“一帶一路”省域物流科技創(chuàng)新能力評價

郭明德 李紅

內(nèi)容摘要：本文選取物流科技創(chuàng)新投入能力、物流科技創(chuàng)新產(chǎn)出能力、物流科技創(chuàng)新宏觀發(fā)展環(huán)境三個維度的影響因子，采用“一帶一路”省域數(shù)據(jù)，應(yīng)用因子分析法和探索性空間數(shù)據(jù)法進行分析。研究表明：“一帶一路”各省域物流科技創(chuàng)新能力存在較大差異，總體上呈現(xiàn)階梯型;同時，各省域物流科技創(chuàng)新能力存在正向空間相關(guān)性;從物流科技創(chuàng)新綜合能力來看，廣東、浙江、上海都位于物流科技創(chuàng)新能力前列。

關(guān)鍵詞：物流科技創(chuàng)新 ? 因子分析 ? 探索性空間數(shù)據(jù)法 ? 空間相關(guān)性 ? 一帶一路

近年來，物流業(yè)已成為我國重要產(chǎn)業(yè)之一，物流科技創(chuàng)新是區(qū)域物流持續(xù)發(fā)展的保證，也是助推區(qū)域物流發(fā)展的引擎，“一帶一路”省域物流業(yè)的發(fā)展關(guān)鍵在于物流科技創(chuàng)新。因此，探討“一帶一路”沿線省域物流科技創(chuàng)新能力，提升“一帶一路”各省域物流業(yè)競爭力顯得尤為重要。

格拉等指出協(xié)同合作關(guān)系可以為創(chuàng)新提供新的商業(yè)模式和解決方案，從客戶處感知的需求信息會轉(zhuǎn)換為對客戶的承諾，同時，又會驅(qū)動物流創(chuàng)新。楊清喬指出：創(chuàng)新能力、物流服務(wù)可靠性、物流服務(wù)靈活性對企業(yè)績效具有正向影響，創(chuàng)新能力對物流服務(wù)能力具有調(diào)節(jié)作用。張德海等（2010）從聯(lián)盟式物流服務(wù)創(chuàng)新的內(nèi)涵及特征進行分析，從創(chuàng)新產(chǎn)出、新服務(wù)產(chǎn)品收益、聯(lián)盟合作效應(yīng)、創(chuàng)新人才培養(yǎng)等維度構(gòu)建了聯(lián)盟式物流服務(wù)創(chuàng)新的績效評價體系，為物流企業(yè)的服務(wù)創(chuàng)新評價提供了新的思路。譚狄溪（2014）對物流服務(wù)創(chuàng)新概念進行界定，再深入分析物流服務(wù)創(chuàng)新的因素及企業(yè)戰(zhàn)略和組織層面的行為等問題，提出了企業(yè)應(yīng)對行為與物流服務(wù)創(chuàng)新之間關(guān)系的研究框架。申靜等（2016）應(yīng)用了層次分析法和綜合指數(shù)法，構(gòu)建了中國物流業(yè)服務(wù)創(chuàng)新能力評價體系，并對2009-2013年中國物流業(yè)的服務(wù)創(chuàng)新能力進行了評價。關(guān)于創(chuàng)新能力評價研究有：黃天蔚等（2016）首先從園區(qū)創(chuàng)新能力的內(nèi)部構(gòu)成要素和外部支撐要素兩方面出發(fā)，構(gòu)建以創(chuàng)新投入能力、創(chuàng)新產(chǎn)出能力、創(chuàng)新支撐能力、潛在創(chuàng)新能力四方面組合的評價體系，應(yīng)用長江經(jīng)濟帶11個省市文化創(chuàng)意產(chǎn)業(yè)園區(qū)2013年數(shù)據(jù)對其創(chuàng)新能力進行實證研究。王金國等（2017）運用因子分析法對北京市屬高校的科技創(chuàng)新能力進行實證研究，研究顯示，北京市屬高校的科技創(chuàng)新能力存在較大差異性。然而，創(chuàng)新活動的地理分布存在空間相關(guān)效應(yīng)，科技創(chuàng)新空間相關(guān)性研究有：鄧恒進（2012）提出“區(qū)域物流創(chuàng)新系統(tǒng)”邏輯模型的構(gòu)造和應(yīng)用思路。崔玉英等（2013）運用空間計量方法，以省域作為觀察點，考察我國科技創(chuàng)新活動的空間聚集狀況，并針對其主要影響因素進行實證分析。毛良虎等（2016）應(yīng)用主成分分析法評價了2014年長江經(jīng)濟帶省域科技創(chuàng)新能力，并采用空間數(shù)據(jù)分析法對其空間關(guān)聯(lián)格局進行了分析。朱輝（2015）采用 GPCA 模型和MoransI統(tǒng)計量的空間自相關(guān)分析法，對我國31個省域2009-2011年的科技創(chuàng)新水平的空間分布進行了綜合評價。

