戴 澍

(炎黃職業(yè)技術學院 經(jīng)濟管理系， 江蘇 淮安 223400)

發(fā)展交通運輸、倉儲和郵政業(yè)是淮安市生產(chǎn)性服務行業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的重要內(nèi)容。近年來隨著“淮河生態(tài)經(jīng)濟帶”的穩(wěn)步建設、“南京都市圈”的產(chǎn)業(yè)輻射，淮安市交通運輸、倉儲和郵政業(yè)取得了長足的發(fā)展，近10年間產(chǎn)值和從業(yè)人數(shù)持續(xù)增長。但是，快速發(fā)展的交通運輸、倉儲和郵政產(chǎn)業(yè)是否和本地生產(chǎn)性企業(yè)需求匹配、是否存在集聚效應、是否存在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移現(xiàn)象等問題卻鮮有人關注。為解決上述疑問，本文結(jié)合淮安市交通運輸、倉儲和郵政業(yè)發(fā)展情況，研究優(yōu)化淮安市交通運輸、倉儲和郵政業(yè)產(chǎn)業(yè)布局的路徑，為淮安市交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的產(chǎn)業(yè)升級提供理論支持。

一、文獻綜述

當前對于產(chǎn)業(yè)集聚效應的研究較為成熟，但研究對象集中在制造業(yè)等生產(chǎn)性行業(yè)領域，研究方向往往和污染相關。汪一[1]對山東省制造業(yè)集聚效應進行了測算，結(jié)果表明山東省石油加工等高耗能、高污染制造業(yè)存在集聚現(xiàn)象。李祥云[2]認為長江經(jīng)濟帶污染密集型產(chǎn)業(yè)集聚效應近年來逐漸減弱，存在一定的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移現(xiàn)象。樊璠[3]指出國內(nèi)工業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚在短期內(nèi)可緩解污染問題。

從研究方法來看，主要有行業(yè)集中度法、區(qū)位商指數(shù)、空間基尼系數(shù)、EG指數(shù)等。梁東和黃慶華[4]運用行業(yè)集中度法和區(qū)位商指數(shù)評價了重慶市的制造業(yè)集聚狀況，指出重慶市區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)集聚水平差異顯著，整體集聚水平不高。張謀貴[5]運用改進的區(qū)位商指數(shù)考察了皖江城市帶產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移情況，但其提出的產(chǎn)業(yè)梯度系數(shù)概念有一定偏誤，產(chǎn)值下降的產(chǎn)業(yè)若按此計算往往會得出較高的集聚度結(jié)果。蘇華和黃小兵[6]通過空間基尼系數(shù)和區(qū)位商指數(shù)對我國高新技術產(chǎn)業(yè)和制造業(yè)的集聚效應進行評價，并指出國內(nèi)高新技術產(chǎn)業(yè)的集聚效應要明顯強于制造業(yè)。有部分研究者認為使用空間基尼系數(shù)會存在失真問題，因此更多的學者偏向于采用改進的空間基尼系數(shù)EG指數(shù)研究行業(yè)集聚問題。朱萬春等[7]采用EG指數(shù)，考察了城市物流業(yè)集聚水平與該區(qū)域高鐵開通情況間的關系。眾多研究方法中，區(qū)位商指數(shù)的使用頻率最高，但僅單獨使用區(qū)位商指數(shù)衡量產(chǎn)業(yè)集聚或產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移水平略顯片面，區(qū)位商指數(shù)僅表現(xiàn)出區(qū)域產(chǎn)業(yè)的比較優(yōu)勢，無法有效衡量空間集聚效應。

眾多文獻中,有關物流業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚效應的研究不多。詹特炯[8]運用改進的區(qū)位商指數(shù)、空間基尼系數(shù)、空間自相關分析等方法對我國物流產(chǎn)業(yè)集聚度進行了全面測算，結(jié)果顯示我國物流產(chǎn)業(yè)的集聚性自東向西逐漸遞增。茍富華和周敏[9]認為長三角區(qū)域整體物流集聚水平高，但區(qū)域內(nèi)集聚水平差異顯著。

