田強 劉巖 李娜 高鴿

[摘要] 制造業(yè)與物流業(yè)之間存在協(xié)同發(fā)展關(guān)系，探究它們的協(xié)調(diào)發(fā)展水平對提升制造業(yè)競爭力及推動物流業(yè)轉(zhuǎn)型升級具有重要意義。為探究華東地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展水平及影響因素，在構(gòu)建兩種產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展評價指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上，先利用耦合系統(tǒng)協(xié)調(diào)度模型測算2010—2019年華東地區(qū)六省一市制造業(yè)與物流業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展水平，再利用地理探測器模型檢測地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、地區(qū)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)合理性、城鎮(zhèn)化水平、地區(qū)創(chuàng)新能力、網(wǎng)絡(luò)信息化水平對兩種產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)的影響作用。結(jié)果表明：2010—2019年華東地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)的耦合協(xié)調(diào)發(fā)展水平仍然較低，但六省一市均有不同程度的提高，制造業(yè)與物流業(yè)已由基本失調(diào)提升至輕微失調(diào)。各影響因素中網(wǎng)絡(luò)信息化水平成為華東地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的主要驅(qū)動因素，其余諸因素對兩種產(chǎn)業(yè)的耦合協(xié)調(diào)也具有顯著影響。各影響因素相互交互產(chǎn)生了雙因子增強和非線性增強關(guān)系，共同作用于制造業(yè)與物流業(yè)的耦合協(xié)調(diào)且作用效果顯著強于單個影響因素。最后基于上述觀點提出相應(yīng)的建議對策，以期為促進(jìn)華東地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展提供參考借鑒。

[關(guān)鍵詞]制造業(yè);物流業(yè);耦合系統(tǒng)協(xié)調(diào)度;地理探測器;協(xié)調(diào)發(fā)展

一、 引言

制造業(yè)是國家綜合實力和國際競爭力的重要體現(xiàn)，決定著一個國家在經(jīng)濟(jì)全球化格局中的國際分工地位[1]。2009年全球金融危機爆發(fā)后我國正式實施“制造業(yè)與物流業(yè)聯(lián)動發(fā)展”工程，目的是推動主輔分離發(fā)展第三方物流，解決我國物流成本占GDP比重長期居高不下的問題，更好地促進(jìn)制造業(yè)轉(zhuǎn)型升級[2]。為實現(xiàn)我國由“制造大國”向“制造強國”的轉(zhuǎn)型，國務(wù)院于2015年6月成立了國家制造強國建設(shè)領(lǐng)導(dǎo)小組以統(tǒng)籌推進(jìn)制造強國戰(zhàn)略1。習(xí)近平總書記指出：“制造業(yè)是實體經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)，實體經(jīng)濟(jì)是我國發(fā)展的本錢，是構(gòu)筑未來發(fā)展戰(zhàn)略優(yōu)勢的重要支撐?！?“十四五”規(guī)劃也提出要“深入實施制造強國戰(zhàn)略”3，由此可見，制造業(yè)在當(dāng)前及未來我國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展中將長期居于重要地位[5]。

華東地區(qū)作為我國經(jīng)濟(jì)相對發(fā)達(dá)的地區(qū)，近二三十年已成為我國區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的標(biāo)桿[6]。盡管該區(qū)域的制造業(yè)與物流業(yè)均取得了快速發(fā)展，但部分地區(qū)的制造業(yè)相對低端、規(guī)模大而效率低、成本過分高昂，以及物流業(yè)服務(wù)質(zhì)量較低、效率有待提高等問題逐漸凸顯。因此制造業(yè)需要擺脫物流效率低且成本高的困境，同時物流業(yè)也需要制造業(yè)的強力帶動[7]，由此加強兩種產(chǎn)業(yè)的聯(lián)通互動并實現(xiàn)其協(xié)調(diào)發(fā)展成為突破當(dāng)前兩種產(chǎn)業(yè)各自發(fā)展瓶頸的重要突破口。實現(xiàn)制造業(yè)與物流業(yè)的“協(xié)調(diào)發(fā)展”，即在兩種產(chǎn)業(yè)相互關(guān)聯(lián)的基礎(chǔ)上推進(jìn)倉儲、配送、運輸、生產(chǎn)制造等環(huán)節(jié)的合作協(xié)調(diào)，即借助制造業(yè)推動物流業(yè)轉(zhuǎn)型升級同時通過提升物流服務(wù)質(zhì)量輔助制造業(yè)降本提質(zhì)，并最終實現(xiàn)兩種產(chǎn)業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展、融合發(fā)展。因此從實證分析角度探究華東地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展水平，進(jìn)而深入剖析影響兩種產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的影響因素及其相互作用，并據(jù)此提出相應(yīng)的建議對策，具有重要的現(xiàn)實意義。

