朱文娟，曾 豪

（湖南工業(yè)大學(xué)商學(xué)院，湖南株洲 412000）

一、引 言

隨著經(jīng)濟(jì)全球化發(fā)展與互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)經(jīng)濟(jì)的興起，物流業(yè)作為第三產(chǎn)業(yè)逐漸成為一個(gè)地區(qū)整體經(jīng)濟(jì)水平的重要支柱。東北東部經(jīng)濟(jì)帶包含遼寧省、吉林省、黑龍江省中的14 個(gè)市州，地處于我國(guó)東北口岸，與俄羅斯、朝鮮接壤，是重要的生態(tài)屏障區(qū)和沿海貿(mào)易區(qū)，作為東北三省的重要區(qū)域，其承擔(dān)著東北全面振興和邊境地區(qū)開(kāi)發(fā)開(kāi)放的重任[1]。這14個(gè)市州之間曾創(chuàng)建了溝通合作體系，為促進(jìn)區(qū)域間投資出臺(tái)了優(yōu)惠激勵(lì)政策，基礎(chǔ)設(shè)施和物流方面的合作也得到了極大的改善，譬如2019 年8 月國(guó)家發(fā)改委出臺(tái)了《東北東部經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展規(guī)劃》，標(biāo)志著東北東部綠色經(jīng)濟(jì)帶已正式上升為國(guó)家戰(zhàn)略，其發(fā)展規(guī)劃強(qiáng)調(diào)筑牢高質(zhì)量發(fā)展“四梁八柱”，充分發(fā)揮遼寧省丹東市沿海沿邊交通優(yōu)勢(shì)，打通聯(lián)結(jié)歐亞與朝鮮半島的貿(mào)易通道，同時(shí)推動(dòng)丹東到通化直至鶴崗的高速鐵路項(xiàng)目建設(shè)，進(jìn)一步支持交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。2021 年9 月國(guó)務(wù)院批復(fù)《東北全面振興“十四五”實(shí)施方案》，其重點(diǎn)任務(wù)主要包括推動(dòng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展區(qū)域動(dòng)力源、提升東北亞國(guó)際開(kāi)放合作水平等，旨在爭(zhēng)取到2025年，東北地區(qū)振興重點(diǎn)領(lǐng)域有新的突破口，初步建立高質(zhì)量發(fā)展的區(qū)域經(jīng)濟(jì)布局，進(jìn)而帶動(dòng)城市群物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，同時(shí)促進(jìn)國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)格局構(gòu)建。由此可見(jiàn)，東北地區(qū)經(jīng)濟(jì)帶逐漸成為國(guó)家重點(diǎn)關(guān)注的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展地區(qū)。

東北地區(qū)作為老工業(yè)基地，為物流業(yè)發(fā)展奠定了良好的基礎(chǔ)，但與“長(zhǎng)三角”、京津冀、“珠三角”地區(qū)相比，仍存在較大的差距。東北地區(qū)振興戰(zhàn)略的深入實(shí)施和沿海沿邊開(kāi)放的深入推進(jìn)，為東北地區(qū)物流業(yè)充分尋求發(fā)展與合作提供了寶貴的資源，物流業(yè)作為支撐經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要產(chǎn)業(yè)，也隨著經(jīng)濟(jì)空間集聚呈現(xiàn)出空間集聚及演化特征。

