董慧麗，梁紅艷

(福州大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，福建 福州 350116)

城市群作為城市區(qū)域化和區(qū)域城市化過(guò)程中出現(xiàn)的獨(dú)特地域空間組織形式，是城市化發(fā)展到一定階段的標(biāo)志性產(chǎn)物，以城市群為單元的區(qū)域規(guī)劃已經(jīng)成為我國(guó)重要的發(fā)展部署，我國(guó)區(qū)域發(fā)展范圍正在由省域、行政區(qū)轉(zhuǎn)向城市群。城市群物流作為連接城市的紐帶，對(duì)降低城市之間的阻隔、連接跨區(qū)域的生產(chǎn)消費(fèi)、提升經(jīng)濟(jì)和社會(huì)效益、促進(jìn)城市群協(xié)調(diào)發(fā)展、推動(dòng)經(jīng)濟(jì)一體化具有重要的意義。然而由于我國(guó)各個(gè)城市間的自然資源、區(qū)位優(yōu)勢(shì)、政府政策、投資環(huán)境的不同，導(dǎo)致城市群物流在發(fā)展過(guò)程中存在巨大差異。因此，科學(xué)評(píng)價(jià)城市群物流業(yè)的發(fā)展水平，全面把握城市群物流業(yè)的業(yè)發(fā)展水平及來(lái)源，分析其影響因素，對(duì)于提高城市群物流業(yè)整體水平、優(yōu)化城市群物流業(yè)的空間布局具有重要的意義。

關(guān)于區(qū)域物流業(yè)空間差異方面，金鳳花等[1]以我國(guó)31個(gè)省級(jí)區(qū)域物流為研究對(duì)象，并將其劃分為7個(gè)地帶，運(yùn)用Theil指數(shù)對(duì)區(qū)域物流差異進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)華北地區(qū)區(qū)域物流內(nèi)部差異最為明顯；齊勝達(dá)等[2]以絲綢之路為背景，研究了沿線14個(gè)省區(qū)的物流業(yè)發(fā)展水平，發(fā)現(xiàn)區(qū)域物流發(fā)展水平存在明顯差異，其中江蘇省綜合競(jìng)爭(zhēng)力最強(qiáng)，云南省最弱；陳文新等[3]選取2000—2014年我國(guó)31個(gè)省區(qū)物流產(chǎn)業(yè)總量的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用描述性統(tǒng)計(jì)對(duì)各省區(qū)物流發(fā)展時(shí)空差異進(jìn)行分析。關(guān)于物流業(yè)發(fā)展影響因素方面，謝守紅等[4]運(yùn)用嶺回歸法對(duì)長(zhǎng)江三角洲物流業(yè)的影響因素進(jìn)行分析；田振中[5]采用通徑分析方法，從供需兩個(gè)維度選取8個(gè)因素分析其對(duì)河南省物流業(yè)發(fā)展的影響。但上述研究均存在一定的局限性，從研究對(duì)象看，目前關(guān)于區(qū)域物流業(yè)的研究多以省域?yàn)榛狙芯繂卧?，將我?guó)劃分為三大地區(qū)或7個(gè)地帶進(jìn)行分析。城市群作為我國(guó)參與國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力的載體，既有研究多集中在對(duì)城市群金融發(fā)展水平的空間差異進(jìn)行分析[6]，而鮮有文獻(xiàn)對(duì)城市群物流業(yè)發(fā)展的差異進(jìn)行探討。從指標(biāo)體系看，已有文獻(xiàn)多以單一指標(biāo)來(lái)衡量物流業(yè)發(fā)展水平[7-8]，如貨運(yùn)量、人均貨物周轉(zhuǎn)量等，所得結(jié)論可能有失偏頗。從物流業(yè)發(fā)展的影響因素來(lái)看，既有文獻(xiàn)均是在空間均質(zhì)的假設(shè)下對(duì)影響因素展開(kāi)研究，忽視了空間效應(yīng)在模型設(shè)計(jì)和實(shí)證研究中的作用，而我國(guó)各地區(qū)由于區(qū)位優(yōu)勢(shì)、資源環(huán)境等方面存在空間異質(zhì)性，因此空間均質(zhì)下得到的結(jié)果是有偏差的。

