鐘昌寶，干心一

?

中國省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間關聯(lián)網(wǎng)絡結構特征分析

鐘昌寶，干心一

基于2005—2015年中國分省份數(shù)據(jù)，利用引力模型構建了空間關聯(lián)網(wǎng)絡，運用社會網(wǎng)絡分析法全新解構了省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間網(wǎng)絡關聯(lián)特征。研究發(fā)現(xiàn)：中國省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關聯(lián)關系呈現(xiàn)出網(wǎng)絡結構形態(tài)，網(wǎng)絡穩(wěn)定性逐步增強，但存在一定的等級屬性，形成“核心-邊緣”結構。上海、江蘇、北京等省份點度中心度高，直接關聯(lián)關系多，而上海、廣東等沿海省份又處于網(wǎng)絡核心位置，發(fā)揮著“中介”和“橋梁”作用。中國省際物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展可劃分為四個板塊，位于環(huán)渤海地區(qū)的北京、天津等省份屬于“經(jīng)紀人板塊”，位于長三角和珠三角的江蘇、上海、廣東等省份屬于“主受益板塊”，位于華北和東北地區(qū)的吉林、河北等省份屬于“雙向溢出板塊”，其余省份屬于“凈溢出板塊”。鑒于此，空間關聯(lián)網(wǎng)絡特征應成為政府制定協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略的參考因素，同時應提高協(xié)同發(fā)展的質量和效率，促進物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展形成穩(wěn)定的空間關聯(lián)網(wǎng)絡。

物流產(chǎn)業(yè)；空間關聯(lián)；社會網(wǎng)絡分析

自2009年國務院印發(fā)《物流業(yè)調整和振興規(guī)劃》以來，物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速。2009年中國物流產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值為16 516.1億元，2014年達到了28 750億元，5年間增長了74%。然而省際間物流業(yè)發(fā)展不平衡問題仍然突出，不同省(直轄市、自治區(qū)，以下省略。)之間物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平參差不齊，差異較大。例如：2014年，廣東物流產(chǎn)業(yè)增加值達到了2 740.76億元，而西藏僅有30.80億元?？蛇@并不意味著各省間的物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展相互獨立、互不影響，原因在于，政府調控、市場機制是推動各省間物流產(chǎn)業(yè)要素相互交融的重要力量。從政府政策層面看，黨中央高度重視區(qū)域物流的協(xié)調發(fā)展，并制定了相應的區(qū)域物流協(xié)調發(fā)展戰(zhàn)略，旨在促進各省間物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關聯(lián)關系。從市場層面看，在市場的“無形之手”牽引下，各省之間生產(chǎn)要素和商品加速流動。省際間勞動力、生產(chǎn)資料等要素的自由流動和商品自由貿易，必然會強化省際之間的物流聯(lián)系，產(chǎn)生物流空間溢出效應。政府政策與市場雙重力量的共同驅動，有力地推動了省際間物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關聯(lián)與互動。省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間關聯(lián)已經(jīng)超越了傳統(tǒng)的線性模式，呈現(xiàn)出系統(tǒng)的、復雜的網(wǎng)絡結構形態(tài)。因此，深入剖析中國省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)的整體網(wǎng)絡結構特征，對于政府進一步實施省際物流產(chǎn)業(yè)協(xié)調發(fā)展戰(zhàn)略具有重要的理論意義和應用價值。

事實上，目前已有學者證明中國物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展確實存在空間關聯(lián)特性。鐘祖昌[1]分析發(fā)現(xiàn)區(qū)域物流業(yè)集聚程度存在較強的空間自相關性和空間異質性。崔永福等[2]研究發(fā)現(xiàn)各省物流發(fā)展水平在空間分布上具有較強的相關性，省域物流發(fā)展水平空間集聚效應顯著。而在區(qū)域物流空間關聯(lián)的研究上，現(xiàn)有文獻多采用引力模型為工具進行研究。例如，何遠成等[3]通過貨運量引力模型考察了珠江流域廣東、廣西21個港口城市的物流網(wǎng)絡特征和空間層次結構。朱慧等[4]使用修正的引力模型測算浙江金衢麗區(qū)域的物流聯(lián)系強度，結果表明區(qū)域內各縣(市)物流空間聯(lián)系分布不均衡。唐建榮等[5]選擇江蘇省13市2004—2013年物流行業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，構建引力模型并測度城市間的物流引力，發(fā)現(xiàn)江蘇省城市物流發(fā)展水平“南高北低、西強東弱”，網(wǎng)絡結構可靠性較差。上述文獻表明，無論是區(qū)域內部還是區(qū)域之間，中國的物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展都呈現(xiàn)出了明顯的空間關聯(lián)特性。

