市呈现负增长状态,累计平均降幅为8.89%。研究期内,单省份物流业高质量发展水平增长最快的广东省增幅高达112.43%,是唯一增幅超100%的地区。反之,物流业高质量发展水平下降最快的宁夏累计下降22.27%,是唯一降幅超过20%的地区。总体来看,我国省际物流业高质量发展水平在增长速度方面虽然存在着一定的区域异质性,但整体保持着不断向上发展的乐观势头,但省际之间物流业高质量发展水平的不均衡态势愈演愈烈。

三、中国物流业高质量发展水平的时空演变

(一)研究方法

1.Dagum基尼系数及其分解。Dagum基尼系数及其分解法在差异研究方面具有天然优势,在经济学研究中被广泛采用。基于此,本研究采用这一方法来揭示我国物流业高质量发展水平区域差异的演进过程及其来源。(鉴于这一方法极高的成熟度,本文不再赘述其计算过程,具体可参见前人研究[23])。

2.Kernel核密度估计。Dagum基尼系数可以揭示物流业高质量发展水平相对差异的演进过程,本研究进一步采用核密度估计来揭示我国物流业高质量发展水平绝对差异的演进,其过程为:

(1)

(2)

3.莫兰指数及其散点图。通过莫兰指数及其散点图来对我国物流业高质量发展的空间演进过程做出研究,莫兰指数计算方式为:

(3)

(二)相对差异演进及其来源

1.总体及区域内差异演进。利用公式对物流业高质量发展水平的基尼系数进行测算并分解。图2描绘的是全国及东中西部物流业高质量发展水平内部基尼系数演变趋势。从全国整体来看,研究期内,我国物流业高质量发展水平的总体基尼系数由0.129变为0.218,累计增加68.99%;东部地区基尼系数由0.106变为0.203,增长幅度为91.51%;中部地区基尼系数则由0.050变为0.123,增长幅度达146.76%;西部地区基尼系数则由0.067变为0.136,增长幅度同样超过了100%。可见,无论是全国整体还是东中西部地区,物流业高质量发展水平的相对差异都在不断扩张。从图2曲线的位置来看,曲线位置自上而下分别是全国、东部、西部和中部,这表明在现阶段我国物流业,高质量发展水平整体相对差异大于东部地区,东部地区内部的相对差异又大于西部,中部地区内部的相对差异最小。但从相对差异的扩散速度上来看,中部地区居首,西部地区次之,东部地区排名第三,全国整体最慢。从演变过程上来看,全国和东部地区在经历前两年的曲折波动后呈现逐步扩张的演变态势,而中部和西部地区则呈现波浪式曲折向上扩张的演变态势。总的来说,全国整体及东中西部地区内部物流业高质量发展水平都向更不均衡的发展方向演进。

图2 全国及三大地区物流高质量发展水平地区内基尼系数

2.区域间差异演进。图3描绘的是我国东中西部地区间物流业高质量发展水平基尼系数演变趋势。研究期内,东-西部的基尼系数由0.139增长到0.225,年均增长5.62%;东-中部的基尼系数由0.204增长到0.305,年均增长4.5%;中-西部的基尼系数由0.088增长到0.168,年均增长8.26%,这表明我国区域间物流业高质量发展水平的相对差异在不断扩张。地区间基尼系数曲线位置自上而下分别是东-西部、东-中部和中-西部。这表明在整个研究期内,东-西部物流业高质量发展水平的相对差异大于东-中部,中-西部的相对差异最小。就相对差异的扩张速度而言,中-西部地区最快,东-中部最慢,东-西部居中,不同地区间相对差异的演进过程整体上都呈现平缓上升趋势。

图3 物流业高质量发展水平地区间基尼系数

3.差异来源。图4是对我国物流业高质量发展水平相对差异来源变化的描述。从贡献程度来看,地区间差距除了2009年贡献程度为50.6%,其他年份的贡献率均超过60%,地区内差异的贡献率长期保持在20%以上,而超变密度的贡献率大多年份都处于10%以下。可见当前我国物流业高质量发展水平的相对差异主要来源于地区间。从贡献的变动趋势上来看,2008—2010年间,地区间差距贡献的变化呈现先下降后增长的剧烈波动,2010—2018年间,地区间差距的贡献开始逐年缓慢下降,七年间累计下降9.95%。对应的,地区内差异和超变密度的贡献率在2008—2010年呈现先上升后下降的波动,而后二者的贡献率在2010—2018年间都缓慢上升着。但总体而言,地区间发展差异仍是当前我国物流业高质量发展水平相对差异的主要来源。

