中国星级仓库的区位选择行为与等级差异

星级仓库区位认识对优化城市仓储空间和合理配置仓储用地资源有重要意义。以2008-2014年237个中国星级仓库为样本,综合运用区位关系识别、距离测度和典型案例分析等方法,揭示地域、行业、职能分异与星级仓库区位选择行为相互关系,阐明了不同等级城市的星级仓库区位统计规律,以及物流职能、交通圈层结构与星级仓库区位形成的内在作用机制。研究表明：①星级仓库分布于4个直辖市、22个副省级和省会城市、37个地级市、24个县/县级市,不同等级城市平均拥有星级仓库数分别为16.5、4.77、1.78和1.58个,呈“倒三角形”分布形态;行业分布呈现“通用和大宗仓储分散、专业性仓库集中”特征;办公和经营场所区位呈“共用和分离相对均衡”特征;②星级仓库区位受“供给+需求”共同驱动,省会及以上城市具有公共服务职能的星级仓库区位总体呈“近郊—远郊”布局模式,地级市以自营服务职能为主的星级仓库总体呈“中心—边缘”布局模式;③城市等级与星级仓库物流距离成正比且存在明显的类型分异,其中公私兼营和自营仓储型仓库受母公司区位影响,郊区化趋势滞后于提供公共服务的地产租赁和公共仓储型仓库。     

基于POI的北京物流业区位特征与分异机制

物流节点和物流企业作为物流空间的核心载体和组织主体,其区位特征和分异机制识别对优化城市物流空间布局、合理配置物流资源有重要意义。2014年12月基于腾讯在线地图平台,采集了北京市4396个物流POI。采用产业集中度评价、核密度分析等方法,刻画了北京物流空间格局,阐明了类型差异、供需侧因素与区位选择行为的微观作用机理,揭示了交通、地租、资产对空间分异形成的内在机制。研究表明：① 物流企业和物流节点呈现协同集聚和空间分离相结合的区位特征;物流活动总体呈现“中心边缘、近郊和远郊交错”的空间格局,与物流就业空间耦合度低。② 由物流园区和物流中心构成的公共物流空间是政府引导的结果,由服务于特定行业和终端用户的配送中心构成的末端物流空间多为企业主导,两者区位分异显著。③ 在物流区位形成过程中,政府通过规划交通线路和货运场站改变交通区位条件,配置物流仓储用地影响不同区域物流地租和可得性,进而调控企业行为并形成物流空间的类型与职能分异;企业则通过资产配置的差异化来满足不同服务对象的多样化需求,促进专业化分工并形成物流空间的对象分异。     

中国物流集群的量化甄别与发育程度评价

基于交通运输、仓储与邮政业宏观统计数据,物流企业工商注册数据和物流POI数据,运用区位熵（LQ）、水平集聚区位熵（HCLQ）、物流就业密度（LED）和改进的物流企业占比系数（LEP）等指标,刻画了中国289个地级及以上城市的物流集群空间格局与演化过程,识别出不同类型物流集群的发育水平、类型和发展模式。结果表明：① 物流集群主要集中于胡焕庸线东侧,集群形态由组团式转变为区块式,呈现广覆盖和高集聚特征;数量演化经历了“快速下降”和“稳中有变”两个阶段,集中程度和运行效率稳步提升。② 21个成熟物流集群分布在16个省级行政单元中主要城市群的中心和次级中心城市,与政府物流规划衔接良好;43个新兴物流集群分布在21个省级行政单元,不同类型城市间分化显著。③ 物流集群在城市群尺度形成了由“主核—次核—一般节点”构成的多层级核心—边缘结构;在省级尺度形成了极核发展模式、网络化均衡发展模式,单核多点和多核多点的发展模式。     

基于物流热度的中国物流业空间格局

物流业空间格局是以物流设施为核心的物流实体网络和以物流企业为核心的物流组织网络在地表空间形态及结构。为研究中国物流业空间格局的现状及演变趋势,2014年8月利用百度在线地图搜索与数据采集技术,获取了中国大陆31个省级行政单位的80507个物流热度数据样本。通过物流热度与相关指标间的回归分析,构建了物流热度的理论计算公式,验证物流热度数据的有效性和合理性。从地级市、省域、城市群、经济区尺度,刻画和分析物流服务能力与水平、辐射范围的差异所形成的空间格局,探究经济发展水平、物流园区建设对物流业空间格局演变的影响,提出基于物流热度的物流中心城市。研究表明:物流热度与地区生产总值、交通运输、仓储及邮政业法人单位数呈正相关;经济发展整体水平越高的城市群地区,物流业一体化程度越高;物流设施和物流企业的布局具有显著的产业性需求与交通区位指向特征,并逐步表现出消费性需求与人口指向特征;东部沿海地区呈现"单主中心+多副中心"、"多主中心+多副中心"的空间格局,中西部地区呈现"单中心"的空间格局,地区差异显著。研究结果有助于物流业规划及物流政策的制定。     

基于生态位理论的重庆市物流企业优势区位及影响因素研究

基于重庆市5 937家物流企业,采用物流企业生态位模型和计数模型,从多尺度甄别物流企业优势区位及影响因素。结果表明：① 在区县尺度上,生态位宽度处于高中低水平的区县分别有8、8、22个,围绕主城区和万州区呈现“一主一副”的空间结构;② 在街道尺度上,物流企业密度处于前3层的29个街道中仅有1个街道的物流企业态处于前3层,物流企业密度处于后3层的413个街道中有29个街道的物流企业态处于前3层,态值与密度空间分布总体不协调,高密度低态值问题突出;③ 商品交易市场交易额和是否有物流节点布局与物流企业数量高度正相关,不受规模影响;对物流企业规模加权后,工业产值被是否有港口布局因素取代。     

中国物流集群的量化甄别与发育程度评价（英文）

The logistics clusters are the result of concentration, scale and specialization of logistics activities, and their quantitative measurement and development evaluation provide an important foundation for improving the land use efficiency and achieving economies of scale. Taking 289 cities at prefecture-level and above as research objects, this paper collected macro-statistical data of transport, postal and warehousing industry during 2000–2014, business registration data of more than 290 thousand logistics enterprises, and 170 thousand logistics points of interest(POI). With the integration of multi-index and multi-source data, the evolution process and spatial pattern of logistics clusters in China were explored with the methods of Location Quotient(LQ), Horizontal Cluster Location Quotient(HCLQ), Logistics Employment Density(LED) and modified Logistics Establishments' Participation(LEP). The development levels, types and modes of different logistics clusters were quantified. Several important findings are derived from the study.(1) The logistics clusters are mainly located on the east side of the Hu Huanyong Line, and the accumulative pattern evolves from group to block structure, featuring wide coverage and high concentration. The evolution of logistics clusters has two stages of rapid convergence and stable change, resulting in gradual increase in the development level and efficiency of logistics clusters and in emergence of spillover effect.(2) 21 mature logistics clusters are distributed in the core and sub-cities of the main metropolitan areas of 16 provincial-level administrative divisions, conforming to the government logistics and transport planning. 43 emerging logistics clusters are distributed in 21 provincial administrative divisions, and different types of cities have huge disparities which highlight the differentiation of the market behaviors and government planning among them.(3) The logistics clusters present differentiated development modes with the change of scales. In urban agglomerations scale, the nested "center-periphery" structures with "main nucleus-secondary cores-general nodes" are clarified. The polar nuclear development, networked and balanced development, single core and multipoint, multi-core multipoint hub-spoke development patterns are formed in different provincial administrative divisions.