導(dǎo)語：物流產(chǎn)業(yè)效率及影響因素分析一文來源于網(wǎng)友上傳，不代表本站觀點(diǎn)，若需要原創(chuàng)文章可咨詢客服老師，歡迎參考。

內(nèi)容摘要：本文基于2003-2018年我國(guó)30個(gè)省市區(qū)數(shù)據(jù)樣本，運(yùn)用Super-SBM方法測(cè)算了物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率并分析其時(shí)空演化特征，在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建空間滯后模型對(duì)技術(shù)效率的影響因素進(jìn)行分析。結(jié)果表明，研究期內(nèi)物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率差異明顯，局部呈現(xiàn)空間集聚特征；經(jīng)濟(jì)發(fā)展與市場(chǎng)化水平與物流產(chǎn)業(yè)效率負(fù)相關(guān)，而政府支持、科技水平和基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)物流產(chǎn)業(yè)效率具有正向促進(jìn)作用，其中科技水平的貢獻(xiàn)最為顯著。

關(guān)鍵詞：物流產(chǎn)業(yè)；技術(shù)效率；空間關(guān)聯(lián)；影響因素；空間經(jīng)濟(jì)學(xué)

我國(guó)物流產(chǎn)業(yè)近年來呈現(xiàn)快速發(fā)展態(tài)勢(shì)，2018年，全社會(huì)物流總額達(dá)到283.1萬億元，按可比價(jià)格計(jì)算，同比增長(zhǎng)6.4%，與2011年相比增長(zhǎng)78.7%；物流業(yè)實(shí)現(xiàn)增加值10.1萬億元，占GDP比重達(dá)到10.99%，分別比2011年3.2萬億元和6.8%增長(zhǎng)顯著?？偭恐笜?biāo)快速增長(zhǎng)的同時(shí)，可以看到，近三年，我國(guó)社會(huì)物流總費(fèi)用占GDP的比重達(dá)到14.7%左右，這一比例是發(fā)達(dá)國(guó)家的2倍，高于全球平均水平約6.5個(gè)百分點(diǎn)?？梢?，物流產(chǎn)業(yè)總產(chǎn)出的增長(zhǎng)依然以高消耗、高投入為代價(jià)，產(chǎn)業(yè)發(fā)展效率不高。當(dāng)前我國(guó)物流產(chǎn)業(yè)效率分布狀況如何？是否具有空間關(guān)聯(lián)性？有哪些因素能夠促進(jìn)物流業(yè)效率的提升？這些問題對(duì)于保持物流產(chǎn)業(yè)高效發(fā)展具有現(xiàn)實(shí)意義。目前，有關(guān)物流產(chǎn)業(yè)省際關(guān)聯(lián)性及效率影響因素的代表性研究體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：其一，空間集聚性及影響因素研究。謝逢潔等（2019）應(yīng)用錫爾系數(shù)等三個(gè)指標(biāo)對(duì)我國(guó)西部12省物流產(chǎn)業(yè)空間集聚性進(jìn)行分析，并總結(jié)了分布差異性的成因，提出發(fā)展措施；鐘祖昌（2011）對(duì)我國(guó)物流產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)及其影響因素進(jìn)行研究，在明確省域之間存在較強(qiáng)的空間相關(guān)性后，選取區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等五個(gè)影響因素納入空間計(jì)量模型中，得出結(jié)論并提出促進(jìn)區(qū)域物流業(yè)發(fā)展的對(duì)策。李倩倩等（2020）以長(zhǎng)三角26個(gè)城市物流產(chǎn)業(yè)為研究對(duì)象，在測(cè)算區(qū)位熵及空間相關(guān)性檢驗(yàn)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建了空間杜賓模型對(duì)物流產(chǎn)業(yè)集聚性的影響因素進(jìn)行分析。其二，綠色全要素生產(chǎn)率研究。李健等（2020）測(cè)算了我國(guó)八大區(qū)域物流業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率，在2007-2017年研究期內(nèi)，分析了效率值的時(shí)間演變和空間相關(guān)性，并探討了空間收斂性。其三，物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)研究。徐秋艷等（2018）將物流產(chǎn)業(yè)集聚水平作為區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響因素，構(gòu)建了空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型，實(shí)證檢驗(yàn)了我國(guó)省際物流產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的溢出效應(yīng)及空間特征。其四，物流產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率關(guān)聯(lián)性研究。舒輝等（2014）利用空間面板計(jì)量方法對(duì)我國(guó)物流產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系進(jìn)行分析，認(rèn)為物流產(chǎn)業(yè)集聚既能夠促進(jìn)TFP增長(zhǎng)，也帶動(dòng)了相鄰地區(qū)TFP的增長(zhǎng)。綜上，學(xué)者們較多關(guān)注物流產(chǎn)業(yè)集聚性的空間關(guān)聯(lián)及影響因素分析，較少圍繞物流產(chǎn)業(yè)效率，探討其空間效應(yīng)及影響因素。本文以2003-2018年我國(guó)30個(gè)省市區(qū)為研究對(duì)象（西藏及港澳臺(tái)地區(qū)除外），在測(cè)算其技術(shù)效率基礎(chǔ)上，構(gòu)建空間計(jì)量模型，對(duì)技術(shù)效率的影響因素進(jìn)行分析，為提升我國(guó)物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率提出對(duì)策建議。

