基于灰色关联度分析的北海市港口物流与北海市经济发展关系研究

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　　摘 要：本文利用灰色关联度模型，选取经济影响因素、基础设施因素、人力资源因素、信息网络因素这四个因素来分析其与北海港货物吞吐量之间的关联度，旨在研究城市经济发展对港口物流活动的带动作用，为北海市“海洋强市”的发展目标提供一定的参考。
　　关键词：灰色关联度;港口物流;城市经济
　　一、引言
　　 “海洋强市”，是北海市“十三五”规划重要战略任务之一。在这一重要战略任务的推动下，北海市将大力提升港口枢纽纵深辐射功能，构建区域性立体综合交通网络，为“向海经济”新方向助力。自2016年开展“十三五”建设以来，截至2018年末，国内生产总值增加了15%，“向海经济”对城市经济发展的拉动作用是有目共睹的。另一方面，城市经济的发展又推动了海洋产业的不断向前。港口物流行业作为北海市“向海经济”新方向的重要重力点，伴随着经济的发展，也迎来了新机遇。但是，港口物流活动是一个复杂的系统，受多方面影响因素的影响。因此，本文选取了一定量的城市经济指标，旨在分析港口物流活动与城市经济发展各因素之间的相关性，研究城市经济发展对港口物流活动的带动作用，为北海市“海洋强市”的发展目标提供一定的参考。
　　二、北海市港口物流与城市经济发展关联度模型的建立
　　1.研究现状
　　灰色关联度分析是一种多因素统计分析的方法。简单来讲，就是在一个灰色系统中，我们通过关联度分析，可以了解其中某个我们所关注的某个项目受其他因素影响的强弱程度。
　　 港口物流活动是一个以港口城市为中心，以临港产业为基础，以信息技术为支撑的综合性服务体系，其发展必定与其母城市的经济发展、产业结构、基础设施建设等因素紧密相连。因此，近年来，越来越多的学者用关联度分析法来研究港口物流与城市经济发展的关系。
　　 2.确定指标体系
　　表1 港口物流与城市经济关联度分析指标体系
　　 本文以访谈及调研数据基础，参考相关文献研究成果，综合考量指标体系的代表性、可操作性、通用性原则，构建北海市港口物流与城市经济发展关联度分析的指标体系。
　　 3.构建指标序列
　　 根据表1构建港口物流与城市经济的指标矩阵。参考数据列常记为X0，记第1个时刻的值为X0（1），第2个时刻的值为X0（2），第k个时刻的值为X0（k）。因此，参考序列可表示为X0={X0（1），X0（2），…，X0（k）}，即为北海港货物吞吐量历年指标。设X1，X2，…，X9各影响因素变化数据为比较序列，则反应各因素数据变化的序列可表示为{X1（k）}，{X2（k）}，…，{X9（k）}，k=1，2，…，n。
　　 4.对参考序列及比较序列进行无纲化处理（初值法）
　　 由于作关联度计算的数列的量纲最好是相同的，当量纲不同时要化为无量纲。此外还要求所有数列有公共交点。为了解决这两个问题，计算关联系数之前，先将数列作初值化处理，即用每一个数列的第一个数Xi（1）除其它数Xi（k），这样既可使数列无量纲又可得到公共交点Xi（1）即第1点。
　　 5.计算关联度系数ξ（Xi）
　　 根据关联度系数计算公式，计算参考序列与比较序列的关联度系数，公式如下：
　　其中，ρ称为分辨系数，ρ∈（0，1），常取0.5.实数，第二级最小差，记为Δmin。两级最大差，记为Δmax。为各比较数列Xi曲线上的每一个点与参考数列X0曲线上的每一个点的绝对差值。记为Δoi（k）。所以关联系数ξ（Xi）也可简化如下列公式：
　　6.求关联度ri
　　 关联系数是指比较序列与参考序列在各个时刻（即曲线中的各点）的关联程度值，所以它的数不止一个，而信息过于分散不便于进行整体性比较。因此有必要将各个时刻（即曲线中的各点）的关联系数集中为一个值，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ri公式如下：
　　 7.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，而不仅是关联度的大小。因此，在计算了关联度r后，还需对其进行排序，组成关联序，它反映了对于母序列来说各子序列的“优劣”关系。
