我国区域物流业发展方式及其影响效应分析

陈恒 单英骥 曾涛

内容提要：我国区域发展的不平衡可能导致区域物流业发展动力因素的不同，进而物流业发展方式存在差异性。本文通过构建劳动力和资本双要素投入的LMDI模型、面板分位数模型、因变量受限模型对我国区域物流业发展方式及其影响效应进行分析，探讨促进物流业发展的关键方式及其提升路径。研究发现：我国八大经济区物流业发展方式均具有“集约型”和“粗放型”共生特征。其中：物流业发展水平相对较低和中等地区的资本投资规模扩张对物流业发展的影响持续下降，而劳动效率的影响趋势不断提高，其物流基础设施的空间布局通过不断协调发展促进了物流业发展;物流业发展水平较高地区的资本投资规模扩张并不能显著影响物流业发展，但劳动效率的影响随着物流业发展水平的提高而不断增强。物流业劳动效率较高地区的劳动工资处于非激励区间，对劳动效率提升产生了抑制效应;而劳动效率较低地区与之相反，但是在扩大人力资本投资过程中，无法提供更合理的工资或者岗位，造成高质量人力资本不断流失，抑制了劳动效率提升。劳动效率较高地区与FDI企业竞争中，能够提供更高的劳动工资防止高素质劳动力反向流向FDI企业，有效促进劳动效率提升;而劳动效率较低地区却无法进一步提供更高的劳动工资，不能强化劳动工资对劳动效率的正向促进作用，并且由于制度质量水平不佳，干扰了FDI规模的进一步扩大，抑制了FDI对物流业劳动效率的正向溢出效应。

关键词：物流业;发展方式;资本要素投入;劳动要素投入;影响效应

中图分类号：F259.27 文献标识码：A 文章编号：1001-148X（2020）05-0055-12

2019年3月，国家发展和改革委员会发布《关于推动物流高质量发展促进形成强大国内市场的意见》指出“物流是实体经济的有机组成部分，推进物流业发展方式转变、结构优化和动力转换，是实现物流业自身转型升级的必由之路”。而我国不同区域物流业具体如何选择合理有效的发展方式是推动物流业迈向高质量发展中一个迫切需要解决的问题。由于物流业发展明显具有区域经济的派生性特征，导致驱动物流业发展的动力可能存在区域差异，与之对应的发展方式及其特征可能存在异质性。2011年以后，在我国产业转移和全方位产业升级的驱动下，我国物流业的发展方式可能存在动态性转变。那么，现阶段我国物流业的发展方式是什么，其对物流业自身的影响效应怎样？本文从劳动力和资本双要素投入视角，选取全国八大经济区样本，通过构建模型评价分析我国区域物流业发展方式及其对物流业自身发展的影响效应、变化趋势，以利于甄选物流业发展的提升路径。

一、我国区域物流业发展方式及其特征分析

（一）指标选取、数据来源与计算

物流业发展水平（GDP）。我们选择交通、运输、仓储、邮政业1998-2017年增加值，数据来源于国家统计局网站。

劳动力要素投入（L）。考虑到我国传统物流业属于劳动密集型产业，劳动力的稳定性较差，为确保模型计算结果能够有效反映现实劳动力数量的变化，本文选择交通、运输、仓储、邮政业年末在岗劳动力作为替代指标。

资本要素投入（K）。由于现有统计年鉴没有对资本形成额进行公布，因此本文采用永续盘存法对资本形成额进行估算。此外，现有统计年鉴或官方说明中也没有对物流业的资本折旧率进行公布，因此本文参考薛俊波和王铮（2007）[1]对十七个行业折旧率的研究中，计算得到5.42%作为物流业资本平均折旧率。基础数据来源于物流业固定资产投资额。

通过以上计算方法，本文得到了1998-2017年物流业资本投资额。具体的资本形成额计算公式如下所示：

其中，kt和kt-1代表物流业在t年和t-1年的资本存量，k0表示基期资本存量，It和δt代表固定资本额和折旧率。本文采用哈尔伯格提出的稳态方法，推导起点时刻资本的存量，该方法是基于“稳态时资本产出比不变或资本增长速度等于产出比增长速度”的假定，计算方法为：

基于上述公式计算，获得物流业资本形成额数据。gt代表1998-2017年物流业实际增加值的年平均增长率。以上研究所选取的样本为我国八大经济区，分别为北部沿海经济区、东北经济综合区、东部沿海经济综合区、东南沿海经济综合区、黄河中上游经济综合区、西部边远经济区、长江上中游经济区、珠江中上游经济区。样本观测区间为1998-2017年，数据来源于国家统计局网站和wind数据库。

（二）LMDI模型的构建

基于LMDI技术分解法，本文分别对我国八大经济区物流业增加值作总量分解，将劳动力和资本要素投入的驱动效果分解为三部分，分别为劳动效率效应、劳动力地区配置优化效应、劳动规模扩张效应;资本投资效率效应、资本地区配置优化效应、资本规模扩张效应。具体模型构建如下：

