基于因子分析的区域物流竞争力的研究评价——以珠江三角洲为例

基于因子分析的区域物流竞争力的研究评价　

以珠江三角洲为例　

一年吕运刘联辉刘琴五邑大学　

摘要：区域物流竞争力成为区域竞争力的核心组成部分之一，对于区域物流竞争力的客观评价研究已成为现实的必然要求。本　

文以珠江三角洲的九个城市为研究对象，对区域物流竞争力的发展现状进行分析，通过指标的选取，构建了珠三角区域物流竞争力　

的评价体系，采用ｓＰｓｓ１８．ｏ统计软件中的因子分析法对各城市的物流竞争力进行了综合评价。　

关键词：区域物流竞争力因子分析珠江三角洲　

一、引言　

区域物流是区域经济核心竞争力的组成部分，也是衡量区域经　

济发展水平的重要指标。客观、准确地分析与评价区域现代物流发　

展水平，并与周边各地区的物流发展水平进行综合对比，对科学决　

策、改善现代经济发展环境、促进物流企业和企业物流发展、提升区　

域现代物流竞争力和推动整个区域国民经济发展都具有十分重要　

的意义。　

二、区域物流竞争力的评价与比较研究回顾　

在区域物流竞争力评价方面，目前还没有一个成熟的指标体　

系，学者们基于不同视角提出的评价指标也不尽相同。在《基于主成　

分分析的区域物流发展水平综合评价》一文中，同时采用了横向和　

纵向两种评价比较方法；谢如鹤等根据物流产业的现状，提出了物　

流产业的竞争力评价的多层指标体系，并列举了主要的评价方法和　

具体步骤；欧阳小迅，黄福华（２ＯＬＯ）通过对区域物流竞争力解释性　

因素进行评判，建立了一套三级区域物流竞争力评价指标体系。本　

文在其他专家学者的研究基础上，利用因子分析法对珠三角区域物　

流竞争力进行评价研究。　

三、区域物流竞争力评价指标体系的构建与评价方法的选择　

１．评价指标构建的基本思路　

关于区域物流的界定尚无统一标准，对区域物流竞争力的评价　

亦无统一指标，本文在参考借鉴其他学者专家研究成果的基础上，　

从生产消费流通状况、社会经济发展水平、区域物流运输状况、信息　

发展水平状况、人力资源发展状况五个方面构建一级指标体系，在　

此基础上提出了１３个二级评价指标。　

２．评价指标体系构建的基本原则　

为了更准确科学的进行评价分析，在构建区域物流竞争力评　

价指标体系时，必须遵循一定的基本原则。　

（１）功能性原则：所选指标要具有描述功能、评价功能和解释　

功能。　

（２）可获取性原则：即指标数据要能从权威性刊物、媒体或其他　

途径获得。　

（３）可比性原则：指标在涵义、统计口径和时空上要有可比性。　

（４）完整性原则、非重叠性原则、定量和定性指标相结合的　

原则。　

３．区域物流竞争力评价指标体系　

按照上述区域物流竞争力评价指标的选择原则，根据区域物流　

发展的特点，构建了区域物流竞争力的评价指标体系，如表１。　

５２　Ｉ　；紫　表１区域物流竞争力的评价指标体系　

目标层　—缀指标　二缓搓标　码　

海鬟进出口总蘸（亿荧元）　ｘｌ　

产潲费　懿ｌ状况　突遴运输仓稻§暇ｌ则　总值（记　

社会滑赘品零售馘鹱‘亿元）　

御（亿元）　墨　

社会经济发曩水平　人均∞Ｐ（元）　

区域物瀛　∞Ｐ堪长率（％）　

煮争力　公翟备密度（ｈ，萏ｈＩ）　夏　

货运熏（万吨）　区域物流运输状况　

港口眷吐重（万吨）　

赞物周转熏（亿吨公里）　

移秘电话用户数（万户）　Ｉ　信息发靛水平状况　

郏电业务总羞（　元）　

人力资漾发髓状况　离尊院校往浚学生歉（人）　

４．区域物流竞争力评价方法　

（１）分析方法的确定。对区域物流竞争力进行评价的方法主　

要有Ｄｅｌｐｈｉ法、ＡＨＰ分析法、聚类分析法、因子分析法、多层次模　

糊判断法等。但主成分分析不能作为一个完整的模型加以描述，　

它只是通常的变量变换，而因子分析需要构造因子模型；在主成　

分分析中，主成分的个数和变量个数要求相同（因为它只是做了　

一次线性变换），但因子分析可以构造尽可能少的公因子，从而　

