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        空港經(jīng)濟(jì)區(qū)航空物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平測評指標(biāo)的探索性研究

        2019-03-14 14:56:38尚猛李輝
        商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 2019年3期

        尚猛 李輝

        中圖分類號:F252? ?文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A

        內(nèi)容摘要:航空物流評價指標(biāo)體系量化研究是評估產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平和探究制約因素的關(guān)鍵技術(shù),本文以北京、廣州、鄭州航空港的航空物流企業(yè)、中國物流行業(yè)協(xié)會專家、政府部門人員為調(diào)查對象,采用SPSS 23.0和Smart PLS 2.0軟件,通過專家深度訪談法、內(nèi)容效度指數(shù)、因子分析、結(jié)構(gòu)方程分析等定量、定性分析方法,構(gòu)建影響航空物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的六個維度下的20個二級測定指標(biāo)體系,以期為我國航空物流建設(shè)者構(gòu)建準(zhǔn)確評測模型、空港經(jīng)濟(jì)區(qū)的發(fā)展和政府有關(guān)部門制定相關(guān)政策提供參考。

        關(guān)鍵詞:航空物流產(chǎn)業(yè)? ?測評維度? ?因子分析? ?結(jié)構(gòu)模型

        引言

        近幾年,航空物流憑著運(yùn)輸速度快、安全性高、空間跨度大等優(yōu)勢,成為了時代的“第五沖擊波”,也是提升區(qū)域經(jīng)濟(jì)競爭力的重要推動力。目前,國內(nèi)已有不少專家學(xué)者從不同角度對航空物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展進(jìn)行研究,其中曹允春和沈丹陽(2010)通過對航空物流產(chǎn)業(yè)化形成機(jī)理的研究,為我國航空物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供相關(guān)建議;周平德(2009)驗(yàn)證了穗、深、港港口物流和航空物流對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長會產(chǎn)生邊際作用;何梟吟(2015)分析了“一帶一路”倡議下,節(jié)點(diǎn)城市臨空經(jīng)濟(jì)發(fā)展所面臨的問題;王海英(2017)以河南省為例,對航空物流發(fā)展模式進(jìn)行研究,提出現(xiàn)代物流發(fā)展的三種模式;賈曉燕(2016)提出鄭州航空物流業(yè)的發(fā)展過程中存在專業(yè)人才不足、交通費(fèi)用過高、資源利用不合理等問題。

        航空物流業(yè)在中國是一個新興產(chǎn)業(yè),雖然已取得了顯著成績,但在發(fā)展過程中也面臨一些問題,以上學(xué)者從不同角度對我國部分地區(qū)航空港的航空物流發(fā)展問題進(jìn)行了探討,同時針對突出問題提出策略,彌補(bǔ)了航空物流理論研究的不足,但其研究大多從定性角度出發(fā),仍然存在局限性:一方面對航空物流發(fā)展水平缺少量化和科學(xué)測評方式;另一方面尚未對航空物流發(fā)展構(gòu)建量化指標(biāo)測評體系。因此,結(jié)合我國航空物流產(chǎn)業(yè)特點(diǎn),建立一套科學(xué)合理的航空物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平評價指標(biāo)體系,客觀評價航空物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平,找出影響其發(fā)展的制約因素并加以分析和改善,成為當(dāng)前迫切需要研究的課題。

        研究設(shè)計

        根據(jù)表1,本文基于探索性、實(shí)證研究層面,準(zhǔn)確把握我國航空物流產(chǎn)業(yè)的本質(zhì)特性,并通過系統(tǒng)量化和科學(xué)測評方式,利用專家深度訪談法、內(nèi)容效度指數(shù)、因子分析、結(jié)構(gòu)方程分析等定量、定性分析方法,為我國航空物流構(gòu)建準(zhǔn)確評測模型,對空港經(jīng)濟(jì)區(qū)的發(fā)展提供幫助,以期為政府及有關(guān)部門制定相關(guān)政策提供參考。