二、 文獻(xiàn)綜述

制造業(yè)與物流業(yè)的聯(lián)動發(fā)展是順應(yīng)時代潮流的必然趨勢，對于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級具有重要意義[5]。目前學(xué)界對制造業(yè)與物流業(yè)之間的關(guān)系研究較多，主要包括以下幾方面：

一是制造業(yè)與物流業(yè)之間的關(guān)系研究。Hui認(rèn)為制造業(yè)與物流業(yè)是人類物質(zhì)生活的兩大支柱，它們的關(guān)系隨著社會的發(fā)展不斷變化并在當(dāng)前的供應(yīng)鏈整合階段形成了合作伙伴關(guān)系[6]。Rehman等認(rèn)為制造業(yè)與物流業(yè)的產(chǎn)業(yè)鏈接實質(zhì)上是供應(yīng)鏈的整合過程，包括了由物流業(yè)主導(dǎo)的物流鏈和制造業(yè)主導(dǎo)的供應(yīng)鏈[7]。莊品珽、俞義指出制造業(yè)與物流業(yè)的產(chǎn)業(yè)關(guān)系實際上是兩大產(chǎn)業(yè)在供求方面的相互依存關(guān)系[8-9]，孫金秀等指出為獲取外部規(guī)模經(jīng)濟(jì)、深化產(chǎn)業(yè)分工、實現(xiàn)互動創(chuàng)新共同促使制造業(yè)與物流業(yè)由依存關(guān)系向協(xié)同關(guān)系發(fā)展[10]。

二是制造業(yè)與物流業(yè)協(xié)同程度的實證研究。余沛、弓憲文、蘇濤永等利用耦合協(xié)調(diào)度模型分別測算了河南省、重慶市及我國制造業(yè)與物流業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展水平[11-13]，此外董千里等和趙曉敏等則利用與耦合協(xié)調(diào)度模型類似的復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度模型分別測算了陜西省和上海市制造業(yè)與物流業(yè)的復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度[14-15]。盡管“耦合系統(tǒng)協(xié)調(diào)度”與“復(fù)合系統(tǒng)協(xié)同度”稱謂不同，但其基本內(nèi)涵是一致的，都是表征系統(tǒng)之間或系統(tǒng)組成要素之間在發(fā)展演化過程中彼此和諧一致的指標(biāo)[16]。制造業(yè)與物流業(yè)都具有層次結(jié)構(gòu)的模糊性和動態(tài)變化的隨機性以及指標(biāo)數(shù)據(jù)的不確定性，十分符合灰色理論[17]，因此王珍珍、沙穎、聶興信等利用灰色關(guān)聯(lián)度模型分別測算了我國、吉林省及西寧市在不同時期制造業(yè)與物流業(yè)的產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)度[17-19]。

三是對制造業(yè)與物流業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的影響因素研究。目前有關(guān)該領(lǐng)域的研究成果比較稀缺，具有代表性的有：董千里等對陜西省制造業(yè)與物流業(yè)的協(xié)調(diào)度研究中，結(jié)合實證分析結(jié)果指出自然資源稟賦與產(chǎn)業(yè)集聚對兩種產(chǎn)業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展具有影響[14]。李根在對我國制造業(yè)與物流業(yè)的協(xié)同發(fā)展做實證研究的基礎(chǔ)上，指出經(jīng)濟(jì)條件、基礎(chǔ)設(shè)施和行業(yè)分布等是制約各地制造業(yè)與物流業(yè)協(xié)同發(fā)展的重要因素[4]。弓憲文在分析我國制造業(yè)與物流業(yè)的協(xié)調(diào)演化時，針對協(xié)調(diào)度結(jié)果指出2008年國際金融危機及此后國家陸續(xù)出臺的“裝備制造業(yè)三年振興規(guī)劃”等政策對兩種產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要影響[12]。

綜上所述，盡管目前有關(guān)制造業(yè)與物流業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的研究成果比較豐富，但仍存在以下幾點不足：第一，研究地域主要圍繞全國或省域展開，涉及多省份區(qū)域的制造業(yè)與物流業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的研究成果相對稀缺，專門針對華東地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的研究成果更為少見。第二，多數(shù)研究成果都以產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)度的測度為研究重心，涉及兩種產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展影響因素的實證研究十分稀缺。第三，目前對于產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展影響因素的實證方法多采用各類回歸分析展開，但回歸分析存在自身局限性。一是選取影響因素作為自變量時需極力避免共線性問題，使部分影響因素不能同時選取;二是通常借助兩個自變量的乘積項識別它們的交互作用，但事實上它們不一定是相乘關(guān)系還可能是相加、非線性增強、非線性減弱等關(guān)系類型[20]。地理探測器模型是近年來地理學(xué)研究中逐漸興起的新型研究方法，這種方法不需要線性假設(shè)且具有明確的物理含義，可以避免多解釋變量間共線性帶來的估計誤差且能夠探究自變量對因變量的交互作用。為此本文以華東地區(qū)為例，運用耦合系統(tǒng)協(xié)調(diào)度模型測算2010—2019年華東地區(qū)六省一市制造業(yè)與物流業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展水平，在此基礎(chǔ)上借助地理探測器模型識別對華東地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)的協(xié)同發(fā)展具有重要影響的關(guān)鍵因素，最后結(jié)合實證分析結(jié)果提出具有針對性的建議對策，以期為推動華東地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展提供有益參考。6F32320A-9C76-4A8B-8131-037E164E354B

