“一带一路”省域物流科技创新能力评价
郭明德1、2 副教授 李 红1 教授 通讯作者（1、新疆农业大学经济与贸易学院乌鲁木齐 830052 2、江西应用科技学院跨境电商与物流学院 南昌 330100）
内容摘要： 本文选取物流科技创新投入能力、物流科技创新产出能力、物流科技创新宏观发展环境三个维度的影响因子，采用“一带一路”省域数据，应用因子分析法和探索性空间数据法进行分析。研究表明：“一带一路”各省域物流科技创新能力存在较大差异，总体上呈现阶梯型；同时，各省域物流科技创新能力存在正向空间相关性；从物流科技创新综合能力来看，广东、浙江、上海都位于物流科技创新能力前列。
关键词： 物流科技创新 因子分析 探索性空间数据法 空间相关性 一带一路
近年来，物流业已成为我国重要产业之一，物流科技创新是区域物流持续发展的保证，也是助推区域物流发展的引擎，“一带一路”省域物流业的发展关键在于物流科技创新。因此，探讨“一带一路”沿线省域物流科技创新能力，提升“一带一路”各省域物流业竞争力显得尤为重要。
格拉等指出协同合作关系可以为创新提供新的商业模式和解决方案，从客户处感知的需求信息会转换为对客户的承诺，同时，又会驱动物流创新。杨清乔指出：创新能力、物流服务可靠性、物流服务灵活性对企业绩效具有正向影响，创新能力对物流服务能力具有调节作用。张德海等（2010）从联盟式物流服务创新的内涵及特征进行分析，从创新产出、新服务产品收益、联盟合作效应、创新人才培养等维度构建了联盟式物流服务创新的绩效评价体系，为物流企业的服务创新评价提供了新的思路。谭狄溪（2014）对物流服务创新概念进行界定，再深入分析物流服务创新的因素及企业战略和组织层面的行为等问题，提出了企业应对行为与物流服务创新之间关系的研究框架。申静等（2016）应用了层次分析法和综合指数法，构建了中国物流业服务创新能力评价体系，并对2009-2013年中国物流业的服务创新能力进行了评价。关于创新能力评价研究有：黄天蔚等（2016）首先从园区创新能力的内部构成要素和外部支撑要素两方面出发，构建以创新投入能力、创新产出能力、创新支撑能力、潜在创新能力四方面组合的评价体系，应用长江经济带11个省市文化创意产业园区2013年数据对其创新能力进行实证研究。王金国等（2017）运用因子分析法对北京市属高校的科技创新能力进行实证研究，研究显示，北京市属高校的科技创新能力存在较大差异性。然而，创新活动的地理分布存在空间相关效应，科技创新空间相关性研究有：邓恒进（2012）提出“区域物流创新系统”逻辑模型的构造和应用思路。崔玉英等（2013）运用空间计量方法，以省域作为观察点，考察我国科技创新活动的空间聚集状况，并针对其主要影响因素进行实证分析。毛良虎等（2016）应用主成分分析法评价了2014年长江经济带省域科技创新能力，并采用空间数据分析法对其空间关联格局进行了分析。朱辉（2015）采用 GPCA 模型和Moran’sI统计量的空间自相关分析法，对我国31个省域2009-2011年的科技创新水平的空间分布进行了综合评价。
2017年，全市各类电子商务市场主体超20万户，其中活跃网店超12万家，活跃网商增长势头良好，入驻淘宝企业店铺的网店增幅明显，入驻天猫、京东、苏宁等平台网店则趋于稳定，服装服饰、3C数码、食品等网店热销。2017年，全市线上商贸企业网上商品零售额298.52亿元，同比增长34.3%，高出非线上商品零售额增速21.3个百分点。
上述研究存在一些问题：一是关于科技创新评价研究方法上主要应用了层次分析法、综合指数法、因子分析法等，而上述研究方法忽略了地理邻近引起科技创新的空间相关性，尚缺采用因子分析法和探索性空间数据组合方法对物流科技创新能力的研究文献。二是从研究地理范围看，主要是面向全国、长江经济带及某一个省域，尚未涉及“一带一路”省域。三是在研究对象主要是园区创新能力、高校科技创新能力、区域科技创新能力，尚缺关于物流科技创新能力评价的文献。基于此，文章将主要从以下两个方面进行改进：一是文章采用因子分析方法和探索性空间数据法，拟观察“一带一路”省域物流科技创新能力及空间相关性；二是研究范围及对象为“一带一路”省域物流科技创新能力。