研究方法

（一）Super-SBM模型相對(duì)于傳統(tǒng)DEA模型效率測(cè)度可能存在偏誤的問題，Super-SBM模型將松弛變量考慮其中使測(cè)算結(jié)果更加準(zhǔn)確，同時(shí)也避免了多個(gè)決策單元效率值同為1時(shí)無法區(qū)分差異性的弊端。式中，ρ*是目標(biāo)決策單元相對(duì)效率值，m與s分別為投入變量個(gè)數(shù)與產(chǎn)出變量個(gè)數(shù)，xi為第i項(xiàng)投入，yr為第r項(xiàng)產(chǎn)出，x_與y_分別代表投入與產(chǎn)出松弛變量。

（二）空間計(jì)量模型

空間計(jì)量模型的優(yōu)勢(shì)在于將地理空間上相鄰關(guān)系作為影響因素納入到模型中，避免了臨近區(qū)域樣本相關(guān)性的存在對(duì)傳統(tǒng)計(jì)量方法區(qū)域單元相互獨(dú)立的違背。在眾多空間計(jì)量模型中，空間滯后模型與空間誤差模型最為基本?？臻g滯后模型為：Y=ρWY+XB+μ式中Y為被解釋變量，X為解釋變量矩陣，ρ為空間自回歸系數(shù)，W為空間權(quán)重矩陣，μ為隨機(jī)誤差項(xiàng)?？臻g誤差模型為：Y=XB+εε=λWε+μ式中，ε為隨機(jī)誤差向量，λ為空間誤差系數(shù)，μ為正態(tài)分布的隨機(jī)誤差向量。全國(guó)及四大區(qū)域效率分布特征（一）全國(guó)層面將研究期內(nèi)30個(gè)省市區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率值求平均，便于從橫向上比較效率差異。結(jié)果見表1所示。從測(cè)算結(jié)果看，效率值具有明顯差異性，其中天津、上海和安徽三地物流產(chǎn)業(yè)效率水平較高，處于第一梯隊(duì)，其余省份效率值偏低，即相對(duì)于所選樣本所構(gòu)成的效率前沿面，大部分省份未能夠達(dá)到或接近表現(xiàn)最佳樣本的投入產(chǎn)出水平。運(yùn)用Geoda軟件對(duì)效率平均值分成5組，圖略。我國(guó)物流產(chǎn)業(yè)效率水平較高省份位于北部及東部沿海地區(qū)，以天津、上海等為第一梯隊(duì)，而廣大北部及部分西部地區(qū)效率水平處于第二梯隊(duì)，體現(xiàn)出一定的空間集聚效應(yīng)。中部及大部分南部地區(qū)效率值比較接近，處于0.185-0.248區(qū)間內(nèi)。其余地區(qū)包括西部、西南和東北區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)效率處于較低水平，提升效率是這些地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展需要解決的首要問題。

