物流業發展對區域經濟增長的貢獻研究

吳勇　唐薇

內容摘要：物流業發展與經濟增長的關系一直是諸多學者研究的課題。本文以江蘇省蘇州市作為研究對象，選擇道路里程數、年貨運周轉量、物流業增加值作為物流發展水平的參數，GDP值作為經濟增長的統計指標，通過建立非線性回歸模型來分析研究蘇州市物流發展對區域經濟增長的影響。研究發現，物流業發展與經濟增長之間呈現良性互動，物流業的快速發展極大地促進了經濟增長?；谘芯拷Y果提出，大力發展物流業，尤其要大力推動以道路和物流園區為代表的物流設施的建設；促進第三方物流發展，提高物流增加值。

關鍵詞：物流業發展 經濟增長 貢獻 PSO-SVM

蘇州市物流業發展與區域經濟增長現狀

（一）蘇州市物流發展情況

物流業發展迅猛。截至2014年底，蘇州市物流業總規模保持持續增長。全市全社會貨運量達23477.5萬噸，比2013年增長6.6%；全社會貨運周轉量25783.46萬噸公里，增長5.3%；全市社會物流總額年均增長近15%，物流業增加值年均增長34%，規模效率明顯提升；全市累計在建的物流園區42家，累計入駐企業7000余家，累計物流從業人數達到320萬人，營業收入超過2400億元。

物流園區規劃建設穩步推進。第一，公路、港口等基礎設施不斷完善。全市公路建設不斷加快，太倉港疏港高速公路建成并通車。第二，物流園區規劃建設穩定推進。為完善物流組織管理功能和依托物流服務促進經濟增長，蘇州正規劃建設10座大型物流園區。

第三方物流企業發展迅猛。截至2014年底，蘇州市物流公司有5100余家，營業收入超過2400億元。多個第三方物流企業紛紛落戶蘇州。例如TNT在華全資的子公司、華宇物流企業、恒鼎醫藥物流、德邦物流。這些第三方物流企業的落戶給蘇州物流業帶來了新技術、新理念，提高了蘇州物流業的整體服務水平。

（二）蘇州市經濟發展情況

經濟運行不斷加快。2005年蘇州市GDP值為4138.21億，經過十年的發展，到2014年時蘇州的GDP值已達到13760.89億。從圖1可以看出，蘇州市的工業值占經濟中的比值一直很高，尤其在2011年至2014年工業值增長特別迅速，2015年蘇州市工業總產值居國內城市第一。

新技術新業態發展迅猛。蘇州近年來大力發展基于網絡的數字化制造新技術。從2010年后，蘇州積極打造互聯網平臺經濟新業態，依托云計算、物聯網、大數據等關鍵核心技術，大力發展電子商務等平臺經濟新業態，電子商務已深入融合到傳統商業、現代制造業、生鮮農產品等各領域。

通過激發科技創新促進高新技術產業發展。制定實施了《全力打造蘇南自主創新示范區核心區的意見》，強化科技同經濟對接、創新成果同產業對接、研發人員創新勞動同其利益收入對接，形成有利于創新出成果、有利于創新成果產業化的新機制?，F在，蘇州民營科技企業、高新技術企業數均居江蘇第一，高新技術產業產值也居江蘇第一。

蘇州市物流業發展對區域經濟增長貢獻的實證分析

（一）指標選取與數據處理

物流業發展的指標選擇。本文以道路總里程、貨運周轉量、物流業增加值作為物流業發展水平的指標。

經濟增長的指標選擇。本文采用地區生產總值（記為GDP）作為蘇州經濟增長的衡量指標。

數據來源與處理。本文選擇蘇州2005-2014年的經濟數據，共60個樣本值，其中反映經濟增長指標的GDP數據、物流業發展水平指標的物流業增加值數據、貨運周轉量數據來源于《蘇州統計年鑒》；反映物流業發展水平指標的道路總里程數據由鐵路總里程、公路總里程、內河航道通道里程三者之和組成，公路總里程數據和內河航道通道里程數據來源于《蘇州統計年鑒》；鐵路總里程數據由蘇州鐵路部門提供。

（二）模型構建

把蘇州市GDP作為衡量蘇州經濟增長的指標，把道路總里程、貨運周轉量、物流業增加值作為衡量物流業發展水平的指標，考慮到指標之間可能存在的復雜非線性關系以及現有線性回歸模型的不足，所以建立了物流業發展水平對經濟增長貢獻的非線性粒子群優化參數的支持向量機模型（PSO-SVM）：

（1）

式（1）中：Y為輸出變量，為每年的蘇州市GDP；X為輸入變量向量（X1，X2，X3），分別為每年的道路總里程、貨運周轉量、物流業增加值；n為支持向量個數（本文取2005-2014年的數據，即向量個數為10），SVi為第i個支持向量（即2005-2014年中第i年的道路總里程、貨運周轉量、物流業增加值3個指標構成第i個支持向量）；K（xi，xj）=（Φ（xi）·Φ（xj））=Φ（xi）ΦT（xj），其中xi，xj為行向量，即K（xi，xj）為特征空間的一個內積，稱為核函數。本文所用的是三次多項式核函數，即K（xi，xj）=polynomial（xi，xj）=（γxixjT）3。

