基于POI數(shù) 據(jù)的上海物流業(yè)空間布局與區(qū)位特征分析

涂 敏，陳倬睿

（武漢理工大學(xué) 交通學(xué)院，湖北 武漢 430063）

1 引言

物流業(yè)作為一種綜合多行業(yè)的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)，既是國(guó)民經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長(zhǎng)的基礎(chǔ)要素，又對(duì)其發(fā)展起著戰(zhàn)略前導(dǎo)性的作用。以物流節(jié)點(diǎn)為核心的實(shí)體網(wǎng)絡(luò)和以物流企業(yè)為核心的組織網(wǎng)絡(luò)是其空間格局的重要構(gòu)成部分。從實(shí)質(zhì)上看，物流服務(wù)生產(chǎn)、銷售，是生產(chǎn)、銷售的附屬行為。

不同于單個(gè)產(chǎn)業(yè)集群簡(jiǎn)單的地理分布，物流空間格局是從整體規(guī)劃角度來(lái)研究各層次物流節(jié)點(diǎn)設(shè)施、企業(yè)以及物流通道的布局情況，考慮如何構(gòu)建高質(zhì)量物流空間，進(jìn)而提升相關(guān)區(qū)域內(nèi)物流服務(wù)水平。已有眾多學(xué)者對(duì)這一戰(zhàn)略性決策問(wèn)題做出貢獻(xiàn)，在其研究中多采用統(tǒng)計(jì)分析、空間自相關(guān)、熱點(diǎn)分析法等，主要以物流業(yè)增加值、就業(yè)人數(shù)、企業(yè)數(shù)量、貨運(yùn)量等作為基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。

興趣點(diǎn)（Point Of Interest，POI）作為一種新興地理信息數(shù)據(jù)，相比于企業(yè)黃頁(yè)、工商信息等傳統(tǒng)研究方法，其具有樣本數(shù)量大、地理數(shù)據(jù)齊全、時(shí)效性更優(yōu)等特點(diǎn)，可以為研究者提供更加準(zhǔn)確的統(tǒng)計(jì)結(jié)果，近年來(lái)逐漸被廣大學(xué)者運(yùn)用到產(chǎn)業(yè)空間格局的研究中來(lái)。李國(guó)旗等[1]借助北京市物流POI數(shù)據(jù)，從多角度描述北京物流空間格局，并從供給側(cè)與需求側(cè)兩方面解析其區(qū)位選擇規(guī)律，最后對(duì)三種主要影響因子與物流活動(dòng)分異機(jī)制進(jìn)行揭示。梁燕[2]，翟青等[3]分別對(duì)鄭州市和南京市服務(wù)業(yè)POI進(jìn)行分析，研究其產(chǎn)業(yè)布局，結(jié)果表明在兩市中物流業(yè)均表現(xiàn)出高水平集聚特征，并對(duì)其他類型服務(wù)業(yè)起到帶動(dòng)作用。楊曉楠等[4]，李鋼等[5]，紀(jì)有福[6]分別對(duì)河北省、西安市、昆明市物流POI數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，對(duì)其位置分布、區(qū)位選擇、集聚現(xiàn)象和影響因素進(jìn)行研究，描述相關(guān)省、市的物流空間格局，多采用數(shù)理統(tǒng)計(jì)、空間分析以及地理加權(quán)回歸模型等方法。

