陳恒 單英驥 曾濤

內(nèi)容提要：我國區(qū)域發(fā)展的不平衡可能導致區(qū)域物流業(yè)發(fā)展動力因素的不同，進而物流業(yè)發(fā)展方式存在差異性。本文通過構建勞動力和資本雙要素投入的LMDI模型、面板分位數(shù)模型、因變量受限模型對我國區(qū)域物流業(yè)發(fā)展方式及其影響效應進行分析，探討促進物流業(yè)發(fā)展的關鍵方式及其提升路徑。研究發(fā)現(xiàn)：我國八大經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展方式均具有“集約型”和“粗放型”共生特征。其中：物流業(yè)發(fā)展水平相對較低和中等地區(qū)的資本投資規(guī)模擴張對物流業(yè)發(fā)展的影響持續(xù)下降，而勞動效率的影響趨勢不斷提高，其物流基礎設施的空間布局通過不斷協(xié)調(diào)發(fā)展促進了物流業(yè)發(fā)展;物流業(yè)發(fā)展水平較高地區(qū)的資本投資規(guī)模擴張并不能顯著影響物流業(yè)發(fā)展，但勞動效率的影響隨著物流業(yè)發(fā)展水平的提高而不斷增強。物流業(yè)勞動效率較高地區(qū)的勞動工資處于非激勵區(qū)間，對勞動效率提升產(chǎn)生了抑制效應;而勞動效率較低地區(qū)與之相反，但是在擴大人力資本投資過程中，無法提供更合理的工資或者崗位，造成高質(zhì)量人力資本不斷流失，抑制了勞動效率提升。勞動效率較高地區(qū)與FDI企業(yè)競爭中，能夠提供更高的勞動工資防止高素質(zhì)勞動力反向流向FDI企業(yè)，有效促進勞動效率提升;而勞動效率較低地區(qū)卻無法進一步提供更高的勞動工資，不能強化勞動工資對勞動效率的正向促進作用，并且由于制度質(zhì)量水平不佳，干擾了FDI規(guī)模的進一步擴大，抑制了FDI對物流業(yè)勞動效率的正向溢出效應。

關鍵詞：物流業(yè);發(fā)展方式;資本要素投入;勞動要素投入;影響效應

中圖分類號：F259.27 文獻標識碼：A 文章編號：1001-148X（2020）05-0055-12

2019年3月，國家發(fā)展和改革委員會發(fā)布《關于推動物流高質(zhì)量發(fā)展促進形成強大國內(nèi)市場的意見》指出“物流是實體經(jīng)濟的有機組成部分，推進物流業(yè)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變、結構優(yōu)化和動力轉(zhuǎn)換，是實現(xiàn)物流業(yè)自身轉(zhuǎn)型升級的必由之路”。而我國不同區(qū)域物流業(yè)具體如何選擇合理有效的發(fā)展方式是推動物流業(yè)邁向高質(zhì)量發(fā)展中一個迫切需要解決的問題。由于物流業(yè)發(fā)展明顯具有區(qū)域經(jīng)濟的派生性特征，導致驅(qū)動物流業(yè)發(fā)展的動力可能存在區(qū)域差異，與之對應的發(fā)展方式及其特征可能存在異質(zhì)性。2011年以后，在我國產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和全方位產(chǎn)業(yè)升級的驅(qū)動下，我國物流業(yè)的發(fā)展方式可能存在動態(tài)性轉(zhuǎn)變。那么，現(xiàn)階段我國物流業(yè)的發(fā)展方式是什么，其對物流業(yè)自身的影響效應怎樣？本文從勞動力和資本雙要素投入視角，選取全國八大經(jīng)濟區(qū)樣本，通過構建模型評價分析我國區(qū)域物流業(yè)發(fā)展方式及其對物流業(yè)自身發(fā)展的影響效應、變化趨勢，以利于甄選物流業(yè)發(fā)展的提升路徑。

一、我國區(qū)域物流業(yè)發(fā)展方式及其特征分析

（一）指標選取、數(shù)據(jù)來源與計算

物流業(yè)發(fā)展水平（GDP）。我們選擇交通、運輸、倉儲、郵政業(yè)1998-2017年增加值，數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。

勞動力要素投入（L）?？紤]到我國傳統(tǒng)物流業(yè)屬于勞動密集型產(chǎn)業(yè)，勞動力的穩(wěn)定性較差，為確保模型計算結果能夠有效反映現(xiàn)實勞動力數(shù)量的變化，本文選擇交通、運輸、倉儲、郵政業(yè)年末在崗勞動力作為替代指標。

資本要素投入（K）。由于現(xiàn)有統(tǒng)計年鑒沒有對資本形成額進行公布，因此本文采用永續(xù)盤存法對資本形成額進行估算。此外，現(xiàn)有統(tǒng)計年鑒或官方說明中也沒有對物流業(yè)的資本折舊率進行公布，因此本文參考薛俊波和王錚（2007）[1]對十七個行業(yè)折舊率的研究中，計算得到5.42%作為物流業(yè)資本平均折舊率?；A數(shù)據(jù)來源于物流業(yè)固定資產(chǎn)投資額。

通過以上計算方法，本文得到了1998-2017年物流業(yè)資本投資額。具體的資本形成額計算公式如下所示：

其中，kt和kt-1代表物流業(yè)在t年和t-1年的資本存量，k0表示基期資本存量，It和δt代表固定資本額和折舊率。本文采用哈爾伯格提出的穩(wěn)態(tài)方法，推導起點時刻資本的存量，該方法是基于“穩(wěn)態(tài)時資本產(chǎn)出比不變或資本增長速度等于產(chǎn)出比增長速度”的假定，計算方法為：

基于上述公式計算，獲得物流業(yè)資本形成額數(shù)據(jù)。gt代表1998-2017年物流業(yè)實際增加值的年平均增長率。以上研究所選取的樣本為我國八大經(jīng)濟區(qū)，分別為北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東北經(jīng)濟綜合區(qū)、東部沿海經(jīng)濟綜合區(qū)、東南沿海經(jīng)濟綜合區(qū)、黃河中上游經(jīng)濟綜合區(qū)、西部邊遠經(jīng)濟區(qū)、長江上中游經(jīng)濟區(qū)、珠江中上游經(jīng)濟區(qū)。樣本觀測區(qū)間為1998-2017年，數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站和wind數(shù)據(jù)庫。

（二）LMDI模型的構建

基于LMDI技術分解法，本文分別對我國八大經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)增加值作總量分解，將勞動力和資本要素投入的驅(qū)動效果分解為三部分，分別為勞動效率效應、勞動力地區(qū)配置優(yōu)化效應、勞動規(guī)模擴張效應;資本投資效率效應、資本地區(qū)配置優(yōu)化效應、資本規(guī)模擴張效應。具體模型構建如下：

其中，G代表物流業(yè)增加值;L代表勞動規(guī)模擴張效應; EiGiLi代表勞動效率效應;SiLiL代表勞動力地區(qū)配置優(yōu)化效應;A代表資本投資規(guī)模擴張效應;eiGiAi代表資本投資效率效應;siAiA代表資本投資地區(qū)配置優(yōu)化效應?；贚MDI核心思想，本文設定基期數(shù)據(jù)t0和t年物流業(yè)增加值為G0和GT，并且增加值從基期到t年的變化用ΔGtot表示。經(jīng)模型分解后的數(shù)據(jù)由ΔGact、ΔGeff和ΔGstr三部分構成，分別代表勞動力和資本規(guī)模擴張、勞動效率和資本投資效率、勞動力和資本投資地區(qū)配置優(yōu)化的驅(qū)動效果。具體模型計算方法如下：

