自由貿易港建設背景下海南省物流業發展的影響因素研究

王麗貞 楊方方

摘 要：物流業是支撐國民經濟發展的基礎性、戰略性產業。在自由貿易港建設的背景下，把握海南省物流業發展的影響因素，探尋物流業發展規律，對促進海南省物流業與經濟協同發展，科學制定物流政策具有重要意義。本文選取海南省2010—2019年的面板數據，將物流業增加值作為衡量物流業發展的參考指標，基于文獻研究方法選取八個影響物流業發展的因素，運用灰色關聯分析法分析了這些影響因素對海南省物流業發展的具體作用，在此基礎上，提出了促進海南省物流業發展的對策建議。

關鍵詞：自由貿易港;海南省;物流業;影響因素;灰色關聯分析

本文索引：王麗貞，楊方方.<變量 2>[J].中國商論，2021（16）：-014.

中圖分類號：F252 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2021）08（b）--04

1 引言

2020年6月1日，中共中央國務院印發的《海南自由貿易港建設總體方案》中指出海南自由貿易港要大力發展現代服務業，而現代物流業作為現代服務業的重要組成部分，其高質量發展有利于推動海南省自貿港建設的發展。黨的十九大指出，加快發展現代物流業，對于促進產業結構調整和提高國民經濟競爭力具有重要意義。海南省現代物流業整體發展水平目前依然不高，在產業結構中的占比遠低于發達國家，科技、人才等要素競爭力不強。在大力推動自由貿易港建設的背景下，掌握海南省物流業發展過程中存在的規律，探尋海南省物流業發展的影響因素，具有十分重要的現實意義。

目前對于物流業發展影響因素的研究成果較為豐富，高堯（2020）基于向量自回歸模型，研究了北京市物流業發展的影響因素，結果表明，工業產值對物流業產值的影響為正向，居民最終消費以及公路里程數對物流產值的影響為負[1]。車丹丹（2020）采用灰色關聯模型對山西省物流業影響因素進行分析，研究顯示公路貨運量、鐵路貨運量、運輸線路長度對物流業的影響較大，而地區生產總值、居民人均可支配收入、社會消費品零售總額等對物流業影響較小[2]。王舒琪（2020）分析了我國東中西部物流發展水平差異性的驅動因素，基于此，提出促進我國物流業均衡發展的對策建議[3]。李娟等（2020）分析了物流業發展質量的內外部影響因素，研究發現這些因素對物流業發展質量的影響不僅是靜態的，還存在動態和長期效應[4]。顧昊磊等（2020）應用模糊定性比較分析法，研究了區域物流能力影響因素，基于此，提出促進區域物流發展的對策建議[5]。秦立公等（2020）采用定性分析方法，對農產品物流的影響因素進行了研究[6]。李紅霞等（2019）運用解釋結構模型（ISM）和層次分析法（AHP），對物流業低成本發展的影響進行研究，基于研究成果，提出了促進物流低成本發展的對策建議[7]。

現有的關于物流發展影響因素的研究，為識別物流發展過程中存在的規律奠定了基礎。但現有研究以定性研究為主，缺乏量化分析。同時現有對區域物流發展影響因素的文獻多以內陸地區為研究對象，對中國對外開放的重要門戶，鏈接亞非歐海空通道的海南省的研究幾乎為空白。基于此，本文基于海南省2010—2019年的面板數據，采用灰色關聯分析法，分析影響海南省物流發展的因素，探尋海南省物流發展的內在規律，以期為自由貿易港背景下，科學推動海南省物流產業發展提供科學依據。

2 海南省物流業發展影響因素的灰色關聯分析

2.1 指標的選取

物流業是一個跨行業、跨部門的新興復合型產業，影響其發展的因素較多。通過搜集相關文獻[8～10]，考慮海南省物流業發展的特征、數據的可得性及可操作性，選取物流業增加值（億元）作為衡量海南省物流業發展狀況的參考序列，選取人均 GDP（元）、第一產業生產總值（億元）、第二產業生產總值（億元）、進出口總額（萬美元）、社會消費品零售總額（億元）、運輸線路長度（公里），即鐵路營業里程、公路里程、內河航道里程之和、物流業固定資產投資 （億元）、物流業從業人員數（人）作為比較序列。其中，有關物流產業的數據，用交通運輸、倉儲和郵政業的數據代替。

