任曉紅　沈佳　楊強

關(guān)鍵詞：制造業(yè)；物流業(yè)；聯(lián)動發(fā)展；耦合協(xié)調(diào)度；GM（1，N）模型；灰色關(guān)聯(lián)分析

中圖分類號：F25224 文獻標識碼：A 文章編號：2096-7934（2023）05-0026-13

一、引言

制造業(yè)是一個國家綜合實力的重要體現(xiàn)，決定一個國家的國際分工地位［1］。制造業(yè)的發(fā)展水平也能夠反映出一個國家或地區(qū)的生產(chǎn)力和經(jīng)濟發(fā)展水平［2］。而物流業(yè)是支撐國民經(jīng)濟發(fā)展的先導性、戰(zhàn)略性產(chǎn)業(yè)［3］。2020年8月22日，國務院發(fā)布《推動物流業(yè)制造業(yè)深度融合創(chuàng)新發(fā)展實施方案》，提出：要促進物流業(yè)和制造業(yè)協(xié)同聯(lián)動和跨界融合，為建設實體經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展和現(xiàn)代化經(jīng)濟體系打下堅實的基礎(chǔ)［4］。

重慶是是中國四大直轄市之一，是國務院批復的國家重要的中心城市之一，也是長江上游最大的經(jīng)濟中心和交通樞紐［5］，是成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈的核心城市。探究重慶市制造業(yè)與物流業(yè)聯(lián)動發(fā)展對當?shù)亟?jīng)濟社會發(fā)展具有重要意義。針對重慶市制造業(yè)和物流業(yè)聯(lián)動發(fā)展，文章從以下幾個方面展開文獻分析：

關(guān)于兩業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展水平的測量。目前，較多采用耦合協(xié)調(diào)度模型、灰色關(guān)聯(lián)模型以及協(xié)同模型等方法測量兩業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展水平：田強［6］以山東省為研究對象，利用耦合系統(tǒng)協(xié)調(diào)度模型測度2011-2019年該省兩業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展水平；沙穎［7］利用灰色關(guān)聯(lián)模型測度吉林省兩業(yè)發(fā)展的協(xié)調(diào)度；張秋玲［2］構(gòu)建了協(xié)同度測量模型，基于協(xié)同理論研究黑龍江省兩業(yè)的協(xié)同發(fā)展；梁紅艷［8］運用距離協(xié)同模型測度中國2004-2016年30個省區(qū)市兩業(yè)的聯(lián)動程度，并構(gòu)建隨機前沿模型考察兩業(yè)聯(lián)動對物流業(yè)技術(shù)效率的影響。此外，施國洪［9］將數(shù)據(jù)包絡分析（DEA分析）的方法用到兩業(yè)的協(xié)調(diào)性評價上，通過相應的模型對江蘇省1998-2007年兩業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展狀況進行了評價；都繼萌等［10］基于中文解釋（DEA-Malmquist）指數(shù)模型對京津冀三地2010-2019年制造業(yè)與物流業(yè)全要素生產(chǎn)效率進行測算，對計算出的全要素生產(chǎn)率建立非線性時間序列模型（GAR模型），測算京津冀三地兩業(yè)的聯(lián)動效率。

關(guān)于兩業(yè)聯(lián)動發(fā)展的影響因素。一是關(guān)于兩業(yè)的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展的影響因素：田強等［11］利用地理探測器模型檢測地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化水平、地區(qū)創(chuàng)新能力、網(wǎng)絡信息化水平等對華東地區(qū)兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)的影響作用，得出各影響因素中網(wǎng)絡信息化水平成為華東地區(qū)兩業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的主要驅(qū)動因素，其余諸因素對兩種產(chǎn)業(yè)的耦合協(xié)調(diào)也具有顯著影響。二是關(guān)于兩業(yè)的協(xié)同集聚的影響因素：唐紅祥［12］構(gòu)建計量模型探討影響制造業(yè)與物流業(yè)協(xié)同集聚的主要因素，結(jié)論表明，基礎(chǔ)設施建設、政府干預、開發(fā)區(qū)建設、信息化水平、城市規(guī)模、人力資本、經(jīng)濟發(fā)展水平等均對產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚產(chǎn)生顯著影響；鄢飛［13］根據(jù)空間面板模型得出馬歇爾三大要素都對本省兩業(yè)協(xié)同集聚有明顯的推動作用，其中投入產(chǎn)出關(guān)聯(lián)的影響最大，其次為知識外溢和勞動力儲備。三是關(guān)于推動兩業(yè)聯(lián)動發(fā)展的影響因素：孫家慶等［14］運用因子分析法得到推動二者聯(lián)動發(fā)展的七大關(guān)鍵影響因素，即推動因素、制度因素、流程因素、組織交互因素、保障因素、障礙因素和環(huán)境因素。

