王巖巖，孫中偉，封 燁（.山西師范大學(xué) 城市與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，山西 臨汾 04000；.石家莊學(xué)院 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，河北 石家莊 05005；.成都理工大學(xué) 旅游與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院，四川 成都 60059）

我國快遞業(yè)務(wù)量的空間格局與影響因素

王巖巖1，孫中偉2，封 燁3
（1.山西師范大學(xué) 城市與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，山西 臨汾 041000；2.石家莊學(xué)院 資源與環(huán)境科學(xué)學(xué)院，河北 石家莊 050035；3.成都理工大學(xué) 旅游與城鄉(xiāng)規(guī)劃學(xué)院，四川 成都 610059）

通過國家統(tǒng)計(jì)局發(fā)布的快遞業(yè)務(wù)量及其他相關(guān)數(shù)據(jù)，針對(duì)2007-2014年我國大陸31個(gè)省市快遞業(yè)務(wù)量進(jìn)行分析，指出其快遞業(yè)務(wù)量的空間分布特征及變化規(guī)律，并探討了各省市快遞業(yè)務(wù)量空間分布的影響因素，以期為我國快遞業(yè)的發(fā)展提供參考。

快遞業(yè)務(wù)；空間格局；影響因素；中國

1 引言

快遞業(yè)是近年來興起的一個(gè)嶄新行業(yè)，其通過快遞公司的運(yùn)輸與配送，實(shí)現(xiàn)貨物的空間移動(dòng)。它是一種依靠網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)，用時(shí)少、遞送質(zhì)量高的運(yùn)輸方式。前期快遞業(yè)以一種新型產(chǎn)業(yè)的身份最先進(jìn)入國外居民的日常生活中。近年來隨著信息與通信技術(shù)的發(fā)展，快遞產(chǎn)業(yè)開始進(jìn)入我國并呈現(xiàn)良好的發(fā)展勢(shì)頭，相關(guān)企業(yè)迅速成長，業(yè)務(wù)范圍不斷擴(kuò)大。

目前國內(nèi)學(xué)者針對(duì)快遞業(yè)務(wù)主要開展了以下四方面的研究：①快遞業(yè)發(fā)展情況分析。孫碩[1]運(yùn)用3種模型預(yù)測(cè)了我國未來快遞業(yè)務(wù)的發(fā)展規(guī)模；陳海燕[2]等分析了國內(nèi)外快遞業(yè)務(wù)量的發(fā)展?fàn)顩r；紀(jì)秀浩[3]運(yùn)用數(shù)學(xué)模型預(yù)測(cè)了郵政快遞業(yè)務(wù)的發(fā)展情況。②我國不同運(yùn)輸類型快遞業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略，包括航空快遞業(yè)[4]、鐵路快遞業(yè)[5]和公路客運(yùn)快遞業(yè)[6]。③我國快遞業(yè)的空間格局或空間組織。張明[7]從網(wǎng)點(diǎn)分布和流量兩個(gè)角度分析了百世匯通的空間布局及組織網(wǎng)絡(luò)；郭月鳳等[8]分析了我國快遞服務(wù)發(fā)展的空間布局差異；倪玲霖等[9]分析了順豐速運(yùn)的空間組織網(wǎng)絡(luò)。④影響我國快遞業(yè)發(fā)展的因素。包括快遞業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)及方法[10]、電子商務(wù)[11]、地理位置[12]、經(jīng)營模式[13]、市場(chǎng)競爭環(huán)境及外資進(jìn)入[14]、物流配送成本及基礎(chǔ)設(shè)施[15]等。

國內(nèi)學(xué)者已經(jīng)從多個(gè)層面初步研究了快遞業(yè)務(wù)發(fā)展的規(guī)律，特別是部分地理學(xué)者以全國快遞業(yè)務(wù)或是大型快遞企業(yè)為研究對(duì)象，在一定程度上揭示了其空間分布規(guī)律，但距離完全解釋尚遠(yuǎn)?？爝f由于具有幫助貨物實(shí)現(xiàn)跨地區(qū)流動(dòng)、替代部分購物人流的特性，從而吸引了地理學(xué)者的關(guān)注。本文嘗試基于地理視角系統(tǒng)揭示我國大陸31個(gè)省市快遞業(yè)務(wù)發(fā)展的空間格局與影響因素?？紤]到國家統(tǒng)計(jì)局公布的我國快遞業(yè)務(wù)量數(shù)據(jù)在2006年之前為郵政特快專遞，2007年之后為年收入200萬元以上快遞企業(yè)，故研究時(shí)間段為2007-2014年。

