山东省城市物流发展水平综合评价研究

徐超毅，徐宏进，齐 萌

(安徽理工大学经济与管理学院 安徽 淮南 232001)

随着经济社会的飞速发展和人们对物流业认识的逐步深入，物流业被称为“21世纪最具有发展潜力的行业”之一，一个地区的经济发展与物流业的发展息息相关，因此物流业还被喻为经济发展的“催化剂”。根据中国市场报告网发布的一系列研究报告表明，我国物流业虽起步较晚，但是发展极为迅速，涌现出了像顺丰、圆通等大型现代化物流快递公司，该报告网还显示2020年我国物流业的市场规模将会达到360亿元[1]。

山东省位于我国东部沿海，是我国物流业最为发达的省份之一，根据山东现代电商与物流研究院的报告显示，2018年山东省将实现社会物流总额21.8万亿元[2]，排名前三位的分别是青岛市、临沂市和济南市，同样，根据2017年山东省物流业运行情况显示，截止到2017年底，山东省实现物流总额203565亿元，同比增长10.5%，其中位于前三位的分别是青岛市的30198.5亿元、临沂市的28038.4亿元和济南市的21794.4亿元，可以看出山东省物流发展总体上处于较高水平，但各市之间物流发展水平存在着较大差异，因此，对山东省各市的物流发展水平进行综合评价和分析，有利于推动各市物流业的协调发展，同时对促进山东省的经济发展具有重要的现实意义。

1 文献综述

国外关于物流发展水平的研究起步较早，而且研究范围广。Anjali Awasthi和Satyaveer S Chauhan利用关联图、层次分析法和模糊拓扑相结合的方法，从4个方面即车辆规模限制、拥堵收费方案、城市配送中心和通行时间限制来评价城市物流发展水平[3]。N Hrynchak建立了3组指标，即社会经济指标、运输业绩指标和表示该区域运输系统组成及其潜在机会的指标，运用聚类分析法将乌克兰地区按照物流发展水平分成了3个集群[4]。Metlyakhin A等首先总结了世界各国物流发展水平对货物周转率影响的研究结果，接着借助计量经济学模型分析了俄罗斯的外贸交易额与物流发展水平之间的关系，研究发现目前俄罗斯的物流发展水平落后于其他一些经济发达的国家[5]。Raimbekov Z S等分析了与哈萨克斯坦有密切贸易关系的欧亚经济联盟国家的国际评级，对这些国家的物流发展效率和水平进行了评价，指出包括哈萨克斯坦在内的欧亚经济联盟国家物流发展存在的问题，并且为提高欧亚经济联盟国家的物流发展效率指明了方向[6]。Maria Vodenicharova基于图解法、聚类分析法等方法，借助SPSS软件对保加利亚肉类加工组织的物流发展水平进行评价分析，根据物流发展水平将肉类加工组织分为3类，并结合保加利亚肉类加工组织的条件和一些先进国家的做法，提出了改进物流发展的设想[7]。Markovits-Somogyi R等采用数据包络分析与层次分析法相结合的方法，对29个欧洲国家的物流发展效率进行了检验，并与原DEA方法测算的结果进行了比较，此外还利用物流绩效指标(LPI)对结果进行评估[8]。James H Bookbinder和Chris S Tan运用聚类分析法比较了亚洲和欧洲的物流系统，并根据他们的物流发展水平进行了分类，通过分析显示欧洲和亚洲一流的物流系统分别是丹麦和新加坡，进一步对这两个国家进行了详细的研究，以得出适用于其他国家的物流经验[9]。Yi-Chih Yanga等利用灰色关联度和AHP法，对台湾、韩国、日本的港口物流发展水平进行了分析和评价[10]。

