现代物流影响城市群空间结构的作用机理，本文主要内容关键词为：空间结构论文,机理论文,现代物流论文,城市群论文,作用论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
一、引言 伴随经济全球化进程加快，参与世界经济联系和能量交换的基本单元逐渐由城市向城市群转变。因此，培育城市群已经成为提升区域竞争力的普遍策略，合理的空间结构更是城市群实现可持续发展的关键基础。受历史、经济、制度等多种因素影响，我国城市群空间结构普遍存在节点城市缺乏合作、通道经济性与引导性不强、要素流动不畅、等级功能不明确、网络化水平较低等问题。现代物流作为具有空间运营和组织特性的新兴产业，以满足客户需求为最终目标，通过在规定时间内实现商品的空间移动过程，创造可观的空间价值和时间价值，进而对城市群空间结构产生深刻影响。因此，深入剖析现代物流与城市群空间结构之间的作用机理，既有利于为城市群空间结构优化指明方向，也有利于为现代物流发展政策制定提供决策依据。 以往古典经济学、新古典经济学以及新经济地理学的大部分相关研究，均未明确将物流成本这一变量纳入城市群空间结构演化的分析中。新古典分析框架中标准的阿罗-德布鲁(Arrow-Debreu)一般均衡模型，假设条件之一便是“不存在任何交易成本(包括运输成本)”。①以克鲁格曼为代表的新经济地理学派突破了上述新古典经济学的理论假设，在基于D-S框架的垄断竞争模型中将空间因素纳入到一般均衡分析。然而，无论是沿用C-P模型思路的自由资本模型(Martin & Rogers，1995)②、核心-边缘垂直联系模型(Fujita，Krugman & Venables，1999)③、自由企业家模型(Forslid & Ottaviano，2003)④，还是线性自由资本模型(Ottaviano，2001)⑤、线性自由企业家模型(Ottaviano，Tabuchi & Thisse，2002)⑥等线性模型，均未将物流成本作为影响区域空间变化的因素。上述模型通常采用“冰山交易”成本或线性运输成本假设，将运输成本纳入企业区位选择分析中。伴随现代物流的快速发展，物流成本(Edwards，1975⑦；McCann，1996⑧；Dooley et al.，2005⑨)在企业区位选择中正扮演着日益重要的角色，然而将物流成本内生化的空间模型并不多见。菲利浦·麦卡恩(1998)⑩构建了物流成本-区位模型，从配送频率视角探讨了物流成本对城市内企业区位选择的影响，但是该模型未考虑物流成本的交易成本，且局限于企业在单一城市内的区位选择。 国内学者主要聚焦于中观或宏观视角，重点剖析现代物流业对国民经济的基础作用和支撑作用：物流业与区域经济发展的相关研究，大部分侧重于物流业与区域经济发展的经济联系(刘爽，2010(11)；孙浩杰，吴群琪，2011(12)；徐茜，黄祖庆，2011(13))；空间维度分析局限于物流园区、物流通道等对城市空间结构作用方式的定性描述(秦璐，刘凯，2011(14))，缺少规范的数理模型推演。综上所述，物流成本在建模过程中被运输成本替代或直接忽略，致使现代物流经济效应及外部性难以体现。 鉴于此，本文首先拟以麦卡恩(1996)模型为基础，引入交易频率、物流投入与产出的空间成本等变量，构建修正的物流成本-区位模型，籍此度量现代物流发展对工商企业产生的外部性，从微观角度明晰现代物流影响城市群空间结构的机理。其次，从产业视角出发，沿着增长效应、关联效应、空间效应、创新效应四个维度，逐一解析现代物流影响城市群空间结构的作用机制。最后，以京津冀、长江三角洲、珠江三角洲等十大城市群为研究对象，利用静态面板计量模型，揭示伴随现代物流发展，城市群空间结构呈现的双向要素转移特征，即单一城市的要素集聚与城市群等级规模的多中心化。 二、物流成本与城市群内工商企业的区位选择 为进一步揭示物流成本对城市群内工商企业选址的影响路径，本文主要从三方面对麦卡恩(1996)模型进行改进。首先，拓展模型的适用性，工商企业区位选择的范围由单一城市扩张为城市群范围。其次，引入“交易频率”新变量，衡量供应链管理模式下交易成本的增加。第三，增加物流投入和产出的空间成本变量，以便更好得分析物流成本对城市群内工商企业区位选择的影响。 (一)模型假设条件
其中，d为面对面联系所需克服的空间距离，F为面对面联系的频率。φ、ρ、θ、m、n均为正常数。
为单次旅行的总运输成本与总旅行闲暇时间的机会成本之和，
为单位时间内的总旅行运输成本和总旅行闲暇时间的机会成本之和，也就是单位时间内的面对面联系成本。n的大小表示单位时间内面对面联系成本伴随交易频率F变化的函数关系。当0＜n＜1时，单位时间内面对面联系成本随F的增加以凹函数的形式增长，与现实状况相符。
