评职称或毕业的时候，都会遇到论文的烦恼，为此精选了《港口物流与经济增长论文(精选3篇)》，欢迎大家借鉴与参考，希望对大家有所帮助！摘要:分析港口物流与经济增长的关系是为了让港口物流在国民经济中的地位得到更充分、合理的认识,使政府机构和社会各界更加重视港口的发展,更全面和更深地认识港口物流对经济的影响,有利于港口得到更充分的利用和更好地服务于国民经济。
港口物流与经济增长论文 篇1：
港口投资、物流能力与经济增长
摘 要：为了深入认识港口投资在经济增长中的作用，本研究直接把港口投资从社会固定资产总投资中独立出来作为经济增长的一个内生变量纳入经济增长模型，采用宁波市1985年-2010年期间的年度时间序列为样本，发现港口投资对宁波经济增长发挥了重要推动作用。从Granger因果关系检验发现了港口投资的作用机制，即港口物流能力是港口投资影响经济增长的重要机制之一。文章对Solow模型和Cobb-Douglas模型进行了研究，同时发现了港口投资对经济增长的作用机制，具有一定的理论价值。研究结果一方面可以检验港口投资在港口城市经济增长中的重要作用，另一方面可以为今后港口投资实践与制定投资政策提供理论指导，具有重要的实践价值。
关键词：港口投资 经济增长 物流能力
一、引言
宁波是一个港口城市，社会经济增长很大程度上依赖港口的发展水平。为了促进宁波社会经济发展转型升级，宁波市委、市政府提出了“六个加快”重要战略。“六个加快”是宁波市委、市政府深入贯彻落实科学发展观、推进“十二五”时期全市经济社会发展的重大战略。其中加快打造国际强港处于“六个加快”的首要地位，这充分说明在“十二五”期间港口在宁波经济发展中的重要意义。
宁波港口投资近年来主要表现为三个特点：首先，宁波港口投资的比重较大，特别是最近10年以来逐年增长趋势更为明显。其次，与以往相比，“十二五”期间港口投资项目数更多，投资额更大。再次，随着港口投资的加大，港口的货物吞吐能力也在不断加强。其临港优势带动了临港工业、口岸贸易及其服务业的发展，解决了很多社会就业、增加了政府的财政收入，对整个社会的经济发展产生了比较大的推动作用。然而，很多人认为宁波港口投资产生的带动作用已经到了增长极限，港口设施、设备利用率较低，港口投资可以维持现状转而加快发展临港工业和服务业。宁波市的港口投资带动的经济增长是否到了极限呢？港口投资还能带动经济增长吗？及其作用机制是什么？这些问题都有待于深入研究，一方面可以检验港口投资在港口城市经济增长中的重要作用，另一方面可以为今后港口投资实践与制定投资政策提供理论指导。
二、理论分析与研究假设
本研究所采用的理论模型主要来源于索洛（Solow）于1956年提出的经济增长模型，假定了一个两要素生产函数：
Y=F（K，L）=AKαLβ（1）
其中K为资本，L为劳动力，Y表示产出，α、β分别是资本和劳动力的产出弹性。从（1）式可以看出，在索洛模型中，港口投资与其他投资被看作是同质的要素纳入资本变量K中，而且索洛模型没有考虑技术进步对产出的影响。为了解释持续的经济增长，需要考虑长期使要素生产率增加的外部因素。因此，在（1）式中纳入时间因素，则：
Y=F（K，L，tt）=eλtAKαLβ（2）
（2）式中，e为自然对数的底，t表示时间；其他与（1）式定义相同。实际上，引入时间因素后，即将技术进步、产业结构变动、制度变迁等因素全归于时间系数λ，因此，eλt成为全要素生产率，λ为全要素生产率的增长率。对（2）取对数形式并添加随机变量，可得：
Ln（Yt）=λt+αLN（Kt）+βLn（Lt）ut（3）
其实，模型（3）中假定港口投资与其他非港口投资为同质资本与港口城市的现实经济状况不符合。事实上，自1978年改革开放以来，港口城市的投资总额显著比非港口城市高，为了研究港口投资在社会经济发展中的作用，城市总资本水平定义为港口投资与非港口投资的加权平均，数学形式表达式为：
K=KpγKn1-γ（4）
其中K、Kp、Kn分别表示城市的总资本水平、港口投资和非港口投资，γ表示港口投资在总资本构成中的权重。把Kp、Kn纳入生产函数的投入变量，模型如下：
Y=f（Kp，Kn，l,t）=eλtKpαγKnα（1-γ）Lβ（5）
取对数并增加随机变量得到：
Ln（Yt）=λt+αγLn（Ktp）+βLn（Lt）+α（1-γ）Ln（Ktn）+ut（6）
本研究也采用柯布—道格拉斯（Cobb-Douglas）函数对研究结论进行稳健性检验，该模型与索洛模型具有差不多的形式，只是没有考虑到技术进步等因素对产出的影响。其模型如下：
Y=ALαKβeε（7）
对于此类非线性函数通常的处理办法是转化为线性模型进行参数估计，在模型两端取对数转化为如下形式：
LnY=LnA+αLnL+βLnK+ε（8）
其中K为资本，L为劳动力，Y表示产出，α、β分别是资本和劳动力的产出弹性。与以上对索洛模型的转化方式类似，把资本分为港口投资与非港口投资两部分，（8）可以转化为：
Ln（Yt）=αγLn（Kpt）+βLn（Lt）+（1-γ）Ln（Ktn）+εt（9）
基于以上理论推导，本研究以宁波市1985-2010年的时间序列为样本，在索洛（Solow）模型和柯布-道格拉斯（Cobb-Douglas）的基础上构建本研究的理论模型，研究港口投资对经济增长的影响及其作用机制。本研究提出如下假设：港口投资与经济增长正相关；而且，港口物流能力是港口投资影响经济增长的作用机制之一。
三、样本选择、数据来源与研究变量界定
本研究以宁波市1985年-2010年的时间序列为研究样本，跨度26年，其中经济增长、社会固定资产总投资等数据来源于1985年-2011年《宁波统计年鉴》；港口货物吞吐量数据来源于历年《宁波交通统计年鉴》；1985年-1988年全社会从业人员数据来源于《宁波奋进四十年（1949-1989）》，1989年-2010年全社会从业人员数据来源于历年《宁波统计年鉴》；港口投资数据来源于《宁波港年鉴》和历年《宁波交通统计年鉴》，其中包括基建项目、技改项目和合资项目的投资总额。
本研究所使用的变量包括经济增长（GDP）、社会总投资（K）、港口投资（GK）、非港口投资（OK）、劳动力（L）和物流能力（WL），其中拓展后的索洛模型中使用时间（t）代表技术进步等因素对产出的影响；社会固定资产总投资是港口投资与非港口投资之和；全社会从业人员作为劳动力的代理指标。此外，本研究所有的统计结果都是基于Eviews5.0统计软件。
四、实证检验{1}
