基于因子分析上的区域物流格局研究——以皖江城市带为例

彭 城 （上海海事大学 经济管理学院，上海 220000113355）

城市带是指在特定的地域范围内具有相当数量的不同性质、类型和等级、规模的城市，依托一定的自然环境，以一两个大城市作为区域生产力的中心，借助于现代化综合运输网及高度发达的信息网络，发生与发展着城市个体之间的内外紧密联系、共同构成一个相对完整的具有较强凝聚力和辐射力的城市群[1]。

皖江城市带包括合肥、芜湖、马鞍山、铜陵、安庆、池州、巢湖、滁州、宣城九市，以及六安市的金安区和舒城县，共59个县 （市、区），土地面积7.6万平方公里，人口3 058万人，2008年国内生产总值5 818亿元，分别占全省的54%、45%和66%。皖江城市带是实施促进中部地区崛起战略的重点开发区域，是泛长三角地区的重要组成部分，在中西部承接产业转移中具有重要的战略地位。

1 研究背景

目前很多学者已经开始探索并应用更为客观、合理的综合评价方法进行区域物流发展水平理论与实践的研究。潘裕娟运用主成分分析建立区域物流发展综合评价模型[2]，吕晶通过主成分回归模型对江苏省的区域物流综合发展水平进行实证研究[3]。但仅仅对区域物流当前的发展状况给出了一定的综合评价，并没有对未来的发展方向给出合理的建议，且存在一定的不足。鉴于此，本文采用因子分析的方法，以皖江城市带的物流发展水平为例对影响区域物流发展的因素进行分析并对区域物流未来的发展给出了合理的建议。

2 研究方法介绍

因子分析是主成分分析的推广和发展[4]。它的基本思想就是通过变量的相关系数矩阵内部结构的研究，找出能控制所有变量的少数几个随机变量去描述多个变量之间的相关关系，而这里的随机变量是不可观测的，通常成为因子。然后根据相关性的大小把变量分组，使得同组内的变量之间相关性较高，但是不同组的变量相关性较低。

3 实例分析

3.1 概念界定

区域物流是指在一个经济活动范围内，以区域为基本单位所进行的物品运输、保管、包装、装卸流通加工和信息传递等功能实体性的流动以及物流过程中各环节的物品运动，它们都处于同一法律规章制度之下，都受相同文化及社会因素影响，都处于基本相同的科技水平和装备水平之中。因而，都有其独特的特点，都有区域的特点。

3.2 研究对象的确定

本文以皖江城市带为研究对象，通过分析确定影响皖江城市带物流发展水平的主要因素，并对未来发展方向给了合理的建议。

3.3 指标的选取

参考现有文献资料[5]，根据相关理论及实践研究的基础上，本文选取了影响区域物流发展水平的主要指标，这些指标从不同角度反映了区域物流的发展特征。

（1）社会经济发展指标。该指标反映区域物流发展的社会经济基础，包括人均GDP（X1，万元）、进出口总额 （X2，亿美元）、全社会固定资产总额 （X3，亿元）。

（2）生产消费流通指标。从消费需求生产流通角度反映了区域物流的需求现状和需求规模，包括工业增加值 （X4， 亿元）、 国内贸易总额 （X5， 亿元）、 财政收入 （X6）。

（3）交通运输信息化指标。该指标反映区域物流发展的物质基础及物流信息发展水平，包括交通运输仓储邮电通信增加值 （X7，亿元）、港口货物吞吐量 （X8，万吨）、移动电话用户数 （X9，万户）、互联网用户数 （X10，万户）。

（4）产业结构类指标。该指标反映了物流在不同产业中所发挥的作用，包括第一产业增加值（X11，亿元）、第二产业增加值 （X12，亿元）、第三产业增加值 （X13，亿元）。

3.4 数据处理与结果分析

3.4.1 数据处理

通过SPSS17.0对原始数据中13个自变量进行因子分析，得到各个自变量的相关系数矩阵，我们可以看出该矩阵非正定矩阵，这表明各变量之间具有较强的相关性。从处理结果中得到所有的主成分，且按照特征根从大到小次序排列，可以看到，第一个主成分特征值为10.421，方差贡献率为80.164%，第二个主成分特征值为2.002，方差贡献率为15.399%，按照特征值大于1的原则选取2个公共因子，其累积方差贡献率为95.563%。根据因子负荷矩阵，可以给出各变量的因子表达式：根据因子得分系数矩阵，这样就可以得到把各个变量的线性组合表达的主成分，其表达式为：

最后，计算因子得分，以各因子的方差贡献率占2个因子总方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总，得出各城市综合得分F，综合表达式：通过计算，我们得到了以第一个第二个主成分排序以及综合得分排序，如下表：

