物流产业升级能力评价的改进TOPSIS方法及应用研究

林鹏 杨晓辉 郭子雪

[摘 要]为了提高物流产业升级能力评价的有效性，提出一种基于G1-CRITIC法和TOPSISI法的物流产业升级能力评价方法。构建了物流产业升级能力评价指标体系，给出了基于G1法和CRITIC法的评价指标权重确定方法，在此基础上构建了基于改进TOPSIS法的物流产业升级能力评价模型，并以16个省市的相关数据为样本作了实证分析。实证分析表明了该方法的可行性与有效性。

[关键词]物流产业;升级能力评价;TOPSIS法; 组合赋权法

[中图分类号]F272.5;F224;F259.22[文献标识码]A[文章编号]1673-0461（2020）11-0024-05

一、引 言

物流产业升级是物流产业结构不断完善、产业效率和产业竞争力不断提高的过程。目前，国内外学者对于物流产业升级的研究主要集中在物流产业升级的内涵、物流产业升级模式和路径、物流产业升级评价等方面。在物流产业升级概念方面：宋迎春（2010）[1]认为物流产业升级包括服务流程、服务产品、服务功能和价值链升级4个方面的内容;刘伟华等（2009） [2]认为我国物流产业升级的发展方向是全球物流服务供应链的控制权提升，即由功能型服务提供商变为物流服务集成商;张宝友等（2012） [3]认为物流产业升级即产业结构的改善和产业素质与效率的提高，并指出可以采用价值指标衡量物流产业结构的改善，采用就业指标衡量产业素质和效率的提高;邓爱民和张春龙（2012） [4]从物流产业集群角度研究了物流产业升级问题，认为物流产业集群升级是物流产业从低技术水平、低附加值状态向高技术水平和高附加值状态转变的过程。在物流产业升级模式和路径方面：刘联辉和赵少波（2012） [5]分析了广东物流业发展现状，认为在全球物流价值链中从功能操作向一体化集成物流发展将是广东物流产业升级的路径与方向;肖小虹（2012） [6]分析了物流产业与国家经济新环境的关联度，提出我国西部物流产业创新优化升级的路径;宋迎春（2010） [1]探讨了全球价值链背景下推进我国物流产业升级的路径与策略选择;吴晓研和刘忠敏（2017） [7]阐述了产业联动推动我国物流产业升级的作用机理，并从产业联动视角分析了我国物流产业升级的路径模式;赫连志巍和王俊娜（2012） [8]在分析我国物流产业发展现状的基础上，得出物流产业升级的3个着力点：承载力、竞争力和适应力，提出了物流产业升级的路径选择;邓爱民和张春龙（2012）[4]研究了我国物流产业集群升级的模式和路径，并以湖南省物流产业集群为例作了实证分析。在物流产业升级评价研究方面：刘丹和张晟义（2017） [9]利用因子分析法和回归分析法讨论了影响物流产业竞争力的因素，提出了新常态背景下我国物流产业转型升级对策;周晓晔等（2014） [10]在构建区域物流产业集群升级评价指标体系基础上，给出了云模型的评价步骤，并对沈阳经济区物流产业集群升级状况作了实证分析。

分析現有文献可知，相关研究主要集中在物流产业升级的概念、升级路径与对策方面，涉及物流产业升级能力评价尤其是定量分析方面的研究较少。基于此，本文在相关研究基础上，提出基于改进TOPSIS法的物流产业升级能力评价方法，并以北京、天津、河北等16个省市的相关数据为样本进行实证分析。

二、物流产业升级能力评价指标体系的构建

构建评价指标体系是定性分析与定量分析相结合的过程。定性分析需要考虑指标的完备性、针对性、稳定性、独立性，同时兼顾评价指标与评价方法的协调性;定量分析则是通过统计检验或相关性检验使评价指标更加科学合理的过程。本文基于指标体系的构建原则，以学者的研究成果[11-13]为基础，通过指标初选和筛选，从产出能力、投入能力、结构演化水平、环境支撑能力4个方面，构建区域物流产业升级能力的评价指标体系。其中，物流产业升级产出能力作为结果指标，是判断物流产业升级是否成功的关键性指标，用以反映区域物流产业在某一特定时期内各方面实力或绩效的整体提升情况，包括区域物流产业增加值、区域货物周转量和区域生产总值3个二级指标;物流产业升级投入能力是区域物流产业升级的基础，旨在反映区域物流产业当前的资金、技术等资源的投入水平，包括交通运输、仓储、邮政业固定资产投资，物流产业研发活动（R&D）经费，信息传输服务和软件业全社会固定资产人均投资额，研发活动（R&D）人员全时当量4个二级指标;物流产业升级结构演进水平体现物流产业升级表现为产业结构优化这一特征，包括区域第三产业增加值占生产总值（GDP）的比重、物流产业增加值增长率两个二级指标，这里以2011年为基期，物流产业增加值增长率是各年物流产业增加值相对2011年的相对变化率;物流产业升级环境支撑能力用以反映区域物流产业升级的资源支撑力度，包括人均公路通车里程、人均铁路通车里程、港口吞吐量、物流企业数量4个二级指标。物流产业升级能力评价指标体系如表1所示。

