我國體育用品制造業集聚與轉移
——基于網絡零售的空間溢出效應分析

徐 磊，劉海寧，薛俊良

改革開放以來，我國憑借低廉的勞動力成本及豐富的自然資源，逐步打造了體育用品制造業的“世界工廠”。但在世界經濟危機爆發后，特別是近年來西方發達國家“工業4.0”與“工業化戰略”下，海外訂單飛速減少，部分以貼牌加工為主營業務的企業面臨無銷售渠道的困境，而網絡零售的日漸崛起為其拓展了國內銷售渠道。當前大多數體育用品企業采用實體零售與網絡零售相結合的銷售方式，然而近年來李寧、安踏與361度等知名品牌電商業務增長勢頭迅猛，而其實體門店的數量則存在不同程度的削減，此消彼長下更是凸顯了網絡零售的火爆。網絡零售除了方便居民的日常生活外，也推動了大部分產業的升級與變革，尤其在增加企業關聯度、延長產業鏈及優化發展路徑上發揮著重要作用。當前，我國體育用品制造業集聚已初顯規模[1]，對區域經濟增長率及產業生產率的影響均已得到證實[2-3]，但學界對體育用品制造業集聚影響的研究相對較少。在我國體育用品制造業轉型的重要時期，通過網絡零售促進體育用品制造業集聚，對該產業的發展有著重要意義。

目前，網絡零售市場規模不斷擴大，其影響的寬度及深度不斷提高，越來越多的學者將目光聚焦于網絡零售。方福前等[4]認為電子商務市場的發展初期主要是對傳統市場的替代，其成長期才是新市場創造的過程。王亮[5]認為網絡零售對制造業集聚能夠產生深遠的長期影響，且能夠對制造業集聚產生“倒U型”直接效應與“U型”空間外溢效應。潘瑩等[6]認為商貿流通業的集聚規模和專業化集聚在內生交互的作用下，具有明顯的空間依賴關系，隨著網絡零售市場規模的不斷擴大，網絡零售會對周邊地區商貿流通業的集聚規模和專業化集聚產生負向的空間外溢。

胡效芳等[7]結合鉆石模型檢驗了體育用品制造業集聚對國際競爭力的影響，認為雖然體育用品制造業集聚顯著地提升了其國際競爭力，但這種提升存在產品結構上的差異。唐鵬等[8]認為體育用品制造業主營業務區位熵、企業平均資產規模、區域人口平均受教育年限對體育用品制造業全要素生產率有顯著正向影響。汪艷等[9]通過空間滯后模型（Spatial Lag Model，SLM）及空間誤差模型（Spatial Error Model，SEM）測算，認為我國體育用品制造業專業化集聚與產出增長存在顯著負相關，勞動力投入對產出增長有顯著的正向影響，資本對產出的影響不顯著，本地該行業有關的誤差沖擊會傳遞到臨近省域，且產生顯著負向影響。

縱覽已有文獻，盡管關于體育用品制造業集聚的研究成果已相當豐碩，并為體育用品制造業升級與產業轉型作出卓越貢獻，但是仍存在以下問題：日益成熟的網絡零售是否能夠促進體育用品制造業集聚？是否存在空間溢出效應？已有的其他行業研究結果是否適用于體育用品制造業？鑒于此，本文在已有文獻的基礎上，構建空間反距離矩陣，結合空間計量模型探析網絡零售規模對體育用品制造業集聚的影響，并采用模型的偏微積分方法進行效應分解，從分解出的直接效應與間接效應，分析網絡零售規模對本地及臨近省市的影響，以期為我國體育用品制造業的發展提供些許建議與參考。

1 理論分析

新經濟地理學認為產業集聚依賴于市場規模、企業相關度、成本和需求的相互作用[10]。在網絡零售模式下，企業間的溝通更為便利，產品市場更為豐富，本文從以下4點分析網絡零售對我國體育用品制造業集聚的影響。