為避免（X1，X2，X3）量綱不同降低算法精度，引入預處理系數向量c=（c1，c2，c3）對X進行預處理。至此，得到本文的SVM模型的具體表達式：

（2）

在應用本模型時，需要選擇合適的系數c、求解出權重向量w和參數b。

（三）求解方法

對偶理論求解SVM模型參數。去量綱的處理方式較多，本文采取除去每個指標對應的最大值，然后根據計算誤差進行適當放縮的方式選擇合適的系數c。為求解SVM模型中的參數，根據回歸誤差建立參數優化模型，然后采用對偶理論，將其轉化為二次規劃問題，可得對偶優化模型：

（3）

式（3）中：ε為不敏感損失系數、C為懲罰系數（這兩個參數需要預先設定），（αi=αi*）與wi對應。然后根據Karush-Kuhn-Tucker定理，可求得αi，αi*，b，即得到了非線性模型中的權重向量w和參數b。endprint

粒子群優化SVM模型的求解參數。SVM有良好的回歸性能，但求解SVM模型時，不敏感損失系數ε、懲罰系數C對于回歸模型的學習精度和泛化能力的好壞起決定作用。為優化選擇這兩個求解參數，引入粒子群算法（pso）作為優化算法。簡單數學表述如下：優化空間設為2維，總粒子數設為NPSO=30，第i個粒子空間位置pi=（εi，Ci）；第i個粒子的歷史最優位置pbesti=（εbesti，Cbesti），全部粒子的歷史最優位置gbest=（εgbest，Cgbest）；第i個粒子的速度向量為vi，回歸誤差設為適應度；設定循環100次，每個粒子按式（4）、（5）循環計算：

（4）

（5）

式（4）中：c1、c2、ω為正的常數；r1、r2為0-1之間的隨機數。迭代結束后，此時的εgbest、Cgbest即為最優的ε、C。

PSO-SVM算法流程。本文利用SVM軟件包LIBSVM，在MATLAB平臺上編程，結合PSO算法優化SVM的參數，建立求解物流業發展水平對經濟增長貢獻的非線性模型，如圖2所示，步驟如下：首先，將PSO應用在SVM參數選擇上，首先設置一系列的參數向量，把參數向量作為“粒子”。其次，設置循環次數，然后每一次循環，當一系列的參數組輸入SVM之后，用其仿真得到訓練數據的SVM擬合值，求其與真實值之間的均方差，并把均方差作為適應值（越小越好）。最后，根據其原理，按照每個“粒子”對應的適應值，調整粒子在搜索空間中的位置，即調整參數數值，然后進入下一步循環，直至結束。

計算結果。將2005-2014年的統計數據應用于模型，利用所述算法，求解得到非線性模型如下：

（6）

式（6）中：核函數中的參數γ=0.3333；b=1754.2；c=（0.004325，0.000035，0.115504）；n=10為支持向量個數；wi為權重，10個權重如表1所示。

SVi為第i個支持向量，所有的10個支持向量為系數c處理后的全部原始數據，如表2所示。

利用上文所提模型計算得到2005-2014年每年蘇州GDP與蘇州GDP原值以及線性回歸（這里通過spss建立關于GDP與道路總里程、貨運周轉量、物流增加值的線性回歸模型：Y=-3221.991+0.2936X1+0.0063X2-0.2115X3）計算的蘇州GDP三者對比如表3所示。

（四）蘇州市物流業發展與經濟增長影響的計量分析

為分析道路總里程、貨運周轉量、物流業增加值三個指標對GDP的貢獻，計算每年每個指標對GDP的貢獻，即，其中i=1，2，3，year=2005，…，2014，即Xyear，i增加1%，Yyear增加的百分比。得到結果如表4所示。

由上述數據可知，道路總里程的增加對區域經濟增長的作用越來越明顯，所以要大力加強以道路為代表的物流基礎設施建設來推動區域經濟增長；同時，物流增加值的增加對區域經濟增長的作用也越來越明顯，2014年物流增加值增加1%，GDP增長1.9396%，說明應大力發展第三方物流，提高物流增加值，促進區域GDP的增長；2005年到2010年，貨運周轉量的增加對區域GDP的增長影響很明顯，但從2011年起，貨運周轉量的增加對區域GDP的增長影響變小，因為2011年后蘇州的經濟增長主要由高新技術產業與服務業構成。

政策建議

本文研究結果的啟示在于：第一，道路總里程的增加對區域經濟增長的作用越來越明顯。一方面繼續完善物流基礎設施。應繼續加大對公路、港口、鐵路等基礎設施的投資，不僅在城市，而且在農村也要形成健全農村物流配送網絡，提升物流效率。另一方面加強物流園區的建設，依托蘇州市眾多的國際物流園區與保稅物流園區的規劃與建設，吸引重大項目落戶物流園區，形成重大項目在物流園區集聚，發揮物流與其它產業相互支撐、相互促進的格局，推動區域經濟增長。

第二，物流增加值的增加對區域GDP增長的作用也越來越明顯。所以應結合蘇州市自身情況，運用市場化手段促進蘇州市第三方物流的發展，推動GDP區域增長。具體來說，一是物流企業增強一體化服務功能，加強自身服務意識，創造條件支持物流企業深入了解供應鏈其他環節企業的物流需求特點，針對客戶物流需求特點提升更有針對性的服務；二是引進新技術、新理念，提高第三方物流企業的管理水平和服務質量；三是引進和培育國內外高素質物流人才，提高物流業的整體人員素質，提高企業的運營效率，做到讓客戶滿意。

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