京津冀地区物流业协同测度研究

高妮妮 马苗苗

摘 要：为考察京津冀地区物流协同发展的水平，从物流功能、物流网络和物流需求三个方面来构建区域物流协同指标体系。收集2007—2016年10年的数据，基于灰色关联的方法对京津冀地区物流协同系数进行计算，得出北京市地区內物流协同系数高于河北省，河北省高于天津市。

关键词：京津冀;区域物流;物流协同;灰色关联分析;协同系数

中图分类号：F259.27      文献标志码：A      文章编号：1673-291X（2020）32-0033-02

引言

京津冀协同发展已上升为国家战略，然而目前京津冀地区经济发展处于不平衡发展状态，各地区需要在各个方面不断谋求协同发展，缩小地区差异。区域物流是区域经济系统非常重要的组成部分，区域物流系统的发展水平直接影响着区域经济的发展，因此对京津冀地区物流协同发展水平的研究非常重要。本文将基于灰色关联法计算京津冀地区物流的关联度，并在此基础上计算出协同系数，从而了解京津冀地区物流协同发展水平，进而为京津冀地区物流协同发展提出对策。

一、测度模型

（一）灰色关联度

1.确定参考序列

把各个协同指标都可以当成一个序列看待，根据灰色关联模型协同指标的个数和每个指标的参考数值，设Xi={Xi（1），Xi（2），Xi（3），Xi（4），Xi（5）…Xi（k）}，i=0，1，2，3，4，5…m;k=1，2，3，4，5…n;把能够用来衡量或评价其他指标水平的数据序列当做参考序列即X0，X0={X0（1），X0（2），X0（3），X0（4），X0（5）…X0（k）}。

2.无量纲化处理

无量纲化是指通过一定的数学交换来消除原始标量不同纲量的影响。而初始值化公式为Xi*=Xi＼Xi（1），i=1，2，3，4，…m，k=1，2，3，4，5…n;经过初值化处理：

参考数列为X0*={X0*（1），X0*（2），X0*（3），X0*（4），X0*（5）…X0*（k）}

比较数列为Xi*={Xi*（1），Xi*（2），Xi*（3），Xi*（4），Xi*（5）…Xi*（k）}

3.计算比较数列同参考数列绝对差

绝对差的计算公式：△i（k）=|X0*（k）-Xi*（k）|，i=1，2，3，4，…m;k=1，2，3，4，5…n;在此基础上，依公式：两级最大差和最小差为

Δ（max）=Δi（k）;Δ（min）=Δi（k）;

差异序列是衡量比较序列与参考序列在k时刻关联性的依据，Δi（k）越小，表明两序列所代表的曲线在k时刻发展的速度越趋于相同，其相似性越大，关联度越好。

4.关联系数计算

关联系数的计算公式为r0i（k）=（1）

公式中，ρ是分辨系数，灰色关联系数r的值直接与分辨系数的值有关，在具体应用中都常取ρ=0.5，比较容易观察关联度的变化，所以在本文中ρ取值0.5。

5.计算关联度

而关联度与比较数列、参考数列及其长度有关。而且原始数据的无量纲化方法不同，关联度也会有变化。

关联度的计算公式是r0i=r0i（k），i=1，2…m;k=1，2…m（2）

（二）协同度

协同系数以各物流协同测度指标权重为基础，协同系数的大小衡量区域内物流协同程度，然后通过对协同系数的对比分析可以得到京津冀三地的协同度。

1.权重计算

计算每个地区各个指标关联度在物流协同系统整体关联度之中所占的权重wi。

权重公式为：wi=（3）

2.计算协同系数

协同系数C（i）计算公式为：

C（i）=1-S（i）/A（i）（4）

其中A=ri/n是数列均值，S=是数列标准差。

二、指标体系构建

本文基于林晓伟、李建军和杨云峰的观点，从物流功能、物流网络、物流需求三个方面来构建区域物流协同测度指标体系。

（一）区域物流功能指标

根据数据的可得性和可测量性，选取A级物流企业竞争力得分作为衡量物流企业竞争力指标，A级物流企业竞争力（X1）得分反映物流企业的市场价值以及地区物流企业的总体竞争力;货运量（X2）作为衡量物流企业供给量的指标，体现物流业为国民经济服务的数量。

（二）区域物流网络指标

物流基础设施完善程度和信息化水平与地区物流发展水平呈正比关系。由于京津冀的主要物流运输方式是公路和铁路运输，所以用公路运营里程（X3）、铁路运营里程（X4）反映地区设施网络的情况。采用电信业务总量（X5）、年末移动电话用户数量（X6）、互联网上网人数（X7）来反映京津冀地区信息网络的状况。

（三）区域物流需求指标

经济发展是地区物流业发展的重要影响因素，消费者消费观念和生活理念的变化同样会影响经济的发展，进而影响到物流业的发展水平。从工业（X8）和农业（X9）两大领域来反映由于生产所造成的物流需求，而根据农村和城镇不同的消费习惯来构建消费需求指标，分别为城镇消费支出（X10）和农村居民消费支出（X11），社会消费品零售总额（X12）和进出口商品总值（X13）反映了地区的流通需求。

三、实证分析

（一）数据收集

本文数据均来源于国家统计年鉴（2007—2016）、北京市统计年鉴（2007—2016）、天津市统计年鉴（2007—2016）以及河北省统计年鉴（2007—2016）。通过以上测度模型先对数据进行标准化处理，然后根据计算公式（1）和（2）可以先得到京津冀物流协同测度指标关联度，如表1所示，再根据表2的计算结果通过公式（3）计算得到协同测度指标权重，见表2。