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    農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)

    2019-02-10 13:41:42郭明德李紅
    商業(yè)經(jīng)濟(jì)研究 2019年1期
    關(guān)鍵詞:冷鏈物流因子分析農(nóng)產(chǎn)品

    郭明德 李紅

    中圖分類號(hào):F253? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼:A

    內(nèi)容摘要:農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平是冷鏈物流績(jī)效評(píng)價(jià)難點(diǎn)和熱點(diǎn)之一。本文在構(gòu)建農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系基礎(chǔ)上,應(yīng)用因子分析法、多層感知和聚類分析方法,選取12個(gè)典型省市的數(shù)據(jù),對(duì)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平進(jìn)行了計(jì)算分析。研究表明:12典型省市農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流水平存在較大差異,主要表現(xiàn)為東部的山東、廣東等省市經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平高于中部的安徽、湖南等省市農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平,中部安徽、湖南等省市農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平高于西部甘肅、新疆等省市農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流水平,12省市總體農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平呈現(xiàn)階梯狀。

    關(guān)鍵詞:農(nóng)產(chǎn)品? ?冷鏈物流? ?因子分析? ?多層感知模型

    關(guān)于農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平的研究,刺美香(2017)等基于FAHP法研究了山西省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平,確定了山西省農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的發(fā)展水平較弱。劉子昂(2016)利用主成分分析的方法,對(duì)2011年全國(guó)31省市農(nóng)產(chǎn)品物流的相關(guān)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,確定了2個(gè)主成分;并進(jìn)一步采用聚類分析的方法將31個(gè)省市的農(nóng)產(chǎn)品物流水平分為5類,對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行分析。王蕾等(2014)應(yīng)用因子分析法和TOPSIS分析法對(duì)2012年中國(guó)16個(gè)農(nóng)業(yè)大省農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平進(jìn)行測(cè)度,通過(guò)加權(quán)處理將兩種評(píng)價(jià)結(jié)果結(jié)合,得出16省的農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平。王程等(2014)在西部地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展模式與供需失衡程度分析基礎(chǔ)上,構(gòu)建了西部地區(qū)生鮮農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,并應(yīng)用層次分析法進(jìn)行了發(fā)展水平評(píng)價(jià)。

    上述研究取得了較好的研究成果,為政府、相關(guān)企業(yè)和學(xué)者提供了參考依據(jù)。但是農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)存在一些問(wèn)題:一是從農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)的研究范圍來(lái)看,主要集中于某個(gè)省市或者全國(guó)范圍;二是在對(duì)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平的指標(biāo)體系選取時(shí),仍然借用物流發(fā)展水平的評(píng)價(jià)指標(biāo),而實(shí)際上農(nóng)產(chǎn)品冷鏈發(fā)展水平與農(nóng)產(chǎn)品物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)存在較大的差異;三是已有關(guān)于農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平研究方法,主要是應(yīng)用單一方法進(jìn)行評(píng)價(jià)。如采用FAHP法、層次分析法。基于此,本文將主要從以下兩個(gè)方面進(jìn)行改進(jìn):一是以12典型省市農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流水平為研究對(duì)象,構(gòu)建新的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo),評(píng)價(jià)指標(biāo)更加全面。二是采用因子分析法、多層感知模型和聚類分析三種分析方法,對(duì)12省市的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平進(jìn)行了實(shí)證研究。以期為相關(guān)研究提供參考意見(jiàn)。

    農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)模型

    (一)因子分析模型

    因子分析模型是考察多個(gè)變量間相關(guān)性的一種多元統(tǒng)計(jì)方法。因子分析模型是用較少公因子的線性函數(shù)和特定因子之和來(lái)表達(dá)原來(lái)觀測(cè)的每個(gè)變量,從研究相關(guān)矩陣內(nèi)部的依賴關(guān)系出發(fā),把一些具有錯(cuò)綜復(fù)雜關(guān)系的變量歸納為少數(shù)幾個(gè)綜合因子的多變量統(tǒng)計(jì)分析方法。設(shè)有原始變量X1,X2,…,XP,與潛在因子之間存在如下關(guān)系:

    也可以簡(jiǎn)寫為:X=AY+ε? ? ? ? ? ? ? ? ? (1)

    其中X=(x1,x2,x3,…,xi)T,Y=(y1,y2,y3,…,yp)T,ε=(ε1,ε2,ε3…,εp)T,aij(i,j=1,2,L,p)為相關(guān)系數(shù)。首先觀察所得到的各因子在變量上的載荷,然后根據(jù)載荷大的變量本身內(nèi)容來(lái)說(shuō)明各因子的含義,再將各個(gè)公因子表示為Fi=bi1X1+bi2X2+L+binXn(i=1,2,L,n)的線性組合,從而用變量的觀察值來(lái)估計(jì)各個(gè)因子的值(即因子得分),并根據(jù)各個(gè)因子的值進(jìn)行綜合排名分析。

