中国物流业与产业数字化融合水平的区域差异及动态演进.pdf

收稿日期:2023-07-03基金项目:本文系湖南省自然科学基金项目“新兴技术价值链跨界融合数智化路径创新”(2021JJ30223,2021.01-2023.12)成果。第 32 卷 第 1 期Vol.32 No.1北 京 印 刷 学 院 学 报Journal of Beijing Institute of Graphic Communication2024 年 1 月Jan.2024中国物流业与产业数字化融合水平的区域差异及动态演进廖名岩,凌梓华(湖南工业大学 商学院,株洲 412007)摘 要:数字经济背景下,促进产业数字化与物流业融合,鼓励物流业进行产业数字化转型是实现物流业高质量发展的重要支撑。本文选取 20132021 年全国 30 个省市(除港、澳、台、西藏)的相关数据为研究样本,运用面板熵权法、耦合协调模型、Dagum 基尼系数、Kernel 密度估计模型考察物流业与产业数字化融合水平区域差异及动态演进。研究发现全国 30 个省市(除港、澳、台、西藏)物流业与产业数字化融合水平总体展现“西部中部东部”梯次上升的分布格局;物流业产业数字化融合水平的区域差异呈现逐年扩大的趋势。区域间差异显著,东部地区与西部地区差异最大,且存在进一步扩大的可能;西部地区物流业产业数字化融合水平存在极端分布情况。基于此,提出进一步促进全国各地区物流业与产业数字化融合均衡发展的对策建议。关键词:物流业;产业数字化;区域差异;Dagum 基尼系数;Kernel 密度估计中图分类号:F062.9文献标识码:A文章编号:1004-8626(2024)01-0030-09 近年来,我国将数字经济作为深刻影响和改变人类经济社会发展模式的重要经济形态,也是我国经济转型发展的重点。2022 年中国物流行业研究报告显示,2021 年全国社会物流总额 335.2 万亿元,同比增长 9.2%,但产业数字化转型的比率仅为 35.4%,我国物流业的发展规模不断扩大,这与我国社会经济发展的需求相契合,但物流业数字化转型率相对较低。基于此背景,2022 年国务院印发的“十四五”数字经济发展规划中指出,构建经济社会各主体多元参与、协同联动的数字经济发展新机制。数字经济应是数字技术与各产业实体经济的深度融合。物流业作为我国经济运行的根本保障,与产业数字化的深度融合,可以提高后台运营和运输流程的数字化水平,以提高端到端的可见性。自动化、无纸化提单和实时运费等方法的运用显著提高了效率。随着数字经济的不断发展,大数据、人工智能、机器学习、自然语言处理、区块链和云计算正在不断推动物流产业的数字化转型。物流业与产业数字化的深度融合,有助于物流业完成“降本增效”的发展目标。基于此,本文通过物流业与产业数字化融合的水平测度,研究各地区之间融合水平的差异性以及演变趋势。研究结果对各地方针对自身发展调整物流业产业数字化融合水平,对全面实现数字经济及物流业高质量发展具有重要参考价值。一、文献综述(一)基于发展物流业的动因张二妮(2022)发现我国物流业与区域经济之间存在互相交融、互相促进的关系,发展物流业有助于提升区域经济的发展。1周楠、陈久梅等人(2022)发现在高质量发展的背景下,我国物流业与区域经济的耦合协调度波动上升,与前人的研究相比,增加了影响因素研究,并为促进物流业区域经济的共同发展就影响因素提出政策建议。2李柱(2022)发现使物流业不断与其他产业协调发展,是契合我国高质量发展的国家战略,是物流业高质量发展的必经之路。3陈胜利、王东(2022)提出物流业与制造业的融合可以提升制造业与物流业供应链协同能力,促进物流业与制造业的资源整合。4根据相关的学者的研究结果,物流业的发展水平对国民经济以及产业融合效率有着显著的推动作用。因此发展物流产业及物流产业融合发展,是提升国民经济、促进高质量发展的必由之路。孟勐珺、王应明、叶菲菲(2022)运用证据推理测度我国物流高质量发展水平。5戴小廷、胡永仕(2021)运用熵权法,评价三省物流一体化发展水平。6除对物流发展水平的测度以外,张立国(2019)采用改进熵值法测度我国西部地区物流业升级水平。7大多数学者对物流业发展水平的测度以熵权法为主,在研究物流业与其他产业融合发展时,先运用熵权法得到综合得分,再进行耦合协调度的测算。