高小惠，倪超軍

GAO Xiao-hui, NI Chao-jun

（石河子大學(xué)?經(jīng)濟與管理學(xué)院，新疆?石河子?832003）

(School of Economics and Management， Shihezi University， Shihezi 832003， Xinjiang， China)

0 引言

物流業(yè)是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的重要組成部分，加快發(fā)展現(xiàn)代物流產(chǎn)業(yè)，是適度擴大總需求、推進供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的重要舉措[1]。2016 年 7 月 20 日，中華人民共和國國務(wù)院通過《“十三五”國家科技創(chuàng)新規(guī)劃》(國發(fā) [2016]43 號)，部署推進物流業(yè)轉(zhuǎn)型升級和創(chuàng)新發(fā)展[2]。物流市場是物流需求和物流供給相結(jié)合的有機系統(tǒng)，物流發(fā)展質(zhì)量是指物流需求質(zhì)量和物流供給質(zhì)量的總稱。經(jīng)濟社會發(fā)展是物流發(fā)展質(zhì)量供給的環(huán)境因素，物流需求狀況和物流規(guī)模綜合反映物流發(fā)展質(zhì)量的需求，物流基礎(chǔ)設(shè)施是物流發(fā)展質(zhì)量的重要物質(zhì)條件，而信息化水平直接決定了物流發(fā)展質(zhì)量的效率和成本。因此，物流發(fā)展質(zhì)量主要受到經(jīng)濟環(huán)境、物流需求、物質(zhì)條件及信息技術(shù)等因素的影響。當(dāng)前我國不同地區(qū)物流發(fā)展質(zhì)量差異較大，不同地區(qū)有不同的發(fā)展現(xiàn)狀和特點。在這樣的情況下，評價分析我國各省區(qū)市物流發(fā)展質(zhì)量，找出各省區(qū)市物流發(fā)展水平差距及其原因，對統(tǒng)籌區(qū)域間物流協(xié)調(diào)發(fā)展，推進各省區(qū)市物流業(yè)升級轉(zhuǎn)型具有重要意義。

近年來，不少學(xué)者對我國物流發(fā)展質(zhì)量評價進行了研究。李繼云等[3]基于主成分分析選擇經(jīng)濟社會發(fā)展、生產(chǎn)消費流通類、交通運輸類、人力資源類、信息化水平等 5 類 14 項指標(biāo)構(gòu)建云南區(qū)域物流發(fā)展水平的綜合評價指標(biāo)體系；弓憲文[4]基于信息熵，分別從產(chǎn)業(yè)環(huán)境、產(chǎn)業(yè)能力和產(chǎn)業(yè)績效 3 個維度建立物流業(yè)發(fā)展水平的綜合評價模型評價重慶物流業(yè)發(fā)展水平；戴德寶等[5]使用主成分分析法、熵權(quán)法以及灰色關(guān)聯(lián)分析法基于區(qū)域經(jīng)濟基礎(chǔ)、物流供求狀況、物流支持狀況、信息化水平 4 個方面構(gòu)建區(qū)域物流發(fā)展綜合評價指標(biāo)體系。綜上所述，雖然主成分分析與熵權(quán)法在進行區(qū)域物流評價中具有廣泛的應(yīng)用價值，但是其不能反映指標(biāo)之間的相對重要程度。因此，在現(xiàn)有研究的基礎(chǔ)上，構(gòu)建物流發(fā)展質(zhì)量綜合評價指標(biāo)體系，運用灰色聚類評估模型測度各省區(qū)市 2015 年的物流發(fā)展質(zhì)量，通過優(yōu)勢粗糙集探尋影響物流發(fā)展質(zhì)量的核心因素，以期對物流業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展提供研究依據(jù)。

1 灰色聚類評估模型

灰色聚類設(shè)有n個決策對象，m個聚類指標(biāo)，s個不同灰類，根據(jù)決策對象關(guān)于指標(biāo)j的樣本觀測值xij(i= 1，2，…，n；j= 1，2，…，m) 將決策對象i歸入灰類k(k∈{1，2，…，s})，具體計算步驟如下。

（1）確定各指標(biāo)的轉(zhuǎn)折點、中心點及取值范圍。對于指標(biāo)j(j= 1，2，…，m) 設(shè)其取值范圍是[aj，bj]，按照評估要求所需劃分的灰類數(shù)s，分別確定灰類 1 及s的轉(zhuǎn)折點和灰類k(k∈{2，3，…，(s－1)})的j個中心點

