唐建荣， 徐天羽（江南大学 商学院，江苏 无锡 214122）

0 引 言

物流业作为新兴生产服务业的重要组成部分，包含了运输、储存、客户服务和信息管理等多项社会职能活动，影响着国家经济命脉。我国颁布的“十三五”规划纲要多次提及“物流”这个关键词，特别强调物流基础设施建设和人工智能的应用，体现了我国政府对物流业的重视。物流业的高效运转能够促进区域内部区信息、资金和商品流动系统化，从而实现区域整体资源配置系统的高效运作。在国家层面上，物流业能够创新组织运作模式、实现专业化分工、优化产业结构，从而提升社会全要素生产率，实现国民经济可持续增长。

随着数字化技术、互联网的迅速发展，产业融合成为产业结构升级转型的重要途径。舒辉等（2020）通过构建农业物流生态圈系统研究证明，将农业、物流与环境三要素相互联动是传统农业的转型升级之路。褚衍昌等（2021）指出，物流业与制造业的联动关系能够促进制造业产业结构优化，从而促进经济增长。尽管我国物流服务体系日趋完善，但物流业仍以工业物流为主，服务性质较低，近年来学者开始加强对于第三方服务业物流管理创新的关注。唐建荣等（2017）通过构建哈肯模型探索了物流—保险系统的演变进程与两者发展的辩证关系。苏涛永等（2020）量化分析了中国东、中和西部区域零售业与物流业耦合协调发展水平并提出了新零售组织场域建构逻辑。姜翠芸等（2017）运用哈肯模型研究指出，物流业与金融业的整合创新能够相互渗透进而实现互利共赢的目标。新一轮技术革命使学者愈发重视物流业与信息业互动的前景和挑战。陈启新等（2017）认为信息是物流业发展和运作的外部环境，对于物流企业的运作影响巨大，两者是相辅相成的关系。汪传雷等（2017）对物流产业构建了互联网信息服务模型并融入SaaS云服务理论与B2B2T商业模式，致力于解决当前物流产业“散乱差”的问题。郭韧等（2018）在运用动态聚类方法的基础上指出，建立跨境电子商务物流信息匹配框架能够提高跨境电商的效率。Kai（2020）提出了一种新的信息物理控制方法，即利用机器人网络实现仓库自动化并用实例证明了该方法的有效性。张焱等（2020）基于系统动力学研究证明了5G技术对物流产业效率提升和社会物流总费用降低有显著作用。

综上，物流业与信息业存在密切关系在学者中已有共识，但既有研究鲜有将物流业与信息业放在一个对等的评价体系中考察，难以反映两者真实的相互关系和演化趋势。本文从定量角度出发，利用Lotka-Volterra模型分析物流业与信息业间的生态关系及演化规律；以我国31个省市为研究对象，分别构建物流业与信息业发展评价指标体系并通过投影寻踪进行测算，引入耦合协调度模型，基于2009~2018年面板数据研究我国31个省市物流信息系统的耦合协调等级类型及时空演化趋势，最终为物流信息系统的协调发展提供理论依据与政策建议。

1 数据来源、指标选择及研究方法

1.1 数据来源与指标选择。本文本着科学性、代表性与可操作性的原则，参考以往相关学者的研究，以交通运输、仓储和邮政业代指物流业，以信息传输、计算机服务和软件业表示信息业，并从经营性、规模性和发展性三个方面选择指标分别衡量物流化水平子系统与信息发展能力子系统。相关数据来源于历年中国及各省市统计年鉴，最终构建指标体系如表1所示。

表1 物流与信息业发展协同度测算指标体系

1.2 研究方法。通过现有文献的梳理和归纳，本文利用Lotka-Volterra模型对物流业与信息业之间的生态关系与演化规律进行评价分析；基于投影寻踪模型以及耦合协调度模型对我国31个省市进行两业综合发展水平与发展趋势分析。

1.2.1 Lotka-Volterra模型。Lotka-Volterra模型最初由Lortka和Volterra两位科学家提出并应用于生物学中，用以研究生态系统中不同种群间的竞争关系。随着研究的深入，该模型被广泛运用于物理、化学、经济、管理等领域。由于物流业与信息业构成的系统与生态系统具有相似的属性特征，因此可以运用此模型研究两产业之间的生态关系与演化规律。与单一物种存在的Logistic模型相比，Lotka-Volterra生态系统种群竞争模型考虑了不同物种之间的相互作用，因此更具有优势。

