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user: 3. 区域农产品冷链物流发展水平的评价指标体系 目前，在食品安全的大背景下，我国冷链物流迎来大发展时期。政府高度重视，密集出台文件扶持冷链物流行业发展，生鲜电商迅速发展，线上线下相结合的新零售成为冷链物流爆发式增长的引爆点，供给侧结构性改革深入推进带动冷链物流行业，城乡居民收入快速增长拉动冷链物流放量增加。我国的冷链物流处于从碎片化阶段向系统化阶段转变，近年来，中国冷链物流一直保持20%以上的增长速度。当然，冷链物流快速增长的同时也存在较大的问题。第一，冷链物流的基础网络设施分布不均衡。东部多，西不少，销地多，产地少，农产品冷链在地头冷库、预冷、加工、批发市场等冷链环节不连贯不均衡，流通环节断链、产品损耗严重。第二，冷链物流网络缺乏互联互通，城乡之间，省域之间，地方之间互不联通，缺乏不同产品、不同环节、上下链条之间的关联与衔接，导致物流网络不完善，效率不高。第三，由于区域限制，冷链物流企业散小乱碎片化分布，缺乏龙头企业，据中国物流与采购联合会、冷链物流产业委员会统计，2016年冷链物流百强企业总营收仅为207亿元，占整个冷链市场份额不足10%，行业比较分散，缺乏具有整合能力的全国性网络巨头。地区性物流企业占据分散的市场，运营成本高，服务能力也有限，难以形成全局性的统筹规划，能够实现物流网络的冷链物流企业较少，而具备跨区域服务能力的企业更少，不利于在全国范围内的冷链运输。第四，政府虽然高度重视冷链物流，但存在不同部门、不同地方政策不同步，不一致的现象，缺乏统筹规划。在规划过程中，各自为战，没有形成整合发展的合力。在各部门的推动下，合作社、批发市场等均单独建设自己的冷库、冷藏车等，造成重复建设和资源浪费。因此，亟待对各个区域的冷链物流发展水平作出评估，针对各自的优点和短板，提出整体性的发展方案。 农产品冷链涉及的全产业链环节多，由冷冻加工、冷冻贮藏、冷藏运输和冷冻销售四个环节所构成。与冷链产业相关的链条、产业构成、供给占比、发展状态、产业环境、发展方向、发展前景都将成为构筑冷链物流发展水平中不可或缺的要素。根据对31个省市的冷库、冷藏车进行描述性统计，全国地区性冷链发展主要集中在华东地区、华北地区、华南地区，人均冷链发展与经济发展水平之间存在关联，经济发展水平、城镇化率较高的地区，冷链物流发展水平也较高。人均收入越高，冷链需求越大。冷链物流发展水平与生鲜农产品的产量也有一定的关系。为了更加全面的反映冷链物流发展水平，依据可获取性原则、可比性原则、科学性原则、可操作性原则，本文选取了人均GDP、城镇化率等15个与冷链物流发展相关的指标体系(见表1)。 根据因子分析，利用降维的思想，把原来具有复杂关系的多个指标综合为少数几个不相关的主因子。因子分析的数学模型和计算步骤如下： 1) 数据标准化。为了消除不同量纲对评价结果的影响，在因子分析前先对评价指标进行标准化处理。计算方法如公式(1)，其中，z ij 为标准化无量纲后的样本值，x ij 为第i个省份第j个指标原始数据，u j 和σ j 分别是x ij 均值和标准差。 令 z i j = ( x i j − u j ) / σ j ( i = 1 ， 2 ， ⋯ ， m ; j = 1 ， 2 ， ⋯ ， n ) (1) 2) KMO和Bartlett的检验(见表2)。此处的KMO值为0.721，表示适合进行因素分析。Bartlett球形检验的 χ 2 值为1137.904 (自由度为105)，伴随概率值为0.000 < 0.01，达到了显著性水平，说明拒绝零假设而接受备择假设，即相关矩阵不是单位矩阵，代表母群体的相关矩阵间有共同因素存在，适合进行因子分析。 3) 抽取共同因子方差 根据计量结果，15个指标抽取共同因子方差均大于0.5，大部分指标在0.8以上(见表3)。 4) 提取主因子(见表4)。计算相关系数R的特征值 λ 1 ≥ λ 2 ≥ ⋯ ≥ λ n ≥ 0 和对应的特征向量 e 1 ， e 2 ， ⋯ ， e n ， 以及各因子的方差贡献率 w i = λ i ∑ λ i ，根据主成分的累计方差贡献率大于85%提取4个主因子。 