數字物流與區域經濟韌性耦合協調發展研究

[摘 要：文章基于2013—2022年中國30個省份面板數據，構建“數字物流—區域經濟韌性”復合系統評價指標體系，運用灰色關聯模型和耦合協調模型，分析數字物流與區域經濟韌性各子系統以及復合系統指標間的關聯特性和耦合協調水平。研究發現：數字物流、區域經濟韌性子系統及兩者復合系統指標間均以較高關聯為主；數字物流子系統內部耦合協調度高于區域經濟韌性子系統，且已實現由瀕臨失調至勉強協調的等級跨越；“數字物流—區域經濟韌性”復合系統耦合協調度呈波動增長趨勢，共有21個省份處于協調階段且保持穩定增長水平，區域層面耦合協調度呈華東gt;華中gt;華北gt;華南gt;西南gt;東北gt;西北的分布格局。據此，文章提出推進數字物流與區域經濟韌性協調發展的政策建議。

關鍵詞：數字物流；區域經濟韌性；灰色關聯；耦合協調度；區域差異

中圖分類號：F49；F259.2；F124 " " 文獻標識碼：A " 文章編號：1007-5097（2024）08-0082-12 ]

Coupling and Coordinated Development of Digital Logistics and

Regional Economic Resilience

LI Xiaomei， ZHAO Xiaojie， LI Huanhuan

（School of Business Administration， Liaoning Technical University， Huludao 125105， China）

Abstracts： Based on the panel data of 30 provinces in China from 2013 to 2022， this essay uses the grey correlation model and the coupling coordination model to construct an evaluation index system for the composite system of “digital logistics-regional economic resilience”. It analyzes the correlation characteristics and the coupling coordination level between the subsystems of digital logistics and regional economic resilience and the indicators of the composite system. Findings： The subsystems of digital logistics and regional economic resilience and the indicators of their composite systems are mainly characterized by a relatively high correlation; The internal coupling coordination degree of the digital logistics subsystem is higher than that of the regional economic resilience subsystem， and it has achieved a level leap from near-imbalance to barely coordinated; The coupling coordination degree of the “digital logistics – regional economic resilience” composite system shows a fluctuating growth trend， with a total of 21 provinces in the coordination stage and maintaining a stable growth level. At the regional level， the coupling coordination degree shows a distribution pattern of East China gt; Central China gt; North China gt; South China gt; Southwest China gt; Northeast China gt; Northwest China. Accordingly， a policy suggestion is proposed in this essay， i.e.， promoting the coordinated development of digital logistics and regional economic resilience.

Key words：digital logistics; regional economic resilience; grey correlation; coupling coordination degree; regional differences

一、引言及文獻綜述

數字經濟背景下，物流業數字化轉型與區域經濟韌性建設相輔相成、互為促進，厘清兩者之間的發展關系和互饋機制，是現階段把握新一輪科技革命新機遇的戰略選擇［1］。黨的二十大報告關于“建設高效順暢的流通體系”“促進區域協調發展”的戰略部署，為統籌數字物流與區域經濟韌性協調發展提供了重要遵循。然而，《“十四五”現代物流發展規劃》指出，我國現代物流體系組織化、集約化、網絡化、社會化程度不高，國家層面的骨干物流基礎設施網絡不健全，缺乏具有全球競爭力的現代物流企業。此外，全球化背景下，區域經濟發展不可避免會受到突發公共衛生事件、貿易摩擦和技術變革等不確定性沖擊，一定程度上也加劇了物流企業的生存壓力［2］。亟須在協調發展中構建區域一體化發展新格局，以應對物流失序、經濟失控、內外失調等多項挑戰。因此，促進數字物流與區域經濟韌性的協調發展，對助力物流企業提質增效、加強區域經濟韌性建設、指引經濟社會行穩致遠具有重要的理論與現實意義。

數字物流以數字技術為驅動，賦能物流管理手段、管理過程和管理技術的信息化、智能化發展［3］，為傳統物流業注入了新的活力。目前國內外學者對數字物流的研究主要集中于物流技術創新［4-5］、物流供應鏈優化［6］、物流結構升級［7］和物流數字化轉型［8-9］等層面，多在探究物流業與數字技術的融合及應用。同時，也有部分學者從物流投入、物流產出和物流數字化水平等維度對數字物流進行測度分析［10］，但大多圍繞核心城市和核心區域展開。因此，隨著數字技術的迭代升級和產業生命周期的不斷交替，現階段我國數字物流的整體發展水平、內部協調關系等有待進一步探究。

此外，在依靠數字技術實現動力變革和動能轉換的關鍵時期，如何保持區域經濟系統的穩定與持續發展，成為學術界關注的熱點問題［11］。在此背景下，區域經濟韌性成為探討區域經濟可持續發展的新思路。現有文獻針對區域經濟韌性的研究多聚焦于“均衡”視角［12］，強調系統回應外部擾動的抵御和調整能力［13］，然而橫向的危機挑戰疊加縱向的時序更迭會加劇經濟系統的復雜性和多樣性。故本文從“演化”視角出發［14］，認為區域經濟韌性是經濟系統面對外部沖擊時的抵御與恢復能力，或是通過適應性的結構調整消除路徑鎖定的能力，甚至是通過轉型升級邁向一個更優發展路徑的創新能力。