图4 物流业高质量发展水平相对差异来源

(三)绝对差异演进

利用公式(1)(2),选取2008—2018年的奇数年份分别对全国及东中西部地区进行核密度估计,结果如图5所示。

图5 全国及东中西部地区物流业高质量发展核密度估计图

1.全国物流业高质量发展水平的绝对演进。根据全国物流业高质量发展核密度估计结果显示,从曲线中心位置来看,研究期内,五个估计年份核密度曲线的中心呈现依次向右明显移动的变化趋势,这表明我国物流业高质量发展水平在逐步提升中得到了明显的改观。从曲线高度来看,五个估计年份核密度曲线的高度依次下降,说明我国物流业高质量发展水平的绝对差异在不断扩大,非均衡演进形势明显。从波峰数量上来看,2009年、2011年、2013年及2015年这四个年份的核密度估计曲线均以单峰形态呈现,但到了2017年,其核密度估计曲线呈现出一主峰、一副峰的双峰形态,意味着我国物流业高质量发展水平开始出现极化现象。

2.东部地区物流业高质量发展水平的绝对演进。根据东部地区物流业高质量发展核密度估计结果显示,从曲线中心位置来看,2009—2017年五个估计年份核密度曲线的中心位置逐渐向右移动,说明东部地区物流业高质量发展水平在不断提升。从曲线高度上来看,五个年份的核密度曲线高度逐年下降,意味着东部地区物流业高质量发展水平的绝对差异同样在不断扩大。所有估计年份的核密度估计曲线均以单峰形态呈现,表明虽然东部地区物流高质量发展水平的绝对差异在变大,但并没有引起内部的极化发展。

3.中部地区物流业高质量发展水平的绝对演进。根据中部地区物流业高质量发展核密度估计结果显示,从曲线中心位置来看,中部地区核密度估计曲线中心位置向右移动的趋势并不明显,这表明中部地区物流业高质量发展水平虽然有所提升但速度缓慢。从曲线高度来看,五条核密度估计曲线的高度同样是随着时间的推进逐年下降,也意味着其物流业高质量发展水平的绝对差距呈现扩张之势且速度明显。从波峰数量上来看,整个研究期内,中部地区核密度估计曲线的波峰数量由2009年、2011年及2013年的双峰形态转为2015年和2017年的四峰形态,说明中部地区物流业高质量发展水平的极化现象愈演愈烈。

4.西部地区物流业高质量发展水平的绝对演进。根据西部地区物流业高质量发展核密度估计结果显示,从曲线中心位置来看,五条核密度估计曲线的中心位置并未有明显的移动痕迹,说明西部地区物流业高质量发展水平在这期间并未得到提升。从曲线高度的演变上来看,除 2011年的核密度估计曲线高度较2009年有所上升外,其他各年份曲线的高度逐年下降,意味着西部地区物流业高质量发展水平的绝对差异在经历短暂的缩小后开始不断扩大。从波峰数量上来看,2009年为双峰形态,其余年份均为单一波峰,表明西部地区物流业高质量发展水平的极化现象得到了有效控制并保持良好。

(四)空间演进

1.中国物流业高质量发展的空间相关性。利用公式(3),计算出2008—2018年中国物流业高质量发展水平的莫兰指数,结果如表2所示。

表2 2008—2018年中国物流业高质量发展水平莫兰指数

由表2结果可知,整个研究期内,中国物流业高质量发展水平的莫兰指数都大于0,意味着中国物流业高质量发展水平在空间格局上存在明显的正相关,物流业高质量发展的空间集聚效应显著。

2.中国物流业高质量发展的空间演进。通过莫兰指数散点图对我国物流业高质量发展水平的空间演进路径做进一步的研究。选取2008年、2013年及2018年三个代表年份并分别绘制出对应的物流业高质量发展水平散点图,结果如图6所示。

图6 2008、2013及2018年中国物流业高质量发展水平莫兰指数散点图

莫兰指数散点图的四个象限可分为两大类型,第一象限和第三象限称为同质性区域,其中第一象限代表自身与相邻地区物流业高质量发展水平都高的区域,记作高高型,第三象限代表自身与相邻地区物流业高质量发展水平都低的区域,记作低低型;第二象限和第四象限成为异质性区域,其中第二象限代表自身物流业高质量发展水平低而相邻地区水平高的区域,记作低高型,第四象限代表自身物流业高质量发展水平高而相邻地区水平低的区域,记作高低型。根据图6,绘制出我国各省市物流业高质量发展水平在空间上的具体演进路径,结果如表3所示。