筆者在已有研究的基礎(chǔ)上，以五大國(guó)家級(jí)城市群為研究對(duì)象，首先從區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施支撐能力、信息系統(tǒng)保障能力、物流業(yè)經(jīng)營(yíng)管理運(yùn)作能力和發(fā)展環(huán)境支持能力4個(gè)維度選取多個(gè)指標(biāo)，運(yùn)用主成分分析法測(cè)算我國(guó)城市群物流業(yè)的發(fā)展水平；然后利用Dagum基尼系數(shù)對(duì)城市群之間及城市群內(nèi)部各城市間的差異進(jìn)行分析，并判別差異的主要來(lái)源；最后結(jié)合地理加權(quán)回歸模型從空間角度分析我國(guó)物流業(yè)發(fā)展差異變動(dòng)的影響因素，根據(jù)該變參數(shù)估計(jì)結(jié)果獲取比較切實(shí)的結(jié)論，以期在差異中尋找提升我國(guó)城市群物流業(yè)發(fā)展水平的合理方式，為我國(guó)城市群物流業(yè)的發(fā)展方向及路徑選擇提供重要理論支持和實(shí)踐參考。

1　模型與方法介紹

1.1　Dagum基尼系數(shù)

DAGUM[9]于1997年提出了按子群分解的方法，即Dagum基尼系數(shù)。該方法充分考慮子樣本的分布狀況，將總體基尼系數(shù)分解為區(qū)域內(nèi)差異的貢獻(xiàn)、區(qū)域間差異的貢獻(xiàn)和超變密度貢獻(xiàn)，可充分研究空間差異問(wèn)題[10]。因此，筆者采用Dagum基尼系數(shù)分解的方法對(duì)我國(guó)五大城市群物流業(yè)發(fā)展水平的空間差異進(jìn)行描述。根據(jù)Dagum基尼系數(shù)分解的方法，總體基尼系數(shù)G的定義如式(1)所示：

(1)

(2)

Dagum基尼系數(shù)可以分解為區(qū)域內(nèi)差異的貢獻(xiàn)Gw、區(qū)域間差異的貢獻(xiàn)Gnb和超變密度貢獻(xiàn)Gt3部分，且滿(mǎn)足G=Gw+Gnb+Gt。Gjj表示第j個(gè)城市群的區(qū)域內(nèi)基尼系數(shù)，Gjh表示第j個(gè)城市群與第h個(gè)城市群之間的區(qū)域間基尼系數(shù)。

(3)

(4)

(5)

(6)

(7)

(8)

(9)

(10)

式中：djh表示城市群j、h中所有yji-yhr>0的樣本值加總的數(shù)學(xué)期望；pjh表示城市群j、h中所有yhr-yji>0的樣本值加總的數(shù)學(xué)期望；Fj、Fh分別表示第j個(gè)城市群和第h個(gè)城市群的累積分布函數(shù)。

1.2　地理加權(quán)回歸

傳統(tǒng)的回歸模型往往建立在假設(shè)空間均質(zhì)的前提下，用一個(gè)方程捕捉數(shù)據(jù)來(lái)分析因變量和自變量之間的顯著性關(guān)系，然而數(shù)據(jù)在空間上具有復(fù)雜性，使得不同區(qū)域間自變量對(duì)因變量的影響可能不同，而地理加權(quán)回歸模型(geographically weighted regression，GWR)在傳統(tǒng)回歸的基礎(chǔ)上引入了空間自相關(guān)，允許回歸參數(shù)隨著地理空間的變化而變化[11]。其表達(dá)式如下：

yi=βi0+βi1xi1+…+βikxik+…+βinxin+εi

(11)

式中：i表示五大城市群中的79個(gè)城市；yi表示第i個(gè)城市的物流發(fā)展水平；xik表示影響第i個(gè)城市物流業(yè)發(fā)展的第k個(gè)因素；βik表示回歸參數(shù)，隨著區(qū)位的變化而變化；εi表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。

