211290049_“一带一路”重点省份物流业发展综合评价研究
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—基金项目：云南省哲学社会科学规划重大项目（ZDZB201907）；
云南省交通科学研究院有限公司自主立项科研项目（JKYZLX-2021-37）。
作者简介：栾庆熊（1989-），男，云南陆良人，
硕士，工程师，研究方向为交通运输经济、
物流管理。0引言
“一带一路”
经济带发展战略构想于2013年被首次提出，该构想明确提出要鼓励经济带沿线各省（区、市）的快
速发展。物流业发展是衡量一个地区经济发展水平和综合
实力的重要标志之一，被喻为地区经济发展的“加速器”
，其发展是提高经济活动效率的重要途径。一方面，
地区经济的快速发展会助推消费需求的快速增长，
消费需求的快速增长又将要求不断更新改造现有物流基础设施或者新
建现代物流基础设施，继而带动物流业投资，促进物流业
的快速发展；另一方面物流业作为基础产业，其快速发展
能够较好地支撑地区新型产业培育、
地区产业结构优化调整和促进地区产业转型升级，
最终带动地区经济的高质量发展。对于物流业的发展，
国内外学者进行了广泛研究，并取得了丰硕的成果。
全春光[1]构建了包括物流业结构、物流业发展创新、
物流资源配置、物流业基础设施、物流业产品服务的指标体系，基于熵权综合评价模型，对湖南省各地
的物流业发展水平进行了评价研究；
曹允春[2]运用DEA-Malmquist 模型物流全要素生产率进行了计算，衡量我国
31个省、市、区物流业的发展质量，
探求物流业高质量发展的影响因素，
并从组态的视角探索这些因素对我国区域物流业发展质量的作用路径；林双娇[3]从物流运行规模、物流供给质量、
物流发展效应、物流发展代价四个维度构建物流业高质量发展水平测度指标体系；
钟昌宝[4]从质量效益、绿发展、
创新能力、发展基础4个方面，初步选出47项二级指标，
再通过信息显著性差异筛选，最终得到物流产业高质量发展的评价指标体系；
汪传雷、赵奥妮、徐娟和甘卫华[5-8]分别从不同角度出发构建不同的指标体系，
基于TOPSIS 熵值法对各地市物流业高质量发展水平进行评
价；
金仁浩[9]选取了4个一级指标和12个二级指标，运用因子分析法和熵权-TOPSIS 法对37个主要城市构建了物
流产业评价体系；
王强[10]选取2010-2019年长江经济带11个省份的数据构建动态面板，
以经济社会发展、物流发展现状、物流发展基础、
市场需求、物流供给能力和绿发展成效6个维度为出发点，
采用熵权法对物流产业高质量发展水平进行测度。孟励裙[11]基于2015-2019年我国省域数
据，建立物流业高质量发展评价指标体系，
运用证据推理对我国物流业发展水平进行了测度。
综上所述，
现有物流业研究成果大多数集中在对于某个省或者某个区域内物流业的发展评价分析，
针对某一战略框架下大范围、区域性物流业发展的评价研究还相对较
少，因此，本文以“一带一路”
国内沿线的18个省（区、市）为研究对象，
采用因子分析和聚类分析等方法展开评价研究，针对评价结果有针对性地提出对策，
以期为各地区物流业的发展提供新方向和新思路。
1指标体系构建与研究方法1.1指标体系构建与数据来源
考虑物流业与经济发展的密切关系，
本文确立了区域经济发展水平、
物流基础设施条件和物流效益等3个一级“一带一路”重点省份物流业发展综合评价研究
Research on Comprehensive Evaluation of Logistics Development in Key Provinces
of the "Belt and Road"Initiative
栾庆熊①LUAN Qing-xiong ；段莉珍①DUAN Li-zhen ；闻若伊①WEN Ruo-yi ;
杨晓庆②YANG Xiao-qing ；熊舒遥①XIONG Shu-yao
（①云南省交通科学研究院有限公司，昆明650011；②昆明市规划设计研究院有限公司，
昆明650041）（①Yunnan Transportation Science Research Institute Co.，Ltd.，Kunming 650011，China ；
②Kunming Planning and Design Institute Co.，Ltd.，Kunming 650041，China ）
摘要：通过筛选区域经济发展水平、基础设施供给条件和物流效益指标等三个一级指标，第二产业增加值占GDP 的比重、公路里
程密度、货物周转量等15个二级指标组建指标体系，构建“一带一路”沿线重点省份物流业发展水平评价模型，以“一带一路”18个省