1.Granger因果检验。Granger因果检验结果表明，港口投资是带动宁波市经济增长的主要原因之一，港口投资还带动了非港口投资（如临港工业、服务业等）的发展，同时港口投资也带动了宁波市的劳动就业的增长，除此之外，Granger因果检验结果可以看出港口投资促进经济增长的作用机制表现为：港口投资通过提高港口物流能力，进而促进宁波市的经济增长。
2.回归结果及解释。从以下回归结果可以看出，索洛模型能够很好地拟合投资（lnK）、港口投资（lnGK）、非港口投资（lnOK）、劳动力（lnL）与经济增长之间的关系。拟合系数Adj-R2都在0.99以上，四个模型的F统计量也都呈现1%的显著性水平。从模型4中可以看出港口投资与经济增长之间的回归系数为0.176，其经济含义是港口投资的产出弹性为0.176，即当港口投资增加（或降低）1个单位，经济增长增加（或降低）0.176个单位（如表2所示）。
表2中的四个模型的回归结果表明，代表技术进步等因素的时间t都与经济增长（LnGDP）正相关。除了模型2之外，所有的劳动力（LnL）对经济增长的影响不显著，这充分说明了宁波市当前的经济增长主要依赖于投资拉动，劳动力对经济增长的拉动作用非常小。模型3与模型4的回归结果也表明除港口投资之外的非港口投资（LnOK）与经济增长正相关。
3.稳健性检验。本节主要是对上一节模型进行稳健性检验，以便验证得出的结果在一定程度上是稳健的，主要使用的模型是拓展的Cobb-Douglas模型。表3中所有模型得到的回归结果都与上一节基本相同，回归结果是稳健的。模型的拟合系数Adj-R2都在0.90以上，而且F统计量在1%的水平显著。
五、研究结论
宁波市的经济是港口依托型经济，港口在社会经济发展中发挥了非常重要的作用，因此港口投资在历年社会固定资产投资中占有非常大的比重，而且这种比重有逐年增加的趋势。从Granger因果关系检验可以得出：港口投资是非港口投资的Granger原因；港口投资是港口物流能力的Granger原因；物流能力是经济增长的Granger原因。从拓展的Solow模型与Cobb-Douglas模型的回归结果可以得出如下研究结论：第一，港口投资是促进宁波市经济增长的重要因素。从表2与表3中的模型2、模型4、模型2中和模型4中可以看出港口投资与经济增长相关系数都显著为正，这充分说明港口投资在宁波市经济增长中确实发挥了非常重要的作用。第二，港口物流能力是港口投资影响经济增长的作用机制之一。从表1的Granger因果结果可以看出，港口投资是物流能力（WL）的Granger原因，物流能力是经济增长的Granger原因；反之，物流能力不是港口投资的Granger原因，经济增长也不是物流能力的Granger原因，这充分说明物流能力是港口投资影响经济增长的作用机制之一。第三，劳动力在宁波市经济增长中发挥的作用很小。表2与表3中所有模型的回归结果都可以看出，劳动力与经济增长的相关性不显著，这一方面说明宁波市的经济增长对劳动力的依赖性非常小，另一方面也说明宁波市的经济增长对投资依赖性非常高，还处于粗放型的发展阶段。
本研究的结论具有非常重要的理论意义与实践价值，其理论意义主要表现在：第一，对Solow模型和Cobb-Douglas模型的拓展。基于Solow模型和Cobb-Douglas模型，把港口投资从社会固定资产总投资中分离出来，研究港口投资对经济增长的作用，是对模型的有益拓展和补充。此外，还发现了港口投资与非港口投资的异质性特征。第二，发现了港口投资对经济增长的作用机制。以往研究都是研究投资对经济增长的直接影响，而忽略了投资对经济增长的作用机制研究，本研究使用Granger因果关系检验验证了港口物流能力是港口投资影响宁波市经济增长的作用机制之一。
其实践价值主要表现在：第一，继续加大港口投资力度，包括基础设施、集疏运网络、技术改造、合资项目等方面的投资。需要以“加快打造国际强港”战略为指引，以港口项目为导向，进一步加大港口投资，改善港口基础设施和集疏运网络。政府部门应该做好相关配套服务工作，加大政策扶持力度，扫清机制与制度对港口投资的障碍。第二，完善相关公共服务平台，为港口物流提供优质的公共服务。政府在提供物流公共服务配套，为提高港口物流能力提供相关支持，如税务、法律、保险、金融、信息等公共服务平台的建设，这些公共服务平台一方面提高了物流企业的运作效率，另一方面也促进了就业水平的提高、临港工业的发展和口岸进出口的增长。第三，改善和优化劳动力的结构，发挥劳动力对经济增长的推动作用。人才问题是实现经济发展转型升级的关键所在。宁波市在未来的经济增长之中应该充分重视劳动力的作用，改善劳动力结构，加大力度引进真正的高级人才，促进宁波市的经济发展由粗放型向集约型转变。
注释：
{1}本研究还对各序列进行了ADF检验和协整检验，后面的相关实证结果都是基于这些检验进行的，限于篇幅，这里不报告相关结果。
参考文献：
1.江锦凡.外国直接投资在中国经济增长中的作用机制[J].世界经济，2004（1）
2.易纲，樊纲，李岩.关于中国经济增长与全要素生产率的理论思考[J].经济研究，2003（3）
（作者单位：宁波市现代物流规划研究院 浙江宁波 315042）
（责编：吕尚）
作者：龙建辉 贺向阳
港口物流与经济增长论文 篇2：
港口物流发展与经济增长关系分析
摘要:分析港口物流与经济增长的关系是为了让港口物流在国民经济中的地位得到更充分、合理的认识,使政府机构和社会各界更加重视港口的发展,更全面和更深地认识港口物流对经济的影响,有利于港口得到更充分的利用和更好地服务于国民经济。
关键词:港口物流;经济增长;相关性
Key words: port logistics; economic growth; relevance
1问题的提出
当今世界伴随着经济日益全球化、区域经济一体化和对外开放程度的日益提高,世界经济逐渐成为一个整体,要求在全球范围内配置资源,由此而来的对外贸易也越来越频繁。对外贸易的发展,又大大增加了对货物综合运输的要求。而港口是一个国家或地区通向世界的重要桥梁,当今国际贸易货物大多数都是通过港口装卸而由海运来完成的,因此港口为国家和地区经济的发展和繁荣起到了极其重要的作用。随着经济的发展,港口的功能也在不断变化,与港口相关的各项服务随之发展起来,港口也逐渐变成工业中心和物流中心。港口物流对经济产业布局以及促进地区经济增长等方面都有很大的作用。那么我们不禁要问港口物流与一个地区经济发展之间的关系究竟是怎样?它是通过什么样的机制对经济发展起作用的?为此我们对两者之间的关系进行了定量分析,以期对港口物流对城市经济发展的影响机制进行相关研究和分析。
2样本数据的选取
