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推動(dòng)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)融合化發(fā)展是實(shí)現(xiàn)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要途徑。2021年3月，《中華人民共和國(guó)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展第十四個(gè)五年規(guī)劃和2023年遠(yuǎn)景目標(biāo)綱要》明確提出，要推動(dòng)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)融合化發(fā)展，提升現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展水平，推動(dòng)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)深度融合。在“雙循環(huán)”新發(fā)展格局下，現(xiàn)代物流業(yè)與會(huì)展業(yè)均起著聯(lián)系生產(chǎn)與分配、流通與消費(fèi)的重要作用，兩大產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展既符合產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)律，又順應(yīng)現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)發(fā)展需要。“會(huì)展物流”正是現(xiàn)代會(huì)展業(yè)與物流業(yè)發(fā)展到一定階段而產(chǎn)生的深度融合行業(yè)[1]。物流服務(wù)商專業(yè)度、會(huì)展物流環(huán)節(jié)完成度是決定會(huì)展項(xiàng)目成敗的關(guān)鍵因素。優(yōu)質(zhì)會(huì)展物流服務(wù)在促進(jìn)會(huì)展業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的同時(shí)，還能提高國(guó)際經(jīng)貿(mào)合作及促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展；反之，會(huì)展業(yè)的發(fā)展可通過(guò)會(huì)展物流與物流會(huì)展項(xiàng)目促進(jìn)城市物流業(yè)的結(jié)構(gòu)優(yōu)化與提質(zhì)增效。
會(huì)展業(yè)與物流業(yè)作為現(xiàn)代新興生產(chǎn)性服務(wù)產(chǎn)業(yè)，其相關(guān)研究成果如雨后春筍般涌現(xiàn)。梳理有關(guān)文獻(xiàn)研究發(fā)現(xiàn)，關(guān)于會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合的研究已有一定基礎(chǔ)，但仍需進(jìn)一步拓展?，F(xiàn)有研究主要集中于會(huì)展業(yè)與物流業(yè)融合發(fā)展關(guān)系的界定、會(huì)展業(yè)耦合度評(píng)估研究與物流業(yè)耦合測(cè)度研究三方面。
學(xué)者普遍認(rèn)為，中國(guó)會(huì)展業(yè)與物流業(yè)存在深度融合發(fā)展的可能性與必要性，即隨著會(huì)展業(yè)的蓬勃發(fā)展，衍生出了新的商業(yè)鏈條——會(huì)展物流業(yè)。會(huì)展相關(guān)物資產(chǎn)品的空間流動(dòng)與管理將物流運(yùn)作體系、參展企業(yè)及會(huì)展組織者的經(jīng)濟(jì)利益直接聯(lián)系起來(lái)，形成利益共同體。學(xué)者主要聚焦于兩點(diǎn)展開研究：一是從定性分析方法出發(fā)，描述會(huì)展物流內(nèi)涵、特征、現(xiàn)狀、困境及提出對(duì)策等[2][3][4]；二是從定量分析方法入手，運(yùn)用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型驗(yàn)證會(huì)展物流的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，如認(rèn)為會(huì)展物流的運(yùn)轉(zhuǎn)既關(guān)系到會(huì)展活動(dòng)的成功舉辦，又有利于提高國(guó)際經(jīng)貿(mào)合作與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展[5]。
