伍宁杰 官翠铃 邱映贵

(湖北中医药大学 管理学院，武汉 430065)

一、引言

党的十八大以来，我国区域经济一体化进程不断加快，已形成长江三角洲区域一体化、京津冀协同发展、长江经济带发展、粤港澳大湾区建设的四大跨区域协调发展的总体格局。长江经济带覆盖上海、江苏、浙江、安徽、江西、湖北、湖南、重庆、四川、云南、贵州等11省市，面积约205万平方公里，占全国的21%，人口和经济总量均超过全国的40%[1]。长江经济带区位条件优越，综合实力较强、生态地位重要、发展潜力巨大。2016年，中共中央政治局审议通过了《长江经济带规划纲要》，确立了以共抓大保护、不搞大开发为导向推动长江经济带发展，建立长江经济带“一轴、两翼、三极、多点”的发展新格局。“一轴”是以长江黄金水道为依托，发挥上海、武汉、重庆的核心作用；“两翼”分别指沪瑞和沪蓉运输通道，增强南北两侧腹地重要节点城市人口和产业集聚能力；“三极”指的是长江三角洲、长江中游和成渝3个城市群，打造长江经济带的三大增长极。“多点”是指充分发挥三大城市群以外地级城市的支撑作用，加强与中心城市的经济联系与互动，带动区域经济发展。长江中游城市群是长江经济带的重要组成部分，包括湖北、湖南、江西3省的31个城市，土地面积约32.61万平方公里，总人口和地区生产总值均超过了长江经济带的20%。长江中游城市群交通便利、工业体系完备、产业基础良好、人才储备丰富，是实施和促进中部地区崛起和长江经济带战略的重点区域，在我国区域经济发展格局中具有重要的战略地位。

随着我国经济持续快速增长，物流产业已经成为国民经济的支柱产业之一。城市群经济的不断发展催生了区域内大量的物流需求，为区域内物流产业发展提供了动力。另一方面，物流产业作为城市群内的基础性产业，对城市群内其他产业的发展起着重要的推动作用，能有效提升城市群经济发展水平。因此，城市群内物流产业与区域经济如何协调发展，成为提升城市群竞争力的重大课题。

已有文献主要运用下列几种方法对物流产业与经济发展的关系展开研究。第一，通过构建计量经济学模型，研究物流产业与经济发展的相关性。聂正彦和李帅通过面板分位数回归，分析物流业对我国区域经济增长的影响，发现物流业对经济增长的影响存在明显的跨区差异[2]。叶柏青等应用哈肯模型对我国29个省(市、区)的面板数据进行分析，发现我国经济发展水平与物流业的发展状况存在较高的协同性[3]。田越和杨萌运用VAR向量自回归，分析了山西物流业发展与区域经济增长的互动关系，结果表明山西省物流业发展较为滞后，对经济增长促进作用较小[4]。第二，通过耦合协调度模型，计算物流产业与经济发展的耦合协调度，分析两者的协调程度。李军通过耦合协调度模型研究了我国省级区域的物流与经济协调发展程度[5]。郭湖斌和齐源计算了长三角地区物流与经济的耦合协调度，分析了两者的耦合关系[6]。高康等分析了泛珠三角区域物流与经济耦合协调程度的演变[7]。第三，通过空间经济学模型研究物流产业与经济发展的空间分布特征。李剑和姜宝运用空间计量模型分析了中国内地31个省(市、区)物流产业集聚对区域经济增长的影响，发现物流产业聚集对第三产业贡献较大，对第一产业贡献不显著[8]。侯海涛应用空间经济学方法，对河南省物流与经济集聚进行了空间计量分析[9]。