1.1 擴大市場規模

規模經濟是產業形成集聚的重要驅動因素，而較大的市場規模是實現規模經濟的前提條件[11]。由于網絡零售具有參與門檻低的特征，中小微企業能夠較好參與，為其生產的半成品及零部件銷售拓寬渠道。網絡零售打破了傳統銷售的時空界限，能夠擴大服務半徑與輻射范圍，贏得更多的市場機會。網絡零售憑借其低廉的搜尋成本與產品種類的無限延伸性能夠滿足顧客的個性化需求[12]。線上溝通能夠使企業服務端直接與消費者溝通，充分了解消費者需求，便于挖掘隱藏市場。此外，網絡零售能夠依托大數據解決交易時效性問題，從而減少交易成本，使企業能夠較好地了解消費者的實時需求，以便對產品供給進行動態調整。因此，網絡零售能夠通過提高市場規模，提高規模經濟，從而達到促進產業集聚的目的。

1.2 加強協作競爭

網絡零售能夠有效改變企業的管理及經營模式，從而使區域內企業關系發生變化[13]。具體表現在網絡零售是企業及組織間業務溝通的新型渠道，便于企業展開分工以提高專業化程度，從而打破單一企業難以形成規模市場的局面，加快信息共享從而有效使產業鏈環節透明化，不斷優化產業資源及產能。網絡零售的互評機制還能有效刺激集聚企業間的良性競爭，促進產品及服務的不斷優化，從而有利于提高產業集聚。

1.3 降低交易成本

網絡零售模式下，企業可直接面對消費者，縮減中間商環節以降低人工與時間成本[14]。當前形成規模的B2B、B2C電子商務平臺具備成熟的整合及推廣能力，能夠節省企業與分銷商的接觸及營銷成本[15]。消費者能夠直接通過平臺檢索就可足不出戶地挑選商品，減少需求物品的搜尋成本與交通成本。企業相關業務成本的降低及銷售方式的多樣，使企業的選址更趨于勞動力與土地等資源低價格區域布局，不利于體育用品制造業集聚。

1.4 促進供應鏈協同

當前，網絡零售大大帶動了物流業的發展并成為物流供應鏈重組的重要驅動因素[16-17]。體育用品制造業產業鏈上中下游企業產品的銷售可借助分布式倉儲及基于電商平臺的“云倉儲”模式，創造出成本更低的物流模式。企業同樣可以將倉儲、消費者訂單等信息委托于電商平臺，提高供應鏈的效率。在網絡零售的作用下，體育用品制造業企業的選址范圍更加廣闊，不利于產業集聚。

2 研究設計

2.1 變量選取及數據來源

本文研究對象為我國31個省市，研究數據來源《中國統計年鑒》《中國工業統計年鑒》及各省市統計年鑒，匯率為歷年平均匯率。涉及貨幣的變量以2008年為基期進行不變價處理，對個別缺失值與異常值運用均值法進行平滑修正。

被解釋變量為體育制造業集聚程度，采用區位熵（hq）反映，在區域經濟學中，區位熵通常用來判斷某產業是否構成地區專業化部門。值得注意的是，我國體育產業相關信息統計并不完善，無法獲取各省市體育用品制造業相關指標，因此參考姚松柏等[2]的研究，以文教、工美、娛樂及體育用品制造業作為近似指標。區位熵為某地區某產業的相關指標除以某區域所有產業的相關指標與全國范圍內某產業的相關指標除以全國范圍內所有產業的相關指標的比值。

核心解釋變量為網絡零售市場規模（EC），由C2C與B2C組成。當前各省市該指標的統計數據不全，故借鑒方福前等[4]的研究，測算全國快遞業務量與網絡零售額之比，將所得權重乘以各省市快遞業務量，進而得出全行業網絡零售額。參照劉佳等[18]的研究，計算各省市體育用品制造業產值在GDP中所占比重，最終得出各省市體育用品制造業網絡零售市場規模。由于網絡零售規模受制于區域互聯網發展水平，為加強核心解釋變量的科學性，添加網絡零售規模與互聯網發展情況的交叉項（lnEC×lnINT），用以反映網絡零售規模與互聯網發展情況對體育用品制造業集聚的協同作用。互聯網發展水平以互聯網使用人數與總人口之比衡量。

根據經濟學相關理論并參考大量文獻，結合數據的可獲得性選取了以下6個可能對體育用品制造業集聚產生影響的因素作為控制變量引入模型。

（1）市場化水平（MARK）：市場化水平能夠反映區域內的市場化程度，由于市場在資源配置中起決定性作用，企業生產要素與產品交易同樣離不開市場，所以產業的發展與市場化水平有著緊密的聯系。本文以王小魯等[19]在《中國分省份市場化指數報告（2016）》（2018版未公布細分指標的評分）中公布的2008—2014年數據為基準，并參考俞紅海等[20]的研究，以歷年市場化指數的平均增長幅度推算2015—2017年數值。

