福建省物流与区域经济协同发展研究

周 璇

（福建林业职业技术学院，福建 南平 353000）

物流业是融合运输、仓储、货代、信息等产业的复合型服务产业，在促进产业结构调整、转变经济发展方式和提高运行效率等方面发挥着重要作用。福建是我国海上丝绸之路的起点，地处海峡西岸，截止到2018年末，实现地区生产总值GDP 35 804.04亿元，全年人均GDP 91 197元，在中国大陆31个省份中，GDP总量排名第10，人均GDP排名第6［1］。近年来，福建省不断推出促进物流业发展的政策文件，如《福建省物流业调整和振兴实施方案》［2］，《福建省人民政府关于加快现代物流业发展的意见》［3］，旨在为承接产业转型，促进经济发展营造良好的物流环境。在此背景下，本文搜集了2008—2018年福建省物流与经济的指标数据［4］，建立熵权-灰色关联组合模型，利用定性与定量相结合的方法分析物流与经济现阶段的协同程度，为福建省经济与物流长远发展提供依据。

1 文献综述

物流作为国民经济发展的生命线，连接供给与需求、生产与消费的重要作用，是经济发展的血脉，经济要发展，物流先畅通。研究二者相互关系的学说随着物流重要性的提升而不断丰富和发展。

1.1 物流与经济发展关系的研究

贾春光等人运用耦合协调度模型和空间自相关分析模型对山东省17个地市的物流业与区域经济的耦合协调程度进行测度，发现某些年份整体耦合协调发展良好［5］。郭小东研究了物流在梅州经济增长中所发挥作用的现状，论证了该行业促进经济增长的效能在全省范围内处于中上水平的良好表现［6］。刘广东的研究表明安徽省域物流与区域经济在全局统计分析具有明显的集聚特征，但在局部自相关表现得并不明显［7］。杨璐选取31个省市的相关指标进行实证分析，发现货运周转量和物流投资对经济有助推作用，而物流从业人员对经济有一定负影响［8］。

1.2 物流与经济发展关系的研究方法

林宝城与林琳应用方差分解、脉冲响应分析、VAR模型等方法对福建省港口与经济发展的关系进行实证分析，表明两者之间存在显著的相互作用［9］。侯杰则结合2003—2015年相关数据，运用VAR模型分析了福建省物流业与经济增长协同发展的互动关系，提出推动福建省物流业与经济增长协同发展的有益建议［10］。陈抗选取2014—2018年的相关统计数据，运用灰色关联度模型，对苏州港口物流与区域经济协调发展进行研究［11］。梁雯等人建立关联矩阵，研究经济与物流之间的联系，并通过构建耦合模型，进一步探究安徽省经济与物流相互促进的程度变化［12］。郭小东运用数据包络分析方法判断梅州物流效能在广东21市中的排位，进一步使用多元回归模型来印证DEA结果［6］。

2 熵权-灰色关联模型

通过对相关学者的研究进行分析，以及对福建省经济与物流发展指标的初步分析，发现不同指标不仅存在量纲差异，而且增长差距明显，为了研究结果的准确性，本文在灰色关联模型的基础上引入熵权法计算指标权重，同时应用综合发展指数加权计算，通过熵权法和灰色关联模型相结合的方法，能有效提高福建省物流与区域经济协同发展研究结果的准确性。

2.1 选定参考序列与比较序列

参考序列又称母序列，一般设置为物流值标Y'j（t）（t=1，2，3…，k）（j=1，2，3…，m），表示第t年的第j个物流指标；比较序列即子序列为经济值标，X'i（t）（t=1，2，3…，k）（i=1，2，3…，n）表示第t年的第i个经济值标。后期会进行参考序列与比较序列的对换，以便进行物流与经济系统的双向协同性研究。

2.2 数据量纲标准化

由于经济系统与物流系统的各个指标量纲差距较大，为了方便研究，采用初值法进行量纲标准化，具体方法如下：

2.3 基于熵权法计算协同指标的权重

1）计算经济系统下第i项指标Xik在第t年的比重Pit，其中

2）计算经济系统下第i项指标的熵值ei，其中

3）计算经济系统下第i项指标的熵权wi，其中

2.4 计算熵权灰色关联度

1）计算第t年物流指标与经济系统的灰色关联系数εij（t）：

其中εij（t）表示以物流指标为参考序列的情况下，第t年经济系统第i指标与物流系统第j指标之间的灰色关联系数，α为分辨系数，一般取0.5方便分析。

2）加权关联度：

其中wi为上文已经计算好的各个经济指标的熵权；εij（t）为第t年物流指标与经济系统的灰色关联系数。rj代表以物流系统为参考指标，第j个物流指标对经济系统的加权关联度。当0＜rj≤0.35时处于低度关联；当0.35＜rj≤0.65时处于中度关联；当0.65＜rj≤0.85时处于较高关联；0.85＜rj≤1时处于高度关联。

