文/歐陽(yáng)運(yùn)佳 張磊 李芋冰

本文基于經(jīng)濟(jì)發(fā)展情況、物流發(fā)展情況以及信息化情況三個(gè)方面，結(jié)合全國(guó)31個(gè)省市進(jìn)行橫向比較，構(gòu)建不同省市的水產(chǎn)品物流發(fā)展評(píng)價(jià)模型，采用因子分析法進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)。并結(jié)合分析結(jié)果，判斷目前四川省水產(chǎn)品物流發(fā)展存在的主要問題，有針對(duì)性地提出促進(jìn)四川省水產(chǎn)品物流發(fā)展的建議。

1.引言

隨著四川省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不斷提升，居民對(duì)水產(chǎn)品的消費(fèi)熱情也在不斷提升，隨之而來的水產(chǎn)品物流也在不斷發(fā)展。因此，本文將建立水產(chǎn)品物流評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，通過因子分析法，對(duì)全國(guó)31個(gè)省市的水產(chǎn)品物流發(fā)展情況做出綜合評(píng)價(jià)，找到四川省水產(chǎn)品物流目前所存在的問題，提出改進(jìn)意見。

2.文獻(xiàn)綜述及理論分析

2.1物流發(fā)展水平文獻(xiàn)綜述。李祎嘉、呂玉花（2022）兩位學(xué)者主要選用因子分析法，選取河南省農(nóng)村經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、農(nóng)村物流發(fā)展水平、信息化程度這三個(gè)一級(jí)指標(biāo)，構(gòu)建評(píng)價(jià)模型[1]。曹淑雯（2022年）學(xué)者對(duì)江蘇省農(nóng)村物流發(fā)展水平展開研究，基于主成分分析，梳理相關(guān)數(shù)據(jù)后從農(nóng)村經(jīng)濟(jì)水平、農(nóng)產(chǎn)品相關(guān)產(chǎn)值、物流運(yùn)輸量和人力資源與條件四個(gè)方面篩選出10個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，構(gòu)建評(píng)價(jià)模型[2]。

2.2水產(chǎn)品物流發(fā)展水平文獻(xiàn)綜訴。盧麗霞（2016年)則提出基于GIS，對(duì)鮮食品冷鏈物流配送路徑優(yōu)化探討，總結(jié)出一套優(yōu)化路徑[4]。王天時(shí)等（2020年)則總結(jié)了目前我國(guó)水產(chǎn)品物流發(fā)展模式，存在組織不完善、監(jiān)管不完善等多個(gè)問題[5]。

2.3文獻(xiàn)總結(jié)。在物流發(fā)展水平研究領(lǐng)域，目前的研究結(jié)果對(duì)于水產(chǎn)品研究較少。學(xué)者們所做的研究大多基礎(chǔ)路徑優(yōu)化等問題，但是缺乏對(duì)中西部地區(qū)的水產(chǎn)品物流發(fā)展的研究，因此本文將基于因子分析法，從三個(gè)方面考慮四川省水產(chǎn)品物流發(fā)展水平。

3.數(shù)據(jù)來源與評(píng)級(jí)指標(biāo)體系構(gòu)建

先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，選取12個(gè)代表性指標(biāo)如圖1所示，并將12個(gè)指數(shù)歸類命名。

表1 四川省水產(chǎn)品物流發(fā)展水平指標(biāo)評(píng)價(jià)體系

4.研究方法

本次研究采用因子分析法，由于水產(chǎn)品物流發(fā)展水平不能有一個(gè)特定指標(biāo)進(jìn)行評(píng)價(jià)，此研究運(yùn)用因子分析法將共計(jì)12個(gè)因子歸結(jié)為幾個(gè)公共因子。

4.1KMO檢驗(yàn)和巴特利特球形檢驗(yàn)。對(duì)已經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和巴特利特球形檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果所示此研究構(gòu)建的指標(biāo)體系適合進(jìn)行因子分析。

4.2公因子提取。此因子分析研究運(yùn)用主成分分析法提取12個(gè)變量的公因子方差，其中僅有X5指標(biāo)的提取度較低，其余11項(xiàng)指標(biāo)的公因子方差均高于0.7，這表明因子分析效果較好。根據(jù)特征值大于1的原則提取公因子，得出總方差解釋情況，如表4所示，共提取出兩個(gè)公因子，方差貢獻(xiàn)率分別為63.360%、21.436%，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為84.796%，能夠進(jìn)行有效分析。且結(jié)合因子分析碎石圖，可以得出從3個(gè)因子開始特征值較小，故僅提取前兩個(gè)因子。