（2）人力資本（HC）：當前我國體育用品制造業勞動密集特征較為明顯，人力資本對產業發展的重要性不言而喻，當前學界測量人力資本的方法主要包含收入法、支出法與教育指標法，其中教育指標法中平均受教育年限的應用較廣，該指標通過6歲以上小學、初中、高中、中專及以上文化程度人口以6:9:12:16的比例加權求和得出。

（3）對外貿易水平（EX）：國際貿易能夠反映區域的對外開放程度，國外市場的開拓所帶來的技術外溢有利于產業的發展，本文以出口額占GDP比重作為對外貿易水平的代理指標。

（4）政府財政支出（GOV）：財政分權下地方政府對區域內產業的發展有著舉足輕重的影響。一方面地方政府可能會擴大基礎設施和公共服務領域的財政支出，從而為產業的發展提供較好環境來促進產業集聚；另一方面，地方政府也可能因過度的稅收和行政干預阻礙產業集聚。本文以地方政府財政支出占GDP的比重進行衡量。

（5）信息化發展水平（INF）：高水平信息技術能夠有效促進業務聯系、知識傳播以及生產率與產品質量的提高。體育用品制造業集聚本身就能夠拉近企業間的距離，為避免與前文中互聯網使用人數指標出現共線性問題，以各省市電信業務量與全國電信業務量比值反映。

（6）外資利用水平（FDI）：經濟全球化背景 下，產業集聚在一定程度上受外商投資影響。本文以實際利用外資額占GDP的比重衡量對外開放程度對體育用品制造業的影響。

2.2 模型構建

2.2.1 空間權重矩陣

空間權重矩陣在空間計量中的地位舉足輕重，能夠直接反映區域間的聯系強度。地理第一定律指出“任何事物都是與其他事物相關的，只不過相近的事物關聯更緊密”，空間溢出效應亦是如此。當前學界常用的空間權重矩陣包括鄰接矩陣、地理距離矩陣與經濟距離矩陣。為了更好反映省空間差異與實際情況，本文采用空間反距離權重矩陣，該權重的表現形式為兩地實際距離取倒數的形式，即距離越遠、值越小。

2.2.2 空間相關性

本文通過空間適用性較強的Moran’s I指數與Geary’C指數綜合衡量被解釋變量與核心解釋變量的空間相關性，Moran’s I指數及Geary’C指數公式如下。

公式（1）、公式（2）中，S2為該樣本的方差；wij為空間權重矩陣；表示區域相關指標均值；wij表示所有空間權重之和，空間權重矩陣標準化后，用標準化檢驗值來判斷Moran’s I值的顯著性，當Moran’s I值＞0時，表明高值與高值聚集，低值與低值聚集，呈正相關關系；當Moran’s I值＜0時，表示數據呈現空間負相關；Moran’s I值=0時，則說明空間分布是隨機的，不存在空間自相關。

2.2.3 空間計量模型

當前學界探究空間溢出效應多采用空間計量模型，基本的空間計量模型主要分為3種，即SLM、SEM與空間杜賓模型（Spatial Durbin Model，SDM）。SDM因能充分考慮被解釋變量與解釋變量的空間依賴性，又能考慮隨機誤差沖擊的空間影響，故本文優先選用SDM進行實證分析，所構建SDM模型公式如下。

公式（3）中，ρ為本地區體育用品制造業集聚對周邊體育用品制造業集聚的影響系數，ρ＞0或＜0分別表示相鄰區域間存在空間溢出效應與空間負效應；X為控制變量；φi與vt表示空間效應與時間效應；λ為殘差間的空間相關性；εit為隨機誤差項，i與t表示個體與時間維度；θ表示空間滯后項系數；當ρ≠0且θ與λ=0時，上式為SLM；當ρ與θ=0且λ≠0時，上式為SEM；當ρ與θ≠0且λ=0時，上式為SDM。

