基于熵權(quán)TOPSIS法的華東七省物流發(fā)展水平評價

郭軒霆 段倩倩

摘 要：當前，關(guān)于我國華東地區(qū)七省物流發(fā)展水平的研究較少。為深入探究華東地區(qū)物流發(fā)展水平，推動該區(qū)域物流行業(yè)的健康發(fā)展，進而保障該區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的穩(wěn)步運行和持續(xù)進步，本文基于熵權(quán)TOPSIS方法，選出18個有關(guān)指標進行體系構(gòu)建與分析，并對華東七省的物流發(fā)展水平現(xiàn)狀做出評價，同時根據(jù)評價結(jié)果給出相應(yīng)的對策建議，以供參考。

關(guān)鍵詞：華東地區(qū)；區(qū)域物流；熵權(quán)TOPSIS法；物流業(yè)發(fā)展；物資流通

本文索引：郭軒霆，段倩倩.<變量 2>[J].中國商論，2024（08）：-099.

中圖分類號：F259.22 文獻標識碼：A 文章編號：2096-0298（2024）04（b）--05

1 引言

物流作為國民經(jīng)濟的重要組成部分，在推動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、轉(zhuǎn)變經(jīng)濟發(fā)展方式和增強國民經(jīng)濟競爭力等方面發(fā)揮著重要作用[1]。華東地區(qū)，在我國官方現(xiàn)行的行政區(qū)劃中，包括上海、江蘇、浙江、安徽、福建、江西、山東七個省級行政區(qū)。而據(jù)2022年各省GDP排行，江蘇、山東等華東五省GDP值均處于前十水平，江蘇以122875.6億元高居全國第二，占全國總值的10%；在2022年綜合科技創(chuàng)新水平指數(shù)排名中，安徽、上海等華東四省均位列前十，上海以87.14分居全國第一。這些數(shù)據(jù)驗證了華東地區(qū)在現(xiàn)階段仍為我國綜合技術(shù)水平最高、經(jīng)濟最發(fā)達的地區(qū)，其物流發(fā)展水平具有一定的代表性。同時，近年來，華東七省的物流發(fā)展存在快遞業(yè)務(wù)量總體增長緩慢、公路貨物運輸增速均為負值等問題，因此針對華東七省的物流發(fā)展水平進行評價分析十分必要。

在學術(shù)研究層面，眾多學者開始對物流發(fā)展水平評價進行研究。付向東（2023）[2]以江蘇省為例，基于熵值法構(gòu)建物流發(fā)展水平的評價指標體系，分析了當?shù)匚锪靼l(fā)展水平的總體分布態(tài)勢；李祎嘉等（2022）[3]基于因子分析法，單獨將農(nóng)業(yè)的物流發(fā)展水平作為研究和分析的方向；劉亞臣等（2022）[4]基于DEA－熵權(quán)法，針對遼中南工業(yè)區(qū)各地級市的物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展技術(shù)效率等方面進行了綜合分析；黃小芬等（2023）[5]基于因子分析，從北部灣經(jīng)濟區(qū)城市物流發(fā)展水平的實際情況出發(fā)，給出了對應(yīng)建議；王春迎等（2023）[6]基于改進的TOPSIS法，克服了區(qū)域物流評價指標體系相關(guān)性對評價結(jié)果造成的影響；楊斌等（2023）[7]基于熵權(quán)法，對不同指標進行權(quán)重及障礙度分析，闡明了中國2017—2021年低碳冷鏈物流發(fā)展情況；李嘉瑋（2023）[8]基于層次分析法，針對農(nóng)業(yè)電商產(chǎn)業(yè)園數(shù)字化物流方面的績效評價給出了建議；劉聰?shù)龋?023）[9]通過協(xié)同理論，明確了遼寧省物流業(yè)高質(zhì)量發(fā)展的優(yōu)勢與不足；李思純等（2023）[10]通過因子分析和聚類分析法，提出了改善長三角物流業(yè)發(fā)展水平的方法；李云等（2022）[11]基于熵權(quán)—Topsis法，針對中部地區(qū)各省低碳物流發(fā)展水平給出了評價，并對其未來趨勢進行預(yù)測；陳彧（2021）[12]基于主成分分析，建立華北地區(qū)物流發(fā)展及其影響因素間的回歸模型；馬光霞（2020）[13]結(jié)合溢出效應(yīng)，對我國物流業(yè)發(fā)展水平格局及態(tài)勢進行了評價；陳新雷（2020）[14]從港口物流角度出發(fā)，對港口物流發(fā)展水平指標評價的意義進行了分析；王志遠等（2019）[15]基于AHP-DEA法，對淮河生態(tài)經(jīng)濟帶低碳物流發(fā)展水平績效進行分析，證明了政府在物流發(fā)展中的作用；李倩倩（2019）[16]通過對模型法等主流評價方法的綜合分析，闡釋了現(xiàn)有城市物流發(fā)展水平評價方法。

