地域差異下貨運(yùn)量與貨物周轉(zhuǎn)量影響因素分析

桂海霞，趙邦磊，李慧宗，王向前

(安徽理工大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，安徽 淮南 232001)

國家發(fā)改委2019年6月底公布數(shù)據(jù)顯示，2019年1～5月，我國鐵路、公路、水運(yùn)、民航完成貨運(yùn)量1.999 1×1011t，完成貨物周轉(zhuǎn)量8.07×1011t·km，比去年分別同期增長6.0%和5.8%.貨物周轉(zhuǎn)量是產(chǎn)品流通過程在空間緯度的具體反映，貨運(yùn)量能直接反映產(chǎn)品的需求空間和經(jīng)濟(jì)景氣情況，掌握交通貨運(yùn)發(fā)展特征及變化趨勢(shì)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展運(yùn)行具有重要的意義.

目前國內(nèi)外學(xué)者對(duì)貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量的研究主要集中在趨勢(shì)預(yù)測(cè)分析[1-4]、經(jīng)濟(jì)關(guān)系實(shí)證研究[5-8]、空間聯(lián)系特征[9-12]和貨運(yùn)方式規(guī)劃[13-16].貨運(yùn)量受諸多因素的影響：其中趙懷鑫[17]用灰熵法分析了影響交通需求的三種宏觀因素:國民經(jīng)濟(jì)因素、內(nèi)部自相關(guān)因素和外部因素.王茜茜[18]利用最小二乘法回歸得出不同因子對(duì)環(huán)渤海區(qū)域貨運(yùn)量的影響呈現(xiàn)出較大的空間異質(zhì)性的結(jié)論.戎陸慶[19]從區(qū)域物流環(huán)境和區(qū)域經(jīng)濟(jì)等方面構(gòu)建影響因素體系,利用灰色關(guān)聯(lián)分析了相關(guān)因素.李瑞[20]從宏觀經(jīng)濟(jì)、貨運(yùn)市場供需、物流環(huán)境3個(gè)方面中選取具有代表性的、可量化的指標(biāo)作為研究對(duì)象，進(jìn)行了貨運(yùn)量影響因子研究.張岄[21]基于灰色關(guān)聯(lián)分析方法構(gòu)建多元線性回歸模型，分析了關(guān)鍵影響因素對(duì)貨運(yùn)量的影響.

以上研究都是建立在一種運(yùn)輸方式的基礎(chǔ)上，針對(duì)鐵路、水路、公路、航空和管道五種運(yùn)輸方式對(duì)貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量的關(guān)聯(lián)性分析并不是很多，且不同區(qū)域貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量的影響因素也不盡相同.本文利用灰色關(guān)聯(lián)分析得出每個(gè)序列的關(guān)聯(lián)系數(shù)，并使用熵權(quán)法對(duì)年份賦予一定的客觀權(quán)重，得出每種運(yùn)輸方式對(duì)全國貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量的灰熵關(guān)聯(lián)度，選取關(guān)聯(lián)度最高的運(yùn)輸方式，建立一級(jí)與二級(jí)影響因素評(píng)價(jià)指標(biāo)體系進(jìn)行省份關(guān)聯(lián)分析.準(zhǔn)確把握我國省域影響因素，不僅有利于挖掘物流業(yè)發(fā)展的潛在動(dòng)能，也為國家和地方政府制定物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策、構(gòu)建物流業(yè)跨地區(qū)協(xié)調(diào)高效發(fā)展機(jī)制等提供科學(xué)依據(jù).

1 相關(guān)理論研究

1.1 灰色關(guān)聯(lián)分析

灰色關(guān)聯(lián)分析是通過系統(tǒng)動(dòng)態(tài)變化過程中的量化分析來判定諸多因素之間的相關(guān)程度，這種關(guān)聯(lián)程度利用曲線之間的相似性得以體現(xiàn)，關(guān)聯(lián)度越大，說明該因素對(duì)系統(tǒng)變化的影響程度也越高.關(guān)鍵計(jì)算步驟：均值化處理Xi(k)、計(jì)算關(guān)聯(lián)系數(shù)ξi(k)、確定關(guān)聯(lián)度ri，對(duì)應(yīng)公式為：

(1)

(2)

(3)

1.2 熵權(quán)法

1.2.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化

以貨運(yùn)量為例，將各種運(yùn)輸方式的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，假設(shè)給定了k種運(yùn)輸方式x1,x2,…,xk其中xi={x1,x2,x3,…,xk}，對(duì)貨運(yùn)量數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的值為Y1,Y2,…,Yk，則：

