區(qū)域物流服務能力與經(jīng)濟發(fā)展水平的耦合度及其時空差異分析
——基于海西20個城市數(shù)據(jù)的實證研究

○范月嬌

(華僑大學 工商管理學院，福建 泉州362021)

一 文獻回顧與問題提出

(一)文獻回顧

在國內(nèi)外的文獻研究中沒有將物流能力與物流服務能力明確加以區(qū)分，但從物流業(yè)本身是生產(chǎn)性服務業(yè)的角度來講，它的服務能力高低直接影響著國民經(jīng)濟的生產(chǎn)、流通和消費的效率，因此，本文更趨向于物流服務能力提法，正如譚清美等認為物流能力是指物流供給主體提供物流服務的能力［1］ 22－24。關于物流服務能力的概念目前沒有統(tǒng)一的界定。如國外學者Donald J．Bowersox等認為物流能力是指對廠商能否在盡可能低的總成本下提供有競爭優(yōu)勢的顧客服務［2］。Keehung Lai則提出物流服務能力是物流服務提供商創(chuàng)造和配置資源來滿足客戶的物流需求，追求更好的服務績效的能力［3］ 385－399。國內(nèi)學者馬士華和孟慶鑫認為，所謂物流能力是指某特定的物流系統(tǒng)，從接受客戶需求、處理訂單、分揀貨物、運輸?shù)浇桓督o客戶的全過程中，在響應速度、物流成本、訂單完成準時性和訂單交付可靠性等方面的綜合反映［4］ 302－308。張廣勝認為區(qū)域物流能力是指在一定時期內(nèi)，區(qū)域內(nèi)物流供給主體通過有效、合理地組織和運用其物流系統(tǒng)內(nèi)部的各種資源向需求主體提供所需物流服務的綜合能力，它與區(qū)域物流系統(tǒng)的構成要素有著密切關系［］。在物流服務能力概念的界定基礎上，關于物流服務能力的進一步研究主要集中在兩個領域:其一主要是對企業(yè)和區(qū)域物流服務能力要素構成及評價方面的研究;其二，是對物流能力與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展關系量化研究。

對企業(yè)和區(qū)域物流服務能力要素構成及評價方面的研究，如全球物流研究團隊(World Class Logistics)探討了企業(yè)如何利用物流服務，比競爭對手更好持續(xù)滿足客戶期望，從而來實現(xiàn)競爭優(yōu)勢的，將物流能力歸納為定位能力、整合能力、敏捷能力和測量能力四個維度［6］;Zhao等人提出了四種與物流企業(yè)服務績效水平正相關的客戶導向的物流服務能力，即等級服務、關聯(lián)性、可靠性和靈活性［7］ 161－173。馬士華等從供應鏈的角度指出物流能力是由物流要素能力和物流運作能力綜合而成［8］ 107－112。閆秀霞從物流服務能力的定義入手，提出了一種新的小樣本情況下基于支持向量機的物流服務能力評價方法做能力兩方面進行評價［9］ 232－234。Zhang JJ從供應鏈的角度提出了物流服務能力的模糊評價模型［10］。李少蓉等認為物流服務能力的評價是一個多指標的綜合評價問題，該文章在構建企業(yè)物流服務能力評價指標體系的基礎上采用了熵權—雙基點方法進行了評價［11］ 37－41。陳皓等建立區(qū)域物流能力評價指標，利用因子分析法對安徽省各城市物流能力進行了評價［12］ 28－30，42。王小麗采用灰關聯(lián)理想方案決策方法在選擇多指標的基礎上對河南省各市區(qū)域物流能力的強弱次序進行了研究［13］ 42－44。

