物流業與金融業協同演化機制及路徑優化研究

唐建榮　姜翠蕓+

內容提要：物流與金融的整合創新，構建風險共治、利益共贏的物流-金融復合系統，是物流業進一步發展提升的有效途徑。本文選取我國31省市2004-2014年物流業與金融業宏觀數據，運用熵權法分別衡量區域物流能力和金融績效水平，基于哈肯模型構建物流-金融復合系統分析物流金融協同發展路徑和演變規律。研究發現，物流能力在復合系統演變過程中起主導作用；物流業的發展對金融業有正反饋效應，而金融市場對物流業發展未起到充分的支持作用；我國物流-金融協同水平整體已進入“協作級”階段，物流能力、金融績效和協同水平均呈東-中-西三級階梯式遞減趨勢。據此，目標協同、發展耦合、風險共擔、信息共享和政策引導是物流業與金融業協同發展的有效措施。

關鍵詞：物流能力；金融績效；哈肯模型；協同發展

中圖分類號：F250 文獻標識碼：A 文章編號：1001-148X（2017）08-0175-09

收稿日期：2017-02-26

作者簡介：唐建榮（1963- ），男，江蘇無錫人，江南大學商學院教授，管理學博士，研究方向：低碳經濟；姜翠蕓（1993- ），女，山東煙臺人，江南大學商學院研究生，研究方向：物流金融。

基金項目：國家自然科學基金項目“小樣本非等距灰色預測模型建模及其應用研究”，項目編號：71301061；中央高校專項項目，項目編號：2015JDZD11。

一、研究背景及文獻綜述

物流產業的標準化、信息化、智能化及其集約化，是提高經濟整體運行效率和實現物流產業轉型的重要途徑。構建風險共治、利益共贏的物流-金融復合系統，是尋找物流發展戰略突破口、培育競爭新優勢進而提升我國物流能力的有效舉措。物流金融的協同發展既為金融業的發展提供了新的利潤增長點，也為物流產業的持續發展提供了資金支持與保障，還為供應鏈中其他中小企業解決了融資難的問題。

關于物流與金融的協同關系研究，早在20世紀50年代Dunham（1949）就對物流金融業務的政治經濟和法律環境、業務模式、倉儲模式、控制方式和流程進行了分析與總結。隨后Lacroix和Varangis（1966）對比了美國和發展轉型中國家的物流金融業務模式，認為發展轉型中國家開展物流和金融的整合創新具有重大意義。Fenmore（2004）對物流金融運行模式進行了有益的探索，認為訂單融資可以解決季節性或不規律現金需求情況下沒有額外資產融資的問題。Hans-Christian Pfohl（2009）等認為供應鏈金融能夠通過降低投資風險和減少融資成本優化供應鏈中的資金流。Rhian Silvestro（2014）等研究發現銀行能夠通過促進供應鏈集成系統內部協作及信息共享來支持買方和供應商。

國內鄒小梵和唐元琦（2004）首次提出“物流金融”概念，定義了它的內涵和外延。劉皓天和彭志忠（2009）借助系統動力學模型分析物流業與金融業間的協同關系，研究表明增加金融業對物流業的支持力度，不僅有利于兩個行業的協同發展，而且能夠促進國民經濟增長。徐琪（2009）通過構建供應鏈物流金融集成化協同服務體系，闡述了面向資金流、物流、信息流的供應鏈物流金融的協同管理，以期達到銀行金融服務創新、物流企業物流服務創新和企業運營運作創新的三方共贏。王化爭和彭志忠（2010）認為物流金融不同程度地提升了物流企業、銀行和資金需求企業的價值鏈，從物流金融對物流企業價值鏈的提升、物流金融在銀行業未來的利潤增長點和物流金融破解中小企業融資障礙等方面做了有益的探討和研究。戴志敏和郭露（2011）以江西省的11個市為研究單位，應用Logistics模型、線性時間序列數據和簡單面板數據對物流業與金融業進行適配度分析。徐文哲和何笑偉（2012）從定性角度研究物流金融協同運營的風險保障與控制機制，認為對物流金融協同運營進行風險評估，有利于加強風險管理，提高規避風險能力。諶玲（2014）借助SVAR模型考察物流發展水平與金融發展深度和廣度的內生協同機制，結果表明：區域金融發展廣度的提升對區域物流發展水平有顯著的促進作用，但金融發展深度還沒有達到有效支持物流業發展的市場環境；而區域物流發展水平對金融發展的廣度和深度長期有顯著的促進作用，但短期會產生抑制效應。丁永琦（2014）運用VAR模型，具體確定物流業與金融業之間的動態關系及二者之間的影響方式與滯后性。

