基于序參量的汽車制造產(chǎn)業(yè)集群與區(qū)域物流發(fā)展協(xié)同分析

牟能冶，張 伊，謝楚楚，劉 渝

（1.西南交通大學(xué) 交通運輸與物流學(xué)院，四川 成都 610031；2.西南交通大學(xué) 綜合交通運輸智能化國家地方聯(lián)合工程實驗室，四川 成都 610031；3.成都鐵路局，四川 成都 610081）

基于序參量的汽車制造產(chǎn)業(yè)集群與區(qū)域物流發(fā)展協(xié)同分析

牟能冶1，2，張 伊1，2，謝楚楚1，2，劉 渝3

（1.西南交通大學(xué) 交通運輸與物流學(xué)院，四川 成都 610031；2.西南交通大學(xué) 綜合交通運輸智能化國家地方聯(lián)合工程實驗室，四川 成都 610031；3.成都鐵路局，四川 成都 610081）

利用協(xié)同學(xué)理論和序參量原理，構(gòu)建協(xié)同度模型對汽車制造產(chǎn)業(yè)集群與區(qū)域物流發(fā)展協(xié)同有序度進(jìn)行衡量。在此基礎(chǔ)上，將其運用于不同地域進(jìn)行橫向?qū)Ρ龋孕屡d汽車制造產(chǎn)業(yè)集群成都市龍泉驛區(qū)和集群發(fā)展較為成熟的重慶市、沈陽市為例，對測算結(jié)果進(jìn)行了分析，并得出參照對象的選擇需依據(jù)評價對象實際情況決定等結(jié)論，為龍泉驛區(qū)汽車制造產(chǎn)業(yè)集群未來的發(fā)展提出參考性建議。

汽車制造產(chǎn)業(yè)集群，區(qū)域物流；協(xié)同；序參量

1 引言

汽車工業(yè)作為我國國民經(jīng)濟(jì)支柱性產(chǎn)業(yè)，對推動經(jīng)濟(jì)平穩(wěn)增長起著重要作用。根據(jù)中國汽車工業(yè)協(xié)會統(tǒng)計，2016年我國汽車產(chǎn)銷均超2 800萬輛，對經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)率達(dá)4.5％，約占經(jīng)濟(jì)總量2％左右?；谝?guī)模經(jīng)濟(jì)和集約效應(yīng)，越來越多的汽車制造業(yè)利用產(chǎn)業(yè)共性和互補(bǔ)性在一定地理區(qū)域內(nèi)集聚形成產(chǎn)業(yè)集群。目前全國已形成東北老工業(yè)集群區(qū)、長三角集群區(qū)、京津集群區(qū)、珠三角集群區(qū)、中部集群區(qū)和西南集群區(qū)。汽車制造集群產(chǎn)業(yè)鏈長、關(guān)聯(lián)度高，從原材料、零部件到整車出廠的過程將產(chǎn)生大量物流活動，集群發(fā)展能否得到與之匹配的物流服務(wù)顯得尤為重要。專業(yè)化和規(guī)?；奈锪鞣?wù)不僅會帶動區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，而且將為汽車制造產(chǎn)業(yè)集群提供基礎(chǔ)性支撐支持平臺。同時從系統(tǒng)理論出發(fā)，汽車制造產(chǎn)業(yè)集群與區(qū)域物流之間的發(fā)展是否協(xié)調(diào)，將在一定程度上影響該區(qū)域經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)整體的產(chǎn)出和效率，進(jìn)而影響區(qū)域整體競爭力的提高。因此對汽車制造產(chǎn)業(yè)集群的發(fā)展情況和區(qū)域物流的物流協(xié)同狀態(tài)進(jìn)行定量分析，橫向?qū)Ρ炔煌l(fā)展階段的汽車制造產(chǎn)業(yè)集群與區(qū)域物流的協(xié)同情況，對于進(jìn)一步把握區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展方向有重要的現(xiàn)實意義。

