世界地理研究 ›› 2021, Vol. 30 ›› Issue (6): 1275-1285.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2021.06.2020101
收稿日期:
2020-02-28
修回日期:
2020-07-08
出版日期:
2021-11-30
发布日期:
2022-01-07
通讯作者:
柴廷熠
作者简介:
张圣忠(1978-),男,博士,教授,主要研究方向为现代物流与供应链管理、交通运输经济与管理,E-mail: szzhang@chd.edu.cn。
Shengzhong ZHANG1(), Tingyi CHAI2()
Received:
2020-02-28
Revised:
2020-07-08
Online:
2021-11-30
Published:
2022-01-07
Contact:
Tingyi CHAI
摘要:
借助西安市物流企业微观地理数据,采用平均最近邻、标准差椭圆和核密度估计描述1995—2019年西安市物流企业空间分布及其演化特征,采用统计学方法分析物流企业聚集区与市中心的距离关系,并构建最小二乘回归模型分析影响物流企业空间分布的主要因素。结果表明:西安市物流企业从2000年开始出现聚集趋势,逐渐从单核发展为双核,现有出现第三核的趋势;物流企业空间分布呈现明显的扩散特征,演化过程沿着“西南-东北”方向延伸,整体呈现出“郊区化”趋势,集中分布于距市中心15km左右的位置;上一年度物流企业数量、常住人口及社会消费品零售总额是影响西安市物流企业空间格局形成的主要因素,对物流企业布局和集聚具有积极作用。
张圣忠, 柴廷熠. 西安市物流企业空间格局演化及影响因素分析[J]. 世界地理研究, 2021, 30(6): 1275-1285.
Shengzhong ZHANG, Tingyi CHAI. Spatial evolution and influencing factors of logistics enterprises in Xi'an[J]. World Regional Studies, 2021, 30(6): 1275-1285.
企业状态 | 1995年 | 2000年 | 2005年 | 2010年 | 2015年 | 2019年 |
---|---|---|---|---|---|---|
在业/存续 | 17 | 85 | 297 | 685 | 2217 | 5946 |
注销 | 8 | 20 | 60 | 111 | 332 | 424 |
总计 | 25 | 105 | 364 | 796 | 2549 | 6370 |
表1 西安市物流企业分时段数量
Tab.1 Number of logistics enterprises in Xi'an by period
企业状态 | 1995年 | 2000年 | 2005年 | 2010年 | 2015年 | 2019年 |
---|---|---|---|---|---|---|
在业/存续 | 17 | 85 | 297 | 685 | 2217 | 5946 |
注销 | 8 | 20 | 60 | 111 | 332 | 424 |
总计 | 25 | 105 | 364 | 796 | 2549 | 6370 |
行政区划 | 企业数量 | 占比 | 行政区划 | 企业数量 | 占比 |
---|---|---|---|---|---|
新城区 | 498 | 7.2% | 阎良区 | 200 | 2.9% |
碑林区 | 243 | 3.5% | 临潼区 | 168 | 2.4% |
莲湖区 | 605 | 8.8% | 高陵区 | 278 | 4.0% |
雁塔区 | 942 | 13.7% | 鄠邑区 | 158 | 2.3% |
灞桥区 | 998 | 14.5% | 蓝田县 | 59 | 0.9% |
长安区 | 375 | 5.4% | 周至县 | 59 | 0.9% |
未央区 | 2318 | 33.6% | 合计 | 6901 | 100% |
表2 西安市各区县物流企业数量及占比
Tab.2 Number and proportion of logistics enterprises in districts and counties of Xi'an
行政区划 | 企业数量 | 占比 | 行政区划 | 企业数量 | 占比 |
---|---|---|---|---|---|
新城区 | 498 | 7.2% | 阎良区 | 200 | 2.9% |
碑林区 | 243 | 3.5% | 临潼区 | 168 | 2.4% |
莲湖区 | 605 | 8.8% | 高陵区 | 278 | 4.0% |
雁塔区 | 942 | 13.7% | 鄠邑区 | 158 | 2.3% |
灞桥区 | 998 | 14.5% | 蓝田县 | 59 | 0.9% |
长安区 | 375 | 5.4% | 周至县 | 59 | 0.9% |
未央区 | 2318 | 33.6% | 合计 | 6901 | 100% |
时间 | 观测距离/米 | 平均距离/米 | 最邻近比率 | z 得分 | p 值 | 分布情况 |
---|---|---|---|---|---|---|
1995 | 1322.4757 | 1158.7675 | 1.141278 | 1.296190 | 0.194910 | 随机 |
2000 | 922.9732 | 1136.3297 | 0.812241 | -3.645449 | 0.000267 | 比较聚集 |
2005 | 389.3010 | 748.5241 | 0.520092 | -17.51620 | 0 | 聚集 |
2010 | 237.2625 | 523.4689 | 0.453250 | -28.06633 | 0 | 显著聚集 |
2015 | 153.1529 | 374.1299 | 0.409358 | -53.60969 | 0 | 显著聚集 |
2019 | 96.4211 | 289.3201 | 0.333268 | -94.65416 | 0 | 显著聚集 |
表3 西安市中心城区物流企业平均最近邻(ANN)分析结果
Tab.3 Analysis results of the average nearest neighbor of logistics enterprises in the central city of Xi'an
时间 | 观测距离/米 | 平均距离/米 | 最邻近比率 | z 得分 | p 值 | 分布情况 |