近年來(lái)，國(guó)家重點(diǎn)規(guī)劃了長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶、“一帶一路”倡議和京津冀協(xié)同發(fā)展三大區(qū)域發(fā)展戰(zhàn)略，經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入“新常態(tài)”，給各大城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)帶來(lái)了實(shí)質(zhì)性的轉(zhuǎn)變，物流業(yè)作為以新產(chǎn)業(yè)、新模式為核心的新動(dòng)能不斷增強(qiáng)，成為推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化重組、推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革、實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要力量。在此發(fā)展背景下，本文以上海為研究對(duì)象，主要考慮到它作為“一帶一路”內(nèi)陸節(jié)點(diǎn)城市，同時(shí)也是長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶上重要的物流樞紐承載城市，對(duì)外是經(jīng)濟(jì)交流的窗口，對(duì)內(nèi)是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的標(biāo)桿，其物流業(yè)發(fā)展迎來(lái)了巨大的機(jī)遇與考驗(yàn)。如何利用地理優(yōu)勢(shì)促進(jìn)其物流影響力，優(yōu)化資源配置，發(fā)揮提振效應(yīng)，對(duì)協(xié)調(diào)長(zhǎng)江流域各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)有著重大戰(zhàn)略意義。

2 研究數(shù)據(jù)及方法

2.1 數(shù)據(jù)分類

基于國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)《物流術(shù)語(yǔ)》（GB/T 18354-2006）和《物流企業(yè)分類與評(píng)估指標(biāo)》（GBT 19680-2013）中對(duì)物流各項(xiàng)指標(biāo)的分類和定義，結(jié)合國(guó)內(nèi)外學(xué)術(shù)界和社會(huì)上對(duì)物流業(yè)的劃分標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)研究樣本進(jìn)行如下分類[1,8]：（1）物流節(jié)點(diǎn)為物資的中轉(zhuǎn)、集散和儲(chǔ)運(yùn)提供中間連接場(chǎng)所，綜觀其在物流系統(tǒng)中的作用，在此將物流節(jié)點(diǎn)分為物流園區(qū)、配送分撥中心、物流中心3個(gè)小類，同時(shí)火車站、港口碼頭、機(jī)場(chǎng)等貨運(yùn)場(chǎng)站作為傳統(tǒng)物流節(jié)點(diǎn)，是物流網(wǎng)絡(luò)中不可忽視的一部分，將其作為政府規(guī)劃建設(shè)的物流節(jié)點(diǎn)納入第四小類；（2）物流企業(yè)作為物流供應(yīng)鏈建設(shè)和運(yùn)營(yíng)的主要參與主體，以物流企業(yè)的服務(wù)功能為主要區(qū)分特征，將物流企業(yè)分為運(yùn)輸型物流企業(yè)、倉(cāng)儲(chǔ)型物流企業(yè)以及綜合服務(wù)型物流企業(yè)3個(gè)小類；（3）考慮到物流科學(xué)在中國(guó)起步時(shí)間較晚，在其概念引入和專業(yè)化發(fā)展之前，已有某些物流相關(guān)設(shè)施對(duì)物流活動(dòng)起到促進(jìn)或引導(dǎo)作用，將其作為研究樣本第三大類，并分為保稅區(qū)和工業(yè)園區(qū)2個(gè)小類。研究樣本分類結(jié)果與編碼見(jiàn)表1。

表1 研究樣本分類與編碼

2.2 數(shù)據(jù)來(lái)源

2020年1月，基于高德地圖開放API平臺(tái)，利用爬蟲軟件對(duì)物流POI數(shù)據(jù)進(jìn)行提取，選擇“物流園區(qū)”、“配送/分撥中心”、“快遞”、“速運(yùn)”、“貨運(yùn)公司”等關(guān)鍵詞，經(jīng)統(tǒng)計(jì)篩選剔除重復(fù)與無(wú)效數(shù)據(jù)后，共收集上海市16個(gè)市轄區(qū)范圍內(nèi)的物流業(yè)POI數(shù)據(jù)共計(jì)11 877個(gè)。其中物流節(jié)點(diǎn)共計(jì)475個(gè)，物流企業(yè)共計(jì)10 931個(gè)，物流相關(guān)設(shè)施共計(jì)471個(gè)。將POI數(shù)據(jù)導(dǎo)入Arcgis10.2中，初步得到上海市物流業(yè)空間布局圖（如圖1所示）。

