徐 娟 （湖南現(xiàn)代物流職業(yè)技術學院，湖南 長沙 410131）

新發(fā)展理念提出以來，綠色發(fā)展被高度重視。作為經(jīng)濟發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)物流業(yè)，面對經(jīng)濟的快速發(fā)展和經(jīng)濟發(fā)展方式的轉變，如何打好污染防治攻堅戰(zhàn)、打贏藍天保衛(wèi)戰(zhàn)，如何保護生態(tài)環(huán)境、降低能源消耗、提高資源利用率，如何實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展是其直面的問題。

物流業(yè)發(fā)展成效如何，如何實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展，到目前為止還未有統(tǒng)一的評價指標體系作為衡量標準，城市物流績效評價指標體系特別是綠色發(fā)展視角下城市物流績效評價指標體系的構建有利于推動統(tǒng)一標準的出臺，有利于推進物流業(yè)指標數(shù)據(jù)的規(guī)范與收集，同時有利于推動物流業(yè)在提質增效，有利于物流業(yè)在發(fā)展過程中思考如何降低成本、減小環(huán)境污染。

1 研究綜述

自世界環(huán)境問題提出以來，國內外學者開始將環(huán)境因素納入到物流研究中，尤以國外學者領先。關于物流績效的研究，國外學者 Chhabra D 等 （2017）[1]、Zaman K 和 Shamsuddin S （2016）[2]、Psaraftis H N （2016）[3]等學者開展了綠色物流績效的相關研究。

國內學者田洪燕 （2018）[4]、劉妤 （2018）[5]、張林強 （2017）[6]、薛紅松 （2017）[7]、竇錦 （2017）[8]、曹兵斌 （2016）[9]等眾多學者關于綠色物流、區(qū)域物流績效開展了相關研究，梳理前任學者的研究成果發(fā)現(xiàn)，學者們認為經(jīng)濟、基礎設施、環(huán)境因素、信息網(wǎng)絡、技術、資源、運營管理方面是對物流業(yè)的影響因素。

2 城市物流績效評價指標體系構建

2.1 評價指標選取原則

由于物流活動貫穿于經(jīng)濟活動中，涉及面廣、影響因素錯綜復雜，故在設計評價指標體系時應從全面、綜合的角度出發(fā)找尋影響指標。遵循全面性、簡明性、可操作性、定量與定性相結合的原則選取評價指標。

2.2 城市物流績效評價指標體系構建

鑒于物流活動的廣泛性、復雜性、影響因素的多樣性特點，本研究認為綠色發(fā)展視角下城市物流績效評價指標體系應包含物流需求、物流投入、物流產(chǎn)出、環(huán)境與資源4 個方面19 個二級指標，具體指標如表1 所示。

表1 綠色發(fā)展視角下城市物流績效評價指標體系

3 基于主成分分析篩選評價指標

3.1 主成分分析[10]的步驟

（1） 對原始數(shù)據(jù)進行標準化[11]處理。

（2） 根據(jù)標準化數(shù)據(jù)計算指標的相關系數(shù)矩陣R，利用相關系數(shù)矩陣求特征值與特征向量。

（3） 求相關系數(shù)矩陣 R 的特征值 λi（i= 1， …，k ），λi反映了第i 個主成分所表示的原始信息含量，即Fi所解釋原始指標數(shù)據(jù)的方差，則主成分Fi所表示的貢獻率為也就是說第i 個主成分的貢獻率就是第i 個主成分的方差λi占全部方差的比重。

（4） 對相關系數(shù)矩陣求出的特征值從大到小排序，根據(jù)特征值的累計貢獻率達到85%以上的原則提取相應的特征向量，當前k 個主成分的累計貢獻率達到85%時，選取前k 個主成分。

（5） 根據(jù)因子載荷bij篩選指標。bij是第j 個主成分在第i 個指標在上的因子載荷，根據(jù)主成分Fj在第i 個指標上的因子載荷篩選指標，越大表明第i 個指標對評價結果的影響越顯著，越小表明指標第i 個指標對評價結果的影響越不明顯，本文保留大的指標。具體的保留刪除原則是：保留第一主成分的＞0.8 的指標和第二、三、…、第K 個主成分最大的指標，刪除其他的指標。