2 全國快遞業(yè)務(wù)量的空間格局

2.1 全國快遞業(yè)務(wù)總量的演化規(guī)律

全國快遞業(yè)務(wù)量與人均快遞業(yè)務(wù)量均呈逐年上升趨勢(shì)，2010年以前增長相對(duì)緩慢，2010年后增幅明顯加快。①2007年全國快遞業(yè)務(wù)量為12億件，2010年開始超過20億件，2012年突破50億件，2014年突破100億件，達(dá)到139億件。全國快遞業(yè)務(wù)量的年平均增長率為42%。②2007年人均快遞業(yè)務(wù)量為0.9件，2008年開始超過1件，2013年超5件，2014年突破10件，達(dá)到10.2件。人均快遞業(yè)務(wù)量的年平均增長率為41%。具體如圖1所示。

圖1 2007-2014年全國快遞業(yè)務(wù)總量及人均快遞量的變化趨勢(shì)

2.2 各省市快遞業(yè)務(wù)量的空間分布特征

2.2.1 2007年各省市快遞業(yè)務(wù)量的空間分布特征?？爝f業(yè)務(wù)量和人均快遞業(yè)務(wù)量在各省間空間分布不均衡，且都以東部地區(qū)省市排名相對(duì)靠前。①快遞業(yè)務(wù)量排名前五位的省市是上海、廣東、北京、江蘇和浙江，后五位的是甘肅、海南、寧夏、西藏和青海。②各省市快遞業(yè)務(wù)量可分為六級(jí)。1億以上的為2.42億件的上海和2.30億件的廣東，5 000萬-1億件為北京與江蘇等4省市，2 000-5 000萬件為福建等7省市，1 000-2 000萬件為湖南等10省市，500-1 000萬件為內(nèi)蒙古等4省市，500萬件以下的為海南等4省市。③東部地區(qū)除天津和海南外均位居上游，中部地區(qū)除山西外均位居中游，西部地區(qū)除四川外均位居下游，東北地區(qū)除遼寧外均位居下游。④前10位中除四川和河南外都是東部地區(qū)省市；11-20位中東、中、西和東北地區(qū)對(duì)應(yīng)省市數(shù)量分別為1個(gè)、4個(gè)、3個(gè)和2個(gè)；后11位中有8個(gè)為西部地區(qū)省市，其余則東、中和東北各占1個(gè)。⑤人均快遞業(yè)務(wù)量超1件的僅有7個(gè)省市，且均位于東部地區(qū)。其中，上海人均快遞業(yè)務(wù)量最多，達(dá)11件，北京則以5件位居第二。此外，貴州最少，僅有0.23件。⑥人均快遞業(yè)務(wù)量前10名除遼寧與西藏外均為東部省市；11-20位中，西部地區(qū)省市最多，占據(jù)5席；后11位中，中部地區(qū)占5席，西部地區(qū)占6席。具體見表1。

2.2.2 2014年各省市快遞業(yè)務(wù)量的空間分布特征?？爝f業(yè)務(wù)量和人均快遞業(yè)務(wù)量在各省間空間分布不均衡，且都以東部地區(qū)省市排名相對(duì)靠前。①快遞業(yè)務(wù)量排名前五位的省市是廣東、浙江、江蘇、上海和北京，后五位的是甘肅、海南、寧夏、青海和西藏。②各省市快遞業(yè)務(wù)量可分為六級(jí)。20億以上的為浙江和廣東，10-20億的為江蘇、北京和上海，5-10億的為福建，1-5億的為山東、四川等12省市；1 000萬-1億件的為山西等11省市，1 000萬件以下的僅有青海與西藏。③東部地區(qū)除天津和海南外均位居上游，中部地區(qū)除山西外均位居中上游，西部地區(qū)除四川外均位居下游，東北地區(qū)除遼寧外均位居下游。④前10位中除四川和湖北外都是東部地區(qū)省市；11-20位中包括中部省市5個(gè)，東部和東北各1個(gè)，西部3個(gè)；后11位中，有8個(gè)為西部地區(qū)省市，其余省市中東北占2個(gè)，東部占1個(gè)。⑤人均快遞業(yè)務(wù)量超10件的有6個(gè)省市，且均位于東部地區(qū)。其中，上海人均快遞業(yè)務(wù)量最多，達(dá)52件，北京則以51件位居第二。此外，青海最少，不足1件。5-10件的包括湖北、天津，1-5件的包括四川等22個(gè)省。⑥人均快遞業(yè)務(wù)量前10名除湖北、四川和重慶外均為東部省市；11-20位中，中部地區(qū)省市最多，占據(jù)5席；后11位中，西部地區(qū)省市最多，占據(jù)8席。

