中国物流业技术创新的时空格局及动态演进分析

谢欣雨 王 健

（福州大学经济与管理学院，福州 350100）

引 言

创新发展是 “十三五”时期经济结构实现战略性调整的关键驱动因素，是实现 “五位一体”总体布局下全面发展的根本支撑和关键动力。中国在 “十四五”规划中再一次强调了创新的重要性。加快技术创新是推动经济高质量发展、提高人民生活品质、构建发展新格局以及建设现代化强国的动力。而物流业是中国经济社会发展的基础性、战略性和先导性产业，对国民经济发展意义重大，其高质量发展是经济高质量发展的强力推手。推进物流高质量发展有利于加快国民经济运行效率、助力经济增长、促进产业结构转型升级等。创新是物流高质量发展的内生动力，为了促进物流业高质量发展，就要发挥创新的引领作用。物流创新主要包括物流制度创新、物流管理创新、管理技术与方法创新以及物流技术创新4个方面。其中技术创新是核心，不仅可以降低物流成本和提高综合竞争力，而且对引导现代物流产业转型升级具有重大意义。因此了解物流业技术创新要素的现状、差异来源以及演变趋势对物流高质量发展具有深厚的理论意义和现实引导作用。

目前学术界对于创新的研究主要包括创新水平的测算、差异分析、创新的网络特征以及创新空间研究。对于创新水平的衡量方法，国外的文献更多的是采用专利被引用的次数［1］、存活期［2］、权项数［3］等来衡量创新水平；但由于国家知识产权局没有提供相关数据知识，国内学者都从侧面入手，利用知识宽度算法［4］、 发明专利的申请数量［5，6］、 专利更新模型［6］、 DEA［7，8］、 复相关系数［9］、 超效率 SBM 模型［10］、 知识生产函数［11］和多指标综合评价［12］等方法进行测算， 采用区位熵［13］、 变异系数［14］、 赫芬达尔系数［15］、 泰尔指数［7，16］和基尼系数［17］等分析创新能力的空间差异。对于创新网络特征的研究，大多学者利用专利数据结合社会网络分析法 （SNA）［18，19］和复杂网络［20］来构建创新网络和对网络特征以及联系强度等进行研究。运用空间计量模型［21］和负二项回归［22］等方法分析其影响因素及驱动机制。现有文献对于物流业创新的研究主要集中在对创新网络的刻画。如孙春晓等［23］利用社会网络分析方法探究中国城市物流网络的空间特征，采用空间杜宾模型来探究其驱动因素；宓泽锋和曾刚［24］通过SNA和负二项回归方法分析了长江经济带合作创新网络特征及其影响因素。准确识别中国各地区创新要素的时间变化趋势、空间分布情况以及动态演进过程有助于我国形成以自主创新为根本的国内大循环［25］。然而目前较少文献关注到物流产业创新要素的配置情况，测度物流业技术创新水平对于中国政府了解物流业技术创新水平现状、明确未来改进方向具有重大的现实意义。因此，本文以中国30个省（区、市）作为研究主体，利用爬虫技术获取到2001～2019年中国物流业的专利数据，运用Dagum基尼系数探究中国物流业技术创新水平的差异来源及大小；并采用高斯核密度函数探析中国物流业技术创新水平的演进趋势。正确把握地区物流业技术创新发展态势，助力经济健康循环发展。

1 研究方法与数据说明

1.1 研究方法

（1） Dagum基尼系数。 Dagum基尼系数［18］是由Dagum在1997提出用来刻画地区发展不平衡问题的。其主要思想是按照子群来分解基尼系数。本文利用该方法衡量中国物流业技术创新的区域差异。结合该目标，本文建立如下的Dagum基尼系数计算公式，从省域层面刻画物流创新的区域差异。本文对公式进行了简化，具体的计算过程参照孙亚男等 （2016） 的研究［26］。

本文以中国30个省（区、市）（考虑到数据的可获得性，西藏及港、澳、台地区除外）为研究主体，式中k是子群数量，i和r代表子群内省（区、 市）的数量。 rji（rhr）是 j（h）省（区、 市）中物流产业技术创新的发展程度，δ是全国物流产业技术创新的平均值。Dagum基尼系数将总体区域差异G分解为区域内差异Gw、区域间差异Gb以及区域间超变密度差异Gs，它们之间满足G＝Gw＋Gb＋Gs的关系。

（2）核密度估计。核密度估计方法（非参数估计）是为改进参数估计的基本假定与实际模型之间存在差距较大的缺陷而提出的。常见的核函数包括均匀核、三角核以及高斯核等。本文采用高斯核函数对中国物流业技术创新水平的分布动态演进进行估计。其原理是通过核函数将每个数据点的数据和带宽当作核函数的参数，得到N个核函数，再线性叠加就形成了核密度的估计函数。假设随机变量x是中国物流业技术创新水平，其密度函数f（x），则点x处的概率密度为：

