中國(guó)郵政業(yè)發(fā)展的時(shí)空格局及影響機(jī)制分析

狄乾斌，薛浩鎧

（遼寧師范大學(xué) 海洋可持續(xù)發(fā)展研究院，遼寧 大連 116029）

一、引言

郵政業(yè)，是指我國(guó)郵政集團(tuán)公司及其所屬郵政行業(yè)提供郵件寄遞、郵政匯兌機(jī)要通信和郵政代理等郵政基本服務(wù)的業(yè)務(wù)活動(dòng)。其中包括郵政普通服務(wù)、郵政特殊服務(wù)和其他郵政服務(wù)郵政儲(chǔ)蓄業(yè)務(wù)按照金融、保險(xiǎn)業(yè)稅目征收營(yíng)業(yè)稅[1]。郵政業(yè)是國(guó)家重要的社會(huì)公用事業(yè)，是服務(wù)生產(chǎn)、促進(jìn)消費(fèi)、暢通循環(huán)的現(xiàn)代化先導(dǎo)性產(chǎn)業(yè)。郵政體系是國(guó)家戰(zhàn)略性基礎(chǔ)設(shè)施和社會(huì)組織系統(tǒng)之一，為國(guó)脈所系、發(fā)展所需、民生所依。隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)飛速發(fā)展，郵政業(yè)日益成為國(guó)家服務(wù)的形象代表[2]。2021 年我國(guó)郵政業(yè)務(wù)收入（不含郵政儲(chǔ)蓄銀行直接營(yíng)業(yè)收入）和業(yè)務(wù)總量分別完成1.27 萬(wàn)億元和1.36 萬(wàn)億元，同比分別增長(zhǎng)15%和24%；快遞業(yè)務(wù)收入和業(yè)務(wù)量分別完成1.04 萬(wàn)億元和1 085 億件，同比分別增長(zhǎng)18%和30%；郵政業(yè)新增社會(huì)就業(yè)20 萬(wàn)人以上，支撐網(wǎng)絡(luò)零售額接近11 萬(wàn)億元[3]。《“十四五”郵政業(yè)發(fā)展規(guī)劃》提出推進(jìn)高效能治理，健全暢通高效、普惠便捷的國(guó)內(nèi)寄遞物流服務(wù)體系，打造開放共享、安全可靠的國(guó)際寄遞物流服務(wù)體系，實(shí)現(xiàn)郵政事業(yè)和郵政產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展，實(shí)現(xiàn)發(fā)展質(zhì)量、結(jié)構(gòu)、規(guī)模、速度、效益、安全相統(tǒng)一，為建設(shè)人民滿意、保障有力、世界前列的郵政強(qiáng)國(guó)開好局、起好步，為建設(shè)現(xiàn)代化經(jīng)濟(jì)體系、構(gòu)建新發(fā)展格局提供有力支撐[4]。然而21世紀(jì)以來(lái)中國(guó)郵政業(yè)面臨許多挑戰(zhàn)和危機(jī)，來(lái)自物流業(yè)、快遞業(yè)、互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)以及各項(xiàng)經(jīng)濟(jì)政策的巨大沖擊，郵政業(yè)體制也在不斷地轉(zhuǎn)型與調(diào)整，制約了郵政業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展。基于此，研究郵政業(yè)發(fā)展的時(shí)空格局與區(qū)域差異，有利于準(zhǔn)確判斷我國(guó)郵政業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀，理清郵政業(yè)發(fā)展存在的問(wèn)題，為實(shí)現(xiàn)郵政業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供參考價(jià)值。

