我國快遞業務量的空間格局與影響因素

王巖巖，孫中偉，封 燁（.山西師范大學 城市與環境科學學院，山西 臨汾 04000；.石家莊學院 資源與環境科學學院，河北 石家莊 05005；.成都理工大學 旅游與城鄉規劃學院，四川 成都 60059）

我國快遞業務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 城市與環境科學學院，山西 臨汾 041000；2.石家莊學院 資源與環境科學學院，河北 石家莊 050035；3.成都理工大學 旅游與城鄉規劃學院，四川 成都 610059）

通過國家統計局發布的快遞業務量及其他相關數據，針對2007-2014年我國大陸31個省市快遞業務量進行分析，指出其快遞業務量的空間分布特征及變化規律，并探討了各省市快遞業務量空間分布的影響因素，以期為我國快遞業的發展提供參考。

快遞業務；空間格局；影響因素；中國

1 引言

快遞業是近年來興起的一個嶄新行業，其通過快遞公司的運輸與配送，實現貨物的空間移動。它是一種依靠網絡系統，用時少、遞送質量高的運輸方式。前期快遞業以一種新型產業的身份最先進入國外居民的日常生活中。近年來隨著信息與通信技術的發展，快遞產業開始進入我國并呈現良好的發展勢頭，相關企業迅速成長，業務范圍不斷擴大。

目前國內學者針對快遞業務主要開展了以下四方面的研究：①快遞業發展情況分析。孫碩[1]運用3種模型預測了我國未來快遞業務的發展規模；陳海燕[2]等分析了國內外快遞業務量的發展狀況；紀秀浩[3]運用數學模型預測了郵政快遞業務的發展情況。②我國不同運輸類型快遞業的發展戰略，包括航空快遞業[4]、鐵路快遞業[5]和公路客運快遞業[6]。③我國快遞業的空間格局或空間組織。張明[7]從網點分布和流量兩個角度分析了百世匯通的空間布局及組織網絡；郭月鳳等[8]分析了我國快遞服務發展的空間布局差異；倪玲霖等[9]分析了順豐速運的空間組織網絡。④影響我國快遞業發展的因素。包括快遞業務管理系統及方法[10]、電子商務[11]、地理位置[12]、經營模式[13]、市場競爭環境及外資進入[14]、物流配送成本及基礎設施[15]等。

國內學者已經從多個層面初步研究了快遞業務發展的規律，特別是部分地理學者以全國快遞業務或是大型快遞企業為研究對象，在一定程度上揭示了其空間分布規律，但距離完全解釋尚遠。快遞由于具有幫助貨物實現跨地區流動、替代部分購物人流的特性，從而吸引了地理學者的關注。本文嘗試基于地理視角系統揭示我國大陸31個省市快遞業務發展的空間格局與影響因素。考慮到國家統計局公布的我國快遞業務量數據在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，故研究時間段為2007-2014年。

2 全國快遞業務量的空間格局

2.1 全國快遞業務總量的演化規律

全國快遞業務量與人均快遞業務量均呈逐年上升趨勢，2010年以前增長相對緩慢，2010年后增幅明顯加快。①2007年全國快遞業務量為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，達到139億件。全國快遞業務量的年平均增長率為42%。②2007年人均快遞業務量為0.9件，2008年開始超過1件，2013年超5件，2014年突破10件，達到10.2件。人均快遞業務量的年平均增長率為41%。具體如圖1所示。

圖1 2007-2014年全國快遞業務總量及人均快遞量的變化趨勢

2.2 各省市快遞業務量的空間分布特征

2.2.1 2007年各省市快遞業務量的空間分布特征。快遞業務量和人均快遞業務量在各省間空間分布不均衡，且都以東部地區省市排名相對靠前。①快遞業務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各省市快遞業務量可分為六級。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，500-1 000萬件為內蒙古等4省市，500萬件以下的為海南等4省市。③東部地區除天津和海南外均位居上游，中部地區除山西外均位居中游，西部地區除四川外均位居下游，東北地區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省市；11-20位中東、中、西和東北地區對應省市數量分別為1個、4個、3個和2個；后11位中有8個為西部地區省市，其余則東、中和東北各占1個。⑤人均快遞業務量超1件的僅有7個省市，且均位于東部地區。其中，上海人均快遞業務量最多，達11件，北京則以5件位居第二。此外，貴州最少，僅有0.23件。⑥人均快遞業務量前10名除遼寧與西藏外均為東部省市；11-20位中，西部地區省市最多，占據5席；后11位中，中部地區占5席，西部地區占6席。具體見表1。

