沙如雪

(南京財經(jīng)大學(xué)，江蘇 南京 210023)

一、引言

物流業(yè)是支撐國民經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)性、戰(zhàn)略性和先導(dǎo)性產(chǎn)業(yè)，與人們的日常生活息息相關(guān)。黨的十八大以來，在習(xí)近平總書記關(guān)于現(xiàn)代物流業(yè)重要論述的指導(dǎo)下，我國現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展質(zhì)量明顯提高，公路、鐵路、水運等貨運量以及快遞業(yè)務(wù)量的發(fā)展速度均躍居全球前列，物流政策環(huán)境不斷優(yōu)化，物流業(yè)不斷發(fā)展壯大。

物流業(yè)的高質(zhì)量發(fā)展可以促進一系列相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。因此，物流業(yè)的發(fā)展水平已成為衡量一個國家實力和現(xiàn)代化水平的重要指標之一。經(jīng)過幾十年的努力，自2013年以來，中國已成為物流業(yè)發(fā)展大國，擁有世界頂級的物流市場。

物流業(yè)的穩(wěn)定高效發(fā)展與促進區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展密切相關(guān)。江蘇省地處中國東部沿海地區(qū)、長江經(jīng)濟帶，經(jīng)濟發(fā)展綜合水平一直走在全國前列，全省整體經(jīng)濟特征為“南強北弱”。2019年10月，江蘇成為全國首批交通電力試點地區(qū)之一。在這種背景下，研究江蘇省區(qū)域物流發(fā)展水平，全面認識江蘇省物流業(yè)發(fā)展差異，有利于促進江蘇省城市物流業(yè)健康可持續(xù)發(fā)展，提高江蘇省整體經(jīng)濟發(fā)展水平。

目前中國學(xué)者對物流業(yè)的發(fā)展進行了一系列的研究。劉洪芹運用GEM模型選取指標，分析河南省各城市物流發(fā)展水平狀況，并提出相應(yīng)建議。孫國釗從物流競爭力的角度構(gòu)建了長江經(jīng)濟帶城市物流競爭力評價體系。胡毅標準化全國數(shù)據(jù)、綜合熵權(quán)法和模糊物元模型評價中部地區(qū)物流發(fā)展。郭鑫、徐君運用密切值法對長江經(jīng)濟帶物流發(fā)展水平進行了綜合評價。王明嚴、李蕓嘉系統(tǒng)地回顧了區(qū)域物流競爭力的研究方法、范圍和對象，并對未來物流發(fā)展水平的研究方向進行了展望。因素分析和聚類分析在物流綜合分析中應(yīng)用并不廣泛。鑒于此，本文采用因子分析法對關(guān)聯(lián)度高的指標進行分析，并對江蘇省13個市的物流發(fā)展水平進行評價。同時，通過聚類分析，根據(jù)地級市物流發(fā)展水平的不同對城市進行聚類。

二、評價指標體系的構(gòu)建

(一)評價指標體系設(shè)計原則

為構(gòu)造出一套有關(guān)物流業(yè)發(fā)展水平的科學(xué)合理且可行性較強的評價指標體系，現(xiàn)根據(jù)如下三個原則選取本文所需的指標。

1.科學(xué)性

指標體系的選取要有代表性，科學(xué)合理，能夠全面地反映江蘇省各市的發(fā)展水平和綜合實力，并且可以進一步找出各城市之間的差異性。

2.系統(tǒng)性

各指標之間要有必然的邏輯關(guān)系，它們不僅要從差異的側(cè)面反映出物流業(yè)的競爭上風(fēng)和薄弱環(huán)節(jié)，并且還要反映各部分之間的內(nèi)在聯(lián)系。

3.可行性

在選擇指標時，應(yīng)強調(diào)整體的可行性。指標選擇的計量尺度和計算方法必須統(tǒng)一，必須選擇概念清晰、數(shù)據(jù)容易獲取、計算方便的指標。數(shù)據(jù)來源應(yīng)真實可靠，避免出現(xiàn)不合邏輯、不準確且無效的數(shù)據(jù)。

