付新平，連天碧，張 雪

(武漢理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)學(xué)院，湖北 武漢 430070)

一、引 言

隨著中國(guó)沿海經(jīng)濟(jì)帶的快速發(fā)展和“一帶一路”戰(zhàn)略的實(shí)施，經(jīng)濟(jì)帶建設(shè)成為中國(guó)經(jīng)濟(jì)布局的重要選擇。物流業(yè)作為社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)，為經(jīng)濟(jì)“帶狀”發(fā)展提供了重要依托。2016年印發(fā)的《推進(jìn)物流大通道建設(shè)行動(dòng)計(jì)劃(2016-2020年)》(交規(guī)劃發(fā)〔2016〕217號(hào)，以下簡(jiǎn)稱《行動(dòng)計(jì)劃》)將物流大通道定義為能夠提供跨區(qū)域、長(zhǎng)距離、高強(qiáng)度的多種運(yùn)輸服務(wù)的物流走廊，具有交通資源密集、戰(zhàn)略地位突出等特點(diǎn)。同時(shí)，《行動(dòng)計(jì)劃》提出到2020年重點(diǎn)推進(jìn)11條國(guó)內(nèi)物流大通道和85個(gè)節(jié)點(diǎn)建設(shè)，打造集約高效、智能綠色的“六縱五橫”物流大通道體系，明確優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)貨運(yùn)結(jié)構(gòu)、改善節(jié)點(diǎn)服務(wù)功能、提升貨運(yùn)組織水平、強(qiáng)化運(yùn)行協(xié)同管理、推進(jìn)標(biāo)準(zhǔn)化信息化建設(shè)五大任務(wù)。

現(xiàn)有國(guó)內(nèi)外物流通道的相關(guān)文獻(xiàn)主要對(duì)物流通道與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的互動(dòng)關(guān)系進(jìn)行論證分析，但運(yùn)用通道理論研究物流(運(yùn)輸)通道與經(jīng)濟(jì)聚散效應(yīng)的文獻(xiàn)少見。王殿海等[1]提出交通大動(dòng)脈經(jīng)濟(jì)勢(shì)理論，認(rèn)為運(yùn)輸通道經(jīng)濟(jì)勢(shì)高的地區(qū)有利于產(chǎn)業(yè)聚集。黃承鋒[2]認(rèn)為運(yùn)輸通道通過(guò)對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的吸引和排斥效應(yīng)影響產(chǎn)業(yè)的聚集擴(kuò)散形態(tài)，不同線路的運(yùn)輸通道具有不同的聚集擴(kuò)散能力?？自录t[3]基于經(jīng)濟(jì)勢(shì)理論和產(chǎn)業(yè)區(qū)位理論，分析了物流通道對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)活動(dòng)空間布局的影響，并以物流節(jié)點(diǎn)為例，分析其對(duì)區(qū)域產(chǎn)業(yè)的集聚效應(yīng)。吳琪[4]以京滬地區(qū)為例，基于耦合模型證明運(yùn)輸通道與經(jīng)濟(jì)帶的演變過(guò)程具有相關(guān)性。物流大通道和《行動(dòng)計(jì)劃》是最近兩年才提出的國(guó)家骨干物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)思路，關(guān)于物流通道及其效率的研究十分鮮見，僅有范文嬌等[5]進(jìn)行相關(guān)研究，還沒(méi)有針對(duì)11條物流大通道服務(wù)效率的評(píng)價(jià)研究。

在此背景下，對(duì)物流通道的服務(wù)效率及其產(chǎn)業(yè)粘性進(jìn)行定性與定量研究具有重要意義。在理論方面，提出物流通道產(chǎn)業(yè)粘性的概念，為通道理論和產(chǎn)業(yè)粘性研究提供了新的研究視角。在實(shí)踐方面，服務(wù)效率的評(píng)價(jià)可為《行動(dòng)計(jì)劃》的具體實(shí)施提供理論依據(jù)，有利于推進(jìn)“一帶一路”、“長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶”等國(guó)家戰(zhàn)略的貫徹實(shí)施，有利于物流大通道建設(shè)者制定相應(yīng)的發(fā)展策略。物流通道產(chǎn)業(yè)粘性的研究能夠?yàn)檎咄苿?dòng)下的產(chǎn)業(yè)布局選擇提供思路，有利于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)新常態(tài)和供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革背景下的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整和經(jīng)濟(jì)轉(zhuǎn)型升級(jí)。

