我国乡村物流发展水平的时空差异及影响因素分析.pdf
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1、我国乡村物流发展水平的时空差异及影响因素分析 67 我国乡村物流发展水平的时空差异 及影响因素分析*王琴梅 郭哲宇 内容摘要:依据我国 30 个省(区、市)20152020 年乡村物流相关面板数据,使用熵权法、泰尔指数、莫兰指数和空间计量模型分析了我国整体及各区域乡村物流发展水平的时空差异及影响因素。结果表明:(1)我国四大板块间的整体性空间差异不断缩小,但各板块内的差异逐渐扩大并成为发展差距变动的主导因素。(2)高度的空间自相关性呈现出低低集聚和高高集聚态势,地理因素和空间溢出效应对区域发展具有显著影响。(3)城镇化水平的正向影响最强,市场开放度主要对中、西部产生正向影响,经济发展水平和物流
2、基础设施的空间溢出效应不够明显,他们与政府支持度和信息化程度一起影响着我国乡村物流的时空格局形成与演变。关键词:乡村物流;四大板块;时空差异特征;影响因素;三大地带 中图分类号:F061.3 文献标识码:A 文章编号:1004-7794(2023)07-0067-12 DOI:10.13778/ki.11-3705/c.2023.07.007 *王琴梅,2006 年毕业于西北大学经济管理学院,获经济学博士学位。现为陕西师范大学国际商学院教授,博士生导师,研究方向为发展经济学与中国西部经济发展。郭哲宇(通讯作者),现为陕西师范大学国际商学院在读硕士研究生,研究方向为产业集聚与区域协调发展,邮箱:
3、。本研究得到陕西省社会科学基金项目“数字生产力与生产关系视角下数字技术推动陕西农业高质量发展研究”(2022D035)的资助。2022 年党的二十大报告明确指出要坚持农业农村优先发展,扎实推动乡村产业振兴。以乡村地区物流产业作为突破口,有助于因地制宜调整乡村各类产业比重,促进乡村经济结构调整。乡村物流与乡村经济的发展水平高度相关。可以说乡村物流是发展乡村经济的基础,对缩小城乡差距和解决“三农”问题有巨大作用。因此,研究我国各区域乡村物流发展水平的时空差异及其影响因素不仅能够有效解决各地区乡村生产生活中农业生产资料的“工业品下行”和增加农民收入顺畅物资流通的“农产品上行”等问题,还对带动乡村振兴
4、具有重要的理论意义与现实价值。一、文献综述与问题的提出 学术界关于乡村物流的相关研究主要集中在以下三方面:(1)关于乡村物流的概念。学术界普遍认为乡村物流是指为满足农村居民的生产、生活及其他经济活动所提供的物流活动的总称。在此基础上,有学者将乡村物流同城市物流1、其他行业物流2-3概念进行比较辨析,还有学者从服务区域的对象4-6角度出发更加精细化地概括乡村物流概念。(2)关于乡村物流发展水平的测度。现有成果主要通过单一指标法7-8和复合指标法9-11建立评价指标体系,选择定性与定量计算相结合的方法,主要通过因子分析法12-14、层次分析法15-16、熵权法17-18进行发展水平评价。(3)关于
5、乡村物流发展水平影响因素的研究。有学者发现乡村地区基础设施建设水平19、物流技术效率20、市场环境21、城镇化程度22、信息化水2023 年第 7 期 调研世界 总第 358 期 68 平23、经济发展水平24等因素对我国乡村物流建设都具有重要影响。上述文献为本文的研究奠定了基础,但现有研究仍然存在不足:一是缺乏关于我国乡村物流的发展特征及时空变动情况的评价分析。二是现有的文献缺少各种影响因素对现阶段我国乡村物流发展水平的区域异质化作用的研究。鉴于此,本文选取恰当的方法对我国各区域乡村物流发展水平的时空差异性及相关性进行分析,并对乡村物流发展的影响因素进行实证检验。二、研究设计(一)指标体系构
6、建与数据说明 考虑到我国的乡村物流是以促进乡村经济发展为根本目的,以乡村物流为运营主体,以信息技术为载体,通过基建设施提升、政府政策支持等作为支撑的一种物流运输体系,同时借鉴王蕾等(2014)17、路征等(2021)11、方艳(2021)9的思路,遵循评价指标体系构建的系统性和综合性原则,再综合考虑数据的代表性和可得性,本文从“乡村物流经济环境、乡村物流经济活动、乡村物流业发展规模、地方政府政策支持、乡村物流信息化水平”5 个方面构建一级指标并下设 22 个二级指标,形成的乡村物流发展水平评价指标体系,见表 1。表 1 乡村物流发展水平评价指标体系 一级 指标 二级指标 计算方法 指标单位数据
