我國(guó)省域物流業(yè)發(fā)展水平實(shí)證研究——基于因子分析方法

鄭廣文，魏修建，郝淵曉

(西安交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與金融學(xué)院，陜西 西安 710061)

一、引 言

物流業(yè)作為我國(guó)十大振興產(chǎn)業(yè)之一，對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)作用日益顯現(xiàn)，已成為連接生產(chǎn)與消費(fèi)的橋梁和紐帶，推動(dòng)社會(huì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)有效運(yùn)轉(zhuǎn)的潤(rùn)滑劑。因此，確定科學(xué)的物流業(yè)發(fā)展目標(biāo)，設(shè)計(jì)合理的空間布局，制定切實(shí)可行的發(fā)展政策，推動(dòng)區(qū)域物流及其內(nèi)部產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級(jí)，是區(qū)域經(jīng)濟(jì)健康發(fā)展的必要保障。但實(shí)現(xiàn)這些目標(biāo)的前提則是基于對(duì)區(qū)域物流業(yè)綜合發(fā)展水平的合理把握。

關(guān)于物流業(yè)綜合發(fā)展水平評(píng)價(jià)研究，國(guó)外學(xué)者主要集中在指標(biāo)體系的構(gòu)建、評(píng)價(jià)模型的選擇、跨區(qū)域比較研究以及將其作為綜合競(jìng)爭(zhēng)力的構(gòu)成要素之一等方面。DeMarco 和Rafele［1］以意大利西北部區(qū)域?yàn)檠芯繉?duì)象，構(gòu)建系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)模型，輔助進(jìn)行交通基礎(chǔ)設(shè)施投資決策，其獨(dú)特的研究視角對(duì)我國(guó)物流基礎(chǔ)設(shè)施投資決策方案的制定具有一定的借鑒意義。James 和Chris［2］比較了亞、歐物流體系，根據(jù)各國(guó)物流體系的完善性劃分了級(jí)別，并提出了在世界范圍內(nèi)比較物流體系的一系列指標(biāo)，為國(guó)際區(qū)域物流比較研究提供了有益的參考。Kavaratzis［3］對(duì)區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行研究時(shí)，將物流業(yè)作為研究區(qū)域競(jìng)爭(zhēng)力的因素之一，雖沒有單獨(dú)研究區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，但其研究方法與思路具有一定的普遍性和現(xiàn)實(shí)指導(dǎo)性。國(guó)外關(guān)于物流業(yè)發(fā)展水平的研究具有很強(qiáng)的針對(duì)性和綜合性，不同的研究視角、研究范圍和研究方法決定了物流業(yè)發(fā)展水平評(píng)價(jià)側(cè)重點(diǎn)各異。

目前，我國(guó)學(xué)者對(duì)此研究主要集中在評(píng)價(jià)指標(biāo)選取的數(shù)量和品質(zhì)、體系設(shè)計(jì)的架構(gòu)層次以及模型的構(gòu)建等方面［4］－［14］。王春豪［10］以定量指標(biāo)為主，構(gòu)建了一個(gè)包含13 個(gè)指標(biāo)的二級(jí)指標(biāo)體系及相應(yīng)的主成分分析法評(píng)價(jià)模型，并對(duì)新疆及其周邊五省物流業(yè)發(fā)展水平進(jìn)行比較研究。汪波等［4］以定性指標(biāo)為主，構(gòu)建一個(gè)包含55 個(gè)指標(biāo)的三級(jí)指標(biāo)體系及相應(yīng)的模糊層次分析法評(píng)價(jià)模型，并對(duì)天津市物流業(yè)發(fā)展水平進(jìn)行分析。王新安等［12］以定量與定性相結(jié)合，構(gòu)建了一個(gè)包含79 個(gè)指標(biāo)的四級(jí)指標(biāo)體系及相應(yīng)的因子聚類分析法評(píng)價(jià)模型，并對(duì)陜西等22 個(gè)省市物流業(yè)發(fā)展水平進(jìn)行分析。研究發(fā)現(xiàn)，評(píng)價(jià)指標(biāo)選取的數(shù)量、品質(zhì)不盡相同，指標(biāo)體系的架構(gòu)層次各不相同，評(píng)價(jià)模型的構(gòu)建也各有所異，由于我國(guó)缺乏統(tǒng)一規(guī)范的物流統(tǒng)計(jì)指標(biāo)數(shù)據(jù)，相關(guān)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)口徑不一致，這樣難免會(huì)使研究結(jié)論不盡相同且與現(xiàn)實(shí)偏離。

