基于协调度与关联度对四川省制造业与物流业联动发展现状的研究

姬凝 冯勋省 李佳

摘 要：运用熵权值系数法对制造业与物流业的指标计算权值并对各自的综合发展水平及两者的协调度进行分析，同时结合灰色关联理论对制造业与物流业的关联度进行分析。得出的数据表明，当前制造业与物流业的发展水平基本保持一致且协调性较高，但是关联度较低。通过对四川省制造业与物流业协调度与关联度的研究，所得结论对四川省调整产业结构、转变经济增长方式，并促进经济发展具有十分重要的现实意义。

关键词：制造业；物流业；协调度；关联度

中图分类号：F259.27 文献标识码：A

Abstract： Using entropy weight coefficient method for index calculation right value manufacturing and logistics industry overall level of development and coordination degree， combined with gray relational theory value the coordination degree of manufacturing industry and the logistics industry. The data obtained show that the level of development of manufacturing and logistics industry is currently substantially higher consistency and coordination， but to a lesser degree of relevance. Through the coordination of Sichuan manufacturing and logistics industry associated with the degree of research， the conclusions of the adjustment of industrial structure in Sichuan province， the transformation of economic growth mode and promoting economic development has a very important practical significance.

Key words： manufacturing industry； logistics industry； association degree； coordination degree

0 引 言

随着经济活动的全球化，市场竞争压力加大，制造企业面对这样的社会环境，急需发展自己的核心竞争力，将非核心业务进行外包以专注提高核心业务。这就使得制造业将其物流业务外包给物流企业，而物流企业也从提供单一物流服务向一体化物流服务转变从而完善其物流服务内容成为趋势，制造业物流业联动发展成为热点。

近年来，四川省对制造业与物流业联动发展越来越受到广泛的重视，2015年出台的《四川省物流业发展中长期规划（2015-2020）》中将制造业与物流业的联动发展列为了十大重点工程之一。2015年5月，第九届制造业与物流业联动发展年会召开，会上相关部门的政府领导、专家及一些制造业与物流业企业的负责人围绕如何更好地推动制造类企业剥离物流服务外包给物流企业，并提高物流企业一体化服务能力所涉及的相关问题进行了深入的探讨。

基于制造业与物流业联动的迫切性以及政府对制造业与物流业联动的重视程度，本文通过对四川省制造业与物流业的协调性与关联度进行计算，研究了当前四川省制造业与物流业的联动情况。

1 计算模型

1.1 协调度计算模型

分析制造业与物流业发展的协调度，是根据在计算得到制造业与物流业各自的综合发展水平后进而分析两者发展的静态差距值，根据值的大小来衡量制造业与物流业发展的协调程度。

协调性评价的计算步骤如下：

（1）综合发展水平计算。首先对搜集到的制造业与物流业的指标数据进行无量纲化处理并采用熵权值系数法确定每个指标的权重，进而计算得出物流业与制造业的综合发展水平。

令制造业在t年的发展水平分别为Ft，x、物流业在t年的发展水平为Ft，y，其计算公式为：Ft，x=ax，Ft，y=by，其中，a和b分别表示制造业与物流业第i个指标的权重值，x和y分别为制造业与物流业第t年第i个指标的数值。

（2）协调度的计算。协调度用ct表示，其计算公式为：ct=，其中，k≥2，为调节系数，在本文中k取4。表1为制造业与物流业协调度等级表：

1.2 灰色关联分析模型

灰色关联分析法是根据研究不同系统的指标之间发展状态及趋势的相同或相异程度，从而对两个系统的关联程度进行判断的一种分析方法。其基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密。曲线越接近，相应序列之间关联度就越大，反之就越小。并根据关联序列找出对物流业影响最大的制造业指标，以及对制造业影响最大的物流业指标。

灰色关联度的计算步骤如下：

（1）选定所研究的参考序列与比较序列。本文将制造业所选取的指标序列设为参考序列，为X=xk|k=1，2，…，n， i

=1，2，…，a；将物流业所选取的指标序列设为比较序列，为Y=yk|k=1，2，…，n， j=1，2，…，b。

（2）关联度的计算。采用均值化法进行数据的无量纲化处理，每组矩阵是由比较序列Y的每一行分别与参考序列X组成，处理后的数据由每列中的各均值除以参考序列X的列均值得到，用这种数据处理方法分析比较序列中的每一个指标与参考序列的关联程度。

2 四川省制造业与物流业关联度与协调性评价

2.1 指标的选取

为了能够客观地反映制造业与物流业的发展情况，所选择的指标要遵循全面、实用且具备一定代表性的原则，但是统计数据里还没有明确的有关制造业和物流业系统化的量化统计数据，故本文选取一部分工业数据来近似分析制造业的发展状况，选取交通运输、仓储及邮电业的数据来近似分析物流业的发展状况，所搜集的数据来自基于此建立的如下指标体系：

制造业与物流业所选用的指标原始数据如表3、表4所示：

2.2 发展水平及协调度的计算结果

对数据进行无量纲化处理并根据熵权值系数法计算所得四川省制造业与物流业的指标权重值如表5、表6所示：

指标权重确定以后，根据综合发展水平公式和协调度发展公式得到计算结果表7、图1及表8所示：

2.3 关联度的计算结果（如表9所示）

根据关联度等级表，将所得到的关联度计算结果进行分类，统计出每个等级中关联度结果的个数，如表10所示。

3 计算结果分析及结论

3.1 综合发展水平及协调度结果分析

由图1可以直观的看到，制造业与物流业的发展水平均呈现出增长趋势，制造业的发展水平虽然滞后于物流业，但可以看出差距越来越小，呈现出追赶态势，到了2013年，制造业与物流业的发展水平已经基本趋于一致。表8的协调度计算结果显示出，除2006年为良好协调外，2007年及之后均为优质协调，并且在2013年协调度基本趋近于1。根据计算结果可以看出，四川省制造业与物流业的协调程度非常高，制造业由最初的发展稍缓于物流业，到慢慢加速发展至当前制造业与物流业发展基本趋于一致。

3.2 关联度计算结果分析

由表9与表10所得出的制造业与物流业关联度的计算结果可知，其关联度数据分布在（0.3733，0.9958），但是大部分关联度结果处在（0.35～0.65）这一区间当中，即制造业与物流业的大部分指标的关联度都处在中等关联度这一范围内，说明制造业与物流业的关联度还不是很高。其中在选取的制造业的七项指标中，对物流业发展影响最大的指标是制造业城镇单位就业人员，其次是规模以上工业企业利润总额及制造业全社会固定资产投资；在选取的物流业的六项指标中，对制造业发展影响最大的指标是货物周转量，其次是交通运输、仓储及邮政业全社会固定资产投资、交通运输、仓储和邮政业增加值。

3.3 结 论

根据对制造业与物流业协调度与关联度的计算分析，可以根据计算结果分析得到，制造业与物流业的协调度很高，但是各指标间的关联度相对较弱，说明四川省制造业与物流业还未能较好的联动发展。制造业与物流企业还需继续加大合作力度，增加彼此的信任程度，并且政府也应积极为制造企业与物流企业牵线搭桥，更好地促成两业的联动发展。进一步提高四川省制造业与物流业的核心竞争力，促进四川省经济更好更快的发展。

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