陈 恒,魏修建,杜 勤
(西安交通大学经济与金融学院,陕西西安710061)
“一带一路”物流业发展驱动因素的动态轨迹演变
——基于劳动力投入的视角
陈 恒,魏修建,杜 勤
(西安交通大学经济与金融学院,陕西西安710061)
物流业的发展不仅受外部因素的影响,而且取决于内部因素的驱动。文章基于时间与空间视角,应用LMDI指数分解法对劳动力投入的驱动效应进行考察,进而识别“一带一路”物流业发展的驱动因素及其动态轨迹演变。研究发现:劳动效率是两大区域物流业发展的主要驱动因素,并且两区域物流业发展之间的差异主要来源于劳动效率的差距。此外,“丝路经济带”依靠劳动力规模扩张并不能有效驱动物流业发展,但改善劳动力地区结构可提高物流业发展水平,而“21世纪海路”劳动力规模扩张、劳动力地区结构改善均可驱动物流业发展。因此,制定差异化的劳动力规模扩张政策、优化劳动力地区结构、提升劳动效率是促进“一带一路”物流业发展的有效途径。
“一带一路”;劳动力投入;区域物流业发展;驱动因素;动态轨迹
2013年习近平主席提出建设“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”的重大战略构想,将进一步推动中国海陆统筹、东西互济的全方位对外开放①光明网:“深化经贸合作 把‘一带一路’建实建好”。,促进中国内陆地区向西、向南的开放通道,全面实现与“一带一路”沿线国家的双边经贸合作,实现贸易畅通。而中国西北、沿海地区作为“一带一路”的桥头堡,是联通中西亚和东南亚的重要交通枢纽,加快区域物流业发展可改善国际贸易环境(杨长春,2007),促进国际贸易的发展(侯方淼,2008;张宝友,2010),有利于实现中国与沿线国家的贸易畅通,改进区域之间的资源配置效率,带动产业结构升级,优化经济结构(孙浩杰,2011;沈江,2012),从而促进中国“一带一路”与东南亚、中西亚等发展中国家经济共同增长。
据统计,2012年“一带一路”物流业总产值为10 038.76亿元,其中“丝路经济带(西北地区)”为1 921.21亿元,“21世纪海路(沿海地区)”为8 117.55亿元。2003-2012年西北、沿海地区年均以14.6%和9.59%的速度实现增长,其中2012年的总规模分别是2003年的3.66倍和2.41倍。2012年“21世纪海路”物流业总规模却是“丝路经济带”的4.225倍②以上数据均通过西北地区和沿海地区各省份物流业产值加总得到。。从以上历史数据看,虽然近十年“一带一路”物流业发展规模逐渐壮大,总产值稳定增长,但是“丝路经济带”与“21世纪海路”在总体规模和物流业产值增长速度上存在明显的差异。那么,究竟是什么因素推动了物流业的发展壮大?以及何种因素导致“一带一路”区域之间物流业发展的极大不平衡?针对以上问题,现有国内外研究虽然尚未给出具体结论,但从不同视角提出了影响物流业发展的因素。李松庆(2002)认为影响物流业发展的因素包括体制、政策、法制、基础设施建设等。与李松庆相似,MarkGoh(2003)认为物流业基础设施落后是制约中国物流业发展的重要因素之一。而叶汉迟(2005)则认为物流市场交易费用过高是制约中国物流业发展的主要因素。Hao(2008)研究认为区域资源禀赋差异是物流业发展的重要约束条件。Lu和Yang(2010)认为不同区域FDI水平是区域物流发展的影响因素,与之得出相似结论的还有姚娟和庄育良(2012)。此外,在现有研究中,大多数学者将货运周转量、货运量作为物流发展的替代指标(Button和Taylor,2000;Zhang,2007;周军,2006;范林榜,2013)分别从经济、需求增长对物流业发展的影响进行了研究,结果证明经济和需求增长对物流业发展具有反馈作用。
通过以上文献梳理分析可知,现有研究与成果主要集中于探讨影响物流业发展的外部因素,并未对内在影响因素进行研究。探析与甄别驱动物流业发展的内在因素至关重要,同时也是国家“一带一路”加快区域物流业发展,促进与沿线发展中国家贸易畅通亟须解决的核心问题。基于此,本文依据相关经济增长理论与生产函数理论中将劳动力作为经济发展的内在驱动力,从时间与空间视角对“一带一路”物流业发展驱动因素的动态轨迹进行研究,从而有效甄别区域物流业发展的内在驱动因素。
(一)数据来源与变量选择