本文在回顧相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上，結(jié)合因子分析法的相關(guān)原理，構(gòu)建我國(guó)區(qū)域物流業(yè)綜合發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及相應(yīng)的因子分析模型。

二、方法的選擇與指標(biāo)的選取

現(xiàn)有的一些評(píng)價(jià)方法雖能較好地體現(xiàn)指標(biāo)體系的遞階層級(jí)關(guān)系，且通過專家打分等主觀賦權(quán)的方式較為充分地體現(xiàn)其專業(yè)性、權(quán)威性，但我國(guó)地域廣闊且省域差異顯著，很難對(duì)省域間物流業(yè)發(fā)展的各個(gè)方面進(jìn)行全面、客觀的把握。因此，本文將采用客觀賦權(quán)法對(duì)我國(guó)省域物流業(yè)綜合發(fā)展水平進(jìn)行實(shí)證分析，以期能夠真實(shí)、客觀地反映我國(guó)省域物流業(yè)發(fā)展水平。

因子分析法［15］作為典型的客觀賦權(quán)分析法，其基本思想是通過變量的相關(guān)系數(shù)矩陣或協(xié)方差矩陣內(nèi)部結(jié)構(gòu)的研究，尋找出能控制所有變量的少數(shù)幾個(gè)隨機(jī)變量去描述多個(gè)變量之間的相關(guān)關(guān)系，并依據(jù)相關(guān)性的大小把變量進(jìn)行分組，使得同組內(nèi)的變量之間具有較高的相關(guān)性，而不同組的變量之間相關(guān)性較低。每組變量代表一個(gè)基本結(jié)構(gòu)，這個(gè)基本結(jié)構(gòu)稱為公共因子或主因子。

在借鑒國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究成果的基礎(chǔ)上，基于因子分析法的相關(guān)原理，遵循科學(xué)性、客觀性、系統(tǒng)性、層次性和可比性等指標(biāo)體系的構(gòu)建原則，本文構(gòu)建了一個(gè)包括2 個(gè)一級(jí)指標(biāo)、6 個(gè)二級(jí)指標(biāo)和30 個(gè)三級(jí)指標(biāo)的物流業(yè)綜合發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系(如表1所示)。

表1 物流業(yè)綜合發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

三、實(shí)證分析

1． 因子提取

本文以我國(guó)31 個(gè)省市為研究對(duì)象，對(duì)其2010年的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證分析。為消除各個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)量綱對(duì)統(tǒng)計(jì)結(jié)果的影響，首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。由于一級(jí)指標(biāo)之間相互獨(dú)立，權(quán)重由層次分析法(AHP)獲得，①本文通過發(fā)放調(diào)查問卷的形式向相關(guān)專家學(xué)者發(fā)放一級(jí)指標(biāo)判斷矩陣打分表30 份，收回27 份，回收率為90%，剔除無效問卷3份，共計(jì)有效問卷24 份。將所有有效問卷中對(duì)應(yīng)項(xiàng)得分的均值作為該項(xiàng)重要性標(biāo)度的最終取值，據(jù)此構(gòu)建了一級(jí)指標(biāo)判斷矩陣，經(jīng)檢驗(yàn)CR=0.05 ＜0.1。并在此基礎(chǔ)上對(duì)整體進(jìn)行評(píng)價(jià)。

