长江中游城市群物流产业集聚对区域经济增长的空间溢出效应分析

李航 张雅雯

[摘要]选取长江中游城市群28个地级市，在对其2010-2019年的物流产业集聚程度进行测算的基础上，运用ESDA方法对这些城市经济增长水平的空间相关性进行判断，并采用空间杜宾模型分析城市群物流产业集聚对区域经济增长的溢出效应。研究表明：长江中游城市群28个地级市的经济增长存在显著的空间负相关性，且其空间关系较为稳定;城市群内空间集聚模式变化较小，呈现出较强的空间锁定性;物流产业集聚对于城市群的经济增长具有显著的促进作用，且间接效应大于直接效应。

[关键词]物流产业集聚;经济增长;空间溢出效应;长江中游城市群;空间杜宾模型

[中图分类号]F252;F259.27[文献标识码]A[文章编号]1005-152X（2021）12-0017-06

Analysis of Spatial Spillover Effect of Logistics Industry Agglomeration on Regional Economic Growth around Middle Reaches of Yangtze River

LI Hang，ZHANGYawen

（Institute of Airport Economics，Civil Aviation University of China，Tianjin 300300，China）

Abstract：In this paper，selecting the data of 28 prefecture-level cities in the middle reaches of the Yangtze River from 2010 to 2019，and after measuring the extent of logistics industry agglomeration of the region in the same period，we applied ESDA to evaluate how it correlated spatially with the economic growth of the cities and，using the spatial Dubin model，analyzed the spillover effect of logistics industry agglomeration on regional economic growth. The study found that the economic growth of the 28 prefecture-level cities in the middle reaches of the Yangtze River was negatively spatially correlated to a significant degree，and the spatial relationships among the cities were relatively stable;the spatial agglomeration pattern within the urban agglomeration showed little change，showing strong lock- in characteristics;and logistics industrial agglomeration had significant promoting effect on the economic growth of the urban agglomeration，which acted in a more indirect，rather than direct，way.

Keywords：logistics industry agglomeration;economic growth;spatial spillover effect;urban agglomeration in the middle reaches of the Yangtze River;spatial Dubin model

0引言

近年來，我国经济发展的空间结构正在发生深刻变化，中心城市和城市群正在成为承载发展要素的主要空间形式，物流产业已成为区域提高经济运行质量、优化经济流程、调整经济结构、降低生产成本的关键。2015年4月13日国家发展改革委印发《长江中游城市群发展规划》，提出长江中游城市群应大力发展现代物流业，形成以武汉、长沙、南昌为中心的两小时高效物流服务圈。2020年8月24日国家发展和改革委员会、中国民用航空局印发《关于促进航空货运设施发展的意见》，突显了航空物流特别是重大基础设施布局对长江中游城市群物流业发展的引领作用，预示长江中游城市群物流产业将迎来新的发展格局。2021年7月22日《中共中央国务院关于新时代推动中部地区高质量发展的意见》发布，提出加快长沙、宜昌、赣州国家物流枢纽建设，支持建设一批生产服务型物流枢纽，进一步推动长江上中下游城市的发展。同时新技术的应用使得交通运输业和物流业的形势发生深刻变化，物流产业对经济增长的空间溢出效应亦更为明显[1-2]。在此背景下，研究近年来长江中游城市群物流产业集聚的空间格局及对区域经济增长的溢出效应，以进一步明确区域物流产业发展的方向及路径，对研究区域物流产业发展及区域协同发展具有现实意义。

1文献综述

产业集聚问题的研究始于19世纪末著名剑桥经济学家马歇尔基于英国工业生产地理集聚的观察。当前，越来越多的学者运用产业集聚的相关理论与研究框架对物流产业的集聚现象进行了研究。王非和冯耕中[3]阐述了物流产业集聚的形成机理和促进要素;文献[4]-文献[6]分别从物流产业要素成因、时空特征、对于区域经济增长影响机制等方面就作用机理进行了研究。文献[7]-文献[12]等运用面板数据分析、空间杜宾模型分析等空间计量经济模型，分别研究了不同地区物流产业集聚对经济增长的影响，实证检验了物流产业集聚对经济增长的溢出效应。从现有文献来看，目前学者们对于物流产业集聚对区域经济增长的作用机理研究较为丰富，但忽略了不同城市间经济发展的空间依赖性和空间关联性，且对长江中游城市群的研究较少。

