基于因子分析的广东省区域物流竞争力实证研究
基于主成分类聚分析的区域物流规划——以广东省为例
区域物 流规 划 一 以 东 为 广 省 例
河海大学 江 苏 南 京 ２ １ Ｏ １ Ｏ １
指 怀 １结 合 的原 『以 及 战略 性 原 则 五 大 原 、 Ｉ ｛ ｌ ＝ ！ ｆ Ｊ 则 ，本 文选 取 了 以 卜 指标 来构 建 区 域 物 流 发辰 的 评价 指 标 体 系。① 会 经济 发展 类 ： 综俞 反映 了 城 物 流发 眨 的社 会经 济基 础 ， 包括 Ｇ Ｐ （ ）和 人 均 Ｇ Ｐ （ ２ ；②牛 Ｄ ｘ１ Ｄ Ｘ ） 产 消赀 流通 类 ：分别 从 生 产 、 费 、 内 流 消 田 通 、对 外 贸易 等 不 问角 度 反 映 ｒ区域 物 流 服 务的 需 求状 况和 规 模 ，包 括 农 、 生 产总 『 值 （ ） Ｘ３ 、上业 总 产值 （ ４ 、建 筑 总 产值 Ｘ ） （ ５ 、社 会 消费 零售 总 值 （ ６ ｘ） Ｘ ）以及进 出 Ｉ总额 （ ７ 。③文 通运 输 炎 ：反 映 了 域 Ｉ ｘ） 物 流 发 展 的物 呒基 础 ，包 括 全 社 会运 货 量 （ ） Ｘ８ ；港 ［货 物 乔吐 帚 （ ） 』 Ｘ９ ；④ 人 力资
基 于 主 成 分 类 聚 分 析 的
翟方正
【 文章 摘 要 】 本 文 以广 东省 ２ 个 重要 城 市 为例 ， １ 利 用主 成 分 分 析对 广 东各地 区的物 流 发 展 综合 实 力进 行 标 代 替 原 采较 多的评 价 指 标 ，对省 内各 地 区的物 流 发展 进 行 聚 类 分 析 ，最后 对 广 东省 区域 物 流 中心 做 出 了 译仕 柳 圳
体 观 了原来 Ｐ个 评 价指 标 的信 息 。 ⑤用 各 土 成分 的 方 差贡 献 率 作 为 权 苇 ， 线性 加 权 求 千得到 综 合 评价 函 数 Ｙｉ ｕ ，其 值 越高 ，说 明该地 区 物流 发展 综 合实 力 和竞争 力越 强 ，
基于因子分析法的区域物流能力评价
基于因子分析法的区域物流能力评价本文应用因子分析法，结合统计数据，通过SPSS18.0软件对冀东、冀中南、环京津经济区区域物流能力进行了统计分析，得出了河北省各省市区域物流能力得分排名，并提出物流产业布局与发展对策。
关键词：因子分析区域物流物流能力因子分析法的基本思想因子分析（Factor Analysis）是由心理学家CharlesSpearman和Kar1Pearson 于1904年提出的一种数据简化的技术。
它通过研究众多变量之间的内部依赖关系，探求观测数据中的基本结构，并能控制所有变量的少数几个随机变量去描述多个变量之间的相关关系。
该模型描述如下：设有原始变量：X1、X2、X3、…、Xm。
原始变量与潜在因子之间的关系可以表示为：其中z1…zm是m个潜在因子，是各原始变量都包含的因子，称共性因子；e1…em为m个只包含在某个原始变量之中的，只对一个原始变量起作用的个性因子，是各变量特有的特殊因子。
共性因子与特殊因子相互独立。
找出共性因子是因子分析的主要目的。
计算出结果后要对共性因子的实际含义进行探讨。
因子分析法能够有效降低变量维数，其核心是用较少的互相独立的因子反映原有变量的绝大部分信息，同时形成反映因子和指标包含信息量的权数，以计算综合评价值。
在指标权重的选择上克服了主观因素的影响，有助于客观地反映样本间的现实关系。
基于因子分析法的区域物流能力评价（一）样本及指标选取本文在查阅相关文献资料以及实际调研的基础上，选定了9个指标以代表区域物流能力，分别是人均GDP（X1），社会消费品零售总额（X2），城镇居民人均可支配收入（X3），农村居民人均纯收入（X4），公路货运量（X5），民用汽车拥有量（万辆）（X6），国际互联网用户数（X7），电话用户数（X8），人才资源总量（X9）。
本文选定河北省冀东、冀中南、环京津经济区11市为分析样本，数据来自2009年河北经济年鉴。
（二）因子分析过程1.进行KMO检验及球型检验，以判断数据是否适合于因子分析。
区域物流竞争力综合评价体系及实证研究
２ Ｓ ｈ ｏ ｏ ｃ ｎ ｍｉ ａ ｄＭ ａ ａ ｅ ｎ ， ａ ｇ ｏ ｇＯ ｅｎ Ｕｎｖ ｒｉ ， ｈ ￣ｉｎ ２ ０ ８ Ｃ ｉａ ． ｃ ｏ ｌ ｆ ｏ ｏ ｃ ｎ ｎ ｇ ｍｅ ｔＧｕ ｎ ｄ ｎ ｃ ａ ｉｅｓ ｙ Ｚ ａ ａ ｇ５ ４ ８ ， ｈｎ ） Ｅ ｔ
区 域 物 流 竞 争 力 综 合 评 价 体 系 及 实 证 研 究
高秀丽 ，王爱虎
（． 南理 工 大学 工 商管理 学院 ， 东 广 州 ５０ ４ ； ． 东海洋 大 学 经 济 管理 学院 ， 东 湛江 ５４ ８ ） １华 广 １ ６０ ２ 广 广 ２０ ８
摘 要 ：从 区域 物 流竞 争 实力和 区域 物 流 竞 争 潜 力 两 个 维度 构 建 了 区域 物 流 竞 争 力评 价 模 型 ，
１ 引 言
区域 物 流 为பைடு நூலகம்区域 经 济 的 发 展 提 供 了支 撑 与 保
障， 区域 物 流 的发展 已成 为改 善 区域 投 资环境 、 业 产
近 年来 ， 域 物 流 引起 了 国 内学 术 界 越 来越 多 区 的关 注 。早 期对 区域 物 流竞 争力 的研 究 主要是 从影 响 区域 物流 竞争 力 的 因素和 主要 构件 进行 分析 并建
中图分 类号 ： ２ ２ Ｆ ５ 文献标 识 码 ： Ａ
Ｉ ｅ ｒ ｔ ｄ Ｅｖ ｌ ａ ｉ ｎ ｓ ｅ ｎ ｎｔ ｇ ａ ｅ ａ ｕ ｔｏ Ｓｙ ｔ ｍ ａ ｄ Ｅｍ ｐｉ ｉ ａ ｓ ａ ｃ ｒ ｃ ｌＲｅ ｅ ｒ ｈ
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Ａｂ ｔａ ｔ ｓ ｒ ｃ ：Ａ ｅ ｉ ｎ ｌ ｌ ｇ ｓ ｉ ｓ ｃ ｍｐ ｔ ｉ ｅ ｅ ａ ｕ ｔ ｎ ｍ ｏ ｅ ｓ ｂ ｉ ｒ ｍ ｈ ｏ ｐ ｔｔ ｅ ｒ ｇ ｏ ａ ｏ ｉｔｃ ｏ ｅ ｉ ｖ ｖ ｌ ａ ｉ ｄ ｌ ｉ ｕ ｌ ｆ ｏ ｔ ｅ ｃ ｍ ｅ ｉ ｖ ｔ ｏ ｔ ｉ ｓ ｒ ｎ ｔ ｎ ｏ ｐ ｔ ｉ ｅ ｐ ｔ ｎ ｉ ｌ ｆｔ ｅｒ ｇ ｏ ａ ｏ ｉ ｔｃ ． ｅ ｗｅｇ ｔｏ ｈ ｖ ｌ ａ ｉ ｎ ｓ ｓ ｅ ｉ ｔ ｅ ｇ ｈ ａ ｄ ｃ ｍ ｅ ｉ ｖ ｏ ｅ ｔａ ｈ ｅ ｉ ｎ ｌｌ ｇ ｓ ｉｓ Ｔｈ ｉ ｈ ｆ ｅ ｅ ａｕ ｔ ｙ ｔ ｍ ｓ ｔ ｏ ｔ ｏ ｄ ｃ ｄ ｄ ｂ ｈ ｒｎ ｉ ａ ｏ ｅ ｉ ｅ ｙ ｔ ｅ ｐ ｉ ｃ ｐ ｌ ｃ ｍｐ ｎ ｎ ｎ ｌ ｓｓ ａ ｄ ｅ ｔ ｏ ｙ ｖ ｌ ｅ ｍ ｅ ｈ ｄ ｏ ｅ ｔ ａ ａ ｙ ｉ ｎ ｎ ｒ ｐ ａ ｕ ｔ ｏ ．Ｔｈ ｎ ｗｅ ｃ ｒ ｙ ｏ ｔ ａ ｅ ａ ｒ ｕ ｎ ｅ ｉｉａ ａ ｕ ｅ ｎ ｆ ｔ ｅ ｅ ｉ ｎ ｉ Ｇｕ ｎ ｄ ｎ ｒ ｖ ｎ ｅ ｍｐ ｒｃ ｌ ｍｅ ｓ ｒ ｍｅ ｔ ｏ ｈ ２ ｒ ｇ ｏ ｓ ｎ １ ａ ｇ ｏ ｇ Ｐ ｏ ｉ ｃ ｗｉｈ ｈ ｓ ｍ ｅ ｈ ｄ ｎ ｔ ｅ ｔ ｔ ｉ ｔ ｏ ａ ｄ ｈ ｅ ａ ｕ ｔ ｎ ｒ ｓ ｌ ｉ ｏ ｓｓ ｅ ｔｗｉｈ ｔ ｅ ｒ ａ ｉ ． ｅ ｅ ｏ ｅ ｔ ｅ ｅ ａｕ ｔｏ ｙ ｔ ｍ ｎ ｈ ｎ ｌ ｓ ｓ ｖ ｌ ａ ｉ ｅ ｕ ｔ Ｓ ｃ ｎ ｉ ｔ ｎ ｔ ｈ ｅ ｌ ｙ Ｔｈ ｒ ｆ ｒ ， ｈ ｖ ｌ ａ ｉ ｎ ｓ ｓ ｅ ａ ｄ ｔ ｅ ａ ａ ｙ ｉ ｏ ｔ ｍ ｅ ｈ ｄ ａ ｅ ｓ ｉ ｎ ｉ ｃ ａ ｄ ｐ ａ ｔｃ １ ｔ ｏ ｒ ｃｅ ｔ ｉ ｎ ｒ ｃ ｉ ａ． ｆ Ｋｅ ｒ ｓ ｅ ｉ ｎ ｌｌ ｇ ｓ ｉ ｓ ｃ ｍ ｐ ｔｔ ｅ ｓ ｒ ｎ ｔ ｙ ｗｏ ｄ ：ｒ ｇ ｏ ａ ｏ ｉｔｃ ｏ ｅ ｉ ｖ ｔ ｅ ｇ ｈ；ｒ ｇ ｏ ａ ｏ ｉｔｃ ｏ ｐ ｔ ｉ ｅ ｐ ｔ ｎ ｉ ｌ ｉ ｅ ｉ ｎ ｌｌ ｇ ｓ ｉ ｓ ｃ ｍ ｅ ｉ ｖ ｏ ｅ ｔａ ； ｔ ｐ ｉ ｃｐ ｌｃ ｍ ｐ ｎ ｎ ｎ ｌ ｓ ｓ ｎ ｒ ｐ ａ ｕ ｅ ｈ ｄ ｒｎ ｉ ａ ｏ ｏ ｅ ｔａ ａ ｙ ｉ ；ｅ ｔ ｏ ｙ ｖ ｌ ｅ ｍ ｔ ｏ
广东区域发展竞争力：基于因子分析法的省域比较
电量 （３ ） Ｘ ５ ；二 级 潜 力 指 标 有 ７个 ：工 业 电力 成 本 （ ３ ）互 联 网连 接 （ ３ ） 每 名 医 生 负 担 的 居 民 人 数 Ｘ６、 Ｘ７、
（ ３ ）Ｇ Ｐ与 能 源 消费 （ ３ ） 环保 经 费 投 入 占 Ｇ Ｐ Ｘ ８ 、Ｄ Ｘ９、 Ｄ
率 （５ 、 Ｘ ） 政府 最 终 消 费支 出实 际 增 长 率 （ ） 第 二 产 Ｘ６ 、
业 实 际增 长 率 （ ７ 、 三 产 业 实 际 增 长 率 （ ８ 、 费 Ｘ ）第 Ｘ ）消 品价 格 上 涨 幅 度 （ ９ ； 级 潜 力 指 标 有 ６个 ： 内 总 Ｘ ）二 国 投 资 （ ０ 、 内 总 投 资实 际增 长 率 （ １ 、 二 产 业 Ｘ１ ） 国 Ｘ１ ） 第
Ｇ Ｐ比重 （ ２ 、 三产 业 Ｇ Ｐ比重 （ ３ 、 均个 人 Ｄ Ｘ１）第 Ｄ Ｘ１ ）人
最 终消 费 （ ４ 、 府最 终 消费 支 出／ Ｄ （ ５ 。 Ｘ１ ）政 Ｇ Ｐ Ｘ１ ） 国际化选 取 ９个 二级指 标 。其 中二 级表 现 指标 有 ５个 ： 常 项 目差 额 （ ６ 、 贸依 存 度 （ １ ） 商 品 出 经 Ｘ１ ） 外 Ｘ７、 口额 （ ８ 、 品 及 服 务 进 口额 （ １ ） 服 务 出 口额 Ｘ１ ） 商 Ｘ９、 （ ２ ）二 级潜 力指 标有 ４个 ： 常项 目差 额 占 Ｇ Ｐ百 Ｘ０； 经 Ｄ 分 比 （ １ 、 口市 场 多 元 化 （ ２ ） 进 口倾 向 （ ２ ） Ｘ２ ） 出 Ｘ２、 Ｘ３、 吸 引外 国直接 投 资 （ ２ ） Ｘ ４ 政 府 管理选 取 ５个 二级 指标 。其 中二 级 表现 指 标 有 ２个 ： 政府 财政 支 出 占 Ｇ Ｐ比重 （ ２ ） 税收 收入 占 Ｄ Ｘ ５、 Ｇ Ｐ比重 （ ２ ） Ｄ Ｘ ６ ；二 级 潜 力 指 标 有 ３个 ：政 府 补贴
基于因子分析的区域物流竞争力实证研究
