1 引言 物流涵盖全部社会产品在社会与企业中的运动过程，涵盖第一、第二、第三产业及全部社会再生产过程，是一个庞大而复杂的领域。从社会再生产的角度看，所有的工农业产品除加工与生长期间外，几乎都处于物流全过程之中。国民经济各领域的物流经济活动在横向上构成了物流产业。这个产业以铁路、公路、水运、空运，仓储、托运等行业为主体构成，同时还包含商业、物资、供销、粮食、外贸等行业的一些领域，涉及机械、电气化中的物流装备生产行业和国民经济所有行业的供应、生产、销售活动中的物流活动。同一经济区域内，物流发展具有一定的共性，这是由于相同的法律、制度、文化社会背景，以及相似的科技装备水平条件所导致的。这使得区域内物流发展的模式、阶段等，呈现出区别于其他经济区域的特征[1]，即产生了区域物流的概念。 区域物流是区域经济核心竞争力的组成部分，也是衡量区域经济发展水平的重要指标。因此，客观、准确地分析与评价区域现代物流水平，并与周边各地区的物流发展水平进行综合对比，对科学决策、改善现代经济发展环境、促进物流企业的发展、提升区域现代物流竞争力和推动整个区域国民经济健康发展都具有十分重要的意义。 2 研究背景 近年来，尽管对物流领域有不少研究，但区域物流发展水平的影响因素分析方面的研究较少。一些学者尝试从不同的角度分别建立了区域物流发展水平的评价指标体系，并采用了诸如层次分析法、熵权法、模糊评判法、人工神经网络技术、雷达图、最优脱层等方法进行了分析。由于物流系统本身的复杂性和模糊性，使得上述研究中存在假设条件多，权重确定上具有一定的主观随意性，从而造成评价结果与实际偏离，使研究缺乏一定的真实性和科学性。 针对上述问题，目前很多学者已经开始探索并应用更为客观、合理的综合评价方法进行区域物流发展水平理论与实践的研究。王振锋，王淮东等运用非线性主成分分析的方法建立了区域物流发展综合评价模型[2]。朱帮助，李军应用主成分分析法对以广东省江门市为例的区域物流发展水平进行了综合评价分析[3]。利用主成分分析避免了上述方法中权值确定的主观随意性，但仅仅对区域物流当前的发展状况给出了一定的综合评价，并没有对未来的发展方向给出合理的建议，仍存在一定的不足。 鉴于此，本文采用主成分回归的方法，以江苏省的物流发展水平为例，对影响区域物流发展的因素进行分析，并对区域物流未来的发展给出了合理的建议。 3 研究方法 主成分回归(PCR，Principal Components Regression)原理是用主成分分析提取的主成分与因变量回归建模[4]。在实际问题的研究中，为了全面分析问题，往往涉及众多有关的变量，虽然各自变量对因变量都是有意义的，但是某些自变量彼此相关，变量太多不但会增加计算的复杂性，而且也给合理分析问题和解决问题带来困难。因此，需要对回归方程中的变量进行共线性诊断，并且确定它们对参数估计的影响，利用相关性对这些变量加以“改造”用为数较少的新变量来反映原变量所提供的大部分信息，通过对新变量的分析达到解决问题的目的。主成分分析的基本方法是通过构造原变量的线性组合来产生一系列互不相关的新变量，从中选出少数几个新变量并使它们含有尽可能多的原变量带有的信息，从而使得用这几个新变量代替原变量分析和解决问题成为可能[5]。因此，利用主成分分析可以很好地解决回归分析中多重共线性问题。 本文采用主成分回归分析方法建立模型，运用SPSS 17.0进行分析，利用主成分分析提取的主成分与因变量回归建模。由于主成分间具有不相关性，并且能较好地反映原来众多相关性指标的综合信息，因此，用主成分作为新的自变量进行回归分析使得回归方程及参数估计更加可靠。主成分回归分析方法具体步骤如下。
4 实证分析 4.1 概念界定 目前学术界对于区域物流尚无统一定义，但其“经济区域”属性已被普遍认同，并认为区域物流研究的是在特定经济区域空间范围内物流活动的规律。董千里(1999)认为，区域物流的空间范围是以城市、乡村为基本构成单位的，区域物流存在于“城乡之间、城市之间和城市内部、各类开发区以及各个企业之间[6]；刘文茹，王耀球(2001)指出区域物流即为在区域范围内的一切物流活动，包括运输、保管、包装、装卸、流通加工和信息传递等功能实体性的流动以及物流过程中各环节的物品运动[7]；王子龙(2004)也肯定了其他地域系统范围[8]；苏小军(2004)则将此范围划分为区域经济内部和外部[9]。
