信息化、空间溢出效应与物流业生产率的提升

交通运输系统工程与信息 ›› 2017, Vol. 17 ›› Issue (1): 40-46.

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信息化、空间溢出效应与物流业生产率的提升

曾倩琳*1，2，孙秋碧1

1. 福州大学经济与管理学院，福州350108；2. 福建江夏学院工商管理学院，福州350108

收稿日期:2016-07-07 修回日期:2016-08-24 出版日期:2017-02-25 发布日期:2017-02-27
作者简介:曾倩琳（1979-），女，福建长汀人，副教授，博士生.
基金资助:
国家社会科学基金项目/National Social Science Foundation of China（15CJY010）.

Informatization, Spatial Spillover Effect and Promotion of Productivity of the Logistics Industry

ZENG Qian-lin1,2 , SUN Qiu-bi1

1. School of Economics and Management, Fuzhou University, Fuzhou 350108, China; 2. School of Business Administration, Fujian Jiangxia University, Fuzhou 350108, China

Received:2016-07-07 Revised:2016-08-24 Online:2017-02-25 Published:2017-02-27

摘要/Abstract

摘要：

本文利用空间杜宾模型，基于中国30 个省、市、自治区2004—2014 年的面板数据，分析信息化发展与中国物流业全要素生产率的关系.研究结果表明，两者之间具有显著的空间相关性，信息化发展水平不仅对本地的物流业全要素生产率有积极的影响，而且对相邻省份具有明显的空间溢出效应.

关键词: 信息技术, 空间溢出, 空间杜宾模型, 全要素生产率

Abstract:

Using the spatial Durbin model, we examine the relationship between the level of information development and the total productivity of China’s logistics industry based on the panel data of 30 provinces, municipalities, and autonomous regions of China from 2004 to 2014. The results show that there is significant spatial correlation between them, and informatization positively affects the local logistics industry productivity and has significant spillover effects on neighboring provinces.

Key words: information technology, spatial spillover, spatial Durbin model, TFP

中图分类号:

曾倩琳，孙秋碧. 信息化、空间溢出效应与物流业生产率的提升[J]. 交通运输系统工程与信息, 2017, 17(1): 40-46.

ZENG Qian-lin,SUN Qiu-bi. Informatization, Spatial Spillover Effect and Promotion of Productivity of the Logistics Industry[J]. Journal of Transportation Systems Engineering and Information Technology, 2017, 17(1): 40-46.

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参考文献

[1] HOKEY MIN, SHERRIE L DEMOND, S- J JOO. Evaluating the comparative managerial efficiency of leading third party logistics providers in north america[J]. Benchmarking, 2013, 20(1): 62-78. [2] EHSAN M, MAJID A, ZADI, et al. Measuring the efficiency of third party reverse logistics provider in supply chain by multi objective additive network DEA model[J]. International Journal of Shipping and Transport Logistics, 2015, 7(1): 21-41. [3] 张立国, 李东, 龚爱清. 中国物流业全要素能源效率动态变动及区域差异分析[J]. 资源科学, 2015, 37(4): 754-763. [ZHANG L G, LI D, GONG A Q. Dynamic changes in total factor energy efficiency and regional disparity in the logistics sector in China[J]. Resources Science, 2015, 37(4): 754-763. [4] CHOY K L, GUNASEKARAN A, LAM H Y, et al. Impact of information technology on the performance of logistics industry: the case of Hong Kong and Pearl Delta region[J]. Journal of the Operational Research Society, 2014, 65(6): 904-916. [5] SORINA L, VAISAGH V, MICHAEL L, et al. Information impact on transportation systems[J]. Journal of Computational Science, 2015(9): 88-93. [6] 何玉华, 俞立平. 基于面板数据变系数模型的信息化与物流关系研究[J]. 情报杂志, 2012, 31(4): 107-111. [HE Y H, YU L P. Study on the relationship between informatization and logistics based on varying coefficient model of panel data[J]. Journal of Information, 2012, 31(4): 107-111. [7] 曾倩琳, 孙秋碧. 我国物流业与信息业耦合关联的时空分异分: 基于我国内地31个省(市)、自治区的面板数据[J]. 亚太经济, 2015(3): 113-119. [ZENG Q L, SUN Q B. Analysis of spatio-temporal differences in the coupling of logistics and information industry assocatiion[J]. Journal of the Asia Pacific Economy 2015 (3): 113-119. [8] 曾倩琳, 孙秋碧. 信息业对物流业发展溢出效应的实证分析[J]. 华东经济管理, 2015(9)：102-106. [ZENG Q L, SUN Q B. An empirical analysis on the spillover effect of information industry on the development of logistics industry[J]. East China Economic Management, 2015(9): 102-106. [9] PAUL ELHORST J. Dynamic panels with endogenous interaction effects when T is small[J]. Regional Science and Urban Economics, 2010, 40(5): 272-282. [10] PELAYO A, JOSÉ F, MATÍAS M. The spatial productivity of transportation infrastructure[J]. Transportation Research Part A, 2015(75): 166-177.

