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user: 4. 31省冷链物流发展水平评价分析 为更深入了解各地冷链物流发展情况，根据冷链物流发展评价指标体系，构件载荷矩阵，构建综合评价函数。假设确定了k个主成分 F 1 ， F 2 ， ⋯ ， F k ，计算每个主因子的得分 f i = C T x ，以每个主成分F i 的方差贡献率占k个因子累计方差贡献率之比为权重，建立综合评价模型，见公式(2)，对每个样本计算综合得分值。 W = w 1 f 1 + w 2 f 2 + ⋯ + w k f k (2) 因子模型将变量表示成公共因子的线性组合，自然也可将公共因子表示成原始变量的线性组合。上述表格实际上每列就是各个因子被原始变量表示的系数。因此，可得各省区冷链物流发展水平的综合得分公式(3)。 (3) 根据公式(3)可以计算出各省冷链物流的综合发展水平和各分项发展情况。总体而言，我国冷链物流发展水平可以划分为5个层次(见表7)。冷链物流发展第一层次是广东、山东、浙江、江苏。这些地区经济发展水平较高，居民收入水平较高，农产品资源丰富；与此同时，物流网络设施相对完善，冷链物流发展基础较好，潜力大。冷链物流发展第二集团河南、四川、湖北、湖南。这些地区农产品产量品种多，总量大，所以冷链物流需求量较大，但基础设施、供给主体等方面还难以满足需求。第三集团是辽宁、福建、上海、北京、安徽。这些地区冷链物流供给水平较大，冷链物流网络相对完善，但受到需求和基础设施的制约，发展潜力受到约束。第四集团江西、陕西、黑龙江、山西、新疆、贵州、吉林、天津。这些地区冷链物流网络较为薄弱，冷链物流需求有限，冷链物流量也不大。第五集团是甘肃、宁夏、青 Table 7 The comprehensive evaluation scor 广东 8.130319 广西 2.852336 山东 6.387279 内蒙古 2.827478 浙江 6.365736 云南 2.825665 江苏 6.165489 重庆 2.820833 河南 5.263362 黑龙江 2.812798 四川 4.603245 山西 2.790607 河北 4.583865 新疆 2.481621 湖南 4.462804 贵州 2.397431 湖北 4.303696 吉林 2.167491 辽宁 3.87002 天津 2.154258 福建 3.78416 甘肃 1.865595 上海 3.678634 宁夏 1.331964 北京 3.626341 青海 1.203734 安徽 3.407628 海南 1.103437 江西 2.978183 西藏 0.797979 陕西 2.938921 表7. 综合评价得分 海、海南、西藏。这些地区冷链物流网络最为薄弱，冷链物流业尚处于初级阶段，市场规模还不大，冷链物流需求有限，冷链物流量也不大。缺乏有影响力的、全国性的第三方冷链物流行业领袖，服务网络和信息系统不够健全，准确性和时效性较差，冷链物流的成本和商品损耗很高，造成生鲜易腐农产品的区域性过剩，从而大大挫伤了生产商的积极性和市场的健康发展。 由此可见，我国冷链物流发展区域性矛盾突出。一是产区和销区的不平衡。生鲜农产品产地冷链物流发展难以满足需要。河南、湖北等地的冷链物流供给难以满足需求。二是东部地区和西部地区的不平衡。北京、上海等地冷链物流供给过剩，西部地区甘肃、宁夏等则严重不足。三是冷链物流地区性分布和冷链网络互联互通不平衡。目前冷链物流主要是地区性分布，而冷链物流发展本身要求全链条、全国性布局，这导致冷链企业散、小、乱，难以统筹规划。 在农产品冷链物流发展环境这个分项指标中处于领先的是广东、山东、浙江、江苏、河南等省区(见表8)。这些地区人口众多，农产品资源丰富，物流基础设施改善幅度较大，冷链物流企业发展迅速。但从实践来看，这些地区还缺乏较为完善的冷链物流网络和实力较强的冷链物流企业。 北京、上海、天津等大城市在冷链物流需求和冷链供给方面处于领先位置(见表9、表10)。这些地区经济发达，人均收入水平处于全国领先的地位，冷链物流需求量较大。作为冷链物流企业的总部所在地，北京、上海、天津占到了物流百强企业的20%左右，人均冷库和人均冷藏车处于较高水平。另外，辽宁、内蒙古、福建的物流需求也较大。福建的物流供给也处于较高水平。这些地区冷链物流发展的瓶颈在于如何形成全国性的冷链物流网络。 在冷链物流量领先的是山东、广东、江苏、河南等地(表11)。