现代流通业与先进制造业协同性影响因素的灰色关联分析

（一）研究方法

本书使用灰色关联模型对现代流通业与先进制造业的协同性影响因素进行实证检验。

灰色关联模型理论认为，经济系统中各因素的发展变化态势越相似，即其几何形状越接近，则它们的关联程度越大。灰色关联模型从信息的非完备性和不确定性出发，研究和处理复杂系统内部的变化趋势和相互关系，这种方法可以较好地解决指标难以量化和统计的问题，排除人为因素带来的影响，使分析结果更加客观、准确。灰色关联模型的核心是计算关联度，关联度越大，说明各因素的关联性越大（孙金秀，2014）。灰色关联模型的具体分析步骤如下。

（1）确定参考序列和比较序列。

（2）对指标数据序列进行规范化处理，将原始数据转化为无量纲值，常用的处理方法有初值化转化和均值化转化。

（3）计算关联系数。

式中，ξi（k）为第i个方案第k个指标与第k个最优指标的关联系数；为参考序列；为比较序列；ρ为分辨系数，ρ∈[0　，1]，一般取值0.5。

（4）计算灰色关联度（ri）。灰色关联系数数值较多且较分散，不利于有效信息采集，一般对灰色关联系数求平均值，即

关联度越接近于1，说明关联性越强。根据经验，当0.85≤ri≤1时，说明关联非常密切，当0.6≤ri＜0.85时，说明关联性显著，当ri＜0.6时，说明关联度较小。

（二）变量说明

现代流通业与先进制造业的协同性是由物质资本、人力资本、技术资本、经济开放程度、政策、市场等因素决定。本书选取现代流通业与先进制造业静态协同性指数Cs（x，y）作为被解释变量。选取固定资产投资额增长率Z1（t）、铁路分布密度Z2（t）、公路分布密度Z3（t）代表物质资本影响因素；选取高等教育入学率Z4（t）、教育经费占GDP比重Z5（t）代表人力资本影响因素；选取R&D强度Z6（t）、人均R&D经费支出Z7（t）代表技术资本因素；选取外贸依存度Z8（t）、人均FDI Z9（t）代表经济开放度；选取人均财政支出Z10（t）代表政策因素；选取人口结构Z11（t）代表市场因素。

以上变量中，固定资产投资额增长率Z1（t）、研发强度Z6（t）、人均R&D经费支出Z7（t）数据来自前文分析，铁路分布密度Z2（t）、公路分布密度Z3（t）、高等教育入学率Z4（t）、教育经费占GDP比重Z5（t）、外贸依存度Z8（t）、人均FDI Z9（t）、人均财政支出Z10（t）、人口结构Z11（t）数据来自1991—2015年《中国统计年鉴》，经加工整理而得。

变量解释和描述性统计见表5-14和表5-15。

表5-14　现代流通业与先进制造业协同性影响因素指标解释

表5-15　各变量的描述性统计

（三）灰色关联度分析

本书利用GM软件来分析1992—2014年现代流通业与先进制造业静态协同性指数与各因素之间的灰色关联度。将现代流通业与先进制造业静态协同性指数作为参考序列，固定资产投资额增长率Z1（t）、铁路分布密度Z2（t）、公路分布密度Z3（t）、高等教育入学率Z4（t）、教育经费占GDP比重Z5（t）、R&D强度Z6（t）、人均R&D经费支出Z7（t）、外贸依存度Z8（t）、人均FDI Z9（t）、人均财政支出Z10（t）、人口结构Z11（t）作为比较序列。(www.xing528.com)

本书首先应用初值法对各影响因素变量进行无量纲化处理。每个变量的所有数据除以第一个数据，得到各变量的量化数据，将量化后的数据代入公式（5-1）和（5-2），分辨系数ρ取值0.5，得到现代流通业与先进制造业静态协同性指数与各因素之间的灰色关联度，见表5-16。

表5-16　现代流通业与先进制造业静态协同性指数与各因素之间的灰色关联度

续表

根据表5-16我们可知，1992—2014年现代流通业与先进制造业静态协同指数与固定资产投资额增长率Z1（t）、铁路分布密度Z2（t）、公路分布密度Z3（t）、高　等教育入学率Z4（t）、教育经费占GDP比重Z5（t）、R&D强度Z6（t）、人均R&D经费Z7（t）、外贸依存度Z8（t）、人均FDI Z9（t）、人均财政支出Z10（t）、人口结构Z11（t）的灰色关联度都大于0.6，说明现代流通业与先进制造业静态协同指数与物质资本、人力资本、技术资本、经济开放程度、政策、市场因素的关联性显著，也说明本书对现代流通业与先进制造业协同性的影响因素选择是合理的。

