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1、 创新发展对京津冀物流产业的集聚效应研究 么宇飞 周敏摘 要：物流产业是国民经济发展中的重要产业，物流产业的发展可以从整体上改善国民经济的运行效率，直接提高全社会的经济效益。京津冀城市群是我国北方最重要的经济核心区和产业集聚区，也是我国物流产业发展的重要区域。文章以京津冀地区为研究对象，选取经济发展水平、科研投入、教育投入和资本投入作为创新发展的指标，分析其对京津冀地区物流产业集聚效应的影响，实证结果表明：提升经济发展水平、加大教育投入和资本投入以及适当降低科研投入的分配对京津冀地区物流产业集聚效应的提升具有正向推动作用。关键词：创新发展;京津冀城市群;物流产业;集聚效应：F259.27 ：A
2、Abstract： Logistics industry is an important industry in the development of national economy. The development of logistics industry can improve the operating efficiency of national economy on the whole and directly improve the economic benefits of the whole society. The Beijing-Tianjin-Hebei urban a
3、gglomeration is the most important economic core area and industrial agglomeration area in northern China， and it is also an important region for the development of logistics industry in China. Articles in Beijing-Tianjin-Hebei region as the research object， the level of economic development， scient
4、ific research investment， education investment and capital investment as indicators of innovation development， analyzes its impact on logistics industry agglomeration effect of Beijing-Tianjin-Hebei region， the empirical results show that the increasing level of economic development， increase invest
5、ment in education and the allocation of capital investment and decrease the R&D to the ascension of the logistics industrial agglomeration effect of the Beijing-Tianjin-Hebei region has a positive role in promoting.Key words： innovation and development; Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration; log
6、istics industry; accumulative effect隨着经济全球化的发展和网络经济的兴起，全球物流产业加速发展，成为经济增长的重要组成部分。产业集聚这一经济现象最早是由马歇尔关注并研究的，产业集聚是指某一产业在某一特定地理位置的高度集中，产业资本要素在这个空间内不断汇集的一个过程，是推动区域经济增长的重要力量。随着物流产业的快速发展，物流产业的集聚效应也日益显现并对地区经济发挥着重要的作用。同时，京津冀集群是我国北方最大的经济聚集区，也是我国北方产业发展中的重要一环，在京津冀一体化的背景下，京津冀地区物流产业的发展就显得尤为重要，物流产业的发展水平在很大程度上影响着其他产业
7、的发展，物流产业的发展为其他产业提供了强大的“后勤保障”。因此，如何更快更好的促进物流产业合理集聚对京津冀一体化的形成及北方城市群的发展具有重要意义。1 文献综述马歇尔是最早系统阐述产业集聚理论的经济学家，他在经济学原理一书中，首次提出了产业集聚这一概念，他认为产业集聚是在同一集聚区内，各企业间相互协作、相互联系，提高企业间的专业化分工和专业化程度，从而实现规模经济。Park Jaehyuk等指出企业通常通过产业集聚来获得竞争优势，许多示例性集聚是案例研究的主题，但在全球范围内缺乏识别和分析产业集聚层次结构的系统方法，因此作者构建了一个由全球超过400万家公司组成的劳动力流动网络，并通过应用网
8、络社区检测揭示了层次结构，结果显示，与传统的集合单位相比，所产生的地理产业集聚在工人之间表现出更强的联系。但有时候并不是所有的产业集聚都能够带来区域产业的进步，没有规划和不注重因地制宜的产业集聚反而会阻碍区域产业的发展。Shadab Hassan Khan（2020）发现在印度比哈尔邦的巴格浦尔有一些有当地特色的产业集群，但是由于在这些产业集群中缺乏规划而变得日益衰落，越来越多的人离开了这些工作岗位，因此可以看出由产业集聚而发展成的产业集群不一定会带来产业的进步，如果没有很好的规划，产业集聚就会适得其反，物流产业亦是如此。关于产集聚的测度研究，不同学者对使用的测度方法也有所不同，也有一些学者将
