基于因子和聚類分析的區(qū)域物流節(jié)點(diǎn)城市發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)

李朝洪，劉曉林（東北林業(yè)大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，黑龍江 哈爾濱 150040）LI Chao-hong, LIU Xiao-lin (School of Economics and Management,Northeast Forestry University,Harbin 150040,China)

在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中，某個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展速度與競(jìng)爭(zhēng)能力直接受區(qū)域物流發(fā)展水平高低的影響[1]。因此對(duì)某個(gè)地區(qū)的區(qū)域物流發(fā)展水平進(jìn)行客觀、準(zhǔn)確的分析和評(píng)價(jià)，并與周邊各區(qū)域進(jìn)行綜合比較，不僅可以對(duì)該區(qū)域的物流發(fā)展水平進(jìn)行準(zhǔn)確的定位，還可以為相關(guān)物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策和措施的出臺(tái)提供參考，以達(dá)到進(jìn)一步提升區(qū)域物流競(jìng)爭(zhēng)力和推動(dòng)整個(gè)區(qū)域國(guó)民經(jīng)濟(jì)發(fā)展的目的[2]。

1 指標(biāo)構(gòu)建和模型選擇

1.1 區(qū)域物流評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的構(gòu)建

根據(jù)構(gòu)建評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的原則，本文結(jié)合我國(guó)具體國(guó)情和區(qū)域物流的特點(diǎn)，以全面、系統(tǒng)地對(duì)區(qū)域物流發(fā)展水平作出評(píng)價(jià)為目標(biāo)，主要從人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)實(shí)力、工業(yè)規(guī)模、第三產(chǎn)業(yè)規(guī)模和物流主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)規(guī)模5個(gè)方面確立了8項(xiàng)二級(jí)指標(biāo) （如表1所示）[3]。

表1 區(qū)域物流節(jié)點(diǎn)城市發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.2 模型選擇

考慮到區(qū)域物流發(fā)展水平本身的模糊性和難以界定性，部分經(jīng)濟(jì)指標(biāo)之間可能存在比較明顯的相關(guān)性，從而導(dǎo)致評(píng)價(jià)結(jié)果不夠理想狀況的出現(xiàn)[4]。而鑒于因子分析法具有的降維思想，可以用綜合指標(biāo)來(lái)代替原來(lái)的指標(biāo)，進(jìn)而使復(fù)雜問(wèn)題簡(jiǎn)單化。本文選取因子分析法對(duì)各區(qū)域性物流節(jié)點(diǎn)城市的區(qū)域物流發(fā)展水平進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，最后再用聚類分析法加以分類。這樣不但使綜合指標(biāo)間的信息重復(fù)問(wèn)題得到有效解決，還實(shí)現(xiàn)了綜合分析的定性與定量相結(jié)合[5]。

2 實(shí)證分析

由于在全國(guó)17個(gè)區(qū)域物流節(jié)點(diǎn)城市中，數(shù)據(jù)符合要求的只有哈爾濱、包頭、太原、合肥、拉薩、貴陽(yáng)、福州、銀川、西寧、長(zhǎng)沙，本文以這10個(gè)城市2010年的相關(guān)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為樣本，對(duì)各市的物流發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行實(shí)證分析 （數(shù)據(jù)來(lái)源于 《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒2010》以及各城市統(tǒng)計(jì)年鑒）。

2.1 物流節(jié)點(diǎn)城市物流發(fā)展水平的因子分析

（1）原始指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化處理與適用性檢驗(yàn)。為實(shí)現(xiàn)各指標(biāo)之間的可比性，必須要消除指標(biāo)的量綱，所以首先對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。然后采用KMO和Bartlett檢驗(yàn)方法對(duì)因子分析法的適用性進(jìn)行檢驗(yàn)。其檢測(cè)結(jié)果如表2所示。

表2 KMO檢驗(yàn)和Bartlett球度檢驗(yàn)

從表2中可以看出KOM （Kaiser-Meyer-Olkin）值大于0.5，且Bartlett值=115.388，其顯著性水平是0.00，小于1%，說(shuō)明各指標(biāo)變量之間具有相關(guān)性，是適宜做因子分析的。

（2）提取公因子。根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)經(jīng)過(guò)計(jì)算得到樣本相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值和方差貢獻(xiàn)率 （見(jiàn)表3）。

