基于因子分析与引力模型的区域农产品物流网络构建<br/>——以广西为例

基于因子分析与引力模型的区域农产品物流网络构建
——以广西为例

2020-04-14曹志强叶子瑜通讯作者王梦丽

商业经济研究 2020年7期

曹志强叶子瑜通讯作者王梦丽

（广西民族师范学院经济与管理学院广西崇左 532200）

引言

2019年3月，国家发改委等24个部门联合发布《关于推动物流高质量发展促进形成强大国内市场的意见》，加强农产品物流骨干网络和冷链物流体系建设，说明农产品物流网络体系建设受到国家高度重视，其对于三农问题的解决具有重要现实意义。

国外学者关于农产品物流网络体系的研究主要包括网络模型优化及其求解，如Amorim P（2014）提出了一种新的多目标模型，解耦最小化配送成本、最大化新鲜状态的交付农产品。其中引力模型近年来也受到广泛关注，其概念最早由William Reilly（1929）提出，其在区域经济贸易联系中引用引力模型，Djonkov（2002）、Abraham（2005）、Kwack（2007）等运用引力模型分析不同因素对国际贸易的影响。近年来，引力模型逐渐被各领域重视开发，并带入物流领域进行研究。国内学者关于物流网络的研究比较丰富，主要集中于网络机制及优化方法，如程艳（2013）等通过考虑时间、空间、成本3个维度，构建城市物流竞争力评价指标体系。祝新（2017）等通过区域经济、社会发展水平、物流供求和发展状况以及基础设施建设情况，构建区域轴辐式物流网络。王闰夏（2018）运用主成分分析构建区域物流网络，并提出大型物流中心-特色物流园区-物流小区的政策建议。但农产品物流网络方面的研究比较少，龚梦等（2012）通过社会经济、服务能力、发展潜力、地理因素四个维度，运用灰色聚类法提出了水果物流网络发展的理想模式。伍景琼（2019）通过水果产业数据，基于物流网络节点重要性评价指标体系，构建云南省水果业轴辐式物流网络。

通过整理文献分析，现有农产品物流研究主要集中在问题对策、物流模式、物流园区建设等定性分析方面，而关于农产品物流网络构建方面的定量研究比较少，本文借鉴物流网络研究方法，利用广西的样本案例，研究区域农产品物流网络。

指标选择与模型构建

（一）指标选择

本文使用因子分析法对农产品物流质量体系指标进行分析，将分析得出的结果定为“物流质量”，“物流质量”即为因子分析法的核心所求数据。为了切合实际，并能高度、全面的反映各城市农产品物流质量体系，在易获取、可比性、科学性、客观性的基础上，借鉴了李全喜（2010）、程艳（2013）、杨蕾（2012）、祝新（2017）、龚梦（2012）、王闰夏（2015）、伍景琼（2019）等学者研究物流网络体系所选取的指标，构建区域农产品物流质量体系评价指标，如表1所示。首先，城市经济发展水平是农产品消费实力基础，选取GDP、人均可支配收入、城市化水平、财政收入指标；物流业的发展规模与水平，选取货运周转量、货运量以及交通运输业固定资产投资指标；货物流通必有供求，要构建合理的农产品物流网络必定要考虑到农产品需求度和供应度，农产品需求度选取社会消费品零售总额、餐饮消费总额指标；农产品供应度选取农业总产值、农产品产量指标。共4个一级指标、11个二级指标。

表1 区域农产品物流质量体系评价指标

（二）模型构建

广西各地级市农产品物流质量模型。根据表1，本文收集了2017年广西各市统计公报以及各市统计局官网资料后整合可得到表2。

利用标准差法进行标准化处理，并计算相关系数、KMO与Bartlett检验，大部分相关系数值大于0.3且大部分单侧系数值小于0.05，各个变量表现出较高线性关系，KMO值为0.652，巴特利球形检验量为237.470，相应概率sig.为0.000，表明相关系数矩阵与单位矩阵有显著差异，说明该组数据能够被提取公因子并对该组数据进行因子分析。通过计算主因子，三个因子的累计方差贡献率达到93.956%，从整体上看，三个因子保持了原有数据的绝大部分信息，因子分析效果较为理想。

将因子分析的核心成分得分系数矩阵旋转，由旋转成分矩阵分析，第一主成分对GDP（0.774）、货运周转量（0.933）、货运量（0.942）、社会消费品零售总额（0.838）、财政收入（0.85）具有绝对值较大的负荷系数，代表城市物流网络发展规模。第二主成分对交通运输业固定资产投资（0.885）、餐饮消费总额（0.660）、农业总产值（0.804）、农产品产量（0.860）具有绝对值较大的负荷系数，代表城市农产品生产水平。第三主成分对人均可支配收入（0.918）、城市化水平（0.955）具有绝对值较大的负荷系数，代表城市经济发展水平。

