电子商务与物流产业协同度研究
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[提要] 为有效评价电子商务与现代物流协同度，基于国内外发展现状，选择影响电子商务与物流发展因素的指标，搜集我国东部地区上海、江苏、浙江、安徽等地区相关数据，运用熵权和灰色关联组合分析方法，研究发现：2014～2017年安徽省电子商务与物流产业协同度呈U型浮动状态，电子商务与物流产业相互促进、相互发展，但与上海、江苏、浙江相比仍有较大的发展空间，进而对协同度评价结果提出对策建议。
关键词：电子商务;现代物流;灰色关联;协同度
基金项目：安徽省教育厅高校学科（专业）拔尖人才学术资助重点项目（gxbjZD2016117）;安徽省教育厅省级质量工程项目：“电子商务专业综合改革试点”（2015zy089）
中图分类号：F503 文献标识码：A
收录日期：2019年4月10日
一、引言
近年来，由于受到大数据、“互联网+”发展的影响，电子商务发展取得显著成效，为现代物流业创造了巨大的服务需求空间，电子商务与物流成为人们生活中不可或缺的两大元素。但是，目前我国现代物流产业发展速度较慢，不足以支撑和保障电子商务的发展，在一定程度上制约电子商务与物流产业的协同发展。因此，在加快产业转型升级，供给侧结构性改革下，研究电子商务与物流产业协同度问题势在必行。
二、文献回顾
目前，学者们对电子商务与物流产业协同度发展问题展开许多研究，沈颂东等从产业链视角出发，以协同学理论为支撑，采用聚类-灰色关联分析方法对快递与电子商务产业的协同度展开研究;杨路明等运用定量与定性相结合的方法，研究发现我国电子商务和现代物流的协同度均呈上升趋势，但电子商务与物流的复合协同度仍处于较低水平，并对协同发展存在的问题提出解决对策;梁雯等以2007～2016年全国面板数据为基础，构建电子商务与快递物流复合系统协同度模型，探析我国电子商务与快递物流子系统的协同度;曹允春等认为跨境电子商务迅猛发展的主要原因是与物流产业的深度融合，研究影响二者协同发展的制约因素，并提出相关对策;黄福华等以湖南省为例，归纳总结农村电商与农村物流发展现状和面临的主要问题，并提出湖南省农村电商与农村物流协同发展的解决对策;武中凯等根据哈尔滨铁路局物流实践情况，阐述铁路粮食电子商务物流与物流金融协同的运作流程，认为电子商务与物流融合发展是摆脱铁道物流经营困境的重要渠道;路静敏等认为制约鲜活农产品电子商务发展的原因是物流成本过高，指出物流协同可以在一定程度上降低鲜活农产品电子商务物流成本，提高物流运行效率。
目前，国内外对电子商务与物流产业协同度研究主要以全国面板数据为主，缺乏对区域性电子商务与物流产业融合的研究，且尚未形成统一的电子商务与物流产业协同评价指标体系。因此，本文以安徽省为研究对象，研究其电子商务与物流产业协同度，并计算我国东部上海、江苏、浙江等地区电子商务与物流产业的协同度与安徽省进行对比分析，从横向与纵向角度评价安徽省电子商务与物流产业发展协同度。利用熵权法，确定影响电子商务与物流产业相关因素的重要性程度，并运用灰色关联度法对电子商务与物流产业进行关联度分析，评价关联度结果，为进一步促进安徽电子商务与物流产业深度融合提供启示。
三、构建熵权-灰色关联度分析法协同度模型
本文运用熵权与灰色关联分析组合方法，以实现有效降低指标权重计算的模糊性与主观性的目标。熵权法是根据各指标的原始数据计算指标的客观权重。在协同度评价过程中，提供信息量大小决定了协同度评价的精度与可靠程度，当指标计算的熵值越小，反映出评价对象在该指标值上变动的程度越小，提供的有效信息越多，该指标权重越高，发挥的作用越关键。
灰色关联度法是将数据量小、信息贫乏的不确定性系统作为研究对象，挖掘出有限的已知数据中的价值信息。其基本思想：依据关联度对系统进行排序，关联度是表征两个系统间的不同因素间的关联性大小，它是运用灰色关联度模型定量测算系统各比较序列集与参考序列集曲线之间的联系的紧密程度。
利用熵权-灰色关联组合法评价协同度的步骤如下：
1、对原始数据做归一化处理，得到Pij：
2、计算指标熵值ej。
3、计算第j个指标信息熵的权重。公式如下：
4、确定反映电子商务与物流产业系统行为特征的参考序列和比较序列。设有m项评价方案，每种方案中可供参考的评价指标具有n项，对所有的评價指标数据进行归一化处理，经过处理后的数据为 x1，x2，…，xn。
5、计算电子商务与物流产业指标间的关联系数。计算关联系数公式如下：