（二）區(qū)域?qū)用?/p>

為了更好的把握物流產(chǎn)業(yè)效率的區(qū)域差異性，將我國(guó)30個(gè)省市區(qū)劃分為四大區(qū)域，以區(qū)域內(nèi)所包括省份效率均值作為整體效率水平的代表，進(jìn)而獲得研究期內(nèi)時(shí)間維度上的物流產(chǎn)業(yè)效率平均發(fā)展水平。如表2所示，2003-2018年間，我國(guó)區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)效率水平整體偏低，均處于0.5以下，從區(qū)域間比較來看，東部地區(qū)效率值最高，物流產(chǎn)業(yè)具有較高的投入產(chǎn)出效果；其次是中部地區(qū)，效率平均值為0.279；東北和西部地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率排在末尾，屬于物流產(chǎn)業(yè)欠發(fā)達(dá)區(qū)域。從區(qū)域內(nèi)部分析來看，東部地區(qū)省份間效率差異明顯，天津、上海兩地技術(shù)效率顯著高于區(qū)域內(nèi)其他地區(qū)，也是全國(guó)效率最高的兩個(gè)地區(qū)，帶動(dòng)?xùn)|部地區(qū)成為效率值最高的區(qū)域；東三省中遼寧物流產(chǎn)業(yè)效率水平略高于其他兩省，但區(qū)域整體水平不高。除此以外，中部與西部區(qū)域內(nèi)各省份無明顯差異，效率值大致在0.05-0.2區(qū)間內(nèi)變動(dòng)。從變化趨勢(shì)來看（見圖1），四大區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)效率均呈現(xiàn)不同程度的上升態(tài)勢(shì)，截至2018年，東部、東北、中部和西部地區(qū)平均效率相較2003年分別上升了34.5%、55.6%、213.2%和126.6%，中部地區(qū)提升幅度最大，東部地區(qū)效率增長(zhǎng)最少，但較其他三個(gè)區(qū)域依然處于較高水平。從歷年變化特征分析，東部地區(qū)波動(dòng)較為平緩，除了在2013、2014年有所下降以外，其他年份效率值均穩(wěn)定在0.4左右；波動(dòng)最為劇烈的是中部地區(qū)，2003年效率均值僅為0.102，到2008年增長(zhǎng)到0.331，此后略有下降但在2013年再次達(dá)到0.487的峰值，2017年后又小幅下降而穩(wěn)定在0.3的水平，在2008-2016的“黃金增長(zhǎng)期”其效率值曾趕超高水平的東部地區(qū)，促成這種增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)的因素值得分析。東北和西部地區(qū)呈現(xiàn)了相似的變化軌跡，均在2008年出現(xiàn)了效率值的顯著提升，而后并沒有出現(xiàn)類似中部地區(qū)持續(xù)增長(zhǎng)的趨勢(shì)，基本穩(wěn)定在0.2的水平。

影響因素機(jī)理分析

本文從經(jīng)濟(jì)發(fā)展、市場(chǎng)化水平、政府支持、科技水平和基礎(chǔ)設(shè)施五個(gè)方面選取代表性指標(biāo)，作為物流產(chǎn)業(yè)效率的主要影響因素，構(gòu)建空間計(jì)量模型以分析其影響模式。

