长江三角洲物流业集聚及其影响因素研究

蔡海亚 谢守红

(江南大学 商学院,江苏 无锡 214122)



服 务 经 济

长江三角洲物流业集聚及其影响因素研究

蔡海亚 谢守红

(江南大学 商学院,江苏 无锡 214122)

2002年～2012年,长三角物流业集聚水平总体呈现下降趋势,城市极化作用不断变大,物流集聚和扩散效应显著增强。与2002年相比,2012年消费流通水平是长三角区域物流集聚产生差异的主导因素,且影响程度在上升;对外开放程度对长三角区域物流集聚具有高度正相关,且影响幅度增加;经济发展水平对长三角区域物流集聚促进作用显著,且影响程度变大;制造业发展水平、物质资本投入和城市规模对物流集聚的影响不显著。

服务经济;服务业;物流业;长江三角洲

产业集聚是当今区域发展的新模式,该理论最初由马歇尔提出,是指某一特定产业在某地区内高度集中,其资本要素不断累积的一个过程。现代物流业被喻为“朝阳产业”,是继资源、人力之后的第三利润源泉,对地区经济发展具有重要的催化作用。区域物流业作为区域经济的子单元,是区域经济的基础,也是衡量区域现代化程度的核心标志之一。区域经济与物流依存度成正比,区域经济越发达,其物流依存度就越高。产业集聚是地区保持产业竞争力优势和增强经济活力的主导因素,物流业集聚则是地区经济可持续增长的引擎,在企业降低经营成本、减小风险投资、扩大市场规模以及增强核心竞争力等方面均发挥着巨大的作用。*王珍珍、陈功玉:《我国物流产业集聚对制造业工业增加值影响的实证研究——基于省级面板数据的分析》,《上海财经大学学报》2009年第6期,第49-56页。因而,物流业集聚程度越来越受到国内外学者、企业和政府的关注。

一、文献综述

国外学术界对产业集群的研究趋于成熟,但鲜有对物流业集聚方面的研究。如Pardmore指出，现代物流业具有扩散和回流效应,在一定程度上可以加快地区产业集群一体化进程,有助于扩大地区市场份额、提高技术外溢效应和增强企业创新能力。*Pardmore T, Gibson H, Modeling Systems of Innovation: A Framework for Industrial Duster Analysis in Region,Research Policy,1998,No.26,pp.79-82.Olli Pekktuinen以俄罗斯西伯利亚地区为例,剖析了该地区物流业集聚的发展现状,并对其发展趋势进行了预测。*Olli Pekktuinen, Northwest Russian Transport Logistics Cluster:Finnish Perspective Lappeenranta University of Technology, Northern Dimension Research Centre,2005,No.14,pp.76-78.国内学术界对产业集聚的研究集中在制造业层面,对于物流业集聚的研究还处于起步阶段,对物流业集聚的探讨主要集中在以下五个方面：一是研究物流业集群的竞争优势,如陈云萍指出，物流集群对企业在市场指引、资源整合、合作竞争以及满足需求等方面存在显著优势。*陈云萍:《物流产业集群的竞争优势与形成模式》,《科技进步与对策》2010年第21期,第85-90页。支燕基于物流集聚的经济特征角度,从网络效益、外部效益和资源共享效益三个方面具体分析了物流业集群所形成的竞争优势。*支燕:《物流产业集聚的竞争优势研究》,《经济与管理研究》2011年第3期,第39-42页。二是研究物流业集群机制,如杨自辉等对湖南省物流产业集群系统进行深入剖析,指出湖南省物流业集群规模较小,信息技术落后,缺乏全局规划,不利于物流业集群的发展。*杨自辉、邓恩、林安源:《湖南物流产业集群系统发展研究》,《经济地理》2010年第3期,第426-430页。三是研究物流业集聚与区域经济的关系,如王珍珍等测算了1998年～2007年我国的物流业集聚程度,结果表明，我国物流业集聚在空间结构上存在显著差异,并指出这种差异直接影响地区制造业工业增加值的发展水平。*王珍珍、陈功玉:《我国物流产业集聚对制造业工业增加值影响的实证研究——基于省级面板数据的分析》,《上海财经大学学报》2009年第6期,第49-56页。四是研究物流集聚对空间结构的影响,如沈玉芳等以长三角为例,利用基尼系数、区位熵等统计指标，分析了长三角城市群区域物流空间布局时空演变特征,并针对空间布局现状提出可行性建议。*沈玉芳、王能洲、马仁锋等:《长三角区域物流空间布局及演化特征研究》,《经济地理》2011年第4期,第618-623页。五是物流业集群的影响因素分析,如钟祖昌计算了我国1998年～2008年间物流业的区位熵,并从市场需求、交通基础设施、对外开放及政策制度四个方面选取五个指标对物流业集聚影响因素进行实证分析。*钟祖昌:《空间经济学视角下的物流业集聚及影响因素——中国31个省市的经验证据》,《山西财经大学学报》2011年第11期,第55-62页。