然而現(xiàn)有相關文獻尚存在著兩方面不足。一是采用的研究方法雖考慮了地理上的“相鄰”或“鄰近”效應，但由此得出的研究結論往往還是局限于“局部”，難以從整體上把握省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間的空間關聯(lián)特征。二是未能從“關系數(shù)據(jù)”角度進一步揭示物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡的結構形態(tài)和空間聚類方式溢出效應。本文基于關系數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡視角，利用2005—2015年中國分省份數(shù)據(jù)，構建修正的引力模型確定物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間關聯(lián)關系，并借助社會網(wǎng)絡分析(SNA)方法對物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間關聯(lián)結構進行再考察。通過測度網(wǎng)絡密度、網(wǎng)絡關聯(lián)度、網(wǎng)絡等級度、網(wǎng)絡效率反映物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡的整體特征及演變趨勢；通過中心性分析考察各省份在物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡中的地位和作用；通過塊模型揭示物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間聚類方式。

一、物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)的社會網(wǎng)絡分析

社會網(wǎng)絡分析使用圖論工具和代數(shù)模型技術，以節(jié)點間的“關系”作為研究對象，描述網(wǎng)絡關系模式并考察這些關系模式對網(wǎng)絡中的個體或整體的影響，是一種針對節(jié)點間“關系數(shù)據(jù)”的跨學科分析方法，已在社會學、經(jīng)濟學、管理學等領域得到廣泛運用，成為一種新的研究范式[6-7]。

(一)物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡的構建方法

關系的確定是網(wǎng)絡分析的關鍵[8]。根據(jù)現(xiàn)有文獻，關系的確定主要采用引力模型和VAR Granger Causality檢驗方法[9]。本文選擇引力模型確定物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間關聯(lián)關系，這樣做基于兩方面的考慮：一是VAR模型構建的網(wǎng)絡無法刻畫空間關聯(lián)網(wǎng)絡的演變趨勢；二是VAR模型對滯后階數(shù)的選擇過于敏感，在一定程度上降低了網(wǎng)絡結構特征刻畫的精確性。而引力模型不僅更加適用于總量數(shù)據(jù)，而且可以綜合考慮經(jīng)濟地理距離因素，進而可以利用截面數(shù)據(jù)刻畫空間關聯(lián)網(wǎng)絡的演變趨勢。因此，本文借鑒劉華軍等測算中國能源消費空間關聯(lián)網(wǎng)絡的方法[10]，以修正后的引力模型計算中國物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間關聯(lián)網(wǎng)絡，修正后的引力模型如下。

(1)

式中，i、j代表不同省份；yij表示省份i和省份j物流產(chǎn)業(yè)之間的引力；Li、Lj分別表示省份i和省份j的物流產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值；Gi和Gj表示省份i和省份j的實際地區(qū)生產(chǎn)總值；kij表示省份i在省份i、j之間物流產(chǎn)業(yè)關聯(lián)度中的貢獻度。為了同時考慮經(jīng)濟因素和地理因素對物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)關系的影響，以i、j省會城市之間的距離Dij與省份i、j人均GDP的差值(gi-gj)之比表征兩市之間的“距離”。依據(jù)式(1)，計算出省際物流產(chǎn)業(yè)之間的引力矩陣。引力矩陣的各行取平均值作為閾值，引力高于該行閾值的記為1，表示該行的省份對該列的省份存在物流關聯(lián)關系，并且在網(wǎng)絡中是由該行的省份指向該列的省份；反之若引力值低于該行的閾值則記為0，表示該行的省份對該列的省份不存在物流關聯(lián)關系。

