刘萍马隽

常州区域物流与区域经济发展的灰关联分析

刘萍马隽

近年来，物流业发展迅速，并在整个社会经济中发挥着越来越重要的作用。现代物流被认为是反映地区经济发展和繁荣程度的窗口。本文依据常州统计年鉴的数据，应用灰关联分析方法对常州区域物流与区域经济发展进行定量研究。在此基础上，针对各影响因素与区域经济发展之间相关关系的不同情况，提出合理化建议，改进和完善物流业，以促进常州区域物流与区域经济的协调发展。

区域物流；区域经济；灰关联分析

本文根据所要研究问题和所选指标特征，决定应用灰关联分析法，以货运量代表区域物流发展的表征量，并且将货运量细分为铁路、公路、水路、航空四种运输方式的货运量，具体探讨何种运输方式对常州经济影响最大，为常州未来区域经济发展及物流发展战略提供相关数据分析与参考。

一、灰关联分析简介

（一）灰关联概念及基本原理

灰关联（Grey Relatedness）是邓聚龙教授在其著作《灰理论基础》一书里所提出的一种灰关联理论。灰关联分析方法的基本原理是，根据各序列曲线的几何形状相似度来判断相互间的关系密切程度。若曲线的形状越接近，则对应的序列因素间的相关程度就越大。

（二）灰关联模型

通过对不确定性问题的研究与分析，其灰关联模型为：

设系统特征行为数列为：X0=(x0(1),x0(2),…x0（n))

关联系数ζ0i(k)为：

则称R(X0,Xi)为X0与Xi的关联度。

二、灰关联模型指标选取

查阅《常州统计年鉴》，得到常州市2003年至2012年十年间四种运输方式的货运量数据分析得知，经济的发展必然导致对该地区物流业务要求的提升。因此可以说，引致物流需求的根本原因是社会的经济活动。所以，在选取经济发展的度量指标时，地区生产总值（GDP）是最主要的考虑因素。如同货运量的多少是运输活动的产生结果一样，地区生产总值也是社会经济活动带来的结果。具体数据如表1所示。

表1 2003-2012年常州市地区生产总值 单位（亿元）

三、实证分析

1.确定目标因素与各影响因素的序列。本实证影响因素与目标因素原始数据分别为表1所示。

以X0(k)表示地区生产总值GDP，以Xi（k）（i=1，2，3，4）表示铁路、民航、公路和水路的货运量，k为时间序列，以1-10表示2003-2012年。

2.原始数据的无量纲化。采用均值化来处理，公式为：

计算出序列X0、X1、X2、X3、X4的平均值，算得:av(0) =22192400,av(1)=269.9,av(2)=0.534,av(3)=8393.5,av(4) =1125.7。再对原始数据作无量纲处理，其计算结果列入下表2。

表2 各因素指标经均值化处理后的无量纲数值

3.计算各关联系数。将表1中各因素指标的无量纲数值分别代入公式（1），计算得到四个影响因素与目标因素GDP的关联系数分别列入下表3。

表3 各影响因素与常州GDP间的关联系数

4.计算关联度及排序。将表3中的各组关联系数代入公式（2），最终得到各影响因素与常州GDP间的关联度如下表4所示。

表4 各影响因素的相关度

三、总结与建议

通过以上计算可知，R03>R04>R01>R02>0.5，即四种运输方式与常州市GDP均有较好的关联度。其中公路货运量与常州GDP的关联度为0.6509，表明公路货运量指标对常州区域经济发展的影响最大，两者的密切程度也最高。据以上结论与分析，本文提出的建设性建议有：常州应充分发挥其地理优势，提升铁路集装箱运输及多式联运等业务，减少社会上过多零散运输对公路运输的依赖。

（作者单位：四川大学商学院）