东部地区物流业竞争力影响要素研究

唐建荣,汪肖肖

(江南大学 商学院,江苏 无锡 214122)



东部地区物流业竞争力影响要素研究

唐建荣,汪肖肖

(江南大学 商学院,江苏 无锡 214122)

摘要：综合考虑要素投入与物流业竞争力水平之间的关系，根据2007~2013年我国东部11省市物流数据，构建物流业竞争力固定效应回归计量模型，分析要素投入包括科技人员、固定资产投资、产业结构对物流业竞争力的影响程度，运用逐步回归对其显著因素进行识别。结果表明，固定资产投资与物流业竞争力呈现正相关，科技人员和第三产业发展对物流业竞争力的提升呈现负相关。因此东部地区在积极投资物流基础设施的同时亟需走以创新型人力资本为主体，以产业结构优化为方向的自主创新道路。

关键词：要素投入;固定效应回归模型;逐步回归

一、 引言

物流业是融合运输业、仓储业、信息业等行业的复合型服务产业,作为推动地区经济发展的重要一环,其快速发展给经济增长注入了新的活力。若要使物流业发展获得竞争优势,提升区域物流的竞争力,就必须对影响物流业竞争力的要素进行分析识别。物流业竞争力是指特定区域内物流业发展所获得的软硬件环境的支持能力、开拓市场的能力、技术创新的能力及综合利用各种资源的能力等。对影响地区物流竞争力水平的关键要素进行识别和评估有利于有效挖掘区域特质、充分开发和提升当地有形或无形资源禀赋,实现区域原生态材料到提升区域竞争力内在滋养的转化,进而推动该区域在物流业发展中脱颖而出。

东部地区经济发展快、经济氛围活跃,加之地理位置、自然条件、政策扶植等优势,物流业呈现投资规模不断增长,信息技术不断深化的趋势,对物流服务的质量要求也越来越高。但由于受经济、基础设施、市场化程度、信息化水平、需求等要素影响,东部地区各省市仍存在物流业与其他产业缺乏协同发展、信息共享率低、需求与供给不完全匹配等诸多问题。因此,有必要对东部地区各省市物流业竞争力RCA指数进行对比分析,并测量各影响要素与竞争力水平之间的关系,从而识别出关键要素,以利于其在新一轮的物流业发展中更注重比较优势、优化资源配置、制定相关政策、充分发挥竞争优势,实现良性循环,从而对我国中西部地区起到示范作用。

在影响物流业竞争力(RCA)指数方面,本文认为,要素投入是造成物流业竞争力水平不均的重要影响因素。在产业竞争力理论模型的基础上,结合东部地区物流业实际情况,运用固定效应模型选取物流业的科技要素、物质资本要素、产业结构三个投入要素指标来刻画其对物流业竞争力的影响程度,通过逐步回归识别出影响11省市物流业竞争力水平的显著因素。

二、 文献综述

近年来,国内外学者对于物流业竞争力影响要素的探讨不断深入。Karagülle[1]基于土耳其物流业的概况,从环境与可持续发展的视角指出，未来物流企业为增强竞争力在制定战略时应考虑到环境相关

法规政策的影响,增强物流企业的社会责任;Kwasnicki[2]围绕人口、全球GDP、人均GDP刻画了未来增强物流业竞争力的一个增长曲线,并对美国、欧盟、日本、中国、印度五个国家或地区提出了相应的方案;刘玉美[3]基于因子分析找寻出影响湖南省物流产业竞争力的三大因素,即区域物流作业能力、物流支撑能力、物流产业规模,并提出增强物流业竞争力的建议;孙志忠[4]以理论研究为基础,确定了物流产业环境竞争力、经营管理竞争力和竞争潜力3个主范畴,构建物流产业核心竞争力立体模型;林晓伟[5]根据中国国情和区域物流特点,在分析“钻石模型”的基础上,构建了区域物流竞争力评价模型及评价体系,将我国物流竞争力分为4种类型:强竞争力类型、较强竞争力类型、较弱竞争力类型和弱竞争力类型;卞文良,鞠颂东[6]构建国家物流业竞争力分析框架,运用因子分析方法从效力、实力和潜力三个方面客观选取评价指标进行分析,并提出增强物流业竞争力的建议;孙荣霞[7]着重从物流需求和物流供给两个方面建立影响河南省物流业竞争力的评价指标,通过因子分析法将其划分为物流经济发展环境、物流人才、物流规模3个主要因子。

