物流业集聚与制造业高质量发展

摘要：以物流业集聚促进制造业效率提升和技术进步是未来我国制造业高质量发展的有效途径。利用1998—2019年我国30个省市区的数据实证检验物流业集聚对制造业高质量发展的促进作用发现，物流业集聚对制造业高质量发展的影响具有差异性，存在门槛效应，集聚度低于门槛值时对制造业高质量发展促进作用不显著，集聚度超过门槛值时对制造业高质量发展促进作用显著；物流业集聚对制造业技术进步和效率提升的影响存在显著差异，技术进步比效率提升对物流业集聚要求更高，物流业集聚首先影响制造业效率提升，随着集聚度的进一步提高，才能有效影响制造业技术进步；物流业集聚对我国东部、中部、西部地区制造业高质量发展的影响存在异质性，一个地区制造业发展质量越高，门槛值越高，但超过门槛值后，物流業集聚对制造业发展质量较低的中部和西部地区影响作用更明显。因此，为更好地促进制造业高质量发展，不仅要关注制造业本身，而且要重视物流业的支撑作用。具体来讲，就是要推动物流业高质量发展，优化制造业营商环境；推动物流业市场化改革，激发物流企业活力，支撑并促进制造业高质量持续发展；推动物流业专业化集聚，为制造业提供高质量服务。

关键词：物流业集聚；制造业高质量发展；效率提升；技术进步；门槛模型

中图分类号：F252文献标识码：A文章编号：1007-8266（2021）09-0011-11

基金项目：河南省社会科学规划项目“物流集聚与制造业升级空间联动效应研究”（2017BJJ052）；河南省教育厅人文社会科学研究项目“河南省农村物流系统双向流通优化模式及对策研究：基于‘互联网+’视角”（2017-ZZJH-467）；信阳师范学院南湖学者奖励计划青年项目（XYNU-2017009）

改革开放40多年来，我国制造业竞争力与综合实力大幅提升。我国制造业增加值1997年仅占全球的5.5%，2010年提高到18.4%，超越美国成为制造业第一大国，其后占全球比重一直处于上升态势。特别是《中国制造2025》实施以来，我国制造业已经从跟跑时代进入领跑时代，2020年装备制造业增加值同比增长6.6%，高技术制造业同比增长7.1%。但是，与制造强国相比，我国制造业仍然存在一定差距，研发投入不足、创新能力不强、综合成本高、高技能人才短缺等问题比较突出[ 1 ]。 2008年世界金融危机后，发达国家也开始实施再工业化战略，持续大力推动本国制造业发展，制造业国际竞争更加激烈[ 2 ]，如美国以创新优势推动先进制造业发展，英国以“制造业+服务业”推动高价值制造，德国以智能制造推行“工业4.0”，日本以大数据推动“下一代制造”。尽管各国着力点不同，但均试图通过本国制造业高质量发展抢占先进制造业制高点。近年来，随着人口红利的消失，我国低端制造业普遍存在大而不强和竞争力弱的问题，普遍面临东盟、印度及拉美国家劳动力与资源成本优势的挑战[ 3 ]。面对发达国家与发展中国家双重挤压，我国制造业以往高投入低产出的模式难以适应新时代制造业高质量发展的要求，如何有效降低综合成本、进一步提高国际竞争力成为亟待解决的问题。

制造业高质量发展是推动我国成为制造强国的不二路径，是中国制造向中国创造转变、中国速度向中国质量转变的必然选择。由此，我国制造业发展质量测度、影响因素及路径等问题受到学术界高度关注。任继球[ 4 ]指出，我国制造业陷入全球化困境，依赖进口装备企业陷入干中学困境，制造业产业链上下游陷入合作型困境，促进制造业高质量发展需要进行产业政策转型与产业链整合。吴利学等[ 5 ]采用动态OP法对我国制造业全要素生产率（Total Factor Productivity，TFP）来源进行分解发现，我国制造业全要素生产率增长的90%来自企业成长，进入与退出对全要素生产率增长的贡献率仅有10%左右。张永安等[ 6 ]运用基于数据包络分析法的曼奎斯特指数法（简称DEAMalmquist指数法）进行研究发现，我国高技术制造业整体创新效率较高，技术进步是影响制造业全要素生产率的主要因素。赵玉林等[ 7 ]通过比较分析制度和技术对制造业创新增长的贡献和门槛特征发现，加入世界贸易组织（WTO）后市场化和产权结构对制造业生产率贡献较大且存在门槛效应，而研发创新对制造业生产率贡献较小且没有门槛效应；制度对高竞争行业及中低技术行业制造业生产率贡献较大，而研发创新对一般竞争行业和高技术行业制造业生产率贡献较大。周燕等[ 8 ]研究发现，对外投资显著提高了我国企业的全要素生产率，面向发达国家的技术寻求型投资对提高制造业全要素生产率的作用更加显著，面向发展中国家的资源寻求型投资对提高制造业全要素生产率的作用并不显著。

