基于因子分析法的大理州物流产业发展影响因素分析

摘 要：根据大理州2005～2014年间的经济社会发展数据，运用因子分析法对这些数据和大理州物流产业指标数据进行分析，探讨大理州经济社会与物流产业之间的影响关系。明晰大理州物流产业发展的影响因素，为将来大理州物流枢纽及物流产业布局提供参考。

关键词：因子分析法；大理州物流枢纽；物流产业

中图分类号：F259.27 文献标识码：A

Abstract： According to the economic and social development data of Dali during 2005～2014， using the factor analysis to these data and the logistics industry index data of Dali analysis， Dali prefecture economic society and the influence of the relationship between logistics industry. Through the analysis of the influence factors of clear Dali prefecture logistics industry development， for the future in logistics hub and logistics industry layout to provide reference.

Key words： factor analysis； logistics hub in Dali； logistics industry

0 引 言

物流产业是融合运输、仓储、贸易、信息等环节为一体的复合型服务性产业，属于一种次生产业。物流产业的发展一方面依赖于国民经济中除物流产业外的其他产业的发展；另一方面又能促进地方经济发展、增强国民经济竞争力。高水平的物流产业能对经济社会发展提供服务商流、保障生产和方便生活三大方面的作用。具体到物流产业与经济社会发展各项产业或指标之间的影响关系，则因不同地域所具有的不同实际情况而有所不同，所以在分析物流产业与经济社会之间的影响关系时，不能以偏概全的进行分析，而需要结合具体的区域进行独立的分析。本文将结合大理州的发展实际，采用因子分析法对大理州物流产业与大理州经济社会发展之间的影响关系进行分析，期望能对大理州的物流产业发展和大理州物流枢纽建设提供借鉴。

1 研究方法及指标体系建立

1.1 因子分析法

2 大理州经济社会发展现状

在研究大理州物流产业与经济社会发展之间的影响关系时，首先需要调研大理州的发展现状，掌握大理州的发展实际。2014年大理州全州地区生产总值（GDP）实现832.18亿元，同比增长8.5%。其中，第一产业产值181.87亿元，；第二产业产值343.97亿元；第三产业产值306.34亿元。纵观2005～2014年，大理州的国民经济总体保持平稳增长，GDP产值从2005年的235.1亿元增加到了2014年832.18亿元，增加了将近600亿元，除了2014年外，其余9年大理州的国民经济增速均在两位数以上，10年来的GDP增速均高于云南省和国家的平均增速，发展势头良好。

根据已经确定的有效因子，查阅收集所选因子在2005～2014年间的数据，具体数据如表1所示。

在经济社会取得快速发展的同时，大理州的物流产业也在这10年里得到了较快发展，物流产值从2005年的10.91亿元增长到了2014年的39.02亿元，增长近20亿元，货物运输量和周转量也基本接近翻番水平。同样，查阅收集并整理得到2005

～2014年大理州物流产业相关统计数据见表2所示。

3 大理州经济社会与物流产业的影响关系分析

采用SPSS统计分析软件，对表1、表2所示的大理州经济社会和物流产业发展数据进行分析。对所涉及数据进行标准化，在对各项数据进行相关性分析，在所得到的各变量之间的相关系数矩阵中，所有的相关系数均大于0.9，根据检验判断法则，因0.9>0.3，所以选用的数据适合做因子分析。

由表3可知，大理州物流产值与经济社会发展的指标相关性最强，第二产业产值、社会固定资产投资额、户籍人口与物流产业各项指标间的相关性弱于其他几项指标，但相关性系数依然大于0.9。接下来就运用因子分析法分别分析2005～2014年间大理州经济社会发展水平并提取出相应的公因子，然后再分析所得公因子之间的相关关系。

运行SPSS软件分别对大理州经济社会发展和物流产业进行因子分析，得到所选取指标的公因子方差如表4所示。

由表4可知，所有变量的公因子方差值均大于0.9，说明提取出的公因子对原始变量的解释能力应该是很强的。

表5、表6分别给出了大理州经济社会发展和物流产业发展因子分析中的各因子解释变量方差。

根据表5、表6，按照因子分析法的因子提取法各提取出1个公因子对相应的原始变量进行解释，所提取出的公因子对各自对应的原始变量方差的解释比例均大于98%，远高于提取标准的80%的比例要求，说明提取出的公因子对原始变量的解释能力（或作用）最大，且均提取各自的成分1作为主成分。

可见，所提取出来的主因子之间的相关性也是非常强的，拟合直线几乎是同一条直线。

通过分析，大理州经济社会发展与物流产业发展之间呈现高度相关关系。细分到指标来看，根据表4可知大理州经济社会指标提取出的公因子对大理州GDP产值、第三产业产值和社会消费品零售额3项指标的解释能力最强，第一产业产值、第二产业产值和社会固定资产投资额次之，户籍人口最弱；大理州物流产业指标提取出的公因子对大理货运量这项指标的解释能力最强、货运周转量次之、物流产值最弱，结合所提取出来的公因子之间的关系，可以推断出大理州GDP产值、第三产业产值和社会消费品零售额对大理州货运量的影响最大，对货运周转量影响次之，对物流产值影响最小；第一产业产值、第二产业产值和社会固定资产投资额对大理州产业的影响次之，户籍人口所起的影响最小。为了验证该结论，对影响最为明显的经济社会发展指标数据进行了为期5年的发展预测，根据预测结果，通过SPSS处理后得到的主因子的得分及趋势如表9和图2所示。

结果显示，预测得到的大理州经济社会发展和物流产业发展的主因子的分趋势依然具有高度的相关性，拟合直线仍然是几近重叠，说明前述分析结果具有较好的可信度。

4 小 结

分析表明，用大理州经济社会发展数据在对大理州物流产业之间确实存在高度的相关性，通过研究大理州经济社会发展来推测大理州的物流产业发展是可行的。同时，在大理州物流产业布局规划及建设物流枢纽时，应该首先重点考虑相关地域的经济总量、产业结构情况和社会消费品零售业发展状况，其次再综合其他影响因素来规划物流产业的布局，合理配置物流园区、物流配送中心等物流场所，以此来实现本区域的物流高效率化，从而实现物流产业发展水平能较好并适度超前于经济社会发展水平，共同促进区域发展。

根据此结果以及大理州各区域的发展现状，在大理州所辖的区域中，2014年大理市和祥云县两地的经济总量达449亿元，占据大理州经济总量的一半以上，所以从经济发展的指标分析结果来看，大理州的物流产业布局重点应该集中在大理市、祥云这两个区域。在此基础上再结合国家和云南省的发展战略做适度调整及补充，如根据大理州地理位置及周边地州、市的发展情况在大理市、祥云两个点的基础上在适度扩充物流产业布局点，比如在接近保山市方向布局永平物流节点，在接近丽江方向布局上关注物流节点，构建“2+2”双专业中心、双重点节点的格局，这样有利于充分发挥物流枢纽的建设，并能使大理州物流产业在满足大理州经济社会发展的物流需求的基础上，更好地辐射周边区域。

参考文献：

[1] 高文相. 基于因子分析法的大理州“1+6”城市群物流产业布局分析[J]. 物流技术，2015，34（10）：139-141.

[2] 贾俊平. 统计学[M]. 北京：中国人民大学出版社，2012.

[3] 高文相，吕宏. 基于经济产业结构的大理州物流需求研究[J]. 铁道运输与经济，2015，37（7）：11-15.