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        西部地區(qū)物流綜合評價與協(xié)調(diào)發(fā)展研究

        2018-03-05 09:56:05戴德寶范體軍
        中國軟科學(xué) 2018年1期
        關(guān)鍵詞:物流區(qū)域評價

        戴德寶,范體軍,安 琪

        (1.上海大學(xué)管理學(xué)院,上海 200444; 2.華東理工大學(xué)商學(xué)院,上海 200237)

        一、引言

        2016年中國全年經(jīng)濟總量達到74.41萬億元,東部(10省市)、中部(6省)、西部(12省市)和東北(3省)分別占比42.9%、34.8%、16.7%和6.6%。面積和人口各占全國71.4%和28.6%的西部地區(qū)(四川、重慶、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西和內(nèi)蒙古)礦產(chǎn)、能源和土地資源豐富,但經(jīng)濟規(guī)模差距依然巨大,需要積極用好十九大提出的新發(fā)展理念,加快現(xiàn)階段技術(shù)創(chuàng)新、供給側(cè)改革、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和經(jīng)濟體制改革,借助“東風西漸”實現(xiàn)跨越式發(fā)展。盡管交通不便,但是區(qū)域內(nèi)的物流和經(jīng)濟存在相互依賴、相互協(xié)調(diào)、相互促進和相互制約的動態(tài)耦合關(guān)系[1],2008-2016年GDP增速超過東部地區(qū)。西部地區(qū)完全可以借鑒東部“經(jīng)濟發(fā)展,物流先行”模式,緊跟“一帶一路”戰(zhàn)略,利用互聯(lián)網(wǎng)共享經(jīng)濟模式,有效衡量物流發(fā)展水平、快速發(fā)現(xiàn)物流產(chǎn)業(yè)瓶頸、協(xié)調(diào)整合物流資源以及合理規(guī)劃物流網(wǎng)絡(luò)布局,促進西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展、解決區(qū)域經(jīng)濟不平衡問題和助推經(jīng)濟一體化。

        區(qū)域物流是依據(jù)可持續(xù)發(fā)展總體目標而構(gòu)建的適應(yīng)區(qū)域環(huán)境特征、提供區(qū)域物流功能以及滿足區(qū)域各項發(fā)展需要的物流活動體系,具有合理的空間結(jié)構(gòu)和服務(wù)規(guī)模以及有效的組織與管理機制[2]。國內(nèi)外學(xué)者的研究成果主要體現(xiàn)在以下三個方面。

        (1)區(qū)域物流與經(jīng)濟關(guān)系。一是定性分析。Li等[3]應(yīng)用交通基礎(chǔ)設(shè)施與區(qū)域經(jīng)濟增長的內(nèi)在作用機理分析前者對后者的帶動作用。二是定量分析。Bensassi等[4]使用引力模型和重力方程等發(fā)現(xiàn)物流對貨物貿(mào)易流動的重要性,ule等[5]使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)國家競爭力與物流效率之間密切相關(guān)。

        (2)區(qū)域物流影響因素與評價。一是影響因素分析。Spillan等[6]從供應(yīng)鏈管理角度分析物流競爭力潛在影響因素,Allen等[7]使用多城市數(shù)據(jù)分析地理、空間和土地因素對城市物流的影響,D’Aleo和Sergi[8]基于歐盟物流競爭力研究信息技術(shù)和人力資源對物流績效的影響。二是評價指標和方法研究。Carlucci等[9]使用主成分分析法評估分析意大利區(qū)域物流競爭力,Liang和Ding等[10]應(yīng)用模糊質(zhì)量評價法評價臺灣國際港口物流中心,Wong等[11]使用成本、時間、質(zhì)量和靈活性等指標體系評估珠江三角洲直接和間接的跨境供應(yīng)鏈績效,Wong等[12]使用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法評估馬來西亞第三方物流績效。