（一）經(jīng)濟(jì)發(fā)展

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)物流產(chǎn)業(yè)效率的影響具體體現(xiàn)在三個(gè)方面，一是規(guī)模效應(yīng)。經(jīng)濟(jì)總量的增長(zhǎng)必將帶動(dòng)產(chǎn)業(yè)持續(xù)增加生產(chǎn)要素投入以擴(kuò)大生產(chǎn)規(guī)模，物流產(chǎn)業(yè)作為連接行業(yè)間物資運(yùn)輸?shù)牧魍ㄐ孕袠I(yè)，勢(shì)必受到關(guān)聯(lián)行業(yè)影響需要增加資本投入以擴(kuò)大產(chǎn)出；二是結(jié)構(gòu)效應(yīng)。經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)，單純依靠資源投入換取經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的局面將有所改變，行業(yè)間聯(lián)合經(jīng)營(yíng)與深入合作對(duì)效率的改善具有促進(jìn)作用；三是技術(shù)效應(yīng)。經(jīng)濟(jì)的發(fā)展將提升科技研發(fā)投入，新的生產(chǎn)技術(shù)及先進(jìn)的管理經(jīng)驗(yàn)?zāi)軌虼龠M(jìn)物流產(chǎn)業(yè)效率的提升。有關(guān)反映經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)，選取省際人均GDP（gdpper）來代表。

（二）市場(chǎng)化水平

市場(chǎng)化水平體現(xiàn)了某一區(qū)域市場(chǎng)開放化及活躍程度，較高市場(chǎng)化水平意味著經(jīng)濟(jì)環(huán)境中具有更豐富的促進(jìn)產(chǎn)業(yè)發(fā)展的有利因素，包括資本與勞動(dòng)力的自由流動(dòng)、技術(shù)外溢效應(yīng)、企業(yè)經(jīng)營(yíng)方式更為靈活、有效的產(chǎn)業(yè)融合與資源整合等。我國(guó)物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展面臨的最大難題之一便是行業(yè)分散化經(jīng)營(yíng)導(dǎo)致的集中度不高，既定的資源投入無法獲得合理范圍內(nèi)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出。而提升市場(chǎng)化水平將有利于改善物流產(chǎn)業(yè)效率偏低的問題。選取省際非國(guó)有經(jīng)濟(jì)固定資產(chǎn)占比（market）來代表市場(chǎng)化水平。

（三）政府支持

政府影響產(chǎn)業(yè)發(fā)展的手段包括兩個(gè)方面，一是政府指令性行政管制，包括推行行業(yè)發(fā)展的公共標(biāo)準(zhǔn)、頒布規(guī)范行業(yè)行為的指令性條文、實(shí)施促進(jìn)行業(yè)發(fā)展的優(yōu)惠政策；二是財(cái)政預(yù)算支持，通過增加財(cái)政支出比重來支持行業(yè)在關(guān)鍵領(lǐng)域的突破或者創(chuàng)新性發(fā)展?，F(xiàn)代物流產(chǎn)業(yè)急需政府通過指令性行政管制來規(guī)范其發(fā)展。另外，與物流產(chǎn)業(yè)效率提升息息相關(guān)的物流園區(qū)規(guī)劃、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)及交通道路的修建更加需要政府的財(cái)政預(yù)算支持。在反映政府支持的指標(biāo)中，選取省際交通運(yùn)輸支出占一般性財(cái)政支出比重（gov）來代表。

（四）科技水平

物流產(chǎn)業(yè)的業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)較多，而且無論是倉儲(chǔ)運(yùn)輸，還是裝卸搬運(yùn)都依賴先進(jìn)的科學(xué)技術(shù)以提高運(yùn)營(yíng)效率，尤其面對(duì)商品種類眾多、行業(yè)對(duì)物流操作要求個(gè)性化的市場(chǎng)環(huán)境，致使業(yè)務(wù)操作產(chǎn)生風(fēng)險(xiǎn)的因素增多，嚴(yán)重影響物流作業(yè)整體效率。此外，面對(duì)與日俱增物流需求，傳統(tǒng)以人工操作為主的業(yè)務(wù)模式已經(jīng)成為物流企業(yè)快速發(fā)展的瓶頸，以大數(shù)據(jù)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)為代表的新興技術(shù)將極大降低物流操作各環(huán)節(jié)的風(fēng)險(xiǎn)，顯著提升勞動(dòng)生產(chǎn)率，科學(xué)技術(shù)對(duì)勞動(dòng)力的替代效應(yīng)降低了人員成本支出，從而提升物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率。本文選取科技支出占財(cái)政支出比重來代表技術(shù)水平（tech）。

