《天津市物流集聚程度测算及影响因素实证研究》20000字（论文）

天津市物流集聚程度测算及影响因素实证研究目录TOC\o"1-2"\h\u26203第1章绪论 117891.1研究背景 1297091.2研究意义 2188561.3研究主要内容 35476第2章理论基础与文献综述 391482.1物流产业的相关概念及特点 3241912.2产业集聚方面的相关理论 434562.3文献综述 528815第3章我国物流集聚程度测算——以天津市为例 734263.1物流产业规模发展 7251733.2物流从业人员 9104663.3基础设施建设 10281543.4物流技术装备水平 12229483.5物流集聚程度测算 135699第4章我国物流产业集聚程度影响因素分析 2241614.1探索性空间数据分析方法 22180834.2变量选取与数据来源 25231964.3实证研究分析 2619654第5章总结与展望 31127285.1结论 31162615.2不足与展望 3121347参考文献 32第1章绪论1.1研究背景物流一词可追溯到美国20世纪30年代，后来传入日本，天津市物流一词来源于日本对于“Logistics”一词的翻译，天津市目前物流产业规模、基础设施等都有了很迅猛的发展，但是仍然存在一定的不足之处[1]。近年来天津市经济发展迅速，经济发展的同时物流产业也蓬勃发展，并且逐渐发展成为天津市国民经济的支柱产业和举足轻重的当代服务业[2]。在规模快速扩展的同时，物流能力有很大提升。截至2016年底，天津市营业性通用仓库面积约10亿平方米，“物流园”“第三方物流”等高速发展，随着“互联网+”、物联网和大数据的发展，天津市物流的形式在进行变化，目前天津市物流产业已经形成了一些很有规模性的产业集聚区，如北京马坊物流基地、郑州国际物流园，中部商贸物流产业园和普洛斯物流园，物流产业呈现地区集聚发展的态势，物流基础设施的高速发展为物流能力的提升奠定了良好的基础[3]。如今物流格局已经发生了变化，从原先单一的所有制和主体形式发展成现在形成多元主体竞争、多种所有制并存和多层次服务共生的格局。与此同时，物流产业中的各种服务性的产品以及模式也逐渐多样化，在服务空间分布层面，发展为同城、区域、天津市和跨境等多种类型并存的态势；天津市物流企业也在不断不断开拓业务范围，在业务发展层面，天津市物流产业更加精细化[4]。天津市物流产业尚未形成成熟的系统，综合性不太强，在运输中存在着结构不合理等问题；天津市物流产业基础设施发展缓慢，设施落后，兼容性较差，对于科技应用程度推广性较差，很多需要人工做，严重影响了整体的效率；整体来看，物流产业在运输中缺乏网络化和组织化，仍然比较分散，每个环节的专业化程度不高，外包程度也比较低，也是导致成本较高的原因之一[6]。整体而言天津市物流国际化水平较低，虽然发展迅速但是和国际水平仍然有一定差距，尤其在效率和节约成本上存在很大的发展潜能，整体的创新性较差而且并未形成有序的市场；集聚能很高的提高物流产业的效率，从而达到降低其成本的目的，因此研究物流产业集聚的发展对物流产业的发展是有意义的，而物流产业的发展也受到了很多因素的制约和促进，在此背景下，本文通过对物流产业集聚度的测算，对天津市物流产业集聚进行了分析研究，然后通过对物流产业影响因素的研究，希望等对以后学者的研究提供一定的经验[7]。1.2研究意义1.2.1理论意义首先，从学术意义上讲，能在一定程度.上扩展产业集聚和物流产业的研究与应用领域。以往，我国绝大多数的产业集聚的关注对象为制造业和工业，对其他产业的研究比较稀少;近年来，相关研究有向服务业延伸的趋势，针对服务业总体、生产性服务业、金融业、旅游业的产业集聚的研究开始涌现并慢慢多了起来，然而以物流产业为主体的研究相对较少[8]。因此，对物流产业集聚的研究与关注，不仅还可以使得物流业的研究体系得到进一步的丰富，使我们对物流产业的认识更进一步，而且，外延了产业集聚理论的研究范畴，扩大了产业集聚理论的应用范围。1.2.2实践意义其次，对物流产业集聚与区域经济增长之间的关系进行研究，有着重要的实践意义，对规划物流产业未来发展方向有重要的指导作用。本文采用理论与实证相结合的办法，首先结合相关的产业集聚理论，探讨物流产业集聚的影响因素，结合近年来我国物流产业的发展现状，用较为严谨的数理论证，为我国物流产业政策的制定提供较为可靠的参考性意见，具有重要的指导意义。1.3研究主要内容第一章绪论介绍了我国物流产业集聚程度影响因素研究背景及意义。第二章介绍了本文用到的理论以及相关文献。第三章对天津市的物流产业发展现状以及集聚程度进行了测算。第四章用探索性空间数据分析方法对物流产业集聚程度影响因素分析。第五章总结了研究结论与不足。第2章理论基础与文献综述2.1物流产业的相关概念及特点2.1.1物流产业的概念我国《物流术语标准》对物流的定义是：物流是指运输、仓储、装卸、包装、流通加工、配送的过程，将信息处理等功能有机结合起来，根据实际需要，满足用户在货物从供应地到接收地的物流中的需求[9]。随着物流的发展，现代物流也呈现出不同的定义。人工智能和物联网的发展极大地促进了现代物流业的发展。目前，全球化趋势是利用科技和大数据，逐步扩大物流业规模，为客户提供低成本的服务，以达到为客户提供便利的目的[10]。2.1.2第三方物流第三方物流被广泛地称为外包物流或协议外包物流。是向其他物流公司提供运输、仓储、库存管理、订单管理、咨询服务整合等增值服务，或与其他相关物流服务行业开展交叉合作，提供更完整物流服务的大型企业。第三方物流是指既属于第一方，也可能属于第二方，但能够与第一或第二方合作，为消费者提供专业的物流服务的[11]。2.1.3第四方物流第四方物流公司是一家专门为甲方物流、第三方物流、第三方物流公司提供物流计划、顾问、物流信息系统、供应链管理等多种活动的企业，具有很高的集成度。与第三方物流相比，第四方物流侧重于整个供应链的各种物流活动，并为客户提供了完整的物流计划，这些物流方案主要包括四个方面：再造、变革、实现和自我实现[13]。2.1.4物流园区在物流集中发展的过程中，会形成一些集聚区。在集聚过程中，它们具有多种服务功能和规模。整合后，我们称之为物流园区[14]。2.2产业集聚方面的相关理论2.2.1产业集聚概念及发展产业集聚是在一个动态过程中产生的，是产业在发展的过程中，在特定领域内一些具有共性或者互补性的企业或者机构紧密的联系在一起，从地理上来看，其集中发展并且相互支撑、依赖和联系，这种产业群现象就是产业集聚。他们共同获利也有一些利益争夺，但是使得他们聚集在一起的原因是彼此都能享受对方带来的溢出效应，技术、信息、人才的共享，使得其成本得到了有效的降低，其次其聚集性发展的同时，一些政策优惠也可以共享。产业集群进一步发展从而产生了产业集群学说理论，每种理论都有其侧重的研究方面，但是也有共同之处[15]。2.2.2产业集聚的相关理论（1）马歇尔的产业集聚理论在经济发展过程中，经济学家马歇尔首先提出了产业集聚和内部集聚的概念。