现代流通业与先进制造业静态协同指数与公路分布密度Z3（t）、教育经费占GDP比重Z5（t）、人均R&D经费支出Z7（t）的灰色关联度都大于0.85，说明现代流通业与先进制造业静态协同指数同这些因素关联性非常密切。

虽然现代流通业与先进制造业静态协同指数与所有因素的关联性显著，但是与各因素的灰色关联度存在一定差异。将现代流通业与先进制造业静态协同性指数与所有因素的灰色关联度按大小进行排序，就可以得到Z3（t）＞Z7（t）＞Z5（t）＞Z1（t）＞Z6（t）＞Z2（t）＞Z8（t）＞Z4（t）＞Z9（t）＞Z11（t）＞Z10（t）。对影响因素按关联度进行排序后发现，现代流通业与先进制造业协同性与公路分布密度Z3（t）关联最密切，其次是人均R&D经费支出Z7（t），再次是教育经费占GDP比重Z5（t），与人均财政支出Z10（t）的关联性最弱。

1.物质资本因素的影响

从表5-16可知，物质资本因素对现代流通业与先进制造业协同性有显著影响。固定资产投资额增长率与现代流通业和先进制造业静态协同性指数的灰色关联度为0.8434，关联显著；铁路分布密度与现代流通业和先进制造业静态协同性指数的灰色关联度为0.8376，关联显著；公路分布密度与现代流通业和先进制造业静态协同性指数的灰色关联度为0.8756，关联密切。固定资产投资是促进现代流通业与先进制造业协同发展的重要力量，而基础设施建设投资又是固定资产投资的主要支撑力量。增加固定资产投资，加大铁路、公路等基础设施建设，能够为现代流通业与先进制造业协同发展创造物质条件，有效增加社会总需求。固定资产投资的导向作用能优化产业结构，提高现代流通业与先进制造业协同效率。

2.人力资本因素的影响

由表5-16可知，人力资本因素对现代流通业与先进制造业静态协同性指数有显著影响。高等教育入学率与现代流通业和先进制造业静态协同性指数的灰色关联度为0.8363，关联显著；教育经费占GDP比重与现代流通业和先进制造业静态协同性指数的灰色关联度为0.8503，关联密切。这说明高等教育入学率、教育经费对现代流通业与先进制造业协同发展具有十分重要的作用。作为科学技术和人力资源的连接平台，高等教育是现代流通业与先进制造业协同发展的智力基础，为现代流通业与先进制造业的发展培养高素质劳动者、专门人才和创新人才。

3.技术资本因素的影响

由表5-16可知，技术资本因素对现代流通业与先进制造业协同性指数有显著影响。研发强度与现代流通业和先进制造业静态协同性指数的灰色关联度为0.8383，关联显著；人均R&D经费支出与现代流通业和先进制造业静态协同性指数的灰色关联度为0.8719，关联密切。因此，增加研发支出、提高人均R&D经费有利于促进现代流通业与先进制造业协同发展。我国流通业和制造业要改变传统低成本的竞争优势，向价值链高端跃进，只能靠创新驱动。在“互联网+”时代，电子商务、物联网、大数据、云计算等与工业化深度融合，我国流通业和制造业一定要依靠自主创新推动技术进步，从而抢占产业竞争制高点。

4.经济开放程度因素的影响

由表5-16可知，经济开放程度对现代流通业与先进制造业协同性指数有显著影响。外贸依存度与现代流通业和先进制造业静态协同性指数的灰色关联度为0.8372，关联显著；人均FDI与现代流通业和先进制造业静态协同性指数的灰色关联度为0.8173，关联显著。进入21世纪，国民经济重心向服务业领域专业转移的趋势日益明显，外商直接投资明显集中于服务业，零售、运输等行业利用外商直接投资的数量不断增加，规模不断扩大。经济开放程度的提高，一方面，带来了先进的营销方式和管理经验；另一方面，通过示范效应、竞争效应及技术溢出等，提升了现代流通业与先进制造业协同发展的经济效益。

5.政策因素的影响

由表5-16可知，政策因素对现代流通业与先进制造业协同性指数有显著影响。人均财政支出与现代流通业和先进制造业静态协同性指数的灰色关联度为0.7579，关联显著。政府通过财政拨款、税收减免等政策手段为现代流通业与先进制造业协同发展提供财力支持的同时，保证并优化了现代流通业与先进制造业协同发展的环境，为促进协同发展集聚后劲。

6.市场因素的影响

由表5-16可知，市场因素对现代流通业与先进制造业协同性指数有显著影响。人口结构，即14～64岁人口数占总人口数的比重与现代流通业和先进制造业静态协同性指数的灰色关联度为0.8018，关联显著。合理的人口结构意味着合理的劳动力结构和消费结构，可以为现代流通业与先进制造业协同发展提供充裕的劳动力资源。此外，消费规模的扩大和消费水平的提高为现代流通业与先进制造业协同发展提供了良好的市场环境。