鄭廣文，魏修建，郝淵曉

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

一、引 言

物流業(yè)作為我國十大振興產(chǎn)業(yè)之一，對國民經(jīng)濟的推動作用日益顯現(xiàn)，已成為連接生產(chǎn)與消費的橋梁和紐帶，推動社會經(jīng)濟活動有效運轉(zhuǎn)的潤滑劑。因此，確定科學(xué)的物流業(yè)發(fā)展目標(biāo)，設(shè)計合理的空間布局，制定切實可行的發(fā)展政策，推動區(qū)域物流及其內(nèi)部產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級，是區(qū)域經(jīng)濟健康發(fā)展的必要保障。但實現(xiàn)這些目標(biāo)的前提則是基于對區(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)展水平評價研究，國外學(xué)者主要集中在指標(biāo)體系的構(gòu)建、評價模型的選擇、跨區(qū)域比較研究以及將其作為綜合競爭力的構(gòu)成要素之一等方面。DeMarco 和Rafele［1］以意大利西北部區(qū)域為研究對象，構(gòu)建系統(tǒng)動力學(xué)模型，輔助進行交通基礎(chǔ)設(shè)施投資決策，其獨特的研究視角對我國物流基礎(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)各國物流體系的完善性劃分了級別，并提出了在世界范圍內(nèi)比較物流體系的一系列指標(biāo)，為國際區(qū)域物流比較研究提供了有益的參考。Kavaratzis［3］對區(qū)域競爭力進行研究時，將物流業(yè)作為研究區(qū)域競爭力的因素之一，雖沒有單獨研究區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)競爭力，但其研究方法與思路具有一定的普遍性和現(xiàn)實指導(dǎo)性。國外關(guān)于物流業(yè)發(fā)展水平的研究具有很強的針對性和綜合性，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)展水平評價側(cè)重點各異。

目前，我國學(xué)者對此研究主要集中在評價指標(biāo)選取的數(shù)量和品質(zhì)、體系設(shè)計的架構(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)建了一個包含13 個指標(biāo)的二級指標(biāo)體系及相應(yīng)的主成分分析法評價模型，并對新疆及其周邊五省物流業(yè)發(fā)展水平進行比較研究。汪波等［4］以定性指標(biāo)為主，構(gòu)建一個包含55 個指標(biāo)的三級指標(biāo)體系及相應(yīng)的模糊層次分析法評價模型，并對天津市物流業(yè)發(fā)展水平進行分析。王新安等［12］以定量與定性相結(jié)合，構(gòu)建了一個包含79 個指標(biāo)的四級指標(biāo)體系及相應(yīng)的因子聚類分析法評價模型，并對陜西等22 個省市物流業(yè)發(fā)展水平進行分析。研究發(fā)現(xiàn)，評價指標(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，評價模型的構(gòu)建也各有所異，由于我國缺乏統(tǒng)一規(guī)范的物流統(tǒng)計指標(biāo)數(shù)據(jù)，相關(guān)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)口徑不一致，這樣難免會使研究結(jié)論不盡相同且與現(xiàn)實偏離。

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)建我國區(qū)域物流業(yè)綜合發(fā)展水平評價指標(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)有的一些評價方法雖能較好地體現(xiàn)指標(biāo)體系的遞階層級關(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，但我國地域廣闊且省域差異顯著，很難對省域間物流業(yè)發(fā)展的各個方面進行全面、客觀的把握。因此，本文將采用客觀賦權(quán)法對我國省域物流業(yè)綜合發(fā)展水平進行實證分析，以期能夠真實、客觀地反映我國省域物流業(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)幾個隨機變量去描述多個變量之間的相關(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。每組變量代表一個基本結(jié)構(gòu)，這個基本結(jié)構(gòu)稱為公共因子或主因子。

在借鑒國內(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)建了一個包括2 個一級指標(biāo)、6 個二級指標(biāo)和30 個三級指標(biāo)的物流業(yè)綜合發(fā)展水平評價指標(biāo)體系(如表1所示)。

表1 物流業(yè)綜合發(fā)展水平評價指標(biāo)體系

三、實證分析

1． 因子提取

本文以我國31 個省市為研究對象，對其2010年的相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)進行實證分析。為消除各個指標(biāo)數(shù)據(jù)量綱對統(tǒng)計結(jié)果的影響，首先對數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化處理。由于一級指標(biāo)之間相互獨立，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，共計有效問卷24 份。將所有有效問卷中對應(yīng)項得分的均值作為該項重要性標(biāo)度的最終取值，據(jù)此構(gòu)建了一級指標(biāo)判斷矩陣，經(jīng)檢驗CR=0.05 ＜0.1。并在此基礎(chǔ)上對整體進行評價。

