基于熵权TOPSIS法的华东七省物流发展水平评价

郭轩霆 段倩倩

摘 要：当前，关于我国华东地区七省物流发展水平的研究较少。为深入探究华东地区物流发展水平，推动该区域物流行业的健康发展，进而保障该区域经济发展的稳步运行和持续进步，本文基于熵权TOPSIS方法，选出18个有关指标进行体系构建与分析，并对华东七省的物流发展水平现状做出评价，同时根据评价结果给出相应的对策建议，以供参考。

关键词：华东地区；区域物流；熵权TOPSIS法；物流业发展；物资流通

本文索引：郭轩霆，段倩倩.<变量 2>[J].中国商论，2024（08）：-099.

中图分类号：F259.22 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2024）04（b）--05

1 引言

物流作为国民经济的重要组成部分，在推动产业结构调整、转变经济发展方式和增强国民经济竞争力等方面发挥着重要作用[1]。华东地区，在我国官方现行的行政区划中，包括上海、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东七个省级行政区。而据2022年各省GDP排行，江苏、山东等华东五省GDP值均处于前十水平，江苏以122875.6亿元高居全国第二，占全国总值的10%；在2022年综合科技创新水平指数排名中，安徽、上海等华东四省均位列前十，上海以87.14分居全国第一。这些数据验证了华东地区在现阶段仍为我国综合技术水平最高、经济最发达的地区，其物流发展水平具有一定的代表性。同时，近年来，华东七省的物流发展存在快递业务量总体增长缓慢、公路货物运输增速均为负值等问题，因此针对华东七省的物流发展水平进行评价分析十分必要。

在学术研究层面，众多学者开始对物流发展水平评价进行研究。付向东（2023）[2]以江苏省为例，基于熵值法构建物流发展水平的评价指标体系，分析了当地物流发展水平的总体分布态势；李祎嘉等（2022）[3]基于因子分析法，单独将农业的物流发展水平作为研究和分析的方向；刘亚臣等（2022）[4]基于DEA－熵权法，针对辽中南工业区各地级市的物流产业发展技术效率等方面进行了综合分析；黄小芬等（2023）[5]基于因子分析，从北部湾经济区城市物流发展水平的实际情况出发，给出了对应建议；王春迎等（2023）[6]基于改进的TOPSIS法，克服了区域物流评价指标体系相关性对评价结果造成的影响；杨斌等（2023）[7]基于熵权法，对不同指标进行权重及障碍度分析，阐明了中国2017—2021年低碳冷鏈物流发展情况；李嘉玮（2023）[8]基于层次分析法，针对农业电商产业园数字化物流方面的绩效评价给出了建议；刘聪等（2023）[9]通过协同理论，明确了辽宁省物流业高质量发展的优势与不足；李思纯等（2023）[10]通过因子分析和聚类分析法，提出了改善长三角物流业发展水平的方法；李云等（2022）[11]基于熵权—Topsis法，针对中部地区各省低碳物流发展水平给出了评价，并对其未来趋势进行预测；陈彧（2021）[12]基于主成分分析，建立华北地区物流发展及其影响因素间的回归模型；马光霞（2020）[13]结合溢出效应，对我国物流业发展水平格局及态势进行了评价；陈新雷（2020）[14]从港口物流角度出发，对港口物流发展水平指标评价的意义进行了分析；王志远等（2019）[15]基于AHP-DEA法，对淮河生态经济带低碳物流发展水平绩效进行分析，证明了政府在物流发展中的作用；李倩倩（2019）[16]通过对模型法等主流评价方法的综合分析，阐释了现有城市物流发展水平评价方法。

综上，已有大量文献对行政区、工业区等区域的单一方面物流发展水平评价进行了研究。对于我国地理分区，同时较全面兼顾各产业、各环节的综合物流发展水平评价的研究还较少，对我国华东物流发展水平评价的研究也较少。基于此，本文以华东七省物流发展水平为研究对象，借鉴相关研究成果，构建科学评价指标体系，为未来华东七省物流产业发展提供参考。

2 评价指标体系构建

2.1 评价指标体系及相关说明

本文选取的各个指标都遵循了体系构建的基本原则，即可比性、可获取性、定量与定性相结合等原则。同时参照一些已有研究成果的指标选取，如表1所示。如李祎嘉等（2022）[3]、黄小芬等（2023）[5]、王春迎等（2023）[6]都选取GDP或人均GDP值作为评价中的一个指标，等等。