權(quán)重矩陣通常以高斯核函數(shù)來(lái)計(jì)算，其表達(dá)式為：

(12)

其中，b為帶寬，當(dāng)赤池信息準(zhǔn)則(AIC)最小時(shí)，帶寬b為最佳。

2　數(shù)據(jù)說(shuō)明與來(lái)源

筆者遵循系統(tǒng)性、科學(xué)性、可比性和易獲得的原則，從區(qū)域基礎(chǔ)設(shè)施支撐能力(公路里程、民用汽車(chē)擁有量、貨運(yùn)總量)、信息系統(tǒng)保障能力(年末移動(dòng)電話用戶(hù)數(shù)、郵電業(yè)務(wù)收入)、物流業(yè)經(jīng)營(yíng)管理運(yùn)作能力(物流業(yè)從業(yè)人員數(shù)量)和發(fā)展環(huán)境支持能力(人均GDP、社會(huì)消費(fèi)品零售總額)4個(gè)維度出發(fā)，選取8個(gè)指標(biāo)，運(yùn)用主成分分析法對(duì)各指標(biāo)賦予權(quán)重，對(duì)五大城市群79個(gè)城市2006—2015年物流業(yè)發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)算。各指標(biāo)數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》、各市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)和各省市統(tǒng)計(jì)年鑒，部分缺失數(shù)據(jù)根據(jù)年平均增長(zhǎng)率推算獲取。

3　實(shí)證研究

3.1　我國(guó)五大城市群物流業(yè)發(fā)展水平

筆者通過(guò)主成分分析法得出我國(guó)五大城市群各城市物流業(yè)的綜合得分，代表各城市物流業(yè)的發(fā)展水平。為了反映五大城市群物流業(yè)發(fā)展水平的時(shí)空差異，筆者選取2006年和2015年五大城市群的物流業(yè)發(fā)展水平進(jìn)行空間分布可視化呈現(xiàn)，如圖1所示?？梢钥闯觯?006—2015年我國(guó)五大城市群物流業(yè)發(fā)展水平呈現(xiàn)非均衡發(fā)展態(tài)勢(shì)，空間差異較為顯著。從整體來(lái)看，長(zhǎng)三角城市群物流業(yè)發(fā)展水平整體較高，2006年和2015年該區(qū)域平均得分分別為0.433 3、0.437 1，而長(zhǎng)江中游城市群物流業(yè)發(fā)展水平偏低，2006年和2015年該區(qū)域平均得分分別為0.136 6、0.161 9。從各個(gè)城市群來(lái)看，城市群內(nèi)部也存在著空間差異。以京津冀地區(qū)為例，京津冀城市群物流業(yè)發(fā)展水平最高的城市北京在2006年和2015年的得分分別為1.870 7、1.822 9，而承德市的得分分別為0.121 7、0.114 0，說(shuō)明城市群內(nèi)部物流業(yè)發(fā)展差異十分明顯。

圖1　我國(guó)五大城市群物流業(yè)發(fā)展水平空間分布

3.2　我國(guó)五大城市群物流業(yè)發(fā)展的空間差異分析

為了進(jìn)一步研究我國(guó)城市群物流業(yè)發(fā)展水平的空間差異，筆者根據(jù)Dagum基尼系數(shù)按子群分解的方法，對(duì)我國(guó)五大城市群物流業(yè)發(fā)展水平的基尼系數(shù)進(jìn)行分解，由于篇幅所限，以下只給出相關(guān)時(shí)序圖。

3.2.1我國(guó)五大城市群物流業(yè)發(fā)展的總體差異及演變態(tài)勢(shì)

圖2　我國(guó)五大城市群物流業(yè)發(fā)展的總體區(qū)域差異及演變態(tài)勢(shì)