[1]	陈鼎, 周水庭, 陈云, 苏敏咸. 拥堵指数自适应调节的交通运行状态识别方法及应用研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2022, 22(2): 137-144.
[2]	许镇义, 王仁军, 张聪, 王瑞宾, 夏秀山. 基于深度特征聚类的高排放移动污染源自动识别[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(6): 298-309.
[3]	王永, 谭克虎, 张娟. 基础设施公私合营模式融资影响因素及空间溢出效应研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(4): 47-53.
[4]	戈艳艳，王姗姗. 考虑碳排放的港口全要素生产率及影响因素分析[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(2): 22-29.
[5]	李鑫，史天运，常宝，马小宁，刘军. 基于设备画像的机车标签体系构建方法研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2021, 21(2): 189-195.
[6]	李兴鑫，朱力强，余祖俊. 自适应铁路场景前景目标检测[J]. 交通运输系统工程与信息, 2020, 20(2): 83-90.
[7]	侯涛，伍海萍，牛宏侠. 改进MOG-LRMF 的铁轨动态异物检测[J]. 交通运输系统工程与信息, 2020, 20(2): 91-100.
[8]	杨蕴，李玉，赵泉华. 基于多标记像素匹配的高分辨率遥感图像道路提取[J]. 交通运输系统工程与信息, 2020, 20(1): 68-74.
[9]	牛宏侠，张肇鑫，宁正，陈光武. 铁路轨道异物完整性检测与跟踪算法研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2019, 19(1): 45-54.
[10]	刘海洋，冯仲科，吴云鹏，呼诺，冯泽邦 . 车联网信息技术高速公路预警与应急避险模型[J]. 交通运输系统工程与信息, 2018, 18(6): 35-40.
[11]	黄赶祥，景崇毅，王红岩. 碳排放约束下我国航空公司全要素生产率研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2018, 18(4): 19-24.
[12]	周洋，杨超. 基于时空聚类算法的轨迹停驻点识别研究[J]. 交通运输系统工程与信息, 2018, 18(4): 88-95.
[13]	范月娇，权春妮. 物流通道的空间溢出效应检验——基于中国11 条物流通道的实证[J]. 交通运输系统工程与信息, 2018, 18(1): 37-43.
[14]	李浩，张运胜. 基于反馈背景模型的城市道路交叉口前景目标检测[J]. 交通运输系统工程与信息, 2017, 17(6): 63-69.
[15]	李琪琳，鹿应荣，丁川，马晓磊. 城市建成环境对出租车出行需求影响研究—— 基于空间溢出效应的分析[J]. 交通运输系统工程与信息, 2016, 16(5): 39-44.

信息化、空间溢出效应与物流业生产率的提升

Informatization, Spatial Spillover Effect and Promotion of Productivity of the Logistics Industry

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