尤振來(lái)，趙軍鵬 （燕山大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，河北 秦皇島 066004）

YOU Zhenlai,ZHAO Junpeng (School of Economics and Management,Yanshan University,Qinhuangdao 066004,China)

0 引言

改革開放以后，隨著工業(yè)化進(jìn)程的不斷推進(jìn)，我國(guó)制造業(yè)快速發(fā)展，取得了巨大成績(jī)，為中國(guó)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展作出了巨大貢獻(xiàn)，對(duì)于國(guó)民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有著重要意義，在一定程度上體現(xiàn)國(guó)家的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。與此同時(shí)傳統(tǒng)制造業(yè)的發(fā)展也面臨許多問(wèn)題，我國(guó)制造業(yè)在產(chǎn)品價(jià)值鏈環(huán)節(jié)上處于低附加值環(huán)節(jié)，發(fā)展過(guò)多依賴勞動(dòng)力成本優(yōu)勢(shì)；發(fā)展較為粗放，對(duì)資源的利用率低，不惜以環(huán)境破壞為代價(jià)，隨著資源的大量消耗，經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)化發(fā)展面臨挑戰(zhàn)。因此，制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)已經(jīng)成為必然趨勢(shì)。而物流業(yè)作為為社會(huì)及生產(chǎn)服務(wù)的行業(yè)，是第三產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，物流業(yè)不僅被比作經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“加速器”，作為聯(lián)接生產(chǎn)和消費(fèi)的紐帶，更被認(rèn)為是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“第三利潤(rùn)源”，是國(guó)民經(jīng)濟(jì)體系中重要的基礎(chǔ)性服務(wù)產(chǎn)業(yè)，物流業(yè)對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用，越來(lái)越受到人們的關(guān)注。

近年來(lái)隨著物流業(yè)的快速發(fā)展，物流業(yè)的空間集聚態(tài)勢(shì)逐步形成，物流業(yè)集聚逐步成為學(xué)者研究的熱點(diǎn)。多數(shù)學(xué)者的研究都證明了物流業(yè)集聚對(duì)于制造業(yè)甚至是經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著積極作用，但是也有少數(shù)學(xué)者得出了不同的結(jié)論，比如崔洪凱等人基于西部城市的面板數(shù)據(jù)，對(duì)我國(guó)西部地區(qū)物流業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的關(guān)系進(jìn)行研究，得出西部地區(qū)物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)的互動(dòng)關(guān)系并不顯著的結(jié)論[1]；王建運(yùn)用動(dòng)態(tài)面板數(shù)據(jù)模型，得出物流業(yè)集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作用的即期效應(yīng)為負(fù)，在滯后期這一作用顯著為正[2]。那么隨著物流業(yè)集聚的發(fā)展，其對(duì)制造業(yè)升級(jí)的效應(yīng)如何？這種作用是否是簡(jiǎn)單的線性關(guān)系？是否會(huì)因?yàn)槲锪鳂I(yè)集聚水平的不同而存在差異？本文將圍繞這些問(wèn)題展開研究。

1 文獻(xiàn)評(píng)述

越來(lái)越多的學(xué)者開始關(guān)注物流業(yè)集聚的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。Heuvel等人的研究結(jié)果表明，物流企業(yè)通過(guò)空間集聚可以共同使用運(yùn)輸和倉(cāng)儲(chǔ)設(shè)備等資源，更容易開拓市場(chǎng)和進(jìn)一步擴(kuò)張[3]；Sheffi對(duì)物流業(yè)集群的形成、發(fā)展以及成功機(jī)制進(jìn)行了分析，認(rèn)為物流產(chǎn)業(yè)集群可以提升供應(yīng)鏈的運(yùn)作能力，創(chuàng)造并維持良好的就業(yè)機(jī)會(huì)，有助于各個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[4]；舒輝等基于省級(jí)面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用空間杜賓模型研究物流產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)之間的關(guān)系，結(jié)果顯示物流業(yè)集聚不僅能夠促進(jìn)本地區(qū)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)，而且由于外溢效應(yīng)的存在，也有助于周邊地區(qū)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)[5]；梁紅艷利用地級(jí)市層面面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用空間杜賓模型從全國(guó)以及東、中、西部不同層面，分析了物流業(yè)集聚對(duì)工業(yè)生產(chǎn)率的影響以及空間外溢效應(yīng)[6]。武富慶以黑龍江省相關(guān)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，通過(guò)回歸分析，研究了物流業(yè)集聚對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的貢獻(xiàn)，結(jié)果顯示物流業(yè)集聚對(duì)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在不顯著的負(fù)效應(yīng)[7]。

