長江經濟帶物流協同研究*

□ 易 偉

(1.綿陽職業技術學院,四川 綿陽 621000；2.四川職業技術學院,四川 遂寧 629000)

長江經濟帶由毗鄰長江的上海、江蘇等11個省市組成，長江經濟帶國家發展戰略于2014年由黨中央、國務院提出，開啟了我國東中西三大經濟地帶聯動發展的新局面。習近平總書記指出：“推動長江經濟帶發展，共抓大保護、不搞大開發，要堅持在發展中保護、在保護中發展，實現經濟社會發展與人口、資源、環境相協調，使綠水青山產生巨大生態效益、經濟效益、社會效益”[1]。物流作為經濟的組成部分，在現代經濟中發揮著越來越重要的作用。物流的協調發展，是經濟社會協調的組成部分，因此，本文對長江經濟帶物流協同發展水平的測定，具有重要的價值和意義。

1 物流協同系統的組成

協同，是指具有兩種及以上構成要素的結構，在進行或完成某項任務時，其內部各組成成分相互配合或協作，共同有序促進任務的完成。[2]根據協同概念，物流協同，則是組成物流的各構成要素之間的配合協作程度。物流的構成要素，根據分類不同，有多種表述：按照構成形式，可分為鐵路、公路、航空、水路、管道等；按照市場供需，可分為物流供給、物流需求等。本文在物流協同測度時，采用市場供需分類，即將物流系統劃分為物流供給系統和物流需求系統，通過對供需系統的分析探究長江經濟帶各省市物流協同的程度。

表1 長江經濟帶物流系統體系

物流供給系統，直接或間接的反映了物流的供給能力，主要由物流投資、物流基礎設施建設、物流設備以及物流業從業人員等構成。物流需求系統，則是直接或間接的反映物流需求程度，主要由社會生產、消費、進出口以及貨運量等構成。根據數據的科學性、可獲得性以及一致性原則，物流供給系統選擇了六個序參量，即LS1(交通運輸、倉儲和郵政業全社會固定資產投資)、LS2(交通運輸、裝卸搬運及郵電業就業人員)、LS3(鐵路營業里程)、LS4(公路里程)、LS5(互聯網上網人數)、LS6(公路營運載貨汽車噸位數)；物流需求系統也選擇了六個序參量，即LD1(地區生產總值)、LD2(社會消費品零售總額)、LD3(進出口總額)、LD4(貨運量)、LD5(貨物周轉量)、LD6(快遞量)。

2 物流協同測度方法

經濟協同度的研究較多，測度的方法主要有協同熵信息評價數學模型、灰色關聯分析、哈肯模型、熵權法等，使用最多的方法是熵權法。本文在進行長江經濟帶物流協同度計量時，使用熵權法確定物流系統各序參量的熵權；在此基礎上，計算經濟帶內各省市物流子系統有序度；最后根據子系統的有序度計算物流協同度。具體如下：

2.1 對序參量進行標準化處理

一般進行標準化處理的方法主要有兩種：最大最小值法或離差標準差對比法。本文采用第一種方法對原始序參量值進行標準化處理，具體如下(以物流供給系統為例)：

(1)

其中LSmax、LSmin分別是各序參量在考察期間的最優表現和最劣表現，LSij是序參量原始值，lsij是子系統LSj中第i個序參量的標準化值。很顯然，0≤lsij≤1。

2.2 計算序參量的熵

序參量的熵與時間長度以及該序參量標準化值所占權重有關，計算公式為：

(2)

2.3 計算序參量的熵權

序參量的熵權，根據序參量的熵及序參量數量計算，公式為：

(3)

2.4 計算子系統有序度

子系統的有序度由子系統序參量的數值及序參量的權重共同確定，公式為：

(4)

2.5 總系統協同度測定

總系統協同度測定公式為：

(5)

