基于灰色关联分析的区域物流发展的经济影响因素研究——以吉林省为例

肖 静，董庆雪

(长春大学 管理学院，长春 130022)

基于灰色关联分析的区域物流发展的经济影响因素研究
——以吉林省为例

肖 静，董庆雪

(长春大学 管理学院，长春 130022)

以吉林省2010-2014年的数据为依据，采用灰色关联分析方法，将吉林省货运周转量作为参考数列，吉林省地区生产总值、工业总产值、农业总产值、公路里程、社会消费品零售总额、固定资产投资额作为比较数列进行关联度分析，最后将结果排序，从而判定了区域经济视角下各个因素对区域物流的影响，并对吉林省区域物流业的未来发展提出了对策与建议。

吉林省；区域经济；区域物流；灰色关联分析

0 引言

现阶段，随着世界经济的快速发展和经济全球化的不断加强，物流业已成为衡量一个国家和地区现代化程度与综合实力的重要标志，尤其是区域物流在区域经济发展过程中举足轻重。区域物流是各个区域之间或者同一区域内的物流活动，指在一定范围内借助区域物流基础设施，通过陆路、水路、航空等运输方式，将各种物品从生产地运输到消费地的过程。区域经济是在一定区域范围内的各种经济活动，包括社会生产、资源配置等，由于各地区地理环境、社会经济条件存在差异，因而各区域经济发展具有不同的特征。促进区域经济发展的实质就是按照区域差异优化资源配置，并建立物流园区，实现作业一体化，最大限度降低物流成本，从而促进国民经济的快速稳定增长。可以说，区域经济是区域物流发展的基础，区域物流是区域经济发展的支柱，二者之间相互作用、相辅相成、不可分割。深度探究区域物流发展的经济影响因素是提高区域物流发展能力、促进区域经济发展的重要手段，要想实现区域经济的长期稳定增长，就必须加强区域物流能力的协同发展。因此，本文以吉林省为例，通过参考《吉林省统计年鉴》，采用灰色关联分析方法研究了区域经济视角下影响区域物流发展的因素。

1 国内外研究状况

目前，在区域经济一体化的浪潮中，区域之间经济的竞争加剧，区域物流业在这一竞争中愈加重要。随着社会消费品零售总额在地区生产总值中的比例不断增长，实现产品从生产到消费的快速转移是促进社会经济发展的重要途径，而经济的快速增长同时也加大了对物流业的需求。在这种情况下，区域物流与区域经济之间这一互动关系得到了国内外广大学者的关注。

国外对这方面的研究开始得较早。D Kisperska-Moron(1994)在波兰经济快速转型时期，对波兰经济与物流的深层次关系进行了分析，得出了物流在经济转型期间对经济发展起到促进作用的结论[1]。Rodrigo A Garrido等(2000)利用印度铁路1990-1995年的数据，采用多向量自回归模型预测出印度铁路货运需求的长期结构关系，进一步验证了印度的铁路运输和经济之间有很强的关联性[2]。T Schwane(2003)在研究影响区域物流发展因素时采用逆向思维，提出了“空间不匹配”问题，认为在研究物流的同时也需要考虑到城市交通规划和城市改造中各个方面“空间不匹配”问题[3]。

近些年来，国内对这方面的研究也越来越多。徐茜、黄祖庆(2011)以浙江省为例，采用线性回归方法对区域物流能力与区域经济之间的相关性进行分析，得出了区域物流与区域经济之间协同发展的结论，认为浙江省应构建物流服务信息平台，加强物流供需双方的顺畅沟通，提高沟通效率，促进区域物流与区域经济的协调发展[4]。余树等(2015)通过收集吉林省1983-2012年的数据，计算区域经济物流弹性系数，对吉林省物流能力与经济发展的关系进行判定，研究结果表明，吉林省区域经济GDP增长与区域物流能力呈二次多项式关系，吉林省区域物流能力与区域经济发展之间存在明显的互动关系[5]。宋新平(2014)以河南省为例，运用灰色关联度分析方法对相关经济因素进行分析，结果显示，交通运输、仓储和农业总产值对区域物流发展影响最大，区域产业结构对区域物流业发展具有导向性作用，区域物流发展促进区域经济竞争力的提高，因此，河南省应建设并完善区域物流网络，以经济发展拉动区域物流需求[6]。邵阳、梁亮等(2009)采用计量经济学的分析方法，建立了吉林省经济增长和物流业相互关系的计量模型，通过实证分析了区域物流业与经济增长之间的关系，测量了区域物流业对吉林省经济发展的贡献作用[7]。从以上文献可以看出，在全国经济振兴的过程中，区域物流对经济的发展起着积极的能动作用，具有举足轻重的地位，区域物流合理化是社会经济发展的助推器，也是社会经济发展的必然趋势。