從物流業(yè)與制造業(yè)發(fā)展的關(guān)系研究來(lái)看，物流業(yè)與制造業(yè)的共同發(fā)展是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)。王珍珍基于超效率CCR-DEA模型，從不同區(qū)域?qū)用娼嵌?，分別測(cè)算了制造業(yè)、物流業(yè)以及制造業(yè)與物流業(yè)互為投入要素的綜合效率值，結(jié)果分析表明當(dāng)前我國(guó)大部分地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)的發(fā)展具有相互帶動(dòng)作用，但物流業(yè)發(fā)展對(duì)制造業(yè)效率水平的提升仍有待于提高[8]；龔新蜀在對(duì)絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶各省份物流業(yè)集聚度進(jìn)行了測(cè)度的基礎(chǔ)上，運(yùn)用模型實(shí)證分析了物流業(yè)集聚的溢出效應(yīng)，得出物流業(yè)集聚對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著溢出效應(yīng)[9]；梁紅艷從物流業(yè)的服務(wù)功能與調(diào)節(jié)功能出發(fā)，分別從產(chǎn)業(yè)聯(lián)動(dòng)視角以及產(chǎn)業(yè)分工視角分析了物流業(yè)對(duì)制造業(yè)效率的影響機(jī)制，并進(jìn)一步進(jìn)行了實(shí)證分析，結(jié)果顯示物流業(yè)有助于制造業(yè)效率的提升[10]；申亮等人利用門檻模型研究了物流業(yè)與制造業(yè)生產(chǎn)效率的關(guān)系，結(jié)果表明物流業(yè)對(duì)制造業(yè)效率的提升呈現(xiàn)非線性關(guān)系[11]。

進(jìn)一步分析可以發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有文獻(xiàn)基本都證實(shí)了物流業(yè)發(fā)展以及集聚對(duì)制造業(yè)以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展的積極促進(jìn)作用，也有少數(shù)學(xué)者持不同觀點(diǎn)，但基本都是從整體層面分析物流業(yè)發(fā)展以及集聚與經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的單一線性關(guān)系，沒(méi)有考慮到可能因?yàn)槲锪鳂I(yè)集聚水平的不同導(dǎo)致的差異，物流業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)的促進(jìn)作用可能存在“門檻效應(yīng)”，即物流業(yè)集聚水平可能存在一個(gè)或幾個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，當(dāng)集聚水平處于不同階段時(shí)，其對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用存在差異。

基于以上分析，實(shí)證數(shù)據(jù)的選擇上選用地級(jí)市層面的面板數(shù)據(jù)，利用2005～2013年全國(guó)256個(gè)城市的樣本數(shù)據(jù)，運(yùn)用面板門檻模型對(duì)物流業(yè)集聚與制造業(yè)升級(jí)的關(guān)系進(jìn)行分析，實(shí)證檢驗(yàn)物流業(yè)集聚是否對(duì)制造業(yè)升級(jí)的作用效應(yīng)，是否產(chǎn)生促進(jìn)作用以及這種作用是否存在門檻效應(yīng)？相對(duì)已有研究，本文的研究意義在于運(yùn)用門檻模型測(cè)度了物流業(yè)集聚對(duì)于制造業(yè)升級(jí)的作用，打破了常規(guī)研究只是在整體層面分析物流業(yè)集聚與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的單一線性關(guān)系的固有思維。

