在当今全球化的背景下，供应链管理已经成为企业成功的关键要素之一。供应链中的物流环节对企业成本和效率产生深远影响。如何加快降低物流成本仍是当前我国物流产业亟待解决的问题。而随着全球产业的逐渐整合和扩张，产业同构，即不同地区的产业结构相似度，已成为地理经济学和供应链管理领域的研究焦点。然而，这种相似性是否对物流成本产生重大影响仍然有待进一步研究。本研究旨在通过运用SARAR模型，深入研究产业同构如何影响物流成本，并为企业和政策制定者提供有关如何优化供应链和降低物流成本的参考依据。
区域产业同构指的是不同地区在主导产业、产业规模、产品构成以及生产技术等方面高度相似的现象。一直以来，大量学者高度关注我国区域产业同构问题并对此开展了大量深入研究。
对于我国区域间产业同构问题，部分学者持积极乐观态度。例如，
然而，另一部分学者对中国产业同构现象持消极悲观态度。
基于以上研究观点可知，区域产业同构既有积极作用也有消极作用。
针对产业同构程度测度这一问题，学者们也开展了大量研究，不同测算方法均可有效衡量地区产业集聚程度以及产业布局情况，下面将着重介绍这些测算方法：第一，结构相似系数。
针对物流成本变动的影响因素，学者开展了大量研究。
当地区间产业同构程度较低时，丰富的消费选择提升了区域间贸易的自由程度。当地区间贸易自由度超过一定值时，本地市场效应和生活成本效应发挥主要作用，企业及劳动者受外界因素的推动作用不断向区域集中，而市场规模的扩大进一步加剧了这种集中趋势。产业集聚对地区物流能力提出了更高要求，进而影响到流动成本的变动。由于市场的调整需要时间，产业集聚的出现会使得地区原有物流能力难以满足要求，而随着产业集聚的推进，物流企业将增加物流能力建设投资并增强地区物流能力，进而降低物流成本。
当地区间产业同构程度较高时，难以承受激烈市场竞争的企业将寻求政府的帮助，政府为了本地企业获取更大利益而使用行政手段限制外地企业或产品的进入，进而导致了行政地区垄断现象。滥用行政手段限制竞争会严重阻碍资金、技术、人才等要素的高效自由流动，阻碍社会经济发展并加剧地区间边界效应。地区保护主义和行政地区垄断阻碍了省际间的经济贸易往来，使得商品的物流运输变得更加困难，从而导致物流成本的增大。
不同地区在资源禀赋、基础设施、区位情况等方面存在差异，要根据自身资源优势和区位优势发展最适合自身的产业，同时发挥地区间产业发展的互补作用，共同推动地区经济的协调发展。当前，我国省级单位内部各地区之间在经济政策方面具有较高一致性，所以每个省的经济发展相对独立。然而，部分地方政府为了当地经济短期内快速发展，忽略当地资源禀赋优势并违背经济发展规律，盲目跟风发展新兴产业和高回报率产业，导致各地产业同构以及企业间恶性竞争现象出现。
本文数据来源为《中国统计年鉴》《中国工业经济统计年鉴》和《中国交通年鉴》。
本文解释变量为产业同构(记为TG)，其通过产业差异度(记为CY)来反向衡量(
其中，Wik表示i省份k产业的产值比重，Wjk表示是j省份k产业的产值比重。CYij的值在0和1之间变动。CYij的值越大，表示两个相比较省份间产业差异度越大，同时表示产业同构越小。
本文被解释变量为物流成本(记为WL)，其通过省际公路贸易、水运贸易和铁路贸易的货运数据来体现。对于省际公路贸易数据，本文考虑了不同省份之间的公路货运量、货物价值、运输距离等相关数据，以评估公路运输对物流成本的贡献。对于水运贸易数据，本文研究了不同地区之间的水路货运情况，包括河流、港口和海运等数据，以了解水运对物流成本的影响。铁路货运数据包括不同地区之间的铁路货运量、货物种类、运输时间等信息，有助于评估铁路运输对物流成本的影响。
本文控制变量为交通基础设施(记为JT)、工业化程度(记为GY)、流通规模(记为LT)、信息化水平(记为XX)、地方保护程度(记为BH)、空间距离(记为KJ)和经济距离(记为JJ)，交通基础设施通过各地区公路、水路和铁路里程与地区面积的比值来衡量，工业化程度通过工业增加值与工业总产值的比值来衡量，流通规模通过批零总销售额与地区GDP的比值来衡量，信息化水平通过地区人均互联网宽带接入端口数来衡量，地方保护程度通过国有企业产值与地区GDP的比值来衡量，空间距离通过两地区之间的直线距离来衡量，经济距离通过两地区的人均GDP之差来衡量。
当省份i和省份j相邻时，W=1；当省份之间不相邻时，W=0。
本文首先分析数据是否存在空间相关性，如果不存在，那么选择普通的计量就行；如果存在，那么选择空间计量方法，下面本文通过莫兰指数来判断空间相关性，若莫兰指数接近1时，则表明体现为空间正相关；若莫兰指数接近-1时，则表明体现为空间负相关；若莫兰指数接近0时，则表明体现为不存在空间相关性。如表1所示，各年份莫兰指数均在0.5左右，且在0.01水平下显著，这表明各地区商品物流成本显示为较强的空间正相关性。