2.2 數據來源及實證分析

選取海南省2010—2019年的面板數據進行研究，各指標數據通過《海南省統計年鑒》整理所得。針對個別指標個別年份數據的空缺，本文采用均值插值法進行填補。

由于不同指標值的意義、量綱和性質可能各不相同，因此采用極大值法將指標值先進行標準化處理，即

（1）

其中，為指標在時刻的值。

通過整理海南省2010—2019年相關指標的面板數據，并利用式（1）對指標數據進行標準化處理，標準化后的結果如表1所示。

通過公式可計算比較序列與參考序列的絕對差值，計算結果如表2所示。

通過公式， 可得，。

通過公式可計算比較序列與參考序列的灰色關聯系數，計算結果如表3所示。其中，為分辨系數，（0，1），通常取0.5。

通過公式可得比較序列與參考序列的灰色關聯度，計算結果如表4所示。

2.3 實證結果分析

根據實證結果分析可知，八個因素與物流業增加值的灰色關聯度由大到小依次為：人均 GDP、社會消費品零售總額、運輸線路長度、第一產業生產總值、物流業固定資產投資、第二產業生產總值、進出口總額、物流業從業人員數。其中，人均 GDP、社會消費品零售總額與物流業增加值的灰色關聯度大于0.8，運輸線路長度、第一產業生產總值、物流業固定資產投資、第二產業生產總值與物流業增加值的灰色關聯度介于0.7與0.8之間，進出口總額、物流業從業人員數與物流業增加值的灰色關聯度小于0.7。

人均GDP與物流業增加值的灰色關聯度最大，為0.8719，說明人均GDP是影響海南省物流業發展最為重要的因素。人均GDP在一定程度上可以衡量人們的生活水平，海南省人均GDP從2010年的23323元，提升到2019年的56507元，說明人們生活水平越來越高，購買力越來越強。同時隨著電子商務技術的不斷發展，網購使商品的流通量逐漸增加，這必然促進海南省物流業規模的不斷擴大。

社會消費品零售總額與物流業增加值的灰色關聯度排名第二，為0.8581，說明社會消費品零售總額也是影響海南省物流發展的關鍵因素。社會消費品零售總額是表現地區消費需求最直接的數據，在消費不斷升級大環境的刺激下，海南省各個城市消費品的渠道結構也在不斷發生變化，電商渠道融合便利店的銷售模式也在快速擴張，這也為海南省物流業快速發展提供了新的機遇。

運輸線路長度與物流業增加值的灰色關聯度排名第三，為0.7795，說明運輸線路長度也是海南省物流業發展影響較為重要的因素。運輸線路長度在一定程度上可以反映出海南省物流業基礎設施的建設情況，物流基礎設施的完善可以促使商品更快、更經濟地流動。同時，物流基礎設施也是促進物流業持續、健康發展的必備條件。因此，運輸線路的建設也是海南省物流業快速發展的有力推手。

第一產業生產總值和第二產業生產總值與物流業增加值的灰色關聯度排名為第四和第六，分別為0.7568和0.7195，可以看出海南省第一產業生產總值和第二產業生產總值對物流發展的影響并不大。海南省地理位置與自然環境較為獨特，熱帶高效農業發展勢頭較猛，反季節瓜菜、熱帶水果、花卉、海洋魚類是其發展的重點方向[11]。該產業在一定程度上可為本地區物流業的發展帶來正向促進作用，但實證結果顯示，第一產業生產總值與物流業增加值的關聯程度并不大，這說明海南省第一產業與物流業的協同效應并不明顯。海南省的主導產業為第三產業，該地區工業發展水平不高，高新技術企業較少，這也是海南省第二產業生產總值對物流業發展的影響較小的重要原因。根據實證結果也可以看出海南省第一產業生產總值與物流業增加值的灰色關聯度大于第二產業生產總值，說明海南省第一產業的發展對該地區物流業的增效作用大于第二產業。

物流業固定資產投資與物流業增加值的灰色關聯度排名第五，為0.7380，說明物流業固定資產投資對海南省物流業發展的影響不及人均GDP、社會消費品零售總額、運輸線路長度及第一產業生產總值。2010年至2019年期間，雖然海南省物流業固定資產投資在逐年增加，但物流業固定資產投資占當年全社會固定資產投資的比重均小于10%，這說明海南省在物流發展方面的投資較小，且物流業固定資產的投資也沒能產生可觀的效益。

進出口總額與物流業增加值的灰色關聯度排名第七，為0.5770，可以看出，進出口總額對海南省物流業發展的影響程度較低，表明海南省外向型經濟對該地區物流業的發展還沒起到應有的正向促進作用。

物流業從業人員數與物流業增加值的灰色關聯度排名第八，為0.5236 ，可以看出，物流業從業人員數對海南省物流業發展的影響最低。雖然近年來海南省對物流業人才的投入在逐步增加，但實證結果顯示，物流人才對海南省物流業發展的促進作用并沒有真正發揮出來。