我國(guó)五大城市群物流業(yè)發(fā)展的總體區(qū)域差異及演變態(tài)勢(shì)如圖2所示。從總體區(qū)域差異來(lái)看，2006—2012年我國(guó)五大城市群物流的區(qū)域差異呈現(xiàn)出下降趨勢(shì)，而在2012—2015年出現(xiàn)波動(dòng)起伏，經(jīng)歷了“上升-下降-上升”的過(guò)程。從具體演變過(guò)程看，2006—2012年我國(guó)五大城市群的總體空間差異由0.539 8下降至最小值0.498 7，年平均遞減率為1.31%；2013年經(jīng)歷了短暫的上升，達(dá)到0.521 9；而2014年又降到0.501 5，隨后在2015年再次上升，達(dá)到0.519 5。由此可見(jiàn)，我國(guó)五大城市群物流業(yè)發(fā)展水平差異懸殊。

3.2.2我國(guó)五大城市群物流業(yè)發(fā)展的區(qū)域內(nèi)差異及演變趨勢(shì)

我國(guó)五大城市群物流發(fā)展的區(qū)域內(nèi)差異及演變態(tài)勢(shì)如圖3所示。總體來(lái)看，我國(guó)五大城市群物流業(yè)發(fā)展區(qū)域內(nèi)差異從大到小依次為成渝、京津冀、珠三角、長(zhǎng)三角和長(zhǎng)江中游城市群，其中長(zhǎng)三角和長(zhǎng)江中游城市群交替變化。從具體城市群的發(fā)展過(guò)程來(lái)看，成渝的基尼系數(shù)始終最大，在(0.565 4，0.611 9)間波動(dòng)。其基尼系數(shù)由2006年的0.604 2下降到2008年的最小值0.565 4，在2009年經(jīng)歷了短暫上升后，又呈現(xiàn)下降狀態(tài)，直至2013年再次上升，達(dá)到最大值0.611 9。京津冀的基尼系數(shù)可用兩個(gè)階段來(lái)描述：第一階段是2006—2012年，區(qū)域內(nèi)差異呈緩慢下降態(tài)勢(shì)，年平均遞減率為0.95%；第二階段是2012—2015年，區(qū)域內(nèi)差異呈現(xiàn)上升狀態(tài)，在2015年達(dá)到最大值0.497 9，年平均增長(zhǎng)率為2.87%。觀測(cè)期內(nèi)，珠三角與京津冀的區(qū)域內(nèi)差異發(fā)展態(tài)勢(shì)相反，珠三角城市群2006—2013年處于上升狀態(tài)，年平均增長(zhǎng)率為1.61%，而2013—2015年以年平均4.61%的遞減率下降。長(zhǎng)三角和長(zhǎng)江中游的區(qū)域內(nèi)差異的大小關(guān)系則交錯(cuò)變化。2006—2012年，長(zhǎng)三角區(qū)域內(nèi)差異呈下降趨勢(shì)，其中2010—2012年長(zhǎng)三角區(qū)域內(nèi)差異介于(0.353 2，0.362 2)，小于長(zhǎng)江中游城市群區(qū)域內(nèi)差異(0.363 3，0.362 8)。2013年長(zhǎng)三角城市群區(qū)域內(nèi)差異上升到0.400 5，直至2015年，始終大于長(zhǎng)江中游城市群區(qū)域內(nèi)差異。

圖3　我國(guó)五大城市群物流業(yè)發(fā)展的區(qū)域內(nèi)差異及演變態(tài)勢(shì)

3.2.3我國(guó)五大城市群物流業(yè)發(fā)展的區(qū)域間差異及演變態(tài)勢(shì)

圖4　我國(guó)五大城市群物流業(yè)發(fā)展的區(qū)域間差異及演變態(tài)勢(shì)