(二)物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡的特征刻畫

1.整體網(wǎng)絡特征指標

網(wǎng)絡密度是指網(wǎng)絡中各個省份之間聯(lián)絡的緊密程度，網(wǎng)絡密度越大，各省份間的空間關聯(lián)越緊密。設網(wǎng)絡中省份數(shù)量為N，則網(wǎng)絡所能包含的最大連線數(shù)為N(N-1)。如果網(wǎng)絡中實際擁有的連線數(shù)量為L，則網(wǎng)絡密度D=L/(N(N-1))。

關聯(lián)性反映物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡自身的穩(wěn)健性和脆弱性。如果網(wǎng)絡中各省份間的關聯(lián)關系把物流業(yè)系統(tǒng)連接成一個整體，任意兩省份間均存在一條直接或間接的路徑相連，則該網(wǎng)絡具有較好的關聯(lián)性。若一個網(wǎng)絡的很多線都通過一個省份相連，則網(wǎng)絡對該省份就產(chǎn)生較大依賴，一旦排除該省份，網(wǎng)絡就可能崩潰，因此是不穩(wěn)健的，其關聯(lián)性低。關聯(lián)性的測度指標是關聯(lián)度C，可通過可達性來測量。設網(wǎng)絡中的省份數(shù)量為N，網(wǎng)絡中不可達點的點對數(shù)為V，則關聯(lián)度C=1-2V/(N(N-1))。

網(wǎng)絡等級度是網(wǎng)絡中各省份之間兩兩非對稱可達的程度，等級度越高表明空間關聯(lián)網(wǎng)絡等級結構越森嚴，權利自下而上越來越集中。設K為網(wǎng)絡中對稱可達的點對數(shù)，maxK為省份i可達j或省份j可達i的點對數(shù)，則網(wǎng)絡等級度H=1-K/maxK。

網(wǎng)絡效率反映了物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡中各省份間的連接效率。網(wǎng)絡效率越低，則表明省份間存在更多的連線，各省份物流的空間溢出渠道越多，即存在多重疊加現(xiàn)象，物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡就越穩(wěn)定。設網(wǎng)絡中多余線的條數(shù)為M，maxM為最大可能多余線的條數(shù)，則網(wǎng)絡效率E=1-M/maxM。

2.網(wǎng)絡個體特征指標

中心性是研究網(wǎng)絡中各省份在網(wǎng)絡中的地位和作用的指標。一個省份在網(wǎng)絡中越處于中心位置，其在網(wǎng)絡中的“影響力”越大，越能影響其他省份。中心性常見刻畫指標有三個，分別是點度中心度、中間中心度和接近中心度。

點度中心度指在網(wǎng)絡中與某省份直接相關聯(lián)的省份數(shù)目和最大可能直接相關聯(lián)的省份數(shù)目(用N表示)之比。一個省份的關聯(lián)關系有兩種：一種是溢出的關聯(lián)關系(用nout表示)，另一種是受益的關系(用nin表示)[9]。則點度中心度為：CRDi=(nin+nout)/(2N-2)。

中間中心度測度的是一個省份在多大程度上能控制其他省份，中間中心度越高意味著該省份就越能控制網(wǎng)絡中其他省份之間的交往能力。假設省份j和k之間存在的捷徑數(shù)目為gjk，j和k之間存在的經(jīng)過i的捷徑數(shù)目為gjk(i)，省份i控制j和k關聯(lián)的能力為bjk(i)(即i處于j和k之間捷徑上的概率)，則bjk(i)=gjk(i)/gjk。將i相應于網(wǎng)絡中所有的點對的中間中心度相加得到省份i的絕對中間中心度，標準化后便得到相對中間中心度。

(2)

接近中心度反映一個省份不受其他省份控制的能力。接近中心度的值越小，說明該省份越居于核心地位，從而越不受其他省份控制[11]。Sabidussi認為接近中心度測度的是一個點與網(wǎng)絡中其他點的捷徑距離之和。以dij表示點i與j之間的捷徑距離，則將絕對接近中心度標準化后得相對接近中心度。

