空港经济区航空物流产业发展水平测评指标的探索性研究

2019-03-14 14:56尚猛李辉
商业经济研究 2019年3期
关键词:结构模型因子分析

尚猛 李辉

中图分类号:F252   文献标识码:A

内容摘要:航空物流评价指标体系量化研究是评估产业发展水平和探究制约因素的关键技术,本文以北京、广州、郑州航空港的航空物流企业、中国物流行业协会专家、政府部门人员为调查对象,采用SPSS 23.0和Smart PLS 2.0软件,通过专家深度访谈法、内容效度指数、因子分析、结构方程分析等定量、定性分析方法,构建影响航空物流产业发展的六个维度下的20个二级测定指标体系,以期为我国航空物流建设者构建准确评测模型、空港经济区的发展和政府有关部门制定相关政策提供参考。

关键词:航空物流产业   测评维度   因子分析   结构模型

引言

近几年,航空物流凭着运输速度快、安全性高、空间跨度大等优势,成为了时代的“第五冲击波”,也是提升区域经济竞争力的重要推动力。目前,国内已有不少专家学者从不同角度对航空物流产业的发展进行研究,其中曹允春和沈丹阳(2010)通过对航空物流产业化形成机理的研究,为我国航空物流产业发展提供相关建议;周平德(2009)验证了穗、深、港港口物流和航空物流对区域经济增长会产生边际作用;何枭吟(2015)分析了“一带一路”倡议下,节点城市临空经济发展所面临的问题;王海英(2017)以河南省为例,对航空物流发展模式进行研究,提出现代物流发展的三种模式;贾晓燕(2016)提出郑州航空物流业的发展过程中存在专业人才不足、交通费用过高、资源利用不合理等问题。

航空物流业在中国是一个新兴产业,虽然已取得了显著成绩,但在发展过程中也面临一些问题,以上学者从不同角度对我国部分地区航空港的航空物流发展问题进行了探讨,同时针对突出问题提出策略,弥补了航空物流理论研究的不足,但其研究大多从定性角度出发,仍然存在局限性:一方面对航空物流发展水平缺少量化和科学测评方式;另一方面尚未对航空物流发展构建量化指标测评体系。因此,结合我国航空物流产业特点,建立一套科学合理的航空物流产业发展水平评价指标体系,客观评价航空物流产业发展水平,找出影响其发展的制约因素并加以分析和改善,成为当前迫切需要研究的课题。

研究设计

根据表1,本文基于探索性、实证研究层面,准确把握我国航空物流产业的本质特性,并通过系统量化和科学测评方式,利用专家深度访谈法、内容效度指数、因子分析、结构方程分析等定量、定性分析方法,为我国航空物流构建准确评测模型,对空港经济区的发展提供帮助,以期为政府及有关部门制定相关政策提供参考。

研究结果

(一)文献研究

本文首先采取文献研究,通过社会科学引文索引(SSCI)、中国知网(CNKI)等论文索引,查阅2007-2017年有关航空物流发展方面的海内外学术论文120余篇,并查阅大量有关书籍、行业报告书,总结归纳出航空物流发展水平测评指标180项。事后对这些指标进行反复修改、删除重复指标后共计120项。

(二)深度访谈

鉴于学术界在该领域研究的不足,本文采用深度访谈法获取研究指标,通过企业界、学术界专家对航空物流发展水平测定指标的有关问题进行讨论。首先,邀请7家航空物流企业36名中高层以上管理人员,4所高校27位航空物流领域的专家学者加入访谈小组,向访谈对象解释本文研究目的,然后由被访谈者写出自己认为影响“区域航空物流发展水平”的测量指标;其次,对专家写出的指标进行系统分类、对内容进行反复探讨;最后,整理出一份具有50个题项的量表,结合文献研究法归纳出的120项指标进行契合,形成初式测评维度73项。

(三)题项难易度和内容效度指数

题项难易度(P)和内容效度指数(content validity index:CVI)主要是检验量表是否有难理解、专业词汇表达不清楚的题项存在。本文邀请了10名中国物流行业协会专家对深度访谈中提炼出的73个题项进行二次评价。题项难易度满足0.6以上的为46个,平均分数为P=0.81;内容效度指数满足0.75以上的题项为43个,平均CVI为0.88;二次评价提炼出(同时满足两者)的题项共38个,并制作初始测项和调查问卷。

(四)因子分析

样本构成。对提炼出的38个题项结合李克特(Likert)7点量表方式计分。编写完成研究问卷初稿后,采取方便抽样(Convenience Sampling)法对问卷进行发放。本文主要调查对象为位于北京、广州、郑州等航空港的航空物流企业、中国物流行业协会专家以及当地政府部门人员,由中国物流行业协会提供调查人员名单,实施问卷发放。调查时间为2017年9月5日至11月5日,共计61天,发放问卷300份,最终回收267份,回收率为89%。

因子分析的适应性检验。对样本数据进行因子分析之前,需要先進行KMO样本测度和Bartlett球体检验,以判定数据是否适宜作因子分析。本文的 KMO=0.895,巴特利特球体检验的统计量,近似卡方=5722.162,自由度(df)=190,显著性P<0.000。因此,KMO样本测度结果显著,表明该调查数据样本比较适合做因子分析。

探索性因子分析。本文使用SPSS 23.0统计软件对样本数据进行探索性因子分析,检验测评指标体系建构效度。在探索性因子分析中,探求测评体系最佳的因子结构,往往需要经过多次因子分析程序。因为调查样本数据的归属指标体系相对较明确,所以在进行因子分析时可作为因子结果命名的主要依据。