在参考已有研究成果的同时，根据指标的性质与特点，将指标分为经济整体发展水平、交通运输发展水平、社会生产消费水平和未来发展动能水平四个层次，作为一级指标体系。例如，将GDP、人均GDP、进出口总额等归为经济整体发展水平层次，货运量与货运周转量等归为交通运输发展水平层次。最终构建如表2所示的较适合华东地区的物流发展水平评价指标体系。

2.2 数据实证与处理

2.2.1 数据来源

为保证数据的客观准确，本文根据安徽、山东等华东七省统计局发布的《2022年统计年鉴》进行了相关指标数据收集。

2.2.2 形成原始矩阵

现有物流发展水平评价对象M=（M1，M2，M3，…，Mi，…，Mm），对应评价指标N=（N1，N2，…，Nj…，Nn），则可形成原始矩阵为：

其中，Xij为第j个指标下第i个被评价对象的值。

2.2.3 无量纲化

越大越优型指标：

越小越优型指标：

2.2.4 利用熵值法计算各指标权重比重Pij

（1）利用下方公式确认某项指标下第i个样本的值在该指标中的比重，因为 0≤Vij≤1，所以0≤Pij≤1。

（2）计算相应指标的熵值Hi

（3）根据下方公式计算相应指标的差异系数 Dj

（4）根据下列公式确定各指标熵权Wj

（5）运用下方公式分别计算各评价指标综合评价值 Zi，确认各项权重

通过上述计算步骤，并运用Excel表格对收集到的原始对应指标数据进行计算，可得出各指标的熵权值，如表3所示。

由表3数据可知，在一级指标中，经济整体发展水平权重最高，为30.3%，然后为交通运输发展水平与未来发展动能水平，分别为25.9%与24.0%，社会生产消费水平最低为19.8%。

首先，经济整体发展水平的高低对物流业的增值具有关键作用。一个区域只有经济水平高度发达，才能使物流业的发展不断加速。此外，经济发展水平权重最高，也验证了华东七省间经济发展水平差距较大的现状。

其次，交通运输发展水平与未来发展动能水平权重差距微小，说明七省在这两方面整体差距较小。交通运输条件的改善，会使区域物流成本等方面发生变化。未来发展动能水平，关联着物流产业在未来能否得到相关人才、投资、科技的改善。这些都是七省共同存在的问题。

最后，社会生产消费水平对于物流发展的影响相对较小。这是由生产、消费、物流三者间的关系决定的，即物流在普遍情况下只能帮助生产与消费更顺利地进行，而不能令生产与消费对自身的效益起到过多增益作用。

在二级指标中，权重排名前三的分别为X4居民人均可支配收入（8.5%）、X5居民人均消费支出（7.3%）和X17开展创新企业数（7.1%），权重最小的两个分别是X2人均GDP（3.2%）与X8铁路运输线路长度（2.9%）。这说明各指标总体之间的权重大小具有一定差距。由此可分析出：

一方面，受经济条件不同的影响，各省居民人均收入与支出的差距明显。居民人均收入与支出高低在一定程度上能反映出物流的发展水平，即只有居民有充盈的收入，才能有较高水平的消费能力促进物流发展。而另一指标人均GDP权重较小，则与各省内部的实际发展情况有关。例如，各地级市发展较为均衡的省份与“一家独大”的省份相比之下，会使这一指标数值有所中和。

另一方面，七省开展创新企业数差距较大。对于拥有强大发展活力的省份，创新企业将层出不穷并趋于饱和，而发展一般的省份往往在创新方面难有进步。铁路方面也可用类似方式考量，即拥有较多铁路枢纽的省份将面临更多物流发展机会，而缺乏枢纽、线路的省份则会在运输等物流环节处于困局。

2.2.5 利用TOPSIS法评价各评价对象

（1）根据下式构造规范化决策矩阵，并构造加权规范化决策矩阵V，其中元素Vij=Wj*Zij。

（2）确定正理想解和负理想解，根据新矩阵，每项指标取最大值得到正理想解，取最小值得到负理想解。

正理想解：

負理想解：

（3）运用下式计算每个方案到正理想解的距离Si+和到负理想解的距离Si-。

（4）利用下式计算每个方案的相对接近度Ci，并按相对接近度的大小进行排序。Ci值越大，表示物流发展的整体水平越优。

通过上述计算步骤，并运用 Excel 表格对原始数据进行计算，可最终得出表4中的排名情况。为确保结果准确，通过利用SPSSAU软件，分别运用信息量权重法与CRITIC法再次对相关指标进行确定，并以TOPSIS法进行重新排序，最终结果如表5所示。

