重慶市物流業(yè)投入與產(chǎn)出的灰色關(guān)聯(lián)研究*
楊婷婷1, 閆會姝2
(1.重慶工商大學 電子商務(wù)及供應(yīng)鏈系統(tǒng)實驗室,重慶 400067; 2.重慶工商大學 商務(wù)策劃學院,重慶 400067)
摘要:應(yīng)用灰色關(guān)聯(lián)分析法研究重慶市物流業(yè)2006-2013年的數(shù)據(jù),選取相關(guān)指標,探討重慶市物流業(yè)投入與產(chǎn)出之間的關(guān)系;研究結(jié)果顯示,各項投入要素對物流業(yè)產(chǎn)出的作用都很明顯,其中,物流業(yè)固定資產(chǎn)投資對物流業(yè)的產(chǎn)出作用最為顯著。
關(guān)鍵詞:物流業(yè);投入;產(chǎn)出;灰色關(guān)聯(lián)分析
doi:10.16055/j.issn.1672-058X.2015.0012.010
收稿日期:2015-04-20;修回日期:2015-06-05.
基金項目:*電子商務(wù)及供應(yīng)鏈系統(tǒng)重慶市重點實驗室專項
作者簡介:楊婷婷(1989-),女,河南漯河人,碩士研究生,從事物流管理與工程研究.
中圖分類號:F259.27文獻標志碼:A
物流業(yè)的快速發(fā)展對國民經(jīng)濟增長方式的改變,而且對其運行成本的降低,以及對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的推動作用都十分明顯[1]。從2009年起,我國物流業(yè)的增長速度與服務(wù)能力明顯得到提高,現(xiàn)代產(chǎn)業(yè)體系已見雛形。為繼續(xù)適應(yīng)并推動經(jīng)濟快速發(fā)展,2014年國務(wù)院頒布《物流業(yè)發(fā)展中長期規(guī)劃(2014-2020年)》,其重點在于提高物流業(yè)效率、降低成本、并減輕資源和環(huán)境壓力,促進物流業(yè)的健康發(fā)展。進入21世紀以來,關(guān)于物流業(yè)投入與產(chǎn)出關(guān)系的研究開始引起國內(nèi)學者的重視,李冠霖于2001年指出我國物流業(yè)的發(fā)展水平較低,但發(fā)展空間是巨大的,國民經(jīng)濟整體運行效率的提高離不開物流業(yè)的發(fā)展[2]。目前國內(nèi)學者對物流業(yè)具體投入與產(chǎn)出要素之間的關(guān)系研究較少,結(jié)合物流業(yè)的特性,針對研究樣本的數(shù)量,選用灰色關(guān)聯(lián)分析法,研究物流業(yè)投入與產(chǎn)出之間的關(guān)系,找到重慶市物流業(yè)發(fā)展中起關(guān)鍵作用的因素,供相關(guān)部門制定具體決策計時供參考。
1灰色關(guān)聯(lián)分析法
數(shù)理統(tǒng)計中研究投入與產(chǎn)出關(guān)系的方法對數(shù)據(jù)量的要求比較高,局限性較大,灰色關(guān)聯(lián)分析法對數(shù)據(jù)要求較低,重要的是量化結(jié)果與分析結(jié)果不符的情況也會避免,因而具有較強的實用性[3]。計算序列間灰關(guān)聯(lián)程度的模型有多種[4],采用鄧氏關(guān)聯(lián)度計算模型,模型的具體建立過程如下:
1.1確定關(guān)聯(lián)分析的行為序列
1.2無量綱化處理變量序列
由于獲得的原始數(shù)據(jù)序列的單位或量綱不同,不能直接進行比較,因此要先無量綱化處理獲得的原始數(shù)據(jù)序列,才能進行分析。結(jié)合所研究數(shù)列的實際情況,選用灰色理論中常用的處理方法中的初值化法,計算公式為
1.3計算差序列和兩極差
1.4計算灰色關(guān)聯(lián)系數(shù)
1.5求灰色關(guān)聯(lián)度并排序
2物流業(yè)投入與產(chǎn)出關(guān)聯(lián)分析
2.1物流業(yè)具體指標的選取
交通運輸、倉儲和郵政業(yè)占據(jù)了物流業(yè)83%以上的份額,在很大程度上能夠反映整個物流業(yè)的發(fā)展情況[6],大多數(shù)研究者都在用此代替物流業(yè),所以基于數(shù)據(jù)的可取性選此作為數(shù)據(jù)的來源具有可靠性[7]。
2.1.1物流業(yè)的投入
考慮到指標選取的代表性以及數(shù)據(jù)的可取性,選用物流業(yè)從業(yè)人數(shù)、物流業(yè)固定資產(chǎn)投資、公路線路里程、鐵路營運里程、內(nèi)河航道里程作為投入指標。
2.1.2物流業(yè)的產(chǎn)出
考察地區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平,最重要的經(jīng)濟指標是物流業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值;貨物周轉(zhuǎn)量是運輸對象的數(shù)量和運輸距離的乘積,因而對運輸生產(chǎn)成果反映更全面,體現(xiàn)物流業(yè)的服務(wù)水平[8]。因此,選用物流業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值和貨物周轉(zhuǎn)量作為產(chǎn)出指標比較合適。
表1 度量物流業(yè)投入與產(chǎn)出的指標
2.2關(guān)聯(lián)分析
鑒于樣本數(shù)據(jù)的可取性,利用鄧氏灰色關(guān)聯(lián)模型研究重慶市統(tǒng)計年鑒2006-2013年的指標數(shù)據(jù),定量分析重慶市物流業(yè)具體投入與產(chǎn)出之間的關(guān)系,表2是整理后數(shù)據(jù)。
表2 重慶市物流業(yè)投入與產(chǎn)出對比表
