□高愛霞 滿廣富

基于因子分析的山東省17地市物流發(fā)展水平實(shí)證研究

□高愛霞1滿廣富2

通過選擇反應(yīng)物流發(fā)展水平的17個指標(biāo)構(gòu)建指標(biāo)體系，以 2012年山東省17地市數(shù)據(jù)為樣本，運(yùn)用因子分析方法對相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行了分析評價，提取4個公共因子，再結(jié)合聚類分析法將山東省17個地市物流發(fā)展水平分為三類，為此提出相應(yīng)的政策建議。

物流發(fā)展水平；指標(biāo)體系；因子分析

一、引言

近年來，隨著國民經(jīng)濟(jì)的發(fā)展和投資力度的加大，山東省物流業(yè)得到了較快發(fā)展，正逐步成為支柱產(chǎn)業(yè)。來自省交通與物流處統(tǒng)計數(shù)據(jù)顯示，截止2012年底，山東省物流業(yè)增加值同比增長12%，約占全省GDP的7.3%。預(yù)計到2015年，社會物流總額將完成17萬億元，年均遞增12%；物流業(yè)增加值將完成4770億元，年均遞增13%，占GDP的比重將達(dá)到7.5%，占第三產(chǎn)業(yè)的比重將達(dá)到20%以上。山東省物流業(yè)的整體發(fā)展依賴于各地市物流業(yè)的發(fā)展，因此對各地市的物流發(fā)展水平進(jìn)行評估顯得尤為重要。

盡管國內(nèi)學(xué)者對物流領(lǐng)域進(jìn)行了大量有益的研究，但對物流發(fā)展水平進(jìn)行方面的研究較少，尚處于初級階段，無完整的體系，一些學(xué)者嘗試從不同的角度建立了對區(qū)域物流發(fā)展水平的評價指標(biāo)體系，并用不同的評價方法進(jìn)行了研究。如汪波等人[1]采用AHP層次分析和模糊評價相結(jié)合的方法對天津地區(qū)的物流發(fā)展水平進(jìn)行了研究；金鳳花等人[2]基于物流場勢模型采用層次分析和聚類分析相結(jié)合的方法對我國30個省級區(qū)域物流的發(fā)展水平進(jìn)行了評價研究；魏修建等人[3]采用ANP網(wǎng)絡(luò)層次分析法對我國31個省市的省域物流業(yè)綜合發(fā)展水平進(jìn)行了實(shí)證研究；劉國新等人[4]用最優(yōu)脫層和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法對對武漢地區(qū)物流發(fā)展水平進(jìn)行了綜合評價分析；周泰等人[5]采用模糊物元和熵值相結(jié)合的方法對廣州、深圳等珠三角9個地區(qū)的物流發(fā)展水平進(jìn)行了評價分析等。

由于物流發(fā)展水平評價的系統(tǒng)性和復(fù)雜性，上述方法在評價指標(biāo)的權(quán)重確定上具有一定的主觀性和隨意性。為此，目前一些學(xué)者開始探索并采用主成分分析、因子分析等方法，以克服人為確定權(quán)重的缺陷，使得評價結(jié)果更客觀、合理。如王春豪[6]采用主成分分析法對新疆區(qū)域物流發(fā)展水平進(jìn)行了橫向和縱向的評價研究；許小蒼[7]采用主成分分析法構(gòu)建了區(qū)域物流發(fā)展水平綜合評價模型，并對重慶市的物流發(fā)展水平進(jìn)行了實(shí)證分析；朱幫助等人[8]采用主成分分析法構(gòu)建評價模型對廣東省江門市區(qū)的物流發(fā)展水平進(jìn)行了實(shí)證分析；鄭廣文等人[9]采用因子分析評價模型對我國 31個省市的區(qū)域物流水平進(jìn)行了實(shí)證研究等。

