路朵朵 楊傳明 宋穎
摘要:文章以2012~2020年長三角城市群物流發(fā)展時空演變情況為基礎(chǔ),構(gòu)建面板Tobit模型,探索長三角城市群物流非均衡演變的影響因素。研究結(jié)果顯示,人均GDP、政府財政支出、城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎丶班]電業(yè)務(wù)總量與物流綜合技術(shù)效率呈正相關(guān)的關(guān)系,實(shí)際利用外商投資與物流綜合技術(shù)效率呈負(fù)相關(guān)的關(guān)系。
關(guān)鍵詞:時空演變;Tobit模型;影響因素
一、引言
長三角是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展最活躍、開放程度最高、創(chuàng)新能力最強(qiáng)的區(qū)域之一,2020年,長三角占全國3.74%的國土面積、10.71%的人口總數(shù),創(chuàng)造了24.47萬億元的生產(chǎn)總值,約占全國生產(chǎn)總值的24.09%,是中國第一大經(jīng)濟(jì)區(qū)。
近年來,長三角區(qū)域物流業(yè)發(fā)展也十分迅速。2020年長三角區(qū)域全社會物流總額為71.25萬億,占全國全社會物流總額的23.74%;2020年長三角區(qū)域物流業(yè)增加值為8653.36億元,占全國物流業(yè)增加值的21.32%;2020年長三角區(qū)域鐵路貨運(yùn)量、公路貨運(yùn)量、水路貨運(yùn)量分別為19427萬噸、700501萬噸和368712萬噸,分別占全國鐵路貨運(yùn)量、公路貨運(yùn)量、水路貨運(yùn)量的4.36%、20.45%和48.39%;2020年長三角區(qū)域鐵路貨物周轉(zhuǎn)量、公路貨物周轉(zhuǎn)量、水路貨物周轉(zhuǎn)量分別為1267億噸公里、9831億噸公里和55112億噸公里,分別占全國鐵路貨物周轉(zhuǎn)量、公路貨物周轉(zhuǎn)量、水路貨物周轉(zhuǎn)量的4.17%、16.34%和52.07%,長三角物流業(yè)在全國物流業(yè)發(fā)展中占據(jù)重要地位。
與此同時,經(jīng)濟(jì)及物流發(fā)展出現(xiàn)了不均衡的情況。近年來,長三角城市群發(fā)展差異逐漸拉大,區(qū)域物流發(fā)展非均衡狀態(tài)持續(xù)呈現(xiàn)。短期的非均衡狀態(tài)會促進(jìn)區(qū)域間的良性競爭,但長期過度的非均衡狀態(tài)會拉大區(qū)域間物流發(fā)展差異,不利于經(jīng)濟(jì)的穩(wěn)定發(fā)展以及資源的合理分配。因此,明確長三角城市群物流發(fā)展時空演變的具體情況,探索長三角城市群物流非均衡演變的影響因素成為當(dāng)務(wù)之急。
二、研究設(shè)計
(一)模型及變量選取
1. 模型選取
Coelli在DEA分析的基礎(chǔ)上衍生出了一種兩步法來進(jìn)行回歸分析,即首先采用DEA模型計算出每個決策單元的效率值,再用第一步計算出的效率值作為因變量,以影響因素作為自變量建立回歸模型。本文借鑒其方法,第一步以2012~2020年長三角城市群物流發(fā)展時空演變情況為基礎(chǔ),將利用三階段SBM模型第三階段計算得出的長三角41城市的綜合技術(shù)效率值作為因變量,即被解釋變量,(由于三階段SBM模型計算得出的效率值是離散的且數(shù)值在0~1之間,屬于截斷數(shù)據(jù),不適用普通最小二乘法進(jìn)行回歸系數(shù)分析,否則參數(shù)估計值將產(chǎn)生有偏和不一致,而Tobit模型遵循極大似然估計,能有效解決此類問題),因此,第二步以人均GDP、政府財政支出、城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎亍⒌谌a(chǎn)業(yè)占GDP比值、進(jìn)出口總額、實(shí)際利用外商投資、郵電業(yè)務(wù)總收入為自變量,即解釋變量,構(gòu)建面板Tobit模型進(jìn)行回歸分析,模型如下:
其中,Y代表第i個城市第t年的物流效率,βT是回歸方程的參數(shù),xit代表解釋變量,vit為方程的誤差項且vit~(0,σ2)。根據(jù)Tobit模型和所選解釋變量,構(gòu)建面板回歸模型如下:
Yit=β1PC+β2GE+β3UFP+β4PTI+β5TEV+β6OCI+β7BTP+uit+vit
其中,Yit代表第三階段各城市的綜合技術(shù)效率值,β1、β2、β3、β4、β5、β6、β7是對應(yīng)變量的回歸系數(shù),uit代表固定效應(yīng),vit代表誤差項,PC代表人均GDP,GE代表政府財政支出,UFP代表城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎?,PTI代表第三產(chǎn)業(yè)占比,TEV代表進(jìn)出口總額,OCI代表實(shí)際利用外商投資,BTP代表郵電業(yè)務(wù)總收入。
2. 變量選取及數(shù)據(jù)特征