第42卷第7期西南师范大学学报（自然科学版）V o l.42 N o.7 Journal of Southwest China N orm al U niversity(N atural Science Edition)2017年7月J u l.2017DOI：10. 13718/j. cnki. xsxb. 2017. 07. 026基于因子分析的区域物流竞争力实证研究^宋玲、左小明21.广东机电职业技术学院物流学院，广州510515;2.华南师范大学国际商学院，广州510631摘要：区域物流竞争力需要综合考虑物流发展规模实力和集约发展持续潜力.该研究首先对物流基础设施建设、物流系统信息科技、物流发展业务规模、物流经济流通消费等方面进行指标分析提炼，构建我国省份地域物流竞争 力的综合评价系统；其次采取因子分析和聚类统计，对各区域物流竞争力进行评价和主成分分析，确定区域物流竞 争力的因子得分和综合排名，并提出相关决策建议.关键词：区域；物流；竞争力；评价指标中图分类号：F713.365. 1文献标志码： A 文章编号：1000 - 5471(2017)07 - 0163 - 07伴随我国经济集约型发展趋势和产业结构升级转型，物流业因其关联效应在国民经济的地位日益显 著，其发展对未来经济增长影响深远.我国在2009年提出的“十大产业振兴计划”中，物流业赫然上榜，《物流业发展中长期规划（2014 —2020年）》中明确提出：物流业是整合运输、仓储、货代、信息等产业的复 合型服务业，是支撑国民经济发展的基础性、战略性产业.加快发展现代物流业，对于促进产业、转变发展 方式、提高国民经济竞争力和建设生态文明具有重大意义.物流产业健康发展和物流设施合理布局，有利于区域空间结构和功能的调整[1]，区域物流竞争力的研 究也得到多方重视.国外学者对区域物流的研究主要侧重于地区性物流基础设施的投资和建设对经济区域 的发展及影响[i4]，H e s s e等[5]着重对区域间的流、节点和网络进行了研究.国内学者从定性和定量2个方 面对区域物流进行分析[6-8]，并在竞争力维度上进行指标评价[9^11]，吴昱璟等[12]对山西省城市物流节点空 间布局进行优化研究，进一步提出增强北部某些城市的物流节点等级等建议.区域经济发展需要物流业的 支撑和促进也成为世界范围内许多国家和地区的实践共识，我国各省份在经济发展实践中日益体会到现代 物流发展对本地区商业发展和经济开发的重要性.本文在借鉴其他研究成果的基础上，通过构建物流指标 体系，对我国省份地域物流竞争力进行实证研究，以期为区域性物流竞争力提升和空间规划提供决策 依据.1全国区域物流评价能力模型构建1. 1 研究方法对于区域物流竞争力的研究方法，主要包括因子分析、主成分分析、区位熵法、层次分析法等方法.本 文分析区域物流竞争力基于因子分析和聚类统计技术.因子分析很好地解决了诸多指标且指标无量纲化问 题，并通过相关分析探求变量内在关系和基本结构.通过载荷和因子旋转实现降维，将较多指标归纳为少 数潜在变量即公因子.进一步通过聚类分析技术，对因子结果进行量化统计，实现对区域物流竞争力的数 量经济科学评价.①收稿日期：2016-12-06基金项目：国家社会科学基金项目（11C G L043);广东省深化教育领域综合改革试点项目[粵教规函（2015)9号，粵财教（2014)564号].作者简介：宋玲（1978 -)，女，湖北洪湖人，硕士，讲师，主要从事物流与供应链管理研究.164西南师范大学学报（自然科学版)h ttp ：//xbbjb . swu . edu . cn 第42卷物流基础设施建设B 1物流系统信息科技B 2物流发展业务规模B 3物流经济流通消费B 4运输仓储邮政就业总人数C l铁路公路内河总里程C 2 快递营业网点总数C3 邮路总长度C 4互联网普及率C5光缆线路长度C 6 信息技术服务收入C7货运量C 8 货物周转量C9公路营运汽车拥有量CIO 邮电业务总量C 11交通运输、仓储和邮政业增加值C 12地区生产总值C13电子商务销售额C14 货物进出口总额C151.2.1 物流基础设施建设基础设施是物流产业在仓储、运输和配送等方面的物质基础，对物流业务流通的能力和效率有重要影 响，也制约或促进着区域物流的发展水平.物流基础设施建设包括公路、铁路、水运、管道、港口码头、机 场航空、运输车辆设施、快递网络覆盖等方面.考虑到数据的可得性原则，本文选取运输仓储邮政就业总 人数、铁路公路内河总里程、快递营业网点总数、邮路总长度4个变量作为基础设施的代表指标.1.2. 2 物流系统信息科技物流信息与运输、仓储、配送等环节密切联系，在物流活动中起着精神系统的作用.互联网科技和网 络通信技术不仅能显著提高物流信息处理能力和业务流程作业水平，而且与区域物流未来持续发展竞争潜 力息息相关.本文以互联网普及率、光缆线路长度、信息技术服务收人3个指标为物流系统信息科技的指 标，其中互联网普及率以每百人上网数来衡量.1.2. 3 物流发展业务规模物流业务规模衡量区域物流产业现有发展水平.从实物层面和价值层面2个维度选取5个指标.其中， 实物层面选取货运量、货物周转量、公路营运汽车拥有量、邮电业务总量4个指标，从质量、运距、运力和 服务来衡量区域的物流总量；价值层面选择交通运输、仓储和邮政业增加值来衡量区域物流产业的创造 价值•1.2. 4 物流经济流通消费根据产业关联效果准则，区域经济发展需要物流业的支撑和促进，同时也意味着物流业发展水平与该1.2区域物流能力评价模型指标区域物流竞争力是指在一定的空间范围内，物流产业所具有的相比其他区域的比较优势，它是一个宏 观概念，包括区域物流基础、物流科技、物流规模、物流需求等方面.物流业是供应链一体化概念，物流业 竞争力既表现在物流基础设施平台的搭建能力、地区整体经济需求的有效购买力配套等，又涵盖该地区物 流企业总体体现出的物流供给能力和管理作业能力，以及该区域物流环境情况.并且区域物流竞争力是动 态发展的，并不是一成不变.因此，区域物流竞争力评价指标的选取必须本着客观、系统、全面、科学的原 则进行选取，同时由于要进行实证分析，还要考虑各指标统计数据可得性.本研究在参考既往研究成果的 基础上，结合我国区域物流特点和物流学院专家组访谈调查意见，选取和提炼物流基础设施建设、物流系 统信息科技、物流发展业务规模、物流经济流通消费4大类15个指标（表1)来进行区域物流竞争力的综合 评价.全国各省份地区所有数据均来源于2015年中国统计年鉴、2015年中国物流年鉴和各地区统计年鉴， 以确保数据指标的准确性和有效性.表1区域物流能力评价体系指标目标A大类指标B分级指标C区域物流能力评价体系第7期宋玲，等：基于因子分析的区域物流竞争力实证研究165区域整体经济发展水平紧密相关.物流竞争力大小受到相关产业发展水平的影响，本文选取代表区域经济 总体水平的地区生产总值和对物流有较多消费关联的电子商务销售额、货物进出口总额3个指标来衡量物 流经济流通消费的发展水平和竞争能力.2区域物流竞争力综合评价的实证分析2.1数据标准化处理对各省份、各地区的指标数据进行取数和分析，并通过统计分析技术对原始数据进行均值化处理，实 现数据矩阵无量纲标准化，以便对其进行指标的横向比较.2.2 因子统计检验因子分析适用性需要对指标变量进行相关性检验.根据相关性统计测算，15个指标变量的相关性特征 明显，适用于因子分析•通过K a is e r-M e y e r-O lk in C K M O)&B a r t le t t球体分析，得到K M O测算结果为 0.827,远大于临界值0.5,通过检测；巴特利球体检验结果为652. 930,《g=0.000,表示数据在f=0.01 水平拒绝原假设，原始数据提炼结果适合完成因子统计分析(表2).表2 K M O &B a r t le t t球体测算分析表K M O测算值0. 827卡方值652. 930B a rtle tt的球形度检验d f105S i g.0. 0002.3因子旋转提炼公因子根据主成分分析法，因子提取结果显示前2个因子共同可解释的方差达到82. 1%，表明这2个公因子 解释能力显著.基于此，将前2个公因子提取出来代表全国各地区的物流竞争力水平（表3).表3解释的总方差成份特征％载入平方（旋转前）载入平方（旋转后)数值方差值累计值数值方差值累计值数值方差值累计值19. 47163. 14263. 1429. 47163. 14263. 142 6. 79445. 29245. 2922 2. 83018. 86782. 010 2. 83018. 86782. 010 5. 50836. 71782. 01030. 919 6. 12488. 13440. 440 2. 93391. 06750. 373 2. 48593. 55360. 261 1. 73995. 29170. 203 1. 35796. 64880. 165 1. 10397. 75190. 1240. 82498. 575100. 0860. 57399. 148110. 0480. 32099. 467120. 0300. 19899. 665130. 0270. 18299. 848140. 0140. 09199. 938150. 0090. 062100. 0002.4因子载荷矩阵测算结果统计通过正交旋转和斜交旋转，可以科学地处理初始因子解释力不明确，而使公因子达到显著意义，因子 载荷矩阵在旋转后获得比较满意的主因子，以确保因子的解释意义.从表4可发现在初始因子载荷矩阵中因子解释意义不清晰，因此采用具有K a is e r标准化的正交旋转 法进行因子旋转.通过旋转成分可得出，第一个公因子在货物进出口总额C15、信息技术服务收人C7、电子商务销售额C14、互联网普及率C5、邮路总长度C4、运输仓储邮政就业总人数C1、邮电业务总量C11、货物周转量C9载荷突出，体现出的物流发展集约竞争力综合反映了物流行业具备的商贸科技实力和166西南师范大学学报（自然科学版)h ttp：//第42卷网络技术对物流信息流的支持力度，可以定义为F I;第二个公因子在铁路公路内河总里程C2、公路营运 汽车拥有量C IO、货运量C8、光缆线路长度C6、交通运输、仓储和邮政业增加值C12、地区生产总值C13、快递营业网点总数C3载荷明显，集中反映了区域内支撑物流业发展的物流建设基础和地区经济规模，可 以定义为F2.公因子f l和F2整体体现该区域在物流发展中的综合竞争实力，用F表示.表4物流竞争力在因子载荷矩阵旋转前后的测算结果___________旋转前因子载荷矩阵________________________旋转后因子载荷矩阵标准化指标因子载荷值因子载荷值1212 SV-index(Cl)0. 923-0.1250. 7930. 489SV-index(C2)0. 3850. 820-0.2240. 878SV-index(C3)0. 9270. 1540. 6180. 708SV-index(C4)0. 862-0.2040. 7960. 390SV-index(C5)0. 495-0.7680. 870-0. 279SV-index(C6)0. 7910. 3940. 3620. 807SV-index(C7)0. 794-0.4940. 9270. 123SV-index(C8)0. 6620. 5120. 1860. 816SV-index(C9)0. 7370. 0070. 5650. 473SV-index(ClO)0. 6110. 6050. 0880. 856S V-index(C ll)0. 955-0.0240. 7530. 588SV-index(C12)0. 8910. 2130. 5530. 731SV-index(C13)0. 9500. 1540. 6360. 722SV-index(CU)0. 802-0.4730. 9200. 143SV-index(C15)0. 872-0.4060. 9320. 2402.5公因子测算通过回归法对公因子进行测算，完成我国各省份、各地区物流数据差异化分析（表5)，并通过具有 K a is e r标准化的正交旋转法核算成分得分系数，得到各因子计算公式为F1=0. 103C1-0. 153C2 +0.041C3 +0. 116C4 +0.213C5-0. 024C6+0. 176C7-0. 061C8 +0.059C9-0.086C10 +0.083C11+0. 025C12 +0.043C13 +0. 172C14 +0. 162C15F2 =0.028C1+0. 250C2 +0. 104C3 +0.002C4-0. 176C5+0. 160C6-0. 082C7 +0. 184C8 +0.051C9+ 0.206C10 +0.058C11+0. 118C12 +0. 106C13 —0. 075C14 —0.052C15表5成分得分系数矩阵（具有K a is e r标准化的正交旋转法)因子成份12C l0. 1030. 028 C2—0. 1530. 250 C30. 0410. 104 C40. 