區(qū)域物流服務能力與區(qū)域經(jīng)濟關系的研究方面，如譚清美等以貨物周轉(zhuǎn)速度(單位時間內(nèi)的貨物周轉(zhuǎn)量)作為衡量區(qū)域物流能力的綜合指標，對江蘇省1998－2001年的物流能力和交通行業(yè)投資的關系進行了回歸分析，得到了相關關系［14］ 117－115。周泰等在研究區(qū)域經(jīng)濟與區(qū)域物流能力的作用關系時，將其分解成區(qū)域產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟與區(qū)域物流能力關鍵要素的作用關系，在選取測度區(qū)域物流能力關鍵要素作為控制變量基礎上，建立了區(qū)域物流能力與產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的灰色控制系統(tǒng)，并對江蘇省進行了實證分析［15］ 168－172。陳虎等以GDP和貨運量兩個變量分別代表區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展與物流能力，采用Granger因果關系檢驗方法對攀枝花地區(qū)做了實證研究，得出了攀枝花區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展是區(qū)域物流能力的原因的單向關系的結論［16］ 90－91。李全喜等分別構建區(qū)域物流服務能力和區(qū)域經(jīng)濟指標體系，基于全國省級面板數(shù)據(jù)，利用典型相關分析方法就二者的關系進行了研究，結果表明從全國層面看區(qū)域物流能力與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展高度相關［17］ 75－79。彭健采用模糊物元法和面板數(shù)據(jù)測算物流能力對區(qū)域經(jīng)濟增長支持狀況，研究結果表明物流能力對經(jīng)濟增長的整體貢獻力度較大，但地區(qū)間存在差距，呈現(xiàn)東中西部遞減的趨勢［18］ 59－63，75。劉林等從區(qū)域物流資源和區(qū)域物流效率兩個層面構建區(qū)域物流能力的指標體系;并利用我國省級區(qū)域面板數(shù)據(jù)，實證檢驗了區(qū)域物流資源、區(qū)域物流效率和經(jīng)濟增長之間的關系［19］ 46－49。

(二)問題的提出

綜上文獻分析可以發(fā)現(xiàn)，在區(qū)域物流服務能力構成要素或評價指標體系的構建研究中，多數(shù)忽視了物流信息溝通效率對物流服務能力的影響，且較少地采用綜合指標，甚至多數(shù)文獻以單一指標如貨運量、貨運周轉(zhuǎn)速度等來表征區(qū)域物流服務能力;而在區(qū)域物流服務能力與區(qū)域經(jīng)濟的關系方面的研究是近年頗受關注領域。其中，在研究內(nèi)容上主要探討以二者相互影響關系確定、物流服務能力對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展支持程度等方面，鮮有文獻深入研究二者之間的耦合度;在研究方法上多以灰色關聯(lián)度、回歸分析法、因果分析方法及相關性分析方法等量化研究二者之間的關系;在實證對象上主要分析全國或某個行政區(qū)域(如省或市)的層面，而鮮有從經(jīng)濟區(qū)域?qū)用嫜芯吭跁r間和空間維度上的發(fā)展趨勢和內(nèi)部差異特征，目前在區(qū)域經(jīng)濟一體化的發(fā)展戰(zhàn)略下，對此進行深入研究具有重要的現(xiàn)實意義。

本文認為區(qū)域物流系統(tǒng)是區(qū)域經(jīng)濟系統(tǒng)的重要組成部分，對區(qū)域經(jīng)濟系統(tǒng)的正常運行起著基礎性的支持作用。區(qū)域物流服務能力是反映區(qū)域物流系統(tǒng)對區(qū)域經(jīng)濟系統(tǒng)運行的支撐能力，可以理解為在一定時空環(huán)境下，有效、合理利用區(qū)域內(nèi)物流資源為區(qū)域經(jīng)濟流通提供物流服務的綜合能力。因此，對于區(qū)域物流服務能力的測度應站在對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展視角，運用人、財、物、信息等資源的綜合服務能力，特別是在現(xiàn)代物流環(huán)境下，物流信息的溝通會直接影響區(qū)域內(nèi)物流服務效率及經(jīng)濟流通效率;而區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展狀況不能簡單的以GDP為評價指標，應綜合考慮經(jīng)濟規(guī)模、經(jīng)濟效益、發(fā)展速度、產(chǎn)業(yè)結構等綜合評測。同時，相關文獻已驗證了區(qū)域物流服務能力的高低直接會影響到區(qū)域經(jīng)濟的流通效率及經(jīng)濟發(fā)展水平，因此科學測度二者之間的耦合度及其時空差異是非常重要的，可以為各個區(qū)域的經(jīng)濟合理發(fā)展提供參考依據(jù)。