2.2.2 2014年各省市快遞業務量的空間分布特征。快遞業務量和人均快遞業務量在各省間空間分布不均衡，且都以東部地區省市排名相對靠前。①快遞業務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各省市快遞業務量可分為六級。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東部地區除天津和海南外均位居上游，中部地區除山西外均位居中上游，西部地區除四川外均位居下游，東北地區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省市；11-20位中包括中部省市5個，東部和東北各1個，西部3個；后11位中，有8個為西部地區省市，其余省市中東北占2個，東部占1個。⑤人均快遞業務量超10件的有6個省市，且均位于東部地區。其中，上海人均快遞業務量最多，達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個省。⑥人均快遞業務量前10名除湖北、四川和重慶外均為東部省市；11-20位中，中部地區省市最多，占據5席；后11位中，西部地區省市最多，占據8席。

表1 2007和2014年我國各省市快遞業務總量和人均排名

2.2.3 2007-2014年各省市快遞業務量的空間分布。2007-2014年各省市快遞業務量的空間分布呈現出以下特征：①前5位和后5位省市基本穩定，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，其他省市快遞業務量的排名變化較小。③全國快遞業務量的集中化指數由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每個省市的快遞業務量與人均快遞業務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，但各省市之間的變幅存在很大差距。其中，上海在2010年出現了一個相對的低點，寧夏則在2012年出現了一個高峰。⑤人均快遞業務量排名基本穩定，與變化較大的省市數量相當。

圖2 各省市快遞業務量集中化指數變化

3 各省市快遞業務量空間分布的影響因素

3.1 可能影響因素的選取及數據處理

3.1.1 可能影響因素的選取。為了定量分析各省市快遞業務量及人均快遞業務量空間分布的影響因素，筆者在考慮與快遞業務關系及數據可獲得性的基礎上，初步確定了4個層面共計12項指標。①經濟層面指標為GDP和人均GDP。GDP高的地區往往信息與商品需求大，相應的快遞業務量應偏高。人均GDP可以反映本地居民的信息需求及對商品的支付能力。②人口層面指標為人口規模、城鎮人口、鄉村人口和城鎮化率。人口規模反映了不同地區居民在快遞使用率及使用頻率差異下的快遞潛力，即人口規模大、快遞使用率高、使用頻率高的地區的快遞業務量一定大。城鎮人口和農村人口表征了城鄉在與快遞發展有關的基礎設施和個人需求差異上的二元性，特別是目前絕大部分快遞業務配送網絡尚無法到達絕大部分農村地區的現狀。城鎮化率則體現了各省市在城鎮人口比例上的差異。③網民層面指標為網民規模和網民普及率。由于70%的網絡購物需要快遞業務,其產生的商品量已經占到了快遞業務量的一半以上[16]，而網民是網絡購物發生的重要前提和潛在消費者，因此需要借助網民規律和網民普及率來表征區域的網絡購物市場差異。④交通層面指標為公路營業里程、高速等級公路里程、一級等級公路里程、二級等級公路里程。由于鐵路貨運速度慢，因此快遞業基本不采用。其主要是以公路運輸為主，少部分采用航空運輸方式，且后者具有航次少、運量小的特點。公路相關指標可以表征快遞運輸網絡的完善程度及可達性，且同時也是快遞公司業務空間拓展的基礎。

通過國家統計局獲得了2007-2014年我國大陸31個省市GDP、人均GDP、總人口、城鎮人口、農村人口、網民規模、公路營業里程、高速等級公路里程、一級等級公路里程、二級等級公路里程等數據。同時，通過計算得到了城鎮化率和網民普及率數據。

3.1.2 數據處理。為了確定影響各省市快遞業務量和人均業務量的因素，借助相關系數對二者與備選的可能影響因素進行了相關性分析。相關系數計算公式為：

相關系數Rxy結果落在區間[-1,1]上；Rxy＞0表示要素X與要素Y正相關，Rxy＜0表示要素X與要素Y負相關。Rxy絕對值越接近于1，說明要素X與要素Y的關系越密切，反之則越不密切。

