楊成璐，陳 方，戢曉峰，普永明

（1.昆明理工大學 交通工程學院，云南 昆明 650504；2.昆明理工大學 馬克思主義學院，云南 昆明 650504）

一、引言

我國高度重視物流業(yè)與制造業(yè)（以下簡稱“兩業(yè)”）協(xié)調(diào)發(fā)展。2020 年8 月，國家發(fā)改委等部門印發(fā)《推動物流業(yè)制造業(yè)深度融合創(chuàng)新發(fā)展實施方案》，對促進制造業(yè)與物流業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展提出了具體要求。當前，我國兩業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展取得良好成效，但還存在“融合層次不夠高、范圍不夠廣、程度不夠深，與促進形成強大國內(nèi)市場，構建現(xiàn)代化經(jīng)濟體系的總體要求還不相適應”等問題。整體上，兩業(yè)良好協(xié)調(diào)發(fā)展對提升區(qū)域產(chǎn)業(yè)鏈供應鏈現(xiàn)代化水平，促進經(jīng)濟可持續(xù)發(fā)展和加強產(chǎn)業(yè)升級具有重要現(xiàn)實意義。

目前，制造業(yè)與物流業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展研究集中于三個方面。一是制造業(yè)與物流業(yè)發(fā)展關系，如馬庫森提出制造業(yè)的高效發(fā)展依賴于高水平的物流服務，即供給主導論[1]；卡馬爾卡認為制造業(yè)與物流業(yè)在發(fā)展過程中，逐步形成相互依賴、相互促進的關系，即互動論[2]；李根（2016）[3]、張立國（2015）[4]證實了提升制造業(yè)與物流業(yè)的創(chuàng)新融合發(fā)展將促進實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉型升級；而趙胤斐等（2018）[5]指出從供需結構層面來看，物流與制造業(yè)之間的協(xié)同發(fā)展是促進經(jīng)濟持續(xù)增長的重要保障，不同的物流子系統(tǒng)與制造業(yè)之間的協(xié)同發(fā)展關系表現(xiàn)出一定的內(nèi)在差異，這也導致了物流與制造業(yè)之間的協(xié)同發(fā)展關系存在著一定的非穩(wěn)定性特征；二是影響制造業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展因素的研究。如弓憲文（2017）[6]對制造業(yè)與物流業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度進行了實證研究，表明物流業(yè)與制造業(yè)有序度交替上升，共同促進兩業(yè)發(fā)展，但物流業(yè)有序度貢獻率更高；而鄢飛（2021）[7]利用探索性空間統(tǒng)計方法研究了物流業(yè)與制造業(yè)協(xié)同集聚的空間分布及空間關聯(lián)特征，認為勞動力儲備、知識外溢、市場規(guī)模、對外開放及政府干預等因素是影響兩業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的重要因素；三是耦合協(xié)調(diào)發(fā)展測度模型的選擇，一般采用PCA、DEA 模型、VAR模型、耦合模型、灰色關聯(lián)模型、投入產(chǎn)出法等方法[8-14]。長江經(jīng)濟帶是我國重大發(fā)展戰(zhàn)略之一，長江流域各產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展將促進長江經(jīng)濟帶高質(zhì)量發(fā)展。同時，長江流域近年來高質(zhì)量發(fā)展指數(shù)處于中質(zhì)量發(fā)展階段，許多地區(qū)存在發(fā)展不平衡現(xiàn)象[15]，但對長江流域制造業(yè)與物流業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的探索鮮少涉及，而合理測度二者耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平，對推動長江流域經(jīng)濟發(fā)展具有重要意義。

因此，本文從時序和空間維度，綜合測度了2010—2019 年長江流域制造業(yè)和物流業(yè)的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平，以揭示不同時期兩業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展空間演變規(guī)律，并利用灰色關聯(lián)模型識別影響兩業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的動因。以期加強物流業(yè)投入水平和制造業(yè)成長能力，促進長江流域經(jīng)濟實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展。