Table 1 The development evaluation index of cold chain logistic 人均GDP (万元) 城镇化率 生鲜农产品供给量(万吨) 城乡居民的人均 可支配收入 人口数 农产品批发市场数量 零售企业总店数 批发零售业总额(亿元) 冷链物流企业百强数量 冷库数量 冷藏车数量 公路里程 等级公路里程 互联网用户数 互联网普及率 移动电话用户数 移动电话普及率 表1. 冷链物流发展评价指标 Table 2 The text of KMO and Bartlet 取样足够度的Kaiser-Meyer-Olkin度量。 0.721 Bartlett的球形度检验 近似卡方 1137.904 df 105 Sig. 0.000 表2. KMO和Bartlett的检验 Table 3 Draw the common factor varianc x1 x2 x3 x4 x5 x6 x7 x8 x9 x10 x11 x12 x13 x14 x15 提取 0.86 0.83 0.89 0.90 0.95 0.75 0.86 0.93 0.79 0.52 0.88 0.85 0.78 0.94 0.94 表3. 抽取共同因子方差 Table 4 Explain variance tabl 成份 初始特征值 提取平方和载入 合计 方差的% 累积% 合计 方差的% 累积% 1 6.505 43.368 43.368 6.505 43.368 43.368 2 3.841 25.608 68.976 3.841 25.608 68.976 3 1.240 8.269 77.245 1.240 8.269 77.245 4 1.076 7.174 84.419 1.076 7.174 84.419 5 0.795 5.302 89.721 6 0.462 3.078 92.799 7 0.358 2.384 95.183 8 0.215 1.435 96.618 9 0.169 1.124 97.741 10 0.114 0.762 98.503 11 0.084 0.558 99.061 12 0.058 0.388 99.449 13 0.052 0.348 99.797 14 0.024 0.157 99.954 15 0.007 0.046 100.000 表4. 解释方差表 根据总的解释方差表。栏中只有4个成份的特征值超过了1；其余成份的特征值都没有达到或超过1。第一和第二成份的方差百分比分别为43.368、25.608，而在累计百分比栏中，第一成份的累计百分比仍然为37.024，第二成份的累计方差百分比为68.976，第三成份的累计方差百分比为77.425，第四成份的累计方差百分比为84.419。也就是说四个公因子的解释度达到84%，已经能够解释冷链物流发展的大部分因素。 5) 构建因子载荷矩阵，根据特征向量矩阵计算因子载荷矩阵 A = ( e 1 λ 1 ， e 2 λ 2 ， ⋯ ， e n λ n ) n × n 。为了 使因子载荷矩阵结构简化，采用方差最大化方法进行因子旋转(见表5)，使因子容易命名。 上表为旋转后的成份矩阵表，表中各变量根据负荷量的大小进行了排列。旋转后的因子矩阵与旋转前的因子矩阵有明显的差异，旋转后的负荷量明显地向0和1两极分化了。从上表看出，冷链物流发展的影响因素可以归纳为冷链物流需求总量，冷链物流供给水平，冷链物流流通量和冷链物流发展环境4个方面的公因子变量。因此，可以得到冷链物流发展的评价指标体系(见表6)。 根据分析，将区域冷链物流的评价指标体系划分为冷链物流需求、冷链物流供给、冷链物流总量和冷链物流发展环境四个一级指标。冷链物流需求主要通过人均GDP (万元)、城镇化率和城乡居民的人均可支配收入来反映。冷链物流需求是冷链发展的根本动力，伴随着城镇化率的提升，城镇居民数量大幅提升，食品的运输距离拉大，对冷链的需求必然增加。我国城镇化率不断提升，2016年达到57.35%，北京、上海、天津等大城市的城镇化率均超过了80%。