二、物流通道服務(wù)效率與產(chǎn)業(yè)粘性的度量

(一)物流通道服務(wù)效率的度量

物流大通道不僅包括多級(jí)聯(lián)運(yùn)樞紐之間不同運(yùn)輸方式的多條運(yùn)輸線路，還包括配套的服務(wù)組織系統(tǒng)，如多式聯(lián)運(yùn)物流園、共享信息平臺(tái)等，因此，物流大通道可以視作或者將被建設(shè)成為一個(gè)運(yùn)轉(zhuǎn)流暢的物流服務(wù)系統(tǒng)，下面我們將每條物流大通道作為一個(gè)整體來(lái)研究。根據(jù)相關(guān)資料整理各物流大通道所包含的城市，如表1所示。

表1 物流大通道與主要通道樞紐(城市)

DEA模型一般用于評(píng)價(jià)多投入多產(chǎn)出的相同類型決策單元(DMU)績(jī)效，又稱為數(shù)據(jù)包絡(luò)分析模型[6]。DEA模型可避免各投入產(chǎn)出指標(biāo)的不同量綱問(wèn)題，客觀得出投入產(chǎn)出權(quán)重系數(shù)。選用DEA模型對(duì)物流大通道的服務(wù)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。將物流大通道作為決策單元，利用DEA模型中的CCR模型與Malmquist指數(shù)對(duì)其2000-2016年的服務(wù)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)分析。

在指標(biāo)選取方面，參考李娟、商傳磊等的物流效率指標(biāo)體系[7-11]，又考慮到物流大通道的建設(shè)中，信息建設(shè)起著至關(guān)重要的作用，因此添加信息化水平作為投入指標(biāo)。最終選取以下投入產(chǎn)出指標(biāo)(如表2所示)對(duì)11條物流大通道服務(wù)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)。

表2 模型的指標(biāo)選擇與說(shuō)明

本文數(shù)據(jù)來(lái)源于2001-2017年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、各城市《統(tǒng)計(jì)年鑒》，包含除拉薩、喀什和陸路沿邊口岸樞紐外的81個(gè)樞紐(城市)數(shù)據(jù)。上文中的物流大通道的投入產(chǎn)出指標(biāo)數(shù)據(jù)均為各物流大通道內(nèi)樞紐(城市)相關(guān)數(shù)據(jù)之和。

1.CCR模型結(jié)果。傳統(tǒng)DEA模型中包含CCR模型和BCC模型，其中CCR模型以投入為導(dǎo)向，在假設(shè)規(guī)模報(bào)酬不變的前提下對(duì)決策單元的績(jī)效進(jìn)行比較分析，是最基本的DEA模型。選取2000-2016年各物流大通道投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，運(yùn)用Deap2.1軟件計(jì)算CCR模型結(jié)果，得到各物流大通道在規(guī)模報(bào)酬不變情況下的服務(wù)效率，并對(duì)比分析不同時(shí)空維度物流大通道的服務(wù)效率差異，結(jié)果如表3所示。

表3 2000-2016年各物流大通道服務(wù)效率指標(biāo)

通過(guò)CCR模型計(jì)算，各物流大通道服務(wù)效率大致分為三個(gè)梯隊(duì)。第一梯隊(duì)是南北沿海物流大通道(縱二)、京滬物流大通道(縱三)，其服務(wù)效率均在各年達(dá)到有效，實(shí)現(xiàn)投入產(chǎn)出比最優(yōu)，服務(wù)效率相對(duì)較高。第二梯隊(duì)按服務(wù)效率從高到低排列依次是京港澳(臺(tái))物流大通道(縱四)、青銀物流大通道(橫二)、陸橋物流大通道(橫三)、西北能源外運(yùn)及出海物流大通道(橫一)、滬昆物流大通道(橫五)，其服務(wù)效率相對(duì)第一梯隊(duì)而言稍有落后，但差距不大。第三梯隊(duì)按服務(wù)效率從高到低排列依次是沿長(zhǎng)江物流大通道(橫四)、二連浩特至北部灣物流大通道(縱五)、西南出海物流大通道(縱六)、東北物流大通道(縱一)，其服務(wù)效率相對(duì)第一、二梯隊(duì)落后較多，亟待提升。

