基于PCA-GRA的厦门市制造业与物流业协同发展研究

黄建华 陈小琼

(福州大学经济与管理学院， 福建福州 350116)

当前我国的制造业领域，物流成本占比高、物流运作效率和服务水平低等问题较为突出，根据中国物流与采购联合会的统计数据，我国制造业生产成本中物流成本占比约三成，远超欧美发达国家10-15%的水平。如何提升面向制造业的物流服务能力，如何降低制造企业的物流成本，已成为我国制造业普遍面临的问题。推动制造业与物流业的协同发展，被认为是优化制造业资源配置、提升制造企业经营成本以及提升物流企业的物流服务效率的重要途径。为了促进制造业与物流业协同发展，早在2009年，国务院就将“促进制造业与物流业联动发展”作为促进现代物流业发展的九大重点工程之一。此后，我国的“十二五”规划和“十三五”规划中相继提出“实现制造业与生产性服务业融合发展”和“实现由生产型制造向服务型制造转型”的发展目标。

在学术研究领域，制造业与物流业的协同问题也日益受到国内外学者的关注，研究成果涉及协同机理、协同模式、协同演化路径、协同发展策略以及协同度评价等方面。在协同机理的相关方面，Guerrieri等认为制造业的发展带动了生产性服务业的发展。[1]Kakaomerlioglu认为生产性服务业主导着制造业的生产效率。[2]而Diaz Fuentes D.等学者则认为制造业与物流业是相互促进、共同发展的。[3][4][5]基于第三方物流[6]及共生模型[7]的研究视角和方法，则揭示制造业与物流业协同时的生产效率高于制造业单独运作时的效率。在协同模式和演化路径方面，彭本红等提出了实力对称模型和实力非对称模型两种协同模式。[8]彭本红阐述了产业协同的路径是基于规章制度协同，发展到产业集群，再由产业集群上升到产业生态系统的发展过程。[9]王珍珍等提出制造业与物流业的协同路径具有明显的“路径依赖”特征。[10]刘丹等提出了现代物流业促进制造业发展的路径，即推动制造业转变生产模式、提升制造业供应链管理水平、通过建立战略联盟推进生产型制造向服务型制造转变等。[11]在制造业与物流业协同发展策略方面，国内外研究学者主要从政府层面[12]、行业层面[13]、企业层面[14]进行了探讨。在研究方法上，学者大多采用实证分析方法对产业协同度进行定量分析，比如：梁红艳等采用投入产出法与比较分析法，分析了8个典型国家或地区的物流业发展水平及其物流业与制造业的产业关联。[15]宋明珍等以协同学理论为基础，构建了制造业与物流业的CRITIC复合系统协同度模型，对新疆制造业与物流业的协同发展状况进行研究。[16]刘丹运用灰色关联分析方法，揭示了福建省制造业与物流业之间关系密切，但彼此协同度不高的问题。[17]李艳杰等运用决策试验和评价实验法分析了长乐市制造业与物流业协同发展的影响因素。[18]

综上，有关制造业与物流业协同关系的成果已较为丰富，研究方法一般以灰色关联模型、投入产出模型和协同理论为主，但是在评价指标的选取方面还存在争议，主要聚焦在选用哪些经济指标能合理反映制造业产业发展状况，反映物流产业现状的指标数据如何获取等问题上。本文在对现有成果进行分析的基础上，从经济性、发展性和经营性三个不同维度进行厦门市制造业与物流业协同发展的评价指标体系构建，以厦门市2006-2015年的统计数据为基础，运用主成分分析方法对原始指标进行筛选，运用灰色关联分析法对两业协同情况进行研究，以期合理揭示厦门市制造业与物流业的协同状况，并提出发展建议。

