一带一路背景下珠海港发展海铁联运的影响因素研究

摘 要：基于对珠海市政府、珠海港口协会和珠海港口企业的调研，构建珠海港发展海铁联运的影响因素指标体系，运用因子分析法，选取了珠海GDP、外贸进出口总额、铁路吞吐量、港口吞吐量、港口吞吐能力、全港建设投资、货物通过能力、铁路投资、政府补贴、铁路运费、信息化建设11个指标，客观分析珠海港发展海铁联运的诸多影响因素，得出建设初期，影响珠海港发展海铁联运的因素主要有珠海GDP、珠海港吞吐量、珠海港配套设施、铁路建设和政府补贴。结合目前国家“一带一路”的发展战略，提出当前发展珠海港海铁联运主要通过加大信息化服务建设、优化铁路运费等提高企业服务的软实力。文章的研究为珠海港海铁联运的投资发展提供了理论依据，为“一带一路”战略的全面实施提供有力保障。

关键词：一带一路；海铁联运；因子分析法

中图分类号：U691 文献标识码：A

Abstract： Based on the survey of Zhuhai government， Zhuhai port association and enterprises of Zhuhai port， we build the indicator system for influence factors of development of sea-railway intermodal transportation of Zhuhai port. Eleven indices are chosen through factor analysis， namely， GDP of Zhuhai， total volume of import and export trade， railway throughput， port throughput， port throughput capacity， port construction investment， cargo handling capacity， railway investment， government subsidy， railway freight and informatization construction. At the initial stage of construction of Zhuhai port， the factors influencing the development of sea-railway intermodal transportation are GDP of Zhuhai， port throughput， port facilities， railway construction and government subsidy. Under the general context of“one belt and one road”strategy， we believe that to improve the soft power of the enterprises， the informatization construction and optimization of railway freight should be enhanced. Our research provides theoretical reference for the investment and development of sea-railway intermodal transportation of Zhuhai port and guarantee for the implementation of “one road and one belt”strategy.

Key words： one belt and one road； sea-railway combined transportation；factor analysis

0 引 言

在国家“一带一路”战略背景下，2015年6月3日广东省在全国率先出台了《广东省参与建设“一带一路“的实施方案》，其中，珠海市在21世纪海上丝绸之路建设中已抢占先机。珠海已与巴基斯坦瓜达尔市签署了加强友好交流与合作的备忘录，与贵州省合作建设贯通国家大西南区的贵州国际陆港，重点将珠海港建设成为海上通道重要支点。

海铁联运是珠海港集疏运的重要方式之一，发展海铁联运将有助于节约物流成本、拓展珠海港的经济腹地，从而直接影响珠海港的吞吐量和珠海市经济发展。2013年珠海港的吞吐量首次突破1亿大关，然而海铁联运的吞吐量仅有110万吨，仅占集疏运的1%，而国内的一些港口，如大连港海铁联运占10%，发达国家的港口海铁联运占20%～40%。影响海铁联运发展的因素众多，如经济发展、基础设施建设、信息化服务等。本文通过文献梳理和实地访问调研确定指标体系，基于SPSS的因子分析，厘清各指标之间的内在逻辑关系，掌握目前影响海铁联运的关键因素，以便更加准确地进行海铁联运的投资发展，从而推进珠海港在“一带一路”21世纪海上丝绸之路建设中发挥重要作用，因此，研究珠海港发展海铁联运的影响因素具有实际意义。梳理发展海铁联运影响因素的指标体系，运用因子分析模型分析影响因素的影响程度和变化趋势，为国内外其他港口发展海铁联运提供借鉴，具有十分重要的理论意义。

1 相关文献回顾

迄今为止，国内外对海铁联运的研究已经有了一定的基础。

在发展策略研究方面，以定性研究为主，主要针对全国和地方的港口海铁联运存在的问题进行分析，提出发展对策。刘

鹏[1]针对基础设施建设、配套政策及交通管理体制改革、海铁联运企业的市场合作机制和经营体制等影响因素进行分析，提出加快我国海铁联运管理体制改革和配套制度建设的发展策略。李国栋[2]通过对福州港的SWOT分析，突出政府加强引导扶持，加强基础设施建设、积极宣传、加大科技投入和加强人才培训等策略。李娇[3]通过对大连港的SWOT分析，提出构建综合信息共享平台、发展服务产品等发展策略。秦雯[4]通过对珠海港的SWOT分析，提出了加快内陆无水港体系建设、建设海铁联运信息平台、探索供应链契约创新等发展策略。初良勇[5]通过对厦门港拓展经济腹地，提出海铁联运策略。