（三）數(shù)理分解結果

按照上文設定的分解模型，本文對1998-2017年期間我國八大經(jīng)濟區(qū)樣本數(shù)據(jù)進行分解與加總，如表1所示。由表中反映的勞動力和資本雙要素投入的驅(qū)動效應可知，我國八大經(jīng)濟區(qū)雙要素投入驅(qū)動效果排序并非一致，表明勞動力和資本要素投入對物流業(yè)發(fā)展的驅(qū)動效果存在區(qū)域錯位現(xiàn)象。從雙要素投入的比較結果發(fā)現(xiàn)：北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東部沿海經(jīng)濟綜合區(qū)、東南沿海經(jīng)濟綜合區(qū)、長江上中游經(jīng)濟區(qū)資本要素投入的累計驅(qū)動效果均高于勞動力要素;而東北經(jīng)濟綜合區(qū)、黃河中上游經(jīng)濟綜合區(qū)、珠江中上游經(jīng)濟區(qū)、西部邊遠經(jīng)濟區(qū)勞動要素投入的累計驅(qū)動效果均高于資本要素。從側(cè)面反映出我國八大經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展所依賴的要素投入存在區(qū)域異質(zhì)性。

從勞動要素投入的LMDI模型分解結果觀察，如表2所示：北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東南沿海經(jīng)濟區(qū)、黃河上游經(jīng)濟綜合區(qū)、長江上中游經(jīng)濟區(qū)、珠江中上游經(jīng)濟區(qū)勞動效率效應高于勞動力規(guī)模擴張，且均為正值。而勞動力地區(qū)配置優(yōu)化效應為負值，表明以上經(jīng)濟區(qū)區(qū)域內(nèi)勞動力配置可能不夠合理。東北經(jīng)濟綜合區(qū)勞動效率效應和勞動力地區(qū)配置優(yōu)化效應的驅(qū)動效果為正值，且勞動效率效應驅(qū)動效果最高，而勞動規(guī)模擴張效應為負值。表明東北經(jīng)濟綜合區(qū)依靠傳統(tǒng)的勞動規(guī)模擴張已經(jīng)無法繼續(xù)促進物流業(yè)發(fā)展。東部沿海經(jīng)濟綜合區(qū)勞動規(guī)模擴張效應、勞動效率效應、勞動力地區(qū)配置優(yōu)化效應的驅(qū)動效果均為正值，且勞動規(guī)模擴張的驅(qū)動效果最高，西部邊遠經(jīng)濟區(qū)與之相似，區(qū)別在于勞動效率的驅(qū)動效果最高。從勞動力要素投入的分解結果觀察，我國八大經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)絕大部分依靠勞動效率效應驅(qū)動，在發(fā)展方式上具有集約型特征。從資本要素投入的LMDI模型分解結果觀察：北部沿海經(jīng)濟區(qū)、珠江中上游經(jīng)濟區(qū)和東南沿海經(jīng)濟綜合區(qū)資本投資規(guī)模擴張效應高于資本投資地區(qū)配置優(yōu)化效應，且均為正值。而資本投資效率效應為負值。東北經(jīng)濟綜合區(qū)資本投資規(guī)模擴張的驅(qū)動效應為正值;資本投資效率和資本投資地區(qū)配置效應均為負值。東部沿海經(jīng)濟綜合區(qū)資本投資規(guī)模擴張、資本投資效率、資本投資地區(qū)配置優(yōu)化的驅(qū)動效應均為正值，且資本投資規(guī)模擴張的驅(qū)動效果最強。黃河中上游經(jīng)濟綜合區(qū)、西部邊遠經(jīng)濟區(qū)、長江上中游經(jīng)濟區(qū)僅有資本投資規(guī)模擴張效應為正值，資本投資地區(qū)配置優(yōu)化的驅(qū)動效應和資本投資效率效應均為負值。從資本要素投入的分解結果觀察，我國區(qū)域物流業(yè)絕大部分依靠資本投資規(guī)模擴張驅(qū)動，在發(fā)展方式上具有粗放型特征。

從以上分析發(fā)現(xiàn)，我國八大經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展一方面依托于勞動效率驅(qū)動，具有集約型發(fā)展方式，一方面又依托資本投資規(guī)模擴張驅(qū)動具有粗放型發(fā)展特征，導致我國八大經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展方式具有“集約型”和“粗放型”共生特征，具有“雙重屬性”的矛盾。

二、我國區(qū)域物流業(yè)發(fā)展方式對自身發(fā)展的影響效應

（一）數(shù)據(jù)分布特征

本文將我國八大經(jīng)濟區(qū)所轄省份物流業(yè)增加值（1998-2017年）繪制成核密度分布圖（見圖1）。中可以發(fā)現(xiàn)在1998-2017年期間，我國各區(qū)域物流業(yè)增加值數(shù)值存在非正太分布和非對稱特征。而通常使用的OLS回歸方法主要是對被解釋變量均值回歸，如果被解釋變量為非正太分布，采用OLS會損失大量信息，導致所構建的模型估計系數(shù)會存在一定偏差，對實證結果的解釋力度可能會下降?？紤]到分位數(shù)回歸突出的是對于因變量的某一個區(qū)域進行重點分析，所以它可以在保留變量之間的大部分信息的同時，在一定程度上消除異方差問題[2]。因此，本文選擇構建分位數(shù)回歸模型解決該問題。

（二）模型構建與變量選取

上述研究發(fā)現(xiàn)我國八大經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展一方面依托勞動效率驅(qū)動，具有集約型發(fā)展特征，一方面又依托資本投資規(guī)模擴張，具有粗放型發(fā)展特征。而此種共生的發(fā)展方式形成了物流業(yè)發(fā)展方式的“雙重屬性”。在物流業(yè)發(fā)展中如果僅依靠單一的資本要素規(guī)模擴張，而不提高勞動效率，將導致資本投資效率降低，消耗最終產(chǎn)出，導致資本要素規(guī)模擴張對物流業(yè)發(fā)展的驅(qū)動效應失效[3]。因此，“雙重屬性”的協(xié)調(diào)性對物流業(yè)自身發(fā)展也會具有影響?；诖?，本文為有效驗證勞動效率、資本投資規(guī)模和“雙重屬性”協(xié)調(diào)性對物流業(yè)自身發(fā)展的影響效應變化，構建面板分位數(shù)回歸模型，如下所示：

其中，logistics為物流業(yè)發(fā)展水平，為被解釋變量，本文采用物流業(yè)增加值作為替代指標。CS、LV、CD為核心解釋變量，分別代表資本投資規(guī)模、勞動效率和“雙重屬性”的協(xié)調(diào)水平。在控制變量選擇中：考慮到物流業(yè)發(fā)展具有派生性特征，主要受經(jīng)濟增長水平的影響，且物流基礎設施的完善程度能夠影響物流業(yè)貨運量及貨運周轉(zhuǎn)量，進而影響物流業(yè)發(fā)展水平。因此結合文獻分析，分別引入GDP和Traffic作為控制變量納入模型之中。其中：采用GDP增加值作為經(jīng)濟增長的替代變量;采用鐵路營業(yè)里程、公路里程、內(nèi)河航道里程以及等外公路里程的加總計算值作為物流基礎設施的替代變量。此外，考慮到勞動力和資本雙要素投入?yún)f(xié)調(diào)水平對物流業(yè)自身發(fā)展可能帶來的影響，將勞動力和資本雙要素投入的協(xié)調(diào)水平（CF）也作為控制變量納入方程內(nèi)加以觀測。在測度中，對變量（CD）和（CF）的測度使用方法相同，均采用偏離系數(shù)方法進行計算。

