张 定 ， 曹卫东 ， 朱胜清 ， 蒋晓威 ， 唐云云

(安徽师范大学 国土资源与旅游学院，安徽 芜湖 241003)

0 引言

物流是物品从供应地向接收地的实体流动过程。根据实际需要，将运输、储存、装卸、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等基本功能实施有机结合[1]，是国民经济发展的动脉和基础产业，被喻为促进经济发展的“加速器”[2]，它连接社会经济各个部门并使之成为一个整体[3]，是城市经济建设的重要组成部分[4]，成为经济突破发展的先导和支撑。区域经济就是各种生产要素的聚集，从而实现一定程度的规模化生产，并带来产品转移、消费，实现商品的价值和使用价值的目的，而整个过程必须依靠物流支撑[5]，所以区域经济发展势必影响着物流需求以及对物流的投入。

物流与经济的变化是区域研究的重要组成部分。本研究以安徽省为例，运用重心模型、地理联系率等空间分析方法，研究1994，2003，2012年的物流和经济的集中度，探讨物流增长和经济发展的动态变化规律与耦合关系，这对于构建合理的空间结构、指导物流与经济协调发展具有重要意义。

1 研究方法与数据处理

1.1研究方法

1.1.1重心模型。采用几何重心法衡量物流与经济属性的空间移动情况，探讨其演化规律。对于一个拥有若干个次级区域的地区，计算某种属性的重心，通常是借助各次级行政区的某种属性和地理坐标来表达。假设一个区域由n个次级区域构成，第i个次级区域中心城市的地理坐标为(X，Y)，其计算公式为[21]：

(1)

式中：X，Y分别是某属性重心坐标的经度和纬度;Xi，Yi为第i个次级区域中心城市的经度和纬度坐标;Wi为i次级区域的某种属性的量值;n为次级区域的数量。通过建立经济与物流的数据库，运用ArcGIS软件将重心坐标加载到相应的位置，再运用数据库中数据计算出重心移动的距离，最后进行相关制图和分析。

1.1.2地理联系率。地理联系率是反映两个地理要素在区域分布上的吻合程度，具体计算公式为：

(2)

式中：G为地理联系率;Fi为i城市的货运量占全区货运总量的比例；Si为i城市的GDP总值占全区GDP总值的比例；n为区内城市数量。G值愈大说明物流与经济发展的空间分布越一致，即经济越发达的地区物流量越大；G值愈小说明物流与经济发展的空间分布差异显著，即经济发达的地区物流量并不一定大，经济不发达的地方货流量并不一定小。

1.1.3地理集中度。地理集中度是表明某项属性在地域上集中程度的指标。应用地理集中指数可衡量某一区域要素的空间分布情况，其计算公式为[22]：

(3)

式中：Ri为某年段i地区经济或物流的地理集中指数；Ai为i地区的GDP或货运总量；Ti为i地区的国土面积。

1.1.4耦合指数。 用物流的地理集中指数与经济集中指数的相对比例来衡量物流与经济空间耦合关系，可以反映出二者存在的耦合特征，其计算公式为：

I=R物流/R经济。

(4)

式中：I为耦合指数；R物流表示某地区的物流地理集中指数；R经济表示某地区的经济地理集中指数。

1.2 数据来源与处理

安徽省17个地市的物流数据、经济数据主要来源于1995—2013年《中国城市统计年鉴》， 其中部分缺失数据来源于《安徽省统计年鉴》、《安徽60年1949—2009》，安徽行政区划仍使用巢湖拆并前数据。在指标选取上，经济数据选用城市的GDP；物流数据选用货运总量。交通运输业是物流业的重要组成部分，可反映区域物流业的发展情况[23]。

采用城市行政中心坐标作为城市地理坐标，假定经济属性和物流属性在小尺度内主要集中在城市行政中心，坐标值来自“地球在线”(http://www.earthol.com)。

2 研究结果

2.1 经济与物流重心轨迹演变

借助ArcGIS平台，运用重心计算方法，测算和刻画1994—2012年安徽省物流与经济的重心演变的时空过程(表1、图1)。

表1 安徽省物流与经济重心空间动态演变轨迹

图1 安徽省物流与经济重心的演变路径

2.1.1物流重心演变。从移动方向上看，物流重心移动路径由东南移至西北再移向东南，最后移动回西北。从移动距离和速度看，物流重心整体偏移37.483 km，其中经向移动0.330°(36.667 km)，纬向移动0.071°(7.889 km)；1994—2003年物流重心偏移21.483 km，年均移动2.387 km，2003—2012年偏移19.030 km，年均移动2.140 km；1994—1996，2008—2009年物流重心移动幅度较大，其中2008—2009年重心移动最快，年际移动距离达到21.198 55 km。从物流重心演变路径可以看出： 1994—2012年安徽省物流重心呈现出较大幅度变化，说明各地区的物流增长存在不平衡性。2008—2012年安徽省物流增长往西的速度明显高于往北的速度，说明东西方向的物流增长区域差异较为明显。