(4)

1.2.2 求解各指標(biāo)信息熵

根據(jù)信息論中信息熵的定義，一組數(shù)據(jù)的信息熵Ej表示為：

(5)

(6)

1.2.3 確定各指標(biāo)權(quán)重

根據(jù)信息熵的計(jì)算公式，計(jì)算出各種運(yùn)輸方式信息熵為E1,E2,…,Ek，進(jìn)而得出各種運(yùn)輸方式在貨運(yùn)量中所占的權(quán)重wi：

(7)

1.3 灰色熵權(quán)法

通過相關(guān)的研究可以發(fā)現(xiàn)灰色關(guān)聯(lián)分析方法存在以下不足：

1)灰色關(guān)聯(lián)度是由母序列和子序列在各點(diǎn)平均后的關(guān)聯(lián)系數(shù)得到的，并沒有考慮母序列和子序列中各元素的重要程度，只要各點(diǎn)關(guān)聯(lián)系數(shù)總和不變，無論各點(diǎn)的關(guān)聯(lián)系數(shù)再如何波動(dòng)，最終的關(guān)聯(lián)度都不會(huì)改變，這顯然是不合理的.

2)灰色關(guān)聯(lián)度分析方法作為評(píng)價(jià)適應(yīng)性的主要方法之一，指標(biāo)權(quán)重的賦值大都采用層次分析和問卷調(diào)查法等，由于存在一定的主觀隨意性[22]，評(píng)價(jià)結(jié)果難免會(huì)存在偏差，很難符合實(shí)際情況.

針對(duì)以上不足，利用熵權(quán)法與灰色關(guān)聯(lián)分析方法進(jìn)行結(jié)合，把指標(biāo)權(quán)重的確定由定性分析改為定量分析，一定程度上克服了主觀隨意性造成的偏差，并且考慮各序列中各元素對(duì)系統(tǒng)關(guān)聯(lián)度造成的影響.

(8)

2 運(yùn)輸方式關(guān)聯(lián)度

2.1 數(shù)據(jù)收集

本文數(shù)據(jù)來源于國家統(tǒng)計(jì)局，收集2009～2018年全國貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量數(shù)據(jù)作為研究對(duì)象，分析鐵路、公路、水運(yùn)、民用航空和管道五種運(yùn)輸方式對(duì)貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量的關(guān)聯(lián)性，得出各種運(yùn)輸方式對(duì)兩者的影響程度，為下一步分析省份貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量的影響因素奠定基礎(chǔ)[23-24].

2.2 實(shí)證分析

圖1是灰色關(guān)聯(lián)度值，各種運(yùn)輸方式關(guān)聯(lián)度差別顯著，公路運(yùn)輸方式關(guān)聯(lián)度最大，達(dá)到了0.86，鐵路運(yùn)輸關(guān)聯(lián)度最小，僅為0.49.但2009～2018年五種運(yùn)輸方式關(guān)聯(lián)度曲線起伏不明顯，2009年貨運(yùn)方式關(guān)于貨運(yùn)量的關(guān)聯(lián)度是0.66，貨物周轉(zhuǎn)量的關(guān)聯(lián)度是0.59；2018年貨運(yùn)方式關(guān)于兩者的關(guān)聯(lián)度分別是0.67和0.54.貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量關(guān)于貨運(yùn)方式的關(guān)聯(lián)度時(shí)空差距較小，有必要利用熵權(quán)法對(duì)其權(quán)重進(jìn)行時(shí)間定量加權(quán).

圖1 灰色關(guān)聯(lián)度

圖2中貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量各年份所占權(quán)重在曲線分布上呈現(xiàn)出高度的一致性，從2009～2018年權(quán)重整體上呈現(xiàn)出不斷上漲的趨勢(shì)，在2014～2016年貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量年份所占權(quán)重有所起伏，但是相差不大.貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量年份所占權(quán)重最低的是2009年，分別是0.03%和0.11%；最高的是2018年，分別達(dá)到了19%和18%，意味著距今時(shí)間越久的節(jié)點(diǎn)所占權(quán)重也就越低，距今時(shí)間短，權(quán)重相對(duì)較高，符合信息具有時(shí)效性這一普遍認(rèn)知.圖3是五種運(yùn)輸方式的關(guān)聯(lián)度大小，貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量的灰色熵權(quán)關(guān)聯(lián)度呈現(xiàn)出大體上的一致性，除了水運(yùn)運(yùn)輸方式有些許差別外，公路、鐵路、民用航空和管道運(yùn)輸四種運(yùn)輸方式具有高度相似性.五種運(yùn)輸方式中貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量關(guān)聯(lián)度最大的均是公路運(yùn)輸，分別是0.92和0.78，可見公路運(yùn)輸對(duì)我國貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量有較大影響，因此有必要對(duì)其相關(guān)影響因素進(jìn)行深層次的探析.

