尚猛 李輝

中圖分類號(hào)：F252? ?文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

內(nèi)容摘要：航空物流評(píng)價(jià)指標(biāo)體系量化研究是評(píng)估產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平和探究制約因素的關(guān)鍵技術(shù)，本文以北京、廣州、鄭州航空港的航空物流企業(yè)、中國(guó)物流行業(yè)協(xié)會(huì)專家、政府部門人員為調(diào)查對(duì)象，采用SPSS 23.0和Smart PLS 2.0軟件，通過(guò)專家深度訪談法、內(nèi)容效度指數(shù)、因子分析、結(jié)構(gòu)方程分析等定量、定性分析方法，構(gòu)建影響航空物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展的六個(gè)維度下的20個(gè)二級(jí)測(cè)定指標(biāo)體系，以期為我國(guó)航空物流建設(shè)者構(gòu)建準(zhǔn)確評(píng)測(cè)模型、空港經(jīng)濟(jì)區(qū)的發(fā)展和政府有關(guān)部門制定相關(guān)政策提供參考。

關(guān)鍵詞：航空物流產(chǎn)業(yè)? ?測(cè)評(píng)維度? ?因子分析? ?結(jié)構(gòu)模型

引言

近幾年，航空物流憑著運(yùn)輸速度快、安全性高、空間跨度大等優(yōu)勢(shì)，成為了時(shí)代的“第五沖擊波”，也是提升區(qū)域經(jīng)濟(jì)競(jìng)爭(zhēng)力的重要推動(dòng)力。目前，國(guó)內(nèi)已有不少專家學(xué)者從不同角度對(duì)航空物流產(chǎn)業(yè)的發(fā)展進(jìn)行研究，其中曹允春和沈丹陽(yáng)（2010）通過(guò)對(duì)航空物流產(chǎn)業(yè)化形成機(jī)理的研究，為我國(guó)航空物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供相關(guān)建議;周平德（2009）驗(yàn)證了穗、深、港港口物流和航空物流對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)會(huì)產(chǎn)生邊際作用;何梟吟（2015）分析了“一帶一路”倡議下，節(jié)點(diǎn)城市臨空經(jīng)濟(jì)發(fā)展所面臨的問(wèn)題;王海英（2017）以河南省為例，對(duì)航空物流發(fā)展模式進(jìn)行研究，提出現(xiàn)代物流發(fā)展的三種模式;賈曉燕（2016）提出鄭州航空物流業(yè)的發(fā)展過(guò)程中存在專業(yè)人才不足、交通費(fèi)用過(guò)高、資源利用不合理等問(wèn)題。

航空物流業(yè)在中國(guó)是一個(gè)新興產(chǎn)業(yè)，雖然已取得了顯著成績(jī)，但在發(fā)展過(guò)程中也面臨一些問(wèn)題，以上學(xué)者從不同角度對(duì)我國(guó)部分地區(qū)航空港的航空物流發(fā)展問(wèn)題進(jìn)行了探討，同時(shí)針對(duì)突出問(wèn)題提出策略，彌補(bǔ)了航空物流理論研究的不足，但其研究大多從定性角度出發(fā)，仍然存在局限性：一方面對(duì)航空物流發(fā)展水平缺少量化和科學(xué)測(cè)評(píng)方式;另一方面尚未對(duì)航空物流發(fā)展構(gòu)建量化指標(biāo)測(cè)評(píng)體系。因此，結(jié)合我國(guó)航空物流產(chǎn)業(yè)特點(diǎn)，建立一套科學(xué)合理的航空物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，客觀評(píng)價(jià)航空物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展水平，找出影響其發(fā)展的制約因素并加以分析和改善，成為當(dāng)前迫切需要研究的課題。

研究設(shè)計(jì)

根據(jù)表1，本文基于探索性、實(shí)證研究層面，準(zhǔn)確把握我國(guó)航空物流產(chǎn)業(yè)的本質(zhì)特性，并通過(guò)系統(tǒng)量化和科學(xué)測(cè)評(píng)方式，利用專家深度訪談法、內(nèi)容效度指數(shù)、因子分析、結(jié)構(gòu)方程分析等定量、定性分析方法，為我國(guó)航空物流構(gòu)建準(zhǔn)確評(píng)測(cè)模型，對(duì)空港經(jīng)濟(jì)區(qū)的發(fā)展提供幫助，以期為政府及有關(guān)部門制定相關(guān)政策提供參考。