表1 各城市得分排序情况

3.4.2 结果分析

通过因子载荷矩阵可以看出，公共因子F1在X2X3X4X5X6X7X9X10X12X13上面载荷值比较大，其中X2,X3反应城市社会经济发展规模，X4,X5,X6反应城市生产消费流通规模，X7,X9,X10反应交通运输信息化指标，X12,X13反应城市第二产业第三产业发展规模。因而F1可以为反映城市区域物流规模及经济发展水平的公共因子，这个因子得分越高，城市经济发展水平越高，城市物流规模越大。

公共因子F2由于在X7X9X10X11上面载荷比较大，都是反映城市物流基础设施水平，此因子的得分则反映了一个城市的物流基础设施水平。

根据对公共因子合理解释，结合各个城市在2个公共因子上得分和综合得分，就可以对各个城市的区域物流发展规模做评价了。在城市区域物流规模因子F1上得分最高的合肥、芜湖，这就是说就城市区域物流发展规模而言，在皖江经济带中合肥、芜湖这两个城市远高于其他城市，城市区域物流发展水平较慢的是铜陵和池州，这还需要大力气进行改善。

将各个城市在2个因子的得分进行加权综合，就得到了综合得分。根据综合得分就可综合评价城市的区域物流发展水平。综合得分较高的3个城市是合肥、安庆和芜湖；综合得分最低的3个城市是马鞍山、铜陵和池州。再结合各个因子进行分析，合肥在城市规模及经济发展水平、基础设施方面都位于前列，因此其排名远高于其他城市；安庆尽管经济发展水平比芜湖落后，但由于其在优良基础设施使其排在芜湖之前；同样尽管马鞍山在城市发展规模上比宣城、滁州要好，但由于其在基础设施方面的落后，也使其综合排名靠后。

4 结 论

通过采用复合指标法研究城市区域物流规模水平，包含的信息丰富全面，体现了城市区域物流发展质与量的统一，既反映了城市区域物流发展、社会经济水平，又体现了城市的基础设施装备水平，有利于全面反应城市区域物流水平，发现城市发展过程中存在的缺陷和不足，为全面提高区域城市物流水平提供依据，避免单一指标所带来的追求数量扩张的非科学发展模式。

5 发展皖江城市带区域经济的对策

（1）培育皖江城市带支柱产业。以 《安徽省沿江城市群 “十一五”经济社会发展规划纲要》为蓝本，充分发挥沿江城市群综合优势，重点发展重化工业和先进制造业。通过产业的上下游、前后向及旁侧链接，延伸产业链，形成汽车、冶金、装备制造、石化及化工、建材及新材料和物流产业集群，成为长江流域重要的重化工业和制造业基地。

（2）发展侧翼培育 “中心增长极”。皖江城市带发展能否成功，很大程度上取决于合马芜铜大型企业集团的产业布局。只有把 “合马芜铜”做大做强，才能提高皖江地区的资源聚集与产业聚集度，形成皖江开发、开放战略的新突破。

（3）实行全方位对外开放策略。在当前经济全球化趋势的条件下，区域经济的发展空间在很大程度上取决于对外开放的程度和水平。皖江城市带要想实现崛起，就务必充分利用国际、国内两个市场，优化资源配置，积极发展开放型经济，对外拓宽发展空间，以全方位的对外开放促进各种机制的转换与改革发展。

（4）主动融入长三角。充分发挥紧邻长江三角洲的区位优势，主动出击，加强与江浙沪的全方位、多层次合作，实现人流、物流、资金流、信息流、技术流融合的新格局，在科学发展观指导下，政府引导，注重市场配置资源的功能，立足自身产业发展优势，结合产业结构升级的需要，培育合理优化的产业集群，主动引导、吸引 “长三角”地区产业向皖江城市带转移，带动安徽产业升级，把潜在资源优势转化为竞争优势和经济优势，与 “长三角”和皖江城市群共同支撑起长江经济带的经济腾飞，共同支撑起我国经济的腾飞。

[1] 汪大正.皖江城市群经济发展问题研究[J].安庆师范学院学报，2007,26(3):1.

[2]潘裕娟.区域物流空间格局研究——以珠江三角洲为例[C]//中国物流学术前沿报告.北京：中国物资出版社，2008.

[3]吕晶.基于PCR的区域物流综合发展水平影响因素实证研究——以江苏省为例[J].现代城市研究，2010(8):2-4.

[4] 高月霞，肖静,等.因子分析法在教师课堂教学质量综合评价中的应用[J].教育管理与评价，2010,28(13):31-33.

[5] 刘定惠，朱超洪.基于主成分分析的皖江城市群城市化水平综合评价[J].国土与自然资源研究，2009(3):1-3.

[6] 何晓群.现代统计分析方法与应用[M].2版.北京：中国人民大学出版社，2008.