二、文獻(xiàn)回顧

區(qū)域物流是指某區(qū)域內(nèi)以支撐可持續(xù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展為目標(biāo)，形成一種適應(yīng)區(qū)域環(huán)境、滿(mǎn)足區(qū)域內(nèi)政治、經(jīng)濟(jì)等發(fā)展要求，從而實(shí)現(xiàn)組織有效管理的物流活動(dòng)體系。目前針對(duì)區(qū)域物流空間的研究已成為學(xué)術(shù)熱點(diǎn)，學(xué)者采用不同的方法對(duì)此展開(kāi)了研究：（1）針對(duì)物流空間布局及空間演化特征，高秀麗、翁鋼民等均采用ESDA 分析方法，分別對(duì)廣東省、京津冀區(qū)域物流空間布局及其演化特征進(jìn)行了研究，進(jìn)一步揭示了區(qū)域空間物流的相關(guān)性與演變態(tài)勢(shì)[2-3]。崔園園等通過(guò)區(qū)位熵、區(qū)位基尼系數(shù)等分析長(zhǎng)三角區(qū)域物流空間演化特征，同時(shí)建立物流集聚影響因素理論框架與模型，進(jìn)一步探究不同變量之間的相關(guān)關(guān)系[4]。（2）針對(duì)物流空間網(wǎng)絡(luò)特征，宗會(huì)明等以中國(guó)百?gòu)?qiáng)物流企業(yè)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)作為基礎(chǔ)，運(yùn)用連鎖網(wǎng)絡(luò)模型方法探究中國(guó)城市網(wǎng)絡(luò)特征及演變規(guī)律[5]。孫春曉等以中國(guó)284個(gè)城市為研究單位，運(yùn)用GIS 空間分析和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析方法，探討中國(guó)城市物流創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)總體特征、利用空間計(jì)量模型探究中國(guó)城市物流創(chuàng)新空間網(wǎng)絡(luò)的驅(qū)動(dòng)因素與機(jī)理，進(jìn)一步促進(jìn)中國(guó)物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展[6]。（3）針對(duì)物流樞紐空間布局，江志娟等選取與絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展相關(guān)聯(lián)的18個(gè)省市作為觀測(cè)單位，運(yùn)用聚類(lèi)分析進(jìn)行區(qū)域空間劃分，以推動(dòng)絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展為目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)國(guó)內(nèi)優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)由東向西，向中亞、西亞國(guó)家轉(zhuǎn)移的國(guó)際產(chǎn)能合作[7]。陳穎等利用層次分析法并結(jié)合AHP 算法對(duì)四川省物流樞紐布局進(jìn)行研究，進(jìn)一步推動(dòng)了四川省國(guó)家物流樞紐建設(shè)，提升全省物流服務(wù)質(zhì)量[8]。

現(xiàn)有文獻(xiàn)較少對(duì)東北東部經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域物流空間進(jìn)行研究，馬越越基于偏微分方法的空間杜賓模型對(duì)遼寧省城市全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)進(jìn)行了實(shí)證研究[9]。該研究為東北部分地區(qū)區(qū)域物流發(fā)展提供了一定的參考建議，但針對(duì)整個(gè)東北東部經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域物流空間布局及演化特征的研究卻很少。借鑒已有學(xué)者的研究成果，通過(guò)計(jì)算區(qū)位基尼系數(shù)、區(qū)位熵，采用ESDA 分析方法，計(jì)算全局與局部Moran’s I 指數(shù)，輸出Moran’s I 散點(diǎn)圖與LISA圖，探究2010—2019年?yáng)|北東部經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域物流空間布局及演化特征，旨在為促進(jìn)東北東部經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域物流發(fā)展水平提供理論分析與對(duì)策建議。

三、數(shù)據(jù)來(lái)源與研究方法

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源

目前國(guó)內(nèi)并沒(méi)有明確界定“物流產(chǎn)業(yè)”這一概念，多數(shù)學(xué)者都將交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值或從業(yè)人員數(shù)作為城市物流產(chǎn)值指標(biāo)。研究選取2010—2019 年?yáng)|北東部經(jīng)濟(jì)帶14 個(gè)市州的交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)為基本數(shù)據(jù)，分析其區(qū)位基尼系數(shù)與區(qū)位熵，對(duì)不同時(shí)期物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行對(duì)比，同時(shí)選取2010—2019年?yáng)|北東部經(jīng)濟(jì)帶14 個(gè)市州的人均生產(chǎn)總值（GDP）數(shù)據(jù)，采用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法（exploratory spatial data analysis, ESDA），對(duì)其進(jìn)行空間自相關(guān)分析。數(shù)據(jù)來(lái)源于東北東部經(jīng)濟(jì)帶各城市2010—2019 年《統(tǒng)計(jì)年鑒》，采用描述性統(tǒng)計(jì)分析（平均值、極值）的形式，各城市交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)、總從業(yè)人員數(shù)、人均生產(chǎn)總值的年份數(shù)據(jù)指標(biāo)如表1所示。

