system: [SYSTEM]

user: 4. 常州市现代物流业竞争力系统动力学模型 4.1. 构建常州市现代物流业竞争力模型系统流图 供给侧结构性改革背景下常州市现代物流业竞争力系统是一个具有自组织耗散结构性质的开放体系，具有非单一变量、多回路的高阶非线性反馈系统，具有复杂性、动态性、延迟性、突现性、抽象性等动力学特性。系统动力学以定量描述为主，辅以半定量、半定性或定性描述，并结合定量模型与概念模型。本文基于绘制的因果反馈环路，利用系统动力学描述各种变量及其相互关系的特有符号绘成流图，如图3所示。 图3. 常州市现代物流业竞争力模型系统流图 4.2. 常州市现代物流业竞争力模型变量说明 系统动力学模型中的变量共有四种(见图3所示)，分别是状态变量，用L表示；速率变量，用R表示；辅助变量，用A表示；常量，用C表示。各变量的类型、定义及单位如表2所示。 Table 2 Variable description of Changzhou modern logistics industry competitiveness mode 变量 类型 定义 单位 城市GDP L 城市GDP年度值 亿元 物流积压 L 在一定时期内，某一地区，物流实际供给低于物流实际需求，即供不应求，产生物流积压现象。 亿元 城市就业人口 L 每年城市就业人口数总量 万人 生态环境 L 空气质量达到及好于二级的天数 天 物流产业规模 L 物流产业资本增加量与物流产业资本消耗量之差 亿元 专利授权量 L 常州市专利授权量 件 常州市经济增长量 R 国民经济每年相比上年的增长量 亿元/年 常州市经济阻碍量 R 物流供给小于实际需求对城市经济阻碍量 亿元/年 物流实际需求量 R 城市GDP带动对物流的实际需求量 亿元/年 物流供给能力 R 产业供给能力以及物流效率质量提升带来的满足物流需求的能力 亿元/年 城市就业人口增长量 R 城市人口较上年就业人口的增长量 万人/年 生态环境改善 R 下水道建设里程及园林绿地面积投资对生态环境的改善(空气质量达到及好于二级的天数) 天/年 物流产业资本增加量 R 物流产业资本的增加量 亿元/年 物流产业资本消耗 R 由于物流设备自身折旧等造成物流产业资本自身的消耗量 亿元/年 专利授权量增量 R 教育支出及科技经费投入致专利授权量增加值 件/年 城市GDP增长系数 A 城市GDP每年的增长率，用表函数表示 无量纲 园林绿化建设投资比例 A 园林绿化建设投资与当年GDP的比值 无量纲 全年政府科技经费投入 A 当年政府对科技创新的经费投入 亿元 教育支出 A 政府对教育事业的支出 亿元 物流积压率 A 物流实际需求量与物流供给能力的比例 无量纲 物流积压影响因子 A 物流积压率对于物流产业投资的延迟影响因子 无量纲 物流产业投资比例 A 物流业供需引起的对物流产业的投资比例 无量纲 园林绿地面积 A 城市的园林绿地面积 公顷 创新应用系数 A 创新实际应用增率对物流供给能力的实际影响因素 无量纲 创新实际应用增率 A 创新发展增率的实际应用时的延迟效果 无量纲 产业最大供给能力 A 由物流产业规模增长产生的产业最大供给能力 亿元 生态环境对就业人口影响因子 A 生态环境对城市就业人口增长的影响因子 无量纲 创新发展增率 A 专利授权量的增长率 无量纲 城市下水道总长度 A 城市下水道总里程 公里 物流固定资产投资 A 城市经济发展对物流固定资产的投资 亿元 经济增长影响因子 C 城市经济阻碍量对城市GDP的影响因子 无量纲 城市GDP对城市就业人口影响系数 C 城市GDP对城市就业人口影响系数 无量纲 物流需求系数 C 城市GDP对物流实际需求量的影响系数 无量纲 物流效率影响因子 C 物流效率及物流积压率对物流供给能力的影响因子 无量纲 投资资本转化率 C 物流产业资本对供给能力的转化率 无量纲 消耗系数 C 物流产业资本自身消耗比例系数 无量纲 表2. 常州市现代物流业竞争力模型变量说明 资料来源：本文整理。 4.3. 