區域物流發展格局變動的驅動因素及其作用機理實證研究

梁子婧

內容摘要：本文基于柯布—道格拉斯生產函數思想，選取物流業總產值、資本投入、勞動投入三個變量來研究其對江蘇區域物流發展格局變動的影響，并探索各要素投入上的驅動效果及作用機理，最后根據實證分析結果提出供給側結構性改革背景下江蘇物流新格局的發展建議。

關鍵詞：區域物流 發展格局 要素投入 時間序列分析

中圖分類號：F252 文獻標識碼：A

引言

長期以來，江蘇省蘇南、蘇中、蘇北三個地區，區域物流發展的梯度特征十分明顯，南北差異較大，其中蘇州、無錫兩地的物流業GDP在江蘇13個省轄市中排在前兩位。但是從2014年開始，這一格局被打破，南京市物流GDP總量超越無錫，蘇中的南通和蘇北的徐州脫穎而出，2015年這種格局表現的更為突出，城市處于非均衡發展狀態，差距有所擴大（見圖1）。

學術界對區域物流發展格局變動中基于要素投入的測度研究進行了初步探索，但仍有一些需要深入探討的方面。本文結合柯布-道格拉斯生產函數研究的成果，并參照衡量物流對經濟增長作用的生產函數模型，將資本（物流業固定資產投資額）投入、勞動（物流業就業人數）投入和物流業總產值（物流GDP）納入一個分析框架，基于江蘇省13市的數據，運用定量分析，找到區域物流發展格局變動的驅動因素并研究其作用機理，為物流業供給側結構性改革提供新的視角和依據。

數據選取及指標描述

（一）數據選取

依據《國民經濟行業分類》（GB/T4754-2002）中產業劃分的規定，并參考“petty-Clark定理”，本文對歷年的相關數據采用現有的小口徑統計方法，主要選取物流產業結構中三大行業“交通運輸、倉儲和郵電業”進行統計。數據來源于各年份《江蘇統計年鑒》、《江蘇物流業發展統計公報》等統計數據換算所得。

（二）指標描述

本文基于模型計算需要，并結合物流業特點，選取的主要指標說明如下：資本這一要素的度量只包括對機器、工具、設備和建筑的投資（即物流業固定資產投資額）；勞動這一要素的度量，選用物流業就業人數（即物流業年末就業人員數量）；物流業總產值是綜合反映一定范圍內的物流總規模，用物流GDP作為度量指標，是指物流產業在一定時期內從事社會物流活動總成果的貨幣表現，即在一定時期內物流產業的物流活動總收入。

模型建立

結合柯布-道格拉斯函數的原理，借鑒CES的建模思想，建立物流業總產值模型，具體過程如下：

若物流業總產值和固定資產投資Yt、Kt均服從一階單整，且存在協整關系，則：lnYt=β0+β1 lnKt，非均衡誤差為：ut=lnYt-β0-β1 lnKt，若物流業總產值和固定資產投資兩個時間序列Kt和Yt存在協整關系，則非均衡誤差項ut必然是I（0）的；若不存在協整關系，則非均衡誤差項ut必然是I（1）。因此可以通過對非均衡誤差項ut的單位根來檢驗Kt和Yt的協整關系。

為防止固定資產投資和就業人員數量作為解釋變量建立的物流業總產值模型出現偽相關，因此進行格蘭杰因果性檢驗即：如果由Kt和Yt滯后值決定的Yt的條件分布與僅由Yt滯后值所決定的條件分布相同，即f （Yt | Yt-1，…， Kt-1， …）=f （Yt | Yt-1，…） 則稱Kt-1對Yt不存在格蘭杰因果性檢驗關系。

實證與分析

江蘇GDP和物流GDP都呈現出較強勢頭的增長，通過觀測2008年-2015年物流業總產值（物流業GDP）與江蘇省總產值（GDP）的散點圖見圖2所示。

物流業GDP增長對GDP的促進作用呈現指數上升的形態，所以建立物流業GDP對GDP的對數一元線性回歸模型，并進行物流業GDP對GDP的彈性系數檢驗（變量lnY—參數：1.079613；標準差：0.057744，T檢驗：18.69652，F檢驗：0.0000；變量C—參數：2.568717；標準差：0.440233，T檢驗：5.834899，F檢驗：0.0011）。

擬合對數線性方程如下：

其中R-squared=0.983125 ，Schwarz criterion=-3.281381；方程解釋了物流業GDP對GDP增長98%的相關關系，T檢驗與F檢驗均通過，擬合狀況良好。由于對數據進行對數化處理，不存在異方差與自相關的問題。上述公式表明，當物流業發展變動1%，GDP變動1.0796%，物流業發展對其區域經濟的促進有一個乘數效應，大力推進物流業發展，對區域經濟總量的增加具有非常積極的意義。接著，需要將物流業的固定資產投資和就業人數作為變量，擬合促進物流業GDP增長的條件在其發揮作用的對數化多元線性回歸方程。擬合狀況如表1所示，并且進行異方差與自相關檢驗（懷特檢驗P值=0.6693，拒絕原假設，不存在異方差；DW值=1.526908，拒絕原假設，不存在自相關），模型不存在異方差與自相關現象。

