福建省区域物流发展水平评价及对策探讨——基于R型因子分析与聚类分析

李新光，黄安民

（1.武夷学院 商学院，福建 武夷山 354300；2.华侨大学 旅游学院，福建 泉州 362000）

福建省区域物流发展水平评价及对策探讨
——基于R型因子分析与聚类分析

李新光1，黄安民2

（1.武夷学院 商学院，福建 武夷山 354300；2.华侨大学 旅游学院，福建 泉州 362000）

通过选择影响物流需求、物流供给和相关产业结构等7个指标体系，以2009年福建省9个地市数据为样本，运用因子分析和聚类分析的方法对相关数据进行了分析.为了消除多指标的复杂性，先运用因子分析从原来相对较多的影响指标提取2个互不相关的公共因子，再结合聚类分析法将福建省9个地市区域物流发展分为3类，并提出相应的政策建议.

因子分析；聚类分析；区域物流；福建

1 问题的提出

随着世界经济的快速发展和现代科学技术的进步，物流产业作为国民经济中一个新兴的服务部门，正在全球范围内迅速发展.2008年国际金融危机对我国实体经济造成了较大冲击，物流业作为重要的服务产业，也受到较为严重的影响.为此，国务院2009年3月正式颁布《物流业调整和振兴规划》，明确了物流业发展方向，这不仅是促进物流业自身平稳较快发展和产业调整升级的需要.

福建地处东南沿海，是经济发展较快的省份之一.福建于2005年5月23日出台了《关于加快现代物流业发展的意见》，为做大福建物流业保驾护航.福建物流业正在茁壮成长，而且在一些领域和沿海发达地区表现出较快的发展势头和潜力.为贯彻落实《国务院关于支持福建省加快建设海峡西岸经济区的若干意见》和《物流业调整和振兴规划》的总体部署，加快发展全省现代物流业，制定了《福建省物流业调整和振兴实施方案》，实施期为2009年～2012年.《福建省促进现代物流业发展条例》在福建十一届人大常委会第十七次会议上获得通过，并将于2011年1月1日起施行.在进行区域物流规划的过程中，到底如何划分省内物流区域，以促进区域物流协同发展；如何确定福建省区域物流中心城市，形成东部带动西部的联动效应，带动全省物流业全面发展.针对这些问题，顺着国内学者针对其他省份物流规划的思路，本文运用因子分析和聚类分析法对省内各地市物流进行综合评价并分类，为制定区域物流发展规划提供依据.

2 文献回顾与研究方法

2.1 文献回顾

从国内现有文献来看，已有一部分学者运用因子分析方法对其他省市区域物流规划进行了研究：如范晓莉运用因子分析对对2009年天津滨海新区及海西经济区的经济发展实力及潜力进行了研究[1]，田华杰应用因子分析法对冀东、冀中南、环京津经济区区域物流能力进行了统计分析[2]，吴小勇应用因子模型对海峡两岸港口物流发展情况进行了分析[3]，何景师、崔洪运、刘圣、彭本红春等学者[4-7]应用了因子分析模型对区域物流进行研究.唐子可提出一种改进的灰色聚类对区域物流枢纽城市进行分级决策[8]，谷炜、张群、胡睿通过改进K-means聚类法对物流配送区域划分进行研究分析[9].

可见，因子分析与聚类分析法在进行区域物流规划中具有广泛的应用价值，但是运用该方法对福建省物流业区域规划进行研究的文献不多.从既有对福建省物流的实证研究文献资料来看，主要集中运用协整分析、相关分析对福建省物流业发展进行了研究：如汪恒论述了福建省区域物流与区域经济之间的辩证关系[10]；黄章树以物流中心的构建对“海西”产业集群的作用为切入点,分析了“海西”产业集群的物流需求,提出了物流中心的构建步骤[11]，吴小勇应用灰色关联度分析法,对闽台港口物流量影响因素进行关联度分析[12].因此，本文在其他学者研究的基础上，扬长避短，先建立区域物流发展评价指标体系，再运用因子分析法对福建省区域物流规划进行综合评价并分类，同时运用聚类分析法对相关结论进行检验，最后提出福建省区域物流发展规划的对策建议.

2.2 研究方法

因子分析的基本思想是把联系比较紧密的变量归为同一个类别，而不同类别的变量之间的相关性较低.对于直接可观测的随机变量，根据其相关性大小，使得同组内的变量之间相关性较高，不同组的变量相关性较低.因子分析反映的是一种降维的思想，通过降维将相关性高的变量聚在一起.因子分析有两种类型：R型因子分析与Q型因子分析，前者是研究变量之间的成因分类，是主成分分析的发展；后者是研究样品之间的成因分类，在本文中主要运用R型因子分析对多变量的情况进行分析.

