批发零售业水平对物流业竞争力的空间影响

马 浩,涂 静

(武汉科技大学 管理学院,湖北 武汉 430070)

一、引言与文献综述

党的十九大以来,我国物流业在基础设施条件和政策环境得到明显改善的条件下,已经成为国民经济重要组成部分,随着物流业服务能力明显增强,其规模和收入也稳步提升。《中华人民共和国2020年国民经济和社会发展统计公报》公布的数据显示,我国2011年至2020年的交通运输、仓储和邮政业总产值分别为21842亿元和41562亿元,增幅高达90.3%。2020年我国社会物流总量迈上300万亿元新台阶,同比增长3.5%。同时,根据商务部公布的信息,我国2020年社会消费品批发零售总额达39.2万亿元,较2011年增加20.8万亿元。总体而言,我国物流业与批发零售业的发展势头良好。当然,物流业和批发零售业如此迅猛地发展既离不开国家的大力扶持,也离不开二者的相互支持:一方面,物流业与批发零售业皆为国民经济的基础性行业,两业共同发展能有效推动国民经济的稳步增长;另一方面,物流业的繁荣离不开批发零售业的基础支持,在国家支持物流业发展的大背景下,批发零售业也能紧随发展浪潮。基于此,本文使用物流业与批发零售业的省际数据,通过计量方法探讨二者联系,并针对研究结论,提出合理建议助力物流业与批发零售业发展。

目前,国内外学者对批发零售业水平与物流业竞争力的研究已经初具规模,主要集中在批发零售业水平对物流供应链的影响、批发零售业与物流业的协同效应和批发零售业水平对物流业竞争力的直接影响这三个方面。

从批发零售业水平对物流供应链的影响来看,宋伦斌[1]通过对我国批发零售产业的物流需求现状进行分析,建议批发零售业应当根据市场政策环境及自身核心业务性质选择较高效率的物流运营模式,从而提高整条供应链的运转效率;Glock和Kim[2]构建正向集成模型,研究了单供应商-多零售商的供应链,发现零售商纵向合并能有效提高批发零售业水平,对物流供应链的高效运转有显著正向影响;Derhami等[3]构建了产品可用性评估模型,在考虑库存、转运等条件下,发现芝加哥高价值产品的零售网络通过系统优化能有效减少物流供应链中的销售损失。

从批发零售业与物流业的协同效应来看,Bensassi等[4]使用引力模型分析了西班牙地区双边出口的数据,发现物流对批发零售业产生了积极影响,批发零售业的发展反过来对物流建设也有着促进作用,两业的协同效应明显;周小勇和张立国[5]运用投入产出模型,从供需协同角度对批发零售业和物流业的联动效应进行了实证测度和分解,发现中国批发零售业对物流业需求关系强度大于供给关系强度,但差距在逐步缩小;王红卫和张民服[6]从我国物流业和零售业发展现状的角度分析了物流业和批发零售业之间的动态协同效应关系,发现物流业与批发零售业转型之间存在显著的协同效应。

从批发零售业水平对物流业竞争力的直接影响来看,Nguyen和Tongzon[7]采用向量自相关模型来探讨澳中贸易与澳大利亚物流业发展之间的因果关系,发现澳大利亚与中国在批发零售业投入成本增加时,澳大利亚的物流业竞争力有着显著的提高;周维浪等[8]基于Cobb-Douglas生产函数模型,对广东省物流服务业和批发零售业进行研究,发现批发零售业水平对物流业竞争力具有显著的正效应;Wang等[9]基于博弈论构建了物流-零售设想模型,并研究了不同类型的批发零售渠道下与物流公司合作的案例,发现通过整合批发零售业,提升批发零售业水平可使物流业竞争力大幅提升。

总体而言,上述文献为进一步研究物流业与批发零售业的关系提供了重要参考,但仍存在以下两点局限:一是以往研究虽证实批发零售业水平对物流业竞争力有正向影响,但忽略了此影响的空间效应,导致最终研究结论并不全面;二是以往研究范围大多限定在单一省份,缺乏对不同区域之间影响关系的差异性分析。为解决上述问题,本文选取我国2011—2020年31个省份(不包括港澳台地区)的物流业水平与批发零售业水平的面板数据,考虑空间层面影响,构建空间计量模型,并进一步分析东、中、西部地区批发零售业水平对物流业竞争力的影响,利用Stata16.0软件处理数据,并对运算结果进行分析,探讨我国批发零售业水平对物流业竞争力的具体影响。

