吴春尚+谢如鹤

基金项目：国家社科重大招标项目（14ZDA031）；中国物流学会课题（2016CLKT3-157）；

河职院创新强校工程——农村电商物流双创孵化基地项目

中图分类号：F252.8 文献标识码：A

内容摘要：区域农产品物流是一个复杂系统，影响因素多，复杂程度高，且各指标间可能存在多重共线性问题，为了对其进行科学、客观的评价，就需要构建科学的评价指标体系和评价模型。本文通过构建4大类18个二级指标体系，应用因子分析模型对广东省21个地级市农产品物流能力进行评价，发现广东省区域农产品物流能力地区不均衡现象明显。在聚类分析的基础上，提出了各区域农产品物流供给侧改革的建议，以对广东省区域农产品物流发展提供指导建议。

关键词：区域农产品物流 因子分析 供给侧 广东省

引言

近年来，由于农产品物流成本占流通成本的比重大，因此越来越受到关注。国家也出台相关政策对农产品物流进行规范，以降低农产品物流成本，提升流通效率，如2015年交通运输部、农业部等10部委联合发布的《全国农产品市场体系发展规划》就对农产品市场体系和农产品物流发展进行统筹规划。李克强总理强调要深化流通体制改革，加强仓储和冷链等现代物流设施、设备建设，努力大幅降低物流成本。

为了厘清农产品流通效率低、物流成本高的原因，国内外学者进行了大量研究。Kumar等（2002）用价差法对印度鹰嘴豆的流通效率进行研究，流通环节中间商环节过多，他们获取大多数利润，种植户则只获得消费者价格的很小比例，这使得农产品最终价格中很大比例成为流通成本。在进一步研究中，学者们发现区域物流能力对农产品流通效率和流通成本影响较大。杨会来、杨蕾（2011）用因子分析法评估了河北省农产品物流能力，并对河北省各市农产品物流能力进行聚类分析。周梦华（2012）对农产品物流能力形成的动力因素进行了研究，并构建了内生成长能力、供需能力和环境支持能力三大一级指标46个二级指标，用因子分析法对全国31个省市的农产品物流能力进行了评价分类，并给出相应的模式选择建议。万凤娇（2014）构建因子分析模型对湖北省的生鲜农产品物流能力进行了评价研究，这些研究对于提升区域农产品流通效率、降低物流成本提供了新的思路。

广东省作为农产品消费大省、流通大省，但广东省农产品的流通效率研究非常少。因此，科学地构建评价指标和评价数学模型，对广东省区域农产品物流能力进行客观的评价，对提升广东省农产品流通效率、降低流通成本以及广东省区域农产品物流供给侧改革具有重要意义。

广东省区域农产品物流能力评价模型构建与指标选择

（一） 广东省区域农产品物流能力评价模型构建

由于区域农产品物流能力的影响因素较多，既包括经济发展环境、物流技术水平、政府政策、交通环境等外部因素，又包括农产品物流市场需求、农产品物流运营与管理、农产品物流人才等内部因素，要对其进行综合评价比较复杂。为找出主要影响因素，在參考杨会来等（2011）、田晓佳（2014）等人的做法，引入因子分析模型进行评价。因子分析模型不仅可以研究多变量之间的相互关系，而且可以将多变量通过公因子的转换进行降维，对农产品物流系统这类复杂系统的评价比较适用。因子分析模型主要表达形式：

（1）

（2）

其中X为变量指标；F为因子变量；A为因子载荷阵；aij为因子载荷；ε为特殊因子。

（二）广东省区域农产品物流能力评价指标选取

对于物流能力和农产品物流能力的研究比较有代表性有：谭清美、冯凌云、葛云（2003）认为从微观看，物流能力是指物流相关企业向需方提供物流服务的能力；从宏观看，物流能力是指物流相关部门向全社会提供物流服务和物流支持的能力。马士华、孟庆鑫（2005）则从供应链的角度对企业层面的物流能力进行了定义，认为物流能力包括物流系统的物质结构和对物流过程的组织和管理能力。周梦华（2012）认为区域农产品物流能力是指区域内物流部门通过合理配置农产品物流资源，为区域经济和社会发展提供物流服务的能力，并构建了内生成长能力、供需能力和环境支持能力三大一级指标46个二级指标对全国的农产品物流能力进行了评价。杨会来和杨蕾（2011）、田晓佳（2014）则分别选取了GDP等8个指标对河北省和河南省的农产品物流能力进行实证研究，但对指标的选取依据未进行充分说明。