擬合方程如下：

公式（2）中擬合優度檢驗結果為R2=0.908517，擬合狀況良好。由表1可得，當固定資產投資增加1%，物流業GDP增加0.65%，加大固定資產投資促進了物流業GDP的增加，但同時發現當從業人數增加1%，物流業GDP反而減少0.25%，這表明一方面區域物流業發展中資本與勞動的互補性相對較差，另一方面區域物流業正在經歷由勞動密集型產業向資本密集型產業過渡的狀況，當前勞動投入在物流業GDP的提高已不能起到正向促進作用。

同時，擬合的物流業就業人數對物流業GDP的顯著性檢驗p=0.0726，5%顯著性水平下檢驗不通過，則認為就業人數與固定資產投資之間存在序列相關。因此，接下來將重點探討物流業投入產出效率問題。上述分析已知物流業固定資產投資對物流業GDP有正向的促進作用。為探索物流固定資產對物流業GDP的長期穩定關系，同時避免虛假回歸，將固定資產投資作為變量，首先進行單位根檢驗（見表2），再對物流業GDP進行協整回歸（見表3）。endprint

其中物流業GDP的一階單整序列單位根檢驗P=0.0009，固定資產投資的一階單整序列單位根檢驗P=0.0386，P值均小于0.05，物流業GDP與固定資產投資均為一階單整，可以進行協整分析，協整回歸正確，不存在虛假回歸現象。

對物流業GDP和固定資產投資進行對數化處理后的協整回歸輸出方程如公式（3）所示：

公式（3）表明，物流業的固定資產投資增加1%，物流業GDP增幅達到0.50%，對物流業GDP的貢獻很高。同時也發現，模型的擬合優度檢驗結果為R2=0.8975，模型擬合狀況較好。

最后，為檢驗固定資產投資—就業人數與物流業GDP的相關關系，即檢驗上述分析的結果，以格蘭杰因果性檢驗為依據，結果如表4所示。

觀測表4發現，在滯后期為2期的情況下，固定資產投資和物流業GDP之間存在互為格蘭杰因果的現象，同時物流業GDP還是就業人數的格蘭杰原因，但就業人數并不是物流業增長的格蘭杰原因。可以認為，物流業固定資產投資對物流業GDP的增加具有明顯的促進作用，而物流業GDP增加會帶動物流業的固定資產投資，如增加基礎設施建設等。同時，物流業GDP增加，對從業人數的需求增大，從而帶動就業。但是，由于物流業轉型升級，單純以提高其就業人數，并不能帶動其產值的提高。

結論與建議

從江蘇物流業柯布—道格拉斯生產函數模型可以看出，隨著物流業資本投入和勞動力投入的增長，物流業GDP也隨之迅速的增長。但勞動投入驅動增長階段即將結束，資本投入日益成為驅動物流業發展的重要因素之一，并且通過投資形成良好的物流基礎，既能帶來物流業需求的增加又能帶來物流供給增加。這不僅僅從模型中得到檢驗，根據發達國家物流經濟發展的軌跡，也可以判斷出早期的資本要素投入對推動區域物流的發展起到很大的作用。同時，還應該認識到物流業屬于服務業，其發展對公共基礎設施具有很強的依賴性，隨著時間的推移以及城市對基礎設施的調整，物流資源要素的利用率還會提高，基礎設施對物流發展格局的變動一定會產生巨大的推力。

江蘇物流發展新的格局已經形成，在供給側結構性改革背景下，對其發展提出以下建議：第一陣營，即蘇州，徐州，南京，南通四市板塊，扮演著“率先與示范”的角色，從投資拉動逐步進入供給側結構優化新時期，要著眼形成更多引領型發展，以關鍵物流核心技術突破為標志，實現跨越式發展。第二陣營，即常州，無錫，泰州，鹽城四市板塊要重新定位，進入物流業供給側結構調整時期，要充分發揮后發優勢，深度挖掘，利用各自物流設施資源，擺脫傳統路徑依賴，依托創新驅動發展戰略和“互聯網+”深入推進，實現快速發展。第三陣營，即鎮江，揚州，淮安，連云港，宿遷五市板塊，要逐步完善物流基礎設施，特別是關鍵物流設施，要避免重復建設，擴大有效投資帶動長期物流供給增加，為區域物流供給側結構性改革提供基礎性支持，實現穩步發展。

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