中国物流业发展的驱动因素及其动力来源——基于劳动力投入的视角

陈　恒， 魏修建， 魏晓芳

(西安交通大学 经济与金融学院， 陕西 西安 710061)

中国物流业发展的驱动因素及其动力来源——基于劳动力投入的视角

陈恒， 魏修建， 魏晓芳

(西安交通大学 经济与金融学院， 陕西 西安 710061)

摘要:中国物流业的发展不仅受外部经济发展、地区政策差异等因素的影响，最主要取决于内部因素的驱动。文章基于时间和空间维度,应用LMDI指数分解法和重力模型将物流业劳动力投入分解为劳动规模效应、劳动效率效应和劳动力地区结构效应。研究发现：东部和中部地区物流业发展的主要内在驱动因素为劳动效率的提升，属于集约型发展方式;而西部地区主要依赖于劳动规模扩张，属于粗放型发展方式。且劳动效率提升是中国区域物流业发展重心变化的主要驱动因素；劳动效率差距缩小是东中部地区物流业发展收敛性的主要原因;东西部地区物流业发展处于发散状态主要归因于劳动效率差距的扩大化。此外，通过建立提升物流业劳动效率的Tobit动力因素模型，研究发现：推动东中西部地区物流业劳动效率提升的动力因素具有差异性。表现在技术水平对劳动效率的推动作用从东部向西部逐渐递减，尤以东西部地区具有显著差距,说明我国物流业在产业转移中可能存在“技术转移塌陷”的现象;而东西部地区劳动工资的推动作用低于全国水平，可以推断东西部可能存在劳动工资分配失衡的现象，从而抑制了劳动者积极性,最终未能对劳动效率提升产生较高推动作用。

关键词:物流业发展；驱动因素；动力来源；劳动力投入

一、 引言及文献评述

物流业是融合运输、仓储、货代、信息等产业的复合型服务业，是支撑国民经济发展的基础、战略性产业。*详见国务院物流业发展中长期规划(2014-2020)加快现代物流业发展可提升中国不同地区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[1])，最终提升商品竞争力。目前，国家提出重点建设“一带一路”的战略构想，主要目的是要促进中西部地区对外开放，实现与“一带一路”沿线国家的贸易畅通。然而，由于长期以来中国区域经济发展的非均衡性，导致派生性的物流业发展也具有区域非均衡的特征，极大约束了中国商品竞争力的提升以及未来“一带一路”对外贸易的畅通。统计数据表明，2013年中国物流业产值规模已达28220.65亿元。其中，东部地区为15444.9亿元；中部地区为10442.8亿元；西部地区为4038.9亿元，东部地区物流业总产值是中西部地区的1.47倍和3.82倍。在1998-2013年期间,东中西部地区物流业产值分别以平均11.45%、13.51%和13.53%的速度实现增长。2013年物流业劳动力总投入为831.14万。其中，东中西部地区分别为393.7万人、297.34万人和140.1万人，且东部地区是中西部地区的1.32倍和2.81倍。在1998-2013年期间，东中西部地区劳动力投入分别以平均1.9%、0.226%和9.44%的速度实现增长。

从以上历史数据观察，不管是物流业产值规模及其增长速度还是劳动力投入规模及其增长速度都存在区域非均衡化特征。那么，是什么因素导致东中西部地区物流业发展的非均衡性？驱动中国物流业发展的内在影响因素是什么？国内外学者从多个视角对上述问题进行了阐述，却尚未给出统一的结论。随着信息化对经济发展的作用日趋明显，国内外部分学者试图从信息化和通讯设施视角研究物流业发展的影响因素，结果表明落后的信息化水平和通讯设施是制约中国物流业发展的主要因素(何枫，2000[2]；王微，2003[3]；罗峰，2007[4]；Mokhtar Muhammad，2014[5])。还有一些学者研究认为落后的基础设施是制约中国物流业发展的重要影响因素(李松庆，2002[6]；MarkGoh，2003[7])。此外，部分国内学者从实地调查、理论研究视角分析物流业发展的影响因素，结果均表明体制落后、资金以及人才缺乏等因素是物流业发展的主要制约因素(杜涛，2003[8]；莫鸿，2008[9]；黄福华，2009[10])。由于物流业是派生性产业，因此其他产业的发展与物流业发展具有反馈性的协调关系。部分学者独辟蹊径从产业协调度视角(以制造业、金融业为视角)研究物流业发展的影响因素，结果表明制造业的劳动生产率、金融业发展的深度与广度对中国物流业发展具有较大的影响(王珍珍，2010[11]；Zhang和Ju，2012[12]；谌玲，2014[13])。2001年中国加入WTO后，鉴于FDI对中国经济发展的溢出效应逐渐显著，部分学者从FDI视角进行研究，发现不同的FDI水平是区域物流业发展的重要影响因素(Wang，2010[14]；姚娟和庄育良，2012[15])。还有部分国内外学者Zhao和Tang(2009)[16]、Liu(2013)[17]、Li和Shan(2014)[18]、Huang和Ye(2014)[19]、Wang(2014)[20]分别以独特视角从区域资源禀赋差异、信用、交通运输效率、国际经济区域演变、低碳经济等对物流业发展进行了研究，结果表明不同视角所包含的因素对物流业发展均能构成制约。

