数智化背景下广东省物流业与制造业联动发展研究

摘 要：本文以广东省物流业和制造业为研究对象，构建物流业与制造业发展的评价指标体系。本文分析2013—2022年物流业和制造业评价指标数据，利用灰色关联分析计算物流业与制造业发展灰色关联度，通过对结果的分析发现，广东省物流业和制造业发展存在较强的关联性，两业联动是促进物流业发展和制造业产业升级的有效路径。在此基础上，本文结合数智化背景下广东制造业转型升级的要求及广东省物流业和制造业发展的特征从三个层面分别提出促进两业联动发展的对策：物流业层面，物流企业协助制造企业数智化升级，发展智慧物流为制造业提供更多增值服务；制造业层面，珠三角制造业产业集群与物流业联动发展实现转型升级；政府层面，政府部门引导制造业与物流业共同推进智慧物流标准化。

关键词：物流业；制造业；产业集群；联动发展；灰色关联分析；数智化

中图分类号：F252；S776.05 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2024）11（b）--05

1 引言

广东省制造业基础雄厚，是其经济发展的重要组成部分，珠三角是广东制造业最集中的地区，也是全国重要的制造业中心之一。如今，广东制造业出现了产能过剩、劳动力成本上升、出口增速放缓等问题，广东制造业迫切需要转型升级。

当前在新技术的推动下，物流业逐步向数智化方向发展，通过智慧物流构建智慧供应链为制造企业提供更优质高效的服务可以实现降本增效的目的。广东省物流业与制造业联动发展既能促进智慧物流的发展，提升服务水平和竞争力，又能助力广东省制造业转型升级。

2 文献回顾与述评

近年来，物流业与制造业联动发展受到广泛关注。制造业和物流业适度融合有利于彼此发展。一些学者从共生视角阐释了物流业与制造业联动发展的机理。Karmarkar（2004）认为制造业与物流业存在互动关系，它们在发展过程中相互依赖、相互促进[1]。李根（2016）认为制造业与物流业的协调发展可以从共生视角研究，在对称互惠共生阶段，制造企业物流业务剥离外包，物流业市场规模扩大，物流企业也不断提升自己的专业水平以满足制造业需求[2]。王静（2021）认为我国制造业与物流业的联动发展水平将决定产业链治理能力［3］。

在两业联动发展定量分析方面，张秋玲，刘永悦（2021）［4］构建协同度测量模型，对黑龙江省的制造业与物流业协同发展进行分析，发现黑龙江省两业处于极不协同的状态。陈春明等（2020）［5］对八大经济区制造业与物流业的耦合协调发展情况进行了量化分析，认为两业协调发展对制造业升级具有重要作用。何赟等（2023）［6］基于灰色关联理论分析了安徽省制造业与物流业联动发展状况，并提出了一些促进两业联动发展的对策。

学者们普遍认为在某一区域制造业与物流业发展联系比较紧密，存在共生现象。同时，一些学者选择区域作为研究对象，并对该区域物流业与制造业联动发展采用不同方法进行了定量分析，即有的研究存在一些不足：其一，鲜有从制造业产业集群升级的角度研究两业联动发展；其二，对智慧物流支持智能制造发展的研究不多。鉴于此，本文结合广东省物流业与制造业的实际情况构建了评价指标体系，收集、整理2013—2022年两业各指标的相关数据，利用灰色关联分析研究两业联动发展的状况。在此基础上，本文从制造业产业集群升级的角度探求数智化背景下促进广东省物流业与制造业联动发展的对策。

3 广东省物流业与制造业联动发展分析

3.1 广东省物流业发展情况评价指标体系构建

广东省物流业发展评价指标体系中，一级指标为物流业发展情况，二级指标包括基础设施指标、发展规模指标、经营效应指标、人力资源指标。三级指标选取铁路营业里程、公路通车里程、载货汽车、民用运输飞机、货运量、货物周转量、港口货物吞吐量、交仓邮营业收入、交仓邮增加值、交仓邮从业人员等作为评价指标，如表1所示。

