徐 娟 (湖南現(xiàn)代物流職業(yè)技術(shù)學(xué)院,湖南 長沙 410131)
新發(fā)展理念提出以來,綠色發(fā)展被高度重視。作為經(jīng)濟發(fā)展的支柱產(chǎn)業(yè)物流業(yè),面對經(jīng)濟的快速發(fā)展和經(jīng)濟發(fā)展方式的轉(zhuǎn)變,如何打好污染防治攻堅戰(zhàn)、打贏藍天保衛(wèi)戰(zhàn),如何保護生態(tài)環(huán)境、降低能源消耗、提高資源利用率,如何實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展是其直面的問題。
物流業(yè)發(fā)展成效如何,如何實現(xiàn)可持續(xù)發(fā)展,到目前為止還未有統(tǒng)一的評價指標(biāo)體系作為衡量標(biāo)準(zhǔn),城市物流績效評價指標(biāo)體系特別是綠色發(fā)展視角下城市物流績效評價指標(biāo)體系的構(gòu)建有利于推動統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的出臺,有利于推進物流業(yè)指標(biāo)數(shù)據(jù)的規(guī)范與收集,同時有利于推動物流業(yè)在提質(zhì)增效,有利于物流業(yè)在發(fā)展過程中思考如何降低成本、減小環(huán)境污染。
自世界環(huán)境問題提出以來,國內(nèi)外學(xué)者開始將環(huán)境因素納入到物流研究中,尤以國外學(xué)者領(lǐng)先。關(guān)于物流績效的研究,國外學(xué)者 Chhabra D 等 (2017)[1]、Zaman K 和 Shamsuddin S (2016)[2]、Psaraftis H N (2016)[3]等學(xué)者開展了綠色物流績效的相關(guān)研究。
國內(nèi)學(xué)者田洪燕 (2018)[4]、劉妤 (2018)[5]、張林強 (2017)[6]、薛紅松 (2017)[7]、竇錦 (2017)[8]、曹兵斌 (2016)[9]等眾多學(xué)者關(guān)于綠色物流、區(qū)域物流績效開展了相關(guān)研究,梳理前任學(xué)者的研究成果發(fā)現(xiàn),學(xué)者們認(rèn)為經(jīng)濟、基礎(chǔ)設(shè)施、環(huán)境因素、信息網(wǎng)絡(luò)、技術(shù)、資源、運營管理方面是對物流業(yè)的影響因素。
由于物流活動貫穿于經(jīng)濟活動中,涉及面廣、影響因素錯綜復(fù)雜,故在設(shè)計評價指標(biāo)體系時應(yīng)從全面、綜合的角度出發(fā)找尋影響指標(biāo)。遵循全面性、簡明性、可操作性、定量與定性相結(jié)合的原則選取評價指標(biāo)。
鑒于物流活動的廣泛性、復(fù)雜性、影響因素的多樣性特點,本研究認(rèn)為綠色發(fā)展視角下城市物流績效評價指標(biāo)體系應(yīng)包含物流需求、物流投入、物流產(chǎn)出、環(huán)境與資源4 個方面19 個二級指標(biāo),具體指標(biāo)如表1 所示。
表1 綠色發(fā)展視角下城市物流績效評價指標(biāo)體系
(1) 對原始數(shù)據(jù)進行標(biāo)準(zhǔn)化[11]處理。
(2) 根據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)計算指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)矩陣R,利用相關(guān)系數(shù)矩陣求特征值與特征向量。
(3) 求相關(guān)系數(shù)矩陣 R 的特征值 λi(i= 1, …,k ),λi反映了第i 個主成分所表示的原始信息含量,即Fi所解釋原始指標(biāo)數(shù)據(jù)的方差,則主成分Fi所表示的貢獻率為也就是說第i 個主成分的貢獻率就是第i 個主成分的方差λi占全部方差的比重。
(4) 對相關(guān)系數(shù)矩陣求出的特征值從大到小排序,根據(jù)特征值的累計貢獻率達到85%以上的原則提取相應(yīng)的特征向量,當(dāng)前k 個主成分的累計貢獻率達到85%時,選取前k 個主成分。
(5) 根據(jù)因子載荷bij篩選指標(biāo)。bij是第j 個主成分在第i 個指標(biāo)在上的因子載荷,根據(jù)主成分Fj在第i 個指標(biāo)上的因子載荷篩選指標(biāo),越大表明第i 個指標(biāo)對評價結(jié)果的影響越顯著,越小表明指標(biāo)第i 個指標(biāo)對評價結(jié)果的影響越不明顯,本文保留大的指標(biāo)。具體的保留刪除原則是:保留第一主成分的>0.8 的指標(biāo)和第二、三、…、第K 個主成分最大的指標(biāo),刪除其他的指標(biāo)。
3.2.1 樣本數(shù)據(jù)的選取
