0 引言

我国物流产业起步较晚，与发达国家相比较，还处于初步发展阶段。目前，在经济全球化背景下，物流产业的发展已经成为影响我国整体经济发展水平的一个不可或缺的因素。自从物流产业成为十大振兴产业以来，各级政府针对物流业的发展出台了相关发展规划和政策，大力发展物流业，取得了一定的成效，但是我国整体物流服务能力水平还有待提升。因此，科学客观地对物流能力水平进行评价，对于完善我国物流服务质量和整体发展水平，为经济发展提供必要的保障有重要的现实意义。

1 文献回顾

不少国内学者对物流能力进行过研究。赵秀丽和郭梅基于供应链视角，采用熵权法对物流能力进行研究［1］。周泰、王亚玲根据区域物流发展水平评价指标存在的模糊性和不确定性等特点，构建模糊物元评价模型［2］。周泰、王亚玲和叶怀珍等人为研究区域经济增长和区域物流能力水平之间的关系，以江苏省为例，建立经济增长和区域物流能力之间的灰色控制系统，研究二者之间的关联［3］。王小丽以河南省2000-2011年物流发展数据为例，提出物流能力评价指标体系，对河南省物流能力进行了评价以及实证分析［4］。李丽、黄超和刘琦杰基于产业转移和区域物流能力之间的关系，选取京津冀地区2004-2009年的物流发展数据，采用模糊物元理论对其进行研究，并给出相关发展建议［5］。谭清美、冯凌云、葛云研究了近些年江苏省物流能力对GDP增长的贡献率，从物流基础设施、物流系统结构以及物流信息化建设等方面对江苏省物流的发展提出了建议［6］。刘林和吴金南等人从区域物流资源和区域物流效率两个方面对区域物流能力的概念重新下了定义［7］。陈皓、朱洪兴和郏竞鹏以安徽省为例，利用因子分析法对安徽省各市的物流进行研究［8］。单福彬将灰色关联分析法和层次分析法相结合,构建灰色层次评价模型,以该模型来研究第三方物流企业服务能力［9］。

2 物流能力评价方法及指标体系

根据相关文献得知，很多学者主要采用赋权法、模糊物元分析法、灰色系统理论、因子分析法和回归分析法对物流能力进行分析。这些方法主要呈现出定量化、系统化和复杂化的特点。考虑到因子分析法具有客观性、可操作性等特点，利于进一步解释分析，所以本文选取因子分析法对我国的物流能力进行综合评价。

本文的主要被解释变量为经济增长率(GDP growth)，是以当地货币为基础，经过价格调整的各国GDP年均增长率。基于新古典经济增长理论，本文还考虑了其他可能影响经济增长和金融发展的因素作为控制变量，包括人均实际GDP(GDP per capita)、实际GDP总量(GDP)、人口总量(POPU)、资本形成总额(K)、通货膨胀率(Inflation)、贸易量(Trade(%GDP))等。贸易量是一国出口与进口之差占GDP的比例，代表一国的贸易开放程度[注] 以上变量均来自于世界银行WDI(World Development Index)数据库。表2报告了主要变量的描述性统计信息。

ACS组、ACS合并抑郁症化学药治疗组和中成药治疗组患者经相应药物治疗后，心血管症状均有不同程度的改善，其总有效率分别为80.9%、77.5%、72.5%，组间比较差异无统计学意义（P＞0.05），详见表5。

根据口径统一原则和可比性原则，考虑数据的可得性，选取了9个对于物流能力发展有重要影响的指标：人均GDP、社会消费品零售总额、城镇居民人均可支配收入、农村居民人均收入、公路货运量、民用汽车拥有量、国际互联网用户数、电话用户数和人才资源总量。本文选取我国31个省市为分析样本，数据主要来源于《中国统计年鉴》。

3 物流能力评价实证研究

3.1 因子分析法的基本原理

因子分析法作为一种常用的多元统计分析方法，目的在于用最少的因子去概括和解释大量的观测事实，并建立起最简洁的、基本的概念系统，以揭示事物之间本质联系。其基本模型如下：

假设m个可能存在相关关系的变量z1,z2,...,zm含有P个独立的公共因子F1,F2,...,Fp(m ≥p)相关，与Fj( j=1,...,p)也互不相关，每个zi可由P个公共因子和自身对应的特殊因子Ui线性表示，因子分析的一般模型表达为：Z1=a11F1+a12F2+...+a1pFp+c1U1 Z2=a12F1+a22F2+...+a2pFp+c2U2

...