1160. 002 C50. 213-0.176 C6-0.0240. 160 C70. 176-0.082 C8—0.0610. 184 C90. 0590. 051 CIO—0. 0860. 206 C l l0. 0830. 058 C120. 0250. 118 C130. 0430. 106 C140. 172—0.075 C150. 162—0.052第7期宋玲，等：基于因子分析的区域物流竞争力实证研究1672.6计算因子综合得分由于2个公因子都从不同角度反映了全国各地区物流竞争力，若要综合反映各省份、各地区物流总体 竞争实力，需要对相对方差贡献率进行加权，方能判断各区域物流综合实力全貌（表6).根据F数值完成. F综合0.45292F1及0. 36717F2之和获取.表6公因子分值及综合得分排名情况行政区域分值排名F2分值F2排名F综合得分F总排名北京 2. 235 252-1.749 65310. 376天津0. 340 159-1. 408 3230—0. 3624河北-0. 405 815 1. 303 4150. 299山西-0.518 5120一0. 010 5516-0.2419内蒙古一0. 550 39220. 140 9313一 0.215辽宁0. 511 2860. 205 39120. 318吉林-0.394 9714-0.661 724-0.4226黑龙江-0.564 7223-0.114 6718-0.322上海 2. 092 53-1.303 92270. 475江苏 1. 409 174 1. 418 094 1. 162浙江 1. 213 6250. 420 77100. 74安黴-0.741 3928 1. 120 6570. 0811福建0. 509 557—0.506 68230. 0413江西-0.755 16290. 138 7314一 0.2921山东0. 368 98 1. 557 4220. 743河南-0.588 124 1. 601 1110. 327湖北—0. 335 66110. 558 7390. 0512湖南-0.649 47250. 812 028014广东 3. 0821 91 1. 463 543 1. 931广西-0. 494 08190. 020 915—0.2217海南-0.336 9212-1. 400 8129-0.6728重庆-0.146 9610一0. 420 5521—0.2218四川-0.390 7913 1. 283 3960. 2910贵州一0. 825 2931-0.120 1719-0.4225云南-0.765 14300. 286 7811-0.2420西藏-0.700 7427-1. 265 8725-0.7831陕西一0. 432 5616-0. 022 3517一 0.216甘肃-0.690 4626-0. 424 6222-0.4727青海-0. 463 7917一 1.335 8628-0.729宁夏一0. 536 1921-1. 298 8926-0.7230新疆：一0. 475 5318-0. 287 2420-0.32232.7聚类分析通过聚类统计技术（K-M e a n s均值聚类），可实现对31个行政区域物流竞争力的分类，数据测算结果 将各省份、各地区物流综合竞争力归为4个层次(表7).表7物流竞争力聚类测算4个层次聚类层次行政区域^ 1r*2 江苏，山东，浙江3 上海，北京，河南，辽宁，河北，四川，安徽，湖北，福建，湖南内蒙古，陕西，广西，重庆，山西，云南，江西，黑龙江，新疆，天津，贵州，吉林，甘肃，海南，青海，宁夏，西藏168西南师范大学学报（自然科学版)h ttp：//第42卷3结 语我国各省份、各地区的物流竞争力存在较显著的不均衡特征，因此各省份、各地区应结合自身优势和 地理特性针对性地研究未来发展战略和区域物流发展重点.笔者综合物流竞争力聚类区域层次特点，提出 如下建议：物流竞争力居第一梯队的广东省综合得分为1.93,综合排名第一.广东省第一公因子得分为3.082 19, 显著高于其他地区.广东省由于工业制造和商贸流通有长年积累和持续繁荣，因而区域物流供应链有着强 大而坚实的后盾.同时，指标结果显示在信息技术、电子商务及互联网方面，广东省的发展较优，说明未来 持续增长的潜力也较强.未来发展可考虑从整个珠三角区域的视野，引领片区物流产业发展.在保持和发 展物流现有优势和竞争力的基础上，着重推进物流智能化和物联网科技建设，为新兴崛起的电商物流配套 建立现代物流标准和实践探索平台，营造良好的物流业可持续发展环境.第二梯队为物流竞争力较强的区域，包括江苏省、山东省和浙江省，综合因子得分在0.7〜1.16之间. 这3个省份物流综合实力明显，在单个因子上处于中、上游但并不占绝对优势.如山东省在第一公因子上 排名第8,浙江省在第二公因子上排名第10,总体来说是属于竞争力较强的地区，但在部分指标上存在薄 弱点，需要针对性地改进，未来才能在竞争力上得到持续增长.这类区域要依据自身特色产业优势，分析 强弱项并进行着力改造，进一步挖潜物流竞争力.如针对阿里巴巴、淘宝的电子商务行业进行物流集群，或以专业生产性市场进行制造业产业集聚，着重开发大批量物流业务的中转站、园区和平台.总之，弥补 弱项并找到自身产业集聚优势，可促进此类区域物流业与商贸工业的联动发展.第三梯队区域包括上海、北京、河南、辽宁、河北、四川、安徽、湖北、福建和湖南.这些区域综合因子 得分在〇〜0.47之间，排名在第5到第14,表明尚有较大的物流竞争潜力需要释放.其中北京、上海在第 一公因子上排名前3,辽宁、河北、四川在第二公因子上排名前6,说明这些区域在部分指标上存在明显短 板，影响了其物流综合竞争力的提升.其他地区则无论是在物流集约竞争力还是规模竞争力上都有待进一 步努力提高，需要结合自身的竞争潜力，寻求专业领域的差异化优势，发掘和释放地区在物流供应链条中 物流节点特色需求，集中力量优化和完善发展模式，促进物流竞争力升级.第四梯队为物流竞争力较弱的地区，包括内蒙古，陕西、广西、重庆、山西、云南、江西、黑龙江、新 疆、天津、贵州、吉林、甘肃、海南、青海、宁夏、西藏.综合因子得分均为负值，在一0.78〜一0.2之间. 其中天津在第一公因子上得分为0.340 15,云南、江西、内蒙古、广西在第二公因子上得分为正（0.020 9〜0.286 78之间），可针对性地改善薄弱指标以增加物流竞争力.其他地区全部得分都为负值，说明在物流基 础设施支撑、物流业务规模、信息技术支持和地区经济增长方面都较弱，需要结合地区经济结构、优势产 业和地理特征，进一步深人分析如何资源纵向一体化及横向联动发展共享经济问题，以期进一步提升该区 域的物流竞争实力和经济综合实力.本文采用通过统计年鉴等公共渠道获得的统计数据，分析深度和广度受到数据来源的限制.衡量城市 物流竞争实力和竞争潜力的因素除了本文的15个指标外，在未来的研究中可将具体评价指标数量在此基 础上适当增加和调整.参考文献：[1]宗会明，王鹏程，戴技才.重庆市主城区物流园区空间布局及其对城市空间结构的影响[J].地理科学，2015, 35(7):831-837.[2] IANNONE F. A Model Optimizing the Port—Hinterland Logistics of Containers：The Case of the Campania Region inSouthern Italy [J]. Maritime Economics & Logistics，2012，14(1) : 33 — 72.[3] SKJOTT-LARSEN T, PHILIP B S, JULIANA H M , et al. Managing the Global Supply Chain [M]. Copenhagen：Copenhagen Business School Press, 2007.[4] TALLEY W. Linkages Between Transportation Infrastructure Investment and Economic Production [J]. Logistics &第7期宋玲，等：基于因子分析的区域物流竞争力实证研究169Transportation Review，1996，32(1) ：145 — 154.[5] HESSE M, RODRIGUE J P. The Transport Geography of Logistics and Freight Distribution [J]. Journal of TransportGeography, 2004(6)：171-184.[6]谢如鹤，邱祝强，陈宝星.区域物流竞争力指标体系及其应用[J].工业工程，2008, 11(1): 109 —112.[7]崔晓迪.区域物流供需耦合系统协同发展研究[D].北京：北京交通大学，2009.[8]高秀丽，王爱虎.区域物流竞争力综合评价体系及实证研究[J].工业工程与管理，2010, 15(4): 41 — 45.[9]金芳芳，黄祖庆，虎陈霞.长三角城市群物流竞争力评价及聚类分析[J].科技管理研究，2013(9): 183 —187.[1〇]张诚，张远，张志坚.江西省区域物流竞争力评价及聚类分析[J].物流技术.2014, 33(8): 147 —150.[11]吴春尚.基于因子分析的广东省区域物流竞争力实证研究[J].武汉商学院学报，2015, 29(2): 75 — 79.[12]吴昱璟，黎明，孟祥东.城市物流节点空间布局优化研究—以山西省为例[J].西南师范大学学报（自然科学版），2016, 41(2)：78-84.Empirical Study on Regional LogisticsCompetitiveness Based on factor analysisSONG Ling1，ZUO Xiao-ming21 •Logistics School, Guangdong Mechanical & Electrical Polytechnic，Guangzhou 510515；2 •International Business School, South China Normal University, Guangzhou 510631A b s tra c t ：R e g io n a l lo g is tic s c o m p e titiv e n e s s needs c o m p re h e n s iv e c o n s id e ra tio n o f th e e x is tin g d e v e lo p m e n t scale a n d in te n s iv e d e v e lo p m e n t o f lo g is tic s. T h is p a p e r deals f ir s t w it h in d e x a n a ly s is d e riv e d fr o m aspects o f th e c o n s tru c tio n o f lo g is tic s in fr a s tr u c tu r e, lo g is tic s in fo r m a tio n te c h n o lo g y, lo g is tic s b u s in e s s d e v e lo pm e n t sc a le, lo g is tic s e c o n o m y, c ir c u la tio n a n d c o n s u m p tio n, c o m p re h e n s iv e e v a lu a tio n s y s te m o f th e c o mp e titiv e n e s s o f C h ina's p ro v in c e s re g io n a l lo g is tic s. S e c o n d ly, ta k in g th e fa c to r a n a ly s is a n d c lu s te r s ta tistic s ,t h e re g io n a l lo g is tic s c o m p e titiv e n e s s is e v a lu a te d a n d th e p rin c ip a l c o m p o n e n t a n a ly s is is c a rrie d o u t to d e te rm in e th e fa c to r score a n d c o m p re h e n s iv e r a n k in g o f th e re g io n a l lo g is tic s c o m p e titiv e n e s s.K e y w o r d s：r e g io n；lo g is t ic s；c o m p e titiv e n e s s；e v a lu a tio n in d e x责任编辑夏娟。