基于供给侧结构性改革视角的研究发现，要素质量是制约我国制造业高质量发展的瓶颈，优化要素结构、提高要素质量是促进制造业高质量发展的有效路径之一。史丹等[ 9 ]指出，为防止要素错配，优化调整我国制造业产出结构，需要生产要素联动配套。苏杭等[ 10 ]从投入产出视角考察了要素投入对我国制造业升级的影响，发现制造业升级依赖于要素升级，劳动力投入是制造业升级的主要动力，为促进制造业高质量发展，需要进一步提高我国要素禀赋，特别是加强人力资本积累。李雪冬等[ 11 ]利用ACF法分析我国制造业生产率发现，要素质量对制造业发展质量有影响，但其影响在不同区域和行业具有异质性。张永安等[ 12 ]研究发现，不同研发模式对制造业发展质量的作用效果存在差异，自主研发对制造业发展质量作用效果最差，双重研发作用效果最好。周茂等[ 13 ]在人才强国背景下考察了人力资本扩张对我国城市制造业出口升级的因果效应，发现人力资本有助于提高劳动者技能水平，形成对制造业的升级效应，制造业出口技术复杂度的提高由技能劳动的技术载体和要素集聚两大功能共同推进。

相关研究还发现，制造业服务化或为制造业提供配套生产性服务也是提高制造业发展质量的有效方式。唐晓华等[ 14 ]从生产性服务业与制造业耦合协调视角进行研究发现，我国生产性服务业与制造业耦合协调度趋向良好，但生产性服务业略滞后于制造业，现阶段推动制造业高质量发展的动力来源于生产性服务业与制造业的进一步耦合。夏秋等[ 15 ]从成本和风险视角，采用跨国面板数据考察制造业服务化对全要素生产率的影响发现，较低的制造业服务化水平会抑制制造业全要素生产率的提升，经过拐点后对其有促进作用，这种U型效应在发达国家与发展中国家均存在。舒杏等[ 16 ]从生产性服务贸易自由化视角进行研究发现，生产性服务贸易自由化通过产品内资源重置、中间品贸易、技术创新等渠道提高我国制造业生产率，且其影响因企业规模、所有制结构、生产率分布等不同而具有异质性。王娟等[ 17 ]基于我国工业面板数据考察服务化嵌入对制造业升级的作用效果发现，制造业服务化与制造业全要素生产率之间存在U型关系，且并非所有服务化均能有效提高制造业全要素生产率，应加强产业联动，推动服务业与制造业协同演进，使服务内化于制造业价值链，实现制造业升级。

现有研究关于制造业高质量发展的基本对策是向微笑曲线两端发展，对通过优化外部环境拉动制造业发展关注不够。物流是现代经济高效运行的润滑剂。随着社会分工的日益细化，物流业作为重要的生产性服务业，在制造业发展中发挥着不可替代的支撑作用[ 18 ]。2014年国务院出台的《物流业发展中长期规划（2014—2020年）》提出，到2020年基本建立现代物流服务体系，有效降低制造业成本，提高经济整体运行效率。物流业集聚可以更好地降低制造企业交易成本，扩大产品市场规模，进而降低制造业综合成本，提高制造业竞争力[ 19 ]。随着我国物流业的迅速发展，空间集聚态势逐步形成，物流产业的不断集聚有效降低了制造业综合成本，成为推动我国经济发展的动力源泉。随着我国物流业集聚度的不断提高，物流业集聚产生的经济效应开始受到关注。谢菲尔德（Sheffi Y）[ 20 ]认为，物流业集聚就是第三方物流、仓储、运输及货运代理等物流服务企业在空间上的集中。里维拉（Rivera L）等[ 19 ]认为，空间集聚的物流企业可以共享仓储、运输等物流相关设备和资源，有利于更好地为制造业提供服务。朱慧等[ 21 ]对我国制造业与物流业空间集聚的机理进行了分析。李光明等[ 22 ]基于空间杜宾模型的研究表明，物流业集聚有利于本地区全要素生产率的提高。王志祥等[ 23 ]研究发现，物流产业集聚不仅能显著提高本地绿色经济运行效率，而且具有显著的空间溢出效应。贝克斯（Beckers J）等[ 24 ]在研究了促进物流业集聚的成功机制之后指出，物流业集聚可以提升供应链运作能力，有助于制造业发展。