本文選取2017 年中部6 省物流業(yè)的樣本數(shù)據(jù),由于沒有單獨的物流業(yè)相關(guān)數(shù)據(jù),本研究將交通運輸、倉儲郵電業(yè)數(shù)據(jù)作為物流業(yè)數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)來源《中國統(tǒng)計年鑒》、《安徽省統(tǒng)計年鑒》、《河南省統(tǒng)計年鑒》、《山西省統(tǒng)計年鑒》、《湖北省統(tǒng)計年鑒》、《湖南省統(tǒng)計年鑒》和《江西省統(tǒng)計年鑒》等。具體數(shù)據(jù)略。
關(guān)于物流業(yè)網(wǎng)絡(luò)里程指標(biāo)數(shù)據(jù)的說明:由于物流業(yè)的運輸方式主要有鐵路、公路、水路、航空和管道,不同運輸方式的性質(zhì)、運輸能力又不同,所以本文將各種運輸方式的里程換算為公路運輸?shù)睦锍蹋唧w換算方法為:
關(guān)于物流業(yè)能源消耗量和廢水、廢氣排放量指標(biāo)的說明:用行業(yè)的消耗量和排放量來代替物流業(yè)能源消耗量和排放量。
3.2.2 按照主成分分析的步驟篩選評價指標(biāo)
(1) 利用SPSS 軟件,對標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)陣計算指標(biāo)的相關(guān)系數(shù)矩陣R,并求相關(guān)系數(shù)矩陣的特征值和特征向量。解釋的總方差如表2 所示。
表2 解釋的總方差
由主成分特征根和貢獻率可知,前3 個主成分的累計貢獻率達到84.918%,接近85%,即前3 個主成分涵蓋了較多的信息,提取前3 個主成分。前3 個主成分的載荷矩陣如表3 所示。
經(jīng)過主成分分析篩選,從19 個評價指標(biāo)中篩選出11 個指標(biāo),保留的指標(biāo)在表3 最后一列標(biāo)出,未標(biāo)“保留”的指標(biāo)是要刪除的指標(biāo)。最后構(gòu)建的評價指標(biāo)體系見表4。
設(shè)系統(tǒng)有 n 個評價指標(biāo),有 m 個待評價對象,xij(i=1,2,…,m;j=1,2,…,n )為第i 個評價對象在第j 個評價指標(biāo)下的值。則可形成m×n 階評價指標(biāo)數(shù)值矩陣X= xij(m×n)。
表3 前3 個主成分的因子矩陣a
(1) 標(biāo)準(zhǔn)化處理
由于各指標(biāo)間量綱不同,需要對評價指標(biāo)數(shù)值矩陣進行標(biāo)準(zhǔn)化處理,正向指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化:
負(fù)向指標(biāo)的標(biāo)準(zhǔn)化:
其中:zij是標(biāo)準(zhǔn)化的xij,xmax、xmin表示不同評價對象同類指標(biāo)的最大值和最小值。此處標(biāo)準(zhǔn)化值加上0.01 是為了避免求熵值時對數(shù)計算的無意義。
(2) 計算第i 個評價對象第j 個指標(biāo)占第j 個指標(biāo)的比重hij
(3) 計算指標(biāo)熵值
第j 個評價指標(biāo)輸出的熵為:
(4) 計算指標(biāo)權(quán)重
第j 個指標(biāo)的權(quán)重為:
(1) 根據(jù)熵值賦權(quán)法的計算步驟計算各二級指標(biāo)的權(quán)重和一級指標(biāo)的權(quán)重(如表4 所示)。
(2) 結(jié)果分析
熵值計算結(jié)果分析:熵值是0-1 之間的數(shù),其值的大小代表該指標(biāo)所代表的城市物流績效信息的大小,計算結(jié)果表明,各指標(biāo)熵值都在0.6 以上,說明所選取的指標(biāo)較好,能代表城市物流績效的大部分信息。在11 個指標(biāo)的熵值中,物流業(yè)氮氧化物排放量的熵值最大,能較好地反映城市物流績效的信息。
權(quán)重計算結(jié)果分析:由于權(quán)重表明的是指標(biāo)在整體評價中的相對重要程度,權(quán)重的大小直接表明指標(biāo)在整體中重要性的大小。在物流需求、物流投入、物流產(chǎn)出、環(huán)境與資源4 個方面的指標(biāo)的權(quán)重分別為0.1864、0.4757、0.2207、0.1172,物流投入占的重要性最大,究其原因,物流投入方面二級指標(biāo)個數(shù)最多,有5 個。在整個評價指標(biāo)體系中,權(quán)重最大的指標(biāo)是物流業(yè)從業(yè)人數(shù),這與實際發(fā)展情況相符,表明物流業(yè)從業(yè)人數(shù)對城市物流績效的重要性最大;權(quán)重最小的指標(biāo)是物流業(yè)氮氧化物排放量,表明該指標(biāo)對城市物流績效評價的作用最小。這是否是物流業(yè)反作用于環(huán)境與資源的作用小,不免引起作者的進一步思考。當(dāng)然,引起作者深入思考的問題還有是否是因為物流業(yè)在環(huán)境與資源方面數(shù)據(jù)的缺失,而采用整個行業(yè)數(shù)據(jù)的原因引起的?
