中图分类号：F127；F259.27 文献标识码：A 文章编号：1007-5097(2021)03-0019-12 一、引言 长三角经济圈位于长江中下游平原，能够同时利用国内国际两种市场及资源，具有极大的区位优势。进入21世纪，长三角经济圈作为经济增长极之一，也是我国区域一体化发展起步最早、基础最好、程度最高的地区[1]。根据2019年《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》，将长三角区域一体化范围正式定为苏浙皖沪三省一市所属全部区域。区域经济一体化的发展目标之一就是实现要素在区域间的自由流动，而这种要素流动的载体，除了资金之外，全部都要依赖庞大的现代物流网络才能实现[2]。因此，研究长三角物流网络内部的动态联系与演进状况，通过实证分析长三角物流质量水平和物流网络发展状态，并挖掘导致不平衡演进的驱动因素，针对性地提出改进意见，从而达到激发区域经济的发展潜力和实现生产要素合理分配的目的，对于长三角区域一体化均衡发展意义突出。 刘荷等(2014)基于轴辐理论研究了区域物流网络构建的思路和方法，构建了以福州物流圈、温州物流圈及厦门—泉州物流圈为核心的海西区轴辐式物流网络[3]；曹炳汝等(2016)运用轴辐式物流网络基本原理，采用因子分析等方法，构建了长三角区域以上海物流圈、南京物流圈、杭州物流圈为核心的轴辐式物流网络[4]。传统物流网络的研究主要基于辐射理论的角度，并且侧重于网络构建和网络特点的研究。现阶段很多学者从网络结构及驱动因素的角度，采用社会网络分析方法对物流网络进行深入研究。刘程军等(2019)基于空间联系视角，采用社会网络分析方法研究了浙江省县域物流空间联系特征及其网络结构[5]；唐建荣等(2019)基于修正引力模型，运用社会网络分析方法，探索了长江经济带城际物流网络的空间结构演变特征及其影响因素[6]。轴辐理论和社会网络分析方法研究物流网络的驱动因素均是从单因素角度出发，并没有考虑驱动因素间的交互作用对物流网络空间分异的影响。而地理探测器作为能够探测空间分异特征以及揭示其背后驱动力的一组统计学方法，能够弥补传统物流网络研究方法的不足，但在物流领域还鲜有应用。赵小风等(2018)在分析345个城市建设用地规模时空变化的基础上，运用地理探测器识别城市建设用地规模扩张的影响因素及其交互作用，得出中国城市建设用地扩张受产业、投资和人口共同驱动，但驱动力大小存在较大空间差异的结论[7]；乔家君等(2020)从自然、经济和社会三方面考虑，运用地理探测器，研究发现黄河流域农区贫困特征呈现出自然贫困导致经济贫困，最终产生社会贫困的变化态势，而社会贫困难以改善自然贫困，最终形成“贫困循环怪圈”的现象[8]。 通过对上述文献的研究发现，学者多侧重于网络研究范式的引入，进而探讨城市或区域物流空间的关联特征。然而，各城市之间在自然区位、经济发展水平和政府政策等方面存在较大差异，只注重网络研究范式和单一驱动因素对网络发展的影响是不全面的。本文基于熵权TOPSIS测算长三角各城市的物流质量水平，通过改进引力模型、社会网络分析方法研究长三角各城市之间的物流联系与物流网络的空间分异特征，并采用两种地理探测器挖掘长三角物流网络发展过程的驱动因素，研究过程通过Arcgis空间分析方法进行可视化处理，深入探讨长三角物流网络的动态联系与不平衡演进。 二、研究方法与数据来源 (一)数据来源 长三角城市群是以上海为中心，位于长江入海口的冲积平原，以上海市，江苏省所属南京、苏州、无锡、常州、南通、扬州、镇江、泰州、盐城，浙江省所属杭州、宁波、温州、湖州、嘉兴、绍兴、金华、舟山、台州，安徽省所属合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、滁州、池州、宣城，共27个城市为核心区域，带动长三角地区高质量发展。本研究采用2019年长三角规划纲要划定的27个核心城市为研究样本，选取此区域2003-2017年的指标数据，探究长三角地区城市物流的动态联系与演进过程。 考虑数据的可获得性与可比性以及评价指标体系的系统性与客观性，本文从物流需求、基础设施建设、信息化水平、区域经济发展四个方面分别选取地区货运总量、邮政业务总量、社会消费品零售总额、进出口总值、公路里程、邮政机构数量、国际互联网用户数量、电信业务总量、地区生产总值9项指标构建地区物流质量评价体系。数据来源于各市统计年鉴以及知网大数据平台。 (二)研究过程与方法 社会网络分析(Social Network Analysis，SNA)是以数据挖掘、知识管理、信息传播、小世界理论等研究领域为基础，采用可视化地图以及社会网络结构研究样本之间关系的一套规范和方法，是一种定量的群体交互行为研究方法。可以运用SNA方法建立社会关系模型，研究社群内部行动者之间的各种社会关系。社会网络分析的核心在于“关系”，既可以是社会关系、行为关系，也可以是政治关系、经济关系，在本文中代表物流节点城市之间的联系。城市作为社会网络中的节点，也可以看成是社会网络中的成员。本文利用SNA方法，将长三角核心城市群作为社会网络中的成员，通过修正引力模型、网络密度、中心度、凝聚子群等社会网络分析指标，研究长三角物流网络的动态联系与演进情况，并采用两种地理探测器分析长三角物流网络演进现状的驱动因素。
