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在區(qū)域經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時(shí)，由于基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)發(fā)展水平的差異，京津冀地區(qū)物流一體化發(fā)展相對(duì)緩慢，成為制約京津冀地區(qū)流通經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要因素。因此，《“十四五”現(xiàn)代流通體系建設(shè)規(guī)劃》提出要完善市場(chǎng)體系，加強(qiáng)商貿(mào)流通體系、物流體系和交通承載能力以及完善金融服務(wù)和信用體系，構(gòu)建適合于雙循環(huán)發(fā)展的現(xiàn)代流通體系。而京津冀地區(qū)擁有1.2億消費(fèi)人口，是全國(guó)商貿(mào)物流最活躍、最集中的區(qū)域之一，因此加快和完善京津冀地區(qū)智慧物流與現(xiàn)代商貿(mào)流通高質(zhì)量發(fā)展至關(guān)重要。
通過(guò)梳理智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展的研究，大致可以總結(jié)為三個(gè)方面：一是關(guān)于智慧物流的研究。
目前關(guān)于智慧物流發(fā)展水平測(cè)度尚未統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)，本文在
熵權(quán)TOPSIS法。熵值法作為一種客觀評(píng)價(jià)方法，其操作性較強(qiáng)且能夠反饋相關(guān)客觀隱性數(shù)據(jù)，而TOPSIS方法是一種基于距離的綜合評(píng)價(jià)方法，其通過(guò)檢測(cè)評(píng)價(jià)對(duì)象與最優(yōu)解和最差解的距離進(jìn)行排序。因此，本文將采用熵權(quán)與TOPSIS結(jié)合的方法，既滿足了多重屬性決策排序的要求，又可以通過(guò)構(gòu)造加權(quán)規(guī)范化矩陣并利用熵權(quán)進(jìn)行運(yùn)算，使得本文的研究結(jié)果更加科學(xué)和客觀。
耦合協(xié)調(diào)度模型。為進(jìn)一步探索京津冀地區(qū)智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展兩者間的相互作用程度，本文構(gòu)建耦合協(xié)調(diào)度模型進(jìn)行分析，具體模型設(shè)定如下：
式(1)-(3)中，C表示京津冀地區(qū)智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展耦合度，當(dāng)C值越大時(shí)，表明地區(qū)間二者耦合程度越高。Log表示智慧物流發(fā)展水平，Cir表示流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，D表示耦合協(xié)調(diào)度，T表示綜合協(xié)調(diào)指數(shù)，α、β分別表示子系統(tǒng)的待估參數(shù)，且二者之和取值為1，本文參考
本文以京津冀地區(qū)為主要研究對(duì)象，具體對(duì)象涉及北京、天津兩大直轄市，以及河北省的保定、唐山、廊坊、石家莊、秦皇島、張家口、承德、滄州、衡水、邢臺(tái)、邯鄲，共計(jì)13個(gè)城市，研究時(shí)間跨度為2015-2021年，主要指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)物流年鑒》《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》、EPS全球統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，其中行業(yè)增加值等相關(guān)指標(biāo)均以2015年為基期，利用平減指數(shù)進(jìn)行比價(jià)處理。
根據(jù)前文構(gòu)建的指標(biāo)體系，應(yīng)用熵權(quán)TOPSIS法分別計(jì)算2015-2021年京津冀地區(qū)13個(gè)城市的智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，檢驗(yàn)結(jié)果如表3所示?？梢钥闯觯┙蚣匠鞘兄g智慧物流和流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的差異較為顯著。從智慧物流發(fā)展差異來(lái)看，北京市智慧物流發(fā)展水平較高，其平均系數(shù)為0.941，而承德市智慧物流發(fā)展水平相對(duì)較低，其平均系數(shù)為0.013。從流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異來(lái)看，排名前三位的分別為北京、石家莊、天津，其平均系數(shù)分別為0.909、0.236、0.216，而排名后三位的分別為秦皇島、衡水、承德，其平均系數(shù)分別為0.031、0.020、0.009?？梢钥闯觯本┦凶鳛槭锥颊w發(fā)展水平都較高，而承德市由于交通、經(jīng)濟(jì)等問(wèn)題整體發(fā)展水平較低。
