林藝雯 陳夢(mèng)

摘? 要：在互聯(lián)網(wǎng)的推動(dòng)下物流行業(yè)得到了快速發(fā)展，傳統(tǒng)物流的效能已經(jīng)越來(lái)越難以在市場(chǎng)中獲得持久的競(jìng)爭(zhēng)力，物流產(chǎn)業(yè)數(shù)字化、智能化已經(jīng)成為了必然趨勢(shì)。本文基于物流企業(yè)的各項(xiàng)基礎(chǔ)指標(biāo)，應(yīng)用因子分析法對(duì)物流企業(yè)的科技創(chuàng)新能力進(jìn)行評(píng)估分析，探究物流行業(yè)科技創(chuàng)新能力發(fā)展?fàn)顩r，最后提出相關(guān)建議。

關(guān)鍵詞：物流企業(yè);科技創(chuàng)新能力;因子分析

中圖分類號(hào)：F253.9? ? 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Abstract： With the rapid development of the logistics industry driven by the Internet， the efficiency of traditional logistics has become more and more difficult to obtain lasting competitiveness in the market. The digitization and intelligentization of the logistics industry has become an inevitable trend. Based on the basic indicators of logistics enterprises， this paper uses factor analysis method to evaluate and analyze the scientific and technological innovation ability of logistics enterprises， explores the development status of the scientific and technological innovation ability of the logistics industry， and finally puts forward relevant suggestions.

Key words： logistics enterprises; scientific and technological innovation ability; factor analysis

0? 引? 言

在經(jīng)濟(jì)全球化的趨勢(shì)和互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)業(yè)迅速發(fā)展的推動(dòng)下，我國(guó)物流行業(yè)得到了蓬勃的發(fā)展，許多新興物流企業(yè)進(jìn)入了大眾的視線。2019年我國(guó)社會(huì)物流總額達(dá)到298.0萬(wàn)億元，企業(yè)的物流壓力逐漸增大，傳統(tǒng)物流依賴人工配送的方式已經(jīng)難以滿足行業(yè)需求。若不在科學(xué)技術(shù)上尋求突破，提升物流運(yùn)作效率，則可能會(huì)影響我國(guó)商品貿(mào)易的正常配送，進(jìn)而阻礙我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。目前已有許多物流企業(yè)開(kāi)始將物流服務(wù)與互聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)等新技術(shù)相結(jié)合，通過(guò)科技創(chuàng)新來(lái)提升企業(yè)效益。并且，近年來(lái)我國(guó)對(duì)于通過(guò)科技創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)產(chǎn)業(yè)發(fā)展也尤為重視。在這樣的市場(chǎng)要求和環(huán)境驅(qū)動(dòng)之下，物流企業(yè)的科技創(chuàng)新能力必然成為物流行業(yè)的關(guān)注焦點(diǎn)。

對(duì)于物流企業(yè)科技創(chuàng)新的情況，學(xué)術(shù)界已有相關(guān)研究。江東東（2021）[1]表示企業(yè)只有提升創(chuàng)新能力才能保持核心競(jìng)爭(zhēng)力，當(dāng)市場(chǎng)需求逐漸旺盛時(shí)，企業(yè)也需要通過(guò)持續(xù)創(chuàng)新來(lái)提升市場(chǎng)份額。吳江城（2020）[2]提出在信息技術(shù)不斷發(fā)展的環(huán)境下，“智慧物流”已經(jīng)成為物流行業(yè)發(fā)展的重要趨勢(shì)。物流企業(yè)應(yīng)積極發(fā)展“互聯(lián)網(wǎng)+”、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、云計(jì)算等新技術(shù)。武興偉（2020）[3]指出，相較于傳統(tǒng)物流的運(yùn)營(yíng)方式，“智慧物流”可以實(shí)現(xiàn)規(guī)劃各產(chǎn)業(yè)鏈中的協(xié)調(diào)規(guī)劃，降低企業(yè)的運(yùn)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，提升物流的流通效率。也有學(xué)者采用因子分析法對(duì)于物流企業(yè)進(jìn)行分析，鐘曉燕等（2021）[4]通過(guò)因子分析法，從運(yùn)營(yíng)能力、償債能力和盈利能力三方面建立因子荷載矩陣，進(jìn)行物流冷鏈公司競(jìng)爭(zhēng)力對(duì)比。姚剛（2020）[5]采用營(yíng)業(yè)收入增長(zhǎng)率、總資產(chǎn)增長(zhǎng)率或凈利潤(rùn)增長(zhǎng)率作為對(duì)物流科技企業(yè)成長(zhǎng)性的描述，構(gòu)建成長(zhǎng)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，通過(guò)因子分析法對(duì)物流科技企業(yè)成長(zhǎng)性進(jìn)行評(píng)價(jià)。

