（新疆財經(jīng)大學統(tǒng)計與數(shù)據(jù)科學學院，烏魯木齊市，830012） 董璐璐 王合玲

1 引言

隨著經(jīng)濟的飛速進步，科學創(chuàng)新技術也大大提高，各種實體產(chǎn)業(yè)欣欣向榮，伴隨著互聯(lián)網(wǎng)技術的大幅度提高以及交通的便利發(fā)展，人們的消費理念也隨之改變，網(wǎng)購、電購等在線購物方式也在人民生活中普遍應用，物流業(yè)的發(fā)展也蒸蒸日上。隨著物流業(yè)成為我國十大振興產(chǎn)業(yè)之一后，對經(jīng)濟的發(fā)展起到了推進作用，政府對此也出臺了相應的發(fā)展政策與規(guī)劃，對物流業(yè)的發(fā)展也取得了一定的成效。基于此，科學地建立物流發(fā)展水平評價模型并進行評價，對我國的物流發(fā)展與服務水平的完善，以及經(jīng)濟發(fā)展具有較強的現(xiàn)實意義。

2 研究方法

因子分析（factor analysis，簡稱FA），思想源于1904 年查爾斯·斯皮爾曼（Charles Spearman）對學生成績的研究，是主成分分析的一種推廣。在研究多指標問題時常常會發(fā)現(xiàn)，指標相關性形成的背景原因各種各樣，其中共同的原因被稱之為公共因子；每個變量也含有特定的原因，稱之為特殊因子。因子分析的實質就是利用幾個潛在的但不能觀察的互不相關的隨機變量去描述許多變量之間的相關關系（or協(xié)方差關系），將眾多的原有變量綜合成較少的幾個綜合指標，這些指標被稱之為因子。

2.1 因子分析的目標

因子分析的目標有：①考慮是否存在較少的不相關的隨機變量可用來描述原始變量之間的關系，即因子的個數(shù)要遠遠小于原有變量的個數(shù)；②如果存在公共因子，那么究竟要選取幾個，這就要求選取的因子能夠反映原始變量的絕大部分的信息；③對提取的公共因子的含義進行解釋，具有命名解釋性；④評價每一個原始變量與公共因子之間的關系，且公共因子可以用于統(tǒng)計分析。

2.2 基本的因子分析模型

假如對某個問題的研究有關的指標有p 個，且這些指標間存在較強的相關性，則因子模型可以表示為

3 實證分析

3.1 數(shù)據(jù)的選取與模型設定

由于數(shù)據(jù)的選取性和可得性，根據(jù)全國從中國統(tǒng)計年鑒、中國第三產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計年鑒以及各社會統(tǒng)計年報，選取了2017 年的23 個指標對中國物流業(yè)發(fā)展水平進行評價，主要考慮到物流業(yè)的基礎設施、發(fā)展規(guī)模、產(chǎn)業(yè)結構、人力資源等物流業(yè)內(nèi)部指標和描述經(jīng)濟發(fā)展水平以及信息化發(fā)展狀況和環(huán)境影響度的外部指標來綜合描述。

表1 物流業(yè)發(fā)展水平評價指標

3.2 因子分析

3.2.1 適用性檢驗

對變量進行KMO 檢驗和巴特利特（Bartlett）檢驗，KMO檢驗是通過分析變量間的簡單相關系數(shù)以及偏相關系數(shù)的大小，來判斷是否適合進行因子分析，通常對應的檢驗值越接近1 則說明適合做因子分析；Bartlett檢驗是用來確定擁有的數(shù)據(jù)是否來自服從多元正態(tài)分布的總體，若檢驗對應的統(tǒng)計值在顯著性水平下顯著，則表示選取數(shù)據(jù)符合正態(tài)分布，可以進行更進一步的分析。通過檢驗結果可知，描述物流業(yè)內(nèi)部環(huán)境與外部環(huán)境所對應的KMO值分別為0.643 與0.736，則我們可以判斷適合做因子分析；而Bartlett 球形檢驗對應的統(tǒng)計量分別為360.924 和608.977，顯著性都接近于0，符合正態(tài)分布假定，相關系數(shù)矩陣與單位陣有顯著差異。

3.2.2 成分提取

通過對原始變量進行因子分析，我們可以得到如下特征值及方差貢獻率，通過表2和表3，我們可以發(fā)現(xiàn)物流業(yè)內(nèi)部指標特征值大于1 的因子有3個，貢獻率分別為47.141%，23.644%，15.473%，累積方差貢獻率為86.258%；物流業(yè)外部指標的因子有2個，累積貢獻率達到81.289%。即可以表述出原有變量的86.258%和81.289%的信息量，缺失信息較少，符合我們能反映原始變量絕大部分信息的目的，因子提取成果較好。

表2 內(nèi)部指標——特征值及方差貢獻率

表3 外部指標——特征值及方差貢獻率

3.2.3 計算因子得分

通過表4的物流業(yè)內(nèi)部與外部因子載荷矩陣可知，物流業(yè)就業(yè)人口、物流業(yè)產(chǎn)值、貨運周轉量、民用汽車擁有量、貨運量在第一因子上的載荷值較高，可以命名為物流業(yè)規(guī)模因子；營運里程數(shù)、物流業(yè)從業(yè)人員占全體從業(yè)人員比例、物流業(yè)固定資產(chǎn)投資在第二因子上具有較高的載荷，可以命名為物流業(yè)基礎設施建設因子；物流業(yè)產(chǎn)值占GDP比例和物流業(yè)產(chǎn)值占第三產(chǎn)業(yè)比例在第三因子上擁有較高的載荷，命名為物流業(yè)結構因子。而對于物流業(yè)外部發(fā)展水平指標，工業(yè)總產(chǎn)值、社會消費品零售總額、地區(qū)總產(chǎn)值、建筑業(yè)總產(chǎn)值、道路交通事故發(fā)生數(shù)、農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值、郵路總長度、郵電業(yè)務總量、進出口總額在第1 因子上有較高的載荷，可以命名為經(jīng)濟發(fā)展因子；而電話普及率、互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)、人均生產(chǎn)總值以及工業(yè)二氧化硫排放量的因子載荷在第2因子上較高，我們命名其為信息化水平因子。

