我国区域农产品物流能力评价研究
贺盛瑜 HE Sheng-yu；程琬玥 CHENG Wan-yue；杨克建 YANG Ke-jian
（成都信息工程大学物流学院，成都610225）
摘要： 区域物流能力在一定程度上可以反映区域经济的发展状况，是衡量区域物流服务水平的重要因素。本文选取了全国30个省市地区作为样本，从各地统计年鉴收集该地区GDP、人均GDP、社会消费品售总额、农林牧渔业总产值、公路里程、货运总量、国际互联网用户数、载货汽车总量、冷库容量等数据，采用因子分析和聚类分析法相结合的方法，对我国区域农产品物流能力进行分析。首先通过因子分析得出各省市农产品物流能力综合得分排名，将30个省市地区划分为四类，其次通过聚类分析对该结果进行验证，增强分类结果可信度。最后通过分析各类地区农产品物流发展特点及问题，提出针对性的对策和建议。
关键词： 因子分析；聚类分析；农产品物流能力
0 引言
电子商务的飞速发展带动了物流业的兴起，众多物流企业应运而生。然而随着电子商务日益步入正轨，物流行业也在探索降低成本的有效方法。在社会经济高速发展和人民生活水平不断体改提高的背景下，人们对生鲜农产品的需求越来越大，使我国的农产品物流有了较快发展，同时也对农产品冷链物流提出了更高要求。农产品冷链物流作为现代物流业的重要组成部分，在解决三农问题上，以其“第三方利润源泉”的强大优势有着举足轻重的作用。区域农产品物流作为区域物流综合水平的衡量标杆，也标志着区域经济发展水平。对区域农产品物流能力进行科学评价，有助于为政府相关部门提供决策依据，改善城乡物流发展环境，引导城乡物流协调发展。
目前国内外学者对物流能力的概念尚且没有一致观点。英国学者Donald Waters认为物流能力是某段时间内供应链产出最大物料时的流量[1]。我国学者闫秀霞等认为物流能力是对微观物流供应商提供物流服务的过程[2]。姜继峰分析了物流能力、物流服务能力和核心竞争力能力等概念之间的相互关系[3]。田华杰、杨蕾选取了人均GDP、社消零总额、互联网用户数量等十个指标，采用因子分析法对各地区进行物流能力分析[4]。张诚采用模糊物元法，选取物流业就业人数、物流投资额、铁路线长等九个指标对我国中部六省物流能力进行评价[5]。
式中，1(k+1)=(x0(1)-(z/a))e-ak+(z/a)(k=1,2,…,n)为时间响应函数对应的序列模型，其中x0(1)为非线性原始数据序列X0=(x0(1),x0(2),…,x0(k))的初值，a为发展灰数，z为内生控制灰数[12]。
1 测评方法与数据处理
1.1 因子分析以及聚类分析
作为主成分分析的推广，因子分析采取降维的思想，由原始变量相关矩阵的内部关系出发，将多个关系错综复杂的变量归结为少数几个综合因子。其基本思想是根据原始变量相关性进行分组，使得同一组变量间的相关性较高，不同组变量间的相关性较低。每一组变量代表一个基本结构，这种基本结构被称为公因子。
当前我国部分施工单位对施工管理缺乏重视，因此公路工程质量监管部门的职能不够明确，权力有限，部分质量监管部门甚至形同虚设。同时个别施工队为缩短质量监测时间，减少质量监测程序，在施工过程中不严格遵守质量监管条例进行质量监测，影响公路工程的质量。
其数学模型为
项目区最冷月元月份平均气温-19.4℃＜-10℃，属严寒地区；渠道沿线地基土粒小于0.075mm的含量在10%以上属冻胀性土质；地下水位在地面以下2.0～3.0m，本次设计取开挖面至冻结前地下水位的距离。渠道所在地区满足发生冻胀的条件，渠道在修建时要采取防冻措施［4］。
则模型可表示为
其中X为观测变量，A为因子负荷矩阵，F为潜在公共因子矩阵。那么因子分析就在于推测出潜在公共因子矩阵F的存在，选择其中方差贡献率较大的少数，来进行计算总的因子得分。
即，
本文采用系统聚类的方法，其主要思想是先将n个样本看作n类，计算各类间的距离，将距离最小的两类合并成一个新类，则类数减少为n-1；再计算剩余n-1类两两间的距离，找出距离最近的两类进行合并，以此类推，每合并一次，减少一类。
1.2 样本及指标选取
在2018纽伦堡电气自动化系统及元器件展中，FAULHABER将展示其全新推出的BXT创新型电机系列，该电机系列拥有新的动力规格，其扭矩与安装空间比超过了之前所有的电机类别，这使其成为需要扁平结构及高性能驱动系统的理想解决方案。Faulhaber还展示其基于STO原理，含冗余停机功能的MC 5004 P STO新型运动控制器系列。
表1 我国区域农产品冷链物流能力的评价体系
2 我国区域农产品物流能力分析
2.1 信度效度分析
在作品中，男女的“牺牲”不同。时雄抛弃了身份、社会地位和逻辑的束缚，舍弃对芳子的爱或贪心。然后，田中也为了自己的东京的前途的光明而舍弃了芳子。另一方面，芳子为了田中的前途，牺牲了自己的梦想和未来。这两种类型的“牺牲”有什么理由呢？
影响农产品冷链物流能力的因素很多，所以对指标的选取非常关键。本文在查阅了大量研究文献的基础上，结合文献[4][5][6][7]并研究近两年冷链物流行业标准，最终选出9个指标，构成我国区域农产品冷链物流能力的评价体系。如表1所示。
