基于Theil熵的中国快递行业空间分布研究.doc

1、基于 Theil 熵的中国快递行业空间分布研究内容摘要：本文通过对全国 31 个省市区 2007-2012 年快递行业业务量 Theil 熵的计算，得出各省区快递行业存在空间分布不均衡，不同程度受到周围省区的影响的结论，并结合 31 个省市区快递业务量增长率的空间分布特征，总结出五大差异性的区域：以广东为代表的珠三角地区，以上海为代表的长三角地区，以北京为代表的东北及京津唐地区，以河南为代表的中原地区，以及以湖南为代表的西部地区。 关键词：快递行业 行业空间分布 空间相关性 我国快递行业空间分布研究现状 空间分布的研究最早开始于美国克鲁格曼（1994）对经济集聚现象的研究，掀起世界范围的空间经

2、济性研究。国内引入空间经济研究后取得一系列成果，并逐渐深入中观行业研究领域。对快递行业国内关注很多，在其空间分布研究过程中主要从网络构建、配送路线、产业经济学等角度研究。其有代表性的是：匡旭娟（2008）从演化视角分析美国快递业发展历程的外在模式和内在规律，构建解释我国快递网络形态变迁的运输经济模型，从根源上认识快递业发展的共性特征；杨宝石（2013）提出快递配送路线优化，为快递企业提供最优的配送路径，使企业最优安排现有资源，李亚娟等（2012）从产业经济学角度对快递行业集中度度量，并提出发展对策。快递行业的研究更多的是送递的研究，但从新空间经济的角度研究快递行业空间分布的研究成果很少，本文选

3、取空间分布度量工具 Theil 熵，结合各省区快递业务量的实证数据，分析我国快递行业的地区空间分布均衡性，拟合分析其空间分布状况对各地区经济和生活的影响。 我国快递行业空间分布研究方法及意义 （一）研究方法 Theil 熵是用于衡量收入差距（又称“不平等度” ）的常用指标，拓展其衡量各省区快递行业发展水平的不均衡度。Theil 熵的计算公式： 其中，LGDjt 是 j 省区在 t 年的快递业务量，ut 为快递行业第 t 年全国平均业务量。Theil 熵的值可以评估第 t 年快递行业分布的不均衡性，其值越大说明快递业务量分布越不平均。当各省区快递行业发展水平完全平均时，Theil=0；在极不平衡

4、情况下，Theil=ln（31）=3.4012。 为指出空间分布的具体状态，进一步引入市场集中度指数 CRn，来度量快递业务量排名前 n 名地区的市场占有量。其公式为：，其中 n 为设定选取前 n 名，N 为样本选取区域包括省区总数量，Xi 为 i 省区快递业务量。 空间分布的不均衡性，在地理分布中是否存在与临近省区的交互作用？对此，空间计量学者指出：与地理位置相关的数据基本都具有一定的空间自相关特征，并采用 Moran I 指数反映空间邻接省区的行业相似程度。首先构造各省区的空间权重矩阵 W，元素 Wij 构造方法为： Moran I 指数的计算公式如下： ， ，Xi=ln（LGDit） L

5、GDit 表示第 t 年 i 地区的快递业务量，Moran I 指数的取值在-1，1之间，I0 表示正相关。为能够直观的反映各行业的空间相关性，找出该行业发展中的高峰和低谷，以 Z 和 Wz 的数值分别为坐标轴，绘制空间分布散点图。 其中，Wzi=WZi LGDij 表示 i 地区在测定年段的平均业务量，n 为统计数据时间跨度，Zi 表示 i 地区的某行业均值差，W 表示各省区空间权重矩阵，Wzi 表示考虑省区间相关性的地区行业均值差，zi 的正负反映观测值高低，Wzi 的正负反映周围区域的高低。 （二）研究意义及数据来源 快递行业直接联系终端消费者和生产者，掌握快递业的空间分布状况及地区快递

6、业发展潜力，就可以把握我国经济增长和市场结构的第一手资料。数据来自中华人民共和国国家统计局网站，考虑到我国香港、澳门、台湾地区数据的不可得性，仅以大陆地区的省区市为研究对象。快递业务量的统计由资产规模超过 200 万的快递企业和邮政快递构成。 我国快递行业空间分布及对地区经济影响实证研究 （一）我国快递行业分布空间实证 本文根据所建立的 Theil 熵和市场集中度计量公式，在 Excel 中计算我国快递行业 2007-2012 年间的行业 Theil 指数和 CRn 指数，其中 n分别选取 3、5、7 进行比较分析（见表 1） 。 从我国快递行业 Theil 熵和 CRn 指数表可以发现： 2