本文利用SPSS17.0 對(duì)物流業(yè)內(nèi)、外部發(fā)展水平分別進(jìn)行巴特利特球度檢驗(yàn)和KMO 檢驗(yàn)，結(jié)果表明，物流業(yè)內(nèi)、外部發(fā)展水平的巴特利特球度檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量觀測(cè)值分別為659.18 和860.84，相應(yīng)的概率P 值都接近0。在給定顯著性水平α =0.05 下，即認(rèn)為相關(guān)系數(shù)矩陣與單位陣有顯著差異。同時(shí)KMO 值分別為0.76 和0.77，根據(jù)Kaiser 給出的KMO 度量標(biāo)準(zhǔn)可知，內(nèi)、外部發(fā)展水平原有變量均適合進(jìn)行因子分析。

根據(jù)各個(gè)因子解釋原有指標(biāo)變量總方差的情況，利用因子分析法，從內(nèi)、外部發(fā)展水平的指標(biāo)變量中分別提取出5 類和2 類主要因子，以此來代替原有解釋變量，因子方差貢獻(xiàn)情況如表2和表3所示。

表2 內(nèi)部因子解釋原有變量總方差

表3 外部因子解釋原有變量總方差

由表2和表3可知，所提取的5 類和2 類主因子累計(jì)方差貢獻(xiàn)率分別為86.57%和87.81%，即分別反映出了物流業(yè)內(nèi)、外部發(fā)展水平總體信息的86.57%和87.81%，丟失信息較少，因子分析效果很理想。用它們來代替原有指標(biāo)變量對(duì)我國(guó)省域物流業(yè)綜合發(fā)展水平內(nèi)、外部環(huán)境進(jìn)行評(píng)價(jià)是可行的。

由內(nèi)、外部因子協(xié)方差矩陣(從略)可知，內(nèi)部5 類因子沒有線性相關(guān)性，外部2 類因子也不存在線性相關(guān)性，從而實(shí)現(xiàn)了因子分析的設(shè)計(jì)目標(biāo)。經(jīng)旋轉(zhuǎn)后得到的內(nèi)、外部因子載荷矩陣如表4所示。

表4 旋轉(zhuǎn)后的內(nèi)、外部因子載荷矩陣

由表4中旋轉(zhuǎn)后內(nèi)部因子載荷矩陣可知，物流業(yè)產(chǎn)值、物流固資投入、載貨汽車、高速公路里程、貨運(yùn)量、物流從業(yè)人數(shù)、公路里程、內(nèi)河里程在第1 個(gè)因子上有較高的載荷，可命名為物流業(yè)總量規(guī)模因子;物流業(yè)產(chǎn)值占GDP 比重、物流業(yè)經(jīng)濟(jì)拉動(dòng)率、物流業(yè)經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)率、物流業(yè)占第三產(chǎn)業(yè)比重在第2 個(gè)因子上有較高的載荷，可命名為物流業(yè)發(fā)展速度因子;人均物流固資、人均物流產(chǎn)值、從業(yè)數(shù)占比在第3 個(gè)因子上有較高的載荷，可命名為物流業(yè)貢獻(xiàn)因子;就業(yè)貢獻(xiàn)率、貨物周轉(zhuǎn)量在第4 個(gè)因子上有較高的載荷，可命名為物流業(yè)流轉(zhuǎn)貢獻(xiàn)因子;鐵路里程在第5個(gè)因子上有較高的載荷，可命名為物流業(yè)鐵路因子。

由表4中旋轉(zhuǎn)后外部因子載荷矩陣可知，社會(huì)消費(fèi)品零售總額、GDP、工業(yè)總產(chǎn)值、郵電業(yè)務(wù)總量、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、進(jìn)出口總額、郵路總長(zhǎng)、建筑業(yè)總產(chǎn)值在第一個(gè)因子上有較高的載荷，可命名為物流業(yè)需求因子;電話普及率、互聯(lián)網(wǎng)普及率、人均GDP 和限額以上批發(fā)零售購(gòu)銷存總額在第2 個(gè)因子上有較高的載荷，可命名為物流信息流通因子。

