劳动力成本上升对物流发展水平影响的时空效应.pdf

37Jan.2024Journal of Yichun University2024年1 月Vol.46,No.1宜春学院学报第46 卷第1 期劳动力成本上升对物流发展水平影响的时空效应江雨燕，张泽康（安徽工业大学管理科学与工程学院，安徽马鞍山243032)摘要：以长三角城市群2 6 市2 0 0 42 0 2 0 年的面板数据为研究样本，在测算各城市物流发展水平的基础上，借助普通面板模型、动态空间杜宾模型探究劳动力成本对物流业发展的影响。研究表明：长三角城市群物流发展水平整体呈上升趋势，由极化发展逐步转为均衡扩散发展；城市间物流发展水平表现出正向的空间自相关关系，劳动力成本对本地物流发展水平有积极的促进作用，但对邻地产生负向的空间溢出效应，异质性检验发现，发展水平低的城市更易受到劳动力成本的影响。应从物流产业空间布局、产业支持政策及劳动力成本增速等方面助力长三角地区物流业发展。关键词：劳动力成本；物流发展水平；动态空间杜宾模型；空间效应中图分类号：F259.27文献标识码：A文章编号：1 6 7 1-38 0 X（2 0 2 4）0 1-0 0 37-0 9Spatial and Temporal Effects of Rising Labor Cost on Logistics Industry DevelopmentJIANG Yu-yan,ZHANG Ze-kang(Anhui University of Technology,School of ManagementScience and Engineering,Maanshan 243032,China)Abstract:Taking the panel data of 26 cities in the Yangtze River Delta city cluster from 2004 to 2020 as a researchsample,on the basis of measuring the logistics development level of each city,the impact of labor cost on the de-velopment of logistics industry was explored with the help of ordinary panel model and Dynamic Spatial DubinModel.The results show that the overall logistics development level of the Yangtze River Delta urban agglomera-tion shows an upward trend,gradually changing from polarized development to balanced diffusion develop-ment.The level of inter-city logistics development shows a positive spatial autocorrelation,labor cost has a posi-tive effect on local logistics development level,but has a negative spatial spillover effect on neighboring areas,andheterogeneity testing found that cities with low development level are more susceptible to labor costs.The develop-ment of the logistics industry in the Yangtze River Delta region should be helped from the aspects of logistics in-dustry spatial layout,industrial support policies and labor cost growth rate.Key words:labor cost;logistics industry development;Dynamic Space Doberman Model;spatial effects一、文献综述自长三角一体化上升为国家战略以来，长三角地区逐步成为我国经济发展最活跃、交通枢纽最开放的区域之一，在国家现代化建设和构建新发展格局中具有重要的战略地位。