2 灰色关联度模型及可行性分析

著名学者邓聚龙教授在1982年首先提出了灰色系统理论，主要用于解决“部分信息已知、部分信息未知”的“贫信息”不确定性系统问题。灰色关联度分析法是灰色系统理论的主要内容。对于两个系统之间的因素，其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度，称为关联度。灰色关联度分析方法就是基于因素之间发展趋势的相似或相异程度测量因素间关联程度的一种方法。

灰色系统理论最早应用于控制论，是一种研究少数据、贫信息不确定性问题的新方法，因灰色关联度具有较好的预测分析能力，其应用逐渐涉及社会经济领域。由于经济系统不是客观实体，没有具体的函数模型，而灰色关联度分析方法正是建立在这样的灰色系统基础上，因而在诸多领域内都取得了较好的应用效果。物流业也是一个典型的灰色系统，近些年有不少学者选择利用灰色关联度分析方法来预测物流行业的需求，并取得了一定的成果。

灰色关联分析方法的计算过程共分为五步：

(1)确定反映系统行为特征的参考数列和影响系统行为的比较数列。

假设参考数列为X0、比较数列为Xi，Xi(T) 表示i序列第T个时刻的值，那么，

X0={X0(T) |T=1,2,3,…,n}；

Xi={Xi(T) |T=1,2,3,…,n},其中i=1,2,3，…，m。

(3)求参考数列与比较数列的灰色关联系数。

则灰色关联系数的表达式为：

通常取ρ=0.5 ，ζ0i表示第i个序列各个时刻关联系数的集合。

(4)求关联度。关联度的一般表达式为

表示第i个比较数列对参考数列的关联度。

(5)排关联序。因素间的关联程度主要是用关联度的大小次序描述，γ值越大，则比较数列与其相对应的参考数列就越相似。

3 吉林省区域物流发展影响因素的实证分析

3.1 指标的选择

灰色关联分析法中最重要的是找到一个能够全面衡量物流业发展水平的指标作为参考数列，本文在已有研究基础上分析认为，研究吉林省区域物流发展的经济影响因素应选取吉林省货运周转量(亿吨公里)作为反映吉林省物流业发展状况的映射量X0。由于吉林省是我国最重要的汽车产业基地、化工产业基地及商品粮基地，加工制造业与农业比较发达，因此，比较数列应选取地区生产总值(亿元)X1、工业总产值(亿元)X2、农业总产值(亿元)X3、公路里程(公里)X4、社会消费品零售总额(亿元)X5和固定资产投资额(亿元)X6。通过对这些指标进行灰色关联度分析，排出关联序，进而分析影响吉林省区域物流发展的经济因素。

3.2 数据收集与分析

根据吉林省区域物流发展状况，选取2010-2014年的统计数据(见表1)进行建模分析。数据均来自于《中国统计年鉴》和《吉林省统计年鉴》。

表1 影响吉林省区域物流业发展因素指标数据表

数据来源：吉林省2015年统计年鉴

应用模型计算如下：

第一，确定参考数列X0和比较数列Xi，Xi(T)表示i序列T时刻的值，则

X0={X0(1)，X0(2)，X0(3)，……X0(n)}；

X1={X1(1)，X1(2)，X1(3)，……X1(n)}；

X2={X2(1)，X2(2)，X2(3)，……X2(n)}；

Xi={Xi(1)，Xi(2)，Xi(3)，……Xi(n)}。

…………………………………………

其中，i={0，1，2，3，…，m}；T={1，2，3，…，n}。

第二，无量纲化处理，由公式

首先，求差序列。差序列表达式为：

Δ01={0，0.0831，0.1337，0.2023，0.2551}；

Δ02={0，0.1553，0.2810，0.3814，0.4598}；

Δ03={0，0.0408，0.1019，0.1525，0.2113}；

Δ04={0，0.1217，0.2132，0.2611，0.2754}；

Δ05={0，0.0391，0.1180，0.2453，0.3976}；

Δ06={0，0.3629，0.2553，0.2657，0.1589}。

由上述计算结果可得

Δmin=0,Δmax=0.4598。

表2 关联系数

第四，求关联度。由于关联系数是比较数列与参考数列在各个时刻的关联程度的集合，相对比较分散，因而求出各个时刻关联系数的平均值，作为比较数列与参考数列关联程度的数量表示。