物流业竞争力影响要素研究大多是基于钻石模型、因子分析等描述性方法进行分析进而提出相应对策建议。而在各要素存在区域差异的背景下,对物流业竞争力影响程度的实证检验和测度的研究可谓凤毛麟角。本文选取科技、物质资本、产业结构3类要素通过固定效应回归模型和逐步回归计量模型测度其对东部11省市物流业竞争力的影响程度,为理性挖掘区域物流业发展要素潜质、保持和提升区域的持久竞争力、指引区域内物流企业布局、提升区域现代物流竞争力提供决策依据。

三、模型构建及变量选择

关于产业竞争力影响因素的分析,有两个著名的计量经济模型Kim-Marion[8]和Moreno[9]模型。他们通过研究美国、西班牙制造业要素投入(资本和人力资源的投入)、研发强度(技术进步)、产业集中度等因素进行竞争力评价。但由于Moreno模型单一考虑了出口份额作为被解释变量,没有凸显比较优势,本文采用RCA指数作为物流业竞争力的衡量指标,代表物流业的产出指标,反映物流业的利润创造能力。物流业作为新兴的一个产业,影响因素必然很多,但本文认为物流业的科技、物质资本和产业结构三方面的要素投入,包括物流业R&D人员数、固定资产投资和第三产业增加值是影响物流业竞争力的主要因素。因此，构建物流业竞争力评价模型如下:

lnRCA=β0+β1lnSE+β2lnTC+β3lnCR

式中:RCA为显示性比较优势指数,测算公式为RCAi=(Xi环/Xi国)/(Xw环/Xw国),Xi环代表i省物流业总产值,Xi国代表i省国内生产总值,Xw环代表全国物流业总产值,Xw国代表全国国内生产总值。RCA>1，说明i省物流业竞争力高于全国平均水平;RCA=1，说明i省物流业竞争力与全国平均水平持平;RCA<1，说明i省物流业竞争力低于全国平均水平。RCA值越大,表明i省的物流业竞争力越强,比较优势越明显。

科技要素(SE)。科技要素可以从科技队伍、科技投入、科技成果和科技转化4个方面去测度。科技队伍主要指R&D人员数;科技投入来源于财政拨款、借贷、风投及企业科技投入等;科技成果指作为学术或经济价值的知识产品;科技转化指各类成果的应用，其主要包括政府、企业、高校及科研机构等。但由于科技投入、科技成果和科技转化的统计资料不完全可得,故以各省物流业R&D人员占就业总人数的比重作为科技禀赋的指标,代表技术创新的人才投入。

物质资本要素(TC)。固定资产投资额是以货币形式表现的固定资产。投资完成额是固定资本总额的重要来源。鉴于统计资料的可获得性,用固定资产投资额代替固定资本投资额。TC的测度方式为各省物流业的固定资产投资额占总就业人数的比重,代表物流业的资本密集度。

产业结构要素(CR)。以各省第三产业增加值占总产值的比重进行衡量,代表产业市场集中度。相关产业和支持性产业与其是一种休戚与共的关系,国民经济三大产业,尤其是第三产业会催生较高的需求,故以此增加值来衡量物流业发展水平和规模。

