转型升级下区域物流质量对物流产业发展的影响研究

俞立平， 张矿伟

(浙江工商大学 统计与数学学院,浙江 杭州 310018）

物流质量是物流能力与物流水平的综合体现。从微观来看，物流质量可以从物流时间、物流效率、物流成本、信息化程度、企业管理的科学性以及顾客对物流服务的满意程度等方面来理解；而宏观视角下物流质量主要围绕国家、地区及产业层面进行分析，是物流基础设施建设、宏观物流管理水平、物流人才队伍建设、物流技术创新质量、现代化技术应用程度、物流服务于社会发展的能力、物流投入产出绩效、满足人民需要的程度等因素综合作用的集中体现。目前围绕微观视角及物流质量本身已有较多研究，而全面认识物流质量驱动物流产业发展的机理是更好发挥物流质量效用的基础性工作，目前还比较缺乏该领域的系统性研究，亟需围绕这方面开展相关研究。本文主要基于宏观视角分析物流质量对物流产业发展的影响效应，理清物流质量对物流产业发展的作用机理及两者的关系特征，有利于丰富物流质量对物流产业发展的影响机制理论，深入认识并准确把握物流质量在物流产业发展中的驱动作用，同时能更好地发现物流发展中存在的问题。微观而言能够更好地推进物流全流程质量变革，宏观而言能为推动物流业转型发展建设物流强国提供理论与实践支持。

一、 国内外研究述评

已有学者从微观企业层面围绕物流服务质量及物流质量管理展开研究。Lalonde 等学者认为物流服务是“以满足顾客需要、保证顾客满意度及赢取企业赞誉为目的的活动”［1］。Perreauh 等指出物流服务质量的核心是企业能在恰当的时间、恰当的地点、正确的货物状态、合适的价格、为正确的客户、提供合适的产品或服务、满足顾客的个性化需求。［2］Jang 等学者将物流服务质量定义为：采购、生产、销售、退货、回收和处理等所有物流活动对顾客期望产生的实际感知。［3］Mentzer 等学者提出以过程为基础的两阶段物流服务质量定义并研究了物流质量在全球市场细分中的作用。［4］周正嵩等从可靠性、反应性、有形性、协作性和经济性五个维度构建了物流服务质量的评价模型。［5］林双娇等从物流运行规模、物流供给质量、物流发展效应、物流发展代价四个维度测度物流业高质量发展水平并对其收敛性进行分析。［6］曹允春等提出了以腹地经济为核心的传统型路径、以开放水平为核心开放型路径以及以创新、政府干预、开放为核心的全面型路径促进物流业高质量发展。［7］

对于区域物流的研究主要集中在物流发展及其质量的评价与影响因素方面。李全喜等首次提出区域物流质量的概念并建议从区域物流规模、经济条件、基础设施、信息化水平和能源消耗等方面衡量物流发展水平。［8］李娟等则基于物流效率视角构建了物流业发展质量评价指标体系并对中国四大板块物流质量进行测度分析。［9］戴德宝等从区域经济基础、物流供求状况、物流支持状况、信息化水平四个方面构建区域物流发展综合评价指标体系。［10］林鹏等提出一种基于G1-CRITIC 法和TOPSISI法的物流产业升级能力评价方法并建立了综合评价指标体系。［11］在物流产业发展的影响因素方面也有一些学者进行了研究：如，曹炳汝等分析了市场一体化、产业集聚、政府干预以及对外开放对物流效率的影响［12］，董千里等分析了流通节点城市对物流生产效率的影响［13］，罗瑞等通过实证研究发现城市数字经济显著提高了物流业高质量发展水平［14］，俞立平等对区域物流技术水平与管理水平的协调发展进行理论与实证分析［15］，周楠等则分析了区域物流与区域经济的时空耦合及影响因素［16］。

综合来看，相关研究主要围绕物流质量本身、物流质量的某个侧面、物流质量与能力评价等展开，同时也有学者围绕产业结构、物流效率、产业集聚、数字经济、市场化水平等方面对物流发展的影响进行研究。然而物流质量作为驱动物流产业转型发展的关键要素，关于物流质量对物流产业发展影响效应的系统性研究却比较缺乏。