在參考王薇和任保平（2014）[4]研究的基礎上，本文假設勞動力和資本雙要素投入、勞動效率和資本投資規(guī)模分別作為物流業(yè)發(fā)展中兩個具有相互關聯(lián)的系統(tǒng)，各自的水平由L（X）和K（Y）分別表示。物流業(yè)發(fā)展水平T則由L（X）和K（Y）系統(tǒng)構成。而兩者的協(xié)調(diào)水平用偏離系數(shù)表示。計算方法如下：

基于（9）式測算地區(qū)i的勞動力和資本要素投入、勞動效率和資本投資規(guī)模協(xié)調(diào)度時，Ci，t分別表示地區(qū)i的勞動力和資本要素投入或勞動效率和資本投資規(guī)模的協(xié)調(diào)度，L（x）i，t分別表示地區(qū)i在時間t時勞動要素投入或勞動效率，K（y）i，t分別表示地區(qū)i在時間t時資本要素投入或資本投資規(guī)模。當L（x）i，t=K（y）i，t時，協(xié)調(diào)度得到最大值1，表明地區(qū)i的勞動要素投入與資本要素投入變動一致或勞動效率和資本投資規(guī)模擴張變動一致。若協(xié)調(diào)度越偏離1，表明二者的偏差越大，意味著勞動力和資本要素投入或勞動效率和資本投資規(guī)模擴張的變動差異越大，二者的非協(xié)調(diào)水平越高。以上數(shù)據(jù)均來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。研究中所選取的樣本為全國八大經(jīng)濟區(qū)，樣本區(qū)間為1998-2017年。在方程回歸中為消除變量異方差及量綱的影響，對樣本進行了對數(shù)化處理。

（三）結果分析

通過使用stata15軟件，并調(diào)用R軟件中用于面板分位數(shù)回歸命令，選取分位數(shù)0.25、0.5和0.75對我國八大經(jīng)濟區(qū)的樣本進行了分位數(shù)回歸，回歸結果如表3所示。

從核心變量的回歸系數(shù)觀察：（1）北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東部沿海經(jīng)濟區(qū)、東南沿海經(jīng)濟區(qū)、西部邊遠經(jīng)濟區(qū)以及珠江中上游經(jīng)濟區(qū)lnCS的回歸的系數(shù)在分位數(shù)（0.25—0.5—0.75）均不顯著，表明以上地區(qū)資本投資規(guī)模擴張并非是促進物流業(yè)發(fā)展的關鍵因素。而東北經(jīng)濟綜合區(qū)、黃河中上游經(jīng)濟區(qū)、長江上中游經(jīng)濟區(qū)回歸系數(shù)具有顯著性，但也存在區(qū)域差異。其中：對東北經(jīng)濟綜合區(qū)而言，隨著分位點的提高，物流業(yè)資本投資規(guī)模的回歸系數(shù)不斷提高，但是僅當分位點位于0.75時方才顯著，表明當東北經(jīng)濟綜合區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平處于相對較高水平時，資本投資規(guī)模擴張才具有影響。黃河中上游經(jīng)濟區(qū)和長江上中游經(jīng)濟區(qū)的回歸系數(shù)也隨著分位數(shù)的提高而不斷提高，但是僅在0.5和0.75分位點顯著，表明當物流業(yè)發(fā)展水平較低時，資本投資規(guī)模擴張對物流業(yè)發(fā)展的影響不顯著，而當物流業(yè)發(fā)展水平跨過相對較低水平時，資本投資規(guī)模的影響將持續(xù)上升。（2）lnLV的回歸系數(shù)，北部沿海經(jīng)濟區(qū)和東北經(jīng)濟綜合區(qū)勞動效率的系數(shù)在不同分位點均不顯著。東部沿海經(jīng)濟區(qū)、東南沿海經(jīng)濟區(qū)、黃河中上游經(jīng)濟區(qū)、長江上中游經(jīng)濟區(qū)以及珠江中上游經(jīng)濟區(qū)勞動效率的回歸系數(shù)在0.25、0.5和0.75的分位點均顯著，但是東部沿海經(jīng)濟區(qū)、黃河中上游經(jīng)濟區(qū)以及珠江中上游經(jīng)濟區(qū)隨著物流業(yè)發(fā)展水平提高，勞動效率的影響持續(xù)提高，且對黃河中上游經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展的正向促進作用高于珠江中上游經(jīng)濟區(qū);珠江中上游經(jīng)濟區(qū)高于東部沿海經(jīng)濟區(qū);而東南沿海經(jīng)濟區(qū)和長江上中游經(jīng)濟區(qū)卻表現(xiàn)出隨著物流業(yè)發(fā)展水平的提高，勞動效率的正向影響效應持續(xù)下降趨勢。對西部邊遠經(jīng)濟區(qū)而言，當物流業(yè)發(fā)展水平跨域相抵較低水平時，物流業(yè)勞動效率的正向促進作用具有持續(xù)提高趨勢。（3）lnCD的回歸系數(shù)，北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東南沿海經(jīng)濟區(qū)和西部邊遠經(jīng)濟區(qū)在不同分位點的回歸系數(shù)均不顯著。東北經(jīng)濟區(qū)、黃河中上游經(jīng)濟區(qū)以及珠江中上游經(jīng)濟區(qū)在不同分位點的回歸系數(shù)均顯著，但是僅有黃河中上游經(jīng)濟區(qū)隨著物流業(yè)發(fā)展水平的不斷提高，物流業(yè)發(fā)展方式“雙重屬性”協(xié)調(diào)性對物流業(yè)自身發(fā)展的正向促進作用持續(xù)提高，而對東北經(jīng)濟區(qū)和珠江中上游經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展的正向促進作用持續(xù)下降。對東部沿海經(jīng)濟區(qū)而言，當物流業(yè)發(fā)展水平跨域較低水平進入相對中等水平時，“雙重屬性”協(xié)調(diào)性的正向促進作用才具有顯著性，而一旦物流業(yè)進入相對較高發(fā)展水平時，其影響將不顯著;對長江上中游經(jīng)濟區(qū)而言，lnCD的回歸系數(shù)僅在0.25和0.75分位點顯著，且隨著分位點的提高系數(shù)值不斷下降，表明當長江上中游經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平較低時，“雙重屬性”協(xié)調(diào)性對物流業(yè)自身發(fā)展的正向促進作用最強。