區(qū)域物流發(fā)展與經(jīng)濟(jì)社會各方面都有著密切的聯(lián)系,本文對已有研究進(jìn)行歸納總結(jié),結(jié)合長三角城市群物流發(fā)展特性及數(shù)據(jù)可得性,共從經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、政府作用、城鎮(zhèn)化率、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、對外開放、技術(shù)溢出、信息水平7個方面選取了相應(yīng)的指標(biāo),具體見表1所示。
人均GDP最大值為165851,最小值為12617,均值為73041,標(biāo)準(zhǔn)差為36488,城市間經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)差距較大。政府財政支出最大值為83515400,最小值為963949,均值為6641000,標(biāo)準(zhǔn)差為10364600,城市間政府財政支出差距較為明顯。城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎刈畲笾禐?.900,最小值為0.330,均值為0.616,標(biāo)準(zhǔn)差為0.116,城鎮(zhèn)化水平一定程度上能夠反映出物流業(yè)的發(fā)展需求,城市間城鎮(zhèn)化率有一定差距,反映出城市間物流業(yè)的發(fā)展需求也存在一定差距。第三產(chǎn)業(yè)占GDP比值最大值為0.730,最小值為0.250,均值為0.452,標(biāo)準(zhǔn)差為0.083,第三產(chǎn)業(yè)占GDP比值反映了一個城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu),城市間第三產(chǎn)業(yè)占GDP比值存在一定差距,說明部分城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有待進(jìn)一步優(yōu)化。進(jìn)出口總額最大值為22321.430,最小值為2.750,均值為619.056,標(biāo)準(zhǔn)差為1715.682,城市間進(jìn)出口總額差距十分明顯,各城市的對外開放水平差距明顯,城市對外開放水平亟待提升。實(shí)際利用外商投資最大值為4967397,最小值為5067,均值為211981.745,標(biāo)準(zhǔn)差為405330,城市間差距也十分明顯。郵電業(yè)務(wù)總收入最大值為31000000,最小值為75500,均值為2162300,標(biāo)準(zhǔn)差為3724500,郵電業(yè)務(wù)總收入一定程度上能夠反映出一個城市的信息水平,信息是物流發(fā)展不可缺少的一個要素,城市間郵電業(yè)務(wù)總收入差距較大,城市的信息水平有待進(jìn)一步提高。
(二)實(shí)證分析
在利用Tobit模型進(jìn)行回歸分析之前,先利用Stata軟件對7個解釋變量進(jìn)行線性相關(guān)檢驗(yàn),以方差膨脹因子(VIF)衡量,檢驗(yàn)變量之間是否存在線性相關(guān)關(guān)系。由表2可以看出,解釋變量VIF均值為3.27,當(dāng)VIF值小于10時認(rèn)為各變量之間線性相關(guān)程度較低,因此所選變量不存在多重共線性問題。
接著進(jìn)行Hausman檢驗(yàn),根據(jù)結(jié)果來決定選擇何種效應(yīng)。由表3可以看出,檢驗(yàn)值為77.47,達(dá)到了1%的顯著性水平,拒絕原假設(shè),因此本文選擇固定效應(yīng)模型。
最后利用Tobit模型進(jìn)行回歸分析,由表4可以看出,第三產(chǎn)業(yè)占GDP比值和進(jìn)出口總額未通過顯著性檢驗(yàn),表明其對物流發(fā)展效率影響較小,剔除未通過顯著性檢驗(yàn)的變量再次利用Tobit模型進(jìn)行回歸分析,由表5可以看出,剔除不顯著變量后,其余變量均通過了顯著性水平檢驗(yàn),其中人均GDP、政府財政支出、城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎匾约班]電業(yè)務(wù)總量均通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn),實(shí)際利用外商投資通過了10%的顯著性水平檢驗(yàn)。
長三角城市群的人均GDP與物流綜合技術(shù)效率呈正相關(guān)的關(guān)系,系數(shù)為0.0029505,這說明人均GDP每增長一個單位,物流綜合技術(shù)效率增長0.00295個單位,長三角城市群人均GDP的增長對物流綜合技術(shù)效率的提高起到了一定的促進(jìn)作用。這是因?yàn)榻?jīng)濟(jì)發(fā)展促進(jìn)了物流發(fā)展,人均GDP的增長可以有效刺激民眾對高質(zhì)量生活的追求,從而激發(fā)對物流的潛在需求,提高物流效率。
長三角城市群的政府財政支出與物流綜合技術(shù)效率呈正相關(guān)的關(guān)系,系數(shù)為0.0000377,相關(guān)度不高,政府財政支出每增長一個單位,物流綜合技術(shù)效率只增長0.0000377個單位,現(xiàn)代物流的發(fā)展離不開政府的支持和引導(dǎo),長三角城市群政府財政支出中,對于物流的支持力度和方式還有待提高和改進(jìn),政府要進(jìn)一步發(fā)揮宏觀調(diào)控作用,通過減稅、補(bǔ)貼等各種方式,使物流資源在市場中得到合理配置,從而促進(jìn)物流效率的提升。