其中，G代表物流业增加值;L代表劳动规模扩张效应; EiGiLi代表劳动效率效应;SiLiL代表劳动力地区配置优化效应;A代表资本投资规模扩张效应;eiGiAi代表资本投资效率效应;siAiA代表资本投资地区配置优化效应。基于LMDI核心思想，本文设定基期数据t0和t年物流业增加值为G0和GT，并且增加值从基期到t年的变化用ΔGtot表示。经模型分解后的数据由ΔGact、ΔGeff和ΔGstr三部分构成，分别代表劳动力和资本规模扩张、劳动效率和资本投资效率、劳动力和资本投资地区配置优化的驱动效果。具体模型计算方法如下：

（三）数理分解结果

按照上文设定的分解模型，本文对1998-2017年期间我国八大经济区样本数据进行分解与加总，如表1所示。由表中反映的劳动力和资本双要素投入的驱动效应可知，我国八大经济区双要素投入驱动效果排序并非一致，表明劳动力和资本要素投入对物流业发展的驱动效果存在区域错位现象。从双要素投入的比较结果发现：北部沿海经济区、东部沿海经济综合区、东南沿海经济综合区、长江上中游经济区资本要素投入的累计驱动效果均高于劳动力要素;而东北经济综合区、黄河中上游经济综合区、珠江中上游經济区、西部边远经济区劳动要素投入的累计驱动效果均高于资本要素。从侧面反映出我国八大经济区物流业发展所依赖的要素投入存在区域异质性。

从劳动要素投入的LMDI模型分解结果观察，如表2所示：北部沿海经济区、东南沿海经济区、黄河上游经济综合区、长江上中游经济区、珠江中上游经济区劳动效率效应高于劳动力规模扩张，且均为正值。而劳动力地区配置优化效应为负值，表明以上经济区区域内劳动力配置可能不够合理。东北经济综合区劳动效率效应和劳动力地区配置优化效应的驱动效果为正值，且劳动效率效应驱动效果最高，而劳动规模扩张效应为负值。表明东北经济综合区依靠传统的劳动规模扩张已经无法继续促进物流业发展。东部沿海经济综合区劳动规模扩张效应、劳动效率效应、劳动力地区配置优化效应的驱动效果均为正值，且劳动规模扩张的驱动效果最高，西部边远经济区与之相似，区别在于劳动效率的驱动效果最高。从劳动力要素投入的分解结果观察，我国八大经济区物流业绝大部分依靠劳动效率效应驱动，在发展方式上具有集约型特征。从资本要素投入的LMDI模型分解结果观察：北部沿海经济区、珠江中上游经济区和东南沿海经济综合区资本投资规模扩张效应高于资本投资地区配置优化效应，且均为正值。而资本投资效率效应为负值。东北经济综合区资本投资规模扩张的驱动效应为正值;资本投资效率和资本投资地区配置效应均为负值。东部沿海经济综合区资本投资规模扩张、资本投资效率、资本投资地区配置优化的驱动效应均为正值，且资本投资规模扩张的驱动效果最强。黄河中上游经济综合区、西部边远经济区、长江上中游经济区仅有资本投资规模扩张效应为正值，资本投资地区配置优化的驱动效应和资本投资效率效应均为负值。从资本要素投入的分解结果观察，我国区域物流业绝大部分依靠资本投资规模扩张驱动，在发展方式上具有粗放型特征。

从以上分析发现，我国八大经济区物流业发展一方面依托于劳动效率驱动，具有集约型发展方式，一方面又依托资本投资规模扩张驱动具有粗放型发展特征，导致我国八大经济区物流业发展方式具有“集约型”和“粗放型”共生特征，具有“双重属性”的矛盾。

二、我国区域物流业发展方式对自身发展的影响效应

（一）数据分布特征

本文将我国八大经济区所辖省份物流业增加值（1998-2017年）绘制成核密度分布图（见图1）。中可以发现在1998-2017年期间，我国各区域物流业增加值数值存在非正太分布和非对称特征。而通常使用的OLS回归方法主要是对被解释变量均值回归，如果被解释变量为非正太分布，采用OLS会损失大量信息，导致所构建的模型估计系数会存在一定偏差，对实证结果的解释力度可能会下降。考虑到分位数回归突出的是对于因变量的某一个区域进行重点分析，所以它可以在保留变量之间的大部分信息的同时，在一定程度上消除异方差问题[2]。因此，本文选择构建分位数回归模型解决该问题。

（二）模型构建与变量选取

上述研究发现我国八大经济区物流业发展一方面依托劳动效率驱动，具有集约型发展特征，一方面又依托资本投资规模扩张，具有粗放型发展特征。而此种共生的发展方式形成了物流业发展方式的“双重属性”。在物流业发展中如果仅依靠单一的资本要素规模扩张，而不提高劳动效率，将导致资本投资效率降低，消耗最终产出，导致资本要素规模扩张对物流业发展的驱动效应失效[3]。因此，“双重属性”的协调性对物流业自身发展也会具有影响。基于此，本文为有效验证劳动效率、资本投资规模和“双重属性”协调性对物流业自身发展的影响效应变化，构建面板分位数回归模型，如下所示：