一、制造业与物流业协同发展指标体系构建

在协同性分析过程中，评价指标的选取较为关键。本文在指标的选取过程中充分考虑了指标的科学性、实用性和数据的可得性。科学性要求所选取的指标能够反映事物发展之间的客观规律；实用性是指指标数量适中，一般将指标数量控制在5-10个之间，既能反映系统特征也不会因为数量选取过少或过于复杂而失去应用价值；数据的可得性要求该指标下的数据在统计期间具有连续性。

对于制造业而言，价值创造能力是维持其发展的关键，具体可以概括为经济性指标、发展性指标、经营性指标三个方面(见表1)。经济性指标从宏观描述了制造业经济的运行情况，是衡量制造业经济发展能力的直接指标，具体包含地区生产总值、制造业总产值、全社会固定资产投资额、社会消费品零售总额和出口总额。发展性指标是指反映某地经济未来一段时间里具有的发展能力和发展潜力的指标，包括制造业固定资产投资完成额、规模以上企业总产值和制造业增加值。经营性指标是指经营状况的一系列指标，包括吸引新企业进入、吸引投资、赚取利润、偿债能力等，选取总资产贡献率、资产保值增值率、资产负债率、产品销售率和全员劳动生产率衡量制造业的运营能力。

表1 厦门市制造业价值创造能力指标

衡量物流业发展的关键是行业服务能力，表现为物流服务的供给水平。其评价指标也考虑从经济性、基础设施状况、信息化状况等三个维度选取(见表2)。经济性指标可直接反映物流业的发展现状，包含货运量、货物周转量、航空货邮吞吐量、港口货物吞吐量和集装箱吞吐量等6个反映海陆空运输能力和物流业景气程度的具体指标，也是运输部门制定计划和进行考核的关键指标。交通运输、仓储及邮政业增加值是以货币形式表现的全社会范围内通过物流系列活动创造的总效益，该指标可以反映物流业对国内GDP的贡献。基础设施指标则是物流活动的前提和基础，考虑到数据可得性，以及厦门市的物流产业属于港航带动型的特点，选取港口生产性泊位作为具体指标。信息化指标体现着物流业的发展潜力和现代化程度，是衡量其长期发展能力的重要指标，本文选取了邮电业务总量、电信宽带用户作为定量测评物流业信息化水平的指标。

表2 厦门市物流业服务能力指标

二、基于PCA-GRA的协同度分析模型

主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)是一种指标筛选方法，其原理是基于降维的思想，实现把多个分散指标整合成少数具有综合性指标的方法。灰色关联分析(Grey Relational Analysis，GRA)依据各因素数列曲线形状的接近程度做发展态势分析，根据序列的曲线发展趋势的几何形状来判定因素间的相关程度，不同序列的曲线相对应形状的相似性越接近则序列间关联度越高，反之越小。此方法的优点在于可以很大程度上减少由于信息不对称带来的损失，并且对数据要求较低，根据两因素的变化态势(方向、大小或速度等)，就可以判断两者间的关联关系。

考虑到基础指标之间可能存在交叉、重叠或者相互可以线性表示等问题，本文考虑运用主成分分析法(PCA)对原始指标进行筛选与优化，选取具有综合代表性的指标以体现系统属性。选用灰色关联分析法(GRA)对两个比较序列的协同发展状况进行评价。具体操作步骤如下：

(1)

(2)

(i=0,1,2,…，n)

(3)

(4)

(4)计算灰色关联度系数。将灰色关联度γ

(5)

(5) 计算灰色关联度。

(6)

γ0i越接近1说明因素间的关联程度越高，γ0i越接近0说明因素间的关联程度越低。

三、基于PCA-GRA的协同度实例分析

(一)厦门市制造业与物流业发展概况

厦门市作为沿海城市，是海峡两岸大三通的最前沿，具有得天独厚的地理优势，近10年来厦门市制造业与物流业均获得长足发展。

如图1所示，从制造业增速来看，从2006年到2015年，除了2009年增速为负以外，其余都是正向增长，2010年和2011年增速更是分别达到了29.7%和28.4%。从物流业增速来看，2010年增速为负，其余年份也均是正向增长，2011年增速达到了39.3%。从二者的增速折线图来看，厦门市制造业与物流业的增长态势基本一致，但制造业增速趋于平缓，制造业面临转型升级以谋求更进一步发展的局面，物流业增速稳步提升，但物流业与制造业之间差距甚大，所以必须要加快厦门市物流业的发展，促进两业的协同发展以带动制造业转型升级。

