世界地理研究 ›› 2022, Vol. 31 ›› Issue (5): 1046-1056.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2022.05.2020525
收稿日期:
2020-08-09
修回日期:
2020-10-25
出版日期:
2022-09-15
发布日期:
2022-09-15
通讯作者:
任启龙
作者简介:
李会(1989-),女,讲师,博士,主要从事产业发展与空间布局研究,E-mail:lihui3469@163.com。
基金资助:
Hui LI1,2(), Qilong REN1(), Chunmei ZHANG1
Received:
2020-08-09
Revised:
2020-10-25
Online:
2022-09-15
Published:
2022-09-15
Contact:
Qilong REN
摘要:
基于2005年、2010年和2017年三期数据,采用修正引力模型、社会网络分析法解析京津冀城市物流联系时空演变,并剖析城市物流联系强度的驱动因素。得出如下结论:①2005—2017年物流联系强度增长经历了快速到缓慢的过程,物流功能疏解降低了北京的增速,河北省各城市增长显著,京津两城市物流联系强度占比虽持续降低,但物流联系量集中于京津两地的格局没有发生根本改变;②京津冀城市物流网络结构日趋复杂,京津两城市网络资源控制力下降,河北各城市网络参与度与资源控制力大幅提升,逐渐形成以北京、天津、石家庄为中心的多核心发展态势;③城市基础设施建设、对外开放水平和物流专业化程度是京津冀物流联系的持续驱动,研究期内京津冀城市物流联系的驱动力由基础设施及物流专业化建设驱动,向以外向型为主的工业化驱动转变,进而向以出口加内需消费的双驱动转换。
李会, 任启龙, 张春梅. 京津冀城市物流联系时空演变及驱动因素研究[J]. 世界地理研究, 2022, 31(5): 1046-1056.
Hui LI, Qilong REN, Chunmei ZHANG. Study on the spatial-temporal evolution and driving factors of urban logistics links in Beijing-Tianjin-Hebei Region[J]. World Regional Studies, 2022, 31(5): 1046-1056.
评价目标 | 评价内容 | 对应指标/ 单位 |
---|---|---|
物流业综合发展 水平 | 城市发展环境 | 年末常住人口/万人 人均GDP/元 单位GDP能耗 / (吨标煤/万元) |
物流需求 | 社会消费品零售总额/亿元 规模以上工业企业/个 限额以上批发零售贸易业企业/个 | |
物流规模 | 公路货运量/万吨 交通运输、仓储和邮政业从业人员/万人 交通运输、仓储和邮政业增加值/亿元 | |
信息化 水平 | 移动电话年末用户数/万户 国际互联网数/万户 | |
物流发展基础 | 境内公路网密度 /(公里/平方公里) 物流业建设投资/亿元 |
表1 城市物流质量描述指标
Tab.1 Description indexes of urban logistics quality
评价目标 | 评价内容 | 对应指标/ 单位 |
---|---|---|
物流业综合发展 水平 | 城市发展环境 | 年末常住人口/万人 人均GDP/元 单位GDP能耗 / (吨标煤/万元) |
物流需求 | 社会消费品零售总额/亿元 规模以上工业企业/个 限额以上批发零售贸易业企业/个 | |
物流规模 | 公路货运量/万吨 交通运输、仓储和邮政业从业人员/万人 交通运输、仓储和邮政业增加值/亿元 | |
信息化 水平 | 移动电话年末用户数/万户 国际互联网数/万户 | |
物流发展基础 | 境内公路网密度 /(公里/平方公里) 物流业建设投资/亿元 |
城市 | 2005年 | 2010年 | 2017年 | |||
---|---|---|---|---|---|---|
辐射影响 | 接受影响 | 辐射影响 | 接受影响 | 辐射影响 | 接受影响 | |
北京 | 4009.70 | 889.68 | 8576.45 | 2242.22 | 12291.22 | 3208.80 |
天津 | 1659.00 | 1905.03 | 4244.12 | 3881.30 | 6333.09 | 4768.44 |
石家庄 | 369.17 | 540.02 | 908.61 | 1225.62 | 2052.06 | 1759.14 |
唐山 | 431.21 | 762.41 | 1475.88 | 1896.91 | 1787.41 | 2528.95 |
秦皇岛 | 58.62 | 222.59 | 151.30 | 537.85 | 269.77 | 1401.25 |
邯郸 | 174.27 | 264.25 | 558.11 | 686.40 | 800.05 | 1433.72 |
邢台 | 96.19 | 271.92 | 289.18 | 721.28 | 777.26 | 1624.60 |
保定 | 241.26 | 613.51 | 674.63 | 1438.85 | 990.44 | 2600.34 |
张家口 | 43.40 | 191.55 | 118.95 | 445.92 | 412.15 | 753.86 |
承德 | 20.50 | 151.17 | 96.99 | 475.31 | 383.12 | 673.62 |
沧州 | 211.29 | 643.67 | 840.56 | 1806.42 | 958.75 | 2770.40 |
廊坊 | 63.46 | 729.31 | 407.55 | 2504.75 | 1737.97 | 4643.98 |
衡水 | 50.52 | 243.48 | 151.36 | 630.87 | 702.08 | 1328.25 |
表2 京津冀城市物流联系强度分解
Tab.2 The decomposition of the connection intensity of urban logistics in Beijing-Tianjin-Hebei region