二、研究方法

（一）指標體系的建立

本文基于指標選取相關原則，在充分考慮數(shù)據(jù)可獲得性的前提下，從規(guī)模水平、投入水平、產(chǎn)出效應、成長能力四個維度分別構建制造業(yè)與物流業(yè)發(fā)展水平評價指標體系[16-19]，如表1、表2 所示。

表1 制造業(yè)綜合發(fā)展水平評價指標體系

表2 物流業(yè)綜合發(fā)展水平評價指標體系

（二）指標權重的確立

1.數(shù)據(jù)來源。本文研究范圍為長江干流11 個省份，數(shù)據(jù)主要來源于2010—2019 年《中國統(tǒng)計年鑒》以及各省（區(qū)市）統(tǒng)計年鑒。其中，制造業(yè)個別缺失數(shù)據(jù)用工業(yè)數(shù)據(jù)代替（考慮制造業(yè)占工業(yè)90%以上）。

2.數(shù)據(jù)預處理。運用極差標準化處理指標量綱，避免熵權法中指標值為0 無法取對數(shù)情況，公式如下：

正向指標：

其中，Mtrv為t年中r省份對應制造業(yè)與物流業(yè)中v指標的值。

3.指標權重確立。本文運用熵權法，盡可能避免主觀性干擾，保證制造業(yè)與物流業(yè)的測度結果具備客觀性。熵權法的原理是當某個指標的信息熵值越小時，代表該指標的變異程度越大，也就是說該指標提供的信息越多，從而說明這項指標在綜合評價中的作用越大，因此該項指標的權重也就越大[20]。以2010—2019 年數(shù)據(jù)分別對長江流域制造業(yè)及物流業(yè)相關二級指標數(shù)據(jù)進行處理后，部分年限指標權重如表3 所示。

表3 制造業(yè)與物流業(yè)發(fā)展水平評價指標權重

（三）耦合協(xié)調(diào)模型

耦合協(xié)調(diào)模型可有效反映兩系統(tǒng)間相互協(xié)調(diào)作用的強弱程度，避免主觀性帶來的影響。但傳統(tǒng)的耦合協(xié)調(diào)模型缺少對耦合與協(xié)調(diào)進行完整區(qū)分且部分假定的合理性欠佳，為此借鑒周迪和王雪芹（2019）的研究[21]，引入柯布-道格拉斯函數(shù)和偏離系數(shù)，利用優(yōu)化后的耦合協(xié)調(diào)模型衡量長江流域兩業(yè)的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平。

1.耦合度模型。采用偏離系數(shù)建立兩業(yè)二維耦合度模型，公式如下：

式（3）中，C為制造業(yè)與物流業(yè)耦合度，范圍為0～1。C越接近1，兩者耦合發(fā)展程度越好，越能相互促進、共同發(fā)展；C越接近0，兩者耦合發(fā)展程度越差，越不能相互促進相互影響進而實現(xiàn)共同發(fā)展。U1為物流業(yè)發(fā)展指數(shù)；U2為制造業(yè)發(fā)展指數(shù)。

2.耦合協(xié)調(diào)度模型。單一的耦合度模型未能體現(xiàn)物流業(yè)與制造業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展水平，需引入發(fā)展模型共同測算兩者協(xié)調(diào)度。為此，利用柯布-道格拉斯模型構建發(fā)展函數(shù)，進一步構建耦合協(xié)調(diào)度模型[21]：

式中，D為制造業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)度，P為制造業(yè)與物流業(yè)整體發(fā)展水平綜合評價指數(shù)，α、1-α分別為制造業(yè)與物流業(yè)在系統(tǒng)中的重要程度，據(jù)相關文獻研究表明，兩者同等重要[21]，故令α=0.5，λ=1。耦合協(xié)調(diào)度分類標準參考相關研究[22]，如表4所示。

（四）兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)度影響因素分析

以二級指標為影響因素，借助灰色關聯(lián)度模型識別兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)度的影響因素?；疑P聯(lián)模型具體步驟如下[23]：

