基于灰色关联的物流产业地区发展不平衡问题研究

本文在构建物流业地区发展差异评价指标的基础之上,运用基尼系数来描述我国物流业地区之间在产出方面、需求方面和供给方面的差异程度,然后以产出(物流业增加值)序列作为参考序列,需求和供给方面的指标序列作为比较序列,利用灰色关联度分析方法分析了我国物流业地区间发展差异形成的原因;在此基础上,文章以充分利用物流业"加速器"的作用促进地区经济发展、缩小地区间经济发展的差距为目标提出了鼓励经济发展水平落后的地区优先发展现代物流业,通过调整收入分配、建立健全社会保障制度等措施来促进消费水平以促进物流产业的发展,鼓励基础设施水平落后的地区优先进行道路、桥梁等基础设施的建设,以及鼓励基础设施水平较好的地区在现代物流设施设备的投资和物流信息系统建设方面进行投资,中央政府应对物流业发展水平落后的地区给予一定的资金和政策倾斜。     

中国欠发达地区物流减贫效率影响因素研究

物流减贫效率的提升是乡村振兴战略下物流业发展面临的现实需求。本文基于2013-2020年我国19个欠发达省份的面板数据,通过改进主成分分析法确定物流减贫效率评价指标,利用超效率SBM模型评估减贫效率并对样本进行分类,随后构建时空地理加权模型,获取物流减贫效率外部影响因素。结果表明：在物流减贫效率分解方面,各欠发达省份差异显著,分属于成长型、潜力型、需求不足型和能力不足型四种类型。成长型欠发达省份受人力资本、信息开放程度影响较大,潜力型欠发达省份受物流规模、区域政策、信息开放程度影响较大,需求不足型与能力不足型欠发达省份除了受物流规模与物流技术影响外,分别受区域政策、信息开放程度影响较大。因此,结合不同类型欠发达省份特征提出不同的发展策略：成长型欠发达省份应积极推动教育与物流相结合;潜力型欠发达省份应持续关注物流投资规模的影响;需求不足型欠发达省份需正视物流先导性未有效体现所带来的短期性物流减贫效率低下;能力不足型欠发达省份应推进现代物流网络体系建设,发挥其在物流信息交流、物流技术沟通、物流经济协作等方面的引领作用。     

基于引力模型的“一带一路”沿线省区物流空间差异及演化分析

该文以"一带一路"沿线18省区为研究对象,运用单因素指标和多因素指标对该区域2008—2017年的区域物流发展现状进行分析。运用区位基尼系数、区位熵剖析18省区物流演化过程,运用引力模型测算"一带一路"沿线物流空间网络结构。结果显示:区域物流发展水平有较大的差异,并且具有一定的波动性;"一带一路"沿线省区物流分布特征为东部地区集聚比较明显,中部次之,西部较弱,物流节点的梯度关系明显;18省区物流专业化程度差异较大,在10年间也有不同程度的波动;18省区间物流引力差异较大,经济发展水平、区位条件、产业互补性、通信技术水平等直接影响区域物流联系强度。     

产业转移与区域物流能力的相互作用机理分析

基于产业转移与区域物流能力的相互关系,分析探讨了产业转移与区域物流能力的作用机理。在此基础上,采取梯度系数法评估京津冀地区产业梯度,并运用模糊物元理论评估京津冀地区2004～2009年间的物流能力,综合实证结果进一步对探讨结论进行验证。产业转移通过推动物流产业带的形成、提高物流服务能力和物流业竞争力、改善物流环境和改变物流衔接模式影响区域物流能力;区域物流能力通过现代物流管理、区域物流信息化建设、产业聚集、改善投资环境和产业结构升级影响产业转移。实证结果表明,京津冀地区物流能力仍存在基础设施建设相对不足、缺少前期规划、信息化水平仍然落后、从业人员素质不高、管理水平低下等问题。最后针对问题提出了相关建议。     

