數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下我國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平測度及時(shí)空演化研究

王先亮

摘? 要：數(shù)字經(jīng)濟(jì)的發(fā)展影響著我國社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的各行各業(yè)?；谖覈?015—2020年省域面板數(shù)據(jù)，從數(shù)字化水平、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、創(chuàng)新發(fā)展能力和發(fā)展成果共享4個(gè)維度構(gòu)建數(shù)字經(jīng)濟(jì)背景下的我國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平評價(jià)指標(biāo)體系，基于改進(jìn)的“縱橫向”拉開檔次法對我國31個(gè)省份的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平進(jìn)行測度，基于Kernel核密度估計(jì)法、Moran'I指數(shù)分析我國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展動(dòng)態(tài)演進(jìn)趨勢。

關(guān)鍵詞：“縱橫向”拉開檔次法；物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)；地區(qū)差異

中圖分類號：F253? ? 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.11.005

Abstract： The development of the digital economy affects all walks of life in China's social and economic development. Based on the provincial panel data of China from 2015 to 2020， the evaluation index system for the high-quality development level of China's logistics industry in the context of the digital economy is constructed from four dimensions： digital level， economic foundation， innovation and development capability， and sharing of development achievements. The high-quality development level of China's logistics industry in 31 provinces is measured based on the improved "vertical and horizontal" open grade method， and the Kernel density estimation method Moran'I index analyzes the dynamic evolution trend of high-quality development of China's logistics industry.

Key words： "vertical and horizontal" split grade method; high quality development index of logistics industry; regional differences

0? 引? 言

物流行業(yè)是支撐社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性和全局性的產(chǎn)業(yè)。特別是在數(shù)字技術(shù)飛速發(fā)展和線上零售業(yè)如此發(fā)達(dá)的當(dāng)下，物流業(yè)作為線下實(shí)體商品流通的媒介，物流業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展直接影響數(shù)字經(jīng)濟(jì)的高質(zhì)量發(fā)展。數(shù)字技術(shù)升級帶來物流行業(yè)新技術(shù)和新業(yè)態(tài)的轉(zhuǎn)變，通過信息技術(shù)和供應(yīng)鏈管理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)物流貨物在運(yùn)輸過程中自動(dòng)化運(yùn)作和高效化管理，提高物流行業(yè)整體的智能化，降低成本，減少資源消耗。憑借數(shù)字技術(shù)的發(fā)展，商品流通活動(dòng)日漸頻繁，加上產(chǎn)業(yè)政策的大力扶持，我國物流行業(yè)規(guī)模正在不斷的擴(kuò)大，社會(huì)物流總額也從2012年的177.32萬億元增加到2021年的335.2萬億元。

2017年黨的十九大報(bào)告指出，我國經(jīng)濟(jì)已由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，處于轉(zhuǎn)變發(fā)展方式的關(guān)鍵階段，粗放的發(fā)展方式難以為繼。2022年黨的二十大進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)，高質(zhì)量發(fā)展是全面建設(shè)社會(huì)主義現(xiàn)代化國家的首要任務(wù)。物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展是經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要組成部分，是實(shí)現(xiàn)我國經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展不可或缺的重要力量。因此，科學(xué)合理展開對我國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的評價(jià)顯得尤為重要，對推進(jìn)物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展乃至推動(dòng)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展具有深遠(yuǎn)的意義。