他认为，产业集聚的原因有三：一是集聚能够促进市场的专业化发展水平，促进服务业的发展；其次，在一定的空间内，企业的集聚可以提供一定的劳动力市场，从而提供大量的就业机会，从而有效地保障劳动力的供给，从而控制失业率；最后，产业集聚具有很高的溢出效应，企业可以从中受益[17]。（2）韦伯的区位理论1909年，韦伯在其著作“产业区位论”中首次提出了集聚的概念，并从微观企业区位的角度提出了产业区位理论。他将集聚经济定义为节约成本，但没有注意集聚现象产生的原因。韦伯认为，从企业生产成本最小化的角度看，最佳区位是成本最低的区位，企业通过集聚获得成本节约。他认为，企业之间的紧密联系取决于集聚的收益和成本的比较；其次，韦伯将区位因素划分为区域因素和聚集因素。聚集因素可分为两个阶段。企业的扩张可以产生一定的集聚优势。这是第一阶段。第二，企业通过相互联系实现工业化的聚集是第二阶段，也称为先进的聚集阶段[18]。佩鲁的增长极理论佩尔鲁主要从产业关联、外部性和产业集聚三个角度论述了非均衡增长战略的现状。按照他的的说法，增长极可以形成一定范围的“经济空间”，对其他经济单元施加压力，迫使其他经济单位产生相应的变化，产生增长。（4）新经济地理学中的产业集聚理论克鲁格曼建立了中心边缘模型，提出了决定经济要素的空间趋同或扩散的两种力，即向心力和离心力，其中向心力是产业层面上的产业集聚。他把最初的产业集聚归因于一种历史性的意外。产业和集聚的位置是“历史依赖的”。提高收益，节约运输成本，是产业集聚的重要向心力。不流动、外部不经济集聚和地租差异是不可忽视的“离心力”，产业集聚在这两种力量的形成和发展中起着不可忽视的作用[19]。2.3文献综述2.3.1外文文献研究综述Marshall（1890），他讨论了集聚经济，列举了rms基于外部性的优势进行合作。经济学家区分了几种类型的凝聚。Marshall（1890）、Weber和Friedrich（1929）讨论了外部规模经济，这是由于多个rm在地理上集聚而产生的，而不是内部规模经济，在内部规模经济中，单个rm扩大其生产。胡佛（1937）揭示了两种外部规模经济：城市化和地方化。城市化经济是指来自不同行业的许多企业集中在同一地区，而本地化经济则是指来自某一特定行业的企业集中在同一地区。波特（1998）总结了产业集群的主要好处如下：“集群允许每个成员受益，就好像它有更大的规模，或者就好像它已经正式加入了其他成员，而不要求它牺牲自己的生存能力。”Bok强调了无障碍性和一般基础设施质量是影响城市区位选择的主要因素有效值。更好的可达性通常会促使物流运作相对靠近彼此（Berechman，1994），因为这会降低rms的成本（Rietveld，1994）。Hong（2007）认为运输可达性是外国物流企业选址决策的重要决定因素之一。Haezendonck（2001）、KlingandDeLangen（2001）和DeLangen（2002、2004a、2004b）对海洋集群进行了调查，认为根据他们的研究结果，集群中海洋活动的集中度可能会增加。这并不奇怪，因为人们认为，更熟悉的是，航空公司越来越集中在“Hubborters”海运和空运枢纽的经济性是相似的。Martin和Román（2003）记录了枢纽机场中航空运输公司的聚集，而Lindsay和Kasadra（2011）则提出了“航空城”的概念，即“围绕机场的全面城市发展”。有趣的是，尽管有机场和港口群的吸引力，一些观察表明，它们的增长有时受到缺乏土地和环境法规的限制。无论如何，本文的重点是一般的物流集群，其中许多集群不是以港口或机场为中心的。最后，吴等人（2006）认为，中国的经济优势超出了劳动力成本，在很大程度上可以通过“供应集群”的存在来解释这些集群提供全球供应链管理所需的所有物流服务。他们补充道：“近年来，中国形成了大量的供应集群，这对中国制造业的竞争力做出了重大贡献。”2.3.2中文文献研究综述唐铮（2019）在回顾物流产业集聚相关研究的基础上，从经济发展水平、区域地理位置、政府政策法规三个方面分析了物流产业集聚的影响因素和演变，并对指标进行了量化。在此基础上，构建了相应的模型，最后，以青岛市物流产业集聚演化为例进行了实证研究，结果与实际情况基本一致，验证了研究的科学性、合理性、价值和意义。倪秋萍,唐远翔(2017)目前，我国已在重要能源产区、重工业区和经济发达地区形成了“三带四区”的物流产业集聚特征。产业因素、交通因素、劳动力成本因素、基础设施因素、政府政策因素、商业因素是影响物流产业集聚的主要因素。实现物流业和工业制造业共同发展，大力发展多式联运，提高物流配送能力，加大物流基础设施建设投入，促进物流业的发展为了加快我国物流产业集群的发展，应该完善城市配送体系，促进商业物流的发展，主动发挥好政府的作用。江利祥(2016)集聚发展是物流业发展的重要趋势，主要通过物流业与其他相关产业的分工与合作，以获得更高的物流效率和产业效益。与传统的物流产业发展模式相比，物流产业集群的发展具有区位选择性、产业依赖性、资源整合性、开放共享性、分工协作性等特点。工业、交通、劳动力成本、基础设施、政府政策、商贸是影响物流产业集聚发展的主要因素。加快发展我国物流产业集群，实现物流业和工业制造业共同发展，大力发展多式联运，提高物流配送能力，加大物流基础设施建设投入，完善城市配送体系，促进商业物流的发展，主动发挥好政府的作用。李立（2016）物流产业集聚是我国物流业发展的新选择。目前，我国物流业受到地方政府的重视，发展迅速，集散体系逐步完善，物流园区建设初具规模，物流企业快速成长。但是，从物流产业集聚的角度看，物流产业集聚还存在物流企业集聚不集中、规模小、产业关联度低、物流基础不稳定、物流产业集聚的市场形成机制等问题。在物流产业集聚过程中，工业、交通、商业、软硬件基础设施、政府、劳动力成本等因素都是不可忽视的因素。因此，要促进物流业和工业制造业的共同发展，大力建设多式联运设施，加强物流基础设施体系的规划和建设，提高商贸物流水平，促进我国物流业的集聚。高宏伟（2011）阐述了现代物流发展的基本特征，分析了我国物流业的现状和存在的问题，提出了发展物流业的建议。通过以上研究文献综述，国外文献对于物流产业集聚更多的集中在物流集群对经济的影响，研究物流企业和物流运营的外部规模经济和本地化经济，以及地理位置对物流集群的影响。而且国外对于物流产业集聚程度相关影响因素研究的比较早，国内对物流产业集聚程度影响因素研究起步较晚。因此，应当借鉴好国外对此方面的相关研究，并根据国内的实际情况，从多方面入手，对国内物流产业集聚程度的现状以及存在的问题，进行重点研究并提出建议。第3章我国物流集聚程度测算——以天津市为例前面已经介绍，对于产业集聚度的测算方法众多，但是这些方法都有各自的侧重点，经过比较最最终选用了空间Gini系数和区位熵对物流产业集聚水平进行测度。由于国内物流数据过多，难以收集，所以以天津市为例来进行物流集聚程度的测算。3.1物流产业规模发展天津市物流产业高速发展，规模在逐渐扩大，每年的社会物流总额在逐渐上升，而且物流单位成本在下降，总体质量也有所提高，接下来主要从货运量、周转量、吞吐量和物流费用四个方面对天津市物流产业规模发展进行简单的分析。