区域经济和区域物流相关性的系统动力学研究，本文主要内容关键词为：相关性论文,动力学论文,区域经济论文,区域论文,物流论文，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。
文章编号：1003-1421(2009)11-0082-05 中图分类号：F061.5；F259.22 文献标识码：A
对物流经济系统进行系统动态学模拟，可以了解区域物流和区域经济的发展趋势，以及相互间的促进关系，为两者的发展提供对策与建议。虽然尤安军等人对系统动力学方法在物流系统分析中的应用进行了初步研究[1]，于洋采用系统动力学方法构建了物流和经济发展的系统动力学模型，并且分析了我国物流产业的发展对策[2]，但是缺少根据具体地区的物流经济系统进行探讨。帅斌等人对影响物流产业发展的外部环境通过系统动力学原理作了一定的分析，但是只给出了系统解决的框架[3]。本文在这些研究成果的基础上，运用系统动力学原理，对四川省经济和物流的相互关系进行探讨。
1 系统动力模型的建立
系统动力学出现于1956年，是美国麻省理工学院JW福瑞斯特教授最早提出的一种对社会经济问题进行系统分析的方法论和定性与定量相结合的分析方法，是以系统反馈控制理论为基础，以计算机仿真技术为手段，定量研究系统发展的动态行为的一门应用学科。系统动力学主要以反馈回路来描述复杂系统的结构，这些反馈回路的交叉、相互作用形成了系统的总功能和行为，并对环境的变化作出反应[2]。本文采用的系统动力学软件Vensim PLE是Vensim系统动力学模拟环境个人学习版软件。该软件是一个基于Windows界面的系统动力学建模工具，提供了功能强大的图形编辑环境，其主要特点是利用图示化编程建立模型；数据共享性强，提供丰富的输出信息和灵活的输出方式；对模型有多种分析方法和真实性检验。
1.1 系统因果关系分析
任何系统动力模型的建立都离不开其变量之间因果关系的分析。在以往的系统动力学建模过程中，对系统边界内变量的选择及因果关系的确定，基本上是根据相关领域专家的定性分析。钱晓英等在物流对经济增长影响的协整性分析中，指出物流发展水平、物流固定资产投资和GDP这些因素之间存在长期稳定的关系[4]。因此，本文选取物流固定资产投资额、区域GDP等变量作为模型的参数。
根据有关研究得出的物流和经济之间的关系，可绘制出区域经济和区域物流相关性因果图（见图1）。图1可以描述为：经济的发展能刺激物流的需求，但随着物流需求的增加，物流的实际供给能力满足不了需求，造成物流“瓶颈”，从而限制经济的进一步发展；随着经济的发展，物流业的投资将会增加，包括物流人才的培养和物流基础设施的建设，物流的供给能力将得到提高，表现在物流量的增加，进而增加物流业产值，促进当地经济发展；物流供给能力的提高也来源于人才的增加，随着经济的发展，教育事业得到发展，物流管理人才的培养逐渐被重视，从而会创造出更大的物流产值。
1.2 建立系统模型
建立的系统动力模型分为三个子系统：区域经济系统、区域人口系统、区域物流系统。区域经济系统中主要包括区域经济增长和增长的阻碍；区域人口系统中包括区域人口的出生、死亡；区域物流系统中分为物流需求和物流供给两部分。根据图1可以绘制出如图2所示的系统动力流程图。大量文献资料表明：区域经济的发展水平可以用区域国内生产总值(GDP)来衡量，区域物流的发展水平可以用物流基础设施（主要是交通运输设施）、物流业产值、物流固定资产投资额、物流供给能力和需求、物流人才等几个指标来衡量。为了便于统计，本文将物流固定资产投资额作为物流基础设施的投资额。物流需求作为商品需求的派生物，与消费品销售、生产资料市场直接相关，而商品市场的规模又决定物流需求的大小，因此将社会消费品零售总额作为物流需求的衡量指标，货物周转量与其单价的乘积可以作为物流供给能力的衡量指标[5-6]。
1.3 系统模型的方程及说明
根据图1和图2，模型中各变量的相互定量关系可以用以下指标数据表示。
(1)区域人口总数=INTEG（人口增长数—人口死亡数，初始值）。
(2)人口死亡率=0.01080。
(3)人口出生率=0.00645。
(4)人口增长数=区域人口总数×人口出生率。
