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1、基于主成分研究四川省区域物流发展综合评价探究摘要：区域经济是区域物流发展的基础，区域物流是区域经济发展的支撑，两者相互依存、协调发展，成为区域经济持续快速发展的重要因素。本文选取四川省2012年有关统计数据进行分析，建立定量数学模型，利用该模型对四川省的物流发展水平进行综合评价。关键词：主成分分析法；物流能力；区域经济中图分类号:F252文献标识码：A文章编号:1006-4311(2014)01-0029-030引言区域物流的存在和发展是以区域经济的存在和发展为前提的，区域经济发展水平决定了区域物流的发展规模，区域经济结构也决定了区域物流的结构。区域物流
2、水平的提升对提高区域流通领域的效率和经济效益，提高区域市场的竞争能力等，发挥着积极的能动作用。本文采用主成分分析法以四川省区域物流能力为研究对象，构建区域物流发展水平综合评价定量模型，利用该模型对四川各城市的物流发展水平进行综合评价。1区域物流发展水平指标综合评价体系的构建1.1指标选取的原则区域物流发展水平的综合评价是一个复杂的系统工程。在指标选取过程中，主要遵循以下原则：①综合性。区域物流发展水平指标应当综合考虑区域社会经济宏观环境、物流基础设施、物流绩效、人力资源等方面的关联性，对各因素进行综合描述；②客观性。指标体系应客观真实地反映目标与指标之间
3、的关系，数据要客观、准确；③可得性。各评价指标含义明确、信息集中、数据资料容易获得，计算方法简明易懂；④可比性。区域物流发展水平评价指标体系选取要考虑到结果在地区间横向、时间上纵向以及目标与现状等之间的可比性。1.2区域物流发展水平综合评价指标体系在对相关文献综合分析的基础上，结合四川省的具体情况，选取以下5个方面指标建立区域物流发展水平综合评价指标体系，这些指标能从不同角度反映出四川物流的发展特征：①物流经济发展类：综合反映了区域物流的发展的社会经济基础，包括地区生产总额（XI,万元）、人均GDP（X2,元）、第三产业总产值（X3,万元）；②生产消费流
4、通类：分别从生产、消费等角度反映了区域物流服务的需求状况和需求规模，包括社会消费品零售总额（X4,万元）、工业总产值（X5,万元）、进出口总额（X6,万元）、城镇居民人均消费性支出（X7,万元）、批发零售业年末商品库存总额（X8,万元）；③人力资源类：反映了物流发展的人力资源状况，人力的投入也作为衡量物流产业效益的一个方面，主要是指物流从业人员人数（X9,万人）；④物流交通运输类：反映了区域物流发展的基础设施状况，包括货物周转量（X10,万吨）、公路、铁路里程数（XII,万公里）；⑤信息发展水平类：反映了物流信息发展水平，包括邮电业务总量（X12,万元）
5、、移动电话部数（X13,万部）、互联网用户（X14,万户）。2基于主成分分析的区域物流发展水平综合评价模型在评价指标体系中，各指标之间的相关性难以避免，因而反映的信息在一定程度上有所重叠。而主成分分析可以很好的解决这个问题。它可以将众多指标转换成几个保留了原始变量绝大多数信息综合主成分，且主成分彼此间互补相关，不仅解决了信息重叠问题还降低了维度。该方法独特之处在于能够消除样本之间的相互关联，并在保持样本主要信息量的前提下，提取少量具有代表性的主要指标；同时，在分析过程中得到主要指标的合理权重，用主成分作为决策分析的综合指标值。主成分分析法在多指标综合评价
6、方面得到广泛的应用。具体过程如下：Zi反映了第i个区域（或年度）物流发展的综合水平。Zi值越髙，说明第i个区域（或年度）物流发展总水平越强,反之则越弱。3应用实例本文中涉及到数据均来自2012年四川统计年鉴以及四川各城市国民经济和社会发展统计公报。3.1进行KMO检验和球形Bartlett检验由表2可知：Bartlett检验的统计量的观察值为760.77,相应的概率P值接近于0,同时KM0值为0.832,说明因子分析是可以接受的。通过以上两项统计指标的检验表明本研究适合进行主成分分析。3.2因子提取运用SPSS19.0,计算出各变量的特征值、贡献率、累计
7、贡献率。公共因子的方差贡献率表示该公共因子反映原指标的信息量，累计方差贡献率表示相应几个公共因子累计反映原指标的信息量。从表中可以看到，前2个公共因子的特征根大于1,累计方差贡献率达到93.21%,即这两个公共因子可以反映原指标93.21%的信息量，可以满足因子分析用变量子集来解释整个问题的要求。由表3可以看出第一因子在地区生产总值、第三产业、社会零售总额、工业总产值、进出口总额、年末商品库存总额、物流从业人数、货物周转量这些指标上的载荷较大，可以解释为城市物流环境因子；第二因子在公路里程数、邮电业务数量、邮电业务数量、移动电话、互联网上有较大的载荷，体
8、现了地区的基础设施、物流运输能力，可以命名为物流基础因子。用回归法计算因子得分，