其中，logistics为物流业发展水平，为被解释变量，本文采用物流业增加值作为替代指标。CS、LV、CD为核心解释变量，分别代表资本投资规模、劳动效率和“双重属性”的协调水平。在控制变量选择中：考虑到物流业发展具有派生性特征，主要受经济增长水平的影响，且物流基础设施的完善程度能够影响物流业货运量及货运周转量，进而影响物流业发展水平。因此结合文献分析，分别引入GDP和Traffic作为控制变量纳入模型之中。其中：采用GDP增加值作为经济增长的替代变量;采用铁路营业里程、公路里程、内河航道里程以及等外公路里程的加总计算值作为物流基础设施的替代变量。此外，考虑到劳动力和资本双要素投入协调水平对物流业自身发展可能带来的影响，将劳动力和资本双要素投入的协调水平（CF）也作为控制变量纳入方程内加以观测。在测度中，对变量（CD）和（CF）的测度使用方法相同，均采用偏离系数方法进行计算。

在参考王薇和任保平（2014）[4]研究的基础上，本文假设劳动力和资本双要素投入、劳动效率和资本投资规模分别作为物流业发展中两个具有相互关联的系统，各自的水平由L（X）和K（Y）分别表示。物流业发展水平T则由L（X）和K（Y）系统构成。而两者的协调水平用偏离系数表示。计算方法如下：

基于（9）式测算地区i的劳动力和资本要素投入、劳动效率和资本投资规模协调度时，Ci，t分别表示地区i的劳动力和资本要素投入或劳动效率和资本投资规模的协调度，L（x）i，t分别表示地区i在时间t时劳动要素投入或劳动效率，K（y）i，t分别表示地区i在时间t时资本要素投入或资本投资规模。当L（x）i，t=K（y）i，t时，协调度得到最大值1，表明地区i的劳动要素投入与资本要素投入变动一致或劳动效率和资本投资规模扩张变动一致。若协调度越偏离1，表明二者的偏差越大，意味着劳动力和资本要素投入或劳动效率和资本投资规模扩张的变动差异越大，二者的非协调水平越高。以上数据均来源于国家统计局网站。研究中所选取的样本为全国八大经济区，样本区间为1998-2017年。在方程回归中为消除变量异方差及量纲的影响，对样本进行了对数化处理。

（三）结果分析

通过使用stata15软件，并調用R软件中用于面板分位数回归命令，选取分位数0.25、0.5和0.75对我国八大经济区的样本进行了分位数回归，回归结果如表3所示。

从核心变量的回归系数观察：（1）北部沿海经济区、东部沿海经济区、东南沿海经济区、西部边远经济区以及珠江中上游经济区lnCS的回归的系数在分位数（0.25—0.5—0.75）均不显著，表明以上地区资本投资规模扩张并非是促进物流业发展的关键因素。而东北经济综合区、黄河中上游经济区、长江上中游经济区回归系数具有显著性，但也存在区域差异。其中：对东北经济综合区而言，随着分位点的提高，物流业资本投资规模的回归系数不断提高，但是仅当分位点位于0.75时方才显著，表明当东北经济综合区物流业发展水平处于相对较高水平时，资本投资规模扩张才具有影响。黄河中上游经济区和长江上中游经济区的回归系数也随着分位数的提高而不断提高，但是仅在0.5和0.75分位点显著，表明当物流业发展水平较低时，资本投资规模扩张对物流业发展的影响不显著，而当物流业发展水平跨过相对较低水平时，资本投资规模的影响将持续上升。（2）lnLV的回归系数，北部沿海经济区和东北经济综合区劳动效率的系数在不同分位点均不显著。东部沿海经济区、东南沿海经济区、黄河中上游经济区、长江上中游经济区以及珠江中上游经济区劳动效率的回归系数在0.25、0.5和0.75的分位点均显著，但是东部沿海经济区、黄河中上游经济区以及珠江中上游经济区随着物流业发展水平提高，劳动效率的影响持续提高，且对黄河中上游经济区物流业发展的正向促进作用高于珠江中上游经济区;珠江中上游经济区高于东部沿海经济区;而东南沿海经济区和长江上中游经济区却表现出随着物流业发展水平的提高，劳动效率的正向影响效应持续下降趋势。对西部边远经济区而言，当物流业发展水平跨域相抵较低水平时，物流业劳动效率的正向促进作用具有持续提高趋势。（3）lnCD的回归系数，北部沿海经济区、东南沿海经济区和西部边远经济区在不同分位点的回归系数均不显著。东北经济区、黄河中上游经济区以及珠江中上游经济区在不同分位点的回归系数均显著，但是仅有黄河中上游经济区随着物流业发展水平的不断提高，物流业发展方式“双重属性”协调性对物流业自身发展的正向促进作用持续提高，而对东北经济区和珠江中上游经济区物流业发展的正向促进作用持续下降。对东部沿海经济区而言，当物流业发展水平跨域较低水平进入相对中等水平时，“双重属性”协调性的正向促进作用才具有显著性，而一旦物流业进入相对较高发展水平时，其影响将不显著;对长江上中游经济区而言，lnCD的回归系数仅在0.25和0.75分位点显著，且随着分位点的提高系数值不断下降，表明当长江上中游经济区物流业发展水平较低时，“双重属性”协调性对物流业自身发展的正向促进作用最强。