表3 关联度结果

第五，对关联系数进行排序，γ值越大，比较数列与其相对应的参考数列就越相似。

由表3可以看出，γ3>γ1>γ5>γ4>γ6>γ2，即影响吉林省区域物流货运周转量的经济因素依次为农业总产值>地区生产总值>社会消费品零售总额>公路里程>固定资产投资额>工业总产值。通过以上研究可以看出，区域物流发展以区域经济发展为依托，只有当地经济快速健康发展，为物流业发展开拓市场并完善基础设施，才能促进物流业的持续发展；同时，区域经济发展又以区域物流发展为推动力，物流业基础设施完善，物流平台信息化、现代化，物流运作效率高，也能推动区域经济更好更快地增长，可见，二者是相互推进、共同发展的。

4 影响吉林省区域物流发展的经济因素

(1)农业总产值的关联度值达到0.73289，说明农业生产总值是影响吉林省区域物流发展的主要因素。吉林省是农业大省，是全国重要的商品粮生产基地，先进的农业生产水平和丰富的农产品极大地促进了物流业的快速发展。

(2)地区生产总值的关联度值为0.67455，位居第二，说明地区生产总值是影响吉林省区域物流发展的另一主要因素。近几年，吉林省地区生产总值的快速提高为物流业的迅速崛起提供了良好的契机，因此，应继续加大经济发展力度，提高经济投入，壮大经济规模，为吉林省区域物流的持续发展创造新的机会。

(3)社会消费品零售总额是衡量一个地区消费能力的重要标志，吉林省社会消费品零售总额的关联度值为0.67313，说明社会消费品零售总额也在很大程度上影响着吉林省区域物流的发展水平。因此，提高物流业在消费和商品流通过程中的服务水平对促进物流业发展也具有重要的作用。

(4)公路里程和固定资产投资额的关联度排名分别为第四位和第五位，相对比较靠后，说明这两个指标所反映的投资效率和转化为生产资料的能力有限。因此，应该继续加大固定资产投资额，加强城市道路建设、运输港湾建设和物流园区建设，构建物流发展平台，从而降低物流成本，提高运转效率。

(5)工业总产值对吉林省区域物流发展的关联性最弱，关联度值仅为0.55125。吉林省虽为东北老工业基地，但在近些年的发展中，工业增加值幅度逐渐减少，现代物流业在工业生产资料运输中所占比例也逐渐减少。因此，吉林省要积极响应第十二届全国人民代表大会第四次会议和政协第十二届全国委员会第四次会议的号召，重振东北老工业基地，大力发展物流产业，加强物流园区建设，在生产领域形成现代化水平较高的物流企业。

5 吉林省区域物流发展的对策与建议

5.1 加快基础设施建设，构建物流发展平台

从前面的分析我们可以看出，基础设施对区域物流发展的关联度最大，二者相似度最高，这充分说明物流基础设施是一切物流业活动的基础平台。同时，随着经济水平的提高和互联网的普及，社会消费品零售总额逐年增加，其中网上销售势头猛烈，2014年全国网上零售额达到27898亿元，而且网购已不只局限于城市，乡镇、农村也已兴起网购之风，农村物流需求正在成为新的增长点。因此，吉林省应在上级领导和相关行业科研小组的统筹规划下，大力发展物流基础设施建设，着重加强城市环路、城际快速路、城镇乡村道路建设，力争形成较为完善的、四通八达的道路网络，联通各城市枢纽，并辐射到下属城镇、乡村，增建物流周转站点，延伸物流发展宽度，覆盖全省范围，从而促进吉林省区域物流业向纵深方向发展。

