商贸物流对商贸业的推动作用探析Word下载.docx

1、商贸物流产业集群集群供应链推动作用商贸物流作为一种关联度高、拉动力强的管理技术和组织方式，是启动市场、拉动需求、促进消费的助推器，在我国商贸业发展具有非常重要的战略地位，其发展和集聚已成为商贸产业集群的重要驱动力。近年来，随着商贸物流的深化发展，呈现出向城市及内部核心区、产业园区或产业带集聚的特点，集群发展愈加明显，并且通过与相关制造业、商贸业的资金流、信息流的空间集聚转移，构建了集群式供应链网络，也正是基于商贸物流产业集群与供应链之间相互嵌套的集聚效应，驱动商贸产业价值链的演进，逐渐演化成为以商贸物流产业为主导的“大市场、大商贸”的集群化发展模式。在此背景下，商贸物流集聚对商贸业的集群发展将

2、产生怎样的影响，其作用机理又是什么？值得深入探讨。文章从“两产业”集群供应链出发，以京津冀地区为例，运用定量与定性、规范和实证等分析方法，来探析集群供应链下商贸物流集聚对商贸产业集群发展的推动作用。相关理论分析（一）产业集群及溢出效应伴随着社会分工和经济一体化的不断深入发展，不同行业、不同业态、不同企业的空间布局形态也发生着深刻变革，实质上就是产业集群的演变过程。产业集群，最早发端于扎马斯基关于生物形态学生的集群概念，而后经过学者的深化研究，形成了不同的观点，比较有代表性的是马歇尔（Marshall）的外部经济理论，认为产业集聚是为了获取外部规模经济而形成的；韦伯的工业区位论，主张产业集聚是企

3、业为节约成本、追求利益最大化而自发形成的；波特Poterd的企业竞争优势（钻石模型），更是深化了产业集群的认识；而以保罗克鲁格曼、藤田昌久为主的学者则以“收益递增”为核心，通过”中心-外围”，阐释了产业聚集是在规模经济、收益递增以及运输成本和需求的相互作用下产生的。参考上述文献，产业集群发展应该是在特定的聚集区域内，一群存在产业关联性的企业和机构之间所形成的紧密关系，其强调的不仅仅是空间的集聚，更是相互之间的联系和互动。产业集群发展提高了多种资源的运行密度，促使相关产业向集约化、集中化和集聚化发展，由此形成了积极的“溢出效应”，也即产生了外部经济性，该理论最早是由马歇尔（1920）在解释外部经

4、济与产业集聚过程中发现的，之后由庇古（1920）阐释了“溢出效应”概念。当前，世界闻名的美国底特律汽车产业、西米歇根的办公家具业、意大利的米兰时装业，乃至我国的大唐袜业、柳市的低压电器等产业集群的发展，都有力地证明了产业集群对于推动区域经济发展，尤其是相关产业的发展具有重要的作用，这正是产业集权溢出效应的体现，而且国内外许多学者也针对产业集群的溢出效应进行了多次实证分析，均得到了有效验证，结果表明产业集群程度越高，溢出效应越明显。（二）集群供应链及协同效应1985年美国学者迈克尔波特（Poter）在竞争优势中所提出的“价值链”是供应链研究的理论基础，而集群供应链，是伴随着产业集权的发展而衍生而

5、来的，由Humphrey和Schmitz首次将两者结合研究。集群供应链的核心是集聚区市场和关联产业发展为导向，以获取整条供应链集群利益最大化为目标，是以核心产业为盟主，运用现代管理技术、信息技术和控制技术，达到整个供应链上的信息流、资金流、资源流和价值流的有效共享，从而形成一个特定聚集区内的关联产业的供应链战略联盟。当前，集群供应链的研究视角已经由企业内部转移到了不同集群产业之间，这也是其协同效应创新发展的必然结果，例如商贸物流产业集群和商贸产业集群发展就好像是“两产业”集群供应链中“跷跷板”的两端，前者的集群发展必然产生溢出效应，从而带动后者的协同发展，由此才能够达到均衡。鉴于此，现代集群供

6、应链关注的是集群产业之间的空间分布和集聚程度，是延长产业链的空间载体，其不仅构建了相关产业发展的基本空间架构，还以产业链延伸推动相关产业集群发展，在此供应链下相关产业的紧密联接，势必将强化其集群效应，由此形成更加具有区位优势的全新的集群竞争力。集群供应链下“两产业”集群联动发展的作用机理分析集群供应链下，商贸物流集聚与商贸产业集聚互为依托、联动发展的互动关系，实质上是商贸物流和商贸业的双重空间聚集现象，物流产业集聚是为了商贸业的扩展和流通，而商贸业的集聚是为了给物流提供产业支撑。在商贸物流产业集聚初期，单个有影响力的物流企业进驻，吸引了相关企业商贸业的靠拢，而当其集聚发展到一定程度后，物流企业

7、之间的联系加强，集聚成“单个产业”集群供应链，并带动商贸产业扎堆，形成了互相需求，促进了集群供应链的扩散，形成了“两产业”集群供应链。而在“两产业”集群供应链条下，物流产业聚集形成的“局域网”所带来的知识、技术、供需、信息的集中和规模效应以及溢出效应，通过“宽带网”集群供应链中的协同效应有效带动商贸产业的集群发展，而在价值链迂回作用下，商贸产业的集群化发展，又强化了规模效应，也必然会触发商贸物流产业集聚升级，由此在商贸物集群与商贸产业集群之间形成了一个良性循环集群供应链网络。基于此，“两产业”集群联动发展的作用机理，实际上是在特定区域内商贸物流集群链和商贸产业集群链的双向互动、支撑，并成为嵌入

