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[中图分类号]F259.27 [文献标识码]A DOI：10.3969/j.issn.1004-910X.2015.04.007 产业集聚是产业演化进程中的一种特定空间形态，也是当前经济要素作用下最显著的地理特征，具有规模递增的经济效应，对产业规划布局存在潜移默化的影响[1]。对产业集聚理论的研究最早可追溯到19世纪末，由国外学者Marshall首先发现产业区集聚现象，并提出“产业空间集聚”理论[2]。随着经济领域和地理科学的不断融合，产业集聚现象引起了学术界的广泛关注，对其研究也不断得到完善和发展。20世纪70～80年代，意大利学者Giacomo Becsttini在对产业区现象进行深入研究的基础上提出了“新产业区的概念”[3]。1990年，Michael Porter等学者创建“新经济地理学”学派，并在《国家竞争优势》中明确提出“产业集群理念”[3]。此后，产业集聚在地理科学领域和产业经济方面均得到高度重视，而且也成为当今区域发展的新模式[4]。 国内外学术界在产业集聚理论研究方面都较成熟，但国内对其研究起步要晚于国外。然而，在物流产业集聚方面，国内外对其研究相对较少，现有研究主要以定性研究为主，涉及物流业集群的现状[5]、竞争优势[6，7]、形成机制[8]以及发展模式[9]等领域。虽然国内也有部分学者对物流业集聚现象进行定量分析，但都是基于制造业和服务业集聚的研究框架，只是利用单一指标进行测量[10-12]，大多侧重于时间维度变化，鲜有从空间效应角度对物流产业集聚的研究分析。 现代物流业作为经济增长的“催化剂”，也是衡量国家现代化发展水平的主要标志之一。物流产业集聚可以带来知识和技术的外溢和扩散，增强产业专业化优势，有助于提升我国的综合竞争力。我国在“十二五”规划中明确提出必须加大力度发展现代物流业。但是与国外发达国家相比，我国物流业发展仍然存在低效率，具有明显的滞后性。针对现有研究成果可知，现阶段学者对物流产业集聚的定量分析鲜有从空间计量角度出发，缺乏各省市单元的空间关联性和异质性的研究。本文在前人研究成果的基础上，从空间角度探究我国物流产业集聚的时空演变格局，并对我国物流产业集聚发展差异的成因进行分析，旨在为我国物流产业发展提供若干思考。 1 研究方法 1.1 区位熵 产业集聚的测度方法有很多，如行业集中度、H指数、空间基尼系数、E-G指数、区位熵、熵指数等。考虑到数据的易获取性以及计算复杂程度，本文采用区位熵法对我国物流业集聚水平进行测度，揭示我国各省市物流产业发展的专业化程度。计算方法如下：
其中：
为i省市物流业增加值；
为i省市总增加值；
为我国物流业增加值；
为我国总增加值。一般说来，熵值大于1，表明物流业在全国具有比较优势；熵值小于1，表明物流业在全国不具有比较优势。由于西藏和青海部分数据缺失，因此本文的研究对象仅为我国29个省市，数据来自2004-2012年《中国城市统计年鉴》、2004-2012年城市国民经济和社会发展统计公报。 1.2 空间自相关 1.2.1 全局空间自相关 全局空间自相关指数(GMI)是用来描述属性值在区域内总体的空间分布趋势，反映了空间上临近或邻接地域间的相似度，为了分析我国物流产业空间集聚的空间分布状况，本文通过GMI指数来测算我国各省市物流产业空间整体聚集水平[13，14]。计算公式如下：
式中：n为研究区域个数；
是样本i和j的观测值；
为研究样本均值；
为空间权重矩阵，若i、j相邻则
取1，若i、j不相邻则
取0。其中，GMI指数的值介于[-1，1]，若指数小于0，表明空间负相关，若指数大于0，表明空间正相关。 1.2.2 局部空间自相关 局部空间自相关指数(LMI)主要揭示区域局部单元在临近空间的自相关性，本文通过LMI指数来测算我国各省市物流产业集聚水平在省域空间上的异质性[15]。通常用Moran散点图来具体刻画空间分布状况。计算公式如下：
式中：当
为正值时，表明局部单元的空间相似值具有空间聚集效应；当
