王 杰 ,閆 軍 ,2,徐 旦
(1.蘭州交通大學 機電技術研究所,甘肅 蘭州 730070;2.甘肅省物流與信息技術研究院,甘肅 蘭州 730070)
目前,物流業被視為國民經濟發展的動脈及基礎性產業,其發展水平成為衡量我國現代化程度及綜合國力的重要指標。2013年“一帶一路”倡議的提出,使我國物流業迎來了巨大的發展契機,同時,也給我國物流業帶來了新的挑戰。在“一帶一路”倡議的最終規劃中,共圈定了西北、西南等18個省份,對這18個省份的物流發展能力進行比較研究有利于政府從宏觀上把握“一帶一路”沿線省份的物流發展狀況,為政府進行調控及企業制訂相關物流措施提供依據。因此,本文以“一帶一路”沿線18個省市為研究對象,運用因子分析法對其物流發展能力進行比較分析,并提出合理化建議。
結合我國2017年統計年鑒,根據指標選取的原則,參考了相關文獻,最終選擇了反映“一帶一路”沿線18個省市的物流發展能力指標:人均GDP、人口規模、社會消費品零售總額、固定資產投資、貨運周轉量、公路里程、鐵路營運里程、郵電業務總量及民用載貨汽車擁有量9項指標。
本文對“一帶一路”沿線18個省市2017年相關數據進行收集整理,并運用SPSS軟件將各省市指標進行標準化處理。
在運用因子分析法進行統計分析前,需要對標準化后的指標進行檢驗,其目的是判斷該研究對象是否適合運用因子分析法進行研究。本文采用KMO及Bartlett球度檢驗。通過SPSS軟件分析發現,KMO的值為0.545>0.5,Bartlett球度檢驗的近似卡方值是215.136,自由度是36,P=0.000,表明各變量間存在著相關性,所選指標適合進行因子分析,具體如表1所示。

表1 KMO和Bartlett的檢驗
鑒于變量間相關性高且較多,所以選取具有代表性的公因子進行計算。公因子提取結果如下。
2.4.1 解釋總方差表
解釋總方差表是變量矩陣運行得出的結果,包括特征值、因子方差貢獻率和累計貢獻率。由表2可以看出,所提取的兩個公因子特征值均大于1,且累計貢獻率達到84.901%,能夠較全面的反映所包含信息。

表2 解釋的總方差
2.4.2 因子碎石圖
從圖1可以看出,前2個因子的碎石圖相對陡峭,之后碎石圖平緩,故只選取前2個因子就能反映大部分的信息。
2.5 計算因子得分
運用SPSS得出變量因子得分矩陣如表3所示。

圖1 碎石圖

表3 成分得分系數矩陣
根據因子等分矩陣,得到因子得分函數如下:

將18個省市的相關數據帶入因子得分函數中計算得到對應省市的公共因子得分和排名,并根據所提取的公共因子得分及信息貢獻率,對其進行加權,得到各省市的綜合得分及排名。“一帶一路”沿線省市因子得分及綜合排名如表4所示。
根據表4可以看出,“一帶一路”沿線省市物流能力發展不均衡,發展最好與最差省市之間差距較大。其中,廣東、浙江及云南省物流發展能力較高,綜合得分均大于0.5;內蒙古、陜西、遼寧、廣西、福建、黑龍江、新疆物流發展能力一般,得分在0~0.5;重慶、甘肅、吉林、上海、青海、西藏、寧夏、海南物流發展能力較低,綜合得分均小于0.
從表4可以看出,“一帶一路”沿線省市物流發展能力差異較大,物流發展能力高的省份較少,一般和較差的省份較多,沒有形成良好的發展梯隊。
從因子得分來看,有10個省市綜合得分處于0以上,有8個省市處于較低水平,這說明沿線省市物流發展水平總體一般且偏低。
從表4看出,對于同一省份,兩個公共因子得分及排名差距較大,例如新疆、甘肅及內蒙古等地,這說明,在物流發展過程中,該省份指標間發展差距較大,物流發展不協調。

表4 “一帶一路”沿線省市物流發展能力綜合得分及排名
對于“一帶一路”沿線省市物流發展不協調的局面,應該充分發揮高水平省份的帶頭作用,例如廣東、浙江及云南省份物流發展水平較高,應該積極向發展水平較低的省份輸入先進的物流裝備及技術,同時,也加快自身產業升級,為沿線省市物流行業轉型升級提供示范作用。
“一帶一路”沿線省份區位優勢存在差異,所以,物流發展中應該因地制宜,統籌發展。對于內陸省份來說,應該根據本省份的具體情況,進行合理化的物流體系規劃,優化物流的資源配置,提高物流效率。
對于廣東及浙江來說,物流發展能力較高,但是這些省份物流相關指標發展不協調,應該在追求物流總體發展的基礎上兼顧發展的協調性,使物流發展水平得到全面的提升,保持健康有序發展。