物流产业贯穿于整个生产活动中，是衔接各产业链的重要纽带，是促进区域经济一体化发展的支撑。目前，长三角地区物流基础设施逐步完善，辐射带动周边城市物流协同发展成效显著，但在区域一体化建设中物流业仍存在成本较高、发展不均衡、过度竞争等问题。劳动力成本的不断上升已成为物流业高质量发展面临的主要障碍之一，1 尤其是近年来我国人口老龄化问题愈发凸显，老龄化进程的进一步加深直接导致劳动力收稿日期：2 0 2 3-0 9-1 2基金项目：安徽普通高校重点实验室开放基金项目“复杂系统多学科管理与控制”（项目编号：CS2022-ZD02）。作者简介：江雨燕（1 9 6 6 一），女，安徽宣城人，安徽工业大学教授，硕士生导师，研究方向为区域物流。38第46 卷宜春学院学报第1 期供给不足，抑制产业结构优化 2 1 及经济增长。31 因此，探讨劳动力成本上升对物流业均衡发展的影响效应，对长三角地区产业一体化战略的实施具有一定的现实意义。有关劳动力成本对产业发展的研究已从多方面展开。研究表明劳动力成本上升能促使企业用资本替代劳动力，增加研发投人，提高生产效率，从而“倒逼”企业转型升级。4李焕杰和张远认为劳动力成本上升能促进制造业进行服务化转型。51 郭敏以流通业为研究对象，肯定了劳动力成本上升有助于行业发展的正向作用。6 汪立鑫和孟彩霞证实劳动力成本有助于促进地区制造业的智能化转型。7 1 郑兴无等人实证表明最低工资上涨带动了消费及刺激企业创新，有促进城市产业发展的积极作用。8 1 陶加强发现劳动力成本增加有助于促进物流企业创新，通过提高物流用工效率缓解劳动力成本压力。9 1 崔园园和宋炳良也同样得出劳动力成本与物流业聚集存在正相关关系。1 0 1 然而，也有部分学者持有不同的看法。曲玥研究发现随着经济的不断发展，沿海地区的劳动密集型产业会随着劳动力成本快速提升的同时，向成本更低是中西部转移，对沿海地区的产业集聚产生抑制作用。1 高丽娜和宋慧勇认为劳动力成本是制约产业高质量发展的重要因素，将在一定程度上压缩产品的附加值，对质量发展造成压力。1 2 1有关劳动力成本对物流业发展的研究已取得丰富成果，但仍有值得深人和探索的空间：在研究范围上，主要集中于全国或者省域层面，聚焦于长三角城市群的研究文献尚少；在研究关系方面，多数研究采用普通面板模型探究劳动力成本上升对物流发展水平的影响，侧重于时间维度的影响变迁，未曾考虑到空间效应，地理学第一定律表明任何事物在不同的地区都存在一定联系，距离越近空间联系越强，随着区域间的日益开放和物流产业的完善，区域间的收入差异促使劳动力要素的空间转移愈发频繁，使得城市间物流产业的空间关联愈发紧密。若研究两者关系忽略空间效应，将使研究结论出现偏差。基于此，以长三角城市群2 6 市为研究对象，在构建物流发展评价体系的基础上，通过动态面板模型和动态空间杜宾模型，从时空两个维度综合考察劳动力成本对物流业发展的影响效应和异质性。二、研究假设(一劳动力成本对物流发展水平的直接效应从企业角度出发，要素替代效应、需求创造效应都有助于促进物流业发展。为应对劳动力成本增加，企业通常采用资本或者技术代替劳动力，尤其是对劳动力成本敏感的劳动密集型和竞争激烈的产业，更易激发其研发创新，从而推动产业发展。劳动力成本上升拉动了居民收入水平上涨，促进居民的消费支出，市场需求的增加不仅使得消费结构升级，还提高了企业的创新意愿，成为物流产业发展的重要推力。张宝友等肯定了劳动力成本的积极作用，1 31 表明最低工资的增加会通过增加研发投人、促进消费支出等正向机制促进物流业高质量发展。从员工角度来看，劳动力成本的上升使得低技能劳动者的工资报酬上涨，为保持竞争优势企业更倾向于聘用高技能员工，低技能员工被辞退风险增加，1 4 效率工资模型也同样表明报酬的调高不仅能刺激员工提高生产率，还能增加其努力程度，使其自发提高效率，从而进一步对物流产业产生积极影响。另外，新经济地理学强调劳动力的可移动性对区域经济的重要性。在劳动力可以跨区域自由流动的背景下，劳动力成本较高的地区更能吸引落后地区的劳动力，这种跨区域流动既能削弱发达地区对劳动力要素市场的竞争压力，还能促使不同技能的劳动力能在不同城市创造同等效率价值，从而优化劳动力资源配置，带动本地物流产业的发展。