區(qū)域物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)與實(shí)證

■魏瑩瑩（北京物資學(xué)院信息學(xué)院）

近年來(lái)，受益于電商網(wǎng)站的發(fā)展，我國(guó)整體的物流發(fā)展迅速，但是區(qū)域之間的物流發(fā)展水平相差較大，研究區(qū)域間物流發(fā)展水平有利于找到區(qū)域共同于差異，為區(qū)域物流發(fā)展提高幫助。

目前對(duì)區(qū)域物流發(fā)展水平的研究主要是從影響區(qū)域物流發(fā)展水平的因素和主要影響因素進(jìn)行分析并建立相應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，之后開(kāi)始對(duì)前人建立的指標(biāo)體系進(jìn)行完善，并開(kāi)始了定量分析;又進(jìn)一步的提出改進(jìn)傳統(tǒng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系權(quán)重。方法主要有層次分析法、模糊評(píng)價(jià)法和主成分分析法。具體的姜華等提出了基于物流的區(qū)域經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力的概念和理論依據(jù)，并加以剖析，研究并探討了其所具有理論和實(shí)踐意義。吳維昕等研究了發(fā)展城市物流和區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系，挖掘城市物流核心競(jìng)爭(zhēng)力的特點(diǎn)并構(gòu)建競(jìng)爭(zhēng)模型。

一、指標(biāo)的選取及樣本數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）指標(biāo)選取原則

區(qū)域物流服務(wù)評(píng)價(jià)體系構(gòu)建的原則還包括系統(tǒng)性原則、科學(xué)性原則、全面性原則和可操作性原則。

第一，系統(tǒng)性原則。要找到能夠系統(tǒng)的反映區(qū)域的情況的評(píng)定指標(biāo)。第二，可行性原則。收集數(shù)據(jù)資料的途徑和方法要可行，數(shù)據(jù)需要計(jì)算時(shí)，運(yùn)算不能太過(guò)復(fù)雜。第三，定量性原則。評(píng)價(jià)指標(biāo)要用數(shù)字表現(xiàn)以便于運(yùn)用具體的分析方法建模。

按照“SMART”原則 ，本文設(shè)計(jì)了以下指標(biāo)進(jìn)行分析。本文選取了16個(gè)指標(biāo)地區(qū)進(jìn)行定量分析。對(duì)16個(gè)指標(biāo)分別用X1至X16表示（貨運(yùn)量X1、周轉(zhuǎn)量X2、郵政營(yíng)業(yè)網(wǎng)點(diǎn)數(shù)X3、郵政業(yè)務(wù)量X4、公路營(yíng)運(yùn)汽車(chē)擁有量X5、鐵路營(yíng)業(yè)里程X6、移動(dòng)電話用戶數(shù)X7、人均GDPX8、地區(qū)GDPX9、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資完成額X10、居民消費(fèi)水平X11、批發(fā)零售貿(mào)易總額X12、進(jìn)出口總額X13、社會(huì)消費(fèi)品零售總額X14、普通高等學(xué)校學(xué)生人數(shù)X15、城鎮(zhèn)單位交通運(yùn)輸和郵政業(yè)就業(yè)人員數(shù)X16）

（二）樣本選取

本文選取2018年各個(gè)省，直轄市，自治區(qū)的以上指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，數(shù)據(jù)來(lái)源于中國(guó)產(chǎn)業(yè)信息統(tǒng)計(jì)中心，各個(gè)地區(qū)的年鑒年報(bào)。

二、區(qū)域物流能力因子分析

因子分析法是研究原始變量的相關(guān)矩陣或協(xié)方差內(nèi)部結(jié)構(gòu)，找出隱含在原來(lái)變量中的共同因子。其具有可比性、全面性、客觀合理性等特點(diǎn)，能夠反映各類評(píng)價(jià)對(duì)象的依賴關(guān)系，并應(yīng)用于分類，所以本文選擇因子分析法作為本文的分析方法。