2 實(shí)證研究

2.1 數(shù)據(jù)說(shuō)明與變量選取

2.1.1 數(shù)據(jù)說(shuō)明

本文實(shí)證檢驗(yàn)所用到的樣本數(shù)據(jù)，來(lái)自2005～2013年全國(guó)256個(gè)城市，原始數(shù)據(jù)來(lái)自2006～2014年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》以及《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》，之所以沒(méi)有采用全部城市的數(shù)據(jù)，是因?yàn)橐恍┏鞘械哪承┲笜?biāo)在某些年份中數(shù)據(jù)缺失，所以將其去除。由于我國(guó)現(xiàn)行的產(chǎn)業(yè)分類體系中沒(méi)有命名“物流產(chǎn)業(yè)”，并且在各年份的統(tǒng)計(jì)年鑒中只有“交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)與郵政業(yè)”這一指標(biāo)，本文采納鐘祖昌的觀點(diǎn)，即從各年我國(guó)物流業(yè)增加值統(tǒng)計(jì)中可以發(fā)現(xiàn)，“交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)與郵政業(yè)”占到了物流業(yè)增加值總量的80%以上，基本上可以代表我國(guó)物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展情況[12]。因此，本文用“交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)與郵政業(yè)”的值來(lái)代替“物流產(chǎn)業(yè)”指標(biāo)值。

2.1.2 變量選取

變量的選取，是研究的基礎(chǔ)，選擇合適的變量可能會(huì)使研究結(jié)論更加準(zhǔn)確。

（1）被解釋變量制造業(yè)升級(jí)（MANU）。關(guān)于制造業(yè)升級(jí)的指標(biāo)，國(guó)內(nèi)學(xué)者采取的指標(biāo)存在較大差異，如杜宇瑋選取制造業(yè)年利稅總額來(lái)代表制造業(yè)升級(jí)[13]，陽(yáng)立高選擇將制造業(yè)分為低、中、高三個(gè)等級(jí)，并用各自的總產(chǎn)值占整個(gè)制造業(yè)總產(chǎn)值的比重來(lái)衡量制造業(yè)升級(jí)[14]。本文采取盛豐的方法，用工業(yè)利潤(rùn)率來(lái)代表制造業(yè)升級(jí)，因?yàn)樵撝笜?biāo)在一定程度上反映了制造業(yè)在產(chǎn)品價(jià)值鏈環(huán)節(jié)上的地位[15]。理由在于，行業(yè)處于高技術(shù)產(chǎn)業(yè)或產(chǎn)業(yè)的高端部分，其利潤(rùn)率相對(duì)較高。

（2）門檻變量（亦即核心解釋變量）物流業(yè)集聚（LOS）。有關(guān)產(chǎn)業(yè)集聚的測(cè)度方法，目前主要有赫芬代爾系數(shù)、基尼系數(shù)、信息熵、錫爾系數(shù)以及區(qū)位熵等方法。限于數(shù)據(jù)的可得性，本文采用就業(yè)人數(shù)計(jì)算得到的區(qū)位熵來(lái)代表各地的物流業(yè)集聚，具體計(jì)算公式為：

其中，PSi、Xi分別代表i市年末物流業(yè)就業(yè)人數(shù)和年末全部就業(yè)人數(shù)，PS、X分別代表所有城市年末物流業(yè)就業(yè)人數(shù)和全部就業(yè)人數(shù)。該指數(shù)越大，說(shuō)明物流業(yè)集聚程度越高。

