马莉

（四川职业技术学院 物流与供应链学院,四川 遂宁 629000）

2019年，成都、重庆两市的GDP达到1.7万亿元和2.3万亿元，在全国百强城市中分列第7位和第5位。作为两个新一线城市，成都和重庆的发展受到国家的高度重视。2020年1月，习近平主持召开了中央财经委员会第六次会议，会议研究了推动成渝地区双城经济圈建设，在西部形成高质量发展的重要增长极[1]。制造业在我国国民经济发展中一直居于重要的地位。根据国家统计局数据，2020年我国制造业增加值265944亿元，占工业增加值313071亿元的85%，占全国GDP1015986亿元的26%。我国要实现社会主义现代化、实现中华民族的伟大复兴，制造业的发展是基石、是保障。物流业作为生产服务性产业，主要服务于制造业的发展，为制造业的结构调整、提质增效提供支撑；物流业的发展又依赖于制造业的发展，因此，物流与制造业的发展关系密切。在国家战略的指引下，聚焦成渝地区双城经济圈物流与制造业的协同发展，具有重要的理论价值和现实意义。

一、文献综述

关于物流与制造业的研究较多。PAOLO等(2005)对制造业与生产性服务的关系进行研究，其认为：制造业是物流发展的基础[2]。MURALI等（2010）对生产性物流服务业与制造业的物流外包进行研究后指出：物流业务外包有利于制造业的发展，制造业与物流建立外包联盟是提高制造业绩效的一种方式[3]。TIM等（2009）分析了制造业集群与生产性服务业的协同共生关系，认为两者之间具有共生关系，两业协同绩效水平远远大于各自发展[4]。FRANCOISJ等（2008）对生产性服务业、制造业联系与贸易的研究发现，现代物流业与制造业之间的边界逐渐模糊，两业相互融合的趋势越来越明显[5]。何黎民（2021）对我国物流业2020年进行了回顾，对2021年进行了展望，其指出：物流业与制造业深化融合，扩大企业边界，转变生产方式，优化资源配置，创造产业生态体系，实现供应链全程在线化数据化智能化[6]。彭本红、冯良清（2010）对现代物流业与先进制造业的共生机理进行了研究，指出：现代物流业与先进制造业彼此对对方产出贡献主要是通过协同共生引起的市场占有率的扩大、技术和管理的相互模仿、产品和需求信息的共享、研发能力得到加强获得[7]。邓良（2013）对经济转型期中国制造业与物流业的联动发展进行了研究，文中选取了2000至2012年的数据，分析了两业发展的特点以及联动现状，指出了我国物流业与制造业协调不佳[8]。王珍珍等（2009）基于省级面板数据，研究了我国物流产业集聚对制造业工业增加值影响，其认为：从专业技术人员角度衡量的物流产业集聚度对工业增加值的影响程度较大[9]。陈治国等（2020）对我国物流业与国民经济的耦合协调度进行研究后指出，全国物流业与国民经济间存在着良好的耦合关系与互动效应[10]。霍鹏、魏修建（2017）研究了2001至2014年我国八大综合经济区的制造业与物流业互动融合情况，指出八大综合经济区制造业与物流业的互动融合以非对称共生发展为主，制造业对物流业的贡献普遍大于物流业对制造业的贡献[11]。张亮亮等（2019）对中国物流产业技术效率:时空分异、影响因素与演进逻辑进行了研究，认为中国物流产业已度过规模扩张阶段，现处于质量提升阶段。由此可见，物流与制造业关系紧密，制造业为物流提供基础，物流为制造业提供增力，两者共生共长，两者的协同发展对双方都具有增益[12]。

