本文作者在總結前人探索的基礎上,以河北省經濟發展數據作為研究對象,預算物流業和畜牧業之間的關聯,研究物流業和畜牧業發展的規律,提出了加強頂層設計,降低制度性交易成本,完善物流通道,強化信息技術等促進物流業和畜牧業協同發展的相關策略,希望通過改善物流發展結構來促進畜牧業的發展,使兩者之間達到共贏,實現協同發展。
關鍵詞:物流業,畜牧業,協同發展,灰色關聯度
1物流業與畜牧業協同發展的模型構建
1.1灰色關聯模型分析相關理論
灰色關聯分析是通過灰色關聯度來分析和確定系統因素間的影響程度或因素對系統主行為的貢獻程度的一種方法。在灰色關聯分析中會出現n個序列曲線,其精髓是對n個序列曲線的幾何形狀相似度進行判斷。曲線相似度越高,序列曲線之間的關聯度就越大,灰色關聯度越大;曲線相似度越低,序列曲線之間的關聯度就越小,灰色關聯度越小。灰色關聯度越大,兩序列因素變化態勢越一致;灰色關聯度越小,兩序列因素變化態勢越偏離。由此可得出這樣的思路:利用灰色關聯模型判斷物流業和畜牧業兩個序列因素的曲線相似度,再通過相似度來確定物流業和畜牧業的關聯程度。
1.2灰色關聯分析的具體步驟
1)首先確定評價目標,收集與評價目標相關度高的指標數據。
2)本著評價指標和評價目標相關度高的原則,經過科學、合理地篩選,選取貨運量、貨物周轉量、港口吞吐量作為參考數據序列(Am),因這三個指標能科學、合理地反映物流指標特征;選取地區生產總值、農業增加值、第三產業增加值、城鎮居民可支配收入、社會消費品零售總額及對外貿易進出口總額作為比較數據序列(Bn)。
3)因參考數據序列(Am)和比較數據序列(Bn)的單位不統一,相互之間無法進行比較,故要進行無量綱化處理,無量綱化處理方法有初始值化、均值化等。
4)利用計算機軟件計算每個被評價對象指標序列(比較數據序列)與參考數據序列對應元素的絕對差值。
5)在計算出的矩陣表格中,確定最小差值或最大差值。
6)利用算數平均法來計算灰色關聯度。
7)利用灰色關聯度對指標之間進行排序,關聯度越接近于1,說明關聯程度越大;關聯度越接近于0,說明關聯程度越小。當灰色關聯度在0.50~0.65之間時,說明關聯度較強,這也是本文判斷物流業和畜牧業關聯度是否較強的標準。
2物流業與畜牧業協同發展實證分析
2.1經濟數據指標的選取
反映物流特征的評價指標有很多,本著科學、合理、夠用的原則和最能代表物流特征的且關聯性強度高的標準,篩選出了交通運輸、倉儲和郵政業增加值(A1,單位為億元),貨運周轉量(A2,單位為億t/km),港口貨物吞吐量(A3,單位為億t)作為參考評價指標來測算。對于畜牧業比較指標的選取,用第一產業增加值(B3,單位為億元)來代替;為了客觀明了地比較出物流業與畜牧業灰色關聯度,同時選取了一些參考比較指標,計算出這些參考比較指標和物流業灰色關聯度,通過關聯度的相互比較,能客觀評價物流業和畜牧業的協同程度。
當然這些比較指標的選取也能反映物流的貢獻度,具有很強的關聯性。為此,把地區生產總值(B2,單位為億元)和第二產業增加值(B1,單位為億元)、第三產業增加值(B4,單位為億元)、城鎮居民可支配收入(B5,單位為元)、社會消費品零售總額(B6,單位為億元)及對外貿易進出口總額(B7,單位為億美元)6個經濟數據指標作為畜牧業的同位比較數列指標,以便同位對比分析。以河北省為例進行物流業與畜牧業協同發展實證分析,選取的河北省各項指標的原始數據見表1,各指標原始數據來源于河北省統計局的《2008—2014河北省經濟社會統計公報》,經收集、整理、歸納總結而得。
2.2物流業與畜牧業關聯度計算
根據灰色關聯分析的計算步驟計算物流業與畜牧業關聯度。由于各指標的原始數據量綱不同無法進行比較,首先對表1中的數據采用初始值法進行無量綱化處理;然后計算參考數據序列(Am)和比較數據序列(Bn)的絕對差值;將所有的絕對差值形成矩陣,在矩陣中可以得到最大差值和最小差值,為了計算方便,筆者取分辨系數ρ為0.5,經過計算可以得到A1、A2、A3與其影響因素的關聯系數;將計算所得關聯系數帶入公式(1),即得到A1、A2、A3與各指標序列的灰色關聯度數值,這些灰色關聯度數值初步形成關聯度矩陣;最后對關聯度矩陣行和列進行算數平均值計算,并按照大小進行排序。在表2中,筆者把A1、A2、A3作為縱列,把B1、B2、B3、B4、B5、B6、B7作為橫行,縱列和橫行的交叉點代表參考數列Am和比較數列Bn的關聯度,并對關聯度的平均值進行排序。
2.3計算結果分析
1)總體分析。由表2可知:物流業的A1、A2、A3三項指標與B3(畜牧業)及B2、B1、B4、B5、B6、B7相關指標之間的關聯度值介于0.37676和0.88222之間。其中A1、A2、A3與B3(畜牧業)之間的關聯度分別為:0.56539,0.55385,0.62282,均在0.50~0.65之間,說明物流業三項指標與畜牧業關聯度均較強。與A1關聯度最大的指標為B4,與A2關聯度最大的指標為B6,與A3關聯度最大的指標為B4。