7、007 年至今我国快递行业空间分布越来越集中，且集中度很高；市场集中度指数表明快递业务量排名前 3 名的地区完成我国快递业务量接近 50%，前 5 名接近70%，前 7 名接近 80%（见表 2） 。广东省始终是我国快递业务发展的核心；浙江、江苏、福建业务量所占比重快速上升；北京、上海、山东的业务量相对比重下降，但总量依然是快速增长。我国省区快递业务量排名如表 2 所示。 （二）我国快递行业分布的空间相关性及散点图 本文采用 Moran I 指数计算公式，在 matlab7.0 中编程，计算各年快递行业的 Moran I 指数值（见表 3） 。观察发现：2007-2012 年我国各省区间快递业

8、务具有正相关关系，但 2010 年是间隔点，2007-2010 年相互影响逐渐降低，2010-2012 年相互影响逐渐回归。各个省区受周围地区快递行业的影响，则通过计算各省区 Z、Wz 值，在坐标系中画我国快递行业空间分布散点图，如图 1 所示。高原省份和城市主要包括：安徽、江苏、浙江、上海、福建、山东、北京、河北、天津、湖南、河南和湖北；谷地省份主要包括：江西、海南、广西、山西和重庆；平原省份主要包括：贵州、吉林、黑龙江、宁夏、陕西、内蒙古、西藏、青海、甘肃、新疆和云南；山峰省份主要包括：四川、辽宁和广东。 （三）快递业务量增速的空间分布 快递业务量累计增速反映我国各地区快递业的发展，如表

9、4 所示。宁夏由于快递业务量基数很小，表现出的增长速度特别快；浙江、江苏、广东、福建和北京业务量不仅基数大，而且增长速度也很快；安徽和湖南，两地业务量规模不大，但增长速度很快；上海和天津快递业务规模庞大，但增长速度较慢；西部地区和东北地区快递业务规模小，且增长乏力。 地区间业务量增速的相互影响，计算其 Z、Wz，并建立散点图（见图 2） 。高原主要分布在：安徽、福建、江苏、浙江和山东；谷地主要分布在：江西、上海、陕西、甘肃、内蒙古、海南、天津和湖北；平原主要分布在：山西、河北、辽宁、吉林、黑龙江、新疆、青海、四川、贵州、西藏、重庆、云南、广西；山峰主要分布在：河南、广东、北京、湖南和宁夏。 综

10、上所述，结合快递业务量和快递业务增长率可以将我国分为五大区域：东北三省和京津地区以北京为发展核心、中原地区以河南为发展核心、东部沿海以广东为发展核心、西南地区以湖南为发展核心、西北地区以四川为发展核心。 结论与展望 实证数据说明：快递行业在我国发展过程中产生了极强的不均衡性，全国的业务量集中在少数几个东部沿海省份，其中广东更是占到接近全国的四分之一，而且增长迅速。广东快递业的发展带动了周边省份的快递发展，辐射珠三角甚至整个南方地区。北方地区以北京为发展源，带动东北及京津唐地区；长三角地区以上海为发展源，带动了浙江、江苏的快递业成功发展，反补上海地区。中原地区快递业发展平稳，尤以河南发展明显；西

11、南、西北快递业发展滞后显著，与地区地理环境、经济发展水平等有影响，但也可以看到湖南和四川在快递领域迅速崛起。 快递行业的发展与空间因素存在明显影响，但也受到区域经济发展水平、地区资源禀赋和地方政策的影响，进一步解释行业空间分布状况的机理。同时，快递行业在一个地区的集中分布如何带动周边地区发展，也将成为新的研究课题。 参考文献： 1.Paul R.Krugman，Robert Z.Lawrence.Trade，Jobs and WagesJ.Scientific American，1994 2.梁琦.空间经济学：过去、现在与未来兼评空间经济学：城市、区域与国际贸易J.经济学（季刊） ，2005（

12、3） 3.金祥荣，朱希伟.专业化产业区的起源与演化一个历史与理论视角的考察J.经济研究，2002（8） 4.吴玉鸣，徐建华.我国区域经济增长集聚的空间统计分析J.地理科学，2004（6） 5.邱灵，方创琳.北京市生产性服务业空间集聚综合测度J.地理研究，2013（1） 6.余泳泽，刘大勇.创新要素集聚与科技创新的空间外溢效应J.科研管理，2013（1） 7.孙晶，蒋伏心.金融集聚对区域产业结构升级的空间溢出效应研究基于 2003-2007 年省际经济数据的空间计量分析J.产经评论，2013（1） 8.匡旭娟.演化视角下的快递业网络形态研究D.北京交通大学经济管理学院博士论文，2008 9.杨宝石.快递业路径优化与客户服务影响基于蚁群算法J.物流工程与管理，2013（9） 10.李亚娟，郑芳玲，陈晶.我国快递行业的集中度研究与发展对策从产业经济学的视角J.物流工程与管理，2012（3）