安徽省16个市物流发展水平研究

王 欣

(安徽大学商学院，安徽 合肥 230000)

1 引言

随着物流产业的逐渐崛起，物流业被称为“第三利润源”，其不仅能够为企业创造利润，而且也是企业实现经营利润的主要活动。与此同时，物流产业也是国民经济的重要组成部分。一个地区的经济不断增长，是离不开该地区的物流水平的。

安徽出于江淮的分水岭，各个地级市的发展各有其独特的特色。本文将这16个地级市作为样本，运用SPSS13.0 FOR WINDOUWS软件进行因子分析，对这16个地级市的物流发展水平进行排名，从中分析出各个市的物流发展水平产生差距的原因，从而为各个市提高物流发展水平贡献出解决方案，使得各地区能够快速提高经济水平，也使得安徽省物流平均水平得以提高。

2 因子分析

2.1 因子分析的主要内容

因子分析是指对原有变量进行浓缩，将原有变量中的重合部分提取出来成为因子，用这些相互独立的因子来代替原有变量的绝大部分信息，使得这些相互独立的因子具有一定的命名解释性。需要注意的是，因子分析法会导致少量的信息缺失。

2.2 因子分析的基本步骤

(1)判断原有变量之间是否存在相关关系。倘若原有变量之间相互独立，则不会存在信息重叠，也就不适合进行因子分析。

(2)在样本数据的基础上，将原有变量综合成少数的几个因子。

(3)通过各种方法使得提取出来的因子实际含义明了，使因子具有命名解释性。

(4)通过各种方法计算各个样本在各个因子上面的得分，从而可以为深层次的分析奠定基础。

3 对于16个市的物流发展水平的实证研究

3.1 数据以及指标的选取

选择安徽省的16个市作为本文的样本，综合以往的研究报告选取了11个指标作为评价物流发展水平的评价体系。这些指标分别为公路里程、生产总值、公路货运量、公路货物周转量、公路营运汽车拥有量、民用运输船舶运输量、人口、交通运输业的固定资产投资、道路与交通设施用地、规模以上工业企业工业总产值、民用载货汽车。样本中的数据来自2015年安徽省统计年鉴。

3.2 因子分析的具体过程

(1)判断原有变量之间是否具有较强的相关关系，运用KMO检验及巴特利特球度检验，如表1所示。

表1 KMO and Bartlett's Test

在表1中可以看出：KMO的值为0.724，大于0.7，尚且可以接受。并且在巴特利特球度检验中，P值等于0，拒绝原假设，说明原有变量的相关系数矩阵不为单位矩阵，即原有变量之间存在较强的线性相关性。因此，可以认为原有变量适合做因子分析。

(2)运用SPSS计算出各个变量的特征值、方差贡献率、累计方差贡献率以及旋转后的因子载荷矩阵，判断出提取几个因子较为恰当。方差贡献率是指提取出来的公共因子能够解释的原有变量信息的多少，累计方差贡献率是指所提取的所有因子所解释的原有变量信息的多少的累计之和。

表2 Total Variance Explained

Extraction Method: Principal Component Analysis.

在表2中可以看出，特征值大于1，并且累计方差贡献率为83.882%，大于80%，即原有变量的绝大部分的信息可以由公共因子反映出来。因此可知，可以提取出来2个公共因子。也即利用这两个公共因子来解释所有变量所包含的信息。

因子分析的另外一个重要部分就是因子的命名解释。在实际的工作中，人们需要对因子的实际含义有着更加精确的认识。因此，就可以进行因子旋转。因子旋转的目的就是为了使一个变量能够在较少的因子上有更高的载荷值。进行因子旋转，可以使一个变量在某个因子上的载荷较大，甚至于趋向于1，而这个变量在另外的因子上的载荷较小，小到趋向于0。在这种情况下，因子的含义就能够非常清楚了。那么旋转后的因子载荷矩阵见表3。

表3 Rotated Component Matrix(a)

从表3中可以看出，第一个因子在公路货运量、民用载货汽车、人口、公共营运汽车拥有量、公路货物周转量、公路里程、民用运输船舶运输量这7个指标上具有较高的载荷，第二个因子在规模以上工业企业工业总产值、生产总值、道路与交通设施用地、交通运输业的固定资产投资这4个指标具有较高的载荷。那么就将第一个因子解释为基础资源优势，第二个因子解释为经济资源优势。

