【長江經濟帶物流業集聚程度的計算過程3400字】

長江經濟帶物流業集聚程度的計算過程案例目錄TOC\o"1-3"\h\u27297長江經濟帶物流業集聚程度的計算過程案例 138421.1物流產業的發展現狀 1220861.2物流業集聚現狀分析 31.1物流產業的發展現狀目前不論是國際上還是國內對于物流業的統計口徑也尚未統一，其基本指標與數據處于空白狀態。據統計，我國細分行業中交通運輸、倉儲及郵政業的GDP能夠達到物流業產值的80%，可在一定程度上代表物流業的發展情況，因此接下來從物流業發展規模、就業人數及構成和需求規模四個方面來對當前長江經濟帶物流業發展現狀進行描述。（一）物流業發展規模由圖3-1可知，總體上長江經濟帶的物流業增加值在逐年增長，但其占第三產業與GDP的比重卻在逐年下降：2008年長江經濟帶的物流總產值為6317.72億元，占第三產業的11.73%，占國內生產總值的4.75%；2018年長江經濟帶的物流總產值為16025.46億元，占第三產業的7.15%，占國內生產總值的1.98%。由此可見長江經濟帶的物流業發展規模在不斷擴大，但卻追不上其他產業的發展速度。圖3-1長江經濟帶物流發展規模（單位：億元）（二）物流業就業人數及各行業構成長江經濟帶2018年各省市從事物流產業的工作人員共有286.5萬人，關于長江經濟帶物流產業中各個行業就業人數占比及構成如圖3-2所示。由圖可知，長江經濟帶物流業中有一半從業人員從事的是公路運輸行業，占比為51.1%，其次是鐵路運輸業與郵政業，從業人數占比依次是17.7%和11.2%；其中管道運輸業的就業人員最少，僅占0.6%，由此可知陸運是產品運輸的主要途徑。圖3-22018年物流業內各行業就業人數構成（三）物流業需求規模物流貨運量能反映一地區的物流需求，本文將鐵路、公路和水運三種運輸方式的貨運量加總統計來代表長江經濟帶各省市的物流貨運量，用圖3-3來表示。2008年長江經濟帶物流貨運量為1068225.4萬噸，占全國物流貨運量的41.3%。2018年長江經濟帶物流貨運量為2183615.2萬噸，占全國物流貨運量的41.1%，同2008年比增加1115389.8萬噸，增速為104.4%。.圖3-32008-2018年三大城市群貨運量（單位：萬噸）分時間比較長江經濟帶各地貨運量可發現，2008至2018年間長江經濟帶貨運量整體呈震蕩增長趨勢。其中，2015年長三角城市群和長江中游地區的貨運量出現了負增長的現象，當年貨運量同比分別增長了-8.51%和-4.3%。分空間比較長江經濟帶各地貨運量可發現，三大城市群中貨運量最大的城市群是長三角城市群，其2018年的貨運量為2183615.2萬噸，為成渝城市群貨運量的1.2倍，貨運量平均增速最快的是長江中游城市群，11年間平均增速達到了8.68%。1.2物流業集聚現狀分析一般研究可通過測度某地區產業集聚水平來反映該產業在一定區域內的競爭力與其經濟實力。早期側重于定性分析，隨著研究的深入，學者們角度各異，發展出不同的測量指標：作為最簡單的產業集聚指標行業集中度（CRn指數），常通過計算市場內前N家大規模企業占市場份額來對該產業的市場勢力進行量化。赫芬達爾（1950）基于Bain的結構—行為—績效理論與赫希曼所提出的HHI指數進行了進一步的闡述，合理的反映了市場中某產業企業數目與相對規模。科魯曼在1991年首次提出了空間基尼系數，但這種測量方法存在一定的缺陷，即系數的失真問題。為了克服這個缺陷，艾利森和格蘭杰在赫芬達爾指數和空間基尼系數的基礎上加以修正提出新的EG指數用于測度產業集聚程度。P.Haggett首次于提出區位熵概念并將其運用于衡量某地區要素的的空間分布情況從而分析出該區域的優勢產業發展狀況，各指標計算方法及優缺點如下表3-2。表3-2常用集聚指標及優缺點指標公式所需變量優勢劣勢CRn指數各區域內企業產值、產量、銷量、資產總額等計算方便，指標可取度高受地區數n的影響：無法準確反映產業集聚信息HHI指數企業數量、規模克服了CRn指數造成的信息遺漏問題對數據要求高，含義不直觀空間基尼指數各區域某行業就業人數可轉換為圖形，重點反映產業的中心—外圍狀況沒有考慮企業規模與地區之間的差異EG指數各區域某行業就業人數、企業數量及規模適用于壟斷競爭行業如一般性制造業高度壟斷行業采用會造成指數偏低區位熵各區域產業產值、產業就業人數計算簡單，反映要素的空間分布不能反映區域之間的經濟差異改進區位熵各區域產業產值、產業就業人數在區位熵的基礎之上考慮了經濟因素，全面反映某產業的專業化程度計算相對復雜不論是只考慮產業產值還是就業人數都無法準確的反映出當前區域物流業發展的真實水平，與現實認知有一定偏差。