注：由于厦门市工业以制造业为主，故选取工业增加值代替制造业增加值。图1 2006-2015年厦门市工业与交通运输、仓储及邮政业增加值及增速

(二)数据选取

本文选取厦门市2006-2015 年产业发展基本数据为原始数据，制造业与物流业指标原始数据分别如表3 和表4 所示。原始数据来源于《厦门市统计年鉴》( 2007-2016) 以及《厦门市国民经济和社会发展统计公报》( 2006-2015) 。

表3 厦门市基础经济指标原始数据

注: 考虑到数据可得性以及厦门市工业以制造业为主，选取工业总产值、工业增加值、工业固定资产投资额、规模以上工业总产值来代替制造业总产值、制造业增加值、制造业固定资产投资额和规模以上企业总产值。

表4 厦门市物流业指标原始数据

(三)PCA-GRA协同度分析

1. 数据PCA处理

采用SPSS软件对原始数据进行主成分分析，通过数据标准化、进行相关性判定、计算主成分方差贡献率，根据特征值大于1且满足累计方差贡献率80%的原则得到PCA处理结果如下：

(1) 工业经济性指标PCA处理结果如式(7)所示。由于M1、M4和M5的系数较大且较为接近，根据指标实用性原则，将指标数量控制在5-10个(下同)，于是选取0.470为阀值，筛掉M2和M3。

(7)

(2) 工业发展性指标PCA处理结果如式(8)所示。选取0.580为阀值，筛掉M6。

F2=0.577M6+0.588M7+0.587M8

(8)

(3) 工业经营性指标PCA处理结果如式(9)、(10)所示。由于第一主成分的贡献率最大，最能保留原始信息，因此以F3为准，选取0.500为阀值，筛掉M10和M11。

(9)

(4) 在物流业各指标中，由于基础设施指标只包含“现有港口生产性泊位”1个指标，信息化指标只包含“邮政业务总量”和“电信宽带用户”两个指标，因此不对基础设施指标和信息化指标做PCA处理，直接用原始指标来反映。经济性指标有6个，为避免经济性指标之间的多重现性关系影响到分析结果，需要减少经济性的数量。物流业经济性指标PCA处理结果如式(11)所示。考虑到不同二级指标的数量间的均衡性，所以删减掉3个经济性指标，选取0.412为阀值，筛掉L2、L3和L6。

