基于Logistic模型的合肥市物流业影响因素研究

朱超才

（安徽国际商务职业学院，安徽 合肥 231131）

1 引言

相较于一些经济发达国家，我国物流效率整体还处于较低水平。物流效率低会导致一系列问题，如抬高农产品价格、诱发食品安全问题等。所以对物流业的影响因素进行研究有着重要的意义。目前学术界对物流效率的实证研究也有一些，但是研究方法、结论不尽相同。汪旭晖、文静怡（2015）利用SFA方法，基于2003-2011年中国23个省、市、自治区的面板数据，研究了我国物流效率及其区域差异，得到结论：我国中部物流效率较东部要高，西部最低[1]。崔振洪、王家旭、华振（2014）基于DEA的Malmquist指标分析法，研究了影响农产品物流效率的因素，研究表明，农民自身的物流能力是影响农产品物流效率的关键因素之一。参与物流的人数，也对农产品物流效率有着重要影响。同时，物流基础设施投入以及居民食品消费支出水平也是影响农产品物流效率的关键因素[2]。徐良培、李淑华（2013）利用SFA方法，基于2000-2011年省际面板数据研究发现，我国物流效率受到效率变化和技术变化的综合影响，全国各地区农产品物流效率存在显著差异[3]。张磊、王娜、谭向勇（2011）认为农产品流通效率可以用以下指标来衡量：交易费用、市场整合度、技术效率、流通时间、流通差价、市场集中度、消费者满意度[4]。杨宝宏（2009）的研究结论是：物流损耗、物流速度、物流成本和农产品质量是影响物流业产值的关键指标[5]。

纵观上述文献，已有研究主要使用DEA、SFA等实证方法研究物流业的影响因素，而使用Logistic建模方法研究的文献很少。合肥市具有大力发展物流业的良好环境，但还没有学者对合肥市的物流业影响因素进行实证研究。研究影响合肥市物流业发展的主要因素，将有助于其物流效率的提高，促进物流业的快速发展。

2 Logistic模型构建

2.1 研究假设

首先，政府通过对物流基础设施直接投资，同时通过优化制度和机制设计，促使物流业不断发展。可以说，物流业的发展与国民经济的发展具有一定的相关度。由此，笔者提出假设1。

H1：物流业固定资产投资总额的对数与物流业产值正相关。

其次，传统基础设施对物流业产值有着重要影响。主要体现在：①交通运输基础设施。目前，主要交通运输方式包括铁路运输、公路运输和航空运输，全方位的交通运输为物流业的发展提供了便利条件，使物流各个环节的运作得以顺利进行。②仓储设施。有一些企业在发展的过程中不断尝试一些新的服务方式和经营形态，仓储作为物流活动中的一个重要环节，需要花费较高的费用，所以控制仓储成本、减少流通环节、提高物流效率也是很有意义的。③计算机及通讯设备。计算机及其相关设备的普及，尤其其在物流系统上的应用，可以降低物流各个环节的费用，节约物流成本。

除上述三种传统的物流资源以外，信息化水平对物流业的发展也具有重要的作用，主要体现在以下几个方面：①促进物流基础设施的改善。②促进物流技术的进步。③促进物流管理水平的提高。鉴于数据的可获得性，本文主要是从物流基础设施方面的相关指标进行测量。为此，笔者提出假设2。

H2：物流业基础设施、等级公路里程、信息化水平、民用汽车数量与物流业产值正相关。

再次，物流人才是提高物流管理水平的根本，为此，笔者提出第3个假设。

H3：物流业从业人员越多，物流业产值增加的可能性越大。

2.2 指标选取

本文在借鉴前人研究基础上，出于检验本文提出的3大假设的目的，采用Logistic回归模型来分析影响物流业产值的影响因素。以2005-2014年合肥市的数据为分析对象，研究用到的指标数据来自《中国统计年鉴》、《中国物流年鉴》。本文建立的模型如下：

