楊貴梅，張克榮， 程向陽， 劉　斌

（阜陽師范學(xué)院 a.商學(xué)院；b.區(qū)域物流規(guī)劃與現(xiàn)代物流工程安徽省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，安徽 阜陽 236037）

我國農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展實(shí)力評價(jià)指標(biāo)體系研究

楊貴梅a，b，張克榮a， 程向陽a， 劉斌a

（阜陽師范學(xué)院 a.商學(xué)院；b.區(qū)域物流規(guī)劃與現(xiàn)代物流工程安徽省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，安徽 阜陽 236037）

從農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平評價(jià)指標(biāo)體系應(yīng)具有實(shí)際可操作性的目的出發(fā)，結(jié)合因子分析法和層次分析法給出了構(gòu)建農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展實(shí)力評價(jià)指標(biāo)體系的方法：首先利用因子分析法找到具有實(shí)際解釋意義的潛在因子作為評價(jià)體系的二級指標(biāo)，并歸類三級指標(biāo)，進(jìn)而建立層次結(jié)構(gòu)模型；再利用潛在因子的方差貢獻(xiàn)率給出二級指標(biāo)權(quán)重，將客觀賦權(quán)法中的因子分析和主觀賦權(quán)法中的層次分析結(jié)合確定三級指標(biāo)對于二級指標(biāo)的權(quán)重；最后以我國2014年31個(gè)省市自治區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)為例，給出實(shí)證分析并最終得到農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展實(shí)力評價(jià)模型。

層次分析法；因子分析；權(quán)重；農(nóng)產(chǎn)品物流

改革開放將近40年，中國經(jīng)濟(jì)高速增長，農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)也取得了較高的成就，但農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化落后于工業(yè)現(xiàn)代化仍是我國經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)存在的重要問題之一。在當(dāng)前新常態(tài)背景下，我國農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)面臨國內(nèi)經(jīng)濟(jì)增速放緩和國際農(nóng)產(chǎn)品市場競爭加劇的兩大新挑戰(zhàn)，如何實(shí)現(xiàn)農(nóng)業(yè)新發(fā)展是一個(gè)值得探索的問題。農(nóng)產(chǎn)品物流作為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、農(nóng)民生活的基礎(chǔ)服務(wù)內(nèi)容，對促進(jìn)農(nóng)業(yè)發(fā)展、加速農(nóng)業(yè)現(xiàn)代化建設(shè)、減少“甲醛白菜”等農(nóng)產(chǎn)品安全事件的發(fā)生有著及其重要的意義［1］。因此，農(nóng)產(chǎn)品物流的發(fā)展成為眾多學(xué)者研究的課題，其中農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展實(shí)力評價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建是這一課題的重要內(nèi)容，目前的研究可以歸結(jié)為三方面。一是理論探索，主要代表有：趙英霞在論述構(gòu)建農(nóng)產(chǎn)品物流評價(jià)指標(biāo)體系原則的基礎(chǔ)上，提出中國農(nóng)產(chǎn)品物流評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)成方案，但體系中各指標(biāo)的權(quán)重未確定［2］；王靜在概括可持續(xù)發(fā)展特征的基礎(chǔ)上重新定義了農(nóng)產(chǎn)品物流可持續(xù)發(fā)展的概念，并在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了西部地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品物流可持續(xù)發(fā)展評價(jià)指標(biāo)體系，同時(shí)在理論上指出確定各指標(biāo)權(quán)重的方法，但評價(jià)指標(biāo)數(shù)據(jù)的獲得和評價(jià)方法的使用是難點(diǎn)［3］。二是定量研究，但由于缺乏數(shù)據(jù)而難以應(yīng)用，主要代表有：劉哲等在提出物流金融信用評價(jià)指標(biāo)體系的基礎(chǔ)上采用模糊層次綜合法確定各級指標(biāo)權(quán)重［4］；楊蕾等在電子商務(wù)背景下構(gòu)建出農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平評價(jià)指標(biāo)體系并采用Fuzzy-AHP法確定各指標(biāo)權(quán)重［5］。他們均由于無法收集到所有指標(biāo)的數(shù)據(jù)，最終導(dǎo)致建立的評價(jià)指標(biāo)體系不具實(shí)際操作性。三是在可收集到相關(guān)數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上的定量研究，這方面的研究僅有楊會來在選擇可收集到數(shù)據(jù)的一系列指標(biāo)基礎(chǔ)上采用因子分析和聚類分析對河北省各地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平進(jìn)行評價(jià)［6］。