四、数据处理及结果分析

国内大部分学者在研究过程中将物流业界定为货物运输业、仓储业和邮政业三个部门,本文采用相同的界定。本文选取中国东部地区作为研究对象,主要包括:北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南11省市,收集了各个省份2007～2013年物流业总产值(亿元)、国民生产总值(亿元)、固定资产总值(亿元)、就业人数(EL)、R&D人员总数等数据,RCA指数计算结果见表1。本文使用的面板数据来源于2008～2014年《中国统计年鉴》和各个地区的统计年鉴。

表1　东部地区11省市RCA指数

表1数据显示，2007～2013年,东部地区各省物流业的RCA指数具有明显的波动性。从时间上看,各省RCA指数除江苏、浙江、山东外，2008年整体下行趋势明显,原因是受世界经济快速增长和国内需求旺盛的拉动;空间上,物流业竞争力水平分布也不均匀，呈现梯状分布特征：河北、福建、海南省属于“第一梯队”;北京、天津、辽宁、山东省属于“第二梯队”;上海、江苏、浙江、广东省则属于“第三梯队”。东部地区RCA指数普遍较高。

(一)东部地区物流业竞争力总体变动分析

本文借助Eviews6.0软件，应用固定效应回归模型对2007～2013年东部地区物流业的面板数据进行回归分析,揭示要素投入(R&D人员数、固定资产投资、第三产业增加值)对物流业竞争力的作用关系及特征,回归结果见表2。

表2　东部地区POLS结果

给定显著性水平a=0.05时,查F分布表,得到临界值F(0.05)(10,54)=1.99<39.76(49.24)。表明方程在95%的置信水平下显著成立。由表2可知,R2=0.924875,模型的拟合效果良好。对于给定的显著水平a=0.05,查t分布表得临界值t(0.025)(66)=2,解释变量LNSE、LNTC、LNCR的t检验均显著,说明R&D人员投入、固定资产投资、第三产业发展对于东部地区物流业的竞争力均有显著的影响。由回归系数看到,固定资产投资投入每增加1%,物流业RCA产出将增加7.5%,表明固定资产投资增加成为物流业竞争力提升的内在动力。而R&D人员(SE)、产业结构(CR)对物流业竞争力总体呈现负相关,说明现代物流业发展还主要依靠投资,R&D人员与相关产业还没有充分利用,对物流业竞争力的提升作用还不明显,说明东部地区进入投资导向阶段,这一阶段的竞争优势不再主要依靠天然资源,而是倾向于依靠创造性的生产要素、较大的市场需求等。因此,东部地区在积极投资建设现代化物流基础设施的同时,应走以创新型人力资本为主体的自主创新的道路。

(二)要素投入对11省市物流业竞争力水平的贡献

从表1可以看出,要素投入的程度容易引起物流业竞争力水平相应发生质变。2007～2008年,北京、天津、上海、江苏在要素先发优势作用下,不断集聚要素和经济活动,在许多单要素方面的相对优势逐步显现,加之继续获得来自中央政府的开放政策优惠,其优势明显增强,与辽宁、海南等省份发生明显分异。表2揭示各要素对东部地区总体物流业的影响,但不易看出每个省份各要素投入对于RCA的贡献。根据EVIEWS6.0逐步回归筛选与RCA指数关系最为密切的变量,结果见表3。

表3　要素投入对竞争力水平的贡献结果

表3显示,要素投入，包括R&D人员投入(SE)、固定资产投资(TC)、第三产业发展(CR)等对各省市物流业竞争力产生了不同程度的影响:

1.R&D人员投入(SE)对于物流业竞争力的影响。根据“研究与开发要素论”,R&D是一种生产要素。结果显示,SE投入对辽宁省物流业RCA的影响系数为0.0036,即辽宁省R&D人员投入每增加1%,将会使RCA提升0.0036%,表明辽宁省在物流业发展过程中，在R&D人员投入上还远远不够;江苏省R&D人员投入与产出的关联度较差,SE投入对RCA的回归系数为-0.000252,接近0,从侧面反映R&D人员创新效益向心力不足。因此，应充分利用人才资源,使R&D人员“质”的提升要大于“量”的扩张,从而发挥出最大优势。

