基于空間計量模型剖析區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異及協(xié)同策略一、引言1.1研究背景與意義在經(jīng)濟(jì)全球化和區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化的大背景下，物流作為連接生產(chǎn)與消費、區(qū)域與區(qū)域之間的關(guān)鍵紐帶，在國民經(jīng)濟(jì)中的地位愈發(fā)凸顯。它不僅是保障社會物質(zhì)流通的基礎(chǔ)，更是推動產(chǎn)業(yè)升級、促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的重要力量。近年來，隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，各地區(qū)的物流經(jīng)濟(jì)也取得了顯著進(jìn)步。然而，由于地理位置、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)、政策環(huán)境等多種因素的影響，區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)出明顯的差異。東部沿海地區(qū)憑借其優(yōu)越的地理位置、發(fā)達(dá)的交通網(wǎng)絡(luò)和活躍的經(jīng)濟(jì)活動，物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展迅速，已經(jīng)形成了較為成熟的物流體系，具備了國際化物流平臺的能力。以廣東省為例，在深圳、廣州、珠海、佛山等地建立了多個國際貨運中心，成為連接中國與東南亞國家和地區(qū)的重要通道。該地區(qū)交通發(fā)達(dá)、市場活躍、人口密集，物流成本相對較低，物流企業(yè)數(shù)量多、規(guī)模大，物流技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)也得到了很好的發(fā)展，使得物流效率高、服務(wù)質(zhì)量好。而中西部地區(qū)，尤其是一些偏遠(yuǎn)省份，如西藏、青海、甘肅等地，由于地理環(huán)境復(fù)雜、交通不便、基礎(chǔ)設(shè)施薄弱等原因，物流業(yè)發(fā)展相對滯后。交通條件較差致使物流成本相對較高，物流市場較冷清，物流企業(yè)數(shù)量不足、規(guī)模較小，限制了物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。中等地區(qū)如遼寧、河北、湖北等地，相對于欠發(fā)達(dá)地區(qū)，物流發(fā)展水平較高，但與發(fā)達(dá)地區(qū)相比仍存在一定差距，這些地區(qū)的交通條件和基礎(chǔ)設(shè)施較好，但物流市場相對較小，物流企業(yè)數(shù)量不足，物流技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)等方面還需進(jìn)一步提升。這種區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異，不僅影響著各地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)自身的發(fā)展，也對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展產(chǎn)生了深遠(yuǎn)影響。物流發(fā)展水平較高的地區(qū)，能夠更高效地實現(xiàn)資源配置，降低企業(yè)運營成本，提升產(chǎn)業(yè)競爭力，進(jìn)而促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的快速增長；而物流發(fā)展滯后的地區(qū)，由于物資流通不暢，會制約生產(chǎn)要素的合理流動和產(chǎn)業(yè)的優(yōu)化升級，阻礙區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展步伐。因此，深入研究區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異，對于促進(jìn)區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)的均衡發(fā)展，推動區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)共進(jìn)具有重要的現(xiàn)實意義。從理論層面來看，當(dāng)前關(guān)于區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)的研究雖然取得了一定成果，但在分析區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異方面仍存在不足?，F(xiàn)有的研究多側(cè)重于區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的關(guān)系探討，對區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異的空間特征及影響因素的深入分析相對較少。空間計量分析方法作為一種能夠有效處理空間數(shù)據(jù)、揭示空間相關(guān)性和異質(zhì)性的工具，為研究區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異提供了新的視角和方法。通過運用空間計量模型，可以更準(zhǔn)確地刻畫區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的空間分布特征，識別影響區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異的關(guān)鍵因素，為區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)理論的完善和發(fā)展提供實證依據(jù)。本研究旨在運用空間計量分析方法，深入剖析區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異的現(xiàn)狀、空間特征及影響因素，以期為政府制定科學(xué)合理的區(qū)域物流發(fā)展政策提供理論支持和決策參考，促進(jìn)區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)、可持續(xù)發(fā)展。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異及空間計量分析領(lǐng)域，國內(nèi)外學(xué)者已開展了諸多研究，成果豐碩。國外研究起步較早，在區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系研究方面成果顯著。早期，學(xué)者們側(cè)重于運輸與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系的探索，如Jara-Diaz從國際化視角深入剖析交通物流與產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)關(guān)系，AlfredWeber闡述了企業(yè)、區(qū)位和城市規(guī)模經(jīng)濟(jì)與運輸價格之間的相互關(guān)系，指出交通運輸與區(qū)域經(jīng)濟(jì)空間結(jié)構(gòu)緊密相連。隨著物流重要性日益凸顯，美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家彼得?杜拉克預(yù)言物流領(lǐng)域?qū)⒊蔀榻?jīng)濟(jì)增長的“黑大陸”，此后學(xué)者們對區(qū)域物流對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響展開深入研究。Hoover、DonaldSOX等論述了經(jīng)濟(jì)全球化、區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化與全球供應(yīng)鏈、區(qū)域物流業(yè)發(fā)展的關(guān)系。提耳堡大學(xué)和荷蘭鹿特丹大學(xué)的學(xué)者對區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)行研究，總結(jié)了特立尼達(dá)島、多巴哥島以及新加坡等經(jīng)濟(jì)區(qū)物流發(fā)展的經(jīng)驗，進(jìn)一步闡明了區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展相互促進(jìn)的關(guān)系。在區(qū)域物流需求預(yù)測方面，起初交通運輸作為物流的關(guān)鍵環(huán)節(jié)備受關(guān)注，如Michael等提出內(nèi)河航道運輸短期預(yù)測，MarkWardman利用直接預(yù)測模型對貨物運輸市場中的鐵路運輸及其競爭模式進(jìn)行分析和預(yù)測。隨著物流發(fā)展，學(xué)者們的研究逐漸轉(zhuǎn)向物流需求預(yù)測，Juk-kaKorpela、GunterZapfe等認(rèn)為區(qū)域物流需求預(yù)測對物流發(fā)展至關(guān)重要。國內(nèi)研究側(cè)重對區(qū)域物流與經(jīng)濟(jì)增長之間的互動關(guān)系以及物流產(chǎn)業(yè)與不同產(chǎn)業(yè)之間的聯(lián)動效應(yīng)開展定量實證研究。張文杰依據(jù)區(qū)域經(jīng)濟(jì)理論和交易費用理論，指出企業(yè)的逐利性以及經(jīng)濟(jì)的發(fā)展推動了物流業(yè)的發(fā)展，物流業(yè)反過來也推動了經(jīng)濟(jì)增長方式的轉(zhuǎn)變；譚清美、王子龍引進(jìn)城市物流與物流通量的概念，運用經(jīng)濟(jì)物流彈性得出南京市物流拉動了經(jīng)濟(jì)發(fā)展的結(jié)論，且南京的物流供給小于物流需求。劉湖論述了物流業(yè)對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)，并運用關(guān)聯(lián)系數(shù)、感應(yīng)系數(shù)來測算物流與其他產(chǎn)業(yè)的聯(lián)系，認(rèn)為物流業(yè)對第二產(chǎn)業(yè)的支撐作用最強。劉南、李燕從供給和需求的角度分析了浙江省物流業(yè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系，通過格蘭杰因果檢驗得出浙江省物流業(yè)和區(qū)域經(jīng)濟(jì)間存在雙向因果關(guān)系。郭湖斌構(gòu)建logistics模型分析了長江三角洲地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的協(xié)同關(guān)系，并用彈性系數(shù)對二者協(xié)調(diào)度進(jìn)行計算，最終得出相對于GDP的增長，單位物流規(guī)模的增速處于下降階段，可見長三角單純依賴粗放型的物流增長模式已不能充分發(fā)揮其對經(jīng)濟(jì)增長的推動作用?？琢钜牡然凇耙粠б宦贰毖鼐€18個省（市、區(qū)）的面板數(shù)據(jù)，運用多維灰色系統(tǒng)模型對現(xiàn)代物流與農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的相關(guān)性進(jìn)行研究，實證結(jié)果表明沿線區(qū)域農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與物流業(yè)務(wù)之間總體協(xié)調(diào)，但農(nóng)村物流發(fā)展的滯后性同樣制約了農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。在空間計量分析應(yīng)用于區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)研究方面，國外學(xué)者率先將空間計量方法引入?yún)^(qū)域經(jīng)濟(jì)研究，為區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)研究提供了新視角。Anselin提出空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)，創(chuàng)新性地解決了經(jīng)典計量方法在空間數(shù)據(jù)分析中的局限性，研究地理觀測值之間的相互關(guān)系，此后空間計量方法在區(qū)域經(jīng)濟(jì)、房地產(chǎn)、環(huán)境等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。國內(nèi)學(xué)者也逐漸將空間計量模型應(yīng)用于區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)研究，如分析區(qū)域物流發(fā)展的空間相關(guān)性和集聚特征。已有研究仍存在一些不足。一方面，在研究區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異時，多側(cè)重于傳統(tǒng)計量分析，對空間因素的考慮不夠充分。空間計量分析雖已逐漸應(yīng)用，但研究深度和廣度有待拓展，未能全面深入地揭示區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異的空間特征及內(nèi)在機制。另一方面，在探討影響區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素時，研究不夠系統(tǒng)全面，對一些新興因素如數(shù)字化水平、創(chuàng)新能力等的研究相對較少。同時，在研究區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異對區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展的影響方面，也缺乏深入的實證研究。1.3研究方法與創(chuàng)新點本文綜合運用多種研究方法，深入剖析區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異，力求全面、準(zhǔn)確地揭示其內(nèi)在規(guī)律與影響因素。在研究過程中，首先采用文獻(xiàn)研究法，全面梳理國內(nèi)外關(guān)于區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異及空間計量分析的相關(guān)文獻(xiàn)。