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河南省城市物流竞争力的因子分析与评价研究

河南省城市物流竞争力的因子分析与评价研究


摘要:文中构建了城市物流竞争力的评价指标体系,并运用因子分析法对河南省18个城市的物流竞争力进行评价。通过评价,对各个城市的物流竞争力进行排序和比较,为河南省和各地市提升城市物流竞争力提供决策参考。

关键词:城市物流竞争力,因子分析,综合评价

基金项目:河南省教育厅人文社科重点研究基地项目的部分研究成果

1  引言

国内外学者在城市物流竞争力的研究主要集中在评价指标、方法、模型等方面。Eiichi Taniguchi从物流运输硬件系统角度构建城市物流评价模型,并对欧洲、日本的城市物流竞争力进行实证[1]。柳键、邱国斌从经济、产业结构、物流、生态等环境方面构建评价模型,运用主成分分析法,对鄱阳湖生态经济区城市物流竞争力进行综合评价[2]。金芳芳、黄祖庆基于城市物流竞争实力和竞争潜力构建评价模型[3]。汪红林从经济效益、基础设施、人才与环境、信息发展水平、市场状况等方面构建指标体系,采用熵值法进行评价[4]。蒋明琳、舒辉从政府作用、物流需求状况、物流资源、物流企业能力、区域经济发展水平和信息化社会水平等方面,构建评价模型并进行评价[5]。本文结合河南实际,构建城市物流竞争力的评价指标体系,采用因子分析法对河南省18个城市物流竞争力进行评价和排序。

2  城市物流竞争力评价指标体系的构建

2.1  城市物流竞争力的评价指标

竞争力是一种能够创造附加值,国家或企业获取财富、提高人均收入水平的能力。而城市竞争力是在经济、文化、价值、政策制度等方面作用下表现的城市综合能力,是城市资源合理配置的能力。城市物流竞争力是指城市在一定时间的发展环境中,物流业优于其他城市资源,更具有服务产业发展、开拓市场、获取经济增长的能力。本文将影响城市物流竞争力的因素分为城市经济发展水平、城市物流资源要素、城市物流基础条件环境、城市物流需求状况、城市物流信息化人才水平等5个因素,他们之间相互作用、互相联系,共同影响城市物流的竞争力。

2.2  评价指标的设计

根据城市物流竞争力的影响因素,本文构建城市物流竞争力评价指标体系如表1所示。

表1  城市物流竞争力评价指标体系

一级指标

二级指标

三级指标

单位

标号

城市物流竞力

城市经济发展水平

GDP

亿元

X1

GDP增长率

%

X2



居民消费水平

亿元

X3



地方性公共财政预算收入

亿元

X4



城市物流资源要素

货运总量

万吨

X5


货物周转量

亿吨

X6



载货汽车拥有量

X7



城市物流基础条件环境

公路交通运输总里程

公里

X8


交通运输仓储及邮政业固定资产投资

亿元

X9



区位条件

X10



城市物流需求状况

社会消费品零售总额

亿元

X11


工业生产增加值

亿元

X12



人口总量

万人

X13



城市物流信息人才环境

国际互联网用户数

万户

X14


移动电话用户数

万户

X15



每十万人口高等学校平均在校生数

X16



3  河南省城市物流竞争力的因子分析

3.1  数据来源

本文的定量数据是源自《2015年河南省统计年鉴》以及各个地市的统计年报整理而成。对区位条件主要采取赋值法,将定性指标等级划分为5个等级,并赋值(1,2,3,4,5),由专家打分法确定其量化值。

3.2  因子分析的过程

3.2.1  原始数据的标准化处理

在进行因子分析时,为消除原始数据单位量纲上的差异和量纲的影响使每一变量均值为0,方差为1,首先对原始数据进行标准化处理。

3.2.2  因子分析方法的检验(KMO和Bartlett球形度检验)

根据标准化后的数据进行KMO值、Bartlett球形度检验结果可知,KMO=0.710>0.6,Bartlett球度检验近似卡方值=473.581,自由度=120,检验的显著性概率=0.000<0.01,符合因子分析法要求。

3.2.3  求特征值、特征向量、方差贡献率和累积方差贡献率

表2中前3个主成分的累积方差贡献率已经达到88.785%>80%,总体可解释值为88.785%,因此,选3个因子较合适。其中第1因子方差为61.726%,所占全部方差的比例最高,解释原变量的能力也最强。