故提出假说H1：劳动力成本对本地物流发展水平有促进作用。(二)劳动力成本对邻地物流发展水平的间接效应经济活动在空间地理上的聚集是发展不平衡的表现，这种发展不均衡现象不仅存在于中国的东西部地区，在长三角地区依然存在。地理位置相近的城市在人文、经济环境等方面具有高相似性，信息、资源、技术、知识的跨区域流动成本也相对较低，所产生的空间互动和空间溢出更明显，倘若某一城市率先形成物流产业聚集，必然对本地物流业产生积极影响，同时也会对周边物流业造成辐射和波及。物流业聚集是一个循环累积的过程，这种“循环累积效应”不断诱导资本、贸易等要素流人，形成区域间的“中心-外围”格局，外围地区的资源、劳动力不断流向发达、劳动力报酬高的中心城市，所产生的虹吸效应不利于邻地物流产业的发展。另一方面，劳动力的不断流出使得落后地区丧失创造性力量，发达地区日益增加的需求不断刺激投资、贸易等要素流入，这些要素又反过来增加收人和需求，导致贸易、资本、储蓄的二次浪潮，落后地区的资本、技术将不断流向发达地区，从而加剧对周边城市的回流效应，抑制周围城市的物流产业发展。故提出假说H2：劳动力成本对邻地物流发展水平有抑制作用。39第46 卷第1 期江雨燕，张泽康：劳动力成本上升对物流发展水平影响的时空效应三、模型构建与指标说明(一）模型建立1.普通面板回归模型。采用动态面板模型分析劳动成本上升对物流发展水平的影响。考虑到物流业发展是一个存在内生问题的动态过程，进一步采用系统GMM模型进行分析。动态面板回归模型如下，lyi=Xarlyi,i-1+lwagei+zlcontrolit+u;+eit(1)其中i表示长三角城市，t为年份，lyt表示被解释变量物流业发展水平，lyi，t-1 表示滞后一期的物流业发展水平，lwagei表示核心解释变量劳动力成本，lcontrol；表示控制变量，表示截距项，i和2分别为核心解释变量与控制变量的带估计参数，u；表示个体效应，e表示随机扰动项。2.空间计量模型。空间计量分析的前提是变量间存在空间相关性，在利用探索性空间数据分析（ES D A）方法对物流发展水平和劳动力成本的空间相关性进行检验后，采用空间计量模型来考察劳动力成本的空间效应。空间杜宾模型结合了空间滞后和空间误差模型的优势，该模型不仅可以对误差项引起的空间相关性提供足够的反馈，还能捕捉变量的空间溢出效应。探究区域物流发展时，内生问题不容忽视，静态杜宾模型未能考虑到时间滞后效应，故构建如下动态空间杜宾模型(DSDM):lya=o+,lyiat1+,luagea+,-,B,lcontrol.a+pWlyi+a,Wyi.-+a2Wluage+-s,Wlcontrol+ui+v,+ei（2)其中W为2 6 X26阶的空间权重矩阵，为空间效应，V；为时间效应，i为随机误差项，为空间回归系数，1、2、（j=3、4L）为回归系数，1、2、;（j=3、4L）为空间滞后项系数。3.空间权重矩阵。检验空间自相关和构造空间计量模型都需要预先构造相应的空间权重矩阵，本文选择地理邻接空间权重矩阵（W1）和经济地理嵌套矩阵（W2）。其中W1为二值空间权重矩阵，表示两单元存在空间相邻，表达式如下：(1,和i相邻W=0，和不相邻（i j，对角线元素为0）（3）借鉴张海军 1 5 和王涛 1 6 等做法，将地理距离与经济距离相结合构建经济地理嵌套矩阵W2，地理距离根据城市的经纬度计算城市i与城市之间的距离（d；），经济距离使用城市间人均GDP的差额衡量，Y，为城市i在样本期内人均GDP的均值，表达式如下：11W,=Wi;*2(4)TY,-Y,T=dij0，i：三(二)变量选择1.被解释变量。物流业发展水平。紧扣长三角一体化发展规划，对标绿色高质量发展要求，考虑数据的可获得性和代表性，选取2 0 0 42 0 2 0 年长三角城市群面板数据，参考杨宏伟、1 7 李敏杰、1 8 王东方 1 9 和王鹏 2 0 1 等研究成果，构建长三角城市群物流业发展评价体系（见表1），采用权法测算2 6 市的物流发展水平表1物流业发展评价指标体系目标层准则层指标层指标说明单位物流业发展水平投入经济环境基础人均地区生产总值亿元社会消费品零售额亿元进出口总额亿美元物流设施建设公路里程公里年末实有铺装道路面积万平方米年末邮电局所产出物流产出规模货物运输量万吨邮政业总量亿元信息技术水平年末移动电话用户数量万户互联网宽带接入用户数万户绿色发展成效工业废水排放量万吨建成区绿化覆盖率%2.