本文研究数据来源于中国统计年鉴和广东统计年鉴，选取2013—2022年的统计数据进行整理。其中，铁路营业里程、公路通车里程、民用运输飞机、货运量、货物周转量、港口货物吞吐量来源于广东统计年鉴运输邮电主要指标，载货汽车来源于广东统计年鉴运输工具和线路拥有量，交仓邮（交通运输、仓储和邮政业）营业收入来源于广东统计年鉴规模以上服务业企业分行业主要指标，交仓邮（交通运输、仓储和邮政业）增加值来源于中国统计年鉴地区生产总值，从业人数为中国统计年鉴按行业分城镇非私营单位就业人员数中的交通运输、仓储和邮政业从业人数（年底数）。原始数据如表2所示。

3.2 广东省制造业发展情况评价指标体系构建

广东省制造业发展情况评价指标体系中，一级指标为制造业发展情况，二级指标包括发展规模指标、经营效应指标、人力资源指标等。三级指标选取广东省企业单位数、工业总产值、工业增加值、主营业务收入、资产总计、利税总额、利润总额、从业人数8个指标，如表3所示。

企业单位数选取的是中国统计年鉴按主要行业分法人单位数中的广东省制造业法人单位数。工业总产值、工业增加值、主营业务收入、资产总计、利税总额、利润总额、从业人数等指标数据来源于广东统计年鉴中的规模以上制造业工业企业主要经济指标。广东省制造业发展原始数据如表4所示。

3.3 物流业与制造业各指标灰色关联分析

本文对表2、表4中的数据进行无量纲化处理，广东省物流业与制造业呈正向增长趋势，所以选取初值法。根据物流业和制造业十年发展的统计数据，可以采用熵权法计算各指标的权重。利用无量纲化后的物流业、制造业发展数据由指标权重加权求和可以得到其发展的量化值。

把物流业发展量化值作为母序列（对比序列），把制造业发展各指标作为特征序列进行灰色关联分析。首先，针对数据进行无量纲化处理（初值化），其次，求解母序列（对比序列）和特征序列之间的灰色关联系数值，分辨系数选取0.5，然后求解灰色关联度值，最后，对灰色关联度值进行排序。结果如表5所示。

3.4 制造业与物流业各指标灰色关联分析

把制造业发展量化值作为母序列（对比序列），把物流业发展各指标作为特征序列进行灰色关联分析。首先，针对数据进行无量纲化处理（初值化），其次，求解母序列（对比序列）和特征序列之间的灰色关联系数值，分辨系数选取0.5，然后求解灰色关联度值，最后，对灰色关联度值进行排序。结果如表6所示。

3.5 分析结果

孙林凯等（2012）［7］指出分辨系数选取0.5，灰色关联度值超过0.7为重要因素，0.5～0.7为比较重要因素，小于0.5为不重要因素。广东省物流业与制造业各指标灰色关联分析，制造业主营业务收入、工业总产值、利润总额、利税总额、工业增加值、资产总计等指标的灰色关联值大于0.7，企业单位数、从业人员平均人数等指标的灰色关联值为0.5～0.7。广东省制造业与物流业各指标灰色关联分析，物流业交仓邮增加值、铁路营业里程、民用运输飞机、货运量、港口货物吞吐量、载货汽车等指标的灰色关联值大于0.7，公路通车里程、交仓邮营业收入、交仓邮从业人员、货物周转量等指标的灰色关联值为0.5～0.7。通过分析发现，广东省物流业与制造业发展存在较强的关联性，两业联动是促进物流业发展和制造业产业升级的有效路径。

