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    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

    2020-09-10 07:31:52陳倬睿
    物流技術(shù) 2020年8期
    關(guān)鍵詞:物流企業(yè)

    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),既是國民經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長的基礎(chǔ)要素,又對其發(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)集群簡單的地理分布,物流空間格局是從整體規(guī)劃角度來研究各層次物流節(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)者對這一戰(zhàn)略性決策問題做出貢獻(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、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。李國旗等[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]分別對河北省、西安市、昆明市物流POI數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,對其位置分布、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,國家重點(diǎn)規(guī)劃了長江經(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)也是長江經(jīng)濟(jì)帶上重要的物流樞紐承載城市,對外是經(jīng)濟(jì)交流的窗口,對內(nèi)是產(chǎn)業(yè)發(fā)展的標(biāo)桿,其物流業(yè)發(fā)展迎來了巨大的機(jī)遇與考驗(yàn)。如何利用地理優(yōu)勢促進(jìn)其物流影響力,優(yōu)化資源配置,發(fā)揮提振效應(yīng),對協(xié)調(diào)長江流域各地區(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

    基于國家標(biāo)準(zhǔn)《物流術(shù)語》(GB/T 18354-2006)和《物流企業(yè)分類與評估指標(biāo)》(GBT 19680-2013)中對物流各項(xiàng)指標(biāo)的分類和定義,結(jié)合國內(nèi)外學(xué)術(shù)界和社會上對物流業(yè)的劃分標(biāo)準(zhǔn),對研究樣本進(jìn)行如下分類[1,8]:(1)物流節(jié)點(diǎn)為物資的中轉(zhuǎn)、集散和儲運(yùn)提供中間連接場所,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)場等貨運(yùn)場站作為傳統(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)、倉儲型物流企業(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)果與編碼見表1。

    表1 研究樣本分類與編碼

    2.2 數(shù)據(jù)來源

    2020年1月,基于高德地圖開放API平臺,利用爬蟲軟件對物流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),用來衡量地理空間中點(diǎn)要素或者線要素測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)模型對每個(gè)“核”進(jìn)行測算,計(jì)算其搜索半徑內(nèi)每個(gè)要素的權(quán)重值,再通過疊加每個(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為相對于要素x的距離不超過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)行對比分析。首先,測得區(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)是評價(jià)某一區(qū)域內(nèi)優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)的基本方法,通過測量某一區(qū)域指定要素的空間分布情況,來反映某一產(chǎn)業(yè)的相對專業(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為全國范圍i產(chǎn)業(yè)的總指標(biāo)值;q為全國總指標(biāo)值。一般來說,當(dāng)其值大于1時(shí),則認(rèn)為i產(chǎn)業(yè)在全國中占據(jù)競爭優(yōu)勢。

    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)接長三角,借助三縱四橫的交通優(yōu)勢,對物流企業(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,協(xié)同集聚效果顯著,對物流企業(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江附近以及靠近其他長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

    通過將不同類別的上海物流業(yè)POI數(shù)據(jù)導(dǎo)入Arcgis,經(jīng)過坐標(biāo)變換,計(jì)算出每個(gè)POI與其最近鄰的POI之間的觀測距離和隨機(jī)分布下的預(yù)期距離,計(jì)算結(jié)果見表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,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)之間的平均觀測距離最小,僅為264.78m;貨運(yùn)場站由于樣本數(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)對象為其他產(chǎn)業(yè)和城市居民,平均最近鄰觀測距離小,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。由于在國民經(jīng)濟(jì)核算中暫無專門的物流業(yè)產(chǎn)值統(tǒng)計(jì),一般選取交通運(yùn)輸、倉儲和郵政業(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)展中更具競爭優(yōu)勢;同時(shí)青浦區(qū)作為“全國快遞行業(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。

    總體來看,上海物流空間區(qū)位具有明顯的層級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高、物流效率降低等問題,也凸顯了物流服務(wù)“最后一公里”配送難問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,會先向城市中優(yōu)勢區(qū)位集聚,當(dāng)集聚規(guī)模過大而造成經(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%。倉儲型物流企業(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,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),市場覆蓋面廣,規(guī)模較大,更多考慮多層級、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象,借助物流POI數(shù)據(jù),利用ArcGIS軟件對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)場站集聚度最低,運(yùn)輸型物流企業(yè)之間的平均觀測距離最小。

    (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,沒有考慮單個(gè)或局部企業(yè)規(guī)模過大造成的誤差影響,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。

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