1? 評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建與評價(jià)方法

1.1? 物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平評價(jià)指標(biāo)體系

根據(jù)對物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展相關(guān)文獻(xiàn)的梳理和總結(jié)，學(xué)者們大多基于新發(fā)展理念來構(gòu)建物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的評價(jià)指標(biāo)體系，但當(dāng)前物流業(yè)的發(fā)展與數(shù)字技術(shù)的發(fā)展息息相關(guān)，因此在構(gòu)建物流業(yè)的評價(jià)指標(biāo)體系時(shí)，必須將數(shù)字化水平考慮在內(nèi)。本文在借鑒王強(qiáng)等[1]、孟勐珺等[2]、全春光等[3]學(xué)者對物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價(jià)指標(biāo)構(gòu)建的基礎(chǔ)上，從經(jīng)濟(jì)水平基礎(chǔ)、創(chuàng)新發(fā)展能力和發(fā)展成果共享，加上數(shù)字化基礎(chǔ)維度，構(gòu)建物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平評價(jià)指標(biāo)體系，選取我國31個(gè)省份（由于港澳臺缺乏相應(yīng)數(shù)據(jù)，故刪除）作為研究對象，對其物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平進(jìn)行評價(jià)。各項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)來自于2015—2020年的《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》及《中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省份的統(tǒng)計(jì)年鑒。

1.2? 模型選擇及改進(jìn)

目前，學(xué)術(shù)界關(guān)于動(dòng)態(tài)綜合評價(jià)方法有正交投影法[4]、全局熵值法[5]、時(shí)序全局主成分分析[6]、基于指標(biāo)增長效應(yīng)的理想解評價(jià)[7]、二次加權(quán)法[8]、“橫縱向”拉開檔次法[9]等，學(xué)術(shù)界對動(dòng)態(tài)綜合評價(jià)方法的研究處于相對成熟的階段。由于層次分析法、熵權(quán)法、獨(dú)立性權(quán)重系數(shù)等傳統(tǒng)多目標(biāo)評價(jià)方法多適用于截面數(shù)據(jù)的靜態(tài)計(jì)算，在評價(jià)面板數(shù)據(jù)時(shí)會(huì)出現(xiàn)不同年份標(biāo)準(zhǔn)不一致的問題，導(dǎo)致評價(jià)結(jié)果出現(xiàn)較大誤差，而利用“縱橫向”拉開檔次法就可以很好的解決這一問題。但是，“橫縱向”拉開檔次法同時(shí)也存在一些問題，該方法確定的權(quán)重最大程度追求各被評價(jià)對象之間的差異，但沒有考慮到各指標(biāo)之間的相對重要程度。

本文對該方法做出如下改進(jìn)。第一，在考慮指標(biāo)之間的相對重要程度時(shí)，采用熵值法對指標(biāo)進(jìn)行賦權(quán)。第二，借助郭亞軍[9]和王常凱[10]的方法，采用“縱橫向”拉開檔次法對指標(biāo)賦權(quán)。第三，基于博弈論組合賦權(quán)對上述兩種指標(biāo)權(quán)重進(jìn)行組合賦權(quán)得到最終權(quán)重。

參照以往的研究，該方法的具體步驟如下：

步驟一：為保證所分析數(shù)據(jù)的量綱和量級數(shù)保持一致，需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，假設(shè)有n個(gè)研究對象，m個(gè)指標(biāo)，k個(gè)測算年份，對各研究對象指標(biāo)在不同年度的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，記標(biāo)準(zhǔn)化之后的數(shù)據(jù)為X■t■，本研究采用全局極差標(biāo)準(zhǔn)化方法對數(shù)據(jù)進(jìn)行處理。

X■t■=■? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（1）

其中：maxx■t■、minx■t■表示第j個(gè)指標(biāo)在所有時(shí)刻的最大值和最小值。

步驟二：熵權(quán)法計(jì)算權(quán)重。

計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)下第i個(gè)樣本在s時(shí)間段占該指標(biāo)的比重：

