河南省现代物流业与制造业融合发展效率测度及影响因素分析

摘

要：河南省现代物流业与制造业存在融合层次不够高、范围不够广、程度不够深等问题。文章以河南省18个地市物流业与制造业数据为研究样本，运用数据包络模型从市域层面进行两业融合发展效率测度，采用灰色关联分析理论对两业融合发展影响因素进行分析，从而为河南省现代物流业与制造业融合发展提供实证依据和政策建议，同时可为其他区域现代物流业与制造业融合发展相关研究提供方法与经验借鉴。关键词：物流业;制造业;融合发展效率;影响因素0

引

言制造业是国民经济中的重要组成部分，它不仅能够创造就业机会、推动科技进步与提升国际竞争力，也是各行业生产所需的基础与支撑[1]。现代物流业是现代市场经济体系中至关重要的一环，它不仅能够为企业提供及时准确的物流与供应链管理服务，也是商品从生产到消费的必要环节[2]。推动制造业与现代物流业融合发展对于深化我国供给侧改革、实现经济高质量发展具有重要现实意义[3-4]。2020年4月，国家发展和改革委员会等14个部门联合印发《推动物流业制造业深度融合创新发展实施方案》，指出加快物流业与制造业深度融合，是适应“双循环”发展的新要求，更是构建现代化产业链、供应链体系的新机遇[5]。2022年河南省委省政府印发《河南省“十四五”现代物流业发展规划》，规划中明确提出应推动现代物流业与制造业深度融合发展水平。河南省作为制造业与物流业大省，现代物流业与制造业融合联动发展趋势不断增强，但两业融合层次不够高、范围不够广、程度不够深。如何适应新发展格局要求，两业如何由“大”向“强”发展是目前急待解决的问题。因此，研究河南省现代物流业与制造业融合发展效率测度及影响因素具有重要意义，本文提出了区域现代物流业与制造业融合发展效率测度及影响因素分析的研究思路，同时可为其他区域现代物流业与制造业融合发展相关研究提供方法与经验借鉴。1

模型构建1.1

现代物流业与制造业融合发展效率测度模型构建。数据包络分析方法是对决策单元进行相对评价较常用的方法之一，能较好适用于多指标投入与多指标产出综合效率测算问题，且具有高准确性[6-7]。因此，本文构建规模报酬可变BCC-DEA模型分析现代物流业与制造业互为投入产出要素的两业融合发展效率。（1）其中：n为决策单元个数，本文将河南省18个地市作为决策单元（DMU），故n=18;m代表制造业与物流业输入指标个数;s代表输出指标个数;x、y表示不同决策单元投入向量与产出向量;s为投入冗余，s为产出冗余;λ为权重系数;θ为综合效用值，当θ=1时，DMU效率值处于有效状态。其中，本模型选取的物流业指标为物流业货运总量（万吨）、物流业固定投资额（亿元）、物流业总增加值（亿元），制造业指标为制造业总增加值（亿元）、企业数量（个）、制造业固定投资额（亿元），以期测度现代物流业与制造业互为投入产出要素的两业融合发展效率。1.2

现代物流业与制造业融合发展影响因素灰色关联度模型构建。本文构建灰色关联法模型分析现代物流业与制造业系统各指标间的关联度，以期进一步分析河南省现代物流业与制造业两业融合发展影响因素。（1）将物流业指标定义为Xt，将制造业指标定义为Yt，其中t表示年份，本文所构建的物流业与制造业关联度测算指标体系如表1所示。（2）对数据进行无量纲化处理。Xt、Yt分别为无量纲化后的数据，如式（2）所示。Xt=Xt/X0，Yt=Yt/Y0

（2）（3）计算灰色关联差数列。将进行无量纲化处理后的比较序列与参考序列之间的绝对值Δt，获得差数列。（4）求出最大差和最小差。（5）计算关联系数。（6）计算关联度。式中：εt表示t年的关联系数，ρ为分辨系数，参考之前学者研究[8]，ρ=0.5。r表示关联度，通常0<r<1，关联程度越大，表示影响因素的重要度越高。<p=""></r<1，关联程度越大，表示影响因素的重要度越高。<>2

