■龚 雪 夏 银 荆林波

【提 要】基于耦合协调度模型和面板数据模型，利用2011-2019 年全国30 个省份的相关数据，实证分析物流业和制造业融合发展水平及演化趋势，并在此基础上探寻影响“两业”融合发展的关键因素具有十分重要意义。根据相关研究，2011-2019年，我国“两业”耦合协调度协调等级不断提高。从区域来看，东部地区“两业”耦合协调度优于中部地区，中部地区优于西部地区；从省份来看，广东等4个省份“两业”耦合协调度为全国最高水平，天津等5个省份有所下降，其余省份变化较小；政府干预度和技术创新能力与“两业”融合发展水平不存在显著相关关系，经济发展水平、城镇化水平与“两业”融合发展显著正相关，信息化水平则与“两业”融合发展显著负相关。

物流业是支撑国民经济发展的基础性、战略性、先导性产业。2021 年我国物流规模再创新高，全年社会物流总额达335.2 万亿元，同比增长9.2%，物流业增加值达4.7万亿元，同比增长12.1%，占GDP 比重为4.1%。制造业是国民经济的主体，是立国之本、强国之基。2021 年我国制造业综合实力进一步提升，制造业增加值为31.4 万亿元，同比增长18%，占GDP 比重为27.5%，占工业增加值的84.2%。推动物流业与制造业（以下简称“两业”）融合发展，既是促进制造业转型升级的重要手段，也是实现物流降本增效的必然选择。

目前，学界对“两业”融合发展的研究主要从3 个维度展开：一是“两业”融合关系的研究。如，Taylor等探讨了“两业”合作伙伴关系促进二者核心竞争力提升的机理。[1]路红艳分析了“两业”的融合机理和融合过程。[2]王珍珍等研究了“两业”在政府补贴机制下的博弈策略。[3]田刚等探讨了“两业”共生关系的具体形式以及演化路径。[4]张彤分析了物流服务嵌入制造业价值链的机理以及“两业”的互动升级机制。[5]二是“两业”融合水平测度。如，学者W.R.Goe、韦琦、梁红艳等运用计量经济模型测算了“两业”融合发展水平。[6][7][8]学者崔晓迪、褚衍昌等采用数据包络法测算了“两业”融合发展水平。[9][10]一些学者[11][12][13]运用投入产出分析法测算了我国“两业”融合水平。部分学者则利用灰色关联模型测算“两业”融合度。[14][15][16][17]还有一些学者利用耦合协调模型测算“两业”融合度。[18][19][20]三是“两业”融合发展影响因素。张季平等探讨了营商环境对“两业”融合发展有显著影响。[21]陈畴镛等认为，电子商务水平、跨境电商交易水平、信息化和工业化融合水平、快递物流水平以及电子商务应用基础均对“两业”融合发展存在正向影响。[22]田强等发现网络信息化水平、经济发展水平、经济结构、城镇化水平和创新能力对华东地区“两业”融合发展存在显著影响。[23]

已有研究为本文提供了诸多有益参考和借鉴，但仍存在一些不足之处：一是已有研究主要聚焦“两业”融合度的测算，少有研究涉及“两业”融合发展演化特征和影响因素的分析；二是已有研究选取的“两业”发展评价指标体系差异较大，不能精准反映“两业”融合水平，致使提出的对策建议作用有限。基于此，本文构建“两业”综合发展水平评价指标体系，利用2011—2019 年相关数据，准确测算“两业”融合度，分析“两业”融合发展趋势，在此基础上建立计量经济模型，实证检验“两业”融合发展水平的关键影响因素，并提出对策建议。