---|---|---|---|---|---|---|
1995 | 1322.4757 | 1158.7675 | 1.141278 | 1.296190 | 0.194910 | 随机 |
2000 | 922.9732 | 1136.3297 | 0.812241 | -3.645449 | 0.000267 | 比较聚集 |
2005 | 389.3010 | 748.5241 | 0.520092 | -17.51620 | 0 | 聚集 |
2010 | 237.2625 | 523.4689 | 0.453250 | -28.06633 | 0 | 显著聚集 |
2015 | 153.1529 | 374.1299 | 0.409358 | -53.60969 | 0 | 显著聚集 |
2019 | 96.4211 | 289.3201 | 0.333268 | -94.65416 | 0 | 显著聚集 |
因素 | 解释变量 | 变量代码 | 变量说明 |
---|---|---|---|
生产因素 | 人均生产总值 | PCGDP | 衡量地区人民生活水平 |
规模以上工业总产值 | GIOV | 反映一定时间内工业生产的总规模和总水平 | |
消费因素 | 固定资产投资 | IFA | 反映企业建造和购置固定资产变化情况 |
社会消费品零售总额 | FSBC | 地区商品零售收入,间接体现物流产业发展状况 | |
居民人均可支配收入 | PCADI | 反映地区消费水平情况 | |
交通因素 | 公路里程 | LH | 反映物流运输中的基础设施建设情况 |
货运周转量 | FT) | 衡量地区运输产业的综合性产量指标 | |
社会经营的载货汽车数 | SOT | 反映物流运输车辆总体情况 | |
产业因素 | 邮电业务总量 | PTV | 反映邮政业务整体变化 |
行业年新增固定资产 | NIFA | 交通运输、仓储及邮政业资产增长情况 | |
年在建项目数 | CP | 反映物流运输行业正在建设项目情况 | |
社会因素 | 常住人口 | PP | 反映地区物流需求情况 |
财政支出 | FS | 政府支持物流行业给予的财政支持 | |
上一年度企业数量 | NUM | 反映上一年度地区物流企业聚集数量 |
表4 解释变量选取及变量说明
Tab.4 Explanatory variable selection and variable description
因素 | 解释变量 | 变量代码 | 变量说明 |
---|---|---|---|
生产因素 | 人均生产总值 | PCGDP | 衡量地区人民生活水平 |
规模以上工业总产值 | GIOV | 反映一定时间内工业生产的总规模和总水平 | |
消费因素 | 固定资产投资 | IFA | 反映企业建造和购置固定资产变化情况 |
社会消费品零售总额 | FSBC | 地区商品零售收入,间接体现物流产业发展状况 | |
居民人均可支配收入 | PCADI | 反映地区消费水平情况 | |
交通因素 | 公路里程 | LH | 反映物流运输中的基础设施建设情况 |
货运周转量 | FT) | 衡量地区运输产业的综合性产量指标 | |
社会经营的载货汽车数 | SOT | 反映物流运输车辆总体情况 | |
产业因素 | 邮电业务总量 | PTV | 反映邮政业务整体变化 |
行业年新增固定资产 | NIFA | 交通运输、仓储及邮政业资产增长情况 | |
年在建项目数 | CP | 反映物流运输行业正在建设项目情况 | |
社会因素 | 常住人口 | PP | 反映地区物流需求情况 |
财政支出 | FS | 政府支持物流行业给予的财政支持 | |
上一年度企业数量 | NUM | 反映上一年度地区物流企业聚集数量 |
解释变量 | PCGDP | GIOV | IFA | FSBC | PCADI | LH | FT |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Pearson相关系数 | |||||||
解释变量 | SOT | PTV | NIFA | CP | PP | FS | NUM |
Pearson相关系数 |
表5 影响因素相关分析
Tab.5 Correlation analysis of influencing factors
解释变量 | PCGDP | GIOV | IFA | FSBC | PCADI | LH | FT |
---|---|---|---|---|---|---|---|
Pearson相关系数 | |||||||
解释变量 | SOT | PTV | NIFA | CP | PP | FS | NUM |
Pearson相关系数 |
变量 | 模型一 | 模型二 | 模型三 | 模型四 | 模型五 | 模型六 | 模型七 | 模型八 | 模型九 | 模型十 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
PCGDP | ||||||||||
GIOV | ||||||||||
IFA | ||||||||||
FSBC | ||||||||||
SOT | ||||||||||
PTV | ||||||||||
NIFA | ||||||||||
PP | ||||||||||
FS | ||||||||||
NUM | ||||||||||
PCADI | ||||||||||
LH | ||||||||||
FT | ||||||||||
CP | ||||||||||
表6 回归模型分析结果
Tab.6 Regression model analysis results
变量 | 模型一 | 模型二 | 模型三 | 模型四 | 模型五 | 模型六 | 模型七 | 模型八 | 模型九 | 模型十 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
PCGDP | ||||||||||
GIOV | ||||||||||
IFA | ||||||||||
FSBC | ||||||||||
SOT | ||||||||||
PTV | ||||||||||
NIFA | ||||||||||
PP | ||||||||||
FS | ||||||||||
NUM | ||||||||||
PCADI | ||||||||||
LH | ||||||||||
FT | ||||||||||
CP | ||||||||||
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