长三角地区物流服务业效率的时空变化及动因

■ 张 瑾（上海东海职业技术学院经管学院 上海 200241）



长三角地区物流服务业效率的时空变化及动因

■ 张 瑾（上海东海职业技术学院经管学院 上海 200241）

内容摘要：本文首先探究了2005-2012年长三角地区16个城市物流发展水平的时空差异特征。接着计算长三角物流劳动生产率，发现各城市物流劳动生产率均显著上升。最后运用因素分解法对长三角地区物流劳动生产率变化的影响因素进行分析，发现结构效应贡献率为-63.49%，技术效应贡献率为163.49%，技术效应对提高长三角地区物流劳动生产率起主导作用，结构效应对提高长三角地区物流劳动生产率具有负作用。

关键词：物流服务业 因素分解 时空差异 长三角地区

引言

物流服务业效率是衡量国家或地区物流发展程度以及对物流投入和产出能力进行评价的重要指标。长三角是世界六大城市圈之一，是我国经济实力最雄厚，现代物流业最具竞争力的区域。“十一五”规划以来，长三角各城市都把物流作为发展本地经济的战略目标。随着对外开放的不断深入，长三角物流发展迅速，物流服务业效率的提高是长三角物流产值增长的源动力。国内学者对现代物流业发展进行了深入研究，如高秀丽等（2013）测算了我国物流业TFP值并对其影响因素进行分析。余泳泽等（2013）评价了我国东中西部物流技术效率和TFP生产率，指出我国物流业全要素增长率处于震荡上升阶段。杨杰等（2010）基于省级面板数据对我国物流业效率进行测算，对物流服务业效率影响因素进行分析。宋英杰等（2012）对我国2008年物流业生产效率进行评价，基于研究结果提出相应的对策。现有研究表明，我国学者对物流业服务效率的研究还较为欠缺，且研究方法也较为单一，多集中在DEA模型。本文以长江三角地区为例，从物流规模和质量两个角度出发，探讨长三角地区物流服务业效率的时空差异、地域差异以及驱动因素，以期为提高长三角地区物流服务水平提供参考。

研究方法

（一） NICH指数

NICH指数反映个体在某时段内相对于整体的发展速度，公式如下：

式中，T2i和T1i为i城市2012年和2005年的物流增加值（物流从业人员），T2和T1为2012年和2005年长三角的物流增加值（物流从业人员）。

（二）空间自相关

用Z统计量检验测度样本之间的空间显著水平，计算公式为：

（1）（2）（3）式中，n表示样本总数；xi、xj表示检测样本i和j的数值；S2表示样本的方差；Wij表示空间权重矩阵；E （I）、VAR（I）分别表示期望和方差。

（三）数据来源

2005年物流统计数据采用新的行业划分标准，为了保证数据统计口径一致，本文中物流业增加值（用交通运输、仓储和邮政业增加值指标来衡量）、物流从业人员数等数据均来自2006-2013年《中国城市统计年鉴》、16个城市统计局，部分缺失数据采用平均值法预测。

长三角地区物流服务业效率的时空变化

（一）物流业发展的时间分布特征

如图1所示，本文对长三角16个城市2005-2012年间的物流增加值与物流从业人员发展状况划分等级，描绘城市物流发展规模与质量的时间差异。上海、南京、杭州、无锡、南通、宁波、苏州的物流发展规模最大，常州、泰州、嘉兴、绍兴、台州次之，湖州、扬州、镇江、舟山的物流发展规模最小；同时从物流质量差异来看，上海、南京以及浙东北的杭州、宁波的物流质量最高，常州、南通、苏州、无锡次之，嘉兴、绍兴、台州、扬州、泰州、湖州、舟山的物流质量最低。总体来说，长三角城市群物流业发展规模与发展质量均具有一定的廊道效应，呈现“S型”曲线，以沪宁轴线为主导，杭甬轴线次之（蔡海亚等，2015）。

图1　长三角物流规模和物流质量水平分级

图2　长三角物流劳动生产率强度驱动效应

城市物流增加值NICH指数均呈现正向增长，但城市内部发展不平衡，极化作用较大，表现在高于长三角NICH指数均值的城市有4个，分别为上海、南京、苏州、宁波，而NICH指数最低的城市为湖州。从地域角度来看，2005-2012年长三角物流增加值NICH指数由高到低为浙江7市、江苏8市和上海。物流增加值NICH指数的地区分布与经济发展实力具有一致性，且地域分布差异显著，这主要是由于上海物流市场广阔、拥有较大的物流腹地、生产性服务业发展迅速的原因。接着计算城市物流从业人员的NICH指数可知，16城市之间发展不平衡，物流从业人员密度NICH指数最快的4个城市依次为杭州、宁波、上海、嘉兴，而最低的为无锡。值得一提的是，江苏大部分城市物流从业人员NICH指数呈现负增长，即表明江苏物流从业人员在不断流失。物流从业人员NICH指数的地区分布与经济发达程度具有非同步性，区域分布差异显著，由高到低为上海、浙江7个市和江苏8个市。