一、物流业与制造业融合发展水平测度

（一）评价指标体系构建

在借鉴参考已有研究[24][25][26]的基础上，本文遵循指标选取的科学性、全面性、可得性原则，建立物流业与制造业综合发展水平评价指标体系，如表1和表2所示。

表1 物流业发展水平的评价指标体系

表2 制造业发展水平指标体系

（二）研究方法

1.熵值法

熵值法能在一定程度上避免主观因素带来的偏差。因此，本文选用熵值法对评价指标进行赋权。

第一步，数据标准化：

式（1）中，i表示第i个截面个体（i=1.2.....m；m 为截面个体数），j 表示第j 个指标（j=1.2....n；n 为指标个数）；xij表示第i 个截面个体第j 个指标的原始数据；Xij表示第i 个截面个体第j 个指标的标准化数据；max（xij）和min（xij）分别表示第i个截面个体第j个指标的最大值和最小值。

第二步，计算指标熵值：

式（2）中，ej表示第j 个指标的熵值，0≤P表示第 i 个截面ij个体第j个指标的比重。

第三步，计算指标权重：

第四步，计算综合发展水平：

式（4）中，Ui表示第i个截面个体的综合发展水平。

2.耦合协调模型

借鉴物理学中的“耦合”概念，可得到多个系统(或要素)相互作用的耦合度模型[27]：

式（5）中，m表示子系统个数，n表示指标个数，i=1,2......m，j=1,2.....n；Ui表示子系统i 的综合发展水平，Cm为m个系统的耦合度，取值范围为［0，1］，当Cm=0 时，表明各子系统之间不存在相关性；Cm∈(0，0.3]，表明各子系统处于低水平耦合阶段；Cm∈(0.3，0.5]，表明各子系统之间处于颉颃阶段；Cm∈(0.5，0.8]，表明各子系统之间处于磨合阶段；Cm∈(0.8，1]，表明系统之间处于高水平耦合阶段；当Cm=1 时，表明各子系统之间处于良性共振耦合状态，即耦合度达到最大。

根据公式（5）可以得到“两业”耦合度，计算公式如下所示：

式（6）中，U1表示物流业综合发展水平，U2表示制造业综合发展水平，C表示“两业”耦合度。

由于耦合度只能反应“两业”耦合度，不能反映“两业”融合度，为准确考察“两业”融合度，还需建立耦合协调函数，具体公式如下所示：

式（7）中，D 表示“两业”耦合协调度，即融合度，取值区间为［0，1］（如表3 所示）；T 表示物流业与制造业两个子系统综合评价指数，α、β为待定系数，分别表示物流业和制造业对系统融合度的贡献程度，且满足α+β=1，鉴于流通效率在当前构建“双循环”发展格局中的重要性，取α=0.6，β=0.4。

表3 耦合协调等级表

（三）物流业与制造业融合发展水平测度

1.物流业和制造业的耦合度分析

从表4可知，2011—2019年我国“两业”耦合度一直处于高水平阶段；从三大区域来看，2011—2019 年，东部地区“两业”耦合度基本稳定在0.99，中部地区“两业”耦合度基本稳定在0.98，西部地区“两业”耦合度基本稳定在0.97，均属于高水平阶段，且几乎不存在区域差异；从30 个省份来看，2011—2019 年，全国30个省份的“两业”耦合度均在0.9 以上，处于高水平阶段，其中，福建、广东、山东、浙江、河南、吉林、江西等7个省份“两业”耦合度在多数观察年份耦合度等于1，处于全国领先水平，其中福建、广东、浙江等3个省份的“两业”耦合度在所有观察年份均为1，为全国最高水平。

