潘立军，成钰琛，谭浩博

（湖南工程学院 管理学院，湖南 湘潭 411104）

浙江是我国纺织品生产大省，拥有完整的纺织服装产业链和庞大的市场网络，2019年浙江省纺织业规模以上工业企业总产值为4 494.6 亿元，行业占比6.1%。［1］纺织业作为浙江省传统支柱产业之一，其产业发展呈现高外向度特征，原材料供应、产成品销售高度依赖敏捷化的物流体系，其快速发展与物流业发展密不可分，而物流业作为生产性服务业，其高质量发展也离不开包括纺织业在内的制造业提供业务支撑与创新支持。要把发展物流业作为转变经济发展方式、促进经济转型升级的战略重点和主攻方向。我国纺织业发展处在由传统工业化向新型工业化、工业型经济向服务型经济转变的重要时期，越来越受到土地等要素的制约，发展物流业不但是经济增长的新引擎，更是调整经济结构、加快转变经济发展方式、谋划新一轮发展战略的必然之选。加快发展物流业，推动进出口贸易、港口物流转型升级，拓展发展空间，以物流业的转型升级带动纺织业和国民经济的转型升级。在全面推进浙江传统产业数字化转型的背景下，系统分析浙江省纺织业与物流业联动发展的特征与演进规律，探索影响浙江省纺织业与物流业联动发展的关键因素，对加快浙江纺织产业向中高端迈进、巩固提高纺织业与物流业的协同水平、推动两业融合发展具有重要意义。

制造业与物流业的联动发展是实现两业发展和经济增长的活力源泉，相关学者对该问题进行了较深入的研究，主要成果可梳理为以下两个方面：（1）制造业与物流业联动发展的理论基础研究。制造业的发展带动了生产性服务业的进步，同时生产性服务业的发展也推动着制造业的进步。［2］制造业与物流业的联动是在共生发展的目标下，制造业与物流业的相互合作形成了产业合作关系。［3］李根［4］构建的协同成熟度模型从产业共生视角入手，对制造业与物流业协同系统在不同共生状态下的协同情况进行了研究分析。刘雯［5］认为两业联动发展意味着在一定区域内制造业将释放对物流业的需求，物流业将深度嵌入制造业，满足制造业创新发展需求。（2）制造业与物流业联动发展的实证研究。目前主要的实证方法有灰色层次分析模型［6］、投入产出法［7］、两业共生模型［8］、DEA 模型［9］、VAR 模型［10］、Logistic模型［11］、耦合系统协调度模型［12］等。如龚瑞风［13］运用灰色关联分析法测算出湖南省制造业与物流业联动发展的协同度，分析出湖南省两业联动发展的协调度呈现M 形的变化趋势。聂兴信［14］建立西宁市两业联动发展协调度和灰色关联模型，得出西宁特色制造业与物流业密切相关，但总体水平处于濒临协调的结论。

从已有的研究成果来看，国内外学者围绕制造业与物流业联动发展，从理论阐释与实证分析两个方面进行了深入探索，取得了丰富的研究成果；但对传统纺织行业与物流业联动发展的演进规律探索及影响两业协同发展的关键因素研究，目前尚无文献报道。本文选取我国纺织大省——浙江省为研究对象，深入分析近10年来浙江省纺织业与物流业联动发展的演进规律，探索不同联动阶段影响两业协同的关键因素，并据此提出下一阶段推动浙江两业联动发展的具体建议。

一 研究方法

为了深入探究浙江省纺织业与物流业的联动发展的演进规律，识别影响两业联动发展的关键因素，本文拟分两阶段综合运用耦合协调度模型与灰色关联模型进行分析研究。第一阶段利用耦合协调度模型计算两业总体的耦合协调度，分析两业发展联动的总体演进规律；第二阶段利用灰色关联模型进一步分析影响两业联动的关键因素。具体运用的分析方法主要有熵权法、耦合协调度分析、灰色关联分析。