國(guó)內(nèi)關(guān)于中國(guó)郵政業(yè)的研究成果相對(duì)稀少，大多集中在郵政業(yè)高質(zhì)量發(fā)展[5]、郵政業(yè)運(yùn)行效率[6-7]、郵政業(yè)技術(shù)效率評(píng)價(jià)[8]、郵政業(yè)地位與發(fā)展趨勢(shì)[9-11]、郵政業(yè)發(fā)展路徑[12-13]等方面，多與其他產(chǎn)業(yè)進(jìn)行關(guān)系研究，如倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)和交通運(yùn)輸業(yè)[14-15]、與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系[16]等。近年來(lái)，也有部分學(xué)者從國(guó)際視角開展國(guó)際郵政業(yè)務(wù)研究[13]。在新時(shí)代背景下，郵政業(yè)研究也較多地涉及到了鄉(xiāng)村振興[17]、雙碳經(jīng)濟(jì)等問(wèn)題。苑春薈等（2016）[18]從六個(gè)方面討論了大數(shù)據(jù)、云計(jì)算、物聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)等信息技術(shù)應(yīng)用以及開放、共享、融合的互聯(lián)網(wǎng)思維對(duì)郵政行業(yè)帶來(lái)的影響。李曉超等（2016）[19]詳細(xì)分析了浙江省郵政業(yè)的產(chǎn)業(yè)地位、產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度變化、影響力系數(shù)和感應(yīng)度系數(shù)變化、生產(chǎn)誘發(fā)系數(shù)及生產(chǎn)的最終依賴度變化，并詳細(xì)分析了其關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)動(dòng)態(tài)，得出浙江省郵政業(yè)發(fā)展的6 項(xiàng)結(jié)論。山紅梅等（2019）[8]、黃元生等（2013）[20]采用DEA 模型對(duì)我國(guó)內(nèi)地31 個(gè)省份2010—2016 年間郵政業(yè)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，采用基于面板數(shù)據(jù)的Tobit 回歸模型對(duì)郵政業(yè)效率的影響因素進(jìn)行分析。陳怡（2012）[21]采用2005—2019 年全國(guó)30 個(gè)省的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用DEA-Malmquist 方法實(shí)證分析中國(guó)及各省份交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)的全要素生產(chǎn)率。

現(xiàn)有研究成果為開展郵政業(yè)相關(guān)研究奠定了基礎(chǔ)，但鮮有對(duì)中國(guó)郵政業(yè)時(shí)空演變及其影響機(jī)制的研究?；诖?，本文以中國(guó)31 個(gè)省市自治區(qū)（因限于數(shù)據(jù)的可獲得性，暫未包含港澳臺(tái)地區(qū)）樣本數(shù)據(jù)，將運(yùn)用標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分析、探索性空間數(shù)據(jù)分析等方法對(duì)中國(guó)郵政業(yè)時(shí)空格局作出分析，并采用面板數(shù)據(jù)模型對(duì)其影響機(jī)制作出分析，以期為中國(guó)郵政業(yè)高質(zhì)量發(fā)展提供參考價(jià)值。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）研究方法

1.標(biāo)準(zhǔn)差橢圓分布。標(biāo)準(zhǔn)差橢圓（StandardDeviation Ellipse，SDE）是由美國(guó)社會(huì)學(xué)家Welty Lefever 等提出的用于揭示社會(huì)經(jīng)濟(jì)、自然環(huán)境等要素空間格局特征的空間統(tǒng)計(jì)方法[22]，可通過(guò)定量刻畫中國(guó)郵政業(yè)務(wù)總量標(biāo)準(zhǔn)差橢圓的面積、重心、長(zhǎng)短軸等基本參數(shù)，描繪中國(guó)郵政業(yè)在空間層面的分布特征。

2.探索性空間數(shù)據(jù)分析（ESDA）。空間統(tǒng)計(jì)分析在現(xiàn)代計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)和地理學(xué)中發(fā)展迅速，空間統(tǒng)計(jì)分析的核心就是通過(guò)空間位置建立起數(shù)據(jù)間的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，來(lái)獲取認(rèn)識(shí)與地理位置相關(guān)的數(shù)據(jù)間的空間依賴、空間關(guān)聯(lián)或空間自相關(guān)。其基本原理與方法有空間權(quán)重矩陣、全局空間自相關(guān)和局部自相關(guān)等[23]。全局自相關(guān)系數(shù)是用來(lái)驗(yàn)證整個(gè)研究區(qū)域的空間模式和度量屬性值在整個(gè)區(qū)域空間上的分布態(tài)勢(shì)或集聚狀況，表示全局空間自相關(guān)的指標(biāo)和方法很多，主要有Moran's I、Gear's、Getis 等，其中最常用的是Moran's I[24]，Moran's I 值取值范圍為[-1，1]，當(dāng)I>0 表示地區(qū)i 的郵政業(yè)發(fā)展與相鄰地區(qū)的郵政業(yè)存在正相關(guān)關(guān)系，空間上呈聚合分布狀況；I<0 則呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，空間上呈離散分布；I=0 則表示不存在空間依賴性。