从以上文献梳理可知，现有研究主要集中在两个方面：第一，主要从影响物流业发展的外部因素进行研究，取得了具有实践意义的成果，但缺乏对最深层次的内在影响因素的分析。哲学观点认为，影响事物发展的内在因素是驱动事物发展的主要因素，并决定事物发展的性质与方向。因此，甄别能够推动中国物流业发展的内在驱动因素至关重要，并且是决定未来中国物流业可持续发展所亟须解决的核心问题。第二，现有研究主要从影响因素的整体性进行分析，较少涉及对导致区域物流业发展非均衡性原因的分析。按照经济区域划分，中国分为东中西三个部分，由于经济发展的非均衡性导致区域物流业发展具有较大的差距。如果东中西部地区之间的发展差距不能逐渐改善，将严重制约“一带一路”对外开放的程度。因而加快中西部地区物流业发展，缩小东西部、东中部地区物流业发展差距迫在眉睫。而甄别导致中国不同区域之间，尤其是中西部与东部地区物流业发展差距的根源至关重要。

鉴于此，我们借鉴经济增长模型与柯布道格拉斯生产函数中将劳动力作为经济增长及产业发展的内生驱动因素，从劳动力投入视角，应用LMDI指数分解法和重力模型，基于时间与空间维度深入探讨影响中国物流业发展的内在驱动因素及其动力来源，从而有效识别中国不同区域物流业发展的内在驱动因素以及产生区域非均衡特征的主要原因，以期在理论与实践方面提出能够有效指导我国区域物流业发展的相关政策。

二、 基于劳动力投入视角的中国区域物流业发展现状分析

(一) 基于劳动力投入视角的中国东、中、西部物流业发展变化

劳动力投入是中国物流业发展的基础性保障,由于产业发展的基础环境不断改变，致使东中西部地区基于劳动力投入的产业发展也处于动态变化的环境中。具体表现为1998-2013年期间，中国东中西部地区物流业劳动力投入规模、劳动效率、劳动地区结构始终处于动态变化中。

其中：1998-2001年期间，中国东部地区物流业劳动力投入规模持续下降；2002-2013年基本处于上升趋势。物流业劳动效率变化趋势分为四个阶段：1998-2000年劳动效率持续上涨，但上涨幅度较小；2001-2005年劳动效率较2000年之前有较高的增幅，并且此阶段劳动效率值基本保持平稳；2006-2012年劳动效率一直处于增长趋势；2013年劳动效率相比2012年却有小幅的回落。

由于受地区发展、政策、工资福利等因素的影响，物流业劳动力在东部各个省份的配置处于动态变化的状态。其中：北京劳动力地区结构变化在1998-2013年期间先从平稳期逐渐过渡到增长期，最后又处于下降趋势。海南、河北、山东的劳动力地区结构变化趋势与北京的情况相类似。江苏劳动力地区结构占比变化在大体趋势上与北京、海南、河北以及山东具有相似性，但部分年份具有差异性。而上海的劳动力地区结构变化却与北京及上述地区的情况恰好相反，即处于先下降后增长，最后处于稳定的趋势。广东劳动力地区结构变化趋势在1998-2013年期间处于先增长后降低，最后又开始增长的变化中。天津、浙江以及福建劳动力结构变化较为稳定，分别处于4%~6%、8%~9%和6%~7%的稳定区间。

在1998-2013年期间，中部地区物流业劳动力投入规模也处于动态变化中，其中1998-2000年劳动力投入基本平稳，2001-2012年一直处于下降趋势，而2013年劳动规模却扩张到249.2万人。劳动效率变化在1998-2013年期间，除2013年有小幅降低外，其它年份均处于上升趋势。

与东部地区相似，中部地区物流业劳动力地区结构也处于动态变化中。其中：内蒙古自治区劳动力地区结构变化在1998-2013年分为三个阶段，分别为平稳期、增长后新的平稳期、新的增长期。山西劳动力地区结构变化与内蒙古自治区在形态走势上基本相似，但变化范围有所差异。吉林劳动力地区结构变化与内蒙古情况部分相似，区别在于在第三阶段变化趋势处于下降的过程。而黑龙江劳动力地区结构变化趋势与内蒙古恰好相反。安徽与江西劳动力结构变化趋势相似，基本保持在7%~8%的水平，期间也有少量的增幅，但均未超过9%的占比水平。河南、辽宁、湖北以及湖南劳动力地区结构变化曲线的斜率较为温和，均能维持在较低的变化范围，且能长期保持稳定状态。

与东、中部地区相同，1998-2013年期间，西部地区物流业劳动力投入也处于动态变化中。其中1998-2006年期间劳动力投入规模持续下降，而2007-2011年却处于增长趋势。经过2012年短暂的下降后于2013年达到劳动力投入规模的最高峰。然而，劳动效率在1998-2012年却持续上升，并且2013年劳动效率值有少量幅度的回落。