二、影响机制分析

(一)产业效益

批发零售业是物流业的重要客户之一,其水平对物流业竞争力的影响在产业效益方面非常显著。产业效益是指批发零售业对物流业的整体效益和绩效提升,包括经济效益、供应链效益、成本效益等方面的影响。

1.经济效益

批发零售业的水平提高,意味着其经营规模和销售量增大,物流需求量也随之增加。物流产业可以通过与批发零售企业合作,获得更多的业务机会和市场份额,提高自身的经济实力和盈利能力。同时,批发零售企业也需要选择优秀的物流产业来提供服务,这为物流产业提供了更多的经济效益机会。

2.供应链效益

批发零售业作为物流环节的终端,能够通过准确的市场预测和需求分析,提供给物流产业准确的订单和运输需求信息,帮助物流产业优化运输规划和资源配置,提高运输效率和供应链的整体效益。同时,批发零售业的高效运转也能够减少库存周转时间,降低物流成本,提高供应链的反应速度和流动性,进一步增强物流产业的竞争力。

3.成本效益

批发零售业的高效运作和规模化经营能够降低物流环节的成本,使得物流产业在运输、配送、仓储等方面获得更多的经济效益。与此同时,批发零售业的规模效应也能够带动物流产业的规模化发展,通过批量采购、整合运输资源等方式,进一步降低物流成本,提高物流产业的竞争力。

(二)产业资产

产业资产的合理配置和科学管理对于提升物流业竞争力至关重要。产业资产是指企业在经营过程中所拥有的各种资产,包括生产系统、固定资产、流动资产、业务总量等。这些产业资产对物流业竞争力的影响机制主要体现在以下三个方面:

1.信息化水平

批发零售业通过信息技术的应用,可以实现对产品的追踪、库存管理、订单处理等一系列操作的自动化和智能化。通过建立完善的信息系统,批发商可以实时了解市场需求、供应商情况和库存状态,从而更加准确地进行物流计划和调度。信息化水平的提高能够提升物流业的运作效率和灵活性,增强其竞争优势。

2.仓储设施

批发零售业需要拥有一定规模和合理布局的仓储设施,以满足商品的储存、分类、包装和配送等需求。高效的仓储设施能够降低物流环节中的库存成本和运输成本,提高货物周转率和配送速度。此外,批发商通过建立多个仓储点,可以实现就近发货,减少运输距离和时间,进一步提升物流业的竞争力。

3.运输能力

批发零售业通常需要拥有自己的运输车辆,以满足商品的配送需求。运输能力的强弱直接影响物流业的竞争力。拥有一支专业的运输团队和多样化的运输工具,能够更好地适应市场需求的变化、提供灵活的配送服务、提高物流的响应速度和满意度。同时,运输能力的提升可以降低运输成本,提高运输效率,增强物流业的市场竞争力。

(三)产业规模

批发零售业的产业规模在很大程度上影响着物流业的竞争力。产业规模是指产业在经营过程中的规模大小,包括产业的雇员数量、营业面积与营业指标等。以下将详细介绍批发零售业水平对物流业竞争力的影响机制,重点关注产业规模对物流业的影响。

1.规模经济效应

批发零售业规模的扩大可以带来规模经济效应,即单位产品成本随着产量的增加而降低。规模较大的批发商可以通过大批量采购、大规模仓储和配送等方式降低物流成本。同时,规模较大的批发商能够更好地利用资源和市场优势,降低运营成本,提高物流效率。

2.垂直整合效应

大规模的批发商往往拥有更多的供应商和客户资源,能够通过与供应商和客户建立稳定的合作关系,实现供应链的垂直整合。通过垂直整合,批发商可以更加高效地控制和协调物流流程,提高运输和配送的效率。垂直整合还可以促进信息共享和资源优化配置,使物流环节更加协同,进一步提升物流业的竞争力。

3.网络效应

随着批发商规模的扩大,其在市场上的知名度和影响力也会增加,能够吸引更多的供应商和客户加入其供应链网络。这样一来,批发商能够获得更多的供应和需求信息,进一步提升其物流规划和运作的准确性和灵活性。网络效应还能够促进物流业的技术创新和业务模式创新,增加物流业的竞争优势。

(四)产业潜力

批发零售业的产业潜力对物流业的竞争力有着显著的影响。产业潜力是指一个行业或企业在未来发展中所具有的增长潜力和持续发展的能力。在产业潜力方面,批发零售业水平对物流业竞争力的影响主要表现在以下三个方面:

1.市场需求潜力

批发零售业的发展潜力意味着市场对物流服务的需求也将不断增长。随着消费者需求的不断升级和市场竞争的加剧,批发零售企业需要不断提高销售量和物流效率,以应对市场的挑战。物流产业可以通过与批发零售企业合作,提供更高效、更准确的物流服务,满足其需求,从而获得更多的业务机会和市场份额。

2.创新和升级潜力

批发零售业的发展潜力也意味着其不断创新和升级的能力。随着科技的发展,批发零售企业需要不断推出新的产品和服务,以满足客户的需求和提高市场份额。物流产业可以通过与批发零售企业合作,共同开发和推广新的物流服务和产品,提高自身的服务能力和竞争力。

3.业务拓展潜力

批发零售业的发展潜力也为物流产业提供了更多的业务拓展机会。随着批发零售企业的业务拓展,其销售量和物流需求也会不断增长。物流产业可以通过与批发零售企业合作,提供更全面的物流服务,从而获得更多的业务机会和市场份额。

三、研究设计

(一)空间计量模型构建

1.Moran’s I指数

Moran’s I指数反映的是空间邻近性或空间邻近性的区域单位属性相似性,通常用于检验所选变量的空间相关性[10],其计算公式如下:

(1)

2.空间计量模型

地理学第一定律(Tobler’s First Law)指出每件事物与周边事物都有特定的关联关系,而且距离越近的事物其相互的关联效应越强[11]。若以传统的计量回归方法对我国物流业竞争力进行分析,忽略各省份之间的空间关联效应,则必然导致估计结果与实际情况不符[12]。本文考虑空间因素的影响,运用空间计量模型研究各省份物流业的影响因素,并探讨其空间效应。目前,空间计量模型依据空间交互效应的不同可分为空间滞后模型、空间误差模型以及空间杜宾模型[13]。其模型形式如下:

空间滞后模型(SLM):

LICi,t=ρWijLICi,t+β1InWRSi,t+β2Ingovi,t+β3Incaptiali,t+β4Inconsumptioni,t+αi+γt+εi,t

(2)

空间误差模型(SEM):

LICi,t=β1InWRSi,t+β2Ingovi,t+β3Incaptiali,t+β4Inconsumptioni,t+μi,t

(3)

μi,t=λWijμi,t+αi+γt+εi,t,εi.t～N(0,σ2In)

空间杜宾模型(SDM):

LICi,t=ρWijLICi,t+β1InWRLi,t+β2Ingovi,t+β3Incaptiali,t+β4Inconsumptioni,t+θ1wijInWRSi,t
+θ2wijIngovi,t+θ3wijIncaptiali,t+θ4wijInconsumptioni,t+αi+γt+εi,t

(4)

式(2)中:LIC为被解释变量,表示物流业竞争力,WRL为核心解释变量,表示批发零售业水平,gov、captial和consumption为控制变量,分别表示政府规模、人力资本和居民购买力,β1～β4分别为各个控制变量回归系数,Wij为空间权重矩阵的元素,同样采用前文提及的Rook邻近权重矩阵确定,ρ为被解释变量空间自回归系数,λ为误差项空间自相关系数,θ1～θ4表示各个控制变量空间滞后回归系数,αi、γt、εi.t分别表示空间固定效应、时间固定效应和随机误差项,i和j分别为第i个省份和第j个省份,t表示时间。

3.熵权TOPSIS法

熵权TOPSIS法是一种多准则决策方法,用于在多个评价指标的影响下,对多个决策方案进行评估,并选择最优方案。它是TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution)方法的一种变体,不同之处在于使用熵权法进行指标权重的确定。在熵权TOPSIS法中,首先需要建立评价矩阵。评价矩阵的行代表不同的决策方案,列代表不同的评价指标。评价指标可以是数值型或者定性型的,但需要将它们转化为标准化的数值,这样才能进行比较。标准化时通常采用线性变换或者指数函数变换,以便将指标值统一到同一尺度上。其主要计算步骤如下:

第一步,假设被评价对象有m个,且每个被评价对象存在n个评价指标,从而构建初始判断矩阵:

X=(xij)m*n(i=1,2,3,…,m,j=1,2,3,…,n)

(5)

第二步,为了消除量纲影响,对判断矩阵进行标准化处理:

(6)

第三步,计算各指标的信息熵Ej:

(7)

第四步,测算各指标的权重Wj:

(8)

第五步,计算加权矩阵Z:

Z=(zij)(m*n)

(9)

其中,zij=Wj*rij。

(10)

(11)