基于此，本文首先分別構建對區(qū)域物流服務能力及區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平的綜合測度指標體系，然后以海峽西岸經(jīng)濟區(qū)(本文簡稱“海西”)為實證研究對象，選擇不同年份對海西區(qū)域內(nèi)各個城市的物流服務能力和經(jīng)濟發(fā)展水平進行綜合測度，并以綜合測度值為依據(jù)進一步計算二者之間的耦合度。

二 構建區(qū)域物流服務能力和經(jīng)濟發(fā)展水平指標體系

(一)測度區(qū)域物流服務能力的指標體系設定及思路

區(qū)域物流作為服務于區(qū)域經(jīng)濟生產(chǎn)、流通、消費的各個部門和環(huán)節(jié)的生產(chǎn)性服務業(yè)，對于區(qū)域經(jīng)濟的正常運作起著重要的支撐作用。因此本文衡量的區(qū)域物流服務能力指標主要是站在區(qū)域經(jīng)濟的大環(huán)境視角下，以區(qū)域物流組織利用哪些資源實現(xiàn)物流服務活動，并對區(qū)域的經(jīng)濟產(chǎn)生了多大貢獻為主導思路，文章在借鑒了相關文獻的基礎上，同時考慮信息技術應用于物流活動中對區(qū)域物流服務效率的整體提升作用，最終從三個維度確定區(qū)域物流服務能力的主要測度指標:區(qū)域物流服務在實現(xiàn)區(qū)域經(jīng)濟商品流通中的各種人、財、物方面的供給狀況;區(qū)域物流服務在運作中支持區(qū)域的商品流通量;區(qū)域物流服務中對區(qū)域的經(jīng)濟貢獻。此外，本文也考慮到各指標數(shù)據(jù)可以從現(xiàn)有統(tǒng)計資料中能獲得的，即依據(jù)指標可量化和可獲性原則，從宏觀層面構建區(qū)域物流服務能力綜合測度指標體系，如表1所示。

表1 區(qū)域物流服務能力評價指標體系

(二)測度區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平的指標體系設定及思路

區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平是一個綜合指標，不能僅僅依據(jù)GDP的高低進行判斷，而應該是區(qū)域各種經(jīng)濟指標的綜合反映。為此，本文結合相關研究，從區(qū)域經(jīng)濟規(guī)模、區(qū)域經(jīng)濟效益、區(qū)域社會再生產(chǎn)水平、區(qū)域經(jīng)濟增長速度及產(chǎn)業(yè)結構等幾個維度，構建區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平的綜合測度指標體系，如表2所示。

表2 區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平評價指標體系

三 海西物流服務能力與經(jīng)濟發(fā)展水平的綜合測度

(一)海西基本概況

“海峽西岸經(jīng)濟區(qū)”是以福建為主體，面對臺灣，鄰近港澳，北承長江三角洲，南接珠江三角洲，西連內(nèi)陸，涵蓋周邊，具有自身特點、獨特優(yōu)勢、輻射集聚的經(jīng)濟區(qū)域，是我國沿海經(jīng)濟帶的重要組成部分，在全國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展布局中處于重要地位。海西區(qū)域范圍:包括福建省全境九個城市以及浙江省三個城市(溫州市、衢州市、麗水市)，廣東省四個城市(汕頭市、梅州市、潮州市、揭陽市)，江西省四個城市(上饒市、鷹潭市、撫州市、贛州市)，共計20個城市。陸域面積約27萬平方公里，從海西經(jīng)濟區(qū)提出之年的2004年到2012年，海西GDP由11024.34億元增加到33661.92億元，年均增長14.9%。海西物流業(yè)增加值從2004年的819.1053億增長到2012年的1669.89億，年平均增長率為9.3%，都表現(xiàn)為快速增長特征。

(二)研究方法

對區(qū)域物流服務能力和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平通過建立綜合指標體系予以測度，構成該指標體系不僅指標多，而且一些指標之間往往存在較高的相關性。因此本文選擇利用因子分析法進行測度。

因子分析法是由心理學家Charles spearman和Karl Pearson于1904年提出的一種數(shù)據(jù)簡化的技術。因子分析法是將相關性較高、關系復雜的指標變量綜合成數(shù)量較少、關系簡單的綜合指標(即因子)，并展現(xiàn)出各因子與初始變量之間的關系［20］。由于因子分析法的理論已經(jīng)很成熟，其數(shù)學模型和研究步驟本文不再贅述。