国内学者在对物流发展水平的研究上是借鉴和引进了国外的理论和方法，不断地进行扩展和改进。Lv Pu等分析了影响城市物流发展水平的因素，认为城市物流评价体系的研究必须考虑到城市物流与其服务区经济的关系，并在此基础上构建了评价指标体系，运用主成分分析法对大连、天津和上海进行了实证研究[11]。Liu HH等采用主成分分析对我国各省市的物流发展水平进行了综合评价，并将经主成分处理后得到的指标作为样本矩阵进行聚类分析[12]。Xinbao Tian和Meirong Zhang运用熵权法对我国31个省份的物流发展水平进行了评价，并且利用莫兰指数、莫兰指数散点图和LISA集聚图分析了物流产业发展的整体和局部空间集聚特征，通过借助空间误差模型的固定效应，分析了影响物流业空间关系的4个主要因素[13]。Li Chaoling和Lu Lin构建了一个基于灰色理论和熵权法相结合的物流发展水平评价模型，利用贵州省2006—2016年的相关数据进行分析，研究发现全省物流业发展趋势在4年里出现小范围波动，但物流发展水平总体趋势是上升的，评价结果符合贵州省物流发展的实际情况[14]。BoHe和JianghuaWang以长江经济带为研究对象，建立了区域物流发展水平综合评价指标体系，利用主成分分析法对该区域的物流发展水平进行了评价和分类[15]。Yanling Xu等基于熵值法和因子分析法，构建了包括政治、经济、社会、交通和居民消费水平等5个维度的指标体系，对武汉城市圈各城市的物流发展水平进行了评价，结果发现武汉城市圈内的9个城市物流发展水平差异较大[16]。Na Dong等以我国31个省市为研究对象，利用因子分析法对我国物流发展水平进行了综合评价和分析，并从物流发展水平的角度运用聚类分析将我国31省份分成3类[17]。Zhang Lei等搜集了山东省2003—2014年的相关数据，从物流规模和基础设施两个方面选取了23个指标，利用双聚类分析对山东省17个城市的物流发展水平进行评价，结果表明双聚类分析的结果可以为区域物流发展的决策提供相应的参考[18]。董璐璐和王合玲通过因子分析的方法来建立物流业发展水平评价体系，并计算出各省物流能力综合得分，研究表明，我国各省之间的物流发展水平发展存在不平衡现象[19]。姚文龙和丁文斌采用因子分析法对我国31个省市区的物流发展水平进行了综合分析，得出如下结论：我国物流产业地区间发展不均衡，东部沿海地区物流业规模较大，中部省份物流业基础设施支撑大，西部省份物流业发展水平较低[20]。魏国辰和冀雪华借助DPSR模型和产业发展的环境-能力-绩效理论，采用熵权法对京津冀地区2013—2017年面板数据进行综合分析，结果表明：京津冀地区的物流发展出现逐渐上升的趋势，天津和河北的差距呈现逐渐缩小的趋势[21]。姚娟和施健龙采用2017年中国东部10省(市)的截面数据，利用突变级数法，结合熵权法确定各指标权重，测度了中国东部地区的物流综合发展水平，结果表明各省之间物流发展水平差距明显[22]。

总体而言，国内外学者在物流发展水平的评价测度上都做了大量的研究，但在大部分的研究中运用的评价方法都比较单一，缺乏可靠性和科学性，基于此，本文以山东省16个城市为研究对象，采用因子分析法、熵权法和灰色关联分析法3种方法对物流发展水平进行综合评价，在一定程度上降低了单一评价方法所造成的偏差，提高了评价结果的可靠性、科学性和客观性。同时，由于多种评价方法所得结果可能会存在差异，因此本文利用kendall协调系数检验法对3种评价结果的一致性进行检验，并运用加权平均法对3种评价结果进行加权组合，最后根据2016—2018年山东省各城市的物流发展水平综合评价结果运用ward系统聚类分析法进行分类并分析。