（一）因子指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化

所選取的指標(biāo)有不同的量綱，因此為了可比較，要對(duì)這些指標(biāo)的實(shí)際值進(jìn)行無(wú)量綱或同度量處理，首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

（二）KMO 檢驗(yàn)、Bartlett 檢驗(yàn)

使用SPSS20.0做因子分析，得KMO檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量為0.673，大于0.5；Bartlett 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量相應(yīng)的伴隨概率為0.000，小于顯著性水平0.05。因此，認(rèn)為各變量之間存在著顯著相關(guān)性，說(shuō)明適宜進(jìn)行因子分析。

（三）方差解釋分析

各指標(biāo)的特征值與累積貢獻(xiàn)率如表1所示，在未經(jīng)旋轉(zhuǎn)時(shí)，被提取的F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3三個(gè)公共因子的累計(jì)方差為85.2760%，大于85%，且它們初始特征值分別為9.690、3.101、0.853大于或接近1。經(jīng)過(guò)旋轉(zhuǎn)后，得到的新公因子的方差貢獻(xiàn)值、方差貢獻(xiàn)率和累計(jì)方差貢獻(xiàn)率，和未經(jīng)旋轉(zhuǎn)相比，每個(gè)因子的方差貢獻(xiàn)值有變化，但最終的累計(jì)方差沒(méi)變。而被放棄的其他13個(gè)指標(biāo)的方差貢獻(xiàn)率不到15%。

綜上所述，可提取前三個(gè)公共因子，能夠概括絕大部分信息。

表1 特征值與累積貢獻(xiàn)率

（四）旋轉(zhuǎn)后的因子載荷陣分析

采用最大方差法對(duì)數(shù)據(jù)旋轉(zhuǎn)，輸出旋轉(zhuǎn)解和碎石圖。旋轉(zhuǎn)成分矩陣如表2。從旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣可看出：

表2 旋轉(zhuǎn)成份矩陣a

第 一公 共 因 子F1在X1、X5、X6、X7、X9、X10、X14、X15、X16上有較大載荷，這些指標(biāo)主要包括物流供需和物流相關(guān)產(chǎn)業(yè)的指標(biāo)，可以命名為物流業(yè)發(fā)展水平因子。

第二公共因子F2在X2、X3、X4、X13有較大載荷，主要是從物流的設(shè)施和業(yè)務(wù)量反映物流業(yè)發(fā)展水平，可以命名為物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模。

第三公共因子F3在X8、F11、F12有較大載荷，這些指標(biāo)主要和宏觀經(jīng)濟(jì)發(fā)展有關(guān)，可以命名為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展因子。

三、因子分析結(jié)果

利用回歸法計(jì)算兩個(gè)公共因子的得分系數(shù)矩陣，旋轉(zhuǎn)成分矩陣得分。然后將得分系數(shù)矩陣與原始指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化值的數(shù)據(jù)相乘就可以得到各因子的得分。以各公因子對(duì)應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)數(shù), 計(jì)算各樣本的綜合因子得分及名次排序。此過(guò)程都由spss20.0中直接執(zhí)行，輸出綜合因子得分，并對(duì)之排序。

可得：

第一公共因子F1得分排在前5的是山東省、河南省、江蘇省、河北省、四川省,這些省份中與物流相關(guān)的產(chǎn)業(yè)及交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)較為發(fā)達(dá)，其有利的外界客觀環(huán)境因素促進(jìn)了物流需求的上漲。尤其是山東，河南，江蘇，河北遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他省份，這是因?yàn)樯綎|河南地處中部，江蘇地處東南，河北地處北部，地勢(shì)平坦，交通便利，人口眾多，是全國(guó)的物流周轉(zhuǎn)中心，所以物流發(fā)展較好。

