陈芳

基金项目：“互联网+高效物流”背景下物流成本管理问题研究（项目编号B2017445）

中图分类号：F294.3   文献标识码：A

内容摘要：物流地产行业的发展兼具流通物资和稳定人口的效应，并深刻影响了我国城镇化战略的实施。本文基于灰色关联分析，选取江苏、河北及内蒙古作为研究对象，探究不同物流地产发展水平对我国城镇化格局的影响。研究发现，物流地产行业的发展整体滞后于城镇化发展约4年，这一滞后效应按照江苏、河北、内蒙古的次序逐渐减弱。

关键词：物流地产   城镇化   滞后效应   灰色关联分析

如何打造优质物流地产格局，进而降低市场空置率、有效应对现有物流市场上土地供不应求的情况，成为了各地区政府和企业的主要目标。就区域层面来看，由一线城市需求外溢带来的租金上涨已经使得传统物流企业纷纷布局物流地产，尽早建设优质物流仓储体系，能够帮助企业在激烈竞争中占得上风。在各地工业用地成本激增、土地审批不断收窄的现实情况下，地方政府对物流用地规划仍有政策优惠，相比于商业地产而言，物流地产具备极大的成本优势。同时，物流地产兼具促进商品流通和稳定人口结构的双重作用，对于新型城镇化格局有着极大的促进作用，现有的物流地产发展是否与城镇化水平相适应？物流地产行业的发展是如何影响我国的城镇化格局？是新型城镇化时代物流地产行业需要考虑的重要问题。

文献概述

作为物流产业中的物流地产行业的发展，已经引起了实务界与学术界的共同关注。实际上，物流地产的运作与实践在国际上早已产生，20世纪90年代普洛斯（GLP）公司就已经开始在美国和欧洲大量布局物流地产，我国的传统物流公司和电商企业近年也纷纷加入这一行业之中。弓宪文（2015）的研究中表明，物流地产行业兼具物流、地产、租赁和信息四大特点，其收益稳定且风险较小，有望成为我国产业经济中下一个蓝海。翟荣兵（2015）选择安徽省庐江县的物流地产为研究对象，就县域内物流地产的开发风险进行了研究，认为物流地产能够有效促进地区经济发展，是新型城镇化建设中的重要手段。

国外的研究中，也同样重视物流地产的风险识别和产业回报。B.Carmichael（2016）就对物流地产和消费经济中的关联性进行了研究，从资本资产定价模型的角度识别了物流地产与商贸消费中的共同风险因素。J.Brzezicka（2016）则从地产流通角度详细说明了物流地产业的运转模式，并研究了传统商业地产和物流地产间的同业竞争关系。但纵观现有研究，尚未有文献直接对物流地产行业发展和城镇化水平之间关系展开研究，而这两者之间的联系会证明物流地产业的发展前景和目标，本文将就这一问题进行探索。

研究方法与数据说明

（一）基本假设

国际经验表明，物流地产相比于商业地产能够起到更强的区域协同效应和规模效应。物流业运转力的提高能够帮助城乡收入差距进一步缩小，在商业地产“三限”政策出台的背景之下，物流地产的发展能够遏制人口的低效流通，增加货物的高效运转，从而有效稳定现代城镇化格局。但现实情况证明，我国农村人口仍在大量涌入城市，并带来了交通运输、基础设施和行政管理上诸多负向外部性。C.克拉克在其产业结构理论中提出，产业发展的滞后是城镇化格局难以成型的首要因素，而我国产业发展不平衡的结构性困境是否加剧了这一现象。对此，本文提出如下假设：

假设1：我国宏观层面的物流地产发展，显著滞后于城镇化进程。

假设2：物流地产发展与城镇化间的滞后效应在不同地区间存在明显差异，这一差异来自于区域产业发展水平。

（二）研究方法

灰色系统理论是郑聚龙教授首创的一种系统科学理论，对于灰色关联分析的运用主要集中在产业发展和宏观经济层面，其核心思想在于对发展中系统进行定量比较和紧密性分析。具体而言，是通过若干序列曲线几何性质的相似程度反映其紧致性，一个灰色系统内部存在特征序列和行为序列，在外界噪声的干扰下两个序列的发展情况并不一致，但最终会反映于滞后阶的特征序列之中，这一现象被称为“滞后效应”。