基于Lotka-Volterra模型构建物流业与信息业的非线性生态关系模型可用以下两个公式表达：

、分别表示时刻时物流业与信息业的总体规模量；、分别代表物流业与信息业在没有外界干扰情况下的自然增长率，它反映了产业对自身进一步发展的影响；、分别代表物流业与信息业各自与规模相关的限制性参数；代表对即信息业对物流业的生态竞争系数，同样，代表对即物流业对信息业的生态竞争系数，理论上、的绝对值越大，产业间物质、信息等互动关系就越频繁。根据的符号判定产业种群间关系具体如表2所示。

表2 产业相互作用类型

由于现实中物流业与信息业两变量的数据均为离散形式，因此将Lotka-Volterra模型转化为如下无条件稳定离散形式：

离散化过程中，式（1）、式（2）与式（3）、式（4）中的参数转化对应关系如下：

当α＞0，α＞0且α≠1，α≠1时该式有意义，因此与γ、与γ保持相同的正负关系。

1.2.2 投影寻踪模型。本文采用投影寻踪模型分别对物流业与信息业进行综合发展水平的测度。投影寻踪聚类分析是一种通过降维手段处理高维非线性数据，计算投影特征值的新型数理统计方法，由于该方法相较于主成分分析法、熵值法等传统方法对于评价事物综合水平的适应度更强，因而被广泛运用在农业工程、环境质量评估、企业综合发展水平测度等方面。具体步骤如下：

（1）指标数据标准化处理。设各指标值样本集为｛（,）1,2,…,;1,2,…,｝，其中（,）表示第个样本第个评价指标值；由于本研究指标均为正向指标，采用下式进行极值归一化处理以消除各指标值量纲：

（）表示第个评价指标的最大值，（）为最小值，最终得到归一化后的标准值（,）。

（3）优化求解最佳投影方向。投影指标（）会根据投影方向的变化反映不同的数据结构特征，能够通过求解非线性问题估计最佳投影方向，即：

由于这是一个以｛（）1,2,…,｝为优化变量的复杂非线性优化问题，引入基于实数编码的加速遗传算法（RAGA）能有效解决高维全局寻优的问题。基本思路是：在选定初始种群中随机抽取初始投影方向，设置迭代次数并以概率的形式对得到的投影指标进行多次遗传操作，最终确定最佳投影方向。

1.2.3 耦合协调度模型。针对具有相互影响关系的多系统，耦合协调度模型能够有效反映系统间的互动效应与融合关系。各省市物流业与信息业耦合协调度测算如公式（9）所示：

式中：耦合度的取值范围为［0,1］。耦合度越接近于1，说明物流业与信息业间的耦合程度越高，当且仅当=时取最大值1。

协调度是描述系统间、系统内部要素间配合程度以衡量其是否协调发展的指标，协调度比耦合度更进一步，能更准确显示系统之间的协调程度，其计算公式为：

式中：为物流业与信息业的耦合度，为两业的综合协调指数，λ+λ，λ、λ为待定系数，且λ+λ=1。由于社会巨系统发展过程中，物流业与信息业发展同等重要，故本文假设λ=λ。

1.2.4 耦合协调度区间及等级划分。将［0,1］平均分成10个连续的耦合协调度区间，每一个区间都对应不同的协调等级，通过协调度值所处的协调等级能直观地反映出物流业与信息业之间的耦合协调发展情况。具体划分方法如表3所示。

表3 耦合协调度区间及协调等级类型划分

2 实证分析与结果解释

2.1 基于Lotka-Volterra模型的实证分析。本文选取产业历年增加值为指标，数据（如表4所示）来源于1993~2018年《中国信息年鉴》、 《中国统计年鉴》及相关文献。为了消除异方差问题，分别将相关数据进行对数化处理，并通过Lotka-Volrerra模型对物流业与信息业进行参数估计，首先测算式（3）、式（4）具体参数值，再根据转化得出式（1）、式（2）中参数值从而得出互动函数具体表达式。

表4 1993~2018年物流业与信息业历年增加值 单位：亿元

2.1.1 Lotka-Volterra模型参数估计。本文采用非线性最小二乘法进行研究，利用Eviews10.0对Lotka-Volterra模型相关参数值予以概略估测，最终得到连续性参数估计值如表5所示。通过对表中数据进行显著性检验可以看出，两个模型中各参数均在10%的显著性水平下通过检验，表明α、β、γ的估计值均在10%的显著水平下有效，微分方程的均在0.9以上，说明该模型拟合性较好。

