安徽省16個市物流發展水平研究

王 欣

(安徽大學商學院，安徽 合肥 230000)

1 引言

隨著物流產業的逐漸崛起，物流業被稱為“第三利潤源”，其不僅能夠為企業創造利潤，而且也是企業實現經營利潤的主要活動。與此同時，物流產業也是國民經濟的重要組成部分。一個地區的經濟不斷增長，是離不開該地區的物流水平的。

安徽出于江淮的分水嶺，各個地級市的發展各有其獨特的特色。本文將這16個地級市作為樣本，運用SPSS13.0 FOR WINDOUWS軟件進行因子分析，對這16個地級市的物流發展水平進行排名，從中分析出各個市的物流發展水平產生差距的原因，從而為各個市提高物流發展水平貢獻出解決方案，使得各地區能夠快速提高經濟水平，也使得安徽省物流平均水平得以提高。

2 因子分析

2.1 因子分析的主要內容

因子分析是指對原有變量進行濃縮，將原有變量中的重合部分提取出來成為因子，用這些相互獨立的因子來代替原有變量的絕大部分信息，使得這些相互獨立的因子具有一定的命名解釋性。需要注意的是，因子分析法會導致少量的信息缺失。

2.2 因子分析的基本步驟

(1)判斷原有變量之間是否存在相關關系。倘若原有變量之間相互獨立，則不會存在信息重疊，也就不適合進行因子分析。

(2)在樣本數據的基礎上，將原有變量綜合成少數的幾個因子。

(3)通過各種方法使得提取出來的因子實際含義明了，使因子具有命名解釋性。

(4)通過各種方法計算各個樣本在各個因子上面的得分，從而可以為深層次的分析奠定基礎。

3 對于16個市的物流發展水平的實證研究

3.1 數據以及指標的選取

選擇安徽省的16個市作為本文的樣本，綜合以往的研究報告選取了11個指標作為評價物流發展水平的評價體系。這些指標分別為公路里程、生產總值、公路貨運量、公路貨物周轉量、公路營運汽車擁有量、民用運輸船舶運輸量、人口、交通運輸業的固定資產投資、道路與交通設施用地、規模以上工業企業工業總產值、民用載貨汽車。樣本中的數據來自2015年安徽省統計年鑒。

3.2 因子分析的具體過程

(1)判斷原有變量之間是否具有較強的相關關系，運用KMO檢驗及巴特利特球度檢驗，如表1所示。

表1 KMO and Bartlett's Test

在表1中可以看出：KMO的值為0.724，大于0.7，尚且可以接受。并且在巴特利特球度檢驗中，P值等于0，拒絕原假設，說明原有變量的相關系數矩陣不為單位矩陣，即原有變量之間存在較強的線性相關性。因此，可以認為原有變量適合做因子分析。

(2)運用SPSS計算出各個變量的特征值、方差貢獻率、累計方差貢獻率以及旋轉后的因子載荷矩陣，判斷出提取幾個因子較為恰當。方差貢獻率是指提取出來的公共因子能夠解釋的原有變量信息的多少，累計方差貢獻率是指所提取的所有因子所解釋的原有變量信息的多少的累計之和。

表2 Total Variance Explained

Extraction Method: Principal Component Analysis.

在表2中可以看出，特征值大于1，并且累計方差貢獻率為83.882%，大于80%，即原有變量的絕大部分的信息可以由公共因子反映出來。因此可知，可以提取出來2個公共因子。也即利用這兩個公共因子來解釋所有變量所包含的信息。

因子分析的另外一個重要部分就是因子的命名解釋。在實際的工作中，人們需要對因子的實際含義有著更加精確的認識。因此，就可以進行因子旋轉。因子旋轉的目的就是為了使一個變量能夠在較少的因子上有更高的載荷值。進行因子旋轉，可以使一個變量在某個因子上的載荷較大，甚至于趨向于1，而這個變量在另外的因子上的載荷較小，小到趨向于0。在這種情況下，因子的含義就能夠非常清楚了。那么旋轉后的因子載荷矩陣見表3。

表3 Rotated Component Matrix(a)

從表3中可以看出，第一個因子在公路貨運量、民用載貨汽車、人口、公共營運汽車擁有量、公路貨物周轉量、公路里程、民用運輸船舶運輸量這7個指標上具有較高的載荷，第二個因子在規模以上工業企業工業總產值、生產總值、道路與交通設施用地、交通運輸業的固定資產投資這4個指標具有較高的載荷。那么就將第一個因子解釋為基礎資源優勢，第二個因子解釋為經濟資源優勢。

