皖北城乡物流一体化发展影响因素分析

余利娥，朱 娟

（1.宿州学院皖北中小企业与特色产业发展研究中心，安徽宿州234000；2.江苏大学管理学院，江苏镇江212013）

城乡物流一体化是推动城乡一体化发展的基础性环节，中国城市物流系统和乡村物流系统长期割裂，制约了城乡经济的发展。推进城乡物流一体化建设是中国推进新型城镇化、统筹城乡发展的战略要求。研究城乡物流一体化的文献较多。卢美丽[1]提出了城乡物流一体化的连锁经营配送网络建设模式。周凌云等[2]指出了江苏城乡物流发展中存在的问题，并提出应将城乡物流设施一体化、城乡物流渠道一体化、城乡物流配送一体化等作为江苏城乡物流一体化体系建设的重点。姚舜等[3]构建了长春市城乡物流一体化发展水平评价指标体系，并利用因子分析法进行了评价，发现长春市城乡物流之间存在较大差距。周程等[4]指出了湖北省城乡物流存在的问题，并从建设融合对接的城乡物流网络、培育农村大型物流市场主体、整合农村物流资源等方面给出了湖北省城乡物流一体化整合与创新的途径。王秀荣等[5]利用SWOT分析法，分析了聊城市城乡物流一体化发展的优势、劣势、机遇和挑战，并从统筹城乡物流发展规划、加大政策扶持、强化人才支撑等方面给出了聊城市城乡物流一体化的对策措施。曹明[6]指出了阜阳市城乡物流一体化发展现状及存在的问题，并从加大政府财政与金融扶持、统筹城乡物流发展规划、大力发展农村和农产品电子商务等方面给出了阜阳市城乡物流一体化发展策略。

从相关的研究文献来看，虽然研究城乡物流一体化的文献较多，但是研究城乡物流一体化影响因素的文献较少，特别是研究皖北等不发达地区城乡物流一体化影响因素的文献更少。基于此，本文通过构建城乡物流一体化发展影响因素指标体系，收集皖北六市的相关数据，利用主成分分析法分析皖北城乡物流一体化发展的影响因素，以期获得推进皖北城乡物流一体化发展的有益结论。

一、城乡物流一体化发展影响因素指标体系构建

本文通过对相关文献的梳理和研究，结合城乡物流一体化相关统计数据，遵循客观性、科学性、全面性和可获得性原则，从城乡物流供给能力、城乡物流需求、城乡物流生产效率、区域经济发展水平、城镇化水平五大指标出发，建立影响因素评价指标体系（见表1）。

表1 影响因素评价指标体系

其中，货运量=公路货运量+铁路货运量+民航机场货物吞吐量；人均消费性支出=（城镇居民人均生活消费支出×城镇人口+乡村居民人均生活消费支出×乡村人口）/总人口；物流固定资产投资效率=物流业产值/物流固定资产投资额；物流人员投入效率=物流业产值/物流从业人数。

二、皖北城乡物流一体化发展影响因素的主成分分析

（一）数据来源

皖北地区包括宿州、阜阳、淮北、蚌埠、亳州、淮南六市，这六个市都属于农业大市，经济发展较落后，具有较强的可比性。本文所使用的数据均来自《安徽统计年鉴—2016》。物流业产值、物流固定资产投资额、物流从业人数在统计年鉴中没有统计数据，分别以交通运输、仓储和邮政业的产值、固定资产投资额和从业人员数量代替[7]。皖北六市各指标的取值如表2所示。

（二）分析步骤

主成分分析法利用降维的思想，把多个指标转化为少数几个综合指标，是一种简化数据集的技术，有利于找出问题的关键。皖北城乡物流一体化发展的影响因素涉及五个一级指标，十一个二级指标，影响因素众多，非常适合采取主成分分析法进行分析。因此，本文采取主成分分析法对皖北城乡物流一体化发展的影响因素进行分析，具体分析步骤如下[8]：

（1）对原始数据进行标准化；

（2）计算相关系数矩阵；

（3）计算特征根，确定主成分；

（4）将标准化后的指标转换为主成分；

（5）对多个主成分进行综合评价。

（三）实证分析

本文利用 SPSS20.0软件对皖北城乡物流一体化发展的影响因素进行主成分分析。

1．对原始数据进行标准化

计算公式为：新数据=（原始数据-均值）/标准差。计算结果如表3所示。

2．计算相关系数矩阵和特征根，确定主成分

利用 SPSS20.0软件对皖北城乡物流一体化发展的影响因素进行主成分分析，分析结果如表4所示。

表2 皖北六市各指标取值

表3 原始数据标准化结果

表4 解释的总方差

在主成分分析中，主成分的提取要满足两个条件：第一，主成分的特征值要大于1；第二，几个主成分的累计解释率要达到85%以上。从表4可以看出，按照主成分的提取条件，一共可以提取三个主成分，其方差累计贡献率高达86.099%。

