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第 30 卷摇 第 5 期 韦摇 琦,武摇 亮: 工业化进程影响物流业发展的路径与作用机理
( freight) 作为被解释变量, 从市场规模的角度来
衡量物流业的发展水平。
2郾 解释变量
对各种工业化阶段的划分存在多种判断标
准,从霍夫曼 (1931)、库兹涅茨 (1971) 和钱纳里
(1989) 的标准来看, 衡量工业化水平最直接有效
的变量是劳动生产率、产业结构水平与城市化率 。
考虑到信息技术在工业化进程中的重大作用,本
文还选取了信息技术应用水平作为一个核心解释
变量。 社会劳动生产率 ( prod), 用国内生产总值
(1990 年不变价购买力平价美元 ) 除以社会从业
人员总数表示; 产业结构 ( str ), 用第二和第三产
业增加值占国内生产总值的比重来表示; 城市化
水平( urban ),用城镇化率来衡量 [17] ,即各国城市
人口占总人口的比重; 信息技术应用水平 ( ict),
用各国每百人上网人数、每百人移动电话数、每百
人固定电话线路数的几何平均值来表示。
在其他控制变量的选择上, 考虑到进出口贸
易对一国物流业的影响, 把开放程度 ( 进出口总
额占 GDP 的比重 ,trade ) 作为控制变量 。 经过对
相关数据进行筛选,最后选定 42 个国家淤 1991—
2013 年的相关数据,并对部分国家部分指标的缺
失值进行填补,构成平衡面板数据样本。
( 三) 计量结果
先来考察 42 国样本层次上工业化进程对物
流业发展的影响。 从表 1 给出的 GMM 估计结果
看,社会劳动生产率 、产业结构和信息技术水平对
物流业发展量的影响为正,且后两者在统计上显
著。 社会劳动生产率虽没在数理统计结果上达到
显著,但正向促进作用确实存在,相对于产业结构
与信息技术而言地位较弱。 城市化水平对物流业
发展量的影响显著为负,说明城市化的发展存在
瓶颈期, 规模虽在扩张, 但是效率低下, 规划存在
短视行为,城市化过程中的交通问题、人员的规模
扩大而质量不足等已然影响到了物流业的发展。
开放程度除与信息化水平组合回归时呈现出对物
流业的负关系,在其他的回归中,基本表现出对物
流业的正影响, 且在统计上显著。 AR(2) 的 p 值
全部大于 0郾 1, 说明估计方程的误差项不存在二
阶序列相关。 同时 ,Sargan 过度识别检验的 p 值
均显著大于 0郾 1, 也说明了模型设定的合理性和
工具变量的有效性[18] 。 可见 , 在 42 国样本层次
表 1摇 工业化进程与物流业发展:
42 国样本数据的估计结果
被解释
变量
Lnfreight
(1) (2) (3) (4)
L. Lnfreight 1郾 005** 0郾 971** 1郾 019** 0郾 948**
(0郾 003) ( 0郾 006) (0郾 005) (0郾 004)
Lnprod 0郾 008
(0郾 006)
Lnstr 0郾 570**
(0郾 048)
Lnurban -0郾 404 **
(0郾 042)
Lnict 0郾 034**
(0郾 002)
Lntrade 0郾 032** 0郾 000 0郾 045** -0郾 164 **
(0郾 006) ( 0郾 009) (0郾 008) (0郾 010)
_cons -0郾 115 ** -2郾 234** 1郾 311** 1郾 194**
(0郾 043) ( 0郾 167) (0郾 115) (0郾 054)
观察值 924 924 924 924
AR(2)p 值a 0郾 252 0郾 130 0郾 265 0郾 165
Sargan 检验 p 值b 0郾 999 0郾 999 0郾 999 0郾 999
摇 摇 注:***表示在 1% 的水平下显著;括号内为标准差 。a 表示零
假设为差分后的残差项不存在二阶序列相关;b 表示 Sangan 检验
的零假设为过度识别检验是有效的。 L. 表示滞后一期。
上的估计结果与前文的理论阐释相符。 劳动生产
率、产业结构和信息化水平在某种程度上促进了
物流业发展, 产业结构的影响最大。 城市化水平
对物流业发展具有负向作用,说明样本大多数国
家处在工业化的中后期, 城市化的规模效应逐渐
被交通、人才等效率因素阻碍 ,需采取措施实现过
渡。 之后通过样本的分类也证实了这一点。
接下来按照世界银行的国家分类标准, 将 42
个国家分为中低收入及以下国家、 中高收入及以
上国家两类。 类似钱纳里、 西姆斯(1969) 以人均
GDP 判断工业化水平,这里的两种分类在一定程
度上也分别近似代表了工业化中前期、 工业化中
后期及以后的工业化与物流业特征。 表 2 的回归
结果显示,在工业化中前期 ( 对应中低及以下收
入组),物流业量的发展主要由社会劳动生产率
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