茂名市物流产业竞争力的横向比较评价研究

摘要：选择阳江市、湛江市的物流产业作为茂名市物流产业的比较对象，通过全面比较评价阳江、湛江、茂名的物流产业竞争力，掌握茂名市物流产业的优势及不足。首先构建三级评价指标体系，从广东省统计年鉴获得主要数据，用层次分析法确定中间层指标和底层指标的相对权重，根据A.古林法原理计算评价对象在底层指标的价值评定量，再依次计算评价对象的综合评定结果，并提出茂名市物流产业的发展建议。

关键词：物流产业竞争力层次分析法A.古林法茂名市

对一个区域的物流产业竞争力进行评价，有助于全面评估该区域的物流产业现状，对制定区域物流发展对策有重要作用。一些文献构建了评价区域物流产业竞争力的评价指标体系[1-3]，但是其指标客观性不够好，其指标特性决定了其数据来源的可靠程度难以得到保证。一些文献研究了对区域物流产业竞争力进行评价的模型，如杨玉香运用模糊综合评价法构建区域物流竞争力评价模型，李晔对河南省物流产业与其他各产业之间的产业关联效应和产业波及效应进行分析，刘玉美利用因子分析法对湖南省14个市进行比较分析。本文则从横向比较评价的角度研究茂名市的物流产业竞争力问题。

在研究一个区域的物流产业竞争力时，把该区域与可比性强的其他区域做横向比较评价研究也是全面掌握其物流产业优势及不足的手段之一。首先选定可比性强的区域作为其比较对象，通过全面、充分的横向比较评价，掌握相对于比较对象所存在的不足和优势，有助于对该区域进行发展对策研究。阳江市、湛江市与茂名市地理位置相邻、社会经济发展水平接近，本文认为阳江市、湛江市的物流产业与茂名市物流产业最具有可比性，所以选择阳江市、湛江市的物流产业作为茂名市物流产业的比较对象。通过一系列指标评价阳江、湛江、茂名三市的物流产业竞争力，为茂名市的物流产业发展对策研究奠定基础。

1 构建评价指标体系

在构建评价指标体系时，主要考虑评价指标的客观性、评价指标数据来源的可行性，这有利于保证评价过程尽量少受到人为主观因素的影响。

本文构建了三级评价指标体系。最高层是对评价对象的综合评价，指标是物流产业竞争力（A）。中间层包含6个评价指标，分别是对物流服务的需求（B1）、物流业发展水平（B2）、地方经济规模（B3）、地方经济水平（B4）、物流基础设施与设备（B5）、物流产业规模（B6）。底层包含35个评价指标，分别是人口密度（C11）、批发和零售业法人单位数（C12）、粮食作物总产量（C13）、水产品产量（C14）、水果总产量（C15）、猪肉产量（C16）、物流网络成熟度（C21）、物流人力资源供给水平（C22）、物流技术竞争力（C23）、物流业投资占全部投资比重（C24）、物流产业资源消耗水平（C25）、地区生产总值（C31）、地方公共财政预算收入（C32）、电力消费量（C33）、社会消费品零售总额（C34）、金融机构本外币各项存款（C35）、从业人员人数（C36）、人均地区生产总值（C41）、人均地方公共财政预算收入（C42）、在岗职工年平均工资（C43）、农村居民人均纯收入（C44）、重点服务业企业平均营业收入（C45）、规模以上工业企业平均产值（C46）、公路通车里程（C51）、公路等级路（C52）、公路未铺装路面（C53）、港口货物吞吐量（C54）、民用载货汽车（C55）、民用汽车总计（C56）、物流业产业单位数（C61）、物流业产值（C62）、物流业在岗职工数（C63）、物流业固定资产投资（C64）、货物周转量（C65）、快递业务量（C66）。

在底层指标中，C11~C16、C21~C25、C31~C36、C41~C46、C51~

C56、C61~C66分别是对中间层指标B1、B2、B3、B4、B5、B6的进一步细化。C21、C22、C23、C25是灰色指标，其他是白化指标；C25、C53属低优指标（其值越大，导致评价对象的价值评定量越小），其他均属高优指标（与低优指标相反）。灰色指标与低优指标在数据处理和计算过程中有别于其他指标。

2 评价指标的数据

评价指标的数据质量和数据来源的可靠性是保证评价结果客观性的关键，而数据统计口径的统一和统计时间的一致有利于保证数据的质量和可靠性，本文采用的主要数据来源于广东省统计局2013年公布的广东统计年鉴。评价指标的数据见表1。

3 计算过程

3.1 确定各层评价指标相对于其上层指标的权重。本文用层次分析法确定各层评价指标相对于其上层指标的权重。首先计算中间层6个指标相对于最高层指标A的权重，

其计算过程见表2，得w0=(0.15，0.27，0.09，0.09，0.27，0.12)T。

计算指标相对权重时采用了方根法，首先把判断矩阵的元素按行相乘得到新向量，再把新向量的每个分量开n次方得wi，将所得向量wi归一化即为权重向量w0。

按同样原理计算底层指标相对于6中间层指标的权重，得w=(0.10，0.25，0.20，0.16，0.20，0.09)，其一致性比例C.R.=0.093；

w=(0.25，0.19，0.31，0.11，0.14)T，C.R.=0.017；

w=(0.20，0.18，0.13，0.23，0.14，0.11)T，C.R.=0.089；

w=(0.14，0.23，0.20，0.18，0.11，0.13)T，C.R.=0.069；

w=(0.24，0.20，0.11，0.16，0.20，0.09)T，C.R.=0.071；

w=(0.16，0.20，0.11，0.16，0.23，0.13)T，C.R.=0.092。

3.2 计算各评价对象在底层指标的价值评定量。鉴于底层指标的数据主要是定量数据，本文用关联矩阵法的A.古林法计算、确定各评价对象在底层指标的价值评定量。以计算评价对象在人口密度指标C11的价值评定量为例，其计算过程见表3。

