中国智慧物流效率空间关联网络演化与结构效应.pdf
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1、第 卷第 期 年 月北京信息科技大学学报(自然科学版)()文 章 编 号:():中国智慧物流效率空间关联网络演化与结构效应韩欢欢,王宁宁,王勤升,贾思琪,冯尊(北京信息科技大学 信息管理学院,北京 )摘要:选取 年中国 个省份为研究对象,运用非期望产出模型计算智慧物流效率,引入修正引力模型构建智慧物流效率空间关联网络,采用社会网络分析法探究智慧物流效率空间关联网络结构演化特征,运用逐步线性回归法探究智慧物流网络结构对智慧物流效率的影响。结果表明:)整体上各省份之间的智慧物流效率空间联系已不受地理位置限制,但整体网络密度较低,各省份之间联系不够紧密;网络效率偏高,各省份之间冗余的联系过多;网络等
2、级度呈现缓慢波动稳定的态势,各省份之间的联系较为稳定。)研究期内,各中心度指数整体变化缓慢,江苏、山东和广东处于网络核心地位,在智慧物流效率空间关联网络中与其他省份发展交往能力较强;中国智慧物流效率存在明显的俱乐部趋同效应,初期智慧物流发展处于滞后区的省份在之后的发展中仍滞后。)中国省域智慧物流效率“核心 边缘”特征明显,核心区域聚集分布在东部地区和中部地区;随时间推移,各省份之间相互作用强度逐渐加强。)从整体网结构效应来看,网络密度和网络等级度对智慧物流效率有显著影响;从个体网结构效应来看,接近中心度、点出度和中间中心度对智慧物流效率有显著影响。研究可为探究物流业网络关系和政策制定提供参考。
3、关键词:智慧物流;物流效率;社会网络分析;非期望产出模型;回归分析中图分类号:;文献标志码:,(,):,;:),),收稿日期:基金项目:中国科学院重大课题();北京市教委社科计划一般项目()作者简介:第一作者:韩欢欢,女,硕士研究生;通信作者:王宁宁,女,博士,副教授。北京信息科技大学学报(自然科学版)第 卷 ),),:;引言近年来,物流业逐步成为国民经济的重要产业。随着信息化与智能化的深入推进,智慧物流受到国家的高度重视。相较于传统物流,智慧物流是指物流产业结合大数据、云计算、物联网等智慧技术,提升物流系统的自动化、网络化、可视化和智能化水平,进而塑造技术引领下的物流生态圈层 。智慧物流效率
4、以相关资源投入与有效产出的方式,反映了物流行业发展的速度和质量,对物流经济的高质量发展具有重要的作用。因此,本文从网络视角切入,对各省份智慧物流效率空间关联网络的演化规律与影响因素进行研究,为加强省域物流行业之间的协同发展,提高智慧物流产业效率提供决策支撑。通过梳理国内外物流效率相关研究发现:在研究方法上,主要基于数据包络分析(,)及其改进方法展开 ;国外学者主要采用数据包络分析 人工神经网络(,)等方法从微观角度对中小物流企业的物流效率进行深入分析研究;国内学者则聚焦在宏观层面的城市群和中观层面的省域、市域物流效率的研究上 。社会网络分析是用来探究社会网络的关系结构及其属性的重要方法之一。在
5、物流研究中主要应用于物流网络、运输网络和一带一路海运联系等领域 。目前,学者们对物流效率的研究多以“属性”数据为主,忽视了关系数据,因而仅能反映出物流效率空间聚集类型与特征,难以探究各省份之间关联关系以及在网络空间中所处地位。因此,本研究结合社会网络分析方法探究省域尺度上物流效率的空间关联关系,将研究视角由智慧物流个体的信息化建设与应用等属性研究转向个体之间的关联关系研究。此外,目前物流网络效率的影响因素探究主要集中在物流实体的属性层面,鲜少关注物流网络的结构效应影响,本文尝试在中观尺度层面分析智慧物流效率网络结构演化特征的基础上,深入探究智慧物流网络的结构效应。研究区域与研究方法 区域划分选
