區域物流高質量發展：空間格局演變及空間相關分析

梁子婧

（宿遷學院商學院，江蘇宿遷 223800）

一、引言

眾所周知，區域物流是區域經濟發展的支柱產業，也是區域經濟發展的新增長點，更是我國物流供給側結構性改革進程中所依賴的中觀層次和客觀基礎，在現代經濟增長分析中得到了理論和實踐的支持[1]。區域物流由于區域經濟發展差異及相應物流資源分布格局不均衡導致區域物流非均衡發展明顯。區域物流高質量協調發展不僅是經濟高質量發展的重要內容，也是經濟高質量發展的重要推動力量，對于提升國民經濟運行效率、推動物流增長、物流業轉型升級等均具有重大意義。

江蘇作為我國東部地區物流大省之一，一直把推動物流業的協調發展作為轉變經濟發展方式的重要抓手[2]。根據2005 年和2018 年江蘇省物流業發展統計公報的統計數據來看，江蘇省社會物流總額達到50 435.34 億元，占全國10.5%；全省社會物流總費用實現3 248.95 億元，與GDP 的比率達到17.3%；全省物流業實現增加值達到1 182.62 億元，全省物流需求系數為2.69（即社會物流總額與GDP 的比率）。到2018 年全省社會物流總額達到302 551.9 億元；社會物流總費用同比增長6.5%，達到12 892.7 億元，與GDP 的比率達到14.02%；物流相關行業增加值同比增長8.1%，達到5 647.3 億元，占全省服務業增加值的比重提高到12%；物流需求系數為3.29，需求規模保持增長態勢。

江蘇下轄13 個區市，是唯一所有地級市都躋身百強的省份。在21 世紀初，以長江和淮河為界，界定了蘇南（南京、鎮江、蘇州、無錫、常州）、蘇中（揚州、泰州、南通）、蘇北（徐州、連云港、淮安、鹽城、宿遷）三大經濟區域的范圍，并提出“蘇南提升、蘇中崛起、蘇北振興”的區域協調發展戰略。近年來，隨著經濟發展進入要素分工的新階段，原來呈現的“南高北低、東強西弱”的不均衡態勢格局出現新的變化，同時區域物流發展也開始出現梯度轉移，實現從蘇南到蘇中逐漸到蘇北的發展邏輯顯現。從2014—2018 年江蘇省統計年鑒中統計的13 市物流業發展情況的統計來看（見圖1），到“十三五”末期，江蘇13 個城市物流業發展已進入增速放緩的轉型升級新階段，區域物流發展空間格局變化明顯。

圖1 江蘇13 市2014—2018 年物流發展水平

隨著國家一系列新發展戰略的制定，江蘇區域物流迎來了廣闊前景和新的發展機遇。如何利用機遇，充分發揮自身優勢，加快發展現代物流業，促進產業結構調整，實現區域物流協調發展，為全省經濟社會發展提供堅實的物流保障是新時期我們要關注的重要課題。

二、文獻綜述

區域物流發展不平衡、不充分的問題受到各級政府、物流企業和研究者們的密切重視。探究區域物流發展空間格局演變是促進區域物流均衡發展的重要途徑之一。根據文獻資料，空間結構理論建立的基礎可以追溯到區位論（Location Theory）的產生，其中運輸區位論被認為是物流產業空間結構研究的一個全新視角[3]。現代物流作為一種新興產業，國外成熟的物流區位論大多從港口、航空體系等入手，并運用TMG 模型對其空間格局演化等展開研究，得出兩者間形成代際更替規律。比如Taaffe E J等（1963）[4]等通過研究發現，得以快速發展的港口通常是當地一些與交通干線連接的港口，這樣能夠吸引貨流和海上航線集中，而港口的發展又反哺陸上支線發展。Rimmer（1967）[5]和Hayuth Y（1981）[6]通過對馬來西亞的港口和東非港口（1500—1900）等的梳理研究，得出大港口不斷發展、小港口逐漸消亡的觀點基礎上，建立了港口演化的五階段模型，并對TME 模型的適用性進行了驗證。Notteboom 和Rodrigue（2005）[7]與Van 和link（1998）[8]展開了對海上運輸的集裝箱化港口研究，發現隨著港口區域化發展，逐漸出現了分散化趨勢。Monios 和Wilmsmeier（2016）[9]通過對亞洲、美洲、歐洲三大區域內航空客貨流網絡實際情況調研，對三大區域內九個樞紐城市的能級進行了評估。