核心解释变量。劳动力成本。参考已有指标，选取在岗职工平均工资衡量劳动力成本，以反映长三角城市间的劳动力成本变化。3.控制变量。物流业发展还会受到财政、教育、投资、储蓄等多方面因素的影响，结合以往有研究引人以下控制变量：开放水平（fdi），选取长三角各城市当年实际使用外资来度量；人力资本（e d u），利用每万人在校大学生数来表示；财政自主40第1 期第46 卷宜春学院学报权（fin）：采用地方财政预算内收入占地方财政预算内支出的比重来测度；人口聚集（pa），选取人口密度衡量；投资规模（fai），以固定资产投资总额与地区GDP之比来测度；居民储蓄（hsd)，以城乡居民储蓄年末余额与地区GDP之比来测量；劳动收人份额（ins），借鉴已有衡量指标，2 1 1 采用在岗职工工资总额占地区GDP的比重衡量。4.数据来源。选取2 0 0 4-2 0 2 0 年长三角城市群26市的面板数据为研究样本，所有数据来自中国城市统计年鉴、长三角统计年鉴、各省市统计年鉴以及各城市统计公报，选取交通运输、仓储和邮政行业数据的相关数据衡量物流业发展，个别缺失数据由线性插值法补充，对所有变量进行对数化处理以消除可能存在的异方差现象。四、实证分析（一）2 6 市物流发展水平测度图1 为长三角城市群2 6 市的物流发展水平，由图可知，各市物流发展水平整体上呈递增趋势，长三角城市群物流发展水平均值从2 0 0 4年的0.1 58 增加至2 0 2 0 年的0.2 1 0，虽然在研究期内有所提高，但整体物流发展水平仍处于较低水平。2 6 市物流发展水平的标准差出现微弱回落状态，从2 0 0 4年的0.177下降到2 0 2 0 年的0.1 6 8，表明城市间的发展差异有所减弱，0.250.200.150.100.050.00200420052000182019物流发展水平均值一一标准差图1各年份区域物流发展水平均值和标准差为直观反映时间演变下长三角城市群物流发展水平空间分布特征，运用ArcGIS10.2软件，采用自然断点法将物流发展水平划分为高水平、较高水平、较低水平和低水平4个区间，选取2 0 0 4、2 0 1 0、2 0 1 5及2 0 2 0 年分析长三角城市群物流发展水平的空间分布格局（图2）。由图2 可知，长三角城市群物流发展水平在空间上表现出明显的地域不均衡和空间分布差异，物流发展在区域内呈现出“中心-外围”的空间分布格局，高物流水平的城市主要集中在以上海、苏州、南京、杭州等为代表的中心城市，周边城市发展水平相对较弱。从物流中心城市演变视角来看，高物流水平城市从2 0 0 4年的1 个逐步扩展到6个，一方面，这些城市多为省会、直辖市、或经济发展较高的城市，具有丰富的资源、技术、劳动力等，为物流产业发展奠定了坚实的基础；另一方面，宁波、金华等城市是重要的综合交通枢纽城市，拥有较为完善的基础设施和物流园区，具有一定的交通区位优势。处于低发展水平的铜陵、宣城等城市，基本位于受辐射效应小的边缘城市，可能也与自身经济实力薄弱、科技创新能力落后有关。从演化阶段来看，长三角城市群物流发展经历了由极化到扩散两个阶段，形成了从离散式分布到片式分布。长三角城市物流发展在最初处于极化发展阶段，上海市是区域物流发展的增长极，这种极化发展阶段到2 0 1 0 年后迎来转变，以上海为单核心发展向杭州、苏州地区扩散，到2 0 2 0 年形成了以上海、杭州为轴心的物流业聚集，较低和较高物流水平的城市增加，物流业不均衡发展趋势减缓，进人物流发展的新阶段。低水平较低水平N075150300Kilometers较高水平高水平图2典型年份长三角城市群物流发展空间格局(二)基准回归分析表2面板单位根检验结果变量LLC检验值p-valueIPS检验值p-value1y-4.4350.000-5.466*0.0001wage-5.4260.000-2.040*0.021lins3.417*0.000-3.872*0.000Ifdi-5.990*0.000-3.417*0.000lfai8.929*0.0001.728*0.042lfin4.276*0.000-5.885*0.0001hsd2.895*0.0005.581*0.000ledu5.057*0.000-3.661*0.000pa-5.469*0.000-8.342*0.00041第1 期第46 