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        基于主成分聚類分析的安徽省物流規(guī)劃

        2016-11-08 02:34:11郭玉俠楊保雪
        長沙大學(xué)學(xué)報 2016年5期
        關(guān)鍵詞:物流業(yè)安徽省物流

        郭玉俠,楊保雪

        (宿州學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理系,安徽 宿州 234000)

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        基于主成分聚類分析的安徽省物流規(guī)劃

        郭玉俠,楊保雪

        (宿州學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理系,安徽 宿州 234000)

        物流業(yè)的發(fā)展已經(jīng)成為評價一個城市總體實(shí)力的主要標(biāo)志.建立了區(qū)域物流發(fā)展評價指標(biāo)體系,采用主成分聚類分析的方法對安徽省16個城市的物流發(fā)展進(jìn)行綜合評價并分類.根據(jù)分析結(jié)果,為安徽省的物流發(fā)展提出首先發(fā)展三大主力物流園區(qū)及建設(shè)三大物流樞紐的整體規(guī)劃.

        物流規(guī)劃;主成分分析;聚類分析

        近幾年,物流業(yè)受到了高度重視,如2014年10月國務(wù)院在《物流行業(yè)中長期發(fā)展規(guī)劃(2014-2020年)》中明確了該段時間的方針,2015年8月出臺《多措并舉推動現(xiàn)代物流加快發(fā)展》和《關(guān)于加快實(shí)施現(xiàn)代物流重大工程的通知》等系列配套政策.其中,區(qū)域物流作為現(xiàn)代物流業(yè)發(fā)展的一部分,對于促進(jìn)一個區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會快速發(fā)展起到關(guān)鍵作用.為了促進(jìn)區(qū)域物流更好的發(fā)展,需設(shè)計(jì)出較優(yōu)的物流規(guī)劃體系.

        安徽省物流發(fā)展也不例外,雖然地處與江蘇、浙江接壤,共同構(gòu)成長江三角洲城市群體,在物流發(fā)展具備一些有利條件.但也存在一些不利因素:物流相關(guān)知識匱乏;地區(qū)劃分、局部封鎖影響了物流的有效整合;物流企業(yè)本身的缺陷,物流的結(jié)構(gòu)布局缺乏科學(xué)的規(guī)劃等.因此有必要科學(xué)規(guī)劃安徽省物流發(fā)展規(guī)劃,進(jìn)而促進(jìn)我省的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,也有利于國家對于物流業(yè)發(fā)展的中長期發(fā)展規(guī)劃的順利實(shí)施.

        已有學(xué)者進(jìn)行相關(guān)的研究:金鳳花等[1]基于場論和物流場論對區(qū)域物流進(jìn)行分析,提出區(qū)域物流場的性質(zhì),構(gòu)建了區(qū)域物流發(fā)展水平評價指標(biāo)體系,運(yùn)用物流場勢模型,綜合分析各區(qū)域物流的發(fā)展水平,采用聚類分析給出區(qū)域物流發(fā)展建議;陳超和周德群[2]則從生產(chǎn)消費(fèi)類、經(jīng)濟(jì)發(fā)展類、人力資源類、交通運(yùn)輸類和信息發(fā)展類選取了12個評價指標(biāo)對長三角地區(qū)的物流進(jìn)行了分析;王霞等[3]根據(jù)中心物流的特征從生產(chǎn)消費(fèi)、人力資源、物流能力、社會經(jīng)濟(jì)、宏觀環(huán)境方面選取了17個評價指標(biāo)對中心城市物流系統(tǒng)進(jìn)行規(guī)劃研究.朱中華[4]就江西省的物流規(guī)劃從消費(fèi)水平、地理位置等方面選取了適合江西物流特點(diǎn)的11個評價指標(biāo)進(jìn)行分析;陳火全[5]則利用主成分聚類分析的方法就海西地區(qū)的物流進(jìn)行信息化的評價;陳思[6]通過對物流需求的多樣性結(jié)合四川省的數(shù)據(jù)對物流進(jìn)行了分析.

        表1 安徽省物流發(fā)展的評價指標(biāo)

        以上所選取的評價指標(biāo)有GDP、人均GDP、工業(yè)生產(chǎn)總值、社會消費(fèi)品零售總額、進(jìn)出口總額、公路里程等,這些指標(biāo),基本可以代表城市成長的主要指標(biāo),接近于現(xiàn)實(shí)情況.但相同的指標(biāo)反映不同地區(qū)的情況不同,不能直接拿來作用于安徽省物流規(guī)劃.因此本文在借鑒已有研究成果的基礎(chǔ)上結(jié)合安徽省實(shí)際,采用主成分聚類分析方法對安徽省物流發(fā)展進(jìn)行規(guī)劃.