在西部地区物流业劳动力地区结构变化中，1998-2013年期间，重庆劳动力地区结构变化处于先降低后增长的趋势，而陕西的变化趋势恰好与重庆相反。云南和广西的劳动力地区结构变化特征存在异同，即云南先处于较为平稳状态，后处于下降趋势，而广西在第二阶段却处于上升趋势。西藏的变化趋势与云南基本相一致。在1998-2013年期间，贵州、甘肃、青海、宁夏四个省份的劳动力地区结构变化较为稳定，期间虽有增幅或减幅，但变化区间较小。四川劳动力地区结构在1998-2013年期间变化起伏较大，先处于平稳期，随后处于增长和下降趋势交错变化中。新疆劳动力地区结构在1998-2013年期间处于8%~10%的变化范围，并呈曲折上升趋势。

从以上分析可知，东中西部地区物流业劳动力投入规模、劳动效率、劳动力地区结构一直处于动态变化中。然而，1998-2013年期间，东中西部地区的物流业产值均处于上升趋势，且平均增长率分别为11.45%、11.98%和13.53%(高于同期各地区GDP的增长速度)。因此我们初步提出第一个推断。

推断1：中国东中西部地区物流业发展不断壮大主要归因于物流业劳动规模变化、劳动效率变化和劳动力地区结构变化共同所致。

(二) 东、中、西部物流业发展比较

对东中西部物流业发展的比较，我们从劳动力投入、劳动效率、物流业产值三个方面进行分析，分别对东中部20个省，东西部21个省在1998-2013年期间劳动力投入、劳动效率与物流业产值的差距进行研究，从而确定东中部、东西部差距变化是处于发散状态还是一种收敛状态。本文借鉴δ-收敛模型的思想，分别对东中部、东西部物流业发展的差距进行计算，计算方法如下:

(1)

通过应用MATLAB计算机编程语言对δ-收敛模型进行建模计算并得到CV系数值，计算结果如表1所示：

表1　物流业产值、劳动力投入、劳动效率CV系数变化

详见表1所示，1998-2002年期间东中部物流业产值差距处于缓慢的发散状态，而2003-2013年逐渐呈现出一种差距缩小的收敛趋势。东西部物流业产值差距在1998-2013年始终呈现出一种发散趋势。对劳动力投入而言，东中部、东西部物流业劳动力投入差距在1998-2001年期间均呈现出一种收敛趋势，在2002-2013年开始处于发散的趋势。而东中部物流业劳动效率差距在1998-2008年期间呈现出一种发散趋势，在2009-2013年呈现出一种收敛趋势；东西部劳动效率差距在1998-2013年期间始终处于发散趋势。

从以上分析可知，中国物流业发展存在极大的区域非均衡性。其中2003-2013年东中部地区物流业发展(产值)呈现收敛趋势，说明经过近十年的发展东中部物流业发展的差距在逐渐缩小。而东西部地区物流业发展(产值)呈发散趋势，说明东西部地区物流业发展的差距在逐渐扩大。通过对比东中部、东西部地区物流业发展现状，我们发现东西部物流业产值CV系数呈发散状态，而相应的劳动力投入、劳动效率也呈现发散状态，因此存在由于物流业劳动力投入和劳动效率的差距共同导致东西部物流业发展非均衡性的可能性。然而，通过对比东中部地区物流业发展，我们发现东中部物流业产值处于收敛趋势，而劳动力投入却与物流业产值呈相反状态。但劳动效率在2009年以后也呈现收敛趋势。因而，我们初步推断可能存在由于东中部地区物流业劳动效率差距逐渐缩小，从而促使两区域之间物流业产值差距不断缩小的事实。综上我们提出第二个推断。

推断2：物流业劳动力投入差距并非是导致中国区域物流业发展差距的根源，而最终的根源在于中国不同区域之间物流业劳动效率的差距。

为验证以上推论，我们通过时间与空间维度下对东中西部地区物流业发展的驱动因素进行逐一识别。

三、 时间与空间维度下中国区域物流业发展的驱动因素识别

(一) 数据来源

本文将全国31个省及自治区(不包含港澳台)划分为东、中、西三个地区，并以东中西三个地区物流业发展作为研究对象，样本区间为1997-2013年。文中所出现的数据均来自于wind数据库、国家统计局以及全国31个省份(自治区)统计年鉴、经济年鉴以及发展年鉴。

在指标选取中，考虑到物流业属于劳动性密集行业，劳动力流动性较大，为确保模型计算中数值的稳定性，我们选取物流业年末在岗劳动力作为劳动力投入指标。将各省物流业产值作为物流业发展的替代指标。此外，根据文中需要，基于各省统计年鉴的历史数据，我们对中国东中西部地区物流业总产值、物流业在岗总劳动力、劳动效率、劳动力地区结构进行了数学计算。