“一带一路”各省、区域的数据包括物流业产值、劳动力数量、技术人员数量、劳动力年平均工资等,均来自2002-2012年《陕西统计年鉴》、《甘肃发展年鉴》、《新疆统计年鉴》、《青海统计年鉴》、《江苏统计年鉴》、《上海统计年鉴》、《浙江统计年鉴》、《福建统计年鉴》、《广东统计年鉴》和《海南统计年鉴》。且在后续的模型计算中,我们选择物流业产值作为物流业发展替代指标,劳动力城镇在岗人数作为劳动力投入变量。此外,根据文中需要,基于各省统计年鉴的历史数据,我们还对“一带一路”物流业总产值、物流业在岗总劳动力、物流业劳动力占社会总劳动力比重、劳动效率、各省物流业劳动力地区结构进行了数学计算。
(二)“丝路经济带”物流业劳动力投入变化
2003-2012年期间,“丝路经济带”西北地区物流业劳动力投入处于动态变化中。其中2003-2007年劳动力投入水平基本平稳,2008-2011年劳动力投入有较大的变化,平均规模是2003年的1.12倍。但2012年劳动力投入数量急剧下滑,总规模降低为2011年的50%左右。在物流业劳动力占比结构方面,2003-2006年其劳动力占社会总劳动力的比例基本平稳,而2006-2010年其占比持续增长,说明“丝路经济带”物流业发展吸引了其他产业劳动力的进入。与劳动力投入规模变化趋势相同,劳动力占比在2011-2012年持续下降,说明近两年存在物流业劳动力向其他产业或地区转移的可能性。
由表1可知,2003-2012年物流业劳动力投入规模和劳动力占比处于上升和下降趋势交错状态,但这一时期除2010年同比2009年劳动效率有小幅度降低外,其余年份劳动效率依然持续增长。2003-2012年物流业劳动力地区结构一直处于动态变化中,具体特征表现在两方面:第一,陕西在2004-2010年劳动力地区结构占比持续上升,但2011-2012年开始下滑。第二,新疆劳动力地区结构占比在2003-2009年间既有上升也有下降,从2010年开始持续上升;青海和甘肃的情况与新疆相同;宁夏与新疆、青海、甘肃相似,但劳动力地区结构占比上升趋势滞后于新疆、甘肃、青海一年。由劳动力地区结构变化可知,2010-2012年,物流业劳动力在区域之间存在显著的再配置过程,并通过劳动力再配置逐渐优化了劳动力地区结构。
表1 “丝路经济带”物流业劳动力投入现状
(三)“21世纪海路”物流业劳动力投入变化
总体上看,“21世纪海路”沿海地区2003-2006年物流业劳动力投入规模具有波动性,起伏较大。2007-2012年投入规模持续上升。劳动力占社会从业劳动之比在2003-2010年持续下降,说明存在物流业劳动力在这一阶段开始向其他产业或地区转移的可能;2011-2012年占比开始上升,表明近两年存在其他产业或地区的劳动力进入沿海地区物流业的可能性。而劳动效率在2003-2005年变化起伏较大且出现效率值的波峰与波谷现象;2006-2010年持续提高;2011年较之2010年有小幅降低后,2012年又达到历史最高值。
由表2可知,“21世纪海路”物流业劳动力地区结构占比也处于动态变化中。具体而言,江苏2003-2012年劳动力地区结构一直处于下降过程;浙江2003-2008年也处于下降趋势,2009-2012年间除2012年有小幅降低外,其他年份一直处于上升趋势。广东在2003-2006年基本处于下降趋势,经过2007-2008年两年的占比增长后,于2008年达到历史最高峰。此后的2009-2012年又开始处于下降趋势。上海除2006年和2009年有较小幅度的降低外,其他年份始终处于演进式提高状态。福建在2003-2006年期间基本处于提升状态;2007-2011年占比始终处于9%以上,但2012年却降低到历史最低值。海南在2003-2012年基本处于平稳状态。从以上各省物流业劳动力地区结构的变化可知,劳动力在沿海地区也存在较明显的再配置过程。
表2 “21世纪海路”物流业劳动力投入现状
(四)“一带一路”物流业发展现状比较
通过上述分析,我们发现“一带一路”两区域的共同之处在于劳动力规模、劳动效率和劳动力地区结构的变化始终处于动态变化中,但2003-2012年物流业总产值除个别年份外一直处于增长趋势。由此可知这三者的变化共同作用于区域物流业产值的增加。因此,我们初步提出第一个推断,即2003-2012年“一带一路”区域物流业总产值的增加既有劳动力规模扩张的贡献,也有劳动效率提高和劳动力地区结构合理化带来的贡献。