随着城市人口的增加，需通过冷链运输的农产品包 Table 5 Rotation component matri 成份 1 2 3 4 x1 0.016 0.907 0.198 0.001 x2 −0.010 0.874 0.240 0.081 x3 0.579 −0.153 0.115 0.719 x4 0.145 0.912 0.211 −0.050 x5 0.946 −0.023 0.168 0.168 x6 0.720 0.467 −0.092 0.053 x7 0.766 0.466 0.236 −0.017 x8 0.114 0.111 −0.038 0.953 x9 0.231 0.556 0.632 0.171 x10 0.339 0.126 0.617 −0.069 x11 0.019 0.257 0.900 0.024 x12 0.741 −0.523 0.078 0.155 x13 0.799 −0.329 0.055 0.162 x14 0.912 0.214 0.210 0.141 x15 0.905 0.217 0.228 0.136 表5. 旋转成份矩阵 a 提取方法：主成分分析法。旋转法：具有Kaiser标准化的正交旋转法。a. 旋转在6次迭代后收敛。 Table 6 The development evaluation index of cold chain logistic 冷链物流需求 人均GDP (万元) X1 城镇化率 X2 城乡居民的人均可支配收入 X3 冷链物流总量 生鲜农产品供给量(万吨) X4 批发零售业总额(亿元) X5 冷链物流发展环境 人口数 X6 农产品批发市场数量 X7 零售企业总店数 X8 公路里程 X9 等级公路里程 X10 互联网用户数 X11 移动电话用户数 X12 冷链物流供给 冷链物流企业百强数量 X13 冷库数量 X14 冷藏车数量 X15 表6. 冷链物流发展评价指标 括肉类、果蔬、水产品的数量将会大大提升。人均GDP和城乡居民的人均可支配收入是反映人们食品消费能力的重要指标，根据冷链发达国家的历史数据来看，当人均GDP达4000美元时，冷链物流行业开始爆发进入快速增长期。我国人均GDP于2010年就已超过4000美元大关，2016年达到8000美元。易腐生鲜食品的需求量与收入密切相关，目前随着人均可支配收入的迅速上升，对于冷链物流的需求也会大幅增加。对于冷链物流供给主要通过冷链物流企业百强数量、冷库数量和冷藏车数量来反映。随着我国冷链物流行业的快速发展，冷链物流企业迅速成长，据冷链物流联盟的统计，全国约有1万家左右的冷链物流企业，散、小、乱的离散分布格局明显，地区性物流企业占据分散的市场，运营成本高，服务能力也有限，难以形成全局性的统筹规划。为此，本文选取了中国采购与物流联合会每年公布的物流企业百强数据来反映冷链物流的供给情况。冷库、冷藏车是冷链的两个重要节点，冷库和冷藏车是冷链两种最基本基础设施，冷库在发达地区建设将逐渐饱和，但是冷藏车整体体量依然较小，也是冷链物流供给水平的重要标志。冷链物流发展水平的第三个重要指标是冷链物流总量，用生鲜农产品供给量和批发零售业总额来反映，生鲜农产品是冷链物流的主要内容，冷链是特殊的食品供应链，它对温度有较高的要求，因此生鲜产品的总量直接决定了冷链物流的需求量。批发零售则是冷链物流的重要载体，用这两个指标来反映一个地区目前冷链物流的总量。冷链物流发展环境是衡量冷链物流的发展潜力的重要指标，本文选取人口数、农产品批发市场数量、零售企业总店数、公路里程、等级公路里程、互联网用户数和移动电话用户数来反映。人口数反映了需求潜力，农产品批发市场数量和零售企业总店数反映了需求载体的潜力，公路里程、等级公路里程主要反映了冷链物流发展的基础设施潜力，互联网用户数和移动电话用户数来反映电子商务迅速发展的背景下，冷链物流的发展潜力，近年来，农村电商发展迅速，对冷链物流提出了较大的挑战 [ 13 ] [ 14 ] 。 综上所述，根据区域冷链物流的评价指标体系划分为冷链物流需求、冷链物流供给、冷链物流总量和冷链物流发展环境四个一级指标，细化为人均GDP (万元)、城镇化率等15个二级指标来评价区域冷链物流的综合发展水平。