基于改良区位熵的镇江物流业集聚度测算

王 利，莫 婷

（江苏科技大学 经济管理学院，江苏 镇江212003）

基于改良区位熵的镇江物流业集聚度测算

王 利，莫 婷

（江苏科技大学 经济管理学院，江苏 镇江212003）

在研究测算产业集聚度方法的基础上，针对传统区位熵法测算产业集聚水平时未考虑不同地区劳动生产率差异的弊端，提出了改良区位熵法。运用改良区位熵法和空间基尼系数法对镇江市物流业集聚水平进行测算，并进行了比较。基于测算结果认为，提升镇江物流业集聚的发展策略在于重点培育物流企业、重点发展物流园区等。物流产业集聚现已经成为新经济形式下发展物流的有效模式，研究对于镇江物流业的发展具有一定的指导意义。

物流业；产业集聚；改良区位熵；空间基尼系数

物流产业集聚能够让集聚区内企业共享区域内的基础设施、信息等资源，共享企业间因竞合产生的知识外溢效益以及因集聚而产生的网络效益和外部效益，从而降低企业自身的成本和风险。企业也将改变原有的单一物流服务而因提供多层次、多样化、分散化的物流服务，增强企业的综合竞争能力，进而推动区域经济的发展［1］。测算一个地区物流业的集聚程度可以更好地把握该地区物流业集聚的发展情况，提高该地区物流业的集聚水平。

总的来说，无论是国外还是国内，学者对于物流业集聚的研究都起步较晚，且研究较少，对于物流业集聚水平的测算多采用区位熵法。范克危以区位熵法测算了江苏省、浙江省、上海市的物流业集聚度，同时比较并分析了江苏的南京、苏州、扬州三个城市的物流业集聚水平［2］；李彩凤通过多个评价指标对辽宁省物流业的集聚度进行了测量［3］；汪章槐等运用E G指数测算并分析了我国31个省市从1994年到2012年的物流产业集聚水平［4］；施新平运用区位熵法测算了常州物流业的集聚水平［5］；李佩等采用区位熵（就业人口）测算了上海市物流业的集聚水平［6］；钟祖昌采用区位熵测算了国内31个省市的物流业集聚度［7］；葛金田等人采用区位熵（就业人口和物流产业产值）测算了济南物流业的集聚程度［8］。目前，物流业集聚水平测度方面，大部分采用单一指标测算，很少有结合物流业自身特点采用多个指标从不同侧重点、不同角度进行的测量，因此难以真正识别区域物流产业发展的薄弱环节和瓶颈问题，也很难提出有针对性的对策和建议。多数学者选择使用区位熵测算物流产业集聚水平，但均未考虑到各地区劳动生产率的差异。一个地区若劳动生产率低，而区位熵值高，并不能简单地说明该地区物流产业集聚度高，而应该认为这是从另一方面反映出该物流业集聚区出现了较为臃肿和懒散的现象。

镇江市的岸线资源丰富、综合交通便捷、制造业基础较好，在《长江三角洲地区区域规划》中又被定位为“区域物流中心”。镇江在“十二五”规划中明确提出要依托特色产业园区和综合交通结点，建设一批布局集中、用地节约、功能集成、服务配套的物流产业集聚区，可见镇江市对于发展物流业集聚区的重视。因此，笔者将利用改良区位熵法和基尼系数来测算镇江市物流业的集聚水平，分析镇江物流业的集聚程度。

一、物流产业集聚度测算方法与改良

目前，产业集聚度的测算主要采用区位熵、赫芬达尔指数、空间基尼指数、行业集中度指数和E G系数等方法，每种方法有其自身的侧重点和局限性，详见表1。

表1 产业集聚度测算方法比较分析

国家对于物流行业的统计数据未进行统一规范，所以学者只能利用现有的数据测算分析物流业的集聚度。由于区位熵法所需的数据易得，因此大多数学者都选择此法来测算集聚度。

区位熵是用来度量某一产业在某个地区的相对专业化程度，其计算公式为：

其中，qij表示j区域内i产业的产值或者就业人数，qj表示j区域内的产值或者就业人数，qi表示更高层次区域内i产业的产值或者就业人数，qc表示更高层次区域的总产值或就业人数。区位熵的数值越高，则说明j区域内i产业的集聚程度优势越明显，反之则说明无明显优势。若L大于1，则说明j区域内i产业的集中度高于更高层次区域的平均水平。区域熵法被广泛应用于分析某一地区的优势产业。