（一）熵权法

熵权法是根据所确定指标的数值大小，计算各指标权重的客观赋权法。通常标值变异程度越大其信息熵越小，具体步骤如下：

（1）确定各评价指标的数据矩阵。设有m项评价方案，n个评价指标，xij表示第i个方案第j个指标的数值。

（2）采用初值化法对数据进行数据标准化。

（3）计算各指标的信息熵Ej。

（4）计算各指标权重。

（二）耦合协调度分析

根据协同理论，协调度是对系统协调好坏状态的衡量，是对系统要素之间和谐状况的度量，其主要有两个指标：耦合关联度与耦合协调度。耦合关联度是对系统间关联程度的度量，反映各系统间相互作用程度大小；而耦合协调度则不仅可反映各系统的协调水平好坏，还可反映系统间的相互作用关系。主要计算方法如下：

（1）计算序参量指标xij、yij的有序度。

设Uij、Gij分别表示序参量的有序度；xij、yij表示序参量在子系统中的实际值；αij、βij分别表示变量xij的上限值和下限值，则有

Uij、Gij的取值范围为［0，1］，其值越接近1，则该指标对子系统的有序度贡献越大。

（2）计算子系统的有序度。

wj、vj表示各序参量指标的权重，U、G∈［0，1］，U、G的值越接近1，证明子系统的有序度越高，反之则越低。

（3）耦合关联度C的计算。

耦合关联度C 表示两个子系统通过其各自耦合因素对彼此产生影响的程度。

（4）耦合协调度D的计算。

其中，T表示物流业与纺织业整体协同效应的综合评价指数。a、b分别表示物流业与纺织业各自的重要程度，本文取a＝0.5、b＝0.5。

（三）灰色关联分析

灰色关联分析法是对系统动态发展态势的量化分析，通过确定参考数列和比较数列，并将两者有关统计数据中的几何关系进行比较，求出其灰色关联度。关联度越大表明两序列的发展方向和速度越一致。具体计算过程如下：

（1）确定参考序列和比较序列。

设参考列为x0(k)＝{x0( 1 ),x0( 2 ),…,x0(m)}，k＝1，2，...，m；比较列为xi(k)＝{xi( 1 ),xi( 2),…,xi(m)}，k＝1，2，...，m，i＝1，2，...，n。

（2）数据标准化处理，采用初值化法对数据进行处理。

（3）计算灰色关联系数ζi(k) 。

ρ表示分辨系数，分辨系数越大，分辨率就越大，反之则越小，本文取ρ＝0.5。

（4）计算灰色关联度ri。

二 浙江省纺织业与物流业联动的实证分析

（一）指标体系构建

依据已有研究成果，从纺织业和制造业的规模、经营状况与竞争力三个层面选取两业联动发展分析的评价指标，其中纺织业包括企业单位数、资产总计、工业总产值、利润总额与实际利用外资额5个统计指标，制造业包括货运量、货运周转量、每百人平均快递业务量、邮电业务总量与纺织纱线、织物及制品出口额5个统计指标，具体如表一所示。

表一 制造业与物流业联动发展评价选取指标

（二）数据来源

选取2010—2019年《浙江省统计年鉴》中纺织业、制造业相关统计数据，具体如表二所示。

表二 2010—2019年浙江省纺织业与物流业联动发展评价指标

（三）浙江省纺织业与物流业联动发展实证分析

1.计算指标权重。使用熵权法对标准化后的数据计算权重，结果显示浙江省纺织业、物流业指标权重区间分别为［0.0319，0.5660］、［0.0095，0.3865］，两业各指标权重分布较均衡，纺织业权重最大指标为实际利用外商投资额（M5），物流业权重最大指标为每百人平均快递业务量（L3），其分别为影响纺织业、物流业发展的主要因素，具体如表三所示。

表三 纺织业与物流业指标权重

2.两业联动的耦合协调度分析。参考左爱琳［15］的研究方法，确定两业序参量指标为正向，并以各指标序列最大值的110%、最小值的90%作为该指标的上下限，计算纺织业与物流业的序参量指标有序度，如表四所示。