为由于没有保持持续不断的面对面联系而导致业务损失的机会成本，其中，θ为由于没有保持持续不断的面对面联系而导致业务损失的机会成本比率。 假设3：工商企业是理性的经济人，以追求成本最小化为目标，总是按照物流成本最小的最优配送频率、最优交易频率组织生产与服务。 (二)模型方程 修正的物流成本-区位模型由工商企业的输入物流成本方程、输出物流成本方程与总物流成本方程三部分组成。 1.输入物流成本方程
(三)模型分析 根据上述修正的物流成本-区位模型方程，本文将分别讨论工商企业总物流成本最小时，最优配送频率、最优交易频率与企业区位之间的关系，以明晰物流成本对城市群内工商企业区位选择的微观机理。 1.物流配送频率与城市群内工商企业的区位选择 假定σ=ρ=n=m=1/2，则(2-9)式变形为：
如果假设企业的客户和供应商均集中在城市群的中心城市M，则企业输入物流成本、输出物流成本和总物流成本方程中的距离
。不难发现，随着最优配送频率
的增加，企业面临的竞租曲线斜率越陡峭，见图1。 由图1可见，如果将城市群内工商企业与中心城市供应商、客户的最优配送频率分为三种类型，即高配送频率企业、中配送频率企业、低配送频率企业；城市群内城市类型分为中心城市、二级城市、三级城市。中心城市为工商企业的客户与供应商集聚地，二级城市与三级城市则按照距离中心城市的距离来划分。为实现最小物流成本目标，城市群内工商企业进行区位选择呈现如下特征：高配送频率企业位于中心城市，中配送频率企业位于二级城市；低配送频率企业位于三级城市。即，配送频率增加驱使工商企业缩短其与供应商、客户之间的空间距离，从而在城市群内的区位选择呈现集聚。
图1 城市群内三类城市与不同物流配送频率企业区位选择的关系
图2 城市群内三类城市与不同交易频率企业区位选择的关系 资料来源：作者研究整理。 2.物流交易频率与城市群内工商企业的区位选择 根据上述物流配送频率与工商企业区位分析的假定，则(2-10)式变形为
同理，如果假设企业的客户和供应商均集中在城市群的中心城市M，则企业输入物流成本、输出物流成本和总物流成本方程中的距离
。不难发现，随着最优交易频率
的增加，企业面临的竞租曲线斜率越陡峭，见图2。 由图2可见，为实现最小物流成本目标，城市群内工商企业进行区位选择时呈现如下特征：高交易频率企业倾向于在中心城市选址，中交易频率企业倾向于在二级城市选址；低交易频率企业选址则倾向于三级城市。该特征表明交易频率的增加也会驱使城市群内工商企业缩小与供应商、客户之间的空间距离，空间组织形式呈现集聚。 综上所述，在企业追求物流成本最小化的情况下，最优配送频率、最优交易频率两变量将显著影响企业的区位选择。若配送频率与交易频率的同时增加，工商企业在城市群内空间组织变化将呈现出集聚特征。即，在城市群的形成过程中，伴随着城市物流系统的改善，工商企业在城市群内仍表现出集聚性。 三、物流产业效应与城市群空间结构演化 从微观层面上，物流成本与城市群内工商企业区位选择具有显著关系，进而影响了城市群内工商企业所在行业乃至产业的空间布局。伴随现代物流系统的完善与服务的改善，现代物流对城市群空间结构的演进将会产生越来越大的影响。因此，还需从物流产业层面揭示现代物流与城市群空间结构的关系。在城市群逐渐形成过程中，物流系统的演进路径及作用形态大致表现为增长效应、关联效应、空间效应与创新效应等四个方面。 (一)物流产业增长效应与城市群空间结构 所谓物流产业增长效应是指物流产业发展所直接带来的区域经济增长。专业化分工、规模经济、范围经济是推动城市群物流业实现增长效应的源泉，同时，三者也是该效应作用于城市群空间结构的内在机制。首先，专业化分工是城市群空间结构演化的根本动力，而现代物流业的增长通过物流系统的优化与服务的改善，有利于要素的快速流动，促使城市群内分工地域化的加深。其次，规模经济是城市群空间规模扩张的驱动力，而现代物流通过优化城市群内运输网络，建立配送基地，共享信息系统，实现资源有效配置，进而推动城市群空间结构演化。最后，物流产业通过物流企业在城市群内不同城市之间的配送协同、仓储协同、包装和加工工序的操作协同等方式实现范围经济，推动城市群空间结构演化向“内部填充式”发展。 (二)物流产业关联效应与城市群空间结构 现代物流作为一种跨区域、跨部门、跨行业的新兴产业，是国民经济发展的动脉和基础产业，具有较强的产业关联效应。现代物流产业关联效应对城市群空间结构影响的可能路径分为三个层面：垂直效应、水平效应和混合效应。其中，垂直效应，体现为现代物流发展加速了其他产业垂直分工细化，使其生产过程中城市间的内在联系日益紧密，中间产品贸易不断增加，形成了跨越城市间的垂直贸易链，每一个城市只在某个连续的特殊阶段进行专业化生产，各城市因垂直关联效应而紧密联系在一起形成城市群。水平效应，则体现为伴随现代物流的发展，要素流动加快，城市群间产业水平分工合作日益密切，竞合关系成为城市之间关系的主轴。在经济发展现实中，城市大多同时参与垂直分工与水平分工，即混合分工。因此，现代物流产业关联效应对城市群空间结构的影响主要表现为混合关联，推动城市群空间组织模式趋向网络化发展。