(三)數(shù)據(jù)及來源說明

“海峽西岸經(jīng)濟區(qū)”在2004年1月初舉行的福建省十屆人大二次會議上首次被完整、公開地提出。2009年5月，國務院出臺了《關于支持福建省加快建設海峽西岸經(jīng)濟區(qū)的若干意見(國發(fā)〔2009〕》，標志著海峽西岸經(jīng)濟區(qū)建設進入了一個新的階段。2011年3月10日國務院批準了《海峽西岸經(jīng)濟區(qū)發(fā)展規(guī)劃》?；诖?，本文選取海西2004年、2008年和2012年20個城市的相關數(shù)據(jù)，主要用以測度海西的提出、到發(fā)展再到國務院政策的支持后至今三個重要年份的物流服務能力與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平的綜合狀況。

在表1的海西各城市的物流服務能力測度指標中，由于存在城市層面統(tǒng)計數(shù)據(jù)的可獲性問題，在運輸里程中沒有鐵路通車里程和內(nèi)河通航里程的相關統(tǒng)計數(shù)據(jù);此外郵路里程、電纜里程、機場貨物吞吐量和港口貨物吞吐量等指標數(shù)據(jù)也無法獲取。因此測度海西物流服務能力指標變量為表1中除上述指標外剩余的11個，測度海西經(jīng)濟發(fā)展水平的指標變量為14個。本文數(shù)據(jù)主要來自2005年、2009年和2013年的中國城市統(tǒng)計年鑒和中國區(qū)域經(jīng)濟統(tǒng)計年鑒，部分缺漏數(shù)據(jù)來自各城市相應年份的統(tǒng)計年鑒。

(四)測度過程及結果

本文對海西物流服務能力和經(jīng)濟發(fā)展水平利用采用SPSS17.0進行因子分析。由于數(shù)據(jù)龐大，限于篇幅，本文對相關原始數(shù)據(jù)及分析過程不再羅列，僅對關鍵檢驗和綜合測度結果進行表述和分析。

1．相關性和KMO檢驗及Bartlett球型檢驗

表3 海西經(jīng)濟發(fā)展水平指標變量的KMO檢驗及Bartlett球型檢驗

兩組指標變量在2004年、2008年和2012年三個年度中相關性計算結果表明絕大部分指標變量具有較高的相關性。同時進行KMO檢驗及Bartlett球型檢驗，檢驗結果由SPSS輸出，如表3所示。由表3檢驗結果可以發(fā)現(xiàn)KMO統(tǒng)計量均大于0.5，表明因子分析的效果比較好。同時，由Bartlett球形檢驗可知各指標變量的獨立性假設不成立，故用因子分析的適用性通過檢驗。

2．計算因子得分及綜合評價

測度海西物流服務能力的指標變量在三個年份計算得到前3個因子方差累計貢獻率分別達到了83.498%、86.155%和84.053%;海西經(jīng)濟發(fā)展水平的指標變量在這三個年份計算得到前3個因子方差累計貢獻率分別達到了85.234%、86.702%和85.875%。表明各指標變量信息丟失較少，因此分別選前三個因子描述各城市的物流服務能力和經(jīng)濟發(fā)展水平。

通過對初始因子載荷矩陣進行方差最大化正交旋轉(zhuǎn)后，獲得因子載荷矩陣，并對公因子命名。本文根據(jù)測度海西物流服務能力的因子載荷矩陣，分別對公因子命名為Fa1(物流供給因子)、Fa2(對經(jīng)濟貢獻因子)和Fa3(運輸支持因子)，對測度海西經(jīng)濟發(fā)展水平的公因子命名為Fb1(經(jīng)濟規(guī)模因子)、Fb2(經(jīng)濟效益因子)和Fb3(經(jīng)濟增長因子)，基于因子載荷矩陣建立因子模型，采用回歸法求出因子得分函數(shù)，SPSS輸出的三個年度的函數(shù)系數(shù)矩陣，如表4所示。

表4 因子得分系數(shù)