可見，目前已有有關(guān)農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平評價(jià)指標(biāo)體系的研究，但一方面這些指標(biāo)體系構(gòu)建的角度不同，沒有定論；另一方面具有實(shí)際可操作性的指標(biāo)體系很少，且指標(biāo)體系中各指標(biāo)權(quán)重的確定僅采用客觀賦權(quán)法或僅采用主觀賦權(quán)法，未將兩者有機(jī)結(jié)合。本文結(jié)合客觀賦權(quán)法和主觀賦權(quán)法，在選取可收集到數(shù)據(jù)的指標(biāo)基礎(chǔ)上，先運(yùn)用因子分析法建立AHP模型，再將客觀賦權(quán)法中的因子分析法和主觀賦權(quán)法中的層次分析法相結(jié)合確定各級指標(biāo)的權(quán)重。

1　農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展實(shí)力層次因子分析的原理及模型

1.1原理

層次分析法是把待評價(jià)的對象按隸屬關(guān)系建立一個(gè)有序的遞階層次模型，最上一層為總目標(biāo)，按照總目標(biāo)影響因子的支配關(guān)系建立相應(yīng)的準(zhǔn)則層和子準(zhǔn)則層，通過兩兩比較判斷，計(jì)算每個(gè)因素相對總目標(biāo)的貢獻(xiàn)，全過程體現(xiàn)分解、判斷、綜合的系統(tǒng)思想。這個(gè)思路與復(fù)雜的農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展實(shí)力評價(jià)十分相似，因此層次分析法廣泛應(yīng)用于物流發(fā)展實(shí)力體系的評價(jià)［4-5］。但物流發(fā)展實(shí)力是一個(gè)綜合性的指標(biāo)，它是多方面、多層次的，影響農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平的幾大因素目前尚無明確的理論，直接利用層次分析法難免有些主觀。因子分析法能把許多具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的因素通過降維的方法概括為少數(shù)幾個(gè)公因子，且這些公因子囊括原始變量的絕大多數(shù)信息，并可以進(jìn)行一定的命名解釋［7］327。本文整合兩種方法的長處，建立更具有實(shí)際可操作性的農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展實(shí)力評價(jià)指標(biāo)體系。

1.2因子分析法建立層次結(jié)構(gòu)模型

因子分析是一種以最少的信息丟失為前提，將眾多原始變量綜合為較少的幾個(gè)相關(guān)性較弱的綜合性變量，命名為公共因子，并且這些公共因子可以進(jìn)行一定的命名解釋。也就是說因子分析可以分解原始變量，從中歸納出潛在的“類別”，其數(shù)學(xué)模型來如式（1）：

其中，X1，X2，…，XP為p個(gè)原始變量，且每個(gè)變量的均值為 0，標(biāo)準(zhǔn)差為 1［7］327。 cij（i=1，2，3，...，p；j=1，2，3，...，k；k＜p）表示原始變量與公共因子之間的關(guān)系，它們構(gòu)成因子載荷矩陣C；F1，F(xiàn)2，...，F(xiàn)k是k個(gè)潛在因子，由于它們出現(xiàn)在每個(gè)原始變量的表達(dá)式中，也稱為公共因子；ε1，ε1，…，εp為p個(gè)原始變量的特殊因子。本文通過一定的方式選取反映農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平的若干指標(biāo)，通過因子分析提取少數(shù)幾個(gè)公共因子，并將其作為農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展實(shí)力評價(jià)指標(biāo)體系的二級指標(biāo)，即形成準(zhǔn)則層；與某個(gè)公共因子關(guān)系密切的指標(biāo)作為該公共因子支配下的三級指標(biāo)，即農(nóng)產(chǎn)品發(fā)展實(shí)力評價(jià)指標(biāo)體系的子準(zhǔn)則層；農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展實(shí)力即為總目標(biāo)，從而構(gòu)成合理、層次性的評價(jià)指標(biāo)體系［8］。

1.3層次結(jié)構(gòu)模型中各級指標(biāo)權(quán)重的確定

1.3.1二級指標(biāo)對于一級指標(biāo)的權(quán)重

不同公共因子Fj對目標(biāo)層的影響程度是不同的，方差貢獻(xiàn)率是衡量多個(gè)公共因子相對重要性的指標(biāo)，該指標(biāo)值的大小與其重要程度成正比［7］329。所以本文用公共因子的方差貢獻(xiàn)率作為準(zhǔn)則層中第j個(gè)指標(biāo)對于目標(biāo)層的權(quán)重。即一級指標(biāo)

