欒萌萌

摘 要：文章利用區(qū)位商測算了上海市物流業(yè)的集聚度，同時利用灰色關(guān)聯(lián)分析計算了在三次產(chǎn)業(yè)劃分下，上海市物流業(yè)區(qū)位商與各個產(chǎn)業(yè)間的灰色關(guān)聯(lián)度，結(jié)果顯示物流產(chǎn)業(yè)集聚與產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有較高的關(guān)聯(lián)度，進而文章引入外商直接投資（FDI）、技術(shù)水平因素（TEC）、政府影響因素（GOV）、人力資本因素（HR），以第二、三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重作為衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的指標（IND），利用上海市2004～2013年的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，建立逐步回歸模型，結(jié)果顯示物流業(yè)集聚對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級具有促進作用。

關(guān)鍵詞：物流業(yè)集聚；灰色關(guān)聯(lián)分析；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級

中圖分類號：F250 文獻標識碼：A

Abstract： This paper makes a case study of Shanghai to analyze the relationship between logistics industrial conglomeration and industrial structure upgrading. Using the location quotient index to estimate and analyze the degree of logistics industrial conglomeration， taking advantage of gray correlation analysis to calculate the relationship between location quotient index and three major industries， we can find that they have a high degree of relevance. Then used the following variable： the foreign direct investment（FDI）， the stock of human capital（HR）， the technological progress（TEC）and the government intervention（GOV）established the stepwise regression model. The empirical results showed that the logistics industrial conglomeration had an significant positive effect on the industrial structure upgrading in Shanghai.

Key words： logistics industrial gather； grey correlation analysis； upgrading of industrial structure

作為納入我國十大振興行業(yè)的現(xiàn)代物流業(yè)，其相關(guān)內(nèi)容在2015年的政府工作報告中多次被提及，由此可見，物流業(yè)的發(fā)展越來越受到重視，它在整個國民經(jīng)濟發(fā)展中的作用將逐漸凸顯。產(chǎn)業(yè)集聚是指某一產(chǎn)業(yè)在一定的地理區(qū)域內(nèi)高度集中，相關(guān)的企業(yè)和機構(gòu)帶動產(chǎn)業(yè)資本要素在空間范圍內(nèi)不斷匯聚的過程。隨著我國物流業(yè)的不斷發(fā)展，學者對于物流產(chǎn)業(yè)集聚在經(jīng)濟領(lǐng)域中所起到的作用投入了越來越多的關(guān)注。

從產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的角度來看，建國之初我國是典型的農(nóng)業(yè)國，改革開放以來，我國的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)趨于合理，并逐步向產(chǎn)業(yè)優(yōu)化和升級方向發(fā)展。隨著第三產(chǎn)業(yè)不斷完善，物流業(yè)作為十大振興行業(yè)中唯一的服務業(yè)，其發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的發(fā)展必然有著內(nèi)在聯(lián)系。本文希望通過以上海這個物流節(jié)點城市為例，研究物流產(chǎn)業(yè)集聚對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響，揭示其內(nèi)在作用關(guān)系，進而能夠為上海市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整提供有利的參考。

1 文獻綜述

在研究產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的文獻中，沈蕾、靳禮偉（2015）利用制造業(yè)結(jié)構(gòu)度、工業(yè)結(jié)構(gòu)度以及三次產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)度作為衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的3個指標，研究了科技服務業(yè)與制造業(yè)技術(shù)融合對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響，研究結(jié)果顯示科技服務業(yè)與制造業(yè)技術(shù)融合對制造業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響最大[1]；宋楊、高宏偉（2013）以北京市為例研究了物流業(yè)與三大產(chǎn)業(yè)之間存在的關(guān)系，研究結(jié)果顯示物流能力的提升促進著產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向著更加合理和高級的方向發(fā)展，北京市第一產(chǎn)業(yè)對物流產(chǎn)業(yè)需求和影響有限，第二產(chǎn)業(yè)的物流需求量大約是第三產(chǎn)業(yè)的3倍左右[2]。