物流業(yè)增加值 0.152 0.204 0.023 0.110 0.189 －0.031 0.131 0.1 29 0.045郵政業(yè)務量 0.156 0.043 0.011 0.152 0.050 0.013 0.148 0.08 5 －0.299電信業(yè)務量 0.159 0.075 －0.106 0.129 －0.092 0.296 0.177 －0.104 0.095物流業(yè)增加值占GDP比重 0.032 0.450 －0.074 －0.030 0.412 0.009 －0.011 0.436 －0.064物流業(yè)增加值占第三產(chǎn)業(yè)增加值比重 0.004 0.427 －0.013 －0.076 0.402 0.056 －0.071 0.439 －0.033海西經(jīng)濟發(fā)展水平2004年 2008年 2012年Fb1Fb2Fb3Fb1Fb2Fb3Fb1Fb2Fb3 GDP 0.211 －0.065 －0.062 0.224 －0.091 －0.056 0.216－0.079 －0.056第二產(chǎn)業(yè)增加值 0.195 －0.030 －0.086 0.228 －0.081 －0.111 0.229－0.093 －0.118第三產(chǎn)業(yè)增加值 0.206 －0.081 －0.007 0.198 －0.071 0.000 0.178 －0.042 0.028財政收入 0.137 0.002 0.021 0.096 0.066 0.007 0.107 0.057 0.003社會消費零售總額 0.211 －0.070 －0.070 0.238 －0.154 0.038 0.228 －0.136 0.054 GDP增長率 －0.121 －0.010 0.568 0.005 0.048 －0.412 －0.047 0.158 －0.379人均GDP －0.001 0.207 －0.093 －0.033 0.246 －0.113 －0.052 0.259 －0.130人均財政收入 －0.088 0.278 －0.076 －0.113 0.295 －0.042 －0.116 0.291 －0.008人均消費零售總額 －0.036 0.240 －0.098 0.022 0.156 －0.001 0.010 0.162 0.058居民年均收入 －0.091 0.101 0.291 －0.098 0.138 0.255 －0.100 0.189 0.214固定資產(chǎn)投資 0.152 －0.060 0.108 0.136 0.022 －0.061 0.197 －0.067 －0.048人均固定資產(chǎn)投資 －0.108 0.254 0.048 －0.123 0.318 －0.093 －0.069 0.273 －0.091第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重 0.025 0.212 －0.275 0.077 0.094 －0.456 0.083 －0.021 －0.374第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重 0.045 －0.221 0.643 0.000 0.006 0.393 －0.020 0.068 0.355

設測度海西物流服務能力的指標變量為Xa，i，t(i=1，……，11為指標變量;t為年份)，測度海西經(jīng)濟發(fā)展水平的指標變量為Xb，j，t(j=1，……，14為指標變量;t為年份)，則海西物流服務能力和經(jīng)濟發(fā)展水平的綜合測度值的計算公式分別為(Ι)和(Π):

其中，F(xiàn)a，m，t和Fb，m，t分別為海西m(m=1，2，……20)城市在t年的物流服務能力和海西經(jīng)濟發(fā)展水平的綜合測度值;Wa1，Wa2，Wa3和Wb1，Wb2，Wb3分別為上述兩組的指標變量對應的權重，本文用各公因子對應的方差貢獻率表示，具體見表5。

表5 兩組指標變量的權重

結合公式(Ι)和(Π)和表5及相關指標變量相應年份的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，得出海西各城市三個年份的物流服務能力和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平的綜合測度值，見表6。

表6 綜合測度值及排序

由表6可以看出，從2004年到2012年，除了個別城市外，海西各城市的物流服務能力及經(jīng)濟發(fā)展水平總體趨勢上是在不斷提高，但是二者是否在不同的年份實現(xiàn)了協(xié)同發(fā)展?即研究區(qū)域物流服務能力是否滿足區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展需求或者滯后于經(jīng)濟發(fā)展;反過來，區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平是否帶動了物流服務能力的進一步提高或者經(jīng)濟發(fā)展水平較低造成物流服務能力的過剩等，這是本文需要進一步探討的問題。

四 海西物流服務能力與經(jīng)濟發(fā)展水平的耦合度測度

區(qū)域物流服務能力會直接影響到區(qū)域經(jīng)濟流通效率，反過來，區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平高低對區(qū)域物流服務能力提出不同的需求，可見二者之間存在相互影響、相互依賴和相互促進的耦合關系。因此要準確了解不同時空環(huán)境下二者的耦合程度，應對其進行量化研究，本文采用耦合度模型予以測度。