三、基于改进TOPSIS法的物流产业升级能力评价模型

（一）基于G1法和CRITIC法的指标权重确定

1.基于G1法的指标主观赋权法

G1法[14]是一种新的主观权重赋值法，与AHP法相比，G1法具有无需构建判断矩阵、无需进行一致性检验、方法可操作性强等优点。

2.基于CRITIC法的指标客观赋权法

CRITIC法是一种客观赋权法，与熵权法等赋权方法相比，CRITIC法更注重指标变化大小对权重的影响，考量了各指标间的冲突性，相对而言更加客观和全面[15]。其计算公式为：

3.评价指标组合权重的确定

（二）物流产业升级能力评价的改进TOPSIS模型

本研究利用TOPSIS法[16]（technique for order preference by similarity to ideal solution，TOPSIS），对区域物流产业升级能力进行评价和优劣排序。

第三，构造加权规范化矩阵。因为各评价指标的重要性不同，所以应考虑各指标的权重，将规范化数据加权，构造加权规范化矩阵V：

第四，确定理想方案和负理想方案。根据原始数据的加权规范化矩阵，确定理想方案V+和负理想方案V-分别为：

四、物流产业升级能力评价实证分析

（一）数据来源与标准化处理

本文选择北京、天津、河北、山西、内蒙古、辽宁、黑龙江、上海、浙江、安徽、福建、江西、河南、湖北、湖南、四川16个省、直辖市为研究对象，进行横向和纵向的对比分析。原始数据来源于《中国统计年鉴》（2012—2016年）、《中国高技术产业统计年鉴》（2012—2016年）。

由于本研究的二级评价指标均为正向指标，利用式（7）进行原始数据的标准化处理，可以得到16个省市物流产业升级能力评价指标的标准化数据，具体结果如表2所示。

（二）计算评价指标的组合权重

利用G1法、CRITIC法以及式（6），计算可得评价指标的主、客观权重与组合权重，结果如表3所示。

（三）计算16个省市物流产业升级能力评价指标的加权标准化数据

利用表2的评价指标标准化数据和表3的组合权重数据，计算可得16个省市物流产业升级能力。评价指标的加权标准化数据如表4所示。

（四）确定理想方案和负理想方案。

根据表4，可确定理想方案V+和负理想方案V-：

（五）各评价对象Ai的相对贴近度。

利用式（9）和式（10）计算各评价对象到理想解、负理想解的距离以及评价对象的相对贴近度，具体结果如表5所示。

（六）结果分析

根据上述各省市物流产业升级能力的相对贴近度得分情况，本文对16个省市的物流产业升级能力进行分类，分类结果如表6所示。

从评价结果可以看出，不同省市物流产业升级能力存在较大差距。其中，A类集团中有浙江、福建、内蒙古、四川、上海5个省市，其物流产业发展相对较均衡，综合升级能力强;B类集团中有辽宁、天津、河南、湖北、湖南5个省份，其物流产业升级能力的相对贴近度得分在0.25到0.40之间，这些省市具有一定的物流产业升级潜质，但与A类省市相比较缺乏竞争优势;C类集团有安徽、黑龙江、山西、江西、河北、北京6个省市，其物流产业升级能力的相对贴近度得分在0.25以下，与A类、B类集团相比，处于C类的省市物流产业升级能力相对不足，但具有很大的提升空间。

五、结 论

实现物流产业升级是物流业持续、快速、健康发展的客观要求，它对优化产业结构、提高经济运行质量具有极大促进作用。本文在构建物流产业升级能力评价指标体系基础上，给出了基于G1法和CRITIC法的评价指标组合赋权方法，构建了物流产业升级能力评价的改进TOPSIS模型，并以北京、天津、河北等16個省市的相关数据为样本作了实证分析，研究结果表明：16个省市的物流产业升级能力具有明显的不均衡性，浙江、福建、内蒙古、四川、上海5个省市的物流产业升级能力强，安徽、黑龙江、山西、江西、河北、北京6个省市物流产业升级能力相对不足。

[参考文献]

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[3]张宝友，孟丽君，黄祖庆.物流产业标准与产业升级的关联性研究[J].山西大学学报，2012，34（3）：53-62.

[4]邓爱民，张春龙.全球价值链下物流产业升级研究——以湖南省物流产业集群为例[J].情报杂志，2012（4）：100-106.

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[7]吴晓研，刘忠敏.产业联动推动我国物流产业升级的作用机理与路径分析[J].物流技术，2017，36（3）：4-7.

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[9]刘丹，张晟义.新常态背景下我国物流产业转型升级研究——基于钻石模型的实证分析[J].江汉大学学报（社会科学版），2017，34（2）：39-45.

[10]周晓晔，孙欢，王喆.基于云模型的区域物流产业集群升级评价——以沈阳经济区为例[J].工业工程与管理，2014，19（6）：133-137.

[11]张正华.区域产业升级及其机制——中国东西部地区产业升级及其机制比较研究[M].昆明：云南大学出版社，2011.

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