综上所述，学者们研究区域农产品物流能力均从静态的角度研究，但区域农产品物流能力是指农产品物流的各相关部分通过合理配置资源，为区域内农产品流通提供优质、高效的物流服务能力，这种物流能力是动态的。因此在借鉴相关学者的研究经验，引入发展能力作为动态指标，构建了农产品物流需求能力、农产品物流供给能力、农产品物流环境支撑能力和发展能力四大指标体系对广东省区域农产品物流能力进行评价，详细指标体系见表1所示。

广东省区域农产品物流能力评价与聚类分析

（一） 广东省区域农产品物流能力评价

1数据标准化和因子分析适用性检验。根据因子分析的基本原理，首先需要对指标数据进行收集，本文数据均来源于相关统计年鉴，因子分析软件为SPSS23.0。由于18个指标数据量纲不同，需要对数据标准化处理，本文采取的是均值化处理方式。

为确定因子分析模型适用性，用SPSS 23.0进行KMO与Bartlett球形检验。KMO值为0.706>0.5，适用性较好；巴特利球体检验的近似卡方为756.0585，sig值为0.00，拒绝原假设，说明相关矩阵并非单位矩阵而是正定矩阵，变量间的相关系数较为显著，进一步验证因子分析模型的适用性。

2.因子提取与公因子确定。主成分法进行因子提取后结果见表2所示，前3个因子可以解释86.586%的方差，到第4个因子以后，单个因子解释能力已经非常弱了，且因子特征值小于1，因此提取前3个公因子已经可以较好地反映广东省区域农产品物流能力情况。endprint

3.计算因子载荷矩阵和旋转后的因子载荷矩阵。从表3的因子载荷矩阵看出，因子对变量的解释倾向不够明显，需要采取凯撒正态化最大方差法进行因子旋转，增强因子的解释力，其结果见表3第三栏旋转后的因子载荷矩阵。

由表3中旋转后的因子载荷矩阵可以看到，第一个公共因子在社会消费品零售总额（X2）、农产品产地物流总额（X3）、货运量（X4）、货物运输周转量（X5）、载货汽车拥有量（X6）、铁路营运里程（X8）、人均GDP（X9）、互联网用户数（X10）、城镇交通运输仓储邮政行业年末从业人数（X11）、在校中职以上学生数（X12）、年末存款余额（X13）、年末贷款余额（X14）、仓储运输等固定资产投资（X15）等变量上均具有较大的载荷，这些指标主要反映的农产品物流总量和区域农产品物流环境的因素，因此将F1定义为区域农产品物流支持能力因子。第二个公共因子在农林牧渔业总产值（X1）、公路密度（X7）、农林牧渔业总产值增长率（X17）具有较大载荷，体现农产品本身运输需求对农产品物流的推动和公路的可达性， F2可以命名为农产品物流需求能力因子。第三个公共因子F3在人均GDP增长率（X16）、农林牧渔业总产值增长率（X17）、社会消费品零售总额增长率（X18）上载荷较大，主要反映农产品物流需求的增长情况，F3命名为发展能力因子。

4.计算因子得分。根据因子分析法的基本原理，在提取出公因子后，根据因子载荷得分系数计算因子得分，用变量的观测值来计算每个公因子的值，其数学模型如下：

（3）

用SPSS23.0 得到各因子的得分系数矩阵见表4。据此可得3个公因子计算公式见式（4）（5）（6）。

F1=-0.083ZX1+0.087ZX2+0.085ZX3+0.102ZX4+0.112ZX5+0.047ZX6+0.027ZX7+0.120ZX8+0.037ZX9+0.066ZX10+0.087ZX11+0.125ZX12+0.066ZX13+0.064ZX14+0.113ZX15+0.065ZX16-0.0004ZX17+0.0081ZX18 （4）

F2=0.262ZX1-0.024ZX2-0.031ZX3+0.097ZX4+ 0.085ZX5-0.088ZX6+0.353ZX7+0.215ZX8-0.193ZX9-0.049ZX10-0.045ZX11+0.148ZX12-0.098ZX13-0.108ZX14+0.045ZX15-0.116ZX16+0.201ZX17-0.139ZX18 （5）

