【摘要】研究安徽省物流業(yè)發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展的聯(lián)動效應(yīng)是促進區(qū)域經(jīng)濟協(xié)調(diào)發(fā)展的重要途徑，本文以spss20.0為基礎(chǔ)，選取2005年～2014年十年的相關(guān)數(shù)據(jù)，運用主成分分析法，分析旅客周轉(zhuǎn)量、貨運周轉(zhuǎn)量等6個指標，得出代表安徽省物流業(yè)發(fā)展的綜合指標，并運用線性回歸法，構(gòu)建物流業(yè)發(fā)展的綜合指標與安徽省GDP總值的聯(lián)動發(fā)展模型，從而得出安徽省物流業(yè)發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展具有顯著的正相關(guān)關(guān)系。

【關(guān)鍵詞】主成分分析法 線性回歸法 物流業(yè)發(fā)展 區(qū)域經(jīng)濟 安徽省

一、引言

經(jīng)濟迅速發(fā)展的今天，物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展對經(jīng)濟的發(fā)展具有重要的作用，作為一個新興的聚合型產(chǎn)業(yè)，物流業(yè)應(yīng)將理論與實踐相結(jié)合，讓物流業(yè)的發(fā)展進一步帶動區(qū)域經(jīng)濟增長。

安徽省作為中部崛起的重要地區(qū)，承接來自其他地區(qū)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，在這個經(jīng)濟發(fā)展的轉(zhuǎn)折點，我省更是抓住發(fā)展機遇，加速物流的發(fā)展。目前，我省結(jié)合城市定位和產(chǎn)業(yè)格局，規(guī)劃了一批物流園區(qū)，在園區(qū)將這些企業(yè)聚集起來。物流業(yè)帶來的蓬勃發(fā)展不僅表現(xiàn)在物流園區(qū)的建設(shè)，很多行業(yè)都加入了現(xiàn)代物流的步伐，將運輸、倉儲、庫存、裝卸、搬運、包裝、流通加工、配送、信息處理等活動結(jié)合在一起，形成一種新型的管理模式。安徽省物流業(yè)的發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展也是齊頭并進，特別是在“十二五”、“十三五”期間，安徽省的物流業(yè)發(fā)展展現(xiàn)良好態(tài)勢，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不斷完善，服務(wù)能力顯著提升。截至2015年年底，安徽省高速公路里程4246公里，鐵路通車旅程4150公里，內(nèi)河航道里程5728公里，全省公里、水路、鐵路等有效銜接的交通運輸業(yè)體系。我省聯(lián)合城市功能定位與產(chǎn)業(yè)布局，引導(dǎo)企業(yè)進入物流園區(qū)，提高資源利用率。

二、文獻綜述

學(xué)術(shù)界有關(guān)人士對區(qū)域物流的研究主要有：徐茜等學(xué)者[1]選取貨物周轉(zhuǎn)量、旅客周轉(zhuǎn)量GDP等指標，建立數(shù)學(xué)預(yù)測模型，得出區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展支撐促進區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展，而區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展發(fā)揮其基礎(chǔ)性作用，拉動區(qū)域物流業(yè)的發(fā)展，并對浙江省的物流經(jīng)濟發(fā)展提出建議；謝守紅等學(xué)者[2]采用熵值法對長江三角洲區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展進行分析，發(fā)現(xiàn)物流和經(jīng)濟的發(fā)展都出現(xiàn)增長趨勢，并進行耦合協(xié)調(diào)度測試，發(fā)現(xiàn)兩者耦合度的空間集聚效應(yīng)較強，但仍需進一步發(fā)展，提出了相應(yīng)的解決措施。王岳峰等學(xué)者[3]對物流能力概念進行分析的基礎(chǔ)上，他們認為區(qū)域物流能力的提高不能僅依靠于物流基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)和投資，還要建立優(yōu)化物流關(guān)系環(huán)境；馮華等學(xué)者[4]根據(jù)湖北省的區(qū)域物流與經(jīng)濟的發(fā)展狀況，運用主成分分析法，分析了湖北省物流的發(fā)展情況，并與其它省份相比較，發(fā)現(xiàn)湖北省物流發(fā)展的不足，探討了區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟的聯(lián)系。由此可知，區(qū)域物流的發(fā)展受到廣大學(xué)者的關(guān)注，筆者選取安徽省2005年到2014年的相關(guān)物流數(shù)據(jù)，并加入安徽省經(jīng)濟程度發(fā)展指標，對安徽省物流業(yè)發(fā)展的狀態(tài)進行分析。