        1 區(qū)域物流發(fā)展評價指標(biāo)體系

        運(yùn)用主成分分析選取合適的評價指標(biāo)十分重要,要考慮到經(jīng)濟(jì)發(fā)展因素、居民消費(fèi)水平等一系列相關(guān)的因素.本文借鑒現(xiàn)有學(xué)者運(yùn)用的具有代表性的物流評價指標(biāo),并結(jié)合安徽省的發(fā)展?fàn)顩r和居民生活水平及未來經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢等,從以下五個方面選取16個最能反映安徽省物流發(fā)展的評價指標(biāo),如表1.

        2 區(qū)域物流的主成分聚類分析方法

        在研究區(qū)域物流發(fā)展規(guī)劃時,需要從多方面、多角度分析,選取較多的指標(biāo)才能較完整且全面地發(fā)現(xiàn)解決對策.但是各評價指標(biāo)間也許存在交叉、互補(bǔ)或重合.主成分分析法利用降維的思想,把原來很多指標(biāo)轉(zhuǎn)化為了幾個比較重要、有代表性的(包含原有指標(biāo)信息85%以上)且相互獨(dú)立的指標(biāo)[7].

        聚類分析是指把某些具備類似屬性的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)并進(jìn)行運(yùn)算,對結(jié)果再分析的一種方法,主成分分析則是把復(fù)雜的數(shù)據(jù)簡單化,所以主成分聚類分析是把主成分分析加上聚類分析的一種綜合統(tǒng)計(jì)分析方法.這樣就避免大量原始數(shù)據(jù)分析的復(fù)雜性,用能夠代表整體的幾個主要指標(biāo)不僅可以提高分類的速度,而且還使結(jié)果更加準(zhǔn)確可靠.文章對安徽物流發(fā)展規(guī)劃采用二者相結(jié)合的方法進(jìn)行分析.

        2.1區(qū)域物流發(fā)展的評價模型

        假設(shè)討論的情況有n個區(qū)域,p個指標(biāo),即原始的樣本矩陣是

        X={xij}n×p(i=1,2,…n;j=1,2,…,p),

        (1)

        具體步驟:

        (1)將(1)式做數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)算,顯示標(biāo)準(zhǔn)化評價矩陣X={xij}n×p,也可寫

        (2)

        (2)計(jì)算矩陣{xij}n×p的協(xié)方差矩陣Rp×p和它的特征值λ1≥λ2≥λ3≥…≥λp≥0和正規(guī)化特征向量ej.

        (3)經(jīng)過上面的計(jì)算獲得主成分

        Yj=x*ej

        (3)

        (5)把每一個主成分的方差貢獻(xiàn)率作為權(quán)重,線性加權(quán)后相加得出的綜合評價指標(biāo)函數(shù)為

        (4)

        Zj代表第i個地區(qū)物流發(fā)展的整體實(shí)力,Zj越大,表示該地區(qū)物流發(fā)展的整體實(shí)力越高;Zj越小,則相反[8].

        2.2物流發(fā)展聚類分析模型

        上文主成分分析已經(jīng)得出q個代表本來變量的很多信息,且這些主成分指標(biāo)之間并沒有聯(lián)系,因此對安徽省的物流發(fā)展進(jìn)行規(guī)劃時,可以運(yùn)用這q個主成份指標(biāo)進(jìn)行聚類分析,這樣就可將需要處理的問題簡單化,將前面分析得出的q個主成分結(jié)合成一個新的矩陣Y={yij}n×p(i=1,2,…n;j=1,2,…,p),將其作為聚類分析的樣本矩陣.

        得出安徽省各城市新樣本數(shù)據(jù)間的歐式距離

        (5)

        利用聚類分析法中的類平均聚類分析并生成聚類圖,對安徽省物流進(jìn)行分類并分析[8].

        3 基于主成分聚類分析的安徽省物流規(guī)劃實(shí)證分析

        隨著安徽省國民生產(chǎn)總值不斷提高,物流也在很大程度上得到發(fā)展,為促進(jìn)我省物流更快、更好的發(fā)展,做出合理的物流規(guī)劃至關(guān)重要.

