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發布時間：2022-01-10 10:52所屬平臺：學報論文發表咨詢網瀏覽： 次
[摘要]在鄉村振興背景下，探究構建廣西農產品物流中心尤為重要。收集廣西14個城市2019年的相關指標數據信息[D1]，在國內外研究基礎上，初步構建4個一級指標及12個二級具體指標的評價指標體系，引入因子分析模型，利用系統聚類分析，劃分廣西農產品物流中心等級。希望分
[摘要]在鄉村振興背景下，探究構建廣西農產品物流中心尤為重要。收集廣西14個城市2019年的相關指標數據信息[D1]，在國內外研究基礎上，初步構建4個一級指標及12個二級具體指標的評價指標體系，引入因子分析模型，利用系統聚類分析，劃分廣西農產品物流中心等級。希望分析結果對廣西區域農產品物流中心的規劃建設提供理論性的幫助，推動廣西鄉村振興和社會經濟發展。
[關鍵詞]農產品物流;鄉村振興;因子分析
一、引言
鄉村振興，是黨的十九大重要戰略部署。在鄉村振興背景下，要加快農村農業現代化發展，培育鄉村產業，發展鄉村經濟。2021中央一號文件提出，全面推進鄉村振興，加快實施農產品倉儲保鮮冷鏈物流設施建設工程。在十四五規劃和2035年遠景目標中多次提到“物流”二字，提出要加快農產品冷鏈物流、國家物流樞紐、縣鄉物流配送體系的建設。
因此，在鄉村振興背景下，探究構建廣西農產品物流中心尤為重要。隨著居民生活水平的不斷提高，對食品安全性、多樣性、新鮮度都提出了更高的要求，農產品物流中心可以保障農產品質量安全、減少農產品倉配損失、促進物流產業加速發展，因此發展建設農產品物流中心顯得更加重要。劉松竹、岑麗陽(2015)分析廣西農產品物流發展現狀，提出提高農村市場組織化程度、降低農產品流通成本、規范農產品批發市場、健全農產品冷鏈配送設施等具有西部特色的農產品物流發展思路[1]。
張喜才、李海玲(2020)分析我國冷鏈物流物流模式，提出加強冷鏈物流統籌協調、強化冷鏈物流政策扶持、拓寬冷鏈物流融資渠道等對策建議[2]。廖文清(2021)提出在國際陸海貿易新通道背景下，廣西農產品跨境物流遇到新機遇，需要加強物流基礎設施建設、完善農村物流體系、培養物流專業人才[3]。楊慧瀛、郭佳、廉永生(2021)提出廣西在沿邊地區設立自由貿易試驗區，應構建物流網絡核心樞紐節點、物流基礎設施網、物流運營組織網、物流智能信息網、統籌布局物流運輸路線等物流發展措施[4]。綜上所述，構建廣西農產品物流中心，促進廣西鄉村振興及經濟社會發展。
二、模型構建及指標選取
(一)模型構建
劉奎、汪壽陽、盧全瑩(2021)采用因子分析法評估“一帶一路”沿線國家港口物流發展的關鍵因素[5]。李明(2021)采用因子分析法評價粵港澳大灣區核心城市商貿物流競爭力[6]�；仡櫄v年眾多文獻，引入因子分析模型，利用系統聚類分析，劃分廣西農產品物流中心等級。因子分析模型可簡記為式(1)：X(10×1)=A(10×m)F(m×1)+ε(10×1)(1)且滿足：(1)m≤10;(2)Cov(F,ε)=0;(3)F1、…、Fm不相關且方差皆為1，而ε1、…、εp不相關且方差不同。其中，X為變量指標;F為因子變量;A為因子載荷矩陣;ε為特殊因子。
(二)指標選取
本研究參考國內外學者相關研究，通過《廣西統計年鑒2020》、各市年鑒及統計公報等渠道收集廣西14個城市2019年的相關指標數據信息，初步構建4個一級指標及12個二級具體指標的評價指標體系。通過因子聚類分析篩選和優化指標，以構建科學合理的廣西農產品物流中心發展水平評價指標體系。
三、因子聚類分析
(一)因子分析過程
1.KMO和Bartlett的檢驗為檢驗因子模型的可行性，通過SPSS統計分析軟件對評價指標數據進行KMO和Bartlett的檢驗。KMO度量值為0.625，顯著性p值近似于0。由此可知，本研究所選擇的評價指標數據比較適合進行因子分析。
2.產品物流中心的經濟發展情況，因此第一個因子可命名為“物流經濟發展因子”;公路里程、農業總產值、糧食作物總產量、蔬菜總產量、園林水果總產量在第二個因子上有較高的載荷，第二個因子反映的是廣西農產品供應情況，因此以“農產品供應因子”命名;城鎮居民人均可支配收入、城鎮居民人均消費性支出在第三個因子上有較高載荷，第三個因子反映居民消費需求情況，因此可命名為“農產品需求因子”。
