摘 要：農(nóng)業(yè)作為第一產(chǎn)業(yè)，在江西省乃至全國的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中都占據(jù)重要地位。而農(nóng)產(chǎn)品物流對農(nóng)業(yè)發(fā)展有直接影響?；诂F(xiàn)有研究，選取9個(gè)指標(biāo)，借助統(tǒng)計(jì)分析軟件SPSS20.0對江西省11個(gè)市的農(nóng)產(chǎn)品物流能力進(jìn)行評價(jià)；發(fā)現(xiàn)其農(nóng)產(chǎn)品物流能力普遍較弱，且各市農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展極不均衡，差異較大；并據(jù)此提出促進(jìn)江西省農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展的相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞：農(nóng)產(chǎn)品物流；物流能力評價(jià)；因子分析；聚類分析

中圖分類號：F252.8 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A 文章編號：1674-7909（2023）19-42-5

0 引言

江西省位于我國東南部，地處長江中下游南岸，東鄰浙江省、福建省，南連廣東省，西靠湖南省，北毗湖北省、安徽省而共接長江，地理位置優(yōu)越、交通便利，是我國重要交通樞紐之一。同時(shí)，江西省氣候適宜，屬亞熱帶溫暖濕潤季風(fēng)氣候區(qū)，降水量豐富、四季分明，適合多種農(nóng)作物的生長，是我國重要的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)基地，農(nóng)產(chǎn)品種類多樣且豐富，具有發(fā)展農(nóng)產(chǎn)品物流的良好基礎(chǔ)條件。

隨著經(jīng)濟(jì)的迅速發(fā)展和消費(fèi)水平的逐漸提高，人們對農(nóng)產(chǎn)品的要求不再限于基本的口味和外觀，還要求農(nóng)產(chǎn)品綠色有機(jī)的生產(chǎn)過程及保鮮、快速的運(yùn)輸，由此引發(fā)的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和升級刻不容緩。另外，低端的農(nóng)產(chǎn)品本身價(jià)值雖然并不高，但是通過加工、包裝及高效的物流等，可以在很大程度上提升農(nóng)產(chǎn)品的附加值，從而增加農(nóng)民收入，促進(jìn)農(nóng)業(yè)農(nóng)村發(fā)展。

從實(shí)際來看，目前江西省大部分農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)者和農(nóng)產(chǎn)品物流經(jīng)營者缺乏對農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展的了解和重視，只是將其當(dāng)作農(nóng)產(chǎn)品的流通方式，并沒有將其作為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級和提高農(nóng)民收入的重要途徑。農(nóng)業(yè)本身只是影響農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展的表面因素，影響農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展的潛在因素還有很多?；诖?，筆者通過因子聚類分析，評價(jià)江西省11個(gè)市農(nóng)產(chǎn)品物流能力，并提出相關(guān)改進(jìn)建議，以期更好地發(fā)揮江西省農(nóng)業(yè)資源優(yōu)勢，促進(jìn)江西省經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

1 研究綜述

物流是指物品的實(shí)體流動(dòng)過程，包括對運(yùn)輸、儲(chǔ)存、裝卸、搬運(yùn)、包裝、流通加工、配送、信息處理等基本功能的實(shí)施和管理［1］。然而，對于農(nóng)產(chǎn)品物流的定義尚未有一個(gè)統(tǒng)一的概念。張倩［2］、王冬［3］研究認(rèn)為，農(nóng)產(chǎn)品物流是指為了滿足用戶的需求并實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)值，始于生產(chǎn)者生產(chǎn)的農(nóng)產(chǎn)品物質(zhì)實(shí)體及相關(guān)信息，并以農(nóng)產(chǎn)品最終送達(dá)消費(fèi)者為結(jié)束的農(nóng)產(chǎn)品物質(zhì)和價(jià)值的轉(zhuǎn)移活動(dòng)。