第一，宏观视角下物流质量的内涵及测度并未达成有效共识，有必要围绕其理论内涵及统计测度展开深入研究。

第二，关于物流质量对物流产业发展影响机制的理论研究比较缺乏，有必要从理论上全面分析物流质量的影响机制，以弥补理论研究上的不足。

第三，有必要就物流质量对物流产业发展的影响效应展开实证研究，深入分析其作用机制、作用规律、作用特征及互动关系。

二、 理论基础与研究框架

1. 影响机制

物流质量的提升具有较好的经济效益和社会效益，有利于增强物流产业竞争力进而促进物流产业转型升级，本文在质量经济性及全面质量管理理论的基础上，分析物流质量对物流产业发展的影响机制及两者关系。综合来看，物流质量是物流活动各项要素综合作用的集中反映，因此物流质量对物流产业发展的作用机制，主要通过物流基础设施质量、物流技术创新质量、物流服务质量、物流管理质量及物流人力资本质量综合体现，如图1 所示。

物流基础设施质量是物流质量的基础条件，通过提高物流的可达性促进物流产业发展。基础设施是社会发展的先行资本［17］，而发展交通基础设施是“经济起飞”的重要前提［18］，物流基础设施对区域物流发展起主要影响［19］。物流硬件设施和物流信息系统质量的提升，在很大程度上扩展了物流市场、扩大了货物运输半径、提高了信息处理效率，不同城市、不同区域之间的物流和信息沟通更为顺畅，能够提高货物可达性从而促进物流发展。

物流技术创新质量是物流质量的核心动力，通过技术赋能实现降本增效进而促进物流产业发展。先进的物流设备具有降本增效的作用［20］，信息和通信技术的创新有利于提高物流运输和服务质量［21］，且物流技术创新及商业模式创新的有机结合能够极大推动物流产业发展进步［22］。物流技术创新质量的提升极大提高了物流效率并降低了物流成本，且数字技术、移动支付、大数据、互联网等的发展带来全新的物流体验，极大改变了物流的业态。

物流服务质量是物流质量的微观体现，通过高质量满足客户需求从而增强客户黏性促进物流产业发展。物流能力是指能否以最低的成本为顾客提供最有竞争力的服务［23］，良好的物流服务能力是推动物流产业升级的重要驱动因素［24］。现代物流已经逐渐渗透到人们的日常生活中，高质量的物流服务能够使广大消费者获得更大满足感，强化客户对物流活动的认同感并增强客户黏性，从而促进物流产业发展。

物流宏观管理能力是物流质量的重要保障，通过对物流活动全流程高质量管理从而提高物流竞争力促进物流产业发展。管理水平是企业竞争力的重要来源［25］，管理创新和精细化管理在企业竞争力中发挥着重要作用［26］。物流业宏观管理质量与微观组织的管理质量同样重要，高质量的管理活动能够促进物流各个功能要素实现完美衔接，增强供应链柔性以及为物流产业营造良好的发展环境，对于增强物流竞争力促进物流产业发展具有重要作用。

物流人力资本质量是物流质量的关键要素，通过增强物流软实力从而促进物流产业发展。人力资本对经济增长具有重要促进作用［27］，高水平的人力资本比低素质的劳动力更快掌握技术的使用，并且加速新技术的研发，提高生产效率从而带动产业发展［28］。物流产业的高质量发展必须要有一批高素质的人才队伍作支撑，物流人员素质的提升能够于无形之中增强物流产业的软实力，推动物流产业实现内涵式发展。

物流产业发展对物流质量存在反馈效应，同样能够促进物流质量的提升。当前我国物流业正处于由高速增长向高质量发展转型的关口，物流产业不断发展的过程就是物流质量逐步提高的过程，物流产业的发展需要更加完善的基础设施支撑、更先进的物流技术提供动力、物流从业人员素质的整体提升、更加科学高效的宏观政策管理以及更加完善的物流服务体系等，因此物流产业发展对物流质量具有反馈作用机制，能够倒逼物流质量的提升。