7、来源 乡村 物流 经济 环境 农村住户人均固定资产投资额交通运输、仓储、邮政业方向 农村住户固定资产投资总额交通运输、仓储、邮政业方向/乡村人口 元 中国农村统计年鉴 人均农、林、牧、渔业总产值 农林牧渔业总产值/乡村人口 万元 中国农村统计年鉴 农村用电量 亿千瓦时中国农村统计年鉴 农村居民人均消费支出 元 中国农村统计年鉴 农村居民人均可支配收入 元 中国农村统计年鉴 乡村 物流 经济 活动 每万人农用生产物资需求量 地方农用物资总量/乡村人口 吨 中国农村统计年鉴 人均农村社会消费品零售额 农村社会消费品零售总额/乡村人口 万元 中国农村统计年鉴 农村居民人均快递量 快递总量乡村人口比/
8、乡村常住人口 件 各省“邮政行业发展统计公报”人均粮食总产量 地方粮食作物总产量/乡村人口 吨 中国农村统计年鉴 乡村 物流 业发 展规 模 民用载货汽车拥有量 万辆 中国统计年鉴 农村居民每万人拥有邮政交通运输行业 农村投递路线长度 农村投递路线长度/乡村人口 千米 中国统计年鉴 农村居民每万人拥有邮政交通运输行业 农村各类营业网点数 农村各类营业网点/乡村人口 个 各省“邮政行业发展统计公报”交通运输、仓储和邮政业从业人数 万人 中国统计年鉴 乡村高中及以上学历人口占比%中国人口和就业统计年鉴 地方 政府 政策 支持 人均地方财政交通运输支出 地方财政交通运输支出/年末常住人口 万元 中国
9、统计年鉴 电子商务综合示范县累计数 个 商务部市场体系建设司 国家现代农业示范区累计数 个 农业农村部 人均地方财政支农资金 地方财政支农资金/年末常住人口 万元 中国统计年鉴 乡村 物流 信息 化水 平 农村宽带接入用户数 万户 中国统计年鉴 农村移动电话用户数 万户 中国统计年鉴 有电子商务交易活动的企业数 个 中国统计年鉴 乡村人均电子商务销售额 电子商务销售总额(农村居民消费总额/地区居民消费总额)/乡村人口 万元 中国统计年鉴 由于西藏地区乡村相关数据缺失较多,因此本文选取样本为除西藏地区外的 30 个省(区、市)。所有指标的原始数据均来自 20162021 年中国农村统计年鉴 中国
10、统计年鉴 中国人口和就业统计年鉴、国家统计局、商务部市场体系建设司以及农业农村部公布数据;20152020 年各省邮政行业我国乡村物流发展水平的时空差异及影响因素分析 69 统计发展公报(该公报是当年数据当年公布)。对于数据收集过程中存在部分年份数据缺失的问题,本文采用趋势分析法估计相关数值。(二)研究方法 1.熵权法。第一步:对原始数据进行标准化处理 由于本文所选指标均属于正向指标,因而选取对正向指标进行处理的公式:正向指标:minmin()maxmax()minmin()ijijijijijxxxxx (1)在上式中,i 代表省份,j 代表测评指标,xij代表第 i 个省份第 j 项指标数
11、值,ijx 为无量纲数据结果。第二步:计算第 j 项指标下第 i 个省份占该指标的比重(pij)1,1,2,1,2,ijijmijixpim jnx(2)第三步:计算第 j 项指标的熵值(ej)11ln(),1,2,lnmjijijieppjnm (3)第四步:计算第j项指标的差异系数(dj)1jjde (4)第五步:对差异系数归一化,计算第j项指标的权重(wj)1,1,2,jjmjjdwjd(5)第六步:采用权重和多重线性加权求和法计算乡村物流发展水平指数(Fi)1mijijjFw x(6)基于式(6)得到的乡村物流发展指数代表i省份的乡村物流发展水平,Fi0,1。Fi指数越大,代表乡村物流
12、发展水平越高;反之,Fi指数越小,代表乡村物流发展水平越低。2.泰尔指数。本文引入泰尔指数分析我国乡村物流的发展水平差异程度,其计算公式为:11lnniiiyyTheilnyy(7)其中yi为i省份的乡村物流综合得分,11niiyyn为综合得分均值,泰尔指数取值介于0,1。通过这一定义可以看出,随着个体间差异增大,泰尔指数的值也会增大。为进一步分析区域间差异和区域内差异对我国乡村物流发展水平整体差异的不同贡献程度,可以将泰尔指数分解为如下公式:bwTheilTT(8)1lnkkbkkkYTYnn(9)本研究使用的相关数据在相关统计年鉴、相关公报、相关数据库中部分未更新到 2021 年,故本研究
13、年限区间为 2015 年到 2020 年。2023 年第 7 期 调研世界 总第 358 期 70 1ln1klkklkwkkl gkkYYYTYYn(10)其中Tb表示区域间差异,Tw表示区域内差异,将n个省份划分为k个区域,nk表示第k个区域gk中包含的省份个数,其中1llniiyYy表示第l个省份综合得分占该区域得分总值的比例,其中11knkkkniiyYy表示第k个区域占全国区域得分总值的比例。3.莫兰指数。选用莫兰指数方法能够揭示区域乡村物流空间集聚模式及其演变态势。首先选择全局莫兰指数(Global Morans I)来研究数据是否存在全局空间相关性,具体计算公式如下:11211n
