宁波与上海物流业发展影响因素灰关联比较分析研究

物流需求因素物流需求因素反映了区域经济发展与区域物流发展之间关系的密切程度，根据指标对物流需求的影响和结合国内前沿研究的理论成果，因此，本文采用如下指标社会消费品零售总额外贸进出口总额，工业总产值，产业结构，地区生产总值以及全社会固定资产投资额。

社会消费品零售总额实际反映的是居民的消费能力，随着经济的不断发展，人民的消费水平逐渐提高，消费量的增长也直接导致了人们对物流需求的不断扩大，促进区域物流的发展。

外贸进出口总额直接反映了交通运输仓储以及邮政业的综合能力，并且，进出口贸易因素是影响物流需求的个重要因素。

国内外的贸易可以促进商品流通，其中离不开物流的支持，从而对物流需求产生了很大的影响。

宁波与上海物流业发展影响因素灰关联比较分析研究。

由于采用长时期的数据较困难，本文采用了年年的数据，对沪甬物流发展相关影响因素的灰关联进行计算初始数据见表和表。

表宁波物流相关影响因素原始数据资料来源宁波市统计年鉴年表上海物流相关影响因素数据城市物流相关影响因素年年年年年年物流相关行业增加值万元物流从业人员万人信息传输计算机服务和软件业万元公路里程公里集装箱吞吐量万港口货物吞吐量万吨货物运输量万吨产业结构地区生产总值亿元工业总产值万元社会消费品零售总额万元外贸进出口万美元全社会固定资产投资额亿元城市物流相关影响因素年年年年年年物流相关行业增加值亿元物流从业人员万人信息传输计算机服务和软件业万元公路里程公里集装箱吞吐量万港口货物吞吐量万吨货物运输量万吨产业结构地区生产总值亿元工业总产值亿元社会消费品零售总额亿元外贸进出口亿美元续表资料来源上海市统计年鉴年指标数据无量纲化在构造原始矩阵时，由于各数据序列的单位不统，在数值上相差较大，为了保证灰关联度计算的准确性，应对原始数据进行无量纲化处理，并使它们在数值上接近结果见表和表。

表宁波物流发展影响因素各指标的无量纲化表上海物流发展影响因素各指标的无量纲化全社会固定资产投资额亿元城市物流相关影响因素年年年年年年物流相关行业增加值万元物流从业人员万人信息传输计算机服务和软件业万元公路里程公里集装箱吞吐量万港口货物吞吐量万吨货物运输量万吨产业结构地区生产总值亿元工业总产值万元社会消费品零售总额万元外贸进出口万美元全社会固定资产投资额亿元城市物流相关影响因素年年年年年年物流相关行业增加值亿元物流从业人员万人信息传输计算机服务和软件业万元公路里程公里续表计算差值，该值为绝对值，它是各比较数列曲线上的每个点与参考数列曲线上的每个点的绝对差值结果如表和表。

表宁波差值表集装箱吞吐量万港口货物吞吐量万吨货物运输量万吨产业结构地区生产总值亿元工业总产值亿元社会消费品零售总额亿元外贸进出口亿美元全社会固定资产投资额亿元城市物流相关影响因素年年年年年年物流相关行业增加值亿元物流从业人员万人信息传输计算机服务和软件业万元公路里程公里集装箱吞吐量万港口货物吞吐量万吨货物运输量万吨产业结构地区生产总值亿元工业总产值亿元社会消费品零售总额亿元外贸进出口亿美元全社会固定资产投资额亿元表上海差值表确定和将第级最小差，记为。

将两级最大差，记为，把表的每影响因素指标差值进行排序，以得出最大值，记为，得出最小值，记为。

设为原始数据序列，其在序号上的观测值为则„，对原始数据序列进行初值化法计算，得到初值化矩阵求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ关联程度实质上为几何形状的差别程度。

因此差值大小可以作为关联程度的衡量尺度。

对于个参考数列有若干个比较数列„各比较数列与参考数列在各个时刻即曲线中的各点的关联系数即是ξ，其中ξ为分辨系数，。

为第级最小差。

为第级最大差。

各比较数列上的每个点和参考数列上的每个点的绝对差值记为。

求关联度由于关联系数是比较数列与参考数列在曲线中的各点的关联程度值，所以它的数不止个，并且信息过于分散不便于进行整体性比较。

因此有必要将曲线中的各点的关联系数集中为个值，即求其平均值，作为比较数列与参考数列间关联程度的数量表示，关联度公式如下，为的平均值对关联度排序因素间的关联程度，主要是用关联度的大小次序描述，而不仅仅是按照关联度的大小来描述。

将个子序列对同母序列的关联度按大小顺序排列起来，便组成了关联度次序，记为，它反映了对于母序列来说各子序列的优劣关系。

若，则称对于同母序列优于，记为李维国王耀球王静，。

甬沪区域物流的灰关联度计算本文数据全部来源于各年宁波市统计年鉴和上海市统计年鉴。

宁波与上海物流业发展影响因素灰关联比较分析研究。

表甬沪灰关联顺序表地区生产总值亿元工业总产值亿元社会消费品零售总额亿元外贸进出口亿美元全社会固定资产投资额亿元城市物流相关影响因素灰关联度宁波上海物流从业人员万人信息传输计算机服务和软件业万元公路里程公里集装箱吞吐量万港口货物吞吐量万吨货物运输量万吨产业结构地区生产总值亿元工业总产值亿元社会消费品零售总额亿元外贸进出口亿美元全社会固定资产投资额亿元影响因素甬灰关联度影响因素沪灰关联度结果分析宁波市物流发展相关影响因素灰关联度进行排序，灰关联序为产业结构物流从业人员社会消费品零售总额公路里程地区生产总值外贸进出口信息传输计算机服务和软件业集装箱吞吐量全社会固定资产投资额工业总产值港口货物吞吐量货物运输量。