2.5 物流与区域经济的系统协同度

以物流指标为参考指标：

其中C（t）为第t年经济与物流的协同度，其值越大，表示协同度越高。一般认为0＜C（t）≤0.3时处于失调状态；0.3＜C（t）≤0.5时处于低度协同状态；0.5＜C（t）≤0.8时处于中度协同状态；0.8＜C（t）≤1时处于高度协同状态。

3 灰色关联分析

在参考国内外学者关于物流与经济协同评价指标的研究成果的基础上，分析福建省物流产业与经济发展的现状，设置二者协同评价指标。搜集2008—2018年福建省物流与经济相关指标的数据进行实证分析，数据均来源于《福建统计年鉴》［4］《中国统计年鉴》［13］《福建省国民经济和社会发展统计公报》［14］。

3.1 指标体系的构建

参考借鉴了大量学者的研究指标，同时考虑到数据的可得性与可行性，构建物流与区域经济协同发展评价指标，如表1所示，其中物流指标与经济指标所对应的原始数据见表2、表3。

表1 经济与物流指标

表2 福建省物流指标原始数据

表3 福建省经济指标原始数据

3.2 计算各指标熵权与熵权综合发展指数

利用熵权法分别求出物流指标和经济指标各自的权重，具体如表4、表5。

表4 福建省经济指标权重

表5 福建省物流指标权重

对福建省物流与经济的发展协同度进行初步观察进行综合发展指数计算分析，具体计算公式如下：

其中Si（t）表示第t年经济系统的综合发展指数，其中wi为经济系统中第i个指标的权重，Xi（t）为第i个指标在第t年的数据进行无量纲化后的值，依此方法进行物流系统的综合发展指数计算，结果如表6。

表6 福建省经济与物流的综合发展指数

3.3 计算经济系统与物流系统的关联度矩阵

为了更好的分析福建省区域经济与物流的关联度，本文进行双向关联度与协同度计算分析，即分别以物流系统为参考序列计算物流产业发展对经济发展的主要制约因素，以经济系统为参考序列计算经济发展对物流发展的主要促进因素，经计算可得关联度矩阵如表7，表8所示。

3.4 计算经济系统与物流系统的发展协同度

表7 以物流系统各项指标为参考序列的关联度

表8 以经济系统各项指标为参考序列的关联度

分别以物流系统和经济系统为参考序列，福建省物流系统与经济系统的协同度变化时间序列如表9。

表9 福建省物流系统与经济系统的发展协同度变化时间序列

4 物流与经济协同结果分析

4.1 以物流指标为参考序列，物流对经济产生影响的要素关联性分析

首先从物流指标的权重来看Y5邮政业务总量权重最大，达到0.526，这主要是由于邮政业务总量从2008年的32亿发展到了2018年的499亿，增长率达到1 528%，是所有物流指标中变化最为明显的。其次Y6物流从业人员和Y3货物周转量增长率分别为428%、318%，其指标权重分别为0.149和0.101，这三个指标是物流发展的3大关键指标。

其次从加权关联度来看，物流指标Y1到Y8的关联度均处于0.683到0.822之间，表明所有的物流指标与经济均为较高关联度，其中关联性最大的是Y6物流从业人员达到0.822，接近高度关联。物流从业人员已成为福建省物流-经济系统中经济发展的主要胁迫因素，将明显制约物流与经济增长。排位第二的是Y5邮政业务总量，其加权关联度为0.782，这表明邮政业务总量，或者理解为快递与物流运输行业发展已成为福建省物流行业发展的主要领域。而Y7公路通车里程关联度最低仅为0.683，其对经济增长贡献相对一般，主要是由于近几年福建公路发展相对较慢。

4.2 以经济指标为参考序列，经济对物流产生影响的要素关联性分析

首先从经济指标权重分析来看，X2社会固定资产总额指标权重最大，达到0.345、其次是X6社会消费品零售总额0.214，表现最差的是X5第三产业贡献值。从近几年福建省经济发展结构来看，房地产发展迅猛已成为重要经济支柱，社会固定资产总额占权重最大就容易理解；其次近几年福建省人均GDP已经处于中国的前列水平，居民收入的增加带来消费品零售总额的增长，所以占比也相对较大。