14、nijijijnnijijwxxxxISw (11)同时利用局部莫兰指数(Aneslin Local Morans I)来研究局部空间相关性,具体计算公式如下:21niiijjjxxIwxxS(12)式(11)和式(12)中xi为不同省份的乡村物流综合得分,x为综合得分均值,S2为样本方差,wij为空间权重矩阵W=wijnn的元素。莫兰指数取值介于1,1,大于0则表示存在空间正相关,小于0则表示存在空间负相关,当其绝对值越接近1则说明变量的空间自相关性越强。4.空间杜宾模型(SDM)。考虑到因变量滞后因子对被解释变量的影响,又考虑了不同空间因素的溢出效应对被解释变量的作用,在进行LM、LR、H
15、ausman检验以及Wald检验后最后确定采用双重固定效应的空间杜宾模型。具体模型如下:,i tj ti tiii tRSLCSWRSLCSWX(13)三、结果分析(一)我国乡村物流发展特征分析 根据熵权法测算的全国及四大板块20152020年乡村物流发展水平综合得分均值变动情况如表2所示。表2显示:(1)20152020年我国乡村物流发展水平整体呈现增长态势,年均增长8.89%。其中东部地区与全国平均增速基本持平,中西部地区年均增长率分别为9.28%和11.13%,均高于全国平均水平,东北地区年均增长率最低为3.7%,即全国四大板块乡村物流增速表现为西部地区、中部地区、东部地区、东北地区依次
16、递减的发展态势。(2)20152020年全国总体的乡村物流发展水平均值为0.2104,其中东部为0.2765,中部为0.1917,西部为0.1645,东北为0.1957,东部均值是西部的1.68倍、中部的1.44倍、东北的1.41倍。本文依据国家统计局:http:/ 30 个省(区、市)划分为四大板块,即东部地区包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、海南;中部地区包括山西、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆;东北地区包括辽宁、吉林、黑龙江。我国乡村物流发展水平的时空差异及影响因素分析 71 表 2 我
17、国乡村物流发展水平综合得分及排名 地区 2015 2016 2017 2018 2019 2020 20152020 年均值 20152020 年均增长率 东部地区 北京 0.19280.2248 0.26110.26810.30760.31650.2618 10.42%天津 0.12300.1580 0.14950.14820.15940.17450.1521 7.24%河北 0.19420.2109 0.23530.26170.27630.30900.2479 9.74%上海 0.21680.2625 0.28430.30490.33430.32570.2881 8.48%江苏 0.342
18、00.3565 0.37590.39870.43410.43790.3909 5.07%浙江 0.28430.3161 0.32940.37370.41590.43760.3595 9.01%福建 0.17980.1870 0.20580.24420.26880.25800.2239 7.49%山东 0.26000.2971 0.31760.34700.35250.46900.3405 12.52%广东 0.32080.3308 0.35170.39370.42950.45210.3798 7.10%海南 0.09360.1140 0.11530.12940.13720.13520.1208
19、7.63%地区均值 0.22070.2458 0.26260.28700.31160.33160.2765 8.48%中部地区 山西 0.11340.1269 0.14020.16100.16790.16580.1459 7.89%安徽 0.14960.1677 0.18350.20880.24110.26080.2019 11.77%江西 0.11400.1296 0.15510.16230.17780.18940.1547 10.68%河南 0.19020.2038 0.22320.24450.27630.27200.2350 7.42%湖北 0.16590.1956 0.21390.23
