吴春尚

（河源职业技术学院，广东 河源 517000）

基于因子分析的广东省区域物流竞争力实证研究※

吴春尚

（河源职业技术学院，广东 河源 517000）

通过构建因子分析的区域物流竞争力评价模型，将广东省21个地级市2013年的数据代入，找出区域物流竞争力的主要影响因素，并计算各地市的因子得分，用实证数据客观评价广东省区域物流竞争力。在对各地市进行区域物流竞争力分类的基础上，提出了各区域提升区域物流竞争力相关建议。

区域物流；物流竞争力；因子分析；广东

一、引言

随着国家产业结构转型升级和经济发展方式的转变，物流业对经济发展的影响更加深入，在国民经济中的地位也更加突出。为此，国家在2009年将物流业列入"国家十大产业振兴计划"，广东省在2009年也制定了《广东省物流业调整和振兴规划》，在规划中明确将通过优化物流业发展区域布局、加速物流信息化建设等手段，构建国际化的现代物流服务体系，促进广东省相关产业结构调整和升级，为推动经济平稳较快发展提供物流服务保障。各地市也纷纷制定相应发展规划，将物流业作为支柱产业和经济发展新的增长点予以重点发展，这些都给广东省物流业的快速发展带来了重大机遇。但是，由于缺乏对本地区物流发展现状及竞争力的科学评价，导致部分地区盲目照搬其它地区的发展经验，而罔顾地区在资源禀赋、经济环境等方面的差异，导致同质化竞争严重，严重影响了区域物流的协调发展。

随着物流业的发展得到各级政府的重视，区域物流和区域物流竞争力的研究也得到学者的重视，国内学术界纷纷从定性和定量两个方面对区域物流竞争力进行了研究。姚舜（2007）[1]对区域物流竞争力概念和内涵进行了定义，构建了“网状钻石模型”，该模型物流企业竞争力、要素状况、需求状况、环境竞争力等七个部分共31个指标，较为全面地找出了影响区域物流竞争力的各因素，但遗憾的是，其作者没有进行实证验证。王圣云、沈玉芳（2007）[2]对我国省级区域物流竞争力进行定量评价,并划分出我国区域物流竞争力的动态类型。高秀丽、王爱虎(2010)[3]利用主成分分析法和熵值法构建了区域物流竞争力模型，并利用广东省的数据进行实证检验。张诚、陈晓萌(2012)[4]用因子分析法对中部六省的物流竞争力进行分析。赵培华（2013）[5]用因子分析和聚类分析法对河南省物流业竞争力进行研究，张诚等（2014）[5]则用因子分析和聚类分析法对江西省的物流竞争力进行了研究。综观相关文献，目前对于区域物流竞争力主要集中在利用各类定量方法对物流竞争实力进行静态研究，鲜有涉及区域物流的竞争潜力进行研究。文章将结合区域物流竞争实力和竞争潜力对广东省区域物流竞争进行综合评价，力图更加科学、准确地反映广东省区域物流竞争水平。

二、广东省区域物流评价能力模型构建

（一）因子分析模型构建

目前对于区域物流竞争力的研究方法，主要有层次分析法、区位熵法、主成分分析、因子分析等方法，由于在进行区域物流竞争力研究涉及到较多指标，且指标间的量纲是不尽相同的，因子分析模型在分析中具有不受量纲影响，而且因子载荷不是唯一的，可以通过因子旋转得到新的因子矩阵，是比较好的研究区域物流竞争力的研究方法，文章将选用因子分析法对广东省区域物流竞争力进行评价分析。因子分析的基本思想是通过研究众多变量之间的相关关系，探求研究变量之间的基本结构，并试图用少数几个“潜在的变量”（即因子）的线性组合来表示研究变量的数据结构，达到降维的目的，现在因子分析被广泛应用于经济研究中。

因子分析的主要模型形式：

写成矩阵型式：

简记为

且满足：

在提取出公因子后，就可以用公因子变量的线性组合来表示公因子，即计算因子得分，用变量的观测值来估计每个公因子的的值，其数学模型如下：

（二）广东省区域物流竞争力因子分析模型指标选取

区域物流竞争力是指在一定的空间范围内，物流产业所具有的相比其它区域的比较优势，它是一个宏观概念，包括区域物流基础、物流需求、物流供给、物流环境等各个方面，并且区域物流竞争力是动态发展的，并不是一成不变的。因此，区域物流竞争力评价指标的选取必须本着客观、系统、全面、科学的原则进行选取，同时由于要进行实证分析，还要考虑各指标数据的数据可得性。在参考相关文献的基础上，结合广东省区域物流特点，文章选取区域社会发展经济环境、区域物流发展规模、区域物流支撑基础、区域物流发展潜力四大类14个指标（如表1）作为衡量区域物流竞争力的指标。