从控制变量的回归系数观察：（1）北部沿海经济区、东北经济区、东部沿海经济区、东南沿海经济区、黄河中上游经济区、长江上中游经济区以及珠江中上游经济区lnCF在不同分位点的回归系数均为负值且显著，但是北部沿海经济区、东南沿海经济区、长江上中游经济区以及珠江中上游经济区的回归系数随着分位点的提高而不断下降，表明伴随着以上区域物流业发展水平提高，双要素投入协调性对物流业自身发展的抑制作用将不断降低，从侧面也反映出现阶段以上区域物流业双要素投入协调性水平仍有待加强，且伴随着物流业发展水平的提高，可以缓解双要素投入处于非协调状态所产生的不利影响。然而，北部沿海经济区、东部沿海经济区以及黄河中上游经济区却表现出双要素投入协调性对物流业自身发展的抑制作用，且具有不断提高趋势，从侧面反映出以上经济区伴随着物流业发展水平的提高，并不能有效缓解非协调水平的不利影响。然而，西部边远经济区lnCF的回归系数在不同分位点并不显著。（2）lnGDP的回归系数，东部沿海经济区、东南沿海经济区以及长江上中游经济区随着分位点的提高，经济增长水平对物流业自身发展的正向促进作用越强，而珠江中上游经济区和黄河中上游经济区经济增长水平的正向促进作用具有下降趋势。对北部沿海经济区而言，仅当物流业发展水平跨越相对较低水平进入中等发展水平时，经济增长水平的正向促进作用才具有显著性;对西部边远经济区而言，当物流业发展水平相对较低时，经济增长水平的正向促进作用最大，而一旦跨域较低水平，经济增长的影响将持续下降。（3）lnTtaffic的回归系数，黄河中上游经济区和长江上中游经济区在不同分位点的回归系数为正值且显著，并随着分位点的提高而不断提高，表明以上两大经济区伴随着物流业发展水平提高，基础设施对物流业自身发展的正向影响趋势不断提高。而东部沿海经济区在不同分位点的回归系数为负值且显著，并随着分位点的提高而不断提高。而物流业基础设施的区域布局作为地区经济发展的基础，如果基础设施在区域布局中的空间差异很大，将制约经济的协调发展[5]，进一步抑制区域物流业的发展。因此，东部沿海经济区的回归系数反映出该经济区物流业在不断发展中，物流业基础设施建设可能滞后于物流业发展，导致区域内物流核心地区与其他地区物流基础设施的空间布局差异性不断扩大，影响了物流基础设施的协调性，从而抑制效应不断提高。北部沿海经济区lnTtaffic的回归系数仅在0.25和0.75分位点显著，且呈现下降趋势，表明当北部沿海经济区物流业发展水平相对较低时，物流基础设施对物流业发展的正向促进作用最强。与北部沿海经济区相似，当东北经济区物流业发展水平相对较低时，物流基础设施的影响最高。而东南沿海经济区和西部边远经济区物流基础设施的影响不具有显著性。对珠江中上游经济区而言，当物流业发展水平较低时，物流业基础设施水平对物流业自身的抑制作用最强。

进一步为区分不同发展水平下物流业发展方式对物流业自身发展的影响效应，结合我国八大经济区物流业发展水平的数据特征，将八大经济区进行系统聚类①，采用同样的技术手段进行了面板分位数回归，结果如表4所示。样本回归结果发现：（1）物流业发展水平较低地区的lnCS、lnGDP、lnTtaffic的回归系数在0.25、0.5和0.75三个分位点均不显著。主要原因可能在于物流业发展水平较低地区所获得的资本投资不足、经济增长水平较低以及物流基础设施建设滞后引起。而lnLV的系数在不同分位点逐渐降低，且在较低分位数时显著，表明当该区域物流业发展水平相对较低时，劳动效率提升能够有效促进物流业发展，但是当物流业发展水平相对提高时，其影响不在显著。可能原因在于当物流业发展水平提高时相对应的劳动力知识结构不能有效满足发展需求引致。另外，lnCD对物流业自身发展的影响效应在不同分位点均不显著。当该区域物流业发展跨越相对较低水平阶段，lnCF对物流业自身发展的抑制效应将持续提高。（2）物流业发展水平中等地区的lnCS的回归系数随着分位数的提高而不断降低，表明该区域物流业发展水平在不断提高的过程中，资本投资规模扩张的影响作用在不断下降，而lnLV的影响趋势在不断提高，且其影响效应高于资本投资规模。在物流业发展水平跨越相对较低水平时，lnCD对物流业自身的正向促进作用不断提升。然而，lnCF的抑制效应将持续提高。在物流业发展水平相对较低时，lnGDP提升有助于物流业发展，但是当物流业发展水平跨越相对较低水平时，经济增长水平的影响将持续降低。lnTtaffic的回归系数为负值，且随着分位点的提高，系数不断减小，表明在物流业发展水平较低时，物流基础设施水平对物流业自身发展的抑制作用最强，但是当物流业发展水平提高后，其抑制作用将不断降低。从侧面反映出在该区域物流业发展水平不断提高的过程中，伴随着物流基础设施空间布局的不断协调发展，增强了区域物流承载能力，促进了物流业发展水平的提高。（3）物流业发展水平较高地区的lnCS的回归系数不显著。而lnLV的系数不断提高，表明劳动效率的影响随着物流业发展水平的提高而不断提高，并且其影响效应高于物流业发展水平中等地区。lnCD在不同分为点的回归系数为正值且显著，但是系数值随着分位点的提高而不断减小，表明当物流业发展水平相对较低时，物流业发展方式的协调性对物流业自身发展的正向促进作用最强，而lnCF对物流业自身发展的抑制效应持续提高。当该区域物流业发展水平不断提高的过程中，lnGDP的影响不断提升。但是lnTtaffic对物流业发展的抑制作用逐渐增强。从侧面反映在该区域物流业发展水平不断增强的过程中，可能由于物流業基础设施建设滞后于物流业发展，导致区域内物流核心发展地区与其他地区物流基础设施的空间布局差异性不断扩大，影响了物流基础设施的协调性，导致物流基础设施对物流业发展的抑制效应不断提高。