(二)产业数字化融合互动研究谢欣雨、王健(2023)发现数字经济与物流业的融合发展为物流业提升了效率、转变了生产方式,是物流业实现“降本增效”的重要驱动力。8韩君、高瀛璐(2022)通过中国省域数字产业化和产业数字化融合,发现数字经济的发展可以显著拉动大地区生产性服务业。9王娟娟(2022)以产业数字化与传统产业融合为基础,研究发现区域发展格局的演变深受产业数字化的影响。10根据相关学者的研究,产业数字化对经济高质量发展存在正向影响,产业数字化可以解决政府企业面临的现实问题,例如拉动就业、促进效能的提升、增加产出,促进产业高质量发展,因此发展产业数字化与传统行业的融合势在必行。(三)实证分析区域差异与动态演进研究王荣、叶莉、房颖(2023)利用 Kernel 密度估计、泰尔指数及分解、变异系数与基尼系数分析产业链供应链现代化差异及其来源。11姚树俊、董哲铭(2023)以空间核密度估计法刻画金融科技发展的动态演进、区域差异与时空收敛性特征。12杨承佳、李忠祥(2023)运用 Dagum 基尼系数及其分解方法、Kernel 密度估计方法分析了中国数字经济发展水平的地区差异及非均衡性。13张卓群、张涛、冯冬发(2022)采用 Dagum 基尼系数及其分解法测算重大战略区域碳排放强度的差异情况,使用非参数核密度估计方法刻画不同区域碳排放强度的动态演进特征。14区域差异的研究目的主要针对了解现状及分析未来发展趋势,因此大多数学者均以基尼系数测算区域差异,用核密度估计进行动态演化分析。梳理现有文献,针对物流业与产业数字化融合的相关研究相对匮乏,以往文献大多集中于对产业数字化与物流业的融合水平测度,对区域差异及动态演进进行研究的文献较少,对于产业数字化融合的研究大部分的学者以耦合协调为主,因此本文借助前人的研究方法,运用面板熵权法、耦合协调模型对物流业与产业数字化融合水平进行测度。物流业与产业数字化融合可以促进经济发展,对我国提升数字经济发展水平、加强数字经济与传统经济的联动具有显著推动作用,为分析其非均衡性及演变趋势,本文引入基尼系数、核密度估计测度物流产业数字化融合水平的区域差异,以便对整体发展水平的提升提出政策建议,以期研究成果能为产业数字化与物流业融合工作提供有益参考。二、研究设计(一)综合发展水平评价1.概念界定本文将物流业界定为交通运输、仓储和邮政业;信息技术业界定为信息传输、软件和信息技术服务业。根据魏敏(2018)等相关学者的研究,15本文对于 30 个省份区域划分为东部地区、中部地区、西部地区。西藏数据存在较多的缺失,因此在本文分析时将其剔除。2.物流业评价体系的构建参考现有学者的研究,林双娇、王建(2021)在构建物流高质量发展评价体系中,以物流运行规模、物流供给质量、物流发展代价三个维度评价物流业的发展情况。16梁红艳(2021)通过发展规模、运营能力、发展环境三个维度对物流子系统进行评价。17表 1 中,物流业固定资产投资集中度为物流业固定资产投资额占第三产业固定资产投资额的比重,物流业增加值集中度为物流业增加值占第三产业增加值的比重,物流人员专业化率为省域物流从业人员比率与全国物流从业人员比率的比值,物流服务专业化率为省域物流增加值占省域 GDP 比率与全国物流增加值占全国 GDP 比率的比值;创新驱动为技术市场成交额;信息化运作为每百人使用计算机人数;单位物流产出资本消耗为物流业固定资产投资额与物流业增加值的比值;单位物流产出人力消耗为物流业从业人员数与物流业增加值的比值;单位物流产出能源消耗为物流业能源消耗总量与物流业增加值的比值。13第 1 期廖名岩,凌梓华:中国物流业与产业数字化融合水平的区域差异及动态演进北京、天津、上海、江苏、浙江、河北、辽宁、福建、山东、广东和海南 11 个省市划分为东部地区;黑龙江、安徽、江西、山西、吉林、河南、湖北和湖南 8 个省市划分为中部地区;广西、重庆、四川、贵州、云南、内蒙古、陕西、甘肃、青海、宁夏和新疆 11 个省市划分为西部地区。表 1 物流业评价体系一级指标物流运行规模物流供给质量物流发展代价二级指标物流运行总量规模物流运行支撑规模结构优化专业化程度动力转变资源代价能源代价三级指标方向物流业增加值+货物周转量+货运量+运输线长度+物流从业人员+物流固定资产投资+物流业固定资产投资集中度+物流业增加值集中度+物流人员专业化率+物流服务专业化率+创新驱动+信息化运作+单位物流产出资本消耗-单位物流产出人力消耗-单位物流产出能源消耗-3.