穆瑜秀， 樊相宇， 李 威 （西安郵電大學(xué)， 陜西 西安710061）

MU Yu-xiu, FAN Xiang-yu, LI Wei (Xi'an University of Posts & Telecommunications, Xi'an 710061, China)

0 引 言

在2015 年政府工作報(bào)告中， 明確提出物流費(fèi)用成本過高嚴(yán)重制約我國物流業(yè)發(fā)展的問題。 而究其原因在于， 我國物流服務(wù)業(yè)沒有完善的體系以及城市無物流中心， 直接導(dǎo)致城市物流競(jìng)爭(zhēng)力太弱。 因此， 對(duì)城市群的物流競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià)研究已經(jīng)刻不容緩， 針對(duì)不足提出指導(dǎo)性的意見， 促使城市物流業(yè)更加快速發(fā)展。

關(guān)于城市群物流競(jìng)爭(zhēng)力的研究， 大多數(shù)學(xué)者主要集中在對(duì)城市、 區(qū)域的物流競(jìng)爭(zhēng)力研究。 高秀麗和王愛虎（2010）[1]利用主成分分析法和熵值法相結(jié)合的方法， 從區(qū)域物流競(jìng)爭(zhēng)實(shí)力、 區(qū)域物流競(jìng)爭(zhēng)潛力兩個(gè)方面構(gòu)建了區(qū)域物流競(jìng)爭(zhēng)力的評(píng)價(jià)模型， 并進(jìn)行實(shí)證研究； 劉玉美（2013）[2]通過分析數(shù)據(jù)處理結(jié)果， 挖掘出影響區(qū)域物流競(jìng)爭(zhēng)力的三大因素： 物流的作業(yè)能力、 產(chǎn)業(yè)規(guī)模、 產(chǎn)業(yè)支撐能力； 張誠等（2014）[3]對(duì)江蘇省11 個(gè)城市2011 年的數(shù)據(jù)進(jìn)行因子和聚類分析， 得到各市的物流競(jìng)爭(zhēng)力排名情況； 羅裕梅和芳芳（2014）[4]選擇九大物流區(qū)域2007 年和2012 年的數(shù)據(jù)進(jìn)行研究， 對(duì)區(qū)域物流競(jìng)爭(zhēng)力排名， 并對(duì)其變化情況進(jìn)行分析。

然而， 學(xué)者們對(duì)一個(gè)地區(qū)多個(gè)城市群的物流競(jìng)爭(zhēng)力研究甚少， 查文獻(xiàn)可知， 僅有金芳芳等（2013）[5]對(duì)一個(gè)長三角城市群2009 年物流競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行評(píng)價(jià)， 而且沒有考慮到時(shí)間維度的動(dòng)態(tài)影響。 因此， 本文從城市群物流的經(jīng)濟(jì)實(shí)力、 資源狀況與信息化三個(gè)方面構(gòu)建了8 個(gè)指標(biāo)， 利用因子分析法， 選取西北地區(qū)6 個(gè)城市群中的20 個(gè)地級(jí)城市在2008～2013 年的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析， 最后通過對(duì)各個(gè)城市群連續(xù)6 年的物流競(jìng)爭(zhēng)力變化情況進(jìn)行評(píng)價(jià)研究， 針對(duì)指標(biāo)反映出的不足之處， 給出針對(duì)性的建議。

1 城市群物流競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.1 城市群物流競(jìng)爭(zhēng)力內(nèi)涵。 關(guān)于城市群物流競(jìng)爭(zhēng)力的內(nèi)涵， 目前學(xué)術(shù)界還沒有統(tǒng)一的界定。 對(duì)于城市競(jìng)爭(zhēng)力內(nèi)涵的理解， 顧曉峰和韋慧（2013）[6]認(rèn)為它是指該城市具有的、 運(yùn)用當(dāng)?shù)厣a(chǎn)要素獲取最大效益的能力， 是在城市間競(jìng)爭(zhēng)中表現(xiàn)出來的實(shí)力及其未來發(fā)展?jié)摿Α?對(duì)于區(qū)域物流競(jìng)爭(zhēng)力內(nèi)涵的理解， 羅裕梅和芳芳（2014）[4]認(rèn)為它是指在某空間范圍內(nèi)， 物流產(chǎn)業(yè)所具有的區(qū)別于其他區(qū)域的優(yōu)勢(shì)和能力。