綜上，已有大量文獻對行政區(qū)、工業(yè)區(qū)等區(qū)域的單一方面物流發(fā)展水平評價進行了研究。對于我國地理分區(qū)，同時較全面兼顧各產(chǎn)業(yè)、各環(huán)節(jié)的綜合物流發(fā)展水平評價的研究還較少，對我國華東物流發(fā)展水平評價的研究也較少。基于此，本文以華東七省物流發(fā)展水平為研究對象，借鑒相關(guān)研究成果，構(gòu)建科學評價指標體系，為未來華東七省物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供參考。

2 評價指標體系構(gòu)建

2.1 評價指標體系及相關(guān)說明

本文選取的各個指標都遵循了體系構(gòu)建的基本原則，即可比性、可獲取性、定量與定性相結(jié)合等原則。同時參照一些已有研究成果的指標選取，如表1所示。如李祎嘉等（2022）[3]、黃小芬等（2023）[5]、王春迎等（2023）[6]都選取GDP或人均GDP值作為評價中的一個指標，等等。

在參考已有研究成果的同時，根據(jù)指標的性質(zhì)與特點，將指標分為經(jīng)濟整體發(fā)展水平、交通運輸發(fā)展水平、社會生產(chǎn)消費水平和未來發(fā)展動能水平四個層次，作為一級指標體系。例如，將GDP、人均GDP、進出口總額等歸為經(jīng)濟整體發(fā)展水平層次，貨運量與貨運周轉(zhuǎn)量等歸為交通運輸發(fā)展水平層次。最終構(gòu)建如表2所示的較適合華東地區(qū)的物流發(fā)展水平評價指標體系。

2.2 數(shù)據(jù)實證與處理

2.2.1 數(shù)據(jù)來源

為保證數(shù)據(jù)的客觀準確，本文根據(jù)安徽、山東等華東七省統(tǒng)計局發(fā)布的《2022年統(tǒng)計年鑒》進行了相關(guān)指標數(shù)據(jù)收集。

2.2.2 形成原始矩陣

現(xiàn)有物流發(fā)展水平評價對象M=（M1，M2，M3，…，Mi，…，Mm），對應(yīng)評價指標N=（N1，N2，…，Nj…，Nn），則可形成原始矩陣為：

其中，Xij為第j個指標下第i個被評價對象的值。

2.2.3 無量綱化

越大越優(yōu)型指標：

越小越優(yōu)型指標：

2.2.4 利用熵值法計算各指標權(quán)重比重Pij

（1）利用下方公式確認某項指標下第i個樣本的值在該指標中的比重，因為 0≤Vij≤1，所以0≤Pij≤1。

（2）計算相應(yīng)指標的熵值Hi

（3）根據(jù)下方公式計算相應(yīng)指標的差異系數(shù) Dj

（4）根據(jù)下列公式確定各指標熵權(quán)Wj

（5）運用下方公式分別計算各評價指標綜合評價值 Zi，確認各項權(quán)重

通過上述計算步驟，并運用Excel表格對收集到的原始對應(yīng)指標數(shù)據(jù)進行計算，可得出各指標的熵權(quán)值，如表3所示。

由表3數(shù)據(jù)可知，在一級指標中，經(jīng)濟整體發(fā)展水平權(quán)重最高，為30.3%，然后為交通運輸發(fā)展水平與未來發(fā)展動能水平，分別為25.9%與24.0%，社會生產(chǎn)消費水平最低為19.8%。

首先，經(jīng)濟整體發(fā)展水平的高低對物流業(yè)的增值具有關(guān)鍵作用。一個區(qū)域只有經(jīng)濟水平高度發(fā)達，才能使物流業(yè)的發(fā)展不斷加速。此外，經(jīng)濟發(fā)展水平權(quán)重最高，也驗證了華東七省間經(jīng)濟發(fā)展水平差距較大的現(xiàn)狀。

其次，交通運輸發(fā)展水平與未來發(fā)展動能水平權(quán)重差距微小，說明七省在這兩方面整體差距較小。交通運輸條件的改善，會使區(qū)域物流成本等方面發(fā)生變化。未來發(fā)展動能水平，關(guān)聯(lián)著物流產(chǎn)業(yè)在未來能否得到相關(guān)人才、投資、科技的改善。這些都是七省共同存在的問題。

最后，社會生產(chǎn)消費水平對于物流發(fā)展的影響相對較小。這是由生產(chǎn)、消費、物流三者間的關(guān)系決定的，即物流在普遍情況下只能幫助生產(chǎn)與消費更順利地進行，而不能令生產(chǎn)與消費對自身的效益起到過多增益作用。