基于此，本文通过测算2010-2019年长江中游城市群28个地级市的物流产业集聚度，分析其空间格局及演化情况，并运用空间杜宾模型分析物流产业集聚对区域经济增长的影响。

2指标选取、数据来源及模型構建

2.1数据来源

本文选取的研究样本为长江中游城市群湖北、湖南、江西3省28个地级市的面板数据，其中湖北省包括湖武汉市、黄石市、鄂州市、黄冈市、孝感市、咸宁市、襄阳市、宜昌市、荆州市、荆门市，湖南省包括长沙市、株洲市、湘潭市、岳阳市、益阳市、常德市、衡阳市、娄底市，江西省包括南昌市、九江市、景德镇市、鹰潭市、新余市、宜春市、萍乡市、上饶市、抚州市、吉安市。以2010-2019年十年的数据为样本，文中数据来自《中国城市统计年鉴》《EPS中国区域经济数据》以及各省市历年统计年鉴，采用线性回归拟合的方法修正异常值。

2.2指标选取

本文将长江中游城市群28个地级市各市的生产总值（GDP）作为被解释变量，衡量各市的经济发展水平，以2010年为基期，结合GDP平减指数计算得出实际GDP，以消除通货膨胀及物价上涨的影响。

核心解释变量采用物流区位熵（LE_it）来测度物流产业集聚水平，公式为：

LE_it表示i市物流业t时期的集聚水平，e_it代表i市t时期物流业期末从业人员数，e_t表示t时期长江中游城市群28个地级市物流业期末从业总人数，E_it代表i市t时期各行业期末从业总人数，E_t代表t时期长江中游城市群28个地级市各行业期末从业总人数。区位熵计算结果见表1。由表1可知，武汉、宜昌、荆州、荆门、长沙、南昌、鹰潭的物流区位熵较高，其均值均大于1，表明其物流产业集聚程度较高。

考虑到除物流产业集聚水平外，还存在其他因素对区域经济增长的影响，故设置以下控制变量：采用固定资产投资衡量资本的整体投入水平（K）;采用从业人员期末数衡量人力资本投入水平（L）;采用第二、三产业占地区生产总值的比重衡量区域的产业结构发展水平（ISI）;采用政府财政支出衡量政府对经济发展的支出强度（GOV）;采用进出口总额衡量地区的开放程度（OPEN）。

2.3模型构建

（1）空间权重矩阵的设置。基于经济距离的空间权重矩阵度量空间依赖和揭示空间关联是较为科学和理想的指标，可体现两个地区间的经济差距大小。因此本文在基于引力模型的空间邻接矩阵基础上，将经济发展水平与区域空间距离结合，构建28个城市的经济距离空间权重矩阵，公式为：

（2）空间自相关分析。空间自相关是空间依赖的一种度量，包含全局和局部两种指标，全局指标用于探测整个研究区域的空间模式，反映邻接区域单元属性值的相似程度;局部指标计算每一个空间单元与临近单元就某一属性的相关程度，探究整个区域同一属性的变化是否存在突变。本文选用全局Morans I和局部Morans I进行分析，公式为：

全局Morans I：

局部Moran's I：

（3）空间计量模型。本文初步构建空间滞后模

型（SLM）、空间误差模型（SEM）、空间杜宾模型（SDM）进行实证研究，通过相关检验确定适用本文研究的空间计量模型。为消除生产函数存在的异方差，对所有变量值均取对数处理。

①空间滞后模型（SLM）：见式（5）。

ln（PGDP）_it=α+βW（PGDP）_it+β₁lnK_it+β₂lnL_it+β₃ln（LE）_it+β₄ln（ISI）_it+β₅1n（GOV）_it+β₆ln（OPEN）_it（5）

②空间误差模型（SEM）：见式（6）。

1n（PGDP）_it=α+β₁lnK_it+β₂lnL_it+β₃ln（LE）_it+β₄ln（ISI）_it+β₅ln（GOV）_it+β₆ln（OPEN）_it+μ_i+μ_itt=γWμ_it+ε_it（6）

③空间杜宾模型（SDM）：见式（7）。

1n（PGDP）_it=α+ρW（PGDP）_it+β₁lnK_it+β₂lnL_it+β₃ln（LE）_it+β₄ln（ISI）_it+β₅ln（GOV）_it+β₆ln（OPEN）_it+β₁WlnK_it+β₂W1nL_it+β₃Wln（LE）_it+β₄W1n（ISI）_it+β₅W1n（GOV）_it+β₆Wln（OPEN）_it+μ_i+ε_it（7）