與兩業(yè)聯(lián)動發(fā)展相關(guān)的其他方面。Rehman等［15］基于高級物流的基本特征以及物流鏈和供應鏈的形成和融合過程，得出兩業(yè)的產(chǎn)業(yè)聯(lián)動實際上是整合供應鏈的過程，包括了由兩業(yè)分別主導的供應鏈；弓憲文［16］基于耦合理論和協(xié)同理論，得出在2003-2013年間我國兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)度在波動中不斷上升，總體呈現(xiàn)從失調(diào)向逐步協(xié)調(diào)發(fā)展的時序演化特征；張宏旺［17］利用我國2009-2019年的上市制造企業(yè)的微觀數(shù)據(jù)集，構(gòu)建多重固定效應模型，得出物流業(yè)發(fā)展能夠有效促進制造企業(yè)提高生產(chǎn)效率。

上述文獻對兩業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的水平、影響聯(lián)動發(fā)展的因素以及其他與兩業(yè)聯(lián)動發(fā)展相關(guān)方面都進行了深入的研究，但缺乏對兩業(yè)聯(lián)動發(fā)展的系統(tǒng)性綜合分析。針對此問題，首先構(gòu)建制造業(yè)和物流業(yè)指標體系，通過熵權(quán)法和線性加權(quán)法構(gòu)建兩業(yè)發(fā)展情況的綜合得分，刻畫兩業(yè)的發(fā)展情況。其次，利用耦合協(xié)調(diào)度模型實證測度重制造業(yè)與物流業(yè)兩個行業(yè)的耦合度及耦合協(xié)調(diào)度情況。再次，利用GM（1，N）模型對兩業(yè)聯(lián)動發(fā)展的運行態(tài)勢進行機理分析，在宏觀層面上為如何提升重慶市兩業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展提供依據(jù)。最后，利用灰色關(guān)聯(lián)分析測算了各影響因素與兩業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度以及制造業(yè)發(fā)展情況的關(guān)聯(lián)度，并進行排名，在微觀層面上為如何提升重慶市兩業(yè)聯(lián)動發(fā)展提供參考。

（一）指標體系的構(gòu)建

利用制造業(yè)和物流業(yè)發(fā)展的相關(guān)指標構(gòu)建兩系統(tǒng)的評價指標體系，研究兩個系統(tǒng)的聯(lián)動發(fā)展，并用各從業(yè)人數(shù)、固定資產(chǎn)投資、鐵路線路里程、公路線路里程等指標研究各個因素對制造業(yè)和物流業(yè)聯(lián)動發(fā)展的影響。

1制造業(yè)發(fā)展情況

利用工業(yè)總產(chǎn)值、工業(yè)占總GDP的比重、規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)合計、主營業(yè)務收入、利潤總額、進出口總額和制造業(yè)人均工資共七個指標構(gòu)建制造業(yè)發(fā)展評價指標體系（如表1所示）。

表1 制造業(yè)指標體系

2物流業(yè)發(fā)展情況

利用物流業(yè)總產(chǎn)值、物流業(yè)占總GDP的比重、物流業(yè)人均工資、快遞數(shù)量、快遞業(yè)務收入、客運量、旅客周轉(zhuǎn)量、貨運量、貨物周轉(zhuǎn)量和港口貨物吞吐量共十個指標構(gòu)建制造業(yè)發(fā)展評價指標體系（如表2所示）。