基于上述研究，本文嘗試依托修正的區(qū)位商指數(shù)衡量2012—2019年淮安市內(nèi)各區(qū)域交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的比較優(yōu)勢，借助莫蘭指數(shù)考察淮安市整體和局部的交通運輸、倉儲和郵政業(yè)產(chǎn)業(yè)的空間集聚情況，并提出相應建議。

二、研究方法

(一)區(qū)位商指數(shù)

區(qū)位商指數(shù)可初步測算淮安市各區(qū)域交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的比較優(yōu)勢，計算公式如下：

(1)

式(1)中，LQnm表示在淮安市m區(qū)域內(nèi)交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的區(qū)位商指數(shù)；Xnm表示該產(chǎn)業(yè)在m區(qū)域的產(chǎn)值；Yn為該產(chǎn)業(yè)的全國總產(chǎn)值；Xm為m區(qū)域所有產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值；Y為全國所有產(chǎn)業(yè)的總產(chǎn)值。

(二)修正的區(qū)位商指數(shù)

區(qū)位商指數(shù)的計算依托勞動生產(chǎn)率均等的假設，但各區(qū)域的實際勞動生產(chǎn)率存在差異，因此用區(qū)位商指數(shù)評價產(chǎn)業(yè)比較優(yōu)勢會產(chǎn)生偏差?；诖?，借鑒空間基尼系數(shù)的思想和張謀貴[5]提出的產(chǎn)業(yè)梯度系數(shù)概念，構(gòu)建修正的區(qū)位商指數(shù)，修正的區(qū)位商指數(shù)用區(qū)位商指數(shù)和勞動生產(chǎn)率之積衡量。其中,勞動生產(chǎn)率可表述為m區(qū)域內(nèi)交通運輸、倉儲和郵政業(yè)產(chǎn)值占全國該產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值的比重除以m區(qū)域交通運輸、倉儲和郵政業(yè)從業(yè)人數(shù)占全國相同行業(yè)從業(yè)人數(shù)的比重，公式如下：

(2)

式(2)中，CLQnm表示修正的區(qū)位商指數(shù)；LPnm表示勞動生產(chǎn)率；Znm為淮安市m區(qū)域內(nèi)交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的從業(yè)人數(shù)；Un為全國范圍內(nèi)交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的從業(yè)人數(shù)。若CLQnm的值大于1，表明淮安市m區(qū)域的交通運輸、倉儲和郵政業(yè)相對于全國存在比較優(yōu)勢，m區(qū)域內(nèi)該產(chǎn)業(yè)屬于優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)或?qū)I(yè)化產(chǎn)業(yè)。

(三)莫蘭指數(shù)

作為一種空間自相關系數(shù)，莫蘭指數(shù)是測算產(chǎn)業(yè)空間集聚性的有效方法，通常取值在-1到1之間。若取值在-1和-0.25之間，說明存在強空間負相關；取值在-0.25和0之間，說明存在弱空間負相關；取值在0和0.25之間，說明存在弱空間正相關；取值在0.25和1之間，說明存在強空間正相關；取值為0，說明不存在空間相關性。莫蘭指數(shù)分為全局莫蘭指數(shù)和局部莫蘭指數(shù)兩種。

全局莫蘭指數(shù)可考察系統(tǒng)整體的空間分布趨勢和集聚情況，計算公式如下：

(3)

式(3)中，yi和yj為系統(tǒng)內(nèi)子區(qū)域i和j對應的特征值,y′為特征均值，因本文研究的是交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的集聚情況，此處的特征值和特征均值用區(qū)域修正區(qū)位商指數(shù)和區(qū)域修正區(qū)位商指數(shù)均值替代；Wij為子區(qū)域i和j的空間權(quán)重；n為子區(qū)域的個數(shù)[10]。

局部莫蘭指數(shù)可測算系統(tǒng)內(nèi)子區(qū)域與相鄰區(qū)域的空間自相關性，以明確子區(qū)域的空間分布趨勢和集聚情況，計算公式如下：

(4)