由于我國物流金融業務起步較晚，目前國內學者對物流與金融協同關系的討論以定性分析居多，少量定量分析主要集中于系統動力學和向量自回歸模型，對于物流與金融協同關系的剖析尚不完整。鑒于此，本文從定量角度出發，將物流學領域協同理論的哈肯模型引入經濟系統，以2004-2014年面板數據研究我國31省市物流-金融復合系統協同行為，挖掘系統序參量，尋找系統平衡點，有效評估各省所處協同等級，最終為物流金融的路徑優化提供理論依據。

二、理論基礎與模型簡析

（一）理論基礎

協同一詞最早由哈肯提出，是指復雜系統中各子系統間協調、同步與合作，從而達到各子系統之間有序化發展的行為過程。哈肯認為，系統各要素之間通過相互競爭，產生協同效應，推動系統從無序向有序進化。

協同理論應用于管理及經濟系統已經有一定的研究成果，但與物流金融相結合在理論與實踐中還較為少見。物流業的發展離不開金融業的支持與保障，金融業借助物流業開拓新的服務方式及服務對象，控制金融風險，兩個行業需要尋求相互協同，以實現共同發展。物流業與金融業的協同發展就是把二者構成一個共同的工作整體，即物流-金融協同復合系統，其內在驅動力為控制風險與尋求共贏，并且圍繞整體利潤最大化進行工作。本文將協同理論應用于物流業與金融業的研究中，挖掘物流-金融復合系統的序參量，考察物流業與金融業的協同行為及協同效應的涌現情況，為物流金融的路徑優化提供理論依據。

（二）方法介紹endprint

哈肯模型是物流學領域協同理論的重要模型，通過識別序參量來評估系統所處演化階段，已有學者將其運用至經濟系統的演化分析。李琳和劉瑩（2014）運用其研究中國區域經濟協同發展的驅動因素，王祥兵和張學立（2014）運用其研究貨幣政策傳導系統的協同演化機制，葉柏青等（2016）運用其研究我國經濟發展與物流業的協同關系，均獲得了較強的理論支撐。在哈肯的物理學模型中，考慮一個簡單的運動系統，即僅由兩個子系統構成，假設其中一個子系統及參量是內力，用y1表示，另外一個子系統及參量被這個內力所控制，用y2表示，則有如下運動方程：

哈肯模型的物理方程主要是針對連續型隨機變量設定的，將其運用到經濟系統的研究中一般都需要對其形式進行離散化處理，即：

將物流子系統和金融子系統代入哈肯模型，構造系統的演化運動方程，可以準確識別出物流-金融復合系統的序參量，并有效評估復合系統的協同水平，據此提出物流業與金融業協同的優化路徑。

（三）物流-金融復合系統的協同邏輯

在經濟運行的過程中，物流和資金流之間存在著必然的聯系，協同發展是物流業與金融業發展的必然選擇。物流業和金融業構成的復合系統，在其運營過程中實現了風險控制、利益共贏，為現代物流業解決融資難問題，為金融業提供新的利潤增長點。

1.從協同發展的宏觀層面來看，物流基礎設施屬于資本密集型工程，呈現“自然壟斷”的特點，適宜采用金融貸款的方式來實現其發展。脫離金融業的資金支持，物流基礎設施將難以完善，這勢必會制約物流業的成長，可見，金融業是物流業發展的引擎。另一方面，物流基礎設施建設及竣工后的管理、養護和車輛通行費等資金都繳入財政專戶，通過財政專用賬戶對建設資金貸款實行統一償還，一定程度上可以保障金融業的貸款安全。

