中国城市物流业规模分布的地区差异及动态演进
发布时间：2021-09-03 03:53
文章采用2001-2017年中国城市物流业相关数据,基于幂律指数测算物流业规模分布,运用Dagum基尼系数与Markov链模型分析物流业规模分布的地区差异及动态演进。研究结果表明:物流业规模分布具有幂律特征,大型城市物流业发展较为充分,中小型城市物流业发展相对落后,但发展速度逐步加快;全国物流业规模分布存在明显地区差异,差异总体呈下降趋势,超变密度对总体差异的贡献率波动上升,成为物流规模分布地区差异的主要来源;中国城市物流业规模分布存在马太效应,低水平与高水平的城市规模分布基本稳定在初始状态。
【文章来源】：华东经济管理. 2020,34(07)北大核心CSSCI
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
物流规模分布核密度
全国层面，从表1可知历年全国城市物流业规模分布的p值均大于0.1，接受我国城市物流业规模服从幂律分布的假设，表明全国物流业规模分布具有幂律特征。图1是历年中国城市物流业规模分布的幂指数趋势图，从图1可知，中国城市物流业规模分布的幂指数从2001年的2.330 8下降到2017年的2.036 9，在长期内呈波动下降趋势，短期内受外部生产率冲击产生偏离。其中，受2008年全球金融危机及2013年全球经济衰退的影响，大量中小型物流企业无法生存，各城市的物流规模分布差距扩大，幂指数出现小幅上升。总体上看，中国城市物流业规模分布的幂指数α值稳定在略高于2的水平，这与Torsten(2016）的结论一致[18]，中国企业规模分布遵循幂指数略高于其他国家的分布。样本期内，城市位序越高，其物流业发展越充分，位序靠后的城市，其物流业发展相对滞后。随时间推移，全国幂指数逐步趋近于2，表明全国物流业规模分布的集聚趋势大于分散趋势，位序高的城市物资、人口、技术等资源的集聚使物流规模进一步扩大，其物流业发展处于领先地位。为直观展示全国物流业规模分布的时间演变趋势，利用Python软件绘制2001年和2017年中国物流规模分布的MLE拟合图如图2所示。图中纵轴表示累积分布函数（CDF），横轴表示城市物流规模，坐标经对数化处理。从图2可知，2001-2017年，中国物流规模分布拟合效果良好，且随时间推移，物流业规模分布的幂律特性更加凸显，并呈现出明显的厚尾特征，表明北京、上海、广州等大城市已成为物流业的主要集聚地，这进一步证实中国城市物流业规模分布整体服从幂律分布的结论。
为直观展示全国物流业规模分布的时间演变趋势，利用Python软件绘制2001年和2017年中国物流规模分布的MLE拟合图如图2所示。图中纵轴表示累积分布函数（CDF），横轴表示城市物流规模，坐标经对数化处理。从图2可知，2001-2017年，中国物流规模分布拟合效果良好，且随时间推移，物流业规模分布的幂律特性更加凸显，并呈现出明显的厚尾特征，表明北京、上海、广州等大城市已成为物流业的主要集聚地，这进一步证实中国城市物流业规模分布整体服从幂律分布的结论。省域层面，除黑龙江、湖北、广西、四川四个省份的个别年份p值小于0.1外，其他省份的p值均大于0.1，表明省域物流业规模基本服从幂律分布。其中，与幂律分布偏离最大的三个省份分别是河南、湖南和甘肃，其城市物流业规模分布的扩散趋势大于集聚趋势，物流产业由大型城市向周边潜力较小的中小城市扩散，这些省份的物流产业迫于大型城市的人力成本、用地租金及环境保护等压力，不断将物流产业向中小城市转移，物流业发展呈现出中小城市化趋势。最接近幂律分布的三个省份分别是广东、四川和贵州，由于大量资本、人才要素向这些省份的大型城市涌入，物流业不断向大型城市集聚，物流业规模分布的集聚趋势大于扩散趋势，物流规模分布的大城市化倾向明显。除贵州及青海、宁夏、新疆单元外，其他省份的幂指数均大于2，表明各省份物流业在大城市地区的发展更具有比较优势，这与陈建军（2011）的观点一致[22]，即经济发展水平较高的大型城市，可以通过空间溢出效应引领中小城市的物流业实现空间上的集聚，各省物流业发展呈一定的集聚趋势。
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国城市制造业与生产性服务业规模分布的空间特征研究[J]. 张虎,韩爱华. 数量经济技术经济研究. 2018(09)
[2]中国城市企业数量空间分布及规模分布演变[J]. 胡定利,桂志鹏,李锐,吴华意. 华中师范大学学报(自然科学版). 2018(03)
[3]中国旅游产业专业化发展水平的空间非均衡及其演变——基于Dagum基尼系数与Markov链估计方法的实证研究[J]. 李强谊,钟水映. 经济地理. 2016(12)
[4]贸易自由化、企业成长和规模分布[J]. 盛斌,毛其淋. 世界经济. 2015(02)
[5]环境规制对中国企业规模分布的影响[J]. 孙学敏,王杰. 中国工业经济. 2014(12)
[6]中国地级市城市规模分布演进特征分析[J]. 苗洪亮. 经济问题探索. 2014(11)
[7]国外城市规模分布研究进展及理论前瞻——基于齐普夫定律的分析[J]. 沈体雁,劳昕. 世界经济文汇. 2012(05)
[8]生产性服务业与制造业的协同定位研究——以浙江省69个城市和地区为例[J]. 陈建军,陈菁菁. 中国工业经济. 2011(06)