表1 2010—2019年?yáng)|北東部經(jīng)濟(jì)帶各城市相關(guān)數(shù)據(jù)

（二）研究方法

1.區(qū)位基尼系數(shù)（Gr）

區(qū)位基尼系數(shù)（Gr）可用于計(jì)算產(chǎn)業(yè)的地理空間聚集程度。研究采用區(qū)位基尼系數(shù)分析東北東部經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)在空間上的分布情況。相應(yīng)的計(jì)算公式為：

其中，Gr表示東北東部經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)基尼系數(shù)，n表示市級(jí)單位總數(shù)，數(shù)值為14，Xir表示i市交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)，Xnr表示東北東部經(jīng)濟(jì)帶全市交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)，Xk表示i市總從業(yè)人員數(shù)，Xn表示東北東部經(jīng)濟(jì)帶總從業(yè)人員數(shù)。

Gr的取值范圍為0 ≤Gr≤1，Gr值越小，表示該產(chǎn)業(yè)在地理空間上的聚集程度越低；Gr值越大，表示該產(chǎn)業(yè)在地理空間上的聚集程度越高。一般來(lái)說(shuō)，當(dāng)Gr＜0.2 時(shí)，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)分布極為分散，聚集程度極低；當(dāng)0.2 ≤Gr＜0.3 時(shí)，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)分布高度分散；當(dāng)0.3 ≤Gr＜0.4 時(shí)，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)分布較為分散；當(dāng)0.4 ≤Gr＜0.5 時(shí)，說(shuō)明產(chǎn)業(yè)分布較為集中；當(dāng)Gr≥0.5時(shí)說(shuō)明產(chǎn)業(yè)分布高度集中[10]。

2.區(qū)位熵（LQij）

區(qū)位熵（location quotient，LQ）反映某一產(chǎn)業(yè)部門(mén)的專(zhuān)業(yè)化程度，可以用來(lái)衡量其相對(duì)于更高層次區(qū)域的地位水平。研究采用區(qū)位熵計(jì)算東北東部經(jīng)濟(jì)帶各城市的物流產(chǎn)業(yè)專(zhuān)業(yè)化水平和聚集程度。相應(yīng)的計(jì)算公式為：

其中，LQij表示東北東部經(jīng)濟(jì)帶區(qū)位熵；qij表示i市交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)，qi表示i市總從業(yè)人員數(shù)，Qhj表示東北東部經(jīng)濟(jì)帶交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)，Qh表示東北東部經(jīng)濟(jì)帶總從業(yè)人員數(shù)。

LQij值越大，表示該地區(qū)產(chǎn)業(yè)在地理空間上的聚集程度越高，比較優(yōu)勢(shì)越明顯。一般來(lái)說(shuō)，當(dāng)LQij> 1.5 時(shí)，說(shuō)明該地區(qū)產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)明顯，聚集程度很強(qiáng)；當(dāng)1＜LQij≤1.5 時(shí)，說(shuō)明該地區(qū)產(chǎn)業(yè)聚集程度較高；當(dāng)0.5 ≤LQij≤1 時(shí)，說(shuō)明該地區(qū)產(chǎn)業(yè)聚集能力一般；當(dāng)LQij＜0.5 時(shí)，說(shuō)明該地區(qū)產(chǎn)業(yè)處于劣勢(shì)，聚集程度極弱[11]。

3.探索性空間數(shù)據(jù)分析方法（ESDA）

探索性空間數(shù)據(jù)分析方法通過(guò)空間樣本之間的相關(guān)性及其程度來(lái)探究空間對(duì)象的分布特征，主要包括全局自相關(guān)和局部自相關(guān)分析[12]。研究采用全局Moran’s I指數(shù)和局部自相關(guān)統(tǒng)計(jì)量（LISA）對(duì)東北東部經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域物流在空間上的相互關(guān)系進(jìn)行分析。