产业数字化评价体系的构建关于产业数字化的研究,高燕、徐政(2021)在供需视角下对产业数字化发展水平进行测度。18黄敦平、朱小雨(2022)对于我国产业数字化发展水平进行综合评价,19综合上述学者的研究,本文对于产业数字化的评价体系构建如表 2 所示。表 2 产业数字化评价体系一级指标数字基础就绪度数字化供给质量数字经济二级指标数字化运行基础规模数字化运行支撑规模结构优化专业化程度动力转变产业数字化三级指标方向长途光缆线路长度+电信业务总量+移动电话普及率+IPv4 地址数+每百人使用计算机数+信息技术从业人员+信息技术固定资产投资+产业数字化固定资产投资集中度+信息技术人员专业化率+创新驱动+R&D 项目平均经费+每百家企业拥有网站数+企业信息化及电子商务企业数+规模以上计算机、通信和其他电子设备制造业企业营业收入+电子商务销售额+表 2 中,产业数字化固定资产投资集中度为信息技术产业固定资产投资额占第三产业固定资产投资额的比重;信息技术人员专业化率为省域信息技术从业人员比率与全国信息技术从业人员比率的比值。产业数字化数据根据数字经济内涵,按照已有相关产业统计分类和国家最新数字经济及其核心产业统计分类(2021)等文件进行分类。4.数据来源立足现行统计制度和测算方法,遵循物流业与产业数字化相关数据在实际操作中的可获得性和连续性等原则,数据均来自我国 30 个省份(不含港、澳、台、西藏),各指标的基础数据主要来源于20142022 年中国统计年鉴中国金融年鉴中国科技统计年鉴中国能源统计年鉴中国第三产业统计年鉴以及国家统计局网站,部分数据缺失不全,通过插值法计算获得。(二)指标无量纲处理负向指标:Xij=max(Xab)-Xabmax(Xab)-min(Xab)(1)正向指标:Xij=Xab-min(Xab)max(Xab)-min(Xab)(2)(三)熵权法SHANNON C.E.(1948)首先给出了熵的概念定义。其计算步骤为:Yab,Yab=Xabi=lmXab(3)eb,eb=i=lm(Yab LnYab)-Lnm(4)db,db=1-eb(5)Wb,Wb=dbb=Lndb(6)第一步,如公式(3)计算指标的贡献值。第二步,如公式(4)衡量指标的熵值。第三步,如公式(5)测定差异系数。第四步,如公式(6)确定熵权值。将物流子系统和产业数字化子系统的数值分别乘以权重,对物流子系统和产业数字化子系统分别进行求和得到物流子系统和产业数字化子系统的综合评价值。Ki=nb=1WbXab(7)Kj=nb=1WbXab(8)如公式(7)Ki代表物流业发展水平综合评价值,公式(8)Kj代表产业数字化发展水平综合评价值。23北 京 印 刷 学 院 学 报2024 年(四)耦合协调度的计算1.计算子系统间的耦合度C=2Ki Kj(Ki Kj)2(9)式(9)中,C 的耦合度,既衡量了物流业子系统和产业数字化子系统内部的相互关联程度,也说明了子体系内部交互的相互影响程度。2.计算综合协同指数T=Wi+Wj(+=1)(10)3.计算耦合协同度D=C F(11)(五)Dagum 基尼系数Dagum 基尼系数被广泛应用于测度区域差异,因此本文运用 Dagum 基尼系数对物流业与产业数字化融合水平差异进行分解,20主要计算公式如下:G=kj=1kh=1nji=1nhr=1yji-yhr/2n2y(12)Gjj=12Yj-nji=1njr=1yji-yjr/n2j(13)Gw=kj=1GjjPjSj(14)Gjh=nji=1nhr=1yji-yhr/njnhYj-+Yh()(15)Gnb=kj=2j-1h=1Gjhpjsh+phsj()Djh(16)Gt=kj=2j-1h=1Gjhpjsh+phsj()(1-Djh)(17)其中,yji和 yhr表示第 j 或 h 个区域内任一省份物流业与产业数字化融合水平的测度值,Dagum基尼系数可以进一步分解为超变密度的贡献、区域间差异贡献和区域内差异贡献,总体基尼系数等于三者的和。(六)Kernel 核密度估计Kernel 核密度估计是一种能够反应样本分布的动态演变特征、用于估计概率密度函数的非参数方法。