基于因子聚类分析的安徽省城市物流竞争力评价

田淑芳

安徽新华学院商学院，安徽合肥，230088



基于因子聚类分析的安徽省城市物流竞争力评价

田淑芳

安徽新华学院商学院，安徽合肥，230088

以安徽省城市物流竞争力为研究对象，选取安徽省16个地级市2013年相关数据，构建安徽省城市物流竞争力评价指标体系。利用SPSS21.0软件进行因子分析和聚类分析，得出全省各市的物流竞争力排名并进行分类。根据评价的结果，可以得出如下结论：安徽省的16个地级市可以分为三大类，即第一类强区、第二类次强区和第三类弱区。分析三类城市不同特点，其中第一类合肥市物流竞争力远高于其他城市，应充分发挥其中心辐射作用；第二类城市中阜阳、蚌埠地理优势明显，应作为皖北物流枢纽城市重点发展对象；第三类城市物流竞争力低于安徽省平均水平，应从根本上加强经济建设。

城市物流；物流竞争力；因子分析；聚类分析

在城市化进程中，与之相关的各行各业也得到了快速的发展，城市物流量也随之大幅增加，这给城市商品配送带来了新的机遇和挑战。与此同时，物流中心城市也逐渐显现出对周边城市和地区的综合服务功能，对一个省市来说，建立一个健全、高效的城市物流体系十分重要。利用因子分析和聚类分析方法对城市物流竞争力进行综合评价，有利于分析城市物流发展中的薄弱点，以便进行相应的改进和完善，最终推动城市经济的全面发展。

1 相关研究

国内外对城市物流的研究相对较少，更多的是区域物流的研究。城市物流属于区域物流的范畴，因此可以参考区域物流的研究成果。在区域物流研究方面，国内的研究主要集中在区域物流发展规划和发展模式等方面[1]。刘美玉从6个评价标准提出31个指标对区域物流竞争力进行分析，最后又利用实证数据，分析了湖南省的物流竞争力水平[2]。Taniguchi从城市层面，利用交通仿真动力学模型，定量研究了经济增长、运输需求以及道路拥挤和环境污染的相互关联[3]。虽然国内外不少学者对城市物流及其竞争力进行了定性、定量研究，但是将城市物流的各个方面联系起来进行整个物流竞争力评价的研究更具现实意义。

2 评价指标体系

2.1 城市物流竞争力指标体系的构建

目前，学术界尚未对城市物流竞争力评价指标体系有完全一致的意见。结合相关学者研究结论[4]，根据调研数据的可比性和可获得性，并考虑影响城市物流的相关因素，从经济发展水平、物流基础设施、服务保障、物流规模、辅助产业五个一级指标中选出17个二级指标建立安徽省各城市物流评价指标体系(表1)。

表1 城市物流竞争力指标体系

(2)物流基础设施：代表各城市物流发展的基本条件。

(3)服务保障：决定物流能否快速、高效完成。

(4)物流规模：相关指标体现各城市的物流实力。

(5)辅助产业：从侧面反映各城市物流的需求程度。

2.2 城市物流竞争力评价方法

SUN Hao, WANG Wei-jie, ZHOU Quan, CHANG Yi-fan, HAN Jia-hao, ZHU Zhi-peng, LU Xiao-fang, SU Tong

评价城市物流竞争力的工作繁琐且工作量大，许多指标在实际操作过程中往往存在变异且难以量化，因而，在对城市物流竞争力进行评价过程中会出现一些不确定性。从现有研究成果来看，大多数采用多指标变量进行综合评价[5]。本文认为因子分析法具有客观性、可操作性强等特点，并且可以对大量指标进行降维分析，因而选择因子分析法，并用主成分分析来综合评价安徽省各城市物流竞争力。

3 实证分析

3.1 数据来源与处理

数据来源于《安徽统计年鉴(2014)》，见表2[6]。运用统计分析软件SPSS21.0进行数据处理，首先消除不同量纲带来的影响，对数据进行标准化后进行因子分析。在KMO 和Bartlett 球形检验通过的前提下，依据特征值大于1的原则提取主因子。

表2 安徽省16个城市的原始数据

(续表)

