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中國各省市物流發(fā)展水平實證研究
摘 要：通過因子分析法對我國各省市物液發(fā)展水平進行實證研究。關(guān)鍵詞：因子分析；指標體系；物流管理
1 引言
物流是指物料或商品在空間上和時間上的位移。物流業(yè)在服務貿(mào)易領(lǐng)域中占有舉足輕重的地位，它連接社會經(jīng)濟的各個部分，成為國民經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)產(chǎn)業(yè)。對物流水平的評價，近代的學者們提出了許多不同的分析方法。理論上來說，經(jīng)濟發(fā)達的東部地區(qū)省份物流業(yè)應該最發(fā)達，中部地區(qū)省份次之，西部地區(qū)省份應該最差。本文擬通過因子分析方法對各省市物流水平進行研究，運用SPSS13.0 for windows 對 31 個省市的物流情況進行分析，確定影響物流水平的因子，從而實現(xiàn)對影響物流水平提高的因子實施管理和控制的目的。
2 因子分析的基本思想和分析步驟
2.1 因子分析的基本思想
因子分析(factor analysis)是一種數(shù)據(jù)簡化的技術(shù)。它的核心是用較少的互相獨立的因子反映原有變量的絕大部分信息，同時形成反映因子和指標包含信息量的權(quán)數(shù)，以計算綜合評價值。這樣在指標權(quán)重的選擇上克服了主觀因素的影響，有助于客觀地反映樣本間的現(xiàn)實關(guān)系。
2.2 因子分析的步驟
第一步，選擇所分析的變量。用定性分析和定量分析的方法選擇變量，因子分析的前提條件是觀測變量間有較強的相關(guān)性，因為如果變量之間無相關(guān)性或相關(guān)性較小的話，他們不會有共享因子，所以原始變量間應該有較強的相關(guān)性。
第二步，對原始數(shù)據(jù)進行標準法處理，得到標準化矩陣X，以消除量綱的影響。
第三步，計算所選原始變量的相關(guān)系數(shù)矩陣。相關(guān)系數(shù)矩陣描述了原始變量之間的相關(guān)關(guān)系。可以幫助判斷原始變量之間是否存在相關(guān)關(guān)系，這對因子分析是非常重要的，因為如果所選變量之間無關(guān)系，做因子分析是不恰當?shù)�。并且相關(guān)系數(shù)矩陣是估計因子結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)。
第四步，計算相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值及相應的特征向量和貢獻率。
第五步，提取公共因子。這一步要確定因子求解的方法和因子的個數(shù)。需要根據(jù)研究者的設計方案或有關(guān)的經(jīng)驗或知識事先確定。因子個數(shù)的確定可以根據(jù)因子方差的大小。只取方差大于1(或特征值大于1)的那些因子，因為方差小于1的因子其貢獻可能很小；按照因子的累計方差貢獻率來確定，一般認為要達到70%才能符合要求。
第六步，因子旋轉(zhuǎn)。通過坐標變換使每個原始變量在盡可能少的因子之間有密切的關(guān)系，這樣因子解的實際意義更容易解釋，并為每個潛在因子賦予有實際意義的名字。
第七步，計算因子得分。對各因子得分以及因子信息貢獻率作為加重權(quán)數(shù)，計算各樣本的綜合得分，根據(jù)樣本綜合得分的高低，可以對樣本進行綜合評定。
3 各省市物流發(fā)展水平的實證研究
3.1 指標體系的建立
以全國 31 個省市為樣本，選取了能代表物流發(fā)展水平的 8 個指標建立指標體系。他們分別是 x1 鐵路營業(yè)里程，x2 公路里程，x3 貨物量，x4 貨物周轉(zhuǎn)量，x5 公路汽車擁有量，x6 交通，郵政等運輸總產(chǎn)值，x7 地區(qū)總產(chǎn)值，x8 居民的消費水平。
3.2 因子分析的具體過程及結(jié)果分析
(1)進行 KMO 檢驗及球型檢驗，以判斷數(shù)據(jù)是否適合于因子分析。由表1可看出 KMO=0.776 適合做因子分析。
(2)計算各變量的特征值、貢獻率、累計貢獻率以及旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣。公共因子的貢獻率反映了每個公因子包含原指標的信息量度，累積貢獻率表示相應幾個公共因子累計反映原指標的信息量。由表二可知前兩個因子的累計貢獻率達到81.630%，可以滿足解釋因子分析用變量子集來解釋整個問題的要求。所以，8個變量可以用2個主因子來解釋。第一因子在貨運量、公路汽車擁有量、交通、郵政等運輸總產(chǎn)值和地區(qū)總產(chǎn)值這些指標上的載荷較大，可以解釋為地區(qū)物流所占地區(qū)總產(chǎn)值的比率，第二因子在鐵路營業(yè)里程、公路里程、貨運周轉(zhuǎn)量和居民消費水平這些指標上的載荷較大，可以解釋為地理位置優(yōu)勢對地區(qū)物流的影響。