产生一个简单的模型。综上所述，本人认为因子分析法更适合区　

域物流竞争力的评价研究，故选择因子分析法。　

（２）因子分析法的基本步。本文利用ＳＰＳＳ１８．０软件进行因子分　

析，具体步骤如下：　

①对原始数据进行标准化变换；　

②求相关矩阵的特征值和特征向量；　

③建立因子模型；　

④确定因子贡献率及累计贡献率；　

⑤因子载荷矩阵变换；　

⑥计算总得分值；　

⑦根据总因子得出总值。最后对各城市物流产业竞争力状况进　

行排序比较。　

四、珠三角城市区域物流竞争力实证分析　

本文运用因子分析法，对珠江三角洲各城市２０１２年的物流发展　

水平进行综合评价（因篇幅所限省略了具体数据）。利用ＳＰＳＳ１８．０进　

行统计分析，首先进行ＫＭＯ和Ｂａｒｔｌｅｔｔ球形检验，结果如表２。

　表２解释的总方差　

戚份　钧箍特｛芷越　攫取平隽枢戢入　艟转年方鞠ｌ　队　合计　方黝　Ｉｔ　曩袄Ｉｔ　台计　方麓　喊　曩较Ｉｔ　合计ｌ方榔　幕税Ｉｔ　

ｌ　８。９１５　６８．５７８　６８．Ｓ糟　８　９１５　稿　，糟　∞。５７８　６．５，：１２Ｉ∞　２４５　２　

２　１．６８４　１２．　ｌ　８ｌ　啪　１．６８４　ｌ２．垒５ｌ　８１．５３０　３．ｅ辨ｌ　２９．９９１　∞，２始　

３　ｌ。３２２　１０＋１７１　ｇ１．　ｌ　１．３２２　１０．１了ｌ　９１．杓ｌ　ｌ　４孽０ｌ　１１．４６５　９ｌ。７ｎｌ　

摄取方法：烹威份分耩・　

通过提取特征值大于１的公共因子，可得前三个因子的解释方　

差累计所占比分达到了９１．７０１％，说明前三个因子能反应绝大部分　

信息，故提取三个主成分来代替原来的ｌ３个指标。　

为了便于对公共因子进行解释，再通过因子旋转使因子载荷向　

两极分化，如表３旋转成分矩阵。　

表３旋转成份矩阵ａ　

成份　评价指标　

ＦＩ　

渭　髓ｂ出口慧蘸　．０ｌ谗　．９７５　．Ｏ６２　

墨运输食储邮移　自瓯　．９ＤＳ　．棚　．ｏ７８　

社会消费晶零售总艇　。８猫　。５３８　。．Ｏ２７　

ＧＤＰ夏　．６８１　．７１４　．ｏ１１　

人均ａ膻　．３７５　．７４９　．∞Ｓ　

嗍　濞　．２３Ｓ　．。１４８　．Ｚ８４　

公路密健　．１ｌ１　．１ｌ１　．８Ｓ３　

货ｉ蚕｜ｌ　。９４Ｏ　．２　．。Ｏ如　

港口吞吐熏　．９０３　．３８８　．．Ｏ４６　

货物用转重　．　．３５１　．．１１２　

穆确电话用户数　．　．ｓ９５　．７３８　。２　

晒划蟒总熏ｋ　．６Ｂ５　。∞６　．∞５　

离校在校学生数　，　．　８　．０ｏ１　。Ｏ２７　

摄取方蹬：烹Ｊ贽份・　

麓蒋法：具有Ｋａｉｓｅｒ标准化的芷交旋转法・　

ａ．麓藉在６次邀代瑶载簸・　

根据表３旋转成分矩阵，各因子的解释如下：第一主因子的方差　

贡献率达５０．２４５％，在ｘ　、Ｘ　Ｘ　，这三个指标上有较高的因子载荷，即　

货运量、货物周转量、高校在校学生数，反应了城市的物流发展水平和　

人力资源状况。第二主因子方差贡献率为２９．９９１％，在ｘ　、ｘ　、ｘ　上有　

较高的因子载荷，即海关进出口总额、人均ＧＤＰ、移动电话用户数，这　

三个指标在一定程度上代表着城市的经济发展水平。第三主因子的方　

差贡献率为１１．４６５％，同公路密度ｘ　具有较大的正相关，是城市物流　

基础设施发展水平的体现。　

通过回归算法计算成分得分系数矩阵，如表４所示。　

表４成份得分系数矩阵　

戚份　评价指标　致　海关进出口息蒹Ｘ　．．２３７　．艏３　一　０９９　交通运输仓俩　致业懋佃％　．１５６　。０３３　．　０３ｌ　社会糟费品零售总额　．１Ｏ　０４７　一．ＯＤ８　回Ｐ　Ｘ　．Ｏｌ４　。１７１　一．ｏｏ１　人均６ＨＰ　．０８６　．２西９　一．ｏ３ｏ　囿　长率Ｘ　ｏ６６　・．Ｏ８５　－．５１３　公路髓　。ｌ僻　一．１３８　．６１５　撼远重　．２０２　－．１糖　．。∞ｌ　港口吞吐量　．１∞　一．Ｏ４３　一．ｏ０８　赞物周转量　．１７３　Ｏ６２　一．０４９　