(二) 模型设定

为进一步深入探讨中国区域物流业发展的内在驱动因素，我们借鉴对数平均迪式指数分解法(LMDI)的思想，将中国三大经济区域物流业劳动力投入的驱动效应分解为劳动规模效应、劳动效率效应和劳动力地区结构效应，Ang(2004)[21]认为该分解方法是一种不产生残差的分解分析方法，能有效解决分解中剩余问题和数据汇总的零值与负值问题，具有路径独立、残差为零以及聚合一致的优势。

基于LMDI分解法，我们对中国东、中、西部地区物流总产值(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规模效应、劳动效率效应、劳动力地区结构效应。劳动规模效应指劳动效率与劳动力地区结构不变化情况下，仅由于劳动力投入规模变化引起物流业总产值的变动。劳动效率效应是指在劳动规模与劳动力地区结构不变情况下，劳动效率变化所引起的物流业总产值的变动。劳动力地区结构效应指在劳动规模和劳动效率不变的情况下，劳动力地区结构变化所引起的物流业总产值的变动。具体模型构建如下：

(2)

根据LMDI模型，基期和第t年东中西部地区物流总产值可分别表示为G0和GT，从基期G0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ΔGact、ΔGeff和ΔGstr分别代表劳动规模效应、劳动效率效应和劳动力地区结构效应。具体模型的表达式表示如下：

ΔGtot=GT-G0=ΔGact+ΔGeff+ΔGstr

(3)

由LMDI分解方法可知，在加法分解模式下，三部分效应的计算方法分别如下：

(4)

(5)

(6)

(7)

(三) 时间维度下东中西部地区物流业发展驱动因素识别

基于LMDI模型原理，我们分别对东中西部地区构建物流业发展的驱动效应模型，应用MATLAB软件编程技术计算所得结果如下(见表2-表4)。

表2　劳动力投入对东部地区物流业发展的驱动效应

表3　劳动力投入对中部地区物流业发展的驱动效应

表4　劳动力投入对西部地区物流业发展的驱动效应

由表2-表4可知，劳动力投入对东、中、西部地区物流业发展的累积总驱动效应为29590.3531、8386.36486和3087.76796，说明劳动力投入与中国东中西部地区物流业发展正相关。且劳动力的总驱动力大小表现为东部地区>中部地区>西部地区。

但是，将东中西部地区总驱动效应分解为劳动规模效应、劳动效率效应和劳动力地区结构效应三个驱动因素，其驱动作用大小具有显著的区域差异化特征。其中，东部地区劳动规模的累积驱动效应为5214.8016，对东部地区物流业发展的贡献度为0.176；劳动效率累积驱动效应为13417.06679，贡献度为0.453；劳动力地区结构累积驱动效应为10958.48473，贡献度为0.37。中部地区劳动规模累积驱动效应为845.44219，贡献度为0.10；劳动效率总驱动效应为5463.0544，贡献度为0.86；劳动力地区结构总驱动效应为240.47844，贡献度为0.038。西部地区劳动规模效应的累积效应为2434.5182，贡献度为0.78；劳动效率累积驱动效应为1379.4947，贡献度为0.45；劳动力地区结构的累积驱动效应为-726.24498，贡献度为-0.23。

从以上各区域三个驱动因素的累积驱动效应及贡献度数值观察，东部地区物流业发展的主要驱动因素为劳动效率效应，其次为劳动力地区结构效应，最后为劳动规模效应，并且劳动效率效应的贡献度最大。中部地区物流业发展的主要驱动因素为劳动效率效应，其次为劳动规模效应，最后为劳动力地区结构效应，并且劳动效率效应的贡献度最大。西部地区物流业发展的主要驱动因素为劳动规模效应，其次为劳动效率效应，且劳动规模效应的贡献度最大，而劳动力地区结构效应的驱动效果及贡献度为负值。因此，从物流业发展方式而言，东、中部地区物流业发展主要依靠劳动效率的提升，属于集约型发展方式，而西部地区则主要依赖于劳动规模扩张，属于粗放型发展方式，且西部地区物流业劳动力在地区之间的配置处于不合理状态。但是，东部地区劳动效率和劳动力地区结构的驱动效果显著高于中西部地区。并且劳动效率和劳动力地区结构的驱动效果从东部到西部按照阶梯状呈递减状态，表明东部物流业发展在劳动效率提升和劳动力地区结构配置优化方面存在较大的优势。

从时间维度观察东中西部地区三个驱动因素的驱动力大小可知，东、中、西部地区在1998-2001年期间，劳动效率提升是物流业发展的共同内在驱动因素。原因在于1998-2001年中国正处于国有企业改革的制度创新阶段，开始实行“抓大放小”策略，对国有企业进行了重组，同时让民营经济产生了活力，使国有物流企业和民营物流企业共存于市场，增强了不同市场主体相互之间的竞争意识，提升了劳动效率。2001年中国加入WTO，我国交通部、原对外贸易经济合作部以及商务部分别于2001-2004年期间联合公布了《外商投资道路运输业管理规定》、《外商投资民用航空业规定》、《外商投资国际海运业管理规定》等，促使物流业逐步开始对外资开放，给较为封闭的中西部物流业市场注入“新鲜”活力，促使中西部地区市场竞争意识进一步提升，从而劳动效率有所提高(余泳泽，2010)[22]。因此，物流业劳动效率提升是2002-2004年中西部地区物流业发展的主要驱动因素。

