我國(guó)第三方物流企業(yè)融通倉(cāng)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)因素評(píng)價(jià)

劉 念，劉逸倫 ，劉一沙

(1.湖南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410208；2.湖南大學(xué)金融統(tǒng)計(jì)學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410082)

我國(guó)第三方物流企業(yè)融通倉(cāng)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)因素評(píng)價(jià)

劉 念1，劉逸倫2，劉一沙1

(1.湖南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410208；2.湖南大學(xué)金融統(tǒng)計(jì)學(xué)院，湖南 長(zhǎng)沙 410082)

通過(guò)文獻(xiàn)研究、專(zhuān)家訪(fǎng)談的方法構(gòu)建了我國(guó)第三方物流企業(yè)融通倉(cāng)風(fēng)險(xiǎn)因素評(píng)價(jià)的指標(biāo)體系。環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)、質(zhì)物風(fēng)險(xiǎn)、客戶(hù)資信風(fēng)險(xiǎn)、企業(yè)內(nèi)控風(fēng)險(xiǎn)和評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)等是我國(guó)第三方物流企業(yè)融通倉(cāng)業(yè)務(wù)開(kāi)展的關(guān)鍵風(fēng)險(xiǎn)因素。通過(guò)問(wèn)卷調(diào)查法獲取數(shù)據(jù)，并運(yùn)用SPSS17.0和LISERL8.70等對(duì)271份有效問(wèn)卷數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析與總結(jié)。

第三方物流；融通倉(cāng)；風(fēng)險(xiǎn)因素評(píng)價(jià)；結(jié)構(gòu)方程

融通倉(cāng)業(yè)務(wù)作為我國(guó)物流金融領(lǐng)域重要的業(yè)務(wù)模式之一，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)其有非常深入的研究和應(yīng)用，但是在融通倉(cāng)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系方面沒(méi)有形成定論。在文獻(xiàn)研究及實(shí)地訪(fǎng)談的基礎(chǔ)上，運(yùn)用德?tīng)柗品ńY(jié)合第三方物流企業(yè)的特性和融通倉(cāng)業(yè)務(wù)特性[1]，構(gòu)建了第三方物流企業(yè)融通倉(cāng)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)因素的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系（見(jiàn)表1）。并通過(guò)設(shè)計(jì)問(wèn)卷、發(fā)放問(wèn)卷的形式進(jìn)行數(shù)據(jù)收集，運(yùn)用SPSS17.0和LISERL8.70對(duì)我國(guó)融通倉(cāng)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo)進(jìn)行了相應(yīng)研究。

表1 第三方物流企業(yè)融通倉(cāng)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)因素的最終指標(biāo)體系

一、數(shù)據(jù)收集與處理

在2013年7月～2013年8月集中進(jìn)行調(diào)研，最終本次調(diào)研發(fā)放問(wèn)卷457份，收回296份，有效問(wèn)卷為271份，有效回收率59.30%。問(wèn)卷發(fā)放和回收情況如表2所示。

表2 問(wèn)卷回收情況

（一 ）效度分析

運(yùn)用探索性因子分析（Exploratory Factor Analysis，EFA）對(duì)量表的結(jié)構(gòu)效度進(jìn)行分析。

運(yùn)用SPSS17.00進(jìn)行探索性因子分析[2]，分析結(jié)果如表3所示，KMO值為0.860，高于0.7的標(biāo)準(zhǔn)。同時(shí)，Bartlett檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量的觀(guān)測(cè)值為171，顯著性水平0.000，也小于規(guī)定的0.001的標(biāo)準(zhǔn)。因此，量表可以做進(jìn)一步的因子分析。

表3 量表KMO and Bartlett's Test

按照特征根大于1的原則，采用主成分法和最大方差方法進(jìn)行因子提取，最終提取5個(gè)因子，5個(gè)因子的累計(jì)方差解釋量為64.323%，樣本總體的總方差解釋表見(jiàn)表4。旋轉(zhuǎn)矩陣中，每個(gè)因子的載荷系數(shù)均大于0.5，且不存在因子載荷平均分布的測(cè)量項(xiàng)。旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣如表5所示。EFA抽取的5個(gè)因子與本文的設(shè)計(jì)一致，分別為環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)、質(zhì)物風(fēng)險(xiǎn)、客戶(hù)資信風(fēng)險(xiǎn)、企業(yè)內(nèi)控風(fēng)險(xiǎn)、評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)[3]。為了下文進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程分析的方便，將這五個(gè)變量依次命名為HJFX，ZWFX，ZXFX，NKFX，PGFX，對(duì)應(yīng)的測(cè)量條目的代號(hào)則取這幾個(gè)變量的前兩個(gè)字母，如環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)的4個(gè)測(cè)量條目的代號(hào)分別為HJ1，HJ2，HJ3，HJ4。