基于以上关于物流质量对物流产业发展的影响机制及两者关系理论分析的基础上，提出如下假设：

H1：区域物流质量对物流产业的发展具有积极影响，而物流产业的发展同样会对物流质量产生反馈效应带动物流质量的提升，物流质量与物流产业发展存在积极的正向互动关系。

2. 研究框架

实证研究主要目的是分析物流质量对物流产业发展的影响规律，更为深入地认识物流质量与物流产业发展的关系特征，主要价值在于为提高物流质量以及促进物流产业发展提供重要参考（研究框架如图2所示）。实证研究过程秉承层层递进、承上启下的逻辑关系，综合分析物流质量与物流产业发展的线性关系、非线性关系及互动关系，不同视角不同方法之间相互支撑、相互深化，既能从总体上了解其影响机理，又是对其影响规律的深入刻画，最后综合理论分析及实证结果，提炼出主要研究结论并提出政策建议，能够更好地体现本文地理论意义及实践价值。

图2 实证研究框架

三、 模型构建与数据来源

1. 面板回归模型

采用面板回归模型，主要是对物流质量的平均弹性进行估计，研究物流质量与物流产业发展之间的线性关系。面板数据模型最早是由美国学者Mundlak 引入到经济计量学中［29］，在经济计量领域得到了广泛应用。美国数学家C. W. Cobb 和经济学家Paul H. Douglas 在20 世纪30 年代提出了用于研究投入和产出之间关系的生产函数，这就是著名的这柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas）生产函数，其在经济领域的一般表现形式为：

本文在Cobb-Douglas 生产函数的基础上引入物流质量作为核心解释变量用于研究其与物流产业发展之间的关系，为了研究的稳健性，消除可能存在的异方差，对公式两边同时取自然对数，得到：

其中，Y表示物流发展，K表示物流资本投入，L表示劳动力，TD表示交通密度，LQ表示物流质量，c是常数项，α，β，γ，θ表示弹性系数，这就是本文的基本方程。

2. 面板门槛模型

采用面板门槛模型，主要是研究物流质量对物流产业发展的影响是否存在门槛效应。门槛效应是指当一个经济参数达到特定的数值后，引起另外一个经济参数发生突变的现象，作为原因现象的临界值称为门槛值，其根本原因在于投入产出变量之间总体存在非线性关系，但在某个阶段或者某个水平下却呈现线性关系。

以物流质量的自身门槛为例，即在不同的物流质量水平下，物流质量对物流发展的影响会存在差别，不妨假设存在一个门槛水平τ，当LQ≤τ和LQ＞τ时，物流质量对物流发展的弹性系数会呈现出显著差异：

上式相当于一个针对物流质量的分段函数模型，当LQ≤τ时，物流质量对物流发展影响的弹性系数为θ1，当LQ＞τ时，物流质量对物流发展影响的弹性系数为θ2。也就是说，在不同的物流质量门槛水平下，物流质量对物流发展影响的弹性系数是不同的，这样可以更精确地研究两者之间的关系。这里是针对单门槛而言的，如果存在多个门槛，可以引入更多的τ，原理类似。

关于物流质量对物流发展的其他门槛，原理和物流质量的自身门槛类似，不再重复赘述。

3. 贝叶斯向量自回归模型

采用贝叶斯向量自回归模型主要用于研究物流质量与物流产业发展的动态互动关系。向量自回归模型首先由Holtz-Eakin 等提出，并广泛应用于经济学的研究［30］，贝叶斯向量自回归模型是Litterman 在传统VAR 模型与贝叶斯推断理论基础上提出的［31］，基本公式为：

公式（4）中，Y（t）是内生变量，X（t）是对角矩阵，P是滞后阶数，t是时刻，α、β（j）是向量权重，ε（t）是随机误差。

贝叶斯向量自回归模型的最大特色是结合β（j）的先验信息，解决了估计参数过多导致的自由度不够问题，从而提高了估计准确性。模型中采用了随机先验分布，其中先验标准离差公式为：

公式（5）中，γ指总体紧缩度，表示自变量滞后1期的系数的标准差。si是变量i自回归方程残差的标准差，f（i，j）表示相对权重，si/sj表示不同变量的差比。

4. 数据来源

本文所有数据均来自《中国统计年鉴》，由于统计年鉴中并没有将物流业作为一个单独的产业发布相关数据，故采用统计年鉴中交通运输、仓储和邮政业的相关数据进行研究，共选取了1997—2020 年中国的31 个省、市、自治区的面板数据进行研究。