表5 Lotka-Volrerra模型参数估计

从自然增长系数和分析，=0.11、=0.03均为正数，表明物流业与信息业在不受外界干扰的情况下，仅依靠自身也能够实现自身发展，实现产业规模扩张。比较数值大小＞，表明物流业对产业自身的升级发展态势大于信息业自身持续发展的态势。

从限制性系数和分析，=0.072、=0.071均为正数，说明无论是物流业还是信息业在其自身增长过程中均存在着边际递减效应，两业在物流信息生态系统中受到内部因素影响产生了抑制性反应。

从竞争关系系数分析，=-0.05、=-0.06均为负数，根据表2可以判断出物流业与信息业之间存在着互利共生的依赖关系，任何一个产业的扩大升级都会带动另一个产业的发展。

2.1.2 物流业与信息业竞争演化规律分析。基于非线性微分方程的稳定性理论，令d/d=0，d/d=0可得到式（1）、式（2）的平衡点：（ 0,0）、（/,0）、（/,0）、（ x,y）。由于实际数据＞0、＞0，将表5所得参数估计值带入可知满足要求的可能平衡点为（6.7 9,7.20）。分别以、为横纵坐标，在二维直角坐标系中绘制出式（1）、式（2）相应的等斜线如图1所示。

在＞0、＞0的条件下，两条直线相交于第一象限可知物流业与信息业增加值之间存在平衡点。对与竞争演化规律经过动态分析发现，由于与之间的平衡状态是在理想连续数据情况下才能成立，所以文中使用的离散数据会导致现有的平衡状态不稳定，最终分析得出物流业和信息业处在介于不稳定和稳定之间的一种混沌状态。

由图1可知，第一象限被相交直线、划分成Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ四大区域，每个区域都存在不同的演化情况，下面分别对各个区域的演化规律进行分析：

图1 物流业与信息业竞争演化规律图

分析区域Ⅱ，内部任意点,（）满足d/d＜0，d/d＞0，即随时间的变化率为负，而随时间的变化率为正，因此的值会随时间的增长而变小，的值则相反会随着时间的增长而变大，因此区域Ⅱ中的点同样会慢慢靠近。在该区域中，物流业随着时间的增加变化率为负，呈现减速发展的趋势，信息业则是随着时间的推移变化率为正，呈现加速发展的态势。

在区域Ⅲ中，任意点,（）满足d/d＜0，d/d＜0，即和的值均随着时间的增加而减小，区域Ⅲ中的点不断向点（/,0）靠近，即在该区域内物流业和信息业均开始减速缓行。

对于区域Ⅳ，内部任意点（,）满足d/d＞0，d/d＜0，即随着时间的变化不断增大，而随着时间的增加不断减小，区域Ⅳ中的点逐渐向点（/,0）靠近。该区域中物流业转而加速发展，而信息业依旧呈现减速发展的态势。

虽然在实际情况中对离散点分析无法得到稳定的平衡点，但在交点处体现了物流业和信息业的平衡趋势。围绕点分析，区域Ⅰ和区域Ⅱ内的点最终都向靠近，其中物流业由加速发展转为减速发展，信息业则保持加速发展的态势；在区域Ⅲ和区域Ⅳ中的点均向（/,0）靠近，其中物流业又由减速发展转变为加速发展，信息业则转为持续减速发展。总体来看，围绕信息业发展的总体态势增速放缓不容乐观；而物流业的发展过程中虽然有减速发展情况，但最终还是转减变增呈现乐观的局面。结合具体的增长系数值分析，信息业的发展状况较物流业相对迟滞，两业有形成发展“错位带”的趋势。因此要想保持物流业与信息业长期的互惠合作关系并达到稳定平衡状态，需要重视扶持信息业的发展。

2.2.1 全国物流业与信息业耦合协调度的时序变化分析。首先由表6可知，全国物流业与信息业综合发展水平近10年来均呈现出平稳上升的态势。对于物流产业来说，在2009年全国物流业综合评价值仅为0.2863，随着同年《物流业调整和振兴规划》的提出与实施，我国物流业经过10年的快速发展到2018年上升到了0.485，较2009年增加了1.7倍。从全国信息业综合评价值来看，虽然整体发展水平低于物流业，但较2009年，2018年全国信息业综合评价值增加了2.7倍上升到了0.2702。这是因为从党的十六大开始我国就着重强调信息化对新世纪头20年经济建设的推进作用。