表3 中国物流业高质量发展的空间演变

从结果来看,2008年、2013年及2018年,我国物流业高质量发展水平表现为同质性的省市分别为22个、23个和23个,占比均达到75%以上。可见,当前我国物流业高质量发展呈现明显的“俱乐部趋同”效应。具体来看,呈现高高型的省市多处于东部地区,而呈现低低型的省市多位于西部地区,反映出我国物流业高质量发展在空间上具有明显的区域集聚特征。另外,表现为异质性省市的变动情况并不大,广东是唯一一个物流业高质量发展水平在空间上始终保持区域异质性的省份。从具体的空间演变路径上来看,整个研究期内物流业高质量发展水平在空间演变上沿着同一路径演进的省市多达20个,占比为66.67%;发生一次路径改变的省市为10个,占比33.33%。没有任何一个省份物流业高质量发展水平在空间演进过程中发生多次路径改变,意味着我国物流业高质量发展水平在空间演进上具有明显的路径依赖。

四、中国物流业高质量发展的收敛性研究

(一)研究方法

1.σ收敛。σ收敛侧重反应物流业高质量发展存量的水平特征,也即对其当前发展情形的刻画。σ收敛一般采用变异系数或标准差来计算,本文借鉴叶菁菁的做法[24],采取目前主流方法变异系数法计算,具体公式为:

(4)

2.β收敛。β收敛侧重反映物流业高质量发展增量的特征,目的在于探索不同地区物流业高质量发展水平是否能够趋于一致,若存在β收敛,说明不同地区物流业高质量发展水平会逐渐趋于同一发展水平,即物流业高质量发展水平落后的地区会追上发展水平高的地区,最终实现物流业高质量水平的均衡发展。β收敛又分为绝对收敛和条件收敛。绝对β收敛是指不考虑外部环境的情况下物流业高质量发展水平是否会趋于一致。借鉴前人研究成果,构建绝对β收敛的动态面板数据固定效应模型[25]:

(5)

其中,Eit和Eit-1分别代表某地区第t年和第t-1年物流业高质量发展水平,α为常数项,μ为随机扰动项,服从正态分布。若β小于0,说明该地区物流业高质量发展水平存在绝对收敛,反之则不存在。

在考虑地区外部环境条件的基础之上,在绝对β收敛模型中引入相关控制变量后,构建物流业高质量发展条件β收敛的动态面板数据固定效应模型:

(6)

其中,controlit-1代表控制变量。在综合考虑物流业发展相关影响要素及高质量发展现实需求的基础上,选取经济发展水平(GDP)、产业结构(IND)、对外开放程度(OPEN)、城镇化水平(URB)、劳动力(L)及居民消费水平(CON)作为控制变量。其中,经济发展水平用地区实际GDP来衡量;产业结构用第三产业增加值占GDP比重表示;对外开放程度以地区进出口总额为代表;城镇化水平用地区城镇人口占总人口比重表示;劳动力以地区物流业从业人员数量代表;消费水平以地区居民人均消费来衡量。

(二)σ收敛结果

通过公式(4),计算得到全国及东中西部地区物流业高质量发展水平的变异系数,结果如图7所示。

从图7来看,在整个研究期内,全国及东部地区物流业高质量发展水平的变异系数仅在某些特定年份出现短暂下降情形。从2010年开始,这二者的变异系数都在逐年增加。中部地区和西部地区的变异系数虽然表现出更为复杂的波动过程,但整体仍呈现明显上升趋势,意味着全国及东中西部地区物流业高质量发展水平均不存在σ收敛,表现为σ发散。这说明我国及三大地区内部物流业高质量发展水平的差异一直在扩大。同时,全国及东部地区的变异系数一直高于中部和西部,意味着全国和东部地区物流业高质量发展水平的差异要高于西部和中部,且全国整体的差异最高。这与Dagum基尼系数分解的结果相一致,进一步印证了现阶段我国物流业高质量发展水平的不均衡发展情形。

(三)β收敛结果

1.绝对β收敛结果分析。根据(5)构建的动态面板数据固定效应模型,通过stata软件进行分析,结果如表4所示。

表4 物流业高质量发展水平绝对β收敛检验结果

表4结果显示,全国及东中西部地区收敛系数β均小于0且都通过了5%水平下的检验,这表明我国及东中西部地区物流业高质量发展水平都存在绝对β收敛。意味着在不考虑外部环境的情况下,物流业高质量发展水平较低的省份对发展水平较高的省份都存在“追赶效应”,最终可以实现物流业高质量的平衡发展。从收敛速度上来看,全国及东中西部地区的收敛速度分别为4.51%、4.68%、5.97%和1.54%,即中部地区物流高质量发展水平有最快的收敛速度,全国和东部地区的收敛速度不相上下,而西部地区的收敛速度最慢。