2.1.2经济重心演变。从移动方向上看，经济重心总的变化趋势是由东南移至西北再逐渐移至东南。从移动距离和速度看，经济重心整体偏移10.216 km，其中经向移动0.089°(9.889 km)，纬向移动0.023°(2.556 km)；1994—2003年经济重心偏移8.187 km，年均移动0.910 km，2003—2012年偏移4.700 km，年均移动0.522 km；1995—1999年经济重心移动幅度较大，其中1995—1996年达到35.008 km，2000年以后移动幅度放缓。演变轨迹表明，2000年前安徽省经济重心移动轨迹和幅度呈现较大的变化，2001—2012年二者变化相对较小，反映出区域经济发展速度的不平衡性逐步减弱。近年来安徽省的经济发展重心移动趋势为东南方向，这与安徽省东向发展、加速融入长三角战略相吻合。

2.1.3物流与经济重心演变的时空关联。重心由空间位置(Xi，Yi)和属性值(Wi)决定,重心的变化反映其所代表属性的变化。从重心的空间格局看，物流与经济重心均在合肥市肥东县和长丰县之间移动，1994—2007年安徽省物流重心位于同期经济重心的东北方向，2008—2012年物流重心在同期经济重心的西北方向，物流与经济的重心之间的距离1994年最近，为2.928 km，2011年最远，为28.677 km，二者距离经历先扩大，到缩小再到扩大的过程，说明安徽省各地市经济增长和物流发展具有耦合性。从重心演变路径来看，1994—2007年物流与经济的重心演变路径虽存在一定的差异，但整体演变趋势均是由东南方向西北方向移动，再回到东南方向，说明在空间上物流增长和经济发展之间存在较强的关联性；但是2008—2011年二者的演变路径出现脱钩现象，经济发展重心朝东南方向移动，物流增长重心朝西北方向移动，分析其原因可知，安徽省经济主要集中在工商业较为发达的皖江城市带，而宁西铁路、沪汉蓉高铁、济广高速、合武高速相继通车，导致皖西地区可达性提升，物流增长加速；2011—2012年二者表现为同方向移动，表明物流的增长推动了地方经济发展。

从偏移幅度来看，物流重心的偏移距离和幅度要高于经济重心，说明相对于经济发展重心而言，物流增长重心的移动更具敏感性，因为区域经济发展具有较强的平稳性，而物流的增长受区域政策、可达性的变化、货物种类影响较大，某一因素的突然变化都可能导致物流大幅度变化。从二者重心移动的时间顺序来看，物流重心后于经济重心，说明经济发展可以拉动物流增长。

2.2 物流与经济空间关联

地理联系率可有效测度安徽省各地市1994—2012年间物流与经济的空间分布关系。选用货运量与城市GDP两个指标进行计算(表2)。1994—2012年安徽省物流与经济的地理联系率值都大于99，最高值为99.837，说明物流与经济发展的空间分布一致，即经济增长与物流生成在时空上具有较高的耦合关联；安徽省物流与城市GDP的地理联系率由1994年的99.720上升到2012年的99.789，上升0.069，表明区域物流与区域经济关联性加强；区域物流与区域经济关系的动态变化具有一定的阶段性，1994—2003年间，地理联系率处于持续上升状态，2003年上升到第一个峰值(99.837)，随后呈波动下降态势，表明区域物流与经济发展处于动态耦合。

表2 1994—2012年安徽省区域地理联系率变化趋势

2.3 物流与经济耦合的空间分异

区域重心、地理联系率从总体上反映物流与经济的耦合程度，而地理集中指数从区域内部各单元间反映二者的耦合关系。运用地理集中指数和耦合指数计算得出安徽省17个研究单元(地级市)物流、经济的地理集中指数以及物流与经济的耦合指数(表3)。

表3 1994，2003，2012年安徽省物流与经济地理集中指数及耦合指数

2.3.1物流与经济的空间耦合格局。① 1994年空间耦合格局。从物流的地理集中指数来看，高值区出现在淮南、淮北、铜陵、马鞍山、芜湖、安庆和蚌埠，主要为重工业城市和拥有大型港口的城市；低值区域主要为六安、宣城，最低值与最高值相差2 490多倍，区域物流发展极不平衡。从经济的地理集中指数来看，高值区出现在沿江的马鞍山、铜陵、芜湖，淮南、淮北、蚌埠以及合肥；低值区域主要为六安、池州、宣城，最高值是最低值的28.20倍，表明区域经济发展存在较大差异。从物流与经济的耦合指数来看，淮北和铜陵耦合指数较高，物流效益存在较大挖掘空间；六安、合肥、阜阳、亳州等城市耦合指数较低，物流发展滞后于经济的发展。② 2003年空间耦合格局。从物流的地理集中指数来看，高值区出现在淮南、淮北、铜陵、马鞍山、芜湖、合肥，表明区域核心城市与枢纽城市物流水平逐步提高；低值区域主要为宣城、黄山，最高值是最低值的9.42倍，区域物流发展不平衡性缓和。从经济的地理集中指数来看，高值区出现在沿江的马鞍山、铜陵、芜湖、淮南、合肥；低值区主要为六安、池州、黄山，最高值是最低值的12.65倍，表明区域经济差异性减弱。从二者的耦合指数来看，淮北和池州耦合指数较高，但是池州市经济地理集中指数最低，说明物流优势未能转变成经济效益；各区域的耦合指数均衡，表明区域物流与经济协调发展。③ 2012年空间耦合格局。从物流与经济的地理集中指数来看，最高值区都为铜陵市，最低值区均为黄山市，物流地理集中指数最高值是最低值的13.91倍，经济地理集中指数最高值是最低值的13.77倍，区域物流、经济不平衡现象有所回升，但整体表现为均衡发展。从物流与经济的耦合指数来看，耦合指数逐步趋近于1，表明区域物流与经济呈现协调发展。