從控制變量的回歸系數(shù)觀察：（1）北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東北經(jīng)濟區(qū)、東部沿海經(jīng)濟區(qū)、東南沿海經(jīng)濟區(qū)、黃河中上游經(jīng)濟區(qū)、長江上中游經(jīng)濟區(qū)以及珠江中上游經(jīng)濟區(qū)lnCF在不同分位點的回歸系數(shù)均為負值且顯著，但是北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東南沿海經(jīng)濟區(qū)、長江上中游經(jīng)濟區(qū)以及珠江中上游經(jīng)濟區(qū)的回歸系數(shù)隨著分位點的提高而不斷下降，表明伴隨著以上區(qū)域物流業(yè)發(fā)展水平提高，雙要素投入?yún)f(xié)調(diào)性對物流業(yè)自身發(fā)展的抑制作用將不斷降低，從側(cè)面也反映出現(xiàn)階段以上區(qū)域物流業(yè)雙要素投入?yún)f(xié)調(diào)性水平仍有待加強，且伴隨著物流業(yè)發(fā)展水平的提高，可以緩解雙要素投入處于非協(xié)調(diào)狀態(tài)所產(chǎn)生的不利影響。然而，北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東部沿海經(jīng)濟區(qū)以及黃河中上游經(jīng)濟區(qū)卻表現(xiàn)出雙要素投入?yún)f(xié)調(diào)性對物流業(yè)自身發(fā)展的抑制作用，且具有不斷提高趨勢，從側(cè)面反映出以上經(jīng)濟區(qū)伴隨著物流業(yè)發(fā)展水平的提高，并不能有效緩解非協(xié)調(diào)水平的不利影響。然而，西部邊遠經(jīng)濟區(qū)lnCF的回歸系數(shù)在不同分位點并不顯著。（2）lnGDP的回歸系數(shù)，東部沿海經(jīng)濟區(qū)、東南沿海經(jīng)濟區(qū)以及長江上中游經(jīng)濟區(qū)隨著分位點的提高，經(jīng)濟增長水平對物流業(yè)自身發(fā)展的正向促進作用越強，而珠江中上游經(jīng)濟區(qū)和黃河中上游經(jīng)濟區(qū)經(jīng)濟增長水平的正向促進作用具有下降趨勢。對北部沿海經(jīng)濟區(qū)而言，僅當物流業(yè)發(fā)展水平跨越相對較低水平進入中等發(fā)展水平時，經(jīng)濟增長水平的正向促進作用才具有顯著性;對西部邊遠經(jīng)濟區(qū)而言，當物流業(yè)發(fā)展水平相對較低時，經(jīng)濟增長水平的正向促進作用最大，而一旦跨域較低水平，經(jīng)濟增長的影響將持續(xù)下降。（3）lnTtaffic的回歸系數(shù)，黃河中上游經(jīng)濟區(qū)和長江上中游經(jīng)濟區(qū)在不同分位點的回歸系數(shù)為正值且顯著，并隨著分位點的提高而不斷提高，表明以上兩大經(jīng)濟區(qū)伴隨著物流業(yè)發(fā)展水平提高，基礎設施對物流業(yè)自身發(fā)展的正向影響趨勢不斷提高。而東部沿海經(jīng)濟區(qū)在不同分位點的回歸系數(shù)為負值且顯著，并隨著分位點的提高而不斷提高。而物流業(yè)基礎設施的區(qū)域布局作為地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的基礎，如果基礎設施在區(qū)域布局中的空間差異很大，將制約經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展[5]，進一步抑制區(qū)域物流業(yè)的發(fā)展。因此，東部沿海經(jīng)濟區(qū)的回歸系數(shù)反映出該經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)在不斷發(fā)展中，物流業(yè)基礎設施建設可能滯后于物流業(yè)發(fā)展，導致區(qū)域內(nèi)物流核心地區(qū)與其他地區(qū)物流基礎設施的空間布局差異性不斷擴大，影響了物流基礎設施的協(xié)調(diào)性，從而抑制效應不斷提高。北部沿海經(jīng)濟區(qū)lnTtaffic的回歸系數(shù)僅在0.25和0.75分位點顯著，且呈現(xiàn)下降趨勢，表明當北部沿海經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平相對較低時，物流基礎設施對物流業(yè)發(fā)展的正向促進作用最強。與北部沿海經(jīng)濟區(qū)相似，當東北經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平相對較低時，物流基礎設施的影響最高。而東南沿海經(jīng)濟區(qū)和西部邊遠經(jīng)濟區(qū)物流基礎設施的影響不具有顯著性。對珠江中上游經(jīng)濟區(qū)而言，當物流業(yè)發(fā)展水平較低時，物流業(yè)基礎設施水平對物流業(yè)自身的抑制作用最強。

進一步為區(qū)分不同發(fā)展水平下物流業(yè)發(fā)展方式對物流業(yè)自身發(fā)展的影響效應，結合我國八大經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平的數(shù)據(jù)特征，將八大經(jīng)濟區(qū)進行系統(tǒng)聚類①，采用同樣的技術手段進行了面板分位數(shù)回歸，結果如表4所示。樣本回歸結果發(fā)現(xiàn)：（1）物流業(yè)發(fā)展水平較低地區(qū)的lnCS、lnGDP、lnTtaffic的回歸系數(shù)在0.25、0.5和0.75三個分位點均不顯著。主要原因可能在于物流業(yè)發(fā)展水平較低地區(qū)所獲得的資本投資不足、經(jīng)濟增長水平較低以及物流基礎設施建設滯后引起。而lnLV的系數(shù)在不同分位點逐漸降低，且在較低分位數(shù)時顯著，表明當該區(qū)域物流業(yè)發(fā)展水平相對較低時，勞動效率提升能夠有效促進物流業(yè)發(fā)展，但是當物流業(yè)發(fā)展水平相對提高時，其影響不在顯著?？赡茉蛟谟诋斘锪鳂I(yè)發(fā)展水平提高時相對應的勞動力知識結構不能有效滿足發(fā)展需求引致。另外，lnCD對物流業(yè)自身發(fā)展的影響效應在不同分位點均不顯著。當該區(qū)域物流業(yè)發(fā)展跨越相對較低水平階段，lnCF對物流業(yè)自身發(fā)展的抑制效應將持續(xù)提高。（2）物流業(yè)發(fā)展水平中等地區(qū)的lnCS的回歸系數(shù)隨著分位數(shù)的提高而不斷降低，表明該區(qū)域物流業(yè)發(fā)展水平在不斷提高的過程中，資本投資規(guī)模擴張的影響作用在不斷下降，而lnLV的影響趨勢在不斷提高，且其影響效應高于資本投資規(guī)模。在物流業(yè)發(fā)展水平跨越相對較低水平時，lnCD對物流業(yè)自身的正向促進作用不斷提升。然而，lnCF的抑制效應將持續(xù)提高。在物流業(yè)發(fā)展水平相對較低時，lnGDP提升有助于物流業(yè)發(fā)展，但是當物流業(yè)發(fā)展水平跨越相對較低水平時，經(jīng)濟增長水平的影響將持續(xù)降低。lnTtaffic的回歸系數(shù)為負值，且隨著分位點的提高，系數(shù)不斷減小，表明在物流業(yè)發(fā)展水平較低時，物流基礎設施水平對物流業(yè)自身發(fā)展的抑制作用最強，但是當物流業(yè)發(fā)展水平提高后，其抑制作用將不斷降低。從側(cè)面反映出在該區(qū)域物流業(yè)發(fā)展水平不斷提高的過程中，伴隨著物流基礎設施空間布局的不斷協(xié)調(diào)發(fā)展，增強了區(qū)域物流承載能力，促進了物流業(yè)發(fā)展水平的提高。（3）物流業(yè)發(fā)展水平較高地區(qū)的lnCS的回歸系數(shù)不顯著。而lnLV的系數(shù)不斷提高，表明勞動效率的影響隨著物流業(yè)發(fā)展水平的提高而不斷提高，并且其影響效應高于物流業(yè)發(fā)展水平中等地區(qū)。lnCD在不同分為點的回歸系數(shù)為正值且顯著，但是系數(shù)值隨著分位點的提高而不斷減小，表明當物流業(yè)發(fā)展水平相對較低時，物流業(yè)發(fā)展方式的協(xié)調(diào)性對物流業(yè)自身發(fā)展的正向促進作用最強，而lnCF對物流業(yè)自身發(fā)展的抑制效應持續(xù)提高。當該區(qū)域物流業(yè)發(fā)展水平不斷提高的過程中，lnGDP的影響不斷提升。但是lnTtaffic對物流業(yè)發(fā)展的抑制作用逐漸增強。從側(cè)面反映在該區(qū)域物流業(yè)發(fā)展水平不斷增強的過程中，可能由于物流業(yè)基礎設施建設滯后于物流業(yè)發(fā)展，導致區(qū)域內(nèi)物流核心發(fā)展地區(qū)與其他地區(qū)物流基礎設施的空間布局差異性不斷擴大，影響了物流基礎設施的協(xié)調(diào)性，導致物流基礎設施對物流業(yè)發(fā)展的抑制效應不斷提高。

