快遞物流發展的空間異質性研究

廉 蓮，曹麗歡，林靜言 （大連理工大學，遼寧 大連 116024）

0 引言

隨著互聯網與通信技術的日益普及，電子商務作為一種新興的商業模式，正在與實體經濟加速融合[1]。電子商務的飛速發展不僅給傳統的交易方式帶來了巨大的改變，同時也促使快遞行業異軍突起。從圖1可知，快遞業務量在過去的10年時間內呈爆發式指數增長。就在2016年，全國規模以上快遞業務量達到3 128 000萬件，業務收入突破3 974億元，發展前景可觀。蓬勃發展的背后，不容忽視的是目前我國的快遞物流發展態勢所呈現出的巨大的空間異質性（圖2）。如圖2所示，從快遞業務量與業務收入上來看，東南沿海地區快遞物流發展迅猛，處于全國領先地位，長江中游和黃河中游部分省市快遞物流發展情況次之，而大西北地區大部分區域以及少數民族自治區域快遞物流仍然處于較低級的發展階段[2]。

圖1 2007～2016年全國規模以上傳遞業務量與業務收入

快遞物流作為一種特殊的物流形式，與區域經濟、社會發展水平高度相關[3]。在2017年2月13日，國家郵政局發布的《快遞業發展“十三五”規劃》中指出：“2020年，基本建成普惠城鄉、技術先進、服務優質、安全高效、綠色節能的快遞服務體系，形成覆蓋全國、聯通國際的服務網絡。”因此，科學客觀地評價各個區域的現有的快遞物流發展水平就顯得尤為重要。

本文以快遞物流發展水平的空間異質性研究為出發點，建立了包含多個維度的綜合評價體系，并運用相關分析和因子分析的方法，得到各個省區快遞物流發展水平的綜合得分，以期幫助各地方政府認清差距，進而制定出合乎實際的快遞物流發展對策。

圖2 中國2015各省域快遞業務量與業務收入的空間差異

1 評價體系

區域物流發展水平可以理解為反映區域物流在一定時期多種要素共同作用下所達到的狀態和發展程度[4]。由于每個區域的經濟發展、投資環境，物流設施建設、信息化程度等不盡相同，造成了快遞物流的規模和水平也有所不同，所以單從快遞業務量與快遞業務收入來衡量區域的快遞物流發展水平是不科學的。通過文獻閱讀，并結合當下中國的社會發展水平，最終選取了發展規模、經濟狀況、消費需求、系統投入和信息化建設5個維度衡量中國各省區的快遞物流綜合發展水平[5]，具體指標如表1所示。

表1 快遞物流發展水平評價體系

2 數據分析

2.1 相關性分析。由于上述指標是從不同的方面反映區域快遞物流發展水平的，所以會存在某些數據高度相關的情況。如果不加選擇地對上述指標進行分析，一方面數據處理的工作量較大，另一方面測算出來的誤差也會增大。因此，需要首先對各指標進行相關性分析，選取具有代表性的數據測量快遞物流發展水平。

各指標的相關性分析結果表明，所選取的部分指標之間存在較強的相關性（可替代性）。最終，通過相關性分析方法，指標體系被縮減為以下17個統計量，包括：快遞業務量，居民消費水平，工業總產值，批發和零售業產品交易額，公路運輸從業人數，鐵路運輸從業人數，水上運輸從業人數，航空運輸從業人數，公路營運載貨汽車擁有量，運輸業固定資產投資，互聯網上網人數，快遞網點數，貨運量，貨運周轉量，公路運輸里程，鐵路運輸里程，內河航道里程。

2.2 因子分析。因子分析的基本原理是將具有一定相關關系的多個變量綜合為數量較少的幾個因子，研究一組具有錯綜復雜關系的實測指標是如何受少數幾個內在的獨立因子所支配的，屬于多元分析中處理降維問題的一種常用的統計學方法。根據相關性分析的結果，本文將縮減后的17個統計量通過因子分析的方法進行降維，利用降維后的指標來反映當前中國區域快遞物流的發展水平。

首先，利用SPSS對上述17個指標進行KMO和Bartlett的球形度檢驗，結果顯示KMO值為0.666，表示模型中等，可以接受，適合做因子分析。Bartlett球形檢驗中Sig.值為0.000，說明數據來自于正態分布，適合做進一步的分析。變量共同度表示各變量中所包含原始信息能被提取的公因子所解釋的程度。本研究中所有的變量的共同度都在70%以上，表明所提取的公因子對于變量的解釋能力是很強的。