从表3可知，因子分析的结果共提取了2个主因子，累积方差达到88.459%，说明这2个因子能代表原始全部17个指标的88.459%，是比较理想的结果。

表3 解释的总方差

3.2 数据分析

为了更好地解释各初始因子、提高所提取主因子的代表性、便于对各主因子进行命名，故对初始特征值进行旋转，得到旋转后的载荷矩阵(表4)。

表4 旋转载荷矩阵

从表4可以看出，第一主因子在社会消费品总额、进出口总额、互联网接入数、地方一般财政收入、物流业增加值、第二产业增加值、第三产业增加值上均有较高的得分，说明这些因子与其有较强的相关性，可以命名为社会经济总量因子。第一主因子累计贡献率达到55.452%，说明该主因子所代表的几项指标能够解释城市物流竞争力一半以上的水平。 第二主因子在境内公路里数和民用载货汽车总量两项上有较高得分，可以命名为物流基础设施因子[7]。

针对表4中所抽取的2个主因子，计算得到成分得分系数矩阵，见表5。

表5 成分得分系数矩阵

由此可得主因子得分表达式为：

F1=0.106X1+0.099+X2+…+0.104X17

F2=(-0.181)X1+(-0.149)X2+…+(-0.008)X17

在此基础上，为了更好地进行比较分析，进一步计算综合得分，以表3中所提取的2个主因子旋转后的累积方差贡献率作为权重[8]，利用加权平均法，按照公式：

F=(F1×0.55452+F2×0.33008)/0.88459

由SPSS21.0计算得到安徽省16个城市因子综合得分及排名(表6)。

从第一主因子得分看，合肥市、芜湖市、马鞍山市排名居前三位，这一主因子代表的是社会经济规模总量。从表1也可以看出，这3个城市在消费品总额、进出口总额、互联网接入数、地方一般财政收入、物流业增加值、第二产业增加值和第三产业增加值6个指标上均具有较高水平。

从第二主因子得分看，排名前三的分别是阜阳市、六安市、宿州市，这一因子代表的是物流基础设施，其中阜阳市交通优越，市内铁路、公路发达，为安徽前列。合肥市在第二主因子排序上仅排第六，表明合肥市应该加强物流基础设施建设。

表6 安徽省各城市物流竞争力因子得分及排名

图1 安徽省各城市物流竞争力聚类树状图

从综合排名看，安徽省16个城市排名依次为合肥市、阜阳市、六安市、安庆市、宿州市、亳州市、滁州市、蚌埠市、芜湖市、宣城市、淮南市、黄山市、淮北市、马鞍山市、池州市、铜陵市。排名第一的合肥市综合得分为3.15，与排名最后的铜陵市综合得分-1.63差距较大，表明合肥市物流竞争优势明显。

为了深入分析安徽省各城市竞争力的水平和结构，利用表4中所提取的2个主因子进一步进行聚类分析[9]。利用统计软件SPSS21.0进行系统聚类，得到树状图(图1)和分类结果(表7)。

表7 聚类分析结果

由图1可知，合肥市在城市综合物流能力上表现最强，远远高于其他城市，单独作为一类。第二类城市包括阜阳市、六安市、亳州市、宿州市、蚌埠市、滁州市、安庆市，这些城市物流基础设施方面表现较强，但在社会发展总量方面稍弱。第三类城市包括淮北市、池州市、黄山市、淮南市、宣城市、马鞍山市、铜陵市、芜湖市，这些城市物流竞争力综合能力较弱，其中芜湖市和马鞍山市在社会经济发展总量的排名在前三位，但是物流基础设施排名靠后，最终削弱了整个城市的综合物流实力。

4 结论与对策

对安徽省16个城市物流竞争力的分析，选取了17个指标建立了城市物流竞争力评价体系，运用因子分析法概括了经济发展总量因子和物流基础设施因子。利用SPSS21.0计算得到安徽省16个城市的物流竞争力综合得分并进行了排序，评价结果基本符合实际发展情况。利用因子分析所得的两个主因子进一步进行聚类分析，将16个城市分为3类。结果表明，安徽省各城市物流发展不均衡。

依据因子分析和聚类分析结果，结合安徽省交通运输、物流发展环境等因素，应针对各类城市的不同特点和条件，从以下几个方面制定相应的物流发展对策，最终实现全省物流均衡快速发展，提高整体物流竞争力。