卷江雨燕，张泽康：劳动力成本上升对物流发展水平影响的时空效应表3基准回归结果(1)(2)(3)(4)OLSOLSFE系统GMMlwage0.032*0.0710.166*0.413*(0.015)(0.023)(0.031)(0.145)L.ly0.967*0.840*0.504*0.554*(0.011)(0.025)(0.044)(0.114)0.385*-1.3463.3638.209*cons(0.177)(0.296)(0.415)(2.069)是否控制变量是是是Sargan0.287AR(2)0.352N416416416416R?0.9610.9650.670在模型估计前，对数据进行平稳性检验，以避免伪回归现象，本文数据均拒绝存在单位根的原假设（结果见表2），即为平稳时间序列。动态面板模型回归结果见表3，在未加人控制变量的情况下，列（1）显示劳动力成本上升对物流发展水平有显著的正向影响，加人控制变量后分别随机效应和固定效应回归，豪斯曼（Hausman）检验选择固定效应模型。为解决动态模型中可能存在的内生性问题采用系统广义矩估计（GMM）方法估计模型。列（4）中Sargan检验和AR（2）均大于o.1，即所有工具变量均有效，不存在二阶序列相关，说明模型通过了相关检验，其估计结果是有效的。由列（1）至（4）可知，劳动力成本上升与物流发展水平呈正相关关系，物流发展水平的一阶滞后项均在1%的置信水平下显著为正，表明物流发展水平是一个动态累积的过程。（三）空空间溢出效应的分析1.空间自相关分析。在空间面板数据模型估计前，对物流发展水平和劳动力成本进行空间相关性分析，分别基于上述两种空间权重矩阵测算物流发展水平和劳动力成本的全局MoransI指数，检验结果见表4。结果显示，物流发展水平和劳动力成本在两种空间权重矩阵下均显著大于0，即长三角各城市物流发展水平和劳动力成本存在空间正相关，空间相关性的存在证明选择空间计量模型的可行性。表4全局MoransI指数物流发展水平劳动力成本年份W1W2W1W2Morans Ip-valueMorans Ip-valueMorans Ip-valueMorans Ip-value20040.149*0.0270.141*0.0070.487*0.0010.483*0.00020050.174*0.0190.156*0.0060.443*0.0020.476*0.00020060.170*0.0180.145*0.0070.363*0.0070.441*0.00020070.176*0.0190.163*0.0050.3299*0.0110.403*0.00020080.182*0.0190.169*0.0050.296*0.0150.340*0.00120090.187*0.0170.173*0.0050.255*0.0240.334*0.00120100.224*0.0140.210*0.0030.214*0.0390.307*0.00120110.226*0.0230.227*0.0040.261*0.0200.309*0.00120120.199*0.0170.171*0.0070.289*0.0150.344*0.00020130.192*0.0320.176*0.0120.278*0.0200.342*0.00120140.190*0.0380.198*0.0080.298*0.0170.4177*0.00020150.204*0.0340.200*0.0090.322*0.0110.423*0.00020160.203*0.0360.212*0.0070.283*0.0170.391*0.00020170.194*0.0440.213*0.0080.314*0.0100.361*0.00020180.197*0.0430.204*0.0100.249*0.0280.328*0.00120190.202*0.0420.196*0.0140.224*0.0430.362*0.00020200.210*0.0390.190*0.0170.176*0.0810.340*0.0012空间杜宾模型的回归结果。在空间相关性检验的基础上，对空间计量模型进行识别，LM、Wa l d、LR检验结果见表5。LM-error、L M-l a g、R_ L M-error和R_LM-lag统计量的P值在两种空间权重矩阵下均通过检验；利用LR检验和Wald检验来判断SDM模型是否会退化为SAR模型和SEM模型，结果显示除了邻接权重矩阵下的Wald统计量p值在1 0%的水平下通过检验，其余各检验统计量至少在5%的水平下显著，故SDM模型不能退化为SAR模型和SEM模型。