        上述研究偏于企業(yè)微觀尺度或全球一體化角度,國家視角的評價多是基于單個省市縱向分析[18-19],缺乏橫向比較,難以總體把握區(qū)域物流發(fā)展不平衡,容易忽略省市間物流聯(lián)系,計量經(jīng)濟學(xué)、層次分析法以及主成分分析法等評價方法傾向主觀。區(qū)域物流網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃布局研究多著眼物流中心甄選而忽視“區(qū)位”關(guān)鍵要素影響,定性分析節(jié)點間輻射和聯(lián)系尚欠科學(xué)?;谝延形墨I資料,本研究先構(gòu)建西部地區(qū)區(qū)域物流評價體系,針對西部各省市,利用不同評價方法的適用特點和優(yōu)勢,使用多種方法組合評價,以提高評價質(zhì)量[20]??陀^準確的綜合評價及聚類分析可為發(fā)現(xiàn)區(qū)域物流發(fā)展制約因素和比較優(yōu)勢提供理論依據(jù),使用評價結(jié)果和引力模型構(gòu)建西部地區(qū)區(qū)域物流軸輻式網(wǎng)絡(luò)布局有利于合理配置物流資源和提高物流系統(tǒng)運轉(zhuǎn)效率,并為西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展提供參考決策。

        二、研究思路和評價體系

        (一)研究思路

        研究思路(見圖1)包括數(shù)據(jù)收集及評價體系建立、獨立評價、綜合評價和物流網(wǎng)絡(luò)布局規(guī)劃四大步驟和11項具體研究任務(wù)。初選評價指標來自于國內(nèi)外相關(guān)研究和我國實際情況,研究數(shù)據(jù)來源于2014-2016年國家與省市統(tǒng)計年鑒、谷歌地圖、中國公路信息服務(wù)網(wǎng)等。

        圖1 研究思路結(jié)構(gòu)圖

        (二)評價指標選取

        為了全面、準確和客觀地評價西部地區(qū)區(qū)域物流發(fā)展水平,必須遵循研究科學(xué)性、方法可行性、評估系統(tǒng)性、指標可比性等原則,構(gòu)建相應(yīng)量化指標測評體系。本研究從區(qū)域經(jīng)濟水平、物流供求和發(fā)展狀況、物流支持狀況和信息化水平等四個維,度評估西部地區(qū)12省市綜合物流發(fā)展水平。區(qū)域經(jīng)濟水平涵蓋經(jīng)濟實力與消費水平,能夠有力推動區(qū)域物流發(fā)展;物流供求和發(fā)展狀況從生產(chǎn)、消費、國內(nèi)流通等不同角度,映射區(qū)域物流服務(wù)的行業(yè)需求、潛在物流量和行業(yè)生命力;物流支持狀況指標用于反映物流設(shè)施基礎(chǔ)和人力資源情況,從側(cè)面體現(xiàn)該區(qū)域的物流流通能力以及政府支持程度;信息化程度是影響物流能力表現(xiàn)、物流現(xiàn)代化程度的重要指標。根據(jù)指標選擇完備性、指標含義明確性以及數(shù)據(jù)可獲性原則,并兼顧評估特殊性和綜合性,最終建成包含16條指標的綜合評價體系(見表1)。

        (三)數(shù)據(jù)收集與整理

        (1)數(shù)據(jù)預(yù)處理。本研究選取西部地區(qū)12個省級行政區(qū)2015年相關(guān)數(shù)據(jù)進行橫向比較分析,并評價區(qū)域物流發(fā)展水平。同時還獲取2014年相關(guān)數(shù)據(jù)進行縱向物流發(fā)展水平綜合評價對比分析?;诒?評價指標體系,對12省市數(shù)據(jù)進行預(yù)處理,對不能直接獲得的指標數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換整理。例如引入公路和鐵路運輸網(wǎng)密度{=(公路里程+鐵路里程)/鐵路里程}指標描述地廣人稀的西部地區(qū)物流設(shè)施基礎(chǔ)水平以降低誤差。

        表1 西部地區(qū)區(qū)域物流發(fā)展水平綜合評價體系

        (2)數(shù)據(jù)標準化。為消除指標量綱和數(shù)量級影響,本研究采取Z-Score方法對原始數(shù)據(jù)進行標準化轉(zhuǎn)換。區(qū)域物流發(fā)展水平的樣本矩陣X設(shè)有n(=12)個區(qū)域、p(=16)個評價指標,xij表示第i個省市的第j個指標值,矩陣Z=[Zij]為標準化矩陣。