有學(xué)者研究認(rèn)為，農(nóng)產(chǎn)品物流能力是指農(nóng)產(chǎn)品物質(zhì)實(shí)體及相關(guān)信息在從生產(chǎn)者到消費(fèi)者的整個(gè)物流過程中，各物流環(huán)節(jié)為了實(shí)現(xiàn)農(nóng)產(chǎn)品價(jià)值轉(zhuǎn)移與增值和組織目標(biāo)進(jìn)行合理的資源配置，并運(yùn)用各項(xiàng)技術(shù)，同時(shí)從事統(tǒng)籌、規(guī)劃、協(xié)調(diào)等管理活動(dòng)，進(jìn)而提高農(nóng)產(chǎn)品物流的效率、提升消費(fèi)者滿意度、降低農(nóng)產(chǎn)品物流成本的能力。農(nóng)產(chǎn)品物流能力的特征主要體現(xiàn)在整體性、時(shí)效性、穩(wěn)定性和發(fā)展性等方面［4］。在了解農(nóng)產(chǎn)品物流能力相關(guān)理論和特征后，要想對農(nóng)產(chǎn)品物流能力進(jìn)行評價(jià)，必須著手建立農(nóng)產(chǎn)品物流能力評價(jià)指標(biāo)體系。陳香［5］在遵循整體性原則、統(tǒng)籌兼顧原則和因地制宜原則的基礎(chǔ)上，確立了包括公路覆蓋率、農(nóng)產(chǎn)品物流扶持政策等16項(xiàng)指標(biāo)的農(nóng)產(chǎn)品物流能力評價(jià)指標(biāo)體系。大部分學(xué)者鑒于數(shù)據(jù)可比性和可獲得性，只選取了基礎(chǔ)設(shè)施能力、物流協(xié)調(diào)能力、物流運(yùn)營能力及政策環(huán)境支持4個(gè)維度中的部分指標(biāo)建立農(nóng)產(chǎn)品物流能力評價(jià)指標(biāo)體系。例如，田淑芳等［6］選取了境內(nèi)公里數(shù)、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值等8項(xiàng)指標(biāo)評價(jià)區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品物流能力。而程露露［7］選擇用區(qū)域生產(chǎn)總值（Gross Domestic Product，GDP）、區(qū)域人口數(shù)等10個(gè)指標(biāo)對區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品物流能力進(jìn)行評價(jià)。

2 指標(biāo)選取與數(shù)據(jù)來源

筆者在考慮數(shù)據(jù)可比性和可獲得性的基礎(chǔ)上，參考《江西統(tǒng)計(jì)年鑒：2019》［8］和2018年江西省各地級市國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)，選取區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、區(qū)域農(nóng)村物流發(fā)展?jié)摿?、區(qū)域信息化程度3個(gè)維度的地區(qū)人均GDP（X₁）、社會(huì)消費(fèi)品總額（X₂）、居民可支配收入（X₃）、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值（X₄）、境內(nèi)公里數(shù)（X₅）、民用載貨汽車擁有量（X₆）、貨運(yùn)總量（X₇）、互聯(lián)網(wǎng)接入用戶數(shù)（X₈）、移動(dòng)電話年末用戶數(shù)（X₉）等9個(gè)指標(biāo)構(gòu)建江西省區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品物流能力評價(jià)指標(biāo)體系（見表1），同時(shí)選取江西省11個(gè)市作為樣本。

3 研究方法

3.1 因子分析

因子分析是一種從變量群中提取共性因子的統(tǒng)計(jì)技術(shù)，主要原理是將所觀測變量進(jìn)行分類。其將相互聯(lián)系較為緊密，即相關(guān)性較強(qiáng)的變量分為一類，不同類的變量之間相關(guān)性較弱。因子分析可通過少數(shù)幾個(gè)因子反映原變量的大部分信息，這樣既抓住了問題的本質(zhì)，又達(dá)到了濃縮數(shù)據(jù)的目的，具有客觀性、可操作性強(qiáng)等特點(diǎn)。筆者利用SPSS20.0軟件對選取的9個(gè)指標(biāo)進(jìn)行因子分析，包括因子變量構(gòu)建、主因子解釋與命名、因子得分計(jì)算并排名，最后得出相關(guān)結(jié)論。

3.2 聚類分析

聚類分析是根據(jù)對象之間的相似性度量，將對象劃分為若干組的方法，主要原理是將一組相似的對象（數(shù)據(jù)點(diǎn)或觀測值）分成具有相似性的類別或簇，目標(biāo)是得到較高的簇內(nèi)相似度和較低的簇間相似度，使簇間的距離盡可能大，簇內(nèi)樣本與簇中心的距離盡可能小。筆者利用SPSS20.0軟件，根據(jù)因子分析法得出的主因子得分計(jì)算江西省11個(gè)市的相似性，得到江西省各市農(nóng)產(chǎn)品物流能力系統(tǒng)聚類樹狀圖，最后綜合各項(xiàng)分析結(jié)果將11個(gè)市劃分為多個(gè)類別，并對各個(gè)類別進(jìn)行分析，進(jìn)而得出相關(guān)結(jié)論。

