長江經濟帶物流業升級動力綜合測度

王旭　李俊杰　李明寶

【摘要】以長江經濟帶作為研究對象， 結合相關資料， 從七個不同維度構建物流業升級動力綜合測度指標體系。 基于長江經濟帶沿線11個省市2010 ～ 2018年的面板數據， 利用熵權TOPSIS模型從橫向與縱向出發， 對長江經濟帶的物流業升級動力進行綜合測度。 橫向測度結果表明， 長江經濟帶物流業的區域發展極不平衡， 物流業升級動力分層現象明顯， 但區域間差距有縮小的趨勢; 縱向測度結果表明， 長江經濟帶11省市物流升級動力綜合水平大體呈現不斷上升的趨勢， 但上升方式、上升速度與上升幅度有所差異。 根據此研究結果， 對影響長江經濟帶物流業升級動力的主要因素進行一系列分析， 并為其后續發展提出建議。

【關鍵詞】長江經濟帶;產業升級;物流業;熵權TOPSIS模型

【中圖分類號】F259.2? ? ? 【文獻標識碼】A? ? ? 【文章編號】1004-0994（2020）14-0130-8

一、引言

長江經濟帶地跨我國西、中、東部三大地帶， 2018年年末， 地區常住人口約占全國總人口的43%， 地區國內生產總值約占全國的45%。 長江經濟帶綜合實力強， 發展潛力大， 依靠黃金水道的優勢成為我國乃至世界上最具影響力的內河經濟帶， 有望成為我國經濟的新支撐地帶。 長江經濟帶社會與經濟的快速發展釋放大量的物流需求， 物流業得到快速發展。 同時， 物流業作為基礎性產業， 連接商品流通， 對長江經濟帶社會與經濟的發展具有極大的推動作用。 目前， 長江經濟帶已初步形成水、陸、空及地下管道等多種運輸方式相結合的綜合運輸體系， 為其物流產業發展帶來更多的機遇。 物流業作為涉及多種產業的復合型服務業， 其快速發展對調整產業結構、優化生產方式以及提高地區綜合實力具有重要意義[1] 。 2018年11月， 國務院常務會議提出：“瞄準世界前沿， 多措并舉發展‘通道+樞紐+網絡的現代物流體系， 確保物流降本增效， 實現高質量發展”。 這在為物流產業發展指明方向的同時也向其提出更高的要求， 如何降低物流成本、提高物流效率、完善物流體系， 實現物流業的全面升級成為長江經濟帶一項艱巨的任務。 長江經濟帶物流業發展速度快、規模大， 但區域發展不平衡， 轉型升級存在瓶頸制約。 為此， 要正確認識長江經濟帶物流業升級現狀， 多措并舉實現物流業的全面升級。

在我國經濟進入新常態的背景下， 產業轉型升級是實現經濟高質量發展的必要手段、必然要求。 物流業作為基礎性、先導性產業， 其轉型升級速度、水平均會對其他產業起到支持、輔助的作用， 同時其他產業在優化和升級的過程中同樣會給物流業帶來極大的反饋。 部分學者已對此進行了相關研究和驗證：張沛東等[2] 定量研究了制造業與物流業的聯動發展關系， 發現投入與需求視角下的制造業與物流業整體融合程度穩定上升， 且兩個產業在聯動發展過程中內部行業結構也在不斷地優化和升級。 王紅衛等[3] 總結了我國物流業與零售業的發展現狀， 運用理論剖析和實證檢驗相結合的方法對兩者的協同發展進行了研究， 發現物流業集聚促進零售業市場專業化、降低零售業運行成本和經營風險、提高其核心競爭力， 而零售業的轉型發展同樣會推動物流業轉型升級。 另外有一部分學者從物流業自身出發對其產業升級現狀、困境與對策進行理論探討和實證分析：劉東英等[4] 以京津冀地區為研究對象， 結合京津冀地區的發展實際提出區域物流業發展存在交通發展不均衡、物流業集群發展速度較慢以及物流網絡效率低下等不足， 并以京津冀協同發展戰略作為區域物流業發展機遇， 對物流業產業升級提出可行的路徑。 李紅月等[5] 以發展動力為出發點， 指出當前我國物流業升級所面臨的主要難題有：勞動力成本上升， 相關專業人才不足; 物流基礎設施無法滿足實際需求; 缺乏高端技術， 制約物流業的發展質量與運作效率; 物流企業內部創新不足， 導致管理與服務模式無法與時俱進。 在此基礎上得出我國物流業欲實現全面升級， 必須對生產要素、制度要素以及技術要素進行更加系統的融合與優化的結論。