核密度函数及高斯核(Gaussian)估计的具体形式如式(18-19):fh(x)=1nhni=1K(xi-xh)(18)K(x)=12exp(-x22)(19)三、实证分析(一)物流业与产业数字化融合水平测度为了分析中国 30 个省份物流业与产业数字化融合水平,本文在 stata1.6 采用耦合协调模型对其进行水平测度。测算结果如表 3 所示。表 3 2013-2021 年物流业与产业数字化耦合协调度 D 值2013 年2014 年2015 年2016 年2017 年2018 年2019 年2020 年2021 年均值北京0.76530.77320.73990.72620.75740.73130.78000.77780.72150.7525天津0.40210.40160.40770.40040.38850.36100.38950.40790.41150.3967河北0.52950.48750.47750.48810.48190.49920.51990.52480.52980.5042山西0.40390.36080.36770.36250.34270.33930.34520.35550.35220.3589内蒙古0.43930.43190.40440.41940.42520.39870.40280.39170.38550.4110辽宁0.56250.53540.51700.48660.48080.43550.45610.44270.40380.4800吉林0.35010.34370.34960.36180.38790.35330.35600.37960.34450.3585黑龙江0.39900.38750.37420.39180.39790.37880.40170.37330.35770.3847上海0.62680.62970.64360.63620.61460.59310.63640.63540.61680.6258江苏0.71690.68070.68170.65890.64440.62790.65230.65510.63110.6610浙江0.57620.54380.58080.58140.55830.55960.58550.59470.56170.5713安徽0.49500.47820.49740.49630.48030.46620.46470.47460.45690.4788福建0.49490.44690.47580.46400.43900.42750.42670.41280.41640.4449江西0.39730.35660.38470.38600.37030.35680.37110.38180.35760.3736山东0.62180.61090.62690.62500.63290.62490.62780.64040.62150.6258河南0.48990.47380.48310.49270.48770.53480.48290.50180.47380.491233第 1 期廖名岩,凌梓华:中国物流业与产业数字化融合水平的区域差异及动态演进续表32013 年2014 年2015 年2016 年2017 年2018 年2019 年2020 年2021 年均值湖北0.52320.50920.53770.54300.52550.52100.53950.51120.52750.5264湖南0.46630.44130.47250.47250.45570.44680.46340.46350.47250.4616广东0.78650.78510.81920.82560.81120.78680.81130.81470.77330.8015广西0.39220.37200.37540.38150.37240.36520.37830.39300.39470.3805海南0.28230.27480.30700.27880.31710.26380.29530.29190.20810.2799重庆0.41390.39660.41130.41490.40020.37490.39370.40210.37830.3984四川0.52830.52270.55260.55520.53830.54990.56680.56550.52240.5446贵州0.33780.32280.34200.35920