其中：δ=1或-1，當所有子系統的有序度都隨著時間增加時，δ=1 ；當有一個子系統的有序度隨著時間變化下降時，δ=-1。

μ1(LSi)、μ0(LSj)、μ1(LDj)、μ0(LDj)分別表示物流供給子系統和物流需求子系統報告期與基期的有序度。

η表示經濟復合系統協同度，-1≤η≤1，η的取值越大，說明系統的協同程度越高。

3 物流供給和需求系統序參量熵權

根據歷年中國統計年鑒，選取長江經濟帶11個省市近十年(2007-2016年)相關指標數據數據，利用公式(1)、(2)、(3)計算各序參量的熵權。

3.1 物流供給系統序參量熵權

長江經濟帶物流供給系統六個序參量LS1(交通運輸、倉儲和郵政業全社會固定資產投資)、LS2(交通運輸、裝卸搬運及郵電業就業人員)、LS3(鐵路營業里程)、LS4(公路里程)、LS5(互聯網上網人數)、LS6(公路營運載貨汽車噸位數)的熵權差異較大，分別為0.187、0.268、0.163、0.118、0.110、0.153。顯然，LS2(交通運輸、裝卸搬運及郵電業就業人員)的熵權最高，是平均水平的1.6倍，LS1(交通運輸、倉儲和郵政業全社會固定資產投資)的熵權也在平均值之上；其余四個序參量的熵權則低于平均水平，LS5(互聯網上網人數)和LS4(公路里程)的熵權最小，只有平均水平的70%左右。

在長江經濟帶各省市中，序參量LS1(交通運輸、倉儲和郵政業全社會固定資產投資)的熵權，浙江省最高，為0.256；緊隨其后的是安徽省0.232；湖北、上海、云南三省市的熵權也較高，在0.2-0.3之間；四川和湖南省最低，僅為0.137。序參量LS2(交通運輸、裝卸搬運及郵電業就業人員)的熵權，超過0.3的有兩個省：四川和江蘇，分別為0.322和0.315；其余省市則低于經濟帶平均水平，其中貴州、安徽、云南三省不足0.17。序參量LS3(鐵路營業里程)的熵權，貴州省最高，達到0.377，是經濟帶平均水平的2.3倍；重慶、云南、江西也超過平均水平的30%以上；安徽省最低，僅有0.096。序參量LS4(公路里程)的熵權，經濟帶總體水平偏低，為0.118，但安徽省卻達到0.286，是平均水平的近三倍；湖北和云南省也較高；四川和江蘇省較低，僅為0.084和0.086。序參量LS5(互聯網上網人數)的熵權，在供給系統六個序參量中最低，為0.11，湖南較高，為0.14；貴州、重慶、浙江、上海則不高于0.095。序參量LS6(公路營運載貨汽車噸位數)的熵權，湖北最高0.205；安徽最低0.111；其余省市在0.12-0.17之間，相差不大。

3.2 物流需求系統序參量熵權

長江經濟帶物流需求系統六個序參量LD1(地區生產總值)、LD2(社會消費品零售總額)、LD3(進出口總額)、LD4(貨運量)、LD5(貨物周轉量)、LD6(快遞量)的熵權分別為0.143、0.150、0.141、0.109、0.107、0.351，其中LD6(快遞量)序參量的熵權最高，其余序參量的熵權相對較小，LD5(貨物周轉量)和LD4(貨運量)的熵權最小，僅有平均熵權的64%左右。

序參量LD6(快遞量)的熵權，在經濟帶11個省市中最高，除云南省0.270外，其余省市的熵權都超過0.3，是平均水平的近兩倍；江西省甚至接近0.4，表明快遞量在物流需求有序度方面的影響較大。序參量LD1(地區生產總值)、LD2(社會消費品零售總額)、LD3(進出口總額)的熵權在0.14-0.15之間，經濟帶內各省市差異不大；相對來說，LD3(進出口總額)對重慶物流需求系統有序度的影響較大，為0.235，對貴州和浙江影響較小，不到0.12。序參量LD4(貨運量)、LD5(貨物周轉量)在六個序參量中熵權最小，分別為0.109和0.107，云南受影響相對較大，安徽、重慶、四川受影響相對較小。