表1 2007和2014年我國各省市快遞業(yè)務(wù)總量和人均排名

2.2.3 2007-2014年各省市快遞業(yè)務(wù)量的空間分布。2007-2014年各省市快遞業(yè)務(wù)量的空間分布呈現(xiàn)出以下特征：①前5位和后5位省市基本穩(wěn)定，但排名略有變化。其中，廣東自2008年超越上海一直位居第一，浙江2010年后一直位居第二，江蘇2012年后一直位居第三。②除安徽、山西和黑龍江外，其他省市快遞業(yè)務(wù)量的排名變化較小。③全國快遞業(yè)務(wù)量的集中化指數(shù)由2007年的0.629增至2014年的0.710（如圖2所示），說明其在各省市的空間分布雖趨于集中但變化幅度不大。④每個(gè)省市的快遞業(yè)務(wù)量與人均快遞業(yè)務(wù)量的升降變化相一致，且除上海和寧夏外皆呈逐年上升趨勢(shì)，但各省市之間的變幅存在很大差距。其中，上海在2010年出現(xiàn)了一個(gè)相對(duì)的低點(diǎn)，寧夏則在2012年出現(xiàn)了一個(gè)高峰。⑤人均快遞業(yè)務(wù)量排名基本穩(wěn)定，與變化較大的省市數(shù)量相當(dāng)。

圖2 各省市快遞業(yè)務(wù)量集中化指數(shù)變化

3 各省市快遞業(yè)務(wù)量空間分布的影響因素

3.1 可能影響因素的選取及數(shù)據(jù)處理

3.1.1 可能影響因素的選取。為了定量分析各省市快遞業(yè)務(wù)量及人均快遞業(yè)務(wù)量空間分布的影響因素，筆者在考慮與快遞業(yè)務(wù)關(guān)系及數(shù)據(jù)可獲得性的基礎(chǔ)上，初步確定了4個(gè)層面共計(jì)12項(xiàng)指標(biāo)。①經(jīng)濟(jì)層面指標(biāo)為GDP和人均GDP。GDP高的地區(qū)往往信息與商品需求大，相應(yīng)的快遞業(yè)務(wù)量應(yīng)偏高。人均GDP可以反映本地居民的信息需求及對(duì)商品的支付能力。②人口層面指標(biāo)為人口規(guī)模、城鎮(zhèn)人口、鄉(xiāng)村人口和城鎮(zhèn)化率。人口規(guī)模反映了不同地區(qū)居民在快遞使用率及使用頻率差異下的快遞潛力，即人口規(guī)模大、快遞使用率高、使用頻率高的地區(qū)的快遞業(yè)務(wù)量一定大。城鎮(zhèn)人口和農(nóng)村人口表征了城鄉(xiāng)在與快遞發(fā)展有關(guān)的基礎(chǔ)設(shè)施和個(gè)人需求差異上的二元性，特別是目前絕大部分快遞業(yè)務(wù)配送網(wǎng)絡(luò)尚無法到達(dá)絕大部分農(nóng)村地區(qū)的現(xiàn)狀。城鎮(zhèn)化率則體現(xiàn)了各省市在城鎮(zhèn)人口比例上的差異。③網(wǎng)民層面指標(biāo)為網(wǎng)民規(guī)模和網(wǎng)民普及率。由于70%的網(wǎng)絡(luò)購物需要快遞業(yè)務(wù),其產(chǎn)生的商品量已經(jīng)占到了快遞業(yè)務(wù)量的一半以上[16]，而網(wǎng)民是網(wǎng)絡(luò)購物發(fā)生的重要前提和潛在消費(fèi)者，因此需要借助網(wǎng)民規(guī)律和網(wǎng)民普及率來表征區(qū)域的網(wǎng)絡(luò)購物市場(chǎng)差異。④交通層面指標(biāo)為公路營業(yè)里程、高速等級(jí)公路里程、一級(jí)等級(jí)公路里程、二級(jí)等級(jí)公路里程。由于鐵路貨運(yùn)速度慢，因此快遞業(yè)基本不采用。其主要是以公路運(yùn)輸為主，少部分采用航空運(yùn)輸方式，且后者具有航次少、運(yùn)量小的特點(diǎn)。公路相關(guān)指標(biāo)可以表征快遞運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的完善程度及可達(dá)性，且同時(shí)也是快遞公司業(yè)務(wù)空間拓展的基礎(chǔ)。