由于普通面板模型的Hausman检验未拒绝随机效应的原假设，所以本文普通面板模型选择随机效应进行估计。考虑到拟合优度的影响，本文选择普通面板模型的MLE估计。在空间面板模型中，本文通过源地和汇地两个空间权重矩阵模型进行系数分析。同时由于stata软件的特性，模型SARAR只能选择固定效应进行系数分析。
如表2所示，从普通面板模型来看，第(1)列中，CY的系数为-0.158，其在0.01水平下显著，由于其为反向衡量，这表明产业同构显著促进物流成本的增加。
如表2所示，从空间面板模型来看，第(2)和(3)列中，空间自回归系数λ和ρ均在0.01水平下显著，这表明地区间物流成本受到邻近地区的显著影响。在源地相邻权重矩阵中，λ的绝对值大于ρ的绝对值，两种效应加总后，莫兰指数依然显著为正，这表明汇地和源地情况类似，所以下文可参考源地进行阐述。第(2)列中，CY的系数为0.132，CY2的系数为-1.091，其分别在0.01水平下和0.05水平下显著，由于其为反向衡量，这表明随着产业同构程度提升，地区物流成本呈现“U”型关系。
地区间物流成本受到邻近地区的显著影响。物流成本在不同地区之间的运输和运营过程中，受到邻近地区的地理位置和特征等因素的明显影响。这一影响可以通过以下几种方式体现：第一，距离和交通网络。邻近地区的距离较近，通常意味着更短的运输距离，减少了物流成本。此外，发达的交通网络，如高速公路、铁路和港口，通常会提供更便捷、高效的运输通道，从而减少了时间和成本。第二，运输费用。邻近地区的运输费用通常较低，因为运输距离短，燃料和人工成本相对较低。这使得运输更加经济高效，降低了整体物流成本。第三，市场接近性。邻近地区的市场更容易访问，货物可以更快地送达，有助于满足市场需求，减少库存和仓储成本。第四，供应链可见性。邻近地区的供应链可见性更强，监控和管理供应链活动更加容易。这可以降低货物丢失和损坏的风险，从而减少额外的成本。综合来看，邻近地区的地理和交通优势对于降低物流成本至关重要，有助于提高物流效率并增强地区经济竞争力。
注：***、**、*分别表示检验结果在0.01、0.05、0.1水平下显著，括号内为t统计量。
随着产业同构程度提升，地区物流成本体现为先下降后上升的趋势，呈现为“U”型关系。首先，随着产业同构程度的提高，不同地区的产业和产品变得更加相似，可能出现了规模经济的效益。在这个阶段，由于相似性较高，物流需求更加标准化，不同地区之间的物流活动可以更有效地整合和协调，这通常使得物流成本的初始下降。随着同构程度的增加，标准化的物流解决方案更容易应用于不同地区。规模经济效应的增加可能降低了单位产品的物流成本，因为更大规模的运输和仓储可以降低成本。然而，一旦同构程度超过某个阈值，物流成本可能会开始上升。这是因为高度同构的产业可能导致更激烈的竞争，物流要求变得更为复杂。企业和地区需要投资更多的资源来适应竞争和应对变化的需求，这可能导致物流成本的上升。在高度同构的产业中，质量和服务水平的要求通常更高，物流服务必须满足更高的标准。这可能需要采用更昂贵的物流解决方案，导致物流成本的上升。
基于以上理论分析和实证研究结果，提出以下对策建议：
第一，地方政府要制定合理、科学的物流产业发展政策，引导地区物流产业结构的升级优化和分工专业化水平的提升。中央政府及地方政府的产业政策很大程度上决定着当地经济发展状况，通常来说，中央政府会针对东部沿海经济发达地区实施更加具有创新性和前瞻性的产业发展政策，而地方政府容易盲目跟随中央政策而忽略地方实际情况。所以，中西部欠发达地区要充分了解当地资源禀赋优势，因地制宜制定贴合实际情况的可行的物流产业政策，发挥好政府为物流产业发展服务的职责，积极引导物流产业结构的升级优化。同时，各地政府要尊重市场经济客观规律，不过度干预市场发展，推动建立专业化的物流产业分工体系，促进物流产业结构向高级化、合理化方向发展。
第二，各地要制定合理高效的交通、通信等基础设施建设规划并完善优化已有基础设施。随着社会经济的不断发展，国内市场规模不断扩大，地区间贸易往来更加频繁，物流产业规模也随之不断扩大，落后的基础设施已无法满足社会经济发展的需要，严重影响了贸易和物流效率。所以，一方面，各地区要从长远角度制定包括仓储、配送、数据存储等在内的物流基础设施的升级优化方案；另一方面，政府要重点支持中西部地区和农村地区基础设施建设水平，打通连接中西部地区以及城市和农村地区的物流通道，推动区域间和城乡之间基础设施的均衡协调发展。
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