綜上， 可以將城市群物流競(jìng)爭(zhēng)力的內(nèi)涵界定為： 指在某一空間范圍內(nèi)， 城市群所包含的城市在物流產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)中所具有的、運(yùn)用當(dāng)?shù)厣a(chǎn)要素獲取最大效益的能力， 是在城市群之間的競(jìng)爭(zhēng)中表現(xiàn)出來的實(shí)力以及未來發(fā)展的潛力。

1.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建。 城市群物流競(jìng)爭(zhēng)力雖是一個(gè)比較宏觀的概念， 但在其指標(biāo)的選取上， 卻可以用可觀測(cè)的變量指標(biāo)來衡量。 在構(gòu)建城市群物流競(jìng)爭(zhēng)力的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系時(shí)， 需要遵循科學(xué)性、 目的性、 可獲得性、 可比性以及可量化性原則。

通過對(duì)大量研究文獻(xiàn)所構(gòu)建物流競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的去粗取精， 結(jié)合西北地區(qū)物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r， 本文從城市群物流的經(jīng)濟(jì)實(shí)力、 資源狀況、 信息化三個(gè)方面建立一級(jí)評(píng)價(jià)指標(biāo)， 將一級(jí)指標(biāo)又分為8 個(gè)二級(jí)指標(biāo)， 構(gòu)建出西北地區(qū)各城市群物流競(jìng)爭(zhēng)力的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系， 詳見表1。

表1 西北地區(qū)各城市群物流競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的具體說明。 從城市群物流經(jīng)濟(jì)實(shí)力來看， 評(píng)價(jià)一個(gè)行業(yè)發(fā)展速度的快慢， 經(jīng)濟(jì)實(shí)力是必不可少的影響因素， 它能反映城市群的經(jīng)濟(jì)實(shí)力與消費(fèi)水平， 是城市群物流發(fā)展的動(dòng)力， 主要由以下2 個(gè)二級(jí)指標(biāo)構(gòu)成： ①貨物進(jìn)出口總額能夠反映出經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平對(duì)貨物運(yùn)輸、 包裝、 倉儲(chǔ)、 配送、 流通加工及物流信息處理等物流服務(wù)的需求， 代表城市群的物流經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平； ②第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值能來衡量物流支持產(chǎn)業(yè)的發(fā)展水平和規(guī)模對(duì)物流經(jīng)濟(jì)的影響。

從城市群物流資源狀況來看， 一個(gè)城市群所具備的運(yùn)輸設(shè)備、 人力資源、 貨物資源能夠?yàn)槲锪鞯陌l(fā)展提供很好的基礎(chǔ)資源， 主要由以下4 個(gè)二級(jí)指標(biāo)構(gòu)成： ①交通、 倉儲(chǔ)及郵電業(yè)從業(yè)人員反映出支持城市群物流發(fā)展的人員配備， 保障物流的順暢運(yùn)行； ②人均城市道路面積能夠?yàn)槌鞘腥旱奈锪鬟\(yùn)輸提供通道， 保證其快速的運(yùn)轉(zhuǎn)； ③貨運(yùn)總量為城市群物流的發(fā)展提供了最基礎(chǔ)的貨物資源； ④年末實(shí)有公共汽（電） 車營運(yùn)車輛數(shù)提供了城市群物流運(yùn)輸?shù)脑O(shè)備， 保障了物流運(yùn)轉(zhuǎn)的最后環(huán)節(jié)。

