地理科学 ›› 2019, Vol. 39 ›› Issue (4): 541-549.doi: 10.13249/j.cnki.sgs.2019.04.003
收稿日期:
2018-01-12
修回日期:
2018-05-25
出版日期:
2019-04-10
发布日期:
2019-04-10
作者简介:
作者简介:李电生(1966-),男,河北石家庄人,副教授,博士,主要从事港口规划与管理方面的研究。E-mail:
基金资助:
Diansheng Li1,2(), Huan Zhang1, Aiying Gao3
Received:
2018-01-12
Revised:
2018-05-25
Online:
2019-04-10
Published:
2019-04-10
Supported by:
摘要:
通过多因素综合评价法从物流水平、金融水平、信息及电子商务水平和港口城市开放水平4个方面对35个规模以上港口建立大宗商品交易市场的适宜度进行了测评,根据测评结果选出20个适宜建立大宗商品交易市场的港口。再使用重力P-中值模型测算出港口大宗商品交易市场适合建立的规模和类型。结果表明: 沿海港口在发展港口大宗商品交易市场方面更具优势。 港口大宗商品交易市场的空间分布呈现出“区域性聚集”的特点,主要集中在环渤海、长江三角洲和珠江三角洲地区。 每种类型的港口大宗商品交易市场的分布呈现分散状态,这更有利于交易市场为全国大宗商品的供需双方提供服务。
中图分类号:
李电生, 张欢, 高爱颖. 中国港口大宗商品交易市场空间布局问题研究[J]. 地理科学, 2019, 39(4): 541-549.
Diansheng Li, Huan Zhang, Aiying Gao. Spatial Layout of Port Bulk Commodity Markets in China[J]. SCIENTIA GEOGRAPHICA SINICA, 2019, 39(4): 541-549.
表3
港口建立大宗商品交易市场适宜度综合得分及排名"
F1 | F2 | F3 | 综合得分F | 适宜度等级 | |
---|---|---|---|---|---|
沿海港口 | |||||
上海 | 2.377(1) | 1.086(3) | 1.613(3) | 1.545 | Ⅰ |
广州 | 0.978(3) | 1.354(2) | 0.620(8) | 0.889 | Ⅱ |
深圳 | -0.004(7) | 2.975(1) | 0.207(10) | 0.887 | Ⅱ |
天津 | 1.450(2) | -0.770(15) | 1.588(4) | 0.629 | Ⅱ |
青岛 | 0.397(4) | -0.405(8) | 1.826(2) | 0.344 | Ⅱ |
宁波-舟山港 | -0.743(18) | 0.559(5) | 2.937(1) | 0.338 | Ⅱ |
大连 | -0.021(8) | -0.464(9) | 0.687(7) | -0.029 | Ⅲ |
唐山 | 0.114(6) | -1.202(18) | 1.507(5) | -0.053 | Ⅲ |
厦门 | -0.998(19) | 1.018(4) | 0.084(13) | -0.101 | Ⅲ |
福州 | -0.370(10) | 0.134(7) | -0.416(17) | -0.181 | Ⅲ |
烟台 | -0.116(9) | -0.578(11) | 0.090(12) | -0.199 | Ⅲ |
泉州 | -0.614(15) | 0.375(6) | -0.623(19) | -0.244 | Ⅳ |
日照 | -0.644(17) | -0.882(16) | 0.854(6) | -0.376 | Ⅳ |
北部湾港 | -0.551(13) | -0.739(14) | 0.346(9) | -0.380 | Ⅳ |
连云港 | -0.627(16) | -0.478(10) | 0.047(15) | -0.385 | Ⅳ |
湛江 | -0.487(12) | -0.697(13) | 0.047(14) | -0.391 | Ⅳ |
黄骅 | 0.170(5) | -1.490(19) | -0.383(16) | -0.422 | Ⅳ |
营口 | -0.453(11) | -1.082(17) | 0.131(11) | -0.474 | Ⅳ |
秦皇岛 | -0.601(14) | -0.613(12) | -0.492(18) | -0.502 | Ⅳ |
内河港口 | |||||
上海内河 | 3.081(1) | 0.991(3) | -1.620(16) | 1.276 | Ⅰ |
重庆 | 2.833(2) | -1.904(16) | -1.006(14) | 0.443 | Ⅱ |
苏州 | -0.475(11) | 1.171(2) | 1.110(1) | 0.325 | Ⅱ |
杭州 | -0.274(7) | 1.860(1) | -1.045(15) | 0.252 | Ⅱ |
武汉 | 0.662(3) | 0.217(9) | -0.861(11) | 0.192 | Ⅱ |
南京 | -0.288(8) | 0.694(4) | -0.339(2) | 0.027 | Ⅱ |
无锡 | -0.227(6) | 0.301(6) | -0.810(9) | -0.138 | Ⅲ |
佛山 | -0.197(4) | 0.299(7) | -0.913(13) | -0.144 | Ⅲ |
江阴 | -0.427(10) | 0.297(8) | -0.453(4) | -0.163 | Ⅲ |
南通 | -0.382(9) | -0.375(13) | -0.347(3) | -0.320 | Ⅳ |
嘉兴内河 | -0.702(15) | 0.337(5) | -0.874(12) | -0.332 | Ⅳ |
芜湖 | -0.511(12) | -0.315(12) | -0.754(7) | -0.422 | Ⅳ |
湖州 | -0.815(16) | 0.089(10) | -0.822(10) | -0.441 | Ⅳ |
镇江 | -0.681(14) | -0.242(11) | -0.578(5) | -0.442 | Ⅳ |
泰州 | -0.648(13) | -0.400(14) | -0.589(6) | -0.475 | Ⅳ |
岳阳 | -0.207(5) | -1.122(15) | -0.770(8) | -0.533 | Ⅳ |
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