長三角城市群物流業集聚與產業結構變遷
——基于灰色關聯分析

,2

(1.上海海事大學 經濟管理學院,上海 201306;2.上海立信會計金融學院 工商管理學院,上海201209)

1 引言

目前,我國經濟發展已從高速增長進入高質量發展的新常態新階段,經濟結構調整處于深化供給側結構性改革的關鍵時期,迫切需要加速產業結構轉型升級的步伐。從馬歇爾第一次提出產業集聚到現在,吸引了眾多學者投身產業集聚領域,物流業集聚在經濟領域中同樣具有促進作用。研究顯示,我國物流業集聚研究尚處在初始階段,尤其是對物流業集聚與產業結構變遷的相關研究較少。基于物流業集聚與產業結構變遷的關系,本文以長三角城市群26個城市為研究對象,基于面板數據考察物流業集聚與產業結構變遷的關系,期望對加快長三角城市群物流業集聚、促進產業結構變遷提供參考,進而促進我國產業結構轉型升級。

2 文獻綜述

所謂物流業集聚,是指物流業與相關產業在空間上以第三方物流企業為主體,不同產業企業之間相互協作、優勢互補,形成物流活動的集合體[1]。目前對產業集聚的研究成果較豐富,但對物流業集聚的研究尚處在初始階段,主要集中在物流業集聚形成機理、物流業集聚與經濟發展、物流業集聚與產業結構升級關系等方面。即:①物流業集聚形成機理。丁俊發的研究表明,物流業成為服務經濟的重要組成部分,并從國家、市場、企業、居民四個層面進行了分析,指出物流業是國民經濟的重要一環[2];王非、馮耕中指出,以物流企業為主體的產業集群是利用現代化物流設施與信息管理技術,以多種運輸方式為全省、全國乃至全球供應鏈提供生產、消費、流通全方位物流服務的地域綜合體[3]。②物流業集聚與區域經濟發展。國外集中研究了物流業集聚與區域經濟發展：Hun Soo Lee提出將韓國仁川國際機場建設成為運輸、物流和國際業務的超級樞紐,但成功與否取決于機場是否能迅速吸引關鍵性的全球物流服務提供商[4];Yasamir Kayikci認為,聯運物流中心在實現社會經濟和環境可持續性方面發揮著重要作用,它通過加強不同模式的最佳融合,達到提供高效率和成本效益的作用[5]。國內物流業集聚與區域經濟增長的關系主要從全國和地區兩個層面進行了研究：王珍珍、陳功玉運用面板數據分析了物流業集聚對工業增加值的影響[6];朱慧、周根貴運用空間基尼系數和EG指數計算了我國中部六省制造業與物流業的空間共同集聚,結果表明中部六省大部分城市的物流集聚水平不高[7]。③物流業發展與產業結構升級。樂小兵提出現代物流與產業結構升級之間存在長期穩定的均衡關系,利用灰色關聯分析發現第二產業結構升級對我國現代物流業發展具有較大的影響[8];郭利鋒、陳新國運用1985—2012年數據,基于向量自回歸VAR模型和脈沖響應函數,研究發現我國物流發展、產業結構升級與經濟增長相互促進[9];宋剛、馮茹運用灰色關聯模型計算了港口物流系統中主要要素指標與三大產業的關聯關系,尋找存在的問題,以探究遼寧省港口物流與產業結構協調發展的新模式[10]。

綜上所述,物流業集聚對提高運輸競爭力、吸引物流服務提供商、提升工業增加值等有顯著影響,對區域經濟發展具有拉動作用。物流業發展對三次產業結構具有均衡關系,對產業結構升級具有動態影響。那么,物流業集聚對產業結構變遷會產生怎樣影響？之前的研究將產業結構變遷簡單理解為產業結構高級化,其實產業結構變動過程還應包括產業結構合理化。這不僅使研究不夠深入全面,還有可能產生結論上的偏差。長三角城市群作為世界六大城市圈之一,是我國經濟最發達、開放程度最高、現代物流業最具競爭力的區域之一,研究長三角城市群物流業集聚與產業結構變遷之間的關系具有重要的理論意義與現實意義。

3 研究設計

3.1 物流業集聚測量

常用的產業集聚測量方法包括赫芬達爾指數、空間基尼系數、區位商和EG系數。根據數據可得性,借鑒多數學者采用的區位商法計算物流業集聚。區位商又稱專門化率,是典型的區域產業集聚的測量分析工具[11]。計算公式為:

(1)