(3)

(三)物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡的塊模型分析

塊模型是社會網(wǎng)絡分析中進行空間聚類分析的主要方法。塊模型可以對各個位置(塊)在網(wǎng)絡中的角色進行分析。通過塊模型分析，能夠從新的維度考察物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡的發(fā)展狀況，揭示和刻畫物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡的內部結構狀態(tài)，找到網(wǎng)絡中板塊的個數(shù)以及每個板塊所包含的省份，進而分析板塊之間的關系及聯(lián)接方式。本文將物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡中的塊的角色劃分為四種類型。一是主受益板塊，此板塊內部關系比例多，而外部關系比例少，對其他板塊的溢出效應少。極端情況下，只對內部成員發(fā)出關系，而不對板塊外部發(fā)出關系，但接收來自其他板塊發(fā)出的關系，在此情況下可稱為凈受益板塊。二是凈溢出板塊，其成員向其他板塊成員發(fā)出較多的關系，而對板塊內部較少發(fā)出關系，并且較少接收到外來關系，此板塊上的物流產(chǎn)業(yè)對其他地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生凈溢出效應。三是雙向溢出板塊，其成員向其他板塊發(fā)出較多的關系，同時對板塊內部也發(fā)出較多的關系，但沒有接收到多少外來的關系，此板塊上的物流產(chǎn)業(yè)對板塊內部和其他板塊物流產(chǎn)業(yè)產(chǎn)生雙向溢出效應。四是經(jīng)紀人板塊，其成員既發(fā)送又接收外部關系，其成員內部之間的聯(lián)系比較少，在物流產(chǎn)業(yè)的空間溢出中發(fā)揮橋梁作用。

二、中國物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)的實證分析

本文以31個省份作為網(wǎng)絡節(jié)點，實證考察省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間關聯(lián)，數(shù)據(jù)的時間跨度為2005—2015年。各省份物流生產(chǎn)總值、地區(qū)生產(chǎn)總值和人均生產(chǎn)總值來源于《中國統(tǒng)計年鑒》，以統(tǒng)計年鑒中的交通運輸、倉儲業(yè)和郵政業(yè)的生產(chǎn)值表征物流產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值。省際之間的地理距離以省會城市市政府間的最短公路距離表示。

(一)整體網(wǎng)絡結構特征

根據(jù)修正的引力模型，本文確定了省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間關聯(lián)關系并建立了關系矩陣。將關系矩陣0-1二值化處理后導入UCINET軟件，使用Netdraw繪圖工具可生成2015年中國物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的可視化網(wǎng)絡結構拓撲圖(如圖1)。由拓撲圖可以看出中國省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間關聯(lián)呈現(xiàn)出了典型的網(wǎng)絡結構形態(tài)，同時網(wǎng)絡中的“核心-邊緣”結構也十分明顯，北京、上海、江蘇、天津等省份的核心地位顯著。

圖 1 2015年中國物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡

1.網(wǎng)絡密度

分析2005—2015年中國省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡密度的演變趨勢(如圖2)可以發(fā)現(xiàn)：2005—2013年省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間關聯(lián)關系數(shù)呈逐年上升趨勢，由2005年的173個上升至2013年的221個；而2013—2015年，空間關聯(lián)關系數(shù)開始出現(xiàn)回落，由2013年的221個下滑至2015年的215個。同時，省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡的密度(如圖3)也呈現(xiàn)出相同趨勢，2005—2013年省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡的密度逐年上升，表明中國省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間關聯(lián)愈發(fā)緊密。而繼2013年之后，空間關聯(lián)網(wǎng)絡的密度有所回落，2015年的空間關聯(lián)網(wǎng)絡的密度為0.231，比2012年略低。究其原因，2005年電子商務在中國剛剛興起，隨著電子商務企業(yè)的迅速發(fā)展和擴大內需政策的落實，電商物流、快遞物流等生活消費性物流增長迅猛，大力推動了省域間物流產(chǎn)業(yè)的聯(lián)系。但伴隨中國經(jīng)濟轉型步入“新常態(tài)”，中國的物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展也步入平穩(wěn)增長階段。

