苟富华 周敏
摘 要：运用2008～2019年长三角三省一市的年鉴数据，测度物流产业与高技术产业的专业化集聚水平及两产业的协同集聚水平，然后利用多元线性模型分析产业协同集聚的影响因素。研究结果显示，长三角整体物流产业与高技术产业的集聚水平较高，但各地区具有较大差异;上海市的物流产业与高技术产业协同集聚水平一直处于长三角地区的最前沿;同时地区经济发展水平、产业结构、资本投入强度及交通基础设施水平对物流产业与高技术产业的协同集聚水平具有提升作用，而对外开放水平、政府干预、科研投入水平和人力资本水平对产业协同集聚的作用则相反。
关键词：物流产业;高技术产业;协同集聚测度;影响因素
中图分类号：F259.27 文献标识码：A
Abstract： based on the yearbook data of three provinces and one city in the Yangtze River Delta from 2008 to 2019， this paper measures the specialized agglomeration level of logistics industry and high-tech industry and the collaborative agglomeration level of the two industries， and then analyzes the influencing factors of industrial collaborative agglomeration by using multiple linear model. The results show that the agglomeration level of logistics industry and high-tech industry in the Yangtze River Delta is high， but there are great differences among different regions. The collaborative agglomeration level of logistics industry and high-tech industry in Shanghai has always been at the forefront of the Yangtze River Delta region. At the same time， the regional economic development level， industrial structure， capital input intensity and transportation infrastructure level have an impact on the logistics industry and high-tech industry of the level of industrial collaborative agglomeration can improve， while the level of opening to the outside world， government intervention， scientific research investment level and human capital level have the opposite effect.
Key words： logistics industry; high-tech industry; industrial collaborative agglomeration; influencing factors
產业协同集聚作为一种新型经济活动，逐渐成为一个国家或地区经济发展的重要驱动力，且在全球化时代，产业竞争力体现着国家竞争优势。以高技术产业为代表的先进制造业是国民经济的支柱性产业，是提高产业竞争力的主要动力之一。物流产业作为制造业的延伸产业，为高技术产业提供服务与支持。物流产业与高技术产业的协同发展是经济发展过程中的现实需求，同时具有良好的协同集聚发展的现实基础。而长三角作为我国经济发展的先行地，工业发展起步早，具有良好的产业集聚基础与雄厚科研实力，市场化水平高，交通便利，是产业协同发展的优良地区。对长三角物流产业与高技术产业的协同集聚水平进行测度及分析其影响因素，有助于对长三角物流产业与高技术产业的协同集聚现状做出比较准确的判断与客观评价，有利于长三角物流产业与高技术产业的协同发展。