        3.1數(shù)據(jù)的收集整理

        分析的數(shù)據(jù)來自2014年安徽省統(tǒng)計(jì)年鑒,從中選取了一些能夠代表整體的評價指標(biāo)進(jìn)行整理分析[9].

        3.2安徽省各地區(qū)物流發(fā)展綜合評價

        使用SPSS軟件對安徽省原始數(shù)據(jù)用主成分分析得出主成分得分系數(shù)和各個主成分相對應(yīng)的特征值、方差貢獻(xiàn)率、累計(jì)方差貢獻(xiàn)率(表2、表3).為減少信息缺失,使綜合評價和下面的聚類分析能與原始狀態(tài)貼近,選取了前兩個主成分;第一個主成分GDP的方差貢獻(xiàn)率a1=69.825%,第二個主成分人均GDP方差的貢獻(xiàn)率a2=22.815%.累計(jì)方差貢獻(xiàn)率A=69.825%+22.815%=92.64%大于85%,表明了前兩個主成分與原始數(shù)據(jù)在92.64%上是相似的.根據(jù)主成分分析法的思想得出采用GDP和人均GDP兩個指標(biāo)進(jìn)行分析的結(jié)論可以從一定程度上代表五類指標(biāo)體系中16個成分反映的信息,因此選取這兩個主成分來進(jìn)行分析.由表2中的數(shù)據(jù)可以得出前兩個主成分的函數(shù)表達(dá)式:

        Y1=0.088*X1+0.019*X2+0.023*X3+0.052*X4+0.083*X5+0.086*X6+0.089*X7+0.081*X8+0.085*X9+0.046*X10+0.049*X11+0.087*X12+0.088*X13+0.087*X14+0.089*X15+0.085*X16

        Y2=0.047*X1+0.247*X2+0.239*X3-209*X4+0.086*X5+0.050*X6+0.010*X7+0.106*X8+0.077*X9-0.183*X10-0.194*X11-0.046*X12-0.039*X13+0.027*X14-0.009*X15-0.082*X16

        表2 成分得分系數(shù)

        同時利用SPSS軟件得出安徽省各地區(qū)前兩個主成分的得分(如表4),然后由式子(4)和表4得出安徽省物流發(fā)展的綜合評價函數(shù),即:

        Z=0.69825*Y1+0.22815*Y2

        表3 解釋的總方差

        結(jié)合表4得出安徽省各區(qū)域物流發(fā)展綜合評價的結(jié)果(見表5),為方便比較大小,運(yùn)用中心化處理方式將Z值變?yōu)檎龜?shù),可以看出一個城市得分越高,表示該地區(qū)的物流發(fā)展越好,相對地位越重要.由表5評價的結(jié)果,可將安徽省的物流發(fā)展分為三個層次,第一個層次為合肥,物流發(fā)展的能力遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于安徽省其他城市;第二個層次包括蕪湖、馬鞍山,這些城市的物流發(fā)展能力相比較其他城市的發(fā)展較強(qiáng);第三個層次包括亳州、淮北、宿州、阜陽、蚌埠、淮南、滁州、六安、安慶、池州、銅陵、宣城、黃山,這些城市的物流發(fā)展綜合能力較其他城市較弱,得出的結(jié)果與安徽省物流發(fā)展基本相符合.

        表4 安徽省各地區(qū)前兩個主成分得分

        表5 安徽省各市物流發(fā)展的綜合評價得分

        3.3安徽省各地區(qū)的物流發(fā)展聚類分析

        根據(jù)主成分聚類分析的思想,運(yùn)用上述主成份分析法得到2個能夠代表整體的主成分指標(biāo)數(shù)據(jù),并由分析得出聚類分析的樣本矩陣,并根據(jù)類平均法對安徽省各個城市的物流發(fā)展進(jìn)行分析,得出聚類圖1.