.36400.36980.36310.35840.33270.3500云南0.40010.38860.40230.42450.41210.39990.40220.40400.39510.4032陕西0.46660.47110.48420.48300.48090.47410.49040.49430.45190.4774甘肃0.32310.31780.32290.32810.31230.30590.31130.31000.31720.3165青海0.29220.28470.32000.32730.32680.29440.30000.27720.20680.2922宁夏0.25470.25310.26010.28470.27100.22770.23090.22810.26740.2531新疆0.33970.33440.34450.34180.34410.32870.33090.32200.33080.3352 根据表 3,我国多数省份物流业与产业数字化融合水平在 2013 到 2021 年间存在波动,但基本维持在稳定水平,其中北京市、广东省已经达成优质协调发展。广东省培育发展未来产业集群行动计划编制工作方案中提及广东将重点发展未来电子信息、未来智能装备、未来生命健康、未来材料、未来绿色低碳等未来产业集群。不仅如此,广东省也是我国数字经济融合实体经济的先行代表。北京则是着力打造全球数字经济标杆城市,培育更具优势的数字产业集群。第二梯队则为江苏,浙江、上海、四川、湖北、河北,这些省市基本位于各地区的经济中心,物流设施完善,数字化发展基础健全,完成了物流业与产业数字化的初级协调发展。除宁夏以外,其他省市均处于勉强协调发展阶段,宁夏因自身发展、数字基础设施及物流基础设施相对落后,物流业与产业数字化融合水平属于衰退阶段。根据表 4 所示,全国及各地区物流业与产业数字化协同发展水平均呈现稳步上升的态势,全国由开始的濒临失调转为中级协调发展,东部地区从2019 开始超越其他地区,并率先达成了优质协调发展,西部地区前期发展起步较快,后期发展相对迟缓,造成这一现象的原因是东部地区相较于其他地区拥有更好的数字基础,并且沿海地区物流发展的机遇及设备都远高于其他地区,中部地区依靠内河航运、公路运输承担衔接东西部的关键作用,一直保持平稳发展。(二)中国物流业与产业数字化融合水平差异的测度及分解为了进一步分析中国 30 个省份物流业与产业数字化融合水平的差异,本文在 MATLAB2021a采用 Dagum 方法对其进步分解,并按照东、中、西三大地区对 20132021 年物流业与产业数字化融合水平的地区差异进行分解,测算结果如表 5所示。表 4 2013-2021 年全国及各地区物流业与产业数字化耦合协调度 D 值全国东部地区中部地区西部地区2013 年0.42400.41490.38920.48502014 年0.54750.54370.49440.58572015 年0.52910.54620.48560.54382016 年0.56020.56570.51760.60572017 年0.64820.66420.60260.69462018 年0.78180.70290.79630.75572019 年0.71360.77530.67530.72522020 年0.73830.82010.69350.75812021 年0.76340.86630.73490.80901.总体基尼系数及区域内基尼系数分析如表 5 所示,物流业产业数字化融合基尼系数从 2013 年到 2014 年由 0.1596 上升至 0.1637;从2009 年起,我国进入数字经济技术变革阶段,这个阶段出现了大数据、云计算和移动互联网等新一代的信息技术的运用,并逐渐走向成熟,因各地区发43北 京 印 刷 学 院 学 报2024 年展水平存在差异,因此区域差异进一步拉大;后由2014 年 0.1637 下降至 2017 年 0.1507,总体呈现波动上升的趋势,这个阶段我国处于数字经济转型升级阶段;2015 年,我国提出“互联网+”的战略,进一步促进各产业与数字经济的联动发展,区域差异出现短暂波动后出现回升,区域内基尼系数东部总体呈现波动上升,中部地区呈现先上升再下降,最终为维持稳定,西部地区呈现波动上升的态势;2021 年出现小幅下降,东部基本拥有良好的数字基础,整体物流业产业数字化优质协调发展,部分地区物流业与产业数字化融合水平远超其他地区,造成了区域差异显著,中部地区相对数字发展水平相当,物流业产业数字化的协调水平基本相当,区域差异较小,西部地区存在“中心化”现象,不仅包括四川、重庆、陕西等数字化相对发达省市,也包含甘肃、宁夏等数字基础较为落后地区,导致西部地区物流业与产业数字化融合水平区域差异较大。