两种空间权重下的豪斯曼(Hausman)检验统计量均通过1%的显著性检验选择固定效应模型；最后，联合显著性检验表明应使用双固定效42第46 卷第1 期宜春学院学报应模型。故选择时空双固定的动态空间杜宾模型分析劳动力成本对物流发展水平的空间效应表5空间计量模型的选择检验W1W2检验Statisticp-valueStatisticp-valueLM_ spatial error48.103*0.00052.792*0.000R_ LM_ spatial error20.648*0.00015.848*0.000LM_ spatial lag34.187*0.00041.4022*?0.000R_ LM_ spatial lag6.732*0.0094.4590.035Hausman49.66*0.00192.62*0.000Wald_ spatial _ lag13.56*0.09356.98*0.000Wald_ spatial_ error13.98*0.08257.71*0.000LR_ spatial _ error19.65*0.01285.98*0.000LR_ spatial _ lag19.55*0.01263.67*0.000LR时期固定效应542.43*0.000621.57*0.000LR空间固定效应117.48*0.000127.72*0.000表6 为动态空间杜宾模型回归结果，列（3）和（6）显示在邻接空间权重矩阵和经济地理嵌套矩阵下，物流业发展水平的时间滞后项在1%的置信水平下显著为正，证实了在物流发展过程中“滚雪球”效应的存在。物流发展水平的空间滞后系数显著为正，与上文物流发展水平的空间相关性特征相符，表明长三角城市群物流发展水平具有显著的正向空间溢出效应，即提高本地物流水平有助于促进邻地物流业发展。其原因在于：长三角城市群的经济发展具有明显的片状式分布特征，相邻地区的经济实力、文化素养、技术知识以及发展战略具有较高的相似性，再加上核心城市所发挥的辐射效应和扩散效应，使得区域间的物流产业能协同发展。劳动力成本的系数均显著为正，说明提高劳动力成本对物流发展水平有积极的促进作用。一方面，为应对劳动力成本上升的压力，企业通过投入资本或技术代替劳动力，有助于物流生产效率的提升，从而提高物流发展水平；另一方面，劳动力成本上升意味着居民的报酬收人提高，消费支出也随之增加，为物流业提供了巨大的市场需求，带动物流发展水平提高。劳动力成本的空间滞后项系数显著为负，说明劳动力成本对物流发展的影响表现为负向空间溢出效应，即提高本地劳动力成本会抑制邻地物流发展水平的提高。本地劳动力成本的上升会对周边城市产生“虹吸效应”，在发展过程中不断吸引周边城市的劳动力，掠夺相邻地区的劳动力市场，从而导致相邻地区的劳动力供给不足以及人才“洼地”的形成，最终抑制邻地物流发展水平的提高。在控制变量中，人口聚集与居民储蓄在两种空间权重矩阵下均显著为负，可能与人口过度聚集所导致的拥挤效应有关，城市资源紧张、基础设施承载力受到挤压，从而对物流发展产生逆向阻碍作用；居民储蓄的负向作用可能受人口老龄化影响，增加的储蓄更倾向于抵抗养老和健康风险而非刺激消费，消费的拉低作用大于储蓄的拉高作用，2 从而不利于物流发展。劳动收人份额的提高对物流发展水平有积极影响，劳动收入份额上升有助于增加劳动力供给，提高居民收入水平。开放水平在经济地理嵌套矩阵下显著为正，对外开放能促进国内外管理经验和技术的学习交流，故而加速本地信息、技术、知识及资金的共享和积累，为物流发展水平的提高注人新动力。表6DSDM模型回归结果W1W2变量(1)(2)(3)(4)(5)(6)空间固定时间固定时空双固定空间固定时间固定时空双固定L.ly0.567*0.985*0.643*0.542*0.980*0.599*(0.070)(0.054)(0.109)(0.080)(0.053)(0.111)1wage0.270*0.0860.210*0.471*0.0950.297*.