但是僅僅用主成分分析和因子分析等單一分析方法對各研究對象的指標(biāo)數(shù)據(jù)分析后，只能得到各研究對象的得分和排名，如何對因子得分進(jìn)行進(jìn)一步的分析和綜合評價？為此，本文在吸收和借鑒前人研究的基礎(chǔ)上，采用因子分析法從實(shí)證角度對山東省17地市的物流發(fā)展水平進(jìn)行評價，再根據(jù)17地市公共因子得分情況，進(jìn)行聚類分析，由于因子得分提取了原樣本數(shù)據(jù)的核心信息，排除了次要信息的干擾，因此其聚類分析結(jié)果不僅能體現(xiàn)愿樣本數(shù)據(jù)的核心特征，而且其分類過程更加合理、細(xì)致。根據(jù)聚類分析樹狀譜系圖，對17個地市進(jìn)行分類，并結(jié)合實(shí)際情況，提出相應(yīng)的政策性建議，以推動物流業(yè)的健康可持續(xù)發(fā)展提供理論參考。

二、山東省17市物流發(fā)展水平評價指標(biāo)選取

物流發(fā)展水平可以從很多方面來體現(xiàn),在遵循指標(biāo)數(shù)據(jù)科學(xué)性、代表性、地區(qū)性、客觀性、可比性的原則之下,以山東省17個地市為樣本，根據(jù)山東統(tǒng)計年鑒和交通與物流處山東省物流業(yè)發(fā)展情況調(diào)研報告，選取各地市2012年能反映其物流發(fā)展水平的 17項評價指標(biāo)，建立起相應(yīng)的評價指標(biāo)體系(表1)。該物流發(fā)展水平評價指標(biāo)體系包括三級指標(biāo)層，一級目標(biāo)層對各地市物流發(fā)展水平評價評價，二級指標(biāo)指標(biāo)層選取各地市反映物流發(fā)展水平的物流總額、物流業(yè)增加值、物流業(yè)投資完成額等三個相關(guān)指標(biāo)，其中物流總額，包括農(nóng)產(chǎn)品物流總額、工業(yè)品物流總額、進(jìn)口貨物物流總額、外地貨物過境總額、外地貨物流入總額、再生資源物流總額、單位與居民物品物流總額等7個三級指標(biāo)，并用X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7來表示各個變量數(shù)據(jù)；物流業(yè)增加值，包括物流業(yè)增加值(億元)、物流增加值占GDP(%)、物流增加值占三產(chǎn)(%)等3個三級指標(biāo)，并用X8、X9、X10來表示各個變量數(shù)據(jù)；物流業(yè)投資完成額，包括固定資產(chǎn)投資(億元)、物流相關(guān)行業(yè)固定資產(chǎn)投資(億元)、交通運(yùn)輸業(yè)(億元)、郵政倉儲業(yè)(億元)、批發(fā)零售業(yè)(億元)、物流投資額占全省的比重(%)、物流投資占全部投資(%)等7個三級指標(biāo)，并用X11、X12、X13、X14、X15、X16、X17來表示各個變量數(shù)據(jù)。

三、基于因子模型的山東省17地市物流發(fā)展水平分析

因子分析法(Factor Analysis Method)是一種多元統(tǒng)計分析方法,在社會科學(xué)領(lǐng)域中,應(yīng)用最廣的是把信息重疊、具有錯綜復(fù)雜關(guān)系的X1，X2，X3，…，Xk等多個變量,轉(zhuǎn)化為少數(shù)具有概念化意義且彼此獨(dú)立的F1，F(xiàn)2，F(xiàn)3，…，F(xiàn)i等幾個公共因子(Common Factor)，每一個公共因子均為原始變量的線性組合，從而在減少了分析指標(biāo)數(shù)量的同時，盡可能保留了原有指標(biāo)所體現(xiàn)的信息，對指標(biāo)進(jìn)行全面的分析。

其模型理論中，假設(shè)評價總體有n個觀測單位，k個評價指標(biāo)，因子分析的數(shù)學(xué)模型就是把n個觀測單位分別表示為p(p

Zj=aj1F1+aj2F2+ aj3F3+…+ ajpFp+Uj

其中：Zj為第j個變量的標(biāo)準(zhǔn)化分?jǐn)?shù)；Fi為公共因子；p為所有變量公共因子的數(shù)目；

Uj為所有變量Zj的唯一因子；aji為因子負(fù)因子載荷(Pattern Loading),表示第i個公共因子對j個變量方差的貢獻(xiàn)。

(一)因子分析模型使用適宜度檢驗(yàn)

