基于因子分析的物流能力影响因素研究

2014-04-09杨洋

当代经济 2014年14期

○杨洋

（北京经济管理职业学院北京 100102）

物流系统是一个相对复杂的系统，构建起一个客观而全面的评价体系，是研究物流能力的基础。本文通过梳理与物流能力密切相关的影响因素，构建起指标评价体系，然后利用多元统计分析方法进行因子分析，以评估全国31个省份的物流水平，得出最终的两个影响因子。最后，聚类分析将全国31各省市，依据不同的物流能力水平进行分类。得出了物流业与当地经济发展的强关联性，物流能力的提升仍主要依赖于内部影响因素和物流业对地区产业发展有着强的反作用的结论。

指标体系物流业因子分析聚类分析

一、引言

随着世界经济的发展，国际化的潮流已然到来，服务经济在社会生活中的比重正在逐步加大。物流业作为服务业中的新兴产业，正在迅猛发展，在社会生活的作用也日益凸显。2013年上海自贸区的设立，成为中国物流业国际化的里程碑。十八届三中全会上，中央做出了大力发展现代物流业的战略部署，可以预见在“十二五”期间物流产业必将得到大力扶持，成为一个新的经济增长点。预计到2015年初步建立一套与商贸服务业发展相适应的高效通畅、协调配套、绿色环保的现代商贸物流服务体系。

但是与此相对应的是，物流业在现阶段问题依然很多，物流能力不强成本高、人员收入低下等问题始终制约着物流能力的进一步提升。近年来关于物流能力的研究也受到了学者的关注，Eftitthia（2007）以部分欧盟国家为样本，从26个指标中提出主要影响因素，分析物流终端网络影响物流能力的制约因素。Wilson（2002）就美国商业物流的影响指标进行分析，构建了物流能力年度评估系统。澳大利亚交通运输委员会（2002）首次公布了，物流业发展指数，对物流能力进行指数化引导。国内学者谭清美（2003）在很早以前，就已经敏锐的意识到物理能力对区域经济的贡献，并以江苏省为例，初步探讨了物流业与区域经济发展的关联性问题。彭健（2011）选择9个表征物流能力的指标，采用模糊物元的方法计算出全国31个省份近11年的物流能力，同时结合GDP增长率数据，形成面板数据，研究31个省份经济增长和物流能力支持之间的关系。王佳宁（2012）认为物流集群是提升物流能力的重要举措。集群中的物流企业、物流集群和政府、物流协会等外部机构应该识别其关键影响因素的作用路径并认清自身定位，优化组织框架，完善管理政策，促进物流集群能够积极有效地开展服务创新行为。王小丽（2013）将灰色关联度模型与理想方案方法相结合，用各方案与理想方案的灰色关联度代替各方案与理想方案之间的距离，提出了一种灰色关联理想方案决策方法。然后，将该方法应用到河南省各市区域物流能力评价之中，通过选取了影响区域物流能力的13个主要指标，根据河南省各市2010年的实际统计数据，利用灰关联理想方案决策方法对其区域物流能力进行定量分析，得出了河南省各市区域物流能力的强弱次序。

笔者在梳理已有国内外文献的基础上，发现几个问题：一是在研究物流能力时，甚至直接使用货运量或邮电营业额等指标来简单地反映物流能力，缺乏客观性、广泛性和系统性，因此缺乏说服力：二是对于影响物流能力的发展因素的研究上，多是国家层面的宏观研究，而我国地域广阔，区域间发展很不平衡，未有省域层面的研究；三是关于物流能力与区域经济增长的关系多为定性分析，少定量方法，仅仅为模糊的宏观数据曲线。因此，笔者首先构建起影响物流能力的指标体系，再依据指标体系对全国31个省市进行因子分析，并最终按照物流能力，对其进行分类研究，研究省份之间物流能力的差异，这对于揭示不同区域未来物流业发展和经济增长具有重要作用，为实现区域经济快速增长的物流能力发展提供建议和参考。

二、物流能力评价和影响因素指标体系的构建

指标体系的构建要直接或者间接的反应出物流业发展的规模与能力水平，非常重要。然而难点的部分是，本身指标体系内各个指标之间往往具有较强的相关性。因此，在确定指标体系前，对影响物流能力的影响因素按照其特性进行分类。同时，为了客观衡量物流能力的水平，在可比性和可操行的原则下，笔者选择了11个可量化的指标。

