中国智慧物流效率空间关联网络演化与结构效应

作     者：韩欢欢 王宁宁 王勤升 贾思琪 冯尊 HAN Huanhuan;WANG Ningning;WANG Qinsheng;JIA Siqi;FENG Zun

作者机构：北京信息科技大学信息管理学院北京100192 

出 版 物：《北京信息科技大学学报（自然科学版）》 (Journal of Beijing Information Science and Technology University)

年 卷 期：2024年第39卷第1期

页      面：83-90页

学科分类：12[管理学] 02[经济学] 0202[经济学-应用经济学] 020208[经济学-统计学] 1202[管理学-工商管理] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 020205[经济学-产业经济学] 07[理学] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 070103[理学-概率论与数理统计] 0701[理学-数学] 

基　　金：中国科学院重大课题(20210028) 北京市教委社科计划一般项目(SM202011232008) 

主　　题：智慧物流 物流效率 社会网络分析 非期望产出模型 回归分析 

摘      要：选取2011-2020年中国31个省份为研究对象,运用非期望产出模型计算智慧物流效率,引入修正引力模型构建智慧物流效率空间关联网络,采用社会网络分析法探究智慧物流效率空间关联网络结构演化特征,运用逐步线性回归法探究智慧物流网络结构对智慧物流效率的影响。结果表明:1)整体上各省份之间的智慧物流效率空间联系已不受地理位置限制,但整体网络密度较低,各省份之间联系不够紧密;网络效率偏高,各省份之间冗余的联系过多;网络等级度呈现缓慢波动稳定的态势,各省份之间的联系较为稳定。2)研究期内,各中心度指数整体变化缓慢,江苏、山东和广东处于网络核心地位,在智慧物流效率空间关联网络中与其他省份发展交往能力较强;中国智慧物流效率存在明显的俱乐部趋同效应,初期智慧物流发展处于滞后区的省份在之后的发展中仍滞后。3)中国省域智慧物流效率“核心-边缘特征明显,核心区域聚集分布在东部地区和中部地区;随时间推移,各省份之间相互作用强度逐渐加强。4)从整体网结构效应来看,网络密度和网络等级度对智慧物流效率有显著影响;从个体网结构效应来看,接近中心度、点出度和中间中心度对智慧物流效率有显著影响。研究可为探究物流业网络关系和政策制定提供参考。