三、我国物流业的关键发展方式及其提升路径

（一）量选择与数据来源

上述实证研究中发现：资本投资规模对物流业自身发展的影响作用显著低于劳动效率。并且大部分区域资本投资规模的影响具有下降趋势，而劳动效率的影响具有上升趋势。并且劳动效率对物流业自身发展的影响效应也高于“双重属性”的协调性。因此，促进劳动效率提高是我国物流业的关键性发展方式。考虑到我国物流业布局于不同区域，各区域物流业发展水平、区域基础环境等均存在一定差异，若对劳动效率提升采取“一刀切”的方式与政策，忽视区域差异不利于促进物流业发展方式转变。基于此，本文从影响物流业劳动效率提升的条件进行分析，在文献的分析与总结中，考虑到内外部影响因素较多，我们对主要影响因素进行梳理与分析，选取关键性变量探索促进物流业劳动效率提升的路径。

1.劳动效率（LV）。劳动效率的测度主要采用物流业增加值与劳动力投入的比值作为测度指标，其中：劳动力投入主要采用物流业年末在岗人数作为替代指标。样本时间为2007-2017年，数据来源于中国各省（直辖市与自治区）统计年鉴或经济年鉴。

2.劳动工资（Wage）。对劳动工资的测度主要采用物流业年平均工资作为测度指标。样本时间为2007-2017年，数据来源于中国各省（直辖市与自治区）统计年鉴（经济年鉴）。

3.外商投资水平（FDI）。本文选取2007-2017年FDI与GDP的比重作为外商投资水平的替代变量。由于FDI原始数据单位为百万美元，通过将原始数据与2007-2017年历年中美汇率进行计算，折算成人民币单位，单位为亿元人民币。基础数据来源于国家统计局网站。

4.制度环境（system）。对制度环境的测度本文主要参考樊纲编写的《中国市场化指数报告2016》，并借鉴俞红海等（2013年）[6]的做法，按照2007-2016年数据的平均值，预测了2017年中国各省（直辖市与自治区）市场化指数。

5.信息化水平（information）。对信息化水平的测度主要参考《中国信息社会发展报告2017》和《中国信息社会发展报告2016》公布的全国各省份信息社会指数（ISI）作为替代变量，由于该报告仅公布了2016和2017年ISI数据以及历年信息经济指数、网络社会指数、在线政府指数与数字生活指数，根据该报告中ISI数据的计算方法：信息社会指数（ISI）=信息经济指数×30%+网络社会指数×30%+在线政府指数×10%+数字生活指数×30%，本文测度了2007-2017年的ISI指数。

6.人力资本质量水平（human）。一个地区受教育人数规模能够反映该地区平均人力资本质量水平。依据传统指标测度方法，本文选择高等学校在校人数与地区人口比值作为地区人力资本质量水平的测度指标。样本区间为2007-2017年，数据来源于国家统计局。

7.行业技术水平（tech）。行业技术水平主要采用物流行业历年专利申请数量作为替代指标，通过中国知网专利数据库进行查询。具体的查询操作方法如下：第一，用物流关键词作为搜索;第二，用交通运输作为关键词进行搜索;第三，用仓储作为关键词进行搜索;第四，用搬运作为关键词进行搜索;第五，用快递作为关键词进行搜索。通过搜索2007-2017年以上关键词所包含的中国各省（直辖市与自治区）专利数量，通过加总以上数据作为我国不同地区物流行业技术水平的替代指标。

（二）模型构建

在本文的研究设计中，将劳动效率作为因变量，由于该变量的取值范围处于大于0的区间，数据不具有连续性，采用OLS估计方法可能会对参数的估计值产生偏差[7]。因此针对本文的研究，需要构建面板Tobit模型，该模型能够解决因变量受限的样本，降低回归中的参数偏差问题。基于此本文构建的模型如下：