表4 綠色發(fā)展視角下城市物流績效評價指標(biāo)的熵值和權(quán)重
先將樣本數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化,然后利用權(quán)重分別計算中部6 省物流需求、物流投入、物流產(chǎn)出、環(huán)境與資源4 個方面的得分以及各省的綜合得分。并對計算結(jié)果進行排名,具體計算結(jié)果如表5 所示。
表5 中部6 省城市物流績效得分及排名情況
(1) 從綜合得分來看
中部6 省綠色發(fā)展視角下城市物流績效得分最高的是河南省,綜合得分是0.7063,最低的是江西省0.2067,最高的績效得分是最低績效得分的3.416 倍。綜合得分的均值是0.4618373,河南省、湖北省、湖南省綠色發(fā)展視角下城市物流績效綜合得分處于均值以上水平,安徽省、山西省和江西省稍落后。
從分項指標(biāo)不難發(fā)現(xiàn),綜合得分最低的江西省除了環(huán)境與資源方面,在物流投入、物流產(chǎn)出方面的得分都最低,而得分最高的河南省除了環(huán)境與資源方面,在物流需求、物流投入、物流產(chǎn)出方面的得分都最高。分析原因,其實是因為環(huán)境與資源方面選取的指標(biāo)是物流業(yè)廢水排放量和物流業(yè)氮氧化物排放量,對于物流需求、物流投入、物流產(chǎn)出都較多,物流業(yè)發(fā)展水平高的省來說,廢棄物排放量自然也就多。所以環(huán)境與資源方面的指標(biāo)用單位物流業(yè)增加值對應(yīng)的廢水排放量、單位物流業(yè)增加值對應(yīng)的氮氧化物排放量更能反應(yīng)實際問題。
(2) 從折線圖形上來看中部6 省城市物流績效綜合得分(如圖1 所示)
(1) 山西省和江西省應(yīng)注重刺激城市物流需求,同時注重物流投入和物流產(chǎn)出;
圖1 中部6 省城市物流績效綜合得分
(2) 安徽省應(yīng)注重物流投入和物流產(chǎn)出;
(3) 河南省雖然綜合得分排名第一,但在發(fā)展城市物流績效時應(yīng)注重資源的節(jié)約利用和環(huán)境保護,增加物流投入;
(4) 湖北省在發(fā)展城市物流的同時,應(yīng)注重環(huán)境保護和資源節(jié)約利用,同時進一步拉動物流需求和加大物流產(chǎn)出;
(5) 湖南省應(yīng)注重環(huán)境保護和資源節(jié)約利用,同時注重進一步拉動物流需求,加大物流投入和產(chǎn)出。
本文遵循全面性、簡明性、可操作性、定量與定性相結(jié)合的評價指標(biāo)選取原則的基礎(chǔ)上,從全面、綜合的角度出發(fā)找尋影響城市物流績效評價的因素,從綠色發(fā)展的視角出發(fā)構(gòu)建包含物流需求、物流投入、物流產(chǎn)出、環(huán)境與資源4 個方面、19 個二級指標(biāo)的城市物流績效評價指標(biāo)體系,通過主成分分析法篩選因子載荷大的指標(biāo),保留第一主成分的>0.9 的指標(biāo)和第二、三等主成分的最大的指標(biāo),刪除其他的指標(biāo),最終保留11 個二級指標(biāo)。
通過熵值法確定篩選后評價指標(biāo)的權(quán)重,通過計算熵值,各指標(biāo)熵值都在0.6 以上,說明所選取的指標(biāo)較好,能代表城市物流績效的大部分信息。計算得出物流需求、物流投入、物流產(chǎn)出、環(huán)境與資源4 個方面的指標(biāo)的權(quán)重分別為0.1864、0.4757、0.2207、0.1172。
選取中部6 省的樣本數(shù)據(jù),利用權(quán)重計算中部6 省物流需求、物流投入、物流產(chǎn)出、環(huán)境與資源4 個方面的得分以及綜合得分,從綜合得分來看,中部6 省綠色發(fā)展視角下城市物流績效得分最高的是河南省,綜合得分是0.7063,最低的是江西省0.2067,最高的績效得分是最低績效得分的3.416 倍。綜合得分的均值是0.4618373,河南省、湖北省、湖南省綠色發(fā)展視角下城市物流績效綜合得分處于均值以上水平,安徽省、山西省和江西省稍落后。結(jié)合各省4 個一級指標(biāo)得分的高低,分析各地物流業(yè)發(fā)展過程中的薄弱環(huán)節(jié)并提出相應(yīng)的對策建議。