乡村振兴战略背景下甘肃省农产品物流网络构建研究 ——基于物流引力模型解释

基于引力模型的思想与原理,采用创新性构建的甘肃省物流引力模型,通过建立乡村振兴战略评价指标体系,对甘肃省乡村振兴战略的发展进行综合评价,并将其综合发展指数引入甘肃省区域农产品物流发展指标体系中,测算了乡村振兴背景下2019年甘肃省14市(州)间农产品物流引力大小.研究结果表明:1)乡村振兴背景下,甘肃省农产品物流整体发展水平较低,但其中兰州市发展水平远高于其他市州;2)由于各市(州)乡村振兴发展水平、经济发展水平以及交通基础设施等的差异性,致使甘肃省农产品物流的发展存在较为明显的地区不平衡性,呈现出以兰州为核心的"一超多强"的空间布局;3)兰州作为区域农产品物流网络的核心,其对周边市(州)农产品物流的发展具有一定的辐射带动作用;4)依据甘肃省14市(州)地理位置、乡村振兴水平、农产品物流体系发展水平以及各市(州)间农产品物流引力强度水平因素,将甘肃省农产品物流网络划分为东部、中部以及西部三个物流圈,以兰州为核心城市,"三圈"协调发展.     

建设以城市为中心的现代物流中心

城市是现代物流的汇聚地,要建立多功能、高层次、集散功能强、辐射范围广的社会化综合物流中心,必须充分利用城市.物流中心的规划布局应本着有利于该区域物流的改善,有利于全国性物流体系的形成和改善的原则,充分考虑物流中心的类型、辐射半径、特别是交通等方面的因素.城市总体规划中应对城市物流中心总体格局、物流中心功能定位、物流基础设施平台、物流信息平台、物流业发展政策等方面作出原则安排.城市型物流中心的服务区域划分原则是应该按"经济区域"而不是按"行政区域"进行.     

高质量发展背景下区域物流能力测度及时空演变分析——以皖江城市带为例

全方位推进高质量发展已经成为经济社会发展的鲜明主题,物流业作为国民经济的基础性、战略性、先导性产业,提升区域物流能力对区域经济和国民经济高质量发展具有重要作用。本文以皖江城市带为例,结合高质量发展要求和区域特点,构建区域物流能力评价指标体系,利用熵值-TOPSIS模型对区域物流能力进行评价,集成核密度估计和空间布局分析探究其时空演变特征。研究结果表明,在时序演变上,皖江城市带物流能力整体呈稳中向好态势,大致经历了3个阶段,地区间差距逐渐缩小;在空间分布上,合肥市物流能力一直处于领先水平,相邻年份皖江城市带物流能力空间分布保持不变。因此,物流能力处于较低水平的城市政府要在物流基础设施建设方面给予适度的政策倾斜,具有较高物流能力的城市要积极发挥自身的辐射作用,带动周边城市物流能力的进一步提升。     

基于DEA-Malmquist指数模型的东北地区农产品物流效率评价

文章利用DEA-Malmqusit指数模型测度了东北地区2007—2017年农产品的物流效率.研究表明:近年来东北地区农产品物流效率显著提升,但要素投入不合理;样本区间内东北地区农产品物流效率早期波动较大,后期趋于稳定;辽宁省和吉林省的农产品物流效率优于黑龙江,前者效率水平高的主要原因是农产品物流技术创新能力的优化和提升.所以,加快农产品物流技术创新步伐、合理规划资源、因地制宜发展农产品物流、优化农产品物流空间布局、构建农产品信息技术平台等措施将有助于提升东北地区农产品物流效率.     