由文献梳理可以发现，从物流服务视角探讨制造业高质量发展的研究较少，且只考察了物流业集聚与产业发展的单一线性关系，鲜少考虑异质区域物流业集聚与制造业高质量发展的非线性关系。那么，在物流产业层面，物流业集聚对制造业高质量发展是否存在门槛效应，若存在门槛效应，是单门槛还是多门槛，门槛值是多少，物流业集聚是如何促进制造业高质量发展的？为探讨这些问题，本研究在现有文献基础上，以区域物流业集聚度为对象，深入分析物流业集聚与制造业高质量发展之间的关系，实证检验我国物流业集聚对制造业高质量发展的门槛效应及促进途径。

本研究的主要贡献，一是将制造业高质量发展相关研究延伸到物流业层面，发现了物流业集聚对制造业高质量发展的门槛效应；二是将制造业高质量发展细分为效率提升和技术进步，发现促进制造业技术进步对物流业集聚要求更高；三是能防止地方政府在推动制造业高质量发展时仅关注制造业本身，而忽视物流业的支撑作用，可为地方政府通过提高物流业效率推动制造业高质量发展提供新的政策视角。

制造业高质量发展是一项复杂的系统工程，不僅需要制造业本身转型升级，迈向价值链高端，而且需要相互联系、相互制约的生产性服务业的支撑。2017年国务院办公厅印发的《关于进一步推进物流降本增效促进实体经济发展的意见》明确指出，推动物流业与制造业深度融合发展是促进制造业高质量发展的重要途径。

为降低风险和不确定性，提升企业核心竞争力，制造企业聚焦研发、产品制造等核心业务，对采购、销售、物流等非核心业务进行外购或分包。外部高效的物流可为制造业提供低成本、高质量的中间投入以及专业的高技术服务，进而提高制造业竞争力。随着制造业分工的不断深化，其对物流服务层次和多样性的要求不断提高，物流业服务水平会在一定程度上影响制造业规模扩张与效率提升。物流业集聚是区域物流业高水平发展的一种重要表现形式，通过集聚而产生的物流服务规模效应、竞争效应、溢出效应能有效降低社会、生产及生活物流成本。物流业集聚不仅能有效解决由制造企业到消费者的配送问题，而且能优化制造业供应链，综合、全面地提高制造业效率和效益。制造企业对仓储、配送等物流功能与服务的要求具有差异性，使物流需求表现出多样化、分散化、多层次的特征。因此，为探寻与选择合适的物流服务，制造企业需要付出较高的搜寻成本。物流企业在空间上集聚到一起时，就实现了物流供给的集中，可通过规模效应、竞争效应、溢出效应为本地制造业高质量发展提供强力支撑。基于以上分析，本研究提出假设1。

H1：物流企业在空间上集聚可为制造业提供高质量物流服务，有利于全面、综合地提升制造业效率和效益。

制造业服务化或为制造业提供配套物流服务是提高制造业发展质量的有效方式[ 25 ]。现阶段，我国物流服务供给能力仍然滞后于制造业发展需要，物流业高水平集聚仍然是促进制造业高质量发展的动力。只有生产性服务业达到一定水平时，才能有效促进全要素生产率的提升，即生产性服务业发展水平与制造业全要素生产率之间存在倒U型效应[ 15，17 ]。因而，低水平物流业集聚不能显著促进制造业高质量发展，只有物流业集聚水平达到一定程度时，才能通过规模效应、竞争效应、溢出效应促使物流服务内化于制造业价值链，显著提升制造业效率和效益。基于以上分析，本研究提出假设2。

H2：物流业集聚只有达到一定水平时，才能显著促进制造业高质量发展，即物流业集聚促进制造业高质量发展存在门槛效应。

以新发展理念为引领的高水平物流业集聚以满足制造业转型升级需求为目标，以提高效率和效益为核心，以创新为动力，推动制造业进行供给侧结构性改革。随着我国制造业迈向价值链中高端，其发展模式已由规模扩张转向质效提升，这就要求制造业在提高效率和效益的同时，突破技术创新的瓶颈。在空间上高水平集聚的物流企业必然会推动信息、技术、人才等软硬件资源的集中，通过规模效应、竞争效应、溢出效应推动制造业技术进步与创新。可见，高水平现代物流业的集聚能够延长高技术制造业的产业链，提高制造业全要素生产率、产品附加值和产业竞争力，推动中国制造向中国创造转变。基于以上分析，本研究提出假设3。

