基于因子分析的G省物流產業綜合評價模型實證研究摘要本文運用因子分析的方法對G省11個地級市的物流產業綜合能力進行分析研究，構建了G省物流產業綜合評價模型。通過對2019年G省各地級市數據的分析，從經濟發展水平、物流基礎設施建設能力、社會需求、發展潛力四個方面選取了23個指標，先從四個方面各自進行因子分析，提取出主要因子，再把這些因子匯總做一次因子分析，從而可以計算出各城市物流能力的總得分并給出排名。根據研究結果可以清晰地看出各城市在哪些方面有些薄弱，各政府可以依照評價模型制定城市發展規劃，各企業也可以據此制定自己的發展策略，以此提高企業競爭力，同時外企或者其他產業為疏解非首都功能入駐G時，也可以以此為參考依據。關鍵詞：因子分析法；G省；物流產業評價目錄TOC\o"1-1"\h\u5145摘要 =1\*ROMANI180861緒論 1192921.1研究背景及問題 131011.2研究現狀 2212761.3研究意義與方法 3165221.4論文組織架構 4221292物流產業綜合評價體系 5189062.1構建原則 584962.2初建指標評價體系 6214183基于因子分析的物流產業綜合評價 7274503.1準則層因子分析 7200323.2目標層因子分析 12174043.3結果分析 14293294總結 14130344.1研究結論 14233684.2相關建議 1531970參考文獻 161緒論1.1研究背景及問題1.1.1研究背景電子商務的實施帶來的發展機遇近年來，b2b（BusinessToBusiness）的迅速發展給產業結構帶來了巨大變化，在給一些高新技術產業帶來發展機遇的同時，一些附屬產業如物流、交通業也得到了極大發展。在國際上，物流業在國民經濟發展中被認為是核心支柱產業，它兼有運輸、存儲、搬運、包裝、加工、配送、信息處理等多種功能，其發展程度逐漸成為衡量一個國家現代化水平和綜合實力的重要標志。智慧物流逐步與金融、人力資源等領域結合，打造現代化的產業鏈、創新鏈、資金鏈、人才鏈，助力相關產業鏈資源的聯動優化配置REF_Ref14950\r\h[1]，電子商務的發展壯大將有助于節省企業采購成本和庫存成本，為企業的經營活動節省周轉時間，為企業爭取到更多的市場機會，從而拓展企業的市場份額。物流業增長速度穩步提升受嚴峻復雜的國內外環境以及新冠肺炎疫情的嚴重沖擊，多種產業相比之前都呈現增長速度下降趨勢。而物流業仍保持平穩增加的趨勢，相比去年增加3.5%，且物流業增加值占GDP比重為7.8%REF_Ref12358\r\h[2]。表1-12020年貨物運輸量及增長速度指標單位絕對值比上年增長（%）貨物運輸總量億噸24.82.0鐵路億噸3.114.8公路億噸21.20.2貨物運輸周轉量億噸公里13735.51.2鐵路億噸公里4972.00.7公路億噸公里8103.30.9沿海港口貨物吞吐量億噸12.03.6（數據來源：G省2020年國民經濟和社會發展統計公報）政府的支持有效推動行業發展2021年10月21日，中國國際物流發展大會在G保定閉幕，會議采取線上線下相結合的方式，共形成大會成果項目105個，與省外企業合作項目87個，與境外合作項目18個，總投資達1370.2億REF_Ref11858\r\h[3]。國家發改委經濟貿易司司長還指出要加快培育現代物流轉型，促進區域物流一體化發展，推動國家物流樞紐建設，挖掘現代物流重點領域新潛力。在此背景下，對區域物流產業進行評價分析，是適應當代社會發展的需要，也是反過來推進貿易發展的一大動力。1.1.2問題的提出隨著高新技術產業的發展，互聯網、手機的普及，在傳統意義的物流業基礎上增加了像冷鏈物流、應急物流等更多的需求。物流業是聚合性產業，它受到多種產業之間的橫向影響，反過來物流業在一定程度上也會牽制其他產業的發展。所以深入分析物流產業的影響因素，構建物流產業綜合評價模型，針對性作出調整和優化，有利于加快轉型升級邁出新步伐。G省地靠北京，易受北京各個產業的輻射影響，近些年京津冀地區的首要發展任務就是疏解北京非首都功能，區域性物流基地和區域性批發市場是其四大疏解對象之一。