但是,从历史数据观察,两区域之间依然存在较大的差距:首先,2003-2012年“21世纪海路”物流业产值平均是“丝路经济带”的5.12倍(见图3);其次,劳动力投入规模平均是“丝路经济带”的1.57倍(见图2);最后,劳动效率平均是“丝路经济带”的3.5倍(见图1)。
图1 “一带一路”物流业劳动效率差距
图2 “一带一路”物流业劳动力投入规模差距
图3 “一带一路”物流业产值差距
从以上分析可知,国家两大战略区域的物流业产值、劳动效率依然存在较大的差距,但相互之间的差距处于演进式缩小并趋于收敛的状态(见图1至图3)。而劳动力规模除2012年以外,其他年份基本处于平均1.57倍左右的稳定状态。因此我们初步提出第二个推断,即导致“一带一路”区域之间物流业发展差异的主要原因在于劳动效率的差距。
(一)劳动力投入对区域物流业发展的驱动效应分解
对“一带一路”物流业发展的驱动效应分析,我们应用对数平均迪式指数法(LMDI)的思想将劳动力投入的驱动效应分解为劳动力规模、劳动效率和劳动力地区结构效应,Ang(2004)认为该方法是一种不产生残差的分解方法,能够有效解决分解中剩余问题和数据汇总的零值与负值问题,从而具有了路径独立、残差为零以及聚合一致的优势(王琴梅,2011)。
鉴于此,我们对物流业总产值(GDP)作总量分解,把劳动力投入对物流业总产值变动的影响分解为劳动力规模、劳动效率和劳动力地区结构效应。具体模型构建如下:
其中,G分别代表“一带一路”物流业总产值;L代表“一带一路”劳动力规模;i代表“一带一路”区域内包含的不同省份;)代表“一带一路”劳动效率;代表“一带一路”劳动力地区结构。
根据LMDI模型,基期和第T年“一带一路”物流业总产值可分别表示为GT-1和GT,从基期GT-1到第T期GT的变化可表示为ΔGtot,ΔGtot代表总效应,由三部分组成△Gact、ΔGeff和ΔGstr,分别代表劳动力规模、劳动效率和劳动力地区结构效应。模型表达式如下:
由LMDI分解法可知,在加法分解模式下,三部分效应的计算方法如下:
(二)时间视角下物流业发展驱动因素的动态轨迹演变
通过对“一带一路”2002-2012年物流业总产值、劳动力投入指标构建LMDI模型,计算结果如表3和表4所示:
表3 劳动力投入对“丝路经济带”物流业发展的驱动效应
表4 劳动力投入对“21世纪海路”物流业发展的驱动效应
续表4 劳动力投入对“21世纪海路”物流业发展的驱动效应
由表3和表4可知,2002-2012年“丝路经济带”和“21世纪海路”劳动力投入对物流业发展的累积总效应分别为1 217.24和17 207.03,说明劳动力投入与“一带一路”物流业发展正相关。但“丝路经济带”劳动力规模累积总效应为-1 216.66,说明劳动力规模扩张与物流业发展负相关,即仅依靠劳动力规模扩张,并不能有效驱动物流业发展;劳动效率的累积总效应为2 000.67,说明劳动效率提升与物流业发展呈正相关;劳动力地区结构的累积总效应为433.23,说明劳动力在不同地区的配置结构较为合理,从而产生了正向驱动作用。而“21世纪海路”劳动力规模、劳动效率、劳动力地区结构的累积总效应分别为4 194.83、14 131.4505、131.30,进一步说明三个驱动因素与区域物流业发展正相关。且“丝路经济带”物流业发展的首要驱动因素为劳动效率效应,其次为劳动力地区结构效应。而“21世纪海路”的首要驱动因素为劳动效率效应,其次为劳动力规模效应,最后为劳动力地区结构效应。但“21世纪海路”劳动效率的驱动效果显著高于“丝路经济带”,说明劳动效率差异是导致两大区域物流业发展差距的根源。
此外,从三个驱动效应的贡献度看,“丝路经济带”和“21世纪海路”劳动力规模、劳动效率、劳动力地区结构效应的累积贡献分别为-0.99、1.64、0.35和0.22、0.76、0.007。因而劳动效率驱动效应的累积贡献度最高,说明劳动效率提升是两区域物流业发展的主要驱动因素。然而,由于受政策、经济形势变化的影响,两区域在2002-2012年期间物流业发展驱动因素的驱动效果也有差异。为进一步深入考察,我们对驱动因素在时间视角下的轨迹进行了研究,形成图4所示轨迹演变过程:
图4 时间视角下“一带一路”物流业发展驱动因素动态轨迹
