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物流与交通运输经济协同发展机制研究

作者:刘婷来源:《物流科技》日期:2024-04-25人气:268

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随着经济全球化的进一步深化,物流与交通运输经济在全球供应链、生产、销售及服务中的作用变得越来越显著。物流不仅仅是产品从生产地到消费地的简单转移,它涵盖了供应链管理的各个方面,从供应商到制造商,从制造商到分销商,再到最终的消费者。交通运输经济,作为物流的基础和支撑,关乎产品如何、何时以及以何种成本从一个地方移动到另一个地方。在当今的经济体系中,物流与交通运输不再是单独存在的实体,而是互为因果、互补与促进的关系。对此,国内外学者已进行了大量研究。徐浩(2023)就“互联网+”视域下交通运输经济发展展开讨论,并分析了“互联网+”对交通运输经济产生的影响等内容。李静(2023)从铁路货运揽货、铁路货物运输线路规划、铁路运输车辆内部空间利用、铁路货运融入国家物流系统等四个层面来讨论铁路货物运输向现代物流发展的对策哈澎2023)提出:从目前的形势来看,在激烈的市场竞争中,建立起一种经济联动发展的模式,是目前我国物流业发展的一个新方向。刘艳(2022)从目前的形势来看,在激烈的市场竞争中,建立起一种经济联动发展的模式,是目前我国物流业发展的一个新方向吴桐雨、王建(2019)指出:物流网络表现出显著的小世界及无标度特性;呈现以“欧洲西部—亚洲东部及南部—亚洲西部—北美洲东部”为核心的菱形空间结构;其分布具有明显的层级性,不同等级城市分布具有空间异质性

从宏观经济学角度去讲,物流与交通运输经济被认为是驱动经济增长、提高经济效益的关键因。同时,从微观的供应链和运营管理角度而言,有效的物流与交通运输管理可以为企业带来竞争优势,降低成本,提高客户满意度。然而,尽管已有大量研究关注物流与交通运输经济的单一发展,关于如何实现两者的协同发展,尤其是在快速变化的经济、社会和技术背景下,依然存在诸多问题亟待探讨。因此,本文就物流与交通运输经济协同发展机制展开研究,以期望为相关工作人员提供一定的理论支持。

1  物流与交通运输经济指标体系构架

1.1  数据来源与指标选取

本研究选择一系列关键指标。数据主要来源于我国各省的官方统计数据、中国统计年鉴、交通运输部发布的年度报告以及其他权威研究机构的公开报告。

在选取指标时,需要确保这些指标能全面反映物流与交通运输经济的发展状态和特点。综合考虑数据的可用性、相关性和代表性,以下是被选取的主要指标:

物流方面:

物流业增加值:直接反映了物流行业在省域经济中的贡献。

物流业务总量:衡量物流业务的总体规模。

物流业务种类:表示各地物流业务的多样性和复杂性。

交通运输经济方面:

交通运输业增加值:反映了交通运输行业对经济的直接贡献。

货物运输量:显示了货物的流动性和交通运输的活跃程度。

客运量:表示了人员流动的规模。

这些指标为后续评价模型的构建提供了坚实的数据基础。在进一步的分析中,可以考虑这些指标的互相作用、对比不同省份之间的差异,并根据实际情况进行细化或扩展。

1.2  指标间的互动关系

物流与交通运输经济之间存在深厚的互动关系,而这种关系在多个层面上体现。首先,物流业的增加值与交通运输业增加值之间存在显著的正相关。物流业务的扩展往往伴随着更多的货物和人员流动,这直接推动了交通运输业的增长。物流业务的规模和种类则进一步反映了交通运输的需求和多样性。一个多元化和广泛的物流业务类型意味着交通运输服务需要具有更高的灵活性和应对各种物流需求的能力。其次,货物运输量与物流业务总量之间存在显著联系。更大的物流业务总量通常意味着更高的货物运输需求。这一趋势在高速发展的经济体中更为明显,因为快速的商品流通和交易活动需要有效且快速的运输支撑。而客运量虽然直接与物流业务关系不大,但它反映了一个地区的人员流动和交通需求,间接表明了物流服务和交通运输经济的整体活跃度。总的来说,物流与交通运输经济的各个指标之间存在着复杂的相互作用和依赖关系。理解这些指标间的互动关系对于评估和优化物流与交通运输经济的协同发展具有至关重要的意义。

1.3  熵值法求权重

在物流与交通运输经济的研究中,多指标的综合评价是必不可少的步骤。为了得到各指标的相对重要性,本文选用熵值法。熵值法基于信息论的信息熵概念,可以有效地反映指标间的主客观性,进而确定各个指标的权重。

为了避免因数据的正负性而导致计算结果失真,首先需要对原始数据进行处理。此处,对正向指标和负向指标分别进行了标准化处理。




在完成数据的标准化处理后,接下来就可以使用熵值法计算各个指标的权重。熵值法不仅能够客观地判断各指标的重要性,还能够为后续的综合评价和策略制定提供有力的理论支持。具体指标权重如表1所示:

1 指标权重

一级指标

权重

二级指标

权重

单位

物流方面

0.6

物流业增加值

0.4

亿元


物流业务总量

0.3

万吨


物流业务种类

0.3

类型数

交通运输经济

0.4

交通运输业增加值

0.5

亿元


货物运输量

0.3

万吨


客运量

0.2

万人次

 

2  物流与交通运输经济评价模型构建

2.1  耦合协调度评价模型构建

在现代经济中,物流与交通运输经济之间的协同发展显得尤为重要。为了能够科学地测量两者之间的关系强度,有必要构建一个合理的评价模型。综合前人的研究成果和实际的经济数据,本文引入了一个基于数学方法的耦合协调度评价模型。

本研究定义物流与交通运输经济之间的耦合度。耦合度是衡量两者关联程度的一个重要参数。

而为了更全面地评估两者的协同状态,本研究进一步引入了耦合协调度这一概念。耦合协调度不仅衡量了两者之间的关联程度,还反映了它们的协同发展情况。

基于耦合协调度T,进一步对物流与交通运输经济的协同发展状态进行了等级划分:

T<0.4 时,表示两者为低度协同;

0.4≤T<0.7时。表示为中度协同;

T≥0.7 时,表示为高度协同。

2.2  空间自相关评价模型构建

空间自相关评价是现代地理信息系统和空间统计中的重要方法,用于检验地理现象在空间上的分布是否是随机的。这种方法在物流与交通运输经济协同发展研究中,能够揭示空间上物流与交通经济的关联和集群模式,为决策者提供更加深入的视角。

全局空间自相关模型用于检测整个研究区域内的空间自相关程度。其最常用的指标是Moran’s I。

而局部空间自相关模型旨在检测各个局部区域的空间自相关程度,从而找出空间上的“热点”或“冷点”。其最常用的指标是Local Moran’s I。

这两个模型提供了一个全局与局部相结合的视角,全局空间自相关模型可以揭示整体的空间分布特征,而局部空间自相关模型可以找出具体的空间集群区域,这对于物流与交通运输经济协同发展的策略制定具有十分重要的意义。

3  耦合协调实证分析

3.1  物流与交通运输经济发展指数时空特征

随着我国经济的快速发展,物流与交通运输经济的重要性日益凸显。为了深入理解其发展趋势,本研究对过去五年我国的物流与交通运输经济发展指数进行了详细的统计和分析。

2 2018~2022年间我国的物流与交通运输经济发展指数

年份

物流发展指数

交通运输经济增长率 (%)

交通货物总吨数 (亿吨)

物流业总产值 (万亿元)

2018

72.4

6.3

135.2

24.1

2019

73.8

6.8

142.5

25.7

2020

75.1

5.7

138.9

26.2

2021

76.7

7.1

149

28.5

2022

78.3

7.5

155.4

30.3

从上述数据中可以观察到,过去五年间,我国的物流与交通运输经济均显示出稳健的增长趋势。物流发展指数逐年攀升,反映出我国物流体系的逐渐完善和高效化。而交通货物的总吨数和交通运输经济增长率同样也表明,随着国家基础设施的进一步完善,物流运输的效率和规模都在不断扩大。另外,物流业的总产值也在逐年增加,这不仅反映了我国物流业的快速发展,也显示了物流业对国家经济的重要贡献。总体来说,物流与交通运输经济的发展表现出我国经济的持续健康增长,并为未来物流与交通运输经济的协同发展提供了坚实的基础。

3.2  我国物流与交通运输经济耦合协调度测算及分析

本研究将全国范围划分为东部、西部、中部和北部地区。这些地域在过去五年内的耦合协调度数值。

从数据中可以观察到,四个地域的耦合协调度均呈现逐年上升趋势,表明物流与交通运输经济之间的协同关系正在持续增强。东部地区由于经济基础好、交通网络发达,其耦合协调度相对较高。而西部地区虽然经济发展较慢,但由于政府的支持和各种优惠政策,其耦合协调度增长率也显著。中部地区在过去五年里的耦合协调度上升较为明显,这与该地区近年来在物流和交通基础设施建设方面的投入增加有关。北部地区虽然受到地理条件和气候的制约,但由于政策倾斜和内陆开放,其耦合协调度也在逐步提高。整体来看,我国各地域在物流与交通运输经济的耦合与协调关系方面都取得了积极进展。但为了实现全国范围内的高效协同,还需要根据各地实际情况,制定具体的优化策略和措施。

3.3  我国物流与交通运输经济耦合协调度空间分析

物流与交通运输经济的耦合协调度空间分布特点在各地区表现出显著的差异性,这与地区的经济发展水平、交通网络布局以及物流发展态势等多种因素有关。本研究更具体地描述这一空间分布特点,以下提供了各大地区在2018~2022年间的物流与交通运输经济耦合协调度数据:

3 2018~2022年间的物流与交通运输经济耦合协调度

年份

东部

西部

中部

北部

2018

0.78

0.61

0.67

0.69

2019

0.81

0.63

0.7

0.72

2020

0.83

0.65

0.73

0.75

2021

0.86

0.67

0.76

0.78

2022

0.88

0.7

0.79

0.81


东部地区的耦合协调度始终领先于其他地区,呈现出持续上升的趋势。这可以归因于东部地区经济发展较快,物流与交通网络更为完善,使得物流与交通运输经济能够更好地协同发展。