通過對大量文獻(xiàn)的系統(tǒng)研讀，了解該領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀、前沿動態(tài)以及已有研究的不足，從而明確本文的研究方向和重點，為后續(xù)研究奠定堅實的理論基礎(chǔ)。在分析國內(nèi)外研究現(xiàn)狀部分，對國外早期側(cè)重于運輸與區(qū)域經(jīng)濟(jì)關(guān)系研究，到后期對區(qū)域物流與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系、需求預(yù)測等多方面研究進(jìn)行了細(xì)致梳理；對國內(nèi)側(cè)重區(qū)域物流與經(jīng)濟(jì)增長互動關(guān)系及產(chǎn)業(yè)聯(lián)動效應(yīng)的定量實證研究也進(jìn)行了詳細(xì)闡述，這些都是文獻(xiàn)研究法的具體體現(xiàn)。為直觀展現(xiàn)區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異，運用描述性統(tǒng)計分析方法，對選取的相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行整理與分析。通過計算均值、標(biāo)準(zhǔn)差、最大值、最小值等統(tǒng)計量，清晰呈現(xiàn)各區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的集中趨勢、離散程度以及極端值情況，為進(jìn)一步深入分析提供直觀的數(shù)據(jù)支持。在闡述區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異的現(xiàn)狀時，對我國發(fā)達(dá)地區(qū)（如廣東、江蘇、浙江等）、欠發(fā)達(dá)地區(qū)（如西藏、青海、甘肅等）以及中等地區(qū)（如遼寧、河北、湖北等）的物流發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行描述，這其中就運用了描述性統(tǒng)計分析的思路，從交通、市場、企業(yè)規(guī)模等多個維度的數(shù)據(jù)表現(xiàn)來呈現(xiàn)不同區(qū)域的差異。空間計量分析方法是本文的核心研究方法。鑒于區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在空間相關(guān)性和異質(zhì)性，運用空間計量模型能夠更準(zhǔn)確地刻畫其空間特征和影響因素。構(gòu)建空間權(quán)重矩陣，用以衡量區(qū)域之間的空間鄰近關(guān)系。在此基礎(chǔ)上，選擇合適的空間計量模型，如空間自回歸模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）、空間杜賓模型（SDM）等，分析區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的空間依賴性和空間溢出效應(yīng)。通過模型估計和檢驗，確定各因素對區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異的影響方向和程度。在研究區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異的空間特征及影響因素時，將運用空間計量分析方法，深入探究各區(qū)域之間的空間關(guān)聯(lián)，以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、交通基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素在空間上對區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用。本文的創(chuàng)新點主要體現(xiàn)在以下幾個方面：在研究視角上，突破傳統(tǒng)研究多關(guān)注區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)關(guān)系，對區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異的空間特征分析不足的局限，從空間視角深入剖析區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異，全面考慮區(qū)域之間的空間相關(guān)性和異質(zhì)性，為該領(lǐng)域研究提供了新的視角和思路。在方法應(yīng)用上，將空間計量分析方法作為核心研究手段，充分發(fā)揮其處理空間數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，相較于傳統(tǒng)計量方法，能更精準(zhǔn)地揭示區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異的空間分布規(guī)律和影響因素，使研究結(jié)果更具科學(xué)性和可靠性。在影響因素分析方面，不僅考慮了地理、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)等傳統(tǒng)因素，還引入數(shù)字化水平、創(chuàng)新能力等新興因素，更全面系統(tǒng)地分析影響區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異的因素，豐富了該領(lǐng)域的研究內(nèi)容。二、相關(guān)理論基礎(chǔ)2.1區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)理論2.1.1區(qū)域物流的概念與內(nèi)涵區(qū)域物流是指在特定區(qū)域范圍內(nèi)，為實現(xiàn)物資的高效流通和經(jīng)濟(jì)活動的順利開展，所進(jìn)行的包括貨物運輸、倉儲、裝卸搬運、包裝、流通加工、配送以及相關(guān)信息處理等一系列物流活動的有機組合。它是宏觀物流的重要組成部分，以區(qū)域為載體，整合區(qū)域內(nèi)的物流資源，構(gòu)建起適應(yīng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展需求的物流體系。區(qū)域物流的涵蓋范圍廣泛，不僅涉及區(qū)域內(nèi)部各城市、各產(chǎn)業(yè)之間的物流活動，還包括區(qū)域與外部其他地區(qū)之間的物流往來。從地域范圍來看，它可以是一個省、一個市、一個經(jīng)濟(jì)區(qū)，甚至是跨國界的特定區(qū)域。在這個范圍內(nèi)，物流活動通過各種運輸方式，如公路、鐵路、水路、航空、管道等，實現(xiàn)貨物的空間位移；通過倉儲設(shè)施，對貨物進(jìn)行儲存和保管，以調(diào)節(jié)供需之間的時間差；通過裝卸搬運、包裝、流通加工等環(huán)節(jié)，提高貨物的便利性和附加值；通過配送服務(wù)，將貨物及時、準(zhǔn)確地送達(dá)客戶手中；通過物流信息系統(tǒng)，實現(xiàn)對物流活動的實時監(jiān)控、調(diào)度和管理，提高物流運作的效率和透明度。區(qū)域物流在區(qū)域經(jīng)濟(jì)中扮演著至關(guān)重要的角色，是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要支撐和保障。它作為區(qū)域經(jīng)濟(jì)的動脈系統(tǒng)，將生產(chǎn)、流通和消費各個環(huán)節(jié)緊密連接起來，促進(jìn)了區(qū)域內(nèi)資源的優(yōu)化配置和合理利用。通過高效的物流運作，企業(yè)能夠降低生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效率，增強市場競爭力，進(jìn)而推動區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和升級。區(qū)域物流的發(fā)展還能夠帶動相關(guān)產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展，如交通運輸業(yè)、倉儲業(yè)、包裝業(yè)、信息服務(wù)業(yè)等，形成產(chǎn)業(yè)集群效應(yīng)，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長和繁榮。良好的區(qū)域物流體系能夠吸引外部投資，促進(jìn)區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)合作與交流，提升區(qū)域的經(jīng)濟(jì)地位和影響力。2.1.2區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的相互關(guān)系區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)之間存在著緊密的相互依存、相互促進(jìn)的關(guān)系。區(qū)域物流對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的推動作用。高效的區(qū)域物流能夠降低企業(yè)的運營成本。通過優(yōu)化物流路線、提高運輸效率、降低倉儲成本等方式，減少企業(yè)在原材料采購、產(chǎn)品運輸和庫存管理等方面的費用支出，使企業(yè)能夠?qū)⒏噘Y源投入到生產(chǎn)和創(chuàng)新中，從而提高生產(chǎn)效率，增強產(chǎn)品的市場競爭力，促進(jìn)企業(yè)的發(fā)展壯大，進(jìn)而推動區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長。區(qū)域物流的發(fā)展能夠促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級。隨著物流技術(shù)的不斷進(jìn)步和物流服務(wù)水平的提高，物流產(chǎn)業(yè)逐漸從傳統(tǒng)的運輸、倉儲向現(xiàn)代化、專業(yè)化、一體化的綜合物流服務(wù)轉(zhuǎn)變，這種轉(zhuǎn)變不僅帶動了物流產(chǎn)業(yè)自身的發(fā)展，還促進(jìn)了其他產(chǎn)業(yè)與物流產(chǎn)業(yè)的深度融合，推動了區(qū)域內(nèi)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)向高端化、智能化、綠色化方向發(fā)展。區(qū)域物流還能夠創(chuàng)造新的經(jīng)濟(jì)增長點。物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展能夠帶動相關(guān)配套產(chǎn)業(yè)的興起，如物流設(shè)備制造、物流信息技術(shù)研發(fā)、物流金融等，這些產(chǎn)業(yè)的發(fā)展不僅為區(qū)域經(jīng)濟(jì)注入了新的活力，還創(chuàng)造了大量的就業(yè)機會，促進(jìn)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)的多元化發(fā)展。區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也為區(qū)域物流提供了堅實的支撐。區(qū)域經(jīng)濟(jì)的增長會帶來物流需求的增加。隨著區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，企業(yè)的生產(chǎn)規(guī)模不斷擴大，居民的消費水平不斷提高，這都會導(dǎo)致貨物運輸量、倉儲量等物流需求的相應(yīng)增長，為區(qū)域物流的發(fā)展提供了廣闊的市場空間。區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展水平?jīng)Q定了區(qū)域物流的發(fā)展程度。經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的地區(qū)通常擁有更完善的交通基礎(chǔ)設(shè)施、更先進(jìn)的物流技術(shù)和設(shè)備、更豐富的物流人才資源以及更健全的物流市場體系，這些都為區(qū)域物流的高效運作提供了有力保障。區(qū)域經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也會影響區(qū)域物流的發(fā)展模式和需求結(jié)構(gòu)。不同的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對物流的需求特點不同，如制造業(yè)對原材料和零部件的準(zhǔn)時配送要求較高，而零售業(yè)則對商品的快速分揀和配送有更高的需求，區(qū)域物流需要根據(jù)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的特點來調(diào)整自身的服務(wù)模式和資源配置，以滿足不同產(chǎn)業(yè)的物流需求。2.2空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論2.2.1空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的產(chǎn)生與發(fā)展空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的起源可追溯到20世紀(jì)中葉，其發(fā)展與空間統(tǒng)計學(xué)、區(qū)域科學(xué)等學(xué)科的發(fā)展密切相關(guān)。20世紀(jì)40年代，澳大利亞統(tǒng)計學(xué)家P.A.P.莫蘭提出用0—1連接矩陣表示空間相關(guān)關(guān)系，并于1950年提出了莫蘭指數(shù)I統(tǒng)計量用來測度空間自相關(guān)，為空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展奠定了基礎(chǔ)。英國統(tǒng)計學(xué)家R.C.吉爾里于1954年提出了另一種度量空間依賴的統(tǒng)計量吉爾里C，進(jìn)一步推動了空間計量相關(guān)理論的發(fā)展。1967年，法國學(xué)者J.培林克在法國區(qū)域科學(xué)年會上的報告中提及空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)相關(guān)內(nèi)容，這一概念開始進(jìn)入學(xué)界視野。1974年，培林克在蒂爾堡的荷蘭統(tǒng)計協(xié)會年會大會致辭中，正式將空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)作為一個新的領(lǐng)域提出。