读者权利在 《教育法》里也有相应的法律规范，比如，第九条规定中华人民共和国公民有受教育的权利和义务。公民不分民族、种族、性别、职业、财产状况、宗教信仰等，依法享有平等的受教育机会。第四十二条规定受教育者享有下列权利：参加教育教学计划安排的各种活动，使用教育教学设施、设备、图书资料。

［参考文献］

我国的物流企业应该调整企业规模，加快组织结构的转变，向西方学习先进的管理经验。大型制造企业和零售企业应该构建自己的销售物流系统，首先要将原来分散在各个地区的零散的库存集中起来，实现厂商物流中心集约化，通过现代信息技术实现进货、运输、库存、发货的效率化和柔性化。针对我国大部分物流企业物流功能与物流服务单一的情况，进行资源优化整合或者重组，将分散在仓储、运输、流通加工、装卸搬运和信息处理等领域的物流企业，进行一体化运作，使物流活动形成一个完整的运作流程，从而降低物流成本，提高物流整体运作效率，增强物流企业的竞争力。同时，电子商务的发展为我国物流业的发展提供了详细的、实时的数据和信息资源，有利于企业准确地把握消费者的消费偏好和需求，能够更好地对市场变化做出反应，并且迅速地做出相应的策略来应对，因此，物流行业应充分利用好电子商务加快自身发展。

3.2 因子分析过程

第1次追肥在春茶开采前50天，每亩茶园用尿素8～10公斤开浅沟5～10厘米施用，或表面撒施+施后浅旋耕(5～8厘米)混匀。第2次追肥在春茶结束重修剪前或6月下旬，每亩用尿素8～10公斤开浅沟5～10厘米施用，或表面撒施+施后浅旋耕(5～8厘米)混匀。

很快一个月过去了，当我把变卖废纸所得的56元钱高高举在孩子们面前时，大家一个个兴奋不已，甭提有多自豪了。

 

表1KMO和Bartlett的检验

  

计算各成分的特征值、各因子特征值占总特征值总和的百分比、各因子方差占总方差百分比的累积百分比以及因子分析结果的碎石图。根据原始变量的相关系数矩阵，采用主成分分析法提取因子，选取特征值大于1的特征根，结果显示，因子解释变量中有两个公共因子F1、F2被选入，其累积方差率达到了87.083%，是比较满意的结果。由表2可以看到所有因子的共同度都较高，各成分信息丢失较少，因子提取效果非常好。提取因子的碎石图如图1所示。阵。为了更好地解释其他所有因子，提高所提取因子的代表性，便于之后对因子的命名，对初始因子载荷矩阵采用方差最大化正交旋转，处理结果如表3所示。从表3中可以看出，第一公因子F1主要支配了社会消费品零售总额（X2）、公路货运量（X5）、民用汽车拥有量（X6）、国际互联网用户数（X7）、电话用户数（X8）以及人才资源量（X9）,这些指标主要反映了我国经济发展水平、信息发展程度、物流基础设施状况以及人力资源环境，代表了我国物流业发展的大背景，因此，将这些指标作为物流环境因子。第二公因子F2主要支配了人均GDP（X1）、城镇居民可支配收入（X3）以及农村居民收入（X4），主要反映了我国经济发展基本情况，因此，将这些指标作为经济发展因子。

  

图1 碎石图

输出旋转后的因子载荷矩阵和因子得分系数矩

综合高密度电阻率法、自然电场法、综合测井及井下电视方法等物探方法的应用，几种方法吻合较好，高密度电阻率法较好地反映了地下地质体的真实情况，综合测井及井下电视直观地反映了地下岩石的真实情况，自然电场法起到了辅助作用。根据各钻孔的钻探结果显示，本次综合物探方法很好地完成了地质任务，因此合理利用多种物探手段可以更准确地判断地下地质体的真实情况。

 

表2 特征值及方差贡献率

  

?1 2成分初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入特征值5.749 2.447方差的%63.877 27.187累积%63.877 91.064特征值5.749 2.447方差的%63.877 27.187累积%63.877 91.064特征值4.752 3.085方差的%52.803 34.280累积%52.803 87.083

 

表3 旋转载荷矩阵

  

成分1 2指标VAR0001 VAR0002 VAR0003 VAR0004 VAR0005 VAR0006 VAR0007 VAR0008 VAR0009 0.138 0.937 0.942 0.274 0.146 0.950 0.194 0.963 0.738 -0.160 0.952 0.123 0.968 0.166 0.920 0.019 0.744 0.432

