基于AHP模型的我国省域物流能力时空评价研究

摘

要：从区域经济基础、区域物流规模、区域物流设施、区域物流信息、区域物流人才5个方面构建了区域物流能力评价指标体系，运用AHP方法确定2013—2021年我国31个省份区域物流能力指标权重，并通过加权平均算法得到各年度区域物流能力。结果表明，从全国来看，2013—2021年间我国区域物流能力值总体上呈增长态势，但各省份间物流发展差距较大，为促进经济健康发展，政府部门应根据区域物流网络和产业分布特点确定区域物流基本结构与职能，加大对物流能力较低地区的政策支持，促进区域物流健康均衡发展。关键词：区域物流能力;指标体系;层次分析法;评价0

引

言在新发展格局构建过程中，中国已经进入了高质量发展攻关阶段，如何对区域物流能力进行有效的改善和提升，推动整个物流业发展水平的整体跃迁，从而实现区域经济高质量发展，是我国区域物流能力建设中必须要面临的关键问题。随着区域物流发展日益受到学术界关注，区域物流能力已逐渐成为备受国内外学者瞩目的热点。Seroka[1]将区域物流能力划分为物流组织运作能力、信息支撑能力和物流网络3个部分。Zhaoetal[2]采用层次分析法建立了区域物流能力评价体系，分析和评价6大典型省份区域物流发展，提出了提升区域物流能力对策建议。Mietal[3]运用复杂自适应系统拓展城市物流决策系统，以探究不同政策对区域物流发展影响，并揭示城市物流领域所面临的挑战。Peteretal[4]在美国区域物流聚集与经济聚集协调发展中，提出控制变因和提高精确性的新思路，并对区域物流集聚协调发展进行了框架设计。汪欣[5]构建低碳物流环境、低碳物流实力、低碳物流潜力的评价指标体系，采用模糊物元法对2008—2013年长三角和中部地区进行实证分析。张旭等[6]基于云概率优势关系方法进行区域物流能力评价，结果显示在物流能力的水平和波动方面，各区域差异显著。饶淑雯[7]以高质量发展为切入点，利用熵权-TOPSIS法探讨了区域物流能力评估指标体系。石培哲[8]从经济发展、物流运作、创新、协调、绿色、开放、共享7个方面构建区域物流能力评价指标体系，对河南省2011—2020年物流能力进行定量测评分析。通过对国内外相关文献进行梳理和归纳，可以发现已有学者对区域物流能力进行研究和评估大多集中于经济发达的东中部地区，且所构建物流能力评估指标体系更加注重物流与经济相关因素的联系，但区域物流能力是一个多元化的复杂系统，需要从不同层面、不同角度进行深入研究。因此，本文结合物流业的发展现状，从区域经济基础、区域物流规模、区域物流设施、区域物流信息、区域物流人才5个方面构建15个区域物流能力评估指标框架，运用层次分析法对我国31个省进行实证分析，并提出针对性的发展建议。1

研究设计1.1

指标体系区域物流能力是由多个维度构成的复杂系统，需要构建科学合理的指标体系进行全方位综合评价。在对全国各地省域物流能力进行评价与比较时，要考虑各地差异保证指标体系时效性、一致性，确保评价结果的可比性。同时需要研究相关文献科学把握区域物流能力本质，指标体系之间必须紧密相连，形成有机的整体，从科学角度构建能够反映物流业现状的指标体系。按照以上原则选取我国区域物流能力评价指标，如表1所示。1.2

研究方法1.2.1

AHP模型确定指标权重层次分析法（AHP）是由上世纪中后叶美国著名教授T.L.Saaty提出：它主要用于确定研究方向、选择资料范围、组织材料以及分析研究结果等。层次分析法是一种具有层次性和结构化特征方法，常被应用于研究多目标复杂问题，其计算指标权重步骤如下所示：第一步：标度的确定与构造判断矩阵。采用的1～9标度评分原则对两个指标进行比较分析，确定各指标相对重要性，将得分结果构建成原始判断矩阵。第二步：特征向量、特征根和权重计算。在权值计算时首先计算特征向量值，同时求出最大特征根CI，以便一致性检验。第三步：一致性检验分析。在判断矩阵中对判断矩阵进行一致性检查，避免出现逻辑错误;一致性检验采用CR值分析，CR值小于0.1表示一致性检验合格，反之则不合格。第四步：分析结论。在判断矩阵符合一致性检验之后，依据第二步权重结果，进行后续相关结论分析。若一级指标相对于目标层的权重是CS=1，2，…，7，二级指标对一级指标权重为bj=1，2，…，6;那么二级指标第j个指标相对目标层权重为：a=C*b（1）1.2.2