通過國家統(tǒng)計(jì)局獲得了2007-2014年我國大陸31個(gè)省市GDP、人均GDP、總?cè)丝?、城?zhèn)人口、農(nóng)村人口、網(wǎng)民規(guī)模、公路營業(yè)里程、高速等級(jí)公路里程、一級(jí)等級(jí)公路里程、二級(jí)等級(jí)公路里程等數(shù)據(jù)。同時(shí)，通過計(jì)算得到了城鎮(zhèn)化率和網(wǎng)民普及率數(shù)據(jù)。

3.1.2 數(shù)據(jù)處理。為了確定影響各省市快遞業(yè)務(wù)量和人均業(yè)務(wù)量的因素，借助相關(guān)系數(shù)對(duì)二者與備選的可能影響因素進(jìn)行了相關(guān)性分析。相關(guān)系數(shù)計(jì)算公式為：

相關(guān)系數(shù)Rxy結(jié)果落在區(qū)間[-1,1]上；Rxy＞0表示要素X與要素Y正相關(guān)，Rxy＜0表示要素X與要素Y負(fù)相關(guān)。Rxy絕對(duì)值越接近于1，說明要素X與要素Y的關(guān)系越密切，反之則越不密切。

為了展現(xiàn)全國快遞業(yè)務(wù)量在各省市分布的不均衡程度及隨時(shí)間變化情況，利用集中化指數(shù)來幫助說明。集中化指數(shù)計(jì)算公式為：

式中，I表示集中化指數(shù)；A是實(shí)際數(shù)據(jù)的累計(jì)百分比總和；R為均勻分布時(shí)的累計(jì)百分比總和；M為集中分布時(shí)的累計(jì)百分比總和。

3.2 各省市快遞業(yè)務(wù)量分布的影響因素

相關(guān)分析結(jié)果（見表2）顯示，各省市快遞業(yè)務(wù)量受GDP、人均GDP、人口規(guī)模、城鎮(zhèn)人口、城鎮(zhèn)化率、網(wǎng)民規(guī)模、網(wǎng)民普及率、一級(jí)等級(jí)公路里程、二級(jí)等級(jí)公路里程等9項(xiàng)指標(biāo)的影響。GDP對(duì)快遞業(yè)務(wù)量的影響幅度先增加后緩慢下降，但一直保持在0.7左右的強(qiáng)相關(guān)水平。人均GDP對(duì)快遞業(yè)務(wù)量影響的整體變化趨勢(shì)是不斷下降的，已由2007年的強(qiáng)相關(guān)降到了目前的中度相關(guān)水平。該變化主要是由兩方面導(dǎo)致：其一是人均GDP不斷增長的同時(shí)，快遞網(wǎng)絡(luò)不斷完善，相應(yīng)的快遞資費(fèi)增長緩慢，公民的快遞支付能力提高；其二是隨著信息與通信技術(shù)工具購置費(fèi)用與資費(fèi)的下降，公民出于信息交流目的的快遞需求減少，網(wǎng)絡(luò)購物層面的需求增加，但其受人均GDP影響明顯減弱。自2009年開始，人口規(guī)模開始影響快遞業(yè)務(wù)量，近年基本維持在0.47左右的水平。與之對(duì)應(yīng)的是：雖然城鎮(zhèn)人口與城鎮(zhèn)化率對(duì)快遞業(yè)務(wù)量影響一直較高，但已經(jīng)呈現(xiàn)出了不同程度的減弱趨勢(shì)；鄉(xiāng)村人口雖然達(dá)不到相關(guān)檢驗(yàn)臨界標(biāo)準(zhǔn)，但系數(shù)在明顯提高。也就是說各省市快遞業(yè)務(wù)量最初就是局限在城鎮(zhèn)地區(qū)與人口范疇內(nèi)，近年出現(xiàn)了向農(nóng)村地區(qū)和鄉(xiāng)村人口蔓延的傾向。網(wǎng)民規(guī)模和網(wǎng)民普及率對(duì)快遞業(yè)務(wù)量影響顯著，其主要體現(xiàn)在網(wǎng)絡(luò)購物上，同時(shí)它們本身也受到了GDP和人均GDP的影響[17]。公路建設(shè)對(duì)快遞業(yè)務(wù)量的影響主要是一級(jí)等級(jí)公路里程和2010年后的二級(jí)等級(jí)公路里程。公路建設(shè)本身與快遞并無直接關(guān)系，但其是快遞業(yè)務(wù)得以開展的最重要的物質(zhì)基礎(chǔ)與傳輸介質(zhì)。高速等級(jí)公路由于網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的均衡性考慮，導(dǎo)致與快遞業(yè)務(wù)量無關(guān)，一級(jí)等級(jí)公路和二級(jí)等級(jí)公路與其相關(guān)則說明了快遞相對(duì)近距離配送的線路選擇及其向地級(jí)以上城市外擴(kuò)展的趨向。