表 5 物流业与产业数字化耦合协同度基尼系数及其分解年份总体基尼系数区域内基尼系数区域间基尼系数东部中部西部中部-东部西部-东部西部-中部区域内贡献度/%区域间贡献度/%超变密度贡献度/%2013 年0.15960.13980.07220.11400.17250.23010.112425.342761.383413.27402014 年0.16370.15030.08050.11710.18180.22770.112726.370158.928414.70152015 年0.15780.14340.08580.11060.17220.21880.113926.349659.152114.49832016 年0.15240.14900.08330.10420.16750.20760.108127.197954.974717.82742017 年0.15070.14840.07980.10610.16450.20530.105527.465157.145715.38922018 年0.16390.15900.09580.12280.17320.21850.124228.034252.536919.42892019 年0.16510.15550.08530.12590.17780.22390.120527.390555.981416.62812020 年0.16700.15620.07620.13300.17780.22840.123027.238956.436516.32462021 年0.17050.16200.08720.12460.18440.23330.124127.052553.725119.22242.区域间基尼系数分析区域间基尼系数中部-东部先呈现波动下降的趋势,到 2017 年逐年稳定上升;西部-东部区域间基尼系数呈现先下降后上升的趋势,基本趋于稳定,维持在 0.20530.2333 区间;西部-中部基本呈现稳步上升的态势。由于经济发展水平、物流基础设施、数字基础设施、人才差异等因素的影响,我国物流业与产业数字化融合水平基本呈现“东-中-西”梯次分布的格局,东部地区优于中部地区,中部地区优于西部地区。3.贡献率分析区域内变异、区域间变异和超变密度基本处于稳定状态,其中区域内变异为 25.3427%至28.0342%,区 域 间 变 异 为52.5369%至61.3834%,超变密度为 13.2740%至 19.4289%。结果显示区域间差异是我国物流业与产业数字化融合水平差异的主要来源。区域间贡献度逐年递减,超变密度贡献度逐年递增,说明不同区域间的区域间交叉重叠贡献率不断增加,区域内的贡献度维持稳定。(三)物流业与产业数字化融合水平的空间演化特征为反映物流业与产业数字化融合水平分布的整体 状 况,及 动 态 演 化 特 征,本 文 运 用 MAT-LAB2021a 软件,采用高斯核函数获得中国 30 个省份物流业与产业数字化融合水平 Kernel 密度三维估计图,更加直观地呈现了物流业与产业数字化融合水平分布的空间动态变化。图 1 中国 30 个省份物流业产业数字化融合的动态演化图 1 为全国的 Kernel 密度估计三维图。全国各省份物流业与产业数字化融合水平的空间分布演变呈现出三个特征:第一,全国物流业与产业数字化融合水平整体先向左后向右移动,说明各省份物流业与产业数字化融合水平呈现先下降后上升的态势;第二,全国物流业与产业数字化融合水平53第 1 期廖名岩,凌梓华:中国物流业与产业数字化融合水平的区域差异及动态演进的波峰高度先下降后上升再下降,波峰宽度先变宽后变窄,但总体相对平稳,说明全国各省份物流业与产业数字化融合水平区域差异相对平稳,没有剧烈波动;第三,全国各省份物流业与产业数字化融合水平出现小幅右尾,物流业与产业数字化优质融合的省市与物流业与产业数字化勉强融合水平的省市差距有逐渐拉大的趋势,如广东省与宁夏回族自治区,宁夏回族自治区人口稀少、产业相对单一,对比广东省区位优势差距显著,经济发展水平差距较大,导致物流业与产业数字化融合水平不断拉开。