式（5）-式（7）中，α为常数项;ρ为空间自相关系数;β为解释变量的待估参数;W为空间权重矩阵;ε_it为随机扰动项，用来描述不可观测的因素。

3实证结果与分析

3.1空间相关性分析

运用STATA15.1软件对长江中游城市群28个地级市2010-2019年的数据进行经济增长水平的全局Morans I和局部Morans I分析。

全局Morans I检验结果见表2。由表2可知，2010-2019年长江中游城市群每年的Moran's I指数均在（-0.28，-0.27）之间，且对应的P值均在1%的水平下显著，表明长江中游城市群28个地级市的经济增长存在显著的空间负相关性，且其空间关系较为稳定。

为进一步分析长江中游城市群经济增长的局部空间自相关性，本文以2010年和2019年为例，绘制局部Moran's I散点图，如图1、图2所示。

Moran's I散点图中，第一象表示高值被高值所包围，呈现“高-高”的空间集聚类型;第二象限表示低值被高值所包围，呈现出为“低-高”的空间集聚类型;第三象限表示低值被低值包围，呈现出“低-低”的空间集聚类型;第四象限表示高值被低值包围，呈现出“高-低”的空间集聚类型。

对比2010年和2019年的局部Moran's I散点图，长江中游城市群28个城市所处的象限变化较小，呈现出较强的空间锁定性。孝感、鄂州、黄冈、咸宁、湘潭、黄石、荆州、荆门8个城市始终处于“低-高”集聚区，说明以上城市经济增长水平较低，其周边城市的经济发展较好;九江、娄底、吉安、宜春、抚州、新余、鹰潭、景德镇、上饶9个城市始终处于“低-低”集聚区，说明以上城市经济增长水平较低，且呈现出一定地空间同质性;武汉、长沙、南昌、宜昌、常德、襄阳、衡阳7个城市始终处于“高-低”集聚区，说明以上城市经济增长水平较高，其周边城市经济发展水平较低。

3.2空间计量模型的选择

由空间相关性分析可得，长江中游城市群的经济增长存在显著的空间负相关性，可采用空间计量模型进行实证分析。运用STATA15.1软件进行OLS 及空间面板模型回归，并进行LM检验、LR检验与Hausman检验，结果见表3（由于篇幅原因，省略OLS回归结果）。

在1%的显著水平下，Hausman检验结果为78.11，应选择固定效应模型。LR时间固定效应检验和LR空间固定效应检验均通过5%的显著性水平检验，因此本文选择时空双固定模型。根据OLS回归的LM检验，LMlag和LMerr检验统计量均通过1%的显著性检验，R-LMlag和R-LMerr同样均显著;进一步地，比较R²和Log-L的统计量，SLM的统计值均大于SEM的统计值，根据拉格朗日乘子检验原则，本文更适于选择SLM模型。

由于LM检验并未考虑SDM模型的适用性，进一步通过Wald检验和LR检验判断SDM模型是否可以简化为SLM模型或SEM模型。运用STATA15.1软件进行检验，结果见表3。由表4可知，SLM模型和SEM 模型的LR检验值和Wald检验值都通过5%的显著性水平检验，说明SDM模型不可简化为SLM模型或SEM模型，SDM模型更适合本文的分析。

3.3杜宾模型空间效应分解

运用STATA15.1软件进行时空双固定的SDM模型空间效应分解，计算结果见表5。

由空间分解结果，可得到以下结论：

从直接效应来看，长江中游城市群28个地级市的物流产业集聚对于城市群经济增长的影响十分有限;其他變量对于区域经济的发展有显著的促进作用，且政府支出水平对于区域经济发展有着较强的影响，说明区域经济发展对政府财政支持具有较强的依赖性。

从间接效应来看，长江中游城市群28个地级市的物流产业集聚对于城市群经济增长具备一定的溢出效应，间接效应大于直接效应可能是由于城市物流产业的规模经济效应、资本与技术溢出效应、产业链区域布局等促进了周边城市的经济发展;固定资产投入和产业结构水平对于区域经济的发展有一定的促进作用，且数据表明产业结构升级不仅对于本城市的发展有促进作用，也会推动周边城市发展;对外开放水平的系数为负，这可能是由于某一城市的开放程度越高，对周边资源的虹吸效应越强，间接对周边城市经济发展产生阻碍作用。

