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    基于因子分析法的四川省水產(chǎn)品物流發(fā)展水平研究

    2024-01-16 12:44:12歐陽運佳張磊李芋冰
    中國儲運 2024年1期
    關(guān)鍵詞:省市水產(chǎn)品分析法

    文/歐陽運佳 張磊 李芋冰

    本文基于經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況、物流發(fā)展情況以及信息化情況三個方面,結(jié)合全國31個省市進(jìn)行橫向比較,構(gòu)建不同省市的水產(chǎn)品物流發(fā)展評價模型,采用因子分析法進(jìn)行綜合評價。并結(jié)合分析結(jié)果,判斷目前四川省水產(chǎn)品物流發(fā)展存在的主要問題,有針對性地提出促進(jìn)四川省水產(chǎn)品物流發(fā)展的建議。

    1.引言

    隨著四川省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不斷提升,居民對水產(chǎn)品的消費熱情也在不斷提升,隨之而來的水產(chǎn)品物流也在不斷發(fā)展。因此,本文將建立水產(chǎn)品物流評價指標(biāo)體系,通過因子分析法,對全國31個省市的水產(chǎn)品物流發(fā)展情況做出綜合評價,找到四川省水產(chǎn)品物流目前所存在的問題,提出改進(jìn)意見。

    2.文獻(xiàn)綜述及理論分析

    2.1物流發(fā)展水平文獻(xiàn)綜述。李祎嘉、呂玉花(2022)兩位學(xué)者主要選用因子分析法,選取河南省農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)村物流發(fā)展水平、信息化程度這三個一級指標(biāo),構(gòu)建評價模型[1]。曹淑雯(2022年)學(xué)者對江蘇省農(nóng)村物流發(fā)展水平展開研究,基于主成分分析,梳理相關(guān)數(shù)據(jù)后從農(nóng)村經(jīng)濟(jì)水平、農(nóng)產(chǎn)品相關(guān)產(chǎn)值、物流運輸量和人力資源與條件四個方面篩選出10個評價指標(biāo),構(gòu)建評價模型[2]。

    2.2水產(chǎn)品物流發(fā)展水平文獻(xiàn)綜訴。盧麗霞(2016年)則提出基于GIS,對鮮食品冷鏈物流配送路徑優(yōu)化探討,總結(jié)出一套優(yōu)化路徑[4]。王天時等(2020年)則總結(jié)了目前我國水產(chǎn)品物流發(fā)展模式,存在組織不完善、監(jiān)管不完善等多個問題[5]。

    2.3文獻(xiàn)總結(jié)。在物流發(fā)展水平研究領(lǐng)域,目前的研究結(jié)果對于水產(chǎn)品研究較少。學(xué)者們所做的研究大多基礎(chǔ)路徑優(yōu)化等問題,但是缺乏對中西部地區(qū)的水產(chǎn)品物流發(fā)展的研究,因此本文將基于因子分析法,從三個方面考慮四川省水產(chǎn)品物流發(fā)展水平。

    3.數(shù)據(jù)來源與評級指標(biāo)體系構(gòu)建

    先對數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理,選取12個代表性指標(biāo)如圖1所示,并將12個指數(shù)歸類命名。

    表1 四川省水產(chǎn)品物流發(fā)展水平指標(biāo)評價體系

    4.研究方法

    本次研究采用因子分析法,由于水產(chǎn)品物流發(fā)展水平不能有一個特定指標(biāo)進(jìn)行評價,此研究運用因子分析法將共計12個因子歸結(jié)為幾個公共因子。

    4.1KMO檢驗和巴特利特球形檢驗。對已經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO檢驗和巴特利特球形檢驗,檢驗結(jié)果所示此研究構(gòu)建的指標(biāo)體系適合進(jìn)行因子分析。

    4.2公因子提取。此因子分析研究運用主成分分析法提取12個變量的公因子方差,其中僅有X5指標(biāo)的提取度較低,其余11項指標(biāo)的公因子方差均高于0.7,這表明因子分析效果較好。根據(jù)特征值大于1的原則提取公因子,得出總方差解釋情況,如表4所示,共提取出兩個公因子,方差貢獻(xiàn)率分別為63.360%、21.436%,累計方差貢獻(xiàn)率為84.796%,能夠進(jìn)行有效分析。且結(jié)合因子分析碎石圖,可以得出從3個因子開始特征值較小,故僅提取前兩個因子。