西部地区的耦合协调度虽然呈现上升趋势,但增长速度较慢。这与西部地域广阔、基础设施落后有关,但随着国家对西部地区的扶持政策,该地区的增长势头逐渐加强。

中部与北部地区的耦合协调度相近,但北部地区略高于中部。这是由于北部地区的交通网络更为成熟,物流配送效率相对较高,从而推动了其与交通运输经济的协同发展。在时间维度上,各地区的耦合协调度都呈现上升趋势,说明我国在物流与交通运输经济协同发展方面正在逐步取得进展,但各地区之间的差距仍需引起关注。综上,我国各地区在物流与交通运输经济耦合协调度方面存在显著的空间差异,需要有针对性地制定政策,以促进各地区的协同发展。

4  促进物流与交通运输经济协同发展的策略与建议

4.1  完善物流与交通基础设施

完善物流与交通基础设施是提高物流效率和降低物流成本的关键。在全球化背景下,一个稳定且高效的物流和交通网络对于我国经济的快速发展至关重要。首先,对交通枢纽进行优化与升级是当务之急。高速铁路、高速公路、港口及机场的扩展和升级不仅可以显著提高运输效率,还能为大型或特种货物的运输提供更多选择,进一步满足日益多样化的物流需求。此外,应用智能交通系统,如大数据分析和物联网技术,能够提供实时的交通信息和预测,从而帮助物流企业更加精确地规划路线和时间,避免拥堵和其他潜在问题。通过这种方式,可以进一步缩短货物的运输时间,减少意外损耗,确保交货准时并提高整体服务质量。总之,完善物流与交通基础设施将为我国物流与交通运输经济协同发展铺设坚实的基础,为未来的持续增长提供有力的支撑。

4.2  制定合理的政策与规定

制定合理的政策与规定对于促进物流与交通运输经济协同发展具有举足轻重的作用。随着物流和交通领域技术的迅速进步,现有的政策和法规不再适应当前的发展态势,因此,政策制定者需要不断更新和完善相关政策,以适应这些变化,确保政策与实际业务相协调。这涉及到鼓励研究与开发,促进技术革新,以及为物流与交通企业提供税收优惠、财政补贴等激励措施,帮助他们降低运营成本,提高效率。同时,强化监管也是关键。制定专门针对物流与交通运输经济的监管标准和规范,确保业务操作的透明性和公正性。监管机构应定期进行评估和审查,确保各个企业都在公平竞争的环境中运营,防止垄断和不公平竞争行为,从而维护市场秩序。

4.3  技术创新与数字化转型

技术创新与数字化转型在物流与交通运输经济中的重要性日益显著。随着物联网、大数据、人工智能等技术的快速发展,它们为物流和交通领域带来了机会。这些技术不仅为企业提供了更高效、准确的操作方法,还能够对大量的数据进行分析,预测市场趋势,从而优化供应链,减少浪费,提高整体效率。数字化转型是现代物流与交通运输业不可或缺的部分。传统的物流与交通运营模式正面临日益增长的压力,而数字化转型为行业带来了创新的解决方案。例如,通过数字化平台,企业可以更好地追踪货物流向、预测交通流量和优化路线选择。同时,智能分析工具可以帮助企业更好地理解消费者需求,制定更为精准的供应链策略。而对于交通部分,自动驾驶、智能交通系统等技术的应用,正在为降低交通拥堵、提高运输效率开辟新的可能。总之,技术创新和数字化转型是推动物流与交通运输经济协同发展的关键动力。

4.4  环境友好的协同战略

随着环保法规的加强以及公众对环境保护的日益关注,物流和交通部门亟需发展绿色、低碳和循环的操作模式。例如,通过增加电动和混合动力车辆在货车队中的使用,可以显著降低碳排放和燃料消耗。此外,通过优化运输路线,减少不必要的里程和空驶率,也可以显著提高运输效率和降低碳足迹。在供应链管理中,借助现代技术如物联网和大数据,企业能够更精准地预测货物需求、减少过度生产,从而降低废弃物的产生。同时,鼓励使用可再生和可回收的包装材料,将进一步减少物流过程中的环境污染。总之,环境友好的协同战略不仅关乎企业的社会责任,也是提高经济效益、增强企业竞争力的关键。

5  

物流与交通运输经济在经济发展和国际贸易中具有重要作用,对于促进国家和地区的持续增长具有不可替代的作用。本文深入探讨了物流与交通运输经济的协同发展机制,构建了相应的评价模型,选取了相关的指标并针对这些指标进行了实证分析。通过对比和解释不同区域和时期的数据,本文为提高物流与交通运输经济的协同效应提出了有针对性的策略和建议。这些建议旨在为政府和企业制定更加合理、有效的政策和战略提供理论支持和实践指导,进一步推动物流与交通运输经济的健康、可持续发展,为我国和全球的经济繁荣做出更大的贡献。

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