在二級指標中，權(quán)重排名前三的分別為X4居民人均可支配收入（8.5%）、X5居民人均消費支出（7.3%）和X17開展創(chuàng)新企業(yè)數(shù)（7.1%），權(quán)重最小的兩個分別是X2人均GDP（3.2%）與X8鐵路運輸線路長度（2.9%）。這說明各指標總體之間的權(quán)重大小具有一定差距。由此可分析出：

一方面，受經(jīng)濟條件不同的影響，各省居民人均收入與支出的差距明顯。居民人均收入與支出高低在一定程度上能反映出物流的發(fā)展水平，即只有居民有充盈的收入，才能有較高水平的消費能力促進物流發(fā)展。而另一指標人均GDP權(quán)重較小，則與各省內(nèi)部的實際發(fā)展情況有關(guān)。例如，各地級市發(fā)展較為均衡的省份與“一家獨大”的省份相比之下，會使這一指標數(shù)值有所中和。

另一方面，七省開展創(chuàng)新企業(yè)數(shù)差距較大。對于擁有強大發(fā)展活力的省份，創(chuàng)新企業(yè)將層出不窮并趨于飽和，而發(fā)展一般的省份往往在創(chuàng)新方面難有進步。鐵路方面也可用類似方式考量，即擁有較多鐵路樞紐的省份將面臨更多物流發(fā)展機會，而缺乏樞紐、線路的省份則會在運輸?shù)任锪鳝h(huán)節(jié)處于困局。

2.2.5 利用TOPSIS法評價各評價對象

（1）根據(jù)下式構(gòu)造規(guī)范化決策矩陣，并構(gòu)造加權(quán)規(guī)范化決策矩陣V，其中元素Vij=Wj*Zij。

（2）確定正理想解和負理想解，根據(jù)新矩陣，每項指標取最大值得到正理想解，取最小值得到負理想解。

正理想解：

負理想解：

（3）運用下式計算每個方案到正理想解的距離Si+和到負理想解的距離Si-。

（4）利用下式計算每個方案的相對接近度Ci，并按相對接近度的大小進行排序。Ci值越大，表示物流發(fā)展的整體水平越優(yōu)。

通過上述計算步驟，并運用 Excel 表格對原始數(shù)據(jù)進行計算，可最終得出表4中的排名情況。為確保結(jié)果準確，通過利用SPSSAU軟件，分別運用信息量權(quán)重法與CRITIC法再次對相關(guān)指標進行確定，并以TOPSIS法進行重新排序，最終結(jié)果如表5所示。

通過對表4、表5的對比可知，最終華東七省物流發(fā)展的總體排名大致相同。江蘇、浙江與山東同為水平較高的省份，上海與安徽中等水平，福建與江西較低。運用不同方法，最終各省相對接近度及其之間差距也有所不同。其中信息量權(quán)重法得到的相對接近度方差最大，CRITIC法最小。在根本原因上，是最終確定權(quán)重不同導致的。例如在信息量權(quán)重法中，各權(quán)重之間較為均衡。通過三種方法對比，體現(xiàn)了熵權(quán)法權(quán)重確定主次更合理，更貼合實際。

3 評價結(jié)果

本文運用熵權(quán)法，在對所建立的華東地區(qū)物流發(fā)展水平評價指標體系進行指標權(quán)重的確定后，又通過TOPSIS方法，計算出各評價指標相對接近度并進行排序，從而得到華東地區(qū)物流發(fā)展水平的最終評價結(jié)果。

本文結(jié)合收集數(shù)據(jù)與表4結(jié)果可知：

第一，物流發(fā)展水平最高的江蘇與最低的江西相差較大，證明華東七省內(nèi)部物流發(fā)展差距較大，區(qū)域間發(fā)展不均衡、不充分的現(xiàn)實問題十分突出。從整體來看，華東地區(qū)呈現(xiàn)出“沿海強，內(nèi)陸弱”“中間低，四周高”的區(qū)域特征與態(tài)勢。

第二，作為物流發(fā)展水平最高的江蘇省，近年來已經(jīng)逐漸成為中國綜合發(fā)展水平最高的省份，能良好的開展基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、招商引資和進出口貿(mào)易等經(jīng)濟活動，具有扎實的物流發(fā)展環(huán)境。同時人才政策較為完善，擁有華東地區(qū)最強的創(chuàng)新研發(fā)動力和巨大的物流發(fā)展?jié)摿Α?/p>

第三，作為物流發(fā)展水平較高的山東與浙江，兩省同為中國經(jīng)濟實力較強的省份，社會生產(chǎn)消費水平高，鐵路運輸便利，經(jīng)濟活躍，居民人均可支配收入與消費較優(yōu)。但創(chuàng)新研究人才與創(chuàng)新研發(fā)企業(yè)數(shù)量不匹配等問題的存在，限制了物流進一步發(fā)展。

