劉顏 陳長

摘 ?要：文章基于2013年到2021年中國省級數(shù)據(jù)，構(gòu)建我國省域物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平評價體系，運用熵權(quán)法

-TOPSIS測算其高質(zhì)量發(fā)展水平，最后使用系統(tǒng)聚類分析其時空演變特征。結(jié)果表明：（1）我國各地區(qū)物流高質(zhì)量發(fā)展水平呈現(xiàn)上升趨勢，但總體上還處于較低水平，且存在明顯的發(fā)展不平衡問題。（2）我國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展存在空間差異，從高到低依次為東、中、西部地區(qū)，呈現(xiàn)出“東高、中平、西低”的空間分布格局；高水平在東部沿海地區(qū)的集聚已經(jīng)固化，低水平主要轉(zhuǎn)向西南和西北地區(qū)集聚。

關(guān)鍵詞：物流業(yè)；高質(zhì)量發(fā)展；熵權(quán)法-TOPSIS；系統(tǒng)聚類；時空演變

中圖分類號：F253 ? ?文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2023.09.004

Abstract： Based on the provincial data of China from 2013 to 2021， this paper constructed an evaluation system for the high

-quality development level of China's provincial logistics industry. Entropy weight TOPSIS method was used to calculate the high-quality development level of China's logistics industry. Finally， systematic clustering was used to analyze its spatio-temporal evolution characteristics. The results show that：（1）The development level of green logistics in various regions is increasing， but it is still at a low level in the whole， and there is obvious problem of unbalanced development. （2）There are spatial differences in the high-quality development of China's logistics industry. From high to low， it is divided into eastern， central， and western regions， showing a spatial distribution pattern of "high in the east， moderate in the central， low in the west"; the high level has been solidified in the eastern coastal areas， while the low level mainly turns to the southwest and northwest areas.

Key words： logistics industry; high-quality development; entropy weight TOPSIS method; systematic clustering; spatio

-temporal evolutio

0 ?引 ?言

黨的十九大報告指出，中國經(jīng)濟已進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展時代。作為國民經(jīng)濟的基礎(chǔ)和戰(zhàn)略產(chǎn)業(yè)，物流業(yè)實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展不僅是順應(yīng)時代要求，更是經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的重要內(nèi)容。然而，現(xiàn)階段我國物流業(yè)還存在基礎(chǔ)設(shè)施不發(fā)達(dá)、交易成本偏高、環(huán)保壓力嚴(yán)峻等諸多問題，其高質(zhì)量發(fā)展水平有待提高。因此，在對中國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平綜合評價的基礎(chǔ)上，分析其時空演變，對推動物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展具有重要意義。

在物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的測度研究成果中，從研究對象來看，主要集中于對省份[1]、區(qū)域[2]和全國[3]；從研究方法來看，主要包括灰色聚類法[4]、熵權(quán)法[5]、DEA-Malmquist模型[6]等；從研究內(nèi)容來看，大部分學(xué)者將研究視角集中于整個物流行業(yè)[7]，還有部分文獻(xiàn)側(cè)重于物流業(yè)特定領(lǐng)域的高質(zhì)量發(fā)展[8]。

總之，現(xiàn)有文獻(xiàn)為物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的測度研究提供了豐富的理論基礎(chǔ)和方法，但仍存在不足之處：大部分文獻(xiàn)尚未明確界定物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)涵，評價指標(biāo)缺乏對物流業(yè)的針對性，較少關(guān)注時空演變特征。針對上述問題，本文在物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)涵基礎(chǔ)上，選取對物流業(yè)具有針對性的評價指標(biāo)，使用熵權(quán)法-TOPSIS方法對其高質(zhì)量發(fā)展水平進(jìn)行測度，最后使用系統(tǒng)聚類分析我國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展時空演變特征。