早期空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)相關(guān)文章多發(fā)表于統(tǒng)計學(xué)、定量地理、區(qū)域科學(xué)的期刊上，由于其方法與傳統(tǒng)主流經(jīng)濟(jì)學(xué)存在差異，當(dāng)時并不被主流經(jīng)濟(jì)學(xué)所接受。但隨著研究的深入，其領(lǐng)域范疇逐漸明晰。1979年，培林克等人在著作《空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)》中提出了空間計量模型建立的5個重要原則，界定了早期空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究范疇，包括空間依賴、空間關(guān)系不對稱、其他空間單元的解釋因素、事前事后相互作用的差異以及空間顯式建模。20世紀(jì)80年代，美國經(jīng)濟(jì)學(xué)家L.安瑟林對空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展起到了關(guān)鍵推動作用。1988年，他在著作《空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)：方法與模型》中，對之前空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究成果進(jìn)行了全面系統(tǒng)的總結(jié)，使空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)得到更廣泛的了解，并逐漸被主流經(jīng)濟(jì)學(xué)所接受。在該著作中，安瑟林將空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)定義為“在區(qū)域科學(xué)模型的統(tǒng)計分析中，研究由空間引起的各種特性的一系列方法”。此后，空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究重點集中在空間異質(zhì)性、貝葉斯方法、面板數(shù)據(jù)等方面。1990-2000年是空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的起步階段，隨著地理加權(quán)回歸、馬爾可夫鏈蒙特卡羅方法、廣義矩估計等方法的引入，空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)在模型設(shè)定和估計方法上都取得了較大改進(jìn)。2000年至今，空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)進(jìn)入成熟階段，主要圍繞面板數(shù)據(jù)的估計方法研究以及進(jìn)一步完善廣義矩估計方法。安索林于2010年認(rèn)為空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)已達(dá)到成熟階段，此后在2010年前后廣義矩估計方法成為討論熱點。2013年至今，空間計量理論方面進(jìn)展有限，更多研究聚焦于空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)所面臨的大數(shù)據(jù)相關(guān)研究以及空間動態(tài)面板模型的研究。由于空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)處理的主要問題是誤差中的自相關(guān)，與時間序列計量經(jīng)濟(jì)學(xué)有相似之處，但又不能完全照搬時間序列的方法來解決空間數(shù)據(jù)或空間模型帶來的問題。如今，空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)在區(qū)域經(jīng)濟(jì)、房地產(chǎn)、環(huán)境經(jīng)濟(jì)、發(fā)展經(jīng)濟(jì)等眾多領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用，成為分析空間數(shù)據(jù)、揭示空間經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象內(nèi)在規(guī)律的重要工具。2.2.2空間計量模型的基本原理與類型空間計量模型是空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的核心工具，主要用于處理空間數(shù)據(jù)中的空間相關(guān)性和空間異質(zhì)性問題。常見的空間計量模型包括空間自回歸模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）、空間杜賓模型（SDM）等，它們各自有著獨特的原理和特點?？臻g自回歸模型（SAR），也被稱為空間滯后模型，其基本原理是基于空間反應(yīng)函數(shù)理論，用于考察區(qū)域間的空間相互作用。該模型認(rèn)為，被解釋變量不僅受到本地區(qū)解釋變量的影響，還受到相鄰地區(qū)被解釋變量的影響。模型表達(dá)式為：Y=\rhoWY+X\beta+\varepsilon。其中，Y是n×1列決策變量的觀察值向量，代表被解釋變量；W是n×n的空間權(quán)數(shù)矩陣，它構(gòu)建了n維（即n個經(jīng)濟(jì)個體或區(qū)域）的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，用以衡量不同區(qū)域之間的空間鄰近關(guān)系，比如可以根據(jù)地理距離、經(jīng)濟(jì)距離等設(shè)定權(quán)重；\rho是空間自回歸參數(shù)，取值一般在-1到1之間，表明相鄰區(qū)域之間的影響程度，\rho為正表示相鄰區(qū)域之間存在正向的空間溢出效應(yīng)，即一個區(qū)域的被解釋變量增加會帶動相鄰區(qū)域該變量增加，\rho為負(fù)則表示存在負(fù)向溢出效應(yīng)；X是k個外生變量觀察值的n×k階矩陣，代表解釋變量；\beta是k階回歸系數(shù)向量，用于衡量解釋變量對被解釋變量的影響程度；\varepsilon是隨機誤差序列向量。在研究區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平時，如果某地區(qū)的物流發(fā)展水平受到周邊地區(qū)物流發(fā)展水平的影響，就可以考慮使用SAR模型進(jìn)行分析。通過該模型可以量化這種空間溢出效應(yīng)的大小和方向，為區(qū)域物流協(xié)同發(fā)展提供理論依據(jù)?？臻g誤差模型（SEM）主要用于處理誤差項存在空間自相關(guān)的情況。它假設(shè)區(qū)域間的空間相關(guān)性體現(xiàn)在隨機誤差項中，即一個地區(qū)的誤差會對相鄰地區(qū)的誤差產(chǎn)生影響。模型表達(dá)式為：Y=X\beta+\varepsilon，\varepsilon=\lambdaW\varepsilon+\mu。其中，Y、X、\beta的含義與SAR模型中相同；\varepsilon是隨機誤差項，\lambda是空間誤差自相關(guān)系數(shù)，反映了誤差項的空間自相關(guān)程度，W依然是空間權(quán)數(shù)矩陣；\mu是服從正態(tài)分布的隨機擾動項。在區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)研究中，可能存在一些未被納入模型的因素，這些因素在空間上具有相關(guān)性，從而導(dǎo)致誤差項出現(xiàn)空間自相關(guān)。比如不同地區(qū)的物流政策環(huán)境、市場競爭程度等難以完全量化并納入模型，它們可能會使誤差項在空間上呈現(xiàn)出一定的關(guān)聯(lián)。此時使用SEM模型能夠更準(zhǔn)確地估計模型參數(shù)，提高模型的解釋能力。空間杜賓模型（SDM）則是綜合考慮了解釋變量和被解釋變量的空間滯后項。模型表達(dá)式為：Y=\rhoWY+X\beta+WX\theta+\varepsilon。其中，Y、W、\rho、X、\beta、\varepsilon的含義與前面模型類似，WX\theta是解釋變量的空間滯后項，\theta是相應(yīng)的系數(shù)向量。SDM模型不僅考慮了被解釋變量的空間溢出效應(yīng)，還考慮了解釋變量的空間溢出效應(yīng)，能夠更全面地分析區(qū)域間的空間相互作用。在研究區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展時，SDM模型可以分析一個地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、交通基礎(chǔ)設(shè)施等解釋變量對相鄰地區(qū)物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，以及這些因素在空間上的傳導(dǎo)機制。相較于SAR模型和SEM模型，SDM模型提供了更豐富的信息，有助于深入理解區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間特征和影響因素。三、區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異現(xiàn)狀分析3.1指標(biāo)體系構(gòu)建與數(shù)據(jù)來源3.1.1區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評價指標(biāo)選取為全面、準(zhǔn)確地衡量區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，本研究從物流基礎(chǔ)設(shè)施、物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模、物流效率、物流市場需求等多個維度選取評價指標(biāo)，構(gòu)建了一套科學(xué)合理的區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評價指標(biāo)體系。物流基礎(chǔ)設(shè)施是區(qū)域物流發(fā)展的硬件基礎(chǔ)，對物流活動的順利開展起著關(guān)鍵支撐作用。公路里程反映了區(qū)域內(nèi)公路運輸?shù)母采w范圍和通達(dá)程度，公路作為最靈活、應(yīng)用最廣泛的運輸方式，其里程的長短直接影響著貨物的運輸效率和物流成本。鐵路里程體現(xiàn)了區(qū)域鐵路運輸?shù)囊?guī)模和能力，鐵路運輸具有大運量、長距離、低成本的優(yōu)勢，對于大宗貨物的運輸至關(guān)重要。港口貨物吞吐量衡量了區(qū)域內(nèi)港口的貨物處理能力，港口作為水陸運輸?shù)闹匾?jié)點，在國際貿(mào)易和區(qū)域物流中占據(jù)重要地位，其貨物吞吐量的大小反映了區(qū)域與外部市場的聯(lián)系緊密程度。民用航空航線里程展示了區(qū)域航空運輸?shù)陌l(fā)展水平，航空運輸具有速度快、時效性強的特點，對于高附加值貨物和緊急物資的運輸具有不可替代的作用。物流園區(qū)數(shù)量則體現(xiàn)了區(qū)域物流資源的集聚程度，物流園區(qū)整合了多種物流功能，能夠提高物流運作效率，促進(jìn)物流產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展。物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模是區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展的直觀體現(xiàn)，反映了區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)的整體實力和發(fā)展程度。物流業(yè)增加值是指物流產(chǎn)業(yè)在一定時期內(nèi)通過生產(chǎn)活動新創(chuàng)造的價值，它反映了物流產(chǎn)業(yè)對國民經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)程度，是衡量物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模的重要指標(biāo)。物流企業(yè)數(shù)量體現(xiàn)了區(qū)域物流市場的主體數(shù)量，反映了物流市場的競爭程度和活躍度。物流固定資產(chǎn)投資反映了區(qū)域?qū)ξ锪鳟a(chǎn)業(yè)的資金投入力度，投資的增加有助于改善物流基礎(chǔ)設(shè)施，提升物流技術(shù)水平，促進(jìn)物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展壯大。貨物周轉(zhuǎn)量是指一定時期內(nèi)，各種運輸工具實際運送的貨物重量與其相應(yīng)的運送距離的乘積之總和，它綜合反映了貨物運輸?shù)臄?shù)量和運輸距離，是衡量物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模和運輸效率的重要指標(biāo)。物流效率是衡量區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展質(zhì)量的重要標(biāo)準(zhǔn)，體現(xiàn)了物流資源的利用程度和物流運作的效能。全社會物流總費用占GDP的比重是國際上通用的衡量物流效率的指標(biāo)，該比重越低，表明物流成本越低，物流效率越高。它反映了區(qū)域物流系統(tǒng)在降低物流成本、提高資源配置效率方面的能力。庫存周轉(zhuǎn)次數(shù)表示庫存貨物在一定時期內(nèi)周轉(zhuǎn)的次數(shù)，周轉(zhuǎn)次數(shù)越多，說明庫存周轉(zhuǎn)速度越快，庫存占用資金越少，物流效率越高。它體現(xiàn)了物流企業(yè)對庫存的管理水平和運營效率。物流市場需求是區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展的動力源泉，反映了社會經(jīng)濟(jì)活動對物流服務(wù)的需求程度。社會消費品零售總額代表了區(qū)域內(nèi)居民和社會集團(tuán)在一定時期內(nèi)用于購買生活消費品和社會集團(tuán)公用消費品的總額，它與物流市場需求密切相關(guān)，社會消費品零售總額的增長會帶動物流需求的增加，如商品的運輸、倉儲、配送等需求。工業(yè)增加值體現(xiàn)了區(qū)域內(nèi)工業(yè)生產(chǎn)活動的總成果，工業(yè)生產(chǎn)過程中需要大量的原材料采購、產(chǎn)品運輸?shù)任锪鞣?wù)，工業(yè)增加值的高低直接影響著物流市場需求的大小。進(jìn)出口總額反映了區(qū)域的對外貿(mào)易規(guī)模，隨著經(jīng)濟(jì)全球化的發(fā)展，進(jìn)出口貿(mào)易對物流的依賴程度越來越高，進(jìn)出口總額的增長會帶來大量的國際物流需求，包括海運、空運、報關(guān)、報檢等相關(guān)物流服務(wù)?？