表2 物流業(yè)指標體系

3影響因素

利用制造業(yè)從業(yè)人數(shù)、制造業(yè)固定資產(chǎn)投資、工業(yè)綜合能源消費量、物流業(yè)從業(yè)人數(shù)、物流業(yè)固定資產(chǎn)投資等共十三個指標，從勞動力投入、資本投入、交通基礎(chǔ)設施存量等方面探究物流業(yè)與制造業(yè)聯(lián)動發(fā)展的影響因素（如表3所示）。

表3 各影響因素指標描述性統(tǒng)計分析

（二）數(shù)據(jù)預處理

1數(shù)據(jù)來源

采用我國重慶市2011年-2020年間的時間序列統(tǒng)計數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于《重慶統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》。各個經(jīng)濟類指標都以2011年價格指數(shù)為基準，其他年份的通過對應的價格指數(shù)計算，折算為以2011年不變價計算的實際指標數(shù)值。由于部分價格指數(shù)的缺失，選用與之相關(guān)聯(lián)的價格指數(shù)代替：規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)合計的價格指數(shù)采用地區(qū)工業(yè)生產(chǎn)總值指數(shù)替代，規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)主營業(yè)務收入、快遞業(yè)務收入、制造業(yè)和物流業(yè)從業(yè)人員工資等價格指數(shù)均采用居民人均可支配收入指數(shù)替代。用交通運輸、倉儲及郵政業(yè)數(shù)據(jù)表示物流業(yè)的情況。

2數(shù)據(jù)標準化處理

數(shù)據(jù)標準化主要功能是消除變量間的量綱關(guān)系，從而使數(shù)據(jù)具有可比性。公式如下：

3熵權(quán)法

熵權(quán)法是一種客觀賦權(quán)法，根據(jù)各指標的變異程度計算指標權(quán)重，可以避免主觀性和指標變量間信息的重疊性，增加指標的分辨意義和差異性［18］。倘若指標的變異程度越小，所反映的信息量也越少，其對應的權(quán)值也應該越低。其計算過程［19］如下：

計算各指標的信息熵：

計算各指標權(quán)重：

上式中，Zij是標準化后的指標值；X_ij是制造業(yè)和物流業(yè)系統(tǒng)中某項指標某年的原始數(shù)值；i是第i（i=1，2，…，n）個年份；j是某個系統(tǒng)中的第j（j=1，2，…，m）個指標；e_j是第j個指標的信息熵值；ω_j是第j個指標的權(quán)重。

4綜合得分的計算

基于熵權(quán)法計算得到的各指標權(quán)重Di，再結(jié)合標準化處理之后的數(shù)據(jù)，采用線性加權(quán)的方法計算制造業(yè)和物流業(yè)系統(tǒng)的綜合得分，計算公式如下：

5耦合協(xié)調(diào)度計算

耦合是指多個系統(tǒng)間由于某種相互作用而產(chǎn)生影響的現(xiàn)象，通過衡量系統(tǒng)之間的相互作用，得出物流業(yè)與制造業(yè)的耦合作用強度，了解二者在時間上的發(fā)展秩序［20］。而耦合協(xié)調(diào)度能夠反映同一時期各系統(tǒng)彼此配合的程度，測量系統(tǒng)內(nèi)部各要素互動作用過程中協(xié)調(diào)水平與配合發(fā)展能力的大?。?1］。

式中，U₁表示制造業(yè)系統(tǒng)的有序度，U₂表示物流業(yè)系統(tǒng)的有序度；C表示耦合度值；T是綜合協(xié)調(diào)指數(shù)；a和b分別表示制造業(yè)和物流業(yè)的地位和貢獻的待定系數(shù)，本文中a=b=05；D為耦合協(xié)調(diào)度，值越高則耦合協(xié)調(diào)水平也就越高。