同時G位于中國中部華北地區，往北通至黑吉遼，往西可覆蓋山西、陜西，同時G東北部瀕臨渤海，正東方向進入山東及渤海黃海區域，可拉動內陸海沿線地區物流產業，往南則可連接物流大省浙江、江蘇從而覆蓋華南地區，有效評價、提升G省物流產業的發展影響廣泛。基于此，本文以G省為例，通過構建物流產業綜合評價模型和相應的指標體系，對G省各地級市的物流能力進行橫向比較，從而找出差距、分析問題并提出了優化策略。1.2研究現狀1.2.1物流產業評價方面在對國內文獻進行梳理的過程中，周泰、王亞玲指出以往的研究并不能同時兼顧定性指標與定量指標，于是進一步建立基于模糊物元的區域物流發展水平評價模型，其結果減少了計算的主觀性，更加客觀清晰REF_Ref12788\r\h[4]。劉林、吳金南在此基礎上提到區域物流能力的概念，從區域物流的資源、效率兩個層面建立評價體系，涉及到互聯網用戶比重、物流人員比重、物流設施投資比重、人均貨物周轉量、運輸量等具體指標，此前有關區域物流的研究主要是以個各影響因素之間相互獨立為基礎討論分析，而此篇文章從過程的視角構建理論模型，同時考慮的區域物流能力的各構成要素之間的關系，其選取全國31個省，研究結果更為顯著REF_Ref8824\r\h[5]。1.2.2非首都功能疏解方面李娜、周海娟在“三角地緣理論”的指引下，提出重塑“北京—天津”雙核式地緣流通模式，將G省納入京津冀供應體系中，打造真正的“三角”城市群落。為了降低北京高污染、高耗能企業的比重，促使京津冀地區從中心集聚化產業逐步向衛星式分布產業過渡，以三個關鍵年為研究對象提出優化流通產業空間的建議REF_Ref12958\r\h[6]。馮鴻雁、朱云飛在此基礎上分析了為加快G省非首都功能疏解，應該針對G省經濟薄弱、資源匱乏、營商環境不佳等因素優化承接平臺、改善承接環境REF_Ref13001\r\h[7]。劉艷、雷柯萍聚焦空間尺度上的產業聚集，選取京津冀城市群為例，選用CRITIC和TOPSIS組合法研究物流業發展水平并給出評分，先對京津冀各地區非首都功能疏解現狀分析，在對結果分析基礎上結合區位優勢針對物流業的疏解給出評價REF_Ref13037\r\h[8]。1.2.3其他省份物流產業研究方面劉妤在區域物流發展過程中對特色較強的西藏地區進行具體分析，結合西藏物流發展現狀，選取經濟發展水平、物流基礎設施、物流產業績效3個一級指標以及17個二級指標進行主成分分析，最后給出具體政策建議REF_Ref13223\r\h[9]。劉冠宏基于因子分析對廣東省物流發展能力進行研究，提出物流發展能力與經濟基礎關聯性強，因而從經濟發展水平、信息化水平、物流相關水平三方面選取了16個指標構建指標體系，對物流發展現狀以及物流發展潛力兩大角度來分析REF_Ref13252\r\h[10]。高學賢則在選取指標方面不同于其他學者，并不是考量相關影響因素后選取，而是直接利用CNKI數據，對10年跨度內185篇相關文獻進行頻度分析，最終得到13個研究指標，結合因子分析和聚類分析定量分析山東省物流發展能力，得到經濟規模、物流量、物流從業人數比例三個公因子，最后對山東各市進行排序并做4年的時序比較REF_Ref13294\r\h[11]。戴小廷以福建省為例建立區域物流競爭力分析模型，在對形成機理分析后選取5個一級指標和18個二級指標，分別應用AHP方法、模糊綜合評判法、因子分析法等綜合評估方法進行評估分析REF_Ref13321\r\h[12]。雖然在物流產業不論是能力評價亦或是競爭力分析都有過相關研究，但物流產業是在不斷變化當中，受到的影響因素還會有所增加，并且區域物流能力的研究不僅依托影響物流發展水平的經濟、基建、人力方面的整體影響，還會受不同地域區位特色而不同。1.3研究意義與方法1.3.1研究意義理論意義本文以因子分析為理論基礎，對G省相關數據進行分析檢驗，構建出物流產業綜合評價模型，并根據評價結果為政府和企業決策提供科學依據，同時也能夠對我國其他相關行業的發展起到一定指導作用。本研究遵循了中國（G）自由貿易試驗區的戰略布局，為加快農村能源轉型奠定了理論基礎。