使用三个公因子的方差贡献率69.782%，16.852%、7.332%当作权重，并将得分系数矩阵与原始数据的标准化值相乘，以此为基础构建14个城市的得分函数：F=0.69782F1+0.16825F2+0.07322F3。得到广西壮族自治区14个地级市综合得分及排名，因为得分含有负数，不利于表示此分数体现的“物流质量”，在保证分数之间的数差不变的情况下将每个得分向右移一个单位，并将此得分规范为小数点后五位，使“物流质量”M均为正值且便于计算，如表3所示。

各城市物流质量呈现两极分化状态，高物流质量城市稀少（南宁、柳州、钦州），低物流质量城市众多。造成低物流质量城市均依附于高物流质量城市，使高物流质量城市承受过大压力，低物流质量城市相互间无法得到有效沟通和物资流动，无法提升自身经济水平，造成经济发展恶性循环。所以要优化现有广西农产品物流网络，发挥部分城市优越的地理位置，运输距离短的城市之间可以形成多向物流沟通网络，利用区位优势带动整个物流网络发展。高物流质量城市带动低物流质量城市发展，低物流质量城市提升自身经济发展水平，相互之间加强沟通联络，促进协同发展。

表2 广西壮族自治区14个地级市基本信息

表3 区域农产品物流质量

表4 区域农产品物流引力

表5 城市间物流引力强度等级

图1 广西农产品物流网络

广西各地级市农产品物流引力模型。根据引力模型公式Iij=GMiMjD-rij，其中，Iij为引力，G为引力系数，实际应用中G取值1。MiMj为研究对象i、j的“物流质量”，r为引力衰减系数，大多数情况下取值为2。Dij是研究对象i、j之间的距离。Dij-2值为各地级市之间运输里程，公路运输是广西区域内农产品主要运输方式，所以采用最短公路距离作为城市间距离。本文通过查询中国公路信息网等，获得各市的最短公路距离计算出Dij-2值，通过引力模型算出各城市之间的区域农产品物流引力。但由于数据均为小数，为了方便描述物流引力强度，将城市间物流引力值右移两个单位，因此得到区域农产品物流引力，如表4所示。

区域农产品物流网络分析

根据引力强度，将城市间物流引力强度划分为五个强度，数值大于5的为强引力，数值处于4-5的为较强引力，数值处于3-4的为弱引力，数值处于1-2.5的为较弱引力，数值小于1的为超弱引力，因其强度太小不做分析。城市间物流引力强度等级如表5所示，并由此绘出广西农产品物流网络，如图1所示。

强引力的为南宁-钦州、南宁-柳州，数值达到7.75、5.15，从图1可见，两条线路基本将广西划分为东西两侧，这三个城市为广西东部城市以及西部城市产品运输来往必经城市。南宁市与钦州市之间运输距离短，经济往来密切且城市农产品物流质量高，形成了最高值的城市物流引力。南宁市与柳州市运输距离偏远，但极强的物流质量弥补了运输距离劣势，形成了高物流引力。

强引力、较强引力的网络布局基本以南宁为立足点，向四周发散。南宁作为广西首府，经济发展水平高、人口基数大、对农产品需求高、交通发达，令南宁具有农产品物流聚集优势。强引力以及较强引力布局呈发散状，由南宁为中心向四个方向发展。南宁市与崇左市之间的物流质量水平处于中游，尽管得分不高，但是得益于在崇左市地理位置佳，与南宁市运输路程短，利用近距离区位优势和临近城市南宁高质量物流条件带动，成功提升自身物流水平，形成城市间的较强物流引力。

弱物流引力分析，来宾市位于柳州市、南宁市中间，依靠运输距离优势形成了一个稳定的三角物流网络布局，整合三地农产品物流资源并可随时弥补对方不足，货物的高效流通带动了来宾市自身发展。玉林市作为城市物流质量排名第四位，尽管与南宁市公路里程较远，但因为南宁市与玉林市相互间物流质量强，弥补了运输里程的劣势，所以形成了弱物流引力。防城港市则与玉林市情况相反，防城港市位于南宁市南部，运输里程距离短，尽管防城港经济发展水平与城市物流质量居广西中下游，但是由于地理位置优势，由南宁市的超强物流质量带动起来，完善自身发展，形成弱物流引力。

较弱物流引力分析，物流网络涵盖了广西多个地级市，少部分城市间呈三角结构网络，而大部分城市间呈直线线条网络，表示农产品运输方向单一，并未能多向或双向流通。农产品单向流通无法令低质量物流城市实力增长，单方面农产品运输情况无法得到改变，农产品物流质量差的城市只能被动接受农产品物流质量强城市的农产品运输，无法将货物输送出去。大部分城市除了与南宁市沟通外，与其他城市并无或较少往来，不利于构建畅通高效的农产品物流网络。因为所处地理位置偏远且经济发展水平低，贺州市与其他城市之间的物流引力数值低，以至未能并入网络。