李 彤,李武选,陈竹茹
(长安大学 经济与管理学院,陕西 西安 710064)
近年来,我国物流业发展非常迅速,2017年全国社会物流总额达到252.8万亿元,同比增长9.96%。2014年,我国颁布了《物流业发展中长期规划(2014—2020年)》(简称《规划》,《规划》中明确指出了发展目标:进一步提升物流的社会化、专业化水平,显著增强物流企业的竞争力,同时使物流基础设施及运作方式衔接更加顺畅,以及显著提高物流业的整体运行效率。我国沿海港口城市依托独特的地理位置、优越的港口基础设施和国家相关政策的支持,对发展我国物流业起着至关重要的作用。如果能科学地制定我国沿海
港口城市物流竞争力评价指标体系,客观地对结果进行分析与评价,将会对我国各个沿海港口城市了解自身实力、完善薄弱环节、提高物流竞争力产生积极的促进作用。
回顾学者们在相关方面的研究,从研究内容来看,早期学者多以影响城市物流竞争力因素为研究内容。汪波、杨天剑、赵艳彬主要从物流合理程度、物流效率与服务水平、外部环境3个角度对天津地区的物流发展水平构建指标体系,并进行了评价分析[1]。孙峰华、魏晓、刘玉桥通过对山东半岛城市群及其所含8市物流业竞争力进行的评价排序及等级划分,得到区域经济实力、物流企业竞争力以及物流业科技创新能力是影响城市物流竞争力的主要因素[2]。随着进一步的深入研究,用于评价城市物流竞争力的指标体系在不断完善,大致归纳为产业发展环境、组织形态和规模、发展水平、社会化水平、企业整体竞争力等主要指标[3]。从研究方法来看,学者们多采用因子分析法、综合评价法、聚类法等。金芳芳、黄祖庆、虎陈霞通过因子分析和聚类分析,对长三角16个城市的物流竞争力进行评价比较,得到了上海物流业富有竞争力,苏州、杭州等城市物流竞争力较强;南京、无锡等城市物流竞争力一般;舟山市物流竞争力较弱的结论[4]。张运运用综合评价法测量了长株潭城市群地区的区域物流竞争力的动态变化趋势,反映了该地区物流竞争力发展水平[5]。郑丽娟采用灰色关联聚类分析方法,对“一带一路”沿途16个主要港口城市的区域物流发展现状与物流竞争力进行了聚类分析,提出了港口城市区域物流竞争力的提升思路[6]。刘艳、曹伟、王晏晏利用熵权和TOPSIS组合模型,构建了包括经济发展能力、物流需求能力、城市供给能力、人才环境建设能力和信息化能力的城市物流业竞争力评价指标体系,对10个内陆城市竞争力进行了分析评价[7]。徐文静从港口城市物流竞争实力和物流竞争潜力两个维度构建了评价指标体系,对沿海港口城市进行了因子分析和聚类分析,从保持与提升竞争实力和激发竞争潜力两个方面提出提高港口城市物流竞争力的建议[8]。郭子雪、齐美然、李杨建立了基于G1-TOPSIS法的河北省城市物流业竞争力评价模型,对河北省11个城市的物流竞争力进行了分析比较[9]。
分析现有的研究文献,评价方法多采用因子分析、主成分分析和聚类分析,综合评价过程均存在不同程度的不够客观的问题,没有从多角度、多方面构建指标体系,且评价结果也不够准确。基于此,本文在现有研究的基础上,构建“一带一路”规划中的12个重点沿海港口城市物流竞争力评价指标体系,运用熵权TOPSIS法对12个港口城市的物流竞争力进行比较分析与综合评价,并提出提升城市物流竞争力的建议。
评价港口城市物流竞争力涉及的因素多而复杂,要全面准确地反映综合竞争力系统各方面的状况和特性,评价指标体系应呈现出结构层次性。分层次评价不但能得到总的评价结果,而且能了解到各个层次的评价状况,完整系统地反映港口城市物流竞争力的全貌[10]。遵循上述原则,为了尽可能全面系统地反映港口城市的物流竞争力,并考虑到数据的可获得性,本文构建了包括港口基础设施、物流产业规模、腹地经济发展、信息化水平在内的4个一级指标及19个二级指标,见表1。