三、我國物流業(yè)的關鍵發(fā)展方式及其提升路徑

（一）量選擇與數(shù)據(jù)來源

上述實證研究中發(fā)現(xiàn)：資本投資規(guī)模對物流業(yè)自身發(fā)展的影響作用顯著低于勞動效率。并且大部分區(qū)域資本投資規(guī)模的影響具有下降趨勢，而勞動效率的影響具有上升趨勢。并且勞動效率對物流業(yè)自身發(fā)展的影響效應也高于“雙重屬性”的協(xié)調(diào)性。因此，促進勞動效率提高是我國物流業(yè)的關鍵性發(fā)展方式?？紤]到我國物流業(yè)布局于不同區(qū)域，各區(qū)域物流業(yè)發(fā)展水平、區(qū)域基礎環(huán)境等均存在一定差異，若對勞動效率提升采取“一刀切”的方式與政策，忽視區(qū)域差異不利于促進物流業(yè)發(fā)展方式轉(zhuǎn)變?；诖?，本文從影響物流業(yè)勞動效率提升的條件進行分析，在文獻的分析與總結中，考慮到內(nèi)外部影響因素較多，我們對主要影響因素進行梳理與分析，選取關鍵性變量探索促進物流業(yè)勞動效率提升的路徑。

1.勞動效率（LV）。勞動效率的測度主要采用物流業(yè)增加值與勞動力投入的比值作為測度指標，其中：勞動力投入主要采用物流業(yè)年末在崗人數(shù)作為替代指標。樣本時間為2007-2017年，數(shù)據(jù)來源于中國各?。ㄖ陛犑信c自治區(qū)）統(tǒng)計年鑒或經(jīng)濟年鑒。

2.勞動工資（Wage）。對勞動工資的測度主要采用物流業(yè)年平均工資作為測度指標。樣本時間為2007-2017年，數(shù)據(jù)來源于中國各?。ㄖ陛犑信c自治區(qū)）統(tǒng)計年鑒（經(jīng)濟年鑒）。

3.外商投資水平（FDI）。本文選取2007-2017年FDI與GDP的比重作為外商投資水平的替代變量。由于FDI原始數(shù)據(jù)單位為百萬美元，通過將原始數(shù)據(jù)與2007-2017年歷年中美匯率進行計算，折算成人民幣單位，單位為億元人民幣?；A數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局網(wǎng)站。

4.制度環(huán)境（system）。對制度環(huán)境的測度本文主要參考樊綱編寫的《中國市場化指數(shù)報告2016》，并借鑒俞紅海等（2013年）[6]的做法，按照2007-2016年數(shù)據(jù)的平均值，預測了2017年中國各省（直轄市與自治區(qū)）市場化指數(shù)。

5.信息化水平（information）。對信息化水平的測度主要參考《中國信息社會發(fā)展報告2017》和《中國信息社會發(fā)展報告2016》公布的全國各省份信息社會指數(shù)（ISI）作為替代變量，由于該報告僅公布了2016和2017年ISI數(shù)據(jù)以及歷年信息經(jīng)濟指數(shù)、網(wǎng)絡社會指數(shù)、在線政府指數(shù)與數(shù)字生活指數(shù)，根據(jù)該報告中ISI數(shù)據(jù)的計算方法：信息社會指數(shù)（ISI）=信息經(jīng)濟指數(shù)×30%+網(wǎng)絡社會指數(shù)×30%+在線政府指數(shù)×10%+數(shù)字生活指數(shù)×30%，本文測度了2007-2017年的ISI指數(shù)。

6.人力資本質(zhì)量水平（human）。一個地區(qū)受教育人數(shù)規(guī)模能夠反映該地區(qū)平均人力資本質(zhì)量水平。依據(jù)傳統(tǒng)指標測度方法，本文選擇高等學校在校人數(shù)與地區(qū)人口比值作為地區(qū)人力資本質(zhì)量水平的測度指標。樣本區(qū)間為2007-2017年，數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計局。

7.行業(yè)技術水平（tech）。行業(yè)技術水平主要采用物流行業(yè)歷年專利申請數(shù)量作為替代指標，通過中國知網(wǎng)專利數(shù)據(jù)庫進行查詢。具體的查詢操作方法如下：第一，用物流關鍵詞作為搜索;第二，用交通運輸作為關鍵詞進行搜索;第三，用倉儲作為關鍵詞進行搜索;第四，用搬運作為關鍵詞進行搜索;第五，用快遞作為關鍵詞進行搜索。通過搜索2007-2017年以上關鍵詞所包含的中國各?。ㄖ陛犑信c自治區(qū)）專利數(shù)量，通過加總以上數(shù)據(jù)作為我國不同地區(qū)物流行業(yè)技術水平的替代指標。

（二）模型構建

在本文的研究設計中，將勞動效率作為因變量，由于該變量的取值范圍處于大于0的區(qū)間，數(shù)據(jù)不具有連續(xù)性，采用OLS估計方法可能會對參數(shù)的估計值產(chǎn)生偏差[7]。因此針對本文的研究，需要構建面板Tobit模型，該模型能夠解決因變量受限的樣本，降低回歸中的參數(shù)偏差問題。基于此本文構建的模型如下：

