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基于因子聚类分析的广东省流通业综合能力评价

时间:2024-05-04

鲁夏平

内容摘要:流通业是先导产业,改革开放以来,广东省流通业取得了很大的进步,但还存在巨大发展空间。本文结合广东省流通业的实际情况,建立了广东省流通业综合能力评价指标体系,通过因子分析法和聚类分析法对广东省流通业进行实证研究。结果显示广东省流通业发展良好,但区域发展不均衡。流通业发展主要由流通业支撑体系、流通业产出、流通业发展潜能三个方面决定,基于此提出广东省流通业发展的相关建议,以期促进广东省流通业的发展。

关键词:流通业   因子分析   聚类分析

国家已经提出把现代流通业打造成为支撑经济社会发展的重要产业。近年来,我国内贸流通业改革发展取得重大成就,流通业发展迅猛,但各地区流通业发展还有很大的空间,加快现代流通业的发展,是提高經济发展质量的重大战略举措。

国内学者对流通业的发展进行了较多研究,孙畅(2016)构建了长江上游商贸流通业综合发展的指标体系,并用主成分分析方法进行了实证研究;孙阁斐(2016)构建了我国商贸流通业综合评价的指标体系,并研究了流通业对经济的影响作用,结果显示我国流通业对经济拉动作用较大,综合能力有待提高,在我国经济发展中要重视发展流通业;刘丽琴(2016)构建了流通业发展潜力指标体系,对广西流通业发展潜力进行了评价和分析;徐永锋(2016)研究了商贸流通业对经济发展的贡献,研究表明经济越发达,流通业对地区GDP的贡献越大;江丹(2017)利用数据包络分析方法(DEA)测算了“一带一路”中国沿线区域商贸流通业的技术效率,并从动态角度利用Malmquist指数分析了商贸流通业TFP指数变化情况,结果表明商贸流通业增长效率还有很大的挖掘空间;董承华(2013)揭示了信息技术提升传统流通业效率的三大路径,即供应链整合、构建管理信息系统、线上线下融合。广东省是经济大省,流通业也比较发达,本文用因子分析和聚类分析对广东省流通业的综合能力进行分析,提出发展建议,以促进广东省流通业的发展。

广东省流通业竞争力模型构建

(一)因子分析模型

因子分析模型是利用降维的思想,由研究原始变量相关矩阵内部的依赖关系出发,把一些具有错综复杂关系的变量归结为少数几个综合因子的一种多变量统计分析方法。其模型为:

简记矩阵形式x=AF+ξ,A是因子载荷矩阵。

其中,标准化后的变量向量用X表示,F1,F2,…,Fm(m<p)表示标准化的公共因子,ξ是特殊因子。

且满足:X=(x1,x2,...,xp)′是可观随机向量,均值向量E(X)为0,协方差矩阵与相关矩阵相等;F=(F1,F2,...,Fp)′是不可观随机向量,均值向量E(F)=0,向量F的各分量是相互独立的;ξ=(ξ1,ξ2,...,ξp)′与F相互独立。

(二)指标体系的设计

基于孙畅(2016)、孙阁斐(2016)、刘丽琴(2016)的研究并结合广东省流通业的实际情况,本文从流通行业发展水平、流通业发展基础、流通业社会效益、流通业发展潜力四个方面建立指标体系,共有12个二级指标,指标具体说明见表1所示。

广东省流通业竞争力实证分析

(一)因子分析

1.数据标准化及KMO检验。本文数据来源于2017广东统计年鉴及各地级市统计公报,由于数据量纲不一样,采用均值法进行标准化处理。在进行因子分析前,文章用SPSS软件对标准化后的数据进行KMO和Bartlett检验,得到KMO值为0.566>0.5,sig值为0<0.5,说明各变量存在相关性,适合做因子分析。

2.提取公因子。由SPSS输出解释的总方差(见表2)可以看出,前三个特征值较大,对样本方差的贡献和为80.976,按照特征值大于1的原则选取3个公共因子来反映广东省流通业综合能力。

3.因子旋转。未旋转的因子矩阵不好解释,对公共因子进行方差最大化正交旋转,得到旋转因子矩阵见表3所示,其中Xi表示标准化后的指标数据。

由表3可知,第一个主因子F1由人均社会零售品销售总额X1、人均流通业年末固定投资X2、货运量X4、载货汽车拥有量X7、流通企业数量X8、普通本专科在校学生比重X12这6个指标所决定,这些指标反映的是流通业的支撑体系,将F1命名为支撑环境因子。

第二个主因子F2在流通业增加值X5、流通业对经济贡献率X9、进出口总额X10、平均每户就业人口X11这4个指标上具有较高的载荷,这些指标反映了流通业的产出情况,将F2命名为产出因子。

第三个主因子F3由社会零售品销售总额增长速度X3、公路通车里程X6这两个指标决定,在这两个因子上具有较高的载荷,反映流通业的发展情况,将F3命名为发展潜能因子。

由表3因子得分系数矩阵可以得出公因子F1、F2、F3的计算公式如下:

4.计算因子得分。以各因子的方差贡献率占三个因子总方差贡献率的比重作为权重进行加权汇总,得出广东省各城市流通业的综合的分F,即:

将SPSS软件回归分析计算出的F1、F2、F3代入公式(4),算出各城市的因子得分见表4所示。

根据综合得分可评价城市流通业的综合能力,综合排名前五的城市有广州、深圳、珠海、东莞、佛山,综合排名最后5名是韶关、阳江、河源、梅州、清远。再结合各因子得分进行分析,广州在支撑环境、流通业产出方面排名靠前,在发展潜能上排名靠后,说明广州流通业水平较高,再提升一个层次相对较难。综合排名比较靠后的城市在支撑体系方面排名都靠后,因此为了流通业更好发展,必须要建立一个好的支撑体系。综合排名第一、二名城市的排名远高于其他城市,有15个城市得分为负,综合能力低于平均水平,说明广东省流通业综合能力发展不均衡,流通业发展差异很大。

(二)聚类分析

用SPSS软件将F1、F2、F3、F作为变量进行聚类分析,利用组间平均法得到聚类树状图,将各城市的流通业综合能力分成三大类,如表5所示。第一类是广州、东莞、深圳、珠海,这几个城市经济比较发达,流通业综合能力较强,第二类城市流通业综合能力一般,需稳步发展,第三类城市经济、支撑体系、产出都相对较差,流通业综合能力较弱,有待加强。

广东省流通业发展的结论与建议

(一)结论

实证结果表明:广东省流通业综合能力整体水平良好,但各市发展不均衡,差异化程度较大。廣东省流通业综合能力主要由支撑体系、产出规模、发展潜能三个方面决定,支撑体系占主导方面。广州、深圳、珠海、东莞流通能力最强,其中珠海的支撑体系和发展潜能都很好,发展空间大。广州、深圳的支撑体系较完善、潜力不如珠海,流通业产出规模有待提高。东莞的产出规模和发展潜能比较大、但支撑体系稍弱,需要加强;佛山、中山、汕头、揭阳、惠州等第二类城市在三个方面能力居中,各有所长,需有针对性地进行提高;第三类城市各方面均弱,需全面提升。

(二)广东省流通业发展建议

1.完善流通业支撑体系。广东省政府应鼓励各市根据实际情况加大对流通业发展的财政支持力度,对一些高新技术企业按规定享受相关优惠,对跨地区发展的商业连锁企业给予总分支机构汇总纳税政策,在一定期限内免征农产品市场土地使用税和房产税,实行增值税优惠。

完善道路交通,打造现代交通运输体系,支持物流企业利用高科技信息手段实现无缝链接的一体化物流设施网络,降低流通费用,加快将广东建设成亚太地区供应链管理中心,提升流通速度和效率,促进共同发展。

将商业网点规划纳入城市总体规划,建立核心商业圈,打造以广东、深圳为核心的珠三角高端消费圈,建设多层次的商业服务网络,以核心商圈为首、区域商业服务中心为主、社区商业服务网点为基础。加强人才引进,像河源、清远、阳江、韶关等欠发达地区高校很少,人才输出量不多,要多采取一些政策留住和引进人才,特别是一些综合性的高素质人才。

2.提高流通业的产出水平。鼓励企业并购、连锁走集约化道路,以信息化促进流通业现代化发展,改变传统化的经营方式,灵活运用网络发展网购、电视购物等新型零售方式。大力培育消费市场,支持发展信用消费。拓展三四线城市和农村市场,增加流通业总产值。

加快粤港澳流通业合作及对外开放水平,吸引更多外资投资和提高外资利用率,支持广东省与国内外企业展开合资合作,鼓励更多企业走向国际舞台。完善电子口岸建设,提高跨境电商交易量。强化物流业与商贸业联动发展,让流通业辐射更多产业。

3.激发流通业的发展潜力。激发流通业的潜力在于挖掘消费潜力,扩大消费规模,让流通业保持可持续发展。因此,要通过各种办法鼓励就业和创业,提高城乡居民收入,提升消费水平。要根据消费需求扩大消费新领域,通过流通企业技术升级和方式的创新发展多元化的促销模式,多渠道促进消费。

农村流通市场发展潜力巨大,要完善农村现代流通网络,促进农村流通业的发展,在农产品主销区成立大型农产品交易中心直购直销,发展农产品加工市场,促进工业品下乡与农产品进城双向流通,力争特色农产品区域性生产全球销售。

加强广东流通品牌的宣传,对于先进的流通企业的作法进行推广,带动其他企业发展。广东省各市要互通信息,整合资源,同时与周边地区流通业一体化发展,充分释放流通业发展潜力。

参考文献:

1.孙畅.基于全局主成分分析的长江上游地区商贸流通业发展综合评价[J].当代经济管理,2016(5)

2.孙阁斐.我国商贸流通业综合能力测评[J].商业经济研究,2016(10)

3.刘丽琴.广西流通业发展潜力评价与分析[J].商业经济研究,2016(8)

4.徐永锋.商贸流通业对经济发展的贡献:地区差异与动态比较[J].商业研究,2016(6)

5.江丹.“一带一路”中国沿线区域商贸流通业效率研究[D].重庆工商大学,2017

6.董承华.信息技术提升流通业效率路径分析[J].北京工商大学学报,2013(3)

7.何晓群.现代统计方法分析与应用[M].中国人民大学出版社,2007

8.广东省统计局.广东省统计年鉴(2009-2017).广东省统计信息网

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