(5)人口死亡数=区域人口总数×人口死亡率。根据四川省1998-2006年的人口相关数据分析，人口出生率和死亡率都随着经济发展在逐年降低，并保持在一定水平上，所以根据这9年的人口情况数据，得出出生率和死亡率分别为0.00645、0.01080。
(6)区域GDP=INTEG（经济增长—经济阻碍，初始值）。
(7)经济增长率=C。在经济发展比较平稳阶段，经济增长速率通常保持在一定水平范围内，通过对四川省近10年GDP数据的分析，可以假设其为一常数。
(8)经济增长=区域GDP×经济增长率。
(9)经济增长阻碍因子=0.06。由图1可以看出，物流“瓶颈”的作用会阻碍经济的发展，因此以经济增长阻碍因子代表这一影响，其值随供需之间的匹配程度而发生变化。为了简化模型，假定其值为0.06。
(10)经济阻碍=经济增长阻碍因子×物流实际供需差异。
(11)物流实际供需差异=物流实际需求—物流实际供给能力。
(12)物流实际需求=物流需求×物流实际需求转换因子。
(13)物流需求=INTEG（物流需求增长率—物流需求阻碍率，初始值）。
(14)物流实际需求转换因子=0.8。假设由经济水平产生的物流需求80%能转换成实际物流需求，这是由国内经济环境决定的。
(15)物流需求增长率=经济增长率。
(16)物流需求阻碍率=供需比×物流需求增长率。
(17)供需比=物流实际需求／物流实际供给能力。
(18)物流供给能力=INTEG（物流供给增长率—物流供给能力消耗率，初始值）。
(19)物流供给增长率=物流基础设施的投资因子+物流管理人才因子。
(20)物流基础设施的投资因子=固定资产投资系数×物流投资额。
(21)固定资产投资系数=0.7。
(22)物流投资额=区域GDP×投资比例。
(23)投资比例=0.05。假设投资比例为物流固定资产投资额和区域GDP的比值，对收集的数据计算分析得出投资比例值大致为0.045，取0.05。
(24)物流管理人才因子=区域GDP×管理人才效益系数。
(25)管理人才效益系数=0.05。物流供给增长率主要根据人才和设施的投资来衡量。物流的发展离不开物流管理人才和先进的设施设备。设施主要由固定资产的投资额来衡量，对于人才的影响，本文将物流业产值的50%视为由人才因素带来的效益。据统计数据显示，最近10年发展中国家流通业对国民经济的贡献率约在10%左右。因此，假设物流管理人才带来的经济效益为区域GDP的5%，即管理人才效益系数为0.05。
(26)物流供给能力消耗率=物流供给能力×消耗系数。
(27)消耗系数=0.033。消耗系数设为物流固定交通运输设施的折旧率，大致为3.3%。
(28)物流供给实际能力因子=0.7。由于我国物流管理水平还处于发展阶段，物流设施等供给能力不能完全转换成实际供给能力，所以假设物流供给实际能力因子为0.7。
(29)物流实际供给能力=物流供给能力×物流供给实际能力因子。
其中，区域人口数、物流需求、物流供给能力、区域GDP是系统模型中的状态变量；人口死亡率、出生率等为常数变量，直接影响状态变量的大小。
2 系统动力模型的模拟结果分析
运用系统动力软件Vensim PLE对建立的系统动力模型进行模拟。在10个常数变量中，只分析对经济和物流有直接影响作用，且和政府经济政策相关的五个常数变量，即在保持其他常数变量不变的条件下，分别改变经济增长率和经济阻碍因子、物流供给实际能力因子、物流实际需求转换因子、投资比例系数这五个变量的值，比较分析不同的改变对状态变量的影响效果。
2.1 对影响区域经济的常数变量的改变
主要是改变经济增长率和经济增长阻碍因子的值，从而得出最佳经济发展情况。方案1为经济增长率和经济增长阻碍因子的值都为0.08；方案2为经济增长率的值为0.08，经济增长阻碍因子的值降为0.06；方案3为经济增长率的值增加到0.11，而经济增长阻碍因子的值降为0.02，模拟运行结果如图3所示。可以看出，改变经济增长率和经济增长阻碍因子的值，是为了得到仿真结果与实际更符合的方案，并将其作为其他方案的参照。
图3 区域GDP模拟结果