根據(jù)因子分析模型理論和方法，對山東省17個地市選取的17個評價指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化變換，利用SPSS19.0軟件進(jìn)行因子分析。首先計算相關(guān)系數(shù)矩陣，并選擇KMO and Bartlett's test of sphericity對相關(guān)系數(shù)矩陣進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)檢驗(yàn)，以檢測樣本是否適宜做因子分析。 KMO值判斷準(zhǔn)則是：在進(jìn)行因子分析時，KMO值最好在0.80以上，KMO值如在0.70以上勉強(qiáng)可以接受，如果KMO值在0.60以下，則不宜進(jìn)行因子分析[10]。結(jié)果顯示，KMO檢驗(yàn)結(jié)果為 0.731，Bartlett's球形檢驗(yàn)結(jié)果為0.000< 0.050，說明17個評價指標(biāo)之間存在較強(qiáng)的相關(guān)關(guān)系，數(shù)據(jù)適合做因子分析。

(二)提取公共因子

以主成分分析法為因子提取法，按照特征值≥1的原則，運(yùn)用統(tǒng)計軟件 SPSS 19.0分析，統(tǒng)計結(jié)果顯示有四個滿足條件的特征值，它們的貢獻(xiàn)率分別為：46.702%、18.848%、14.545%、6.61%，其對樣本方差的累計貢獻(xiàn)率達(dá)到了86.71%，大于 80%，說明能夠較好涵蓋17個指標(biāo)的所有信息，見表2所示，因此將由這4個公共因子對原始的17個評價指標(biāo)來解釋。

表1 2012年山東省17地市物流業(yè)發(fā)展水平評價指標(biāo)體系

表2 累計方差貢獻(xiàn)率

(三)確定因子載荷矩陣和旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣

同樣運(yùn)用統(tǒng)計軟件 SPSS 19.0分析，采用主成分分析法提取因子載荷矩陣，見表3所示，發(fā)現(xiàn)初提的因子載荷矩陣中各公共因子的典型代表變量不是很突出，各指標(biāo)在幾個公共因子上均有相當(dāng)程度的載荷值，難以作出有效的解釋。為此，通過方差最大(Varimax)正交旋轉(zhuǎn)，提取旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣，旋轉(zhuǎn)的目的在于改變指標(biāo)在各個公共因子上的負(fù)荷量的大小，使得原來大的更大，小的更小，這樣使公共因子的意義更加直觀，便于解釋，見表4所示。

表3 因子載荷矩陣a

提取方法 :主成份。a. 已提取了 4 個成份。

表4 旋轉(zhuǎn)因子載荷矩陣a

提取方法 :主成份。 旋轉(zhuǎn)法 :具有 Kaiser 標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法。a. 旋轉(zhuǎn)在 6 次迭代后收斂。

從表4旋轉(zhuǎn)后的公共因子載荷矩陣可以看出第1公共因子在X15、X17、X12、X16、X13上載荷量大，定義為區(qū)域物流業(yè)發(fā)展投資因子；第2公共因子在X2、X14、X11、X3上載荷量大，定義為區(qū)域物流業(yè)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模因子；第3公共因子在X7、X5、 X1、 X8上載荷量大，定義為區(qū)域物流業(yè)需求潛力因子；第4公共因子在X9、 X4、X6、X10上載荷量大，定義為區(qū)域物流業(yè)發(fā)展速度因子。

(四)構(gòu)建物流發(fā)展水平綜合評價模型，根據(jù)因子得分排序

由 SPSS 19.0軟件分析得到山東省各地市物流業(yè)發(fā)展公共因子得分，對山東省17地市的物流發(fā)展水平進(jìn)行了量化描述，見表5所示。據(jù)此可從不同角度對各地市物流發(fā)展水平進(jìn)行分析比較。在第1公共因子上青島和泰安的得分遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他地市，這說明其在物流業(yè)方面的投資遠(yuǎn)遠(yuǎn)高于其他地市；在第2共公因子上綜合排名第三的泰安得分最低，說明該類地市雖然物流業(yè)綜合水平發(fā)展較好，但是和物流業(yè)相關(guān)的其他產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模不大，對整個地市物流業(yè)發(fā)展有負(fù)面影響，導(dǎo)致物流業(yè)發(fā)展緩慢；在第3公共因子上濟(jì)南、濰坊、青島的得分較高，說明其物流需求潛力比較大；在第4公共因子上臨沂得分最高，說明該地市物流業(yè)增長速度最快。