（2）計算白化權(quán)函數(shù)。根據(jù)各指標(biāo)轉(zhuǎn)折點、中心點及指標(biāo)的取值范圍，能夠得到指標(biāo)j(j= 1，2，…，m) 關(guān)于灰類k(k∈{1，2，…，s}) 的中心點混合三角白化權(quán)函數(shù)其中j= 1，2，…，m；k= 2，3，…，s－1。

（3）計算灰類隸屬度。當(dāng)k= 1 至s時，構(gòu)造相應(yīng)的下限測度白化權(quán)函數(shù)和上限測度白化權(quán)函數(shù)設(shè)x為指標(biāo)j的一個觀測值，當(dāng)或時，可分別由公式 ⑴ 或 ⑵ 計算關(guān)于灰類 1 和灰類s的隸屬度或當(dāng)k= 2，3，…，(s－1) 時，可以由公式 ⑶ 計算其屬于灰類k(k∈{2，3，…，(s－1)}) 的隸屬度

（4）確定各指標(biāo)的權(quán)重。計算指標(biāo)j在綜合聚類中的權(quán)重wj。

（5）計算灰色聚類系數(shù)。計算對象i(i= 1，2，…，n) 關(guān)于灰類k(k∈{1，2，…，s}) 的聚類系數(shù)

（6）確定灰類。根據(jù)最大隸屬度原則，判斷對象i屬于灰類k*，即

（7）搜尋優(yōu)勢關(guān)系。根據(jù)以上分類，對知識表達系統(tǒng)進行離散化處理，得到項目評估決策表信息系統(tǒng)，采用 Rosetta 軟件中提供的 Johnson 算法，搜尋到優(yōu)勢關(guān)系。

2 物流發(fā)展質(zhì)量評估的實證分析

2.1 綜合評估指標(biāo)體系構(gòu)建

選取 2015 年我國 30 個省區(qū)市 (西藏除外) 的物流發(fā)展質(zhì)量作為研究對象，一是省區(qū)市數(shù)據(jù)能夠直觀反映物流區(qū)域發(fā)展水平；二是 30 個省區(qū)市基本能夠代表我國除臺灣地區(qū)的整體情況。原始數(shù)據(jù)來自 2016 年的中國統(tǒng)計年鑒、部分省份的統(tǒng)計年鑒，缺失數(shù)據(jù)采用均值或回歸等方式填補[6]。

基于國內(nèi)學(xué)者提出的物流發(fā)展質(zhì)量綜合評估指標(biāo)體系[3-5]，按照科學(xué)性、整體性、層次性、可操作性的原則，結(jié)合物流質(zhì)量和物流發(fā)展環(huán)境，選取經(jīng)濟社會發(fā)展指標(biāo)Y1、物流需求狀況指標(biāo)Y2、物流規(guī)模指標(biāo)Y3、物流基礎(chǔ)設(shè)施指標(biāo)Y4以及信息發(fā)展水平指標(biāo)Y5等 5 個一級指標(biāo)及其所屬的 19 個二級指標(biāo)，構(gòu)建物流發(fā)展質(zhì)量綜合評估體系。物流發(fā)展質(zhì)量綜合評估指標(biāo)體系如表 1 所示。

2.2 實證分析

根據(jù)物流發(fā)展質(zhì)量的測度目標(biāo)，擬將我國 30個省區(qū)市測度的結(jié)果分為 5 個層次，分別為：差(灰類 1)，較差 (灰類 2)，中等 (灰類 3)，較好 (灰類4)，好 (灰類 5)[7]。

（1）確定各指標(biāo)的轉(zhuǎn)折點、中心點及取值范圍。基于我國 2015 年 30 個省區(qū)市物流發(fā)展質(zhì)量的實際數(shù)據(jù)，確定各個指標(biāo)的取值范圍。按照評估要求所需劃分的灰類數(shù) 5，分別確定灰類 1 及 5 的轉(zhuǎn)折點和灰類2、灰類3及灰類4的中心點各指標(biāo)的轉(zhuǎn)折點、中心點及取值范圍如表 2 所示。

表 1 物流發(fā)展質(zhì)量綜合評估指標(biāo)體系Tab.1 Logistics development quality evaluation indicators system

（2）計算白化權(quán)函數(shù)。根據(jù)得到的各指標(biāo)轉(zhuǎn)折點、中心點及指標(biāo)的取值范圍，能夠得到指標(biāo)j(j=1，2，…，19) 關(guān)于灰類k(k∈{1，2，3，4，5}) 的中心點混合三角白化權(quán)函數(shù)如下。

