货物运输效率对长江经济带高新技术产业集聚的影响研究

施倩 丁华

摘要：基于长江经济带2013～2017年的省市数据，建立了长江经济带货物运输效率与高新技术产业集聚关系的回归模型。利用DEA非期望产出模型构建的Malmquist指数测度货物运输效率，利用区位熵指数测算各地区高新技术产业集聚程度。实证结果表明：货物运输效率有效提高了高新技术产业的集聚程度，纯技术效率的影响大于综合效率的影响。最后，对长江经济带高新技术产业集聚优化提出了相关建议：促进货物运输投入的应用与转化;平衡货物运输区域发展;完善制度建设和货物运输监管。

关键词：货物运输效率;DEA非期望产出;高新技术产业集聚;区位熵

中图分类号：F503  文献标志码：A  文章编号：1008-4657（2020）02-0085-05

0 引言

十九大报告中，习近平总书记指出过去主要依靠物质资料消耗、增加生产要素投入数量的粗放型经济已不再可持续，要提高经济发展质量，必须切实增强高新技术实力。而货物运输对区域间贸易往来起着至关重要的作用，对货物运输效率的评价可以帮助分析地区经济发展。由此可见，区域经济发展与货物运输效率及高新产业集聚均存在不可分割的联系，那么货物运输效率与高新产业集聚又存在怎样的关系？货物运输效率是如何作用于高新产业集聚的呢？

在经济活动中，交通具有网络效应。一方面，交通便利程度的提高，要素和技术的空间流动对邻近地区产生了积极的影响，提高了邻近地区的生产效率。另一方面，交通便利也会产生虹吸效应，生产要素沿发展较差地区向发达地区流动，对发展较差的地区产生负向影响[1]。潘霞等[2]基于因子分析测度了我国29个省的高新技术产业竞争力，研究发现只有几个省高新技术产业发展较强，其他省份较弱，各地区之间发展不平衡。李振[3]根据铁路货物运输业垄断结构特点，利用Super-SBM DEA模型，对中国货物运输生产效率进行了测度。顾程亮[4]认为长江经济带高新技术产业受交通运输设施建设影响：长江上游产业创新为产业集聚衰退、中游地区为两端分布、下游地区为均衡分布的状态。孙启鹏等[5]利用DEA-BCC模型，对中国各省域的货物运输效率进行了测度，并指出货物运输效率提高对促进区域经济增长的重要性。在高新技术产业集聚的影响因素方面，宣烨[6]从产业创新和技术创新的角度出发，通过构建高新技术企业出口模型，指出产业集聚对高新技术产业发展的影响是显著且积极的。杨树旺等[7]在测度了湖北省绿色发展效率和地区高新技术产业集聚程度的基础上，分析了二者之间的联系。涂平等[8]通过对高新技术产业集聚进行测度，实证分析2005～2015年福建省高新技术产业的时空转移，发现要素投入、人力资本、政府干预等均对高新技术产业转移存在显著作用。

回顾现有研究发现，有关货物运输效率与高新技术产业集聚上仍存在不足之处。首先，现有的文献主要集中于政府政策、R&D投入、产业竞争力等方面，忽视了各种货物运输方式的协同作用，只有部分学者提到了交通基础设施对产业集聚的影响。其次，很多文献忽视了交通工具间的异质性，把不同的运输方式同一对待，不能真正的反映目前运输工具的真正效率。事实上，各种运输工具间都有其各自的效率评价指标，必须对其做出区分。本文采用 DEA-Malmquist指数将公路运输与铁路运输相结合，试图测算和评价长江经济带货运行业运输效率，并测算高新技术产业集聚区位熵，分析货物运输效率对高新技术产业集聚的影响机理。

1 研究方法与指标选取

1.1 货物运输效率的测度

1.1.2 货物运输投入指标

采用DEA效率评价方法对长江经济带11个省市货物运输效率进行评价和测度。通过对土地资源投入和人力资本投入的衡量与计算得出长江经济带货物运输投入的大小。

土地资源投入：使用铁路营业里程、公路里程来衡量国内货运交通设施的土地投入大小。无论是长江经济带、全国、东部，还是中西部地区，铁路运输和公路运输都是省际之间交换和运输的关键条件。完善的铁路和公路枢纽构成了货物运输的基础。

人力资本投入：参照孙启鹏等[5]的做法，因为对货运从业人员的直接数据较难获得，试图将货运从业人员用铁路运输业从业人员数加上公路运输业从业人员的和代替，并依据此数据作为货物运输的人力资本投入[9]。

1.1.3 货物运输产出指标

借鉴已有文献和前人研究的基础上，使用全国31省市的货运量和货运周转量作为评价货物运输产出指标的重要依据。具体来看，货物运输的规模水平用货运量进行衡量，货物运输的效率水平利用货运周转量测度。货物运输效率测度评价的指标选取如表1所示。

1.1.4 结果分析

2013～2017长江经济带11省市的货物运输效率評价结果如表2所示。

由表2可知：首先，从综合效率来看，长江经济带这11个省市效率水平不一，即各省市间货物运输发展水平存在差异;其次，从技术效率、纯技术效率、规模效率来看，各省市的的规模效率普遍在这三者中最高，由此可以看出，现阶段在长江经济带在货物运输的过程中，规模效率仍是发展的主力，尚未形成以技术进步驱动货物运输发展的新局面。