其中，n代表观测值的个数，h代表带宽，xi代表观测值，x表示物流业技术创新水平的平均值，函数K（*）为高斯核函数。

1.2 数据说明

本文数据来源于 “国家重点产业专利信息服务平台”，该平台是国家知识产权局为配合国务院十大重点产业调整和振兴规划的实施，发挥专利信息对经济社会发展和企业创新活动的支撑作用而建立的。平台将物流产业划分为装卸搬运、物流运输、库存（仓储、保管）技术、流通加工、分拣包装配送系统以及物流信息技术6个细分领域。专利数据能更好的衡量创新的产出而不是创新的投入［27］，所以本文利用发明专利申请量来表征物流业技术创新水平。

2 物流业技术创新的区域差异

2.1 物流业技术创新的基本事实

本文以5年为时间窗大小，结合国家的五年发展规划对物流业物流技术创新水平进行分析。由于发明专利从申请到公告的时间跨度为18个月，所以 “十三五”期间的数据截止到2019年。图1显示出中国东部、中部、东北以及西部4个区域2001～2019年物流技术创新水平的时变趋势。从图中可知，不管在任何时期，中国东部地区物流产业技术创新水平都处于领先地位，西部地区一直处于落后状态，而东北地区和中部地区在不同时期处于不同的位置。在 “十一五”之前，东北地区的技术创新水平领先于中部地区，但从 “十二五”开始，中部地区技术创新水平赶超东北地区，最后远超东北地区，而东北地区逐渐与西部地区保持同等的发展水平。经济条件是创新发展的先决条件。东部地区在改革开放以来，凭借区位优势和政策优势率先发展经济，为物流业技术创新发展奠定了扎实的经济基础。而西部地区在21世纪初，得益于西部大开发战略才慢慢崛起，但是由于其基础条件较差，提升速度较其他地区还略有不足；2004年3月，温家宝总理第一次明确提出要促进中部地区的崛起，充分发挥中部地区优势、资源优势等。2006年，中部崛起的纲领文件 《中共中央、国务院关于促进中部地区崛起的若干意见》助力中部发展。而东北地区由于产业结构单一、人才流失等因素制约经济发展，从而影响了物流产业技术进一步发展。

图1 中国各地区物流业技术创新水平

2.2 中国物流业技术创新的区域差异

（1）物流业技术创新的总体差异。图2刻画了2000～2019年物流业技术创新发展的总体差异。根据联合国开发计划署等对于基尼系数的规定认为基尼系数在0.4～0.59之间表示不均衡程度高，而基尼系数在0.6以上则表示不均衡程度极高，差距悬殊。由图2可知，在 “十五”期间地区物流业技术创新水平差异呈增长趋势，且差异程度极大。Dagum基尼系数从0.5上升至0.65，增幅高达30%，在 “十一五”和 “十二五”期间差异逐渐减小，Dagum基尼系数从0.65下降至0.56，降幅达13.8%。 “十三五”期间差异又逐渐增大，但增幅较慢。

图2 中国物流业技术创新水平的总体差异

（2）物流技术创新的区域内差异。结合2000～2019年的Dagum基尼系数，本文绘制了如图3的中国四大区域内的物流业技术创新水平差异。由图3不难看出，四大区域内不管是Dagum基尼系数还是发展趋势都存在很大的不同。东部地区整体来说差异变化趋势较为平缓；东北地区和西部地区总体波动频繁，但是西部地区区域内差异逐渐增大，而东北地区区域内差异逐渐缩小；中部地区波动较大，2003～2010年间，中部地区内差异不断减小，降幅达40%，在 “十二五”期间中部地区内差异骤增，增幅达46%。

图3 中国物流业技术创新的区域内差异

（3）物流技术创新的区域间差异。根据Dagum基尼系数绘制了2000～2019年中国物流业技术创新水平的区域间差异演化图，由图4可知，东部与西部、中部以及东北各地区的差异均大于其他3个地区之间的差异。其中东部地区和西部地区之间的差异最大，平均Dagum基尼系数高达0.77918，与中国经济发展水平差异相吻合。其次就是东北与西部、中部与西部以及中部与东北之间的差异，平均基尼系数分别为：0.5083、0.5059、0.379489。中部与东北地区在 “十一五”之前都保持相对低且稳定的差异，在 “十二五”之后，差异显著增大，这是因为中部地区随着国家在2009年颁布的 《促进中部地区崛起规划》迅速发展，而东北地区却因为资源、区位以及人口结构等问题逐渐没落。且西部地区由于西部大开发战略逐渐崛起，缩小了与东北地区的差异。

图4 中国物流业技术创新的区域间差异

（4）中国物流业技术创新区域差异的贡献来源。本文通过区域内、区域间以及超变密度的贡献率来展示中国物流业技术创新区域差异的来源。通过计算发现，区域内、区域间以及超变密度的年平均贡献率分别为23.24%、67.39%、9.37%。图5展示了3种贡献来源的时变趋势。由图可知中国物流业技术创新水平的差异主要来源于区域间差异。区域内差异贡献率保持在25%以内，变化幅度较小。子群间的差异从2000年的64.93%上升到2008年的72.28%，然后开始下降，降至2015年的59.51%。“十三五”期间子群间差异贡献度再度增加。超变密度用来衡量和识别不同区域间发展的交叉重叠程度，该指标的上升（下降）表明这种交叉重叠现象逐渐明显（消失）。由图5可知超变密度贡献度在 “十五”期间减少了5.83%，在“十一五”和十二五”期间快速上升，从2006年的5.49%增长到2015年的16.3%；“十三五”期间再次开始下降，降至9.04%。

