吳彪，邱紹浪, 2，汪凱，戴彤焱，李丹

市域尺度下區(qū)域物流發(fā)展水平時空演化分析

吳彪1，邱紹浪1, 2，汪凱1，戴彤焱1，李丹3

(1. 黑龍江工程學院 汽車與交通工程學院，黑龍江 哈爾濱 150050；2. 佛山科學技術學院 經濟管理與法學院，廣東 佛山 528000；3. 黑龍江工程學院 測繪工程學院，黑龍江 哈爾濱 150050)

為分析區(qū)域物流發(fā)展水平時空演化特性，基于2011～2017年黑龍江省12個地級市物流發(fā)展數據，在確定區(qū)域物流發(fā)展水平測度指標的基礎上，利用熵值-加權綜合評價模型評估區(qū)域物流發(fā)展水平，利用差異指數測度區(qū)域物流發(fā)展差異，利用ArcGIS空間分析技術分析區(qū)域物流發(fā)展水平的時空演化規(guī)律。研究結果表明：黑龍江省區(qū)域物流發(fā)展相對緩慢，物流發(fā)展水平和發(fā)展速率存在一定的地區(qū)差異；區(qū)域物流發(fā)展水平絕對差異指數略有波動，絕對差異一直很??；區(qū)域物流發(fā)展水平相對差異指數變化方向基本一致，相對差異不斷擴大；區(qū)域物流發(fā)展水平空間分異特征明顯，呈現集聚效應。

區(qū)域物流；物流發(fā)展水平；時空演化；差異測度；市域尺度

物流業(yè)作為經濟發(fā)展的動脈系統(tǒng)，是支撐國民經濟發(fā)展的基礎性、戰(zhàn)略性產業(yè)，連接社會經濟的各個部門并使之成為一個有機的整體。區(qū)域物流是區(qū)域經濟核心競爭力的重要組成部分，也是衡量區(qū)域經濟發(fā)展水平的重要指標，其發(fā)展水平在一定程度上反映了區(qū)域經濟的總體發(fā)展水平[1]。物流發(fā)展水平能夠反映區(qū)域物流能力以及發(fā)展狀況，分析物流發(fā)展水平時空演化特性對實現區(qū)域物流均衡發(fā)展具有重要的意義。在區(qū)域物流發(fā)展水平評價方面，國內外學者在研究方法上較為一致。一是采用因子分析和聚類分析方法，如James等[2]依據統(tǒng)計數據對亞洲和歐洲的物流發(fā)展水平進行了評價與聚類分析，李國俊等[3]利用因子分析和聚類分析對新疆維吾爾自治區(qū)14地州市的物流發(fā)展水平進行了評價與聚類。二是采用主成分分析方法及其改進方法，如何劍等[4]利用全局主成分分析方法對絲綢之路經濟帶中國段9個省區(qū)市的物流發(fā)展水平進行了綜合評價與實證分析。再者，金鳳花等[5]基于場論對我國30個省級區(qū)域物流的發(fā)展水平進行了定量分析；周泰等[6]利用模糊物元模型對四川省區(qū)域物流發(fā)展水平進行了評價；周泰等[7]運用TOPDIS決策方法對我國東部10省市的物流發(fā)展水平提升進行了實證研究；姚娟等[8]采用突變級數法對我國東部10個省(市)的物流發(fā)展水平進行了評價。在區(qū)域物流發(fā)展水平影響因素因素方面，呂晶等[1]基于主成分分析原理對江蘇省區(qū)域物流發(fā)展水平影響因素進行了實證研究。在物流發(fā)展水平研究對象選取上，國外學者較多關注綠色物流和低碳物流[9?11]。國內外學者在區(qū)域物流發(fā)展水平研究范圍的選取上，主要集中在中觀及宏觀層面；在研究方法的選擇上多以定量評價分析為主，而針對區(qū)域物流發(fā)展水平時空演化特性的研究相對較少[4]。鑒于此，本文基于2011～2017年黑龍江省12個地級市物流發(fā)展數據，結合區(qū)域物流發(fā)展規(guī)模、發(fā)展?jié)摿?，利用熵?加權綜合評價模型、差異指數測度模型和ArcGIS空間分析技術，從時間和空間2個維度分析市域尺度下區(qū)域物流發(fā)展水平的時空演化規(guī)律，以期為實現區(qū)域物流業(yè)高質量發(fā)展提出有效策略，為政府部門制定區(qū)域物流發(fā)展規(guī)劃、合理配置物流資源提供理論依據和決策支持。