6、取中国 个省(区、市)(不包括港澳台)为研究区域。根据国家统计局的区域划分方法,将研究区域划分为东部、中部、西部及东北部。东部地区包括北京、天津、河北、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东和海南 省(市);中部地区包括山西、安徽、江西、河南、湖北和湖南 省;西部地区包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、西藏、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆 省(区、市);东北地区包括辽宁、吉林和黑龙江 省。测度指标选择与数据来源物流业最核心的投入指标是资金投入和人力投入,且信息技术是物流业转型与持续发展的先决条件,因此智慧物流的投入指标主要从信息化切入,以反映物流业信息化、智慧化的程度。通过分析已有文献 ,选取
7、信息传输、计算机服务和软件业固定资产投资额,交通运输、仓储和邮政业城镇固定资产投资额,仓储就业人数,智慧物流企业数量,移动电话交换机容量,互联网宽带接入端口数作为投入变量。对于产出指标,学者们主要选取物流业增加值、环境污染作为产出变量,因此本文选取交通运输、仓储和邮政业增加值作为期望产出指标 ,氮氧化物排放量、化学需氧量作为非期望产出指标;此外,随着物流信息化、智慧化的发展,一些岗位会被人工智能取代,导致失业率上升,所以选取失业率作为非期第 期韩欢欢等:中国智慧物流效率空间关联网络演化与结构效应望产出指标。智慧物流测度指标具体见表 。需要注意的是,由于数据的可获取性和实证测度需要,本文所选指标
8、无法涵盖智慧物流产业发展的全部内容,而是在研究可行的情况下最大程度体现智慧物流发展的实际水平。研究数据主要来源于 年 中国统计年鉴 和各省区市统计年鉴,部分缺少数据通过线性插值法进行补充。表 智慧物流测度指标 一级指标二级指标指标构成投入指标资金信息传输、计算机服务和软件业固定资产投资额;交通运输、仓储和邮政业城镇固定资产投资额人力仓储就业人数信息技术智慧物流企业数量;移动电话交换机容量;互联网宽带接入端口数期望产出指标经济效益交通运输、仓储和邮政业增加值非期望产出指标环境污染氮氧化物排放量;化学需氧量人力消耗失业率 研究方法 非期望产出模型本文拟采用非期望产出模型对各省份智慧物流效率进行测算
9、。传统的 模型通常假定相对于较少的投入资源,更多的产出是效率的衡量标准。然而,在存在非期望产出的情况下,相对于较少的投入资源,具有较多的期望产出和较少的非期望产出的技术是更有效率的。生产和社会活动的不良产出,如空气污染物和危险废物,已被强烈认为是社会弊病,这些都应被纳入计算之中。相比传统的 模型,非期望产出模型更能反应实际情况。修正引力模型引力模型是研究空间关联关系的重要工具,近年来,众多学者利用改进引力模型从人工智能发展的空间关联、能源消费空间关联和数字经济空间联系 等方面开展了大量的研究。本文采用王兆峰等 提出的修正引力模型,研究省份之间智慧物流效率的空间关联关系,测算中国 个省份之间智慧
10、物流效率的空间关联强度。智慧物流效率空间关联强度按式()计算:,()其中:,(),()式中:,为关联系数;、为 省和 省的智慧物流效率;,为其“经济距离”;,为 省与 省的客运总站之间的距离;、分别为 省和 省的 。基于以上修正引力模型计算出的各省份之间智慧物流效率的空间关联强度,构建有向智慧物流效率空间关联网络邻接矩阵,如式()所示。以矩阵中各省份关联强度的平均值为阈值,将矩阵转化为 矩阵。具体操作如下:若 大于阈值则取值为 ,表示该行与该列省份的智慧物流效率存在空间关联关系;反之则取值为 ,即不存在空间关联关系。,()马尔可夫链本文运用马尔可夫链研究各省份智慧物流发展水平初始所处状态与其他
11、状态之间相互转移的概率,探究智慧物流效率中心性演化特征。用 表示从状态 转移到 的概率。如果某省份的智慧物流发展水平 ,在下一年仍保持不变,则该省份转移类型为平稳;如果有所下降,则为向下转移;否则为向上转移,具体研究方法不再赘述,详见参考文献 。社会网络分析方法对于社会个体之间关系的研究,社会网络分析是一种较好的方法,可以反映个体和网络的特北京信息科技大学学报(自然科学版)第 卷性 。因此,本文使用社会网络分析法从整体网和个体网 个层面探究各省份智慧物流效率空间关联网络的结构特征。其中整体网特征分析主要从网络密度、网络效率和网络等级度展开:)网络密度。由网络中“实际关系数”与“理论上的最大关系