2.Malmquist指數(shù)結(jié)果。Malmquist指數(shù)也稱為DEA-Malmquist指數(shù)，該指數(shù)用于研究時(shí)間序列的生產(chǎn)效率變化，是對(duì)傳統(tǒng)DEA模型的優(yōu)化。基于2000-2016年各物流大通道投入產(chǎn)出數(shù)據(jù)，通過(guò)運(yùn)用Deap2.1軟件計(jì)算Malmquist指數(shù)，探究各物流大通道在規(guī)模報(bào)酬可變情況下的全要素生產(chǎn)率指標(biāo)，結(jié)果如表4所示。

表4 2000-2016年各物流大通道Malmquist指數(shù)指標(biāo)

表4反映2000-2016年各物流大通道全要素生產(chǎn)率的變化情況。其中，南北沿海物流大通道(縱二)和京港澳(臺(tái))物流大通道(縱四)呈現(xiàn)全要素生產(chǎn)率遞增，分別實(shí)現(xiàn)0.8%、0.4%的增長(zhǎng)。剩余通道全要素生產(chǎn)率呈遞減狀態(tài)，依次分別下降了3.8%、0.1%、8.5%、2.4%、1.3%、0.8%、3.8%、1.7%和1.7%，其中，二連浩特至北部灣物流大通道(縱五)全要素生產(chǎn)率下降程度最大，如圖1所示。

圖1 2000-2016年各物流大通道Malmquist指數(shù)的全要素生產(chǎn)率指標(biāo)示意圖

(二)物流通道產(chǎn)業(yè)粘性及其度量

1.物流通道產(chǎn)業(yè)粘性。物流通道產(chǎn)業(yè)粘性是產(chǎn)業(yè)向物流通道內(nèi)聚集或向通道外轉(zhuǎn)移的趨勢(shì)發(fā)生改變時(shí)受到的阻力作用。物流通道產(chǎn)業(yè)粘性區(qū)別于產(chǎn)業(yè)(轉(zhuǎn)移/區(qū)域)粘性等相關(guān)概念，“粘性”的作用不再體現(xiàn)于產(chǎn)業(yè)間，而是物流通道對(duì)產(chǎn)業(yè)的影響作用。借鑒張弢等[12]構(gòu)建的產(chǎn)業(yè)粘性形成的推拉模型，即產(chǎn)業(yè)粘性由產(chǎn)業(yè)集聚力與產(chǎn)業(yè)分散力共同形成。其中，產(chǎn)業(yè)集聚力指產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)入地的集聚力與轉(zhuǎn)出地的分散力產(chǎn)生的合力，產(chǎn)業(yè)分散力指產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)入地的分散力與轉(zhuǎn)出地的聚集力產(chǎn)生的合力，則：

物流通道產(chǎn)業(yè)粘性=(轉(zhuǎn)入地的聚集力+轉(zhuǎn)出地的分散力)-(轉(zhuǎn)入地的分散力+轉(zhuǎn)出地的聚集力)=轉(zhuǎn)入地的凈聚集力+轉(zhuǎn)出地的凈分散力。

2.物流通道產(chǎn)業(yè)粘性的度量。戴宏偉等[13]提出使用產(chǎn)業(yè)梯度系數(shù)來(lái)衡量區(qū)域產(chǎn)業(yè)梯度水平，具體測(cè)算方法為區(qū)位熵和比較勞動(dòng)生產(chǎn)率之積。區(qū)位熵是由Haggett提出用于衡量地區(qū)內(nèi)生產(chǎn)要素分布格局的概念，又稱專業(yè)化率[14]。物流通道區(qū)位熵(LQ)的公式如下：

(1)

其中，LQj是j物流通道的規(guī)模以上工業(yè)在全國(guó)范圍的區(qū)位熵，ij是j物流通道的規(guī)模以上工業(yè)產(chǎn)值，i是全國(guó)規(guī)模以上工業(yè)產(chǎn)值，Gj是j物流通道的地區(qū)生產(chǎn)總值，G是國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值。LQj的數(shù)值越高，物流通道對(duì)產(chǎn)業(yè)凈聚集力越大。因此，當(dāng)LQj>1時(shí)，j物流通道產(chǎn)業(yè)粘性較強(qiáng)；當(dāng)LQj<1時(shí)，j物流通道產(chǎn)業(yè)粘性較弱。