以各個公共因子特征值方差貢獻(xiàn)率作為加重權(quán)數(shù)，計算反映山東省17個地市物流發(fā)展水平的綜合得分，其評價模型為：F總= 46.702F1+ 18.848F2+ 14.545F3+ 6.610F4。

從表5綜合得分和排名來看，山東省17地市物流業(yè)發(fā)展很不平衡，發(fā)展水平差異較大。17個地市物流發(fā)展水平的綜合得分排名依次為青島、煙臺、泰安、威海、臨沂、濱州、濟(jì)南、日照、濟(jì)寧、東營、淄博、聊城、棗莊、德州、菏澤、濰坊、萊蕪。綜合得分在山東省各地市物流業(yè)發(fā)展平均水平之上的有8個地市，僅占 47.06%。其中，青島的物流業(yè)發(fā)展最好，主要得益于它在物流業(yè)投資、物流業(yè)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模等方面的絕對優(yōu)勢；煙臺雖然位列第二，但其在 F4上的得分為-0.77，排名在第16位，物流業(yè)發(fā)展速度處于整個山東省物流業(yè)發(fā)展平均水平之下。與煙臺綜合得分相差不大處在第三位的泰安，在F1和F3公共因子上的得分分別是1.63和0.15，均為正值，這說明泰安在物流業(yè)發(fā)展的方面的投資和物流業(yè)需求潛力方面在整個山東省表現(xiàn)較突出，使泰安的物流業(yè)競爭力在山東省處于相對優(yōu)勢地位。綜合得分在平均水平之下有9個地市，包括東營、淄博、聊城、棗莊、德州、菏澤、萊蕪、濟(jì)寧、濰坊，這說明山東省大多數(shù)地市的物流業(yè)在物流產(chǎn)業(yè)投資、物流相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模、物流需求潛力和物流發(fā)展速度等方面發(fā)展不平衡，物流發(fā)展水平不高，且這9個地市之間的差距也很大，有三個以上公共因子得分均為負(fù)值的有7個，包括東營、淄博、聊城、棗莊、德州、菏澤、萊蕪，濟(jì)寧和濰坊盡管有兩個公共因子得分為正值，但是由于濟(jì)寧物流整體發(fā)展水平不高，導(dǎo)致綜合得分為負(fù)值，而濰坊在F2和F3上公共因子得分為0.67和1.35，分別處于第5位和第2位，盡管物流業(yè)相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展規(guī)模較大、物流業(yè)需求潛力較強(qiáng)，但是由于濰坊物流業(yè)投資太少，處于整個山東省的最低位置，導(dǎo)致濰坊物流業(yè)發(fā)展速度太慢，就分析來看濰坊物流業(yè)發(fā)展?jié)摿Ρ容^大，將來急需加大物流業(yè)投資，以更好更快促進(jìn)濰坊物流業(yè)的發(fā)展。

表5 各地市公共因子得分、綜合得分、排序

(五)根據(jù)各地市因子綜合得分情況，對17個地市進(jìn)行聚類分析

聚類分析是依據(jù)研究對象的個體特征，根據(jù)其親疏程度在沒有先驗(yàn)知識的情況下進(jìn)行自動分類的方法。其基本原理是首先將一定數(shù)量的樣本或指標(biāo)各自看成一類，然后，將親疏程度最高的兩類進(jìn)行合并，然后考慮合并后的類與其他類之間的親疏程度，再進(jìn)行合并。重復(fù)這一過程，直到將所有的樣本(或指標(biāo))合并為一類。本文采用Q型聚類法對各地市物流發(fā)展水平進(jìn)行聚類，它使類內(nèi)部個體特征之間具有相似性，不同類間個體特征的差異性較大。利用SPSS 19.0統(tǒng)計分析軟件，對17個地市的因子得分進(jìn)行聚類分析，通過比較，可知采用離差平方和法(Ward’s method)并選擇平方歐氏距離(Squared Euclidean distance)，分類結(jié)果較好，聚類分析樹狀譜系圖如圖1所示。