式(4)中，若局部莫蘭指數(shù)取值在0和1之間，說明系統(tǒng)內(nèi)的某子區(qū)域存在“高—高”集聚或“低—低”集聚現(xiàn)象；若取值在-1和0之間，說明子區(qū)域存在“高—低”集聚或“低—高”集聚現(xiàn)象[11]。

三、淮安市交通運輸、倉儲和郵政業(yè)集聚效應測算

(一)數(shù)據(jù)說明與來源

考慮到淮安市部分市轄區(qū)數(shù)據(jù)缺失，本文將淮安區(qū)、淮陰區(qū)、洪澤區(qū)、清江浦區(qū)、經(jīng)濟技術開發(fā)區(qū)等市轄區(qū)數(shù)據(jù)匯總成“市區(qū)”數(shù)據(jù)統(tǒng)一計算，最終確定研究對象為市區(qū)、漣水縣、盱眙縣和金湖縣4個區(qū)域。研究時間為2012—2019年。其中各縣(市區(qū))的區(qū)域GDP、相關產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、相關從業(yè)人員數(shù)量來源于2013—2020年的《淮安統(tǒng)計年鑒》，國家層面的GDP、相關產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、相關從業(yè)人員數(shù)量來源于2013—2020年的《中國統(tǒng)計年鑒》。此外，為保證數(shù)據(jù)的一致性，所有的從業(yè)人員數(shù)量均按非私營從業(yè)人員數(shù)量計算。

(二)修正的區(qū)位商指數(shù)測算

運用式(2)對淮安市市區(qū)、漣水縣、盱眙縣、金湖縣和全市的修正區(qū)位商指數(shù)進行測算，結(jié)果如表1所示。

表1 淮安市各區(qū)域修正區(qū)位商指數(shù)

由表1可知,2012—2019年淮安市整體的CLQnm為1.206，略大于1，其中2018年指數(shù)低于1，其余年份均大于1,表明整體而言，淮安市交通運輸、倉儲和郵政業(yè)相較于全國而言有比較優(yōu)勢，但這一優(yōu)勢并不明顯。各個區(qū)域CLQnm的均值差異明顯，均值最大的是盱眙縣(5.284)，其次為金湖縣(3.330)、市區(qū)(0.976)、漣水縣(0.880)。盱眙縣和金湖縣的數(shù)據(jù)顯著大于1，表明當?shù)卦摦a(chǎn)業(yè)存在較大的比較優(yōu)勢；市區(qū)和漣水縣的數(shù)據(jù)略小于1，表明當?shù)卦摦a(chǎn)業(yè)缺乏比較優(yōu)勢。從趨勢來看，全市CLQnm除2012年以外，基本保持平穩(wěn)，漣水縣和市區(qū)除了個別年份外也無明顯變化。盱眙縣和金湖縣存在明顯的下降趨勢，其中盱眙縣2019年的CLQnm比2012年下降了91.08%。從數(shù)據(jù)波動來看，市區(qū)的CLQnm數(shù)據(jù)波動最小，其變異系數(shù)僅為0.190，低于全市的變異系數(shù)0.201。漣水縣的數(shù)據(jù)波動最劇烈，達0.803，遠高于盱眙縣(0.448)、金湖縣(0.595)以及全市綜合水平，表明交通運輸、倉儲和郵政業(yè)在當?shù)氐陌l(fā)展存在一定的不確定性。進一步觀察8個年份的數(shù)據(jù)可發(fā)現(xiàn)，2012—2018年各區(qū)域的CLQnm存在一定波動，整體波幅不大，但2019年4個區(qū)域的CLQnm均發(fā)生顯著變化：市區(qū)從0.691增至1.218，增幅達76.27%；漣水縣從0.458增至2.669，增幅達482.75%；盱眙縣從4.775降至0.901，降幅達81.13%；金湖縣從1.765降至0.180，降幅達89.80%。通過觀察原始數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，2019年市區(qū)和漣水縣的交通運輸、倉儲和郵政業(yè)產(chǎn)值大幅上升，而盱眙縣和金湖縣產(chǎn)值則大幅下降。造成盱眙縣和金湖縣產(chǎn)值下降的原因可能在于當?shù)匚锪餍枨蟮恼w下降或產(chǎn)業(yè)已發(fā)生轉(zhuǎn)移。進一步分析，無論是需求下降還是產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，均和該地區(qū)交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的非良性發(fā)展相關，這種非良性發(fā)展的根源在于物流通道體系、物流信息化系統(tǒng)、物流服務等方面發(fā)展滯后導致的物流效率低下。而市區(qū)和漣水縣產(chǎn)值的上升或許和當?shù)胤e極開展航空貨運樞紐建設、打造航空貨運新城、物流產(chǎn)業(yè)和當?shù)叵嚓P產(chǎn)業(yè)密切聯(lián)動有關。