H3：物流业集聚有利于制造业效率提升，而高水平物流集聚可引领制造业技术进步。

（一）计量模型设定

现有研究在探讨物流业集聚与制造业发展之间的非线性关系时，一般会在模型的解释变量中引入物流业集聚的二次项，与物流业集聚本身共同刻画其与制造业发展之间的倒U型关系。然而，倒U型关系隐含的假设是物流业集聚对制造业发展质量的影响在最优值前后是对称的，这种假设是否符合实际情况尚待商榷。门槛回归是在具有因果关系的变量中寻找门槛变量，根据样本数据估算门槛值，检验回归系数是否存在显著差异[ 26 ]。与二次项模型隐含的对称影响假设不同，非线性面板门槛模型（Threshold Regression Model）通过对样本数据的自动识别而非提前假设来确定模型基本特征，可以更好地捕捉模型中因结构突变而产生的非线性关系[ 27 ]。因此，本研究借鉴汉森（Hansen B E）[ 28 ]的思路，构建以物流业集聚度为门槛变量的平衡面板门槛模型来考察物流业集聚与制造业高质量发展之间的关系。具体参见式（1）。

式（1）中，i和t分别代表相应的地区和年份；TFPit代表i地区t年的制造业高质量发展，为被解释变量；I（·）代表示性函数，当括号内表达式为假时取值为0，当括号内表达式为真时取值为1；LCit代表i地区t年的物流业集聚度，为门槛变量；Xit代表相应的控制变量；μit为随机误差项；r为门槛值，a为回归模型的截距，β为回归系数。根据面板门槛回归理论，采用普通最小二乘法进行回归可以得到相应的β估计值及残差平方和S（r），通过残差平方和S（r）最小来估计门槛值。通过对门槛估计值施加约束，即限制样本搜索的最小范围（1%或5%），可避免因所选阈值导致一个区间内样本太少而产生问题[ 29 ]。得到阈值和回归系数后，还要进行相关检验以确定是否存在门槛效应。可采用自抽样法（Bootstrap）模拟门槛估计值的渐进分布以计算LR统计量的p值。若p值足够小，说明至少存在一个门槛值。

为进一步考察物流业集聚对制造业高质量发展细分路径的影响，将制造业高质量发展TFP分解为效率提升ETFP和技术进步TTFP，在式（1）基础上构造门槛面板模型，即式（2）和式（3）。

兩门槛模型门槛值的估计过程与单门槛模型类似，不过要在固定第一个门槛值的前提下再去估计第二个门槛值。

（二）变量及数据说明

1.变量选择

（1）被解释变量TFP（分解为ETFP、TTFP）

对于制造业高质量发展（TFP）的测度，学术界尚未达成共识。但学者们普遍认为，处于价值链高端的制造业在资源配置效率与先进技术采用方面均比处于价值链低端的制造业要强。资源配置效率与先进技术采用程度可用制造业全要素生产率表征，因此采用全要生产率来度量制造业高质量发展比较科学有效。目前，有关全要素生产率的估算方法很多，总体上可归纳为两类：一类是以微观数据为基础的普通最小二乘法（OLS）、FE法、OP法及LP法等；另一类是以宏观数据为基础的增长会计法、经济计量法等。对于哪种方法估计结果更优，学术界争议较大[ 30 ]。本研究采用DEAMalmquist指数法进行测度。DEA-Malmquist指数法以面板数据构造生产最佳前沿面，将实际生产点与生产前沿面进行对比以核算效率损失，而且可将TFP进一步分解为ETFP、TTFP两大成分指数[ 31 ]。假设共有N个地区，j地区t年的产出为yjt，投入为xjt=（Kjt，Ljt）’，其中Kjt为资本存量投入，Ljt为劳动力投入。j地区t+1年TFP的DEA-Malmquist指数Mjt为：

按照法尔（Fare R）等[ 31 ]的定义，Djt（·）表示j地区t年生产点（xjt，yjt）相对于t+1年生产点（xj（t+1），yj（t+1））产出的距离函数；Mjt代表与生产点（xjt，yjt）相比较的生产点（xj（t+1），yj（t+1））的生产力。Mjt大于1代表TFP指数从t年到t+1年实现了一个正的增长。该指数实际上就是两个利用DEA-Malmquist指数法计算的基于产出的TFP指数的比值。为得到TFP，必须计算包含四个线性规划的函数。TFP可进一步分解如下：

