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    長三角城市群物流產(chǎn)業(yè)空間關(guān)聯(lián)格局演變

    2018-12-24 10:02鄧淑芬朱佳翔鐘昌寶
    商業(yè)經(jīng)濟研究 2018年20期
    關(guān)鍵詞:聚類分析長三角

    鄧淑芬 朱佳翔 鐘昌寶

    內(nèi)容摘要:利用聚類、探索性空間數(shù)據(jù)和σ收斂性分析方法研究長三角城市群物流產(chǎn)業(yè)空間關(guān)聯(lián)格局。研究表明:長三角城市群物流產(chǎn)業(yè)已形成“一心三極多點”的空間布局形勢;長三角城市群物流產(chǎn)業(yè)經(jīng)過集聚發(fā)展到非顯著性離散,目前呈隨機分布格局,體現(xiàn)了快速發(fā)展之后的收斂效應(yīng),是現(xiàn)有物流技術(shù)條件下達(dá)到的一種均衡;長三角城市群物流產(chǎn)業(yè)的擴散效應(yīng)較明顯的城市是上海和南京,上海擴散到蘇州、嘉興、南通、泰州等,南京惠及安徽多個城市。最后從提升物流技術(shù)、促進(jìn)業(yè)態(tài)創(chuàng)新,加強區(qū)域規(guī)劃、整合基礎(chǔ)設(shè)施,實施轉(zhuǎn)型升級、提升服務(wù)水平等角度提出策略建議。

    關(guān)鍵詞:空間關(guān)聯(lián) 聚類分析 探索性空間數(shù)據(jù)分析 σ收斂性分析 長三角

    引言

    長三角城市群地處“一帶一路”與“長江經(jīng)濟帶”的重要交匯地帶,是我國綜合實力最強的經(jīng)濟中心、亞太地區(qū)重要國際門戶、全球重要的制造業(yè)基地、中國率先躋身世界級城市群的地區(qū)。區(qū)域內(nèi)交通便捷,公路、鐵路、航線四通八達(dá),擁有兩大世界排名第一的著名港口即上海港和寧波舟山港,以及長江下游及其支流難以計數(shù)的內(nèi)河港,先天的物流基礎(chǔ)條件不可謂不好。從區(qū)域經(jīng)濟空間布局與關(guān)聯(lián)格局來講,已有多位學(xué)者對此作了深入研究,并得出很多有意義的結(jié)論。如俞路、蘭宜生(2009)研究表明,長三角經(jīng)濟格局具有逐步增強的空間正相關(guān)趨勢,極化效應(yīng)比較明顯,由此形成了以上海為中心的經(jīng)濟核心地區(qū)和兩翼邊緣落后地帶。張繼良、張奇(2009)研究得出長三角城市經(jīng)濟空間差異總體比較高,目前處于下降趨勢;賈德錚,高汝熹(2013)研究發(fā)現(xiàn)長三角都市圈城市間存在較強的空間競爭合作關(guān)系,形成“兩線兩圈”式的空間效應(yīng)體系,但上海作為區(qū)域中心的地位有所下降。關(guān)于長三角經(jīng)濟空間結(jié)構(gòu)的研究結(jié)論不盡相同,但都認(rèn)為空間集聚效應(yīng)明顯。作為地區(qū)產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)、撐起制造業(yè)快速發(fā)展的基礎(chǔ)條件——物流產(chǎn)業(yè),是否也如長三角城市群經(jīng)濟發(fā)展趨勢一樣,空間關(guān)聯(lián)呈明顯的集聚化呢?