        圖1 安徽省各地區(qū)聚類圖

        等級情況類型所含城市物流發(fā)展規(guī)劃一級物流中心第一類合肥作為華東地區(qū)的綜合交通樞紐,利用交通優(yōu)勢以家電為主發(fā)展物流業(yè)二級物流中心第二類蕪湖長江流域中心、河湖水網(wǎng)密布,可以著重發(fā)展水路運(yùn)輸,以港口為主的機(jī)械、汽車物流業(yè)第三類馬鞍山橫跨長江、擁有黃金水道,同時又是中國十大鋼鐵基地之一,因此大力發(fā)展水路,以港口為主的鋼鐵材料物流業(yè)第四類蚌埠、安慶宣城、滁州蚌埠地處淮河中下游,同時又擁有豐富的礦產(chǎn)資源,發(fā)展以水運(yùn)、鐵路為主的礦產(chǎn)物流業(yè)安慶是平原地區(qū),發(fā)展以公路、鐵路運(yùn)輸為主的物流業(yè)三級物流中心第五類阜陽、六安宿州阜陽全境屬于平原地帶,地勢平坦,是國家大型糧油基地,因此著重發(fā)展以公路、鐵路為主的農(nóng)產(chǎn)品物流業(yè)第六類淮南、淮北亳州、銅陵黃山、池州淮北中國重要的煤炭生產(chǎn)基地,大力發(fā)展以鐵路、公路為主的煤炭物流業(yè)銅陵坐擁長江黃金水道,水運(yùn)運(yùn)輸比較便捷,則主要發(fā)展以水路、鐵路為主的電子、建材物流業(yè)

        根據(jù)上面的聚類圖,類間距取d=5時,分為3類,但有的間距過大,因此當(dāng)類間距d=2 時,分為六類相較而言最合適,將其進(jìn)行等級劃分并對重點(diǎn)城市的物流發(fā)展進(jìn)行規(guī)劃,從安徽省政法網(wǎng)收集的各城市的指標(biāo)可以看出,合肥的數(shù)值都大于其它城市的數(shù)值,無論在經(jīng)濟(jì)發(fā)展,還是消其它方面都相對其它城市較突出,同時結(jié)合表5對安徽省物流城市進(jìn)行等級規(guī)劃如下表所示

        4 結(jié)論及規(guī)劃建議

        根據(jù)前面主成分聚類分析對安徽省各個城市的物流進(jìn)行分類和綜合評價,可以為安徽的物流規(guī)劃布局給出以下結(jié)論及建議.

        4.1發(fā)展三大主力物流區(qū)域

        4.1.1合肥物流圈

        由2014年安徽省各個城市的指標(biāo)數(shù)據(jù),可以看出合肥作為安徽省的省會,其數(shù)據(jù)在各方面都較突出.國民生產(chǎn)總值5180.56億元更是遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出蕪湖的數(shù)值,同時社會消費(fèi)總額也遙遙領(lǐng)先.GDP是一個城市發(fā)展的根本,社會消費(fèi)是一個城市發(fā)展的體現(xiàn),因此合肥對安徽省經(jīng)濟(jì)的影響力很大.合肥作為我國綜合交通要道之一,在表5安徽省物流發(fā)展綜合評分也位于第一,物流發(fā)展能力較強(qiáng).作為安徽省一級物流中心,應(yīng)充分利用自身的物流發(fā)展能力,并與綜合得分第四的安慶聯(lián)合帶動皖中地區(qū)處于二級物流的滁州和處于三級物流的六安的物流發(fā)展,并建立這些城市之間物流的整體運(yùn)行模式,提高這一區(qū)域的物流運(yùn)作能力,并充分利用家電、機(jī)械等資源大力發(fā)展商貿(mào)物流業(yè).

        4.1.2蕪湖、馬鞍山物流圈

        安徽省2014年物流綜合得分排名第二的蕪湖和第三的馬鞍山,都擁有著優(yōu)越的地理位置,同時作為二級物流發(fā)展重點(diǎn),應(yīng)充分利用這一優(yōu)勢去更好地發(fā)展自身的物流.

        蕪湖位于長江的下游,作為長江流域的中心和中國主要的港口城市,擁有著物流發(fā)展運(yùn)行的地理?xiàng)l件.而馬鞍山處于長江下游三角區(qū),同樣有著這一優(yōu)勢.因此蕪湖、馬鞍山可以和皖南的其他城市與長江共同建立長三角物流發(fā)展圈,依附長三角大力發(fā)展皖南港口物流,形成完善的水運(yùn)物流體系,并拉動皖南處于二、三物流中心城市物流的發(fā)展,大力發(fā)展港口物流業(yè).

        4.1.3蚌埠、阜陽物流圈

        蚌埠是全國重要的交通樞紐之一,與皖南的宣城和皖中的安慶、滁州處于第四類,且是皖北中唯一作為二級物流中心的城市.蚌埠位于淮河中游,又是京瀘鐵路交匯點(diǎn),因此可將水路、鐵路作為主要的物流運(yùn)輸.