國內學者對于區域物流空間結構及布局方面也有很高的關注度。學者謝守紅、蔡海亞等主要以長江沿岸港口，長江三角洲為研究案例，對其空間結構的動態演變規律和區域物流發展對空間格局的影響及空間結構動態特征的成因機制進行研究[10-11]。也有學者通過對航空流量和流向分析，探索中國主要城市的樞紐度，進而分析中國城市體系格局與變遷（譚慧芳，2016）[12]。或者對中國物流熱度的空間分布格局及區位指向特征進行分析時選取省域、市域、城市群等尺度多視角（李國旗等，2015）[13]，同時也包括對一些較典型的，如，河南省、山東省、重慶市、江蘇省、蘇州市、徐州市等為研究對象，探索物流空間格局特征、其布局對城市空間結構、擴張、用地結構與功能有重要影響[14-19]。還有學者利用探索性空間數據分析，借用人均貨運量等指標（史奔騰和范林榜，2017）[20]，或者通過統計分析和計算區位基尼系數、區位熵指數引力強度等（張建升，2011；何章磊，2017）[21-22]，發現我國區域物流發展水平差異較大，空間聚集態勢逐漸增強，但集聚程度存在較大差異。

綜上所述，學者們對于區域物流發展空間格局進行了多視角深入認識，奠定了本文研究的堅實基礎。本文以江蘇區域自“十一五”以來物流發展事實為依據，以江蘇13 市作為研究的基本空間單元，基于修正的物流引力模型和物流地位模型，對江蘇13市2005—2018 年城市物流引力強度進行測算，并在此基礎上進行空間相關性分析，探究江蘇區域物流發展空間格局演變態勢，為加快建設“強富美高”新江蘇提供理論支撐和實際參考價值。

三、江蘇區域物流發展格局演變模型構建與分析

（一）區域物流引力模型與物流地位模型

1.引力模型（Gravity model）。引力模型（Gravity model），起源于19 世紀，也被稱為重力模型，是以牛頓經典力學的萬有引力公式為基礎，經過Tinbergen（1962）和Poyhonen（1963）對其在經濟學領域進行發展與延伸，提出比較完整且簡便的經濟學模型，并被很多學者在實證研究中成功印證[23]。引力模型在空間布局、貿易、人口遷移等實證研究中越來越廣泛，其理論基礎也越來越完善，是使用最廣泛的空間相互作用模型[24]。公式如下:

其中，Gij表示城市i 對城市j 的物流引力；k 為城市間物流引力的系數常量，根據前人研究的結論和在實際應用中k 對測度結果幾乎沒有影響，故這里的k 常取值為1；Mi和Mj是內生變量，表示城市i和城市j 的物流“質量”表示城市i 與城市j 之間距離，r 是摩擦距離系數，取值為2[24]；其公式如下：

基于江蘇是物流大省，2018 年又有四個城市（徐州、南京、無錫、連云港）入選全國性綜合交通樞紐，這進一步奠定了江蘇是大江南北重要的交通樞紐，促進了多種運輸方式高效的銜接。公式（2）中，f表示城市間不同的運輸方式，當f=1、2、3、4、5，分別表示選擇公路運輸、鐵路運輸、水路運輸、航空運輸、管道運輸；λf表示第f 種運輸方式所占的權重，Dijf表示第f 運輸方式在城市間的距離；Tijf表示第f運輸方式所需要的時間[24]。

2.區域物流地位模型。根據公式（2），借鑒城市物流在區域物流中的作用和影響力形成的城市地位模型，建立包括物流本地地位和相對地位的城市物流地位模型，公式如下：

（二）指標與數據

指標選取的客觀和準確對于實證研究非常重要，結合區域物流引力模型和物流地位模型，多數研究者對于Mi和Mj（城市物流質量）借用“城市物流發展水平”來表達。本文認為城市物流發展重點是著力提高物流供需體系質量及效率，故選擇城市經濟發展水平、物流供給指標和物流需求指標。同時根據資料的獲取性，城市物流需求水平的指標重點選取公路運輸方式的相關數據（見表1）。