其中，第一项为ETFP，代表j地区t+1年的效率提升，第二项为TTFP，代表j地区t+1年的技术进步。ETFP和TTFP大于1，意味着效率和技术得到提高和改进，反之意味着效率和技术出现下降和退步。根据法尔等[ 31 ]对TFP的分解和推导过程，利用DEA-Malmquist指数法测度TFP、ETFP、TT？ FP的关键在于估算距离函数Djp（xjq，yjq）。

其中，S（p）={（xjp，yjp）：xjp，yjp≥0}，为j地区p年的可行生产集合。由此可见，距离函数Djp（xjq，yjq）的倒数度量了可行生产集合边界投入保持不变情况下j地区从p年到q年所能实现的最大产出增量。利用数据包络分析法求解如下优化问题以估算距离函数Djp（xjq，yjq）。

式（10）中，？h=[Djp（xjq，yjq）]-1，（p，q）∈{（t，t），（t，t+1），（t+1，t），（t+1，t+1）}，λ为系数，h代表投入的高水平时期。得到距离函数后，即可以由分解式Mjt（xj（t+1），yj（t+1），xjt，yjt）得到j地区t+1年的TFP、ETFP和TTFP。利用面板数据可通过类似于数据包络分析法的线性规划和一个基于投入或产出的DEAMalmquist指数来测度TFP的变化，并将之分解为ETFP和TTFP的变化。

（2）解释变量LC

区位熵（Entropy Method）是通过度量要素空间分布来测度产业集聚水平的一个有效方法，相关要素通常采用就业人数、工业增加值、销售收入等。考虑到数据的可得性，本研究采用物流业就业人数（用仓储业、交通运输业及邮政业就业人数代表）来测度物流业集聚度。具体測算方法参见式（11）。

式（11）中，LPit表示i地区t年物流业就业人数，ΣLPit表示全国t年物流业就业人数，CPit表示i地区t年全部产业就业人数，ΣCPit表示全国t年全部产业就业人数。LCit值越大，表示i地区t年物流业集聚水平越高。LCit>1，表示i地区t年物流业集聚水平较高，相对于全国具有比较优势；LCit =1，表示i地区t年物流业集聚水平不高；LCit<1，表示i地区t年物流业集聚水平相对较低。

（3）控制变量

根据上官绪明[ 32 ]对控制变量的选择，人力资本（human）通过效率提升和技术进步促进制造业高质量发展，本研究用人力资本存量代理；外商直接投资（FDI）对技术进步具有重要影响，进而促进制造业高质量发展，本研究用FDI存量代理；固定资产投资（invest）对制造业高质量发展具有重要影响，受数据可得性限制，本研究用人均实际固定资产投资年增长率代理；研发投入（R&D）是制造业技术升级的重要支撑，本研究用研发投入存量代理；信息化水平（information）会直接和间接影响制造业高质量发展与转型升级，本研究用互联网用户数（万户）代理；金融发展水平（finance）关系着制造业技术资金供应，影响资源配置、生产率提高与制造业高质量发展，本研究用存贷款余额代理；经济发展水平（pgdp）越高，越有利于制造业转型升级和迈向价值链高端，本研究用区域人均GDP代理；对外开放度（open）也是影响制造业高质量发展与转型升级的重要因素，本研究用实际进出口总额占实际GDP的比重代理。

2.数据来源及处理

本研究采用1998—2019年我国30个省市区的平衡面板数据。考虑到我国西藏自治区数据缺失严重以及我国港澳台地区数据统计口径不同，未采用其数据。数据来自历年《中国统计年鉴》、中国经济网统计数据库以及各省市区统计局网站。为消除通货膨胀对估计值的影响，以1998年为基期，利用消费者物价指数（CPI）把制造业增加值、固定资产投资、区域GDP、进出口总额等数据的名义值转换为实际值。

（一）门槛数量确定与门槛值估计

在确定门槛数量时，本研究首先把门槛变量物流业集聚度（LC）按照升序排列，然后剔除最大和最小的1%样本，最后再利用式（1）、式（2）、式（3），自抽样1 000次，得到TFP、ETFP、TTFP的F统计量和p值。具体参见表1。单门槛检验结果显示，F统计量对应的p值为0.007、0.004、0.009，在1%的水平上拒绝了不存在门槛效应的原假设。此外，还要检验存在两个或两个以上门槛的可能性。因此，利用式（3）、式（4）、式（5）得到F统计量和p值。具体参见表1。双门槛检验结果显示，F统计量对应的p值分别为0.712、0.621、0.821，在10%的水平上未拒绝存在单门槛效应的原假设。可以认为，本研究的门槛变量只存在单一门槛效应，接下来采用单门槛面板模型进行检验。