圖1 研究樣本分類型分布

2.3 研究方法

2.3.1 核密度估計(jì)法。核密度估計(jì)法（KDE）是以地理學(xué)第一定律為引導(dǎo)，用來(lái)衡量地理空間中點(diǎn)要素或者線要素測(cè)量值在指定鄰域范圍內(nèi)的單位密度，反映其集聚特征和距離衰減規(guī)律的一種方法。首先用函數(shù)模型對(duì)每個(gè)“核”進(jìn)行測(cè)算，計(jì)算其搜索半徑內(nèi)每個(gè)要素的權(quán)重值，再通過(guò)疊加每個(gè)網(wǎng)格單元中“核”表面權(quán)重值，進(jìn)而得到該單元的密度值[9]。計(jì)算公式為：

其中：K(X)為核密度函數(shù)；h為帶寬，且h＞0，代表距離衰減閾值；n為相對(duì)于要素x的距離不超過(guò)h的要素點(diǎn)個(gè)數(shù)。

2.3.2 最近鄰分析法。最近鄰分析是指將指定區(qū)域中所有要素的實(shí)際分布與該區(qū)域中所有要素在理論上的隨機(jī)分布進(jìn)行對(duì)比分析。首先，測(cè)得區(qū)域內(nèi)每個(gè)要素（或其質(zhì)心）與其最近鄰要素（或其質(zhì)心）位置之間的距離，然后計(jì)算出所有距離平均值，再除以期望下的平均距離，得到的結(jié)果就是平均最近鄰比率（ANN）。計(jì)算公式為：

其中：D0為所有要素與其最近鄰要素實(shí)際測(cè)量距離的平均值，De為所有要素在該區(qū)域內(nèi)隨機(jī)分布平均距離。若平均最近鄰比率小于1，則表現(xiàn)的模式為集聚分布。若平均最近鄰比率大于1，則表現(xiàn)的模式更趨向于擴(kuò)散。平均最近鄰比率值與聚類程度表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)，當(dāng)比率等于1時(shí)，則表示要素在該區(qū)域內(nèi)為隨機(jī)分布。

2.3.3 區(qū)位熵。區(qū)位熵（LQ）是評(píng)價(jià)某一區(qū)域內(nèi)優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)的基本方法，通過(guò)測(cè)量某一區(qū)域指定要素的空間分布情況，來(lái)反映某一產(chǎn)業(yè)的相對(duì)專業(yè)化程度[10]。計(jì)算公式為：

其中：qij為j地區(qū)i產(chǎn)業(yè)的指標(biāo)值；qj為j地區(qū)的總指標(biāo)值；qi為全國(guó)范圍i產(chǎn)業(yè)的總指標(biāo)值；q為全國(guó)總指標(biāo)值。一般來(lái)說(shuō)，當(dāng)其值大于1時(shí)，則認(rèn)為i產(chǎn)業(yè)在全國(guó)中占據(jù)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)。

2.3.4 緩沖區(qū)分析。緩沖區(qū)指空間實(shí)體的一種服務(wù)范圍或影響范圍，通常以點(diǎn)、線或面為基礎(chǔ)，以指定距離圍繞要素周圍繪制出多個(gè)緩沖圓環(huán)區(qū)域，再將需要分析的目標(biāo)圖層與之進(jìn)行疊加，從而得到所需結(jié)果。緩沖區(qū)分析是一種解決鄰近度問(wèn)題的空間分析有效方法之一。