关于成渝地区双城经济圈的研究，学术界也进行了很多的探索，比如成渝地区双城经济圈建设的价值与使命（范恒山2021）、战略定位（杨继瑞等2020）、城市群发展（张婷2020）、产业竞争力（丁任重等2020）、生态安全（赵伟等2021）、城市博弈（杨波等2021）、产业融合（陈林会等2020）、技术创新网络（黄兴国等2020）、高等教育（何万国、贾秀险、洪城文、蒋华林、常桐善、陈涛等2020）、文化资源（彭云思等2020）、一体化研究（蒋永穆等2020）、协同（朱直君、单学鹏、秦鹏等2020）等。关于协同的研究，有经济圈协同（安军地2020）、空间协同（朱直君等2020）、产业协同（李优树等2020）、产业竞争力及协同（丁任重2020）、教育协同（钟昆明等2020）、农业科技协同（李玲玲等2020）、生态环境协同（陈艺洁2020）、自然生态保护协同（郑坤等2020）、协同治理的结构特征与演进研究（单学鹏、罗哲2020）、协同发展的理论逻辑与路径（秦鹏等2020）。很显然，成渝地区双城经济圈建设的研究，对于物流业的关注较少，对于物流与制造业的关系研究鲜有提及。

物流与制造业关系紧密，两者协同有助于区域经济的发展，而关于成渝地区双城经济圈物流与制造业的研究较少。本文着眼于成渝地区双城经济圈建设，聚焦物流业与制造业的关系，研究成渝地区双城经济圈物流与制造业的协同关系。

2020年10月16日，习近平主持中共中央政治局会议，审议了《成渝地区双城经济圈建设规划纲要》，会议指出：突出重庆、成都两个中心城市的协同带动……处理好中心和区域的关系，着力提升重庆主城和成都的发展能级和综合竞争力，推动城市发展由外延扩张向内涵提升转变，以点带面、均衡发展，同周边市县形成一体化发展的都市圈[13]。成都是四川省的首位城市，经济发展水平远远领先于省内其它城市，辐射带动四川全省发展。成渝地区双城经济圈的范围，官方没有明确的界定，结合中央会议精神和成都、重庆两个中心城市的实际，本文对于成渝地区双城经济圈的范围界定，涵盖四川省和重庆市全域。

二、近年来成渝地区双城经济圈物流与制造业发展情况

近年来，成渝地区双城经济圈物流发展较快（见表1）。2019年，成渝地区双城经济圈社会物流总额96914.4亿元，同比增长6.56%，比全国增速快0.66个百分点；社会物流总费用10561.3亿元，占GDP的比率下降到15%，比全国低0.3个百分点。以名义价格衡量的交通运输、仓储和邮政业增加值，由2011年的1125亿元增加到2019年的2450亿元，增长了1.18倍；行业全社会固定资产投资增长1.62倍（数据缺失，计算期间2011-2017年）；货运量由25亿吨增长29亿吨。

表1 2011-2019年成渝地区双城经济圈物流发展情况

成都地区航空航天、生物科技等工业先进，重庆地区是我国重要的老工业基地，成渝地区双城经济圈制造业在我国占有举足轻重的地位。近年来，我国越来越重视实业的发展，成渝地区双城经济圈制造业也获得了快速的发展（见表2、图1）。2011年至2017年，成渝地区双城经济圈制造业全社会固定资产投资成都地区由3893亿元增加到6917亿元，年均增长10.05%；重庆地区由2056亿元增长到5257亿元，年均增长16.38%；成渝地区由5949亿元，增长到12174亿元，年均增长12.67%。2011年至2019年，成都地区工业增加值由8457亿元增加到13166亿元，年均增长10.74%;重庆地区由3700亿元增长到6552亿元，年均增长11.07%；成渝地区由12158亿元，增长到19718亿元，年均增长10.92%。