　　 三、基于关联度模型的北海市港口物流与经济发展关系的实证研究
　　 1.数据搜集
　　 由于影响港口物流的城市经济指标众多，根据数据可获得性及时效性原则，本文选取2010年-2017年北海港货物吞吐量（X0）作为港口物流指标，选取2010年-2017年农林渔牧业总产值（X1）、工业总产值（X2）、建筑业总产值（X3）、外贸进出口总额（X4）、社会消费品零售总额（X5）、交通运输、仓储及邮政业固定资产投资总额（X6）、码头岸线长度（X7）、普通中等专科以上毕业生人数（X8）、邮电业务总量（X9）作为城市经济影响因素指标。具体数据见表2。
　　表2 北海市港口物流与城市经济指标原始数据
　　 2.模型计算及分析
　　 将表2的数据按照关联度计算步骤计算，结果见表3。
　　表3 北海市港口物流指标与城市经济指标关联度系数（ri）
　　
　　根据表3的关联度数据，利用SPSS软件对上述数据进行P值检验，以判断统计指标的显著性。如果Pi<0.05，表明数据通过P检验，即两组数据之间有显著相关性;如果Pi<0.01，表明数据通过P检验，且兩组数据之间有极显著的相关性;如果Pi>0.05，表明该组数据不能通过P检验，即表示两组数据之间无显著相关性。详细结果见表4。
　　表4 北海市港口物流指标与城市经济指标关联度的P值检验（Pi）
　　 综合表3、表4数据可知，北海港货物吞吐量和邮电业务总量之间的相关系数值为0.237，接近于0，并且P值为0.572>0.05，因而说明北海港货物吞吐量和邮电业务总量之间并没有相关关系。其余指标均通过P检验，表明这些城市经济指标与北海市港口物流吞吐量之间存在相关关系。由大到小的排序为：①经济影响因素：r5>r3>r2>r1>r4;②基础设施因素：r7>r6;③人力资源因素：r8=0.741，在整体相关度中排名最后。 　　 现在分别对上诉分组数据进行分析，了解各项指标对北海市港口物流吞吐量的影响程度。
　　（1）经济影响因素中，社会消费品零售总额对港口吞吐量的影响最大，这主要得益于统计期内，“十二五”建设在人民生活水平提升上取得重大的进展，人均可支配收入达大幅提升，人民的购买能力增强。其次，从产业结构角度来看，建筑业对北海市港口吞吐量的影响最大，工业次之，农林渔牧业排在第三位。近几年来，北海市以旅游业为龙头的现代服务业快速发展，而依托丰富的旅游资源而建的、集旅游、休闲、度假、居住为一体的旅游地产业取得了井喷式发展，各个楼盘如雨后春笋般拔地而起，大量建筑用料需求有力地推动了运输服务业的发展。因此，建筑业在产业结构影响因素中展现了强劲的影响力。而工业、农林渔牧业作为传统产业，在统计期内不断转型升级，稳中求进，与港口运输服务业发展相辅相成。最后，从对外贸易的角度来看，统计期内，北海市对外贸易的发展取得新成效，培育了多家企业的多个广西出口名牌;创立了各类高新产业孵化基地;打造了各式产业园区;试行了泛珠三角区域检验检疫通关一体化，实现了企业异地通关时间的大大缩短;大力引进了外资，对外贸易发展成效显著。上述产业的蓬勃发展，全面推进了作为衍生产业的港口运输服务业的发展。
　　 （2）基础设施影响因素中，码头岸线长度对北海市港口物流吞吐量的影响较大，这主要是因为港口的基础设施设备条件是港口进行物流处理的物质基础与先决条件，决定着港口在周围港口体系中的地位和经济腹地的范围，也直接决定了港口货物吞吐量的大小。
　　 （3）人力资源因素对港口吞吐量的发展不容小覷，在信息化高速发展的时代，北海港的现代化程度不断提升，未来更将持续提升。统计期内，全市高等院校达5所，在校生达2.75万人，确保了源源不断的新生力量输出，为北海市港口物流业的发展提供了源动力。
　　 （4）在所选取的指标中，信息网络因素是唯一对北海市港口物流吞吐量的没有显著影响的指标，反映了北海市居民消费方式仍然趋于传统，新兴购物方式的影响力不足，说明要加大互联网等信息网络的基础设施建设力度，加大互联网普及度，转变居民消费方式，刺激消费需求增长。
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