基于灰色关联的物流产业地区发展不平衡问题研究，本文主要内容关键词为：灰色论文,发展不平衡论文,物流论文,产业论文,地区论文，此文献不代表本站观点，内容供学术参考，文章仅供参考阅读下载。
在国际上，物流产业被认为是国民经济发展的动脉和基础产业，被喻为促进经济发展的“加速器”。物流产业在地区经济发展中的基础性地位及其对相关产业部门的带动和支持作用不言而喻，发达国家经济增长和物流产业发展的实践和经验也告诉我们，物流业发展是关系地区经济发展的基础性产业，优先发展现代物流业有利于地区经济的快速发展。
我国第十一个、十二个五年规划都把大力发展现代物流业作为我国经济发展的重要战略措施写进了规划，国内众多学者也对我国物流业的发展进行了大量的研究。
王惠萍、张敏运用计量经济学的分析方法，建立了上海经济发展与物流业相互关系的数学模型，分析了物流业与经济发展的数量关系，得出上海物流业对GDP的增长具有显著的作用[1]。
武志惠等采用逻辑增长(Logistic)模型确定区域物流业与区域经济增长之间的数量关系，并以三大经济圈(长三角、珠三角、京津冀)为例，利用边际分析和弹性分析计算出三大经济圈物流业的单位增长带来的区域经济的贡献，指出不同的物流业增长阶段，各区域物流业对区域经济增长有不同的贡献，决策者应当针对不同的阶段特征，制定正确的物流产业政策来促进区域物流业的发展[2]。
宋则、常东亮以2002年中国投入产出表为基础，编制了由现代物流业、第一产业、第二产业、不包括现代物流业的第三产业组成的四部门投入产出表并通过全面分析现代物流业的各项投入产出指标和系数，深刻揭示了现代物流业的产业特性及其在国民经济中的地位和作用[3]。
冯云运用投入产出等数量分析技术和全国2002年投入产出数据，计算了我国物流业的直接消耗系数、完全消耗系数、影响力系数和感应度系数。然后，利用这些数据对我国物流业与国民经济各部门和产业之间的联系及其在国民经济发展中的作用和影响进行了实证研究，结果表明当前我国物流业对我国经济发展贡献巨大。同时，区域物流发展的不平衡性也是引发区域经济差距的主要原因[4]。
江晓东、王丹在现有区域经济研究文献的基础上，构造了一个物流业发展与经济增长关系的模型，并利用2003—2005年省级面板数据，采用固定效应模型就我国物流业发展对经济增长的影响进行了回归分析。研究表明：物流业发展水平对区域经济增长有显著的正向影响，物流业发展的经济增长效应存在着跨区差异，东部地区的物流业发展经济增长效应明显大于中西部地区，中部地区和西部地区间的这一差异并不显著[5]。
赵鑫、马书博、崔若光选取1991—2006年有关数据，运用统计方法，建立了物流业与黑龙江省经济增长关系的回归方程，计算出经济物流弹性，以此来探讨物流业对黑龙江省经济增长的拉动程度。结果表明：1996年以后，物流业对黑龙江省经济增长起到明显的拉动作用，物流业是黑龙江省经济增长的“牵引产业”[6]。
上述文献的研究主要集中在物流业对区域经济的影响方面，多位学者通过不同方法，从不同方面都得出了物流业对区域经济或国民经济的增长具有促进作用。
田刚、李南则在构建1999—2006年中国30个省区市物流业面板数据的基础上，应用Malmquist-DEA方法对中国物流业全要素生产率(TFP)的增长来源、差异与变化趋势进行了实证分析[7]。
纵观国内现有的关于物流业的研究，我们发现定性研究居多，定量研究较少；在为数不多的定量研究文献资料中，对物流业与国民经济、区域经济之间的联动或依存关系研究较多，而对物流业自身发展以及物流业行业结构缺乏系统的研究；众多学者从不同方面实证了物流业作为经济发展的“加速器”，应当优先发展物流业，但对如何发展物流业的问题却依然停留在定性的层面，缺乏深入系统的定量研究。