5.2 完善物流园区，实现物流作业一体化

区域物流的实质就是系统整合，将现有各物流园区功能有效地结合起来，统筹规划新建物流园区，力求实现生产、包装、装卸、运输、仓储、销售、配送等物流作业一体化，形成一个大型的、现代化的、专业化的综合性物流园区。在这样的综合性物流园区里再进一步实现物流管理的信息化、自动化、智能化和网络化，扩大物流作业能力，减少人力资本投入，实现物流园区的资源、信息共享，降低物流成本，从而提高吉林省区域物流的效率和效益。

5.3 追寻市场潮流，适应新常态，采取新对策

自2015年开始，物流业发展呈现出新特点，传统的钢铁、煤炭、水泥等物流需求缩减，而人们生活必需品等方面的物流需求大幅度增长，物流业也从粗放型发展逐渐转向集约化高效发展。同时，由于市场需求和政策拉动，传统的农产品物流企业加快了向冷链物流过度的步伐，综合性物流企业也逐渐开展冷链业务，京东、天猫等电商冷链宅配送更成为了行业热点。吉林省是我国农业大省，农产品的流通与运输对区域物流经济发展具有积极的促进作用，因而吉林省在面对物流市场新常态时要采取新对策，加大对冷链物流的投资，引进专业技术，配置专业设备。这不仅可以满足人们对新鲜食品的需求，还可以减少食物在运输过程中的腐烂和浪费，并拓宽物流市场，提高区域物流效率与效益。

5.4 加强专业化人才培养，宣传现代物流理念

21世纪是科技迅猛发展的时代，传统物流已无法满足社会发展需求。与我国发达地区相比，吉林省物流业仍处于弱势，而人才稀缺、管理意识陈旧是造成这种差距不可忽视的原因。因此，政府必须重视对物流领域专业人才的培养，鼓励物流行业从业人员学习国内外物流领域的先进技术及管理理念，提高整体素质，推动区域物流模式创新。同时，针对我国人口老龄化日趋严重、劳动力成本不断提高的国情，加大资金投入，推动吉林省区域物流业向现代化、信息化、自动化、智能化方向发展。

[1] D Kisperska Moron. Logistics change during the transition period in the polish economy [J].International Journal of Production Economics,1994(35)：23-28.

[2] Rodrigo A Garrido, Hani S Mahmassani.Forecasting freight transportation demand with the space-time multinomial probit model[J].Transportation Research Part B:Methodological,2000(34)：403-418.

[3] T Schwane. Transport planning, logistics, and spatial mismatch：a regional science perspective[J].Journal of Regional Science, 2003(43)：206-209.

[4] 徐茜,黄祖庆.区域物流与区域经济发展互动关系研究：以浙江省为例[J].经济纵横,2011(9)：116-119.

[5] 余顺,张树山,何博.吉林省区域物流能力与区域经济的互动发展[J].区域经济,2015(23)：21-22.

[6] 宋新平.区域经济视角下区域物流发展研究：基于灰色关联分析[J].经济与管理,2014(5)：79-83.

[7] 邵扬,梁亮,康美娟,等.物流业对吉林省经济增长的影响研究[J].长春理工大学学报(自然科学版),2009(1)：173-175.

责任编辑：沈 玲

Research on Economical Influencing Factors of Regional Logistics DevelopmentBased on Grey Relation Analysis—Taking Jilin Province as a Case

XIAO Jing, DONG Qingxue

(Management College, Changchun University, Changchun 130022, China)

Based on the data from 2010-2014 of Jilin Province, this paper, taking freight turnover quantity as a reference sequence, and regional total output value, industrial output value, agricultural output value, highway mileage, total retail sales of consumer goods and fixed asset investment of Jilin Province as the comparison sequence, makes a relational analysis by Grey Relation Analysis, and then ranks the final results, so as to decide the impacts of each factor on the regional logistics from regional economy perspective, finally puts forward countermeasures and suggestions on the future development of regional logistics industry in Jilin Province.

Jilin Province; regional economy; regional logistics; Grey Relation Analysis

2016-08-26

吉林省教育厅重点项目(2015LY509W32)；吉林省教育科学规划课题(GH13068)

肖静(1974-)，女， 吉林长春人，副教授，硕士研究生导师，博士，主要从事物流与供应链管理研究。

F259.27

A

1009-3907(2017)01-0015-05