“一帶一路”節(jié)點城市的物流業(yè)影響因素分析

張亞飛

“一帶一路”節(jié)點城市的物流業(yè)影響因素分析

張亞飛

（鄭州工業(yè)應(yīng)用技術(shù)學(xué)院，河南鄭州451100）

2015年3月，西安、蘭州、西寧、重慶、成都、鄭州、武漢、長沙、南昌和合肥被圈定為一帶一路的內(nèi)陸節(jié)點城市，如何提高這十個節(jié)點城市物流業(yè)的發(fā)展水平，發(fā)揮其節(jié)點城市的關(guān)鍵作用，成為亟待解決的問題。首先分析了影響“一帶一路”十個內(nèi)陸節(jié)點城市物流業(yè)發(fā)展的主要因素，并建立相應(yīng)的評價指標體系；然后運用灰關(guān)聯(lián)分析法對節(jié)點城市物流業(yè)發(fā)展的影響因素進行定量分析，并進行關(guān)聯(lián)度進行排序；最后，分析各個因素對十個節(jié)點城市的影響并提出建議，以促進節(jié)點城市物流業(yè)的發(fā)展。

節(jié)點城市；灰關(guān)聯(lián)分析；物流業(yè)

一、引言

2015年3月28日，國家發(fā)展改革委、外交部、商務(wù)部聯(lián)合發(fā)布《推動共建絲綢之路經(jīng)濟帶和21世紀海上絲綢之路的愿景與行動》（簡稱“一帶一路的愿景與行動”），這份對外稱愿景，對內(nèi)稱規(guī)劃的文件，在第六章“中國各地方開放態(tài)勢”中，對各省份在“一帶一路”規(guī)劃中的定位予以明確。在規(guī)劃中，圈定了十個內(nèi)陸節(jié)點城市，西安、蘭州、西寧、重慶、成都、鄭州、武漢、長沙、南昌和合肥。而在這十個節(jié)點城市發(fā)揮其作用的過程中，物流的發(fā)展至關(guān)重要。本文將分析影響物流發(fā)展的關(guān)鍵因素，為促進節(jié)點城市物流業(yè)的發(fā)展提供對策和建議。

（一）節(jié)點城市物流業(yè)發(fā)展的影響因素

影響物流業(yè)發(fā)展的因素紛繁復(fù)雜。本文結(jié)合這十個節(jié)點城市的具體發(fā)展情況，以各個城市的物流業(yè)增加值作為衡量物流業(yè)發(fā)展的指標。然后，從資源因素和需求因素兩個角度建立針對物流業(yè)發(fā)展影響因素的指標體系[1]。

1.物流資源因素

物流資源因素又可稱為物流供給因素，包括運輸量資源和人力資源因素等等。其中運輸量資源是物流能力的綜合體現(xiàn)。由于物流業(yè)數(shù)據(jù)的缺乏，本文選取的指標來源于十個節(jié)點城市的統(tǒng)計年鑒或統(tǒng)計年報，數(shù)據(jù)均為2015年的年度數(shù)據(jù)。人力資源因素有普通高校在校學(xué)生數(shù)（X8）和職工平均工資（X9）作為衡量指標，普通高校在校學(xué)生衡量人才素質(zhì)，職工平均工資衡量用工成本。運輸量資源采用節(jié)點城市2015年的貨運量（X1）作為衡量指標。

2.物流需求因素

物流需求因素是促進物流業(yè)發(fā)展的動力，本文選用六個物流需求因素：進出口總額（X2）、社會消費品零售總額（X3）、地區(qū)生產(chǎn)總值（X4）、第三產(chǎn)業(yè)總值（X5）、工業(yè)總值（X6）、固定資產(chǎn)投資總額（X7）構(gòu)建指標體系。

二、灰關(guān)聯(lián)模型與數(shù)據(jù)分析

灰色系統(tǒng)理論是鄧聚龍教授于1982年提出的，灰色關(guān)聯(lián)度分析（Grey Relational Analysis）是灰色系統(tǒng)分析方法中的一種?；疑P(guān)聯(lián)度分析法是將研究對象及其影響因素的因子值視為一條線上的點，與待識別對象及影響因素的因子值所繪制的曲線進行比較，比較它們之間的貼近度，并分別量化，計算出研究對象與待識別對象各影響因素之間的貼近程度的關(guān)聯(lián)度，通過比較各關(guān)聯(lián)度的大小來判斷待識別對象對研究對象的影響程度[2]。

