长三角地区物流产业发展竞争力比较—基于江、浙、皖、沪的实证
章艳华 副教授（淮安信息职业技术学院商学院 江苏淮安 223003）
内容摘要： 区域发展的不平衡已成为制约我国物流产业发展主要问题。文章在分析长三角地区物流产业发展现状的基础上，构建了地区物流产业发展竞争力评价模型，并以江苏、浙江、安徽和上海的经验数据为例，采取熵权灰色关联度分析方法对长三角三省一市区域物流产业发展竞争力进行了实证测评。研究认为，浙江和江苏的物流产业发展竞争力处于第一梯队，上海的物流产业发展竞争力处于第二梯队，安徽的物流产业发展竞争力处于第三梯队，三者存在明显的区域不平衡特征。
关键词： 物流产业 产业竞争力 熵权法 长三角
引言
物流产业作为我国流通服务性产业，涵盖运输、仓储等诸多细分领域，在国民经济发展中起到先导作用，在促进我国劳动力就业、促进生产和拉动消费方面发挥着不可或缺的积极作用。在当前中美贸易摩擦和国内宏观经济形势下行的背景下，我国经济增长乏力并处于低迷运行趋势，经济增长方式急需由传统的投资驱动、出口驱动转向消费驱动。消费的转型升级，将倒逼我国流通产业尤其是物流产业的集聚和发展。但是我国物流行业受制于地缘因素、资源禀赋和区域域情的差异性，各地的物流运营能力、行业发展潜力等呈现出较大的差异性，已成为制约我国当前物流产业整体发展的主要梗阻，尤其是在物流基础设施建设差异较大的东、中、西部区域之间，甚至于东部区域内部的不同地区之间也出现了显著的差异性。因此，研究区域内不同地区之间物流产业发展竞争力并进行比较分析、找出不同区域之间物流产业发展在哪些方面存在不足之处、缩小区域内物流产业发展之间的差异性、提高本地区物流产业发展竞争力，成为地方政府急需解决的问题。据此，本文以我国经济发展水平相对比较发达的长三角地区为例，采用江苏、浙江、安徽和上海的经验数据，从影响物流产业发展的地区经济发展水平、地区社会消费状况、物流需求状况，以及物流基础设施建设情况四个维度20个指标构建物流产业发展竞争力评价体系，通过灰色关联度分析考察江苏、浙江、安徽和上海的物流产业发展竞争力状况，以客观评估长三角地区各省（市）物流产业发展情况，从而得出相关对策。
图1 2007-2016年长三角及江、浙、皖、沪货物运输量发展情况
数据来源：wind。
图2 2007-2016年江、浙、皖、沪规模以上快递业务量比较
数据来源：wind。
长三角地区物流产业发展现状分析
长三角货物运输量与规模以上快递业务量迅猛增长。长三角作为我国经济增长的核心区域，其在经济增长、居民消费方面、产业发展等方面均处于全国领先地位。2007-2016年长三角整体区域及江苏、浙江、安徽和上海各自的货运量情况和规模以上企业快递业务量情况如图1、图2所示。由图1可知，2007-2016年安徽的货运量增长迅速，其货物运输量从3亿吨增长至9亿吨，江苏和浙江货运量均超过2亿吨。由图2可知，2007-2016年间江苏、浙江、安徽和上海流通产业中的规模以上快递业务均得到了迅速的发展。而浙江作为电子商务发展的先行地，同时又是电商企业阿里巴巴总部的所在地，故其快递业务的增长量最为突出。
图3 2007-2016年江、浙、皖、沪铁路和公路营业里程
数据来源：wind。
图4 2007-2016年江、浙、皖、沪物流行业就业人员数情况
数据来源：wind。
长三角地区交通运输里程数迅猛增长。物流业的发展离不开交通运输、仓储等物流基础设施的建设。2007-2016年中江苏、浙江、安徽和上海的铁路和公路营业里程情况如图3所示。由图3可知，安徽的铁路里程和公里里程规模最大，江苏和浙江的铁路里程相近，安徽和江苏的公路里程相近，上海在整个长三角地区的铁路营业里程量和公路营业里程量均相对较低。
长三角地区物流就业人员迅猛增长。一个地区的物流行业从业人员的投入情况是影响该地区物流产业发展竞争力的重要因素。2007-2016年江、浙、皖、沪物流行业就业人员数情况如图4所示。由图4可知， 2012年后四个地区的物流行业从业人员数量得到迅猛增长。总体而言，上海的物流行业就业人员数最多，江苏排第二，浙江排第三，安徽相对滞后。