2.網(wǎng)絡關聯(lián)性

本文使用網(wǎng)絡關聯(lián)度、等級度和效率三個指標來刻畫省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡的關聯(lián)性。測度結果顯示2005—2015年的網(wǎng)絡關聯(lián)度均為1，說明省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡的通達性良好，不存在孤立發(fā)展的省份。2005—2015年中國省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡的等級度呈上下波動的復雜態(tài)勢(如圖4)，具體表現(xiàn)為2010—2015年等級度呈現(xiàn)“W”形狀。網(wǎng)絡等級度的復雜變化意味著各省份物流產(chǎn)業(yè)間的雙向關系變動頻繁?？臻g關聯(lián)網(wǎng)絡等級度越高，則“核心-邊緣”結構越顯著。2005—2015年中國省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡的效率(如圖5)總體上呈下降形態(tài)。分析網(wǎng)絡等級度和效率的變化，筆者認為隨著區(qū)域協(xié)同發(fā)展戰(zhàn)略的深入推進和物流企業(yè)的發(fā)展，一定程度上消除了物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展之間的區(qū)域壁壘，使得網(wǎng)絡中關聯(lián)關系數(shù)量增多，增強了網(wǎng)絡的穩(wěn)定性。

圖2 2005—2015年中國物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)

圖3 2005—2015年中國物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間網(wǎng)絡密度

圖4 2005—2015年中國省際物流網(wǎng)絡等級度

圖5 2005—2015年中國省際物流網(wǎng)絡效率

(二)中心性分析

本部分通過測度點度中心度、中間中心度、接近中心度等指標進行網(wǎng)絡中心性分析，考察并揭示各省份在物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡中的權力和地位，2015年的測度結果見表1*對于其他年份結果感興趣的讀者可向作者索取。。

1.點度中心度

31個省份的點度中心度均值為23.118，上海、江蘇、北京、天津、浙江等11個省份的中心度高于均值，說明這些省份在省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡中與其他省份發(fā)生的直接關聯(lián)關系較多。點度中心度高于均值的省份均位于沿海地區(qū)*沿海地區(qū)包括北京、天津、遼寧、河北、山東、江蘇、上海、浙江、福建、廣東、廣西、海南，其他省市區(qū)為內陸地區(qū)。參考王成金，張夢天，《中國物流企業(yè)的布局特征與形成機制》《地理科學進展》，2014年第1期。，表明我國沿海地區(qū)在空間關聯(lián)網(wǎng)絡擁有著更多的“管道”來進行空間溢出。海南、陜西、青海、寧夏、新疆的點度中心度排在全國的后5位，說明這些省份的物流產(chǎn)業(yè)與其他地區(qū)的關聯(lián)關系數(shù)稀少。綜合來看，這些省份地理位置偏遠、交通條件落后，導致其物流產(chǎn)業(yè)與其他地區(qū)之間的空間關聯(lián)較弱。從點入度和點出度的角度看，31個省份的點出度和點入度均值均為6.935，廣東、福建、云南、西藏、甘肅等17個省份的點出度高于均值，表明這些省份對其他地區(qū)存在較強的溢出效應；江蘇、上海、北京、天津、浙江等省份的點入度不僅遠高于全國點入度的均值，而且也高于其自身的點出度。原因在于這些省份位于長三角和京津冀地區(qū)，城市化發(fā)展水平高，交通區(qū)位條件優(yōu)異，吸引著海內外眾多物流企業(yè)布局于此，因此在物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡中受益良多。

2.中間中心度

31個省份的中間中心度均值為3.126，上海、廣東、江西、江蘇、湖南等11個省份的中心度高于均值，表明這些省份對空間關聯(lián)網(wǎng)絡中其他省份物流產(chǎn)業(yè)之間“交往”的控制力較強。高于中間中心度均值的省份基本分布在經(jīng)濟發(fā)達的長三角、珠三角和京津冀地區(qū)，表明我國沿海地區(qū)在空間關聯(lián)網(wǎng)絡中更多地享有“中介”和“橋梁”優(yōu)勢，有更多的機會獲得信息和資源。中間中心度排名后5位的省份為西藏、陜西、青海、寧夏、新疆，其中間中心度均為0，表明其對于空間關聯(lián)網(wǎng)絡中的其他省份無法起到控制和影響作用。此外，物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡中各省份的中間中心度參差不齊，呈現(xiàn)出顯著的非均衡形態(tài)，相當多的物流聯(lián)系通過廣東、上海、江蘇等經(jīng)濟發(fā)達的省份來完成。