本文研究主要是探讨了港口生产对国民经济的影响,而较少涉及港口功能等的要素。并且由于绝大多数的港口主要用于货物运输,因此本文在论述港口与经济的关系时主要指的是港口的货运部分。
2.1港口吞吐量。港口吞吐量是反映港口生产经营活动的重要指标,它也是反映港口的生产规模、反映港口腹地内部生产力的配置状况以及反映港口地区的经济发展情况和趋势任务大小的主要指标。从港口的功能方面考虑指标的选择,作为一个港口,基本任务包括实现各种运输方式的衔接,加速车、船、货的周转。完成货物在不同运输方式之间的装卸、换装作业、为货物的集散、存贮,为旅客的食、宿、上下船等需要提供必要条件和服务,为船舶提供技术供应服务,如引航、装卸、航修、燃料、淡水、食品供应和其他补给等,恶劣的天气时,为船舶提供隐蔽场所,海难救助,为开展国际间的文化、科技、经济、贸易、旅游等往来与交流活动提供服务。衡量港口的功能主要指标就是货物的吞吐量,它反映了港口在国民经济和社会发展中的地位。因此,在指标的选择上,用港口吞吐量指标作为确定港口的规模和生产力水平是有一定的可比性的。
2.2国民生产总值GDP。国民生产总值GDP反映一个地区的综合经济实力,该值越大说明该地区的经济发展水平越好。它的权威性被各国所公认,也是各国在经济统计中必不可少的指标,它具有较强的可比性。GDP代表社会生产的总量情况,港口是为社会生产服务的运输部门,社会生产状况决定港口货源,假定港口能满足社会生产对它的需要,那么港口吞吐量就是港口货源总量,因此GDP和港口吞吐量之间一定存在着某种函数关系。这种函数关系表示的是社会经济对于港口总需求的关系,对于认识社会所需港口设施规模有很大的帮助。定量研究港口生产量对经济的影响,是研究总量之间的数量关系,因此我们主要是通过研究港口吞吐量和GDP之间的关系来研究港口对经济增长的贡献的。
2.3第一、二、三产业。一般的说,经济增长在物质形态上表现为国内生产总值或国民生产总值的增加,即指一个国家在一定时期内生产的产品和劳务的实际增加量或它们的实际增长率。其衡量指标可以采取总量形式的总量指标国内生产总值GDP或者国民生产总值GNP的年增长率来表示。而GDP从产业结构的角度来说是由第一产业、第二产业和第三产业构成的。从总体看,三次产业的增加值之和即构成了经济总量,因此我们这里主要从分析港口货物吞吐量与三次产业之间的关系的角度来研究港口物流对经济增长的影响机制。
3港口物流与经济增长关系实证分析
3.1变量选取及数据来源。解释变量与被解释变量。为解释港口物流对经济发展的作用,本文选取了太仓市1999年至2008年GDP作为被解释变量,用太仓港港口的货物吞吐量表示港口物流量作为解释变量。
3.2模型的选取
Y=C1+C2*X+u
这里Y为被解释变量,用来表示太仓市GDP值(单位:亿元人民币);X为解释变量,用来表示太仓港港口货物吞吐量(单位:万吨);C2可以看作港口吞吐量对GDP的平均影响,且0 3.3回归分析。我们选用太仓市统计年鉴1999～2008年太仓市GDP的统计数据,以及整理得到的物流货物吞吐量,运用Eviews 6.0分析软件进行分析。 3.3.1整理数据,如表1所示。X货物吞吐量(万吨)、Y表示GDP(亿元) 3.3.2用最小二乘估计(OLS)估计模型。根据上表,利用回归分析法对原始数据进行OLS估计,结果如表2。 从输出结果可以得到几个重要信息:第一,经济意义检验。就本结果而言,样本回归方程系数等于0.101273,是正值,说明港口物流量与经济发展之间的正相关关系。第二,拟合优度检验。拟合优度R2=0.996660,修正拟合优度R2=0.996243,表明模型对样本的拟合优度很好。第三,参数显著性检验。在给定显著性水平为0.05的情况下,查T分布表在自由度为N-2=8下的临界值为2.3060,因为48.86117大于2.3060,所以拒绝原假设。表明太仓港港口的货物吞吐量对其GDP有显著性影响。 3.3.3回归结果。通过以上分析,我们得到了关于GDP和港口货物吞吐量的线性回归方程,用Y来表示GDP(单位:亿元),用X来表示港口货物吞吐量(单位:万吨),其回归方程如下: Y=131.7543+0.101273*X 该模型的经济意义可解释为:港口的货物吞吐量平均每增长10%,则太仓市GDP的平均值即增长1.01273%。 4港口物流对经济增长的影响机制分析 正如前面所述由于港口货物吞吐量反映了一个港口的总的生产能力,因此港口的发展、进而港口物流的发展规模,在一定程度上可通过港口货物吞吐量的发展水平反映出来。因此,我们在这里仍用港口货物吞吐量来表示港口物流发展的规模,并选取了以上太仓1999至2008年的数据,来进一步的研究港口物流对经济增长的作用机制。在此有关模型、数据等的说明和假设与上文相同。 Y1、Y2、Y3代表一、二、三产业产值(亿元人民币),X来表示港口货物吞吐量(万吨)。 4.1港口货物吞吐量与第一产业相关关系分析。我们得到回归方程: Y1=13.52657+0.001119*X 该模型的经济意义可解释为:太仓港港口的货物吞吐量平均每增长10%,则太仓市第一产业每年增加值的平均值即增长0.01119%。通过上面的分析我们已知道随着港口吞吐量的增加,第一产业增加值仍有一定程度的增加,并且通过Eviews软件我们还会进一步得到两者之间的相关系数为r1=0.944880,比港口吞吐量与GDP之间的相关程度要低。 4.2港口货物吞吐量与第二产业相关关系分析。通过Eviews得到了下面的回归方程: Y2=71.82281+0.064094*X 该模型的经济意义可解释为:太仓港港口的货物吞吐量平均每增长10%,则太仓市第二产业增加值的平均值即增长0.64094%。 通过上面的分析我们已知道随着港口货物吞吐量的增长,第二产业增加值也会有一定程度的增加。并且通过使用Eviews软件我们也可以进一步得到港口货物吞吐量与第二产业增加值之间的相关系数为r2=0.986465,比港口吞吐量与第一产业之间的相关程度都要高。可见,港口吞吐量对第二产业的影响是比较大的。 4.3港口货物吞吐量与第三产业相关关系分析。通过Eviews得到了下面的回归方程: Y3=46.72710+0.036622*X 该模型的经济意义可解释为:太仓港口的货物吞吐量平均每增长10%,则太仓市第三产业增加值的平均值即增长0.36622%。 通过上面的分析我们知道了随着港口吞吐量的增长,第三产业增加值有一定程度的增加,且通过使用Eviews软件得到了两者之间的相关系数为r3=0.998499,比港口吞吐量与港口吞吐量和第一、二产业之间的相关程度要高。 4.4相关性比较。