为负值时，表明局部单元的空间相似值具有空间分散效应。若LMI指标值大于0时，则表明局部单元在空间上存在正向自相关；若LMI指标值小于0时，则局部单元在空间上存在负向自相关。其余指标涵义与上式中相同。 2 我国物流产业集聚时空演变格局 2.1 物流产业集聚时间演变格局 我国物流产业发展存在显著的区域差异，从东、中、西三大地带依次梯度下降，东部地区远远高于中西部地区，总体上呈现集聚化发展倾向，其中长三角、珠三角以及京津冀地区发展水平最高。2003年，东部地区物流业增加值占全国的53.9%，分别是中部和西部地区物流增加值的1.89倍和3.05倍，究其原因在于东部地区由于经济和技术实力雄厚，物流产业发展迅速。到2011年，东部地区物流业增加值占全国的58.1%，分别是中部和西部地区物流增加值的2.57倍和3.01倍。从增长角度来看，2003-2011年，东部地区物流增加值增长了2.74倍，相对增长率为60.82%；中部地区物流增加值增长了2.02倍，相对增长率为18.84%；西部地区物流增加值增长了2.78倍，相对增长率为20.34%。以上分析表明，近9年来东部地区物流产业一直保持高速增长态势，远远领先于中西部地区。值得关注的是，近年来西部地区由于受到国家政策扶持，基础设施建设有所改善，物流产业发展得到进一步提升，与东部和中部地区的差距有所减小，发展速度超过中部地区。 接着对我国省市物流增加值区位熵进行测算(表1)，可知2003-2011年间，物流增加值区位熵波动显著，处于波动上升的省市占总数的34.5%，处于波动下降的省市占总数的63.5%，其中，东部地区大致呈现波动上升的发展态势，中西部地区大致呈现波动下降的发展态势。此处将我国各省市分为以下4类，第1类：由缺乏集聚效应向具有集聚效应转变，该类型地区区位熵值均从小于1变为大于1，包括广西、山东、北京这3个省市。第2类：逐渐失去集聚效应，该类型地区区位熵值从大于1变为小于1，包括新疆、陕西、重庆、海南、湖北、河南、江西、安徽、上海、黑龙江、吉林、辽宁这12个省市。第3类：不具有集聚效应，该类型地区区位熵值一直小于1，包括云南、四川、广东、浙江、江苏这5个省市。第4类：具有显著集聚效应，该类型地区区位熵均值一直大于1，包括河北、山西、内蒙古、天津、福建、湖南、贵州、甘肃、宁夏这9个省市。
2.2 物流产业集聚空间演变格局 2.2.1 全局空间自相关分析 本文依据Rook原则构建权重矩阵，借助Geoda软件计算我国2003-2011年物流业增加值的全局Moran's I指数(图1)。2003-2011年全局Moran's I指数均为正值，在0.1489～0.3267间上下浮动，表明各省市物流增加值具有显著的空间相关效应，但总体集聚程度在下降，马太效应有所减弱。其中，2003年全局Moran’s I指数达到峰值0.3267，空间集聚效应最强，随后在2004年、2005年又有所下跌，在2005年降为0.2267。从2005-2008年起，全局Moran’s I指数保持缓慢上升的发展趋势，由2005年的0.2267升至2008年的0.2455，空间集聚效应逐年增强。但在2009年全局Moran’s I指数为0.1498，达到9年来的最低值，说明在该时期我国物流产业空间集聚关联最小，省市间的异质性最小。此后在2010年有所上扬，升至0.1859，在2011年有所下降，降至0.1684。 2003-2011年，我国物流业增加值全局Moran’s I大致经历4次波动，位于低位震荡的发展阶段，拐点分别出现在2005年和2009年。总体来讲，全局Moran’s I指数大致呈线性逐年下降的发展趋势，表明在该时段我国物流产业空间格局由集中向分散演变，且分散性逐渐增强。 2.2.2 局部空间自相关分析 全局空间自相关只能反映我国物流业整体集聚程度，为了弥补不足，本文进一步借助局部空间自相关来具体描述省市与其邻近省市的空间集聚关系，生成Moran散点图进行局部空间自相关分析。由Moran散点图(图2)可知，2003年、2011年我国大多数省市都落在第一、三象限，分别占总数的58.6%、65.5%，这表明现阶段我国各省市物流业存在显著的空间集聚性，即物流发达的省市强强集聚，物流欠发达的省市弱弱集聚，呈现组团式的环状空间分布，马太效应现象显著。
