□ 周寅聰，宋淑鴻

(南京林業(yè)大學 經(jīng)濟管理學院，江蘇 南京 210037)

物流是生產(chǎn)與消費行為的重要輔助環(huán)節(jié)。物流能力的提升可以減少產(chǎn)品在中間環(huán)節(jié)的損失，降低成本，提高運輸與周轉(zhuǎn)效率，最終提高一個地區(qū)乃至整個社會的生產(chǎn)力。江蘇是國內(nèi)經(jīng)濟實力領(lǐng)先的大省，也是國內(nèi)物流大省，省內(nèi)擁有南京、徐州和淮安(路網(wǎng)正在建設(shè)中)等幾大交通樞紐。目前，對物流能力的評價以中西部省份之間及其內(nèi)部以及東部其他省份為主，對江蘇省內(nèi)部的物流能力的研究還不夠充分。對江蘇省進行物流能力評價不僅有助于江蘇省本身的經(jīng)濟發(fā)展，還能起到示范作用，為全國的發(fā)展探路，具有現(xiàn)實意義。

隨著電子商務(wù)的蓬勃發(fā)展，我國的物流行業(yè)取得了巨大進步。目前，已有專家學者對不同范圍內(nèi)的物流能力進行了分析，吳春尚等利用因子分析法，分析了廣東省區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品物流能力；楊揚等利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法，對影響國際陸港城市物流能力與社會經(jīng)濟發(fā)展的協(xié)調(diào)性的因素進行了分析；洪源等利用因子分析法，分析了四川甘孜州下轄各縣的物流能力；劉淼等利用因子分析法，分析了陜西省區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品物流能力。本文將采用熵權(quán)—TOPSIS 法對江蘇省各市物流能力進行分析，并通過數(shù)據(jù)對物流能力的提升提出建議。

1 指標、數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)處理

1.1 指標體系及有關(guān)說明

為對江蘇省的物流能力進行比較科學、合理的評價，筆者通過閱讀同領(lǐng)域參考文獻，最終在江蘇省物流的實際狀況和數(shù)據(jù)可獲取性等基礎(chǔ)上構(gòu)建出較為適合江蘇省物流能力的指標體系，如表1所示。

表1 江蘇省物流能力評價指標體系

物流能力評價的第一個方面是經(jīng)濟基礎(chǔ)。經(jīng)濟基礎(chǔ)是決定一個地區(qū)各項事業(yè)發(fā)展水平的先決條件，包括物流能力。評價地區(qū)的經(jīng)濟基礎(chǔ)有很多指標，各有優(yōu)劣，綜合來看，地區(qū)生產(chǎn)總值是比較全面、客觀的一種?？紤]到各地級市的經(jīng)濟規(guī)模不同，若從總量出發(fā)會忽略這一因素，故本文選取人均GDP這一指標。此外，社會消費品零售總額可以反映地區(qū)的消費能力，而消費行為意味著對物流的需求，從社會需求的層面出發(fā)，這個指標同樣應(yīng)納入物流能力評價體系。

第二個方面是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于提升物流業(yè)的運行效率。從增量看，第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資增速和交通運輸支出占一般公共預(yù)算支出比例可以反映政府對物流業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的關(guān)注度；從存量看，每百人擁有載貨汽車數(shù)和公路網(wǎng)密度可反映不同人口、土地規(guī)模下各城市的物流設(shè)施保有情況，這四個指標均應(yīng)納入物流能力評價體系。

第三是業(yè)務(wù)水平。業(yè)務(wù)水平對一個地區(qū)物流能力的反映最為直觀。交通運輸、倉儲和郵政業(yè)產(chǎn)值占地區(qū)生產(chǎn)總值比例、郵電業(yè)務(wù)量、貨運量、貨物中轉(zhuǎn)量與進出口總額這五個指標分別從總體產(chǎn)值、業(yè)務(wù)量、對外貿(mào)易三個角度出發(fā)，較為全面地概述了一個地區(qū)的物流業(yè)務(wù)水平。

同領(lǐng)域文獻中，有的將這些指標轉(zhuǎn)化為人均，但筆者認為，將有關(guān)物流業(yè)水平的一些指標平均至個人存在邏輯上的漏洞。例如，人均貨運量。貨運量是運輸部門在一定時期內(nèi)實際運送貨物的數(shù)量，而非物流行業(yè)從業(yè)者并不與貨運本身直接相關(guān)(他們是貨運的前端需求提出者與后端成果享用者)，將與個人關(guān)聯(lián)度不高的指標人均化，是強拉關(guān)系。因此，筆者在本文中并未這么做。

第四是人力資源支持。物流業(yè)屬于第三產(chǎn)業(yè)，對比第一和第二產(chǎn)業(yè)，第三產(chǎn)業(yè)需要更多人力資源，故人力資源支持應(yīng)納入評價物流能力的指標體系。每千人擁有交通運輸、倉儲及郵政從業(yè)人員人數(shù)與交通運輸、倉儲及郵政從業(yè)人員平均工資這兩個指標，從服務(wù)人員覆蓋情況與相關(guān)從業(yè)人員物質(zhì)激勵的角度出發(fā)，較為全面、客觀地反映了一個地區(qū)的物流行業(yè)在人力資源方面的發(fā)展情況。

