區域物流發展水平評價與實證

■魏瑩瑩（北京物資學院信息學院）

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

目前對區域物流發展水平的研究主要是從影響區域物流發展水平的因素和主要影響因素進行分析并建立相應的評價指標體系，之后開始對前人建立的指標體系進行完善，并開始了定量分析;又進一步的提出改進傳統的評價指標體系權重。方法主要有層次分析法、模糊評價法和主成分分析法。具體的姜華等提出了基于物流的區域經濟競爭力的概念和理論依據，并加以剖析，研究并探討了其所具有理論和實踐意義。吳維昕等研究了發展城市物流和區域經濟發展的關系，挖掘城市物流核心競爭力的特點并構建競爭模型。

一、指標的選取及樣本數據來源

（一）指標選取原則

區域物流服務評價體系構建的原則還包括系統性原則、科學性原則、全面性原則和可操作性原則。

第一，系統性原則。要找到能夠系統的反映區域的情況的評定指標。第二，可行性原則。收集數據資料的途徑和方法要可行，數據需要計算時，運算不能太過復雜。第三，定量性原則。評價指標要用數字表現以便于運用具體的分析方法建模。

按照“SMART”原則 ，本文設計了以下指標進行分析。本文選取了16個指標地區進行定量分析。對16個指標分別用X1至X16表示（貨運量X1、周轉量X2、郵政營業網點數X3、郵政業務量X4、公路營運汽車擁有量X5、鐵路營業里程X6、移動電話用戶數X7、人均GDPX8、地區GDPX9、全社會固定資產投資完成額X10、居民消費水平X11、批發零售貿易總額X12、進出口總額X13、社會消費品零售總額X14、普通高等學校學生人數X15、城鎮單位交通運輸和郵政業就業人員數X16）

（二）樣本選取

本文選取2018年各個省，直轄市，自治區的以上指標數據進行分析，數據來源于中國產業信息統計中心，各個地區的年鑒年報。

二、區域物流能力因子分析

因子分析法是研究原始變量的相關矩陣或協方差內部結構，找出隱含在原來變量中的共同因子。其具有可比性、全面性、客觀合理性等特點，能夠反映各類評價對象的依賴關系，并應用于分類，所以本文選擇因子分析法作為本文的分析方法。

（一）因子指標標準化

所選取的指標有不同的量綱，因此為了可比較，要對這些指標的實際值進行無量綱或同度量處理，首先對原始數據進行標準化處理。

（二）KMO 檢驗、Bartlett 檢驗

使用SPSS20.0做因子分析，得KMO檢驗統計量為0.673，大于0.5；Bartlett 檢驗統計量相應的伴隨概率為0.000，小于顯著性水平0.05。因此，認為各變量之間存在著顯著相關性，說明適宜進行因子分析。

（三）方差解釋分析

各指標的特征值與累積貢獻率如表1所示，在未經旋轉時，被提取的F1，F2，F3三個公共因子的累計方差為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。經過旋轉后，得到的新公因子的方差貢獻值、方差貢獻率和累計方差貢獻率，和未經旋轉相比，每個因子的方差貢獻值有變化，但最終的累計方差沒變。而被放棄的其他13個指標的方差貢獻率不到15%。

綜上所述，可提取前三個公共因子，能夠概括絕大部分信息。

表1 特征值與累積貢獻率

（四）旋轉后的因子載荷陣分析

采用最大方差法對數據旋轉，輸出旋轉解和碎石圖。旋轉成分矩陣如表2。從旋轉后的因子載荷矩陣可看出：

表2 旋轉成份矩陣a

第 一公 共 因 子F1在X1、X5、X6、X7、X9、X10、X14、X15、X16上有較大載荷，這些指標主要包括物流供需和物流相關產業的指標，可以命名為物流業發展水平因子。

第二公共因子F2在X2、X3、X4、X13有較大載荷，主要是從物流的設施和業務量反映物流業發展水平，可以命名為物流產業規模。

第三公共因子F3在X8、F11、F12有較大載荷，這些指標主要和宏觀經濟發展有關，可以命名為區域經濟發展因子。

三、因子分析結果

利用回歸法計算兩個公共因子的得分系數矩陣，旋轉成分矩陣得分。然后將得分系數矩陣與原始指標的標準化值的數據相乘就可以得到各因子的得分。以各公因子對應的方差貢獻率為權數, 計算各樣本的綜合因子得分及名次排序。此過程都由spss20.0中直接執行，輸出綜合因子得分，并對之排序。

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的產業及交通運輸倉儲和郵政業較為發達，其有利的外界客觀環境因素促進了物流需求的上漲。尤其是山東，河南，江蘇，河北遠遠高于其他省份，這是因為山東河南地處中部，江蘇地處東南，河北地處北部，地勢平坦，交通便利，人口眾多，是全國的物流周轉中心，所以物流發展較好。

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，經濟發展起步較早，有天然的港口，建立機場較早，因為歷史原因等，對外的貿易頻繁，并且高新產業集聚，電子商務發展較快，先有物流產業進入，并且經濟發展較快，物流潛力大。所以物流規模大。特別是廣東，F2得分遠遠高于其他各省，改革開放較早，且在之前就依靠港口與外國通商，進出口貿易頻繁。

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，這些省份的經濟基礎較好，居民消費能力較強，又有進出口港口貿易刺激，其有利的經濟增長環境促進了物流業的發展。特別的，北京，上海遙遙領先，北京作為中國首都，集中國的整治，經濟，文化于一身，可享用很多綜合資源。而上海作為中國的金融中心，經濟實力相對其他地區都強很多，能提供強大的經濟基礎支撐。

四、物流發展水平層次

綜上所述，根據spss得出的綜合得分可以將全國物流發展水平分為四個層次：

第一層次得分為0.5＜ZF ，其對應的省份為廣東省、江蘇省、山東省、浙江省。其區域物流發展的綜合實力比較強。

第二層次得分為0＜ZF＜0.5 ，其對應的省份為上海市、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，其區域物流發展的綜合實力較強，但有提升空間。

第三層次得分為-0.5＜ZF＜0 ，其對應的省份為天津市、陜西省、內蒙古自治區、廣西壯族自治區、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、寧夏回族自治區，其區域物流發展的綜合實力較弱，有較大提升空間。

第四層次得分為ZF＜-0.5，其對應的省份為甘肅省、海南省、青海省、西藏自治區。其區域物流發展的綜合實力很弱，有很大提升空間。急需發展經濟，改善物流狀況。其分析結果與實際情況基本上是吻合的.

五、結語

各省份的綜合得分，能比較全面地反映了一個省份在物流系統中的發展水平。一個省份的綜合得分值越大,這個省份的發展水平越高。從因子綜合得分和由此得到的綜合排名可以看出,中國31個省，直轄市，自治區中廣東省、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,表明這些地區的物流發展水平較高, 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個省份的物流發展水平處于我們所考察的全部地區當中的平均水平以上。其余個省份的得分均為負值, 表明這些地區的物流發展水平處于全國平均水平以下，具有很大的提升空間和發展潛力。