图3 现代物流产业效应与城市群空间机构演化 资料来源：作者研究整理。 (三)物流产业空间效应与城市群空间结构 在城市群内，现代产业物流的空间效应具体表现为：一是城市群内各类物流企业为追求规模经济在空间上组织运营并形成产业集聚区；二是各级物流服务中心在城市群内部构建密集的物流配送网络，作为城市群各级城市基层的功能细胞和传输神经牵动着城市空间联系和网络优化(16)。前者是指物流企业自身的集聚对城市群空间结构的影响；后者是指城市群内物流业节点(物流园区、物流中心、配送中心)合理布局网络通过改变城市运输格局和优化城市用地结构表现出来，不同规模和功能的物流节点在城市群内不同区位布局以及引发的相关物流依赖型产业与之相邻布局，从而推动城市群内超大城市或大城市实现部分产业转移，中小城市承接，即城市群内各城市的功能定位的调整，最终实现优化城市群空间结构。 (四)物流产业创新效应与城市群空间结构 现代物流产业创新效应是指在互联网时代，现代物流催生新的商业模式，如网购、电子商务等。这些新兴商业模式使企业选择自由度增大，地域分工深化；同时通过调整和改变传统产业内部经济结构，推动城市群内劳动力结构和层次的变迁等路径对城市群空间结构演化产生深远影响。 综上所述，在城市群空间结构的演化过程中，现代物流通过增长效应、关联效应、空间效应与创新效应作用于城市群节点城市、通道、要素、等级体系、网络等空间结构要素，进而促进和推动城市群要素的合理布局与空间结构优化，如图3所示。 四、实证分析 鉴于现代物流与城市群空间结构之间存在多变量、多回路耦合关系，本文拟以物流产业增长效应为例，选取我国十大城市群作为对象，采用静态面板计量模型验证该机理的有效性。 (一)解释变量选取与数据说明 1.解释变量选取 目前，衡量城市群空间结构的指标大致分为两类，一类是集聚或扩散指标，如基尼系数，增量指数等；一类是单一中心或多中心指标，如MWI、ACI、ADC等。本文对此进行了系统梳理，详见表1。囿于相关数据不足，本文采用增量指数(delta)、位序-规模指数(rank)衡量城市群空间结构的不同维度特征。
在现代物流指标方面，衡量物流发展水平的指标主要有货运量(人均货运量)、货运周转量(人均货运周转量)、物流业增加值、物流业从业人员、物流产业效率等。考虑数据的可获得性，拟选取人均货运量(
)指标衡量城市群物流发展水平。 在控制变量选取方面，借鉴以往文献的相关研究成果，并考虑到数据的可得性，采用经济发展水平(
)，产业结构(
)，制度因素(
)，人口规模(
)等四个指标作为控制变量。其中，经济发展水平(
)选取2000作为基期，采用各城市用GDP平减指数进行调整后的实际GDP表示。产业结构(
)分别采用城市群第二(
)、三产业增加值(
)占地区生产总值的比例衡量；制度因素(
)采用城市群财政支出占地区生产总值之比衡量；人口规模(
)采用年末城市群总人口。上述指标人均货运量(
)、经济发展水平(
)与人口规模(
)指标在实际计量经济模型中运用其对数形式，其他指标均采用当年实际数值。变量指标的统计描述如表2所示。
2.数据说明 目前，辽中南、京津冀、山东半岛等十大城市群是我国最具活力和潜力的区域，同时，也是全国城市物流发展水平比较高的区域。因此，本文选取我国十大城市群2000～2011年的面板数据进行实证分析。十大城市群概况详见表3。 上述十大城市群相关数据均来源于历年的《中国城市统计年鉴》和《中国统计年鉴》。为准确把握城市群现代物流与空间结构的关系，本文选择“市区”统计口径对各城市数据进行汇总，少数缺失数据依据线性插值法进行补齐。 (二)计量模型的设定 本文尝试从集聚(或扩散)与等级规模单一中心化(多中心化)两个维度衡量城市群空间结构，进而探讨现代物流对城市群不同维度空间结构的影响。两个基本模型设定如下：
(三)计量结果分析 本文采用截面貌似不相关回归(SUR)的加权最小二乘进行估计，以便消除异方差和序列相关现象，具体估计结果如表4所示。 根据上述结果可知，现代物流影响城市群空间结构集聚和单一中心化的参数估计值分别为0.016和-0.086，且在1％的置信水平下，上述参数估计值均具有显著性。这说明在其他控制变量不变的条件下，现代物流对城市群空间结构的影响呈现双向性：一方面提高集聚化水平，一方面推动规模等级多中心化。换而言之，现代物流的发展有利于城市群间要素的快速流动，形成产业集群，进而促进城市群内各城市的集聚发展；同时，城市群内的超大城市或大城市依托物流网络的完善，加快部分产业向周围中小城市转移，推动城市群等级规模趋向多中心化发展，从而缓解单一中心化所造成的城市拥挤等问题。