表4 物流业与制造业的耦合度

2.物流业和制造业的融合水平及演化趋势

由表5 可知，2011—2019 年，我国“两业”耦合协调度从0.48上升到0.53，协调等级由濒临失调上升到勉强协调，整体处于过渡区间。三大区域中，东部地区“两业”耦合协调度从0.54上升到0.58，一直处于勉强协调阶段；中部地区“两业”耦合协调度从0.49 上升到0.54，由濒临失调上升为勉强协调；西部地区“两业”耦合协调度从0.39上升到0.44，由轻度失调上升为濒临失调。可见，东部地区“两业”融合水平优于中部地区，中部地区“两业”融合水平优于西部地区，融合水平与经济发展水平基本一致。从省份来看，广东、河北、江苏、山东4个省份的“两业”耦合协调度较高，在所有观察年份均处于可接受区间，其中，广东的“两业”耦合协调度从0.68 上升到0.81，河北从0.62 上升到0.66，江苏从0.7 上升到0.76，山东从0.68 上升到0.74；浙江、安徽、河南、湖北4个省份“两业”耦合协调度则从勉强协调阶段逐步上升到初级协调阶段，所处区间由过渡区间变为可接受区间。值得注意的是，天津、吉林、甘肃、宁夏、青海等5个省份“两业”耦合协调度有所下降，即“两业”融合发展水平出现下降，究其原因，可能是上述省份尚未找到适合本地物流业和制造业协调发展的有效模式。除此之外，其余17 个省份“两业”耦合协调度或是保持不变或是有所上升。

表5 2011—2019年全国三大区域和30省份物流业和制造业耦合协调度

2011 年，全国30 个省份中仅广东、河北、江苏和山东4个省份“两业”耦合协调度处于可接受区间的初级协调阶段；海南、甘肃、贵州、宁夏、青海、新疆和云南7个省份“两业”耦合协调度则处于不可接受区间的轻度失调阶段；其余19 个省份“两业”耦合协调度处于过渡区间的濒临失调或勉强协调阶段，其中，北京、广西、天津、黑龙江、湖南、吉林、江西、内蒙古、山西、陕西、四川和重庆12 个省份“两业”耦合协调度处于濒临失调阶段，福建、辽宁、上海、浙江、安徽、河南和湖北7 个省份“两业”耦合协调度处于勉强协调阶段。2019年，全国30个省份中有8个省份“两业”耦合协调度处于可接受区间，其中，广东的“两业”耦合协调度处于良好协调阶段，江苏和山东2个省份“两业”耦合协调度处于中级协调阶段，河北、浙江、安徽、河南和湖北等5个省份处于初级协调阶段；青海的“两业”耦合协调度处于中度失调阶段，海南、吉林、甘肃、宁夏等4个省份“两业”耦合协调度处于轻度失调阶段，均属于不可接受区间；其余17 个省份“两业”耦合协调度处于过渡区间的濒临失调或勉强协调阶段，其中，北京、广西、天津、黑龙江、山西、贵州、新疆、云南、重庆等9个省份处于濒临失调阶段，福建、辽宁、上海、湖南、江西、内蒙古、陕西、四川等8个省份处于勉强协调阶段。

二、物流业与制造业融合发展的影响因素

（一）模型构建、变量选择与数据来源

为进一步实证检验“两业”融合发展水平的影响因素，本文构建如下计量经济模型：

其中，α为常数项，Dit为被解释变量，即“两业”融合发展水平，i 表示省份，t 表示年份，gover表示政府干预度、econo表示经济发展水平；innov表示技术创新能力；urban表示城镇化水平；infor表示信息化水平；β1、β2…β5分别为各影响因素的回归系数，μi为个体效应，εit为随机扰动项。

对于解释变量：（1） 政府扶持强度（gover）：当政府参与度较高时，一方面能为产业发展保驾护航，减少相关游说成本，另一方面也可能会导致市场活力受到抑制，用政府财政支出占 GDP 比重表示；（2） 经济发展水平（econo）：一个地区经济发展水平越高，居民收入水平就越高，消费需求就越旺盛，越能通过需求扩张推动“两业”融合发展，用人均GDP（万元/人）表示；（3）技术创新能力（innov）：当地区技术创新能力越强时，“两业”融合发展的技术支撑就越强。专利申请数能够比较客观直接地反映创新水平和能力，故本文用专利申请授权量（项）表示技术创新能力；（4）城镇化水平（urban）：当城镇化水平较高时，经济发展水平通常也较高，“两业”融合发展水平也越高，用城镇常住人口与总人口比重表示；（5）信息化水平（infor）：当信息化程度较高时，信息获取以及信息交换效率也较高，从而促进“两业”融合发展，用互联网宽带接入端口数（万个）表示。