圖2 年份權(quán)重

圖3 運(yùn)輸方式灰熵關(guān)聯(lián)度

3 貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量的影響因素研究

3.1 建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

關(guān)于貨運(yùn)量影響因素評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立，應(yīng)遵循系統(tǒng)性、動(dòng)態(tài)性、科學(xué)性和綜合性原則.本文在諸多學(xué)者研究的基礎(chǔ)上，將其影響因素分為四大類：物流環(huán)境因素、經(jīng)濟(jì)因素、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)因素和其他社會(huì)因素，并細(xì)分?jǐn)U展為18個(gè)二級(jí)影響因素指標(biāo)，見表1.

表1 影響因素評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

其中地區(qū)生產(chǎn)總值等于各產(chǎn)業(yè)增加值之和，第一產(chǎn)業(yè)增加值為農(nóng)業(yè)增加值(包括林業(yè)、牧業(yè)、漁業(yè)等)，第二產(chǎn)業(yè)增加值為工業(yè)增加值(包括采掘業(yè)、制造業(yè)、自來水、電力、蒸汽、熱水、煤氣)和建筑業(yè)等；第三產(chǎn)業(yè)增加值為上述一、二產(chǎn)業(yè)以外的其他各業(yè)，包括交通運(yùn)輸、倉儲(chǔ)和郵政業(yè)、服務(wù)業(yè)等產(chǎn)值.主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量包括糧食、茶葉、水果、肉類、禽蛋、牛奶和水產(chǎn)品等三級(jí)指標(biāo)的總和，主要工業(yè)品選取原鹽、焦炭、硫酸、乙烯、化學(xué)纖維、鋼材等15種工業(yè)品的總產(chǎn)量.

3.2 灰色熵權(quán)關(guān)聯(lián)度計(jì)算

在國家統(tǒng)計(jì)局收集2006～2017年江蘇省相關(guān)數(shù)據(jù)，以貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量的數(shù)據(jù)作為參考數(shù)列Y=Y(k)|k=1,2,…,n，以各項(xiàng)影響因素指標(biāo)作為灰色熵權(quán)關(guān)聯(lián)度的比較數(shù)列Xi=Xi(k)|k=1,2,…,n;i=1,2,…,m.

3.2.1 江蘇省影響因素關(guān)聯(lián)度分析

以江蘇省貨運(yùn)量影響因素關(guān)聯(lián)度為例，利用灰色關(guān)聯(lián)度算法得出每個(gè)影響指標(biāo)的關(guān)聯(lián)度大小，利用熵權(quán)法定量計(jì)算出年份權(quán)重，最終得出貨運(yùn)量各指標(biāo)的年份灰熵關(guān)聯(lián)系數(shù)，見表2.

表2 江蘇貨運(yùn)量各指標(biāo)年份關(guān)聯(lián)系數(shù)

由各影響因素的關(guān)聯(lián)系數(shù)和各年份的權(quán)重可以得出最終的灰熵關(guān)聯(lián)度，圖4是江蘇省貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量的灰熵關(guān)聯(lián)度，兩者在主要工業(yè)品和第一產(chǎn)業(yè)增加值等某些影響因素上大抵是相似的；而在某些影響因素上也出現(xiàn)了較大差異，如居民消費(fèi)水平和全社會(huì)固定資產(chǎn)投資等.雖然貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量之間存在相關(guān)性，但在某些影響因素方面關(guān)聯(lián)度大小有所差異，這也驗(yàn)證了對(duì)它們的關(guān)聯(lián)度進(jìn)行各自分析的必要性.

