我國區域物流發展時空差異及收斂性研究——基于地理加權空間計量模型的實證分析

陳文新　劉　冬　孫善祥

1(石河子大學，五家渠　831300)　2(兵團經濟研究所，烏魯木齊　830000)

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我國區域物流發展時空差異及收斂性研究
——基于地理加權空間計量模型的實證分析

陳文新1，2劉冬1孫善祥1

1(石河子大學，五家渠831300)2(兵團經濟研究所，烏魯木齊830000)

摘要〔〕本文在對我國各省區2010～2014年的物流發展狀況進行統計描述的基礎上，先后構建線性回歸方程和地理加權空間計量模型，最終選用模型顯著性較高的地理加權空間計量模型分析我國省區物流發展水平的收斂性。發現我國區域物流發展水平雖然整體上呈現出收斂的趨勢，但是空間差異較突出；另外，我國物流發展水平平均收斂速度在空間上具有明顯的聚集效應，平均收斂速度呈現出明顯的由西向東梯度遞減的趨勢。最后根據實證結果提出促進區域物流一體化的相關建議。

關鍵詞〔〕區域物流時空差異收斂性地理加權回歸模型

引言

區域物流是區域經濟的重要組成部分，被喻為區域經濟增長的“加速器”。作為連接區域間生產和消費的紐帶，區域物流的發展對于優化區域資源配置、促進區域經濟可持續發展等方面具有重要意義。由于行政體制的原因，我國區域物流產業的地域分割和部門分割特點較顯著。省級行政區劃內的物流產業發展不僅可以降低該省區的交易成本，提高其經濟的發展水平，同時還可以提高與其相鄰的省區之間的交易效率，進而促進省區間物流產業的協同發展。在經濟全球化的背景下，區域物流一體化發展是我國物流業發展的必然趨勢，同時也是區域經濟一體化的客觀要求。這就需要各省區之間加強跨區域的物流合作，通過優化物流業的區域布局、整合區域物流資源等方式促進區域物流一體化發展。研究我國各省區物流發展的時空差異和收斂性對于協調各省區物流產業的發展、促進區域經濟一體化具有重要意義。

對于經濟收斂性的研究最早見于索羅和斯旺的新古典主義增長模型(索洛——斯旺模型)，該模型認為資本邊際報酬遞減規律使落后經濟體比發達經濟體的增長速度快，人均產出水平從長期上看會具有收斂的趨勢[1]。考慮到索洛——斯旺模型的局限，20世紀80年代，經濟收斂假說得到擴展，細化為絕對收斂、條件收斂、收斂和俱樂部收斂等類型[2]。在經濟收斂實證研究方面，Baumol(1986)開創性的利用1870～1978年16個工業化國家的人均收入進行研究，發現這些國家存在經濟收斂現象[3]。魏后凱(1997)利用1978～1995的數據，通過截面分析方法，認為從人均國民收入水平來看絕對β收斂[4]。劉強(2001)利用1981～1998的數據，通過計算絕對差率和變異系數，構建線性模型分析省區間經濟增長的收斂性，認為收斂存在明顯的區域性和階段性[5]。馬國霞等(2007)通過1992～2003年京津冀都市圈140個縣區的數據，構建SAR和SEM模型，認為該地區絕對β收斂[6]。柯佳佳(2012)基于交通基礎設施建設的視角，利用1999～2010年長三角地區市域的面板數據，從經驗方面檢驗了長三角地區交通基礎設施對該地區經濟增長收斂的影響[7]。對于物流產業方面的收斂性研究比較少，比較有代表性的是張建升(2011)利用1980～2007年的數據，對我國東、中、西部三大地區的物流業發展水平進行測度，認為我國物流業發展呈現“俱樂部收斂”的現象[8]。任慶華和張紅歷(2014)利用空間杜賓模型，對我國30個省域的物流經濟進行分析，認為中國省域物流經濟發展存在西、中、東部梯度遞減的絕對β收斂[10]。