全局Moran’s I 指數(shù)是度量空間相關(guān)性的重要指標(biāo)，用來(lái)表明區(qū)域整體在空間上的關(guān)聯(lián)程度。相應(yīng)的計(jì)算公式為：

其中，n表示市級(jí)單位總數(shù)，數(shù)值為14，Xi和Xj為第i個(gè)區(qū)域和第j個(gè)區(qū)域的屬性變量值，wij為區(qū)域單元i和區(qū)域單元j之間的空間權(quán)值矩陣，且wij與區(qū)域單元i和區(qū)域單元j之間關(guān)系如下：

一般來(lái)說(shuō)，Moran’s I的取值范圍為Moran’s I∈[-1,1]，Moran’s I指數(shù)接近-1時(shí)，表示空間存在負(fù)相關(guān)關(guān)系，即空間單元之間的差異大；Moran’s I指數(shù)接近1時(shí)，表示空間存在正相關(guān)關(guān)系，即空間單元之間的差異小；Moran’s I=0時(shí)，表示空間單元之間呈隨機(jī)分布狀態(tài)[13]。

局部Moran’s I 指數(shù)是度量局部區(qū)域空間聚集情況的重要指標(biāo)，用來(lái)表明區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)與鄰近空間之間的空間自相關(guān)性。相應(yīng)的計(jì)算公式為：

其中，Ii表示第i個(gè)區(qū)域的局部Moran’s 指數(shù)，n表示研究區(qū)域內(nèi)所有地區(qū)的總數(shù)，數(shù)值為14，Wij表示空間權(quán)重值，Yi表示第i個(gè)區(qū)域的人均GDP。

利用Moran’s I 散點(diǎn)圖，以(Yi-)為x軸，以為y軸，可以將平面區(qū)域劃分為四個(gè)象限，第一象限為高高聚集區(qū)（HH），代表該地區(qū)與周邊地區(qū)物流產(chǎn)值同屬于高聚集度；第二象限為低高聚集區(qū)（LH），代表該地區(qū)物流產(chǎn)值屬于低聚集度，周邊地區(qū)物流產(chǎn)值屬于高聚集度；第三象限為低低聚集區(qū)（LL），代表該地區(qū)與周邊地區(qū)物流產(chǎn)值同屬于低聚集度；第四象限為高低聚集區(qū)（HL），代表該地區(qū)物流產(chǎn)值屬于高聚集度，周邊地區(qū)物流產(chǎn)值屬于低聚集度。

四、實(shí)證分析

（一）東北東部經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域物流演化特征分析

1.區(qū)位基尼系數(shù)分析

通過(guò)對(duì)東北東部經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員基尼系數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，將2010—2019年?yáng)|北東部經(jīng)濟(jì)帶14個(gè)市州的交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)與總從業(yè)人員數(shù)作為基本數(shù)據(jù)，代入公式（1）計(jì)算得出2010—2019 年?yáng)|北東部經(jīng)濟(jì)帶區(qū)位基尼系數(shù)，其趨勢(shì)圖如圖1所示。

圖1 2010—2019年?yáng)|北東部經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)區(qū)位基尼系數(shù)趨勢(shì)圖

由圖1 可知，2010—2019 年基尼系數(shù)處于[0.2648,0.3576]的區(qū)間內(nèi)，表明東北東部經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)分布較為分散，聚集程度一般。東北東部經(jīng)濟(jì)帶基尼系數(shù)處于低位震蕩狀態(tài)，分別在2012 年、2013年、2015年、2018年經(jīng)歷了四次折返波動(dòng)，2012年與2015年為該基尼系數(shù)的兩個(gè)拐點(diǎn)，2013年為基尼系數(shù)最低值，說(shuō)明該年?yáng)|北東部經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)分布高度分散；2015 年為區(qū)位基尼系數(shù)最高值，但仍低于0.4，表明東北東部經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)的聚集程度雖有上升趨勢(shì)，但仍然處于較低的狀態(tài)。從總體趨勢(shì)來(lái)看，區(qū)位基尼系數(shù)呈現(xiàn)波動(dòng)式上升的趨勢(shì)，由此可見(jiàn)，隨著今后的發(fā)展，東北東部經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)的聚集程度將會(huì)進(jìn)一步加強(qiáng)。