假设产业发展与区域经济指标间存在滞后效应，那么对产业进行再升级或进一步构建产业有效结构，就能够促进经济指标的提升，灰色关联分析方法能够有效发掘产业发展的作用。本文首先需就物流地产行业的发展指标进行构建，本文采用货物周转量、工业用地价格（每平米）、物流地产企业规模等三个主要数据加权得到区域的物流地产发展指数。城镇化格局则根据常国珍、宋惠兰（2017）的相关研究，采用泰尔指数进行反应。泰尔指数在结构分析基础上引入了信息熵理论，进而体现人口结构摩擦的影响，其计算方法为：

（1）

公式（1）中，N表示组内人口数，Yi表示第i组的个人单位时间收入水平。进一步将N分为g组后有：

（2）

公式（2）中，V表示第g组在组内收入中的比例，p表示第g组人口在组内人口中的比例。具体到城镇部门和乡村部门两个组类时，可以定义为：

（3）

在公式（3）中，分别指定城镇（j=1）与乡村（j=2）为两种组类，income（i）表示当年城镇（j=1）和农村（j=2）的总收入水平。为消除统计口径的影响，该收入根据基期（2007年）进行了处理。

（三）数据说明

尽管当前物流地产行业规模较为可观，但实际上我国物流地产行业发展起步较晚，依托于网络零售的发展而开始建立，现有文献中如孔颖（2016）将网络零售市场的研究起始年份定为2005年，本文根据这一时间选择滞后两年，以2007年为初始时点研究物流地产行业的发展。其次，我国的物流发展因地理位置和经济水平而呈现出极大的不均衡局面，本文选取了三个典型的区域即江苏、河北和内蒙古作为代表性对象，结合宏观水平进行分析。本文的數据来源于各省统计年鉴及统计局网站信息，物流地产相关数据来源于Wind数据库。

实证模型与研究结论

（一）灰色关联度模型

确定灰色关联度，首先需要设定系统序列类别。设序列X0=（x0（1），x0（2），…， x0（n）） 为系统的特征序列，Xi=（xi（1），xi（2），…， xi（n）） 为系统的行为序列，两序列长度均为n。本文首先以城市化率为城镇化格局的首要分析指标，作为系统特征序列;以同期物流地产行业的增加值占比作为系统行为序列，时间为2007-2016年，序列总长度n=10，子行为序列长度为n=5。

进而需要计算各序列的初始点零化像，设X0的初始点零化像为：

（4）

设Xi的初始点零化像为：

（5）

其中：x0i（k）= xi（k）- xi（1），（i=0，1，2，…，m;k=1，2，…，n），即为特征序列和行为序列中每一个元素与第一个元素的差值。利用公式（4）、（5）可以分别令：

（6）

（7）

滞后阶数可以由公式（6）、（7）的差值决定：

（8）

公式（8）中，i=（1，2，…，m），且有被称为灰色关联度，该指标具备如下性质：0<ε0i≤1;）ε0i只与特征序列X0和时间序列Xi的几何形状有关，与空间上的相对位置无关;ε0i恒不等于0，这一性质说明序列间一定存在关系;ε0i随着X0或Xi序列中任一观察数据的变化而变化;ε0i越大则代表X0和Xi在几何上相似程度和关联性越大。

本文借鉴张于贤（2017）的方法，采取固定特征序列X0并将时间序列Xi向右平移1-s个单位的做法（s≤10），进而判断序列间的滞后关系，这一s值被称为移动步长，比较s取1-10时各个灰色关联度ε0i的数值，ε0i达到最大时所对应的移动步长即为滞后年数。

（二）研究结论

代入相关数据，得出物流地产发展与我国城镇化之间的灰色关联度水平，如表1所示。从全国水平来看，物流地产业与城镇化水平的关联度的平均值达到了0.7799，说明发展物流地产能有效带动城镇化水平的提高，两者间具备显著的相关性。在移动步长S=4时，两者的关联达到最大值0.9721，从理论层面而言，物流地产行业的发展落后于现有城镇化水平4年，因而无法在当期达成最优的影响效果。与之对应的是，在我国物流地产行业发展最优的江苏省，其行业水平仍然落后于城镇化建设1年;而物流水平居于中部的河北省与全国整体情况一致，落后于城镇化建设4年;内蒙古作为北部的重要资源大省，其物流地产行业发展更是滞后于城镇化水平7年。这一结构化错位证明了物流发展水平与区域经济是紧密联系的。当然，物流行业发展的滞后并不意味着“发展的落后”，本文将进一步对物流地产发展和城镇化发展滞后做出分析。