(12)

(13)

第八步,计算各评价对象与最优解之间的相对接近度Ci:

(14)

(二)变量测度

1.被解释变量

本研究在保证选取的指标具有科学性、合理性、可靠性以及可操作性的前提下,通过分析物流业的行业特点并借鉴刘艳等[14]和张广胜[15]对物流业竞争力评价指标的选取原则,构建了我国物流业竞争力的评价指标体系,见表1。

表1 我国物流业竞争力的评价指标体系

对于物流业竞争力的测算,本研究采用熵权TOPSIS法,通过计算其综合评价得分确定各省份的物流业竞争力[16]。具体指标包括以下四个方面:

(1)产业效益指标由人均物流业产值和进出口贸易总额构成。人均物流业产值是一个重要的指标,它反映了物流业的经济效益和发展水平,较高的人均物流业产值意味着物流业在经济中的作用和贡献较大,能够为其他产业提供高效的物流服务;进出口贸易总额是一个衡量国际贸易活动的关键指标,较高的进出口贸易总额表明一个国家或地区的贸易活动较为活跃,进出口贸易总额的增加可以促进国内物流业的发展,为企业提供更多的物流需求与机会,同时进出口贸易总额的增长也会带动物流业的升级和改进,提高物流服务的质量和效率,从而提高物流业经济效益。

(2)产业资产指标由物流业增加值和邮政业务总量构成。物流业增加值是指物流行业在一个特定时期内创造的附加值。物流业增加值的增加意味着物流企业所提供的物流服务得到了更多的认可和需求,其运输、仓储、配送等环节的附加价值也相应提升,这反映了物流业的经营能力和资产投入的有效运用程度。较高的物流业增加值通常意味着物流产业拥有更多的资产,如物流设施、运输工具等,以满足市场需求并提供高质量的物流服务。邮政业务总量是指邮政行业在同一时期内处理的邮件和快递的总数量,邮政业务总量的增加反映了邮政行业的市场需求扩大。随着邮政行业的发展,业务量的增加往往需要企业投入更多的资产,如邮件处理设备、快递车辆等,因此邮政业务总量的增长可以间接反映物流产业的资产水平。

(3)产业规模指标由货运量和客运量组成。货运量指的是物流行业在一定时期内运输的货物总量,它反映了物流产业在货物运输领域的活动规模和水平,货运量的增加意味着物流产业的运输需求增加,企业需要投入更多的资产,如运输设备、仓储设施等来满足市场需求。较大的货运量通常意味着物流产业规模的扩大,企业拥有更多的资产和资源来支持货物的运输和配送。客运量指的是物流行业在一定时期内运输的乘客总量,它反映了物流产业在人员运输领域的活动规模和水平。客运量的增加意味着物流产业在人员运输方面的需求增加,企业需要投入更多的资产,如交通工具、客运设施等来满足市场需求。较大的客运量通常意味着物流产业规模的扩大,企业拥有更多的资产和资源来支持人员的运输和服务。

(4)产业潜力由人均GDP和移动电话普及率构成。人均GDP是指国家或地区的国民生产总值除以人口数量得到的平均数,它可以反映一个国家或地区的经济发展水平和人民生活水平。较高的人均GDP通常意味着人们的购买力更强,对各种产品和服务的需求也更高,这对产业发展来说具有重要意义,因为高人均GDP意味着市场需求增加,企业可以更好地销售产品和服务,促进产业的发展和壮大,同时,高人均GDP还意味着人们能够承担更高的消费支出,这也为创新和高附加值产业的发展提供了机会。移动电话普及率是指移动电话用户在一个国家或地区的普及程度,移动电话广泛应用于物流产业中,包括订单跟踪、配送管理、客户服务等方面,较高的移动电话普及率意味着物流企业可以更好地利用移动通信技术来提升运作效率和服务质量。移动电话普及率的提高将为物流产业的数字化、智能化、信息化发展提供更好的基础。

2.核心解释变量

本文将批发零售业水平作为核心解释变量,通过分析批发零售业的行业特点并借鉴彭晖[17]和张世宁[18]对批发零售业水平评价指标的选取原则,构建了我国31个省份批发零售业水平的评价指标体系,见表2。

表2 我国31个省份批发零售业水平的评价指标体系

针对批发零售业水平,同样采取前文的测算方法,具体指标包括以下四个方面:

(1)产业效益指标由限额以上批发和零售业企业商品销售额和限额以上批发和零售业企业利润总额构成。首先,商品销售额是指批发和零售企业在一定时期内销售的商品总额,这一指标反映了批发零售业企业的市场销售能力和市场份额,较大的商品销售额通常意味着企业在市场中的竞争力和影响力更强,显示出批发零售业的产业效益较好。利润总额是指批发和零售企业在一定时期内实现的总利润,这一指标反映了批发零售业企业的经营状况和盈利能力,较高的利润总额意味着企业的盈利能力较强,能够有效控制成本、提高利润率。

(2)产业资产指标由限额以上批发和零售业企业流动资产合计值和限额以上批发和零售业企业固定资产合计值构成。流动资产合计值可以反映企业的短期偿债能力和运营能力,较高的流动资产合计值意味着企业拥有更多的流动性资金,可以更好地应对短期支付和运营需求,保持良好的运营状况,因此,较高的流动资产合计值可以反映批发零售业企业的资产实力和流动性。固定资产合计值可以反映企业的长期投资和规模扩张情况,较高的固定资产合计值意味着企业在资本投入和资产积累方面较为强大,这可以反映批发零售业产业的规模和发展实力。同时,固定资产的增加也可能意味着企业在技术、设备更新方面的投资,能够提高生产效率和经营质量。

(3)产业规模指标由限额以上零售业从业人数和限额以上零售业营业面积构成。从业人数是指限额以上零售业企业雇佣的员工人数,较大的从业人数通常意味着企业规模较大,拥有更多的人力资源来从事销售、管理和服务等工作。更多的从业人数可以提高企业的业务能力和生产效率,同时也能为企业的规模扩充提供更多的支持。营业面积是指限额以上零售业企业用于经营活动的场所的总面积,较大的营业面积意味着企业拥有更多的经营空间和展示区域,可以容纳更多的商品和提供更多的服务,也可以提高企业的产品展示效果和顾客体验,有助于吸引更多的顾客和增加销售额。

(4)产业潜力指标由居民消费价格指数和社会消费品零售总额构成。居民消费价格指数是衡量一定时期内居民消费物价水平变动的指标,居民消费价格指数的上涨意味着居民购买商品和服务的成本增加,而居民消费价格指数的下降则意味着居民购买力增强,批发零售业企业可以根据居民消费价格指数的变动来调整商品价格和制定销售策略,以适应市场需求变化。较高的居民消费价格指数可能意味着消费者对商品和服务的需求旺盛,对批发零售业企业来说,这意味着市场潜力较大,有更多的机会进行销售和盈利。社会消费品零售总额是指一定时期内社会各类商品零售的总额。社会消费品零售总额可以反映批发零售业的市场规模和销售能力,较高的社会消费品零售总额意味着市场需求旺盛,批发零售业企业有更多的销售机会,同时社会消费品零售总额的增长也可以反映经济发展的情况。经济发展意味着人们的消费能力和购买力提高,这对批发零售业企业来说是一个有利的发展环境。

3.控制变量

为减少遗漏变量可能带来的估计偏误问题,将政府规模(gov)、人力资本(captial)、居民购买力(consumption)作为控制变量加入模型中。

(1)政府规模。政府是社会具体政策和市场规则的制定者[19],也是市场资源调配的监督者[20],当过度干预物流业市场或监管力度不足时,就会导致市场资源配置不合理,必定会对物流业水平产生负面影响。本文以各省份财政在交通运输方面的一般预算支出来衡量政府规模。

(2)人力资本。一般认为人力资本越雄厚,为企业输送先进的物流技术与人才就越多,以物流技术与人员为支撑,物流运转效率会大幅提高,其服务质量也会随之达到新高度,进而物流需求也会水涨船高,最终促进物流业水平的提升[21]。本文以研究与试验发展(R&D)人员数来衡量人力资本水平。

(3)居民购买力。居民的购买力能在一定程度上反映其消费水平[22],而且目前社会处在“网络购物”的大趋势下,高消费水平往往能推动物流业水平的发展,反之当地区消费水平低迷时,物流业水平也会受到一定程度的影响。本文以就业人员平均工资来衡量居民的购买力水平。

4.描述性统计

各变量的描述性统计见表3,包括样本量、均值、标准差、最小值和最大值,同时为减弱异方差对模型预测的影响,对控制变量数据进行取对数处理。

表3 描述性统计结果

5.皮尔逊相关性检验

对上述各变量进行皮尔逊相关性检验后发现,物流业竞争力与批发零售业水平呈现显著正向相关性,其余变量间的相关性虽然显著,但相关系数处在-0.5到0.5之间(见表4),说明变量之间不存在多重共线性问题。