常州市现代物流业竞争力模型参数估计 本文中除了一些具有明显相关性的变量外，还存在一些没有特定数量规律的非线性的变量，对于这样的变量，本文选择使用表函数的方法进行确定；对于一些有固定公式的变量，本文直接选取该公式；对于一些相关性较强但是没有直接数量关系的变量，本文主要借助SPSS中的回归分析，通过2006~2016年的数据得到其回归方程。 4.3.1. 城市GDP增长系数表函数 城市GDP增长系数表函数的自变量是年份，因变量是往年城市GDP增长系数。城市GDP增长系数表函数的确定如图4所示。 图4. 常州市GDP增长系数表函数 4.3.2. 物流产业投资比例表函数 物流产业投资比例表函数的自变量是物流积压影响因子，因变量是物流产业投资比例。物流产业投资比例表函数的确定如图5所示。 图5. 常州市物流产业投资比例表函数 4.3.3. 城市下水道总长度 城市下水道总长度表函数的自变量是物流固定资产投资，因变量是城市下水道总长度。城市下水道总长度表函数的确定如图6所示。 图6. 常州市下水道总长度表函数 4.3.4. 园林绿化建设投资比例表函数 园林绿化建设投资比例表函数的自变量是年份，因变量是园林绿化建设投资比例。园林绿化建设投资比例表函数的确定如图7所示。 图7. 常州市园林绿化建设投资比例表函数 4.3.5. 生态环境对就业人口影响因子 生态环境对就业人口影响因子表函数的自变量是生态环境，因变量是生态环境对就业人口影响因子。生态环境对就业人口影响因子表函数的确定如图8所示。 图8. 常州市生态环境对就业人口影响因子表函数 4.3.6. 全年政府科技经费投入 全年政府科技经费投入表函数的自变量是年份，因变量是全年政府科技经费投入。全年政府科技经费投入表函数的确定如图9所示。 图9. 常州市全年政府科技经费投入表函数 4.3.7. 教育支出 教育支出表函数的自变量是年份，因变量是教育支出。教育支出表函数的确定如图10所示。 图10. 常州市教育支出表函数 4.3.8. 生态环境改善多元回归分析 本文研究显示生态环境改善与城市下水道总长度和园林绿地面积具有较强的相关性，且空气质量达到及好于二级的天数可综合反映城市的生态环境。因此，本文通过SPSS软件对常州市城市下水道总长度和园林绿地面积来拟合常州市生态环境改善。经拟合后发现R达到81%，显著性水平为2.4%，拟合效果较好。因此，得到回归方程生态环境改善 = 0.049 * 园林绿地面积 − 0.094 * 城市下水道总长度 − 0.045。 4.3.9. 专利授权增量回归分析 城市专利授权增量同全年政府科技经费投入和教育支出有较大关联。因此，本文借助SPSS软件对全年政府科技经费投入和教育支出来拟合常州市专利授权增量和全年政府科技经费投入及教育支出的关系。经拟合后发现R达到85.7%，显著性水平为1%，拟合效果较好。因此，得回归方程专利授权增量 = 278.892 * 教育支出 − 523.733 * 全年政府科技经费投入 − 3526.36。 4.3.10. 物流积压影响因子延迟函数 现实中，城市的物流积压率对于物流产业投资比例存在延迟时间，因此借助了DELAY FIXED函数对现实情况进行模拟。 4.3.11. 创新实际应用增率延迟函数 在实际情况下，从专利授权到应用于生产实践存在时间延迟，因此也借助了DELAY FIXED函数对现实情况进行模拟。 4.3.12. 物流产业资本增加量延迟函数 在实际情况下，从投资物流固定资产转变为物流产业资本存在时间延迟，因此同样借助了DELAY FIXED函数对现实情况进行模拟。 4.3.13. 其他参数确定 通过文献研究法、估计法等方法确定其动力学模型的部分参数。然而，常州市现代物流业竞争力模型是一个较为复杂的社会经济系统，其涉及影响因素很多，因此不可避免会有难以获取的参数值。所以，本文在借助综合估计、文献研究等方法基础上，通过模型运行不断调整参数以符合实际，具体参数值见表3。 Table 3 Model parameter 参数名称 参数取值 解释说明 经济增长影响因子 0.015 物流积压阻碍经济发展，经多次调试，其值定为0.015。 消耗系数 0.033 物流基础设施及运输设备等存在折旧率，对模型多次调试，最终设置为0.033。 城市GDP对城市就业人口影响系数 0.351 指城市的GDP对于就业人口的影响，通过多次调试和前人的总结，最终设置为0.351。 