中国物流业发展:动力机制与路径选择_梁红艳_AZW3_MOBI_EPUB_PDF_电子书(无页码)_梁红艳

内容节选

一研究方法 (一)空间关联网络的构建方法 区域经济增长的空间关联网络是区域间经济增长关系的集合。各区域是网络中的“点”,各区域之间在经济增长上的空间关联关系是网络中的“线”,由这些点和线构成区域经济的空间关联网络。构建区域经济空间关联网络的关键是刻画区域之间的空间关联关系和空间溢出效应。根据现有文献,关系的确定主要采用引力模型和VAR Granger Causality检验法。 1.引力模型 空间关联网络构建的核心是找到描述城市间联系的准确数据。当前,用来描述城市间联系的常用流量指标,包括人流、交通流、资金流、信息流、贸易流等。但是这些流量指标的数据在较小的区域内一般难以获取。鉴于此,人们常常根据城市自身的存量信息来刻画城市之间的联系。其中以引力模型最为典型。杰弗逊和齐夫(Jefferson and Zipf)首次采用万有引力定律对城市体系中城市间相互作用进行分析,建立了城市体系研究领域空间相互作用的理论基础。后来,人们又将引力模型应用于经济地理学的空间相互作用研究中。著名地理学家塔菲(Taaffe)认为,地区间经济联系强度与各地区的人口成正比,与地区之间距离的b 次方成反比,从而形成了区域经济学中常用的基本引力模型公式。随着研究的深入,这个基本公式在不断改进。比如,一些研究将人口与经济规模(GDP)的乘积开平方后的值作为城市“质量”的综合衡量指标,认为城市间联系与人口、经济规模、距离都有一定的关系,而不仅仅与人口规模有关。总体来看,相关研究一般根据自身研究问题的需要,对基本引力模型公式做不同程度的改进。如刘华军等(2015)构建修正的引力模型确定了省际能源消费的空间关联关系;王永刚和吴治忠(2015)以服务业增加值为主要参数,借助修正的引力模型研究了长三角城市网络的复杂关系。 2. VAR Granger Causality检验法 VAR Granger Causality也可以确定空间关联关系,如Groenewold等(2007)采用VAR模型分析了中国区域之间的空间溢出效应。我们考察的是各区域之间的动态联系,有关这种联系的经济学理论尚不够成熟,尤其是在动态结构滞后阶数的选择方面(Sims,1980)。加上各区域变量本身是内生变量,作为自变量时违反估计的经典假设使参数估计和推断变得困难(高铁梅,2009)。而关联网络研究主要聚焦区域间动态关联关系是否存在,因此非结构化的向量自回归模型(VAR)是一个比较合适的选择。在考察两区域的关联关系时,先建立两区域经济增长变量的VAR模型,然后通过VAR Granger Causality/ Block Exogeneity Wald Tests判断区域之间是否存在动态关联。如果A和B两个区域之间经济增长的动态关联关系通过检验,并且是A指向B的,则在网络中画一条由A指向B的箭头,并将A、B两点连接起来,表明这两个区域之间是显著关联的。可以依此方法检验所有区域之间的两两空间关联关系,从而画出网络中各条带箭头的“连接线”,这样便可构建出区域经济增长的空间关联网络。由于VAR因果关系可能不是对称的,因此这是一个有方向的空间关联网络。 (二)空间关联网络特征的指标 1.整体网络特征 整体网络特征通常采用网络密度、网络关联度、网络等级度和网络效率进行刻画。 (1)网络密度。网络密度(Density)是反映各区域之间关联关系情况的指标。网络中关联关系的数量越多,网络密度越大。网络的密度定义为实际拥有的连线数与整个网络(Complete Network)中最多可能拥有的连线数之比。该指标取值范围为[0,1]。设网络中的区域数量为N,则网络中最大可能存在的关联关系数量为N(N-1)。设网络中实际拥有的关联关系数量为L,则网络密度Dn可表示为:。 (2)关联性。关联性(Connectedness)反映网络的稳健性(Robust)和脆弱性(Vulnerability)。如果网络中各区域之间存在一条直接或间接的路径相连,那么该网络就具有较好的关联性。如果一个网络的很多线都通过一个区域相连,那么该网络对该区域就存在很大的依赖性,一旦排除该区域,网络就可能崩溃,因此是不稳健的,则其关联性低。关联性的测度指标是关联度C,关联度C可通过可达性(Reachability)来测量,其取值范围为[0,1]。设网络中的区域经济主体数量为N,网络中不可达的点对数为V,则关联度C的计算公式:。 对于有向网络,与关联性密切相关的一个指标是网络等级度(Hierarchy)。这个概念表达的是网络中区域之间在多大程度上是非对称地可达,反映各区域之间在网络中的支配地位,其取值范围为[0,1]。设网络中对称可达的点对数为K,max(K)为最大可能的对称可达的点对数,则等级度的计算公式是:。 反映网络关联性的另一个指标是网络效率。网络效率是......

  1. 信息
  2. 前言
  3. 第一章 中国物流业发展的脉络、现状与问题
  4. 一 中国物流业的发展脉络
  5. 二 中国物流业的发展现状
  6. 三 中国物流业发展存在的问题与展望
  7. 本章小结
  8. 参考文献
  9. 第二章 中国物流业发展的动力机制及其实现路径
  10. 一 中国物流业发展的主要动力机制
  11. 二 中国物流业高质量发展的动力机制与路径选择
  12. 本章小结
  13. 参考文献
  14. 第三章 中国物流业全要素生产率的变化趋势及其贡献
  15. 一 生产函数设定
  16. 二 变量说明
  17. 三 结果分析
  18. 本章小结
  19. 参考文献
  20. 第四章 中国物流业发展的空间分布体系与差异分解
  21. 一 研究方法
  22. 二 变量说明与数据来源
  23. 三 制造业与物流业规模分布的时空特征
  24. 四 省域制造业与物流业规模分布特征的进一步分析
  25. 五 城市群制造业与物流业规模分布特征的进一步分析
  26. 六 东中西部地区制造业与物流业规模分布特征的进一步分析
  27. 本章小结
  28. 参考文献
  29. 第五章 空间结构网络化与区域物流协调
  30. 一 研究方法
  31. 二 中国省际物流业发展的空间关联网络结构
  32. 三 中国城市群物流业发展的空间关联网络结构
  33. 本章小结
  34. 参考文献
  35. 第六章 产业互动融合与物流业价值创造
  36. 一 产业互动融合的理论基础
  37. 二 制造业与物流业的综合发展水平评价
  38. 三 制造业与物流业的互动关系
  39. 四 制造业与物流业的耦合协调度
  40. 本章小结
  41. 参考文献
  42. 第七章 信息化与物流业生产率
  43. 一 物流业与信息业产业融合的理论基础与实践
  44. 二 中国物流业与信息业发展水平评价及其互动关系分析
  45. 三 中国物流业与信息业的融合水平
  46. 四 中国物流业全要素生产率的测度与分析
  47. 五 中国物流业与信息业产业融合的生产率效应
  48. 本章小结
  49. 参考文献
  50. 第八章 战略联盟与物流业市场竞争力
  51. 一 物流企业战略联盟的理论基础
  52. 二 物流企业战略联盟的探索性案例研究
  53. 三 理论分析与研究设计
  54. 四 检验结果与分析
  55. 本章小结
  56. 参考文献
  57. 附录
  58. 附录2 中国各省份物流业生产率的贡献
  59. 附录3 中国五大城市群物流业发展水平测度结果
  60. 附录4 物流企业战略联盟调查问卷