引言及文献综述

近年来，随着经济高质量发展以及“双循环”新发展格局的构建，我国流通业由社会再生产中间环节逐渐转变为中心环节，成为国民经济发展的先导性与基础性产业（邱志萍等，2023）。2022年1月，国家发改委发布的《“十四五”现代流通体系建设规划》提出，“推动高质量发展，坚持以供给侧结构性改革为主线，……，培育壮大现代流通企业”。旨在加速流通业现代化建设，赋能经济高质量发展。而流通业全要素生产率可反映流通业投入产出效率，表征流通业发展质量。就实际情况而言，受城乡二元结构、市场分割等因素制约，我国在要素流通、资源配置等环节存在堵点，导致流通业全要素生产率较低。那么，如何统筹协调并推动各类要素资源合理流动，赋能流通业全要素生产率提升是当前亟待解决的问题。

既有关于流通业全要素生产率的研究多集中在指数测算与影响因素两个方面。指数测算方面，柳思维和周洪洋（2018）使用SBM-DEA方法与Malmquist指数法对流通业全要素生产率进行测度，发现流通业全要素生产率呈逐年上升态势，且存在显著空间相关性。封永刚（2022）基于DEA方法测算我国流通业全要素生产率，发现我国流通业全要素生产率存在先上升、后下降的两阶段变化态势。影响因素方面，杜江和李晓超（2021）研究指出，内部结构优化对流通业全要素生产率具有显著正向影响，但不同维度结构优化对全要素生产率的提升作用具有异质性。张宝友等（2021）研究发现最低工资制度可显著促进流通业全要素生产率提升。

现有研究较少涉及物流产业集群对流通业全要素生产率的影响，多集中于探讨物流产业与流通业二者关系。祁金祥和王娟（2019）研究发现，物流产业成本降低可显著提高流通业价值产出效率，对提升流通行业整体发展层次具有显著促进作用。黄黎（2022）研究指出，物流产业智慧化对流通业发展具有正向推动作用，但这种推动效应在不同区域呈现“强者恒强，弱者越弱”的马太效应。

综上，学者们已对流通业全要素生产率以及物流产业与流通业间的关系进行多元探讨，但鲜有研究深入分析物流产业集群与流通业全要素生产率的内在关联。据此，基于省级层面数据，利用空间计量模型实证检验物流产业集群对流通业全要素生产率的影响，及其空间溢出效应与区域异质性，以期推动物流产业集群式发展、助力流通业全要素生产率提升。

研究假设

（一）物流产业集群对流通业全要素生产率的直接影响

近年来，随着数字经济以及网络电商的不断发展，我国物流产业规模与数量明显提升，并逐渐形成集群式发展态势。产业集群理论认为，物流产业集群会形成规模效应、创造外部经济效益（高康等，2018）。当区域内物流产业呈现集群式发展态势时，区域内产业在关联度、专业细分程度均会得到一定提升，利于企业间信息、知识、资源等要素进行共享，激发创新活力，从而推动流通业全要素生产率增长。具体而言，物流产业集群可通过劳动力要素配置效应及竞争效应推动流通业全要素生产率提升。其一，物流产业集群可吸引更多劳动力，通过优化劳动力配置促进流通业全要素生产率提升。而且，物流产业集群增强区域内企业间交流与合作，催生更多就业岗位，提高劳动力配置效率，降低区域内企业生产经营成本，赋能流通业全要素生产率提升；其二，物流产业群可对区域内物流产业进行筛选与优化，通过竞争效应提高物流效率。详细而言，物流产业集群区具备专业化分工及知识共享优势，倒逼更多物流产业加入集群区以寻求更好发展。然而，受限于物流产业间存在显著差异性，集群区域内部形成的竞争效应会剔除效率低、规模小且环境污染问题严重的物流企业（储伊力和胡九英，2023）。这有助于增强集群区内物流产业效率，整体带动商品流通效率，赋能流通业全要素生产率提升。基于上述理论分析，文章提出如下假设：

假设1：物流产业集群对流通业全要素生产率具有显著正向影响。

（二）物流产业集群对流通业全要素生产率的空间效应

物流产业的服务及产品具备较强流动性特征，使得物流产业集群在促进本地区流通业全要素生产率提升的同时，还产生一定空间溢出效应，进而对周边地区流通业全要素生产率产生影响。一方面，物流产业集群式发展可吸引更多关联产业协同在区域内集聚，以形成规模经济效应。这有助于优化本地区经济发展结构，赋能商品市场扩张，带动周边地区流通业全要素生产率提升；另一方面，集群区域内部企业在原材料供应、市场需求、产品生产链及交通运输等方面与周边地区存在一定空间关联性，使得物流产业集群区可通过物流服务赋能产业跨区域协作。在此过程中，物流服务起到衔接作用，可加速本地区与周边地区产业高效连接，提升地区间商品流通效率与经济紧密性，进而对周边地区流通业全要素生产率产生影响。基于此，文章提出如下假设：

