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
(
二
)
变量选取和数据来源
1郾
被解释变量
本部分的目的是考察工业化进程对物流业发
展的
“
质
冶
的影响
,
因此
,
被解释变量采用世界银
行发布的各国物流绩效指数
( LPI)
的综合分数
。
物流绩效指数
(LPI)
由一个综合分数和六个分项
指标组成
,
反映出根据清关程序的效率
、
贸易和运
输质量相关基础设施的质量
、
安排价格具有竞争
力的货运的难易度
、
物流服务的质量
、
追踪查询货
物的能力以及货物在预定时间内到达收货人的频
率所建立的对一个国家的物流的认知
。 2012
年
的指标把安排价格具有竞争力的货运的难易度调
整为国际运输能力
。
指数采用
1 ~ 5
评分制
,“1冶
表示绩效最低
,“5冶
表示绩效最高
。
2郾
解释变量
工业化水平的前三个衡量侧面基本沿用了前
文的指标
,
而对信息技术应用水平的衡量
,
考虑到
被解释变量采用
2007
年及以后的数据
,
这一时期
互联网已成为主要的信息技术应用平台
,
所以这
里直接采用各国每百人上网人数
(
inter
)
来表示
。
开放程度
(
trade
)
仍然作为控制变量
。
通过对世
界银行
WDI
数据库的相关数据进行筛选
,
最后选
定了
505
个样本
于
。
(
三
)
计量结果
表
3
给出了全样本和不同分组下的混合回归
估计结果
。
表
3摇
工业化与物流绩效指数
:
全样本及不同分组的混合回归估计结果
分组
全样本
中低及以下收入组
中高收入组
高收入组
解释变量
(
1
)
(
2
)
(
3
)
(
4
)
(
5
)
(
6
)
(
7
)
(
8
)
(
9
)
(
10
)
(
11
)
(
12
)
(
13
)
(
14
)
(
15
)
(
16
)
Lnprod
0郾 767
**
1郾 305
**
2郾 055
**
0郾 440
**
(
0郾 029
)
(
0郾 224
)
(
0郾 492
)
(
0郾 047
)
Lnstr
1郾 371
**
0郾 233
***
0郾 089
1郾 371
**
(
0郾 186
)
(
0郾 037
)
(
0郾 247
)
(
0郾 186
)
Lnurban
0郾 609
**
0郾 211
**
0郾 131
0郾 588
***
(
0郾 035
)
(
0郾 052
)
(
0郾 086
)
(
0郾 099
)
Lninter
0郾 813
***
0郾 566
**
0郾 452
**
0郾 721
***
(
0郾 027
)
(
0郾 070
)
(
0郾 083
)
(
0郾 066
)
Lntrade
0郾 048 0郾 126
**
0郾 118
**
0郾 036 -0郾 062 -0郾 178
**
-0郾 125
*
-0郾 136
**
0郾 038 -0郾 002 0郾 043 -0郾 034 0郾 052
0郾 039 0郾 030
0郾 049
(
0郾 029
) (
0郾 036
) (
0郾 035
) (
0郾 027
) (
0郾 064
) (
0郾 066
) (
0郾 069
) (
0郾 061
) (
0郾 083
) (
0郾 087
) (
0郾 092
) (
0郾 079
) (
0郾 032
) (
0郾 036
) (
0郾 039
) (
0郾 030
)
_
cons
-0郾 000 -0郾 000 -0郾 000 -0郾 000 3郾 679
**
2郾 531
***
2郾 522
**
2郾 623
**
0郾 621
**
-0郾 187 -0郾 189
**
-0郾 132
*
0郾 572
***
-0郾 009 0郾 617
***
0郾 277
***
(
0郾 028
) (
0郾 034
) (
0郾 034
) (
0郾 025
) (
0郾 263
) (
0郾 029
) (
0郾 033
) (
0郾 043
) (
0郾 191
) (
0郾 129
) (
0郾 063
) (
0郾 051
) (
0郾 076
) (
0郾 161
) (
0郾 101
) (
0郾 090
)
观察值
505
505
505
505
220
220
220
220
139
139
139
139
146
146
146
146
调整后
R
2
0郾 613
0郾 400
0郾 423
0郾 680
0郾 130 0郾 146
0郾 065
0郾 226
0郾 101 -0郾 014 0郾 002
0郾 167
0郾 401
0郾 299 0郾 223
0郾 470
摇 摇
注
:
***
、
**
、
*
分别表示在
1%
、
5%
、
10%
的水平下显著
;
括号内为标准差
。
摇 摇
首先
,
考察全样本层次上工业化进程对物流
绩效指数的影响
。
为缓解可能的多重共线性问
题
,
先对各变量进行中心化处理
,
又由于数据年份
不连续
,
且每年的样本国不尽一致
,
故在此使用混
合回归估计
。
表
3
中
,(1) ~ (4)
列是在控制开放
程度的情况下
,
分别加入社会劳动生产率
、
产业结
构
、
城市化和信息技术的混合回归估计
。
从结果
看
,
这四个因素对物流绩效指数的影响为正
,
且在
统计上显著
。
开放程度全部呈现出对物流绩效指
数的正影响
,
但在其分别参与社会劳动生产率和
信息技术的回归时
,
影响不显著
。
因此
,
在
505
个
全样本层次上
,
社会劳动生产率
、
产业结构
、
城市
化和信息技术显著促进了物流业
“
质
冶
的发展
,
其
中产业结构和信息技术的影响较大
。
接下来按照世界银行的国家分类标准
,
将全
样本分为中低及以下收入组
、
中高收入组
、
高收入
·73·