根据门槛模型原理，门槛估计值是LR统计量接近0时所对应的门槛值。如表2所示，通过门槛效应检验得到的物流业集聚促进制造业高质量发展、效率提升、技术进步的单门槛值分别为1.18、1.13、1.24，其95%置信区间分别为[1.044，1.316]、[0.998，1.262]、[1.099，1.381]。置信区间较窄，说明本研究估计的门槛值比较精准和有效。

（二）门槛回归与比较分析

1.促进制造业高质量发展的门槛回归分析

由表3可知，物流业集聚度作为门槛变量，其对制造业高质量发展的影响存在较大差异。当物流业集聚度较低（LC≤1.18）时，对制造业高质量发展的回归系数为0.604，但统计上不显著，说明当物流服务供给能力滞后于制造业需求时，物流业集聚可提升制造业效率和效益，这支持了假设1，即物流企业在空间上集聚可为制造业提供高质量物流服务，有利于全面、综合地提升制造业效率和效益；当物流业集聚度超过门槛值（LC>1.18）时，对制造业高质量发展的回归系数为1.237，且在1%的水平上显著，说明只有物流业集聚度达到一定程度后，才能通过规模效应、竞争效应、溢出效应促进制造业高质量发展，这支持了假设2。由此可知，物流业集聚度较低时，尽管能够提升本地制造业效率和效益，但达不到促进制造业高质量发展的目标；物流业集聚度超过门槛值后，对制造业高质量发展的促进作用会随着物流业集聚度的增加而增加。

由控制变量的回归系数及显著性可知，当其他因素不变时，在1%的水平上，外商直接投资和对外开放度可显著促进制造业高质量发展；在5%的水平下，金融发展水平和固定资产投资可有效促进制造业高质量发展；在10%的水平上，信息化水平和经济发展水平可促进制造业高质量发展；人力资本和研发投入对制造业高质量发展促进作用不明显，这也是我国制造业高质量发展的短板所在。可见，我国制造业高质量发展更多来自外商直接投资，本地内生性创新不足。

2.促进制造业效率提升和技术进步的门槛回归分析

为考察物流业集聚对制造业高质量发展影响的细分路径，把制造业高质量发展进一步分解为效率提升和技术进步。由表3可知，当物流业集聚度未超过门槛值时，物流业集聚对制造业效率提升和技术进步的影响均不显著；当物流业集聚度超过门槛值1.13后，物流业集聚开始通过效率提升影响制造业高质量发展，此时在1%的水平上，物流业集聚度每提高一个单位，制造业效率（ET？ FP）就提高1.372個单位；当物流业集聚度超过门槛值1.24时，物流业集聚才对制造业技术进步产生影响，此时在1%的水平上，物流业集聚度每提高一个单位，制造业技术进步（TTFP）就提高1.037个单位。由此可见，物流业集聚首先对制造业效率提升产生影响，待物流业集聚度提高到一定程度后，才对制造业技术进步产生影响，且物流业集聚对制造业效率提升影响更大。其主要原因是技术进步主要源自研发投资和创新[ 33 ]，与效率提升相比，推动企业或行业技术进步更难。物流业作为生产性服务业，其集聚对制造业效率提升影响显著，而推动制造业技术进步不仅需要物流业更高的集聚度、更高质量的服务，而且需要制造业的服务化，需要制造业与物流业深度融合发展，这支持了假设3，即物流业集聚首先有利于制造业效率提升，而高水平物流集聚可引领制造业技术进步。

式（2）、式（3）中金融发展水平、固定资产投资、信息化水平、经济发展水平等控制变量的回归系数及显著性与式（1）基本一致。不同的是，外商直接投资和对外开放度对效率提升的促进作用显著，对技术进步的促进作用和显著性水平有所下降，研发投入和人力资本对效率提升的促进作用依然不显著，但对技术进步的促进作用在10%的水平上显著。由此可见，技术引进对效率提升促进作用显著，但要促进制造业技术进步还需要本地研发投入和人力资本的长期积累。