3 上海物流業(yè)空間分布特征分析

3.1 核密度分析

圖2 不同類型上海物流活動(dòng)核密度分析結(jié)果

基于表1分類結(jié)果，利用Arcgis10.2對(duì)上海市物流POI數(shù)據(jù)按大類進(jìn)行核密度分析，得到結(jié)果如圖2所示。綜合來(lái)看，上海市物流活動(dòng)總體表現(xiàn)為“一極化中心，多核心外遷”的空間格局，與上海市“十三五”規(guī)劃提出的“五園區(qū)四基地”物流產(chǎn)業(yè)空間布局存在高耦合聯(lián)系。受政府引導(dǎo)和區(qū)位理論的影響，物流節(jié)點(diǎn)的空間布局絕大多數(shù)位于城市外環(huán)線與郊環(huán)線之間。其中，西北綜合物流園區(qū)作為典型的陸港型物流園區(qū)，建設(shè)時(shí)間最早，離城市中心區(qū)距離最短，主要發(fā)揮城市配送以及市內(nèi)外物流集散的功能，同時(shí)聯(lián)接長(zhǎng)三角，借助三縱四橫的交通優(yōu)勢(shì)，對(duì)物流企業(yè)的集聚效應(yīng)相較于其他物流節(jié)點(diǎn)更高；坐落在浦東新區(qū)的外高橋保稅物流園區(qū)、洋山深水港物流園區(qū)、浦東空港物流園區(qū)以及臨港裝備制造業(yè)物流基地，借助港口碼頭和航空港的地理優(yōu)勢(shì)，協(xié)同集聚效果顯著，對(duì)物流企業(yè)的區(qū)位選擇吸引力強(qiáng)，推動(dòng)了物流活動(dòng)核心的外遷，區(qū)域內(nèi)物流節(jié)點(diǎn)和物流企業(yè)數(shù)分別占總量的22.15%和21.72%。物流企業(yè)的空間分布則呈現(xiàn)出多樣化的結(jié)果，一方面，受物流節(jié)點(diǎn)的區(qū)位引導(dǎo)和地租理論的影響，呈現(xiàn)出近郊化的分布特征，企業(yè)選址多位于城市外環(huán)線，鄰近上海交通主干道交匯處，最大化降低了區(qū)位間的運(yùn)輸成本；另一方面，考慮到企業(yè)自身的業(yè)務(wù)重心和其在產(chǎn)業(yè)鏈中的位置，仍有22.05%的物流企業(yè)分布于上海市中心七個(gè)城區(qū)，平均密度達(dá)8.12個(gè)/km2，遠(yuǎn)高于上海市平均水平1.68個(gè)/km2，物流活動(dòng)呈現(xiàn)出極化現(xiàn)象。物流相關(guān)設(shè)施作為專業(yè)化物流網(wǎng)絡(luò)發(fā)展之前物流活動(dòng)的主要載體，其空間布局多依托于政策引導(dǎo)和各個(gè)工業(yè)園區(qū)的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)，同時(shí)受到火車站、港口等傳統(tǒng)物流節(jié)點(diǎn)的影響，有小規(guī)模的集聚現(xiàn)象，多發(fā)生在上海市外環(huán)線與郊環(huán)線之間，規(guī)律性不強(qiáng)。從地理位置上看，多分布于黃浦江與長(zhǎng)江附近以及靠近其他長(zhǎng)三角城市群的西北部，與物流節(jié)點(diǎn)的空間分布呈現(xiàn)出較高的耦合聯(lián)系。

3.2 平均最近鄰分析

通過(guò)將不同類別的上海物流業(yè)POI數(shù)據(jù)導(dǎo)入Arcgis，經(jīng)過(guò)坐標(biāo)變換，計(jì)算出每個(gè)POI與其最近鄰的POI之間的觀測(cè)距離和隨機(jī)分布下的預(yù)期距離，計(jì)算結(jié)果見(jiàn)表2。