从以上文献可以看出，现有研究多以省域或东南沿海地区的城市群为研究对象，鲜有学者对长江中游城市群的物流产业与经济发展协同性开展研究。现有研究中对耦合协调度的计算方法存在较大差异，不同方法计算出的耦合协调度存在较大差异。本文以长江中游城市群中的31个城市为研究对象，通过采集城市群内各城市的物流与经济发展水平基本数据，构建区域物流系统和区域经济系统，结合熵值法建立区域物流与区域经济之间的耦合模型，计算物流与经济的耦合协调度，分析两者间的协调发展程度，并提出相应的对策与建议。

二、理论分析与模型构建

图1 物流产业与经济发展耦合关系

耦合是物理学中的概念，用来描述两个及以上相关系统相互作用、相互影响的程度。正向耦合表明系统间相互促进，协调发展。负向耦合则说明系统间相互摩擦，相互掣肘。已有研究表明[5][6][7][10][13][14]，区域内的物流和经济两个系统存在一定的耦合关系，区域内物流产业的发展能提升企业供应链效率，降低物流成本，从而提升企业的利润水平，进一步推动社会经济发展。而经济发展会产生产业集聚效应，催生大量的物流需求，带动物流行业发展，同时产业集聚也会使地方财政收入增加，地方政府能加大对交通设施、技术研发、人才培养等方面的投入，从而反哺物流产业的发展，具体耦合关系如图1所示。

学术界一般用耦合度来度量系统间耦合作用的强度，耦合度高表明系统间呈现出正向耦合，反之则负向耦合，已有研究中，部分学者使用式(1)计算耦合度[7][11][12]。

(1)

(2)

利用式(2)虽然可以快速计算出两系统的耦合度，并且使c的取值范围为0≤c≤1，但根据刘春林的研究表明[15]，式(2)计算出的耦合度分布极不均匀，层次性较差。在式(2)中，c有75%的可能性分布在[0.8,1]，仅有7.2%的可能性分布在[0,0.5]。例如，当u1取0.1，u2取0.9时，两个系统应呈现出明显的耦合失调，但利用式(2)计算出的耦合度却高达0.6，明显与统计规律不相符。为了克服这一缺陷，使计算出的耦合度在分布上具有更好的层次性，本文借鉴刘春林的做法[15]，将式(2)进行变形得到式(3)，可以使耦合度分布具有较好的层次性。

(3)

耦合度能判断两个系统之间耦合作用的强度，但是单纯使用耦合度对系统进行判定，无法评价两个系统发展的整体协调性，当出现两个系统评价指数都较低且数值相近时，会呈现出两者耦合度较高的评价结果。为了能够准确判断两个系统的协调发展程度，还需引入耦合协调度来反映两个系统之间相互作用的整体功效，耦合协调度从耦合作用强度和系统发展水平两个维度对系统进行评价，可以较好反映出发展过程中各系统之间的协调性。耦合协调度函数计算公式如式(4)所示，其中D为耦合协调度，取值范围为[0,1],t为系统整体效益指数，反映两个系统整体发展水平对协调性的贡献，α和β为两个系统的贡献系数，反映两个系统相互贡献的大小。从上文分析中可以看出，物流产业能够促进经济发展，但经济发展是多种因素共同作用的结果，故本文将物流系统的贡献系数α设为0.4，将经济系统的贡献系数β设为0.6。

(4)

根据式(4)计算得到两个系统的耦合协调度后，就可以建立协调程度划分标准，确定两系统的协调程度[16]，依据等级划分的明确性原则，借鉴刘耀彬的研究[17],将耦合协调度划分为7个等级(见表1)。