4 广东省物流业与制造业联动发展的对策

4.1 物流业层面

4.1.1 物流企业协助制造企业数智化升级

工业4.0的概念最早在德国出现，旨在提升制造业的智能水平，建设智慧工厂。随着物联网、人工智能、大数据等新技术的迅速发展，制造业的数智化程度不断提高，大量智慧工厂将不断涌现。智慧工厂需要打通生产管理系统、ERP系统、品控系统，需要结合企业生产流程制定一套完整解决方案。物流企业依托自己的科技实力为制造企业提供硬件设备、软件产品，可以结合企业特征和需求为其设计解决方案，实施整场自动化物流和智慧仓储。

物流企业在深度参与制造企业数智化升级的过程中，一方面，为制造企业提供了技术支持帮助其实现了升级，提升了制造企业的智慧化水平，解决了制造企业发展过程中存在的问题，提升了产品及企业的竞争力。另一方面，提升了自身的服务水平，积累了为制造企业数智化升级提供支持的经验和技术，使自身能力得到了提升。

4.1.2 发展智慧物流为制造业提供更多增值服务

产业集群内聚集了大量的相关企业，这些企业属于同一个行业，形成了产业链。产业集聚形成了规模可观的物流需求，不同产业具有自身特点，对物流的需求具有相似性。过去由企业完成的某些物流活动可以分离出来外包给物流企业。物流企业可以投入更多的资金、技术把这些物流活动智慧化，因为规模大可以有效降低成本，可以提高经济性。比如，物流企业在纺织品产业集群内建设大型纺织品智慧仓为纺织企业提供原材料订货、入库、在库管理、库存控制、出库、送料等服务。生产企业把一些物流业务外包给物流企业，专注于营销、研发、生产等关键活动。物流企业通过这种途径扩大了业务量，提升自身智慧服务的能力，将获得更好发展，制造企业在成本可以承受的条件下提升了智慧化水平。所以，物流企业通过自身智慧化升级，提供更多增值服务带动制造企业升级，是两业联动发展的一个途径，当然这个过程中也依赖制造企业的支持与配合。

4.2 制造业层面

4.2.1 珠三角制造业产业集群发展情况

改革开放后，珠三角制造业获得迅速发展，建立了众多知名品牌，产业逐渐集聚，形成了规模较大，特色鲜明的一些产业集群。2022年，珠三角规模以上制造业工业总产值约为145339.88亿元，同期广东省规模以上制造业工业总产值为166828.59亿元，珠三角占比约为87.12%，珠三角制造业的发展对广东省经济发展影响巨大。深圳、佛山、东莞、广州等市规模以上制造业工业总产值2022年均超过2万亿，在全省占有举足轻重的地位。这些市制造业发展过程中形成了一些规模较大的产业集群，珠三角发达的制造业创造了大量物流需求，为物流业的发展创造了良好基础。广东省物流业与制造业联动发展需要珠三角来引领。

珠三角制造业产业集群的发展已经具有较大规模，拥有较多优势。在品牌塑造上，各大产业已经拥有大量的知名品牌；在市场开发上也有不俗成就，很多产品在国内国际市场都有较大的市场份额；在产品制造方面拥有较强的实力，一些产品产量很高；在技术方面有一定积累；在管理方面也拥有丰富的经验。同时，遇到了前所未有的挑战。在品牌影响力方面与国际知名品牌存在较大差距，产品质量还有待提高，关键技术自主研发能力不足，竞争优势依然主要依赖低成本。随着国际形势的变化，国际贸易争端越来越多，外贸出口受到较大影响。同时，国内人口结构发生变化，人力成本越来越高，制造企业招工越来越困难，低成本的优势难以为继。随着数智化时代的到来，制造业企业与企业之间，地区与地区之间的竞争越来越激烈，珠三角制造业产业集群迫切需要转型升级，充分利用新技术实现数智化。