2.區(qū)位熵分析

通過(guò)對(duì)東北東部經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員區(qū)位熵進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，將2010—2019年?yáng)|北東部經(jīng)濟(jì)帶14個(gè)市州的交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)與總從業(yè)人員數(shù)作為基本數(shù)據(jù)，代入公式（2）計(jì)算得出2010—2019 年?yáng)|北東部經(jīng)濟(jì)帶14 個(gè)市區(qū)區(qū)位熵系數(shù)，如圖2所示。

圖2 2010—2019年?yáng)|北東部經(jīng)濟(jì)帶各市物流產(chǎn)業(yè)區(qū)位熵系數(shù)

由圖2 可知，區(qū)位熵系數(shù)均高于1 的地區(qū)有大連、佳木斯，說(shuō)明這些地區(qū)的專(zhuān)業(yè)化水平與集聚程度高，具有明顯的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)，其中大連在2010—2019 年區(qū)位熵系數(shù)均高于1.5，說(shuō)明大連已成為東北東部經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)的高集聚地區(qū)。雙鴨山、本溪區(qū)位熵雖然分別在2018 年、2019 年低于1，其他年份均高于1，但其整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，說(shuō)明這些地區(qū)專(zhuān)業(yè)化水平與集聚程度較高，但呈現(xiàn)減弱的趨勢(shì)。區(qū)位熵系數(shù)均低于0.5 的地區(qū)只有延邊地區(qū)，說(shuō)明該地區(qū)的專(zhuān)業(yè)化水平與集聚程度低，產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)不明顯。本溪、牡丹江這些地區(qū)的區(qū)位熵下降趨勢(shì)較為明顯，說(shuō)明這些地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)逐漸分散；丹東地區(qū)的區(qū)位熵上升趨勢(shì)明顯，說(shuō)明該地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)逐漸由分散轉(zhuǎn)為高集聚化。從總體上來(lái)看，2010 年大連、丹東、本溪、牡丹江、雙鴨山、佳木斯這6個(gè)地區(qū)區(qū)位熵系數(shù)高于1，2019年大連、丹東、雙鴨山、佳木斯這4 個(gè)地區(qū)區(qū)位熵高于1，說(shuō)明東北東部經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域物流整體向分散趨勢(shì)發(fā)展。上述分析表明，東北東部經(jīng)濟(jì)帶物流業(yè)的空間集聚與分散并存，區(qū)域間的物流業(yè)發(fā)展仍存在明顯差異。

通過(guò)對(duì)東北東部經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)區(qū)位熵進(jìn)行計(jì)算，采用ArcMap10.2 軟件進(jìn)行制圖，研究發(fā)現(xiàn)，東北東部經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域物流空間格局呈現(xiàn)出“一心兩帶”向“一頭多點(diǎn)”演進(jìn)的特征，如圖3 所示?！耙恍膬蓭А笔侵?010年?yáng)|北東部經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域物流的空間格局特征，即一個(gè)集聚程度較高的城市（牡丹江市），兩個(gè)物流組團(tuán)（由東北東部經(jīng)濟(jì)帶中西南部的本溪、通化、白山等和東北部的鶴崗、雙鴨山等所組成的兩個(gè)區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)組團(tuán)）；“一頭多點(diǎn)”是指東北東部經(jīng)濟(jì)帶西南部與東北部并行發(fā)展，即未來(lái)新一輪?wèn)|北振興中重要的增長(zhǎng)極與支撐帶[14]（丹東、大連），東北部城市群建設(shè)區(qū)域性物流組團(tuán)下形成的新區(qū)域物流空間格局，即多點(diǎn)（伊春、鶴崗、佳木斯等其他城市）。

圖3 東北東部經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)演進(jìn)的空間結(jié)構(gòu)特征

（二）東北東部經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域物流空間布局分析

1.全局Moran’s I指數(shù)自相關(guān)分析

以2010—2019 年?yáng)|北東部經(jīng)濟(jì)帶各市人均生產(chǎn)總值為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，運(yùn)用GeoDa 軟件計(jì)算Moran’s I指數(shù)值，如圖4所示。