表4 物流業(yè)內(nèi)部與外部因子載荷矩陣

在確定因子提取因子數(shù)后，我們通過軟件操作，可以得出提取的因子的得分系數(shù)矩陣，如表5，從表中，我們可以得出公共因子的表達式：

F11=-0.047X1+0.133X2+0.186X3+0.270X4+0.268X5+0.236X6+0.087X7+0.018X8+0.174X9+0.042X10

F12=0.385X1 + 0.146X2 + 0.078X3-0.180X4-0.155X5-0.014X6-0.131X7 + 0.029X8-0.407X9 +0.265X10

F13=-0.061X1+0.025X2+0.006X3+0.075X4-0.051X5 + 0.088X6 + 0.497X7 + 0.464X8-0.062X9-0.120X10

F21=0.139Y1-0.017Y2 + 0.144Y3 + 0.161Y4 +0.150Y5 + 0.141Y6 + 0.070Y7-0.050Y8 + 0.088Y9 +0.088Y10+0.134Y11-0.032Y12+0.107Y13

F22=0.015Y1 + 0.225Y2-0.008Y3-0.166Y4-0.077Y5+0.004Y6+0.148Y7+0.257Y8+0.093Y9+0.075Y10-0.031Y11+0.249Y12-0.173Y13

利用方差貢獻表的方差貢獻率，可以得到我國物流業(yè)內(nèi)部與外部的得分系數(shù)矩陣，根據(jù)因子得分系數(shù)矩陣確定各因子得分的基礎上，計算各省物流業(yè)內(nèi)部與外部因子得分，以旋轉因子的方差貢獻率為權重，得出物流業(yè)內(nèi)部（F1）、外部（F2）發(fā)展水平綜合評價模型為：

F1=（47.141×F11+23.644*F12+15.473×F13）/（47.141+23.644+15.473）

F2=（56.011 × F21 + 25.279 × F22）/（56.011 +25.279）

在物流業(yè)內(nèi)部評價模型與外部評價模型的基礎上，結合各指標，通過對成分矩陣、特征值以及方差貢獻率的數(shù)據(jù)進行計算來確定權重，省級物流業(yè)綜合發(fā)展水平的基本模型為：

F=0.42×F1+0.58×F2根據(jù)物流業(yè)內(nèi)部發(fā)展水平模型、外部發(fā)展水平模型及綜合發(fā)展水平模型，得到表的得分與排名。

通過因子分析法，得出了我國各省市物流能力的排名情況，從表6可以發(fā)現(xiàn)，廣東的物流綜合發(fā)展水平較高，而西藏的物流綜合發(fā)展水平較差；而重慶、遼寧、山東等省雖然物流綜合水平排名較前，但是物流業(yè)內(nèi)部和外部發(fā)展水平不平衡；西藏、青海等省出現(xiàn)物流業(yè)內(nèi)部發(fā)展不足，外部發(fā)展失調的情況。通過對東中西部地區(qū)的綜合排名，東部地區(qū)的得分較高，排名第一，其次是中部、西部，排序結果基本上吻合，符合我國物流發(fā)展的特點，說明提取的因子具有科學性、可行性、代表性，缺失的信息較少，模型設定較為合理，評價結果接近實際。

表5 物流業(yè)內(nèi)部與外部因子得分系數(shù)矩陣

表6 2017年各省物流業(yè)內(nèi)、外部及綜合發(fā)展水平評價得分與排名

表7 我國東、中、西部物流發(fā)展綜合水平排名

4 結論

基于因子分析法，構建物流業(yè)內(nèi)部發(fā)展因子和外部發(fā)展因子，包含10 個指標的物流業(yè)規(guī)模因子，物流業(yè)基礎設施建設因子，物流業(yè)結構因子解釋了內(nèi)部發(fā)展水平的86.258%；包含13 個指標的經(jīng)濟發(fā)展因子，信息化水平因子解釋了外部發(fā)展水平的81.289%，并建立物流業(yè)發(fā)展水平評價模型。

通過分析結果可知，我國的物流業(yè)發(fā)展存在內(nèi)部、外部發(fā)展不平衡的情況，各省間的發(fā)展差異也較大，發(fā)展水平低于平均水平的省較為普遍?；诖?，我國應該加強基礎設施的建設，加強省域間的物流發(fā)展聯(lián)動效應，優(yōu)化路網(wǎng)交通樞紐，合理建設物流園，以便提高效率和降低成本；提高物流企業(yè)競爭力，企業(yè)間要優(yōu)化結構，構建物流銷售系統(tǒng)，物流產(chǎn)商集中化，實現(xiàn)倉儲、運輸、加工、裝運等一體化；合理利用互聯(lián)網(wǎng)的大數(shù)據(jù)優(yōu)勢，把握消費者的需求及偏好，提高市場應對力。