（三）實證分析

1物流業(yè)和制造業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀

利用熵權(quán)法計算制造業(yè)和物流業(yè)各指標權(quán)重，結(jié)果如表4和表5所示。

表4 制造業(yè)各指標權(quán)重計算結(jié)果

表5 物流業(yè)各指標權(quán)重計算結(jié)果

利用線性加權(quán)法得到2011年-2020年間重慶市制造業(yè)和物流業(yè)的綜合得分，變化趨勢如圖1所示：

圖1 兩業(yè)綜合得分變化趨勢

由圖1可知，重慶市制造業(yè)發(fā)展整體呈倒U形，在2011-2014年間，發(fā)展情況呈上升趨勢，綜合得分由0351上升到峰值0743，而后出現(xiàn)一個小幅度的下降到2015年的0727，然后上升到2016年的0738，之后呈下降趨勢，到2019年得分為0291，然后上升到2020年的0421。重慶市物流業(yè)發(fā)展整體呈U形，先是經(jīng)歷了由2011年的0449下降到2013年的0232，然后上升到2015年的0334，而后出現(xiàn)一個輕微的下降到2016年的0320，之后上升到2019年的峰值0534，最后下降到2020年的0452。在2011-2020年間，兩個行業(yè)發(fā)展情況整體上有略微的上升，出現(xiàn)相互交替的情況，且波動較大，對兩業(yè)聯(lián)動發(fā)展的研究能夠一定程度上推動兩業(yè)的穩(wěn)定和協(xié)調(diào)發(fā)展。

重慶市制造業(yè)變化趨勢呈現(xiàn)倒U形，由于2017年重慶市的制造業(yè)迎來艱難而危機的時刻：重慶汽車制造業(yè)一直有“一把手工程”之說，汽車產(chǎn)業(yè)也是重慶第一支柱性產(chǎn)業(yè)，對重慶制造業(yè)的興衰具備極大的影響力。2017年，重慶銀翔所依仗的市場“黑馬”—幻速銷量同比2016年已下滑32%，長安汽車凈利潤則大跌三成。2018年4月，長安汽車凈利潤同比下降近70%，而后至2019年，重慶市制造業(yè)發(fā)展到達低谷。重慶汽車產(chǎn)業(yè)的興衰與當?shù)刂圃鞓I(yè)的發(fā)展息息相關(guān)，在進行制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級時，應將汽車產(chǎn)業(yè)作為重點，調(diào)整汽車制造企業(yè)的戰(zhàn)略結(jié)構(gòu)，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)業(yè)務流程和內(nèi)部資源配置，加強高新技術(shù)的研發(fā)力度，加大外商投資力度，并加強產(chǎn)品質(zhì)量監(jiān)管。

2測度耦合協(xié)調(diào)度

關(guān)于兩業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的等級標準，借鑒余沛的耦合度和耦合協(xié)調(diào)度評價標準［22］，如表6和表7所示：

表6 耦合度評價標準

表7?耦合協(xié)調(diào)度評價標準

通過計算，得到重慶市2011-2020年制造業(yè)與物流業(yè)耦合度以及耦合協(xié)調(diào)度，如表8所示。

表8耦合度及耦合協(xié)調(diào)度計算結(jié)果

根據(jù)表8，可知2011-2020年重慶市制造業(yè)與物流業(yè)已具備較高程度的耦合水平，從2011年的0992到2020年的0999，整體上呈U形波動。重慶市制造業(yè)和物流業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展仍處于初級協(xié)調(diào)階段，耦合協(xié)調(diào)度從2011年的0630提升到2020年的0660，整體上呈倒U形趨勢，此后還需要先達到基本協(xié)調(diào)、良好協(xié)調(diào)兩個階段，才能達到完美協(xié)調(diào)狀態(tài)，距離實現(xiàn)完美協(xié)調(diào)還有一個漫長的階段。

3.GM（1，N）模型

制造業(yè)和物流業(yè)的評價指標體系是模糊的、不確定的。兩業(yè)構(gòu)成了一個復雜的灰色系統(tǒng)，利用灰色GM（1，N）模型進行定量研究，從而確定各系統(tǒng)之間的相互作用力。

首先，將這個灰色序列轉(zhuǎn)換成一個有規(guī)律的序列，建立一個微分方程，記為GM（GreyModel）［23］。

基于兩業(yè)的綜合得分數(shù)據(jù)，構(gòu)建灰色模型。X1（0）表示制造業(yè)發(fā)展水平，X2（0）表示物流業(yè)發(fā)展水平，得出：