(一)耦合度研究的思路與方法

“耦合”是物理學的一個基本概念，是指兩個或兩個以上的系統(tǒng)或運動方式之間通過各種相互作用而彼此影響以至聯(lián)合起來的現(xiàn)象，是在各子系統(tǒng)間的良性互動下，相互依賴、相互協(xié)調(diào)、相互促進的動態(tài)關聯(lián)關系［］。因此，本文將區(qū)域物流服務能力和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平看成區(qū)域物流系統(tǒng)和區(qū)域經(jīng)濟系統(tǒng)之間的耦合現(xiàn)象，測度區(qū)域物流服務能力和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平的耦合度。

本文借鑒張亞斌耦合度(Coup ling Degree)測度模型［21］，結合本文的研究對象和含義，建立模型(Ⅲ):

其中，CDm，t表示區(qū)域內(nèi)m(m=1，2，……20)城市在t年的物流服務能力與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平耦合度，0＜CDm，t≤1，CDm，t越大，說明二者之間的協(xié)調(diào)性越大，反之則越小;Fa，m，t和Fb，m，t分別為海西m(m=1，2，……20)城市在t年的物流服務能力和海西經(jīng)濟發(fā)展水平的綜合得分值;k為調(diào)節(jié)系數(shù)，一般2≤k≤5，由于本文將區(qū)域物流服務能力和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平看成區(qū)域物流系統(tǒng)和區(qū)域經(jīng)濟系統(tǒng)之間的耦合現(xiàn)象，即是兩個系統(tǒng)之間耦合程度的度量模型，故k值取2。

(二)海西物流服務能力與經(jīng)濟發(fā)展水平的耦合度測度結果

根據(jù)耦合度模型(Ⅲ)，計算出海西20個城市物流服務能力與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平分別在2004年、2008年和2012年耦合度，如表7所示。

表7 海西20個城市物流服務能力與經(jīng)濟發(fā)展水平的耦合度

五 海西物流服務能力與經(jīng)濟發(fā)展水平耦合度的時空差異分析

根據(jù)表7結果，本文從時間和空間兩個維度對海西物流服務能力與經(jīng)濟發(fā)展水平耦合度的差異進行分析。

(一)時間維度的差異分析

圖1 時間維度差異

圖1顯示了不同年份海西各城市物流服務能力與經(jīng)濟發(fā)展水平的耦合度趨勢。

首先，從總體趨勢看，在2004年、2008年、2012年的平均耦合度分別為0.1643、0.7402、0.7998，即表現(xiàn)為逐步提高的趨勢。結合圖1可以看出，從2004年到2008年，耦合度總體上有了大幅度的提高，而從2008年到2012年則趨于緩慢、平穩(wěn)提高。

其次，從局部趨勢來看，福建省內(nèi)除龍巖、寧德2個城市以外的其余7個城市以及溫州、衢州、麗水、鷹潭、汕頭、潮州6個城市從2004年到2012年的耦合度都表現(xiàn)為持續(xù)提高的趨勢，這表明物流服務能力和經(jīng)濟發(fā)展水平逐步走向一種協(xié)同發(fā)展狀態(tài);而龍巖、寧德、贛州、撫州、上饒、梅州和揭陽7個城市從2004年到2008年耦合度有明顯提高，而到2012年略有下降趨勢。結合表6中2008年到2012年區(qū)域物流服務能力與經(jīng)濟發(fā)展水平的綜合測度值發(fā)現(xiàn)，其中龍巖、寧德和揭陽3個城市的物流服務能力有所下降，而其經(jīng)濟發(fā)展水平均在平穩(wěn)提高;贛州、撫州、上饒3城市的物流服務能力增長幅度明顯快于其經(jīng)濟發(fā)展水平;而梅州市的物流服務能力有所提高，但經(jīng)濟發(fā)展水平卻有所下降。上述現(xiàn)象表明區(qū)域物流服務能力發(fā)展滯后或者快于區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平，都會造成物流服務能力不能滿足區(qū)域經(jīng)濟流通需求或物流服務資源的過剩，因而會表現(xiàn)出二者之間發(fā)展的不協(xié)調(diào)，即耦合度下降的現(xiàn)象。