計(jì)算結(jié)果表明，上海市物流空間總體分布的平均最近鄰（ANN）指數(shù)為0.321 1，反映出上海市物流業(yè)有明顯的空間集聚特征；Z值為-141.54，小于-2.58，即此聚類模式隨機(jī)產(chǎn)生的可能性小于1%。此外，通過(guò)分別計(jì)算不同類型的物流節(jié)點(diǎn)和物流企業(yè)的平均最近鄰指數(shù)可以看出，所有類別的平均最近鄰比率均小于1，Z值小于-2.58，均在1%顯著水平下檢驗(yàn)通過(guò)，表現(xiàn)出統(tǒng)計(jì)學(xué)上顯著的聚類特征。其中：綜合服務(wù)型物流企業(yè)的集聚程度最高，ANN值為0.311 2，平均最近鄰觀測(cè)距離為380.61m；運(yùn)輸型物流企業(yè)密度最高，企業(yè)之間的平均觀測(cè)距離最小，僅為264.78m；貨運(yùn)場(chǎng)站由于樣本數(shù)量較其他類型少，且為政府規(guī)劃建設(shè)的公共資源，更加注重在空間分布上的均衡性，ANN值為0.603 5。物流節(jié)點(diǎn)的平均最近鄰指數(shù)和平均最近鄰觀測(cè)距離較物流企業(yè)普遍偏高，表現(xiàn)出物流節(jié)點(diǎn)作為物流專業(yè)化發(fā)展的核心產(chǎn)物，選址更為均勻合理；物流企業(yè)的主要服務(wù)對(duì)象為其他產(chǎn)業(yè)和城市居民，平均最近鄰觀測(cè)距離小，集聚特征更為顯著，與核密度分析中物流活動(dòng)空間分布特征相吻合。

表2 分類型節(jié)點(diǎn)和企業(yè)平均最近鄰指數(shù)結(jié)果

3.3 產(chǎn)業(yè)集聚度評(píng)價(jià)

在研究中，區(qū)位熵的指標(biāo)選取常采用就業(yè)人數(shù)或產(chǎn)值進(jìn)行計(jì)算，考慮到物流業(yè)就業(yè)人員在市內(nèi)通勤的流動(dòng)性，不能準(zhǔn)確測(cè)量特定區(qū)域的區(qū)位熵，故采用物流業(yè)產(chǎn)值進(jìn)行計(jì)算。由于在國(guó)民經(jīng)濟(jì)核算中暫無(wú)專門的物流業(yè)產(chǎn)值統(tǒng)計(jì)，一般選取交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)產(chǎn)值代替物流業(yè)產(chǎn)值。本文研究數(shù)據(jù)來(lái)源為2019年上海市及各區(qū)縣政府出版的統(tǒng)計(jì)年鑒、統(tǒng)計(jì)公報(bào)等。計(jì)算結(jié)果詳見(jiàn)表3，并根據(jù)計(jì)算結(jié)果繪制上海市各區(qū)縣區(qū)位熵分級(jí)圖，如圖3所示。

上海市總體物流業(yè)區(qū)位熵值為1.04，表明其集聚度略高于全國(guó)平均水平，可以認(rèn)為從整體上看上海市物流產(chǎn)業(yè)存在一定程度的集聚情況，同時(shí)也有部分地區(qū)物流發(fā)展水平過(guò)低，體現(xiàn)了上海市各區(qū)縣物流業(yè)發(fā)展的不均勻性。其中：上海市內(nèi)LQ值＞1的市轄區(qū)占全市的31.25%，地處上海市中心的黃浦區(qū)、靜安區(qū)、長(zhǎng)寧區(qū)和虹口區(qū)都有較高的LQ和HCLQ值，主要由于其區(qū)域主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)包含金融商貿(mào)、航運(yùn)航空等與物流業(yè)融合度較高的產(chǎn)業(yè)，在全市的物流發(fā)展中更具競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)；同時(shí)青浦區(qū)作為“全國(guó)快遞行業(yè)轉(zhuǎn)型發(fā)展示范區(qū)”，區(qū)內(nèi)含有上市民營(yíng)快遞物流企業(yè)總部達(dá)5家、重點(diǎn)物流企業(yè)數(shù)量17家，LQ值達(dá)2.41，體現(xiàn)了該區(qū)物流產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)規(guī)模大，專業(yè)集聚化程度較高。從區(qū)位熵分布地圖來(lái)看，黃浦江東南側(cè)沿海地區(qū)物流業(yè)發(fā)展較為平均，LQ值集中在0.7～0.8之間；黃浦江西北側(cè)差異顯著，最高為黃浦區(qū)（2.73），最低為徐匯區(qū)（0.25）。綜上所述，可以看出物流業(yè)的發(fā)展水平不僅受到城市空間結(jié)構(gòu)和主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的制約，政策規(guī)劃和地理資源也是決定性的影響因素。