12、数”之比表示,密度值越接近 ,表明各节点间联系越密切。)网络效率。描述的是网络中各个节点发生关联的效率,网络效率水平越低,说明各节点间有效联系边数越多。)网络等级度。刻画的是节点相互之间在多大程度上非对称可达,网络等级度越高,表明网络越具有等级结构。个体网特征分析主要从网络中心度与核心 边缘展开:)网络中心度。中心度主要包括度数中心度、中间中心度和接近中心度,其中,度数中心度刻画的是网络中节点自身的交往能力,包括点出度和点入度,点出度表示各省份在整体网络中对其他省份的辐射作用,点入度表示各省份对整体网络中其他省份要素的集聚作用;接近中心度表征节点的资源控制能力,用以判断省份之间智慧物流效率空间
13、关联产生的难易程度;中间中心度刻画其他节点如何控制或调整并不直接连接的两节点间的关系,能够识别出网络中的枢纽节点。)核心 边缘。核心 边缘模型反映了某一省份在网络结构中的地位。智慧物流效率空间关联网络时空分析 中国省域智慧物流效率空间差异演化基于 节的测度指标数据,采用 软件中的非期望产出模型对 年我国各省份智慧物流效率进行计算,各年均值如图所示。从图中可以看出,研究期内,全国的智慧物流效率整体上呈波动增长的趋势,其均值保持在 。在空间分布上,总体呈现出“东部 中部 东北部 西部”的局面,东部地区的智慧物流效率远大于其他区域。中部地区的智慧物流效率在 、年之间显著增加,究其原因,发现这是因为政
14、策导向下,重点物流枢纽节点、物流园的建设取得积极进展,提升了物流基建之间的衔接度。图中显示,西部地区在 年智慧物流效率明显提升,我们发现这一时期,国家发展改革委印发 西部陆海新通道总体规划,着力加快通道和物流设施建设,为推动西部地区建设现代化经济体系提供有力支撑;东北部地区智慧物流效率较低,且 年和 年明显下滑。虽然 年国家提出振兴东北战略后东北经济出现良好态势,但由于东北地区产业结构单一、投资环境差、东北人口老龄化现象等,年和 年经济增速再次下滑,导致东北地区生产总值增长率在全国排名靠后,智慧物流发展困难。图 年全国及东部、中部、西部、东北部地区智慧物流效率均值 ,整体网特征分析基于 节的有
15、向智慧物流效率空间关联网络邻接矩阵,运用 计算 年智慧物流效率网络密度、网络效率和网络等级度,分析中国省域智慧物流效率空间关联网络的整体网特征。结果如图 所示。从图中可看出:)网络密度。研究期内网络密度整体保持缓慢波动下降的态势,基本保持在 之间,远低于 的中等水平,表明各省份之间联系水平基本保持稳定,整体网络联系疏松,揭示了中国智慧物流效率的空间关联强度具有一定的发展空间。)网络效率。整体网络效率偏高,数值接近 ,表明网络中有近 的网络连线是多余的,不利于各省份智慧物流效率空间关联网络的优化。因此,智慧物流效率的空间联系可进一步精简数量,增加联系的效率和质量。)网络等级度。在 年中,我国的网
16、络等级度大体表现出缓慢波动并趋向稳定的态势,第 期韩欢欢等:中国智慧物流效率空间关联网络演化与结构效应其取值范围为 ,揭示了各省份间智慧物流效率的空间关联关系较为稳定。图 年智慧物流效率空间网络密度、网络效率及网络等级度 ,个体网特征分析与演化 中心度分析基于 节的有向智慧物流效率空间关联网络邻接矩阵,运用 计算 年各省份智慧物流效率度数中心度、中间中心度以及接近中心度。)度数中心度。研究期内,中国省域智慧物流效率网络度数中心度总体上变化缓慢,如天津从 年的 增长到 年的 ,增长缓慢;区域智慧物流的发展呈现不均衡的趋势,其中江苏、山东和广东 省的发展交往能力较强,这 个省份的度数中心度均值为
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