表6 2009~2018年全国物流业与信息业耦合协调等级

其次对于耦合协调度，在2009~2018年间全国物流业与信息业的耦合协调度从0.3822增长至0.5714，同样呈现出稳步增长的态势。随着我国物流业与信息业的快速发展，10年间两者的耦合协调度增长1.5倍，并在2015年从负向耦合开始转变为正向耦合。根据表3协调等级划分可知，我国物流业与信息业耦合协调等级经历了三个阶段的演变：2009年及以前为低度失调阶段，2010~2014年为略微失调阶段，2015~2018年为勉强协调阶段。目前我国物流业与信息业仍处于低度协调的阶段，与高度协调发展仍有一定距离，未来应进一步促进两业的良性互动融合以实现可持续发展的目标。

2.2.2 各地区物流业与信息业耦合协调度的空间差异分析。本文选取2009年与2018年两个时间点的横截面数据进行对比分析，具体数值如表7所示。

表7 2009、2018年各省市物流信息系统综合发展水平与耦合协调度

首先，我国各个地区物流与信息业的综合发展水平差异明显。以2018年的数据来看，全国物流发展水平均值为0.485，其中广东省物流发展水平最高，达到了0.9998，是全国均值的2倍左右。物流发展水平前五的分别是广东、山东、河南、河北及江苏；天津、青海、海南、宁夏、西藏等省份偏离全国物流发展水平均值较远。在物流发展水平较高的5个省市中，有3个省（广东、山东、江苏）属于东部地区，两个省（河南、河北）属于中部地区，而物流发展水平落后的5个省市中有4个来自西部地区。全国信息发展水平均值为0.2702，其中北京市信息发展水平最好，达到0.9998，超出均值3.7倍;信息发展水平排名前五位分别为北京、广东、上海、黑龙江和江苏；江西、新疆、云南、宁夏、西藏等省份偏离全国信息发展水平均值较远。在信息发展水平较高的5个省市中，有4个省/市（北京、广东、上海、江苏）属于东部地区，而信息发展水平落后的5个省市中同样有4个属于西部地区。由此可见，我国物流与信息业的综合发展水平呈现出东高西低的三级阶梯式差异。

其次，我国各个地区物流与信息业的耦合协调度区际差异显著。从三大区域来看，我国东部地区耦合协调度水平高于全国平均水平，从2009年呈现的略微失调经过勉强协调最终过渡到低度协调的向好变迁趋势。而中部与西部地区耦合协调度水平均低于全国平均水平，从2009年呈现的低度失调经过略微失调最终到达勉强协调的阶段。这说明东部地区在物流与信息产业融合方面较早地进行了实践，发挥了积极作用。而中部与西部地区由于本身相关基础建设相对滞后，虽然近几年国家加大了对中西部地区的发展力度，进行了一系列如区域交通基础设施定向投资战略，互联网平台的有效运用以及“一带一路”物流国际人才培育机制的设计，促进了相关地区的物流与信息业发展，但是两业的融合实践依然较少，仍需要进一步促进两者的联动发展。