綜合來看，重慶市制造業(yè)和物流業(yè)系統(tǒng)都具備一定的自我發(fā)展能力，不論是在過去還是未來，都能獲得可持續(xù)的發(fā)展，同時制造業(yè)的發(fā)展能夠推動物流業(yè)的發(fā)展。

4灰色關(guān)聯(lián)分析

灰色關(guān)聯(lián)分析法是通過研究各變量間的關(guān)聯(lián)性，度量各變量間的關(guān)聯(lián)程度的一種研究方法。

（1）各影響因素與兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)度的灰色關(guān)聯(lián)度

將制造業(yè)和物流業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度時間序列數(shù)據(jù)當做母序列，各影響因素標準化之后的數(shù)據(jù)當做特征序列，通過SPSSAU計算各特征序列的關(guān)聯(lián)度，并進行排名，結(jié)果如表9所示。

表9 各影響因素灰色關(guān)聯(lián)分析結(jié)果

從表9可知，當母序列為兩業(yè)發(fā)展的耦合協(xié)調(diào)度序列時，制造業(yè)就業(yè)人數(shù)為最優(yōu)因素，對兩業(yè)的聯(lián)動發(fā)展影響最大，關(guān)聯(lián)度排名第1，其次是物流業(yè)固定資產(chǎn)投資、專利授權(quán)量、就業(yè)人員總計、物流業(yè)從業(yè)人數(shù)和制造業(yè)固定資產(chǎn)投資等。

（2）各影響因素與制造業(yè)發(fā)展的灰色關(guān)聯(lián)度

就當前發(fā)展情況來看，重慶市物流業(yè)的發(fā)展情況優(yōu)于制造業(yè)發(fā)展情況，又因為GM（1，N）模型中得出重慶市制造業(yè)的發(fā)展能夠顯著推動物流業(yè)的發(fā)展，所以再計算各影響因素與制造業(yè)的發(fā)展的關(guān)聯(lián)度，結(jié)果如表9。

從表9可知，當母序列為制造業(yè)發(fā)展綜合得分序列時，制造業(yè)就業(yè)人數(shù)也為最優(yōu)因素，對兩業(yè)的聯(lián)動發(fā)展影響最大，關(guān)聯(lián)度排名第1，其次是專利授權(quán)量、就業(yè)人員總計和物流業(yè)從業(yè)人數(shù)等。

綜合兩種情況可知，無論母序列是兩業(yè)耦合協(xié)調(diào)度還是制造業(yè)發(fā)展情況，制造業(yè)就業(yè)人數(shù)都為最優(yōu)因素，而且就業(yè)人員總計分別排名4和3，物流業(yè)從業(yè)人數(shù)排名5和4，說明不論是在兩業(yè)的聯(lián)動發(fā)展中，還是在制造業(yè)發(fā)展中，勞動力投入都是最重要的影響因素，然后是固定資產(chǎn)投資額，在兩業(yè)聯(lián)動發(fā)展中也頗為關(guān)鍵，其與制造業(yè)的關(guān)聯(lián)度排名稍有下降，專利授權(quán)量、科研經(jīng)費支出的關(guān)聯(lián)度排名也十分靠前，表明科研投入對于制造業(yè)的發(fā)展也有顯著的推動作用，同時也促進這兩業(yè)聯(lián)動發(fā)展。其次是工業(yè)能源投入、每萬人中普通高等學校在校人數(shù)、鐵路線路里程、城鎮(zhèn)化率、公路線路里程和城鎮(zhèn)常住居民人均消費性支出，都能夠促進兩業(yè)聯(lián)動發(fā)展和制造業(yè)發(fā)展。

二、結(jié)論

文章為探究重慶市制造業(yè)與物流業(yè)的聯(lián)動發(fā)展，首先利用熵權(quán)法對兩業(yè)各指標進行客觀賦權(quán)，利用線性加權(quán)法計算兩業(yè)的發(fā)展情況的綜合得分，再利用耦合協(xié)調(diào)度模型實證測度兩業(yè)的耦合度及耦合協(xié)調(diào)度情況，然后利用GM（1，N）模型分析兩業(yè)聯(lián)動發(fā)展的運行態(tài)勢，最后利用灰色關(guān)聯(lián)分析測算了各影響因素與兩業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度以及制造業(yè)發(fā)展情況的關(guān)聯(lián)度，并進行排名，得到以下基本結(jié)論：