稍微长大一点后，每次我一耍赖，我妈还是会说：“再哭就把你的嘴巴缝起来！”坐在地上正打算撒泼的我一听，两条腿立马就不敢动弹了。慢慢地，这句话就成了我妈制服我的法宝。
长三角地区物流产业发展区域竞争力指标体系构建与评价方法
（一）物流产业竞争力评价指标体系构建
本文基于现有物流产业竞争力评价指标体系的相关文献的基础上，综合考虑到评价指标体系的科学性、层次性和数据可得性，从长三角各省（市）的地区经济发展水平、地区社会消费状况、物流需求状况，以及物流基础设施建设情况四个维度（一级指标），20个细分指标（二级指标）进行构建，具体指标构建如表1所示。
设wj为第j项指标的熵权，可表示为：
其中， Hj为第j项指标的熵值，可表示为：
如2011年广东高职高考语文试题的说明文阅读理解《温暖的蓝光》的第3题、2012年阅读理解《健忘的奥秘》的第3题。
设R=(rij)m×n为标准化之后的物流指标数据，其中，rij为第i个地区的第j个指标值。
物流基础设施建设情况。物流基础设施建设情况是衡量一个地区物流产业竞争力的重要因素，其一方面包括该地区公路、铁路等基础设施的建设情况，另一方面包括该地区对物流行业的资金、人力投入情况（包括信息化情况）。如果该地区的物流基础设施建设较好，且政府能够持续地投入资金帮助建设，则该地区的物流运输成本、物流运输效率都会具有较强优势。影响物流基础设施建设的因素很多，本文采取地区公路里程、铁路里程、民用载货汽车拥有量、交通运输、仓储及邮政业务固定投资额、物流产业从业人员数量（采用铁路运输业就业人员数、公路运输业就业人员数、仓储业就业人数、装卸搬运和运输代理业就业人数、邮政业就业人员数加总得到）、信息化能力（采取互联网上网人数占总人数的比重，移动电话普及率）来衡量该地区物流基础设施建设情况。
物流需求状况。物流需求状况是一个地区经济发展水平和物流发展水平的间接指标，当一个地区经济发展水平和物流产业发展水平较高时则该地区的物流需求也会较大，其会倒逼该地区物流基础设施建设的完善。所以，本文参照蒋明琳，舒辉，林晓伟（2015）、王娟娟（2016）的做法，采用快递业务量、货物周转量、邮政业务总量和货运量借以衡量该地区物流需求状况。
地区社会消费状况。一般而言，一个地区的社会消费状况越好，该地区居民对产品的消费能力和消费需求就越强，继而其相应的物流运输需求就越强，从而促进了该地区物流产业发展竞争力的发展。人口与居民收入水平是影响地区社会消费状况最主要的因素，因此，本文选取长三角地区三省一市的年末常住人口数量、地区居民的人均可支配收入，以及社会消费品零售总额以衡量该地区的社会消费状况。
(3) 每道施工工序之间应进行交接检验，在进行下道工序前，上道工序必须经过检测或验收，验收不合格不得进行下道工序的施工。
（二）基于熵权灰色关联度分析的物流产业竞争力评价方法介绍
产业竞争力的评价方法包括DEA方法、模糊评价法、因子分析法、层次分析法等，但这些方法在进行指标评价时普遍存在一定的主观性和随意性。为了克服这种主观随意性问题，本文采取相对较为科学的熵权灰色关联度分析方法以测算长三角地区物流产业的竞争力状况，该方法具体的构建过程如下：
从实验室数据来看，D500的解析力要高于像素更高的X-H1，不过从主观观感角度讲，我们更喜欢X-H1对材质的还原。
设R*=[r*1, r*2 ,…, r*n]为评价系列里的最优标准。
各指标的详细情况简要描述如下：
地区经济发展水平。一般而言，一个地区的经济发展水平越高，则说明该地区的物流需求和发展状况越好，其相应的物流产业发展竞争力就越强。因此，本文选取三省一市的地区生产总值、GDP增长率、工业增加值、第三产业增加值、进出口贸易额、全社会固定资产投资额作为二级指标来衡量该地区经济发展水平。
显然，Pij＞0 。其中，
，n＞0。
Pij第j项指标下第i个地区占该指标的权重，可表示为：