表3 分區(qū)縣物流業(yè)集聚度評(píng)價(jià)結(jié)果

圖3 上海市各區(qū)域物流業(yè)區(qū)位熵分布

3.4 緩沖區(qū)分析

不同類型的物流節(jié)點(diǎn)和物流企業(yè)，因其服務(wù)對(duì)象、資產(chǎn)配置和職能定位不同，呈現(xiàn)出差異化的區(qū)位選擇行為[1]?？紤]到上海市路網(wǎng)具有典型的中心環(huán)形加放射狀的結(jié)構(gòu)特征，本文借助ArcGIS多環(huán)緩沖區(qū)工具，以上海城市坐標(biāo)原點(diǎn)（121.478 19，31.239 746）為中心，以1km為間隔，構(gòu)建多緩沖區(qū)圓環(huán)，與不同類型的上海市物流節(jié)點(diǎn)和物流企業(yè)POI數(shù)據(jù)進(jìn)行空間疊加分析，并將結(jié)果進(jìn)行曲線擬合，擬合結(jié)果如圖4所示。

總體來(lái)看，上海物流空間區(qū)位具有明顯的層級(jí)性和不均勻性的特征，其中：

（1）物流節(jié)點(diǎn)的區(qū)位選擇呈現(xiàn)出較高的相似性，主要分布區(qū)域集中在距離上海市中心10km～30km范圍內(nèi)，占總量的73.17%，也體現(xiàn)了中心城區(qū)由于缺乏物流用地供應(yīng)以及土地價(jià)格過(guò)高致使物流節(jié)點(diǎn)建設(shè)不足。物流園區(qū)的建設(shè)多受政府規(guī)劃和地域政策的主導(dǎo)和影響，區(qū)位選擇較其它節(jié)點(diǎn)更為單一，36.09%的物流園區(qū)集中在城市外環(huán)線（17km～22km），體現(xiàn)了其物流運(yùn)作共同化和物流設(shè)施集約化的職能定位；物流中心作為城市公共物流空間，為了更好的提升其輻射范圍，首先在8km～10km范圍形成集聚圈，以商貿(mào)物流為主，接著在17km～20km處也有明顯的集聚現(xiàn)象，主要服務(wù)外環(huán)邊緣的制造業(yè)與工業(yè)，以及港區(qū)物流業(yè)務(wù)；配送分撥中心作為物流中心的下游，與物流中心的分布擬合度較高，但由于輻射范圍更小，分布也更為離散，主要服務(wù)對(duì)象為末端客戶，但內(nèi)環(huán)以內(nèi)節(jié)點(diǎn)僅占8.84%，表明主要消費(fèi)區(qū)內(nèi)末端配送物流設(shè)施不足，物流資源供求失衡，容易造成城市物流成本及交易成本過(guò)高、物流效率降低等問(wèn)題，也凸顯了物流服務(wù)“最后一公里”配送難問(wèn)題已成為制約物流發(fā)展的瓶頸。

圖4 不同類型節(jié)點(diǎn)和企業(yè)距中心相對(duì)分布

（2）與物流節(jié)點(diǎn)不同，物流企業(yè)為了獲得更好的經(jīng)濟(jì)效益，提升自身服務(wù)效率，會(huì)先向城市中優(yōu)勢(shì)區(qū)位集聚，當(dāng)集聚規(guī)模過(guò)大而造成經(jīng)濟(jì)效益減少時(shí)，物流企業(yè)開始向外擴(kuò)散，轉(zhuǎn)移到企業(yè)生存成本更低的區(qū)位，當(dāng)擴(kuò)散到某一范圍時(shí)，繼續(xù)擴(kuò)散所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)收益不足以抵消溢出造成的運(yùn)輸和時(shí)間成本時(shí)，物流企業(yè)在集聚經(jīng)濟(jì)驅(qū)使下再次趨向地理集中。

