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我國物流產業發展的政策效應分析

2019-10-28 12:11張丹朱鳳戰
商業經濟研究 2019年19期
關鍵詞:物流產業

張丹 朱鳳戰

內容摘要:隨著我國經濟發展和市場需求的不斷提速,對于物流產業效率的要求隨之提高??茖W合理的政策體系是物流行業蓬勃發展的基本保障,也是實現通過流通產業促進市場結構優化的核心要素。本文選取2006-2017年26個相關政策并進行文本分析,采用python工具績效樸素貝葉斯分析相關文件對物流業發展的要求,判斷當前階段所采用的政策效能是否具備合理性與有效性,并從政策客體視角分析我國物流業發展方向,提出我國物流行業優化路徑。

關鍵詞:物流產業? ?政策效應? ?文本分析法

引言

我國正面臨經濟轉型與產業發展的關鍵節點,物流行業是連接商品流通,促進經濟循環的重要供應節點,其發展狀況決定我國消費品市場活力。隨著政府將物流快遞行業從郵政分類中獨立出來,我國物流產業經歷了曲折發展的過程,一方面,隨著互聯網技術的高速躍遷,我國物流產業的技術積累和基礎設施建設都達到相當高度,足以支撐現代網絡式流通市場建設,物聯網的發展使得虛擬與現實的交流愈發緊密,大量物流需求使得相關產業獲取了極佳發展環境。另一方面,網絡發展也使得商業模式快速迭代,消費者的消費習慣發生極大轉變,物流行業需要不斷創新研發以適應復雜的產業環境。在這一進程中,塑造適度寬松的政策環境,對我國物流產業發展進行指導,從政府角度為產業發展增添動力。研究我國物流產業發展的政策效應,有益于下一階段我國物流產業發展。

物流產業政策效能的相關研究

喬焱寧(2016)綜合了國內外大量案例研究,針對物流行業的政策工具效應展開實證分析,認為政策工具發展與產業特征關聯較強,具體而言,政策工具可以被分類為供給側政策、需求側政策及環境側政策三個維度。在物流領域,政策效應的直接影響集中于物流價值鏈結構上,彭華穎(2016)提出,現代物流業作為一種新型復合型產業,緊密聯結著生產與消費,在國民經濟發展中正在發揮著重要作用。張云鳳和王雨(2018)認為,我國物流產業效率整體水平不高,地區差異顯著,提出政府支持對物流產業效率存在一定抑制作用,而經濟發展水平及產業結構調整則對物流產業效率有促進作用。唐建榮和張鑫(2017)采用ESDA方法對物流業發展空間依賴性進行分析,認為我國物流業發展的區域空間特質顯著,科技進步是推動物流業發展的最有力因素。陳永平和張亮亮(2018)通過分析區域之間物流產業效率及其趨同或趨異狀況,發現物流產業各效率值的區域差異明顯,存在較大提升空間,其在2008年后物流產業綜合技術效率總體呈穩步上升趨勢。李松慶和何琴清(2016)比對了物流業和制造業全要素生產率,表明我國物流業全要素生產率普遍比制造業差,物流業效率嚴重落后于制造業,主要原因在于技術進步效率制約。政策效用對于物流產業的發展至關重要,產業發展方向是否與政策規范產生偏差?本文將利用相關數據進行深入研究。

基于三維框架及文本分析方法的政策效能研究

(一)總體分析框架

本文將政策工具和物流價值鏈結構結合形成三維系統框架,如圖1所示。圖1中,x軸代表物流價值鏈模型的4個流程,包含收件、分揀、運輸及售后,4個流程自身水平及不同流程間的結合程度決定了物流產業效率。y軸代表政策工具軸,包含供給側、需求側及環境側三種政策,由于政策的功能不能僅從行政支出角度進行量化計量,本文引入文本分析方法,結合物流產業的政策文件,將其作為基本詞庫,并采用Python軟件中的jieba分詞工具,將基本詞庫分為多個詞構成的基礎文本量,以重點詞匯作為分子,進而衡量物流業政策的衡量方向。而z軸則是衡量物流業政策的目標和對象的實際表現,也可以被視為x軸與y軸的擬合,由產業自身發展水平所體現。由x、y和z軸構成的三維框架實質上衡量了物流產業政策的總體導向,將相關文本數據放入上述三維空間后,每一個文件會被確定在一個點上,一個時期的點集就可以表現該時期的政策導向。上述三個維度包含的內容如表1所示。

同時,還需要說明文本分析中對于某一文件導向的擬合過程,由于文字文本是非量化結構,要將其映射到圖1所示的三維空間中,必須要通過機器學習的方法將不確定的函數區間進行壓縮,由于文件中的重點詞匯出現次數可以衡量,本文首先引入概率學中普遍使用的貝葉斯公式:

(二)數據來源

本文數據主要來源于國務院及國務院辦公室的公開文件,國務院辦公廳〔2006〕的7號文件中,強調了對于物流產業相關職務設置和編制的規定,是結合政策與物流產業發展的首個文件,從而形成了現有研究基礎?;谏鲜隹紤],本文選取2006年為研究起點,并綜合歸納了2006-2017年與物流產業政策相關的26個文件。26個文件將作為本文研究的原始詞庫,同時根據2006-2012年和2013-2017年兩個產業周期,進一步分割為兩個政策區間,進而分析不同時期我國物流產業發展的政策情況。