其中，因变量p表示物流业产值增加的概率，即为在给定系列自变量的值时，物流业产值增加的概率；β0为截距；β1,…,β6为斜率。其余变量含义见表1。

表1 模型中自变量的选取

对于自变量的选取，依据已有的研究文献并参考《2013年物流行业风险分析报告》，本文认为物流业固定资产投资、物流业基础设施、等级公路建设、民用汽车拥有量、物流从业人员等指标，能够体现该地区对各种利益主体的投资吸引力，对物流业的发展有较大的影响。同时，物流业信息化水平越高，意味着市场所起到的作用越大、宏观环境越开放，将会有利于物流企业的公平竞争，促进物流业的跨越式发展，进而提高物流效率。因此，将以上相关指标作为衡量合肥市物流业发展的主要影响因素。指标具体数据见表2。

Logistic回归利用SPSS统计软件完成。Logistic回归模型预测能力通过最大似然估计表格来评价，它包括回归系数估计的标准差、回归系数、回归系数估计的Wald统计量和回归系数估计的显著性水平。正回归系数值表示自变量每增加一个单位值时因变量会相应增加。相反，当回归系数为负值时，说明自变量增加一个单位值时因变量会相应减少。Wald统计量表示在模型中每个自变量相对权重，用来评价每个自变量对事件预测的贡献力。

表2 合肥市物流业影响因素指标

评价变量以及模型配准样本数据程度的有效性时，一般使用皮尔逊卡方、Hosmer-Lemeshow指标进行拟合优度检验。本文属于包含连续自变量的Logistic回归模型，采用Hosmer-Lemeshow指标进行拟合优度检验，当HL指标统计显著则表明模型拟合不好，反之，当HL指标统计不显著，则表明模型拟合好。

3 合肥市物流业影响因素实证研究

3.1 统计诊断

表3列示了单变量检验结果。Mile的Sig.值大于0.05，没有统计学意义。但单变量没有考虑其他逆因素的影响，缓和因素的影响也没有考虑到，检验结果存在一定问题。因而进行解释变量的自相关性检验，见表4。

表3 全部样本的单变量检验

表4 解释变量的自相关性检验结果

在进行Logistic回归之前，首先检验各变量之间的相关性。表4反映了各变量之间的关系，物流业基础设施与民用汽车拥有量存在显著负相关性,其相关系数达40%以上，与物流业从业人员显著负相关，其相关系数达到45%以上。物流业固定资产投资总额的对数和等级公路里程关系密切，相关系数达40%以上。信息化水平与物流业固定资产投资总额的对数相关联，相关系数-0.249。但由于变量之间的相关系数都在60%以下，变量同时出现在一个模型中进行回归，不会出现很强的共线性问题。因而所有的自变量都可以纳入到Logistic回归模型中。

3.2 模型运行

表5 向前步进法下Logistic回归模型的结果

从Logistic模型处理结果（见表5）可以看出，在0.01显著性水平上，如果民用汽车拥有量增加，则物流价值提高的可能性增加，验证了假设2。信息化水平越高，物流价值增加的可能性越低，推翻了假设2；物流业基础设施与物流业产值相关系数为0.036，即物流业基础设施越完善，意味着物流业产值增加的可能性越大，验证了假设2；物流业固定资产投资总额的对数在0.01水平上与物流业产值显著相关，即物流业固定资产投资总额越低，物流业产值增加的概率降低，验证了假设1；物流业从业人员在0.01水平上与物流业产值正相关。物流业从业人员越多，物流业产值越有可能增加，验证了假设3。

总的来说，研究结论为：①民用汽车拥有量、物流业基础设施、物流业固定资产投资和物流业从业人员与物流业产值显著正相关。②信息化水平与物流业产值正相关。城市内与城市间的主要交通设施等级公路里程与物流业产值不具有显著相关性。

