邱 斌，劉 平，李衛(wèi)國(guó)

（華東交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江西 南昌 330013）

基于因子分析的江西省物流發(fā)展研究

邱 斌，劉 平，李衛(wèi)國(guó)

（華東交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，江西 南昌 330013）

針對(duì)江西省物流業(yè)發(fā)展的現(xiàn)狀，構(gòu)建了江西省物流發(fā)展評(píng)價(jià)體系。運(yùn)用因子分析法和聚類分析法對(duì)江西省11個(gè)城市的物流發(fā)展水平進(jìn)行排名與分類，結(jié)果表明：南昌為第一類，物流發(fā)展綜合能力第一；贛州、吉安、九江、上饒、宜春、撫州為第二類，物流發(fā)展能力居中，景德鎮(zhèn)、鷹潭、萍鄉(xiāng)、新余為第三類，物流發(fā)展能力較弱。針對(duì)各類城市物流發(fā)展的情況，提出相應(yīng)的建議，以期對(duì)江西省的物流的發(fā)展有所幫助。

物流發(fā)展；江西??；因子分析；聚類分析

物流是當(dāng)代經(jīng)濟(jì)的重要組成部分，對(duì)整個(gè)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)具有重要的推動(dòng)作用，被稱為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“加速器”。2012年江西省物流總額為 36 020億元，GDP貢獻(xiàn)率為 6.9%，2013年 GDP貢獻(xiàn)率為7.07%，到了2015年，物流總額達(dá)到47 235億元，GDP貢獻(xiàn)率為7.2%。物流業(yè)占GDP的比例在逐年的提高，在經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中發(fā)揮著越來(lái)越重要的作用。為了推進(jìn)物流業(yè)的發(fā)展，同時(shí)貫徹落實(shí)十八屆五中全會(huì)的精神，江西省在《“十三五”規(guī)劃綱要》重點(diǎn)強(qiáng)調(diào)大力發(fā)展物流業(yè)，并計(jì)劃在 2016年實(shí)現(xiàn)全省社會(huì)物流費(fèi)用占GDP比例比上一年降低0.5%～1%的目標(biāo)。因此，對(duì)江西省物流發(fā)展的相關(guān)研究是有必要的。

近年來(lái)，對(duì)江西省物流發(fā)展的研究有很多。林瑛闡述了江西省物流發(fā)展現(xiàn)狀存在的問(wèn)題并提出了相應(yīng)的發(fā)展思路[1]。萬(wàn)玲，黃蕾等對(duì)江西省物流發(fā)展的現(xiàn)狀進(jìn)行分析，提出了發(fā)展建議[2-3]。張劍運(yùn)用主成分分析法對(duì)江西省城市物流競(jìng)爭(zhēng)力做出了評(píng)價(jià)，依據(jù)結(jié)果提出提高城市物流競(jìng)爭(zhēng)力建議[4]。張誠(chéng)等運(yùn)用因子分析和聚類分析方法對(duì)江西省各城市的物流競(jìng)爭(zhēng)力排名，并運(yùn)用區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)極的思想做出了發(fā)展規(guī)劃[5]。李濱等分析江西省物流發(fā)展的模式，探討物流未來(lái)發(fā)展的措施[6]。倪明等運(yùn)用DEA模型對(duì)江西省物流效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，并利用Tobit回歸模型對(duì)影響物流效率的因素進(jìn)行分析[7]。這些文章從不同的角度對(duì)江西省物流進(jìn)行研究，有的只有描述性分析，有些定性與定量相結(jié)合，并依據(jù)結(jié)論提出建議，但是沒(méi)有把江西省作為一個(gè)整體考慮。本文通過(guò)統(tǒng)計(jì)分析方法研究江西省物流發(fā)展現(xiàn)狀，通過(guò)參考國(guó)內(nèi)外一些學(xué)者對(duì)物流方面的研究，根據(jù)江西的實(shí)際情況，選了一些指標(biāo)作為衡量因子。通過(guò)數(shù)據(jù)分析，了解物流發(fā)展的現(xiàn)狀，結(jié)合數(shù)據(jù)分析結(jié)果，從整體的角度提出針對(duì)性的建議。

