Equilibrium study of logistics demand and logistics resource allocation in Guangdong Province
Notice bibliographique
Résumé
Logistics serve as a vital link between production and consumption. The balanced allocation of logistics demand and resources can promote the harmonious development of the logistics system, thereby fostering regional economic growth. As a leading region in China's reform and opening-up, Guangdong Province has experienced high economic growth. The equitable allocation of logistics demand and resources within a province is crucial for sustaining its economic development. This paper investigates the regional characteristics of logistics demand and resource allocation in Guangdong Province by analyzing the spatial distribution and evolutionary trends of logistics demand alongside the equilibrium of logistics resource allocation. First, the entropy weight method is utilized to examine the development trends of logistics demand and resource levels in Guangdong Province. Second, spatial autocorrelation analysis is applied to the spatiotemporal evolution characteristics of logistics demand across various cities in Guangdong Province for the years 2011, 2016, and 2021. Using 2021 cross-sectional data, an inconsistency index, which is based on geographic concentration, is employed to assess the mismatch between logistics demand and resource allocation across cities in Guangdong. The study reveals that logistics demand in Guangdong Province has been steadily increasing, with significant regional disparities. The spatial distribution exhibited a degree of correlation, with clustering patterns. However, logistics resource allocation remains imbalanced, with a certain degree of correspondence to logistics demand levels. Specifically, areas with higher logistics demand tend to have a higher concentration of logistics resources. The Pearl River Delta region holds the most abundant logistics resources, whereas many cities in northern and western Guangdong face severe shortages and are unable to meet the normal logistics demand.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».