摘要：本文采用2017年江西省11個(gè)設(shè)區(qū)市物流數(shù)據(jù)運(yùn)用因子分析法得出了2017年江西省11個(gè)設(shè)區(qū)市物流業(yè)發(fā)展水平狀況，研究發(fā)現(xiàn)江西省物流發(fā)展整體水平逐步提高，但產(chǎn)業(yè)地區(qū)間發(fā)展不均衡。從綜合因子系數(shù)看，南昌和贛州排名靠景德鎮(zhèn)和鷹潭靠后。

關(guān)鍵詞：江西省;物流發(fā)展水平;因子分析

一、引言

江西在物流基礎(chǔ)設(shè)施、新技術(shù)、新設(shè)備等方面不斷加大投資。2016年，全省物流相關(guān)行業(yè)固定資產(chǎn)投資1789億元，比上年增長(zhǎng)29.5%;全省GDP為18499億元，社會(huì)物流總額51156億元，比上年增長(zhǎng)8.3%，相當(dāng)于每一單位GDP需要2.77單位物流支撐;而且出臺(tái)《江西省物流產(chǎn)業(yè)集群發(fā)展規(guī)劃（2015-2020）》在這樣的背景下，物流業(yè)的發(fā)展情況越發(fā)值得研究。

高學(xué)賢（2011）基于因子和聚類(lèi)分析構(gòu)建了物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，評(píng)價(jià)山東省的區(qū)域物流發(fā)展水平，鐘群英，朱順東（2019）運(yùn)用DEA模型和Malmquist指數(shù)法對(duì)江西省區(qū)域物流產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)效率進(jìn)行評(píng)價(jià)，李海建（2006）等基于模糊區(qū)間層次分析法（IGJAHP）構(gòu)筑了物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展綜合評(píng)價(jià)模型，并對(duì)安徽省物流發(fā)展的總體水平進(jìn)行測(cè)算。張賢（2014）運(yùn)用因子分析法和橫截面回歸法構(gòu)建地區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系對(duì)我國(guó)物流業(yè)發(fā)展水平進(jìn)行評(píng)價(jià)，本文擬采用因子分析來(lái)研究江西省的區(qū)域物流發(fā)展水平。

二、江西省各市區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平的研究

（一）構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

楊宏偉、孫善祥（2015）指出至今還沒(méi)有完整的物流業(yè)發(fā)展水平的指標(biāo)體系能夠用來(lái)評(píng)價(jià)區(qū)域的物流發(fā)展水平，鑒于此本文通過(guò)查看選擇2017年江西省11設(shè)市區(qū)作為樣本，并從以下7個(gè)指標(biāo)變量出發(fā)去進(jìn)行實(shí)證研究：X1交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)增加值（億元）、X2交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)固定資產(chǎn)投資（億元）、X3公路里程（公里）、X4貨運(yùn)量（萬(wàn)噸）、X5交民用汽車(chē)（萬(wàn)輛）、X6郵電業(yè)務(wù)總量（萬(wàn)元）、X7移動(dòng)電話(huà)年末用戶(hù)數(shù)（萬(wàn)戶(hù)）。全部數(shù)據(jù)均來(lái)源于2017《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》，具體數(shù)據(jù)見(jiàn)表1。

由表1可知，在2017年，南昌市交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)增加值最高為196.83億元，鷹潭市最低為39.65億元;贛州市交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)固定資產(chǎn)投資額最高為162.12億元，鷹潭市最低為17.43億元;吉安市公路里程數(shù)最高為23024公里，鷹潭市最低為4192公里;贛州市貨運(yùn)量最高38476萬(wàn)噸，吉安市最低為21.93萬(wàn)噸;南昌市交民用汽車(chē)最高為965591萬(wàn)輛，鷹潭市最低為121944萬(wàn)輛;南昌市郵電業(yè)務(wù)總量最高為2112000萬(wàn)元，鷹潭市最低為194000萬(wàn)元;南昌市移動(dòng)電話(huà)年末用戶(hù)數(shù)最高為613萬(wàn)戶(hù)，鷹潭市最低為79萬(wàn)戶(hù)。

（二）因子分析測(cè)度地區(qū)物流業(yè)綜合水平

1.信度檢驗(yàn)

利用SPSS25.0軟件對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析計(jì)算，結(jié)果得到KMO檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值為0.742，大于0.7，表明各物流業(yè)發(fā)展水平影響因子變量非常適合做進(jìn)一步分析，計(jì)算效果極佳;巴特利特檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量相應(yīng)的伴隨概率為0.000，小于顯著性水平0.005。因此，本文認(rèn)為物流業(yè)發(fā)展水平影響因子變量之間存在顯著相關(guān)性，說(shuō)明計(jì)算結(jié)果有效。

2.效度檢驗(yàn)

一般認(rèn)為當(dāng)累計(jì)方差百分比大于80%時(shí)表明選取的因子比較滿(mǎn)意?？梢钥吹角皟蓚€(gè)因子的方差累計(jì)百分比達(dá)到89.621%，由累計(jì)方差百分比方法可知，應(yīng)選取前2個(gè)主成分來(lái)表示

3.公共因子區(qū)分性檢驗(yàn)

由成分矩陣某些指標(biāo)變量所代表的公共因子沒(méi)有明顯的區(qū)分性，此時(shí)，需要對(duì)成分矩陣進(jìn)行旋轉(zhuǎn)處理，以期得到比較鮮明的公共因子成分。由成分矩陣旋轉(zhuǎn)后的旋轉(zhuǎn)成分矩陣可看到，第一個(gè)公共因子C1主要由變量X1、X2、X6、X7決定;;第二個(gè)公共因子C2主要由變量X3、X4決定。

根據(jù)旋轉(zhuǎn)成分矩陣得到的成分得分系數(shù)矩陣，可以得出如下因子得分函數(shù)：

c1=0.398x1+0.218x2-0.199x3…+0.066x7

c2=-0.293x1-0.002x2+0.523x3…+0.233x7

三、結(jié)論

根據(jù)2個(gè)公共因子權(quán)重（各自特征值占特征值之和的比例）加權(quán)求和獲得11設(shè)區(qū)市的綜合因子得分及排名見(jiàn)表2。由表2可以清楚看到各設(shè)區(qū)市物流發(fā)展水平的綜合得分及其排名，地區(qū)物流業(yè)的發(fā)展水平很大程度上受到地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響，經(jīng)濟(jì)總量大的地方一般地區(qū)物流發(fā)展水平都很強(qiáng)，如綜合因子得分排名較前南昌和贛州都是地區(qū)生產(chǎn)總值排名較前的，綜合因子得分排名較后景德鎮(zhèn)和鷹潭都是地區(qū)生產(chǎn)總值排名較后的?？傮w上，綜合因子得分系數(shù)跟現(xiàn)實(shí)預(yù)期基本一致，也說(shuō)明本文選取的7個(gè)評(píng)價(jià)地區(qū)物流業(yè)發(fā)展水平的指標(biāo)是比較合適的。

參考文獻(xiàn)：

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作者簡(jiǎn)介：鄭芬芬，1998年11月出生，女，江西省南昌市人，漢族，本科學(xué)歷，江西師范大學(xué)，國(guó)際經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易。

（作者單位：江西師范大學(xué)）