（三）促进我国物流业劳动效率提升的路径检验结果

1.按照八大经济区分类的回归结果分析

基于我国八大经济区的分类，采用面板Tobit模型分别进行了回归，结果如表5所示。

从各变量的主效应观察：（1）北部沿海经济区、东南沿海经济区、西部边远经济区以及珠江中上游经济区lnfdi的回归系数为正值，表明提高外商投资水平能够有效促进物流业劳动效率提升。从侧面反映出以上经济区物流业发展与FDI企业之间的差距较小，且其影响效果表现出西部边远经济区>珠江中上游经济区>东南沿海经济区。而东部沿海经济区、东北经济区、黄河中上游经济区以及长江上中游经济区lnfdi的回归系数为负值，且仅有东部沿海经济区显著，表明以上经济区物流业发展可能与本地FDI企业之间的差距较大，从而FDI的发展对本地区物流业劳动效率提升产生了挤出效应。（2）lninformation的回归系数，北部沿海经济区、东部沿海经济区、东南沿海经济区以及黄河中上游经济区的回归系数均为负值，表明以上区域信息化水平提升对物流业劳动效率提升产生了抑制作用。从侧面反映出，以上经济区的物流业普遍缺乏能够熟练掌握并应用计算机等信息化设备的劳动力或者存在劳动力信息化技术知识储备不足，导致信息化水平提高可能引发了组织内部冲突，造成劳动效率降低。而东北经济区、西部边远经济区、长江上中游经济区以及珠江中上游经济区的信息化对物流业劳动效率影响不显著，反映出以上经济区可能存在信息化建设滞后现象。（3）lnhuman的回归系数，东部沿海经济区、东南沿海经济区人力资本质量能够有效促进劳动效率提升。而西部边远经济区、长江上中游以及珠江中上游经济区的回归系数为负值，表明以上三个区域人力资本质量对劳动效率提升产生了抑制作用。可能原因在于以上区域人力资本投资水平提高过程中，由于本地区物流业无法提供更合理的工资或者岗位，导致高质量人力资本不断流失，从而表现出人力资本质量提高抑制了物流业劳动效率提升的现象。此外，北部沿海经济区、东北经济区以及黄河中上游经济区lnhuman的回归系数并不显著，表明这些区域物流业对高质量人力资本的吸收能力有限，从而无法有效促进物流业劳动效率提高。（4）lntech的回归系数，我国八大经济区中仅有东部沿海经济区物流业技术水平对劳动效率提升具有促进作用，而其他经济区均不显著。（5）lnwage的回归系数，北部沿海经济区、东南沿海经济区、西部边远经济区以及珠江中上游经济区劳动工资对物流业劳动效率提升具有促进作用，表明以上三个区域物流业劳动工资处于合理激励区间，且其影响结果表现出西部边远经济区>珠江中上游>东南沿海。然而，東北经济区、黄河中上游以及长江上中游劳动工资的回归系数不显著;东部沿海经济区回归系数为负值，表明以上区域物流业劳动工资并不处于有效激励区间。

从交互变量的回归系数观察：（1）东南沿海经济区、西部边远经济区、长江上中游经济区以及珠江上中游经济区c_lnwage×lnhuman的回归系数为正值且显著，表明人力资本质量对劳动工资具有正向调节效应，强化了劳动工资对劳动效率的正向促进作用。而东部沿海经济区回归系数为负值且显著，但是回归系数明显低于lnwage的主效应，表明人力资本质量对劳动工资具有正向调节效应，从而削弱了劳动工资处于非激励区间所产生的负向抑制作用，有助于劳动效率提升，其他区域则不具有显著性。（2）c_lnhuman×lnfdi的回归系数，北部沿海经济区、东部沿海经济区、西部边远经济区以及长江上中游经济区均为负值且显著，但是所产生的原因并不相同。其中，北部沿海经济区、东南沿海经济区以及西部边远经济区属于同一种情况，即在人力资本质量提高过程中，增强了对FDI的吸引力，从而人力资本质量能够有效调节FDI，但是由于本地物流業无法有效容纳高质量人力资本，导致高质量人力资本反向流向FDI企业，干扰了FDI对劳动效率的正向溢出效应，对劳动效率提升产生了抑制作用。长江中上游经济区则由于本地物流业与FDI竞争力相似，引致FDI对劳动效率的促进作用不显著，但是在人力资本质量提高过程中，由于本地物流业无法有效容纳高质量人力资本，导致其流向FDI企业，进一步提高了FDI的竞争力，造成两者之间的差距拉大，激发了FDI对本地区物流业劳动效率的抑制作用。东南沿海、黄河中上游、珠江中上游以及东北经济区c_lnhuman×lnfdi的回归系数并不显著，但是其产生的原因并不一致。其中：东北经济区与黄河中上游可能由于本地物流业与FDI企业竞争力相似，并且在人力资本质量提高过程中，并没有吸引更多高质量FDI，从而人力资本质量对FDI的调节效应不显著。而珠江中上游则可能由于在人力资本质量提高过程中，能够有效容纳高质量人力资本，促使本地物流业竞争力提升，进一步缩小了本地物流业与FDI之间的差距，导致人力资本质量的调节效应不在显著，不能强化FDI对物流业劳动效率的正向溢出作用。（3）c_lnfdi×lnwage的回归系数，北部沿海经济区、西部边远经济区以及珠江中上游经济区的回归系数为负值，表明lnfdi对wage的调节作用为负。结合lnfdi的主效应观察，表明以上三个区域物流业竞争力较弱，无法提供更高的劳动工资，并且FDI企业为避免劳动力反向流动，能够支付高于本地物流业的劳动工资，吸引本地物流业劳动者向FDI企业流动，抑制了物流业劳动工资的上升，进而干扰了本地区劳动工资提升对劳动效率的促进作用，使调节效应对劳动效率提升产生了抑制作用。而东部沿海经济区c_lnfdi×lnwage的回归系数为正值且显著，结合主效应的影响方向，表明该地区物流业虽然与FDI之间的竞争力差距较大，但是在与FDI竞争中，能够提供更高的劳动工资，吸引FDI企业中劳动力反向流动到本地物流业，削弱了本地区劳动工资处于非激励区间对劳动效率提升的不利影响。东北经济区、东南沿海经济区、黄河中上游经济区以及长江上中游经济区的回归系数并不显著。（4）c_lnsystem×lnfdi的回归系数以及结合lnfdi的主效应观察：北部沿海经济区lnsystem的调节效应显著且为正值，并且能够强化lnfdi对物流业劳动效率的正向促进作用。东北经济区、东部沿海经济区、黄河中上游经济区以及西部边远经济区lnsystem的调节效应均不显著，但是以上现象内在原因并不一致。首先，东北经济区可能由于FDI规模或质量不高，不能对物流业劳动效率产生正向溢出效应，且该区域制度质量并不能有效支撑FDI规模发挥溢出效应。东部沿海经济区的回归系数虽然不显著，但是回归系数为正值。西部边远经济区可能由于制度质量水平较低而无法强化lnfdi对物流业劳动效率的促进作用。而东南沿海的回归系数显著且为负值，表明该地区制度质量干扰了lnfdi对物流业劳动效率的提升，表现出对劳动效率提升的抑制性。