3.面板數(shù)據(jù)模型。從長(zhǎng)時(shí)間序列來(lái)看，中國(guó)郵政業(yè)時(shí)空特征的變化是多要素多領(lǐng)域綜合作用的結(jié)果。中國(guó)郵政業(yè)同時(shí)作為一項(xiàng)國(guó)家公共服務(wù)，根據(jù)相關(guān)研究[25-26]，結(jié)合郵政業(yè)[27]特殊產(chǎn)業(yè)這一自身特點(diǎn)，構(gòu)建分析其影響因素的框架，本文構(gòu)建了影響因素指標(biāo)體系（見表1）。本文采用面板數(shù)據(jù)模型方法分析中國(guó)郵政業(yè)時(shí)空格局的影響機(jī)制，以2006—2020年31 個(gè)省份的郵政業(yè)務(wù)總量為被解釋變量（Xi）基于上述指標(biāo)體系為解釋變量，構(gòu)建如下面板數(shù)據(jù)模型：

表1 中國(guó)郵政業(yè)影響因素模型指標(biāo)體系

式中，Xi表示郵政業(yè)務(wù)總量，x 表示影響因素，i、t 為 第i 個(gè)省份第t 年的指標(biāo)，α0為常數(shù)項(xiàng)；α1、α2、…、α7為各變量彈性系數(shù)，且不隨時(shí)間及橫截面變化；εit為模型誤差項(xiàng)（隨機(jī)因素）；考慮到數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)性及異方差性，對(duì)所有變量取對(duì)數(shù)以消除數(shù)據(jù)異方差性所帶來(lái)回歸結(jié)果的不穩(wěn)定性。

（二）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文主要選取了2006—2020 年的中國(guó)郵政業(yè)相關(guān)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，數(shù)據(jù)來(lái)源主要是《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》[28]，《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》[29]，中國(guó)國(guó)家郵政局官網(wǎng)數(shù)據(jù)及相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)（EPS 數(shù)據(jù)庫(kù)）。由于缺少香港、澳門、臺(tái)灣三個(gè)地區(qū)數(shù)據(jù)，故本文研究對(duì)象為中國(guó)31 個(gè)省級(jí)行政單元。

三、中國(guó)郵政業(yè)時(shí)空格局分析

（一）郵政業(yè)總體發(fā)展情況

根據(jù)2006—2020 年中國(guó)郵政業(yè)務(wù)總量制作圖1，由圖1 可知，中國(guó)郵政業(yè)務(wù)總量規(guī)?？傮w呈現(xiàn)迅速增大趨勢(shì)，中國(guó)郵政業(yè)務(wù)量由2006 年的740.49 億元提升至2020 年的21 053.19 億元，從2006—2020年，這十五年間，中國(guó)郵政業(yè)務(wù)總量提升了接近29倍；中國(guó)郵政業(yè)務(wù)總量增速總體呈現(xiàn)穩(wěn)步增長(zhǎng)趨勢(shì)，中國(guó)郵政業(yè)務(wù)總量增速基本在20%左右。值得注意的是，2007 年中國(guó)郵政業(yè)務(wù)總量增速為近十五年內(nèi)增幅最大，增長(zhǎng)率為66%；由于2007 年，實(shí)現(xiàn)政企分開，經(jīng)營(yíng)性的由中國(guó)郵政集團(tuán)公司負(fù)責(zé)，政府職能單獨(dú)剝離出來(lái)，重組國(guó)家郵政局。2009 年新版《中華人民共和國(guó)郵政法》的施行，推動(dòng)了中國(guó)民營(yíng)快遞業(yè)的發(fā)展，進(jìn)而沖擊了中國(guó)郵政業(yè)的市場(chǎng)。直到2011 年中國(guó)郵政業(yè)務(wù)總量增速出現(xiàn)了近十五年間唯一一次負(fù)增長(zhǎng)，增長(zhǎng)率為-20%。2011 年出現(xiàn)業(yè)務(wù)總量負(fù)增長(zhǎng)后，成為適應(yīng)期的歷史性拐點(diǎn)，迎來(lái)了中國(guó)郵政業(yè)的成長(zhǎng)階段，我們可以注意到這一時(shí)期業(yè)務(wù)總量年均增速達(dá)30%以上。