在影响因素研究方面，宗刚[6]提取了11个影响因素，通过构建解释结构模型ISM，挖掘了影响海铁联运的关键因素。范小晶[7]运用系统动力学及建模软件VENSIM，对福建省湄州湾港进行仿真验证并提出相关建议。张鹏[8]通过运用层次分析法建立递接层次结构模型，从基础设施、管理体制、信息技术、业务服务和集疏运体系5个方面对海铁联运的影响因素进行分析，武慧荣[9]应用系统动力学理论及方法。通过因果关系图分析了集装箱海铁联运发展、经济发展和运输政策等因果反馈关系，构建了海铁联运系统发展SD模型。Fan等[10]采用线性规划理论，以海铁联运总成本最小为目的函数进行网络优化。

已有的关于海铁联运的相关研究，多基于我国或者某港口存在的问题，围绕海铁联运的影响因素提出发展策略。但是针对影响因素之间的大小，现有的研究还非常缺乏。本文在文献分析的基础上，通过实地走访调研珠海市港口局、珠海市港口协会、广珠铁路物流开发有限公司、珠海市港务有限公司、神华粤电珠海港煤炭码头有限责任公司、珠海港鑫和码头有限公司、珠海秦发港务有限公司等海铁联运相关的部门和企业，构建珠海港发展海铁联运的影响因素指标体系，运用SPSS进行因子分析，挖掘关键因素，为珠海港海铁联运的投资发展提供了理论依据，为“一带一路”战略的全面实施提供有力保障。

2 因子分析模型说明

因子分析（Factor Analysis）是具有适用范围广、客观程度较好、应用难度低、广泛性高的优点，其对数据的精确度要求较高，是将存在一定程度相似性的指标进行整合，最终将若干个小指标糅合成几个大的因子变量即公共因子进行评价分析。公共因子的个数远远少于原始变量的个数，因而公共因子的研究和分析能大大减少工作量，而且对于单纯凭借主观感受选择几个有代表性的因子来评价，因子变量是依据原始变量的信息进行重新构建，而不是对原变量进行取舍，这样可以公平、客观、科学地反映原有变量的大部分信息；公共因子一般不能表示为原始变量的线性组合，不同的因子体现原始变量之间的不同影响关系，从未形成不同的作用过程，因子分析能够使我们从众多的影响因素中找到几个主要因素，以便利用大量的统计数据进行有效的定量分析，使我们对事物的发展规律产生一定启发，从而将研究向更深层次发展。因子分析法能够在保证数据信息丢失最少的情况下，对高维空间变量进行科学合理的降维处理[11]。

它是用较少个数的公共因子的线性函数和特定因子之和来表达原来观测的每个变量，从研究相关矩阵内部的依赖关系出发，把一些具有错综复杂的变量归纳为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。当这几个公共因子（或综合因子）的累计方差和（即贡献率）达到85%或95%以上时，就说明这几个公共因子集中反映了研究问题的大部分信息，而彼此之间又不相关，信息不重叠[12]。

模型中，f，f，…，f叫做主因子或公共因子，它们是在各个原观测变量的表达式中都共同出现的因子，是相互独立的不可观测的理论变量。e，e，…，e叫做特殊因子，是向量X的分量Xi=1，2，…，k所特有的因子，特殊因子表示该变量中不能被公共因子解释的部分，实际上就是实测变量与估计值之间的残差。各个特殊因子之间以及特殊因子与公共因子之间是相互独立的。一般而言，通过初级变换得到的因子载荷差异不大，含义不明显，实用价值不高。为了更清楚地凸现因子实测变量之间的关系，提高公共因子的解释力，通常需要对因子载荷进行旋转处理，使因子载荷值向0和1两个方向分化。最常用的旋转方法是最大方差旋转法（Varimax）[13]。运用该模型对珠海港发展海铁联运的诸多因子进行具体分析。

3 实证研究

3.1 指标选取与获取数据

影响珠海港发展海铁联运的影响因素众多，各种因素间相互作用，共同影响珠海港海铁联运的发展。基于珠海港海铁联运的特点，如何建立影响珠海港海铁联运发展的指标体系非常重要。本文在遵循指标体系的全面性、针对性、关联性以及可取性等原则下，探求数据的可靠性、权威性和实用性，结合实地访问调研的结果，选取了11个珠海港发展海铁联运指标，如表1所示。

