基于因子分析法的冷鮮雞物流商選擇研究

余偉 黃綺琪

[摘要] 為解決冷鮮雞供應(yīng)鏈中由于物流商選擇的不恰當(dāng)而導(dǎo)致的品質(zhì)污染、冷鏈斷鏈等問題，本文利用因子分析法探索選擇冷鮮雞物流商的合理方法，運用便捷有效的方法幫助冷鮮雞供應(yīng)商選擇適合自己的物流配送商，對促進(jìn)冷鮮雞供應(yīng)鏈的發(fā)展有重要意義。

[關(guān)鍵詞] 因子分析法；冷鮮雞供應(yīng)鏈；物流供應(yīng)商

[DOI] 10.13939/j.cnki.zgsc.2015.24.069

1 因子分析法

因子分析法的核心思想是降維，從眾多相關(guān)的指標(biāo)中找出少數(shù)幾個綜合性指標(biāo)來反映原來指標(biāo)所包含的主要信息。它解決了指標(biāo)間信息重疊問題，又大大簡化了原指標(biāo)體系的指標(biāo)結(jié)構(gòu)，可操作性較強(qiáng)，而且綜合評價結(jié)果唯一，客觀合理。

2 因子分析法步驟介紹

2.1 對指標(biāo)向量進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理

由于各項指標(biāo)數(shù)據(jù)的量綱不同，首先必須對所有指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行無量綱化處理。

2.2 計算樣本相關(guān)系數(shù)矩陣，并進(jìn)行因子分析適宜性檢驗

觀察相關(guān)系數(shù)矩陣，如果相關(guān)系數(shù)矩陣中的大部分相關(guān)系數(shù)值小于1，則不適宜做因子分析。

2.3 確定公共因子個數(shù)K

確定公共因子個數(shù)的原則是：每個公共因子的特征值都須大于1，且因子的特征值之和占總特征值較大比例的時候，取前K個因子作為公共因子，代替原來的所有指標(biāo)。

2.4 求因子載荷，計算因子載荷矩陣A

2.5 按因子得分及方差貢獻(xiàn)率大小，計算綜合得分

綜合得分，根據(jù)綜合得分進(jìn)行排序，F(xiàn)值越大，說明區(qū)域物流競爭力越強(qiáng)，反之亦然。

3 冷鮮雞物流商評價指標(biāo)體系的確定

3.1 冷鮮雞物流商評價指標(biāo)

選擇物流商是在遵循科學(xué)性、完整性、可比性、定性與定量相結(jié)合性等原則的前提條件下，建立一個滿足冷鮮雞供應(yīng)鏈發(fā)展要求的物流商評價指標(biāo)體系。本文參考余偉（2015）對冷鮮雞供應(yīng)鏈評價指標(biāo)的選擇，結(jié)合實際情況，本文擬選取以下4項指標(biāo)作為B2C模式下物流商的評價指標(biāo)，分別是Al：物流設(shè)備；A2：運輸時間；A3：衛(wèi)生條件；A4：T人健康。

3.2 冷鮮雞物流商評價指標(biāo)量化

專家評價法是在定量和定性分析結(jié)合的基礎(chǔ)上，以打分等方式做出定量評價的研究方法，其結(jié)果具有數(shù)理統(tǒng)計特性。我們邀請了在九位不同領(lǐng)域的專家和企業(yè)中高層管理人員為指標(biāo)體系中各個冷鮮雞物流商指標(biāo)進(jìn)行評分，評分范圍為1～9分，9分表示該指標(biāo)風(fēng)險最大，而1分則為影響最小。分值越小，影響越小。

4 實例驗證

4.1 評價方法及結(jié)果

利用SPSS21.0統(tǒng)計分析軟件，對4個評價指標(biāo)，樣本容量為10的一組數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。按照特征值大于1的原則，選人2個公共因子，其累計方差貢獻(xiàn)率為83.1%，具有足夠的說服力來反映冷鮮雞物流服務(wù)商的競爭力，各個主因子對應(yīng)的特征值及方差貢獻(xiàn)率見表1。

4.2 因子得分系數(shù)

根據(jù)Kaiser標(biāo)準(zhǔn)化的正交旋轉(zhuǎn)法，可以得到因子得分系數(shù)（見表2）。

4.3 冷鮮雞供應(yīng)商評價模型構(gòu)建

以各主因子的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重構(gòu)造冷鮮雞物流商評價模型：

4.4 冷鮮雞物流商的綜合得分情況

根據(jù)前2個主成分的方差貢獻(xiàn)率和10個供應(yīng)商在前2個主成分的得分情況，可以有如下物流商的綜合得分情況（見表3）。

5 結(jié)論

本文以冷鮮雞為研究對象，運用因子分析法對冷鮮雞物流商的競爭因素進(jìn)行研究，建立冷鮮雞供應(yīng)商評價模型，對促進(jìn)冷鮮雞供應(yīng)鏈的發(fā)展，降低消費者的食用風(fēng)險具有很重要的價值。同時，可以看出利用因子分析法對評價指標(biāo)進(jìn)行分析，可以得到不同樣本的得分情況，避免了傳統(tǒng)評價方法中的主觀性，提高了評價結(jié)果的科學(xué)性、可信性，具有很好的實用性。