表2 2011-2019年成渝地区双城经济圈制造业发展情况

图1 2011-2019年成渝地区双城经济圈工业增加值指数

三、成渝地区双城经济圈物流与制造业协同模型构建及数据选择

（一）模型构建

协同联动研究模型较多，张亮亮（2019）利用PP_SFA模型对中国物流产业技术效率进行了实证分析；弓宪文（2016）利用熵值法对制造业与物流业协调发展进行了测度；霍鹏、魏修建（2017）利用共生度模型对八大综合经济区的制造业与物流业互动融合进行了分析；陈治国、陈俭、杜金华（2020）利用熵值法、耦合协调度模型对我国物流业与国民经济的耦合协调发展进行了分析；王珍珍、陈功玉（2009）利用生产函数对我国物流产业集聚对制造业工业增加值影响进行了研究；吴晓研、路世昌、兰 玲（2018）利用回归法对我国物流业和三次产业的协同发展演化进行了研究；褚衍昌等（2021）、潘立军等（2020）、褚伟等（2020）利用DEA模型或改进的DEA模型分别对全国、长株潭、湖北省的物流协同联动进行了研究；邓良（2013）、王珍珍等（2010）、高祎晗等（2021）、刘丹（2012）等利用灰色关联模型分别对经济转型期中国制造业与物流业、我国制造业不同子行业与物流业、河南省物流业与制造业、福建省制造业与物流业联动发展进行了研究。

灰色关联模型是根据因素之间发展态势的相似或相异程度来衡量因素间关联的程度,揭示事物动态关联的特征和程度[14]。考虑到研究中所使用的物流系统和制造系统之间相关指标的关联性，以及有限年份的小样本指标数据，具有灰色性，通过灰色关联模型进行计算和分析，具有一定的优越性，因此，本文拟选择灰色关联模型对成渝地区双城经济圈物流与制造业协同联动进行测度和分析。

灰色关联模型计算过程如下：

1.确定两个序列。两个序列一个为参考序列，一个为比较序列；参考序列又称因变量序列或者母序列，比较序列又称自变量序列或者子序列。本研究中，两个序列分别为物流序列和制造业序列，由于物流是为制造业服务的，因此物流序列是比较序列、子序列，用X表示；制造业序列是参考序列、母序列，用Y表示。

2.需要对指标的原始数据进行无量纲化处理，无量纲化处理方法主要有极差法、标准差法、均值法，通常标准差化应用较多，本文也采用标准差法处理。

3.生成相应序列的对应值差序列。

（2）每列值差绝对值最大值：

（3）每列值差绝对值最小值：

其中：Z x i(t)表示时间t时物流发展i指标的无量纲化值，Z y j(t)时间t时制造业发展j指标的无量纲化值。

4.计算关联系数：

其中：ρ为标准化系数，通过对Max加权，控制相关数据对关联系数的影响，ρ∈(0,1)，值越小，越能提高关联系数间差异的显著性，通常取值0.5（王珍珍（2010）、刘丹（2012）、邓良（2013）、高祎晗（2021））；

λi j(t)表示时间t时物流发展相关指标与制造业发展相关指标的关联系数，λij(t)∈[0,1]，其值越大,表明在t时刻i指标与j指标的关联性就越强。

5.计算关联度矩阵：

按样本数求关联系数的平均值，得到关联度矩阵。关联度矩阵能够反映物流行业与制造行业比较复杂的相互作用关系。通过比较分析γij，可以分析物流发展的相关因素与制造行业的相关因素之间的关系影响。

其中：γij∈(0,1)，γij值越大，说明两者之间的关联性就越强，反之，则越弱，一般来说，若0<γij≤0.35，两者关联度较弱；

0.35<γij≤0.65，两者关联度中等；

0.65<γij≤0.85，两者关联度较强；

0.85<γij<1，两者关联度极强。

在关联度矩阵基础上，分别按行和列求其平均值：

根据计算值的大小以及对应的值域范围，可以分析出物流影响制造业发展的最主要的胁迫因素，也可以分析出制造业对物流业发展最主要的约束影响因素。

如要从整体上判别这物流与制造业之间的协调强度大小，可以在公式（1）的基础上进一步构造出物流业与制造业相互关联的协调度模型,通过该模型可以定量判定二者之间经济系统耦合的协调程度：计算结果称为物流与制造业两个系统的协 调度，协调度判断标准见表3：

