【摘要】研究安徽省物流業發展與區域經濟的發展的聯動效應是促進區域經濟協調發展的重要途徑,本文以spss20.0為基礎,選取2005年~2014年十年的相關數據,運用主成分分析法,分析旅客周轉量、貨運周轉量等6個指標,得出代表安徽省物流業發展的綜合指標,并運用線性回歸法,構建物流業發展的綜合指標與安徽省GDP總值的聯動發展模型,從而得出安徽省物流業發展與區域經濟發展具有顯著的正相關關系。
【關鍵詞】主成分分析法 線性回歸法 物流業發展 區域經濟 安徽省
一、引言
經濟迅速發展的今天,物流產業的發展對經濟的發展具有重要的作用,作為一個新興的聚合型產業,物流業應將理論與實踐相結合,讓物流業的發展進一步帶動區域經濟增長。
安徽省作為中部崛起的重要地區,承接來自其他地區的產業轉移,在這個經濟發展的轉折點,我省更是抓住發展機遇,加速物流的發展。目前,我省結合城市定位和產業格局,規劃了一批物流園區,在園區將這些企業聚集起來。物流業帶來的蓬勃發展不僅表現在物流園區的建設,很多行業都加入了現代物流的步伐,將運輸、倉儲、庫存、裝卸、搬運、包裝、流通加工、配送、信息處理等活動結合在一起,形成一種新型的管理模式。安徽省物流業的發展與區域經濟的發展也是齊頭并進,特別是在“十二五”、“十三五”期間,安徽省的物流業發展展現良好態勢,基礎設施建設不斷完善,服務能力顯著提升。截至2015年年底,安徽省高速公路里程4246公里,鐵路通車旅程4150公里,內河航道里程5728公里,全省公里、水路、鐵路等有效銜接的交通運輸業體系。我省聯合城市功能定位與產業布局,引導企業進入物流園區,提高資源利用率。
二、文獻綜述
學術界有關人士對區域物流的研究主要有:徐茜等學者[1]選取貨物周轉量、旅客周轉量GDP等指標,建立數學預測模型,得出區域物流產業的發展支撐促進區域經濟的發展,而區域經濟發展發揮其基礎性作用,拉動區域物流業的發展,并對浙江省的物流經濟發展提出建議;謝守紅等學者[2]采用熵值法對長江三角洲區域物流與區域經濟的發展進行分析,發現物流和經濟的發展都出現增長趨勢,并進行耦合協調度測試,發現兩者耦合度的空間集聚效應較強,但仍需進一步發展,提出了相應的解決措施。王岳峰等學者[3]對物流能力概念進行分析的基礎上,他們認為區域物流能力的提高不能僅依靠于物流基礎設施的建設和投資,還要建立優化物流關系環境;馮華等學者[4]根據湖北省的區域物流與經濟的發展狀況,運用主成分分析法,分析了湖北省物流的發展情況,并與其它省份相比較,發現湖北省物流發展的不足,探討了區域物流與區域經濟的聯系。由此可知,區域物流的發展受到廣大學者的關注,筆者選取安徽省2005年到2014年的相關物流數據,并加入安徽省經濟程度發展指標,對安徽省物流業發展的狀態進行分析。
三、實證分析
(一)指標的選取
區域物流的概念一直難以界定的概念性問題,筆者選取了旅客周轉量X1(億人次公里)、貨運周轉量X2(億噸公里)、客運量X3(萬人)、貨運量X4(萬噸)、交通運輸倉儲和郵政業增加值X5(億元)、交通運輸倉儲和郵政業就業人數X6(人),采用主成分分析法,得出安徽省區域物流業發展狀況,選取安徽省GDP總值(億元)代表安徽省區域經濟的發展。將物流業的發展狀況與安徽省區域經濟的發展作為線性回歸分析,觀察二者之間是否存在相關性。指標選取了自2005年至2014年十年數據,數據來源于相關年度的《安徽省統計年鑒》和《中國統計年鑒》,數據真實,具有可靠性。
(二)模型構建——主成分分析法
1.主成分分析法的步驟。
(1)進行KMO檢驗,KMO統計量用于比較變量之間簡單與偏相關關系,看是否適合做因子分析。
KMO=
(2)特征方程的根,用λ表示,假設有P個變量,就有P個特征方程的,λ1>λ2>λ3>……λp,對應的特征向量(e1e2e3……ep),則稱變量Fj=為x的第j個主成分(j=1,2,…,P)
Fj=eTjFx Fy為y的標準化變量
方差貢獻率a1=,前k個因子的累計的方差貢獻率ak=,通常選取累計方差貢獻率大于0.85時的特征值個數為因子的個數k。
(3)確定共有m個主成分,根據主成分構建綜合評價模型
F=Σ
εj為第j個主成分對應的特征值,εi為第i個主成分對應的特征值。
2.運用spss20.0軟件,對6個變量之間進行KMO值得檢驗,結果得出KMO值為0.709,各因子之間的線性關系較為顯著,并且由表1,變量之間的相關系數大多數是在0.7至0.9之間的,數據之間可以采取主成分分析法,選取部分指標來反應總體情況。
3.運用spss20.0軟件計算得出主成分的特征值、方差貢獻率、積累的方差貢獻,以及初始的因子載荷值。
第一主成分特征值5.019,方差貢獻率83.650%,積累的方差貢獻率83.650%;第二主成分特征值0.812,方差貢獻率83.650%,積累的方差貢獻率97.177%。