物流产业发展速度对区域物流的影响效应研究

研究物流产业发展速度与物流产出之间的关系,对于推动物流产业高质量发展具有重要意义。文章基于2000—2020年省际面板数据,综合采用面板数据模型与面板门槛模型研究两者之间的线性关系及非线性关系。研究结果表明：物流产业发展速度对区域物流产出具有显著的正向影响,且这种影响在中西部地区表现的更强;当物流产业发展速度中等时其对区域物流产出的贡献相对更大;随着时间门槛及物流产出门槛值的提高,物流产业发展速度对区域物流产出的贡献不断增大。最后提出制定差异化物流发展策略,做好物流产业发展“速度管理”,以及推进体制机制创新的对策建议。     

基于物流4.0的药品云配送模式研究

物流4.0是物流业与互联网技术深度融合的新一轮行业革命。物流4.0时代,利用云计算、物联网、移动互联网等新兴技术可以建立以物流园区为核心的供应商、零售商、服务商一体化的药品云配送信息平台(药品配送物联网)和云配送模式(区域云网络圈),从而构建智能高效的云配送运营流程,力图实现药品配送集约化、智能化、绿色化目标,降低药品流通成本和价格,促进现代医药物流业健康、高效发展。     

中国农村物流发展水平评价及地区差异分析——基于28个省级行政区数据

本文从经济发展、基础设施、人力资源、物流需求、政府政策等五个维度构建了评价农村物流发展水平的指标体系,进而利用2016年我国28个省级行政区的数据,对各地区农村物流发展水平进行了定量评价.结果显示,我国农村物流发展水平存在明显的地区差异,东部地区农村物流发展水平显著高于其他地区,东、中、西呈现出依次递减态势;经济发展水平地区差异对农村物流发展水平地区差异的贡献最大,人力资源水平地区差异的贡献也较高,农村经济发展水平和人力资源水平是影响农村物流发展水平的两个关键因素;西部地区内部各省(市、自治区)之间的农村物流发展水平差异大,而东部、中部和东北地区的内部地区差异小.     

长江经济带物流竞争力空间演化及溢出效应研究

长江经济带横跨我国东、中、西三大地带，是典型的空间异质区，区域内各省市基础设施、资源禀赋、经济发展、技术水平等存在显著差异，物流竞争力水平极度不均衡，这导致长江经济带内部物流运行效率低、服务能力弱、转型升级困难等问题愈加明显，严重阻碍了长江经济带物流竞争力的全面提升。科学测度长江经济带物流竞争力，全面认识物流竞争力的空间格局演化，深入揭示其影响因素及空间溢出效应，对于探寻长江经济带物流竞争力的提升路径，促进区域物流协同发展具有重要意义。针对此背景，文章基于“钻石模型”,从生产要素、需求条件、相关及支持产业以及企业战略、结构和同业竞争四个方面，结合物流产业的特点，构建了长江经济带物流竞争力评价指标体系，运用熵权TOPSIS法对2006—2018年长江经济带11个省市的物流竞争力进行测度。在此基础上，采用探索性空间数据分析方法对各省市物流竞争力的空间演化特征进行考察，并构建空间计量模型，从技术创新、外商直接投资、产业结构、政府干预和信息化水平等五个方面探究了各省市物流竞争力的影响因素及其空间溢出效应。结果表明：长江经济带各省市物流竞争力差异明显，由下游至上游地区呈梯度递减格局；长江经济带各...     

中国西部区域物流能力的灰色聚类分析

对不同区域的物流能力进行聚类分析,能使各区域客观地认识自身的物流能力现状以及相互间的差异,从而采取有效措施来提高其物流能力。将区域物流能力系统看作是灰色系统,运用灰色聚类分析方法对中国西部12省区的物流能力进行了客观综合评价,得到了灰色聚类评价结果,并依据这些省区物流业的发展现状印证了聚类结果的合理性。研究表明,灰色聚类方法计算简便,结果客观,在区域物流能力综合评价中具有较好的可操作性和实用价值。     

基于数据包络分析的物流业可持续发展能力评价

针对当前物流业可持续发展缺乏系统性实证研究现状，综合考虑区域经济、社会发展及生态环境三大因素，采用数据包络分析模型对中国31个省、市、自治区物流业可持续发展水平进行综合评价。实证研究结果显示华东等沿海发达地区物流可持续发展能力与区域经济社会发展水平并不协调，西部地区物流可持续发展水平则仍然较低。     