會(huì)展業(yè)作為現(xiàn)代市場(chǎng)體系中最活躍的平臺(tái)經(jīng)濟(jì)，呈現(xiàn)出與其他產(chǎn)業(yè)深度融合發(fā)展的趨勢(shì)。將耦合理論與會(huì)展研究結(jié)合，豐富了會(huì)展研究的深度與廣度，屬于會(huì)展研究前沿方向。現(xiàn)有學(xué)者主要從三方面展開對(duì)會(huì)展業(yè)耦合評(píng)估的研究：其一，多數(shù)學(xué)者以某一城市或地區(qū)為研究樣本，以會(huì)展業(yè)發(fā)展特性為研究視角，分析會(huì)展業(yè)與區(qū)域產(chǎn)業(yè)集聚或城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的耦合關(guān)系[6][7][8]；其二，部分學(xué)者分析會(huì)展業(yè)與某一產(chǎn)業(yè)的耦合發(fā)展情況，如剖析會(huì)展業(yè)與旅游業(yè)、會(huì)展業(yè)與農(nóng)業(yè)、會(huì)展業(yè)與交通業(yè)等產(chǎn)業(yè)的融合發(fā)展?fàn)顩r[9][10][11][12]；其三，少數(shù)學(xué)者聚焦會(huì)展業(yè)本身，評(píng)估會(huì)展產(chǎn)業(yè)發(fā)展與會(huì)展教育的時(shí)空耦合協(xié)調(diào)度及影響因素[13]。
現(xiàn)代物流業(yè)貫穿于第一、二、三產(chǎn)業(yè)，是將生產(chǎn)與消費(fèi)相結(jié)合的基礎(chǔ)性產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)物流業(yè)融合發(fā)展是推動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要舉措。關(guān)于物流業(yè)耦合測(cè)度的實(shí)證研究主要有兩個(gè)：一是從宏觀經(jīng)濟(jì)學(xué)視角出發(fā)，評(píng)估物流業(yè)發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展、環(huán)境水平等的耦合度，如運(yùn)用定量模型測(cè)度物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)系、物流與經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展的時(shí)空演化關(guān)系抑或“環(huán)境-經(jīng)濟(jì)-物流業(yè)”耦合協(xié)調(diào)的關(guān)系等[14][15][16][17][18][19]；二是從產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)學(xué)視角出發(fā)，分析物流業(yè)與單一產(chǎn)業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度，如分別對(duì)物流業(yè)與農(nóng)業(yè)、物流業(yè)與制造業(yè)、物流業(yè)與信息業(yè)、物流業(yè)與旅游業(yè)等兩類產(chǎn)業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度展開測(cè)度[1][20]。
綜上，既有研究成果為本文的開展奠定了理論基礎(chǔ)與邏輯起點(diǎn)，但現(xiàn)有研究成果存在“三多三少”，即多定性描述性分析，少定量驗(yàn)證性評(píng)估研究；多單一地分析會(huì)展業(yè)或物流業(yè)與其他產(chǎn)業(yè)的耦合發(fā)展情況，少聚焦會(huì)展業(yè)與物流業(yè)兩大產(chǎn)業(yè)之間的耦合協(xié)調(diào)度分析；多耦合協(xié)調(diào)度測(cè)評(píng)研究，少深入剖析影響時(shí)空耦合度的主要因素。
本文可能的邊際貢獻(xiàn)是：第一，在研究視角上，本文完全聚焦會(huì)展業(yè)與物流業(yè)兩大生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)間的耦合度量化評(píng)價(jià)，試圖描畫出城市兩者間耦合發(fā)展趨勢(shì)圖；第二，在研究方法上，嘗試揭開影響兩者耦合發(fā)展的黑匣子，基于主成分分析其影響因素，探討會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合發(fā)展的作用機(jī)理。本文旨在為推動(dòng)中國(guó)城市會(huì)展業(yè)高質(zhì)量發(fā)展、優(yōu)化會(huì)展物流要素合理配置、制定會(huì)展物流發(fā)展政策提供決策支持。
通過(guò)對(duì)產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)度的界定及相關(guān)學(xué)者對(duì)會(huì)展業(yè)發(fā)展水平與物流業(yè)發(fā)展水平的測(cè)度[19][20][21]，構(gòu)建起中國(guó)城市會(huì)展業(yè)和物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)度評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。該指標(biāo)體系主要包括會(huì)展業(yè)發(fā)展水平和物流業(yè)發(fā)展水平兩個(gè)維度，共涉及產(chǎn)業(yè)效益水平、產(chǎn)業(yè)規(guī)模水平、物流規(guī)模水平、物流投入水平、物流產(chǎn)出水平、物流成長(zhǎng)水平等二級(jí)指標(biāo)。
