江苏物流业高质量发展水平测度及空间差异研究

汤新灿（南京财经大学，江苏 南京 210046）

0 引 言

物流业是支撑经济发展的基础性、先导性和战略性产业，在畅通国内大循环、国内国际双循环和促进我国经济高质量发展方面发挥着不可或缺的作用。物流业高质量发展是中国现阶段高质量发展的战略要求[1]。江苏省傍江临海，独特的地理位置优势使其在我国物流业发展过程中具有重要战略地位。江苏省为加快提升物流业高质量发展水平，制定了一系列工作方案，切实提升了物流业的网络化、协同化、数字化、绿色化和全球化水平。2022年，全省社会物流总额约38万亿元，占全总额的10%左右，物流规模、效率在全国领先。作为东部物流大省之一，江苏省区域物流发展的许多指标已排在全国前列，较早呈现新发展阶段的特征[2]。然而，全省物流业的发展水平仍存在不均衡[3]、物流专业化程度有待提高、环境压力日益严峻等挑战[4]。由此可见，推动区域物流高质量发展仍是江苏省经济高质量发展和建立双循环发展新格局的重要举措。

现有文献主要从物流高质量发展内涵界定、水平测度和发展效率评价三方面进行了研究。在内涵界定方面，肖建辉从物流成本、服务能力、生产效率、经济效益、绿色环保和内生动力六方面进行定义[5]。罗千峰等进一步从冷链物流的角度定义其内涵，突出供应稳定、协同发展、经营规范、质量安全和损耗降低[6]。虽然各位学者定义的侧重点不同，但大多都涉及技术进步、生态效益、协同发展等方面。在物流业发展水平测度方面，主要使用定量客观评价方法，采用熵权法和因子分析等客观评价方法。谢泗薪等从韧性经济视角出发，使用熵权法对绿色物流的引领作用进行评价[7]。杨守德使用因子分析法研究技术创新能力对物流业高质量发展的影响[8]。

通过梳理物流业高质量发展的相关文献发现，现有研究主要从省域层面分析问题，使用客观评价方法，虽然具有一定的现实意义，但存在以下不足：一是多采用单一的评价方法，这使评价指标的权重过于片面，对此，需要使用主客观结合的综合评价。二是现有研究中往往更关注省域层面的问题，基于全国或长江经济带等大型经济区进行研究，忽视了对单个省份各地级市的测度。综合来看，江苏省物流业的高质量发展水平、各要素的影响和省内存在的差异这些问题需要引起相关主体的重视。

1 研究模型

1.1 博弈论组合赋权法

为避免指标权重缺乏主客观组合和权重比例失衡的问题，采用主客观结合的方法从不同角度计算指标权重。权重确定的流程如图1所示。

图1 权重确定流程图

层次分析法是一种定量与定性结合、多目标决策的主观赋权法；熵值法是用于判断某个指标有序或混乱程度的客观赋权法；CRITIC法弥补了熵值法没有考虑数据之间差异性与相关性的缺点。基于博弈论，协调上述三种方法确定权重的差异，实现不同基本权值之间的最优组合。博弈论组合赋权法能够将主观意识与客观数据的内在分布充分结合，提高指标权重的科学性与合理性。具体方法如下。

设使用K种方法获得k种指标权重，则权重行向量为wj=[wj1，wj2，...，wjk]，l=1，2，...，k，多个权重的线性组合为：

其中，k为权重向量总数，σl为第l个权重向量的组合系数，且σl＞0，αz为第z个组合法的基本权向量，对策模型为：

组合权重w*：

1.2 TOPSIS 法

对矩阵正向化、标准化处理。第i个评价对象与最大值和最小值的距离为：

计算江苏物流业高质量发展综合得分。第i个评价对象得分为：

2 物流业高质量发展指标构建

2.1 指标体系构建

2019年3月，《关于推动物流高质量发展促进形成强大国内市场的意见》明确了物流业高质量发展的总体要求、发展目标、基本原则和具体内容，特别强调要从质量、动力、效率、贡献等方面对物流业的高质量发展水平进行全面、客观、可量化的综合性评价。为了实现江苏物流业高质量发展的目标，促使物流业转型升级、增强实体经济的活力、提升社会经济运行效率、支撑和促进区域内各相关产业的发展，有必要科学构建江苏物流业高质量发展水平评价指标体系。本文遵循系统性、可行性、科学性、实用性和多元性的评价原则，从运行规模、协调发展、技术创新、对外开放、可持续发展五个维度，构建了21个评价指标。（见表1）。