作為協(xié)同學(xué)三大基本原理之一，序參量是指源于系統(tǒng)內(nèi)部，描述系統(tǒng)整體行為的宏觀參量[1-3]，在系統(tǒng)演化中起著重要作用，反映系統(tǒng)狀態(tài)的有序程度和結(jié)構(gòu)[4-5]。用以描述區(qū)域經(jīng)濟(jì)子系統(tǒng)之間協(xié)同演化的規(guī)律，構(gòu)建協(xié)同有序度模型，有廣泛的應(yīng)用。曹林峰[6]等曾運用于汽車產(chǎn)業(yè)集群與區(qū)域物流協(xié)同度測算，王偉[7]等利用并定義了區(qū)域物流——經(jīng)濟(jì)復(fù)合系統(tǒng)協(xié)調(diào)度模型，張建升[8]等用其構(gòu)建了區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度模型。但大多數(shù)學(xué)者均從單一地域出發(fā)基于時間變化得出結(jié)論，缺乏對同一體系不同區(qū)域表現(xiàn)的對比分析。本文利用序參量原理，對不同發(fā)展階段的汽車制造產(chǎn)業(yè)集群與區(qū)域物流協(xié)同發(fā)展進(jìn)行對比，以汽車制造產(chǎn)業(yè)集群歷史較早的重慶市和沈陽市汽車產(chǎn)業(yè)集群與新興的龍泉驛區(qū)汽車產(chǎn)業(yè)集群進(jìn)行橫向比較，為龍泉驛區(qū)今后的集群發(fā)展提供參考性建議。

2 汽車制造產(chǎn)業(yè)集群與區(qū)域物流發(fā)展協(xié)同分析

2.1 序參量指標(biāo)選擇

協(xié)同學(xué)認(rèn)為，屬性不同且自發(fā)運動的各個系統(tǒng)，在整體環(huán)境中存在相互合作且相互影響的關(guān)系[9]。而系統(tǒng)由無序走向有序的演變過程中，處于支配地位的序參量起著重要作用，促進(jìn)子系統(tǒng)的協(xié)同發(fā)展[10]。因此，序參量指標(biāo)的選擇不僅要體現(xiàn)系統(tǒng)的本質(zhì)特征，還需遵循科學(xué)性、可行性和層次性等原則[11]。結(jié)合汽車制造產(chǎn)業(yè)的特點和集群發(fā)展規(guī)律，選擇衡量集群產(chǎn)出和效益的汽車工業(yè)總產(chǎn)值、汽車工業(yè)增加值、汽車產(chǎn)量、汽車工業(yè)企業(yè)利潤總額4個指標(biāo)作為序參量[12]；結(jié)合區(qū)域物流發(fā)展現(xiàn)狀和規(guī)律，選擇影響物流業(yè)發(fā)展的交通運輸倉儲和郵政業(yè)增加值、貨物周轉(zhuǎn)量、貨物運輸量、貨物進(jìn)出口總額4個指標(biāo)作為序參量[13]。

2.2 協(xié)同度模型

2.2.1 有序度分析。構(gòu)建汽車制造產(chǎn)業(yè)集群產(chǎn)能子系統(tǒng)的序參量P=(P1,P2,...,Pm)。其中P1,P2,...,Pk為正向指標(biāo)，與產(chǎn)能子系統(tǒng)有序度正相關(guān)，值越大表明系統(tǒng)有序度越高；Pk+1,...,Pm是逆向指標(biāo)，與產(chǎn)能子系統(tǒng)有序度負(fù)相關(guān)，值越大表明系統(tǒng)有序度越低。根據(jù)協(xié)同學(xué)原理，建立子系統(tǒng)序參量分量的有序度u(Pi)i∈[1,m]。因Pi=(pi1,pi2,...pij)T，其中j∈[1,n]，≤pij≤（α 和 β為系統(tǒng)穩(wěn)定臨界點的上下限值），得第j年汽車產(chǎn)業(yè)集群產(chǎn)能子系統(tǒng)序參量分量的有序度：

序參量P對汽車制造產(chǎn)業(yè)集群產(chǎn)能子系統(tǒng)有序度的總貢獻(xiàn)通過對u(Pi)的集成實現(xiàn)。本文采用線性加權(quán)求和法，即：

同理可得區(qū)域物流產(chǎn)能子系統(tǒng)的序參量Q=(Q1,Q2,...,Qm)，而 Qi=(qi1,qi2,...,qij)T，其中j∈[1,n]，，得第j年區(qū)域物流產(chǎn)能子系統(tǒng)序參量分量的有序度：