（1）在2011-2020年間，重慶市制造業(yè)發(fā)展整體呈倒U形，而物流業(yè)發(fā)展整體呈U形，兩個行業(yè)發(fā)展情況整體上有略微的上升，出現(xiàn)相互交替的情況，且波動較大；

（2）2011-2020年重慶市制造業(yè)與物流業(yè)已具備較高程度的耦合水平，從2011年的0992到2020年的0999，整體上呈U形波動。重慶市制造業(yè)和物流業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展仍處于初級協(xié)調(diào)階段，耦合協(xié)調(diào)度從2011年的0630提升到2020年的0660，整體上呈倒U形趨勢，此后還需要先達到基本協(xié)調(diào)、良好協(xié)調(diào)兩個階段，才能達到完美協(xié)調(diào)狀態(tài)，距離實現(xiàn)完美協(xié)調(diào)還有很長一個階段。

（3）重慶市制造業(yè)和物流業(yè)系統(tǒng)都具備一定的自我發(fā)展能力，不論是在過去還是未來，都能獲得可持續(xù)的發(fā)展，同時制造業(yè)的發(fā)展能夠推動物流業(yè)的發(fā)展。

（4）灰色關(guān)聯(lián)分析結(jié)果表明：不論是在兩業(yè)的聯(lián)動發(fā)展中，還是在制造業(yè)發(fā)展中，勞動力投入都是最重要的影響因素，然后是固定資產(chǎn)投資額，在兩業(yè)聯(lián)動發(fā)展中也頗為關(guān)鍵，其與制造業(yè)的關(guān)聯(lián)度排名稍有下降，專利授權(quán)量、科研經(jīng)費支出的關(guān)聯(lián)度排名也十分靠前，表明科研投入對于制造業(yè)的發(fā)展也有顯著的推動作用，同時也促進這兩業(yè)聯(lián)動發(fā)展。其次是工業(yè)能源投入、每萬人中普通高等學校在校人數(shù)、鐵路線路里程、城鎮(zhèn)化率、公路線路里程和城鎮(zhèn)常住居民人均消費性支出，都對兩業(yè)聯(lián)動發(fā)展以及制造業(yè)發(fā)展有著一定的推動作用。

基于上述結(jié)論，提出以下建議。

1加快制造業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整

重慶市制造業(yè)的發(fā)展趨勢呈倒U形，以制造業(yè)為主導的第二產(chǎn)業(yè)占市內(nèi)總GDP的比重逐年下降，制造業(yè)的改革勢在必行。同時，制造業(yè)發(fā)展對物流業(yè)有顯著的推動作用，通過制造業(yè)改革可以整體上提升兩業(yè)聯(lián)動發(fā)展。依托于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)，重組和改革制造業(yè)的多方面業(yè)務，著力于汽車產(chǎn)業(yè)，調(diào)整產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)，優(yōu)化業(yè)務流程，完善內(nèi)部資源配置，實現(xiàn)經(jīng)營效益的最大化。

2增強物流企業(yè)的服務能力

通過GM（1，N）模型分析可以得知，重慶市物流業(yè)沒有顯著推動制造業(yè)的發(fā)展。物流企業(yè)需要通過打造更為專業(yè)化的服務產(chǎn)品和服務模式來提高現(xiàn)有市場占有率，要加快技術(shù)和服務改革，促進物流服務體系的信息化和一體化；同時，在物流管理方面，引入先進人才，進行現(xiàn)代化管理改革，嚴格執(zhí)行高標準要求，促進產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變，與制造業(yè)實現(xiàn)高效的聯(lián)動發(fā)展。

3緊扣關(guān)鍵環(huán)節(jié)，促進兩業(yè)聯(lián)動發(fā)展

勞動力是重要生產(chǎn)力，是推動兩業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈升級發(fā)展的基礎(chǔ)，目前兩業(yè)的聯(lián)動發(fā)展急需大量的、多層次的復合型人才以提升生產(chǎn)力，相關(guān)企業(yè)應在保證就業(yè)質(zhì)量的基礎(chǔ)上擴大就業(yè)規(guī)模；加大固定資產(chǎn)投資力度，加大招商引資力度；科學技術(shù)是第一生產(chǎn)力，創(chuàng)新驅(qū)動行業(yè)發(fā)展，加大科技投入，引導兩業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