    (二)多層感知模型

    多層感知模型是由輸入層、隱含層和輸出層構(gòu)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。每層由多個(gè)處理單元構(gòu)成,多層感知學(xué)習(xí)原理的基本思想是:逐步將集中的樣本輸入到網(wǎng)絡(luò)中,根據(jù)輸出結(jié)果和理想輸出之間的差別來(lái)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)值矩陣。

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)多層感知模型向量可表示為:

    yn=Σ8j=1[Vnj[gΣ4i=1Wjixi]+b(1)j]+b(2)1,n=1,2

    an=f(yn),n= 1,2? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (2)

    Y=Vg(WTX)+B1+B2

    A=f(Y)? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (3)

    其中,X(x1,x2,x3)T為輸入向量,Y=(y1,y2)T為輸出向量,W=(wji)8*4(i=1,2,3,4,j=1,2,…,8)為輸入層與隱層之間的前饋連接權(quán)值,(V=(vkj)2*8)(j=1,2,…,8,k=1,2)為隱層與輸出層之間的前饋連接權(quán)值,B1=[b1(1),b2(1),…,b8(1)]T和B1=[b(2)1,b(2)2]T分別為隱層結(jié)點(diǎn)和輸出結(jié)點(diǎn)的偏置權(quán),g(h)為轉(zhuǎn)移函數(shù)。

    第一步,將網(wǎng)絡(luò)中的連接權(quán)值和偏置權(quán)值初始化;

    第二步,若網(wǎng)絡(luò)輸出值與目標(biāo)值一致,則終止迭代。否則,則按式(4)修正隱層與輸出層之間的連接權(quán)值和偏置權(quán)值:

    V(k+1)=V(k)- η(ξ(k))=V(k)+2ηe(k)[g(WTX)+B]T ? ? ? ? ? ? ? (4)

    第三步,重復(fù)第二步,一直進(jìn)行到達(dá)到所要求的精度為止。

    農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平實(shí)證分析

    (一)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平指標(biāo)體系構(gòu)建

    從現(xiàn)有的文獻(xiàn)來(lái)看,關(guān)于農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,由于研究者關(guān)注的視角不同,構(gòu)建的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系也不同。為了客觀準(zhǔn)確地評(píng)價(jià)現(xiàn)有農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流水平,為保證評(píng)價(jià)指標(biāo)的客觀性、代表性、系統(tǒng)性和可操作性,本文從現(xiàn)有的文獻(xiàn)中收集到用來(lái)反映農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的指標(biāo)體系,同時(shí)綜合考慮反映農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流數(shù)據(jù)的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流最新發(fā)展動(dòng)態(tài),構(gòu)建新的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,如表1所示。

    表1所示的是農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系,從三個(gè)方面來(lái)評(píng)價(jià)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的發(fā)展水平。

    首先是農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境反映了農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的發(fā)展環(huán)境,對(duì)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的發(fā)展起著決定性的作用。農(nóng)產(chǎn)品冷鏈的宏觀經(jīng)濟(jì)指標(biāo)包括了國(guó)民生產(chǎn)總值(GDP),主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)值、交通運(yùn)輸從業(yè)人數(shù)量及貨運(yùn)運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量。其次是農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流設(shè)施設(shè)備能力,主要評(píng)價(jià)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展所需要的基礎(chǔ)設(shè)施的情況,從冷凍、冷藏車數(shù)量(輛)及與冷凍、冷藏庫(kù)容量(萬(wàn)噸)。最后是農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流市場(chǎng)化程度,主要是評(píng)價(jià)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流的市場(chǎng)程度水平,包括食品消費(fèi)量、冷鏈物流企業(yè)數(shù)量及農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流流通率。

    (二)因子分析的冷鏈物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)

    原始數(shù)據(jù)及數(shù)據(jù)預(yù)處理。農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)來(lái)源于2017年《中國(guó)冷鏈物流發(fā)展報(bào)告》及2017年廣東等各省市統(tǒng)計(jì)年鑒。

    選取2016年我國(guó)東、中、西部12個(gè)有代表性的省市,山東、廣東、安徽、福建、陜西、山西、廣西、河北、重慶、甘肅和新疆。為消除不同量綱對(duì)計(jì)算造成的影響,采用SPSS20.0軟件,運(yùn)用“標(biāo)準(zhǔn)化方法(ZScores)”對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

    KMO和Bartlett檢驗(yàn)分析。輸入原始數(shù)據(jù)到SPSS22.0軟件中進(jìn)行計(jì)算,計(jì)算結(jié)果得到KMO檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量值為0.652,接近0.7,表明各冷鏈物流發(fā)展水平指標(biāo)適合做進(jìn)一步分析;Bartlett球形度檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量相應(yīng)的伴隨概率為0.000,小于顯著性水平0.005。因此,認(rèn)為原指標(biāo)體系各變量之間存在顯著相關(guān)性,說(shuō)明分析結(jié)果有效。

