摘 要：根據區(qū)域物流服務指標體系的基本原則和基本方法建立了體現物流企業(yè)發(fā)展情況、物流行業(yè)需求、物流設施設備運行能力、物流信息平臺水平等諸多方面的區(qū)域物流評價指標體系，為區(qū)域物流服務體系的聚類研究奠定了基礎。在此基礎上，以遼寧省為區(qū)域研究案例，對省內典型的14個城市進行了聚類實證分析，并對聚類結果進行客觀、全面地定性分析，提出了遼寧省物流服務體系應逐步建成以沈陽、大連、錦州為核心，以全方位、多層次的現代物流服務網絡為支撐的，立足東北、輻射全國、面向東北亞、服務全世界的東北地區(qū)現代物流服務體系。

關鍵詞：區(qū)域物流；服務體系；聚類分析

中圖分類號：F259.27 文獻標識碼：A

Abstract： According to the basic principles and basic methods of regional logistics service index system， the evaluation index system of regional logistics is established， which reflects the situation of logistics enterprises development， the demands of logistics industry， the ability to operate the logistics facilities， the platform level of logistics information and many other aspects. It is the foundation for cluster research of regional logistics service system. On this basis， take Liaoning province as case study area， empirical cluster analysis in the 14 typical cities in the province， and qualitative analysis the clustering results objectively and comprehensively， then put forward logistics service system in Liaoning province should be built step by step in northeast China modern logistics service system， which to the city of Shenyang， Dalian， Jinzhou as the core， and supported by the all-round， multi-level logistics service network， and based on the northeast， radiation throughout the country， service oriented northeast Asia and all over the world.

Key words： regional logistics； service system； clustering analysis

1 聚類分析法的基本原理

聚類分析是從一批樣品的多個觀測指標中找出一些能夠度量樣品或指標之間相似程度的統(tǒng)計量，并以這些統(tǒng)計量為劃分類型依據的數學方法，其分類的基本思想是把一些相似程度較高的指標聚合為一類，把另外一些相似程度較高的指標又聚合為一類，并按照指標之間的關系密切程度分別聚合到不同的分類單位，直到把所有的指標聚合完畢[1]。目前，國內外使用最多、最成熟的聚類方法是系統(tǒng)聚類法，它可以根據預期結果不同采取樣品聚類或者變量聚類。這里研究區(qū)域物流服務評價體系將采用系統(tǒng)聚類法用于樣本聚類，即Q型聚類，其基本思路為：首先每個數據對象自成一類，計算各個類之間的“距離”或者相似性，然后每次合并最相似的兩類，再繼續(xù)計算合并后的新類與其他各個類之間的距離或相似度，直到所有對象都歸為一類為

止[2]。距離和相似系數有多種定義，Q型聚類過程中涉及到計算樣本與樣本之間的距離、類與類之間的距離。

1.1 樣本與樣本之間的距離

如果p維空間中n個點可以表示n個樣品（X中的n個行），則可用p維空間中兩點的距離來度量兩個樣品間的相似程度，樣品X 與X 的距離用d 表示。常用樣本與樣本之間的距離有：

（1）明氏（Minkowski）距離

使用明氏距離需要注意的是：如果各變量的測量值相差懸殊時，就需先對數據標準化，然后用標準化后的數據計算距離。

（2）馬氏（Mahalanobis）距離

1936年，印度統(tǒng)計學家馬哈拉諾比斯引入了能夠排除各指標之間相關性的干擾而且不受各指標量綱的影響馬氏距離。設∑表示變量的協差陣，計算公式如下：

其中：X 為第i個樣品的p個指標組成的向量，即原始資料陣的第i行向量。樣品X 類似。

（3）蘭氏（Canberra）距離

由Lance和Williams最早提出的蘭氏距離僅適用于一切x0的情況，這個距離雖然能夠克服各指標之間量綱的影響，但沒有考慮指標之間的相關性。計算任何兩個樣品X 與X 之間的距離d 與兩個樣品接近程度成反比。

1.2 類與類之間的距離

類與類之間的距離主要包括4種：最短距離法（Nearest neighbor）；最長距離法（Furthest neighbor）；重心法（Centroid clustering）；類平均法（Median clustering）。最短距離法中的兩類之間的距離是它們兩個最近點間的距離；最長距離法和最遠距離法在距離定義和距離公式兩方面有所區(qū)別；重心法是將兩類之間的重心也就是均值視為兩類之間的距離；而以各自的中數加以度量距離的類平均法并不關注每類中的樣品數[3]。endprint