(二)空間維度的差異分析

利用Geoda1.4.6對海西各城市三個年度的物流服務能力與經(jīng)濟發(fā)展水平的耦合度做了四分位圖，如圖2所示，用以反映當年耦合度內(nèi)部差異特征。

圖2 空間維度差異

從圖2a來看，2004年，海西北部的南平、寧德、衢州和上饒4個城市及南部梅州市的物流服務能力與經(jīng)濟發(fā)展水平的耦合度相對較高，但總體耦合度不大，最高的梅州市只有0.7563;而沿海其他城市物流服務能力與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平表現(xiàn)出了明顯的不協(xié)調(diào)狀態(tài)，最低的泉州市的耦合度僅為0.0006。

從圖2b來看，到了2008年，海西整個區(qū)域的物流服務能力與經(jīng)濟發(fā)展水平的耦合度有大幅上升，相較于2004年，耦合度在空間上也有明顯的變化，主要表現(xiàn)為海西的西部和西南部較高，最高的贛州市達到了0.9998;而沿海的各城市耦合度較低，特別是福州、廈門、泉州、溫州等經(jīng)濟較發(fā)達的城市的耦合度都在0.6左右。

從圖2c來看，相較于2008年，在2012年海西中部及沿海部分城市的物流服務能力與經(jīng)濟發(fā)展水平的耦合度都明顯有所提高，大部分城市達到0.8以上，但是沿海大部分城市依然相對較低，如溫州、福州、廈門、莆田及泉州均在0.65以下。

從上述三個年份各城市耦合度的空間差異來看，總體上中西部偏高，沿海偏低。結合實際可以發(fā)現(xiàn)，中西部即使耦合度較高，也可能是區(qū)域較低發(fā)展水平上的一種協(xié)同狀態(tài)，例如，2012年的區(qū)域物流服務能力和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平在海西地區(qū)排名中，鷹潭市分別列14和20位，潮州市分別列18和19位，即都為海西發(fā)展較落后的城市，但兩城市二者的耦合度為0.95以上;而海西沿海城市正好是其經(jīng)濟發(fā)展較快的地區(qū)，雖然在各項物流政策和基礎設施投入下使物流服務能力得到了明顯的提升，但可以看出區(qū)域物流服務能力還沒有較好地適應經(jīng)濟發(fā)展需求，還需要逐漸發(fā)展，促使二者在相互依賴、相互促進中走向高發(fā)展水平的協(xié)同狀態(tài)。

六 結論與政策建議

區(qū)域物流服務能力與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平之間存在相互影響、相互依賴、相互促進的耦合關系，對二者關系的量化，可以精確地反映出他們之間的協(xié)調(diào)程度，也可以為區(qū)域經(jīng)濟政策提供決策依據(jù)，基于此目標，文章主要做了三個層次的工作，第一，建立評價指標體系。即分別建立了區(qū)域物流服務能力和經(jīng)濟發(fā)展水平的綜合測度指標體系，并選擇海西20個城市2004年、2008年和2012年三個重要發(fā)展年份的數(shù)據(jù)，利用因子分析法獲得相應年份各城市的綜合測度值。第二，耦合度計算。基于綜合測度值，利用耦合度模型計算出了這三個年份海西區(qū)域物流服務能力和經(jīng)濟發(fā)展水平耦合度。第三，時空差異分析。文章采用可視化的方式，從時間維度和空間維度對其耦合度的差異進行了詳細地分析，文章的研究結果表明，從時間維度看，2004年、2008年、2012年的平均耦合度分別為0.1643、0.7402、0.7998，總體上從不協(xié)同向協(xié)同方向發(fā)展;從空間維度看，三個年度海西內(nèi)部差異明顯，其中2004年表現(xiàn)為中部的耦合度相對較高;2008年，總體耦合度明顯提升，但內(nèi)部特征發(fā)生了變化，表現(xiàn)為西部和西南部耦合度相對較高，東部較低;2012年大部分城市的耦合度都在0.8以上，區(qū)域內(nèi)部相比較而言還存在差異，中部耦合度相對最高，東部依然相對較低。