(3)計算因子得分。

因子得分是因子分析的最終的表現。由表4列出16個市的各個因子得分，然后將各個因子旋轉后的方差貢獻率作為加權數，計算出16個市的綜合得分。具體的公式如下：F=0.47928F1+0.35954F2。

表4 16個市的綜合得分排名

4 結論

由表4可以看出，在第一個因子即基礎資源優勢上排名前五名的分別是阜陽市、六安市、亳州市、合肥市、宿州市。其中阜陽、六安、亳州、宿州均位于皖西北，占據著較好的地理優勢。這五個城市的人口、公路貨運量、民用載貨汽車量、公路營運汽車擁有量、公路貨物周轉量、公路里程、民用運輸船舶運輸量均較高，物流的基礎設施較為齊全，運輸工具也較為發達。因為地理位置的原因，使得這些地方的資源優勢明顯，這也為這五個城市在第一個因子上的排名奠定了一定的基礎。而排在最后五名的分別是蕪湖市、馬鞍山市、黃山市、池州市和銅陵市，相比較排名前五名的城市，其資源優勢較不明顯。

在第二個因子上排名前五位的分別是合肥市、蕪湖市、馬鞍山市、宣城市、蚌埠市。這五所城市的經濟資源優勢較為突出。合肥作為安徽省的省會，也是安徽省經濟發展的樞紐所在，合肥市的經濟發展在安徽省中具有一定的優勢，無論是生產總值還是規模以上工業企業工業總產值，都是名列前茅的，并且合肥市整體的道路與交通運輸設施用地規劃和交通運輸業的固定資產投資也是較為合理。對于蕪湖來說，蕪湖的汽車制造產業為蕪湖帶來了一定的收益，蕪湖市的奇瑞已經作為一個品牌，每年為蕪湖市的經濟收益做出一份貢獻，另外蕪湖市的旅游發展也對蕪湖市的經濟發展起到了助推作用。對于馬鞍山來說，馬鞍山的鋼鐵加工產業為其經濟發展也增添了一份力量。再比如蚌埠的糧食加工產業也為蚌埠市的經濟帶來一定收益。宣城的經濟發展也呈上升趨勢。這五個城市的經濟力量雄厚，所以在規模以上工業企業工業總產值、生產總值、交通運輸業的固定資產投資、道路與交通設施用地方面優勢明顯。而在排后五名的分別是黃山市、池州市、阜陽市、淮北市和亳州市，這五個城市在經濟布局方面需進一步發展。

綜合來看，在綜合排名上排名前五位的分別是合肥、阜陽、六安、蕪湖、亳州。合肥作為安徽省的省會，不僅經濟較為發達，而且占據了一定的地理優勢和資源。阜陽市的物流基礎設施較為完善，運輸工具方面也比較完善，這為其綜合排名靠前奠定了條件。六安市的物流設施也相對較好，所以綜合排名也較為理想。蕪湖市的工業發展迅速，汽車產業也成為了品牌產業，另外蕪湖市的旅游產業也為經濟發展貢獻一份力量，所以蕪湖市的綜合排名也是相對靠前。亳州市的物流基礎設施相對較好，因此其綜合排名也進了前五。

5 建議

安徽省位于我國大陸東部位置，毗鄰江蘇、浙江等省，安徽省的經濟發展急需穩步提高，與此同時，安徽省的物流發展水平呈穩步上升趨勢，物流需求也越來越大。本文對如何提高安徽省16個市的物流發展水平提出下述建議，以求安徽省整體物流發展水平得到顯著提高。

首先，加大安徽省16個市的物流基礎設施建設。政府要加強對公路、水路的規劃建設，構建物流節點空間網絡，形成功能較為齊全的物流節點體系。

其次，促進各市的經濟發展，經濟發展在一定程度上能夠促進物流發展。拿合肥市來說，合肥市作為安徽省的省會城市，其所具備的經濟優勢對物流發展起到了助推作用。對于其他的地級市，政府應該加大投資，加強規劃，使得這些城市的經濟發展能夠更上一個新臺階。

再次，加強人才培養。安徽省的各個地級市應該加強物流人才的培訓以及教育，為物流的人力資本提供保障。

最后，需要加強各市的信息化建設，形成一定的信息化網絡，為物流發展奠定基礎，保證物流的正常運行，促進物流水平的提高。

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[2] 李創新，馬耀峰，高軍.基于SPSS的中國各省區旅游競爭力研究[J].軟科學,2008,(4):98-104.

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