表1 协调程度等级划分标准

三、实证研究

(一)指标选取和数据来源

依据指标选取的系统性、可比性、典型性及易获取性的原则，结合相关文献的研究成果，本文拟从物流系统和经济系统两个维度进行指标体系的构建，物流系统从物流产业发展规模和物流基础设施建设规模两个角度选取指标，物流产业发展规模包括公路货运总量、水路货运总量、公路货运周转量和邮政业务总量4项指标，由于铁路和航空受国家铁路线路规划和机场布局的影响，各地货运量相差过于悬殊，故本文未将此2项指标纳入评价指标体系。物流基础设施建设规模包括道路面积、仓储用地面积2项指标，反映各地区运输和仓储两大物流功能模块的基础设施建设情况。经济系统则从生产与消费、财政与投资、外贸与金融3个角度构建指标体系。由于长江中游城市群中31个城市的体量差异较大，为了消除城市体量差异对研究造成的影响，本文对所有经济系统指标取人均值，选取人均GDP、人均社会消费品零售总额、人均地方财政一般预算收入、人均固定资产投资总额、人均进出口总额和人均金融机构存款余额6项指标作为经济系统评价指标,以上指标均为正向指标。

表2 物流系统和经济系统协调发展评价指标

长江中游城市群中31个城市的物流数据和经济数据主要来源于各城市的2008～2017年统计年鉴，部分年鉴中缺失的数据来源于该市的邮政行业发展统计公报和《中国城市统计年鉴》，研究中发现部分城市的统计年鉴数据与《中国城市统计年鉴》数据存在不一致的现象，本文以该城市的统计年鉴数据为准。

(二)利用熵权法求指标权重

由于物流系统和经济系统中各项指标的单位不同，无法直接比较，因此需要做归一化处理,然后利用熵权法根据各项指标观测值所提供信息的大小来确定指标权重。具体步骤包括：

1.数据归一化处理，本文采用离差标准化法对数据进行归一化处理，考虑到利用离差标准化法处理数据时最小值必然为0，不利于计算系统的耦合协调度，因此对离差标准化公式进行调整，使数据落在[0.1,1]区间内，数据归一化的计算方法如式(5)所示。

(5)

式(5)中,Xij为系统中第i个城市中的第j项指标的值，i=1,2,…,m;j=1,2,…,n。

2.求系统中的第i个城市的第j项评价指标在整个评价指标中的比重Pij。

(6)

式(6)中，m为系统中待评价城市的个数，n为系统中评价指标的个数。

3.求系统中第j项评价指标的信息熵ej。

(7)

式(7)中，k=1/lnm。m为系统中待评价城市的个数，n为系统中评价指标的个数。

4.求系统中第j项评价指标的权重Wj。

(8)

式(8)中，n为系统中评价指标的个数。

本文将2008～2017年长江中游城市群的31个城市的物流系统与经济系统指标数据，依照上述方法计算，可得长江中游城市群物流系统和经济系统在2008～2017年各项指标权重值，如表3所示。

表3 长江中游城市群物流系统和经济系统协调发展指标权重值 (单位：%)

(三) 长江中游城市群物流产业与经济耦合协调度测算及分析

本文利用长江中游城市群2008～2017年的物流和经济的面板数据，根据式(9)分别计算各城市每年的物流系统发展指数和经济系统发展指数，将计算出的物流发展指数和经济发展指数代入式(3)和式(4)中计算，得到长江中游城市群历年来各城市的耦合协调度。进一步计算得到历年31个城市的平均耦合协调度、平均物流发展指数和平均经济发展指数，计算结果见表4和图2。

(9)