表四 纺织业与物流业子系统有序度

依据式（7）、式（8）计算两业耦合度及协同度，结果如表五所示，参考冉婷［16］的两业协同发展水平评价标准，结果表明：2010—2019年，两业总体耦合程度不高，仅在2015—2017年三年间处于有序耦合阶段；协同度整体水平也偏低，2010—2014年处于濒临失调、轻度失调阶段；2015—2019年处于协调阶段，仅2015、2016 两年处于中度协调阶段。

表五 2010—2019年两业系统耦合度及协同度

分析两业联动的变化情况表明，2010年至2019年，浙江省物流业有序度一直处于上升趋势，而纺织业有序度则总体呈现为下降趋势，两业耦合协同度变化总体可分三个阶段：（1）2010—2014年，两业低耦合、轻度失调阶段，这一时期浙江省纺织业有序度高、物流业有序度低，纺织业为浙江传统优势产业。2010—2014年间产业总体发展呈现量质提升的状态，产业规模与利润不断提升，而物流业中对纺织产业影响较大的快递业、邮电业务总量则发展较慢，制约纺织服装电商网络销售的发展。（2）2015—2017年，两业高耦合、中度协同阶段，得益于物流快递网络与网络电商的发展。2017年浙江每百人快递件数、邮电业务总量分别较2014年增加了2.14 倍、1.09倍，而纺织业在经历前期转型升级后，产业规模逐步稳定，产业发展质量不断提升，两业处于有序耦合、中度协调阶段，达到10年来两业协同联动的最佳水平。（3）2018—2019年，两业磨合、初级协调阶段，受其他制造业带动，物流业规模与业务仍呈增长态势，但纺织业受国内外经济下行趋势影响，特别是中美贸易摩擦，中国纺织纱线、织物及制品出口量骤减，行业规模、整体利润下降明显，整体有序度下降较快，拖累两业耦合度、协同度向下调整，两业协同联动下调为勉强协调，具体如图1 所示。

图1 2010—2019年物流业与纺织业综合贡献值与耦合协调度变化趋势

3.两业联动的关键因素分析。为了进一步探究影响两业联动发展的关键因素，本文在两业联动耦合协调度分析基础上，分三个时段，运用灰色关联分析法计算两业联动耦合作用矩阵，分析各时段内影响两业发展的关键因素。（1）2010—2014年两业低耦合、轻度失调阶段。推动两业联动的关键因素：纺织业为工业总产值（M3）、物流业为货运周转量（L2），分别为反映两业的经营状况指标与规模指标；而制约两业联动的关键因素：纺织业为利润总额（M4）、物流业为每百人平均快递业务量（L3），均为反映两业的经营状况指标，具体如表六所示，表明在此阶段，两业联动受产业规模驱动弱，两业经营状况则进一步制约了两业联动发展。（2）2015—2017年两业高耦合、中度协同阶段。推动两业联动的关键因素：纺织业为企业单位数（M1）、物流业为货运周转量（L2），均为反映两业的规模指标；而制约两业联动的关键因素：物流业为每百人平均快递业务量（L3）、纺织业为资产总计（M2），分别为经营状况指标与规模指标，具体如表七所示，表明在此阶段，两业联动呈现依靠产业规模驱动的特征，两业经营状况对两业联动有一定制约作用。（3）2018—2019年，两业磨合、初级协调阶段。推动两业联动的关键因素：纺织业为企业单位数（M1）、物流业的货运周转量（L2），均为反映两业的规模指标；而制约两业联动的关键因素：物流业为邮电业务总量（L4）、纺织业为实际利用外商投资额（M5），具体如表八所示，表明在此阶段，两业联动仍呈现依靠产业规模驱动的特征，但制约因素则呈现多元化，既有产业经营状况制约，又有国际竞争力制约。