既然物流业在地区经济发展过程中具有“加速器”的作用，那么政府通过帮助和支持物流业落后的地区优先发展物流业对于缩小地区经济发展的不平衡是有意义的，因此本文立足于在研究物流业地区发展差异的基础上试图探讨造成物流业地区发展差异的根源，进而为各级政府利用物流业“加速器”的作用缩小地区经济发展的不平衡提供理论支持。
一 研究思路
本文运用物流业增加值代表地区物流业的发展水平，运用地区货运量代表地区物流业的需求水平，运用运输线路密度、物流业就业人数和物流业全社会固定资产投资额代表地区物流业的供给能力，在此基础之上，计算各指标基尼系数来代表物流业在这些指标方面的地区间发展差异，然后运用灰色关联分析法来分析造成物流业地区发展差异的原因。
二 物流业地区发展差异评价指标的构建
物流业在我国还处于起步阶段，从现有的文献来看目前还没有统一的指标能够较全面地反映物流业的发展变化情况。为了准确地对物流业的发展情况进行分析，又考虑到数据的可得性和地区间的可比性，本文选用交通运输、仓储和邮政业来代表一个地区的物流业。因此，本文选用以下指标来代表地区物流业的发展状况。
(一)物流业产出指标：物流业增加值
增加值是指常住单位生产过程创造的新增价值和固定资产的转移价值，它反映行业中企业生产过程中产出超过这一过程中间投入的价值多少。同样物流业增加值则是反映物流行业中企业生产过程中产出超过这一过程中间投入的价值多少，地区间物流业增加值差异是地区间物流业发展差异最直接的价值表现。所以，本文选用交通运输、仓储和邮政业增加值来代表地区物流业的产出情况来描述地区物流业的发展状况，在后文中关于物流业地区发展差异灰色关联度分析中，将该指标基尼系数作为地区物流业发展差异程度的显著代表并在关联度计算中将其作为参考序列。
(二)物流业需求指标
物流需求是指社会经济活动在物流的各个环节所提出的有支付能力的需要。能够反映地区物流业需求的指标主要有以下两个指标。
1.货物运输量
地区货运量是指一个地区全部运输企业在一定的时期内实际运送的货物数量，其计量单位为吨。地区货运量是反映地区运输生产成果的指标，体现着运输业为地区经济服务的数量。事实上，地区货运量真实反映了本地区制造业生产的货物需要输出的量以及本地消费需要输入的货物的量，也就是说货运量也是反映地区经济发展对物流业需求的重要指标。
2.货运周转量
货运周转量是指在一定时期内，由各种运输工具实际完成运送过程的以重量和运送距离的复合单位(吨公里)计算的货物运输量，是一定时期内，运输部门实际运送的货物吨数和其运输距离的乘积。货物周转量弥补了货运量在反映物流业需求方面的不足，该指标包含的运输距离信息实际反映了地区因地理位置特征的不同对物流需求的不同。
(三)物流业供给能力指标
理论上讲，物流业供给能力指标应包括该地区的物流基础设施状况、物流信息系统状况和地区物流业的服务能力状况等方面，考虑到数据的可得性，我们选用以下三个指标来代表地区物流业供给能力。
1.运输线路密度
运输线路密度是指单位地区面积运输线路长度。一个地区的运输线路密度越高，表明该地区物流业基础设施建设状况越完备，地区物流供给能力越强。从理论上讲，运输线路长度应该包括公路、铁路、航空、水运以及管道的线路长度，但考虑到地区间的可比性和数据的可得性，本文选用了公路、铁路和水运三种运输线路长度并通过简单加总得到地区运输线路总长度，用地区运输线路总长度除以地区面积得到地区运输线路密度。
2.物流业就业人数
从生产理论来看，劳动是影响产出的最重要的生产要素。行业的就业人数是一个行业产出能力的重要体现，物流业是一个对劳动力依赖程度较高的行业，因此物流业就业人数也是反映物流业服务能力的重要指标。
3.物流业全社会固定资产投资额