2. 数据GRA处理

以厦门市制造业指标作为参考序列，物流业指标作为比较序列，得到GRA指标数据如表5所示。

使用MATLAB编程对物流业各指标与制造业各指标之间的灰色关联度进行计算，整理得到表6。

表5 厦门市制造业与物流业灰色关联分析指标

表6 厦门市基础经济与物流业灰色关联度值

(四)厦门市制造业与物流业协同度评价结果分析

1. 影响物流业发展的制造业因素分析

影响物流业发展的制造业因素与物流业的灰色关联度值介于0.57-0.78之间，说明厦门市制造业的发展对于物流业的促进作用有限。制造业发展对于物流业最主要的影响因素是M7规模以上工业总产值，平均关联度为0.7794，表明厦门市规模以上的工业企业在一定时期内已出售或可供出售的工业产品总量所释放的物流需求是最多的，对厦门市物流业的需求拉动作用是最显著的。其次是M8工业增加值，平均关联度为0.7744，这可能是因为工业企业生产过程中新增加的价值为物流业带来了新的物流需求。接下来是M5出口总额和M1地区生产总值。厦门市作为福建省的外贸核心区，出口量占到全省出口量的50%，出口总额对物流业的促进作用体现在其出口量上。对于地区生产总值，其对物流业发展的影响小于规模以上工业总产值及工业增加值对物流业发展的影响，可以看出厦门市中间产品对物流需求的带动作用是比较大的，且工业对于物流业影响大于第一产业、第三产业和建筑业对物流的影响。其中，规模以上工业总产值和工业增加值为制造业的发展性指标，出口总额和地区生产总值为制造业的经济性指标，表明可以通过提高基础经济的发展潜力，包括拉动规模以上工业总产值和促进工业增加值，以及增加基础经济的经济能力，包括加大出口总额和促进地区生产总值的增长来拉动厦门市物流业的发展。另一方面，M9总资产贡献率和M12产品销售率与物流业的关联度最小，平均分别为0.6280和0.5734，只有这两个指标与物流业的关联度值小于0.7，并且与其他指标与物流业的关联度值相比差距较大。总资产贡献率和产品销售率为制造业的经营性指标，表明制造业的经营规模对于物流业的发展作用效果有限，未将其作用通过制造业发挥到物流业的发展中。

2. 影响制造业发展的物流业因素分析

影响制造业发展的物流业因素与制造业的灰色关联度值介于0.62-0.82之间，整体大于制造业对物流业的关联度值，说明厦门市物流业对制造业发展的影响大于制造业对物流业发展的影响。特别是L4港口货物吞吐量与制造业的关联度值为0.8103，达到了强关联程度；L5集装箱吞吐量与制造业的关联度值为0.7972，接近0.8，二者为关键性影响因素，揭示了厦门市制造业的发展与厦门港口物流服务水平存在较密切的联系，因此可以通过促进厦门市货运发展，特别是提高港口货物吞吐量和集装箱吞吐量来刺激制造业的发展，进而带动产业间协同水平的跨越式提高。货物周转量与制造业的关联度值为0.7926，排名第三，货物运输需求是派生性需求，其大小取决于社会经济的发展水平，货物周转量反映了一定时期内国民经济各部门对货物运输的需要以及运输部门为社会提供的货物运输工作总量，表明了提升厦门市运输服务水平有利于促进厦门市制造业的发展。相比之下，物流服务能力的基础设施指标和信息化指标与制造业的关联度值较低，表明在当前情况下，为了促进厦门市制造业的发展，更有效的手段是从促进物流业的发展情况而不是从加大厦门市基础设施建设及促进厦门市物流现代化着手。

(五)厦门市制造业与物流业协同发展建议

总体而言，厦门市制造业与物流业之间的协同程度不高，协同关系存在较大的改进空间，为促进厦门市制造业与物流业协同发展，建议从以下方面开展工作：

1. 政府部门的引导和服务

首先需要构建厦门市制造业与物流业协同发展长效机制，一方面要制定和推广物流标准，另一方面要做好物流基础设施及配套设施建设；其次，在生产制造性产业中积极推广产业协同发展的观念，鼓励制造企业释放物流需求，剥离非核心的物流业务给物流企业，同时引导物流企业从提供最基础的服务做起，不断探究并满足制造企业的物流需求。

2. 发挥行业协会的助推作用

首先是发挥行业组织的作用，从推广行业先进经验、协调跨领域合作等方面入手，构建信息共享平台，为产业协同发展提供开放的发展环境；其次，推动制造企业和物流企业主动采用国家标准，如此才能有效促进信息化平台的有效衔接。

3. 鼓励企业全方位参与

对于制造企业，在进行决策前应先对自身情况进行合理分析，对物流服务供应商进行充分调研，确定可以外包的业务对象并选择合理的物流服务供应商。其次成立外包监控小组，加强对外包过程的控制，及时反馈并纠正存在的问题。对于物流企业，目前厦门市多数物流企业主要为客户提供单一的运输仓储服务，鲜有能为客户提供增值服务的，因此物流企业应深入到生产制造环节，为制造企业提供物流增值活动。此外，不同制造企业生产的产品特质不同，所需物流服务也不一样，物流企业应具备满足不同物流需求的能力，可以根据产品特征、生产流程提供针对性的物流解决方案。