1 文献综述
产业协同集聚最早是由Ellison和Glaeser（1997）[1]提出的，他们将产业协同集聚定义为：协同集聚是产业集聚发展过程的一种趋势，在特定区域内具有相关关系的产业因产业投入要素等区域互惠因素，选择了在周边临近的生产地址。此后，产业协同集聚逐渐成为研究热点。目前，关于产业协同集聚的研究主要集中于理论与实证检验视角。（1）关于产业协同集聚的理论分析。Ellison和Glaeser[2]基于马歇尔的产业集聚外部性规模经济理论，从微观机制的角度出发，发现多样化产业间倾向于协同集聚。Jacobs（1969）[3]认为产业间存在协同集聚现象即产业多样化集聚，且知识与技术能在相同产业或不同产业间实现共享。Venahles（1996）[4]提出了垂直关联的产业集聚模型，解释了上下游产业在空间地理上的协同区位选择的原因。高峰、刘志彪（2008）[5]从产业经济地理的视角出发，认为产业协同集聚是由产业间的外部经济效应和协同效应所产生的。长三角地区制造业与服务业的协同集聚有利于减少单一产业集聚所产生的过度竞争等负外部性现象，更有利实现产业结构升级。陈宪、黄建锋（2014）[6]从分工的角度出发，探讨了服务业与制造业的发展历程、原因及现实发展过程中的互补互动关系，得出服务业与制造业彼此之间的分工与合作促进了两行业的协同集聚。（2）关于产业协同集聚的实证分析。一是产业协同集聚的现象研究。Senn（1993）[7]从服务业细分行业视角出发，发现不同的服务业之间存在空间集聚现象，且服务业内部各细分行业也具有协同集聚趋势。江曼琦、席强敏（2014）[8]研究发现技术密集型的制造业与生产性服务业具有较强的空间协同集聚趋势，同时城市的交通运输服务业是影响城市制造业空间集聚的重要产业。吉亚辉、段荣荣（2014）[9]运用2006～2013年我国31个省市的面板数据和CPVL模型，探讨了生产性服务业与制造业协同集聚现象。研究结果表明，生产性服务业与制造业具有协同集聚现象，且产业彼此间具有相互促进作用。二是产业协同集聚的影响效应。胡艳、朱文霞（2015）[10]和朱文霞（2016）[11]利用城市面板数据，探索生产性服务业与其他产业的协同集聚效应，发现生产性服务业与制造业的协同集聚对经济增长具有正向促进作用，多样化产业结合不仅有利于节约成本还可以实现产业的优化组合，推动经济转型。刘玉浩、池仁勇、施佐利（2018）[12]运用静态面板模型和GMM模型，实证检验分析了生产性服务业和制造业协同集聚对制造业效率的影响效应，二者呈“倒U型”关系，即适度的产业协同集聚对制造业效率具有促进作用，而过度的集聚就会产生负面作用。伍先福、杨永德（2016）[13]在理论分析上认为生产性服务业与制造业协同集聚会直接影响人口与经济城镇化，还会对空间与社会城镇化具有关联性影响;在实证分析中发现我国生产性服务业与制造业协同集聚整体上促进了城镇化发展，但对城镇化建设的影响作用方面，东中西部存在明显的地区差异性。三是产业协同集聚的影响因素。陈曦、朱建华、李国平（2018）[14]从空间视角探讨制造业产业间协同集聚的区域差异及影响因素，发现产业间协同集聚水平与城市规模有关，地区政策、经济发展水平、交通设施水平及劳动力供给等因素都对制造业产业间的协同集聚有一定的影响。基于新经济地理学的研究视角，陈国亮、陈建军（2012）[15]利用我国221个城市面板数据，从空间层面探索了影响二、三产业协同集聚的因素，研究发现，区域性中心城市的发展有助于周边城市的二、三产业的协同集聚水平的提高。
综上，现有学者在研究产业协同集聚现象时，研究对象方面多以生产性服务业与制造业为主，对生产性服务业与高技术产业协同集聚的研究较少;且在研究范围上多以全国为主，较少对具体区域间的产业协同集聚进行研究。在产业结构升级、经济结构转型的背景下，生产性服務业与高技术产业之间的关联度越来越紧密。长三角是我国最重要的工业走廊之一，区域内集聚着众多高能耗、大运量及高技术特质的现代大型工业企业，且物流产业作为生产性服务业中的重要组成部分，因此，研究长三角区域物流产业与高技术产业的协同集聚及其影响因素具有十分重要的理论和实践意义。