序參量Q對區(qū)域物流產(chǎn)能子系統(tǒng)的有序度總貢獻(xiàn)：

2.2.2 權(quán)重分析。權(quán)重θi的確定采用關(guān)聯(lián)矩陣賦權(quán)法，以ril表示子系統(tǒng)指標(biāo)i與指標(biāo)l的關(guān)聯(lián)度，關(guān)聯(lián)度越大，表明指標(biāo)間互相影響的程度越高；反之，表明指標(biāo)間互相影響的程度越低。定義子系統(tǒng)各個指標(biāo)的關(guān)聯(lián)矩陣：

其中ril=1，Xi和Xl分別為數(shù)據(jù)中第i和第l個列向量。同時，定義Ri為第i個指標(biāo)與其他三個指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度之和，表示為：

如果Ri較大，表明i指標(biāo)在整個指標(biāo)體系中的作用很大，因而可在有序度定義中賦予該指標(biāo)相應(yīng)的序參量較大的權(quán)重；反之，如果Ri很小，則表明其作用較小，賦予較小的權(quán)重。將Ri歸一化處理，得到：

2.2.3 協(xié)同度模型構(gòu)建。對于初始時刻T0，設(shè)汽車產(chǎn)業(yè)集群產(chǎn)能子系統(tǒng)序參量P的有序度(P)，區(qū)域物流產(chǎn)能子系統(tǒng)序參量Q的有序度為(Q)；經(jīng)過一段時間，到達(dá)時刻T1，兩個系統(tǒng)序參量的有序度變?yōu)?P)和(Q)。

3 實例分析

近年來，成都市作為西南地區(qū)重要的汽車生產(chǎn)基地，汽車制造業(yè)成為成都市經(jīng)濟(jì)技術(shù)開發(fā)區(qū)重點培養(yǎng)產(chǎn)業(yè)，汽車產(chǎn)量迅速躋身全國前列，龍泉驛區(qū)汽車制造產(chǎn)業(yè)集群發(fā)揮著重要作用。同時，龍泉驛區(qū)公路口岸與青白江區(qū)鐵路口岸的建成使用，共同完善了區(qū)域物流服務(wù)基礎(chǔ)設(shè)施，推動汽車制造產(chǎn)業(yè)集群的進(jìn)一步發(fā)展。在該汽車制造產(chǎn)業(yè)集群初步形成的情況下，分析其與區(qū)域物流的協(xié)同發(fā)展情況，有利于深入挖掘集群潛力。重慶市與成都市地理位置相鄰，汽車行業(yè)發(fā)展歷史更早，產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)相對雄厚，同時作為西南汽車制造集群的代表，重慶市將汽車列為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)，并且大力發(fā)展新能源汽車和智能產(chǎn)品，兩江新區(qū)的發(fā)展進(jìn)一步促進(jìn)集群產(chǎn)業(yè)鏈的完善。鐵路、航空、水港相互配合，區(qū)域物流發(fā)展相對成熟。對成都市、重慶市的汽車制造集群與區(qū)域物流發(fā)展情況進(jìn)行對比研究將有助于龍泉驛區(qū)進(jìn)一步學(xué)習(xí)經(jīng)驗和完善促進(jìn)成渝城市群合作構(gòu)架。沈陽市作為東北老工業(yè)基地集群代表性城市之一，在產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級、結(jié)構(gòu)調(diào)整的背景下汽車制造產(chǎn)業(yè)集群產(chǎn)業(yè)鏈逐步擴(kuò)大，相關(guān)支撐產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步完善。2016年與成都市共同入圍國家中心城市，地處東北區(qū)域交通中心，物流布局相對優(yōu)越。對沈陽市汽車制造產(chǎn)業(yè)集群與區(qū)域物流協(xié)調(diào)發(fā)展情況進(jìn)行分析，對同樣面臨產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、地處西南內(nèi)陸區(qū)域物流基礎(chǔ)相對較弱的成都市而言有一定借鑒意義。

因此運用以上構(gòu)建的協(xié)同度測算模型，對成都、重慶、沈陽r=(1,2,3)的汽車制造產(chǎn)業(yè)集群與區(qū)域物流的協(xié)同度進(jìn)行測算，并對三市兩系統(tǒng)的協(xié)同度測算結(jié)果進(jìn)行比較得出相關(guān)結(jié)論。本文所用數(shù)據(jù)由《成都市統(tǒng)計年鑒》、《重慶市統(tǒng)計年鑒》、《沈陽市統(tǒng)計年鑒》和《中國汽車工業(yè)年鑒》整理和計算所得，具體見表1、表2和表3。