2)物流業三項指標與其影響因素的關聯度均值分析。在物流業A1、A2、A3三項指標與其相關因素的灰色關聯分析中,A3的灰色關聯度均值排在第一、A1排在第二、A2排在第三。這個結果與京津冀協同發展戰略政策中內部經濟有關,由于北京產業政策調整促使許多企業和人口外溢到河北省,促進了交通運輸、倉儲和郵政業迅猛發展。河北省得天獨厚的渤海灣咽喉地帶地理位置,造就了國內有名的一批諸如曹妃甸、黃驊港等港口,港口貨物吞吐量逐年劇增。
3)相關因素與物流業三項指標的關聯度均值分析。相關因素與物流業三項指標的均值排序中,B4排在首位,其后依次是B6、B2、B1、B3、B5、B7。可以看出,河北省物流業的發展主要得益于B4,國家大力發展第三產業的政策,推動了第三產業的快速發展,從而帶動了物流業的發展。4)結論。畜牧業與物流業關聯度排在第五位,不是推動河北省物流業發展的首要因素,說明了畜牧業和物流業的協同程度不緊密,步調不一致,需要采取措施推動畜牧業和物流業協同發展[3]。
3物流業與畜牧業協同發展的對策
傳統行業之間協同發展還尚未形成區域性物流產業一體化協同發展規劃;區域內的利益驅動、交通短路、人才不平衡、地方保護阻礙了物流要素的自由流動和跨地區的合作,對物流要素的整合和協同發展造成政策和實施障礙;物流標準化和信息化發展程度偏低,缺乏統一的物流業和畜牧業信息共享平臺;嚴格的戶口管理制度和社會保障制度的約束,抑制了畜牧業和物流業人才自由流動。為此應從破解短板入手,著實推進畜牧業和物流業協同發展。
3.1構建物流業與畜牧業協同發展的頂層政策設計
頂層設計已經成為制定政策的初始安排,對重要政策的形成起到了關鍵作用,中央政府通過實施頂層設計,明確物流業和畜牧業協同發展綱要,明確物流布局、交通一體化等重大問題,從多方面形成具體措施。“上面政策和下面落實有時是‘兩張皮’使頂層設計成為空中樓閣的重大弊病,要充分發揮各地政府物流業和畜牧業主管部門的作用,建立高層協調會議制度,加強地方與中央之間、部門之間、市與區縣之間的協調配合,形成合力[2]。
3.2降低物流業和畜牧業協同發展的制度性交易成本
2015年年底舉行的中央經濟工作會議將降低制度性交易成本列為降成本“組合拳”中的第一招。對物流業和畜牧業來說,原材料成本是基本穩定的,人工成本雖然上升,但是可控,唯獨制度性交易成本的“灰色地帶”暗藏玄機,“投機成本”不可控制,稅費、評估、檢測等制度性交易成本讓物流企業和畜牧業不堪其擾,成為阻礙物流企業和畜牧業協同發展的“絆腳石”。供給側結構性改革的重點是推動降低制度性交易成本。政府機關要切實轉變政府職能,采取綜合措施降低制度性交易成本,提出物流業和畜牧業降成本的好政策,徹底搬離壓在物流業和畜牧業身上“最后一公里”的“絆腳石”。
3.3完善物流業和畜牧業協同發展的物流通道
基于各地交通斷頭路問題和物流基礎設施的重要性,各地政府應把交通一體化作為先行領域來實施。首先,到“十三五”結束時建立互聯互通綜合交通網絡,為物流業和畜牧業協同發展提供硬件支持。其次,完全放開管制政策,促進多式聯運發展。再次,統一部署各地物流園區建設,合理規劃建設物流園區,在空港物流的規劃與協作中,各地要相互合作、相互支持、相互配合,切實在物流硬件建設上貫徹落實協同發展。
3.4構建物流業和畜牧業協同發展的信息技術
信息技術是物流業和畜牧業協同發展的軟件支持,對協同發展起到了完善的作用,雙方要建立長期戰略伙伴關系,要緊密協同各自的需求和服務,在交流中融合,促進協同發展。首先,各地政府應加強區域信息化協同建設,引進、創新、使用先進技術促進畜牧業物流信息化發展。其次,構建穩定高效的協同信息平臺,通過信息平臺最大程度上實現區域物流業和畜牧業的信息互通、信息共享。再次,制定政策切實鼓勵大眾創業,萬眾創新,形成政策機制鼓勵物流業和畜牧業新技術自主研發,大力推進過程創新,切實優化物流企業和畜牧業流通銜接[4]。
4結語
物流業與畜牧業各自的獨特資源及核心競爭力是兩個行業之間協同的關鍵,以此為中心向外延伸,充分發揮各自優勢,在尊重各自訴求的前提下就合作期望達成一致,資源的互補性越大,協同創造的價值空間就會越大。建議畜牧業合理審視內部物流業務的核心競爭力程度,鼓勵把非核心競爭力的物流業務外包給第三方物流企業,通過信息聯動全程監控物流活動。因此對物流業與畜牧業之間的協同程度進行科學、合理、公正的客觀判斷,找出影響二者協同的關鍵指標因素是促進物流業和畜牧業協同發展的科學路徑[5]。
參考文獻:
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[2]張桂芳.京津冀區域經濟一體化發展現狀、問題及對策研究[D].重慶:重慶大學,2008.
[3]鄭吉昌,夏晴.現代服務業與制造業競爭力關系研究:以浙江先進制造業基地建設為例[J].財貿經濟,2004(9):89-93,96.
[4]楊芷晴,張凱,鄭偉華.政府過度管制對企業績效的影響:來自中國企業-員工匹配調查(CEES)的證據[J].華中科技大學學報(社會科學版),2016,30(3):81-92.
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