王丽贞 杨方方

摘 要：物流业是支撑国民经济发展的基础性、战略性产业。在自由贸易港建设的背景下，把握海南省物流业发展的影响因素，探寻物流业发展规律，对促进海南省物流业与经济协同发展，科学制定物流政策具有重要意义。本文选取海南省2010—2019年的面板数据，将物流业增加值作为衡量物流业发展的参考指标，基于文献研究方法选取八个影响物流业发展的因素，运用灰色关联分析法分析了这些影响因素对海南省物流业发展的具体作用，在此基础上，提出了促进海南省物流业发展的对策建议。

关键词：自由贸易港;海南省;物流业;影响因素;灰色关联分析

本文索引：王丽贞，杨方方.<变量 2>[J].中国商论，2021（16）：-014.

中图分类号：F252 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2021）08（b）--04

1 引言

2020年6月1日，中共中央国务院印发的《海南自由贸易港建设总体方案》中指出海南自由贸易港要大力发展现代服务业，而现代物流业作为现代服务业的重要组成部分，其高质量发展有利于推动海南省自贸港建设的发展。党的十九大指出，加快发展现代物流业，对于促进产业结构调整和提高国民经济竞争力具有重要意义。海南省现代物流业整体发展水平目前依然不高，在产业结构中的占比远低于发达国家，科技、人才等要素竞争力不强。在大力推动自由贸易港建设的背景下，掌握海南省物流业发展过程中存在的规律，探寻海南省物流业发展的影响因素，具有十分重要的现实意义。

目前对于物流业发展影响因素的研究成果较为丰富，高尧（2020）基于向量自回归模型，研究了北京市物流业发展的影响因素，结果表明，工业产值对物流业产值的影响为正向，居民最终消费以及公路里程数对物流产值的影响为负[1]。车丹丹（2020）采用灰色关联模型对山西省物流业影响因素进行分析，研究显示公路货运量、铁路货运量、运输线路长度对物流业的影响较大，而地区生产总值、居民人均可支配收入、社会消费品零售总额等对物流业影响较小[2]。王舒琪（2020）分析了我国东中西部物流发展水平差异性的驱动因素，基于此，提出促进我国物流业均衡发展的对策建议[3]。李娟等（2020）分析了物流业发展质量的内外部影响因素，研究发现这些因素对物流业发展质量的影响不仅是静态的，还存在动态和长期效应[4]。顾昊磊等（2020）应用模糊定性比较分析法，研究了区域物流能力影响因素，基于此，提出促进区域物流发展的对策建议[5]。秦立公等（2020）采用定性分析方法，对农产品物流的影响因素进行了研究[6]。李红霞等（2019）运用解释结构模型（ISM）和层次分析法（AHP），对物流业低成本发展的影响进行研究，基于研究成果，提出了促进物流低成本发展的对策建议[7]。

现有的关于物流发展影响因素的研究，为识别物流发展过程中存在的规律奠定了基礎。但现有研究以定性研究为主，缺乏量化分析。同时现有对区域物流发展影响因素的文献多以内陆地区为研究对象，对中国对外开放的重要门户，链接亚非欧海空通道的海南省的研究几乎为空白。基于此，本文基于海南省2010—2019年的面板数据，采用灰色关联分析法，分析影响海南省物流发展的因素，探寻海南省物流发展的内在规律，以期为自由贸易港背景下，科学推动海南省物流产业发展提供科学依据。

2 海南省物流业发展影响因素的灰色关联分析

2.1 指标的选取

物流业是一个跨行业、跨部门的新兴复合型产业，影响其发展的因素较多。通过搜集相关文献[8～10]，考虑海南省物流业发展的特征、数据的可得性及可操作性，选取物流业增加值（亿元）作为衡量海南省物流业发展状况的参考序列，选取人均 GDP（元）、第一产业生产总值（亿元）、第二产业生产总值（亿元）、进出口总额（万美元）、社会消费品零售总额（亿元）、运输线路长度（公里），即铁路营业里程、公路里程、内河航道里程之和、物流业固定资产投资 （亿元）、物流业从业人员数（人）作为比较序列。其中，有关物流产业的数据，用交通运输、仓储和邮政业的数据代替。