三、 研究設(shè)計

1. 指標(biāo)體系的構(gòu)建

本文的研究重點分為兩部分，一是測度華東地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展水平，二是檢測華東地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的影響因素。為此需選取合適指標(biāo)分別構(gòu)建制造業(yè)與物流業(yè)協(xié)調(diào)度評價指標(biāo)體系及影響因素指標(biāo)體系，通過梳理相關(guān)文獻(xiàn)參考現(xiàn)有研究成果，將選定的評價指標(biāo)整理成表1和表2。

2. 研究方法

（1）耦合系統(tǒng)協(xié)調(diào)度模型

制造業(yè)與物流業(yè)相互影響并共同構(gòu)成耦合系統(tǒng)，計算該耦合系統(tǒng)的協(xié)調(diào)度需先計算兩種產(chǎn)業(yè)子系統(tǒng)的綜合評價值，進(jìn)而求得耦合度，最后計算協(xié)調(diào)度。具體步驟如下：

第一步計算制造業(yè)與物流業(yè)的綜合評價值。若以[Ui]（i=1，2）分別表示制造業(yè)與物流業(yè)兩個子系統(tǒng)，[uij]（i=1，2;[j=1，2，…，n）]表示兩種產(chǎn)業(yè)子系統(tǒng)內(nèi)[n]個評價指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，則子系統(tǒng)的綜合評價值計算公式為：

[Ui=j=1nλijuij]? （1）

上式中[λij]是第[i（i=1，2）]個子系統(tǒng)內(nèi)第[j（j=1，2，…，n）]個評價指標(biāo)的權(quán)重值。為消除不同單位量綱對計算結(jié)果的影響，需對各指標(biāo)原始數(shù)據(jù)作標(biāo)準(zhǔn)化處理。常用的數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化方法有均值法、極值法、比例法等，不同方法也會對計算結(jié)果造成影響。均值法會使標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)偏大，造成的結(jié)果將是產(chǎn)業(yè)綜合評價值的最大值超過1;極值法的話則會出現(xiàn)0值，雖然也有不少學(xué)者在此基礎(chǔ)上賦予標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)一個平移幅度使其避免出現(xiàn)0值，但平移幅度的取值又過于主觀。因此本文采用比例法，既使標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)介于0到1之間又有效避免了0值的出現(xiàn)，公式如下：

[uij=xiji=1nxij]? ? ?（2）

上式中[xij]和[uij]分別表示第[i]個子系統(tǒng)第[j]個指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)和標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)，對于權(quán)重值[λij]的計算通常采用熵值法求得。指標(biāo)權(quán)重的不同將使產(chǎn)業(yè)綜合評價值不同，并影響后續(xù)的耦合度和協(xié)調(diào)度計算結(jié)果。為此本文采用熵值法求取指標(biāo)權(quán)重，以消除人為主觀因素的影響。這是一種客觀賦權(quán)方法，其基本步驟在此不做贅述。

第二步計算兩個子系統(tǒng)的耦合度，計算公式如下：

[C=2×U1×U2（U1+U2）212] （3）

上式中[U1]、[U2]分別表示制造業(yè)與物流業(yè)兩個子系統(tǒng)的綜合評價值，[C]為兩種產(chǎn)業(yè)子系統(tǒng)的耦合度。可知，[C∈0，1]。[C=0]表示子系統(tǒng)間無關(guān)聯(lián)且無序發(fā)展;[C∈（0，0.3]為低水平互動;[C∈（0.3，0.5]為頡頏階段;[C∈（0.5，0.8]為相互磨合階段;[C∈（0.8，1]為高水平互動階段[21]。

第三步計算兩個子系統(tǒng)的協(xié)調(diào)度。耦合度[C]雖能反映兩個子系統(tǒng)間的耦合作用強度，但難以反映它們之間互動的整體功效和協(xié)調(diào)效應(yīng)。耦合度主要衡量兩個系統(tǒng)之間的聯(lián)動程度，協(xié)調(diào)度主要衡量兩個系統(tǒng)之間相互促進(jìn)良性互動的水平[22]。在此構(gòu)建制造業(yè)與物流業(yè)兩個子系統(tǒng)的耦合系統(tǒng)協(xié)調(diào)度模型，計算公式如下：