数据来源及处理本文数据均来源于《中国统计年鉴》、国家统计局。在数据收集的初期向相关高校物流专业学者、企业专家发放问卷打分，通过运用SPSS软件处理获取各层次指标对应权重值，如表2、表3所示。由于物流业覆盖范围广，目前我国还没有针对物流领域的数据统计，但考虑交通运输、仓储和邮政等行业占物流业比重较高，许多学者都将其作为度量物流行业规模的代表性指标。因此，本文使用交通运输、仓储和邮政等行业数据代替物流行业数据。2

我国省域物流能力空间分布实证分析2.1

我国区域物流能力评价首先将2013—2021年我国各省域物流能力原始数据指标做规范化处理，得到无量纲数据，如表4所示。当指标为正向指标时，其标准化公式为：x=

（2）当指标为负向指标时，其标准化公式为：x=

（3）其次，利用标准化数据与综合权重相乘得到综合得分，公式如下：Z=ωx

（4）同理，计算得出我国31个省域物流能力综合得分。2.2

我国区域物流能力空间分布本文依据中国行政区划及东中西部地理空间区划，以前文我国31个省区域物流能力综合得分计算结果描述空间分布情况，如图1至图4所示。根据2013—2021年我国区域物流能力评价计算结果，绘制物流能力变化趋势图1。从全国来看，2013—2021年我国区域物流能力值总体上呈增长态势，期间2013—2017年增长率相对缓慢，主要原因是新常态下我国经济改革处于速度改变、结构转化、动力优化等重要阶段，从全球经济运行趋势来看，世界经济动力持续匮乏，国际市场增长持续收缩，国内投资消费力度增长放缓，产能过剩矛盾突出。与此同时生态资源环境约束增加、劳动力等经济要素成本提高，高消耗、高投入、偏重规模扩张的高增长模式难以为继。2018—2021年我国经济运行稳中有进、总体平稳，区域物流能力得到持续稳步提升。这与国内外经济密切相关，国际市场经济环境趋稳，全球经济复苏态势逐渐明朗，受其影响我国出口贸易形势好转，特别是我国经济转型升级取得显著进展，改革成效积极有力，支持物流投资增长的利好因素不断增加。就各省域物流能力趋势而言，如图2至图4所示，2019年各地区域物流能力呈现出阶段性下降或缓慢上升趋势，这主要是因为2019年后新冠疫情对我国各地物流业造成短期冲击，各省域物流业发展速度一定程度受阻，特别是经济较为发达的东部省份波动尤为明显。疫情防控过程中物流行业主要表现为部分地区交通管制、中小企业在短期内停止生产，进出口受到了严格控制，严重降低了各地物流供配效率，疫情给我国及各地区物流行业以及其它经济领域带来了难以估量的重创。在新冠肺炎疫情发生以来，全国各地采取各种措施对企业复工复产进行有序推进，但由于物流成本高、人员流动难、资金压力大等因素影响，据统计2020年武汉疫情期间一季度整体公路货运量下降25%。分省份来看，疫情影响严重地区公路货运影响明显，如上海该项数据同比下降85%，吉林该项数据同比下降75%，一些物流公司经营困难甚至出现倒闭或破产现象。而在2021年后随着我国对新冠疫情的控制，从国家层面到地方政府陆续出台了各项保通保畅政策，经济情况逐渐恢复，在便利通行改善、减税降费措施、营商环境政策等多方积极因素影响下区域物流规模、区域物流设施、区域物流信息、区域物流人才开始恢复，不断破除物流业许多硬性、软性障碍堵点，各省区域物流能力再次呈上升趋势。3

结

论作为现代物流的重要组成部分，区域物流能力备受各级政府高度重视。本文结合国内外学者物流能力评价研究成果，从5个方面构建了物流能力的评价指标体系，即：区域经济基础、区域物流规模、区域物流设施、区域物流信息、区域物流人才，运用AHP方法确定各个指标的权重，并运用加权平均算法得到了2013—2021年各年度的区域物流