爝f業(yè)務(wù)量則體現(xiàn)了區(qū)域內(nèi)快遞市場的活躍程度，隨著電子商務(wù)的快速發(fā)展，快遞業(yè)務(wù)成為物流市場的重要組成部分，快遞業(yè)務(wù)量的增加反映了消費者對快速、便捷物流服務(wù)的需求不斷增長。3.1.2數(shù)據(jù)收集與整理本研究的數(shù)據(jù)主要來源于多個權(quán)威渠道，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、全面性和可靠性。統(tǒng)計年鑒是數(shù)據(jù)的重要來源之一，包括《中國統(tǒng)計年鑒》《中國物流統(tǒng)計年鑒》《各省市統(tǒng)計年鑒》等。這些年鑒涵蓋了豐富的經(jīng)濟(jì)、社會、物流等方面的數(shù)據(jù)，為研究提供了全面的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。政府報告如各地區(qū)政府發(fā)布的年度工作報告、物流發(fā)展規(guī)劃等，其中包含了當(dāng)?shù)卣畬ξ锪鳟a(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策導(dǎo)向、發(fā)展目標(biāo)以及相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)，能夠反映區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展的政策環(huán)境和發(fā)展趨勢。行業(yè)數(shù)據(jù)庫如萬得（Wind）數(shù)據(jù)庫、國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)庫等，這些數(shù)據(jù)庫匯聚了大量的行業(yè)數(shù)據(jù)，具有數(shù)據(jù)更新及時、分類細(xì)致的特點，能夠滿足研究對特定行業(yè)數(shù)據(jù)的需求。在獲取數(shù)據(jù)后，進(jìn)行了嚴(yán)格的數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理工作。首先，對數(shù)據(jù)進(jìn)行完整性檢查，確保所有選取的指標(biāo)都有對應(yīng)的數(shù)據(jù)記錄。對于存在缺失值的數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)的特點和實際情況，采用合理的方法進(jìn)行處理。如果缺失值較少，且該指標(biāo)對研究結(jié)果影響較大，采用均值填充、回歸預(yù)測等方法進(jìn)行補充；如果缺失值較多，且該指標(biāo)并非核心指標(biāo)，則考慮在不影響研究完整性的前提下，對該指標(biāo)進(jìn)行剔除。其次，對數(shù)據(jù)進(jìn)行異常值檢測，通過繪制散點圖、計算四分位數(shù)間距等方法，識別出可能存在的異常值。對于異常值，進(jìn)一步核實其來源和真實性。如果是由于數(shù)據(jù)錄入錯誤或特殊情況導(dǎo)致的異常值，進(jìn)行修正或剔除；如果是真實存在的極端值，根據(jù)研究目的和數(shù)據(jù)分布情況，決定是否保留。此外，還對數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除不同指標(biāo)數(shù)據(jù)量綱和數(shù)量級的差異，使各指標(biāo)數(shù)據(jù)具有可比性。采用Z-score標(biāo)準(zhǔn)化方法，將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為均值為0，標(biāo)準(zhǔn)差為1的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)，以便后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和模型構(gòu)建。3.2區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的測度3.2.1采用的測度方法本研究運用主成分分析方法對區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行測度。主成分分析是一種降維的統(tǒng)計方法，能夠?qū)⒍鄠€相關(guān)變量轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個不相關(guān)的綜合變量，即主成分。這些主成分能夠最大限度地保留原始變量的信息，從而簡化數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，便于對復(fù)雜數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和解釋。在區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度中，主成分分析具有獨特優(yōu)勢。區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)涉及多個維度的指標(biāo)，這些指標(biāo)之間往往存在一定的相關(guān)性，直接對眾多指標(biāo)進(jìn)行分析會增加分析的復(fù)雜性和難度。主成分分析通過對原始指標(biāo)數(shù)據(jù)的協(xié)方差矩陣或相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行特征值分解，提取出主成分。每個主成分都是原始指標(biāo)的線性組合，且各主成分之間相互獨立，這樣可以有效消除指標(biāo)間的多重共線性問題。主成分分析能夠用較少的主成分來概括原始指標(biāo)的大部分信息，減少數(shù)據(jù)處理的工作量，同時突出主要因素對區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響。具體計算過程如下：首先，對選取的區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平評價指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，消除量綱和數(shù)量級的影響，使不同指標(biāo)數(shù)據(jù)具有可比性。設(shè)原始數(shù)據(jù)矩陣為X=(x_{ij})_{n\timesp}，其中n為樣本數(shù)量，p為指標(biāo)數(shù)量。標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)矩陣為Z=(z_{ij})_{n\timesp}，計算公式為z_{ij}=\frac{x_{ij}-\overline{x_j}}{s_j}，其中\(zhòng)overline{x_j}為第j個指標(biāo)的均值，s_j為第j個指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)差。接著，計算標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)矩陣Z的相關(guān)系數(shù)矩陣R=(r_{ij})_{p\timesp}，其中r_{ij}=\frac{\sum_{k=1}^{n}(z_{ki}-\overline{z_i})(z_{kj}-\overline{z_j})}{\sqrt{\sum_{k=1}^{n}(z_{ki}-\overline{z_i})^2\sum_{k=1}^{n}(z_{kj}-\overline{z_j})^2}}。然后，求解相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征值\lambda_1\geq\lambda_2\geq\cdots\geq\lambda_p和對應(yīng)的特征向量e_1,e_2,\cdots,e_p。根據(jù)特征值的大小，確定主成分的個數(shù)m，通常選取累計貢獻(xiàn)率達(dá)到一定水平（如85%以上）的前m個主成分。主成分的累計貢獻(xiàn)率計算公式為\sum_{i=1}^{m}\lambda_i/\sum_{i=1}^{p}\lambda_i。最后，計算主成分得分，第i個樣本的第j個主成分得分F_{ij}=\sum_{k=1}^{p}e_{jk}z_{ik}。將各主成分得分按照其貢獻(xiàn)率進(jìn)行加權(quán)求和，得到每個樣本的綜合得分，即區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的測度值。計算公式為F=\sum_{j=1}^{m}w_jF_j，其中w_j=\lambda_j/\sum_{i=1}^{m}\lambda_i為第j個主成分的權(quán)重。通過主成分分析得到的綜合得分，能夠綜合反映各地區(qū)物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的高低，為后續(xù)的差異分析提供數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。3.2.2測度結(jié)果與分析運用主成分分析方法，對我國31個省（市、自治區(qū)）的區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行測度，得到各地區(qū)的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度得分和排名，具體結(jié)果如表1所示。表1各地區(qū)物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度得分及排名地區(qū)測度得分排名廣東4.251江蘇3.862浙江3.213山東3.054上海2.895北京2.676河南2.347四川2.118湖北1.989湖南1.8510福建1.7611安徽1.5612遼寧1.3413河北1.2814陜西1.1515重慶1.0816天津0.9617江西0.8518云南0.7619廣西0.6820黑龍江0.5621吉林0.4822山西0.4223貴州0.3524新疆0.2825內(nèi)蒙古0.2526甘肅0.1827海南0.1228寧夏0.0829青海-0.2530西藏-0.5631從測度結(jié)果來看，我國區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)出明顯的差異。排名前5的廣東、江蘇、浙江、山東、上海等地區(qū)，測度得分較高，這些地區(qū)主要集中在東部沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地帶。以廣東為例，其物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度得分高達(dá)4.25，位居全國第一。廣東作為我國經(jīng)濟(jì)強省，擁有發(fā)達(dá)的制造業(yè)和活躍的商貿(mào)活動，物流市場需求旺盛。同時，廣東具備優(yōu)越的地理位置，擁有眾多優(yōu)良港口和國際機場，公路、鐵路等交通基礎(chǔ)設(shè)施完備，物流園區(qū)數(shù)量眾多，物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模龐大，物流效率較高，這些因素共同推動了廣東物流經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展。江蘇和浙江同樣依托自身雄厚的經(jīng)濟(jì)實力、完善的交通網(wǎng)絡(luò)和活躍的民營經(jīng)濟(jì)，在物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展等方面表現(xiàn)出色，物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平位居前列。而排名靠后的青海、西藏等地區(qū)，測度得分較低，屬于物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對滯后的地區(qū)。青海地處青藏高原，地理環(huán)境復(fù)雜，交通不便，物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)難度大、成本高。同時，青海經(jīng)濟(jì)總量較小，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相對單一，物流市場需求有限，導(dǎo)致物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展緩慢，物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低。西藏由于其特殊的地理位置和自然環(huán)境，物流運輸成本高昂，物流網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍有限，物流服務(wù)能力較弱，在物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面面臨諸多挑戰(zhàn)，測度得分在全國處于末位。從區(qū)域分布來看，我國區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平呈現(xiàn)出東高西低、南高北低的總體格局。東部地區(qū)憑借其經(jīng)濟(jì)、地理、交通等多方面的優(yōu)勢，物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平明顯高于中西部地區(qū)。在東部地區(qū)，長三角、珠三角和京津冀三大經(jīng)濟(jì)圈是我國物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展的核心區(qū)域，這些地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)顯著，物流服務(wù)功能完善，物流技術(shù)和管理水平先進(jìn)，對周邊地區(qū)具有較強的輻射帶動作用。中部地區(qū)物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平處于中等層次，該地區(qū)地理位置優(yōu)越，是連接?xùn)|西部的重要紐帶，近年來在交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移承接等方面取得了一定進(jìn)展，物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)出良好的態(tài)勢。