物流需求系数 3.42 是城市经济状况和物流需求关系的参数，指支持单位GDP产出所需要的物流总额。根据常州市物流发展状况，确定其取值为3.42。 物流效率影响因子 0.28 主要受物流设备利用率，现代物流技术应用情况、从业人员素质水平等因素影响。通过前人的总结和不断调试，取值为0.28。 投资资本转化率 20 产业资本转化为实际物流供给能力的比率，其取值和城市经济发展水平、物流政策、城市物流业发展水平有关。通过对常州市相关数据分析，取值为20较合理。 表3. 模型参数表 资料来源：本文整理。 4.4. 常州市现代物流业竞争力模型动力学方程 基于本文对系统中各因素之间的因果关系的分析，借助SPSS软件对常州市的历史数据进行多元回归、线性回归等，得到常州市现代物流业竞争力模型动力学方程式如下： 4.4.1. FINAL TIME=2025 Units:Year The final time for the simulation 4.4.2. INTIAL TIME=2006 Units:Year The initial time for the simulation 4.4.3. SAVEPER= TIME STEP Units:Year[0，?] The frequency with which output is stored 4.4.4. TIME STEP=1 Units:Year[0，?] The time step for the simulation 4.4.5.城市GDP增长系数=WITH LOOKUP (Time，([(2006，0)-(2025，1)]，(2006，0.2347)，(2007，0.2302)，(2008，0.2074)，(2009，0.1349)，(2010，0.2313)，(2011，0.1991)，(2012，0.1316)，(2013，0.1439)，(2014，0.1245)，(2015，0.0987))) 4.4.6.城市GDP=INTEG(常州市经济增长量-常州市经济阻碍量，1585.11) 4.4.7.常州市经济增长量=城市GDP增长系数*城市GDP 4.4.8.常州市经济阻碍量=物流积压*经济增长影响因子 4.4.9.物流实际需求量=城市GDP*物流需求系数 4.4.10.物流积压=INTEG(物流实际需求量-物流供给能力，0) 4.4.11.物流供给能力=产业最大供给能力*物流效率影响因子*创新应用系数 4.4.12.城市就业人口增长量=城市GDP增长系数*城市GDP对城市就业人口影响系数*城市就业人口*生态环境对就业人口影响因子 4.4.13.城市就业人口=INTEG(城市就业人口增长量，225.81) 4.4.14.园林绿化建设投资比例=WITH LOOKUP (Time([(2006，0)-(2025，1)]，(2006，0.000254683)，(2007，0.00031654)，(2008，0.000285397)，(2009，0.000268777)，(2010，0.000237184)，(2011，0.000210417)，(2012，0.000199352)，(2013，0.000181746)，(2014，0.000179793)，(2015，0.000204203))) 4.4.15.物流积压率=(物流实际需求量-物流供给能力)/物流实际需求量 4.4.16.园林绿地面积=园林绿化建设投资比例*城市GDP 4.4.17.创新应用系数=1+创新实际应用增率 4.4.18.生态环境对就业人口影响因子=WITH LOOKUP (生态环境， ([(0，-0.008)-(400，10)]，(222，-0.00634138)，(231，0.00814651)，(245，0)，(314.5，0.191112)，(319，1.00082)，(320，0.403935)，(324.5，0.770081)，(325，0.561417)，(327，0.300918)，(330，0.254905))) 4.4.19.物流积压影响因子=DELAY FIXED(物流积压率，1，物流效率影响因子) 4.4.20.