从图2可以看出，2008～2017年，长江中游城市群内31个城市平均耦合度在0.485～0.502之间，除2012年外，长江中游城市群的平均耦合协调度皆处于轻度失调的水平。2008～2012年的平均耦合协调度呈现出逐渐上升的态势，2012年达到峰值，平均耦合协调度超过了0.5，达到了勉强协调的程度，说明这一时期城市群内物流与经济间的协调程度有所改善。但2013年的平均耦合协调度出现了一定程度的下滑，分析当年的物流产业数据和经济发展数据发现，2013年城市群内大部分城市的物流和经济指标的绝对数值都较2012年有所上升，但城市群内31个城市的平均物流发展指数较上一年却下降了12%，平均经济发展指数则保持平稳。此数据说明这一时期城市群内各城市的物流产业发展差距加大，部分中心城市物流产业发展速度快于普通城市。究其原因，在这一时期，我国经济开始了新旧动能转化，“互联网+”“电子商务”成为新的经济发展动能，产生大量的快递物流需求，而中心城市对电子商务的接受度和使用度相较于其他普通城市高出很多，其快递物流增长速度远远大于普通城市。例如长沙市2013年邮政业务总量(含快递)较2012年增加了55.8%，而同一时期湖南省邮政业务总量(含快递)平均增长率仅为23.7%。同时，这一时期长江中游城市群内的中心城市开始加速完善物流基础设施，积极谋划建成全国性物流中心，中心城市集聚了更多的物流资源，扩大了与普通城市物流发展水平的差距。以上原因致使2013年城市群的平均物流产业发展指数明显下降，并进一步导致耦合协调度下降。2014年后，由于物流产业发展整体上仍然滞后于经济发展，平均物流发展指数持续保持在低位，长江中游城市群的耦合协调度在(0.49,0.50)的范围内小幅振荡，依旧处于轻度失调的状态。

表4 长江中游城市群31个城市物流与经济发展耦合协调度

图2 长江中游城市群平均物流发展指数、平均经济发展指数和平均耦合协调度

平均耦合协调度揭示了长江中游城市群物流产业与经济发展的整体协调程度，但为了进一步厘清长江中游城市群内物流与经济的个体协调程度，还需进一步对表4中各城市的耦合协调度进行逐个分析。根据表1，将表4中各城市的物流与经济耦合协调度划分为7个协调程度等级，如表5所示。从表4和表5可以看出，城市群中三大核心城市物流产业与经济发展的协调程度差异较大，武汉作为长江中游城市群中唯一的国家中心城市，其物流与经济的耦合协调度一直位于0.9以上，持续处于优质协调的状态。长沙作为长江中游城市群的三大核心城市之一，2017年的耦合协调度达到0.8以上，其协调程度从良好协调跃升为优质协调。城市群中另一个核心城市南昌则一直保持在中等协调的状态，2017年的耦合协调度与2008年相比下降了4.7%。襄阳、宜昌作为湖北的两个省域副中心城市，拥有国家级自由贸易试验区片区，集聚了一定的物流资源，2017年物流产业与经济发展处于中等协调状态，协调程度较2008年取得了较大进步。新余、株洲、九江、湘潭、岳阳的物流产业与经济发展的协调程度在2017年达到勉强协调水平，这些城市位于沪昆、京广等交通大动脉沿线，都有较发达的物流产业和较完备的工业基础，近年来积极促进产业升级，发展高端装备制造、生物医药、新能源汽车等高附加值产业，使得物流与经济发展的协调程度保持在勉强协调的状态。黄石、常德、衡阳等16个城市耦合协调度介于0.4～0.5之间，物流产业与经济发展处于轻度失调的状态。通过分析可以看出，这些城市多属于老牌工业城市，面临着城市产业转型的困境，需进一步优化产业结构，促进物流和经济协调发展。另有娄底、黄冈、益阳等5个城市耦合协调度在0.4以下，物流产业与经济发展呈中度失调状态，这部分城市多数位于大城市周边，产业基础较为薄弱，物流资源较为缺乏，应加快与周边较大城市的融合，借助大城市的产业转移提升其物流产业和经济发展水平，提升其物流产业和经济发展的协调程度。

表5 长江中游城市群31个城市物流产业与经济协调程度

对比2008年和2017年各城市物流与经济协调程度等级可以看出，2008年城市群内31个城市中，有9个城市物流产业与经济发展的协调程度达到了勉强协调以上的水平，2017年达到这一水平的城市数量上升到了10个。2008年协调程度为中度失调的城市数量为2个，2017年则上升到了5个，部分城市的协调程度由轻度失调滑落到中度失调。这些数据说明城市群内呈现出一定的“马太效应”，在今后的发展过程中，应加强对处于轻度失调和中度失调状态城市的政策支持，因地制宜发展当地特色产业，培育物流市场需求，完善物流设施，使失调城市的协调程度尽快达到勉强协调以上水平。