4 江西省區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品物流能力實(shí)證分析

4.1 原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理

由于各指標(biāo)原始數(shù)據(jù)的單位不同及其數(shù)值大小和離差的不同等，可能導(dǎo)致分析結(jié)果的偏差，因而筆者利用SPSS20.0軟件對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化處理。Z-Score標(biāo)準(zhǔn)化處理方法是基于原始數(shù)據(jù)的均值和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化，輸出數(shù)據(jù)結(jié)果如表2所示。

4.2 江西省區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品物流能力因子分析

4.2.1 KMO和Bartlett球形檢驗(yàn)

為判斷數(shù)據(jù)是否適合進(jìn)行因子分析，筆者利用SPSS20.0對標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO和Bartlett球形檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果顯示，選取的9個(gè)指標(biāo)的KMO值為0.583，處在0.5～0.6，雖然大于最低標(biāo)準(zhǔn)0.5，但檢驗(yàn)結(jié)果不夠理想；然而Bartlett球形檢驗(yàn)結(jié)果的相伴概率為0，小于顯著性水平0.05，因此拒絕Bartlett球形檢驗(yàn)的零假設(shè)。綜合考慮兩項(xiàng)檢驗(yàn)結(jié)果，筆者認(rèn)為所選取的9個(gè)指標(biāo)適合進(jìn)行因子分析。

4.2.2 主因子提取

因子分析的結(jié)果如表3所示。在2個(gè)初始特征值大于1的因子中，第1個(gè)因子平均代表了5.366個(gè)指標(biāo)的信息，第2個(gè)因子平均代表了2.335個(gè)指標(biāo)的信息，2個(gè)因子的累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到85.564%。因此，筆者提取前2個(gè)因子作為主因子評價(jià)江西省區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品物流能力。

4.2.3 因子旋轉(zhuǎn)

由于因子需要有實(shí)際含義，為了使因子載荷矩陣中系數(shù)更明顯，可進(jìn)行“旋轉(zhuǎn)”，將因子與原始變量的關(guān)系進(jìn)行重新分配，使因子的意義更加明確與合理，有利于數(shù)據(jù)的解讀和應(yīng)用，旋轉(zhuǎn)后的因子荷載矩陣如表4所示。顯然在經(jīng)過旋轉(zhuǎn)后，社會(huì)消費(fèi)品總額、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、境內(nèi)公里數(shù)、民用載貨汽車擁有量、貨運(yùn)總量、互聯(lián)網(wǎng)接入用戶數(shù)及移動(dòng)電話年末用戶數(shù)等7個(gè)指標(biāo)在第1主因子上有較大的載荷，而地區(qū)人均GDP和居民可支配收入在第2主因子上有較大的載荷。

根據(jù)各指標(biāo)意義和屬性并結(jié)合相關(guān)行業(yè)知識(shí)可以發(fā)現(xiàn)，與主因子1關(guān)系密切的社會(huì)消費(fèi)品總額、農(nóng)林牧漁業(yè)總產(chǎn)值、貨運(yùn)總量主要反映該區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品物流的供給和需求狀況，而境內(nèi)公里數(shù)、民用載貨汽車擁有量、互聯(lián)網(wǎng)接入用戶數(shù)和移動(dòng)電話年末用戶數(shù)4個(gè)指標(biāo)主要反映該區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品物流基礎(chǔ)設(shè)施情況。因此，筆者將主因子1命名為物流基礎(chǔ)因子。同理，與主因子2關(guān)系密切的地區(qū)人均GDP和居民可支配收入主要反映一個(gè)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)水平，故筆者將主因子2命名為區(qū)域經(jīng)濟(jì)因子。具體因子結(jié)構(gòu)情況如表5所示。

4.2.4 因子得分

確定因子以后，需要計(jì)算各因子在樣本數(shù)據(jù)上的具體數(shù)值。利用SPSS20.0軟件，計(jì)算得到因子得分系數(shù)矩陣（如表6所示），根據(jù)該矩陣可以得到因子評分表達(dá)式為