（3）控制變量。除了物流業(yè)集聚程度，外商投資FDI、人力資本水平、交通發(fā)達(dá)程度、信息化水平、科技水平等也會(huì)在一定程度上對(duì)制造業(yè)升級(jí)產(chǎn)生影響，基于本文的研究對(duì)象，本文選取以下控制變量：FDI、人力資本水平（HAU）、科技水平（SCI）。FDI技術(shù)溢出效應(yīng)對(duì)制造業(yè)升級(jí)的作用，已被學(xué)者所證實(shí)，F(xiàn)DI通過(guò)技術(shù)溢出可以提升相關(guān)企業(yè)技術(shù)水平，此外，通過(guò)FDI企業(yè)可以獲得更好的資金支持，同樣有助于企業(yè)的發(fā)展升級(jí)，本文用外商投資企業(yè)總產(chǎn)值與該地區(qū)工業(yè)總產(chǎn)值的比值來(lái)替代。人力資本是國(guó)家或地區(qū)經(jīng)濟(jì)以及社會(huì)發(fā)展不可或缺的基礎(chǔ)與動(dòng)力，人力資本會(huì)通過(guò)提升制造業(yè)的研發(fā)水平、技術(shù)水平和創(chuàng)新效率等方式為制造業(yè)升級(jí)提供支撐，本文用人均教育從業(yè)人員數(shù)量指標(biāo)來(lái)代表。科技代表著一個(gè)國(guó)家最先進(jìn)的生產(chǎn)力，在制造業(yè)行業(yè)中，科技水平的高低體現(xiàn)制造業(yè)技術(shù)的先進(jìn)與否，體現(xiàn)制造能力的強(qiáng)弱，體現(xiàn)行業(yè)盈利能力的大小和利潤(rùn)水平的高低，進(jìn)而影響整個(gè)制造業(yè)的發(fā)展，本文采用科技支出占一般財(cái)政支出的比重來(lái)體現(xiàn)科技水平。

2.2 門檻面板模型

2.2.1 模型設(shè)定

本文采用Hansen提出的面板門檻模型進(jìn)行分析[16]。其思想就是在模型中納入指標(biāo)函數(shù)，并以門檻值為分段點(diǎn)，建立分段函數(shù)，在此基礎(chǔ)上通過(guò)實(shí)證估計(jì)和檢驗(yàn)，得到門檻值和相應(yīng)的門檻效應(yīng)。模型的核心也是難點(diǎn)所在，就是門檻值的真實(shí)性檢驗(yàn)以及門檻效應(yīng)的顯著性檢驗(yàn)，可采用Hansen建議的“自體抽樣法（Bootstrap）”，通過(guò)對(duì)統(tǒng)計(jì)量漸進(jìn)分布的計(jì)算來(lái)實(shí)現(xiàn)檢驗(yàn)?zāi)繕?biāo)。單一門檻模型的設(shè)定如下：

也可以采用另一種形式：

yit為被解釋變量，xit為解釋變量，qit為門檻變量，ui反映個(gè)體未觀測(cè)特征，εit為隨機(jī)干擾項(xiàng)，γ為待估計(jì)的門檻值，I（）·為指標(biāo)函數(shù)，當(dāng)相應(yīng)條件滿足時(shí)，其值為1，否則其值為0。

在多數(shù)情況下，門檻的個(gè)數(shù)不止一個(gè)，多重門檻模型的設(shè)定如下：

結(jié)合本文研究對(duì)象，以物流業(yè)集聚（LOS）為門檻變量，在不確定門檻個(gè)數(shù)的情況下，建立多重門檻模型如下：

2.2.2 門檻值估計(jì)與門檻效應(yīng)檢驗(yàn)

門檻模型運(yùn)用過(guò)程中有兩個(gè)問(wèn)題需要解決，即門檻值的估計(jì)與門檻效應(yīng)的檢驗(yàn)，本文針對(duì)單門檻模型進(jìn)行方法介紹。在對(duì)門檻模型進(jìn)行估計(jì)前，先要消除個(gè)體效應(yīng)ui對(duì)于估計(jì)帶來(lái)的影響，常用的方法為得出每組數(shù)據(jù)的組內(nèi)平均值，然后用該組數(shù)據(jù)減去組內(nèi)平均值，根據(jù)這一思路可將模型轉(zhuǎn)化為：

關(guān)于門檻值γ，在此本文將初始值設(shè)為γ0，進(jìn)一步采用普通最小二乘法（OLS） 計(jì)算得到相應(yīng)的殘差平方和S1（γ），在所有殘差平方和中，使其取值最小的γ0就是本文所尋求的門檻值估計(jì)值γ?，因此可得到γ?=argmin S1（γ）。得到γ?以后便可以由最小二乘法得出λ的一致估計(jì)量λ?。多門檻模型門檻值的估計(jì)與此思路相似，不在此進(jìn)行進(jìn)一步介紹。