表4 相关性检验结果

(三)数据来源

本文使用我国2011—2020年31个省份的面板数据研究批发零售业水平对物流业竞争力的空间影响,数据来源分别为:各省份物流业竞争力各项指标数据来源于《中国交通年鉴》和《中国城市统计年鉴》;各省份批发零售业水平各项指标数据来源于《中国第三产业统计年鉴》;各省份财政在交通运输方面的一般预算支出值及就业人员平均工资数均来源于《中国区域经济统计年鉴》;R&D人员数来源于《中国科技统计年鉴》。

四、实证分析

(一)空间自相关检验

通过检验Moran’s I值验证我国物流业竞争力是否具有空间自相关性,具体结果如表5所示:

表5 2011—2020年物流业竞争力Moran’s I指数及检验

表5是2011—2020年全国物流业竞争力的全局空间自相关系数,从表中可看出,我国物流业竞争力的全局Moran’s I值均为正值,且通过了1%显著性水平的检验,表明我国物流业竞争力存在明显的空间正相关性,即物流业竞争力相近的省份呈现空间集聚特征。通过观察物流业水平全局Moran’s I值的变化趋势发现:2011—2012年呈现出下降趋势,表明我国物流业竞争力的空间集聚程度有所下降;2015—2020年整体上呈现出波动性上升趋势,表明我国物流业竞争力的空间集聚程度有所增强,可能是由于我国近几年对三大产业结构的调整高度重视,各产业响应国家号召不断升级调整并加快转型速度,以期提升产业自身竞争力,导致各地区的物流业竞争力也在波动变化。

(二)空间计量检验与估计结果

选择适宜的空间计量模型能够有效地反映出空间溢出效应产生的原因以及各指标在空间层面关联的差异性[23]。参考曾艺等[24]“具体到一般”和“一般到具体”相结合的方法对空间计量模型进行检验。估计步骤及结果:第一,进行LM检验,结果显示LM-lag检验、R-LM-lag检验、LM-err检验和R-LM-err检验的P-value都等于0.000,即所有检验均在1%水平上显著,说明需选取带空间效应的模型进行后续分析。第二,通过Hausman检验确定采用固定效应模型还是随机效应模型[25],结果为chi2(10)=108.87,Prob>chi2=0.0000,表明应采用固定效应模型。第三,进行SDM模型的固定效应检验,结果表明应选用时间空间双重固定效应的SDM模型。第四,进行Wald检验和LR检验来确定SDM模型是否会退化为SLM模型或SEM模型,结果显示双重固定效应模型的Wald(SLM)和LR(SLM)的统计量均在1%水平上显著,Wald(SEM)和LR(SEM)同样通过1%的显著性水平检验[26],从而拒绝将模型设置为SLM模型或SEM的原假设。

基于上述检验结果,本文选用时间空间双重固定效应的SDM模型对数据进行估计,同时本文还分别对空间滞后模型、空间误差模型、空间杜宾模型进行比较,模型估计结果如表6所示:

表6 空间效应估计结果

对数似然函数值(Log-likelihood)以及拟合优度(R-squared)越高,说明模型的拟合度越高[27]。SDM模型中R-squared=0.796,Log-likelihood=842.291,均高于SLM模型与SEM模型,这也表明了前文选用SDM模型的合理性。由表6中数据可知,在使用时间和空间双重固定效应的SDM模型后,得到批发零售业水平对物流业竞争力的影响为正,且通过了1%显著性检验的结论,说明发展批发零售业会显著增加物流业竞争力。但SDM模型中包含自变量的空间滞后项,用回归系数表示自变量对因变量的边际效应显然不太充分[28],因此前文中批发零售水平对物流业竞争力的影响系数仅能确定正向作用或负向作用,以及是否通过显著性检验,其准确性有待进一步提升。为减少点估计法在解释空间效应所造成的误差,参考Lesage和Pace[29]采用的偏微分处理方法,通过研究批发零售业水平的变动对物流业竞争力的直接效应、间接效应(即空间溢出效应)和总效应,对空间效应进行更深入的分析。上述三种效应的估计结果见表7。