基于以上考慮，參考唐麗敏和李彩風（2014）的做法，對區位熵對其進行了改進REF_Ref10199\w\h[49]。將各地區的經濟發展水平與勞動力人口都納入指標中，由此全面反映某產業的專業化程度。（3-1）其中，表示j省市i產業就業人口，表示j省市總就業人口，表示i產業總就業人口，表示長江經濟帶的總就業人口，表示j地區i產業產值，表示i產業總產值，表示j省市的總產值。若改進區位熵小于1，說明該地區物流產業集聚水平低于全國平均水平，不具備集聚特征；若改進區位熵等于1，說明該產業在此區域內產業集中程度不明顯，集聚程度等于全國平均水平；若改進區位熵大于1，說明該產業在此區域內產業集中程度較高，集聚程度超過全國平均水平。本文參考韓峰和謝銳（2017）的研究，采用考慮了產業總數與產業規模的赫芬達爾指數的倒數作為代表物流業多樣化集聚水平的指標REF_Ref10261\w\h[50]。其計算公式為（3-2）其中，代表在i地區產業s的就業人數，表示i地區的就業人數，代表i地區物流產業的就業人數，為長江經濟帶產業s的總就業人口，為某年長江經濟帶的總就業人口，為長江經濟帶物流業總就業人口。除就業人口外，也可以用產值、企業數量等指標來衡量物流業的多樣化集聚水平。某地區的值越大，表明該地區的物流業多樣化集聚程度越高。表3-3各省市物流業多樣化與專業化集聚水平及排名省市20082018專業化集聚水平及其排名上海1.81311.5861江蘇1.10271.3913浙江1.67221.4642安徽1.15651.0517江西0.88290.9988湖北1.16641.134湖南1.01281.0865重慶0.727110.81610四川0.869100.75511貴州1.18130.9089云南1.10661.0856多樣化集聚水平及其排名上海0.81460.9084江蘇0.98131.0311浙江0.69680.9543安徽0.90440.7657江西0.59100.54511湖北0.61290.7598湖南0.75470.5710重慶1.0210.9582四川0.9920.8415貴州0.431110.6499云南0.84150.7726從表3-3中的集聚水平來看，2008年至2018年，物流專業化集聚水平的最高水平由1.813降至了1.586，多樣化集聚水平水平由1.020升至了1.031，說明目前長江經濟帶的物流專業化集聚正在不斷向多樣化集聚轉換。2018年高于長江經濟帶物流業專業化集聚平均水平的省份有上海、江蘇、浙江、安徽、湖北、湖南和云南。江西省是長江中游城市群中集聚水平最低的一個省份，其原因可能自身發展動力不足，且周邊省份帶動能力較弱。而云南省作為西部唯一一個物流集聚發達地區，其2008年的集聚水平業大于平均水平，由此能看出該省份物流業發展穩定，有帶動西部物流業發展的潛力。2018年物流業多樣化集聚較高的省份為江蘇、重慶和浙江，其集聚水平分別為1.021、0.958和0.954，其中江蘇與浙江省的專業化集聚與多樣化集聚水平均高于平均水平，可以看出目前這兩個省份的物流產業發展體系較成熟。比較兩年長江經濟帶各省市的物流業集聚排名可以看出，各省域之間的集聚水平發生了一些變化：從專業化集聚水平來看，2008年排名前三的省份分別為：上海、浙江和貴州；而2018年排名前三的省份分別為上海、浙江和江蘇，均位于長三角地區，江蘇省的發展速度最快，從2008年的第7名躍至了第4名，相反貴州省的專業化集聚水平從第3名降為了第8名。從多樣化集聚水平來看，2008年排名前三的省份為重慶、四川和江蘇；2018年排名前三的省份為江蘇、重慶和浙江，說明川渝地區的創新意識與對新興企業包容性強，由此催生了一系列新型物流行業，而江浙滬地區則始終遵循物流產業發展規律，逐步形成了區域一體化的物流服務布局。圖3-4長江經濟帶物流業專業化集聚水平熱地圖（左：2008年右：2018年）利用stata軟件，將長江各地區的物流業集聚水平繪制成了熱地圖，如圖3-4與圖3-5所示。熱地圖中色越深表明該地區的集聚水平越高，而長江經濟帶處于我國的“腰帶”位置，橫跨了東中西地區，各地區的物流專業化集聚水平存著很大差距。將2008年與2018年進行對比可以清楚看出，物流專業化集聚水平從均勻分布逐漸過渡到從東向西梯級遞減，這表明物流業集聚過程中，空間中的生產要素在不斷流動，由中西部偏遠地區向東部沿海地區過渡。圖3-5長江經濟