因子聚类分析在农村物流能力评价中的应用

　　【摘 要】为科学评价珠三角地区各城市农村物流能力， 筛选确定了15个指标作为文本的评价指标，以2018年的数据， 利用因子分析法和聚类分析法对珠三角地区9个城市进行评价并分类。结合因子排名和地区实际对分类地区分别提出发展农村物流的对策建议，以期为相关部门提供科学决策参考。

　　【关键词】区域物流;农村物流能力;因子分析;聚类分析;珠三角

　　引言

　　农村物流是我国社会主义新农村建设的重要基礎，是打通农产品进城、消费品下乡通道，助推乡村经济发展的必然要求。2019年中共中央国务院发布《关于坚持农业农村优先发展做好“三农”工作的若干意见》， 提出完善县乡村物流基础设施网络等大力发展农村物流的措施。珠江三角洲是中国最发达、人口最密集的地区之一， 对农产品流通和消费品下乡的需求很大。客观准确地评价珠三角地区农村物流能力， 对于政府制定农村物流和农产品物流政策、拉动区域经济增长具有重要意义。

　　1.文献综述

　　近年来， 国内学者对区域农村物流的研究较多：在农产品物流能力的评价体系方面， 在农产品物流能力的评价体系方面， 赵英霞根据五大原则从三个角度首次提出中国农产品物流评价指标的构成方案;王秀梅从农产品物流发展环境、需求和供给能力三个方面选取12个评价指标， 分析广东省农产品物流综合发展水平， 文章忽略了农村物流发展的其他因素;梁雯、桂舒佳提出农村物流既包括农村居民对农产品的供给， 也包括城市居民对农产品和农村居民对农用生产资料、日用消费品的需求，其从四个方面选取十四个指标来描述农村物流发展水平。

　　在区域物流方面， 杨会来等采用因子分析法和聚类分析法评价河北省区域农产品物流能力， 证明了因子聚类法的科学性;杨蕾等在因子聚类分析的基础上， 构建三层物流节点布局模型、提出“天鹅星座型”空间结构布局并对各功能区定位。

　　总体而言， 农村物流研究已经是我国关注的热点， 但大多数学者只是从农产品物流的角度构建区域物流评价体系来进行物流能力的评价，农产品物流侧重单向流出， 而农村物流为双向商贸流通。另结合地区实际、从珠三角地区农村物资供给和需求角度出发进行物流发展模式选择的研究文献不多。根据前人对区域物流、区域农产品物流及农村物流发展的研究成果， 本研究拟建立区域性的农村物流能力评价指标体系， 运用因子聚类分析方法对珠江三角洲9市农村物流能力进行客观的评价，划分珠三角9市农村物流类别，并因地制宜提出建议，进而为政府出台鼓励因地制宜发展农村物流的政策提供理论依据和实践指导。

　　2.指标构建与数据来源

　　2.1农村物流发展水平指标体系

　　到目前为止， 国内尚未建立起统一用于研究农村物流发展水平的评价指标体系。基于此，本文在选择评价指标时，统计了从2010年-2018年共20篇关于农村物流水平的相关文献各指标的使用频数， 选取使用频数高的指标，结合数据的可获取性和珠三角的实际情况， 本文从农村经济发展水平、农村居民消费能力、农村基础设施建设、农村信息化水平、农村居民提供农产品的能力五个维度选择十五个二级指标(如表1所示)。其中， 物流产业基础涵盖了基础设施和人力资源支持。

　　2.2数据选取

　　本文以广东省作为实证对象， 数据来自《广东统计年鉴》、《广东农村统计年鉴》，部分指标数据缺失， 本文采用中位数法补全。运用主成分的思想，先进行降维处理， 使指标更加具有说服力，然后根据计算公式得出综合评价值。

　　3.实证分析

　　珠三角地区农村物流发展综合评价：

　　(1)适用性检验。利用SPSS21.0对各省的农村物流发展水平进行KMO和Bartlett球度检验， 结果显示KMO值为0.617，sig值为0.000，在5%的显著性水平下通过了检验， 可以进行因子分析。从这15个指标中， 萃取出4个特征根大于1的因子，它们解释了91.804%的总方差， 大于60%的门槛标准，表明这4个因子能够较好地代表指标的大部分信息(表2)。

　　(2)因子提取。采用方差极大法旋转矩阵， 对比发现旋转后的公因子在每个变量上解释能力更明确、更具有代表性。在萃取的4个因子中， 因子F1包含6个指标，表达地区经济状况、基础设施建设、信息发展水平及农村居民消费能力，其内容与农村居民的物流活动条件有关，将该因子命名为“农村物流支持因子”。因子F2 包含5个指标， 表达农产品生产条件和生产状况， 内容与农产品的供给能力有关， 将该因子命名为“农产品供给因子”。因子F3包括2个指标，表达居民的消费能力，将该因子命名为“农村居民需求因子”。因子F4包括2个指标，表达物流投资状况和乡村居民对商品购买力的实现程度， 内容与物流建设的发展有关，将该因子命名为“农村物流发展因子”。

　　(3)计算因子得分。使用回归法估计因子得分系数，根据得分系数矩阵得到因子得分函数：

　　根据总方差解释表中4个公因子F1、F2、F3、F4的方差贡献率， 构建珠三角地区各城市农村物流能力评价模型， 如式 (4)

　　Fin表示第个省份在第n个因子上的得分;Fi表示第i省份因子综合得分，代表各省农村物流发展水平，如表3。

　　(4)珠三角地区农村物流发展能力聚类分析。将因子分析的结果 F1、F2、F3、F 组成样本矩阵，运用SPSS 21.0 进行系统聚类分析，分析结果见图 1 。结合珠三角地区各城市农村物流发展现状，可将珠三角地区农村物流分为三类，如图1所示。

　　根据因子分析所得的主成分指标数据组成聚类分析的样本矩阵， 按照层次聚类法对珠三角地区各市的农村物流系统数据进行聚类分析。由图1可知，珠三角地区9市按照农村物流综合发展水平分成4类：第一类为广州市;第二类为深圳市;第三类为中山市、珠海市、佛山市、东莞市;第四类为肇庆市、江门市、惠州市。本文结合各城市所处的地理位置以及因子聚类分析的结果， 将珠三角地区农村物流系统划分为3个级别。

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文章名称： 因子聚类分析在农村物流能力评价中的应用

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