图3-12010-2017年天津市货运量（万吨）首先从货运量进行数据分析，如图3-1为天津市2010至2017年货运量柱形图，从图中可以看出，2015年至2017年期间，天津市货运量上升幅度较大，说明这两年天津市物流规模扩大趋势明显，但是2012至2015年上升幅度趋于平缓，但2010年至2017年的货运量整体来看呈现稳步上升的趋势，总体来看天津市物流产业货运量发展迅速呈现上升趋势。表3-12010年和2017年天津市货运量、货运周转量和港口货物吞吐量2010年2017年增长量增长率货运量（万吨）32418074804850156304348.22%货物周转量（万吨）1418371973735553639.15%港口货物吞吐量（万吨）54835886546416710657.83%从表格中可以直观的看到天津市货运量2017年比2010年同比增加48.22%，货运周转量从2010年为141837万吨，到2017年已经达到了19373万吨，同比增加了55536万吨，增长最为明显的当为港口货物吞吐量，从2010年的548358万吨增长到2017年的865464万吨，同比增加了约57.83%。从货物周转量来看，2010年货物周转量为141837万吨，到2017年已经达到了197373万吨，同增加了约39.15%。从这些数据可以看出，天津市2010年至2017年物流产业规模实现了很大的扩张。■社会物流总额（万亿元）■增长率图3-22012-2017年中国社会物流总额■物流总费用（万亿元）■总费用/总额占比（％）图3-32012-2017年中国社会物流总费用如图3-2和3-3所示，根据中国物流与采购网数据显示，2012年到2017年，天津市社会物流总额呈现上升趋势，社会物流总费用也在增加，但是单位物流成本却在下降，说明天津市物流效率有所提升。截止到2017年天津市物流总费用占天津市社会物流总额为4.79%，相较于2012年的5.30%，下降了0.5个百分点。3.2物流从业人员如表3-2为天津市2009-2017年物流各行业从业人员表，从表中可以看出铁路运输业就业人员和水上运输业就业人员的年均增长为负，分别为-0.0143%和-0.2164%；年均增长率较大的为公路运输业就业人员和航空运输业就业人员，年均增长率分别为11.5002%和11.9652%，从表3.2可以很直观的看出在2017年，天津市公路运输业就业人员占总物流产业从业人员比例最大，而在2009年占总产业就业人员比值最大的为铁路运输业；除此以外天津市管道运输业就业人员人数一直最少，但是年均增长率依然达到了6.7978%，装卸搬运和其它运输服务业2009年就业人员为26.98万人，到2017年达到了42.81万人，年均增长率为5.9424%，邮政业2009年就业人员为55.27万人，到2017年达到了91.09万人，年均增长率为6.4450%，但是总得来看，从业总人数从2009年的634.4万人增长到2017年的843.9万人，年均增长率为3.6163%，说明天津市物流从业总人数总体呈现上升趋势。表3-22009-2017年天津市物流产业各行业就业人员数（万人）时间铁路运输公路运输水上运输装卸搬运航空运输管道运输邮政业就就业总人业就业人员业就业人和其他运业就业人员业就业人业就业人业人员数员员员数输服务业就业人员2009年185.01161.0044.9525.282.1826.9855.27634.42010年175.64161.6644.4927.202.7328.6053.39616.12011年176.15168.9846.0533.533.2516.1861.83662.82012年179.33277.8144.7137.613.9828.8467.86667.52013年179.64380.6148.3449.443.7744.25107.66846.22014年190.25388.1549.1150.783.7643.61102.93861.42015年187.44387.9746.6555.343.8543.1297.45854.42016年187.41385.5946.0359.533.6443.2493.07849.52017年184.80384.6144.1262.433.7042.8191.09843.9年均增长率-0.0143%11.5002%-0.2164%11.9652%6.7978%5.9424%6.4450%3.6163%从发展趋势分析，2009-2011年天津市公路运输业和铁路运输业人数相当，但是从2011年起，铁路业从业人员数处于平缓发展阶段，而公路运输业就业人员人数在2011-2013年快速增长，然后开始平缓增加；就业人员最少的是管道运输业，但是从数据可以看出，虽然就业人数较少，但是整体是上升趋势；在2009年水上运输和邮政业从业人员数很相近，但是在2012年邮政业从业人员快速上升，此后虽然有所下降，但是远远高于水上运输业从业人员数；航空运输业就业人员和装卸搬运和其他运输服务业就业人员人数比较接近，但是总体来看，天津市物流产业从业人员数是呈现上升趋势的，进一步说明了天津市物流产业规模有所上升，有的行业从业人员有所下降，初步推测可能是效率和技术提高等原因导致。3.3基础设施建设表3-32009-2017年天津市运输线路长度指标（万公里）公路里程定期航班航线里程内河航道里程铁路营业里程管道输油（气）里程2009年386.08234.5112.378.556.912010年400.82276.5112.429.127.852011年410.64349.0612.469.328.332012年423.75328.0112.59.769.162013年435.62410.6012.5910.169.852014年446.39463.7212.6311.1810.572015年457.73516.7212.712.110.872016年469.63634.8112.7112.411.342017年477.35748.3012.712.711.93年均增长率2.69%15.61%0.33%5.07%7.06%天津市2009-2017年物流产业基础设施建设中运输线路长度如表3-3，从表中可以看出天津市公里里程和定期航班航线里程相对较长，而内河航道里程、铁路里程和管道输油（气）里程相对较短，从年均增长率来看，天津市定期航班航线里程年均增长率最高为15.61%，变化相对较小的为内河航道里程，年均增长率仅仅为0.33%，通过此类数据可以看出，天津市内海航道发展相对缓慢，但是空运发展比较迅速，除此以外天津市管道输油里程年均增长率为7.06%，处于较高的水平，公路里程和铁路里程虽然年均增长率分别仅仅为2.69%和5.07%，但是总的来看，天津市物流产业基础设施建设自2009-2017年均已逐步完善，接下来我们通过折线图更直观的进行观察，由于里程数相差较大，为了更方便的看出变化趋势，将公路里程和定期航班航线里程放在一个图中，海航道里程、铁路里程和管道输油（气）里程放在一个图中，具体如图3-4和3-5。