通过上述分析我们知道了港口货物吞吐量与三次产业间的相关系数如表7所示。 从中我们可以看出港口货物吞吐量与第二、三产业的相关程度要远高于它与第一产业的相关程度。由此可见,港口物流对经济发展所起的作用主要是通过作用于第二产业和第三产业进而进一步促进整个国家或地区(城市)经济发展的。 5结论及建议 总之通过以上理论与实证分析,可以明显得出港口物流与经济增长之间的正相关关系,港口物流的发展确实能对地方经济发展起到促进作用。为了提高太仓港港口吞吐量,我们建议: 5.1正确定位太仓港的功能。太仓港紧邻上海,又有着较长的深水岸线,按照交通部长江三角洲地区港口布局规划,太仓港应该是“以上海为中心、宁波为南翼、南京以下港口为北冀的集装箱港口体系”中的北冀组成部分,从支线港起步,向干线港发展,最终成为上海国际航运中心重要的“组合港”、“配套港”。这一功能定位总的来说是符合太仓港实际的。 要把太仓港建设成为上海国际航运中心重要的“组合港”、“配合港”,从指导思想来说,首先必须跳出太仓港是地方港的观念,从更高的角度、更宏观的范围思考太仓港的发展问题。在推进太仓港开发的过程中,应该把太仓港开发建设放在融入国际经济大循环,参与上海经济圈合作分工,与常熟港、张家港港协调互补,促进长江三角洲外向型经济发展的大背景下考虑,进一步摆正太仓港的功能位置。 5.2实行差别化发展。按照太仓港规划,太仓港是以集装箱泊位为主的综合性港口。太仓港受到邻近的上海港、常熟港、张家港港的制约,存在“港口争腹地,腹地争港口”的现象,太仓港应把江、海中转,近洋支线集装箱运输功能充分发挥出来,充当上海港的配套港、喂给港。在港口分工上,要以市场形成的特色为主,如张家港港以林木、粮油为主,常熟港以纸桨、钢材为主,太仓港则以集装箱、石化产品为主,使三港之间业务错位,各有侧重。 5.3建立强大的临港工业群。重点是发展重化工工业群,拓展港口的发展空间。虽然,目前世界上一些著名的大企业、跨国公司,如美国的美孚公司、阿莫科公司、华美国际控股公司、挪威的海德鲁公司,国内的中远集团、华能集团、中国石油天然气总公司、大庆石油管理局等,已捷足先登,在港口开发区内投资开办实业或兴建了码头。但是,从港口物流运输的发展需要看,还需加大重化工工业群的招商引资力度,扩大重化工工业的聚集。 5.4加快信息港建设步伐。太仓港的信息港建设,要按照跨越式发展的要求,加快港口信息化建设的步伐。要把码头装卸系统、资本运营系统、综合物流系统、行政指挥服务系统的信息化建设提到战略高度,像建设物质港口那样去建设“智能港口”。 要加大人才投入、设施投入和研发投入,加强电子数据交换系统、全球卫星定位技术、计算机互联网络、电子商务技术在港口生产经营中的实际应用,以保证现代物流快速顺畅地在港口通过。要通过“网络港口”设置若干远端业务平台,与客户建立互动关系,提供超时空服务,使港口生产融入供应链大系统。 参考文献: [1] 陈静思,乐美龙. 港口与临港城市增长极之间的内在联系[J]. 物流科技,2008(5):23-25. [2] 蔡涛. 我国港口与国民经济发展的相关性[J]. 水运管理,2005(10):18-19. [3] 刘东英,贾美霞. 河北港口物流发展与经济增长分析[J]. 合作经济与科技,2009(6):18-19. [4] 刘青. 港口物流与区域经济发展[J]. 改革与战略,2007(6):110-112. [5] 周桂良,毛丽娜. 港口物流与淮安经济发展关系研究[J]. 水运管理,2009(1):10-12. 作者：徐金河 基于面板数据模型的物流集群对区域经济增长的影响 摘 要：定性分析了物流集群对区域经济增长的内在影响机制;在考虑相关控制变量的基础上，构建动态面板数据模型，采用系统GMM方法定量分析物流集群对区域经济增长的动态效应。研究表明，即期物流集群产出水平对区域经济增长具有显著的正向影响效应;同时也表明古典经济增长理论和新增长理论所反映的增长机制对区域经济增长仍有重要影响。因此，为实现物流集群高质量发展，政府应编制高水平物流集群规划，针对不同发展阶段采取针对性的策略;同时，物流集群要加强与区域产业要素协同，促进区域经济增长。 关键词：物流集群;区域经济增长;系统GMM估计 作者简介：闵旭东，上海海事大学物流研究中心博士研究生，主要研究方向：物流工程与管理（E-mail：809825962@1qq.com）;黄有方，上海海事大学物流研究中心教授，博士生导师，工学博士，主要研究方向：物流管理与工程（上海 201306）;刘乃增，临沂市交通运输局高级经济师，主要研究方向：交通运输与管理（山东 临沂 276000）。 基金項目：国家自然科学基金“一带一路贸易与政策驱动下基于无水港的跨境物流网络重构与优化”（71801150）。上海海事大学重点规划课题“临沂物流业中长期发展暨空间布局规划”（20160451）。 近年来，随着我国经济进入“高质量”发展阶段，对物流业发展质量和效益提出新的更高要求，物流集群以其集约高效和生态环保等多种优势，其发展水平成为物流业“高质量”发展的核心体现，受到国内外政府和学者的高度重视。2018年出台的《国家物流枢纽布局和建设规划》提出引导物流服务企业集群化发展，山东省提出大力扶持与产业相配套的物流集群发展，江西省将重点打造50个物流产业集群，福建省将培育千亿级物流产业集群，重庆将建设六大港口物流集群，浙江宁波市将打造世界级物流产业集群中心。因此，研究物流集群对区域经济增长的影响效应，明确物流集群的区域经济定位，对促进区域经济发展具有重要的理论和现实意义。 一 文献回顾与问题提出 区域经济发展是多种因素共同作用的结果，从古典经济学大师亚当·斯密、大卫·李嘉图到现代西方一些主要经济学家及国内经济学家都十分重视经济增长因素的研究。本文根据研究目标，从物流集群对区域经济影响和影响区域经济发展两方面对国内外相关文献进行了回顾。 