長三角城市群的城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎嘏c物流綜合技術(shù)效率呈顯著正相關(guān)的關(guān)系,系數(shù)為0.1418053,相關(guān)度較高,長三角城市群城鎮(zhèn)化率的提高對物流綜合技術(shù)效率起到了較大的促進(jìn)作用,這是由于城鎮(zhèn)化率較高的區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施較為健全、經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快、民眾的生活質(zhì)量較高,因此也會吸引物流發(fā)展所需要的資金、人才、技術(shù)等,這有助于物流的發(fā)展和效率的提升。
長三角城市群實(shí)際利用外商投資與物流綜合技術(shù)效率呈負(fù)相關(guān)的關(guān)系,系數(shù)為-0.000077,相關(guān)度不高,外商投資本可以增加物流信息、技術(shù)的交流互通機(jī)會,對物流綜合技術(shù)效率起到促進(jìn)作用,但回歸結(jié)果表明實(shí)際利用外商投資的增加并沒有促進(jìn)物流綜合技術(shù)效率的提高,說明長三角城市群實(shí)際利用外商投資并沒有被充分利用,盲目吸引外資可能會導(dǎo)致壟斷等現(xiàn)象發(fā)生,金額對物流發(fā)展產(chǎn)生負(fù)面作用。
長三角城市群郵電業(yè)務(wù)總量與物流綜合技術(shù)效率呈正相關(guān)的關(guān)系,系數(shù)為0.0000232,相關(guān)度也不高,郵電業(yè)務(wù)總量每增長一個單位,物流綜合技術(shù)效率只增長0.0000232個單位,長三角城市群郵電業(yè)務(wù)總量對物流綜合技術(shù)效率的促進(jìn)作用不明顯。因此,長三角城市群在提升信息化水平時,不能只關(guān)注郵電業(yè)務(wù)總量的增長,還要加快物流信息技術(shù)的應(yīng)用和物流信息平臺的建設(shè),進(jìn)一步提高信息化水平對物流效率的促進(jìn)作用。
三、結(jié)論與建議
本文以2012~2020年長三角城市群物流發(fā)展時空演變情況為基礎(chǔ),構(gòu)建面板Tobit模型,探索長三角城市群物流非均衡演變的影響因素。研究結(jié)果顯示,人均GDP、政府財政支出、城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎?、郵電業(yè)務(wù)總量以及實(shí)際利用外商投資是影響物流綜合技術(shù)效率的重要因素,其中,人均GDP、政府財政支出、城鎮(zhèn)人口占總?cè)丝诒戎匾约班]電業(yè)務(wù)總量與物流綜合技術(shù)效率呈正相關(guān)的關(guān)系,實(shí)際利用外商投資與物流綜合技術(shù)效率呈負(fù)相關(guān)的關(guān)系;第三產(chǎn)業(yè)占GDP比值和進(jìn)出口總額對長三角城市群物流綜合技術(shù)效率并沒有顯著影響。
這說明要促進(jìn)長三角城市群物流協(xié)調(diào)高質(zhì)量發(fā)展,長三角各城市要進(jìn)一步推動區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展;各地政府要加大物流資源的投入并加強(qiáng)引導(dǎo),促使資源利用效率進(jìn)一步提高,從而促進(jìn)物流效率的提升;要加快區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),健全區(qū)域內(nèi)各方面的制度,進(jìn)一步提高城鎮(zhèn)化水平,為區(qū)域物流高質(zhì)量發(fā)展提供更加優(yōu)越的環(huán)境;要合理利用外資,提高自身物流相關(guān)的技術(shù)水平、生產(chǎn)效率和研發(fā)水平等,減少技術(shù)溢出帶來的負(fù)面影響;要進(jìn)一步加快信息發(fā)展水平,建立統(tǒng)一的物流信息資源共享平臺,全面整合物流信息資源,優(yōu)化市場資源配置,提高長三角城市群物流競爭力。
參考文獻(xiàn):
[1]龔雅玲,萬建香,封福育.區(qū)域物流效率的測度及其影響因素研究——基于DEA與Tobit模型[J].江西社會科學(xué),2019,39(10):72-80.
[2]李云芳,劉剛.長江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域物流效率評價及影響因素的實(shí)證研究[J].物流工程與管理,2015,37(03):41-44.
[3]王健,劉荷.區(qū)域物流發(fā)展的影響因素研究——基于福建省的實(shí)證分析[J]. 華東經(jīng)濟(jì)管理,2014(03):22-27.
*基金項目:國家社會科學(xué)基金項目(17BGL146);國家級大學(xué)生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓(xùn)練計劃創(chuàng)新訓(xùn)練項目“長三角區(qū)域綠色物流空間非均衡演變機(jī)制研究”(項目編號:202110332010Z)。
(作者單位:蘇州科技大學(xué)商學(xué)院。楊傳明為通信作者)