图1 物流业增加值全局Moran's I指数
图2 2003年、2011年我国物流产业集聚程度Moran散点图 具体来说，2003年落在第1象限(HH)的有6个省市，包括山东、江苏、浙江、河南、湖南、湖北，这6个省市物流产业集聚水平较高，被邻近的高集聚省市包围，该象限内省市之间形成集聚，彼此相互影响，共同促进物流产业的快速发展；山西、内蒙古、上海、吉林、天津、江西、安徽、广西这8个省市落在第2象限(LH)，这8个低集聚的省市被邻近高集聚的省市包围，该象限内高集聚的省市对低集聚的省市产生极化效应，物流产业发展具有空间负相关作用；落在第3象限(LL)的有11个省市，包括北京、海南、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、宁夏、新疆、黑龙江，这11个低集聚的省市被其它低集聚的省市包围，该象限内省市之间彼此存在消极影响，导致物流产业发展缓慢；河北、广东、辽宁、福建这4个省市落在第4象限(HL)，这4个高集聚的省市被邻近的低集聚省市包围，该象限内省市之间彼此存在影响，即对高集聚省市存在积极影响，对低集聚省市存在消极影响。与2003年相比，2011年省市间物流产业发展的异质性也有所减小，物流产业集聚空间格局发生变化，其中上海、内蒙古由“LH”区转入为“HH”区；吉林由“LH”区转入为“LL”区；山东由“HH”区转入为“HL”区。
3 我国物流产业集聚的影响因素分析 3.1 指标选取及模型构建 为进一步探究我国物流业集聚水平的成因，基于现有研究基础上选取以下6个影响因素：①经济发展水平(
)，用地区生产总值衡量；②工业发展水平(
)，用工业生产总值来衡量；③人力资本(
)，用物流业从业人数表示；④基础设施建设(
)，用固定资产投资总额来衡量；⑤消费水平(
)，用社会消费品零售额表示；⑥对外开放程度(
)，用实际使用外资金额表示。另外，我国学者陆剑宝指出区位要素对产业集聚产生一定程度的影响，而这种区位的不均衡现象会导致我国经济发展存在地域差异，因此本文考虑区位因素(
)这个虚拟变量，设置东部地区为1，中部地区为0.5，西部地区为0[16]。 为了研究我国物流业集聚水平的影响因素，构建如下模型：
其中，Y为物流业增加值，
(i=1，2，3，…，7)为变量系数，
为常数，ε为随机扰动项。在进行多元回归分析前，采用SPSS19.0对因变量与自变量进行相关性检验，具体检验结果见表3。
由表3可知，在1%的显著性水平下，因变量与自变量具有高度相关性。接着对7个自变量进行共线性诊断，发现变量
和
的Tolerance值为0.011和0.014，均小于0.1，VIF值为93.406和72.110，远大于10，表明变量间存在多重共线性问题。 3.2 消除多重共线性 如果直接进行多元回归分析则会导致计算出现误差，因此本文借助主成分分析法来解决各自变量之间的共线性问题。对自变量进行主成分分析(表4)，前2个主成分的累计方差贡献率为87.865，大于85%，表明第1、2主成分基本保留了原始变量的全部信息。
因此，选择前2个主成分作为最终评价因子，求得
的表达式：
3.3 主成分回归方程 借助SPSS19.0对ZY和
进行二元回归，得到如下回归方程：
其中，ZY为Y标准化后的数据，
=0.846，F=710.195，回归系数均通过了T检验，表明方程拟合度较高，7个自变量可以解释物流集聚空间分布84.6%的异质性。将
表达式代入上式，求得最终回归方程：
3.4 回归结果分析 回归系数均为正数，表示各自变量与因变量呈现正相关，即以上7个变量的增加都会引起物流业增加值的提升。对变量影响程度进行排序，由高到低依次为基础设施建设、经济发展水平、消费水平、工业发展水平、对外开放程度、人力资本和区位因素，以上7个要素每增长1%，相应的物流业增加值就依次上升0.205%、0.194%、0.192%、0.187%、0.145%、0.057%和0.019%。 (1)基础设施建设是影响物流业集聚水平的首要因素，回归系数为0.205，表明基础设施建设提高1%，会带来物流业增加值增长0.205%。因此，我国仍然需要加大基础设施建设力度，尤其是在西部地区，基础设施建设的增加可以快速刺激物流业的增长。