2． 綜合評(píng)價(jià)

本文采用回歸法估計(jì)內(nèi)、外部因子得分系數(shù)(因子得分系數(shù)矩陣表從略)。根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣表確定各因子得分函數(shù)的基礎(chǔ)上，計(jì)算得各省市物流業(yè)內(nèi)、外部因子得分，①限于篇幅，本文未全部列示，欲獲得者可與作者聯(lián)系。再以各個(gè)旋轉(zhuǎn)后因子的方差貢獻(xiàn)為權(quán)數(shù)，獲得省域物流業(yè)內(nèi)、外部發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)模型為:

以內(nèi)部評(píng)價(jià)模型(1)和外部評(píng)價(jià)模型(2)為基礎(chǔ)，結(jié)合一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重，我國(guó)省域物流業(yè)綜合發(fā)展水平評(píng)價(jià)的基本模型為:

其中，i=1，2…31 代表第i 個(gè)省市，n =1，2…5 代表第n 個(gè)內(nèi)部因子，m =1，2 代表第m個(gè)外部因子;F(1)in代表第i 個(gè)省市第n 個(gè)內(nèi)部環(huán)境因子得分;代表第i 個(gè)省市第m 個(gè)外部環(huán)境因子得分;代表第i 個(gè)省市物流業(yè)內(nèi)部發(fā)展水平;代表第i 個(gè)省市物流業(yè)外部發(fā)展水平;Fi代表第i 個(gè)省市物流業(yè)綜合發(fā)展水平。

根據(jù)各省市物流業(yè)內(nèi)、外部因子得分表及相應(yīng)的評(píng)價(jià)模型(1)、(2)、(3)，計(jì)算得2010年我國(guó)省域物流業(yè)內(nèi)、外部及綜合發(fā)展水平評(píng)價(jià)得分與排名如表5所示。

表5 2010年省域物流業(yè)內(nèi)、外部及綜合發(fā)展水平評(píng)價(jià)得分與排名

由表5及各省市物流業(yè)內(nèi)、外部因子得分可知，省域物流業(yè)內(nèi)部發(fā)展水平差異不大，取最大值的山東(0.45)約為取最小值西藏(0.07)的6.5 倍。這并不說明我國(guó)省域間物流業(yè)內(nèi)部發(fā)展較為平衡，造成這種結(jié)果一方面因?yàn)榇嬖谥a(chǎn)業(yè)趨同性，另一方面主要是因?yàn)槭∮蜷g各個(gè)內(nèi)部因子得分差距懸殊且大多數(shù)省域自身物流業(yè)內(nèi)部因子發(fā)展參差不齊，再者省域物流業(yè)內(nèi)部發(fā)展水平普遍較低，取最大值的山東僅為0.45，還不到絕對(duì)有效值1 的一半。

省域物流業(yè)外部發(fā)展水平差距懸殊，取最大值的廣東(0.71)約為取值小值西藏(0.03)的24 倍。造成這種結(jié)果一方面因?yàn)槭∮蜷g各個(gè)物流業(yè)外部因子得分落差很大，另一方面因?yàn)槭∮蜃陨砦锪鳂I(yè)外部因子參差不齊。

省域間物流業(yè)綜合發(fā)展水平差距偏大。取最大值的廣東(0.53)約為取最小值西藏(0.05)的10 倍，部分省域自身物流業(yè)內(nèi)、外部發(fā)展水平差距較大，如果以物流業(yè)內(nèi)、外部發(fā)展水平排名差值d=5 來衡量省域內(nèi)物流業(yè)發(fā)展結(jié)構(gòu)是否合理可知，共有7 個(gè)省市的差值d≥5，約占總體的23%，且全部處于綜合排名前16，約占前50%的一半，這說明我國(guó)物流業(yè)發(fā)展較好的省市普遍存在著內(nèi)、外部發(fā)展結(jié)構(gòu)不合理的現(xiàn)象。綜合排名后15 名省市物流業(yè)內(nèi)、外部排名差值均d ＜5，這并不說明我國(guó)物流業(yè)發(fā)展靠后的省市的內(nèi)、外部結(jié)構(gòu)合理，而是說明這些省域物流業(yè)發(fā)展存在著內(nèi)部不足、外部失調(diào)的雙重不利局面。