圖4 2010—2019年?yáng)|北東部經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)Moran’s I指數(shù)趨勢(shì)圖

2010—2019 年，東北東部經(jīng)濟(jì)帶Moran’s I 指數(shù)均為正值，表明東北東部經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域物流的分布在空間上聚集程度呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。2010—2014年呈適度上升趨勢(shì)，在2014 年達(dá)到頂峰值0.4564，表明在該年?yáng)|北東部經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域物流空間集聚程度最強(qiáng)；2015—2018 年呈現(xiàn)逐漸下降趨勢(shì)，于2018年達(dá)到最低值0.2524，而后2019 年回升到0.2637。綜上所述，東北東部經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)Moran’s I 指數(shù)處于先升后降的趨勢(shì)，表明東北東部經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域物流的空間自相關(guān)和集聚特征呈現(xiàn)從集聚到分散的演變過(guò)程。

2.局部Moran’s I指數(shù)自相關(guān)分析

全局自相關(guān)分析往往無(wú)法揭示局部空間集聚的關(guān)聯(lián)性和區(qū)域性之間的差異。因此，為了進(jìn)一步研究東北東部經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域物流局部空間格局的演變情況，在研究2010 年、2014 年、2019 年三個(gè)時(shí)間段時(shí)，采用Moran’s I 散點(diǎn)圖對(duì)東北東部經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域物流局部空間關(guān)聯(lián)特征與變動(dòng)進(jìn)行分析[15]，如圖5 所示。其中因2010 年、2019 年Moran’s I 散點(diǎn)圖的顯著性水平測(cè)試不通過(guò)，因此對(duì)LISA 圖的輸出進(jìn)行分析，見(jiàn)圖6。由圖5 和表2 可以看出，東北東部經(jīng)濟(jì)帶多數(shù)城市處于第三象限內(nèi)，2010 年、2014年和2019 年，屬于HH 類(lèi)型的地區(qū)只有大連，屬于LH 類(lèi)型的地區(qū)只有丹東，沒(méi)有地區(qū)屬于HL 類(lèi)型，屬于LL類(lèi)型的地區(qū)2010年為伊春、鶴崗，2014年為伊春、鶴崗、雙鴨山、佳木斯、雞西，2019 年只有伊春?？梢钥闯鯤H、LH、HL 類(lèi)型的地區(qū)沒(méi)有發(fā)生變化，LL 類(lèi)型的地區(qū)近幾年開(kāi)始縮減，表明東北經(jīng)濟(jì)帶地區(qū)區(qū)域物流集群的發(fā)展和整合還有很長(zhǎng)的道路。

圖5 2010年、2014年、2019年?yáng)|北東部經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)集聚程度Moran’s I散點(diǎn)圖

圖6 2010年、2014年、2019年?yáng)|北東部經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)空間集聚LISA圖

表2 2010年、2014年、2019年?yáng)|北東部經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域物流局部空間相關(guān)模式

五、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

基于2010—2019 年?yáng)|北東部經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)、總從業(yè)人員數(shù)、人均生產(chǎn)總值（GDP），通過(guò)計(jì)算區(qū)位基尼系數(shù)和區(qū)位熵，利用ArcGis、GeoDa 軟件，對(duì)東北東部經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)空間集聚進(jìn)行全局和局部空間自相關(guān)分析，具體結(jié)論如下。

2010—2019 年?yáng)|北東部經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)區(qū)位基尼系數(shù)處于[0.2648,0.3576]的區(qū)間內(nèi)，經(jīng)歷了四次折返波動(dòng)，總體呈現(xiàn)上升的趨勢(shì)，表明東北東部經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)分布較為分散，聚集程度一般。

