因子分析在農(nóng)產(chǎn)品物流能力評(píng)價(jià)中的應(yīng)用

周曉鳴，葉春明 （上海理工大學(xué) 管理學(xué)院，上海 200093）

0 引言

作為第一產(chǎn)業(yè)，農(nóng)業(yè)是國(guó)民經(jīng)濟(jì)的基礎(chǔ)，農(nóng)業(yè)和農(nóng)村經(jīng)濟(jì)的健康發(fā)展事關(guān)國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的全局[1]。然而我國(guó)農(nóng)業(yè)發(fā)展相對(duì)滯后，農(nóng)產(chǎn)品流通效率低、成本高、損耗大。電子商務(wù)的發(fā)展，給農(nóng)產(chǎn)品物流的發(fā)展帶來(lái)了新的動(dòng)力。農(nóng)產(chǎn)品物流在電子商務(wù)平臺(tái)的引導(dǎo)下實(shí)現(xiàn)協(xié)調(diào)整合，將使農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者根據(jù)消費(fèi)者的需求合理安排生產(chǎn)，減少因中間環(huán)節(jié)過(guò)多，市場(chǎng)需求失真而帶來(lái)的農(nóng)產(chǎn)品損耗，提高農(nóng)產(chǎn)品物流運(yùn)作的效率，有效降低農(nóng)產(chǎn)品損耗，為提高農(nóng)民收入水平奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)[2]。為此，大力發(fā)展農(nóng)產(chǎn)品物流勢(shì)在必行?？茖W(xué)地評(píng)價(jià)農(nóng)產(chǎn)品物流的發(fā)展水平，有助于政府相關(guān)部門(mén)制定相關(guān)科學(xué)決策、改善農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)發(fā)展環(huán)境、促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品物流的健康發(fā)展。

因子分析法是一種降維的技術(shù)，能夠在多種具有相關(guān)性的指標(biāo)中找出幾個(gè)主因子，用主因子來(lái)代替評(píng)價(jià)指標(biāo)，簡(jiǎn)化對(duì)農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平的評(píng)價(jià)，縮小工作量[3]。因此本文采用因子分析法來(lái)研究我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品物流的發(fā)展水平。

1 理論基礎(chǔ)

1.1 農(nóng)產(chǎn)品物流

農(nóng)產(chǎn)品物流是物流業(yè)的一個(gè)分支，指的是為了物流業(yè)的一個(gè)分支從生產(chǎn)者到消費(fèi)者之間的物理性流動(dòng)。就是以農(nóng)業(yè)產(chǎn)出物為對(duì)象，通過(guò)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)后加工、包裝、儲(chǔ)存、運(yùn)輸和配送等物流環(huán)節(jié)，做到農(nóng)產(chǎn)品保值增值，最終送到消費(fèi)者手中的活動(dòng)。農(nóng)產(chǎn)品物流除了數(shù)量大、品種多的特點(diǎn)之外還具有以下特點(diǎn)：農(nóng)產(chǎn)品物流要求高。一是由于農(nóng)產(chǎn)品與工業(yè)品不同，它是有生命的動(dòng)物性與植物性產(chǎn)品。所以，農(nóng)產(chǎn)品的物流特別要求“綠色物流”，在物流過(guò)程中做到不污染、不變質(zhì)。二是由于農(nóng)產(chǎn)品價(jià)格較低，一定要做到低成本運(yùn)行。三是由于農(nóng)產(chǎn)品流通涉及到保證與提高農(nóng)民的收入。因此，在物流過(guò)程中，一定要做到服務(wù)增值，即農(nóng)產(chǎn)品加工轉(zhuǎn)化，農(nóng)產(chǎn)品加工配送。農(nóng)產(chǎn)品物流難度大。體現(xiàn)在包裝難、運(yùn)輸難、倉(cāng)儲(chǔ)難。雖然我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品物流活動(dòng)出現(xiàn)得比較早，但無(wú)論是在農(nóng)產(chǎn)品物流理論研究還是在實(shí)際操作上，我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品物流的發(fā)展都很緩慢。

1.2 因子分析模型

因子分析的概念最初起源于關(guān)于智力測(cè)驗(yàn)的探討，其作出突出貢獻(xiàn)的是20世紀(jì)初的心理學(xué)家Charles Spearman等。因子分析（Factor Analysis）作為多元統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)的一個(gè)分支，用于處理多變量問(wèn)題，是一種降維、簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)的技術(shù)[7]。因子分析的基本思想是肯定變量之間具有相關(guān)性，可以根據(jù)這種相關(guān)性進(jìn)行不同的分組組合，這樣，同一組的變量之間的相關(guān)性就比較高，不同組的變量相關(guān)性就較低，每一組的變量都代表不同的基本結(jié)構(gòu)。