3.接近中心度

接近中心度分為點入度接近中心度和點出度接近中心度，分別代表各省份在受益和溢出關系中的中心度。31個省份的點入度接近中心度均值為37.654，新疆、西藏、黑龍江、吉林、遼寧等省份的點入度接近中心度遠低于均值，表明這些省份在受益關系網(wǎng)絡中居于核心位置。事實上，上述省份的經(jīng)濟水平較為落后，在物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展上亟需接收其他省份的溢出效應。31個省份的點出度接近中心度均值為10.207，天津、北京、內蒙古、安徽、河北等省份的點出度接近中心度排在末尾，表明這些省份在溢出關系網(wǎng)絡中處于核心位置。上述省份在工、農、林、牧和能源方面發(fā)揮著重要作用，因此在溢出關系網(wǎng)絡中理所應當處于核心位置，且對其他省份的物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展存在顯著溢出效應。

表1 2015年中國省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡的中心性

(三)塊模型分析

本文通過塊模型分析揭示各個省份在物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展關聯(lián)網(wǎng)絡的空間聚類特征。采用CONCOR算法，選擇最大切分深度為2，集中標準為0.2，把31個省份劃分為4個板塊(見表2)。其中，板塊Ⅰ的成員有4個，分別是北京、天津、內蒙古、山東；板塊Ⅱ的成員有4個，分別是江蘇、廣東、上海、浙江；板塊Ⅲ的成員有5個，分別是吉林、遼寧、河北、山西、黑龍江；板塊Ⅳ的成員有18個，分別是福建、江西、河南、湖北、湖南、安徽、廣西、海南、重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆。

下面本文進一步通過塊模型分析揭示4個板塊在物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡中的位置。在省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡中的215個關聯(lián)關系中，4個板塊內部成員之間存在的關聯(lián)關系數(shù)為32，僅占網(wǎng)絡關系總數(shù)的15%，可見各板塊間物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展具有顯著的溢出效應。其中，板塊 Ⅰ 為“經(jīng)紀人板塊”，板塊 Ⅱ 為“主受益板塊”，板塊 Ⅲ 為“雙向溢出板塊”，板塊 Ⅳ 為“凈溢出板塊”。

表2 物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展板塊的溢出效應

1)期望內部關系比例=(板塊內省份個數(shù)-1)/(網(wǎng)絡中所有省份個數(shù)-1)；2)實際內部關系比例=板塊內部關系數(shù)/板塊的溢出關系總數(shù)。

本文計算出各物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展板塊的密度矩陣，用以反映溢出效應在各物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展板塊的分布情況。2015年中國省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡的密度為0.231，如果板塊的密度大于0.231，則該板塊密度大于總體平均水平，物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展將更集中于該板塊。本文將板塊密度大于整體網(wǎng)絡密度的情形賦值為1，將板塊密度小于整體網(wǎng)絡密度的情形賦值為0，可得到像矩陣(見表3)。分析四大板塊間的關聯(lián)關系(如圖6)看出板塊 Ⅰ 和板塊 Ⅱ 不僅自身內部存在著物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關聯(lián)關系，還接收來自板塊 Ⅲ 和板塊 Ⅳ 的溢出，表明經(jīng)濟發(fā)展水平高的沿海地區(qū)信息流和物資流的需求巨大，需要來自其他省份的各類物資輸入。而板塊 Ⅰ 和板塊 Ⅱ 在接收溢出的同時，對板塊 Ⅲ 和板塊 Ⅳ 的物流產(chǎn)業(yè)發(fā)出關系，表明沿海地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)也會惠及其他省份物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。此外，板塊 Ⅰ 和板塊 Ⅱ 之間不存在直接的溢出效應，其溢出方式是：板塊 Ⅰ 通過板塊 Ⅲ 對板塊 Ⅱ 進行溢出，板塊 Ⅱ 通過板塊 Ⅳ 對板塊 Ⅰ 進行溢出，也顯示了板塊 Ⅲ 和板塊 Ⅳ 在省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展整體網(wǎng)絡中不可或缺的作用。