同样地，区域内部不同省市间也存在一定的空间分异。作为经济较发达的地区，东部地区耦合协调度平均水平高于全国平均值，但是区域内部差异较大。广东省物流业与信息业的耦合协调度最高，且在2009年就处于勉强协调的等级。经过近10年的发展，广东省经历了快速的信息技术创新与变革并运用到了物流领域，两者耦合度表现出明显上升，到2018年广东物流业与信息业的耦合协调度已达到0.8784，处于高度协调的状态；北京市物流业与信息业的耦合协调度次之，但2018年较2009年仅呈现小幅上升，协调类型由2009年的低度协调演进为2018年的中度协调；江苏省2018年较2009年耦合协调度等级也有了大幅提高，从2009年的略微失调状态增长成为中度协调等级；上海、天津、河北、辽宁等省市2009到2018年的耦合协调度虽然没有达到中度协调状态，但是这10年来也在稳步逐年提升。大部分东部地区省市基于其较好的经济水平和完善的相关基础设施建设，使得两业在相互融合的基础上同步进行产业升级；海南省物流业与信息业的耦合协调度最低，在2018年协调等级依然处于略微失调状态，与其他东部地区差距较大。主要原因有海南是众所周知的旅游城市，对物流业与信息业的依赖程度较低，而两业的融合发展也未引起足够重视。中部地区耦合协调度平均水平略低于全国平均值，但区域内部发展较均衡。河南省与湖北省物流业与信息业的耦合协调度相对较高，在2018年较2009年呈小幅上升趋势，协调类型均由2009年的低度失调类演进为2018年的低度协调类；山西、吉林、黑龙江、安徽和湖南由2009年的低度失调类升级到了2018年的勉强协调类；江西则由2009年的中度失调类演进为2018年的略微失调类，依旧处于负向耦合的状态。中部地区物流业发展起步较迟，大部分物流企业仍然停留在传统物流上，物流业与信息业耦合度一直处于不高的阶段，虽然近几年随着中部崛起战略的落实，物流业发展水平有了一定程度的进展，信息业近年来也得到了快速发展，但受限于信息业在技术、资金和人才方面的要求，部分地区的信息业逐步滞后于物流业的发展，导致两者的耦合度难以进一步提升。西部地区耦合协调度平均水平同样略低于全国平均值，且区域内部发展差异较大。随着西部大开发战略的实施，部分省市抓住了机遇使得物流业与信息业在近10年间有了飞速的发展，两业耦合协调度也有了大幅提升。四川省物流业与信息业的耦合协调度从2009年的0.3928增长至2018年的0.6882，协调类型转变成低度协调类，成为西部地区物流与信息业耦合协调度最高的省域；陕西省也从2009年的略微失调类演进成2018年的低度协调类，仅次于四川省；内蒙古、广西、重庆、贵州、云南这5个省/市均由2009年的负向耦合演化为2018年的正向耦合阶段，表现出良好的发展态势。另一方面，西部地区两业耦合发展的两极分化程度较大，较为偏远的地区如甘肃、青海、宁夏、新疆、西藏等近10年来物流业与信息业耦合发展水平较低，到2018年仍旧处于负向耦合的阶段，主要原因是相关省份物流业与信息业基础设施建设还未完善，且物流企业或信息发展企业还未意识到或刚刚意识到物流与信息协同发展的重要性，并未采取有效措施进行合作。

2.2.3 各地区物流业与信息业耦合协调度的空间演化趋势分析。由表7各区域耦合协调度及其等级划分可知，2009年东部地区11个省市物流业与信息业耦合协调度平均值为0.4576。其中，只有北京市为低度协调类，占比为9.1%；广东省和上海市属于勉强协调类，占比为18.2%；天津、河北、辽宁、江苏、浙江、山东这6个省/市属于略微失调类，占比为54.5%；福建省为低度失调类，占比为9.1%；海南省仍处于中度失调状态，占比为9.1%；而到2018年，东部地区11个省市物流业与信息业耦合协调度平均值增至0.6544。其中广东省已转化为高度协调状态，占比为9.1%；中度协调类省/市（北京市、江苏省、山东省）增加至3个，占比为27.3%；低度协调类省/市（河北省、辽宁省、上海市、浙江省）增加至4个，占比为36.4%；天津市和福建省属于勉强协调类省市，占比为18.2%；海南省仍处于略微失调状态，占比为9.1%。总体来说东部各地区物流业与信息业耦合协调度增长较快且区域差异较大，除了广东省外，其他各地区物流业与信息业均没有达到优质协调发展，未来仍需进一步提升两业关联度。2009年中部地区8个省市物流业与信息业耦合协调度平均值为0.3599，其中7个省（山西、吉林、黑龙江、安徽、河南、湖北、湖南）属于低度失调类，占比为87.5%；江西省属于中度失调类，占比为12.5%；到了2018年，中部地区8个省市物流业与信息业耦合协调度平均值为0.5542。河南省和湖北省上升至低度协调类，占比为25%；勉强协调类省（山西、吉林、黑龙江、安徽、湖南）增加至5个，占比为62.5%；江西省则处于略微失调类，占比为12.5%。总体来说中部各地区物流业与信息业耦合协调度增长较为稳定，区域差距不大，但是总体耦合协调度处于较低，还有很大的发展空间。2009年，西部地区12个省市物流业与信息业耦合协调度平均值为0.3286。其中内蒙古和山西省属于略微失调类，占比为16.7%；7个省/市（广西、重庆、四川、云南、甘肃、青海、新疆）属于低度失调类，占比为58.3%；其余3省（贵州、宁夏、西藏）均属于中度失调类，占比为25%。到了2018年，西部地区12个省市物流业与信息业耦合协调度平均值为0.5069。四川省和陕西省演进成为低度协调省份，占比为16.7%；勉强协调类省/市（内蒙古、广西、重庆、贵州、云南）上升至5个，占比为41.7%；略微失调类省份（甘肃、青海、新疆）下降至3个，占比为25%；宁夏和西藏则处于低度失调类，占比为16.7%。总体来说西部地区部分省/市物流业与信息业耦合协调度增长幅度较大，而偏远区域的两业耦合发展速度缓慢。