2.從協同發展的微觀層面來看，物流企業的運營發展方面需要金融機構為其提供融資渠道和資金支持，及資金存貸、結算等多種個性化服務；物流風險的保障需要金融機構為之提供多樣化的保險品種和保險模式，最大限度降低物流的經營風險。另一方面，數據分析也表明，物流企業還款水平高于制造業、建筑業及石油加工業等行業。銀行向物流企業增加貸款能夠有效降低信貸風險，提高商業銀行的投資回報率。因此，物流企業與銀行信貸的協同，不僅有利于物流企業快速壯大，也有利于商業銀行增強信貸風險規避的能力。

3.從協同發展的創新層來看，物流業與金融業的協同發展衍生出了物流金融這一新的業務模式，為解決中小企業融資困難帶來了嶄新的解決措施，為物流企業帶來了新的利潤增長點，同時也為銀行信貸向低風險高回報的方向發展開辟了新途徑。伴隨著科學技術的發展和國內金融行業的成熟，物流金融如雨后春筍般茁壯發展，這是我國物流產業從傳統物流向現代物流轉變的最佳契機，也是物流業與金融業協同發展的催化劑。

三、指標體系與數據處理

依據序參量的選取原則及可獲得性原則選取相關變量，分別構建物流能力和金融績效評價指標體系。然后，運用功效函數對數據進行標準化處理，避免因指標量綱不同影響研究結果。最后，運用熵值法對各指標賦權，進行簡單加權求和。熵值法是依據給變量信息載荷大小來確定權重的一種客觀賦值方法，能夠減少主觀因素帶來的偏差。其主要計算步驟為：（1）構建判斷矩陣A=（Xij）m×n并進行標準化處理，計算第j個序參量所占的比重pij=Xij/∑mi=1Xij；（2）計算第j個序參量的熵值sij=-k∑mi=1pijlnpij（k=1/lnm，k0，sj0）；（3）計算第j個序參量的差異系數gj=1-sij；（4）確定第j個序參量的權重wj=gj/∑nj=1gj，每個變量對應的權重W=（w1，w2，…，wn），滿足0wj1，∑nj=1wj=1，j=1，2，…，n；（5）采用線性加權的方法來計算序參量對系統的總貢獻度，即子系統的有序度yi=∑nj=1wijXij。

（一）指標體系的構建

物流-金融復合系統運動中存在著許多參變量，分為“快變量”和“慢變量”，其中“慢變量”處于主導地位，稱之為系統的序參量。它具有兩個特性：一是，它確定系統的宏觀行為并表征系統有序化程度；二是，它從系統中產生又決定著系統的最終結構和有序程度。在確定哪種參數屬于系統的序參量時，應該盡可能多地選擇具備序參量表征的參數，將其納入模型加以求解。由于協同學研究的是系統的宏觀行為，所以引入的序參量需為宏觀參量，序參量的選取還應該遵循代表性、綜合性、可獲得性以及動態與靜態相結合等原則。結合這些原則并借鑒以往學者的研究經驗，本文分別構建物流子系統和金融子系統的評價指標體系。

1.物流能力（L）評價指標體系的構建。結合序參量的特性、經濟系統追求利潤最大化的特點及物流子系統自身運行的規律，選定物流能力作為物流子系統序參量。物流能力指物流主體提供物流服務的能力，可以表征物流系統運行的狀態，定量反映物流業的行業規模、發展程度和服務水平。具體從經營性、規模性和發展性三個方面選擇指標衡量物流子系統的發展，指標體系如表1所示。目前國內外對物流產業缺乏清晰的界定，而我國交通運輸、倉儲及郵政業增加值占物流業增加值總量的80%左右，故以此代替物流業的相關指標較為可靠。

2.金融績效（F）評價指標體系的構建。結合序參量的特性、經濟系統追求利潤最大化的特點及金融子系統自身運行的規律，選定金融績效作為金融子系統序參量表征金融業的整體發展情況，具體從經營性、規模性和發展性三個方面選擇序參量衡量金融子系統的發展，如表2所示。以存貸款余額之和與地區GDP之比表示金融相關率，以保險保費收入與地區GDP之比表示保險深度。