1.將兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)水平與各二級指標綜合指數(shù)作為參考序列與比較序列，兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)水平為j=1，2，…，m，各二級指標綜合指數(shù)i=1，2，…，n。

2.利用均值法，進行量綱處理。

3.計算差絕對值序列。

4.計算灰色關聯(lián)系數(shù)。

5.計算關聯(lián)度。

式（12）中，γij（t）為第t年制造業(yè)第j指標與物流業(yè)第i指標間的灰色關聯(lián)度。在現(xiàn)有相關文獻基礎上[23]，對關聯(lián)程度分類，結果如表5 所示。

表5 關聯(lián)程度分析

三、實證結果分析

（一）時序演變分析

1.長江流域整體尺度時序分析。在數(shù)據(jù)預處理基礎上，結合本文所構建的優(yōu)化耦合協(xié)調(diào)模型，長江流域2010—2019 年兩業(yè)整體發(fā)展情況如表6 所示。同時根據(jù)區(qū)域劃分（長江干流宜昌以上為上游，包括青海、西藏、四川、云南、重慶；宜昌至湖口為中游，包括湖南、湖北、江西；湖口至長江入?？跒橄掠?，包括安徽、江蘇、上海），分別測度了長江上游、中游、下游各區(qū)域2010—2019 年兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展情況如表7、圖1 所示。

圖1 2010—2019 年長江各區(qū)域制造業(yè)與物流業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度變化情況

表6 2010—2019 年各指標數(shù)據(jù)測度結果

表7 2010—2019 年長江各區(qū)域兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)測度結果

據(jù)表6 可知：（1）對于物流業(yè)發(fā)展指數(shù)，長江流域物流業(yè)發(fā)展水平整體呈現(xiàn)下降趨勢，且在2019 年物流業(yè)發(fā)展開始滯后于制造業(yè)，物流水平有待提高；（2）對于制造業(yè)發(fā)展指數(shù)，長江流域制造業(yè)發(fā)展水平相對于物流業(yè)整體降幅較小且呈現(xiàn)“U”型發(fā)展。2010—2017 年制造業(yè)水平普遍處于下降發(fā)展趨勢，但2017—2019 年開始回旋上升，發(fā)展態(tài)勢良好；（3）對于耦合協(xié)調(diào)度，2010—2019 年長江流域兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)度由0.643 1 下降至0.599 8，總體耦合協(xié)調(diào)水平處于穩(wěn)步下降趨勢，兩業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展雖一直處于協(xié)調(diào)階段但協(xié)調(diào)度有待提高。

據(jù)圖1 和表7 可知：（1）2010—2019 年長江干流各區(qū)域兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展整體呈弱化趨勢，其中長江中、下游兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)等級雖一直處于中度協(xié)調(diào)但耦合協(xié)調(diào)度相對于長江上游降幅較大；（2）長江干流各區(qū)域兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)水平地域差異明顯，呈現(xiàn)“階梯式”發(fā)展。長江下游最優(yōu)、中游次之，長江上游兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平一直弱于長江中、下游區(qū)域，且持續(xù)處于勉強協(xié)調(diào)發(fā)展階段。

2.長江流域省域尺度時序分析。根據(jù)式（7）～式（9），計算長江干流11 個?。▍^(qū)、市）兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)度，結果如表8 所示。

表8 長江流域11 個?。▍^(qū)、市）份兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)度

由表8 可知：長江流域近年各?。▍^(qū)、市）兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展存在較大差異，從各省均值來看，基本在勉強協(xié)調(diào)至中高度協(xié)調(diào)之間波動，其中江蘇省協(xié)調(diào)發(fā)展態(tài)勢最優(yōu)，2010—2019 年的耦合協(xié)調(diào)均值為0.800 6，處于高度協(xié)調(diào)的良性發(fā)展階段。西藏的耦合協(xié)調(diào)均值最低，屬于勉強協(xié)調(diào)，該地區(qū)的制造業(yè)和物流業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展有待加強。