通過(guò)對(duì)2010—2019 年?yáng)|北東部經(jīng)濟(jì)帶14 個(gè)市區(qū)區(qū)位熵系數(shù)進(jìn)行計(jì)算，發(fā)現(xiàn)大連、佳木斯兩個(gè)地區(qū)的專(zhuān)業(yè)化水平與集聚程度高，具有明顯的產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)，并且大連已成為東北東部經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)的高集聚地區(qū)。雙鴨山、本溪地區(qū)整體呈現(xiàn)下降趨勢(shì)，說(shuō)明這些地區(qū)專(zhuān)業(yè)化水平與集聚程度有減弱的趨勢(shì)。延邊地區(qū)的專(zhuān)業(yè)化水平與集聚程度低，產(chǎn)業(yè)優(yōu)勢(shì)不明顯。本溪、牡丹江這些地區(qū)的區(qū)位熵下降趨勢(shì)較為明顯，說(shuō)明這些地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)逐漸分散。丹東地區(qū)的區(qū)位熵上升趨勢(shì)明顯，說(shuō)明該地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)逐漸由分散轉(zhuǎn)為高集聚化。從總體上來(lái)看，東北東部經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域物流整體向分散趨勢(shì)發(fā)展，且東北東部經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)的空間集聚化與分散化并存，各地區(qū)之間的物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展還存在較大的差異。

通過(guò)對(duì)2010—2019 年?yáng)|北東部經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)全局自相關(guān)分析，發(fā)現(xiàn)東北東部經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域物流的分布在空間上聚集程度呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系。但Moran’s I指數(shù)處于先升后降的趨勢(shì)，表明東北東部經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域物流的空間自相關(guān)和集聚特征處于從集聚到分散的演變過(guò)程。在更進(jìn)一步的局部自相關(guān)分析中，發(fā)現(xiàn)東北東部經(jīng)濟(jì)帶多數(shù)城市處于LL 類(lèi)型，只有大連屬于HH 類(lèi)型，丹東屬于LH 類(lèi)型，沒(méi)有地區(qū)屬于HL類(lèi)型。HH、LH、HL類(lèi)型的地區(qū)沒(méi)有發(fā)生變化。近幾年LL 類(lèi)型的地區(qū)開(kāi)始縮減，表明東北東部經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域物流集群的發(fā)展和整合還任重道遠(yuǎn)。

（二）建議

1.維持大連港口區(qū)域物流優(yōu)勢(shì)

港口作為一種大型交通運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施，為推動(dòng)城市發(fā)展發(fā)揮了重要作用，大連市作為東北東部經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域物流高集聚地區(qū)，應(yīng)當(dāng)發(fā)揮其區(qū)位優(yōu)勢(shì)，通過(guò)加強(qiáng)港口基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，促進(jìn)新交通區(qū)的形成，將臨港地區(qū)打造成為區(qū)域物流生產(chǎn)的集聚地區(qū)，促進(jìn)區(qū)域物流的發(fā)展[16]。

2.推進(jìn)丹東地區(qū)邊境貿(mào)易物流建設(shè)

丹東作為東北東部經(jīng)濟(jì)帶LH 類(lèi)型地區(qū)，其自身發(fā)展水平較低，而周邊地區(qū)發(fā)展水平較高，因此自身和周邊地區(qū)形成了低高聚集區(qū)域。丹東是一座港口城市，也是邊境城市，同時(shí)還是我國(guó)最大的邊境口岸之一。因此，應(yīng)當(dāng)發(fā)揮丹東邊境口岸優(yōu)勢(shì)，促進(jìn)市場(chǎng)貿(mào)易與物流發(fā)展，使之成為具有特色的邊境貿(mào)易地區(qū)。

3.推動(dòng)區(qū)域物流集聚性低市區(qū)的發(fā)展

東北東部經(jīng)濟(jì)帶大部分城市屬于LL 地區(qū)，表明其發(fā)展水平較低，周邊發(fā)展水平也較低，因此形成了低低聚集區(qū)域。以伊春市為例，東北東部經(jīng)濟(jì)帶的發(fā)展不僅需要頭部企業(yè)帶領(lǐng)，尾部企業(yè)也是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的一個(gè)縮影。政府應(yīng)當(dāng)給予相對(duì)落后城市群的中心城市適度的資源傾斜，提高中心城市的發(fā)展水平，從而帶動(dòng)周邊城市的經(jīng)濟(jì)增速。