廉 蓮，曹麗歡，林靜言 （大連理工大學(xué)，遼寧 大連 116024）

0 引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)與通信技術(shù)的日益普及，電子商務(wù)作為一種新興的商業(yè)模式，正在與實體經(jīng)濟加速融合[1]。電子商務(wù)的飛速發(fā)展不僅給傳統(tǒng)的交易方式帶來了巨大的改變，同時也促使快遞行業(yè)異軍突起。從圖1可知，快遞業(yè)務(wù)量在過去的10年時間內(nèi)呈爆發(fā)式指數(shù)增長。就在2016年，全國規(guī)模以上快遞業(yè)務(wù)量達(dá)到3 128 000萬件，業(yè)務(wù)收入突破3 974億元，發(fā)展前景可觀。蓬勃發(fā)展的背后，不容忽視的是目前我國的快遞物流發(fā)展態(tài)勢所呈現(xiàn)出的巨大的空間異質(zhì)性（圖2）。如圖2所示，從快遞業(yè)務(wù)量與業(yè)務(wù)收入上來看，東南沿海地區(qū)快遞物流發(fā)展迅猛，處于全國領(lǐng)先地位，長江中游和黃河中游部分省市快遞物流發(fā)展情況次之，而大西北地區(qū)大部分區(qū)域以及少數(shù)民族自治區(qū)域快遞物流仍然處于較低級的發(fā)展階段[2]。

圖1 2007～2016年全國規(guī)模以上傳遞業(yè)務(wù)量與業(yè)務(wù)收入

快遞物流作為一種特殊的物流形式，與區(qū)域經(jīng)濟、社會發(fā)展水平高度相關(guān)[3]。在2017年2月13日，國家郵政局發(fā)布的《快遞業(yè)發(fā)展“十三五”規(guī)劃》中指出：“2020年，基本建成普惠城鄉(xiāng)、技術(shù)先進、服務(wù)優(yōu)質(zhì)、安全高效、綠色節(jié)能的快遞服務(wù)體系，形成覆蓋全國、聯(lián)通國際的服務(wù)網(wǎng)絡(luò)?！币虼耍茖W(xué)客觀地評價各個區(qū)域的現(xiàn)有的快遞物流發(fā)展水平就顯得尤為重要。

本文以快遞物流發(fā)展水平的空間異質(zhì)性研究為出發(fā)點，建立了包含多個維度的綜合評價體系，并運用相關(guān)分析和因子分析的方法，得到各個省區(qū)快遞物流發(fā)展水平的綜合得分，以期幫助各地方政府認(rèn)清差距，進而制定出合乎實際的快遞物流發(fā)展對策。

圖2 中國2015各省域快遞業(yè)務(wù)量與業(yè)務(wù)收入的空間差異

1 評價體系

區(qū)域物流發(fā)展水平可以理解為反映區(qū)域物流在一定時期多種要素共同作用下所達(dá)到的狀態(tài)和發(fā)展程度[4]。由于每個區(qū)域的經(jīng)濟發(fā)展、投資環(huán)境，物流設(shè)施建設(shè)、信息化程度等不盡相同，造成了快遞物流的規(guī)模和水平也有所不同，所以單從快遞業(yè)務(wù)量與快遞業(yè)務(wù)收入來衡量區(qū)域的快遞物流發(fā)展水平是不科學(xué)的。通過文獻(xiàn)閱讀，并結(jié)合當(dāng)下中國的社會發(fā)展水平，最終選取了發(fā)展規(guī)模、經(jīng)濟狀況、消費需求、系統(tǒng)投入和信息化建設(shè)5個維度衡量中國各省區(qū)的快遞物流綜合發(fā)展水平[5]，具體指標(biāo)如表1所示。

表1 快遞物流發(fā)展水平評價體系

2 數(shù)據(jù)分析

2.1 相關(guān)性分析。由于上述指標(biāo)是從不同的方面反映區(qū)域快遞物流發(fā)展水平的，所以會存在某些數(shù)據(jù)高度相關(guān)的情況。如果不加選擇地對上述指標(biāo)進行分析，一方面數(shù)據(jù)處理的工作量較大，另一方面測算出來的誤差也會增大。因此，需要首先對各指標(biāo)進行相關(guān)性分析，選取具有代表性的數(shù)據(jù)測量快遞物流發(fā)展水平。