        (1≤i≤n;1≤j≤p)

        (1)

        三、三種方法獨立評價和綜合評價

        (一)主成分分析評價模型

        主成分分析法基本思想是:保證信息損失小的同時,使用線性變換聚集原有指標,生成幾個綜合指標(主成分),達到降維目的[21]。本文使用2015年數(shù)據(jù)和表1評價指標體系,運用主成分分析法評價對西部地區(qū)物流能力水平。

        (1)提取主成分。利用統(tǒng)計軟件計算得出評價指標相關(guān)系數(shù)矩陣R,并計算其特征值、貢獻率和累計貢獻率,根據(jù)累計貢獻率要達到85%以上和方差大于1原則[22],提取出3個主成分特征值分別為9.228、2.924和1.668,各解釋原始變量信息的57.673%、18.273%和10.427%,累計貢獻率達到86.373%,能夠反映西部12省的綜合物流水平。

        (2)主成分載荷分析。為便于解釋實際問題,對主成分因子進行方差最大正交旋轉(zhuǎn)處理,得原始變量的主成分載荷矩陣(見表2)。第一主成分(物流支持因子:X2、X4、X5、X6、X7、X8、X9、X10、X12、X13、X14)和第二主成分(信息化水平因子:X1、X15、X16)具有較高載荷和較強解釋能力,第三主成分(發(fā)展?jié)摿σ蜃樱篨3、X11)具有較高載荷。

        (3)主成分綜合得分與排名。先利用標準化數(shù)據(jù)和主成分載荷計算各主成分得分:

        (2)

        其中,F(xiàn)ik表示第i個被評價省市第k個主成分取值,Zij表示第i個被評價對象第j項指標標準化后的值,xjk表示第k個主成分的第j項指標的載荷值,λk表示第k個主成分的特征值。以各主成分的方差貢獻率比重作為權(quán)重,線性加權(quán)求和得到綜合主成分得分:

        (3)

        其中,Ei反映第i個省市物流發(fā)展的綜合實力。Rk表示第k個主成分權(quán)重(方差貢獻率),s為提取主成分個數(shù)。Ei值越高,說明該地區(qū)物流發(fā)展綜合水平越高,競爭力越強,反之則不然。計算結(jié)果如表3所示。

        表2 旋轉(zhuǎn)載荷矩陣

        表3 基于主成分分析的2015年西部地區(qū)區(qū)域物流發(fā)展水平綜合得分及排名

        (二)熵權(quán)法評價模型

        熵權(quán)法根據(jù)各指標觀測值的信息量大小確定指標權(quán)重,以減少主觀性[23]。設(shè)有m(=12)個評價對象,n(=16)個評價指標,yij為標準化樣本矩陣,則第j項指標的熵為:

        (4)

        hj(=1-hj,差異性系數(shù))表示第j個指標值的分散程度。第j個指標yij值分布越分散,相應(yīng)hj值越大,表明其重要程度越高。相反則表明其重要性越低;如果yij值都相等,表明其分布絕對集中,則在評價時沒有作用。因此,可用熵測度來表示第j個指標的權(quán)重為:

        (5)

        通過式(5)計算,可得X1-X16指標的熵值法權(quán)重為(0.0122,0.0646,0.0019,0.0809,0.0706,0.0801,0.1307,0.0578,0.1384,0.1012,0.085,0.0743,0.0641,0.0343,0.0017,0.0022),2015年西部地區(qū)物流發(fā)展水平基于熵權(quán)法的綜合排名是四川、重慶、陜西、廣西、云南、內(nèi)蒙、貴州、新疆、甘肅、寧夏、青海、西藏。

        (三)灰色關(guān)聯(lián)分析評價模型

        灰色關(guān)聯(lián)分析基本思想,是根據(jù)各比較序列集曲線與參考序列曲線之間的幾何相似度確定二者的關(guān)聯(lián)度,值越大表明評價對象與目標對象越接近[24]。利用灰色關(guān)聯(lián)分析綜合評價西部地區(qū)區(qū)域物流發(fā)展水平過程如下:

        (1)確定參考序列。參考序列是一個理想標準,由各指標最優(yōu)值或最劣值構(gòu)成。假設(shè)系統(tǒng)有1個參考序列xoj和m(=12)個比較序列xij,xoj表示綜合指標在j指標評價值,xij表示第i個評價對象在j指標取值。

        (2)計算關(guān)聯(lián)系數(shù)和關(guān)聯(lián)度。xoj和xij在j指標上的關(guān)聯(lián)系數(shù)如下:

        (i=1,2,…,12;j=1,2,…,16)

        (6)

        其中,α是分辨系數(shù),其作用在于提高關(guān)聯(lián)系數(shù)之間的差異顯著性,一般在0和1之間,通常取值0.5。ξij反映第i個比較序列xi與參考序列x0在第j個指標上的關(guān)聯(lián)程度。通過式(7)計算各評價對象各指標關(guān)聯(lián)系數(shù)的加權(quán)平均值用以反映其與參考序列的綜合關(guān)程度,考ωj為第j項指標的權(quán)重。

        (7)

        由于所有指標均為正向型指標,本研究取標準化處理后各指標最大值組成參考序列,并利用前面熵權(quán)法權(quán)重作為客觀權(quán)重,使用MATLAB計算得到基于灰色關(guān)聯(lián)分析法的2015年西部地區(qū)物流發(fā)展水平綜合排名是四川、重慶、廣西、陜西、內(nèi)蒙、云南、貴州、新疆、甘肅、寧夏、青海、西藏。

        (四)三種評價方法的一致性檢驗

        分別使用上述三種方法對西部十二地區(qū)2014年數(shù)據(jù)進行單方法評價。采用Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗法對主成分分析法、熵權(quán)法、灰色關(guān)聯(lián)分析法三種方法的評價結(jié)果的一致性進行檢驗,結(jié)果如表4所示。

        表4 Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗結(jié)果

        由表4可知,2014年和2015年的Kendall協(xié)同檢驗系數(shù)均接近1且概率P值小于0.05,表明在顯著性水平為0.05的情況下,三種方法的評價結(jié)果通過Kendall檢驗,即三種方法的評價結(jié)果具有統(tǒng)計意義上的一致性,因此可以采用加權(quán)平均法進行組合評價。

        (五)區(qū)域物流發(fā)展水平綜合評價

        (1)組合評價。設(shè)xij為第i個省市第j種評價方法評分值,采用Z-score標準化處理的標準得分yij,則第i個省市最后得分為ti=(yi1+yi2+yi3)/3,按ti大小對12個省市排序(見圖2),整體一致,局部新疆和貴州兩年位置出現(xiàn)互換情況。

        (2)聚類分析。綜合評價結(jié)果發(fā)現(xiàn),各省市物流發(fā)展水平存在差異性和不均衡性。為了更好地研究西部地區(qū)區(qū)域物流發(fā)展水平的特征及趨勢,借助多元統(tǒng)計的度量尺度描述其共性與差異,使用上文建立的評級指標體系及2015年數(shù)據(jù)進行聚類分析。取類間間距d=5時比較合適,將12個省市分為了四類,第一類:四川;第二類:重慶、陜西、內(nèi)蒙;第三類:廣西、云南、貴州、甘肅;第四類:寧夏、青海、西藏、新疆。