（二）數據預處理

本文選取我國31個省市（不含港澳臺地區）2004-2014年衡量物流業與金融業發展狀況的宏觀數據進行實證分析，數據來源于中國統計年鑒及各省市統計年鑒。由于指標量綱不同且指標體系復雜，需要對數據進行預處理。endprint

首先，運用功效函數對數據進行歸一化處理，避免指標因不同量綱而引起評價失真；運用熵權法對各個子系統的指標賦權，各指標2004-2013年的權重均值見表3，權重越大表明該指標在綜合評價中的作用越大。

從表3中可以得到，貨物周轉量和郵電業務總量兩個指標在對物流能力的綜合評價過程中的信息表達作用高于其他指標，其他指標權重基本分布在5%-9%之間。貨物周轉量指標權重為124%，傳遞了運輸對象的數量和運輸距離的雙重信息，能夠全面地反映運輸生產成果；郵電業務總量指標權重為94%，反映了信息化水平物流能力的重要性。在對金融績效的綜合評價過程中，金融業增加值和金融業城鎮單位就業人員平均工資的信息表達作用高于其他指標。金融業增加值的指標權重為112%，傳遞了區域金融生產活動的最終成果；金融業城鎮單位就業人員平均工資的指標權重為104%，凸顯了金融專業人才對金融績效的驅動作用。

然后，將兩個子系統內各指標按熵權法賦權結果線性加權處理，分別得到物流能力L和金融績效F的得分值。限于文章篇幅，表4只列出2013-2014年物流業子系統與金融業子系統的數據預處理結果。

表4的計算結果可以反映我國各省市（港澳臺除外）物流業和金融業的發展狀況及對全國總體的貢獻度大小。以2014年的數據來看，全國物流能力均值為0328，其中廣東省物流能力最高，達到0747，超出均值128倍；物流能力排名前五位分別為廣東、河北、山東、江蘇、河南；甘肅、寧夏、青海、海南、西藏等省份偏離全國物流能力均值較遠。全國金融績效均值為0305，其中北京市金融績效最好，達到0782，超出均值157倍；金融績效排名前五位分別為北京、江蘇、廣東、上海、浙江；新疆、吉林、內蒙古、貴州、青海、甘肅、西藏、海南等省份偏離全國金融績效均值較遠。以時間軸縱向來看（限于文章篇幅，2004-2012年物流能力和金融績效值未在表中列出），2004-2014年各省市物流能力和金融績效對全國的貢獻度都有所波動，但波動幅度較小。

四、實證研究與結果分析

本文主要研究2004-2014年物流業與金融業的協同發展機制及演化情況，具體實證分析步驟為：第一步，提出模型假設；第二步，構造運動方程并判斷方程是否成立；第三步，求解方程參數并判斷是否滿足絕熱近似假設；第四步，判斷模型假設是否成立，得出系統序參量；第五步，求解勢函數，得出系統穩定點；第六步，求解復合系統協同發展得分值。模型方程是利用計量軟件Eviews70進行面板數據回歸得到，限于篇幅，具體步驟省略。

（一）模型構建

1.假設L為物流-金融復合系統的序參量，F為快變量，則運動方程為：

L=10207L（t-1）-00387L（t-1）F（t-1）

（13343） （-220） （8）

F=07435F（t-1）+06499L（t-1）L（t-1）

（694） （252）（9）

運動方程成立，兩個回歸方程的擬合優度分別為R21=09783，R22=09083，擬合度較好，回歸效果顯著。此時，1-λ1=10207，1-λ2=07435。由此可得各控制參數的值：λ1=-00207，λ2=02565，α=00387，β=06499。λ2比λ1大超過一個數量級，滿足絕熱近似假設λ1<< λ2，模型假設成立，物流子系統有序度L為協同系統序參量。