表3 特征值和方差貢獻(xiàn)率

表3表明變量相關(guān)系數(shù)矩陣有兩個(gè)大的特征值5.379和1.833，若按照特征值大于1的標(biāo)準(zhǔn)提取公因子，則取這兩個(gè)公因子。它們包含的信息量占總體信息量的百分比為90.013%。因此提取前兩個(gè)公因子，已經(jīng)可以對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總體水平進(jìn)行總體描述[6]。

（3）因子旋轉(zhuǎn)。為了簡(jiǎn)化因子載荷矩陣的結(jié)構(gòu)，使每個(gè)變量?jī)H在一個(gè)公因子上有較大的負(fù)荷，而在其余公因子上的負(fù)荷比較小，以便找出公因子的實(shí)際意義。本文對(duì)初始因子載荷矩陣進(jìn)行方差最大旋轉(zhuǎn)，旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣如表4所示。

表4 旋轉(zhuǎn)因子矩陣表

根據(jù)表4將8個(gè)指標(biāo)按照高載荷分成兩類，并結(jié)合專業(yè)知識(shí)對(duì)因子給予命名，得出第一個(gè)因子包括年末總?cè)丝跀?shù)、地區(qū)生產(chǎn)總值、工業(yè)增加值、第三產(chǎn)業(yè)增加值、社會(huì)消費(fèi)品零售總額5個(gè)指標(biāo)，將其命名為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平因子。第二個(gè)因子包括貨運(yùn)總量、公路貨運(yùn)量和鐵路貨運(yùn)量3個(gè)指標(biāo)，將其命名為物流主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)因子。

（4）計(jì)算因子得分。SPSS根據(jù)旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，運(yùn)用Bartlett因子得分法自動(dòng)計(jì)算出因子得分，按各公因子對(duì)應(yīng)的方差貢獻(xiàn)率占兩個(gè)公因子總方差貢獻(xiàn)率的比重作為權(quán)數(shù)進(jìn)行加權(quán)匯總，計(jì)算各城市的綜合因子得分，其計(jì)算形式為：

由此計(jì)算出的每個(gè)城市的綜合因子得分充分反映各節(jié)點(diǎn)城市區(qū)域物流綜合實(shí)力的強(qiáng)弱，根據(jù)因子得分對(duì)各區(qū)域物流節(jié)點(diǎn)城市進(jìn)行排序，結(jié)果見(jiàn)表5。

表5 區(qū)域物流節(jié)點(diǎn)城市的因子得分、綜合得分及排名

2.2 物流節(jié)點(diǎn)城市物流發(fā)展的聚類分析

聚類分析法就是根據(jù)樣品或指標(biāo)之間的 “相似性”或 “相近性”來(lái)將樣品或指標(biāo)進(jìn)行歸類的一種統(tǒng)計(jì)方法。將前面因子分析得到的2個(gè)主成分的分值作為聚類分析的樣本矩陣，首先對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，然后采用系統(tǒng)聚類的類平均法進(jìn)行聚類分析，得到的聚類樹(shù)形圖如圖1。

圖1 系統(tǒng)聚類分析的樹(shù)狀圖

由圖1可以看出，可將10個(gè)區(qū)域物流節(jié)點(diǎn)城市分為三類，第一類包括拉薩、西寧、太原、貴陽(yáng)、銀川和合肥；第二類包括哈爾濱、福州和長(zhǎng)沙；包頭則獨(dú)自歸為一類。

2.3 結(jié)果分析

根據(jù)前面因子分析和聚類分析的結(jié)果，綜合考慮各區(qū)域物流節(jié)點(diǎn)城市所處的地理位置、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平等因素，將10個(gè)區(qū)域物流節(jié)點(diǎn)城市劃分為三個(gè)類別。