原因分析与政策建议

（一）物流地产发展滞后的原因

我国物流地产行业发展滞后，是因为其起步较晚，行业内部缺乏系统的理论支持和实践指导，而我国城市化发展历经多年宏观规划，虽然仍未达到最佳水平，但已经初步取得了一定成效。具体而言，物流地产行业发展滞后可以归因于以下几点：第一，外资物流地产的引入带来了激烈的同业竞争，国内物流地产行业发展受到抑制。以普洛斯集团为代表的外资物流地产企业具备极佳的投资前瞻性，较早地在我国开始发展物流地产并获取了较多的资源支持，而我国本土的物流地产企业进入较慢，却要面临较为严峻的同业竞争，导致了新入行业者数量较少;相对于商业地产与住房地产而言，物流地产具备风险更低的特点，低风险意味着低收益，投资企业对于物流地产商的投资意愿并不高，这导致了国内的物流地产商在竞争中处于下风。第二，当地经济水平发展与物流地产规划并不协调，出现了产业结构性问题。由于我国对于物流业政策支持较大，具备税收优惠和土地优惠的情况下，物流地产商并没有考虑自身需求，而是根据当地工业用地价格进行大量买入，而物流地产本质上还是货物中转部门，并非货物仓储部门，导致了大量用地闲置，产生了冗余投资;各地区的经济水平决定了当地的购买力水平，因而对物流的需求水平也不相一致，高速发展的物流地产厂商并没有就本地居民需求进行调研，一味扩充企业规模和区域内投资，尽管在初期会赢得市场，但也给后期发展带来了巨大的阻碍。物流地产发展与当地城市规划产生了冲突，绝大多数物流地产厂商的发展规划没有根据当地的基础设施规划进行调整，从而会产生重复投资及过度建设的问题。第三，物流地产行业的专业人才短缺问题严重。目前物流地产行业面临园区建设、系统规划、信息整合及资源调配等多项问题，作为一个兼具物流业和地产业特性的行业，物流地产更需要全面、复合型人才，才能够有效的调控现有资本，协调已有资源，最终形成合力。然而目前物流地产行业的从业人员绝大多数来自传统地产或物流行业，在各个方向上都具备一定的短板，在客观层面也影响到了物流地产行业的发展。 总的来看，物流地产行业发展的滞后是普遍存在于我国产业发展中的共性问题。从本文的研究结论而言，进一步发展物流地产行业能有效促进我国的城镇化布局，从流通层面改善结构效率，因而需要针对上述问题逐一提出意见。

（二）促进物流地产发展的建议

为了发挥物流地产行业的商品流通和人口聚集效应，促进我国的新型城镇化建设，物流地产行业需要从以下几个方面进行改善：第一，紧跟物流地产政策方针，在结合政策指导方向的基础上，满足当地居民的物流需求进行基础设施建设，走出一条生态化、合理化、可持续发展的道路。科学合理地规划物流地产用地，避免冗余投资和非理智的“圈地用地”现象，在充分发挥当地物流业和地产业潜力的基础上，有序释放物流地产的产业能量，既能保障产业经济效益的持续增长，又能够促进当地新型城镇化建设的进一步强化。第二，协调自身建设和区域内基础设施建设。通过运用已有设施进行物流规划，在需求量最大的区域内建立物流产业园，加强企业内部管理机制，优化物流地产业务流程，形成以数据为基礎、以需求为导向、以高效为目标的企业建设机制，为区域内城镇化格局的形成增添动力。第三，加强各类人才的培养，大力引进物流地产行业所需要的人才。企业首先要从内部进行培养，物流企业转型到物流地产行业，就可以与传统地产企业进行合作，培训出既能够处理物流问题，又能够解决地产问题的复合型人才，同样地产行业转向物流地产行业，也可以与传统物流行业进行合作培养，在互惠互利中提高人员素质。企业还可以与学校签订培养协议，委托高校招收适合物流地产行业发展的学生，并进一步进行联合培养，从而产生源源不断的知识动力，进一步推动物流地产行业的发展动力。

参考文献：

张于贤，黄鑫，刘瑞环.基于熵权灰色关联法的中部地区农产品物流发展评价研究[J].商业经济研究，2017（21）

2.常国珍，宋惠兰.区域信息消费水平差异化实证研究[J].商业经济研究，2017（20）

3.孔颖.新媒体时代网络零售与传统零售业的融合发展策略[J].商业经济研究，2016（12）

4.弓宪文，王勇.物流地产风险识别与评估实证研究[J].技术经济与管理研究，2015（5）

5.翟荣兵，陆克斌.县域商贸物流地产开发风险评价[J].统计与决策，2015（24）