假设2：物流产业集群对全要素生产率的影响存在空间溢出效应。

（三）物流产业集群对流通业全要素生产率的差异性

由于我国幅员辽阔，各地区在经济发展水平、资源禀赋等方面存在较大差距，使得物流产业集群发展存在区域差异。具体而言，经济较为发达的东部地区在数字基础建设、地理区位等方面具有优势，对于物流企业与人才的吸引能力更强，利于形成更大规模的物流产业集群。这使得东部地区能更好发挥物流产业集群的要素配置与竞争效应，从而赋能流通业全要素生产率提升。对于东北与中部地区而言，两大地区在产业基础、地理区位等方面具有一定优势，可充分依托物流产业集群优势，提高区域流通效率，赋能流通业全要素生产率提升。而经济欠发达的西部地区在产业基础、交通基础设施建设等方面相对滞后，不利于物流产业集群式发展，进而导致物流产业集群对地区流通业全要素生产率的影响偏低。综上，物流产业集群对流通业全要素生产率的影响存在区域异质性。基于此，提出如下假设：

假设3：物流产业集群对流通业全要素生产率的影响存在区域异质性。

研究设计与数据说明

（一）模型构建

基于上述理论分析与研究假设，选用空间杜宾模型（SDM），从全国与区域两个层面实证探讨物流产业集群对流通业全要素生产率的空间效应，具体模型如下所示：

式中，TFPit为被解释变量，表示流通业全要素生产率；LQit为核心解释变量，指代物流产业集群；Xit为一系列控制变量合集，涵盖经济发展水平、人力资本水平、对外开放程度及金融发展水平；W为地理空间权重矩阵；β表示相应变量估计系数；ρ指代空间自相关回归系数；εit为随机误差项。

（二）变量选取

1.被解释变量：流通业全要素生产率（TFP）。首先，以DEA-Malmquist指数非参数方法测算全要素生产率。以t时期技术为参照的Malmquist指数计算公式表示为：

t至t+1时期的Malmquist生产率变化指数计算公式表示为：

式中，(xt,yt)、(xt+1,yt+1)依次表示时期t及t+1的投入产出向量，Dit、Dit+1分别为时期t及t+1技术参照的距离函数。

关于投入产出指标的选取，以劳动投入、信息技术投入、资本投入及政府投入作为投入指标。其中，劳动投入使用流通业从业人员数量刻画；信息技术投入以移动用户数与互联网接入率加权平均值表征；资本投入以永续盘存法测算；政府投入以政府对流通业的财政投入表征（主要指流通业基础设施建设投入），产出指标以流通业增加值衡量。

2.解释变量：物流产业集群（LQ）。参鉴王磊和张思（2023）的研究思路，以物流产业集聚指标衡量物流产业集群，使用区位熵LQ值表征物流产业集聚程度，具体计算方式如下所示：

式中，Elg表示g地区交通运输、邮政业与仓储业的从业人员数量；Etg指代g地区总就业人数；El为全国交通运输、邮政业与仓储业的总就业人员数量；Et指代全国总就业人数。LQ为区位熵值，该数值越大，说明该地区物流产业集聚程度越高。

3.控制变量：选取经济发展水平（GDP）、人力资本水平（HC）、对外开放程度（OPEN）、金融发展水平（FIN)4个变量。其中，经济发展水平以地区人均GDP表征；人力资本水平以地区平均受教育年限刻画；对外开放程度选取地区进出口贸易总额占GDP比重衡量；金融发展水平以地区年末金融机构存款余额占GDP比重表征。

（三）数据来源

以2011-2021年中国30个省级行政区（剔除西藏及港澳台地区）面板数据为样本。研究数据主要来源于历年《中国统计年鉴》《中国信息年鉴》、各地方统计年鉴、Wind数据库。针对数据缺失值，采用均值法进行补充。各变量描述性统计如表1所示。

实证结果分析

（一）基准回归分析

基于构建的空间距离权重矩阵，使用莫兰指数法测算我国流通业全要素生产率的Moran's I数值，检验结果表明流通业全要素生产率具有空间关联性，可通过空间杜宾模型展开实证探讨。同时，Hausman检验结果显示原假设被拒，表明固定效应优于随机效应，说明使用固定效应展开回归分析较为合适。进一步的，LR检验结果显示，时间与空间效应联合显著的原假设均不成立。因此，采用时空双重固定效应模型展开回归分析。