表7 直接效应、间接效应和总效应对比

首先,分析批发零售业水平对物流业竞争力的影响。表7中批发零售业水平对物流业水平发展的直接效应为0.124,且通过了1%显著性水平检验,即批发零售业的发展能够有效促进本地区物流业水平提升。其原因可能在于,随着国家政策的大力扶持和电子商务的迅猛发展[30],批发零售业有着良好的发展前景,在批发零售业快速发展的同时,物流的供给也会随之增长,当在供给大于需求的情况下,各物流公司的利润也会随之下降[31],为了争夺市场份额,物流公司会想方设法提升自己的物流品质,以吸引更多的顾客前来,从而促进物流业竞争力的发展。同时,由批发零售业水平的间接效应估计结果可知,其对物流业竞争力的间接效应显著为正,说明本地区的批发零售业水平促进了邻近地区物流业竞争力的提升,因此,批发零售业水平的高速发展除了能满足本地区物流业竞争力提升的需求之外,还可以在信息技术方面满足周边或其他地区物流业竞争力发展的多样化需求[32]。原因可能在于,现代专业的批发零售市场不再只是一种商品的交易中心,而是一种新的信息中心和服务中心,随着物流业的发展,物流企业需要新的信息技术,从而使得物流企业需要及时掌握国内外行业发展动态,要达到这一目标离不开批发零售业的信息支持[33]。由于相互的合作和社会资本的产生,周边地区的物流业也能通过整合市场信息,不断提升自己的竞争力。

上述批发零售业水平对物流业竞争力的直接效应与间接效应在解释批发零售业水平与物流业竞争力都普遍较高的京津冀地区时尤为适用。以河北省为例,从2013年开始,该省根据“十二五”规划精神,实施“一圈、一带、一区、一批”的战略重点,按照“两区一带”布局统筹全省商贸发展规划,积极推动批发零售业发展,大力促进了本省的物流业水平。《河北省2020年国民经济和社会发展统计公报》公布了河北省的物流业产值从2012年的2213.93亿元增长到2019年的2916.01亿元,增幅达到31.7%。同时,在京津冀经济一体化的推动下,北京市和天津市进一步加强与河北省的经济合作,在批发零售业市场信息高度共享的前提下,通过战略借鉴和市场整合,大力促进了当地的物流业发展。根据北京市统计局和天津市统计局公布的数据,北京市和天津市2012年到2019年物流业产值的增幅分别达到25.6%和15.2%。该研究结论也适用于解释长三角、珠三角等跨区域城市群建设地区批发零售业与物流业的关系。

其次,分析控制变量的计量结果。政府规模对本地区和总体的物流业水平的影响显著为正,表明各省份财政在交通运输方面的支出会促进物流业基础建设,有利于本省份物流业的正向发展,但其间接效应显著为负,即抑制了邻近地区的物流业竞争力。原因可能在于,各省份存在“经济壁垒”,若盲目模仿邻近地区,而忽视本地区的实际情况,就会导致低水平重复建设和资源配置不合理等问题,进而削弱了周边地区的物流业竞争力[34];人力资本对物流业竞争力的直接效应与间接效应均显著正向影响,说明人力资本的提升不管是对本区域还是对邻近地区均会产生显著的正向促进作用,原因在于研究与试验发展人员越多,越能补充物流业的人才缺口,进而提高整个物流业竞争力[35]。

(三)地理区位差异分析

我国区域发展并不均衡,各地区在资源调配和产业基础建设等方面差异性较大,西部地区各产业联系强度相较于中、东部地区较弱。基于此,在分析批发零售业水平和物流业竞争力的空间效应时,应考虑地理位置的差异性[36]。

由表8可知,东、中、西部三个地区的批发零售业水平对物流业竞争力的直接效应分别为0.124、0.104和0.069,且在1%水平上显著,即三个地区的批发零售业水平每提高1个百分点,其物流业水平分别会增长0.124个百分点、0.104个百分点和0.069个百分点。从间接效应看,物流业竞争力的回归系数均大于0,且通过显著性检验,说明本地区的批发零售业水平能提高周边地区的物流业竞争力。总体来看,东、中、西部三个地区的批发零售业水平对物流业竞争力有着显著正向影响,这与之前的分析结果保持一致。同时,三个地区的批发零售业水平对物流业竞争力的促进程度呈现“东—中—西”递减的趋势,究其原因:一是东部地区的物流业和批发零售业起步早,综合发展水平明显高于中部和西部地区[37];二是与中、西部地区相比,东部地区具有人才密集、信息化程度高、基础设施完善等优势[38];三是相较于东、中部地区,西部地区的批发零售业规模小、成本高,基础设施和技术设备落后,尚未形成比较完整的批发零售业系统[39],导致批发零售业的运行效率低下,而且当地的物流功能也受到传统的运输、仓储、配送等供应链末端功能的限制,导致其信息化水平在维持上下游企业的协同运作时捉襟见肘。