由表9 可知：（1）2010 年各?。▍^(qū)、市）的協(xié)調(diào)水平基本在勉強協(xié)調(diào)以上水平，只有西藏位于瀕臨失調(diào)。因西藏地處西部，兩業(yè)發(fā)展速度相對緩慢，其中該省資產(chǎn)規(guī)模僅315.24 億元（制造業(yè)）與110.4 億元（物流業(yè)），總資產(chǎn)貢獻率僅26.32%（制造業(yè)）與8.32%（物流業(yè)），無論是資產(chǎn)規(guī)模還是資產(chǎn)貢獻率相較于其他?。▍^(qū)、市）均存在較大的差異。（2）2019 年長江流域耦合協(xié)調(diào)度達到中度協(xié)調(diào)的僅有四個省份，分別是江蘇（0.7165）、湖北（0.6425）、湖南（0.6105）和四川（0.6228），安徽和上海已降為勉強協(xié)調(diào)。（3）對比2010 年與2019 年數(shù)可知，長江流域11 省市的耦合協(xié)調(diào)度整體呈現(xiàn)下降趨勢，2019 年耦合協(xié)調(diào)度已無高度協(xié)調(diào)省份，全部省市已處于中度及以下協(xié)調(diào)等級。近年來，長江流域大部分省市面臨制造業(yè)的轉型升級，同時物流業(yè)產(chǎn)出效益不足，給兩業(yè)的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展帶來了挑戰(zhàn)。

表9 2010 年與2019 年長江流域制造業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)度比較

（二）空間演變分析

為進一步探究長江流域11 個?。▍^(qū)、市）制造業(yè)與物流業(yè)的空間演變規(guī)律，以研究區(qū)間的起始點2010 年、2015 年及2019 年三個時間截面的耦合協(xié)調(diào)度數(shù)據(jù)為基礎，將各省市劃分為三個區(qū)域，如表10 所示。

表10 2010—2019 年長江流域各區(qū)域兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)度空間演化

從表10 可看出，長江流域兩業(yè)的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展在空間分布上呈極化特征，地域差異明顯，且存在“東高西低”的空間布局。（1）空間聚集明顯，“東高西低”的布局穩(wěn)固。中高度協(xié)調(diào)普遍聚集于東部沿海地區(qū)，中西部與東部地區(qū)的耦合協(xié)調(diào)等級出現(xiàn)逐級降低的趨勢，甚至西藏處于瀕臨失調(diào)，與東部沿海地區(qū)間的差異更是明顯；（2）空間演化結果呈現(xiàn)下降趨勢。從2010—2019 年，經(jīng)過10 年的發(fā)展，2019 年高度協(xié)調(diào)類型省份的占比由9.1%降至0%，中度協(xié)調(diào)類型省份的占比由54.5%降至36.4%，勉強協(xié)調(diào)類型省市的占比則由27.3%升至63.6%，江蘇從高度協(xié)調(diào)降至中度協(xié)調(diào)，安徽、上海由中度協(xié)調(diào)降至勉強協(xié)調(diào)等級。2019 年已無瀕臨失調(diào)的地區(qū)，但長江流域各地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)的耦合協(xié)調(diào)程度的總體水平明顯偏低。長江流域各地區(qū)兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)呈下降趨勢，各協(xié)調(diào)等級較為分散。

（三）兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展驅動因素識別

為進一步分析制約長江流域兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的驅動因素，選取灰色關聯(lián)度模型，利用Matlab軟件計算長江流域各指標因素與其耦合協(xié)調(diào)度之間的灰色關聯(lián)度值（見表11、表12 及圖2），并以各省份均值來衡量主要驅動因素的發(fā)展水平以探究長江流域兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)下降的原因（見圖3）。

圖2 長江流域各影響因素關聯(lián)度值情況分布

圖3 影響長江流域兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)主要因素的發(fā)展情況

表11 長江流域制造業(yè)各因素指標與兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)度關聯(lián)度值