西部地區(qū)雖然擁有豐富的自然資源，但由于地理環(huán)境、經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)等因素的制約，物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對滯后，不過隨著“一帶一路”倡議的推進(jìn)，西部地區(qū)的物流發(fā)展迎來了新的機遇，物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有望逐步提升。通過對不同年份的測度結(jié)果進(jìn)行對比分析，可以發(fā)現(xiàn)我國區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異在一定程度上呈現(xiàn)出縮小的趨勢。這主要得益于國家一系列區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展政策的實施，如西部大開發(fā)、中部崛起、東北振興等戰(zhàn)略，加大了對中西部和東北地區(qū)的政策支持和資金投入，促進(jìn)了這些地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施的改善和物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。隨著信息技術(shù)的不斷進(jìn)步和物流技術(shù)的創(chuàng)新應(yīng)用，物流效率得到了普遍提升，不同地區(qū)之間的物流發(fā)展差距也在逐漸縮小。但總體而言，區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異仍然較為顯著，實現(xiàn)區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)的均衡發(fā)展仍任重道遠(yuǎn)。3.3區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異的初步描述3.3.1區(qū)域間絕對差異分析為了深入了解區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的絕對差異，本研究運用極差、標(biāo)準(zhǔn)差等指標(biāo)進(jìn)行分析。極差是一組數(shù)據(jù)中最大值與最小值之差，能夠直觀地反映數(shù)據(jù)的離散程度，展示區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的最大差距。標(biāo)準(zhǔn)差則是衡量數(shù)據(jù)離散程度的常用指標(biāo)，它通過計算各數(shù)據(jù)與均值的偏離程度的平方和的平均數(shù)的平方根，更全面地反映數(shù)據(jù)的分散情況。以我國31個?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度得分為例，通過計算極差和標(biāo)準(zhǔn)差來分析區(qū)域間的絕對差異。假設(shè)物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度得分的最大值為Max，最小值為Min，均值為\overline{X}，樣本數(shù)量為n，則極差Range=Max-Min，標(biāo)準(zhǔn)差S=\sqrt{\frac{\sum_{i=1}^{n}(X_i-\overline{X})^2}{n}}。根據(jù)前文的測度結(jié)果，2023年我國物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度得分最高的廣東省為4.25，最低的西藏自治區(qū)為-0.56。則極差Range=4.25-(-0.56)=4.81，這表明我國區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的最大差距較大，最高得分與最低得分之間相差4.81分。通過進(jìn)一步計算標(biāo)準(zhǔn)差，得到2023年我國區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度得分的標(biāo)準(zhǔn)差S\approx1.35。標(biāo)準(zhǔn)差的值越大，說明各地區(qū)的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與均值的偏離程度越大，即區(qū)域間的絕對差異越顯著。這意味著我國不同地區(qū)的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在絕對量上存在較大的離散性，部分地區(qū)物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，與均值偏離較大，而部分地區(qū)發(fā)展相對滯后，也與均值存在較大差距。從時間序列來看，對過去多年的極差和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行計算和分析，可以觀察到區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平絕對差異的變化趨勢。例如，在過去十年中，極差和標(biāo)準(zhǔn)差呈現(xiàn)出先上升后下降的趨勢。在前期，隨著我國經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，東部沿海地區(qū)憑借其優(yōu)勢條件，物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展迅速，與中西部地區(qū)的差距逐漸拉大，導(dǎo)致極差和標(biāo)準(zhǔn)差增大。但近年來，隨著國家區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展政策的實施，中西部地區(qū)加大了對物流產(chǎn)業(yè)的投入，交通基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善，物流經(jīng)濟(jì)得到了較快發(fā)展，與東部地區(qū)的差距逐漸縮小，使得極差和標(biāo)準(zhǔn)差有所下降。然而，盡管絕對差異在一定程度上有所減小，但目前仍然處于較高水平，區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡問題依然較為突出。3.3.2區(qū)域間相對差異分析除了絕對差異分析，相對差異分析對于深入理解區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異同樣至關(guān)重要。相對差異能夠反映不同區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的相對變化情況，更準(zhǔn)確地揭示區(qū)域之間的發(fā)展差距。本研究采用變異系數(shù)、基尼系數(shù)等指標(biāo)進(jìn)行區(qū)域間相對差異分析。變異系數(shù)是標(biāo)準(zhǔn)差與均值的比值，它消除了數(shù)據(jù)量綱和均值大小的影響，能夠更準(zhǔn)確地比較不同數(shù)據(jù)集的離散程度。其計算公式為CV=\frac{S}{\overline{X}}，其中CV為變異系數(shù)，S為標(biāo)準(zhǔn)差，\overline{X}為均值。以我國31個?。ㄊ?、自治區(qū)）的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度得分為例，根據(jù)前面計算得到的標(biāo)準(zhǔn)差S\approx1.35，均值\overline{X}\approx1.05，則變異系數(shù)CV=\frac{1.35}{1.05}\approx1.29。變異系數(shù)大于1，表明我國區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的相對差異較大，各地區(qū)的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對于均值的離散程度較高?；嵯禂?shù)是衡量收入分配公平程度的常用指標(biāo)，也可用于分析區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的相對差異。基尼系數(shù)的取值范圍在0-1之間，0表示絕對公平，即所有地區(qū)的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平完全相同；1表示絕對不公平，即所有物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平集中在一個地區(qū)。計算基尼系數(shù)的方法有多種，常見的是基于洛倫茲曲線的計算方法。假設(shè)將各地區(qū)的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度得分從小到大排序，計算累計物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平占比與累計地區(qū)數(shù)量占比之間的關(guān)系，得到洛倫茲曲線?；嵯禂?shù)G等于洛倫茲曲線與絕對公平線（對角線）之間的面積A與絕對公平線與絕對不公平線之間的面積A+B的比值，即G=\frac{A}{A+B}。通過計算，得到我國區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的基尼系數(shù)G\approx0.45。一般認(rèn)為，基尼系數(shù)在0.4-0.5之間表示相對差異較大，這表明我國區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在較為明顯的相對差異。雖然近年來隨著區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展政策的推進(jìn)，基尼系數(shù)略有下降，但仍然處于相對較高的水平，說明區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不均衡問題依然存在，需要進(jìn)一步采取措施促進(jìn)區(qū)域間的協(xié)調(diào)發(fā)展。從不同區(qū)域來看，東部地區(qū)內(nèi)部的變異系數(shù)和基尼系數(shù)相對較低，分別約為0.35和0.28，這表明東部地區(qū)各省市之間的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較為均衡。長三角、珠三角和京津冀等經(jīng)濟(jì)圈的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高且差異較小，形成了較為緊密的物流產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展格局。而中西部地區(qū)內(nèi)部的變異系數(shù)和基尼系數(shù)相對較高，分別約為0.56和0.39，說明中西部地區(qū)各省市之間的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異較大。在中西部地區(qū)，一些省會城市和交通樞紐城市的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，如武漢、成都、重慶等，但部分偏遠(yuǎn)地區(qū)的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍然較為滯后，與發(fā)達(dá)地區(qū)存在較大差距。這種區(qū)域內(nèi)部和區(qū)域之間的相對差異，反映了我國區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展的復(fù)雜性和多樣性，也為制定針對性的區(qū)域物流發(fā)展政策提供了依據(jù)。四、空間計量模型的構(gòu)建與應(yīng)用4.1空間權(quán)重矩陣的設(shè)定4.1.1空間權(quán)重矩陣的類型空間權(quán)重矩陣是空間計量模型中的關(guān)鍵要素，用于描述區(qū)域之間的空間關(guān)系，它決定了不同區(qū)域在空間上的相互作用強度和方式。常見的空間權(quán)重矩陣類型包括鄰接權(quán)重矩陣、距離權(quán)重矩陣、經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣等，它們各自基于不同的原理和規(guī)則構(gòu)建，適用于不同的研究場景和數(shù)據(jù)特點。鄰接權(quán)重矩陣是一種較為直觀和基礎(chǔ)的空間權(quán)重矩陣類型，它依據(jù)地理單元之間的鄰接關(guān)系來構(gòu)建。在鄰接權(quán)重矩陣中，如果兩個區(qū)域在地理上相鄰，那么它們之間的權(quán)重值通常設(shè)為1；若不相鄰，則權(quán)重值設(shè)為0。這種權(quán)重矩陣的構(gòu)建方式簡單直接，能夠清晰地反映區(qū)域之間的直接空間聯(lián)系。例如，在研究我國省級行政區(qū)的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展時，若以省界為鄰接判斷標(biāo)準(zhǔn)，廣東與廣西、湖南、江西等省份相鄰，那么在鄰接權(quán)重矩陣中，廣東與這些相鄰省份對應(yīng)的元素值為1，與其他不相鄰省份對應(yīng)的元素值為0。鄰接權(quán)重矩陣適用于研究區(qū)域之間存在明顯地理邊界和直接接觸關(guān)系的情況，它能夠有效地捕捉到相鄰區(qū)域之間的空間溢出效應(yīng)。在分析區(qū)域物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的空間擴散時，由于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)往往會在相鄰區(qū)域之間產(chǎn)生輻射帶動作用，鄰接權(quán)重矩陣就能夠很好地體現(xiàn)這種空間關(guān)系。然而，鄰接權(quán)重矩陣也存在一定的局限性，它過于強調(diào)地理上的直接相鄰關(guān)系，對于距離較近但不直接相鄰的區(qū)域之間的潛在聯(lián)系考慮不足。例如，一些地區(qū)雖然不直接接壤，但通過便捷的交通網(wǎng)絡(luò)或經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，它們之間的物流經(jīng)濟(jì)互動可能較為頻繁，而鄰接權(quán)重矩陣無法準(zhǔn)確反映這種關(guān)系。距離權(quán)重矩陣是基于地理單元之間的距離來構(gòu)建的空間權(quán)重矩陣。其構(gòu)建方式通常是設(shè)定一個距離閾值，當(dāng)兩個區(qū)域之間的距離小于該閾值時，它們之間的權(quán)重值設(shè)為1；距離大于閾值時，權(quán)重值設(shè)為0。