甘肃省区域物流发展水平测度及评价研究

王欣 张文博 杨洁 秦丽娟

摘 要：本文通过物流环境水平、物流作业水平和物流发展潜力三个方面构建物流发展水平测度及评价指标体系，以2020年甘肃省14个地区的数据为样本，运用因子分析对甘肃省14个地区的区域物流发展水平进行综合评价分析，并通过聚类分析法进行层次分类，找出制约甘肃省物流发展的因素，最后有针对性地提出相关改善建议。

关键词：甘肃省；区域物流发展水平；因子分析；聚类分析

一、引言

地区物流水平和物流能力与区域社会经济发展有着密切的相关性，甘肃省作为沟通东、中部发达和较发达地区的桥梁与联系新疆、青海、西藏等边疆少数民族地区的交通枢纽，使之延展当今时代被称为“第三利润源泉”的物流产业，具有深远的战略意义。经全面调研可知，近年来甘肃省各区域虽相继出台了提升地区物流能力的相关政策，但效果参差不齐，急需针对性较强的科学物流理论以供施策参考。

相关领域学者对区域物流的研究主要表现在以下三个层面：一为紧贴区域物流与经济发展的相互作用关系；二为构建区域物流评价指标体系；三为贯穿分类和赋权思想，运用科学有效的数学方法进行模型的框架建立与细节填充。

本文在借鉴学者研究成果的基础上，通过物流环境水平、物流作业水平和物流发展潜力三个方面构建物流发展水平测度及评价指标体系，对甘肃省14个地区的区域物流发展水平进行评价研究，探寻制约甘肃省物流发展的关键因素，并有针对性地提出相关改善建议。

二、区域物流发展水平测度的构建及评价方法

1.发展水平测度的构建

本文在已有研究的基础上，从科学性、合理性、可量化性、系统性和数据可获得性出发，结合甘肃省区域物流特点，选取物流环境水平、物流作业水平和物流发展潜力3个维度的10项指标来构建甘肃省区域物流发展水平指标体系（表1）。

2.发展水平的测度步骤

对于甘肃省区域物流发展水平测度的研究，本文选取以因子分析、聚类分析为主，以直观分析为辅的方法进行评价。其主要步骤如下：一是根据空间变异分析和相关分析筛选二级指标体系，通过直观分析实现甘肃省各地区物流能力的初步判别，利用因子分析降维合成较少的一级指标，利用聚类分析对14个地区进行物流水平的层次分类；二是根据因子分析得到的一级指标，以公共因子旋转后的方差贡献率占总方差贡献率的比作为权重，进行一级指标的加权求和，得到评价甘肃省各地区物流水平的综合指标；三是将得到的综合指标和3个一级指标排序，综合直观分析结果，配合聚类分析的分类思想，进行甘肃省区域物流发展水平的测度和讨论（图1）。

图1 甘肃省区域物流发展水平评价流程

三、甘肃省区域物流发展水平的实证分析

1.数据预处理

本文的指标数据主要来源于《中国统计年鉴2020》，并参照《中国物流年鉴2020》以及各市的统计年鉴对数据予以完善。

不同指标数据的计量单位不同，直接分析会受到相异因素的影响，因此要对数据进行标准化处理。数据标准化计算公式为：

（1）

其中：Zij为标准化后的变量值，xij为实际变量值。Zij＞0即数据项高于平均水平，Zij＜0即数据项低于平均水平。

2.区域物流发展水平指标筛选

（1） 空间变异分析

通过计算变异系数，删除变异系数最小的指标，保证筛选出的指标数据对物流综合能力的影响显著。变异系数的计算公式为：

（2）

（2） 变量间相关分析

设物流数据其中两个指标分别为X和Y，则其皮尔逊相关系数的计算公式为：

（3）

将各指标数据项分别代入式（3） ，得到皮尔逊相关系数，将通过显著性水平为0.05的假设检验的高度相关指标予以剔除。

（3） 指标筛选结果

指标体系中共有16个指标，经空间变异分析和变量间相关分析剔除部分指标后，选取10个具有显著代表性的指标来建立甘肃区域物流发展水平测度及评价体系。

3.因子分析法

运用SPSS对全部指标进行因子分析，未旋转的因子分析的KMO值为0.631，显著性水平为0.029。从极大方差法旋转的角度，从原始变量相关矩阵出发求解公共因子，得到包含10个测量指标的3个特征值＞1的公共因子，累计方差贡献率达到了73.561%（表2）。