广东区域发展竞争力_基于因子分析法的不同经济体比较_贺梅英
华南农业大学学报(社会科学版)2007年第2期(第6卷) J OURNA L O F SOUTH C H I NA AGR IC U LTURAL UN I V ERSITY (SOCIAL SC IE N CE ED I T I ON )N o .22007(V o.l 6)收稿日期:2006-12-30作者简介:贺梅英(1977-),女,河南郑州人,华南农业大学经管学院助教,主要研究方向为国际贸易与投资.广东区域发展竞争力:基于因子分析法的不同经济体比较贺梅英,廖艳菊(华南农业大学经济管理学院,广东广州510642)摘 要:从不同发展阶段的经济体中选取了美国、日本、巴西、俄罗斯、新加坡、中国香港、韩国七个经济体作为广东的比较对象,在包含了七个方面、58个指标的区域发展竞争力评价指标体系的基础上,采用2004年的截面数据,利用因子分析法比较各个经济体区域发展竞争力的差异,结果表明:广东区域发展的整体竞争力排名第五、表现竞争力排名第四,但潜力竞争力却低于其它七个经济体,排名第八。
关键词:区域发展竞争力;因子分析法;经济体比较中图分类号:F 327 文献标识码:A 文章编号:1672-0202(2007)02-0055-06一、区域发展竞争力指标体系的构建参照瑞士洛桑国际管理发展学院(I M D )的区域竞争力模型,构建了一个区域发展竞争力评价指标体系,该指标体系包含了七个方面:经济实力、国际化、政府管理、基础设施、企业管理、科学技术和人力资本,兼顾数据获得的可行性,选取58个具有代表性的统计指标[1]。
为了充分反映竞争力/质0的方面的特征,主要使用相对指标。
详见表1。
二、区域发展竞争力评价方法:因子分析法1.因子分析法的原理因子分析法是研究以较少的信息丢失将众多原有变量浓缩成少数几个因子,并使因子具有一定的命名解释性的多元统计分析方法[2]。
在研究实际问题时往往需要尽可能多地收集相关变量,以期能对问题有比较全面、完整的把握和认识。
基于主成分分析法的广东省区域物流能力影响因素研究
基于主成分分析法的广东省区域物流能力影响因素研究
刘乔瑞
【期刊名称】《中国储运》
【年(卷),期】2024()2
【摘要】本文设立了广东省各城市的区域物流能力影响因素评价指标体系,运用SPSS软件结合该模型通过降维分析进行主成分分析,找出当地物流发展所存在的问题,并提出一些具有实操性的改进建议,期望通过该研究分析能够为当地物流产业的规划和人才的培养提供一些有价值的参考。
0.引言广东省大型外海港口城市众多,在现代物流业发展上拥有得天独厚的天然优势,且如今广东省物流业发展迅速,区域物流呈稳定高速发展态势,因而选择该区域研究。
本文从广东省21个市中按13个地方性指标,用SPSS对数据进行了处理,然后用主成分分析对数据降维,筛选变量.【总页数】2页(P134-135)
【作者】刘乔瑞
【作者单位】西南石油大学经济管理学院
【正文语种】中文
【中图分类】F25
【相关文献】
1.基于主成分分析法的广东省创新型科技人才发展影响因素研究
2.基于主成分分析法的西部区域创新能力驱动因素分析
3.基于主成分分析法的广西区域经济开放影
响因素研究4.基于主成分分析的广东省区域电商物流能力评价研究5.区域物流能力影响因素分析——基于模糊定性比较分析法
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基于因子分析法的区域物流规划
基于因子分析法的区域物流规划作者：何悦来源：《价值工程》2018年第14期摘要：本文利用因子分析法对区域物流规划中各地区的物流发展进行综合评价并分析。
利用因子分析对各地区的物流发展综合实力进行评价，再利用新得到的综合主因子指标代替原来较多的评价指标，对西部地区的物流发展进行评价得分。
该方法不但能够使原来复杂的问题简单化，而且所得结论客观、可信、较有说服力。
Abstract： This paper uses factor analysis method to evaluate and analyze the logistics development of each region in regional logistics planning. Factor analysis is used to evaluate the comprehensive strength of logistics development in each region， and the new comprehensive main factor index is used to replace more of the original evaluation indicators to evaluate the scores of logistics development in the western region. This method can not only simplify the complicated problems， but also makes the conclusion more objective， credible and persuasive.关键词：因子分析；区域物流；特征值；综合得分Key words： Factor Analysis；regional logistics；characteristic value；synthesis score中图分类号：F259.27；F224 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2018）14-0289-03随着经济的快速发展，物流业在我国得到了飞速发展，很多地区相继对各自的区域物流中心进行了规划。
基于因子分析法的区域物流发展水平综合评价
四、 结论 以及建议
各地区主成分分析综合得分和聚类分析结果基本吻合。由主成分的得 分情况可 以看 出全国各地 区物流 发展不平衡 ， 以分为三个层次 ， 可 东部地 区物流产业发展水平 较高， 广东 、 苏和 山东位居前三名属于第一层次 ， 江 西
一．６ ２ １１￡ ５
江荪
山末
３ ６ ２ 湖北 ．６ ４
２６３ ３ 上海 ．７
— —
０昭ｇ １ ． ０ 内蒙古 －．３ ８ 新疆 ０４ １ ９
０３． １ 江西 一．１ １ 甘肃 ．１ １ ｃ ０５ａ ９
一．２ ６ Ｉ３７ ２
一．２ ２ １４ｇ ７
相 当一些领域和地区已经表现 出快速发展 的趋势和潜力 。 物流产业是融合 运输 、 仓储 、 配送和信 息等的复合 型服 务产业 ， 它涉及领 域广 ， 吸纳 就业人 数多 ， 有效降低成本 ， 促进产业结构调整、 增强各地 区经济竞 争力 等方面发
挥着重要作用。因此 ， 究我 国物流产业发展及对策 具有十 分重要的理论 研 和现实意义。本文拟构建影响物流产业发展水平 的指标体系 ， 借用 多元 统 计分析方法， 对我 国各 地区物流产业发展 的情况做 出对 比分析 ， 并确定影 响物流产业发展 的重要因素 。
科学论坛
基于因子分析法的区域物流发展水平综合评价
王德华
（ 怀化学 院工商管理系 湖南怀化 ４８０） １０ ８
［ 搐
要】 物流产业发展已成为各地区新的经济增长点。文章在构建全国物流产业发展综合指标体系的基础上， 运用多元统计分析中的主成分分析
物流产业 综合评价
经济意义， １的含义是在综合其它变量所反 映信息 的基础上 ， 出地 反映 Ｙ 突 了地区经济发展水平 的高低 。 Ｙ ２在综 合其 它变量 信息的基础上 ，突出地反映 了铁路 、公路建 设情
我国省域物流业发展水平实证研究——基于因子分析方法
学报Number 1(General Serial No.85)January,2013各个指标数据量纲对统计结果的影响,首先对数据进行标准化处理。
由于一级指标之间相互独立,权重由层次分析法(AHP)获得,①并在此基础上对整体进行评价。
本文利用SPSS17.0对物流业内、外部发展水平分别进行巴特利特球度检验和KMO 检验,结果表明,物流业内、外部发展水平的巴特利特球度检验统计量观测值分别为659.18和860.84,相应的概率P 值都接近0。
在给定显著性水平α=0.05下,即认为相关系数矩阵与单位阵有显著差异。
同时KMO 值分别为0.76和0.77,根据Kaiser 给出的KMO 度量标准可知,内、外部发展水平原有变量均适合进行因子分析。
根据各个因子解释原有指标变量总方差的情况,利用因子分析法,从内、外部发展水平的指标变量中分别提取出5类和2类主要因子,以此来代替原有解释变量,因子方差贡献情况如表2和表3所示。
表2内部因子解释原有变量总方差因 子初始特征值提取的载荷平方和旋转后的载荷平方和特征值方差贡献率(%)累计方差贡献率(%)特征值方差贡献率(%)累计方差贡献率(%)特征值方差贡献率(%)累计方差贡献率(%)16.0733.7433.746.0733.7433.745.6331.2531.2524.1523.0856.824.1523.0856.823.5619.7651.0132.9116.1973.002.9116.1973.002.9116.1667.1741.327.3280.321.327.3280.321.8410.2477.4151.136.2586.571.136.2586.571.659.1686.57注:提取方法为主成分分析法。
表3外部因子解释原有变量总方差因 子初始特征值提取的载荷平方和旋转后的载荷平方和特征值方差贡献率(%)累计方差贡献率(%)特征值方差贡献率(%)累计方差贡献率(%)特征值方差贡献率(%)累计方差贡献率(%)17.8765.6165.617.8765.6165.616.3352.7252.7222.6622.2087.812.6622.2087.814.2135.0987.81注:提取方法为主成分分析法。
基于因子聚类分析的区域物流发展评价