為了確定衡量中國(guó)城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)發(fā)展的指標(biāo)權(quán)重，采用熵值法指標(biāo)賦權(quán)。在指數(shù)權(quán)重的基礎(chǔ)上，利用加權(quán)平均法對(duì)中國(guó)會(huì)展業(yè)與物流業(yè)的綜合發(fā)展水平展開測(cè)度，其范圍為0～1，綜合發(fā)展水平指數(shù)越高，表明該系統(tǒng)的整體發(fā)展?fàn)顩r越好。雖然耦合度模型可以在一定程度上反映中國(guó)城市會(huì)展業(yè)和物流業(yè)之間互動(dòng)的狀況，但是在兩者發(fā)展水平都較低的情況下，也可能出現(xiàn)耦合度較高的情況。所以，本文為了更合理地研究樣本城市會(huì)展業(yè)和物流業(yè)耦合發(fā)展水平，探究?jī)烧呤窃诟咚桨l(fā)展?fàn)顟B(tài)下的相互促進(jìn)抑或在低水平發(fā)展下的相互制約，進(jìn)一步建立耦合協(xié)調(diào)度模型，耦合協(xié)調(diào)度的范圍位于0～1。耦合協(xié)調(diào)度越接近1，說(shuō)明會(huì)展業(yè)和物流業(yè)相互促進(jìn)的水平越高，兩者的協(xié)調(diào)程度越高；耦合協(xié)調(diào)度越接近0，說(shuō)明會(huì)展業(yè)和物流業(yè)在發(fā)展過(guò)程中相互制約，協(xié)調(diào)水平越低。T為綜合協(xié)調(diào)指數(shù)，反映的是會(huì)展業(yè)和物流業(yè)的協(xié)同效應(yīng)；α和β為待估參數(shù)，且α+β=1。由于會(huì)展業(yè)和物流業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中的地位同樣重要，所以本文設(shè)置為α和β均取0.5。
為更精確地了解中國(guó)城市會(huì)展業(yè)和物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)度之間的差異，對(duì)耦合協(xié)調(diào)度劃分為10級(jí)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，即具體劃分為極度失調(diào)、嚴(yán)重失調(diào)、中度失調(diào)、輕度失調(diào)、瀕臨失調(diào)、勉強(qiáng)協(xié)調(diào)、初級(jí)協(xié)調(diào)、中級(jí)協(xié)調(diào)、良好協(xié)調(diào)、優(yōu)質(zhì)協(xié)調(diào)。
目前，對(duì)會(huì)展業(yè)耦合協(xié)調(diào)度的研究大多集中于省級(jí)面板數(shù)據(jù)，聚焦城市層面的研究甚少。本文為研究中國(guó)城市會(huì)展業(yè)和物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)狀況，按照中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局劃分東、中、西部城市的標(biāo)準(zhǔn)及中國(guó)會(huì)展經(jīng)濟(jì)研究會(huì)發(fā)布的《2011—2019年城市展覽業(yè)綜合發(fā)展指數(shù)》城市排序，選取了新冠疫情發(fā)生前展覽業(yè)綜合發(fā)展指數(shù)年均排名前30位的25個(gè)東、中、西部城市，開展會(huì)展業(yè)和物流業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的時(shí)空耦合研究。樣本城市如下：
(1)東部城市：北京市、上海市、深圳市、廣州市、青島市、杭州市、佛山市、寧波市、長(zhǎng)春市、石家莊市；
(2)中部城市：長(zhǎng)沙市、武漢市、鄭州市、合肥市、南昌市、南京市、太原市；
(3)西部城市：成都市、重慶市、西安市、南寧市、昆明市、貴陽(yáng)市、蘭州市、烏魯木齊市。
基于中國(guó)會(huì)展業(yè)與物流業(yè)存在深度融合可行性的相關(guān)研究成果，本文提出以下假設(shè)：
H1：城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)呈現(xiàn)出“高耦合-高協(xié)調(diào)、低耦合-低協(xié)調(diào)”的同步發(fā)展趨勢(shì)；
H2：城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)度受長(zhǎng)時(shí)序影響，總體耦合協(xié)調(diào)度越來(lái)越高，兩大產(chǎn)業(yè)的相互促進(jìn)作用越來(lái)越顯著；
H3：城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度受區(qū)域影響，在東部地區(qū)最高，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)最低；
H4：城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度受人口規(guī)模、政府支持、旅游發(fā)展水平等因素驅(qū)動(dòng)，且驅(qū)動(dòng)因素的效應(yīng)存在顯著的區(qū)域差異性。