4.2.2 珠三角制造业产业集群与物流业联动发展实现转型升级

（1）制造企业物流外包为物流业提供需求。珠三角形成了智能家电、汽车制造、电子信息、轻工纺织等规模大、实力强的产业集群，这些产业集群对物流服务需求很大，为地区物流业的发展创造了良好条件。在这些集群中大量相关企业在一个区域聚集，它们的物流需求具有相似性，同类型物流服务需求量的扩大将促进行业物流的快速发展，物流服务更专业化，为物流企业成长为高技术、高品质服务商创造了条件。制造企业应积极与物流企业合作把物流业务更大程度外包，一方面有利于自身专注于核心业务提高竞争力，另一方面也为物流业发展提供了条件。

（2）制造业与物流业联动打造智慧供应链实现升级。随着新技术的发展和应用，供应链智慧化已经形成一种必然趋势。智慧供应链可以分成三个层次，分别是总体控制层、运营层、基础支持层，总体控制层负责整条供应链信息共享，需求与风险识别，供应链资源协调，对整条供应链运行状态进行监控等活动；运营层由一些相对独立的环节构成，是智慧供应链的关键因素，如精准营销、智慧采购、智能生产、智能仓储、智慧配送等；基础支持层是打造智慧供应链的技术与设备，技术包括优化算法、物联网、大数据、云计算、人工智能、区块链等，设备如RFID、AGV、AMR（自主移动机器人）、无人仓、无人机等。

智慧供应链的建设不是一蹴而就的，它是一个螺旋上升的过程，在这个过程中需要全体供应链成员的参与，其中制造企业与物流企业起重要作用。物流企业在建设智慧供应链时有技术、管理方面的优势，可以根据制造企业的需求提供服务，在合作过程中深入研究制造企业行业特征、生产流程、生产工艺，共同研究制定解决方案。制造业与物流业合作打造智慧供应链的过程中为物流业的智慧化提供了条件，同时制造业也获得了物流业提供的智慧化服务，帮助制造业实现了智慧化升级。由此可见，两业联动使双方获利，能实现双赢。

4.3 政府层面

智慧物流标准化需要政府部门引导制造业与物流业共同推进。物流是综合性服务业，它涉及运输、仓储、配送、包装、信息处理、货运代理等业务，存在跨行业、跨地区、多主体的特征。标准化对物流业的发展至关重要，在物流智慧化的过程中面临一些新的标准化问题，比如智慧物流信息标准化、智慧物流设备标准化等。智慧物流大量采用新技术，在运行过程中要采集、交换大量数据，要处理、应用大量信息，物流信息标准化对智慧物流发展有很大推动作用。物流智慧化过程中会开发大量的新设备，如自动输送机、自动堆垛机、穿梭车、物流机器人、无人车、无人机等。各智慧物流设备生产厂家利用自身的技术优势结合企业需求开发设备或零部件，如果没有统一的标准这些设备的使用范围会受到限制，不利于整个行业的发展。所以，在物流智慧化的新形势下推进物流信息、物流技术、物流设备标准化是一项紧迫的任务。

珠三角地区存在四大制造业产业集群，在为制造业服务的过程中行业物流得到了快速发展，这些物流企业专业性很强。广东省标准化主管部门可以牵头组织标准化研究机构、有代表性的物流企业和制造企业共同研究、制定新标准，完善物流标准体系。在这个过程中研究国家标准、国际标准扩大标准的应用范围。物流标准化是智慧物流和智能制造发展的有力保障。

5 结语

本文结合广东省物流业与制造业发展的实际，构建了物流业与制造业发展评价指标体系，对两业发展各指标选取2013—2022年的统计数据利用灰色关联理论分析两业联动发展的情况。通过分析发现，广东省物流业与制造业发展存在较强的关联性，两业联动是促进广东省物流业发展和制造业产业转型升级的有效路径。最后，本文结合数智化背景下制造业转型升级的要求及广东省物流业和制造业发展的特征提出了促进两业联动发展的对策。

参考文献

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