World Regional Studies ›› 2022, Vol. 31 ›› Issue (5): 1046-1056.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9479.2022.05.2020525
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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
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 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.
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.
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 |
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 |
Tab.2 The decomposition of the connection intensity of urban logistics in Beijing-Tianjin-Hebei region
城市 | 2005年 | 2010年 | 2017年 | |||
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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 |
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 |
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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