2假設F為物流-金融復合系統的序參量，L為快變量，則運動方程為：

F=10746F（t-1）-01381L（t-1）F（t-1）

（6717） （-389） （10）

L=10735L（t-1）-01768F（t-1）F（t-1）

（5763） （-397） （11）

運動方程成立，λ1=-00746，λ2=-00735，α=01381，β=-01768。不滿足絕熱近似假設λ1<< λ2，因此模型假設不成立。

綜上，物流能力L為2004-2014年間影響我國物流-金融復合系統的序參量，在整個系統演化過程中起支配作用，通過與其他參量的協同共生，共同促使我國物流-金融復合系統從無序到有序、從低級到高級協同演進。

λ1、λ2、α、β都是哈肯模型的控制參數，對控制參數進行分析可以初步知悉系統的演化行為：控制參數α為正值，表明目前金融市場的發展并沒有對現代物流業發展起到充分的支持作用，相反，對現代物流業的發展有抑制效應；控制參數β為正值，反映了物流業的發展對金融業的發展有一定的促進作用，金融業因物流業的存在呈非線性增長；λ1為負值，表明物流-金融復合系統內部已經建立物流業不斷增長的正反饋機制；λ2為正值，表明物流-金融系統內部已經形成金融業發展遞減的負反饋機制。

（二）勢函數求解

為進一步分析物流-金融復合系統的演化行為及有效判斷系統所處狀態，需要對勢函數求解：

（三）協同度評價

任意一點B與復合系統穩定點A的距離遠近決定了其所處的狀態，即系統狀態評價函數為：

d=（L-04590）2+（V（L）+00011）2（14）

d值越大，表明系統協同狀態越差；反之，d值越小，系統的協同度越高。將d值進行正向化處理，將其轉換為（0，1）之間的正向指標，可得出協同得分值SS（Synergetic Score），2004-2014年我國31省市區域物流-金融復合系統協同發展得分值計算結果見表5。

SS=dmax-ddmax-dmin（15）

據以往學者研究經驗，可將物流業與金融業的協同演化過程定義為五個階段：初始級、成長級、協作級、成熟級和持續優化級，如圖2所示。從初始級到成長級是嚴格的過程，從成長級到協作級發展是標準一致的過程，從協作級到成熟級是服務拓展的過程，從成熟級經過不斷優化達到持續優化級。endprint

由表4計算結果可知，廣東、河北、山東、江蘇、河南2014年物流能力L值超出了系統穩定解，在勢函數圖中位于系統穩定點A（04590，-00011）的右邊，尤其廣東省超出幅度較大。說明它們已經或者正在從有序狀態突變為新的無序狀態，進入向更高級協同發展階段躍升的演化進程，因此本文將它們歸為持續優化級。

為了更好地把握我國物流-金融復合系統發展狀況，結合各省市物流業、金融業發展狀況及空間狀況，根據2014年協同得分值將我國31省市區域物流-金融復合系統發展階段分為五類。將位于系統穩定點A（04590，-00011）右邊的5個省份，即廣東、河北、山東、江蘇、河南歸類為持續優化級；將位于系統穩定點左邊的26個省市利用SPSS進行聚類，分為四類，見圖3，總分類結果見表6。

我國大部分地區物流金融協同水平處于協作級及以上階段，我國的物流業與金融業存在著相互影響、相互耦合的互動關系：

（1）初始級，即物流業與金融業處于協同發展的初始階段，需要經過嚴格的過程才能向成長級邁進。此時，物流企業或金融機構還未意識到或剛剛意識到物流與金融協同發展的重要性，未采取有效措施或只采取有效措施進行緊密合作，如寧夏、青海、海南、西藏地區。

（2）成長級，即物流業與金融業處于協同發展的成長階段。物流企業與金融機構已明確認識到物流與金融協同發展的重要性，剛剛開始采取措施在要素能力、業務范圍、信息資源上共享，需要經過標準一致的過程才能向協作級邁進。吉林、甘肅、云南、天津處于這一階段。

（3）協作級，即物流業與金融業處于協同發展的協作階段，需要繼續拓展服務才能向成熟級邁進。在達到成長級的基礎上，物流企業與銀行已具備較強聯系。金融機構開始為與其關系密切的物流企業提供貸款、保險及證券融資等業務，促進物流業發展。物流業得到支持的同時也為金融業提供了業務增長。福建、山西、陜西、貴州、北京、廣西、新疆、江西、黑龍江、重慶處于這一階段。