1 研究方法

1.1 指標選擇

鑒于欠發(fā)達地區(qū)的物流發(fā)展的實際情況以及區(qū)域物流統(tǒng)計數據的可獲取性，本文從物流需求、物流成效、物流基礎設施3個方面，選取貨運量、貨物周轉量、物流業(yè)從業(yè)人員數、物流業(yè)增加值、民用載貨汽車保有量、等級公路比重和營運載貨汽車等7項指標表征區(qū)域物流發(fā)展水平，如圖1所示。其中，物流業(yè)從業(yè)人員數為研究單元交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的從業(yè)人員數之和，物流業(yè)增加值為研究單元交通運輸、倉儲和郵政業(yè)的物流增加值之和。

1.2 發(fā)展水平評價方法

本文通過構建熵值?加權綜合評價模型測度區(qū)域物流發(fā)展水平。鑒于熵值法賦權的客觀性，可信度較高，因此采用熵值法確定區(qū)域物流發(fā)展水平評價指標體系中各評價指標權重。

具體計算過程如下。

1) 數據標準化處理

采用極差標準化法對指標數據進行標準化，即

2) 熵值法賦權

式(2)為對評價指標做比重變換，pij為研究單元i中指標j的歸一化值；式(3)計算第j個評價指標的熵值ej，k=1/lnm，m為研究單元數量；式(4)計算第j 個評價指標的差異性系數dj；式(5)計算評價指標的權重wj，n為指標個數。

3) 熵值?加權綜合評價

在確定各評價指標權重的基礎上，利用式(6)計算區(qū)域物流發(fā)展水平評價值。

1.3 發(fā)展差異測度方法

為揭示區(qū)域物流發(fā)展水平差異的變化特征，本文綜合利用絕對差異指數極差、標準差和相對差異指數系數、變異系數和基尼系數描述區(qū)域物流發(fā)展水平的時空分異變動情況[12?13]。具體計算公式如下：

1) 極差

利用極差衡量區(qū)域物流發(fā)展水平的絕對差距。其值越小，說明絕對差距越?。环粗?，越大。

式中：max為區(qū)域物流發(fā)展水平的最大值；min為區(qū)域物流發(fā)展水平的最小值。

2) 標準差

利用標準差衡量區(qū)域物流發(fā)展水平的絕對差距。其值越小，說明絕對差距越小；反之，越大。

3)系數

利用系數反映區(qū)域物流發(fā)展水平差異隨時間推移的變化趨勢。隨著時間推移，值變小，說明差異呈縮小的趨勢；反之，呈擴大趨勢。

4) 變異系數

利用變差系數反映區(qū)域物流發(fā)展水平的相對差異。其值越小，說明區(qū)域物流發(fā)展水平的相對差異越小；反之，差異越大。

5) 基尼系數

利用基尼系數反映區(qū)域物流發(fā)展水平的空間差異。其值越大，說明區(qū)域物流發(fā)展水平的空間差異越大；反之，越小。

2 研究區(qū)域與數據來源

2.1 研究區(qū)域概況

黑龍江省位于中國東北部、東北亞區(qū)域腹地，是亞洲與太平洋地區(qū)陸路通往俄羅斯和歐洲大陸的重要通道。全省共有13個地級行政單元，包括12個地級市、1個地區(qū)行署。

黑龍江全省土地總面積47.3萬km2(含加格達奇和松嶺區(qū))。2018年，常住人口3 773.1萬人，地區(qū)生產總值16 361.6億元，人均地區(qū)生產總值為43 274元。根據歷年黑龍江省經濟與物流業(yè)的發(fā)展數據可知，黑龍江省經濟與物流業(yè)呈現出穩(wěn)步上升的發(fā)展趨勢，如圖2所示。

2.2 數據來源

本研究利用2011～2017年黑龍江省各地市物流發(fā)展水平評價指標數據進行分析。數據主要來源于2011～2017 年《中國城市統(tǒng)計年鑒》、相應年份各城市國民經濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報，以及黑龍江省統(tǒng)計局(http://www.hlj.stats.gov.cn)官方網站。

以黑龍江省12個地級市(哈爾濱、齊齊哈爾、牡丹江、佳木斯、大慶、雞西、雙鴨山、伊春、七臺河、鶴崗、黑河、綏化)為研究單元，鑒于大興安嶺地區(qū)數據缺失過多，本研究暫不考慮。采用SPSS19.0統(tǒng)計分析軟件和ArcGIS 10.2空間分析軟件作為技術支持。