在同領(lǐng)域文獻中，有的將大學生人數(shù)、教育或科研經(jīng)費等作為人才培養(yǎng)納入指標體系，而筆者在本文中并未這么做。筆者認為：在校學生若從事物流業(yè)的兼職，則規(guī)模較小而且較為零散，不便統(tǒng)計；若成為物流業(yè)正式職工，則與X12、X13重復(fù)；若前兩者均無，則其作為物流的需求端，與X2重復(fù)。相關(guān)經(jīng)費應(yīng)注重最終產(chǎn)出而不是經(jīng)費本身。經(jīng)費作用于學生，則上面3點已說明情況；經(jīng)費作用于物流行業(yè)，則與A1,A2,A3,A4重復(fù)；若作用于學生和物流行業(yè)以外，則不在物流能力的討論范圍內(nèi)。綜上，不予考慮。

最后是信息化水平。在當今的物流業(yè)中，信息化在商品、企業(yè)、零售商與客戶四者之間及其內(nèi)部承擔著溝通聯(lián)結(jié)的職責，故信息化水平對物流能力有著促進作用。電話普及率和固定寬帶接入用戶這兩個指標可以較為全面客觀地反映一個地區(qū)的信息化水平。

總的來看，僅從物流能力的角度出發(fā)，共有以上15個指標，它們的值越大，代表一個地區(qū)的物流能力越強，本文將其全部視為正向指標。

1.2 數(shù)據(jù)來源

為保證數(shù)據(jù)的真實性、權(quán)威性與可靠性，文中所有指標的原始數(shù)據(jù)來源如下：由江蘇省統(tǒng)計局發(fā)布的《江蘇統(tǒng)計年鑒—2021》、由各地級市政府發(fā)布的2021年政府公報與2021年統(tǒng)計年鑒(包含因年鑒信息披露不充分而對統(tǒng)計局展開的電話咨詢)。對于一些數(shù)據(jù)來源中沒有囊括的平均指標，則在原始數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上進行了簡單的計算。

1.3 數(shù)據(jù)處理

1.3.1 指標篩選

針對初步選擇的15個指標，筆者從變異程度和相關(guān)程度兩個層面進行簡單的篩選。

首先是通過變異系數(shù)測算變異程度，15個指標各自的變異系數(shù)處于[0.1266,5.4253]的區(qū)間范圍內(nèi)。在傳統(tǒng)的統(tǒng)計學中，有關(guān)變量的變異系數(shù)小于等于0.1的是弱變異，處于(0.1,1)區(qū)間內(nèi)的是中等變異，大于等于1的是強變異。由此可見，15個指標的差異程度未出現(xiàn)弱變異的情況，各地級市在每個指標上未出現(xiàn)趨于一致的情況，故不進行剔除。

1.3.2 方法選擇

熵，全名信息熵，由熱力學中同名概念延伸而來，由C.E.Shannon在《A Mathematical Theory of Communication》中提出，通過這個概念，我們得知：熵值與不確定性呈正相關(guān)，與所含信息量呈負相關(guān)。將熵的理念與權(quán)重的思想相結(jié)合，熵值越小，不確定性越小，攜帶的信息量越多，權(quán)重越大。結(jié)合后的熵權(quán)法可以減少賦權(quán)的主觀性影響，使指標權(quán)重更加客觀。TOPSIS法又稱理想解法，是一種利用已有方案與最優(yōu)方案與最劣方案(均為設(shè)想)的接近程度進行多目標決策的分析方法。由于數(shù)據(jù)的無序與不確定性，同時為了評價的客觀性，本文選擇將熵權(quán)法與TOPSIS法結(jié)合，先測算指標權(quán)重，再利用TOPSIS法評價物流能力。

1.3.3 建立原始矩陣

1.3.4 無量綱化

量綱被用來描述不同的物理量。本文選取的指標各自的量綱不同，綜合起來較為無序。為了提高指標體系整體的精確程度,需要進行無量綱化處理。本文選用的方法是min-max歸一化。

在指標為正向指標的情況下，min-max歸一化公式為

(1)

在指標為負向指標的情況下，min-max歸一化公式為

上一次來看樟樹是春天。很多鳥站在枝上，唧唧喳喳，雖然沒有聽懂，但它們的樣子分明有一種按捺不住的歡喜，往來穿梭，飛去又飛來，似乎在做某種我們?nèi)祟悷o法參與的游戲。現(xiàn)在，只剩寥寥數(shù)只，它們謹言慎行，偶爾念短促的句子，然后如子彈一般射向天空。

(2)

1.3.5 利用熵值法計算各指標權(quán)重

第一步，利用如下公式，確認某項指標下第i個樣本的值在該指標中的比重：

(3)