基于估計(jì)得出的結(jié)果是否在統(tǒng)計(jì)意義上顯著，即結(jié)果是否可信，仍需要進(jìn)行門檻效應(yīng)的顯著性檢驗(yàn)。檢驗(yàn)之前需要針對(duì)是否存在門檻效應(yīng)提出假設(shè)：

即原假設(shè)不存在門檻效應(yīng)，如果拒絕原假設(shè)，則表明存在門檻效應(yīng)。對(duì)于具體的檢驗(yàn)，采用“自抽樣法”（Bootstrap）來(lái)模擬似然比檢驗(yàn)的漸進(jìn)分布，借助統(tǒng)計(jì)量F1從而檢驗(yàn)門檻效應(yīng)的顯著性。F1統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算如下：

S0代表原假設(shè)條件下計(jì)算得到的相應(yīng)的殘差平方和，S1γ?（）對(duì)應(yīng)存在門檻效應(yīng)時(shí)相應(yīng)的殘差平方和，σγ?（）為存在門檻效應(yīng)時(shí)相應(yīng)的殘差方差。

當(dāng)門檻效應(yīng)的顯著性檢驗(yàn)通過(guò)以后，需要對(duì)之前得到的門檻值的漸進(jìn)分布特征進(jìn)行估計(jì)，構(gòu)造門檻值的置信區(qū)間，在此采用LR（似然比） 檢驗(yàn)來(lái)分析，其原假設(shè)為H0：γ?=γ0，LR計(jì)算公式為：

Hansen提出了一個(gè)拒絕原假設(shè)的計(jì)算公式，即在顯著水平α下顯著性檢驗(yàn)通過(guò)的臨界值，公式為L(zhǎng)R1（γ）＞c（α）=-2log）。據(jù)此，可以得出不同顯著水平下的臨界值，計(jì)算可知，在1%、5%、10%顯著水平下的臨界值分別為10.59、7.35和6.53。

2.3 回歸結(jié)果分析

對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析時(shí)，數(shù)據(jù)平穩(wěn)性尤為重要，如果數(shù)據(jù)波動(dòng)較大，有可能導(dǎo)致本來(lái)毫無(wú)因果關(guān)系的變量出現(xiàn)很高的相關(guān)性，使研究偏離現(xiàn)實(shí)。為了保證本文物流業(yè)集聚促進(jìn)制造業(yè)升級(jí)門檻效應(yīng)研究結(jié)果的可靠性，避免偽回歸的出現(xiàn)，確保分析結(jié)果具有意義，在此采用LLC、IPS、Fisher-PP以及Fisher-ADF檢驗(yàn)的單位根檢驗(yàn)方法對(duì)變量平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)合本文數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)結(jié)果如表1：

表1 變量單位根檢驗(yàn)

由表1檢驗(yàn)結(jié)果可知，人力資本水平（HAU）沒(méi)通過(guò)IPS檢驗(yàn)，而通過(guò)另外三種檢驗(yàn)方法的檢驗(yàn)，其他變量更是在1%的顯著水平下拒絕存在單位根的原假設(shè)，綜合考慮，有理由認(rèn)為MANU、LOS、FDI、HAU以及SCI均為平穩(wěn)序列，可以進(jìn)行進(jìn)一步的物流業(yè)集聚對(duì)制造業(yè)升級(jí)門檻效應(yīng)的回歸分析。

因?yàn)殚T檻模型的估計(jì)基于固定效應(yīng)面板數(shù)據(jù)，因此，在運(yùn)用門檻模型之前應(yīng)該針對(duì)本文變量進(jìn)行數(shù)據(jù)的Hausman檢驗(yàn)，結(jié)合本文數(shù)據(jù)，檢驗(yàn)結(jié)果為12.36，相應(yīng)概率值為0.015，根據(jù)結(jié)果，可以認(rèn)為針對(duì)本文的面板數(shù)據(jù)，應(yīng)采用固定效應(yīng)，所以采用門檻模型是合理的，可以進(jìn)行進(jìn)一步的研究。

