我国船舶工业与物流业联动发展地区差异研究

李晓萍，王淑芹

(江苏科技大学 经济管理学院，江苏 镇江212100)

经济全球化背景下，产业之间竞争程度不断加深，船舶工业作为劳动、资金和成本密集型产业，对我国相关上下游企业有较强的拉动作用。根据《2017年全国投入产出表》数据，船舶工业对国民经济149个部门中的116个部门有直接消耗，关联占比达到77.85%；对制造业的68个部门有直接消耗，关联占比达到79.07%。船舶工业是制造业的重要组成部分，在国民经济中占据重要地位，对其他产业的发展有着极大影响。20世纪以来，船舶工业对能源和原材料的需求增长，因而欧美造船国家大力发展与船舶工业相关的产业，以期增强其部分领域的核心竞争力，物流业就属于上述产业的重要组成部分。物流业既是第三产业的利润源泉，也是吸收就业的重要行业，其就业人数占基础设施有关服务业就业人数的5%～8%[1]，对国民经济发展有一定促进作用。船舶工业与物流业密切相关，船舶工业的物流活动主要有采购供应物流、生产物流、销售物流、回收与废弃物流等。然而船舶工业企业普遍存在物流管理意识薄弱、管理效率低、采购管理成本和仓库管理成本高等问题[2]。船舶工业与物流业的联动发展使得船舶工业能够获得专业化的物流服务，从而降低生产成本并提高核心竞争力；而物流业为了更好地满足企业的多元化服务需求，也会不断提高管理服务水平并增强运营能力。这有助于船舶工业提高物流管理水平和降低生产成本。从宏观层面看，《国务院关于印发〈中国制造2025〉的通知》(国发[2015]28号)指出，中国制造“2025”的战略规划目标是实现从制造业大国向制造业强国的转变，而制造业与物流业联动发展不仅有利于提高物流业管理服务水平，也是实现制造业转型升级的关键[3]。2019年10月，国家发展改革委发布的《关于推进先进制造业和现代服务业深度融合发展的实施意见》提出，要推动先进制造业与现代服务业相融相长、耦合共生。船舶工业和物流业分别是制造业和服务业的重要组成部分，研究船舶工业与物流业联动发展有重要战略意义。

国内外学者对制造业与物流业联动发展的研究主要从联动机理、发展关系、实证方法等角度展开。对两业联动机理的研究，学者们主要采用共生理论、协同理论、组织管理理论等探讨制造业与物流业联动发展存在的问题及对策[4-6]；对两业发展关系的研究表明，二者间主要存在需求供给、相互融合、互惠共生等关系[7-9]；对两业联动发展的实证研究方法主要有投入产出法、耦合协调度模型、灰色关联分析法等[10-12]。随着研究不断深入，制造业的细分行业与物流业的联动发展成为相关研究的重点。例如，苏秦以十大振兴产业为研究对象，发现轻工、钢铁、装备制造业对物流业推动作用更明显[13]；肖建辉研究了物流业与汽车制造业联动发展不协调原因，认为加强汽车制造业物流管理及提升物流服务能力对两业联动发展有推动作用[14]；楚明钦分析了生产性服务业与装备制造业融合的动因及效应，指出交易技术和效率的提高为两业融合创造了良好条件，且随着互动增强,两业增长率均有提高[15]。

综上所述，制造业与物流业联动发展的相关研究成果十分丰富。从研究主体上看，多数学者研究了制造业整体与物流业联动发展；随着研究深入，部分学者开始深入探讨制造业的细分行业与物流业的联动发展，但对船舶工业与物流业联动发展进行研究的较少。由于制造业内部不同要素密集行业对物流业的需求存在差异，对于制造工艺复杂、物料需求量大、生产周期长的船舶工业来说，其对物流业的需求差异往往更大。耦合协调度模型则是解决上述问题的有效工具，因此笔者运用耦合协调度模型对我国14省市的两业联动发展进行实证研究，分析其地区差异特征，进而分析两业的互动关系，以期为两业联动发展提供参考。

一、调度模型与评价指标

(一)耦合协调度模型

假设有x个子系统，第x个系统综合发展水平用Ex表示，Ex1,Ex2,……,Exb为第x个子系统中的b个指标，用E1、E2分别表示船舶工业子系统综合发展水平、物流业子系统综合发展水平。假设E1含有m个评价指标，则E11,E12,……,E1m为船舶工业子系统中的m个指标；假设E2有n个评价的指标，则E21，E22,……,E2n为物流业子系统中的n个指标。由于船舶工业子系统、物流业子系统是非线性、错综复杂的系统，因此笔者运用系统演化的思想建立动态演化方程[16]：

(1)