（4）成熟級，即物流業與金融業處于協同發展的成熟階段，有待繼續加強合作進入持續優化級。物流業與金融業具備較為密切的協作關系，協同發展已取得一定成果。部分金融機構與部分實力較強的企業開展物流金融、物流保險及與物流相關的證券、信托業務。遼寧、浙江、四川、內蒙古、安徽、上海、湖南、湖北處于這一階段。

（5）持續優化級，即物流業與金融業處于協同發展的最優化階段。物流企業和金融機構緊密協作，復合系統的發展狀態接近于系統平衡態，已經或者正在從有序狀態突變為新的無序狀態，進入向更高級協同發展階段躍升的演化進程。廣東、山東、河南、江蘇、河北五個省份正處于這一階段。

2014年我國物流能力東部、中部和西部均值分別為0413、0331、0267，東部高于中部高于西部；金融績效東部、中部和西部均值分別為0464、0239、0210，東部高于中部高于西部。東部11省中處于持續優化級的省份有4個，成熟級3個，協作級2個，成長級1個，初始級1個；中部8省中處于持續優化級的省份有1個，成熟級3個，協作級3個，成長級1個，初始級0個；西部12省中處于持續優化級的省份有0個，成熟級2個，協作級5個，成長級2個，初始級3個。可見，我國物流金融協同發展水平也呈現出東部高于中部高于西部的三級階梯式。

五、系統協同優化方案

物流與資金流在國民經濟體系中同量反向循環，二者的協同發展程度勢必會影響到社會資源的合理分配和國民經濟的健康發展。通過對我國31省市（港澳臺除外）2004-2014年物流-金融復合系統實證分析發現，協同系統正從遠離平衡態向平衡態發展，其中物流能力作為序參量在系統的演變中起主導作用；地區間物流能力、金融績效及物流業與金融業協同發展水平參差不齊，呈現東部高于中部高于西部的三級階梯式，部分地區系統發展進程緩慢。因此，亟須構建有效的物流-金融協同機制，推動物流企業和金融機構的協同水平和協同進程。

1.目標協同。對于協同水平處在初始級的寧夏、青海、海南、西藏地區來說，物流企業或金融機構還未意識到或剛剛意識到物流與金融協同發展的重要性。需要構建目標協同機制，站在全局的角度來協同系統的內部目標與外界環境的關系，制定統一目標，提高整體功能大于部分的認識，最終實現整個系統的提升。

2.發展耦合。協同水平處在成長級的省份，物流企業與金融機構已明確認識到物流與金融協同發展的重要性，并開始采取措施在要素能力、業務范圍、信息資源上實現共享。這一階段的主要任務就是繼續加強合作，建立發展耦合機制。大力發展物流金融業務，搭建以物流金融業務為基礎的“物-銀-企”合作平臺，從而實現物流、商流、資金流、信息流“四流”的有效整合。物流企業以融通倉形式為中小企業抵押擔保，商業銀行向被擔保的中小企業貸款，解決其融資困難，提高其資金周轉率，促進中小企業發展壯大，使物流業、金融業及供應鏈中其他企業三方獲得共贏發展。

3.風險共擔。協同水平處在協作級的省份，物流業與金融業之間已具備較強聯系，但協同的過程中物流業與金融業都會遭遇一定的風險，亟須增強風險預測、控制及應對能力。金融業面臨的風險主要來源于金融監管體制不健全、信貸風險、金融創新風險和質押物風險；物流業面臨的風險主要來源于物流企業融資風險、合同責任風險、第三者法律責任風險、投資風險、提供物流方案的風險、提供金融服務的風險等。兩業及相關部門需要共同面對以上風險，充分利用保險工具的防災防損及經濟補償職能，共創風險控制機制。保險業不僅可以為物流過程提供風險保障，也可以為物流金融這一新型產業提供風險保障。