[T=aU1+bU2 D=C×T? ? ] （4）

上式中[D]為協(xié)調(diào)度，[C]為耦合度，[T]為綜合協(xié)調(diào)指數(shù)，[a]和[b]分別為制造業(yè)和物流業(yè)綜合評價值[U1]和[U2]的待定系數(shù)，代表它們在協(xié)調(diào)發(fā)展過程中各自所處的地位和作用。部分學(xué)者認(rèn)為制造業(yè)在國民經(jīng)濟(jì)中的地位和貢獻(xiàn)高于物流業(yè)，因此[a]應(yīng)大于[b]。在此借鑒弓憲文等的處理方法設(shè)定為[a=0.6]、[b=0.4][21]。對于兩種產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的等級標(biāo)準(zhǔn)，在此借鑒余沛的耦合協(xié)調(diào)度評價標(biāo)準(zhǔn)[11]。不同學(xué)者的評判標(biāo)準(zhǔn)存在差異且具有一定的主觀性，但就現(xiàn)有研究來看多數(shù)學(xué)者以數(shù)值0.5作為失調(diào)與協(xié)調(diào)的分界線，本文仍采用此方法。具體標(biāo)準(zhǔn)如表3所示：

（2）地理探測器模型

地理探測器是王勁峰等提出的探測空間分異性并揭示其背后驅(qū)動力的一種統(tǒng)計學(xué)方法，最初用于測度環(huán)境因素對地方疾病的影響程度[20]。該模型擅長自變量為類型變量、因變量為數(shù)值變量的分析且假設(shè)條件較少，故在諸多學(xué)科中被廣泛運用[23]。其基本思想是：研究對象存在于特定的空間位置上，影響其演變的因素在空間上也具有一定的差異性，若這一因素與研究對象的變化在空間上具有顯著的一致性，則說明這一因素對研究對象空間差異的形成演化具有重要意義[24]。為進(jìn)一步探究制造業(yè)與物流業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的驅(qū)動力并識別其主要影響因素，本文采用地理探測器模型中的因子探測和交互作用探測分別檢測兩種產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的影響因素及其交互作用。因子探測用[q]值來度量自變量對因變量分異的解釋力，公式如下：

[q=1-h=1LNhσ2hNσ2]? （5）

式中：[h=1，…，L]表示自變量分為[L]層，[N]為樣本總數(shù);[σ2h]為層[h]的方差，[σ2]為總方差;[q]為解釋力，值域為[0，1]且數(shù)值越大表明自變量對因變量的解釋力越強。

交互作用探測用于識別兩個自變量交互作用時對因變量的解釋力是增強作用、減弱作用抑或是獨立作用。兩個自變量對因變量交互作用的類型如表4所示[20]。

四、 實證分析

本文以華東地區(qū)為研究對象，相關(guān)省市包括上海市、江蘇省、浙江省、安徽省、福建省、江西省和山東省。在測算華東地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展水平并檢驗其影響因素的過程中，為確保統(tǒng)計口徑的一致性，所有指標(biāo)數(shù)據(jù)均來源于國家統(tǒng)計局官網(wǎng)，研究時域確定為2010—2019年。對物流業(yè)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的處理參照前人研究成果，以交通運輸、倉儲及郵政業(yè)數(shù)據(jù)代替[25]。

1. 協(xié)調(diào)度測度結(jié)果

制造業(yè)與物流業(yè)各成體系，它們相互作用并逐漸演化成一個更加復(fù)雜的耦合協(xié)調(diào)巨系統(tǒng)。制造業(yè)與物流業(yè)分別作為該巨系統(tǒng)下的內(nèi)部子系統(tǒng)，其各自發(fā)展水平需借助子系統(tǒng)綜合評價值來衡量。首先利用公式（2）對各指標(biāo)數(shù)據(jù)作標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后利用熵值法求得各指標(biāo)對應(yīng)的權(quán)重值，將結(jié)果整理后得到表5。指標(biāo)權(quán)重反映了該指標(biāo)在整個評價指標(biāo)體系中的地位和作用，權(quán)重越大表明該指標(biāo)越重要。由表5可知，華東地區(qū)六省一市中制造業(yè)與物流業(yè)子系統(tǒng)評價指標(biāo)體系中的重要指標(biāo)存在明顯差異。以制造業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員平均工資（元）為例，該指標(biāo)在上海市、江蘇省、浙江省、福建省和山東省的制造業(yè)評價指標(biāo)體系中權(quán)重最大，但在安徽省和江西省的制造業(yè)評價指標(biāo)體系中權(quán)重最大的指標(biāo)則是規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)總計（億元）。同樣物流業(yè)增加值（億元）在上海市、浙江省、安徽省、江西省和山東省的物流業(yè)評價指標(biāo)體系中占據(jù)最大權(quán)重，而在江蘇省和福建省物流業(yè)評價指標(biāo)體系中權(quán)重最大的指標(biāo)分別是物流業(yè)城鎮(zhèn)單位就業(yè)人員（萬人）和貨物周轉(zhuǎn)量（億噸公里）。這反映出華東地區(qū)各省市擁有不同的資源稟賦，因此從業(yè)人員的薪資水平、工業(yè)企業(yè)資產(chǎn)規(guī)模、物流業(yè)從業(yè)人員規(guī)模、物流業(yè)活躍度等因素在各地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)發(fā)展過程中發(fā)揮作用的影響程度也不盡相同。6F32320A-9C76-4A8B-8131-037E164E354B