從以上文獻的梳理可以看出，對于經濟收斂性的研究多見于區域的經濟發展水平，對于物流產業方面的收斂性研究還較少。現有的對于物流產業收斂性的研究，采用的方法為泰爾指數和空間杜賓模型，另外，實證研究內容也多側重于物流產業的趨同性分析，對各省區物流發展時空差異的分析不夠深入。鑒于此，本文選取2000～2014年的我國31個省區物流發展的面板數據，首先對各省區的物流發展時空差異進行統計描述，然后通過構建地理加權回歸模型分析我國省區物流發展水平的時空差異和收斂性。

1我國區域物流發展時空差異的統計描述

我國物流發展的起步較晚，增長速度較快。根據2014年中國物流年鑒的數據可知，我國2013年的物流總額達到197.8萬億元，占GDP的比重為6.8%，同比增長9.5%[11]，增長速度大大超過GDP的增長速度。

物流產業是一個新興的生產服務型產業，物流產業的精確數據無法準確獲得。為了與物流業相關的研究保持一致，故選取相關研究學者普遍采用的交通運輸、倉儲和郵政業產值作為物流產業發展的指標。在樣本選取方面，本文選取我國31省市進行研究，數據來源于歷年的《中國統計年鑒》。在時間上選取2000～2014年，原因在于2000年之前的交通運輸、倉儲和郵政業產值個別省份有缺失。

為了清楚地了解我國2000～2014年物流業發展的情況，對2000年和2014年的物流產業的總量進行統計描述，相關結果見表1。可見，我國物流產業總量在這14年間得到了極大地提高，2014年的物流產業平均值是2000年的2.26倍。從物流產業總量的分位數看，2014年的物流總量第一、四分位數是2000年5倍，其中位數是2000年的4.45倍，而2014年的物流總量第三、四分位數是2000年的3.95倍。這表明我國初始物流產業發展水平較低的省份增長速度更快，隨著時間的推移，我國各省份的物流發展水平在整體上呈現出收斂的趨勢。

表1　我國31個省市區的物流發展水平的統計值

從經濟地理學的角度分析我國各省市物流發展水平的地理特征，對2000年和2014年我國各省市物流發展水平進行比較，得出表2和表3的數據。考慮到下文建立模型的需要，在此將物流發展總量的指標進行對數化處理來表示物流產業發展水平，以減弱模型中數據的異方差性。

表2　2000～2014年我國各省市物流發展水平的比較

續　　表

從表2我們可以看出：(1)我國各省市的2014年物流發展水平較2000年有了較大的提高。(2)在初始物流發展水平較高的前10個省份中，除內蒙古外，其余省份依然處于物流高速增長的區域。(3)在我國物流發展水平排名倒數十名的省份中，內蒙古、廣西、貴州等省份以高速的物流發展水平逐步脫離了最低組區域；黑龍江、陜西、新疆等省份從中等的物流發展水平區域中被擠到最低組區域。通過對比上表中的數據可知，我國2000年和2014年的物流發展水平在地理格局上沒有發生太大的變化，仍然是東部沿海省份的物流發展水平較高；西部地區，尤其是西北五省形成了低值聚集的特征。另外，我們可以看到另一個趨勢，初始物流發展水平較高的區域大都仍然留在最高的組別里；初始物流發展水平較低的區域出現了趕超的趨勢。為了更好地比較各省市物流發展水平的動態演變趨勢，計算得出了我國各省份的物流發展水平的平均增長率，如表3所示。

表3　我國各省市物流發展水平平均增長率(2000～2014)

從表3可以看出，初始物流發展水平較低的省份中，大都在物流發展水平平均增長率上排名靠前；初始物流發展水平較高的省份中，除了河北省，其余的省份在物流發展水平的平均增長率排名上比較靠后。通過對比可知，雖然初始物流發展水平較高的省份在期末仍然保持較高的水平，但是在平均值增長率上看，初始物流發展水平較高的省份顯然要低于初始物流發展水平較低的省份。這也表明了我國各省市的物流發展水平存在收斂性。