將這一思想用數(shù)學(xué)模型表示為：

假設(shè)從原始變量集X=｛X1,X2,…,Xn｝T中，提取出m個(gè)公共因子F=｛F1,F2,…,Fm｝T，則每一個(gè)變量都可以表示成公共因子的線性函數(shù)與特殊因子之和，即：Xi=ai1Fi+ai2F2+…+aimFm+εi,i=1,2,…,n。

該模型用矩陣表示為：X=AF+ε

且滿足：①m＜n；②Cov（ F,ε ）=0，即公共因子與特殊因子是不相關(guān)的；即各個(gè)公共因子不相關(guān)，且方差為1即各個(gè)特殊因子不相關(guān)，方差不要求相等。

模型中矩陣A稱為因子負(fù)載矩陣，aij稱為因子負(fù)載，是指第i個(gè)變量在第j個(gè)因子上的負(fù)荷。

用因子所能夠解釋的總方差來(lái)衡量每個(gè)公共因子對(duì)變量的解釋能力，通常稱為因子的貢獻(xiàn)（Contributions），記為Vi。它等于和該因子有關(guān)的因子負(fù)載的平方和，即：

如果一個(gè)變量在多個(gè)公共因子上有較大的負(fù)荷，或者多個(gè)變量在同一個(gè)公共因子上有較大的負(fù)荷，則說(shuō)明因子對(duì)多個(gè)變量都有較明顯的影響作用。為了更合理地對(duì)因子的實(shí)際背景解釋，可以通過(guò)因子旋轉(zhuǎn)使每個(gè)變量?jī)H在一個(gè)公共因子上有較大的負(fù)載，即讓同一個(gè)因子在各個(gè)變量上的負(fù)載盡可能的向靠近1和靠近0的兩極分離。

在因子分析模型X=AF+ε中，如果不考慮其特殊因子的影響，當(dāng)m=n且A可逆時(shí)，所抽取的樣本在因子F上的得分可以表示為：F=A-1X。

但是，因子分析模型在實(shí)際中要求m＜n，因此，不能精確計(jì)算出因子的得分情況，只能對(duì)因子得分進(jìn)行估計(jì)。

2 我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展能力的實(shí)證研究

2.1 樣本及指標(biāo)選取

本文在查閱了大量的國(guó)內(nèi)外研究文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，通過(guò)德?tīng)柗品ㄅc相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜页浞譁贤ǖ幕A(chǔ)上，最終選出了8個(gè)指標(biāo)，來(lái)代表農(nóng)產(chǎn)品物流能力的評(píng)價(jià)指標(biāo)。它們是地區(qū)生產(chǎn)總值X1（）、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值X2（）、人均生產(chǎn)總值X3（）、社會(huì)消費(fèi)品零售總額X4（）、貨物周轉(zhuǎn)量X5（）、民用汽車(chē)擁有量X6（）、國(guó)際互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)X7（）、公路里程數(shù)X8（）。數(shù)據(jù)來(lái)自2014年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，選取我國(guó)31個(gè)省、市、自治區(qū)為研究對(duì)象。原始數(shù)據(jù)如表1所示：

2.2 我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展能力的因子分析

將原始數(shù)據(jù)放入SPSS 22.0軟件中對(duì)我國(guó)31個(gè)省、市、自治區(qū)的8個(gè)指標(biāo)進(jìn)行因子分析。

2.2.1 數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化處理

由于經(jīng)濟(jì)意義和表現(xiàn)形式不同，各個(gè)定量指標(biāo)之間并不具有可比性，因此，為了對(duì)指標(biāo)進(jìn)行科學(xué)的綜合評(píng)價(jià)，必須對(duì)各個(gè)指標(biāo)予以標(biāo)準(zhǔn)化處理。本文采用Zore法將指標(biāo)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。

2.2.2 因子分析

2.2.2.1 相關(guān)系數(shù)矩陣和變量共同度分析

對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析，通過(guò)計(jì)算得出8個(gè)指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)矩陣及變量共同度表。從表2的相關(guān)系數(shù)矩陣中可以看到，矩陣中的變量存在較高的相關(guān)系數(shù)，且相關(guān)系數(shù)顯著性檢驗(yàn)的p值存在大量的小于0.05的值，這表明原始指標(biāo)之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性，具有進(jìn)行因子分析的必要性。從表3中可以看出，KMO=0.816，Bartlett球形檢驗(yàn)的p值為0.000，這也都說(shuō)明數(shù)據(jù)適合進(jìn)行因子分析。

2.2.2.2 提取特征向量和特征值

根據(jù)變量特征值大于1的原則，獲得兩個(gè)公因子F1、F2，且其累積方差貢獻(xiàn)率為87.734%（如表4所示）。說(shuō)明兩個(gè)公因子保留了原始數(shù)據(jù)的大部分信息，以此評(píng)價(jià)我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平相當(dāng)大程度上減少了原始數(shù)據(jù)的復(fù)雜性。