2.固定资产投资(TC)对于物流业竞争力的影响。物流基础设施和装备技术水平代表着物流硬件水平,只有拥有和应用先进的物流装备并把它们转化为物流竞争力,才能创造出巨大效益。TC投入对物流业竞争力RCA的提升显著正相关。源于天津、上海、江苏、浙江、海南等省份借助其特殊的地理位置和经济发展水平,信息技术等现代化通信基础设施应用层次比较高。固定资产投资每增加1%,海南省物流业竞争力指数随之增加0.7%;天津市增加0.2%;江苏、上海增加0.12%。因此，应重视物流基础设施和信息技术的投资,使物流业发展得到强有力的支撑。

3.第三产业发展(CR)对于物流竞争力的影响。产业间发展是互联互通的,任何一个产业的发展都脱离不了其他产业的支撑,物流业更是如此。除辽宁省外,CR对于各省的RCA呈正相关,尤其是北京,CR投入每增加1%,物流业产出将增加0.41%,表明北京市服务业发展迅速滋生了更高的物流需求,物流业竞争力与第三产业关联效应较强。因此，应大力发展第三产业,提高居民生活水平的同时，实现社会需求的高水平上升,为物流业的快速发展提供广阔的空间。

从以上分析可以发现，TC和CR投入总体上对物流业竞争力RCA的贡献较强。但由于各省市在人力资源、固定资本水平、产业结构等要素投入参差不齐,故对各省市物流业竞争力RCA指数造成了不同程度的影响。

五、 结论及政策建议

(一)结论

1. 高级物流人才稀缺且供需双方“错位”,使发展现代物流业遭遇瓶颈。因此，应加强人力资源的开发工作，走创新引领发展的道路。否则，人力资源要素短缺将最终制约其物流业的发展。

2. 投资作为国民经济增长的三驾马车之一,其中，固定资产投资作为投资的重要组成部分，对经济增长起着举足轻重的作用,也是制约物流业发展不平衡的重要因素。

3. 完备的产业链是物流业获得竞争优势的源泉。第三产业会催生较高的物流需求量,对物流业竞争力提升的贡献很大。

(二)政策建议

1.建立人才“三大联盟”机制,优化物流集聚耦合结构

由表3可知,R&D人员对于物流业竞争力提升的作用很小,说明物流人才缺乏,使物流业技术效率偏低。因此，培养既懂理论又能实践的“两栖型”物流人才迫在眉睫。发展以强势企业群为核心的“战略联盟”,鼓励 “强强联合”,加快行业整合,促进生产要素快速聚集;组建以企业为主体的“产学研联盟”有效落实创新理念融入产品商业化;推动“合作营销联盟”——以“三化”(个性化、国际化、高端化)为核心,培育新增长点。

2.构筑投资“两大工程”建设,感知互联互通，智能发展

由表3可知,固定资产投资(TC)对于物流业的产出弹性可达0.7%。因此，应加强物流业固定资产投资力度，通过物流基础设施与交通运输网络的互联互通,很多传统物流企业借助OTO模式实现了从传统产业向互联网时代的转变。加快建设“电子化平台工程”,抓住电子商务大发展的战略机遇,促进电子商务网站的普及,提高物流业从业人员移动终端的使用率,促进物流业向广度和深度发展。实施“标准化工程”,加强各种物流标准的建设,加强与国外机构相互认证联盟,以使各种相关的技术标准协调一致,建立产品国际认证标准。

3.搭建服务“三个平台”体系,倡导开放共享智慧物流

为使我国物流业“最后一公里”送达业务具有无法取代的优势,需要促进物流业发展的有关政策支持。搭建“风险释放平台”,可化解物流企业创新风险;搭建“融资平台”,优化企业创新筹资渠道;搭建“服务平台”,为企业创新提供有效服务。转变发展思路,实现从“引资”转到“借智”,加速人才资源的开发,积极拓宽人才引进渠道,引进一批具有国际视野、懂经营、善管理的专业物流人才,形成能够在世界市场范围内有效资源配置的能力。