圖6 中國物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展四大板塊之間的關聯(lián)關系

板塊密度矩陣像矩陣1)板塊Ⅰ板塊Ⅱ板塊Ⅲ板塊Ⅳ板塊Ⅰ板塊Ⅱ板塊Ⅲ板塊Ⅳ板塊Ⅰ0.5830.0630.4500.0971010板塊Ⅱ0.0630.4170.0000.2780101板塊Ⅲ0.6500.3500.3000.0001110板塊Ⅳ0.7080.8890.0000.0461100

1 )“1”表示存在行指向列的關聯(lián)關系，“0”表示沒有關聯(lián)關系。

三、結論與啟示

(一)研究結論

基于2005—2015年中國分省份數(shù)據(jù)，從網(wǎng)絡視角重新審視物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間關聯(lián)，構建修正的引力模型，確定省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間關聯(lián)關系并建立網(wǎng)絡。在此基礎上，利用社會網(wǎng)絡分析法對中國省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡結構進行了實證考察。

其一，中國省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的關聯(lián)關系呈現(xiàn)出復雜的網(wǎng)絡結構，網(wǎng)絡整體通達性強，不存在孤立發(fā)展的省份；網(wǎng)絡具有一定的等級屬性，各省份間物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的溢出效應往往是非對稱的，經(jīng)濟發(fā)展水平高的省份在網(wǎng)絡結構中處于主導地位。

其二，上海、江蘇、北京等沿海省份的點度中心度較高，與其他省份的直接關聯(lián)關系多。青海、寧夏、新疆等省份的點度中心度較低，與其他省份的直接關聯(lián)關系少；以上海、廣東為代表的沿海地區(qū)中間中心度較高，在網(wǎng)絡中處于核心位置并發(fā)揮著“中介”和“橋梁”的作用。

其三，分布在環(huán)渤海地區(qū)的北京、天津、內蒙古、山東構成了“經(jīng)紀人板塊”，位于長三角和珠三角地區(qū)的江蘇、廣東、上海、浙江構成了“主受益板塊”，集中于華北和東北地區(qū)的吉林、遼寧、河北、山西、黑龍江構成了“雙向溢出板塊”，其余分布于東、中、西部的省份構成了“凈溢出板塊”。

(二)政策啟示

首先，中國省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的空間關聯(lián)關系以及由這種關系所構成的空間關聯(lián)網(wǎng)絡的各種特性，應成為政府制定物流產(chǎn)業(yè)省際協(xié)同發(fā)展政策的重要參考因素，相關省份物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策應在促進中國省際物流產(chǎn)業(yè)協(xié)調發(fā)展的同時，致力于提高空間網(wǎng)絡的密度與穩(wěn)健性。

其次，中國省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間網(wǎng)絡的四個板塊間存在著一定的等級梯度，板塊Ⅲ和板塊Ⅳ中的成員在物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展中處于劣勢地位，板塊Ⅳ中的成員接收不到來自板塊Ⅰ和板塊Ⅲ的溢出效應。同時，高等級的板塊Ⅰ和板塊Ⅱ之間缺少直接的關聯(lián)，物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的溢出效應必須通過板塊Ⅲ和Ⅳ，帶來運輸成本上的浪費。對此，政府在保持位于沿海地區(qū)的板塊Ⅰ、板塊Ⅱ經(jīng)濟活動需求的同時，應著力培養(yǎng)和加強屬于不同板塊的省份之間的雙向溢出，逐步降低中國省際物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展空間關聯(lián)網(wǎng)絡的等級性，以提高中國省際物流產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的質量與效率。

最后，政府在大力促進省際間物流產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的同時，還應著力加強產(chǎn)業(yè)結構、科技創(chuàng)新、物流基礎設施等領域的省際協(xié)同關系，以促進省際物流發(fā)展形成穩(wěn)定的空間關聯(lián)網(wǎng)絡。

[1]鐘祖昌.空間經(jīng)濟學視角下的物流業(yè)集聚及影響因素——中國31個省市的經(jīng)驗數(shù)據(jù)[J].山西財經(jīng)大學學報,2011,33(11):55-62.