聚类分析是一种多元统计分析方法，它的主要功能是依据统计数据的数字特征进行分类.分类是认识事物的重要基础，聚类分析作为一种客观的竖直分类技术，在教育研究的数据分析中具有重要的意义.聚类分析有两种类型：对样品（个案）进行的分类称为Q型分类；对指标（变量）进行的分类称为R型分类.本文采用的是基于样本聚类的Q型系统聚类方法，选择既不使空间太浓缩也不使空间太扩张的类平均法进行具体分析.为了得到全省各地市物流需求和物流发展基础的分类情况，无需了解各个指标体系的内在系统结构，故选择建立在因子分析基础上的聚类分析方法更简明.

3 研究指标的选取及变量筛选

通常反映一个省的物流发展水平指标很多，为了能客观、公正、全面地描述全省各地区物流发展水平，本文所选取的指标要求遵循以下几个原则：能反映福建省各县市区域物流协调发展的战略；能反映全省各县市的特征；与物流发展紧密相关；具体选择的指标体系要全面、综合、公平；数据的易获得性、完整性、可比性.

根据上述原则，考虑到样本数量只有9个，文中选取2009年福建省9个地市的7项指标（如下，限于篇幅，原始数据略），同时根据KMO、Bartlett检验原则，对各变量的相关系数矩阵进行统计学检验,以评价因子分析的可执行性和有效性.一般来说，KMO小于0.5、Bartlett检验概率大于0.05，则不宜作因子分析.

（1）反映物流需求的指标：人均地区生产总值X1（亿元），固定资产投资X5（万元），规模以上工业总产值X2（亿元），旅游总人数X6（万人次）

（2）反映物流供给的指标：交通运输仓储和邮政业增加值X7（亿元）

（3）反映区域物流发展的相关产业结构的指标：第三产业总产值X4（亿元），农林牧渔业总产值X3（亿元）.

4 实证过程与结果分析

4.1 因子分析过程

4.1.1 初始相关性和KMO检验、Bartlett检验

运用spss18.0进行因子分析，计算各变量的相关系数矩阵.从结果可知，x1与x6、x4的相关系数较大，分别为 0.798、0.636;x2、x4与其他各变量相关系数也显著相关;同时得到KMO检验统计量为0.678，Bartlett检验统计量sig小于0.01.因此，认为各变量之间存在着显著相关性，这说明适宜进行因子分析.

4.1.2 变量的共同度分析

通过公因子方差分析，可以看出所提取的公共因子对原始变量的解释效果相当不错：x1、x2、x3、x4、x5、x6、x7的方差贡献度分别占 0.813、0.956、0.952、0.985、0.862、0.898、0.784.

所提取的因子对原始变量信息的解释度都超过78%，可见因子提取的总体效果比较理想.

4.1.3 方差解释分析

从“解释的总方差”分析中可以看出，在未经旋转时，被提取的x1、x2两个因子的累计方差为89.288%，且它们初始特征值大于1，分别为4.575、1.676.而经过提取以后，得到的新公因子的方差贡献值、方差贡献率和累计方差贡献率，和未经旋转相比，每个因子的方差贡献值有变化，但最终的累计方差没变.因此，提取前两个因子可以基本反映全部指标所具有的信息.

4.1.4 旋转后的因子载荷阵分析

从旋转后的因子载荷阵可知，第一主成分F1在 X2、X4、X5、X7上有较大载荷，分别为 0.962、0.987、0.926、0.865，主要是从第三产业总产值、固定资产投资、规模以上工业总产值、交通运输仓储和邮政业增加值反映物流业发展水平，可以命名为二三产业发展因子；第二主成分F2在X1、X3、X6有较大载荷，分别为 -0.923、0.742、0.716，主要是从在人均地区生产总值、农林牧渔业总产值、旅游总人数反映物流业发展水平，可以命名为基础产业因子.

5.1.5 因子得分系数、综合因子得分系数及排名

利用回归法计算2个公共因子的得分系数矩阵，然后将得分系数矩阵与原始指标的标准化值的数据相乘就可以得到各因子的得分：

最后，根据各主成分表达式计算全省各城市F1，F2，F3及综合主成分F得分，同时对各主成分和综合得分进行排序，结果如下（见表1）：

表1 各主成分得分、综合得分及排名

通过计算出各城市的综合得分，比较全面地反映了一个城市在区域物流系统中的地位和作用.一个城市的综合得分值F越大,这个城市在整个区域物流系统中的地位越高、作用越大.根据上表评价结果,可以将福建省区域物流规划初步分为2个层次:第1层次2>F>0为福州、泉州、厦门,区域物流发展综合实力比较强、潜力大;第2层次-2

4.2 聚类分析过程

利用统计软件SPSS18.0中的聚类方法，根据上述筛选出来的7个变量，运用系统聚类法对福建省9个地市的物流发展进行Q型聚类进分析,取类间距离d=15，分为3类，各类之间距离比较均匀,聚类结果比较理想;从而将福建省的9个城市区域物流发展水平分成3类:(1)厦门；(2)福州、泉州;（3）漳州、三明、南平、宁德、龙岩、莆田.

