我国物流业高质量发展水平测度与空间分布特征研究

作者简介:
孟勐珺,福州大学决策科学研究所博士研究生,研究方向:证据推理、数据包络分析;王应明(通讯作者),福州大学决策科学研究所教授,博士生导师,福州大学空间数据挖掘与信息共享教育部重点实验室教授,研究方向:证据推理、数据包络分析;叶菲菲,福建师范大学公共管理学院讲师,研究方向:证据推理、数据包络分析(福州 350108)。

原文出处:
工业技术经济

内容提要:

本文基于2015~2019年中国省域数据,建立物流业高质量发展评价指标体系,运用关联系数标准差测算指标权重,运用证据推理测度我国物流业发展水平,运用空间计量方法揭示空间分布特征及速度与质量之间的关系。结果表明:我国物流业高质量发展水平呈现稳步提升的态势;我国物流业高质量发展呈现非均衡性和稳定性;我国物流业于2019年步入“高质量-高速度”发展阶段。旨在为推动我国物流业高质量发展,促进形成强大国内市场提供可量化的参考依据。


期刊代号:F14
分类名称:物理管理
复印期号:2022 年 09 期

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      近年来,国际经济形势经历了飞速发展到增速缓慢的转变,我国经济发展受此影响,原有的依靠“要素投入、外需拉动、投资拉动、规模扩张”的增长模式不再适用[1],追求高质量发展是现阶段经济发展的目标所在[2]。此大背景之下,物流业作为支撑国民经济发展的基础性、战略性、先导性产业,其高质量发展是经济高质量的重要内容和推动力量。

      现有关于高质量的研究成果中,针对产业发展质量的涉及内涵阐释[3-6]、现状分析[7]、存在问题[8]、解决路径[9-11]。关于物流业高质量发展的则相对较少,涉及方法包括DEA数据包络分析法[12]、熵权-TOPSIS方法[13]、模糊物元模型[14,15]、熵权灰色关联度模型[16]。纵观上述成果,有关我国物流业高质量发展研究仍存在以下不足。

      (1)部分指标体系没有实现从“物流质量评价”向“物流高质量评价”的思想转换;(2)现有指标体系缺乏对于物流行业特殊性的描述指标;(3)部分研究以效率评价、全要素生产率测算代替高质量发展水平测度,存在以偏概全、信息丢失的问题;(4)研究方法较少关注发展质量在时空上的交互作用与变化趋势[17];(5)现有多指标信息的集成存在一定的主观性和随意性。

      本文在以往研究成果的基础上,对我国物流业高质量发展做出如下贡献:(1)提出物流业高质量发展的内涵;(2)从动力转换、环境升级、结构优化、网络布局、成果共享5个维度构建物流业高质量发展指标体系;(3)采用具有客观性并考虑整体性的关联系数标准差方法确定指标权重;采用证据推理模型进行多指标信息合成并测算我国各省(区、市)2015~2019年物流业高质量发展水平;(4)采用空间计量模型分析我国物流业高质量发展的空间演变和空间差异。

      1 物流业高质量发展的理论内涵

      本文认为物流业高质量发展是指动力转换为切入点对物流供给侧进行结构性改革,驱动营商环境升级,产业结构优化,设施设备完善,建成现代化物流体系,从时间和空间两个维度提升物流效用、物流质量、物流效率,最终达到服务实体经济、满足人民需要的目的。

      (1)动力变革是物流业高质量发展的源泉。根据投入产出理论、经济增长理论等,劳动、资本、技术是经济增长的源泉[1]。考虑到物流行业是资源密集型产业,故将土地和能源要素纳入投入范畴[18];(2)国内外环境是物流业高质量发展的保障。就内部环境而言,任何产业的发展壮大都离不开政府的支持。就外部环境而言,高质量发展的内涵之一是坚持更高层次和更高水平的对外开放[1];(3)结构优化升级是物流业高质量发展的着力点。高质量发展离不开均衡发展,国民经济重大比例关系要合理;同时,高质量发展需是城乡之间、区域之间的均衡发展[19];(4)服务实体经济是物流业高质量发展的落脚点。作为国民经济的支撑,物流业对实体经济方方面面具有带动作用。而物流网络则是物流业服务实体经济的桥梁;(5)满足人民日益增长的美好生活需要是物流业高质量发展的最终目的。物流业最直观的成果就是物流服务、快递服务、邮政服务、增值服务。考虑到物流业属于高排放高污染行业,实现绿色发展,为人民美好生活创造良好环境也应成为发展目的所在。

      2 物流业高质量发展评价指标体系构建

      基于上述对物流业高质量发展内涵的阐释,本文构建指标体系如表1所示。

      

      3 物流业高质量发展水平测度方法与结果

      3.1 物流业高质量发展水平测度模型

      (1)权重确定模型

      关联系数标准差方法是通过整合每个指标值的标准差与总体测度得分的关联系数来计算指标的权值[20,21],作为一种客观型赋权方法能够有效避免主观因素的影响,更加准确的反映权重与测度结果的关系[22-24]。具体计算步骤如下:

      

      

      (2)置信度确定与指标合成

      本文采用证据推理模型对指标进行信息融合[25,26]。

      

      转化后的分布式置信度记为:

      

      使用ER递归算法合成后指标的基本概率函数:

      

      其中合成后指标的置信度表示为:

      

      合成后指标的不确定部分置信度表示为:

      

      (3)发展水平计算

      将合成后的置信度转换为效用函数,最终得到综合效用值,即物流业高质量发展水平值[27]。转化过程如下:

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