表1 成都市汽車制造產(chǎn)業(yè)集群與區(qū)域物流發(fā)展數(shù)據(jù)

3.1 協(xié)同度測算

運用軟件對成都、重慶、沈陽三個城市的汽車產(chǎn)業(yè)集群和區(qū)域物流的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，將標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析。以成都市為例，由公式（5）、（6）得出成都市汽車制造產(chǎn)業(yè)集群相關(guān)指標(biāo)的關(guān)聯(lián)矩陣：

表2 重慶市汽車制造產(chǎn)業(yè)集群與區(qū)域物流發(fā)展數(shù)據(jù)

表3 沈陽市汽車制造產(chǎn)業(yè)集群與區(qū)域物流發(fā)展數(shù)據(jù)

由公式（7）、（8）可得成都市汽車制造產(chǎn)業(yè)集群相關(guān)指標(biāo)的指標(biāo)權(quán)重：

同理按照以上相同計算步驟，可分別計算出重慶市和沈陽市汽車制造產(chǎn)業(yè)集群和區(qū)域物流的協(xié)同度U2、U3。其計算結(jié)果見表4，變化趨勢圖如圖1-圖5所示。

表4 成都、重慶、沈陽汽車制造產(chǎn)業(yè)集群與區(qū)域物流協(xié)同度計算

圖1 汽車制造產(chǎn)業(yè)集群有序度

圖2 區(qū)域物流有序度

圖3 成都市汽車制造產(chǎn)業(yè)集群與區(qū)域物流協(xié)同度測算結(jié)果

3.2 結(jié)果說明

圖1和圖2分別描述了2005-2015年期間成都與重慶、沈陽汽車制造產(chǎn)業(yè)集群和區(qū)域物流的有序度對比。汽車制造產(chǎn)業(yè)集群有序度成都最低，沈陽次之，重慶最高；區(qū)域物流有序度沈陽最低，成都次之，重慶最高。這與成都市龍泉驛區(qū)汽車制造產(chǎn)業(yè)集群規(guī)劃時間短、集群入駐企業(yè)數(shù)量有限、地處西南內(nèi)陸腹地交通受限等因素有關(guān)；同時沈陽汽車產(chǎn)業(yè)雖發(fā)展歷史較早，但面臨東北老工業(yè)基地轉(zhuǎn)型、物流基礎(chǔ)設(shè)施較弱、物流效率相對低等問題，亟待改善。相對于成都和沈陽，重慶具備西南內(nèi)河航運港口、汽車科技競爭力高、汽車產(chǎn)業(yè)體量基礎(chǔ)良好和直轄市政策引導(dǎo)等因素，汽車制造產(chǎn)業(yè)集群與區(qū)域物流的發(fā)展相對二者具有一定優(yōu)勢。

圖3至圖5分別描述了成都與重慶、沈陽汽車制造產(chǎn)業(yè)集群與區(qū)域物流協(xié)同度測算結(jié)果，同時根據(jù)表1可知，成都協(xié)同度最開始很低，受龍泉驛區(qū)汽車制造產(chǎn)業(yè)集群迅速發(fā)展的影響，從2010年起協(xié)同度逐漸波動上升；同時因成都汽車產(chǎn)業(yè)在西南地區(qū)崛起，重慶協(xié)同度在2010年至2014年間波動較大，但均保持在0.1的較高水平；沈陽受物流業(yè)發(fā)展的影響，二者協(xié)同度雖波動較小但是協(xié)同度水平較低，2005年至2015年期間總體增速較緩，并且自2011年起被 “后起之秀”的成都趕超。

圖4 重慶市汽車制造產(chǎn)業(yè)集群與區(qū)域物流協(xié)同度測算結(jié)果

圖5 沈陽市汽車制造產(chǎn)業(yè)集群與區(qū)域物流協(xié)同度測算結(jié)果

4 結(jié)語

本文利用序參量對成都市、重慶市、沈陽市的汽車制造產(chǎn)業(yè)集群和區(qū)域物流的協(xié)同發(fā)展進(jìn)行了測算，即針對同一系統(tǒng)的不同地域表現(xiàn)進(jìn)行了對比。綜合本文的計算結(jié)果，為成都市龍泉驛區(qū)汽車制造產(chǎn)業(yè)集群提出以下幾點建議：