比較勞動(dòng)生產(chǎn)率是用于衡量勞動(dòng)生產(chǎn)率大小的指標(biāo)，能夠反映勞動(dòng)力在經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中創(chuàng)造的價(jià)值水平[15]。通過(guò)從比較勞動(dòng)生產(chǎn)率較低的區(qū)域轉(zhuǎn)向比較勞動(dòng)生產(chǎn)率較高的區(qū)域轉(zhuǎn)移，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)能夠?qū)崿F(xiàn)優(yōu)化升級(jí)。為衡量物流通道內(nèi)產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率，采用物流通道比較勞動(dòng)生產(chǎn)率(CPOR)的計(jì)算公式：

(2)

其中，CPORj是j物流通道比較勞動(dòng)生產(chǎn)率，lj是j物流通道的勞動(dòng)就業(yè)規(guī)模，l是全國(guó)勞動(dòng)就業(yè)規(guī)模。CPORj的數(shù)值越高，物流通道內(nèi)產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率越大。因此，當(dāng)CPORj>1時(shí)，j物流通道內(nèi)產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率較高；當(dāng)CPORj<1時(shí)，j物流通道內(nèi)產(chǎn)業(yè)的勞動(dòng)生產(chǎn)率相對(duì)較低。

產(chǎn)業(yè)梯度系數(shù)在一定程度上修正了區(qū)位熵與比較勞動(dòng)生產(chǎn)率的偏差，是研究區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的重要指標(biāo)。為衡量物流通道產(chǎn)業(yè)梯度水平，采用物流通道產(chǎn)業(yè)梯度系數(shù)(IGC)的計(jì)算公式：

IGCj=LQj×CPORj

(3)

其中，IGCj是j物流通道產(chǎn)業(yè)梯度系數(shù)。IGCj的數(shù)值越高，物流通道產(chǎn)業(yè)梯度水平越高。因此，當(dāng)IGCj>1時(shí)，j物流通道處于較高產(chǎn)業(yè)梯度水平，物流通道產(chǎn)業(yè)粘性較大；當(dāng)IGCj<1時(shí)，j物流通道處于較低產(chǎn)業(yè)梯度水平，物流通道產(chǎn)業(yè)粘性較小。

選取2001-2017年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》中物流通道主要通道樞紐(城市)的相關(guān)數(shù)據(jù)之和，即各樞紐(城市)GDP(單位：萬(wàn)元)、規(guī)模以上工業(yè)產(chǎn)值(單位：萬(wàn)元)、年末單位從業(yè)人員數(shù)(單位：萬(wàn)人)之和，計(jì)算得出2000-2016年物流大通道產(chǎn)業(yè)梯度系數(shù)(IGC)，如表5所示。

表5 2000-2016年物流大通道產(chǎn)業(yè)梯度系數(shù)年份

續(xù)表5

由上文圖表可知，西南出海物流大通道(縱六)產(chǎn)業(yè)梯度系數(shù)平均值最低，僅0.54，物流通道產(chǎn)業(yè)粘性較??；南北沿海物流大通道(縱二)產(chǎn)業(yè)梯度系數(shù)平均值最高，達(dá)1.52，物流通道產(chǎn)業(yè)粘性較大。

三、實(shí)證分析

(一)相關(guān)性檢驗(yàn)

首先通過(guò)皮爾森相關(guān)系數(shù)和斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)分析服務(wù)效率與物流通道產(chǎn)業(yè)粘性之間的相關(guān)性。利用stata12計(jì)算得到11條物流大通道服務(wù)效率與產(chǎn)業(yè)梯度系數(shù)的皮爾森相關(guān)系數(shù)和斯皮爾曼等級(jí)相關(guān)系數(shù)分別為0.35和0.32，均在1%的水平下顯著，具體如表6所示。

表6 各變量的描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

(二)多因素計(jì)量模型

構(gòu)建基于面板數(shù)據(jù)的計(jì)量模型，能夠直接反映其影響情況。借鑒一般性建模方法，基于面板數(shù)據(jù)，以經(jīng)典線性單方程模型構(gòu)建物流通道服務(wù)效率決定要素對(duì)物流通道產(chǎn)業(yè)粘性影響分析的計(jì)量模型如下：

IGCj t=α+β1LnYTj t+β2LnCLj t+β3XRj t+β4XUj t+β5LnXLj t+β6XFj t+εj t

(4)