綜上， 我國學者已對物流業產業升級機制進行了較多的理論剖析和實證研究， 結合國家或地區的發展實際找出了物流業產業升級所存在的問題， 并提出了應對之策與可行的升級路徑， 為我國物流業升級提供了借鑒， 但是仍存在不足。 張立國[6] 通過梳理我國所有涉及物流業轉型升級的相關文獻， 發現物流業升級動力的相關研究還存在不足， 今后應繼續深入研究和挖掘物流業升級動力， 只有深入了解其動力機制， 方能多措并舉優化物流業升級路徑。 但從現有文獻來看， 這一不足仍未得到解決。 基于此， 本文以長江經濟帶為研究對象， 對長江經濟帶物流業升級動力進行綜合測度與分析， 為該區域物流業升級相關政策的制定提供依據。

二、指標體系構建及數據說明

1. 指標體系構建。 物流業升級動力主要源于其產業內部的積累、調整和優化以及產業外部因素的協同發展兩個方面。 我國現有文獻對于物流業升級動力的綜合測度幾乎空白， 但從物流業升級動力來源的角度出發：萬歡[7] 基于我國省級面板數據， 對物流業基礎設施投資與產業升級關系進行研究， 認為物流業基礎設施投資會較大程度地優化產業結構。 張國勝[8] 通過相關理論剖析提出觀點：從現實角度出發， 產品市場需求無疑是產業升級的推動力。 而本土市場規模又通過影響企業技術能力與其市場需求而間接影響產業升級。 陳曉玲等[9] 建立PVAR模型實證分析我國金融發展、產業升級以及經濟增長三者之間的動態關系， 發現經濟增長能夠推動產業升級。 扶濤[10] 認為在很大程度上決定國家或地區居民收入與消費水平的人力資源狀況， 會影響該區域內商品消費與服務的需求， 繼而影響消費品與生產資料的價值結構， 最終推動和引導產業轉型升級。 杜欣盈等[11] 分析物流信息化發展趨勢， 總結其發展現狀， 發現物流信息化會擴大物流市場規模、推進物流業增值服務快速發展并提高其市場反應能力， 推動物流業升級。 王慧艷等[12] 基于我國1997 ～ 2017年的樣本數據， 改進和擴建生產函數模型， 證實科技創新會極大地推動產業升級。

綜上， 本文借鑒先前的研究成果， 在構建物流業升級動力評價指標體系時， 物流業升級內部發展因素以物流基礎設施、物流發展規模、物流需求狀況（由于物流需求狀況與物流業的便利程度、運行效率及安全性、可靠性有很大關系， 故本文認定其為物流業升級內部發展因素）三個角度作為出發點， 物流業升級外部推動因素以經濟發展狀況、人力資源狀況、信息化程度以及科技創新活力四個角度作為出發點。 為使指標量化， 從上述7個方面細化出22個二級指標， 具體見表1。

2. 可量化指標數據來源與說明。 本文的二級指標數據均來自于2011 ～ 2019年《中國統計年鑒》、長江經濟帶11省市統計年鑒以及2010 ～ 2018年各省市《政府統計公報》。 由于我國暫時無專門的物流統計數據， 指標體系中物流產業增加值用交通運輸、倉儲和郵政業三個行業的增加值表示， 物流年末從業人員數用交通運輸、倉儲和郵政業年末從業人員總和表示。

三、研究方法

1. 研究模型的選擇與描述。 為避免主觀因素對評價結果的影響， 本文使用熵權TOPSIS理論模型綜合評價長江經濟帶物流業升級動力。 具體計算流程如下：

2. 研究思路。 本文收集的是長江經濟帶11省市2010 ～ 2018年物流業相關指標的面板數據， 具有空間與時間雙重屬性。 為此本文欲從橫向與縱向兩個角度對長江經濟帶物流業升級動力進行綜合測度與分析。 橫向角度測算方法為：以年份作為切割點， 將各年長江經濟帶11省市22個指標的截面數據分別放于同一框架下， 進行同一指標最佳與最差指標值（基準值）的挑選， 繼而分別計算特定年份下各指標權重、各省市物流業升級動力綜合評價值， 用于分析長江經濟帶11省市物流業升級動力的區域差異性及其演變趨勢。 縱向角度測算方法為：以區域作為切割點， 將各省市22個指標跨度為2010 ～ 2018年的時間序列數據分別放于同一框架下， 進行同一指標最佳與最差指標值（基準值）的挑選， 繼而分別計算特定省份各指標權重、各年的物流業升級動力綜合評價值， 用于分析長江經濟帶各省市自身的物流業升級動力隨時間的發展趨勢。