目前學(xué)術(shù)界采用因子分析法對(duì)物流企業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力的研究較多，但針對(duì)物流企業(yè)科技創(chuàng)新能力的闡述尚且較少。文章擬收集相關(guān)數(shù)據(jù)，用因子分析法對(duì)物流企業(yè)科技創(chuàng)新能力進(jìn)行評(píng)估探究，并提出相應(yīng)發(fā)展建議。

1? 因子分析法概述

因子分析法是一種將許多相關(guān)的原始變量通過(guò)研究?jī)?nèi)部的依賴關(guān)系從而概括出少數(shù)幾個(gè)能重點(diǎn)突出數(shù)據(jù)信息的綜合因子，用盡量少的綜合因子去反映原始資料中眾多變量體現(xiàn)的信息，同時(shí)避免大量信息丟失和信息不全面等問(wèn)題的多元統(tǒng)計(jì)分析方法。其數(shù)學(xué)模型是將每個(gè)指標(biāo)用Xn≤1個(gè)公因子F，F(xiàn)，…，F(xiàn)的線性組合，數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

公式中ai=1，2，…，9;j=1，2，…，k稱為因子載荷，是指標(biāo)X在第j個(gè)公因子上的載荷，反應(yīng)F對(duì)X的影響程度。F為公共因子，F(xiàn)i=1，2，3，…，k之間不相關(guān)。e稱為特殊因子，只與X有關(guān)。

2? 物流企業(yè)科技創(chuàng)新能力實(shí)證分析

2.1? 數(shù)據(jù)來(lái)源及指標(biāo)選擇

物流企業(yè)要提升自己的科技創(chuàng)新能力，首先需要具備一定的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)，即企業(yè)自身需要有良好的獲利能力和運(yùn)營(yíng)狀態(tài)，才能保證研究項(xiàng)目的順利運(yùn)營(yíng)。同時(shí)，企業(yè)內(nèi)部也要重視自己的科研項(xiàng)目，愿意在技術(shù)研發(fā)上進(jìn)行投入，每年產(chǎn)出穩(wěn)定的科研成果。除此以外，物流企業(yè)的科技創(chuàng)新發(fā)展也與所在地區(qū)的經(jīng)濟(jì)、政治、科技、文化環(huán)境相關(guān)。文章設(shè)計(jì)企業(yè)盈利能力、企業(yè)科研投入和外部環(huán)境支持三類共9個(gè)指標(biāo)（表1），作為衡量物流企業(yè)科技創(chuàng)新能力的主要依據(jù)，通過(guò)物流上市公司企業(yè)2019年年報(bào)和國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局、天眼查網(wǎng)站以及國(guó)家統(tǒng)計(jì)局、各省份統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站進(jìn)行數(shù)據(jù)收集。

由于9個(gè)指標(biāo)衡量的方面差別較大，有的指標(biāo)衡量企業(yè)盈利能力，有的衡量企業(yè)的科研條件，有的衡量企業(yè)外部環(huán)境的支持程度;同時(shí)指標(biāo)之間的單位和大小也有差距，有的是計(jì)算百分比，有的是整數(shù)數(shù)據(jù)，因此需要對(duì)收集的數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，本文運(yùn)用SPSS中的Z Score方法對(duì)于數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化（表略）。

2.2? 適應(yīng)性檢驗(yàn)

相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)。本文運(yùn)用SPSS24，對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)行適應(yīng)性檢驗(yàn)，首先可以運(yùn)用相關(guān)系數(shù)檢驗(yàn)法計(jì)算指標(biāo)之間的相關(guān)系數(shù)。計(jì)算公式為：

r=? ? =? ? =

結(jié)果顯示，9個(gè)因子間存在高度正相關(guān)關(guān)系，符合因子分析的基本要求。之后，再對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行KMO檢驗(yàn)和Bartlett檢驗(yàn)。KMO檢驗(yàn)的值是0.538，大于0.5，表明上述數(shù)據(jù)適合做因子分析。但由于物流企業(yè)所包含的企業(yè)類型較多，且指標(biāo)涉及的領(lǐng)域量級(jí)相差較大，故無(wú)法避免顯著性問(wèn)題。