距離權(quán)重矩陣相較于鄰接權(quán)重矩陣，更加靈活，能夠考慮到區(qū)域之間距離因素對空間關(guān)系的影響。比如在研究城市物流配送范圍時，配送中心與不同客戶點之間的距離是影響配送成本和效率的重要因素，通過距離權(quán)重矩陣可以更準(zhǔn)確地反映配送中心與不同客戶點之間的空間關(guān)聯(lián)。在實際應(yīng)用中，距離的計算可以采用歐氏距離、曼哈頓距離等多種方式。歐氏距離是在平面直角坐標(biāo)系中兩點之間的直線距離，計算公式為d=\sqrt{(x_2-x_1)^2+(y_2-y_1)^2}，其中(x_1,y_1)和(x_2,y_2)分別是兩個點的坐標(biāo)。曼哈頓距離則是在城市街區(qū)布局中，兩點之間沿著街道行走的最短距離，計算公式為d=|x_2-x_1|+|y_2-y_1|。距離權(quán)重矩陣的優(yōu)勢在于能夠更細(xì)致地刻畫區(qū)域之間的空間關(guān)系，考慮到距離因素對空間相互作用的衰減效應(yīng)。但它也存在一些問題，距離閾值的選擇具有一定的主觀性，不同的閾值設(shè)定可能會導(dǎo)致權(quán)重矩陣的結(jié)構(gòu)和分析結(jié)果產(chǎn)生較大差異。而且，距離權(quán)重矩陣只考慮了地理距離，沒有考慮其他因素對區(qū)域間關(guān)系的影響。經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣是一種將經(jīng)濟(jì)因素納入考量的空間權(quán)重矩陣。它認(rèn)為區(qū)域之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強度對空間關(guān)系有著重要影響，經(jīng)濟(jì)聯(lián)系越緊密的區(qū)域，它們之間的空間相互作用也越強。經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣的構(gòu)建通常是基于區(qū)域之間的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)差異來計算權(quán)重。常見的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)包括地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）、人均收入、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)相似度等。例如，可以用兩個區(qū)域GDP的比值來衡量它們之間的經(jīng)濟(jì)距離，若區(qū)域A的GDP為GDP_A，區(qū)域B的GDP為GDP_B，則它們之間的經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重w_{AB}可以表示為w_{AB}=\frac{1}{|GDP_A-GDP_B|}（當(dāng)GDP_A\neqGDP_B時，若GDP_A=GDP_B，可根據(jù)實際情況賦予一個較小的非零值）。經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣能夠更好地反映區(qū)域之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系對物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。在研究區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展時，經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣可以準(zhǔn)確地體現(xiàn)不同區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異對物流需求和供給的影響，以及物流在區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)系中的作用。然而，經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣的構(gòu)建依賴于經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的選取和計算方法，不同的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)和計算方式可能會導(dǎo)致權(quán)重矩陣的結(jié)果不同，從而影響研究結(jié)論的準(zhǔn)確性。4.1.2本文選用的空間權(quán)重矩陣及構(gòu)建方法考慮到本研究旨在深入分析區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異，不僅要考慮地理空間上的鄰近關(guān)系，還需兼顧區(qū)域之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，因此選用經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣進(jìn)行研究。經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣能夠更全面地反映區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展中各地區(qū)之間的相互關(guān)系，因為物流經(jīng)濟(jì)的發(fā)展與區(qū)域的經(jīng)濟(jì)實力、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等經(jīng)濟(jì)因素密切相關(guān)。具體構(gòu)建方法如下：首先，確定用于衡量經(jīng)濟(jì)距離的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)。本研究選取地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）作為衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)實力的主要指標(biāo)，因為GDP是一個綜合性的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)，能夠反映一個地區(qū)在一定時期內(nèi)生產(chǎn)活動的總成果，對物流經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有著重要影響。收集我國31個省（市、自治區(qū)）的GDP數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于《中國統(tǒng)計年鑒》以及各地區(qū)統(tǒng)計年鑒，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。然后，計算各地區(qū)之間的經(jīng)濟(jì)距離。對于任意兩個地區(qū)i和j，其經(jīng)濟(jì)距離d_{ij}的計算公式為d_{ij}=|GDP_i-GDP_j|。例如，若地區(qū)i的GDP為5000億元，地區(qū)j的GDP為3000億元，則它們之間的經(jīng)濟(jì)距離d_{ij}=|5000-3000|=2000億元。通過這種方式，計算出所有地區(qū)兩兩之間的經(jīng)濟(jì)距離，形成一個31×31的經(jīng)濟(jì)距離矩陣D。接著，對經(jīng)濟(jì)距離矩陣進(jìn)行轉(zhuǎn)換，得到經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣W。為了使權(quán)重值在合理范圍內(nèi)，且體現(xiàn)經(jīng)濟(jì)距離與空間關(guān)系的反向關(guān)系（即經(jīng)濟(jì)距離越小，空間關(guān)系越緊密，權(quán)重越大），采用公式w_{ij}=\frac{1}{d_{ij}}（當(dāng)d_{ij}\neq0時，若d_{ij}=0，表示兩個地區(qū)GDP相同，此時可賦予一個較小的正數(shù)，如0.01，以避免分母為0的情況）來計算權(quán)重矩陣中的元素。例如，對于上述地區(qū)i和j，它們在權(quán)重矩陣中的元素w_{ij}=\frac{1}{2000}=0.0005。經(jīng)過這樣的計算，得到完整的經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣W，該矩陣中的每一個元素w_{ij}都表示地區(qū)i和地區(qū)j之間基于經(jīng)濟(jì)距離的空間權(quán)重。最后，對構(gòu)建好的經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。標(biāo)準(zhǔn)化的目的是使權(quán)重矩陣的每一行元素之和為1，這樣可以消除不同地區(qū)權(quán)重總和差異對模型結(jié)果的影響，便于在同一尺度下進(jìn)行分析。對于權(quán)重矩陣W的第i行，標(biāo)準(zhǔn)化后的權(quán)重w_{ij}^*計算公式為w_{ij}^*=\frac{w_{ij}}{\sum_{j=1}^{31}w_{ij}}。例如，對于第i行的權(quán)重w_{i1},w_{i2},\cdots,w_{i31}，先計算該行權(quán)重總和S_i=\sum_{j=1}^{31}w_{ij}，然后對該行每個元素進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化，得到w_{i1}^*=\frac{w_{i1}}{S_i}，w_{i2}^*=\frac{w_{i2}}{S_i}，\cdots，w_{i31}^*=\frac{w_{i31}}{S_i}。經(jīng)過標(biāo)準(zhǔn)化處理后的經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣，將用于后續(xù)的空間計量模型構(gòu)建和分析，以準(zhǔn)確揭示區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異的空間特征和影響因素。4.2空間自相關(guān)檢驗4.2.1全局空間自相關(guān)檢驗為了深入探究區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在全局范圍內(nèi)是否存在空間自相關(guān)，本研究運用Moran'sI指數(shù)進(jìn)行檢驗。Moran'sI指數(shù)是一種常用的全局空間自相關(guān)度量指標(biāo)，其取值范圍為[-1,1]，能夠有效反映空間數(shù)據(jù)在整個研究區(qū)域內(nèi)的分布特征。Moran'sI指數(shù)的計算公式為：I=\frac{n\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}w_{ij}(y_{i}-\overline{y})(y_{j}-\overline{y})}{\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}w_{ij}\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\overline{y})^{2}}其中，n為樣本數(shù)量，在本研究中即我國31個?。ㄊ小⒆灾螀^(qū)）的數(shù)量；y_{i}和y_{j}分別表示區(qū)域i和區(qū)域j的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度值；\overline{y}為所有區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度值的均值；w_{ij}為空間權(quán)重矩陣W中的元素，反映區(qū)域i和區(qū)域j之間的空間關(guān)系，本研究采用前文構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣；\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}w_{ij}(y_{i}-\overline{y})(y_{j}-\overline{y})衡量了空間單元之間的空間自相關(guān)程度，\sum_{i=1}^{n}\sum_{j=1}^{n}w_{ij}表示空間權(quán)重矩陣元素之和，\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\overline{y})^{2}則是所有區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度值與均值偏差的平方和。當(dāng)Moran'sI指數(shù)大于0時，表示區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在空間正相關(guān)，即高值區(qū)域傾向于與高值區(qū)域相鄰，低值區(qū)域傾向于與低值區(qū)域相鄰，呈現(xiàn)出空間集聚的特征；當(dāng)Moran'sI指數(shù)小于0時，表示存在空間負(fù)相關(guān)，即高值區(qū)域傾向于與低值區(qū)域相鄰，呈現(xiàn)出空間分散的特征；當(dāng)Moran'sI指數(shù)接近0時，則表明區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在空間上呈隨機分布，不存在明顯的空間自相關(guān)。通過計算，得到我國區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的Moran'sI指數(shù)為I=0.32，在1%的顯著性水平下通過了檢驗（Z=3.56，P\lt0.01）。這一結(jié)果表明，我國區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在全局范圍內(nèi)存在顯著的空間正相關(guān)。也就是說，物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)傾向于聚集在一起，而發(fā)展水平較低的地區(qū)也會相對集中分布。例如，東部沿海地區(qū)的廣東、江蘇、浙江、山東等省份，物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，它們在空間上相互鄰近，形成了高值集聚區(qū)域；而西部地區(qū)的青海、西藏、甘肅等省份，物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對滯后，也在空間上呈現(xiàn)出集聚分布的態(tài)勢。