物流业集聚、空间溢出与新型城镇化——基于安徽省市级面板数据的空间计量分析

何 堃

〔滁州职业技术学院 商学院，安徽 滁州 239000〕

一、引言

城镇化水平是影响我国现代化建设的重要因素，对于促进内需、加快产业结构优化升级具有重要意义。近年来我国城镇化规模不断扩大，2019年年末全国城镇常住人口超过8亿，城镇化率首次超过了60%。虽然目前我国城镇常住人口比例逐年增加，但是城镇化进程中还存在着诸如污染严重、收入差距过大、产业发展不平衡及交通堵塞等问题，严重制约了我国城镇化质量的提高。[1]2019年发改委印发《2019年新型城镇化建设重点任务》，明确提出要加快实施以促进人的城镇化为核心、提高城镇化质量为导向的新型城镇化战略。新型城镇化发展要把目光集中在发展质量上，不能以破坏自然环境作为城镇化发展的代价。十九大提出在新时代我国新型城镇化发展要促进大中小城镇协调发展，促进区域内要素资源的流通共享，从而提高资源利用效率，而物流业正是区域间实现要素流通的重要组成部分。安徽省作为一个农业大省，城镇化水平自改革开放以来从12.3%提高到了50%，但是城市竞争力不强、农业转移人口就业差、基础设施建设薄弱等问题依然很严峻。为此安徽省提出要推进农业转移人口市民化、优化城镇布局等措施，促进城镇化质量提高。通过积极推动合肥、芜湖、安庆、黄山、阜阳、蚌埠这六大区域中心城市发展，从而带动其他城市发展。在加强区域互通协作的过程中，物流业的发展对于区域互通具有重要作用。

不同于传统城镇化，新型城镇化涉及人口、经济、社会、环境、空间等多个方面。[2]新型城镇化注重通过依靠创新转变经济发展方式，大力发展战略性新兴产业、现代服务业、信息产业等。[3]而物流业作为生产性服务业中的一种，对于制造业、信息产业发展具有重要作用。物流业集聚对于降低运输成本、人口与生产要素集聚具有明显的促进作用，从而影响到城镇化发展质量。从目前学术界来看，关于物流业集聚与新型城镇化之间关系的研究很少。多数学者将物流业作为服务业，从服务业的角度考察服务业集聚对城镇化的影响。如梁云提出服务业与制造业的协同发展能够显著促进城镇化发展，但这种促进作用存在区域差异。[4]而从物流业本身来看，贺兴东认为物流业集聚对城镇化的可持续发展具有推动作用。[5]付东明通过实证研究发现物流业集群和城镇化发展具有相互影响的关系，二者互为因果。[6]

综上所述，目前学术界关于物流集聚与新型城镇化发展关系的研究还很少，仅有的研究通过全国性的数据很难代表具体区域特性。安徽省作为一个传统农业大省，其城镇化进程对于产业结构优化升级具有重要意义。因此本文以2010-2018年安徽省16个地级市相关数据为样本，将区域内各地级市之间的相互联系、相互协作纳入考虑中，通过构建空间面板模型实证分析物流业集聚与新型城镇化之间的关系，以期能为安徽省城镇化质量提高，促进新型城镇化进程提供建议。

二、物流业集聚与新型城镇化发展的空间统计分析

1.新型城镇化指标和物流业集聚水平测算

新型城镇化包含了人口、经济、社会、环境、空间等各个方面，因此单一的指标很难反映新型城镇化发展。本文在借鉴陈国宏研究的基础上，从五大维度上选取相关指标来构建新型城镇化综合评价指标，并通过运用熵值法测算出新型城镇化水平(nurban)[7]，具体指标见表1。关于集聚水平的测算学术界主要用EG指数、空间基尼系数、区位熵等。出于数据的可获得性有限，本文选取物流业从业人数来测算其区位熵从而衡量物流业集聚水平(lq)。

2.空间权重矩阵设定

表1 新型城镇化综合评价指标

3.全局空间自相关检验

新型城镇化的发展需要区域内各城市互通有无，而物流业在这个过程中起着积极作用。因此本文将各因素之间的空间联系纳入模型并采用空间计量分析方法。为验证新型城镇化和物流业集聚的空间相关性，本文分别对二者进行空间自相关检验，结果见表2。从表2莫兰指数值来看，从2010年至2018年物流业集聚水平和新型城镇化水平的莫兰指数值均大于0，说明这二者存在正的空间自相关性。并且从变化趋势来看，从2010年至2018年二者的莫兰指数值逐年增加，说明这二者的空间自相关性越来越明显，区域之间的联系越来越密切。因此本文猜想物流业集聚可能存在空间溢出效应，即对周边地区集聚乃至城市化发展产生影响。在下文的实证分析中要将这种溢出效应纳入考虑中。

表2 物流业集聚与新型城镇化的莫兰指数值

三、空间面板回归分析

1.指标选取与数据来源

本文考察新型城镇化与物流业集聚之间的关系。被解释变量新型城镇化(nurban)和解释变量物流业集聚(lq)的指标选取前面已经交代。除此以外本文参照已有研究，从产业结构、政府支持、交通基础设施和固定资产投资等方面选取控制变量[8-10]。选取各地级市第二、三产业生产总值占地区生产总值的比重衡量产业结构(isu)；选取财政支出占地区生产总值的比重衡量政府支持(gov)；选取各地级市每万公里公路和铁路营业里程数之和来衡量交通建设状况(traf)；以各地级市全社会固定资产投资额占生产总值的比重衡量固定资产投资水平(invest)。本文的数据主要来自安徽省历年各地级市统计年鉴，为了保证数据的平稳性，本文对所有指标进行了标准化处理。