现代物流业与制造业融合发展效率及影响因素实证分析对河南省18个地市现代物流业与制造业互为投入产出要素的两业融合发展效率进行测度（原始指标数据因篇幅限制不再列示，如有需要可向作者进行索取），结果如表2所示。可以看出河南省现代物流业与制造业融合发展效率存在一定的空间差异性。同时，河南省18个地市区以现代物流业作为投入制造业作为产出的有效率的地区个数为8个，以制造业为投入物流业为产出指标的有效率地区的个数为9个，以现代物流业作为产出指标有效率的地区个数多于以制造业为产出指标的有效率地区的个数，其中郑州市、安阳市、南阳市、信阳等市制造业对现代物流业的拉动作用较为显著。结果表明，河南省制造业对现代物流业发展的拉动作用大于现代物流业发展对制造业发展的拉动作用，物流业对制造业发展的带动作用仍然有待于进一步提升。对现代物流业作为投入制造业作为产出效率值进行分析，河南省18个地市区域以现代物流业作为投入要素的制造业系统技术效率有效性地区个数为15个，技术效率指标整体表现较好，表明河南省18个地市智能化立体仓库等物流技术装备，大数据、云计算、人工智能等信息技术应用成效较为显著，对制造业效率提高起到一定的作用。规模效率相对表现较差，河南省多数地市处于规模报酬递减状态，应促进现代物流业降本增效，提高物流业系统效率。对制造业作为投入现代物流业作为产出效率值进行分析，河南省18个地市以制造业作为投入要素的现代物流业系统技术效率与规模效率地区的个数均为10个，其中技术效率的均值为0.924，规模效率的均值为0.950，表明制造业技术因素与规模因素对现代物流业系统效率的拉动作用相近，存在进一步提升的空间，其中技术因素的拉动作用略低于规模因素，因此应进一步推动制造业数字化转型、信息技术发展、高端装备技术研发与应用以促进制造业与现代物流业深度融合发展。进一步对2011—2020年河南省现代物流业与制造业各指标关联度测算，以期分析现代物流业与制造业融合发展影响因素，结果如表3所示。关联值表示现代物流业和制造业每列因素之间的关联程度，关联值越接近于1，表示两列因素之间的关联度越高。由表3可知，在影响现代物流业系统的7个影响因素中，物流业对制造业影响较大的前3个因素依次为物流业从业人数X、载货汽车拥有量X、物流业货运量X，表明现代物流业与制造业关联度影响较大的指标是规模性指标与基础性指标，这也与前文效率分析中结论相符。因此，应进一步提高物流装备标准化、智能化水平，推动国家物流枢纽建设，提高物流组织效率。在制造业系统中，制造业对现代物流业影响列位前3的影响因素依次为制造业增加值Y、从业人数Y、制造业企业的利润总和Y，关联度依次为0.884、0.863、0.861。结果表明，制造业对现代物流业关联度影响较大的指标是发展性指标，其次是经营性指标，最后是规模性指标，结果表明河南省制造产业链龙头企业和行业骨干企业在带动现代物流业发展过程中发挥重要作用。3

结论与政策建议3.1

结论。河南省现代物流业与制造业存在融合层次不够高、范围不够广、程度不够深等问题，难以满足构建现代化经济体系，形成“双循环”新发展格局的总体要求，因此，本文进行河南省现代物流业与制造业融合发展效率测度及影响因素研究，同时可为其他区域现代物流业与制造业融合发展相关研究提供方法与经验借鉴，主要得出以下结论：（1）河南省现代物流业与制造业融合发展效率存在一定的空间不均衡性。同时，以物流业作为产出指标有效率的地区个数多于以制造业为产出指标的有效率地区的个数，表明河南省制造业对现代物流业发展的拉动作用大于现代物流业发展对制造业发展的拉动作用，现代物流业对制造业发展的带动作用仍然有待于进一步提升。（2）以现代物流业作为投入要素的制造业系统规模效率偏低，应促进物流业降本增效，提高物流业系统效率。制造业技术因素与规模因素对现代物流业系统效率的拉动作用相近，但均存在进一步提升的空间，其中技术因素的拉动作用略低于规模因素，应进一步提升制造业技术创新水平。（3）对河南省现代物流业与制造业融合发展影响因素进一步分析发现，现代物流业对制造业影响较大的指标体现在规模性指标与基础性指标上，而制造业对现代物流业关联度影响较大的指标则体现在发展性指标与经营性指标上，表明应进一步强化河南省制造产业链龙头企业和行业骨干企业对现代物流业发展的带动效应。3.2

政策建议。针对以上结论，针对性提出以下政策建议：（1）结论表明河南省制造业对现代物流业发展的拉动作用大于现代物流业对制造业发展的拉动作用，以物流业作为投入要素的制造业系统规模效率偏低，物流业技术效率指标在带动制造业发展方面表现较好。因此，对于现代物流业而言，针对规模效率偏低的现状，应提高物流组织效率，推动高端物流技术装备研发与应用，提升信息化、标准化水平，促进多式联运发展。同时，为先进制造业开发区提供“区中园”物流服务功能，为制造企业量身定制供应链一体化服务，提升制造企业柔性制造能力，帮助制造企业延伸产业链、提升价值链。（2）结论表明制造业技术因素与规模效率对现代物流业系统效率的拉动作用均存在进一步提升的空间，其中技术因素的拉动作用略低于规模效率。因此，针对制造业技术因素对现代物流业发展拉动作用偏弱的现状，应加快制造业科技创新，加快大数据、云计算、人工智能、物联网、区块链等先进信息技术在制造业领域的应用，同时加快传统制造业向数字化、智能化、服务化转型，进一步推动河南省制造产业链向中高端延伸。（3）针对影响因素分析结论，提出应进一步提高物流装备标准化、智能化水平，完善物流设施网络，提升物流企业竞争力，改善目前河南省物流企业以“小散弱”为主的现状。其次，强化制造产业链龙头企业和行业骨干企业对现