式(1)中：i=1,2,…,p；f为Exi的非线性函数，将其在原点按照泰勒级数展开得到式(2)：

f(Ex)=f(0)+Wx1Ex1+Wx2Ex2+…+WxpExp+ε

(2)

根据非线性系统的运动稳定性，去掉高次项，最终得到的演化方程式为：

(3)

最终得到各个子系统综合发展水平计算公式：

(4)

式(4)中：Ex为各个子系统的综合发展水平，Ex∈[0,1]，其值越大，则子系统的发展水平越高；fxi(Exi)为评价指标Exi对其子系统x的综合贡献的度量，其值为标准化后的数值；Wxi为各个指标的权重。客观赋法有均方差赋权法和熵权法等，均方差赋权法反映了随机变量的离散程度；熵权法反映了指标信息量大小程度。指标提供的信息量越大，在综合评价中所起作用越大，权重就越高，能够反映出绝大多数的原始信息。因此，运用熵权法确定权重。

由此得到船舶工业与物流业子系统的综合发展水平：

(5)

由于船舶工业与物流业系统状况的优劣会直接反映在系统协调状况上，根据复合系统发展度与承载力理论推理，借鉴物理学中容量耦合的相关概念及容量耦合系数模型，如公式(6)，船舶工业与物流业系统耦合协调性指数可表示为：

(6)

(7)

由船舶工业和物流业系统组成的复合系统，其综合发展水平对整个复合系统有很大影响，根据贝塔兰菲一般系统理论学中的系统演化思想，船舶工业与物流业系统的耦合协调度：

(8)

(9)

耦合协调度类型的划分可以形象反映出系统之间的协调程度，目前关于制造业与物流业系统耦合协调度类型没有统一的划分标准。参考其他学者划分标准[17]，可得到船舶工业与物流业耦合协调度的评价标准(见表1)。

表1 船舶工业与物流业耦合协调度的评价标准

(二)评价指标的选择

船舶工业与物流业属于复杂系统，对于两业评价指标的选择，需遵循样本数据的可操作性、可比性及科学性的原则。参考相关学者对制造业与物流业联动发展研究中评价指标[17-19]，结合船舶工业与物流业发展的特点，从基础性、规模性及发展性三个方面确定船舶工业与物流业的评价指标(见表2)。

表2 船舶工业与物流业的评价指标

(三)数据来源

选取天津、河北、辽宁、上海、江苏、浙江、福建、山东、广东、安徽、江西、湖北、广西和重庆共14个省市为研究区域，以船舶工业与物流业作为研究对象。数据来源于2006—2019年的《中国统计年鉴》《中国物流统计年鉴》《中国船舶工业年鉴》和14个省市的统计年鉴。鉴于数据的可获得性，船舶工业固定资产投资用规模以上铁路、船舶、航空航天和其他运输设备制造业的相关数据代替。物流业属于第三产业，根据中国行业分类标准，选择交通运输、仓储和邮政业作为物流业统计数据。对于部分缺失数据，采用最大期望值法和加权平均法等补齐缺失数据。

二、船舶工业与物流业联动发展分析

(一)耦合协调度时序演化分析

根据耦合协调度模型计算可得到2005—2018年我国14个省市的船舶工业与物流业耦合协调度，结果如表3所示。

由表3可知，2005—2018年,大部分省市的船舶工业与物流业耦合协调度整体上呈现先上升后轻微下降的变化特征，经历了中度失调-轻微失调-濒临失调-勉强协调的演化过程。虽然大部分省市的两业耦合协调发展水平有所提高，但没有达到初级协调状态，仍有较大上升空间。