四、结论

本文基于制造业价值创造能力及物流业行业服务能力，构建了制造业与物流业两产业间服务能力的评价指标体系，选取厦门市制造业和物流业的发展数据，运用主成分分析法和灰色关联分析法对厦门市制造业与物流业之间的协同关系进行实证研究。从研究结果来看，厦门市制造业和物流业的协同程度不高，在影响物流业发展的制造业因素中，其关联度值均小于0.8，在影响制造业发展的物流业因素中，其关联度值介于0.62-0.82之间。最后基于研究中发现的问题，提出了以政府为主导、行业协会助推、企业全方位参与的对策建议，以提升厦门市制造业与物流业的协同度。

注释：

[1] Guerrieri P.，Meliciani V.，InternationalCompetitivenessinProducerServices，Paper present at the SEIT Meeting in Rome，May 2003．

[2] Dllek Cetindamar Kakaomerlioglu，Bo Carlsson，“Manufacturing In Decline? A Matter Of Definition”，EconomicsofInnovation&NewTechnology，vol.8,no.3(1999)，pp.175-196．

[3] Diaz Fuentes D．，“On the limits of post-industrial society：structural change and service sector employment in Spain”，InternationalReviewofAppliedEconomics，no.12(1998)，pp.483-495．

[4][11] 刘 丹、王 健：《福建省现代物流业促进制造业发展的路径研究》，《福建论坛》(人文社会科学版)2011年第1期。

[5] 刘 刚：《基于产业互动的制造业物流服务创新研究》，《商业经济与管理》2011年第5期。

[6] Mortensen O.，Lemoine O. W．，“Integration between manufacturers and third party logistics providers? ” ，InternationalJournalofOperations&ProductionManagement，vol.28，no.4(2008)，pp.331-359．

[7] Tim Padmore & Hervey Gibson，“Symbiotic Relationship of Producer Services and Manufacturing Industries in Industry Cluster”，InternationalConferenceonManagementandServiceScience，no.1(2009) ，pp.90-95．

[8] 彭本红、冯良清：《现代物流业与先进制造业的共生机理研究》，《商业经济与管理》2010年第1期。

[9] 彭本红：《现代物流业与先进制造业的协同演化研究》，《中国软科学》2009年s1期。

[10] 王珍珍、陈功玉：《制造业与物流业联动发展的演化博弈分析》，《中国经济问题》2012年第2期。

[12] 黄有方、严 伟：《我国制造业与物流业联动发展的趋势及建议》，《上海海事大学学报》2010年第1期。

[13] Sambasivan Muraliand，Ching Nget Yen，“Study on Producer Logistics Service and Its Outsourcing from Manufacturing Firms：a Perspective of Industrial Cluster”，Internationaljournalofphysicaldistribution&logisticsmanagement，vol.40(2010)，pp.524-527．

[14] Macpherson A．，“The role of producer service out-sourcing in the innovation performance of NEWYORK State manufacturing firms ”，AnnalsoftheAssociationofAmericanGeographers，vol.87，no.1(1997)，pp.52-71．

[15] 梁红艳、王 健：《物流业与制造业的产业关联研究——基于投入产出表的比较分析》，《福建师范大学学报》(哲学社会科学版)2013年第2期。

[16] 宋明珍、张晟义：《新疆现代物流业与制造业的协同发展研究——基于CRITIC复合系统协同度模型》，《新疆财经》2017年第4期。

[17] 刘 丹：《制造业与物流业协调发展的实证研究》，《福州大学学报》(哲学社会科学版)2012年第3期。

[18] 李艳杰、黄建华、陈莫凡：《基于DEMATEL方法的制造业与物流业协同发展影响因素的分析》，《武汉理工大学学报》(信息与管理工程版)2017年第5期。