在對物流產(chǎn)業(yè)集聚的測度方面，湯國生（2014）對城市物流產(chǎn)業(yè)集群的集聚機理研究顯示有兩方面內(nèi)容，一是物流服務的經(jīng)濟性，二是物流服務的柔性，建議一個城市只建一個物流產(chǎn)業(yè)集群，并建立全國性的公共物流信息平臺[3]；唐麗敏等（2014）從區(qū)位商法、改進區(qū)位商法和空間基尼系數(shù)三種方法從整體水平、區(qū)域視角、行業(yè)視角多維度對遼寧省物流產(chǎn)業(yè)集聚水平進行測評，研究得出遼寧省物流產(chǎn)業(yè)集聚處于發(fā)展水平[4]。

從物流產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系來看，武富慶等（2015）利用面板數(shù)據(jù)個體固定效應模型，以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)為因變量，物流產(chǎn)業(yè)集聚為核心解釋變量，以及其他控制變量，實證檢驗黑龍江省12地市近些年來物流產(chǎn)業(yè)集聚對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)貢獻的影響，研究結(jié)果表明黑龍江省應加強物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展，提升物流產(chǎn)業(yè)的集聚效應[5]；王健等（2014）利用12年來31個省域面板數(shù)據(jù)，采用動態(tài)面板數(shù)據(jù)模型對物流服務業(yè)集聚度對區(qū)域經(jīng)濟增長的動態(tài)效應進行估計和檢驗，發(fā)現(xiàn)物流服務業(yè)集聚水平對我國及東中西部3個區(qū)域經(jīng)濟增長的即期效應均為負，但我國東中西部區(qū)域分別在其集聚水平的滯后期對區(qū)域經(jīng)濟增長產(chǎn)生顯著的正效應，表明我國不同區(qū)域物流服務業(yè)集聚水平對區(qū)域經(jīng)濟增長的效應不僅具有空間差異，其存在動態(tài)的時間滯后效應[6]。

綜上所述，關(guān)于研究物流產(chǎn)業(yè)集聚與經(jīng)濟發(fā)展之間關(guān)系的文獻較多，主要利用灰色關(guān)聯(lián)分析和面板數(shù)據(jù)的計量分析方法，利用省級、地市級等不同層次的GDP數(shù)據(jù)從不同層面研究物流集聚與經(jīng)濟發(fā)展之間的關(guān)系。本文在前人研究的基礎(chǔ)上，利用灰色關(guān)聯(lián)分析方法首先研究物流產(chǎn)業(yè)集聚與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級之間是否存在相關(guān)性，再利用逐步回歸分析探究物流產(chǎn)業(yè)集聚對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的具體影響。endprint

2 物流業(yè)集聚測度

2.1 測度方法

現(xiàn)有的衡量行業(yè)空間集聚的指標主要有區(qū)位商（LQ）、水平集聚區(qū)位商（HCLQ）、區(qū)域基尼系數(shù)（LGC）和Herfindahl-Hirschman指數(shù)（HHI）等等，每種測度方法均有其優(yōu)缺點，其中區(qū)位商法考察的是國民經(jīng)濟中某行業(yè)在空間分布上的相對集中程度，數(shù)據(jù)收集相對容易且指標代表性強，故選用區(qū)位商對物流業(yè)集聚進行測度。具體計算方法為：

2.2 數(shù)據(jù)來源

本文計算出上海市2004～2013年物流業(yè)的區(qū)位商指數(shù)。其中物流業(yè)從業(yè)人員數(shù)用統(tǒng)計年鑒中交通運輸、倉儲和郵政業(yè)從業(yè)人員數(shù)代替。指標選取的是上海市城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員數(shù)進行計算，連同全國行業(yè)從業(yè)人員數(shù)等數(shù)據(jù)，來自于歷年中國統(tǒng)計年鑒；上海市從業(yè)總?cè)藬?shù)以及上海市交通運輸、倉儲和郵政業(yè)從業(yè)人員數(shù)來自于歷年上海統(tǒng)計年鑒。計算結(jié)果如表1所示。