各指標(biāo)的相關(guān)性分析結(jié)果表明，所選取的部分指標(biāo)之間存在較強的相關(guān)性（可替代性）。最終，通過相關(guān)性分析方法，指標(biāo)體系被縮減為以下17個統(tǒng)計量，包括：快遞業(yè)務(wù)量，居民消費水平，工業(yè)總產(chǎn)值，批發(fā)和零售業(yè)產(chǎn)品交易額，公路運輸從業(yè)人數(shù)，鐵路運輸從業(yè)人數(shù)，水上運輸從業(yè)人數(shù)，航空運輸從業(yè)人數(shù)，公路營運載貨汽車擁有量，運輸業(yè)固定資產(chǎn)投資，互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)，快遞網(wǎng)點數(shù)，貨運量，貨運周轉(zhuǎn)量，公路運輸里程，鐵路運輸里程，內(nèi)河航道里程。

2.2 因子分析。因子分析的基本原理是將具有一定相關(guān)關(guān)系的多個變量綜合為數(shù)量較少的幾個因子，研究一組具有錯綜復(fù)雜關(guān)系的實測指標(biāo)是如何受少數(shù)幾個內(nèi)在的獨立因子所支配的，屬于多元分析中處理降維問題的一種常用的統(tǒng)計學(xué)方法。根據(jù)相關(guān)性分析的結(jié)果，本文將縮減后的17個統(tǒng)計量通過因子分析的方法進行降維，利用降維后的指標(biāo)來反映當(dāng)前中國區(qū)域快遞物流的發(fā)展水平。

首先，利用SPSS對上述17個指標(biāo)進行KMO和Bartlett的球形度檢驗，結(jié)果顯示KMO值為0.666，表示模型中等，可以接受，適合做因子分析。Bartlett球形檢驗中Sig.值為0.000，說明數(shù)據(jù)來自于正態(tài)分布，適合做進一步的分析。變量共同度表示各變量中所包含原始信息能被提取的公因子所解釋的程度。本研究中所有的變量的共同度都在70%以上，表明所提取的公因子對于變量的解釋能力是很強的。

其次，解釋總方差和成分矩陣的運算結(jié)果表明只有4個成分的初始特征值大于1，這時累計方差貢獻(xiàn)率達(dá)到84.97%，也即這4個因子涵蓋了84.97%的原始數(shù)據(jù)信息。另外，從主成分矩陣表（表2）中可以看出：相對來講，工業(yè)總產(chǎn)值、互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)和快遞網(wǎng)點數(shù)對F1的貢獻(xiàn)率較大；鐵路運輸從業(yè)者、公路運營里程和鐵路運營里程對F2的貢獻(xiàn)率較大；居民消費水平、鐵路運輸從業(yè)者和航空運輸從業(yè)者對F3的貢獻(xiàn)率較大；水上運輸從業(yè)者、公路營運載貨汽車擁有量和貨運周轉(zhuǎn)量對F4的貢獻(xiàn)率較大。

然后，根據(jù)主成分矩陣表（表2），采用回歸法求出因子得分函數(shù)，分別計算出各個省市4個因子的得分。其中，各個因子得分的計算公式如下所示。

表2 主成分矩陣

Fn（1,2,3,4）=a1*快遞業(yè)務(wù)量+a2*居民消費水平+a3*工業(yè)總產(chǎn)值+a4*批發(fā)和零售商品交易額+a5*公路運輸從業(yè)者+a6*鐵路運輸從業(yè)者+a7*水上運輸從業(yè)者+a8*航空運輸從業(yè)者+a9*公路營運載貨汽車擁有量+a10*運輸業(yè)固定資產(chǎn)投資額+a11*互聯(lián)網(wǎng)上網(wǎng)人數(shù)+a12*快遞網(wǎng)點數(shù)+a13*貨運量+a14*貨運周轉(zhuǎn)量+a15*公路營運里程+a16*鐵路營運里程+a17*內(nèi)河航道里程

