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      江西省物流發(fā)展水平研究

      2019-10-20 02:05鄭芬芬
      廣告大觀 2019年7期
      關(guān)鍵詞:因子分析江西省

      摘要:本文采用2017年江西省11個設(shè)區(qū)市物流數(shù)據(jù)運用因子分析法得出了2017年江西省11個設(shè)區(qū)市物流業(yè)發(fā)展水平狀況,研究發(fā)現(xiàn)江西省物流發(fā)展整體水平逐步提高,但產(chǎn)業(yè)地區(qū)間發(fā)展不均衡。從綜合因子系數(shù)看,南昌和贛州排名靠景德鎮(zhèn)和鷹潭靠后。

      關(guān)鍵詞:江西省;物流發(fā)展水平;因子分析

      一、引言

      江西在物流基礎(chǔ)設(shè)施、新技術(shù)、新設(shè)備等方面不斷加大投資。2016年,全省物流相關(guān)行業(yè)固定資產(chǎn)投資1789億元,比上年增長29.5%;全省GDP為18499億元,社會物流總額51156億元,比上年增長8.3%,相當(dāng)于每一單位GDP需要2.77單位物流支撐;而且出臺《江西省物流產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展規(guī)劃(2015-2020)》在這樣的背景下,物流業(yè)的發(fā)展情況越發(fā)值得研究。

      高學(xué)賢(2011)基于因子和聚類分析構(gòu)建了物流發(fā)展水平評價指標(biāo)體系,評價山東省的區(qū)域物流發(fā)展水平,鐘群英,朱順東(2019)運用DEA模型和Malmquist指數(shù)法對江西省區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率進行評價,李海建(2006)等基于模糊區(qū)間層次分析法(IGJAHP)構(gòu)筑了物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜合評價模型,并對安徽省物流發(fā)展的總體水平進行測算。張賢(2014)運用因子分析法和橫截面回歸法構(gòu)建地區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平的評價指標(biāo)體系對我國物流業(yè)發(fā)展水平進行評價,本文擬采用因子分析來研究江西省的區(qū)域物流發(fā)展水平。

      二、江西省各市區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平的研究

      (一)構(gòu)建評價指標(biāo)體系

      楊宏偉、孫善祥(2015)指出至今還沒有完整的物流業(yè)發(fā)展水平的指標(biāo)體系能夠用來評價區(qū)域的物流發(fā)展水平,鑒于此本文通過查看選擇2017年江西省11設(shè)市區(qū)作為樣本,并從以下7個指標(biāo)變量出發(fā)去進行實證研究:X1交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值(億元)、X2交通運輸、倉儲和郵政業(yè)固定資產(chǎn)投資(億元)、X3公路里程(公里)、X4貨運量(萬噸)、X5交民用汽車(萬輛)、X6郵電業(yè)務(wù)總量(萬元)、X7移動電話年末用戶數(shù)(萬戶)。全部數(shù)據(jù)均來源于2017《中國統(tǒng)計年鑒》,具體數(shù)據(jù)見表1。

      由表1可知,在2017年,南昌市交通運輸、倉儲和郵政業(yè)增加值最高為196.83億元,鷹潭市最低為39.65億元;贛州市交通運輸、倉儲和郵政業(yè)固定資產(chǎn)投資額最高為162.12億元,鷹潭市最低為17.43億元;吉安市公路里程數(shù)最高為23024公里,鷹潭市最低為4192公里;贛州市貨運量最高38476萬噸,吉安市最低為21.93萬噸;南昌市交民用汽車最高為965591萬輛,鷹潭市最低為121944萬輛;南昌市郵電業(yè)務(wù)總量最高為2112000萬元,鷹潭市最低為194000萬元;南昌市移動電話年末用戶數(shù)最高為613萬戶,鷹潭市最低為79萬戶。

      (二)因子分析測度地區(qū)物流業(yè)綜合水平

      1.信度檢驗

      利用SPSS25.0軟件對樣本數(shù)據(jù)進行因子分析計算,結(jié)果得到KMO檢驗統(tǒng)計量值為0.742,大于0.7,表明各物流業(yè)發(fā)展水平影響因子變量非常適合做進一步分析,計算效果極佳;巴特利特檢驗統(tǒng)計量相應(yīng)的伴隨概率為0.000,小于顯著性水平0.005。因此,本文認為物流業(yè)發(fā)展水平影響因子變量之間存在顯著相關(guān)性,說明計算結(jié)果有效。

      2.效度檢驗

      一般認為當(dāng)累計方差百分比大于80%時表明選取的因子比較滿意??梢钥吹角皟蓚€因子的方差累計百分比達到89.621%,由累計方差百分比方法可知,應(yīng)選取前2個主成分來表示

      3.公共因子區(qū)分性檢驗

      由成分矩陣某些指標(biāo)變量所代表的公共因子沒有明顯的區(qū)分性,此時,需要對成分矩陣進行旋轉(zhuǎn)處理,以期得到比較鮮明的公共因子成分。由成分矩陣旋轉(zhuǎn)后的旋轉(zhuǎn)成分矩陣可看到,第一個公共因子C1主要由變量X1、X2、X6、X7決定;;第二個公共因子C2主要由變量X3、X4決定。

      根據(jù)旋轉(zhuǎn)成分矩陣得到的成分得分系數(shù)矩陣,可以得出如下因子得分函數(shù):

      c1=0.398x1+0.218x2-0.199x3…+0.066x7

      c2=-0.293x1-0.002x2+0.523x3…+0.233x7

      三、結(jié)論

      根據(jù)2個公共因子權(quán)重(各自特征值占特征值之和的比例)加權(quán)求和獲得11設(shè)區(qū)市的綜合因子得分及排名見表2。由表2可以清楚看到各設(shè)區(qū)市物流發(fā)展水平的綜合得分及其排名,地區(qū)物流業(yè)的發(fā)展水平很大程度上受到地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的影響,經(jīng)濟總量大的地方一般地區(qū)物流發(fā)展水平都很強,如綜合因子得分排名較前南昌和贛州都是地區(qū)生產(chǎn)總值排名較前的,綜合因子得分排名較后景德鎮(zhèn)和鷹潭都是地區(qū)生產(chǎn)總值排名較后的。總體上,綜合因子得分系數(shù)跟現(xiàn)實預(yù)期基本一致,也說明本文選取的7個評價地區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平的指標(biāo)是比較合適的。

      參考文獻:

      [1]? 高學(xué)賢.基于因子和聚類分析的山東省各市物流發(fā)展水平評價[J].北京交通大學(xué)學(xué)報(社會科學(xué)版),2011,10(04):33-38.

      [2]? 鐘群英,朱順東.區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率評價——以江西省11個設(shè)區(qū)市為例[J].企業(yè)經(jīng)濟,2019,38(03):130-136.

      [3]? 李海建,謝五屆,曹有揮.物流發(fā)展IGJAHP評價模型及空間格局分析——以安徽省為例[J].經(jīng)濟地理,2006(02):220-224.

      [4]? 張賢.我國物流業(yè)發(fā)展水平評價[J].物流技術(shù),2014,33(23):264-266.

      [5]? 孫善祥,楊宏偉.西部地區(qū)物流發(fā)展水平研究[J].物流科技,2015,38(07):98-100.

      作者簡介:鄭芬芬,1998年11月出生,女,江西省南昌市人,漢族,本科學(xué)歷,江西師范大學(xué),國際經(jīng)濟與貿(mào)易。

      (作者單位:江西師范大學(xué))

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