現實意義通過建立物流產業的綜合評級模型，為華南西南地區各公司在華北地區設置分銷商提供依據；另外，如果外商想要進駐北京，但北京的物價房價等成本偏高，可以考慮將代工廠設立在北京五環外即G廊坊，為其選址提供參考標準；各地級市政府也可以根據物流能力綜合評價，找準本市的優勢和發展潛力，從而確立接下來的發展建設目標。對物流產業綜合評價模型的研究一方面可以為政府部門決策提供參考依據，為物流業標準制定提供關鍵因素參考；另一方面綜合評價研究的結果對疏解非首都功能、實現城市空間優化布局具有重要意義，給外資企業在北京周邊發展和投資興業帶來新機遇。1.3.2研究方法本文圍繞基于因子分析的G省物流產業綜合評價模型構建，主要研究方法是因子分析法。本研究通過對搜集到的相關指標數據進行篩選，建立物流產業綜合評價模型，先用KMO和巴特利特檢驗判斷這些數據是否適合進行因子分析，隨后用主成分分析篩選出公因子，然后計算因子載荷矩陣賦予公因子具體的含義，最后根據因子方差貢獻率計算各樣本綜合得分，即可得出G省各地級市物流產業綜合得分并進行排名，最后根據結果給出合理建議。1.4論文組織架構1.4.1研究框架及內容研究框架及思路總體研究框架如圖1-1所示圖1-1論文總體框架物流產業綜合評價模型不是一次性就可以構建成功的，我們首先根據以往的研究總結大致思路，然后搜集物流產業的影響因素等理論知識，進而搜集理想化狀態下的數據，在搜集過程中不斷優化、篩選，最后進行因子分析。研究內容第一章介紹了本文的研究背景，提出了研究的問題，對物流能力評價以及區域競爭力研究現狀進行了綜述，闡述了該研究的理論意義和現實意義，說明了本研究采用的方法，制定出本研究的論文組織架構。第二章初步構建物流產業綜合評價模型，根據指標選取原則來選取指標，然后從歷年統計年報中收集所需數據。第三章應用spss軟件先從四個準則層進行因子分析，提取出公因子之后再對整個目標層進行因子分析，從而計算出最終得分。第四章對本文整體做出總結。1.4.2研究創新點研究視角創新對物流產業的相關研究并不少，但大多針對沿海港口地區或者是其他經濟特區，少有對內陸城市的深入研究。同時G省地處首都周邊優秀的地理位置，對其進行研究意義更為重大。提出物流產業的綜合評價體系通過對不同角度指標的選取、篩選和分析，構建出一個針對性強的評分系統，今后可以更加直觀對物流產業進行評價，也有益于各方據此作出決策。2物流產業綜合評價體系在確定研究方向之后，我們進行物流產業綜合評價體系的初步構建，根據指標構造原則以及物流影響因素相關論文，我們找到自己所需要的指標，并將他們進行歸類，然后針對這些指標去搜集各樣本的數值。2.1構建原則為了確保所構建的物流產業綜合評價模型的科學性和有效性，在選擇和確定物流評價指標時需要遵循以下原則：適應性原則評價指標需要根據我國國情的實際情況，不能照搬國外的評價指標；其次由于研究對象為G省的物流能力綜合評價，要結合G省自身發展狀況，具有地區特色，不能盲目照搬其他省份相關指標，符合國家物流發展相關政策，進行評價指標體系的構建。系統性原則物流能力綜合評價模型的建構旨在研究一個城市的整體水平，切不可孤立的研究快遞業務、郵政業務、冷鏈運輸等物流的下設分支，但是又不能忽略它們對整個物流產業的影響，即指標之間既要相互獨立，又要有所聯系。既要體現出評價的全面性，又能反映出指標之間的邏輯關系。可操作性原則物流產業綜合評價指標的選取首先要考慮到數據的獲取的可能性、準確性。其次需要注意各個指標之間的計算公式要相同、單位要一致，對于難以量化的指標，應采用合適的方法將其量化后在進行計算，以保證物流產業綜合評價指標的可操作性和有效性。動態性原則評價指標要具有一定的靈活性，指標可以根據不同城市的要求、統計規則進行適量的修改，同時要考慮到隨著時間的變化，指標存在一定程度上的更新，我們盡量選取最新的數據來進行分析以適應社會的動態發展。2.2初建指標評價體系通過查閱相關文獻，結合G省省物流產業發展現狀，本文選取G省石家莊、邯鄲、邢臺、保定、張家口、承德、唐山、秦皇島、滄州、衡水、廊坊11個地級市作為分析樣本，構建與G省物流發展能力相適應的評價指標體系，該體系共包括4個一級指標，分別是區域經濟發展水平、物流基礎設施水平、社會總體需求、物流發展潛力，在一級指標下共選取了23個二級指標（如表2-1所示），本文將以G省11個市2019年的23個二級指標數據為基礎進行分析，數據均來源于《G省統計年鑒》以及各市2019年國民經濟和社會發展統計公報。