1 評(píng)價(jià)體系的構(gòu)建及解析

馬睿認(rèn)為區(qū)域物流發(fā)展水平應(yīng)從外部環(huán)境準(zhǔn)則、區(qū)域物流合理化準(zhǔn)則、物流子系統(tǒng)效率及服務(wù)水平準(zhǔn)則3個(gè)方面綜合評(píng)價(jià)[8]。呂璞等從物流發(fā)展能力、物流發(fā)展環(huán)境及影響2個(gè)方面20個(gè)指標(biāo)構(gòu)建了城市物流發(fā)展評(píng)價(jià)體系[9]。劉剛等選取了10個(gè)綜合指標(biāo)：物流業(yè)總值、貨運(yùn)量、客運(yùn)量、物流業(yè)總產(chǎn)值占第三產(chǎn)業(yè)的比重、物流業(yè)增加值GDP比重、物流從業(yè)人數(shù)、固定資產(chǎn)投資、GDP總量、網(wǎng)絡(luò)密度、互聯(lián)網(wǎng)年度用戶數(shù)，對(duì)長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶區(qū)域物流競(jìng)爭(zhēng)力進(jìn)行了評(píng)價(jià)與研究[10]。區(qū)域物流發(fā)展評(píng)價(jià)應(yīng)從多個(gè)方面來(lái)考慮。根據(jù)指標(biāo)構(gòu)建的科學(xué)性、系統(tǒng)性、目的性等原則，結(jié)合江西的實(shí)際情況以及參考一些國(guó)內(nèi)外學(xué)者的研究，建立了江西省物流發(fā)展評(píng)價(jià)因子體系，這些因子從不同角度反映了江西物流發(fā)展情況，如表1所示。

表1 江西省物流發(fā)展評(píng)價(jià)體系Tab.1 Logistics development evaluation system in Jiangxi Province

1）經(jīng)濟(jì)因子：生產(chǎn)總值、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、進(jìn)出口總額以及固定資產(chǎn)投資。生產(chǎn)總值代表一個(gè)地方經(jīng)濟(jì)發(fā)展的水平，也是物流發(fā)展的主要?jiǎng)恿Γ牟粩喟l(fā)展，會(huì)促使物流的發(fā)展；社會(huì)消費(fèi)品零售總額衡量一個(gè)地區(qū)的消費(fèi)水平和消費(fèi)市場(chǎng)的繁榮程度，對(duì)物流的發(fā)展有極大的促進(jìn)作用；進(jìn)出口總額表明地區(qū)的外貿(mào)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展程度，對(duì)外貿(mào)易經(jīng)濟(jì)越發(fā)達(dá)，物流發(fā)展水平也越高；固定資產(chǎn)投資代表一個(gè)地方宏觀經(jīng)濟(jì)的指標(biāo)，對(duì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展有重要意義，也是影響物流的一個(gè)原因。

2）市場(chǎng)因子：貨物運(yùn)輸量。貨物運(yùn)輸量大表明物流需求旺盛，即說(shuō)明物流需求市場(chǎng)大。

3）基礎(chǔ)設(shè)施因子：公路里程、載貨汽車、移動(dòng)電話。這些都是物流發(fā)展的基礎(chǔ)。公路里程長(zhǎng)，表明地區(qū)的交通便利；載貨汽車多，表明該地區(qū)的貨物運(yùn)輸量大，利于物流發(fā)展；移動(dòng)電話則是代表信息化的程度。

4）人力因子：運(yùn)輸行業(yè)從業(yè)人數(shù)。根據(jù)所選指標(biāo)，通過(guò)互聯(lián)網(wǎng)查找《2015年江西統(tǒng)計(jì)年簽》及物流行業(yè)協(xié)會(huì)公布的數(shù)據(jù)，最后經(jīng)過(guò)處理，建立了相應(yīng)的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[11]，如表2所示。

表2 江西省物流發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)Tab.2 Raw data of logistics development evaluation index in Jiangxi Province

2 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析

因子分析是指研究從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計(jì)技術(shù)，主要目的是用來(lái)描述隱藏在一組測(cè)量到的變量中的一些更基本的，但又無(wú)法直接測(cè)量到的隱性變量[12]。