(0.132)(0.067)(0.107)(0.145)(0.068)(0.114)lins0.089*0.0350.060*0.089*0.0520.063*(0.026)(0.033)(0.027)(0.029)(0.039)(0.028)1fdi0.0220.0030.0310.0170.0080.035*(0.022)(0.016)(0.024)(0.021)(0.018)(0.020)43第1 期第46 卷江雨燕，张泽康：劳动力成本上升对物流发展水平影响的时空效应W1W2变量(1)(2)(3)(4)(5)(6)空间固定时间固定时空双固定空间固定时间固定时空双固定ledu0.0460.0190.0580.095*0.0150.102(0.047)(0.015)(0.055)(0.051)(0.012)(0.069)Ifin-0.0400.0510.097-0.0480.0530.060(0.075)(0.042)(0.083)(0.068)(0.044)(0.079)lhsd0.062*-0.046*0.077*0.031-0.042*-0.096*(0.035)(0.024)(0.037)(0.032)(0.025)(0.037)lpa-0.003-0.036*-0.036*0.002-0.040*-0.031*(0.022)(0.012)(0.020)(0.019)(0.012)(0.019)lfai0.0240.0050.0360.0360.0060.060(0.051)(0.041)(0.054)(0.050)(0.038)(0.051)W*lwage0.226*-0.076-0.310*-0.474*0.132-0.684*(0.131)(0.079)(0.171)(0.134)(0.103)(0.260)rho0.361*0.0340.104*0.426*0.057*0.127*(0.060)(0.023)(0.047)(0.044)(0.025)(0.039)sigma2 _ c0.013*0.013*0.010*0.012*0.013*0.010*(0.003)(0.004)(0.003)(0.003)(0.004)(0.003)N416416416416416416R20.910.960.940.920.950.813.空间效应的分解。由于空间杜宾模型包含因变量空间滞后项，回归系数无法准确反映变量的真实边际效应，因此通过直接效应和间接效应来分析劳动力成本对本地物流发展水平的影响及对相邻地区的空间溢出效应（结果见表7）。结果显示，无论在哪种空间权重矩阵下劳动力成本的直接效应都显著为正，间接效应显著为负，且长期效应大于短期效应。意味着劳动力成本对本地物流发展水平的提高有积极效应，本地的劳动力成本上升对相邻城市产生“虹吸效应”，劳动力、知识和技术等要素的聚集促进了本地城市物流水平的提高，而导致相邻城市劳动力外溢，不利于邻地的人才储备，削弱了周边城市物流发展的动力，对邻地表现为消极影响。表7DSDM效应分解结果W1W2短期长期短期长期直接效应间接效应直接效应间接效应直接效应间接效应直接效应间接效应lwage0.194*-0.320*0.496*-0.986*0.270*-0.717*0.598*-2.049(1.89)(-1.83)(1.77)(-1.66)(2.56)(-2.61)(2.55)(-2.43)lins0.062*0.0080.180*0.0810.064*0.0090.165*0.077(2.34)(1.33)(2.29)(1.10)(2.34)(1.59)(2.31)(1.39)1fdi0.0310.0030.0900.0340.036*0.0060.092*0.045(1.29)(0.99)(1.29)(0.88)(1.72)(1.32)(1.70)(1.18)ledu0.0590.0070.1730.0770.1030.0160.2640.130(1.08)(0.87)(1.07)(0.78)(1.48)(1.23)(1.48)(1.11)lfin0.1020.0150.3010.1620.0650.0090.1670.069(1.23)(0.97)(1.21)(0.83)(0.82)(0.74)(0.82)(0.69)1hsd-0.076*-0.008-0.221*0.087-0.097*-0.014*-0.249*-0.114(1.99)(-1.44)(-2.01)(-1.26)(-2.53)(-1.71)(-2.50)(-1.48)lpa0.037*-0.004-0.106*-0.0430.032*-0.005-0.082*-0.040(-1.87)(-1.28)(1.87)(-1.10)(-1.80)(1.37)(-1.79)(-1.23)lfai0.0390.0040.1110.0440.0630.0080.1610.060(0.72)(0.58)(0.71)(0.52)(1.24)(1.13)(1.24)(1.07)4.