式中，IGCj t是j物流通道不同年份t的產(chǎn)業(yè)梯度系數(shù)，作為模型的被解釋變量；YTj t是j物流通道t年的貨物周轉(zhuǎn)量(百億噸公里)；CLjt是j物流通道t年的貨運(yùn)量(億噸)；XRj t是j物流通道t年的公路里程(萬(wàn)公里)；XUjt是j物流通道t年的互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)(百萬(wàn)戶)；XLj t是j物流通道t年的交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員(百萬(wàn)人)；XFj t是j物流通道t年的交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)社會(huì)固定資產(chǎn)投資額(百億元)；α是模型常數(shù)項(xiàng)，β是各變量系數(shù)，εj t為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。為了平滑數(shù)據(jù)，分別對(duì)貨物周轉(zhuǎn)量、貨運(yùn)量和交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)城鎮(zhèn)單位從業(yè)人員等3個(gè)變量取自然對(duì)數(shù)。

1.單位根檢驗(yàn)。為了避免出現(xiàn)偽回歸現(xiàn)象對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。通過(guò)對(duì)IGC、YT、CL、XR、XU、XL、XF等7個(gè)變量數(shù)據(jù)進(jìn)行LL檢驗(yàn)、ADF檢驗(yàn)和PP檢驗(yàn)，得到以下結(jié)果，如表7所示。表中顯示，變量的水平值除XF拒絕原假設(shè)外，其余變量均接受原假設(shè)，即存在單位根，序列非平穩(wěn)。因此，繼續(xù)對(duì)各變量的一階差分做單位根檢驗(yàn)，結(jié)果顯示全部變量均拒絕原假設(shè)，因此，各變量均為一階單整序列。

表7 單位根檢驗(yàn)結(jié)果

2.協(xié)整檢驗(yàn)。協(xié)整檢驗(yàn)?zāi)軌蚺袛嘁唤M序列是否具有穩(wěn)定的平衡關(guān)系，同樣能夠檢驗(yàn)回歸結(jié)果是否為偽回歸。對(duì)面板數(shù)據(jù)繼續(xù)進(jìn)行協(xié)整檢驗(yàn)，結(jié)果如表8所示。由表可知，組內(nèi)統(tǒng)計(jì)量在Panel PP-Statistic和Panel ADF-Statistic檢驗(yàn)中均拒絕原假設(shè)，組間統(tǒng)計(jì)量在Group PP-Statistic和Group ADF-Statistic檢驗(yàn)中均拒絕原假設(shè)，因此，各變量之間存在協(xié)整關(guān)系，能夠進(jìn)行回歸分析。

表8 協(xié)整檢驗(yàn)結(jié)果

3.回歸結(jié)果分析。對(duì)模型進(jìn)行了Hausman檢驗(yàn)，由于分析結(jié)果中的P值<0.05，接受建立固定效應(yīng)模型的原假設(shè)。因此，采用逐步回歸法對(duì)各變量進(jìn)行了回歸分析，結(jié)果如表9所示。由表可知，模型Ⅵ的R2值比其他模型高，多變量模型擬合效果更好。

表9 數(shù)據(jù)模型回歸結(jié)果

續(xù)表9

模型Ⅵ是包含6個(gè)變量的隨機(jī)效應(yīng)模型，其中5個(gè)變量的回歸系數(shù)正負(fù)性顯著。貨物周轉(zhuǎn)量與貨運(yùn)量的回歸系數(shù)均為正，公路里程與互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)1%的變化則會(huì)引起產(chǎn)業(yè)梯度系數(shù)變化0.03%和0.004%，回歸系數(shù)同樣顯著為負(fù)。物流業(yè)固定資產(chǎn)投資回歸系數(shù)為正，其余變量回歸系數(shù)正負(fù)性未發(fā)生改變。綜上所述，貨物周轉(zhuǎn)量、貨運(yùn)量、物流業(yè)固定資產(chǎn)投資與產(chǎn)業(yè)梯度系數(shù)呈正相關(guān)關(guān)系，貨運(yùn)量的回歸系數(shù)最大；公路里程、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)、物流業(yè)從業(yè)人員和產(chǎn)業(yè)梯度系數(shù)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，物流業(yè)從業(yè)人員的回歸系數(shù)最小。但物流業(yè)固定資產(chǎn)投資與產(chǎn)業(yè)梯度系數(shù)的相關(guān)關(guān)系不顯著，如表10所示。