20、470.24060.23840.2149 7.51%湖南 0.14430.1554 0.18230.22050.24340.24020.1977 10.73%地区均值 0.14620.1632 0.18300.20530.22450.22780.1917 9.28%西部地区 内蒙古 0.17760.2057 0.22310.25290.26230.23330.2258 5.61%广西 0.09610.1172 0.13820.16330.18460.19330.1488 14.99%重庆 0.09720.1153 0.12770.14630.17280.17680.1393 12.70%四川
21、0.16860.2050 0.23020.26870.28500.31810.2459 13.54%贵州 0.07560.1043 0.12350.15990.17630.16710.1344 17.21%云南 0.10120.1198 0.14630.16780.19630.20520.1561 15.18%陕西 0.12140.1410 0.17040.19600.20880.19110.1715 9.50%甘肃 0.09030.1053 0.12060.19770.15860.15520.1380 11.44%青海 0.12560.1180 0.12740.13920.16120.178
22、20.1416 7.26%宁夏 0.08890.1224 0.14420.18070.13990.15880.1391 12.31%新疆 0.13070.1507 0.16050.18400.20440.18020.1684 6.62%地区均值 0.11570.1368 0.15570.18690.19550.19610.1645 11.13%东北地区 辽宁 0.18100.1907 0.20270.20310.19890.19520.1953 1.53%吉林 0.13910.1606 0.17220.17490.18820.17650.1686 4.88%黑龙江 0.18500.2040 0
23、.21960.24040.25610.23390.2232 4.81%地区均值 0.16840.1851 0.19820.20610.21440.20190.1957 3.70%全国 均值 0.16210.1832 0.20100.22590.24190.24820.2104 8.89%数据来源:笔者根据计算结果整理而得。(二)空间差异性特征分析 以熵权法计算出的乡村物流发展水平综合得分为基础,利用泰尔指数式(8)(10)计算20152020年综合得分的泰尔指数及结构分解结果,如表3所示。1.总体差异性分析。表3第2列显示:我国总体泰尔指数呈现出U型变化趋势,从2015年的0.0856下降到2
24、017年的0.0656又上升到2020年的0.0755,6年年均下降2.48%,说明我国整体乡村物流发展水平差距逐渐缩小。但由于2018年以来雪灾、旱灾、洪涝灾害多发及新冠肺炎疫情影响,乡村地区的抗风险能力明显不足,从而使全国整体乡村物流发展水平差异性有所上升。2.区域间差异分析。表3第4列显示:我国区域间泰尔指数Tb在20152020年年均下降7.68%,这说明我国四大板块间的差异呈现出波动缩小态势。2023 年第 7 期 调研世界 总第 358 期 72 表 3 20152020 年我国四大板块乡村物流发展水平综合得分的泰尔指数及结构分解 年份 总体差异 T 区域内差异 Tw 区域间差异
25、Tb 东部区域内差异(Tw)中部区域内差异(Tw)西部区域内差异(Tw)东北部区域内差异(Tw)数值及贡献率 数值及贡献率数值及贡献率 数值及贡献率 数值及贡献率 数值及贡献率 2015 0.0856 0.0367(42.89%)0.0489(57.11%)0.0505(28.11%)0.0108(2.20%)0.0399(11.78%)0.0070(0.80%)2016 0.0723 0.0316(43.70%)0.0407(56.30%)0.0446(28.76%)0.0132(3.11%)0.0304(11.24%)0.0045(0.59%)2017 0.0656 0.0320(48.7
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