從城市群物流信息化水平來看， 其主要是對(duì)信息技術(shù)水平、 城市的信息化水平、 城市的信息化普及水平進(jìn)行研究。 物流是按照信息的指示決定流向， 物流的整個(gè)過程是否流暢取決于對(duì)信息的獲取程度。 其主要由以下2 個(gè)二級(jí)指標(biāo)構(gòu)成： 移動(dòng)電話年末用戶數(shù)， 現(xiàn)在大多數(shù)人都會(huì)使用手機(jī)客戶端來下訂單并且跟蹤物流的信息變化， 通過該指標(biāo)， 能夠反映出一個(gè)地區(qū)便捷通信發(fā)展的普及程度； 互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)， 電腦購物已經(jīng)成為一種趨勢(shì)， 人們利用互聯(lián)網(wǎng)來與供應(yīng)商達(dá)成交易， 因此該指標(biāo)在一定程度上能夠反映出物流的發(fā)展速度。

2 西北地區(qū)各城市群物流競(jìng)爭(zhēng)力評(píng)價(jià)

2.1 評(píng)價(jià)方法。 對(duì)于城市群物流競(jìng)爭(zhēng)力的評(píng)價(jià)研究， 可以采用的評(píng)價(jià)方法有主成分分析法、 層次分析法（AHP） 、 灰色關(guān)聯(lián)度法、 模糊評(píng)判法以及因子分析法等。 主成分分析不能作為一個(gè)完整的模型加以描述， 它只是通常的變量變換； 層次分析法擺脫不了評(píng)價(jià)過程中的隨機(jī)性和評(píng)價(jià)專家主觀上的不確定性及認(rèn)識(shí)上的模糊性； 灰色關(guān)聯(lián)度法的不足之處在于精度不高等。

本文采用因子分析法進(jìn)行城市群物流競(jìng)爭(zhēng)力的評(píng)價(jià)研究， 主要是考慮到它克服了現(xiàn)行經(jīng)濟(jì)效應(yīng)評(píng)價(jià)方法（經(jīng)濟(jì)動(dòng)態(tài)指數(shù)法和效益指數(shù)法） 的不足之處， 降低了評(píng)價(jià)過程中隨機(jī)性和主觀上的不確定性， 解決了指標(biāo)間信息重疊的問題， 而且最大的優(yōu)勢(shì)在于模型不受量綱影響以及因子載荷不唯一， 能夠使得評(píng)價(jià)的結(jié)果更加客觀合理、 分析的意義更加明顯。

2.2 數(shù)據(jù)收集與處理。 在收集樣本數(shù)據(jù)時(shí)， 考慮到各個(gè)城市群包含的城市既有地級(jí)市也有縣級(jí)市， 會(huì)導(dǎo)致收集的數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果不精確， 故選取了6 個(gè)城市群所包含的20 個(gè)地級(jí)市（西安、 銅川、 寶雞、 咸陽、 渭南、 蘭州、 嘉峪關(guān)、 白銀、 酒泉、 定西、西寧、 銀川、 石嘴山、 吳忠、 中衛(wèi)、 烏魯木齊、 克拉瑪依、 呼和浩特、 包頭、 鄂爾多斯） 作為樣本來研究。 在收集指標(biāo)數(shù)據(jù)時(shí)， 考慮到指標(biāo)數(shù)據(jù)的代表性和可獲取性， 選取了8 個(gè)二級(jí)指標(biāo)， 充分反映了西北地區(qū)各城市群物流競(jìng)爭(zhēng)力情況。 數(shù)據(jù)來源于2009～2014 年《 中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》 、 2009～2013 年《 中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》 以及2008～2013 年各個(gè)城市的國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。 在數(shù)據(jù)處理方面， 本文利用SPSS20.0 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析， 對(duì)數(shù)據(jù)的缺失值使用序列均值進(jìn)行替換， 并利用數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化消除了數(shù)據(jù)單位不同的量綱影響。

2.3 評(píng)價(jià)指標(biāo)的因子分析

2.3.1 適用性檢驗(yàn)。 在對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析前， 首先需要通過KMO 和Bartlett 球形檢驗(yàn)， 其檢驗(yàn)結(jié)果詳見表2。