（1）重視面向汽車制造產(chǎn)業(yè)集群的物流園區(qū)建設(shè)。政策大力支持引導(dǎo)汽車制造產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展的同時不能忽略區(qū)域物流的發(fā)展。在集群基礎(chǔ)上發(fā)展物流，突出區(qū)位和資源優(yōu)勢，建設(shè)面向汽車產(chǎn)業(yè)集群的物流園區(qū)，完善完備基礎(chǔ)物流設(shè)施，改善現(xiàn)有物流服務(wù)。

（2）構(gòu)建協(xié)同信息平臺。構(gòu)建信息公開的協(xié)同信息平臺，將集群內(nèi)部的核心制造企業(yè)、供應(yīng)商、分銷商、消費者、政府機(jī)構(gòu)、科研機(jī)構(gòu)等各個組織聯(lián)合起來，實現(xiàn)信息的整合，使各個企業(yè)內(nèi)部的業(yè)務(wù)流程緊密聯(lián)系，加強(qiáng)集群的凝聚力和競爭力并提高物流運作效率。

（3）建立人才培養(yǎng)體系。結(jié)合龍泉驛區(qū)實施人才引進(jìn)“百千萬”工程的計劃，利用政府等有關(guān)部門和機(jī)構(gòu)的引導(dǎo)，與高等院校和職業(yè)技術(shù)學(xué)校等進(jìn)行合作。設(shè)定人才對接培養(yǎng)項目，深入實施汽車人才的引進(jìn)計劃。同時重視與汽車相關(guān)產(chǎn)業(yè)人才的培養(yǎng)。

本文在研究成都市（龍泉驛區(qū)）汽車制造產(chǎn)業(yè)集群時選擇了與之地理鄰近的重慶市和發(fā)展歷史較早的東北老工業(yè)代表之一沈陽市為參照對象，得出的結(jié)論有一定的可取性。在計算過程中衡量序參量分量有序度時，α和β的選擇基于三者汽車制造產(chǎn)業(yè)集群產(chǎn)能子系統(tǒng)和區(qū)域物流子系統(tǒng)共同上下限值，進(jìn)而對比性較強(qiáng)；但當(dāng)具體參照對象發(fā)生變化時，得出的結(jié)論可能不同。因此今后利用該模型進(jìn)行類似對比研究時，參照對象的選擇要依據(jù)被評價對象的實際情況決定。

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Development Collaboration of Automobile Manufacture Industrial Cluster and Regional Logistics Based on Order Parameter

Mu Nengye1,2,Zhang Yi1,2,Xie Chuchu1,2,Liu Yu3
(1.School of Transportation&Logistics,Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031;2.National and Local Joint Engineering Laboratory for Comprehensive Transportation Intelligentization,Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031;3.Chengdu Railway Administration,Chengdu 610081,China)

In this paper,using the synergy theory and order parameter principle,we built a collaboration model to measure the degree of collaboration and order of the automobile manufacture industrial cluster and the regional logistics industry,then on such basis,through lateral comparison between Chengdu,Chongqing and Shenyang where the automobile manufacture industrial clusters were relatively more mature,analyzed the result of the measurement and reached some pertinent conclusions.

automobile manufacture industrial cluster;regionallogistics;collaboration;order parameter

F407.471;F259.27

A

1005-152X(2017)07-0049-05

10.3969/j.issn.1005-152X.2017.07.012

2017-05-06

四川省科技計劃項目（17RKX0582）；成都市科技項目（2015S26013）

牟能冶（1982-），男，重慶人，博士，副教授，主要研究方向：區(qū)域物流；張伊（1992-），女，四川眉山人，碩士研究生，研究方向：區(qū)域物流；謝楚楚（1993-），女，內(nèi)蒙古呼和浩特人，碩士研究生，研究方向：區(qū)域物流；劉渝（1981-），男，重慶人，碩士研究生，工程師，研究方向：物流系統(tǒng)規(guī)劃。