这些地区的农产品产量较高，也是我国主要生鲜产品的输出地，因此在冷链物流量上处于前列。但这些地区在冷链基础设施建设和冷链物流企业方面较为薄弱。 Table 8 The evaluation score of development environment of cold chain logistics of agricultural product 广东 6.773439 山西 2.10747 浙江 5.209027 黑龙江 2.060862 山东 5.163495 重庆 1.959651 江苏 4.821779 北京 1.893277 河南 4.279872 内蒙古 1.865361 四川 3.837055 贵州 1.862076 河北 3.760506 新疆 1.811993 湖南 3.655328 上海 1.662213 湖北 3.354433 吉林 1.408126 辽宁 2.805691 甘肃 1.326352 福建 2.736826 天津 0.86886 安徽 2.689531 宁夏 0.645706 江西 2.313478 青海 0.597394 云南 2.20155 海南 0.423648 广西 2.181281 西藏 0.356472 陕西 2.152269 表8. 农产品冷链物流发展环境评价得分 Table 9 The cold chain logistics demand and cold chain supply evaluation scor 上海 1.272712 宁夏 0.634199 北京 1.246856 海南 0.62688 天津 1.129232 山西 0.610647 浙江 0.981913 河北 0.608646 江苏 0.969797 青海 0.599429 广东 0.884533 江西 0.594824 辽宁 0.85985 安徽 0.594413 内蒙古 0.846593 新疆 0.585834 福建 0.841615 四川 0.580431 山东 0.778149 河南 0.578779 重庆 0.706571 广西 0.573222 湖北 0.683321 云南 0.518109 吉林 0.681512 贵州 0.491609 陕西 0.664152 甘肃 0.486242 黑龙江 0.643575 西藏 0.437805 湖南 0.638134 表9. 冷链物流需求和冷链供给评价得分 Table 1 0 The cold chain logistics supply evaluation scor 上海 0.676588 黑龙江 0.035888 北京 0.417751 宁夏 0.035626 广东 0.203066 四川 0.035158 河南 0.177266 海南 0.030968 江苏 0.126541 新疆 0.026188 湖北 0.118145 安徽 0.023096 天津 0.115082 河北 0.023049 福建 0.100762 吉林 0.020495 山东 0.097044 江西 0.01937 重庆 0.092096 浙江 0.019355 辽宁 0.065864 甘肃 0.007493 内蒙古 0.041075 山西 0.007039 湖南 0.040868 贵州 0.001973 云南 0.040654 广西 0.000944 陕西 0.038704 西藏 0 青海 0 表10. 冷链物流供给评价得分 Table 1 1 The cold chain logistics evaluation scor 山东 0.34859 北京 0.068457 广东 0.269281 上海 0.067121 江苏 0.247372 山西 0.065451 河南 0.227445 云南 0.065353 河北 0.191664 重庆 0.062515 浙江 0.155441 新疆 0.057606 四川 0.1506 吉林 0.057358 湖北 0.147797 江西 0.050511 辽宁 0.138615 甘肃 0.045508 湖南 0.128473 贵州 0.041773 福建 0.104957 天津 0.041085 安徽 0.100587 海南 0.021941 广西 0.096889 宁夏 0.016432 陕西 0.083796 青海 0.006911 内蒙古 0.074449 西藏 0.003701 黑龙江 0.072472 表11. 冷链物流量评价得分