2002年是中国加入WTO的第一年，外资首先进入东部物流业市场，促使物流业开始扩张，吸引了大量的劳动力，从而在2001-2002年劳动规模效应成为东部地区的主要驱动因素。在此阶段之后，东部地区不同省份劳动工资差距逐渐缩小，激发大量的劳动力涌入东部地区不同的省份，优化了东部地区的劳动力地区结构，因而在2002-2003年劳动力地区结构效应成为主要驱动因素。劳动力地区结构的优化，满足了东部地区对劳动力的需求，同时外资企业的管理与技术溢出效应逐渐显著，增加了劳动边际产出，劳动效率进一步提升。因而劳动效率提升成为东部地区2003-2004年期间物流业发展主要驱动因素。

在2004-2005年期间，随着东部地区物流业劳动力工资的普遍提升，劳动力继续向东部不同地区转移，促使劳动力地区结构进一步优化，因而劳动力地区结构效应成为主要驱动因素。2005年后，东部沿海地区物流业体制内劳动力成本开始上升，迫于成本压力东部地区物流业开始逐渐向中西部转移(陈恒等，2015)[23]。而2008年爆发的金融危机，共同加大了东部地区劳动力向中西部地区转移的力度，降低了东部地区物流业运营成本，因而在2005-2012年期间劳动效率效应成为东部地区主要驱动因素。2004-2012年，随着东部劳动力向中西部地区转移以及东部现代物流向西部继续转移，*中国物流与采购网：陆江2007年中国物流发展特点与2008年展望。逐渐优化了中西部劳动力地区结构。2008年由于金融危机造成东部地区劳动密集型产业大量破产，促使东部地区劳动力向中西部地区继续转移，并带来了较为先进的管理理念或技术，因此在2004-2012年劳动效率效应成为中西部地区的主要驱动因素。

2013年劳动规模效应成为东、中、西部地区物流业发展共同的主要驱动因素。主要原因在于2013年中国电子商务交易额突破10.2万亿元人民币，同比2012年、2011年增长29.9%和70%。*数据来源于国家统计局，前瞻产业研究院整理。线上电子商务业的大力发展联动性带动线下实体物流业扩张式发展，并且得益于金融危机后国家将4万亿元人民币投资于基础设施建设，促使我国不同地区基础设施得到进一步优化。尤其是中西部地区基础设施的优化和城镇化的大力发展逐步优化了物流业发展的基础环境，促使物流业的发展规模迅速扩张，同时改善了市场的外部“硬”环境。因而，2012-2013年基于电子商务的跨越式发展和国内基础设施的改善，使东中西部地区物流业的市场范围不断扩张，并接纳了大量的劳动力就业，从而扩大了劳动力投入规模。

(四) 空间维度下中国物流业发展驱动因素识别

我国东、中、西部地区由于历史发展条件、地里位置、资源、政策等因素的差异，导致劳动规模效应、劳动效率效应、劳动力地区结构效应的驱动力在时间维度下处于动态变化中。为进一步考察中国区域物流业发展在空间维度下的内在影响因素变化，我们应用大学物理学中计算物体重心的方法，对中国区域物流业发展的三个内在驱动因素在空间维度下的重心演化过程进行分析。由物理学相关知识可知，总力矩最小的点为重心所在点，用8式和9式进行迭代计算，形成重心坐标的计算步骤，如下所示：

(8)

(9)

(10)

(11)

(12)

当Ri⟹0时，中国东中西地区各省份第i个地区离重心的距离越短，Ri=0，该地区为重心所在地*在实际计算中，我们选取东、中、西地区各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：

(13)

通过应用MATLAB计算机编程对推导模型进行计算，得到空间维度下中国物流业劳动效率效应、劳动力地区结构效应、劳动规模效应的重心演变过程。为识别影响中国物流业发展重心变化的驱动因素，我们对中国物流业发展的重心进行了计算。计算结果如图1-图4所示：