另从物流与经济发展指数的视角对各城市进行分析发现，2017年长江中游城市群中有58%的城市物流发展指数小于经济发展指数，超过半数的城市物流产业滞后于经济发展。在协调程度为勉强协调以上的10个城市中，有7个城市的物流发展指数小于经济发展指数，说明耦合协调度较高的城市中，大部分城市的物流产业都滞后于经济发展。此类城市若要进一步提升物流产业与经济发展的协调程度，应该加快发展现代物流产业，形成物流产业集群，推进物流产业信息化，为经济提质增效升级提供有力支撑。

从省域视角分析2017年长江中游城市群内各城市的耦合协调度，湖南省的城市物流产业与经济发展的协调程度最优，平均耦合协调度为0.521，有50%的城市协调程度达到了勉强协调及以上水平。其次为江西省的城市，其平均耦合协调度为0.491，有30%的城市协调程度达到了勉强协调及以上水平。湖北省的城市平均耦合协调度仅为0.488，仅有23%的城市协调程度达到勉强协调及以上水平，且有3个城市的协调程度为中度失调，说明湖北省城市的物流与经济整体协调程度较差，需采取一定措施，促进区域内物流和经济均衡发展。

(四) 长江中游城市群物流产业与经济耦合协调度空间分析

1.全局空间自相关分析。为了探索长江中游城市群的物流与经济耦合协调度在空间分布上的规律，本文对城市群内各城市的耦合协调度进行全局空间自相关分析，全局空间自相关分析能从整体上探索系统要素在空间分布上是否存在集聚、异常或随机的情况。学术界通常采用Moran′s I指数来衡量系统要素是否在存在空间自相关。全局Moran′s I指数取值范围为-1≤Moran′s I≤1，当0≤Moran′s I≤1时，说明存在空间正相关，越靠近1相关程度越大。当-1≤Moran′s I≤0时，说明存在空间负相关，越靠近-1相关程度越大。若Moran′s I指数为0，则说明系统要素在空间分布上呈现出随机分布。Moran′s I指数计算公式如式(10)所示。

(10)

式(10)中，Yi表示城市群中第i个城市的耦合协调度值，Yj表示城市群中第j个城市的耦合协调度值，m为城市群内城市数量，S2为城市群中所有城市的耦合协调度值的方差，Wij为空间权重矩阵的元素。本文使用二进制邻接矩阵作为空间权重矩阵，即当第i个城市和第j个城市相邻时，则Wij的值为1，若不相邻，则Wij的值为0。

本文利用ArcGIS计算长江中游城市群的全局Moran′s I指数，空间权重矩阵采用二进制邻接矩阵，并对矩阵按行进行了标准化。通过计算得出了2008～2017年耦合协调度的全局Moran′s I指数，对应的P值显示所有年份的Moran′s I值在10%的显著性水平下均无法拒绝 “无空间自相关”的原假设。此数据说明长江中游城市群的物流产业和经济的耦合协调度的空间分布不存在显著的全局空间自相关，即城市群内各城市的耦合协调度在空间分布上整体呈现出随机性。