9、多种测度方式结合使用。李宏武（2012）以人口的空间基尼系数和产值的空间基尼系数测算了我国六个经济区的产业集聚情况，通过结果发现集聚组主要为山区、沿海等地区，而非集聚组则是广阔的松辽平原和华北平原。周伟等（2020）运用修正的地理集聚指数（EG），并通过构建空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）等空间计量方法，综合分析京津冀城市群制造业空间变化趋势与集聚影响因素。次俊熙（2020）通过分行业产值排名、区位熵指数两种方法对地区制造业的分行业集聚现状进行了分析，最后基于地理面积构造了制造业集聚指数，以衡量各地区的制造业产业的集聚水平。2 京津冀物流产业的集聚效应2.1 集聚效应测度本文根据
10、数据的可得性以及前人对集聚效应的研究，选取区位熵指数来测度京津冀地区物流产业的集聚度，具体公式如下：LQ= （1）其中：i代表地区，q为i地区物流产业的总产值，q为i地区所有产业的总产值，Q为全国物流产业的总产值，Q为全国所有产业的总产值。若LQ1，则i地区的物流集聚明显;若LQ=1，则该地区的物流产业一般集聚;若LQ1，则该地区的物流产业相对不集聚。2.2 数据选取与说明本文数据选取20002019年北京市、天津市、河北省以及全国的物流产业总产值以及全行业总产值，数据分别来源于北京市统计年鉴、天津市统计年鉴、河北省统计年鉴以及中国统计年鉴，由于我国行业分类中没有“物流业”这一明确分类，所以本
11、文选取交通运输、仓储和邮政业的数据来表示物流产业的相关数据。2.3 集聚效应测度结果经数据计算得出北京市、天津市以及河北省20002019年物流产业的区位熵，并将计算所得的数据绘制成趋势图如图1所示：由图1的趋势图可以看出河北省物流产业的区位熵均大于1且大部分大于1.5，表明河北省的物流产业具有较高的集聚水平，天津市物流产业的区位熵大多数年份大于1，表明天津市物流产业的集聚水平较高但仍有提升的空间，北京市物流产业的区位熵在1上下浮动且经常小于1，表明北京市物流产业的集聚水平不高，2019年，在天津市和河北省的物流产业集聚效应均有所提高的情况下北京市的物流产业集聚效应却有所下降，这表明北京市的物
12、流产业急需作出调整以更好地适应经济的发展。京津冀物流产业整体区位熵保持在1.2以上，表明了京津冀一体化的发展提高了京津冀地区物流产业的集聚效应并保持在一个较好的水平。3 创新发展对京津冀物流产业集聚效应的实证研究本文选取20002019年20年的面板数据为样本，对京津冀物流产业的集聚效应建立面板数据模型，运用Stata16.0对其进行实证分析。原始数据均来源于北京市统计年鉴、天津市统计年鉴、河北省统计年鉴和中国统计年鉴。3.1 指标选取及数据说明科技进步和技术创新代表着一个国家的进步，常常在一国的发展中发挥着重要的作用。中国制造2025指出，创新是制造业发展的核心，我国要积极推动制造业创新性、
13、智能化发展，提高关键环节和重点领域的创新能力，物流产业作为我国的传统制造业以及制造业贸易中的中坚力量，更应该早日作出改变。综上，本文在前人研究的基础上，选取经济发展水平、科技投入、教育投入、资本投入来代表地区的创新发展水平来对京津冀地区物流产业的集聚效应的影响进行实证研究。集聚效应：被解释变量，本文采用京津冀地区物流产业的区位熵LQ来表示，区位熵在一定程度上能够反映地区产业的集聚水平，当区位熵大于1时，代表该地区的产业集聚水平较高，集聚效应结果通过式（1）计算所得。经济发展水平：解释变量，经济的发展是所有产业发展的基础，本文选取京津冀地区人均生产总值GDP来表示地区经济发展水平。科研投入：解释
14、变量，本文选取京津冀地区研发投入强度Rd来表示，研发投入强度是指国家或地区研发投入总量与国内或地区生产总值之比，是国际上应用较广泛的核心指标。教育投入：解释变量，本文选取京津冀地区教育支出与地区GDP之比来衡量，用Edu表示。资本投入：解释变量，本文选取京津冀地区固定资产投资与地区GDP之比来衡量，用Inv表示。3.2 模型设定面板数据集合了截面数据和时间序列的优点，能够反映个体差异以及时间序列的变化情况，同时对于样本容量较小的数据比较友好，因此本文采用面板数据模型进行计量分析，模型如下：LQ=+GDP+Rd+Edu+Inv+ i=1，2，3，t=1，2，T （2）其中：LQ是被解释变量，為京
15、津冀地区物流产业的区位熵，表示i地区在第n年物流产业的区位熵，GDP、Rd、Edu、Inv为解释变量，分别代表人均生产总值、研发投入强度、教育投入强度、资本投入强度，为常数项，、和为解释变量系数，为不随时间变化的个体效应，表示时间效应，为独立同分布的随机误差项。接下来，对变量进行描述性统计分析，结果如表1所示：由表1可看出，京津冀物流产业区位熵平均值为1.291，表明京津冀地区物流产业整体上集聚水平较高;人均生产总值最大值和最小值差距较大，从一定程度上能够表明京津冀地区的经济水平在逐渐提升;研发投入强度、教育投入强度和资本投入强度的最大值和最小值差距均比较明显，说明近年来京津冀地区的创新投入明显增多。3.3 相关性及多重共线性分析为初步了解各变量间的关系及是否存在多重共线性，对各变量进行分析后结果如下：由表2可以看出，人均生產总值和资本投入强度与京津冀地区物流产业区位熵正相关，研发投入强度和教育投入强度与其呈现负相关，且系数均小于0.7，表明各变量间不存在重大的多重共线性问题。3.4 Hausman检验对主要变量进行相关性分析后就要确定计量模型来对相关变量进行回归分析，本文选择的是用Hausman检验来确定需要使用的计量模型。Hausman检验的统计量为：-Var-Var-K