研究結(jié)果

（一）文獻(xiàn)研究

本文首先采取文獻(xiàn)研究，通過(guò)社會(huì)科學(xué)引文索引（SSCI）、中國(guó)知網(wǎng)（CNKI）等論文索引，查閱2007-2017年有關(guān)航空物流發(fā)展方面的海內(nèi)外學(xué)術(shù)論文120余篇，并查閱大量有關(guān)書籍、行業(yè)報(bào)告書，總結(jié)歸納出航空物流發(fā)展水平測(cè)評(píng)指標(biāo)180項(xiàng)。事后對(duì)這些指標(biāo)進(jìn)行反復(fù)修改、刪除重復(fù)指標(biāo)后共計(jì)120項(xiàng)。

（二）深度訪談

鑒于學(xué)術(shù)界在該領(lǐng)域研究的不足，本文采用深度訪談法獲取研究指標(biāo)，通過(guò)企業(yè)界、學(xué)術(shù)界專家對(duì)航空物流發(fā)展水平測(cè)定指標(biāo)的有關(guān)問(wèn)題進(jìn)行討論。首先，邀請(qǐng)7家航空物流企業(yè)36名中高層以上管理人員，4所高校27位航空物流領(lǐng)域的專家學(xué)者加入訪談小組，向訪談對(duì)象解釋本文研究目的，然后由被訪談?wù)邔懗鲎约赫J(rèn)為影響“區(qū)域航空物流發(fā)展水平”的測(cè)量指標(biāo);其次，對(duì)專家寫出的指標(biāo)進(jìn)行系統(tǒng)分類、對(duì)內(nèi)容進(jìn)行反復(fù)探討;最后，整理出一份具有50個(gè)題項(xiàng)的量表，結(jié)合文獻(xiàn)研究法歸納出的120項(xiàng)指標(biāo)進(jìn)行契合，形成初式測(cè)評(píng)維度73項(xiàng)。

（三）題項(xiàng)難易度和內(nèi)容效度指數(shù)

題項(xiàng)難易度（P）和內(nèi)容效度指數(shù)（content validity index：CVI）主要是檢驗(yàn)量表是否有難理解、專業(yè)詞匯表達(dá)不清楚的題項(xiàng)存在。本文邀請(qǐng)了10名中國(guó)物流行業(yè)協(xié)會(huì)專家對(duì)深度訪談中提煉出的73個(gè)題項(xiàng)進(jìn)行二次評(píng)價(jià)。題項(xiàng)難易度滿足0.6以上的為46個(gè)，平均分?jǐn)?shù)為P=0.81;內(nèi)容效度指數(shù)滿足0.75以上的題項(xiàng)為43個(gè)，平均CVI為0.88;二次評(píng)價(jià)提煉出（同時(shí)滿足兩者）的題項(xiàng)共38個(gè)，并制作初始測(cè)項(xiàng)和調(diào)查問(wèn)卷。

（四）因子分析

樣本構(gòu)成。對(duì)提煉出的38個(gè)題項(xiàng)結(jié)合李克特（Likert）7點(diǎn)量表方式計(jì)分。編寫完成研究問(wèn)卷初稿后，采取方便抽樣（Convenience Sampling）法對(duì)問(wèn)卷進(jìn)行發(fā)放。本文主要調(diào)查對(duì)象為位于北京、廣州、鄭州等航空港的航空物流企業(yè)、中國(guó)物流行業(yè)協(xié)會(huì)專家以及當(dāng)?shù)卣块T人員，由中國(guó)物流行業(yè)協(xié)會(huì)提供調(diào)查人員名單，實(shí)施問(wèn)卷發(fā)放。調(diào)查時(shí)間為2017年9月5日至11月5日，共計(jì)61天，發(fā)放問(wèn)卷300份，最終回收267份，回收率為89%。

因子分析的適應(yīng)性檢驗(yàn)。對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行因子分析之前，需要先進(jìn)行KMO樣本測(cè)度和Bartlett球體檢驗(yàn)，以判定數(shù)據(jù)是否適宜作因子分析。本文的 KMO=0.895，巴特利特球體檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量，近似卡方=5722.162，自由度（df）=190，顯著性P<0.000。因此，KMO樣本測(cè)度結(jié)果顯著，表明該調(diào)查數(shù)據(jù)樣本比較適合做因子分析。