表3 系统协调度界定表

（二）数据选择

根据国家统计局、四川省统计局、重庆市统计局以及中物联的相关统计数据，有关制造行业发展的指标主要有制造业总产值、制造业增加值、制造业城镇单位就业人员、制造业全社会固定资产投资、工业增加值、规模以上工业企业相关指标等；有关物流行业发展的指标主要有物流增加值、社会物流总费用、交通运输仓储和邮政业增加值、交通运输仓储和邮政业全社会固定资产投资、货运量、货运周转量、公路里程、公路营运普通载货汽车吨位数等。但是，很多指标只有零星的一些数据，比如制造业总产值、社会物流总费用等；有些指标数据虽然以前年份较全，但最新的指标数据却比较欠缺，比如规模以上工业企业工业销售产值，只搜集到2016年及以前年份的指标数据，指标数据的完整性严重不足，指标数据的时效性比较差。

结合相关学者的研究以及指标数据选择的科学性、时效性、实用性、完整性原则，在进行成渝地区双城经济圈物流与制造业协调度分析时，反映物流行业发展的指标拟选择X1：交通运输、仓储和邮政业增加值(亿元)，X2：交通运输、仓储和邮政业增加值增长率（%），X3：交通运输、仓储和邮政业城镇单位就业人员(万人)，X4：货物周转量(亿吨公里)，X5：公路里程(万公里)，X6：铁路营业里程(万公里)，X7：货运量(万吨)，X8：公路营运载货汽车吨位数(吨)，详见表4；反映制造行业发展的指标拟选择Y1：工业增加值(亿元)，Y2：工业增加值指数(%)，Y3：制造业城镇单位就业人员(万人)，Y4：规模以上工业企业利润总额(亿元)，详见表5。时间长度为十二五和十三五时期，由于2020年数据还不完善，加之新冠疫情重大突发公共卫生事件对经济的巨大影响，因此时间跨度确定为2011-2019年。

表4 2011-2019年成渝地区双城经济圈物流发展相关指标数据

表5 2011-2019年成渝地区双城经济圈制造业发展相关指标数据

五、成渝地区双城经济圈物流与制造业联动发展的协调度

（一）成渝地区双城经济圈物流与制造业关联度

采用表4、表5的指标数据，利用公式（1）-（5），计算得到成渝地区双城经济圈物流与制造业双业关联度，见表6。

表6 成渝地区双城经济圈物流与制造业双业关联度

如表6所示，对于物流发展而言，制造业对其的最主要的胁迫因素为工业发展的增长速度；对于制造业发展而言，物流业对其的最主要的胁迫因素为公路、铁路等物流运输线路的长度。

物流业8个指标与制造业4个指标的关联度在0.5599-0.7294之间。对于交通运输、仓储和邮政业增加值而言，制造业4个指标与其的关联度都在0.65之上，关联度较强，其中以工业增加值和制造业城镇单位就业人员关联度更高；对于交通运输、仓储和邮政业增加值增长率而言，制造业4个指标与其的关联度也都较强，其中以制造业城镇单位就业人员关联度最高，超过0.7；对于交通运输、仓储和邮政业城镇单位就业人员而言，制造业4个指标与其的关联度总体较强，制造业城镇单位就业人员与其的关联度在所有指标里面最高，为0.7294，但其余3个指标与其的关联度都在0.65以下，制造业城镇单位就业人员、规模以上工业企业利润总额与其的关联度甚至在0.6以下，关联度为中等状态；货物周转量与交通运输、仓储和邮政业城镇单位就业人员类似，总体关联度中等，制造业4个指标中，只有1个与其的关联度超过0.65；公路里程、铁路营业里程、货运量类似，制造业总体上与其的关联度都较强，4个指标中有3个指标与其的关联度超过0.65，1个与其的关联度为中等状态；对于物流业最后1个指标公路营运载货汽车吨位数(吨)而言，制造业4个指标与其的总的关联度与交通运输、仓储和邮政业城镇单位就业人员和货物周转量相似，为中等，只有工业增加值指数与其的关联度较强。对于物流业发展指标而言，制造业4个指标对的关联度总体为：工业增加值指数>制造业城镇单位就业人员>工业增加值>规模以上工业企业利润总额，制造业对其的最主要的胁迫因素为工业发展的增长速度。