我國(guó)五大城市群物流業(yè)發(fā)展的區(qū)域間差異及演變態(tài)勢(shì)如圖4所示?？傮w來(lái)看，長(zhǎng)江中游和成渝分別與其他三大城市群的區(qū)域間差異較大；且長(zhǎng)江中游與成渝的區(qū)域間差異也較大，珠三角與京津冀、長(zhǎng)三角與京津冀城市群間差異次之；長(zhǎng)三角與珠三角區(qū)域間差異最小。從演變過(guò)程來(lái)看，長(zhǎng)江中游與珠三角、長(zhǎng)三角和京津冀區(qū)域間差異在2006—2011年分別以2.27%、2.67%和2.18%的年平均遞減率下降。隨后兩年呈上升趨勢(shì)，在2013年分別達(dá)到0.575 2、0.514 2和0.564 8。長(zhǎng)江中游和成渝的區(qū)域間差異，除2009年、2013年和2015年出現(xiàn)短暫的上升之外，其他年份基本保持著下降趨勢(shì)，且在2008年達(dá)到最小值0.506 3。成渝與珠三角、長(zhǎng)三角和京津冀的區(qū)域間差異在觀察期內(nèi)較大，一直處于(0.588 0，0.667 7)之間，其中2006—2012年均呈現(xiàn)遞減態(tài)勢(shì)，年平均遞減率分別為1.36%、1.57%、1.66%，2013年以后均有所上升。2006—2012年長(zhǎng)三角與珠三角、長(zhǎng)三角與京津冀、珠三角與京津冀區(qū)域間差異在波動(dòng)中整體均呈下降趨勢(shì)，2013年開(kāi)始回升，分別達(dá)到0.448 9、0.444 3和0.472 6，2014年經(jīng)歷了短暫的下降后，2015年長(zhǎng)三角與京津冀、珠三角與京津冀的區(qū)域間差異再次上升，分別達(dá)到0.456 5、0.476 6，而長(zhǎng)三角與珠三角區(qū)域間差異繼續(xù)下降至0.411 0。

3.2.4我國(guó)五大城市群物流業(yè)發(fā)展的區(qū)域差異來(lái)源

圖5　我國(guó)五大城市群物流業(yè)發(fā)展的空間差異貢獻(xiàn)率及演變態(tài)勢(shì)

五大城市群物流業(yè)發(fā)展的空間差異貢獻(xiàn)率及演變態(tài)勢(shì)如圖5所示。從貢獻(xiàn)率的大小來(lái)看，觀測(cè)期內(nèi)區(qū)域間差異的貢獻(xiàn)率始終高于區(qū)域內(nèi)差異的貢獻(xiàn)率和超變密度的貢獻(xiàn)率，可見(jiàn)我國(guó)五大城市群物流業(yè)的區(qū)域間差異是總體差異的主要來(lái)源。從演變過(guò)程來(lái)看，2006—2015年，區(qū)域內(nèi)差異的貢獻(xiàn)率變化非常平穩(wěn)，基本維持在15.00%～17.00%之間。區(qū)域間差異和超變密度的貢獻(xiàn)率波動(dòng)較為明顯，可分為兩個(gè)階段。第一階段為2006—2009年，區(qū)域間差異的貢獻(xiàn)率經(jīng)歷了“先上升后下降”的過(guò)程，具體由2006年的50.99%上升到2007年的52.46%，達(dá)到最大值，隨后下降至2009年的45.36%；與之相反，超變密度的貢獻(xiàn)率經(jīng)歷了“先下降后上升”的過(guò)程，由2006年的33.38%下降到2007年的32.18%，達(dá)到最小值，然后上升至2009年的37.85%。第二階段為2009—2015年，兩者的變化都趨于平穩(wěn)，區(qū)域間差異的貢獻(xiàn)率基本維持在45.00%左右，超變密度的貢獻(xiàn)率基本維持在38.00%左右。

3.3　我國(guó)五大城市群物流業(yè)發(fā)展的影響因素分析

3.3.1影響因素的指標(biāo)選取

現(xiàn)有研究表明，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、政府干預(yù)、人力資本、基礎(chǔ)設(shè)施、對(duì)外開(kāi)放程度、工業(yè)發(fā)展水平等是影響物流業(yè)發(fā)展的重要因素[12-13]。由于影響城市群物流業(yè)發(fā)展的因素十分復(fù)雜，筆者借鑒前人的研究，同時(shí)考慮數(shù)據(jù)的可得性，以2015年物流業(yè)發(fā)展水平得分為因變量；選取工業(yè)發(fā)展水平(工業(yè)總產(chǎn)值)、人力資本(普通高等學(xué)校在校學(xué)生)、政府干預(yù)(地方政府支出)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比重)作為自變量，來(lái)探討這些因素與我國(guó)城市群物流業(yè)發(fā)展水平的關(guān)系，數(shù)據(jù)來(lái)源于2016年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