为了进一步探究各个省市物流业与信息业协同的演化路径，本文利用2009年与2018年数据，在物流与信息业综合发展水平关系对比散点图的基础上，利用两大系统的均值线将所有省市划为4个类型，如图2所示。其中处于第一象限的省市信息业综合发展水平高于平均值而物流业综合发展水平低于平均值，属于信息业超前型；处于第四象限的省市信息业综合发展水平低于平均值而物流业综合发展水平高于平均值，属于物流业超前型；处于第二象限的省市两业综合发展水平均高于平均值，属于均衡发展型；而处于第三象限的省市两业综合发展水平均低于平均值，属于发展不足型。通过对比可知，近10年中大多数省市在物流与信息业发展过程中均有了不同程度的提升，且在发展过程中不同省市根据资源禀赋性的不同呈现出一定偏向性。

图2 2009年、2018年物流与信息业综合发展水平对比关系散点图

处于第一象限的信息超前型省市在2009年仅有天津和北京这两个省市，到2018年增长至3个分别为北京、天津与黑龙江，占比为9.7%。从地理位置来看，3个省市均属于东北及北部沿海地区关联性较紧密。北部作为重要的工业基地、商品粮基地、原材料基地，其特殊的地理位置形成了该区域以腹地经济为主的特点，导致其较重视现代信息和网络技术的相关运用和传统物流的转型升级。因而相关省市应注重提升物流业质量，完善物流业相关制度，将信息化融入现代物流中。

处在第二象限两业均衡发展的省市占比由2009年的19.4%上升至2018年的25.8%，分别为广东、山东、上海、江苏、浙江、陕西、湖北和四川。从地理位置可以看出其由东部逐渐向中西部拓展。大多数东部省市一直凭借自身得天独厚的地理位置与经济发展水平经历了快速的信息技术创新与变革并迅速运用到物流领域，使得两业始终处于平衡协调发展；随着中部崛起、西部大开发战略的实施，部分中西部省市也抓住了机遇使得物流与信息业在近10年间有了飞速的发展，两业综合发展水平与协调度也有了大幅提升。

处于第三象限两业发展水平均低于全国平均值的省市比例由2009年的45.2%下降至2018年的41.9%，包括西藏、宁夏、青海、甘肃、山西、福建等13个省市，且大部分属于中、西部地区。相关省份物流业与信息业基础设施建设还未完善，且物流企业或信息发展企业还未意识到或刚刚意识到物流与信息协同发展的重要性，并未采取有效措施进行合作，使得近年来物流与信息业的综合发展水平没有得到很大的提升。未来相关部门应有针对性地对偏远区域在技术、资金和人才等各项政策上给予具体的优惠和扶持，并具体落实到位，以鼓励和促进两者的联动发展。

处于第四象限的省市属于物流超前型，占比由2009年的45.2%降至2018年的22.6%，包括云南、安徽、河南、河北等7个省市。从地理位置上看，大部分省市属于中部地区，作为东部与西部的枢纽地带，中部地区在物流业发展始终处于全国领先位置，但由于信息业在我国发展较晚，中部地区受限于其在技术、资金和人才方面的缺乏，导致信息业逐步滞后于物流业的发展。因此相关部门要进一步完善这些省市的信息业基础设施建设，建立信息人才队伍，打造具有竞争力的信息产业。