F₁=0.109X₁+0.273X₂+0.078X₃+0.135X₄+0.091X₅+0.121X₆+0.104X₇+0.245X₈+0.232X₉ （1）

F₂=0.337X₁+0.244X₂+0.332X₃-0.130X₄-0.180X₅-0.118X₆-0.018X₇+0.082X₈+0.050X₉ （2）

在此基礎(chǔ)上，為了更好地進(jìn)行比較分析，筆者進(jìn)一步計(jì)算2個(gè)主因子的綜合得分（F）。根據(jù)2個(gè)主因子旋轉(zhuǎn)后的累積方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重，得到2個(gè)主因子綜合得分表達(dá)式為

F=（0.495 47F₁+0.360 17F₂）/0.855 64 （3）

之后，通過SPSS20.0軟件計(jì)算得到江西省11個(gè)市的2個(gè)主因子得分和排名及主因子綜合得分和排名。由表7可知，除南昌市、九江市、贛州市、上饒市外，其余7市的主因子綜合得分均為負(fù)數(shù)。由此可見，江西省區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品物流能力普遍較弱，且各區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展極不均衡，差異較大。

4.3 江西省區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品物流能力聚類分析

為了進(jìn)一步分析江西省區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品物流水平和結(jié)構(gòu)，筆者根據(jù)此前因子分析提取的2個(gè)主因子作為變量，利用SPSS20.0對江西省11個(gè)市農(nóng)產(chǎn)品物流能力進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析，得到聚類分析樹狀圖如圖1所示。

根據(jù)因子分析的結(jié)果，筆者將江西省11個(gè)市的農(nóng)產(chǎn)品物流能力分成4類：第一類，物流基礎(chǔ)完善且區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)；第二類，物流基礎(chǔ)高于區(qū)域經(jīng)濟(jì)；第三類，區(qū)域經(jīng)濟(jì)高于物流基礎(chǔ)；第四類，物流基礎(chǔ)欠缺且區(qū)域經(jīng)濟(jì)落后。具體結(jié)果如表8所示。

由圖1、表8可知，南昌市作為江西省省會(huì)城市，自身單獨(dú)作為一類，其在農(nóng)產(chǎn)品物流能力上表現(xiàn)最強(qiáng)并且遠(yuǎn)強(qiáng)于其他城市；贛州市也單獨(dú)作為一類，但在樹狀圖中與其他城市還是存在一些關(guān)聯(lián)，其在農(nóng)產(chǎn)品物流能力上表現(xiàn)較強(qiáng)的原因主要體現(xiàn)在其發(fā)達(dá)的物流基礎(chǔ)上；九江市、上饒市、宜春市、撫州市和吉安市作為第三類城市，它們在農(nóng)產(chǎn)品物流能力上表現(xiàn)一般，這5個(gè)城市的特點(diǎn)主要體現(xiàn)在物流基礎(chǔ)較強(qiáng)，但是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展稍弱；第四類城市包括新余市、鷹潭市、萍鄉(xiāng)市、景德鎮(zhèn)市，這4個(gè)城市在農(nóng)產(chǎn)品物流能力上表現(xiàn)較弱，其特點(diǎn)主要表現(xiàn)為區(qū)域經(jīng)濟(jì)較強(qiáng)，但物流基礎(chǔ)薄弱，最終削弱了城市整體的農(nóng)產(chǎn)品物流能力。

5 結(jié)論及建議

5.1 結(jié)論

綜合當(dāng)下國內(nèi)農(nóng)產(chǎn)品物流形勢，江西省各區(qū)域人文環(huán)境、生態(tài)環(huán)境和地理地形等一系列因素和各區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品物流能力因子分析和聚類分析結(jié)果，筆者得出以下結(jié)論。

①江西省部分區(qū)域的農(nóng)產(chǎn)品物流能力較強(qiáng)主要得益于當(dāng)?shù)赝恋孛娣e較大和人口眾多。例如，贛州市作為江西省土地面積最大、人口最多的城市，盡管其人均GDP最低，但其便利的交通、豐富的勞動(dòng)力是其在物流能力主因子綜合得分中排名第2的主要原因。此外，在江西省區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品物流能力聚類分析中，第三類城市（包括九江市、上饒市、宜春市、撫州市和吉安市）均為江西省面積較大、人口較多的城市，其在物流基礎(chǔ)設(shè)施上相較于第四類城市有明顯的優(yōu)勢。例如，新余市、鷹潭市、萍鄉(xiāng)市和景德鎮(zhèn)市的經(jīng)濟(jì)水平較高，交通也相對便利，但農(nóng)產(chǎn)品物流能力卻低于經(jīng)濟(jì)水平較低地區(qū)，它們很大程度受限于勞動(dòng)力的不足和土地的匱乏。