目前國內外學者針對數字物流與區域經濟韌性的研究多集中于物流發展與經濟增長的作用關系及協同評價上。如王軍和宋紀薇（2023）［15］通過分析物流業對經濟增長的影響效應，提出物流規模、物流效率和物流結構是影響經濟增長的重要因素；Guarnieri等（2020）［16］認為，逆向物流在循環利用、廢物處理等環節的改善能夠顯著推動巴西循環經濟的發展；張清華等（2023）［17］基于核密度估計方法，提出經濟增長對物流發展的促進作用更為明顯；徐超毅和李蘭（2023）［18］通過耦合協調模型提出長江經濟帶綠色物流與綠色經濟處于初級協調階段。綜上，盡管現有研究在物流發展與經濟增長兩者作用關系及協同評價上已取得了豐富成果，但在產業數字化轉型背景下，對數字物流發展與區域經濟韌性建設的相關性展開系統性探究較少。此外，既有研究在分析兩者協調水平時，多孤立分析外部系統或指標狀態，而缺少對物流系統和經濟韌性系統內部協調程度的探究。因此，有必要從內外部耦合視角對數字物流與區域經濟韌性協調水平進行定量研究。

鑒于此，本文將數字物流與區域經濟韌性納入同一研究框架，在梳理數字物流與區域經濟韌性耦合協調機理的基礎上，首先利用灰色關聯模型定量分析各指標之間的關聯特性，其次運用耦合協調模型分別測度數字物流子系統和區域經濟韌性子系統內部耦合協調水平，以及“數字物流—區域經濟韌性”復合系統的外部耦合協調水平，最后對耦合協調水平展開歷時性演變分析和聚類分析。本文對于擴充數字物流與區域經濟韌性的研究框架、豐富多系統協調評價領域的研究視角具有一定的理論意義。此外，從省域和區域層面深入闡釋協調現象背后的形成原因及存在的突出問題，為我國制定數字物流與區域經濟韌性協調發展機制提供實踐啟示。

二、數字物流與區域經濟韌性耦合協調機理

數字物流與區域經濟韌性是現代經濟體系的重要構成，兩者聯結耦合，共同折射出區域經濟發展的狀態和潛力［19-20］。一方面，數字物流是經濟高質量發展的衡量手段和實現路徑，是提升區域經濟韌性能力和空間的“驅動器”；另一方面，區域經濟韌性能夠促進資源流動，保障物流供給不斷鏈、不堵塞、不僵化，是推動數字物流循環暢通的“穩定器”（如圖1所示）。

隨著現代物流學理論的拓展延伸，數字物流基本內涵不斷疊加數字經濟、數實融合、數智賦能等因素，使數字物流的發展評價更注重區域經濟的規模擴張、資源融通及轉型升級。①數字物流促進經濟市場規模擴張。隨著物流數字化建設不斷加快，人工智能、云計算等信息技術的應用場景得以拓展，催生了如物流云服務、智能倉庫等商業模式。新興業態的出現打破行業壁壘并擴大經濟增長的規模和范圍［21］，為夯實區域經濟韌性根基不斷蓄勢賦能。②數字物流加速經濟資源融合流通。數字物流以技術驅動建立物流信息通暢渠道，發展“互聯網+”高效物流。對經濟來說，既能夠推動商貿流通業、零售批發業等行業的產業集聚與融合，增強社會生產力和綜合承載力；又能夠引領人力、技術等資源的循環流通，激發國民經濟的強大韌性與活力［22-23］。③數字物流推動經濟結構轉型升級。完善的數字物流系統將解決市場無序、供需失衡等現實問題，以創新驅動、轉型升級等調控措施切實促進經濟結構的調整優化和發展方式的有效轉變［24］，維系區域經濟韌性的協調性、回彈性，刺激經濟增長路徑更加合理化、高級化。

演化論視角下，區域經濟韌性建設多注重利用突發事件的沖擊勢能，激發經濟內生增長動能，為數字物流發展提供安全屏障、戰略導向和路徑創新。①區域經濟韌性為數字物流提供安全屏障。數字物流在為物流企業創造效益的同時，也會產生一些如數據安全、數據壟斷等問題［25］。因此，借助區域經濟韌性的強勁動力，能夠增強網絡安全態勢感知、監測預警和威脅處理能力，確保數字物流系統和設施安全有序運行。②區域經濟韌性為數字物流提供戰略導向。區域經濟韌性系統在具備足夠冗余性進行結構優化和內部調整時，可引導物流企業制定利于數字物流發展的規劃與策略［26］，如現代物流發展規劃、交通運輸標準體系建設指南等。新時代發揮區域經濟韌性戰略性導向作用，能夠引領數字物流發展穩健前行。③區域經濟韌性為數字物流提供路徑創新。盡管我國已基本消除絕對貧困現象，但長期以來的不平衡、不協調矛盾仍是制約我國物流業數字化轉型的重要因素［27］。亟須實施創新驅動發展戰略，推動產業鏈、創新鏈、資金鏈和人才鏈的深度融合［28］，提高經濟的創新轉型能力，從而倒逼數字物流生態鏈良性循環。

三、指標選取與模型構建

（一）指標選取與數據來源

1. 指標體系構建

本文秉承指標體系的系統性、科學性、可比性以及可獲得性等原則選取評價指標。數字物流評價層面，借鑒周楠等（2022）［29］、Duan等（2022）［30］、羅瑞和王琴梅（2022）［31］的研究，從物流投入能力、物流產出能力和物流數字化創新能力3個評價維度，共構建8項評價指標；區域經濟韌性評價層面，借鑒高粼彤等（2022）［32］、黃若鵬等（2022）［33］、張安偉和胡艷（2023）［34］的研究，從抵御與恢復能力、適應與調整能力以及創新與轉型能力3個評價維度，共構建9項評價指標（具體見表1所列）。