城市 | 2005年 | 2010年 | 2017年 | |||
---|---|---|---|---|---|---|
辐射影响 | 接受影响 | 辐射影响 | 接受影响 | 辐射影响 | 接受影响 | |
北京 | 4009.70 | 889.68 | 8576.45 | 2242.22 | 12291.22 | 3208.80 |
天津 | 1659.00 | 1905.03 | 4244.12 | 3881.30 | 6333.09 | 4768.44 |
石家庄 | 369.17 | 540.02 | 908.61 | 1225.62 | 2052.06 | 1759.14 |
唐山 | 431.21 | 762.41 | 1475.88 | 1896.91 | 1787.41 | 2528.95 |
秦皇岛 | 58.62 | 222.59 | 151.30 | 537.85 | 269.77 | 1401.25 |
邯郸 | 174.27 | 264.25 | 558.11 | 686.40 | 800.05 | 1433.72 |
邢台 | 96.19 | 271.92 | 289.18 | 721.28 | 777.26 | 1624.60 |
保定 | 241.26 | 613.51 | 674.63 | 1438.85 | 990.44 | 2600.34 |
张家口 | 43.40 | 191.55 | 118.95 | 445.92 | 412.15 | 753.86 |
承德 | 20.50 | 151.17 | 96.99 | 475.31 | 383.12 | 673.62 |
沧州 | 211.29 | 643.67 | 840.56 | 1806.42 | 958.75 | 2770.40 |
廊坊 | 63.46 | 729.31 | 407.55 | 2504.75 | 1737.97 | 4643.98 |
衡水 | 50.52 | 243.48 | 151.36 | 630.87 | 702.08 | 1328.25 |
城市 | 度数中心度 | 接近中心度 | 中间中心度 | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2005年 | 2010年 | 2017年 | 2005年 | 2010年 | 2017年 | 2005年 | 2010年 | 2017年 | |
北京 | 100.000 | 100.000 | 100.000 | 100.000 | 100.000 | 100.000 | 73.485 | 23.788 | 7.175 |
天津 | 58.333 | 100.000 | 100.000 | 70.588 | 100.000 | 100.000 | 10.606 | 23.788 | 7.175 |
石家庄 | 33.333 | 66.667 | 83.333 | 60.000 | 75.000 | 85.714 | 1.515 | 4.798 | 1.898 |
唐山 | 16.667 | 66.667 | 100.000 | 54.545 | 75.000 | 100.000 | 0.000 | 4.848 | 7.175 |
秦皇岛 | 16.667 | 25.000 | 58.333 | 54.545 | 57.143 | 70.588 | 0.000 | 0.000 | 1.389 |
邯郸 | 16.667 | 33.333 | 75.000 | 54.545 | 60.000 | 80.000 | 0.000 | 0.000 | 0.433 |
邢台 | 25.000 | 33.333 | 66.667 | 57.143 | 60.000 | 75.000 | 0.758 | 0.000 | 0.000 |
保定 | 25.000 | 50.000 | 75.000 | 57.143 | 66.667 | 80.000 | 0.000 | 0.303 | 0.433 |
张家口 | 8.333 | 16.667 | 50.000 | 52.174 | 54.545 | 66.667 | 0.000 | 0.000 | 0.253 |
承德 | 8.333 | 25.000 | 33.333 | 52.174 | 57.143 | 60.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
沧州 | 16.667 | 58.333 | 91.667 | 54.545 | 70.588 | 92.308 | 0.000 | 1.566 | 3.514 |
廊坊 | 16.667 | 41.667 | 66.667 | 54.545 | 63.158 | 75.000 | 0.000 | 0.000 | 0.859 |
衡水 | 8.333 | 33.333 | 66.667 | 52.174 | 60.000 | 75.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
平均值 | 26.923 | 50.000 | 74.359 | 59.548 | 69.173 | 81.560 | 6.643 | 4.545 | 2.331 |
表3 京津冀城市物流联系网络中心性
Tab.3 The centrality of urban logistics links in Beijing-Tianjin-Hebei region
城市 | 度数中心度 | 接近中心度 | 中间中心度 | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
2005年 | 2010年 | 2017年 | 2005年 | 2010年 | 2017年 | 2005年 | 2010年 | 2017年 | |
北京 | 100.000 | 100.000 | 100.000 | 100.000 | 100.000 | 100.000 | 73.485 | 23.788 | 7.175 |
天津 | 58.333 | 100.000 | 100.000 | 70.588 | 100.000 | 100.000 | 10.606 | 23.788 | 7.175 |