表2 四川省水產(chǎn)品物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)的公因子方差

表3 四川省水產(chǎn)品物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)的公因子提取

4.3旋轉(zhuǎn)成分矩陣及公因子命名。當(dāng)采用最大方差法對(duì)因子進(jìn)行旋轉(zhuǎn)時(shí)，可以得出旋轉(zhuǎn)后的成分矩陣。（1）因子F1核心在地區(qū)出口總額、地區(qū)生產(chǎn)總值、固定資產(chǎn)投資等這9個(gè)指標(biāo)，因此可以將因子F1命名為經(jīng)濟(jì)物流因子。（2）因子F2主要在居民人均消費(fèi)支出、公路里程、就業(yè)人員平均工資這三個(gè)指標(biāo)上載荷較大，因此可以將F2命名為消費(fèi)水平與道路基礎(chǔ)因子。

表4 四川省水產(chǎn)品物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)主成分矩陣

5.四川省水產(chǎn)品物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)及分析

5.1因子得分計(jì)算。通過表5因子得分系數(shù)矩陣以及樣本原始數(shù)據(jù)，可以得到兩個(gè)單項(xiàng)公因子的得分函數(shù)。將兩個(gè)因子的成分得分系數(shù)分別為αi、βi（i為不同的指標(biāo)，i的取值范圍為1-12），則評(píng)價(jià)指標(biāo)綜合得分計(jì)算公式為：F綜合=（0.61249*F1+0.23548*F2）/0.84796，最終計(jì)算出全國(guó)31個(gè)省市的綜合得分。排名結(jié)果如表6所示。

表5 樣本地區(qū)水產(chǎn)品物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)結(jié)果

5.2評(píng)價(jià)結(jié)果分析。首先從水產(chǎn)品物流水平綜合得分來看，各個(gè)省市的水產(chǎn)品物流水平差異較大。通過對(duì)比可以看到廣東省等前三名，得分遠(yuǎn)高于后續(xù)省市，而四川省排在第8位，可見四川省與廣東省等水產(chǎn)品物流發(fā)展較好的省市有較大的差距，處于全國(guó)的中上水平。從經(jīng)濟(jì)物流因子方面來看，廣東省以3.32331分?jǐn)?shù)領(lǐng)先于其他省市，而四川省則0.61599排在第六位。從消費(fèi)水平與道路基礎(chǔ)因子來看，廣東省排在首位，其次為上海市和北京市，主要原因是該三個(gè)省市地區(qū)的消費(fèi)者人均消費(fèi)水平較高，且公路等基礎(chǔ)道路設(shè)施較為完善。與之相比，四川省排在了30位。核心原因主要為人均消費(fèi)水平與之相比有一定的差距。

6.總結(jié)與展望

本研究從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、物流發(fā)展水平、信息化發(fā)展水平這三個(gè)方面設(shè)計(jì)12個(gè)指標(biāo)，運(yùn)用因子分析法對(duì)我國(guó)31個(gè)省市的水產(chǎn)品物流發(fā)展水平做分析。其中經(jīng)濟(jì)物流因子對(duì)于地區(qū)的水產(chǎn)品物流發(fā)展水平影響最為顯著，其次為消費(fèi)水平與道路基礎(chǔ)因子。主要提出以下兩點(diǎn)建議：首先是加強(qiáng)道路基礎(chǔ)建設(shè)，完善四川省物流網(wǎng)絡(luò)，為水產(chǎn)品物流發(fā)展打下基礎(chǔ)。同時(shí)應(yīng)該提升物流從業(yè)人員的工資待遇，加強(qiáng)培訓(xùn)，針對(duì)較弱的物流從業(yè)人員工資水平做出提高，通過多種方式加強(qiáng)四川省物流行業(yè)的發(fā)展。

引用出處

[1]李祎嘉，呂玉花.基于因子分析法的河南省農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平研究[J].中國(guó)商論，2022(15):4-6.

[2]曹淑雯.江蘇省農(nóng)村物流發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)研究[J].物流工程與管理，2022，44(03):133-136.

[3]盧麗霞.基于GIS的生鮮食品冷鏈物流配送路徑優(yōu)化探討[J].中國(guó)管理信息化，2016，19(12):2.

[4]王天時(shí)，李家琛，劉翔，等.我國(guó)水產(chǎn)品物流發(fā)展模式探析[J].時(shí)代金融，2020(15):4