图3-42009-2017年天津市运输线路长度1图3-52009-2017年天津市运输线路长度2如图3-4和3-5为天津市2010年-2017年运输线路长度变化折线图，从图3-4可以看出，天津市航线里程在2009年低于天津市公路里程，但是从2013年开始，天津市航线发展迅速，然后快速超过天津市公路发展，在2017年里程数已经远远高于天津市公路里程；从图3-5可以看出天津市内海航道里程、铁路里程和管道输油（气）里程均平稳上升，内河航道里程变化较平缓，但是其里程数最高，铁路营业里程仅仅高于管道运油（气）里程，但是其变化趋势一直保持一致，并且在2017年，天津市内河航道里程、铁路营业里程和管道输油（气）基本已经相同，但是从变化趋势来看，天津市管道输油里程和铁路营业里程有继续上升的趋势，因此可能会超过天津市内河航海里程。3.4物流技术装备水平随着天津市经济的告诉发展，简单的人力资本已经很难构成产业优势，科技成为推进物流业发展的新动力，物联网、“互联网+”、大数据和云计算的迅猛发展，科技也势必成为推进物流产业结构优化提高其速度的强大动力。从2016年至今，物流逐渐呈现智能化，机器人、无人机、物联网、云计算和大数据的出现为物流的科技发展注入了新的动力。其中机器人和自动化主要应用于仓储过程中的入库、保管、分拣和出库等过程，新能源汽车和无人驾驶也陆续应用了货物的运输过程，在配送的过程中主要应用了无人机和现在常见的智能快递柜，为顾客提供更加便捷的服务，除此以外在综合管理管理平台中，主要应用了物联网、大数据和人工智能，方便顾客的查询以及商家的管理。值得一提的是天津市物流产业运输中无人驾驶的发展和应用，无人驾驶主要在司机、燃油、设备损耗、维修保养、保险费5个层面降低了车辆的成本。在港口场景下，沃尔沃发布全自动驾驶概念卡车，适用于半封闭区域使用，而苏宁物流在天津市内首次进行了物流园区和高速场景测试无人驾驶重卡的实验，均极大的降低了运输的成本。在配送的过程中，无人机的应用也是值得重视的，2016年，亚马逊在英格兰的农村地区启动无人机送货项目，同年DHl在巴伐利亚镇试验其无人机交付项目，为全球第一家利用无人机技术为客户提供快递服务的企业，2017年6月，天津市南康和顺丰联合申报物流无人机示范运行区域的空域申请获得批复，同年8月京东获得覆盖天津市全境的无人机空域书面批文。3.5物流集聚程度测算3.5.1区位熵采用生产总值为指标来计算天津市各个区的区位熵，用来衡量物流产业的集聚度，计算公式如下：（3-1）其中，LQij是j区的物流产业在天津市的区位熵，qij为该区的物流产业的相关指标，qj为该区所有产业的相关指标；qi为天津市范围内物流产业的相关指标，q为天津市所有产业的相关指标。区位熵以1为临界点，当区位熵大于1时，表示该产业具有较强集聚水平，当区位熵小于1时候，代表该地区该产业的集聚水平低下，产业不处于主导优势而处于从属地位，当区位熵等于1时候，说明该区域集聚水平不明显。选用各个区市产值来进行计算，qij为j地区的物流产业的增加值，qj为j地区地区生产总值；qi为天津市范围内物流产业的增加值，q为国内生产总值。其中用交通运输、仓储和邮政业增加值来代表物流产业的增加值。由于台湾区数据缺失，本文研究对象仅为天津市的16个区市，选取数据来源于2009年至2017年的《统计年鉴》。表3-42009-2017年天津市各区物流产业生产总值法区位熵200920102011201220132014201520162017和平区0.971.111.111.031.001.000.960.930.95河东区1.321.391.251.201.061.030.990.910.93河西区1.831.881.861.891.881.831.781.651.62南开区1.101.101.151.181.171.171.341.251.24河北区0.891.071.011.010.981.001.010.980.97红桥区0.870.940.970.990.920.900.870.820.80东丽区0.810.850.830.840.860.850.860.840.83西青区1.301.301.231.251.221.231.341.161.30津南区1.081.101.151.140.850.880.890.900.99北辰区0.850.870.880.940.890.910.910.890.88武清区1.131.081.061.061.061.191.141.101.23宝坻区1.501.561.501.591.411.411.571.601.50滨海新区0.990.950.890.880.870.840.850.850.89宁河区1.061.031.010.990.951.021.051.101.11静海区0.980.940.860.860.860.850.810.760.72蓟州区1.091.040.971.101.071.020.990.960.96如表3-4，2009年物流产业区位熵大于1的区有22个，其中大于集聚度1.50的区有五个，分别为河东区、武清区、河北区、武清区和滨海新区，属于高水平集聚，物流产业集聚主要集中在东部和西部，其中区位熵排名倒数五位分别为红桥区、南开区、红桥区、津南区和河北区，分散在天津市东部和西部。与2009年相比，天津市物流产业集聚度大于1的有13个，相比2009年减少了9个，其中集聚度大于1.50的区有3个，分别为河东区、武清区和河北区，武清区和滨海新区的集聚度分别从2009年的1.79和1.67降低到2017年的1.28和1.44。其中2009年集聚度较高的前五个区为滨海新区、武清区、河北区、河东区和武清区，但是到2017年，武清区的集聚度排名已经跌至第七名，而武清区上升至第三名，从城市分布来看，集聚度较高的城市散乱的分布在天津市各区，说明天津市物流产业集聚水平不均衡，各地区差异明显。通过表3-5可以看出天津市物流产业集聚度水平相对较高，其中河北区2009年集聚度为2.16,2017年集聚度为1.75，均居天津市第一，其平均集聚度也达到了2.09，但是从2011年开始，河北区物流产业集聚度处于下降趋势；天津市红桥区物流产业集聚度较低，2009-2017年的八年间，集聚度均未超过1，说明红桥区物流产业集聚不明显。从2009年到2017年的八年间，集聚度均超过1的区有10个，分别为河东区、河西区、东丽区、北辰区、武清区、河西区、河北区、滨海新区以及宁河区和武清区，从表3-5中可以看出河东区的集聚度在2009年和2017年在天津市排序均为2，平均区位熵为1.80。