2.局部空间自相关分析。全局空间自相关分析仅能反映城市群整体上的空间分布情况，但无法探究城市群局部区域内的空间分布情况。虽然从整体上看长江中游城市群的耦合协调度在空间分布上呈现出随机性，但无法排除在局部区域存在集聚或者高低异常值。故本文借助局部Moran′s I值和Moran散点图对各城市的耦合协调度进行局部空间自相关分析，局部Moran′s I数值较高则表示有相似变量值的面积单元在空间集聚(高值或低值)，数值较低则表表示不相似变量的面积单元在空间集聚。本文将各地区的耦合协调度标准值及其空间滞后值绘制成Moran散点图(见图3)，散点图共有4个象限，其中第一象限为H-H类型区，H-H类型的城市与其周边城市存在高耦合协调度集聚。第二象限为L-H类型区，L-H类型城市本身的耦合协调度较低，但其周边城市耦合协调度较高。第三象限为L-L类型区，L-L类型的城市与其周边城市存在低耦合协调度集聚。第四象限为H-L类型区，H-L类型城市本身耦合协调度较高但周边城市耦合协调度较低。从图3可以看出，2017年有超过58%的城市分布在第二象限(L-H)区域和第四象限(H-L)区域，而仅有13%的城市分布在第一象限(H-H)区域，武汉等中心城市均位于H-L区域，说明在这些具有高耦合协调度的中心城市周围可能分布着较多的低耦合协调度的城市，城市群内可能存在空间极化效应。而部分处于中心城市周边的城市如潜江、天门等，则位于L-L区域，说明城市群内可能存在着低耦合协调度城市集聚的区域。

图3 2017年长江中游城市群耦合协调度散点图

表6 长江中游城市群2009～2017年局部空间自相关分析结果

Moran散点图能反映出所有城市的局部空间自相关性的分布情况，但并未对结果进行显著性检验，因此需进一步计算出每个城市的局部Moran′s I的Z得分和P值，确定各城市局部空间自相关的显著性。利用ArcGIS筛选出通过5%水平上显著性检验的城市，结果如表6所示。从表6可以看出，武汉的局部Moran′s I值在2008～2017年均通过了5%水平上的显著性检测，属于显著的H-L类型，证实了武汉及其周边区域存在较为明显而持续的极化效应，且其局部Moran′s I值的绝对值在2008～2017年逐渐增大，说明极化效应仍在逐渐增强中。武汉作为城市群内经济体量最大、物流产业最发达的城市，聚集了大量的工商企业和物流资源，一定程度挤压了周边其他城市的发展空间，造成了周边城市物流与经济发展相对落后，呈现出耦合协调度不高的局面。天门和潜江作为两个省直管县级市，因物流产业较为薄弱，且地理位置接近，在部分年份形成了显著的L-L集聚，即天门、潜江与其周边城市形成了一个耦合协调度较低的成片区域。在今后的发展过程中，武汉等中心城市应发挥扩散效应，将资源配置到周边有较好产业发展基础的地区。天门、潜江等城市应充分利用好汉江航道，大力发展水路运输，积极融入武汉都市圈，有序承接中心城市部分产业。另外，长江中游城市群缺乏H-H类型城市，即缺少耦合协调度较高的城市集中分布的区域，需更加注重大中小城市一体化协同发展，实现城市功能互补、产业错位布局，力争在城市群内形成若干高耦合度城市集聚的区域。

四、 结论与建议

本文通过耦合理论构建了长江中游城市群物流系统和经济系统的耦合协调度模型，测算了长江中游城市群31个城市的物流发展指数和经济发展指数，并在此基础上计算了各城市物流产业与经济发展的耦合协调度。通过对耦合协调度的时空分布和变化趋势进行研究，结论如下：

从整体上看，2008～2017年，长江中游城市群内各城市物流产业与经济发展的平均耦合协调度在2008～2012年呈上升态势， 2013年下降明显，之后基本稳定在0.49左右，显示出长江中游城市群内物流产业与经济发展处于轻度失调状态。

从具体城市看，2008～2017年，武汉、长沙两个中心城市的协调发展程度持续保持领先，物流产业和经济发展的耦合协调度历年均处于良好以上程度。南昌在中心城市中则稍逊一筹，物流产业和经济发展仍处于中等协调的程度。襄阳、宜昌等城市进步较为明显，其物流与经济发展的协调程度在2017年达到中等协调水平。娄底、黄冈、天门等城市物流产业与经济发展处于中度失调的状态。

从空间相关性上看，耦合协调度在空间分布上整体呈现出随机性，局部存在空间负相关，主要以极化效应为主，耦合协调度较高的中心城市周围存在着大量耦合协调度较低的区域。武汉市在2008～2017年极化效应最为显著，天门、潜江在部分年份存在着低耦合协调度集聚区域。