2.条件β收敛结果分析。表5为加入相关控制变量后全国及东中西部地区物流业高质量发展水平条件β收敛的检验结果。从表5来看,全国及东中西东中西部地区条件收敛系数β分别是-1.037 45、-1.237 26、-1.148 21和-0.419 51,系数均小于0且都通过了1%的显著性检验,呈现明显的条件β收敛。这说明在考虑当前各地物流业高质量发展所面临的不同外部环境情况下,全国及东中西部地区的物流业高质量发展水平会随着时间向各自的稳态演进。从全国层面来看,经济发展水平与产业结构都正向促进了我国物流业高质量发展水平的收敛。对东部地区而言,经济发展水平和劳动力水平则促进了东部地区物流业高质量发展水平的收敛。对中部地区而言,城镇化水平正向促进了其物流业高质量发展水平的收敛,但其当前的产业结构抑制了物流业高质量发展水平的收敛。对西部地区而言,经济发展水平有利于其物流高质量发展水平的收敛,消费水平则不利于其物流业高质量发展水平的收敛,原因可能在于西部地区消费大多属于基本生活消费,这种消费结构使得物流业始终围绕基本货物运输功能发展,从而阻碍了物流业高质量发展进程。

表5 物流业高质量发展水平条件β收敛检验结果

五、结论与建议

(一)结论

本文通过构建物流业高质量发展评价指标体系,采用CRITIC-熵权TOPSIS法测算了2008—2018年我国30个省市物流业高质量发展水平。在此基础上,通过Dagum基尼系数分解法、kernel核密度估计法及莫兰指数与散点图法对物流业高质量发展的时空演进特征进行了刻画并进一步对其收敛性做出了研究,得到如下结论。

其一,现阶段我国整体物流业高质量发展水平较低且存在明显的区域差异,物流业高质量发展水平按照东中西的顺序依次降低。无论是从全国及东中西部地区,还是从省际层面出发,物流业高质量发展水平的不均衡态势都在不断加剧,“马太效应”明显。

其二,在物流业高质量发展水平的时序演进过程中,全国及东中西部地区的相对差异都在不断扩大且这种差异主要源于地区内不均衡发展。同时全国及东中西部地区物流业高质量发展的绝对差异也都在不断扩大,全国层面上开始出现极化发展势头,中部地区极化发展则愈演愈烈。

其三,我国物流业高质量发展水平在空间上具有明显的“俱乐部趋同”特征。此外,物流业高质量发展水平在空间演进过程中存在明显的路径依赖。

全国及东中西部地区物流高质量发展均不存在σ收敛,但都存在绝对β收敛和条件β收敛。在长期发展阶段里,我国及东中西部地区内部物流业高质量发展水平的差异会逐步消除,从而实现均衡发展。

(二)建议

基于以上结论,为推进我国物流业高质量发展水平的提升与均衡演进,提出如下建议。

在促进物流业高质量发展水平提升方面,第一,加快智慧物流与绿色物流发展。抓住5G技术的时代风口,打造智慧物流系统与绿色物流网,推动物流业向无人化、低碳化方向发展,进而实现物流业高质量水平提升。第二,因地制宜,扬长避短。东部地区当前物流业高质量发展已经有了一定的基础,因此重点应当是激发其增长动力,合理利用其在经济发展、技术进步等方面的领先优势,打造形成技术型物流业高质量发展局面。中部地区应充分发挥自身交通枢纽的优势并以此为着力点,致力于促进流转型物流业高质量发展局面形成。西部地区要将其广阔的地域优势作为着力点,探索形成以大型冷冻基地等为基础的仓储型物流业高质量发展格局。第三,加强区域合作。临近省份(尤其是落后地区)要加强物流业之间的区域合作,通过整合不同省份的物流资源优势构建物流业高质量发展示范园区,充分发挥其空间辐射效应,带动落后地区的发展,不断推动物流业高质量发展。

在推动物流业高质量发展水平均衡演进方面,其一,加强支持力度。国家层面在制定物流产业发展政策时要给予中西部地区更多的倾斜,通过提升物流业高质量发展水平来缩小其与发达地区的差距。其二,制定对口帮扶机制。探索物流业高质量发展水平较高地区与较低地区之间互动的可能,通过不同物流资源之间的良性互动实现高水平地区对低水平地区的拉动,进一步缩小发展差距。其三,加快区域内部均衡发展。通过加快东中西部地区内部物流业高质量发展的收敛速度来加快其内部均衡的实现,具体而言,东部地区要在提高经济发展水平的同时适当加大物流行业的人力资本投入;中部地区要加快城市化进程并适当降低产业结构调整力度;西部地区要在大力发展经济的同时提升居民消费结构水平。同时,全国层面要通过经济发展与产业结构调整来予以配合,进而不断实现物流业高质量发展与平衡演进。