表1 “一带一路”省域物流科技创新能力影响因子
表2 成份得分系数矩阵
研究设计
（一）物流科技创新能力影响因素的分析与选取
物流科技创新已成为现代物流发展的助推器，在整个物流管理活动中具有重要的作用。从已有的研究文献来看，物流科技创新能力的影响因素众多，由于研究者关注的视角不同，选取因素也不同，综合现有研究文献及物流科技创新能力影响因素的相关性及数据可得性，同时考虑物流科技创新能力数据的客观性及物流科技创新发展的最新动态，文章构建了“一带一路”省域的物流科技创新能力的影响因子。“一带一路”省域物流科技创新能力包括三方面维度16个影响因子，即物流科技创新投入能力、物流科技创新产出能力、物流科技创新能力宏观环境，如表1所示。
（二）物流科技创新能力评价模型
因子分析是一种应用广泛的多元分析方法，通过对原有的解释变量构造出一组尽可能反映原有解释变量信息且互不相关的新变量。设有n个物流科技创新能力影响因子X1、X2、X3……Xn，根据因子分析的要求，假设这些物流科技创新能力影响因子已经标准化（n个变量可以由 k个因子 f1，f2，…， fk）表示为线性组合，即：
F2=0.108X1+0.127X2+0.284X3+0.297X4+0.126X5+(-0.1)X6+0.232X7+(-0.046)X8+0.092X9+0.116X10+(-0.07)X11+(-0.195)X12+(0.009)X13+(-0.08)X14+(-0.032)X15+(-0.14)X16 （5）
可以写为：X=AF+ε （1）
Ii＞0表示一个高值被高值所包围(H-H)，或一个低值被低值所包围(L-L)。Ii＜0表示一个低值被高值所包围(L-H)，或一个高值被低值所包围(H-L)。
样本数据信度检验。文章应用SPSS22.0软件进行分析，计算的KMO和Bartlett的检验结果若在0.6-0.7之间，各因子适合做进一步分析。计算结果得到KMO检验统计量值为0.671，大于0.6，表明各物流科技创新影响因子适合做进一步分析；Bartlett球形度检验统计量相应的伴随概率为0.000，小于显著性水平0.005。因此，文章认为物流科技创新各影响因子之间存在显著相关性，说明计算结果有效。
（三）空间相关性分析
李太嶂膂力过人，身体强健，虽说不如张万邦粗壮，力量上却不逊色，双肩被锁后并不慌张，双手上移，反拿对手上臂。他没练过龙爪手、虎爪功、鹰爪功，这样做显然伤害不了对手。此招巧妙之处在于，双方一味较量臂力，指爪上的力道大为减弱。不仅如此，李太嶂力贯双臂后，筋腱肌肉鼓胀起来，肩膀变圆增厚，这样一来，虽说秦铁崖已拿住他双肩，却无法伤其筋骨。这种技巧，跟张万邦防守秦铁崖的方法异曲同工。
F1=0.048X1+0.032X2+(-.0217)X3+(-0.19)X4+(-0.056)X5+(-0.035)X6+(0.156)X7+0.153X8+0.08X9+0.042X10+0.198X11+0.27X12+(-0.183)X13+0.212X14+0.174X15+0.266X16 （4）
2.局部相关分析。局部Moran指数或称LISA，用来检验局部省域物流科技创新与其临近省域属性值之间的相似性和相关性。省域i的局部Moran指数度量省域i与其省域之间的关联程度，表达式（3）如下：
其中，X=(X1，X2，…，Xn)′为可观测的n维向量，其每一个分量表示一个指标变量；F=(f1，f2，…，fk)′为因子向量；A为因子载荷矩阵；ε=(ε1，ε2，…，εn)′为随机干扰项。