但是，使用区位熵测算时仅仅选用单一数据——物流产业的产值或就业人数，就意味着将各地区的劳动生产率视为相同，这显然与事实不符。区域内技术水平的高低、就业人员素质的高低、使用机械的普及程度等因素都会造成不同区域劳动生产率的差距。假设某地区的劳动生产率很低，而区位熵的数值（产值或就业人数）很高，则不能简单地说该地区物流产业集聚水平高，只能说明该产业集聚区臃肿、懒散现象较为严重。从另一方面来说，产业集聚的形成与发展会提高劳动生产率，这是集聚水平提高的一个表现。因此，文中考虑了劳动生产率，并将其加入到区位熵中，提出了改良区位熵法。改良区位熵是某地区物流产业产值与该地区总就业人口的比值比上更高层次区域物流产业产值与该区域总就业人口的比值的值。公式如下：

其中：Tij表示改良区位熵的值；qij表示j区域内i产业的就业人数，qj表示j区域内总的就业人数；qi表示更高层次区域内i产业的就业人数，qc表示更高层次区域总的就业人数，pij表示j区域内i产业的产值，pi表示更高层次区域内i产业的产值。改良区位熵的值在l上下浮动，若大于l，表明集聚程度较高，反之则表明集聚程度较低。

虽然学者在测算物流产业集聚度时使用空间基尼系数法较少，但空间基尼系数反映的是产业在空间上的集聚情况，测得的数据比较直观。

空间基尼系数就是把收入分配领域中对不平等的测算方法运用到空间经济分析法中，用来度量空间经济分布的不均等。很多经济学家都用这个指数来度量产业的集聚程度。假设前提是某个经济体（地区或者国家）可以分化为M个地理区块，空间基尼系数的计算公式为：

其中：Si表示在区域i内某产业就业人数占经济体该产业就业人数的比例，Xi表示在区域i内就业人数占经济体就业人数的比例。空间基尼系数取值范围在0～1之间，主要用来衡量产业空间分布的不均衡程度。当G＝0时，说明一个行业完全均匀地分布在所有地区；而当G＝1时，意味着一个行业完全集中在一个地区。G的数值越大说明产业集中度越高。

因此，为了保证测算出的物流产业集聚度的全面性与可靠性，并结合各方面因素考虑，笔者将采用区位熵（分别从专业化和劳动生产率两个角度）、改良区位熵和空间基尼系数等多个指标对物流产业集聚度进行测算。

二、镇江物流业集聚水平的测度

在统计物流的相关数据时，国内一般都是分别统计交通运输、仓储和邮政业的相关数据，而无物流业的直接统计数据。中国传统物流业的核心功能是交通运输和仓储，虽然现代物流业还包括流通加工、包装、配送等功能，但是交通运输业、仓储和邮政业仍然是重要的组成部分，因此以交通运输业、仓储和邮政业的相关统计数据（就业人口与产值）来反映我国物流产业的发展情况是可行的。故文中选取江苏省及其各市历年统计年鉴中的交通运输业、仓储和邮政业的相关数据测算物流产业集聚度，采用区位熵（分别从专业化和劳动生产率两个角度）、改良区位熵和空间基尼系数等多个指标进行测算，结果见表2、表3。

表2 2008—2013年镇江市物流业集聚度指标

表3 2013年各城市物流业集聚度指标

仅从《镇江统计年鉴》的数据来看，镇江市的物流业产值和物流产业就业人口从2008年到2013年呈逐年增加趋势，且2008年到2010年三年的增速比其他年份明显。

由表2可知，2009年至2013年的区位熵（就业人口）、区位熵（产值）和改良区位熵的值都大于1。这说明从2009年起，镇江市的物流产业专业化程度已经略高于江苏省的平均水平，已初步形成了物流产业的集聚。镇江市政府从2008年开始越来越重视物流业的发展，出台了一系列支持物流发展的政策，国家也在2009年发布了《物流业振兴与调整计划》，其中提出了物流业发展的九大工程，即“物流园区工程”“物流公共信息平台工程”“多式联运、装运设施工程”“城市配送工程”“制造业和物流业联动发展工程”等，这些都促进了物流业集聚的发展。