图 2 东部地区物流业产业数字化融合的动态演化图 2 为东部地区的 Kernel 密度估计三维图。东部地区各省份物流业与产业数字化融合水平的空间分布演变呈现出三个特征:第一,东部地区整体先大幅向左移动,后向右移动,说明东部地区各省份物流业与产业数字化融合水平呈现先降低后提高的趋势。第二,东部地区的波峰高度先小幅降低后大幅提升,波峰宽度先变宽后变窄,说明东部地区各省份物流业与产业数字化融合水平区域差异存在显著波动。第三,东部地区未出现拖尾,东部地区地理位置优越,经济发达,伴随而来的是完善的物流、数字化基础设施,东部地区物流业与产业数字化均处于融合水平,东部地区各省份物流业与产业数字化融合未出现“离群”城市。图 3 为中部地区的 Kernel 密度估计三维图。中部地区各省份物流业与产业数字化融合水平的空间分布演变呈现出三个特征:第一,中部地区整体大幅向右移动,说明东部地区各省份物流业与产业数字化融合水平有逐年提升趋势。第二,中部地区波峰高度剧烈波动,波峰宽度先变窄后变宽,说明中部地区各省份物流业与产业数字化融合水平图 3 中部地区物流业产业数字化融合的动态演化图区域差异存在显著波动。第三,中部地区未出现明显拖尾,中部地区各省份依托内河航运、公路运输,各省份均衡发展,物流业与产业数字化融合相对均衡。图 4 西部地区物流业产业数字化融合的动态演化图 4 为西部地区的 Kernel 密度估计三维图。西部地区各省份物流业与产业数字化融合水平的空间分布演变呈现出三个特征:第一,西部地区整体大幅向右移动,说明西部地区各省份物流业与产业数字化融合水平有逐年提升趋势。第二,西部地区的波峰高度,波峰宽度剧烈波动,说明西部地区各省份物流业与产业数字化融合水平区域差异存在显著波动。第三,西部地区各省份物流业与产业数字化融合水平出现明显右拖尾,表明西部地区各省份物流业与产业数字化融合水平出现差距拉大的趋势,西部地区因地势气候条件等诸多因素的影响,在长江沿岸包括四川、重庆、西安这些万亿大省(市),也包括宁夏、甘肃这些交通欠发达地区,且受地理环境和区位因素的限制,产业数字化发展较为缓慢,因此造成了西部地区出现虹吸效应,融合水平区域差异逐渐拉大。63北 京 印 刷 学 院 学 报2024 年四、主要研究结果与启示(一)主要研究结果本文以 20132021 年中国 30 个省份(除港、澳、台、西藏)面板数据为研究对象,通过构建物流业与产业数字化耦合协调评价体系测度物流业与产业数字化融合水平,运用基尼系数、核密度估计对区域差异及动态演进特征进行了实证研究。研究结果如下:通过物流业与产业数字化融合水平测度可知,全国 30 个省市(除港、澳、台、西藏)物流业与产业数字化融合水平基本处于稳步上升的状态,其中北京市、广东省的物流业与产业数字化融合水平已经达到优质协调发展水平,总体上看,物流业与产业数字化融合水平总体展现“西部中部东部”梯次上升的分布格局。为探究物流与产业数字化融合分布不匀的问题,引入基尼系数,研究发现总体区域差异呈现逐年扩大的趋势。区域间差异是我国物流业与产业数字化融合水平差异的主要来源。东部地区与西部地区、中部地区的区域差异都有逐渐拉大的趋势。为探究物流与产业数字化融合区域差异的动态演变,以便对未来发展趋势做出大致预测,引入 Kernel 密度估计,研究发现全国各省份物流业与产业数字化融合水平差距逐渐拉大,且融合水平存在不稳定不均衡的特点;东部地区发展相对均衡,未出现明显的“离群”城市,但仍然存在融合水平不稳定的现象;中部地区融合水平虽存在显著波动,但整体发展均衡;西部地区各省份物流业与产业数字化融合水平呈现差距逐年拉大的趋势,出现极化现象。(二)政策建议基于本文研究结论,得到如下政策建议:第一,从整体上看,我国物流业与产业数字化融合水平目前仅处于初级协调阶段,物流人员的人力消耗巨大,在物流产业拥有先进数字技术的从业人员较少,物流业数字化发展相对迟缓,产业数字化发展差异较大是融合水平差异的主要原因。北京市、广东省是我国数字经济的先行者,北京有国内顶尖高校为其输送物流业、信息技术产业人才。