2.1 因子分析的適應(yīng)性分析

運(yùn)用spass17.0對(duì)江西省的11個(gè)市的對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)進(jìn)行因子適應(yīng)性分析，結(jié)果如表3。

表3 KMO和Bartlett的檢驗(yàn)Tab.3 Tests of KMO and Bartlett

從表中可以看出，KMO值為0.722>0.5,說(shuō)明變量間的偏相關(guān)性很強(qiáng)，適合做因子分析，根據(jù)Bartlett的球形度檢驗(yàn)的結(jié)果，近似卡方128.282，df為36，Sig為0.000，進(jìn)一步說(shuō)明所選的指標(biāo)適合做因子分析。

2.2 公因子提取

首先對(duì)所選指標(biāo)的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)話處理，避免數(shù)據(jù)出現(xiàn)無(wú)量綱而造成分析的失誤。然后用因子分析方法和最大方差旋轉(zhuǎn)法對(duì)9個(gè)指標(biāo)進(jìn)行分析，結(jié)果見(jiàn)表4。

表4 解釋的總方差Tab.4 Total variance of explanation

從表4可以看出，第一個(gè)特征公因子的特征值為5.944，貢獻(xiàn)率為66.04%，第二個(gè)特征值為1.748，貢獻(xiàn)率為19.421%。前面2個(gè)因子的累計(jì)貢獻(xiàn)率已經(jīng)達(dá)到85.46%，滿足因子個(gè)數(shù)對(duì)累計(jì)貢獻(xiàn)率的要求，因此，可以選擇2個(gè)因子。

2.3 解釋因子變量

表5 旋轉(zhuǎn)成份矩陣Tab.5 Rotation component matrix

從表5旋轉(zhuǎn)成分矩陣可以看出第一個(gè)公因子在X1，X2，X3，X4，X8，X9有較高的載荷。第一個(gè)公因子包含了所有的經(jīng)濟(jì)因子和信息因子，因此定義為物流發(fā)展社會(huì)環(huán)境因子；第二個(gè)公因子在X5，X6，X7上的載荷比較高，包含了基礎(chǔ)設(shè)施所有的因子和市場(chǎng)規(guī)模因子，因此定義為物流發(fā)展基礎(chǔ)因子。根據(jù)表5得出2個(gè)公因子的得分表達(dá)式：

根據(jù)主成分所占權(quán)重＝各主成分的方差貢獻(xiàn)率/累計(jì)方差貢獻(xiàn)率，對(duì)2個(gè)主成分求加權(quán)綜合得分，即可得江西省11個(gè)城市的物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)模型。綜合因子得分公式為：F=0.773F1+0.227F2計(jì)算江西省11個(gè)城市各因子得分值F1，F(xiàn)2及綜合因子得分值F，見(jiàn)表6.

表6 各因子排名及綜合排名Tab.6 The ranking of each factor and comprehensive ranking

由表6可知，江西省11個(gè)城市的最終因子得分情況。南昌市11.897排名第一，說(shuō)明南昌市物流發(fā)展水平高，物流發(fā)展最好；贛州市得分5.563排名第二，與第一名得分相差很大；九江市得分3.36位居第三；上饒得分2.874第四；宜春與上饒分?jǐn)?shù)相差比較小，排名第五，表明這兩個(gè)地方的物流發(fā)展水平相近；吉安得分1.744排名第六；撫州得分0.754排名第七。這些城市的F得分居中，表明物流發(fā)展比較好。萍鄉(xiāng)、新余、景德鎮(zhèn)及鷹潭這些城市的物流發(fā)展水平偏低，需要進(jìn)一步的提高。

由綜合得分第一個(gè)公因子的系數(shù)為0.773，另一個(gè)公因子為0.227。表明第一個(gè)公因子對(duì)物流發(fā)展水平的影響較大，第一個(gè)公因子包含X1，X2，X3，X4，X8，X95個(gè)因子，由式1可以看出，X2的系數(shù)最大，對(duì)物流發(fā)展水平影響最大，以此類推，X4，X1，X3，X9，X8。同理，第二個(gè)公因子的內(nèi)的排序?yàn)閄7，X6，X5。影響物流發(fā)展水平各因子排名X2，X4，X1，X3，X9，X8，X7，X6，X5。表明社會(huì)消費(fèi)品零售總額對(duì)物流發(fā)展水平影響最大。

