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        區(qū)域經(jīng)濟(jì)與商貿(mào)物流業(yè)耦合度分析

        2021-11-20 12:08:34葉菁婧
        關(guān)鍵詞:長江三角洲地區(qū)耦合度區(qū)域經(jīng)濟(jì)

        葉菁婧

        【摘 要】 本文以長江三角洲地區(qū)為例,對區(qū)域經(jīng)濟(jì)與現(xiàn)代商貿(mào)物流業(yè)的耦合發(fā)展情況進(jìn)行了實(shí)證測度,旨在為促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)與現(xiàn)代商貿(mào)物流業(yè)耦合發(fā)展提供可供借鑒的指導(dǎo)建議。研究結(jié)論如下:1.就區(qū)域內(nèi)耦合度而言,上海的區(qū)域內(nèi)耦合度呈現(xiàn)下降狀態(tài),江蘇和浙江的變化趨勢相同且相對穩(wěn)定。耦合度出現(xiàn)趨同的態(tài)勢,三個地區(qū)的耦合度差距顯著降低。2.就區(qū)域間耦合度而言,長三角地區(qū)三省市的耦合度大于兩地之間的耦合度,故而兩地之間的耦合度都有待提升。兩地與三地的區(qū)域間耦合度變化趨勢存在一定差異,江浙滬區(qū)域間的耦合度整體呈現(xiàn)上升趨勢,江滬與江浙的區(qū)域間耦合度整體呈現(xiàn)上升趨勢,而滬浙的區(qū)域間耦合度整體呈現(xiàn)下降趨勢,這說明制約三省市耦合度提升的主要因素是上海與浙江的區(qū)域間耦合度出現(xiàn)下降。

        【關(guān)鍵詞】 商貿(mào)物流業(yè);區(qū)域經(jīng)濟(jì);耦合發(fā)展;耦合度;長江三角洲地區(qū)

        【中圖分類號】 F259.2 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】 A 【文章編號】 2096-4102(2021)05-0049-03

        一、研究基礎(chǔ)

        周林林在《產(chǎn)地型商貿(mào)物流對地區(qū)集群經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的作用機(jī)理研究》(2015)中對“產(chǎn)地型”商貿(mào)物流影響區(qū)域集群經(jīng)濟(jì)的機(jī)理進(jìn)行分析,探究了推動二者深入互動的有效路徑;惠艷在《基于耦合發(fā)展視角的地區(qū)經(jīng)濟(jì)與商貿(mào)流通業(yè)的共同發(fā)展戰(zhàn)略》(2016)中提出,要促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)與商貿(mào)物流的耦合發(fā)展,還需健全作業(yè)、信息以及主體系統(tǒng),更新發(fā)展思維,完善相關(guān)法律法規(guī)。張婷在《商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響效應(yīng)研究——以京津冀地區(qū)為例》(2018)中提出,京津冀地區(qū)的物質(zhì)資本與人力資本存量、商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展水平、交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、技術(shù)進(jìn)步效率會對京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)揮促進(jìn)作用。

        Gafurov I.等人在《Interregional Logistic Center as the Growth Point of Regional Economics》(2014)中探究了區(qū)域交通環(huán)境組織變化與大型物流中心增加預(yù)算收入對于區(qū)域經(jīng)濟(jì)效率的促進(jìn)作用。Bensassi S.等人在《Relationship between logistics infrastructure and trade: Evidence from Spanish regional exports》(2015)中,通過實(shí)證分析表明物流對于分析貨物貿(mào)易流動非常重要,Munim Z. H.等人在《The impacts of port infrastructure and logistics performance on economic growth: the mediating role of seaborne trade》(2018)中從港口基礎(chǔ)設(shè)施質(zhì)量與物流績效角度出發(fā),對海運(yùn)貿(mào)易的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)進(jìn)行了實(shí)證分析。