2.3? 公因子提取并命名

由主成分法提取方差，通過(guò)計(jì)算特征值與方差得出3個(gè)公因子。如表2所示，成分1～3的初始特征值大于1，其累計(jì)方差貢獻(xiàn)率達(dá)到63.027%。因此，提取公因子F、F、F對(duì)原指標(biāo)進(jìn)行分析。再將數(shù)據(jù)通過(guò)最大方差法進(jìn)行旋轉(zhuǎn)后得出旋轉(zhuǎn)后的成分。F對(duì)指標(biāo)X、X、X和X的解釋程度很高，由于4個(gè)指標(biāo)分別源于企業(yè)的科研產(chǎn)出與企業(yè)內(nèi)部和政府的資金支持，故命名為科研產(chǎn)出與研發(fā)支持因子;F對(duì)指標(biāo)X、X和X的解釋程度很高，分別涉及到企業(yè)的資金運(yùn)轉(zhuǎn)能力和企業(yè)的科研環(huán)境兩個(gè)指標(biāo)，故命名為資金運(yùn)轉(zhuǎn)與科研環(huán)境因子;F對(duì)指標(biāo)X和X的解釋程度很高，既計(jì)算了企業(yè)內(nèi)部操作人員數(shù)量，又衡量了企業(yè)每年的營(yíng)業(yè)收入水平，故命名為操作支持與資金支持能力因子。

2.4? 物流企業(yè)科技創(chuàng)新能力得分與排名計(jì)算

本文采用回歸分析法，得出各公因子的得分表達(dá)式，計(jì)算出各公因子得分系數(shù)，再根據(jù)公因子得分系數(shù)計(jì)算總因子得分系數(shù)，三個(gè)公因子的得分計(jì)算公式為：

F=0.113*ZX+0.164*ZX+0.373*ZX+0.369*ZX+0.003*ZX-0.015*ZX-0.158*ZX-0.102*ZX+0.289*ZX

F=-0.077*ZX+0.348*ZX+0.032*ZX+0.051*ZX-0.267*ZX+0.473*ZX-0.003*ZX+0.361*ZX-0.091*ZX

F=0.459*ZX+0.045*ZX-0.166*ZX+0.057*ZX-0.292*ZX-0.049*ZX+0.57*ZX-0.043*ZX-0.024*ZX

整理得出總因子得分計(jì)算公式為：F=26.09*F+19.709*F+17.229*F/63.027（結(jié)果如表2所示），得分為正代表綜合表現(xiàn)超過(guò)平均水平，為負(fù)代表不如平均水平。

3? 結(jié)果分析與相關(guān)建議

3.1? 排名結(jié)果分析

根據(jù)表2中FX值與排名所示，樣本中的物流企業(yè)2019年科技創(chuàng)新能力排名前三名的為順豐控股、韻達(dá)股份和中遠(yuǎn)?？兀琶詈蟮臑閺B門(mén)港務(wù)、恒通股份和龍洲股份。