人们通过生产实践发现该鱼适宜开展高密度放养和高强度投喂，这就决定了养殖该鱼除了充分运用自然界中存量的阳光、空气、水体、土壤和植被的五大环境要素和生产条件之外，还需要增量，即增加物化投入，例如高密度成鱼池塘养殖需配备物理的抽水机、增氧机，实施机械换水和增氧，需要定期投放无机的生石灰、漂白粉、明矾以及有机的中草药、益生菌、藻类等水质调节剂和底质改良剂，尤其是充分利用同一水体水产养殖动物不同的食性连接而成的食物链网就该鱼养殖产生的残饲、粪便等废物进行降解、分解以及转化，为该鱼健康生长发育营造一个优良的环境，给予其生命以强有力的拱卫。
接着，比较R对R*在第j个指标上的关联系数，计算公式为：
其中，ρ为分别系数，其取值范围为ρ∈[0,1]，一般情况下取ρ=0.5。
在此基础上，得到灰色关联度系数计算公式为：
其中， zi为第i个评价对象对最优对象的灰色加权关联度系数，wj为第j项评价指标对应的熵权。据此，以根据不同评价对象对最优对象的灰色加权关联度系数大小进行排序，根据排序可以评价竞争力强弱，灰色关联度系数zi越大，表明该评价对象越优。由此就可以得到长三角区域物流产业竞争力情况。
长三角地区物流产业发展区域竞争力比较实证研究
（一）基于熵权灰色关联度分析的长三角区域物流产业竞争力测算
本文测算长三角地区区域物流产业竞争力的20个二级指标原始数据均来自于2017年江苏、浙江、安徽和上海的统计年鉴。根据公式（1）测算得到各二级指标相对于一级指标的熵权如表2所示。
目前该专业正与浪潮集团及上海云轴合作共同制定云计算工作领域课程体系，将最新的虚拟化、大数据引入到专业人才培养中，从而提高学生就业竞争力和就业质量。
根据表2中每一维度中各个二级指标对该维度指标的权重来看，工业增加值、地区生产总值和第三产业增加值对地区经济发展水平的影响权重最大，而GDP增长率和进出口贸易所占权重相对较小；从地区社会消费状况来看，年末长住人口和社会消费品零售综合对地区消费状况的影响占比权重最大，地区居民人均可支配收入对地区社会消费状况的影响权重相对较小，但总体而言三者对地区社会消费状况的影响权重差距并不是很大；从物流需求状况来看，快递业务量的增长对物流需求状况的影响权重最大，而邮政业务量对物流需求状况的影响权重明显要小，这可能是由于当前物流行业改变了传统通过邮政公司进行运输的渠道，物流运输更多地通过快递公司实现配送而导致。货物周转量和货运量对物流需求状况的影响权重相近；从物流基础设施建设情况维度来看，物流产业从业人员数量是影响物流基础设施建设情况的最主要因素，这一点可能是归因于物流行业属于劳动密集型行业，对从业人员的需求量较大，这也可以从交通各运输、仓储和邮政业务固定投资额变量对物流基础设施建设情况的影响权重得以印证。与此同时，可以看出，公路里程指标仍然是影响物流基础设施建设的主渠道，其所占的权重最大，这可以从民用载货汽车拥有量对物流基础设施建设情况所占的权重得到印证，同时这也从侧面反映出当前长三角地区物流行业的运输方式仍然主要是以公路运输为主。互联网上网人数与总人数的比值对物流基础设施建设情况的影响权重占到10.34%，移动电话普及率对物流基础设施建设情况的影响权重达到7.29%，这反映出互联网信息化水平的提升对物流基础设施建设情况产生了倒逼作用。具体表现为，互联网信息化水平的提升使城乡居民能够通过网络平台、电子商务平台进行购物，这扩展了居民的消费方式，刺激了其消费，从而间接地带动了物流运输基础设施的建设。在此基础上，本文进一步根据公式（4）和公式（5），计算各维度（一级指标）的灰色关联度系数，计算结果如表3所示。由表3的灰色关联度系数来看，地区经济发展水平整体而言江苏排第一，浙江第二，上海第三，安徽第四；从地区社会消费状况来看，浙江的消费能力和消费需求最强，江苏紧随其后，上海和安徽居于第三和第四；从物流需求状况来看，浙江排名第一、江苏排名第二、上海位居第三、安徽排名第四；从物流基础设施建设情况来看，江苏排名第一、浙江第二、安徽第三、上海第四。显然，从四个维度来看，江苏和浙江各有优势，但上海和安徽相较于其他三个地方均略显滞后。
小乌龟很好奇。他每次比赛总是跑在最后一个，跑步的样子会引来整个操场的笑声。这是他最不能容忍和最丢人的一件事。谁让他背着一个重重的乌龟壳？再说，幼儿园的生活太不自由了，谁不想过没人管束的自在日子？
表1 长三角地区物流产业区域竞争力评价指标体系
表2 长三角物流产业发展竞争力评价二级指标熵权
