中越贸易与物流高质量协同发展水平测度

邱 兰 翁世洲

（广西民族师范学院 经济与管理学院，广西 崇左 532200）

一、引言

中国和越南地理位置相邻、要素资源互补，双边贸易往来历史悠久。两国贸易的发展与物流水平紧密相连，对外贸易作为物流业的相关和支撑产业，是物流业获得竞争优势的保证。研究表明，贸易与物流业，相互影响、彼此促进。针对中越贸易与物流高质量协同发展的研究。拟采用耦合协同模型对中越贸易与物流高质量协同发展水平进行测算并分析。

在贸易与物流关系方面，林俊（2017）对“一带一路”倡议下国际物流与国际贸易的协同发展进行了一些研究，认为应从战略认同、多边合作等方面入手推动其发展[1]。Dilay Celebi（2019）认为物流系统的效率是双边贸易的重要决定因素，但影响程度可能会因经济和地理特征而异，并借助引力模型，对不同收入水平的经济体进行差异化研究[2]。P Ye（2019）讨论“一带一路”倡议下的国际贸易与国际物流协调问题，认为应从提高战略与合作意识，把握发展机遇并确保贸易安全，为国际贸易和物流创造良好环境等方面入手促进其协同发展[3]。C C Wang（2020）利用VAR 模型对湖南省2001-2017 年物流与对外贸易动态关系进行研究，并提出湖南省应从资源配置、服务效率和贸易优势三个方面入手去提升现代物流和对外贸易的智能升级[4]。李雨佳（2020）[7]建议通过建构协调性发展环境、建立多边合作机制、扩大物流企业的业务范畴、建立战略认同意识等来推进国际贸易与国际物流协同发展[5]。

在中越贸易与物流方面，谢学兴（2018）基于产品内贸易视角，利用1995-2016 年的时间序列数据，对中越双边贸易状况进行分析[6]。张氏明贞（2019）发现中越跨境物流行业目前存在物流企业核心竞争力不足、跨境管理制度不完善及国际物流人才缺乏等问题，并提出相关建议[7]。

纵观国内外学者研究成果，可以发现大多研究将贸易与物流发展作为两个独立主体，相关研究成果多集中于物流的一个方面，如保税物流、航空物流等。拟以2010-2020 年中越双边贸易与物流数据为依托，采用熵权TOPSIS 法与耦合协同模型来计算中越贸易与物流的协同水平，并对其结果进行分析。

二、熵权TOPSIS 模型与耦合模型简述

一方面，常用于计算各指标综合得分的方法较多，如主成分分析法，层析分析法，熵权TOPSIS 法。但层次分析法的评价矩阵依赖于专家打分，使得指标的综合得分受主观影因素响较大；主成分对指标数据相对有限制，在提取主成分时若特征值大于1 的成分只有一个，则会影响后续的计算结果。相比之下，熵权TOPSIS 法所有的评价过程都是以样本资料为基础进行的，如此既可排除人为因素的影响，又能大幅提高决策分析的客观性和科学性，避免样本资料要求条件的限制，还能发挥权重值选择的客观性优势。另一方面，常用于计算协调度的模型有粗糙集模型，灰色关联度分析，以及耦合协同模型。鉴于粗糙集的计算过程较为复杂，且灰色关联度分析的理论体系还不够完善，其应用受到一些限制，而耦合协同模型的计算过程较为简单，且模型不受限制。因此，拟采用熵权TOPSIS 法来计算计算各指标综合得分，采用耦合协同模型来计算中越贸易与物流的协同度。

（一）熵权TOPSIS 理论模型

（1）构建标准评价矩阵。设中越贸易与物流高质量发展的耦合协同水平测度中，为第个年份第个指标的样本数据的实际取值，其中=1，2，…m，m 表示待评价年份，=1，2，...，n 表示贸易或物流指标，则样本数据的初始评价矩阵为：

接着将原始数据进行归一化处理。计算第项指标下第个年份下指标值的相对比重，公式为：

基于标准化公式将原始矩阵B 转化为标准化矩阵S：

（2）确定指标权重。熵权法能有效反映评价指标数据的差异程度。在标准化的评价矩阵中，各项的值差得越大，则表明这项指标在协同度计算中越重要。熵权计算公式为：

其中

公式中为指标的权重，反映指标的重要程度；为信息熵，为指标的特征比重构建的标准化矩阵。由于每个评价指标的差异，需进行归一化处理，构建规范化矩阵T。

（3）确定正负理想解。计算正负理想解。令表示第j 个指标观测数据的最大值，称作正理想解；表示第j 个指标观测数据的最小值，称作负理想解。根据公式：

采用欧几里得度量计算规范指标数据到正负理想解之间的距离，令为第个对象与的距离，令为第个对象与的距离。

（4）计算各评价对象与理想解的贴近度，即综合得分。

（二）耦合协同理论模型

1.协同度计算公式

C 的值为0-1 之间，C 越大两个系统之间的关系发展得越协调；C 越小，反之两者之间的关系越不协调。

2.静态协同公式

3.动态协同公式

动态协调发展度是消除时间不同带来的影响，能反映协调发展速率。定义t 和t-1 时刻的静态协调发展度为，则动态协调度的计算公式为:

三、中越贸易与物流协同水平测度

（一）指标体系

根据建立指标体系的原则，结合研究内容的具体情况，以及借鉴相关学者的研究，确定对指标体系有重大影响的因素。最终根据数据的可量化及可获得原则，以及结合中越边境贸易的实际情况，在贸易与物流方面各选取了9 个相关指标，指标具体情况如表1 所示。其中，中国进出口贸易总额来自世界银行WDI 数据库，国内生产总值来自《国家统计年鉴》，中国货运量、客运量来自海关总署，其余数据均由前瞻数据研究院整理而得（个别数据由于存在缺失，相应数据利用SPSS 软件进行线性插值而得）。

表1 贸易与物流指标情况表

（二）实证分析

首先根据原始数据及公式（1）式可得评价矩阵，其次根据指标体系及公式（2）得到的标准化结果，并将其转化为标准化评价矩阵，接着根据公式（4）和公式（5）可得到贸易指标的权重，具体见表2 所示。

表2 贸易指标权重

然后根据公式（6）得到归一化矩阵，再根据公式（8）和公式（9）得到和的值接着，根据公式（10）和公式（11）得到和的值，计算结果如表3 所示：

表3 贸易指标和值

表3 贸易指标和值

计算综合得分。最后根据公式（12）计算各评价对象与理想解的贴近度（即综合得分）如表4 所示，贴近度数值越大，表示该年份下指标重要性越高。

表4 各年份贸易综合得分

同理，可得物流指标的权重、和的值以及各指标年份的综合得分，具体如表5-表7 所示。

表5 物流指标权重

表6 物流指标和值

表6 物流指标和值

表7 各年份物流综合得分

调度计算与分析。首先，各年份贸易综合得分即为F（X）所对应的值，各年份物流综合得分即为F（Y）所对应的值。其次，各年份贸易与物流综合得分按照对应年份与贸易指数和物流指数对应相乘可得该年份的T值。最后，根据公式（13）可计算出协同度、根据公式（14）、公式（15）计算静态协调度、根据公式（16）计算动态协调度，具体如表8 与图1 所示。

图1 中越贸易与物流协调度分析图

表8 协同度计算结果

（三）结果分析

由表10 及图1 可知：①中国和越南的贸易与物流协同发展的协调度C 值在2010-2013 年中增大，在2013-2018 年中C 值稍有减少，2018-2020 年间又逐渐略增。但是，总体来看，除2010 年和2011 年外，往后的九年里，C 值一直保持在0.9-1 之间，虽略有波动，但几乎可视为不变，较为平稳；②静态协调度从2010年到2018 年呈现逐年递增趋势，虽在2018-2019 年间略有降低，但在2019-2020 年间又呈现上升趋势，且增速较快；③动态协调度除2019 年外均大于1，表明系统协调性从总体上看在逐步上升。但动态协调度的值忽高忽低，在2019 年下降到0.856，但在2020 年增为3.177，说明系统的稳定性有待加强，也说明中国和越南的贸易与物流高质量协同发展仍有待提高；④据图1中动态协调度线性分析趋势可知，中越贸易与物流发展协调度一直呈现递增趋势。

综合上述计算结果以及结合中越实际情况，提出以下几点建议：

1.加强边贸基础设施建设。如凭祥口岸基础设施有待完善。双方政府可协商共同增加互市点基础设施的投资建设，改善边境人民互市的硬件设施。

2.完善边贸政策。目前中越两国政府已经签署了十几个双边贸易协议，例如《越南一中国贸易协议》、《边境贸易协定》等。中越双方可进一步制定较为完备的中越边境地区经济法。由此营造出更好的贸易环境，并加强口岸及边民互市点的管理，为中越边境贸易的健康发展提供完备的法律依据。

3.打造专业的物流企业。物流企业可通过合作开发或引进先进的冷链运输技术，构建物流信息化、智能化、综合化平台，招募并培养专业的物流人才，提高企业的专业化程度。

4.加强企业间合作。近年来，越南的纺织服装业、塑料工业发展迅速。但由于越南国内生产能力有限，服装加工所需的高档面料、塑料原料以及PP、PS、PET、PVC、HDPE、LDPE、LLDPE 等原料主要依靠进口。为了降低进口成本，越南公司倾向于从中国进口面料、丝绸和毛绒，并且，越南政府鼓励外国投资者投资塑料原料的生产。因此，中国企业应积极主动寻求客户，建立长期合作关系。同时，还可考虑与越南服装企业、塑料、工业企业合作生产、加工以及销售等。

四、结语

运用熵权TOPSIS 及耦合协同模型对中越2010-2020 的贸易与物流数据进行计算分析，时间跨度较大，具有一定参考意义，以期为促进中越边境贸易发展以及中越两国经贸繁荣发展贡献一份微薄的力量。然而，由于时间以及本人能力有限，在指标选取方面以及建立测算模型时，鉴于某些指标难以查询到数据，选取的指标也许存在不合理之处。后期，若学有余力，在数据可获得的情况下，将进一步完善指标体系的选取。