四、橫向視角下長江經濟帶物流升級動力測度及空間差異性分析

本文基于熵權TOPSIS模型， 從橫向角度測算2010 ～ 2018年物流業升級動力各評價指標權重（見表2）、各省市物流業升級動力一級指標分項相對貼近度、各省市物流業升級動力綜合評價值。

1. 長江經濟帶物流業升級動力評價指標權重及分析。 從表2可以看出， 造成長江經濟帶區域間物流業升級動力產生差異性的指標按照權重均值大小依次為科技創新活力、信息化程度、物流需求狀況、經濟發展狀況、物流發展規模、人力資源狀況和物流基礎設施。 這說明前四個指標是升級動力產生區域差異的主要因素， 而其余三個指標對這種差異的影響程度有限。 2010 ～ 2018年科技創新活力的指標權重呈直線下降的趨勢， 信息化程度的指標權重呈波浪下降的趨勢， 相反， 物流需求狀況與經濟發展狀況兩個指標權重呈波浪上升的趨勢。 雖然2016年物流需求狀況及經濟發展狀況指標權重開始超越科技創新活力、信息化程度兩個指標的權重， 但四個指標權重差距仍較小。 為此， 若欲平衡長江經濟帶區域間物流升級動力的差距， 仍應緊緊抓住科技創新活力、信息化程度、物流需求狀況、經濟發展狀況這四個維度。

2. 長江經濟帶物流業升級內部發展因素區域差異性及演變趨勢。 圖1描述了長江經濟帶物流基礎設施水平的區域差異性及其演變趨勢：四川省的物流基礎設施水平遙遙領先于其他10個省市， 且發展較為穩定。 云南、湖南等6個省份之間物流基礎設施水平相近， 位于長江經濟帶各省市的前列， 但云南省的波動性較大， 發展相對不穩定。 江西、貴州以及重慶3個省市物流基礎設施與上述7個省份之間的差距較大， 位于長江經濟帶的中下游水平， 但除2015年貴州省出現反向波動外， 3個省市水平波動呈現出一致性， 正在逐漸縮小與四川等7個省份之間的差距。 而上海市物流基礎設施水平遠遠落后于其他10個省市， 發展水平始終位于長江經濟帶末位。 總的來說， 長江經濟帶11省市物流基礎設施水平差距較大， 但除上海市外， 四川、江蘇等10個省市之間物流基礎設施差距呈現逐漸縮小的趨勢。

圖2描述了長江經濟帶物流發展規模的區域差異性及其演變趨勢：上海市物流發展規模與物流基礎設施水平形成強烈反差， 始終位居長江經濟帶11省市的首位。 上海市物流發展規模的優勢隨時間演變出現兩種趨勢， 2012年之前優勢逐漸減小， 2012年之后優勢又逐漸拉大。 其他10個省市的物流發展規模、波動方向大體一致， 但波動大小及發展規模所處水平存在差異， 可以依照其貼近度大致劃分為三個層級：江蘇、浙江與安徽3個省份物流發展規模優勢明顯， 為第一層級; 湖南、湖北與四川3個省份為第二層級; 江西、重慶、貴州與云南4個省市物流發展規模較差， 為第三層級。 三個層級的貼近度取值范圍相互接近， 說明江蘇等10個省市物流發展規模的區域差距同樣呈現不斷縮小的趨勢。

圖3描述了長江經濟帶物流需求狀況的區域差異性及其演變趨勢：長江經濟帶11個省市物流需求狀況的差距呈現出明顯的分層現象， 依照貼近度可以劃分三個梯度。 江蘇省物流需求狀況最具優勢， 貼近度均在0.6 ～ 1.0之間為第一梯度， 浙江、安徽、四川、湖南與湖北5個省份物流需求狀況貼近度均在0.3 ～ 0.6之間為第二梯度， 剩余幾個省市貼近度均在0 ～ 0.3之間為第三梯度。 第一梯度唯一一個省份江蘇省雖然優勢明顯， 但是波動性較大， 發展不均衡。 第二梯度5個省份除安徽省外， 波動方向、波動大小均呈現出一致性， 這說明浙江等4個省份物流需求較為同步地發展。 而安徽省物流需求狀況與江蘇省呈相反的趨勢， 其發展優勢先上升繼而下降。 第三梯度5個省市整體來說波動性較小， 但是與前述6個省市物流需求狀況的差距較大。