如图3所示，通过与四川省年国内生产总值比较，方案3更符合实际情况（四川省2007年国内生产总值上万亿元），而根据方案1、方案2对应的经济相关系数模拟出的GDP值与实际相差较大。因此，方案3的经济相关系数取值较合理，模型的基本经济背景是经济增长率为0.11，经济增长阻碍率为0.02。
在不同的经济环境中相应的物流供给能力情况如图4所示。分析图3、图4可知，区域经济增长率的增加，使物流供给能力的增加，这在一定程度上刺激物流需求，从而促进物流业的发展。这证明了四川省经济和物流的关系，符合物流和经济之间正相关的整体规律。
2.2 对物流供给能力的改变
在方案3的基础上，改变物流供给实际能力因子，即改变物流现有设施等资产的实际利用率。根据设定方案3的物流供给能力利用率为0.7，为了便于比较，设定方案4的物流供给能力利用率为0.5，方案5的物流供给能力利用率为0.9。模拟结果如图5所示，说明物流供给能力利用率对四川省GDP有一定影响，即物流供给能力利用率高，则GDP大。
2.3 对物流需求的改变
在方案3的基础上，改变物流实际需求转换因子，即改变经济所产生的物流需求被市场满足的比例。方案3中需求转换率为0.8，方案6中需求转换率设为0.6，方案7中假定全部需求都得到满足，即需求转换率为1.0。模拟结果如图6所示，说明在四川省高需求转换率可以带来高GDP。从图6中可以看出，当物流需求被全部满足时所带来的GDP值最大，这是在物流供给能力能充分满足需求的前提下存在的。方案3和方案6的比较说明当物流需求和物流供给能力不匹配程度越大时，带来的经济阻碍作用越大，由于方案3中的需求和供给差量大于方案6，所以由物流业形成的GDP值小。这就提出了一种经济政策思路：应该和谐物流业中的供需，但又不能一味地让需求去适应供给能力，对于大的需求市场，应该大力发展物流产业，增大物流方面的投入，增强物流供给能力，从而使供需匹配。当物流供给能力达到一定水平时，物流需求完全被满足，由物流业创造的经济价值将会大幅度增加，从而促进整个区域经济的发展。
2.4 对物流投资额的改变
改变投资比例系数以得出不同的物流业投资政策带来的经济效益。方案3中的投资比例值为0.05，假定方案8中的投资比例值为0.07，方案9中的投资比例值为0.02，模拟结果如图7、图8所示。显然，高投资比例值对GDP的促进作用更大，带来的经济效益更好，表现在其对应的GDP值高。这是因为物流业投资比例高，使物流的供给能力增强（见图7），而良好的经济环境带来巨大的物流需求，在物流基础设施设备不断完善的基础上，供需达到平衡，物流业得到发展。而由于物流业投资的增强，物流需求在供给能力充足的基础上，刺激了新的物流需求，从而使物流需求市场扩大，物流需求量增加（见图8），从而促进了经济发展。
图8 不同投资比例对物流需求的影响
2.5 物流供需能力之间的相互关系
四川省物流需求与供给能力的关系，可以通过对图9的不同供给能力条件下物流需求的变化分析得出。现假定方案10中其他经济条件不变，而物流供给能力利用率为0.9，方案11中供给能力利用率为0.5，从图9中可以看出，四川省物流业处于健康发展状态，供需之间符合一般经济原理中供需平衡关系。
图9 不同供给能力对需求的影响
3 结论
通过改变和政府经济政策相关的常数变量的值，运用软件模拟区域GDP在不同条件下的发展情况，可以得出以下结论。
(1)经济越发展，对物流需求和物流供给能力的促进作用越大。
(2)四川省物流供给能力和GDP是正相关的，大的供给能力对应大的GDP值。
(3)四川省的物流发展需求和供给不平衡。只有加强供需之间的平衡性，物流业对经济发展的促进作用才会更大，否则，高的物流需求和低的供给水平会给经济带来阻碍作用。
(4)加大物流业的投资力度，也会对经济发展起到促进作用。
由于评价经济和物流的指标到目前为止还没有明确的界定，而且一些衡量指标只是从定性上描述，因此所选择的系统变量指标不能完全代表实际情况，这是本文的不足之处，在今后的研究中应该明确界定并建立能够定性与定量描述经济和物流状况的指标体系，使选择的系统变量指标更加接近实际情况。
收稿日期：2009-03-30
修订日期：2009-05-03
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