基于SPSS因子分析的华北地区物流发展平衡性研究

华艺枫 侯学良 单腾飞

摘 要：我国社会物流需求逐年增长，虽然增速趋于平缓，但行业发展已经进入中高速发展阶段。随着华北地区经济飞速发展，物流行业的产业规模也快速增长。本文针对华北地区物流发展情况选取11个评价指标制定了相应的评价指标体系，并利用SPSS软件对数据进行因子分析，通过分析结果提出利于促进华北地区区域物流协调发展的对策与建议，以供参考。

关键词：物流发展平衡性；华北地区；SPSS；因子分析

本文索引：华艺枫，侯学良，单腾飞.<变量 2>[J].中国商论，2023（24）：-114.

中图分类号：F259.22 文献标识码：A 文章编号：2096-0298（2023）12（b）--05

1 引言

物流业是融合运输、仓储、货代、信息等产业的复合型服务业，是支撑国民经济发展的基础性、战略性产业。据《中国物流年鉴2020》所报，2019年我国社会物流总额达298.0万亿元，同比增长5.9%，增速比上年回落0.5个百分点，我国社会物流需求逐年增长，虽然增速趋于平缓，但已进入了中高速发展阶段。在国务院印发的《物流业发展中长期规划（2014—2020）》中强调，要落实国家区域发展整体战略和产业布局调整优化的要求，继续发挥全国性物流节点城市和区域性物流节点城市的辐射带动作用，推动区域物流协调发展[1]。

近年来，学者对于区域物流平衡性的研究不断更新与丰富：黄浩、胡先华（2017）[2]将江苏省13个市作为研究对象建立了区域物流竞争力的评价指标体系，利用SPSS软件对指标数据进行因子分析，得出对13个市区域物流竞争力的评分表。程嘉豪、贺宏鹏（2021）[3]等选取丝绸之路沿线的九个地区的省会城市作为研究对象，并评价其商贸物流的发展情况。李芳、张衡全（2016）[4]将我国31个省市自治区划分为东、中、西3大区域，选取五个有代表性的指标对地区快递发展平衡性进行研究，分析东、中、西部的快递业发展平衡性。薛妍雯、周玉新（2021）[5]对山东省16地的农产品物流發展水平建立评价体系，再利用SPSS软件对数据进行因子分析，得到因子评分模型，推算山东省内16市的农产品物流发展情况得分与排名。

本文将我国华北地区以两省两市一自治区的方式划分，以对华北地区物流发展平衡性进行研究，并制定科学的评价指标体系，通过数据反映区域物流发展平衡性情况，从而提出有利于推进华北地区区域物流协调发展的对策与建议。

2 华北地区物流发展水平现状

幅员辽阔的华北地区包括北京市、天津市、河北省、山西省、内蒙古自治区，其中包含我国北方经济规模最大、最活跃的京津冀“首都经济圈”，在京津冀经济圈的辐射下，华北地区商品经济飞速发展，进一步推动物流行业的产业规模快速扩大、服务能力显著提升、发展环境不断优化、基础设施网络日趋完善、技术装备条件明显改善。据各省市统计年鉴，华北五地的物流网点数量逐年增长，至2021年华北地区物流网点总数已达101368个；华北五地区物流运输线路也因城市建设规划至2020年交通运输线路总长度已达608678公里；同时物流用地面积不断增大，至2021年统计到的华北地区交通运输用地面积已达2802353公顷。

3 数据来源与综合评价指标的构建

本文的研究对象是华北地区的北京市、天津市、河北省、山西省和内蒙古自治区五个区域单位的物流能力，本文从地区物流发展环境、地区物流规模水平、地区物流能力水平与地区物流基础设施建设水平4个一级指标与11个二级指标来构建衡量评价地区物流综合能力的指标评价体系，如表1所示。

表2数据来源于2019—2021年《中国统计年鉴》和对应地方统计年鉴，分别代表各地区2019—2021年各项指标的统计值。

4 实证分析

本文选择使用SPSS软件通过因子分析的方法进行实证分析，因此在建立评价体系后，首先对数据进行KMO和巴特利特球形检验判断数据是否适合因子分析的分析方法，再将因子分析结果输出得到总方差解释表，运用主成分分析法，提取对变量解释能力强的公因子。通过最大方差法旋转可以得到旋转后的成分得分系数矩阵，进而得到因子评分模型。