2. 數據來源

本文涉及的數字物流和區域經濟韌性評價指標數據主要來源于2013—2022年《中國統計年鑒》，對于個別缺失數據，采用插值法進行補充。鑒于西藏自治區及港澳臺地區統計數據缺失，未列入研究范疇。

（二）模型構建

1. 數據標準化

數據標準化可將原始數據的范圍映射到特定區間，以避免指標體系中量綱、數量級不統一的問題，使得不同數據之間具有可比性。因此，利用組間極值法對數字物流與區域經濟韌性協調發展評價指標體系中的原始數據進行標準化處理。

[X'ij]=[Xij-min XijmaxXij-minXij， "Xij為正向指標maxXij-XijmaxXij-minXij， "Xij為負向指標] （1）

其中：[Xij]表示第i（i=1，2，…，m）個指標的第j（j=1，2，…，n）期值；[Xij]是標準化處理后的數據。

2. 灰色關聯模型

灰色關聯分析較方差分析、回歸分析等方法而言，對樣本數據要求和限制較少，適用于處理多指標間影響因素不確定的問題，被廣泛應用于經濟學研究領域［35］。數字物流與區域經濟韌性各評價指標并非孤立存在，而是相互依存、相互影響的密不可分的整體。此外，由于所選取的指標數據維度有限，且多為非線性關系，故本文采用灰色關聯模型定量分析數字物流與區域經濟韌性各維度、各系統評價指標間的關聯程度。計算過程如下：

若各項指標的參考序列為[XT0[XT0=（x10，x20，…，xm0）T]，[xi0]=[maxi ][xij]]，則第j期的第i個指標[XTj=（x1j，x2j，…，xmj）T]為比較序列，與參考集[XT0]的關聯系數為：

[rij=miniminjxij-xi0+ρmaximaxjxij-xi0xij-xi0+ρmaximaxjxij-xi0] （2）

其中，分辨系數[ρ]取值為0.5，可得到評價指標體系的關聯矩陣[R（rij）m×n]。

此外，為反映各系統指標之間的灰色關聯程度，令[Y'k（t）]作為被解釋變量構成的參考序列，影響系統行為的解釋變量構成比較序列[X'i（t）（t=] 1，2，…，n，為期數），由此可計算出兩者的關聯系數為[γik]（[t]），則灰色關聯度為：

[ξik=1n∑nt=1γik（t）] （3）

借鑒崔宏凱等（2021）［35］的研究，將關聯度分為4種類型：（0.00，0.35］為低關聯；（0.35，0.65］為中等關聯；（0.65，0.85］為較高關聯；（0.85，1.00］為高關聯。

3.綜合評價模型

熵值法作為常用的多屬性決策分析方法，可自動計算權重且不需要主觀給定，同時計算結果穩定可靠，故本文利用熵值法對數字物流與區域經濟韌性協調發展評價指標的權重進行計算。此外，為更準確地描述數字物流與區域經濟韌性各維度的發展水平，利用加權平均法根據不同屬性的重要程度計算加權平均值作為各維度的綜合評價值。具體計算過程如下：

假設原有k個省份、n個省份的某項能力發展水平指標所構成（行i=1，2，…，k；列j=1，2，…，n）的數列[Xij]，計算數據的信息熵[Ej]：

[Ej=-1lnk∑ki=1PijlnPij] （4）

其中，

[Pij=X'ij∑ki=1X'ij] （5）

通過信息熵[Ej]，計算出各指標的權重[Wj]：

[Wj=Dj∑nj=1Dj] （6）

其中，

[Dj=1-Ej] （7）

根據權重，可得某省份某項能力的發展水平[E]：

[E=∑nj=1WjX'ij] （8）

4. 耦合協調模型

耦合協調模型包括耦合度和耦合協調度兩個基本度量指標。耦合度主要反映系統之間以及系統內部各要素之間相互作用的程度［10，17］；而耦合協調度則是測量各系統在發展過程中協調配合的程度，體現了系統間協調狀態的好壞［19］。耦合協調模型能夠考慮不同指標間的相互影響，避免了傳統的加權平均法和層次分析法在處理指標相關性問題時的不足，成為評價區域協調發展水平最為有效的模型［36］。故本文選擇耦合協調模型刻畫數字物流與區域經濟韌性各維度、各系統協調發展水平的演化規律。計算過程如下：

[C=n×E1×E2×...×EnnE1+E2+…+En] "（9）

[T=∑ni=1αiEi] （10）

[D=CT] （11）

其中：[C]表示耦合度，反映系統之間的相關性；[T]表示系統綜合分值，反映系統整體層面上的協同程度；[D]為耦合協調度，反映系統之間的發展及協調水平；[Ei]為第[i]個系統的發展水平綜合指數；[n為系統數量]；[αi]為分系統權重。各系統協同發展具有同等重要地位和作用，因此在計算2個或者3個系統之間耦合協調度時，權重系數分別取值1/2和1/3。借鑒李曉梅和崔靚（2022）［10］的研究，將耦合協調度進行區間劃分（見表2所列）。