交通基础设施、人力资本对区域创新能力影响的实证研究

使用1995—2015年中国30个省区面板数据,在空间杜宾面板模型基础上加入时间因素,构建动态空间杜宾面板模型,使用经济距离和经济地理距离空间权重矩阵,实证分析了交通基础设施与人力资本两因素对区域创新能力的空间溢出效应。结果显示:（1）两因素在经济距离空间权重矩阵和经济地理距离空间权重矩阵中均对区域创新能力产生了显著的空间溢出效应和时间累积效应。前者对区域创新能力产生正空间溢出,后者对区域创新能力产生负空间负溢出;（2）两因素对区域创新能力空间溢出效应的大小同时受地理距离与经济发展水平的影响;（3）两因素对区域创新能力速度提升的影响不显著。     

中国省域物流信息化水平空间结构演化及其影响因素

物流信息化水平空间结构演化研究对统筹物流业发展、构建布局合理的物流体系具有重要意义。通过构建中国省域物流信息化水平评价指标体系,运用熵值法测算指标权重,进一步加权计算2013—2018年物流信息化综合指数,从全国、省域两个视域对中国物流信息化水平进行测度; 利用标准差椭圆、探索性空间数据分析方法分析中国省域物流信息化水平空间结构演化特征; 利用修正后的引力模型确定中国省域物流信息化空间关联关系,通过QAP分析其影响因素。研究认为:中国省域物流信息化水平逐年增长,地区间非均衡性增强; 中国省域物流信息化水平空间结构呈“东(偏北)-西(偏南)”格局,存在正向空间自相关关系,且相关性逐渐弱化,高值集聚和低值集聚的同质性现象占主导地位,空间异质性现象增强; QAP分析显示,空间地理位置、城镇化水平、区域创新水平、区域开放水平对物流信息化发展具有显著促进作用。     

基于县级单元城际物流联系分析研究——以辽宁省为例

综合运用运输联系等相关理论,围绕城际物流联系生成、分布等问题,同时关注省内各区域之间物流联系以及与省外区域的联系,利用高速公路货车通行OD数据,通过分布熵、洛伦兹曲线、物流联系强度、物流联系紧密度、物流联系分区等指标、方法分析研究城际物流联系的方向、强弱程度及其特征,可以为城际物流网络系统建立以及交通基础设施建设发展提供理论支持和参考。以辽宁省高速公路为例进行的实证分析,对于加强辽宁省交通基础设施优化配置,实施三大区域发展战略,促进区域经济协调发展等具有重要意义。     

东营建立黄河三角洲区域物流中心城市分析与对策

把东营建设成为区域物流中心城市,对于推进黄河三角洲高效生态经济区建设有着重大的意义。东营物流业发展具有诸多有利条件和机遇,如黄河三角洲开发进入国家战略层次,区位优势明显,经济快速发展等,但也存在着基础设施落后、物流观念落后、规划不协调等问题,同时面临着激烈的地区竞争,在全国、全省物流规划中地位较低等威胁。东营具备了发展区域物流中心城市的独特条件,优势大于劣势,机遇与威胁并存,必须有针对性地采取措施,努力开创出物流业发展的新局面。     

区域物流发展差异及其影响因素研究

利用1998—2007年30个省级行政区的面板数据,分析我国区域物流发展差异的现状及影响因素,并分析不同影响因素对区域物流发展差异的贡献。研究表明：我国东、中、西部地区物流发展差异在不断扩大;物流网络密度、人力资本存量、市场开放度、区域物流政策等因素对区域物流发展有显著的正向推动作用;夏普里值（ShapleyValue）分解结果则进一步表明,对区域物流发展差异的贡献从大到小依次为：省际地域固有因素、人力资本存量、物流网络密度、市场开放度、区域物流政策。