Y■t■=■

計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的熵值：

e■=-k■Y■t■lnY■t■

計(jì)算第j個(gè)指標(biāo)的信息效用值：

d■=1-e■

計(jì)算各項(xiàng)指標(biāo)的權(quán)重：

ω■=■? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（2）

步驟三：為了測算在t時(shí)間段，各省份物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平，設(shè)定綜合評價(jià)函數(shù)：

y■t■=■ω■X■t■? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （3）

為了盡量大的可能體現(xiàn)出各個(gè)評價(jià)對象之間的差異來確定權(quán)重w■，使得y■t■的總離差平方和取最大值：

e■=■■y■t■-■■? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ?（4）

由于對數(shù)據(jù)做了標(biāo)準(zhǔn)化處理，即■=0，因此式（4）可簡寫為e■=ω■Hω，即：

e■=ω■■H■ω

其中：H■=X■t■X■t。為了使y■t■的總離差平方和達(dá)到最大值，此時(shí)ω■值可由式（5）規(guī)劃問題確定，當(dāng)ω■取■H■所對應(yīng)的矩陣最大特征值的特征向量時(shí)，為規(guī)劃最優(yōu)解。

■? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （5）

步驟四：對ω■和ω■進(jìn)行如下組合，得到最終指標(biāo)權(quán)重：

ω=■? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? （6）

2? 物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平測度結(jié)果與分析

2.1? 物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展綜合發(fā)展指數(shù)測度及分析

本研究旨在對我國2015—2020年我國31個(gè)省份（不含港澳臺）的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平程度進(jìn)行測度，一方面為了最大化體現(xiàn)各省份物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的橫向差異，另一方面保證各測度指標(biāo)之間的重要程度差異，采用改進(jìn)的“縱橫向”拉開檔次法計(jì)算出各省份的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平指數(shù)，結(jié)果如表2所示。從全國范圍來看，2015—2020年中國省域物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)表現(xiàn)出穩(wěn)步提升的趨勢，全國的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)均值從2015年的0.134上升至2020年的0.248；從三大經(jīng)濟(jì)地區(qū)①來看，物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平呈現(xiàn)出“東部>中部>西部”的格局。具體來看，廣東的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)獨(dú)領(lǐng)全國，且從2015—2020年物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)排名均為第一，此外，江蘇、浙江、北京、山東和上海等東部地區(qū)省份排名穩(wěn)定在前十，而排名始終靠后的有青海、甘肅、寧夏和西藏等西部地區(qū)省份。說明東部地區(qū)的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平處于領(lǐng)先地位，而中西部地區(qū)的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展相對弱勢。

2.2? 物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)時(shí)空分布特征

為了更加直觀地展現(xiàn)全國和三大經(jīng)濟(jì)地區(qū)的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展情況，繪制2015—2020年全國和三大經(jīng)濟(jì)地區(qū)物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)均值及其變化趨勢圖，如圖1所示。

從物流業(yè)高質(zhì)量指數(shù)均值及其變化趨勢來看，2015—2020年全國和三大經(jīng)濟(jì)地區(qū)的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)均值整體上呈現(xiàn)上升趨勢。東部地區(qū)的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展平均指數(shù)均高于全國，而中部地區(qū)和西部地區(qū)的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展平均指數(shù)均低于全國水平。值得注意的是，在2020年，西部地區(qū)的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展平均指數(shù)出現(xiàn)下滑現(xiàn)象。從三大經(jīng)濟(jì)地區(qū)的增速水平來看，東部地區(qū)物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)增速低于全國水平，中部地區(qū)的年物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)增速基本與全國水平持平，而西部地區(qū)的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)增速在2016—2018年期間高于全國水平，但是在2018年之后，物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)增速低于全國水平，在2020年出現(xiàn)了負(fù)增長。這可能是因?yàn)闁|部地區(qū)物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展起點(diǎn)較高，會(huì)受到技術(shù)水平限制，規(guī)模效益遞減等因素，導(dǎo)致物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展難以取得大突破；而對于中西部地區(qū)，其基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，社會(huì)發(fā)展投入等方面存在較大的發(fā)展空間，而中部地區(qū)由于有著相對向好的發(fā)展基礎(chǔ)，可以借鑒東部地區(qū)物流業(yè)發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，使得物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展進(jìn)程加快，而西部地區(qū)由于經(jīng)濟(jì)社會(huì)條件的落后，發(fā)展難度大，雖然前期可以借鑒東部地區(qū)的發(fā)展經(jīng)驗(yàn)，但條件落后和發(fā)展底子差限制了其發(fā)展速度。