[2]崔永福,劉建清,陶佩君.我國省際物流發(fā)展水平的空間差異分析[J].物流技術,2013,32(12):247-252.

[3]何遠成,李芳,胡玉州,等.基于貨運量引力模型的流域物流網(wǎng)絡結構研究——以珠江為例[J].物流技術,2013,32(3):315-318.

[4]朱慧,周根貴.基于引力模型的內陸型區(qū)域物流空間聯(lián)系研究——以浙江金衢麗地區(qū)為例[J].地域研究與開發(fā),2015,34(1):43-49.

[5]唐建榮,張鑫,杜聰.基于引力模型的區(qū)域物流網(wǎng)絡結構研究——以江蘇省為例[J].華東經(jīng)濟管理,2016,30(1):76-82.

[6]BORGATTI S P,MEHRA A,BRASS D J.Network analysis in the social science[J].Science,2009,5916(323):892-895.

[7]徐振宇.社會網(wǎng)絡分析在經(jīng)濟學領域的應用展望[J].經(jīng)濟學動態(tài),2013(10):62-72.

[8]SCOTT J.Social network analysis[M].London:Sage Publication,2013.

[9]李敬,陳澎,萬廣華,等.中國區(qū)域經(jīng)濟增長的空間關聯(lián)及其解釋——基于網(wǎng)絡分析方法[J].經(jīng)濟研究,2014(11):4-16.

[10]劉華軍,劉傳明,孫亞男.中國能源消費的空間關聯(lián)網(wǎng)絡結構特征及其效應研究[J].中國工業(yè)經(jīng)濟,2015(5):83-95.

[11]劉軍.社會網(wǎng)絡分析導論[M].北京:社會科學文獻出版社,2004.

The Characteristic Analysis of Spatial Correlation Network Structure ofProvincial Logistics Industry’s Development in China

Zhong Changbao,Gan Xinyi

Based on Chinese provincial data from 2005 to 2015, this paper constructs the spatial correlation network and deconstructs characteristics of spatial correlation network structure of provincial logistics industry by applying Gravity Mode and the method of Social Network Analysis. It is found out that logistics industry’s development in China presents a network structure. Network stability has strengthened. However, it shows the “core-periphery” structure because of its hierarchical attribute. Shanghai, Jiangsu and Beijing have higher point degree and more direct correlations. Costal provinces such as Shanghai and Guangdong are located in the center of the network and play the roles of “middleman” and “bridge”. Logistics industry’s development in China can be divided into four blocks, Beijing, Tianjin and other provinces in Bohai Rim as “broker block”, Jiangsu, Shanghai, Guangdong and other provinces in Yangtze River Delta and Pearl River Delta as “net beneficial block”, Jilin, Hebei and other provinces in North China and Northeast China as “bidirectional spillover block”, the rest are “net spillover block”. Hence, characteristics of spatial correlation network should be references for government making coordinated development strategies. Meanwhile, government should improve the quality and efficiency of coordinated development to promote a stable spatial correlation network of logistics industry’s development.

logistics industry; spatial correlation; Social Network Analysis

鐘昌寶，管理學博士，常州大學商學院教授，碩士生導師；干心一，常州大學商學院碩士研究生。

國家社會科學基金一般項目“基于應急供應鏈的救災物資配送模糊決策與支持系統(tǒng)研究”(12BGL104)；教育部人文社會科學規(guī)劃一般項目“供應鏈環(huán)境下物流系統(tǒng)和諧機制研究”(10YJA630223)。

F207

A

10.3969/j.issn.2095-042X.2017.04.007

2017-03-23；責任編輯:沈秀)