(二)評價指標體系

本文在參考大量關(guān)于城市物流發(fā)展水平評價指標體系的文獻并全面考慮數(shù)據(jù)來源、研究層次以及全面性的前提下，結(jié)合江蘇省各市物流業(yè)發(fā)展水平的研究現(xiàn)狀，構(gòu)造了包括兩級指標的物流發(fā)展水平評價指標體系，如表1所示。

表1 物流發(fā)展水平評價體系

(三)相關(guān)指標說明

1.經(jīng)濟發(fā)展水平

物流作為一種衍生需求，是經(jīng)濟的重要組成部分，在經(jīng)濟發(fā)展中發(fā)揮著重要作用。城市經(jīng)濟發(fā)展水平的高低間接決定了城市物流的發(fā)展水平。經(jīng)濟發(fā)展水平越高，對貨物運輸、包裝、倉儲、配送和加工物流服務(wù)的需求就越大。因此，物流的發(fā)展與經(jīng)濟的發(fā)展是正相關(guān)的。本文從區(qū)域生產(chǎn)總值、人均生產(chǎn)總值、區(qū)域常住人口數(shù)和城市常住居民人均可支配收入四個指標對城市經(jīng)濟發(fā)展水平進行評價。

2.物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模

影響物流規(guī)模的因素很多，其中物流需求是主導(dǎo)因素。本文通過查閱大量文獻，選擇用社會消費品零售總額、進出口總額和郵政業(yè)務(wù)總額這三個指標來衡量物流業(yè)的規(guī)模。

3.物流發(fā)展基礎(chǔ)

城市物流業(yè)的發(fā)展離不開城市良好的基礎(chǔ)設(shè)施。本文以公路貨運量、公路里程為計量指標，通過城市基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展規(guī)模來反映區(qū)域物流的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

4.信息化程度

物流業(yè)的飛速發(fā)展，離不開現(xiàn)代通信技術(shù)的廣泛使用。較高的物流效率不僅能為企業(yè)節(jié)省運營成本，還能帶來優(yōu)質(zhì)的服務(wù)體驗。一個地區(qū)的信息化水平在一定程度上決定了現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展的前景，本文以互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶和年末移動電話用戶作為衡量指標，來反映一個地區(qū)的信息化水平。

三、物流發(fā)展水平的定量評價

(一)原始數(shù)據(jù)收集

本文的數(shù)據(jù)主要來源于?2020年江蘇統(tǒng)計年鑒?，選取了2019年江蘇省城市物流業(yè)發(fā)展水平相關(guān)指標數(shù)據(jù)進行綜合評價分析。共選取了11個指標數(shù)據(jù)，且均為正指標。

(二)研究方法

關(guān)于物流發(fā)展水平的評價方法有很多種，本文根據(jù)研究對象和研究實際情況采用因子分析和聚類分析。

因子分析(factor analysis):利用降維思想，用幾個不相關(guān)的綜合變量來表示多個關(guān)系復(fù)雜的原始變量，這些綜合變量可以盡可能多地包含原始變量的信息。因子分析模型為:設(shè)有

n

個相關(guān)性較強的可觀測隨機變量，即

X

，

X

，…，

X

，現(xiàn)從中提取公共因子

F

，

F

，…，

F

(

m

≤

n

)，則模型的矩陣形式為:

X

＝

AF

＋

ε

。即:

其中，公共因子

F

，

F

，…，

F

相互獨立且不可測，

ε

，

ε

，…，

ε

為特殊因子，相互獨立，且與公共因子的協(xié)方差為零。

聚類分析(cluster analysis):將相似度較大的聚類歸為一類，將另一些相似度較大的聚類歸為另一類，以此類推，最終形成完整的分類體系。最后再用一個樹狀圖來表示所有樣品間的親近程度。