圖1 中國(guó)郵政業(yè)務(wù)總量與年比增速統(tǒng)計(jì)圖

2016 年后，中國(guó)郵政業(yè)務(wù)總量增速放緩，其中以2018 年為顯著，2020 年由于疫情影響郵政業(yè)增速對(duì)比2019 年有所下降。在這一時(shí)期，2016 年全國(guó)郵政工作會(huì)議確立了中國(guó)郵政“十三五”發(fā)展目標(biāo)和發(fā)展任務(wù)，下一個(gè)五年，中國(guó)郵政集團(tuán)公司將牢固樹立和貫徹落實(shí)五大發(fā)展理念，著力推動(dòng)中國(guó)郵政向現(xiàn)代郵政轉(zhuǎn)型升級(jí)。從2006 年年底中國(guó)郵政推行郵政改革以來(lái)，中國(guó)郵政業(yè)發(fā)展歷經(jīng)波瀾，本文認(rèn)為郵政業(yè)發(fā)展大體可以分為三個(gè)階段：適應(yīng)期（2006—2011 年），成長(zhǎng)期（2012—2015 年），轉(zhuǎn)型期（2016—2022 年）。

（二）郵政業(yè)空間異質(zhì)性

1.郵政業(yè)務(wù)總量區(qū)域差異?；?006—2020 年中國(guó)31 個(gè)省份郵政業(yè)務(wù)總量數(shù)據(jù)制作圖2，并以此來(lái)分析郵政業(yè)空間異質(zhì)性及各省郵政業(yè)發(fā)展情況。由圖2 可知，2006—2020 年各省郵政業(yè)務(wù)總量規(guī)?？傮w呈逐漸增大趨勢(shì)，郵政業(yè)務(wù)總量增速總體呈穩(wěn)步增長(zhǎng)趨勢(shì)。

圖2 中國(guó)各省市郵政業(yè)務(wù)總量

2006—2020 年郵政業(yè)務(wù)總量級(jí)差為5 802.82億元，比2006 年的68.35 億元，增長(zhǎng)5 700 多億元。由2006 年的差距從61.49 倍擴(kuò)大到1 163.89 倍。浙江省、廣東省，分別增長(zhǎng)114.78 倍、82.59 倍，西藏自治區(qū)、青海省，分別增長(zhǎng)3.31 倍、3.74 倍，表明中國(guó)各省份郵政業(yè)務(wù)總量在不斷增長(zhǎng)，但同時(shí)區(qū)域發(fā)展差異也在逐步擴(kuò)大，中國(guó)郵政業(yè)在發(fā)展過(guò)程中處于不平衡發(fā)展?fàn)顟B(tài)。

2.就業(yè)人口和郵政設(shè)施區(qū)域差異。以2006 年、2020 年各省郵政局所和郵政業(yè)就業(yè)人數(shù)代表郵政業(yè)發(fā)展的指標(biāo)，利用ArcGIS 制作空間分布圖（見圖3）。2006—2020 年郵政局所和郵政業(yè)就業(yè)人數(shù)呈現(xiàn)逐漸上升趨勢(shì)，就業(yè)人口和郵政設(shè)施區(qū)域差異較大。郵政業(yè)發(fā)展主要集中在沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，西部地區(qū)郵政業(yè)發(fā)展較為遲緩。而為了國(guó)家安全和扶持邊遠(yuǎn)地區(qū)，以及發(fā)展提高人民生活保障，國(guó)家不斷投入資金和人員進(jìn)行邊疆地區(qū)開發(fā)，所以呈現(xiàn)出郵政基礎(chǔ)設(shè)施與郵政業(yè)務(wù)就業(yè)人員增長(zhǎng)趨勢(shì)不太匹配現(xiàn)象。