由图4可知,2002-2012年“一带一路”物流业发展的三大驱动因素在时间视角下处于动态变化中,但不同时间段的驱动效果具有差异性,如表5所示:
表5 “一带一路”劳动力投入对物流业发展驱动效果
然而,是什么因素造成两大区域差异化的驱动效果?在考虑政策、技术以及区域发展不平衡等众多原因的基础上,我们得出以下主要原因:
2002年是中国加入WTO的第一年,中外合资、外商独资企业在中国的不断发展,对我国传统物流业在管理和技术方面带来了积极的影响。此外,我国对传统国有物流业资产进行了重组与流程再造,进一步提升了物流业的劳动效率①中国物流与采购网:“2002年中国物流取得的八大进步”。。2003年,《关于完善社会主义市场经济的若干问题的决定》的公布在制度上保障了物流业市场多元化参与主体的实现,并伴随传统国有物流业“一统天下”局面的消失,物流业逐渐提升了竞争意识,从而提升了劳动效率。因而在2003年和2004年劳动效率是“一带一路”物流业发展的主要驱动因素。
由于2003年和2004年劳动效率的提高,促使劳动力从效率低下的部门逐渐向物流业转移(张广婷,2010),进而使“21世纪海路”物流业吸引了不同产业、不同地区的大量劳动力,加大了劳动力投入规模,表现为2005年劳动力规模效应为主要驱动因素。与此同时,由于东部沿海地区物流业体制内劳动力成本开始上升,东部的物流业开始逐渐向中西部转移。随着西部大开发的进行,西部地区的基础设施逐渐完善,开始承接东部物流业的转移,促使西部地区剩余劳动力就近转移就业,实现了西北地区劳动力地区再配置。因此,2005年“丝路经济带”劳动力地区结构进一步优化,从而劳动力地区结构效应的驱动效果较强。由于2005年劳动力就近转移和就业,弥补了西北地区劳动力的不足,同时缓解了沿海劳动力过剩的问题,使两区域劳动效率均得以提高,因而在2006年“一带一路”劳动效率的驱动效果较强。
2007年,东部现代物流向西部继续转移②陆江:“2007年中国物流发展特点与2008年展望”,中国物流与采购网。,西北地区劳动力的需求扩张到106.1963万人,因此这一阶段劳动力规模效应的驱动效果较强。随着西北地区劳动力需求扩张,东部沿海或其他产业劳动力继续向西北地区转移。同时,沿海地区开始对物流业进行产业升级,因而2007年“21世纪海路”劳动效率得以提升,相应劳动效率效应成为主要驱动因素。
2008年金融危机爆发,造成沿海大量外贸依存度较高的劳动密集型产业破产,而对外贸易发展是区域物流业发展的助推器(王领,2010),因此对“21世纪海路”物流业发展造成的影响较大,迫使该地区的物流业进行重组,促使业务从仅能提供单一的运输、仓储服务向多层次、全方位的多样化服务转变③江苏省发改委:“‘十一五’江苏省物流业发展分析”。,因而2008-2010年劳动效率持续提升,并成为物流业发展的主要驱动因素。2008-2010年“丝路经济带”物流业发展的主要驱动因素出现交替现象,即劳动力地区结构、劳动效率、劳动力规模效应交替成为主要驱动因素。由于金融危机迫使大量的劳动力从沿海回流,并带回了沿海先进的技术(熊艳喜,2010)。“丝路经济带”作为劳动力向外转移的主要地区,金融危机后,地方政府为劳动力回流提供了大量的就业政策,吸引劳动力回原籍就业,既满足了区域物流业对劳动力的需求,又促进了劳动力地区结构的优化,因此2008年劳动力地区结构效应的驱动效果最强。由于劳动力回流带来较为先进的技术,促使2009年劳动效率效应成为这一阶段的主要驱动因素。此外,鉴于2008年金融危机波及中国经济增长,为保持经济稳定增长,2008-2010年国家投入4万亿元人民币“救市”,其中很大一部分投入到基础设施建设方面(郭菊娥,2009),并且国家重点发展了西部地区的基础设施。基础设施的进一步优化以及城镇化的大力发展,共同改善了“丝路经济带”物流业发展的基础环境,增强并扩展了物流业发展的市场潜力和地理范围。因此2010年区域物流业劳动力规模极大扩张,相应劳动力规模效应成为主要驱动因素。
2010年以后金融危机对中国经济的影响减弱,“21世纪海路”物流业逐渐开始恢复,2011年扩大了对劳动力的需求。因此,劳动力规模效应成为物流业发展的主要驱动因素。合理的劳动力规模满足了沿海地区物流业扩张的需要,促使劳动效率得以提升,因此2012年劳动效率效应成为主要驱动因素。2011-2012年由于“丝路经济带”技术水平迅速提高①我们参照王林辉(2013)利用专业技术人员占非技能劳动者比例测算技术水平的方法,对物流技术水平进行分析。,促使劳动效率效应成为这一阶段的主要驱动因素。