3. 長江經濟帶物流業升級外部推動因素區域差異性及演變趨勢。 圖4與圖6分別描述了長江經濟帶經濟發展狀況與信息化程度的區域差異性及其演變趨勢：長江經濟帶的經濟發展狀況與信息化程度均呈現出明顯且相同的兩極分化。 其中一極為浙江等3個省市， 經濟發展狀況與信息化程度優勢十分顯著。 另一極為湖北等剩余8個省市， 經濟發展狀況與信息化程度較為接近但與前述3個省市差距極大。 上海市的經濟發展狀況與信息化程度波動性較大， 兩個指標的發展均不穩定。 江蘇、杭州等10個省市經濟發展狀況與信息化程度波動方向大體一致， 但波動性大小存在較大的差異。

圖5描述了長江經濟帶人力資源狀況的區域差異性及其演變趨勢：長江經濟帶人力資源狀況分級明顯。 江蘇省與湖北省人力資源優勢最為明顯， 遠遠領先于其他幾個省市， 且發展趨勢穩中向好。 上海等3個省市的人力資源處于最不利的地位， 且上海市的波動性較大， 說明其人力資源發展不穩定。 雖然云南和貴州兩個省份的人力資源發展優勢最不明顯， 但大體上也呈現出上升的趨勢。 四川等6個剩余省市人力資源優勢極為接近， 總體呈上升趨勢， 但是四川與湖南2個省份的上升速度明顯優于安徽等4個省市。

圖7描述了長江經濟帶科技創新活力的區域差異性及其演變趨勢：11省市依據貼近度取值同樣可以被劃分為三個梯度。 江蘇省科技創新活力遠遠領先于其他省市， 為第一梯度。 2010 ～ 2018年上海與浙江2個省市均位于第二梯度， 湖北于2012年之后快速縮小與第二梯度的差距， 并于2013年后躋身于第二梯度， 2017年后四川省科技創新活力發展迅速， 于2018年躋身于第二梯度。 2010 ～ 2012年湖北、四川、安徽等8個省市為第三梯度， 2013 ～ 2017年剩余四川、安徽等7個省市為第三梯度， 2018年剩余安徽等6個省市為第三梯度。 第一梯度發展優勢穩中向好。 第二梯度上海市發展優勢呈現波浪下降的趨勢， 浙江省發展優勢穩中向好， 湖北省發展優勢呈現明顯上升趨勢。 雖然第三梯度各省市科技創新活力遠遠落后于第一、二梯度， 但其發展優勢大體上均呈上升趨勢， 尤其是四川與安徽2個省份上升速度較快。

4. 長江經濟帶物流業升級動力區域差異及演變趨勢。 圖8為橫向視角下2010 ～ 2018年長江經濟帶11省市物流業升級動力綜合測度結果， 描述了長江經濟帶物流業升級動力的區域差異性及演變趨勢。 從綜合排名情況來看：以11個省市2010 ～ 2018年物流業升級動力綜合測度貼近度均值大小為依據， 綜合排名第一至第十一名依次為：江蘇省（0.70628）、浙江省（0.56329）、上海市（0.51895）、湖北省（0.36481）、安徽省（0.31743）、四川省（0.31073）、湖南省（0.26708）、重慶市（0.22715）、江西省（0.16564）、云南省（0.13811）以及貴州省（0.10901）。 從排名變動情況來看， 從圖8中可以看出， 2010 ～ 2018年間， 11個省市之間物流業升級動力水平排名變化情況較為簡單：2012年浙江省開始超越上海市， 由第三名上升為第二名， 自此上海市由第二名降為第三名。 安徽省同樣于2012年超越四川省， 由第六名上升為第五名， 四川省由第五名降為第六名。 2018年， 四川省超越湖北省與安徽省， 排名由第六名升為第四名， 而湖北省與安徽省排名均倒退一名， 分別位居第五與第六名。 除此之外未發生排名變動情況。 從差異性程度來看， 江蘇省物流業升級動力具有絕對的優勢， 遠遠領先于另外10個省市， 且波動性較小， 發展較穩定。 浙江省與上海市同樣具有較大優勢， 但上海市相比浙江省升級動力波動性較大， 說明上海市的發展穩定性較差， 浙江省穩中向好發展。 而湖北省等剩余8個省市與前述3個省市相比升級動力優勢不明顯， 尤其是貴州、云南及江西3個省份與其差距最為明顯。 整體來說， 長江經濟帶物流業的區域發展極不平衡， 升級動力分層現象明顯， 但是區域間差距有縮小的趨勢。