1 ?指標(biāo)體系及測算方法

1.1 ?指標(biāo)體系

對于物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系的構(gòu)建，首先需要界定其理論內(nèi)涵。本文參考孟勐珺對于物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的內(nèi)涵界定：物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展就是以動力轉(zhuǎn)化實現(xiàn)物流供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，構(gòu)建環(huán)境友好型、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、基礎(chǔ)設(shè)施完善的現(xiàn)代化物流體系，最終達(dá)到服務(wù)實體經(jīng)濟、滿足人民需要的目的[3]。因此，本文以動力轉(zhuǎn)化、環(huán)境友好型、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)、發(fā)展成果為一級指標(biāo)構(gòu)建物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展指標(biāo)體系，并設(shè)置二級指標(biāo)，具體如表1所示。

1.2 ?測算方法

熵權(quán)法是根據(jù)指標(biāo)數(shù)據(jù)的信息量大小進(jìn)行賦權(quán)的客觀評價方法，能夠避免主觀賦權(quán)法的缺陷。TOPSIS法根據(jù)測度對象到最優(yōu)解與最劣解之間的綜合距離進(jìn)行排序，得到評價目標(biāo)的相對優(yōu)劣。將兩者相結(jié)合，可使測度結(jié)果更加合理。計算步驟如下：

（1）首先消除各個指標(biāo)量綱的影響并進(jìn)行數(shù)據(jù)平移

正向指標(biāo)：

x=×0.99+0.01

負(fù)向指標(biāo)：

x=×0.99+0.01

其中：x表示第i個地區(qū)的第j個指標(biāo)下的原始數(shù)據(jù)，x則是對應(yīng)的標(biāo)準(zhǔn)化后的值。

（2）計算第i個地區(qū)的第j個指標(biāo)下的值在該指標(biāo)中所占的比重

f=

（3）計算第j個指標(biāo)的信息熵

e=-kflnf

其中：k為樣本量。

（4）計算第j個指標(biāo)的差異系數(shù)

g=1-e

（5）計算第j個指標(biāo)的權(quán)重

w=

（6）構(gòu)建加權(quán)矩陣R

R=

其中：r=w×x。

（7）確定最優(yōu)解S和最劣解S

S=maxr，maxr，…，maxr

S=minr，minr，…，minr

（8）計算各測度對象到最優(yōu)解S和最劣解S之間的距離

d=

d=

（9）計算各測度對象到最優(yōu)解和最劣解之間的綜合距離C

C=

其中：0≤C≤1， C值越大表明相應(yīng)的測度對象距離最優(yōu)解S的距離越近，即物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平越高。

1.3 ?數(shù)據(jù)來源

本文選取30個省級行政區(qū)域（除西藏自治區(qū)和港澳臺）2013年到2021年的省級面板數(shù)據(jù)作為研究樣本，數(shù)據(jù)主要來源于中國國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)庫，部分指標(biāo)來源于《中國勞動統(tǒng)計年鑒》、《中國農(nóng)村統(tǒng)計年鑒》、《中國環(huán)境統(tǒng)計年鑒》和《中國能源統(tǒng)計年鑒》。

2 ?測度結(jié)果分析

通過熵權(quán)法-TOPSIS模型測算出我國30個地區(qū)物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平，如表2所示。

根據(jù)表2可以看出，我國各地區(qū)的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平普遍呈現(xiàn)上升趨勢，但增速緩慢。另外，發(fā)展水平較高的地區(qū)主要集中于東部地區(qū)，而西部地區(qū)的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平還比較落后，這一現(xiàn)象說明我國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平存在明顯的“東優(yōu)西劣”的區(qū)域不協(xié)調(diào)特征。從東、中、西部地區(qū)的均值可以發(fā)現(xiàn)，東部地區(qū)的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平遠(yuǎn)高于中西部地區(qū)，而中部地區(qū)的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平略高于西部地區(qū)，這進(jìn)一步說明我國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平存在“東高、中平、西低”的區(qū)域差異特征。造成這種現(xiàn)象的原因可能在于東部地區(qū)領(lǐng)先的人才、教育、科技、交通基礎(chǔ)設(shè)施等方面，為其物流高質(zhì)量發(fā)展提供了堅實基礎(chǔ)。最后，從全國均值可以看出，我國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平總體上還較低，這意味著我國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展急需提升。