推荐理由:故事新编系列可以说是《林汉达中国历史故事集》和《上下五千年》的母本，内容丰富，有一批老的读者，这些老读者现在多为爷爷奶奶和父母。语言风格是正宗的“林汉达风格”，“京味儿白话”是其主要特征。叙事一线贯穿，全书浑然为一体，一段段读下去就能了解一段历史。该书不但是一部优秀的历史读物，也是一部优秀的语文读物。
表3 “一带一路”省域物流科技创新能力得分排名
表4 “一带一路”省域物流科技创新能力全局空间相关性分析结果
表5 2016 年“一带一路”省域物流科技创新能力综合排名分布表
实证分析
原始数据及其预处理。各影响因子原始数据来源于2017年《中国统计年鉴》的“一带一路”各省域2016年统计数据，为消除不同量纲对计算造成的影响，首先运用“标准化方法（ Z -Scores） ”对原始数据进行标准化处理。标准化公式为：yi=(xi-x-)/s。
忘了忘了。她手忙脚乱合上盖子。我只顾着吃草莓了。她带着哭腔。谢谢公司，我以后会加倍努力的！Everything in touch，不会辜负公司对我的期望的！
样本数据效度检验。物流科技创新影响因子的特征值与方差贡献率，初始时，被提取的第一个主成分的特征值是11.210，方差贡献率是70.063% ，说明第一个主成分表明了样本数据70.063%的有用信息。观察发现第二、第三主成分的特征值分别为1.949、1.005，方差贡献率分别为12.184%、6.282%，前三个主成分累计的方差贡献率为88.529%，这说明前三个主成分充分表达了样本数据中88.529% 的有效信息，其大于85%，由累计方差贡献率方法可知，应选取前三个主成分来表示。即R&D经费（万元）X01、R&D人员数（人年）X02、交通、仓储和邮政投资额（亿元）X03。
人员素质是保障工作人员自身安全和提升工程质量的最直接和最基本的因素，所以在公路工程的施工过程中，需要全面提升工作人员的素质。在具体的工作开展中，对一线施工人员的素质提升方式为让其了解安全事故引发的后果，并讲解如何对这些事故进行规避，经过长时间的培训后施工人员的安全意识自然会获得提升。对于现场监管人员，培训内容为让其了解各类安保设施的佩戴方式和方法，同时也要让其了解各类机械设备的故障表现形式，通过及时发现安全隐患的方式降低安全事故的发生几率。而对于技术人员，施工单位可以建设全面追责制度，并要求这类人员主动研究专业知识以规避工程安全事故，防止在公路的运行中发生问题。
因子载荷分析。文章经过计算可以得到物流科技创新能力因子载荷矩阵，见表2所示。从表2可以看出：从“物流科技创新能力宏观环境”因子上看，高载荷的因子有登记科技成果（项）X11、人均GDP （元）X12、电子商务销售额（亿元）X14、电子商务采购额（亿元）X15、互联网普及率（%） X16。这些因子中互联网普及率（%）X16对物流科技创新能力的影响最大，并且这些因子的关系比较近。因此，第一公共因子命名F1为“物流科技创新能力宏观环境”影响因子。从“物流科技创新投入能力”因子上看，物流科技创新能力投入能力高载荷的因子有R&D经费（万元）X01、R&D人员数（人年）X02、交通、仓储和邮政投资额（亿元）X03、货运车辆数（万辆）X04、仓储和邮政从业人员（人）X05、货运总量（万吨）X07、有效发明专利数（项）X10等，这些因子中交通、仓储和邮政投资额（亿元）X03和货运车辆数（万辆）X04对物流科技创新投入能力的影响最大，并且第二公共因子与这些因子变量的关系比较近。因此，第二公共因子命名F2为“物流科技创新投入”影响因子。从“物流科技创新产出能力”因子上看，高载荷的因子有技术市场成交额（万元）X06、货运总量（万吨）X07、每10万人中在校大学生人数（万人）X13等，这些因子中每10万人中在校大学生人数（万人）X13对物流科技创新产出能力的影响最大，并且第三公共因子与这些因子的关系比较近。因此，第三公共因子命名F3为“物流科技创新产出能力”影响因子。