图1　中国物流业发展重心演变

图2　中国物流业劳动力投入重心演变

图3　中国物流业劳动效率重心演变

图4　中国物流业劳动力地区结构重心演变

如图1所示，在1998-2013年期间，中国物流业发展重心变化分为三个阶段：1998-2003年期间，中国物流业发展的重心位于中国东南部，主要原因在于东南部是我国对外开放最早的地区，尤其是上海、宁波、杭州等地作为中国进出口贸易的重要区域，联动性带动物流业的大力发展。随着中国进入WTO，中国东部地区对外开放程度进一步提高，并形成了以北京、天津、青岛等大型城市为中心的陆上和港口进出口贸易城市，并且产业有明显北上转移趋势(刘红光，2011)[24]，因此在2004-2011年期间除2009年外，中国物流业发展重心持续向中国东部地区的北部方向转移；在2012-2013年中国物流业发展重心开始向西方向挺进，从地理经纬度坐标观察，主要向中国中部地区转移。尽管国家实施了西部大开发战略，但由于西部地区自然环境、经济发展、投资环境、交通设施等处于劣势地位，因而中国西部地区始终未能成为中国物流业发展的重心。如图2所示，中国物流业劳动力投入重心变化的特征主要表现在两个方面：1998-2012年期间物流业劳动力重心始终位于中国中部地区，并且从2013年开始向中部地区的西南方向转移，但并没有向西部转移的特征。因此中国物流业发展在1998-2012年期间存在劳动力投入与产业发展错位的现象，进一步说明劳动规模扩张并非是现阶段中国物流业发展的主要驱动因素。而劳动力地区结构重心轨迹(详见图4)与劳动力投入重心轨迹基本相互一致。从图1、2可知，中国物流业发展的劳动效率重心变化特征分为三个阶段：1998-2004年物流业劳动效率重心主要在“长江三角洲”地带所包含的地区(上海、江苏、浙江等)，2005-2011年期间开始有较为明显的向东部地区北部方向转移趋势；2012-2013年开始向西方向(主要为中国中部地区)转移，而中国西部地区始终未能成为物流业发展的劳动效率重心。

从图1-图4可以看出，中国物流业发展重心变化与物流业劳动效率重心变化基本一致，说明劳动效率提升是中国区域物流业发展重心变化的主要驱动因素，同时也表明劳动效率差距缩小是东中部地区物流业发展收敛性的主要原因，而东西部地区物流业发展差距的发散性特征主要归因于西部地区物流业劳动效率提升的速度与东部地区的差距在扩大化。

四、 中国物流业发展驱动因素的动力来源

(一) 中国物流业发展驱动因素的动力来源

通过时间与空间维度下对中国物流业发展驱动因素的识别，结果表明劳动效率提升是东中部地区物流业发展的主要内在驱动因素，而西部地区主要依靠劳动规模扩张。从产业发展的路径而言，粗放型的发展方式具有劳动力消耗高、成本大，经济效益不佳的特点。因此，物流业要实现产业升级，传统的粗放型发展方式需要进一步升级为集约化的发展方式。从上述研究发现，现阶段东中部地区在产业发展方式上属于集约式发展，而西部地区属于粗放型发展方式。因此，中国西部地区要实现从粗放型发展方式升级为集约型发展方式，必须依靠提高劳动效率的路径来实现。

然而，驱动物流业劳动效率提升的动力因素较多，鉴于我国东中西部地区物流业发展中存在的劳动力成本差异，以及产业升级压力，我们从物流业劳动力工资和物流业技术水平视角进行分析。

第一，物流业劳动工资(Income)。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(刘文军，2005)[25]，促使劳动者在心里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)[26]，以增加劳动产出，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[27]；Campbell，1993[28])，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。

第二，物流业技术水平(Tech)。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(姚先国，2012)[29]。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，自然减少对知识和技能水平较低劳动者的需求，从而提高劳动效率。本文对技术水平变化的测量中，通过借鉴王林辉(2013)[30]利用专业技术人员占非技能劳动者比例测算技术水平进步的方法，对中国物流业技术水平变化进行测度。

(二) Tobit计量模型设定

为深入探讨能够提高物流业劳动效率的动力因素，本文将全国31各省分为东中西三个地区，以东中西部物流业劳动效率作为被解释变量，以能够提高物流业劳动效率的动力因素作为解释变量。由于受物流业劳动效率(V)的取值范围(V>0)的影响，数据的连续性被截断，若采用最小二乘法估计会带来参数的有偏和不一致(屈小娥，2009)[31]。采用Tobit模型可有效解决因变量受限的数据样本，并能实现有效回归。

首先可考虑设定潜在因变量回归模型如下：

yit*=β1iIncomeit+β2iTechit+uit

(14)

i=1,2,3;t=1,2…15

被观察数据yit与潜在因变量yit*之间的关系如下：

(15)

假设模型误差项服从N(0，σ2)分布，最终设定的Tobit模型可表示为：

(16)

其中：uit～N(0，σ2)。Incomeit代表中国第i个经济区域(东中西部地区)第t年的物流业劳动平均工资；Techit代表中国第i个经济区域(东中西部地区)第t年的物流业技术水平。并对模型(16)采用极大似然法估计系数β1和β2。

