原创《基于灰色关联视角物流业和制造业联动长三角为例》：本论文为免费优秀的关于灰色论文范文资料，可用于相关论文写作参考。
摘 要：运用灰色关联理论,基于长三角地区2004～2013年制造业和物流业的数据,分别测算了整体制造业以及要素禀赋差异下的制造业和物流业关联度,得出以下结论：（1）制造业发展规模是物流业发展的胁迫因素,居民购买力水平、电信化以及信息化程度是制造业发展限制因素.（2）物流业固定资产投资是劳动密集型行业的重要影响因素,物流业从业人员是资本密集型行业的关键影响因素,公路货物周转量是技术密集型产业的制约因素.（3）不同交通运输方式的货运量和制造业规模关联度普遍较大,但货物周转量和多种制造业因素关联度大.
关键词： 灰色关联；制造业；物流业；联动发展
中图分类号：F253 文献标识码： A 文章编号：1003-7217（2016）03-0111-06
一、引 言
在全球化的大环境中,由于承接发达国家的产业转移,我国制造业往往处在产业链的底端.在过去三十多年里,依靠改革开放和人口红利,我国制造业迅速发展,中国逐渐成为“世界工厂”.但这种发展方式不可持续,调整产业结构、发展战略性新兴产业、提高自主创新能力以及加快服务业的发展才是提升制造业核心竞争力、增加产品附加值的根本途径.十二五规划中提出“发展现代物流业”,“实现制造业和生产性服务业融合发展”.物流业通过提供高效率、低成本、多样化和专业化服务降低物流费用、优化内部分工,从而使制造业企业集中资源在产品研发和生产过程,有效提高制造业的生产效率和市场竞争力.另一方面,制造业的发展在为物流业提供搬运、包装等装备条件的同时也是物流需求的重要提供方,2014年的社会物流总额共213.5万亿,其中工业品物流总额为196.9万亿,占比92.24% .物流业和制造业两业联动发展是实现制造业和物流业转型升级、优化产业结构的重要方式.长三角地区作为国家主体功能区,定位为世界级城市,上海“四个中心”以及长三角一体化的实现需要物流业和制造业的联动发展.作为水路、公路、铁路运输方式便利的交通枢纽地区,水路运输和制造业的协调发展也为充分发挥海上运输通道作用提供指导和借鉴,对于海上丝绸之路的建设具有重大意义.
制造业和物流业的研究主要从联动内涵、联动机理方面展开研究.两业联动是制造业和物流业发展到一定阶段的产物,韦琦（2011）认为物流环节分离后才有了物流产业的分离,当行业发展到一定阶段将出现两业集聚联动,最后出现两业扩散联动的状态[2].两业联动的动因可从专业分工理论、交易费用理论、博弈论、产业集群理论、价值链理论、战略协同理论、模块化理论和生态共生理论展开全面分析[5].外国学者Jukka Hemila（2008）认为留在欧洲的制造企业需要降低成本,其中一个选择就是外包物流过程[4].物流外包已经被认为是降低成本的有效途径,可帮助制造企业专注核心业务,享受一流物流服务、物流技术,释放资源在其他业务上,减少不必要投资[3].此外,韦琦（2011）认为两业联动在提升物流业综合竞争力的同时也为制造业供应链管理的实现提供基础[2].具体说来,两业联动的模式有平等共生型、依托共生型、嵌入共生型、互补共生型以及辅助外生型五种模式[1].
在研究方法方面,学者大多采用投入产出法、灰色关联模型、VAR模型等方法分析两者关系.苏秦等（2011）利用投入产出表对 析我国和OECD国家的物流业发展现状、制造业和物流业融合现状以及互动现状,发现多数国家由于产业依赖程度以及规模的原因,制造业对物流业融合较大,且有较大的推动作用[6].王珍珍等（2010）运用灰色关联模型分析我国制造业不同行业和物流业的关联度和协调度的演化趋势[7].谢莉等（2014）运用VAR模型分析发现物流业对制造业贡献度低于制造业对物流业发展的贡献度且两者联动发展模式即将达到对称性互惠共生模式[8].崔晓迪（2011）结合DEA和灰色关联两种方法,构建双层评价模型对天津市物流业和制造业联动状况进行实证研究[9].
从现有文献来看,国内外学者对联动内涵、机理以及模式进行了一定程度的研究,但还有一些问题有待深入研究.第一,已有的研究对不同运输方式的分析较少,且大多关注公路以及铁路运输方式,对水运研究较为欠缺.第二,由于制造业内不同要素密集行业对物流业的需求存在差异,需要进行单独分析.因此,本文基于长三角地理因素并加入水运模式,考察地区间以及产业间的关联度差异性.
二、研究方法和数据来源
(一)研究方法
灰色关联模型是依据数据序列的曲线几何形状的相似性来判断两者是否紧密相关,即根据指标因素发展趋势的相近程度判断关联程度.该方法弱化了对数据本身概率分布和数据量的要求,鉴于数据统计口径和可获得性的因素,本文选取灰色关联模型的方法,计算两系统内各指标一对一的关联程度,以及影响某指标的胁迫因素.具体的操作步骤如下：
1. 确定参考数据序列和比较数列.将制造业设为参考序列,指标i在年份t上的观测值为Yi（t）（t等于1,2,等,k）（i等于1,2,等,m）,物流业设为比较序列指标j在年份t上的观测值为Xj（t）（t等于1,2,等,k）（j等于1,2,等,n）.
2. 指标无量纲化处理.由于指标数据规模不同、量纲不同,为便于比较,在分析前进行无量纲化处理.现有初值化、均值化、标准化、极差转化法、逆向化等方法,由于指标中涉及正向以及负向指标,为更好展示数据变化趋势,选用极差转化法进行无量纲化处理,得到Y′i（t）和X′j（t）.
3. 计算差序列.针对每个参考指标,将处理后的比较序列和参考序列相减,并求绝对值,获得差序列.
关联度最大的指标表示该指标为影响制造业或物流业发展的关键因素,定为胁迫因素.关联度高于0.8表示该指标和制造业或物流业高度关联,0.6～0.8为中度关联,低于0.6两者关联度较低.
(二)指标说明
在关联度的测算中,基于科学性、系统性、可操作性的原则选取反映物流业和制造业发展水平的指标.价值增值能力是制造业的关键,具体表现在市场规模、经营水平、人力资本水平、基础设施投资水平等方面.市场规模选取：企业单位数Y1（个）、制造业总产值Y2（亿元）、资产总计Y3（亿元）.经营水平选取：主营业务收入Y4（亿元）、利润总额Y5（亿元）、年末负债合计Y6（亿元）、主营业务成本Y7（亿元）、主营业务税金及附加Y8（亿元）.人力资本选取：制造业从业人员Y9（万人）.基础设施投资水平选取：固定资产投资额Y10（万元）、施工项目个数Y11（个）、投产项目个数Y12（个）、制造业签订外商投资合同项目个数Y13（个）、合同金额Y14（亿美元）、实际利用外资金额Y15（亿美元）.
灰色论文参考资料：
结论：基于灰色关联视角物流业和制造业联动长三角为例为关于灰色方面的论文题目、论文提纲、青木亚麻灰论文开题报告、文献综述、参考文献的相关大学硕士和本科毕业论文。