表3-5天津市物流产业生产总值法区位熵指数及排名区2009年排序2017年排序排序变化LQ均值平均排序和平区0.97230.951941.0117河东区1.8321.62201.802河西区1.10121.24841.197南开区0.89260.9716100.9919河北区0.87270.8028-10.9023红桥区0.81290.832720.8428东丽区1.3081.30621.286西青区1.08150.991411.0018津南区0.85280.882350.8924北辰区1.13101.23911.129武清区1.5051.50321.515宝坻区0.99210.892100.8925滨海新区1.06161.111151.0415宁河区0.98220.7229-70.8527静海区1.09140.9617-31.0216蓟州区0.89251.0712130.9720从变化程度来看，2009-2017年天津市物流产业集聚度排名上升的区有14个，其中东部区市有8个，占总区的一半以上，和平区和河西区上升了4个名次，津南区上升了5个名次，说明天津市东部物流产业集聚水平在这九年间发展有所提升；除此以外宝坻区、蓟州区和南开区天津市排名名次上升明显，说明西部和中部部门城市物流产业集聚水平也是处于上升水平。从平均值来看，天津市物流产业整体集聚水平普遍较高，有18个区处于高集聚水平，其它地区处于低水平集聚，整体来看，物流产业集聚水平平均值较低的区有宁河区、红桥区、南开区、东丽区和红桥区，其中东丽区和红桥区以及南开区均属于西部区。总得来看，天津市物流产业集聚度呈现波动性变化，但是从平均值来看，天津市物流产业处在高集聚水平的有18个，占比较高，说明天津市各个区物流产业集聚水平较高。3.5.2动态集聚指数动态集聚指数计算公式如下：（3-2）其中Aijt为t时间内j区物流产业的动态集聚指数，Sijt为t时间内天津市物流产业的增长速度，Sijt为t时间j地区物流产业增长速度。当天津市物流产业处于增长情况下，即Sijt大于等于0时，如果Aijt为非负数，则表示物流产业向j地区集聚，如果该值大于1，则表示这种集聚趋势加速了，如果该值小于0，表明该地区的物流产业出现了萎缩。本小节对2009-2017年每年的动态集聚指数进行计算的同时，将2009至2017年的总动态集聚指数也进行了计算，首先对2009至2017年总的动态集聚指数结果进行展示，如下表。表3-62017年与2009年比较所得各区动态集聚指数地区2009年物流产值（亿万元）2017年物流产值（亿万元）增长速度动态集聚指数天津市物流产值（亿万元）18398.0238550.941.10/宝坻区209.10668.152.202.00南开区520.711595.802.061.88北辰区88.68248.941.811.65河西区347.98939.461.701.55河北区399.771070.221.681.53蓟州区823.572162.851.631.48宁河区378.75955.701.521.39东丽区751.421889.691.511.38津南区1595.343580.941.241.14和平区642.721420.011.211.10静海区394.90866.301.191.09红桥区888.021938.171.181.08武清区114.77199.160.740.67河东区1491.922497.880.670.62东丽区21.1934.080.610.56滨海新区773.291050.020.360.33通过计算所得，2017年较2009年比较天津市增长速度为1.1倍，如表3-6总得来看，2009年至2017年八年间天津市各区物流产业动态集聚度均为正值，说明天津市物流产业向各个区均呈现集聚现象。动态集聚度大于1的区有12个，说明这几个区物流产业集聚呈现加速状态，这12个区中包含西部区七个，包括宝坻区、南开区、河西区、河北区、宁河区和北辰区，其中排名前五的区中包含西部区四个，但是值得注意的是，其物流产业产值的基数较小，但是也可以说明，天津市西部地区物流产业发展虽然不如中东部地区，但是个别区集聚程度却较快，有比较大的集聚潜能；动态集聚指数小于1的区有4个，其中包含东中部区中的西青区和河东区，值得深究的是，虽然其动态集聚度较小，但是物流产值却很高，和物流产值相似的津南区和河北区对比可以发现，沿海的津南区和河北区的物流动态集聚度较高，其集聚趋势更为明显。总得来说，天津市物流产业均呈现集聚趋势，天津市西部区物流产值虽然较低，但是个别区物流产业集聚趋势加速，但是从数据中也可以看出，排名最低的三个区均是西部区，说明西部地区的物流集聚加速程度有差异性，接下来对各个区每年的动态集聚指数进行分析和说明，如表3-7所示。表3-7天津市物流产业各区2009-2017年动态集聚指数地区2009年2010年2011年2012年2013年2014年2015年2016年2017年和平区2.701.650.880.081.350.960.671.491.42河东区2.701.011.110.751.190.24-0.280.080.55武清区-4.561.481.011.11-1.530.202.140.811.33河西区1.801.021.511.241.530.722.56-5.100.53宝坻区1.820.560.810.901.570.430.401.020.82滨海新区-0.030.721.100.480.091.480.621.370.58南开区-2.551.860.260.290.901.271.511.740.89河北区1.341.431.160.970.620.750.790.920.94红桥区1.241.260.780.552.320.751.241.660.94宁河区1.270.750.770.942.460.810.170.840.60东丽区1.580.940.691.201.581.343.061.751.21静海区0.390.770.882.221.520.510.651.560.90西青区0.290.781.170.74-3.571.381.361.682.03蓟州区0.620.360.651.825.581.501.411.351.18和平区3.331.020.990.693.051.050.920.840.96津南区-0.560.850.941.220.701.301.221.821.18如上表3-7所示，天津市各个区每年的动态集聚度是波动的，并未形成某种固定的规律，其中八年间物流产业集聚未曾出现萎缩区有8个，其中东部和中部区占5个，西部区2个，其余区均在不同年份出现过萎缩现象。这里选取几个独特的区进行分析说明，从表格中可以看出2007年天津市武清区动态集聚度为5.38，但是在接下来的八年间，其物流产业动态集聚度呈现下降趋势，2019年已经达到了-0.32，说明其产业集聚趋势越来越小；但是动态集聚度有一定的缺陷，会使得基年产值较小的区集聚度较大，这点可以从表3-6可以看出，处在首位的是宝坻区，明显是其基年产值较低的缘故，但是仍然可以通过数据看出，其物流产业集聚发展也是比较迅速的。综合上表可以看到的是，并没有一个区在2009-2017年这八年间的动态集聚度均大于一，但是也不存在每年动态集聚度均为负数的区，因此并不存在一直处在加速集聚趋势或者集聚萎缩的区，各个区物流产业集聚呈现波动性的变化，并且发展并不均衡，从表3-7可看到中东部的物流产业集聚发展更稳定。