根據(jù)Hansen的思路，首先應(yīng)對(duì)模型的門檻效應(yīng)進(jìn)行檢驗(yàn)，以確定具體研究對(duì)象是否存在門檻效應(yīng)，表2報(bào)告了各個(gè)門檻效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果：

表2 門檻效應(yīng)檢驗(yàn)

由表2可知，單一門檻的F值為12.163，相應(yīng)顯著性檢驗(yàn)P值為0.013，在1%的水平下顯著。而雙重門檻效應(yīng)的F值為7.382，相應(yīng)P值為0.033，在5%的水平下顯著。綜合檢驗(yàn)結(jié)果，針對(duì)本文研究對(duì)象，物流業(yè)集聚對(duì)制造業(yè)升級(jí)的作用存在雙重門檻效應(yīng)。

在此基礎(chǔ)上，得出門檻值及置信區(qū)間如表3所示：

表3 門檻值估計(jì)結(jié)果

如表3結(jié)果所示，在雙重門檻模型中，門檻估計(jì)值為0.342和0.605，表明物流業(yè)集聚在不同的水平階段，對(duì)制造業(yè)升級(jí)的作用不同，即物流業(yè)集聚與制造業(yè)升級(jí)之間不是簡(jiǎn)單的線性關(guān)系。

為了更加直觀清晰的觀察門檻值的估計(jì)和置信區(qū)間的生成，在此利用LR圖進(jìn)行分析。如圖1所示，當(dāng)LR取值最小時(shí)，圖中折線所對(duì)應(yīng)的門檻參數(shù)的值為0.342，即門檻值為0.342，另外，從圖中虛線（95%置信水平臨界值7.35）與折線的交點(diǎn)可以得出置信區(qū)間，此處為 ［0.321,1.840］。同樣，由圖2可以得出，第二門檻值為0.605，置信區(qū)間為 ［0.564,0.645］。

進(jìn)一步運(yùn)用門檻模型得到物流業(yè)集聚與制造業(yè)升級(jí)關(guān)系的門檻效應(yīng)回歸結(jié)果，如表4所示：

圖1 雙門檻模型LR圖（第一門檻）

圖2 雙門檻模型LR圖（第二門檻）

表4 門檻模型回歸結(jié)果

從表4結(jié)果可以看出，物流業(yè)集聚對(duì)制造業(yè)升級(jí)具有顯著的正向促進(jìn)作用，這與之前的預(yù)期相一致。具體來(lái)看，當(dāng)物流業(yè)集聚水平低于0.342時(shí)，物流業(yè)集聚對(duì)于制造業(yè)升級(jí)的促進(jìn)作用為5.459，其對(duì)制造業(yè)升級(jí)仍具有顯著的正向促進(jìn)作用；當(dāng)物流業(yè)集聚水平高于0.342但低于0.605時(shí)，物流業(yè)集聚對(duì)制造業(yè)升級(jí)的促進(jìn)作用顯著為正，其值為1.688，即物流業(yè)集聚能促進(jìn)本地區(qū)制造業(yè)的升級(jí)，但是低于5.459，即此時(shí)物流業(yè)集聚對(duì)制造業(yè)升級(jí)的促進(jìn)作用較前一階段有所降低；當(dāng)物流業(yè)集聚水平高于0.605時(shí)，作用值為0.0611，但是并不顯著。總體來(lái)看，隨著物流業(yè)集聚水平的提高，集聚在相應(yīng)區(qū)間內(nèi)對(duì)制造業(yè)升級(jí)的促進(jìn)作用呈減弱趨勢(shì)，但是物流業(yè)集聚對(duì)制造業(yè)升級(jí)仍具有促進(jìn)作用。由此可以看出，物流業(yè)集聚對(duì)于制造業(yè)升級(jí)的促進(jìn)作用并不能用簡(jiǎn)單的多元線性模型來(lái)表示，物流業(yè)集聚對(duì)于制造業(yè)升級(jí)的作用更傾向于一個(gè)分段的線性關(guān)系，用以物流業(yè)集聚為門檻的門檻模型來(lái)表示更為準(zhǔn)確。