关于各控制变量，经济发展水平(
)对城市群空间结构集聚与单一中心维度的影响存在一致性，即推动城市群内的经济要素向中心城市集聚，城市群等级规模呈现单一中心化。这也是目前我国大部分城市群呈现出的空间结构特征。人口规模(
)与现代物流对城市群空间结构不同维度的影响相同，呈现出上述双向特性，在此不再赘述。而制度因素(
)与第二、三产业结构(
，
)恰恰相反，呈现出反双向性。即对城市群空间集聚产生负向作用的同时对城市群等级规模单一中心化产生正向作用。在模型2中，第二产业结构(
)对城市群等级规模的影响不显著，而第三产业结构作用明显(
)，这表明加快发展城市群第三产业有利于推动城市群空间结构由单一中心化向多中心化转变。 五、结论 本文从物流成本与物流效应两方面揭示了现代物流影响城市群空间结构的作用机理，并建立面板计量模型进行实证分析。主要研究结论如下。 第一，现代物流对工商企业在城市群内的区位选择具有外部性。工商企业物流配送频率和交易频率两变量的对比共同决定了该企业在城市群空间分布的集中和分散倾向。一般而言，当工商企业配送与交易同时趋于较高频率时，企业将倾向于在中心城市集聚；当工商企业配送与交易同时趋于较低频率时，企业则向城市群内的二三级城市扩散。 第二，产业视角下，物流产业通过增长效应、关联效应、空间效应与创新效应，作用于城市群节点城市、通道、要素、等级体系、网络等空间结构要素，从而影响城市群空间结构演化。其中，增长效应通过专业化分工、规模经济与范围经济作用于城市群空间结构；关联效应影响城市群空间结构的可能路径分为水平关联、垂直关联和混合关联；空间效应体现为城市群内物流企业的集聚与物流网络的扩散；创新效应则通过地域分工深化、调整和改变传统产业内部经济结构、推动城市群内劳动力结构和层次的变迁等路径对城市群空间结构演化产生深远影响。 第三，实证分析表明，在控制了经济发展水平、产业结构、人口规模等影响因素之后，物流业的增长效应对我国十大城市群空间结构的作用体现为双向的要素转移特征：即单一城市的要素集聚与城市群等级规模的多中心化。 本文从理论和实证两方面证明了现代物流对城市群空间结构的演化存在显著影响，认为现代物流发展有利于实现城市群空间结构的网络化，进而提出在新型城镇化快速发展的经济大背景下，加快现代物流发展是提高我国城镇化水平，优化城市群空间结构的最有效途径。伴随现代物流的快速发展，城市群空间结构将加快由单一的空间扩展向空间扩展与“内部填充”相结合的空间组织方式转变。 注释： ①Kenneth J.Arrow,Gerard Debreu,1954.Existence of an Equilibrium for a Competitive Economy.Econometrica.pp.265-290. ②Martin,P.,Rogers,C.A.,1995.Industrial Location and Public Infrastructure.Journal of International Economics.pp.335-351. ③Fujita,M.,Krugman,P.and Venables,A.J.,1999.The Spatial Economy:Cites,Regions,and International Trade,MIT Press,Cambridge MA. ④Rikard Forslid,Gianmarco I.P.Ottaviano,2003.An Analytically Solvable Core-periphery Model.Journal of Economic Geography.pp.229-240. ⑤Ottaviano G.I.P.,2001.Monopolistic Competition,Trade and Endogenous Spatial Fluctuations.Regional Science and Urban Economics.pp.51-57. ⑥Ottaviano G.I.P.,Tabuchi T.and Thisse J.,2002.Agglomeration and Trade Revisited.International Economic Review.pp.409-436. ⑦Edwards,S.L.,1975.Regional variations in Freight Costs.Journal of Transport Economics and Policy.pp.115-126. ⑧Philip McCann,1996.Logistics Costs and the Location of the Firm:A