圖3 2006 年、2020 年中國(guó)郵政局所與郵政就業(yè)人員分布圖

（三）郵政業(yè)時(shí)空格局分析

1.空間分布分析。中國(guó)郵政業(yè)業(yè)務(wù)總量空間分布的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓主要集中在中東部地區(qū)，空間分布由偏東北—偏西南—向東南移動(dòng)，覆蓋范圍不斷縮小，表明郵政業(yè)務(wù)總量在空間分布呈現(xiàn)集中局面。由重心移動(dòng)軌跡來(lái)看，由河南地區(qū)逐漸向東南移動(dòng)，2020 年移動(dòng)至江西境內(nèi)。表明2006—2015 年郵政業(yè)務(wù)總量在空間變化上較大，2015—2020 年后空間變化較小。從主軸來(lái)看，基本呈現(xiàn)不斷縮小的趨勢(shì)，表明郵政業(yè)發(fā)展在主軸方向不斷極化的局面。從輔軸來(lái)看，也呈現(xiàn)不斷縮小的趨勢(shì)，表明郵政業(yè)發(fā)展在輔軸方向也不斷極化方向演變。在空間上中國(guó)郵政業(yè)發(fā)展在偏東北—偏西南方向的空間分布趨于分散，在偏東南—偏西北方向的空間分布趨于極化。整體來(lái)看，中國(guó)郵政業(yè)發(fā)展主要體現(xiàn)在郵政業(yè)大省的發(fā)展，以廣東省、浙江省為主導(dǎo)的雙核格局，引領(lǐng)兩個(gè)地區(qū)的發(fā)展，并且集中于涵蓋的單元中去。

圖4 2006 年、2020 年中國(guó)郵政局所與郵政就業(yè)人員分布圖

2.空間相關(guān)分析。利用Geoda 軟件計(jì)算2006—2020年中國(guó)郵政業(yè)務(wù)總量Moran's I 指數(shù)（見表2），由表2 可知，2006—2020 年郵政業(yè)務(wù)總量的Moran's I 指數(shù)基本都<0，且從2011 年后Moran's I 指數(shù)由0.002 0不斷變小，變?yōu)?020 年-0.069 3，說(shuō)明郵政業(yè)發(fā)展與相鄰空間存在關(guān)系，處于較弱的負(fù)相關(guān)關(guān)系。除2006 年、2007 年和2011 年Moran's I 指數(shù)>0 外，有較弱的正相關(guān)關(guān)系外，其余時(shí)間與空間鄰里均呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)關(guān)系，空間分布上處于離散分布狀態(tài)，沒(méi)有空間外溢效果的產(chǎn)生。值得注意的是，地理關(guān)系負(fù)相關(guān)的趨勢(shì)還在不斷擴(kuò)大，這也說(shuō)明了郵政業(yè)作為國(guó)家公共服務(wù)的代表，政府調(diào)控手段的運(yùn)用，將會(huì)影響郵政業(yè)的直接發(fā)展。

表2 2006—2020 年中國(guó)郵政業(yè)務(wù)總量Moran's I 指數(shù)