表1 沿海港口城市物流竞争力评价指标体系
4个一级指标为:①港口基础设施水平。港口自古以来就是重要的交通基础设施,是实现经济贸易交流与合作的窗口,对经济建设和对外贸易的发展提供了基础性支撑。对沿海港口城市,港口是城市物流产业的核心与载体,完善的基础设施、优越的条件,直接影响到港口的作业能力与作业效率,进而影响城市物流竞争力的强弱。本文主要选择码头长度、泊位个数、万t级泊位数、港口货物吞吐量和港口集装箱吞吐量等5个二级指标。②物流产业规模。港口城市的物流产业规模与物流竞争力在很大程度上相辅相成,相互影响。城市物流产业的规模壮大代表该城市在物流竞争力上占据相对优势,而较强的物流竞争力又反过来加速该城市的物流产业规模扩大,因此物流产业的规模也会影响港口城市的物流竞争力。主要选取公路通车里程、公路货物运输量、水路货物运输量、公路货物周转量、水路货物周转量等5个二级指标。③腹地经济发展水平。腹地经济对于任何产业都起着重要的作用,港口城市物流产业的发展必然离不开腹地经济的支持。腹地经济为物流业的发展提供了支持与保障,腹地经济规模越大,港口城市的物流产业也就越发达。本文选取地区生产总值、进出口总额、第二产业增加值、第三产业增加值、固定资产投资总额5个二级指标。④信息化水平。物流信息化是对城市物流过程中产生的信息进行采集、分类、传递、汇总、识别、跟踪、查询等一系列的处理活动,港口城市的信息化水平反映了城市物流产业的效率水平,主要选取了邮电业务总量、移动电话用户数、年末固定电话用户数、互联网宽带用户数4个二级指标。
熵权法:熵权法是一种客观赋值法,通过计算指标的信息熵,利用指标的差异程度来度量已知数据中包含的有效信息和指标权重[11]。计算公式为:
(1)
指标的信息熵越小,表明该指标的变异程度越大,提供的信息量越大,在综合评价中的作用越大,其权重越高;反之,指标的信息熵越大,其权重越低。
TOPSIS法:TOPSIS法(Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution),又叫逼近理想解排序法,是一种多目标决策方法,由Wang、Yoon于1981年首次提出[12]。其基本原理是:先定义决策问题的理想解和负理想解,然后把各可行解与理想解和负理想解做比较,若其中有一个可行解最接近理想解,同时又远离负理想解,则此解就是可行解集的满意解[13]。
基本步骤:假设有m个沿海港口城市、n个城市物流竞争力评价指标,则各个港口城市和物流业竞争力评价指标相对应的原始数据矩阵为:
R=(rij)mn=[
r11…r1n︙︙︙rm1…rmn
]
(2)
对原始数据进行无量纲化处理。通常采用极差变化法,公式为:
(3)
计算第i个港口城市第j个指标的所占比重pij:
(4)
计算第j个指标的熵值ej,即:
(5)
计算第j个指标的熵权wj:
(6)
计算加权矩阵:
Y=yijwj=[
w1y11…wny1n︙︙︙w1ym1…w1ymn
]
(7)
计算正理想解与负理想解:
(8)
计算被评价对象与正、负理想解的距离:
(9)
计算评价对象与理想解的相对接近度Ci:
(10)
根据相对接近度大小,对评价对象进行排序。Ci越大,越靠近理想解;反之,越接近负理想解。
