基于因子分析的区域物流竞争力分析
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作者: 何景师 桂寿平 范明明
摘要:区域物流已成为区域经济发展的重要推动力,建立区域物流竞争力评价指标,是进行区域物流竞争力分析的基础。文章用因子分析法对长三角、珠三角、环渤海三大经济圈的七省市物流产业核心竞争力进行分析,并计算出三个主成份因子和综合得分排名,实现了区域物流核心竞争力的评价,最后提出了提升区域物流产业核心竞争力的对策。
关键词:竞争力;物流产业;因子分析
一、引言
近几年来,中国物流业蓬勃发展,上海、天津等地区明确将现代物流业列入支柱产业,各个地区都采取措施,积极培育物流产业核心竞争力,因此,客观、准确地将物流产业核心竞争力进行分析评价,并与周边地区物流产业核心竞争力进行综合比较,为当地物流发展准确定位、制定物流发展战略及相关措施提供科学的依据。自从普拉哈拉德和哈默尔提出“核心竞争力”以来,有不少学者对竞争力进行研究:李明中对区域产业核心竞争力架构进行了分析,指出区域产业核心竞争力的因素包括区域产业中独特的基础资源等比较优势要素,也包括企业能力、人力资源等竞争优势要素;朱永升等应用模糊决策理论建立了供应链合作伙伴选择的模糊多目标、多层次综合评价模型,并进行了实证研究;谢光亚、张庆威对物流企业核心竞争力进行了诠释,并对物流类上市公司进行了实证分析;李宝新、岳亮用因子分析法对中国三大三角地区的第一、二、三产业竞争力进行对比分析;姚芳等利用偏离份额法构造评价指标,对区域制造业各产业的产业竞争力进行了评价,并对评价结果进行聚类分析,得到区域制造业各产业竞争力的地区分布格局。纵观以前的研究成果,对企业和产业竞争力方面研究较多,而在区域性的产业核心竞争力方面较少。
区域物流作为社会经济子系统的一部分,区域物流的水平、规模和结构形态与不同区域经济水平、规模和产业形态有关,建立区域物流产业核心竞争力评价的指标,是进行区域物流产业核心竞争力分析的基础。根据对评价指标选取的研究,发现评价指标具有相关性,而运用数理统计分析法中的因子分析法可以将众多相关变量减少为几个相关因子,可以用较少的维度来表示原有的数据,便于发现其规律或本质。另外,因子分析法是以由原始变量组成的每个主因子的方差贡献率作为权重来构造评价函数,所以评价结果具有很强的客观合理性。
二、区域物流竞争力指标体系
基于中国物流发展水平具有区域不平衡性,本文选取珠三角、长三角、环渤海经济圈中具有代表的省市(北京、天津、山东、江苏、浙江、上海、广东)作为区域物流产业核心竞争力评价的原始数据。区域产业核心竞争力的评价指标分为基础资源等比较优势要素和企业能力、人力资源等竞争优势要素。本文选取货运量、运输网络密度、物流需求(根据物流年鉴统计的各个产业对物流的需求系数求得)作为比较优势要素,其中货运量以公路、铁路和水运的货运量综合来表示。而反映区域物流竞争优势要素的指标主要有产业集中度指标(根据区位商数据表示),物流利润率(以全国经济普查的数据中交通运输、仓储和邮政业的营业利润率来表征),品牌建设强度(各省市全国100强物流企业数量),物流作业效率(物流需求量除以交通运输仓储和邮政业从业人数来表征物流作业效率),物流市场活跃(各省市物流民营企业100强的数量),物流人才素质(本文通过物流从业人员劳动报酬与当地平均工资的比重来表征物流人才素质)。
三、区域物流竞争力因子综合分析
用X1、X2、X3、X4、X5、X6、X7、X8、X9分别表示物流需求、物流市场活跃度、产业集中度、物流作业效率、物流利润率、品牌建设、物流人才素质、货运量和运输网络密度。本文选用2006-2009年各种数据资料使用SPSS统计软件对上述指标的原始数据进行分析,得出相关系数矩阵表,如表1所示。可知各个指标之间具有一定的相关性,相关性分析对指标选择有一定的指导意义,若几个指标之间的相关性高,那只需选择其中的一个就可以了,全部纳入指标体系反而会人为扩大某些要素的作用。
表2中通过提取特征值大于1的公共因子,可得到前三个因子的解释方差累计所占比分达到了81.59%,从碎石图(ScreePlot)也可看出,前三个因子的特征值只差比较大,而其他特征值之间的比较差额较少,这些都说明了前三个因子能反应绝对部分信息。