表2 KMO 和Bartlett 的檢驗(yàn)結(jié)果

從表2 的檢驗(yàn)結(jié)果可看出， 2008～2013 年的KMO 值均大于0.6， 表明很適合做因子分析。 在自由度為28 的情況下， 5 年的顯著性概率均小于0.05， 說明8 個(gè)指標(biāo)變量間的相關(guān)性顯著， 檢驗(yàn)通過， 適合對(duì)變量進(jìn)行因子分析。

2.3.2 公因子的提取。 在提取公因子時(shí)， 用主成分分析法進(jìn)行提取， 公因子的個(gè)數(shù)按照特征值大于1 的原則來確定， 通過SPSS軟件計(jì)算出相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值、 特征值的貢獻(xiàn)率和累積貢獻(xiàn)率， 計(jì)算結(jié)果詳見表3。

表3 特征值和方差貢獻(xiàn)率

從表3 可以看出， 2008～2013 年均有兩個(gè)公因子滿足特征值大于1 的原則， 前兩個(gè)因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率分別為87.31%、93.27%、 93.26%、 91.67%、 93.31%和92.28%， 均大于85%， 反映出8 個(gè)指標(biāo)變量的絕大部分信息， 能夠較好地解釋西北地區(qū)20 個(gè)地級(jí)市的物流競(jìng)爭(zhēng)力水平， 進(jìn)行因子分析的效果很理想。 因此， 可以將8 個(gè)指標(biāo)歸于兩個(gè)公因子F1和F2。

2.3.3 公因子的命名。 為了便于對(duì)公共因子進(jìn)行解釋， 再采用最大方差法進(jìn)行因子旋轉(zhuǎn)， 使因子載荷向兩極分化， 使大的載荷更大， 小的載荷更小， 以使公因子的解釋更加明確和符合實(shí)際。

根據(jù)旋轉(zhuǎn)成分矩陣所給出的結(jié)果， 各公因子的解釋如下： 第一個(gè)公因子F1連續(xù)6 年都在X1、X3、X6、X7、X8這5 個(gè)指標(biāo)上有較高的因子載荷， 即貨物進(jìn)出口總額、 交通倉儲(chǔ)及郵電業(yè)從業(yè)人員、 年末實(shí)有公共汽（電） 車營運(yùn)車輛數(shù)、 移動(dòng)電話年末用戶數(shù)、 互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶數(shù)， 它們反映出了城市群物流發(fā)展所需的基礎(chǔ)配套設(shè)施和資源， 因此將其命名為基礎(chǔ)資源規(guī)模因子。 第二個(gè)公因子F2連續(xù)6 年都在X2、X4、X5這3 個(gè)指標(biāo)上有較高的因子載荷， 即第二產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)總值、 人均城市道路面積、貨運(yùn)總量， 這3 個(gè)指標(biāo)反映出了城市群物流競(jìng)爭(zhēng)必須具備的扶持產(chǎn)業(yè)， 因此將其命名為扶持產(chǎn)業(yè)規(guī)模因子。

2.3.4 公因子的權(quán)重計(jì)算。 根據(jù)各公因子的方差貢獻(xiàn)率與累計(jì)方差貢獻(xiàn)率之比作為該公因子的權(quán)重來計(jì)算得分， 具體公式如下：

其中，Wi為第i個(gè)公因子的權(quán)重，m為選取的公因子個(gè)數(shù)， λ 為特征根值。

2.3.5 西北地區(qū)各城市群物流競(jìng)爭(zhēng)力水平計(jì)算。 利用SPSS20.0 軟件計(jì)算出各公因子的得分， 將各公因子得分通過權(quán)重加權(quán)匯總， 就能得到西北地區(qū)20 個(gè)城市的因子得分。 因子得分的具體公式如下：