穆鞠电话用户羲　。　．．ＯＤ６　．１９ｔ　．１４８　翻蚓　也务　匹纛箍。　．　１２　．１６１　。Ｏ５７　撇校　ｌ重　．２８４　．２５３　．∞３　

摄取方潦：主斑扮・　擅噼嵇：鼻有￣ｉｓｅｒ标｛Ｉ纯的蠢弦港ｉ转祛・　：　鹪幛黝・　

根据表４成分得分系数矩阵，可以得到各主成分因子得分函数　

Ｆ１＝一０．２３７＂Ｘｌ＋０．１５６＂Ｘ２＋０．１０３木Ｘ　…＋０．２８４术Ｘ１３　Ｆ２＝０．４６３　Ｘｌ－０．０３３　Ｘ２＋０．０４７　Ｘ　…一０．２５３　Ｘｌ３　

Ｆ３＝一０．０９９术Ｘ１—０．０３１　Ｘ２—０．００８木Ｘ３＋…＋０．０３３冰Ｘｌ３　

进而得到三个因子得，如表５。　

表５各主因子得分　

Ｆ＾Ｃ１ｊ　Ｆ＾Ｉ：２　１　Ｆ￣ａ＿ｌ　

２Ｉ６４．１２８　ｎ∞．６ＯＢ　孢各　

＿ｏ蕊３５９　２　８３２３　－７６’１ＪＩ　

．ｏ　；ｏ６６　Ｏ．’８９９９　２．１９期雌　

＿ｏ２１３６４　Ｏ．’１６Ｏ雌　Ｏｌ５７溺ｌ２　

２４３∞　＿ｏ　５３Ｏ昭　０　１２￣１．８　

引８∞　＿ｏｌｏｇ３∞　．ｏ７２６Ｓ　

∞　３８６０４　－ｏ．６１７９４　Ｏ．’溅　

国｜２３６６Ｓ　＿ｏ．８２５２８　－１．１巷∞９　

∞　４２１３４　嚣４５豫　．ｏ　２２Ｏ　

由表５可以看出，广州在第一主因子得分高达２．６４４２８，其表示货运　

量、货物周转量、高校在校学生数，广州市在这三项指标上的数据分别为　

６７６７８、４５７０２８、１０１２３００，均高于珠三角的其它城市；深圳在第二主因子的　

得分为２．４８３２３，其通过海关进出口总额、人均ＧＤＰ、移动电话用户数来体　

现，在这三项指标上，深圳市也是最高的；东莞在第三个主因子得分为　

２．１９２６４，代表了公路密度，东莞市也远高于其它城市。以上统计数据均与珠　

三角各城市的实际经济发展睛况是基本吻合的。　

统计软件处理后，自动生成了ＦＡＣ１１、ＦＡＣ２．１、ＦＡＣ３—１三个因　

子得分，代表了全部数据的信息量。再以ｚＦ＝Ｏ．５０２４５　ＦＡＣ１—１＋　

０．２９９９１｝ＦＡＣ２１＋０．１１４６５　ＦＡＣ３—１，求出了各因子值和综合得　

分，再把各城市的物流竞争力进行排名，如表６。　

表６珠三角各城市物流竞争力综合得分及排名　

城市　广州　东莞　彝山　中山　珠海　汪门　毫州　麓庹　

得分　ｌ。∞　Ｏ。Ｓ３　０．１８　－０。　－ｏ。２７　叼。３５　－ｏ．３７　．０。４４　．ｏ．５　

撵名　ｌ　２　３　４　５　５　７　８　９　

五、结论　

本文首先建立了区域物流竞争力评价指标体系，运用因子分　

析法对珠三角区域物流竞争力进行评价，可以看出：尽管珠三角　

的区域物流竞争力总体较高，但在内部的九个城市中，广州和深　

圳的物流竞争力较强，而惠州和肇庆的物流竞争力则相对较弱，　

评价结果与实际情况基本吻合。　

用因子分析法对城市物流产业竞争力进行综合评价，没有直接　

对指标采用权重，所得的权数是伴随数学变换自动生成的，具有客　

观性，从而减少了主观性同时又不失科学性、合理性。因此，因子分　

析法不仅能消除评价指标间相关关系的影响，而且减少了指标选择　

的工作量，这也是笔者选择因子分析法的主要原因所在。　

参考文献：　

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业技术经济，２００８，２７（５）：１０５￣１０７　

『２１谢如鹤，邱祝强，陈宝星．区域物流产业竞争力指标体系及其应用　

０１．工业工程．２００８．１１（１）：１０９～１１２　

【３Ｊ欧阳小迅，黄福华．区域物流竞争力评价指标、方法和实证Ⅱ】．湖南　

商学院学报，２０１０，１７（２）：６９￣７４　

作者简介：年吕运，五邑大学经管学院硕士研究生，研究方向：物流