3.2 主成分分析篩選評價指標

3.2.1 樣本數(shù)據(jù)的選取

本文選取2017 年中部6 省物流業(yè)的樣本數(shù)據(jù)，由于沒有單獨的物流業(yè)相關數(shù)據(jù)，本研究將交通運輸、倉儲郵電業(yè)數(shù)據(jù)作為物流業(yè)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源《中國統(tǒng)計年鑒》、《安徽省統(tǒng)計年鑒》、《河南省統(tǒng)計年鑒》、《山西省統(tǒng)計年鑒》、《湖北省統(tǒng)計年鑒》、《湖南省統(tǒng)計年鑒》和《江西省統(tǒng)計年鑒》等。具體數(shù)據(jù)略。

關于物流業(yè)網(wǎng)絡里程指標數(shù)據(jù)的說明：由于物流業(yè)的運輸方式主要有鐵路、公路、水路、航空和管道，不同運輸方式的性質、運輸能力又不同，所以本文將各種運輸方式的里程換算為公路運輸?shù)睦锍?，具體換算方法為：

關于物流業(yè)能源消耗量和廢水、廢氣排放量指標的說明：用行業(yè)的消耗量和排放量來代替物流業(yè)能源消耗量和排放量。

3.2.2 按照主成分分析的步驟篩選評價指標

（1） 利用SPSS 軟件，對標準化后的數(shù)據(jù)陣計算指標的相關系數(shù)矩陣R，并求相關系數(shù)矩陣的特征值和特征向量。解釋的總方差如表2 所示。

表2 解釋的總方差

由主成分特征根和貢獻率可知，前3 個主成分的累計貢獻率達到84.918%，接近85%，即前3 個主成分涵蓋了較多的信息，提取前3 個主成分。前3 個主成分的載荷矩陣如表3 所示。

經(jīng)過主成分分析篩選，從19 個評價指標中篩選出11 個指標，保留的指標在表3 最后一列標出，未標“保留”的指標是要刪除的指標。最后構建的評價指標體系見表4。

4 利用熵值法確定篩選后的指標權重

4.1 熵值法確定權重[12]的步驟

設系統(tǒng)有 n 個評價指標，有 m 個待評價對象，xij（i=1，2，…，m；j=1，2，…，n ）為第i 個評價對象在第j 個評價指標下的值。則可形成m×n 階評價指標數(shù)值矩陣X= xij（m×n）。

表3 前3 個主成分的因子矩陣a

（1） 標準化處理

由于各指標間量綱不同，需要對評價指標數(shù)值矩陣進行標準化處理，正向指標的標準化：

負向指標的標準化：

其中：zij是標準化的xij，xmax、xmin表示不同評價對象同類指標的最大值和最小值。此處標準化值加上0.01 是為了避免求熵值時對數(shù)計算的無意義。

（2） 計算第i 個評價對象第j 個指標占第j 個指標的比重hij

（3） 計算指標熵值

第j 個評價指標輸出的熵為：

（4） 計算指標權重

第j 個指標的權重為：

4.2 利用熵值法確定篩選后的指標權重

（1） 根據(jù)熵值賦權法的計算步驟計算各二級指標的權重和一級指標的權重（如表4 所示）。

（2） 結果分析

熵值計算結果分析：熵值是0-1 之間的數(shù)，其值的大小代表該指標所代表的城市物流績效信息的大小，計算結果表明，各指標熵值都在0.6 以上，說明所選取的指標較好，能代表城市物流績效的大部分信息。在11 個指標的熵值中，物流業(yè)氮氧化物排放量的熵值最大，能較好地反映城市物流績效的信息。

權重計算結果分析：由于權重表明的是指標在整體評價中的相對重要程度，權重的大小直接表明指標在整體中重要性的大小。在物流需求、物流投入、物流產(chǎn)出、環(huán)境與資源4 個方面的指標的權重分別為0.1864、0.4757、0.2207、0.1172，物流投入占的重要性最大，究其原因，物流投入方面二級指標個數(shù)最多，有5 個。在整個評價指標體系中，權重最大的指標是物流業(yè)從業(yè)人數(shù)，這與實際發(fā)展情況相符，表明物流業(yè)從業(yè)人數(shù)對城市物流績效的重要性最大；權重最小的指標是物流業(yè)氮氧化物排放量，表明該指標對城市物流績效評價的作用最小。這是否是物流業(yè)反作用于環(huán)境與資源的作用小，不免引起作者的進一步思考。當然，引起作者深入思考的問題還有是否是因為物流業(yè)在環(huán)境與資源方面數(shù)據(jù)的缺失，而采用整個行業(yè)數(shù)據(jù)的原因引起的？

