新常态下分省物流产业空间集聚变革——基于物流A级企业的对比研究
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摘要
新常态下物流产业在国民经济中的战略作用随着智慧物流的发展而越加凸显。基于最新的物流A级企业数据,利用2008—2016年各省市区(不含港澳台)产业集聚指数及基于指数的空间相关性系数,可研究物流A级企业的分省空间分布、分省物流业集聚状况和空间相关性。研究发现,物流A级企业的分省空间分布与各省经济发展总体水平密切相关,但是物流业集聚状况与物流A级企业的分省空间分布、各省经济发展状况存在复杂的矛盾关系以及集聚空间相关的有限性。总体而言,上海、辽宁物流产业集聚明显;经济发达的江苏、浙江、广东和山东四省的物流产业集聚指数被低估,山西、内蒙古、黑龙江等省物流产业集聚指数被高估,二者均存在物流产业集聚;依照产业值计算的区位熵,贵州也存在物流产业集聚。这些矛盾现象充分反映了产业集聚统计分析的局限性。目前物流产业发展趋势背后存在三种驱动因素或者说三种力量:传统产业因素、现代科技因素和区位优势因素。三种力量组合的动态变化,影响着东中西部地区各省物流企业布局、产业集聚格局的变革。
Under the new normal state,the strategic role of the logistics industry in the national economy has become more prominent with the development of intelligent logistics. Based on the latest logistics A-level enterprises data,using the 2008-2016 year logistics industrial agglomeration indices and spatial correlation coefficient based on the indices,the author studies the spatial pattern of the logistics A-level enterprises,the provincial logistics industrial agglomeration,and the spatial correlation. It is found that the spatial pattern of A-level enterprises is consistent with the economic development of all the individual provinces.However,there is a complex contradiction between the provincial logistics industrial agglomeration and the spatial pattern of the A-level enterprises & the economic development of each province. In general,the logistics industry agglomeration of Shanghai and Liaoning are clear;the logistics industrial agglomeration indices of the four leading economic provinces(Jiangsu,Zhejiang,Guangdong,and Shandong) are underestimated,and the logistics industrial agglomeration indices of Shanxi,Inner Mongolia and Heilongjiang et al are overestimated,and all of the two groups have logistics industrial agglomeration;and according to the location entropy of the industrial value of Guizhou,there also exists logistics industry agglomeration. These contradictory phenomena fully reflect the limitations of the statistical analysis of industrial agglomeration. At present,there are three different kinds of driving forces,or also we can say three different kinds of power,for the development trend of the logistics industry:traditional industrial factors,modern science and technological factors,and regional advantage factors. The dynamic changes of them will have impact on logistic enterprises' spatial pattern and the industrial agglomeration pattern in different provinces in eastern,central,and western regions.
Under the new normal state,the strategic role of the logistics industry in the national economy has become more prominent with the development of intelligent logistics. Based on the latest logistics A-level enterprises data,using the 2008-2016 year logistics industrial agglomeration indices and spatial correlation coefficient based on the indices,the author studies the spatial pattern of the logistics A-level enterprises,the provincial logistics industrial agglomeration,and the spatial correlation. It is found that the spatial pattern of A-level enterprises is consistent with the economic development of all the individual provinces.However,there is a complex contradiction between the provincial logistics industrial agglomeration and the spatial pattern of the A-level enterprises & the economic development of each province. In general,the logistics industry agglomeration of Shanghai and Liaoning are clear;the logistics industrial agglomeration indices of the four leading economic provinces(Jiangsu,Zhejiang,Guangdong,and Shandong) are underestimated,and the logistics industrial agglomeration indices of Shanxi,Inner Mongolia and Heilongjiang et al are overestimated,and all of the two groups have logistics industrial agglomeration;and according to the location entropy of the industrial value of Guizhou,there also exists logistics industry agglomeration. These contradictory phenomena fully reflect the limitations of the statistical analysis of industrial agglomeration. At present,there are three different kinds of driving forces,or also we can say three different kinds of power,for the development trend of the logistics industry:traditional industrial factors,modern science and technological factors,and regional advantage factors. The dynamic changes of them will have impact on logistic enterprises' spatial pattern and the industrial agglomeration pattern in different provinces in eastern,central,and western regions.