3? 物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的動(dòng)態(tài)演進(jìn)趨勢

3.1? Kernel核密度估計(jì)

為探究我國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的動(dòng)態(tài)特征，使用Kernel密度估計(jì)對全國范圍和三大經(jīng)濟(jì)地區(qū)的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的分布位置、形態(tài)、延展性和極化現(xiàn)象等特征進(jìn)行分析，具體結(jié)果如圖2所示。

圖2（a）所展示的是全國范圍內(nèi)2015—2020年的中國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的動(dòng)態(tài)演進(jìn)趨勢，從分布位置上看，整體分布曲線呈現(xiàn)右移趨勢，移動(dòng)速度基本維持不變，說明我國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展處于勻速上升階段；從分布形態(tài)上看，主峰高度整體上呈現(xiàn)下降態(tài)勢，且主峰寬度也有所增大，說明中國的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展呈現(xiàn)分散化趨勢，地區(qū)間的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的差異不斷增大；從分布延展性來看，曲線無明顯左拖尾現(xiàn)象，2015年存在明顯的右拖尾，2020年這種右拖尾現(xiàn)象減弱，說明中國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展省域?qū)用娌罹嘣诶?，多極化現(xiàn)象在減弱。

圖2（b）、圖2（c）和圖2（d）分別描述了2015—2020年我國三大經(jīng)濟(jì)地區(qū)物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的動(dòng)態(tài)演進(jìn)趨勢。從分布位置上看，三大經(jīng)濟(jì)地區(qū)和全國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展趨勢一致，整體上呈現(xiàn)右移趨勢；具體來看，對于東部地區(qū)，2020年物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平出現(xiàn)下降的趨勢；而對于中西部地區(qū)，其物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展速度基本維持勻速，說明中西部物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展情況良好，處于穩(wěn)定增長階段。從分布形態(tài)來看，東部地區(qū)分布主線的主高峰經(jīng)歷了“下降—上升”的變化過程，且主峰逐漸變寬，慢慢褪去集中化特征；中部地區(qū)分布主線的主高峰均處于下降趨勢，主峰逐漸變寬，失去集中化特征；西部地區(qū)分布主線的主高峰同樣呈現(xiàn)下降趨勢，主峰逐漸變寬，集中化程度減弱。從分布的延展性來看，東部地區(qū)的分布曲線表現(xiàn)出輕微的右拖尾，說明有個(gè)別省份物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展較好；中部地區(qū)的分布曲線無明顯拖尾特征，說明中部地區(qū)整體上物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展差距不大；對于西部地區(qū)，其分布曲線在2015年無明顯左右拖尾，處于高密度低水平聚集狀態(tài)，但在演化過程中，主高峰下降，出現(xiàn)右拖尾現(xiàn)象，說明個(gè)別西部地區(qū)省份的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展高水平出現(xiàn)較大程度的上升。

3.2? Moran'I指數(shù)分析

采用Moran'I對我國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的空間相關(guān)性進(jìn)行分析，具體結(jié)果如表3所示。2015—2020年中國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的Moran'I指數(shù)均為正值，均通過顯著性檢驗(yàn)，說明中國各省份的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展存在顯著的正相關(guān)。