表1 江蘇城市物流質量評價指標體系構建

為了更深入地對江蘇區域13 市物流業發展變化趨勢進行分析，樣本選取的時間范圍是2005—2018 年。同時，本文用于分析指標的原始數據均來自江蘇省統計局發布的《江蘇統計年鑒》、統計公報、《江蘇交通年鑒》等官方統計數據換算所得。

（三）實證結果與分析

1.城市物流發展水平的計算。根據表1 構建的各項指標，利用DPS 統計軟件對其進行主成分分析，并基于以下理論模型構建城市物流發展水平的因子分析：

其中：Xj為第j 個變量進行標準化后的分數；Fi（i=1，2，…，m）為提取的表1 中指標數據的共同影響因素；m 為上述指標變量共同影響因素的數目；Uj為變量Xj的唯一因素，也是無法用上述變量解釋的因子表達；αji為因素負荷量。

測算物流發展總體水平變量的因子得分后，將各因子方差貢獻率占提取因子解釋總方差的比重作為權重，對所擬合出能解釋物流水平的公共因子得分進行加權，得到江蘇省13 市物流發展水平綜合得分：

根據公式（4），限于篇幅，同時為了更好地比較區域間城市物流發展的差異及趨勢，特選取2005年、2010 年、2015 年和2018 年的數據進行計算并排名，結果如表2 所示。

表2 江蘇13 市物流發展水平綜合得分與排序

2.城市間物流運輸距離的計算。基于江蘇13 市交通統計年鑒和江蘇統計年鑒中的數據，再結合公式（2），以高德地圖和百度地圖綜合統計數據進行計算，江蘇13 市城市間物流運輸加權里程數計算結果如表3 所示。

表3 江蘇13 市物流運輸加權距離計算結果

3.城市物流引力的計算。將13 市物流發展水平和城市間物流運輸距離代入公式（1），按照超強引力、較強引力、一般引力10）、較弱引力進行劃分。基于篇幅限制，僅列出4 個年份13 市一般引力以上的分類結果（見表4）。

表4 江蘇13 市物流引力（較強引力以上）分類結果

綜上來看，江蘇三大區域13 個城市間引力逐年加強，但呈現一定的波動性。其中，蘇州市和無錫市聚合度較高、發展態勢較好，兩城市間引力超過100；2010 年以后城市間超強引力的城市逐漸增多，城市之間趨于抱團發展和集聚發展；同時，城市間屬于較強引力范圍的數量也在增加，城市間分工協作，支撐作用愈加明顯；但我們仍然不能夠忽略城市間引力強度處在一般引力的城市，其物流業發展水平整體均勻，但水平偏低，區域間物流協同水平不高，區域間物流聯動發展和集聚發展仍需進一步加強。

針對江蘇13 市城市物流引力態勢分解，為了進一步揭示區域物流空間關聯效應和物流集聚效應，更深層次比較區域間物流發展空間特征，再利用Moran's I 對江蘇13 市物流業發展水平空間關聯性進行判斷。

四、江蘇區域物流發展空間關聯性分析

（一）全局相關分析

空間自相關指標Moran's I 是通常用來度量空間相關性的一個重要指標。Moran's I 又細分為全局莫蘭指數（Global Moran's I）和局部莫蘭指數（Local Moran's I）[24]。本文選取江蘇省13 個市級區域的物流產值量為屬性值進行計算，其計算公式如下：

其中，n 表示江蘇省物流產值研究中各個市級空間單元總數；Ei、Ej表示物流產值在各個市級空間單元i、j 上的屬性值（i，j=1，2，3，…，13）。表示物流產值在n 個江蘇省城市空間的平均屬性值表示江蘇省城市空間單元i 和j 的關系，是空間權重矩陣W 的元素。Wn×n表示空間單元之間的空間依賴程度，通常情況下會根據相鄰關系來確定，即空間單元i、j 相鄰，則存在Wij=1，否則Wij=0[24]。