當(dāng)j=1 時，其白化權(quán)函數(shù)為即

同理，可以得到j(luò)=2，3，…，19 時的白化權(quán)函數(shù)。

（3）計算灰類隸屬度。指標(biāo)j(j= 1，2，…，19) 的觀測值取值 2015 年我國 30 個省區(qū)市物流發(fā)展質(zhì)量的數(shù)據(jù)，將每一個數(shù)據(jù)代入到相應(yīng)的白化權(quán)函數(shù)中，由灰類隸屬度公式能夠計算出指標(biāo)j(j= 1，2，…，19) 關(guān)于灰類k(k∈{1，2，3，4，5}) 的隸屬度

（4）確定各指標(biāo)的權(quán)重。基于 2015 年我國 30個省區(qū)市物流發(fā)展質(zhì)量的數(shù)據(jù)運，運用熵權(quán)法計算出指標(biāo)j(j= 1，2，…，19) 的權(quán)重2，…，19)，運用層次分析法計算出指標(biāo)j(j= 1，2，…，19) 的權(quán)重，根據(jù)公式 ⑷ 計算出指標(biāo)j(j= 1，2，…，19) 的權(quán)重。物流發(fā)展質(zhì)量綜合評估指標(biāo)體系如表 1 所示。其中，各項指標(biāo)權(quán)重均通過一致性檢驗。

（5）計算灰色聚類系數(shù)。由灰色聚類系數(shù)公式 ⑸ 計算出指標(biāo)j(j= 1，2，…，19) 關(guān)于灰類k(k∈{1，2，3，4，5}) 的聚類系數(shù)2，…，30) ，即 2015 年我國 30 個省區(qū)市物流發(fā)展質(zhì)量的聚類系數(shù)，2015 年我國 30 個省區(qū)市物流發(fā)展質(zhì)量的聚類系數(shù)如表 3 所示。

表 2 各指標(biāo)的轉(zhuǎn)折點、中心點及取值范圍Tab.2 Turning point, center point and range of value of each indicator

（6）確定灰類。根據(jù)最大隸屬度原則確定各省區(qū)市所屬灰類，例如廣東省的聚類系數(shù)中最大，則廣東省屬于第 5 灰類，即物流發(fā)展質(zhì)量好的層次。

表 3 2015 年我國 30 個省區(qū)市物流發(fā)展質(zhì)量的聚類系數(shù)Tab.3 Clustering coefficient of the quality of logistics development in 30 provinces of China in 2015

（7）搜尋優(yōu)勢關(guān)系。采用 Rosetta 軟件中提供的 Johnson 算法，搜尋到優(yōu)勢關(guān)系{X7，X9，X15，X18}，即優(yōu)勢粗糙集的核是全社會貨運量、貨物周轉(zhuǎn)量、鐵路營業(yè)里程、互聯(lián)網(wǎng)普及率。

2.3 測度結(jié)果分析

根據(jù)表 3 計算結(jié)果得出：我國 30個省市區(qū)的物流發(fā)展質(zhì)量分別屬于 5 個灰類，即差、較差、中等、較好、好，5 個灰類依次劃分為第一層次、第二層次、第三層次、第四層次、第五層次。

（1）第一層次。包含上海、江蘇、山東、廣東各省市，屬于物流發(fā)展質(zhì)量好的灰類。該層次所包含的省市經(jīng)濟與交通的發(fā)展處于全國前列，物流發(fā)展質(zhì)量的各項指標(biāo)數(shù)值較好。上海地處華東地區(qū)作為長三角的龍頭，已經(jīng)基本形成“樞紐型、網(wǎng)絡(luò)化、功能性”綜合交通體系；廣東擁有全國最大的港口群，是我國進出口貿(mào)易的重要基地和集散地；山東溝通東北、華北和長江中下游地區(qū)，海陸空立體化大交通網(wǎng)日趨完善；江蘇地處東部沿海中心，具有成熟的鐵運、公運、水運、航空及管道運輸交通運輸系統(tǒng)。綜上可知，明顯的區(qū)位優(yōu)勢和初具規(guī)模的物流基礎(chǔ)設(shè)施是第一層次省市的共性。

（2）第二層次。包含河北、遼寧、浙江、福建、河南、湖北、湖南、四川各省份，屬于物流發(fā)展質(zhì)量較好的灰類。該層次所包含的省份部分集中在沿海地區(qū)，如河北、遼寧、浙江、福建各省屬于沿海地區(qū)，而且多為第一層次省市周邊省份，能夠享受到其周邊省份的物流發(fā)展資源。河南、湖北、湖南、四川各省地理區(qū)位優(yōu)越，均是國家重要的內(nèi)陸港口，在水陸聯(lián)運中具有突出的作用，物流運載設(shè)施更新迅速，交通運輸業(yè)發(fā)展迅速。因此，較好的地理區(qū)位和迅速發(fā)展的交通運輸業(yè)是第二層次省份的共同特點。