在獲得了各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)及對應(yīng)的權(quán)重值后，利用公式（1）可求得各地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)的綜合評價值，將結(jié)果整理后得到表6。表6中“變化”一列為某地區(qū)制造業(yè)或物流業(yè)2019年數(shù)據(jù)與2010年數(shù)據(jù)之差，該值為正表示2019年相比2010年產(chǎn)業(yè)發(fā)展更加良好有序，反之則有所衰退。根據(jù)表6，華東地區(qū)六省一市的制造業(yè)綜合評價值與物流業(yè)綜合評價值在2010—2019年間呈整體上升趨勢。就制造業(yè)綜合評價值的變化情況來看，增量最大的是福建省，該值由2010年的0.060提升至2019年的0.148，之后依次是江西省、浙江省、安徽省、江蘇省、上海市和山東省。就物流業(yè)綜合評價值的變化情況來看，六省一市均有不同程度的增加，按增量由大到小排列依次是福建省、浙江省、江西省、上海市、安徽省、江蘇省和山東省。不難發(fā)現(xiàn)，2010—2019年間福建省、江西省和浙江省的制造業(yè)綜合評價值與物流業(yè)綜合評價值均有大幅提升，說明這3個省份的制造業(yè)與物流業(yè)均取得了較快發(fā)展，兩種產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)度可能較高。在制造業(yè)綜合評價值增量排名中其余地區(qū)的排名依次是安徽省、江蘇省、上海市和山東省，在物流業(yè)綜合評價值增量排名中則依次是上海市、安徽省、江蘇省和山東省。這說明各地資源稟賦不同，制造業(yè)與物流業(yè)在各地的發(fā)展速度和發(fā)展?fàn)顩r存在差異。根據(jù)表6可進(jìn)一步計算六省一市制造業(yè)綜合評價值與物流業(yè)綜合評價值的當(dāng)年差值及差值的各年均值，繪制成圖1。由圖1可知，2010年華東各省市制造業(yè)綜合評價值與物流業(yè)綜合評價值的差值均為負(fù)數(shù)，換言之制造業(yè)綜合評價值均小于對應(yīng)的物流業(yè)綜合評價值，說明此時制造業(yè)發(fā)展相對滯后于物流業(yè)發(fā)展。自2013年開始出現(xiàn)多個地區(qū)兩種產(chǎn)業(yè)綜合評價值的差值為正數(shù)，至2019年除了上海市和山東省的制造業(yè)仍滯后于當(dāng)?shù)氐奈锪鳂I(yè)外，其余地區(qū)的制造業(yè)發(fā)展均領(lǐng)先于物流業(yè)。這種領(lǐng)先是一種動態(tài)的、暫時的領(lǐng)先，會受到產(chǎn)業(yè)內(nèi)部及外部環(huán)境等諸多因素的影響。整體來看，制造業(yè)發(fā)展強于物流業(yè)發(fā)展的地區(qū)，在兩種產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展過程中制造業(yè)居于主導(dǎo)地位，產(chǎn)業(yè)協(xié)同主要依靠制造業(yè)對物流業(yè)的帶動效應(yīng);物流業(yè)發(fā)展強于制造業(yè)發(fā)展的地區(qū)，在兩種產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展過程中物流業(yè)居于主導(dǎo)地位，產(chǎn)業(yè)協(xié)同主要依靠物流業(yè)的推動作用。再觀察均值的變化情況可知，該值經(jīng)歷了先上升后下降再上升的變化趨勢，2010—2014年為負(fù)數(shù)，2015—2019年為正數(shù)，這種變化也說明在制造業(yè)與物流業(yè)互動協(xié)同過程中制造業(yè)的地位和作用不斷上升。