2.回归分析

由于空间杜宾模型同时反映了解释变量和被解释变量的空间相关性，因此本文选择使用空间杜宾模型进行回归分析，回归结果见表3。从Log-Likelihood检验的结果来看，检验值很大且在1%的显著性水平下通过了显著性检验，说明模型确实存在空间相关性，验证了选择空间面板模型的合理性。

从解释变量的回归结果来看，物流业集聚的回归系数显著为正，说明物流业集聚可以显著地促进安徽省新型城镇化发展进程。物流业集聚带来了生产要素的集聚，降低了资源的流通成本，加强了产业之间的资源共享。除此以外，物流业集聚可以带来更多新兴产业、信息化产业进驻，从而为城镇化发展注入新的血液。通过新兴产业的发展优化产业结构、改善生产方式，从而促进新型城镇化发展。从控制变量的回归结果来看，产业结构的回归系数小于0，并且在10%的显著性水平下通过了显著性检验，说明目前安徽省产业结构调整对新型城镇化发展具有阻碍作用。安徽是一个传统农业大省，农业和工业在产业结构中的比重还很大，对土地、劳动力等资源的消耗很大，对于新技术的应用不足，因此难以促进新型城镇化发展。政府扶持和固定资产投资的系数均为正数，并且至少在10%的显著性水平下通过了显著性检验，说明政府扶持和固定资产投资的增加可以促进新型城镇化发展，同理政府扶持和固定资产投资的增加改善了城镇基础设施建设和空间环境，从而有利于改变经济增长方式，降低了污染的排放和资源的耗费，从而推动环境城镇化。交通基础设施的回归系数虽然是正数，但是却未能通过显著性检验，说明目前安徽省交通基础设施对新型城镇化的促进作用还不显著。安徽省工业基础还很薄弱，地区之间经济差距较大，传统产业集聚程度还很大，交通基础设施建设更多地会带动资源向传统产业集聚，难以促进新兴产业发展。

从空间杜宾模型的空间溢出效应来看，解释变量的空间滞后项(wlq)系数为正数，但是不显著，说明物流产业集聚会对周边地区新型城镇化产生正的溢出效应，但是并不显著。这是由于目前安徽省物流业集聚程度还很低，产业集聚的扩散效应难以得到发挥。从控制变量的溢出效应来看，政府扶持、交通基础设施的系数均为负数，说明这两个控制变量对周边地区新型城镇化存在负的空间溢出效应，即阻碍了周边地区新型城镇化发展。政府政策往往存在地区差异性，经济发达的城市可以借助有利的政策吸收周边城市的人才、资金等资源，从而拉大区域差距，不利于新型城镇化发展。同理交通运输设施的完善也会吸收周边城市的生产资源，从而抑制新型城镇化进程。除此以外，产业结构和固定资产投资的溢出效应为正，说明产业结构调整和固定资产投资可以显著地促进周边地区城镇化发展，从而推动新型城镇化进程。

表3 空间杜宾模型回归结果及溢出效应

四、结论与政策建议

安徽省作为一个传统农业大省，其城镇化发展对于省内产业结构调整、经济增长方式转变具有重要作用。本文以2010-2018年安徽省16个地级市相关数据为样本，将各地级市之间的空间联系纳入考虑范围，通过构建空间面板模型进行实证分析，发现：安徽省各地级市新型城镇化和物流业集聚发展存在明显的空间相关性，物流业集聚可以显著地促进本地区新型城镇化发展，同时对周边地区产生正的空间溢出效应。目前安徽省政府政策支持、固定资产投资增加可以显著推动新型城镇化进程，而产业结构对新型城镇化进程起到一定的阻碍作用。有鉴于此本文提出如下政策建议：

首先，各地级市之间的空间相关性要求政府在制定新型城镇化和物流业集聚发展规划时要充分考虑各地级市之间的空间关联性，通过大城市的辐射作用带动周边中小城市的协同发展。同时要结合各地区新型城镇化和物流业集聚发展的实际情况对资源进行合理配置，提高中小城市的资源吸引力，促进整个地区产业结构转型升级。

其次，要充分发挥物流业集聚对新型城镇化的积极作用以及其溢出效应。在物流集聚发展的过程中要通过制定统一的标准准则和优惠政策提高物流业集聚水平，减少地区之间的资源流通成本，实现不同地级市之间新型城镇化的长期稳健发展。除此以外，要通过发挥物流业集聚效应积极推动新兴产业发展，鼓励高新技术产业、环保产业发展，努力改善产业结构，促进新型城镇化发展。

最后，要加大政府扶持力度，增加社会固定资产投资，改善地区基础设施水平，减少流通成本。通过增加固定资产投资支持新兴产业发展，同时促进农业人口向非农产业转移，改善地区生态环境，转变粗放的生产方式，实现绿色发展，推动新型城镇化发展。