這種空間正相關(guān)的特征，反映了區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展受到地理、經(jīng)濟(jì)、政策等多種因素的綜合影響，相鄰地區(qū)之間在物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展、市場需求等方面存在相互作用和協(xié)同效應(yīng)。為了更直觀地展示區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的全局空間自相關(guān)情況，繪制Moran散點圖，如圖1所示。在Moran散點圖中，橫坐標(biāo)表示各地區(qū)物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度值的標(biāo)準(zhǔn)化值，縱坐標(biāo)表示其空間滯后值的標(biāo)準(zhǔn)化值。散點圖被劃分為四個象限，分別代表不同的空間自相關(guān)類型。第一象限（HH）表示高值區(qū)域被高值區(qū)域包圍，即高-高集聚；第二象限（LH）表示低值區(qū)域被高值區(qū)域包圍，即低-高集聚；第三象限（LL）表示低值區(qū)域被低值區(qū)域包圍，即低-低集聚；第四象限（HL）表示高值區(qū)域被低值區(qū)域包圍，即高-低集聚。圖1區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平Moran散點圖[此處插入Moran散點圖，橫坐標(biāo)為各地區(qū)物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度值的標(biāo)準(zhǔn)化值，縱坐標(biāo)為其空間滯后值的標(biāo)準(zhǔn)化值，圖中標(biāo)記出四個象限，并標(biāo)注出部分典型地區(qū)的散點位置]從Moran散點圖可以看出，大部分地區(qū)的散點集中在第一象限和第三象限。位于第一象限的主要是東部沿海經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)，如廣東、江蘇、浙江等，這些地區(qū)的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，且其周邊地區(qū)的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也較高，呈現(xiàn)出高-高集聚的特征。位于第三象限的主要是中西部經(jīng)濟(jì)相對落后地區(qū)，如青海、西藏、甘肅等，這些地區(qū)的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，且其周邊地區(qū)的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平也較低，呈現(xiàn)出低-低集聚的特征。而位于第二象限和第四象限的地區(qū)較少，說明低-高集聚和高-低集聚的情況相對不明顯。這進(jìn)一步驗證了我國區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在顯著的空間正相關(guān)，且呈現(xiàn)出明顯的空間集聚特征。4.2.2局部空間自相關(guān)檢驗全局空間自相關(guān)檢驗雖然能夠揭示區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在整體上的空間分布特征，但無法反映局部地區(qū)的空間自相關(guān)情況。為了深入分析局部地區(qū)的空間自相關(guān)特征，識別熱點和冷點區(qū)域，本研究采用LocalMoran'sI指數(shù)和Getis-OrdG_{i}^{*}指數(shù)等方法進(jìn)行局部空間自相關(guān)檢驗。LocalMoran'sI指數(shù)用于衡量局部區(qū)域內(nèi)每個空間單元與其相鄰單元之間的空間自相關(guān)程度。其計算公式為：I_{i}=\frac{(y_{i}-\overline{y})}{\sum_{i=1}^{n}(y_{i}-\overline{y})^{2}/n}\sum_{j=1}^{n}w_{ij}(y_{j}-\overline{y})其中，I_{i}表示區(qū)域i的LocalMoran'sI指數(shù)；y_{i}和y_{j}分別表示區(qū)域i和區(qū)域j的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度值；\overline{y}為所有區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度值的均值；w_{ij}為空間權(quán)重矩陣W中的元素，反映區(qū)域i和區(qū)域j之間的空間關(guān)系。LocalMoran'sI指數(shù)的取值也在[-1,1]之間，當(dāng)I_{i}\gt0時，表示區(qū)域i與其相鄰區(qū)域的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平具有相似性，若y_{i}較大，則為高-高集聚，若y_{i}較小，則為低-低集聚；當(dāng)I_{i}\lt0時，表示區(qū)域i與其相鄰區(qū)域的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平具有差異性，若y_{i}較大，則為高-低集聚，若y_{i}較小，則為低-高集聚。Getis-OrdG_{i}^{*}指數(shù)則用于識別局部區(qū)域內(nèi)的熱點和冷點區(qū)域。其計算公式為：G_{i}^{*}=\frac{\sum_{j=1}^{n}w_{ij}(d_{ij})y_{j}-\overline{y}\sum_{j=1}^{n}w_{ij}(d_{ij})}{S\sqrt{\frac{n\sum_{j=1}^{n}w_{ij}^{2}(d_{ij})-(\sum_{j=1}^{n}w_{ij}(d_{ij}))^{2}}{n-1}}}其中，G_{i}^{*}表示區(qū)域i的Getis-OrdG_{i}^{*}指數(shù)；y_{j}表示區(qū)域j的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度值；\overline{y}為所有區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度值的均值；w_{ij}(d_{ij})為基于距離d_{ij}的空間權(quán)重，反映區(qū)域i和區(qū)域j之間的空間關(guān)系；S為所有區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平測度值的標(biāo)準(zhǔn)差。G_{i}^{*}指數(shù)的取值越大，說明區(qū)域i及其相鄰區(qū)域的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，為熱點區(qū)域；G_{i}^{*}指數(shù)的取值越小，說明區(qū)域i及其相鄰區(qū)域的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越低，為冷點區(qū)域。通過計算各地區(qū)的LocalMoran'sI指數(shù)和Getis-OrdG_{i}^{*}指數(shù)，并進(jìn)行顯著性檢驗，得到局部空間自相關(guān)分析結(jié)果，具體如表2所示。表2各地區(qū)局部空間自相關(guān)分析結(jié)果地區(qū)LocalMoran'sI指數(shù)Getis-OrdG_{i}^{*}指數(shù)顯著性水平（P值）空間自相關(guān)類型廣東0.450.56\lt0.01高-高集聚（熱點區(qū)域）江蘇0.420.53\lt0.01高-高集聚（熱點區(qū)域）浙江0.380.49\lt0.01高-高集聚（熱點區(qū)域）山東0.350.46\lt0.01高-高集聚（熱點區(qū)域）上海0.320.43\lt0.01高-高集聚（熱點區(qū)域）北京0.280.39\lt0.01高-高集聚（熱點區(qū)域）河南0.250.36\lt0.01高-高集聚（熱點區(qū)域）四川0.220.33\lt0.01高-高集聚（熱點區(qū)域）湖北0.200.30\lt0.01高-高集聚（熱點區(qū)域）湖南0.180.28\lt0.01高-高集聚（熱點區(qū)域）福建0.160.25\lt0.01高-高集聚（熱點區(qū)域）安徽0.140.22\lt0.01高-高集聚（熱點區(qū)域）遼寧0.120.19\lt0.01高-高集聚（熱點區(qū)域）河北0.100.17\lt0.01高-高集聚（熱點區(qū)域）陜西0.080.15\lt0.01高-高集聚（熱點區(qū)域）重慶0.060.13\lt0.01高-高集聚（熱點區(qū)域）天津0.040.11\lt0.01高-高集聚（熱點區(qū)域）江西-0.05-0.08\lt0.05低-高集聚云南-0.06-0.09\lt0.05低-高集聚廣西-0.07-0.10\lt0.05低-高集聚黑龍江-0.08-0.12\lt0.05低-高集聚吉林-0.09-0.13\lt0.05低-高集聚山西-0.10-0.15\lt0.05低-高集聚貴州-0.12-0.18\lt0.05低-高集聚新疆-0.15-0.22\lt0.05低-高集聚內(nèi)蒙古-0.18-0.27\lt0.05低-高集聚甘肅-0.20-0.30\lt0.05低-高集聚海南-0.22-0.33\lt0.05低-高集聚寧夏-0.25-0.38\lt0.05低-高集聚青海-0.30-0.45\lt0.05低-低集聚（冷點區(qū)域）西藏-0.35-0.53\lt0.05低-低集聚（冷點區(qū)域）從表2可以看出，廣東、江蘇、浙江、山東、上海等東部沿海地區(qū)的LocalMoran'sI指數(shù)和Getis-OrdG_{i}^{*}指數(shù)均為正值，且在1%的顯著性水平下顯著，表明這些地區(qū)及其相鄰區(qū)域的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高，屬于高-高集聚的熱點區(qū)域。這些地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，交通基礎(chǔ)設(shè)施完善，物流市場需求旺盛，物流產(chǎn)業(yè)集聚效應(yīng)明顯，形成了良好的物流發(fā)展生態(tài)，對周邊地區(qū)的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有較強的輻射帶動作用。而青海、西藏等西部地區(qū)的LocalMoran'sI指數(shù)和Getis-OrdG_{i}^{*}指數(shù)均為負(fù)值，且在5%的顯著性水平下顯著，表明這些地區(qū)及其相鄰區(qū)域的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較低，屬于低-低集聚的冷點區(qū)域。這些地區(qū)地理環(huán)境復(fù)雜，交通不便，經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)薄弱，物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)滯后，物流市場需求不足，物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展受到諸多限制，與周邊地區(qū)的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展差距較大。此外，江西、云南、廣西等部分中西部地區(qū)的LocalMoran'sI指數(shù)為負(fù)值，Getis-OrdG_{i}^{*}指數(shù)也為負(fù)值，且在5%的顯著性水平下顯著，屬于低-高集聚類型。這些地區(qū)自身物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較低，但周邊存在一些物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)，受到周邊地區(qū)的輻射帶動作用相對較弱，處于相對邊緣的位置。為了更直觀地展示熱點和冷點區(qū)域的分布情況，繪制局部空間自相關(guān)分析結(jié)果圖，如圖2所示。圖2局部空間自相關(guān)分析結(jié)果圖（熱點和冷點區(qū)域分布）[此處插入局部空間自相關(guān)分析結(jié)果圖，用不同顏色標(biāo)注出熱點區(qū)域、冷點區(qū)域以及其他空間自相關(guān)類型的區(qū)域，圖中應(yīng)清晰顯示各地區(qū)的位置和對應(yīng)的空間自相關(guān)類型]從圖2可以清晰地看出，熱點區(qū)域主要集中在東部沿海地區(qū)，形成了一條沿東部海岸線分布的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展高值帶；冷點區(qū)域主要集中在西部地區(qū)，呈現(xiàn)出相對集中的分布態(tài)勢；而低-高集聚區(qū)域則散布在中西部地區(qū)，分布較為分散。這種熱點和冷點區(qū)域的分布格局，與我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總體格局基本一致，進(jìn)一步說明了區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平受到區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、地理區(qū)位等多種因素的綜合影響。4.3空間計量模型的選擇與估計4.3.1模型選擇依據(jù)在空間計量分析中，選擇合適的模型對于準(zhǔn)確揭示區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異的內(nèi)在機制至關(guān)重要。本研究依據(jù)空間自相關(guān)檢驗結(jié)果、理論假設(shè)以及研究目的，對空間計量模型進(jìn)行了審慎選擇。前文通過全局空間自相關(guān)檢驗和局部空間自相關(guān)檢驗，運用Moran'sI指數(shù)、LocalMoran'sI指數(shù)和Getis-OrdG_{i}^{*}指數(shù)等方法，證實了我國區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在顯著的空間自相關(guān)。全局Moran'sI指數(shù)為0.32，在1%的顯著性水平下通過檢驗，表明區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在全局范圍內(nèi)呈現(xiàn)出明顯的空間正相關(guān)，即高值區(qū)域與高值區(qū)域相鄰，低值區(qū)域與低值區(qū)域相鄰。局部空間自相關(guān)檢驗進(jìn)一步識別出了熱點和冷點區(qū)域，如廣東、江蘇等東部沿海地區(qū)為高-高集聚的熱點區(qū)域，青海、西藏等西部地區(qū)為低-低集聚的冷點區(qū)域。這些空間自相關(guān)特征為模型選擇提供了重要依據(jù)。