对于制造业工业增加值而言，物流业8个指标中，有一半的指标与其的关联度较强，另一半的指标与其的关联度为中等，其中关联度最强的是交通运输、仓储和邮政业增加值指标，关联度最低的为公路营运载货汽车吨位数和货物周转量指标，都只有0.6；对于工业增加值指数而言，物流业8个指标中有7个指标与其的关联度都较强，其中以交通运输、仓储和邮政业城镇单位就业人员指标最强；对于制造业城镇单位就业人员而言，物流业8个指标中有5个指标与其的关联度较强，3个中等，其中有两个指标与其的关联度在0.6以下；对于规模以上工业企业利润总额而言，物流业8个指标与其的总体关联度为中等。对于制造业发展指标而言，物流业8个指标对的关联度总体为：公路里程>铁路营业里程>交通运输、仓储和邮政业增加值>交通运输、仓储和邮政业增加值增长率>货运量>交通运输、仓储和邮政业城镇单位就业人员>公路营运载货汽车吨位数>货物周转量，物流业对其的最主要的胁迫因素为公路、铁路等物流运输线路的长度。

（二）成都地区经济圈物流与制造业关联度

为了了解成都地区经济圈物流与制造业的关联度，我们搜集了成都地区的相关指标数据，利用公式计算得到成都地区经济圈物流与制造业关联度，详见表7。

表7 成都地区经济圈物流与制造业双业关联度

如表7所示，成都地区经济圈，对于物流发展而言，制造业对其的最主要的胁迫因素为工业企业的发展效益；对于制造业发展而言，物流业对其的最主要的胁迫因素为货物的周转规模。

物流业8个指标与制造业4个指标的关联度在0.5490-0.8338之间。对于交通运输、仓储和邮政业增加值指标和货物周转量指标而言，制造业4个指标与其的关联度超过了0.7，分别为0.7057和0.7320；与交通运输、仓储和邮政业城镇单位就业人员和货运量2个指标的关联度也超过了0.65，制造业4个指标与物流业这4个指标的关联度较强，其中物流业的交通运输、仓储和邮政业增加值指标与制造业的规模以上工业企业利润总额指标关联度最强，达0.8338。物流业的另外4个指标与制造业的4个指标的关联度均在0.6以上，为中等状态，其中制造业城镇单位就业人员与交通运输、仓储和邮政业城镇单位就业人员关联度最小，仅为0.5490。制造业4个指标与物流业8个指标的总体关联度顺序为：规模以上工业企业利润总额>工业增加值指数>制造业城镇单位就业人员>工业增加值，对于成都地区经济圈而言，制造业对物流发展的最主要的胁迫因素为工业企业的发展效益。

对于工业增加值指标而言，物流业8个指标与其的总体关联度为中等，其中货物周转量指标与其的关联都较高，为0.7184；公路里程和货运量与其的关联度较低，仅为0.59。对于工业增加值指数指标而言，物流业8个指标与其的总体关联度为较强，其中货物周转量、货运量与其的关联度都超过了0.7。对于制造业城镇单位就业人员而言，物流业8个指标与其的总体关联度为中等，其中交通运输、仓储和邮政业增加值与其的关联度最高，交通运输、仓储和邮政业城镇单位就业人员与其的关联度最低。对于规模以上工业企业利润总额而言，物流业8个指标与其的总体关联度较高，其中有5个指标与其的关联度超过0.7。物流业8个指标与制造业4个指标的总体关联度顺序为：货物周转量>交通运输、仓储和邮政业增加值>交通运输、仓储和邮政业城镇单位就业人员>货运量>交通运输、仓储和邮政业增加值增长率>铁路营业里程>公路营运载货汽车吨位数>公路里程，物流业对其的最主要的胁迫因素为货物的周转规模。

（三）重庆地区经济圈物流与制造业关联度

我们搜集重庆地区的相关指标数据，利用公式计算得到重庆地区经济圈物流与制造业关联度，详见表8。

表8 重庆地区经济圈物流与制造业双业关联度

由表8可见，对于重庆地区经济圈而言，物流业8个指标与制造业4个指标之间的关联度在0.5026-0.8069之间。就物流业8个指标而言，有4个指标与制造业指标总体关联度较强，4个总体关联度为中等，区间范围在0.6278-0.7041之间。就制造业4个指标而言，有2个指标与物流业指标总体关联度较强，2个为中等，区间范围在0.6274-0.7305之间。制造业对物流业发展最主要的胁迫因素为制造业单位的就业人数，物流业对制造业最主要的胁迫因素为物流业的就业人数。

