物流产业集聚对区域商贸流通效率的影响实证分析

作者:王鑫 刊名:《商业经济研究》 上传者:郭颖

【摘要】本文以2007-2016年省级面板数据为基础,采用基于非期望产出的超效率SBM-VRS模型、区域熵值法,对区域商贸流通效率、物流产业集聚水平进行定量测算,运用固定效应模型、面板门槛模型对物流产业集聚与区域商贸流通效率的关系进行线性、非线性估计。研究表明:整体上看,物流产业集聚对区域商贸流通效率的提升有显著正向作用;物流产业集聚与区域商贸流通效率间存在双重门槛效应,即存在两个结构变点,变点对应的物流产业集聚水平分别为1.132、1.394;随着物流产业集聚水平的提升,其对区域商贸流通效率的正向影响呈“两头强、中间弱”的U型结构。

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引言与文献回顾物流产业集聚是指在一定区域内,形成以物流产业为主干、以相关配套产业为支撑的紧密联结供需双方的产业集聚现象。按照产业分类,物流产业集聚包括:一是以物流、运输、仓储企业集群的物流及相关产业;二是以商业企业为主的商贸产业;三是以生产加工企业为主的工业产业;四是以金融、保险、餐饮、修理等配套服务企业为主的辅助服务产业。根据波特的竞争优势理论,产业集聚具备促进产业创新、产生正外部性的特点。在物流产业集聚渐成趋势、产业集聚具备正外部性的双重背景下,越来越多学者开始关注物流产业集聚现象,并就此开展多重维度研究,包括物流产业集聚的定量评价研究(陶婷婷等,2016;付书科等,2018)、物流产业集群与跨境电商的联动机制研究(胡碧琴等,2016)、物流产业集聚对区域经济增长的影响机制研究(杨山峰,2017)。除物流产业集聚外,商贸流通效率也在近年来逐渐受到学者们的广泛关注,梳理文献可知,已有文献的研究视角主要集中在三个方面:一是关于商贸流通效率的测算方法研究,涉及定量测算方法包括因子分析法(李琼,2018)、传统DEA方法(刘玉玲,2016)、超效率DEA方法(周科,2015)。二是关于商贸流通效率的影响因素研究,包括新型城镇化(刘文娟,2016)、电商消费(李湘滇,2018)、商贸产业集聚(龚紫娟,2018)等创新因素对商贸流通效率的影响。三是关于商贸流通效率的外溢影响研究,包括商贸流通效率对居民消费(韩梅,2018)、工业化与城市化(李新,2017)、区域经济增长(俞超等,2017)的外溢影响。综上所述,尽管已有学者分别在物流产业集聚、商贸流通效率等课题上做了大量有益工作,但尚未有文献将物流产业集聚和区域商贸流通效率纳入统一研究框架,王鑫副教授(南充职业技术学院四川南充637100)以定量分析物流产业集聚对区域商贸流通效率的影响。基于此,本文以2007-2016年省级面板数据为研究基础,运用基于非期望产出的超效率SBM-VRS模型对区域商贸流通效率进行定量测算,同时以区域熵值法测算的物流产业集聚水平作为核心解释变量,通过构建固定效应模型、面板门槛模型,对物流产业集聚与区域商贸流通效率的关系进行线性、非线性估计,研究验证了物流产业集聚对区域商贸流通效率正向影响的U型结构。本文的边际贡献一方面在于创新性地将基于非期望产出的超效率SBM-VRS模型运用至对商贸流通效率的定量评价中;另一方面在于将物流产业集聚与区域商贸流通效率纳入统一研究框架,并揭示两者之间存在双重门槛效应的非线性关系。变量设计与模型方法(一)指标构建被解释变量。本文的被解释变量是区域商贸流通效率,常见测算方法有因子分析法、传统DEA方法、超效率DEA方法,但上述方法不可避免的存在以下弊端:一是未从变量的松弛角度出发去考虑投入、产出的动态变化,易造成效率测度时实际值与理论值的偏差;二是未考虑与期望产出相生相随的非期望产出,易造成决策单元效率值测算精度的降低。基于此,本文采用基于非期望产出的超效率SBM-VRS模型,以批发零售业的从业人数、交通运输业的从业人数、永续盘存法计量的资本存量、公路密度、铁路密度作为投入变量,以社会消费品零售额、货运周转量作为产出变量,以此完成对各区域商贸流通效率的定量测算。基于非期望产出的超效率SBM-VRS模型的基本推导如下:合理假设:存在n1个决策单元,单个决策单元的投入量为n,s1、s2分别为期望产出、非期望产出,x∈Rn,yl∈Rs1,ya∈Rs2。定义矩阵(矩阵均大于零):X=[x1,…,xn1]∈Rn×n1Yl=[yl1,…,yln1]∈Rs1×n1Y

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