圖2 黑龍江省近年來物流與經濟發(fā)展趨勢

3 實證分析

3.1 區(qū)域物流發(fā)展水平綜合評價分析

基于構建的區(qū)域物流發(fā)展水平評價指標體系，通過熵值法計算出各個指標權重，具體結果見表1所示。

依據熵值?加權綜合評價模型，選取2011～2017年黑龍江省12個地級市物流發(fā)展數據，計算區(qū)域物流發(fā)展水平綜合評價值，結果如圖3所示。

由圖3可知，2011～2017年黑龍江省各地級市物流發(fā)展相對緩慢，部分地級市物流發(fā)展水平綜合評價值小幅度下降，并且物流發(fā)展水平和發(fā)展速率存在一定差異性。在12個地級市中，齊齊哈爾、七臺河、大慶、佳木斯、雞西、雙鴨山6個地級市的物流發(fā)展水平綜合評價值分別由2011年的0.162 6，0.081 5，0.018 5，0.048 7，0.051 4，0.014 4增加到2017年的0.208 3，0.034 6，0.097 1，0.062 0，0.056 1，0.015 8，物流發(fā)展水平綜合評價值最大提升幅度為4.47%；黑河、哈爾濱、綏化、牡丹江、伊春、鶴崗6個地級市的物流發(fā)展水平綜合評價值則分別由2011年的0.072 6，0.304 0，0.111 4，0.071 6，0.041 8，0.021 5下降到2017年的0.037 2，0.286 1，0.098 0，0.059 6，0.030 7，0.014 3，物流發(fā)展水平綜合評價值最大下降幅度為3.54%。

表1 區(qū)域物流發(fā)展水平評價指標權重

圖3 黑龍江省12地級市物流發(fā)展水平數值演化

3.2 區(qū)域物流發(fā)展差異測度分析

借助SPSS19.0統(tǒng)計分析軟件，利用絕對差異指數極差，標準差和相對差異指數系數，變異系數和基尼系數，分別測算2011～2017年黑龍江省12個地級市物流發(fā)展水平的總體差異，如圖4所示。

根據圖4所示，反映黑龍江省各城市物流發(fā)展水平的絕對差異指數極差從2011年的0.289 6下降到2017年的0.271 8，最大值為2012年的0.302 2；標準差從2011年的0.081 3增加到2017年的0.082 8，最大值為2012年的0.084 0。整體來看，極差和標準差數值都不大，可見黑龍江省各地級市物流發(fā)展水平絕對差異雖有波動，但差異一直都很小。反映黑龍江省各地級市物流發(fā)展水平的相對差異指數系數，變異系數和基尼系數分別從2011年的0.929 3，0.975 7，0.450 1增加到2017年的0.996 7，0.993 9，0.458 6，說明2011～2017年黑龍江省各地級市物流發(fā)展水平相對差異指數系數，變差系數，基尼系數變化方向基本一致，該期間黑龍江省地級市物流發(fā)展水平的相對差異在不斷擴大。

3.3 區(qū)域物流發(fā)展水平空間演變分析

為動態(tài)劃分黑龍江省各地級市物流發(fā)展水平，選取2011年，2017年區(qū)域物流發(fā)展水平綜合評價值數據，利用ArcGIS自然斷點分級法對黑龍江省12個地級市物流發(fā)展水平進行空間可視化表達。2011～2017年黑龍江省區(qū)域物流發(fā)展水平空間動態(tài)演化情況，如圖5所示。

圖4 黑龍江省市域尺度區(qū)域物流發(fā)展差異變化

圖5 黑龍江省區(qū)域物流發(fā)展水平時空演變

由圖5可以看出，黑龍江省區(qū)域物流發(fā)展水平空間差異明顯。2011年哈爾濱市的物流發(fā)展水平較高，齊齊哈爾市、綏化市的物流發(fā)展水平次之，大慶、牡丹江、佳木斯、雞西、伊春、黑河6市的物流發(fā)展水平較低，雙鴨山、鶴崗、七臺河3市的物流發(fā)展水平最低；2017年則演變?yōu)楣枮I市、齊齊哈爾市的物流發(fā)展水平較高，大慶市、綏化市的物流發(fā)展水平次之，牡丹江、佳木斯、雞西、伊春、黑河、七臺河6市的物流發(fā)展水平較低，雙鴨山市、鶴崗市的物流發(fā)展水平最低。哈爾濱市、齊齊哈爾市的物流發(fā)展水平一直相對較高，而雙鴨山市、鶴崗市的物流發(fā)展水平則一直相對較低。整體而言，鑒于區(qū)位差異及經濟發(fā)展水平不同，黑龍江省區(qū)域物流發(fā)展不平衡，空間分異特征明顯。