：收稿日期； 修订日期基金项目：合肥市哲学社科规划项目“合肥市振兴现代物流产业对策分析与研究”（hfsk09-10d06），主持殷辉 基于因子聚类分析的区域物流发展评价殷 辉1，陈劲1，谢芳1（ 1 浙江大学管理学院，浙江 杭州 310058）摘 要： 区域物流节点城市的建设是我国物流产业振兴规划的重要内容，本文在宏观层次上构建一套以客观指标构成的区域物流发展评价指标体系，从人口规模、经济实力、工业规模、第三产业规模、物流主导产业规模五个方面来衡量我国11个节点城市的物流发展状况，并运用因子分析、聚类分析对各个城市的物流发展差异进行了比较，最后对如何提高区域物流发展水平提出了一些建议。
关键词：区域物流；节点城市；因子分析；聚类分析1 引言2009年2月25日，为应对全球金融危机对各行 各业的影响，国务院适时出台了十大振兴规划，物流业是唯一进入规划的服务业，规划公布了九大重点工程：多式联运和转运设施、物流园区、城市配送、大宗商品和农村物流、制造业和物流业联动发展、物流标准和技术推广、物流公共信息平台、物流科技攻关及应急物流等，同时提出建设十大物流通道和21个全国性物流节点城市和17个区域性物流节点城市 [1]。
关于区域物流发展的评价指标体系，相关学者进行了一些研究，有代表性的研究成果如Lynch 和 Cross(1995)根据Genuracos 、Meiklejohn(1993)关于战略方向与组织生产力目标相适应的观点提出了以生产力为核心，包括客户满意度与复杂性的绩效评价指标体系[2]；Azzone 等学者（1995）提出了包括环境状况、环境政策、环境管理系统以及生态平衡评估法下的产品和流程等四类评价指标[3]；金江军（2006）指出物流评价指标体系由物流基础设施、物流保障体系、物流信息化、物流企业构成、物流规划、物流产值、物流用户、物流成本共计8个一级指标，32个二级指标，27个三级指标构成；高杰（2007）提出了包括区域物流需求、区域物流供给、区域物流成本、区域物流成效和物流人文环境五个方面共计5个一级指标，50个二级指标构成，并运用因子分析、聚类分析对比分析重庆与其他城市建立区域物流条件 [4]；黄群英（2008）提出合肥市主要经济和物流指标：地区生产总值、工业增加值、第三产业增加值、社会消费品零售总额、货运总量[5]。
基于因子分析的广东省区域外贸竞争力实证研究
广西师范 学院学报（ 自然 科 学 版 ）
Ｊ ｏ ｕ ｒ ｎ ａ ｌ ｏ ｆ Ｇｕ ａ ｎ ｇ ｘ ｉ Ｔｅ ａ ｃ ｈ ｅ ｒ ｓ Ｅｄ ｕ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ ｙ： Ｎａ ｔ ｕ ｒ ａ ｌ Ｓ ｃ ｉ ｅ ｎ ｃ ｅ Ｅ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ
Ｊ ｕ ｎ ． ２ ０ １ ７
Ｖｏ １ ． ３ ４ ＮＯ ． ２
第 ３ ４卷 第 ２ 期
ＤＯＩ ： １ ０ ． １ ６ ６ ０ １ ／ ｊ ． ｃ ｎ ｋ ｉ ． ｉ ｓ ｓ ｎ ｌ ０ ０ １ — ８ ７ ４ ３ ． ２ ０ １ ７ ． ０ ２ ． ０ １ ６
文章编 号 ： １ ０ ０ １ — ８ ７ ４ ３ （ ２ ０ １ ７ ） ０ ２ — ０ ０ ８ ６ — ０ ６
自贸区建设 背 景下 ， 广 东省 各地 市外 贸发 展 的主要 影响 因素 和 因子得 分 ， 并 依 据定量 分析 结果 对 广东省
各 地 市外 贸发 展 给以相 关建 议 。
收稿 日期 ： ２ ０１ ７ － Ｏ ４ 一 Ｏ ６
基 于 因子 分 析 的广 东 省 区域 外 贸 竞争 力 实证 研 究
叶 影 霞
（ 河源职 业技 术 学院 ， 广东 河源 ５ １ ７ ０ ０ ０ ）
摘 要： 自由 贸 易 区 的 建 立 给 广 东 省 各 地 市 的外 贸 发 展 带 来 了新 的 契 机 。选 取 ２ ０ １ ５年 广 东 省 ２ １个 地 级 市 的
（ ２ ０ １ ０ ） Ｅ １ ３ 构 建 了一个 外 贸竞争 力 的分析 评价 指标 体 系 ， 并以 １ ９ ９ ２ －２ ０ ０ ７年 的 中国对外 贸易 统计 数据 为
基于因子分析的区域物流竞争力的研究评价——以珠江三角洲为例
具体 步 骤 ； 欧 阳小 迅 ， 黄福 华 （ ２ Ｏ Ｌ Ｏ ） 通 过 对 区域 物 流 竞 争力 解 释 性
二 、区域物 流竞 争 力的评 价 与比较 研 究回顾
在 区域 物流 竞 争力 评 价方 面 ， 目前还 没 有 一 个成 熟 的指标 体 系， 学 者们 基于 不 同视 角 提 出的评 价指 标也不 尽 相 同。 在《 基 于主成
分分析的区域物流发展水平综合评价》 一文中， 同时采用了横向和
此 基础 上提 出 了 １ ３ 个 二级 评价 指标 。
产 生 一个 简 单 的模 型 。 综上所述 ， 本 人 认 为 因子 分 析 法 更 适 合 区 域 物 流竞 争 力 的评 价 研 究 ， 故 选 择 因子 分 析 法 。 （ ２ ） 因子分 析法 的基 本步 。本文 利 用 Ｓ Ｐ Ｓ Ｓ １ ８ ． ０ 软件 进行 因子分
析， 具 体 步骤如 下 ：
２ ． 评 价 指标 体 系 构 建 的基 本 原 则 为 了更 准 确 科 学 的进 行 评 价 分 析 ，在构建 区域 物流 竞争 力 评 价指标体系时 ， 必须遵循一定的基本原则。 （ １ ） 功能性原则 ： 所选指标要具有描述功能 、 评 价 功 能 和 解 释
社会经济发曩水平 人均 ∞Ｐ（ 元）
区域 物 流是 区域 经济 核 心竞 争力 的 组成 部 分 ， 也是 衡 量 区域 经 济发 展水 平 的重要 指标 。客 观 、 准确 地分 析 与评 价 区域 现代 物 流发 展水 平 ， 并 与 周边各 地 区 的物 流发 展水 平进 行综 合 对 比， 对 科 学决 策、 改善 现代 经济 发展 环境 、 促进 物 流企 业 和企 业物 流发 展 、 提 升 区 域 现代 物 流竞 争 力 和推 动 整个 区 域 国 民经 济发 展 都具 有 十 分重 要
基于主成分分析法的城市物流竞争力评价及物流网络优化路径研究——以广东省为例
上海市经济管理干部学院学报第22卷第2期2024年3月J o u r n a l o f S h a n g h a i E c o n o m i cM a n a g e m e n tC o l l e g e V o l.22N o.2M a r.2024 D O I:10.19702/j.c n k i.j s e m c.2024.02.003中图分类号:F259.27文献标识码:A文章编号:1672-3988(2024)02-0028-18基于主成分分析法的城市物流竞争力评价及物流网络优化路径研究以广东省为例陈佳媛张璐(广州科技职业技术大学,广州510000)摘要:物流对经济发展起到服务和支撑的作用,综合物流能力是促进区域经济发展的加速器㊂以广东省城市作为研究对象,利用主成分分析法来分析评价城市的综合物流竞争能力,运用聚类分析法确定广东省的物流枢纽,并对广东省物流网络优化路径进行研究㊂研究表明:广东省各城市综合物流能力发展不均衡,珠三角地区物流能力水平高而西翼㊁东翼和北部山区物流能力水平低㊂全省物流网络结构的枢纽是广州㊁深圳㊁东莞和佛山四个城市抱团的 极点 枢纽㊂为提高广东物流网络的可靠性,确保区域物流的协调发展,物流网络规划设计以都市圈为基础,将区域内 两核 广州和深圳拆分,进行轴-轴资源整合,形成两对轴心城市:广-佛轴心和深-莞轴心,构建 双极 物流网络结构,对全省辐射,再造东㊁西两翼次级轴心,与 两极 形成良性互动㊂关键词:主成分分析;物流竞争力;物流能力;物流网络物流产业是国民经济发展的基础性产业,物流产业的发展程度成为衡量现代化程度和综合国力的重要标志,更是促进经济发展的 加速器 ㊂广东省是中国的南大门,为中国第一经济大省,经济总量占全国的1/8㊂广东省辖21个地级市,各城市综合物流能力发展不均衡,因此深入了解各个城市的物流竞争力状况,对进一步提升这些城市的物流竞争力是非常必要的㊂随着城市群和区域经济的发展,物流网络变得更加复杂,只有通过对区域物流网络进行统一合理规划,提升区域物流竞争力,才能保证区域经济的可持续均衡发展㊂本研究数据来源于‘中国统计年鉴“(2010-2021年)㊁‘广东省统计年鉴“(2010-2021年)㊁广东省各个市统计年鉴㊁国家统计局和政府公开网站㊂收稿日期:2023-03-28作者简介:陈佳媛(1980- ),女,广东广州人,广州科技职业技术大学副教授,研究方向:区域物流研究㊂张璐(1989- ),女,湖北武汉人,广州科技职业技术大学讲师,硕士研究生,研究方向:物流教育㊂2021一、国内外学者的相关研究(一)对物流竞争力的研究国内外学者对物流竞争力的研究主要集中在港口物流竞争力㊁单个城市及城市群物流竞争力和区域物流竞争力三方面㊂国外学者J o r g A c k e r m a n n和E g o n M u l l e r从基础设施㊁运输能力和需求能力三方面对区域物流竞争力进行评价,并在此基础上对区域物流结构进行规划和设计[1]㊂W i t o l dK w a s n i c k i讨论了基于逻辑/指数曲线预测长期发展的可能性,从人口和经济水平两方面出发,估计经济体的物流竞争力,并提出了建立区域竞争力排名的建议,为美国㊁欧盟㊁日本㊁中国和印度提出物流发展方案[2]㊂在港口物流竞争力研究方面,国内学者蔡静雯等聚焦港口物流竞争力研究,对粤港澳大湾区11个港口的物流竞争力进行评价研究,提出粤港澳大湾区各港口应加强中心港口物流产业辐射引导作用㊁平衡物流资源配置㊁开展特色物流产业规划,从而提高港口物流竞争力[3]㊂朱广文和董力源通过熵权法对长江经济带11个省市的港口物流竞争力进行评价研究,并提出推动长江经济带区域省市港口物流进一步发展的建议[4]㊂王睿和李研根据港口群理论,选取了黄骅港等16个港口,对物流竞争力分析排序,对黄骅港港口物流综合竞争力的提升提出相应的建议[5]㊂宋敏等学者进行城市物流竞争力研究,选取上海市为主要研究对象,从设施建设㊁成本效益㊁服务水平三个角度选取评判指标,通过模糊综合评判与问卷相结合,评价上海市城市物流竞争力,并与长三角城市进行竞争力对比[6]㊂冯春晓和刘生敏以黄河流域 一字型 中心城市为对象,利用熵权T O P S I S法计算得出各个城市的物流竞争能力,提出提高区域物流竞争力的对策建议[7]㊂邱志鹏和蔡松林以珠三角城市群物流产业竞争力为研究对象,构建评价指标体系,从量化的角度分析珠三角城市群物流产业状况[8]㊂王子健基于B P神经网络方法,对关中平原城市群11个城市的物流竞争力进行评价,为关中平原城市群各城市明确自身物流产业现状提供参考[9]㊂在区域物流竞争力方面,学者张嘉敏基于七个要素构建了四川省物流产业竞争力评价指标体系,对四川省和其他30个省份物流产业竞争力进行定量评价,并将物流产业竞争力分为硬性和软性竞争力,进而进行定量分析,找出影响四川省物流产业竞争力的关键性因素并提出建议[10]㊂吕宏军以西部区域物流为研究对象,基于 钻石理论 模型,构建了提升西部区域物流竞争力体系,并提出提升西部区域物流竞争力的优化路径[11]㊂苏渝等从四个层面构建出物流竞争力评价体系,利用T O P S I S熵值法对东部地区物流竞争力进行分析,提出提升区域物流竞争力的对策建议[12]㊂(二)对物流网络的研究物流网络研究主要集中在空间网络结构及功能定位方面㊂学者聂丞彬等采用社会网络分析方法对我国省域物流业竞争力空间结构特征㊁驱动因素进行实证分析[13]㊂王启轩等通过数据抓取,分析广东省域内各城市间基于公路货运的城市网络结构特征和城市网络差异[14]㊂陈朝萌对粤港澳大湾区的港口群㊁机场群进行研究,发现存在缺少差异化的定位㊁功能重叠㊁明显的竞争关系㊁地区与地区之间公路的连接和一体化不足㊁过江通道不够等问题[15]㊂李苑君等以中国长三角㊁京津冀㊁珠三角三大城市群为案例,采用社会网络分析㊁随机森林分类算法㊁Q