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区域物流周转能力与产业结构优化的耦合度分析

2019-09-23蒙玉琴

商业经济研究 2019年18期
关键词:耦合度

蒙玉琴

内容摘要:提升区域物流周转能力对于产业结构调整具有重要影响作用,本文采用2006-2016年间我国省级面板数据构建了耦合度模型对两者发展的关联度进行分析。结果表明:我国物流周转能力与产业水平正处于耦合对抗阶段,两者关联性有待提升,而两者的协调性相对较高,即两者存在着优势互补的发展关系,以东部地区最为突出。因此,要进一步改善区域物流周转能力,不断降低物流运输成本,促进物流运输效率水平的提升,为物流周转与产业结构优化的协同发展奠定良好社会基础。

关键词:物流周转能力   产业水平   耦合度   耦合协调性

引言与文献综述

提升区域物流运输能力是适应现代化产业结构调整的市场要求,也是实现物流业平稳发展重要基础,关于地方物流周转能力与产业结构关系的研究一直是学术界的热点问题。陆琳阮、舟一龙(2012)基于灰色关联模型指出,物流运输发展对工业产业部门效能的提升具有重要促进作用,认为物流需求的增长与工业产值的增加存在着耦合发展的关系。谢守红、蔡海亚(2015)基于熵值法对长三角经济带物流业发展的动态变化进行了分析,认为物流业水平的提升有利于经济的稳定增长,在地方产业结构优化过程中起着基础性作用。张林(2016)采用聚类分析法对物流业与制造业的联动关系进行了评价,认为两大产业的耦合关系表现出显著的区域差异,区位发展环境是影响两者耦合关系变化的主要因素。杨玉洁(2016)认为产业转型背景下,物流业的发展在规模、速度与效率等方面都表现出了相应的变化,提高物流业与产业结构调整之间的内外协调性是促进区域经济发展的有效途径。罗永华(2016)基于灰色关联模型指出,港口物流的发展是推动区域产业转型升级的重要动力,改善区域物流运输条件是实现产业结构优化与资源有效配置的基础。艾麦提江·阿布都哈力克等(2018)从物流专业化的角度指出,物流业与产业结构调整存在着空间关联度,物流专业水平的积极效应具有显著的空间外溢性,能够显著促进相邻地区产业高级化的过程。

耦合度模型设定与指标选取

(一)耦合模型设定

其中,L代表耦合协调度,R为物流周转能力与产业水平的综合协调指数,α与β分别为待定系数,即物流周转能力与产业水平对两者协调关系的贡献程度,本文中判定两者贡献度相等,即α=β=0.5。同样,可以根据耦合协调度的取值区间将其划分为不同阶段,表2给出了协调度的判断标准及相应解释。

(二)指标选取

研究采用2006-2016年间我国31省区的面板数据实证分析区域物流周转能力与产业水平的耦合关系,以往研究中关于物流周转能力的指标选取主要是从货物周转能力与货物运输量等方面进行筛选,这两项指标可以直观反映出我国交通运输网络对市场贸易流通的承载能力,但是难以反映出物流运输的社会成本与产出之间的动态关系,忽略了物流运输的纯经济效益。本文借助DEA评价模型对我国物流运输的投入-产出效率进行评价,以物流业的技术效率作为周转能力的评价指标,这一指标的选取强调物流资源投入与产出之间的比值关系,注重从成本收益的角度对物流业发展的经济效率进行评价,能够很好代表物流周转能力的现实情况;本文中物流运输产出指标为货物周转量与货运量;投入指标为物流运输业就业人口、国家用于交通运输业的财政支出、铁路与公里运输里程。本文采用第三产业占GDP总量的比值作为产业结构优化程度的代理变量,即产业水平。表3给出了2006-2016年间我国物流周转能力与产业水平均值的描述统计结果,Eturn与Eindu分别为两者的代理公式。从表3中可以看到2006-2016年间物流周转能力与产业水平总体上都呈现出缓慢上升的趋势,仅在2008年物流运输效率出现了大幅下降;此外,2011年以后产业水平的上升速度明显较快,可以反映出两者存在着一定的关联性,物流周转能力的發展相对滞后,后文中将进一步予以证实。

物流周转能力与产业水平的耦合分析

(一)物流周转能力与产业水平耦合度分析

根据公式(1)进行测算,表4给出了2006-2016年间我国各省区物流周转能力与产业水平的融合度情况。从表4中可以看到,各省区物流周转能力与产业水平的耦合度均在0.4-0.5之间,说明两者关系处于耦合对抗阶段,即物流周转能力与产业水平的发展存在着相对滞后性,物流运输业存在着市场供给能力不足的问题。对比各地区均值可以看到,东部耦合度略高与中西部地区,说明东部物流运输业的发展情况相对较好,与地方产业水平的关联程度相对较高。