同時(shí)對(duì)2006 年、2012 年和2020 年中國(guó)的31個(gè)省份郵政業(yè)務(wù)量進(jìn)行局部空間自相關(guān)檢驗(yàn)，制作LISA 聚類分析表（見表3）。中國(guó)郵政業(yè)務(wù)總量的局域空間聚集效果明顯，總體來(lái)說(shuō)以高—高集聚和低—低集聚型為主，高—高集聚區(qū)主要在東部沿海地區(qū)，以浙江省、上海市和福建省為主，低—低聚集區(qū)主要在西北地區(qū)，以新疆維吾爾自治區(qū)和甘肅省為例。2006 年郵政業(yè)務(wù)總量局部空間集聚效果顯著，山東省、安徽省、浙江省、江蘇省、福建省、上海市六個(gè)地區(qū)都為高—高集聚類型，而到了2012 年后減為三個(gè)省，為浙江省、上海市和福建省。2020 年四川省由高—低集聚型轉(zhuǎn)變?yōu)榈汀图坌?，安徽省由高—高集聚型變?yōu)榈汀呒坌?。這一時(shí)段說(shuō)明在局部空間上存在一定的空間依賴，以浙江和上海為例，作為長(zhǎng)江三角洲城市群的重要組成部分，承擔(dān)著重要的經(jīng)濟(jì)地位，同時(shí)浙江省作為中國(guó)的商品批發(fā)基地（義烏市），郵政業(yè)發(fā)展有著得天獨(dú)厚的優(yōu)勢(shì)。江西省一直處于低—高集聚型，說(shuō)明周圍的省份郵政業(yè)較為發(fā)達(dá)，但沒(méi)有帶動(dòng)該地區(qū)發(fā)展。而新疆維吾爾自治區(qū)一直處于低—低集聚型發(fā)展模式，周圍省份發(fā)展也非常緩慢，本質(zhì)上由于周圍人口稀少，市場(chǎng)規(guī)模較小，難以跟上發(fā)展趨勢(shì)。

表3 2006 年、2012 年和2020 年中國(guó)郵政業(yè)務(wù)總量LISA 聚類分析

四、影響機(jī)制分析

（一）面板數(shù)據(jù)檢驗(yàn)

使用Stata 16 對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸，并進(jìn)行了相關(guān)檢驗(yàn)。并且對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行Hausman 檢驗(yàn)，以區(qū)劃固定效應(yīng)模型及隨機(jī)效應(yīng)模型的采用，檢測(cè)結(jié)果顯示P=0.000<1%，拒絕原假設(shè)，因此選擇固定效應(yīng)模型；根據(jù)Greene 法[30]進(jìn)行異方差檢驗(yàn)，檢測(cè)結(jié)果顯示P=0.0000<10%，拒絕原假設(shè)，說(shuō)明存在組間異方差。因此本文使用面板FGLS 法修正異方差后進(jìn)行回歸，有效解決了面板數(shù)據(jù)模型的異差問(wèn)題，并且保證相關(guān)分析效果偏向于固定效應(yīng)。

（二）回歸結(jié)果分析

表4 中固定效應(yīng)逐步增加變量，回歸模型7 估計(jì)結(jié)果顯示，因變量解釋效果較為顯著。除創(chuàng)新環(huán)境外，經(jīng)濟(jì)水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政府政策、人民生活、用戶規(guī)模和交通運(yùn)輸?shù)淖兞肯禂?shù)均為正值，表明這些因素對(duì)中國(guó)郵政業(yè)的時(shí)空格局演變具有正向的促進(jìn)作用。

表4 回歸模型結(jié)果

（1）經(jīng)濟(jì)水平。經(jīng)濟(jì)水平回歸系數(shù)在1%水平下顯著，表明各省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)郵政業(yè)產(chǎn)業(yè)空間聚集有正向促進(jìn)作用。人均GDP 越高，當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)水平越發(fā)達(dá)，人們對(duì)于郵政業(yè)的需求越高，其中郵政業(yè)務(wù)總量就越大。以其郵政業(yè)的快遞業(yè)務(wù)和金融業(yè)務(wù)為例，直接與當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展、企業(yè)發(fā)展等緊密相關(guān)。與此同時(shí)，經(jīng)濟(jì)水平發(fā)達(dá)地區(qū)易于形成產(chǎn)業(yè)集聚區(qū)，同時(shí)為了相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，政府能夠提供相應(yīng)的基礎(chǔ)設(shè)施，降低企業(yè)成本，進(jìn)而為郵政業(yè)發(fā)展提供支持和服務(wù)，有利于郵政業(yè)規(guī)模擴(kuò)大。