3 结论与政策建议

本文利用生态系统竞争理论中的Lotka-Volterra模型对物流业与信息业间的生态关系与演化规律进行了分析。结果表明，我国物流业与信息业之间存在类似于种群生态系统中的互利共生关系，双方能够在适当竞争中保持良好的协作关系。根据非线性微分方程稳定性理论进一步分析两业间的演化趋势发现，物流与信息业发展围绕均衡点不断变化，而这种不稳定的平衡状态更利于物流信息生态系统的可持续发展。并且相比较而言物流业发展总体态势不断增强，信息业发展相对缓慢。

为进一步探索两业发展演化趋势，本文基于投影寻踪模型以及耦合协调度模型对物流业与信息业的耦合协调度进行了实证分析。通过研究发现：第一，全国物流业与信息业综合发展水平在近10年呈现出上升态势。同时，尽管我国物流业与信息业间的耦合协调度所处协调等级总体上呈现出由低度失调经过略微失调最终过渡到勉强协调的向好变迁趋势，但与优质协调发展还有一定距离，两业之间的互动促进效应还有待加强。第二，分地区考察时发现3个地区的耦合协调度显现出东强西弱的态势，西部地区无论是物流与信息业的综合发展水平还是耦合协调度均明显滞后于东部地区，且不同区域内部省际差异明显。第三，我国信息业发展整体落后于物流业发展，大多数东、中部地区省市物流综合发展水平高于信息业综合发展水平，属于物流业发展领先型。少数东北、北部沿海地区省市信息业综合发展水平高于物流业综合发展水平，属于信息业发展领先型。仍有部分西部地区省市两业综合发展水平均滞后于全国平均水平，属于失调状态。

根据研究结论并结合不同省市物流与信息业发展关系与耦合协调度分类情况，本文从以下三个方面提出系统协同优化路径：（1）基于共生理念，平衡业态发展水平。作为同属第三产业的服务型行业，物流业能够推动信息业的网络化建设，信息业又为物流业的转型升级提供了思路。因此，相互扶持、保持互利共生的竞争关系才是两者可持续发展的最优路径。同时针对目前信息业发展速度较之物流业发展迟滞，市场经济需采取有效的措施如完善信息业基础设施与法制建设，培养新型技术创新人才和复合型人才，从而改善信息业发展现状，缩小物流业和信息业的不平衡差距，保持两者相对稳定发展从而达到平衡状态。（2）利用地区资源禀赋优势，缩小区域差距。针对物流业滞后的东北及北部沿海地区，今后应进一步提高物流资源的高效利用，积极落实我国物流信息化发展的政策要求，完善相关制度，推动物流业的现代化转型升级；同时利用区域信息业的发展优势，进一步推动物流信息化建设。对于西部地区来说，首先完善物流基础设施的建设，结合一带一路建设打造公路联运、陆空联运等多式联运，尝试发展具有特色优势的商品物流产业；在物流配送体系中嵌入电子运单、网络结算等信息服务模式，发展符合自身比较优势的现代化物流信息服务体系。针对信息业滞后的中部地区，今后应全面提升信息化质量，发挥承东启西、贯通南北的区位优势，在构建服务于资源输送、南北合作的物流信息网络基础上明确自身信息化需求，实施“量体裁衣”的信息化战略。对于西部地区来说，在完善信息基础设施建设的同时要借鉴吸收周边省市的辐射作用，利用西部大开发等相关国家政策加快信息业体制机制改革与技术人才引进，实现质的飞跃。（3）政府有效干预，推动要素合理流动。针对物流业与信息业的融合发展，政府要为物流产业创造成熟的融合环境和条件，如规制放松为物流产业融合提供了支持，但为了优化市场结构，提高市场集中度，在放松规制同时也要规范市场运行机制，对于规模小、服务水平低、设备落后的物流企业要提高门槛。同时，对于影响两业协同发展的关键要素，相关行业与企业需要引起重视。首先国家整体经济发展水平是各行各业焕发生机的土壤，能够为物流业提供一系列必需的资金链以及贸易体系，刺激物流业的发展。现代化物流发展离不开信息技术平台的搭建与传统物联网的融合，而相关的信息技术人才培养同样不可或缺，随着传统物流业的转型升级，未来物流行业的劳动力也会向高端化发展。最后，要素流动能够推动物流网络的建立，并由点及面逐渐向周边扩散，与外围省市形成动态复杂的物质流动与信息传递网，更加有利于经济区内部省市取长补短乃至国家整体物流信息的深度融合。