表3 2005—2018年船舶工业与物流业耦合协调度

具体而言，安徽省的两业耦合协调度波动变化最大，从2005年0.059升到2018年0.437，由极度失调状态发展为濒临失调状态。这得益于近年来安徽省制定相关政策推进船舶工业发展。该省不断加强该物流业基础设施建设，鼓励物流业对接制造业转型升级。此外，河北省、辽宁省、江西省和广西省的两业耦合协调度波动变化较大，上海市的两业耦合协调度波动变化较小。2005—2011年，我国14个省市大部分地区的两业协调发展处于平稳上升状态。在此期间，我国船舶工业与物流业的发展水平不断提高，有助于两业协调发展。2012—2016年我国14个省市大部分地区的两业耦合协调度出现轻微下降趋势，但仍处于勉强协调阶段。由于金融危机滞后性影响，船舶工业面临着“接单难、融资难、交付难”等深层次问题，这制约了船舶工业的发展，导致其对物流业的需求下降；同时，物流业发展速度放缓，不能够及时响应船舶工业的物流需求变化，因此两业耦合协调度轻微下降。在此期间，大部分地区两业协调发展水平仍处于勉强协调阶段，这得益于政府出台的《船舶工业加快结构调整 促进转型升级实施方案(2013—2015年)》《物流业调整和振兴规划》和《物流业发展中长期规划(2014—2020年)》等一系列政策。上述政策为两业联动发展创造了良好的市场环境，引导两业改变了传统观念，推动了船舶工业深化结构转型升级和物流业振兴发展。2017年，我国14个省市大部分地区的两业耦合协调度出现回升则得益于2017年国际航运市场触底反弹。我国抓住了市场回暖的有利时机，不断优化船舶工业产业结构，产融结合更加深入，船舶工业的物流需求相应增加，物流业管理与服务水平不断提高，两业联动发展得以促进。2018年，我国14省市大部分地区的两业耦合协调度下降，其原因在于世界经济和航运市场复苏动能减弱且市场竞争激烈；新船市场需求比较低，造船成本高，盈利低。船舶工业新船订单下降意味着相应的物流需求也会下降。虽然近年来我国物流业发展迅速，但物流服务水平与国外发达国家相比仍有很大差距，如不能及时应对船舶工业的物流需求，不能实现有效衔接，两业耦合协调度将有所下降。由此可见，就会导致两业联动发展过程中两业的发展水平不协调，不利于两业联动发展。

(二)耦合协调度地区差异研究

由于各省市的发展环境不同，且船舶工业与物流业的产业结构不同，以下从东、中、西三大地区分析我国两业联动发展的地区差异。如图1所示，2005—2018年，东、中、西部地区两业的耦合协调度变化情况存在差异：东部地区在 2005—2014 年处于平稳上升状态，2014 年后出现轻微下降；2017年出现回升，2018年轻微下降；中部地区在2011年前一直平稳上升，2011年后出现波动变化，波动幅度很大；西部地区在 2010年前一直平稳上升，2010年后呈现出升降交替的变化状态。比较发现，东部地区的两业耦合协调度一直高于中西部，对我国总体的两业耦合协调度贡献较大，与总体的变化趋势相近。这是由于我国东部地区经济发展水平高，产业之间竞争激烈，船舶工业与物流业的发展水平整体高于中、西部，导致两业耦合协调度存在地区差异。为此，政府制定了一系列政策：加强中、西部地区的物流业基础设施建设，提高物流业信息化水平；在财政、金融等方面支持中、西部地区的船舶工业科技创新，提高船舶工业发展水平，缩小地区差异，促进地区协调发展。

图1 船舶工业与物流业耦合协调度

三、船舶工业与物流业联动关系分析

制造业与物流业在联动过程中存在着需求不足和供给不够的双重矛盾，两业融合不能快速发展，主要是因为对两业之间的联动关系理解不深，没有形成有效连接的通道[20]。与其他制造业相比，船舶工业在生产模式上存在很多特殊性，对物流业的服务需求可能比其他制造业更加复杂。例如，船舶工作的作业场地比较特殊，零部件比较庞大，产品定制化生产，生产周期长，需要物流业为其提供个性化定制服务。现有的关于制造业与物流业发展关系的研究，一般以工业的增加值和交通运输、仓储与邮政业的增加值来分别衡量两业的发展水平[20]，指标比较单一，不能综合衡量两业的发展水平。因此，选取2005—2018年船舶工业和物流业的综合发展水平(E1和E2)作为研究变量。首先，根据公式(5)计算出E1和E2，然后基于VAR模型对两业发展关系进行分析。

(一)单位根检验

构建VAR模型的前提是数据平稳，因此需要对E1和E2取对数，即用lnE1和lnE2，以降低时间序列存在的异方差性。运用ADF单位根方法对上述数据进行平稳性检验(见表4)。序列lnE1和lnE2均为同阶单整，在1%显著性水平下通过检验。

表4 lnE1和lnE2单位根检验结果

(二)VAR模型估计

VAR模型中滞后阶数是非常关键的因素，在进行模型估计时，需要确定滞后阶数的取值。运用似然比检验(LR)、赤池信息准则(AIC)、HQ、最终预报误差准则(FPE)和施瓦兹准则(SC)，对lnE1和lnE2建立VAR模型的滞后阶数进行判定，“*”表示通过各个准则的最优滞后阶数，结果如表5所示。

表5 VAR模型滞后阶数判断

由表5可知，在滞后阶数为2时通过的检验准则最多，因此建立VAR(2)模型如下。模型中以lnE1和lnE2为自变量方程的R2(回归平方和与总离差平方和的比值，其值越高，模型越精确，回归效果显著)很高，说明拟合效果很好。