表2 信度和效度检验
2.2 因子分析过程
因子分析的关键是求解因子载荷矩阵。根据特征根大于1的原则，本研究选取了2个公共因子，其累计方差贡献率为84.702%。碎石图如图1所示。
为保证不受量级的影响，本研究先对所得数据进行信度和效度检验，采用KMO检验和Bartlett球形检验。KMO检验用于检查变量间的相关性和偏相关性，对于KMO值的范围在0到1之前，值越大代表相关性越强，原有样本数据就越适合做因子分析；值越小，意味数据间的相关性越弱，越不适合作因子分析。KMO度量标准为：KMO≥0.9非常合适，0.7＜KMO≤0.9表示合适，0.6＜KMO≤0.7表示一般，0.5＜KMO≤0.6表示不太适合，0.5以下表示极不适合。Bartlett球形检验结果显示 Sig.＜0.05（即 p 值＜0.05）时，说明各变量间具有相关性。本研究运用SPSS 19.0对样本数据分析，如表2所示，KMO值为0.852，Bartlett球形检验Sig为0，表示各变量间存在较强相关性，可以进行因子分析。
图1 碎石图
表3 各主因子对应的特征根及其方差贡献率
根据（1）（2）两式，构建全国各地区的农产品物流能力评价模型，如式（3）。
表4 主因子载荷分布表
采用方差最大法对因子载荷矩阵进行正交旋转，旋转后的因子载荷矩阵，如表4所示。在因子分析的实际应用中，当因子确定以后，便可以计算各个因子在每个样本上的具体数值，这些数值称为因子得分，形成的变量称为因子变量。通过SPSS 19.0运算，输出因子成分得分系数矩阵。如表5所示。
聚类分析是根据“物以类聚”的道理，对样品或指标进行分类，使得同一类中的对象之间的相似性更强的一种多元统计分析方法。聚类分析的目的是把相似的研究对象归成类；即：类内对象的相似性最大化，类间对象的差异性最大化。
表5 主因子得分系数表
如表3所示，第一主因子和第二主因子的方差累计贡献率为84.702%，说明这两个主因子涵盖了原始指标的绝大多数信息，其中第一个主因子的方差贡献率为61.202%，它主要包含 X1、X3、X4、X5、X6、X7、X8 等指标的信息，反映了区域农产品物流发展的经济环境发展状况，因此可解释为区域经济环境因子；第二个因子主要包含X2、X9指标的信息，反映了农产品物流的基础设施情况，可解释为区域农产品物流基础能力因子。
上式中F1，F2是两个主因子得分，F为各地区农产品物流能力的总得分。数据分析样本为全国除（西藏港澳台地区）30个省市自治区，将标准化之后的相关数据代入到农产品物流能评价模型中，得出各地区两个主因子分别的得分，形成全国30个省市农产品物流能力的得分排名，如表6所示。
（a）有颅内压增高者，给予甘露醇 0.5～1.0 g/kg[24]或者高渗盐水治疗[25]（Ⅱ-2）；
表6 全国各省市农产品物流能力因子得分排名
2.3 基于聚类分析对各省市分类
根据最终因子得分F，可以大致将全国30个省市分为4类，如表7所示。
为了验证以上因子分析所得结果的准确性，本研究再采用系统聚类的方法，对全国30个省市进行聚类分析。选取组间联结法的欧式平方距离，运用SPSS19.0得出系统聚类树状图，如图2所示。
图2 聚类树状图
对比发现图2与表7的结果基本一致，验证了以上分类结果具有准确性。表7显示我国各省市农产品物流能力份为四类，说明我国各区域农产品发展具有明显的差异性。第一类包含广东、江苏、浙江、上海等地区都位于东部沿海，发展优势明显，物流基础设施和交通运输环境都为其发展提供了保障。第二类为河南、河北、湖北、福建、辽宁、天津、四川、湖南和安徽，发展势头相对较好。第三类为内蒙古、重庆、陕西、广西、江西、黑龙江、山西、云南，这些地区农产品物流能力水平较一般，虽然具有明显的当地特色，但是受到地理位置的制约，使得当地物流基础建设程度处于国内中下水平，从而影响地区农产品物流能力。第四类为吉林、北京、新疆、贵州、宁夏、甘肃、海南、青海，除北京外，其他地区人口相对较少，分布较为分散，再加上地理位置因素的影响，造成农产品物流能力相对较低。
表7 全国各个省份农产品物流能力分类表
3 建议和对策
3.1 促进我国各区域协调发展
对于我国沿海发达地区如上海、中西部和东北三大区，需要有关部门加大政策支持的力度，因地制宜地推进具体措施和推进方案的落地。一是重视农产品物流区域优势。比如在第一类别中的6个城市，都处于我国的东部，从经济水平和地理优势区方面都处于国内领先水平，因此对生鲜农产品的需求量相对较大，对于农产品冷链物流基础设施的布局更为广泛。二是在区域间形成互补的良性互动机制。从分类结果可以看出，每一层包含的省份的分布都是分散的，可以采取示范带动，在各区域之间形成优势互补、资源共享，以凸显整体竞争优势和提高经济效益。
3.2 加大农产品物流基础设施建设力度