（三）稳健性检验

为避免样本数据异常值对回归结果的影响，利用上官绪明等[ 34 ]的方法剔除物流业集聚度最低和最高的0.5%样本数据。由表4剔除异常值后的检验结果可以发现，回归系数的符号和显著性水平没有变化，说明本研究门槛回归结果未受样本异常值影响，具有可靠性。接下来，进一步借鉴上官绪明[ 33 ]曾经采用的自抽样法（Bootstrap）来检验门槛回归结果对样本数据的敏感性。由表4基于自抽样1 000次的检验结果可以发现，物流业集聚度无论是未超过还是已超过门槛值，其对制造业高质量发展、效率提升、技术进步促进作用的变化均不明显，说明本研究门槛回归结果具有稳健性。

为进一步检验物流业集聚对制造高质量发展影响的异质性，将全样本分为东部地区、中部地区、西部地区三大区域①，并采用平衡面板门槛模型进行回归与比较分析。

（一）三大区域门槛数量确定与门槛值估计

延续前面的方法，进一步对东部地区、中部地区、西部地区样本进行门槛效应检验。检验结果参见表5。由表5可知，东部、中部、西部地区单门槛检验的F值分别为36.30、30.90、21.30，p值分别为0.006、0.008、0.009，在1%的水平上拒绝不存在门槛效应的原假设；东部、中部、西部地区双门槛检验的F值分别为4.40、5.82、3.40，p值分别为0.726、0.632、0.821，没有拒绝存在单门槛效应的原假设。可以认为，东部、中部、西部地区物流业集聚对制造业高质量发展的影响存在单门槛效应。接下来，采用单门槛模型进行检验。三大区域门槛值估计结果参见表6。其中，东部地区物流业集聚促进制造业高质量发展的门槛值为1.23，其95%置信区间为[1.141，1.319]；中部地区物流业集聚促进制造业高质量发展的门槛值为1.12，其95%置信区间为[1.031，1.209]；西部地区物流业集聚促进制造业高质量发展的门槛值为1.02，其95%置信区间为[0.931，1.109]。

（二）三大区域门槛回归与比较分析

三大区域制造业高质量发展门槛回归结果参见表7。可以发现，区域物流业集聚度未超过门槛值时，东部、中部、西部地区物流业集聚对制造业高质量发展均有正向影响，但统计上不显著。区域物流业集聚度超过门槛值后，门槛回归结果显示，在1%的水平上，区域物流业集聚度每提高一个单位，东部地区制造业高质量发展提高1.167个单位，中部地区制造业高质量发展提高1.217个单位，西部地区制造业高质量发展提高1.307个单位。可见，超过门槛值后，三大区域物流业集聚均能显著促进制造业高质量发展，但中部和西部地区效果更加明显，这说明在经济相对落后地区提高物流业服务质量对制造业高质量发展促进作用更大。

对三大区域制造业高质量发展门槛回归结果进行比较发现，区域金融发展水平、固定资产投资、信息化水平、经济发展水平等控制变量的回归系数和显著性水平与表3式（1）基本一致。不同的是，外商直接投资在东部地区促进制造业高质量发展的作用已经不再显著，而在西部和中部地区其促进作用依然显著。三大区域人力资本对制造业高质量发展的促进作用均不显著，东部地区研发投入对制造业高质量发展的促进作用在10%的水平上显著。可见，技术引进对中部和西部地区制造业高质量发展促进作用显著，而东部地区面临的挑战主要是制造业技术进步，这需要依靠本地研发投入和人力资本积累。

（一）结论

本研究详细分析了物流业集聚促进制造业高质量发展的理论基础，进而基于1998—2019年我国30个省市区的平衡面板数据系统考察了物流业集聚对制造业高质量发展的门槛效应。研究结论如下：

1.不同的物流业集聚水平对制造业高质量发展的影响存在较大差异

当物流服务供给能力滞后于制造业需求时，尽管物流业集聚能够促进本地区制造业效率提升，但难以达到促进制造业高质量发展的目标。超过门槛值后，随着物流业集聚度的提高，其通过规模效应、竞争效应、溢出效应对制造业高质量发展的促进作用会加大。

2.物流业集聚对制造业效率提升和技术进步的影响存在显著差异

物流业集聚度未超过门槛值时，物流业集聚对制造业效率提升和技术进步的促进作用均不显著；物流业集聚度超过门槛值后，物流业集聚开始通过效率提升促进制造业高质量发展，而随着物流业集聚度进一步提高，才会通过技术进步促进制造业高质量发展。也就是说，物流业集聚首先对制造业效率提升产生影响，之后随着物流业集聚度的进一步提高，才能对制造业技术进步产生影响，且物流业集聚对制造业效率提升影响更大。