在确定提取的因子数量之后，计算出因子得分，也就是各因子在所给样本数据中的具体取值情况，利用SPSS17.0对数据进行处理，得到因子得分系数矩阵，如表4所示。

 

表4 因子得分系数矩阵

  

点，科学客观地使用因子分析法，使得在分析我国物流能力过程中，能够在基于样本数据的前提下，通过对多指标的降维处理，降低分析数据的复杂程度，在一定程度上简化了数据本身的复杂性，可以使评价结果更加接近实际。

“刘海哥，你是我的夫！”“李大姐，你是我的妻哟！”把歌舞会打下了一个俏皮的句号，引来了台下一波又一波的掌声，竟然还人在吆喝，“再来一次，再来一次！”

1991-1995年、1996-2000年、2001-2005年、2006-2010年男、女AP患者的中位年龄分别为55、52岁，48、48岁，46、49岁，43、47岁，其中男性患者的年龄降低更为明显。1996-2010年3个时间段男、女患者的中位年龄分别为50岁(30～76岁)、51岁(24～86岁)，显著低于1991-1995年间男、女患者中位年龄的55岁(19～85岁)、52岁(20～88岁)，差异有统计学意义(z=-5.367，P<0.001；z=-2.502，P= 0.0124)。

 

利用总方差解释表中2个公因子的方差累计贡献率的百分比，可以得出我国物流能力发展水平的综合评价模型：

 

公式中的F代表我国物流能力评价总得分，其中F1、F2代表的是两项公因子各自得分。

对变量进行KMO检验和Bartlett检验。Bartlett检验的目的是确定所要求的数据是否取自多元正态分布的总体，若差异检验的F值显著，表示所取数据来自正态分布，可以做进一步分析；KMO检验目的是分析变量之间的简单相关系数和偏相关系数的相对大小，看数据是否合适做因子分析，通常取在0到1之间，值越大，越适合做因子分析。本文采用SPSS17.0系统软件，对我国31个省市的9项指标的原始数据进行分析，采用方差最大法对因子进行正交旋转，得到因子结构。处理数据显示，Bartlett检验的F值等于0.000，表明中国物流能力发展水平来自正态分布总体。KMO取值为0.829，说明非常适合做因子分析，如表1所示。

通过因子分析法，本文最终得出31个省市物流能力的排名情况，从表6可以看出，按照F值总排名，东部地区因子总得分为第一，中部地区因子总得分第二，西部地区为第三。排序结果基本吻合，说明提取的第一公因子具有代表性、可行性和科学性，能够包含大部分的原始信息。物流能力评价研究过程通常具有高度复杂性、系统性以及指标多样化等特

3.3 结果分析

计算因子综合得分，将31个省市中各项样本数据代入（1）式、（2）式中，最后将所得结果代入（3）式中，即可求出我国各省市物流能力发展水平的排名情况，如表5、表6所示。

从表4可以得到公因子表达式为：

 

表5 我国各省市物流能力因子得分排名

  

河北辽宁江苏浙江福建山东河南湖北湖南广东四川上海北京安徽内蒙古陕西天津江西广西黑龙江重庆吉林云南山西新疆贵州甘肃海南宁夏青海西藏1.01372 0.22352 0.15510 0.45338 0.10471 1.34916 0.45002 0.07083 0.51490 0.60203-0.08171-1.33077-1.66776 0.76379 0.15563-0.18434 0.16415 0.03908 0.20949-0.41510-0.33754-0.19418 0.09922-0.01001-0.28422-0.02899-0.35645-0.40677-0.19300-0.38957-0.48831 2 8 1 2 6 1 3 1 7 1 5 5 4 1 9 30 31 3 11 20 10 16 9 28 24 22 15 17 23 18 25 27 21 26 29 0.72738 0.66889 2.89644 1.40784 0.23948 2.22208 0.67605 0.21181-0.00847 3.84589 0.76488-0.24101 0.25069-0.33837-0.21508-0.07709-0.22517-0.78833-0.73898-0.61880-0.46775-0.44804-0.73727-0.65775-0.78975-0.94705-1.04166-1.44186-1.29810-1.24812-1.58278 6 8 2 4 1 0 3 7 1 1 1 2 6 1 5 7 3 4 1 12 1 5 1 6 9 1 7 2 9 1 8 2 8 14 13 15 23 24 20 19 18 22 21 25 26 27 30 29 28 31 1.74111 0.89241 3.05154 1.86122 0.34419 3.57124 1.12607 0.28263 0.50642 4.44793 0.68317-1.57178-1.41708 0.42541-0.05946-0.26143-0.06102-0.74925-0.52949-1.03390-0.80530-0.64222-0.63806-0.66776-1.07397-0.97604-1.39811-1.84863-1.49110-1.63769-2.07109 26 10 13 15 14 20 16 23 21 18 17 19 24 22 25 30 27 29 31