綜合排名前10 名省市中，東部8 個(gè)、中西部各1 個(gè)，說明物流業(yè)的發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有著十分密切的關(guān)系。同時(shí)，省域內(nèi)、外部第1 主因子(物流業(yè)總量規(guī)模因子和物流需求因子)與綜合發(fā)展水平排名基本吻合(北京、天津和上海除外)，即省域物流業(yè)總量規(guī)模與物流業(yè)有效需求是影響其綜合發(fā)展水平的主要因素。這也說明目前我國(guó)物流業(yè)發(fā)展水平普遍比較低，仍處于以量取勝的初級(jí)階段。

北京、天津和上海的物流業(yè)規(guī)模總量與物流業(yè)有效需求與其綜合發(fā)展水平排名明顯不符，同時(shí)受制于區(qū)域面積的制約，鐵路因子均很低，但物流業(yè)貢獻(xiàn)因子與物流業(yè)信息流通因子排名較高，說明這三個(gè)地區(qū)物流業(yè)現(xiàn)代化水平高于其他省市。

主要解釋物流業(yè)就業(yè)貢獻(xiàn)率和物流業(yè)貨物周轉(zhuǎn)量解釋的內(nèi)部第4 主因子(物流業(yè)流轉(zhuǎn)貢獻(xiàn)因子)得分普遍為負(fù)。這是因?yàn)槲覈?guó)2010年近一半省市的物流業(yè)從業(yè)人數(shù)不增反減，導(dǎo)致物流業(yè)就業(yè)貢獻(xiàn)率為負(fù);區(qū)域間物流管理“分塊化”現(xiàn)象突出，導(dǎo)致貨物周轉(zhuǎn)不暢。

四、結(jié)論及建議

本文基于因子分析法相關(guān)原理，構(gòu)建了一個(gè)包含38 個(gè)指標(biāo)的三級(jí)物流業(yè)綜合發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，首先采用AHP 確定一級(jí)指標(biāo)的權(quán)重，其次運(yùn)用因子分析法分別對(duì)兩個(gè)一級(jí)指標(biāo)進(jìn)行分析，將物流業(yè)內(nèi)部發(fā)展水平中所包含的18 個(gè)三級(jí)指標(biāo)劃分為物流業(yè)總量規(guī)模、物流業(yè)發(fā)展速度、物流業(yè)貢獻(xiàn)、物流業(yè)流轉(zhuǎn)貢獻(xiàn)、物流業(yè)鐵路等5 個(gè)因子，這5 個(gè)因子解釋了內(nèi)部發(fā)展水平的86.57%;將物流業(yè)外部發(fā)展水平中所包含的12個(gè)三級(jí)指標(biāo)劃分為物流業(yè)需求、物流信息流通兩個(gè)因子，這兩個(gè)因子解釋了外部發(fā)展水平的87.81%。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建出我國(guó)省域物流業(yè)內(nèi)、外部以及綜合發(fā)展水平評(píng)價(jià)模型，并對(duì)我國(guó)2010 相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，得出如下結(jié)論及建議:

第一，省域間物流業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)差距較大，多數(shù)省域自身物流業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)不平衡。對(duì)此，各省市在合理分析自身物流業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，發(fā)現(xiàn)優(yōu)勢(shì)，尋找不足，通過揚(yáng)長(zhǎng)避短與取長(zhǎng)補(bǔ)短相結(jié)合的方法實(shí)現(xiàn)其產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。并加大物流市場(chǎng)主體的培育，扶持、建設(shè)一批大型物流企業(yè)集團(tuán)，提升物流企業(yè)集團(tuán)的資源整合能力、服務(wù)能力以及競(jìng)爭(zhēng)能力，通過物流業(yè)內(nèi)部發(fā)展水平的提升帶動(dòng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的升級(jí)。