    已有文獻(xiàn)對長三角空間結(jié)構(gòu)的研究多有涉及。胡玉瑩(2009)應(yīng)用空間自相關(guān)理論研究表明,1995-2008年長江三角洲城市群物流業(yè)正在經(jīng)歷由隨機分布模式到離散分布模式演變的歷程;梁雙波等人(2009)利用塞爾指數(shù)研究長三角港口物流的空間差異,發(fā)現(xiàn)差異正在變大;謝守紅、蔡海亞(2015)應(yīng)用突變理論和空間自相關(guān)研究得出長三角區(qū)域物流發(fā)展水平呈現(xiàn)“一心兩極多點”的空間分布格局。已有研究對長三角城市群的范圍界定源自2010年5月國務(wù)院出臺的長三角規(guī)劃文件,一般只包括江浙滬16個核心城市,2016年5月國務(wù)院批準(zhǔn)的《長江三角洲城市群發(fā)展規(guī)劃》增加到26個城市。增加的外圍城市提供了更多的臨近樣本,可以更加全面地了解長三角城市群物流空間關(guān)聯(lián)的動態(tài)效應(yīng),因此本文以國務(wù)院最新劃定的長三角26個城市的物流空間格局作為研究目標(biāo),采用聚類、探索性空間數(shù)據(jù)分析和收斂性檢驗等方法,在指標(biāo)選取及實證分析中考慮物流產(chǎn)業(yè)的特點,力求客觀回答本文提出的問題。

    研究方法、研究區(qū)域和指標(biāo)選取

    (一)研究方法

    探索性空間數(shù)據(jù)分析(Exploratory Spatial Data Analysis,簡稱ESDA)是一種集合了一系列空間分析技術(shù)的方法,其核心是研究一個區(qū)域內(nèi)不同單元的某種地理現(xiàn)象或某一屬性值與相鄰區(qū)域單元上同一現(xiàn)象或?qū)傩灾档南嚓P(guān)程度。ESDA在功能上可分為全局空間自相關(guān)和局域空間自相關(guān):全局空間自相關(guān)主要分析空間數(shù)據(jù)在整個區(qū)域內(nèi)表現(xiàn)出的分布特征;局域空間自相關(guān)主要分析局部單元所表現(xiàn)出的分布特征。

    1.全局空間自相關(guān)。全局空間自相關(guān)可描述變量的屬性值在整個研究區(qū)域內(nèi)的空間特征,反映全部研究對象間的空間相關(guān)性。本文中運用Moran的I指數(shù)對長三角城市群物流產(chǎn)業(yè)總體布局進(jìn)行分析,Moran的I指數(shù)計算公式如下:

    其中,n為樣本容量即所分析研究空間點的個數(shù),xi、xj是空間位置i和j的觀測值, wij是空間權(quán)重矩陣。E(I)和VAR(I)分別是理論上的期望和方差,E(I)=-1/(n-1)。I指數(shù)的大小代表地區(qū)間相關(guān)性程度的大小,在實際研究中它表示的是研究對象空間聯(lián)接區(qū)域之間的相似程度。I的取值范圍是[-1,1],越接近于范圍的兩端,則表示空間相關(guān)性就越高。 當(dāng)I值>E(I)時,則存在正相關(guān),即相似的觀測值在空間上趨向集聚;當(dāng)I

    2.局部空間自相關(guān)。局部空間自相關(guān)分析可用來估計區(qū)域間的局部空間關(guān)聯(lián)和空間差異程度,一般有Moran散點圖、LISA集聚圖和G 統(tǒng)計量三種方法,本文運用LISA指標(biāo)。局部空間聯(lián)系指標(biāo)LISA(Local Indication of Spatial Association)是由Anselin在1994年提出的,將Moran的I指數(shù)分解到小的區(qū)域單元中,此區(qū)域單元表示為Ii。

    當(dāng)其顯著性水平<0時,即此區(qū)域與臨近區(qū)域之間空間差異顯著大,反之則小。該值只能區(qū)分趨同和相異,不能區(qū)分趨同是HH還是LL類型,相異是LH還是HL類型,結(jié)合散點圖即可獲得準(zhǔn)確的LISA集聚圖。