（2）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)回歸系數(shù)在1%水平下顯著，表明各省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)郵政業(yè)產(chǎn)業(yè)空間聚集具有正向促進(jìn)作用。郵政業(yè)涉及物流業(yè)、倉(cāng)儲(chǔ)業(yè)、金融業(yè)等多個(gè)行業(yè)，其作為國(guó)家公共服務(wù)發(fā)展來(lái)講，其從屬于服務(wù)行業(yè)，與第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展密切相關(guān)。當(dāng)?shù)氐谌a(chǎn)業(yè)占比狀況直接影響郵政業(yè)發(fā)展，第三產(chǎn)業(yè)占比每提升1%，郵政業(yè)務(wù)總量就會(huì)提升2.5%以上。與其相關(guān)產(chǎn)業(yè)鏈發(fā)展緊密聯(lián)系，二者呈現(xiàn)相互促進(jìn)的趨勢(shì)。

（3）政府政策。政府政策回歸系數(shù)在1%水平下顯著，表明政府政策對(duì)郵政業(yè)產(chǎn)業(yè)空間集聚具有正向促進(jìn)作用。由于郵政業(yè)屬于國(guó)家公共服務(wù)領(lǐng)域，以其郵政局所開設(shè)來(lái)說(shuō)，是為了滿足人民生活需要，加強(qiáng)普遍服務(wù)保障，提升郵政服務(wù)水平，是鞏固發(fā)展郵政事業(yè)的需要。當(dāng)?shù)卣藏?cái)政在一般公共服務(wù)支出領(lǐng)域越多，相應(yīng)郵政業(yè)務(wù)總量提升越多，當(dāng)?shù)卣雠_(tái)政策越多，優(yōu)惠力度越大，越有利于郵政業(yè)及其產(chǎn)業(yè)鏈的發(fā)展。

（4）創(chuàng)新環(huán)境?；貧w系數(shù)為負(fù)值，但沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明創(chuàng)新環(huán)境對(duì)郵政業(yè)產(chǎn)業(yè)空間聚集具有負(fù)向促進(jìn)作用，效果不顯著。由于以往郵政業(yè)務(wù)偏向于傳統(tǒng)服務(wù)類型，創(chuàng)新環(huán)境需求不高，所以其對(duì)產(chǎn)業(yè)空間聚集影響不大。但值得注意的是，十四五規(guī)劃期間，中國(guó)郵政業(yè)面臨著綠色發(fā)展、低碳發(fā)展的局面，為提升郵政業(yè)發(fā)展質(zhì)量，創(chuàng)新環(huán)境將會(huì)極大的影響當(dāng)?shù)剜]政業(yè)升級(jí)，主要體現(xiàn)在：產(chǎn)品技術(shù)的升級(jí)以及產(chǎn)業(yè)鏈上下游一體化發(fā)展；產(chǎn)業(yè)多樣化發(fā)展；產(chǎn)業(yè)服務(wù)質(zhì)量水平提升。

（5）人民生活?；貧w系數(shù)為正值，但是沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明人民生活對(duì)郵政業(yè)產(chǎn)業(yè)空間聚集具有正向促進(jìn)作用，效果不顯著。由于本文選取居民消費(fèi)指數(shù)作為代表人民生活，可能效果不太顯著，但是人民生活水平的提高與居民消費(fèi)能力的提高，將對(duì)郵政業(yè)務(wù)量有直接影響，居民消費(fèi)水平越高，郵政業(yè)務(wù)總量越高，郵政業(yè)空間集聚現(xiàn)象越明顯。

（6）用戶規(guī)模。用戶規(guī)模系數(shù)在1%水平下顯著，為正值，表明用戶規(guī)模對(duì)郵政業(yè)產(chǎn)業(yè)空間集聚具有正向促進(jìn)作用，效果頗為顯著。郵政業(yè)發(fā)展主要面對(duì)消費(fèi)市場(chǎng)，一般用戶規(guī)模大的地區(qū)，郵政業(yè)務(wù)活動(dòng)越頻繁，郵政業(yè)發(fā)展越向好。