四、實證結果與分析

（一）灰色關聯度分析

為定量分析各維度、各系統指標之間的相互關聯特性，識別影響數字物流發展、區域經濟韌性建設和兩者協調發展的關鍵性指標。本文基于2013—2022年中國30個省份面板數據，通過灰色關聯模型，得到微觀層面數字物流子系統各維度、區域經濟韌性子系統各維度和宏觀層面“數字物流—區域經濟韌性”復合系統指標間的灰色關聯度，計算結果見表3、表4和表5所列。

由表3可知，以物流投入能力（[A1]）各項指標作為被解釋變量，物流業固定資產投資額（[A11]）的灰色關聯度均值最大（0.729），公路里程（[A13]）的灰色關聯度均值最小（0.634），表明物流業固定資產投資額是影響物流投入能力的主要因素。從單項指標分析，物流產業增加值（[A22]）、貨運量（[A21]）和互聯網寬帶接入用戶數（[A31]）與物流投入能力（[A1]）各項指標的關聯度最高、解釋作用強，說明這三者對物流投入能力的貢獻度較大，是提升物流產業投入效率的關鍵因素。其中，物流產業增加值和貨運量有效反映出物流產業的發展狀態與運輸效率，能夠倒逼物流產業加大扶持力度，助力實現物流綜合效益的最大化。而互聯網寬帶通過提供網絡通道，促進信息技術與物流業的深度融合，為物流信息化和數智化發展提供有力支撐。以物流產出能力（[A2]）各項指標作為被解釋變量，物流產業增加值（[A22]）的灰色關聯度均值（0.688）大于貨運量（[A21]，0.683）。從單項指標分析，物流業固定資產投資額（[A11]）與物流產出能力（A2）各項指標的關聯度最高、解釋作用強，說明合理的固定資產投資是加強物流基礎設施建設和提高物流產出效率的重要支柱。固定資產投資不僅有效解決了物流企業融資難的問題，還能通過改善物流基礎設施和優化物流運作流程直接降低成本，從而增加物流產出效益。以物流數字化創新能力（[A3]）各項指標作為被解釋變量，電子商務銷售額（[A33]）的灰色關聯度均值最大（0.749），而有電子商務交易活動的企業數（[A32]）最小（0.725）。從單項指標分析，物流業固定資產投資額（[A11]）、公路里程（[A13]）與物流數字化創新能力（A3）各項指標的關聯度最高、解釋作用強，說明這兩者對物流數字化創新能力的引領作用最為明顯。有效的固定資產投資可以優化物流技術創新環境，為開展新型物流基礎設施建設提供資金支持，助推物流產業數字化轉型與業態升級。公路運輸具有彈性和便捷性，能夠有效解決傳統物流供需匹配效率低下、物流服務質量不佳等問題。此外，發展公路貨運對智能調度系統建設和載運裝備升級具有明顯助推作用，能夠有效推動交通運輸設施的數字化創新發展。

由表4可知，以抵御與恢復能力（[B1]）各項指標作為被解釋變量，人均GDP（[B11]）的灰色關聯度均值最大（0.780），失業率（[B13]）最小（0.655）。從單項指標分析，地方財政教育支出（[B32]）、財政自給水平（[B21]）和抵御與恢復能力（[B1]）各項指標的關聯度最高、解釋作用強，說明這兩者在助推區域經濟抵御沖擊和快速復原的作用較為顯著。通過教育事業發展提升人力資本質量，是縮小貧富差距、推進社會平等的重要手段，與長期經濟增長理論相一致。而財政自給水平側面反映經濟的平穩運行和社會的安定和諧，對創造具有抗壓性和復愈性的區域經濟發展環境產生重要影響。以適應與調整能力（[B2]）各項指標作為被解釋變量，社會消費品零售總額（[B22]）的灰色關聯度均值最大（0.787），財政自給水平（[B21]）最小（0.638）。從單項指標分析，失業率（B13）、地方財政教育支出（B32）和適應與調整能力（B2）各項指標的關聯度最高、解釋作用強，說明這兩者與區域經濟結構優化和調整密切相關。失業率是衡量區域經濟運行穩定水平的重要指標，不僅能優化人力資源配置，還能通過勞動力市場供求關系刺激經濟結構向著更加適應市場需求的方向調整和發展，從而維系區域經濟韌性的平穩性和協調性。此外，通過合理優化教育支出，可以實現產業勞動力類型和層次的最佳配置，對區域產業結構發展和優化升級具有重要推動作用。以創新與轉型能力（[B3]）各項指標作為被解釋變量，地方財政教育支出（[B32]）的灰色關聯度均值最大（0.819），而技術市場成交額（[B33]）最小（0.689），后者可能是制約創新與轉型能力發展的短板弱項。從單項指標分析，第三產業增加值占地區GDP比重（[B23]）、城鎮居民人均可支配收入（[B12]）和創新與轉型能力（B3）各項指標的關聯度最高、解釋作用強，說明這兩者是區域經濟創新與轉型的主要驅動因素。發展第三產業是促進中國市場經濟發展、優化社會資源配置的重要途徑，已成為推動區域經濟發展的重要動力之一。而人均可支配收入在拉動消費需求的同時，提高人民生活質量，激發企業創新活力，為經濟轉型發展提供強勁的動力源泉。