    3.空間權(quán)重的建立。如何構(gòu)建空間權(quán)重矩陣是ESDA應(yīng)用過程中非常關(guān)鍵的步驟,對實證結(jié)果影響較大,爭議也比較多。通常表示空間單元相鄰關(guān)系有兩類方法:一類通過空間單元的相對位置,根據(jù)是否具有共同邊界判斷空間相鄰,相鄰則為1,不相鄰則為0;共同邊界的定義又有兩種,一種是有共同的邊,一種是有共同的邊界和頂點,即第二種相鄰只要有一點相接就認(rèn)為是相鄰的。另一類是按空間單元距離作為相鄰的度量,定義兩個點之間的距離是否小于某一臨界值為空間相鄰,距離又分歐氏距離(直線距離,根據(jù)經(jīng)緯度確定)、最短公路距離,也有直接采用距離的倒數(shù),經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化之后構(gòu)成空間權(quán)重矩陣,或者納入經(jīng)濟因素構(gòu)建經(jīng)濟距離復(fù)合式權(quán)重矩陣。經(jīng)過驗證發(fā)現(xiàn)歐氏距離法構(gòu)建空間權(quán)重更合適,這一步驟在ArcGIS軟件中Arcobject類庫中可以實現(xiàn),選擇距離原則的“Euclidean Distance”即可獲得。

    (二)研究區(qū)域與指標(biāo)選取

    本文旨在分析長三角城市群物流產(chǎn)業(yè)空間關(guān)聯(lián)格局,因此以國務(wù)院最新發(fā)布的長三角城市群的26個城市作為研究樣本,包括上海、浙江省8市(杭州、寧波、嘉興、湖州、紹興、舟山、金華、臺州)、江蘇省9市(南京、無錫、常州、蘇州、南通、鹽城、揚州、鎮(zhèn)江、泰州)以及安徽省8市(合肥、滁州、馬鞍山、蕪湖、宣城、銅陵、池州、安慶)。

    在衡量物流業(yè)發(fā)展水平指標(biāo)的選取上,因為貨運量與貨物周轉(zhuǎn)量都是物流發(fā)展水平的直接體現(xiàn),所以本文選取26個城市2004-2016年的貨運量來研究各城市物流業(yè)發(fā)展的一體化現(xiàn)狀。數(shù)據(jù)主要來源于2005-2017年《中國城市統(tǒng)計年鑒》。

    長三角城市群物流產(chǎn)業(yè)聚類分析

    選取長三角城市群各市2004-2016年貨運量,以及以2004年為基期的2016年貨運量增長率,作為聚類的輸入字段,利用SPSS Clementine 的K均值聚類模型,發(fā)現(xiàn)聚成5類最能區(qū)分類之間的差別,獲得聚類結(jié)果及類特征描述見表1。

    由表1可見:上海的貨運量一直遙遙領(lǐng)先,是長三角物流產(chǎn)業(yè)的核心城市;寧波、南京、杭州貨運量僅次于上海,基礎(chǔ)較好且增長速度較快;第三類城市貨運量次于第二類,增速較緩慢;第四類是增長速度最快的城市,平均增長率超過了404%,其中舟山和合肥不僅基礎(chǔ)較好,而且增速最快,安慶和滁州則基礎(chǔ)較弱,增速很快;第五類是物流基礎(chǔ)相對落后,物流產(chǎn)出水平不高的城市。從聚類結(jié)果來看,長三角城市群物流產(chǎn)業(yè)的空間布局形勢呈現(xiàn)“一心三極多點”?!耙恍摹笔侵干虾U紦?jù)了絕對的優(yōu)勢,“三極”是類2中的寧波、南京、杭州等3個區(qū)域中心,多點又可分為“八金牛四明星十幼童”,分別對應(yīng)類3、類4和類5中的城市。從地理位置來看,沿海城市物流產(chǎn)出比中西部要高,已基本形成了從沿海到內(nèi)地的階梯分布模式。從?。ㄊ校┯騺砜?,上海遙遙領(lǐng)先,浙江次之,江蘇再次,最后是安徽,但安徽表現(xiàn)出較強后勁,增速最快。