2.2 数据来源及实证分析

选取海南省2010—2019年的面板数据进行研究，各指标数据通过《海南省统计年鉴》整理所得。针对个别指标个别年份数据的空缺，本文采用均值插值法进行填补。

由于不同指标值的意义、量纲和性质可能各不相同，因此采用极大值法将指标值先进行标准化处理，即

（1）

其中，为指标在时刻的值。

通过整理海南省2010—2019年相关指标的面板数据，并利用式（1）对指标数据进行标准化处理，标准化后的结果如表1所示。

通过公式可计算比较序列与参考序列的绝对差值，计算结果如表2所示。

通过公式， 可得，。

通过公式可计算比较序列与参考序列的灰色关联系数，计算结果如表3所示。其中，为分辨系数，（0，1），通常取0.5。

通过公式可得比较序列与参考序列的灰色关联度，计算结果如表4所示。

2.3 实证结果分析

根据实证结果分析可知，八个因素与物流业增加值的灰色关联度由大到小依次为：人均 GDP、社会消费品零售总额、运输线路长度、第一产业生产总值、物流业固定资产投资、第二产业生产总值、进出口总额、物流业从业人员数。其中，人均 GDP、社会消费品零售总额与物流业增加值的灰色关联度大于0.8，运输线路长度、第一产业生产总值、物流业固定资产投资、第二产业生产总值与物流业增加值的灰色关联度介于0.7与0.8之间，进出口总额、物流业从业人员数与物流业增加值的灰色关联度小于0.7。

人均GDP与物流业增加值的灰色关联度最大，为0.8719，说明人均GDP是影响海南省物流业发展最为重要的因素。人均GDP在一定程度上可以衡量人们的生活水平，海南省人均GDP从2010年的23323元，提升到2019年的56507元，说明人们生活水平越来越高，购买力越来越强。同时随着电子商务技术的不断发展，网购使商品的流通量逐渐增加，这必然促进海南省物流业规模的不断扩大。

社会消费品零售总额与物流业增加值的灰色关联度排名第二，为0.8581，说明社会消费品零售总额也是影响海南省物流发展的关键因素。社会消费品零售总额是表现地区消费需求最直接的数据，在消费不断升级大环境的刺激下，海南省各个城市消费品的渠道结构也在不断发生变化，电商渠道融合便利店的销售模式也在快速扩张，这也为海南省物流业快速发展提供了新的机遇。

运输线路长度与物流业增加值的灰色关联度排名第三，为0.7795，说明运输线路长度也是海南省物流业发展影响较为重要的因素。运输线路长度在一定程度上可以反映出海南省物流业基础设施的建设情况，物流基础设施的完善可以促使商品更快、更经济地流动。同时，物流基础设施也是促进物流业持续、健康发展的必备条件。因此，运输线路的建设也是海南省物流业快速发展的有力推手。

第一产业生产总值和第二产业生产总值与物流业增加值的灰色关联度排名为第四和第六，分别为0.7568和0.7195，可以看出海南省第一产业生产总值和第二产业生产总值对物流发展的影响并不大。海南省地理位置与自然环境较为独特，热带高效农业发展势头较猛，反季节瓜菜、热带水果、花卉、海洋鱼类是其发展的重点方向[11]。该产业在一定程度上可为本地区物流业的发展带来正向促进作用，但实证结果显示，第一产业生产总值与物流业增加值的关联程度并不大，这说明海南省第一产业与物流业的协同效应并不明显。海南省的主导产业为第三产业，该地区工业发展水平不高，高新技术企业较少，这也是海南省第二产业生产总值对物流业发展的影响较小的重要原因。根据实证结果也可以看出海南省第一产业生产总值与物流业增加值的灰色关联度大于第二产业生产总值，说明海南省第一产业的发展对该地区物流业的增效作用大于第二产业。

物流业固定资产投资与物流业增加值的灰色关联度排名第五，为0.7380，说明物流业固定资产投资对海南省物流业发展的影响不及人均GDP、社会消费品零售总额、运输线路长度及第一产业生产总值。2010年至2019年期间，虽然海南省物流业固定资产投资在逐年增加，但物流业固定资产投资占当年全社会固定资产投资的比重均小于10%，这说明海南省在物流发展方面的投资较小，且物流业固定资产的投资也没能产生可观的效益。

进出口总额与物流业增加值的灰色关联度排名第七，为0.5770，可以看出，进出口总额对海南省物流业发展的影响程度较低，表明海南省外向型经济对该地区物流业的发展还没起到应有的正向促进作用。

物流业从业人员数与物流业增加值的灰色关联度排名第八，为0.5236 ，可以看出，物流业从业人员数对海南省物流业发展的影响最低。虽然近年来海南省对物流业人才的投入在逐步增加，但实证结果显示，物流人才对海南省物流业发展的促进作用并没有真正发挥出来。