结果分析。文章应用因子得分系数矩阵，得到物流科技创新能力宏观环境、物流科技创新投入能力、物流科技创新产出能力评价计算公式，见式（4）、（5）、（6）：
式中，n是研究省域总数； xi和 xj分别是省域i和省域j的属性变量；wij是空间权重（如以区域i和区域j是否相邻设定wij，当区域i和区域j相邻时，wij=1；当区域i和区域j不相邻时，wij=0）；，是属性变量的平均值。Moran's I的值表示观测值与其空间滞后之间的相关系数。变量xi的空间滞后是xi在领域j的平均值。
结语：实施规范化的镇痛，任重而道远，这需要我们医护人员共同的努力。一要规范化，流程化；二要多学科协同，共同管理；三要针对具体疼痛类型，在心理和生理上做好有针对性的管理。麻醉学科在整个围术期医学中的作用越来越凸显，我们要积极践行更理想更个体化的多模式镇痛理念，让更多的患者受益。我们要意识到规范化的术后镇痛管理的重要性，结合指南及患者自身情况及当地医院情况，未来达到对每个患者都能制定出个性化规范化的镇痛方案，使其平稳舒适地度过围术期。期待在麻醉人共同努力下早日达成这个目标。
1.全局相关分析。全局空间自相关分析对物流科技创新能力的空间数据在整个系统内表现出的空间分布特征进行分析，一般用Moran指数I来测度。可用于检验整个空间区域邻近区域之间的关系。其计算公式（2）如下：
F3=(-0.082)X1+(-0.107)X2+0.087X3+0.017X4+0.167X5+0.409X6+0.12X7+0.025X8+(-0.146)X9+(-0.114)X10+(-0.054)X11+0.009X12+0.771X13+(-0.058)X14+(-0.008)X15+(-0.098)X16 （6）
然后，根据旋转后的特征根方差贡献率，得到物流科技创新能力F综合评价计算公式：
秀容月明不是很清楚自己出来要干什么，脚下也就随意走。迎面走来数百人，有推车的，有骑驴的，大人叫，小孩哭，一个打灯笼的被什么绊了一下，跌倒了，后面的人避让不及，踩中了他，他就大骂起来。
F=0.39332F1+0.37602F2+0.11595F3 （7）
“一带一路”各省域实证计算结果如表3所示，从表3可知：从“物流科技创新能力宏观环境”排名情况上看，前三省市是上海、广东、浙江。上海排名靠前主要是互联网普及率第一位。由于物流科技创新能力宏观环境受网上购物、人均GDP、在校大学生群体人数等因素的制约，这说明“一带一路”各省市加强互联网基础设施建设，物流科技创新能力宏观环境会有很大上升空间。从“物流科技创新投入能力”排名情况上看，排在前三省市是广东、上海、浙江。这三区域投入信息传输、软件和信息技术服务业投资额最多，说明当地政府和企业都非常注重对物流科技创新的扶持和投入。在当前创新、创业大背景下，鼓励物流企业投入成为各地政府提升物流科技创新的首选。从“物流科技创新产出能力”排名情况上看，前三名是陕西、上海、重庆，在技术市场成交额方面都是遥遥领先。形成这个现象的原因是陕西科研能力强，为物流科技创新提供了较好的智力支持；陕西、上海、重庆集聚了大量的现代化物流企业，为物流科技创新提供基础。从物流科技创新能力综合排名来看，广东，浙江、上海物流科技创新都位于前列，而上述属于我国经济最发达地区，说明经济发达地区物流科技创新能力较强。
“一带一路”省域物流科技创新能力空间相关性分析
（一）“一带一路”省域物流科技创新能力的全局相关分析