2.2.4 SDM直接與間接效應

空間計量模型的一大特點是能夠反映因空間依賴而產生的直接效應與間接效應，直接效應即地區內溢出效應，而間接效應指地區間溢出效應，又稱空間溢出效應。由于空間計量模型包含自變量或因變量的滯后項，其相關系數包含大量區域間的交互信息，解釋更為繁瑣。空間計量著名學者Lesage和Pace[21]認為，未含有空間自相關項的空間計量模型，估計系數可直接反映解釋變量對被解釋的影響程度，而引入空間自相關項后，該系數僅具備一定程度上的參考作用，最終估計結果需結合空間自相關項權衡考量，本文參考其研究思路，將SDM予以重新整合并測算該模型的直接效應、間接效應與總效應。

3 實證結果與分析

3.1 空間相關性分析

利用Stata16測算被解釋變量及核心解釋變量的空間自相關指數，將測算結果與Z值匯總，如表1所示。

表1結果顯示，除部分年份外，2008—2017年我國體育用品制造業集聚及該產業網絡零售規模指數均為正值且具有顯著性，表明二者在全國范圍內存在顯著的空間正相關，非隨機分布且存在較強的空間集聚特征，這也為后續實證提供理論依據。值得注意的是，體育用品制造業集聚程度正逐年降低，其原因可能受產業轉移影響，朱華友等[22]的研究也從一定程度上佐證了該觀點。其中，我國東、中西部地區作為主要遷出及遷入地區，遷出速度大于遷入速度，彼此間所存在的差距進一步加劇該變化，而造成產業轉移的原因大致分為如下4點：（1）我國體育用品制造業當前仍屬于勞動密集型產業，對勞動力需求較高，遷入地區具有勞動力數量及價格方面的優勢；（2）我國東部地區用地緊張且成本較高，而中西部地區生產用地儲量較為豐富且成本較低；（3）近年來我國發布的相關政策文件中多次提及產業轉移，如2016年國務院頒布的《關于促進加工貿易創新發展的若干意見》中曾明確指出，支持內陸沿邊地區承接產業梯度轉移，推動區域協調發展，支持內陸沿邊地區加快承接勞動密集型產業和加工組裝產能的轉移；（4）我國東部地區體育用品制造業轉移有助于緩解本就緊張的污染問題。隨著時間的推移，我國體育用品制造業集聚程度可能逐漸恢復。

3.2 空間計量模型的選擇及估計

為避免模型設定錯誤而導致有效性缺失，需先對空間計量模型進行選擇與識別檢驗。首先需通過豪斯曼檢驗（Hausman）確定模型選用隨機效應或固定效應，結果顯示豪斯曼統計值為31.29，P值為0.000 1，在1%水平上顯著，說明固定效應較為適合。隨后效應檢驗中統計值為24.57，P值為0.006 2，表明雙固定效應更優。最后通過拉格朗日乘子檢驗（LM檢驗）確定SLM與SEM的選擇。檢測結果如表2所示。

表2表明，雙固定效應下的LM-SLM與LMSEM均通過了5%的顯著性檢驗，且SEM的LM與Robust LM值均大于SLM，故SEM更適合本研究。Elhorst[23]的研究中指出，如同時出現空間滯后效應與空間誤差效應，是否能夠轉化為SDM，需進行Wald檢驗與LR檢驗，結果如表3所示。

表3 Wald檢驗與LR檢驗Table3 Wald test and LR Test

表3結果顯示，2種檢驗結果均在1%水平上顯著，故拒絕將SDM轉化為SLM與SEM，SDM為本文最優選擇，并以此進行后續分析。

3.3 空間效應分析

本文通過極大似然法對各模型進行測算，結果詳見表4。

表4 空間計量模型參數估計結果Table4 Spatial Econometric Model Parameter Estimation Results

表4顯示，在SLM、SEM與SDM 3類模型中網絡零售規模均對體育用品制造業集聚有正向促進作用，尤其在SDM中還會對相鄰省域體育用品制造業集聚產生影響。但區別于普通計量模型，SDM的估計系數往往并不能直接表示對被解釋變量的影響程度，因為其同時包含直接效應與反饋效應，故表3結果不夠準確。鑒于此，將SDM所得參數進一步處理，得到各變量的直接效應、間接效應與總效應結果，如表5所示。

表5 體育用品制造業集聚的直接效應、間接效應分解結果Table5 Components of Direct and Indirect Effects of Sports Goods Manufacturing Agglomeration