全社会固定资产投资额是以货币表现的建造和购置固定资产活动的工作量，是反映固定资产投资规模、速度、比例关系和使用方向的综合性指标。物流业全社会固定资产投资额则是反映一个社会固定资产投资使用在物流业上的重要指标。从生产理论来看，资本是除劳动以外影响产出的另一重要生产要素，一个行业供给能力的大小与该行业的资本投入额具有密切的关系。
另外，地区物流业全社会固定资产投资的用途包括物流业基础设施的建设、地区物流信息系统的建设以及物流企业服务设施设备的投资等方面，因此物流业全社会固定资产投资额是反映地区物流业供给能力的综合指标。
三 物流业地区发展差异程度的测算
(一)数据的获得及处理
本文选用了《中国统计年鉴》1997—2011年共15年31个省市的上述五个指标的数据。2003年之前我国邮政业并于邮电通信业统计，考虑到2003年之前我国电信业的发展比较落后，在交通运输、仓储和邮电通信业中所占的份额较少，邮政业分离之前和分离以后的统计数据变化不大，再加上我们主要考查的是地区间发展差异的横向关系，在同一年份各地区的统计口径没有差异，因此对于2003年以前的数据我们用交通运输、仓储和邮电通信业的相关数据代替了交通运输、仓储和邮政业的相关数据。需要说明的是1996年重庆尚未成为直辖市，因此1996年及之前缺乏相应数据，因此本文对1996年相应指标基尼系数的计算是按照30个省市的截面数据计算得到的，考虑到数据涉及我国“九五”“十五”和“十一五”共三个五年规划涉及的历史时间的完整性，本文还是保留了1996年的相应数据(由于原始数据量大，本文在此不再列出)。
(二)物流业地区发展差异程度的计算
基尼系数是意大利统计学家基尼于1922年根据洛伦茨曲线提出的一个衡量收入分配不平等程度的指标，近年来众多研究者对基尼系数进行了拓展应用。如杨立勋、陈海龙运用基尼系数评价了我国地区间的经济发展差异程度[8]。本文运用基尼系数来描述地区间物流业的发展差异。
1.基尼系数的计算方法
基尼系数的计算方法较多，常用的主要有几何法、基尼平均差法、协方差法、等分法和矩阵法等[9-10]。由于本文研究地区间的发展差异，将每一个省份视为一个单位，不存在利用分组数据计算基尼系数的问题，因此可利用几何法中的连续分布形式来计算。
2.地区间物流业发展差异各指标基尼系数的计算结果
本文首先运用Excel对各指标原始数据进行了由小到大的排序，然后计算了累计地区百分比和各指标数据相应的累计百分比并绘制了相应的洛伦茨曲线，在此基础之上利用Eviews软件拟合了相应洛伦茨曲线的函数表达式，最后利用基尼系数积分法计算公式计算相应年份的基尼系数，其结果如表1所示。
四 物流业地区发展不平衡灰色关联度的计算
灰色关联理论由华中理工大学邓聚龙教授于1982年首先提出，后经众多学者研究和完善并被广泛应用于经济、社会等各个领域。灰色关联分析是灰色系统分析的主要内容之一，其基本思想是通过对系统统计数列几何关系的比较来分析系统中多因素间的关联程度，即认为刻画因素的时间变量之间所表示的曲线的几何形状越接近，则因素发展变化态势越接近，因而它们之间的关联程度越大。由于我国统计数据十分有限，灰度较大等原因，在分析系统关联因素时，与回归分析、方差分析、主成分分析等数理统计方法相比，灰色关联分析方法具有一定的优势，它对样本多少和样本有无规律都同样适用[11-12]。
(一)初值化
初值化是用数列的第一个数去除同一数列的所有数，得到的数列即为初值化数列。本文的基尼系数数据具有相同的量纲，不用无量纲处理，但考虑到计算的方便性和初值化处理不损失数据的方差信息，因此本文还是使用初值化来对数据进行了处理。对初值化处理后的序列记为：
(二)计算关联系数
目前，对于关联系数的计算方法，典型的主要有邓氏关联度、绝对关联度、T型关联度和改进的关联度等关于关联系数的四种计算方法。本文采用邓氏关联度中关于关联系数的计算方法，对于其优越性，肖新平进行了系统的阐释[13]，本文不再赘述。邓氏关联度中关联系数