引文
[1]国家统计局.中华人民共和国2017年国民经济和社会发展统计公报[EB/OL].(2018-02-28)[2018-10-26].http://www.stats.gov.cn/tjsj/zxfb/201802/t20180228_1585631.html.
[2]何黎明.“新常态”下的“及时雨”——《物流业发展中长期规划(2014—2020)》解读[J].中国物流与采购,2014(20):26-27.
[3]吴学花,杨蕙馨.中国制造业产业集聚的实证研究[J].中国工业经济,2004(10):36-43.
[4]陈建军,陈国亮,黄洁.新经济地理学视角下的生产性服务业集聚及其影响因素研究——来自中国222个城市的经验证据[J].管理世界,2009(4):83-95.
[5]钟祖昌.空间经济学视角下的物流业集聚及影响因素——中国31个省市的经验证据[J].山西财经大学学报,2011(11):55-62.
[6]余泳泽,刘大勇,宣烨.生产性服务业集聚对制造业生产效率的外溢效应及其衰减边界——基于空间计量模型的实证分析[J].金融研究,2016(2):23-36.
[7]李剑,姜宝.物流产业集聚对区域经济增长影响研究——基于省际数据的空间计量分析[J].中南大学学报(社会科学版),2016(4):103-110.
[8]王成金,张梦天.中国物流企业的布局特征与形成机制[J].地理科学进展,2014(1):134-144.
[9]王珍珍,陈功玉.我国物流产业集聚对制造业工业增加值影响的实证研究——基于省级面板数据的分析[J].上海财经大学学报,2009(6):49-56.
[10]钟昌宝,钱康.长江经济带物流产业集聚及其影响因素研究——基于空间杜宾模型的实证分析[J].华东经济管理,2017(5):78-86.
[11]张勇.生产性服务业空间集聚的实证研究[D].沈阳:辽宁大学,2012.
[12]杨超,宋维明,戴永务.空间异质性视角下中国制造业集聚度测算差异研究[J].统计与信息论坛,2016(9):28-33.
[13]刘长全.溢出效应、边界选择与产业集聚测度[J].产业经济研究,2007(4):1-9.
[14]罗勇,曹丽莉.中国制造业集聚程度变动趋势实证研究[J].经济研究,2005(8):106-115.
[15]熊灵,魏伟,杨勇.贸易开放对中国区域增长的空间效应研究:1987—2009[J].经济学(季刊),2012(3):1 037-1 058.
[16]彭本红,冯良清.现代物流业与先进制造业的共生机理研究[J].商业经济与管理,2010(1):18-25.
[17]苏秦,张艳.制造业与物流业联动现状分析及国际比较[J].中国软科学,2011(5):37-45.
[18]吉亚辉,段荣荣.生产性服务业与制造业协同集聚的空间计量分析——基于新经济地理学视角[J].中国科技论坛,2014(2):79-84.
[19]朱慧,周根贵,任国岩.制造业与物流业的空间共同集聚研究——以中部六省为例[J].经济地理,2015(11):117-124.
[20]GILLEN D W. Transportation infrastructure and economic development:a review of the recent literature[J].Logistics&transportation review,1996(1):39-62.
[21]BUTTON K,TAYLOR S. International air transportation and economic development[J].Journal of air transport management,2000(4):209-222.
[22]贾海成.物流产业发展与区域经济关联分析——以天津和上海为例[J].科技进步与对策,2012(23):44-49.
[23]张建升.中国区域物流发展水平差异及其形成机理研究[D].成都:西南交通大学,2012.