綜上，從空間的角度看，我國物流發展水平差異較大，存在明顯的空間異質性。另外，各省市的物流發展水平在地域上存在一定的“低——低”和“高——高”聚類特征。

2我國區域物流發展收斂性的空間計量分析

根據前面的分析可知，我國各省市的物流發展水平的增長率空間差異比較突出，在空間上呈現出明顯空間異質性。因而本節擬使用地理加權回歸模型實證分析我國物流發展水平收斂性的特征。

2.1我國物流發展收斂性的線性回歸分析

為了與考慮空間異質性的地理加權回歸模型進行比較，本文首先利用線性回歸分析我國2000～2014年的物流發展水平。利用fi，2014、fi，2000表示我國i個省份的期末和期初的物流發展水平。構造的模型如下：

(1)

公式(1)中斜率系數β如果小于零，表明我國物流發展在2010～2014年存在收斂。通過最小二乘法估計出的結果顯示，模型的顯著性檢驗的F值為15.3573，其概率為0.0004<0.05，說明所構造的模型比較顯著。詳細的估計結果如表4所示。該模型的常數項和截距項的估計值在0.05的水平上都比較顯著。回歸方程的系數β為-0.0147，小于零，說明我國各省市物流發展水平趨向收斂。

表4　OLS結果匯總

*表明在統計上具有顯著性的P值。

2.2基于GWR模型的我國省際區域物流發展收斂性的實證分析

雖然通過線性回歸分析構造的模型比較顯著，并且結果也表明各省市的物流發展確實存在收斂。但是該模型忽略了地理空間的因素，為了更好地分析我國物流發展水平的收斂性，本文嘗試構建包含地理空間異質性的地理加權空間計量模型。構造的地理加權回歸模型如下：

(2)

運用arcgis軟件對公式(2)中的模型進行地理加權回歸分析，估計方法采用廣義矩估計，其中最優窗寬選擇Akaike信息法則(AIC)。得到我國物流發展2000～2014年的物流發展β收斂的估計結果。那么，構造的地理加權回歸模型是否比線性回歸模型更好地模擬了變量之間的關系呢？地理加權回歸模型的顯著性檢驗常用的方法包括AIC信息準則檢驗、F檢驗和Monte Carlo檢驗[12]。本文采用Akaike信息法則(AIC)進行比較，表5給出了地理加權回歸模型和OLS模型的顯著性檢驗結果，很明顯地理加權回歸模型的AIC統計量值比OLS模型的值更小，所以構造的地理加權回歸模型比線性回歸模型更好地模擬了變量之間的關系。

表5　我國省區物流發展收斂性的OLS模型和

因此，本文利用地理加權回歸模型的結果分析我國物流發展的收斂性。收斂的速度r=ln(β+1)/T，通過相關數據的計算得出我國省際物流發展的2000～2014年的平均收斂速度。為了方便分析，運用地理信息系統軟件對平均收斂速度進行描述，得出我國物流發展水平平均收斂速度的聚類圖，如圖1所示。

圖1　我國物流發展水平平均收斂速度的空間聚類圖

通過圖1我國物流發展水平平均收斂速度的聚類圖可以看出，我國省區物流產業發展水平收斂趨勢受初期物流產業發展水平和相鄰省份的影響。期初物流產業發展水平較低的省份如新疆、云南和西藏的物流發展水平的平均收斂速度領先于其他省份。對我國物流發展水平的平均收斂速度進行聚類分析可知，收斂速度最高的省份主要集中在新疆、云南和西藏等西部地區，甘肅、青海、四川、重慶、貴州、廣西等省緊隨其后；收斂速度居中的省域重要集中在中部省份，如陜西、湖南、山西、江西等省份；新疆、海南、陜西、福建、上海；收斂速度較小省區主要集中在東部沿海，如山東、江蘇、浙江、北京、天津等省份；最低的省區集中在東北三省。

