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区域经济方面论文例文,与现代物流与区域经济的协同相关论文格式

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[摘要]基于生物学中协同共生的理念,以长株潭经济圈为例,讨论了现代物流和区域经济的协同发展关系；运用灰色关联分析方法,分析了现代物流业发展对区域经济增长的影响.分析结果表明：现代物流业的发展与区域经济的发展呈明显的正相关关系,两者互相促进和协同发展.进而,分别从政府部门和现代物流企业的视角,为实现现代物流和区域经济的协同发展提出了相应的对策和建议.

[关键词]现代物流；区域经济；协同发展；灰色关联分析

[中图分类号]F252.1[文献标识码]A[文章编号]1673-0461（2013）12-0061-07

一、引言

为了适应经济的快速发展,物流业亟需提升实力.关于区域经济和物流业发展之间的关系,国内外的学者进行了大量的研究和探讨,普遍认为物流业的发展可以促进经济的增长.而现代物流业特别是第三方物流凭借其带来的经济效益,被企业称为“第三利润源”和现代经济的“加速器”.

现代物流作为经济增长的新利润源,在推动区域经济发展中扮演着举足轻重的角色.如今,随着湖南工业化的提速,长株潭区域经济发展迅猛.近几年,长株潭城市群物流运作基础设施得到逐步改善,一批功能先进、规模较大的现代化物流园区、物流中心、配送中心已经出现.然而,现代物流尚处于起步阶段,物流服务功能尚处于比较低的层面,比照现代物流的技术标准,长株潭区域的物流企业的整体服务能力和水平还存在较大差距[1].把握现代物流的优势,在长株潭经济区内实现双赢策略,需要明确两者之间的关系.从经济学角度出发,一般的按照传统的思路和方法,对相关影响因素的数据进行处理,大多将它们之间的关系简单看成线性关系.然而,由于影响因素的复杂性和多变性,关系错综复杂,现代物流与区域经济之间的关系不是单纯的线性关系[2].基于此,我们运用灰色关联分析来处理相互关系不太明确的物流与区域经济之间的相关程度,这样能有效避免运用线性回归分析中不能考虑非线性因素的综合影响.

二、理论追溯

（一）现代物流与区域经济的协同共生理论

协同论认为,千差万别的系统,尽管其属性不同,但在整个环境中,各个系统间存在着相互影响而又相互合作的关系.应用协同论方法,可以把已经取得的研究成果,类比拓宽于其它学科,为探索未知领域提供有效的手段,还可以用于找出影响系统变化的控制因素,进而发挥系统内子系统间的协同作用.协同论具有广阔的应用范围,它在物理学、化学、生物学、天文学、经济学、社会学以及管理科学等许多方面都取得了重要的应用成果.

协同论应用于生物群体关系,可将物种间的关系分成三种情况：竞争关系；捕食关系；共生关系.“共生”作为一个生态学上的概念,首先是德国真菌学家德贝里（AntondeBary）在1879年提出的.“共生”在生物学中被认为是两种或两种以上的生物不能各自独立生活而必须结合在一起才能都得以生存下来的交互现象,在它们之间互相依赖,各自都获得利益,在生物学上称之为专性共生.随着共生理论研究的逐渐深入及社会科学的发展,“共生”的思想和概念逐步引起了人类学家、生态学家、社会学家、经济学家、管理学家甚至政治学家等的关注,一些源于生物界的共生概念和方法理论在诸多领域内正在得到运用和实施.

经济学上的“共生”是指经济主体之间存续性的物质联系,抽象的说,“共生”是指共生单元在一定的共生环境中按照某种共生模式形成的关系.“区域共生”描述了人类与自然相互促进,它促使人类特定区域通过各种方式和大自然接触,与自然共同生存下来地方生态共同体只有控制了其自身的经济,文化价值才能为人类生态共同体中的一个健康和有效的共同体.在区域共生社会里,经济应该为地方共同体服务,共同体价值决定了发展的模式.区域产业集聚视经济体为一种网络组织形式,强调区域各种资源要素的整合能力及其协作效应[3].区域经济是种制度化的生态环境的相互作用过程,如果一种活动使用物质有利于另一种活动,或者其生产的物质将成为另一种活动的资源,那么,两者被外在的经济系统连接起来,彼此具了相互的外在经济性,即是共生的.

现代物流与区域经济的协同参考属性评定
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现代物流是支持社会扩大再生产的血脉,是一个跨行多部门各种运动形式交集的产业形态.现代物流企业、物流关联生产要素和物流企业生产能力必然遵循产业集聚发展的规律,在空间上形成区域化发展趋势[3].区域的内聚力一定程度上依靠物流系统得以维系,区域共同物流：一是指物流企业服务业务的综合化,二是指物流配送系统的地域中心化[2].区域共同物流体系打破了运输环节独立于生产环节之外的行业界限和独立于产业集聚之外的区域限制,从整体上完成最优化的生产体系设计和运营,实现对货物流、资金流和信息流的有机统一.

（二）灰色关联分析理论及模型

灰色系统理论是1982年由我国著名学者邓聚龙教授提出的一种新兴的横断科学理论,是系统控制论发展的产物.自问世以来,灰色系统理论在系统分析、系统建模、灰色预测、灰色决策和灰色控制等方面都有了长足的进步和发展.对于两个系统之间的因素,其随时间或不同对象而变化的关联性大小的量度,称为关联度.在系统发展过程中,若两个因素变化的趋势具有一致性,即同步变化程度较高,即可谓二者关联程度较高；反之,则较低.因此,灰色关联分析方法,是根据因素之间发展趋势的相似或相异程度,亦即“灰色关联度”,作为衡量因素间关联程度的一种方法[4].灰色系统理论提出了对各子系统进行灰色关联度分析的概念,意图透过一定的方法,去寻求系统中各子系统（或因素）之间的数值关系.因此,灰色关联度分析对于一个系统发展变化态势提供了量化的度量,非常适合动态历程分析.

灰关联分析是将运行机制与物理原型不清晰或根本缺乏物理原型的灰关系序列化、模型化,从而使灰关系量化、序化显化.其基本思想是根据序列曲线几何形状的相似程度来判断其联系是否紧密,曲线越接近,相应序列之间关联度就大,反之就越小.灰色关联分析方法弥补了采用数理统计方法作系统分析所导致的缺陷.它对样本量的多少和样本有无规律都同样适用,而且计算量小,十分方便,且量化结果与定性分析结果比较符合[4-5].应用灰关联构建分析模型,步骤如下：

设X等于{x0,x1,等xn}为灰关联因子集,X0为系统特征行为序列,

X0等于（x0（1）,x0（2）,等x0（n））

X1等于（x1（1）,x1（2）,等x1（n））

等

Xi等于（xi（1）,xi（2）,等xi（n））

等

Xn等于（xn（1）,xn（2）,等xn（n））为相关因素序列.

第一步,求个序列的初值像（或均值像）：

X等于Xixi（1）等于（x（1）,x（2）,等x（n））,i等于0,1,2,等m（1）

第二步,求差序列：

?驻i（k）x（k）-x（k）,?驻i等于（?驻i（1）,?驻i（2）,等

?驻i（n））,i等于1,2,等m（2）