本文利用SPSS17.0 對物流業(yè)內(nèi)、外部發(fā)展水平分別進行巴特利特球度檢驗和KMO 檢驗，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統(tǒng)計量觀測值分別為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行因子分析。

根據(jù)各個因子解釋原有指標(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)變量對我國省域物流業(yè)綜合發(fā)展水平內(nèi)、外部環(huán)境進行評價是可行的。

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，從而實現(xiàn)了因子分析的設(shè)計目標(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、貨運量、物流從業(yè)人數(shù)、公路里程、內(nèi)河里程在第1 個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)濟拉動率、物流業(yè)經(jīng)濟貢獻(xiàn)率、物流業(yè)占第三產(chǎn)業(yè)比重在第2 個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，社會消費品零售總額、GDP、工業(yè)總產(chǎn)值、郵電業(yè)務(wù)總量、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、進出口總額、郵路總長、建筑業(yè)總產(chǎn)值在第一個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)零售購銷存總額在第2 個因子上有較高的載荷，可命名為物流信息流通因子。

2． 綜合評價

本文采用回歸法估計內(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)展水平綜合評價模型為:

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

其中，i=1，2…31 代表第i 個省市，n =1，2…5 代表第n 個內(nèi)部因子，m =1，2 代表第m個外部因子;F(1)in代表第i 個省市第n 個內(nèi)部環(huán)境因子得分;代表第i 個省市第m 個外部環(huán)境因子得分;代表第i 個省市物流業(yè)內(nèi)部發(fā)展水平;代表第i 個省市物流業(yè)外部發(fā)展水平;Fi代表第i 個省市物流業(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)的評價模型(1)、(2)、(3)，計算得2010年我國省域物流業(yè)內(nèi)、外部及綜合發(fā)展水平評價得分與排名如表5所示。

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

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)果一方面因為存在著產(chǎn)業(yè)趨同性，另一方面主要是因為省域間各個內(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)果一方面因為省域間各個物流業(yè)外部因子得分落差很大，另一方面因為省域自身物流業(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、中西部各1 個，說明物流業(yè)的發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平有著十分密切的關(guān)系。同時，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。這也說明目前我國物流業(yè)發(fā)展水平普遍比較低，仍處于以量取勝的初級階段。

北京、天津和上海的物流業(yè)規(guī)?？偭颗c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)。這是因為我國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)建了一個包含38 個指標(biāo)的三級物流業(yè)綜合發(fā)展水平評價指標(biāo)體系，首先采用AHP 確定一級指標(biāo)的權(quán)重，其次運用因子分析法分別對兩個一級指標(biāo)進行分析，將物流業(yè)內(nèi)部發(fā)展水平中所包含的18 個三級指標(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 個因子，這5 個因子解釋了內(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個三級指標(biāo)劃分為物流業(yè)需求、物流信息流通兩個因子，這兩個因子解釋了外部發(fā)展水平的87.81%。在此基礎(chǔ)上，構(gòu)建出我國省域物流業(yè)內(nèi)、外部以及綜合發(fā)展水平評價模型，并對我國2010 相關(guān)數(shù)據(jù)進行實證研究，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，尋找不足，通過揚長避短與取長補短相結(jié)合的方法實現(xiàn)其產(chǎn)業(yè)內(nèi)部結(jié)構(gòu)的優(yōu)化。并加大物流市場主體的培育，扶持、建設(shè)一批大型物流企業(yè)集團，提升物流企業(yè)集團的資源整合能力、服務(wù)能力以及競爭能力，通過物流業(yè)內(nèi)部發(fā)展水平的提升帶動內(nèi)部結(jié)構(gòu)的升級。

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)濟發(fā)展水平有著十分密切的關(guān)系，即經(jīng)濟發(fā)達(dá)地區(qū)物流業(yè)也相對發(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，更應(yīng)注重加強外部環(huán)境對物流發(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，完善物流標(biāo)準(zhǔn)化建設(shè)，引進和培育物流人才，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)在加強物流業(yè)的自身發(fā)展的同時，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。對此，應(yīng)加強省域間物流業(yè)發(fā)展的協(xié)調(diào)聯(lián)動，通過對現(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，有計劃、有步驟地根據(jù)經(jīng)濟發(fā)展的需要及省域區(qū)位優(yōu)勢，重點推進實力強、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，通過對各省市指標(biāo)數(shù)據(jù)的整理研究發(fā)現(xiàn)，14 個省市的物流就業(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，對癥下藥。

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