（7）交通運(yùn)輸?；貧w系數(shù)為正值，沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，表明交通運(yùn)輸對(duì)郵政業(yè)產(chǎn)業(yè)空間聚集具有正向促進(jìn)作用，效果不顯著。同時(shí)注意到交通運(yùn)輸條件對(duì)于郵政業(yè)務(wù)總量影響非常微弱，交通運(yùn)輸條件提升1%，郵政業(yè)務(wù)總量?jī)H僅提升0.054 8%。交通運(yùn)輸在一定程度上影響郵政業(yè)的發(fā)展與空間布局，但是其不是影響郵政業(yè)時(shí)空格局的主要因素，對(duì)于郵政業(yè)發(fā)展不顯著。綜上分析對(duì)郵政業(yè)時(shí)空格局影響力大小排序?yàn)椋寒a(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)>人民生活>用戶規(guī)模>政府政策>經(jīng)濟(jì)水平>交通運(yùn)輸>創(chuàng)新環(huán)境。

五、結(jié)論與討論

本文運(yùn)用2006—2020 年的中國(guó)郵政業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù)對(duì)中國(guó)郵政業(yè)時(shí)空格局演變和影響機(jī)制做出分析，主要得出以下結(jié)論：

（1）中國(guó)郵政業(yè)發(fā)展總體呈現(xiàn)穩(wěn)步上升趨勢(shì)，中國(guó)郵政業(yè)發(fā)展具有顯著的空間異質(zhì)性，發(fā)展歷程有顯著的階段特征。

（2）中國(guó)郵政業(yè)發(fā)展在空間上呈現(xiàn)較弱負(fù)相關(guān)，局部空間上以高—高集聚型發(fā)展為主，在空間分布上主要集中在東部沿海地區(qū)。

（3）中國(guó)郵政業(yè)發(fā)展的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓主要集中在中東部地區(qū)，中國(guó)郵政業(yè)發(fā)展在偏東北—偏西南方向的空間分布趨于分散，在偏東南—偏西北方向的空間分布趨于極化。

（4）中國(guó)郵政業(yè)影響因素分析顯示：經(jīng)濟(jì)水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政府政策、創(chuàng)新環(huán)境、人民生活、用戶規(guī)模、交通運(yùn)輸?shù)纫蛩毓餐绊戉]政業(yè)的空間格局。其中以經(jīng)濟(jì)水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、政府政策、用戶規(guī)模對(duì)郵政業(yè)空間格局影響尤為顯著，經(jīng)濟(jì)水平高、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)、政府政策大、用戶規(guī)模大的地方更有利于郵政業(yè)的發(fā)展與空間聚集。

中國(guó)郵政業(yè)發(fā)展正處于快速變化時(shí)期，缺乏郵政業(yè)各業(yè)務(wù)部門統(tǒng)計(jì)資料，本文以中國(guó)各省市郵政業(yè)務(wù)總量、郵政從業(yè)人員和郵政局?jǐn)?shù)據(jù)為基礎(chǔ)，進(jìn)而選擇2006—2020 年的時(shí)間度進(jìn)行研究，是從時(shí)空尺度對(duì)郵政業(yè)發(fā)展格局的一次積極探索。同時(shí)由于郵政業(yè)自身的特殊性和相關(guān)產(chǎn)業(yè)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)難以獲取，對(duì)于其影響因素分析難免不夠全面，在以后的研究中將一步完善。目前已知的相關(guān)研究關(guān)于郵政業(yè)與數(shù)字經(jīng)濟(jì)結(jié)合的較少，且處于“碳達(dá)峰”和“碳中和”時(shí)代，對(duì)于郵政業(yè)發(fā)展降低碳排放較為稀缺。為了郵政業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，今后研究可以聚焦于郵政業(yè)的碳排放以及與數(shù)字化環(huán)境結(jié)合中去。