由表5可知，宏觀層面，數字物流與區域經濟韌性的灰色關聯度為0.545～0.858，處于中等關聯與高關聯之間，以較高關聯為主，占總指標數的61.1%。說明數字物流與區域經濟韌性發展關系密切，彼此間存在互相影響、互相制約的關系。在數字物流系統中，物流數字化創新能力（[A3]）與區域經濟韌性的灰色關聯度均值（0.712）高于物流投入能力（[A1]，0.666）和物流產出能力（[A2]，0.708），成為影響區域經濟韌性建設的重要因素，也從一定程度上說明，區域經濟韌性建設對物流產業的數字化創新能力具有高度依賴性。未來應從現代信息技術出發，賦能物流數字化創新建設，提升物流平臺的用戶體驗，激發區域經濟的強大韌性與活力。在區域經濟韌性系統中，適應與調整能力（[B2]）和數字物流的灰色關聯度均值（0.705）高于抵御與恢復能力（[B1]，0.624）以及創新與轉型能力（[B3]，0.631），表明區域經濟韌性系統的適應與調整能力對發展數字物流起到重要推動作用。數字經濟時代經濟結構的合理優化與調整，不僅可以推動國有經濟質效齊升，還可以穩定物流需求，助推物流產業向信息化、數字化方向發展。

（二）內外部耦合協調度分析

本文通過發展水平綜合評價模型和耦合協調模型分別計算2013—2022年我國數字物流子系統和區域經濟韌性子系統各維度發展水平綜合指數及其耦合協調度，結果見表6、表7所列。然后，分別將兩個子系統內部耦合協調度計算結果作為“數字物流—區域經濟韌性”復合系統中分系統的發展水平綜合指數，再次利用耦合協調模型計算復合系統的耦合協調度，并對復合系統協調情況進行歷時性演變分析，結果見表8所列。

由表6可知，2013—2022年，物流投入能力綜合指數由0.382下降至0.363，降幅約為5.0%；物流產出能力綜合指數由0.333提升至0.370，增幅約為11.1%；物流數字化創新能力綜合指數由0.188提升至0.237，增幅約為26.1%；變化幅度呈物流數字化創新能力gt;物流產出能力gt;物流投入能力的發展格局。這表明，物流數字化創新能力對促進數字物流子系統各維度協調發展的貢獻度最大，未來應注重物流管理過程、管理手段和管理技術的數字化建設，助推傳統物流向數字物流轉型。

數字物流子系統各維度之間的耦合度十年間均高于0.8，表明三者之間存在良好的耦合關系和互動效應。耦合協調度層面，由2013年的瀕臨失調（0.480）提高至2022年的勉強協調（0.509），表明我國數字物流子系統各維度耦合協調性趨穩向好。分階段來看，2013—2015年耦合協調度提升幅度最為明顯，約為6.9%，并且耦合協調度實現等級跨越。該階段物流企業數字化轉型的意識崛起和模式嘗試成為助推物流數字化創新能力綜合指數提升31.9%的主要因素，也成為促進三者耦合協調發展的關鍵動力。2016—2020年，耦合協調度表現為先下降再上升的發展趨勢。其中，2016 —2017年，由于上階段物流業高速發展也帶來了行業競爭混亂、物流企業“小、散、亂”等一系列問題，導致該階段物流投入能力和物流數字化創新能力均呈下降趨勢，耦合協調度出現約0.4%的降幅。而在2018—2020年，數字經濟的迅速發展成為物流企業降本增效、實現數字化轉型的重要推動力，助推了數字物流內部協調發展，因此在2020年耦合協調度出現最高值（0.517）。2021—2022年，耦合協調度出現約1.0%的下降，主要原因是受疫情影響，快遞停運、運輸受阻、員工人數銳減等極大摧殘了物流業的發展，致使物流投入能力、產出能力和數字化創新能力均出現不同程度的下降，三者沒有達到“良性共振”狀態。

由表7可知，2013—2022年，抵御與恢復能力綜合指數由0.262提升至0.304，增幅約為16.0%；適應與調整能力由0.362下降至0.357，降幅約為1.4%；創新與轉型能力由0.099提升至0.139，增幅約為40.4%；變化幅度呈創新與轉型能力gt;抵御與恢復能力gt;適應與調整能力的發展格局。雖然區域經濟韌性系統創新與轉型能力發展指數最低，但十年間其增長幅度遠高于抵御與恢復能力、適應與調整能力，從側面反映了我國區域經濟韌性系統的創新與轉型能力基礎弱但內生動力強、增速快，未來仍有較大發展空間。

從區域經濟韌性子系統各維度之間的耦合度可以看出，三者之間存在相互影響的耦合關系。耦合協調度由0.420提升至0.454，增幅約為8.1%，整體呈穩步上升態勢，表明我國經濟運行內在穩健性持續增強。分階段來看，2013—2016年，由于受金融危機和經濟下行壓力等因素的影響，區域經濟韌性子系統的抵御與恢復能力、適應與調整能力均呈現緩慢下降的趨勢，而創新與轉型能力增長也較為緩慢，導致該階段三者耦合協調發展幾乎處于停滯狀態。2017—2019年，我國區域經濟韌性建設速度明顯加快，主要得益于“十三五”發展規劃的制定，實施擴大內需戰略、堅持創新驅動發展、持續深化改革開放、全面推進鄉村振興等一系列政策紅利的不斷顯現，助推區域經濟韌性系統的抵御與恢復能力、創新與轉型能力不斷增強，耦合協調度增幅約為1.9%。2020—2022年，為緩解疫情期間經濟下行的壓力，積極響應政府的復工復產、擴大內需、消費提振等措施，該階段區域經濟韌性系統呈現強勁的復蘇態勢，進而帶動區域經濟發展逐漸步入正軌，該階段耦合協調度增幅最為明顯，約為3.2%。