第二公共因子F2得分排在前5列的省份是廣東省、浙江省、上海市、安徽省、江蘇省這些省份集中在東南地區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展起步較早，有天然的港口，建立機(jī)場(chǎng)較早，因?yàn)闅v史原因等，對(duì)外的貿(mào)易頻繁，并且高新產(chǎn)業(yè)集聚，電子商務(wù)發(fā)展較快，先有物流產(chǎn)業(yè)進(jìn)入，并且經(jīng)濟(jì)發(fā)展較快，物流潛力大。所以物流規(guī)模大。特別是廣東，F(xiàn)2得分遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他各省，改革開(kāi)放較早，且在之前就依靠港口與外國(guó)通商，進(jìn)出口貿(mào)易頻繁。

第三公共因子F3得分排在前5列的省份是北京市、上海市、天津市、江蘇省、山東省，這些省份的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)較好，居民消費(fèi)能力較強(qiáng)，又有進(jìn)出口港口貿(mào)易刺激，其有利的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)環(huán)境促進(jìn)了物流業(yè)的發(fā)展。特別的，北京，上海遙遙領(lǐng)先，北京作為中國(guó)首都，集中國(guó)的整治，經(jīng)濟(jì)，文化于一身，可享用很多綜合資源。而上海作為中國(guó)的金融中心，經(jīng)濟(jì)實(shí)力相對(duì)其他地區(qū)都強(qiáng)很多，能提供強(qiáng)大的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)支撐。

四、物流發(fā)展水平層次

綜上所述，根據(jù)spss得出的綜合得分可以將全國(guó)物流發(fā)展水平分為四個(gè)層次：

第一層次得分為0.5＜ZF ，其對(duì)應(yīng)的省份為廣東省、江蘇省、山東省、浙江省。其區(qū)域物流發(fā)展的綜合實(shí)力比較強(qiáng)。

第二層次得分為0＜ZF＜0.5 ，其對(duì)應(yīng)的省份為上海市、河南省、北京市、河北省、四川省、湖北省、遼寧省、安徽省、湖南省、福建省，其區(qū)域物流發(fā)展的綜合實(shí)力較強(qiáng)，但有提升空間。

第三層次得分為-0.5＜ZF＜0 ，其對(duì)應(yīng)的省份為天津市、陜西省、內(nèi)蒙古自治區(qū)、廣西壯族自治區(qū)、重慶市、江西省、山西省、黑龍江省、云南省、吉林省、貴州省、新疆維吾爾自治區(qū)、寧夏回族自治區(qū)，其區(qū)域物流發(fā)展的綜合實(shí)力較弱，有較大提升空間。

第四層次得分為ZF＜-0.5，其對(duì)應(yīng)的省份為甘肅省、海南省、青海省、西藏自治區(qū)。其區(qū)域物流發(fā)展的綜合實(shí)力很弱，有很大提升空間。急需發(fā)展經(jīng)濟(jì)，改善物流狀況。其分析結(jié)果與實(shí)際情況基本上是吻合的.

五、結(jié)語(yǔ)

各省份的綜合得分，能比較全面地反映了一個(gè)省份在物流系統(tǒng)中的發(fā)展水平。一個(gè)省份的綜合得分值越大,這個(gè)省份的發(fā)展水平越高。從因子綜合得分和由此得到的綜合排名可以看出,中國(guó)31個(gè)省，直轄市，自治區(qū)中廣東省、江蘇省、山東省、浙江省、上海市、河南省、北京市、河北省、四川省、湖北省的綜合排名靠前,表明這些地區(qū)的物流發(fā)展水平較高, 走在前列。而得分為正省份的還有遼寧省、安徽省、湖南省、福建省。這表明以上14個(gè)省份的物流發(fā)展水平處于我們所考察的全部地區(qū)當(dāng)中的平均水平以上。其余個(gè)省份的得分均為負(fù)值, 表明這些地區(qū)的物流發(fā)展水平處于全國(guó)平均水平以下，具有很大的提升空間和發(fā)展?jié)摿Α?/p>