2 物流产业与高技术产业协同集聚水平测度
2.1 测度方法选取
衡量产业协同集聚水平的方法众多，如EG指数、D-O指数、新EG指数和Colocalization指数，以及国内学者根据我国具体情况构建的基于EG指数的γ指数和CO指数，充分考虑数据的可获得性和指标的可操作性，本文选取陈建军等（2016）[16]构建的CO指数，具体公式如下：
CO-1-+LQ+LQ （1）
式（1）中，CO表示某地物流产业与高技术产业的协同集聚指数，其值越大，表明该地区物流产业和高技术产业的协同集聚水平越高;值越小，则表明产业协同集聚水平越低。LQ和LQ分别表示物流产业与高技术产业在“i”地的集聚度，本文采用反映产业地区专业化聚集的区位熵指标来衡量。其计算公式如下：
LQ= （2）
LQ= （3）
上式中，q和q分别表示i省物流产业和高技术产业的总产值或就业总人数，Q表示i省的总产值或就业总人数，q和
q分别表示全国物流产业和高技术产业的总产值或就业总人数，Q为全国的总产值与就业总人数，同时为减小多重共线性等影响本文采用就业人数衡量物流产业和高技术产业的区位熵指数。若区位熵大于1，表明该产业在某地区发展规模较大，具有相对的比较优势，竞争能力较强;若区位熵小于1，则反之。
2.2 数据来源与说明
本文所研究的相关数据均来自2008～2019年《中国第三产业统计年鉴》、《中高技术产业统计年鉴》、《中国统计年鉴》与长三角三省一市的统计年鉴，由于目前我国的产业体系中没有“物流业”这一行业，参考相关文献，本文采用交通运输、仓储业和邮政业来表征物流产业。
2.3 测度结果与分析
首先根据式（2）分别计算出2007～2018年间上海市、江苏省、浙江省和安徽省物流产业与高技术产业的区位熵，再将计算出的区位熵代入式（2），计算出物流产业与高技术产业的协同集聚水平。表1显示了2007～2018年上海、江苏、浙江和安徽物流产业与高技术产业的区位熵及两产业的协同集聚水平。
根据表1的测算结果，可以绘制长三角物流产业与高技术产业的区位熵趋势图及长三角物流产业与高技术产业协同集聚水平变化趋势图，如图1、图2和图3所示。从区位熵来看，物流产业方面，2007～2018年间，长三角整体物流产业发展平稳，区位熵值都等于1或接近于1，说明长三角物流产业已经形成一定的产业规模。从各地区来看，上海市的物流产业集聚水平一直保持在最前沿，其区位熵均大于1，但整体上呈下降趋势，从2007年的4.50下降至2018年的3.48。江苏省、浙江省和安徽省的物流产业集聚发展平稳，但其区位熵都小于1，说明这三省的物流产业集聚效应不明显;在高技术产业方面，2007～2018年间，长三角整体高技术产业区位熵呈下降趋势，但其值均大于1。上海市、江苏省以及浙江省的高技术产业区位熵全部大于1，变化趋势同整体变化一样，呈下降趋势，说明这三个省市的高技术产业水平在长三角具有比较优势，具有较好的高技术产业集聚基础。且在2013年开始江苏省高技术产业集聚水平超过上海市高技术产业集聚水平，这与长三角产业转移等因素有关;而安徽省的高技术产业区位熵在缓慢上升，但均小于1，说明安徽高技术产业未形成一定规模的集聚。
从物流产业与高技术产业协同集聚水平来看，2007～2018年间，长三角两产业协同集聚水平均保持在3.4左右，其中上海市两产业协同集聚水平虽呈下降趋势，江苏省两产业协同集聚发展平稳，在研究期间均保持在4.3左右，上海市和江苏省的物流产业与高技术产业协同集聚水平始终高于长三角整体水平;而浙江省和安徽省两产业协同集聚均大于1，其中安徽省两产业协同集聚水平呈缓慢上升趋势。综上所述，长三角三省一市的物流产业与高技术产业的协同集聚水平较高，但各地区具有区位差异。
3 物流产业与高技术产业协同集聚的影响因素分析
3.1 模型设定
参考相关研究文献，本文设定的物流产业与高技术产业协同集聚影响因素线性模型形式如下：
CO=α+αlnDev+αlnIs+αlnInv+αlnPort+αlnGov+αlnRD+αlnEdu+αlnTra+ε （4）