    表2 四川省水產(chǎn)品物流發(fā)展水平評價指標(biāo)的公因子方差

    表3 四川省水產(chǎn)品物流發(fā)展水平評價指標(biāo)的公因子提取

    4.3旋轉(zhuǎn)成分矩陣及公因子命名。當(dāng)采用最大方差法對因子進(jìn)行旋轉(zhuǎn)時,可以得出旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣。(1)因子F1核心在地區(qū)出口總額、地區(qū)生產(chǎn)總值、固定資產(chǎn)投資等這9個指標(biāo),因此可以將因子F1命名為經(jīng)濟(jì)物流因子。(2)因子F2主要在居民人均消費支出、公路里程、就業(yè)人員平均工資這三個指標(biāo)上載荷較大,因此可以將F2命名為消費水平與道路基礎(chǔ)因子。

    表4 四川省水產(chǎn)品物流發(fā)展水平評價指標(biāo)主成分矩陣

    5.四川省水產(chǎn)品物流發(fā)展水平評價及分析

    5.1因子得分計算。通過表5因子得分系數(shù)矩陣以及樣本原始數(shù)據(jù),可以得到兩個單項公因子的得分函數(shù)。將兩個因子的成分得分系數(shù)分別為αi、βi(i為不同的指標(biāo),i的取值范圍為1-12),則評價指標(biāo)綜合得分計算公式為:F綜合=(0.61249*F1+0.23548*F2)/0.84796,最終計算出全國31個省市的綜合得分。排名結(jié)果如表6所示。

    表5 樣本地區(qū)水產(chǎn)品物流發(fā)展水平評價結(jié)果

    5.2評價結(jié)果分析。首先從水產(chǎn)品物流水平綜合得分來看,各個省市的水產(chǎn)品物流水平差異較大。通過對比可以看到廣東省等前三名,得分遠(yuǎn)高于后續(xù)省市,而四川省排在第8位,可見四川省與廣東省等水產(chǎn)品物流發(fā)展較好的省市有較大的差距,處于全國的中上水平。從經(jīng)濟(jì)物流因子方面來看,廣東省以3.32331分?jǐn)?shù)領(lǐng)先于其他省市,而四川省則0.61599排在第六位。從消費水平與道路基礎(chǔ)因子來看,廣東省排在首位,其次為上海市和北京市,主要原因是該三個省市地區(qū)的消費者人均消費水平較高,且公路等基礎(chǔ)道路設(shè)施較為完善。與之相比,四川省排在了30位。核心原因主要為人均消費水平與之相比有一定的差距。

    6.總結(jié)與展望

    本研究從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、物流發(fā)展水平、信息化發(fā)展水平這三個方面設(shè)計12個指標(biāo),運用因子分析法對我國31個省市的水產(chǎn)品物流發(fā)展水平做分析。其中經(jīng)濟(jì)物流因子對于地區(qū)的水產(chǎn)品物流發(fā)展水平影響最為顯著,其次為消費水平與道路基礎(chǔ)因子。主要提出以下兩點建議:首先是加強道路基礎(chǔ)建設(shè),完善四川省物流網(wǎng)絡(luò),為水產(chǎn)品物流發(fā)展打下基礎(chǔ)。同時應(yīng)該提升物流從業(yè)人員的工資待遇,加強培訓(xùn),針對較弱的物流從業(yè)人員工資水平做出提高,通過多種方式加強四川省物流行業(yè)的發(fā)展。

    引用出處

    [1]李祎嘉,呂玉花.基于因子分析法的河南省農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平研究[J].中國商論,2022(15):4-6.

    [2]曹淑雯.江蘇省農(nóng)村物流發(fā)展水平綜合評價研究[J].物流工程與管理,2022,44(03):133-136.

    [3]盧麗霞.基于GIS的生鮮食品冷鏈物流配送路徑優(yōu)化探討[J].中國管理信息化,2016,19(12):2.

    [4]王天時,李家琛,劉翔,等.我國水產(chǎn)品物流發(fā)展模式探析[J].時代金融,2020(15):4

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