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关于物流业与制造业、批发零售业发展协调效果评价

最后更新时间:2023-12-30 作者:用户投稿原创标记本站原创 点赞:29978 浏览:134209
论文导读:
内容摘要:在经济转型升级的背景下,物流业与相关产业的联动发展越来越受到关注与重视。其中物流业与制造业、批发零售业的联动发展,要做到物流供给与物流需求相匹配,即物流业与制造业、批发零售业协调发展。本文以上海市为例,通过建立物流业系统、制造业系统和批发零售业系统评价指标体系,运用主成分分析分别确定三个系统的综合发展水平,再利用灰色理论来研究物流业-制造业、物流业-批发零售业发展的协调效果。研究发现:2002-2012年上海市物流业-制造业发展的协调效果比物流业-批发零售业发展的协调效果好,并进行了理由分析。
关键词:物流业 制造业 批发零售业 协调效果
进入21世纪,上海市物流业仍保持快速发展,货运量和货运周转量分别由2002年的54064万吨和7391.8亿吨公里增长到2012年的94376万吨和20427亿吨公里;同期邮政业务量增加了5.79倍。对于港口物流,2011年港口货物吞吐量完成7.2亿吨,连续七年保持世界第一(2012年全球货物吞吐量排名第二)。物流是融合交通运输业、仓储业、贸易业、邮政业和流通加工业的复合型服务业,是现代服务业的重要组成部分,在加快转变经济发展方式、推进产业结构升级方面具有积极作用。物流产业的发展要依靠与其相关产业协调发展,文章通过比较上海市物流业-制造业、物流业-批发零售业发展的协调效果差异,来研究确定上海市物流产业未来重点发展的方向。
研究综述
在国内的相关研究中,物流业与制造业的双边研究较多,如吴群(2013)借助灰色关联分析法对江西省物流业与制造业联动发展的协调度进行分析,得出江西省物流业与制造业的联动处于不稳定阶段的结论,并根据其阶段特点提出相应策略;惠树鹏等(2013)在计算我国制造业和物流业综合发展水平的基础上,测算了两系统的协调水平,得出我国制造业与物流业综合发展水平较低、协调状态较差和具有明显的区域差异性的结论;伊俊敏等(2007)从宏、微观两个方面对江苏省物流业与制造业发展水平进行差异分析,探讨了两产业发展不协调的理由,并提出相应政策倡议。而在国内已有研究中,物流业与相关产业的多边研究则很少。国外的相关研究主要集中在供应链管理方面(微观),Soonhong Min(2000)认为提高相关企业间的关联程度会对企业绩效甚至整个供应链绩效产生积极影响;Martin Christopher(1999)认为在供应链管理中,合理利用公司外部关系,发展公司之间的联动关系,会提高公司业绩和使股东利益最大化。
为准确分析上海市物流业-制造业、物流业-批发零售业发展的协调效果,需要采用合适的定量分析策略,目前国内学者们对于有关协调关系的实证分析常用的策略如下:刘睿劫等的设计思路为相对变化协调度,其优点是简洁明了,缺点是有可能出现巨大波动、比较难以解释且只适合两个系统;郑媛辉等采用的是用模糊数学中的隶属度函数,其优点是能够进行多个系统之间的协调度研究,但缺乏理论基础,有可能产生虚假回归现象;施国洪等采用的是DEA,其优点是能够从系统的投入和产出两个方面进行比较,但未能够进行系统之间的综合比较;门可佩等采用的是灰色理论中的灰色关联度来表示系统之间的协调关系,灰色关联度分析是指在系统发展过程中,如果两个因素变化的态势是一致的,即同步变化程度较高,则可以认为两者关联较大;反之,则两者关联度较小。因此我们完全可以采用灰色理论中的灰色关联度来分析系统之间的协调理由。
协调效果评价模型、指标体系与策略
为了更全面地反映上海市各系统发展状况,本文运用主成分分析将系统中的多个指标转换成少数几个相互独立的指标,这些相互独立的指标是原始单项指标的线性组合。此策略优点在于其对原始指标权数的确定较为科学,从而提高了评价结果的客观性和准确性。对上海市物流业-制造业、物流业-批发零售业发展的协调效果评价,则是采用GRA(灰色关联分析法)来完成。基本步骤如图1所示。

(一)评价指标体系

上海市物流业与制造业、批发零售业协调发展是诸多因素相互作用的过程,具有复杂性、动态性等特点。为此本文参考惠树鹏(2013)、Iail Erol(2009)和邹海波(2007)所构建相关指标体系的基础上,并遵循科学性、系统性、层次性和可获得性等原则建立各系统评价指标体系如表1所示。上海市制造业系统、物流业系统、批发零售业系统分别选取11个指标,指标数据来源于2003-2013年《上海统计年鉴》,上海市制造业系统采用规模以上制造企业指标;批发零售业系统采用限额以上批发零售贸易业指标,成本利润率和销售利润率是依照“成本利润率=利润总额÷成本总额×100%、销售利润率=利润总额÷销售额×100%”计算得出。

(二)系统发展水平测度策略

数据标准化:由于原始数据存在量纲及数量级大小的悬殊差别,因此有必要对数据做无量纲化处理即数据的标准化。对于原始数据xij(i=1,2,…,q;j=1,2,…,n),q为样本容量,n为选取指标的个数。
Yij=(xij-xj)/σj (1)
其中,
构建系数矩阵:根据标准化矩阵,构造系统的相关系数矩阵:
(2)
式中:标准化矩阵Y=(Y1,Y2,…,Yn),Yj=(y1j,y2j,…,yqj)T;j=1,2,…,n。
计算相关系数矩阵的特征值和特征向量: 解相关系数矩阵R的特征方程│λIn-R│=0,求得矩阵R的特征值λ1,λ2,…,λn,且λ1>λ2>…>λn>0,其相应的各分量方差累计贡献率为:
(3)
然后按Lm>85%的原则确定m的值,以便使原始信息的利用率达到85%以上。由此可以得到相关系数矩阵的特征根、方差贡献率和特征向量。
主成分方程:根据主成分分析的原理,首先以各主成分在载荷矩阵的值除以该主成分对应特征值的平方根,得出该主成分的特征向量: 全文地址:www.7ctime.com/lswllw/lw40772.html上一论文:关于图书出版业第三方物流企业的选择与其核心竞争力评价