4建立兩業(yè)戰(zhàn)略合作聯(lián)盟、信任合作機制

建立戰(zhàn)略合作聯(lián)盟，例如技術(shù)聯(lián)合開發(fā)、聯(lián)合生產(chǎn)與供應、聯(lián)合經(jīng)營等，兩業(yè)在技術(shù)上相互支持，資源共享；建立信任合作機制，降低了機會成本，在制造業(yè)各階段建立物流專業(yè)服務，使得制造業(yè)與物流服務更高效地合作。

5政府統(tǒng)籌引導，優(yōu)化聯(lián)動發(fā)展的政策環(huán)境

政府要規(guī)范市場秩序，對兩業(yè)聯(lián)動發(fā)展新業(yè)態(tài)、新模式實施審慎監(jiān)管，建立和完善市場運行機制；鼓勵和刺激消費，通過消費拉動生產(chǎn)；強化就業(yè)優(yōu)先政策，健全就業(yè)促進機制，促進高質(zhì)量充分就業(yè)；鼓勵物流企業(yè)建立一體化服務體系，并為物流業(yè)基礎(chǔ)設施建設提供政策扶持；增加對交通基礎(chǔ)設施的財政投入，推動前瞻性交通基礎(chǔ)設施的建設，并維護好現(xiàn)有交通基礎(chǔ)設施；支持物流標準化設施設備的推廣、鐵路專線的建設、農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的發(fā)展等；加快修訂鐵路專線相關(guān)管理文件，完善專線共建共用機制，規(guī)范專線收費標準。

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ResearchontheJointDevelopmentofManufacturingIndustry

andLogisticsIndustryinChongqing：ResearchandAnalysis

BasedonCouplingCoordinationDegreeModelandGMModel

RENXiao-hong，SHENJia，YANGQiang

（SchoolofEconomicsandManagement，ChongqingJiaotongUniversity，Chongqing400047）

Abstract：TheManufacturingindustryandlogisticsindustrymutuallyinfluenceandcorrelatewitheachother，soitisofgreatsignificancetoexploretheirjointdevelopmentIThispaperemploystheentropyweightmethodandlinearweightingmethodtocalculatethecomprehensivescoreofthedevelopmentofChongqingstwoindustriesfrom2011to2020，andthenthecouplingcoordinationdegreemodelisusedtomeasurethecouplingdegreeandcouplingcoordinationdegreeofthetwoindustriesSubsequently，theGM（1，N）modelisusedtoanalyzetheoperationsituationofthejointdevelopmentofthetwoindustriesLastly，greycorrelationanalysisisusedtocalculatethecouplingcoordinationdegreeofeachinfluencingfactorwiththetwoindustriesandthecorrelationdegreeofmanufacturingdevelopmentTheresultsshowthatthedevelopmentofthetwoindustrieshasaslightriseonthewhole，alternatingwitheachother，andthefluctuationislargeThetwohaveahighdegreeofcouplinglevel，andtheircoordinateddevelopmentisstillintheprimarystageofcoordinationBothindustrieshavecertainself-developmentabilityMeanwhile，thedevelopmentofmanufacturingindustrycanpromotethedevelopmentoflogisticsindustryRegardingthegreycorrelationanalysisoftheinfluencingfactors，thecouplingcoordinationdegreeofthetwoindustriesandthedevelopmentsituationofthemanufacturingindustry，thenumberofemploymentinthemanufacturingindustryistheoptimalfactor，followedbytheinvestmentinfixedassets，andthentheinvestmentinscientificresearch

Keywords：manufacturingindustry;logisticsindustry;jointdevelopment;couplingcoordinationdegree;GM（1，N）model;greycorrelationanalysis

基金項目：重慶市教委科學技術(shù)研究項目“基于分布式語言QFD的產(chǎn)品服務系統(tǒng)方案評估群共識決策方法研究”（KJQN202100707）