2.3.2物流与经济的空间耦合类型。根据耦合指数分析安徽省地区物流增长与经济发展的匹配关系，并根据耦合指数02.00，将安徽省17个地级市分为3种类型：经济超前于物流型、经济物流协调型、经济滞后于物流型(图2 )。

经济超前于物流型：物流增长滞后于经济发展，物流发展空间较大。1994年该类型城市共有6个，包括合肥、六安、阜阳、亳州、宿州和宣城，到2003，2012年，该类型城市消失，表明区域物流与经济的发展逐步协调。

经济物流协调型：该类城市发展稳定，经济发展和物流增长耦合度高，二者之间形成良好的互动关系，1994—2012年，该类型城市数量逐步提升，由1994年的9个城市增加到2012年的15个城市，说明区域物流与经济发展逐渐平衡；此外，该类型增加的城市大部分是由原来的经济超前于物流型转变过来的，折射出经济的发展对区域物流的增长起着拉动作用。

经济滞后于物流型：该类城市受到自然地理环境和政策劣势等的影响，经济发展速度相对缓慢，经济集聚能力不强，而物流发展较快，物流的发展未能最大程度地促进经济增长。比较1994，2003，2012年耦合类型的变化发现，随着交通出现大发展，六安和阜阳物流快速发展，但是物流与经济的耦合类型由原来的经济超前于物流型转变为经济发展滞后于物流增长型，短期内并未能实现物流大幅促进经济发展的效应。

图2 耦合类型分级

3 结论与讨论

在安徽省1994—2012年物流增长与经济发展数据基础上，运用重心模型、地理联系率、地理集中指数等方法，分析了安徽省物流与经济重心轨迹演变特征以及二者在空间格局上的耦合关系，并结合耦合指数对其经济与物流的空间关联类型进行划分。

1)安徽省物流增长重心与经济发展重心均在合肥市肥东县和长丰县之间移动，二者重心之间的距离经历了扩大—缩小—扩大的过程；物流与经济的重心演变路径虽存在一定的差异，但整体的演变趋势具有相似性，说明在空间上物流和经济之间存在较强的相关性；相对于经济重心而言，物流重心的移动更具敏感性，物流的重心移动距离和幅度明显大于经济重心；经济重心移动先于物流重心，说明区域经济发展可以拉动物流增长。

2)安徽省物流与经济的地理联系率值较大，物流与经济发展的空间分布一致，即经济越发达的地区物流量大；物流与经济的地理联系率呈现波动上升趋势，表明区域物流与区域经济关联性加强。

3)安徽省物流地理集中度与经济地理集中度有一定的关联和偏差，1994—2012年，安徽省地区间的物流与经济地理集中指数逐步均衡，说明城市间的差距在缩小，区域的不平衡性趋于缓解；物流与经济的耦合指数逐步趋近于1，表明物流与经济发展的空间分布一致，物流与区域经济关联性加强；但是二者也存在偏差，六安、阜阳地区物流增长较快而经济发展相对滞后。

4)耦合指数越大，区域的物流集聚程度越超前于经济集聚。根据耦合指数将安徽省17个地市分为经济超前于物流型、经济物流协调型和经济滞后于物流型；1994年，经济超前于物流型城市共6个，到2003，2012年，大部分转变成经济物流协调型，区域发展逐渐平衡，折射出经济的发展对区域物流的增长起着拉动作用。

通过物流和经济重心移动轨迹及相关性分析，描述了安徽省物流和经济的空间格局的变化，可为物流发展与经济发展关系的探讨提供新的视角，也为安徽省物流业投资管理提供理论依据。然而，研究还存在不足：第一，受资料和数据来源所限，本研究仅仅从运输经济学角度来分析货运与经济之间的关系，这并不能完全覆盖当前的物流分工全貌，而个别城市受行政区划调整的影响，其货运总量按照各地区GDP比例扣除和合并得出；第二，由于数据资料的可获得性，没有考虑地区物流的货运品种的变化。研究发现物流和经济存在脱钩现象，今后需对物流与经济脱钩机理以及驱动因素给予关注。

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