從表1可以直觀感受到中國(guó)東、中、西部樣本城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)在2011年、2015年與2019年的耦合協(xié)調(diào)度及時(shí)空耦合協(xié)調(diào)狀況。將東、中、西部樣本城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)年度發(fā)展水平指數(shù)測(cè)算出的產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)度進(jìn)行線性回歸發(fā)現(xiàn)，呈現(xiàn)出耦合協(xié)調(diào)度增長(zhǎng)的整體趨勢(shì)、總體波動(dòng)性較小，但尚未呈現(xiàn)出“高耦合-高協(xié)調(diào)、低耦合-低協(xié)調(diào)”的同步發(fā)展趨勢(shì)。
其中，有21個(gè)城市各年度耦合協(xié)調(diào)度區(qū)間位于0.5以下，屬于瀕臨失調(diào)以下；有3個(gè)城市各年度耦合協(xié)調(diào)度位于0.5～0.6，屬于勉強(qiáng)協(xié)調(diào)；僅有上海在會(huì)展業(yè)和物流業(yè)年度耦合協(xié)調(diào)度上一直保持著較高水平，從2011年開始保持著初級(jí)協(xié)調(diào)狀態(tài)到2019年耦合協(xié)調(diào)度達(dá)到0.734，達(dá)到了中級(jí)協(xié)調(diào)程度，說(shuō)明上海會(huì)展業(yè)和物流業(yè)發(fā)展在相互促進(jìn)，兩者耦合協(xié)調(diào)發(fā)展將取得較多的經(jīng)濟(jì)效益。另外，相較2011年，2019年出現(xiàn)了會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)程度跨越式提升的城市分別為深圳、青島、石家莊、南京、太原、重慶、昆明。在耦合協(xié)調(diào)度上表現(xiàn)相對(duì)較差的城市為蘭州、南昌和合肥，在2011—2019年一直保持著中度失調(diào)或輕度失調(diào)的狀態(tài)，且年度耦合協(xié)調(diào)度波動(dòng)性較大，表明這三個(gè)城市的會(huì)展業(yè)和物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)狀況不夠穩(wěn)定?？傊?，由表1可知，假設(shè)H1與假設(shè)H3不成立、假設(shè)H2成立。
我國(guó)城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)度的驅(qū)動(dòng)因素可能存在顯著的空間效應(yīng)特征，如選用傳統(tǒng)計(jì)量模型估計(jì)可能存在偏差，所以本文基于全時(shí)段、全樣本與分地區(qū)樣本采用空間面板模型研究驅(qū)動(dòng)我國(guó)城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)度演化的影響因素與空間效應(yīng)。借鑒已有研究[21][22]，本文將高等教育水平(城市高等院校數(shù)量)、旅游業(yè)發(fā)展水平(城市旅游收入)、人口規(guī)模(城市常住人口數(shù)量)、對(duì)外發(fā)展水平(城市出口規(guī)模)、政府扶持力度(城市地方財(cái)政支出)5個(gè)方面考慮為影響城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)因素，將經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(城鎮(zhèn)居民人均可支配收入)、科技創(chuàng)新水平(城市R&D投入經(jīng)費(fèi))作為控制變量，構(gòu)建空間面板模型。通過(guò)豪斯曼檢驗(yàn)，確定采用隨機(jī)效應(yīng)下的空間杜賓模型。
表2展示了空間杜賓模型回歸結(jié)果，修正后的擬合優(yōu)度達(dá)到0.884，說(shuō)明模型的擬合度高。人口規(guī)模、政府扶持力度與旅游發(fā)展水平均至少在5%的顯著性水平上顯著，對(duì)外發(fā)展水平、高等教育水平、科技創(chuàng)新水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均不顯著。另外，引入空間自相關(guān)性后，人口規(guī)模的空間滯后變量顯著為正，說(shuō)明樣本城市間的人口規(guī)模對(duì)本城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)度有著正向溢出效應(yīng)。
為探究東部、中部和西部三大地區(qū)內(nèi)各個(gè)變量對(duì)樣本城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)度的影響差異，本文分別用三大地區(qū)內(nèi)各樣本城市變量數(shù)據(jù)構(gòu)建空間面板模型，得到結(jié)果如表3所示。