    長三角城市群物流產(chǎn)業(yè)空間關(guān)聯(lián)格局與演化趨勢

    (一)空間關(guān)聯(lián)格局分析

    通過 GeoDa軟件計算出的貨運量的Moran的 I指數(shù),結(jié)果如表2所示。由表2可知:Moran的I指數(shù)在2004-2007年之間一直是大于0的,物流產(chǎn)業(yè)呈集聚分布;在2008-2011年數(shù)值越來越小且小于E(I),物流產(chǎn)業(yè)開始走向離散分布;2014-2015年開始反彈,但P值通過檢驗的年份較少,僅有2006-2007年通過10%的顯著性檢驗。從莫蘭指數(shù)來看,2004-2016年長三角城市群物流產(chǎn)業(yè)空間集聚效應(yīng)和離散效應(yīng)均不明顯,而是震蕩接近于隨機分布。

    長三角城市群物流產(chǎn)業(yè)經(jīng)過快速增長和激烈競爭的過程,從集聚到微弱離散,再到隨機分布的趨勢,是在現(xiàn)有物流技術(shù)的條件下達(dá)到的一種均衡,比較符合物流產(chǎn)業(yè)的特點。

    (二)σ收斂性分析

    由于莫蘭指數(shù)通過檢驗的少,采用收斂性檢驗驗證莫蘭指數(shù)的分析結(jié)論。收斂性檢驗分為絕對收斂和局部收斂,其中絕對收斂又有β收斂和σ收斂之分,滿足σ收斂條件的必定滿足β收斂條件,反之則不成立。σ收斂因其特殊意義和計算簡單,而被廣泛使用。物流產(chǎn)業(yè)σ收斂是指所取樣本物流當(dāng)量的離差隨著時間的推移而下降,即物流產(chǎn)業(yè)之間的差距越來越小,所以σ收斂指數(shù)又稱為趨同指數(shù)。σ收斂指數(shù)公式如下:

    式(4)中 yit表示第i個空間樣本在t時刻的物流量, σt即n個空間樣本之間物流量對數(shù)值的標(biāo)準(zhǔn)差。若在時刻(t+T)滿足σt+T =ασt(0<α<1) 時,則稱n個空間樣本具有T階σ收斂。長三角城市群物流產(chǎn)業(yè)σ收斂指數(shù)如圖1所示。

    由圖1可知,長三角城市群2004-2015年σ收斂指數(shù)可分為三個階段:2004-2007年處于震蕩上升期,不符合σ收斂條件;2007-2013年處于穩(wěn)定下降期,符合穩(wěn)定的σ收斂條件;2013-2015年處于上升期,不符合σ收斂條件。2013年之前的基本走向是下降的,符合收斂和趨同的規(guī)律,說明長三角城市群物流產(chǎn)業(yè)的內(nèi)部差異隨著時間的推移,區(qū)域內(nèi)物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展呈均衡化,起點高的城市增速變慢,起點低的城市增速加快,與莫蘭指數(shù)的結(jié)果互相印證。2013年差異值降到最低,之后開始反彈且反彈速度較快,內(nèi)部差異變大,說明長三角物流產(chǎn)業(yè)新一輪競爭剛剛開始。

    (三)空間關(guān)聯(lián)演化趨勢分析

    全局觀測指標(biāo)常常不能有效地反映局部的細(xì)微差別,在較大的空間尺度上,全局同質(zhì)化發(fā)展往往會掩蓋空間內(nèi)部差異,因此全局不相關(guān)的結(jié)果并不意味著局部不存在相關(guān)性。為了進(jìn)一步研究長三角城市群物流產(chǎn)業(yè)局部更加細(xì)微的空間關(guān)聯(lián)性,引入LISA集聚指標(biāo)值進(jìn)行局部空間自相關(guān)分析。使用GeoGa軟件,獲得長三角城市群物流產(chǎn)業(yè)各年份的LISA指標(biāo)值。限于篇幅,LISA集聚指標(biāo)值選取變化相對比較明顯的年份顯示如表3(如有需要可以向作者索取其他年份的數(shù)據(jù)和圖形)。

