基于熵权灰色关联模型的广州物流业与制造业联动发展实证研究

□ 陈佳媛,吴佩君

(1.广州涉外经济职业技术学院，广东 广州 510000；2.汕头职业技术学院，广东 汕头 515000)

1 引言

经济发展，物流先行成为共识。广州是国家重要经济中心及重要物流节点。根据广州十三五规划，广州以创新驱动，形成现代服务业和先进制造业双轮驱动的产业结构，致力建设国际性综合交通枢纽。物流业的建设与发展已成为广州经济发展的加速器。

物流业与工业，特别是制造业的关系极为密切，两者之间相互促进，共同发展；制造业需要物流业的支撑，同时制造业的巨大需求拉动物流业的发展。中国已步入工业化中后期，强大的生产制造能力必须要有强大的物流能力相匹配，才能发挥出更加好的效能，物流已成为制约经济的关键性因素之一。自2007年以来，由国家发改委组织召开的全国制造业与物流业联动发展大会已经举办了十三届。物流业与制造业的联动发展已成为国家重点产业振兴规划中的重要工程。

对于制造业与物流业的联动发展，多位专家学者进行了不同方面的研究。侯红昌利用协整分析法研究了河南制造业和物流业联动发展；田雪，王丹丹等人通过构建灰色关联模型对北京物流业与制造业的联动发展进行分析；孙芳芳从方法应用角度阐述了灰色关联度分析方法及其应用；吕涛，聂锐从产业联动理论入手研究了产业联动内涵理论依据及表现形式；谭学瑞，邓聚龙从模型应用角度阐述了灰色关联度这种多因素统计分析方法。学者们对物流业和制造业之间关系的研究提供了大量的方法和研究结论，但仍缺乏对现有环境背景下广州物流业与制造业之间的协同发展的分析研究。本文以广州为例，利用灰色关联模型，试图探讨广州制造业与物流业的协同发展，进一步为广州物流的发展提供决策依据。

2 研究方法与指标选取[1]

灰色系统理论提出了寻求系统中各子系统(或因素)之间的数值关系。灰色关联分析方法，是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度，亦即“灰色关联度”，作为衡量因素间关联程度的一种方法。灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量，非常适合动态历程分析。

2.1 评价指标矩阵初建

根据评价目的确定评价指标体系，收集相关评价数据。

将数据序列形成评价指标矩阵：

X=(X1,X2,…,Xn)，其中m为指标的个数。

(1)

根据实际情况确定参考序列X0，比较序列Xj，记做：

X0=(x0(1),x0(2),…,x0(m))；Xj=(xj(1),xj(2),…,xj(m));j=1,2,…,n

2.2 对指标数据进行无量纲化

(2)

确定绝对差值最大值Δmax和最小值Δmin：

(3)

2.3 关联系数计算

分解计算每个比较序列与参考序列对应元素的关联系数，计算如下：

(4)

其中，ρ是分辨系数，ρ∈[0，1]；本文取ρ=0.5

2.4 熵权的计算[1]

熵的概念源于热力学，是对系统状态不确定性的一种度量。多目标问题决策时，需考虑每个评价指标的相对重要程度。给各个指标赋予权重，是表示重要程度最直接和简便的方法。通过熵值法得到各个指标的信息熵，信息熵越小，信息的无序度越低，其信息的效用值越大，指标权重越大。

计算第j项指标的信息熵ej

(5)

计算第j项指标的差异性系数gj和权值ωj

(6)

2.5 基于熵权的灰关联度计算

(7)

3 模型构建与分析

3.1 指标数据选择

物流业与制造业两业之间的联动关系非常复杂，两者相互影响，共同促进，同时还有其他因素的影响；根据广州市场状况，本文选取几个具有代表性的指标进行研究，可能存在一定的偏差。本文中，选取了货运量作为衡量物流业发展水平状况指标；选取了地区生产总值，工业总产值，制造业全社会固定资产投资，规模以上工业总产值，规模以上工业企业增加值，来衡量制造业发展水平状况指标；考虑到产业共生，本文将社会消费品零售总额也列入研究数据行列，作为衡量商业发展水平状况指标。文章选取2010年到2018年的数据，确定原始数据序列，构建综合评价指标体系。数据来源于广州市统计局网络平台发布数据。

利用均值法，对数据进行无量纲化处理，结果如下表1。

表1 标准化的数据

3.2 关联系数计算

根据灰色系统理论，可得出2010-2018年广州货运量与影响因素的灰色关联系数，结论如表2。

表2 2010-2018年广州物流业与制造业的灰色关联系数

3.3 基于熵权的灰关联度及分析

根据熵权理论，计算基于年度的熵权ωj；得出基于熵权的广州物流业与制造业的关联度及排序，如表3所示。

表3 基于熵权的广州物流业与制造业的关联度及排序

从表3可以看出，物流业与地区生产总值，社会消费品总额，全社会固定资产投资关联系数都超过0.8，接近0.9；这三者与货运量的联动关系非常强；而工业总产值关联度也达到0.7，关联度较强，联动关系较前三者弱；由四个指标的关联度看出，目前广州凭借经济的快速发展，其制造业与物流也发展比较协调，联动效应也比较好，投资措施与投资方向对促进物流业发展起到了正向作用，影响显著。规模以上工业总产值和规模以上工业企业增加值这两者与货运量联动关系相对较弱，都不到0.7，说明规模以上工业这些年来与物流业联动性偏弱，两者之间发展协调不够。