(1) 分析物流業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值與物流業(yè)投入的相關(guān)性,結(jié)果見表3。從表3知,影響物流業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值的5個因素的相關(guān)性排序為:物流業(yè)從業(yè)人數(shù)>公路線路里程>鐵路營運里程>內(nèi)河航道里程>物流業(yè)固定資產(chǎn)投資。
從經(jīng)濟效益產(chǎn)出指標來看,物流業(yè)從業(yè)人數(shù)、公路線路里程與物流業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值的關(guān)聯(lián)度都大于0.8,說明這兩個因素對物流業(yè)的促進作用最強;鐵路營運里程、內(nèi)河航道里程與物流業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值的關(guān)聯(lián)度都大于0.7,表明這兩個因素與物流業(yè)產(chǎn)出之間相關(guān)性較強。
(2) 分析貨物周轉(zhuǎn)量與物流業(yè)投入的相關(guān)性,結(jié)果見表4。從表4知,影響貨物周轉(zhuǎn)量的5個因素的相關(guān)性排序為:物流業(yè)固定資產(chǎn)投資>公路線路里程>物流業(yè)從業(yè)人數(shù)>鐵路營運里程>內(nèi)河航道里程。從服務(wù)水平產(chǎn)出指標來看,物流業(yè)固定資產(chǎn)投資與貨物周轉(zhuǎn)量的關(guān)聯(lián)度大于0.8,說明其對物流業(yè)的促進作用最強;物流業(yè)從業(yè)人數(shù)、公路線路里程、鐵路營運里程、內(nèi)河航道里程與貨物周轉(zhuǎn)量的關(guān)聯(lián)度分別為0.591 0、0.593 3、0.581 8、0.573 5,表明這四個因素對物流業(yè)的產(chǎn)出的影響效果顯著性不強。
表3 物流業(yè)產(chǎn)業(yè)增加值與物流業(yè)投入相關(guān)性
表4 貨物周轉(zhuǎn)量與物流業(yè)投入相關(guān)性
3結(jié)論與建議
考察地區(qū)的物流業(yè)的產(chǎn)出效應(yīng),不僅參考其經(jīng)濟效益,還要參考其服務(wù)水平,研究結(jié)果表明:物流業(yè)各項投入指標與產(chǎn)出指標之間的灰色關(guān)聯(lián)度全部大于0.5,說明物流業(yè)的各項投入要素對產(chǎn)出的作用都很明顯。
綜上,重慶市物流業(yè)的產(chǎn)出效應(yīng)與物流業(yè)的投入息息相關(guān),物流業(yè)產(chǎn)出的效應(yīng)受到各項投入要素的影響,研究發(fā)現(xiàn),為使物流業(yè)產(chǎn)出效應(yīng)最大化,在加大各項投入力度的同時要兼顧投入結(jié)構(gòu)的優(yōu)化,以取得物流業(yè)的健康發(fā)展。第一,擴大物流業(yè)固定資產(chǎn)投資的投入規(guī)模和投入力度對長遠發(fā)展十分重要,不能為取得眼前的經(jīng)濟效益而不顧物流業(yè)的長遠發(fā)展,以防物流業(yè)處于畸形發(fā)展狀態(tài)。第二,保障各項物流通道投入的合理性,公路運輸是目前五大運輸方式的主力,既要認識到公路運輸?shù)闹黧w地位,又要避免過分強調(diào)公路運輸?shù)闹匾?,盲目增加對公路的投入,另外本文在考慮投入指標的時候并未考慮與航空相關(guān)的投入,其他運輸方式的地位會隨著經(jīng)濟的發(fā)展,地區(qū)之間的交流與合作程度加深而逐漸明顯。第三,物流業(yè)的高水平發(fā)展離不開從業(yè)人員綜合素質(zhì)的提高,提升工作人員的綜合素質(zhì),改進工作程序、提高熟練程度、縮短勞動時間,進而提高技術(shù)效率大有益處[9]。
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Study on the Grey Correlation Analysis ofLogistics Industry Input and Output in Chongqing
YANGT Ting-ting1, YAN Hui-shu2
(1.Chongqing Key Laboratory of Electronic Commerce and Supply Chain System, Chongqing Technology and
Business University, Chongqing 400067,China; 2.College of Business Planning, Chongqing
Technology and Business University, Chongqing 400067,China)
Abstract:By studying on the data of Chongqing Logistics Industry in 2006—2013 by using grey correlation analysis method, the related indicators are selected to explore the relationship between the input and output of the logistics industry in Chongqing. The results show that the effect of various input factors on the logistics industry output is obvious, and among them, fixed assets investment plays the most significant role in the logistics industry output .
Key words: logistics industry; input; output; grey correlation analysis