    由表3可以得出,2004年長三角城市群局部空間自相關(guān)特征為:安徽省的安慶、池州、合肥與蕪湖四市與其臨近地區(qū)呈顯著的LL(低-低)空間關(guān)聯(lián)特征,為冷點,表明安慶、池州、合肥與蕪湖四市和與其臨近區(qū)域的物流發(fā)展水平均較低;而蘇州、嘉興與其臨近區(qū)域呈現(xiàn)顯著的LH(低-高)空間關(guān)聯(lián)特征,與蘇州和嘉興相鄰的地區(qū)是上海等地,說明蘇州、嘉興與上海市的物流水平相差較大,即蘇州與嘉興的物流業(yè)發(fā)展水平較上海市較低,物流發(fā)展空間較大;南京與其臨近地區(qū)呈顯著的HL(高-低)空間關(guān)聯(lián)特征;剩余的其它地區(qū)與周邊城市不存在顯著的空間相關(guān)性。舟山市與其它城市地理上不臨近,所以對其不做分析。

    從整體發(fā)展動態(tài)來看,整個長三角區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)水平呈均質(zhì)化發(fā)展趨勢,冷點由2004年的安徽五城市,中間幾年轉(zhuǎn)移到泰州和南通等江蘇經(jīng)濟不發(fā)達(dá)地區(qū)。蘇通大橋建成之后,受周邊物流發(fā)達(dá)城市的擴散效應(yīng)影響,2010年之后泰州和南通的冷點消失,與周邊城市成均質(zhì)化發(fā)展,冷點再次轉(zhuǎn)移到安徽,但很明顯冷點的范圍在減少,由2004年的五個城市變成2016年的三個城市。不顯著的城市由2004年的18個增加到2016年的22個,均質(zhì)化區(qū)域在進(jìn)一步增加。

    就城市發(fā)展動態(tài)來看,南京一直是粉紅色,與其周邊地區(qū)呈顯著的高-低關(guān)聯(lián),說明南京在連接長三角東西部城市過程中占據(jù)了核心位置。安徽八個城市受南京等周邊城市的擴散效應(yīng),物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速,變化較大,冷點在2008年之后消失,之后2016年再次出現(xiàn)冷點,說明擴散效應(yīng)存在的同時,也存在著回波效應(yīng), 2016年回波效應(yīng)占了上風(fēng),安徽三個城市再次陷入冷點范圍。嘉興由2008年的物流業(yè)水平較低發(fā)展為2010年的熱點(高-高關(guān)聯(lián)),其物流業(yè)水平受上海的擴散效應(yīng)最直接有效。上海市貨運量一直居于榜首,對蘇州、嘉興、南通和泰州的擴散效應(yīng)非常明顯,但上海與周邊城市的高-低空間關(guān)聯(lián)類型并沒有通過顯著性檢驗,證明了上海作為開放性港口城市,其物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展更多受國際貨運的影響,而與腹地物流的發(fā)展并無顯著性空間關(guān)聯(lián)。

    結(jié)論

    經(jīng)過K均值聚類分析,發(fā)現(xiàn)長三角城市群物流產(chǎn)業(yè)已形成“一心三極多點”的空間布局形勢,多點又可分為“八金牛四明星十幼童”的分布結(jié)構(gòu);從地理位置來看,已形成從沿海到內(nèi)地的階梯分布模式;從?。ㄊ校┯騺砜矗虾_b遙領(lǐng)先,浙江次之,江蘇再次,最后是安徽,安徽表現(xiàn)出較強后勁,增速最快。

    從全局自相關(guān)及收斂性分析來看,長三角城市群物流產(chǎn)業(yè)經(jīng)過集聚到非顯著性離散,目前呈現(xiàn)隨機分布的格局,是經(jīng)過長足發(fā)展之后的收斂效應(yīng),即物流發(fā)達(dá)的地方增速放緩,不發(fā)達(dá)地區(qū)迎頭趕上,因此目前在離散和隨機分布之間的震蕩是現(xiàn)有物流技術(shù)條件下達(dá)到的一種均衡。近兩年的數(shù)據(jù)分析結(jié)果顯示,這種均衡有可能即將被打破,新一輪競爭即將開始。

    從局部自相關(guān)分析來看,長三角城市群物流產(chǎn)業(yè)的擴散效應(yīng)較明顯的城市是上海和南京,上海擴散到蘇州、嘉興、南通、泰州等,南京惠及安徽多個城市,安徽城市對南京同時存在回波效應(yīng)。

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