(三)實證分析

1.因子分析

(1)原始數(shù)據(jù)處理與檢驗。本文主要使用的統(tǒng)計軟件為SPSS，對表1中的11個指標數(shù)據(jù)進行因子分析。由于數(shù)據(jù)中缺失值較少，故采用均值替代法進行處理。由于數(shù)據(jù)之間的差距很大，為了減少數(shù)據(jù)差異，并消除數(shù)據(jù)差異造成的影響，應(yīng)該對數(shù)據(jù)進行標準化處理，使因子分析的結(jié)果更加準確。公式如下:

其次，在進行因子分析前，需要對原始數(shù)據(jù)進行KMO和Bartlett球形檢驗，判斷其是否適合做因子分析。

從表2中數(shù)據(jù)可看出，KMO的值為0.722>0.6，適合進行因子分析。此外，Bartlett球形檢驗值為262.760，對應(yīng)的概率接近0.000<0.05，拒絕原假設(shè)H0，表明原始變量之間相關(guān)性較強。因此，該數(shù)據(jù)可以進行因子分析。

表2 KMO和Bartlett的檢驗結(jié)果

(2)公共因子的提取。本文采用主成分分析法提取主因子，從原始數(shù)據(jù)的相關(guān)矩陣中得到矩陣的特征值和特征向量。根據(jù)初始特征值大于1、累積方差貢獻率大于85%的原則，從矩陣中提取公因子，如表3所示。

表3 解釋的總方差

從表3的數(shù)據(jù)可以看出，本文提取了兩個公因子，分別記為

F

，

F

，提取的公因數(shù)旋轉(zhuǎn)后的累積方差貢獻率達到90.416%，基本代表了原變量的大部分信息，可以作為評價和分析城市物流發(fā)展水平的主因子。

此外，為使分析更加清晰直觀，可由因子的特征值及因子的數(shù)量關(guān)系畫出相應(yīng)的碎石圖。從圖1的碎石圖中可以看出，前兩個因子對應(yīng)的曲線較為陡峭，而從第三個因子開始對應(yīng)的曲線趨于平緩。此外，碎石圖表明，前兩個因子的特征值都大于1。因此，選擇前兩個公共因子作為本研究的主因子較為合適。

圖1 碎石圖

(3)旋轉(zhuǎn)前后的因子載荷矩陣。通過對提取的公共因子進行分析，得出成分矩陣，也就是因子載荷矩陣。為了使因子分析法求出的因子載荷矩陣簡化，便于對主成分進行專業(yè)上的解釋，需要進行因子旋轉(zhuǎn)。本文采用方差最大法對因子載荷矩陣進行正交旋轉(zhuǎn)，使各公共因子的方差差異性達到最大。由此得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，即旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣，如表4所示。

表4 旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣

續(xù)表

由表4中數(shù)據(jù)可以看出，雖然公共因子解釋數(shù)據(jù)的能力沒有發(fā)生變化，但是，旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣發(fā)生了變化，各指標在公共因子上的載荷量更加接近于0或者正負1。

(4)各因子得分函數(shù)。運用回歸法根據(jù)四個公共因子求得因子得分系數(shù)矩陣，如表5所示。

表5 成分得分系數(shù)矩陣

由于原始數(shù)據(jù)經(jīng)過標準化，所以根據(jù)標準化數(shù)據(jù)求出的因子得分系數(shù)只是一個相對數(shù)，數(shù)據(jù)有正有負，在正負1之間，數(shù)據(jù)為正表明該因子得分超過平均水平，數(shù)據(jù)為負表明低于平均水平。

(5)因子得分與排名。在因子得分系數(shù)矩陣的基礎(chǔ)上，運用回歸法求得各因子得分函數(shù):

F

＝0

.

105

X

－0

.

035

X

＋0

.

207

X

＋0

.

008

X

＋0

.

141

X

＋0

.

082

X

＋0

.

125

X

＋0

.

173

X

＋0

.

182

X

＋0

.

15

X

＋0

.

07

X

F

＝0

.

065

X

＋0

.

319

X

－0

.

219

X

＋0

.

248

X

－0

.

025

X

＋0

.

1

X

＋0

.

014

X

－0

.

162

X

－0

.

45

X

－0

.