3．将标准化后的指标转换为主成分

主成分分析后的成分矩阵如表5所示。利用成分矩阵可以得到三个主成分与十一个指标的相关系数。

表5 成分矩阵

假设三个主成分用A1、A2、A3表示，十一个二级指标标准化后的值用X1、X2……X3表示，根据成分矩阵，三个主成分可以表示为：

将各市标准化后的指标值代入（1）、（2）、（3）式中，可以得到各市三个主成分的得分，然后对各市进行排名，结果如表6所示。

表6 皖北六市城乡物流一体化发展影响因素主成分得分

4．主成分权重的确定及综合评价

主成分分析法在提取主成分的同时，也给出了各个主成分的特征根。主成分的权重为各个主成分所对应的特征根占所有主成分特征根之和的比例。由表4可知： ， ，

，则各主成分的权重为：

同理， ， 。皖北六市城乡物流一体化发展影响因素主成分分析的最终评价结果如表7所示。

表7 皖北六市综合评价

（四）评价结果分析

由表4、表5可知，第一个主成分对评价结果的影响最大，与其最相关的指标主要包括：公路里程、货运量、载货汽车拥有量、GDP增长率，其相关系数分别为：0.951、0.922、0.919、0.812；第二个主成分的相关指标为城镇化率，其相关系数为0.799；第三个主成分的相关指标为运输船舶拥有量，其相关系数为0.792。评价结果表明，对皖北城乡物流一体化发展影响最大的因素是城乡物流供给能力；其次是城乡物流需求；最后是区域经济发展水平和城镇化水平；城乡物流生产效率对皖北城乡物流一体化的发展影响不大。从表7可以看出，阜阳的综合得分最高，淮北的综合得分最低。从表3可以看出，与城乡物流供给能力相关的三个二级指标，阜阳的分值都比较高，而淮北的这几个指标都很低，表明皖北城乡物流一体化发展受城乡物流供给能力的影响最大。

三、结论及政策建议

本文通过收集皖北六市城乡物流一体化发展的相关数据，利用主成分分析法对皖北城乡物流一体化发展的影响因素进行了分析。研究结果表明：对皖北城乡物流一体化发展影响最大的因素是城乡物流供给能力；其次是城乡物流需求；最后是区域经济发展水平和城镇化水平；城乡物流生产效率对皖北城乡物流一体化的发展影响不大；阜阳的城乡物流一体化综合评价得分最高，淮北的最低。要推进皖北城乡物流一体化发展，必须提高皖北城乡物流供给能力，可以从以下两个方面着手：第一，加大公路、铁路建设力度[9]；第二提高载货汽车和运输船舶的拥有量。

参考文献：

[1]卢美丽.基于城乡物流一体化的连锁经营配送网络优化研究[J].数学的实践与认识,2012,42(22):71-78.

[2]周凌云,顾为东,赵钢,等.面向城乡双向流通的江苏城乡物流一体化体系建设[J].现代管理科学,2013,(7):39-41.

[3]姚舜,喻博峰,张明.长春市城乡物流一体化发展现状的评价分析[J].物流商论,2014,(5):129-130.

[4]周程,陶君成.新常态下湖北省城乡物流一体化整合与创新途径[J].物流技术,2015,34(8):48-51.

[5]王秀荣,刘照军.聊城市城乡物流一体化发展的SWOT分析及对策措施[J].中国市场,2015,(42):201-203.

[6]曹明.阜阳市城乡物流一体化发展策略研究[J].中国管理信息化,2016,(10):133-134.

[7]陈玲.基于改进DEA模型的中国省域农产品物流效率测度[J].物流技术,2014,33(11):288-291.

[8]李雪,李波.遵义城乡居民收入差距影响因素的实证分析、——基于主成分回归分析方法[J].遵义师范学院学报,2016,18(4):61-66.

[9]程松涛,郑晶燕.社会流动与贵州贫困地区的城乡一体化发展[J].遵义师范学院学报,2006,8(5):13-15.