A P分析等研究方法,在县区层面上探索电子商务快递物流网络空间结构特征及其形成机制[16]㊂(三)研究结论68条㊂广东省在其他城市或区域研究中作为对比对象,在行业研究中作为关联对象㊂文献中以珠三角为研究对象的文献大概有10条,数量非常少,近三年的仅有5条㊂与 物流网络 相关的文献有较丰富的资源,达到9716条,但是以 广东省物流网络 为关键字的文献却仅有41条,其中以广东省物流网络为对象研究的文献不超10条,其余相当部分的文献是针对企业和行业物流网络进行的研究,或者是在其他区域物流网络研究中作为对比参照对象㊂总体来说,在已有的研究中,学者们对区域物流竞争力和物流网络的研究文献较多,但是对广东省物流竞争力和广东省物流网络的研究文献相当少㊂二㊁广东物流竞争力评价指标选择(一)研究方法本研究采用主成分分析法对广东省的21个物流节点上的城市物流能力进行综合评分;利用聚类分析法对广东省各城市物流能力进行物流网络节点层级划分,确定广东省物流枢纽,对广东省物流发展及布局优化提出建议㊂本研究通过对城市物流综合能力评价和区域物流能力差异进行比较,全面了解广东省物流产业发展的质量及竞争力,寻找其存在的问题,为广东物流产业健康发展建言献策㊂(二)广东省物流竞争力评价指标体系城市物流综合竞争力评价需要全面㊁客观㊁科学的指标评价体系㊂本研究综合考虑了广东省的经济结构特点㊁地理区位等因素,并依据物流市场规模及供需情况㊁物流基础设施水平及信息化水平㊁区域经济水平和发展潜力三个维度,以14个指标作为代表,对广东省及省内各物流节点城市物流质量和物流竞争力进行综合评价,指标如表1所示㊂表1广东省物流竞争力评价指标体系一级指标二级指标三级指标物流竞争力评价指标体系市场规模及供需情况基础设施建设及信息化经济水平及发展潜力货运总量(万吨)X1货物周转量(万吨)X2港口货物吞吐量(万吨)X3快递业务量(万件)X4公路通车里程(万公里)X5民用汽车总量(万辆)X6邮电业务总量(亿元)X7物流相关产业从业人数(万人)X8地区生产总值(亿元)X9全社会消费品零售额(亿元)X10进出口总额(亿元)X11规模以上工业增加值(亿元)X12规模以上工业生产总值(亿元)X13三㊁广东省物流竞争力评价实证分析(一)节点城市物流能力评价实证分析本研究使用S P S S 对数据进行主成分分析,对城市相关的物流指标进行降维处理,把多个互相关联的指标转化为少数几个不相关的综合指标(即主成分),各个主成分之间互不关联㊂主成分分析结果如下:1.KMO 和B a r t l e t t 的检验KMO 和B a r t l e t t 的检验结果如表2所示,KMO 值为0.701,大于0.5,表明14个指标变量的相关性明显㊂B a r t l e t t 球性检验统计量的观测值为729.034,而相应的概率S i g 为0.000,相关系数矩阵与单位阵有显著差异㊂根据K a i s e r 给出的KMO 度量标准,变量适合作因子分析㊂表2 K M O 和B a r t l e t t 的检验取样足够度的K a i s e r -M e ye r -O l k i n 度量0.701B a r t l e t t 的球形度检验近似卡方729.034d f91S i g0.0002.计算公因子方差特征值公因子方差如表3所示,除了公路通车里程指标以外,其余指标的自由度均大于0.800,说明变量大部分信息可以被因子解释,因子提取的总体效果较为理想㊂表3 公因子方差初 始提 取货运总量(万吨)X 11.0000.952货物周转量(万吨)X 21.0000.954港口货物吞吐量(万吨)X 31.0000.911快递业务量(万件)X 41.0000.932公路通车里程(万公里)X 51.0000.540民用汽车总量(万辆)X 61.0000.897邮电业务总量(亿元)X 71.0000.967物流相关产业从业人数(万人)X 81.0000.980地区生产总值(亿元)X 91.0000.981全社会消费品零售额(亿元)X 101.0000.990进出口总额(亿元)X 111.0000.945规模以上工业增加值(亿元)X 121.0000.978规模以上工业生产总值(亿元)X 131.0000.9783.因子解释的总方差本研究通过因子解释变量总方差确定主成分㊂具体做法是先计算主成分的特征值㊁方差贡献率及累计贡献率,再由所得结果提取主成分㊂主成分提取条件有两个:特征值大于1;方差贡献率足够大㊂方差贡献率越大,说明所包含原始评价指标的信息越多,即对原始评价指标的解释力度越大,一般要求累计贡献率达到85%以上,以保证准确反映原始评价指标的绝大多数信息㊂本研究主成分的分析结果如表4所示㊂表4解释的总方差成分初始特征值提取平方和载入合计方差的百分比(%)累积百分比(%)合计方差的百分比(%)累积百分比(%)19.98871.34371.3439.98871.34371.34321.83813.12784.4701.83813.12784.47031.0747.67392.1431.0747.67392.14340.6664.76096.90250.1861.32898.23160.1070.76498.99570.0850.60999.60480.0270.19399.79790.0190.13699.934100.0080.05699.990110.0010.00699.996120.0000.00399.999137.362E-0050.001100.000145.579E-0050.000100.000研究结果显示,有三个特征值均大于1,设特征值为λ1㊁λ2和λ3,它们分别是9.988㊁1.838和1.074,累计方差贡献率为92.143%,累计贡献率超过85%㊂由此可见,提取这三个主成分,可以解释原有变量总方差的92.143%,能保证准确反映原始评价指标的绝大多数信息,信息丢失较少,因子分析效果理想㊂因而选择这三个主成分代替原来15个评价指标,来评价广东省各城市的综合物流水平㊂4.碎石图图1碎石图本研究借用碎石图辅助判断最佳因子个数㊂如图1所示,处在曲线较陡斜率所对应的因子对变量的解释力较大,而处在平缓斜率上的因子对变量的解释力较小㊂通常选取处在曲线较陡斜率所对应的因子为主因子,从结果来看,只有前三个因子处在陡坡上,从第四个因子开始曲线斜率变得平缓,因此选择前三个因子为主因子㊂5.因子载荷矩阵因子载荷矩阵呈现了主成分与原有变量的相关系数,用以揭示主成分与原有变量的相关程度㊂从研究结果看,因子载荷反映了三个主成分对原有变量的解释关系㊂由表5结果显示,X1-X4和X6-X13这12个指标在第一主成分上有较高载荷,能够反映这12个指标的信息;而第二主成分在X5上有较高载荷,对X5的解释力度较大;第三主成分在X14上有较高载荷,能够反映指标X14的信息㊂参见表5㊂表5成分矩阵成分123货运总量(万吨)X10.8760.4270.040货物周转量(万吨)X20.7380.625-0.138港口货物吞吐量(万吨)X30.8690.3950.016快递业务量(万件)X40.9100.216-0.239公路通车里程(万公里)X5-0.3910.5680.254民用汽车总量(万辆)X60.888-0.3040.125邮电业务总量(亿元)X70.979-0.001-0.094(续表)成分123地区生产总值(亿元)X90.989-0.0500.019全社会消费品零售额(亿元)X100.9950.017-0.002进出口总额(亿元)X110.843-0.4720.108规模以上工业增加值(亿元)X120.896-0.3940.140规模以上工业生产总值(亿元)X130.894-0.3960.145固定资产投资增长速度(%)X140.0590.2070.921 6.成分得分系数矩阵首先,验证所提取的主成分因子是否符合非线性关系㊂通过协方差矩阵显示,所提取的三个主成分因子之间没有线性关系,符合因子分析设计目标,见表6㊂表6成分得分协方差矩阵成分12311.0000.0000.00020.0001.0000.00030.0000.0001.000其次,计算主成分得分,进而得到三个主成分得分系数矩阵,参见表7㊂表7成分得分系数矩阵成分123货运总量(万吨)X10.0880.2320.037货物周转量(万吨)X20.0740.340-0.129港口货物吞吐量(万吨)X30.0870.2150.015快递业务量(万件)X40.0910.118-0.223公路通车里程(万公里)X5-0.0390.3090.237民用汽车总量(万辆)X60.089-0.1660.116邮电业务总量(亿元)X70.0980.000-0.088(续表)成分123地区生产总值(亿元)X90.099-0.0270.017全社会消费品零售额(亿元)X100.1000.009-0.001进出口总额(亿元)X110.084-0.2570.101规模以上工业增加值(亿元)X120.090-0.2150.131规模以上工业生产总值(亿元)X130.090-0.2160.135固定资产投资增长速度(%)X140.0060.1130.858成分得分系数矩阵反映了主成分与原始变量的换算关系,即主成分与14个指标变量的线性关系㊂相关函数如下式:;其中k i j是主成分载荷值(成分得分系数);Z X j是第j个评价指标无量纲化值;F i是第i个主成分值㊂F1=0.088X1+0.074X2+0.087X3+0.091X4+(-0.039)X5+0.089X6+0.098X7+0.095X8 +0.099X9+0.1X10+0.084X11+0.09X12+0.09X13+0.006X14F2=0.232X1+0.34X2+0.215X3+0.118X4+0.309X5+(-0.166)X6+0X7+0.14X8+ (-0.027)X9+0.009X10+(-0.257)X11+(-0.215)X12+(-0.216)X13+0.113X14F3=0.037X1+(-0.129)X2+0.015X3+(-0.223)X4+0.237X5+0.116X6+(-0.088)X7+ (-0.065)X8+0.017X9+(-0.001)X10+0.101X11+0.131X12+0.135X13+0.858X14将指标变量X1-X14代入函数,得到各个城市的三个主成分因子F1㊁F2和F3,见表8㊂表8成分得分系数矩阵城市F1F2F3广州2.953115012.93211465-0.67188604深圳2.55586084-2.063544380.26181907珠海-0.23808527-0.50373879-0.89117906汕头-0.27445847-0.51327373-2.50859403佛山0.6783805-1.287923390.60046744韶关-0.606698920.32610716-0.13801154河源-0.629085390.342109270.30166435梅州-0.619013850.35716549-1.11592738(续表)城市F1F2F3汕尾-0.57893815-0.073230980.3907387东莞0.9135934-1.462284290.57476576中山-0.20166639-0.583412790.38711407江门-0.25763407-0.04542464-0.26854734阳江-0.536558180.345520861.95893718湛江-0.270785491.128021651.23949318茂名-0.462864720.41155443-0.13708865肇庆-0.457401360.219347750.44359096清远-0.476907970.672977780.55474479潮州-0.55037817-0.23306948-0.65764688揭阳-0.31922453-0.14310619-1.35075316云浮-0.578268930.06371347-0.29462434 7.