表4 綠色發(fā)展視角下城市物流績效評價指標的熵值和權重

5 中部6 省城市物流績效評價實證

5.1 利用權重計算中部6 省城市物流績效的得分

先將樣本數(shù)據(jù)標準化，然后利用權重分別計算中部6 省物流需求、物流投入、物流產(chǎn)出、環(huán)境與資源4 個方面的得分以及各省的綜合得分。并對計算結果進行排名，具體計算結果如表5 所示。

表5 中部6 省城市物流績效得分及排名情況

5.2 結果分析

（1） 從綜合得分來看

中部6 省綠色發(fā)展視角下城市物流績效得分最高的是河南省，綜合得分是0.7063，最低的是江西省0.2067，最高的績效得分是最低績效得分的3.416 倍。綜合得分的均值是0.4618373，河南省、湖北省、湖南省綠色發(fā)展視角下城市物流績效綜合得分處于均值以上水平，安徽省、山西省和江西省稍落后。

從分項指標不難發(fā)現(xiàn)，綜合得分最低的江西省除了環(huán)境與資源方面，在物流投入、物流產(chǎn)出方面的得分都最低，而得分最高的河南省除了環(huán)境與資源方面，在物流需求、物流投入、物流產(chǎn)出方面的得分都最高。分析原因，其實是因為環(huán)境與資源方面選取的指標是物流業(yè)廢水排放量和物流業(yè)氮氧化物排放量，對于物流需求、物流投入、物流產(chǎn)出都較多，物流業(yè)發(fā)展水平高的省來說，廢棄物排放量自然也就多。所以環(huán)境與資源方面的指標用單位物流業(yè)增加值對應的廢水排放量、單位物流業(yè)增加值對應的氮氧化物排放量更能反應實際問題。

（2） 從折線圖形上來看中部6 省城市物流績效綜合得分（如圖1 所示）

5.3 對策建議

（1） 山西省和江西省應注重刺激城市物流需求，同時注重物流投入和物流產(chǎn)出；

圖1 中部6 省城市物流績效綜合得分

（2） 安徽省應注重物流投入和物流產(chǎn)出；

（3） 河南省雖然綜合得分排名第一，但在發(fā)展城市物流績效時應注重資源的節(jié)約利用和環(huán)境保護，增加物流投入；

（4） 湖北省在發(fā)展城市物流的同時，應注重環(huán)境保護和資源節(jié)約利用，同時進一步拉動物流需求和加大物流產(chǎn)出；

（5） 湖南省應注重環(huán)境保護和資源節(jié)約利用，同時注重進一步拉動物流需求，加大物流投入和產(chǎn)出。

6 結束語

本文遵循全面性、簡明性、可操作性、定量與定性相結合的評價指標選取原則的基礎上，從全面、綜合的角度出發(fā)找尋影響城市物流績效評價的因素，從綠色發(fā)展的視角出發(fā)構建包含物流需求、物流投入、物流產(chǎn)出、環(huán)境與資源4 個方面、19 個二級指標的城市物流績效評價指標體系，通過主成分分析法篩選因子載荷大的指標，保留第一主成分的>0.9 的指標和第二、三等主成分的最大的指標，刪除其他的指標，最終保留11 個二級指標。

通過熵值法確定篩選后評價指標的權重，通過計算熵值，各指標熵值都在0.6 以上，說明所選取的指標較好，能代表城市物流績效的大部分信息。計算得出物流需求、物流投入、物流產(chǎn)出、環(huán)境與資源4 個方面的指標的權重分別為0.1864、0.4757、0.2207、0.1172。

選取中部6 省的樣本數(shù)據(jù)，利用權重計算中部6 省物流需求、物流投入、物流產(chǎn)出、環(huán)境與資源4 個方面的得分以及綜合得分，從綜合得分來看，中部6 省綠色發(fā)展視角下城市物流績效得分最高的是河南省，綜合得分是0.7063，最低的是江西省0.2067，最高的績效得分是最低績效得分的3.416 倍。綜合得分的均值是0.4618373，河南省、湖北省、湖南省綠色發(fā)展視角下城市物流績效綜合得分處于均值以上水平，安徽省、山西省和江西省稍落后。結合各省4 個一級指標得分的高低，分析各地物流業(yè)發(fā)展過程中的薄弱環(huán)節(jié)并提出相應的對策建議。