从表3中可以清楚地看到，以就业人口的数据为基准，镇江市的区位熵仅次于南京，位居第二；从产值的角度分析，镇江市同样居第二位。从上述两组数据来看，似乎镇江市物流产业的集聚度较高。但是应该清楚的是，区位熵只是从专业化和理论的角度出发得到的测算结果，证明的只是物流业在该地区国民经济中的地位。镇江市测算的区位熵（就业人口和产值）的数值较高，也仅能说明镇江市物流产业在该地区国民经济中占有较大的比重，而常州、南京、苏州物流业产值都高于镇江，只是所占该地区国民经济的份额相对较少，因此这不能说明镇江市的物流产业集聚水平高。同样，这也证明了常用的区位熵法的确存在一定的局限性，未将地区经济水平的差异考虑在内，因此不能简单地通过区位熵数值的高低来断定一个地区物流业集聚水平的高低，而这也证明了笔者选择多个指标测量物流产业集聚度的合理性。显然，镇江市的区位熵（就业人口）和区位熵（产值）值都比常州高，但是改良区位熵值却远低于常州，这正是由于改良区位熵将劳动生产率纳入了考虑范畴。基尼系数主要是用来衡量各个地区物流业在地域上分布的均衡程度，以此来反映物流业的集聚水平。分析表中数值可得，按基尼系数的大小排名顺序依次为苏州、南京、镇江、扬州、常州，这五个城市基尼系数值都较低，且镇江虽位于第三，但其数值和苏州、南京的差距比较大，因此从地域分布来看镇江市物流业较为分散。综上所述，通过各类数值的比较，镇江市的物流集聚度水平虽位于五个城市中的第三位，但和物流业集聚水平较高的南京和苏州相比存在的差距不小。

目前，镇江市物流产业已经开始出现集聚的现象，且集聚水平已略高于江苏的平均水平，但是这仅仅是一个发展的初级阶段。镇江市的物流业发展态势良好，但是也存在着许多问题与不足，只有牢牢抓住发展中的关键因素，才能不断提高镇江物流产业的集聚水平，加速镇江物流业的发展。

三、镇江物流业集聚发展策略

基于镇江市物流业集聚水平的测算结果，要提高集聚度就必须提高镇江市物流产业的产值。

（一）培育重点物流企业

加强钢铁装备、船舶与海工装备、高端重大设备、多式联运、“虚拟口岸”等物流服务体系的建设，推动重点领域物流优先发展；扶植镇江市现代物流企业集团，选择基础较好的大型物流企业，通过政策的支持与引导，并给予一定的资金支持、税收减免、人才培养、技术指导等，使这些企业做大、做强；鼓励物流企业通过联合、参股、控股等方式，建立强势战略合作联盟，以此提高镇江市物流的综合竞争能力。同时，选择试点培育第四方物流企业，引进和培育供应链管理专业企业，参与镇江市大型制造企业和商贸企业的物流（供应链）流程再造，加快向供应链运行管理升级，实现货物在供应商、制造商、分销商、零售商以及用户之间的效率最大化和成本最小化。

（二）重点发展物流园区

物流园区将众多物流企业聚集在一起，共享相关设施，实行专业化和规模化经营。这发挥了整体优势，可以促进物流技术和服务水平的提高，降低运营成本，提高规模效益。镇江市应加快建设物流园区，发挥集群效应。镇江应重点建设惠龙港国际钢铁物流基地、华东农产品物流园、扬中市现代物流集聚区、扬中市临港物流园区和新区综合保税区，培育提升宏福物流园、丹徒临江现代物流园（高桥分区）、京口现代物流园以及新区城市配送物流园，分类发展临港性物流园、生产性物流园和农产品物流园，避免重复建设和恶性竞争，在现有基础上做大做强。应加大对物流园区基础设施的投入，满足入驻企业对用水、用电、用气等方面的合理需求；对物流园区用地应予以重点保障，未经依法批准，不得改变用地性质；新增物流项目尽可能纳入现有园区规划“集中”布局，节约物流用地，积极支持利用园区内已有旧厂房、仓库和存量土地资源，建设现代化的物流设施，以此来推动镇江市物流业由分散经营向集中集约的创新经营转型，形成集群效应，增强物流业整体竞争力。保税物流与国际物流是镇江外向型经济的保障，建议在已有保税加工区基础上，积极申报建设保税物流区、口岸作业区，形成镇江的综合保税区，克服镇江没有海港和机场的劣势，充分利用周边地区的机场、港口等交通枢纽资源，加大力度引进卡车轮船公司、卡车航空公司等新的业务模式，将口岸功能延伸到区域内，形成连接港口城市与内陆城市的物流节点，打造“海、陆、空”全方位的物流口岸。

（三）打造区域物流品牌

首先，积极申报并打造国家级、省级的园区。以新能源、钢铁、装备、危化品物流等为特色积极申请中国物流示范基地、中国物流实验基地、国家服务业综合改革试点城市、现代服务业综合试点市等国家物流园区资质，争取相关领域的政策支持。惠龙港国际、宝华物流、江苏宏福、四通物流等企业和园区在做强做大的同时要格外注重品牌建设，从战略角度重视品牌管理，不断完善品牌的推广体系，监控业务流程。其次，组建物流产业园区网络推广工作组。每年从财政申请拨付专项资金，通过邀请招标和发放特许经营权等方式，委托专业机构配合开展全市物流园区线上宣传推广活动。研究采用分众传媒等新型媒体手段，开通官方微博、微信。在镇江新区物流大厦打造多媒体展示馆，作为园区形象展示的重要载体。