表2-1初建指標評價體系目標層準則層指標層物流產業綜合評價指標區域經濟發展水平地區生產總值（億元）X地區人均生產總值（元）X城鎮居民可支配收入（元）X農村居民可支配收入（元）X社會消費品零售總額（億元）X物流基礎設施水平公路營運里程（公里）X全市常住人口（萬人）X互聯網寬度接入用戶（萬戶）X移動電話用戶（萬戶）XR&D人員X交通運輸、倉儲和郵政業從業人員（萬人）X社會總體需求貨物運輸總量（億噸）X貨物運輸周轉量（億噸公里）X郵政行業業務總量（億元）X郵政函件業務量（萬件）X包裹業務（萬件）X快遞業務總量（萬件）X物流發展潛力進出口總額（億元）X全年實際利用外資（億元）X外商直接投資（億美元）X第一產業增加值（億元）X第二產業增加值（億元）X第三產業增加值（億元）X3基于因子分析的物流產業綜合評價本文研究G省物流產業綜合評價中，我們將整個目標層分為四個準則層，先對四個準則層進行因子分析，再對提取出的公因子進行因子分析，計算最終評分，并沒有直接將23個指標進行因子分析直接得出公因子，是因為本文選擇的樣本有11個地級市，而指標多達23個，由于數據集不是正定矩陣，無法一次性進行因子分析。3.1準則層因子分析（一）區域經濟發展水平首先我們對區域經濟發展水平準則層的五個二級指標進行因子分析，首先進行KMO和巴特利特檢驗，用來評估該數據是否適合做因子分析，結果如表3-1所示。表3-1KMO和巴特利特檢驗（區域經濟發展水平）KMO和巴特利特檢驗KMO取樣適切性量數0.660巴特利特環形度檢驗近似卡方49.348自由度10顯著性0.000KMO統計量為0.660大于0.5，說明數據集適合做因子分析，而巴特利特環形度檢驗的概率值為0，小于顯著性水平0.05，因此拒絕原假設，即說明所分析的變量之間存在相關關系，適合做因子分析。通過SPSS因子分析結果輸出得到總方差解釋表（如表3-2所示），通過運用主成分分析法，提取滿足特征根大于1的共性因子。由表3-2可以看出，一共提取了1個公因子，這個因子的累積貢獻率為78.054%，說明這個公因子能夠反映原來5個指標的絕大部分原始信息REF_Ref13935\r\h[13]。表3-2總方差解釋表（區域經濟發展水平）成分初始特征值提取載荷平方和總計方差百分比累積%總計方差百分比累積%13.90378.05478.0543.90378.05478.05420.79515.90893.96230.1933.86097.82240.0801.59899.42050.0290.580100.000提取方法：主成分分析法。從表3-2數據可以看出，第一個因子的特征值大于1且總方差貢獻率達到了78.054%，說明它的解釋能力非常好，能夠綜合反映G省各個城市的物流產業在經濟發展水平方面的能力，因此我們提取第一個因子作為主因子。圖3-1碎石圖（區域經濟發展水平）碎石圖（圖3-1）能夠讓我們通過圖畫直觀判斷最佳因子個數，通常選取處在曲線陡坡上的因子為主因子，相反坡度平緩的因子對變量的解釋力度相對比較小。從結果來看，只有第一個因子處在陡坡上，從第二個因子開始曲線斜率變得平緩，因此選擇第一個因子為主因子。表3-3成分得分系數矩陣（區域經濟發展水平）指標成分1地區生產總值（億元）0.233地區人均生產總值（元）0.233城鎮居民可支配收入（元）0.226農村居民可支配收入（元）0.234社會消費品零售總額（億元）0.204通過成分得分系數矩陣（表3-3）可以得到區域經濟發展水平層面的因子評分模型如下：F我們稱F1（二）物流基礎設施水平對于物流基礎設施水平準則層同樣進行因子分析：表3-4KMO和巴特利特檢驗（物流基礎設施水平）KMO和巴特利特檢驗KMO取樣適切性量數0.780巴特利特環形度檢驗近似卡方64.096自由度15顯著性0.000表3-5總方差解釋表（物流基礎設施水平）成分初始特征值提取載荷平方和旋轉載荷平方和總計方差百分比累積%總計方差百分比累積%總計方差百分比累積%14.37172.85372.8534.37172.85372.8534.32372.04572.04521.19119.84492.6971.19119.84492.6971.23920.65292.69730.2153.59196.28840.1362.25898.54650.0761.26599.81160.0110.189100.00提取方法：主成分分析法。