（一）確定反映系統(tǒng)行為特征的參考數(shù)列和影響系統(tǒng)行為的比較數(shù)列

本文運用貨運量、進出口總額、社會消費品零售總額、生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)總值、工業(yè)總值、固定資產(chǎn)投資總額、普通高校在校學(xué)生數(shù)、職工平均工資這9個比較序列與物流業(yè)增加值進行灰關(guān)聯(lián)分析。

本文根據(jù)西安、蘭州、西寧、重慶、成都、鄭州、武漢、長沙、南昌、合肥這十個節(jié)點城市2015年的統(tǒng)計數(shù)據(jù)，物流業(yè)發(fā)展水平及各影響因素指標的原始數(shù)據(jù)具體如表1所示：

表1 物流業(yè)發(fā)展水平及各相關(guān)影響因素原始數(shù)據(jù)

（二）對參考數(shù)列和比較數(shù)列進行無量綱化處理

由于系統(tǒng)中各因素的物理意義不同，有必要對數(shù)據(jù)進行無量綱化處理，所得結(jié)果見表2。

表2 無量綱化處理后的數(shù)據(jù)

（三）求參考數(shù)列與比較數(shù)列的灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)ξ（Xi）

每個比較數(shù)列與參考數(shù)列在各個時刻的關(guān)聯(lián)系數(shù)ξ（Xi）可由下列公式進行計算：

其中ρ為分辨系數(shù)，取值在0～1之間，通常取0.5。

利用關(guān)聯(lián)系數(shù)的計算公式求出每個關(guān)聯(lián)系數(shù)，得到關(guān)聯(lián)系數(shù)值，具體如表3所示：

（四）求灰色關(guān)聯(lián)度ri

關(guān)聯(lián)度ri可由如下公式進行計算：

ri值越接近1，則說明相關(guān)性越好。

計算相關(guān)影響因素與物流發(fā)展水平之間的灰關(guān)聯(lián)度并進行排序，具體如表4所示：

表3 關(guān)聯(lián)系數(shù)值

表4 節(jié)點城市各物流發(fā)展影響因素的灰關(guān)聯(lián)度

從節(jié)點城市物流業(yè)發(fā)展影響因素關(guān)聯(lián)度的分布可以看出，除了工業(yè)產(chǎn)值的關(guān)聯(lián)度比較低，僅為0.5973，其余八個因素的灰關(guān)聯(lián)度分布在0.9050-0.9533之間，說明這幾個影響因素的灰關(guān)聯(lián)度都比較高，且差距不大，表明各個影響因素對節(jié)點城市的物流發(fā)展影響力都比較強。不過，從關(guān)聯(lián)度排序中我們可以看出，普通高校在校學(xué)生人數(shù)、社會消費品零售總額、貨運量、第三產(chǎn)業(yè)總值、職工平均工資、固定資產(chǎn)投資總額、地區(qū)生產(chǎn)總值以及進出口總額對這十個節(jié)點城市的物流業(yè)發(fā)展影響較強，而工業(yè)總產(chǎn)值對節(jié)點城市物流業(yè)發(fā)展的影響力則比較弱。

三、結(jié)論

1.一帶一路節(jié)點城市的進出口總額和貨運量灰關(guān)聯(lián)度比較高，說明進出口業(yè)務(wù)和貨運量對于節(jié)點城市的物流業(yè)發(fā)展是很有利的。因此節(jié)點城市應(yīng)加強跨境貿(mào)易以及跨境物流的發(fā)展。但是這十個節(jié)點城市都位于內(nèi)陸，不利于對外交流，應(yīng)該進一步發(fā)展向外延伸的交通網(wǎng)絡(luò)，利用電子商務(wù)發(fā)展跨境貿(mào)易。例如加強節(jié)點城市航空港、國際陸港的建設(shè)，加強內(nèi)陸口岸與沿海、沿邊口岸通關(guān)合作，發(fā)展跨境貿(mào)易電子商務(wù)服務(wù)試點等。

2.從關(guān)聯(lián)度排序中可以看出，普通高校在校生數(shù)和職工平均工資的關(guān)聯(lián)度比較高，這說明在物流業(yè)的發(fā)展過程中，應(yīng)充分重視人力資源的作用，積極培養(yǎng)和引進先進的人才，通過物流人才帶動物流業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，帶動物流業(yè)的發(fā)展。