上述研究存在一些問題：一是關(guān)于科技創(chuàng)新評價研究方法上主要應(yīng)用了層次分析法、綜合指數(shù)法、因子分析法等，而上述研究方法忽略了地理鄰近引起科技創(chuàng)新的空間相關(guān)性，尚缺采用因子分析法和探索性空間數(shù)據(jù)組合方法對物流科技創(chuàng)新能力的研究文獻。二是從研究地理范圍看，主要是面向全國、長江經(jīng)濟帶及某一個省域，尚未涉及“一帶一路”省域。三是在研究對象主要是園區(qū)創(chuàng)新能力、高校科技創(chuàng)新能力、區(qū)域科技創(chuàng)新能力，尚缺關(guān)于物流科技創(chuàng)新能力評價的文獻?；诖?，文章將主要從以下兩個方面進行改進：一是文章采用因子分析方法和探索性空間數(shù)據(jù)法，擬觀察“一帶一路”省域物流科技創(chuàng)新能力及空間相關(guān)性;二是研究范圍及對象為“一帶一路”省域物流科技創(chuàng)新能力。

研究設(shè)計

（一）物流科技創(chuàng)新能力影響因素的分析與選取

物流科技創(chuàng)新已成為現(xiàn)代物流發(fā)展的助推器，在整個物流管理活動中具有重要的作用。從已有的研究文獻來看，物流科技創(chuàng)新能力的影響因素眾多，由于研究者關(guān)注的視角不同，選取因素也不同，綜合現(xiàn)有研究文獻及物流科技創(chuàng)新能力影響因素的相關(guān)性及數(shù)據(jù)可得性，同時考慮物流科技創(chuàng)新能力數(shù)據(jù)的客觀性及物流科技創(chuàng)新發(fā)展的最新動態(tài)，文章構(gòu)建了“一帶一路”省域的物流科技創(chuàng)新能力的影響因子?！耙粠б宦贰笔∮蛭锪骺萍紕?chuàng)新能力包括三方面維度16個影響因子，即物流科技創(chuàng)新投入能力、物流科技創(chuàng)新產(chǎn)出能力、物流科技創(chuàng)新能力宏觀環(huán)境，如表1所示。

（二）物流科技創(chuàng)新能力評價模型

實證分析

原始數(shù)據(jù)及其預(yù)處理。各影響因子原始數(shù)據(jù)來源于2017年《中國統(tǒng)計年鑒》的“一帶一路”各省域2016年統(tǒng)計數(shù)據(jù)，為消除不同量綱對計算造成的影響，首先運用“標準化方法（ Z -Scores） ”對原始數(shù)據(jù)進行標準化處理。標準化公式為：yi=（xi-x-）/s。

樣本數(shù)據(jù)信度檢驗。文章應(yīng)用SPSS22.0軟件進行分析，計算的KMO和Bartlett的檢驗結(jié)果若在0.6-0.7之間，各因子適合做進一步分析。計算結(jié)果得到KMO檢驗統(tǒng)計量值為0.671，大于0.6，表明各物流科技創(chuàng)新影響因子適合做進一步分析;Bartlett球形度檢驗統(tǒng)計量相應(yīng)的伴隨概率為0.000，小于顯著性水平0.005。因此，文章認為物流科技創(chuàng)新各影響因子之間存在顯著相關(guān)性，說明計算結(jié)果有效。

樣本數(shù)據(jù)效度檢驗。物流科技創(chuàng)新影響因子的特征值與方差貢獻率，初始時，被提取的第一個主成分的特征值是11.210，方差貢獻率是70.063% ，說明第一個主成分表明了樣本數(shù)據(jù)70.063%的有用信息。觀察發(fā)現(xiàn)第二、第三主成分的特征值分別為1.949、1.005，方差貢獻率分別為12.184%、6.282%，前三個主成分累計的方差貢獻率為88.529%，這說明前三個主成分充分表達了樣本數(shù)據(jù)中88.529% 的有效信息，其大于85%，由累計方差貢獻率方法可知，應(yīng)選取前三個主成分來表示。即R&D經(jīng)費（萬元）X01、R&D人員數(shù)（人年）X02、交通、倉儲和郵政投資額（億元）X03。