（3）第三層次。包含山西、內(nèi)蒙古、安徽、江西、廣西、重慶、陜西各省區(qū)市，屬于物流發(fā)展質(zhì)量中等的灰類。該層次所包含的省區(qū)市大部分位于我國中部地區(qū)，其經(jīng)濟總量和總體發(fā)展水平遠(yuǎn)低于東部沿海發(fā)達地區(qū)，物流需求狀況、物流規(guī)模、物流基礎(chǔ)設(shè)施及信息發(fā)展水平?jīng)]有顯著優(yōu)勢。其中廣西省雖然是沿海省份，全社會貨運量和鐵路營業(yè)里程全國排名并不靠后，但是廣西本身的經(jīng)濟社會發(fā)展卻并不靠前，現(xiàn)代化技術(shù)設(shè)施落后，信息化程度低，資源難以共享，直接導(dǎo)致了廣西省的地理區(qū)位優(yōu)勢無力帶動其物流發(fā)展，物流發(fā)展水平一般。總之，落后的經(jīng)濟發(fā)展水平，缺乏的物流需求是第三層次省區(qū)市的共性。

（4）第四層次和第五層次。第四層次包含天津、吉林、黑龍江、貴州、甘肅、新疆各省區(qū)市，屬于物流發(fā)展質(zhì)量較差的灰類；第五層次包含北京、海南、青海、寧夏各省區(qū)市屬于物流發(fā)展質(zhì)量差的灰類。物流發(fā)展質(zhì)量較差和物流發(fā)展差的省區(qū)市集中在西部地區(qū)，西部地區(qū)的地理位置比較偏遠(yuǎn)，交通網(wǎng)絡(luò)系統(tǒng)不完善，信息容易造成阻塞，而且我國的人才偏向于向東部沿海地區(qū)，造成西部地區(qū)人才的缺失，不利于其物流業(yè)長期的發(fā)展。另外，北京由于原始數(shù)據(jù)中的內(nèi)河通航里程為 0，全社會貨運量和貨物周轉(zhuǎn)量指標(biāo)包含的水運部分也全部為 0，而內(nèi)河通航里程的權(quán)重為 0.068 2，全社會貨物量的權(quán)重為 0.122 4，貨物周轉(zhuǎn)量的權(quán)重為 0.148 1，合計占比 0.338 7，直接影響了北京物流發(fā)展水平的分類，被聚類到第五層次，與實際情況略有偏差。海南物流業(yè)的發(fā)展主要集中于海口市，海南省內(nèi)交通不發(fā)達，物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不足，直接導(dǎo)致物流發(fā)展質(zhì)量不高。因此，偏遠(yuǎn)的地理位置，落后的交通網(wǎng)絡(luò)是第四層次和第五層次省區(qū)市的共同特點。

2.4 研究對策

（1）鞏固第一層次省市物流發(fā)展核心區(qū)的龍頭地位。推進多式聯(lián)運智能化，完善智能倉儲系統(tǒng)，推動移動云倉儲技術(shù)的研發(fā)和應(yīng)用，整合物流網(wǎng)絡(luò)中分散的倉儲資源，鼓勵各類倉儲機構(gòu)運用智能物流裝備，提升倉儲、運輸、分揀、包裝等作業(yè)效率，提升倉儲運管水平和效率，加快倉儲數(shù)據(jù)集成和開放步伐，提供大數(shù)據(jù)平臺接入口，實現(xiàn)倉儲數(shù)據(jù)的高效應(yīng)用，從而鞏固各省市物流發(fā)展核心區(qū)的龍頭地位。

（2）助推第二層次構(gòu)建現(xiàn)代物流空間網(wǎng)絡(luò)體系。繼續(xù)鼓勵其物流業(yè)的發(fā)展，擴大物流業(yè)規(guī)模，打造物流裝備產(chǎn)業(yè)技術(shù)創(chuàng)新聯(lián)盟，優(yōu)化區(qū)域功能分工和空間布局，構(gòu)建以省會城市或者其他核心城市為中心、區(qū)域物流節(jié)點城市為支撐、城鄉(xiāng)分撥配送網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的“一中心、多節(jié)點、全覆蓋”的現(xiàn)代物流空間網(wǎng)絡(luò)體系。