表2 各省市快遞業(yè)務(wù)量與可能影響因素的相關(guān)性

3.3 人均快遞業(yè)務(wù)量的影響因素

相關(guān)分析結(jié)果（見表3）顯示，各省市人均快遞業(yè)務(wù)量主要受人均GDP、城鎮(zhèn)化率、網(wǎng)民普及率等3個(gè)指標(biāo)因素影響，且均為強(qiáng)相關(guān)。人均GDP對(duì)人均快遞業(yè)務(wù)量的影響在不斷弱化，但仍然維持在了0.7以上的高水平。這是由人均收入與支付能力提高、網(wǎng)絡(luò)購物大眾化與快遞需求增加、快遞網(wǎng)絡(luò)拓寬與服務(wù)不斷完善等因素共同作用的結(jié)果。城鎮(zhèn)化率與之相關(guān)證明了城鎮(zhèn)地區(qū)/人口具有比鄉(xiāng)村地區(qū)/人口更高的快遞業(yè)務(wù)需求，其相關(guān)系數(shù)先增加后下降則說明了快遞業(yè)務(wù)先向城鎮(zhèn)集中后向鄉(xiāng)村擴(kuò)散的變化。網(wǎng)民普及率與之相關(guān)表明了網(wǎng)絡(luò)購物對(duì)快遞業(yè)務(wù)的重要貢獻(xiàn)，且網(wǎng)民比非網(wǎng)民具有更高的快遞需求。在上述指標(biāo)中，人均GDP因與城鎮(zhèn)化率對(duì)數(shù)相關(guān)[18]，且是導(dǎo)致網(wǎng)民普及率差異的關(guān)鍵，因此成為影響各省市人均快遞業(yè)務(wù)量分布的最核心、最基本的要素。

表3 各省市人均快遞業(yè)務(wù)量與可能影響因素的相關(guān)性

4 結(jié)論

差異與人均GDP、城鎮(zhèn)化率、網(wǎng)民普及率都相關(guān)，其中起決定作用的是人均GDP，但其作用程度在不斷減弱。

通過本文的研究得出了以下結(jié)論：①我國快遞業(yè)務(wù)量及人均快遞業(yè)務(wù)量呈逐年上升趨勢(shì),但2010年后增速明顯加快。②快遞業(yè)務(wù)量在各省市的分布逐步趨于集中，但東部地區(qū)分布一直占據(jù)主導(dǎo)地位，且其中大多數(shù)省市的排名位居前列。③雖然每個(gè)省市的快遞業(yè)務(wù)量與人均快遞業(yè)務(wù)量的升降變化一致，但各省市之間的變幅差別很大。④各省市快遞業(yè)務(wù)量的空間分布受GDP、人均GDP、人口規(guī)模、城鎮(zhèn)人口、城鎮(zhèn)化率、網(wǎng)民規(guī)模、網(wǎng)民普及率、一級(jí)等級(jí)公路里程的影響，但影響程度不同。發(fā)展初期受經(jīng)濟(jì)總量的影響較大，但近期更強(qiáng)調(diào)網(wǎng)民規(guī)模的影響。⑤各省市人均快遞業(yè)務(wù)量的空間分布

[1]孫碩,宋妙,陳川.基于產(chǎn)業(yè)相關(guān)性與時(shí)間序列模型的中國快遞業(yè)務(wù)規(guī)模研究[J].物流科技,2015,(9):134-139.