評價指標之間相關性較大。例如，地區生產總值GDP與交通運輸倉儲和郵政業固定資產投資、社會消費品零售總額分別有88.9%、98.5%的相似性;交通運輸倉儲和郵政業固定資產投資與社會消費品零售總額有86.6%的相似性;蔬菜總產量與農業總產值、糧食作物總產量分別有89.7%、89.3%的相似性;園林水果總產量與農業總產值有88.5%的相似性。因此，通過對指標數據進行因子分析，達到降低評價指標間的相似程度和保留原始數據的目的。
3.主成分分析
解釋總方差反映的是綜合因子對評價指標的貢獻程度，綜合指標有3個，累計貢獻率為85.948%，超過85%。由此可知所選取的公因子對各項指標的貢獻程度較高，說明本研究所選取的綜合因子是較為合理。
4.旋轉成分矩陣
為了讓所選取的因子具有命名的解釋性，說明哪些因子支配哪些指標，采用最大方差法對因子載荷矩陣實行正交旋轉。地區生產總值GDP、交通運輸倉儲和郵政業固定資產投資、郵政業務總量、貨運量、社會消費品零售總額在第一個因子上有較高的載荷，第一個因子反映的是廣西農產品物流中心的經濟發展情況，因此第一個因子可命名為“物流經濟發展因子”;公路里程、農業總產值、糧食作物總產量、蔬菜總產量、園林水果總產量在第二個因子上有較高的載荷，第二個因子反映的是廣西農產品供應情況，因此以“農產品供應因子”命名;城鎮居民人均可支配收入、城鎮居民人均消費性支出在第三個因子上有較高載荷，第三個因子反映居民消費需求情況，因此可命名為“農產品需求因子”。
5.計算因子成分得分
當三個綜合因子確定后，需要計算各個因子的具體數值，通過SPSS統計分析軟件計算，輸出因子得分系數矩陣。
6.綜合因子得分及排名
可得到以下三個綜合因子計算公式，詳見公式(2)、公式(3)、公式(4)。F1’=0.240X1’-0.015X2’+0.312X3’+0.112X4’-0.032X5’+0.340X6’+0.206X7’-0.058X8’-0.091X9’+0.060X10’+0.034X11’-0.307X12’(2)F2’=-0.101X1’+0.082X2’-0.201X3’+0.016X4’+0.206X5’-0.225X6’-0.059X7’+0.005X8’+0.313X9’+0.138X10’+0.174X11’+0.522X12’(3)F3’=0.050X1’+0.410X2’-0.061X3’+0.140X4’-0.242X5’-0.176X6’+0.073X7’+0.449X8’+0.037X9’-0.140X10’-0.024X11’+0.156X12’(4)為了反映廣西農產品物流中心發展水平的總體情況，利用方差貢獻率作為各因子的權重，利用SPSS統計分析軟件計算綜合因子總得分F’[見公式(5)]，并對綜合因子得分進行排名。
(二)聚類分析過程
將因子分析結果F1’、F2’、F3’、F’組成樣本矩陣，運用SPSS統計分析軟件進行系統聚類分析，同時結合廣西各市的經濟發展水平及物流發展水平，繪制廣西農產品物流中心發展水平等級分類樹狀圖。
四、結語
通過因子聚類分析評價廣西農產品物流中心發展水平，根據其綜合因子得分排名及聚類分析結果，以廣西14個城市為節點，將廣西區域農產品物流中心分為大、中、小三個等級。南寧、柳州、桂林、玉林的綜合因子得分較高，說明這些城市的物流環境較好，適宜建設大型農產品物流中心。貴港、欽州、百色、梧州這四個城市的綜合因子得分在廣西各市中處于中等水平，適宜投資建設中型農產品物流中心。北海、河池、防城港、崇左、來賓、賀州的物流能力相對較弱，物流產業有待進一步發展，適宜投資建設小型物流中心。
[參考文獻]
[1]岑麗陽.創新廣西農產品物流體系建設構想[J].山西財經大學學報,2015,37(S1):65+67.
[2]張喜才,李海玲.基于大數據的農產品現代冷鏈物流發展模式研究[J].科技管理研究,2020,40(7):234-240.
[3]劉松竹,廖文清.國際陸海貿易新通道背景下廣西農產品跨境物流高質量發展研究[J].改革與戰略,2021,37(2):117-124.
[4]楊慧瀛,郭佳,廉永生.沿邊地區自由貿易試驗區跨境物流網絡構建[J].商業經濟研究,2021(12):91-94.
[5]劉奎,汪壽陽,盧全瑩.“一帶一路”沿線國家港口物流發展關鍵因素評估[J].商業經濟研究,2021(10):94-98.
[6]李明.粵港澳大灣區核心城市商貿物流競爭力評價[J].商業經濟研究,2021(2):141-143.
作者：周燕蓉
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《鄉村振興背景下廣西農產品物流中心的構建研究》