三、實證分析

（一）指標的選取

區(qū)域物流的概念一直難以界定的概念性問題，筆者選取了旅客周轉(zhuǎn)量X1（億人次公里）、貨運周轉(zhuǎn)量X2（億噸公里）、客運量X3（萬人）、貨運量X4（萬噸）、交通運輸倉儲和郵政業(yè)增加值X5（億元）、交通運輸倉儲和郵政業(yè)就業(yè)人數(shù)X6（人），采用主成分分析法，得出安徽省區(qū)域物流業(yè)發(fā)展狀況，選取安徽省GDP總值（億元）代表安徽省區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展。將物流業(yè)的發(fā)展狀況與安徽省區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展作為線性回歸分析，觀察二者之間是否存在相關(guān)性。指標選取了自2005年至2014年十年數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來源于相關(guān)年度的《安徽省統(tǒng)計年鑒》和《中國統(tǒng)計年鑒》，數(shù)據(jù)真實，具有可靠性。

（二）模型構(gòu)建——主成分分析法

1.主成分分析法的步驟。

（1）進行KMO檢驗，KMO統(tǒng)計量用于比較變量之間簡單與偏相關(guān)關(guān)系，看是否適合做因子分析。

KMO=

（2）特征方程的根，用λ表示，假設(shè)有P個變量，就有P個特征方程的，λ1>λ2>λ3>……λp，對應(yīng)的特征向量（e1e2e3……ep），則稱變量Fj=為x的第j個主成分（j=1，2，…，P）

Fj=eTjFx Fy為y的標準化變量

方差貢獻率a1=，前k個因子的累計的方差貢獻率ak=，通常選取累計方差貢獻率大于0.85時的特征值個數(shù)為因子的個數(shù)k。

（3）確定共有m個主成分，根據(jù)主成分構(gòu)建綜合評價模型

F=Σ

εj為第j個主成分對應(yīng)的特征值，εi為第i個主成分對應(yīng)的特征值。

2.運用spss20.0軟件，對6個變量之間進行KMO值得檢驗，結(jié)果得出KMO值為0.709，各因子之間的線性關(guān)系較為顯著，并且由表1，變量之間的相關(guān)系數(shù)大多數(shù)是在0.7至0.9之間的，數(shù)據(jù)之間可以采取主成分分析法，選取部分指標來反應(yīng)總體情況。

3.運用spss20.0軟件計算得出主成分的特征值、方差貢獻率、積累的方差貢獻，以及初始的因子載荷值。

第一主成分特征值5.019，方差貢獻率83.650%，積累的方差貢獻率83.650%；第二主成分特征值0.812，方差貢獻率83.650%，積累的方差貢獻率97.177%。

初始因子載荷矩陣中第一主成份變量X1、X2、X3、X4、X5、X6的值分別為0.996、0.993、0.675、0.994、0.982、0.796，第二主成份變量X1、X2、X3、X4、X5、X6的值分別為0.047、0.006、0.712、-0.032、-0.069、-0.545。

由上可知，第一主成分方差貢獻率83.650%，累計方差貢獻率83.650%，第二主成分方差貢獻率13.527%，第一主成分與第二主成分的方差貢獻率達到97.177%，筆者認為可以選取第一主成分和第二主成分來對總體結(jié)果進行解釋。

從初始的因子載荷矩陣，計算結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，這6個指標在第一主成分上因子載荷數(shù)值都很大，相關(guān)程度較為密切，并且都呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系，這種相互之間穩(wěn)定的關(guān)系，促進了區(qū)域物流業(yè)的增長。而在第二主成分上的因子載荷客運量（x3）、交通運輸倉儲和郵政業(yè)就業(yè)人數(shù)（x6）因子載荷的相對數(shù)值比重較大，客運量（x3）與第二主成分為正相關(guān)關(guān)系較強，旅客周轉(zhuǎn)量（x1）、貨運周轉(zhuǎn)量（x2）與第二主成分正相關(guān)關(guān)系較弱，但都表明這三個指標促進了物流業(yè)的增長，同時交通運輸倉儲和郵政業(yè)就業(yè)人數(shù)（x6）及其他指標與第二主成分為負相關(guān)關(guān)系，表明這幾個指標的發(fā)展不能緊跟安徽省物流業(yè)發(fā)展的步伐，需要進一步加速有效的發(fā)展。

