Area Differences in Regional Logistics Efficiency and the Law Governing Its Temporal and Spatial Evolution
Notice bibliographique
Résumé
Because logistics is an important service industry with regard to national economic development, the development level of this industry has emerged as one of the most significant indicators of a country or region’s comprehensive strength. An in-depth study of the regional differences in China’s logistics efficiency and its evolution law in time and space can help promote the high-quality development of the logistics industry. To this end, this study collects data pertaining to the development of the logistics industry in China’s eight economic regions during the period 2009–2018. Moreover, it uses DEA models to calculate the logistics efficiency of 31 provinces and cities in these eight economic regions. Results indicate the following: (1) affected by external environmental factors, the pure technical efficiency is underestimated and the scale efficiency and integrated technical efficiency are overestimated; (2) it reveals that residents’ consumption level and the total retail sales of social consumer goods are negatively correlated with regional logistics efficiency, whereas the regional per capita gross domestic product is positively correlated with regional logistics efficiency; (3) in terms of space, the logistics industry in the same region displays characteristics of high aggregation and cooperation, whereas serious segmentation and opposition are found among different regions. The logistics efficiency of China’s eight economic zones is unbalanced. It displays a pattern of high efficiency in the east and low efficiency in the west on the whole. Moreover, valuable suggestions were propounded to improve regional logistics efficiency in China.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».