表10 回歸系數(shù)正負(fù)性與大小排序表

從經(jīng)濟(jì)意義看，貨物周轉(zhuǎn)量、貨運(yùn)量、物流業(yè)固定資產(chǎn)投資與產(chǎn)業(yè)梯度系數(shù)呈正相關(guān)關(guān)系，能夠反映出這3個(gè)變量對(duì)物流大通道產(chǎn)業(yè)粘性具有正反饋?zhàn)饔?，但物流業(yè)固定資產(chǎn)的作用并不顯著；公路里程、互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)、物流業(yè)從業(yè)人員和產(chǎn)業(yè)梯度系數(shù)呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，能夠反映出這3個(gè)變量對(duì)物流大通道產(chǎn)業(yè)粘性具有負(fù)反饋?zhàn)饔谩?/p>

四、研究結(jié)論

(一)研究結(jié)論

物流活動(dòng)是連接供給方和需求方的紐帶，研究物流業(yè)的發(fā)展趨勢(shì)有助于產(chǎn)業(yè)布局研判，有助于探索經(jīng)濟(jì)發(fā)展的規(guī)律。通過(guò)對(duì)物流通道產(chǎn)業(yè)粘性概念的界定和度量、物流通道服務(wù)效率的評(píng)價(jià)、服務(wù)效率對(duì)物流通道產(chǎn)業(yè)粘性的影響機(jī)理分析和實(shí)證分析，得出以下相關(guān)結(jié)論：

1.物流通道服務(wù)效率的影響因素分析及評(píng)價(jià)。

基于DEA模型對(duì)物流通道服務(wù)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)分析，得出2000-2016年11條物流大通道服務(wù)效率的相對(duì)變化趨勢(shì)。CCR模型計(jì)算結(jié)果顯示，各物流大通道服務(wù)效率排名大致分為三個(gè)梯隊(duì)。第一梯隊(duì)的2條物流大通道位于東南部發(fā)達(dá)地區(qū)，第二梯隊(duì)包含5條物流大通道，其中4條為東西走向，說(shuō)明我國(guó)西部的物流業(yè)投入與產(chǎn)出基本匹配，西部經(jīng)濟(jì)建設(shè)初見成果；第三梯隊(duì)包含4條物流大通道，其中3條分布于經(jīng)濟(jì)不發(fā)達(dá)地區(qū)，此外還包括位于中部腹地的沿長(zhǎng)江物流大通道?？梢钥闯鲅亻L(zhǎng)江物流大通道的服務(wù)效率與其經(jīng)濟(jì)地位極不相符，需要大力整合現(xiàn)有物流資源，在有限的投入下取得最優(yōu)的物流服務(wù)產(chǎn)能。

通過(guò)Malmquist指數(shù)計(jì)算，物流大通道服務(wù)效率呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，其技術(shù)效率與技術(shù)進(jìn)步仍需改善。原因可能是投入增加的同時(shí)，生產(chǎn)要素的利用率存在一定的浪費(fèi)，未充分利用的組織模式、先進(jìn)技術(shù)、信息平臺(tái)等要素，致使投入產(chǎn)出比減弱。因此，為推進(jìn)物暢其流、經(jīng)濟(jì)便捷的物流大通道建設(shè)，仍需解決頂層設(shè)計(jì)不充分、基礎(chǔ)設(shè)施銜接不暢、運(yùn)輸結(jié)構(gòu)不合理、聚集擴(kuò)散效應(yīng)不明顯、物流服務(wù)集約化程度不高等問(wèn)題。

2.對(duì)物流通道產(chǎn)業(yè)粘性的度量。結(jié)合產(chǎn)業(yè)區(qū)位理論，針對(duì)物流通道產(chǎn)業(yè)粘性，對(duì)區(qū)位熵、比較勞動(dòng)生產(chǎn)率和產(chǎn)業(yè)梯度系數(shù)重新定義，得出2000-2016年11條物流大通道產(chǎn)業(yè)梯度系數(shù)指標(biāo)。計(jì)算結(jié)果顯示，從空間維度看，南北沿海物流大通道產(chǎn)業(yè)梯度系數(shù)平均值最高，達(dá)1.52，物流通道產(chǎn)業(yè)粘性較大；西南出海物流大通道產(chǎn)業(yè)梯度系數(shù)平均值最低，僅0.54，物流通道產(chǎn)業(yè)粘性較小。從時(shí)間維度看，物流大通道產(chǎn)業(yè)梯度系數(shù)各年份的平均值隨時(shí)間變化呈上升趨勢(shì)。