探索性因子分析。本文使用SPSS 23.0統(tǒng)計(jì)軟件對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行探索性因子分析，檢驗(yàn)測(cè)評(píng)指標(biāo)體系建構(gòu)效度。在探索性因子分析中，探求測(cè)評(píng)體系最佳的因子結(jié)構(gòu)，往往需要經(jīng)過(guò)多次因子分析程序。因?yàn)檎{(diào)查樣本數(shù)據(jù)的歸屬指標(biāo)體系相對(duì)較明確，所以在進(jìn)行因子分析時(shí)可作為因子結(jié)果命名的主要依據(jù)。

對(duì)因子載荷矩陣采用方差最大法（Varimax）經(jīng)正交旋轉(zhuǎn)得到旋轉(zhuǎn)后的因子載荷矩陣，選取0.5作為標(biāo)準(zhǔn)建立指標(biāo)體系，即刪除所有因子負(fù)載低于0.5的題項(xiàng)，根據(jù)分析結(jié)果中的測(cè)量指標(biāo)，將原有38個(gè)題項(xiàng)逐步刪除不適合選項(xiàng)后，共剩余20題項(xiàng)，并經(jīng)此法選出六個(gè)主要因子，累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)83.614%。最后，依據(jù)各航空物流發(fā)展影響測(cè)評(píng)維度的特征加以命名（見表2）。

航空物流發(fā)展的影響因子權(quán)重分析。因子分析檢驗(yàn)后，分別計(jì)算航空物流發(fā)展的影響因子平均數(shù)、標(biāo)準(zhǔn)差、公因子方差。根據(jù)公因子方差的大小得知，對(duì)航空物流發(fā)展的影響因子中，按重要度排列，前五個(gè)因子為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政府對(duì)航空物流產(chǎn)業(yè)的投資、政府對(duì)航空物流產(chǎn)業(yè)的補(bǔ)貼、航空物流產(chǎn)業(yè)人均公共教育支出、航空港物流園的基礎(chǔ)設(shè)施。

（五）信度檢驗(yàn)

本文對(duì)測(cè)定指標(biāo)進(jìn)行信度檢驗(yàn)。通過(guò)采取Cronbachs α方法進(jìn)行信度檢驗(yàn)，一般來(lái)說(shuō)，Cronbachs α系數(shù)值大于0.5是可以接受的，0.7以上為適中，0.8以上為較優(yōu)。問(wèn)卷中區(qū)域政府政策、航空物流基礎(chǔ)設(shè)施、區(qū)域經(jīng)濟(jì)實(shí)力、航空物流企業(yè)管理水平、航空物流人才資源、航空物流相關(guān)科學(xué)技術(shù)6個(gè)維度的α系數(shù)分別是：0.957、0.934、.859、0.935、0.881、0.846，信度得分均大于0.7，總信度為9.38，說(shuō)明該測(cè)定指標(biāo)信度良好。

（六）結(jié)構(gòu)模型

最后，利用通過(guò)檢驗(yàn)的檢測(cè)指標(biāo)進(jìn)行結(jié)構(gòu)方程模型分析。本文基于方差的偏最小二乘方法（partial least squares），利用結(jié)構(gòu)方程軟件Smart PLS 2.0檢驗(yàn)了一階潛在變量（航空物流發(fā)展水平）與二階潛在變量（區(qū)域政府政策、航空物流基礎(chǔ)設(shè)施、區(qū)域經(jīng)濟(jì)實(shí)力、航空物流企業(yè)管理水平、航空物流人才資源、航空物流相關(guān)科學(xué)技術(shù)）是否相互適配。

測(cè)量模型。本文采用PLS-SEM中的拔靴（bootstrapping）法反復(fù)生成500個(gè)與原始數(shù)據(jù)樣本規(guī)模相等的樣本數(shù)，以計(jì)算各路徑的標(biāo)準(zhǔn)化路徑系數(shù)和t值，判斷航空物流發(fā)展水平與各潛在變量是否存在顯著水平。從表3可見，區(qū)域政府政策、航空物流基礎(chǔ)設(shè)施、區(qū)域經(jīng)濟(jì)實(shí)力、航空物流企業(yè)管理水平、航空物流人才資源、航空物流相關(guān)科學(xué)技術(shù)各二階潛在變量對(duì)航空物流發(fā)展水平的路徑系數(shù)為0.675、0.758、0.679、0.836、0.753、0.713;P<0.001，在0.1%統(tǒng)計(jì)水平上顯著。說(shuō)明一階潛在變量（航空物流發(fā)展水平）與二階潛在變量存在相互適配，本文開發(fā)出的量表指標(biāo)能夠較好反映航空物流發(fā)展水平。