4.1 强化合肥市辐射作用

从上面分析来看，合肥市是“一枝独秀”，物流竞争力综合得分高达3.15，远远甩开其他城市。合肥市作为安徽省省会，在发展物流业方面占据了先天优势，具有较高的人均GDP、进出口总额等经济指标，这也得益于合肥市作为省会城市的政治中心、经济中心地位。合肥是安徽省科教、金融、信息中心，一方面具有优越的交通条件，另一方面还具有强大的物流综合运输体系，拥有完善的铁路和公路交通网。物流信息渠道健全，城市物流发展迅速，较强的经济支柱和完善的物流基础，作为安徽省物流中心的地位日益凸显，逐渐发展成为全省综合性物流枢纽城市[10]。合肥市在第一主因子上的得分为3.386 74，排名第一，经济实力突出，但是在第二主因子上的得分为0.575 9，排名第六，相对来说没有明显的优势，表明合肥市还需加强物流基础设施建设，带动周边其他城市物流业发展，充分发挥中心的辐射作用[11]。

4.2 发展阜阳-蚌埠皖北物流枢纽城市

阜阳市地处安徽省西北部，作为大京九的枢纽城市，交通便捷，四通八达，其第二主因子得分为1.661 71，排名第一，有良好的物流发展基础。蚌埠市位于安徽省北部的淮河流域，地理位置优势明显，交通完善。蚌埠市地处沿海向内地辐射的过渡地带，既是沿海的内陆，又是内陆的前沿，穿市而过的京沪铁路是我国东部地区的大动脉，也是我国南北铁路运输和淮河水运的交汇处。拥有华东地区先进的大型货运编组站和现代化货场，可直达香港进行集装箱运输。其物流基础设施因子得分为0.151 85，在全省排名中靠前。由于皖北物流业整体发展水平偏低，物流竞争力偏弱，因此，将阜阳和蚌埠作为皖北的物流枢纽城市，可以带动皖北其他城市物流业的发展，提高物流竞争力的整体水平。

4.3 加强物流竞争力弱区经济建设

物流综合因子得分靠后的城市主要有铜陵、池州、淮北等，另外几个城市综合得分也都为负数，说明这些城市物流竞争力低于安徽省平均发展水平。芜湖市和马鞍山市第一主因子得分较高，排名在前三，第二主因子得分较低，拉低了城市综合因子得分，表明这两个城市经济发展具有较大优势。而淮北市、淮南市、亳州市、宣城市、池州市、黄山市第一主因子得分和第二主因子得分均为负数，黄山市属于旅游城市，地处山区，交通不够便利；池州地处长江沿线，经济发展一般，缺乏突出的支柱性产业，这些都限制了物流业的发展，加强这些区域的经济建设，能够从根本上促进现代物流业的完善和发展。

[1]海峰．对于现代区域物流模式的探讨[EB/OL]．[2015-03-05]．http：//www．zj56．com．cn

[2]刘美玉．区域物流竞争力水平分析与评价实证研究:以湖南省为例[J]．物流技术，2013(1)：200-202

[3]Eiichi Taniguchi，Yoshidahonmachi．Underground freight transport systems as city logistics measures [J]．ISUFT Bochum，2002(9)：48-51

[4]孙植华．中原经济区城市物流产业竞争力研究[J]．物流技术，2014(3)：252-256

[5]葛治存，李荣国．基于大数据的城市物流资源共享平台构建思考[J]．商业时代，2014(28)：15-16

[6]安徽省统计局．安徽省统计年鉴2013[M]．北京：中国统计出版社，2013

[7]薛东前，郭晶，党淑英．中国内陆中心城市物流竞争力比较研究:以西安与郑州为例[J]．地域研究与开发，2012(4)：59-61

[8]江罗凝．基于SPSS的区域物流竞争力综合评价分析:以浙江省为例[J]．物流技术，2011(2)：101-103

[9]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]．技术与方法，2014(33)：147-150

[10]张剑，江西省城市物流竞争力研究[D]．南昌：南昌大学经济与管理学院，2012：34-37

[11]顾央青．基于主成分分析的城市物流发展水平评价研究[J]．物流技术，2012(3) ：138-140

(责任编辑：周博)

2015-07-28

安徽省教育厅人文社会科学研究一般项目“开放式基金管理费率机制分析及实证研究”(2011sk508)。

田淑芳(1983-)，女，湖北武汉人，硕士，讲师，主要研究方向：经济统计。

F252.1

：A

：1673-2006(2015)12-0020-05

10.3969/j.issn.1673-2006.2015.12.006