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论我国物流产业融合对物流市场结构调整的影响

2017-01-17 11:08:29      点击:

摘要产业融合互补性、信息技术支持性、知识资本价值性以及多重产品属性促进了物流产业的融合,物流产业融合促进了物流市场结构的优化。这些因素对物流市场结构都有着或大或小的影响。在此基础上,本文采用 PLS 方法分析我国物流产业融合对物流市场结构的影响。结果发现:委托代理货运量占比、研发投入占比对市场集中度有负向推进作用,物流业务增长对物流市场集中有正向推进作用。

产业融合是指由于技术进步和放松管制而产生的产业交叉处或产业边界间的技术融合,最早出现于计算机业、电信业、广播电视媒体、出版业等产业之间。产业融合改变了原有产业的特征及市场需求,导致各个企业之间的竞争合作关系发生改变,产业边界的改变势必影响市场结构。作为产业融合发展的一个新领域,现代物流业是交通运输、仓储、配送、包装、加工流通、装卸、信息管理等多个产业融合而成的,有机地结合物流产业的各个服务环节,实现高效流通服务的产业。虽然对于产业融合的定义、动因等方面的研究较多,但是产业融合对市场结构的影响研究并没有形成体系。

物流产业融合的特征

(一)产业融合互补性

产业融合按照提供产品或服务的性质,可分为互补型产业融合和替代型产业融合。互补型产业融合是指两种或两种以上的产品或服务联合起来比将这些产品分开单独使用的效果更好,由于科技技术进步和产品研发,促进现在产业融合比以前的产业融合效果更好。替代型产业融合是指两种或两种以上的产业在融合之前处于竞争状态,产业融合后加强了产业的竞争优势,逐步替代传统的产业,融合前后呈现此消彼长的状态。物流产业融合提供了多种服务,降低了物流成本,这便是物流产业互补型融合的最佳诠释。互补型物流产业融合促进了现代物流产业的发展,提升了物流企业的经营水平和管理理念。

(二)信息技术支持性

物流产业融合是信息技术发展到一定阶段的产物,产业融合依托信息技术的发展。信息技术革命建立了物流产业融合的信息平台,形成了一种新型的市场环境,有利于产业之间实现资源共享、信息对称等目标,提高市场竞争的效率。信息技术基础雄厚的企业能够吸引更多其它企业的加入,有利于产业融合和产业拓展。综上,信息技术支持是物流产业融合的必要保障。

(三)知识资本价值性

物流产业融合的价值不再依赖于产品或服务本身的大小,而是依赖于知识资本价值的大小。物流产业融合将采取新型的服务理念、管理方法、高科技技术和信息管理等,整合传统物流产业的各个服务链,创造物流产业的价值链增值。因此,物流产业融合具有较强的知识资本价值性。

(四)多重产品属性

物流产业融合后企业从单一产品或服务转变为高附加值的多元化创造性服务,从单一产品属性转变为多重产品属性,促进了物流产业内部的分层,加大了物流产业市场结构的复杂度。多重产品属性不仅给物流企业竞争力提供了巨大的发展机遇,也带来了极大的挑战。物流产业融合的多重产品属性在一定范围内提高了物流产业的经济性,促进了分市场的竞争性。

物流产业融合对市场结构调整影响的实证分析

(一)指标选取、数据来源及计算方法

物流企业产业融合互补性、信息技术支持性、知识资本价值性以及多重产品属性等特征对市场结构都有一定的影响。鉴于指标的可量化性和可获得性,本文选取集中度指数来衡量物流市场结构,采用委托代理货运量占比、物流企业业务增长率及货物周转量占比来衡量产业融合互补性,采用物流企业研发投入占比来衡量信息技术支持性和知识资本价值性,采用物流总额与 GDP 的比值来衡量多重产品属性。

本文数据是通过历年《中国统计年鉴》、《中国物流年鉴》、中国物流与采购联合会网站、国研网数据库等媒介整理计算而得。由于重点物流企业的数据是从2005 年开始调查统计,因此本文主要研究 2005-2011 年期间物流产业融合及物流市场结构调整的特点。

市场集中度指数(CRn)来衡量物流产业的市场结构,前 n 家物流企业与整个物流产业总收入的占比。物流企业排名按照总营业务收入从高到低的顺序排列,当

根据中国物流与采购联合会联合公布的历年中国物流企业排名,确定物流企业的顺序,然后通过式(1)来计算历年物流产业市场集中度,数据来源于中国物流与采购联合会、中国统计局、国研网,选取前 4 位和前 8 位企业的 A 股物流上市企业主营业收入与物流产业总收入的比重,分别计算历年的 CR4值和 CR8值,具体结果如表 1 所示。

通过研究发现,除 2008 年的 CR8值略大于 10% 外,其它 CR4值与 CR8值均小于 10%,表明我国物流产业的市场集中度较低。从整体来看,我国物流企业市场集中度呈现下降的态势。由于 CR8值波动较大,并不稳定,而 CR4更能体现我国物流企业的市场集中情况,即 CR4值比 CR8值更适合来衡量我国物流产业市场集中度。因此,本文采用计算出来的市场集中度 CR4值来衡量我国物流市场结构。