长江三角洲是六大世界级城市圈之一,城市化和工业化水平较高,是中国目前经济实力最为雄厚、现代物流业最具竞争力的区域。随着长三角城市群一体化进程的不断推进,广阔的市场孕育着巨大的物流需求,现代物流业的整合和提升将成为长三角地区新的发展方向。本文基于前人研究的基础上,利用区位熵对长三角16个城市的物流集聚水平进行测度,分析其时空布局演变特征,并从经济发展水平、制造业发展水平、物质资本投入、消费流通水平、对外开放程度和城市规模六个角度出发,构建物流业集聚影响因素分析模型,采用岭回归法探讨物流业集聚发展差异的原因。

二、物流空间组织的时空演变差异分析

(一)研究方法和数据来源

区位熵又称专门化率,最初由Haggett提出并运用于区位分析中,是分析产业效率与效益的定量工具,衡量某一区域要素的空间分布情况,反映某一产业的专业化程度。本文以区位熵作为量化指标测算长三角地区物流集聚程度。其计算公式为:

(1)

其中,ei为i城市物流业从业人数;et为i城市总体从业人数;Ei为长三角物流业从业人数;Et为长三角总体从业人数。一般说来,当LQ>1时,表明物流业专业化在该区域具有比较优势;当LQ<1时,表明物流业专业化在该区域缺乏比较优势。此处将区位熵分为4个等级:高集聚区(>1.50),较高集聚区(1.00～1.50),较低集聚区(0.50～1.00),低集聚区(<0.50)。

本文以长江三角洲的16个中心城市作为研究对象,选取的时间序列为2002年～2012年,遵循指标选取的易获取性原则,最终选取的数据均来自2003年～2013年《中国城市统计年鉴》。

(二)物流从业人员密度及空间分布演变特征

利用物流业从业人数静态数据,计算物流从业人员密度和相对增长率来衡量物流发展的时空差异。计算各城市物流从业人员密度可知(见图1),2012年长三角物流从业人员平均密度仅为1.25%,物流从业人员比较匮乏。城市间发展不平衡,高于长三角物流从业人员密度均值的城市有4个,上海是物流从业人员聚集的集中区域，密度高达3.40%，其余3个城市分别为舟山(2.09%)、南京(1.97%)和杭州(1.51%),物流从业人员密度最低的3个城市分别为苏州(0.39%)、泰州(0.39%)和扬州(0.38%)。

图1 物流业就业密度和相对增长率

城市物流从业人员相对增长率(V)可分为三大类:第Ⅰ类(V>10%)，包括上海、杭州和宁波,这3个城市物流从业人员相对增长率较高,物流发展空间较大;第Ⅱ类(0

综上可知，长三角物流从业人员密度和相对增长率分布呈现以下两个显著特点：第一，城市经济发达程度与物流从业人员密度和相对增长率的分布具有非同步性。例如，无锡、苏州经济发达但物流从业人员密度不高，镇江、舟山经济相对不发

达，但是物流从业人员密度较高;无锡、苏州经济发达但物流从业人员相对增长率为负数，远低于经济欠发达的台州和舟山。第二，物流从业人员密度和相对增长率区域分布差异显著，与经济整体发达程度具有同步性。上海市、江苏8市、浙江7市的物流从业人员平均密度分别为3.40%、0.71%和0.95%。上海市物流从业人员相对增长率远远高于江苏8市和浙江7市，主要原因在于上海拥有较大的物流腹地、物流市场广阔及生产性服务业发展迅速等。