042

X

＋0

.

118

X

在因子得分函數(shù)的基礎(chǔ)上，以各因子的方差貢獻率占個因子總方差貢獻率的比重作為權(quán)重進行加權(quán)匯總，得出各地區(qū)的綜合得分

F

，即:

F

＝(64

.

634×

F

＋25

.

783×

F

)

/

90

.

416對表5中數(shù)據(jù)進行處理計算得主因子得分

F

、

F

及綜合得分

F

，并根據(jù)得分對變量進行排序，得到江蘇省13個市物流發(fā)展水平的因子得分及綜合排名表(表6)。

表6 江蘇省13個市物流發(fā)展水平的因子得分與排名

續(xù)表

從表6中的因子得分和排名可以看到，在第一公共因子上得分較高的為蘇州、南京、徐州、南通等，主要是經(jīng)濟較發(fā)達的城市，這些城市交通便利、人口眾多，表明該區(qū)域有巨大的物流需求和良好的物流基礎(chǔ)設(shè)施；在第二個公共因子上，無錫、常州、南京、鎮(zhèn)江等城市得分較高，主要集中在蘇南地區(qū)，表明該區(qū)域的人均經(jīng)濟發(fā)展水平高，消費能力較強，物流發(fā)展?jié)摿Υ?；蘇州、南京、無錫、徐州等城市的綜合因子得分排名靠前，表明這些城市的物流業(yè)綜合實力較強。

(6)因子分析結(jié)果。為了使分析更加直觀清晰，將2019年江蘇省13個市的物流發(fā)展水平的因子得分及綜合排名表(表6)轉(zhuǎn)為柱形圖，如圖2所示。

圖2 2019年江蘇省13市因子得分柱狀圖

從圖2可以看出，整體上可以將因子分成兩類，即大于0的和小于0的，其綜合得分大于0的城市代表物流業(yè)發(fā)展狀況良好，而小于0的城市相對來說還有薄弱環(huán)節(jié)，需要進一步改進?？偟膩碚f，2019年蘇州、南京、無錫、徐州等地的物流發(fā)展水平綜合得分大于0，高于全省平均得分，而宿遷、淮安、連云港、鎮(zhèn)江等地的物流發(fā)展水平綜合得分小于0，低于全省平均得分。

具體來說，從全省綜合得分排名來看，蘇州、南京、無錫2019年物流發(fā)展水平綜合得分遠高于其他城市，處于全省中上等水平；徐州、南通、常州相對于蘇州、南京這些城市，物流發(fā)展水平綜合得分有一定的差距，但是仍然處于全省中等水平；而剩余城市如宿遷、連云港等地區(qū)在綜合得分上大多小于0，低于全省均分，處于全省中下等水平。

目前，從以上的排名得分來看，城市物流發(fā)展水平與地理位置、地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平有一定的聯(lián)系。一般來說，地理位置優(yōu)越的地區(qū)有一定的經(jīng)濟發(fā)展優(yōu)勢，綜合實力較強，相應(yīng)地，物流業(yè)的發(fā)展也不落后。

2.聚類分析

根據(jù)表6得到的綜合得分，對江蘇省13個市進行聚類分析，其中度量標準采用平方歐氏距離，類別間距離采用組間聯(lián)接法，得到聚類分析的樹狀圖，如圖3所示。

圖3 聚類分析樹狀圖

根據(jù)圖3聚類分析得出的結(jié)果，本文將13個城市的物流發(fā)展水平分為三類，結(jié)果如表7所示。

表7 聚類分析結(jié)果

第一類是物流發(fā)展水平較高的城市，即蘇州和南京。2019年，蘇州物流發(fā)展水平綜合得分為1.8，南京物流發(fā)展水平綜合得分為1.2，分別位居江蘇省第一、第二位。蘇州和南京都是經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模大、工業(yè)基礎(chǔ)強、貿(mào)易流通繁榮的城市。這些條件支持了物流業(yè)的強勁發(fā)展，為未來物流競爭提供了強大的潛力。