（二）物流产业发展的空间分布演变特征

全局空间差异特征。本文借助GeoDa软件计算物流业增加值和物流从业人员的全局Moran指数，具体结果如表1所示。2005年、2012年的物流业增加值的全局Moran's I指数分别为0.2193、0.2135，物流从业人员的全局Moran's I指数分别为0.2675、0.2251，均为正数，说明长三角16个城市物流服务水平存在明显的空间正向相关性，表现在物流服务水平高的城市在空间上趋于同物流服务水平高的城市相邻近，物流服务低水平的城市在空间上趋于同物流服务低水平的城市相邻近，具有马太效应。最后，采用Z统计量检验空间相关性水平可知，Z（I）值均大于1.96，P值均小于0.01，表明城市空间关联性是显著的。

局部空间差异特征。首先计算物流增加值的局部Moran指数。由表2可知：上海、南京落在第1象限，为物流规模的热点区域，空间上具有显著的正向相关性，对周边城市物流规模的提升存在正向推动作用；无锡落在第2象限，空间上表现为异质性，但周边的城市物流实力较高，易受其扩散；苏州、常州、泰州、扬州、南通等12个城市在第3象限，该类城市在空间上被物流较低规模的城市包围，物流发展相对缓慢，需因地制宜的发展特色物流；宁波在第4象限，空间上表现为异质性，周边城市物流规模发展相对较低，区域内部空间差异明显，物流发展受到抑制。与2005年相比，2012年城市物流规模空间格局变化较小，仅有南通从LL区转移到HH区，无锡从LH区转移到LL区，苏州从LL区转移到HL区，其余城市所处象限均不变。

其次计算物流从业人员的局部Moran指数。由表3可知：上海、南京落在第1象限，为物流高质量的热点区域，空间上具有显著的正向相关性，对周边城市物流质量的提升存在推动作用；无锡落在第2象限，空间上表现为异质性，但周边的城市物流质量较高，容易受其扩散；苏州、常州、泰州、扬州、南通等12个城市在第3象限，该类城市在空间上被物流质量较低的城市包围，物流发展水平相对缓慢；杭州在第4象限，空间上表现为异质性，周边城市物流发展质量相对较低，区域内部空间差异明显，物流质量提升空间不大。与2005年相比，2012年城市物流质量空间格局变动不大，其中宁波从LL区转移到HH区，泰州从LL区转移到LH区，苏州从LL区转移到HL区，其余城市所处象限均不变。

总体来看，2005-2012年长三角物流规模和物流质量的空间分布具有高度一致性，城市物流规模与物流质量的空间集聚性有所下降，但总体空间格局基本保持一致，即上海、南京为热点区域，扬州、嘉兴、湖州、舟山、台州、镇江、绍兴为冷点区域。

物流服务业效率变化的动因分析

用物流增加值除以物流从业人员计算物流服务业的劳动生产率（见表4），即：

（4）式中，W为物流增加值（单位：亿元）；L为物流从业人员（单位：万人）；t为年份。

2012年长三角物流劳动生产率为47.33万元/人，与2005年相比增长约2.26倍，年均增长率为28.25%。从城市角度来看，2005-2012年各城市的物流劳动生产率均有大幅度的增长，其中，苏州上升速度最快，物流劳动生产率年均增长速度达到117%，其次为南通、泰州，而排在倒数3位的是嘉兴、上海和杭州。2005年物流劳动生产率居长三角前3位的嘉兴、绍兴和台州，2012年物流劳动生产率居长三角前3位的分别是苏州、泰州和南通。虽然上海、南京、杭州、无锡和宁波单位物流劳动生产率相对较低，但其物流增加值总量很大，仍然保持较快的增长速度，2005 和2012年5个城市物流增加值分别占16个城市的59.96%、57.59%，对长三角物流业发展有较大的推动作用。

（一）因素分解方法

物流服务业效率的因素分解公式如下：

（5）式中，Wi表示i城市物流增加值；Li表示i城市物流从业人员；pi表示i城市物流劳动生产率；si表示i城市物流从业人员占服务业人员比例。令pn（n=0，1，…，N）表示第n期物流劳动生产率，p0表示基期物流劳动生产率，则［n-1，n］期间物流服务业效率变化量为：

表1　物流增加值与物流从业人员Global Moran'

表1　物流增加值与物流从业人员Global Moran'

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表2　长三角城市物流增加值的空间模式

表3　长三角城市物流从业人员的空间模式

结构效应指产业结构因素产生的效应；技术效应指技术进步产生的效应；交互效应是技术效应和结构效应共同作用的余量，所占比重不大，本文采用加权平均法，将其分解到技术效应和结构效应中。