3.社會消費品零售總額的灰關(guān)聯(lián)度為0.9532，說明節(jié)點城市物流業(yè)在消費和流通領(lǐng)域的社會化程度較高，這幾個節(jié)點城市為直轄市或者是省會城市，人民消費能力相對比較強。尤其是隨著電子商務(wù)的發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)購物日益便利，極大程度上促進了節(jié)點城市物流業(yè)的發(fā)展。節(jié)點城市應(yīng)完善電子商務(wù)網(wǎng)絡(luò)，構(gòu)建健全的銷售渠道，刺激區(qū)域消費能力的提高[3]。

4.第三產(chǎn)業(yè)總值的關(guān)聯(lián)度大于工業(yè)產(chǎn)值的關(guān)聯(lián)度，說明第三產(chǎn)業(yè)比第二產(chǎn)業(yè)更能促進物流業(yè)的發(fā)展，而工業(yè)對于物流業(yè)的發(fā)展，依然還有很大的提升空間。政府應(yīng)該大力扶持第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，發(fā)揮工業(yè)在物流業(yè)的影響力，調(diào)整經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，加大工業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)在經(jīng)濟中的比重。

5.地區(qū)生產(chǎn)總值是反映地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的總體狀況最有力的指標，一般來說，經(jīng)濟越發(fā)達，對物流的需求就越旺盛；反之，就越小[4]。與北上廣等一線城市相比，這十個節(jié)點城市并不是經(jīng)濟發(fā)達的城市，因此地區(qū)生產(chǎn)總值對物流業(yè)的影響比較小。因此，節(jié)點城市應(yīng)重視總體經(jīng)濟的發(fā)展情況。

6.固定資產(chǎn)投資總額關(guān)聯(lián)度排名靠后，該項指標對節(jié)點城市物流業(yè)的發(fā)展影響相對較小。說明在固定資產(chǎn)投資中，物流領(lǐng)域的投資所占比重較小，并且固定資產(chǎn)投資的效率并不高。因此，應(yīng)加強對物流領(lǐng)域的固定資產(chǎn)的投資，積極引進先進的物流設(shè)施設(shè)備，這十個節(jié)點城市有必要加強在運輸線路、通關(guān)口岸等方面的合作。

通過以上分析，我們可以了解到貨運量、進出口總額、社會消費品零售總額、生產(chǎn)總值、第三產(chǎn)業(yè)總值、工業(yè)總值、固定資產(chǎn)投資總額、普通高校在校學(xué)生數(shù)、職工平均工資這9個影響因素對節(jié)點城市的影響都比較大。因此這十個內(nèi)陸節(jié)點城市應(yīng)抓住一帶一路這個難得的機遇，加大對物流人才、固定資產(chǎn)的投資，完善經(jīng)濟結(jié)構(gòu)，促進工業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，刺激消費，發(fā)展對外貿(mào)易，提高總體經(jīng)濟實力，促進物流業(yè)的發(fā)展。

[1]徐廣印，胡蓉博.物流能源消耗與區(qū)域經(jīng)濟相關(guān)指標的灰關(guān)聯(lián)分析[J].河南農(nóng)業(yè)大學(xué)學(xué)報，2007，42（6）：659-663.

[2]劉思峰，黨耀國，方志耕.灰色系統(tǒng)理論及應(yīng)用[M].北京：科技出版社，2004.

[3]謝林婕，彭建良.浙江物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響因素的灰關(guān)聯(lián)分析[J].浙江科技學(xué)院學(xué)報，2012，24（5）：356-360.

[4]李維國，王耀球，王靜.區(qū)域物流經(jīng)濟影響因素的灰關(guān)聯(lián)分析[J].物流工程與管理，2010，32（1）：1-3.

The Analysis of Influence Factors Industry of“The Belt and Road Initiative”Node Cities'

ZHANG Ya-fei
（Zhengzhou University of Industry Technology，Zhengzhou，Henan 451100）

In March 2015，Xi'an，Lanzhou，Xining，Chongqing，Chengdu，Zhengzhou，Wuhan，Nanchang and Hefei，Changsha inland city node for the delineation of the The Belt and Road，how to improve the development level of the ten node of city logistics industry，play a key role in the node of the city，has become an urgent problem.This paper first analyzes the main factors affecting the development of“The Belt and Road”ten inland city nodes of the logistics industry，and establish the corresponding evaluation index system；then using the grey correlation analysis of factors influencing the development of the logistics industry of city node method of quantitative analysis，and correlation sort；finally，analysis the influence of various factors on the ten a node of the city and puts forward some suggestions，in order to promote the development of city logistics nodes.

node cities；grey relational analysis；logistics industry

F72

A

1671－9743（2017）02－0033－03

2017-02-10

張亞飛，1989年生，女，河南新鄉(xiāng)市人，碩士，研究方向：物流管理。