文章采用 Geoda软件，应用表3中的数据计算2016年“一带一路”省域物流科技创新能力宏观环境、物流科技创新投入能力、产出能力及物流科技创新综合能力的Moran's I值，来判断“一带一路”各省域的空间相关性显著性水平。Moran's I的值一般在[-1，1]之间，Moran's I＞0表示正相关，越接近1，表示空间相关性越强；Moran's I＜0表示负相关，即某地区与周边的测度值的水平趋于空间离散，越接近-1，空间差异越大。I=0或近似于0，表示属性随机分布或不存在空间自相关。计算结果如表4所示。从表4可以看出， “一带一路”省域物流科技创新能力宏观环境、物流科技创新投入能力及物流科技创新综合能力具有明显的正向空间相关性，且物流科技创新综合能力正向空间相关性最强。
（二）“一带一路”省域物流科技创新能力的局部相关分析
从表5计算结果可以看出四个象限分布情况，分布在第一象限的省份有3个，分别是广东、浙江、上海。属物流科技创新能力最强省域，位于物流科技创新的龙头，上述省域也属于我国“一带一路”省域沿海经济发达地区，人均GDP也属较高区域；分布在第二象限的省份有6个，分别是陕西、重庆、内蒙古、广西、云南、黑龙江，这部分区域属“一带一路”省域的物流科技创新能力中等偏下水平；分布在第三象限的省份有7个，分别是吉林、甘肃、新疆、宁夏、海南、青海、西藏，这些省域的物流科技创新能力水平属“一带一路”沿线省域的洼地；分布在第四象限的省份有2个，福建、辽宁，这部分区域属“一带一路”沿线省市的物流科技创新能力中等偏上水平，这也与当地整体经济发展水平基本契合。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，即大部分省域属于低-高和低-低集聚地区，表明“一带一路”省域物流科技创新能力较弱的省域相邻的情况居多，而物流科技创新能力发展较好的省域相邻的情况则较少。从表5还可以看出“一带一路”省域物流科技创新能力强的省域集中在沿海发达地区，而物流科技创新能力弱的省域主要集中在西部区域。
结论
文章分析表明“一带一路”各省域的物流科技创新能力水平存在较大差异，总体上呈现阶梯型。文章应用探索性空间数据法对“一带一路”沿线省域物流科技创新能力宏观环境、物流科技创新投入能力产出能力及物流科技创新综合能力进行全局性分析，表明具有明显的正向空间相关性特征，而局部相关分析表明，处于第一象限（高-高）的省份有3 个，分别是广东、浙江、上海。同时，“一带一路”各省域大部分省份集中于第二象限和第三象限，属于低-高和低-低集聚地区。总体上看，“一带一路”省域物流科技创新能力位于前列是广东、浙江、上海，物流科技创新能力发展较好的省域相邻的情况则较少，而物流科技创新能力较弱的省域相邻的情况居多。上述结果比较客观评价了“一带一路”省域物流科技创新能力的绩效，具有一定的科学性和实用性，对物流科技创新能力评价研究具有一定的参考意义。政府和物流企业应以市场需求为导向加大物流科技创新投入，依托物流科技创新、优化物流作业流程、不断提高物流作业效率，加强省域协调与合作，促进物流业从业人员合理流动，提升物流科技创新能力。
参考文献：
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5．王金国，张经强．王娇．北京市属高校科技创新能力评价研究[J]．科技进步与对策，2017（10）
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10．朱辉．我国省域科技创新水平的空间分布评价[J]．东南大学学报（哲学社会科学版），2015（12）
基金项目： 国家自然科学基金地区项目“区域果蔬外贸冷链物流模式及其机制创新研究”（71562033）；江西省教育厅科技项目“基于RFID技术在生鲜农产品冷链物流中的应用研究“（GJJ161299）
中图分类号： G311
文献标识码： A
标签：物流科技创新论文; 因子分析论文; 探索性空间数据法论文; 空间相关性论文; “一带一路”论文; 新疆农业大学经济与贸易学院论文; 江西应用科技学院跨境电商与物流学院论文;