2.4 聚類分析

依據(jù)上面2個(gè)因子的得分情況進(jìn)行分類，利用SPSS21.0統(tǒng)計(jì)分析軟件對(duì)這 11個(gè)城市進(jìn)行聚類 （即對(duì)研究對(duì)象本身進(jìn)行聚類）。聚類分析所得的樹(shù)狀圖如圖1所示。

由圖1可以看出，這11個(gè)城市可以分為三個(gè)大類。第一大類包括 （1），第二大類包括（4，7，8，9，10，11），第三大類包括（2，3，5，6）。 第一類只有南昌一個(gè)城市，作為省會(huì)，各方面的資源都占優(yōu)勢(shì)，物流發(fā)展水平明顯高于其他城市的水平；第二類中的城市有贛州、吉安、撫州、宜春、九江、上饒，這類城市物流發(fā)展的水平比南昌稍低，但是發(fā)展的潛力比較大；第三大類的城市有景德鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)、新余、鷹潭，這類城市在物流發(fā)展的各個(gè)方面都不占優(yōu)勢(shì)。

圖1 系統(tǒng)聚類分析Fig.1 System cluster analysis

3 結(jié)論分析

通過(guò)前面的數(shù)據(jù)分析，簡(jiǎn)要對(duì)這11個(gè)城市目前的狀況進(jìn)行闡述。

南昌F1因子得分15.25，比第二名的贛州高出一倍多。F1代表的是物流發(fā)展社會(huì)環(huán)境因子（生產(chǎn)總值、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、進(jìn)出口總額、固定資產(chǎn)投資、移動(dòng)電話、運(yùn)輸行業(yè)從業(yè)人數(shù)），表明南昌的物流發(fā)展社會(huì)環(huán)境好。據(jù)有關(guān)部門統(tǒng)計(jì)，2015年中國(guó)城市GDP前100名的城市中，南昌以4 000億排名44名，超過(guò)廈門、嘉興等沿海發(fā)達(dá)城市，人均GDP達(dá)到70 373元。未來(lái)幾年，南昌市發(fā)展活力將不斷增強(qiáng)，物流需求逐步增加，這為物流業(yè)快速發(fā)展打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。南昌F2因子得分0.473，排名第六。F2是物流發(fā)展基礎(chǔ)因子（公路里程、載貨汽車、貨物運(yùn)輸量），說(shuō)明南昌的物流發(fā)展基礎(chǔ)薄弱，是物流發(fā)展的一個(gè)短板。從原始數(shù)據(jù)可知，南昌在公路里程和載貨汽車兩方面明顯低于贛州、九江、宜春等城市其中，與贛州相差最大。目前，南昌市擁有物流企業(yè)約1 300家，其中登記注冊(cè)的只有800多家。據(jù)南昌市物流行業(yè)協(xié)會(huì)相關(guān)人員介紹，在南昌市的物流企業(yè)中，有些企業(yè)組織程度非常低、經(jīng)營(yíng)誠(chéng)信度低，很多物流企業(yè)因規(guī)模太小，難以承擔(dān)大宗物流交易。此外，當(dāng)前很多物流企業(yè)各自為政，信息共享少，物流成本高。

第二類城市在物流發(fā)展基礎(chǔ)因子上的得分較高，表明這些城市的物流發(fā)展基礎(chǔ)較好。由2015年的統(tǒng)計(jì)年鑒公布顯示，贛州境內(nèi)的公路里程達(dá)到29 359 km，交通網(wǎng)絡(luò)路線呈十字型，四通八達(dá)；載貨汽車數(shù)為109 678輛，貨物運(yùn)輸能力強(qiáng)。九江是北部進(jìn)入江西的咽喉，多條鐵路線和公路線通過(guò)，長(zhǎng)江水運(yùn)及九江機(jī)場(chǎng)，形成海陸空立體交通網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢(shì)。吉安F得分排名第六，地處江西省中部，接通南北，鐵路公路運(yùn)輸發(fā)達(dá)，公路里程達(dá)到22 681 km，全省排名第二，加上井岡山機(jī)場(chǎng)，交通便利。這些城市的F1得分排名居中，贛州得分6.078排名第二，南昌得分為15.253，與第一名F1得分相比，差距較大。贛州生產(chǎn)總值為1 843億，約為南昌的一半。

