葉菁婧

【摘 要】 本文以長江三角洲地區(qū)為例，對區(qū)域經(jīng)濟(jì)與現(xiàn)代商貿(mào)物流業(yè)的耦合發(fā)展情況進(jìn)行了實證測度，旨在為促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)與現(xiàn)代商貿(mào)物流業(yè)耦合發(fā)展提供可供借鑒的指導(dǎo)建議。研究結(jié)論如下：1.就區(qū)域內(nèi)耦合度而言，上海的區(qū)域內(nèi)耦合度呈現(xiàn)下降狀態(tài)，江蘇和浙江的變化趨勢相同且相對穩(wěn)定。耦合度出現(xiàn)趨同的態(tài)勢，三個地區(qū)的耦合度差距顯著降低。2.就區(qū)域間耦合度而言，長三角地區(qū)三省市的耦合度大于兩地之間的耦合度，故而兩地之間的耦合度都有待提升。兩地與三地的區(qū)域間耦合度變化趨勢存在一定差異，江浙滬區(qū)域間的耦合度整體呈現(xiàn)上升趨勢，江滬與江浙的區(qū)域間耦合度整體呈現(xiàn)上升趨勢，而滬浙的區(qū)域間耦合度整體呈現(xiàn)下降趨勢，這說明制約三省市耦合度提升的主要因素是上海與浙江的區(qū)域間耦合度出現(xiàn)下降。

【關(guān)鍵詞】 商貿(mào)物流業(yè);區(qū)域經(jīng)濟(jì);耦合發(fā)展;耦合度;長江三角洲地區(qū)

【中圖分類號】 F259.2 【文獻(xiàn)標(biāo)識碼】 A 【文章編號】 2096-4102（2021）05-0049-03

一、研究基礎(chǔ)

周林林在《產(chǎn)地型商貿(mào)物流對地區(qū)集群經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的作用機(jī)理研究》（2015）中對“產(chǎn)地型”商貿(mào)物流影響區(qū)域集群經(jīng)濟(jì)的機(jī)理進(jìn)行分析，探究了推動二者深入互動的有效路徑;惠艷在《基于耦合發(fā)展視角的地區(qū)經(jīng)濟(jì)與商貿(mào)流通業(yè)的共同發(fā)展戰(zhàn)略》（2016）中提出，要促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)與商貿(mào)物流的耦合發(fā)展，還需健全作業(yè)、信息以及主體系統(tǒng)，更新發(fā)展思維，完善相關(guān)法律法規(guī)。張婷在《商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響效應(yīng)研究——以京津冀地區(qū)為例》（2018）中提出，京津冀地區(qū)的物質(zhì)資本與人力資本存量、商貿(mào)流通業(yè)發(fā)展水平、交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、技術(shù)進(jìn)步效率會對京津冀地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展發(fā)揮促進(jìn)作用。

Gafurov I.等人在《Interregional Logistic Center as the Growth Point of Regional Economics》（2014）中探究了區(qū)域交通環(huán)境組織變化與大型物流中心增加預(yù)算收入對于區(qū)域經(jīng)濟(jì)效率的促進(jìn)作用。Bensassi S.等人在《Relationship between logistics infrastructure and trade： Evidence from Spanish regional exports》（2015）中，通過實證分析表明物流對于分析貨物貿(mào)易流動非常重要，Munim Z. H.等人在《The impacts of port infrastructure and logistics performance on economic growth： the mediating role of seaborne trade》（2018）中從港口基礎(chǔ)設(shè)施質(zhì)量與物流績效角度出發(fā)，對海運貿(mào)易的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)進(jìn)行了實證分析。

二、指標(biāo)權(quán)重與測度模型

（一）指標(biāo)權(quán)重

本文利用熵值法為各項指標(biāo)賦權(quán)。

第一，標(biāo)準(zhǔn)化處理。由于各項指標(biāo)的單位不同，缺乏可比性，因而本文對各項指標(biāo)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化處理，處理公式如下所示：

[yab=yab-ybwb]，a=1，2，3，...，m;b=1，2，3，...，n

公式1

其中，yab代表第a個樣本的第b個指標(biāo)的真實值;y[′]ab代表第a個樣本的第b個指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值。