(三)全局莫蘭指數(shù)測算

依托式(3)，運用Geoda軟件對淮安市2012—2019年交通運輸、倉儲和郵政業(yè)修正的區(qū)位商指數(shù)進行空間自相關分析。權(quán)重選擇為距離空間權(quán)重，圖1為2012—2019年全局莫蘭指數(shù)計算結(jié)果。

圖1 淮安市修正區(qū)位商全局莫蘭指數(shù)

由圖1可知，2012—2019年淮安市修正區(qū)位商全局莫蘭指數(shù)均為正數(shù)。其中2013年數(shù)值最大，為0.527；2019年最小，為0.158。因此淮安市各區(qū)域交通運輸、倉儲和郵政業(yè)屬于正向空間自相關類型，即淮安市空間分布集聚度大的區(qū)域，CLQnm的值也大。從整體趨勢來看，CLQnm的全局莫蘭指數(shù)有下降趨勢，2012—2017年下降趨勢不明顯，2017—2018年呈斷崖式下降，2019年略低于2018年。從各年數(shù)據(jù)來看，2012—2017年，全局莫蘭指數(shù)值均大于0.25，可認為這些年份內(nèi)產(chǎn)業(yè)的空間相關性顯著，區(qū)域帶動作用和集聚效應明顯。2018年、2019年的全局莫蘭指數(shù)雖然為正，但數(shù)值均小于0.25，表明產(chǎn)業(yè)集聚效應相對較弱，區(qū)域間產(chǎn)業(yè)推動作用放緩，這可能是由于這兩年國內(nèi)外貿(mào)易需求不旺，各區(qū)域內(nèi)物流(包括郵政)企業(yè)間的競爭大于合作。

(四)局部莫蘭指數(shù)測算

為考察淮安市交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的局部空間相關性，依托式(4)，運用Geoda軟件繪制2012年和2019年的局部莫蘭指數(shù)散點圖，分別如圖2和圖3所示。兩圖中，橫軸代表歸一化后的修正區(qū)位商指數(shù)，縱軸為權(quán)重表達的修正區(qū)位商指數(shù)。

圖2 2012年局部莫蘭指數(shù)散點圖

圖3 2019年局部莫蘭指數(shù)散點圖

2012年,市區(qū)和漣水縣屬于“低—低”集聚區(qū)(第三象限)，表明兩地及兩地周邊地區(qū)空間集聚效應弱(這可從兩地接壤這一事實得到一定程度的驗證)，交通運輸、倉儲和郵政業(yè)發(fā)展遲緩；盱眙縣和金湖縣屬于“高—高”集聚區(qū)(第一象限)，表明兩地集聚效應顯著，相鄰區(qū)域呈現(xiàn)空間正相關的特性，相鄰區(qū)域間交通運輸、倉儲和郵政業(yè)發(fā)展相互促進，可能出現(xiàn)規(guī)模效應。