由表8可知，2013—2022年，“數字物流—區域經濟韌性”復合系統耦合協調度總體均值穩定在0.654～0.679區間，處于初級協調階段，表明十年間我國數字物流與區域經濟韌性耦合協調發展較為穩定。依照耦合協調度變化的階段性特征劃分為三個時期：①2013—2015年耦合協調度提升最為明顯。該階段數字物流子系統各維度協調性的演化，助推了“數字物流—區域經濟韌性”復合系統協調水平快速提高。傳統物流業開始向以技術創新、轉型升級為主的模式轉變，在一定程度上促進了物流信息的循環暢通，為經濟良性發展提供了有力支持。②2016—2017年耦合協調度不增反減。該階段數字物流子系統和區域經濟韌性子系統協調性呈相反的演變趨勢。此外，尚不成熟的數字物流運作模式難以有效帶動區域經濟高質量發展，同時智能化程度較低的物流業轉型發展規避風險的能力也較為薄弱。因此，該階段兩者沒有達到互促共進的狀態。③2018—2022年耦合協調度穩步上升。隨著國民經濟步入新常態，國家應對結構調整、創新驅動、技術供給等問題的供給側結構性改革深入推進，一定程度上加速了數字產業化和產業數字化進程，使區域經濟韌性系統在面對外部沖擊時，能夠通過高效的信息處理與及時的創新轉型來應對風險，從而為區域經濟韌性的提升增勢賦能。因此，該期間數字物流與區域經濟韌性兩者之間的互促作用處于良性循環、不斷增強的階段。

（三）耦合協調度的聚類分析

本文基于2013—2022年“數字物流—區域經濟韌性”復合系統耦合協調度計算結果（見表8所列），以耦合協調度均值及其年均增長率兩大指標對中國30個省份進行聚類分析，如圖2所示。此外，就區域層面對中國七大區域耦合協調度情況作發展演變分析，見表9所列。

由圖2可知，30個省份中，位于第一象限的有江西省、安徽省、廣東省等21個省份，表明這些省份“數字物流—區域經濟韌性”復合系統耦合協調度均值處于協調狀態且耦合協調度保持持續增長水平。廣東省憑借九個國家物流樞紐，在交通、物流、跨境電商等方面發展較為迅速，加之互聯網技術優勢讓數字經濟成為廣東省主要的經濟發展方向，所以十年間其數字物流與區域經濟韌性耦合協調度穩居第一。位于第二象限的有青海省和海南省。青海省耦合協調度十年間均處于中度失調階段，排在最后一位，與地理位置和較低的物流運輸效率緊密相關。而海南省由于物流綜合性和系統性欠佳，信息技術發展和物流數字化建設相對落后，一定程度上制約了物流產出效率的提升。雖然青海省和海南省耦合協調度大多處于失調階段，但兩省耦合協調度均呈增長趨勢，未來發展潛力不容忽視。位于第三象限的只有寧夏回族自治區。寧夏回族自治區由于經濟發展水平相對落后，其物流基礎設施建設投入相對匱乏，同時由于缺乏新產業和新業態，因此該地區數字物流與區域經濟韌性耦合協調度尚處于失調階段且整體呈下降趨勢。位于第四象限的有黑龍江省、北京市、吉林省等6個省份。位于東北地區的吉林省，近年來電商企業的迅速發展有效帶動了當地經濟增長，數字物流與區域經濟韌性發展達到勉強協調階段。但長期的人才流失導致吉林省物流科技人才不足，物流數字化轉型較為困難，致使該省耦合協調度徘徊于低值區，未來應高度重視數字物流與區域經濟韌性的統籌協調發展。

由表9可知，“數字物流—區域經濟韌性”復合系統協調發展程度在七大區域呈現顯著分異特征，基于耦合協調度均值的排序為：華東gt;華中gt;華北gt;華南gt;西南gt;東北gt;西北。華東地區和西北地區的耦合協調水平在研究期間分別實現由中級協調向良好協調、瀕臨失調向勉強協調的等級跨越。說明這兩個地區在推動數字物流與區域經濟韌性協調發展方面成效顯著。其原因可能是，華東地區作為電商發展的聚集地，在產業發展和經濟條件上具有獨特優勢，具備較為完善的物流基礎設施，為實現數字物流與區域經濟韌性的協調發展提供了有力支撐。而西北地區由于受地理位置、人才資源等條件的限制，數字物流與區域經濟韌性耦合協調度在七大區域最低。但西部大開發的有序推進以及政府對西部地區基礎設施建設的資金和政策支持，對創造數字物流與區域經濟韌性協調共進的發展環境起到了重要推動作用。

五、研究結論與政策啟示

（一）研究結論

本文基于2013—2022年中國30個省份面板數據，實證研究了數字物流與區域經濟韌性之間的指標關聯特性和協調發展水平，具體結論如下：

第一，灰色關聯度分析顯示，各系統內部要素之間關聯程度均以較高關聯為主，證明了數字物流與區域經濟韌性之間存在著密切的聯系；同時，物流數字化創新能力的灰色關聯度最高，說明物流技術的創新與應用能夠有效帶動數字物流發展與區域經濟韌性建設。