接著，通過計算Z 值和P 值，再與顯著水平進行比較，進行江蘇區域物流發展水平的全局自相關顯著水平。若p＜α，表明各江蘇13 個空間單元之間存在著顯著的自相關關系，拒絕零假設，否則接受。Z 值的計算方法如下[24]：

利用Geoda 軟件對江蘇13 市2005—2018 年間物流業發展水平進行Global Moran'sⅠ分析，并進行蒙特卡洛模擬檢驗，結果如表5 所示。

表5 2005—2018 年江蘇區域物流發展Global Moran'sⅠ

由表5 可知，2005—2018 年江蘇區域物流產值的1Global Moran's I 全部通過了顯著性檢驗，計算結果在0.213～0.356 之間，所有數值均為正，均通過了5%的顯著性水平的檢驗，且Global Moran's I 呈現先變大又變小，表明江蘇省區域物流發展水平存在一定程度的空間相關性和集聚特征，且空間相關性和集聚狀態均凸顯波動，集聚趨勢先增強后減弱；同時在2005—2011 年間江蘇區域物流產值全局莫蘭指數從0.213 上升到0.356，可見在這個時間段江蘇區域物流發展呈現集聚趨勢。在2011—2014 年，全局莫蘭指數出現輕微波動狀態；在2012—2018 年，全局莫蘭指數出現下降，說明江蘇區域物流發展空間格局在集聚后開始呈現擴散趨勢，且擴散效應有所凸顯。

（二）局部相關分析

Local Moran's I 是對全局關聯指標的分解，也是基于Global Moran's I 提出的局部空間關聯指標。同樣以代表江蘇省各個市級區域的物流產值量為屬性值進行計算，對于任意一個局部空間區域i，Local Moran's I 的LISA 指標（Location Indicators of Spatial Association，LISA）的計算方法如下[24]：

其中，n 表示江蘇省物流產值研究中各個市級城市空間單元總數；Ei、Ej表示物流產值在各個市級空間單元i、j 上的屬性值（i，j=1，2，3，…，n）表示物流產值在n 個江蘇省城市空間平均屬性值S2表示物流產值在n 個江蘇城市空間單元方差，且

正的Ii表示該空間單元與鄰近單位的屬性相似（“高—高”或“低—低”），負的Ii表示該空間單元與鄰近單元的屬性不相似[24]。基于公式（5）和公式（6）分析結果，選取研究期內2005 年、2010 年、2015年、2018 年作為典型年份進行分析，以變量X 為橫軸，Wx為縱軸，繪制Local Moran'sⅠ散點圖（見圖2），對江蘇區域物流發展空間關聯模式做進一步分析。其中，四個象限的定義如下：第一象限為高高空間關聯（HH），被高值集聚空間區域包圍，但本區域與周邊區域水平高且空間差異程度小，屬于高值集聚空間區域（即集聚程度高）；第二象限為低高空間關聯（LH），也被高值集聚空間區域包圍，但本區域水平低與周邊水平高且空間差異較大，屬于低值集聚空間區域；第三象限為低低空間關聯（LL），是低值集聚空間區域，并且被低值集聚空間區域包圍，但本區域與周邊區域水平低，空間差異程度小；第四象限為高低空間關聯（HL），是高值集聚空間區域且被低值集聚空間區域包圍，但本區域水平高且周邊低，兩者空間差異較大[24]。

圖2 江蘇區域物流發展空間分布態勢變化

圖2 中，2005 年，HH 包括：南京、無錫、常州、蘇州；LH 包括：揚州、南通、鎮江；LL 包括：宿遷、鹽城、淮安、徐州、泰州、連云港。2010 年，HH 包括：南通、無錫、常州；LH 包括：鎮江；LL 包括：連云港、宿遷、揚州、鹽城、徐州、淮安、泰州；HL 包括：南京、蘇州。2015 年，HH 包括：南通；LH 包括：無錫、常州、鎮江；LL 包括：揚州、宿遷、鹽城、淮安、泰州、連云港；HL 包括：南京、徐州、蘇州。2018 年，HH 包括：南通、無錫；LH 包括：常州、鎮江；LL 包括：揚州、宿遷、鹽城、淮安、泰州、連云港；HL 包括：南京、徐州、蘇州。