表3 各维度灰色关联度系数及排序情况
表4 长三角各省区物流产业发展竞争力综合关联度及排序
（二）基于熵权灰色关联度分析的长三角区域物流产业竞争力结果
本文进一步根据各二级指标熵权，以及表3的各维度灰色关联度系数计算出长三角地区三省一市的物流产业竞争力综合关联度及排序情况如表4所示。由表4可知，长三角地区物流产业发展竞争力排序依次为浙江、江苏、上海和安徽，其相应的竞争力综合关联度指数分别为0.72、0.70、0.64和0.53。即浙江和江苏的物流产业发展竞争力处于第一梯队、上海的产业发展竞争力处于第二梯队，而安徽的物流产业发展竞争力在长三角三省一市范围内处于第三梯队。但仔细观测本文发现浙江和江苏的综合关联度指数相差不大，而浙江与上海和安徽之间的综合关联度指数则相差较大，这说明浙江和江苏的物流产业发展竞争力虽然存在一定的差距，但差距似乎并不是特别突出，而上海、安徽与浙江、江苏之间的差距显著。本文进一步从具体细分指标来剖析这一情况。首先，从地区经济发展水平维度来看，江苏、浙江在地区经济发展水平总量上相比于上海和安徽要明显靠前，江苏和浙江2016年GDP分别达到76086亿元和46484亿元，明显高于上海的27466亿元和安徽的24117亿元，且2016年江苏和浙江的GDP增速分别为7.8%和7.5%，高于上海的6.8%；其次，从地区消费水平和物流需求水平上来看，浙江的居民人均可支配收入高于江苏，尤其是农村居民人均可支配收入以及城乡收入差距方面，浙江相对江苏更为平衡。江苏普遍存在“南强北弱”现象，其苏南地区经济发展水平相对较高和较平衡，而南北之间的发展存在较大的差异性。但整体而言，浙江和江苏的物流需求水平明显要高于上海和安徽，尽管上海在研究的四个样本中其人均可支配收入最高，但由于上海在电子商务消费方面相比于浙江明显滞后，且浙江和江苏的人口规模效应要比上海突出，同时浙江作为电商企业阿里巴巴的发源地，故使得浙江和江苏在物流需求状况上更为突出；最后，从物流基础设施建设情况维度来看，无论是公路里程数还是铁路里程数和物流行业就业人员数，上海均是最少的。尽管安徽的铁路里程和公路里程数最多，但受制于安徽自身的交通运输、仓储及邮政业务固定投资额限制，其互联网信息化水平在四个地区中表现相对落后，继而影响了安徽物流产业发展的竞争力。
结论
本文基于地区经济发展水平、地区社会消费状况、物流需求状况，以及物流基础设施建设情况四个维度（一级指标）架构了20个指标体系的物流产业发展竞争力评价模型，并采用熵权灰色关联度分析方法，并基于长三角地区的江苏、浙江、安徽和上海2016年的经验数据测度了区域物流产业发展竞争力并进行了比较研究。研究发现：浙江和江苏的物流产业发展竞争力处于第一梯队，上海的产业发展竞争力处于第二梯队，而安徽的物流产业发展竞争力处于第三梯队。总体而言，浙江在地区社会消费状况和物流需求状况两个维度上处于领先地位，江苏在地区经济发展水平和物流基础设施建设情况两个维度上处于领先地位。而上海和安徽无论是在哪个维度上均相比于浙江和江苏滞后，尤其是上海，虽然其在居民人均可支配收入方面高于浙江、江苏和安徽，但由于上海在规模效应上存在局限性，从而导致其物流产业发展综合竞争力与浙江、江苏存在一定差距。安徽虽然在衡量物流产业发展竞争力的物流基础设施建设情况方面略微领先于上海（得益于安徽的铁路和公路里程数及物流产业就业人员数上的优势），但由于其自身地区经济发展水平、地区社会消费状况和物流需求状况，以及物流基础设施建设方面的交通运输、仓储及邮政业务固定投资额和互联网信息化水平相对滞后，故其整体物流产业发展竞争力处于长三角地区末端。
参考文献：
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基金项目： 2016年度高校哲学社会科学研究资助项目“‘互联网+'背景下苏北地区农产品电子商务物流发展研究”（项目批准号：2016SJB630128）
中图分类号 ：F061．5
文献标识码： A
标签：物流产业论文; 产业竞争力论文; 熵权法论文; 长三角论文; 淮安信息职业技术学院商学院论文;