第二，內外部耦合協調度分析顯示，區域經濟韌性子系統各維度發展水平和協調程度較低，未來仍需從創新與轉型能力方面持續推進區域經濟韌性建設；數字物流子系統內部協調程度實現由瀕臨失調到勉強協調的等級跨越；數字物流與區域經濟韌性總耦合協調水平呈現波動提升態勢。

第三，耦合協調度的聚類分析顯示，除青海、寧夏和海南外，其余省份數字物流與區域經濟韌性耦合協調度均已提升至協調階段。但區域層面耦合協調水平差異明顯，華東地區耦合協調水平較高，西北地區受交通條件、物流基礎設施建設的限制，耦合協調水平較低，協調發展機制有待完善。

（二）政策啟示

第一，適度超前建設數字基礎設施，助推物流技術創新與應用。實證顯示，物流數字化創新能力對數字物流發展和區域經濟韌性建設的貢獻度最大，因此需進一步優化數字技術的發展環境，加快物流數字化轉型進程。一方面，深入推進北斗、5G、車聯網、千兆光網等建設，同時前瞻布局6G、衛星互聯網等關鍵技術研究，為物流技術創新和發展構建良好的網絡基礎。另一方面，鼓勵物流發展龍頭企業組建創新聯合體，集聚產學研用資源，體系化推進倉儲、運輸、配送等領域技術攻關，加快顛覆性技術突破；同時開展數字倉庫、智慧物流園區等新一代物流設施的落地建設，助推物流產業技術創新與業態升級。

第二，培育壯大數字產業集群，推動區域經濟創新與轉型發展。中國區域經濟韌性的創新與轉型能力較薄弱，因此需要打造數字產業集群，拓展區域產業創新發展新空間。鑒于此，政府部門應制定數字產業發展專項政策，加大產業數字化和數字產業化推進力度，賦能傳統產業轉型升級，培育數字產業新業態、新模式。此外，打造數字產業園區并予以資金上的扶持，吸引優質數字產業特別是高新技術產業和現代服務業。同時，發揮數字產業集群的輻射效應，引導信息與技術的空間流動，推動數字產業的合理化、規范化發展，為區域經濟的創新與轉型蓄積新動能。

第三，實施區域差異化發展戰略，引導數字物流與區域經濟韌性協同發展。由于中國數字物流與區域經濟韌性總耦合協調水平在區域層面呈現顯著分異特征，因此需要因地制宜，采取不同措施差異化提升耦合協調水平。西北地區尤其是青海和寧夏，應著重補齊物流基礎設施建設短板，并在“東數西算”“數據援青”戰略的基礎上，進行數字技術創新與創新成果轉化，拓展數字經濟發展空間。東北地區應加快推進東北海陸大通道建設與區域產業融合發展，加強區域經濟互聯互通；同時高質量推動智慧口岸、跨境電商、數字貨運發展，助推區域經濟韌性耦合協調水平正向提升。華南地區應發揮廣東在互聯網技術層面的優勢，帶動海南物流信息平臺建設，完成數字物流業態升級，同時借助自貿港擴大對外貿易，形成區域競爭新優勢，推動數字物流與區域經濟韌性良性互動、協同發展。

六、研究不足與未來展望

本文仍存在一定的局限性，這些局限性正是未來研究的方向：

第一，指標處理層面，相較于物流投入和物流數字化創新，物流產出具有滯后性，但由于部分省份物流業指標數據暫未更新至2023年，因此并未對物流產出能力作滯后處理，未來研究可對物流產出指標數據作一年或兩年的滯后處理。同時，隨著數字物流的內涵界定不斷豐富，未來可考慮在數字物流評價指標選取上取得更大突破。

第二，研究方法層面，本文主要利用灰色關聯模型和耦合協調模型對數字物流與區域經濟韌性的內部關聯特性、耦合協調水平的演變趨勢和區域差異展開研究，并未對兩者協調發展的影響因素進行深入探討。未來研究可以利用障礙度模型、面板回歸模型等方法，進一步探討數字物流與區域經濟韌性協調發展的影響因素，并提出針對性意見。

第三，研究內容層面，本文在分析數字物流與區域經濟韌性兩者耦合協調水平時，并未深入探究數字物流對區域經濟韌性建設的賦能機制。未來研究可以從數字技術創新、產業結構升級等方面進一步剖析數字物流推動區域經濟韌性提升的內在機制，并從時間、空間兩個維度探究數字物流對區域經濟韌性建設的短期和長期溢出效應等。

參考文獻：

［1］洪銀興，任保平.數字經濟與實體經濟深度融合的內涵和途徑［J］.中國工業經濟，2023（2）：5-16.

［2］張樹山，谷城，張佩雯，等.智慧物流賦能供應鏈韌性提升：理論與經驗證據［J］.中國軟科學，2023（11）：54-65.

［3］王術峰，何鵬飛，吳春尚.數字物流理論、技術方法與應用——數字物流學術研討會觀點綜述［J］.中國流通經濟，2021，35（6）：3-16.

［4］東方.新發展格局下智慧物流產業發展關鍵問題及對策建議［J］.經濟縱橫，2021（10）：77-84.

［5］MIKL J，HEROLD D M，?WIKLICKI M，et al. The Impact of Digital Logistics Start-ups on Incumbent Firms：A Business Model Perspective［J］. The International Journal of Logistics Management，2020，32（4）：1461-1480.

［6］PAROLA F，SATTA G，BURATTI N，et al. Digital Technologies and Business Opportunities for Logistics Centres in Maritime Supply Chains［J］. Maritime Policy amp; Management，2021，48（4）：461-477.