在已求得制造業(yè)與物流業(yè)綜合評價值的情況下，根據(jù)公式（4）可計算兩種產(chǎn)業(yè)子系統(tǒng)的耦合度，將結(jié)果整理后得到表7。由表可知，2010—2019年華東地區(qū)六省一市制造業(yè)與物流業(yè)子系統(tǒng)的耦合度都十分接近1。觀察后發(fā)現(xiàn)耦合度的最大值是2017年上海市制造業(yè)與物流業(yè)的耦合度0.999999595，最小值則是2010年江西省制造業(yè)與物流業(yè)的耦合度0.992232997，其余地區(qū)的兩種產(chǎn)業(yè)耦合度處于最大值與最小值之間。盡管耦合度結(jié)果顯示華東地區(qū)六省一市的制造業(yè)與物流業(yè)在2010—2019年間已處于高水平互動階段，即兩種產(chǎn)業(yè)的相互依賴性很強，但產(chǎn)業(yè)間的良性互動、相互促進(jìn)效果需借助協(xié)調(diào)度結(jié)果衡量。

根據(jù)表7中的耦合度進(jìn)一步計算各地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)的綜合協(xié)調(diào)指數(shù)，并最終求得兩種產(chǎn)業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度，將協(xié)調(diào)度計算結(jié)果整理成表8。由表8可知：第一，2010—2019年間華東地區(qū)六省一市制造業(yè)與物流業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展水平仍然較低。各地的耦合協(xié)調(diào)度處于0.2450～0.3800之間，根據(jù)余沛等的耦合協(xié)調(diào)度評價標(biāo)準(zhǔn)[11]，該水平僅為基本失調(diào)（0.2<[D]≤0.3）與輕微失調(diào)（0.3<[D]≤0.4）;第二，2010—2019年間華東地區(qū)六省一市制造業(yè)與物流業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度均有提升。其中提升最快的是福建省，兩種產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)度由2010年的0.2469增長到2019年的0.3800，漲幅高達(dá)53.91%。提升最少的是山東省，兩種產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)度由2010年的0.2753增長到2019年的0.3327，漲幅僅為20.85%。2010年華東地區(qū)六省一市的制造業(yè)與物流業(yè)均處于基本失調(diào)水平，至2019年六省一市的制造業(yè)與物流業(yè)均處于輕微失調(diào)水平，反映出各地的兩種產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)程度緩慢提升。第三，2010—2019年間華東地區(qū)六省一市制造業(yè)與物流業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展水平存在顯著差異且呈現(xiàn)出動態(tài)的波動變化。按照表8中制造業(yè)與物流業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度數(shù)值由大到小對華東地區(qū)六省一市進(jìn)行排名，2010年兩種產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)水平最高的是上海市，2011年和2012年兩種產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)水平最高的是山東省，2013年和2014年兩種產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)水平最高的是江蘇省，2015年和2016年排在首位的是江西省，2017年、2018年和2019年則是福建省的兩種產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)水平最高。利用協(xié)調(diào)度年度均值繪制圖2，圖2可直觀反映2010—2019年間華東地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展水平呈逐年緩慢遞增趨勢。

2. 影響因素測度結(jié)果

地理探測器能探測某因子（X）在多大程度上解釋屬性（Y）的空間分異性，但不能判別影響方向。為此借鑒潘方杰等的做法，在進(jìn)行地理探測器分析之前先進(jìn)行相關(guān)性分析[26]。通過相關(guān)系數(shù)的計算，以此判斷所選取的5個影響因素指標(biāo)是否與華東地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度存在相關(guān)關(guān)系以及各影響因素的影響方向。借助SPSS22.0軟件進(jìn)行 Pearson相關(guān)分析，計算結(jié)果見表9。由表9可知，兩種產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)度與初步確定的各影響因素之間均存在顯著的正相關(guān)性，說明地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等影響因素對制造業(yè)與物流業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展具有正向影響作用。其中相關(guān)系數(shù)最高的是互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展水平，說明信息化建設(shè)對制造業(yè)與物流業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展具有重要推動作用。為進(jìn)一步檢測影響因素對兩種產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)度的影響作用及它們之間的交互作用類型，在此基礎(chǔ)上利用地理探測器模型作深入分析。鑒于地理探測器模型適用于因變量為數(shù)值型變量、自變量為類型變量的分析，在此借鑒黃小剛等和樊涵等的做法[27-28]，利用SPSS22.0軟件“可視化分箱”功能中的“等百分位”分類法對選定的影響因素指標(biāo)數(shù)據(jù)作離散化處理。參考多數(shù)研究成果將自變量通常分為5類的做法，將每個影響因素變量按其數(shù)據(jù)大小根據(jù)等百分位分類法也分成1—5的5類數(shù)字，之后利用地理探測器模型以2010—2019年華東地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度為因變量，經(jīng)離散化處理后的各影響因素指標(biāo)數(shù)據(jù)為自變量作因子探測分析，將結(jié)果整理后得到表10。6F32320A-9C76-4A8B-8131-037E164E354B