模型擬合度檢驗(yàn)。根據(jù)PLS結(jié)構(gòu)方程模型的要求，對(duì)模型進(jìn)行適配度檢驗(yàn)，要分別檢驗(yàn)測(cè)量模型、結(jié)構(gòu)模型和整體模型的效度。PLS對(duì)此分別提供了R2、冗余系數(shù)（Redundancy）、共性方差指數(shù)（Communality）和GoF （Goodness of Fit） 指數(shù)檢驗(yàn)?zāi)Ｐ偷男Ф取?/p>

如表4所示，R2是觀察變量多元相關(guān)系數(shù)的平方值，表示內(nèi)衍潛在變量被外衍潛在變量解釋的程度。R2越大，外衍潛在變量對(duì)內(nèi)衍潛變量的解析力度就越大，結(jié)構(gòu)模型說(shuō)明力越強(qiáng)。一般來(lái)說(shuō)，R2大于等于0.26時(shí)表明解釋力度越大。本文所有R2值均在0.4以上，說(shuō)明內(nèi)衍潛在變量能較好被外衍潛在變量解釋。

冗余系數(shù)是反映內(nèi)衍潛在變量被外衍潛在變量估計(jì)的程度，系數(shù)值越大表明內(nèi)衍潛在變量被外衍潛在變量估計(jì)的力度越大。本文中所有冗余系數(shù)均大于0.5，說(shuō)明外衍潛在變量對(duì)內(nèi)衍潛在變量估計(jì)的程度較強(qiáng)，結(jié)構(gòu)模型具有較好擬合度。

整體模型擬合度檢驗(yàn)通過(guò)適配度指標(biāo)（Goodness-of-Fit：GoF）、路徑系數(shù)及總體效應(yīng)的顯著性來(lái)評(píng)價(jià)，公式為：

其中，GoF值等于共性方差指數(shù)的平均數(shù)與R2平均乘積的平方根。一般來(lái)說(shuō)，GoF≤0.1，模型指標(biāo)較差;0.1<GoF<0.25，指標(biāo)一般;GoF≥0.36，指標(biāo)較優(yōu)。從表4得知，本文整體模型擬合度指數(shù)GoF=0.671，表明整體指標(biāo)構(gòu)建具有較優(yōu)擬合度。

結(jié)論與建議

（一）結(jié)論

本文通過(guò)專家深度訪談法、內(nèi)容效度指數(shù)、因子分析、結(jié)構(gòu)方程分析等定量與定性分析指標(biāo)，構(gòu)建能準(zhǔn)確把握航空物流本質(zhì)特性的航空物流發(fā)展水平測(cè)度，并得出以下結(jié)論：首先，通過(guò)分析航空物流發(fā)展的影響因子權(quán)重得知，按重要度排列，航空物流發(fā)展的五個(gè)影響因子分別為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、政府對(duì)航空物流產(chǎn)業(yè)的投資、政府對(duì)航空物流產(chǎn)業(yè)的補(bǔ)貼、航空物流產(chǎn)業(yè)人均公共教育支出、航空港物流園的基礎(chǔ)設(shè)施。其次，基于探索性因子分析，航空物流發(fā)展主要分為區(qū)域經(jīng)濟(jì)實(shí)力、航空物流企業(yè)管理水平、航空物流人才資源、區(qū)域政府政策、航空物流基礎(chǔ)設(shè)施、航空物流相關(guān)科學(xué)技術(shù)六個(gè)維度。

（二）建議

航空物流產(chǎn)業(yè)應(yīng)形成統(tǒng)一、高效的物流系統(tǒng)，加強(qiáng)現(xiàn)代航空物流意識(shí)，促進(jìn)現(xiàn)代航空物流產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，優(yōu)化供應(yīng)鏈管理，增強(qiáng)企業(yè)管理水平。同時(shí)，政府應(yīng)提供相應(yīng)政策、資金，培育具有專業(yè)技能的航空物流技術(shù)人員，加大航空物流園區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施投資，完善我國(guó)航線網(wǎng)絡(luò)，保障航空物流產(chǎn)業(yè)的穩(wěn)健發(fā)展。

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