（三）促進我國物流業(yè)勞動效率提升的路徑檢驗結果

1.按照八大經(jīng)濟區(qū)分類的回歸結果分析

基于我國八大經(jīng)濟區(qū)的分類，采用面板Tobit模型分別進行了回歸，結果如表5所示。

從各變量的主效應觀察：（1）北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東南沿海經(jīng)濟區(qū)、西部邊遠經(jīng)濟區(qū)以及珠江中上游經(jīng)濟區(qū)lnfdi的回歸系數(shù)為正值，表明提高外商投資水平能夠有效促進物流業(yè)勞動效率提升。從側(cè)面反映出以上經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展與FDI企業(yè)之間的差距較小，且其影響效果表現(xiàn)出西部邊遠經(jīng)濟區(qū)>珠江中上游經(jīng)濟區(qū)>東南沿海經(jīng)濟區(qū)。而東部沿海經(jīng)濟區(qū)、東北經(jīng)濟區(qū)、黃河中上游經(jīng)濟區(qū)以及長江上中游經(jīng)濟區(qū)lnfdi的回歸系數(shù)為負值，且僅有東部沿海經(jīng)濟區(qū)顯著，表明以上經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展可能與本地FDI企業(yè)之間的差距較大，從而FDI的發(fā)展對本地區(qū)物流業(yè)勞動效率提升產(chǎn)生了擠出效應。（2）lninformation的回歸系數(shù)，北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東部沿海經(jīng)濟區(qū)、東南沿海經(jīng)濟區(qū)以及黃河中上游經(jīng)濟區(qū)的回歸系數(shù)均為負值，表明以上區(qū)域信息化水平提升對物流業(yè)勞動效率提升產(chǎn)生了抑制作用。從側(cè)面反映出，以上經(jīng)濟區(qū)的物流業(yè)普遍缺乏能夠熟練掌握并應用計算機等信息化設備的勞動力或者存在勞動力信息化技術知識儲備不足，導致信息化水平提高可能引發(fā)了組織內(nèi)部沖突，造成勞動效率降低。而東北經(jīng)濟區(qū)、西部邊遠經(jīng)濟區(qū)、長江上中游經(jīng)濟區(qū)以及珠江中上游經(jīng)濟區(qū)的信息化對物流業(yè)勞動效率影響不顯著，反映出以上經(jīng)濟區(qū)可能存在信息化建設滯后現(xiàn)象。（3）lnhuman的回歸系數(shù)，東部沿海經(jīng)濟區(qū)、東南沿海經(jīng)濟區(qū)人力資本質(zhì)量能夠有效促進勞動效率提升。而西部邊遠經(jīng)濟區(qū)、長江上中游以及珠江中上游經(jīng)濟區(qū)的回歸系數(shù)為負值，表明以上三個區(qū)域人力資本質(zhì)量對勞動效率提升產(chǎn)生了抑制作用?？赡茉蛟谟谝陨蠀^(qū)域人力資本投資水平提高過程中，由于本地區(qū)物流業(yè)無法提供更合理的工資或者崗位，導致高質(zhì)量人力資本不斷流失，從而表現(xiàn)出人力資本質(zhì)量提高抑制了物流業(yè)勞動效率提升的現(xiàn)象。此外，北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東北經(jīng)濟區(qū)以及黃河中上游經(jīng)濟區(qū)lnhuman的回歸系數(shù)并不顯著，表明這些區(qū)域物流業(yè)對高質(zhì)量人力資本的吸收能力有限，從而無法有效促進物流業(yè)勞動效率提高。（4）lntech的回歸系數(shù)，我國八大經(jīng)濟區(qū)中僅有東部沿海經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)技術水平對勞動效率提升具有促進作用，而其他經(jīng)濟區(qū)均不顯著。（5）lnwage的回歸系數(shù)，北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東南沿海經(jīng)濟區(qū)、西部邊遠經(jīng)濟區(qū)以及珠江中上游經(jīng)濟區(qū)勞動工資對物流業(yè)勞動效率提升具有促進作用，表明以上三個區(qū)域物流業(yè)勞動工資處于合理激勵區(qū)間，且其影響結果表現(xiàn)出西部邊遠經(jīng)濟區(qū)>珠江中上游>東南沿海。然而，東北經(jīng)濟區(qū)、黃河中上游以及長江上中游勞動工資的回歸系數(shù)不顯著;東部沿海經(jīng)濟區(qū)回歸系數(shù)為負值，表明以上區(qū)域物流業(yè)勞動工資并不處于有效激勵區(qū)間。

從交互變量的回歸系數(shù)觀察：（1）東南沿海經(jīng)濟區(qū)、西部邊遠經(jīng)濟區(qū)、長江上中游經(jīng)濟區(qū)以及珠江上中游經(jīng)濟區(qū)c_lnwage×lnhuman的回歸系數(shù)為正值且顯著，表明人力資本質(zhì)量對勞動工資具有正向調(diào)節(jié)效應，強化了勞動工資對勞動效率的正向促進作用。而東部沿海經(jīng)濟區(qū)回歸系數(shù)為負值且顯著，但是回歸系數(shù)明顯低于lnwage的主效應，表明人力資本質(zhì)量對勞動工資具有正向調(diào)節(jié)效應，從而削弱了勞動工資處于非激勵區(qū)間所產(chǎn)生的負向抑制作用，有助于勞動效率提升，其他區(qū)域則不具有顯著性。（2）c_lnhuman×lnfdi的回歸系數(shù)，北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東部沿海經(jīng)濟區(qū)、西部邊遠經(jīng)濟區(qū)以及長江上中游經(jīng)濟區(qū)均為負值且顯著，但是所產(chǎn)生的原因并不相同。其中，北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東南沿海經(jīng)濟區(qū)以及西部邊遠經(jīng)濟區(qū)屬于同一種情況，即在人力資本質(zhì)量提高過程中，增強了對FDI的吸引力，從而人力資本質(zhì)量能夠有效調(diào)節(jié)FDI，但是由于本地物流業(yè)無法有效容納高質(zhì)量人力資本，導致高質(zhì)量人力資本反向流向FDI企業(yè)，干擾了FDI對勞動效率的正向溢出效應，對勞動效率提升產(chǎn)生了抑制作用。長江中上游經(jīng)濟區(qū)則由于本地物流業(yè)與FDI競爭力相似，引致FDI對勞動效率的促進作用不顯著，但是在人力資本質(zhì)量提高過程中，由于本地物流業(yè)無法有效容納高質(zhì)量人力資本，導致其流向FDI企業(yè)，進一步提高了FDI的競爭力，造成兩者之間的差距拉大，激發(fā)了FDI對本地區(qū)物流業(yè)勞動效率的抑制作用。東南沿海、黃河中上游、珠江中上游以及東北經(jīng)濟區(qū)c_lnhuman×lnfdi的回歸系數(shù)并不顯著，但是其產(chǎn)生的原因并不一致。其中：東北經(jīng)濟區(qū)與黃河中上游可能由于本地物流業(yè)與FDI企業(yè)競爭力相似，并且在人力資本質(zhì)量提高過程中，并沒有吸引更多高質(zhì)量FDI，從而人力資本質(zhì)量對FDI的調(diào)節(jié)效應不顯著。而珠江中上游則可能由于在人力資本質(zhì)量提高過程中，能夠有效容納高質(zhì)量人力資本，促使本地物流業(yè)競爭力提升，進一步縮小了本地物流業(yè)與FDI之間的差距，導致人力資本質(zhì)量的調(diào)節(jié)效應不在顯著，不能強化FDI對物流業(yè)勞動效率的正向溢出作用。（3）c_lnfdi×lnwage的回歸系數(shù)，北部沿海經(jīng)濟區(qū)、西部邊遠經(jīng)濟區(qū)以及珠江中上游經(jīng)濟區(qū)的回歸系數(shù)為負值，表明lnfdi對wage的調(diào)節(jié)作用為負。結合lnfdi的主效應觀察，表明以上三個區(qū)域物流業(yè)競爭力較弱，無法提供更高的勞動工資，并且FDI企業(yè)為避免勞動力反向流動，能夠支付高于本地物流業(yè)的勞動工資，吸引本地物流業(yè)勞動者向FDI企業(yè)流動，抑制了物流業(yè)勞動工資的上升，進而干擾了本地區(qū)勞動工資提升對勞動效率的促進作用，使調(diào)節(jié)效應對勞動效率提升產(chǎn)生了抑制作用。而東部沿海經(jīng)濟區(qū)c_lnfdi×lnwage的回歸系數(shù)為正值且顯著，結合主效應的影響方向，表明該地區(qū)物流業(yè)雖然與FDI之間的競爭力差距較大，但是在與FDI競爭中，能夠提供更高的勞動工資，吸引FDI企業(yè)中勞動力反向流動到本地物流業(yè)，削弱了本地區(qū)勞動工資處于非激勵區(qū)間對勞動效率提升的不利影響。東北經(jīng)濟區(qū)、東南沿海經(jīng)濟區(qū)、黃河中上游經(jīng)濟區(qū)以及長江上中游經(jīng)濟區(qū)的回歸系數(shù)并不顯著。（4）c_lnsystem×lnfdi的回歸系數(shù)以及結合lnfdi的主效應觀察：北部沿海經(jīng)濟區(qū)lnsystem的調(diào)節(jié)效應顯著且為正值，并且能夠強化lnfdi對物流業(yè)勞動效率的正向促進作用。東北經(jīng)濟區(qū)、東部沿海經(jīng)濟區(qū)、黃河中上游經(jīng)濟區(qū)以及西部邊遠經(jīng)濟區(qū)lnsystem的調(diào)節(jié)效應均不顯著，但是以上現(xiàn)象內(nèi)在原因并不一致。首先，東北經(jīng)濟區(qū)可能由于FDI規(guī)?；蛸|(zhì)量不高，不能對物流業(yè)勞動效率產(chǎn)生正向溢出效應，且該區(qū)域制度質(zhì)量并不能有效支撐FDI規(guī)模發(fā)揮溢出效應。東部沿海經(jīng)濟區(qū)的回歸系數(shù)雖然不顯著，但是回歸系數(shù)為正值。西部邊遠經(jīng)濟區(qū)可能由于制度質(zhì)量水平較低而無法強化lnfdi對物流業(yè)勞動效率的促進作用。而東南沿海的回歸系數(shù)顯著且為負值，表明該地區(qū)制度質(zhì)量干擾了lnfdi對物流業(yè)勞動效率的提升，表現(xiàn)出對勞動效率提升的抑制性。