2012年，全国社会物流总额177.3万亿元，按可比价格计算，同比增长9.8%，增速同比回落2.5个百分点。其中，工业品物流总额162万亿元，同比增长10%，占社会物流总额的比重为91.4%，同比提高0.7个百分点；进口货物物流总额11.5万亿元，增长7.8%，增速同比加快3.4个百分点；单位与居民物品物流总额同比增长20.9%，增速同比加快2.6个百分点。可以说，中国工业物流和贸易物流占到了国内物流总量的97.4%，国内生产总值（X1）和工业品产出水平（X2）构成了物流业的总体发展水平，也是物流能力应相匹配的水平，称之为宏观经济指标。现代化快捷的物流业，依靠的根本是基础设施建设的发展，没有基础设施的改善谈物流能力的提升无疑是“纸上谈兵”，采用固定资产的投资额（X3），来表示基础设施建设的提升度。国内商品需求的增长直接反作用于物流的增长需求，是物流能力增长的内在动力，使用商品销售总量（X4）和消费品实际零售额（X5）在指标体系中无疑是非常重要的。在物流规模方面，货物运输总量（X6）和货运总成交量（X7）反应出物流业的运作能力。物流从业人员收入（X8）和物流从业人员总数（X9）则直接从人力资源的角度反映出物流能力的水平。最后，物流业在经济全球化的大背景下，物业中国际贸易占比不断加大，采用进出口总额（X10）和实际利用外资额（X11）来反映外部影响对物流能力的冲击。总之，笔者构建了一个反应物流能力的指标体系，如图1。

三、因子分析

在使用因子分析方法前，首先对于物流能力影响的个因素之间进行共线性检验。KMO检验结果为0.752，相比于经验通过检验要求KMO值>0.6，显然是通过的。Bartlett检验的P值为0.000（P值<0.001），说明选择的11个指标适合做因子分析。

笔者使用SPSS17.0软件，对全国31各省市进行研究，数据来源于2013年《中国统计年鉴》、各省市统计年鉴和《中国物流年鉴》整理所得。采用因子自动提取，得到了两个因素其特征值大于1，提取前两个因子（F1、F2）其累计贡献率85.62%，说明前两个因子已经代表的原始数据的绝大部分信息。

由方差极大正交旋转后的载荷矩阵，可以看出与预期一致。第一因子F1为内部影响因素，其中基础设施建设和物流从业人员的人力资源权重较大，制约着物流能力的提高。第二因子F2为外部影响因子，物流能力的发展程度往往与对外贸易是相伴而生。

图1

表1

计算因子得分，并以综合因子得分进行排名。在本文中，笔者只是证实方差贡献为权重计算。根据对各种因素的聚类分析，结果发现，全国31个省份的物流水平分为四大类，我们可以让他们进入四级为 A（高），C（中），D（低），E（最低），显示为表2。

表2

四、结论与建议

1、物流业与当地经济发展的强关联性

这也与人们的日常认识相符，物流业本质上是服务业，更多的服务于实体经济和居民消费。在聚类分析中，可以清晰地看到，在A级物流能力的省份，多是沿海发达地区省份。而与此对应的相对能力较差的地区，多为内陆钱发达地区省份。笔者的研究无疑通过实证检验，肯定了这一假设。也说明，一个地区物流能力的真提升，要依附于地区经济的发展，好的地区经济，才能带了强的物流能力。

2、物流能力的提升仍主要依赖于内部影响因素

在因子得分上，第一因子内部影响因素占比56.71%，而外部影响因子仅为28.91%，说明内部影响远远大于外部影响。尤其是在基础设施建设、物流业人力资源等关键因素上，内部的影响力，甚至直接决定着，地区物流能力的水平。因此，作为C级和D级的省份，要提高物流能力，在发展地区经济的同时，要首先就区域内，影响物流能力的关键因素予以解决。要大力推进基础设施建设，以减低物流运输成本。同时提高物流人员收入，吸引更多的人员、资金进入物流业，也是促进物流业快速发展所必不可少的因素。