第二，熵值與效用值。

[cb=-ka=1myablnyab（0

公式2

db=1-cb，a=1，2，3，...，m;b=1，2，3，...，n

公式3

其中，cb表示熵值，db表示效用值。熵值越高，則各項指標(biāo)的差異越大，影響作用越強(qiáng)。

第三，指標(biāo)權(quán)重。

eb=db*（[b=1ndb]）-1 公式4

（二）耦合度實證測度模型

第一，區(qū)域內(nèi)耦合度實證測度模型如下所示：

[Z=α*x1A-x0Ax1B-x0B] 公式5

其中，α=1，如果min[[x1A-x0A]，[x1B-x0B]]不小于0;α=-1，如果min[[x1A-x0A]，[x1B-x0B]]不大于0。

第二，區(qū)域間耦合度實證測度模型如下所示：

兩個區(qū)域間的耦合度Z?=2[Z1×Z2×（Z1+Z2）-1×（Z2+Z1）-1]1/2? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? 公式6

三個區(qū)域間的耦合度Z"=3[Z1×Z2×Z3×（Z1+Z2）-1×（Z2+Z3）-1×（Z3+Z1）-1]1/3? ? ? ? ? ?公式7

其中，Z1、Z2、Z3分別表示三個不同區(qū)域的商貿(mào)物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)耦合度。

三、實證測度

本文將從時間與空間維度對長江三角洲地區(qū)區(qū)域經(jīng)濟(jì)與現(xiàn)代商貿(mào)物流業(yè)的耦合發(fā)展進(jìn)行實證測度。一方面，從時間維度出發(fā)，分別測度了江浙滬三個地區(qū)在2016-2019年之間的區(qū)域經(jīng)濟(jì)與現(xiàn)代商貿(mào)物流業(yè)耦合度;另一方面，從空間維度出發(fā)，測度了江滬、浙滬、江浙、江浙滬的區(qū)域經(jīng)濟(jì)與現(xiàn)代商貿(mào)物流業(yè)耦合度。

（一）數(shù)據(jù)來源

本文以江浙滬地區(qū)為對象，通過搜集《中國統(tǒng)計年鑒》《中國物流年鑒》、江浙滬地區(qū)統(tǒng)計年鑒及中經(jīng)網(wǎng)等統(tǒng)計資料，確定了各評價指標(biāo)數(shù)據(jù)。同時，利用SPSS軟件中的標(biāo)準(zhǔn)化方法對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化。

（二）指標(biāo)權(quán)重

鑒于標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)中存在負(fù)數(shù)，為了避免出現(xiàn)對數(shù)無意義的情況，本文對各項數(shù)據(jù)做了非負(fù)化處理，即對全部數(shù)據(jù)“+2”，隨后利用公式2與公式3分別計算熵值與效用值，再利用公式4計算江浙滬等地區(qū)的指標(biāo)權(quán)重，結(jié)果如表1與表2所示：

（三）實證測度

1.區(qū)域內(nèi)耦合發(fā)展實證測度

利用SPSS軟件計算獲得特征向量矩陣如表3與表4所示：

根據(jù)表3可知，在區(qū)域商貿(mào)物流體系中，上海和浙江的全部商貿(mào)物流指標(biāo)特征向量值都是正數(shù)，也即第一主成分系數(shù)都是正數(shù)，故而全部指標(biāo)都是正向序參量;而在江蘇的現(xiàn)代商貿(mào)物流指標(biāo)中，y?7的特征向量是負(fù)數(shù)，其他均是正數(shù)，故而y?7是負(fù)向序參量，其余指標(biāo)都是正向序參量。

根據(jù)表4可知，在區(qū)域經(jīng)濟(jì)體系中，上海、江蘇、浙江的Y?4特征向量都是負(fù)值，其余特征向量都是正值，故而，三個區(qū)域的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)序參量的正、負(fù)值都一致。

基于復(fù)合系統(tǒng)模型中的公式5，計算獲得2016-2019年江浙滬地區(qū)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)與現(xiàn)代商貿(mào)物流業(yè)區(qū)域內(nèi)耦合度如表5所示：