物流集群对区域经济影响研究方面，Sheffi研究指出物流集群通过第三方物流有形和无形资产的协同成为区域经济发展的动力源（Sheffi Y.Logistics cluster：delivering value and driving growth.MIT press，2012，pp.44-45.）;Yasanur Kayikci研究指出综合运输物流中心对社会经济和环境可持续发展起到重要作用，从侧面证明了物流集群对经济发展的重要作用（Yasanur Kayikci.A Conceptual Model for Intermodal Freight Logistics Centre Location Decisions.Procedia Social and Behavioral Sciences，2010，（3），pp.6297-6311.）;Tae Won 利用波特的钻石模型评价了亚洲主要国家物流集群的竞争力，新加坡、日本明显高于中国、韩国和马来西亚（Tae Won CHUNG.A Study on Logistics Cluster Competitiveness Among Asia Main Countries using the Porter’s Diamond Model.The Asian Journal of Shipping and Logistics，2016，（4），pp.257-264.）;A Mete Baydar、Haldun Süral、Melih Celik研究指出物流集群的协同合作将促进经济的可持续发展和社会公平（A Mete Baydar，Haldun Süral，Melih Celik. Potential effects of logistics clusters：The case of Turkish Freight Villages，Journal of Cleaner Production ，2019，pp.399-411.）。刘荷通过对福州、厦门和泉州三地不同类型的3个物流产业集群的研究，分析了跨国公司嵌入与物流产业集群创新绩效的关联机制（刘荷：《跨国公司嵌入与物流产业集群创新绩效——基于福厦泉三地的探索性案例分析》，《科技和产业》2017年第7期，第20—27页。）;董冲研究指出物流园区的发展水平越高对区域经济的拉动作用越强，经济越发达的地区，物流园区对区域经济的拉动作用越强，从侧面证明了物流集群对区域经济的拉动作用（董冲：《物流园区的成长及其对区域经济发展的成长研究》，武汉：华中科技大学管理学院学位论文，2015年，第122页。）;成功研究指出港口物流集群能够带动相关产业发展，产生规模、分工和优化效应，从而促进经济增长（成功：《港口物流产业集群与区域经济发展关系研究——以大连港为例》，大连：大连海事大学交通运输管理学院学位论文，2014年，第39页。）。 影响区域经济发展研究方面，Brulhart 、Sbergami选用22个因素变量建立经济增长回归模型，研究经济增长问题（Brulhart and Sbergami.Agglomeration and Growth： Cross-Country Evidence，Journal of Urban Economics，2009，65（1），pp.48-63.）。Elena等人实证研究固定资产投资额与经济增长之间的关系，研究得出固定资产投资能在长期内带动经济的发展（Elena Podrecca，Gaetano Carmeci.Fixed investment and economic growth：new results on causality.Applied Economics，2001，33（2），pp.177-182 .）;文小才研究指出中国经济投资对经济增长影响显著，但在时间上具有一定滞后性（文小才：《中国固定资产投资的增长效应和波动效应》，《经济经纬》2014年第5期，第150页。）。Qadri等使用106个国家数据建立面板模型，研究得出在加入其它相关变量的情况下，人力资本对经济增长的积极作用依然显著（Qadri，Waheed.Human capital and economic growth：A macroeconomic model for Pakistan.Economic modelling，2014（42），pp.66-76.）;Mallick等研究指出教育支出对经济发展具有促进作用（Mallick.Impact of educational expenditure on economic growth in major Asian countries ：Evidence from econometric analysis.heroretical and Applied Economics，2016，（23），pp.173-186. ）。Madsen等研究了科技创新对经济增长的影响（MADSEN J B，BANERJEE A R.Four centuries of British economic growth：the roles of technology and population.Journal of economic growth，2010，15（4），pp.263-290.）;陈亚平研究指出中国科研投入对经济增长的贡献率与美国还有一定差距（陈亚平：《中美科技投入产出效率比较分析——基于研发投入对经济增长的贡献度角度 》，《技术经济与管理研究》2019年第6期，第20—21页。）。王胜华研究指出政府支出对经济增长的整体促进作用明显，积极财政政策的短期效应大于长期（王胜华：《政府支出经济增长效应区域异质性研究》，北京：中国财政科学研究院学位论文，2018年，第Ⅱ页。）;李强等研究表明财政支出对经济增长的促进作用存在一个最优规模（李强、李书舒：《财政支出和金融发展对经济增长的影响：非线性效应与关联机制》，《财贸研究》2017年28期，第21—29页。），但也有研究表明财政支出对经济影响为负或不明显（杨瑞平、敖小波：《财政支出与经济增长的关系研究——基于协整理论的实证分析》，《经济问题》2014年第10期，第21—24页。）。潘亚柳实证检验得出我国经济增长对劳动力的弹性低于对资本的弹性（潘亚柳：《我国人口增长、结构转换与经济增长的关系研究》，《西部金融》2019年第2期，第24—30页。）;汪小勤等研究指出劳动力参与率的提高， 有助于储蓄率和投资率的增加，进而推动经济的发展（汪小勤、汪红梅：《“人口红利”效应与中国经济增长》，《经济学家》2007年第1期，第104—105。）;王巧等实证研究了产业优化升级和劳动力转移之间的倒U关系（尹晓波、王巧：《产业优化升级对劳动力转移就业的影响研究》，《华侨大学学报（哲学社会科学版）》2019年第2期，第50—58页。）。Hilde Meersman等研究发现比利时人均GDP增长不仅受传统指标的积极影响，而且受到交通基础设施投资的影响（Hilde Meersman，Marzieh Nazemzadeh.The contribution of transport infrastructure to economic activity：The case of Belgium.Case Studies on Transport Policy，2017，（5），pp.316—324.）;韩传峰实证研究发现交通基础设施对经济增长具有显著的促进作用，且公路交通基础设施对经济增长的贡献率显著大于铁路交通基础设施（韩传锋：《中国交通基础设施与经济增长的关系实证》，《中国人口·资源与环境》2011年第10期，第147—152页。）