[24]COTO-MILLáN P,AGüEROS M,CASARES-HONTA?óN P,et al. Impact of logistics performance on world economic growth(2007—2012)[J].World review of intermodal transportation research,2013(4):300-310.
[25]魏修建,陈恒.物流发展驱动要素对经济增长贡献度的区域差异性研究——基于丝绸之路经济带西北地区面板数据模型的实证分析[J].上海经济研究,2014(6):14-22.
[26]LEAN H H,HUANG W,HONG J. Logistics and economic development:experience from China[J].Transport policy,2014(1):96-104.
[27]陈博文,陆玉麒,柯文前,等.江苏交通可达性与区域经济发展水平关系测度——基于空间计量视角[J].地理研究,2015(12):2 283-2 294.
[28]HAYALOGLU P. The impact of developments in the logistics sector on economic growth:the case of OECD countries[J].International journal of economics&financial issues,2015(2):523-530.
[29]高秀丽.物流业与区域经济协调发展研究[D].广州:华南理工大学,2013.
[30]李绩才,吴坚.浙江现代物流业与经济增长的互动关系研究[J].华东经济管理,2011(3):6-8.
[31]于婷婷,宋玉祥,阿荣,等.东北地区人口结构与经济发展耦合关系研究[J].地理科学,2018(1):114-121.
[32]徐彬.空间权重矩阵对Moran's I指数影响的模拟分析[D].南京:南京师范大学,2007.
[33]何黎明.中国智慧物流发展趋势[J].中国流通经济,2017(6):3-7.
[34]何黎明.推动物流高质量发展努力建设“物流强国”——2017年我国物流业发展回顾与展望[J].物流技术与应用,2018(2):54-57.
[35]王姣娥,焦敬娟,景悦,等.“中欧班列”陆路运输腹地范围测算与枢纽识别[J].地理科学进展,2017(11):1 332-1 339.
(1)企业名录来源于中国物流与采购联合会。
(2)表1的东中西部地区的界定是(不含港澳台地区):东部包括辽宁、北京、天津、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东、广西、海南,中部包括吉林、黑龙江、山西、内蒙古、河南、安徽、湖北、湖南、江西,其他省市区为西部地区。下同。
(3)2008年到2016年各省区域熵平均值。
(4)权重取值为两地距离m次幂的倒数。
[2]何黎明.“新常态”下的“及时雨”——《物流业发展中长期规划(2014—2020)》解读[J].中国物流与采购,2014(20):26-27.
[3]吴学花,杨蕙馨.中国制造业产业集聚的实证研究[J].中国工业经济,2004(10):36-43.
[4]陈建军,陈国亮,黄洁.新经济地理学视角下的生产性服务业集聚及其影响因素研究——来自中国222个城市的经验证据[J].管理世界,2009(4):83-95.
[5]钟祖昌.空间经济学视角下的物流业集聚及影响因素——中国31个省市的经验证据[J].山西财经大学学报,2011(11):55-62.
[6]余泳泽,刘大勇,宣烨.生产性服务业集聚对制造业生产效率的外溢效应及其衰减边界——基于空间计量模型的实证分析[J].金融研究,2016(2):23-36.
[7]李剑,姜宝.物流产业集聚对区域经济增长影响研究——基于省际数据的空间计量分析[J].中南大学学报(社会科学版),2016(4):103-110.
[8]王成金,张梦天.中国物流企业的布局特征与形成机制[J].地理科学进展,2014(1):134-144.
[9]王珍珍,陈功玉.我国物流产业集聚对制造业工业增加值影响的实证研究——基于省级面板数据的分析[J].上海财经大学学报,2009(6):49-56.
[10]钟昌宝,钱康.长江经济带物流产业集聚及其影响因素研究——基于空间杜宾模型的实证分析[J].华东经济管理,2017(5):78-86.
[11]张勇.生产性服务业空间集聚的实证研究[D].沈阳:辽宁大学,2012.
[12]杨超,宋维明,戴永务.空间异质性视角下中国制造业集聚度测算差异研究[J].统计与信息论坛,2016(9):28-33.