(三)空间视角下物流业发展驱动因素动态轨迹演变
由于受政策、经济形势变化的影响,“一带一路”劳动力规模、劳动效率、劳动力地区结构效应作为主要驱动因素的轨迹在时间视角下处于动态变化中。如果将“一带一路”分别看作一个区域单元,那么在地理空间视角下,物流业发展的驱动因素如何影响区域物流业发展重心的变化?为进一步探讨三个主要驱动因素在空间下是否依然能对物流业发展具有驱动效果,我们选择应用大学物理学中计算物体重心的方法,对物流业发展驱动因素、区域物流业发展重心的轨迹进行分析。由物理学知识可知,总力矩最小的点为重心所在点,用3.1式和3.2式进行迭代计算,形成重心坐标的计算步骤,如下所示:
当Ri⇒0时,“一带一路”第i个地区离重心的距离越短,Ri=0,该地区为重心所在地①计算中选取省会城市经、纬度坐标代表该地区。。经过迭代计算后,重心坐标可表示为:
其中,X(K+1)和XK分别代表第k+1年和第k年重心地理横坐标;Y(K+1)和YK分别代表第k+1年和第k年重心地理纵坐标;mi代表属性值(物流业产值和三个驱动因素);xi和yi分别代表“一带一路”所包含省份的地理横纵坐标;i代表“一带一路”不同省份,和分别代表经过迭代后的重心横纵坐标值。
在空间视角下,通过数学计算“丝路经济带”区域物流业发展重心与三个驱动要素的重心轨迹演变,得到图5所示的轨迹图:
图5 空间视角下“丝路经济带”物流业发展驱动因素动态轨迹演变
图5中,2003-2012年“丝路经济带”劳动力地区结构重心轨迹存在动态转移的过程,其中2003-2010年向东部的方向移动,主要原因在于靠近东部的省份与经济较为发达的沿海地区空间距离相对较近。由于沿海地区劳动密集型产业的用工成本上涨和产业结构升级双重压力的影响,传统物流业逐渐向内地迁移,而“丝路经济带”最靠近沿海的省份是最先承接物流业转移的地区,因而吸引了西北地区大量的劳动力向偏东转移就业,形成劳动力地区结构重心轨迹向东转移的趋势。2011-2012年重心轨迹开始向西移动,主要原因在于“丝路经济带”西部省份物流业年平均劳动工资与偏东省份陕西相比,工资幅度有较大增长,而收入差距是地区劳动力迁移的动力(吴安,2004),最终形成劳动力向西的再配置。而劳动力规模与劳动力地区结构重心轨迹一致。
“丝路经济带”区域物流业发展重心轨迹分为三个阶段:2003-2004年随着西部大开发战略的部署与实施,区域内西部省份基础设施的优化以及生态环境的改善,重心轨迹向西迁移;2005-2011年重心轨迹一直向东迁移,原因在于沿海地区包括物流业在内的劳动密集型产业开始向西转移,区域内靠近东部的省份最先承接了产业转移,促使物流业发展重心向东转移。“十一五”以后产业转移加速,区域内西部省份能源开发业优势明显①参见国家发改委“十一五规划”。,由资源业带动运输业的大力发展,联动性带动劳动工资上涨,促使2012年重心轨迹向西转移。而劳动效率重心轨迹在2003-2012年与区域物流业发展重心轨迹相一致 。
进一步通过计算空间视角下“21世纪海路”区域物流业发展重心与三个驱动要素的重心轨迹演变,得到图6所示轨迹图:
图6 空间视角下“21世纪海路”物流业发展驱动因素动态轨迹演变
图6中,劳动力规模重心轨迹在2003-2007年从区域东北部向西南部移动,2008-2012年向东北部转移。劳动力迁移的主要原因在于2003-2007年沿海区域靠近西南地区的省份中广东省工资涨幅较快,平均是其他地区的1.32倍。从而促使整个区域劳动力向西南方向移动。而2008-2012年处于区域东北方向的上海劳动力工资较高,平均是其他地区的1.17倍,促使劳动力从西南部向偏东北部的方向转移。劳动力地区结构重心轨迹与劳动力规模轨迹一致。而劳动效率重心轨迹变化与区域物流业发展重心轨迹相一致,即2003-2007年向偏东北方向演进;2008-2012年开始向西南方向演进。
基于上述对驱动因素的动态轨迹研究可以进一步验证在空间视角下“一带一路”物流业发展的主要驱动因素为劳动效率的提高。