（四）重视“互联网”＋“物流”模式

重点利用好现有园区信息平台，发展壮大惠龙港物流、丹阳飓风物流、滨江物流等物流企业自有信息系统，在宣传和政策上给以支持，帮助其扩大客源，提高使用率。重点推进惠龙港国际货运集配电子商务平台工程，支持企业对自有信息平台进行升级改造，并为接入政府公共信息平台留有端口。在园区信息平台建设完善之后，政府要多方协调，与企业合作共建，推动各园区信息平台的对接和整合，形成覆盖整个镇江市的公共信息平台。平台可以为物流企业及上下游相关企业提供物流集成信息，根据特定的产业资源及市场情况，围绕上下游的供应链条，提供集成式的专业信息服务。建设并运营物流公共信息平台，借鉴宁波第四方物流（4PL）发展模式［9］。在运营商缺位、市场不够成熟的情况下，宁波市通过“政、企、银”互动模式，以加强企业自律、信用惩戒、政府监管等方式维护网上交易秩序，银行为企业提供资金资助，此模式使得宁波市的物流业突破发展瓶颈，物流市场进入一个良性竞争的氛围。镇江可以通过借鉴宁波4P L的发展模式来加强物流企业的集聚力度，推动“云神工程”物流平台运营，丰富完善平台的车辆信息管理、货源信息管理、车源与货源的匹配、货物在线跟踪监督、物流商务等服务功能，提供物流发展所需的公共信息服务。

通过多个指标测算，发现当前镇江市物流产业已经开始出现集聚的现象，但这仅仅是一个发展的初级阶段，与周边其他城市相比差距还较大。政府不仅要从资金、基础建设上支持物流产业的集聚发展，更要通过规划及政策来引导物流产业的集聚发展，通过培育重点物流企业，加强重点物流园区的发展，重视“互联网”＋“物流”模式，打造区域物流品牌，推动镇江物流集聚的快速发展，形成专业化、规模化、高水平的物流产业集聚区。

［1］ 房莹．辽宁省物流产业集聚机理和集聚效应问题研究［D］．大连：大连交通大学，2008．

［2］ 范克危．苏州物流产业集聚问题研究［J］．苏州科技学院学报（社会科学版），2008（3）：16－19．

［3］ 李彩凤．辽宁省物流产业集聚水平测试及影响因素研究［D］．大连：大连海事大学，2012．

［4］ 汪章槐，章家清．基于E G指数模型的物流产业集聚趋势及成因分析［J］．物流科 技，2014（1）：80－82．

［5］ 施新平．常州地区物流业集聚度测算及对策分析［J］．物流工程与管理，2014（5）：69－71．

［6］ 李佩，王广永．上海物流产业集群的实证研究［J］．物流科技，2007（12）：72－73．

［7］ 钟祖昌．空间经济学视角下的物流业集聚及影响因素——中国31个省市的经验证据［J］．山西财经大学学报，2011（11）：55－62．

［8］ 葛金田，沈鹏飞，陈宁宁．基于区位熵法的济南市物流产业集聚度分析［J］．物流工程与管理，2012 （1）：92－94．

［9］ 庄胜男．宁波第四方物流市场发展研究［D］．杭州：浙江工业大学，2012．

（责任编辑：刘明泓）

Measurement of Agglomeration Level of Logistics Industry in Zhenjiang Based on Modified Location Entropy

WANG Li，MO Ting

（School of Econo mics and Management，Jiangsu U niversity of Science and Technology，Zhenj iang Jiangsu 212003，China）

Because the traditionallocation entropy method to measure the agglo meration level of the logistics industry doesn’t take into account the differences in labor productivity between different regions，this paper proposes a m odified location entropy method based on the study of the method of calculating the degree ofindustrial gathering．It uses both amodified location entropy method and Spatial Gini coefficient to measure the agglo meration level of logistics industry in Zhenjiang．By studying the results，it concludes that the develop ment strategy of im proving the logistics industry in Zhenjiang is to cultivate logistics enterprises and focus on the develop ment of logistics park and so on．T his research has so me practical significance for the develop ment of logistics industry in Zhenjiang．

logistics industry；industry gathering；m odified location entropy；spatial Gini coefficient

F253．1

A

1673－0453（2015）04－0087－05

2015－09－01

王利（1958—），男，上海人，江苏科技大学教授，博士，主要从事物流工程与管理、供应链管理及技术创新管理研究。