最后，需要對各省快遞物流發(fā)展水平進行量化分析和綜合評價。盡管，4個因子分別從不同的方面反映了中國各省區(qū)的快遞物流發(fā)展水平，但是單獨使用某一因子并不能幫助我們做出科學(xué)判斷。在這樣情況下，考慮使用各公因子對應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率為權(quán)數(shù)構(gòu)造如下所示的綜合統(tǒng)計量[6]：

利用該統(tǒng)計量求得各個省域的快遞物流水平得分值如表3所示。

表3 各省域快遞物流綜合得分與排名

結(jié)果表明，31個省市在4個主成分上的平均得分為127 148.12。這里，以內(nèi)蒙古自治區(qū)為分界，將其分為發(fā)達(dá)的快遞物流區(qū)域與發(fā)展中快遞物流區(qū)域。從綜合得分來看，廣東、山東、江蘇、河南、浙江、安徽、遼寧、河北、四川、湖北、上海、北京、湖南、山西、陜西、內(nèi)蒙古等省份的快遞物流發(fā)展水平高于全國快遞物流的平均發(fā)展水平，屬于快遞物流發(fā)達(dá)區(qū)域。剩余省份則低于全國平均水平，屬于快遞物流發(fā)展中區(qū)域。其中，福建、天津、海南、西藏四個省份在F2因子上的得分相對較低，表明這4個省份應(yīng)該著重加快交通運輸?shù)幕A(chǔ)設(shè)施建設(shè)工作，提高多種運輸方式的運輸潛力；同樣，福建省、重慶市、黑龍江省、云南省、新疆維吾爾自治區(qū)、貴州、吉林、甘肅、海南和西藏等眾多物流發(fā)展中區(qū)域在F4上得分很低，表明這些區(qū)域普遍存在物流配套設(shè)施不完善的問題，應(yīng)該盡快建立健全物流運輸配套體系，如增加運營車輛數(shù)等，進而提高當(dāng)?shù)氐目爝f物流發(fā)展水平。

3 不足與展望

本文在考慮快遞物流發(fā)展空間差異的基礎(chǔ)上建立了快遞物流發(fā)展水平綜合評價體系，為政府制定科學(xué)合理的快遞物流政策提供方法，同時也為企業(yè)投資的決策評估提供理論依據(jù)。但是，本文也不可避免地存在著一定的不足。由于可收集的數(shù)據(jù)類型的限制，所以仍有一些重要的衡量指標(biāo)沒有加以考慮，例如，物流信息平臺的建設(shè)、快遞企業(yè)數(shù)量、物流中心數(shù)量、網(wǎng)購用戶規(guī)模等一系列指標(biāo)。后續(xù)的研究可以從指標(biāo)完善以及空間計量經(jīng)濟學(xué)的角度對于區(qū)域快遞物流發(fā)展水平做出更加科學(xué)準(zhǔn)確的評估與判斷。

[1]聶林海.我國電子商務(wù)發(fā)展的特點和趨勢[J].中國流通經(jīng)濟，2014(6):97-101.

[2]中華人民共和國國家統(tǒng)計局.統(tǒng)計公告[EB/OL].(2016-05-16)[2017-10-30].http://data.stats.gov.cn/index.htm.

[3]鄒姝琪，侯云先.快遞業(yè)發(fā)展影響因素實證研究[J].現(xiàn)代商貿(mào)工業(yè)，2014,26(1):70-72.

[4]張建升.中國區(qū)域物流發(fā)展水平差異及其形成機理研究[D].成都：西南交通大學(xué)（博士學(xué)位論文），2012.

[5]錢楓林，陳苗.基于主成分聚類分析的快遞物流發(fā)展水平綜合評價[J].物流科技，2014(10):113-118.

[6]廉蓮，張碩，徐揚.基于灰色關(guān)聯(lián)與因子分析的區(qū)域城市物流水平綜合評價方法[J].山東科學(xué)，2014,27(6):78-85.