根據(jù)表5可知，長三角地區(qū)三省市的區(qū)域經(jīng)濟(jì)與現(xiàn)代商貿(mào)物流業(yè)區(qū)域內(nèi)耦合度存在較大差異，同時變化趨勢也存在較多差異，上海的區(qū)域內(nèi)耦合度呈現(xiàn)下降狀態(tài)，從2016年的0.4728下降到2019年的0.2538，江蘇和浙江的變化趨勢相同且相對穩(wěn)定，江蘇的區(qū)域內(nèi)耦合度由2016年的0.0866上升至2019年的0.3371，浙江的區(qū)域內(nèi)耦合度由2016年的0.1456上升至2019年的0.2438。各年的區(qū)域內(nèi)耦合度平均值相似，2016-2019年江蘇、浙江、上海的耦合度平均值分別是0.2403、0.2412、0.2743;耦合度出現(xiàn)趨同的態(tài)勢，三個地區(qū)的耦合度差距顯著降低，2011年的極值差距為0.3862（0.4728-0.0866），至2019年，極值差距為0.0933（0.3371-0.2438）。

2.區(qū)域內(nèi)耦合發(fā)展實證測度

基于復(fù)合系統(tǒng)模型中的公式6和公式7，計算獲得2016-2019年江浙滬地區(qū)的區(qū)域經(jīng)濟(jì)與現(xiàn)代商貿(mào)物流業(yè)區(qū)域間耦合度如表6所示，其中江滬、浙滬、江浙分別表示江蘇與上海、浙江與上海、江蘇與浙江的兩地耦合度，江浙滬表示江蘇、浙江、上海三地的耦合度。

域間耦合度平均值分別是0.3698、0.4525、0.5175，江浙滬的區(qū)域間耦合度大于江滬、浙滬、江浙的區(qū)域間耦合度，也即長三角地區(qū)三省市的耦合度大于兩地之間的耦合度，故而兩地之間的耦合度都有待提升。兩地與三地的區(qū)域間耦合度變化趨勢存在一定差異，江浙滬區(qū)域間的耦合度整體呈現(xiàn)上升趨勢，由2016年的0.4376提升至2019年的0.6336。江滬與江浙的區(qū)域間耦合度整體呈現(xiàn)上升趨勢，江滬由2016年的0.3176提升至2019年的0.4337，江浙由2016年的0.1994提升至2019年的0.6338;而浙滬的區(qū)域間耦合度整體呈現(xiàn)下降趨勢，由2016年的0.4727下降至2019年的0.4576。

四、結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

1.就區(qū)域內(nèi)耦合度而言

上海的區(qū)域內(nèi)耦合度呈現(xiàn)下降狀態(tài)，從2016年的0.4728下降到2019年的0.2538，江蘇和浙江的變化趨勢相同且相對穩(wěn)定，江蘇的區(qū)域內(nèi)耦合度由2016年的0.0866上升至2019年的0.3371，浙江的區(qū)域內(nèi)耦合度由2016年的0.1456上升至2019年的0.2438。耦合度出現(xiàn)趨同的態(tài)勢，三個地區(qū)的耦合度差距顯著降低，2011年的極值差距為0.3862，至2019年，極值差距為0.0933。

2.就區(qū)域間耦合度而言

2016-2019年之間江浙滬區(qū)域間耦合度的平均值是0.5688，江滬、浙滬、江浙的區(qū)域間耦合度平均值分別是0.3698、0.4525、0.5175，這說明長三角地區(qū)三省市的耦合度大于兩地之間的耦合度，故而兩地之間的耦合度都有待提升。兩地與三地的區(qū)域間耦合度變化趨勢存在一定差異，江浙滬區(qū)域間的耦合度整體呈現(xiàn)上升趨勢，由2016年的0.4376提升至2019年的0.6336。江滬與江浙的區(qū)域間耦合度整體呈現(xiàn)上升趨勢，江滬由2016年的0.3176提升至2019年的0.4337，江浙由2016年的0.1994提升至2019年的0.6338;而滬浙的區(qū)域間耦合度整體呈現(xiàn)下降趨勢，由2016年的0.4727下降至2019年的0.4576，這說明制約三省市耦合度提升的主要因素是上海與浙江的區(qū)域間耦合度出現(xiàn)下降。

（二）建議

第一，統(tǒng)一現(xiàn)代商貿(mào)物流發(fā)展規(guī)劃，深化區(qū)域間的商貿(mào)物流合作。江浙滬地區(qū)應(yīng)當(dāng)統(tǒng)一設(shè)計現(xiàn)代商貿(mào)物流發(fā)展規(guī)劃，對區(qū)域間的現(xiàn)代商貿(mào)物流發(fā)展進(jìn)行整體統(tǒng)籌，實現(xiàn)區(qū)域間商貿(mào)、物流以及各項基礎(chǔ)設(shè)施的科學(xué)布局和高效銜接，使得區(qū)域政府和商貿(mào)、物流業(yè)主管部門的職能作用得到充分發(fā)揮，從而深化區(qū)域間的政府、部門、行業(yè)合作，形成促進(jìn)區(qū)域間現(xiàn)代商貿(mào)物流發(fā)展的合力。同時，江浙滬政府可以出臺《江浙滬耦合發(fā)展規(guī)劃》《江浙滬商貿(mào)一體化發(fā)展規(guī)劃》《江浙滬物流一體化發(fā)展規(guī)劃》，作為區(qū)域間現(xiàn)代商貿(mào)物流合作的指導(dǎo)依據(jù)與實施基礎(chǔ)。