如表3-4可知KMO統計量為0.780大于0.5，巴特利特環形度檢驗的概率值為0，小于顯著性水平0.05，該數據集適合做因子分析，根據總方差解釋表（如表3-5所示），提取出2個公因子，第一個因子的特征值為72.853%，第二個因子的特征值為19.844%，旋轉后分別為72.045%和20.652%，兩個因子的累積貢獻率為92.697%，這兩個因子已經足夠可以反映原始的6個數據。圖3-2碎石圖（物流基礎設施水平）表3-6成分得分系數矩陣（物流基礎設施水平）指標成分12公路營運里程（公里）0.0680.812全市常住人口（萬人）0.2360.274互聯網寬度接入用戶（萬戶）0.217-0.068移動電話用戶（萬戶）0.2370.096R&D人員0.214-0.019交通運輸、倉儲和郵政業從業人員（萬人）0.169-0.288碎石圖（圖3-2）可以直觀看出我們所要選取的兩個因子處在陡峭位置。最后根據成分得分系數矩陣（表3-6）可以得到物流基礎設施水平層面的因子評分模型如下：FFFF21和F22就是我們選取的兩個公因子，根據累計貢獻率對這兩個因子進行賦權后得到（三）社會總體需求社會總體需求層面的因子分析如下：表3-7KMO和巴特利特檢驗（社會總體需求）KMO和巴特利特檢驗KMO取樣適切性量數0.780巴特利特環形度檢驗近似卡方77.047自由度15顯著性0.000表3-8總方差解釋表（社會總體需求）成分初始特征值提取載荷平方和總計方差百分比累積%總計方差百分比累積%15.10985.15185.1515.10985.15185.15120.5829.70794.85830.1732.88697.74440.0891.48299.22650.0320.52799.75460.0150.246100.000提取方法：主成分分析法。如表3-7可知KMO統計量為0.780大于0.5，巴特利特環形度檢驗的概率值為0，小于顯著性水平0.05，該數據集適合做因子分析，根據總方差解釋表（如表3-8所示），提取出1個公因子，累積貢獻率為85.151%。圖3-3碎石圖（社會總體需求）表3-9成分得分系數矩陣（社會總體需求）指標成分1貨物運輸總量（億噸）0.161貨物運輸周轉量（億噸公里）0.175郵政行業業務總量（億元）-0.186郵政函件業務量（萬件）0.184包裹業務（萬件）-0.189快遞業務總量（萬件）-0.187碎石圖（圖3-3）只有第一個因子處在陡峭位置。根據成分得分系數矩陣（表3-9）可以得到社會總體需求層面的因子評分模型如下：FF3（四）物流發展潛力對物流發展潛力做因子分析得到如下結果：表3-10KMO和巴特利特檢驗（物流發展潛力）KMO和巴特利特檢驗KMO取樣適切性量數0.624巴特利特環形度檢驗近似卡方62.652自由度15顯著性0.000表3-11總方差解釋表（物流發展潛力）成分初始特征值提取載荷平方和總計方差百分比累積%總計方差百分比累積%14.86081.00381.0034.86081.00381.00320.5198.64289.64630.3836.37796.02340.1222.03098.05250.1041.72999.78260.0130.218100.000提取方法：主成分分析法。如表3-10可知KMO統計量為0.624大于0.5，巴特利特環形度檢驗的概率值為0，小于顯著性水平0.05，該數據集適合做因子分析，根據總方差解釋表（如表3-11所示），提取出1個公因子，累積貢獻率為81.003%。