（二）结果分析

区域差异分析。2005-2012年长三角物流劳动生产率的结构效应贡献率为-63.49%，技术效应贡献率为163.49%，技术效应远大于结构效应，对提高物流业劳动生产率起主导作用，结构效应对长三角地区物流业劳动生产率的提高具有负作用。2005-2008年随着技术投入的增加，呈现快速上升趋势，2008年受金融危机的影响有所回落，此后在2009-2010年又保持快速增长，在2011-2012年间有所回落（见表5）。以上各时段内技术效应贡献度均大于结构效应贡献度，表明物流信息、管理和服务水平的提升能够在很大程度上促进长三角物流劳动生产率的提高。从地域角度来看，2005-2012年长三角物流服务业效率由高到低依次为上海、江苏8个市和浙江7个市，与经济发展水平呈现高度一致性。“十一五”规划期间，江苏8个市技术效应历年均保持较快增长速度，历年均大于167.02%，表明江苏8个市注重物流技术和服务水平的提高，而上海和浙江7个市虽然技术效应对地区物流业发展起主导作用，但相比于江苏8个市，落差起伏较大，发展不稳定，易受到国家政策和社会环境的影响。

表4　长三角物流劳动生产率的变化

表5　2005-2012年长三角物流业服务效率变化的因素分解

城市差异分析。由于城市发展受到多种合力的影响，城市物流服务效率变化的驱动因素具有差异性。依据效应的数值大小，将其划分为强正向驱动、弱正向驱动、强负向驱动、弱负向驱动4种类型。由于物流服务效率在2005-2012年处于逐年上升的趋势，因此，正向驱动效应代表产业结构调整或技术变动导致物流劳动生产率的提升，负向驱动效应代表产业结构调整或技术变动导致物流劳动生产率的下降（见图2）。

南京、无锡、镇江处于强负向驱动的发展阶段，对产业结构调整最为敏感，原始的产业结构对该地区物流发展抑制作用最大，需加快产业结构转型。嘉兴、湖州、台州处于结构调整效应强正向驱动，继续增强粗放的产业比重，有助于提升物流水平。而上海、苏州、绍兴处于结构调整效应弱负向驱动的发展阶段；常州、南通、扬州、泰州、杭州、宁波、舟山处于结构调整效应弱正向驱动的发展阶段，这些城市现有产业结构调整对物流发展有一定的抑制或促进作用，驱动能力较小，产业结构需进一步优化。

技术效应主要集中在正向驱动上，其中强正向驱动的城市集中在京沪线一带，囊括上海和苏南板块，此类地区经济发展水平较高、工业化进程较快，城市物流信息的发展对物流服务水平的提升显著，南通、扬州、泰州、杭州、宁波、湖州、舟山处于效率效应弱正向驱动的发展阶段，这些城市技术效应对物流业的促进作用较小，具有较大的增长空间。台州和嘉兴处于负向驱动发展阶段，表明现有的产业结构达到最优，一味的加大技术投入所获得的经济效应并不显著。

结论与建议

2005-2012年正值我国“十一五”、“十二五”规划期间，长三角地区注重对物流产业结构的调整，加大现代物流园区的建设，物流业效率有了大幅度提升，其中技术效应贡献率远大于结构效应贡献率，对长三角物流劳动生产率的增长起主导作用，结构效应对提高长三角物流劳动生产率具有负作用。然而现阶段我国物流产业盲目投资，运行效率偏低，今后长三角各地首先要发展地区经济，注重服务业的发展，利用服务业带动物流业的发展，不能片面追求经济发展速度，而要注重发展质量。各城市需因地制宜，对传统物流运作模式进行改革，对物流产业结构进行转型和升级，合理建立现代化高新物流园区。其次政府要加大资金投入力度，加强物流技术和人才的培养，提高物流服务水平。最后积极引进外资，加大对外开放力度，同时对物流资源规划与建设进行协调，减少物流资源的浪费。

参考文献：

1.高秀丽，孟飞荣.我国物流业全要素生产率及其影响因素分析［J］.技术经济，2013，32（2）

2.余泳泽，刘秉镰.中国区域物流产业技术进步及其影响因素研究［J］.上海经济研究，2013（10）

3.杨杰，宋马林.中国物流服务业效率评价及影响因素分析—基于我国省级面板数据的研究［J］.石家庄经济学院学报，2010，33（6）

4.宋英杰.中国物流服务业生产效率评价与优化—基于区域比较的视角［J］.北京交通大学学报，2012，11（3）

5.谢守红，蔡海亚.中国物流产业的空间集聚及成因分析［J］.工业技术经济，2015（4）

6.蔡海亚，谢守红.长江三角洲物流业集聚及其影响因素研究［J］.浙江树人大学学报，2015，15（4）

中图分类号：◆F252

文献标识码：A