（区、市）2020年的统计数据为例，基于因子分析法对各省（区、市）物流业发展情况进行综合评价；
采用聚类分析方法进行归类，并有针对性地提出各省
（区、市）提升物流业发展水平的建议。Abstract:By selecting three first level indicators,including regional economic development level,infrastructure supply conditions and logistics benefit indicators,and 15second level indicators,including the proportion of added value of the secondary industry in GDP,highway mileage density,and cargo turnover,an indicator system is established to build an evaluation model for the development level of logistics industry in key provinces along the "Belt and Road".Taking the statistics of 18provinces (districts and cities)along the "Belt and Road"in 2020as an example,Based on factor analysis,the development of logistics industry in each province (district,city)is comprehensively evaluated.The method of cluster analysis is used to classify,and targeted suggestions are put forward for each province (district,city)to improve the development level of logistics industry.
关键词：一带一路；
物流业；因子分析；聚类分析；综合评价Key words:The Belt and Road Initiative ；logistics ；factor analysis ；cluster analysis ；comprehensive evaluation 中图分类号:F252文献标识码:A 文章编号:1006-4311（2023）15-001-04doi:10.3969/j.issn.1006-4311.2023.15.001
指标，筛选了第二产业增加值占GDP的比重、公路里程密度、货物周转量等15个二级指标组成了指标体系，见表1所示。
18个重点省（区、市）各自的15个二级指标的数据均源于国家统计局、各省（市、区）统计年鉴、交通运输局网站、部分省市物流业发展情况报告、部分省市的经济普查数据和部分省市的物流信息网及物流协会网站等。
1.2研究方法
因子分析最早由英国心理学家C.E.斯皮尔曼提出，其是一种从变量中提取共性因子的统计技术。因子分析法模型为：
（1）式中，F l，F2，F3，……F m为公共因子，ξi为μi的特殊因子，模型可用矩阵表示为μ=αF+μ。
式中，
，
且满足m<p；矩阵A为因子载荷矩阵，α称为因
子载荷，是第i个变量在第j个因子上的负载。
2实证分析
2.1因子分析检验
本文基于SPSS软件对处理后的指标进行KMO和
Bartlett检验。结果显示，各指标数据KMO检验值是
0.608>0.5，Bartlett球形度检验结果显著性为0.000，均在
合适的区间内，表明指标原始数据适用于因子分析。
2.2提取公因子
基于SPSS因子分析的输出结果如表3所示。表3显
示，特征值大于1的指标有3个，这3个公共因子旋转后
的方差百分比分别是38.288%，38.106%和12.084%，累计
贡献率达88.477%，表明其能够解释绝大部分的原始信
息；此外，累计方差贡献率在因子旋转前后均没有改变，更
利于因子分析。因此，本文利用这3个公因子来评价各省
（区、市）物流业的综合发展水平。
2.3确定旋转因子载荷矩阵
旋转后的成份矩阵如表4所示。经过旋转，邮政业务
总量、民用载货汽车拥有量、快递量、互联网宽带接入用
户、交通运输、仓储和邮政业增加值、经营单位所在地进出
口总额主要由第1成分解释；高速等级公路里程密度、铁
路运营里程密度、地区人均GDP、移动电话普及率、公路
