长江经济带物流业集聚对新型城镇化的影响

　　摘要：文章利用空间杜宾模型与面板门槛模型研究了长江经济带不同物流业集聚模式对新型城镇化的影响。结果表明：长江经济带物流业集聚对新型城镇化存在着显著的正向溢出效应;产业结构的优化调整能够促进本省的新型城镇化水平的提高，政府的强烈干预对新型城镇化的发展反而起了一定的阻碍作用;进一步研究发现，物流业多样化集聚水平受到约束时，物流业多样化集聚与新型城镇化呈先促进后抑制的“倒U”型关系;以基础设施水平为门槛变量时，长江经济带物流业多样化集聚水平与新型城镇化水平呈先抑制后促进的“U”型关系，物流业专业化集聚水平与新型城镇化水平呈“N”型关系。

　　关键词：长江经济带;物流业集聚;新型城镇化;面板门槛模型;空间杜宾模型

　　0引言

　　长江经济带作为我国生态优先、绿色发展的主战场，是引领我国经济高质量发展的主力军，承载着我国经济发展转型及创新的重要任务。长江经济带的新型城镇化发展水平和产业集聚的辐射水平都较高，是我国实现空间经济发展的重要区域，深入分析长江经济带物流业集聚对新型城镇化的影响能够为科学制定政策提供参考。目前国内外有关物流业集聚与新型城镇化互动关系的研究还较少，且研究重点有所不同[1—8]。

　　文献梳理后发现，目前研究物流业集聚对新型城镇化的影响的方法主要以因子分析、非参数回归、空间计量模型、PAR模型等为主，研究视角单一，研究区域也不尽相同，大多围绕全国范围展开研究，缺乏有效的针对性。因此，本文以长江经济带11省市为样本，分析不同物流业集聚模式对新型城镇化的影响，用空间计量模型来检验长江经济带物流业集聚对新型城镇化的影响及空间溢出状态效应，并进一步引入了面板门槛模型观察二者的非线性关系。

　　1理论分析

　　新型城镇化带来的人口集聚与产业集聚需要一个完善的物流体系对其提供支撑。同时，物流业的发展也离不开新型城镇化的牵引和推动。物流业集聚的本质在于一定区域内关联企业之间的技术扩散与要素流动推动资源有效配置，进而带来交易成本降低与竞争优势提高。外部性可以分为Mar外部性[9—11]和Jacobs外部性[12]，前者形成专业化集聚，后者形成多样化集聚。

　　1.1物流业专业化集聚对新型城镇化的作用机制

　　一定规模与数量的同质性物流企业在同一地区的集聚形成了物流业专业化集聚。同质性物流业不断集聚过程中对新型城镇化产生影响有：

　　第一，物流业专业化集聚使得企业间能够共享部分基础设施，享受相同的政策，避免了重复性建设和生产造成的资源浪费;第二，专业化集聚过程中形成的规模经济促使物流业内的各企业的生产成本下降，为企业提供了更好的生产环境，有利于促进经济增长;第三，物流业专业化集聚能促进同行业之间的竞争，从而推动物流业进行技术创新，加快绿色成果的转化;第四，物流业专业化集聚带来的分工专业化能使企业专心经营其核心业务，在降低物流企业运营成本的同时，还能提高交通运输效率，为企业生产、居民生活提供便利，进一步提高城镇生活质量，进而提高新型城镇化水平。

　　1.2物流业多样化集聚对新型城镇化的作用机制

　　物流业多样化集聚表现为在某一地区内汇集了一定数量的异质性物流企业。异质性物流企业不断集聚对新型城镇化可能会产生影响有：第一，多样化集聚促进了不同地区、不同物流企业之间的技术溢出、互补和互换，降低了物流企业的研发风险，有利于激发企业创新;第二，物流业多样化集聚驱动市场创造了一系列不同层次的物流职业，就业岗位增加，劳动力资源与生产原料在一定空间内发生大量集聚，使得城市人口密度提高，这在一定程度上代表着城镇率的提高。

　　第三，物流业是连接厂家、商家和消费者的一个重要枢纽，多样且稳定的运输体系能为商品快速流通提供保障，减少因批量化生产与连续性生产造成的囤货风险，使得各类生产资源得到合理配置，确保生产有序进行;第四，多样化的产业结构应对市场冲击的能力更强，能将产生的冲击转移到其他行业，确保经济稳定增长，从而持续为新型城镇化注入活力。

　　2研究设计

　　2.1空间计量模型设定

　　通过LM检验、空间Hausman检验、Wald检验与LR检验等一系列检验发现，时间固定效应的空间杜宾模型(SDM)是验证长江经济带物流业集聚对新型城镇化是否存在空间溢出效应的最优模型。

　　2.2变量说明

　　2.2.1被解释变量新型城镇化水平(NUrban)。由于新型城镇化涵盖多个方面，采用单一指标来表示可能会造成结果的偏差。因此，本文从人口增长、经济发展、环境优美、城乡协调、公共服务与基础设施这6个维度来构建新型城镇化评价指标体系，并利用熵值法计算各省份的新型城镇化水平。