产业最大供给能力=投资资本转化率*物流产业规模 4.4.21.创新实际应用增率= DELAY FIXED(创新发展增率，1，0.25) 4.4.22.全年政府科技经费投入=WITH LOOKUP (Time，([(2006，0)-(2025，40)]，(2006，3.96)，(2007，4.83)，(2008，6.24)，(2009，7.76)，(2010，11.1025)，(2011，14.3)，(2012，19.33)，(2013，24.3)，(2014，27.6711)，(2015，29.5479))) 4.4.23.教育支出=WITH LOOKUP (Time，([(2006，0)-(2025，80)]，(2006，20)，(2007，24.5)，(2008，27.7585)，(2009，35.3)，(2010，43.8073)，(2011，50)，(2012，66.2)，(2013，66.6)，(2014，68.6)，(2015，76.5))) 4.4.24.生态环境改善=0.049*园林绿地面积-0.094*城市下水道总长度-0.045 4.4.25.生态环境=INTEG(生态环境改善，314.5) 4.4.26.物流产业投资比例=WITH LOOKUP (物流积压影响因子， ([(2006，0)-(2025，1)]，(2006，0.1172)，(2007，0.1194)，(2008，0.1071)，(2009，0.1411)，(2010，0.1118)，(2011，0.0826)，(2012，0.1013)，(2013，0.0875)，(2014，0.1189)，(2015，0.1209)) 4.4.27.专利授权增量= 278.892*教育支出-523.733*全年政府科技经费投入-3526.36 4.4.28.专利授权量=INTEG(专利授权增量，1554) 4.4.29.物流固定资产投资=城市GDP*物流产业投资比例 4.4.30.物流产业资本增加量=DELAY FIXED(物流固定资产投资，1，204.21) 4.4.31.物流产业规模=INTEG(物流产业资本增加量-物流产业资本消耗，204.21) 4.4.32.物流产业资本消耗=消耗系数*物流产业规模 4.4.33.创新发展增率=专利授权增量/专利授权量 4.4.34.城市下水道总长度=WITH LOOKUP (物流固定资产投资， ([(0，0)-(6.37395e+006，6000)]，(1.85784e+006，2366)，(2.28453e+006，2918)，(2.42825e+006，3223)，(2.95859e+006，3807)，(3.40329e+006，3627)，(3.55595e+006，3458)，(3.89588e+006，5003)，(4.02057e+006，4214)，(5.82827e+006，4876)，(6.37395e+006，5503)) 4.5. 供给侧改革背景下常州市现代物流业竞争力模型有效性检验 为检验模型的稳定性，本文分别使用1年、0.5年、0.25年的步长对城市GDP、专利授权量、城市就业人口、物流积压、生态环境和物流产业规模进行研究与分析。得到结果如图11(a)至图11(f)所示。 根据图11(a)至图11(f)中不同步长的稳定性检验结果可知，分别使用不同步长进行仿真，所得仿真曲线在步长为1年、步长为6个月以及步长为3个月时的趋势大致相同，仿真结果基本吻合，以此判定该模型的稳定性较好。 图11. (a) 常州市GDP不同步长仿真图；(b) 常州市专利授权量不同步长仿真图；(c) 常州市就业人口不同步长仿真图；(d) 常州市物流积压不同步长仿真图；(e) 常州市生态环境不同步长仿真图；(f) 常州市物流产业规模不同步长仿真图 与此同时，考虑到本文在建立模型中，有些必要参数无法直接获得，而是通过调查和查阅相关资料，通过SPSS等分析工具处理得到的间接数据。为了保证本文模型的可信度，本文选取了相关的模拟结果同搜集的数据进行对比，检验其精确度。借助VensimPLE仿真软件进行模拟仿真。仿真结果显示，其误差均在10%内。因此，本文模型的拟合效果较为理想。