    總方差分析。表2所示為各變量的特征值與方差貢獻(xiàn)率。在初始時(shí),被提取的1、2兩個(gè)因子的累計(jì)方差為90.115%,大于85%,并且其初始值大于1,分別為6.587、1.523。經(jīng)提取平方和載入后,新公因子的方差貢獻(xiàn)值、貢獻(xiàn)率和累積率沒(méi)有變化。而放棄的其他7個(gè)變量的方差貢獻(xiàn)率不到10%。綜合看,提取前兩個(gè)變量因子是合適的,能概括絕大部分的信息。

    從表3可以看出,旋轉(zhuǎn)后因子系數(shù)表現(xiàn)出了明顯的兩極分化,可以看出兩個(gè)主成份分別代表的因素。第一個(gè)公因子F1上載荷較大的指標(biāo)有,GDP總值(x1)、交通從業(yè)人數(shù)量(x3)、貨物運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量(x4)、冷凍、冷藏庫(kù)容量(x6)、食品消費(fèi)量(x7)、冷鏈物流企業(yè)數(shù)量(x8)、農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流流通率(x9)。第二個(gè)公因子F2上載荷較大的指標(biāo)有,主要農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)值(x2)、冷凍、冷藏庫(kù)容量(x6)、冷鏈物流企業(yè)數(shù)量(x8)。通過(guò)公式Fi=bi1X1+bi2X2+L+bin及表5中數(shù)據(jù)得到(5)、(6)、(7)。

    Z1=0.15x1+0.091x2+0.137x3+0.123x4+0.097x5+0.128x6+0.15x7+0.136x8+0.142x9? ? ? ? ? ? ? ? (5)

    Z2=-0.07x1+0.459x2-0.166x3-0.266x4-0.46x5+0.328x6-0.06x7+0.148x8-0.045x9? ? ? ? ? ? ? ? (6)

    Z0=0.7319z1+0.16924z2? ? ? ? ? ? ? ? ? ? (7)

    通過(guò)(5)、(6)、(7)在SPSS 20.0的運(yùn)行,得出12個(gè)省市兩個(gè)公共因子的得分情況,并進(jìn)行排名,如表4所示。

    因子分析與多層感知模型的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平比較分析

    應(yīng)用表2的數(shù)據(jù)及因子分析模型得到的12省市的綜合得分作為樣本集,廣東、廣西、福建、山東、新疆、甘肅、山西、陜西省作為訓(xùn)練集,安徽、河北、湖南、重慶市作為檢驗(yàn)集。在SPSS20.0中應(yīng)用神經(jīng)多層感知模型進(jìn)行計(jì)算。預(yù)測(cè)結(jié)果如表5所示。

    從表5可以看出,各省市冷鏈物流發(fā)展水平的因子分析綜合得分值與多層感知模型預(yù)測(cè)值誤差較小,這一情況下,對(duì)于經(jīng)濟(jì)指標(biāo)的估計(jì)值誤差小于或等于4%就算比較準(zhǔn)確,說(shuō)明因子分析對(duì)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流水平具有的實(shí)用價(jià)值。

    結(jié)論

    本文通過(guò)對(duì)12典型省市農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平計(jì)算分析,結(jié)果表明12典型省市農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平具有明顯的地區(qū)差異性,從因子分析提取得到成分可以看出,決定各省市農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平的主要因素為當(dāng)?shù)谿DP和農(nóng)產(chǎn)品的產(chǎn)值。應(yīng)用因子和聚類分析計(jì)算表明,山東、廣東等省份的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平較高,這與廣東、山東省GDP和農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)值高直接相關(guān),山東省的冷藏車數(shù)量、冷庫(kù)容量和農(nóng)產(chǎn)品冷鏈流通率都排第一;河北、安徽、湖南、福建、廣西等省份的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平一般;陜西、山西、甘肅、新疆等省份的農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平較低,而甘肅冷藏車數(shù)量、冷庫(kù)容量和農(nóng)產(chǎn)品冷鏈流通率則最少??傮w而言,東部山東、廣東等省市經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平高于中部安徽、湖南等省市農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平,中部安徽、湖南等省市農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平高于西部甘肅、新疆等省市農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流水平,12省市總體農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平呈現(xiàn)階梯狀。提升農(nóng)產(chǎn)品冷鏈物流發(fā)展水平措施:各省市遵循“重點(diǎn)建設(shè)、協(xié)同發(fā)展”。對(duì)較弱區(qū)域要完善冷鏈物流設(shè)施、梯度開(kāi)發(fā)。同時(shí),加大冷鏈物流基礎(chǔ)設(shè)施投入力度,推進(jìn)冷鏈物流服務(wù)創(chuàng)新,促使區(qū)域冷鏈物流協(xié)調(diào)發(fā)展。

    參考文獻(xiàn):

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    5.衛(wèi)海英.SSPS在經(jīng)濟(jì)管理中的應(yīng)用[M].中國(guó)統(tǒng)計(jì)出版社,2006

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