(二) 实证结果及分析

由于部分指标数据可获得性受限，本文应用Tobit模型的回归区间为1999-2013年，回归结果见表5所示。

表5　Tobit模型回归结果

注：***代表在5%置信区间水平下显著；**代表在10%置信区间水平下显著。

从表5可以看出，β1(物流业劳动工资)对中国物流业劳动效率提升具有正向推动作用。并且劳动力工资每提升1%，劳动效率将提高0.0652%。由于受地区经济发展影响，东中西部地区β1的系数具有较大的差异性。其中：东部地区劳动力工资每提升1%，劳动效率将提升0.0609%，低于全国水平；中部地区劳动力工资每提升1%，劳动效率将提升6.2515%，高于全国水平；西部地区每提高1%，劳动效率将提升0.0556%，低于全国水平。从劳动工资的推动作用可以看出，劳动工资对劳动效率的提升作用从东部向西部地区呈现先增后减的“倒漏斗”形态。

在表5中，由β2系数值可知，中国物流业技术水平对劳动效率提升也具有正向推动作用。对全国水平而言，物流业技术水平每提升1%，劳动效率将提高13.6571%。然而，同劳动工资的推动作用相似，东中西部地区β2系数值也具有较大的差异性。其中:东部地区技术水平每提升1%，劳动效率将提升20.9134%，高于全国水平。中部地区技术水平每提高1%，劳动效率将提高0.0779%，低于全国水平。而西部地区技术水平变化对劳动效率的推动作用不显著。从技术水平的推动作用可知，技术水平对劳动效率提升的推动作用从东部到西部地区按照阶梯状逐渐递减。

综合上述分析，我们发现中国物流业劳动效率提升的动力主要来源于技术水平的进步，其次为劳动力工资或福利水平的提升。但由于地区发展水平不同，东中西部地区具有较大的差距。主要原因在于东部地区对外开放较早，经济发展较为成熟，有较为发达的交通基础设施系统，从而有效的聚集了较多的专业技术型人才，造成长期以来中西部地区人才“孔雀东南飞”的现象较为严重，制约了中西部地区物流业发展对技术载体的需求。最终引致技术水平对物流业劳动效率的推动作用从东向西逐渐降低，说明近年来我国物流业在产业转移中存在“技术转移塌陷”的可能性。尤以东西部地区技术水平的推动作用有显著的差距。从劳动工资对劳动效率提升的推动力度看，东西部地区均低于全国水平，而中部地区远高于全国平均水平。原因在于成本上涨和产业升级双重压力，造成东部地区物流业开始向中西部转移，而东部地区发展条件较好，专业技术人员较少随着产业转移而离开东部，因而仅仅将传统的运营方式转移到中部地区。虽然带动了中部地区物流业的大力发展，并联动性带动劳动工资上涨，激发了劳动者积极性，提高了劳动效率，但技术水平并未因此而提高，表现为技术水平提高对劳动效率提升的驱动作用低于全国水平。而西部地区的基础环境对东部物流业转移的吸引力弱于中部地区，因此西部地区未能有效吸收东部产业转移，东部专业技术人员也未能有效从东部流向西部地区，从而技术水平提升对劳动效率的推动作用不显著。相应西部地区物流业未能得到大力发展，劳动工资也低于全国平均水平。并且可能存在以下事实：即由于低工资与工资分配失衡共同造成西部地区劳动工资对物流业劳动效率提升的推动作用远低于全国水平的现象。然而，东部地区劳动工资对劳动效率提升的推动作用也低于全国水平，说明东部地区尽管劳动力工资普遍高于中西部地区，但可能存在劳动工资分配失衡的现象，因而不能有效激发劳动人员积极性，导致劳动力工资对提升劳动效率的推动作用较小。

五、 研究结论与启示

本文应用δ-收敛模型分别对我国东中部、东西部在1998-2013年期间物流业发展的差距进行分析。并应用LMDI指数分解法和重力模型，将劳动力投入对中国区域物流业发展的驱动因素进行了分解。并结合东中西部地区物流业发展的主要驱动因素，应用Tobit模型对驱动因素的动力来源进行了估计。主要结论如下：

第一，通过应用δ-收敛模型分别对东中部、东西部在1998-2013年期间物流业发展的差距进行分析。研究发现：中国物流业发展存在极大的区域非均衡性。其中东中部地区物流业发展呈现收敛趋势，而东西部地区物流业发展却呈现发散趋势，说明近年来中部地区有效承接了东部地区物流业的产业转移，而西部地区虽然在基础设施、经济环境等有所改善，但相比中部地区的吸引力和竞争力依然不足，从而东中部地区之间物流业发展的差距在逐渐缩小，而东西部地区的差距在逐渐扩大。