（3）加強第三層次物流發(fā)展區(qū)域信息交流。積極支持省區(qū)市在重要物流節(jié)點城市政府創(chuàng)建物流信息數(shù)據(jù)的共享平臺，實現(xiàn)物流數(shù)據(jù)資源共享，依托國家交通運輸物流公共信息平臺，建設(shè)鐵路、水路、公路、航空、郵政等物流信息交換節(jié)點[7]，拓展與東北亞、東盟、歐盟國家地區(qū)港口的物流信息共享交換[8]。

（4）改善第四層次和第五層次物流發(fā)展區(qū)域的發(fā)展環(huán)境。暢通運輸通道，結(jié)合省區(qū)市重點發(fā)展的產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，積極引入先進的物流與供應(yīng)鏈管理理念，對其物流服務(wù)模式進行拓展提升，培育若干大規(guī)模本土化供應(yīng)鏈服務(wù)企業(yè)，系統(tǒng)性強化吸引外部企業(yè)入駐的稅收、土地、投資、公共服務(wù)等方面的政策優(yōu)惠措施，為物流企業(yè)入駐各省區(qū)市提供更為優(yōu)勢的發(fā)展環(huán)境，推動大型物流企業(yè)在各省區(qū)市形成集聚優(yōu)勢。

3 結(jié)束語

我國物流業(yè)正處于增速放緩、效率提升、需求調(diào)整和動力轉(zhuǎn)換的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)型期，既面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)，也蘊含重大的發(fā)展機遇，統(tǒng)籌區(qū)域間物流協(xié)調(diào)發(fā)展，直接關(guān)乎物流業(yè)轉(zhuǎn)型升級的成效。目前我國區(qū)域物流發(fā)展不均衡，地區(qū)差距較大，不同地區(qū)因為其各自的經(jīng)濟地理情況具有不同的現(xiàn)狀和特點，通過對物流發(fā)展質(zhì)量評價研究，探尋影響物流發(fā)展質(zhì)量核心因素，有助于各地區(qū)根據(jù)其物流發(fā)展的優(yōu)劣勢條件，準(zhǔn)確定位各地區(qū)物流的發(fā)展方向，有針對性地發(fā)展當(dāng)?shù)氐奈锪鳟a(chǎn)業(yè)，推動新時期物流業(yè)持續(xù)健康發(fā)展。

參考文獻：

[1]林木榮，張 暉.“互聯(lián)網(wǎng)+”新業(yè)態(tài)下的物流行業(yè)稅收征管[J]. 中國市場，2015，41：25-26.

[2]中華人民共和國國務(wù)院. 物流業(yè)發(fā)展中長期規(guī)劃 (2014—2020年)：國發(fā)[2014]42 號[A]. 北京：中華人民共和國國務(wù)院，2014.

[3]李繼云，孫良濤. 基于主成分分析的云南各區(qū)域物流發(fā)展水平評價與對策分析[J]. 價格月刊，2012(12)：84-87.LI Ji-yun，SUN Liang-tao. Evaluation and Countermeasure Analysis of Regional Logistics Development Level in Yunnan based on Principal Component Analysis[J]. Prices Monthly，2012(12)：84-87.

[4]弓憲文. 區(qū)域物流業(yè)與關(guān)聯(lián)產(chǎn)業(yè)的融合及協(xié)調(diào)發(fā)展研究[J].鐵道運輸與經(jīng)濟，2017，39(4)：20-25.GONG Xian-wen. Research on the Integration and Coordinated Development of Regional Logistics and Related Industries[J]. Railway Transport and Economy，2017，39(4)：20-25.

[5]戴德寶，范體軍，安 琪. 西部地區(qū)物流綜合評價與協(xié)調(diào)發(fā)展研究[J]. 中國軟科學(xué)，2018(1)：90-99.DAI De-bao，F(xiàn)AN Ti-jun，AN Qi. Comprehensive Evaluation and Coordinated Development of Logistics in Western China[J]. Chinese Soft Science，2018(1)：90-99.

[6]中華人民共和國國家統(tǒng)計局. 2016 中國統(tǒng)計年鑒[M]. 北京：中國統(tǒng)計出版社，2016：12-15.

[7]史元超，陳 誠.“互聯(lián)網(wǎng)+”背景下鐵路貨運營銷的發(fā)展策略[J]. 鐵道貨運，2016，34(12)：9-13.SHI Yuan-chao，CHEN Cheng. Development Strategy of Railway Freight Marketing under the Background of “Internet+”[J]. Railway Freight Transport，2016，34(12)：9-13.

[8]TANIGUCHI E，NORITATE M，YAMADA T，et al.Optimal Size and Location Planning of Punlic Logistics Terminals[J]. Transportation Research Part E，1999，35(3)：207-222.