五、縱向視角下長江經濟帶物流升級動力測度及時序變化分析

橫向視角下長江經濟帶物流升級動力測度只能用于觀察和分析區域間的差異及其演變趨勢， 而區域自身升級動力水平及發展趨勢卻無法得知。 故本文又基于熵權TOPSIS模型， 從縱向視角測算11省市物流業升級動力各評價指標權重（見表3）， 各省市、西部（貴州、云南、四川及重慶）、中部（湖南、湖北、江西及安徽）、東部（浙江、江蘇及上海）以及長江經濟帶整體物流業升級動力綜合評價值。

1. 長江經濟帶物流業升級動力評價指標權重及分析。 從表3可以看出， 影響長江經濟帶整體物流升級動力水平的因素按照指標權重大小依次為物流需求狀況、經濟發展狀況、科技創新活力、信息化程度、人力資源狀況、物流基礎設施以及物流發展規模。 其中前四個指標所占權重較大， 對長江經濟帶物流業升級動力綜合水平具有較大的影響， 所以欲提高其綜合水平應把重點放在這四個維度上。 但是， 上文亦提到科技創新活力、信息化程度、物流需求狀況及經濟發展狀況四個指標同樣是造成長江經濟帶物流業升級動力的區域差異較大的主要因素。 因此在制定相關政策時， 要結合11個省市自身發展的實際， 處理好推動物流業升級主要因素之間的關系。

分區域來看， 影響西、中及東部地區物流業升級動力的主要因素存在差異性， 這可能與三個地區物流業升級動力存在較大的差距有關。 上文提到東部地區物流業升級動力相比中、西部地區具有明顯的優勢， 而欲縮小三個地區的區域差異， 需要對中、西部地區情況做更為詳細的分析。 在今后中、西部地區相關政策制定時除科技創新活力、信息化程度、物流需求狀況及經濟發展狀況四個維度需做重點規劃外， 西部地區中貴州與四川2個省份的物流基礎設施指標權重較高， 應加強物流基礎設施方面的建設。 重慶市物流基礎設施與物流發展規模指標權重相對來說較高， 也應該納入重點規劃的行列。 而中部地區江西省的人力資源發展狀況指標權重較高， 應該注重人力資源方面的管理與開發。 江西與安徽兩個省份的物流基礎設施指標權重相對來說同樣較高， 也應該加大此方面的建設力度。

2. 長江經濟帶物流升級動力測度結果及時序變化。 圖9為縱向視角下11省市物流業升級動力綜合評價值， 圖10為縱向視角下三大區域及整體物流業升級動力綜合評價值。 從圖9、圖10中可以看出， 2010 ～ 2018年長江經濟帶11省市物流升級動力綜合水平大體上均呈現出不斷上升的趨勢， 但上升方式、上升速度與上升幅度有所不同。 從上升方式來說， 圖9表明貴州、上海兩個省市于2012年物流升級動力出現反向波動， 重慶市于2017年物流升級動力出現反向波動， 使3個省市的上升方式呈現波浪式特征。 而剩余8個省市均呈現直線式上升趨勢。 從上升幅度來看， 圖9表明2010 ～ 2018年云南、四川、湖南及安徽4個省份上升幅度最大， 重慶、湖北、江西、浙江及江蘇5個省市上升幅度次之， 而貴州、上海2個省市上升幅度最小。 從上升速度來看， 圖10清晰地表明2010 ～ 2012年物流業升級動力水平上升速度東部>中部>西部。 2012 ～ 2015年， 上升速度中部地區>西部地區>東部地區。 2015 ～ 2018年， 上升速度又變為西部地區>中部地區>東部地區。

六、結論與啟示

1. 結論。 本文基于長江經濟帶2010 ～ 2018年的面板數據， 選擇熵權TOPSIS模型從橫向與縱向兩個角度出發， 對長江經濟帶的物流業升級動力進行綜合測度與分析。 主要結論如下：