        研究結(jié)果

        (一)文獻(xiàn)研究

        本文首先采取文獻(xiàn)研究,通過社會科學(xué)引文索引(SSCI)、中國知網(wǎng)(CNKI)等論文索引,查閱2007-2017年有關(guān)航空物流發(fā)展方面的海內(nèi)外學(xué)術(shù)論文120余篇,并查閱大量有關(guān)書籍、行業(yè)報告書,總結(jié)歸納出航空物流發(fā)展水平測評指標(biāo)180項(xiàng)。事后對這些指標(biāo)進(jìn)行反復(fù)修改、刪除重復(fù)指標(biāo)后共計120項(xiàng)。

        (二)深度訪談

        鑒于學(xué)術(shù)界在該領(lǐng)域研究的不足,本文采用深度訪談法獲取研究指標(biāo),通過企業(yè)界、學(xué)術(shù)界專家對航空物流發(fā)展水平測定指標(biāo)的有關(guān)問題進(jìn)行討論。首先,邀請7家航空物流企業(yè)36名中高層以上管理人員,4所高校27位航空物流領(lǐng)域的專家學(xué)者加入訪談小組,向訪談對象解釋本文研究目的,然后由被訪談?wù)邔懗鲎约赫J(rèn)為影響“區(qū)域航空物流發(fā)展水平”的測量指標(biāo);其次,對專家寫出的指標(biāo)進(jìn)行系統(tǒng)分類、對內(nèi)容進(jìn)行反復(fù)探討;最后,整理出一份具有50個題項(xiàng)的量表,結(jié)合文獻(xiàn)研究法歸納出的120項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行契合,形成初式測評維度73項(xiàng)。

        (三)題項(xiàng)難易度和內(nèi)容效度指數(shù)

        題項(xiàng)難易度(P)和內(nèi)容效度指數(shù)(content validity index:CVI)主要是檢驗(yàn)量表是否有難理解、專業(yè)詞匯表達(dá)不清楚的題項(xiàng)存在。本文邀請了10名中國物流行業(yè)協(xié)會專家對深度訪談中提煉出的73個題項(xiàng)進(jìn)行二次評價。題項(xiàng)難易度滿足0.6以上的為46個,平均分?jǐn)?shù)為P=0.81;內(nèi)容效度指數(shù)滿足0.75以上的題項(xiàng)為43個,平均CVI為0.88;二次評價提煉出(同時滿足兩者)的題項(xiàng)共38個,并制作初始測項(xiàng)和調(diào)查問卷。

        (四)因子分析

        樣本構(gòu)成。對提煉出的38個題項(xiàng)結(jié)合李克特(Likert)7點(diǎn)量表方式計分。編寫完成研究問卷初稿后,采取方便抽樣(Convenience Sampling)法對問卷進(jìn)行發(fā)放。本文主要調(diào)查對象為位于北京、廣州、鄭州等航空港的航空物流企業(yè)、中國物流行業(yè)協(xié)會專家以及當(dāng)?shù)卣块T人員,由中國物流行業(yè)協(xié)會提供調(diào)查人員名單,實(shí)施問卷發(fā)放。調(diào)查時間為2017年9月5日至11月5日,共計61天,發(fā)放問卷300份,最終回收267份,回收率為89%。

        因子分析的適應(yīng)性檢驗(yàn)。對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析之前,需要先進(jìn)行KMO樣本測度和Bartlett球體檢驗(yàn),以判定數(shù)據(jù)是否適宜作因子分析。本文的 KMO=0.895,巴特利特球體檢驗(yàn)的統(tǒng)計量,近似卡方=5722.162,自由度(df)=190,顯著性P<0.000。因此,KMO樣本測度結(jié)果顯著,表明該調(diào)查數(shù)據(jù)樣本比較適合做因子分析。