。Hwang和Shin 调查研究得出韩国信息通信技术的发展对韩国经济增长具有促进作用（Won-Sik Hwang，Jungwoo Shin.ICT-specific technological change and economic growth in Korea.Telecommunications Policy，2016，41（4） ，pp.282-294.）;姜照华、马娇通过经济模型测算出1947-2016年间，信息通信技术对美国经济增长的贡献变化趋势呈“S”型， 且一直为正。 通过文献分析，已有研究存在以下不足：（1）物流集群与区域经济的研究侧重于间接分析或定性分析，直接量化分析缺乏;（2）缺少物流集群产出研究统计可用指标;（3）采用的数据都是省级以上数据，对于地市级的政策制定和规划编制缺少实践指导作用;（4）缺少与区域经济其它重要影响因素的综合研究。因此，本文以市级面板数据为依据，利用区域内物流集群物流总额指标，结合影响区域经济发展的其它重要影响因素，以全新的视角建立物流集群与区域经济发展的动态面板模型，更全面、更精确地研究物流集群对区域经济增长的影响关系，为区域规划编制和政策制定提供依据。 二 物流集群对区域经济影响的机理 美国麻省理工学院尤西·谢菲教授指出物流集群是各种物流活动在地理上的集中和集聚，但物流集群并不是简单的、集中大量物流企业的群落，而是一个具有相对密集活动和强大物流服务能力的复杂经济体，通过物流企业之间相互竞争、协同合作、共享资源和不断创新，为供应链上下游客户企业提供多样化、低成本、高效率的物流服务（岑雪品、王薇译：《物流集群》，北京：机械工业出版社，2015年，第6—10、xv1页。）。物流集群推动区域增长最早可追溯到迈克尔·波特的集群理论，他认为集群是国家竞争力的核心。物流集群推动区域经济增长受内外两种机制的影响。 1.物流集群推动区域经济增长的外在原因 产业是区域经济发展的基础，区域经济发展的直接原因是各产业资本、劳动、科技、基础设施、教育等各种要素投入和产出的结果。Mercedes Delgado 发现产业集群内的企业间通过知识溢出效应、技术溢出效应和投入产出联系等促进区域经济增长（Delgado M，Porter M E， Stern S.Clusters.Convergence，and Economic Performance.Research Policy，2014， 43（10），pp.1785-1799. ）;刘伟等通过对劳动生产率和全要素生产率的分解， 发现在改革开放以来的三十年中，要素再配置效应对中国经济增长的贡献一度十分显著（刘伟、张辉：《中国经济增长中的产业结构变迁和技术进步》，《经济研究》2008年第11 期，第4—14页。）;要素的再配置需要产业间的联系和联动，Schmitz研究指出区域产业联动是促进产业链升级和提升区域竞争力的有效途径（Schmitz H.Global competition and local cooperation：success and failure in the silieon Valliey，Brazil.World Development，1999，（9），pp.1627-1650.）。物流的派生性属性决定了物流集群是为区域经济发展服务的产业集群，能够与区域产业密切结合，促进区域内产业各要素的流通，解决商品价值和使用价值在空间和时间上的分离问题，优化区域产业结构，将区域内经济活动联成一个有机整体，促进产业之间的联动，共同推动区域经济发展。而区域经济的发展对物流提出新的更大需求，形成新的“物流短缺”，从而促进物流集群不断壮大，物流集群与区域经济相互促进、共同发展，形成“循环累积效应”。 2.物流集群推动区域经济增长的内在原因 图1所示，物流集群形成后，在流入效应影响下，集聚了大量商流、物流、资金流和信息流等各类资源要素，物流集群内的企业相互竞争、分工合作，推动市场要素高效流动和使用，人才、资本、信息及物流设施等得到高效配置。在外部效应的影响下，对物流产业弹性需求较强的相关产业向物流集群周围集聚，形成相关产业集群，促进了产业链上下游合作，集群企业专业化分工和相互合作进一步加强，知识、技术等创新要素在集群企业传播速度迅速，有利于上下游及相关产业的创新与创业。在物流及相关产业集群发展和分工合作等多种作用影响下，从生产维度上有利于产品品牌化建设，从时间维度上促进产业结构向高度化发展，从空间维度上促进区域经济产业空间优化，从区际维度上扩大区域影响力，从而促进了区域经济良性发展。区域经济发展产生新的更大物流需求，政府、企业等组织从软硬件方面提高对物流集群的支持，吸引更多物流资源向物流集群集聚，在放大效应作用下产生新的流入效应，物流集群集聚度不断提高，规模不断壮大，从而推动区域经济循环向前发展。 三 物流集群对区域经济动态效应概念模型的构建 1.模型设定与构建 区域经济增长的直接原因是要素的投入，包括劳动投入、资本投入、人力投入和其它投入等，分析区域经济增长就是分析这些要素在增长中所起的作用，而要素分析方法很多，一般采用生產函数法来构建区域经济增长模型（孙久文：《区域经济学》，北京：首都经贸大学出版社，2014年，第58—59页。）。集聚经济的外部性理论已证明，区域经济产出是区域生产要素投入、经济活动集聚程度和集聚经济类型的函数。而物流集群在物理空间上表现为一种集聚经济，在生态维度上表现为网络特性。王薇研究得出物流集群具有放大效应，促进地区经济发展（岑雪品、王薇译：《物流集群》，北京：机械工业出版社，2015年，第6—10，xv1页。）。因此，本文根据前述物流集群对区域经济的影响机理，参照文献回顾部分对区域经济发展有显著影响的其它因素，采用道格拉斯生产函数形式，构建物流集群对区域经济增长影响模型（何强：《信息技术产业发展对经济增长的门滥效应和动态效应分析》，《产业经济研究》2012年第5期，第11—18页。）。假设物流集群产出为幂函数形式，以乘数形式引入到生产函数中（Q=f（L，K，X）），并考虑其对经济的动态影响，建立动态面板数据模型。 