表3人口密度指标的价值评定量计算

[指标

C11

对象

D1

D2

D3

数值

310.46

536.11

522.23

Rij

0.58

1.03

-

Kij

0.59

1.03

1.00

Vij

0.23

0.39

0.38]

用同样方法计算评价对象在底层指标的价值评定量，得到结果见表4。

表4评价对象在底层指标的价值评定量

[指标&D1;&D2;&D3;&指标&D1;&D2;&D3;&C11;

C12

C13

C14

C15

C16

C21

C22

C23

C24

C25

C31

C32

C33

C34

C35

C36

C41&0.23

0.27

0.19

0.35

0.10

0.17

0.20

0.29

0.29

0.21

0.21

0.19

0.20

0.28

0.21

0.18

0.18

0.38&0.39

0.33

0.40

0.38

0.43

0.30

0.47

0.41

0.29

0.45

0.49

0.40

0.43

0.40

0.39

0.48

0.45

0.28&0.38

0.39

0.40

0.27

0.46

0.53

0.33

0.29

0.41

0.34

0.30

0.41

0.37

0.32

0.40

0.34

0.38

0.34&C42;

C43

C44

C45

C46

C51

C52

C53

C54

C55

C56

C61

C62

C63

C64

C65

C66

&0.32

0.23

0.33

0.30

0.31

0.17

0.18

0.60

0.08

0.18

0.22

0.36

0.13

0.17

0.20

0.18

0.22

&0.33

0.39

0.34

0.40

0.34

0.48

0.41

0.16

0.81

0.37

0.38

0.43

0.62

0.56

0.51

0.56

0.48

&0.35

0.38

0.34

0.31

0.36

0.35

0.41

0.24

0.11

0.45

0.40

0.21

0.25

0.27

0.29

0.26

0.30

&]

为了便于对所有底层指标进行定量计算，把4个灰色指标C21、C22、C23、C25进行5级量化，量化值分别为很好（高）~0.9，较好（高）~0.7，一般~0.5，较差（低）~0.3，很差（低）~0.1。另外，由于C25、C53属低优指标，在计算其重要度Rij时采用的原理不同于其他底层指标，因为希望资源消耗水平越低越好、未铺装路面越少越好，所以其重要度Rij采用了其他底层指标计算方法所得比例的倒数。

3.3 评价对象的综合评定结果。根据评价对象在底层指标的价值评定量及底层指标相对于中间层指标的权重，依次计算评价对象在中间层指标的价值评定量，结果见表5。

表5评价对象在中间层指标的价值评定量

[指标&D1;&D2;&D3;&B1;

B2

B3

B4

B5

B6&0.22

0.25

0.21

0.31

0.21

0.21&0.38

0.40

0.42

0.34

0.45

0.53&0.40

0.35

0.38

0.35

0.34

0.26&]

同样原理，依据评价对象在中间层指标的价值评定量及中间层指标相对于最高层指标的权重，计算评价对象的综合评定结果，其计算过程见表6。

表6计算评价对象的综合评定结果

[&B1;&B2;&B3;&B4;&B5;&B6;&Vi;&0.15&0.27&0.09&0.09&0.27&0.12&D1;

D2

D3&0.22

0.38

0.40&0.25

0.40

0.35&0.21

0.42

0.38&0.31

0.34

0.35&0.21

0.45

0.34&0.21

0.53

0.26&0.24

0.42

0.35&]

由表6可知，VD2>VD3>VD1，说明湛江的物流产业竞争力相对较强，茂名其次，阳江的物流产业竞争力最弱，与湛江、茂名的物流产业竞争力存在一定差距。

4 茂名市物流产业的对策建议

4.1 茂名市与湛江市的地方经济规模相差不大，但是物流产业规模差距较大，特别是在货物周转量、物流业产值等指标上的差距尤其明显，反映出茂名市物流产业的规模与自身经济规模不匹配。所以茂名市需要给予发展中的物流产业更多支持，积极培育地方物流企业的发展，尽快做大做强物流产业，为地方社会经济的协调发展奠定基础。

4.2 地方经济水平、对物流服务的需求等指标的表现相对理想，说明当前茂名市的物流产业有很好的发展环境，如果能抓住这一良好的发展机遇，茂名市物流产业有望在短期内实现快速发展。建议茂名市政府统筹与物流产业相关的政府职能部门制定地方物流产业发展规划，出台切实可行的对策措施，促进物流产业快速、健康发展。

4.3 从地方经济规模、地方经济水平等指标来看，茂名市有能力建设更完善的交通基础设施。建议进一步完善、建设交通基础设施，为打造与地方经济规模、地方经济水平相适应的物流运输体系奠定物质基础，特别是完善公路体系，提升村、镇公路质量，促进港口、铁路及其他相关设施的建设。

参考文献：

[1]胡伟，倪良新.安徽区域物流产业竞争力评价指标体系研究[J].市场周刊，2012（5）：51-53.

[2]李虹.关于我国区域物流竞争力的分析与评价——以辽宁为例[J].技术经济与管理研究，2012（4）：108-111.

[3]王海萍.区域物流软环境评价指标体系构建研究[J].商业研究，2012（6）：74-79.

基金项目：2012年茂名市哲学社会科学规划项目（2012QN03）阶段性成果。

作者简介：赵晶英（1981-），男，贵州黔西人，研究方向：区域物流规划、物流系统仿真。