5 结果分析与政策建议

5.1 因子分析结果

5.1.1 第一个公共因子F1排在前面的是福州、泉州、厦门与漳州，它们得分分别为1.658、1.529、0.488、-0.099，这些地区的固定资产投资、房地产投资和第二、三产业均较为发达，其有利的外界客观环境因素促进了物流业的发展.而三明、南平、宁德、龙岩、莆田等地区的外界环境境因素使物流业的发展相对滞后.

5.1.2 第二个公共因子F2排在前列的是厦门、泉州、莆田与三明，它们得分分别为2.138、0.480、0.321、-0.041，这些地区在人均地区生产总值、旅游、农林牧渔业总产值具有相对优势，排在后面的是福州、漳州、宁德、南平与龙岩.

5.1.3 从外部和内部环境方面综合得分F来看，前4位的是泉州、福州、厦门与三明，它们得分分别为1.066、0.906、0.661、-0.298. 福建省 9 个地市中有 6个得分为负，依次为漳州-0.411、南平-0.420、莆田-0.432、龙岩-0.450、宁德-0.622，这说明福建省的物流产业整体不是很发达，待挖掘潜力很大.排名前3位的是福州、泉州和厦门，综合得分为正；排名第4的三明的得分为负，说明地区之间的物流发展的综合环境差距较大，很容易造成两极分化的现象.

5.2 聚类分析结果

从聚类分析的结果来看，通过聚类过程及结合福建省各地区经济发展的实际情况，最终将福建省区域物流发展分成3个层次:(1)厦门；(2)福州、泉州; （3）漳州、三明、南平、宁德、龙岩、莆田.不论是从福州的综合得分来看，还是从GDP总量、货运量、产业结构都领先于别的城市，这些有利条件促使福州能成为福建省物流枢纽中心的地位.而厦门、泉州及漳州凭借其优异的地理位置和相对发达的经济实力也成为物流较发达的中心.同时，根据《福建省物流业调整和振兴实施方案》的规划，厦门市和福州市将分别成为全国性物流节点城市和区域性物流节点城市.而三明、南平、宁德、龙岩、莆田等地区由于其比较薄弱的经济实力和不发达的基础设施，使得物流发展水平相对滞后.

5.3 政策建议

根据主成分与聚类分析结果、及福建省物流业的发展现状，特提出以下政策建议：

5.3.1 发挥东部区域优势，逐步带动中西部地区物流业的发展.

将福建省区域物流分为三个级别：福州、厦门和泉州确定为一级物流中心；漳州确定为二级物流中心；这两级物流中心可重点发展制造业、商品物流、商贸物流.三明、南平、宁德、龙岩、莆田确定为三级物流中心，重点发展农村农产品物流和商贸物流.一级物流中心优先重点发展，充分发挥海峡西岸经济区建设的主体作用和比较优势，努力构筑对台交往、两岸物流合作的前沿平台和先行先试区域.积极推动跨区域物流合作，形成服务中西部地区发展新的重要物流通道，带动二级物流中心和三级物流中心的发展.

5.3.2 完善物流业发展的基础设施建设.

目前福建省处于一级物流中心的三大城市的基础设施相对较完善，但是三级物流中心的五大城市相对较差.这显然不能满足全省物流业全面发展.因此必须加强完善交通网络和物流通道，提高全省公路、铁路、水路建设的等级，加快更新物流载运工具.形成了以海、空港口为枢纽，以铁路海运为主通道，以公路为网络，以内河为辅助的综合运输体系，建设一批物流节点城市、物流园区和物流配送中心，为周边地区及中西部地区提供“公铁水”联运、“无缝衔接”服务的物流项目.

5.3.3 大力推进企业物流管理信息化，加快信息化与物流业的融合.

推动建立物流信息采集、处理和服务的交换共享机制和物流信息数据中心，加快全省性、区域性和行业物流公共信息平台建设，鼓励区域间物流平台的信息共享.加快构建商务、金融、税务、海关、邮政、检验检疫、交通运输和工商管理等政府部门的物流管理与公共服务信息平台，扶持培育物流信息服务企业和物流信息服务供应商，为物流企业提供信息化解决方案和便捷的服务.

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F252.5

A

1673-260X（2011）09-0077-04

该文系武夷学院课题《区域物流与金融业发展的实证分析——以福建为例》阶段性成果（xw201007）