表12 長江流域物流業(yè)各因素指標與兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)度關聯(lián)度值

數(shù)據(jù)表明：（1）從一級指標來看，兩業(yè)的成長能力成為制約制造業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的關鍵因素。各一級指標與兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)值間的灰色關聯(lián)度值均大于0.65，說明各一級指標對兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的影響程度均較強。且物流業(yè)成長能力（0.8373）和制造業(yè)成長能力（0.7554）的關聯(lián)度值最大，說明2010—2019 年間，兩業(yè)的成長能力對推動長江流域制造業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展貢獻度較高。（2）從兩業(yè)的二級指標來看，物流業(yè)從業(yè)人員增長率和業(yè)務增長率、制造業(yè)的凈資產(chǎn)增長和成本利潤率成為制約制造業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的主要因素。各二級指標與兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)度的關聯(lián)度均不低于0.6，關聯(lián)度較強。其中“制造業(yè)凈資產(chǎn)增長”“物流業(yè)業(yè)務增長率”“物流業(yè)市場流通規(guī)?！钡?4 個指標與兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)度呈較高關聯(lián)，其余指標均為中度關聯(lián)，說明這些二級指標因素都在一定程度上制約了兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)的發(fā)展。但物流業(yè)的從業(yè)人員增長率及業(yè)務增長率與兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)度關聯(lián)性最強，說明大量物流人才的投入有效促進了長江流域物流業(yè)的蓬勃發(fā)展，產(chǎn)業(yè)規(guī)模持續(xù)增長，為兩業(yè)良好的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展奠定了基礎。（3）從長江流域兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)的主要驅動因素發(fā)展情況來看，兩業(yè)的成長能力從2010—2019 年一直處于下降趨勢，且物流業(yè)成長能力降幅較大，極大地制約了兩業(yè)的良性協(xié)調(diào)發(fā)展。

四、研究結論

本文以長江流域11 ?。▍^(qū)、市）為研究對象，利用2010—2019 年面板數(shù)據(jù)，構建制造業(yè)與物流業(yè)發(fā)展評價指標體系，運用熵權法確定兩業(yè)二級指標的權重。借助優(yōu)化的耦合協(xié)調(diào)模型對長江流域兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)度進行研究，以探索兩業(yè)空間演化規(guī)律，最后采用灰色關聯(lián)度模型對影響兩業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的因素進行識別。實證結果表明：

一是時間維度上，長江流域11 ?。ㄊ?、區(qū)）地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)綜合發(fā)展水平在2010—2019 年存在小幅下降，2019 年物流業(yè)的發(fā)展開始滯后于制造業(yè)，其兩業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度呈現(xiàn)弱化發(fā)展趨勢，整體從中度協(xié)調(diào)下降至勉強協(xié)調(diào)。同時長江干流各區(qū)域兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)呈現(xiàn)“階梯式”發(fā)展，長江下游最優(yōu)、中游次之、上游最弱。

二是空間維度上，長江流域11 省（區(qū)、市）間制造業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)的空間聯(lián)系漸趨緊密，兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)水平出現(xiàn)極化特征，呈現(xiàn)“東高西低”的空間演化布局。東部沿海地區(qū)相對于中西部協(xié)調(diào)發(fā)展等級較高，其中江蘇省2010—2019 年一直處于中高度協(xié)調(diào)狀態(tài)，成為下游地區(qū)主要輻射帶動省份。

三是驅動因素上，灰色關聯(lián)模型識別驅動兩業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的主要因素結果顯示，所有一、二級指標因素的關聯(lián)度均不低于0.60，關聯(lián)性較強，都在一定程度上影響了兩業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展。其中一級指標兩業(yè)的成長能力成為制約兩業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的主要因素。且因制約兩業(yè)發(fā)展的主要影響因素在2010—2019 年發(fā)展態(tài)勢一直處于下降趨勢，導致長江流域兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)發(fā)展在不斷弱化，特別是物流業(yè)成長能力急劇下滑，導致2019 年物流業(yè)發(fā)展較為滯后。