從控制變量SCI的結(jié)果來(lái)看，科技水平SCI的回歸系數(shù)為0.442，且通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn)，證明科技水平對(duì)制造業(yè)升級(jí)具有顯著的促進(jìn)作用，這與本文的預(yù)期及其他學(xué)者的結(jié)論相一致，隨著科技水平的不斷提高，其將不斷促進(jìn)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。原因在于，隨著科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步以及在制造業(yè)甚至工業(yè)企業(yè)的運(yùn)用，科技水平越來(lái)越成為體現(xiàn)企業(yè)生產(chǎn)力水平的重要指標(biāo)，科技水平的不斷提高會(huì)相應(yīng)帶動(dòng)企業(yè)在裝備、技術(shù)、效率等方面的提升，從而增強(qiáng)制造業(yè)企業(yè)的生產(chǎn)能力，進(jìn)一步提升企業(yè)盈利能力和利潤(rùn)水平，進(jìn)而有助于制造業(yè)的發(fā)展和升級(jí)。

人力資本的系數(shù)為負(fù)，且沒(méi)通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，說(shuō)明從本文結(jié)果來(lái)看，人力資本沒(méi)能對(duì)制造業(yè)的數(shù)據(jù)起到促進(jìn)作用，這與本文的預(yù)期不一致。原因可能在于，雖然近年來(lái)我國(guó)的教育規(guī)模不斷增加，水平不斷提升，人力資本存量逐年提升，但是人才質(zhì)量有待提高，高等院校對(duì)人才的培養(yǎng)方向與企業(yè)需求的銜接存在問(wèn)題，二者出現(xiàn)一定程度的不匹配態(tài)勢(shì)，從而一部分人才沒(méi)能在制造業(yè)升級(jí)過(guò)程中起到重要作用，這一問(wèn)題應(yīng)該引起足夠重視。

對(duì)于FDI，其結(jié)果也沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，這說(shuō)明FDI沒(méi)能對(duì)制造業(yè)升級(jí)起到積極的促進(jìn)作用，也就是說(shuō)以市場(chǎng)換取技術(shù)溢出從而促進(jìn)制造業(yè)升級(jí)的方式?jīng)]能取得效果。出現(xiàn)這一結(jié)果的原因可能是，隨著外商投資的不斷進(jìn)行，外商投資企業(yè)與內(nèi)資企業(yè)間的技術(shù)差距越來(lái)越小，其溢出效應(yīng)也逐步減弱，內(nèi)資企業(yè)難以繼續(xù)依靠外商投資企業(yè)的技術(shù)溢出來(lái)實(shí)現(xiàn)制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級(jí)。

3 結(jié)論與建議

本文基于2005～2013年全國(guó)256個(gè)地級(jí)市的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用門檻模型實(shí)證分析了我國(guó)物流業(yè)集聚對(duì)于制造業(yè)升級(jí)促進(jìn)作用的門檻效應(yīng)。結(jié)果顯示，物流業(yè)集聚對(duì)制造業(yè)升級(jí)的促進(jìn)存在雙門檻效應(yīng)，在物流業(yè)集聚的不同階段其對(duì)制造業(yè)升級(jí)的促進(jìn)作用逐步降低，說(shuō)明以物流業(yè)集聚為門檻的門檻模型能夠更為準(zhǔn)確的表示兩者間的關(guān)系，同時(shí)科技水平的不斷提升也會(huì)對(duì)制造業(yè)升級(jí)產(chǎn)生積極的促進(jìn)作用。

