基于生态位理论的重庆市物流企业优势区位及影响因素研究

发布时间：2020-11-19 15:26

　　 基于重庆市5 937家物流企业,采用物流企业生态位模型和计数模型,从多尺度甄别物流企业优势区位及影响因素。结果表明:①在区县尺度上,生态位宽度处于高中低水平的区县分别有8、8、22个,围绕主城区和万州区呈现"一主一副"的空间结构;②在街道尺度上,物流企业密度处于前3层的29个街道中仅有1个街道的物流企业态处于前3层,物流企业密度处于后3层的413个街道中有29个街道的物流企业态处于前3层,态值与密度空间分布总体不协调,高密度低态值问题突出;③商品交易市场交易额和是否有物流节点布局与物流企业数量高度正相关,不受规模影响;对物流企业规模加权后,工业产值被是否有港口布局因素取代。
【部分图文】：

7]。5）距离数据。采用各区县距各区域中心（https://map.baidu.com）的实际行驶距离来反映。其中，实际行驶距离按照各区县的行政中心进行测算，能够一定程度上反映地理位置的优劣。22.2评价因子选取依据物流企业生态位中态势的判别方法，选取类型和规模作为态评价指标，以反映各地区物流企业生存发展的积累量。物流企业多靠近市场和物流设施，通达的交通是快速、高效运输的保障，以及降低运作成本、提高企业利润的重要手段[1]。因此，在势的评价指标方面，在既有研究的基础上，建立四大类8个主要影响因子（图1），其中：基于规模视角，按照注册资金将企业划分为小微企业（10万及以下）、小型企业（10~500万）、中型企业（500~1000万）和大型企业（1000万以上）；基于业务类型视角，将企业划分为运输与配送企业、仓储企业、信息服务企业、综合型物流企业、供应链咨询企业、加工企业、快递与邮政企业、逆向物流企业、物流地产企业、物流商贸企业、装卸搬运企业。图1物流企业区位选择的影响因素Fig.1Factorsinfluencingthelocationchoiceoflogisticsenterprises3重庆市物流企业优势区位评价33.1基于生态位宽度的优势区位评价利用公式（1~9），得到不同区县的物流企业生态位宽度、物流企业态和物流企业势（图2）。为揭示不同区县间物流发展水平的差异，采用自然断裂分类法，按照生态位宽度将38个区县划分为高值区（0.0394~0.0767）、中值区（0.0209~0.0393）和低值区（0.0084~0.0208）3类。1）高值区（优势区位区），为主城区和万州区，势指标均处于较高水平，态指标差异显著。从势来看，高值区区县作为区域发展中心或都市功能拓展的主要承载地，具有优越的交通、区位和供需条件，势值较大，处在1.85~3.14；从态来?

?荡τ?.19~1.17的街道有328个，占街道总数的77.0%。2）物流企业密度呈现以主城区中心为主要集聚中心，主城区东向、东南以及渝东北区域中心为次级集聚中心的格局。密度值＞18.60的街道有3个，位于主城区；密度值＞10.67的街道有13个，位于主城区江北和渝中各3个、渝北和九龙坡2个、大渡口、南岸、沙坪坝各1个，东南方向的綦江1个；密度值＞6.07的街道有29个，位于主城区的渝中9个、江北4个、九龙坡和沙坪坝3个，主城区东南方向的綦江1个、东部方向的涪陵1个和渝东北区域中心的万州1个，占街道总数2.8%；密度值高图2重庆市各区县生态位单项和综合指标评价结果Fig.2EcologicalnicheevaluationresultsundersingletargetsandintegratedtargetsindistrictsandcountiesofChongqing396

节点布局赋值为0。在地理位置条件方面，选择实际距离（Distance）作为解释变量。在企业区位影响因素中，现有研究多以空间单元内企业数量作为响应变量[13]。为体现物流企业规模对供需求资源利用程度的差异，选择各区县物流企业数量和物流企业加权数量作为响应变量。根据国家统计局《统计上大中小微型企业划1.朝天门街道；2.龙塔街道；3.渝州路街道；4.渝中；5.九龙坡；6.江北；7.沙坪坝；8.南岸；9.巴南；10.渝北；11.万州；12.潼南；13.酉阳；14.璧山；15.巫溪；16.长寿；17.永川；18.江津；19.綦江；20.合川图3重庆市街道尺度的态值（a）和密度值（b）评价结果Fig.3Evaluationresultsoflogisticsenterprisestate(a)andlogisticsenterprisesdensity(b)onstreetscaleofChongqing397
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本文编号：2890164