表1 广东省区域物流竞争力评价指标体系表

三、广东省区域物流竞争力评价

（一）广东省区域物流竞争力计算

根据因子分析的基本原理，利用SPSS19.0对广东省区域物流竞争力进行分析，14个指标的数据来源于2014年广东省统计年鉴和各地市2014年统计年鉴。

1.数据标准化

航标按部颁作业标准，视觉航标维护质量的总体要求:“标位准确、灯质正常、涂色鲜明、结构良好”。“灯质正常”就是航标灯的灯质与《航标表》及航标动态公布的灯质一致。灯光颜色的色度符合国标（GB12708-91）《航标灯光信号颜色》的规定，闪光周期允许误差是周期的±5%。灯光射程符合《航标表》及航标动态公布的灯光射程。

由于14个指标数据量纲不同，为了便于指标间横向比较分析，需要对指标数据标准化，利用SPSS19.0对原始数据进行均值化处理，得到标准化的数据矩阵。

2.因子分析适用性检验

在进行因子分析前，需要对变量指标进行相关性检验和对原始数据进行实用性检验。用SPSS19.0求解出14个指标变量的相关性系数矩阵，发现变量间相关系数较大，变量之间具有较好的相关性，可以用于因子分析。另外，根据SPSS19.0进行KMO与Bartlett球形检验结果 （见表 2），KMO值为0.711＞0.5，检验结果较为理想；而巴特利球体检验的近似卡方为507.999，sig值为0.00，拒绝原假设，说明相关矩阵并非单位矩阵，变量作的相关系数较为显著，原始数据适合做因子分析。

表2 KMO和Bartlett的检验

3.因子提取与公因子确定

用加权的最小二乘法进行因子提取，结果见表3。通过表3可以明显看出前3个因子可以解释87.779%的方差，到第4个因子以后，曲线逐渐平缓，解释能力不强。因此我们提取3个公因子，前三个公因子可以较好地代表广东省各地市物流竞争力水平。

表3 解释的总方差

4.计算因子载荷矩阵和旋转后的因子载荷矩阵

为了使公因子具有更加明显的意义，在初始因子解释意义不是很明确时，需要采取正交旋转法和斜交旋转法进行因子旋转得到得到比较满意的主因子，增强因子的解释意义，表4是广东省各地市物流竞争力的因子载荷矩阵和旋转后的因子载荷矩阵。

表4 因子载荷矩阵和旋转后的因子载荷矩阵

5.计算因子得分

为了便于比较分析广东省各地市区域物流发展差异，用回归算法计算因子得分，其结果见表5。根据表5和式（4),可得各因子的计算公式为：6.计算因子综合得分

由于三个公因子都从不同角度反映广东省区域物流竞争力，但单一的因子并不能从总体上反映区域物流的总体竞争力情况，因此根据表3的相对方差贡献率为权数进行加权，以方便对区域物流情况进行综合分析。

表5 因子得分系数矩阵

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（8），得到广东省区域物流竞争力的总体得分，见表6。

表6 公因子排名及综合排名情况

（二）广东省区域物流竞争力计算结果分析

由表6可以发现，各城市在各公因子上的得分排名情况并不完全一致，存在着较大差别，为了更好地分析归类，我们将社会经济发展环境因子F1和区域物流基础因子F2进行加权，得到区域物流竞争实力因子F4。从区域物流竞争实力因子F4排名情况发现，前三甲分别由广州、深圳、佛山夺得，在前9名中仅有湛江位于第4，其余均为珠三角城市，这与各地市的GDP排名基本一致，这说明在广东省区域物流竞争力的高低受经济实力的影响最大，受公路里程、人力资源支持等其它因素影响较小。区域物流竞争潜力F3的排名情况同区域物流竞争实力F4排名情况有较大的差异，前6名中仅有珠三角城市仅有广州和东莞分列第3和第4位，其余均为广东省的欠发达地区，其中阳江排名第一，并由于竞争潜力大，在总排名中也获得第6位的名次，广东省典型的欠发达地区云浮、河源、韶关均在前六名内，这一方面与这些地区物流总量水平比较有关，更与这些地方政府重视物流发展、大搞物流基础设施建设有关。值得一提的是在竞争潜力F3方面，深圳和佛山分列倒数第一和第二位，这说明这两城市区域物流竞争潜力较差，这可能主要因为这两个城市分别受香港和广州的影响，因此深圳和佛山应该考虑如何避开香港和广州的影响阴影区间，实现区域物流业的差异化发展。珠海作为经济特区和毗邻港澳的沿海开放城市，其区域物流综合竞争力F位列倒数第3位，实在与经济特区地位不符，因此需要当地政府的高度重视。