        綜合上述三種獨立評價方法、組合評價、聚類分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)西部地區(qū)各省份物流發(fā)展水平差異明顯。四川、重慶、陜西和內(nèi)蒙等省市物流發(fā)展水平較高,廣西、云南、貴州和甘肅一般,新疆、寧夏、青海和西藏較低。2014年與2015年縱向?qū)Ρ确治霭l(fā)現(xiàn)西部地區(qū)整體物流發(fā)展水平穩(wěn)中有升,各省市均具有自身優(yōu)勢和潛在競爭力。西南各省物流發(fā)展水平高于西北各省,臨近中部和邊境區(qū)域高于內(nèi)陸區(qū)域。12個省市物流發(fā)展水平橫向上可分為四個層級。第一級(四川)物流發(fā)展水平超高的原因是區(qū)位優(yōu)勢明顯,處于西南物流中心顯要位置,輻射帶動作用強,綜合交通運輸體系和基礎(chǔ)設(shè)施已具規(guī)模;第二級(重慶、陜西、內(nèi)蒙)物流發(fā)展水平穩(wěn)定,物流與經(jīng)濟長期協(xié)同發(fā)展。內(nèi)蒙古比較特殊,經(jīng)濟潛力因子Fi3為12省最低,可能原因是經(jīng)濟有賴于大量外來投資支持,物流發(fā)展未成規(guī)模,經(jīng)濟促進作用不明顯;第三級(廣西、云南、貴州、甘肅)的消費能力、人均收入和生活質(zhì)量較為均衡,與其他省市聯(lián)系較少,物流發(fā)展緩慢,缺乏大范圍內(nèi)開展物流網(wǎng)絡(luò)化服務(wù)的實踐經(jīng)驗;第四級(新疆、寧夏、青海、西藏)物流支持因子Fi1排名最后,物流發(fā)展落后的原因可能是經(jīng)濟實力不強、工業(yè)落后、交通不發(fā)達且各方面條件欠缺,但是其信息化程度在提升,經(jīng)濟發(fā)展速度較快,區(qū)域物流服務(wù)需求規(guī)模在逐步提升。

        圖2 西部地區(qū)區(qū)域物流發(fā)展水平組合評價結(jié)果

        四、西部地區(qū)物流網(wǎng)絡(luò)布局規(guī)劃

        各地政府紛紛開展物流戰(zhàn)略、基礎(chǔ)設(shè)施、支持政策等物流系統(tǒng)建設(shè),區(qū)域物流發(fā)展迅速。然而上升時期,為謀求更多資源和空間優(yōu)勢,各地物流系統(tǒng)建設(shè)過程中由于攀比和競爭心態(tài)導(dǎo)致規(guī)劃和定位雷同而內(nèi)耗嚴重?!跋劝l(fā)展中心和后輻射周邊”的點軸理論能夠反映社會經(jīng)濟空間組織客觀規(guī)律,廣泛應(yīng)用于國土開發(fā)和區(qū)域發(fā)展領(lǐng)域[25]。軸輻式物流網(wǎng)絡(luò)模式是運用網(wǎng)絡(luò)分析方法將交通運輸線路看作由點和軸組成的空間規(guī)劃與交通運輸相關(guān)的應(yīng)用系統(tǒng)[26]。軸輻式區(qū)域物流布局規(guī)劃能夠充分整合物流資源并形成規(guī)模效應(yīng),實現(xiàn)物流時效性和經(jīng)濟性,促進區(qū)域經(jīng)濟協(xié)同共贏[27]。

        (1)軸心城市和輻心城市選擇。一個軸輻式物流網(wǎng)絡(luò)在無擁堵理想狀態(tài)下宜選取4到5個樞紐節(jié)點[28]。結(jié)合上文對西部地區(qū)2015年區(qū)域物流發(fā)展水平的綜合評價和聚類分析結(jié)果,本研究初步選取綜合評價較高且聚類結(jié)果為前兩層次的四川、重慶、陜西和內(nèi)蒙為樞紐節(jié)點。參考地理位置因素,將得分較高的新疆也選擇為樞紐節(jié)點。支配地位的樞紐節(jié)點為軸心,其他節(jié)點為輻心和輻點。根據(jù)物流發(fā)展水平綜合評價結(jié)果,西部地區(qū)軸輻式物流網(wǎng)絡(luò)布局可分為三個層次(見圖2),四川省遠領(lǐng)先其他省市為西部地區(qū)軸心,重慶、陜西、內(nèi)蒙、新疆為輻心,廣西、云南、貴州、甘肅、寧夏、青海、西藏為輻點。

        (2)基于引力模型和隸屬度的輻射范圍確定。軸心省市定位之后需要確定軸心省市輻射范圍和計算省市之間物流聯(lián)系度。依據(jù)區(qū)域物流網(wǎng)絡(luò)特點,本研究選取引力模型分析樞紐節(jié)點省市的輻射范圍。受到萬有引力公式啟示,Reilly[29]使用引力模型分析城市間零售引力強度作為城市間經(jīng)濟聯(lián)系度[30],此后被用于其他經(jīng)濟領(lǐng)域。