1.3.2三級指標(biāo)對于二級指標(biāo)的權(quán)重

本文在通過因子分析法建立層次結(jié)構(gòu)模型之后，采用客觀賦權(quán)法中因子分析和主觀賦權(quán)法中層次分析相結(jié)合的方式確定三級指標(biāo)對于二級指標(biāo)的權(quán)重。

（1）客觀權(quán)重的確定。

因子得分是各原始變量的加權(quán)總和，數(shù)學(xué)表達(dá)式為

式中x1i，x2i，…，xpi分別是第1，2，3，...，p個(gè)原始變量在第i個(gè)樣本上的取值，ω-j1，ω-j2，…，ω-jp分別為第j個(gè)因子和p個(gè)原始變量的因子值系數(shù)，該系數(shù)大小反映每個(gè)原始變量對因子的重要程度，故因子得分可看作是原始變量的加權(quán)總和［7］336。但由于本文用因子分析將原始變量分為不同的“類別”，因此不可將ω-j1，ω-j2，…，ω-jp直接作為三級指標(biāo)對二級指標(biāo)的權(quán)重。筆者首先通過式（3）計(jì)算每個(gè)樣本的因子得分，然后將因子得分作為因變量，將與其相關(guān)程度較高的原始變量作為自變量進(jìn)行回歸分析，最后將得到的回歸系數(shù)歸一化處理，處理的結(jié)果作為三級指標(biāo)對于二級指標(biāo)的客觀權(quán)重。

（2）主觀權(quán)重的確定。

三級指標(biāo)對于二級指標(biāo)的主觀權(quán)重，采用1～9比例標(biāo)度法構(gòu)造出比較判斷矩陣A［9］。

如果向量w=（w1，w2，…，wn）T滿足 Aw=λmaxw，則λmax是判斷矩陣A的最大特征值，該最大特征值存在且唯一；w為與λmax對應(yīng)的特征向量，且其分量均為正值。將w歸一化處理后的向量作為三級指標(biāo)對于二級指標(biāo)的主觀權(quán)重。

一般情況下，判斷矩陣A滿足前3個(gè)條件，但由于客觀事物的復(fù)雜性和主觀判斷的多樣性，因而會出現(xiàn)判斷的不一致性，即無法滿足式（4）的條件，為此需要檢驗(yàn)矩陣A的一致性，檢驗(yàn)需要三步：

首先根據(jù)矩陣A的λmax根據(jù)式（5）計(jì)算一致性指標(biāo)C.I.，然后查找相應(yīng)的隨機(jī)一致性指標(biāo)R.I.，最后根據(jù)式（6）計(jì)算一致性比例C.R.。

當(dāng)C.R.＜0.1時(shí)，認(rèn)為判斷矩陣A滿足式（4）定義的一致性。此時(shí)，歸一化的向量w可作為三級指標(biāo)對于二級指標(biāo)的主觀權(quán)重。當(dāng)C.R.≥0.1時(shí)，認(rèn)為判斷矩陣A不具有一致性，應(yīng)對判斷矩陣作修正。

（3）綜合權(quán)重的確定。

本文采用式（7）綜合客觀權(quán)重和主觀權(quán)重，

式中wi表示主觀權(quán)重，θi表示客觀權(quán)重；λi表示綜合權(quán)重。

2　實(shí)證分析

考慮到數(shù)據(jù)的可收集性，在查閱大量文獻(xiàn)、應(yīng)用德爾菲法與相關(guān)領(lǐng)域?qū)＜覝贤ǖ幕A(chǔ)上，筆者選取的反映農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平的三級指標(biāo)包括：農(nóng)產(chǎn)品固定資產(chǎn)投資（X1），農(nóng)林牧漁總產(chǎn)值（X2），農(nóng)產(chǎn)品固定資產(chǎn)投資比重（X3），社會消費(fèi)品零售總額（X4），國際互聯(lián)網(wǎng)用戶（X5），地區(qū)GDP （X6），貨運(yùn)周轉(zhuǎn)量（X7），公路里程（X8），農(nóng)產(chǎn)品物流從業(yè)人員（X9），民用汽車擁有量（X10），農(nóng)村投遞路線（X11），農(nóng)村寬帶用戶（X12）。樣本選取我國31個(gè)省市自治區(qū)，數(shù)據(jù)來自2014年《國家統(tǒng)計(jì)年鑒》。