第三類城市F1，F(xiàn)2，F(xiàn)得分都靠后，表明這些城市的物流發(fā)展社會(huì)環(huán)境差，物流發(fā)展基礎(chǔ)薄弱，各方面的能力需要進(jìn)一步提升。如公路里程短，交通運(yùn)輸不便利；載貨汽車少，貨物運(yùn)輸能力不足。據(jù)調(diào)查，這類城市中較多部門在不同程度上對(duì)物流的認(rèn)識(shí)過(guò)于片面，輕流通、輕物流的認(rèn)識(shí)根深蒂固；物流企業(yè)的設(shè)施總量不足、設(shè)備陳舊、技術(shù)結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單、標(biāo)準(zhǔn)化程度低、物流信息接口不能通用等。

南昌運(yùn)輸業(yè)從業(yè)人員30.5萬(wàn)、九江16.4萬(wàn)、鷹潭8.7萬(wàn)，這從側(cè)面反映三大類城市的物流人才匱乏。據(jù)了解，南昌市所有大學(xué)培養(yǎng)的物流專業(yè)學(xué)生90%都去了其他的城市或者省份；從業(yè)人員整體素質(zhì)偏低，表現(xiàn)在理論知識(shí)不了解、業(yè)務(wù)能力不足、應(yīng)用軟件不會(huì)操作、目光短淺，關(guān)注眼前利益、缺乏整體看問(wèn)題的思路、缺少系統(tǒng)的培訓(xùn)等。二類和三類城市還存在信息化偏低的問(wèn)題。

4 江西省物流發(fā)展建議

依據(jù)分析結(jié)果，江西省物流發(fā)展水平參差不齊，聚類分析呈三類，并對(duì)每一類的優(yōu)劣勢(shì)提出針對(duì)性的建議：

1）南昌F2得分較低，物流發(fā)展基礎(chǔ)較弱，因此要加強(qiáng)物流發(fā)展基礎(chǔ)建設(shè)。從系統(tǒng)角度規(guī)劃南昌市與周邊地區(qū)的交通線路，強(qiáng)化南昌與撫州、高安、豐城、樟樹(shù)等地區(qū)的聯(lián)系要道，同時(shí)落實(shí)好“六橫四縱”路線規(guī)劃；推進(jìn)“南昌九江一體化”，加快建設(shè)昌九及環(huán)鄱陽(yáng)湖快速大通道，推進(jìn)南昌九江城區(qū)一小時(shí)公路交通圈，在發(fā)揮自身經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)的基礎(chǔ)上，借助九江的立體交通網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢(shì)，更便利地“走出去與引進(jìn)來(lái)”；發(fā)揮昌北航空、鐵路及公路運(yùn)輸優(yōu)勢(shì)，組建昌北物流中轉(zhuǎn)基地;加強(qiáng)物流園區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，提高服務(wù)能力，如提供各種類型的智能倉(cāng)庫(kù)、智能推車；培養(yǎng)大型物流企業(yè)，鼓勵(lì)大型物流企業(yè)通過(guò)擴(kuò)張、連鎖、加盟等方式，對(duì)散落的中小物流企業(yè)進(jìn)行兼并、重組；政府相關(guān)部門牽頭，建設(shè)現(xiàn)代物流信息平臺(tái)，采用先進(jìn)的信息技術(shù)，為區(qū)域內(nèi)的企業(yè)提供最新的物流信息。

