system: [SYSTEM]

user: 4. 我国邮政快递业收入空间分析 (一) 各省份邮政快递业收入现状和趋势分析 2020年我国31个省份邮政快递业收入的分位数图示结果，如图1所示： 图1. 2020年我国31省份邮政快递业收入层次图 从图1中可以看出，我国邮政快递业收入的第一梯队主要分布在华东、华南沿海地区；第二梯队主要分布在华中、华东地区及西南地区的四川省，华南地区的福建省；第三梯队是部分华中地区，华南地区的内陆省份以及部分华北省份；第四梯队主要为东北地区及内蒙古、云南；第五梯队为西北地区。初步可确定我国邮政快递业收入水平具有一定的空间自相关性，可结合空间统计方法对其进行定量分析。 (二) 全局空间自相关分析 根据此前选定的基于地理邻接性空间权重矩阵，对我国各省份邮政快递业收入进行全局空间自相关分析，相应全局moran指数 I = 0.171 。置换次数为999次的显著性检验在1%显著性水平下拒绝了原假设，说明我国31个省份的邮政快递业收入在空间分布上具有显著的正向空间自相关(即存在空间依赖性)，证实了图1所示结果。说明我国邮政快递业收入在空间分布上整体呈现集聚现象，即我国邮政快递收入较高的省份趋于和较高的省份靠拢，较低的省份趋于和较低的省份相邻的空间分布状态。 基于不同k值的k近邻空间权重矩阵设置，对我国31个省份的邮政快递业收入进行全局moran指数空间自相关分析，结果如表2所示。结果显示尽管K值不同，我国邮政快递业收入在空间分布上整体均呈现聚集趋势。 Table 2 Global spatial autocorrelation analysis under different K value K值 I值 Z值 P值 3 0.126 1.4449 0.102 4 0.141 1.8662 0.054 5 0.102 1.7189 0.056 6 0.073 1.4785 0.086 表2. 不同K值下的全局空间自相关分析 横轴为2020年各省份邮政快递业收入，纵轴为各省份相邻省份2020年邮政快递业收入均值的散点图如图2所示。对该散点图进行回归拟合，对应斜率即为moran指数，此图进一步说明了moran指数所代表的实际意义。 图2. 各省份与相邻省份邮政快递业收入均值散点图 (三) 局部空间自相关分析 1) Moran指数散点图分析 局部moran指数散点图如图3所示，图中最高点对应为海南，相对于自身邮政快递业收入来说，其周边省份邮政快递业收入均值较高；最右点对应为广东，相对于周边省份而言，其自身邮政快递业收入较高。若去除广东，全局Moran指数将会更高，表明广东邮政快递业收入显著高于周边省份。对于邮政快递业而言，地区发展不平衡，广东应当充分发挥带动作用，促进省份间协调发展；海南本身人口较少且受自身地理位置影响，快递通常需经过空运或海运进行，因此邮政快递业务相对不发达，邮政快递业收入相对不高。 图3. 2020年中国31个省份邮政快递业收入Moran散点图 表3展示了各省份在图3中所处的象限。可以看到在京津冀地区中，北京市隶属第四象限，意味着相对于其自身来说，北京周边相邻省份邮政快递业收入较低；天津隶属于第二象限，意味着相对于其自身来说，天津周边相邻省份邮政快递业收入较高；河北隶属第三象限，说明河北及周边相邻省份的邮政快递业收入都不高。在长三角地区中，上海、浙江、江苏均隶属于第一象限，意味着三者及周边相邻省份的邮政快递业收入均较高；对比京津冀和长三角地区可以看出，京津冀三者分别位于第四、二、三象限，三省份之间的邮政快递业收入差距较大，这与京津冀地区的经济发展不协调具有相似特征；反观长三角地区，上海、江苏、浙江均位于第一象限，说明长三角地区的邮政快递业收入分布比较均衡，这亦与长三角地区的经济发展较为均衡具有相似特征。 2) 局部空间聚类图分析 我国各省份邮政快递业收入的局部Moran指数、局部Geary系数、局部Gi系数对应聚类图如图4~6所示，颜色深浅代表了不同的各省份与相邻省份在邮政快递业收入上的空间自相关程度。 