2.聚类分析下的回归结果分析

基于我国八大经济区的分类，结合各经济区物流业劳动效率的数据特征，我们对物流业劳动效率进行了聚类分析，分别为Ⅰ类集聚（较低水平聚类）和Ⅱ类集聚（较高水平聚类）②。并采用面板Tobit模型分别进行了回归，结果如表6所示。

从各变量的主效应观察：物流业劳动效率较高地区和较低地区lnfdi、lninformation以及lntech均不显著。劳动效率较高地区表现出来的特征为lnhuman对物流业劳动效率提升具有促进作用，而劳动效率较低地区却表现出对劳动效率提升的抑制作用。可能原因在于劳动效率较低区域，在提高人力资本的投资过程中，由于本地区物流业无法提供更合理的工资或者岗位，导致高质量人力资本不断流失，进而表现出人力资本质量提高的过程中抑制了劳动效率提升的现象。而劳动效率较高地区lnwage的回归系数为负值，表明对该地区而言，现阶段物流业劳动工资并不处于合理的激励区间，反观劳动效率较低地区，劳动工资却处于激励区间，从而对物流业劳动效率提升产生了正向促进作用。

从交互变量的回归系数和各变量的主效观察：（1）劳动效率较高地区c_lnwage× lnhuman的回归系数为负值，而劳动效率较低地区为正值。表明物流业劳动效率较高地区的人力资本质量对劳动工资具有正向调节效应，能够削弱劳动工资处于非激励区间所产生的负向抑制作用，有助于劳动效率提升;而劳动效率较低地区的人力资本质量对劳动工资具有正向调节效应，强化了劳动工资提升对劳动效率的正向促进作用。（2）劳动效率较高地区和劳动效率较低地区c_lnhuman×lnfdi的回归系数均为负值，但是lnfdi的主效应并不显著。表明这两类地区的本地物流业与FDI竞争力相似，从而FDI对劳动效率的促进作用不显著，但是在人力资本质量提高过程中，由于两区域物流业无法有效容纳高质量人力资本，导致高质量人力资本流向FDI企业，促进了FDI的竞争力提高，并导致两者之间的差距拉大，激发了FDI对本地区物流业劳动效率提升的抑制作用。（3）c_lnfdi×lnwage的回归系数，劳动效率较高地区为正值，劳动效率较低地区则不显著。表明尽管劳动效率较高地区劳动工资不处于有效激励区间，但是在与FDI竞争过程中，能够提供更高的劳动工资防止高素质劳动力流向FDI企业，使劳动工资处于有效激励区间，干扰了劳动工资处于非激励区间对劳动效率提升的抑制作用，能有效促进物流业劳动效率提升。对于劳动效率较低地区而言，尽管劳动工资处于有效激励区间，但是在与FDI竞争过程中，并不能提供更高的劳动工资，故而不能强化劳动工资对劳动效率的正向促进作用。（4）c_lnsystem×lnfdi的回归系数，劳动效率较高地区为正值，劳动效率较低地区为负值。表明劳动效率较高地区能够通过提升制度质量水平并有效吸引更高规模的FDI，强化FDI对劳动效率提升的促进作用。但是劳动效率较低地区可能由于制度质量水平不佳，干扰了lnfdi规模的进一步扩大，抑制了FDI对劳动效率提升的正向溢出作用。

四、研究结论

本文从劳动力和资本双要素投入视角，构建LMDI模型和面板分位数回归模型对我国区域物流业发展方式及其影响效应进行了分析，甄别了我国物流业发展的关键方式及其提升的路径。主要结论如下：