Yi=A（Ci）×f（Ki， Li， Xi） （1） 其中，Yi表示地区i的GDP指标;Ci代表区域i的物流集群产出指标，集群产出函数A（Ci）以乘积形式作用于生产函数f（·），并引起生产函数的变化，在这里我们假设生产函数规模报酬不变。Ki代表资本要素的投入，Li代表劳动力资源要素的投入，Xi代表其它投入的要素向量。为便于不同区域间的比较，通常采用人均GDP指标，因此对（1）式两边同除以Li，两边取对数，考察区域平均增长产出变化，则可以改写成如下形式： （2）式对应的计量统计模型为： 其中，yi为人均GDP的对数，ci为区域物流集群产出程度指标的对数，ki人均资本投入的对数，xi为其它人均投入要素向量的对数，它与ki一块作为模型中的控制变量，μi为地区效应。但（3）式为截面模型，无法考察物流集群产出变化对区域经济增长的动态影响效应。 为进一步考察物流集群产出增长变化，以及对区域经济增长的动态变化，对（3）式引入时间维度t，并用一阶自回归模型改写（3）式，得出如下形式： yi，t=λ+δyi，t-1+α0ci，t+αnci，t-1+βki，t+γxi，t+μi，t （4） 考虑n阶滞后期和其它控制变量，两边取对数，进而建立动态面板一般自回归模型： lnyi，t=λ+δnlnyi，t-n+α0lnci，t+αnlnci，t-n+∑mk=1γklnsi，t+μi，t （5） 其中，lnyi，t为被解释变量，表示i地区t年度人均GDP增长率，lnyi，t-n为被解释变量的n阶滞后期;lnci，t为核心解释变量，表示i地区t年物流集群指标的增长率，lnci，t-n为核心解释变量的n阶滞后期;∑mk=1γklnsi，t代表k个控制变量对数的集合，其中ki和xi作为控制变量包含其中;i代表不同区域，t代表不同年度，n代表滞后期阶数;λ为常数项，δn、α0、αn、γk为回归系数，μi，t=μi+vt+εi，t，μi为地区效应，vt为时间效应，εi，t为随机扰动项，λ为常数项，其它为回归系数。 2.模型估计与检验方法 模型估计要特别注意内生性问题。由于滞后被解释变量的引入、相关变量的遗漏、测量误差等因素的影响，往往导致模型估计的内生性问题。Arellano、Bover、Blundell等学者提出的系统 GMM 方法能够较好地解决工具变量的选择问题，提高模型估计效率，对“大N小T”模型都是适用的。由于模型为动态面板模型，为保证实证的有效性，重点进行动态面板的单位根检验，避免模型虚假回归;Arellano-Bond自相关检验，检验干扰项不存在序列相关;Sargan检验，防止模型过度识别;同时，对工具变量的外生性进行检验。 四 数据来源与变量说明 1.数据来源 临沂被称为“物流之都”，是国家物流枢纽承载城市，中国城市物流集群的典型代表，城区5区范围内分布30多个物流园区，物流企业2000余家，是典型的物流集群集聚区。本研究数据来自《临沂统计年鉴》、城市5区统计公报、政府工作报告，以及临沂商城等2014—2018年公布数据。表1分别列出了2014—2018临沂五区物流集群物流总额的情况。主要变量描述见表2。 2.变量说明 通过参考Brulhart和Sbergami等学者的研究，以及文献回顾部分对区经济增长影响的相关因素，将其纳入其中作为控制变量;同时，结合区域特点和数据的可搜集性，本文选择了7类控制变量，将其纳入模型公式（5），得到动态面板数据模型（6）。 lnyi，t=λ+δnlnyi，t-n+α0lnci，t+αnlnci，t-n+γ1lnfixi，t+γ2lnedui，t+γ3lnteci，t +γ4lnfisi，t+γ5lnempi，t+γ6lnwayi，t+γ7lncomi，t+μi+vt+εi，t（6） 被解释变量：lnyi，t表示i地区t年的人均GDP增长率;因为经济发展是一个不断积累的过程，前期经济发展是后期经济发展的基础和前提，因此，以lnyi，t-n表示被解释变量的n阶滞后值，反映变量连续动态影响。 核心解释变量：lnci，t表示i地区t年物流集群产出增长率，用以反映物流集群发展水平。物流总额是指物流运输物品的价值总额，是反映物流产出能力的一个优异指标，因此，本文选取物流集群的物流总额作为核心解释变量，能较好的反映物流集群产出增长能力。因为经济增长惯性作用的影响，以其n阶滞后变量表示物流集群产出对区域经济增长的动态影响。 其它控制变量：（1）实物资本投入变量（lnfixi，t）。早期古典经济增长理论认为，资本增加对劳动力需求增加，从而引起就业规模和生产规模的扩大，而生产规模的扩大积累更多资本，如此循环，带动经济的增长;用人均固定资产投资表示该地区物质资本投入。（2）人力资本投入变量（lnedui，t）。古典增長理论认为财富增加来源于分工专业化和劳动者数量质量的提高。新经济增长理论将劳动者的定义扩大为人力资本投资，即人力资本不仅包括数量和技术，还包括劳动者教育水平、技术水平、协作水平等，而人力投资最重要的就是教育支出;用人均教育经费支出表示人力资本投入对经济增长的影响。（3）科技研发投入变量（lnteci，t）。新经济增长收益递增理论认为，科技在推动经济增长中具有内生作用;用人均研发投入反映其对经济增长的影响。（4）政府影响变量（lnfisi，t）。内生经济增长理论将政府支出作为经济内生要素，政府支出影响了私人投资和人力资本，进而影响经济增长;当政府支出主要用于基本公共服务时，有助于区域经济增长;当政府支出主要用于行政开支时，对经济发展效率就会大打折扣，甚至起到阻碍作用;用区域人均财政支出表示政府影响变量。（5）劳动力数量变量（lnempi，t）。劳动者是生产关系中最为活跃的因素，古典经济增长理论和新经济增长理论都认同劳动者对经济增长的影响作用。（6）基础设施变量（lnwayi，t）。新古典经济学派认为基础设施能够增加生产。基础设施的投入能极大改善企业经济运行环境，降低企业外部交易成本;同时，基础设施投入涉及相关产业多，投资量大，直接影响经济增长，本文用人均交通道路长度代表区域基础设施变量。（7）通讯信息类变量（lncomi，t）。当前互联网和移动互联网已经成为技术中最显著因素，当主要用于实体生产，将会对经济增长产生促进作用;当主要用于虚拟经济，将会对经济增长产生阻碍作用，本文用互联网和移动互联网用户数代表通讯信息类变量。 五 实证结果分析 本文实证分析区域物流集群对区域经济增长的影响时采用动态数据面板模型（6）。 1.模型估计与检验结果 模型系统估计采用STATA15.0实现，在系统估计后考察了Arellano-Bond二阶自相关检验、Sargan过度识别检验。表3结果可见，本面板数据整体平稳，表明本模型不会出现“虚假回归”。