為了展現全國快遞業務量在各省市分布的不均衡程度及隨時間變化情況，利用集中化指數來幫助說明。集中化指數計算公式為：

式中，I表示集中化指數；A是實際數據的累計百分比總和；R為均勻分布時的累計百分比總和；M為集中分布時的累計百分比總和。

3.2 各省市快遞業務量分布的影響因素

相關分析結果（見表2）顯示，各省市快遞業務量受GDP、人均GDP、人口規模、城鎮人口、城鎮化率、網民規模、網民普及率、一級等級公路里程、二級等級公路里程等9項指標的影響。GDP對快遞業務量的影響幅度先增加后緩慢下降，但一直保持在0.7左右的強相關水平。人均GDP對快遞業務量影響的整體變化趨勢是不斷下降的，已由2007年的強相關降到了目前的中度相關水平。該變化主要是由兩方面導致：其一是人均GDP不斷增長的同時，快遞網絡不斷完善，相應的快遞資費增長緩慢，公民的快遞支付能力提高；其二是隨著信息與通信技術工具購置費用與資費的下降，公民出于信息交流目的的快遞需求減少，網絡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，人口規模開始影響快遞業務量，近年基本維持在0.47左右的水平。與之對應的是：雖然城鎮人口與城鎮化率對快遞業務量影響一直較高，但已經呈現出了不同程度的減弱趨勢；鄉村人口雖然達不到相關檢驗臨界標準，但系數在明顯提高。也就是說各省市快遞業務量最初就是局限在城鎮地區與人口范疇內，近年出現了向農村地區和鄉村人口蔓延的傾向。網民規模和網民普及率對快遞業務量影響顯著，其主要體現在網絡購物上，同時它們本身也受到了GDP和人均GDP的影響[17]。公路建設對快遞業務量的影響主要是一級等級公路里程和2010年后的二級等級公路里程。公路建設本身與快遞并無直接關系，但其是快遞業務得以開展的最重要的物質基礎與傳輸介質。高速等級公路由于網絡建設的均衡性考慮，導致與快遞業務量無關，一級等級公路和二級等級公路與其相關則說明了快遞相對近距離配送的線路選擇及其向地級以上城市外擴展的趨向。

表2 各省市快遞業務量與可能影響因素的相關性

3.3 人均快遞業務量的影響因素

相關分析結果（見表3）顯示，各省市人均快遞業務量主要受人均GDP、城鎮化率、網民普及率等3個指標因素影響，且均為強相關。人均GDP對人均快遞業務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、網絡購物大眾化與快遞需求增加、快遞網絡拓寬與服務不斷完善等因素共同作用的結果。城鎮化率與之相關證明了城鎮地區/人口具有比鄉村地區/人口更高的快遞業務需求，其相關系數先增加后下降則說明了快遞業務先向城鎮集中后向鄉村擴散的變化。網民普及率與之相關表明了網絡購物對快遞業務的重要貢獻，且網民比非網民具有更高的快遞需求。在上述指標中，人均GDP因與城鎮化率對數相關[18]，且是導致網民普及率差異的關鍵，因此成為影響各省市人均快遞業務量分布的最核心、最基本的要素。

表3 各省市人均快遞業務量與可能影響因素的相關性

4 結論

差異與人均GDP、城鎮化率、網民普及率都相關，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論：①我國快遞業務量及人均快遞業務量呈逐年上升趨勢,但2010年后增速明顯加快。②快遞業務量在各省市的分布逐步趨于集中，但東部地區分布一直占據主導地位，且其中大多數省市的排名位居前列。③雖然每個省市的快遞業務量與人均快遞業務量的升降變化一致，但各省市之間的變幅差別很大。④各省市快遞業務量的空間分布受GDP、人均GDP、人口規模、城鎮人口、城鎮化率、網民規模、網民普及率、一級等級公路里程的影響，但影響程度不同。發展初期受經濟總量的影響較大，但近期更強調網民規模的影響。⑤各省市人均快遞業務量的空間分布

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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

國家自然科學基金項目（41101125）；河北省自然科學基金項目（D2015106001）

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

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