里程密度、第三产业占GDP的比重、货物周转量主要由第
2成分解释；等外公路里程密度、第二产业占GDP的比重表1物流业发展评价指标体系
系统指标基础指标单位指标代码
区域经济发展水
平（A）
地区人均GDP
第二产业增加值占GDP的比重
第三产业增加值占GDP的比重
经营单位所在地进出口总额
交通运输、仓储和邮政业增加值
元
%%
千美元
亿元
A1A2
A3A4
A5
物流基础设施条
件（B）
铁路运营里程密度
公路里程密度
高速等级公路里程密度
等外公路里程密度
公里/万平
方公里
B1B2
B3B4民用载货汽车拥有量万辆B5
物流效益指标（C）
货物周转量
邮政业务总量
快递量
移动电话普及率
互联网接入用户
亿吨公里
亿元
万件
部/百人
万户
C1C2
C3C4
C5
成份
初始特征值提取平方和载入旋转平方和载入
合计方差的%累积%合计方差的%累积%合计方差的%累积%
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 158.061
3.544
1.667
0.775
0.341
0.209
0.184
0.075
0.061
0.034
0.030
0.016
0.002
0.001
0.000
53.737
23.627
11.113
5.167
2.277
1.393
1.229
0.497
0.408
0.229
0.200
0.106
0.013
0.003
0.000
53.737
77.365
88.477
93.644
95.921
97.314
98.543
99.040
99.448
99.677
99.877
99.983
99.996
100.000
100.000
8.061
3.544
1.667
53.737
23.627
11.113
53.737
77.365
88.477
5.743
5.716
1.813
38.288
38.106
12.084
38.288
76.393
88.477
表3解释的总方差
表2指标数据KMO和Bartlett检验
检验项目得分
取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量0.608
Bartlett的球形度检验近似卡方
df
Sig.
467.469
105
.
000
主要由第3成分解释。2.4构建物流业综合评价模型由最大方差旋转得到的成份得分系数矩阵，如表5所示。用
3
个公因子得分矩阵中的系数与变量标准化之后的值对应相乘求和，
计算标准化的主成份得分，
公式如下：
（
2
）
（3
）
（4）（5）
2.5因子综合得分情况及分析
将“一带一路”
18个省（区、市）的指标数据代人式（5）中，计算各省（区、市）物流业的发展状况得分，
并根据得分进行排名，
如表6所示。从综合得分和排名可以看到，“一带一路”18个重点
省（区、市）物流业发展差异较为明显，其中，广东省、上海
市、浙江省、
福建省、重庆市、辽宁省和陕西省等7个省（区、市）
的综合得分大于0，表明地区物流业的发展程度处于全国平均水平以上；
云南省、广西区、内蒙古等11个省（区、市）的综合得分小于0，
表明这些地区物流业发展状况低于全国平均水平。广东省F 1因子居于首位，
主要得益于完善的产业布局和丰富的物流运输市场需求；
上海市F 2因子居于首位，
主要得益于较强的经济实力、发达的交通基础设施和开放的国际性枢纽定位；重庆市F 3因子居于首位，
主要得益于第二产业的迅猛发展和区域性带动引领。2.6聚类分析
利用SPSS 分析软件，对“一带一路”18个省（区、市）物流业的综合排名情况进行聚类，
结果如图1所示。18个省（区、
市）划为4类进行分析，这4类分别为：上海市单独为第一类地区，广东省和浙江省为第二类地区，重庆市、
福建省、
辽宁省和陕西省为第三类地区，其余省（区、市）为第四类地区。
从聚类分析结果可知，第一类地区是经济高度发达，
属“一带一路”
经济带上的国际性物流枢纽核心区，具备辐射带动第二类、第三类和第四类地区物流业发展的作用；
第二类地区是经济发展水平高，属“一带一路”经济带上区
域性物流中心区；第三类和第四类地区在地理位置、
经济指标名称
指标代码成分1成分2成分3
邮政业务总量民用载货汽车拥有量
快递量
互联网宽带接入用户
交通运输、
仓储和邮政业增加值经营单位所在地进出口总额高速等级公路里程密度铁路运营里程密度地区人均GDP 移动电话普及率公路里程密度
第三产业占GDP 的比重
货物周转量等外公路里程密度第二产业占GDP 的比重
C2B5C3C5A5A4B3B1A1C4B2A3C1B4A2
