沿海港口城市物流競爭力評價與聚類分析

徐文靜

內容摘要：本文從沿海港口城市物流競爭實力和物流競爭潛力兩個維度構建沿海港口城市物流競爭力評價指標體系；然后以“一帶一路”規劃中的14個沿海港口城市2014年的數據為基礎，進行城市物流競爭力的因子分析和聚類分析。結果表明，上海市的物流競爭力最強，廣州、深圳市的物流競爭力較強，天津、寧波、大連、青島市的物流競爭力一般，廈門、福州、煙臺、泉州、舟山、湛江、汕頭市的物流競爭力較弱。最后，對處于不同物流競爭力水平下的沿海港口城市如何根據自身情況提升物流競爭力提出相關建議。

關鍵詞：沿海港口城市 物流競爭力 因子分析 聚類分析

近年來，我國沿海港口城市加大對外開放程度，各沿海港口城市的物流業產值均有較大提高。2014年上海市、廣州市、深圳市的交通運輸、倉儲和郵政業的增加值分別為108.55億元、125.4332億元和37.1136億元。由此可見，在“一帶一路”規劃下我國沿海港口城市物流將會成為未來經濟發展新的增長點。如果科學地制定沿海港口城市物流競爭力評價指標體系，并客觀地對評價結果進行分類分析，將會促進各沿海港口城市的自身發展。

文獻綜述

回顧國內學者相關方面的研究，早期主要從影響物流競爭的因素角度出發對物流競爭進行分析研究。汪波等（2005）分析了區域物流發展的關鍵是物流合理程度、物流子系統效率及服務水平、外部環境三個關鍵因素，并圍繞這三個關鍵因素構建天津地區的區域物流發展水平評價指標體系。郁玉兵等（2008）根據安徽省城市物流業發展現狀，從城市物流區位商、中心性、市場繁榮度、貨運量比重和工業總生產值比重等5個角度對安徽省城市物流發展水平進行測評。高秀麗等（2010）從競爭力的內涵出發，將區域物流競爭力指標體系分成了區域物流競爭實力和區域物流競爭潛力兩個層面。張寶友等（2011）分析了物流標準對物流產業競爭力的影響，從技術創新、市場競爭、企業能力和政府規制等四個方面對江蘇省和浙江省的物流產業競爭力進行比較。秦璐（2012）通過對城市物流空間結構特征及演化理論的研究，發現物流是城市發展的基礎。

隨著研究的進一步深入，物流競爭力評價指標體系被不斷完善。呂璞等（2009）認為構建城市物流發展水平指標體系應考慮它與物流輻射區經濟發展的關系，并從城市物流發展能力、城市物流發展環境、城市能源消耗與環境污染三個層面對其進行評估。薛東前等（2012）在對內陸中心城市的物流競爭力進行評價時，認為應結合城市自身的特點從社會經濟發展水平、相關及輔助產業的物流需求狀況、城市物流基礎設施狀況、城市所處區位條件、空間物流網絡復雜度、人力資源狀況、制度與政策環境、物流信息技術發展水平、鄰近城市物流業發展水平等九大方面考慮建立評價指標體系。

期間，部分學者也提出了對物流競爭力評價指標體系不同的評價方法。趙莉琴等（2011）總結了目前評價城市物流競爭力體系的方法，有Delphi法、AHP法、多層次模糊判斷等。譚觀音等（2012）采用因子分析和聚類分析的方法對2005年海峽西岸經濟區城市物流競爭力和2009年的海峽西岸經濟區城市物流競爭力做了動態評估。呂璞等（2012）采用主成分分析的方法對大連、天津、上海三個城市的物流發展水平進行評價。宗會明等（2017）應用AHP模型構建西部地區物流節點城市物流競爭力體系，并采用熵權法對指標的權數進行修正。賈冀南等（2015）采用基于直覺模糊的層次分析法構建城市物流競爭力評價指標體系。楊浩軍（2015）運用鉆石模型分析了區域物流競爭力影響因素，并基于模糊層次判斷法給出了區域物流競爭體系的綜合評價方法。

評價指標體系的構建及分析方法

（一）評價指標體系構建

目前文獻所建立的指標體系一般都以省級或區域為競爭力主體，與本文研究對象的主體層次略有不同。鑒于此，參考以往的指標體系構建模式，并結合沿海港口城市的獨特性，根據指標整理的可得性、定量性、可比性、可行性和系統性等原則，從競爭潛力和競爭實力兩個維度來構建沿海港口城市物流競爭力評價指標體系（見表1）。