從表1可以看出，上海市自2004年以來，區(qū)位商一直穩(wěn)定高于1.5，表明上海市的物流業(yè)已形成一定的集聚規(guī)模。

3 物流業(yè)集聚與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的灰色關(guān)聯(lián)分析

灰色關(guān)聯(lián)分析法作為衡量因素間關(guān)聯(lián)程度的一種分析方法，在如今的科學研究中應用廣泛。目前已有的研究物流業(yè)集聚與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展之間關(guān)聯(lián)性的關(guān)注點大多集中于利用物流業(yè)集聚度與國民生產(chǎn)總值之間的灰色關(guān)聯(lián)度進行衡量，本文利用的指標為三次產(chǎn)業(yè)分別的生產(chǎn)總值，利用三次產(chǎn)業(yè)的分別產(chǎn)值，優(yōu)勢在于更能細致體現(xiàn)物流業(yè)集聚與產(chǎn)業(yè)間的關(guān)聯(lián)度，更能發(fā)現(xiàn)問題。表2為初始數(shù)據(jù)展示。

（1）確定比較數(shù)列和參考數(shù)列。將物流業(yè)集聚度確定為參考數(shù)列，地區(qū)國民生產(chǎn)總值、第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)確定為比較數(shù)列。

（2）將4個指標分別進行無量綱化處理，這里采用均值化處理，將每一個數(shù)據(jù)都除以該指標的平均值，可以消除不同指標之間數(shù)量級的差異。

關(guān)聯(lián)程度實際上是曲線間幾何形狀的差別程度，分辨系數(shù)ρ通常情況下取值在0～1之間，本文計算取值為0.5，在分辨系數(shù)為0.5的情況下，關(guān)聯(lián)度達到0.6即可認為兩者之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系顯著。

（4）計算關(guān)聯(lián)度r。實際計算出的關(guān)聯(lián)系數(shù)每一年均有對應值，采取取均值的方式將關(guān)聯(lián)系數(shù)集中，得到物流業(yè)集聚與上海地區(qū)生產(chǎn)總值關(guān)聯(lián)度為0.69，第一產(chǎn)業(yè)0.72，第二產(chǎn)業(yè)0.71，第三產(chǎn)業(yè)為0.69。從結(jié)果可以看出物流業(yè)集聚與經(jīng)濟發(fā)展之間確實有著比較大的關(guān)聯(lián)度。

4 物流業(yè)集聚與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級關(guān)系的實證研究

通過灰色關(guān)聯(lián)分析可以看出，物流業(yè)集聚與經(jīng)濟產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)有著較大的關(guān)聯(lián)性，接下來本文將利用逐步回歸進行分析，尋找影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的關(guān)鍵因素。

首先確定因變量的指標選取。模型中，參照阮陸寧、劉珍（2011）在實證考察1989～2008年間中部地區(qū)金融發(fā)展與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級關(guān)聯(lián)性時對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級這一指標的設(shè)定[7]，即以第二、三產(chǎn)業(yè)增加值之和占GDP的比重來表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級這一指標，選取該指標（IND）作為因變量。

其次確定自變量。在前人研究基礎(chǔ)上選取如下產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響因素：

（1）外商直接投資（FDI）。唐艷（2011）實證研究驗證了外商直接投資的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級效應，即外商直接投資對中國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級產(chǎn)生了重要的推動作用[8]。在本文中，該指標利用該年度上海實際利用外資金額占當年上海國民生產(chǎn)總值的比重來表示，數(shù)據(jù)來自于歷年上海統(tǒng)計年鑒。