        (8)

        如式(8)所示,Iij為物流引力;Zi和Zj分別代表各省的“物流質(zhì)量”,用各省市物流發(fā)展水平組合評價得分表示。由于負值不能表示“物流質(zhì)量”,特將物流發(fā)展組合評價得分均線性平移兩個單位作為調(diào)整數(shù)據(jù);非直轄市省級區(qū)域以省會作為經(jīng)濟輻射中心和“幾何”中心,選取各省省會城市之間最短公路運輸距離數(shù)據(jù)替代省市之間的“空間距離”。α為引力系數(shù),常取值1;Dij為空間距離;r為引力衰減系數(shù),常取值2。僅有城市間物流引力還不能清晰地劃分輻射范圍,需要引入經(jīng)濟聯(lián)系隸屬度[31]作為衡量標準。

        (9)

        使用式(9)測度物流往來影響范圍,更能直觀反映輻點省市對軸心輻心省市的隸屬程度。Mij為物流聯(lián)系隸屬度,表示i省市節(jié)點歸屬于j省市節(jié)點輻射概率;Iij為式(8)得出的物流引力強度。通過計算西部地區(qū)5個軸心輻心省市與7個輻點省市之間的物流引力和隸屬度,發(fā)現(xiàn)內(nèi)蒙和新疆與輻點省市之間的物流引力均很低,隸屬度結(jié)果顯示這兩個地區(qū)的輻射范圍無輻點省市,因此將這兩個地區(qū)由軸心節(jié)點降至輻點節(jié)點,重新進行物流引力與隸屬度計算,結(jié)果如表5所示。

        表5 省市間物流引力強度和隸屬度結(jié)果

        注:“/”前為物流引力強度。“/”后為隸屬度。

        (3)西部地區(qū)軸輻式物流網(wǎng)絡(luò)布局規(guī)劃。將輻點節(jié)點歸為對于隸屬度最大的軸心輻心省市的輻射范圍中,最終根據(jù)所確定的軸心輻心城市、輻點城市和輻射范圍結(jié)果構(gòu)建出如圖3所示以四川為軸心、以重慶和陜西為輻心的“一主兩副”西部地區(qū)軸輻式物流規(guī)劃格局。第一層為強隸屬關(guān)系:四川→(云南、新疆、西藏);重慶→(貴州、廣西);陜西→(甘肅、內(nèi)蒙、寧夏、青海);第二層是較強隸屬關(guān)系:重慶→(云南、甘肅),四川→(貴州、廣西、甘肅、內(nèi)蒙、青海),說明四川和重慶的輻射范圍和影響力要高于陜西,如果雙重疊加,影響會更大。

        圖3 中國西部地區(qū)軸輻式物流網(wǎng)絡(luò)布局結(jié)構(gòu)圖

        五、西部地區(qū)物流與經(jīng)濟發(fā)展策略

        (1)本研究通過層次分析法、熵權(quán)法和關(guān)聯(lián)分析等多種方法評價西部地區(qū)各省份物流發(fā)展水平數(shù)據(jù),排序結(jié)果也并非完全一致,后加用組合評價方法進行綜合評估。再使用Kendall協(xié)同系數(shù)檢驗組合評價解決單一方法評估不一致問題,利用綜合評價和聚類分析結(jié)果以及點軸理論通過引力模型定量分析西部地區(qū)各省份物流發(fā)展聯(lián)系,構(gòu)建“一主兩副”西部地區(qū)軸輻式物流網(wǎng)絡(luò)布局。一般點軸理論計算結(jié)果是一個軸心城市或輻心城市可以輻射多個輻點城市,但還應(yīng)該考慮一個輔點城市也可擁有兩個以上軸心城市或輔心城市的情況。

        (2)使用城市數(shù)據(jù)部分代替省份數(shù)據(jù)則是基于當前國內(nèi)省會城市優(yōu)先發(fā)展假設(shè)。盡管有諸多原因,不可否認的是省會城市在中國許多省份相比于省內(nèi)其他城市會有更多資源和政策。政策研究需要體現(xiàn)生態(tài)環(huán)境保護價值,不能對新疆、西藏、青海和內(nèi)蒙進行簡單的現(xiàn)代經(jīng)濟數(shù)據(jù)映射。