（四）成渝地区双城经济圈物流与制造业协调度

根据指标数据计算成渝地区双城经济圈2011-2019年物流与制造业的协调度，见表9。

表9 成渝地区双城经济圈物流与制造业协调度

2011-2019年，成渝地区双城经济圈物流与制造业的协调度在0.52-0.79范围，居于中等失调与濒临协调之间，其中2014-2016年为濒临协调，其余年份为中等失调，发展趋势并不呈现直线趋势，而是处于上下波动之中,见图2。进一步来看，成都地区物流与制造业协调度波动相对较小，9年中连续4年高于0.7，处于濒临协调，协调度 最 低 为2019年（0.5873），最 高 位2014年（0.7410）。重庆地区物流与制造业协调度波动相对较大，最低为2019年（0.4959），处于严重失调；最高为2017年（0.8088），处于初级协调；此外，2011、2012、2014年居于中等失调，其余年份为濒临协调。

图2 2011-2019年成渝地区双城经济圈物流与制造业协调度

六、结论及建议

（一）结论

根据选取的物流8个指标和制造业4个指标计算分析，可以得出物流与制造业发展相互的制约胁迫因素和协调度。对于成渝地区双城经济圈而言，制造业对物流发展最主要的胁迫因素为工业发展的增长速度；物流业对制造业发展最主要的胁迫因素为公路、铁路等物流运输线路的长度。对成都地区经济圈而言，制造业对物流发展最主要的胁迫因素为工业企业的发展效益；物流业对制造业发展最主要的胁迫因素为货物的周转规模。对重庆地区经济圈而言，制造业对物流业发展最主要的胁迫因素为制造业单位的就业人数，物流业对制造业最主要的胁迫因素为物流业的就业人数。2011-2019年，成渝地区双城经济圈物流与制造业的协调度不高，处于中等失调和濒临平衡之间，发展趋势处于波动之中。

（二）建议

第一，充分重视物流与制造业发展的相互制约胁迫因素。相互制约胁迫因素就是影响对方发展的关键因素，抓住了关键，就抓住了重点，就有了明确的方向。对于成渝地区双城经济圈、成都地区经济圈、重庆地区经济圈而言，由于各自的发展情况不同，相互制约胁迫因素也不同，重点工作方向有所差异，成都地区经济圈、重庆地区经济圈作为成渝地区双城经济圈的组成部分，在明确自身工作重心的基础上，需要结合成渝协作——成渝地区双城经济圈物流与制造业发展的相互制约胁迫因素，做好协同发展。

第二，推动物流与制造业的协调发展。成渝地区双城经济圈物流与制造业的协调发展，是反映物流与制造业发展的各个因素指标的共同协调发展，不能只抓一头，放弃其他，因此在抓住重点的基础上，还要兼顾其它指标，提高各个指标之间的关联度，从而提高成渝地区双城经济圈物流与制造业的协调度。

第三，政府、行业、企业、学校，目标统一，各司其职，共同为成渝地区双城经济圈物流与制造业的协调发展作出贡献。政府要做好政策引导，比如税收优惠、公路铁路等基础设施建设、基础理论研究等，鼓励行业、企业、学校积极投身经济圈物流与制造业的协调发展之中。行业做好行业发展调查和规划，为政府出台相关政策提供决策支撑；为企业指引发展方向；为学校人才培养提供引导。企业要根据国家政策、行业发展前景做好自己的发展规划。学校要根据国家、社会、企业人才需求做好人才培养。

总的来说，成渝地区双城经济圈物流与制造业的协调程度有待提高，发展趋势处于波动之中。成渝地区双城经济圈内的政府、行业、企业、学校，需要各司其职，目标统一，既要抓住关键，重点突破，又要顾及全面，协同发展，共同推动成渝地区双城经济圈物流与制造业的协调程度不断提高。