图5 中国物流业中国物流业技术创新区域差异的贡献来源解析

3 物流业技术创新的动态演进趋势

3.1 全国物流业技术创新水平的核密度估计

图6展示了中国整体物流业技术创新水平的核密度分布图。由图可得：（1）全国物流业技术创新水平核密度曲线经历了先左移后右移的演变，但整体向右发生了偏移，说明全国物流业技术创新水平在 “十五”以来不断提高。此外，2002～2005年波峰高度下降，宽度增加，说明中国物流业技术创新水平差距变大。2014～2019年核密度估计曲线基本保持不动，说明在此考察期内，中国物流业技术创新水平的地区差异变化较小；（2）全国总体的分布曲线存在明显的向右拖尾现象，说明中国物流业技术创新水平存在 “马太效应”，导致地区间物流业技术创新水平的差异明显。

图6 中国物流业技术创新水平核密度分布

3.2 四大区域物流业技术创新水平的核密度估计

图7分别描述了东部、中部、西部和东北地区物流业技术创新水平核密度估计的演进过程。东部地区由单峰向双峰演变，说明东部地区之间物流业技术创新水平两级分化加重。主峰的波峰高度明显增加，波峰宽度减小，且右拖尾趋势明显，说明个别省（区、市）的物流技术创新水平较高，如上海、浙江、江苏和广东等。中部地区在考察期内均是单峰状态，未曾出现过多级分化现象，主峰不断向右偏移，主峰高度不断上升、宽度不断变大说明中部地区部分省（区、市）物流业技术创新水平较高，且绝对差异变大。西部地区物流业技术水平的密度函数曲线呈现明显的单峰向双峰演变的趋势，且主峰和侧峰峰值几乎相等，此外密度分布曲线明显向右偏移且宽度增加，均说明中国西部地区物流业技术创新水平两级分化严重，且绝对差异不断增加。另外右拖尾呈现明显的收敛趋势，说明西部地区的物流业技术创新的相对水平有所下降，更接近西部的平均水平。东北地区的密度函数曲线在考察期内均是单峰状态，主峰高度经历了先上升后下降再上升的演变过程，但是整体峰值呈上升状态，波峰宽度呈缩小趋势，说明东北地区的物流业技术创新水平的绝对差异在变小。密度函数曲线向右拖尾明显且延展性较好，说明东北地区物流业技术创新水平发展较为均衡。

图7 中国四大区域物流业技术创新水平的核密度分布

4 结论与建议

创新是物流高质量发展的内生动力，了解物流业技术创新水平和时空演变特征有利于实施创新驱动发展战略。因此，本文利用 “国家重点产业专利信息服务平台”中物流产业的专利数据来衡量物流业技术创新水平，运用Dagum基尼系数测算物流业技术创新的区域差异，并利用莫兰指数对物流业技术创新水平的空间相关性和集聚情况进行分析，最后采用高斯核函数来展示物流业技术创新的动态演进趋势。本文研究结论如下：

（1）物流业技术创新总体差异在 “十五”期间持续上升，“十一五”和 “十二五”期间持续下降，在 “十三五”期间再次上升，整体呈上升趋势。中国物流业技术创新差异的主要来源是区域间差异，年均贡献率高达67.4%。其中东部地区与西部地区差异最大，年均基尼系数达0.78。中部和东北地区差异最小，年均基尼系数仅为东部和西北地区的50%。

（2）不同地区的物流技术创新水平呈现不同的演进趋势。整体上差异逐渐增大且存在明显的“马太效应”。在样本考察期内，东部地区和地区两级分化态势较为明显且绝对差异呈扩大态势。中部地区和东北地区无明显分化现象，且中部地区绝对差异变大，东北地区的绝对差异逐渐变小。

基于以上结论，为避免中国物流业技术创新差异进一步扩张而引起区域物流发展失衡，应充分认识到体制、环境和人才对创新的影响。 （1）政府应当转变职能，消除限制物流创新发展的各种体制障碍。如减少行政审批项目、积极出台政策以减少企业创新成本、保护创新成果，规范市场行为，防止市场恶性竞争；（2）政府应当健全技术创新的制度和政策体系，加大知识产权保护力度，提高技术创新的管理和治理能力。企业应当积极引导资金流向物流产业的关键领域、薄弱环节和新兴行业，为物流业技术创新奠定经济基础；（3）人才是创新的核心要素，要加快物流人才的培养进度，根据人才的供需调查，科学制定培养计划。善用社会资源，鼓励产学研合作，培养高质量物流创新人才。