        (3)使用隸屬度繪制網(wǎng)絡(luò)布局圖時需要顧及隸屬度的層次性。其他省會城市對重慶、成都和西安的隸屬度分三層關(guān)系(表5),將第二層隸屬度標記在圖3上(虛線連線)會發(fā)現(xiàn)有這樣幾組幾何關(guān)系:西南北鐵三角“重慶-成都-西安”、西南北三棱錐“蘭州-重慶-成都-西安”、西南四棱錐“貴陽-昆明-成都-重慶-南寧”。

        西部地區(qū)是中國未來經(jīng)濟發(fā)展的戰(zhàn)略要地,西部地區(qū)經(jīng)濟提升不僅是差距填補問題,更是中國走向經(jīng)濟強國的保障。本研究通過物流發(fā)展水平評價與布局規(guī)劃試圖發(fā)現(xiàn)西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展優(yōu)勢與挑戰(zhàn),基于地區(qū)地理空間思維和整體發(fā)展思路發(fā)現(xiàn)西部各省市發(fā)展策略。

        (1)加強物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)?!耙粠б宦贰睘橹袊鞑康貐^(qū),尤其是西北地區(qū)提供絕好的發(fā)展機會,新疆、甘肅、內(nèi)蒙和陜西需要加強基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和升級,優(yōu)先發(fā)展物流運輸產(chǎn)業(yè),發(fā)揮亞歐大陸橋作用。

        (2)做實經(jīng)濟空間幾何體。西南北鐵三角,作為西部中間核心發(fā)達省市需要加強互動效應(yīng),形成西部南北三角核心區(qū);西南北三棱錐主要是突出蘭州作為“一帶一路”必經(jīng)城市的大力參與,以后可以作為西寧和銀川的輔心城市;西南四棱錐突出貴陽的上升空間以及南寧與珠三角鄰接效應(yīng)。

        (3)發(fā)揮長江經(jīng)濟帶西部倒推力,加強技術(shù)創(chuàng)新和加快產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級。重慶、四川、云南和貴州需要引流長江經(jīng)濟帶東部高成本擠出的技術(shù)、人力、物料和場地資源,除物流外,電子、輕工、汽車、互聯(lián)網(wǎng)等諸多產(chǎn)業(yè)都會有很大生長空間。

        (4)利用好國家技術(shù)扶貧政策,廣泛吸納技術(shù)和人才,優(yōu)質(zhì)供應(yīng)地區(qū)特產(chǎn)。貴州獲批建成全國首個國家級大數(shù)據(jù)綜合試驗區(qū),一下躍升為國內(nèi)技術(shù)領(lǐng)先省份;新疆利用電子商務(wù)的精準扶貧網(wǎng)售當?shù)靥禺a(chǎn)非常成功,2017年天貓雙11賣出阿克蘇蘋果170多萬斤。

        (5)以國帶點帶線,以點以線帶區(qū),以區(qū)帶城,以城帶省。深圳和上海浦東都是成功典范,帶動珠三角和長三角,再帶動更多的城市形成城市群,形成可觀的省份數(shù)據(jù)。目前西部地區(qū)可以借鑒東部發(fā)展模式,緊跟國家點線戰(zhàn)略加快發(fā)展。烏魯木齊作為“一帶一路”西部進出口中轉(zhuǎn)站潛力巨大。

        (6)環(huán)境保護與經(jīng)濟發(fā)展并行。高海拔地區(qū)的西藏、青海、四川西部、新疆南部以及沙漠化的內(nèi)蒙部分地區(qū)不能簡單使用現(xiàn)行經(jīng)濟指標衡量,甚至可以不納入現(xiàn)行經(jīng)濟考察行列或者使用環(huán)境資產(chǎn)計算,發(fā)展規(guī)劃要充分考慮地質(zhì)風險和生態(tài)資源,產(chǎn)業(yè)宜簡單環(huán)保,可實行限量性的生態(tài)旅游、養(yǎng)殖、種植和商務(wù)會議。

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