载荷矩阵见表3。由此可以得到因子分析模型:X1=0.283*F1+0.892*F2-0.093*F3。其他变量也可以相应用这三个公共变量表示。为了便于对公共因子解释,对表3进行方差极大旋转,旋转结果如表4所示。
根据因子分析的原理,每个主共因子和其包含指标应具有高度的相关性,而各个主公共因子间是不相关的。如表4所示。
各因子的解释如下:第一主因子主要是由变量X3,X6,X8,X9即产业集中度,品牌建设货运量,运输网络密度这四个指标表示的,这几个指标反应了现有的物流持续发展的基础因子。第二主因子主要是由X1,X2,X7即物流需求,市场活跃度,人才素质这三个指标表示的主要表现了物流需求的吸引因子,第三主因子主要是由X4,X5即物流作业效率,物流利润这两个指标,体现了物流效益因子。通过回归算法计算因子得分矩阵,如表5所示。
根据因子得分矩阵可以得到主成分因子得分函数:
F1=-0.161X1+0.161X2+…+0.269X9F2=0.336X1+0.377X2+…-0.050X9F3=0.291X1-0.231X3+…-0.017X9
把各公因子的特征值贡献率作为权数进行加权求和得到竞争力的综合评价指标值:F=(47.538*F1+21.534*F2+12.625*F3)/81.598,最后因子评价总得分如表6所示。
四、区域物流竞争力评价与分析
从以上因子分析可知,区域物流竞争力评价指标体系可以分为基础因子、吸引因子和效益因子。在基础因子评价得分中(见表7),北京得分最高,这是因为北京的交通基础设施比较发达的缘故,而北京、广东、山东、上海的得分均为正,说明这些区域物流产业在这方面的现实竞争力和潜在竞争力都很强。在吸引因子评价中,广东省该项得分第一。这一项说明广东省的物流需求比较旺盛,而且市场比较活跃。该项得分中,广东、山东、上海得分为正,说明这些区域的吸引力的竞争力和潜在竞争力比较强。而江苏在效益因子方面得分最高,潜在竞争力是比较强的。综合得分方面,广东省各项因子都比较高,这与广东经济活跃且重视物流发展是分不开的。而江苏浙江的各项得分都比较低,与江苏浙江GDP的快速发展是不相适应的。这两个省份在物流基础因子和吸引因子方面都做的不是很好,应该加大力度建设基础设施,积极培育优秀物流企业,同时吸引优秀物流从业人员。
五、提升物流产业核心竞争力的对策
第一,完善物流基础设施建设,建设高效协调的水、陆、空全方位、多层次、网络状的物流基础平台。物流基础设施是物流产业快速发展的前提,完善运输网络建设,合理规划物流园区和物流基地,加大港口特别是枢纽港口的建设,完善港口集散疏运系统,提高公路、铁路、水运、空运的通道能力,增强物流服务能力。
第二,大力推动物流技术的开发与创新,建立集约高效率的物流体系。加快完善支撑物流系统的信息化建设,推动电子商务平台口岸信息化平台建设,推动外经贸、税务、工商管理、海关报检、报关等业务无缝连接,建设物流通关和信息传输的“绿色通道”。
第三,发挥龙头企业作用,积极培育一批大型的第三方物流企业。企业是市场的主体,培育一批主业突出,核心竞争力强的物流龙头企业,并推动物流龙头企业向具有国际竞争力的现代国际物流集团转变。
第四,努力提高物流的社会化、专业化程度。现代物流业的快速发展,逐步呈现出高度细分化的发展特征。注意提高物流配送的社会化、网络化程度。大力发展社会化物流服务体系,支持社会化物流企业的发展,提高物流配送的规模化效益。提高物流网络化、组织化程度,通过适当方式将物流相关企业组织起来,形成较为完善的物流服务网络。
第五,加大物流研究工作和物流专业人才培养,增强物流产业核心竞争力的软实力。借鉴国外经验,重视人才培养,建立培养机制,使人才成为促进现代物流发展的动力。
参考文献:
1、李明中.区域产业核心竞争力架构[J].科技进步与对策,2003(5).
2、朱永升,韩伯棠,夏平,李振键.供应链合作伙伴核心竞争力综合评价[J].计算机集成制造系统-CIMS, 2004(5).
3、谢光亚,张庆威.中国物流企业核心竞争力实证分析及对策研究[J].江苏商论,2007(7).
4、李宝新,岳亮用.中国三大三角地区产业竞争力对比研究[J].经济问题,2007(6).
5、郑睿.因子分析法在中心城市竞争力绩效评价中的应用[J].上海理工大学学报,2005(6).
(作者单位:何景师,东莞职业技术学院;桂寿平,华南理工大学;范明明,东莞职业技术学院)
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