通過(guò)前文公式設(shè)定，分別計(jì)算出2015-2021年京津冀地區(qū)各城市智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的耦合度，詳見(jiàn)表4所示?？梢钥闯?，在研究時(shí)期內(nèi)北京市智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展一直處于高耦合階段，天津、石家莊兩地從低耦合階段逐步轉(zhuǎn)向拮抗階段，而保定、唐山、廊坊、秦皇島、張家口、承德、滄州、衡水、邢臺(tái)、邯鄲等地智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平耦合度一直處于低耦合階段。
從整體來(lái)看，京津冀地區(qū)智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度逐年上升。如圖1所示，由2015年的0.483增長(zhǎng)至2021年的0.498，整體呈現(xiàn)出波動(dòng)上漲的變化。就目前而言，京津冀地區(qū)智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展的整體耦合協(xié)調(diào)度發(fā)展程度仍屬于瀕臨失調(diào)狀態(tài)，距離勉強(qiáng)失調(diào)及以上還有較大的差距，因此應(yīng)進(jìn)一步重視京津冀地區(qū)智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顟B(tài)，實(shí)現(xiàn)二者的良性可持續(xù)發(fā)展。
從京津冀地區(qū)各城市具體耦合協(xié)調(diào)度來(lái)看。如圖2所示，各城市智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度等級(jí)差異較大，其中，北京智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度連續(xù)處于極度和高度協(xié)調(diào)狀態(tài)，表明北京已實(shí)現(xiàn)了智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)的高度發(fā)展。天津、石家莊等地智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展耦合度逐年上升且變化較大，逐步邁向輕度失調(diào)狀態(tài)，保定、唐山、滄州、邢臺(tái)等地?cái)?shù)字物流與流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度屬于重度失調(diào)狀態(tài)，而廊坊、秦皇島、張家口、承德、衡水、邯鄲等地?cái)?shù)字物流與流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度處于極度失調(diào)狀態(tài)。
根據(jù)上文分析，京津冀地區(qū)智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展耦合關(guān)系具有較大差異，而造成這一差異的影響主要來(lái)源于哪些因素?基于此，為進(jìn)一步探究京津冀地區(qū)智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度的影響因素，本文采用空間計(jì)量分析進(jìn)行探究。
首先，本文先檢驗(yàn)京津冀地區(qū)智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間是否存在空間上的聯(lián)系，采用Moran’s I指數(shù)對(duì)京津冀地區(qū)智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平進(jìn)行全局自相關(guān)分析，檢驗(yàn)結(jié)果如表5所示。從結(jié)果來(lái)看，京津冀地區(qū)智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平均呈現(xiàn)正向自相關(guān)性。
考慮到京津冀地區(qū)各城市間存在知識(shí)外溢和資源要素流動(dòng)的現(xiàn)象，本文在傳統(tǒng)基準(zhǔn)模型基礎(chǔ)上將空間權(quán)重矩陣納入面板模型中，并考慮到前者在空間上存在自相關(guān)性，有利于提升估計(jì)結(jié)果的可靠性。因此，本文采用雙向固定效應(yīng)的空間杜賓模型對(duì)影響智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度的影響因素進(jìn)行分析，具體模型如下所示：