F3=0.055ZX1+0.015ZX2+0.016ZX3-0.033ZX4+0.022ZX5-0.048ZX6-0.194ZX7-0.022ZX8+0.073ZX9-0.029ZX10+0.047ZX11+0.040ZX12+0.023ZX13+0.031ZX14+0.068ZX15+0.553ZX16+0.022ZX17+0.602ZX18 （6）

5.計算因子综合得分。为了从总体上反映广东省区域农产品物流能力情况，需要计算总体因子得分F。通常的做法是用各因子的相对方差贡献率作为各因子权数，计算加权平均数，方差贡献率来源于表2。

F=0.65562F1+0.15953F2+0.06566F3 （7）

式中：F1、F2、F3是各公因子得分，F是广东省各区域物流竞争力总得分。将相应数据代入式（7），得到广东省区域物流竞争力的总体得分，见表5所示。

（二） 广东省区域农产品物流能力聚类分析

将因子分析的结果F1、F2、F3、F组成样本矩阵，运用SPSS 23.0进行系统聚类分析，分析结果见图1所示。结合广东省各市农产品物流发展现状，可以将广东省农产品物流分为三类，如表6所示。

广东省区域农产品物流供给侧改革建议

从以上的分析可以发现，广东省各区域农产品物流能力呈现出严重的不均衡性，且各区域农产品物流特征和动力因素有较大差别，而且农产品物流能力与区域经济实力和区域总的物流能力并不完全吻合，如东莞和中山虽然经济较为发达但是由于区域内较少种植农产品且由于农产品消费又不如广州、深圳，因此农产品物流能力反而较为欠缺，农产品物流企业也较少。广州、深圳的农产品物流能力由于巨大的农产品消费需求拉动，农产品物流能力处于较为成熟区域，各类农产品物流企业较多，冷库、冷链运输设备等物流设施设备较为齐全，而阳江、汕头、潮州、汕尾四市农产品物流能力则较差，这主要是因为这些地市农产品消费需求较少，且农业产值较小，农业拉动的农产品物流需求也较少，加之区域交通基础设施等物流基础能力较差，导致整体农产品物流能力偏差。正是由于区域农产品物流能力的差异性较大，因此为了解决区域内同时存在农产品买难卖难、农产品流通成本高昂的问题，有必要对区域内的农产品物流能力进行供给侧的改革，建立同区域农产品物流需求相适应的或适度超前的农产品物流能力。

能力成熟区：这类区域农产品物流能力主要是由于农产品消费需求拉动，农产品物流基础设施条件好，且当地农产品产量较少，因此处于这一区域城市提升农产品物流能力的关键在于构建新型农产品市场流通体系，减少中间环节，降低流通成本，强化最后一公里农产品物流配送能力，提升农产品物流的服务能力和服务质量，以适应农产品消费的多样化、重质量、时效性等需求。

能力成长区：这类区域是广东省农产品的主要产地，其农产品物流能力主要是由于农产品供给需求所推动，且当地物流基础能力较好，因此农产品物流能力较好。此类地区提升农产品物流能力的关键在于强化产地的最初一公里物流能力、创新农产品营销渠道，采用互联网+农产品销售等方式拓宽农产品销售渠道，减少中间环节，同时积极提升区域内交通运输、农产品产地末端物流设施等物流能力。

能力欠缺区：这类区域农产品物流能力较差，主要是由于区域内基础物流能力较差导致，因此，关键是加强区域物流基础能力建设如交通基础设施建设等，同时由于这些区域经济实力较弱，需要省政府在政策和资金上进行倾斜。

参考文献：

1.KUMAR R，HUSAIN N. Marketing efficiency and price spread in marketing of grain： a study of Hamir pur district， U. P[J].India Journal of Agricultural Economics， July，2002

2.杨会来，杨蕾.因子聚类分析在区域农产品物流能力评价中的应用——以河北省为例[J].中国农学通报，2011（24）

3.周梦华.农产品物流能力区域差异性及模式选择研究[D].武汉理工大学，2014

4.万凤娇.湖北省区域生鲜农产品物流能力评价研究[J].物流科技，2014（3）

5.谭清美，冯凌云，葛云.物流能力对区域经济的贡献研究[J].现代经济探讨，2003（8）

6.马士华，孟庆鑫.供应链物流能力的研究现状及发展趋势[J].计算机集成制造系统，2005（3）

7.田晓佳.基于因子聚类分析的河南省区域农产品物流能力评价[J].物流技术，2014（1）endprint