排名前三的物流企業(yè)均有亮眼的公因子得分，但也有短板項(xiàng)。順豐控股作為排名第一的物流企業(yè)，在科研產(chǎn)出與研發(fā)支持因子和資金運(yùn)轉(zhuǎn)與科研環(huán)境因子兩方面表現(xiàn)突出。觀察指標(biāo)發(fā)現(xiàn)，順豐控股旗下的公司擁有最多的軟件著作權(quán)以及專利申請(qǐng)數(shù)，這得益于順豐近幾年來(lái)的科技創(chuàng)新戰(zhàn)略。2019年順豐支出研發(fā)費(fèi)用36億，相較2018年同比增長(zhǎng)34%，在科技創(chuàng)新方面的重視使得順豐已經(jīng)構(gòu)建起了具有強(qiáng)大數(shù)據(jù)運(yùn)維能力的智能物流體系。順豐經(jīng)營(yíng)狀況和盈利能力都較為穩(wěn)定，能為科研提供足夠的資金和資源支持。同時(shí)，順豐總部位于人才集結(jié)、科研氛圍濃郁的廣東省，這也為科技創(chuàng)新提供了潛在的發(fā)展條件。作為同屬于快遞行業(yè)的韻達(dá)股份，韻達(dá)的科技創(chuàng)新戰(zhàn)略相較于順豐更晚起步，并且其經(jīng)營(yíng)規(guī)模與順豐尚有差距，在科研投入和產(chǎn)出方面依然稍弱于順豐。但韻達(dá)在近幾年大幅增加研發(fā)投入，吸納了大批的研發(fā)人員，并且相較于其他物流公司，韻達(dá)的資產(chǎn)獲利能力十分突出，在進(jìn)行科技創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略時(shí)抵御風(fēng)險(xiǎn)支撐發(fā)展的能力較強(qiáng)。此外，樣本中快遞行業(yè)企業(yè)均擁有較可觀的軟件著作權(quán)與專利申請(qǐng)數(shù)，證明目前快遞行業(yè)的科技創(chuàng)新發(fā)展意識(shí)均較強(qiáng)，但由于在研發(fā)人員的數(shù)量、投入研發(fā)經(jīng)費(fèi)等指標(biāo)上存在著差距，進(jìn)而導(dǎo)致各企業(yè)的科技創(chuàng)新能力差距拉大。并且通達(dá)系快遞行業(yè)在數(shù)據(jù)和物流體系中受菜鳥(niǎo)制約較多，進(jìn)行科研的難度也更大。

操作支持與資金支持能力因子得分排名前三的建發(fā)集團(tuán)、物產(chǎn)中大、廈門(mén)象嶼都為實(shí)力強(qiáng)勁的世界500強(qiáng)企業(yè)，但另外兩個(gè)指標(biāo)卻表現(xiàn)一般。究其原因，這三家企業(yè)都屬于供應(yīng)鏈公司，相比于通過(guò)智能化來(lái)提升核心競(jìng)爭(zhēng)力的快遞行業(yè)來(lái)說(shuō)，這幾家企業(yè)更多是利用其龐大的經(jīng)營(yíng)體系和旁支資源來(lái)達(dá)成資源的有效傳輸。并且從技術(shù)人員和科研人員占比的差距可以看出，供應(yīng)鏈公司比起自主研發(fā)，更多是選擇從外部購(gòu)入專利。但隨著人工智能與大數(shù)據(jù)的發(fā)展，目前供應(yīng)鏈公司也開(kāi)始搭建自身的智慧供應(yīng)鏈，進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

指標(biāo)中排名最后的三家企業(yè)均來(lái)自福建省，一方面是這三家企業(yè)運(yùn)營(yíng)規(guī)模不大，營(yíng)收能力不如其他大型物流企業(yè)，較難在科研上進(jìn)行過(guò)多投入。另一方面是福建省的科研氛圍與廣東、浙江等地區(qū)相比較弱，對(duì)于企業(yè)進(jìn)行的補(bǔ)助金額也相對(duì)較少，使得企業(yè)并未獲得太多的外部環(huán)境支持。

綜上分析可以看出，在物流行業(yè)中快遞公司的科技產(chǎn)出成果較多，投入更大，科技創(chuàng)新能力相對(duì)較強(qiáng)，但是部分公司對(duì)于第四方物流的依賴性較強(qiáng)，科技創(chuàng)新戰(zhàn)略尚未成熟，同時(shí)企業(yè)的營(yíng)收規(guī)模較小，實(shí)施科技創(chuàng)新戰(zhàn)略面臨的風(fēng)險(xiǎn)較大。而企業(yè)規(guī)模最大的幾家供應(yīng)鏈公司，具有良好的科技創(chuàng)新支撐條件，但是發(fā)展科技創(chuàng)新的時(shí)間較短，同時(shí)原有的運(yùn)營(yíng)體制尚未改良，因此在科技創(chuàng)新整體能力衡量上并不突出。而地區(qū)的科研氛圍和當(dāng)?shù)卣峁┑目萍紕?chuàng)新支持，能為物流企業(yè)降低經(jīng)營(yíng)風(fēng)險(xiǎn)，促進(jìn)科技創(chuàng)新。