通过第三部分对“一带一路”物流业发展驱动因素的轨迹研究,结果表明劳动效率是物流业发展的主要驱动因素。那么,影响劳动效率的主要因素是什么?根据赵俊康(2005)和姚先国(2012)的研究成果,即提高劳动效率主要依赖于劳动工资和技术水平的提高。基于现有研究,我们试图通过考察物流业技术进步水平、劳动工资与劳动效率的关联度,以期提出促进“一带一路”物流业劳动效率提升的主要路径。
劳动工资对企业而言,既是一种支出成本,又具有激励效果。劳动工资的激励效果从两个途径来影响劳动效率。首先,对劳动者而言,若劳动工资处于合理激励区间,将会产生较大的激励效果,促使劳动者选择努力工作而不是消极怠工,从而将产生更高的劳动生产率(Marquetti,2004),增加劳动产出,提高劳动效率。其次,当企业劳动工资增长时,能够稳定劳动者与企业之间的稳态关系,降低员工离职的概率(Stiglitz,1974;Campbell,1991),稳定的劳务关系能够影响企业的人力资本投资决策,包括增加劳动力培训计划,提供更多的劳动力培训资源,从而提高企业人力资本水平,最终提高劳动效率。而技术水平提高从两个途径提升劳动效率,其一降低劳动投入,其二提高劳动产出。技术水平的提高可以强化劳动工具装备技术,提升机械化水平,降低劳动投入,节约物化劳动和活劳动,从而提高劳动效率。此外,企业技术水平的提高将进一步优化市场的劳动力配置,增加对知识型、技能型劳动力的吸纳能力,自动淘汰知识和技能水平较低的劳动者,从而提高劳动效率。
由于“一带一路”区域之间物流业技术水平和劳动力工资具有较大差异,表现在西北地区平均工资远低于沿海地区。在技术水平方面,目前总体上西部地区的技术水平要低于中部、东部地区,这也是造成东中西部经济差距的主要原因(李胜文,2013)。在物流业,沿海地区的技术水平也同样高于西北地区。因此,以上两种因素是造成两大区域之间劳动效率差距的主因。然而,两者中哪一个因素是提升劳动效率的主要路径,需要进一步对技术进步水平、劳动力工资与劳动效率之间的关系进行考察。因此,我们选取两区域物流业劳动工资和技术进步水平作为因素变量。在技术进步水平指标选取中,我们选取工程技术人员的数量占比代表技术水平变化。此外,由于“丝路经济带”2003年工程技术人员统计数据指标发生了变化,因此我们选取2004-2012年作为样本区间,考虑到因素变量的量纲不同,我们对数据进行了标准化处理,形成如图7所示的变化趋势图:
图7 “一带一路”物流业劳动效率、工资水平、技术水平变化趋势
从图7可以看出,“一带一路”技术进步水平、工资水平与劳动效率变化趋势基本相似,但无法判断究竟哪一个因素对提升劳动效率具有最大作用。由于样本区间较短,故我们应用灰色关联度计算法,将劳动效率作为特征变量、劳动力平均工资与技术水平作为因素变量,对三者变量做灰色关联度分析。经计算,“丝路经济带”技术水平、劳动力工资与劳动效率提高的关联度系数为0.892839和0.884649,“21世纪海路”的关联度系数为0.932802和0.805412。因此,技术和工资水平提高均可以有效提高劳动效率。由两者的关联系数大小可知,技术水平提高是两大区域劳动效率提高的主要路径。但是,“21世纪海路”技术水平与劳动效率提高的关联度明显高于“丝路经济带”。
本文通过将劳动力投入对“一带一路”物流业发展的驱动效应进行LMDI分解,得到劳动力规模、劳动效率、劳动力地区结构效应三个驱动因素,并从时间与空间视角对驱动因素的轨迹演变进行了研究,结果表明劳动效率是两大区域物流业发展的主要驱动因素。不同之处在于“丝路经济带”物流业发展仅依靠劳动力规模扩张并不能有效提高物流业发展水平,而提升劳动效率、改善劳动力地区结构则能够促进物流业发展。与之相异,“21世纪海路”依靠劳动力规模扩张能够驱动物流业发展。此外,两区域物流业发展的差距主要来源于劳动效率的差距,且造成劳动效率差距的首要原因是物流业技术水平的差距,其次是劳动力工资的差距。因而,为了促进物流业进一步发展壮大,两区域还需进一步提高劳动效率,提高技术水平,鼓励技术创新活动。此外,“丝路经济带”物流业需要加速提高技术水平,同时提高劳动力工资水平,改善劳动力地区结构,才能有效发展物流业,降低与“21世纪海路”物流业发展的差距。
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Dynamic Track Evolution of Factors Driving the Development of Logistics Industry in the“One Belt and One Road”Regions:From the Perspective of Labor Input