由上述分析可以得出以下結論：(1)我國物流發展水平平均收斂速度在空間上具有明顯的聚集效應，即空間上相鄰的省市的物流發展水平收斂速度接近。(2)收斂速度呈現出由西向東梯度遞減的趨勢，這源于21世紀初我國西部大開發戰略的實施，大量的資金投入到了交通基礎設施之中，客觀上為西部地區物流發展水平的提高提供基礎；當然，西部地區初始物流發展水平過低也是引起該地區物流發展水平平均收斂高速的原因。

3結論與政策建議

本文選取了2000～2014年的全國省際物流發展的面板數據，首先對我國區域物流發展空間差異和收斂性進行統計描述，發現我國區域物流發展水平雖然整體上的空間差異較突出，但是呈現出收斂的趨勢。進而通過構建反映空間異質性的地理加權空間計量模型研究我國區域物流發展的收斂性，發現我國物流發展水平平均收斂速度在空間上具有明顯的聚集效應，并且收斂速度整體上呈現出由西向東梯度遞減的趨勢。存在的問題主要是物流發展水平存在低值聚集，物流作為跨地區、跨行業的生產性服務業，個別地區的物流水平低下可能形成臨近地區物流發展的瓶頸。為了提高我國物流發展的收斂速度，促進我國區域物流一體化進程，提出如下建議。

(1)統籌各省區的物流基礎設施建設。完善中西部落后地區的公路、鐵路、航空等交通基礎設施建設，為物流活動的高效運轉提供強有力的基礎設施支撐。(2)各省區加強合作，協調物流技術標準和相關政策的制定。物流產業是融合交通運輸業、倉儲業、信息業和貨代業等的復合型產業，因此，物流業標準和相關政策的制定應該廣泛參考相關行業意見。同時，加強部門間的溝通協作，打破各部門之間的利益隔閡，為物流產業的發展提供健康的市場環境，從而推動物流產業的整體發展。(3)物流產業由大大小小的物流企業所構成，因而需要支持物流企業的發展，特別是區域性的大型物流企業的發展。各省區可以考慮出臺優惠的稅收減免政策、土地使用政策和財政支持政策來扶持物流企業的發展壯大。另外，應鼓勵物流企業利用先進技術，加快信息化建設，構建現代化的物流信息平臺，整合和共享物流信息，提高物流產業運作效率。

參考文獻

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[12]林光平,龍志和.空間經濟計量：理論與實證[M].北京:科學出版社,2014

Research on Space-time Difference and Convergence of

Provincial Logistics Development in China

——Based on the GWR Model

Chen Wenxin1，2Liu Dong1Sun Shanxiang1

(1．Shihezi University，Wujiaqu 831300，China；

2．XPCC Economics Institute，Wulumuqi 830000，China)

〔Abstract〕Based on statistical description for the provincial logistics development from 2010 to 2014 in China,by building a linear regression equation and GWR model,this paper chooses GWR model to analysis the convergence of provincial logistics development in China.Founding provincial logistics development presents the convergence trend in our country,the space difference is prominent.The average level of logistics development convergence speed has obviously gather effect the space,the average convergence rate presents obvious gradient decreasing trend from west to east.Finally,it puts forward related suggestions to promote the integration of regional logistics according to the empirical results.

〔Key words〕regional logistics;space-time difference;convergence;GWR model

(責任編輯：史琳)

作者簡介：陳文新，石河子大學商學院教授，碩士生導師，兵團經濟研究所所長。研究方向：金融理論與政策。劉冬，石河子大學商學院碩士研究生。研究方向：金融理論與政策。孫善祥，石河子大學商學院碩士研究生。研究方向：經濟統計分析。

收稿日期：2015—12—15

中圖分類號〔〕F259.27〔

文獻標識碼〕A

DOI：10．3969/j．issn．1004-910X．2016．02．019