核心解释变量的选取。产业增加值的变动综合反映了其技术创新、管理优化、资源配置等因素的变化，既是产业升级的有效体现，同时也是产业发展质量的间接反映。产业升级主要指由低附加值状态向高附加值状态的演变过程［32］，产业产品增加值的有效提高是产业升级和产业高质量发展的重要标志［33］。王治等曾采用工业增加值作为制造业升级的替代变量进行实证研究［34］，物流产业增加值同样是物流产业升级的有效体现，在产业增加值提高的过程中基础设施质量、物流技术水平、物流服务质量、物流管理质量及人员素质等均发挥了重要作用，在宏观层面物流产业增加值可以视为物流质量的综合体现。本文最终采用人均物流产业增加值作为物流质量的替代变量，计算方式为物流产业增加值除以物流业从业人数。

被解释变量的选取。借鉴田刚等和何玉华等学者的做法，用货物周转量作为物流发展水平的替代变量，从而进行相关研究。［35-36］之所以选择货物周转量作为替代变量，主要是因为货物周转量是货物的运量与运输距离的乘积，基本单位为吨公里，是一个复合指标，不仅反映了货运量，还考虑了运输距离因素，并且不受不同时期价格因素影响，能够全面地衡量运输生产的成果，反映物流的发展水平。

控制变量的选取。交通密度的量化借鉴彭定赟等学者的做法［37］，采用公路和铁路总里程与各省份面积之比表示，这也是学者们常用的衡量交通密度的做法。物流资本投入用交通运输、仓储和邮政业固定资产投资表示，劳动力用交通运输、仓储和邮政业从业人员表示。相关变量的统计学特征见表1。

表1 变量描述统计

四、 实证结果

1. 变量的平稳性检验

本文的面板数据所涉及的时间跨度相对较长，需要对变量进行平稳性检验以防止出现伪回归问题，同时采用LLC、IPS、Fisher-ADF 及PP-Fisher 检验四种常见的单位检验方法对各变量对数序列进行单位根检验，以三种检验方法的结果是否一致作为数据是否平稳的判断标准，检验发现各变量对数序列在一阶差分后均表现平稳。

但是如果对数据进行一阶差分处理会使得原始数据遗失大量信息，差分后的数据很难解释其具体经济学意义，且差分后数据减少会牺牲自由度，从而很难保证研究结果的可靠性，但是如果该面板数据存在协整关系，则他们的线性组合就是平稳的，可以不用对面板数据进行差分处理。因此采用面板数据常用的协整检验方法即Kao 检验，得到t 检验值为-8.139，相伴概率P 值为0.000，在1%的置信水平下拒绝了不存在协整关系的原假设，即面板数据各变量对数序列之间存在协整关系，可以在原对数序列的基础上进行后续研究。

2. 面板数据模型回归结果

首先采用随机效应模型进行估计，然后进行Hausman 检验，Hausman 检验值为27.483，相伴概率为0.000，拒绝了用随机效应进行估计的原假设，应该采用固定效应模型进行估计。为方便比较同时给出混合回归、随机效应及固定效应的结果（见表2）。

表2 面板模型回归结果

从固定效应的估计结果可以看出，物流资本、劳动力、交通密度、物流质量的回归系数均在1%的水平下通过了统计检验，且模型的拟合优度R2处于较高水平。其中，物流从业人员的弹性系数最大，为0.611；物流质量的弹性系数次之达到了0.510；交通密度的弹性系数为0.196，物流资本的弹性系数最小，为0.174。综合来看，物流质量的弹性系数显著大于0，总体上物流质量对物流产业发展具有比较显著的正向影响。

3. 物流质量的门槛效应估计

（1）物流质量的时间门槛

基于Hansne 提出的面板门槛模型［38］，检验物流质量是否存在时间门槛效应。单门槛、双门槛及三门槛检验的F 检验值分别为50.260、49.486 及25.279，对应的P 值均为0.000，说明存在三门槛效应，综合考虑采用三门槛效应进行回归分析，结果见表3。