对于建立的VAR(2)模型进行平稳性检验，采用AR根图来判断。从图2可以看出所有AR根的倒数都在单位圆内，该模型是稳定的。

图2 R特征多项式的逆根

为了确定船舶工业与物流业之间是否存在因果关系，因此利用Eviews8软件对变量lnE1和lnE2进行格兰杰因果关系检验，结果见表6。

表6 格兰杰因果关系检验

从表6可知，在5%显著性水平下，船舶工业是物流业的“格兰杰原因”，物流业不是船舶工业的“格兰杰原因”，这表明船舶工业与物流业之间存在单向因果关系，船舶工业的发展对物流业的发展有拉动作用，物流业对船舶工业的促进作用还没有发挥出来。

(三)脉冲响应分析

脉冲响应函数可以衡量来自内生变量的冲击对其他变量的当前值与未来值的影响轨迹，可以直观地展现变量之间的动态交互效应和作用。图3是基于VAR(2)模型的脉冲响应函数曲线，横轴表示追踪期数，纵轴表示因变量对解释变量的响应情况。

图3 船舶工业与物流业的脉冲响应

从图3可知，在当期给船舶工业一个正冲击，船舶工业对自身冲击的相应值为0.093，第2期开始出现递减，第8期出现了负向响应，第10期稳定在-0.002附近。这表明，船舶工业对自身的冲击反应最初特别强烈，后来逐渐减弱。在当期给物流业一个正向冲击，船舶工业的响应值为0，说明当期不会对船舶工业产生影响，从第2期开始对船舶工业有影响，响应值为-0.003，直到第10期还是负向响应，响应值为-0.007。这表明，给物流业一个冲击，对船舶工业的影响不会马上就显现。

在本期给船舶工业一个正向冲击，物流业对船舶工业的冲击反应很大，其响应值为0.013，第2期出现下降，响应值为0.007，第3期的响应值增加为0.010，接下来逐渐减少，最后第10期趋于0.006附近。这表明，给船舶工业一个正向冲击，对物流业的影响在刚开始时最大，后来逐渐减弱。在本期给物流业一个正向冲击，物流业对自身的冲击带来的影响比较大，其响应值为0.024，第2期开始减小，最后第10期趋于0.009附近。这表明，物流业对自身冲击带来的影响在刚开始时最大，后来逐渐减弱。

由此可看出，船舶工业与物流业对自身冲击带来的影响最初很大，后来逐渐减弱，呈现出下降趋势。船舶工业对物流业有正向影响，但拉动作用逐渐减弱；物流业对船舶工业的影响存在滞后现象，出现了负向影响，拉动作用还没有表现出来。

四、结论

笔者首先运用耦合协调度模型研究了2005—2018年我国14个省市的船舶工业与物流业联动发展的地区差异，然后运用VAR模型实证分析两业联动的发展关系。结果表明，基于两业联动的角度，2005—2018年我国14省市大部分地区的两业耦合协调度呈现出先上升后轻微下降的特征，经历了中度失调-轻微失调-濒临失调-勉强协调的演化过程；东部地区的两业耦合协调度一直高于中西部，且与我国整体的变化趋势相近；从两业发展关系的角度看，船舶工业对物流业发展有正向影响，拉动作用逐渐减弱；物流业对船舶工业发展有负向影响，且负向影响不断减弱，对船舶工业的拉动作用还没有发挥出来。

基于上述结论，为了缩小区域差距、促进区间协调发展，一方面，中西部地区的船舶工业应该加强科技创新，优化产业结构，推行现代化造船管理模式，提高船舶工业的发展水平，进而促进当地经济发展;另一方面，物流业应逐步完善基础设施建设，加强物流服务网络和信息化系统的构建，以期为企业提供多元化、高层次的物流服务，满足企业的物流需求。

从船舶工业角度看，我国许多船舶企业拥有自己的物流管理部门，但一般都是从生产部门分离出来的，物流意识比较薄弱，往往以保证生产顺利为主要目的，不惜成本地为生产服务，物流管理效率低，这导致了两业在联动过程中发展关系不均衡。为了解决这一问题，船舶工业要改变“大而全”思想，将内部物流外包，这不仅有助于扩大社会物流的需求，增强对物流业的拉动作用，而且能够提高生产效率，增强核心竞争力。

从物流业角度看，船舶企业的采购物件种类多，建造周期长，仓储与配送管理难度大，对物流服务水平要求较高。因此，物流业应积极提高现代化管理水平，为船舶工业提供个性化定制服务，更好地对接船舶工业结构转型升级，发挥出物流业对船舶工业的促进作用。船舶工业与物流业联动发展不仅需要两业提高自身发展水平，也需要政府为两业联动发展创造良好的市场环境。政府应加大对我国中、西部地区的船舶工业与物流业的基础设施完善和重点项目建设的支持力度，更好促进两业联动发展。