3.3.2實(shí)證分析

筆者使用ArcGIS軟件對(duì)2015年我國(guó)五大城市群物流業(yè)發(fā)展水平的空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果顯示整個(gè)研究區(qū)域的全局莫蘭指數(shù)為0.135，且統(tǒng)計(jì)值顯著，表明五大城市群在空間上表現(xiàn)為一定的空間相關(guān)性，物流業(yè)的空間分布不是隨機(jī)的，而是表現(xiàn)出相似發(fā)展水平的集聚狀態(tài)。這同時(shí)也說(shuō)明以往對(duì)影響因素的研究假設(shè)空間均質(zhì)，忽視了空間異質(zhì)性和空間相關(guān)性，在理論上存在一定的不足。因此，筆者引用納入空間效應(yīng)的GWR模型來(lái)分析城市群物流業(yè)發(fā)展的影響因素。GWR回歸結(jié)果顯示，人力資本、政府干預(yù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和工業(yè)發(fā)展水平對(duì)城市群物流業(yè)的發(fā)展有正向影響，人力資本、政府干預(yù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和工業(yè)發(fā)展水平各影響因素回歸系數(shù)的空間分布如圖6所示。

(1)人力資本因素。人力資本對(duì)京津冀和長(zhǎng)三角的影響程度相對(duì)較大，影響范圍介于0.134 1～0.158 1之間。人力資源是當(dāng)今社會(huì)發(fā)展最重要的資源，隨著物流業(yè)的快速發(fā)展，傳統(tǒng)的低勞動(dòng)力成本已不具有競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，物流業(yè)逐漸從勞動(dòng)密集型產(chǎn)業(yè)向技術(shù)密集型、知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)換，具有高端技術(shù)和優(yōu)秀管理水平的專(zhuān)業(yè)化人才成為物流業(yè)發(fā)展的一大優(yōu)勢(shì)，如京津冀城市群中北京和天津、長(zhǎng)三角城市群中上海和南京等經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū)，聚集著更多的物流人才，豐富的人力資源能夠促進(jìn)城市群物流業(yè)的快速發(fā)展。而對(duì)于經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)的成渝城市群，雖然勞動(dòng)力資源豐富，但是物流業(yè)的發(fā)展缺乏專(zhuān)業(yè)人才的支持，因而人力資本對(duì)其物流業(yè)發(fā)展的正向影響最小，僅在0.104 3～0.134 1之間。由此可見(jiàn)，人力資本的區(qū)域差距引起了城市群物流業(yè)發(fā)展差異的擴(kuò)大。

(2)政府干預(yù)因素。近年來(lái)，大力發(fā)展物流業(yè)已受到政府的高度重視，2015年國(guó)家發(fā)展改革委公布的長(zhǎng)江中游城市群發(fā)展規(guī)劃中提出引導(dǎo)沿海資金、技術(shù)向長(zhǎng)江中游城市群轉(zhuǎn)移，推進(jìn)港口建設(shè)運(yùn)營(yíng)、航運(yùn)服務(wù)等領(lǐng)域國(guó)際國(guó)內(nèi)合作等一系列措施，有助于促進(jìn)長(zhǎng)江中游城市群物流業(yè)的發(fā)展。十五屆四中全會(huì)正式提出西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略，為川渝兩地的發(fā)展提供了良好的機(jī)遇。由圖6(b)可以看出，政府干預(yù)對(duì)長(zhǎng)江中游和成渝物流業(yè)發(fā)展的影響較為明顯，而對(duì)長(zhǎng)三角和珠三角的影響相對(duì)較小，對(duì)其中大部分城市的影響在0.434 0～0.444 3之間。政府的有效干預(yù)有利于縮小長(zhǎng)江中游、成渝與其他城市群之間的差異。