4 物流供給和需求系統有序度

根據物流子系統各序參量熵權，結合各序參量標準化值，利用公式(4)，計算得到物流供給系統和需求系統的有序度。

4.1 物流供給系統有序度

以2007年為起點，至2016年，長江經濟帶物流供給系統有序度呈上升趨勢，有序度提升到了0.998，顯示物流供給系統的影響指標獲得了較大的增長，但各省市差異較大。

2007年，物流供給系統有序度最高的是上海市，達到0.159，江蘇、安徽、江西、湖北以及湖南省居中，分別為0.011、0.014、0.033、0.058、0.016，浙江、重慶、貴州最低。2016年，物流供給系統有序度最高的是上海、安徽、湖北、貴州、云南等5省市，江蘇、重慶、四川、浙江4省市居中，江西、湖南最低。

2007 -2016年，經濟帶內物流供給系統有序度提升最大的是貴州省，由2007年的0提升到2016年的1；云南、重慶、安徽、四川等省市提升也較多；江西、湖北、湖南等省提升較低；上海提升最低，僅僅提升了0.841。

4.2 物流需求系統有序度

2007 -2016年，長江經濟帶物流需求系統有序度也呈現上升趨勢，經濟帶總體上從0提升到了0.954但各省市差異也較大。

2007年，物流需求系統有序度最高的是云南省，為0.078，上海、浙江、貴州等省市居中，分別為0.053、0.021、0.011，江西、湖北、湖南、重慶、四川等省市最低。2016年，湖北、浙江、云南物流供給系統有序度位列前三，分別為0.976、0.975、0.973；上海、重慶位列最后兩位，分別為0.902、0.904；其余省市居中。

2007 -2016年，經濟帶內物流供給系統有序度提升最大的是湖北省，由2007年的0提升到2016年的0.976；江西、浙江、安徽、湖南、四川、貴州、重慶等省市提升也較多；上海、江蘇、云南等省市提升較低，上海提升最低，僅有0.849。

5 長江經濟帶物流系統協同度

依據長江經濟帶及各省市物流供給系統和物流需求系統有序度，利用公式(5)，計算得到經濟帶及經濟帶內11省市物流系統協同度。

表1 長江經濟帶物流系統體系

2008-2016年，長江經濟帶物流協同度呈現逐年上行趨勢，但上升幅度前高后低。2008年長江經濟帶總體物流協同度為0.077，2016年為0.976，上升了0.899；年均上升幅度36%，其中，2009-2010年上升幅度為85%左右，2011-2013年下降到30%左右，2014-2016年繼續下降到15%左右，2016年相比2015年則上升了14.6%。

經濟帶11省市物流協同度變化與經濟帶總體基本一致，即增幅前期高、波動大，后期增幅低、波動小。2009-2011年，上海市物流協同度增幅分別為-44.6%、587.4%、73.6%，同期江蘇省為98.7%、129.5%、55.9%，浙江省為190.9%、122.8%、46.2%；2009-2010年湖南物流協同度增幅分別為147.4%、60.7%，四川為138.2%、47.8%。2012-2016年，各省市的增幅則從30%左右，逐漸下降到15%左右。

經濟帶11省市物流協同度年均增幅差異也較大。2008-2016年，物流協同度年均增幅在40%以上的省市有云南、浙江、貴州、安徽4省，增幅分別為49.7%、45.9%、43.5%、41.0%；江蘇、上海、重慶、江西、四川年均增幅次之，分別為39.9%、38.9%、38.5%、38.3%、37.5%；但是湖南、湖北卻只有35.4%、35.7%，年均增幅最低。

6 結語

物流協同度受物流子系統有序度影響，物流子系統有序度受相應指標影響。長江經濟帶物流相關指標，不同省市，對物流子系統有序度的影響程度不同，甚至差異較大。原因在于經濟帶內各省市物流發展基礎差異、考察期間的發展變化差異。物流子系統的有序度發展變化差異也較大，不同期間變化不同，各省市政府應根據本地物流發展實際情況，結合物流系統的影響因素，針對優勢和不足，推出相應的政策措施，促進物流有序、協同發展。