为了反映地区物流周转能力与产业水平耦合关联的动态变化,表5给出了2006-2016年间各地区耦合度均值的时序变化情况。从表5中可以看到,2006-2016年间各地区物流周转能力与产业水平的耦合度均处于耦合对抗阶段,全国耦合度均值基本稳定在0.46左右,在样本期间出现了多个波动变化期,2011年以后耦合度总体上呈现出上升趋势;东部地区的耦合度水平相对较高,2008年以后耦合度表现出快速增长的趋势,仅在2010年出现了异常下降;中西部地区的耦合度相对较低,并且两地区的均值都低于全国平均水平,只有个别年份的耦合度在0.46以上,并且两地区耦合度的波动变化幅度也相对较大,中部在2008年以后出现了大幅下降,2011年以后又呈现出持续上升的趋势,西部耦合度的变化呈现出偏平“N”式走向,2007-2010年在持续上升,2010年达到了耦合度极值,2010-2012年出现了持续下降,2012年以后又呈现出稳定上升趋势。此外,通过分析各地区耦合度均值变化趋势可以发现,西部地区与全国均值耦合度基本上呈现出一致的变化趋势,仅在2010年西部出现了异常上升;东部耦合度与全国均值在2006-2007年与2011-2016年间也呈现出较为温和的变化趋势;2013年以后中部耦合度与全国均值也在同步增长;由此可以看出,西部地区在全国物流运输周转能力与产业水平耦合关系变化过程中起着主要作用,东部地区次之。这也说明,提高两者耦合度水平的关键在于促进西部地区的物流业发展与产业转型。

(二)物流周转能力与产业水平耦合协调度分析

根据公式(2)与(3)进行测算,表6给出了2006-2016年间我国各省区物流周转能力与产业水平的融合协调度情况。从表6中可以看到,各省区耦合协调度均在0.5-0.8之间,说明物流周转能力与产业水平处于高度协调状态,两者已经形成了较好的良性发展系统,物流运输业的发展基本上能够满足产业结构转型的市场需求;但是所有省区中的耦合协调度均没有超过0.8,意味着物流周转能力与产业水平之间的还没有实现同步发展的关系,两者的耦合协调关系仍然存在着较大的提升空间。具体比较各省区的情况可以发现,东西部地区物流周转能力与产业水平的耦合协调度相对较高,而中部大部分省区的耦合协调度在0.52以下,说明这些省区物流周转能力与产业水平的关系仍然存在着较大的不稳定性,分析原因在于,中部地区传统工业基础雄厚,物流运输网络主要是依托工业建设而形成的,而产业水平的提升是第三产业地位上升的过程,过快的产业调整过程必然会引起区域物流周转与产业结构之间的短期震荡,从而影响到两者耦合协调关系的稳定发展。

表7给出了各地区耦合协调度的分析结果。从表7中可以看到,2006-2016年间各地区物流周转能力与产业水平的耦合协调度均值也在0.5-0.8之间,其中,东部地区耦合协调度最高,东西部耦合协调度要高于全国平均水平,中部最低,并且低于全国平均水平。这一结果说明我国各地区物流周转能力与产业水平的协同性较强,能够突破原有的系统机制,实现两者发展的优势互补,形成新的良性发展系统,并且以东部地区较为突出。再来看样本期间各地区耦合协调度的变化情况,除了2008年外,2006-2016年间我国各地区物流周转能力与产业水平的耦合协调度均保持着平稳上升的趋势,东、中、西与全国均值分别上升了0.08、0.05、0.03与0.05个百分点,其中东部上升幅度最大,西部最小。

主要结论

本文采用2006-2016年间的面板数据构建了我国物流周转能力与产业水平的耦合度模型,实证测算了各省区两者发展的耦合度与耦合协调度,对两者的关联性与协调性进行了分析。结果表明:我国物流周转能力与产业水平的关联性处于对抗耦合阶段,东部地区两者的关联性相对较高;而两者的协调性已经处于高度协调阶段,即意味着物流周转能力与产业水平之间已经形成了联系紧密的内部共生系统,两者发展存在着优势互补的关系,仍然以东部地区的协同性最好。改善区域物流周转能力是實现产业结构优化转型的前提条件,但是两者关系的发展变化表现出明显的区域特点。在供给侧改革背景下,要以市场需求为导向,进一步加大对物流运输业的扶持力度,推动区域间、城乡间的高速流通网络与大型仓储基地的建设,提高地方的物流供给能力;同时,要注重引进先进物流技术与管理模式,加快推进物流产业链的信息化与数字化进程,不断降低物流运输成本,实现区域物流运输信息的实时共享,促进物流周转能力的持续提升。

参考文献:

1.陆琳阮,舟一龙.基于多因素灰色模型的工业产业与物流需求耦合性研究[J].物流技术,2012(23)

2.谢守红,蔡海亚.长江三角洲物流业与区域经济耦合协调度研究[J].江西财经大学学报,2015(5)

3.张林.区域制造业与物流业联动发展的分析研究——基于供需耦合系统[J].技术经济与管理研究,2016(7)

4.杨玉洁.产业升级转型背景下物流服务供应链的协同机理研究[J].商业经济研究,2016(23)

5.罗永华.港口物流与区域产业结构优化——基于湛江市的实证[J].北京交通大学学报(社会科学版),2016(2)

6.艾麦提江·阿布都哈力克,白洋,卓乘风,邓峰.物流产业专业化对产业结构的空间溢出效应——基于技术进步的调节作用[J].工业技术经济,2018(3)

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