由此給區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展政策的建議是:第一，區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展政策制定應以科學的數(shù)據(jù)為依據(jù)，不能僅從表象上判斷，例如前文中分析鷹潭市和潮州市低水平協(xié)同現(xiàn)象;第二，區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展處于一個動態(tài)系統(tǒng)中，其區(qū)域物流服務能力和區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平因時間變化而存在明顯的差異，二者之間的耦合度也因此不斷變化，如圖2的三個年份的空間分布差異明顯;第三，經(jīng)濟區(qū)域內(nèi)部的差異存在是必然的，但要準確反映出差異值及其特征需要進行量化研究，從而為決策者提供科學依據(jù)，使其準確判斷應該投入的方向及投入規(guī)模，才能制定出因地制宜的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展政策，使區(qū)域經(jīng)濟處于良性發(fā)展中。

［1］ 譚清美，馮凌云，葛 云．物流能力對區(qū)域經(jīng)濟的貢獻研究［J］．現(xiàn)代經(jīng)濟探討，2003，(8)．

［2］ Donald J．Bowersox，David J．Closs．Logistics Management:The Integrated Supply Chain Process［M］．New York:McGraw－Hill，2009．

［3］ Kee－h(huán)ung Lai．Service capability and performance of logistics service providers［J］．Transportation Research，2004，(5)．

［4］ 馬士華，孟慶鑫．供應鏈物流能力的研究現(xiàn)狀及發(fā)展趨勢［J］．計算機集成制造系統(tǒng)，2005，11(3)．

［5］ 張廣勝，區(qū)域物流能力發(fā)展差異研究［J］．價格月刊，2013，(11)．

［6］ Michigan State University's Global Logistics Research Team．World Class Logistics:The Challenge of Managing Continuous Change［R］．Oak Brook，IL，1995．

［7］ Zhao M，Theodore P S．Interactions between operational and relational capabilities in fast food service delivery［J］．Transportation Research Part E，2003，39(2)．

［8］ 馬士華，陳習勇．供應鏈環(huán)境下的物流能力構成及其特性研究［J］．管理學報，2004，1(1)．

［9］ 閏秀霞．物流服務能力的支持向量機評價［J］．生產(chǎn)力研究，2006，(10)．

［10］ Zhang JJ．Research on Supply－Chain－Based Logistics Service Capability by Combination Weighting Method and Fuzzy VIKOR Algorithm［C］．2009 International Conference on Measuring Technology and Mechatronics Automation．2009

［11］ 李少蓉，趙啟蘭．基于熵權—雙基點的物流服務能力評價［J］．北京交通大學學報:社會科學版，2010，(2)．

［12］ 陳 皓，朱洪興，郟競鵬．基于因子分析法的安徽物流能力的研究分析［J］．商業(yè)經(jīng)濟，2011，(9)．

［13］ 王小麗．基于灰關聯(lián)理想方案決策的區(qū)域物流能力評價［J］．統(tǒng)計與決策，2013，(16)．

［14］ 譚清美，葛 云．區(qū)域物流投資彈性研究［J］．河海大學學報:自然科學版，2004，32(l)．

［15］ 周 泰，王亞玲，葉懷珍．區(qū)域物流能力與產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟的灰色控制系統(tǒng)［J］．武漢理工大學學報，2009，(10)．

［16］ 陳 虎，楊勇攀．區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展與物流能力因果關系的實證檢驗［J］．統(tǒng)計與決策，2010，(9)．

［17］ 李全喜，金鳳花，孫磐石．區(qū)域物流能力與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的典型相關分析——基于全國面板數(shù)據(jù)［J］．軟科學，2010，(12)．

［18］ 彭 健．區(qū)域經(jīng)濟增長的物流能力支持研究［J］．預測，2011，30(5)．

［19］ 劉 林，吳金南．區(qū)域物流能力影響經(jīng)濟增長的過程機制研究［J］．統(tǒng)計與決策，2012，(12)．

［20］ Brown T A．Confirmatory factor analysis for applied research［M］．New York:Guilford Press，2006．

［21］ 張亞斌．中國所有制結構與產(chǎn)業(yè)結構耦合研究［M］．北京:人民出版社，2001．