本文选取上海市、天津市、宁波市、舟山市、广州市、深圳市、汕头市、青岛市、烟台市、大连市、厦门市、泉州市12个沿海港口城市作为样本城市,这些城市均来自于“一带一路”规划的重点沿海港口城市。本文利用MATLAB方法对各沿海港口城市2017年的数据进行处理与分析,数据主要来源于国家统计局网站、各市统计局网站和中国港口协会网站。
根据构建的指标体系,按照上述步骤进行数据分析,对12个港口城市的物流竞争力进行分项评价,见表2、图1。
表2 城市物流竞争力一级指标评价结果
本文主要分析了港口城市物流竞争力的分项指标(图1)。分析港口基础设施指标,由图1可见,上海市的相近度Ci最高,且5个二级指标的排名均在第一名,说明上海市物流业务发展所需的港口基础设施建设、装备设备提供情况较其他港口城市具有很大的优势。广州市、宁波市、舟山市的基础设施指标分列第二名、第三名和第四名。其中,广州市的5个二级指标均排在第二名,港口基础设施水平仅排在上海市之后。宁波市、舟山市在码头长度、港口货物吞吐量、集装箱吞吐量方面排名都比较靠前,两市均依托良好的港口基础设施环境,物流竞争力相对较强。
图1 城市物流竞争力分项指标评价
深圳市、青岛市、天津市、大连市的港口基础设施排位中等。其中,深圳市排在第五名,其港口货物吞吐量、集装箱货物吞吐量在四者中均为第一,但码头长度、泊位个数不及其他3个城市。青岛市、天津市、大连市分别为第六名、第七名和第八名,3市在各二级指标中实力相当,青岛市的货物吞吐量排名靠前,但泊位数量以及万t级泊位数与其他两市相比较少。排在后四位的分别是烟台市、厦门市、泉州市和汕头市。其中,烟台市排名第九名,在码头长度、万t级泊位数、集装箱货物吞吐量指标中排名最前,但港口的货物吞吐量不及汕头市。泉州市、汕头市在泊位个数、万t级泊位数指标上均不具有竞争优势,排在第十一名和第十二名。
从物流产业规模指标可见,上海市的相对接近度Ci最高,排名第一,具有较强的竞争力。其中,上海市在公路货运量、水运货运量和水运周转量3个二级指标上具有非常明显的优势,均高于其他城市。广州市、大连市分列第二名和第三名。广州市的水运、货运周转量仅次于上海市,且公路货运周转量远高于其他各市。大连市的水路货运周转量指标排位第三,具有一定的优势。宁波市、烟台市、泉州市、青岛市、舟山市在该指标排位中等,分列第四名至第八名。宁波市和烟台市在公路、水路货运量,公路、水运货物周转量4个二级指标的排位差异不大,均排在中等位置。泉州市、青岛市在二级指标排位均中等靠后,且在公路货运量指标和水运货运量指标均不具有优势。舟山市的水运周转量较大,排在第四名,而在其他指标上优势不明显。天津市、深圳市、厦门市和汕头市分列第九名至第十二名。其中,深圳市、天津市虽在公路、水路货运量,公路、水运货物周转量4个二级指标的排位均在中等偏上的位置,但其公路通车里程数相比于其他城市较小,优势不明显。厦门市和汕头市在5个二级指标的排位均不太靠前。
通过分析腹地经济发展指标可见,上海市继续保持优势,在该指标层的相对接近度Ci仍最高,社会固定资产投资总额指标排在第二名,其他4项二级指标均排在第一名。深圳市、天津市、广州市三个城市的相对接近度Ci排名相对靠前,分列第二名、第三名和第四名。深圳市和广州市各项二级指标均位于上海市之后排在靠前的位置,且名次相差较小。其中,深圳市的进出口贸易总额仅次于上海市,位居第二,对外贸易发展繁荣。天津市在地区GDP、进出口总额、第二产业增值和第三产业增值4个二级指标排名均居中,社会固定资产投资总额最大,位居第一,具有一定的优势。青岛市、宁波市、烟台市、厦门市的腹地经济发展能力排名居中,分别排在第五名、第六名、第七名和第八名。青岛市和宁波市的二级指标排名中等靠前,在腹地经济发展能力上具有一定的竞争力。厦门市和烟台市的大部分二级指标排名中等后,在腹地经济发展上优势不明显。排在第九名到第十二名的城市分别为泉州市、大连市、舟山市和汕头市。大连市和泉州市的二级指标排位均在中等偏下的水平,指标排位的差异不大。舟山市和汕头市的二级指标排位都较靠后,在腹地经济发展指标上不具有竞争优势。