[13]刘长全.溢出效应、边界选择与产业集聚测度[J].产业经济研究,2007(4):1-9.
[14]罗勇,曹丽莉.中国制造业集聚程度变动趋势实证研究[J].经济研究,2005(8):106-115.
[15]熊灵,魏伟,杨勇.贸易开放对中国区域增长的空间效应研究:1987—2009[J].经济学(季刊),2012(3):1 037-1 058.
[16]彭本红,冯良清.现代物流业与先进制造业的共生机理研究[J].商业经济与管理,2010(1):18-25.
[17]苏秦,张艳.制造业与物流业联动现状分析及国际比较[J].中国软科学,2011(5):37-45.
[18]吉亚辉,段荣荣.生产性服务业与制造业协同集聚的空间计量分析——基于新经济地理学视角[J].中国科技论坛,2014(2):79-84.
[19]朱慧,周根贵,任国岩.制造业与物流业的空间共同集聚研究——以中部六省为例[J].经济地理,2015(11):117-124.
[20]GILLEN D W. Transportation infrastructure and economic development:a review of the recent literature[J].Logistics&transportation review,1996(1):39-62.
[21]BUTTON K,TAYLOR S. International air transportation and economic development[J].Journal of air transport management,2000(4):209-222.
[22]贾海成.物流产业发展与区域经济关联分析——以天津和上海为例[J].科技进步与对策,2012(23):44-49.
[23]张建升.中国区域物流发展水平差异及其形成机理研究[D].成都:西南交通大学,2012.
[24]COTO-MILLáN P,AGüEROS M,CASARES-HONTA?óN P,et al. Impact of logistics performance on world economic growth(2007—2012)[J].World review of intermodal transportation research,2013(4):300-310.
[25]魏修建,陈恒.物流发展驱动要素对经济增长贡献度的区域差异性研究——基于丝绸之路经济带西北地区面板数据模型的实证分析[J].上海经济研究,2014(6):14-22.
[26]LEAN H H,HUANG W,HONG J. Logistics and economic development:experience from China[J].Transport policy,2014(1):96-104.
[27]陈博文,陆玉麒,柯文前,等.江苏交通可达性与区域经济发展水平关系测度——基于空间计量视角[J].地理研究,2015(12):2 283-2 294.
[28]HAYALOGLU P. The impact of developments in the logistics sector on economic growth:the case of OECD countries[J].International journal of economics&financial issues,2015(2):523-530.
[29]高秀丽.物流业与区域经济协调发展研究[D].广州:华南理工大学,2013.
[30]李绩才,吴坚.浙江现代物流业与经济增长的互动关系研究[J].华东经济管理,2011(3):6-8.
[31]于婷婷,宋玉祥,阿荣,等.东北地区人口结构与经济发展耦合关系研究[J].地理科学,2018(1):114-121.
[32]徐彬.空间权重矩阵对Moran's I指数影响的模拟分析[D].南京:南京师范大学,2007.
[33]何黎明.中国智慧物流发展趋势[J].中国流通经济,2017(6):3-7.
[34]何黎明.推动物流高质量发展努力建设“物流强国”——2017年我国物流业发展回顾与展望[J].物流技术与应用,2018(2):54-57.
[35]王姣娥,焦敬娟,景悦,等.“中欧班列”陆路运输腹地范围测算与枢纽识别[J].地理科学进展,2017(11):1 332-1 339.
(1)企业名录来源于中国物流与采购联合会。
(2)表1的东中西部地区的界定是(不含港澳台地区):东部包括辽宁、北京、天津、山东、江苏、上海、浙江、福建、广东、广西、海南,中部包括吉林、黑龙江、山西、内蒙古、河南、安徽、湖北、湖南、江西,其他省市区为西部地区。下同。
(3)2008年到2016年各省区域熵平均值。
(4)权重取值为两地距离m次幂的倒数。