2 组合评价模型构建

2.1 因子分析法模型

进行物流发展水平综合评价时，需要利用较多的指标，在综合评价时就会变得复杂，而因子分析法的核心思想就是筛选、简化数据，将许多具有一定相关性的复杂变量压缩成较少的独立因素，以反映原始数据的大部分信息[23]。因子分析具体步骤如下。

(1)对原始数据进行标准化处理

由于所搜集整理的原始数据在单位、量纲和数量级上有着较大差异，无法直接用于实证研究和比较分析，因此需要进行数据的标准化处理。本文中所设置的指标均为正向指标，所以采用Z-Score标准化法。

假设进行因子分析的指标变量有p个：X1，X2，…，Xp,评价对象有n个，第i个评价对象的第j个指标可表示为xij，将各个指标值xij转换成标准化指标值zij，标准化公式如下

(1)

(2)计算相关系数矩阵R

(2)

其中rij(i，j=1,2,…,p)为原始变量xi和xj的相关系数，rij=rji且rii=1。

(3)计算特征值和特征向量

(4)计算各个因子方差贡献率和累计方差贡献率

(3)

(4)

其中ei表示第i个主因子提取的原始变量的信息量，E(k)表示前k个主因子所提取的原始变量的信息量总和，E(k)越大，说明前k个主因子所包含的原始信息量就越多。

(5)确定主因子的个数

通常为了能够比较准确地反映原始信息，一般取累计方差贡献率E(m)大于85%且特征根大于1时所对应的前m(m

(6)计算初等因子载荷并进行因子旋转

初等因子载荷

其中

uj=[u1j,u2j,…,unj]T，(j=1,2,…,p)

在进行因子分析时，为了能够客观准确地解释每个主因子的具体含义，需要对提取的初等因子载荷矩阵进行旋转，得到旋转后的因子载荷矩阵B=AT=(bij),其中A为初等因子载荷矩阵，T为正交矩阵，以此构造因子模型

(7)计算因子得分和综合得分

则利用回归法计算单个主因子的得分公式为

Fj=cj1z1+cj2z2+…+cjpzp，(j=1,2,…,m)

(5)

(6)

2.2 熵权法模型

熵权法是一种经典的客观赋权方法，在物流发展水平评价中应用广泛，其原理就是利用各指标的熵值来确定指标权重，熵值越小，所提供的信息量就越大，相应的权重就越高；反之亦然。熵权法的具体步骤如下。

(1)构建指标矩阵X

假设有m个评价对象和n个评价指标，则可以根据原始数据构建一个m×n的原始数据矩阵，即

(2)数据标准化

为了标准化后数据的统一性和一致性，继续采用前文因子分析法所使用的Z-Score标准化法，即公式(1)。

(3)计算各个指标的信息熵ej

(7)

(4)计算各个指标的权重wj

(8)

(5)计算熵权综合得分

(9)

2.3 灰色关联分析法模型

灰色关联分析法是灰色系统理论的一个重要分支，主要针对评价对象少，评价指标关系模糊的系统进行综合评价[24]，通过对参考序列和比较序列的关系进行比较，确定各个城市的指标值和最优值之间的关联程度，与最优值关联程度越高的城市，说明其物流发展水平越高[25]。灰色关联分析法具体步骤如下。

(1)确定参考序列。

参考序列一般是由各个指标的最优值组成，由于本文选取的10个指标皆为正向指标，即值越大越优，因此将各个指标数值标准化后的最大值作为最优值，设参考序列为Y0=(y01,y02,…,y0n)

(2)计算关联系数

(i=1,2,…,m；j=1,2,…,n)

(10)

其中，ξij表示比较序列与参考序列在第j个指标上的关联系数，|y0j-yij|表示比较序列与参考序列在第j个指标上的绝对差，ρ为分辨系数，引入该系数计算是为了减小两级最大差过大引起的误差，提高关联系数之间的差异显著性，通常取0.5[26]。