        探索性因子分析。本文使用SPSS 23.0統(tǒng)計軟件對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性因子分析,檢驗(yàn)測評指標(biāo)體系建構(gòu)效度。在探索性因子分析中,探求測評體系最佳的因子結(jié)構(gòu),往往需要經(jīng)過多次因子分析程序。因?yàn)檎{(diào)查樣本數(shù)據(jù)的歸屬指標(biāo)體系相對較明確,所以在進(jìn)行因子分析時可作為因子結(jié)果命名的主要依據(jù)。

        對因子載荷矩陣采用方差最大法(Varimax)經(jīng)正交旋轉(zhuǎn)得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣,選取0.5作為標(biāo)準(zhǔn)建立指標(biāo)體系,即刪除所有因子負(fù)載低于0.5的題項(xiàng),根據(jù)分析結(jié)果中的測量指標(biāo),將原有38個題項(xiàng)逐步刪除不適合選項(xiàng)后,共剩余20題項(xiàng),并經(jīng)此法選出六個主要因子,累計方差貢獻(xiàn)率達(dá)83.614%。最后,依據(jù)各航空物流發(fā)展影響測評維度的特征加以命名(見表2)。

        航空物流發(fā)展的影響因子權(quán)重分析。因子分析檢驗(yàn)后,分別計算航空物流發(fā)展的影響因子平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、公因子方差。根據(jù)公因子方差的大小得知,對航空物流發(fā)展的影響因子中,按重要度排列,前五個因子為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政府對航空物流產(chǎn)業(yè)的投資、政府對航空物流產(chǎn)業(yè)的補(bǔ)貼、航空物流產(chǎn)業(yè)人均公共教育支出、航空港物流園的基礎(chǔ)設(shè)施。

        (五)信度檢驗(yàn)

        本文對測定指標(biāo)進(jìn)行信度檢驗(yàn)。通過采取Cronbachs α方法進(jìn)行信度檢驗(yàn),一般來說,Cronbachs α系數(shù)值大于0.5是可以接受的,0.7以上為適中,0.8以上為較優(yōu)。問卷中區(qū)域政府政策、航空物流基礎(chǔ)設(shè)施、區(qū)域經(jīng)濟(jì)實(shí)力、航空物流企業(yè)管理水平、航空物流人才資源、航空物流相關(guān)科學(xué)技術(shù)6個維度的α系數(shù)分別是:0.957、0.934、.859、0.935、0.881、0.846,信度得分均大于0.7,總信度為9.38,說明該測定指標(biāo)信度良好。

        (六)結(jié)構(gòu)模型

        最后,利用通過檢驗(yàn)的檢測指標(biāo)進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型分析。本文基于方差的偏最小二乘方法(partial least squares),利用結(jié)構(gòu)方程軟件Smart PLS 2.0檢驗(yàn)了一階潛在變量(航空物流發(fā)展水平)與二階潛在變量(區(qū)域政府政策、航空物流基礎(chǔ)設(shè)施、區(qū)域經(jīng)濟(jì)實(shí)力、航空物流企業(yè)管理水平、航空物流人才資源、航空物流相關(guān)科學(xué)技術(shù))是否相互適配。

        測量模型。本文采用PLS-SEM中的拔靴(bootstrapping)法反復(fù)生成500個與原始數(shù)據(jù)樣本規(guī)模相等的樣本數(shù),以計算各路徑的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)和t值,判斷航空物流發(fā)展水平與各潛在變量是否存在顯著水平。從表3可見,區(qū)域政府政策、航空物流基礎(chǔ)設(shè)施、區(qū)域經(jīng)濟(jì)實(shí)力、航空物流企業(yè)管理水平、航空物流人才資源、航空物流相關(guān)科學(xué)技術(shù)各二階潛在變量對航空物流發(fā)展水平的路徑系數(shù)為0.675、0.758、0.679、0.836、0.753、0.713;P<0.001,在0.1%統(tǒng)計水平上顯著。說明一階潛在變量(航空物流發(fā)展水平)與二階潛在變量存在相互適配,本文開發(fā)出的量表指標(biāo)能夠較好反映航空物流發(fā)展水平。