表1 物流业高质量发展指标体系

2.2 数据来源

本文以2013—2022年江苏省的13个地级市为研究样本，相关数据来源于2013—2022年的《江苏统计年鉴》《中国城市统计年鉴》、13个地级市的统计年鉴、EPS统计数据库和中经网统计数据库，缺失数据采用线性插值法补齐。统计年鉴的分类体系中并未将“物流业”单独列出。但从《中国第三产业统计年鉴》可知“交通运输、仓储和邮政业”占据“物流业”85%以上的份额，本文以“交通运输、仓储和邮政业”代表“物流业”。

3 测度结果及分析

3.1 总体特征分析

本文使用IPCC碳排放水平测度法估算江苏省13个地级市2013—2022年的物流业碳排放水平，根据三种权重确定方法和博弈论组合赋权法，基于物流高质量发展数据，使用MATLAB R2021a分别计算三个不同维度的权重，最后测算出组合权重。层次分析法使用二级分析，一级评价选用物流高质量评价体系的一级指标，二级评价选用三级指标，结果均通过一致性检验。基于博弈论组合赋权法，本文得出层次分析法维度的权重占比23.97%，熵值法占40.55%，改进CRITIC法占35.48%，得出各指标权重后，使用TOPSIS，计算出江苏省13个地级市2013—2022年物流业高质量发展水平的得分，结果如表2所示。

表2 2013—2022 年江苏物流业高质量发展水平

由表2可知，江苏物流业高质量发展水平稳步提升，全省均值在十年间，由2013年的0.202上升到2022年的0.277，涨幅37.11%，提升幅度较大，表明江苏省物流业高质量发展具有发展潜力大、发展速度快的特点。江苏省全省均值的涨幅呈先升后降，表明全省水平增长速度先加速，后趋于平缓。2013—2021年间发展水平的涨幅一直在波动提升，从3.49%提升至9.71%，到2022年又降回2.28%，表明发展韧性偏低，发展速度易受突发事件影响。其中2016年发展水平出现轻微下降，主要是因为宿迁和连云港的发展水平大幅度降低。2022年，南京、南通、无锡三个城市的物流高质量发展水平呈明显的负增长状态，是全省发展速度放缓的主要原因。

3.2 区域特征分析

按照地理位置不同，江苏省分成三个部分，苏南、苏中和苏北。长江以南划分为苏南地区，包括地级市常州、南京、苏州、无锡和镇江；淮河以北划分为苏北地区，包括淮安、连云港、宿迁、徐州和盐城；淮河与长江之间的区域被划分为苏中地区，包括南通、泰州和扬州。江苏省分区域物流发展水的平均值和标准差如表2所示。

由表2可知，苏南、苏中和苏北地区的物流高质量发展水平均呈波动上升态势。苏南地区发展水平最高，这与其完善的物流基础设施、较高的技术创新能力和良好的对外开放水平存在密切关系；苏北地区发展水平次之；苏中地区发展水平相对最低。苏南比苏中发展水平高53.18%，苏北比苏中高2.54%，可以看出苏中和苏北与苏南差距较大，但苏中和苏北发展水平相当。

4 空间差异研究

基于Dagum基尼系数的原理及分解方法，本文使用Matlab2021a软件测算2013—2022年江苏物流业高质量发展的Dagum基尼系数，按照三大区域对苏南、苏中和苏北进行分解。

4.1 物流业高质量发展的总体差异

基于2013—2022年的基尼系数绘制江苏物流业高质量发展总体及区域内差异的演化图，如图2所示。

图2 2013—2022 年江苏物流业高质量发展水平总体及区域内差异

基尼系数越小，表明水平差距越小，所以基尼系数越靠近0，说明分配越公平。学界通常把0.4作为分配差距的警戒线，超过0.4说明分配严重不均衡，需加以改善。由图2可知，基尼系数一直在0.22以下，表明江苏物流高质量发展水平总体较不均衡。总体差距在整个样本区间内呈波动上升态势，从2013年的0.167 2，上涨至2022年的0.182 3，涨幅9.04%，说明江苏内部物流高质量水平的不均衡程度在不断增加。尽管样本期间江苏省总体和各地级市的物流业高质量发展水平均有不同程度的提高，但是各地区的经济条件、发展环境和资源禀赋仍存在一定的差距，因此物流高质量发展水平较低，城市在短期内很难追赶上水平较高的城市，并且在部分时期，差异将出现一定程度的扩大。此外，在样本区间内江苏内部物流高质量水平动态演变趋势不平稳，出现较大的震荡。例如，2014—2018年间稳定上升40.73%后，到2019年突然下降13.32%，随后2020年又上涨7.49%，2022年又下降了16.00%，这同样说明江苏内部物流的高质量水平易受外部因素影响，发展韧性较低。