式中,LQ為區位商;ei為物流產業從業人員數;e為所有產業的從業人員數;Ei為上一級地區物流產業從業人員數;E為上一級地區所有產業的從業人員數。區位商系數LQ越大,表明物流業的集聚度越高。系數大于1.25,物流產業高度集聚;系數介于1和1.25之間,物流產業一般集聚;系數小于1,該地區產業缺乏集聚,專業化程度較弱[6]。

3.2 產業結構變遷度量

產業結構主要反映各產業間的關系和聯系方式的動態變化趨勢,在量上衡量產業間“投入”與“產出”的效率水平。產業結構變遷是指產業結構由相對低級向相對高級逐級推進的過程,包括產業結構合理化和產業結構高級化。

產業結構合理化:產業結構合理化是指產業間經濟聯系的聚合質量,產業間的聯系緊密程度與產業間的拉動作用。它一方面是產業間協調程度的反映,另一方面是資源有效利用程度的反映。本文借鑒干春暉的做法,沿用泰爾指數作為產業結構合理化的評價指標[12],計算公式為:

(2)

式中,TL為泰爾商;Y、Yi分別為地區生產總值、地區各產業增加值;L、Li分別為地區就業人數、地區各產業就業人數;TL為零值。產業結構為絕對理想狀態,其值越小,資源配置效率越高;反之,產業結構越不合理。

產業結構高級化：產業結構高級化主要是衡量產業結構發展水平由低級到高級不斷發展的過程。測度產業結構高級化程度通常是根據對克拉克定律的理解,本文以非農產業占比,即第二、三產業產值占GDP的比重作為衡量指標,計算公式為:

TS=(Y2+Y3)/GDP

(3)

式中,Y2為第二產業產值;Y3為第三產業產值。TS越大，表明產業結構高級化度越高。

3.3 灰色相對關聯度分析

運用計量方法進行分析需要有大量數據的支撐,而灰色系統理論是基于“小樣本、貧信息”的數據分析,其基本思想是依據序列曲線幾何形狀的相似程度判斷序列之間聯系是否緊密。序列幾何曲線之間越接近,說明不同序列之間的聯系越緊密[13],那么一個序列與另一個序列之間的相應序列之間關聯度就越大,反之不同序列之間的關聯度就越小?；疑P聯分析方法對序列數據量的大小沒有限制,計算機理清晰、計算方法簡單,可有效解決小樣本數據序列之間的相關性問題[14]。傳統的灰色關聯度需要定義分辨率,不同分辨率得到的灰色關聯度的結果不同,計算結果也不唯一,導致其應用不方便?；诖?劉思峰教授提出了灰色相對關聯度,根據序列之間的面積來確定序列之間的差異,應用定積分的方法來計算面積的大小,從而計算出灰色相對關聯度?；疑鄬﹃P聯度的建模機理清晰、計算過程簡潔、計算結果合理唯一,因此近年來得到了廣泛應用[15,16]。為了便于理解,本文給出了基本的定義和計算過程。

(4)

定義2:設系統行為序列Xi=(xi(1),xi(2),…,xi(n))。式中,D為序列算子,且XiD=(xi(1)d,xi(2)d,…,xi(n)d)。其中,xi(k)d=xi(k)-xi(1),k=1,2,…,n，則稱D為始點零化算子,XiD為Xi的始點零化像,記為:

(5)

定義3:設X0=(x0(1),x0(2),…,x0(n)),Xi=(xi(1),xi(2),…,xi(n))，則：

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

將序列的數據信息帶入式(4),可得到不同數據序列之間的灰色相對關聯度。本文利用軟件Matlab 7.0編寫程序進行計算。

3.4 數據來源

依據《國民經濟行業分類》國家標準,將交通運輸、倉儲及郵政業的統計數據視同為物流業的行業統計數據?？紤]到統計口徑的一致性、數據的可得性與完備性,本文對2003—2016年的數據進行統計分析。涉及到的數據依據2004—2017年的《中國統計年鑒》、2004—2017年的《中國城市統計年鑒》和2003—2016年各市國民經濟和社會發展統計公報計算整理得到。

4 物流業集聚、產業結構變遷測算

4.1 長三角城市群物流業集聚度測算

2003—2016年長三角城市群區位商見圖1。從圖1可見,長三角城市群整體物流業集聚度較高,但發展呈下降趨勢,說明物流業集聚在長三角城市群的集聚度逐漸下降,與之前的長江經濟帶物流業集聚的結論一致[17]。其中,2013年物流業集聚度上升明顯,與2013年9月上海自貿區的成立有關,自貿區的設立促進了進出口貿易量增長,帶來了物流量增大[18]。物流集聚度提高,集聚度增至1.00,之后又呈下降趨勢。

