区域物流是区域经济的重要组成部分，被喻为区域经济增长的“加速器”。作为连接区域间生产和消费的纽带，区域物流的发展对于优化区域资源配置、促进区域经济可持续发展等方面具有重要意义。由于行政体制的原因，我国区域物流产业的地域分割和部门分割特点较显著。省级行政区划内的物流产业发展不仅可以降低该省区的交易成本，提高其经济的发展水平，同时还可以提高与其相邻的省区之间的交易效率，进而促进省区间物流产业的协同发展。在经济全球化的背景下，区域物流一体化发展是我国物流业发展的必然趋势，同时也是区域经济一体化的客观要求。这就需要各省区之间加强跨区域的物流合作，通过优化物流业的区域布局、整合区域物流资源等方式促进区域物流一体化发展。研究我国各省区物流发展的时空差异和收敛性对于协调各省区物流产业的发展、促进区域经济一体化具有重要意义。 对于经济收敛性的研究最早见于索洛和斯旺的新古典主义增长模型(索洛—斯旺模型)，该模型认为资本边际报酬递减规律使落后经济体比发达经济体的增长速度快，人均产出水平从长期上看会具有收敛的趋势[1]。考虑到索洛—斯旺模型的局限，20世纪80年代，经济收敛假说得到扩展，细化为绝对收敛、条件收敛、收敛和俱乐部收敛等类型[2]。在经济收敛实证研究方面，Baumol(1986)开创性的利用1870～1978年16个工业化国家的人均收入进行研究，发现这些国家存在经济收敛现象[3]。魏后凯(1997)利用1978～1995年的数据，通过截面分析方法，认为从人均国民收入水平来看绝对β收敛[4]。刘强(2001)利用1981～1998年的数据，通过计算绝对差率和变异系数，构建线性模型分析省区间经济增长的收敛性，认为收敛存在明显的区域性和阶段性[5]。马国霞等(2007)通过1992～2003年京津冀都市圈140个县区的数据，构建SAR和SEM模型，认为该地区绝对β收敛[6]。柯佳佳(2012)基于交通基础设施建设的视角，利用1999～2010年长三角地区市域的面板数据，从经验方面检验了长三角地区交通基础设施对该地区经济增长收敛的影响[7]。对于物流产业方面的收敛性研究比较少，比较有代表性的是张建升(2011)利用1980～2007年的数据，对我国东、中、西部三大地区的物流业发展水平进行测度，认为我国物流业发展呈现“俱乐部收敛”的现象[8]。任庆华和张红历(2014)利用空间杜宾模型，对我国30个省域的物流经济进行分析，认为中国省域物流经济发展存在西、中、东部梯度递减的绝对β收敛[10]。 从以上文献的梳理可以看出，对于经济收敛性的研究多见于区域的经济发展水平，对于物流产业方面的收敛性研究还较少。现有的对于物流产业收敛性的研究，采用的方法为泰尔指数和空间杜宾模型，另外，实证研究内容也多侧重于物流产业的趋同性分析，对各省区物流发展时空差异的分析不够深入。鉴于此，本文选取2000～2014年的我国31个省区物流发展的面板数据，首先对各省区的物流发展时空差异进行统计描述，然后通过构建地理加权回归模型分析我国省区物流发展水平的时空差异和收敛性。 1 我国区域物流发展时空差异的统计描述 我国物流发展的起步较晚，增长速度较快。根据2014年中国物流年鉴的数据可知，我国2013年的物流总额达到197.8万亿元，占GDP的比重为6.8％，同比增长9.5％[11]，增长速度大大超过GDP的增长速度。 物流产业是一个新兴的生产服务型产业，物流产业的精确数据无法准确获得。为了与物流业相关的研究保持一致，故选取相关研究学者普遍采用的交通运输、仓储和邮政业产值作为物流产业发展的指标。在样本选取方面，本文选取我国31个省市进行研究，数据来源于历年的《中国统计年鉴》。在时间上选取2000～2014年，原因在于2000年之前的交通运输、仓储和邮政业产值个别省份有缺失。 为了清楚地了解我国2000～2014年物流业发展的情况，对2000年和2014年的物流产业的总量进行统计描述，相关结果见表1。可见，我国物流产业总量在这14年间得到了极大地提高，2014年的物流产业平均值是2000年的2.26倍。从物流产业总量的分位数看，2014年的物流总量第一、四分位数是2000年的5倍，其中位数是2000年的4.45倍，而2014年的物流总量第三、四分位数是2000年的3.95倍。这表明我国初始物流产业发展水平较低的省份增长速度更快，随着时间的推移，我国各省份的物流发展水平在整体上呈现出收敛的趋势。
从经济地理学的角度分析我国各省市物流发展水平的地理特征，对2000年和2014年我国各省市物流发展水平进行比较，得出表2和表3的数据。考虑到下文建立模型的需要，在此将物流发展总量的指标进行对数化处理来表示物流产业发展水平，以减弱模型中数据的异方差性。