3.2? 提升物流企業(yè)科技創(chuàng)新能力建議

3.2.1? 降低企業(yè)依賴性，提升企業(yè)自主競(jìng)爭(zhēng)力。通達(dá)系物流企業(yè)由于和第四方物流的合作，在科技方面更多依賴菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)提供的技術(shù)支持，因此企業(yè)會(huì)更容易忽略科技創(chuàng)新能力的發(fā)展，同時(shí)也會(huì)導(dǎo)致企業(yè)收集的數(shù)據(jù)不夠完全，加大企業(yè)進(jìn)行科技創(chuàng)新戰(zhàn)略的難度。通達(dá)系物流企業(yè)應(yīng)針對(duì)于目前企業(yè)的戰(zhàn)略布局，制定合理的科技創(chuàng)新布局，建立自身的研發(fā)團(tuán)隊(duì)，可以考慮在配合菜鳥(niǎo)網(wǎng)絡(luò)提供技術(shù)的前提下，在冷鏈、航空等相關(guān)的新領(lǐng)域開(kāi)拓技術(shù)優(yōu)勢(shì)，最大限度把合作利益最大化，在同質(zhì)企業(yè)中提升自主競(jìng)爭(zhēng)力。

3.2.2? 布局?jǐn)?shù)字轉(zhuǎn)型，加大科研投入。許多傳統(tǒng)企業(yè)的數(shù)字化管理尚未完善，對(duì)于通過(guò)科技創(chuàng)新提升企業(yè)核心競(jìng)爭(zhēng)力更傾向于利用原本的資源優(yōu)勢(shì)和資本優(yōu)勢(shì)搶占市場(chǎng)，但隨著智慧物流的不斷發(fā)展，越來(lái)越多的傳統(tǒng)物流企業(yè)意識(shí)到科技創(chuàng)新可以帶來(lái)的巨大利益。此類公司應(yīng)當(dāng)先嘗試進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型，樹(shù)立內(nèi)部人員的數(shù)字化意識(shí)，同時(shí)加大科研投入，對(duì)于企業(yè)科研項(xiàng)目投入更多資金，吸納更多優(yōu)質(zhì)研發(fā)人員。但數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型必然會(huì)帶來(lái)一定的企業(yè)風(fēng)險(xiǎn)，可以向當(dāng)?shù)卣?qǐng)求科研資源支持和資金補(bǔ)貼，降低轉(zhuǎn)型風(fēng)險(xiǎn)。

3.2.3? 完善企業(yè)內(nèi)部鼓勵(lì)機(jī)制，吸納行業(yè)人才?？萍紕?chuàng)新能力的提升除了研發(fā)投入和環(huán)境支持，也需要科研項(xiàng)目能進(jìn)行有效的成果輸出，為了提升企業(yè)內(nèi)部科研項(xiàng)目的轉(zhuǎn)化率，企業(yè)應(yīng)當(dāng)制定良好的內(nèi)部鼓勵(lì)機(jī)制。企業(yè)可以從成果成功轉(zhuǎn)化的利潤(rùn)中抽取一部分作為獎(jiǎng)金獎(jiǎng)勵(lì)給科研團(tuán)隊(duì)，對(duì)于產(chǎn)出創(chuàng)新成果的團(tuán)隊(duì)定期進(jìn)行表彰和獎(jiǎng)金鼓勵(lì)。對(duì)于高學(xué)歷人才、科研人才進(jìn)行高薪聘請(qǐng)，與高校加強(qiáng)合作，確保人才的持續(xù)吸收，加大企業(yè)的研發(fā)人員與技術(shù)人員占比。必要時(shí)可在高端人才聚集、科研氛圍濃郁的地區(qū)開(kāi)設(shè)負(fù)責(zé)科研的分公司，為企業(yè)科技創(chuàng)新提供良好的環(huán)境。

3.2.4? 地方政府加大企業(yè)扶持力度，出臺(tái)扶持政策。政府如果能制定科技創(chuàng)新相關(guān)扶持政策和補(bǔ)助方案，就能夠?yàn)槠髽I(yè)降低升級(jí)風(fēng)險(xiǎn)，鼓勵(lì)企業(yè)積極進(jìn)行科技創(chuàng)新。除此之外，政府也應(yīng)該努力促進(jìn)當(dāng)?shù)馗咝?、科研機(jī)構(gòu)的建設(shè)，同時(shí)加強(qiáng)人才引進(jìn)政策，提升高素質(zhì)人才的補(bǔ)助待遇，優(yōu)化當(dāng)?shù)乜蒲蟹諊?，為科技?chuàng)新發(fā)展提供人才儲(chǔ)備。

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