圖1 長三角城市群2003—2016年區位商

采用長三角城市群整體作為更高層次區域,計算26個城市物流業的集聚度。長三角城市群26個城市的物流業集聚度具有顯著的波動性,且城市間差異較大。上海、舟山、南京、合肥、蕪湖的物流業集聚度均值大于1.25,該地區物流業高度集聚,專業化強;上海集區位、資金、技術、人才、市場等優勢于一體,作為長三角的航運、金融和貿易中心,對外輻射和擴散能力較強,集聚效應顯著,對周邊城市溢出和輻射效應明顯;南京區位條件良好,尤其是“一小時都市圈”的建立,大力促進了物流業的發展;“寧波—舟山港”一體化加快,舟山物流業發展迅速,集聚效應顯著增強,對鄰近城市具有較強的輻射擴散作用;杭州物流業集聚度先降后升,表明近年來杭州物流業不斷集聚。

長三角城市群26個城市中有15個城市物流業集聚度呈下降趨勢,11個城市呈上升趨勢,下降趨勢與前文的研究一致。江蘇、浙江下降趨勢明顯,安徽8個市中有6個城市的物流業集聚度上升。14年來,長三角城市群物流集聚中心從上海、南京向皖東南地區擴散的傾向,但上海和南京作為早期的物流中心城市,物流業基礎雄厚,很難在短期內被其他城市取代,計算結果見表1。

表1 長三角城市群26個城市區位商(LQ)

圖2 2003—2016年長三角城市群26個城市區位商均值

2003—2016年長三角城市群26個城市物流業集聚度見圖2。從圖2可見,數據震蕩波動,振幅較大。其中,上海物流業集聚度均值為1.84,紹興物流業集聚度均值為0.31,差異較大。長三角城市群26個城市物流業發展不均衡,極化現象嚴重,應加快城市間的物流聯系,發展水平低的地區應與發展水平高的城市進行有效的資源互補,整合長三角城市群物流發展資源,促進物流業快速發展[19]。

4.2 長三角城市群產業結構變遷測算

長三角城市群產業結構合理化測算:產業結構合理化是指產業間比例關系和份額的合理化,產生較高的資源配置效率。計算發現,上海產業結構合理化度最高,舟山、池州、湖州較低,江蘇9個市中有4個市產業結構合理化平均水平偏低(高于0.15),浙江7個市的產業結構合理化水平普遍偏低(高于0.15),安徽8個市中有6個市的產業結構合理化平均水平偏低(高于0.15),說明浙江、安徽需要進行產業結構合理化調整,江蘇產業結構合理化度較高,與之前研究中得出江蘇產業結構變化速率快于浙江的結論一致[20],計算結果見表2。

表2 長三角城市群26個城市產業結構合理化(TL)

長三角城市群產業結構高級化測算(表3):從表3可見，長三角城市群的產業結構高級化不斷提升,實現了較低級的形式向較高級的形式轉換。在產業格局上,從勞動密集型向資金密集型、技術知識密集型發展。長三角城市群26個城市的產業結構高級化度逐年提高,安徽省8個城市中有4個城市產業結構高級化低于90,且整體數值偏低。由于安徽省的內陸地域特點,產業結構高級化明顯低于江蘇、浙江兩省,上海的產業結構高級化度最高,均值達99.23。

表3 長三角城市群26個城市產業結構高級化(TS)

(續表3)

5 物流業集聚與產業結構變遷灰色關聯分析

運用灰色相對關聯模型,測算長三角城市群物流業集聚對產業結構變遷影響。本文采用灰色相對關聯度進行測算。根據長三角城市群物流業集聚(LQ)、產業結構合理化(TL)、產業結構高級化(TS),求得LQ與TL、LQ與TS的灰色相對關聯系數,計算結果見表4。

表4 物流業集聚與產業結構變遷的灰色相對關聯度

5.1 物流業集聚與產業結構合理化灰色關聯分析

兩個因素之間的關聯性顯著要求它們之間的關聯度大于0.6[21]。舟山、蕪湖物流業高度集聚,但由于產業結構不合理,導致物流業集聚度與產業結構合理化相關度低,說明舟山、蕪湖亟需進行第一、二、三產業結構合理化調整;上海、南京、合肥核心城市物流業集聚與產業結構合理化存在相關性,但相關系數不高。隨著產業布局的調整,上海、南京物流業集聚度呈先升后降,合肥物流業集聚度呈先降后升趨勢,與產業結構合理化平穩發展趨勢不一致,即物流業集聚度與產業結構合理化兩者序列曲線的幾何形狀相似程度較低,因此相關系數不高,反映出長三角城市群物流集聚中心有從上海、南京向皖東南地區擴散的傾向。除金華、舟山、蕪湖外,其他城市的物流業集聚與產業結構合理化顯著相關,其中寧波、臺州、馬鞍山、安慶灰色相對關聯度大于0.90,說明物流業集聚與產業結構合理化緊密相關。