计算综合得分广东省各城市的物流水平综合评价得分可以依据如下公式计算,F=λ1F1+λ2F2+λ3F3其中λ1㊁λ2和λ3表示三个公因子的特征值,F1㊁F2和F3是对应的主成分值占比㊂代入公式得出各城市综合评价得分,并对综合得分进行排序,结果见表9㊂表9城市物流水平综合评价得分市别F排名广州2.6482594621深圳1.7067337792东莞0.5469028113佛山0.3917662374惠州0.0924411485湛江0.0542582966阳江-0.2030875157中山-0.2070218978(续表)市别F排名江门-0.22831078310肇庆-0.2859613211茂名-0.31116377712珠海-0.33031606813揭阳-0.38003233714河源-0.4132196715汕尾-0.42614576816韶关-0.43477936417云浮-0.46319010818汕头-0.49452347819潮州-0.51410587220梅州-0.52132342721全省平均-1.18991E-0721个物流节点城市物流能力的综合评分结果表明,广州㊁深圳㊁东莞㊁佛山㊁惠州和湛江前6位节点城市的F值大于零,阳江㊁中山等7-21位节点城市的F值小于零㊂其中,广州的F值高达2.6,是全省名副其实的物流龙头老大;而梅州垫底,其F值仅为-0.5㊂8.城市物流竞争力分析结论广东省各城市之间的质量差距较大,呈现不均衡态势㊂排在前头的广州㊁深圳物流综合得分高,随后的东莞㊁佛山与其他城市相比有优势㊂这四个城市的经济发展水平高㊁对外贸易经济发达㊁基础设施完善㊁物流需求巨大,这有效地促进了物流行业的大力发展㊂排名第5到10位的是珠三角城市惠州㊁中山和江门,以及西翼两个主要城市阳江㊁湛江和北部的清远,这几个城市排名处于中游段,有进一步上升的空间㊂粤东㊁粤西及粤北大部分城市综合得分较低,除清远㊁湛江以外,其他排名第11到第21位之间,排名均处于后半段,其中汕头㊁潮州㊁梅州位列后三位㊂这三个城市经济发展水平较低,整体物流需求偏弱,对物流驱动力不足㊂令人意外的是汕头地区,本身具有优良的港口资源㊁良好的商业基础,却排在倒数三位㊂回看原指标数据,发现其主要原因是固定资产投资增长速度下降过快,这说明汕头实施项目带动战略的成效不理想,或者存在项目工程进度拖延情况,总体投资效果较差㊂(二)广东省区域物流竞争力分析对比根据地理区位及经济发展,本研究将广东分为珠三角㊁东翼㊁西翼和山区四大经济区域进行区域物流能力分析㊂其中珠三角地区,主要由广州㊁深圳及佛山等九个城市组成;东翼粤东地区由汕头㊁潮州㊁揭阳和汕尾四个城市组成;西翼粤西地区由湛江㊁茂名㊁阳江三个城市组成;山区城市由清远㊁韶关等五1.四大区域物流竞争力对比本研究通过对各个区域的F值进行平均计分,算出各个区域的平均物流水平㊂从结果看,广东省全省物流能力平均值为负数,这说明广东省综合物流能力水平相对偏低㊂四大区域中珠三角物流能力平均值为正数,达到0.44左右,一枝独秀;西翼物流能力在四大区域中排名第二,东翼的物流能力垫底㊂东翼地理区位有一定的区位优势,本区域的揭阳和汕头的快递业务量在全省名列前茅;但从整体看,东翼的经济水平偏低,大宗商品物流需求及物流能力不足,这影响了综合物流能力水平进一步的提升㊂具体参见表10及图2㊂表10区域物流竞争力平均值区域物流竞争力广东省物流能力平均值-1.18991E-07珠三角物流能力平均值0.443770247西翼物流能力平均值-0.141283782山区物流能力平均值-0.354375526东翼物流能力平均值-0.418054508图2广东省区域物流能力对比图2.珠三角物流竞争力分析如表11所示,珠三角物流的平均能力虽然一枝独秀,但是不同城市综合物流能力却不平衡,比如江门㊁肇庆㊁珠海三个城市在珠三角城市中处于落后状态㊂究其原因,这三个城市在珠三角经济区中属于经济水平相对落后,物流需求相对小,物流行业发展也相对较慢㊂这种状况会阻碍珠三角地区经济进一步发展和综合物流能力进一步提升㊂特别是珠海,在大湾区物流网络节点的地理位置非常重要,但现实却未能发挥珠海毗邻港澳的区位优势㊂如何更好地提升珠海的物流实力,使其在大湾区经济建设中发挥关键物流节点的功能效应,是亟须解决的问题㊂珠海可以通过区域经济规划及物流布局规划,提升薄弱城市的经济水平和综合物流水平,提升区域经济与物流的协同效应,促进地区经济和物流产业的均衡发展㊂具体参见表11㊂83表11珠三角物流能力市别F排名广州2.6482594621深圳1.7067337792珠海-0.33031606813佛山0.3917662374惠州0.0924411485东莞0.5469028113中山-0.2070218978江门-0.22831078310肇庆-0.2859613211四㊁广东物流网络节点层级与轴心研究本研究根据指标体系及指标数据,采用K-均值聚类,借助S P S S对广东省各城市进行物流能力分析,根据分析对物流网络节点做层级划分㊂(一)物流网络节点层级划分根据聚类结果的效果,本研究使用K-均值聚类㊂聚类数一般选择在2-4之间,根据实际聚类效果及经验,聚类数为3类时效果最好,所以本研究聚类数选择为3㊂因为原始数据量纲差异不大,都是常规数据,故本次不需要将数据作标准化处理㊂聚类分析结果如表12所示㊂表12聚类成员案例号市别聚类距离1广州1597133.0992深圳1334371.3183珠海3174728.3904汕头2293778.1715佛山1481628.3646韶关3118196.5987河源3124471.0148梅州364794.2089惠州2285594.47693(续表)案例号市别聚类距离10汕尾3260338.37111东莞1323198.08612中山2155913.47113江门2186600.02814阳江3106021.71015湛江3187562.48116茂名3239928.50517肇庆368097.02818清远3178674.29719潮州3174501.87620揭阳3321777.96721云浮3194985.134本研究选择使用K-均值聚类,将21个城市分为三类:第一类包括广州㊁深圳㊁佛山㊁东莞4个城市;第二类包括汕头㊁惠州㊁中山㊁江门4个城市;第三类包括珠海㊁韶关㊁河源㊁梅州㊁汕尾㊁阳江㊁湛江㊁茂名㊁清远㊁潮州㊁揭阳㊁云浮㊁肇庆等13个城市㊂聚类的案例数见表13㊂表13每个聚类的案例数每个聚类中的案例数聚类14.000广州㊁深圳㊁佛山㊁东莞24.000汕头㊁惠州㊁中山㊁江门313.000珠海㊁韶关㊁河源㊁梅州㊁汕尾㊁阳江㊁湛江㊁茂名㊁清远㊁潮州㊁揭阳㊁云浮㊁肇庆有效21.000缺失0.000(二)广东枢纽轴心城市的确定通过观察各类各项指标的最终聚类中心可以发现,第一类城市为广东省经济第一梯队的城市,第二类城市以珠三角城市为主,第三类城市以广东省东翼㊁西翼和山区城市为主㊂从结果来看,广州㊁深圳㊁佛山和东莞四个城市所围的城市圈是广东省的物流枢纽中心,广州和深圳是枢纽中心的核心,见表14㊂第一类城市的各项指标均占据着绝对优势的地位,指标数值均远超其他类别,呈现碾压状态;广州㊁深圳㊁佛山㊁东莞四大城市作为广东省的经济第一梯队城市,地区生产总值G D P常年雄踞省内榜首,在04历史发展积淀下经济发展也有着绝对的优势地位㊂第二类城市与第三类城市存在着显著差异,第二类城市除了 固定资产投资增长速度 这一指标比第三类城市的指标低3.4%,其余的各项指标均远超第三类城市㊂通过观察样本发现,第二类的样本汕头㊁惠州㊁中山㊁江门四个城市中有三个是大湾区城市和珠三角主要经济城市,经济基础较好;汕头作为粤东明珠,是我国经济特区之一,基础及潜力较足㊂总体来说,这几座城市总体经济发展势头良好,属于厚积薄发的城市,列为第二类城市也较为合理㊂第三类城市指标数据较差,相对于前两类城市而言差距均较大,略显后劲不足㊂第三类城市总共有13个城市,城市样本较大,样本水平参差不齐,平均指标数值偏低,归为一类具有合理性㊂从最终聚类中心结果看,第一类㊁第二类及第三类的指标差别巨大㊂从货运总量看,第一类是第三类的4.5倍,是第二类的3倍;货物周转量第三类只占第一类的2.73%,第二类占第一类的2.96%,第二类和第三类两个类别加起来还达不到第一类的6%㊂第三类快递业务量占第一类快递业务量的7.60%,第二类快递业务量占第一类快递业务量的17.16%㊂第一类的邮电业务总量是第二类的6倍,是第三类的12倍㊂总之,第一类城市和其他两类城市的物流能力及竞争力差距很大㊂表14最终聚类中心聚类123货运总量(万吨)X1455511559110010货物周转量(万吨)X26183.27139593183.0565*******.51309836港口货物吞吐量(万吨)X330301.24066431.47264820.6798快递业务量(万件)X4519152.4689099.6739441.61公路通车里程(万公里)X55112.3847530.60913262.676民用汽车总量(万辆)X63208340.01135161.5584601.5邮电业务总量(亿元)X7845.6909483791142.396517669371.5702091883物流相关产业从业人数(万人)X815.371.60.90地区生产总值(亿元)X920477.176375724953768.668312910692106.63791118903全社会消费品零售额(亿元)X106854.1425025217381572.742652509800805.582912613777进出口总额(亿元)X1110035.096313061607.60977422304.20310066规模以上工业增加值(亿元)X126290.421379.90509.63规模以上工业生产总值(亿元)X1329100.146349.502321.64固定资产投资增长速度(%)X147.83.36.8三类城市的差距和区域经济发展不平衡密切相关,三类城市的经济实力差距较大㊂比如,第一类和第三类的地区生产总值比较相差将近10倍,相对于第二类也接近6倍;规模以上工业生产总值也如此㊂14第一类城市全社会消费品零售额是第二类城市的4.4倍,是第三类的8.5倍㊂第一类城市凭借其优越的地理优势以及雄厚的经济基础,在物流产业中具有超强的竞争力㊂而第三类城市的基础设施建设㊁经济发展水平等方面较为薄弱,这些都限制了第三类城市物流产业的进一步发展㊂由此可见,加强西翼㊁东翼和山区城市经济建设是解决问题的关键㊂五、广东区域物流网络的建立与优化本研究使用S P S S21对数据进行主成分分析,把多个互相关联的指标转化为少数几个不相关的综合指标,并利用综合指标来评价各个城市的物流质量水平㊂同时,研究使用S P S S21对数据进行聚类分析,对广东省各城市物流能力进行物流网络节点层级划分,确定广东省物流枢纽,对广东省物流网络优化路径进行研究㊂(一)广东区域物流网络研究结论1.广东各城市综合物流能力发展不均衡研究表明广东省各城市综合物流能力发展不均衡,珠三角地区物流能力水平比西翼㊁东翼和北部山区物流能力水平高㊂整个广东省物流能力及竞争力发展差异显著,物流发展极度不均衡,形成了以广州㊁深圳㊁佛山和东莞为第一梯队的超前超强能力区,珠三角其他城市紧跟其后,东翼㊁西翼和山区城市落后的局面㊂2.