2.1利用因子分析法建立層次結(jié)構(gòu)模型

對31個(gè)樣本的12個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)分別進(jìn)行巴特利特球度檢驗(yàn)和KMO檢驗(yàn)，兩種檢驗(yàn)結(jié)果均認(rèn)為這些指標(biāo)之間存在較高的多重共線性，滿足因子分析的前提條件。

依據(jù)公共因子累計(jì)方差貢獻(xiàn)率大于0.85的原則，確定2個(gè)公共因子，它們的特征根值及方差貢獻(xiàn)率見表1。

表1　各公共因子對應(yīng)的特征根及其方差貢獻(xiàn)率

表2為顯示公共因子與原始變量相關(guān)程度的因子載荷矩陣。由表2知，第1個(gè)公共因子主要與X3、X4、X5、X6、X7、X9、X10、X12等因素正相關(guān)，第1個(gè)因子主要反映了農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展的區(qū)域經(jīng)濟(jì)環(huán)境發(fā)展?fàn)顩r，故命名為區(qū)域經(jīng)濟(jì)環(huán)境因子。第2個(gè)公共因子主要與X1、X2、X8、X11等因素正相關(guān)，第2個(gè)因子主要反映了農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展的供給與需求狀況，因此可命名為供需因子。

表2　公共因子載荷矩陣

于是，確定農(nóng)產(chǎn)品區(qū)域經(jīng)濟(jì)環(huán)境及農(nóng)產(chǎn)品供給與需求為2個(gè)二級指標(biāo)，三級指標(biāo)則為X1～X12，可通過表3直觀的呈現(xiàn)出來。

表3　農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展實(shí)力評價(jià)指標(biāo)體系

2.2指標(biāo)權(quán)重的確定

2.2.1二級指標(biāo)對于一級指標(biāo)的權(quán)重

二級指標(biāo)對于一級指標(biāo)的權(quán)重由各個(gè)因子的貢獻(xiàn)率確定，本文選取2個(gè)公共因子，對應(yīng)的特征根見表1，根據(jù)公式可計(jì)算出各公共因子的貢獻(xiàn)率分別為0.553，0.447。故農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展實(shí)力值可表示為

2.2.2三級指標(biāo)對于二級指標(biāo)的權(quán)重

■客觀權(quán)重

表4　公共因子得分系數(shù)矩陣

通過因子得分系數(shù)矩陣能計(jì)算出31個(gè)省市自治區(qū)2個(gè)公共因子得分，將其作為因變量，分別與與之關(guān)系密切的原始變量進(jìn)行回歸分析，結(jié)果見式（9）和式（10）。

對式（9）和式（10）中自變量的系數(shù)進(jìn)行歸一化處理可得到農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展實(shí)力評價(jià)指標(biāo)體系中三級指標(biāo)對二級的客觀權(quán)向量：

（0.002 0.125 0.006 0.080 0.098 0.337

0.097 0.254 0.468 0.066 0.319 0.146）T?！鲋饔^權(quán)重

由表3可見，農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展實(shí)力評價(jià)指標(biāo)體系中共有2個(gè)二級指標(biāo)，故需建立2個(gè)判斷矩陣，分別為A1和A2。本文利用和積法求得判斷矩陣A1與A2的最大特征值分別為8.945，4.221，對應(yīng)的特征向量分別為：

將其歸一化處理得

這些歸一化處理的向量可作為權(quán)重向量，也即三級指標(biāo)對于二級指標(biāo)的主觀權(quán)重。利用公式（5）可以計(jì)算出判斷矩陣A1與A2的一致性指標(biāo)C.I.分別為 0.135，0.074。查表知，當(dāng) n=8時(shí)，R.I.=1.41，當(dāng)n=4時(shí)，R.I.=0.89，根據(jù)式（6）可知，判斷矩陣A1與A2的一致性比例C.R.分別為0.096，0.083，它們均小于0.1，故判斷矩陣A1與A2均具有一致性。即這樣確定的主觀權(quán)重向量是可接受的，即可以作為三級指標(biāo)對于二級指標(biāo)的主觀權(quán)重。