第四，上海作為華東乃至全國的經(jīng)濟中心，物流發(fā)展水平理應(yīng)處于較前列，但實際只居于中游。一方面，上海貨物周轉(zhuǎn)量最大而區(qū)域面積最小、鐵路運輸里程最短使得效率受限；另一方面，物流相關(guān)產(chǎn)業(yè)從業(yè)人數(shù)多而創(chuàng)新研究企業(yè)、人才較少影響了物流可持續(xù)發(fā)展。安徽省與福建省也面臨著創(chuàng)新力量不足，未來發(fā)展動力匱乏的問題。

第五，江西與其他六省相比有較大差距，主要在于經(jīng)濟整體發(fā)展水平落后。物流基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)不完備、發(fā)展動力難以保障等固有問題仍阻礙著江西物流水平提升。

4 華東七省區(qū)域物流發(fā)展對策

結(jié)合上述結(jié)論與七省物流發(fā)展實際，本文給出如下發(fā)展對策。

4.1 以經(jīng)濟建設(shè)為中心，大力推動產(chǎn)業(yè)升級

華東七省應(yīng)始終堅持以經(jīng)濟建設(shè)為中心，將重點放在高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。具有科技研發(fā)與創(chuàng)新優(yōu)勢的省份，例如江蘇、浙江可憑自身豐富創(chuàng)新資源，以物流人才和各類投資為支點，探索多種方式發(fā)展物流經(jīng)濟，如場景物流與數(shù)智化物流等。加快物流與航空航天、新能源等相關(guān)科學技術(shù)領(lǐng)域融合，改善發(fā)展模式。對于具有人力優(yōu)勢與運輸優(yōu)勢的省份，例如安徽、江西，可主動承接華東其他省份相關(guān)產(chǎn)業(yè)，提高物流運營能力。同時對原有鐵路、公路等交通基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善，注重未來建設(shè)基礎(chǔ)設(shè)施的利用率，形成完整高效的交通物流體系網(wǎng)[22]。各省有關(guān)部門應(yīng)積極發(fā)揮自身作用，對物流產(chǎn)業(yè)現(xiàn)有規(guī)范和指導方針進行完善與補充，在保證物流健康發(fā)展的同時能夠引導其不斷創(chuàng)新。

4.2 加強區(qū)域內(nèi)部合作，促進各類資源整合

七省應(yīng)注重合作，重視區(qū)域物流發(fā)展整體協(xié)調(diào)性，實現(xiàn)協(xié)同共享。江蘇可依托其強大經(jīng)濟實力與高物流水平，加速自身物流園區(qū)等樞紐的建設(shè)，積極與其他省份達成合作，幫助疏解上海人稠地狹的現(xiàn)狀，加速周邊城市交通建設(shè)，承接其轉(zhuǎn)運聯(lián)運業(yè)務(wù)，幫助其提升物流效率，同時自身也能高效共享資源。浙江與山東應(yīng)當加大物流領(lǐng)域的資金投入，穩(wěn)定技術(shù)與人才優(yōu)勢。安徽與江西可發(fā)揮鐵路運輸與地理位置優(yōu)勢，致力于實現(xiàn)華東各省間的物流暢通，逐步完善基礎(chǔ)設(shè)施，提升物流現(xiàn)代化發(fā)展水平。福建可充分利用沿海優(yōu)勢，吸引高水平貿(mào)易投資，引進先進物流技術(shù)與前沿管理模式。

4.3 重視創(chuàng)新相關(guān)政策，加強人才培育

七省各類政府部門與企事業(yè)單位既需要重視關(guān)于創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)、科研的有關(guān)政策，又當致力于加強物流人才的培養(yǎng)引進。政府部門應(yīng)持續(xù)貫徹落實已有的人才培養(yǎng)戰(zhàn)略，根據(jù)企業(yè)與社會需要，不斷完善人才政策與培養(yǎng)標準，能夠培育、留住符合時代發(fā)展需求的物流人才。企事業(yè)單位需綜合考量，有針對性地給予物流人才相應(yīng)的培訓及合作，鼓勵社會實踐與交流學習，結(jié)合實際，推動物流技能與社會發(fā)展的統(tǒng)一。關(guān)注、重視物流相關(guān)專業(yè)在高校教育中的發(fā)展進步，明確專業(yè)現(xiàn)實需要與關(guān)鍵所在，主動同各類高校合作，達成校企合作、實踐基地建設(shè)等目標，培養(yǎng)具有創(chuàng)新精神、過硬本領(lǐng)的物流人才。

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