(3)计算灰色关联度

根据关联系数可以进一步计算灰色加权关联度或者灰色绝对关联度[27]，但是在计算灰色加权关联度时需要事先确定各指标的权重，因此灰色加权关联度的计算结果就会受到赋权方法的影响，为了避免出现这种情况，同时考虑到操作的简便性，本文选用灰色绝对关联度来进行分析。

(11)

Hi表示第i个城市与最优值的灰色绝对联度，即各个城市物流发展水平的灰色关联得分。

2.4 系统聚类分析模型

聚类分析就是根据样本或者指标的特征，按照特定的方法进行分类，在目前的研究中，比较常用的聚类方法主要有两种，一种是K均值聚类，另一种是系统聚类，通过查阅相关文献资料并分析比较，本文采用系统聚类分析法中的离差平方和法(ward法)并以欧式距离为标准对山东省的16个城市物流发展水平进行聚类，其原理是先将数据中的每个样本城市归为一类，在进行类别合并时，计算类别重心之间的方差，将离差平方和增加幅度最小的两类先合并为新的一类，再依次将所有类别逐级合并[28]，模型具体计算步骤如下。

(12)

则k个类的类内离差平方和为

(13)

3 山东省物流发展水平组合评价实证分析

3.1 指标选取

为了既能科学、客观地选取指标，又使得各项指标能够准确反映物流发展水平的信息，笔者借鉴了前人在该领域的相关研究成果[29-31]，遵循指标选取的原则，并且根据山东省物流发展的实际状况，最终选取了10个指标作为评价山东省各市的物流发展水平的指标体系，如表1所示。

表1 物流发展水平评价指标

3.2 数据说明

本文选取2018年山东省16个城市的面板数据，同时搜集了2016年和2017年的相关数据，在进行物流发展水平横向比较，同时也在时间的纵向上进行有关的比较分析，数据来源于2016—2018年的《山东省统计年鉴》《中国物流年鉴》及相应各城市的统计年鉴，由于没有专门针对物流业的统计数据，借鉴前人的研究将交通运输业、仓储业和邮政业近似代替为物流业[32]，对相应数据进行搜集整理。

3.3 数据计算

3.3.1 基于因子分析法的计算

在进行因子分析之前，需要检验数据的可行性和信度，本文先利用SPSS25.0对2018年山东省城市物流发展水平的相关数据进行KMO检验和Bartlett球形检验，来判断该数据是否可以进行因子分析。经计算，KMO的取值0.659>0.5，Bartlett球形检验的P值远小于0.05，说明可以进行因子分析，再利用SPSS25.0进一步进行测算，得到相关系数矩阵、特征值和方差贡献率，通过测算结果可以看出，前2个公因子的特征值大于1且累计方差贡献率达到了88.43%，说明前2个公因子包括原始变量的88.43%的信息量，因此选取2个公因子，记为F1、F2，最后利用公式(5)计算单个主因子得分，进而通过公式(6)得到线性加权综合得分。

3.3.2 基于熵权法的计算

在利用熵权法计算时，由于采用Z-Score标准化后的指标数值存在负数，不能直接进行熵值的计算，因此本文参考其他学者的研究方法[33]，令yij=zij+l，其中l为平移幅度,使得l+min(zij)略大于0，再根据公式(7)和公式(8)分别计算各指标的信息熵和权重，最后利用公式(9)计算熵权综合得分。

3.3.3 基于灰色关联分析法的计算

在进行灰色关联分析的计算时，需要使用熵权法中的标准化数据来计算以确保数据的一致性，先利用公式(10)计算灰色关联系数，再通过公式(11)计算得出灰色绝对关联度，即2018年山东省各城市的物流发展水平灰色关联得分。利用上述3种评价方法的测算结果如表2所示。