5.2 物流業集聚與產業結構高級化灰色關聯分析

長三角城市群物流業集聚與產業高級化測算結果表明,兩因素的顯著相關要求它們之間的關聯度應大于0.6[21]。上海、合肥的物流業集聚與產業結構高級化存在相關性,但相關系數不高,說明長三角城市群物流集聚中心有從上海、南京向皖東南地區擴散的傾向。金華、紹興、蕪湖、宣城物流業集聚與產業結構高級化關聯性較小,其他城市物流業集聚度與產業結構高級化顯著相關,說明長三角城市群作為我國最大的城市群,典型的物流集聚區,長三角城市群物流業的發展對產業結構發展和經濟增長起到了至關重要的作用。寧波的物流業集聚與產業結構合理化和高級化相關系數均為0.99,說明通過物流業的發展可有效促進產業結構調整與變遷。

長三角城市群26個城市物流業集聚與產業結構合理化、高級化顯著相關,且兩者之間具有顯著相關性,但其中10個城市變化趨勢有差異,說明產業結構合理化與高級化緊密聯系,但又是產業結構變遷兩個不同的組成部分。分析發現,物流業集聚與產業結構合理化的關聯系數偏高,說明物流業集聚與產業結構合理化關聯性更強,可能是因為物流業集聚強調企業之間的分工體系,互相配合協調,產業結構合理化程度同樣強調產業資源的協調性和耦合性。因此,產業結構轉型調整與變遷不僅要重視產業結構高級化,還應強調產業結構合理化、產業資源的合理配置,這是以前研究忽略的問題。

6 結論與建議

本文對長三角城市群26個城市2003—2016年的物流業集聚與產業結構變遷進行了灰色相對關聯分析,研究發現:①長三角城市群整體物流業集聚度較高,但發展呈下降趨勢,長三角城市群26個城市物流業集聚具有顯著的波動性,且城市間差異較大。上海、舟山、南京、合肥、蕪湖的物流業集聚度均值大于1.25,該地區物流業高度集聚,專業化強。長三角城市群物流業發展不均衡,應加快城市間的物流聯系,促進物流業快速發展。②相比較而言,上海產業結構合理化度最高,浙江、安徽需要進行產業結構合理化調整,江蘇省合理化度較高。③長三角城市群的產業結構高級化不斷提升,上海的產業結構高級化度最高,安徽產業結構高級化明顯低于江蘇、浙江兩省。④除個別城市外,長三角城市群其他城市物流業集聚與產業結構合理化、產業結構高級化顯著相關,但物流業集聚與產業結構合理化的關聯性更強。產業結構轉型升級不僅要重視產業結構高級化,還應強調產業結構合理化,進而促進產業結構調整與變遷。

目前,我國處于深化供給側結構性改革關鍵時期,其中重要目標之一是改變產業結構存在的突出問題。通過研究發現,產業結構變遷與物流業集聚緊密相連,應通過提升物流業集聚度,促進產業結構發展,本文提出以下建議:①注重物流業的規劃布局。發揮上海的核心作用和輻射帶動作用,加強與南京、杭州、合肥副中心城市的銜接與傳導作用[22],加快五大都市圈的建設發展,優化長三角城市群物流產業布局。②促進物流產業結構調整。改變之前粗放式的物流增長方式,加速物流網絡化信息化的發展步伐,加快長三角城市群現代化物流園區建設與發展。物流發達城市重點發展航海港和航空港建設,構建發達物流園區城市,欠發達城市重點建設公路運輸,構建物流中心型和配送型城市。③增強知識技術的溢出效應。利用其人才發展優勢,引導高校、研究機構和物流業機構加強區域性知識的開發與積累,通過物流業集聚產生規模效應,實現資源的有效利用,整合區域科技創新資源,形成創新要素集聚、轉化路徑清晰的科技創新機制;通過知識和技術的外溢效應,促進長三角城市群產業結構優化升級。④加強政府的政策支持。物流業屬于第三產業和市場導向型產業,政府應營造寬松的發展環境,積極吸引外資為本地物流業的發展注入新的活力,可在規劃用地、減稅降費、擴大融資等方面提供政策支持。此外,物流基礎設施具有投入大、回報時間長等特點,需要政府加大物流基礎、物流教育的投入力度,促進物流業發展。長三角城市群物流業集聚的具體影響因素及其與產業結構變遷的關系,有待進一步研究。