第一，我国区域劳动力和资本双要素投入对物流业驱动效果存在区域错位现象，且要素投入存在区域异质性。具体表现在我国北部沿海经济区、东部沿海经济综合区、东南沿海经济综合区、长江上中游经济区资本要素投入的累计驱动效果高于劳动力要素;而东北经济综合区、黄河中上游经济综合区、珠江中上游经济区、西部边远经济区劳动要素投入的累计驱动效果高于资本要素。在发展方式上，我国八大经济区物流业发展一方面依托于劳动效率驱动，具有集约型发展方式;一方面又依托资本投资规模扩张，具有粗放型发展方式，并导致我国区域物流业发展方式存在“雙重属性”特征。

第二，我国区域物流业发展方式影响效应的特征及演变。（1）物流业发展水平相对较低地区，劳动效率提升能够有效促进物流业发展，当物流业发展水平相对提高时，其影响不在显著。可能原因在于劳动者的知识结构不能有效满足物流业发展水平提高而引发，当物流业发展水平跨越相对低水平阶段，双要素投入协调性对物流业自身发展的抑制效应持续提高，这一持续过程中，物流基础设施空间布局能够得到不断协调而共同发展，并有效促进物流承载能力提升，对物流业发展水平提高具有正向推动作用。（2）发展水平相对中等地区，当物流业发展水平不断提高时，资本投资规模扩张的影响将持续下降，而劳动效率的影响效应却不断提高，且高于资本投资规模的影响趋势;当物流业发展水平跨越相对较低水平时，“双重属性”的协调性对物流业自身的正向促进作用将不断提升，而双要素投入协调性对物流业自身发展的抑制效应持续提高，物流基础设施的空间布局能够得到不断协调而共同发展，对物流业发展水平提高具有正向推动作用。（3）发展水平较高地区，资本投资规模扩张并不能影响物流业劳动效率变化，而劳动效率的影响随着物流业发展水平的提高而不断提高，并且其影响作用高于物流业发展水平中等地区。此外，当物流业发展水平相对较低时，“双重属性”的协调性对物流业自身发展的正向促进作用最强。但是双要素投入协调性对物流业自身发展的抑制效应却持续提高;而物流业发展水平在不断提高过程中，可能由于物流业基础设施建设滞后于物流业发展，导致区域内物流核心发展地区与其他地区物流基础设施的空间布局差异性不断扩大，影响了物流基础设施的协调性，导致物流基础设施对物流业自身发展的抑制效应不断提高。

第三，我国物流业发展的关键性方式及其提升路径。（1）物流业劳动效率较高地区，人力资本质量对劳动效率提升具有促进作用，现阶段劳动工资并不处于合理激励区间，劳动工资抑制了劳动效率提升。反观劳动效率较低地区，劳动工资却处于激励区间，并对劳动效率提升具有正向作用，但人力资本质量却表现出对劳动效率的抑制作用。可能原因在于劳动效率较低区域，在提高人力资本的投资中，由于本地区物流业无法提供更合理的工资或者岗位，导致高质量人力资本不断流失。从交互项观察：劳动效率较高地区通过人力资本质量的提高能够推动该地区劳动工资不断上涨，并削弱劳动工资处于非激励区间所产生的负向抑制作用，有助于劳动效率提升。尽管劳动效率较高地区劳动工资不处于有效激励区间，但是在与FDI竞争过程中，能够提供更高的劳动工资防止高素质劳动力流向FDI企业，使劳动工资处于有效激励区间，干扰了劳动工资不在激励区间对劳动效率提升的抑制作用。而劳动效率较高地区能够通过制度质量水平的提升有效吸引更高规模FDI，并强化FDI对劳动效率的正向溢出效应。（2）物流业劳动效率较低地区的特征为：人力资本质量对劳动工资具有正向调节效应，强化了劳动工资提升对劳动效率的正向促进作用。尽管劳动效率较低地区劳动工资处于有效激励区间，但是在与FDI竞争过程中，并不能进一步提供更高的劳动工资，不能强化劳动工资对劳动效率的正向促进作用。并且劳动效率较低地区可能由于制度质量水平不佳，干扰了FDI规模的进一步扩大，抑制了FDI对劳动效率提升的正向溢出效应。（3）劳动效率较高地区和较低地区的共同特征是物流业与FDI竞争力相似，导致FDI对劳动效率的促进作用不显著，但是在人力资本质量提高过程中，由于两区域物流业无法有效容纳更多的高质量人力资本，导致高质量人力资本流向FDI企业，促进了FDI的竞争力提高，并导致物流业与FDI企业之间的竞争力差距扩大，激发了FDI对本地区物流业劳动效率的负向抑制作用。

注释：

① 发展水平相对较低地区，包括天津、吉林、黑龙江、海南、陕西、甘肃、宁夏、西藏、青海、新疆、重庆、云南、贵州、广西、安徽、江西;发展水平中等地区，包括北京、辽宁、上海、福建、山西、内蒙古、河南、湖北、湖南、四川;发展水平较高地区，包括河北、山东、江苏、浙江、广东。

② Ⅰ类集聚：北京、吉林、黑龙江、辽宁、上海、广东、海南、陕西、甘肃、山西、河南、西藏、青海、新疆、广西、湖北、湖南、江西、安徽、四川、重庆、云南;Ⅱ类集聚：天津、河北、山东、江苏、浙江、福建、宁夏、内蒙古、贵州。

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