表4 量表的總方差解釋表

表5 正交旋轉(zhuǎn)后變量總體的載荷矩陣

（二 ）信度分析

選擇Cronbach’s 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行信度分析，并輔以相關(guān)系數(shù)（CITC）的測(cè)量。Bock et al.（2005）[4]認(rèn)為Chronbach’s 大于0.7是可以接受的，Nummally（1978）指出Chronbach’s 只要大于0.6就可以接受。一般認(rèn)為，對(duì)社會(huì)科學(xué)而言，Chronbach’s 大于0.7，CITC值大于0.5。本文各個(gè)變量的Cronbach’s以及整體量表的Cronbach’s 均大于0.7，各個(gè)測(cè)量條目的CITC值也均大于0.5。量表的信度分析見(jiàn)表6。

表6 量表的信度分析

二、結(jié)構(gòu)方程模型構(gòu)建

（一 ）模型的構(gòu)建與選擇

（1）初始模型構(gòu)建

運(yùn)用LISERL8.70對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行模型分析，獲取第三方物流企業(yè)融通倉(cāng)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)因素各指標(biāo)權(quán)重。一階因子模型擬合指數(shù)為X2=282.36，Df=142，GFI=0.90，IFI=0.97，CFI=0.97，RMSEA=0.061，RMR=0.048， 各指標(biāo)均顯著優(yōu)于建議值，表明模型的擬合度非常好，一階因子模型的擬合指標(biāo)見(jiàn)表7的MOD1。

表7 樣本的結(jié)構(gòu)模型擬合指標(biāo)

一階因子模型顯示，各潛變量的測(cè)量指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷均大于0.5，最大的0.86，最小的0.54。各指標(biāo)的T值也均通過(guò)了0.05的顯著性檢驗(yàn)，表明模型具有較好的聚合效度。一階因子模型見(jiàn)圖1，各參數(shù)估計(jì)值見(jiàn)表8。

（2）競(jìng)爭(zhēng)模型構(gòu)建

圖1顯示多個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因子之間的相關(guān)系數(shù)接近0.5，且通過(guò)了區(qū)別效度檢驗(yàn)，說(shuō)明各因子既可以獨(dú)立測(cè)量第三方物流企業(yè)融通倉(cāng)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的某個(gè)方面，也可以集中測(cè)量總體業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)，因子之間可能存在高階因子[5]。因此，進(jìn)行二階因子分析，進(jìn)一步簡(jiǎn)化結(jié)構(gòu)方程模型，獲取各指標(biāo)的權(quán)重。

表8 一階因子模型各參數(shù)估計(jì)值

圖1 一階因子模型

二階因子模型的擬合指數(shù)為X2=290.25，Df=147，GFI=0.90，IFI=0.97，CFI=0.97，RMSEA=0.060，RMR=0.049（見(jiàn)表4-8的MOD2），二階因子分析的指標(biāo)也顯著高于建議值，說(shuō)明二階因子模型也具有較好的擬合度。二階因子模型見(jiàn)圖2，各參數(shù)估計(jì)值見(jiàn)表9。

二階因子模型的分析結(jié)果也顯示，各個(gè)潛變量的測(cè)量指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷均大于0.5，最大的0.86，最小的為0.54。各指標(biāo)的T值也顯示，各指標(biāo)均通過(guò)了0.05的顯著性檢驗(yàn)。以上結(jié)果表明，理論模型基本符合現(xiàn)實(shí)情況，模型是可以被識(shí)別的。

圖2 二階因子模型

表9 二階因子模型各參數(shù)估計(jì)值

（3）模型選擇

對(duì)比二階因子模型和一階因子模型，MOD2與MOD1卡方變化ΔX2=7.89，小于df=5時(shí)的臨界值（ΔX2=11.071），說(shuō)明二階因子足以反映一階因子的關(guān)系。兩個(gè)模型的擬合指數(shù)均顯著優(yōu)于建議值，一階因子模型的絕對(duì)擬合指數(shù)RMR優(yōu)于二階因子模型，但并沒(méi)有出現(xiàn)顯著的差異。GFI、IFI等相對(duì)擬合指數(shù)也沒(méi)有出現(xiàn)顯著的變化。二階因子模型相對(duì)擬合指數(shù)X2/df優(yōu)于一階因子模型，且PNFI、PGFI等簡(jiǎn)潔指數(shù)也優(yōu)于一階因子模型，說(shuō)明二階因子模型較一階因子模型更簡(jiǎn)潔。因此，從模型的簡(jiǎn)潔性角度考慮，選擇二階因子模型進(jìn)行第三方物流企業(yè)融通倉(cāng)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)因素評(píng)價(jià)[6]，最后結(jié)果見(jiàn)表3-10。