因子載荷分析。文章經(jīng)過計算可以得到物流科技創(chuàng)新能力因子載荷矩陣，見表2所示。從表2可以看出：從“物流科技創(chuàng)新能力宏觀環(huán)境”因子上看，高載荷的因子有登記科技成果（項）X11、人均GDP （元）X12、電子商務(wù)銷售額（億元）X14、電子商務(wù)采購額（億元）X15、互聯(lián)網(wǎng)普及率（%） X16。這些因子中互聯(lián)網(wǎng)普及率（%）X16對物流科技創(chuàng)新能力的影響最大，并且這些因子的關(guān)系比較近。因此，第一公共因子命名F1為“物流科技創(chuàng)新能力宏觀環(huán)境”影響因子。從“物流科技創(chuàng)新投入能力”因子上看，物流科技創(chuàng)新能力投入能力高載荷的因子有R&D經(jīng)費（萬元）X01、R&D人員數(shù)（人年）X02、交通、倉儲和郵政投資額（億元）X03、貨運車輛數(shù)（萬輛）X04、倉儲和郵政從業(yè)人員（人）X05、貨運總量（萬噸）X07、有效發(fā)明專利數(shù)（項）X10等，這些因子中交通、倉儲和郵政投資額（億元）X03和貨運車輛數(shù)（萬輛）X04對物流科技創(chuàng)新投入能力的影響最大，并且第二公共因子與這些因子變量的關(guān)系比較近。因此，第二公共因子命名F2為“物流科技創(chuàng)新投入”影響因子。從“物流科技創(chuàng)新產(chǎn)出能力”因子上看，高載荷的因子有技術(shù)市場成交額（萬元）X06、貨運總量（萬噸）X07、每10萬人中在校大學生人數(shù)（萬人）X13等，這些因子中每10萬人中在校大學生人數(shù)（萬人）X13對物流科技創(chuàng)新產(chǎn)出能力的影響最大，并且第三公共因子與這些因子的關(guān)系比較近。因此，第三公共因子命名F3為“物流科技創(chuàng)新產(chǎn)出能力”影響因子。

結(jié)果分析。文章應(yīng)用因子得分系數(shù)矩陣，得到物流科技創(chuàng)新能力宏觀環(huán)境、物流科技創(chuàng)新投入能力、物流科技創(chuàng)新產(chǎn)出能力評價計算公式，見式（4）、（5）、（6）：

“一帶一路”各省域?qū)嵶C計算結(jié)果如表3所示，從表3可知：從“物流科技創(chuàng)新能力宏觀環(huán)境”排名情況上看，前三省市是上海、廣東、浙江。上海排名靠前主要是互聯(lián)網(wǎng)普及率第一位。由于物流科技創(chuàng)新能力宏觀環(huán)境受網(wǎng)上購物、人均GDP、在校大學生群體人數(shù)等因素的制約，這說明“一帶一路”各省市加強互聯(lián)網(wǎng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，物流科技創(chuàng)新能力宏觀環(huán)境會有很大上升空間。從“物流科技創(chuàng)新投入能力”排名情況上看，排在前三省市是廣東、上海、浙江。這三區(qū)域投入信息傳輸、軟件和信息技術(shù)服務(wù)業(yè)投資額最多，說明當?shù)卣推髽I(yè)都非常注重對物流科技創(chuàng)新的扶持和投入。在當前創(chuàng)新、創(chuàng)業(yè)大背景下，鼓勵物流企業(yè)投入成為各地政府提升物流科技創(chuàng)新的首選。從“物流科技創(chuàng)新產(chǎn)出能力”排名情況上看，前三名是陜西、上海、重慶，在技術(shù)市場成交額方面都是遙遙領(lǐng)先。形成這個現(xiàn)象的原因是陜西科研能力強，為物流科技創(chuàng)新提供了較好的智力支持;陜西、上海、重慶集聚了大量的現(xiàn)代化物流企業(yè)，為物流科技創(chuàng)新提供基礎(chǔ)。從物流科技創(chuàng)新能力綜合排名來看，廣東，浙江、上海物流科技創(chuàng)新都位于前列，而上述屬于我國經(jīng)濟最發(fā)達地區(qū)，說明經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)物流科技創(chuàng)新能力較強。