其中，ρ称为分辨系数，ρ∈（0，1），一般取值0.5。
6、计算灰色加权关联度，建立关联序。计算公式为：
其中，ri越大，不同因素的关联性越强。
四、实证分析
（一）构建电子商务与现代物流协同评价指标。为有效评价电子商务与物流产业协同度，并考虑数据的科学性、可获取性、系统性等原则，本研究梳理国内外电子商务与物流产业协同发展的研究成果，选取2014～2017年安徽省相关数据进行纵向比较分析，同时还搜集上海、江苏、浙江相关数据进行横向对比分析。数据主要来源于2014～2017年《中国统计年鉴》、《中国互联网络发展状况统计报告》、2014～2017年安徽、上海、江苏、浙江等省份统计年鉴、邮政管理局、工业和信息化厅等，提出包含基础设施、经营规模、可持续发展能力等三个方面的内容，评价安徽省电子商务与物流产业的协同发展度。
（二）电子商务与物流产业协同度算例分析。2014～2017年安徽电子商务与物流产业各指标搜集的原始数据如表3、表4所示。 由于电子商务与现代物流各指标的单位不统一，对相关指标值做归一化处理，以提高协同度评价结果的科学性。结果如表6、表7所示。
计算电子商务与物流产业在t时刻的灰色关联系数。得到2014～2017年电子商务各指标与物流产业的物流就业人员指标的灰色关联系数。
运用归一化后的各指标数据与权重计算出电子商务指标与物流产业指标的关联协同度。2014～2017年电子商务指标与物流产业指标灰色协调关联度如表9所示。
为了更加客观、充分反映安徽省电子商务与物流产业协调发展程度，计算上海、江苏、浙江等三个城市的行业指标的灰色关联度，横向对比分析安徽电子商务与物流产业的协同度。
五、结论与分析
近年来，在大数据、“互联网+”广泛运用的背景下，电子商务与物流产业发展十分迅速，发展模式也越来越趋于稳定。本文从基础设施、经营规模、可持续发展能力等三个方面构建电子商务与物流产业协同度模型，应用熵权-灰色关联组合分析法进行实证分析，计算电子商务与物流产业评价指标的权重，并利用2014～2017年安徽、上海、江苏、浙江的行业数据进行对比分析。评价结果显示，2014～2017年安徽电子商务与物流产业的协同度从整体上呈现U型浮动状态，电子商务与物流产业相互促进、相互发展，但与上海、江苏、浙江相比，安徽2015～2016年电子商务与物流产业协同度相对较低，仍有较大的发展空间。
根据表9可以看出，安徽电子商务对物流产业各指标影响的程度在0.58～0.78，说明安徽电子商务对物流产业发展的推动作用较为强劲。安徽电子商务对物流产业的关联程度依次为：移动电话用户>电子商务交易额>固定互联网宽带接入用户>农村投递线路>网购用户使用率>电子商務投资额>电子商务交易额增长率。其中，X3（移动电话用户）、X4（电子商务交易额）、X1（固定互联网宽带接入用户）对物流产业发展水平影响程度相对较高，但是X7（电子商务投资额）与X6（电子商务交易额增长率）在一定程度上阻碍了物流产业的发展。安徽省物流产业对电子商务各指标影响的程度介于0.66和0.75之间，说明物流产业对电子商务发展起到强有力的促进作用。根据表9可以看出，安徽物流产业指标对电子商务发展的关联程度依次为：货运量>平均每一营业网点服务人口>物流业固定资产投资额>营业网点>沿海主要港口吞吐量>物流从业人员>物流业增加值>快递业务总量。其中，Y4（货运量）、Y2（平均每一营业网点服务人口）与Y7（物流业固定资产投资额）对电子商务发展影响巨大，而Y8（物流业增加值）和Y5（快递业务总量）则对电子商务发展影响相对较弱。
根据本文提供的电子商务与物流产业协同度评价结果，安徽省应优化配置电子商务与物流产业资源，完善电子商务与物流基础设施建设，加快推动电子商务与物流产业转型升级，加强电商物流人才深度融合培养建设，提高安徽电子商务与物流行业服务质量，促进产业经济结构调整，进一步使电子商务与物流产业融合发展。
主要参考文献：
[1]沈颂东，亢秀秋.大数据时代快递与电子商务产业链协同度研究[J].数量经济技术经济研究，2018.35（7）.
[2]杨路明，邓景瑞.中国电子商务和现代物流协同评价研究[J].学术探索，2018（9）.
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[5]黄福华，龚瑞风，蒋雪林.农村电商与农村物流协同发展模式研究——以湖南省为例[J].商业经济研究，2017（22）.
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