四、提升广东省区域物流竞争力的对策与建议

从以上的分析，可以发现广东省各区域物流竞争力呈现出严重的不均衡性，各区域物流竞争力情况和特征都不尽相同，因此为了更好地分析各区域物流竞争力，并提出有针对性的发展建议，在借鉴对企业竞争力分析工具波士顿矩阵分析方法基础，利用区域物流竞争实力和区域物流竞争潜力两个指标对广东省21个地级市的区域物流竞争力进行分类，可以分为四大区域，如图1所示。

图1 广东省区域物流竞争力分析矩阵

A区：处在这个区域的地区不论竞争实力还是在竞争潜力都具有较好的表现，这些地区在广东省区域物流竞争力方面处于领先地位，这类地区不论在经济实力强、物流需求大、物流基础设施较为完善，是区域物流发展增长极的中心城市，对于这类区域只要继续充分发挥其优势即可。

B区：处在这个区域的地区虽然在竞争实力较强，但是物流竞争潜力较差，表现的最为典型的就是深圳和佛山两市。虽然由于两市经济发达，基础设施较为完善，但是由于增长后劲缺乏，因此这些地区最主要是就是如何通过改善物流基础设施条件、实施物流信息化整合等方式，充分利用好这些地区经济实力强的优势，挖掘区域物流增长潜力，提高物流增长率，努力进入A区。

C区：处在这个区域的地区物流竞争实力较差，但是物流竞争潜力巨大，表现的最为典型的就是云浮市。对于这些地区，应该一方面要继续保持其增长势头，但更关键是需要提升其竞争实力。从表3和式8）可以看出，公因子F1对于区域物流综合竞争力影响最大，超过一半，达到57.204%，因此这些地区提升竞争力的关键在于通过承接产业转移等方式加快经济发展，提升区域经济综合实力，同时改善区域交通环境和人才培养条件。这方面清远市是成功典范，清远市由物流综合实力较差的区域进入B区的关键就在于持续发挥了后发优势，大力发展区域经济，持续扩大其竞争潜力，最终步入区域物流竞争力较好的区域。

D区：这类地区是区域物流竞争实力和竞争潜力的双差地区。这类地区提升物流竞争力的关键就在于一方面要快速发展综合经济实力，另一方面创新物流发展模式，采取超常规的发展模式，发挥后发优势，如可以大力发展电商物流、逆向物流等业界新形式，提升区域物流竞争力水平。

[1]姚舜.区域物流竞争力模型评析及新模型构建[D].长春：东北师范大学,2007.

[2]王圣云,沈玉芳.我国省级区域物流竞争力评价及特征研究[J].中国软科学.2007,(10):104-110.

[3]高秀丽,王爱虎.区域物流竞争力综合评价体系及实证研究[J].工业工程与管理.2010,(04):41-45.

[4]张诚,陈晓萌.中部六省区域物流竞争力实证研究[J].物流技术.2012,(23):257-259.

[5]赵培华.基于因子和聚类分析的河南省区域物流竞争力研究[J].物流技术.2013,(23):151-153.

[6]张诚,张远,张志坚.江西省区域物流竞争力评价及聚类分析[J].物流技术.2014,(15):147-150.

责任编校：徐 晓

Empirical Study of Guangdong Regional Logistics Competitive Power Based on Factor Analysis

WU Chun-shang
(Heyuan Polytechnic,Heyuan,Guangdong，517000,China)

The regional logistics capacity in Guangdong province is evaluated empirically by putting the logistics apacity data of 21 regions of Guangdong in 2013 for an analysis in a self-constructed factor analysis model.Through alculating the factor scores,the main factor is found and the 21 regions are ranked and classified according to their ogistics capacity.Based on the overall evaluation and region analysis,some suggestions are made on how to promote he competitive power of regional logistics in Guangdong province.

regional logistics;logistics competitive power;factor analysis;Guangdong.

F259.27;F224

A

2095-7955（2015）02-0075-05

2014中国物流学会、中国物流采购联合会课题《承接产业转移的欠发达地区物流能力评价研究——以广东省河源市为例》

（项目编号：2014CSLKT3-152）；2012年河源市科技局课题《承接珠三角产业转移中河源市物流竞争力评价研究》

（项目编号：河科[2012]22号-114）的阶段性研究成果。

2015-02-27

吴春尚（1981-），河源职业技术学院物流管理专业主任，讲师，南昌大学数量经济学硕士。主要研究方向：物流经济、产业经济。