4.運用spss20.0計算出特征向量，見下表4，得出公式：

F1=0.134Fx1+0.162Fx2-0.369Fx3+0.187Fx4+0.21Fx5+0.501Fx6

F2=0.157Fx1+0.114Fx2+0.807Fx3+0.076Fx4+0.036Fx5-0.474Fx6

其中，F(xiàn)xi為xi的標準化變量

F=0.861F1+0.139F2 式（1）

在成分得分系數(shù)矩陣中，第一主成分中X1、X2、X3、X4、X5、X6的值分別為0.134、0.162、-0.369、0.817、0.210、0.501，第二主成分中X1、X2、X3、X4、X5、X6的值分別為0.157、0.114、0.807、0.076、0.036、-0.474。

5.將F1、F2帶入式（1）中，得到了2005年至2014年的安徽省區(qū)域物流業(yè)發(fā)展能力的綜合評價指標F，并將變量安徽省GDP總值標準化為G，得到表1。

表1 安徽省物流能力與GDP標準化量表

（三）模型構(gòu)建——線性回歸

1.構(gòu)建一元線性回歸的數(shù)學(xué)模型是：y=β0+β1x+ε

2.（1）回歸方程的擬合優(yōu)度檢驗

公式：R2=

通過計算R2=0.811，接近于1，二者之間有較強相關(guān)性。

（2）回歸系數(shù)顯著性檢驗

公式：F=

通過計算F=34.277，Sig=0，p=0.0000<0.001 Sig為F值大于F臨界值的概率。

分析結(jié)果表明，其顯著性概率值小于0.001，拒絕回歸系數(shù)為0的原假設(shè)，所以回歸方程因變量與自變量之間方程的擬合效果很好。

3.通過圖1安徽省物流業(yè)發(fā)展能力與安徽省區(qū)域GDP的一元線性回歸模型，發(fā)現(xiàn)二者之間的線性擬合度好，也表明，隨著安徽省物流能力的發(fā)展，區(qū)域經(jīng)濟也隨之快速增進。

圖1安徽省物流業(yè)發(fā)展能力與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的一元線性回歸模型

四、結(jié)論與建議

（—）結(jié)論

通過對6個相關(guān)變量的分析，辨別變量對安徽省物流業(yè)發(fā)展的影響因素的大小，從而建立相關(guān)的物流業(yè)綜合評價模型，物流的綜合評價指標隨時間的遞進不斷增長，表明近十年來，安徽省物流業(yè)的發(fā)展呈現(xiàn)出遞增的趨勢。

安徽省物流業(yè)的發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展具有聯(lián)動效應(yīng)，物流業(yè)促進經(jīng)濟的發(fā)展，但是，安徽省的物流業(yè)發(fā)展能力依舊較為局限，進一步拉動區(qū)域的物流需求，完善物流基礎(chǔ)設(shè)施，才能適應(yīng)于經(jīng)濟的發(fā)展需求。

（二）建議

從長期來看，物流業(yè)的發(fā)展會帶動區(qū)域經(jīng)濟的增長，為了提高安徽省物流業(yè)的發(fā)展水平，首先政府應(yīng)該加強政策支持，對物流企業(yè)提供政策支持，優(yōu)化物流業(yè)的整體行業(yè)布局。其次，加強技術(shù)創(chuàng)新和人才的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，從而使物流業(yè)的發(fā)展達到一個新的突破。然后，物流業(yè)應(yīng)緊跟現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展潮流，加快物流園區(qū)建設(shè)，使物流業(yè)的發(fā)展與其他產(chǎn)業(yè)相結(jié)合，同時增加對國際的物流通商口岸的擴建。最后，在各產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展的同時，貫徹可持續(xù)發(fā)展理念，走低碳化發(fā)展道路。

參考文獻

[1]徐茜，黃祖慶.區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展互動關(guān)系研究[J].經(jīng)濟縱橫，2011，（9）：116-119.

[2]謝守紅，蔡海亞.長江三角洲物流業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟耦合協(xié)調(diào)度調(diào)查[J].江西財經(jīng)大學(xué)學(xué)報，2015，（5）：20-27.

[3]王岳峰，劉偉.對區(qū)域物流能力規(guī)劃與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展若干問題的思考[J].物流科技，2006，29（134）：77-79.

[4]馮華，胡娟.基于主成分分析的區(qū)域物流能力研究[J]，商業(yè)經(jīng)濟，2009，（10）：16-17.

基金項目：基于“多方聯(lián)動，產(chǎn)教融合”的高職物流管理專業(yè)現(xiàn)代學(xué)徒制的運行機制研究（2015jyxm660）。

作者簡介：張娟（1993-），女，漢族，安徽六安人，安徽大學(xué)商學(xué)院碩士研究生，研究方向：技術(shù)經(jīng)濟及管理。