4.提高产业“三率一度”指标,增强产业黏性，互惠共生

相关产业发展(CR)与物流业发展呈互相推动的作用,CR每增加1%,便可带动41%物流业的增长率。因此，提高物流“行业增长率”、“行业占有率”、“行业贡献率”及“与相关产业的关联度”，需要借助“内力”和“外力”同步推进，即依靠区域内的发展优势,加快改造物流产业,努力提高产业的内在要素,向高技术含量和高附加值产品生产方向发展。同时,引进“ESIA(消除、简化、整合、自动化)原则”，对不增值的环节，通过提高核心价值进行战略重组。

参考文献:

[1] ALI ÖZGÜR KARAGÜLLE. Green Business for Sustainable Development and Competitiveness: An Overview of Turkish Logistics Industry[J].Procedia-Social and Behavioral Sciences,2012，(41)：456-460.

[2] WITOLD KWASNICKI. Logistic Growth of the Global Economy and Competitiveness of Nations[J]. Technological Forecasting & Social Change,2013，(80)：50-76.

[3] 刘玉美.区域物流竞争力水平分析与评价实证研究-以湖南省为例[J].物流技术,2013，(1)：200-202.

[4] 孙志忠,张晓燕.基于扎根理论的物流产业核心竞争力构成研究[J].宁夏大学学报,2014，(5)：132-138.

[5] 林晓伟,李建军.基于钻石模型的区域物流竞争力评价模型研究[J].南昌航空航天大学学报,2013，(2)：30-37.

[6] 卞文良,鞠颂东.国家物流业竞争力分析与评价[J].北京交通大学学报(社科版),2010，(7)：30-36.

[7] 孙荣霞.河南省物流业竞争力评价研究[J].物流技术,2014，(3)：200-202.

[8] KIM D,MARION B. Domestic Market Structure and Performance in Global Markers: Theory and Empirical Evidence from US Food Manufacturing Industry[J]. Review of International Organization,1997，(12)：35-54.

[9] MORENO L. The Determinants of Spanish Industrial Exports to the European Union[J].Applied Economics, 1997，(29)：723-732.

(责任编辑:张雅秋)

Affecting Factors of the Competitiveness of Logistics Industry in Eastern China

TANG Jian-rong,WANG Xiao-xiao

(School of Business，Jiangnan University，Wuxi Jiangsu 214122，China)

Abstract：This article constructs a fixed effects regression measuring model of logistics industry competitiveness based on the logistics data of 11 eastern provinces and cities from 2007 to 2013, taking into consideration the relationship between factor inputs and logistics industry competitiveness level. A number of factor inputs are analyzed, including scientific and technical personnel, fixed assets investment, and industrial structure to figure out their impact on the logistics industry competitiveness, and the method of stepwise regression is employed to identify the significant factors. The result shows that the investment in fixed assets has a positive correlation with the logistics industry competitiveness, while scientific and technological personnel and the third industry development have a negative correlation with the logistics industry competitiveness. Therefore, this article argues that while the logistics infrastructure investment is being promoted，it is urgently needed that a new independent path of innovation be constructed by optimizing the industrial structure and building a solid foundation of innovative human capital.

Key words：factor inputs；fixed effects regression model；stepwise regression

中图分类号:F250

文献标识码：A

文章编号：1672-8106(2016)01-0122-06

作者简介：唐建荣,男,江南大学商学院教授,博士。研究方向：低碳经济。

基金项目：国家自然科学基金项目“小样本非等距灰色预测模型建模及其应用研究”(71301061)；教育部人文社科基金项目“区域性碳交易平台的系统研究”(11YJAZH084)。

收稿日期：2015-09-07

汪肖肖，女,江南大学商学院硕士研究生。研究方向：物流产业规划与设计。