第二類是物流發(fā)展水平較高的城市。從表7可以看出，江蘇省物流發(fā)展水平較高的城市有無錫、徐州、南通、常州，其綜合得分均超過0，在全省排名較為靠前。這些城市處于江蘇省中上游的經(jīng)濟發(fā)展規(guī)模和物流供給能力，反映了這些城市經(jīng)濟實力強、物流需求大、信息化水平高，物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相對完善，物流業(yè)未來的發(fā)展?jié)摿Σ豢傻凸馈?/p>

第三類是具有一般物流發(fā)展水平的城市，即淮安、宿遷、連云港、鎮(zhèn)江、泰州、鹽城、揚州等城市。這些城市的綜合得分為負，說明這些城市的物流發(fā)展水平低于江蘇省物流業(yè)發(fā)展的平均水平。

四、結(jié)論及建議

(一)結(jié)論

本文通過構(gòu)建物流發(fā)展水平評價體系研究了2019年江蘇省內(nèi)13個城市的物流發(fā)展水平的高低關(guān)系，通過因子分析得出蘇州、南京、無錫的物流發(fā)展水平綜合得分遠遠高于其他城市，處于全省中上等水平；徐州、南通、常州相對于蘇州、南京這些城市，其物流發(fā)展水平綜合得分有一定的差距，但是仍然處于全省中等水平；而剩余城市如宿遷、連云港等地區(qū)在綜合得分上大多小于零，低于全省均分，處于全省中下等水平。

接著利用因子分析的得分情況進行聚類分析，分析得出可以將13個城市的物流發(fā)展水平分為三類，第一類為物流發(fā)展水平高的城市，即蘇州、南京，第二類為物流發(fā)展水平較高的城市，有無錫、徐州、南通、常州，第三類為物流發(fā)展水平一般的城市，為淮安、宿遷、連云港、鎮(zhèn)江、泰州、鹽城、揚州等城市。

從因子分析和聚類分析研究的結(jié)果來看，物流發(fā)展水平與地理位置及地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平有一定的聯(lián)系，江蘇省內(nèi)物流發(fā)展水平呈現(xiàn)較為明顯的地區(qū)差異，蘇南地區(qū)城市經(jīng)濟發(fā)展水平較高，基礎(chǔ)設(shè)施完善，物流業(yè)規(guī)模大，信息化程度高，發(fā)展水平較高。一般來說，地理位置優(yōu)越的地區(qū)有一定的經(jīng)濟發(fā)展優(yōu)勢，綜合實力較強，相應(yīng)地，物流業(yè)的發(fā)展也不落后。

(二)建議

現(xiàn)代物流業(yè)是支撐國民經(jīng)濟發(fā)展的基礎(chǔ)性行業(yè)，也是引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)布局創(chuàng)新的先導(dǎo)性產(chǎn)業(yè)。通過區(qū)域協(xié)同、韌性聯(lián)動，加強物流業(yè)在地區(qū)間的聯(lián)系，使得各地區(qū)的物流業(yè)發(fā)展逐漸趨向均衡發(fā)展。江蘇省內(nèi)物流發(fā)展水平較高的地區(qū)如蘇州和南京，可以通過加強區(qū)域物流合作來解決地區(qū)間發(fā)展的不均衡問題。構(gòu)建“通道＋樞紐＋網(wǎng)絡(luò)”的現(xiàn)代物流體系，以適應(yīng)復(fù)雜多變的經(jīng)貿(mào)環(huán)境，把握經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的時代要求。值得注意的是，物流業(yè)的發(fā)展離不開新平臺、新技術(shù)、新理念的融合，在加強區(qū)域協(xié)同發(fā)展的同時要注重加強物流業(yè)的創(chuàng)新。同時，在物流業(yè)發(fā)展態(tài)勢逐漸良好的情況下，也要更加注重綠色健康的發(fā)展，加強科技創(chuàng)新、加強智能研發(fā)的同時減少能耗，提升企業(yè)效率，夯實科學(xué)完備的現(xiàn)代物流基礎(chǔ)體系。