经济全球化的不断深入使现代物流业逐渐发展为城市的第三利润源并深刻影响着城市社会经济的运行效率和综合竞争力。人工智能与5G技术的发展给物流业的发展带来了前所未有的机遇和挑战,物流企业空间布局的演变愈发复杂,但目前我国物流业发展仍存在成本偏高、资源配置不够合理、产业结构矛盾突出等典型问题。随着城市经济结构的转型与城市空间构造的重组,物流企业的空间布局面临着重组的必然性,如何让物流企业空间重组与城市空间重组相契合成为未来城市可持续发展的关键所在。因此,深入研究物流企业的空间布局与其时空演化特征背后的影响因素,对城市资源的合理分配、协调物流业与其它产业的联动发展具有重要的理论意义和实际意义。本文的主要内容包括以下三个方面:（1）长江三角洲城市物流发展水平及其影响因素研究本文在分析城市物流业发展的基础上,通过选取合理的城市社会经济发展数据,以长江三角洲城市为例,运用熵值法（Entropy Method,EM）定量地计算与分析了长江三角洲不同城市近十年来的城市物流发展指数,然后借助空间滞后模型（Spatial Lag Model,SLM）与空间误差模型（Spatial Error Model,SEM）分别构建当期模型和跨期模型对影响城市物流发展水平的相关因素进行评估,以衡量各影响因素在不同时期对城市物流发展水平以及物流企业空间分布的时空演化过程的影响程度和作用方向。（2）长江三角洲城市的物流企业空间分布时空演化研究本文从理论角度和实际角度对物流企业空间分布的时空演化过程进行了研究,理论部分对城市物流空间的定义与组成进行了重新梳理和定义。实证部分选取长江三角洲城市的物流企业为研究对象,运用中心分析（Center Analysis,CA）、标准差椭圆（Standard Deviation Ellipse,SDE）、核密度分析（Kernel Density Analysis,KDA）、热点分析（Hot Spot Analysis,HSA）等方法分析了长江三角洲城市的物流企业与A级以上物流企业近二十年来空间分布的时空演化过程,并对两者之间的共性与差异进行了对比分析。（3）长江三角洲城市不同运输方式物流企业空间分布时空演化研究本文从运输型物流企业角度切入,运用中心分析（Center Analysis,CA）、标准差椭圆（Standard Deviation Ellipse,SDE）、核密度分析（Kernel Density Analysis,KDA）等空间分析手段分析了不同运输方式物流企业空间分布的特征和时空演化过程,并通过平均最近邻分析（Nearest Neighbor Analysis,NNA）和缓冲区分析（Buffer Analysis,BA）进一步对比了不同运输方式物流企业近二十年来空间分布时空演化特征之间的共性与差异。本文在研究城市物流发展水平与城市物流空间相关理论的基础上,对城市物流发展水平、物流企业空间分布时空演化背后的影响因素、物流企业空间分布的时空演化过程进行了深入的研究,研究结果对未来物流企业和物流节点的布局优化以及空间选址具有积极的指导意义。