表2 2018年山东省各城市物流发展水平得分

3.4 Kendall协调系数的一致性检验

根据对2018年山东省16个城市的物流发展水平的测算结果可以看出，3种评价方法测算的结果存在一定的差异性但排名顺序具有较高的一致性，分别利用上述3种方法对山东省2016年和2017年的相关数据进行测算，由于篇幅有限，2016年和2017年的测算结果省略，然后采用kendall协调系数检验法对3种评价方法的测算结果进行一致性检验，结果如表3所示。

表3 Kendall协调系数检验结果

3.5 山东省物流发展水平综合评价

通过Kendall协调系数检验法证明了3种评价方法的测算结果具有一致性，因此可以利用加权平均法对3种评价方法的测算结果进行加权组合。

表4 2016—2018年山东省各城市物流发展水平综合评价结果

3.6 系统聚类分析

为了进一步对山东省16个城市进行细化分类，利用前文中所建立的评价指标体系和计算的2016—2018年的综合得分，运用ward系统聚类分析法进行分类，选择平方欧氏距离，并取类间间距d=5，经过聚类分析后发现，2016—2018年的聚类结果基本一致，如表5所示。

表5 2016—2018年山东省各城市物流发展发展水平聚类分析结果

3.7 结果分析

根据2016—2018年山东省各城市物流发展水平综合评价结果(见表4)可以看出，各个城市之间的物流发展水平存在明显差异，个别城市不同年份的物流发展水平也有一些波动，还有部分城市的排名比较稳定，比如青岛、济南、烟台、潍坊和临沂，这些城市连续3年的排名都没有变化，皆在前5名之列，得分均为正值，说明这几个城市的物流发展水平较高，而且发展比较稳定，位于第10位的聊城，第15位的日照以及第16位的枣庄这3年的排名同样也没有变化，但是这3个城市的物流发展水平较差，综合得分均为负值，济宁和淄博两市的排名仅有轻微的波动，东营的名次在2018年上升了一位，由之前的第9名上升到第8名，滨州和威海的名次在2018年都下降了一位，泰安和德州都在2017年出现了名次的下降并在之后保持稳定，反观菏泽市的名次连续3年上升，由2016年的第14名上升到2018年的第11名。

由聚类分析结果(见表5)可知，通过ward系统聚类分析法将山东省16个城市分为3类。

第一类为物流发展水平较高的城市，只有青岛，该市的综合得分连续三年排名第一，青岛作为全国首批沿海开放城市之一，是国际性的港口城市，地理位置优越，港口物流极为发达，2018年全市完成海铁联运箱量115.4万标准箱，连续4年保持全国沿海港口首位，2016—2018年青岛物流业相关固定资产投资额分别为550.61亿元、936.51亿元和761.38亿元，均居全省前列，说明青岛的物流基础配套设施建设比较完善，所以综合来看物流发展水平总体较好。

第二类为物流发展水平中等的城市，主要包括潍坊、临沂、济宁、济南、烟台和淄博，由表4可知，这几个城市的综合排名也都位于前几位，济南作为山东省的省会城市，交通发达，是全国重要的交通枢纽，与其他城市的交通连通度高，但因地处内陆地区，所以物流发展水平与青岛市相比还有一定的差距。临沂市作为中国的“物流之都”“市场名城”，2016—2019年，快递业务量和快递业务收入平均增幅50%以上，均居全省第1位，临沂市商贸物流繁荣，大型物流公司较多，曾入选国家智慧物流配送示范城市。潍坊是济青高铁的中间城市，受济南和青岛的带动，经济发展较好，物流发展的也较为迅速。烟台也是重要的港口城市，鲁辽公水联运通道优势明显，渤海湾陆海联运甩挂运输发展较快，与济南的物流发展水平差距越来越小。济宁充分发挥国家级物流节点城市功能，以运河“黄金水道”和兖州货运站等为依托，逐步形成了“四位一体”的物流新格局，近几年物流业发展较好。淄博2016年归属于第三类，而2017年和2018年已经进入物流发展水平中等行列，淄博属于工业型城市，第三产业发展薄弱，导致物流业的发展受到一定程度的限制，因此该市率先在山东省成立了市级物流产业发展办公室并且实施了多项物流业发展改革措施，使得物流业的发展取得一定成效[35]。