二階因子模型能夠同時(shí)獲取各因子載荷、各因子的指標(biāo)載荷，進(jìn)而確定各一級(jí)指標(biāo)和二階指標(biāo)的權(quán)重。而且，結(jié)構(gòu)方程模型能夠允許誤差的存在，與現(xiàn)實(shí)情況更加相符，而傳統(tǒng)的因子分析法不僅在公因子的提取過(guò)程中存在一定的信息損失，也不能有效考慮誤差項(xiàng)[7]。因此，利用結(jié)構(gòu)方程進(jìn)行二階因子分析，確定各一階指標(biāo)和二階指標(biāo)的權(quán)重能夠更加真實(shí)、準(zhǔn)確的反映各指標(biāo)的關(guān)系。

（二 ） 指標(biāo)權(quán)重的確定

采用相關(guān)權(quán)重法確定各個(gè)指標(biāo)的權(quán)重。相關(guān)權(quán)重法即是利用各變量之間的相關(guān)關(guān)系確定權(quán)重的一種方法。采用相關(guān)權(quán)重法需要首先從大樣本數(shù)據(jù)中獲取各指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)，然后計(jì)算單個(gè)指標(biāo)占變量指標(biāo)總體相關(guān)系數(shù)的比重，該比重即為計(jì)算的指標(biāo)權(quán)重。結(jié)構(gòu)方程模型中標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷即可以看做各指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)。因此，可以采用二階因子模型中各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷計(jì)算各指標(biāo)權(quán)重。在利用各指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化因子載荷的過(guò)程中，需要先對(duì)各指標(biāo)的因子載荷進(jìn)行歸一化處理。歸一化公式為：

根據(jù)表9，利用公式1，得到表10。

表10 第三方物流企業(yè)融通倉(cāng)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)因素指標(biāo)權(quán)重

三、結(jié)論

根據(jù)圖2、表9、表10對(duì)第三方物流企業(yè)融通倉(cāng)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)因素的模型輸出結(jié)果進(jìn)行分析，導(dǎo)出相關(guān)因素對(duì)第三方物流企業(yè)融通倉(cāng)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的影響程度，第三物流企業(yè)融通倉(cāng)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)因素排名情況，見(jiàn)表11。

表11 第三方物流企業(yè)融通倉(cāng)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)因素排名

本文利用SPSS17.0對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行信度分析和效度分析，檢驗(yàn)數(shù)據(jù)的有效性。利用LISERL8.70，對(duì)經(jīng)過(guò)信度分析和效度分析后的數(shù)據(jù)做結(jié)構(gòu)方程分析。結(jié)果顯示，第三方物流企業(yè)融通倉(cāng)業(yè)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)的諸多風(fēng)險(xiǎn)因素中，質(zhì)物風(fēng)險(xiǎn)對(duì)其影響最大，其次依次為客戶(hù)資信風(fēng)險(xiǎn)、企業(yè)內(nèi)控風(fēng)險(xiǎn)、環(huán)境風(fēng)險(xiǎn)和評(píng)估風(fēng)險(xiǎn)，其指標(biāo)權(quán)重依次為23.34%、22.48%、21.04%、17.87%、15.27%。指標(biāo)權(quán)重的有效識(shí)別為以后研究我國(guó)第三方物流企業(yè)融通倉(cāng)業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)防范策略制定奠定了基礎(chǔ)。

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Risk Factors Assessment of FTW Business of Third Party Logistics Enterprises

LIU Nian1, LIU Yi-lun2, LIU Yi-sha1
(1.Hunan Industry Polytechnic, Changsha 410208, Hunan, China; 2. Hunan University College of Finance and Statistics, Changsha 410012, Hunan, China)

By literature research and expert interview, the index system of evaluating risk factors of third party logistics enterprises FTW has been built. Environmental risks, pledged property risk, customer credit risk, internal control risk and assessment risk are the key risk factors for third party logistics enterprises FTW. Questionnaire investigation method was used to get the data. SPSS17.0, LISERL8.70, etc. are adopted to analyze and summarize 271 valid questionnaires.

third-party logistics; FTW; risk factor assessment; structure equation

F252

A

1673-9272(2014)03-0068-05

2014-03-24

湖南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院科研課題：“第三方物流企業(yè)開(kāi)展融通倉(cāng)業(yè)務(wù)的風(fēng)險(xiǎn)評(píng)價(jià)研究”（編號(hào)：GYKYZ2013004）。

劉 念（1984-），男，河北大名人，湖南工業(yè)職業(yè)技術(shù)學(xué)院講師，碩士，研究方向：物流金融；中小企業(yè)融資與金融創(chuàng)新系統(tǒng)。

[本文編校：羅 列]