从总效应来看，长江中游城市群内的各城市物流产业的集聚，对于整个城市群的经济增长具有显著的正向推动作用，空间溢出效应明显。

4结论与建议

4.1研究结论

本文选取长江中游城市群28个地级市作为研究样本，运用ESDA方法对长江中游城市群28个城市经济增长水平的空间相关性进行判断，主要结论如下：

（1）长江中游城市群28个地级市的经济增长存在显著的空间负相关性，城市间的竞争较为激烈，且其空间关系较为稳定。空间集聚模式变化较小，呈现出较强的空间锁定性。总体来看，长江中游城市群物流产业的高集聚区主要为武汉、长沙、南昌三大核心城市及城市群的西北部，低集聚区大部分为江西省的城市，主要覆盖城市群的东南部。

（2）长江中游城市群28个地级市的物流产业集聚对于城市群的经济增长具有显著的促进作用，且间接效应大于直接效应。同时，在本文所研究的各变量中，除对外开放对经济增长的间接作用为负作用外，其他变量均对区域的经济增长具有正向的促进作用，政府支出对区域经济增长呈现较强的推动作用，经济增长对于政府的财政支持、资源合理配置等呈现一定的依赖性。

4.2政策建议

（1）加强政府政策引导和财政支撑。充分发挥政府的引导作用，对区域整体的物流产业发展进行合理规划布局，从宏观规划层面提升产业发展关键要素的资源配置效率，促进区域一体化协调发展。制定支持区域物流产业发展的政策措施，创造适宜企业物流及物流企业发展的政策环境，贯穿对物流产业的保护观念、阶段性支持观念和行业管理观念，推动产业集群的形成，完善产业链在区域的布局，助力物流产业形成规模经济效应和知识、技术、资本溢出效应，促进区域经济发展。

（2）构建高效的综合物流网络，完善国际多式联运系统。完善交通、仓储等基础设施建设，科学系统地统筹长期交通规划，提高铁路、公路、水路、航空运输的运力，打造综合交通运输网络，积极发展多式联运，降低物流显性成本。

（3）充分发挥物流产业集群的溢出效应。加强城市群内区域联动，提升各城市间流程的标准化水平，提升物流效率。发挥区域物流的核心带动作用，充分利用区域内的资源，辐射聚集周边市场需求，形成物流集散、转运、仓储、货代、联运的综合物流服务体系，提高区域一体化发展水平。同时合理布局区域内各城市在物流产业链上的位置及分工，贯通产业上下游，提高区域的核心竞争力。

[参考文献]

[1]韦映梅.共享经济时代智慧物流产业发展研究[J].技术经济与管理研究，2020（2）：108-112.

[2]李佳.基于大数据云计算的智慧物流模式重构[J].中国流通经济，2019，33（2）：20-29.

[3]王非，冯耕中.我国物流集聚区内涵与形成机理研究[J].统计与决策，2012（12）：44-47.

[4]CHHETRI P，BUTCHER T，CORBITT B.Characterising spatial logistics employment，clusters [J].International Journal of Physical Distribution & Logistics Management，2014，44 （3）：221-241.

[5]謝守红，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）：51-58.

[6]王钰，疏爽.物流产业集聚对区域经济增长的空间溢出效应研究：基于长三角城市群的实证分析[J].中南大学学报（社会科学版），2021，27（1）：76-89.

[7]周小虎，杨宏伟，赵莺.丝绸之路经济带区域经济与物流发展耦合评价及空间分析[J].铁道运输与经济，2017，39（1）：13-17，28.

[8]李光明，马磊，潘宁.物流产业集聚对制造业劳动生产率的影响机理研究：基于空间杜宾模型[J].工业技术经济，2017 （12）：106-113.

[9]李剑，姜宝.物流产业集聚对区域经济增长影响研究：基于省际数据的空间计量分析[J].中南大学学报（社会科学版），2016，22（4）：103-110，115.

[10]徐秋艳，房胜飞.物流产业集聚的经济溢出效应及空间异质性研究：基于省际数据的空间计量分析[J].工业技术经济，2018，37（2）：58-65.

[11]付秋芳，付宁.物流产业集聚对经济增长的影响：基于广东省21个地级市的空间计量分析[J].哈尔滨商业大学学报（社会科学版），2019（5）：120-128.

[12]郭湖斌，邓智团.物流产业集聚对区域经济增长的影响：基于长江经济带省级面板数据[J].技术经济与管理研究，2021（5）：86-91.