為進(jìn)一步揭示我國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的空間聚集模式，限于篇幅，本文繪制了2020年我國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展Moran'I散點(diǎn)圖，如圖3所示。2020年，處于第一象限（HH高效聚集型）有上海、浙江、江蘇、山東、福建、安徽、河南和河北8個(gè)省份，主要為東部省份，全國占比25.81%，在這個(gè)象限的省份中，其物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平較高，同時(shí)空間溢出效益大，帶動(dòng)周邊省份的物流業(yè)發(fā)展，如上海市，其物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平較高，周邊省份江蘇的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平也處于高水平梯隊(duì)；處于第二象限（LH低效消散型）的省份有湖南、江西、天津、廣西和海南5個(gè)省份，主要為中部省份，全國占比16.13%，在這個(gè)象限的省份中，其物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展處于相對弱勢，而周邊省份的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)一般較高，如江西省，其周邊省份浙江、福建和廣東均處于物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展第一梯隊(duì)，但并沒有吸收其空間溢出效益，自身物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平較低；處于第三象限（LL低效聚集型）的省份有貴州、山西、重慶、云南、陜西、遼寧、內(nèi)蒙古，吉林、黑龍江、新疆、甘肅、寧夏、青海和西藏14個(gè)省份，主要為中西部省份，全國占比45.16%，在這個(gè)象限的省份中，其物流業(yè)高質(zhì)量水平較低，而周邊省份的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展也一般較低，出現(xiàn)物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展低水平聚集現(xiàn)象，如青海，甘肅和西藏等地，其周邊城市同樣都是物流業(yè)高質(zhì)量低水平區(qū)域；處于第四象限（HL高效消散型）的省份有四川、湖北、廣東和北京4個(gè)省份，主要為東部地區(qū)省份，全國占比9.68%，在這個(gè)象限的省份中，其物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平較高，但周邊省份物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平較低，其空間溢出效應(yīng)低，沒有帶動(dòng)周邊省份物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，如北京市，其物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平較高，但周邊省份的河北省物流業(yè)高質(zhì)量水平較低。

4? 結(jié)論與建議

數(shù)字經(jīng)濟(jì)在全球經(jīng)濟(jì)發(fā)展中扮演者愈來愈重要的角色，以5G技術(shù)、人工智能、大數(shù)據(jù)等為代表的數(shù)字技術(shù)正在飛速發(fā)展，數(shù)字技術(shù)與實(shí)體經(jīng)濟(jì)深入融合釋放巨大的價(jià)值，在本文中主要討論在數(shù)字經(jīng)濟(jì)發(fā)展的背景下，我國各省份物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展現(xiàn)狀。在現(xiàn)有文獻(xiàn)研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建以“數(shù)字化水平”、“經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)”、“創(chuàng)新發(fā)展能力”和“發(fā)展成果共享”為基礎(chǔ)的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展評價(jià)指標(biāo)體系，利用改進(jìn)的“縱橫向”拉開檔次法對2015—2020年中國各省份的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平進(jìn)行測度。

得出以下結(jié)論：第一，研究期內(nèi)，中國物流業(yè)高質(zhì)量整體發(fā)展態(tài)勢良好，全國整體范圍和三大經(jīng)濟(jì)地區(qū)的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平均呈現(xiàn)上升趨勢。東部地區(qū)的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)整體上高于中西部物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)，但東部地區(qū)物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展增速低于中西部地區(qū)的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展增速。第二，基于Kernel核密度估計(jì)分析，全國范圍物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平分布曲線整體向右移，且右拖尾現(xiàn)象在減弱，說明我國的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平在整體上呈現(xiàn)上升期趨勢，且集中化趨勢在減弱，即各省份物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平差距在拉大；從三大經(jīng)濟(jì)地區(qū)來看，三大經(jīng)濟(jì)地區(qū)的分布曲線整體向右移動(dòng)，主峰寬度在不斷加大，進(jìn)一步說明我國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平集中化趨勢在減弱。第三，基于空間Moran'I指數(shù)和散點(diǎn)圖分析，Moran'I指數(shù)顯示，我國的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有顯著的空間依賴性，結(jié)合Moran'I散點(diǎn)圖來看，第三象限的省份最多，占比達(dá)到45.16%，說明我國數(shù)物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展存在明顯的低水平聚集現(xiàn)象，且這種現(xiàn)象多存在于中西部地區(qū)省份。