        模型擬合度檢驗(yàn)。根據(jù)PLS結(jié)構(gòu)方程模型的要求,對模型進(jìn)行適配度檢驗(yàn),要分別檢驗(yàn)測量模型、結(jié)構(gòu)模型和整體模型的效度。PLS對此分別提供了R2、冗余系數(shù)(Redundancy)、共性方差指數(shù)(Communality)和GoF (Goodness of Fit) 指數(shù)檢驗(yàn)?zāi)P偷男Ф取?/p>

        如表4所示,R2是觀察變量多元相關(guān)系數(shù)的平方值,表示內(nèi)衍潛在變量被外衍潛在變量解釋的程度。R2越大,外衍潛在變量對內(nèi)衍潛變量的解析力度就越大,結(jié)構(gòu)模型說明力越強(qiáng)。一般來說,R2大于等于0.26時表明解釋力度越大。本文所有R2值均在0.4以上,說明內(nèi)衍潛在變量能較好被外衍潛在變量解釋。

        冗余系數(shù)是反映內(nèi)衍潛在變量被外衍潛在變量估計的程度,系數(shù)值越大表明內(nèi)衍潛在變量被外衍潛在變量估計的力度越大。本文中所有冗余系數(shù)均大于0.5,說明外衍潛在變量對內(nèi)衍潛在變量估計的程度較強(qiáng),結(jié)構(gòu)模型具有較好擬合度。

        整體模型擬合度檢驗(yàn)通過適配度指標(biāo)(Goodness-of-Fit:GoF)、路徑系數(shù)及總體效應(yīng)的顯著性來評價,公式為:

        其中,GoF值等于共性方差指數(shù)的平均數(shù)與R2平均乘積的平方根。一般來說,GoF≤0.1,模型指標(biāo)較差;0.1<GoF<0.25,指標(biāo)一般;GoF≥0.36,指標(biāo)較優(yōu)。從表4得知,本文整體模型擬合度指數(shù)GoF=0.671,表明整體指標(biāo)構(gòu)建具有較優(yōu)擬合度。

        結(jié)論與建議

        (一)結(jié)論

        本文通過專家深度訪談法、內(nèi)容效度指數(shù)、因子分析、結(jié)構(gòu)方程分析等定量與定性分析指標(biāo),構(gòu)建能準(zhǔn)確把握航空物流本質(zhì)特性的航空物流發(fā)展水平測度,并得出以下結(jié)論:首先,通過分析航空物流發(fā)展的影響因子權(quán)重得知,按重要度排列,航空物流發(fā)展的五個影響因子分別為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政府對航空物流產(chǎn)業(yè)的投資、政府對航空物流產(chǎn)業(yè)的補(bǔ)貼、航空物流產(chǎn)業(yè)人均公共教育支出、航空港物流園的基礎(chǔ)設(shè)施。其次,基于探索性因子分析,航空物流發(fā)展主要分為區(qū)域經(jīng)濟(jì)實(shí)力、航空物流企業(yè)管理水平、航空物流人才資源、區(qū)域政府政策、航空物流基礎(chǔ)設(shè)施、航空物流相關(guān)科學(xué)技術(shù)六個維度。

        (二)建議

        航空物流產(chǎn)業(yè)應(yīng)形成統(tǒng)一、高效的物流系統(tǒng),加強(qiáng)現(xiàn)代航空物流意識,促進(jìn)現(xiàn)代航空物流產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整,優(yōu)化供應(yīng)鏈管理,增強(qiáng)企業(yè)管理水平。同時,政府應(yīng)提供相應(yīng)政策、資金,培育具有專業(yè)技能的航空物流技術(shù)人員,加大航空物流園區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施投資,完善我國航線網(wǎng)絡(luò),保障航空物流產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)健發(fā)展。

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