［7］呂廣超，關忠良.數字物流體系結構研究［J］.數量經濟技術經濟研究，2003（8）：95-97.

［8］RAZA Z，WOXENIUS J，VURAL C A，et al. Digital Transformation of Maritime Logistics：Exploring Trends in the Liner Shipping Segment［J］.Computers in Industry，2023，145（1）：103811.

［9］陶鋒，王欣然，徐揚，等.數字化轉型、產業鏈供應鏈韌性與企業生產率［J］.中國工業經濟，2023（5）：118-136.

［10］李曉梅，崔靚.數字物流、區域經濟與碳環境治理耦合及影響因素——基于我國30個省級面板數據的實證檢驗［J］.中國流通經濟，2022，36（2）：11-22.

［11］BALLAND P A，BROEKEL T，DIODATO D，et al.Reprint of the New Paradigm of Economic Complexity［J］.Research Policy，2022，51（8）：104568.

［12］王永貴，高佳.新冠疫情沖擊、經濟韌性與中國高質量發展［J］.經濟管理，2020，42（5）：5-17.

［13］MARTIN R.Regional Economic Resilience，Hysteresis and Recessionary Shocks［J］.Journal of Economic Geography，2012，12（1）：1-32.

［14］唐任伍，李楚翹.中國經濟韌性的現實表征、動態演化與決定因素［J］.北京師范大學學報（社會科學版），2022（1）：23-35.

［15］王軍，宋紀薇.物流業對經濟增長與生態環境協調發展的影響研究［J］.北京交通大學學報（社會科學版），2023，22（1）：90-101.

［16］GUARNIERI P，CERQUEIRA-STREIT J A，BATISTA L C. Reverse Logistics and the Sectoral Agreement of Packaging Industry in Brazil Towards a Transition to Circular Economy［J］. Resources，Conservation and Recycling，2020，153：104541.

［17］張清華，于振山，郭蘭英.中國物流業與經濟高質量協調發展時空演化研究［J］.經濟問題，2023（2）：60-68.

［18］徐超毅，李蘭.長江經濟帶綠色物流與綠色經濟協調發展研究［J］.華東經濟管理，2023，37（7）：31-39.

［19］張林，姚進才，王欽，等.發展物流產業助推區域經濟增長的協同凝聚研究——基于國家物流樞紐城市面板數據［J］.城市發展研究，2021，28（5）：1-6.

［20］張明斗，代洋洋.“兩業”融合發展對區域經濟韌性的影響研究——基于先進制造業與現代服務業融合視角［J］.華東經濟管理，2023，37（4）：88-100.

［21］呂越，陳泳昌，張昊天，等.電商平臺與制造業企業創新——兼論數字經濟和實體經濟深度融合的創新驅動路徑［J］.經濟研究，2023，58（8）：174-190.

［22］王小波，孔莉霞.城市數字經濟發展對制造業集聚水平的影響［J］.經濟地理，2023，43（9）：131-138.

［23］黃勃，李海彤，劉俊岐，等.數字技術創新與中國企業高質量發展——來自企業數字專利的證據［J］.經濟研究，2023，58（3）：97-115.

［24］田秀娟，李睿.數字技術賦能實體經濟轉型發展——基于熊彼特內生增長理論的分析框架［J］.管理世界，2022，38（5）：56-74.

［25］韓文龍，晏宇翔，張瑞生.推動數字經濟與實體經濟融合發展研究［J］.政治經濟學評論，2023，14（3）：67-88.

［26］范合君，吳婷.數字化能否促進經濟增長與高質量發展——來自中國省級面板數據的經驗證據［J］.管理學刊，2021，34（3）：36-53.

［27］鄧創，曹子雯.經濟高質量發展視閾下我國區域協調發展的政策效應評估［J］.管理評論，2023，35（9）：13-25.

［28］胡甲濱，俞立平.創新韌性對高技術產業創新的影響機制與特征研究［J］.科技進步與對策，2022，39（2）：49-59.

［29］周楠，陳久梅，但斌，等.高質量發展下區域物流與區域經濟時空耦合及影響因素——以長江經濟帶為例［J］.軟科學，2022，36（10）：84-92.

［30］DUAN W，MADASI J D，KHURSHID A，et al. Industrial Structure Conditions Economic Resilience［J］. Technological Forecasting and Social Change，2022，183：121944.

［31］羅瑞，王琴梅.數字物流高質量發展水平區域差異及空間收斂性研究［J］.統計與決策，2022，38（17）：109-113.

［32］高粼彤，孟霏，田啟波.中國經濟韌性時空演化及影響因素研究——基于數字金融視角［J］.經濟問題探索，2022（8）：57-74.

［33］黃若鵬，劉海濱，孫宇，等.宏觀視角下黃河流域中下游經濟韌性的地區差異性研究［J］.宏觀經濟研究，2022（2）：155-166.

［34］張安偉，胡艷.中國市域經濟韌性結構分解與演變及其創新驅動機制［J］.經濟地理，2023，43（10）：23-33.

［35］崔宏凱，張林，王子健，等.物流產業發展和區域經濟增長的關聯效應研究——基于長江經濟帶三大都市圈的面板數據［J］.經濟問題，2021（3）：78-85.

［36］謝欣雨，王健.中國物流業與數字經濟融合水平的區域差異及動態演進［J］.調研世界，2023（2）：33-46.

［責任編輯：余 芳］