根據(jù)表10中的因子探測結(jié)果，5個影響因素的[P]值均小于0.01，表明各影響因素均通過了1%的顯著性檢驗，對華東地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)協(xié)調(diào)互動的影響作用十分顯著。按照[q]統(tǒng)計量所反映的自變量對因變量分異性的解釋程度，各影響因素中對兩種產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展影響最大的是網(wǎng)絡(luò)信息化水平，這與相關(guān)性分析結(jié)果中網(wǎng)絡(luò)信息化水平與兩種產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)度的相關(guān)系數(shù)最大的情況完全吻合;其次是城鎮(zhèn)化水平，之后依次是地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)合理性和地區(qū)創(chuàng)新能力。該結(jié)果表明2010—2019年間網(wǎng)絡(luò)信息化建設(shè)是推動華東地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的關(guān)鍵驅(qū)動力，這可能是因為以互聯(lián)網(wǎng)為代表的現(xiàn)代信息技術(shù)特別是以互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)為依托的物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計算和人工智能等技術(shù)，在推動制造業(yè)與物流業(yè)轉(zhuǎn)型升級及實現(xiàn)兩種產(chǎn)業(yè)互動融合的過程中發(fā)揮了重要作用。此外城鎮(zhèn)化水平對兩種產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)度的影響僅次于網(wǎng)絡(luò)信息化水平，可能是因為城鎮(zhèn)化水平的不斷提升促使居民消費水平大幅提升，從而有效刺激了市場需求，為制造業(yè)及物流業(yè)的發(fā)展擴(kuò)大了市場牽引力。另外經(jīng)濟(jì)發(fā)展及第三產(chǎn)業(yè)在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展中地位的不斷提升，對制造業(yè)與物流業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展也起到了一定的促進(jìn)作用。尤其是近年來各地積極響應(yīng)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革的號召，紛紛去產(chǎn)能、調(diào)結(jié)構(gòu)，使得經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)不斷優(yōu)化。此舉既有利于推動傳統(tǒng)制造業(yè)向現(xiàn)代集約型高效率的產(chǎn)業(yè)發(fā)展模式轉(zhuǎn)變，也有利于加快物流業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。[5]個影響因素中地區(qū)創(chuàng)新能力對兩種產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)度的影響作用最薄弱，既說明技術(shù)創(chuàng)新已經(jīng)對助推制造業(yè)與物流業(yè)的轉(zhuǎn)型升級和協(xié)調(diào)發(fā)展發(fā)揮作用，又反映出當(dāng)前華東地區(qū)的技術(shù)創(chuàng)新能力整體還不強、尚有較大提升空間。

地理探測器模型不僅提供了因子探測分析還提供了各因子的交互作用分析，將結(jié)果整理后得到表[11]。由表11可知：（1）5個影響因素兩兩交互作用下的因子探測力均大于兩個因素中單個因素對兩種產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)的探測力結(jié)果。以地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為例，該指標(biāo)單獨發(fā)揮作用時對兩種產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)度的探測力為0.3009，而該指標(biāo)與其余4個指標(biāo)中任何一個交互作用時的因子探測力均大于0.3009，其余指標(biāo)間的交互作用也是如此。（2）5個影響因素交互作用下的因子探測力大小各異，其中地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)合理性交互作用時對制造業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)度的解釋力最強，高達(dá)0.7162，地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與地區(qū)創(chuàng)新能力交互作用時對兩種產(chǎn)業(yè)耦合協(xié)調(diào)的解釋力最弱，為0.4247，但也高于地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平或地區(qū)創(chuàng)新能力單個指標(biāo)時對兩種產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)度的解釋力。（3）5個影響因素間的交互作用包括兩類，分別是非線性增強與雙因子增強。以地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)合理性的交互作用為例，它們交互后的解釋力為0.7162，高于地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的解釋力（0.3009）與地區(qū)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)合理性的解釋力（0.3007）之和，即為“1+1>2”現(xiàn)象，又稱非線性增強現(xiàn)象。其余指標(biāo)間的交互作用均屬于“弱[+]弱[>]強”現(xiàn)象，即兩個影響因素交互作用后的因子探測力小于它們單獨作用時各自的因子探測力之和但大于其中最大的因子探測力，又稱雙因子增強現(xiàn)象。這說明華東地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)的耦合協(xié)調(diào)受到諸多因素共同制約且存在“木桶效應(yīng)”，單一因子影響力不高但能影響兩種產(chǎn)業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展水平且兩兩交互后影響程度明顯增強[23]。