第一類為物流發(fā)展水平中等偏下地區(qū)，包括拉薩、西寧、太原、貴陽(yáng)、銀川和合肥。這幾個(gè)城市的綜合得分排名分別為10、9、6、7、8、5，從物流發(fā)展綜合實(shí)力來(lái)看均處于劣勢(shì)。其中銀川的物流主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)因子位列第四，2010年銀川市的貨運(yùn)總量達(dá)到了19 500萬(wàn)噸，充分顯示出其交通樞紐的地理區(qū)位優(yōu)勢(shì)，但其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平因子僅排名第九，說(shuō)明銀川市經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度過(guò)低，因此銀川市的發(fā)展重點(diǎn)是大力促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。西寧和拉薩綜合排名及各因子排名都比較靠后，屬于物流發(fā)展低水平地區(qū)，這也充分表明了這兩個(gè)城市無(wú)論是在地理交通方面還是在經(jīng)濟(jì)文化發(fā)展水平方面，均處于不利狀態(tài)，所以拉薩和西寧的區(qū)域物流發(fā)展需從全方位入手。太原、合肥、貴陽(yáng)的因子得分和綜合得分都比較均衡，表明這三個(gè)城市的物流發(fā)展比較穩(wěn)定，其中合肥屬于中等偏上水平，2010年除了鐵路貨運(yùn)量?jī)H為150.8萬(wàn)噸以外，其他指標(biāo)的數(shù)值都很大，因此要想進(jìn)一步促進(jìn)合肥的物流發(fā)展，可以首先從鐵路貨運(yùn)方面著手。

第二類為物流發(fā)展高水平地區(qū)，包括哈爾濱、福州和長(zhǎng)沙，這三個(gè)城市的綜合得分排名依次為2、4、1。其中長(zhǎng)沙的地區(qū)生產(chǎn)總值、工業(yè)增加值、第三產(chǎn)業(yè)增加值和社會(huì)消費(fèi)品零售總額均為最高，因此其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平因子排名位居第一，充分顯示了長(zhǎng)沙市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展實(shí)力，另外其物流主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)因子位居第二，說(shuō)明長(zhǎng)沙市物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r也很好，這也使得長(zhǎng)沙市成為最具有區(qū)域物流發(fā)展綜合實(shí)力的區(qū)域物流節(jié)點(diǎn)城市。哈爾濱市和福州市雖然綜合排名和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平因子分別占據(jù)第二和第三位，但其物流主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)因子得分僅排在第八和第七位，這充分顯現(xiàn)出哈爾濱市和福州市物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的不足，因此在加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展的同時(shí)，要針對(duì)自身地理區(qū)位優(yōu)勢(shì)，加快交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展，注重與周邊城市的合作，通過(guò)物流基礎(chǔ)設(shè)施等的建設(shè)，促進(jìn)區(qū)域物流發(fā)展的產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程。

第三類為物流發(fā)展水平中等偏上地區(qū)，包括包頭市。包頭市是我國(guó)著名的鋼鐵工業(yè)城市，鐵路運(yùn)輸發(fā)達(dá)，其2010年的貨運(yùn)總量達(dá)到28 373.7萬(wàn)噸，其中鐵路貨運(yùn)量為11 445.5萬(wàn)噸，是10個(gè)城市中貨運(yùn)總量和鐵路貨運(yùn)量最高的城市，從而使其物流主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)因子排名第一，這也決定了包頭市被單獨(dú)列為一類。但包頭市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平因子僅排在第七位，從而導(dǎo)致其綜合排名下降至第三位，從包頭市2010年各指標(biāo)數(shù)值看出，這主要是由包頭市人口規(guī)模比較小，第三產(chǎn)業(yè)增加值過(guò)低造成的，所以提高包頭市物流發(fā)展綜合水平的最有效方法就是充分發(fā)揮其鋼鐵規(guī)模經(jīng)濟(jì)優(yōu)勢(shì)，提升第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展速度。

3 結(jié) 論

本文從人口規(guī)模、經(jīng)濟(jì)實(shí)力、工業(yè)規(guī)模、第三產(chǎn)業(yè)規(guī)模和物流主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)規(guī)模5個(gè)方面確立了區(qū)域物流發(fā)展水平的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，采用因子分析和聚類分析的定量分析方法對(duì)10個(gè)區(qū)域物流節(jié)點(diǎn)城市的物流發(fā)展進(jìn)行了綜合評(píng)價(jià)和分類，實(shí)現(xiàn)了兩種方法的有機(jī)結(jié)合，模型原理清晰，計(jì)算簡(jiǎn)單，大大減少了計(jì)算工作量，結(jié)論客觀、準(zhǔn)確、較有說(shuō)服力。

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