2019年情況相對2012年略顯復雜。盱眙縣和金湖縣從“高—高”集聚區(qū)(第一象限)轉(zhuǎn)變?yōu)椤暗汀汀奔蹍^(qū)(第三象限)，原有的集聚效應已消失殆盡，集聚促進特征轉(zhuǎn)變?yōu)榧垡种?。漣水縣從“低—低”集聚區(qū)(第三象限)轉(zhuǎn)變?yōu)椤案摺汀奔蹍^(qū)(第四象限)，可看出當前漣水縣的交通運輸、倉儲和郵政業(yè)集聚效應明顯，對周邊地區(qū)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有帶動作用，存在溢出效應，但考慮到散點的縱坐標值僅為-0.02，這種溢出效應實際上并不明顯。市區(qū)從“低—低”集聚區(qū)(第三象限)轉(zhuǎn)變?yōu)椤暗汀摺奔蹍^(qū)(第四象限)，可看出市區(qū)的交通運輸、倉儲和郵政業(yè)依舊缺乏集聚效應，但觀察散點的橫坐標值僅為-0.02，表明市區(qū)的集聚效應雖然缺乏，但程度很小；另一方面可知市區(qū)周邊區(qū)域的產(chǎn)業(yè)集聚效應明顯，這正好對應了漣水縣“高—低”集聚的特性。

整體來看，2012—2019年漣水縣和市區(qū)屬于上游躍遷，即自身或周邊區(qū)域的集聚效應增強，并跨象限變動；盱眙縣和金湖縣屬于下游躍遷，即自身或周邊區(qū)域的集聚效應弱化，并跨象限變動。全市上、下游躍遷率均為50%，結(jié)合全局莫蘭指數(shù)持續(xù)下降的事實，可認為盱眙縣和金湖縣下游躍遷導致的集聚效應弱化的程度要大于市區(qū)和漣水縣上游躍遷引起的集聚效應增強的程度。

四、結(jié)論與建議

研究結(jié)果顯示：第一，淮安市交通運輸、倉儲和郵政業(yè)相較于全國而言有比較優(yōu)勢，但優(yōu)勢不明顯。第二，2012—2019年淮安市全局莫蘭指數(shù)有下降趨勢；2012—2017年全市產(chǎn)業(yè)的空間相關性顯著，區(qū)域帶動作用和集聚效應明顯；2018年、2019年產(chǎn)業(yè)集聚效應較弱，區(qū)域間產(chǎn)業(yè)推動作用減弱。第三，2012—2019年間，盱眙縣和金湖縣下游躍遷導致的集聚效應弱化的程度要大于市區(qū)和漣水縣上游躍遷引起的集聚效應增強的程度。

基于研究結(jié)論，提出建議如下：

第一，進一步完善淮安市與周邊區(qū)域的物流通道體系和物流信息化系統(tǒng)建設，提高貨物集散效率和服務質(zhì)量，充分發(fā)揮市內(nèi)高集聚區(qū)域的帶動作用，保證市內(nèi)各區(qū)域產(chǎn)業(yè)均衡發(fā)展，力求形成規(guī)模效應。進一步抓住淮安市融入“南京都市圈”的契機，依靠都市圈內(nèi)南京等核心城市交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的溢出效應推動產(chǎn)業(yè)升級。

第二，近年來漣水縣修正區(qū)位商指數(shù)的提高得益于航空貨運樞紐的建設，應把該經(jīng)驗推廣到全市，打造淮安市“公鐵水空”綜合立體貨運樞紐。要充分利用淮安境內(nèi)連淮揚鎮(zhèn)、徐宿淮鹽兩條鐵路線，提升鐵路運輸在運輸體系中的比重；全面推動淮安市航空貨運樞紐建設進程，將臨空經(jīng)濟打造成淮安市特色項目；提高淮安市境內(nèi)公路等級和公路里程，維護公路運輸安全；規(guī)范水運航道管理，保證內(nèi)河航道通暢并盡快推進“淮河入海水道二期工程”建設。

第三，交通運輸、倉儲和郵政業(yè)屬于生產(chǎn)性服務業(yè)，其產(chǎn)業(yè)規(guī)模的大小應和本區(qū)域生產(chǎn)性行業(yè)相匹配，只有在保證區(qū)域內(nèi)生產(chǎn)性行業(yè)需求的前提下，才能著力討論集聚效應和集聚效率問題。因此，各區(qū)域應因地制宜發(fā)展交通運輸、倉儲和郵政業(yè)，結(jié)合市內(nèi)生產(chǎn)性企業(yè)的需求情況和當?shù)亍肮F水空”分布，規(guī)劃合理的交通運輸、倉儲和郵政業(yè)布局。