2 區(qū)域物流服務評價指標體系的建立

區(qū)域物流評價指標體系的總體要求是能夠對區(qū)域物流所包括的功能、內涵、特征進行具體化、層次化的統(tǒng)計描述[4]。根據建立評價指標體系的基本原則，并結合區(qū)域物流的基本特征，建立了如表1所示的區(qū)域物流發(fā)展評價指標體系，從不同角度反映了區(qū)域物流的發(fā)展情況：（1）反映物流企業(yè)發(fā)展的指標：年綜合物流營業(yè)收入是指企業(yè)通過物流業(yè)活動所取得的收入，包括運輸、儲存、裝卸、搬運、包裝、流通加工、配送等業(yè)務取得的收入總額。運營網點是指在經營覆蓋范圍內，由本企業(yè)自行設立、可以承接并完成企業(yè)基本業(yè)務的分支機構。顧客滿意度是指在年度周期內企業(yè)對顧客滿意情況[5]。中高層管理人員、業(yè)務人員指標反映了企業(yè)內人力資源情況。此外還有營業(yè)時間、資產總額、資產負債率、自有運輸車輛指標。（2）反映物流需求的指標包括：地區(qū)生產總值、社會消費品零售總額、交通運輸倉儲及郵政業(yè)生產總值。（3）反映物流設施體系的指標包括：運輸通道（鐵路、公路、水路等）里程總數、運輸貨運總量、物流節(jié)點數量、裝卸設備擁有數量。（4）反映信息平臺水平的指標包括：網絡利用率、貨物跟蹤率、信息共享程度[6]。

3 聚類分析法的實證分析

根據已經建立的區(qū)域物流服務評價指標，選取遼寧省內的14個城市為聚類樣本對遼寧省物流服務體系進行分析，每一個城市的發(fā)展情況可以視為一個樣本，將樣本矩陣進行標準化處理，計算樣本矩陣的歐氏距離，得到了樣品的距離矩陣，計算得到的距離越小，表示不同城市的物流服務體系結構越相似[7]。整個聚類過程可以通過凝聚過程表綜合體現，如表2所示：

分類結果的水平冰柱圖可以如圖1所示。在圖中可以看到，第1行“Number of clusters”表示分多少類，因系統(tǒng)聚類屬聚合法，所以從聚類過程看該表應該從右往左看；在“Case”下所有行中，如果最近相連的兩個樣品行中間出現符合“X”相連，則表示兩個樣品已合并成一類，否則在該步驟聚類時還屬于不同的兩類。例如，鐵嶺和盤錦在劃分成5類以前，屬于不同的類別，在劃分成5類時屬于同一類別，然后在以后的劃分中一直屬于同一類別。

通過聚類分析樹狀圖，直觀地顯示了樣品逐步合并的過程，如圖2所示。

4 評價結果的定性分析

根據綜合評價分析和聚類結果，結合遼寧省的經濟區(qū)域劃分和交通網絡規(guī)劃，并考慮國家振興東北老工業(yè)基地的戰(zhàn)略對遼寧社會經濟和物流發(fā)展的促進作用，緊緊圍繞振興遼寧老工業(yè)基地、全面建設小康社會的戰(zhàn)略目標，充分發(fā)揮遼寧省產業(yè)類型齊全、大中城市密集、運輸網絡完善、商貿流通繁榮的比較優(yōu)勢，以市場為導向，以企業(yè)為主體，以政策為引導，以標準化為保障，全面建設以物流信息平臺、交通樞紐設施、綜合運輸方式、連鎖配送網絡為基礎的功能完善、技術先進、運轉高效、布局合理、覆蓋面廣的物流基礎設施體系，逐步建成以沈陽、大連、錦州為核心，以全方位、多層次的現代物流服務網絡為支撐的立足東北、輻射全國、面向東北亞、服務全世界的東北地區(qū)現代物流中心、環(huán)渤海地區(qū)現代物流重要樞紐、東北亞區(qū)域物流主要基地，將遼寧省建成全國現代物流產業(yè)強省，推動遼寧省國民經濟和社會事業(yè)持續(xù)協調發(fā)展。

參考文獻：

[1] 蔡榕生，吳祈宗. 基于聚類分析的供應鏈績效標桿選擇研究[J]. 科技與產業(yè)，2005，40（11）：45-47.

[2] 廖偉. 城市物流服務體系評價指標體系及方法[J]. 鐵道貨運，2008（10）：31-33.

[3] 林榮清. 區(qū)域物流發(fā)展規(guī)劃研究[J]. 物流科技，2004（5）：58-60.

[4] 李慧蘭. 構建完善的物流服務體系[J]. 物流科技，2001（4）：15-17.

[5] 劉心. 遼寧省食品物流配送體系的建立與完善[J]. 遼寧經濟，2012（4）：59-60.

[6] 王彥慶，趙洪波. 黑龍江省現代物流體系研究[J]. 物流科技，2008，24（3）：16-19.

[7] 溫德臣，楊華. 提升黑龍江物流企業(yè)核心競爭力措施探討[J]. 物流科技，2008（5）：74-76.

[8] 趙先，周登極，王俊鵬，等. 物流系統(tǒng)評價方法綜述[J]. 系統(tǒng)工程（增刊），2004，9（2）：86-89.endprint