4.信息共享。處在成熟級和持續優化級的省份，如廣東、山東、江蘇等地區，物流業與金融業的協同發展已取得一定成果，但是市場競爭的存在會誘導協作雙方為了短期利益而采取非協同行為，導致兩業協同發展遭遇瓶頸。因此，需要借助“互聯網+”戰略，打造“智慧物流金融模式”，使互聯網與金融機構、物流企業形成戰略同盟。形成點對點和以物流企業為中心的物流金融信息共享傳遞模式，減少信息不對稱問題，有效實現物流、資金流、信息流的一體化整合。endprint

5.政策引導。物流-金融復合系統的整體提升需要營造兩業協同發展的良好政策環境，協同水平處于任一層級的省份都需要建立良好的政策引導機制。相關的企業和政府主管部門要充分認識物流業與金融業協同發展的重要性，在發揮市場機制作用、調動企業積極性的基礎上，切實把物流金融協同發展作為增強物流能力、增強物流績效、推進產業結構優化的重點工程，積極營造有利于兩業協同發展的物流金融生態環境。

參考文獻：

[1] Dunham A. Inventory and accounts receivable financing [J].Harvard Law，1949.

[2] Lacroix R，Varangis P. Using warehouse receipts in developing and transition economies [J].Finance & Development， 1966（9）： 36-39.

[3] Fenmore，E. Making Purchase-Order Financing Work for You[J].Secured Lender，2004，60（2）.

[4] Hans-Christian Pfohl，Moritz Gomm. Supply chain finance： optimizing financial flows in supply chains.[J].Logistics Research，2009，1.

[5] Rhian Silvestro，Paola Lustrato. Integrating financial and physical supply chains： the role of banks in enabling supply chain integration[J].International Journal of Operations & Production Management，2014，343.

[6] 鄒小梵，唐元琦.關注的領域——物流金融學[J].科技進步與對策，2004（10）：54-56.

[7] 劉晧天，彭志忠. 物流業與金融業協同發展機制構建研究[J].東岳論叢，2009（6）：38-41.

[8] 王化爭，彭志忠. 物流金融協同發展的價值鏈管理[J].生產力研究，2010（1）：91-92.

[9] 戴志敏，郭露. 江西省物流產業發展與金融集聚適配性分析[J].江西社會科學，2011（5）：227-230.

[10]徐文哲，何笑偉. 物流金融協同運營的風險保障與控制機制研究[J].山東社會科學，2012（12）：162-164+171.

[11]李琳，劉瑩.中國區域經濟協同發展的驅動因素——基于哈肯模型的分階段實證研究[J].地理研究，2014（9）：1603-1616.

[12]王祥兵，張學立.貨幣政策傳導系統協同演化機制研究——基于哈肯模型的理論與實證分析[J].管理評論，2014（11）：57-66.

[13]葉柏青，盧珍珍，李丹. 基于Haken Model的我國經濟發展與物流業協同關系分析[J].商業研究，2016（2）：176-184.

Research on Synergetic Evolution Mechanism and Path Optimization between Logistics

Industry and Financial Industry

TANG Jian-rong，JIANG Cui-yun

（School of Business，Jiangnan University， Wuxi 214122，China）

Abstract：The integration and innovation of logistics and finance， and the construction of a logistics financial complex system with both risk sharing and win-win benefits are the effective ways for the further development and improvement of logistics industry.The paper selects 31 provinces and cities′ macro data of logistics industry and financial industry from 2004 to 2014， and uses the entropy weight method to measure regional logistics capability and financial performance. Then the study builds logistics - finance compound system based on Hawking model to study collaborative development path and evolution rules of the logistics finance. The results show that logistics capability plays a leading role in the compound system′s evolution process； the development of the logistics industry has positive effects on finance， but the financial markets do not have sufficient support to the logistics industry； the overall level of logistics - finance cooperation has entered into “collaboration stage”， logistics capability， financial performance and synergetic level all show east - middle - west decreasing trend. Based on the results， the paper puts forward object synergy， development coupling， risk-sharing， information-sharing and policy guidance， are effective measures for the coordinated development between logistics industry and financial industry.

Key words：logistics capability； financial performance； Hawking model； synergetic development

（責任編輯：周正）endprint