X1、X2、X3、X4、X5、X6在第一公共因子上的载荷较大，作为物流环境水平指标；X7在第二公共因子上的载荷较大，作为物流作业水平指标；X7、X8、X9、X10在第三公共因子上的载荷较大，作为物流发展潜力指标。使用Cronbach α系数检验内部信度，F1、F2、F3的α值依次为0.893、0.901、0.873，物流水平的总体α值为0.886，说明指标的内部一致性较好，稳定可靠。

进一步计算因子得分系数矩阵，结果如表3所示。

根据表3可得出各公共因子的表達式：

F1=0.25X1+0.16X2+0.23X3+0.18X4+0.21X5+0.12X6+

0.02X7+0.53X8+0.1X9-0.1X10（4）

F2=-0.07X1+0.14X2-0.3X3-0.07X4+0.2X5+0.24X6+ 0.49X7-0.36X8+0.12X10（5）

F3=-0.02X1-0.01X2-0.26X3+0.09X5+0.19X6+0.1X7+

0.15X8+0.44X9+0.56X10（6）

将标准化的原始数据代入以上公式，分别计算F1、F2、F3的得分，以表2中所提取的3个公共因子旋转后的方差贡献率占三个公共因子总方差贡献率的比作为权重，利用加权平均法，按照以下公式计算物流水平综合得分，结果如表4所示。

F=（37.852%×F1+23.948%×F2+12.031%×F3）/73.561%（7）

4.系统聚类分析法

为了进一步分析2020年甘肃省14个地区的物流发展水平，反映城市的分类与层次，本文运用SPSS 26.0进行系统聚类分析。经研究发现，当分类数大于4时，聚合系数的变化趋势较为平缓，因此分类数取4。结果表明：兰州市为第一类；金昌市为第二类；嘉峪关市为第三类；庆阳市、定西市、张掖市、天水市、平凉市、陇南市、白银市、武威市、酒泉市、临夏回族自治州和甘南藏族自治州为第四类（图2）。

图2 树状聚类分析

四、结论与建议

1.结论

结合直观分析、因子分析和聚类分析的全面建模，甘肃省14 个地区的物流发展水平具有以下特征。

第一类：兰州市。兰州市在物流综合能力、物流环境水平方面最强，物流作业水平排名较后，其物流业有待发展。

第二类：金昌市。金昌市在物流发展潜力方面最强，物流综合能力、物流环境水平和物流作业水平均排名靠后，其物流业处在初步发展阶段。

第三类：嘉峪关市。嘉峪关市的物流发展潜力较强，物流综合能力和物流作业水平均排名靠后，物流环境水平排名居中，其物流业还没有得到充分发展。

第四类：庆阳市、定西市、张掖市、天水市、平凉市、陇南市、白银市、武威市、酒泉市、临夏回族自治州和甘南藏族自治州。武威市的物流环境水平排名第二，陇南市的物流作业水平最强，酒泉市的物流发展潜力排名第二，天水市的物流综合能力排名第二，甘南藏族自治州的物流综合能力排名最后，物流水平最差。

2.政策与建议

甘肃省物流水平的快速发展，能够缩小甘肃省与中、东部地区的经济发展差距，对于推动“一带一路”的成功实施具有重要意义。本文针对甘肃省区域物流存在的问题提出以下建议。

（1） 建设区域物流枢纽，增強全省物流辐射

兰州市在物流综合能力、物流环境水平方面优势显著，领航全省。兰州市应建设成为商贸服务型物流枢纽承载城市，增强全省物流辐射力，带动周边市区物流快速发展。兰州市相关部门应加强与周边地区的合作，合理规划区域物流中心的建设，增强技术交流与创新。

（2） 增强物流信息共享，实现技术模式创新

结果表明，甘肃省各地区物流水平发展不平衡，除省会兰州市外，其他地区物流水平较弱。因此，需要对甘肃省14个地区进行统筹规划，构建物流信息平台、商贸物流大数据平台，增强物流信息共享，整合物流资源，统筹调配，产生集群效应。打破传统物流模式，结合大数据、物联网、直播平台等方式，实现技术创新，发展现代物流产业，以技术创新提升物流水平。

（3） 增加基础建设投资，提高物流发展水平

基础建设是影响物流水平的重要因素，如兰州市的公里里程基础建设较临夏州回族自治州和甘南藏族自治州更为完善，投资量更大，综合物流实力更强。针对不同地区的物流短板，应加大物流资金的投入和政策的支持，强化物流基础建设，完善物流网络体系，引进物流人才，以提高物流发展水平。

参考文献：

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作者简介：王欣（2002.01— ），女，甘肃秦安人，本科在读；通讯作者：秦丽娟（1979.05— ），女，甘肃永昌人，副教授，博士，研究方向：应用统计学。