分地區(qū)構(gòu)建的3個(gè)空間杜賓模型修正后的擬合優(yōu)度均高于0.85，說(shuō)明模型的擬合度較好。就東部地區(qū)而言，政府扶持力度、旅游發(fā)展水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)度有顯著的正向促進(jìn)作用，其余解釋變量均不顯著；空間滯后自變量中所有變量均不顯著。就中部地區(qū)而言，人口規(guī)模、政府扶持力度、科技創(chuàng)新水平、旅游發(fā)展水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的回歸系數(shù)均顯著為正，說(shuō)明這些因素會(huì)共同促進(jìn)中部地區(qū)的城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展；高等教育水平、人口規(guī)模的空間滯后變量的系數(shù)顯著為正，說(shuō)明中部地區(qū)，這兩大因素在樣本城市間對(duì)會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)度產(chǎn)生正向溢出效應(yīng)；對(duì)外開放水平的空間滯后變量的系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明中部地區(qū)，城市間對(duì)外開放水平越高，越對(duì)本城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)度存在負(fù)向抑制作用。就西部地區(qū)而言，人口規(guī)模、政府支持力度、旅游發(fā)展水平對(duì)城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)度有顯著的正向影響，而對(duì)外開放水平對(duì)城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)度有顯著的負(fù)向抑制作用；高等教育水平、人口規(guī)模和科技創(chuàng)新水平的空間滯后變量均顯著為正，說(shuō)明西部地區(qū)樣本城市的會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)度受到其他城市高等教育水平、人口規(guī)模和科技創(chuàng)新水平的正向影響。總之，假設(shè)H4成立。
| 城市 | 年份 | 耦合度 | 耦合協(xié)調(diào)度 | 協(xié)調(diào)程度 | 城市 | 年份 | 耦合度 | 耦合協(xié)調(diào)度 | 協(xié)調(diào)程度 |
| 北京 | 201120152019 | 0.5190.5220.629 | 0.5660.5430.597 | 勉強(qiáng)協(xié)調(diào)勉強(qiáng)協(xié)調(diào)勉強(qiáng)協(xié)調(diào) | 上海 | 201120152019 | 0.6370.6650.681 | 0.6000.6880.734 | 初級(jí)協(xié)調(diào)初級(jí)協(xié)調(diào)中級(jí)協(xié)調(diào) |
| 深圳 | 201120152019 | 0.6760.6730.606 | 0.3920.3640.452 | 輕度失調(diào)輕度失調(diào)瀕臨失調(diào) | 廣州 | 201120152019 | 0.4770.5920.595 | 0.5190.5390.576 | 勉強(qiáng)協(xié)調(diào)勉強(qiáng)協(xié)調(diào)勉強(qiáng)協(xié)調(diào) |
| 青島 | 201120152019 | 0.6620.6680.699 | 0.3690.3740.436 | 輕度失調(diào)輕度失調(diào)瀕臨失調(diào) | 杭州 | 201120152019 | 0.6340.6050.634 | 0.4130.4540.473 | 瀕臨失調(diào)瀕臨失調(diào)瀕臨失調(diào) |
| 佛山 | 201120152019 | 0.5000.5510.552 | 0.3130.3340.358 | 輕度失調(diào)輕度失調(diào)輕度失調(diào) | 寧波 | 201120152019 | 0.7400.6430.607 | 0.3670.3590.388 | 輕度失調(diào)輕度失調(diào)輕度失調(diào) |
| 長(zhǎng)春 | 201120152019 | 0.5940.7020.619 | 0.3200.3610.384 | 輕度失調(diào)輕度失調(diào)輕度失調(diào) | 石家莊 | 201120152019 | 0.6810.7160.651 | 0.3630.3840.422 | 輕度失調(diào)輕度失調(diào)瀕臨失調(diào) |
| 長(zhǎng)沙 | 201120152019 | 0.5930.5310.506 | 0.3480.3430.433 | 輕度失調(diào)輕度失調(diào)瀕臨失調(diào) | 武漢 | 201120152019 | 0.7200.7420.745 | 0.4220.4260.487 | 瀕臨失調(diào)瀕臨失調(diào)瀕臨失調(diào) |