(二)研究方法及回归模型构建

根据物流产业融合及其对市场结构的影响因素,构建了我国物流产业融合与物流市场结构的回归模型,可表示如下:

由于物流市场结构不仅受物流产业融合的影响,还受技术创新、多重产品属性等因素的影响。因此,本文采用加入控制变量的方法来确保回归结果的稳定性。其中 CR4是被解释变量,X1、X2、X3是核心解释变量,X4和 X5是控制变量。为了保证模型的拟合度和精度,采用T2椭圆图来检验是否存在特异点,结果表明该模型的样本点均不存在特异点,无须对模型进行调整。利用最小二乘法(OLS)对式(2)进行线性回归分析。结果显示,从整体来看,回归结果的 R2达到 0.95,F 值为 59,总体显示模型的拟合性较好;但从单个解释变量的回归系数来看,很多解释变量无法通过显著性检验。对样本进行共线性检验,发现模型存在较强的多重共线性。为了解决上述问题,采用偏最小二乘法对模型进行回归检验。

偏最小二乘法(PLS)结合了主成分分析、多元线性回归、相关分析等多种方法,能够在保留解释变量与被解释变量大部分信息的情况下,消除共线性。其主要思想是,通过研究解释变量与被解释变量之间的结构,从多个存在高度相关的解释变量中提取 1 个或多个主成分,保证提取的成分能够尽可能地包含解释变量与被解释变量之间的信息,然后通过主成分与被解释变量进行回归。如果回归结果中仍存在多重共线性的情况,则继续从主成分中提取,直到提取的主成分与被解释变量之间不存在多重共线性为止。

采用交互检验方法来确定偏最小二乘的成分数,为了更多地保留解释变量与被解释变量之间的有效信息,应尽可能地提取包含各类信息的主成分。应用 simca-p软件,对数据进行标准化的交互有效性分析,结果如表 2 所示。

由表 2 可以得出,当选择第一个主成分时,交叉有效性为 0.512,符合主成分的提取标准;当选择第二个主成分时,交叉有效性为 -0.064,不符合主成分的提取标准。第一个效性为 0.512 大于选择两个主成分的累计交叉有效性为 0.448。主成分 1 解释了 69.61% 的解释变量变异信息和 63.26% 被解释变量的变异信息。因此,可选取成分 1 作为研究产业融合对物流市场结构调整影响的解释变量。因此,利用偏最小二乘法对该模型进行回归分析。

(三)研究结果

根据式(2),应用 simca-p 软件,可得到如下标准化的回归模型:

物流产业的委托代理货运量占比主要衡量物流企业的互补型产业融合,从式(3)可以得出,物流产业互补型融合对市场集中度有负向推进作用,即互补型融合降低了物流企业的市场集中度。由于产业融合导致市场容量扩大和物流相关企业数量增加,市场的进一步融合加剧了物流企业之间的竞争,从而降低了物流市场集中度。

物流业务的增长率与物流产业集中度之间存在较强的正向影响关系,即物流业务增长有利于促进物流市场集中。物流业务的增长水平折射出物流服务水平,一体化和现代化的物流服务提高了物流产品的差异性和特色,满足了各类客户的需求,促使物流企业迅速占领市场,提高了物流企业自身的市场份额,进而促进了物流市场的集中。

货物周转量占比与物流市场集中度之间也存在负向相关关系,表明货物周转量占比增加将导致物流市场集中度降低。货运量增加的原因可能是中小微型企业或者零散客户增多而造成的,零星客户的增加必将造成物流市场集中度的降低。因此,货运量占比增加将导致物流市场集中度降低。

物流企业研发投入占比在一定程度上可衡量物流企业的技术支持,由于研发投入对物流市场结构的影响为负。一方面,表明目前我国物流企业基本上没有研发实力,虽然存在一些高端高技术的物流企业,但是由于部分高端技术应用成本较高,并没有普及到所有的物流企业,从而无法提高整个物流市场的技术水平。另一方面,技术支持促进了信息产业与物流产业相融合,提高了部分物流技术的通用性,降低了物流市场进入壁垒,导致很多新企业加入物流市场,从而影响了物流市场结构。

物流总额占 GDP 的比重可反映物流服务在整个经济活动中的比重,反映了经济社会对物流服务的需求。物流总额占比对物流市场集中度的影响也为负,表明物流市场的扩大并不能有效提高物流企业的市场集中度,无法优化物流企业的市场结构。

综上,物流企业产业融合互补性、信息技术支持性、知识资本价值性以及多重产品属性等特征对市场结构都有一定的影响。产业融合对物流市场结构有一定的影响,其中委托代理货运量占比、货物周转量占比对市场结构的影响为负;物流企业业务增长率对市场结构的影响为正;我国物流产业的市场集中度较低,且逐年呈现下降的态势。伴随着物流企业研发投入、物流总额的上升,必将导致物流企业信息技术通用性的加强,也降低了物流企业的市场集中度。因此,应大力发展大型综合服务物流企业,有效调整和优化物流市场结构。