物流业与金融业是我国经济运行中两个重要的服务行业，两者相互促进，互相影响。金融业能为物流业提供资金存贷、结算、划转等基础服务，同时也可为物流业提供投融资渠道和资金支持；物流业能为金融业提供坚实的产业基础和实业支撑，同时也可促使金融业衍生出新的业务模式，开发新的客户群体。物流业与金融业的相互促进、协调发展将是我国物流业转型升级的必然趋势。 2016年7月，国家发改委发布《“互联网+”高效物流实施意见》，明确提出要推进物流与金融等产业互动融合和协同发展；2017年8月，国务院印发《关于进一步推进物流降本增效促进实体经济发展的意见》，鼓励金融机构开发支持物流业发展的供应链金融产品和融资服务方案；2019年3月，国家发改委等24个部门联合发布《关于推动物流高质量发展促进形成强大国内市场的意见》，支持符合条件的物流企业发行各类债务融资工具，鼓励金融机构开发基于供应链的金融产品。这一系列政策的出台，表明政府已经意识到物流业与金融业协调发展的重要意义。 1 文献综述 关于物流与金融的协同关系研究，Huang F等[1](2007)认为物流业的发展需要金融的大力支持，而金融业的创新则取决于物流业的持续发展；Zhou S S和Yang L H[2](2012)基于产业融合理论，探讨物流业与金融业跨界融合的必要性和现实意义；Silvestro R和Lustrato P[3](2014)通过研究两家国际银行的案例，发现银行能够通过协调协作、信息共享等来支持供应链中的买方和供应商。 刘晓春等[4](2009)采用系统动力学模型研究了物流业与金融业协调发展的内在因果关系；刘皓天和彭志忠[5](2009)基于系统动力学模型研究了物流业与金融业协同关系，认为金融业对物流业的支持有利于两业的协调发展；丁永琦[6](2014)运用VAR模型研究了我国金融业发展对物流业的促进作用和影响机制；唐建荣等[7](2016)运用SVAR模型实证分析了我国物流业发展水平与金融业发展广度和深度的内生协调效率；唐建荣和姜翠芸[8](2017)基于哈肯模型研究了我国物流业与金融业协同发展的路径和演变规律，认为两业的协同水平整体已进入协作级阶段；张建军和赵启兰[9](2018)基于熵权的动态耦合协调度模型研究了我国物流业与金融业的协调发展关系。 戴志敏和郭露[10](2011)应用Logistics模型分析江西省11个城市的物流业与金融业之间的适配度，发现不同城市两业间的适配性存在较大差异；谌玲[11](2014)采用SVAR模型研究了河南省物流发展水平与金融发展深度和广度的内生协同机制；陈倩和汪传旭[12](2015)基于产业关联视角，运用直接消耗系数和中间投入度系数定量分析了广西物流业与金融业协同发展支持度问题；黄明凤和郭凯江[13](2017)应用综合指数模型和灰色系统预测模型分别测算和预测了新疆物流业与金融业的发展指数，并采用距离协调度模型测量两业协同发展程度；夏云鹏等[14](2018)采用VAR模型分析发现福建省物流业对金融业的发展存在单向促进关系。 从目前的研究看，国内外学者对物流业与金融业协调发展的研究主要从全国、单个区域和多个区域间的比较等角度展开分析，应用了系统动力学、Logistics模型、SVAR模型、VAR模型、哈肯模型等研究方法。与上述研究不同的是，本文从多维度构建物流业与金融业的指标体系，利用熵值赋权法确定各指标的权重，采用耦合协调度模型分别测算出2003～2017年我国物流业与金融业的耦合关联度和协调度，并在此基础上运用灰色关联度分析两者耦合效应中的主要影响因素，以期能为我国物流业与金融业的协调发展提供理论支持与政策建议。 2 模型构建 2.1 物流子系统与金融子系统指标体系构建 根据物流业与金融业之间多层面多维度的耦合与互动关系，围绕两业的内涵与特征，本文结合国内外相关学者的研究成果，同时考虑相关数据的可得性，从规模、效率与结构3个方面构建了两个子系统的指标体系，如表1所示。
对于物流子系统，物流业的规模是从量的角度来反映物流业的特征，主要选取物流业的就业人口数量、产值和货物运输量来衡量；物流业的效率是从质的角度，主要选取物流业的投入产出比、人均产值和货物周转量来衡量：物流业的结构选取铁路营业里程、公路里程和内河航道里程来衡量。 对于金融子系统，金融业的规模主要选取金融业就业人口数量、产值和社会融资规模来衡量；金融业的效率主要选取存贷比、金融业的投入产出比和人均产值来衡量：金融业的结构则选取股票市场总市值与银行贷款的比值和股票市场总市值与银行存款的比值来衡量。 2.2 熵值赋权法 通过熵值赋权法确定各个序参量的权重，一定程度上可以避免主观层面的影响。具体的计算过程如下： (1)设有m个待评方案，n个评价指标，则
为第i个方案的第j个指标的数值(i=1，2，…，m；j=1，2，…，n)； (2)由于各项指标的计量单位并不统一，需要对数据指标进行标准化处理： 正向指标：