3.4 熵权结果分析

根据熵权理论，计算各个货运量影响指标的熵权ωj。

表4 广州货运量影响指标熵权及排序

从表4数据可看出，众多影响因子中广州社会消费品零售总额、广州地区生产总值和全社会固定资产投资这三者对货运量影响最大，分别达到了27%，26%和23%；地区经济的增长和商业的发展对广州物流业影响最大；固定资产投资增加也大大的促进了物流业的发展。工业总产值与物流货运量的影响达到了11%左右，说明工业对物流业的影响程度较大，却无法和经济发展、商业发展和固定资产投资对物流业的影响相比拟；特别是规模以上工业，规模以上工业总产值和规模以上工业企业增加值重要程度占比分别小于7%和6%，说明相对影响力最小。该数据同时也说明了广州凭借经济的快速发展和商业的发达，大大促进了物流业发展；其制造业与物流也发展比较协调，联动效应也比较好。规模以上工业企业与物流业的的联动性较弱，两者之间的协调度不够。

4 结论

社会消费品零售总额、广州地区生产总值和全社会固定资产投资这三者对货运量影响最大，关联系数较大都超越0.8；熵权分别达到了27%，26%和23%；说明广州物流业与制造业存在良好的联动关系；广州地区商业的发展和地区经济的增长和对广州物流业影响大；说明广州商业活跃，民众需求旺盛，经济景气；投资措施与投资方向对促进物流业发展起到了正向作用，影响显著。也说明广州广州经济运行向好，十三五规划建设成效初现。

工业总产值与物流货运量关联度达到0.7，关联度较强；熵权值表明影响达到了11%左右，说明工业对物流业的联动关系较大，影响程度较大，却无法和经济发展、商业发展和固定资产投资对物流业的影响相比拟；特别是规模以上工业，规模以上工业总产值和规模以上工业企业增加值关联度达到0.67和0.63，都不到0.7，重要程度占比分别小于7%和6%；说明规模以上工业这些年来与物流业联动性偏弱，两者之间发展协调不够。究其原因可能和广州地区工业现状相关：首先，广州产业集聚集群集约程度不高，先进制造业新增长点不多，缺乏创新型领军企业；整合全球高端资源要素能力不强，开放型经济水平不高；大交通体系不完善，交通网络亟待健全。这些短板及问题都会对广州物流业的发展形成障碍；其次，规模以上工业与物流业之间存在信息传递障碍，规模以上工业企业分散的物流需求未能被转化为社会化的需求，导致物流运作成本高效率低，产业也难以实现协调联动，合作共享。最后，广州物流业整体能力层次水平较低，现有的物流企业服务能力较弱，难以满足制造企业的物流需求，社会化需求的不足也制约了专业化物流的发展。

5 建议

物流业与制造业的的协同发展成为了制造业转型升级的主要动力。加快物流业发展、实现制造业与物流业联动共赢是广州产业发展和结构调整的迫切任务。对于未来发展，本文从以下几方面给出相应建议：

5.1 确定两业联动的核心

两业联动的核心是突破边界，双向互动，融合渗透，互利共赢。

两业联动在于突破传统制造业把运输仓储等部分业务外包给物流企业，两业的联动不是简单的外包。要立足“供给创造需求”，其内涵在于发展“供给”有助于挖掘“需求”，特别是潜在制造业的物流需求。鼓励生产企业和商贸企业剥离或外包物流功能，近年来不断有制造业将业务外包给物流企业做，不仅热了物流供给，同时物流需求也热了。

5.2 开拓多种联动发展的形态

灵活开展联动方式，比如，制造业内部整合物流系统组建物流公司；制造业持股或控股物流公司；若干制造业企业联合投资成立物流公司；制造业与物流业组建供应链管理系统；制造业与物流业实施战略联盟。联动的内容应该放在供应链集成和互利共赢的视角来进行。

5.3 利用“互联网+”突破边界，实现双向互动

利用“互联网+”， 突破边界，实现双向互动。加快新一代信息技术与物流业、制造业深度融合，优化提升产业，建设专业化物流信息平台，实现物流业与制造业两业互联互通，共享信息。

5.4 提升物流业自身服务水平

培育和壮大一批骨干物流企业；规划建设综合服务功能强的第三方、第四方物流服务中心；优化布局物流园区和专业物流基地，完善综合运输通道和交通枢纽节点布局，统筹建设物流仓配基地，建设一批现代化物流配送中心，形成网络型物流基础设施体系。建立和完善现代物流服务体系；提高供应链管理和物流服务水平，提高配送效率，降低物流成本。

5.5 建立宏观促进机制

两业联动发展既要发挥市场机制的有效推动，还要发挥政府的计划与协调作用；促进人、财、物等要素市场的发展，打破阻隔各种要素流动障碍。利用相关产业协会在促进产业协同发展中的积极作用，加大行业间交流的力度，促成产业间交互对接。