对因子载荷矩阵采用方差最大法(Varimax)经正交旋转得到旋转后的因子载荷矩阵,选取0.5作为标准建立指标体系,即删除所有因子负载低于0.5的题项,根据分析结果中的测量指标,将原有38个题项逐步删除不适合选项后,共剩余20题项,并经此法选出六个主要因子,累计方差贡献率达83.614%。最后,依据各航空物流发展影响测评维度的特征加以命名(见表2)。

航空物流发展的影响因子权重分析。因子分析检验后,分别计算航空物流发展的影响因子平均数、标准差、公因子方差。根据公因子方差的大小得知,对航空物流发展的影响因子中,按重要度排列,前五个因子为区域经济发展、政府对航空物流产业的投资、政府对航空物流产业的补贴、航空物流产业人均公共教育支出、航空港物流园的基础设施。

(五)信度检验

本文对测定指标进行信度检验。通过采取Cronbachs α方法进行信度检验,一般来说,Cronbachs α系数值大于0.5是可以接受的,0.7以上为适中,0.8以上为较优。问卷中区域政府政策、航空物流基础设施、区域经济实力、航空物流企业管理水平、航空物流人才资源、航空物流相关科学技术6个维度的α系数分别是:0.957、0.934、.859、0.935、0.881、0.846,信度得分均大于0.7,总信度为9.38,说明该测定指标信度良好。

(六)结构模型

最后,利用通过检验的检测指标进行结构方程模型分析。本文基于方差的偏最小二乘方法(partial least squares),利用结构方程软件Smart PLS 2.0检验了一阶潜在变量(航空物流发展水平)与二阶潜在变量(区域政府政策、航空物流基础设施、区域经济实力、航空物流企业管理水平、航空物流人才资源、航空物流相关科学技术)是否相互适配。

测量模型。本文采用PLS-SEM中的拔靴(bootstrapping)法反复生成500个与原始数据样本规模相等的样本数,以计算各路径的标准化路径系数和t值,判断航空物流发展水平与各潜在变量是否存在显著水平。从表3可见,区域政府政策、航空物流基础设施、区域经济实力、航空物流企业管理水平、航空物流人才资源、航空物流相关科学技术各二阶潜在变量对航空物流发展水平的路径系数为0.675、0.758、0.679、0.836、0.753、0.713;P<0.001,在0.1%统计水平上显著。说明一阶潜在变量(航空物流发展水平)与二阶潜在变量存在相互适配,本文开发出的量表指标能够较好反映航空物流发展水平。

模型拟合度检验。根据PLS结构方程模型的要求,对模型进行适配度检验,要分别检验测量模型、结构模型和整体模型的效度。PLS对此分别提供了R2、冗余系数(Redundancy)、共性方差指数(Communality)和GoF (Goodness of Fit) 指数检验模型的效度。

如表4所示,R2是观察变量多元相关系数的平方值,表示内衍潜在变量被外衍潜在变量解释的程度。R2越大,外衍潜在变量对内衍潜变量的解析力度就越大,结构模型说明力越强。一般来说,R2大于等于0.26时表明解释力度越大。本文所有R2值均在0.4以上,说明内衍潜在变量能较好被外衍潜在变量解释。

冗余系数是反映内衍潜在变量被外衍潜在变量估计的程度,系数值越大表明内衍潜在变量被外衍潜在变量估计的力度越大。本文中所有冗余系数均大于0.5,说明外衍潜在变量对内衍潜在变量估计的程度较强,结构模型具有较好拟合度。

整体模型拟合度检验通过适配度指标(Goodness-of-Fit:GoF)、路径系数及总体效应的显著性来评价,公式为:

其中,GoF值等于共性方差指数的平均数与R2平均乘积的平方根。一般来说,GoF≤0.1,模型指标较差;0.1<GoF<0.25,指标一般;GoF≥0.36,指标较优。从表4得知,本文整体模型拟合度指数GoF=0.671,表明整体指标构建具有较优拟合度。

结论与建议

(一)结论

本文通过专家深度访谈法、内容效度指数、因子分析、结构方程分析等定量与定性分析指标,构建能准确把握航空物流本质特性的航空物流发展水平测度,并得出以下结论:首先,通过分析航空物流发展的影响因子权重得知,按重要度排列,航空物流发展的五个影响因子分别为区域经济发展、政府对航空物流产业的投资、政府对航空物流产业的补贴、航空物流产业人均公共教育支出、航空港物流园的基础设施。其次,基于探索性因子分析,航空物流发展主要分为区域经济实力、航空物流企业管理水平、航空物流人才资源、区域政府政策、航空物流基础设施、航空物流相关科学技术六个维度。

(二)建議

航空物流产业应形成统一、高效的物流系统,加强现代航空物流意识,促进现代航空物流产业结构调整,优化供应链管理,增强企业管理水平。同时,政府应提供相应政策、资金,培育具有专业技能的航空物流技术人员,加大航空物流园区基础设施投资,完善我国航线网络,保障航空物流产业的稳健发展。

参考文献:

1.李广春,武彩霞.河南省航空经济发展下的民航服务人才发展现状、问题与对策[J].特区经济,2017(3)

2.曹允春,沈丹阳.航空物流产业化形成机理研究[J].商业研究,2010(1)

3.周平德.穗、深、港港口和航空物流对经济增长的作用[J].经济地理,2009,29(6)

4.何枭吟.“一带一路”建设中内陆节点城市临空经济发展建议[J].经济纵横,2015(9)

5.王海英.“郑州航空港”背景下的现代物流发展模式研究[J].柳州职业技术学院学报,2017(6)

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