物流业集聚与经济发展的联系.docVIP

物流业集聚与经济发展的联系 一、中国物流产业集聚度测算 1.产业集聚度测算方法目前常用的产业集聚度测算方法有很多，例如空间基尼系数、空间集聚指数、赫芬达尔指数、区位熵等。鉴于各种方法的优劣性比较及数据的完备性的考虑，论文采用区位熵法来测算全国物流产业的集聚程度。区位熵，即LQ系数，是用来测度一个地区某个产业的专业化程度，其计算公式如下：该指标的经济含义是为了测度一个地区某个产业的专业化水平，将该地区的产业发展水平与全国平均水平进行比较，比值越大，该产业的集聚度越高；比值越小，该产业的集聚度越低。在上述公式（1）中，分子是地区j的物流产业的就业人数占全国物流产业总就业人数的比值，分母是地区j全部就业人数在全国总就业人数的比值。其值大于1则该地区物流产业专业化程度高，产业集聚度高。 2.数据的获取与处理现代物流业是从传统储运业发展而来的，传统储运业的支柱产业是交通运输业、仓储和邮电业。随着传统储运业向现代物流的业务演化，交通运输业、仓储和邮电业成为我国现代物流产业的重要组成部分。而且在我国历年统计年鉴中，并没有现代物流的详细统计，而是把交通运输业、仓储和邮电业归为一类进行统计，所以，选取我国历年统计年鉴中的交通运输、仓储和邮电业的职工就业人数作为测算对象，以反映我国各区物流产业的发展状况。论文选取2000-2011年的样本数据，数据均来源于中华人民共和国国家统计局网站。该样本数据中包括全国31个省、自治区和直辖市。为了综合反映各个区域物流产业集聚度与经济发展的关系，论文又把31个省、市、自治区分为四个区域。下面分析四个区域涉及到的三类数据，分别是四个区域职工就业人数，四个区域内交通运输、仓储、邮电业的职工就业人数，四个区域内的国民生产总值。对这些数据的处理方式是依据公式（2）得到的：Qi—将每个区域内所包含的省级单位的原始数据汇总相加得到的。以2000年东部地区的职工就业人数为例，就是将2000年东部地区所包括的10个省级单位的就业人数汇总相加。 3.四个区域的物流产业集聚度测算从表3的计算结果可以看出，东部、中部、西部和东北地区的物流集聚度存在差异。其中，东北地区的产业集聚度均大于1；中部地区与西部地区的产业集聚程度相当，均为一部分年份物流集聚度大于1，一部分小于1；东部地区的物流集聚度只有2011年大于1，其余年份均小于1。这说明东北地区的物流产业比较集聚；中部地区与西部地区的物流产业一般集聚；东部地区的物流产业弱集聚。 二、物流产业集聚与经济发展之间关系 鉴于物流产业集聚与经济发展之间关系的复杂性，不一定呈现典型的分布规律，论文选用灰色关联法分析物流产业集聚对经济发展的影响程度。其过程如下：（1）设四个区域的物流产业集聚度为参考数列，设四个区域的国民生产总值为比较数列，物流产业集聚度：X0（t），t=1,2,…,n,国民生产总值为Xk（t），k=1,2,…,m。（2）无量纲化指标，使其具有可比性。处理方法为初值化、均值化处理。论文采用均值化处理，就是先求出一列数据的平均值，然后用该数列内的每个数据除以平均值，最后得到一列新数据的过程。根据2000-2011年东部、中部、西部和东北四个区域的物流产业集聚度，求得这四个区域的物流集聚度与国民生产总值之间的灰色关联度如表5：按照两个因素之间的关联度大于0.6，便表明这两个因素之间的关联性显著的观点分析，四个区域物流产业集聚度与国民生产总值之间的灰色关联度还是比较高的，这个结果表明物流产业集聚程度的变化与全国经济发展之间存在较大的相关性。 将四个区域的灰色关联度相比较发现，东部地区与东北地区的灰色关联度基本处于同一水平，东北地区只比东部地区高0.008，这与东北地区的物流集聚度高也相符，原因是东北地区物流产业集聚是属于区位导向型的，即主要通过利用区位优势而形成的物流集群。例如，东北三省主要是依托一些能源和重工业的区位优势而形成物流集群。这种类型的物流集群与经济发展之间的关系更为紧密。中部地区与西部地区的灰色关联度虽然低于东部和东北地区，但都大于0.6，这说明在国家中部崛起、西部大开发等宏观产业政策引导下，中部与西部地区的物流产业与经济发展之间的相关关系已经有所提高。 三、结论及建议 论文对2000-2011年的物流产业集聚程度利用区位熵进行了测算。测算结果表明：（1）中国物流产业的集聚度存在差异，其中东部地区虽然经济发展较快，但物流集聚度较弱，中部与西部地区的物流集聚水平相对一般，东北地区的物流集聚度较高；（2）东部、中部、西部和东北四个区域的物流产业集聚度与经济发展之间的灰色关联度均大于0.6，这个结果表明物流产业集聚程度的变化与经济发展之间存在较大的相关性。由于能力有限，未能深入研究东部、中部、西部和东北四个