“一帶一路”省域物流科技創(chuàng)新能力空間相關(guān)性分析

（一）“一帶一路”省域物流科技創(chuàng)新能力的全局相關(guān)分析

文章采用 Geoda軟件，應(yīng)用表3中的數(shù)據(jù)計算2016 年“一帶一路”省域物流科技創(chuàng)新能力宏觀環(huán)境、物流科技創(chuàng)新投入能力、產(chǎn)出能力及物流科技創(chuàng)新綜合能力的Moran's I值，來判斷“一帶一路”各省域的空間相關(guān)性顯著性水平。Moran's I的值一般在[-1，1]之間，Moran's I>0表示正相關(guān)，越接近1，表示空間相關(guān)性越強;Moran's I<0表示負相關(guān)，即某地區(qū)與周邊的測度值的水平趨于空間離散，越接近-1，空間差異越大。I=0或近似于0，表示屬性隨機分布或不存在空間自相關(guān)。計算結(jié)果如表4所示。從表4可以看出， “一帶一路”省域物流科技創(chuàng)新能力宏觀環(huán)境、物流科技創(chuàng)新投入能力及物流科技創(chuàng)新綜合能力具有明顯的正向空間相關(guān)性，且物流科技創(chuàng)新綜合能力正向空間相關(guān)性最強。

（二）“一帶一路”省域物流科技創(chuàng)新能力的局部相關(guān)分析

從表5計算結(jié)果可以看出四個象限分布情況，分布在第一象限的省份有3個，分別是廣東、浙江、上海。屬物流科技創(chuàng)新能力最強省域，位于物流科技創(chuàng)新的龍頭，上述省域也屬于我國“一帶一路”省域沿海經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)，人均GDP也屬較高區(qū)域;分布在第二象限的省份有6個，分別是陜西、重慶、內(nèi)蒙古、廣西、云南、黑龍江，這部分區(qū)域?qū)佟耙粠б宦贰笔∮虻奈锪骺萍紕?chuàng)新能力中等偏下水平;分布在第三象限的省份有7個，分別是吉林、甘肅、新疆、寧夏、海南、青海、西藏，這些省域的物流科技創(chuàng)新能力水平屬“一帶一路”沿線省域的洼地;分布在第四象限的省份有2個，福建、遼寧，這部分區(qū)域?qū)佟耙粠б宦贰毖鼐€省市的物流科技創(chuàng)新能力中等偏上水平，這也與當?shù)卣w經(jīng)濟發(fā)展水平基本契合。可以看出，大部分省份集中于第二象限和第三象限，尤以第三象限居多，即大部分省域?qū)儆诘?高和低-低集聚地區(qū)，表明“一帶一路”省域物流科技創(chuàng)新能力較弱的省域相鄰的情況居多，而物流科技創(chuàng)新能力發(fā)展較好的省域相鄰的情況則較少。從表5還可以看出“一帶一路”省域物流科技創(chuàng)新能力強的省域集中在沿海發(fā)達地區(qū)，而物流科技創(chuàng)新能力弱的省域主要集中在西部區(qū)域。

結(jié)論

文章分析表明“一帶一路”各省域的物流科技創(chuàng)新能力水平存在較大差異，總體上呈現(xiàn)階梯型。文章應(yīng)用探索性空間數(shù)據(jù)法對“一帶一路”沿線省域物流科技創(chuàng)新能力宏觀環(huán)境、物流科技創(chuàng)新投入能力產(chǎn)出能力及物流科技創(chuàng)新綜合能力進行全局性分析，表明具有明顯的正向空間相關(guān)性特征，而局部相關(guān)分析表明，處于第一象限（高-高）的省份有3 個，分別是廣東、浙江、上海。同時，“一帶一路”各省域大部分省份集中于第二象限和第三象限，屬于低-高和低-低集聚地區(qū)。總體上看，“一帶一路”省域物流科技創(chuàng)新能力位于前列是廣東、浙江、上海，物流科技創(chuàng)新能力發(fā)展較好的省域相鄰的情況則較少，而物流科技創(chuàng)新能力較弱的省域相鄰的情況居多。上述結(jié)果比較客觀評價了“一帶一路”省域物流科技創(chuàng)新能力的績效，具有一定的科學性和實用性，對物流科技創(chuàng)新能力評價研究具有一定的參考意義。政府和物流企業(yè)應(yīng)以市場需求為導向加大物流科技創(chuàng)新投入，依托物流科技創(chuàng)新、優(yōu)化物流作業(yè)流程、不斷提高物流作業(yè)效率，加強省域協(xié)調(diào)與合作，促進物流業(yè)從業(yè)人員合理流動，提升物流科技創(chuàng)新能力。

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