结合表3-6和3-7来看，天津市各个区各个年份的产业集聚虽然均不相同，但是总得来看，天津市物流产业各个区的集聚趋势明显。3.5.3空间基尼系数采用空间基尼系数来计算天津市物流产业集聚水平，计算公式如下：（3-3）其中G为空间基尼系数，分别选取从业人员和产值作为指标进行计算：采用从业人员法进行计算时，Si为该区物流产业占天津市物流产业就业人数的比重，Xi为该区就业人数占天津市总的就业人数的比例；采用产值进行计算时，Si为该区物流产业产值占天津市物流产业产值的比重，Xi为该区的产值占天津市总产值的比重；基尼系数的大小在0至1之间，越大表示该产业的物流集聚度越高，反之表示集聚程度低，为了显示更加明晰，所有结果均保留到了小数点后面四位，其运算结果如表3-8。表3-8天津市物流产业空间基尼指数但从数值上进行观察，可以看出，运用空间基尼系数所得的物流产业集聚程度较小，就业人员空间基尼系数比产值空间基尼系数高，为了更好的展示其变化趋势，将其在图3.7进行展示。图3-72009年-2017年天津市物流产业空间基尼系数如图3-7可以看出，除2013年两种指标所得的空间基尼系数较为相似以外，其它年份，就业人员空间基尼系数均较高，两种指标所得结果相差较大。其中就业人员空间基尼系数呈现一定的上升趋势，显示的物流产业集聚性越来越大，而产值空间基尼系数呈现天津市物流产业集聚水平呈现平稳发展，甚至出现了下降趋势，同种方法选取不同的指标，所得结果相差较大，出现这种相矛盾的结果也是有原因的，从数值大小来看，空间基尼系数的大小在0-1之间，但是两种指标所得结果均较小，最高为0.0084，整体来看其相差的数值也较小，说明采用空间基尼系数算出的天津市物流产业的整体集聚水平变化不是很明显。3.5.4产业集中度产业集中度计算公式如下：（3-4）用CRn来表示物流产业的集中度，分子上为计算天津市物流产值较高的三个地区的物流产业的产业总值，分母为该年份天津市物流行业的行业总值，N为16，行业集中度的值在0-1之间，数值的大小决定了集聚程度的高低，越接近1表示集聚程度越大，接近0表示集聚程度小。表3-92009-2017年天津市物流产业集中度指数年份产业集中度指数产值前三名的区2009年0.2625西青区、津南区、河东区2010年0.2587西青区、津南区、河北区2011年0.2635西青区、河北区、津南区2012年0.2626西青区、津南区、河北区2013年0.2495津南区、河北区、河东区2014年0.2447津南区、河北区、西青区2015年0.2440津南区、河北区、西青区2016年0.2498津南区、河北区、西青区2017年0.2580津南区、西青区、河北区如表3-8为天津市2009-2017年物流产业集中度指数，从表中可以看出津南区的产值一直处在天津市前三名，排名前三的区比较稳定，2014年至2017年一直为津南区、西青区和河北区，从产业集中度指数来看，八年间天津市物流产业集中度指数比较平稳，变化不大，说明天津市物流产业总的集聚度变化较小，但是单纯的产业集中度指数反应问题较单一，结合具体产值进行分析，如表3-9。表3-102009年-2017年天津市物流产业及前三名区的物流产值年份天津市物流产值（亿元）前三名区物流产值（亿元）西青区1742.332009年18398.02津南区1595.34河东区1491.92西青区19712010年21510.73津南区1825.29河北区1768.3西青区2328.382011年24845.64河北区2127.93津南区2090.36西青区2516.192012年27555.09津南区2367.46河北区2352.4津南区2450.512013年28937.05河北区2425.11河东区2345.1津南区2740.762014年16583.23河北区2591.15河东区2396.4津南区2928.92015年33356.3河北区2705.44西青区2503.65津南区3209.722016年35113.99河北区2837.16西青区2725.41津南区3580.942017年38550.94西青区3268.01河北区3097.67如上表3-10可以看出，天津市物流产业总产值逐渐上升，从各个区的物流产值来看，西青区2017年的物流产值比2009年物流产值翻了将近一倍，津南区物流产值翻了一番，这些数据都说明，虽然天津市物流产业集聚趋势总体比较平稳但是天津市物流产业总体发展水平呈现上升趋势，3.5.5集聚度对比分析本小节采用了四种方法对天津市物流产业的集聚程度进行了研究，分别是区位熵、动态集聚度、产业集中度和空间基尼系数。其中区位熵和动态集聚度都是从区集聚的角度对物流产业的集聚进行分析研究的，其中动态集聚度更注重的是集聚水平的变化，两种计算方法所得集聚度各不相同，但是存在相似的地方，总的来看，天津市物流产业各个区的物流产业的集聚并没有一定的规律可循，但是东中部地区物流产业集聚发展较为平稳，各个区总体的物流产业呈现集聚趋势。产业集中度和空间基尼系数都是从天津市角度对天津市物流产业集聚进行分析的，其中空间基尼系数选取了两种指标进行计算，三种结果显示：天津市物流产业总体集聚水平较为平稳。结合四种结果总得来看，天津市区物流产业呈现集聚趋势，但是各个区变化没有规律可循，有一定的波动性，从天津市层面上来看，天津市物流产业集聚水平发展较为平稳，但是天津市物流产业产值呈现上升趋势。第4章我国物流产业集聚程度影响因素分析4.1探索性空间数据分析方法探索性空间数据分析是一种具有识别功能的空间数据分析方法，用于研究和分析某些变量的空间相关性和聚集性。如果一个变量在空间上聚集，则意味着在某一区域内，该变量在各个区域单元之间具有自相关关系。区域内的变量较高，周围区域的变量也较高，反之亦然。因此，空间自相关可以看作是反应凝聚现象的尺度。本文利用莫兰指数分析了全局和局部空间相关性。4.1.1空间权重矩阵的建立空间权重矩阵是计量经济学的一个重要的概念，在进行空间相干性分析和建立空间回归模型的时候都要用空间矩阵W来表示相互关系，理论上不存在最优的空间矩阵，但是一般来说，空间矩阵的构建一般有一个原则：满足空间相关性随着“距离”的减少而增加，因此空间权重矩阵是一种与被解释变量及解释变量的空间自回归过程相联系的矩阵。空间权重矩阵的建立有好多种，总的来说分为三种：基于距离概念的空间权重矩阵、复合空间权重矩阵和基于共享空间要素的空间权重矩阵，本文采用基于空间要素的空间权重矩阵，又分为Rook、Bishop和Queen邻接，即假定两个地区有共同边界时空间关联才会发生，当相邻的i和j无共同的边界时候用0表示，有共同边界时候用1表示，根据此标准，Wij为：4.1.2全局空间自相关分析全局空间自相关分析法是一种从整体上衡量空间差异程度和关联程度的方法，比较常用常用的全局莫兰指数计算方法如下：（4-1）其中，n为包含区域的多少，在本文中，由于资料缺失和可取性，无法获得台湾区的物流数据，因此，收集了天津市16区的物流增加值进行计算，所以n=16，ijw代表了空间权重矩阵，表示了各个区之间的空间联系，本文中采用了一阶邻接矩阵，即如果区域i和区域j相邻，wij=1，反之则wij=0；ix、jx分别代表了区i和j的物流产业增加值，是所有区域物流产业增加值的均值；s2是方差。