第二，省域間物流業(yè)外部結(jié)構(gòu)差異化十分明顯，尤其是外部經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距十分懸殊。且物流業(yè)發(fā)展水平與外部經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有著十分密切的關(guān)系，即經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)物流業(yè)也相對(duì)發(fā)達(dá)。如綜合水平前10 名省市中東部①在本文分析中，東部地區(qū)包括北京、天津、河北、遼寧、上海、江蘇、浙江、福建、山東、廣東和海南等11 個(gè)省市，中部地區(qū)包括山西、吉林、黑龍江、安徽、江西、河南、湖北和湖南等8 個(gè)省市，西部地區(qū)包括四川、重慶、貴州、云南、西藏、陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆、廣西和內(nèi)蒙古等12 個(gè)省市。占80%，中部占10%，西部占10%。因此，各省市在注重自身物流業(yè)內(nèi)部發(fā)展的同時(shí)，更應(yīng)注重加強(qiáng)外部環(huán)境對(duì)物流發(fā)展的基礎(chǔ)性和支撐性作用。因此，各省市應(yīng)充分發(fā)揮政府調(diào)控職能，營(yíng)造良好的物流業(yè)發(fā)展環(huán)境。制定相關(guān)的物流業(yè)政策法規(guī)，構(gòu)建物流公共信息平臺(tái)，完善物流標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)，引進(jìn)和培育物流人才，積極扶持物流業(yè)的發(fā)展。

第三，物流業(yè)發(fā)展水平較高的省市普遍存在著內(nèi)、外部發(fā)展水平不平衡，發(fā)展水平較低的省市正面臨著內(nèi)部不足、外部失調(diào)的雙重不利局面。對(duì)此，發(fā)展水平較好的省市應(yīng)注重物流業(yè)產(chǎn)業(yè)內(nèi)、外部結(jié)構(gòu)的合理優(yōu)化，充分利用先有資源稟賦，通過產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，實(shí)現(xiàn)物流產(chǎn)業(yè)的跨越式發(fā)展，發(fā)展水平較低的省市應(yīng)在加強(qiáng)物流業(yè)的自身發(fā)展的同時(shí)，注重外部環(huán)境的配套建設(shè)。

第四，各省市間物流業(yè)綜合發(fā)展水平的差異化較明顯。對(duì)此，應(yīng)加強(qiáng)省域間物流業(yè)發(fā)展的協(xié)調(diào)聯(lián)動(dòng)，通過對(duì)現(xiàn)有資源的有效整合，提高物流資源利用率，提升物流基地的綜合服務(wù)功能，有計(jì)劃、有步驟地根據(jù)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的需要及省域區(qū)位優(yōu)勢(shì)，重點(diǎn)推進(jìn)實(shí)力強(qiáng)、規(guī)模大的區(qū)域物流基地與中心的建設(shè)，努力縮小省域間物流綜合發(fā)展水平的差距，為“大物流”戰(zhàn)略格局的構(gòu)建奠定基礎(chǔ)。

第五，通過對(duì)各省市指標(biāo)數(shù)據(jù)的整理研究發(fā)現(xiàn)，14 個(gè)省市的物流就業(yè)貢獻(xiàn)率為零或負(fù)，約占總體的45%，且呈現(xiàn)出較強(qiáng)的區(qū)域聚集性特征:四川、云南、西藏、陜西、甘肅和青海六省的區(qū)域性聚集;黑龍江、吉林和遼寧三省的區(qū)域性聚集;湖北和湖南兩省的區(qū)域性聚集。因此，在研究物流發(fā)展共性的基礎(chǔ)上，加大對(duì)區(qū)域內(nèi)物流業(yè)發(fā)展特性的把握，找出區(qū)域內(nèi)物流就業(yè)負(fù)貢獻(xiàn)的真正原因，對(duì)癥下藥。

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