圖4 江蘇省灰熵關(guān)聯(lián)度

圖5是對(duì)江蘇省貨運(yùn)量影響因素關(guān)聯(lián)度大小的指標(biāo)排序，排名最高的是居民消費(fèi)價(jià)格指數(shù)0.836，其次是年末常住人口0.835 5、公路里程數(shù)0.813.圖6是對(duì)江蘇省貨物周轉(zhuǎn)量的指標(biāo)排序，排在前三位的是地區(qū)生產(chǎn)總值、載貨噸位數(shù)和就業(yè)人員平均工資，關(guān)聯(lián)度依次是0.877、0.864和0.862.在排名前五的二級(jí)指標(biāo)影響因素中，貨運(yùn)量的經(jīng)濟(jì)因素和其他社會(huì)因素各占兩個(gè)，在貨物周轉(zhuǎn)量的二級(jí)指標(biāo)影響因素中，經(jīng)濟(jì)因素則占了其中的四個(gè)，兩者差別顯著.

圖5 江蘇貨運(yùn)量指標(biāo)排序

圖6 江蘇貨物周轉(zhuǎn)量關(guān)聯(lián)度指標(biāo)排序

3.2.2 湖南省影響因素關(guān)聯(lián)度分析

湖南省影響因素指標(biāo)關(guān)聯(lián)度如圖7所示，貨運(yùn)量方面主要工業(yè)品關(guān)聯(lián)度是0.835，第一產(chǎn)業(yè)增加值為0.824，運(yùn)輸業(yè)就業(yè)人員數(shù)是0.794.其中最大關(guān)聯(lián)度屬于其他社會(huì)因素，第一產(chǎn)業(yè)增加值屬于產(chǎn)業(yè)因素，運(yùn)輸業(yè)就業(yè)人員數(shù)屬于物流環(huán)境因素.而對(duì)貨物周轉(zhuǎn)量的關(guān)聯(lián)度進(jìn)行排序，第二產(chǎn)業(yè)增加值、地區(qū)生產(chǎn)總值和就業(yè)人員平均工資關(guān)聯(lián)度較大，分別是0.895、0.833和0.787.第二產(chǎn)業(yè)增加值關(guān)聯(lián)度最大，屬于產(chǎn)業(yè)因素，地區(qū)生產(chǎn)總值和就業(yè)人員平均工資屬于經(jīng)濟(jì)因素.

圖7 湖南影響因素關(guān)聯(lián)度

3.2.3 甘肅省影響因素關(guān)聯(lián)度分析

甘肅省影響因素關(guān)聯(lián)度大小見圖8，首先對(duì)貨運(yùn)量關(guān)聯(lián)度進(jìn)行分析，其中最大的是地區(qū)生產(chǎn)總值0.896，載貨汽車擁有量和運(yùn)輸業(yè)就業(yè)人員數(shù)分別以0.866 8和0.845 1列第二、三位.地區(qū)生產(chǎn)總值屬于經(jīng)濟(jì)因素，載貨汽車擁有量和就業(yè)人員數(shù)屬于物流環(huán)境因素.甘肅省貨物周轉(zhuǎn)量的指標(biāo)關(guān)聯(lián)度排序和貨運(yùn)量指標(biāo)排序類似，排在前三位的是地區(qū)生產(chǎn)總值0.865、載貨汽車擁有量0.859和第一產(chǎn)業(yè)增加值0.831，地區(qū)生產(chǎn)總值屬于經(jīng)濟(jì)因素，載貨汽車擁有量屬于物流環(huán)境因素，第一產(chǎn)業(yè)增加值為產(chǎn)業(yè)因素.