3.3 结果分析

研究结果表明：物流业产值的变化是一系列因素相互作用的结果。本文通过建立Logistic回归模型，很好地揭示了影响合肥市物流业发展的驱动因素。总的来说，研究结论为：①民用汽车拥有量、物流业基础设施、物流业固定资产投资和物流从业人员与物流业产值显著正相关。②信息化水平与物流业产值正相关。城市内与城市间的主要交通设施等级公路里程与物流业产值不具有显著相关性。将上述得出的关联度大小进行排序，影响因素对应的强度排序如下：民用汽车拥有量＞物流业固定资产投资＞物流业基础设施＞信息化水平＞物流业从业人员＞城市内与城市间的主要交通设施等级公路里程。但是本文在自变量的选取方面只选取了6个指标，因变量只有1个，不能很全面地反映合肥市物流业的产值情况，因此，进一步选取一些可以量化的指标应是下一步研究的重点。本文只是利用logistic回归模型的原理探讨变化的可能驱动因素，其理论和实践还有待进一步深入。

4 政策建议

依据本文的研究结论，可以从如下几个方面加快合肥市物流业的发展。

4.1 提高科技水平

研究结果表明：物流企业的信息化水平与合肥市物流业发展呈显著正相关。提高物流企业信息化水平，通过科技改变物流业低端、散乱现状，增加物流企业服务附加值是发展合肥市物流产业的重要途径。不少物流企业信息化程度偏低、功能单一、管理水平和技术装备水平不高，在利用信息技术追踪货物、库存管理电子化、供应链过程信息技术支撑等方面相对落后，亟需大力加强物流信息化水平建设。

4.2 培养高端人才

目前物流人才相对缺乏，高素质综合型物流人才尤为明显，这已成为阻碍物流业进一步发展的巨大障碍。高校应以市场需求为导向，通过理论学习与社会实践相结合、专业知识与人文素养相融合等手段，加强高端物流人才的培养。政府部门应对物流专业人员设置相应的等级考试制度，不同等级的人才给予不同的薪资鼓励以激发其动力。同时构建物流专业人才引进、培养和使用的激励机制，吸引海内外高层次物流人才。加快搭建高校和企业互动对接平台，支持合肥高校扩大物流专业招生规模，鼓励有条件的高校开设物流专业。大力推进产学研合作，支持建立多层次的物流综合培训体系、实验基地和人才孵化基地，积极把合肥打造成为区域性物流人才教育培训基地。

4.3 鼓励创业创新

2014年9月，李克强总理指出：要借改革创新的“东风”，推动中国经济科学发展，在960万km2土地上掀起“大众创业”、“草根创业”的新浪潮，形成“万众创新”、“人人创新”的新态势。物流企业的创新与创业是推动合肥市物流业发展的新引擎。积极支持企业创新业务流程和商业模式，推动大中型企业的物流资源和业务整合，加大对小微企业的扶持力度，加强对现代物流业务流程和商业模式创新的知识产权认定和保护。支持企业设立研发中心，加强对物流关键技术和设备的研制。完善物流企业申请高新技术企业、技术先进型服务企业的认定标准，制定和推广物流基础设施、技术装备等方面的基础性、通用性标准，安全卫生和环境保护方面的强制性标准，各种物流作业和服务方面的专业标准，实现与国际物流标准的接轨。

[1]汪旭晖,文静怡.我国农产品物流效率及其区域差异—基于省际面板数据的SFA分析[J].当代经济管理,2015,37(2):26-32.

[2]崔振洪,王家旭,华振.我国农产品物流效率评价及影响因素分析[J].物流技术,2014,33(5):114-116.

[3]徐良培,李淑华.农产品物流效率及其影响因素研究—基于中国2000-2011年省际面板数据的实证研究[J].华中农业大学学报,2013,108(6):71-79.

[4]张磊,王娜,谭向勇.农产品流通效率的概念界定及指标评价设计[J].华东经济管理,2014,33(5):114-116.

[5]杨宝宏,郭红莲,魏国辰.提高生鲜农产品流通效率的探讨—深圳“布吉模式”的启示[J].物流技术,2009,28(2):28-30.