第三类为物流业发展水平较低的城市，主要有东营、枣庄、滨州、德州、菏泽、聊城、泰安、威海、日照，这些地区的综合得分均为负数，说明这些城市的物流业发展水平较差，比如威海，虽三面环海，和烟台、青岛同属于港口城市，但由于缺乏物流管理方面的高层次技术人才，目前威海港的物流管理还是比较落后，物流信息化程度不高[36]，再如枣庄，物流发展水平综合得分连续3年处在最后一位，该市的物流业成本较高，政策支持不够，物流领域企业乱收费、乱罚款的情况时有发生，物流专业化、标准化程度不高，其他7个城市也存在着一些问题，导致物流发展水平不高，而且从整体上看这些地方的经济发展能力也相对较弱。

4 结论与建议

本文构建了物流发展水平评价体系，利用因子分析法、熵值法和灰色关联分析法3种评价方法对山东省16个城市的物流发展水平进行测算和综合评价，并运用Kendall协调系数检验法对3种评价结果的一致性进行检验，保证了测算结果的准确性和科学性，最后借助ward系统聚类分析法对山东省16个城市进行分类并分析，研究结果发现山东省各城市物流发展水平差距较大，各个城市都有自身的发展优势和障碍，结合该地区物流发展的基本情况提出以下建议。

第一，加强物流基础设施的规划和建设。对于物流发展水平较低的城市要适当增加对物流基础设施规划建设的投资，积极建设有规模、有区位优势的物流园区和物流配送中心，如果仅靠政府的资金投入是远不能满足当前物流发展需要的，因此需要扩大资金筹集的渠道，建立完善的物流基础设施投资监管制度，逐步形成以政府投资为导向、企业和个人资金自主投入为内容的投资和融资体系。加快推进鲁南高铁、潍莱高铁的建设，尽快完善青岛港全自动化码头二期工程、日照港岚山港区20万吨级大宗散货码头、临沂机场改扩建工程、青岛胶东国际机场等工程的配套设施建设。

第二，推进物流业信息技术的应用，提高物流业的信息化水平。随着大数据、云计算以及人工智能的飞速发展[37]，信息技术的应用已经成为物流业快速发展的重要竞争力之一，山东省各城市要加大物流业信息技术的研发力度，积极推进物流先进技术在企业中的应用，提高物流企业的管理能力和运营能力，利用大数据、云计算等信息技术和全球定位系统、物流管理信息系统，建立起山东省综合物流信息平台，将商流、物流、信息流和资金流有机统一，提高整个物流系统的运行效率。

第三，推动各城市之间的战略合作。山东省三面环海，港口众多，部分城市的港口优势明显，其物流发展水平较高，具有很强的辐射能力，山东省要借助沿海城市的区位优势，利用海陆空联运带动内陆城市的物流发展，加强青岛、威海、烟台、日照以及潍坊等港口城市与内陆地区的战略合作，减少地区间的竞争关系，实现双赢互动。此外，临沂要充分发挥小商品市场的优势，大力发展商贸物流，积极带动枣庄、济宁、泰安和淄博等周边城市的物流发展，最终实现各城市物流业的协调健康发展。

第四，重视高素质物流人才的培养，进一步提高人才引进力度。高层次物流人才是物流发展的强劲动力，只有充足的物流人才才能为物流发展提供更先进的技术支持，山东省高校众多，各市要扩大教育和人才引进投入，加强高水平物流教师和高学历物流人才的引进力度，切实保障来鲁就业的物流人才的应得利益，各高校和科研院所要制定合理的物流人才培养计划，设立专门的校企合作物流专业，根据经济社会的发展和需求及时调整物流人才的培养内容，为山东省的物流发展提供不竭动力。