圖8 甘肅影響因素關(guān)聯(lián)度

3.2.4 各省份關(guān)聯(lián)度差異分析

貨物周轉(zhuǎn)量是所運(yùn)貨物噸數(shù)與其運(yùn)送距離的乘積，相比之下貨運(yùn)量反映經(jīng)濟(jì)狀況和產(chǎn)品需求空間，貨運(yùn)量關(guān)聯(lián)度更能反映不同地區(qū)發(fā)展?fàn)顩r.圖9反映了三個(gè)省份貨運(yùn)量一級(jí)指標(biāo)影響因素的平均關(guān)聯(lián)度，不同區(qū)域影響因素關(guān)聯(lián)度有所差異.甘肅省關(guān)聯(lián)度較大的是物流環(huán)境因素和產(chǎn)業(yè)因素，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較好的江蘇省關(guān)聯(lián)度最大的是其他社會(huì)因素，湖南省的關(guān)聯(lián)度值類型和甘肅省類似，只是在物流環(huán)境、經(jīng)濟(jì)和產(chǎn)業(yè)三種因素關(guān)聯(lián)度上都較甘肅省小.三個(gè)省是東中西部發(fā)展?fàn)顩r的典型代表，當(dāng)發(fā)展水平不是特別高時(shí)，物流環(huán)境等基礎(chǔ)設(shè)施會(huì)對(duì)貨運(yùn)量產(chǎn)生至關(guān)重要的影響，經(jīng)濟(jì)因素和產(chǎn)業(yè)因素對(duì)其影響也較大；當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有了一定的起色，物流環(huán)境等基礎(chǔ)設(shè)施得到一定改善，物流環(huán)境因素就不再對(duì)其產(chǎn)生絕對(duì)性影響，其他社會(huì)因素對(duì)其影響則呈上升趨勢(shì)；當(dāng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)入一定階段，物流基礎(chǔ)設(shè)施基本完善，經(jīng)濟(jì)與產(chǎn)業(yè)因素對(duì)貨運(yùn)量影響力進(jìn)一步削弱，關(guān)聯(lián)度最大的則變成其他社會(huì)因素.政府部門要發(fā)揮宏觀調(diào)控作用，加大政策支持力度.加大完善物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，不斷完善交通運(yùn)輸體系，構(gòu)建高效、便捷的物流基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)，促進(jìn)物流產(chǎn)業(yè)功能價(jià)值的發(fā)揮.

圖9 貨運(yùn)量一級(jí)指標(biāo)平均關(guān)聯(lián)度

4 結(jié) 論

利用灰色熵權(quán)可以反映出五種運(yùn)輸方式對(duì)全國貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量的影響程度，證明了灰色熵權(quán)算法的客觀有效性，通過建立指標(biāo)評(píng)價(jià)體系對(duì)不同地域貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量的影響因素進(jìn)行量化分析，可以得出如下結(jié)論：

1)國內(nèi)貨運(yùn)發(fā)展空間異質(zhì)性特征明顯：空間局域異質(zhì)性體現(xiàn)為貨運(yùn)量與貨物周轉(zhuǎn)量在沿海地區(qū)與內(nèi)陸地區(qū)開始形成冷熱點(diǎn)空間集聚，港口等交通樞紐對(duì)熱點(diǎn)空間集聚的產(chǎn)生起了重要的作用；空間分層異質(zhì)性體現(xiàn)在不同地域，不同發(fā)展階段過程中，經(jīng)濟(jì)、社會(huì)和物流環(huán)境等因素所發(fā)揮的效益有所差別.

2)雖然經(jīng)濟(jì)因素反映了一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的高低，區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展得越好，由此帶來的貨運(yùn)量也就越高，但是經(jīng)濟(jì)影響因素與貨運(yùn)發(fā)展并沒有呈現(xiàn)正向的線性相關(guān)，反而隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高經(jīng)濟(jì)影響因素關(guān)聯(lián)度隨之下降，意味著經(jīng)濟(jì)因素對(duì)貨運(yùn)發(fā)展的拉動(dòng)力下降.在江蘇省的貨運(yùn)量影響因素中其他社會(huì)因素關(guān)聯(lián)度最大，東部地區(qū)應(yīng)該在發(fā)展經(jīng)濟(jì)的同時(shí)，注重非經(jīng)濟(jì)因素對(duì)貨運(yùn)發(fā)展的拉動(dòng)效應(yīng).

3)物流環(huán)境因素是公路運(yùn)輸?shù)膬?nèi)在基礎(chǔ)，它客觀衡量了一個(gè)區(qū)域內(nèi)物流產(chǎn)業(yè)的根基.對(duì)中西部地區(qū)來說，物流環(huán)境因素對(duì)貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量產(chǎn)生了至關(guān)重要的影響，隨著經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高，物流環(huán)境得到完善，這種影響會(huì)逐漸減小.所以中西部地區(qū)現(xiàn)有任務(wù)是從總體上保障物流基礎(chǔ)設(shè)施、物流裝備的發(fā)展規(guī)模和層次，構(gòu)建良好的物流配套環(huán)境，形成有計(jì)劃、有目的的綜合運(yùn)輸方式，促進(jìn)貨運(yùn)量的增長.

4)政府需要打破省域間的封鎖和部門分割，進(jìn)一步優(yōu)化通行環(huán)境，合理引導(dǎo)物流業(yè)的發(fā)展.對(duì)交通樞紐節(jié)點(diǎn)和快速通道的布局進(jìn)行合理規(guī)劃，支持和鼓勵(lì)物流企業(yè)跨地區(qū)、跨部門整合資源，以此降低物流運(yùn)營成本，促進(jìn)物流效率的整體提高.