其中，Wi為第i個(gè)公因子的權(quán)重，F(xiàn)i為第i個(gè)公因子的得分。

西北地區(qū)共有6 個(gè)城市群， 包含20 個(gè)地級(jí)市， 可以先通過因子得分系數(shù)矩陣計(jì)算出20 個(gè)地級(jí)市各年的公因子得分情況，再通過公式（1） 和公式（2） 計(jì)算出各個(gè)地級(jí)市的綜合因子得分， 然后再采用各城市群所包含地級(jí)市的綜合因子得分的平均值作為該城市群的物流競(jìng)爭(zhēng)力水平， 其計(jì)算結(jié)果詳見表4 和表5。

表4 西北地區(qū)各城市群的公因子得分及排名情況

表5 西北地區(qū)各城市群物流競(jìng)爭(zhēng)力水平及排名情況

2.4 西北地區(qū)各城市群物流競(jìng)爭(zhēng)力水平評(píng)價(jià)與分析

2.4.1 西北地區(qū)各城市群物流競(jìng)爭(zhēng)力波動(dòng)分析。 為了能夠更加直觀地反映出西北地區(qū)6 個(gè)城市群物流競(jìng)爭(zhēng)力在連續(xù)6 年中的動(dòng)態(tài)變化， 繪制出如圖1 所呈現(xiàn)出的變化情況。

從圖1 所反映出的變化趨勢(shì)， 可以明顯看出， 呼包鄂城市群綜合物流競(jìng)爭(zhēng)力雖然排名第一， 但因受到物流市場(chǎng)發(fā)展不平衡的影響， 物流競(jìng)爭(zhēng)力在連續(xù)6 年中有較小幅度下降， 需要大力引進(jìn)國內(nèi)外著名物流企業(yè)； 關(guān)中城市群依靠其獨(dú)特的區(qū)位優(yōu)勢(shì)，使得綜合物流競(jìng)爭(zhēng)力排名第二， 但是連續(xù)6 年物流競(jìng)爭(zhēng)力上升緩慢， 需要建立“ 關(guān)中物流產(chǎn)業(yè)帶”， 創(chuàng)新發(fā)展模式； 天山北坡城市群在2008 年物流競(jìng)爭(zhēng)力高于關(guān)中城市群， 但是在2009～2010 年連續(xù)2 年都被關(guān)中城市群超越。 在2011 年又隨著半徑輻射的增大， 綜合競(jìng)爭(zhēng)力排在第一， 但此后兩年又急劇下降， 因此需要在運(yùn)力計(jì)劃方面給予優(yōu)先配置和保障； 蘭白西城市群的物流競(jìng)爭(zhēng)力連續(xù)6 年一直為負(fù)值， 呈現(xiàn)緩慢上升的變化趨勢(shì)， 綜合物流競(jìng)爭(zhēng)力排名第四， 需要將自身的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和優(yōu)勢(shì)資源有機(jī)結(jié)合； 銀川平原城市群的物流競(jìng)爭(zhēng)力在2008～2012 年呈現(xiàn)緩慢上升趨勢(shì)， 但在2013 年開始下降， 需要加快經(jīng)濟(jì)和商貿(mào)協(xié)調(diào)發(fā)展；酒嘉玉城市群連續(xù)6 年的物流競(jìng)爭(zhēng)力排名均位于最后一名， 整體呈現(xiàn)出緩慢下降的趨勢(shì)， 需要改善交通區(qū)位條件， 促進(jìn)物流、能源流和信息流的協(xié)調(diào)發(fā)展。

2.4.2 西北地區(qū)各城市群物流競(jìng)爭(zhēng)力特征分析。 通過將表5 中的最大值和最小值計(jì)算總得分的極差， 可以看出從2008～2012年， 總得分的極差由0.97 下降為0.87， 呈現(xiàn)出大幅度的下降， 說明西北地區(qū)6 大城市群之間的絕對(duì)差異在逐漸縮小。 位于排名第一的呼包鄂城市群物流競(jìng)爭(zhēng)力水平在2008 年和2012 年都是最高， 分別為0.465 和0.355， 占領(lǐng)西北地區(qū)物流競(jìng)爭(zhēng)力的主要份額； 而物流競(jìng)爭(zhēng)力最差的酒嘉玉城市群的物流競(jìng)爭(zhēng)力水平由-0.508 下降為-0.515， 更加充分地說明了各城市群物流競(jìng)爭(zhēng)力的區(qū)域差異在降低。