（五）基礎(chǔ)設(shè)施

物流需求業(yè)務(wù)量的增長(zhǎng)迫切需要增加基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)?；A(chǔ)設(shè)施能夠促進(jìn)物流行業(yè)效率的提升體現(xiàn)在兩個(gè)方面，一是規(guī)模效應(yīng)。物流設(shè)施數(shù)量的增加及規(guī)模的擴(kuò)大易于實(shí)現(xiàn)區(qū)域內(nèi)物流服務(wù)全覆蓋，從而形成更為經(jīng)濟(jì)的倉儲(chǔ)與運(yùn)輸?shù)茸鳂I(yè)的批量操作，降低物流產(chǎn)出的單位成本；二是模式效應(yīng)。種類更為豐富的基礎(chǔ)設(shè)施能夠改變傳統(tǒng)單一的物流作業(yè)模式，如車站、港口、航空貨運(yùn)中心支持多式聯(lián)運(yùn)的物流作業(yè)模式，為提升物流運(yùn)作效率創(chuàng)造了更多選擇機(jī)會(huì)。有關(guān)指標(biāo)的選取，用省際單位國(guó)土面積上公路運(yùn)輸與鐵路運(yùn)輸公里數(shù)來代表基礎(chǔ)設(shè)施（infras）。實(shí)證分析美國(guó)地理學(xué)家Tobler認(rèn)為地理位置接近的個(gè)體具有關(guān)聯(lián)性，區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)地理行為之間都存在空間效應(yīng)。因此，選用空間計(jì)量模型對(duì)我國(guó)30個(gè)省市區(qū)物流產(chǎn)業(yè)效率影響因素進(jìn)行分析，能夠考慮空間關(guān)聯(lián)性，避免了對(duì)傳統(tǒng)計(jì)量模型“樣本間相互獨(dú)立”假設(shè)的違背，使估計(jì)結(jié)果可信。模型選取過程中，Hausman檢驗(yàn)結(jié)果中Chi-Sq.Statistic值為27.57，通過1%的顯著性檢驗(yàn)，選擇固定效應(yīng)模型。LM-lag與LM-err檢驗(yàn)都顯著的前提下，Robust LM-err更為顯著，因此建立空間誤差模型。模型估計(jì)結(jié)果如表3所示。由模型估計(jì)結(jié)果可以看出，相比較普通面板模型而言，空間計(jì)量模型具有更好的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)，R2的提高說明自變量的解釋能力更強(qiáng)，另外較小的σ2表明估計(jì)的誤差更小。從固定效應(yīng)選取類型的比較中發(fā)現(xiàn)，時(shí)間與空間雙固定模型的R2和Log L值最高，因此雙固定模型能夠更好的擬合變量間的關(guān)聯(lián)關(guān)系.顯著性檢驗(yàn)，表明我國(guó)物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率存在正向空間關(guān)聯(lián)，即效率水平較高的省份會(huì)對(duì)周邊相鄰區(qū)域效率的提升具有正向促進(jìn)作用，呈現(xiàn)出地理空間上的關(guān)聯(lián)特征，這與全國(guó)層面效率分布的討論相一致。從各影響因素系數(shù)估計(jì)結(jié)果來看，人均GDP（gdpper）對(duì)物流產(chǎn)業(yè)效率的影響為負(fù)，且在1%水平上顯著，說明區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)并沒有促進(jìn)物流業(yè)效率的提升，當(dāng)經(jīng)濟(jì)每增長(zhǎng)一個(gè)百分點(diǎn)，物流業(yè)效率平均下降0.12%，可見一味追求經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)反向抑制物流產(chǎn)業(yè)良性發(fā)展。市場(chǎng)化水平（market）對(duì)效率的影響系數(shù)為-0.62且通過5%顯著性水平檢驗(yàn)，說明市場(chǎng)化水平與物流產(chǎn)業(yè)效率負(fù)相關(guān)，逐漸開放的經(jīng)濟(jì)環(huán)境并沒有帶動(dòng)物流產(chǎn)業(yè)效率提升。政府支持（gov）對(duì)物流產(chǎn)業(yè)效率提升具有正向促進(jìn)作用，雖然這一結(jié)果不具有顯著性，但基于現(xiàn)有樣本該結(jié)論是成立的，而且系數(shù)估計(jì)值達(dá)到1.07表明各級(jí)政府財(cái)政與政策支持能夠較大程度影響物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率的變動(dòng)，有利的發(fā)展環(huán)境是物流產(chǎn)業(yè)健康發(fā)展的關(guān)鍵因素。技術(shù)水平（tech）的系數(shù)估計(jì)結(jié)果為4.95且在5%的水平下通過顯著性檢驗(yàn)，科技支出占比提高1%能夠帶動(dòng)物流產(chǎn)業(yè)效率提升近5%，體現(xiàn)了物流產(chǎn)業(yè)效率提升對(duì)技術(shù)水平的強(qiáng)依賴性，加強(qiáng)技術(shù)研發(fā)和行業(yè)普及對(duì)于物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展至關(guān)重要?