其次，从加权关联度来看，X1-X6的加权关联度均在0.78～0.84之间，整体处于较高关联度，说明物流的发展已经深入到经济各个领域中，物流与经济之间有较强的关联。关联度最低的是X5第三产业对经济增长的贡献率，虽然物流业属于第三产业，但是物流主要是服务于货物周转、工业生产、进出口贸易以及社会消费品零售等行业，所以物流与第三产业的关联度会略低于其他指标，其次物流业属于新兴产业，发展相对滞后于其他行业，虽然其经济产值增加较快，但是在第三产业中所占比重依旧相对较低，侧面说明物流业仍然有较大的提升空间。

4.3 经济与物流协调发展结果分析

为了方便对经济与物流进行协同度分析，绘制出经济系统与物流系统的综合发展指数时间序列图，见图1。

图1 福建省物流与经济综合发展指数时间序列图

从图1可看出，2008—2012年福建省经济与物流的综合发展指数基本一致，整体的协同度处于高水平，而在2013年以后，物流综合发展指数开始超过经济综合发展指数，并且差距不断扩大，推测在此区间经济与物流的协同度应该是处于逐步下降状态。在前文计算的经济与物流的协同度基础上绘制出图2。

图2 福建省物流与经济发展协同度

从图2可以看出，经济指标对物流的协同度和物流指标对经济的协同度发展趋势基本一致，并处于逐年下降的趋势且经济对物流的协同度要明显高于物流对经济的协同度。2008—2012年，协同度均大于0.8处于高度协同状态，在此期间经济发展对物流发展有着较大的推动作用，同时物流发展也对经济发展有着较强的促进作用。但是在2013—2016年期间经济系统对物流的协同度范围在0.8～0.9，处于高度协同状态，而物流对经济的协同度为0.6～0.8处于中度协同，主要原因是2013—2016年期间福建省工业以及制造业发展较为迅速，虽然物流业发展较为迅速，但是由于基数较小，对整体经济发展的促进作用有限。

而在2016—2018年协同度均在0.5～0.8之间，处于中度协同状态，特别是物流对经济系统的协同度在2018年仅为0.56逼近低度协同。从物流综合发展指数来看，2016—2018年期间物流业发展极为迅速，但是从物流指标权重来看邮政业务总量占物流业整体发展指标的权重的已过半，而其他指标权重普遍较低。这说明2016—2018年期间福建省物流业发展迅速，主要集中在社会消费品领域的物流发展，即快递行业发展，但由于快递行业产值有限且对制造业、工业的促进作用较小，因此物流业对经济的推动作用并没有显著提升。

综合2008—2018年期间物流与经济的协同度来看，主要趋势是协同度逐年下降逐渐逼近低度协同，表明物流业发展将有可能成为经济发展的重要制约因素，提升物流发展将是未来福建省经济发展的一大关键点。

5 福建省物流与区域经济协同发展对策

1）规范化物流行业用工标准，加强高质量的物流人才培养。

物流指标对经济发展的关联度中可以发现物流从业人员已经成为关联度最高的指标，2008—2018年尽管从业人员有所增加，但是相对于发展迅速的物流行业来说仍然具有明显的缺口，物流从业人员已经成为物流业对经济系统发展的重要制约因素。而从福建省当前的物流行业从业人员情况来看，不少物流企业尤其是中小型物流公司存在用工标准不规范、缺乏工作保障、工作稳定性差等问题，导致物流企业很难留住物流人才，甚至存在招工困难等问题。另一方面近几年福建省物流业高速发展，特别是快递业，许多先进的物流技术逐渐进入应用阶段，自动分拣、自动搬运、人工智能配送优化等新型技术的投入应用，这对物流从业人员的知识技能提出了更高的要求。

因此从政府角度建议做如下几个点对策调整。第一：规范物流行业用工标准，为物流从业人员提供更好的就业环境，同时提供更好的就业保障。第二、推动高校对于新型物流技术研究与应用教育，培养更高素质的物流人才。第三、推广校企合作物流项目，保证储备人才以及在职物流人员的能力同步提升。

2）推动工业领域与制造领域的物流业发展。

从物流行业发展的指标权重可以看出目前福建省物流业发展主要还是集中在快递领域，在工业领域和制造领域发展相对一般，很多企业特别是中小型企业所采用的物流技术仍然较为落后，严重制约制造业与工业的生产效率，具体建议如下：

第一、加强政府的示范性引导作用，目前许多企业对于物流业的认知仍然停留在快递领域，对于制造领域的先进物流技术认知相对有限。第二、优化审批制度，提供更好的物流发展政策，推动中大型企业自建现代化物流区，以优惠政策引进国内外先进第三方物流公司，推动中小型企业优化物流作业和引入第三方物流提升作业效率。第三、出台物流信息化和物流标准化政策，打造公共性物流信息平台，推动物流业以及制造业信息的共享与对接，以促进物流与区域经济的协同发展。