2.4.3 各城市群物流競(jìng)爭(zhēng)力水平比較分析。 從以往的研究來看， 認(rèn)為因子得分的平均值越高， 代表該城市群的物流競(jìng)爭(zhēng)力較強(qiáng)。 得分大于0， 說明該城市群的物流競(jìng)爭(zhēng)力高于西北地區(qū)的平均水平， 反之， 低于其平均水平。 從圖1 可以看出， 關(guān)中、 呼包鄂、 天山北坡城市群的物流競(jìng)爭(zhēng)力水平連續(xù)5 年均高于西北地區(qū)的平均水平， 說明其當(dāng)前的物流模式比較利于發(fā)展， 需要借鑒其他行業(yè)的優(yōu)秀經(jīng)驗(yàn)來進(jìn)一步提升和完善。 呼包鄂城市群的物流發(fā)展之所以居于首位， 主要是依靠豐富的產(chǎn)業(yè)資源（能源化工產(chǎn)業(yè)、 冶金及裝備制造業(yè)、 特色農(nóng)畜產(chǎn)品、 高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)） 來帶動(dòng)其物流產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展； 關(guān)中城市群的物流發(fā)展主要是依靠豐富的農(nóng)業(yè)資源和物流園區(qū)（楊凌、 銅川等） 的建設(shè)， 加快了農(nóng)產(chǎn)品的物流貿(mào)易； 天山北坡城市群依托其特色農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)基地、 農(nóng)產(chǎn)品資源、 豐富的礦產(chǎn)資源， 大力推進(jìn)了它在物流行業(yè)的發(fā)展速度。 而蘭白西、 銀川平原和酒嘉玉城市群的物流競(jìng)爭(zhēng)力水平連續(xù)5 年均低于西北地區(qū)的平均水平， 說明需要從自身的物流發(fā)展來尋找原因， 盡快改善當(dāng)前的局面。

3 提高城市群物流競(jìng)爭(zhēng)力的建議

通過因子分析法對(duì)各城市群物流競(jìng)爭(zhēng)力分析后， 可以看出各個(gè)城市群都存在一定的問題， 需要針對(duì)這些問題， 提出改善西北地區(qū)各城市群物流競(jìng)爭(zhēng)力水平的建議， 主要從以下三個(gè)方面著手進(jìn)行：

3.1 改善基礎(chǔ)資源規(guī)模， 大力提升綜合物流競(jìng)爭(zhēng)力。 從表4 的數(shù)據(jù)可以看出， 呼包鄂城市群在基礎(chǔ)資源規(guī)模因子的排名位于第四名， 這與其綜合物流競(jìng)爭(zhēng)力排名第一形成了鮮明的對(duì)比。 從旋轉(zhuǎn)成分矩陣可以看出， 移動(dòng)電話年末用戶數(shù)指標(biāo)與基礎(chǔ)資源規(guī)模因子的相關(guān)性相比其他4 個(gè)指標(biāo)較低， 因此， 呼包鄂城市群需要加大移動(dòng)電話的普及率， 提升物流的信息化水平。

銀川平原和酒嘉玉城市群的綜合物流競(jìng)爭(zhēng)力排名倒數(shù)， 而其在基礎(chǔ)資源規(guī)模上也同樣排在倒數(shù)， 二者成正比關(guān)系， 更給其敲醒警鐘， 需要擴(kuò)大基礎(chǔ)資源， 引進(jìn)物流人才和加快貨物資源的流通速度。