式(4)中，Y表示智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)耦合協(xié)調(diào)度，α表示空間滯后效應(yīng)系數(shù)，W表示空間權(quán)重系數(shù)，i和t分別表示研究城市和研究時(shí)期。GDP表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，采用各城市人均GDP進(jìn)行衡量；Hum表示人力發(fā)展水平，采用各城市高校在校人數(shù)進(jìn)行衡量；Inn表示科技創(chuàng)新水平，采用各城市專(zhuān)利申請(qǐng)數(shù)量進(jìn)行衡量；Fdi表示對(duì)外開(kāi)放水平，采用實(shí)際利用外資金額進(jìn)行衡量；Gov表示政府支持力度，采用一般財(cái)政支出與GDP比值進(jìn)行衡量。γ、λ分別表示空間和時(shí)間效應(yīng)，ε表示隨機(jī)誤差項(xiàng)。
為保障估計(jì)結(jié)果的可靠性，本文分別采用靜態(tài)和動(dòng)態(tài)空間杜賓模型進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。雙固定動(dòng)態(tài)空間杜賓效應(yīng)的R2系數(shù)為0.873，且Log-L自然對(duì)數(shù)似然值為-54.075，說(shuō)明本模型設(shè)定擬合度較好。從各影響變量的估計(jì)系數(shù)來(lái)看，人力發(fā)展水平、科技創(chuàng)新水平、對(duì)外開(kāi)放水平、政府支持力度的估計(jì)系數(shù)分別為0.154、0.204、0.650、0.013且均在5%水平下顯著，說(shuō)明這些變量對(duì)智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展耦合協(xié)調(diào)度起到正向促進(jìn)作用，而經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升在一定程度上抑制了智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展耦合協(xié)調(diào)?？赡艿脑蛟谟?，某一地市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升會(huì)影響其周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，進(jìn)而產(chǎn)生“吸虹效應(yīng)”使資源要素聚集化并影響其自由流動(dòng)，從而對(duì)周邊城市智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)發(fā)展耦合協(xié)調(diào)產(chǎn)生反向抑制作用。
首先，轉(zhuǎn)變發(fā)展理念，強(qiáng)調(diào)均衡發(fā)展。京津冀地區(qū)應(yīng)推動(dòng)智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)的均衡發(fā)展，特別是關(guān)注承德、衡水等發(fā)展水平相對(duì)較低的城市，通過(guò)政策扶持和資源共享，縮小城市間的發(fā)展差距。鼓勵(lì)科技創(chuàng)新在智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)中的應(yīng)用，將創(chuàng)新作為推動(dòng)兩者協(xié)調(diào)發(fā)展的重要?jiǎng)恿Α＜哟髮?duì)科技創(chuàng)新的投入和支持，培養(yǎng)創(chuàng)新人才，提升科技創(chuàng)新能力。
注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平下顯著，括號(hào)內(nèi)為穩(wěn)健標(biāo)準(zhǔn)誤。
其次，優(yōu)化物流發(fā)展環(huán)境。相關(guān)政府應(yīng)加大對(duì)智慧物流基礎(chǔ)設(shè)施的投資力度，提升物流運(yùn)輸效率和服務(wù)質(zhì)量。重點(diǎn)加強(qiáng)交通網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，包括公路、鐵路、航空等多元化運(yùn)輸方式，構(gòu)建高效便捷的物流體系。倡導(dǎo)綠色物流理念，通過(guò)推廣節(jié)能環(huán)保的物流技術(shù)和設(shè)備，減少物流活動(dòng)對(duì)環(huán)境的影響。
最后，加強(qiáng)物流與流通產(chǎn)業(yè)融合。相關(guān)部門(mén)應(yīng)加強(qiáng)智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)相關(guān)產(chǎn)業(yè)的協(xié)同發(fā)展，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)間的深度融合。鼓勵(lì)物流企業(yè)延伸服務(wù)鏈條，提供定制化、一體化的供應(yīng)鏈解決方案。支持智慧物流與流通經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域的新業(yè)態(tài)、新模式發(fā)展。例如，鼓勵(lì)共享經(jīng)濟(jì)在物流領(lǐng)域的應(yīng)用，推動(dòng)無(wú)人配送、智能倉(cāng)儲(chǔ)等創(chuàng)新技術(shù)的落地實(shí)施。
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