表2 各變量的特征值、貢獻率及累計貢獻率
(3)計算因子綜合得分。為了我們便于比較分析各地區(qū)的物流發(fā)展水平的差異，以便采取措施提高地區(qū)的物流發(fā)展水平，現(xiàn)列出各省市的因子得分表，并以各因子信息的貢獻率作為加權(quán)數(shù)，計算各省市的綜合得分，公式為：Zi=0.53652F1i 0.27978F2i (i=1，2，3……31)F1i和F2i的系數(shù)為各因子的信息貢獻率，它是各因子的方差貢獻率與兩個主因子的累計貢獻率的比值，綜合得分值高，表明省市的物流水平高。因此，通過表三的比較可知各省市的物流發(fā)展水平的高低。
4 結(jié)論與建議
4.1 結(jié)論
從上面的表三可看出對于因子1，排在前五名的依次是廣東、山東、江蘇、河北和河南。通過旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣我們可以發(fā)現(xiàn)這五個省份的交通運輸?shù)氖找婧瓦\力較高，主要是因為廣東、山東、江蘇、河北和河南這五個省為工業(yè)大省，生產(chǎn)的產(chǎn)品通過不同的方式運輸發(fā)往全國乃至世界各地，相應的促進了物流運輸基礎(chǔ)設施的發(fā)展，同時也奠定了物流在地區(qū)所占的總產(chǎn)值的排名。對于因子2，排在前五名的依次是上海、天津、北京、浙江和海南，通過旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣我們可以發(fā)現(xiàn)這五個省份的消費水平高，物資的周轉(zhuǎn)量較大，主要是因為這五個省為人口大省，總體消費水平較高，對于生活必需品、快速消費品和其他物資的消耗和需求量遠遠大于其他各省，是物資消耗和人員的周轉(zhuǎn)集散地。另外這五個省還是港口城市，地理位置的優(yōu)越性也成為物流發(fā)展獨有的優(yōu)越條件。綜合因子1和因子2分析可得出綜合排名在前五位的依次為：廣東、山東、上海、江蘇、浙江。廣東、上海工業(yè)基礎(chǔ)力量雄厚，同時占據(jù)了得天獨厚的地理位置和發(fā)展機遇，物流發(fā)展迅速，為其排名奠定了條件。山東的物流水平綜合排名在 31 個省市中排在第二位，僅在廣東之后，是因為從1998 年以來，山東開始了以優(yōu)化企業(yè)物流管理為切入點的推進物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的試點工作，青島啤酒、海爾集團、山東東大藥業(yè)等優(yōu)勢企業(yè)通過整合物流資源、完善產(chǎn)品配送服務系統(tǒng)、采用第三方物流服務等，在降低企業(yè)物流成本、減少資金占用、降低原材料和產(chǎn)品庫存水平以及促進傳統(tǒng)儲運企業(yè)向物流企業(yè)轉(zhuǎn)變等方面取得了非常顯著的成就。
4.2 建議
物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展將成為 21 世紀中國經(jīng)濟發(fā)展的一個重要的產(chǎn)業(yè)部門和新的經(jīng)濟增長點，2001 年發(fā)展現(xiàn)代物流已列入了國家計委、國家經(jīng)貿(mào)委、鐵道部、交通部、民航總局、國家郵政局、科技技術(shù)部、國務院研究室、國務院發(fā)展研究中心等部門的議事日程。中國的物流發(fā)展同世界上其他的國家相比，還處在剛起步階段，各個省市的物流發(fā)展水平很不平衡，如何提高各省市的物流發(fā)展水平，尤其是落后地區(qū)的物流水平，從而發(fā)揮物流作為“第三利潤源”的作用。
首先，加大各省市的物流基礎(chǔ)設施的建設。有這么一句話“要致富先修路”，可見物流基礎(chǔ)設施對地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的帶動作用。公路、鐵路、航空、管道、水路等都是重要的基礎(chǔ)設施，在修公路、鐵路的同時，會破壞當?shù)氐闹脖换颦h(huán)境，所以我們要注意充分利用現(xiàn)有的設施，提高其使用效率。
其次，加強各省市的物流信息化建設。物流信息化建設包括物流企業(yè)的信息化，物流電子商務和物流電子政務的建設。
第三，努力做好各省市的物流規(guī)劃。尤其是企業(yè)物流規(guī)劃，從山東省的例子我們可以看出，物流的規(guī)劃和發(fā)展直接影響該地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平。
最后，努力做好各省市的物流保障體系。要加強物流業(yè)的標準化工作，包括信息標準、技術(shù)標準和設備標準，提高物流的效率。并加大物流的教育培訓，保證有充足的人才供應。并加強物流方面的法制法規(guī)的建設。
參考文獻
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