3.2 明確扶持產(chǎn)業(yè)政策， 促進(jìn)物流產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)發(fā)展。 一個(gè)城市群物流發(fā)展的快慢， 與扶持產(chǎn)業(yè)的規(guī)模有著很大的關(guān)聯(lián)。 扶持產(chǎn)業(yè)的支撐作用， 給物流產(chǎn)業(yè)帶來很大的動(dòng)力支持。 從表4 可以看出， 關(guān)中城市群在基礎(chǔ)資源規(guī)模上排名第一， 但在扶持產(chǎn)業(yè)規(guī)模上排名卻在第三， 很明顯說明該城市群的扶持產(chǎn)業(yè)發(fā)展不是很快。 正好可以將絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶作為良好契機(jī)， 加大關(guān)中城市群的物流業(yè)、 旅游業(yè)、 農(nóng)業(yè)貿(mào)易的投入， 大力推進(jìn)高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展， 引領(lǐng)各城市群經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。

蘭白西城市群的綜合物流競(jìng)爭(zhēng)力排在西北地區(qū)第四名， 在基礎(chǔ)資源規(guī)模上排名第三， 但在扶持產(chǎn)業(yè)規(guī)模上卻排在倒數(shù)第一， 明確指出推進(jìn)扶持產(chǎn)業(yè)的發(fā)展已經(jīng)刻不容緩， 因此需要大力扶持經(jīng)濟(jì)林木種植、 塑料大棚、 肉羊養(yǎng)殖等產(chǎn)業(yè)， 促進(jìn)產(chǎn)品流通， 提升其物流競(jìng)爭(zhēng)力的地位。

3.3 以優(yōu)推優(yōu)， 互惠互利， 加快物流園區(qū)建設(shè)。 要加快一個(gè)城市群物流發(fā)展的速度， 就需要建立良好的物流信息平臺(tái)， 配置物流硬、 軟件基礎(chǔ)設(shè)施， 搭建物流園區(qū)和物流中心， 為物流的正常運(yùn)轉(zhuǎn)提供基礎(chǔ)性的保障。

天山北坡城市群在西北地區(qū)的綜合物流競(jìng)爭(zhēng)力排名位于第三， 在基礎(chǔ)資源和扶持產(chǎn)業(yè)規(guī)模因子中均排名第二， 說明其物流產(chǎn)業(yè)已經(jīng)發(fā)展趨于穩(wěn)定， 因此其他城市群可以借鑒其的物流發(fā)展模式， 但同時(shí)該城市群更需要不斷優(yōu)化其發(fā)展路徑。

6 大城市群各有自己的優(yōu)勢(shì)， 應(yīng)該將其優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)互推， 加快物流流通和運(yùn)轉(zhuǎn)， 形成環(huán)環(huán)相扣的局面， 互相借鑒彼此的經(jīng)驗(yàn)，促使各城市群的物流競(jìng)爭(zhēng)力都能處于上漲態(tài)勢(shì)， 更好帶動(dòng)西北地區(qū)物流的協(xié)調(diào)發(fā)展。

4 研究結(jié)論與展望

一個(gè)城市群物流競(jìng)爭(zhēng)力水平的高低主要取決于它的物流經(jīng)濟(jì)實(shí)力、 物流資源引進(jìn)情況、 物流信息化發(fā)展的速度。 本文從上述三個(gè)方面著手構(gòu)建指標(biāo)體系， 利用因子分析法對(duì)西北地區(qū)6 大城市群在2008～2013 年的綜合物流競(jìng)爭(zhēng)力做出動(dòng)態(tài)的分析評(píng)價(jià)， 得到各城市群綜合物流競(jìng)爭(zhēng)力的排名由高到低依次為呼包鄂—關(guān)中—天山北坡—蘭白西—銀川平原—酒嘉玉城市群。 最后的研究結(jié)果表明， 各城市群均存在一定的不足之處， 需要互相取長補(bǔ)短， 從基礎(chǔ)資源和扶持產(chǎn)業(yè)規(guī)模上加以改進(jìn)， 從而能夠更好地提升西北地區(qū)的物流競(jìng)爭(zhēng)力水平。 本文構(gòu)建的指標(biāo)體系還有待進(jìn)一步改進(jìn)與完善， 未來將會(huì)引入新的量化指標(biāo)， 以便更加全面地反映出城市群物流競(jìng)爭(zhēng)力的發(fā)展水平。

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