4.1 KMO检验和巴特利特球形可检验

KMO检验和巴特利特检验是用来判断数据是否适合进行因子分析：如果KMO 值大于0.5，则表明数据适合做因子分析，KMO值越接近于1代表越适合，小于0.5则相反，如表3所示，原数据的KMO值为0.534，大于0.5，证明数据适合做因子分析；巴特利特球形检验是为了看数据是否来自服从正态分布的总体。本例中显著性概率值结果为0，小于0.05，说明数据来自正态分布总体，相关系数不是单位矩阵，数据适合进行因子分析。

4.2 因子分析

首先，选择最大方差法对因子载荷矩阵进行旋转：最大方差法是最常用的旋转因子的方法：它使负荷量的变异数在因子内最大，使每个因子上具有最高负荷的变量数最少，进行旋转是为了更有利于用现实语言来描述所得因子。正常因子分析得出的因子可能逻辑意义不明显，理解起来很困难，但旋转之后就可能得到有逻辑意义的因子。

总方差解释表（表4）“提取载荷平方和”一栏表示前三个特征值大于1，因此这三个主成分被选作代表所有的因素。这三个公共因子累积方差贡献率为92.479%，说明这两个公共因子具有较好的解释力度，可以解释上述指标92.479%的信息量，几乎涵盖了原始变量的全部信息。“旋转载荷平方和”一栏表示旋转以后的因子提取结果，因子分析要求提取出的公因子具有实际的含义，旋转后的矩阵，将因子与原始变量间的关系进行重新分配，可以使因子载荷矩阵中的系数更加显著。

为使公因子有明显的意义，在初始因子解释意义不是很明确时，需要进行因子旋转，以增强因子的解释意义，表4表示旋转后的成分矩阵。

从表5中，可以得出指标X1人均生产总值、X3地区网络零售额、X6地区物流行业就业人数在第一个因子F1得分最高；X4地区普通高等学校数量、X5地区邮政网点数量、X7地区邮政业务量、X8地区货物周转量在第二个因子F2得分最高；X2地区交通运输业一般公共预算支出、X9地区货运量、X10地区交通运输用地、X11地区运输线路长度在第三个因子F3得分最高。

将表1数据与表6得分系数矩阵结合，利用得分系数公式得到地区及时间的对应得分，再对三年时间求得平均值，根据数值大小得到最终排序表7。

5 结论及建议

5.1 结论

综上所述，从纵向角度分析：2018—2020年，除北京市以外四个地区的物流发展水平都呈现稳定的上升趋势，其中河北省的纵向得分差最大，也即发展速度最快，其次是山西省、内蒙古自治区、天津市，最后为北京市。如此可知，各地区物流发展速度不平衡，使各地区物流发展水平差距进一步加大；从横向角度分析：华北五地区物流发展水平三年平均得分从高到低分别为，北京市0.683、河北省0.430、内蒙古自治区-0.097、山西省-0.028、天津市-0.730。其中得分最高值与最低值之间相差1.4以上，也即代表华北地区物流发展区域差异大。综合以上两点，可知华北地区物流发展水平不平衡、不协调，区域间物流发展差异明显。

本文根据表2数据可归纳出造成华北地区物流发展水平不均的原因：

首先，华北地区物流发展环境水平差距较大。北京作为华北地区物流发展最活跃的地方，经济发达、人口众多、消费能力强，与物流息息相关的电商行业极其发达，网络零售额于2020年已达9000多亿元，并且聚集了大量高科技产业，促进物流行业技术升级，同时交通基础设施全面发展，先进的机场、铁路与高速公路为物流运输提供了便利条件，具有良好的物流发展环境；津冀地区受首都经济圈辐射作用影响，经济发展水平虽逊于其次，但凭借现代制造业仍然能够推动物流发展[6]。同时，天津拥有中国北方地区最大的综合性港口，有利于发展海上物流，天津的滨海新区等地区也聚集了多个产业园区，形成了聚集效应，促使物流服务需求的增加；而山西与内蒙古地区的地理位置相对偏远，经济发展水平较为落后，居民消费水平与购买能力较低，交通基础设施落后，运输结构单一化，不利于物流行业的发展。