[2]陳海燕,常連玉.國外快遞業(yè)發(fā)展對(duì)我國民營快遞業(yè)的啟示[J].交通企業(yè)管理,2013,(2):71-73.

[3]紀(jì)秀浩,袁瑞玲.應(yīng)用馬爾科夫鏈預(yù)測(cè)郵政快遞業(yè)務(wù)[J].電子技術(shù)與軟件工程,2013,(18):78-79.

[4]李相林,張金鵬.航空快遞業(yè)在我國的發(fā)展現(xiàn)狀及對(duì)策研究[J].產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì),2015,(11):68-70.

[5]陳京亮.我國鐵路快遞業(yè)務(wù)發(fā)展的思考[J].綜合運(yùn)輸,2006, (2):71-74.

[6]單天振.公路客運(yùn)快遞業(yè)務(wù)發(fā)展策略研究[J].交通企業(yè)管理, 2006,(8):15-16.

[7]張明.中國快遞企業(yè)的空間組織個(gè)案研究—以百世匯通為例[J].城市地理,2014,(20):246-247.

[8]郭月鳳,郭程軒,楊玉勻,等.中國快遞服務(wù)發(fā)展的區(qū)域差異研究[J].華南師范大學(xué)學(xué)報(bào),2013,45(4):119-124.

[9]倪玲霖,王姣,娥胡浩.中國快遞企業(yè)的空間組織研究—以順豐速運(yùn)為例[J].經(jīng)濟(jì)地理,2012,32(2):82-89.

[10]魏雙羽,Bai Martin.跨境包裹快遞代理業(yè)務(wù)管理系統(tǒng)的分析與設(shè)計(jì)[J].上海第二工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào),2015,32(2):131-139.

[11]鄭敏.電子商務(wù)對(duì)快遞業(yè)務(wù)的帶動(dòng)效應(yīng)分析[J].經(jīng)營管理者,2014,(14).

[12]史雅楠,尚迪,劉菁元.我國各省快遞業(yè)務(wù)收入影響因素實(shí)證分析[J].商場(chǎng)現(xiàn)代化,2014,(9).

[13]余子鶴,張誠.中國快遞業(yè)務(wù)經(jīng)營模式比較研究[J].物流管理,2014,(49).

[14]王正勇,李萬青.國內(nèi)快遞業(yè)務(wù)完全開放后的競爭問題與市場(chǎng)機(jī)會(huì)分析[J].對(duì)外經(jīng)貿(mào)實(shí)務(wù),2013,(1):90-93.

[15]孫毅.申通快遞電子商務(wù)物流配送業(yè)務(wù)發(fā)展問題及成因分析[J].中國外資,2013,(6).

[16]趙嘉妮.網(wǎng)購已占快遞業(yè)務(wù)一半以上[EB/OL].http://www. bjnews.com.cn/finance/2013/08/07/277100.htm l,2013-08-07.

[17]孫中偉,楊陽,陸相林.世界互聯(lián)網(wǎng)網(wǎng)民的空間分布規(guī)律與影響因素[J].經(jīng)濟(jì)地理,2015,35(9):1-7.

[18]陳明星,陸大道,查良松,等.中國城市化與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平關(guān)系的國際比較[J].地理研究,2009,28(2):464-474.

Spatial Layout and Influence Factors of Express Delivery Business Volume in China

Wang Yanyan1, Sun Zhongwei2, Feng Ye3
(1. School of Urban & Environmental Science, Shanxi Normal University, Linfen 041000;2. School of Resource & Environmental Science, Shijiazhuang University, Shijiazhuang 050035;3. School of Tourism & Urban-rural Planning, Chengdu University of Technology, Chengdu 610059, China)

In this paper, based on the express delivery business volume and other data published by the state statistics authority, we analyzed the business volume of the express delivery industry of the 31 provinces and autonomous cities of China for the period of 2007-2014, pointed out its spatial distribution characteristics and change pattern and discussed the factors influencing the spatial distribution of the express delivery business volume of the provinces and cities.

expressde livery business;spatial layout;influence factor;China

F252；F252.2

A

1005-152X(2017)04-0010-05

2017-03-01

國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（41101125）；河北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目（D2015106001）

王巖巖（1994-），女，碩士研究生，研究方向：人文地理學(xué)；孫中偉（1978-），通訊作者，男，副教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向：信息與通信地理學(xué)。

doi∶10.3969/j.issn.1005-152X.2017.04.003