第二步，利用如下公式，確認某項指標總體(即第j列)的信息熵值 ：

(4)

特別地，在式(4)中，當pij=0時，pij×ln(pij)=0。

第三步，利用如下公式，確認某項指標總體(即第j列)的信息效用值：

dj=1-ej

(5)

第四步，利用如下公式，確認某項指標總體(即第j列)的權(quán)重：

(6)

1.3.6 利用TOPSIS法(優(yōu)劣解距離法)評價各評價對象的有關(guān)能力

第二步，利用如下公式，找出最優(yōu)與最劣解：

(7)

(8)

第三步，利用如下公式，計算評價對象與最優(yōu)解和最劣解之間的距離：

(9)

(10)

第四步，利用如下公式，計算評價對象與最優(yōu)狀態(tài)的相對接近程度：

(11)

最終，根據(jù)Ci大小進行排序。Ci越大，說明該評價對象越接近最優(yōu)狀態(tài)。

2 物流能力分析

本文以江蘇省13個地級市為研究對象，利用熵權(quán)-TOPSIS法評價江蘇省的物流能力。具體步驟如下：

首先，如前文所述，由于原始數(shù)據(jù)量綱不同，為方便接下來的分析，需要對原始數(shù)據(jù)進行無量綱化，采用的方法是前文提及的min-max歸一化(由于所選指標為正向指標，此處使用公式(1))。原始矩陣X經(jīng)過min-max歸一化后得到的矩陣Y如表2所示。

表2 矩陣Y

其次，利用1.3.5小節(jié)中提到的公式(3)(4)(5)(6)，計算各指標的權(quán)重，結(jié)果如表3所示。

最后，建立1.3.6小節(jié)中提到的加權(quán)矩陣Z，并利用公式(7)(8)(9)(10)(11)，評價江蘇省13個地級市的物流能力，結(jié)果如表4所示。

3 結(jié)論及建議

通過以上研究，我們發(fā)現(xiàn)：

第一，通過表3和表4可以看出，指標中權(quán)重排名前三的分別為X11進出口總額(21%)、X10貨物中轉(zhuǎn)量(14.3%)和X2社會消費品零售總額(12.9%)，權(quán)重最小的是X3第三產(chǎn)業(yè)固定資產(chǎn)投資增速(3.6%)；江蘇省13個地級市中物流能力最強的是蘇州(得分0.5796)，其次是南京(得分0.5706)，最弱的是淮安(得分0.1439)。

表3 各指標權(quán)重

表4 江蘇省13個地級市物流能力評價

第二，從城市之間看，雖然南京作為省會城市，擁有較多資源，排名較高，但通過蘇州的排名可以看出，江蘇省省內(nèi)的資源并未完全集中于省會城市。蘇州利用工業(yè)園區(qū)和“滬蘇一體化”戰(zhàn)略的實施，建立自身優(yōu)勢，排名第一。

第三，從地域分布看，雖然蘇南城市中常州與鎮(zhèn)江排名較為靠后，蘇北城市中徐州和連云港排名較為靠前，但江蘇省省內(nèi)物流能力仍呈現(xiàn)出“南強北弱”的局面，蘇南城市總體優(yōu)于蘇北城市。

對此，筆者的建議如下：

首先，鼓勵對外貿(mào)易，進一步發(fā)展開放型經(jīng)濟。新冠疫情背景下，全球供應(yīng)鏈面臨嚴峻挑戰(zhàn)，各市應(yīng)抓住國內(nèi)疫情防控得當?shù)钠鯔C，利用好“一帶一路”這一國家戰(zhàn)略，開拓沿線及周邊國家市場。此外，在產(chǎn)業(yè)升級的背景下，各市不僅應(yīng)在出口額上獲得增長，還應(yīng)結(jié)合自身比較優(yōu)勢，通過重點項目、雙向投資等方式，提高產(chǎn)品技術(shù)水平，獲得更強更穩(wěn)固的競爭優(yōu)勢，帶動外貿(mào)物流的發(fā)展。

其次，穩(wěn)定并擴大內(nèi)需，建設(shè)國內(nèi)國際雙循環(huán)。雖然鼓勵對外貿(mào)易，但省內(nèi)未來經(jīng)濟發(fā)展的主要動力仍應(yīng)來自內(nèi)部消費。各市不僅應(yīng)致力于實現(xiàn)居民收入、消費與經(jīng)濟增長，工資增長與企業(yè)利潤增長雙同步，還應(yīng)進一步推進供給側(cè)改革，逐步轉(zhuǎn)變出口加工模式下國內(nèi)產(chǎn)品較出口產(chǎn)品質(zhì)量普遍不足的局面，同時，重新整合城鄉(xiāng)二元制下城鄉(xiāng)分割的內(nèi)需空間，利用空間關(guān)聯(lián)效應(yīng)，通過城市的消費行為去影響農(nóng)村地區(qū)，從而激發(fā)鄉(xiāng)村地區(qū)的市場潛力，刺激民間對物流的需求。