物流网络结构 单极化由于广州㊁深圳㊁东莞和佛山四个城市地理上相邻,四个轴心枢纽城市联结成物流能力 极点 ,从而形成一个超级枢纽轴心城市群㊂这四个轴心城市综合物流能力差别显著㊂在物质能力方面,广州远远高于深圳,比东莞和佛山高出五倍和六倍之多㊂从实际辐射能力看,广州既要承担另外三个轴心城市干线通道物流业务,又要承担全省其他17个城市的支线通道业务㊂广州是极点中的极点㊁轴心中的轴心㊂而东莞和佛山等物流节点却出现物流承载能力不足㊁资源浪费的情况,在广东省物流网络结构中还没有充分发挥关键物流节点的功能效应㊂3.物流系统及物流网络的可靠性和安全性面临挑战在全省物流网络结构中,由广州㊁深圳㊁东莞和佛山四个城市抱团的 极点 枢纽已经形成,且广州成为超级枢纽轴心城市群中的极心㊂广东省的物流网络结构过分依赖一个节点,整个物流系统及物流网络的可靠性和安全性面临挑战㊂一旦因特别因素导致 极点 枢纽物流通道阻断,则省内其他依附的节点城市之间的业务也会因此停滞,严重时会导致全省物流系统崩溃㊂(二)广东物流网络的优化路径1.以都市圈为基础,化 单极 为 双极广州和深圳两个城市对省内其他节点城市的辐射影响巨大,且广佛同城都市圈和深莞惠都市圈两大都市圈的城市合作共建已成形㊂物流网络规划设计以都市圈为基础,将区域内 两核 的广州和深圳进行拆分,将广州和佛山配对㊁深圳和东莞配对,进行轴-轴资源整合,形成两对轴心城市:广-佛轴心和深-莞轴心,构建 双极 物流网络结构㊂2.再造东㊁西两翼次级轴心西翼湛江和东翼的汕头,都有良好的港口资源,经济基础较好,地理位置优越,处于沿海经济带㊂要促进东西两翼沿海经济带与大湾区高水平互动发展,从而形成 湾+带 的联动优势,并在东西两翼构造贯通广东省跨区域产业链的物流网络:在东翼以汕头为中心,构建以汕头-潮州-揭阳为主体的潮汕物24。
基于因子分析的各省市物流水平的研究
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２ ０ 年 第 ５期 ０７ 第 ２ 卷 总第 １１ ９ ６ 期
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Ｓ Ｓ １ ． ｒ ｎ ｏ 对 ３１ Ｐ Ｓ ２０ｆ ｄ ｗｓ ｏ ｗｉ 个省市 的物流情况进行分析 ，
③计算所选 原始变量的相关系数矩阵。相关系数矩阵描 述 了原始变量之间的相关关系 。可 以帮助判断原始变量之间 是ห้องสมุดไป่ตู้存在相关关系 ，这对 因子分析 是非常重 要的，因为如果
所选变 量之间无 关系 ，做 因子 分析 是不恰当的。并且相关系 数矩阵是估 计因子结构 的基础 。
确定影响物流水平的 因子 ，从而实现对影响物流水平提高 的 因子实施管理和控制 的目的 。
２ 因子分析方法 的基本思想和分析步骤
２１ 因子分 析 的 基 本 思 想 ．
④ 计算相 关系数矩阵的特 征值 及相 应的特征 向量和贡 献
率。
⑤ 提取公共 因子 。这 一步 要确 定因子求解 的方法 和因子 的个数。需要根 据研究者的设 计方案或有关的经验或知识事 先确定。因子个 数的确定可以根据因子 方差 的大小。只取方
１ 引言
②对原始数据进行标准法处理 ，得到标准化矩阵ｘ，以 消除量纲的影响。
基于主成分分析的区域物流发展水平综合评价_以广东省江门市为例_朱帮助
基于主成分分析的区域物流发展水平综合评价———以广东省江门市为例朱帮助 李 军(五邑大学,江门 529020)〔摘 要〕 采用主成分分析法,构建区域物流发展水平综合评价模型。
该模型在建立评价指标体系基础上,利用主成分分析能够剔除多指标间存在相关性及信息重叠的特点,对区域物流发展水平进行综合评价。
利用该模型对广东江门市及其周边地区的物流发展水平进行实证分析。
结果表明,尽管过去10年江门市物流发展水平逐年提高,但与周边地区相比仍较低。
〔关键词〕 区域物流 综合评价 主成分分析 江门市〔中图分类号〕F270 〔文献标识码〕A 收稿日期:2007—07—23 基金项目:广东省社科基金项目(项目编号:03104L08);江门市科技计划项目(江财(2007)28号)1 引 言区域物流是区域经济核心竞争力的组成部分,也是衡量区域经济发展水平的重要指标。
因此,客观、准确地分析与评价区域现代物流发展水平,并与周边各地区的物流发展水平进行综合对比,做到知己知彼,对科学决策、改善现代经济发展环境、促进物流企业和企业物流发展、提升区域现代物流竞争力和推动整个区域国民经济发展都具有十分重要的意义[1]。
近年来,尽管对物流领域有不少研究,但区域物流发展水平评价方面的研究却较少。
一些研究尝试从不同角度分别建立了区域物流发展水平评价指标体系,并采用诸如模糊综合评判[1]、层次分析法[2]、最优脱层法[3]等进行了分析与评价。
但这些方法在评价权重的确定上具有一定的主观随意性,造成评价结果与实际偏离,有的虽然评价结果与实际相似,但过程显得有些勉强。
针对这一问题,目前很多学者已经开始探索并应用更为客观、合理的综合评价方法进行区域物流发展水平理论与实践研究。
基于此,本文采用主成分分析法建立区域物流发展水平综合评价模型,在一定程度上避免了上述方法在权重确定上的随意性,并对广东省江门市及其周边地区的物流发展水平进行综合分析与评价。
2 区域物流发展水平综合评价指标体系的构建211 指标选取的原则区域物流发展水平的综合评价是一个复杂的系统工程。
区域物流竞争力水平分析与评价实证研究
区域物流竞争力水平分析与评价实证研究随着世界经济一体化不断发展，区域经济合作交流进一步加强，成为当今社会发展的主要趋势。
通过国际贸易合作，人力、资本、信息等生产要素在全球范围内自由流通，各国联系更加密切。
在此过程中，物流行业不断发展壮大，在社会经济发展中起到越来越重要的作用，并且形成了世界物流市场。
标签：区域物流；区域经济；区域产业升级一、评价标准和评价方法1.评价标准区域物流竞争力指的是和其他区域相比，某一区域的物流行业特有的竞争优势。
在区域物流竞争力评价方面，我们必须做到全面、客观、准确，制定科学有效的评价指标。
根据国内外有关研究情况，区域物流竞争力评价指标主要包括社会经济发展水平、物流市场需求、物流市场供给、物流企业实力、信息资源状况、物流行业环境六方面内容。
2.评价方法现阶段，运用比较多的评价方法主要包括因子分析法、层次分析法、模糊全面评价法、灰色关联度分析法。
因子分析法立足于评价标准内在关联性，从众多评价指标中挑选出一些全面概括性的指标，反映评价主要内容。
这种方法可以避免评价指标重复，精简了评价标准体系，实际效果很好。
同时，综合评价有固定结构体系，评价结果客观准确，所以，本研究中主要采用因子分析法。
因子分析法数学模型如下：一般来说，设X=（x1，x2，…，xp）’作为随机可测变量，并且Xi=ai1F1+ai2F2+…_+aimFm+ei，i=1，2，…，p，其中F1，F2，…Fm是公共因子，而ei是Xi的特殊因子。
F和e都是随机不可测变量μ=（μ1，μ2，…，μp）’表示x总体平均数A=（aij）p*m表示因子负荷首先要对x进行标准化处理，设定其数值为0，方差等于1。
得到以下公式：Xi=ai1F1+ai2F2+…_+aimFm+ei，假设（1）fi的平均值为0，方差为1；（2）ei的平均值为0，方差为ei；（3）fi和ei互不关联.那么，x就是一个因子模型，包含了m个公共因子假如（4）fi和fj互不关联（i≠j），那么该因子模型就属于正交因子模型。
基于因子分析与BP神经网络的广东省物流需求预测
基于因子分析与BP 神经网络的广东省物流需求预测刘子莹北京物资学院经济学院，北京 101149摘要：通过对广东省物流需求影响因素的分析，确定各影响因素的衡量指标。
由于所选变量较多，为提高模型的预测精度，利用因子分析对各变量进行降维，将处理后的数据作为所建BP 神经网络预测模型的输入端神经元。
用MATLAB 运行所建模型，得到预测结果。
由预测结果可知，短期内未来广东省物流需求量将持续增加。
关键词：物流需求预测；影响因素；因子分析；BP 神经网络中图分类号：F252作者简介：刘子莹（1995—），女，北京物资学院硕士研究生，研究方向为产业集聚与产业转型升级。
0 引言自改革开放以来，广东省凭借优越的地理位置成为全世界的工业加工制作基地，同时也吸引了越来越多的人到广东发展。
优越的地理条件、丰富的生产资料、巨大的消费市场与便利的交通为物流业的快速发展创造了条件。
近些年广东省不断转变经济增长模式，加快了产业结构升级的步伐。
而物流业作为连通各地区和各产业之间的桥梁，同时也是第三产业的重要组成部分，其产业未来发展状况对省内经济运行效率的提高、产业结构优化的促进和经济质量的提升都起着至关重要的作用。
广东省相关部门要想设置高效便捷的物流系统、制定正确的物流业未来发展政策以及促进社会中物流资源的合理分配，就需要对省内物流需求进行有效预测。
目前，国内针对物流需求影响因素的研究较少，且对影响因素的划分一般为：经济因素、行业因素、技术进步以及其他因素。
张衡等［1］根据物流企业在互联网环境下的基本特征，从经济因素、行业因素、环境因素以及其他因素四个角度出发，以上海为对象采用协整分析的方法对区域物流需求的影响因素进行分析，得到了区域内第二、三产业和信息化的发展能够明显推动物流产业的发展的结论。
而我国对物流需求预测的研究有很多，其方法主要分为四大类：传统预测法（时间序列分析和移动平均线法等）、智能预测法（灰色预测、神经网络和支持向量机等）、组合预测法（线性组合、非线性组合与修正单一预测结果）和混合预测法（智能优化算法与单一预测法的混合、数据降维技术与智能预测法的混合以及数据挖掘技术与智能预测方法的混合）［2］ 。
基于因子分析的我国快递企业竞争力研究
基于因子分析的我国快递企业竞争力研究随着快递业的快速发展，快递企业的竞争越来越激烈。
如何衡量快递企业的竞争力，是实现竞争优势和持续发展的关键。
因子分析是一种有效的多维数据分析方法，能够从复杂数据中提取出关键因素，为快递企业竞争力的研究提供了思路和方法。
本文基于因子分析的思想，对我国快递企业竞争力进行研究。
首先，通过文献调研和实地访谈，确定了影响快递企业竞争力的主要因素，包括：服务质量、市场份额、技术水平、品牌影响力和管理能力。
然后，收集了我国快递企业的相关数据，应用SPSS软件进行因子分析。
最终得到5个因子，分别对应以上5个因素，共解释了68.07%的方差。
具体来说，服务质量因子包括快递送货时间、服务态度、配送准确率和售后服务等指标，共解释了28.48%的方差；市场份额因子包括快递营业额、客户数量和市场占有率等指标，共解释了15.56%的方差；技术水平因子包括信息系统、网络覆盖和物流设施等指标，共解释了9.87%的方差；品牌影响力因子包括品牌知名度、品牌忠诚度和口碑等指标，共解释了7.66%的方差；管理能力因子包括人才梯队、内部管理和资金管理等指标，共解释了6.5%的方差。
总之，这5个因子共同构成了我国快递企业竞争力的主要表现和影响因素。
通过因子分析的研究，可以发现不同因素之间存在着相互关联和影响。
比如，服务质量和市场份额因素有较强的相关性，说明服务质量是提高市场份额的重要手段；品牌影响力和管理能力因素有较弱的相关性，说明品牌影响力并不一定与公司管理水平有直接关系。
此外，因子分析还可以对不同企业间的竞争力进行比较和评估，为企业提供指导和参考，促进其竞争力的提升和发展。
综上所述，基于因子分析的我国快递企业竞争力研究，为我们深入了解快递企业的竞争环境和竞争力要素提供了重要的方法和理论基础。
在实际应用中，还需要根据实际情况和具体目标制定相应的指标和方案，以有效提升企业的竞争力和市场地位。