沿海港口城市物流競爭實力。沿海港口城市物流競爭實力是基于現有的競爭優勢和競爭資源，反應了該城市目前的物流競爭能力，由該城市的經濟發展狀況、基礎設施建設和當前產業規模所體現。所以，沿海港口城市物流競爭實力指標體系主要包括經濟發展、基礎設施、產業規模三個層面。經濟發展層面包括城市生產總值（GDP）、第三產業增加值兩個能夠體現城市經濟發展水平和物流所在行業發展水平的指標。基礎設施層面包括港口貨物吞吐量和公路通車里程兩個指標，著重突出了港口物流在沿海港口城市的重要性。產業規模層面包括貨運量、貨物周轉量和交通運輸、倉儲、郵政業從業人員數三個能從運量、運距和相關從業人數衡量該城市物流總量的指標。

沿海港口城市物流競爭潛力。沿海港口城市物流競爭潛力是指未來的競爭優勢和后續的能力表現，反應其未來物流競爭能力的發展速度和趨勢，由該城市的經濟貿易發展和信息化水平建設所體現。所以，沿海港口城市物流競爭潛力指標體系主要包括經貿潛力和信息化水平兩個層面。經貿潛力層面包括人均地區生產總值、社會消費品零售總額和進出口總額三個能夠體現出未來城市經濟發展勢頭和對外開放程度的指標。信息化水平層面包括移動電話用戶、移動互聯網用戶和郵電業務總量三個能夠使物流效率提高的潛力指標。

（二）模型和分析方法

本文采用因子分析和聚類分析對一個多層次、多指標的沿海港口城市物流競爭力進行評價和分類。因子分析的實質是在許多變量中找出隱藏的具有代表性的因子，即通過降低維度來減少變量的數目，把原本龐大復雜的計算變成只有幾個具有代表性且不相關的主因子的簡單計算。因子分析的計算步驟如下：

數據標準化。為客觀地對評價指標體系進行評估，需對各個評價指標的數據進行無量綱化處理，本文采用Z-score方法對數據進行標準化處理。標準化的公式如下：endprint

Zij為第i個城市的第j個指標的標準化樣本值，Xij為第i個城市的第j個指標的原始數據值，uj為Xij的均值，σj為Xij的標準差。如此，經過轉化得到標準化的矩陣。

相關系數矩陣是一種線性相關系數，反應兩個或多個變量線性相關程度的統計量。相關系數用R表示，描述的是兩個或多個變量間線性相關強弱的程度。

提取主因子。首先，對特征方程進行求解：|R-λE|=0

得到相關系數矩陣R的特征值λi（i=1、2...n）和相對應的特征向量ei（i=1、2...n）。然后根據求出的相關系數矩陣的特征值λi，得到各因子方差貢獻率：

最后，根據相關系數矩陣大于1的特征值或者因子累計方差貢獻率大于85%的原則提取k個主因子。

確定因子載荷矩陣。因子載荷矩陣是各個原始變量的主因子表達式的系數，用A表示，反應提取的公因子對原始變量的影響程度。

xij=a11×f1+a12×f2+…a1k×fk

首先，計算因子載荷矩陣：

然后，采用最大方差法對因子載荷矩陣進行正交旋轉，使因子載荷矩陣的結構簡化。

綜合評價得分。綜合評價得分是整個評價指標體系的最終得分，由各個主因子與其權重相乘的累加組成。各個主因子的得分公式：

fi =C Tx （i=1，2……，k）

主因子權重計算。主因子的權重是由第i個因子的方差累計貢獻率與全部k個主因子累計的方差貢獻率之比計算得出。假設方差累計貢獻率由字母u表示，則主因子的權重計算公式為：

最后，計算每個樣本城市的綜合評價得分：

W=w11×f1+w12×f2+…w1k×fk

綜合評價得分即各個城市不同的物流競爭力得分，根據由大到小的順序，對各個城市的物流競爭力進行排序。

聚類分析，即“物以類聚”。聚類分析的方法有Q型聚類、R型聚類等，本文采用K-Mean聚類的方法對各個城市的物流競爭力進行聚類分析。K-Mean聚類分析的步驟：指定聚類數目K；確定K個初始類中心點；根據距離最近原則進行分類；中心確定K個類中心點；判斷是否滿足終止聚類分析的條件。

沿海港口城市物流競爭力實證分析

數據來源及標準化處理。本文選取的樣本城市是“一帶一路”規劃中的重點沿海港口城市，數據來自于《上海市統計年鑒2015》、《深圳統計年鑒2015》、《廣州統計年鑒2015》等統計年鑒和統計公報。利用SPSS對2014年各大沿海港口城市13個指標的數據進行標準化的處理，結果如表2所示。

（一）因子分析

適用性檢驗。在進行因子分析之前，對構建的評價指標體系進行因子分析的適用性檢驗，分析樣本數據是否適合進行因子分析。因子分析的適用性檢驗采用巴特利特球度檢驗和KMO檢驗。運用SPSS軟件對樣本數據進行巴特利特球度檢驗和KMO檢驗，結果如表3所示。由統計學家kaiser給出的標準判斷，當KMO檢驗值大于0.6，則適合進行因子分析。樣本數據的KMO檢驗值結果為0.660，大于給出的標準，因此適合進行因子分析。巴特利特球度檢驗球度的近似卡方分布值為210.715，在可接受范圍之內。df為78，具有較強的可信性。顯著性為0.00，小于0.05則拒絕原假設，表明13個指標之間具有顯著的相關性，適合進行因子分析。