表3 物流质量的时间门槛效应估计

物流质量的时间门槛值分别为1998 年、2003 年及2007 年，分别将时间划分为四个不同的阶段，每个阶段所对应的数据数量分别为62 个、155 个、124个及403 个。四个阶段物流质量的弹性系数分别为-0.091、0.159、0.257 及0.375，其中第一个阶段物流质量的弹性系数没有通过统计检验，后三个阶段物流质量的弹性系数均在1%的水平下通过了统计检验。

综合来看，随着时间不断向前推移，物流质量的弹性系数由不显著变为显著，且呈现出逐渐增加的趋势。在早期，我国公路、铁路等基础设施尚不健全，物流资本投入相对不足，物流产业尚处于发展初期，还是比较粗放的发展模式，此时物流质量相对较低，对物流产业的发展影响不够显著。随着经济社会的不断发展，物流发展所需的基础设施逐渐完善，物流资本投入比较充足，先进物流技术、物流设施设备的应用极大提高了物流质量，此时物流速度、物流服务等显著提升，物流质量对物流产业的发展具有显著的正向影响。

（2）物流质量的自身门槛

基于Hansne 提出的面板门槛模型，检验物流质量是否存在自身的门槛效应。单门槛、双门槛及三门槛检验的F 检验值分别为32.337、19.510 及8.569，对应的P 值均为0.000，说明存在三门槛效应，综合考虑采用三门槛效应进行回归分析，结果见表4。

表4 物流质量的自身门槛效应估计

取自然对数后物流质量的自身门槛值分别为2.697、3.400 及3.878，分别将物流质量划分为四个阶段，四个阶段对应的数据数量分别为232 个、247个、155 个及110 个。四个阶段物流质量对物流发展的弹性系数分别为0.288、0.390、0.432 及0.366，且均在1%的显著性水平下通过了统计检验，物流质量对物流产业发展表现出显著正向影响。综合来看，随着物流质量的逐渐提高，物流质量的弹性系数呈现出逐渐提高之后又有所下降的趋势，这说明较高的物流质量对物流产业发展的促进作用更强，同时物流质量对物流产业发展的影响也存在边际效益递减的规律。

（3）物流质量的物流产业发展门槛

基于Hansne 提出的面板门槛模型，检验物流质量是否存在物流发展的门槛效应。门槛、双门槛及三门槛检验的F 检验值分别为234.603、87.226 及83.534，对应的P 值均为0.000，说明存在三门槛效应，综合考虑采用三门槛效应进行回归分析，结果见表5。

表5 物流质量的物流产业发展门槛效应估计

取自然对数后物流质量的物流产业发展门槛值分别为5.788、7.902 及9.283，分别将物流产业发展划分为四个阶段，四个阶段对应的数据数量分别为61 个、408 个、221 个 及54 个 以 中 间 两 个 阶 段 为主。四个阶段物流质量对物流发展的弹性系数分别为0.004、0.276、0.446 及0.580，其中第一阶段物流质量的弹性系数没有通过统计检验，其它三个阶段物流质量的弹性系数均通过了统计检验，对物流发展具有显著的正向影响，且呈现出逐渐增大的趋势。

随着物流发展水平由低到高，物流质量的弹性系数由不显著变为显著且呈现出逐渐增大的趋势。当物流发展水平较低时，此时追求的更多的是物流的规模与速度，较少关注物流质量建设，在这种情况下物流质量对物流发展的影响不显著。随着物流发展水平的提高，市场对物流的需求已经逐渐超越了物流本身，更多的关注物流质量、物流服务，整个产业的发展也逐渐向质量驱动转型，此时物流质量对物流产业发展的积极影响逐渐增大。

4. 贝叶斯向量自回归模型分析

建立贝叶斯向量自回归模型，通过脉冲响应函数分析物流质量与物流产业发展之间的动态互动关系，更好地认识物流产业发展对物流质量的反馈作用及两者间的相互作用规律。经过检验及综合考虑滞后期确定为2 期，单位圆检验表明模型中所有根模的倒数均小于1，表明所构建的BVAR 模型是稳定的。物流产业发展的脉冲响应函数如图3所示。