3 ?時空演變分析

為進(jìn)一步驗證我國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的空間分布特征，采用系統(tǒng)聚類法分別對2013年、2017年和2021年各地區(qū)的物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平進(jìn)行空間分類研究。通過組間生成的聚類樹圖將物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平劃分為低水平、中等水平和高水平三個等級，以此來說明我國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的時空演變，如表3所示。

從空間分布來看，我國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平呈現(xiàn)由東向西逐級遞減的非均衡空間格局，東部絕大部分地區(qū)長期以來處于領(lǐng)先地位。從空間分布的演變來看，高水平在東部沿海地區(qū)的集聚基本固化，而低水平地區(qū)逐漸由中西部地區(qū)向西北部和西南部聚集。這充分說明了我國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平存在“東高、中平、西低”的空間非均衡特征。

4 ?研究結(jié)論與啟示

本文運用熵權(quán)法-TOPSIS方法測算了我國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平，使用系統(tǒng)聚類方法分析其時空演變特征，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：（1）從測算結(jié)果來看，我國各地物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平表現(xiàn)出上升趨勢但總體水平偏低，并且存在區(qū)域發(fā)展不平衡特征。（2）從系統(tǒng)聚類結(jié)果來看，我國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平長期呈現(xiàn)“東高、中平、西低”的空間分布特征；同時，高水平在東部沿海地區(qū)的集聚基本固化，而低水平地區(qū)逐漸向西北和西南聚集。

根據(jù)這一研究結(jié)論，本文認(rèn)為：東部地區(qū)應(yīng)進(jìn)一步發(fā)揮區(qū)域優(yōu)勢，實現(xiàn)物流高質(zhì)量更快發(fā)展；中西部地區(qū)應(yīng)依托各項政策紅利，如“西部陸海新通道”等政策，推進(jìn)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，整合物流設(shè)施資源，提高物流信息化水平，進(jìn)而提高物流高質(zhì)量發(fā)展水平，縮小區(qū)域差距。

參考文獻(xiàn)：

[1] 李娟，王琴梅. 基于效率視角的河南省物流業(yè)發(fā)展質(zhì)量研究[J]. 管理學(xué)刊，2019，32（2）：25-35.

[2] 王強，姚正海. 長江經(jīng)濟帶物流產(chǎn)業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平的評價及其空間布局分析[J]. 物流科技，2022，45（8）：6-10，20.

[3] 孟勐珺，王應(yīng)明，葉菲菲. 我國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平測度與空間分布特征研究[J]. 工業(yè)技術(shù)經(jīng)濟，2022，41（4）：103-110.

[4] 高小惠，倪超軍. 基于灰色聚類分析的物流發(fā)展質(zhì)量評價研究[J]. 鐵道運輸與經(jīng)濟，2018，40（4）：23-29.

[5] 林雙嬌，王健. 中國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展水平測度及其收斂性研究[J]. 統(tǒng)計與決策，2021，37（8）：9-14.

[6] 唐建榮，田雨. 中國區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)的效率分析及高質(zhì)量發(fā)展路徑研究[J]. 物流科技，2022，45（1）：108-115.

[7] 黃永福. 我國物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展問題研究——基于粵港澳大灣區(qū)物流業(yè)發(fā)展的分析[J]. 價格理論與實踐，2020（4）：168-171.

[8] 李學(xué)工，李駿鶴. 突發(fā)公共衛(wèi)生事件下的冷鏈供應(yīng)鏈高質(zhì)量發(fā)展策略研究[J]. 供應(yīng)鏈管理，2020（7）：18-26.