4.2 物流业高质量发展的区域内差异

由图2可知，分区域来看，三大区域的组内基尼系数整体低于全省总体基尼系数，说明区域内不均衡程度较低，样本的整体差异主要源于区域差异。地区内物流业高质量发展水平差异最大的是苏南地区，其次是苏北地区，苏中地区的差异最小。具体到演化趋势，苏南地区物流业高质量发展的区域差异在整个样本区间内呈波动扩大态势，由2013年的0.162 7增长至2022年的0.191 5，涨幅15.03%，主要原因是苏南地区覆盖面积广，城市产业转型发展步调不一致，既存在苏州、南京这种水平较高的城市，也存在镇江这种水平较低的城市，所以区域内存在两极分化现象。另外，由于地方政策、资源禀赋和经济条件不同，区域内的发展不平衡情况呈现扩大趋势。苏中地区的区域水平差异先由2013年的0.022 1上涨至2020年的0.079 1，随后，到2022年又回落至0.037 6，呈先增后减的趋势，整体涨幅达41.33%。究其原因，苏中地区区域内物流高质量发展的水平差异较小，该地区的城市都属于低水平城市，区域整体差异较小。但是，由于地理位置和经济发展水平不同，该区域的内部差异逐渐扩大。苏北地区的区域水平差异先由2014年的0.127 1增长至2018年的0.160 0，随后，到2022年又回落至0.128 3，同样呈先增后降的趋势，降幅为37.75%。苏北地区的城市属于中等水平城市或低水平城市，区域整体差异较大，得益于近几年的协调发展，区域差异呈缩小态势。

4.3 物流业高质量发展的地区间差异

根据2013—2022年的Dagum基尼系数绘制了江苏三大区域间的物流业高质量发展水平差异图，如图3所示。

图3 2013—2022 年江苏物流业高质量发展水平区域间差异

由图3可知，物流业高质量发展水平的区域差异由大到小依次是苏南—苏北、苏南—苏中和苏中—苏北。具体到演化趋势，苏南—苏北的物流业高质量发展水平的区域间差距呈波动扩大态势，由2013年的0.197 6上涨至2022年的0.231 5，涨幅达17.16%；苏南—苏中的发展水平区域差异也呈波动扩大态势，由2013年的0.177 4上涨至2022年的0.221 6，涨幅为24.95%；苏中—苏北的发展水平区域间差异则呈波动缩小态势，由2013年的0.132 5下降至2022年的0.106 8，降幅19.38%。可以看出，虽然中北部地区的区域差异有一定程度的缩小，但是南中部和南北部的区域差异仍在扩大。对此，需要采取措施提高苏中和苏北地区的物流业高质量发展水平，补齐这些地区的发展短板，增强地区间物流业高质量发展的协调性。

5 研究结论

本文基于高质量发展理念构建了江苏物流业高质量发展综合评价体系，对2013—2022年江苏省13个地级市的样本数据进行实证分析，研究结论如下。

第一，从发展水平来看，江苏物流业高质量发展水平稳步提升，且提升幅度较大，高水平和中等水平的城市增加，低水平城市数目减少，但发展水平易受突发事件影响，韧性偏低。苏中和苏北地区的物流业高质量发展水平始终低于全省平均水平，苏南地区的发展水平明显高于苏中和苏北，苏北地区发展水平比苏南略高，但差距很小，整体呈现“南高北低”的空间格局。

第二，从总体差异来看，江苏物流业的高质量发展较不均衡，且总体差异呈波动扩大态势。总体差异动态演变趋势不平稳，易受外部因素影响。

第三，从区域差异来看，区域间差异始终是物流业高质量发展总体差异的主要来源，其中苏南—苏北区域之间的组间差异最大、扩大更快，反映了江苏北部的物流业高质量发展进程暂时落后于南部。从区域内差异来看，三大区域的组内差异整体小于总体差异。苏南地区组内差距最大，且差异增长幅度也较大，说明其不平衡问题突出；苏北地区组内差异仅次于苏南地区，但其差异呈缩小态势，体现其内部发展逐渐趋于平衡；苏中地区组内差异最小，但其差异增长幅度最大，说明其内部产业的发展逐渐趋于不平衡。