制造业/商贸业与物流业联动问题研究——以广东省为例(四)

    三、实证分析

    灰色系统理论是20世纪80年代，山中国华中理工大学邓聚龙教授首先提出并创立的一门新兴学科，它是以数学理论为基础的系统工程学科。该理论以部分信息已知、部分信息未知的不确定性系统为研究对象，主要通过对部分已知信息的开发，得到有价值的信息，实现对系统行为和规律的分析。

     自从灰色系统理论诞生以来，灰色关联分析理论作为其中最重要的一部分就受到学术界的广泛关注。灰色关联分析的基本思想是根据曲线间的相似程度来判断因素间的关联程度。灰色关联度分析方法主要通过一定的方法去探索系统中各数据指标之间的联系，简而言之，即灰色关联度模型的意义在于系统发展过程中，如果两个因素变化的趋势大体呈现一致状态，即认为两者有着较大的关联度，反之较小;灰色关联分析法给系统呈现了一个非常适合动态研究分析的解决方法。

    鉴于制造业与物流业两个系统之间的随机性和不确定性，同时又由于研究中选取的数据往往是小样本数据，相比多元回归模型简单更易于操作，因此选用灰色关联模型来测算物流业与制造业之间的关联度。

    （一）灰色关联模型的介绍

    灰色关联度分析法在实际应用中大致分三类:因素分析、优势分析和综合分析;因素分析主要应用于只有一个参考序列的模型中，因此并不是适用于本章节，这里我们考虑优势分析和综合分析两种应用。

    灰色关联分析的建模步骤：

    第一步，确定原始数列的因变量参考数列和自变量比较数列，其中参考数列是反映系统行为特征的数据序列；比较数列是指影响系统行为的因素组成的数据序列。

    第二步，无量纲化处理参考数列和比较数列，有以下三种方法：

    a. 初值化——矩阵中的每个数均除以第一个数得到新矩阵；

    b. 均值化——矩阵中的每个数均除以用矩阵所有元素的平均值得到的新矩阵；

    c. 区间相对值化。

    第三步，求参考数列与比较数列的的灰色关联系数

    例如，参考数列 ，比较数列 ……，比较数列相对于参考数列在曲线各点的关联系数 。

     =

    称为关联系数，其中 称为分辨系数， ，通常情况下取0.5。两级最小差，记为

    两级最大差记为 。

    第四步，计算灰色关联度

    关联系数——比较数列与参考数列在各个时刻（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（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 公式如下：

     ，称为 的关联度。

    第五步，排序关联度

    按照关联度大小进行排序，关联度小于1，但是越接近1，则说明关联程度越大；反之，说明关联程度越弱。当 =0.5时，如果两因素之间的关联度大于0.6，就认为两者的关联性是显著的。

    （二）灰色关联分析指标的选择

    为了运用灰色关联模型对广东省制造业吧与物流业联动发展进行性关系分析，物流业选取货运量和货运周转量作为代表性指标，制造业占工业的比重较大，所以用工业总产值作为制造业的代表性指标。另外，为了在国民经济中比较制造业与物流业的关联度，还选取了地区生产总值、第一产业产值、第三产业产值、城镇居民家庭人均可支配收入、社会零售品消费总额等作为比较数列指标。

    1．广东省制造业与物流业相关性分析

    （1）广东省货运量与其影响因素的相关性分析

    对2005年到2016年广东省的货运量、工业总产值、第一产业产值、第三产业产值、城镇居民家庭人均可支配收入，社会零售品消费总额等各项指标的原始数据运用初值化进行无量纲化处理。如下表3-1所示：

    表3-1 2005-2017年广东省货运量与其影响因素的初像值表

    年份 货运量（万吨） 地区生产总值（亿元） 第一产业产值（亿元） 工业总产值（亿元） 第三产业产值（亿元） 社会零售品消费总额(亿元) 城镇居民人均可支配收入（元）

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