Table 3 Corresponding quadrant diagram of each province under Moran scatter diagra 象限 意义 省(市、自治区) 第一象限 高–高 上海、浙江、江苏、福建 第二象限 低–高 海南、江西、天津、安徽、广西 第三象限 低–低 黑龙江、内蒙古、新疆、吉林、甘肃、山西、陕西、宁夏、青海、山东、西藏、河南、湖北湖南、云南、贵州、四川、重庆、河北、辽宁 第四象限 高–低 广东、北京 表3. Moran散点图下各省份对应象限图 图4. 各省邮政快递业收入Moran聚类地图 图5. 各省邮政快递业收入Geary聚类地图 图6. 各省邮政快递业收入局部Gi聚类地图 结果表明，华东地区的上海、浙江、江苏，华南地区的广东趋于被邮政快递业收入较高的省份所包围，带动作用十分明显，而西北部地区的新疆、西藏等省份邮政快递业收入较低，与经济发达地区的联系力度较弱，经济合作未在相关层面展开，趋于被邮政快递业收入较低的省份包围。 综合Moran指数聚类图与Geary系数聚类图可知，我国各省份邮政快递业发展具有显著的空间异质性，表现为邮政快递业收入较高的省份大多趋于集聚在长三角与珠三角，东北地区和中西部地区表现并为不显著。Geary系数聚类图中内蒙古、四川为低–低集聚区；江西、福建为高–高集聚；江苏、西藏结果不显著；在Moran指数聚类图中西藏为低–低集聚区；江苏为高–高集聚区；福建、江西不结果显著。实际情况是西藏处于西北地区邮政快递业低收入集群，江苏处于华东地区邮政快递业高收入集群，因此就邮政快递业收入的局部空间相关性而言，局部Moran指数相对局部Geary系数的分析结果更与实际情况相符。 局部Gi系数聚类图显示我国邮政快递业收入低值区主要集中在我国西北部，高值区主要集中在我国东南部，在整体趋势上与Moran聚类图具有相似趋势。在Moran聚类图中上海、浙江、广东三个省份为高–高集聚区，但在局部Gi系数聚类图中，上海、浙江、广东三个省份显著性检验未通过。结合实际情况可知，对于邮政快递业收入的局部空间相关性Moran指数相对Gi系数的分析结果更与实际情况相符。在局部自相关的三种标准下对应结果的显著性情况如表4所示。 Table 4 Significance test result 指标 P = 0.05 P = 0.01 P = 0.001 Moran指数 内蒙古、宁夏、甘肃、江苏、福建、江西、海南 四川 新疆 Geary系数 内蒙古、河北、福建、江西、海南 新疆、河南、湖北、浙江、上海 无 Gi系数 内蒙古、甘肃、宁夏、浙江、福建、江西、海南 四川 新疆 表4. 显著性检验结果汇总表 (四) 双变量空间自相关分析 本文通过双变量Moran指数研究了我国各省份邮政快递业收入和相应省份人均可支配收入之间的空间交互关系。结果如表5所示。 Table 5 Bivariate correlation analysi 双变量Moran指数 显著性检验 LISA聚类地图 0.257 P值 0.01 高–高 浙江江苏上海 Z值 2.9318 低–低 新疆内蒙古陕西四川 表5. 双变量自相关分析 可以看到得益于上海的经济技术辐射，华东地区江苏、浙江经济持续高速发展，形成高收入–高消费的发展模式，广东自身经济实力强劲，邮政快递业收入与人均可支配收入皆居于上游，但与之相邻的湖南、广西、江西、海南等省份相对欠发达，广东与周边相邻省份之间经济合作力度较弱，经济合作在相关层面还未展开，因此广东与其相邻省份邮政快递业收入–人均可支配收入双变量下的空间联系表现并不显著。珠三角应在促进全省经济合作的基础上，进一步增大与周边省份的经济合作，充分发挥其经济优势与技术优势，带动周边省份经济发展，形成类似长三角的区域经济发展一体化。