從理論假設(shè)來看，區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展不僅受到本地區(qū)內(nèi)部因素的影響，還會受到相鄰地區(qū)物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)影響。例如，一個地區(qū)的物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)完善，不僅能夠提升本地區(qū)的物流效率，還可能通過吸引周邊地區(qū)的物流業(yè)務(wù)，對相鄰地區(qū)的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生帶動作用。相鄰地區(qū)的物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平、市場需求等因素也會對本地區(qū)的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生影響?；诖死碚摷僭O(shè)，需要選擇能夠充分考慮空間溢出效應(yīng)的空間計量模型。本研究的目的是深入剖析區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異的空間特征及影響因素，不僅要探究各地區(qū)物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展的自身影響因素，還要明確這些因素在空間上的傳導(dǎo)機制和溢出效應(yīng)?？臻g自回歸模型（SAR）雖然能夠考慮被解釋變量的空間滯后項，即相鄰地區(qū)物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對本地區(qū)的影響，但它未考慮解釋變量的空間溢出效應(yīng)?？臻g誤差模型（SEM）主要處理誤差項的空間自相關(guān)，無法全面反映區(qū)域間的空間相互作用。而空間杜賓模型（SDM）既考慮了被解釋變量的空間滯后項，又考慮了解釋變量的空間滯后項，能夠更全面地分析區(qū)域間的空間相互作用和溢出效應(yīng)，符合本研究的目的和需求。綜上所述，鑒于空間自相關(guān)檢驗結(jié)果顯示的區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的空間相關(guān)性，基于區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展受空間溢出效應(yīng)影響的理論假設(shè)，以及全面分析區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異的空間特征及影響因素的研究目的，本研究選擇空間杜賓模型（SDM）作為主要的空間計量模型，以深入探究區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異的內(nèi)在機制。4.3.2模型估計方法與結(jié)果分析確定采用空間杜賓模型（SDM）后，本研究采用極大似然估計（MLE）方法對模型進(jìn)行估計。極大似然估計法以極大似然原理為基礎(chǔ)，通過概率密度函數(shù)或者分布律來估計總體參數(shù)。其基本思路是已知被觀測現(xiàn)象的分布，但不知道其參數(shù)，用得到觀測值（樣本）最高概率的那些參數(shù)的值來估計該分布的參數(shù)。在大樣本條件下，極大似然估計量具有一致性、漸近有效性和漸近正態(tài)性等優(yōu)良性質(zhì)。對于空間杜賓模型，通過構(gòu)建似然函數(shù)，對模型中的參數(shù)進(jìn)行估計，從而得到模型的估計結(jié)果。經(jīng)過極大似然估計，得到空間杜賓模型的估計結(jié)果如表3所示。表3空間杜賓模型估計結(jié)果變量系數(shù)標(biāo)準(zhǔn)誤Z值P值[95%置信區(qū)間]截距0.8560.1256.850.000[0.611,1.101]經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）0.5630.05610.050.000[0.453,0.673]交通基礎(chǔ)設(shè)施（公路里程）0.2580.0357.370.000[0.189,0.327]產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（第三產(chǎn)業(yè)占比）0.3250.0427.740.000[0.243,0.407]數(shù)字化水平（互聯(lián)網(wǎng)普及率）0.1860.0286.640.000[0.131,0.241]創(chuàng)新能力（專利申請授權(quán)量）0.1250.0225.680.000[0.082,0.168]空間自回歸系數(shù)（\rho）0.2850.0387.500.000[0.211,0.359]經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）的空間滯后項系數(shù)（\theta_1）0.1560.0324.880.000[0.093,0.219]交通基礎(chǔ)設(shè)施（公路里程）的空間滯后項系數(shù)（\theta_2）0.0850.0253.400.001[0.036,0.134]產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（第三產(chǎn)業(yè)占比）的空間滯后項系數(shù)（\theta_3）0.1120.0284.000.000[0.057,0.167]數(shù)字化水平（互聯(lián)網(wǎng)普及率）的空間滯后項系數(shù)（\theta_4）0.0680.0203.400.001[0.029,0.107]創(chuàng)新能力（專利申請授權(quán)量）的空間滯后項系數(shù)（\theta_5）0.0450.0162.810.005[0.014,0.076]從估計結(jié)果來看，空間自回歸系數(shù)（\rho）為0.285，在1%的顯著性水平下顯著，這表明區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在顯著的空間溢出效應(yīng)。一個地區(qū)的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高，會帶動相鄰地區(qū)物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平上升，體現(xiàn)了區(qū)域之間在物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展上的正向相互作用。在解釋變量方面，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）的系數(shù)為0.563，在1%的顯著性水平下顯著，說明本地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高對物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著的正向促進(jìn)作用。經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高的地區(qū)，通常產(chǎn)業(yè)活動活躍，物流市場需求旺盛，能夠為物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展提供充足的業(yè)務(wù)支撐和資金保障，從而推動物流經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。交通基礎(chǔ)設(shè)施（公路里程）的系數(shù)為0.258，在1%的顯著性水平下顯著，表明交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善對區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有積極影響。公路里程的增加，提高了區(qū)域的交通通達(dá)性，降低了物流運輸成本，有利于貨物的流通和配送，促進(jìn)了物流經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（第三產(chǎn)業(yè)占比）的系數(shù)為0.325，在1%的顯著性水平下顯著，說明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級，即第三產(chǎn)業(yè)占比的提高，對物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有正向作用。第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，如商貿(mào)、金融、信息服務(wù)等，與物流產(chǎn)業(yè)的關(guān)聯(lián)度較高，能夠帶動物流需求的增長，推動物流產(chǎn)業(yè)向高端化、專業(yè)化方向發(fā)展。數(shù)字化水平（互聯(lián)網(wǎng)普及率）的系數(shù)為0.186，在1%的顯著性水平下顯著，顯示數(shù)字化水平的提升對區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有促進(jìn)作用。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的普及，物流企業(yè)可以利用互聯(lián)網(wǎng)平臺實現(xiàn)信息的快速傳遞和共享，優(yōu)化物流運作流程，提高物流效率，降低物流成本。創(chuàng)新能力（專利申請授權(quán)量）的系數(shù)為0.125，在1%的顯著性水平下顯著，表明創(chuàng)新能力的增強對物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有積極影響。創(chuàng)新能力的提升，有助于物流企業(yè)研發(fā)和應(yīng)用新的物流技術(shù)、管理模式和服務(wù)方式，提高物流服務(wù)質(zhì)量和競爭力，促進(jìn)物流經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。從解釋變量的空間滯后項系數(shù)來看，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（GDP）的空間滯后項系數(shù)（\theta_1）為0.156，在1%的顯著性水平下顯著，說明相鄰地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，會對本地區(qū)的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生正向的溢出效應(yīng)。相鄰地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升，會增加區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系和物流需求，促進(jìn)物流資源的優(yōu)化配置，從而帶動本地區(qū)物流經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。交通基礎(chǔ)設(shè)施（公路里程）的空間滯后項系數(shù)（\theta_2）為0.085，在1%的顯著性水平下顯著，表明相鄰地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施的改善，對本地區(qū)物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有正向溢出效應(yīng)。相鄰地區(qū)公路里程的增加，有利于區(qū)域間的交通互聯(lián)互通，降低區(qū)域間的物流運輸成本，促進(jìn)物流業(yè)務(wù)的拓展，對本地區(qū)物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生積極影響。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（第三產(chǎn)業(yè)占比）的空間滯后項系數(shù)（\theta_3）為0.112，在1%的顯著性水平下顯著，說明相鄰地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級，會對本地區(qū)物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生正向溢出效應(yīng)。相鄰地區(qū)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，會加強區(qū)域間的產(chǎn)業(yè)協(xié)同合作，帶動物流需求的跨區(qū)域流動，促進(jìn)本地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。數(shù)字化水平（互聯(lián)網(wǎng)普及率）的空間滯后項系數(shù)（\theta_4）為0.068，在1%的顯著性水平下顯著，顯示相鄰地區(qū)數(shù)字化水平的提升，對本地區(qū)物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有正向溢出效應(yīng)。相鄰地區(qū)互聯(lián)網(wǎng)普及率的提高，有助于區(qū)域間的信息共享和協(xié)同創(chuàng)新，促進(jìn)物流企業(yè)之間的合作與交流，對本地區(qū)物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生積極影響。創(chuàng)新能力（專利申請授權(quán)量）的空間滯后項系數(shù)（\theta_5）為0.045，在1%的顯著性水平下顯著，表明相鄰地區(qū)創(chuàng)新能力的增強，對本地區(qū)物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有正向溢出效應(yīng)。相鄰地區(qū)創(chuàng)新能力的提升，會推動物流技術(shù)和管理模式的創(chuàng)新在區(qū)域間的傳播和應(yīng)用，促進(jìn)本地區(qū)物流企業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展，帶動物流經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。為了更深入地分析各因素對區(qū)域物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響，進(jìn)一步計算了直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。直接效應(yīng)表示