的计算公式为：
式中p为分辨系数，取值范围通常为0.1～0.5，一般取0.5。
(三)计算关联度
邓氏关联度中参考序列和比较序列关联度等于两序列各时期的关联系数的简单平均值，即：
五 物流业地区间发展差异的灰色关联度分析
从表2数据可以看出，与地区间物流业增加值差异关联程度最高的是地区间货物运输量的差异，其次是地区间运输线路密度差异和物流业就业人数差异，最后是地区间物流业固定资产投资差异和地区间货物周转量差异。
(一)对地区间货物运输量差异与地区间物流业增加值差异高关联度的分析
前文已经阐释了货运量是反映地区物流需求的重要指标，地区间货物运输量差异与地区间物流业增加值差异的高关联度说明造成我国物流业地区发展差异的主要原因是各地区的物流需求差异。我们知道引起地区物流需求的原因是地区制造业产品需要输出的量和本地区消费需要输入的其他地区制造业生产的产品量，因此进一步可以说明我国物流业的发展仍然是需求推动型的发展模式，物流业的发展还处于被动发展的模式下，物流业作为国民经济发展的“加速器”作用还没有完全显现出来。而且，这种高关联性也说明了消费需求的增长在物流业发展乃至国民经济发展中的重要地位，以促进消费带动各地区货物运输量的增长，从而带动物流业乃至整个国民经济，仍然是促进物流业及国民经济增长的最主要手段。此外，这种高关联度还说明消费需求较低的地区物流业增加值水平也较低，因此为了缩减地区间经济发展水平的巨大差异，政府应注重提高收入分配的公平性，缩小收入的地区间差异，以促进消费水平的提高。
(二)对地区间运输线路密度差异和地区间物流业就业人数差异与地区间物流业增加值差异较高关联度的分析
虽然运输线路密度差异和地区间物流业就业人数差异与地区间物流业增加值差异的关联度低于货物运输量差异与地区间物流业增加值差异的关联度，但我们发现，其差距并不大。上文已经阐释了运输线路密度和物流业就业人数是反映物流供给能力的重要指标，那么这种高关联度说明影响我国物流业地区发展差异的另一主要原因是各地区物流业供给能力的差异。我们看到地区间运输线路密度差异与地区间物流业增加值差异的关联度高于地区间物流业就业人数与地区间物流业增加值差异的关联度，这说明在物流业供给能力的影响因素中，运输线路密度是比物流业就业人数更重要的因素。因此，为了利用物流业在经济发展中“加速器”的作用，缩减地区间经济发展的不平衡，政府应当在经济发展水平落后的地区进行道路、桥梁等基础设施的建设投资且投资额应当按照经济发展的落后程度有所倾斜，以提高经济发展水平落后地区的物流供给能力从而利用物流业“加速器”的作用推动经济发展水平落后地区实现较快的经济增长。物流业就业人数差异与地区间物流业增加值差异的较高关联度说明，我国物流业还处于发展的低水平阶段，对劳动力的依赖程度还很高。
(三)对地区间物流业固定资产投资差异和地区间货物周转量差异与地区间物流业增加值差异低关联度的分析
地区间物流业固定资产投资差异和物流业增加值差异的低关联度说明，物流业固定资产投资不是造成物流业地区发展差异的主要原因，同时也反映出物流业增长过程中投资不是促进物流业增长的主要因素，投资的地区间显著差异对地区间物流业增加值差异的影响不大。因此在物流业的发展过程中，政府不能仅依靠通过增加投资来促进地区物流业的增长。此外也说明我国物流业存量资本投资的使用方向可能仅仅投入到了一些低效率的用途上，对于具有较高效率的如现代化物流设施设备、物流信息系统的建设等方面固定资产投资较少，因此物流业固定资产投资的变化不能在增加值方面迅速得以体现。