另外，本文还计算了全国各地区货物运输效率的评价均值，如表3所示。

从表3可以发现，相较于全国地区，长江经济带地区货物运输效率在纯技术效率占有优势，而在规模效率和其他效率指标方面不具有明显优势。同时，值得注意的是，全国的纯技术效率落后于综合效率指标及规模效率指标，而长江经济带地区则是以纯技术效率较高为主要特征。除此以外，全国技术效率、纯技术效率仍是以小于1为主，非效率最优，尚有改进空间。

1.2 新技术产业集聚的测度

2.2 实证结果及分析

对长江经济带货物运输效率对高新技术产业集聚模型进行静态面板数据回归，分别考察货物运输纯技术效率和综合效率对高新技术产业集聚的影响。利用F检验及Hausman检验来选取模型，根据检验结果发现应选取固定效应模型进行分析，回归结果如表5所示。

观察表5结果可以发现，长江经济带货物运输纯技术效率和综合效率回归结果基本一致，表明结论是稳健的[7]，选取纯技术效率的估计结果对模型实证结果进行分析。

首先，核心解释变量货物运输效率与高新技术产业集聚相关系数显著为正，这表明货物运输效率对长江经济带高新技术产业集聚存在明显的促进作用。其次，对控制变量进行分析：人均GDP的回归系数为正，且通过了1%水平的显著性检验，说明长江经济带内的经济发展水平会对其高新技术产业集聚产生一定促进作用;科技投入于高新技术产业集聚的回归系数也显著为正，说明地方政府财政科技拨款占财政支出比重每增加一个单位，长江经济带高新技术产业集聚程度会相应增加，即科技发展可以推动高新产业集聚。值得注意的是，外商直接投资与高新技术产业集聚相关系数为正但不显著，这可能是因为长江经济带内各地区外商投资水平差距过大，发展不均衡。

3 结论与政策建议

基于长江经济带11个省市2013～2017年的货物运输数据和高新技术产业相关数据，利用DEA-Malmquist指数将公路运输与铁路运输相结合，测度和评价了长江经济带省市间运输效率，并验证了货物运输效率与长江经济带高新技术产业的关系。研究表明：长江经济带货物运输效率的提高有效促进了高新技术产业的集聚，但存在技术效率非最优的问题。其中，从纯技术效率回归发现，长江经济带以纯技术效率领先为特征，但规模效率较为落后;从综合效率回归发现，规模效率较高，而技术效率和纯技术效率尚未达到最优值。据此，对长江经济带货物运输和高新技术产业集聚优化提出以下建议：

第一，促进货物运输投入的应用与转化，提高高新技术产业竞争力。在货物运输效率调整过程中，对于货物运输土地资源、人力资源和技术资源的使用要进行科学规划与管理，重视纯技术效率的提高，最大限度的将投入转化为产出，促进高新技术的应用，加快高新技术产业发展速度。

第二，平衡货物运输区域发展，兼顾技术效率与规模效率，促进货物运输效率与高新技术产业协同发展。由分析结果可知，长江经济带货物运输规模效率不高，技术效率落后[11]。对此，要合理规划货物运输投入，加強基础设施建设力度，技术效率与规模效率并重，各区域取长处，补短板，促进高新技术产业协同发展。

第三，完善制度建设和货物运输监管。针对长江经济带的经发展现状，制定并颁布支持货物运输发展的相关政策性文件，健全相关制度体系，保障区域内货物运输发展及高新技术产业集聚能够平稳进行。同时，完善区域内的货物运输监管体系，为长江经济带货物运输风险做好规避及防范措施，为高新技术产业集聚创造一个良好的外部环境，使其能够持续稳定的发展，从而进一步加快高新技术产业发展速度。

参考文献：

[1] Krugman P. Increasing Returns and Economic Geography[J].Journal of Political Economy，1991，99（3）：483-499.

[2]  潘霞，鞠晓峰，陈军.基于因子分析的我国29个地区高新技术产业竞争力评价研究[J].经济问题探索，2013（4）：65-69.

[3]  李振.基于Super-SBMDEA模型的中国铁路运输业生产效率研究[J].重庆交通大学学报（社会科学版），2014，14（4）：16-19，23.

[4]  顾程亮.产业创新的集聚与梯度转移效应分析——基于长江经济带高新技术产业的实证研究[J].安徽行政学院学报，2015，6（4）：76-81.

[5]  孙启鹏，郭小壮，蒋文静，等.中国省域货物运输效率评价及时空演化研究——以“一带一路”为背景[J].工业技术经济，2018，37（4）：53-61.

[6]  宣烨，宣思源.产业集聚、技术创新途径与高新技术企业出口的实证研究[J].国际贸易问题，2012（5）：136-146.

[7]  杨树旺，江奇胜，易扬.湖北省绿色发展与高新技术产业集聚的测度与实证[J].统计与决策，2018，34（14）：140-143.

[8]  涂平，赵唯为，梁娟珠.集聚扩散视角下福建省高新技术产业时空转移及其影响因子分析[J].华侨大学学报（自然科学版），2019，40（2）：257-263.

[9]  杨开梅.西部地区高新技术产业集聚与技术创新效率的实证研究[D].重庆：重庆大学，2017.

[10]  郭悦，钟廷勇，安烨.产业集聚对旅游业全要素生产率的影响——基于中国旅游业省级面板数据的实证研究[J].旅游学刊，2015，30（5）：14-22.

[11]  王珍义，伍少红，肖皓.高新技术产业自主创新效率研究——基于DEA模型的实证分析[J].湖北经济学院学报，2014，12（2）：54-58.

[责任编辑：许立群]