基于以上研究結(jié)論，本文提出以下建議：第一，正視我國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展東中西部地區(qū)的差異，處理好物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展過程中“質(zhì)”與“量”的關(guān)系，對于東部地區(qū)，走“質(zhì)中求量”的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展路徑，即東部地區(qū)應(yīng)聚焦“質(zhì)”的提升，優(yōu)化物流業(yè)發(fā)展結(jié)構(gòu)，促進(jìn)物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展，在追求“質(zhì)”發(fā)展的過程中謀求“量”上的持續(xù)增長；而對于中西部地區(qū)，走“量中謀質(zhì)”的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展路徑，即中西部地區(qū)發(fā)展物流業(yè)要考慮“量”的快速提升，如大力投入基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、優(yōu)化物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展環(huán)境等，在積累到足夠“量”的基礎(chǔ)上，謀求“質(zhì)”的統(tǒng)一。第二，加強(qiáng)各地區(qū)的交流合作，充分利用和發(fā)揮物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的空間溢出效應(yīng)，發(fā)揮發(fā)達(dá)地區(qū)物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的輻射作用，帶動(dòng)落后地區(qū)的物流業(yè)發(fā)展。

注：①根據(jù)中國統(tǒng)計(jì)局在2003年發(fā)布的標(biāo)準(zhǔn)，將我國大陸區(qū)整體上分為三大經(jīng)濟(jì)地區(qū)：東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東、廣西和海南12個(gè)省、自治區(qū)、直轄市；中部地區(qū)包括山西、內(nèi)蒙古、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南9個(gè)省、自治區(qū)；西部地區(qū)包括重慶、四川、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏和新疆10個(gè)省、自治區(qū)。

參考文獻(xiàn)：

[1] 王強(qiáng)，姚正海. 長江經(jīng)濟(jì)帶物流產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的評價(jià)及其空間布局分析[J]. 物流科技，2022，45（8）：6-10，20.

[2] 孟勐珺，王應(yīng)明，葉菲菲. 我國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平測度與空間分布特征研究[J]. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟(jì)，2022，41（4）：103-110.

[3] 全春光，陽堅(jiān)媚，郭紅衛(wèi)，等. 湖南省物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平評價(jià)[J]. 物流科技，2021，44（8）：105-109.

[4] 李美娟，袁寧，徐林明. 基于正交投影法的動(dòng)態(tài)評價(jià)方法[J]. 中國管理科學(xué)，2020，28（12）：208-219.

[5] 潘雄鋒，劉清，彭曉雪. 基于全局熵值法模型的我國區(qū)域創(chuàng)新能力動(dòng)態(tài)評價(jià)與分析[J]. 運(yùn)籌與管理，2015，24（4）：155-162.

[6] 王曉林，白雪潔. 中國企業(yè)活力水平測度及時(shí)空差異性研究[J]. 軟科學(xué)，2022，36（3）：91-98.

[7] 陶杰，劉治彥. 長江經(jīng)濟(jì)帶高質(zhì)量發(fā)展綜合評價(jià)研究——基于動(dòng)態(tài)TOPSIS模型的分析[J]. 價(jià)格理論與實(shí)踐，2021（9）：111-115，202.

[8] 郭亞軍. 動(dòng)態(tài)綜合評價(jià)的二次加權(quán)法[J]. 東北大學(xué)學(xué)報(bào)，1995（5）：547-550.

[9] 郭亞軍. 一種新的動(dòng)態(tài)綜合評價(jià)方法[J]. 管理科學(xué)學(xué)報(bào)，2002（2）：49-54.

[10] 王常凱，鞏在武. “縱橫向”拉開檔次法中指標(biāo)規(guī)范化方法的修正[J]. 統(tǒng)計(jì)與決策，2016（2）：77-79.