不同類型物流企業(yè)受地域政策、業(yè)務(wù)對(duì)象、地租成本、交通網(wǎng)絡(luò)、既有物流設(shè)施、公司環(huán)境等多因素影響，區(qū)位選擇結(jié)果也更加多樣化。主要分布在上海郊環(huán)線以內(nèi)，表現(xiàn)出明顯的圈層分布格局，仍以城市近郊為主要選擇，占總量的48.43%（15km～30km），但對(duì)地價(jià)的敏感程度整體較物流節(jié)點(diǎn)更弱。運(yùn)輸型物流企業(yè)的業(yè)務(wù)重心在于城市居民和中小型工商企業(yè)，多為輕資產(chǎn)型企業(yè)，對(duì)內(nèi)環(huán)邊緣區(qū)域和近郊區(qū)域都有明顯的選擇傾向，外環(huán)以內(nèi)的企業(yè)數(shù)量占總量的56.21%。倉(cāng)儲(chǔ)型物流企業(yè)由于所需用地面積大，其區(qū)位選擇則更側(cè)重于地租成本，其次是與物流園區(qū)、交通網(wǎng)絡(luò)的銜接，表現(xiàn)出郊區(qū)化的態(tài)勢(shì)，集中分布于距離上海市中心15km～30km之間。綜合服務(wù)型物流企業(yè)作為提供多種物流服務(wù)的企業(yè)，市場(chǎng)覆蓋面廣，規(guī)模較大，更多考慮多層級(jí)、全覆蓋的需求，在中心城區(qū)、外環(huán)和郊區(qū)均有不同程度的集聚。

4 結(jié)論

本文以上海市為研究對(duì)象，借助物流POI數(shù)據(jù)，利用ArcGIS軟件對(duì)上海市物流空間從距離視角、區(qū)縣視角和范圍視角進(jìn)行分析，主要結(jié)論如下。

（1）上海市物流活動(dòng)總體表現(xiàn)為“一極化中心，多核心外遷”的空間格局，與政府規(guī)劃的產(chǎn)業(yè)空間高度耦合；

（2）不同類型的物流活動(dòng)表現(xiàn)出層級(jí)性、差異化的集聚結(jié)果，其中，物流節(jié)點(diǎn)的集聚程度弱于物流企業(yè)，綜合服務(wù)型物流企業(yè)集聚度最高，政府規(guī)劃的貨運(yùn)場(chǎng)站集聚度最低，運(yùn)輸型物流企業(yè)之間的平均觀測(cè)距離最小。

（3）上海市物流業(yè)整體上呈現(xiàn)出集聚特征，但各區(qū)縣之間物流業(yè)由于城市空間結(jié)構(gòu)、主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)、政策規(guī)劃和地理位置的不同，發(fā)展水平也有較大懸殊，表現(xiàn)為中心集聚、邊緣均勻和西北集聚、東南均勻的分布特征。

（4）物流企業(yè)的區(qū)位選擇相比物流節(jié)點(diǎn)更多樣化，呈現(xiàn)出“極化”和“擴(kuò)散”現(xiàn)象；物流節(jié)點(diǎn)的區(qū)位選擇更多的傾向于城市外環(huán)處。

由于單個(gè)企業(yè)具體數(shù)據(jù)獲取的困難性，本文僅從整體水平進(jìn)行研究，沒(méi)有考慮單個(gè)或局部企業(yè)規(guī)模過(guò)大造成的誤差影響，后續(xù)將進(jìn)一步收集更為詳細(xì)的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。