②江西省作為內(nèi)陸省份，山區(qū)較多而平原較少，境內(nèi)地形呈南高北低，北靠長江，還有全國第一大淡水湖鄱陽湖，這使得北部的九江市和上饒市擁有豐富的水資源和良好的水利條件。九江市因?yàn)槠浔憷乃辖煌ê退a(chǎn)資源，其物流基礎(chǔ)和區(qū)域經(jīng)濟(jì)均排在全省前列。

③江西省南部大部分城市山區(qū)較多，不利于水稻、蔬菜等作物的大面積種植，交通也相對不便。而如今電子商務(wù)迅猛發(fā)展，為特色農(nóng)產(chǎn)品開拓了巨大的市場，促進(jìn)了農(nóng)產(chǎn)品的消費(fèi)，極大地刺激了農(nóng)產(chǎn)品物流需求。例如，較為有名的“贛南臍橙”“南豐蜜橘”等，都極大地推動(dòng)了當(dāng)?shù)剞r(nóng)產(chǎn)品物流的發(fā)展。

5.2 建議

①加強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品物流基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。盡管江西省整體的交通網(wǎng)絡(luò)比較完善，但是作為農(nóng)產(chǎn)品主要生產(chǎn)基地的山區(qū)農(nóng)村，其公路覆蓋率仍然較低。江西省應(yīng)重點(diǎn)加強(qiáng)農(nóng)村地區(qū)公路建設(shè)，保障農(nóng)產(chǎn)品物流運(yùn)輸。此外，物流離不開倉儲(chǔ)，有關(guān)部門應(yīng)根據(jù)各區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品物流情況建設(shè)相適應(yīng)的農(nóng)產(chǎn)品倉儲(chǔ)和配送中心等設(shè)施。

②加強(qiáng)區(qū)域合作，共同增強(qiáng)農(nóng)產(chǎn)品物流能力。江西省各區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品物流能力差異較大。南昌市作為唯一的第一類城市，其農(nóng)產(chǎn)品物流能力遠(yuǎn)強(qiáng)于其他城市。與之接壤的九江市、上饒市、宜春市和撫州市均為第三類城市，物流基礎(chǔ)相對較好，且九江市背靠長江，水上交通便利?；诖耍鲜龀鞘锌梢阅喜泻途沤袨橹行?，大力發(fā)展南昌農(nóng)產(chǎn)品物流圈和贛江-長江農(nóng)產(chǎn)品水運(yùn)物流體系，以帶動(dòng)江西省北部各區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品物流的發(fā)展。第二類城市贛州市地處江西省最南端，與廣東省、福建省兩沿海省份相鄰，農(nóng)產(chǎn)品物流能力較強(qiáng)。江西省中南部吉安市、撫州市等地可以贛州市為中心，建立外向型農(nóng)產(chǎn)品物流體系，以促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品外銷，從而大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)。

③發(fā)展壯大農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)。相關(guān)部門可以引導(dǎo)農(nóng)民根據(jù)市場需求、自然條件等規(guī)?；l(fā)展農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)，提升農(nóng)產(chǎn)品的品質(zhì)和附加值。同時(shí)，幫助并促進(jìn)農(nóng)民對農(nóng)產(chǎn)品進(jìn)行加工和推廣，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)升級，從而克服農(nóng)產(chǎn)品生產(chǎn)分散、成本相對較高、銷售渠道窄和農(nóng)產(chǎn)品物流投資吸引力弱等問題。

④培養(yǎng)農(nóng)產(chǎn)品物流相關(guān)人才。相關(guān)部門可以組織農(nóng)民參加培訓(xùn)，提高農(nóng)民對市場的認(rèn)知，同時(shí)加大對農(nóng)產(chǎn)品物流科研和專業(yè)人才培養(yǎng)的投入力度，推動(dòng)區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品物流專業(yè)化發(fā)展。

⑤構(gòu)建農(nóng)產(chǎn)品物流信息平臺(tái)。政府相關(guān)部門可以構(gòu)建正規(guī)的農(nóng)產(chǎn)品物流信息平臺(tái)，充分利用電子商務(wù)、生鮮物流的發(fā)展及人們對綠色、有機(jī)食品的關(guān)注，促進(jìn)農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)，提高農(nóng)產(chǎn)品物流速度，引導(dǎo)江西省農(nóng)產(chǎn)品物流向著現(xiàn)代物流形式發(fā)展。

參考文獻(xiàn)：

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