广东省作为互联网大厂的“聚集地”吸引了大批人才、企业和资金。因此针对其他省市,尤其是江苏、浙江、上海、四川、湖北等数字基础设施完善、地势平坦、物流发达的地区,应利用自身优势,提高物流业与产业数字化融合水平,在政策上吸引人才、企业、资金的流入,对于宁夏、甘肃、青海、贵州等欠发达地区,应先加强建设物流产业,为发展第三产业打下坚实基础,后逐步向物流业与产业数字化转型。第二,区域间差异是区域差异的主要来源,我国物流业与产业数字化融合水平呈现“西部中部东部”梯次上升的分布格局,为实现整体水平的上升,东部产业数字化水平较高的城市应向西部欠发达地区输送技术型人才。政府、企业应在加强物流基础设施建设的同时促进数字产业的发展,不论是固定资产投入,还是产业结构调整,应以带动地区的产业数字化建设为目的,降低与东部地区和中部地区的差距。中部地区要发挥自身物流枢纽、交通枢纽的作用,中部城市积极向物流产业数字化转型,提高物流效率,有助于全国物流效率的提升,降低物流成本。中部地区也应该起到承东启西的作用,将数字产业向西部延伸,缩小我国三大地区的区域差异,促进共同发展。第三,我国物流业与产业数字化融合水平整体良好,但西部物流业与产业数字化融合水平既有陕西、四川等相对发达的省份,也有甘肃、青海等出现失调衰退的省份,西部地区存在严重的“极化”现象,且极化现象存在逐渐扩大的趋势。为消除极化现象,“中心”城市应向四周辐射,为周边城市地区提供数字化建设的经验,政府企业应从物流业与产业数字化协调发展的角度,对地方政策进行有效调整,预防“偏科”现象。同时加强省域间的交流合作,产业数字化水平发达与物流条件优越的省市可以互相学习,互帮互助,尤其是国企央企应响应国家“数字经济”的发展战略,起到对民营企业发展方向的模范带头作用,积极追赶中部地区和东部地区的脚步,尽快完成物流 2.0 时代建设。中部地区和东部地区应继续保持区域共同发展,加强数字经济与传统物流业深度融合,鼓励物流业进行数字化改革,从而为实现物流业高质量发展提供重要支撑。共同提高物流业与产业数字化融合水平,从而达到经济水平整体上升。参考文献:1 张二妮.“碳中和”目标下数字物流与区域经济耦合发展分析J.商业经济研究,2022(21):97-100.2周楠,陈久梅,但斌,等.高质量发展下区域物流与区域经济73第 1 期廖名岩,凌梓华:中国物流业与产业数字化融合水平的区域差异及动态演进时空耦合及影响因素 以长江经济带为例J.软科学,2022(10):84-92.3 李柱.我国物流业与国民经济的耦合协调发展探讨J.商业经济研究,2022(6):123-125.4 陈胜利,王东.制造业与物流业融合发展的空间差异及动态演进J.统计与决策,2022(22):102-107.5 孟勐珺,王应明,叶菲菲.我国物流业高质量发展水平测度与空间分布特征研究J.工业技术经济,2022(4):103-110.6 戴小廷,胡永仕.城乡物流一体化发展水平测度研究J.技术经济与管理研究,2021(4):72-77.7 张立国.我国西部地区物流业升级水平测度与分析J.技术经济与管理研究,2019(10):95-99.8 谢欣雨,王健.中国物流业与数字经济融合水平的区域差异及动态演进J.调研世界,2023(2):33-46.9 韩君,高瀛璐.中国省域数字经济发展的产业关联效应测算J.数量经济技术经济研究,2022(4):45-66.10 王娟娟.产业数字化与我国区域发展格局演变J.甘肃社会科学,2022(4):204-214.11 王荣,叶莉,房颖.中国金融科技发展的动态演进、区域差异与收敛性研究J.当代经济管理,2023(4):83-96.12 姚树俊,董哲铭.我国产业链供应链现代化水平测度与空间动态演进J.中国流通经济,2023(3):32-47.13 杨承佳,李忠祥.中国数字经济发展水平、区域差异及分布动态演进J.统计与决策,2023(9):5-10.14 张卓群,张涛,冯冬发.中国碳排放强度的区域差异、动态演进及收敛性研究J.数量经济技术经济研究,2022(4):67-87.15 魏敏,李书昊.新时代中国经济高质量发展水平的测度研究J.数量经济技术经济研究,2018(11):3-20.16 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