(三)物流业集聚的时间差异演变

由表1可知,2002年～2012年长三角16市物流业区位熵具有显著的波动性,江苏8市区位熵总体呈现波动下降的发展趋势,上海市和浙江7市区位熵总体呈现波动上升的发展趋势,并且城市发展差异变动较大。其中,杭州LQ值保持连年增长,从小于1变为大于1,表明杭州物流集聚性不断增强,从缺乏比较优势转向具有比较优势。而镇江物流业LQ值从大于1变为小于1,表明镇江正在逐渐失去比较优势。另外,一些城市的物流业区位熵始终小于1,不具有比较优势,如无锡、常州、苏州、南通、扬州、泰州、宁波、嘉兴、湖州、绍兴和台州;还有一些城市的物流业区位熵始终大于1,具有明显的比较优势,如上海和南京。

表1 长三角主要城市物流业区位熵测算结果

注：↓表示下降,↗表示波动上升,↑表示上升,↘表示波动下降。

2012年各城市物流业集聚水平存在显著差异,其中物流业LQ值大于1.50的有上海、南京和舟山,比较优势明显。上海集区位、资金、技术、人才及市场等优势于一体,对外开放程度最大,外资利用率最高,作为长三角的航运、金融和贸易中心,对外辐射和扩散能力较强,集聚效应显著,因而物流业发展迅速,物流业集聚水平最高。舟山作为我国的“千岛之市”,地理位置优越,是长三角对外开放的重要海上通道,物流业集聚程度仅次于上海。舟山拥有丰富的深水岸线资源,港口物流业发达。同时由于靠近宁波,区位优势明显,随着“宁波—舟山港”一体化进程的加快,广阔的市场孕育了巨大的物流需求。南京除了拥有良好的区位条件外,高校云集,为物流业发展提供了人才和技术支持。同时，南京作为华东第二大城市,对外开放程度较高,传统工业和商贸业发达,南京“一小时都市圈”的建立,为物流业发展提供了更加广阔的发展空间。

2012年物流业处于高集聚区的城市占18.75%,较高集聚区的城市占6.25%,缺乏集聚的城市占75%。虽然近来年长三角区域物流业发展势头迅猛,跻身全国前列,但大部分城市物流业集聚水平还不高,这是由于长三角区域制造业发达、物流业与制造业的联动发展能力较弱所造成的。一般来讲,物流业发展与经济发展水平成正比,虽然“苏锡常都市圈”经济发达,但发展均存在共性,即制造业发达,物流业集聚程度都不高。究其原因，是因为该地区物流集聚的发展得益于高度的流通消费和工业的集群效应。值得一提的是宁波近年来发展迅速,凭借其优越的地理位置和建港条件,依托自身强大的经济实力,区位熵接近于1,物流业发展潜力较大。

(四)物流业集聚的空间格局演变

通过对长三角16市物流业区位熵的计算,分析各城市物流集聚程度,结果表明长三角区域物流空间格局发生显著变化。其中,2002年长三角区域物流呈现“两心一团多点”的空间格局(见图2),即以上海、南京为物流中心,环杭州湾城市为一团,其余12个城市为多个物流节点的发展模式。上海和南京物流业LQ值均大于2,物流集聚程度较高,对其他邻近城市具有较强的辐射扩散作用。镇江、舟山物流业LQ值介于1～1.5之间,

集聚优势显著。无锡、苏州、常州、南通、扬州、杭州、湖州、宁波、湖州等城市物流业LQ值介于0.5～1之间,缺乏比较优势。而2012年长三角区域物流呈现“一心三级多点”的空间格局,即以上海为物流中心,南京、舟山和杭州为增长极,其余12个城市为多个物流节点的发展模式。上海、南京和舟山物流业LQ值均大于1.5,物流集聚程度较高,对其他临近城市产生较强的辐射扩散作用。杭州物流业LQ值介于1～1.5之间,集聚优势显著。常州、镇江、宁波等城市物流业LQ值介于0.5～1之间,缺乏比较优势。与2002年相比,2012年城市物流集聚程度有所下降,物流业LQ值介于0.5～1的城市由8个下降至3个,物流业LQ值介于0～0.5的城市由4个上升到9个,物流集聚和扩散效应显著增强。