；A(chǔ)設(shè)施對(duì)物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率提升具有顯著促進(jìn)作用，但貢獻(xiàn)度不高，說明投資興建基礎(chǔ)設(shè)施要警惕出現(xiàn)“粗放型”模式，提升現(xiàn)有物流資源的利用率、加強(qiáng)物流設(shè)施的社會(huì)化將更有力地促進(jìn)物流產(chǎn)業(yè)效率提升。結(jié)論及對(duì)策通過對(duì)我國(guó)30個(gè)省市區(qū)物流產(chǎn)業(yè)在2003-2018年技術(shù)效率的測(cè)算，發(fā)現(xiàn)區(qū)域效率值具有較大差異性，相對(duì)而言，北部及東部沿海區(qū)域物流業(yè)技術(shù)效率較高，而西部及東北區(qū)域效率值最低。從變化趨勢(shì)來看，東部地區(qū)呈穩(wěn)態(tài)發(fā)展態(tài)勢(shì)，而中部地區(qū)波動(dòng)最為劇烈。應(yīng)用空間計(jì)量模型對(duì)物流效率的影響因素進(jìn)行分析，實(shí)證結(jié)果顯示，我國(guó)物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率存在顯著的空間關(guān)聯(lián)性，地理上臨近的省域物流業(yè)的發(fā)展相互間具有正向促進(jìn)作用；經(jīng)濟(jì)發(fā)展與市場(chǎng)化水平與物流產(chǎn)業(yè)效率負(fù)相關(guān)，而政府支持、科技水平和基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)物流產(chǎn)業(yè)效率具有正向促進(jìn)作用，其中科技水平的貢獻(xiàn)最為顯著。基于以上結(jié)論，為提升我國(guó)物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率提出以下對(duì)策。第一，促進(jìn)物流產(chǎn)業(yè)區(qū)域協(xié)同發(fā)展。由于我國(guó)物流產(chǎn)業(yè)技術(shù)效率存在顯著的空間關(guān)聯(lián)性，應(yīng)充分調(diào)動(dòng)活躍生產(chǎn)要素區(qū)域間自由流動(dòng)，從而達(dá)到優(yōu)化配置，推動(dòng)跨省際、跨區(qū)域的物流項(xiàng)目合作，打破物流活動(dòng)的區(qū)域獨(dú)立性與空間束縛，積極拓展物流服務(wù)范圍，實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)模式創(chuàng)新性發(fā)展。使物流產(chǎn)業(yè)區(qū)域優(yōu)勢(shì)省份將優(yōu)質(zhì)的物流資源、先進(jìn)的技術(shù)及成熟的管理經(jīng)驗(yàn)，依靠空間關(guān)聯(lián)性不斷輻射到更為廣泛的區(qū)域。第二，提升物流產(chǎn)業(yè)科技水平。實(shí)證結(jié)果顯示，科技水平對(duì)物流產(chǎn)業(yè)效率的提升具有最為顯著的貢獻(xiàn)，物流企業(yè)應(yīng)不斷增加技術(shù)研發(fā)投入，強(qiáng)化先進(jìn)科學(xué)技術(shù)在物流活動(dòng)中的普及，避免單一業(yè)務(wù)環(huán)節(jié)高自動(dòng)化與整體業(yè)務(wù)流程脫節(jié)現(xiàn)象，確保物流活動(dòng)整體技術(shù)水平的提升。第三，加強(qiáng)政府支持。各級(jí)政府在行業(yè)發(fā)展政策及財(cái)政預(yù)算方面的支持將為區(qū)域物流業(yè)發(fā)展帶來更為廣闊的發(fā)展空間、更為規(guī)范的行業(yè)規(guī)范、更為充盈的資金支持，有利于沖破行業(yè)發(fā)展的區(qū)域界線，吸引優(yōu)質(zhì)物流企業(yè)投資并開展業(yè)務(wù)活動(dòng)，加快落后地區(qū)物流業(yè)的發(fā)展速度。另外，穩(wěn)定的、專業(yè)化的行業(yè)發(fā)展環(huán)境也需要政府力量來經(jīng)營(yíng)與維系。第四，增加基礎(chǔ)設(shè)施投入力度。物流基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)行業(yè)發(fā)展具有至關(guān)重要的作用這一點(diǎn)毋庸置疑，但盲目的投資所導(dǎo)致的重復(fù)建設(shè)與資源浪費(fèi)現(xiàn)象不僅不會(huì)提升物流產(chǎn)業(yè)效率水平，相反會(huì)進(jìn)一步惡化行業(yè)分散經(jīng)營(yíng)的程度。因此，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)應(yīng)充分考慮規(guī)模效應(yīng)與區(qū)位效應(yīng)，通過面向社會(huì)提供專業(yè)化物流服務(wù)，來提升基礎(chǔ)設(shè)施利用率，形成中心區(qū)域與衛(wèi)星區(qū)域設(shè)施聯(lián)動(dòng)模式，有效的提升區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)效率水平。