2.聚類分析下的回歸結果分析

基于我國八大經(jīng)濟區(qū)的分類，結合各經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)勞動效率的數(shù)據(jù)特征，我們對物流業(yè)勞動效率進行了聚類分析，分別為Ⅰ類集聚（較低水平聚類）和Ⅱ類集聚（較高水平聚類）②。并采用面板Tobit模型分別進行了回歸，結果如表6所示。

從各變量的主效應觀察：物流業(yè)勞動效率較高地區(qū)和較低地區(qū)lnfdi、lninformation以及l(fā)ntech均不顯著。勞動效率較高地區(qū)表現(xiàn)出來的特征為lnhuman對物流業(yè)勞動效率提升具有促進作用，而勞動效率較低地區(qū)卻表現(xiàn)出對勞動效率提升的抑制作用。可能原因在于勞動效率較低區(qū)域，在提高人力資本的投資過程中，由于本地區(qū)物流業(yè)無法提供更合理的工資或者崗位，導致高質(zhì)量人力資本不斷流失，進而表現(xiàn)出人力資本質(zhì)量提高的過程中抑制了勞動效率提升的現(xiàn)象。而勞動效率較高地區(qū)lnwage的回歸系數(shù)為負值，表明對該地區(qū)而言，現(xiàn)階段物流業(yè)勞動工資并不處于合理的激勵區(qū)間，反觀勞動效率較低地區(qū)，勞動工資卻處于激勵區(qū)間，從而對物流業(yè)勞動效率提升產(chǎn)生了正向促進作用。

從交互變量的回歸系數(shù)和各變量的主效觀察：（1）勞動效率較高地區(qū)c_lnwage× lnhuman的回歸系數(shù)為負值，而勞動效率較低地區(qū)為正值。表明物流業(yè)勞動效率較高地區(qū)的人力資本質(zhì)量對勞動工資具有正向調(diào)節(jié)效應，能夠削弱勞動工資處于非激勵區(qū)間所產(chǎn)生的負向抑制作用，有助于勞動效率提升;而勞動效率較低地區(qū)的人力資本質(zhì)量對勞動工資具有正向調(diào)節(jié)效應，強化了勞動工資提升對勞動效率的正向促進作用。（2）勞動效率較高地區(qū)和勞動效率較低地區(qū)c_lnhuman×lnfdi的回歸系數(shù)均為負值，但是lnfdi的主效應并不顯著。表明這兩類地區(qū)的本地物流業(yè)與FDI競爭力相似，從而FDI對勞動效率的促進作用不顯著，但是在人力資本質(zhì)量提高過程中，由于兩區(qū)域物流業(yè)無法有效容納高質(zhì)量人力資本，導致高質(zhì)量人力資本流向FDI企業(yè)，促進了FDI的競爭力提高，并導致兩者之間的差距拉大，激發(fā)了FDI對本地區(qū)物流業(yè)勞動效率提升的抑制作用。（3）c_lnfdi×lnwage的回歸系數(shù)，勞動效率較高地區(qū)為正值，勞動效率較低地區(qū)則不顯著。表明盡管勞動效率較高地區(qū)勞動工資不處于有效激勵區(qū)間，但是在與FDI競爭過程中，能夠提供更高的勞動工資防止高素質(zhì)勞動力流向FDI企業(yè)，使勞動工資處于有效激勵區(qū)間，干擾了勞動工資處于非激勵區(qū)間對勞動效率提升的抑制作用，能有效促進物流業(yè)勞動效率提升。對于勞動效率較低地區(qū)而言，盡管勞動工資處于有效激勵區(qū)間，但是在與FDI競爭過程中，并不能提供更高的勞動工資，故而不能強化勞動工資對勞動效率的正向促進作用。（4）c_lnsystem×lnfdi的回歸系數(shù)，勞動效率較高地區(qū)為正值，勞動效率較低地區(qū)為負值。表明勞動效率較高地區(qū)能夠通過提升制度質(zhì)量水平并有效吸引更高規(guī)模的FDI，強化FDI對勞動效率提升的促進作用。但是勞動效率較低地區(qū)可能由于制度質(zhì)量水平不佳，干擾了lnfdi規(guī)模的進一步擴大，抑制了FDI對勞動效率提升的正向溢出作用。

四、研究結論

本文從勞動力和資本雙要素投入視角，構建LMDI模型和面板分位數(shù)回歸模型對我國區(qū)域物流業(yè)發(fā)展方式及其影響效應進行了分析，甄別了我國物流業(yè)發(fā)展的關鍵方式及其提升的路徑。主要結論如下：