3.4 政策啟示

實證分析表明黑龍江省區(qū)域物流發(fā)展水平、發(fā)展速率存在地區(qū)差異，空間分異特征明顯。其政策啟示是：深刻領會新時代背景下現代物流發(fā)展的新內涵。全面貫徹新發(fā)展理念，落實高質量發(fā)展要求，加快形成以科技創(chuàng)新和創(chuàng)新驅動為核心的現代物流業(yè)發(fā)展新動能。充分考慮區(qū)域物流發(fā)展水平的空間差異性，因地制宜制定區(qū)域物流發(fā)展策略。建立和完善哈爾濱東北地區(qū)重要中心城市，齊齊哈爾、牡丹江、佳木斯、大慶區(qū)域中心城市，雞西、雙鴨山、伊春、七臺河、鶴崗資源型城市、黑河重要口岸城市現代物流業(yè)差異化發(fā)展的新舉措，發(fā)揮中心城市在區(qū)域物流協(xié)調發(fā)展中的帶動引領作用，引導資金、技術、人才等要素資源向資源型城市、重要口岸城市配置，形成區(qū)域物流均衡發(fā)展新格局。充分考慮不同城市物流發(fā)展水平的時空演變規(guī)律及演變動因，對以現代物流業(yè)為產業(yè)發(fā)展方向的城市節(jié)點，補齊創(chuàng)新驅動能力與動力不足、增長動能不足、政策空間受限等方面的短板，抓住中國(黑龍江)自由貿易試驗區(qū)建設重大機遇，打造輻射歐亞的國家物流樞紐，以轉型升級應對現代物流業(yè)發(fā)展的“新常態(tài)”。

4 結論

1) 黑龍江省各地級市物流發(fā)展相對緩慢，區(qū)域物流發(fā)展水平和發(fā)展速率存在地區(qū)差異，哈爾濱、齊齊哈爾兩市物流發(fā)展水平相對較高。

2) 黑龍江省各地級市物流發(fā)展水平絕對差異指數極差和標準差略有波動，絕對差異一直很?。幌鄬Σ町愔笖迪禂?，變差系數和基尼系數變動方向基本一致，相對差異在不斷擴大。

3) 黑龍江省各地級市物流發(fā)展水平空間分異特征明顯，呈現集聚效應，物流發(fā)展水平較高的地級市對周邊具有明顯的帶動和輻射作用。

[1] 呂晶, 樊世清. 基于PCR的區(qū)域物流綜合發(fā)展水平影響因素實證研究——以江蘇省為例[J]. 現代城市研究, 2010(8): 82?86. Lü Jing, FAN Shiqing. An empirical study of principal component regression (PCR) based integrated development of regional logistics in Jiangsu province[J]. Modern Urban Research, 2010 (8) :82?86.

[2] James H, Chris S. Comparison of Asian and European logistics systems[J].International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 2003, 33(1): 36? 58.

[3] 李國俊, 張娜. 基于灰色聚類分析的新疆區(qū)域物流發(fā)展水平評價研究[J]. 鐵道運輸與經濟, 2015, 37(2): 37? 42. LI Guojun, ZHANG Na. Study on evaluation of regional logistic development level in Xinjiang based on grey clustering analysis[J]. Railway Transport and Economy, 2015, 37(2): 37?42.

[4] 何劍, 董春風, 董丹丹. 絲綢之路經濟帶區(qū)域物流發(fā)展水平評價研究[J]. 鐵道運輸與經濟, 2015, 37(9): 7?12. HE Jian, DONG Chunfeng, DONG Dandan. Study on evaluation of regional logistics development level in Silk Road Economic Belt[J]. Railway Transport and Economy, 2015, 37(9): 7?12.

[5] 金鳳花, 李全喜, 孫磐石. 基于場論的區(qū)域物流發(fā)展水平評價及聚類分析[J]. 經濟地理, 2010, 30(7): 1138? 1143. JIN Fenghua, LI Quanxi, SUN Panshi. Evaluation and cluster analysis of regional logistics development level based on field theory[J]. Economic Geography, 2010, 30(7): 1138?1143.