相关数据来源于国家统计局网站、《中国统计年鉴》（2012—2020）、《中国工业统计年鉴》（2012—2020）、《中国固定资产投资统计年鉴》（2012—2020）、《中国第三产业统计年鉴》（2012—2020）。为了消除通货膨胀影响，分别利用居民消费价格指数和固定资产投资价格指数将相关名义值调整成以2011年为基期的实际值。

（二）回归结果分析

利用F 检验、LM 检验以及豪斯曼检验对回归模型进行选择[29]，本文应选取固定效应回归模型。由表6所示的固定效应回归结果可知：

表6 回归结果

政府干预度（gover） 和技术创新能力（lninnov）对“两业”融合发展水平均没有显著影响。其中，政府干预度（gover）与被解释变量“两业”融合发展水平（Dit）相关系数为负值，说明政府干预对“两业”融合发展会产生抑制效果，政府干预会影响市场资源的有效配置，从而阻碍“两业”融合发展，这与大量经验研究结果一致。技术创新能力（lninnov）与“两业”融合发展水平（Dit）不存在显著相关关系，可能的原因是，技术创新投入存在较长时滞，即创新投入需要一个量变到质变的过程，这会导致短期投入对促进“两业”融合发展影响不显著。

经济发展水平（econo）、城镇化水平（urban）和信息化水平（lninfor）与“两业”融合发展水平（Dit）存在显著相关关系。在5%的显著性水平下，经济发展水平（econo）与“两业”融合发展水平（Dit）的相关系数为0.012，即当人均GDP 每增加1 万元时，“两业”融合发展水平将会提升0.012。这是由于某个地区经济发展水平提高时，该地区居民可支配收入也提高，消费能力也会增强，对工业产品和物流服务的市场需求也会增加，从而推动“两业”发展和融合。在1%的显著性水平下，城镇化水平（urban）与“两业”融合发展水平（Dit）存在显著的正相关关系，相关系数为0.379，即当城镇化水平每增加0.1，“两业”融合发展水平（Dit）将会提高0.0379。因为，我国的城镇化与工业化是同步进行的，城镇居民的收入水平和消费水平明显高于农村居民，当城镇化水平提升时，居民收入水平和消费水平也会提升，对制造产品和物流服务的需求也会增加，从而促进“两业”融合发展水平。在10%的显著性水平下，信息化水平（lninfor）与“两业”融合发展水平（Dit） 存在显著的负相关关系，相关系数为-0.017，即当互联网宽带接入端口数每增加1%，物流业和制造业的融合发展水平将会降低0.017。这与一般的研究结果以及研究假设不符合，可能的原因是，信息化水平升高虽然会提高信息搜寻和共享效率，但是在信息化发展不完全的时候会存在一定程度上的信息错配以及资源浪费。

三、对策建议

基于上述研究结果，本文提出以下对策建议：

第一，强化政策支持，推动“两业”高质量发展。政府要强化政策支持，重点强化竞争政策，加快建立全国统一大市场，提升物流企业和制造企业的信息获取能力和有效供给能力，提高物流企业和制造企业的核心竞争能力，提高物流服务质量，促进制造业高质量发展。

第二，因地制宜，发挥比较优势。东部地区“两业”基础良好，要发挥互联网、大数据等新技术的引领作用，积极探索物流服务模式和制造业生产模式创新，推动物流业和制造业向价值链高端发展。中部地区要发挥枢纽作用，不断完善基础设施建设，推动生产要素自由流动。西部地区要抓住产业梯度转移机会，改善营商环境，利用自身资源禀赋，充分发挥后发优势。

第三，注重外部影响因素，改善“两业”发展条件。要持续推进城镇化进程，提高资源要素集聚水平，提升地区经济发展水平，为“两业”融合发展提供经济基础。要加大技术创新力度，完善知识产权保护制度，激发企业创新活力。尽管本研究结果显示创新对“两业”融合发展不存在显著影响，但这种关系是短期的，一旦创新投入产生了成果，长期来看将对“两业”融合发展产生正向影响。