(3)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素。由于成渝城市群的發(fā)展多依賴(lài)于第二產(chǎn)業(yè)，第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對(duì)其物流業(yè)的影響較小且不顯著。而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)長(zhǎng)三角、珠三角和長(zhǎng)江中游三大城市群的影響較大，影響范圍為0.363 0～0.685 8，其中對(duì)長(zhǎng)三角城市群的影響最大，達(dá)到0.522 3～0.685 8。長(zhǎng)三角城市群中，上海、杭州第三產(chǎn)業(yè)在2015年分別占地區(qū)生產(chǎn)總值的67.76%、58.24%，物流業(yè)作為第三產(chǎn)業(yè)的一部分，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化調(diào)整對(duì)其有積極的促進(jìn)作用，而且長(zhǎng)三角城市群的批發(fā)和零售行業(yè)在第三產(chǎn)業(yè)中的比重逐年上漲，該行業(yè)也是物流業(yè)發(fā)展的推動(dòng)力。因此各城市群產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的差異也是引起其物流業(yè)發(fā)展空間差異的一個(gè)因素。

圖6　GWR模型各影響因素回歸系數(shù)的空間分布

(4)工業(yè)發(fā)展水平因素。物流業(yè)與工業(yè)的聯(lián)系尤為密切，工業(yè)企業(yè)在生產(chǎn)過(guò)程中會(huì)產(chǎn)生大量的物流需求，因此工業(yè)發(fā)展水平高的地區(qū)，其物流業(yè)發(fā)展水平也高。從圖6(d)可以看出，工業(yè)發(fā)展水平對(duì)珠三角、成渝和長(zhǎng)江中游三大城市群物流業(yè)發(fā)展影響較大，對(duì)大多數(shù)城市的影響在0.284 6～0.427 3之間。珠三角的工業(yè)化發(fā)展已十分成熟，2015年，廣州、深圳、佛山、東莞4個(gè)城市的工業(yè)總產(chǎn)值平均已達(dá)到19 129億元，良好的工業(yè)發(fā)展水平也帶動(dòng)了珠三角物流業(yè)的發(fā)展。自20世紀(jì)初，我國(guó)重點(diǎn)實(shí)施了西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略和中部崛起戰(zhàn)略，使得成渝城市群和長(zhǎng)江中游城市群的工業(yè)有了巨大的發(fā)展，工業(yè)的發(fā)展也促進(jìn)了其物流業(yè)的發(fā)展，有利于縮小成渝、長(zhǎng)江中游與其余三大城市群之間物流業(yè)發(fā)展的空間差異。

4　結(jié)論與啟示

筆者以我國(guó)五大城市群為研究對(duì)象，采用Dagum基尼系數(shù)和GWR模型分別對(duì)城市群物流業(yè)發(fā)展水平的空間差異和影響因素進(jìn)行分析，得到以下結(jié)論和啟示：①Dagum基尼系數(shù)結(jié)果表明，我國(guó)五大城市群物流業(yè)發(fā)展的總體差異較大，各城市群之間及城市群內(nèi)部物流業(yè)發(fā)展水平空間差異懸殊，其中成渝城市群最為明顯。成渝城市群物流業(yè)在發(fā)展的過(guò)程中，重慶和成都增長(zhǎng)極的作用并未顯現(xiàn)，應(yīng)充分發(fā)揮其作為增長(zhǎng)極的雙核輻射作用，以帶動(dòng)其他地區(qū)物流業(yè)的發(fā)展。從空間差異貢獻(xiàn)率的分析可發(fā)現(xiàn)，區(qū)域間差異一直是總體差異的主要來(lái)源，物流業(yè)作為一種跨區(qū)域、跨行業(yè)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，各自為政不利于城市物流業(yè)的發(fā)展，因此城市群內(nèi)部城市之間及城市群之間應(yīng)加強(qiáng)合作。②GWR估計(jì)結(jié)果顯示，人力資本、政府干預(yù)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和工業(yè)發(fā)展水平對(duì)不同城市群的影響程度存在空間差異。各因素對(duì)各城市群物流業(yè)發(fā)展的影響程度不同，這也是我國(guó)城市群物流業(yè)發(fā)展差異較大的原因。各城市群物流業(yè)發(fā)展的過(guò)程中，應(yīng)結(jié)合自身的優(yōu)勢(shì)，合理利用政府和主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)的促進(jìn)作用，提高整體物流業(yè)的發(fā)展水平。

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