摘要:本文旨在对长江经济带地级城市物流发展的空间格局及其演化模式作初步探索。运用索洛残值法测算了2001~2013年100个地级及以上城市的物流业综合效率。构建空间分析模型对城市物流综合效率的空间演化模式进行了实证分析。结果表明:①长江经济带城市物流发展总体效率不断上升,但生产要素存在着较大的挖掘空间,物流业投入仍处于规模不经济状态;②沿流域梯度场城市物流综合效率的空间异质性增强,邻接海港口城市和综合交通枢纽城市均呈现出较高的效率值;③长江经济带城市物流发展具有明显的空间相关性和空间异质性;地理环境、区位优势、区域经济政策、产业结构调整与转型升级、基础设施投资、技术进步等因素协同构造城市物流发展的空间格局及其演化模式。
关键词:城市物流效率;墨兰指数;LISA检验;空间格局;演化模式
中图分类号:F259.2;F127 文献识别码:A 文章编号:1001-828X(2016)001-000-03
一、研究背景
国务院出台的《关于依托黄金水道推动长江经济带发展的指导意见》和《长江经济带综合立体交通走廊规划(2014—2020年)》标志着长江经济带已上升为国家战略。而促进沿江城市物流发展是推进长江经济带建设、实现一体化发展面临的关键,也是学术界研究的热点所在。城市物流关注如何对城市内企业的物流和运输活动进行整体优化,这是学界所认同的谷口荣一(Taniguchi E., 1999)在澳大利亚召开的第一届城市物流国际会议上定的基调。
Petersen, T.(2006) 从城市物流对城市以及城市周边区域的服务的角度进行研究,进一步提出了城市物流与其服务的周边区域的影响是相互的。城市物流带动周边经济,周边经济反过来又促进城市物流的发展。中国物流业发展与欧美澳日等发达国家相比差距明显,引入以城市为单位的整体优化理念可以给物流业的发展提供指南。鉴于国内学者从省域尺度做过研究(钟祖昌,2011),本文就从地级市域对城市物流发展的空间演化模式做初步探索。
二、城市物流综合效率分析
(一)样本数据描述
为响应“十三五”中国经济发展的国家战略,本文选取长江经济带100个地级及以上城市作为样本。数据来源主要为2001~2013年国家统计局公布的年鉴,择要罗列如下:
1.《中国统计年鉴》;2.《中国城市统计年鉴》;3.《中国第三产业统计年鉴》;4.《中国交通年鉴》;5.《中国工业统计年鉴》;6.各省市的历年统计年鉴以及中国经济信息网。
由于国内业界还未对物流产业进行比较清晰的界定,年鉴中物流业数据不够完善,本文采用交通运输、仓储和邮政业的数据,其增加值占物流业增加值总量80%以上,基本能代表我国物流产业的发展状况。
(二)生产函数模型
本文采用物流业的全要素生产率(TFP)对城市物流综合效率(LTE)进行测算,TFP是指除资本劳动等要素投入之外的技术进步和管理效率的提高对经济增长的贡献。目前,测算TFP的方法有数据包络法(Data Envelopment Analysis,DEA)和索洛残差法(Solow Residual,SR)等。因DEA法所需数据项较多,数据获得较难,故本文采用SR法对长江经济带100个地级及以上城市物流业的TFP,即城市的LTE进行测算。
假设物流业生产函数中的两项主要投入要素为资本和劳动,将生产函数设定为Cobb-Douglas生产函数,则城市i在t年的物流业生产函数为:
Yit=AitKitαLitβ(1)
两边取对数得:lnYit=lnAit+αlnKit+βlnLit(2)
回归后得α*β*,于是,城市i在t年的物流业TFP即物流综合效率(LTE):
(3)
上述SR法相对于DEA法而言其所需数据项较少,适用于中国统计年鉴类的数据源。
(三)城市物流效率测算
利用对统计年鉴中的原始数据进行整理所得的数据,采用上述公式,基于固定效应模型可测算得2001~2013年长江经济带城市物流综合效率LTE。限于篇幅本文仅列出2001~2013年的长江经济带主要城市物流LTE均值和增长率,见表1。
三、空间格局与演化模式
(一)空间相关性分析
20 世纪70年代初到80年到末是空间计量经济学发展初期,90年代进入起飞阶段,到了21世纪初,空间计量经济学已从经济学的边缘地带逐渐被主流经济学所接受(Anselin,L., 2006),发展逐步趋向成熟稳固。空间计量经济学研究主要分为两大块,探索性空间数据分析(ESDA)与证实性空间计量分析。
首先,引入全局Moran's I,用于反映空间邻接或空间邻近的区域单元观测值整体的相关性和差异程度(Moran,P.,1948),其计算公式如下:
I=Σni=1Σj≠iwij(xi-x~)(xj-x~)/(S2Σni=1Σj≠iwij)(4)
S2=1/n(Σni=1(xi-x~)2)(5)
x~=1/n(Σni=1xi)(6)
式中:I表示全局Moran's I;xi表示区域i的城市物流综合效率;wij表示空间权重矩阵,一般写成N维的矩阵W(n×n),通常由空间邻接和空间距离来确定。本文选择基于距离的空间权重矩阵,同时用概率矩阵转换法(transition probability matrices)作充分性分析,以保证结果的可靠性及合理性。(见表2)
表2通过arcGIS10.2计算了长江经济带100个样本市域2001-2013年城市LTE的全局Morans I统计值,其中所有的推论建立在9999个置换(permutation)操作基础上。结果表明长江经济带城市物流LTE分布存在显著的正向空间自相关关系。考察数据可发现2009年前后 Moran's I值达到峰值,并且从2001起总体上呈不断上升趋势。
(二)墨兰散点图表征
其次,考察区域Moran's I,以反映某地区与其邻接地区观测值的空间关联程度,如果I值大于(小于)预期值 E (I)=-1/(n-1)则反映正向(负向)空间自相关关系。Moran 散点图则描绘Wzt与原变量zt之间的关系,象限HH、LL(HL、LH)分别属于正向(负向)空间自相关,并表示了相似值(不相似)空间聚类区,可进行异型区位的分析。