图2 长三角物流业集聚的空间演变特征

另外,核心城市南京近年来物流集聚程度不断下降,与周边城市存在替代性竞争。值得一提的是,随着“宁波—舟山港”一体化进程的加快,舟山近年来物流业发展迅速,集聚效应显著增强,高于省会杭州以及副省级城市宁波。2002年～2012年间上海LQ值均大于2,成为该行业的龙头老大,南京和舟山LQ均值大于1.25,也具有明显的空间集聚优势,而其他城市整体都保持缓慢上升或者缓慢下降的发展态势,虽然城市内部空间差异有所减小,但极化作用在不断增强。11年来,长三角物流整体集聚水平有所下降,集聚中心有从上海、南京向浙东北地区扩散的倾向,但上海和南京作为早期的物流中心城市,物流业基础雄厚,很难在短期内被其他城市所取代。

三、物流业集聚水平时空差异的成因

(一)指标选取

长三角城市群物流集聚水平的时空差异是经济、政策、文化等多个要素相互交错作用的结果,此处仅针对经济要素进行实证分析。本文从经济发展水平、制造业发展水平、物质资本投入、消费流通水平、对外开放程度和城市规模等6个方面分别选取GDP、制造业总产值、固定资产投资总额、社会消费品零售额、当年实际使用外资金额和城市规模等6个指标。GDP对物流业发展具有较强的资金支持,代表了地区整体经济实力,而制造业与物流业融合发展,对交通、仓储以及邮政业需求较大,对物流业的发展具有重要的依托作用。固定资产投资总额代表了物流基础设施投资的力度,其增加有助于提高物流资源运作效率,而社会消费品零售额可以衡量地区消费流通水平,反映区域内的物流需求。当年实际使用外资金额反映了区域对外开放程度,可以间接表示城市外资的技术溢出大小;而城市规模可以反映市场大小和流通尺度,其规模越大吸收就业能力就越强。因而,本文在此处提出以下假设:

假设1:经济发展水平与现代物流业的集聚正相关

假设2:制造业的发展能够增强现代物流业的集聚

假设3:物质资本的投入可以促进现代物流业的集聚

假设4:消费流通水平的提升可促进现代物流业的集聚

假设5:对外开放程度与现代物流业的集聚正相关

假设6:城市规模的扩大有助于现代物流业的集聚

(二)模型构建

本文以长三角16市物流业区位熵作为被解释变量,以GDP、制造业总产值、固定资产投资总额、社会消费品零售额、当年实际使用外资金额和城市规模6个指标作为解释变量来进行线性回归分析,构建如下多元回归模型:

(2)

借助SPSS19.0检验自变量间的相关性和共线性,得知变量间的相关性较高,存在严重的共线性问题(Pearson相关系数>0.7,VIF值>10,Tolerance值<0.1)。岭回归分析法最早由Hoerl于1962年提出,是Hoerl和Kennard在1970年对OLS法进行改进后的,用于解决多重共线性问题的方法。*尹康:《常用统计软件关于岭回归计算原理的比较分析》,《统计研究》2013年第2期,第109-112页。利用岭回归法分别对2002年、2012年变量进行回归,绘制岭迹图。在2002年,K=0.30,R2=0.43时,6个岭回归系数曲线已经平稳,方程拟合度较高;在2012年,K=0.40,R2=0.48时,6个岭回归系数曲线已经平稳,方程拟合度较高。最终得到2002年、2012年岭回归模型(见表2)。

表2 岭回归系数

注：*表示在10%的水平下显著。

(三)回归结果分析

由表2得知,在显著性水平α=0.1时,2002年仅有变量X2、X3和X4通过t检验,回归参数显著,对LQ的影响较大,表明2002年制造业发展水平、固定资产投资总额和社会消费品零售额三个因素对长三角物流业集聚水平起着决定性作用,而GDP、当年实际使用外资金额和城市规模三个因素对于物流集聚程度并没有显著影响,这与本文预期的假设不一致。因此,2002年影响物流集聚水平的主要因素是制造业发展水平、固定资产投资总额和社会消费品零售额。长三角地区制造业发达,对物流需求较大,雄厚的经济实力为物流基础设施建设提供强大的经济支撑。同时，地处东部沿海地区,经济发达,人民生活水平殷实,民众的物流消费需求量较大,另外广阔的经济腹地促进了地区间经济贸易往来,消费流通溢出效应显著,使得长三角地区的物流集聚现象明显。