根据以上各指标选取相关数据，如表2所示。数据来源于2010～2014年《珠海市港口公报》、《珠海统计年鉴》和实地调研数据。

3.2 数据标准化处理

经过标准化方法计算出的新数据，最大值为1，最小值为0，其余数值在0和1之间，得到表3。

3.3 因子分析必要性检验

求得指标体系的相关系数矩阵，如表4所示。各指标间存在较大的相关性，因此说明变量间有进行因子分析的必要性。

3.4 公共因子分析

计算11个因子的总方差结果见表5。从表5可见，符合条件的特征值有3个，累积方差贡献率达94.469%，涵盖了大部分变量信息。所以，选前3个因子作为公共因子。

对初始因子的载荷矩阵进行方差旋转处理，如表6所示，能够使公共因子的解释和命名更加容易，通过结合旋转因子载荷矩阵中抽取的因子和港口物流影响因素的调研结果，对3个公共因子命名，第一个公共因子上载荷较大的有4个变量，分别是港口吞吐能力、全港建设投资、铁路投资和政府补贴，将公共因子F定义为与基础投入有关的因素，即基础投资因子。第二个公共因子上载荷较大的有2个指标：港口吞吐量和铁路运费，将公共因子F定义为与价格有关的因素，即价格因子。第三个公共因子上载荷较大的有3个指标：港口城市GDP、外贸进出口总额和信息化建设，将第三个公共因子F定义为发展潜力因子。

3.5 计算因子得分

4 结 论

4.1 研究发现

通过构建珠海港发展海铁联运的影响因素指标体系，运用SPSS对珠海港发展海铁联运的影响因素进行因子分析，厘清各影响因素的逻辑关系和发展趋势，结论和建议如下：

（1）2010年到2013年属于珠海海铁联运发展的起步期，港口吞吐能力、全港建设投资、铁路投资和政府补贴为影响珠海港发展海铁联运的主要因素。说明海铁联运起步期基础建设对于日后海铁联运的运量和进出效率影响较大，所以前期基础投资是主要影响因素，但在2012年后影响程度逐步减弱。

（2）2012年后，港口吞吐量和铁路运费成为影响珠海港发展海铁联运的主要因素，在基础设施完善的基础上，港口的吞吐量的提高，铁路运费的合理制定，成为吸引货源、拓展经济腹地、发展海铁联运的主要影响因素。

（3）2012年至未来一段时间，珠海GDP、外贸进出口总额和信息化建设等成为影响珠海港海铁联运发展的主要因素。珠海要抓住各种机会，如先进装备制造业基地、与巴基斯坦瓜达尔合作，与贵州省国际陆港合作等项目，逐步提高珠海的GDP和外贸进出口总额。因此，长远来讲，提高珠海的GDP和外贸进出口总额，重点发展珠海港的信息化建设等软实力，是珠海港未来长期可持续发展的主要影响因素。

4.2 理论价值

本文的理论价值在于：（1）丰富了发展海铁联运影响因素的指标体系。过往的研究在进行实证分析时按照各自需要对相关指标进行取舍，无法全面地进行影响因素分析。本研究基于较广泛的市场调研，较现有研究更为系统地构建了发展海铁联运的影响因素。（2）针对海铁联运影响因素的强弱程度研究较罕见，宗刚[13]通过构建解释结构模型ISM进行了研究，而利用因子分析进行海铁联运影响因素的研究还未见于国内文献。本文根据因子分析提取出的3个公共因子，在2010～2014年5年间分析了影响因素的强弱程度，为国内外港口的海铁联运发展提供有关的理论支持。

参考文献：

[1] 刘鹏. 我国海铁联运发展策略研究[J]. 铁道运输与经济，2011（9）：91-94.

[2] 李国栋. 福州港海铁联运发展策略研究[J]. 物流科技，2013（12）：120-123.

[3] 李娇，彭勃. 大连港海铁联运发展策略研究[J]. 管理观察，2015（7）：47-48.

[4] 秦雯. 一带一路背景下珠海港发展海铁联运的SWOT分析及策略[J]. 物流工程与管理，2015（9）：8-11.

[5] 初良勇，许小卫. 厦门港拓展经济腹地的策略[J]. 大连海事大学学报（社会科学版），2014（4）：21-23.

[6] 宗刚. 基于ISM的海铁联运发展影响因素研究[J]. 管理现代化，2015（6）：108-110.

[7] 范小晶. 干散货海铁联运系统关键因素敏感性分析[J]. 华东交通大学学报，2014，31（5）：56-62.

[8] 张鹏. 基于AHP的集装箱海铁联运无缝运输影响因素及权值分析[J]. 大连海事大学学报（社会科学版），2014（8）：31-34.

[9] 武慧荣，朱晓宁. 基于SD的集装箱海铁联运系统发展研究[J]. 重庆交通大学学报（自然科学版），2013（6）：529-533.

[10] Fan L， Wilson W W， Tolliver D. Optimal network flows for containerized impots to the United States[J]. Transportation Reaserch Part E： Logistics and Transportation Review， 2010，46（5）：735-749.

[11] 王勇，邓旭东. 基于因子分析的农产品供应链绩效评价实证[J]. 中国流通经济，2015（3）：10-16.

[12] 孔令强，王光玲. 因子分析法在县域经济发展水平综合评价中的应用[J]. 企业经济，2006（8）：128-130.

[13] 盛颖敏，岳媛媛. 基于因子分析的东部地区房地产市场发展研究[J]. 山东财政学院学报，2009（4）：59-60.