第二，加快經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，推動產(chǎn)業(yè)聯(lián)動。在第一產(chǎn)業(yè)方面，江蘇屬于平原省份，農(nóng)業(yè)發(fā)展便利，是江浙滬地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)消費的重要區(qū)域，可以以江蘇為核心，建立江浙滬現(xiàn)代農(nóng)業(yè)商貿(mào)物流服務(wù)體系;在第二產(chǎn)業(yè)方面，可以以江蘇和浙江為核心，鞏固江浙滬現(xiàn)代工業(yè)商貿(mào)物流體系，搭建大中型工業(yè)企業(yè)商貿(mào)物流信息平臺，全面推動江浙滬地區(qū)工業(yè)企業(yè)商貿(mào)物流標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)，實現(xiàn)工業(yè)企業(yè)之間的商貿(mào)物流信息共享;在第三產(chǎn)業(yè)方面，需要以上海為核心，江蘇為支撐，推進(jìn)現(xiàn)代服務(wù)業(yè)商貿(mào)物流體系建設(shè)，特別是培育一批服務(wù)質(zhì)量優(yōu)、競爭優(yōu)勢大的跨區(qū)域大型商貿(mào)物流企業(yè)。

【參考文獻(xiàn)】

[1]傅為忠，李孟雨.基于改進(jìn)ISM模型的區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展影響因素分析[J].管理現(xiàn)代化，2017，36（3）：23-25.

[2]郭湖斌，齊源.長三角區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展水平及空間協(xié)同特征研究[J].經(jīng)濟(jì)問題探索，2019，436（11）：81-89.

[3]于富喜.區(qū)域商貿(mào)物流特征及發(fā)展策略探討：以城內(nèi)、城鄉(xiāng)、城際為視角[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2017（2）：68-70.

[4]周小勇，張立國.中國物流業(yè)與商貿(mào)業(yè)聯(lián)動發(fā)展研究：基于供需協(xié)同的視角[J].技術(shù)經(jīng)濟(jì)與管理研究，2018（10）：106-110.

[5]戢曉峰，張雪，陳方，等.基于多源數(shù)據(jù)的區(qū)域物流與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)聯(lián)特性分析：以云南省為例[J].經(jīng)濟(jì)地理，2017，36（1）：39-45.

[6]宋明珍.區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)同發(fā)展評價研究：以成都市為例[D].成都：西南交通大學(xué)，2016.

[7]李孟雨.區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展評價研究[D].合肥：合肥工業(yè)大學(xué)，2017.

[8]王雪，劉丹，張晟義.“中巴經(jīng)濟(jì)走廊”建設(shè)背景下的喀什商貿(mào)物流業(yè)發(fā)展與完善[J].財經(jīng)理論研究，2017（1）：10-17.

[9]張金梅.產(chǎn)業(yè)先導(dǎo)機(jī)制下商貿(mào)流通業(yè)的創(chuàng)新發(fā)展以商貿(mào)物流現(xiàn)代化為助力[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2017（22）：120-121.

[10]李寶庫，李銷.長三角區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)互動關(guān)系研究：基于蘇、浙、皖、滬的實證[J].華東經(jīng)濟(jì)管理，2020，34（8）：26-32.

[11]郭子雪，康慧聰，趙婉，等.京津冀港口物流與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的互動關(guān)系研究：基于格蘭杰因果檢驗和灰色關(guān)聯(lián)度的分析[J].數(shù)學(xué)的實踐與認(rèn)識，2020，50（5）：32-39.

[12]陸華，司溫科，袁敏，等.基于系統(tǒng)動力學(xué)模型的區(qū)域經(jīng)濟(jì)與物流協(xié)同機(jī)理研究[J].武漢理工大學(xué)學(xué)報（交通科學(xué)與工程版），2020，44（3）：423-428.