通過表5能夠看出，網絡零售規模對體育用品制造業集聚具有顯著的正向直接效應，其影響系數為0.142 9，即網絡零售規模不斷擴大，體育用品制造業集聚程度逐漸提高。體育用品制造業網絡零售的拓展，大大兼顧了中小型企業的發展，使市場內容更為豐富，市場半徑更加廣闊，輻射范圍延伸至全國。網絡的隱蔽性從一定程度上改善企業間的惡性競爭，促進了企業間橫向與縱向的聯系。網絡零售低門檻特征，很大程度上減免企業的庫存用地，減少銷售人員數量，商品可以直接從廠區發貨，避免了中間環節，有效地縮減了成本，帶動了產業生產效率，形成的大范圍規模效應提高了本地體育用品制造業集聚。從間接效應來看，網絡集聚對周邊省份的體育用品制造業集聚影響十分顯著，網絡零售渠道打破了傳統銷售渠道在營業時間與空間上的限制，充分挖掘了其他省份的消費者，形成無邊界擴張，促進了知識溢出及產業鏈延長，成本洼地效應下吸引了大量中小型企業，但由于承載力有限，使得部分新企業向臨近區域擴散，從而帶動了臨近地區體育用品制造業集聚。總的來說，網絡零售規模通過直接與間接效應推動體育用品制造業發展。此外，交叉項的直接效應并不顯著，而間接效應呈顯著負相關，這表明網絡零售在對臨近省份體育用品制造業集聚產生效應時，互聯網使用人數降低了該效應，其原因可能為勞動力的橫向流動，即互聯網使用人數從一定程度上反映了該地區經濟發展水平，高經濟發展水平吸引了臨近省域的勞動力，從而導致體育用品制造業集聚程度降低。

在控制變量方面，人力資本的直接效應為正而間接效應不顯著，其原因為當前體育用品制造業仍屬勞動密集型產業，雖當前機器代工正日趨成熟，但主要生產者仍為人力，人力資本仍是影響體育用品制造業集聚的重要因素。市場化指數對本地及臨近省市體育用品制造業集聚均不顯著。對外貿易水平對本地體育用品制造業集聚的影響十分顯著，但對毗鄰省市體育用品制造業集聚的作用并不顯著。政府財政支出的提高對本地體育用品制造業集聚影響顯著，而對臨近省份并不明顯。信息化水平對本地及臨近省域的體育用品制造業集聚均有較好的影響。外資利用水平僅對本地區體育用品制造業集聚存在影響。

4 結論與啟示

本文采用Moran’s I指數與Geary’C指數測算了我國體育用品制造業與網絡零售規模的集聚程度，二者指數均為正值且十分顯著，說明集聚特征較為明顯，但體育用品制造業集聚程度正逐年降低。隨后采用空間計量模型測算了2008—2017年我國各省市網絡零售對體育用品制造業集聚的影響，發現網絡零售對本省體育用品制造業集聚具有顯著的促進作用，其溢出效應同樣為正且顯著，人力資本、市場化水平、對外貿易水平、政府財政支出、信息化水平與實際利用外資對體育用品制造業集聚均存在具有不同程度的影響與空間溢出效應。

未來我國體育用品制造業可能會與網絡零售產生更緊密的結合，產業集聚規模不斷趨于擴大，待產業轉移逐步完成后，我國體育強國的目標實現將更進一步，為此，筆者提出以下幾點建議：（1）各級政府出臺相關政策鼓勵網絡零售市場發展，逐步完善市場監管工作，規范網絡銷售行為，引導、拓展高端體育用品海外市場。此外，政府應基于供應鏈對物流業科學規劃合理布局，對龍頭企業予以政策支持，加強物流業基礎設施建設，保證物流信息網絡暢通。（2）零售商、供應商及物流業構建戰略合作伙伴關系，形成良好的產品反饋鏈，以便對產品及時調整與升級，統籌網絡零售及線下實體零售以便二者信息共享，拓展線上零售與實體到店體驗渠道相結合，增強消費者體驗。（3）網絡零售供應鏈需進行全方位、深層次、專業化的整合，充分發揮價值鏈內外主體優勢并調動積極性，達到供應鏈各主體的互利共贏、提升整體效率的目的。（4）企業與當地網絡運營商展開合作，重視信息基礎建設，發揮信息化在供應鏈中作用，提高網絡與供應鏈的合作效率，構建企業信息化管理系統，將庫存及銷售等相關信息納入系統，形成線上及線下的無縫對接，在生產、供應、庫存與銷售上形成有效連接，為未來大數據及云計算技術奠定基礎。