表六 2010—2014年纺织业与物流业耦合作用矩阵

表七 2015—2017年纺织业与物流业耦合作用矩阵

表八 2018—2019年纺织业与物流业耦合作用矩阵

三 浙江省纺织业与物流业联动发展的结论与建议

（一）结论

本文通过选取浙江省物流业与纺织业序参量指标，综合运用耦合协调度模型与灰色关联模型分析两业协同的总体演变规律与关键影响因素，研究表明：

1. 2010—2019年，两业总体耦合度、协同度整体水平较低，但总体呈上升发展态势，其协同过程可分为三个阶段：（1）2010—2014年，两业低耦合、轻度失调阶段；（2）2015—2017年，两业高耦合、中度协同阶段；（3）2018—2019年，两业磨合、初级协调阶段。

2. 在两业协同的各发展阶段中，推动两业协同的关键因素主要为产业规模因素，如纺织业的企业单位数（M1）、物流业的货运周转量（L2），而制约两业协同的关键因素主要为经营状况因素与国际竞争力因素，如物流业的每百人平均快递业务量（L3）、纺织业的资产总计（M2）、实际利用外商投资额（M5）等，呈现多元化特征。

（二）建议

基于以上结论，本文得出推动浙江省纺织业与物流业的联动发展建议：

1. 加快物流业与纺织业的转型升级，增强两业协同发展的产业基础。推动浙江省纺织业、物流业技术创新和产业升级，是夯实两业协同高质量发展的基础。（1）鼓励纺织企业加大研发投入，实现自主创新，尤其是与物流企业进行协同创新，提升延展供应链水平、产业链体系，实现企业价值链提升。（2）发挥浙江数字经济优势，贯彻新发展理念，利用数字技术推动两业融合发展，优化调整产业结构，加快纺织供应链体系数字化转型升级，强化现代智慧物流科技与解决方案与纺织业原材料供应、产成品销售的深度融合。（3）加强现代物流基础设施与数字基础设施建设，引导社会各类资本加大对高速铁路、公路、内河水运航道、公水联运码头、铁水联运码头等综合性运输节点以及5G、数据中心、工业云平台等新基建的投入力度，为两业深度融合打下坚实的硬件基础。

2. 提高纺织业物流业务外包程度，增强物流企业专业化服务能力。受制于当前浙江专业纺织品物流企业数量不多、实力不强、专业化程度不高的现状，多数纺织企业均采取自营物流模式组织生产与销售物流，未广泛开展物流外包，整体行业物流水平专业化程度不高。下一步应从以下三个方面着手：（1）地方政府部门应综合运用财税、产业政策支持主要服务于纺织业的物流企业做大做强，打造纺织品物流领域的龙头企业，形成示范与带动效应。（2）在纺织企业相对集中的区域兴建专业物流园，吸引零担、专线、快递品牌网点等小微物流企业入驻，方便周边纺织企业的物流活动快速找到合适的外包对象。（3）鼓励专业物流企业围绕纺织品产业特点开展技术、运营与管理创新，如物流企业可试点快递员上门量体裁衣业务，外包柔性化定制企业生产前端业务，推动纺织服装企业专注产品研发与生产制造，做大做强柔性化定制服装品牌规模。

3. 积极开拓纺织品出口市场，规划具有区域特色的物流体系。近几年来，受欧美经济下滑、贸易摩擦、国内生产成本与组织出口成本增加等因素影响，我国出口欧美、日本纺织品的市场份额有所下滑。下一步浙江纺织业应积极调整产品结构与品牌营销策略，开发印度、俄罗斯、南非、巴西等新兴市场，并充分利用浙江沿海城市多、优良港口多的地理优势，大力发展港口物流，兴建以纺织原材与产成品为主的专业港口码头，进一步强化浙江纺织品依托便捷的港口物流辐射欧美、日本及新兴市场的能力。同时全省非沿海城市应加强与杭州、嘉兴、宁波等沿海城市的物流合作，通过高速公路、铁路、内河航道等运输通道强化与沿海港口的直达运输能力，努力形成以港兴产、以产兴城、港产城互动的物流经济发展模式，促进全省港口、产业、城市一体化发展。