        二、指標(biāo)權(quán)重與測度模型

        (一)指標(biāo)權(quán)重

        本文利用熵值法為各項(xiàng)指標(biāo)賦權(quán)。

        第一,標(biāo)準(zhǔn)化處理。由于各項(xiàng)指標(biāo)的單位不同,缺乏可比性,因而本文對各項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理,處理公式如下所示:

        [yab=yab-ybwb],a=1,2,3,...,m;b=1,2,3,...,n

        公式1

        其中,yab代表第a個樣本的第b個指標(biāo)的真實(shí)值;y[′]ab代表第a個樣本的第b個指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值。

        第二,熵值與效用值。

        [cb=-ka=1myablnyab(0

        公式2

        db=1-cb,a=1,2,3,...,m;b=1,2,3,...,n

        公式3

        其中,cb表示熵值,db表示效用值。熵值越高,則各項(xiàng)指標(biāo)的差異越大,影響作用越強(qiáng)。

        第三,指標(biāo)權(quán)重。

        eb=db*([b=1ndb])-1 公式4

        (二)耦合度實(shí)證測度模型

        第一,區(qū)域內(nèi)耦合度實(shí)證測度模型如下所示:

        [Z=α*x1A-x0Ax1B-x0B] 公式5

        其中,α=1,如果min[[x1A-x0A],[x1B-x0B]]不小于0;α=-1,如果min[[x1A-x0A],[x1B-x0B]]不大于0。

        第二,區(qū)域間耦合度實(shí)證測度模型如下所示:

        兩個區(qū)域間的耦合度Z?=2[Z1×Z2×(Z1+Z2)-1×(Z2+Z1)-1]1/2? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 公式6

        三個區(qū)域間的耦合度Z"=3[Z1×Z2×Z3×(Z1+Z2)-1×(Z2+Z3)-1×(Z3+Z1)-1]1/3? ? ? ? ? ?公式7

        其中,Z1、Z2、Z3分別表示三個不同區(qū)域的商貿(mào)物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)耦合度。

        三、實(shí)證測度

        本文將從時間與空間維度對長江三角洲地區(qū)區(qū)域經(jīng)濟(jì)與現(xiàn)代商貿(mào)物流業(yè)的耦合發(fā)展進(jìn)行實(shí)證測度。一方面,從時間維度出發(fā),分別測度了江浙滬三個地區(qū)在2016-2019年之間的區(qū)域經(jīng)濟(jì)與現(xiàn)代商貿(mào)物流業(yè)耦合度;另一方面,從空間維度出發(fā),測度了江滬、浙滬、江浙、江浙滬的區(qū)域經(jīng)濟(jì)與現(xiàn)代商貿(mào)物流業(yè)耦合度。

        (一)數(shù)據(jù)來源

        本文以江浙滬地區(qū)為對象,通過搜集《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國物流年鑒》、江浙滬地區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒及中經(jīng)網(wǎng)等統(tǒng)計(jì)資料,確定了各評價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)。同時,利用SPSS軟件中的標(biāo)準(zhǔn)化方法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化。

        (二)指標(biāo)權(quán)重

        鑒于標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)中存在負(fù)數(shù),為了避免出現(xiàn)對數(shù)無意義的情況,本文對各項(xiàng)數(shù)據(jù)做了非負(fù)化處理,即對全部數(shù)據(jù)“+2”,隨后利用公式2與公式3分別計(jì)算熵值與效用值,再利用公式4計(jì)算江浙滬等地區(qū)的指標(biāo)權(quán)重,結(jié)果如表1與表2所示:

        (三)實(shí)證測度

        1.區(qū)域內(nèi)耦合發(fā)展實(shí)證測度

        利用SPSS軟件計(jì)算獲得特征向量矩陣如表3與表4所示:

        根據(jù)表3可知,在區(qū)域商貿(mào)物流體系中,上海和浙江的全部商貿(mào)物流指標(biāo)特征向量值都是正數(shù),也即第一主成分系數(shù)都是正數(shù),故而全部指標(biāo)都是正向序參量;而在江蘇的現(xiàn)代商貿(mào)物流指標(biāo)中,y?7的特征向量是負(fù)數(shù),其他均是正數(shù),故而y?7是負(fù)向序參量,其余指標(biāo)都是正向序參量。

        根據(jù)表4可知,在區(qū)域經(jīng)濟(jì)體系中,上海、江蘇、浙江的Y?4特征向量都是負(fù)值,其余特征向量都是正值,故而,三個區(qū)域的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)序參量的正、負(fù)值都一致。

        基于復(fù)合系統(tǒng)模型中的公式5,計(jì)算獲得2016-2019年江浙滬地區(qū)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)與現(xiàn)代商貿(mào)物流業(yè)區(qū)域內(nèi)耦合度如表5所示:

        根據(jù)表5可知,長三角地區(qū)三省市的區(qū)域經(jīng)濟(jì)與現(xiàn)代商貿(mào)物流業(yè)區(qū)域內(nèi)耦合度存在較大差異,同時變化趨勢也存在較多差異,上海的區(qū)域內(nèi)耦合度呈現(xiàn)下降狀態(tài),從2016年的0.4728下降到2019年的0.2538,江蘇和浙江的變化趨勢相同且相對穩(wěn)定,江蘇的區(qū)域內(nèi)耦合度由2016年的0.0866上升至2019年的0.3371,浙江的區(qū)域內(nèi)耦合度由2016年的0.1456上升至2019年的0.2438。各年的區(qū)域內(nèi)耦合度平均值相似,2016-2019年江蘇、浙江、上海的耦合度平均值分別是0.2403、0.2412、0.2743;耦合度出現(xiàn)趨同的態(tài)勢,三個地區(qū)的耦合度差距顯著降低,2011年的極值差距為0.3862(0.4728-0.0866),至2019年,極值差距為0.0933(0.3371-0.2438)。

        2.區(qū)域內(nèi)耦合發(fā)展實(shí)證測度

        基于復(fù)合系統(tǒng)模型中的公式6和公式7,計(jì)算獲得2016-2019年江浙滬地區(qū)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)與現(xiàn)代商貿(mào)物流業(yè)區(qū)域間耦合度如表6所示,其中江滬、浙滬、江浙分別表示江蘇與上海、浙江與上海、江蘇與浙江的兩地耦合度,江浙滬表示江蘇、浙江、上海三地的耦合度。

        域間耦合度平均值分別是0.3698、0.4525、0.5175,江浙滬的區(qū)域間耦合度大于江滬、浙滬、江浙的區(qū)域間耦合度,也即長三角地區(qū)三省市的耦合度大于兩地之間的耦合度,故而兩地之間的耦合度都有待提升。兩地與三地的區(qū)域間耦合度變化趨勢存在一定差異,江浙滬區(qū)域間的耦合度整體呈現(xiàn)上升趨勢,由2016年的0.4376提升至2019年的0.6336。江滬與江浙的區(qū)域間耦合度整體呈現(xiàn)上升趨勢,江滬由2016年的0.3176提升至2019年的0.4337,江浙由2016年的0.1994提升至2019年的0.6338;而浙滬的區(qū)域間耦合度整體呈現(xiàn)下降趨勢,由2016年的0.4727下降至2019年的0.4576。

        四、結(jié)論與建議

        (一)結(jié)論

        1.就區(qū)域內(nèi)耦合度而言

        上海的區(qū)域內(nèi)耦合度呈現(xiàn)下降狀態(tài),從2016年的0.4728下降到2019年的0.2538,江蘇和浙江的變化趨勢相同且相對穩(wěn)定,江蘇的區(qū)域內(nèi)耦合度由2016年的0.0866上升至2019年的0.3371,浙江的區(qū)域內(nèi)耦合度由2016年的0.1456上升至2019年的0.2438。耦合度出現(xiàn)趨同的態(tài)勢,三個地區(qū)的耦合度差距顯著降低,2011年的極值差距為0.3862,至2019年,極值差距為0.0933。