圖3-4碎石圖（物流發展潛力）表3-12成分得分系數矩陣（物流發展潛力）指標成分1進出口總額（億元）0.177全年實際利用外資（億元）0.189外商直接投資（億美元）-0.191第一產業增加值（億元）0.178第二產業增加值（億元）-0.185第三產業增加值（億元）-0.190碎石圖（圖3-4）只有第一個因子處在明顯陡坡位置。根據成分得分系數矩陣（表3-12）可以得到物流發展潛力層面的因子評分模型如下：FF43.2目標層因子分析上述這四個公因子從不同方面反映了G省各市的物流發展水平，將G省11個市的樣本數據分別代入上面的因子評分模型，得到各個城市的4個公因子值，然后再進行一次因子分析，根據表3-13的總方差解釋表可知提取出最終的這一個公因子。表3-13總方差解釋表成分初始特征值提取載荷平方和總計方差百分比累積%總計方差百分比累積%12.55563.86663.8662.55563.86663.86620.81520.37484.24030.53813.45797.69740.0922.303100.000提取方法：主成分分析法。表3-14成分得分系數矩陣指標成分1F0.306F0.324F-0.226F-0.376提取方法：主成分分析法。根據表3-14成分得分系數矩陣，列出物流產業綜合評價模型為：W=0.306可以計算出各市的物流產業能力的綜合得分和排名，如表3-15所示：表3-15G省各市物流產業綜合評價得分城市F1F2F3F4W排名石家莊26814.55427841.733332-12064.4018-720.672213743.502742邯鄲20912.71846905.334106-1242.063892-503.120989106.5000096邢臺17739.0256011.617536-4469.76622-266.598568486.3139568保定19615.48488593.647601-2595.3187-469.26899549.6673045張家口19370.05398920.7449491-358.34889-198.532726381.19303311承德20201.61385820.01265-219.1891197-166.73988179.6088279唐山36562.21149280.906239-1456.145816-960.941314885.453191秦皇島24583.783383382.756506-429.448031-164.231938777.4572837滄州23924.28726951.043945-3837.07878-501.1202110628.571124衡水18748.32874390.72373-2046.752135-162.351567683.1932410廊坊30486.15065367.614987-5048.26567-460.4059812381.890033由表3-15可以看出，唐山、石家莊、廊坊的物流產業發展水平較好，滄州、保定、邯鄲三市發展水平一般，其余的5個城市發展水平較差。單從因子F1從因子F2來看，保定、唐山的基建水平發展靠前，從事科研與試驗發展活動所必需的人力、物力、財力水平明顯高于其他城市REF_Ref16273\r\h[14]，政府起到了一定的帶頭支持作用，且成績顯著。從因子F3從因子F43.3結果分析通過上述因子分析可以發現，G省各市的物流產業綜合發展水平差異明顯，具體來看其影響原因主要包括地區經濟發展水平、物流基礎設施建設水平、社會總體需求與發展潛力四大方面。唐山、石家莊、廊坊市的經濟發展水平高，地區生產總值以及居民可支配收入都維持在較高水平，石家莊作為省會城市經濟穩步快速增長，而唐山與廊坊根據核心-邊緣理論結合三角城市群理論，受到北京、天津的核心區經濟輻射，因而其經濟被快速拉動，從而進一步拉動物流產業的發展；滄州、保定、邯鄲、秦皇島、邢臺、承德這6個城市經濟發展速度較為平穩，經濟實力有限，物流運輸、信息化技術建設等方面有待進一步完善，一定程度上對物流產業的發展有所影響；衡水、張家口對比下來經濟實力明顯有所下降，經濟發展水平致使物流方面需求量相對較少，基礎設施建設以及相關科研資源也較匱乏，很大程度上限制物流產業的發展。