分析信息化水平指标可以看出,广州市的相对接近度Ci最高,位居第一。移动电话期末到达数位于第二,邮电业务总量高达6886.15万元,远超其他城市,说明广州市的邮电与通信服务的业务总量较大,发展繁荣。上海市和深圳市分别列第二名和第三名。上海市除邮电业务总量指标排名不及广州市外,其他3项二级指标排名均为第一,表明移动电话、固定电话和互联网宽带的使用已十分普及,信息化程度较高。深圳市的邮电业务总量位居第二,其他3项二级指标均在上海市之后。天津市、泉州市、宁波市和青岛市的排名分别为第四名、第五名、第六名和第七名。泉州市和天津市的固定互联网宽带用户指标排名靠前,互联网使用较普遍,其他3项二级指标排名均在中等偏上的水平。宁波市和青岛市在邮电业务总量指标上排名中等偏上,相对来说具有一定的优势。排在较后的为大连市、厦门市、汕头市,分列为第八名至第十名。这3个城市的二级指标均排在中等偏下的水平,且排名没有很大差异,因此不具有优势。
根据表3的综合评价结果来看,上海市相对接近度Ci最高,为0.7574,城市物流竞争力最强,综合排名第一;广州市、深圳市和天津市的综合排名分别为第二名、第三名和第四名,相对接近度Ci分别为0.5509、0.3161和0.2344,城市物流竞争力普遍较强;宁波市、大连市、青岛市、舟山市和泉州市分列第五名至第九名,相对接近度Ci分别为0.1671、0.1469、0.1426、0.1410和0.1262,城市物流竞争力处于中等水平;烟台市、厦门市和汕头市3市的城市物流竞争力相对较弱,相对接近度Ci分别为0.1046、0.0938和0.0306。
表3 城市物流竞争力综合评价结果
本文得出12个城市物流竞争能力从强到弱依次为上海>广州>深圳>天津>宁波>大连>青岛>舟山>泉州>烟台>厦门>汕头。根据分项指标对比图(图2),城市的港口基础设施和物流产业规模不及城市腹地经济发展水平和物流信息化水平的波动大,说明港口城市物流竞争力的差距主要来自城市腹地经济发展水平和物流信息化水平。
图2 城市物流竞争力分项指标对比
“一带一路”沿线的港口城市对我国实施对外开放政策、实现互利共赢期望起着至关重要的作用。上海市极具物流竞争实力,作为“一带一路”规划的重点港口城市,应充分发挥城市物流优势,不断提升自身实力,发挥扩散效应,带动周边地区物流发展,提升地区物流能力与水平。中等水平的城市应依托港口设施优势,重点加强港口与腹地经济的联系,积极扩大腹地经济,提高腹地经济总量,为物流业提供坚实的经济基础。同时,还应大力发展信息化建设,包括基础环境建设与信息平台建设,提升物流业效率,增强物流竞争实力。物流竞争力相对较弱的城市应加快港口基础设施建设,加大港口项目投资力度,提高港口作业能力,增强物流实力;学习国内外先进物流企业发展与经营经验,创造良好的物流业环境和条件,不断扩大物流业规模[14];发展腹地经济,为城市物流竞争力提升提供物质经济基础;加强物流信息化的外部环境与平台建设,加快现代化物流的发展,不断提升物流竞争力,加快推进我国“一带一路”战略的实施。