3 促进海南省物流业發展的对策建议

3.1 夯实实体经济发展根基，促进产业结构升级

物流业的发展依托于实体经济，夯实实体经济发展根基，首先，要狠抓地区薄弱环节，弥补历史欠账。纵观国内其他省市，不难发现，海南省目前经济基础仍然比较薄弱、生产力水平较低。尤其在对标自由贸易港建设的目标上，仍然存在较大差距。补短板、补欠账对海南来说颇为重要[12]。其次，应积极做好主导产业的选择，优化产业结构，发挥地区主导产业优势，促进地区经济稳步增长。最后，要加强各产业的协同发展，包括热带高效农业、制造业、高新技术产业等与物流业的协同发展，推进物流降本增效，促进实体经济发展。

3.2 促进社会消费升级，加快智慧物流发展

随着线上线下消费融合的不断出现，海南省消费市场呈现出新的业态，尤其随着电商企业的不断落户，海南省网上零售额持续增长，这也为物流业的发展带来新的机遇，同时，物流业的现代化、专业化及集成化的发展，也有利于不断满足人民群众多样化需求，为扩内需、促消费提供强有力的支撑。在“互联网+”的推动下，海南省物流业应积极创新资源配置方式，构建智慧物流体系，应大力推进先进技术设备在物流七大基本职能中的应用，规范城市物流配送平台，积极向智能化配送方向发展。

3.3 增强物流基础设施建设，提高运输组织管理

基础设施是物流业发展的载体和依托，实证结果也显示，运输线路长度是影响海南省物流业发展的重要因素。海南省应利用自身的海岛优势，统筹港口码头的规划与建设，提升港口运输能力和效率。同时，要整合社会资源，规划物流发展用地及产业布局，利用产业集聚效应，发挥物流园区规模优势。加强“信息化”在物流业中的投入，推进电子标签技术、无线射频技术、条码技术及数据库技术等在物流中的应用，提升各物流企业之间、物流企业及客户之间的信息共享水平，发挥海南省物流业的整体性优势。整合物流运输企业资源，积极发展共同配送及多式联运。

3.4 培养物流专业人才，发挥人才优势作用

物流业的发展需要专业化人才作为支撑。因此，在自由贸易港建设的背景下，海南省应建立和完善具有国际化视野的物流专业人才培养机制，支持高校和职业技术院校物流专业的建设。鼓励深化校企合作，将校企合作项目贯穿物流专业教学的始终。支持高校和职业技术院校物流实训室的建立，培养应用型物流人才。同时，应建立物流人才储备机制及激励机制，促使物流专业人才发挥其优势作用，提升对海南省物流业的贡献值。

4 结语

本文采用灰色关联分析法对海南省物流业发展的影响因素进行了分析，研究结果标明：人均GDP与社会消费品零售总额对海南省物流业发展的影响较大，是影响海南省物流业发展十分关键的因素，对海南省物流业的发展具有重要推动作用。运输线路长度、第一产业生产总值、物流业固定资产投资及第二产业生产总值也是影响海南省物流业发展较为重要的因素。进出口总额、物流业从业人员数对海南省物流业的发展也有一定的影响作用，但这两个因素对海南省物流业发展的正向促进作用有限。基于此，本文从不同角度提出了促进海南省物流业发展的对策建议，以期为自由贸易港建设背景下海南省物流业的发展提供科学依据。

参考文献

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赵鹏.夯实自由贸易港建设基础[N].人民日报，2020-7-21（5）.

Research on Influencing Factors of Logistics Industry in Hainan Province under the Background of the Construction of Free Trade Port

Haikou University of Economics  WANG Lizhen  YANG Fangfang

Abstract： The logistics industry is a basic and strategic industry that supports the development of national economy. Under the background of the construction of free trade port， grasping the influencing factors and exploring the rules of the logistics industry in Hainan are of great significance to promoting the coordinated development of the logistics industry and its economy and scientifically formulating logistics policies. This article uses the panel data of Hainan from 2010 to 2019， takes the added value of the logistics industry as a reference indicator to measure the development of logistics industry， selects eight factors based on the literature research method and takes advantage of Grey Relation Analysis to analyze the specific effects of eight influencing factors on the logistics industry in Hainan. Based on this， it proposes countermeasures and suggestions to promote the logistics industry in Hainan.

Keywords： free trade port; Hainan Province; logistics industry， influencing factors; Grey Relation Analysis