式（4）中，α为回归系数，i为省市，t为时间;被解释变量CO是利用式（1）测度的长三角三省一市的物流产业与高技术产业的协同集聚度;Dev为区域经济发展水平，用地区人均GDP来衡量;Is为产业结构，用第二产业产值占地区GDP的比值来衡量;Inv为资本投入强度，用固定资产投资占GDP的比重来衡量;Port为对外开放程度，用进出口总额占GDP比重来衡量;Gov为政府干预，用一般预算财政支出占GDP比重来衡量;RD为科研投入水平，用R&D经费内部支出占GDP比重来衡量;Edu为人力资本水平，用每万人口中大学生人数来衡量;Tra为交通基础设施水平，用铁路、公路和内河航道里程与区域面积的比值来衡量。ε为随机误差项。
所有原始数据均来自2008～2019年《上海市统计年鉴》、《江苏省统计年鉴》、《浙江省统计年鉴》和《安徽省统计年鉴》，表2为各变量的描述性统计结果，同时为消除数据间的异方差，所有变量在模型中均取对数。
3.2 回归结果与分析
基于长三角三省一市2007～2018年面板数据，根据服务产业与高技术产业协同集聚影响因素的回归模型，利用Eviews10.0软件，首先对各个变量分别回归，分析这些因素对产业协同集聚水平影响的显著性及程度;然后进行多元素线性回归，回归模型通过F检验和豪斯曼检验，最终选择固定效应模型，回归结果如表3所示。
模型回归结果显示，所有模型的可决系数R均大于0.977，说明模型拟合情况较好且置信水平高，所选取的解释变量与被解释变量之间存在一定的相互影响。在单独回归中各变量均在1%的水平显著;在整体回归中，除人力资本水平不显著外，其余变量均显著，其中产业结构、资本投入水平、科研投入和交通基础设施水平在1%的水平下显著，经济发展水平和政府干预水平在5%的水平下显著，对外开放水平在10%的水平下显著。同时，由实证结果可知，经济发展水平的影响效应、产业结构、资本投入强度和交通基础设施水平对物流产业与高技术产业协同集聚具有正向促进作用，其中交通基础设施水平的影响效应最大，其次为产业结构;一般认为经济发展水平越高，对物流产业的需求量就越大，同时随着社会分工的深化与细化，高技术产业的发展需要与之配套的生产性服務业如物流产业，以提升企业的核心竞争力，这就推动着物流产业与高技术产业的协同发展。产业结构的升级与调整有利于产业协同集聚水平的提升，所以长三角以加快对如高技术产业等的第二产业的发展，促进物流产业在内的生产性服务业与高技术产业为代表的制造业的产业协同发展。资本投入强度的提高显著地促进产业协同集聚水平的提升，说明资本密集型产业倾向于与物流产业的生产性服务业部门的区域临近分布。运输的便利性和成本的高低与地区交通基础设施紧密相关，是物流产业在区域集聚的前提条件，物流产业是制造业的延伸产业，其在区域的集聚对制造业具有直接影响，从而也会间接影响高技术产业，进而促进产业协同集聚。而对外开放水平对产业协同集聚的影响作用为负，说明长三角各省市在引进外来技术时需要注意引进质量与结构;政府的过度干预会造成产业协同集聚水平的低下，这与当前政府对物流产业中的交通运输业如铁路运输的干预较多等原因有关。科研投入强度和人力资本对产业协同集聚水平的提升具有抑制作用。
4 结论与建议
本文对长三角三省一市的物流产业和高技术产业的集聚水平及两产业的协同集聚水平进行测度，发现长三角整体的物流产业与高技术产业的集聚水平较高，上海市在物流产业、高技术产业和两产业协同集聚水平上都处于较高水平。在对其影响因素的实证分析中， 区域经济发展水平、产业结构、资本投入强度和交通基础设施水平对产业协同集聚水平的提升具有正向促进作用，而对外开放水平、政府干预、科研投入水平和人力资本水平具有负向抑制作用。
因此，提出以下建议：产业集聚水平高的上海市发挥其带动作用，促进江苏、浙江和安徽省的物流产业与高技术产业的共同发展;物流产业和高技术产业的发展需要大量的资本与技术，因此地区要较大资本与技术对产业发展的投入;在与国外进行经济合作时，多引入先进技术与管理方法，同时也要注重引进质量水平与结构;适当减少政府干预，如放松对交通运输产业的管制，充分发挥市场机制，促进供给侧改革。
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