由图3 可知，物流产业发展对于来自物流质量的冲击表现出正向反馈，当期为0，之后逐渐增加在第六期后表现比较平稳，说明物流质量的提高能够稳步带动物流产业的发展。且物流质量对于物流发展的贡献要大于物流从业人员及交通密度，这说明从长期来看物流质量是推动物流产业发展更为重要的动力，更多的要依靠质量驱动、内涵驱动及创新驱动物流产业发展，仅仅依靠传统的发展模式很难促进物流产业的深层次发展。

图3 物流产业发展的脉冲响应函数

接下来继续分析物流质量的脉冲响应函数，物流质量的脉冲响应函数如图4 所示。

由图4 可知，物流质量对于来自物流发展一个标准差的冲击当期就表现出积极的正向反馈，之后呈现出比较平稳的趋势，物流产业的发展进步必然伴随着物流质量的提高，物流产业的转型升级对物流质量提出了更高要求，物流产业深层次的发展需求倒逼物流质量的提高，这也充分说明物流质量与物流产业发展之间存在着积极的互动关系，通过一系列举措推动物流产业形成以质量驱动为主的发展模式是物流转型升级的必由之路。

图4 物流质量的脉冲响应函数

五、 研究结论与对策建议

1. 研究结论

本文在全面分析物流质量对物流产业发展影响机制及两者关系的基础上，基于省际面板数据实证分析了物流质量对物流产业发展的影响规律与影响特征，有利于全面认识物流质量在物流产业发展中的驱动作用，为推动物流产业转型发展加快物流强国建设进程提供必要参考。本文研究发现，物流质量对物流产业发展具有显著的正向影响，注重物流质量提升将是我国物流产业在未来较长一段时间内必须关注的重点；物流质量对物流产业发展的影响存在显著的门槛效应，具体表现为随着时间的推移物流质量对物流产业发展的积极影响逐渐增大，随着物流质量的提高其对物流产业发展的贡献呈现出先增大后降低的趋势，当物流产业发展水平较高时物流质量对其的积极影响相对更大，深入认识物流质量对物流产业发展的影响规律，是驱动物流产业转型发展进而建设物流强国的关键环节；物流质量与物流产业发展之间存在稳定的正向互动关系，但是就长期来看这种正向互动的强度有待提高。

2. 对策建议

首先，立足于区域发展的实际，因地制宜制定差异化的物流质量提升策略。由于我国物流质量存在区域上的不平衡、不协调发展状况，必须因地制宜制定不同的物流质量发展模式。在物流质量较低的地区，应该以物流的规模发展为主，不断强化物流基础设施建设，立足于自身资源禀赋逐步布局一批相关产业，推动数字技术与产业发展的深度融合，培育良好的物流市场条件等；在物流质量相对较高的地区，应该积极借鉴、吸收国际先进经验，制定更好的质量提升目标追求卓越发展，成为其他地区乃至国际上物流质量发展的标杆。

其次，依托创新发展实现动力转换，构建以质量驱动为主的物流发展模式。实现动力变革是新时代条件下推动物流产业发展的必由之路，必须深刻认识到创新驱动是物流质量提升的核心途径。在高质量发展阶段，必须依托创新驱动实现物流产业的内涵发展，通过技术创新、管理创新及运营模式创新等增强发展动能，力争在形成全国畅通的物流市场、推动物流产业降本增效、物流创新能力提升等方面取得重要突破，助力物流产业逐步形成以质量驱动为主的发展模式，推动形成以质量促发展、以发展提质量的长效互动机制。

最后，中央与地方协调联动，稳步推进物流发展的体制机制创新。要解决我国物流发展长期存在的结构性矛盾，必须稳步推进物流产业发展体制机制的创新变革。国家相关层面必须做好驱动物流高质量发展的顶层设计，为物流业的长期健康发展提供政策指引，通过税收优惠、专项补贴、财政补助、人才培养、科学研究等多项政策组合为物流业提质增效提供支持，地方政府要在国家宏观政策指导下通过上下联动的政策效应，破除阻碍我国物流发展的体制机制障碍，为物流业高质量发展营造良好的制度环境。