第一， 長江經濟帶物流業升級動力表現出較大的區域差異， 且分層現象明顯， 江蘇、浙江及上海3個東部省市升級動力優勢顯著較大， 而湖北省等8個中西部省市與東部省市相比升級動力優勢不明顯， 尤其是貴州、云南及江西3個省份與其差距最為明顯。 但從差異性演變來看， 長江經濟帶物流業升級動力的區域間差異正在逐漸縮小。

第二， 2010 ～ 2018年間長江經濟帶11省市物流業升級動力綜合水平大體上均呈現出不斷上升的趨勢， 但上升方式、上升速度與上升幅度存在差異。

第三， 科技創新活力、物流需求狀況、經濟發展狀況及信息化程度四個維度是影響長江經濟帶物流業升級動力水平的最主要因素， 但同樣亦是造成物流業升級動力區域間差異較大的主要因素。

2. 啟示。 基于研究所得， 為長江經濟帶物流業發展提出如下建議：

首先， 應激發物流領域科技創新活力。 科技創新活力是影響物流業升級動力區域間差異的最主要因素， 亦是提升升級動力水平的主要因素， 要引起重視。 政府應當引進物流專業人才， 加大物流業科技研發力度， 引導物流科技成果的轉化與運用。

其次， 應加強物流領域信息化建設。 從長江經濟帶物流業升級的現狀來看， 其中存在的最為棘手的問題是區域間升級動力綜合水平差異過大。 這種差異雖有縮小的趨勢， 但是速度過于緩慢， 依然對長江經濟帶物流業全面升級存在嚴重制約。 而信息化程度作為影響長江經濟帶升級動力區域差異的主要因素， 同樣應該引起足夠的重視。 為此應鼓勵新型信息技術的引進和使用， 促進物流與信息業更深層次的融合。

最后， 應打破區域間壁壘， 實現物流互通。 分區域來看， 江蘇、浙江與上海3個東部省市物流業升級動力優勢顯著較大， 而中西部8個省市， 尤其是西部4個省市與之差距較大。 從升級動力上升速度來看， 中、西部地區升級動力上升速度于2012年后明顯高于東部地區。 為此， 欲實現長江經濟帶物流業全面升級， 要敢于突破地域限制， 實現物流資源的共用和物流信息的共享， 互助互惠， 互學互鑒。 結合地區發展實際， 為物流業發展制定最優規劃。

【 主 要 參 考 文 獻 】

[ 1 ]? ?張立國.新常態下我國物流業升級目標及路徑[ J].技術經濟與管理研究，2018（7）：113 ～ 115.

[ 2 ]? ?張沛東，王茂林.天津制造業與物流業的聯動發展與升級[ J].現代管理科學，2013（11）：73 ～ 75.

[ 3 ]? ?王紅衛，張民服.物流業集聚與零售業協同發展——基于省級面板數據的經驗研究[ J].商業經濟研究，2019（22）：106 ～ 109.

[ 4 ]? ?劉東英，程姿.京津冀物流產業升級路徑及對策研究[ J].經濟與管理，2015（4）：18 ～ 22.

[ 5 ]? ?李紅月，陳鑫強，金秀玉.物流業轉型升級的動力探析——以供給側結構性改革為視角[ J].延邊大學學報（社會科學版），2019（4）：96 ～?103+143.

[ 6 ]? ?張立國.我國物流業轉型升級研究綜述[ J].技術經濟與管理研究，2015（1）：125 ～ 128.

[ 7 ]? ?萬歡.中國省級物流基礎設施投資與產業結構升級研究[ J].產業經濟研究，2011（4）：26 ～ 34.

[ 8 ]? ?張國勝.本土市場規模與產業升級：一個理論構建式研究[ J].物流技術，2013（7）：201 ～ 203+213.

[ 9 ]? ?陳曉玲，張毅.金融發展、產業升級與經濟增長的動態關系研究——基于省際數據的面板VAR分析[ J].財貿研究，2017（10）：19 ～ 25.

[10]? ?扶濤.人力資源開發與產業轉型升級的交互影響機理與適配效應研究——基于中國2010 ～ 2015年數據[ J].湖北社會科學，2016（6）：62?～ 70.

[11]? ?杜欣盈，李輝.信息產業與物流產業發展的交互關系探討[ J].商業經濟研究，2016（1）：75 ～ 76.

[12]? ?王慧艷，李新運，徐銀良，李葳蕤.科技創新與產業升級互動關系研究——基于雙向貢獻率的測算[ J].統計與信息論壇，2019（11）：75 ～ 81.