应把农产品冷链物流基础设施建设作为农产品上行的重点工作。形成政府引导，企业自主的全国农产品冷链物流商业模式，国有大型企业主动参与农产品冷链物流工程的建设。为激发企业积极性，政府实行低利率或零利率政策，强化保护农产品冷链物流市场，大力推进农产品冷链物流基础设施向公共资源转化，建立公益性农产品冷链物流智慧平台和强制性企业资信制度和商品追溯系统，完善我国农产品冷链物流产业政策体系和技术体系。
3.3 加强主产地农产品加工及品牌推广
各农产品主产地应尽快完善农产品初加工标准，同时加快农产品准入、流通等各环节标准体系建设，鼓励引导各类加工企业等新型农产品经营主体建立健全ISO9000、HACCP等全面质量管理体系。对农产品质量采取安全舆情监测和国际加工质量标准的全程跟踪。优先培育农产品品牌，创建典型进行宣传推广，以品牌的影响力提升产品的市场竞争力。
参考文献：
[1]唐纳德·沃特斯.物流管理概论[M].刘秉镰，韩勇译.北京：电子工业出版，2004.
[2]闫秀霞，孙林岩，王侃昌.物流能力成熟度模型研究[J].管理学报，2005（5）：551-554.
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Research on Evaluation of Regional Agricultural Product Logistics Capability in China
（Chengdu University of Information Technology，Chengdu 610225，China）
Abstract: To a certain extent,the regional logistics capability can reflect the development of regional economy and is an important factor to measure the level of regional logistics service.This paper selects 30 provinces and cities in the country as samples,and collects regional GDP,per capita GDP,total sales of social consumer goods,total output value of agriculture,forestry,animal husbandry and fishery,total highway mileage,total freight volume,number of internet users,total cargo truck volume,cold storage capacity and other data from statistical yearbooks.Applying the method of factor analysis and cluster analysis,this paper analyzes the logistics capability of regional agricultural products in China.Through factor analysis,the comprehensive score ranking of agricultural product logistics capability of each province and city was obtained,and 30 provinces and cities were divided into four categories,then,the result was verified through cluster analysis to increase the reliability of the classification result.Through analyzing the characteristics of agricultural product logistics development in various regions,this paper puts forward targeted countermeasures and suggestions.
Key words: factor analysis；cluster analysis；agricultural product logistics capacity
中图分类号： F326.6；F224
文献标识码： A
文章编号： 1006-4311（2019）32-0096-04
基金项目： 国家自然科学基金项目：农产品冷链物流生态系统机理研究（7167021062）；“一带一路”战略下四川自贸区与成都航空货运枢纽协同发展研究（项目编号：2018ZR0153）。
作者简介： 贺盛瑜（1963-），女，四川成都人，教授，博士，研究方向为现代物流与电子商务。
标签：因子分析论文; 聚类分析论文; 农产品物流能力论文; 成都信息工程大学物流学院论文;