 

表6 东、中、西部物流能力因子得分排名

  

东部中部西部0.66048 1.21933-1.87980 2 1 3 10.35065-1.97192-8.37874 1 2 3 11.01113-0.75259-10.25854 1 2 3

4 提高我国物流能力的建议

4.1 加强物流基础设施建设

国家应该制定符合我国国情的物流发展规划，建立完备健全的政策法规和行业标准，促进我国物流向标准化和规范化发展。同时国家应该继续加大对物流基础设施设备的投资力度，从宏观方面做好整体物流发展规划。必须全面规范我国物流服务的运行机制和规则，建立完善的物流服务市场准入机制，明确相关物流企业发展所必须遵循的准则，界定物流服务提供者和使用者的权利和责任。另外，国家应该建设完善的道路交通网络，加强对公路、铁路、城市道路以及各式港口的建设，连接物流枢纽，最大限度辐射周边地区，提高物流运作效率。最后，国家可以加强对各省市物流园区的建设，提高物流园区的利用率，降低物流成本，促进物流业向规模化发展。

4.2 提高我国物流企业竞争力

利用因子分析法主要是为了找出共性因子，计算出结果之后对共性因子所代表的实际含义进行探讨。因子分析法可以有效地解释观测变量之间的内在关联性，在尽可能保存原有信息的前提下，用较少的维度去表示原来的数据结构，简化数据，便于发现规律和本质。

式中:D表示预定的数据包传输时延要求,即必须在时延D内将数据包传输至目的节点t。而elapsedtime表示数据包到达节点si已消耗的时间。因此,D-elapsedtime表示剩余时间remainingtime。

4.3 加强对物流人才的培养

首先，要重视物流专业教育，建立物流人才开发战略。各高校应该根据自身发展的特点以及现代物流市场对物流人才规格的需求，进一步优化培养模式，在人才培养的目标设计、课程体系的构建以及培养方式等方面体现出自身的特色。其次，对于已经在岗就业的物流人员，企业应该予以重视，加强对从业人员物流知识以及物流技能的培训。企业针对现有物流人员的培训可以分层次，形式可以多样化，针对各个岗位以及工作性质的不同，以适应不同人员的需要。最后，应该积极学习和引进国外物流企业先进的物流理念和物流技术，送一批物流人才去西方物流企业学习，加强国际之间交流与合作，也可以定期举办一些物流研讨会，彼此之间相互学习、借鉴，有利于我国物流业向更高水平发展。

Zm=am1F1+am2F2+...+ampFp+cmUm

［1］赵秀丽,郭梅.基于熵权的供应链物流能力综合评价［J］.科技管理研究，2013，（2）：200-202.

［2］周泰,王亚玲.基于模糊物元的区域物流发展水平评价［J］.北京交通大学学报（社会科学版），2010，（3）：37-41.

［3］周泰,王亚玲,叶怀珍.区域物流能力与产业经济的灰色控制系统［J］.武汉理工大学学报，2009，（19）：168-172.

［4］王小丽.河南省区域物流能力评价及实证研究［J］.物流技术，2013，（3）：12-14.

［5］李丽,黄超,刘琦杰.产业转移与区域物流能力的相互作用机理分析［J］.北京工商大学学报（社会科学版），2011，（6）：41-47.

［6］谭清美,冯凌云,葛云.物流能力对区域经济的贡献研究［J］.现代经济探讨，2003，（8）：22-24.

［7］刘林,吴金南.区域物流能力影响经济增长的过程机制研究［J］.统计与决策，2012，（12）：46-49.

［8］陈皓,朱洪兴,郏竞鹏.基于因子分析法的安徽物流能力的研究分析［J］.商业经济，2011，（17）：28-41.

［9］单福彬.基于灰色层次分析法的第三方物流企业服务能力评价研究［J］.廊坊师范学院学报（自然科学版）,2011,11（4）：77-80.