其次，解釋總方差和成分矩陣的運算結果表明只有4個成分的初始特征值大于1，這時累計方差貢獻率達到84.97%，也即這4個因子涵蓋了84.97%的原始數據信息。另外，從主成分矩陣表（表2）中可以看出：相對來講，工業總產值、互聯網上網人數和快遞網點數對F1的貢獻率較大；鐵路運輸從業者、公路運營里程和鐵路運營里程對F2的貢獻率較大；居民消費水平、鐵路運輸從業者和航空運輸從業者對F3的貢獻率較大；水上運輸從業者、公路營運載貨汽車擁有量和貨運周轉量對F4的貢獻率較大。

然后，根據主成分矩陣表（表2），采用回歸法求出因子得分函數，分別計算出各個省市4個因子的得分。其中，各個因子得分的計算公式如下所示。

表2 主成分矩陣

Fn（1,2,3,4）=a1*快遞業務量+a2*居民消費水平+a3*工業總產值+a4*批發和零售商品交易額+a5*公路運輸從業者+a6*鐵路運輸從業者+a7*水上運輸從業者+a8*航空運輸從業者+a9*公路營運載貨汽車擁有量+a10*運輸業固定資產投資額+a11*互聯網上網人數+a12*快遞網點數+a13*貨運量+a14*貨運周轉量+a15*公路營運里程+a16*鐵路營運里程+a17*內河航道里程

最后，需要對各省快遞物流發展水平進行量化分析和綜合評價。盡管，4個因子分別從不同的方面反映了中國各省區的快遞物流發展水平，但是單獨使用某一因子并不能幫助我們做出科學判斷。在這樣情況下，考慮使用各公因子對應的方差貢獻率為權數構造如下所示的綜合統計量[6]：

利用該統計量求得各個省域的快遞物流水平得分值如表3所示。

表3 各省域快遞物流綜合得分與排名

結果表明，31個省市在4個主成分上的平均得分為127 148.12。這里，以內蒙古自治區為分界，將其分為發達的快遞物流區域與發展中快遞物流區域。從綜合得分來看，廣東、山東、江蘇、河南、浙江、安徽、遼寧、河北、四川、湖北、上海、北京、湖南、山西、陜西、內蒙古等省份的快遞物流發展水平高于全國快遞物流的平均發展水平，屬于快遞物流發達區域。剩余省份則低于全國平均水平，屬于快遞物流發展中區域。其中，福建、天津、海南、西藏四個省份在F2因子上的得分相對較低，表明這4個省份應該著重加快交通運輸的基礎設施建設工作，提高多種運輸方式的運輸潛力；同樣，福建省、重慶市、黑龍江省、云南省、新疆維吾爾自治區、貴州、吉林、甘肅、海南和西藏等眾多物流發展中區域在F4上得分很低，表明這些區域普遍存在物流配套設施不完善的問題，應該盡快建立健全物流運輸配套體系，如增加運營車輛數等，進而提高當地的快遞物流發展水平。

3 不足與展望

本文在考慮快遞物流發展空間差異的基礎上建立了快遞物流發展水平綜合評價體系，為政府制定科學合理的快遞物流政策提供方法，同時也為企業投資的決策評估提供理論依據。但是，本文也不可避免地存在著一定的不足。由于可收集的數據類型的限制，所以仍有一些重要的衡量指標沒有加以考慮，例如，物流信息平臺的建設、快遞企業數量、物流中心數量、網購用戶規模等一系列指標。后續的研究可以從指標完善以及空間計量經濟學的角度對于區域快遞物流發展水平做出更加科學準確的評估與判斷。

[1]聶林海.我國電子商務發展的特點和趨勢[J].中國流通經濟，2014(6):97-101.

[2]中華人民共和國國家統計局.統計公告[EB/OL].(2016-05-16)[2017-10-30].http://data.stats.gov.cn/index.htm.

[3]鄒姝琪，侯云先.快遞業發展影響因素實證研究[J].現代商貿工業，2014,26(1):70-72.

[4]張建升.中國區域物流發展水平差異及其形成機理研究[D].成都：西南交通大學（博士學位論文），2012.

[5]錢楓林，陳苗.基于主成分聚類分析的快遞物流發展水平綜合評價[J].物流科技，2014(10):113-118.

[6]廉蓮，張碩，徐揚.基于灰色關聯與因子分析的區域城市物流水平綜合評價方法[J].山東科學，2014,27(6):78-85.