针对上述结论，为了提高长江中游城市群物流产业与经济发展的协调性，本文提出以下建议：

1.加大对物流产业投入力度，培育建设一批国家物流枢纽。根据2018年国家发展改革委和交通运输部印发的《国家物流枢纽布局和建设规划》，我国将在2025 年前，布局建设 150个左右国家物流枢纽。根据此规划，长江中游城市群区域内，武汉、长沙、衡阳、宜昌、岳阳、襄阳、鄂州7座城市将打造各种类型的物流枢纽。城市群内相关地区要依照规划的引领和指导，以市场为资源配置的主要手段，积极推动物流资源向物流需求旺盛的物流枢纽集聚。积极探索在城市群内开展国家物流枢纽合作共建的新模式，大力推进多式联运等新型物流模式的应用，促进城市群内形成以国家物流枢纽为骨干，其他物流枢纽为补充的综合性物流服务体系。

2.加快长江中游城市群内都市圈建设，促进区域内协调发展。都市圈是城市群内部以超大特大城市或辐射带动功能强的大城市为中心、以1小时通勤圈为基本范围的城镇化空间形态。长江中游城市群内目前存在3大都市圈，即武汉都市圈，长沙都市圈和南昌都市圈，目前3大都市圈内各城市发展水平差距较大，各都市圈内的中心城市相较于周边的中小城市在资源配置、人才吸引、产业集聚等方面占有绝对优势，导致都市圈呈现出极化效应，部分中小城市经济发展滞后。根据国家发展改革委《关于培育发展现代化都市圈的指导意见》，都市圈内的中心城市要积极承接东部沿海地区的产业转移，因地制宜的优化产业结构，形成以光电子、信息技术、生物医药、高端装备制造为代表的高端产业集群，推进传统制造业的转型升级。同时要大力提升中心城市的辐射力和带动力，将中心城市的非核心功能向周边中小城市疏解，都市圈内的中小城市要构建良好的营商环境，利用好土地和劳动力成本优势，积极有序的承接都市圈内中心城市的产业转移和功能疏解，夯实产业基础，发展先进制造业和现代服务业。同时进一步完善都市圈内的物流通道，扩展都市圈内的物流网络，提升都市圈内的物流效率，形成都市圈内各类城市的物流产业与经济协调发展，相互促进的新格局。

3.大力推进物流产业现代化，加快新一代信息技术在物流行业中的推广应用。随着信息技术的不断发展，物流行业内出现了新一轮技术革命浪潮，以人工智能、大数据、物联网为代表的新一代信息技术在物流领域涌现出多种应用模式。国家发展改革委于2017年发布了《“互联网+”高效物流实施意见》，明确提出要顺应物流领域科技与产业发展的新趋势，加快完善物流业相关政策法规和标准规范，推动大数据、云计算、物联网等先进信息技术与物流活动深度融合，推进“互联网+”高效物流与大众创业万众创新紧密结合。长江中游城市群内高校和科研院所密集，拥有大量智力资源和人才资源，具有发展新一代物流信息技术的先天优势。各地区要以发改委的实施意见为指导，运用RFID、传感器、无线网络、机器人等技术，构建新一代智慧物流仓库，提升仓库内各环节的工作效率，降低物流成本。运用大数据、北斗卫星导航系统提升物流配送的效率和配送质量。同时应依托区域内丰富的人才智力资源，大力开展货物的跟踪与定位、机器人视觉识别、物联网传感器、大数据优化算法等关键技术的研发工作。运用云计算等技术构建“互联网+物流”综合服务平台，实现车货匹配，运力优化，运输协同等多种功能。积极培育和扶持智慧物流产业，吸引国内外知名智慧物流装备研发与制造企业在城市群内落户，促进城市群内物流企业快速、良性发展，为城市群经济的可持续发展提供稳定的保障。