基于實(shí)證結(jié)果的結(jié)論，本文給出了以下幾個(gè)方面的建議：

從物流業(yè)集聚角度來(lái)看，一方面物流業(yè)集聚能促進(jìn)制造業(yè)升級(jí)，為了推動(dòng)各地區(qū)制造業(yè)升級(jí)，應(yīng)進(jìn)一步強(qiáng)化物流業(yè)的空間集聚水平，通過(guò)物流業(yè)集聚的競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)、溢出效應(yīng)和規(guī)模效應(yīng)促進(jìn)各地區(qū)制造業(yè)發(fā)展升級(jí)；另一方面，物流業(yè)集聚對(duì)制造業(yè)升級(jí)的促進(jìn)作用存在門檻效應(yīng)，當(dāng)物流業(yè)的集聚水平處于不同階段時(shí)，其對(duì)制造業(yè)升級(jí)的作用大小不同，因此，在進(jìn)行物流產(chǎn)業(yè)規(guī)劃時(shí)，也要對(duì)本地區(qū)物流業(yè)集聚水平進(jìn)行準(zhǔn)確定位，利用物流業(yè)集聚的門檻效應(yīng)，制定出更加合理的物流業(yè)發(fā)展與集聚目標(biāo)，從而在合理分配資源的情況下，促進(jìn)制造業(yè)升級(jí)。

具體來(lái)看，當(dāng)某地區(qū)的物流業(yè)集聚水平低于0.342時(shí)，物流業(yè)集聚對(duì)制造業(yè)升級(jí)的促進(jìn)作用為5.459，促進(jìn)效果明顯，但是此時(shí)物流業(yè)發(fā)展的特點(diǎn)是物流發(fā)展的投入相對(duì)較少，物流業(yè)發(fā)展水平有限，物流業(yè)集聚水平較低，因此該地區(qū)應(yīng)大力發(fā)展物流業(yè)，加大在物流發(fā)展方面的資金、技術(shù)以及政策支持，促進(jìn)物流業(yè)的進(jìn)一步發(fā)展，進(jìn)一步提升物流業(yè)集聚態(tài)勢(shì)；當(dāng)物流業(yè)集聚水平高于0.342但是低于0.605時(shí)，其對(duì)于制造業(yè)升級(jí)的促進(jìn)作用為1.688，相比于前一階段，作用效果有所下降，但是仍處于一個(gè)較高的水平，在此階段各方投入加大，物流業(yè)發(fā)展以及集聚程度有了進(jìn)一步提升，考慮到地區(qū)各方面資源的有限性，在制定相應(yīng)發(fā)展規(guī)劃時(shí)，應(yīng)當(dāng)綜合考慮各產(chǎn)業(yè)發(fā)展需求，但是促進(jìn)物流業(yè)發(fā)展和集聚仍然需要足夠的關(guān)注；當(dāng)物流業(yè)集聚水平超越0.605的門檻時(shí)，其對(duì)制造業(yè)升級(jí)的促進(jìn)作用下降為0.061，此時(shí)物流業(yè)發(fā)展已具有一定規(guī)模，集聚態(tài)勢(shì)也達(dá)到一定水平，考慮到物流業(yè)集聚對(duì)于制造業(yè)升級(jí)的促進(jìn)作用較小，此時(shí)已經(jīng)不適合再對(duì)物流業(yè)進(jìn)行過(guò)多的投入，而應(yīng)該更加關(guān)注促進(jìn)制造業(yè)升級(jí)的其他方面，實(shí)現(xiàn)有限資源的更加合理的分配，從而最大限度的促進(jìn)制造業(yè)升級(jí)。

從科技水平角度出發(fā)，在制造業(yè)升級(jí)過(guò)程中，不能忽略科技對(duì)于制造業(yè)升級(jí)的促進(jìn)作用。因此，應(yīng)當(dāng)繼續(xù)增加對(duì)于科技的關(guān)注以及發(fā)展投入，加快科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，提高科技水平，而科技的進(jìn)步只有運(yùn)用到實(shí)踐當(dāng)中，才能發(fā)揮其作用，因此應(yīng)注重科學(xué)技術(shù)與生產(chǎn)實(shí)際的接洽，促進(jìn)科學(xué)技術(shù)向生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)化，提升制造業(yè)技術(shù)水平，為制造業(yè)升級(jí)提供技術(shù)支持。