基于SPSS22.0的河南省物流业竞争力评价和集群分析外文翻译资料

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基于SPSS22.0的河南省物流业竞争力评价和集群分析

摘 要

物流业是我国国民经济建设和发展的重要支撑，区域物流与区域经济之间存在着密切的关系。为了全面评价河南省物流竞争力水平，本文从区域经济条件、物流需求和物流产业支撑因素三个方面建立了河南省物流产业竞争力的11个评价指标。借助SPSS 22.0软件进行因子分析，将11个指标分为物流经济发展环境、物流需求和规模两个公共因子，对河南省18个省辖市的物流产业竞争力进行排序。根据2个因子的得分情况，采用系统聚类分析方法将18个省辖市分为5类，然后提出各类型省辖市物流业的发展思路，为河南省物流业的整体发展提供参考。同时，也为其他地区的物流产业发展提供参考。

1 引言

随着我国经济向高质量发展转型，物流业逐步向集约化、智能化、规范化发展。但长期以来，我国物流成本居高不下，直接影响到国民经济的运行水平。因此，降本增效、高质量发展已成为物流业追求的长期目标。党的十八大以来，习近平总书记对物流业作出一系列重要指示，为物流业降本增效指明了方向。国家也相继出台了一些政策意见，提出了物流业降本增效的精准措施。近年来，我国社会物流总费用占GDP的比例逐年下降，物流业“降成本”取得了实质性成果。

近年来，中国的物流业发展迅速。许多地区把发展现代物流业作为支柱产业，采取各种措施提高物流业的竞争力，通过发展物流业促进经济健康持续发展。河南地处我国中部地区，连接东、中、西三大经济区，具有发展物流业的区域优势。但事实上，河南省整体物流业的发展水平和产生的经济价值在全国排名中并不具有优势。区域物流的发展与区域经济的发展密切相关。因此，如何实现区域物流业的跨越式发展，是加快河南经济建设发展中必须考虑的问题。鉴于前文提出的物流发展的建设性思路，本文采用较为成熟的因子分析法对河南18个主要城市的物流竞争力进行科学评价和研究，进而制定出合理的区域物流发展战略。

2 评价指标体系的构建

虽然很多学者对我国或部分省份的物流业竞争力做了研究，但对于区域物流竞争力的评价指标，目前还没有完善的评价体系。选取的指标应能便于对各城市的物流发展情况进行比较分析，物流发展能力评价指标的选取必须客观合理，这样才能保证评价体系的科学构建。

本文从区域社会经济条件、物流需求和物流产业支撑因素三个角度考虑，选择河南省18个城市作为样本，研究河南省物流产业竞争力。

拟选取以下11个指标变量，建立河南省物流业竞争力评价指标体系进行实证研究，如表1所示。区域经济条件包括区域GDP（X1）、人均GDP（X2）、常住人口（X3）；物流需求包括交通运输、仓储和邮政业固定资产投资比重（X4）、社会消费品零售总额（X5）、货运量（X6）、货物周转量（X7）；物流业配套要素包括公路里程（X8）、货车数量（X9）、物流业从业人员（X10）、规模以上工业企业数量（X11） 。

表1. 河南省物流产业竞争力的评价指标体系

1. 区域经济状况包括区域生产总值（X1）、人均GDP（X2）、常住人口（X3）。

⑵ 物流需求包括交通运输、仓储和邮政业固定资产投资比例（X4）、社会消费品零售总额（X5）、货运量（X6）、货物周转量（X7）。

⑶ 物流业的支撑要素包括公路里程（X8）、货车数量（X9）、物流业从业人员（X10）、规模以上工业企业数量（X11）。

3 河南省物流业竞争力的实证分析

3.1 数据来源

由于新冠肺炎于2020年在全球范围内爆发，2020年的数据不能准确反映河南省的实际水平。因此，选择2019年作为原始数据，建立相应的统计指标体系，所有数据均来自《2019年河南统计年鉴》，本文所用样本数据均来自河南省统计局官方网站发布的2019年统计年鉴。

3.2 因素分析

在对河南省物流业竞争力进行实证分析的过程中，为了消除数据维度的差异，首先要用Spss22.0软件对上表所示的河南18地市的样本数据进行标准化处理。过程，然后根据标准化后的样本数据进行KMO和Bartlett球形检验，以确定是否适合进行因子分析。因此，在将样本数据输入Spss22.0软件进行分析的过程中，通过表2所示的检验，我们发现KMO值为0.660gt;0.5，Bartlett球形检验的近似卡方值为321，自由度为55。检验的显著性概率P值为0.000，说明适合做因子分析。

表2 KMO和Bartlett球形度检验结果

KMO和Bartlett检验

根据标准化的样本数据，得到相关系数矩阵，利用Spss22.0软件可以得到共同因子方差表。公因子方差表示每个变量被提取的公因子所解释的程度。本样本数据的共因子方差表，大部分变量的共性在0.7-0.9之间，说明共因子能够较高程度地解释各变量的信息，说明所选指标和所收集的 所得数据能够很好地反映河南省18个地市物流业的竞争力水平，为下文共因子的提取提供基本支持。

然后，根据标准化相关系数矩阵，计算相关系数矩阵的特征值和累积方差贡献率，判断应选择的共同因子数量。本文利用Spss22.0软件，利用标准化相关系数矩阵可以得到解释总方差表。如表4所示，我们可以发现，经过最大方差正交旋转后，前两个特征值均大于1，前两个成分的累计贡献率达到85.764%，大于80%，可以有效保留原始数据覆盖的原始数据信息。因此，确定选择两个主成分进行因子分析，完成对区域物流产业竞争力评价的研究。

表3 显示了变量数量的统计数据

提取方法：主成分分析法

通过解释总方差表，得到的两个主成分的累计贡献率达到85.764%，说明所选的两个主成分能够反映大部分的基本指标信息。然后利用Spss22.0软件根据正交旋转得到表6所示的正交旋转成分矩阵，并得到较为明显的共同因子成分，完成对具体指标的基本解释。

表4 旋转成分矩阵

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