| 鄭州 | 201120152019 | 0.5720.6300.643 | 0.3340.3410.389 | 輕度失調(diào)輕度失調(diào)輕度失調(diào) | 合肥 | 201120152019 | 0.5260.6690.563 | 0.3460.3080.320 | 輕度失調(diào)輕度失調(diào)輕度失調(diào) |
| 南昌 | 201120152019 | 0.5980.6430.709 | 0.2710.2680.284 | 中度失調(diào)中度失調(diào)中度失調(diào) | 南京 | 201120152019 | 0.5770.7000.639 | 0.3810.4000.413 | 輕度失調(diào)瀕臨失調(diào)瀕臨失調(diào) |
| 太原 | 201120152019 | 0.6280.6320.531 | 0.2530.3420.356 | 中度失調(diào)輕度失調(diào)輕度失調(diào) | 成都 | 201120152019 | 0.6220.6440.669 | 0.4240.4510.491 | 瀕臨失調(diào)瀕臨失調(diào)瀕臨失調(diào) |
| 重慶 | 201120152019 | 0.6130.6210.650 | 0.4970.5870.558 | 瀕臨失調(diào)勉強(qiáng)協(xié)調(diào)勉強(qiáng)協(xié)調(diào) | 西安 | 201120152019 | 0.6930.7050.681 | 0.3660.4050.391 | 輕度失調(diào)瀕臨失調(diào)輕度失調(diào) |
| 南寧 | 201120152019 | 0.6160.6820.607 | 0.3330.3170.366 | 輕度失調(diào)輕度失調(diào)輕度失調(diào) | 昆明 | 201120152019 | 0.5670.5720.583 | 0.2810.2900.362 | 中度失調(diào)中度失調(diào)輕度失調(diào) |
| 貴陽(yáng) | 201120152019 | 0.5380.5950.565 | 0.2700.3180.417 | 中度失調(diào)輕度失調(diào)瀕臨失調(diào) | 蘭州 | 201120152019 | 0.5550.7230.622 | 0.2340.2240.256 | 中度失調(diào)中度失調(diào)中度失調(diào) |
| 烏魯木齊 | 201120152019 | 0.6110.5890.513 | 0.3040.2870.341 | 輕度失調(diào)中度失調(diào)輕度失調(diào) |
| 變量 | 回歸系數(shù) | 變量 | 回歸系數(shù) |
| lnEX | -0.017(-1.280) | W¤lnEX | -1.086(-0.560) |
| lnSchool | 0.015(0.730) | W¤lnSchool | -8.459(-1.530) |
| lnPeople | 0.181***(3.460) | W¤lnPeople | 11.360**(2.050) |
| lnExpenditure | 0.094**(2.530) | W¤lnExpenditure | -5.477(-0.720) |
| lnR＆D | -0.005(-0.150) | W¤lnR＆D | -5.172(-1.020) |
| lnTravel | 0.077***(3.610) | W¤lnTravel | 3.640(1.100) |
| lnIncome | 0.025(1.080) | W¤lnincome | 2.850(1.040) |
| Adj-R2 | 0.884 | 樣本數(shù) | 225 |
| 變量 | 東部地區(qū) | 中部地區(qū) | 西部地區(qū) | 變量 | 東部地區(qū) | 中部地區(qū) | 西部地區(qū) |
| lnEX | 0.0151(0.730) | -0.005(-0.210) | -0.059***(-3.670) | W¤lnEX | 44.220(1.050) | -6.773***(-3.010) | 3.914(0.22) |
| lnSchool | 0.036(1.260) | 0.162(1.640) | 0.0091(0.690) | W¤lnSchool | 227.300(1.210) | 34.130*(1.920) | 299.900*(2.800) |
| lnPeople | 0.207(1.550) | 0.008*(0.070) | 0.215*(1.770) | W¤lnPeople | 161.500(1.250) | 42.290*(1.470) | 34.310*(0.350) |
| lnExpend-iture | 0.0891*(1.500) | 0.120*(1.140) | 0.124*(1.420) | W¤lnExpendi-ture | -63.550(-0.650) | 58.530(0.970) | 6.859(0.060) |
| lnR＆D | -0.0610(-1.280) | 0.169***(4.010) | 0.0534(0.890) | W¤lnR＆D | -160.5(-1.170) | 30.08(1.240) | 229.600*(2.21) |
| lnTravel | 0.081*(1.490) | 0.054*(1.160) | 0.007*(0.250) | W¤lnTravel | 24.730(0.340) | 2.062(0.220) | 92.580(1.390) |