[6] 周泰, 袁波. 基于模糊物元歐式貼近度的區(qū)域物流發(fā)展水平評價[J]. 物流技術, 2016(3): 13?17. ZHOU Tai, YUAN Bo. The evaluation of regional logistics development based on Euclid approach degree of fuzzy matter-element[J]. Logistics Sci Tech, 2016(3): 13? 17.

[7] 周泰, 袁波. 基于TOPDIS的區(qū)域物流發(fā)展水平提升方法研究[J]. 工業(yè)技術經濟, 2016, 35(11): 73?77. ZHOU Tai, YUAN Bo. Research on improving method of regional logistics development based on TOPDIS[J]. Journal of Industrial Technological Economics, 2016, 35(11): 73?77.

[8] 姚娟, 施健龍.區(qū)域物流綜合發(fā)展水平測度——以中國東部為例[J]. 物流技術, 2019, 38(11): 75?79. YAO Juan, SHI Jianlong. Measurement of comprehensive regional logistics development level: Taking Eastern China as example[J]. Logistics Sci Tech, 2019, 38(11): 75?79.

[9] Mckinnon A. Green logistics: The carbon agenda[J]. Electronic Scientific Journal of Logistics, 2010(6): 6?7.

[10] Sundarakani B, Souza R D, Goh M. Modifying carbon footprints across the supply chain[J]. Production Economics, 2010, 128(128): 43?50.

[11] Kim N S, Janice M, Wee B. Trade-off between carbon dioxide emissions and logistics costs based on multi-objective optimization[J]. Transportation Research Record, 2009, 21(39): 107?116.

[12] 唐常春, 劉華丹, 袁冬梅. 基于多尺度的湖南省區(qū)域經濟差異演進分析[J]. 人文地理, 2016, 31(5): 133?140. TANG Changchun, LIU Huadan, YUAN Dongmei. Analysis of the evolution of regional economy disparity in Hunan province on multi scale[J]. Human Geography, 2016, 31(5): 133?140.

[13] 畢麗芳. 區(qū)域旅游經濟與交通業(yè)耦合協(xié)調發(fā)展的時空分異研究——以我國西南地區(qū)為例[J]. 資源開發(fā)與市場, 2017, 33(8): 1001?1004, 1020. BI Lifang. Comparison analysis on coupling relationship and coordinated development of transportation system and regional tourism economic——a case study of southwest area in China[J]. Resource Development ＆ Market, 2017, 33(8): 1001?1004, 1020.

Analysis on spatial-temporal evolution of regional logistics development level based on municipal scale

WU Biao1, QIU Shaolang1, 2, WANG Kai1, DAI Tongyan1, LI Dan3

(1. School of Automobile and Traffic Engineering, Heilongjiang Institute of Technology, Harbin 150050, China;2. School of Business & Law, Foshan University, Foshan 528000, China;3. School of Surveying and Engineering, Heilongjiang Institute of Technology, Harbin 150050, China)

In order to analyze the spatial-temporal evolution characteristics of regional logistics development level, the measurement index of regional logistics development level was determined. The entropy-weight comprehensive evaluation model was utilized to measure the regional logistics development level based on the data of logistics development in 12 cities in Heilongjiang province from 2011 to 2017. The difference index was used to measure the regional logistics disparity. The spatial-temporal evolution characteristics of regional logistics development level was analyzed by using ArcGIS spatial analysis technology. The results show that the regional logistics development is relatively slow, and there are regional differences in logistics development level and development rate in Heilongjiang province. The absolute difference index of regional logistics development level fluctuates slightly, and the absolute difference has been small. The development trend of the relative difference index is basically consistent, the relative difference is constantly expanding. The spatial differentiation characteristics of regional logistics development level is obvious, showing agglomeration effect.

regional logistics; logistics development level; spatial-temporal evolution; difference measure; municipal scale

F252.2

A

1672 ? 7029(2021)02 ? 0516 ? 08

10.19713/j.cnki.43?1423/u. T20200305

2020?04?15

國家自然科學基金青年科學基金資助項目(41701198)；黑龍江省省屬本科高校基本科研業(yè)務費科研項目(2018CX09)；江蘇省交通運輸與安全保障重點建設實驗室開放基金資助項目(TTS2017-06)；黑龍江省大學生創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)訓練計劃項目(201911802031)

李丹(1982?)，女，黑龍江綏化人，副教授，博士，從事交通地理學研究：E?mail：lidan0220@126.com

(編輯 陽麗霞)