基于因子分析的物流成本研究

王慧淵

【摘要】 經濟的飛速發展為物流業帶來了新的生命，但物流成本卻是我國物流業發展的一大瓶頸，一貫被物流學界稱為“黑大陸”或“物流冰山”，可見我國物流業在成本方面是一大盲區。文章先研究了近幾年我國的社會物流總費用，從宏觀方面看待這一問題，說明問題的嚴重性，然后從微觀方面就企業物流費用進行研究，利用XX集團及其5個子公司這一案例，借助于前人的研究，根據物流活動的功能選取了影響物流成本的各個指標，然后運用因子分析法找出影響物流成本的關鍵因子，以便企業提出相應的對策降低物流成本，提高效率。

【關鍵詞】 物流成本； 指標； 因子分析； 關鍵因子

一、前言

隨著我國經濟的發展，物流業也在迅猛發展，其發展壯大僅從全社會的物流總費用就可略見一斑，但其發展過程也暴露出很多嚴重的問題，最突出的就是物流成本居高不下，每年都在創立新高。由于這是新興行業，存在問題在所難免，但人們對物流成本認識有限，物流被稱為經濟領域的“黑大陸”。日本物流專家西澤修的“物流冰山學說”認為，人們能看到的物流費用只是冰山一角，海水中的冰山才是物流費用的主要部分。因此，加強對物流成本的研究與管理對提高物流活動的經濟效益有著非常重要的意義。但考慮到其對經濟的發展影響深遠，因此有必要對現實存在的有關物流成本方面的問題進行研究。

二、我國全社會物流成本現狀

筆者搜集出近幾年我國社會物流總費用的走勢圖，而所謂社會物流總費用是指在產品空間位移過程中所耗費的各種資源的貨幣表現，是物品在實物運動過程中的各個環節所支出的人力、財力、物力的總和。它包含運輸費用、保管費用（倉儲保管）及管理費用，社會物流總費用可以反映出在產出一定的情況下，社會所投入物流成本的多少。通過圖1可以看出我國物流總費用的發展趨勢。

從圖1可以看出，社會物流總費用呈逐年增加的趨勢，2008、2009年由于受到自然災害和經濟危機的沖擊，增長有所減緩。通常我們通過物流費用及其在國家GDP中所占比重來衡量一個國家的物流成熟度。并不是說物流費用的增加就意味著成本的增加、物流產業發展的減緩、專業化的降低，而是要看社會物流總費用占當年GDP的比率是多少。圖2為近幾年我國的社會物流總費用占GDP的比率。

從圖2可以看出我國社會物流總費用占GDP的比重很高，其中最高的是2004年達到21.3%，以后逐年下降，現在基本達到一個平穩的狀態18.2%左右，這就是說物流成本與GDP的比例每下降0.1個百分點，就意味著增加了899億元經濟效益（以2008年GDP為例），從2007年到2008年下降了0.3個點，就意味著直接增加了2 697億元的經濟效益，這樣看來全社會的物流總費用所占比例確實很高。相反，也可以看出我國物流業的發展是很有潛力和前景的，還有很大的空間可以利用。

因此從微觀方面對物流成本進行研究顯得很有必要，筆者擬從XX單個企業著手利用因子分析找出影響企業成本的關鍵因子，進而找出問題的癥結所在，這樣有助于分析問題，提出相應的對策。

三、運用因子分析對企業物流成本進行實證研究

XX電源生產集團（簡稱集團）成立于2007年9月，注冊資金1 000萬元，固定資產投資1 200萬元，擁有員工50余人。公司主要從事極板及鉛酸蓄電池的生產與銷售，銷售網覆蓋安徽、江蘇、浙江、河南、河北、山東、山西、甘肅等全國大部分地區，其旗下有5個子公司。通過對XX集團及其之下的5個子公司A、B、C、D、E的物流成本進行因子分析，找出影響此集團物流成本的關鍵因子，并對其進行分析，提出相應的對策，以達到顯著降低物流成本、提高物流作業效率的目的。

（一）指標的選取

從不同角度考察物流總成本，其構成都有所不同。筆者采用的是按照物流活動功能進行分類的方法，這樣企業物流成本可以分為運輸成本、倉儲成本、包裝成本、裝卸成本、信息處理成本和物流管理費共六大項。如表1所示。

（二）數據獲取

表2為財務部門對該集團一個月實際發生的物流成本進行系統核算，并以費用支出種類為基礎編制的物流成本報表。

對表2中數據采用計算機軟件SPSS，計算得到因子分析相關結果：總方差解釋（Total Variance Explained）如表3所示，旋轉以后的載荷矩陣（Rotated Component Matrix）如表4所示。

（三）結果分析

由表3和表4可知，提取特征值大于0.7時，得到4個主因子和因子模型，因子得分函數如下：

F1=0.292x1 + 0.919x2 + 0.623x3 - 0.051x4 - 0.637x5

+0.929x6-0.348x7-0.616x8+0.272x9+0.499x10+0.379x11

+0.397x12+0.748x13-0.027x14+0.443x15-0.07x16+0.149x17

+0.136x18 - 0.918x19 + 0.43x20 + 0.814x21 - 0.642x22 + 0.165x23

+0.769x24+0.907x25+0.96x26+0.407x27-0.039x28-0.916x29

+0.623x30

同理，可得F2、F3、F4的各個因子表達式（略）。

從因子得分模型中可以看出第一個因子F1主要由x2、x6、x13、x21、x24、x25、x26構成，它們作用在第一因子的載荷分別是0.919、0.929、0.748、0.814、0.769、0.907、0.960；第二個因子F2主要由x7、x12、x15、x16、x20構成，它們作用在第二個因子上的載荷分別是0.883、0.742、0.878、0.991、0.882；第三個因子F3主要由x3、x9、x14、x23、x27構成，它們作用在第三個因子上的載荷分別是0.702、0.731、0.806、0.971、0.877；第四個因子F4主要由x1、x17、x28構成，它們作用在第四個因子上的載荷分別是0.842、0.702、0.951。即四個因子主要由（x1、x2、x3、x6）、（x7、x9）、（x12、x13、x14、x15）、（x16、x17）、（x20、x21、x23）、（x24、x25、x26、x27、x28）構成，因此集團應該從運輸、包裝、信息處理、管理幾個方面著手減少物流費用，尤其是運輸、信息處理及管理這三個方面，并相應地找出影響這些因子的關鍵要素如x2、x6、x16、x23、x25、x26、x28，即需要在這些方面加強成本管理：運輸中的人工費和修理費、包裝中的人工費、信息處理中的材料費、管理中的人工費和通訊費及管理中的辦公用品等等。為此企業可以提出相關對策，達到降低物流成本的目的。

四、結束語

物流成本的分析是一種典型的多指標問題，涉及的因素繁多，多指標帶來了分析上的復雜性和指標間的多重相關性兩大問題。因子分析方法是一種指標約簡和削弱指標間多重相關性的優良工具，為此利用此方法對企業物流成本進行綜合分析。通過本研究的分析發現該方法具有以下優點：一是因子分析方法基于原始數據本身，評價結果符合客觀實際；二是將多指標進行降維處理降低了分析的復雜度，削弱了指標間的多重相關性；三是易于發現影響物流成本的關鍵因素，有利于企業改善經營管理，提高核心競爭力。

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