五、 結(jié)論與建議

1. 結(jié)論

本文為探究華東地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展水平及影響因素，首先利用耦合系統(tǒng)協(xié)調(diào)度模型測算2010—2019年該區(qū)域六省一市制造業(yè)與物流業(yè)的耦合協(xié)調(diào)度，結(jié)果表明：第一，該時域內(nèi)華東地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展水平仍然較低，目前正處于輕微失調(diào)狀態(tài);第二，該時域內(nèi)華東地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展水平均有不同程度的提升，其中福建省和山東省分別成為兩種產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)水平提升幅度最大和最小的省份;第三，該時域內(nèi)華東地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展水平呈現(xiàn)出動態(tài)的波動變化，其中上海市、山東省、江蘇省均在不同時期做過華東地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的“領(lǐng)頭羊”。在分析了該地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展水平的基礎(chǔ)上，利用地理探測器模型檢測兩種產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的影響因素。結(jié)果表明：第一，網(wǎng)絡(luò)信息化水平成為2010—2019年間華東地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展的主要驅(qū)動力;第二，其余諸因素如地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)合理性、城鎮(zhèn)化水平及地區(qū)創(chuàng)新能力對制造業(yè)與物流業(yè)的耦合協(xié)調(diào)也具有顯著影響;第三，各影響因素間的兩兩交互作用包括雙因子增強和非線性增強，對制造業(yè)與物流業(yè)耦合協(xié)調(diào)的作用效果均顯著強于單個影響因素。

2. 建議

制造業(yè)作為國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的命脈產(chǎn)業(yè)，提升制造業(yè)競爭力水平不僅關(guān)系到國計民生，更關(guān)系到“制造強國”戰(zhàn)略的順利實施。物流業(yè)作為第三產(chǎn)業(yè)的重要組成部分，具有生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的本質(zhì)屬性。因此增強制造業(yè)與物流業(yè)的聯(lián)通互動、深化產(chǎn)業(yè)間的分工合作、推動兩種產(chǎn)業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展，既有助于提升制造業(yè)競爭力又能推動物流業(yè)的轉(zhuǎn)型升級。制造業(yè)與物流業(yè)在華東地區(qū)社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展中占有重要地位，為推動該區(qū)域制造業(yè)與物流業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展本文提出以下建議對策：

第一，深化制造業(yè)的供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，使其向高端制造業(yè)發(fā)展，特別是要加強現(xiàn)代裝備制造業(yè)的發(fā)展。目前制造業(yè)與物流業(yè)相互影響的過程中，制造業(yè)對物流業(yè)的帶動作用仍大于物流業(yè)對制造業(yè)的推動作用。因此推動兩種產(chǎn)業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展，應(yīng)進(jìn)一步強化制造業(yè)對物流業(yè)的帶動效應(yīng)。第二，推進(jìn)物流業(yè)的更新?lián)Q代與產(chǎn)業(yè)升級，深化與現(xiàn)代制造業(yè)的融合發(fā)展。進(jìn)一步強化分工與合作的基礎(chǔ)上，借助先進(jìn)的裝備制造業(yè)實現(xiàn)物流業(yè)的更新?lián)Q代，利用新型高效的物流設(shè)施設(shè)備加快產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級。第三，把握關(guān)鍵驅(qū)動力及重要影響因素，從產(chǎn)業(yè)外部實施一攬子工程。其中提升網(wǎng)絡(luò)信息化水平是實現(xiàn)兩種產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)共生的關(guān)鍵因素，此外推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革以優(yōu)化區(qū)域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，推進(jìn)新農(nóng)村建設(shè)以提升城鎮(zhèn)化水平，增強區(qū)域創(chuàng)新能力以創(chuàng)新帶動產(chǎn)業(yè)發(fā)展等均對華東地區(qū)制造業(yè)與物流業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展具有促進(jìn)作用。6F32320A-9C76-4A8B-8131-037E164E354B

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基金項目：吉林省社科基金項目“吉林省智慧物流信息平臺體系構(gòu)建研究”（項目編號：2020C054）;吉林省教育廳項目“吉林省傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)升級技術(shù)路徑依賴評價及對策研究”（項目編號：JJKH20191229SK）;煙臺市社科基金項目“新舊動能轉(zhuǎn)換背景下煙臺市制造業(yè)與物流業(yè)的協(xié)調(diào)發(fā)展研究”（項目編號：YTSK2021-130）。

作者簡介：田強（1992-），男，碩士，煙臺南山學(xué)院商學(xué)院講師，主要研究方向為物流管理;劉巖（1979-），女，博士，長春大學(xué)管理學(xué)院教授，碩士生導(dǎo)師，主要研究方向為物流管理;李娜（1979-），女，博士，長春大學(xué)管理學(xué)院講師，主要研究方向為物流管理;高鴿（1987-），女，碩士，煙臺南山學(xué)院商學(xué)院講師，主要研究方向為物流經(jīng)濟(jì)。

（收稿日期：2021-07-17? 責(zé)任編輯：顧碧言）6F32320A-9C76-4A8B-8131-037E164E354B