(3)计算因子得分。

因子得分是因子分析的最终的表现。由表4列出16个市的各个因子得分，然后将各个因子旋转后的方差贡献率作为加权数，计算出16个市的综合得分。具体的公式如下：F=0.47928F1+0.35954F2。

表4 16个市的综合得分排名

4 结论

由表4可以看出，在第一个因子即基础资源优势上排名前五名的分别是阜阳市、六安市、亳州市、合肥市、宿州市。其中阜阳、六安、亳州、宿州均位于皖西北，占据着较好的地理优势。这五个城市的人口、公路货运量、民用载货汽车量、公路营运汽车拥有量、公路货物周转量、公路里程、民用运输船舶运输量均较高，物流的基础设施较为齐全，运输工具也较为发达。因为地理位置的原因，使得这些地方的资源优势明显，这也为这五个城市在第一个因子上的排名奠定了一定的基础。而排在最后五名的分别是芜湖市、马鞍山市、黄山市、池州市和铜陵市，相比较排名前五名的城市，其资源优势较不明显。

在第二个因子上排名前五位的分别是合肥市、芜湖市、马鞍山市、宣城市、蚌埠市。这五所城市的经济资源优势较为突出。合肥作为安徽省的省会，也是安徽省经济发展的枢纽所在，合肥市的经济发展在安徽省中具有一定的优势，无论是生产总值还是规模以上工业企业工业总产值，都是名列前茅的，并且合肥市整体的道路与交通运输设施用地规划和交通运输业的固定资产投资也是较为合理。对于芜湖来说，芜湖的汽车制造产业为芜湖带来了一定的收益，芜湖市的奇瑞已经作为一个品牌，每年为芜湖市的经济收益做出一份贡献，另外芜湖市的旅游发展也对芜湖市的经济发展起到了助推作用。对于马鞍山来说，马鞍山的钢铁加工产业为其经济发展也增添了一份力量。再比如蚌埠的粮食加工产业也为蚌埠市的经济带来一定收益。宣城的经济发展也呈上升趋势。这五个城市的经济力量雄厚，所以在规模以上工业企业工业总产值、生产总值、交通运输业的固定资产投资、道路与交通设施用地方面优势明显。而在排后五名的分别是黄山市、池州市、阜阳市、淮北市和亳州市，这五个城市在经济布局方面需进一步发展。

综合来看，在综合排名上排名前五位的分别是合肥、阜阳、六安、芜湖、亳州。合肥作为安徽省的省会，不仅经济较为发达，而且占据了一定的地理优势和资源。阜阳市的物流基础设施较为完善，运输工具方面也比较完善，这为其综合排名靠前奠定了条件。六安市的物流设施也相对较好，所以综合排名也较为理想。芜湖市的工业发展迅速，汽车产业也成为了品牌产业，另外芜湖市的旅游产业也为经济发展贡献一份力量，所以芜湖市的综合排名也是相对靠前。亳州市的物流基础设施相对较好，因此其综合排名也进了前五。

5 建议

安徽省位于我国大陆东部位置，毗邻江苏、浙江等省，安徽省的经济发展急需稳步提高，与此同时，安徽省的物流发展水平呈稳步上升趋势，物流需求也越来越大。本文对如何提高安徽省16个市的物流发展水平提出下述建议，以求安徽省整体物流发展水平得到显著提高。

首先，加大安徽省16个市的物流基础设施建设。政府要加强对公路、水路的规划建设，构建物流节点空间网络，形成功能较为齐全的物流节点体系。

其次，促进各市的经济发展，经济发展在一定程度上能够促进物流发展。拿合肥市来说，合肥市作为安徽省的省会城市，其所具备的经济优势对物流发展起到了助推作用。对于其他的地级市，政府应该加大投资，加强规划，使得这些城市的经济发展能够更上一个新台阶。

再次，加强人才培养。安徽省的各个地级市应该加强物流人才的培训以及教育，为物流的人力资本提供保障。

最后，需要加强各市的信息化建设，形成一定的信息化网络，为物流发展奠定基础，保证物流的正常运行，促进物流水平的提高。

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