由聚類分析樹狀譜系圖，17個地市的物流發(fā)展水平可以分為三類：第一類為孤立的點(diǎn)，包括1個元素為2；第二類包含7個元素：6、9、11、1、13、16、10；第三類包含9個元素為：4、15、3、5、8、7、12、14、17。為此，將17個地市分類如表6所示。由圖1和表6的聚類分析的結(jié)果可以看出：第一類為青島，青島近年來經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度快，區(qū)域優(yōu)勢明顯，其物流發(fā)展水平最高；第二類為煙臺、泰安、日照、濟(jì)南、臨沂、威海、濱州等7個地市，該7個地市物流發(fā)展水平較高，將來要進(jìn)一步加大物流業(yè)投入，出臺鼓勵物流業(yè)發(fā)展的優(yōu)惠政策，充分利用地區(qū)優(yōu)勢和特色，加快傳統(tǒng)物流業(yè)的改造，加大高素質(zhì)物流人才的引進(jìn)，加快物流業(yè)信息化進(jìn)程，加快交通運(yùn)輸業(yè)、郵政倉儲業(yè)、批發(fā)零售業(yè)等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。第三類為棗莊、聊城、淄博、東營、濟(jì)寧、濰坊、萊蕪、德州、菏澤等9個地市，該9個地市物流發(fā)展水平最低，物流業(yè)投入方面水平低，物流基礎(chǔ)設(shè)施落后，物流業(yè)整體發(fā)展水平緩慢。對于這種情況，應(yīng)該加大政府政策的導(dǎo)向性，消除物流業(yè)發(fā)展的體制障礙，多方籌資加大物流投入，加快物流業(yè)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，結(jié)合地區(qū)資源優(yōu)勢，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，重視物流相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。

圖1 聚類分析樹狀譜系圖

類別地市第一類青島第二類煙臺、泰安、日照、濟(jì)南、臨沂、威海、濱州第三類棗莊、聊城、淄博、東營、濟(jì)寧、濰坊、萊蕪、德州、菏澤

四、結(jié)論與建議

本文采用因子分析法評價了山東省17個地市的物流發(fā)展水平,并基于因子得分用聚類分析法對17個地市的物流發(fā)展水平進(jìn)行了聚類分析，研究發(fā)現(xiàn)青島物流發(fā)展水平在全省最高,其次是處于一般水平的煙臺、泰安、日照、濟(jì)南、臨沂、威海、濱州，而棗莊、聊城、淄博、東營、濟(jì)寧、濰坊、萊蕪、德州、菏澤等9個地市物流發(fā)展水平最低，呈現(xiàn)出山東省物流發(fā)展水平各地市發(fā)展不平衡，整體上差距大的特點(diǎn)。為此，對山東省物流業(yè)的發(fā)展提出如下建議：(1)各地市重視物流業(yè)的投入，出臺鼓勵物流業(yè)發(fā)展的優(yōu)惠政策。在表2中物流業(yè)投入因子的貢獻(xiàn)率最大為46.7%，物流業(yè)的投入程度對物流業(yè)的發(fā)展水平影響最大，加大政府政策的導(dǎo)向性，消除物流業(yè)發(fā)展的體制障礙，多方籌資加大物流投入。(2)重視物流相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，刺激物流業(yè)潛在需求。加快交通運(yùn)輸業(yè)、郵政倉儲業(yè)、批發(fā)零售業(yè)等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，加快傳統(tǒng)物流業(yè)的改造，優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，重視農(nóng)產(chǎn)品物流。(3)促進(jìn)山東省各地市物流業(yè)協(xié)同發(fā)展。應(yīng)當(dāng)繼續(xù)保持青島物流業(yè)快速健康發(fā)展的同時，努力加快其他各地市物流業(yè)的快速發(fā)展，以健全各地市物流業(yè)協(xié)同互動機(jī)制，推動山東省物流業(yè)和諧發(fā)展，順利實(shí)現(xiàn)十二五規(guī)劃目標(biāo)。

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2014-03-05

山東省高等院校人文社科研究計劃項目“山東省中小型物流企業(yè)競爭力提升對策研究——基于巴尼VRIO模型的視角”(J13WG84)。

1.山東財經(jīng)大學(xué)東方學(xué)院,山東 泰安,271000；2.山東農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，山東 泰安,271018

高愛霞(1980- )，女，山東菏澤人，山東財經(jīng)大學(xué)東方學(xué)院副教授，研究方向：物流管理；滿廣富(1979- )，男，山東昌邑人，山東農(nóng)業(yè)大學(xué)經(jīng)管學(xué)院講師，研究方向：農(nóng)業(yè)經(jīng)濟(jì)管理。

F127

A

1008-8091(2014)03-0113-06