上海市物流发展相关影响因素灰关联度进行排序，灰关联序为外贸进出口信息传输计算机服务和软件业集装箱吞吐量公路里程工业总产值全社会固定资产投资额地区生产总值物流从业人员港口货物吞吐量社会消费品零售总额产业结构货物运输量由此可见，产业结构物流从业人员以及社会消费品零售总额对宁波物流业的拉动力较大，其中，产业结构的灰关联值达到了，而港口货物吞吐量及货物运输量对其影响较小相较于上海，外贸进出口信息传输计算机服务和软件业以及集装箱吞吐量对其促进力最强，外贸进出口的灰关联值甚至达到了，而产业结构和货物运输量对其拉动力较小。

具体来看，各经济相关因素对宁波市区域物流业发展的影响反映出以下特征。

宁波产业结构不断优化，第产业迅速发展通过表，可以得出宁波的产业结构对物流业的发展拉动最大，其灰关联值达到，而港口货物吞吐量及货物运输量排位较末，特别是货物运输量，其灰关联值仅为，反映了宁波市物流业的发展已经不再处于单纯依靠物流量的增长来带动物流发展的时期了，而是进入依靠智力劳动和增值服务的发展带动阶段，物流从业人员的灰关联值也可以证明这点。

而上海的产业结构的排序与宁波大相径庭，其灰关联值仅为，但是通过综合其第产业相关指标，产业结构对其物流业发展的拉动力已经逐渐削弱，说明其产业结构已日趋成熟，发展的较为完善。

人民消费能力不断加强，拉动物流需求据有关部门统计，宁波社会消费品零售总额在年里累计增长了倍，而通过灰关联度排序表，也不难发现该指标对宁波物流业的推动力度之大，其灰关联度值达，表现了宁波居民的消费能力迅速增长，对于物流的需求也随之不断扩大，成为物流业发展的良好动力。

而相较于上海，其社会消费品零售总额对其物流业发展的拉动力并不明显，灰关联值仅为，但是其固定资产投资额指标为，方面反映了上海居民对房地产等固定资产的投资额度之大，从另方面说明了上海之类的大城市对外商港澳台的投资吸引力相较上宁波要大的多。

设为原始数据序列，其在序号上的观测值为则„，对原始数据序列进行初值化法计算，得到初值化矩阵求参考数列与比较数列的灰色关联系数ξ关联程度实质上为几何形状的差别程度。

因此差值大小可以作为关联程度的衡量尺度。

对于个参考数列有若干个比较数列„各比较数列与参考数列在各个时刻即曲线中的各点的关联系数即是ξ，其中ξ为分辨系数，。

为第级最小差。

为第级最大差。

各比较数列上的每个点和参考数列上的每个点的绝对差值记为。

求关联度由于关联系数是比较数列与参考数列在曲线中的各点的关联程度值，所以它的数不止个，并且信息过于分散不便于进行整体性比较。

因此有必要将曲线中的各点的关联系数集中为个值，即求其平均值，作为比较数列与参考数列间关联程度的数量表示，关联度公式如下，为的平均值对关联度排序因素间的关联程度，主要是用关联度的大小次序描述，而不仅仅是按照关联度的大小来描述。

将个子序列对同母序列的关联度按大小顺序排列起来，便组成了关联度次序，记为，它反映了对于母序列来说各子序列的优劣关系。

若，则称对于同母序列优于，记为李维国王耀球王静，。

甬沪区域物流的灰关联度计算本文数据全部来源于各年宁波市统计年鉴和上海市统计年鉴。

由于采用长时期的数据较困难，本文采用了年年的数据，对沪甬物流发展相关影响因素的灰关联进行计算初始数据见表和表。

表宁波物流相关影响因素原始数据资料来源宁波市统计年鉴年表上海物流相关影响因素数据城市物流相关影响因素年年年年年年物流相关行业增加值万元物流从业人员万人信息传输计算机服务和软件业万元公路里程公里集装箱吞吐量万港口货物吞吐量万吨货物运输量万吨产业结构地区生产总值亿元工业总产值万元社会消费品零售总额万元外贸进出口万美元全社会固定资产投资额亿元城市物流相关影响因素年年年年年年物流相关行业增加值亿元物流从业人员万人信息传输计算机服务和软件业万元公路里程公里集装箱吞吐量万港口货物吞吐量万吨货物运输量万吨产业结构地区生产总值亿元工业总产值亿元社会消费品零售总额亿元外贸进出口亿美元续表资料来源上海市统计年鉴年指标数据无量纲化在构造原始矩阵时，由于各数据序列的单位不统，在数值上相差较大，为了保证灰关联度计算的准确性，应对原始数据进行无量纲化处理，并使它们在数值上接近结果见表和表。

表宁波物流发展影响因素各指标的无量纲化表上海物流发展影响因素各指标的无量纲化全社会固定资产投资额亿元城市物流相关影响因素年年年年年年物流相关行业增加值万