但是值得指出的是，受2022年北京冬奧會以及冬殘奧會的影響，舉辦地張家口進行了一段時間的封閉建設及管理，某些相關數據指標受此影響較以往有所降低，且無法人工排除這些影響，但總體上仍能反映張家口的發展水平，所以該模型評分結果仍然有效。4總結4.1研究結論一個省份的物流能力與該地區經濟發展水平密切相關，與該省份產業結構密接相關，而一個城市的物流能力更是如此。經濟發展水平高的地區各產業綜合實力均普遍偏高，物流產業也平穩維持在較高水平；其次信息化水平高的地區在當今互聯網盛行的時代下，其發展潛力最大，如果適當地發展經濟，便可以抓住這個機遇。通過本文構建的物流產業綜合評價模型，可以直觀反映出各地區的強項和欠缺，精準分析影響物流產業發展的因素。各政府可以據此制定相關政策扶持地區經濟發展，各企業也可根據自身需求選擇合適的投資方式，從而提高其競爭力。同時，該評估模型對于指導物流產業規劃、物流園區建設、城市物流配送體系等具有重要意義，為國家及省級主管部門決策提供科學依據。4.2相關建議根據評價得分我們對各城市提出以下針對性意見:唐山的采礦業、鋼鐵業以及汽車制造業尤為突出，整個城市重工業極為發達，含有豐富的礦產資源，同時它也是北方最大的陶瓷生產基地，唐山要注重發揮自己的優勢，加大人才吸引力度，加大勞動力市場的培養和鼓勵。石家莊的發展有些類似于深圳，都從一個小村莊起步，但現狀卻與深圳有著很大差距，作為省會城市甚至在經濟水平上落后于唐山和廊坊，究其原因是沒有找準自己的定位，石家莊曾被譽為“火車拉來的城市”，其豐富的火車鐵路網帶來了巨大的發展潛力，進一步構建物流產業服務體系，完善物流產業鏈可以促進其發展。廊坊具有毗鄰北京的優越地理位置，但其經濟軟實力不足，長期依靠國有企業，另外其在京津冀一體化過程中處在被動位置，無法將發展機遇轉化為自己的利益訴求，近年大興機場的建成是其發展的一大突破點，通過制定戰略協調機場貨運、交通、環境等方面來改善其城市空間結構。滄州的定型也是輕型化工業城市，但其弊端在于老城區發展較差，進一步加快行政區改革，劃入主城區統一發展，以此來提高自己承接北京天津各產業的能力。保定發展總體呈現側重西北、略輕東南的現象，但是雄安新區發展大潮以及京廣高鐵的開通為其帶來了許多新工業園區，其應該盡快制定和完善東部地區的規劃。邯鄲以往的物流業基本服務于煤炭、鋼鐵、建材，但近幾年霧霾嚴重甚至影響到北京，部分鋼鐵產業被迫停業，于是轉而進軍小商品領域，新建的浙江商貿城注重發展電子商務，同時兼顧農產品加工業，但邯鄲的最大問題在于人才外流，政府更應制定一些政策留住人才。秦皇島處在環渤海經濟區，距漢城僅七百公里、距日本也才一千二百公里，其是東北、華北、西北的重要出海口，政府要重點關注岸線和沿海經濟的規劃，基于綠色原則適度開放。邢臺相對經濟發展較慢，但是它的特色產業優勢明顯，新能源、光伏等新興產業具有一定的規模，其要在此基礎上加強統籌規劃發展、減少資源浪費。承德的文化產業具有一定的知名度，可以進一步加大對外招商工作，尤其是互聯網類似產業，政府通過在稅收、成本、水電上制定政策來吸引外商。衡水廣為人知的是教育業，其他產業極為薄弱且發展起來困難較大，可以轉向文化、旅游、農產品業，建設一批示范園區來增加自己的知名度。張家口作為東奧會的舉辦地，未來發展目標已經相對明確，其在全國已經具有了一定的知名度，文旅業的發展會為其吸引大量外資投入。最后，針對當前G省物流產業存在的問題，本文還提出了一些建議。（一）政府多加扶持各地區物流基礎設施建設根據本文研究結果可以發現經濟發展水平是制約物流產業發展的一大影響因素，各地區經濟發展水平的提高必然無法離開政府的扶持、市場的調控，但物流產業因其本身的特殊性，與一個地區的基建水平又無法分開。G省地處平原地區，山路較少，今后政府應將發展目標專注在擴大公路及鐵路里程，開辟和發展荒山荒地，提高土地的利用率，補貼過程透明化、法制化REF_Ref14869\r\hREF_Ref14869\r\h[15]，以此為物流產業的發展提供現實基礎。（二）加快推進信息化進程，提高物流服務質量根據指標中互聯網寬度接入用戶以及移動電話用戶的數據顯示，近些年移動電話用戶數量逐年平