3 促進海南省物流業發展的對策建議

3.1 夯實實體經濟發展根基，促進產業結構升級

物流業的發展依托于實體經濟，夯實實體經濟發展根基，首先，要狠抓地區薄弱環節，彌補歷史欠賬。縱觀國內其他省市，不難發現，海南省目前經濟基礎仍然比較薄弱、生產力水平較低。尤其在對標自由貿易港建設的目標上，仍然存在較大差距。補短板、補欠賬對海南來說頗為重要[12]。其次，應積極做好主導產業的選擇，優化產業結構，發揮地區主導產業優勢，促進地區經濟穩步增長。最后，要加強各產業的協同發展，包括熱帶高效農業、制造業、高新技術產業等與物流業的協同發展，推進物流降本增效，促進實體經濟發展。

3.2 促進社會消費升級，加快智慧物流發展

隨著線上線下消費融合的不斷出現，海南省消費市場呈現出新的業態，尤其隨著電商企業的不斷落戶，海南省網上零售額持續增長，這也為物流業的發展帶來新的機遇，同時，物流業的現代化、專業化及集成化的發展，也有利于不斷滿足人民群眾多樣化需求，為擴內需、促消費提供強有力的支撐。在“互聯網+”的推動下，海南省物流業應積極創新資源配置方式，構建智慧物流體系，應大力推進先進技術設備在物流七大基本職能中的應用，規范城市物流配送平臺，積極向智能化配送方向發展。

3.3 增強物流基礎設施建設，提高運輸組織管理

基礎設施是物流業發展的載體和依托，實證結果也顯示，運輸線路長度是影響海南省物流業發展的重要因素。海南省應利用自身的海島優勢，統籌港口碼頭的規劃與建設，提升港口運輸能力和效率。同時，要整合社會資源，規劃物流發展用地及產業布局，利用產業集聚效應，發揮物流園區規模優勢。加強“信息化”在物流業中的投入，推進電子標簽技術、無線射頻技術、條碼技術及數據庫技術等在物流中的應用，提升各物流企業之間、物流企業及客戶之間的信息共享水平，發揮海南省物流業的整體性優勢。整合物流運輸企業資源，積極發展共同配送及多式聯運。

3.4 培養物流專業人才，發揮人才優勢作用

物流業的發展需要專業化人才作為支撐。因此，在自由貿易港建設的背景下，海南省應建立和完善具有國際化視野的物流專業人才培養機制，支持高校和職業技術院校物流專業的建設。鼓勵深化校企合作，將校企合作項目貫穿物流專業教學的始終。支持高校和職業技術院校物流實訓室的建立，培養應用型物流人才。同時，應建立物流人才儲備機制及激勵機制，促使物流專業人才發揮其優勢作用，提升對海南省物流業的貢獻值。

4 結語

本文采用灰色關聯分析法對海南省物流業發展的影響因素進行了分析，研究結果標明：人均GDP與社會消費品零售總額對海南省物流業發展的影響較大，是影響海南省物流業發展十分關鍵的因素，對海南省物流業的發展具有重要推動作用。運輸線路長度、第一產業生產總值、物流業固定資產投資及第二產業生產總值也是影響海南省物流業發展較為重要的因素。進出口總額、物流業從業人員數對海南省物流業的發展也有一定的影響作用，但這兩個因素對海南省物流業發展的正向促進作用有限。基于此，本文從不同角度提出了促進海南省物流業發展的對策建議，以期為自由貿易港建設背景下海南省物流業的發展提供科學依據。

參考文獻

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Research on Influencing Factors of Logistics Industry in Hainan Province under the Background of the Construction of Free Trade Port

Haikou University of Economics? WANG Lizhen? YANG Fangfang

Abstract： The logistics industry is a basic and strategic industry that supports the development of national economy. Under the background of the construction of free trade port， grasping the influencing factors and exploring the rules of the logistics industry in Hainan are of great significance to promoting the coordinated development of the logistics industry and its economy and scientifically formulating logistics policies. This article uses the panel data of Hainan from 2010 to 2019， takes the added value of the logistics industry as a reference indicator to measure the development of logistics industry， selects eight factors based on the literature research method and takes advantage of Grey Relation Analysis to analyze the specific effects of eight influencing factors on the logistics industry in Hainan. Based on this， it proposes countermeasures and suggestions to promote the logistics industry in Hainan.

Keywords： free trade port; Hainan Province; logistics industry， influencing factors; Grey Relation Analysis