Arellano-Bond二阶自相关检验表明模型不存在二阶自相关性，系统GMM法可以使用。Sargan检验表明，不存在序列相关，所有工具变量外生有效。 2.模型结果及原因分析 表3结果表明，该区域当期物流集群产出通过5%的显著性水平检验，表明当期物流集群产出对GDP具有显著的正向影响作用;滞后一期的物流集群产出未在10%的显著性水平下通过检验，表明滞后一期物流集群产出对区域经济影响不显著;当期物流集群的发展促进了区域产品流通，加速了区域产业要素的优化配置，快速实现区域商品价值和使用价值，提高区域竞争力，因而促进了当期区域经济发展。滞后一期的区域GDP产出通过1%的显著性水平检验，表明滞后一期的GDP产出对区域经济增长具有显著的正向影响作用，说明经济发展是一个不断累积的过程，前一期经济增长是后一期经济增长的基础，因而对后一期经济增长产生显著影响。滞后一期的区域实物资本投资通过5%的显著性水平检验，但该影响效应为负数，说明该区域前一期的实物固定资产投资结构存在不合理部分，如果固定资产投资投向淘汰落后产业，在当前重安全、环保、节能等政策影响下，以及国家高质量发展战略的要求下，国家采取集约型发展战略，必然出台了大量淘汰落后产业政策，造成该区域滞后一期的固定资产投资低效或无效，必然对当前该区域的经济增长产生了负向影响。该区域当期劳动力对经济增长通过了5%的显著性水平检验，表明当期劳动力对区域经济增长具有显著的正向影响作用，说明该区域劳动力资源丰富，大量劳动力在各产业就业，生产大量产品和服务，因而对经济增长具有良好的推动作用。当期基础设施建设通过1%的显著性水平检验，说明当期基础设施建设对区域经济增长具有显著的正向影响作用，这与目前发展现状是相一致的。一方面，完善的基础设施不仅能改善区域生产生活和经济运行环境，还能降低企业外部交易成本;另一方面，基础设施投资巨大，而投资是促进经济增长的三驾马车之一，因而能促进区域经济增长。通讯信息变量估计通过10%的显著性水平检验，表明通讯信息对区域经济增长具有显著的正向影响作用，这与现实是相符的，特别是随着移动互联网、物流网、大数据等通讯信息的发展，能够极大的减少信息不对称，促进区域企业合理配置要素资源，提高区域经济运行效率，促进区域经济增长。 表3的结果也表明，政府作用、人力资本、科技投入未在10%的水平下通过检验，表明这三项变量对当前该区域经济的增长影响不显著。政府作用（财政支出）主要分为行政管理费用和民生费用，当政府支出主要用于行政管理费用时，对区域经济将产生负面作用;当主要用于民生支出时，能改善区域营商环境和发展基础，对区域经济增长具有一定的正向影响。实证结果表明该区域仍是“吃饭财政”，政府支出与民生支出处于均衡状态，政府用于民生发展的财力有限，因而影响不显著。人力资本对区域经济增长不显著，但该地区劳动力对区域经济增长影响显著，说明该地区人才外流严重，通过教育投入培养的大学生等高端人才较少再回流本区域，高素质人才对该地区支撑不足。科技投入对该区域影响不显著，结合数据分析，一方面的可能原因在于科技投资需要一段时间才能显现结果，但另一方原因更可能是该区域用于科技研发的政府资本投入较少，科技创新能力较差，科技对区域发展的支撑明显不足，该区域尚未实现从要素投入的规模经济，向依靠科技的集约型经济的转变。 3.相关建议 （1）做好物流集群顶层规划政策设计。区域政府要结合城市规划、土地规划编制好物流集群发展规划，重点做好物流集群空间布局和产业发展规划，以及与其它产业的衔接，并确保一张蓝图绘到底。针对集群发展需要，制定高质量物流发展政策，重点在土地、财政、人才等方面给予物流企业政策支持，调动物流集群企业发展积极性，提高物流集群发展水平。要建立物流集群统计指标体系，做好物流集群发展统计。支持科研机构、教育机构、培训机构加强与物流集群合作，建立政、产、学、研、用合作机制。科学规划建设物流集群公共基础设施，尤其要特别注重综合性物流基础设施建设，如综合性的多式联运枢纽、甩挂运输场站等的建设;支持物流信息和信用平台等通信网络化建設，提高物流信息和物流信用公共服务水平，为物流集群发展奠定坚实基础。 （2）采取差异性的物流集群发展策略。物流集群有其形成、成长、成熟、衰退转化规律，要正确处理好政府与市场关系。在形成阶段，政府要着重加强物流基础设施建设，做好物流集群长期发展规划;在成长阶段，着重完善物流集群发展政策，营造物流集群发展良好环境;在成熟阶段，要注重加强物流科技体系建设，加强物流集群技术、模式、业态创新;在衰退转化阶段，要注重新技术、新业态、新模式的应用，防止物流集群衰退消亡。同时，政府要要发挥好与市场的互补关系，在物流市场失灵领域创新管理方式，提高集群服务管理水平;完善物流行业行政监管制度，加强对超载超限、物流跑路、恶性竞争等物流违法违规行为的监察和处罚力度，坚决解决劣币驱逐良币的“柠檬”现象;认真落实党中央、国务院关于“放管服”改革相关工作精神，提高物流行政审批效率，优化物流集群发展环境。 （3）发挥物流集群与区域产业要素的协同效用。物流集群促进区域经济增长需要与区域产业密切结合，区域政府要围绕区域物流集群布局相关产业，发展对物流集群弹性需求较强的相关产业，充分发挥物流集群对相关产业的支撑作用，最大限度发挥产业资本、人力、劳动等要素投入的效用，实现区域GDP总量的高质量增长;另一方面，政府要根据区域发展特点，甄别对区域经济增长有显著影响的产业要素，优化要素资源配置，提高要素投入效率;加强对区域经济增长不显著产业要素的分析，明确薄弱环节和矛盾焦点，有目的地解决弱点，实现全要素生产率的提高，推动区域经济高质量增长。 物流集群作为产业高质量发展的重要组织形式，受到学界和政府的高度重视。但当前我国尚未建立物流集群统计指标，物流集群与区域经济关系缺乏有说服力的实证研究。针对当前研究中存在的问题，在理论分析物流集群对区域经济发展影响机理的基础上，利用地级市临沂5年的物流集群统计数据，建立动态面板模型，采用系统GMM方法，实证研究了物流集群对区域经济增长的影响。模型估计结果表明，在控制政府支出、固定资产投资、人力资本、通讯信息等因素后，区域物流集群发展将对区域经济产生显著正向影响作用，区域政府应多措并举促进物流集群发展。 The Impact of Logistics Clusters on Regional Economic Growth Basedon Panel Data Model MIN Xu-dong， HUANG You-fang， LIU Nai-zeng 【責任编辑 吴应望】 作者：闵旭东 黄有方 刘乃增 港口物流与经济增长论文 篇3：