表2  因子分析特征值和方差贡献表

成份

初始特征值

提取平方和载入

旋转平方和载入







合计

方差%

累积%

合计

方差%

累积%

合计

方差%

累积%


1

9.876

61.726

61.726

9.876

61.726

61.726

8.420

52.622

52.622

2

2.863

17.891

79.617

2.863

17.891

79.617

3.966

24.789

77.412

3

1.467

9.167

88.785

1.467

9.167

88.785

1.820

11.373

88.785

4

0.654

4.086

92.870

5

0.578

3.613

96.483

6

0.188

1.174

97.657















数据来源:SPSS分析所得

由于未经旋转因子载荷矩阵中显示的因子数据不具有典型代表性。需要进行因子载荷矩阵旋转,旋转后的因子旋转成分如表3。

表3  因子旋转成分矩阵表

成分



F1

F2

F3


地方公共财政预算收入(亿元)X4

0.984

0.064

-0.092

工业生产增加值(亿元)X12

0.953

0.162

-0.117

交通运输仓储邮政业固定资产投资(亿元)X9

0.952

0.123

-0.102

GDP(亿元)X1

0.946

0.29

-0.051

每十万人高等学校平均在校生数(人)X16

0.943

-0.078

-0.087

社会消费品零售总额(亿元)X11

0.91

0.372

-0.037

国际互联网用户数(万户)X14

0.896

0.419

0.039

移动电话用户(万户)X15

0.849

0.495

0.091

载货汽车拥有量(辆)X7

0.706

0.636

0.159

区位条件X10

0.658

0.163

-0.06

公路交通运输总里程(公里)X8

0.024

0.905

0.123

人口总量(万人)X13

0.201

0.893

0.31

货物周转量(亿吨)X6

0.156

0.843

-0.152

货运总量(万吨)X5

0.539

0.708

-0.129

GDP增长率(%)X2

0.114

0.071

0.954

居民消费水平(亿元)X3

0.447

-0.072

-0.822

数据来源:依据SPSS分析所得

3.2.4  因子命名

从表3可知,载荷值两极分化,各公共因子的代表性强。本文对16个评价指标提取3个公共因子。

第1个公共因子(Z1)包括X4、X12、X9、X1、X16、X11、X14、X15、X7、X10等10指标,反映影响城市物流竞争力的物流经济环境与物流产业规模与质量竞争力,将Z1命名为城市物流产业经济规模因子。

第2个公共因子(Z2)包括X8、X13、X6、X5,这4个指标主要反映影响城市物流竞争力的物流供需行为因素,将Z2命名为城市物流供需因子。

第3个公共因子(Z3)包括X2、X3,这2个指标反映影响城市物流竞争力的物流经济发展速度与消费水平,将Z3命名为城市物流经济发展增速水平因子。

表4  成分得分系数矩阵表

成分



F1

F2

F3


GDP(亿元)X1

0.118

-0.015

0.012

GDP增长率(%)X2

0.088

-0.103

0.573

居民消费水平(亿元)X3

0.019

0.012

-0.448

地方公共财政预算收入(亿元)X4

0.152

-0.097

0.017

货运总量(万吨)X5

-0.013

0.2

-0.118

货物周转量(亿吨)X6

-0.098

0.302

-0.179

载货汽车拥有量(辆)X7

0.048

0.117

0.077

公路交通运输总里程(公里)X8

-0.106

0.31

-0.032

交通运输仓储邮政业固定资产投资(亿元)X9

0.137

-0.07

0.002

区位条件X10

0.085

-0.021

-0.002

社会消费品零售总额(亿元)X11

0.102

0.018

0.008

工业生产增加值(亿元)X12

0.131

-0.055

-0.012

人口总量(万人)X13

-0.06

0.26

0.096

互联网宽带接入端口(万个)X14

0.1

0.027

0.047

移动电话用户(万户)X15

0.086

0.055

0.065

每十万人高等学校平均在校生数(人)X16

0.164

-0.144

0.034

数据来源:依据SPSS分析所得

根据表3因子旋转成分矩阵表及表4成分得分系数矩阵表所示,可列出各个主成分的表达式:

Z1=0.118*X1+0.88*X2+0.19*X3+0.152*X4-0.13*X5-0.98*X6+…+0.164*X16

Z2=-0.15*X1-0.103*X2+0.12*X3-0.097*X4+0.2*X5+0.302*X6+…-0.144*X16

Z3=0.012*X1+0.573*X2-0.448*X3+0.017*X4-0.118*X5-0.179*X6+…+0.034*X16

其中,上式中的X1、X2……X16为因子分析中原始变量标准化后的变量数据,Zi为第i个主成分,当i=1、2、3。

3.2.5  计算因子等分数及排名

根据SPSS分析处理后的数据及各公因子的方差贡献率占比,分别计算3个主成分因子得分。最后可得出河南省城市物流竞争力综合得分及排名,如表5。

表5  各公因子得分表及排名表

城市

Z1得分

Z1排名

Z2得分

Z2排名

Z3得分

Z3排名

Z等分

Z排名

郑州

3.8004

1

-0.2925

11

0.0387

10

2.1758

1

开封

0.0559

5

-0.9001

15

0.4088

8

-0.1658

11

洛阳

0.5185

2

0.8319

4

-1.3264

16

0.3697

3

平顶山

-0.1873

7

-0.0592

9

-0.9291

15

-0.2466

13

安阳

-0.3649

14

0.2712

6

-0.2994

12

-0.1789

12

鹤壁

-0.5593

17

-1.1977

18

0.7172

6

-0.5740

16

新乡

0.2161

3

0.2179

7

-0.2392

11

0.1583

6

焦作

-0.0290

6

-0.1574

10

-0.4023

13

-0.1127

10

濮阳

-0.3476

12

-0.8317

14

1.3867

2

-0.2606

14

许昌

0.1075

4

-0.5895

12

0.4890

7

-0.0382

9

漯河

-0.2964

11

-1.0585

16

0.0882

9

-0.4599

15

三门峡

-0.5484

16

-0.6659

13

-1.9322

18

-0.7585

17

南阳

-0.2560

9

2.3269

1

-0.7852

14

0.3974

2

商丘

-0.2957

10

1.1371

3

0.9868

3

0.2686

5

信阳

-0.2273

8

0.0751

8

1.6585

1

0.0987

7

周口

-0.4099

15

1.7381

2

0.7202

5

0.3346

4

驻马店

-0.3602

13

0.3345

5

0.8109

4

-0.0162

8

济源

-0.8162

18

-1.1802

17

-1.3913

17

-0.9915

18

数据来源:据SPSS分析所得

4  评价结果分析

4.1  综合排名分析

由表5可知18个地市的综合排名顺序。得分越高,表明该地市物流竞争力越强[6],综合得分数>0,表示该城市整体物流竞争力水平优于全省平均水平,属于城市物流发展水平较好的地市。

4.2  各公共因子排名分析

城市物流竞争力的综合得分是因为他们在3个公共因子上的得分存在差异,且由3个公共因子的权重不同引起的。在由3个公共因子中,Z1所含的指标数最多,对城市物流竞争力的影响程度最大,占59.27%。有5个城市(Z1得分>0)的物流产业经济规模高于全省平均水平,其它13个城市低于全省平均水平。有8个城市(Z2得分>0)物流供需因子高于全省平均水平,10个城市(Z2得分<0)低于全省平均水平。有10个城市(Z3)>0物流经济发展水平优于全省平均水平,其余8个城市低于全省发展水平。

参考文献:

[1]Taniguchi Eichi, City logistics management[M]. Tokyo: the North publishing company, 2001: 1-47.

[2]柳键,邱国斌.鄱阳湖生态经济区城市物流竞争力比较研究[J].物流科技,2011(04):13-17.

[3]金芳芳,黄祖庆.长三角城市群物流竞争力评价及聚类分析[J].科技管理研究,2013(9):183-187.

[4]汪红林.城市物流竞争力评价及发展对策研究—以江西省为例[D].南昌:南昌大学,2014.

[5]蒋明琳,舒辉.基于钻石模型的中部六省物流竞争力评价研究[J].价格月刊,2015(4):43-48.

[6]曲敬.区域物流产业竞争力评价研究[D].哈尔滨.哈尔滨理工大学,2015.

[7]河南省统计局.河南省统计年鉴2015[M].北京:中国统计出版社,2015.


作者: 河南工业大学管理学院 杨艳萍 刘辉  来源: 《物流工程与管理》2016年第12期


[关键词]:   物流竞争力    因子分析  

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