根据散点图4个象限,局部相关指数的4种空间聚类(见图1)定义如下:
① HH类型,空间差异小,区域自身城市物流效率水平高H,周边效率水平也比较高H;
② LH类型,空间差异大,区域本身城市物流效率水平较低L,而周边效率水平较高H;
③ LL类型,空间差异小,区域自身城市物流效率水平较低L,周边效率水平也较低L;
④ HL类型,空间差异大,区域本身城市物流效率水平较高H,而周边效率发展较低L。
利用OpenGeoDa1.2可绘制出Moran散点图。限于篇幅,本文列出2007年、2009年、2011年和2013年长江经济带100个样本市城市物流综合效率的Moran散点图,以窥豹一斑。
(三)空间演化模式
采用LISA(Local Indicators of Spatial Association)方法进行综合分析,以弥补Moran散点图不能进行显著性分析的缺陷,每一地区在t年的局域 Moran's I值为:
Ii,t=((xi,t-μt)/m0)∑ jwij(xj,t-μt), m0=∑i(xi,t-μt)2/n(7)
式中,xi,t和μt分别表示在t年区域i的观测值及t年所有区域观测值均值,正(负)值分别表示本地区与邻接地区是相似(不相似)空间集聚区。结合Moran散点图与LISA产生了Moran空间自相关聚类图,见图2。呈现彩色的区域代表了显著性区域(significant LISA),并且每一种颜色代表了Moran散点图中相应象限。
显著性区域的空间联系反映了局域正向空间自相关聚类的趋势。图2a中,2005年73.91%的significant LISA落在了HH象限或LL象限,而其中34.78%的地区属于HH象限;图2b中,2013 年 80.00%的significant LISA 落在了HH象限或LL象限,60.00%的地区属于HH象限。而纵观2001年到2013年,显著性区域平均占总样本区域的27.62%,并且从区间最低点19%上升到区间最高点34%。
总体而言,长江经济带城市物流综合效率LTE水平不断上升。2001~2013年间长江经济带城市物流LTE增长平均大于1.49%,说明城市物流增长和技术进步都有所提高。从物流综合效率LTE来看,2001~2013年间平均值为5.5168,由2003年的4.815增加到2008年的7.1058,后来下降到2013年的5.7485,近年来出现下降的趋势,表明生产要素存在着较大的挖掘空间。从技术效率、规模效率总体发展趋势来看,十多年来出现先抑后扬的曲线走势现象,说明技术的使用率不高,城市物流业投入处于规模不经济状态。
长江经济带样本市域的城市物流LTE呈现空间异质性特征,尤其是沿流域梯度场东部与中西部空间异质性增强。上海市和宁波的物流发展效率一直保持相对较优的水平,说明其对生产要素的利用相对较高,台州和舟山城市物流发展效率处于相对的上升阶段,其发展趋势较好。而重庆、成都、昆明、武汉和长沙等城市物流LTE处于相对落后状态,从侧面反映这些城市的未来物流发展存在着巨大潜力。
四、结论与启示
本研究结果表明:①长江经济带城市物流发展总体效率不断上升,但生产要素存在着较大的挖掘空间,物流业投入仍处于规模不经济状态;②沿流域梯度场城市物流综合效率空间异质性增强,邻接海港口城市和综合交通枢纽城市均呈现出较高的效率值;③长江经济带城市物流发展具有明显的空间相关性和空间异质性;地理环境、区位优势、区域经济政策、产业结构调整与转型升级、基础设施投资、技术进步等因素协同构造城市物流发展的空间格局及其演化模式。
本研究不足的启示:其一,受数据可获得性所限,用单一的城市物流综合效率作为评价指标不免以偏概全;其二,来自各个城市的统计年鉴其统计口径存在差异,以致空间格局稀疏有余连贯不足;其三,长江经济带东部与中西部的巨大落差昭示各界各业任重而道远。
参考文献:
[1]Anselin,L,1996.The Moran Scatterplot as an ESDA tool to assess local instability in spatial association[A]. Spatial analytical perspectives on GIS[C]. London:Taylor & Francis:111-125
[2]Anselin,L.,2006. Spatial Econometrics: Past, Present and Future[EB/OL]. University of lllinois, Urbana-Chanpaign, http://sal.uiuc.edu/.
[3]Moran,P. The interpretation on statistical maps[J].Journal of the Royal Statistical Society, 1948,(2):243-251.
[4]Petersen, T., 2006.Development of a city logistics concept[J].Production Planning &Control,l7 (6) :616-623.
[5]Taniguchi,E.et al.,1999. Modelling city logistics[M].In:Taniguchi,E. and Thompson, R_G(Eds), City Logistics I,Institute of Systems Science Research,Kyoto, ():3-37.
[6]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[J].山西财经大学学报,2011,33(11):55-62.
作者简介:叶海音(1988-),女,浙江宁波人,同济大学硕士研究生。