在显著性水平α=0.1时,2012年有变量X2、X3和X6未通过t检验,回归系数不显著,说明2012年制造业发展水平、固定资产投资总额的增加和城市人口的急剧膨胀不会对物流集聚水平产生直接的影响。而该时期,当年实际使用外资金额的多少对物流集聚水平的提升作用十分显著,回归系数为0.1498,系数较2002年增幅较大,表明随着长三角对外开放程度的不断加大,外资的知识和技术溢出效应显著,外资利用程度已经成为推动长三角物流业集聚的关键因素。同时,社会消费品零售额对物流集聚水平依然存在高度影响,且回归系数(0.3313)比2002年(0.2229)有较大提升。GDP对物流集聚水平也开始具有显著促进作用,回归系数较2002年有大幅增加,说明发达的经济可以为物流业发展提供巨大的经济和技术支撑,但对物流产业的发展存在一定的滞后性。

另外,值得关注的是,这一时期制造业发展水平和固定资产投资总额均对物流集聚水平影响不显著,这是2002年所没有的特征,可能是由于长三角地区制造业与物流业的联动发展能力较差所造成的。与发达国家相比，我国制造业发展水平仍有较大的差距,今后应进一步加强对制造业的产业升级,优化结构,促进其与物流业多方面的联动发展。另外，盲目、不合理的基础设施投资造成资源重复建设、利用率不高、浪费现象严重,对物流业发展产生了抑制作用。

四、总 结

通过以上分析,本文得出如下结论:11年间,长三角物流业集聚水平总体呈现下降趋势,城市极化作用不断变大,物流集聚和扩散效应显著增强,空间演变格局也发生了变化。2002年制造业发展水平、物质资本投入和消费流通水平三个因素对长三角物流业集聚水平起着决定性作用。与2002年相比,2012年消费流通水平是长三角区域物流集聚产生差异的主导因素,且影响程度在上升;对外开放程度对长三角区域物流集聚存在高度正相关,且影响程度变大;经济发展水平对长三角区域物流集聚促进作用显著,且影响幅度变大;制造业发展水平、物质资本投入和城市规模对物流集聚影响不显著。

虽然长三角地区经济实力雄厚,制造业发达,物流业发展迅猛,但大部分城市的物流集聚水平还不高,究其原因主要是物流业与制造业的联动发展能力较差。一方面,大部分企业对物流的认识仍停留在表面,缺乏物流外包意识,而制造业企业又缺乏对第三方物流公司的信任,盲目建立公司内部物流,很大程度上抑制了第三方物流的发展,导致物流资源得不到及时整合;另一方面,区域物流协调机制滞后,城市定位雷同现象严重,资源重复建设,造成极大的浪费。因此,今后长三角地区必须积极优化两业联动发展的环境,促进两业技术的融合,将提升制造业物流作为发展的重点。此外,还必须加大区域物流重组力度,各城市需对自身生态位进行合理定位,在提升物流规模效应的同时加快高新物流园区的建设。

(责任编辑 陈汉轮)

Logistics Industry Agglomeration and Its InfluencingFactors in Yangtze River Delta

CAI Haiya & XIE Shouhong

(BusinessSchoolofJiangnanUniversity,Wuxi,Jiangsu, 214122,China)

From 2002 to 2012, the overall level of the Yangtze River Delta logistics industry agglomeration showed a downward trend, and the polarization of city became larger, logistics agglomeration and diffusion effects have significantly enhanced. Compared to the year of 2002, the consumption and circulation in 2012 are the primary factors for the difference in logistics agglomeration, and the degree of influence is on the rise. The level of economic development has a positive correlation with increased influence. However, the level of manufacturing development, physical capital investment and city size have little impact on the logistics agglomeration.

service economy; service industry; logistics industry; Yangtze River Delta

2015-04-08

教育部新世纪优秀人才支持计划项目(NCET100460)

蔡海亚,男,江苏盐城人,在读硕士研究生,研究方向:区域物流。

10.3969/j.issn.1671-2714.2015.04.006