第一，我國區(qū)域勞動力和資本雙要素投入對物流業(yè)驅(qū)動效果存在區(qū)域錯位現(xiàn)象，且要素投入存在區(qū)域異質(zhì)性。具體表現(xiàn)在我國北部沿海經(jīng)濟區(qū)、東部沿海經(jīng)濟綜合區(qū)、東南沿海經(jīng)濟綜合區(qū)、長江上中游經(jīng)濟區(qū)資本要素投入的累計驅(qū)動效果高于勞動力要素;而東北經(jīng)濟綜合區(qū)、黃河中上游經(jīng)濟綜合區(qū)、珠江中上游經(jīng)濟區(qū)、西部邊遠經(jīng)濟區(qū)勞動要素投入的累計驅(qū)動效果高于資本要素。在發(fā)展方式上，我國八大經(jīng)濟區(qū)物流業(yè)發(fā)展一方面依托于勞動效率驅(qū)動，具有集約型發(fā)展方式;一方面又依托資本投資規(guī)模擴張，具有粗放型發(fā)展方式，并導致我國區(qū)域物流業(yè)發(fā)展方式存在“雙重屬性”特征。

第二，我國區(qū)域物流業(yè)發(fā)展方式影響效應的特征及演變。（1）物流業(yè)發(fā)展水平相對較低地區(qū)，勞動效率提升能夠有效促進物流業(yè)發(fā)展，當物流業(yè)發(fā)展水平相對提高時，其影響不在顯著?？赡茉蛟谟趧趧诱叩闹R結構不能有效滿足物流業(yè)發(fā)展水平提高而引發(fā)，當物流業(yè)發(fā)展水平跨越相對低水平階段，雙要素投入?yún)f(xié)調(diào)性對物流業(yè)自身發(fā)展的抑制效應持續(xù)提高，這一持續(xù)過程中，物流基礎設施空間布局能夠得到不斷協(xié)調(diào)而共同發(fā)展，并有效促進物流承載能力提升，對物流業(yè)發(fā)展水平提高具有正向推動作用。（2）發(fā)展水平相對中等地區(qū)，當物流業(yè)發(fā)展水平不斷提高時，資本投資規(guī)模擴張的影響將持續(xù)下降，而勞動效率的影響效應卻不斷提高，且高于資本投資規(guī)模的影響趨勢;當物流業(yè)發(fā)展水平跨越相對較低水平時，“雙重屬性”的協(xié)調(diào)性對物流業(yè)自身的正向促進作用將不斷提升，而雙要素投入?yún)f(xié)調(diào)性對物流業(yè)自身發(fā)展的抑制效應持續(xù)提高，物流基礎設施的空間布局能夠得到不斷協(xié)調(diào)而共同發(fā)展，對物流業(yè)發(fā)展水平提高具有正向推動作用。（3）發(fā)展水平較高地區(qū)，資本投資規(guī)模擴張并不能影響物流業(yè)勞動效率變化，而勞動效率的影響隨著物流業(yè)發(fā)展水平的提高而不斷提高，并且其影響作用高于物流業(yè)發(fā)展水平中等地區(qū)。此外，當物流業(yè)發(fā)展水平相對較低時，“雙重屬性”的協(xié)調(diào)性對物流業(yè)自身發(fā)展的正向促進作用最強。但是雙要素投入?yún)f(xié)調(diào)性對物流業(yè)自身發(fā)展的抑制效應卻持續(xù)提高;而物流業(yè)發(fā)展水平在不斷提高過程中，可能由于物流業(yè)基礎設施建設滯后于物流業(yè)發(fā)展，導致區(qū)域內(nèi)物流核心發(fā)展地區(qū)與其他地區(qū)物流基礎設施的空間布局差異性不斷擴大，影響了物流基礎設施的協(xié)調(diào)性，導致物流基礎設施對物流業(yè)自身發(fā)展的抑制效應不斷提高。

第三，我國物流業(yè)發(fā)展的關鍵性方式及其提升路徑。（1）物流業(yè)勞動效率較高地區(qū)，人力資本質(zhì)量對勞動效率提升具有促進作用，現(xiàn)階段勞動工資并不處于合理激勵區(qū)間，勞動工資抑制了勞動效率提升。反觀勞動效率較低地區(qū)，勞動工資卻處于激勵區(qū)間，并對勞動效率提升具有正向作用，但人力資本質(zhì)量卻表現(xiàn)出對勞動效率的抑制作用?？赡茉蛟谟趧趧有瘦^低區(qū)域，在提高人力資本的投資中，由于本地區(qū)物流業(yè)無法提供更合理的工資或者崗位，導致高質(zhì)量人力資本不斷流失。從交互項觀察：勞動效率較高地區(qū)通過人力資本質(zhì)量的提高能夠推動該地區(qū)勞動工資不斷上漲，并削弱勞動工資處于非激勵區(qū)間所產(chǎn)生的負向抑制作用，有助于勞動效率提升。盡管勞動效率較高地區(qū)勞動工資不處于有效激勵區(qū)間，但是在與FDI競爭過程中，能夠提供更高的勞動工資防止高素質(zhì)勞動力流向FDI企業(yè)，使勞動工資處于有效激勵區(qū)間，干擾了勞動工資不在激勵區(qū)間對勞動效率提升的抑制作用。而勞動效率較高地區(qū)能夠通過制度質(zhì)量水平的提升有效吸引更高規(guī)模FDI，并強化FDI對勞動效率的正向溢出效應。（2）物流業(yè)勞動效率較低地區(qū)的特征為：人力資本質(zhì)量對勞動工資具有正向調(diào)節(jié)效應，強化了勞動工資提升對勞動效率的正向促進作用。盡管勞動效率較低地區(qū)勞動工資處于有效激勵區(qū)間，但是在與FDI競爭過程中，并不能進一步提供更高的勞動工資，不能強化勞動工資對勞動效率的正向促進作用。并且勞動效率較低地區(qū)可能由于制度質(zhì)量水平不佳，干擾了FDI規(guī)模的進一步擴大，抑制了FDI對勞動效率提升的正向溢出效應。（3）勞動效率較高地區(qū)和較低地區(qū)的共同特征是物流業(yè)與FDI競爭力相似，導致FDI對勞動效率的促進作用不顯著，但是在人力資本質(zhì)量提高過程中，由于兩區(qū)域物流業(yè)無法有效容納更多的高質(zhì)量人力資本，導致高質(zhì)量人力資本流向FDI企業(yè)，促進了FDI的競爭力提高，并導致物流業(yè)與FDI企業(yè)之間的競爭力差距擴大，激發(fā)了FDI對本地區(qū)物流業(yè)勞動效率的負向抑制作用。

注釋：

① 發(fā)展水平相對較低地區(qū)，包括天津、吉林、黑龍江、海南、陜西、甘肅、寧夏、西藏、青海、新疆、重慶、云南、貴州、廣西、安徽、江西;發(fā)展水平中等地區(qū)，包括北京、遼寧、上海、福建、山西、內(nèi)蒙古、河南、湖北、湖南、四川;發(fā)展水平較高地區(qū)，包括河北、山東、江蘇、浙江、廣東。

② Ⅰ類集聚：北京、吉林、黑龍江、遼寧、上海、廣東、海南、陜西、甘肅、山西、河南、西藏、青海、新疆、廣西、湖北、湖南、江西、安徽、四川、重慶、云南;Ⅱ類集聚：天津、河北、山東、江蘇、浙江、福建、寧夏、內(nèi)蒙古、貴州。

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