One-dimensional Comparative Static Approach.Location Science.pp.101-116. ⑨A.E.Dooley,W.J.Parker,H.T.Blair,2005.Modelling of Transport Cost and Logistics for On-farm Milk Segregation in New Zeal and Dairying.Computer and Electronics in Agriculture.pp.75-91. ⑩Philip McCann,1998.The Economics of Industrial Location—A Logistics-Costs Approach.Berlin:Springer. (11)刘爽：《我国物流业与国民经济协调发展研究》，长沙：中南大学博士学位论文，2010. (12)孙浩杰、吴群琪：《现代物流业优化经济结构的实证分析》，北京：《经济问题》，2011年第6期。 (13)徐茜、黄祖庆：《区域物流与区域经济发展互动关系研究——以浙江省为例》，郑州：《统计与决策》，2011年第9期。 (14)秦璐、刘凯：《城市物流空间结构演化机理研究》，北京：《中国流通经济》，2011年第6期。 (15)Philip McCann,1995.Journey and Transactions Frequency:An Alternative Explanation of Rent-gradient Convexity.Urban Studies.pp.1549-1557. (16)韩增林、郭建科：《现代物流业影响城市空间结构机理分析》，郑州：《地理与地理信息科学》，2006年第4期，第62页。 (17)Douglas S.Massey,Nancy A.Denton,1988.The Dimensions of Residential Segregation.Social Forces.pp.281-315. (18)Galster,George,Royce Hanson et al.,2001.Wrestling Sprawl to the Ground:Defining and Measuring an Elusive Concept.Housing Policy Debate.pp.681-717. (19)Gordon,Peter and Harry W.Richardson,1996.Beyond Polycentricity:The Dispersed Metropolis,Los Angeles,1970-1990.Journal of American Planning Association.pp.289-295. (20)Small,Kenneth A.,Shunfeng Song,1994.Population and Employment Densities:Structure and Change.Journal of Urban Economics.pp.292-313. (21)Evert Meijers,Martijn Burger,2009.Spatial Structure and Productivity in U.S.Metropolian Areas.Environment and Planning A. (22)张浩然、衣保中：《城市群空间结构特征与经济绩效——来自中国的经验证据》，武汉：《经济评论》，2012年第1期，第42～47页。 (23)Wheaton,Willian C.,2004.Commuting,Congestion and Employment Dispersal in Cities with Mixed Land Use.Journal of Urban Economics.pp.417-438. (24)Green,N.,2007.Functional Polycentricity:A Formal Definition in Terms of Social Network Analysis.Urban Studies.pp.2077-2103. (25)Francois Riguelle,Isabelle Thomas and Ann Verhetsel,2007.Measuring Urban Polycentrism:A European Case Study and Its Implications.Journal of Economic Geography.pp.193-215.
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