初始因子載荷矩陣中第一主成份變量X1、X2、X3、X4、X5、X6的值分別為0.996、0.993、0.675、0.994、0.982、0.796,第二主成份變量X1、X2、X3、X4、X5、X6的值分別為0.047、0.006、0.712、-0.032、-0.069、-0.545。
由上可知,第一主成分方差貢獻率83.650%,累計方差貢獻率83.650%,第二主成分方差貢獻率13.527%,第一主成分與第二主成分的方差貢獻率達到97.177%,筆者認為可以選取第一主成分和第二主成分來對總體結果進行解釋。
從初始的因子載荷矩陣,計算結果可以發現,這6個指標在第一主成分上因子載荷數值都很大,相關程度較為密切,并且都呈現正相關關系,這種相互之間穩定的關系,促進了區域物流業的增長。而在第二主成分上的因子載荷客運量(x3)、交通運輸倉儲和郵政業就業人數(x6)因子載荷的相對數值比重較大,客運量(x3)與第二主成分為正相關關系較強,旅客周轉量(x1)、貨運周轉量(x2)與第二主成分正相關關系較弱,但都表明這三個指標促進了物流業的增長,同時交通運輸倉儲和郵政業就業人數(x6)及其他指標與第二主成分為負相關關系,表明這幾個指標的發展不能緊跟安徽省物流業發展的步伐,需要進一步加速有效的發展。
4.運用spss20.0計算出特征向量,見下表4,得出公式:
F1=0.134Fx1+0.162Fx2-0.369Fx3+0.187Fx4+0.21Fx5+0.501Fx6
F2=0.157Fx1+0.114Fx2+0.807Fx3+0.076Fx4+0.036Fx5-0.474Fx6
其中,Fxi為xi的標準化變量
F=0.861F1+0.139F2 式(1)
在成分得分系數矩陣中,第一主成分中X1、X2、X3、X4、X5、X6的值分別為0.134、0.162、-0.369、0.817、0.210、0.501,第二主成分中X1、X2、X3、X4、X5、X6的值分別為0.157、0.114、0.807、0.076、0.036、-0.474。
5.將F1、F2帶入式(1)中,得到了2005年至2014年的安徽省區域物流業發展能力的綜合評價指標F,并將變量安徽省GDP總值標準化為G,得到表1。
表1 安徽省物流能力與GDP標準化量表
(三)模型構建——線性回歸
1.構建一元線性回歸的數學模型是:y=β0+β1x+ε
2.(1)回歸方程的擬合優度檢驗
公式:R2=
通過計算R2=0.811,接近于1,二者之間有較強相關性。
(2)回歸系數顯著性檢驗
公式:F=
通過計算F=34.277,Sig=0,p=0.0000<0.001 Sig為F值大于F臨界值的概率。
分析結果表明,其顯著性概率值小于0.001,拒絕回歸系數為0的原假設,所以回歸方程因變量與自變量之間方程的擬合效果很好。
3.通過圖1安徽省物流業發展能力與安徽省區域GDP的一元線性回歸模型,發現二者之間的線性擬合度好,也表明,隨著安徽省物流能力的發展,區域經濟也隨之快速增進。
圖1安徽省物流業發展能力與區域經濟發展的一元線性回歸模型
四、結論與建議
(—)結論
通過對6個相關變量的分析,辨別變量對安徽省物流業發展的影響因素的大小,從而建立相關的物流業綜合評價模型,物流的綜合評價指標隨時間的遞進不斷增長,表明近十年來,安徽省物流業的發展呈現出遞增的趨勢。
安徽省物流業的發展與區域經濟的發展具有聯動效應,物流業促進經濟的發展,但是,安徽省的物流業發展能力依舊較為局限,進一步拉動區域的物流需求,完善物流基礎設施,才能適應于經濟的發展需求。
(二)建議
從長期來看,物流業的發展會帶動區域經濟的增長,為了提高安徽省物流業的發展水平,首先政府應該加強政策支持,對物流企業提供政策支持,優化物流業的整體行業布局。其次,加強技術創新和人才的基礎設施建設,從而使物流業的發展達到一個新的突破。然后,物流業應緊跟現代服務業發展潮流,加快物流園區建設,使物流業的發展與其他產業相結合,同時增加對國際的物流通商口岸的擴建。最后,在各產業協同發展的同時,貫徹可持續發展理念,走低碳化發展道路。
參考文獻
[1]徐茜,黃祖慶.區域物流與區域經濟發展互動關系研究[J].經濟縱橫,2011,(9):116-119.
[2]謝守紅,蔡海亞.長江三角洲物流業與區域經濟耦合協調度調查[J].江西財經大學學報,2015,(5):20-27.
[3]王岳峰,劉偉.對區域物流能力規劃與區域經濟發展若干問題的思考[J].物流科技,2006,29(134):77-79.
[4]馮華,胡娟.基于主成分分析的區域物流能力研究[J],商業經濟,2009,(10):16-17.
基金項目:基于“多方聯動,產教融合”的高職物流管理專業現代學徒制的運行機制研究(2015jyxm660)。
作者簡介:張娟(1993-),女,漢族,安徽六安人,安徽大學商學院碩士研究生,研究方向:技術經濟及管理。