其次，华北地区物流科学技术创新与人才培养情况差距较大，信息化水平不均。华北地区物流科技创新水平发展不均衡，北京与河北地区集中了大量的高校与科技人才，对于物流科技水平的提高有巨大的推动作用；而其他地区高校分布较少，科技创新人才缺乏，对新兴科学技术引入的投资较少，重视程度不够，例如山西作为煤销大省，受煤炭物流低利润率的影响，大多煤炭供需方倾向于实行自营物流，物流业务管理方式不够科学，没有运用科学先进的人力资源方法来规范化管理从业人员，导致科技人才流失[7]。

并且，华北地区物流基础设施建设水平差距较大。例如，内蒙古地区是全国少数仍旧未开通高铁的省份之一，铁路货物运输能力在全区货物运力中仅占三分之一左右，货运以公路为主[8]，如此以传统方式为主的物流不利于现代电子商务时代商品的流通。公路与铁路的交通容量不足，极大限制了货物的流通速度与效率，也导致能源消耗与人力成本等运输成本的上升。

同时，华北地区的一些城市面临着严重的环境污染问题，环保政策的加强会对一些传统的物流活动产生限制，增大物流运输成本，增加了物流企业运营的压力。

最后，部分地区产业结构落后，未与当地其他产业相结合、互进，导致经营状态落后，没有从纵深上扩展产业，无法形成规模的优质供应链。例如山西兴盛煤炭等重工业，但忽视了轻工业、商品贸易的发展，而煤炭等传统产业的物流需求相对有限，以致陕西省整体物流市场相对规模较小，难以形成强大的物流产业集群；以煤炭为主的产业结构可能导致运输业务的单一性。

5.2 建议

综上所述，根据华北地区发展水平不均的原因，本文得出以下建议：

（1）要促进区域物流协同发展。发挥优势地区物流集聚和扩散效应，推动区域物流一体化进程，发挥各城市资源优势，形成互相补充、互惠互利的区域协同效应，推动物流服务产业从粗放式发展向集约化发展转变，促进区域物流转型升级，提升区域供应链竞争力。

（2）要加强科技研发，提升智能物流水平。物流企业应积极引入“云计算”“物联网”“区块链”等新兴技术，降低物流成本、提高物流智能化水平，增大物流效率：在新零售时代的环境下，物联网运用射频识别技术、全球定位系统、激光扫描器、红外感应器信息传感设备，按指定的协议标准进行信息交换，从而可以智能地对物品进行跟踪识别以及监控维护等操作，通过物联网单独进行局域网通信或接入互联网，提升物流运作的智能化和自动化水平。

（3）改善地区物流行业基础设施。加强交通网络建设，增加交通运输线路，提高运输效率，减少物流运输成本；建设物流基地，建设以产业聚集区的现代化物流园区、物流中心、配送中心与公共物流信息平台，为物流产业发展创造更好的客观条件。

（4）要采取综合性环保措施缓解污染因素对物流行业发展的限制，发展绿色物流，包括推动清洁能源的使用、优化运输路线、提高能源利用效率、推行共享物流、推动包装绿色化等，促进物流行业适应环保需求，保持整体可持续发展。

（5）要改变产业发展相对单一的状态。推动产业升级结构调整，不能拘泥于依靠传统制造业，应当将目光放长远，发展绿色可持续经济，进行产业结构调整和多元化发展策略，促进多元产业发展，增强各产业间有效衔接，扩展物流市场，形成资源共享、多中心、互补的物流协同发展体系。促进当地商品经济发展，提高人民消费能力，增加购买力使物流发展更具动力。同时，各地区应结合自身地区特点，积极引导地区优势产业向外发展，加强与外界的商品互通、资源整合，增大物流需求，从而推进物流业发展。

参考文献

国务院关于印发物流业发展中长期规划（2014—2020年）的通知[J].辽宁省人民政府公报，2014（23）：2-14+38.

黄浩，吴先华.区域物流竞争力评价研究：以江苏省为例[J].山东工商学院学报，2017，31（5）：71-76+86.

程嘉豪，张立杰，贺宏鹏，等.丝绸之路经济带沿线城市商贸物流发展评价[J].物流技术，2021，40（5）：1-6+17.

李芳，章恒全.基于方差分析的快递业区域发展平衡性研究[J].武汉理工大学学报（信息与管理工程版），2016，38（3）：351-355.

薛妍雯，周玉新.基于因子分析法下山东省农产品物流发展水平评价研究[J].物流科技，2021，44（10）：102-105.

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