| lnIncome | 0.134*(1.550) | 0.226***(3.300) | 0.0441(0.610) | W¤lnIncome | 130.100(0.520) | 2.926(0.070) | 156.100(1.270) |
| Adj-R2 | 0.946 | 0.898 | 0.929 | 樣本數(shù) | 90 | 63 | 72 |
本文構(gòu)建了中國(guó)城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)度評(píng)估指標(biāo)體系與測(cè)量模型，分析了新冠疫情發(fā)生前2011—2019年城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)度的時(shí)空特征，并對(duì)城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)度的驅(qū)動(dòng)因素及空間效應(yīng)展開實(shí)證分析，得出以下結(jié)論：(1)城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)關(guān)系顯著，受長(zhǎng)時(shí)序影響，呈現(xiàn)出總體上升態(tài)勢(shì)，但存在年度波動(dòng)性，同時(shí)尚未呈現(xiàn)出“高耦合-高協(xié)調(diào)、低耦合-低協(xié)調(diào)”的同步發(fā)展趨勢(shì)。(2)城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)關(guān)系的區(qū)域間差異不顯著，即東、中、西部地區(qū)城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)度不存在明顯的差異與極化現(xiàn)象。(3)城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)的時(shí)空耦合格局是人口規(guī)模、政府支持力度與旅游發(fā)展水平多種因素共同作用的結(jié)果。其中，人口規(guī)模存在顯著的正向空間溢出效應(yīng)。(4)城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度的驅(qū)動(dòng)因素存在區(qū)域差異性。東部地區(qū)內(nèi)，政府扶持力度、旅游發(fā)展水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)度有著顯著的正向促進(jìn)作用；中部地區(qū)內(nèi)，人口規(guī)模、政府扶持力度、科技創(chuàng)新水平、旅游發(fā)展水平與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均有顯著的正向影響，高等教育水平、人口規(guī)模有顯著的正向空間溢出效應(yīng)，對(duì)外開放水平有顯著的負(fù)向空間溢出效應(yīng)；西部地區(qū)內(nèi)，人口規(guī)模、政府支持力度、旅游發(fā)展水平對(duì)城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)度有顯著的正向影響，而對(duì)外開放水平對(duì)城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)度有顯著的負(fù)向抑制作用，高等教育水平、人口規(guī)模和科技創(chuàng)新水平具有顯著的正向空間溢出效應(yīng)。
本文的研究結(jié)論對(duì)我國(guó)城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有一定的政策參考價(jià)值。首先，城市政府應(yīng)高度重視會(huì)展業(yè)與物流業(yè)的產(chǎn)業(yè)效益、產(chǎn)業(yè)規(guī)模、產(chǎn)業(yè)投入與產(chǎn)業(yè)產(chǎn)出的耦合協(xié)調(diào)，以數(shù)字經(jīng)濟(jì)為引領(lǐng)，實(shí)現(xiàn)兩者高耦合-高協(xié)調(diào)同步發(fā)展。其次，東、中、西部地區(qū)城市會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展路徑各異。東部城市應(yīng)著重加大政府支持力度，形成與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相匹配的會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)同發(fā)展態(tài)勢(shì)；中部地區(qū)城市人才空間溢出效應(yīng)顯著，政府應(yīng)著重推進(jìn)“以點(diǎn)帶面”的物流業(yè)與會(huì)展業(yè)高素質(zhì)人才引入機(jī)制；西部城市存在“吸虹效應(yīng)”，政府應(yīng)著重加大數(shù)字經(jīng)濟(jì)在會(huì)展業(yè)與物流業(yè)耦合發(fā)展中的正向作用。
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