（2）技術(shù)水平因素（TEC）。創(chuàng)新是第一生產(chǎn)力，技術(shù)進步對于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級具有促進作用，本文采用劉星（2007）等在研究外商直接投資對中國服務業(yè)技術(shù)進步影響的研究中[9]，根據(jù)柯布—道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)得到：

其中：表示勞動與資本的比值，在數(shù)據(jù)上表示為地區(qū)從業(yè)總?cè)藬?shù)/固定資產(chǎn)投資總額；表示人均產(chǎn)出，即地區(qū)生產(chǎn)總值/地區(qū)從業(yè)總?cè)藬?shù)，所有數(shù)字來源自歷年上海統(tǒng)計年鑒以及中國統(tǒng)計年鑒。α的取值一般介于0.2和0.3之間，參照劉星等在論文中的研究，選擇0.2作為α的取值。

（3）政府影響因素（GOV）。該因素由政府一般預算內(nèi)支出占GDP的比重表示。在我國宏觀條件下，政府因素必定是影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的重要因素之一，政策實施的結(jié)果無法準確判斷，好的政策會推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，而不好的政策則會阻礙優(yōu)化。

（4）人力資本因素（HR）。黃文正（2011）在他的研究中指出，人力資本的不斷積累會使產(chǎn)業(yè)進步實現(xiàn)經(jīng)濟穩(wěn)步增長[10]，該指標利用黃文正的衡量方法，用上海市高等學校在校學生數(shù)表示。

（5）物流業(yè)集聚效應（LQ）。

利用以上因子進行逐步回歸分析。逐步回歸分析將變量逐步引入模型，每引入一個變量都進行整個模型的F檢驗，同時對每個引入的變量都進行參數(shù)的t檢驗，不顯著的參數(shù)同樣在模型中被剔除，本文建立回歸模型，最終剩余因變量為FDI和LQ，模型如表3所示，且整個模型的調(diào)整R2為0.939，效果較好。模型說明在引入上述變量情況下，外商直接投資和物流業(yè)集聚對產(chǎn)業(yè)升級具有較大影響，具體模型為：

IND=22.013FDI11.589+0.246LQ4.292+89.4276605.617 （3）

（括號內(nèi)為t值）

但由于本文只探討物流業(yè)集聚對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響，所引入的其他變量有一定的局限性，同時各因素影響復雜，本文通過最簡化的線性模型對問題建模，簡化問題的同時也有進一步深入研究的空間。

5 結(jié)論與分析

在文章中首先可以看出，上海市的物流業(yè)具有明顯的集聚狀態(tài)，連續(xù)多年其區(qū)位商均處于高值，在全國處于領(lǐng)先地位。這得益于上海優(yōu)越的地理位置以及發(fā)達的交通運輸條件，近年來上海市的區(qū)位商增加幅度減弱，說明上海市的物流業(yè)集聚態(tài)勢達到穩(wěn)定狀態(tài)，這與整個上海市的經(jīng)濟發(fā)展水平也有一定的關(guān)系。endprint

在上文的分析中，通過灰色關(guān)聯(lián)分析可以得到上海市的物流業(yè)集聚與在三次產(chǎn)業(yè)劃分下每次產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值均有較高的灰色關(guān)聯(lián)度，同時利用第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的增加值之和占GDP的比重衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級這一指標，引入多種影響因素，建立逐步回歸模型，從模型中可以看出，外商直接投資對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級具有很大的邊際效應，逐步回歸中第二影響因素便是物流業(yè)集聚效應，雖然分析具有一定的局限性，但也不難發(fā)現(xiàn)物流業(yè)集聚對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級具有積極的推動作用。

通過對上海市的分析可以看出，物流業(yè)集聚效應對于地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)具有積極的推動作用，優(yōu)化物流業(yè)集聚，突破行業(yè)壁壘，增加基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，對今后經(jīng)濟發(fā)展、產(chǎn)業(yè)升級具有積極影響。

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