2）第二，三類城市F1得分與南昌差距大，尤其在經(jīng)濟(jì)因子方面，所以，要提高各城市的GDP，即要“引進(jìn)來(lái)和走出去”?！耙M(jìn)來(lái)”即吸引外地資本進(jìn)入本地。首先，擴(kuò)大資本進(jìn)入的范圍，即外地企業(yè)可以進(jìn)入一些以往不能進(jìn)入的行業(yè)如酒業(yè)；降低綜合投資的成本，給予外商提供政策支持及用地保障，如當(dāng)企業(yè)的生產(chǎn)總值高達(dá)多少萬(wàn)時(shí)，給以一定的稅收減免；鼓勵(lì)沿海城市向內(nèi)陸轉(zhuǎn)移企業(yè)落戶，簡(jiǎn)化辦理手續(xù)?！白叱鋈ァ奔串?dāng)?shù)氐钠髽I(yè)或者文化走向全國(guó)化，國(guó)際化。鼓勵(lì)當(dāng)?shù)仄髽I(yè)打造特色品牌，把產(chǎn)品遠(yuǎn)銷國(guó)內(nèi)外，給予出口企業(yè)相關(guān)補(bǔ)貼，如贛南的臍橙、鎢，景德鎮(zhèn)的陶瓷；依據(jù)各城市的資源，打造特色城市，如上饒和新余旅游資源豐富則建設(shè)為旅游城市，吸引游客觀光；鼓勵(lì)創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)，提供良好的創(chuàng)業(yè)環(huán)境，如提高貸款額度，前3年免息等；鼓勵(lì)企業(yè)運(yùn)用先進(jìn)的物流辦公軟件，如ERP，EDI，給以一定的補(bǔ)助；企業(yè)要充分利用綜合信息平臺(tái)，如專業(yè)的物流網(wǎng)站。

3）第三類城市各方面的能力較弱，要全面提升自身能力。申請(qǐng)國(guó)家和省政府更多的資金注入，加大對(duì)公路、鐵路建設(shè)，如新余市南邊修建一條快速通道，把G45高速與S69相連，形成一個(gè)環(huán)城高速圈；萍鄉(xiāng)修建“萍安”高速，為南下縮短通道。給予企業(yè)或者個(gè)體戶購(gòu)買運(yùn)輸貨車補(bǔ)貼，如小型一輛補(bǔ)貼5 000元、大型10 000元。企業(yè)高管要不斷學(xué)習(xí)新的物流知識(shí)和先進(jìn)的管理思想，定期給企業(yè)員工培訓(xùn)，刷新他們的認(rèn)知。

4）三大類城市物流人才缺乏，要培養(yǎng)人才。方法有三，以優(yōu)惠的條件的引進(jìn)外來(lái)人才，對(duì)那些物流人才給以一定的獎(jiǎng)勵(lì)和優(yōu)惠的政策，如買房?jī)?yōu)惠，企業(yè)提供較好的薪酬待遇，不足是成本較高；加大對(duì)高校投入，擴(kuò)大高校物流專業(yè)招生，提高物流人才的培養(yǎng)力度，形成“產(chǎn)學(xué)研”相結(jié)合的途徑，培養(yǎng)“高、精、尖”的物流人才，但培養(yǎng)的時(shí)間比較長(zhǎng)；對(duì)現(xiàn)有物流從業(yè)人員再教育，實(shí)現(xiàn)理論與實(shí)踐相結(jié)合，成本較低，效率較好。

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Analysis of Logistics Development in Jiangxi Province Based on Factor Analysis

Qiu Bin，Liu Ping，Li Weiguo
（School of Economics and Management，East China Jiaotong University，Nanchang 330013，China）

Aiming at the current situation of logistics industry in Jiangxi Province,this paper establishes the logistics development evaluation system.By using factor analysis and cluster analysis methods,the logistics development in 11 major cities is classified and ranked.The results showed that Nanchang belongs to the first category and ranks first in the development of integrated logistics；Ganzhou,Ji’an,Jiujiang,Shangrao，Yichun and Fuzhou belong to the second category and their logistics development capacity tends to be medium;Jingdezhen, Yingtan，Pingxiang and Xinyu are sorted as the third category,whose logistics development capability is weak.In terms of these cities’logistics development，this paper put forward the corresponding suggestions for promoting the logistics development in Jiangxi Province.

logistics development；Jiangxi Province；factor analysis；cluster analysis

F259.27

A

1005-0523（2017）02-0093-07

（責(zé)任編輯 王建華 李 萍）

2016－10－30

邱斌（1991—），男，碩士研究生，研究方向?yàn)槠髽I(yè)管理。

劉平（1962—），男，教授，博士，研究方向?yàn)槠髽I(yè)戰(zhàn)略。