使用时空双重固定效应的空间杜宾模型回归结果如表2所示。由表2可知，物流产业集群对流通业全要素生产率回归系数为0.1759，且通过1%显著性水平检验，说明物流产业集群可显著提升流通业全要素生产率。细究其因，物流产业集群式发展使区域内要素资源配置得以优化，并通过集群式发展形成规模效应，能够极大降低流通业发展过程中的物流成本，从而助力流通业全要素生产率提升。控制变量方面，经济发展水平、人力资本水平、对外开放水平及金融发展水平对流通业全要素生产率的回归系数均为正，且至少通过10%显著性水平检验。

（二）空间效应分解

鉴于空间杜宾模型存在点估计特征，将物流产业集群对流通业全要素生产率的影响效应分解为直接效应、间接效应与总效应。其中，直接效应为物流产业集群对本地流通业全要素生产率的平均影响；间接效应为物流产业集群对邻近地区流通业全要素生产率的平均影响；总效应则为直接效应与间接效应二者加总。空间效应分解结果如表3所示。

由表3可知，物流产业集群对流通业全要素生产率的直接效应系数为0.1512，且通过5%显著性水平检验；间接效应系数为0.0514，且通过10%显著性水平检验。说明本地物流产业集群式发展对本地区及邻近地区流通业全要素生产率提升均具有显著推动作用。同时，物流产业集群对流通业全要素生产率影响的直接效应大于间接效应。究其缘由，物流产业的产品及服务本身具备一定流动性，可在一定地理距离内对流通业全要素生产率产生正向空间溢出影响。但随着地理距离的增加，物流产业集群对技术、知识及资本等要素的溢出效应亦会减弱。因此，就整体层面而言，物流产业集群对流通业全要素生产率的直接影响强于间接影响。

（三）稳健性检验

为避免上述回归结果受固定效应与空间权重矩阵选择的影响而造成偏误，使用如下两种方式进行稳健性检验：其一，构建时间与空间双重固定的动态杜宾模型；其二，替换空间权重矩阵，将空间距离权重矩阵替换为经济距离权重矩阵。具体回归结果如表4所示，观察可知，无论使用双重固定效应抑或替换空间权重矩阵，其回归结果与基准回归结果的显著性与方向符合均一致，仅回归系数存在小幅度变化，说明本文估计结果具备稳健性。

（四）区域异质性分析

考虑到我国幅员辽阔，不同地区在资源禀赋、基础设施建设及经济发展等方面存在差异，可能会导致物流产业集群对流通业全要素生产率的影响存在区域异质性。依据国家统计局区域划分标准，将样本省份划分为东、中、西及东北地区四个子样本并重新展开回归分析，从区域层面探讨物流产业集群对流通业全要素生产率影响的区域差异性，回归结果如表5所示。观察可知，四大地区物流通产业集群对流通业全要素生产率的影响均为正，且至少通过10%显著水平检验。从回归系数及显著性来看，四大地区物流产业集群对流通业全要素生产率的影响存在显著区域异质性，具体表现为在东部最强、中部次之、东北稍弱、西部最弱。

启示

第一，协同建立物流产业集群枢纽。各地方政府应协同推进大型物流枢纽建设，通过集约化进程促进物流产业集群式发展，打通区域间要素流动堵点，充分发挥产业集群的溢出效应。在此基础上，各地方政府可通过颁布利好政策吸引物流产业、人才及相关协同产业入驻，充分发挥物流产业集群枢纽功能，推动流通业全要素生产率提升。

第二，优化物流枢纽建设空间布局。各地方政府着力优化物流产业枢纽建设空间布局，充分发挥物流产业集群的正向溢出效应。一方面，强化物流产业基础设施建设。各地方政府应结合当地地貌特征升级配套物流设施，有机结合陆、海、空三种物流形式，不断扩大物流产业配送网络覆盖面，提升物流产业集聚空间溢出效应；另一方面，推动地区间物流产业良性互动。各地方政府在规划物流产业集群区布局时应考虑流通产业的空间联系，推动跨区域物流园区建设，打破物流产业集群空间溢出边界，赋能流通业全要素生产率提升。

第三，因地制宜引导物流产业集聚。发达地区政府应积极发挥市场调控能力，推动物流服务与产品向欠发达地区延伸，引导欠发达地区物流产业集群式发展；欠发达地区政府可推动地方物流产业参与跨区域合作与交流，吸收并学习物流产业集群发展经验，并根据所在地区实际情况，因地制宜推动物流产业集群建设，从而赋能流通业全要素生产率提升。