0.9570.9510.9510.9320.8820.8600.2090.0660.3000.1750.1560.0210.560-0.0930.3390.184-0.0530.1880.1550.3710.4630.9620.9310.8570.8490.8410.8050.7730.117-0.237-0.0480.087-0.0480.2110.173-0.066-0.0250.0070.104-0.2170.343-0.485-0.1720.9190.660表4旋转后的成份矩阵
指标
指标代码成分1成分2成分3地区人均GDP
第二产业增加值占GDP 的比重第三产业增加值占GDP 的比重经营单位所在地进出口总额
交通运输、
仓储和邮政业增加值铁路运营里程密度公路里程密度
高速等级公路里程密度等外公路里程密度民用载货汽车拥有量
货物周转量邮政业务总量
快递量
移动电话普及率互联网接入用户
A1A2A3A4A5B1B2B3B4B5C1C2C3C4C5
-0.0200.055-0.0400.1470.145-0.071-0.064-0.041-0.0860.2040.0600.1920.190-0.0270.173
0.164-0.0430.1430.0170.0100.1950.1880.1870.089-0.0930.105-0.051-0.0490.154-0.039
0.0930.345-0.232-0.0620.0690.0560.2380.0310.542-0.010-0.086-0.074-0.074-0.0840.074
表5成份得分系数矩阵
表6综合得分及排名
地区F 1
F 2
F 3
综合得分排名广东省上海市浙江省福建省重庆市辽宁省陕西省云南省广西区内蒙古吉林省宁夏区海南省黑龙江新疆区甘肃省青海省西藏区
3.257-0.4931.8280.214-0.697-0.049-0.1320.015-0.004-0.060-0.452-0.581-0.921-0.356-0.150-0.311-0.552-0.5570.1443.4920.2650.3170.8760.137-0.076-0.527-0.405-0.566-0.175-0.2540.423-0.499-0.828-0.612-0.762-0.949
-0.224-1.198-0.3051.9352.6810.3351.0550.247-0.193-0.168-0.216-0.107-1.298-0.485-0.458-0.782-0.370-0.448  1.2750.9970.7640.4370.3910.0740.048-0.165-0.179-0.259-0.266-0.332-0.348-0.385-0.428-0.447-0.546-0.629
123456789101112131415161718
发展程度和物流基础设施建设情况等方面存在差异，
但仍同属于“一带一路”
经济带上地区性物流中心区，它们一方面受到第一类物流地区的辐射带动，另一方面又引领和带动下一级物流地区的快速发展。
3发展对策及建议
第一类地区上海市应充分发挥对外贸易区位优势，
进一步强化重点物流园区、
专业物流基地和现代化物流信息平台建设，
大力培育发展物流平台经济，加快推动产业与物流业的深度融合发展，提高服务于全球贸易和跨境电商
的物流发展水平，
促进国内国外市场的共享融合。第二类地区广东省和浙江省的经济和物流发展水平
相对较高，物流体系已基本建设成型，下一步应紧紧围绕
制约物流业发展的成本高、
智能化信息化水平低，提高物流运输服务竞争力等方面展开深入研究。
第三类地区重庆市、
福建省、辽宁省和陕西省的物流发展已较具规模，综合交通基础设施运输条件比较好，
物流业发展空间相对较大较足，下一步应进一步完
善设施设备的智能化水平，
探索多式联运发展新路径，进一步提升物流运输效率，
加大物流人才储备力度，
为物流业的发展提供坚实基础。第四类地区海南省、
内蒙古和吉林省等应加大力度加快速度补齐公路、
铁路等物流基础设施短板，
优化物流设施空间布局协调布局，进一步促进城乡物流一体化发展，大力发展物流新基建，
提升跨区域物流联通水平。参考文献:
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图1聚类分析树状图
云南省11广西省12甘肃省1新疆区4黑龙江7青海省3西藏区13宁夏区5吉林省8内蒙古6海南省18陕西省2辽宁省9福建省15重庆市10浙江省16广东省17上海市14
5
1015
20
25使用Ward 联接的树状图重新调整距离聚类合并

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