3.服務(wù)效率對(duì)物流通道產(chǎn)業(yè)粘性的影響。首先通過(guò)相關(guān)性分析得出服務(wù)效率對(duì)物流通道產(chǎn)業(yè)粘性具有正向影響的結(jié)論。然后通過(guò)構(gòu)建基于面板數(shù)據(jù)的服務(wù)效率決定要素與物流通道產(chǎn)業(yè)梯度系數(shù)的計(jì)量模型，考察不同決定要素對(duì)物流通道產(chǎn)業(yè)粘性的影響。實(shí)證結(jié)果表明，物流通道貨運(yùn)量、貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量、物流業(yè)固定資產(chǎn)投資與物流通道產(chǎn)業(yè)粘性呈正相關(guān)關(guān)系；運(yùn)輸干線線路、信息化水平、技術(shù)進(jìn)步與物流通道產(chǎn)業(yè)粘性呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。這表明物流大通道的運(yùn)輸能力可以形成一定的區(qū)位優(yōu)勢(shì)，吸引相關(guān)企業(yè)轉(zhuǎn)入通道內(nèi)，形成產(chǎn)業(yè)聚集，從而增強(qiáng)物流大通道的粘性；與此同時(shí)，貨物和信息流通的便捷又促進(jìn)了產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，使產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)減弱，從而削弱物流大通道的粘性。這兩種相反的力共同作用，最終使物流大通道的服務(wù)效率的提升有利于增強(qiáng)其產(chǎn)業(yè)粘性。

(二)相關(guān)建議

物流活動(dòng)在空間、時(shí)間、創(chuàng)新方面體現(xiàn)其經(jīng)濟(jì)效益，物流通道對(duì)物流活動(dòng)的集聚能夠放大這三種效益。由于物流通道與區(qū)域、產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有協(xié)同作用，為充分發(fā)揮物流通道的引領(lǐng)作用，促進(jìn)物流通道發(fā)揮更大經(jīng)濟(jì)效益，實(shí)現(xiàn)物流通道與產(chǎn)業(yè)的有機(jī)協(xié)調(diào)發(fā)展，本文針對(duì)物流通道與產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展提出以下三方面建議：

第一，引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)合理布局。在產(chǎn)業(yè)區(qū)位選擇時(shí)，綜合考量物流通道的服務(wù)效率水平，尤其是基礎(chǔ)設(shè)施的完善程度。重視產(chǎn)業(yè)聚集帶動(dòng)物流資源的聚集，促進(jìn)物流通道在產(chǎn)業(yè)間融合發(fā)展，實(shí)現(xiàn)物流資源在產(chǎn)業(yè)集聚范圍內(nèi)平衡分布。

第二，優(yōu)化物流通道頂層設(shè)計(jì)。依據(jù)物流通道產(chǎn)業(yè)粘性的不同，科學(xué)分析并預(yù)測(cè)產(chǎn)業(yè)區(qū)位選擇，合理規(guī)劃物流通道內(nèi)鐵路、高速公路、水路等沿線樞紐(城市)的物流服務(wù)節(jié)點(diǎn)，有效分配物流資源，保證節(jié)點(diǎn)的運(yùn)營(yíng)和管理與產(chǎn)業(yè)布局相匹配，為產(chǎn)業(yè)提供最優(yōu)物流解決方案，降低物流成本，實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)有序發(fā)展。

第三，提高兩者適應(yīng)性的自我實(shí)現(xiàn)能力。提高物流通道內(nèi)產(chǎn)業(yè)和物流活動(dòng)的分工協(xié)作水平，不斷提高物流通道和產(chǎn)業(yè)的資源利用率，發(fā)揮產(chǎn)業(yè)粘性和物流通道產(chǎn)業(yè)粘性的作用，建立完善的物流通道與產(chǎn)業(yè)發(fā)展的綜合經(jīng)濟(jì)活動(dòng)鏈條，推進(jìn)兩者形成協(xié)調(diào)發(fā)展自我實(shí)現(xiàn)機(jī)制。