政策文本的樸素貝葉斯學習實證結果

根據上文模型,本文采用Python 3.4軟件對原始詞庫進行分析,在分析設置中,規定“正向最大匹配”(按照閱讀順序)和“短詞優先”策略。由于單一粒度分詞的最大匹配結果往往造成極短詞的出現,考慮到變量適用問題,不應該繼續加大分子的可能量,基于字符串匹配的分詞方法能最好匹配多粒度結果,利用多粒度分析給國發文件賦權1,國辦發問卷賦權0.5,最終形成了3維框架下的分析結果,如圖2所示。

圖2中,十字點代表2006-2013年物流業相關政策的效能偏向,更加注重物流業發展的全面性,由于物流業在這一階段處于初步獨立階段,在三個維度上均有一定要求,也造成了政策效能處于一個較為離散的狀態??傮w來看,政策集中于三維空間的體心,說明政策效能呈現均衡、全面的狀況。

圓點代表2013-2017年物流業相關政策的效能偏向,從x軸來看,相關政策要求的技術創新偏向集中于零點的右側,由于我國物流業的高速發展,在規模大幅提升的同時,技術創新并沒有同步迭進,政策對于技術創新持有鼓勵及扶持的態度。從y軸來看,普遍集中于右側,代表這一階段的政策關注的是物流業供給側、需求側及環境側的協調發展。從z軸來看,集中于中部,表示政策安排上要求不同政策間達到協調一致、簡約高效的水平,對于政策的數量進行了一定限制,使得這一階段的詞庫文本偏向逐漸向零點,在政策規范上更具標準性??偟膩碚f,當前階段物流產業具備重視技術創新、講求政策與發展協調、要求供給與需求均衡的特點,在政策數量上要求適度簡約。相較于上一時期,我國物流產業政策的制度與宏觀政策走向較為一致,一方面,相關政策制定遵循了“互聯網+”相關理念,對于物流產業信息化建設要求逐步提高;另一方面,根據縮減行政審批的相關要求,整體政策數量出現下降,但對產業發展的要求并未改變。在上述對比分析的基礎上,本文利用公式(3)中的cj,并將j設定為經濟發展水平,即將歷年國內生產總值作為錨定量,得到如圖3所示的結果。

圖3中,代表2006-2013年的十字點,其分布集聚性更強,普遍處在空間左上角,而代表2013-2017年的圓點相對向左上方移動。這一結果表明,在引入經濟發展的錨定變量后,兩個時期的政策效能傾向出現了一致性,說明我國物流產業政策始終圍繞經濟發展所展開,在產業政策制定過程中,充分考慮了宏觀經濟變化情況,讓物流業發展能夠充分服務于國民經濟。此外,引入錨定變量后,當前一段時期的政策效能更加向z軸延伸,說明現有政策效能注重于政策與產業之間的協調,而拋棄了冗雜的政策說明和復雜的政策要求,要求物流產業在能夠適應政策的同時,達成產業發展與區域經濟的協調性。

結論

本文利用我國物流業2006-2017年的相關政策文件,從政策工具文本內容揭示創新政策導向下多種政策工具的具體導向。并根據相關研究理論建立政策工具作用于物流產業的三維分析框架,采用python中的樸素貝葉斯方法對原始文本詞庫進行文本分析。研究集中于兩個時期的政策效能比對,同時觀察了錨定量經濟發展的影響,研究表明:我國當前物流產業效能具備重視技術創新、講求政策與發展協調、要求供給與需求均衡的特點,在政策數量上要求適度簡約。物流業相關政策始終圍繞著國民經濟發展的核心展開,強化合理的政策工具應用,圍繞物流產業展開戰略需求制定和基礎設施建設,伴隨物流產業發展推動經濟新常態下產業轉型建設,構建產業-市場-經濟體聯動發展的價值鏈條,從而使得快遞物流產業成為有效服務于市場、有效推動經濟發展、有效促進國民供需平衡的優質產業。由于我國物流產業的科技水平與服務水平等仍然有待提升,我國政策集聚與技術發展和服務協調的維度,并產生了一定集聚,促進產業發展與國民經濟協調的目的比較明確。由于物流產業同時肩負著“中國制造2025”與“工業4.0”兩大歷史使命,在產業政策制定中的受重視程度也在不斷上升。通過產業政策促進物流行業發展,是我國建設更完善供應鏈體系、維持大宗消費品價格穩定、保障消費市場流通水平、豐富人民生活的關鍵因素。

參考文獻:

1.唐建榮,張鑫和.物流業發展的時空演化、驅動因素及溢出效應研究—基于中國省域面板數據的空間計量分析[J].財貿研究,2017(5)

2.陳永平,張亮亮.區域趨同還是趨異:中國物流產業效率及其收斂性—基于2006-2015年30個省域面板數據的研究[J].商業經濟與管理,2018

3.張云鳳,王雨.物流產業效率評價及影響因素分析[J].統計與決策,2018(8)

4.彭華穎.基于面板數據模型的我國物流產業發展對經濟增長影響研究[J].商業經濟研究,2016(12)

5.喬焱寧.我國物流業發展對農村居民消費結構的影響研究[J].商業經濟研究,2016(24)

6.李松慶,何琴清.中國物流業與制造業全要素生產率比較分析[J].商業經濟研究,2016(15)

7.沈潔.物流業促進區域經濟增長的時空異質性分析—基于省級面板數據的實證研究[J].商業經濟研究,2017(19)

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