        2.就區(qū)域間耦合度而言

        2016-2019年之間江浙滬區(qū)域間耦合度的平均值是0.5688,江滬、浙滬、江浙的區(qū)域間耦合度平均值分別是0.3698、0.4525、0.5175,這說明長三角地區(qū)三省市的耦合度大于兩地之間的耦合度,故而兩地之間的耦合度都有待提升。兩地與三地的區(qū)域間耦合度變化趨勢存在一定差異,江浙滬區(qū)域間的耦合度整體呈現(xiàn)上升趨勢,由2016年的0.4376提升至2019年的0.6336。江滬與江浙的區(qū)域間耦合度整體呈現(xiàn)上升趨勢,江滬由2016年的0.3176提升至2019年的0.4337,江浙由2016年的0.1994提升至2019年的0.6338;而滬浙的區(qū)域間耦合度整體呈現(xiàn)下降趨勢,由2016年的0.4727下降至2019年的0.4576,這說明制約三省市耦合度提升的主要因素是上海與浙江的區(qū)域間耦合度出現(xiàn)下降。

        (二)建議

        第一,統(tǒng)一現(xiàn)代商貿(mào)物流發(fā)展規(guī)劃,深化區(qū)域間的商貿(mào)物流合作。江浙滬地區(qū)應(yīng)當(dāng)統(tǒng)一設(shè)計(jì)現(xiàn)代商貿(mào)物流發(fā)展規(guī)劃,對區(qū)域間的現(xiàn)代商貿(mào)物流發(fā)展進(jìn)行整體統(tǒng)籌,實(shí)現(xiàn)區(qū)域間商貿(mào)、物流以及各項(xiàng)基礎(chǔ)設(shè)施的科學(xué)布局和高效銜接,使得區(qū)域政府和商貿(mào)、物流業(yè)主管部門的職能作用得到充分發(fā)揮,從而深化區(qū)域間的政府、部門、行業(yè)合作,形成促進(jìn)區(qū)域間現(xiàn)代商貿(mào)物流發(fā)展的合力。同時,江浙滬政府可以出臺《江浙滬耦合發(fā)展規(guī)劃》《江浙滬商貿(mào)一體化發(fā)展規(guī)劃》《江浙滬物流一體化發(fā)展規(guī)劃》,作為區(qū)域間現(xiàn)代商貿(mào)物流合作的指導(dǎo)依據(jù)與實(shí)施基礎(chǔ)。

        第二,加快經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化,推動產(chǎn)業(yè)聯(lián)動。在第一產(chǎn)業(yè)方面,江蘇屬于平原省份,農(nóng)業(yè)發(fā)展便利,是江浙滬地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)消費(fèi)的重要區(qū)域,可以以江蘇為核心,建立江浙滬現(xiàn)代農(nóng)業(yè)商貿(mào)物流服務(wù)體系;在第二產(chǎn)業(yè)方面,可以以江蘇和浙江為核心,鞏固江浙滬現(xiàn)代工業(yè)商貿(mào)物流體系,搭建大中型工業(yè)企業(yè)商貿(mào)物流信息平臺,全面推動江浙滬地區(qū)工業(yè)企業(yè)商貿(mào)物流標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè),實(shí)現(xiàn)工業(yè)企業(yè)之間的商貿(mào)物流信息共享;在第三產(chǎn)業(yè)方面,需要以上海為核心,江蘇為支撐,推進(jìn)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)商貿(mào)物流體系建設(shè),特別是培育一批服務(wù)質(zhì)量優(yōu)、競爭優(yōu)勢大的跨區(qū)域大型商貿(mào)物流企業(yè)。

        【參考文獻(xiàn)】

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