8、“两产业”集群供应链中的两个节点单元，也正是这种内嵌共生关系，加速了溢出和协同效应的扩散，促进了整个集群供应链的不断完善，以此推动区域经济集聚效应的产生（见图1）。集群产业链下商贸物流推动商贸产业发展的定量分析从上述分析可知，商贸物流推动商贸业发展具有理论依据，下文将为此寻求数据支撑。京津冀地区作为国家重要的区域经济圈，随着一体化加快发展，其已经成为我国经济的重要引擎，尤其是近年来，该地区商贸、物流“两产业”增长迅速。在此背景下，本文选取京津冀“两产业”集群发展现状作为研究对象，以进一步明确两者之间的联动关系。（一）京津冀商贸物流产业集群现状分析目前，京津冀拥有天津港、秦皇岛港、唐山港、黄骅港

9、等天然不冻海港，海运条件便利，岸线资源丰富，物流承载能力强；且由铁路、公路、港口、航空、管道等多种运输方式组成的立体交通网络四通八达，已经基本形成了陆、海、空综合交通运输体系；使得该地区物流产业发展集聚规模不断深化发展，已经初步形成以北京、廊坊、天津、唐山、秦皇岛、保定、石家庄等城市为核心的物流产业集群发展的基本格局，具体分布情况如图2所示。截止到2015年，京津冀地区已经围绕图2所示城市形成了商贸物流集群发展的四大“都市圈”，也即首都都市圈、天津都市圈、石家庄都市圈、秦皇岛都市圈等，本文就以都市圈物流园区为调研对象，分析其集聚度，以此判断集群供应链下，其是否能够产生外溢效应并发挥协同效应，从

10、而推动商贸产业的集群化发展，数据分析结果如表1所示。由表1中的数据结可知，京津冀地区主要都市圈的商贸物流产业集聚度大部分是大于1的，北京、天津、廊坊甚至超过了，说明该地区的商贸物流产业的集聚水平较高，辐射能力较强，且物流节点多，产业发展呈现规模化运行，能够发挥其集群效应，吸引商贸产业群体迁入，带动商贸产业层次和规模的提升，为商贸产业的集群发展提供了坚实基础。（二）京津冀商贸产业集群现状分析商贸产业的集群发展受到多种因素影响，而在进行区位选择时，首要考虑因素是该地区的市场需求大小、交易成本、规模经济等，而商贸物流产业集群发展所形成的集聚经济，正好满足了这一需求，由此商贸产业必然以此为中心，呈现集

11、群发展态势。为更好地分析商贸产业集聚现状，本文借鉴了上述商贸物流产业集聚度的测量方法，并结合商贸产业自身特点，以京津冀地区商贸产业就业比例差额绝对值作为衡量标准，也即区位熵指数（LQ），其公式为：（1）上述公式中LQi为商贸产业集聚度，ei为京津冀地区商贸物流产业就业人数，e为京津冀地区全部产业的就业人数，Ei为全国的商贸产业就业人数，E为全国所有产业的就业人数。鉴于就业人数中的专业人员是商贸产业发展的关键力量，且受计量口径和数据的限制，本文以京津冀地区的商贸业中的专业人员作为上述公式中的指标参数。据此，京津冀地区商贸物流产业集聚度的分析结果如表2所示。综合上述“两产业”集群发展现状，并且由表

12、1、表2可知，京津冀地区的商贸物流集聚区所形成的集聚经济，能够影响商贸业的区位选择，从而紧紧围绕其发展，形成自身集群发展，由此看来，“两产业”之间存在着切实的紧密关联性。集群供应链下商贸物流推动商贸产业发展的实证分析（一）面板数据模型计量经济学中的面板数据是时间序列数据和截面数据的混合体，对于商贸物流产业和商贸产业的静态差异和动态关联性都可适用，故而本文通过构建面板数据模型来实现对“两产业”关系的实证分析。如若随机变量Y与变量X1，X2，X3，Xn之间存在着相互关联性，则可以建立下列面板数据模型：（2）上述公式中，Y代表因变量，也即被解释变量，而X1，X2，X3，Xn则代表自变量，也即解释变量

13、，f（x1，x2，x3，xn）是回归分析函数，参数是随机误差项，是在截面观测中所遗漏的数值，是偶然因素。同时，本文所研究的商贸物流对于商贸业的推动作用，是一个具有多属性、多维度和多指标的复杂问题，影响因素较多，如区位、市场、成本、物流等，且鉴于数据可获取性和有效性，本文选取商贸产业中不同行业规模经济效益和商贸物流产业集群增加值作为自变量，以实现对比分析。规模经济效益，可选用该产业的对应的GDP数值表示；商贸物流集群增加值，可选用商贸业中物流成本节约金额表示。由此，本文以二元回归模型为准，转化成为对数形式为：（3）公式（3）中的i表示京津冀地区商贸产业中的相关产业（批发和零售贸易业、餐饮业、仓储业等），j表示第j个观测值，而i、1、2则表示回归参数，i表示商贸产业中不随时间变化无法观测到的个体效应，u为随机项，Kij表示京津冀地区在j年商贸物流产业集群对商贸产业中i行业的贡献值，LQ为商贸物流i行业j年的区位熵系数，GDP则为i行业在j年的产值。（二）数据选取及说明本文面板数据分析的数据主要