顯而易見，江蘇物流業發展的重心仍然集中于蘇南區域，近年來發展非常快速；而揚州、泰州受到蘇南經濟的帶動，物流業也緊跟其后。2005 年，徐州、連云港等蘇北城市物流業發展水平較低并呈現集聚狀態，處在“LL”區域內，2010 年之后，南通與無錫、常州高度集聚，進入“HH”區域內；2015 年徐州由原來的“LL”區域進入“HL”區域，與南京、蘇州高度集中，作為淮海經濟區中心城市的徐州市物流業發展水平逐漸超過周邊城市，直追蘇南，物流業發展勢頭迅猛；同時2010 年以后，蘇南城市地位優勢仍然顯著，但蘇南集聚能力趨于緩和下降；蘇中和蘇北仍然是物流發展的薄弱集聚區，但范圍呈現逐步縮小的變動趨勢；蘇南、蘇中、蘇北空間擴散化演進趨勢逐漸明顯，南強北弱的格局正在逐步緩解，江蘇統籌推進區域協調發展政策效果明顯。

五、結論與建議

作為我國東部地區的物流大省之一，社會物流需求快速增長，物流規模不斷擴大，物流業對經濟發展的支撐作用更是愈來愈強。從“十一五”以來，江蘇三大區域物流發展格局呈現出向弱差異和弱集聚的演變趨勢，即江蘇區域物流發展從南向北、由點及面逐級優化。說明在新時代國家對外開放和協調發展的大布局中，江蘇區域物流空間布局也出現了疊加和重組等變化特征，這為全面融入長三角區域一體化發展奠定了厚實基礎。

如何著眼于長三角一體化發展趨勢，更高層次上統籌區域協調發展，本文提出以下幾點建議：

第一，充分利用和發揮“一帶一路”、長江經濟帶、長三角一體化等（“三期疊加”）重要國家戰略的時機，搶抓機遇，打好治理政策的“組合拳”[25]。在新發展格局下，江蘇仍要進一步打破板塊地理分界和行政壁壘，從區域整體發展的角度出發，突破行政區劃的界限，更好發揮各地資源稟賦。同時，增強13城市內部布局合理性，利用各區域優勢，推進江蘇區域物流各具特色、各展所長的“一盤棋”發展格局加速形成。

第二，蘇州、南京、無錫和常州要充分發揮引領帶頭和物流示范作用。如借助綜合運輸樞紐優勢，積極打造高端物流集群，形成面上連片多核型空間結構，推動物流創新體系建設和“互聯網+高效物流”有效落實，著力培育一批輻射帶動能力強、服務完善的示范物流園區，成為推動物流轉型升級和創新發展的重要載體，創造新需求，更高層次上統籌區域物流高質量發展。

第三，南通、揚州要攜手周邊城市。如在緊密契合自身物流發展基礎上，承接產業轉移，以城區港區為主體的點軸串聯開發區域，形成港城雙核型空間結構，同時形成一定的輻射力，促進港城物流在發展過程中逐漸對各種要素如資本、勞動力等產生吸引，進而形成產業轉移和產業集聚，提升物流資源整合調配能力，統籌推進物流區域之間的深層次物流合作和聯動。

第四，徐州作為淮海經濟區核心城市，充分發揮城市物流引力，進一步加強與淮海經濟區相關城市的聯動，擴大輻射范圍。連云港作為新亞歐大陸橋東方橋頭堡的東部起點城市，2018 年全線開工連徐高鐵，開工建設連云港30 萬噸級航道二期工程，與徐州形成港港雙核型空間結構。同時，兩城市進一步推進多式聯運和集裝箱鐵水聯運發展，改變以往資源配置的格局，打造正在崛起的物流樞紐經濟，強化區域發展的高效協同，引導物流與交通、制造、商貿、金融等產業結構融合發展，為統籌推進現代流通體系和構建雙循環新發展格局提供強有力支撐。