四 京津冀物流通道与经济协同性研究

（一）协同度计算方法

设变量e_i，i∈[1，2，…，m]是京津冀物流通道—经济系统的序参量。其值形成的数据列为e_i=（e_i1，e_i2，…，e_in），其中e_ij是京津冀物流通道—经济系统序参量分量，n≥1，α_ij≤e_ij≤β_ij，j=1，2，…，n，α_ij和β_ij分别为序参量分量的临界点下限和上限。假定e_i1，e_i2，…，e_ik是正向指标，正向影响子系统有序程度；假定e_ik+1，e_ik+2，…，e_in是负向指标，负向影响子系统有序程度。因而京津冀物流通道—经济系统有序的功效可表示为：

上式中，θ（e_ij）∈[0，1]，θ（e_ij）值越大，说明e_ij对系统的功效贡献越大。由于京津冀中的物流通道与经济是两个不同而又相互作用的子系统，对子系统内各个序参量的有序程度的总贡献，可以通过集成方法来实现，在实际情况中，一般采用线性加权法，用θ_A（e_i）表示子系统e_i的序参量的有序程度的总贡献：

上式中，γ_j代表子系统中第j个指标的权系数，γ_j≥0，。

其中权系数γ_j可选取熵值赋权法给予确定，假设每个序参量分量共包含t个样本（t年数据），其中x_ju为序参量分量j的第u个样本数值，为消除原始数据不同量纲的影响，对原始数据x_ju进行标准化处理：

上式中，x_ju×max为正向指标j的理想值，可将评价指标的极大值作为理想值，x_ju×min为负向指标j的理想值，可将评价指标的极小值作为理想值，最终得到标准化值：

（4）指标信息熵值g_i和信息效用值w_j为：

其中，a为与本系统的样本数n有关的正常数，当n个样本处于完全无序分布状态时，a=1/ln（n）

指标权系数：

借鉴物理学中的容量耦合概念及容量耦合系数模型，得到京津冀物流通道子系统与京津冀经济子系统交互作用过程中的协同作用的强弱程度公式，即协同度公式：

其中C_n在（0，1）之间，当C_n趋近于1时，协同度最大，京津冀物流通道—经济系统将趋向新的有序结构；当C_n趋向于0时，协同度极小，京津冀物流通道—经济系统处于无关状态，系统将向无序发展。

（二）京津冀通道—经济系统指标选取

根据京津冀物流通道现状及经济情况，可以合理地选择评价指标，将通道子系统和经济子系统进行协同度计算。两个子系统选择的评价指标体系见表42。

表42 京津冀物流通道与经济协同评价指标体系

（三）京津冀物流通道与经济协同度

1.京津冀物流通道—经济系统原始数据

京津冀各个指标原始值由北京市、天津市、河北省三地各指标数值合计得到，见表43。

表43 2010～2015年京津冀物流通道—经济系统原始数据

2.京津冀物流通道—经济系统指标权重

通过公式（3）、（4）、（5）、（6）、（7），对评价指标的初始数据进行处理，得到京津冀两子系统的指标权重，见表44。

表44 京津冀物流通道—经济系统指标权重系数

3.京津冀物流通道—经济系统协同度

将表44的值代入公式（2），通过公式（1）、（2）计算得到京津冀物流通道—经济协同度值，见表45。2010～2015年京津冀协同度值大于0.48小于0.50。2010～2013年协同度逐渐增大，2013～2015年逐渐减小。

表45 2010～2015年京津冀物流通道—经济协同度

（四）长三角物流通道与经济系统协同度

1.长三角物流通道—经济系统原始数据

长三角各个指标原始数据由江苏省、浙江省、上海市三地统计年鉴及国民发展统计公报数据求和得出，见表46。

表46 2010～2015年长三角物流通道—经济系统指标原始值

2.长三角物流通道—经济系统指标权重

通过公式（3）、（4）、（5）、（6）、（7），对评价指标的初始数据进行处理，得到长三角两子系统的指标权重，见表47。

表47 长三角物流通道—经济系统指标权重系数

3.长三角物流通道—经济系统协同度

见表48，2010～2013年长三角协同度值逐渐增大；2013～2015年协同度值也逐渐增大。

表48 长三角物流通道—经济协同度

4.京津冀与长三角物流通道—经济系统协同度比较

根据表45和表48数据得到折线图13，2010～2015年长三角物流通道—经济协同度均大于京津冀。京津冀2013年协同度达到最大，值为0.4957；长三角2012年协同度达到最大，值为0.4978。2015年京津冀协同度值比长三角的小0.0071，说明长三角物流通道系统与经济系统协同程度大于京津冀。

图13 京津冀与长三角物流通道—经济协同度变化折线