　　2.2.2核心解释变量(1)物流业专业化集聚(SPE)。本文参考唐丽敏等(2014)[13]的做法，对区位熵进行了改进，将各省份的经济发展水平与劳动力人口都纳入指标中，以全面反映产业集聚的专业化程度。

　　2.2.3控制变量物质资本(K)：本文采用固定资产投资占GDP的比重来衡量。政府干预(GOV)：采用一般财政支出占GDP的比重来衡量。经济实力(GDP)：采用GDP来衡量。产业结构(IS)：用二、三产业对GDP的贡献率来衡量。基础道路设施(ROAD)：采用省内所有公路长度与省域面积之比，即公路网密度来衡量。

　　2.3数据来源

　　本文以长江经济带11省市为研究样本，分析长江经济带2008—2018年物流业集聚对新型城镇化发展的影响。文中所涉及的数据来源于历年《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》《中国人口与就业年鉴》《中国环境统计年鉴》、各省统计年鉴以及国民经济和社会发展统计公报等。缺失数据通过插值进行处理。为了确保数据平稳，对控制变量的数据进行取对数处理。

　　3实证结果与分析

　　3.1空间自相关检验

　　为了检验长江经济带各省份之间的新型城镇化是否存在明显的空间相关性，即任意两个省份之间是否存在相似(正相关)、相异(负相关)或相互独立现象。从SDM模型的回归结果来看，空间自相关系数在5%的水平上显著为负，说明长江经济带各省份之间的新型城镇化存在明显的空间负相关，由此可以看出长江经济带的新型城镇化存在负向溢出现象。物流业专业集聚化水平(SPE)作为核心解释变量对新型城镇化具有显著的正向效应，且在所有解释变量中对新型城镇化的影响程度最大。一省物流业专业化集聚水平每提高1%，直接带动本省新型城镇化水平增长0.144%，同时，物流业专业化集聚还具有显著的空间溢出效应，即一省物流业专业化集聚水平每提高1%，会拉动邻近省份经济增长0.453%。

　　可以看出，提高本省物流业专业化集聚水平不仅能够促进当地新型城镇化水平增长，而且还会通过空间溢出效应促进邻近省份的新型城镇化，且对邻近省份的影响更大。物流业多样化集聚水平(DIV)对新型城镇化具有显著的正向效应，说明多样化集聚对长江经济带新型城镇化的影响在空间上呈现一种相互促进的状态，一省物流业种类的增多需要更多的生产资源与劳动力，从而带动周边地区新型城镇化的发展。

　　产业结构(IS)在所有解释变量中对本省新型城镇化的影响程度最大：随着产业结构的调整升级，二、三产业贡献率每提高1%，本省0.024%的新型城镇化水平，同时降低邻近省份0.393%的新型城镇化水平。政府干预(GOV)的系数为负，在一定程度上说明了长江经济带地区地方政府在资源配置上效率较低，导致政府的强烈干预对新型城镇化的发展起了一定的阻碍作用。

　　4进一步分析

　　由以上分析结果可知，长江经济带中各省份之间的物流业集聚程度对新型城镇化存在正向作用，但这两者之间是否有一个结构突变点导致其存在非线性关系尚无从得知。本文采用1999年Hansen提出的面板门槛模型来解决长江经济带内物流业集聚与新型城镇化之间是否存在门槛效应以及门槛个数的问题。

　　5结论

　　本文选取2008—2018年长江经济带11省市的面板数据，通过构建空间杜宾模型与面板门槛模型来考察不同物流业集聚模式对新型城镇化的影响，结论如下：(1)从影响机制来看，物流业集聚能通过污染排放、人口就业、经济增长与生活质量对新型城镇化产生影响。(2)长江经济带物流业集聚对新型城镇化存在着显著的正向溢出效应。(3)产业结构的优化调整能够促进本省新型城镇化水平的提高。(4)政府的强烈干预对新型城镇化的发展反而起了一定的阻碍作用。(5)在物流业多样化集聚水平受到约束时，物流业多样化集聚与新型城镇化呈现先促进后抑制的“倒U” 型关系。以基础设施水平为门槛变量时，长江经济带物流业多样化集聚水平与新型城镇化水平呈先抑制后促进的“U”型关系，物流业专业化集聚水平与新型城镇化水平呈“N”型关系。

　　参考文献：

　　[1]王欣.物流产业集聚对新型城镇化的影响研究[J].现代商贸工业,2018,39(14).

　　[2]杨水根.流通产业经济效应的城镇化门槛研究[J].经济地理,2015,35(7).

　　[3]李茜.物流业发展与城镇化率的关系研究——基于2000—2012年的面板数据分析[J].物流技术,2014,33(21).

　　[4]双海军,王长春.现代物流业发展对新型城镇化进程影响分析[J].物流技术,2015,34(22).

　　[5]CheneryBL,PassionateG.IndustrialClusterandUrbanizationinModelofEndogenousGrowth[J].JournalofWorldEconomy,2011,(5).

　　[6]PhilippeW.TheAgingPopulationandtheCompetitivenessofCities:SuperiorPerformanceThroughIndustrialClusters[M].Chicago:Amer⁃icanPlanningAssociation,2007.

　　作者：温婷1，张凡2，张晓雪1