表8 不同地区的空间杜宾模型估计结果

(四)稳健性检验

为保证上述空间计量估计结果具有稳健性,本文加入地理距离矩阵和经济距离矩阵,再次使用时空双重固定效应的空间杜宾模型对上述数据进行空间计量分析。两种空间权重矩阵分别以地理距离和经济距离为基础测算,具体的构建方法如下:

1.地理距离矩阵(Wd)

根据乔彬等[40]的研究,用Dij表示通过各个省份经纬度计算的两省份间距离,地理距离矩阵(Wd)可表示为:

(15)

2.经济距离矩阵(We)

根据游达明和欧阳乐茜[41]的研究,通过计算两省份间人均GDP的差值绝对值,并取其倒数作为权重设定,具体表示为:

(16)

其中,GDPi和GDPj分别表示省份i和j的人均GDP。基于上述地理距离矩阵和经济距离矩阵的SDM模型估计结果如表9所示:

表9 两种空间权重矩阵下批发零售业水平对物流业竞争力的直接与间接效应

批发零售业的参数估计结果显示,两种空间权重矩阵下的批发零售业水平对物流业竞争力的直接效应、间接效应和总效应一致;控制变量的参数估计结果显示,政府干预、人力资本和居民购买力的空间效应均与上文估计结果保持一致。综合来看,无论是在地理距离矩阵还是在经济距离矩阵中,各变量参数估计结果与前文基本一致,由此可知,原计量模型估计结果通过了稳健性检验。

五、研究结论与政策建议

(一)研究结论

本文利用我国2011—2020年物流业与批发零售业的省际面板数据,运用空间杜宾模型,分析批发零售业水平对物流业竞争力的空间效应关系,并对我国东、中、西部地区空间效应的差异化进行探讨,主要得到如下研究结论:

第一,从Moran’s I指数结果来看,我国物流业竞争力有着显著的正向空间自相关性,从Moran’s I值的变化趋势来看,整体上呈现出波动性上升趋势,表明我国物流业竞争力的空间集聚程度有所增强。以上空间自相关性分析说明了物流业竞争力的空间分布呈现非随机性,也证明了在研究批发零售业水平对物流业竞争力的影响时考虑空间效应的必要性。

第二,从批发零售业水平对物流业竞争力直接效应与空间溢出效应来看,当以Rook邻近矩阵作为空间权重矩阵时,批发零售业水平对物流业竞争力的直接影响显著为正,对邻近地区物流业竞争力的影响同样显著为正,即发展本地区的批发零售业水平,不仅能提高本地区的物流业竞争力,而且能提高周边地区的物流业竞争力。当以地理距离矩阵和经济距离矩阵作为空间权重矩阵时,呈现的结果与上述结果一致,不仅说明了本文构建的省份和年份双固定效应空间杜宾模型通过了稳健性检验,而且说明了发展批发零售业对物流业竞争力具有显著的正向直接效应与空间溢出效应。

第三,从地区差异分析来看,我国东、中、西部三个地区的批发零售业水平对物流业竞争力的直接效应与空间溢出效应均显著为正,即在划分不同地区的前提下,发展本省份的批发零售业水平,不仅能提高本省份的物流业竞争力,而且能提高周边省份的物流业竞争力。但因东部地区的物流业和批发零售业起步早,且具有人才密集、信息化程度高、基础设施完善等优势,同时西部地区的批发零售业和物流业的运行效率低下,东部地区批发零售业水平对物流业竞争力的促进程度高于中、西部地区。

(二)政策建议

根据以上研究结论,本文提出如下政策建议:

第一,促进区域间物流业联动,利用好区域间物流业的空间关联效应。有关部门要合理制定物流业发展战略,充分意识到各地区经济水平与基础建设的差异性,在考虑区域之间物流业联动性的基础上,确保高效的信息共享,并在实际执行的过程中相互配合。

第二,重视批发零售业的发展,促进物流业竞争力的提升。我国批发零售业应做好物流业发展的基础支撑,同时做好“供给侧改革”,维持批发零售业供给与物流业需求的动态平衡,刺激物流业不断更新物流技术以提升自身服务质量,从而不断增强物流业竞争力。

第三,坚持东、中、西部地区协调发展战略,缩小地区差距。在加强批发零售业和物流业基础建设的前提下,鼓励东部地区结合自身地域及经济优势加大对中、西部地区的投资力度,为批发零售业和物流业重心向中、西部地区偏移做好战略准备。