石家庄 | 33.333 | 66.667 | 83.333 | 60.000 | 75.000 | 85.714 | 1.515 | 4.798 | 1.898 |
唐山 | 16.667 | 66.667 | 100.000 | 54.545 | 75.000 | 100.000 | 0.000 | 4.848 | 7.175 |
秦皇岛 | 16.667 | 25.000 | 58.333 | 54.545 | 57.143 | 70.588 | 0.000 | 0.000 | 1.389 |
邯郸 | 16.667 | 33.333 | 75.000 | 54.545 | 60.000 | 80.000 | 0.000 | 0.000 | 0.433 |
邢台 | 25.000 | 33.333 | 66.667 | 57.143 | 60.000 | 75.000 | 0.758 | 0.000 | 0.000 |
保定 | 25.000 | 50.000 | 75.000 | 57.143 | 66.667 | 80.000 | 0.000 | 0.303 | 0.433 |
张家口 | 8.333 | 16.667 | 50.000 | 52.174 | 54.545 | 66.667 | 0.000 | 0.000 | 0.253 |
承德 | 8.333 | 25.000 | 33.333 | 52.174 | 57.143 | 60.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
沧州 | 16.667 | 58.333 | 91.667 | 54.545 | 70.588 | 92.308 | 0.000 | 1.566 | 3.514 |
廊坊 | 16.667 | 41.667 | 66.667 | 54.545 | 63.158 | 75.000 | 0.000 | 0.000 | 0.859 |
衡水 | 8.333 | 33.333 | 66.667 | 52.174 | 60.000 | 75.000 | 0.000 | 0.000 | 0.000 |
平均值 | 26.923 | 50.000 | 74.359 | 59.548 | 69.173 | 81.560 | 6.643 | 4.545 | 2.331 |
2005年 | 2010年 | 2017年 | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
变量 | 弹性系数 | T值 | 变量 | 弹性系数 | T值 | 变量 | 弹性系数 | T值 |
常数项 | 0.242 | 3.075 | 常数项 | -0.131*** | -2.380 | 常数项 | 0.621 | 1.694 |
lnINV | 0.184* | 1.000 | lnINV | 0.337*** | 3.545 | lnIND | 0.468*** | 4.457 |
lnROA | 0.770** | 3.352 | lnIND | 0.862*** | 6.522 | lnCON | 0.323** | 2.996 |
lnOPE | 0.345* | 0.213 | lnROA | -0.437** | -2.922 | lnROA | -0.036 | -0.355 |
lnLE | -0.473*** | -2.574 | lnOPE | 0.671*** | 6.246 | lnOPE | 0.506*** | 4.671 |
POS | 0.194* | 0.833 | lnLE | -0.269** | -2.613 | lnLE | -0.310*** | -4.439 |
校正R² | 0.857 | 校正R² | 0.953 | 校正R² | 0.962 | |||
F统计量 | 15.378*** | F统计量 | 50.066*** | F统计量 | 61.815*** | |||
Koenker(BP)统计量 | 4.081 | Koenker(BP)统计量 | 7.232 | Koenker(BP)统计量 | 2.131 |
表4 2005年、2010年和2017年模型估计及检验结果
Tab.4 Estimation and test results in 2005, 2010 and 2017
2005年 | 2010年 | 2017年 | ||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
变量 | 弹性系数 | T值 | 变量 | 弹性系数 | T值 | 变量 | 弹性系数 | T值 |
常数项 | 0.242 | 3.075 | 常数项 | -0.131*** | -2.380 | 常数项 | 0.621 | 1.694 |
lnINV | 0.184* | 1.000 | lnINV | 0.337*** | 3.545 | lnIND | 0.468*** | 4.457 |
lnROA | 0.770** | 3.352 | lnIND | 0.862*** | 6.522 | lnCON | 0.323** | 2.996 |
lnOPE | 0.345* | 0.213 | lnROA | -0.437** | -2.922 | lnROA | -0.036 | -0.355 |
lnLE | -0.473*** | -2.574 | lnOPE | 0.671*** | 6.246 | lnOPE | 0.506*** | 4.671 |
POS | 0.194* | 0.833 | lnLE | -0.269** | -2.613 | lnLE | -0.310*** | -4.439 |
校正R² | 0.857 | 校正R² | 0.953 | 校正R² | 0.962 | |||
F统计量 | 15.378*** | F统计量 | 50.066*** | F统计量 | 61.815*** | |||
Koenker(BP)统计量 | 4.081 | Koenker(BP)统计量 | 7.232 | Koenker(BP)统计量 | 2.131 |
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