稳健性检验。为了保证上述结论的可靠性，采用以下方法来验证回归结果的稳健性。第一，剔除极值，对各变量进行1%双侧缩尾处理，以避免极值偏误。第二，剔除直辖市，直辖市较其他城市44第46 卷第1 期宜春学院学报拥有更高的行政地位和资源，故使用剔除上海市后的样本进行回归分析。第三，更换解释变量，有学者认为劳动力成本应考虑劳动生产率的差异而不是单指名义工资，因此参考杨亚平等方法，2 3 选取职工平均工资与劳动生产率的比值来表示。第四，更换空间权重矩阵，选取地理距离矩阵W3，表达式为(1/dj，ijW;=。表8 显示，劳动力成本的回lo,i=j归系数与上文检验结果基本一致，表明结论具有较高的稳健性。表8稳健性检验剔除极值剔除直辖市更换解释变量更换矩阵(1)(2)(3)(4)(5)(6)(7)W1W2W1W2W1W2W3L.ly0.627*0.627*0.621*0.572*0.632*0.615*0.644*(0.111)(0.111)(0.118)(0.118)(0.110)(0.116)(0.107)lwage0.233*0.233*0.222*0.317*0.221*0.184*0.160*(0.105)(0.105)(0.111)(0.119)(0.111)(0.086)(0.091)W*Iwage-0.343*-0.343*-0.300*-0.683*0.382*-0.201*1.235(0.170)(0.170)(0.171)(0.258)(0.198)(0.065)(0.854)rho0.154*0.154*0.1040.123*0.078*0.085*0.440*(0.038)(0.038)(0.048)(0.038)(0.044)(0.029)(0.229)sigma2 _ e0.010*0.010*0.010*0.010*0.010*0.010*0.010*(0.003)(0.003)(0.003)(0.003)(0.003)(0.003)(0.003)是否控制变量是是是是是是是时空双固定是是是是是是是N416416400400416416416R0.950.950.930.7500.940.930.705.地区异质性检验。考虑到区域间物流发展水平的不均衡性可能会导致结论的显著差异，故根据自然断点法结果，将低水平地区和较低水平归为一类，较高水平和高水平地区归为一类，以此考察在不同物流发展水平下劳动力成本的差异性影响。由表9 可得，异质性结果与全样本结果一致，无论城市物流发展处于高水平还是低水平阶段，劳动力成本上升对本地物流水平提高有积极作用，且处在低水平的城市更易受到劳动力成本的影响。表9异质性回归结果(1)(2)(3)（4)低水平地区W2低水平地区W3高水平地区W2高水平地区W3L.ly0.425*0.444*0.857*0.889*(0.131)(0.127)(0.032)(0.046)lwage0.322*0.231*0.135*0.193*(0.157)(0.132)(0.079)(0.087)W*lwage-0.552*-0.1080.2310.100(0.250)(0.707)(0.152)(0.625)rho0.076*0.774*0.213*0.339*(0.023)(0.246)(0.080)(0.150)sigma2 _ e0.011*0.011*0.003*0.004*(0.004)(0.003)(0.001)(0.001)是否控制变量是是是是时空双固定是是是是N256256160160R?0.6520.8270.9250.892五、结论与建议以上分析表明各城市间物流发展水平呈上升趋势，但仍存在一定差距。动态面板模型显示劳动力成本上升促进了物流发展水平提升，物流发展是一个动态累积的过程。动态空间杜宾模型显示物流发展水平在时间维度上存在惯性特征，在空间维度上存在显著的正向溢出效应，本地的物流发展水平进45晴）第46 卷第1 期江雨燕，张泽康：劳动力成本上升对物流发展水平影响的时空效应步能发挥辐射示范效应，从而与邻地物流业协同发展；劳动力成本对物流发展水平的直接影响显著为正，即本地的劳动力成本上升对本地物流发展水平有积极作用，对相邻城市则表现出一定抑制