參考文獻(xiàn)：

1.謝逢潔，王寧.“一帶一路”視角下西部12省區(qū)物流產(chǎn)業(yè)集聚及空間分布研究[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2019（3）

2.鐘祖昌.空間經(jīng)濟(jì)學(xué)視角下的物流業(yè)集聚及影響因素——中國(guó)31個(gè)省市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].山西財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2011，33（11）

3.李倩倩，董會(huì)忠，曾文霞.長(zhǎng)三角城市群物流產(chǎn)業(yè)集聚時(shí)空格局及影響因素研究[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2020（5）

4.李健，劉戀.省際物流業(yè)綠色全要素生產(chǎn)率時(shí)空差異及空間收斂性研究[J].長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境，2020，29（4）

5.徐秋艷，房勝飛.物流產(chǎn)業(yè)集聚的經(jīng)濟(jì)溢出效應(yīng)及空間異質(zhì)性研究——基于省際數(shù)據(jù)的空間計(jì)量分析[J].工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2018，37（2）

6.舒輝，周熙登，林曉偉.物流產(chǎn)業(yè)集聚與全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)——基于省域數(shù)據(jù)的空間計(jì)量分析[J].中央財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2014（3）

7.潘興俠.我國(guó)區(qū)域生態(tài)效率評(píng)價(jià)、影響因素及收斂性研究[D].南昌：南昌大學(xué)，2014

作者：黃輝寧 黃剛 單位：廣西民族大學(xué)相思湖學(xué)院 廣西民族大學(xué)