通過公式（7）得到最終權(quán)向量分別為：本文從農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展實(shí)力評價(jià)指標(biāo)體系應(yīng)具有實(shí)際可操作性的目的出發(fā)，在可收集到數(shù)據(jù)的指標(biāo)基礎(chǔ)上，首先運(yùn)用因子分析法構(gòu)建出三級的農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展實(shí)力評價(jià)指標(biāo)體系，并將各公共因子的方差貢獻(xiàn)率作為二級指標(biāo)對一級指標(biāo)的權(quán)重；其次結(jié)合因子分析法和層次分析法確定農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展實(shí)力評價(jià)指標(biāo)體系中三級指標(biāo)對于二級指標(biāo)的權(quán)重；最后文章以我國2014年31個(gè)省市自治區(qū)的相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本，給出實(shí)證分析并最終得到農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平的評價(jià)模型。對于任意給定的地區(qū)可計(jì)算得到該地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平的測度值，根據(jù)發(fā)展水平的測度值可以對農(nóng)產(chǎn)品物流的發(fā)展水平進(jìn)行量化評價(jià)。

［1］ 汪旭暉，文靜怡.我國農(nóng)產(chǎn)品物流效率及其區(qū)域差異——基于省際面板數(shù)據(jù)的SFA分析［J］.當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理，2015，37（1）：26-32.

［2］ 趙英霞.中國農(nóng)產(chǎn)品物流評價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建［J］.商業(yè)研究，2007（1）：211-213.

［3］ 王靜.西部地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品物流可持續(xù)發(fā)展系統(tǒng)構(gòu)成與綜合評價(jià)［J］.經(jīng)濟(jì)問題，2013（3）：103-106.

［4］ 劉哲，方淑芬.利用模糊層次綜合法構(gòu)建物流金融信用評價(jià)模型研究［J］.鐵路采購與物流，2009，4（4）：50-51.

［5］ 楊蕾，張義珍.電子商務(wù)環(huán)境下基于Fuzzy-AHP的農(nóng)產(chǎn)品物流能力評價(jià)模型構(gòu)建［J］.廣東農(nóng)業(yè)科學(xué)，2010，37（10）：183-184.

［6］ 楊會來，楊蕾.因子聚類分析在區(qū)域農(nóng)產(chǎn)品物流能力評價(jià)中的應(yīng)用——以河北省為例［J］.中國農(nóng)學(xué)通報(bào)，2011，27（24）：128-132.

［7］ 薛微.SPSS統(tǒng)計(jì)分析方法及應(yīng)用［M］.北京：電子工業(yè)出版社，2013：326-348.

［8］ 耿金花，高齊圣，張嗣瀛.基于層次分析法和因子分析的社區(qū)滿意度評價(jià)體系［J］.系統(tǒng)管理學(xué)報(bào)，2007，16（6）：673-677.

Evaluation system of the agricultural product logistics development strength

YANG Gui-meia，b，ZHANG Ke-ronga， CHENG Xiang-yanga， LIU Binga

（a.School of Business；b.Anhui Provincial Key Laboratory Regional Logistics Planning and Modern Logistics Engineering，F(xiàn)uyang Normal University，F(xiàn)uyang Anhui 236037，China）

According to the practical operational of the evaluation system of agricultural products logistics development strength，a reasonable evaluation index system is presented in this paper combining AHP and factor analysis.Firstly，the numerous factors are classified into second index by factor analysis and then the weights of every dominating factor are given according to their contribution ratio.The subjectivity of AHP and objectivity of factor analysis are combined to determine the weights of all factors of the third index.And then，synthesizing the above results，the final evaluation model is founded.Finally，the example of the relevant data of 31 provinces and autonomous regions in 2014 was analyzed.Empirical analysis was given and finally agricultural products logistics development strength evaluation system is achieved.

analytic hierarchy process；factor analysis；weights；the logistics of agricultural products

3　結(jié)語

F222

A

1004-4329（2016）02-102-05

10.14096/j.cnki.cn34-1069/n/1004-4329（2016）02-102-05

2015-12-12

安徽省級科研機(jī)構(gòu)委托項(xiàng)目（2013WLGH02）；安徽省教育廳重點(diǎn)研究課題（SK2014A069）；阜陽市規(guī)劃課題（FSK2015032）；阜陽師范學(xué)院質(zhì)量工程項(xiàng)目（2014JXTD01）資助。

楊貴梅（1987－），女，碩士，助教，研究方向：應(yīng)用統(tǒng)計(jì)。