基础设施建设与产业集聚相互影响、相互促进，基础设施是产业形成集聚的前提条件，而产业集聚有助于基础设施的转型和升级，提高资源利用率。 (2)经济发展水平和消费水平对物流业集聚的影响十分显著。经济发展水平和消费水平每增加1%，物流集聚程度将分别增长0.194%和0.192%。经济发展水平越高，消费水平越大，对物流数量的需求也随之增加。一方面，我国地域辽阔，孕育着广阔的消费市场；另一方面，强大的经济支持有助于物流体系的建立，可以进一步缩减产品跨地域的流动成本，扩大商品消费水平，提升物流业集聚水平。 (3)工业发展水平对物流业集聚促进作用显著，工业发展水平每提高1%，会带来物流业增加值增长0.187%。我国是传统的工业大国，工业物流是社会物流的主要组成部分，约占社会物流总额的90%。物流业是从制造业中分离出来，随着社会内部分工的不断细化以及物流业与制造业的联动发展，制造和流通企业物流外包意识不断增强，积极同第三方物流公司合作，物流产业结构得到进一步优化，有助于物流业集聚水平的提高。 (4)实际使用外资金额回归系数为0.145，显著性水平较高，表明对外开放程度每提高1%，会带来物流业增加值增长0.145%。对外开放滋生的内部“推力”和外部“拉力”有助于我国物流产业集聚程度的提高，外资所产生的技术和知识溢出效应，对于我国各省市产业结构调整和集聚水平均具有显著影响。 (5)虽然人力资本要素对物流业集聚呈现正相关，但回归系数仅为0.057，表示在现阶段我国物流业整体服务水平还处于低层次阶段，劳动力素质对物流业集聚水平的促进作用还不显著，即依赖劳动力数量和规模的增长来提升物流服务水平。此外，虚拟变量区位因素的回归系数大于0，但系数仅为0.019，说明现阶段新经济地理要素对我国物流产业集聚产生的影响并不显著，区位上的不均衡在物流业集聚能力方面还没有产生较大差异。 4 结论与讨论 本文选取2003-2011年间我国29省市物流业增加值数据，采用区位熵和空间自相关分析法，描述了我国物流产业集聚的时空演变格局，并利用多元回归分析对其影响因素进行实证分析。具体研究结论如下： (1)我国物流产业发展的空间分布存在显著的区域差异，与经济发展水平成正比，从东、中、西三大地带依次梯度下降，东部地区远远高于中部和西部地区，总体上呈现集聚化发展倾向。但近年来西部地区与东部和中部地区的差距有所减小，发展速度超过了中部地区。今后应继续加大对中西部地区的物流政策扶持力度，尤其是对基础设施建设的投入，促进中西部物流产业的迅猛发展，缩小与东部地区的差距。 (2)2003-2011年间我国各省市物流增加值区位熵波动性显著，东部地区大致呈现波动上升的发展态势，中西部地区大致呈现波动下降的发展态势，省市之间发展差异较大。该时段内广西、山东等3个省市由缺乏集聚效应向具有集聚效应转变；新疆、陕西、重庆等12个省市逐渐失去集聚效应；云南、四川、广东等5个省市不具有集聚效应；河北、山西、内蒙古等9个省市具有显著集聚效应。当务之急是积极建立区域物流协调机制体系，以整合、协调物流资源为发展重点，对物流产业进行合理布局和重组，并加强第三方物流企业发展，提升物流发展竞争力。 (3)虽然我国物流产业集聚具有显著的空间自相关效应，但集聚程度和空间异质性大致呈现线性下降趋势，“马太效应”有所减弱。这提示我国政府在制定物流发展相关政策时要做到统筹兼顾，既要从全局角度出发，发挥政府宏观调控的作用，又要结合各省市的发展特点，因地制宜，发挥自身特有优势。同时还必须增强热点(HH)地区和冷点(LL)地区间的合作与交流，充分利用HH区的对外辐射效应和LL区的对外吸收能力。 (4)利用主成分分析法对影响因素进行回归分析，结果表明基础设施建设、经济发展水平、消费水平、工业发展水平、对外开放程度对我国物流产业集聚影响显著，而人力资本和区位因素我国物流产业集聚影响还不显著。今后仍应继续加大对基础设施建设、经济发展水平、消费水平、工业发展水平、对外开放程度的投入力度，还必须提高物流从业人员素质，培养专业化的物流人才，提升物流服务水平。
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