通过对表4、表5的对比可知，最终华东七省物流发展的总体排名大致相同。江苏、浙江与山东同为水平较高的省份，上海与安徽中等水平，福建与江西较低。运用不同方法，最终各省相对接近度及其之间差距也有所不同。其中信息量权重法得到的相对接近度方差最大，CRITIC法最小。在根本原因上，是最终确定权重不同导致的。例如在信息量权重法中，各权重之间较为均衡。通过三种方法对比，体现了熵权法权重确定主次更合理，更贴合实际。

3 评价结果

本文运用熵权法，在对所建立的华东地区物流发展水平评价指标体系进行指标权重的确定后，又通过TOPSIS方法，计算出各评价指标相对接近度并进行排序，从而得到华东地区物流发展水平的最终评价结果。

本文结合收集数据与表4结果可知：

第一，物流发展水平最高的江苏与最低的江西相差较大，证明华东七省内部物流发展差距较大，区域间发展不均衡、不充分的现实问题十分突出。从整体来看，华东地区呈现出“沿海强，内陆弱”“中间低，四周高”的区域特征与态势。

第二，作为物流发展水平最高的江苏省，近年来已经逐渐成为中国综合发展水平最高的省份，能良好的开展基础设施建设、招商引资和进出口贸易等经济活动，具有扎实的物流发展环境。同时人才政策较为完善，拥有华东地区最强的创新研发动力和巨大的物流发展潜力。

第三，作为物流发展水平较高的山东与浙江，两省同为中国经济实力较强的省份，社会生产消费水平高，铁路运输便利，经济活跃，居民人均可支配收入与消费较优。但创新研究人才与创新研发企业数量不匹配等问题的存在，限制了物流进一步发展。

第四，上海作为华东乃至全国的经济中心，物流发展水平理应处于较前列，但实际只居于中游。一方面，上海货物周转量最大而区域面积最小、铁路运输里程最短使得效率受限；另一方面，物流相关产业从业人数多而创新研究企业、人才较少影响了物流可持续发展。安徽省与福建省也面临着创新力量不足，未来发展动力匮乏的问题。

第五，江西与其他六省相比有较大差距，主要在于经济整体发展水平落后。物流基础设施的建设不完备、发展动力难以保障等固有问题仍阻碍着江西物流水平提升。

4 华东七省区域物流发展对策

结合上述结论与七省物流发展实际，本文给出如下发展对策。

4.1 以经济建设为中心，大力推动产业升级

华东七省应始终坚持以经济建设为中心，将重点放在高新技术产业的发展。具有科技研发与创新优势的省份，例如江苏、浙江可凭自身丰富创新资源，以物流人才和各类投资为支点，探索多种方式发展物流经济，如场景物流与数智化物流等。加快物流与航空航天、新能源等相关科学技术领域融合，改善发展模式。对于具有人力优势与运输优势的省份，例如安徽、江西，可主动承接华东其他省份相关产业，提高物流运营能力。同时对原有铁路、公路等交通基础设施不断完善，注重未来建设基础设施的利用率，形成完整高效的交通物流体系网[22]。各省有关部门应积极发挥自身作用，对物流产业现有规范和指导方针进行完善与补充，在保证物流健康发展的同时能够引导其不断创新。

4.2 加强区域内部合作，促进各类资源整合

七省应注重合作，重视区域物流发展整体协调性，实现协同共享。江苏可依托其强大经济实力与高物流水平，加速自身物流园区等枢纽的建设，积极与其他省份达成合作，帮助疏解上海人稠地狭的现状，加速周边城市交通建设，承接其转运联运业务，帮助其提升物流效率，同时自身也能高效共享资源。浙江与山东应当加大物流领域的资金投入，稳定技术与人才优势。安徽与江西可发挥铁路运输与地理位置优势，致力于实现华东各省间的物流畅通，逐步完善基础设施，提升物流现代化发展水平。福建可充分利用沿海优势，吸引高水平贸易投资，引进先进物流技术与前沿管理模式。

4.3 重视创新相关政策，加强人才培育

七省各类政府部门与企事业单位既需要重视关于创新、创业、科研的有关政策，又当致力于加强物流人才的培养引进。政府部门应持续贯彻落实已有的人才培养战略，根据企业与社会需要，不断完善人才政策与培养标准，能够培育、留住符合时代发展需求的物流人才。企事业单位需综合考量，有针对性地给予物流人才相应的培训及合作，鼓励社会实践与交流学习，结合实际，推动物流技能与社会发展的统一。关注、重视物流相关专业在高校教育中的发展进步，明确专业现实需要与关键所在，主动同各类高校合作，达成校企合作、实践基地建设等目标，培养具有创新精神、过硬本领的物流人才。

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