I值的范围为[-1,1]，莫兰指数大于0表示物流产业存在空间正相关性，空间上相邻的区域物流产业集聚水平相似，值越大相关性越强；莫兰指数小于0表示存在空间负相关，空间上相邻的区域物流产业集聚水平悬殊；如果莫兰指数等于0表示不存在空间相关性，物流产业集聚水平呈现空间随机分布状态，将Moran’I统计量标准化为：（4-2）用于检验Moran'sI的显著性。运用Geoda软件计算天津市物流产业全局Moran'sI指数，结果如表4-1所示表4-1天津市2009年-2017年物流产业全局莫兰指数IE(I)Sd(I)Z值P值2009年0.3288-0.03450.10933.42380.12010年0.3565-0.03450.12073.25840.12011年0.3351-0.03450.11923.22460.12012年0.321-0.03450.10353.67460.12013年0.3156-0.03450.11872.93210.12014年0.2904-0.03450.12222.72030.12015年0.303-0.03450.1043.49960.12016年0.2899-0.03450.10573.28390.12017年0.303-0.03450.10633.37510.12009-2017年天津市整体的Moran'sI均在0.3上下徘徊，2010年的莫兰指数为0.35，达到近八年的最高值，2016年为最低值为0.28，虽然近八年的莫兰指数呈现下降趋势，但是总体在0.25以上，从数据来看天津市物流产业具有明显的正相关性。总得来说，天津市物流增加值全局莫兰指数呈现下降趋势，其中2014年和2016年下降趋势比较明显，都为0.28，此时空间关联性最小，区市异质性最小。4.1.3局部空间自相关分析在全球Moran指数的空间自相关分析中，由于某些区域经济行为之间的正相关与其他区域之间的负相关相互抵消，无法揭示各个方向的局部空间相关效应。此外，区域间的扩散效应和集聚效应并不局限于具有不同距离和共同边界的区域，因此有必要进行局部空间自相关分析。局部空间相关指数包括基于局部的Moran散射、Lisa聚类和Moran'sI指数。局部莫兰指数的计算公式如下：（4-3）其中Wij为空间权重矩阵。Moran散点图可以用来研究空间上存在的不稳定性因素，其中Moran散点图分为四个象限，每个象限表示不同的空间差异性，具体的差异性如以下陈述：第一象限（高高HH）：代表自身的物流产值较高，周边邻接区域也较高，而且差异性较小。第二象限（低高LH）：代表区域自身物流产值比较低，周边邻接的区域高，并且差异较大。第三象限（低低LL）：表示区域自身物流产值较低，周边邻接的区域集聚水平也较低，并且差异较小。第四象限（高低HL）：表示区域自身的物流产值较高，但是邻接的区域集聚水平较高，而且差异较大。图4-12009年（上）和2017年（下）天津市物流产业局部Moran'sI散点图图4-1为天津市物流产业集聚局部Moran'sI散点图。从莫兰指数来看空间关联性均显著，2009年和2017年间处在第四象限的区较少，均分布在一二三象限，其中第二象限区数量比较多，处在第一象限的区增加一个，在第四象限的区减少一个，二三象限没有太大明显的变化，说明天津市物流产业集聚空间分布变化较小，相对于2009年来说，津南区周边的邻接区域物流集聚水平得到了提高；通过观察可以看出，宝坻区在2009年处于第二象限，但是在2017年却处在了第三象限，而河西区从2009年的第三象限转移到第二象限，但是其它区无变化；南开区2009年的第三象限转移到了2017年的第四象限，说明南开区本身的物流集聚水平提高了，而和平区从2009年的第四象限转移到了2017年的第三象限，说明其物流产业水平下降，初步推测是受其较长区域和地理位置的限制。4.2变量选取与数据来源物流产业发展水平受到很多因素的影响，在实证分析的过程中，变量的选取对于最终结果有很大的影响，过多的变量会影响模型的估计和精度，降低结果的可信度，因此本文主要从基础设施建设、地方经济发展水平、固定资产投入和社会消费水平等对物流产业发展的影响进行了研究。根据已有的文章以及论文中变量的选取，结合天津市物流产业的发展状况，认为铁路发展水平、公路发展水平、物流产业固定资产投资、从业人员、社会消费水平、地区生产总值、邮电业务规模、政府干预货运规模和货物周转规模是影响天津市物流产业发展水平的主要因素参考，已有论文中关于物流产业的研究，物流产业规模用该年的物流增加值表示，铁路发展水平用铁路营业里程数来表示，公路发展水平用公路里程表示，物流产业固定资产投资用物流产业固定资产投资来表示，从业人员用物流产业从业人员数来表示，货运规模用天津市各区的货运量来表示，邮电业务规模用各区每年的有点业务量表示，货物周转规模用货物周转量表示，社会消费水平用社会消费品零售总额表示、地区生产总值用各区的生产总值表示，政府干预用政府在物流产业的支出来表示，见下表所示：表4-3变量名称、测度指标和指标符号变量名称变量属性测度指标指标符号物流产值被解释变量物流产业增加值（亿万元）y铁路发展水平铁路营业里程（万公里）x1公路发展水平公路里程（万公里）x2固定投资物流产业固定资产投资（亿元）x3从业人员物流从业人口（万人）x4货运规模解释变量货运量（万吨）x5邮电业务规模邮政业务总量（亿元）x6货物周转规模货物周转量（亿吨公里）x7社会消费水平社会消费品零售总额（亿元）x8地区生产总值地区生产总值x9政府干预政府在交通物流类的支出x10以上数据均来自2009-2017年《中国统计年鉴》4.3实证研究分析4.3.1空间计量模型选择通过上文的全局空间分析和局部空间分析，我们已经得知天津市物流产业集聚水平明显，然后对影响物流集聚水平的影响因素进行了假设，为了进一步进行实证，这里建立了空间计量模型进行建模计算。主要有三种模型，下面对三种模型进行简单的介绍。空间滞后模型（SLM）：空间滞后模型研究一个区域的经济行为受到邻近区域经济行为溢出影响的情形，探讨的是该经济活动在特定的地区或者区域中是否出现扩散现象，基本结构为：空间误差模型（SEM）：空间误差模型用于研究经济行为之间的相互作用因为其所处的相对位置不同而存在差异的情形，基本结构为：空间杜宾模型（SDM）：在空间滞后模型和空间误差模型的基础上构建的空间杜宾模型，将两种模型设定形式进行一般化，同时考察解释变量和被解释变量的空间滞后项对于被解释变量的空间交互影响。基本结构为：其中，表示来自邻居自变量的影响，而'为相应的系数向量，除此以外将杜宾模型与空间自相关回归模型相结合，可得：其中y为模型的被解释变量，x为解释变量；p为空间回归系数，反映其他地区的被解释变量对于本区域的被解释变量的作用；W为空间权重矩阵；β为本地区间自相关，反映其他地区关于被解释变量的误差对于本地区y的作用，ε为随机误差向量，μ为服从正态分布的随机误差向量。