第二，通过应用LMDI指数分解法和重力模型，将劳动力投入分解为劳动规模效应、劳动效率效应和劳动力地区结构效应三个驱动因素。分别从时间维度和空间维度研究三个驱动因素在东中西部地区的驱动效果变化及其重心演变。在时间维度的研究发现，东中部地区物流业发展的主要驱动因素为劳动效率效应。而西部地区物流业发展的主要驱动因素为劳动规模效应。从物流业发展方式而言，东中部地区物流业发展主要依靠劳动效率的提升，属于集约型发展方式，而西部地区主要依赖劳动规模扩张，属于粗放型发展方式，且西部地区物流业劳动力在地区之间的配置处于不合理状态。而东部地区劳动效率的驱动效果显著高于东部和西部地区。并且劳动效率和劳动力地区结构的驱动效果从东部到西部按照阶梯状递减，表明东部物流业发展在劳动效率提升和劳动力地区结构配置优化方面存在较大的优势。在空间维度下的研究发现，劳动效率提升是中国区域物流业发展重心变化的主要驱动因素，且劳动效率差距缩小是东中部地区物流业发展收敛性的主要原因，而东西部地区物流业发展差距的发散性特征主要归因于西部地区物流业劳动效率提升的速度与东部地区呈发散化趋势。因此，中西部地区要将提升劳动效率和改善劳动力地区结构作为缩小与东部差距的主要任务，此外，需要通过制定优惠政策，鼓励、吸引东部和中西部当地劳动力向不同地区流动，改善劳动力地区结构。尤其西部地区要改变传统的物流业发展方式，顺应产业升级大趋势，将提升劳动效率作为物流业发展的主要目标，并依托国家产业结构升级契机将粗放型的发展方式转变为集约型的发展方式。

第三，通过构建Tobit经济计量模型，将动力因素(技术水平和劳动工资)和因变量(劳动效率)进行回归拟合。研究发现，东中西部地区物流业劳动效率提升的动力因素具有显著差异性。表现在技术水平对物流业劳动效率的推动作用从东向西逐渐降低，尤以东西部地区技术水平的推动作用有显著的差距，说明我国物流业在产业转移中可能存在“技术转移塌陷”的现象。此外，在劳动工资提升的推动作用方面，东西部地区均低于全国水平，而中部地区远高于全国平均水平。说明东部地区尽管劳动力工资高于中西部地区，但可能存在劳动工资分配失衡的现象，因而不能有效激发劳动人员积极性，最终导致劳动工资对提升劳动效率的推动作用较小。而中部地区物流业劳动力工资分配较为合理，并产生了较大的激励作用。西部地区则由于物流业发展水平不佳及劳动力工资分配不合理共同促使现有劳动工资不能产生更高的激励作用。因此，中国物流业要实现全面发展，必须综合考虑区域的差异化的特征。其中东部地区物流业要实现持续发展，需要优化劳动工资的分配制度，提高劳动者积极性，实现劳动效率的有效提升。中部地区和西部地区由于物流业技术水平落后，需要加大引进先进技术的力度，培养专业技术人才，提高技术水平对劳动效率的推动作用。同时西部地区需要进一步提高和改善物流业劳动力工资或劳动报酬的分配制度。

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(责任编辑郑英龙)

基金项目:陕西省软科学重点计划项目“陕西现代服务业发展研究”(2014KRZ02)；陕西省软科学研究计划项目“陕西省服务业开放模式与路径研究”(2015KRM030)

作者简介:陈恒,男，博士研究生，主要从事产业经济、物流与电子商务研究;魏修建,男,教授，博士生导师，主要从事产业经济、物流与电子商务；魏晓芳，女，硕士研究生，主要从事物流电子商务研究。

中图分类号:F259.27

文献标识码:A

文章编号:1000-2154(2015)11-0013-14

收稿日期:2015-07-24

The Power Source and Factors Driving the Development of China in Logistics Industry
—Based on the Perspective of Labor Input

CHEN Heng, WEI Xiu-jian, WEI Xiao-fang

(SchoolofFinanceandEconomics,Xi’anJiaotongUniversity,Xi’an710061,China)

Abstract:The development of China’s logistics industry is not only affected by the external factors including economic development and the difference of regional policy etc., and it mainly depends on the driving force of the internal factors. Based on the dimension of time and space, the article decomposes the logistics industry labor input into labor scale effect, effect of labor efficiency and labor structure effect with LMDI decomposition method and the gravity model. The study reveal that the main internal driving factors of the logistics industry development in eastern and central regions is labor productivity, which belongs to the intensive development mode; in western region it mainly depends on the labor scale expansion, which belongs to the extensive development mode. Labor productivity increase is the main driving factor of gravity changes of China’s regional logistics center; and the narrowed labor efficiency gap is a major cause of the convergence of logistics industry development in eastern and central region. Eastern and western regional logistics industry development is in the divergent state which mainly attributes to the expansion of labor efficiency gap. In addition, through the establishment of Tobit dynamic factor model to improve labor efficiency of the logistics industry, we find that the driving factors to improve the labor efficiency of the logistics industry in eastern and western region are different. It is demonstrated by the driving effect of technological levels on labor efficiency which decreases progressively from the eastern region to the western region and the difference in eastern and western regions are much more obvious in particular, which indicate that there might be phenomenon of “technology transfer failure” in the process of technology transfer in logistics industry; the driving function of the labor wages in eastern and western regions are below the national level and it indicates that there might be imbalance of the labor wages distribution in the eastern and western regions, which restrains the enthusiasm of workers and fails to have greater driving function on the increase of labor efficiency.

Key words:logistics industry development; the driving factor; power source; labor input

(责任编辑郑英龙)