3.物流业集聚对我国三大区域制造业高质量发展的影响存在异质性

区域物流业集聚度超过门槛值后，在1%的水平上，区域物流业集聚度每提高一个单位，东部地区制造业高质量发展提高1.167个单位，中部地区制造业高质量发展提高1.217个单位，西部地区制造业高质量发展提高1.307个单位。也就是说，超过门槛值后，区域物流业集聚均能促进制造业高质量发展，但在中部和西部地区促进作用更加明显，说明在经济相对落后地区提高物流业服务质量对制造业高质量发展促进作用更大。

总之，我国物流业正处于规模扩张阶段，依然是制造业高质量发展的瓶颈，本研究结论有助于防止地方政府在促进制造业高质量发展时只关注制造业本身，而忽视物流服务业的支撑作用，能为地方政府以物流业高质量发展支撑制造业高质量发展提供新的政策视角。

（二）建议

1.优化物流营商环境，全面提升物流业集聚水平

根据2017年3月国家质量监督检验检疫总局等11个部门联合出台的《关于推动物流服务质量提升工作的指导意见》，各区域需要依托本地区位优势，建设完善物流基础设施，搭建物流信息平台，发展物流装备服务等，构建高质量、高效率的物流营商环境。也就是说，要通过提高物流企业服务和质量意识，全面提升物流业集聚水平，促进制造业高质量发展。

2.推动物流业市场化专业化改革，提高物流业集聚度

通过引导物流业进行市场化、专业化改革，推动分散的物流企業实现高水平专业化集聚，促使物流业集聚度达到助推制造业效率提升的门槛，继而进一步提高物流业集聚度，使之通过引导制造业技术进步来助推制造业高质量发展。

3.大力推动中部和西部地区物流业集聚

目前，物流业集聚在经济相对落后地区推动制造业高质量发展的效果更加明显，我国中部和西部地区需要加大力度引导区域物流业集聚，构建共建共享、规范有序、运行协调的物流服务体系，支持本地制造业高质量发展。

注释：

①在本研究中，东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南11个省市，中部地区包括黑龙江、吉林、山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南8个省，西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆11个省市区。

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責任编辑：陈诗静

Logistics Agglomeration and the High-Quality Development of the Manufacturing Industry

——the Threshold Effect Analysis Based on Efficiency Improvement and Technological Progress

SHANGGUAN Xu-ming1，2

（1.School of Commerce，Xinyang Normal University，Xinyang 464000，Henan，China；2.School of Economics，Central University of Finance and Economics，Beijing 100081，China）

Abstract：Logistics agglomeration is one of the effective ways to improve the efficiency and technological progress of China’s manufacturing industry in the future. Based on the data of 30 provinces in China from 1998 to 2019，the author tests the promoting effect of logistics agglomeration on the high-quality development of the manufacturing industry. It is found that：first，the promoting effect of logistics agglomeration on the high-quality development of the manufacturing industry is different，and there is significant threshold effect，when the level of logistics agglomeration is lower than the threshold，the promoting effect is not significant，and when the level of logistics agglomeration is higher than the threshold，the promoting effect is significant；second，the promoting effect of logistics agglomeration on the technological progress and efficiency improvement of the manufacturing industry is quite different，the improvement of technological progress impose higher requirement on logistics agglomeration，logistics agglomeration first has impact on the efficiency improvement of the manufacturing industry，and with the future improvement of agglomeration，it will have effective impact on technological progress；and third，logistics agglomeration has different impact on the high-quality development of the manufacturing industry in the eastern，central and western regions，the region with higher quality of manufacturing industry has higher threshold value，but when it exceeds the threshold value，logistics industry agglomeration will have more significant promoting impact on the central and western regions. So，to better promote the high-quality development of the manufacturing industry，we should not only pay attention to the manufacturing industry itself，but also pay more attention to the supporting role of logistics industry. Specially speaking，we should，first，promote the high- quality development of the logistics industry，optimize the business environment for the manufacturing industry；second，we should promote the market- oriented reform for the logistics industry，stimulate the enterprises’vitality，support and promote the high-quality and sustainable development of the manufacturing industry；and third，we should promote the specialized agglomeration of the logistics industry，and provide the manufacturing industry with high-quality service.

Key words：logistics agglomeration；high-quality development of the manufacturing industry；efficiency improvement；technological progress；threshold model