2.2.2.3 建立因子載荷矩陣

因子載荷矩陣體現(xiàn)了原始變量與各因子之間的相關(guān)程度。為了更為準(zhǔn)確地解釋命名各個(gè)主因子，采用方差最大法對(duì)原始因子載荷矩陣（表5）進(jìn)行旋轉(zhuǎn)，得出方差最大正交旋轉(zhuǎn)矩陣，如表6所示。

表1 原始數(shù)據(jù)

根據(jù)因子正交旋轉(zhuǎn)矩陣，可以將評(píng)價(jià)指標(biāo)分成兩個(gè)公因子并進(jìn)行命名。第一個(gè)公因子F1在X1、X2、X4、X5、X6、X7上有較大的載荷，公因子F2在X3、X8上有較大的載荷。

2.2.2.4 計(jì)算各因子得分與綜合評(píng)價(jià)得分并排序

表2 相關(guān)系數(shù)矩陣及相關(guān)顯著性檢驗(yàn)（Correlation Matrix）

表3KMO檢驗(yàn)與Bartlett球形檢驗(yàn)（KMO and Bartlett's Test）

表4 特征根與方差貢獻(xiàn)率表（Total Variance Explaied）

采用回歸法和SPSS 22.0自動(dòng)生成各主因子得分（表7），利用各主因子方差貢獻(xiàn)率占總方差貢獻(xiàn)率的百分比作為權(quán)重，然后與各主因子得分加權(quán)求和，得到我國(guó)31個(gè)省、市、自治區(qū)農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平的綜合得分及排序。

用F1、F2分別表示各省、市、自治區(qū)農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平在各個(gè)因子上的得分，則有：

2.2.2.5 結(jié)果分析

表5 旋轉(zhuǎn)前的因子載荷矩陣

表6 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣

表7 因子得分矩陣

（1）排名結(jié)果總體分析。從綜合排名上看，廣東、山東、江蘇、河南、河北、浙江、四川是我國(guó)農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平高的省市；湖北、遼寧、湖南、安徽的農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平較高；福建、黑龍江、云南、陜西、廣西、內(nèi)蒙古、上海、江西、山西、北京、吉林、新疆、重慶的農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平較低；貴州、甘肅、天津、海南、青海、寧夏、西藏的農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平低。山西省的農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平處于中等偏下水平，主要與山西山區(qū)及農(nóng)村的道路交通設(shè)施落后、農(nóng)產(chǎn)品運(yùn)輸企業(yè)的運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)不完善、缺乏冷凍冷藏設(shè)備和技術(shù)等方面有關(guān)。

但是，不同省份對(duì)應(yīng)的各因子排名與其最后的綜合排名并不完全一致，有些省份各因子的單項(xiàng)排名與最后的綜合排名存在很大的差距，說(shuō)明各省農(nóng)產(chǎn)品物流在各因子代表的因素上發(fā)展不平衡，進(jìn)而影響了綜合排名。

（2）從因子排名上分析。在因子F1上，廣東、山東、江蘇、浙江、河南、河北、遼寧的因子得分遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于其他省份，并借此提升了綜合排名。山西、吉林、江西、云南、重慶、新疆、貴州、甘肅、海南、寧夏、青海、西藏得分較低，排名靠后。

在因子F2上，四川、河南、云南、湖南、山東、湖北、貴州、黑龍江、新疆、河北的因子得分較高，而北京、天津、上海在因子F2上的得分遠(yuǎn)遠(yuǎn)低于其他省份，這說(shuō)明在因子F2上，北京、天津、上海不占優(yōu)勢(shì)。

各省份農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平因子分析及排名如表8所示：

3 結(jié)論

隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)近二三十年的持續(xù)增長(zhǎng)，物流業(yè)也逐漸成為一個(gè)新的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)點(diǎn)，并在整個(gè)經(jīng)濟(jì)社會(huì)活動(dòng)中起到了越來(lái)越重要的作用。農(nóng)產(chǎn)品物流作為物流業(yè)的一條重要分支，對(duì)其發(fā)展水平進(jìn)行一個(gè)系統(tǒng)的研究，能夠?yàn)槲覈?guó)制定不同省份農(nóng)產(chǎn)品物流政策時(shí)提供一個(gè)基礎(chǔ)。在明確各個(gè)省份發(fā)展水平良莠不齊的基礎(chǔ)上，了解各省份目前的農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平，為下一步制定針對(duì)性的戰(zhàn)略性政策提供參考。

當(dāng)然，本文也存在以下不足，首先農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平指標(biāo)選取不夠全面，導(dǎo)致只提取到兩個(gè)因子，代表性較低。其次對(duì)31個(gè)省份研究，最終只算出一個(gè)農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平排序，參考性不夠。因此，針對(duì)性的研究某一省份、某一地市的農(nóng)產(chǎn)品物流，探索適合本地區(qū)、本市的運(yùn)作模式是下一步的工作。

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表8 各省份農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平因子得分及排名

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