Chen Heng,Wei Xiujian,Du Qin
(School of Finance and Economics,Xi’an Jiaotong University,Shaanxi Xi’an 710061,China)
The development of logistics industry not only is affected by external factors,but also is driven by internal factors.From the perspective of time and space,this paper employs LMDI index decomposition method to analyze the driving effect of labor input and then identify factors driving the development of logistics industry and its dynamic track evolution in the“One Belt and One Road”regions.It comes to the conclusions that the labor efficiency is the key factor driving the development of logistics industry in the“One Belt and One Road”regions,and the differences in the development of logistics industry in these two regions mainly stem from the gap of labor efficiency.In addition,the Silk Road Economic Belt can not effectively drive the development of logistics industry by labor scale expansion,but can improve the logistics development level through the improvement of labor structure;both of labor scale expansion and the improvement of regional labor structure can drive the development of logistics industry in the 21st Century Maritime Silk Road.Therefore,the formulation of differentiated labor scale expansion policy,the optimization of labor scale structure and the increase in labor efficiency are the effective ways to promote the development of logistics industry in“One Belt and One Road”regions.
“One Belt and One Road”;labor input;development of regional logistics industry;driving effect;dynamic track
F259.27
A
1009-0150(2015)02-0031-13
(责任编辑:喜 雯)
2014-10-23
陕西省软科学重点计划项目“陕西现代服务业发展研究”(2014KRZ02)。
陈 恒(1985-),男,陕西咸阳人,西安交通大学经济与金融学院博士研究生;
魏修建(1962-),男,陕西兴平人,西安交通大学经济与金融学院教授,博士生导师;
杜 勤(1990-),男,湖北襄阳人,西安交通大学经济与金融学院硕士研究生。