主因子提取。利用SPSS對13個指標進行方差最大化的正交旋轉法提取主因子，然后基于碎石圖的大致判斷和特征值大于1的原則確定主因子的個數，抽取主因子。結果如圖1所示。由圖1可以看出，此樣本數據的13個指標適合抽取3個主因子，同時表4計算出的結果也是提取了3個主因子。3個主因子f1、f2、f3的累計貢獻率達86.209%，共解釋了13個指標86.209%的信息量，信息損失量較小。

旋轉后的因子載荷矩陣。如表5所示，貨運量、貨物周轉量、港口貨物吞吐量、公路通車里程、第三產業增加值、GDP、社會消費品零售總額、交通運輸從業人員在F1上具有較高載荷，說明F1是物流競爭實力中經濟發展、基礎設施和產業規模三個層面具有綜合代表性的主因子。進出口總額、移動電話用戶、移動互聯網用戶在F2上具有較高載荷，說明F2是物流競爭潛力中經貿潛力和信息化水平兩個層面具有綜合代表性的主因子。人均GDP在F3上具有較高載荷，說明F3反映了未來城市經濟主要發展趨勢。

綜合評價得分。首先確定各個主因子得分和各自的方差貢獻率，然后根據公式算出該評價體系下各城市的綜合評價得分，最后根據各城市的綜合得分進行排序。計算公式為：

（二）聚類分析

運用SPSS中的K-Mean聚類分析方法對14個樣本城市的綜合得分進行聚類分析，自行設定聚類數目為4，結果如表7所示。

如表6、7所示：第一類最富有物流競爭力的城市是上海，綜合得分為1.50，排名第一；第二類較富有物流競爭力的城市是廣州和深圳，綜合得分分別為0.81和0.68；第三類物流競爭力一般的城市為天津、寧波、大連、青島，綜合得分分別為0.30、-0.07、-0.08和-0.09；第四類物流競爭力較弱的城市為廈門、福州、煙臺、泉州、舟山、湛江、汕頭，綜合得分為-0.25、-0.30、-0.36、-0.41、-0.46、-0.63、-0.65。

結論及建議

沿海港口城市物流競爭力評價體系是對目前經濟發展、基礎設施、產業規模、信息化水平和未來經濟發展趨勢與潛力的綜合評價，本文從物流競爭實力和物流競爭潛力兩個維度進行評估。對樣本數據進行因子分析和排序，發現上海市物流競爭力第一，其次是廣州、深圳、天津、寧波、大連、青島、廈門、福州、煙臺、泉州、舟山、湛江、汕頭。根據因子分析的結果，發現第1類物流競爭力強的城市是上海，第2類物流競爭力較強的城市是廣州、深圳，第3類物流競爭力一般的城市是天津、寧波、大連、青島，第4類物流競爭力較弱的城市是廈門、福州、煙臺、泉州、舟山、湛江、汕頭。結果基本符合客觀情況，但關于衡量物流競爭實力和物流競爭潛力方面的指標選取還有待進一步改進。endprint

第一類城市上海的地理位置優越，配套基礎設施完備，信息化平臺建設先進，經濟發展水平處在全國前列。從整個“一帶一路”規劃看，上海應發揮關鍵作用。但實際上，上海市經濟發展趨勢上的潛力不如廣州、深圳等城市，需要從物流競爭潛力方面尋找“經濟增長源泉”來鍛造更強的物流競爭力。對于廣州、深圳這兩個第二類城市而言，它們正處于經濟快速發展階段，若想躋身一類城市還需要擴大物流產業規模，加強信息化水平建設。而天津等第三類城市則需要加強物流基礎設施建設，完善港口基礎設施的建設以增加港口吞吐量等，使物流發展與經濟發展互相協調。對于廈門、福州等第四類城市，其經濟發展、物流基礎設施建設和信息化水平都與一類、二類和三類城市有較大差距，需要當地政府重點規劃，發展當地經濟，大力建設物流基礎設施，全方位來提高物流競爭力。

上海、廣州、深圳等14個城市作為“一帶一路”重點發展的港口城市，對我國對外開放政策發揮著重要的支持作用。同時，這些城市的物流競爭力也是綜合國力的體現，提升它們的物流競爭力水平具有重要的戰略意義。通過對“一帶一路”規劃的沿海港口城市物流競爭力進行評價和分類，可以從側面了解各個港口城市物流發展的不足和瓶頸并加以解決，實現各個港口城市物流競爭力的共同提高，促進“一帶一路”規劃愿景的實現，為我國綜合國力的提升做出重要貢獻。

參考文獻：

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