接下来对两种假设进行Wald检验和LR检验，对选用模型进行确定，如果这两个假设都被拒绝，则应该选择空间杜宾模型（SDM）；如果第一个假设不能被拒绝，选择空间滞后模型（SLM）进行计算；如果第二个假设不能被拒绝证明残差项之间存在空间关联性，选择空间误差模型（SEM）。表4-4Wald检验和LR检验结果检验统计值P值检验统计值P值Wald空间滞后检验51.440.000LR空间滞后检验47.60.000Wald空间误差检验47.930.000LR空间误差检验45.350.000本文利用天津市物流产业产值和影响因素的数据进行计算分析，通过Wald检验和LR检验对空间计量模型进行选择，发现Wald假设和LR假设均被拒绝，所以采用空间杜宾模型对铁路发展水平、公路发展水平、物流产业固定资产投资、从业人员、货运规模、邮电业务规模、货物周转规模、社会消费水平、地区生产总值和政府干预物流发展水平的影响进行分析。接下来对随机效应模型和固定效应模型进行选择。本文采用的面板数据为短面板数据，豪斯曼检验结果为chi2(10)=82.81，Prob〉chi2=0.000，拒绝原假设，因此不采用随机效应，应该采用固定效应。4.3.2空间计量模型构建构建空间杜宾模型具体表述如下:其中w是基于相邻效应的0-1空间权重矩阵，反映其他地区的被解释变量对于本区域的被解释变量的作用，整体取对数可以减弱异方差。4.3.3物流产业集聚程度影响因素分析表4-5天津市物流产业影响因素计量结果对比表OLS空间固定SDM时间固定SDM双固定SDMx10.223*-0.004220.367***-0.00747(-0.0415)(-0.0604)(-0.0383)(-0.0629)x2-0.120*-0.809***0.148***-0.795***(-0.0387)(-0.153)(-0.0378)(-0.154)x30.0881*0.03930.009860.0659**(-0.046)(-0.0242)(-0.0374)(-0.0265)x40.01350.285***0.0966**0.248***(-0.0489)(-0.0548)(-0.0452)(-0.0597)x5-0.0147-0.183***0.00769-0.213***(-0.0491)(-0.0476)(-0.038)(-0.0482)x60.0497-0.0713***0.0439-0.0732***(-0.0358)(-0.0244)(-0.0333)(-0.0259)x70.0810*0.136***0.0516*0.145***(-0.0382)(-0.0285)(-0.0298)(-0.0288)x8-0.2920.2210.175**0.113(-0.12)(-0.174)(-0.0878)(-0.182)x91.095*0.626***1.075***0.598***(-0.137)(-0.0941)(-0.101)(-0.104)x10-0.150-0.0199-0.0924**-0.0368(-0.0417)(-0.0247)(-0.0416)(-0.0266)R-sq0.9450.3390.9690.07*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01首先通过前面的计算和检验确定采用空间杜宾模型为本章的计量模型进行分析，为了更好的对比方便，本文将OLS回归的结果也放入表格中，从表格中可以很明显的看出，加入了空间因素的计量结果显著性较高，计量分析结果较好，从拟合优度分析，时间固定模型的计量结果中拟合优度为0.969,拟合优度较好，因此最终选取时间固定SDM模型的结果进行分析。表4-6空间杜宾模型回归结果变量系数变量系数x10.367***Wx10.505***(-0.0383)(-0.088)x20.148***Wx20.300***(-0.0378)(-0.0791)x30.00986Wx3-0.406***(-0.0374)(-0.0787)x40.0966**Wx4-0.492***(-0.0452)(-0.11)x50.0769*Wx50.606***(-0.038)(-0.0893)x60.0439Wx60.170***(-0.0333)(-0.054)x70.0516*Wx70.116*(-0.0298)(-0.0642)x80.175**Wx80.885***(-0.0878)(-0.223)x91.075***Wx91.806***(-0.101)(-0.282)x10-0.0924**Wx100.127(-0.0416)(-0.0857)Log-likelihood97.1099*p<0.1,**p<0.05,***p<0.01从最终结果可以得出，天津市物流产业发展水平受到很多因素的制约和影响，其中铁路发展规模对天津市物流产业的发展有很大的促进作用，且通过了1%的显著水平，与假设一致，铁路里程每增加1单位会导致天津市物流产业增加0.367个单位，通过对表格数据的观察可以很明显的看出，铁路规模的发展对临近区的发展也有很大的促进作用，而且对临近区的影响甚至高于对本区的影响，而且也通过了1%的显著水平，说明基础设施的建设对周边区的物流产业的发展也具有很强的带动性。同样的，天津市公路发展规模做为基础设施建设的一部分，很有力的证实了这一点，天津市公路发展规模对天津市物流产业发展在1%的显著水平有正向作用，但是影响作用比铁路规模的影响作用要小，同时对临近区的发展也有一定的促进作用，很有效的证实了天津市物流产业基础设施的建设对周边物流产业的发展有一定的正向促进作用。天津市物流产业固定资产投资对天津市物流产业发展水平的影响不太明显，但是在不考虑空间因素的时候，天津市物流产业固定资产投资对天津市物流产业发展水平具有一定的正向作用，且通过了10%的显著水平检验，说明加入空间因素以后，这种影响被弱化了。天津市物流产业从业人员数目对天津市物流产业发展水平，无论是对于本区还是临近区份都有负作用，且通过了5%的显著水平，近年来物流产业发展逐渐智能化，机器逐渐有取代人的趋势，因此，出现此种结果，猜测是人员越多投入的地区说明其智能化程度越低，从而其发展水平也较差。货运量、邮电业务总量和货物周转量均是衡量天津市物流产业发展规模的指标，从结果中可以看出其对天津市物流产业发展水平均有正向作用，其次对于临近区的影响高于对本区的影响。天津市地区生产总值对于本区的影响为正且通过了1%的显著水平检验，而且观察这几个指标的影响程度可以看出，地区生产总值对于本区物流产业发展水平的影响最大，地区生产总值每增加1单位可以导致物流产业发展增加1.075，同时对临近区份的影响甚至高于对本区的影响程度。最后政府投入对物流产业发展水平呈现负相关，在物流产业发展的初期，需要政府积极的干预物流产业，制定发展政策等为物流产业提供良好的政策环境，