[9]中国工业企业规模分布的特征事实:齐夫定律的视角[J]. 方明月,聂辉华. 产业经济评论. 2010(02)
[10]城市产业规模分布及结构分析——以广东省为例[J]. 杨建梅,胡鲜,冯建勇. 系统工程. 2008(05)
本文编号：3380348
【文章来源】：华东经济管理. 2020,34(07)北大核心CSSCI
【文章页数】：8 页
【部分图文】：
物流规模分布核密度
全国层面，从表1可知历年全国城市物流业规模分布的p值均大于0.1，接受我国城市物流业规模服从幂律分布的假设，表明全国物流业规模分布具有幂律特征。图1是历年中国城市物流业规模分布的幂指数趋势图，从图1可知，中国城市物流业规模分布的幂指数从2001年的2.330 8下降到2017年的2.036 9，在长期内呈波动下降趋势，短期内受外部生产率冲击产生偏离。其中，受2008年全球金融危机及2013年全球经济衰退的影响，大量中小型物流企业无法生存，各城市的物流规模分布差距扩大，幂指数出现小幅上升。总体上看，中国城市物流业规模分布的幂指数α值稳定在略高于2的水平，这与Torsten(2016）的结论一致[18]，中国企业规模分布遵循幂指数略高于其他国家的分布。样本期内，城市位序越高，其物流业发展越充分，位序靠后的城市，其物流业发展相对滞后。随时间推移，全国幂指数逐步趋近于2，表明全国物流业规模分布的集聚趋势大于分散趋势，位序高的城市物资、人口、技术等资源的集聚使物流规模进一步扩大，其物流业发展处于领先地位。为直观展示全国物流业规模分布的时间演变趋势，利用Python软件绘制2001年和2017年中国物流规模分布的MLE拟合图如图2所示。图中纵轴表示累积分布函数（CDF），横轴表示城市物流规模，坐标经对数化处理。从图2可知，2001-2017年，中国物流规模分布拟合效果良好，且随时间推移，物流业规模分布的幂律特性更加凸显，并呈现出明显的厚尾特征，表明北京、上海、广州等大城市已成为物流业的主要集聚地，这进一步证实中国城市物流业规模分布整体服从幂律分布的结论。
为直观展示全国物流业规模分布的时间演变趋势，利用Python软件绘制2001年和2017年中国物流规模分布的MLE拟合图如图2所示。图中纵轴表示累积分布函数（CDF），横轴表示城市物流规模，坐标经对数化处理。从图2可知，2001-2017年，中国物流规模分布拟合效果良好，且随时间推移，物流业规模分布的幂律特性更加凸显，并呈现出明显的厚尾特征，表明北京、上海、广州等大城市已成为物流业的主要集聚地，这进一步证实中国城市物流业规模分布整体服从幂律分布的结论。省域层面，除黑龙江、湖北、广西、四川四个省份的个别年份p值小于0.1外，其他省份的p值均大于0.1，表明省域物流业规模基本服从幂律分布。其中，与幂律分布偏离最大的三个省份分别是河南、湖南和甘肃，其城市物流业规模分布的扩散趋势大于集聚趋势，物流产业由大型城市向周边潜力较小的中小城市扩散，这些省份的物流产业迫于大型城市的人力成本、用地租金及环境保护等压力，不断将物流产业向中小城市转移，物流业发展呈现出中小城市化趋势。最接近幂律分布的三个省份分别是广东、四川和贵州，由于大量资本、人才要素向这些省份的大型城市涌入，物流业不断向大型城市集聚，物流业规模分布的集聚趋势大于扩散趋势，物流规模分布的大城市化倾向明显。除贵州及青海、宁夏、新疆单元外，其他省份的幂指数均大于2，表明各省份物流业在大城市地区的发展更具有比较优势，这与陈建军（2011）的观点一致[22]，即经济发展水平较高的大型城市，可以通过空间溢出效应引领中小城市的物流业实现空间上的集聚，各省物流业发展呈一定的集聚趋势。
【参考文献】：
期刊论文
[1]中国城市制造业与生产性服务业规模分布的空间特征研究[J]. 张虎,韩爱华. 数量经济技术经济研究. 2018(09)
[2]中国城市企业数量空间分布及规模分布演变[J]. 胡定利,桂志鹏,李锐,吴华意. 华中师范大学学报(自然科学版). 2018(03)
[3]中国旅游产业专业化发展水平的空间非均衡及其演变——基于Dagum基尼系数与Markov链估计方法的实证研究[J]. 李强谊,钟水映. 经济地理. 2016(12)
[4]贸易自由化、企业成长和规模分布[J]. 盛斌,毛其淋. 世界经济. 2015(02)
[5]环境规制对中国企业规模分布的影响[J]. 孙学敏,王杰. 中国工业经济. 2014(12)
[6]中国地级市城市规模分布演进特征分析[J]. 苗洪亮. 经济问题探索. 2014(11)
[7]国外城市规模分布研究进展及理论前瞻——基于齐普夫定律的分析[J]. 沈体雁,劳昕. 世界经济文汇. 2012(05)
[8]生产性服务业与制造业的协同定位研究——以浙江省69个城市和地区为例[J]. 陈建军,陈菁菁. 中国工业经济. 2011(06)
[9]中国工业企业规模分布的特征事实:齐夫定律的视角[J]. 方明月,聂辉华. 产业经济评论. 2010(02)
[10]城市产业规模分布及结构分析——以广东省为例[J]. 杨建梅,胡鲜,冯建勇. 系统工程. 2008(05)
本文编号：3380348
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