货物周转量是包含货物运输距离和货物运输量信息的物流需求指标，研究也发现货物运输量的地区间差异与地区物流业发展程度差异高度相关，那么对于地区间货物周转量差异与物流业增加值差异的低关联度的合理解释便是货物周转量包含的运输距离信息影响了其关联程度。也就是说地区货物运输的总距离差异对物流业增加值的地区差异影响不大，对于这一点，笔者认为原因有以下两个方面：第一是货物周转量指标主要包含的是本地区因消费需要输入的其他地区的货物和本地区生产销往外地的货物的运输距离信息，这样的信息不反映地理位置的区位优势信息，反而运输距离越长还反映了一个地区在运输方面具有一定的区位劣势，这使得货物周转量指标包含的运输距离信息与物流业增加值呈负相关，从而抵消掉了其中包含的运输量信息的正相关作用。第二是因为我们选用的物流业增加值其实质是交通运输、仓储和邮政业增加值。众所周知，直至今天我国的社会物流水平仍然非常落后，众多生产企业也主要依靠自建的物流系统为本企业提供物流服务，而企业自己提供的物流服务带来的增加值很难在统计信息中得以反映，所以运输距离对物流业增加值的影响也难以反映出来。
六 结论、建议与说明
综上所述，我们可以得到以下两个主要结论：第一，造成我国物流业地区发展差异的主要原因是地区间物流需求差异，而解决地区间物流需求差异的根本措施是以促进消费作为拉动经济增长的关键措施，经济发展水平落后的地区更应当以促进消费带动本地区经济增长，进而带动本地区货物运输量的增长以提高本地区的物流业增加值，进一步通过物流业“加速器”的作用推动本地区经济快速增长，形成良性循环。第二，物流业基础设施建设的不平衡是影响地区间物流业发展差异的供给方面的主要原因，因此在利用物流业“加速器”作用的过程中，物流业基础设施水平落后的地区还应当重视物流业基础设施的建设，应力求通过道路、桥梁等物流基础设施建设使得在提高本地区物流需求水平的同时提高本地区物流业的供给能力，以充分利用物流业“加速器”的作用推动地区经济快速增长。
基于上述分析，本文提出以下几点建议：第一，政府应鼓励经济发展水平落后的地区优先发展现代物流业以充分利用现代物流业“加速器”的作用推动国民经济增长，缩小地区间经济发展的不平衡。第二，应在鼓励外销的基础上通过调整收入分配、建立健全社会保障制度等措施来促进居民消费水平的普遍提高，实现经济增长的同时促进物流需求水平的提高进而促进物流业增加值的提高，使物流业与制造业乃至整个国民经济形成良好的相互促进的发展模式。第三，在鼓励发展现代物流业的过程中，应鼓励基础设施水平落后的地区优先进行道路、桥梁等基础设施的建设，对于基础设施水平较好的地区，则应当鼓励其在现代物流设施设备的投资和物流信息系统建设方面的投资。第四，中央政府应对物流业发展水平落后的地区给予一定的资金和政策倾斜，应通过转移支付的方式增加对经济发展水平落后地区的投入，以促进经济发展水平落后地区消费需求的增长和制造业的成长，使这些地区能够尽早形成物流业与制造业和国民经济良性的互动循环机制。
需要说明的是，本文在研究过程中，限于统计数据可得性等方面的原因还存在很多缺陷，需要在今后的研究中进一步提高，具体来说主要有以下几个方面：第一，对于影响物流业产出的因素不能够全面体现出来，如物流教育培训投入、地区地理位置区位优势、物流信息化水平等因素对物流业的影响没能取得相应的数据。第二，在指标的选择过程中，本文用相近指标代替了相应的指标，这种代替从本质上来讲是不尽完善的，如以交通运输、仓储和邮政业增加值代替物流业增加值并不能反映诸如流通加工业、包装业、货代业等其他物流业的增加值。第三，本文在研究影响物流业产出地区差异因素的过程中，尽管得出了各影响因素的关联度高低程度，但没有得到各因素对物流业产出差异的具体影响程度，即没有得到一个它们之间准确的计量关系。期望在不久的将来随着统计数据的进一步完善，我们能够解决上述问题。
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