        雖然阜陽作為三級物流中心城市,但是由表5可以看出它的物流綜合得分是高于蚌埠的.由表4可以看出阜陽的第一個主成分得分處于第三,但是第二個主成分得分則是倒數(shù)第一,可見阜陽的綜合經(jīng)濟(jì)還是很可觀的.但是由于人口數(shù)量大,使得個人經(jīng)濟(jì)比較薄弱,所以物流發(fā)展也比較弱.但是蚌埠可以利用阜陽國民生產(chǎn)總值這一優(yōu)勢形成完美的物流體系,并帶動皖北其他城市的物流發(fā)展,將水路、鐵路作為皖北的主力物流體系,將農(nóng)產(chǎn)品、煤礦等作為主要運(yùn)輸物,更好地發(fā)展這些城市的物流.

        4.2建設(shè)三大物流樞紐

        4.2.1合肥物流樞紐

        由2014年安徽省的貨運(yùn)總量和郵電業(yè)總量可知,合肥的物流發(fā)展規(guī)模龐大.同時合肥作為安徽省的核心城市,經(jīng)濟(jì)發(fā)展的領(lǐng)導(dǎo)者,可以與周邊的鄭州、武漢物流中心形成聯(lián)動關(guān)系,并結(jié)合成長本身的物流特點(diǎn),成為具備全國性的物流交通樞紐.

        4.2.2蕪湖與馬鞍山物流樞紐

        蕪湖、馬鞍山都處于長江下游,擁有著重要的地理位置優(yōu)勢,并由表6聚類分析得出的物流綜合得分可知是安徽省物流發(fā)展的很重要的中心城市,因此應(yīng)結(jié)合這一優(yōu)勢,大力發(fā)展它們的物流,形成長三角這一區(qū)域的重要物流樞紐.

        4.2.3蚌埠物流樞紐

        蚌埠作為安徽省的二級物流城市和皖北的首要城市,不僅是京滬、淮南、三洋三大鐵路的交匯點(diǎn),同時又是京福、京滬、哈武、哈滬四大高鐵的交匯處,擁有著物流發(fā)展必不可少的運(yùn)輸優(yōu)勢,因此可以依靠這一優(yōu)勢和自己物流發(fā)展的能力去建立服務(wù)于皖北區(qū)域的物流要道.

        5 結(jié)束語

        文章通過文獻(xiàn)分析法、主成分聚類分析法結(jié)合安徽省的具體情況,對安徽省16個城市,建立區(qū)域物流發(fā)展評價指標(biāo)體系,對安徽省物流規(guī)劃各城市的物流發(fā)展進(jìn)行綜合評價并分類.針對分析結(jié)果,提出應(yīng)該首先發(fā)展三大主力物流園區(qū):合肥物流圈以及蕪湖、馬鞍山物流圈、蚌埠、阜陽物流圈;要建立三大物流樞紐:合肥物流樞紐、蕪湖與馬鞍山物流樞紐、蚌埠物流樞紐.

        本課題在研究過程中存在一定的局限性:在物流指標(biāo)的體系的建立過程沒有采用定量的方法進(jìn)行確定,在實(shí)際問題中可能有所偏差,期待以后進(jìn)行相關(guān)方面的研究時,可以在選擇評價體系時更完善.

        [1]金鳳花,李全喜,孫磐石.基于場論的區(qū)域物流發(fā)展水平評價及聚類分析[J].經(jīng)濟(jì)地理,2010,(7):1138-1143.

        [2]陳超,周德群.基于主成分聚類分析的區(qū)域物流規(guī)劃——以長三角區(qū)為例[J].物流科技,2009,(3):21-24.

        [3]王霞,吳沈輝,關(guān)賢軍.基于主成分聚類分析的中心城市物流系統(tǒng)規(guī)劃研究[J].珞珈管理理論,2009,(2):27-31.

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        [5]陳火全.海西區(qū)域物流信息化評價-基于主成分聚類分析[J].福建農(nóng)林大學(xué)學(xué)報(哲學(xué)社會科學(xué)版),2012,(4):6-10.

        [6]陳思.基于物流需求多樣性的區(qū)域物流規(guī)劃方法研究[D].西安:西安交通大學(xué)博士學(xué)位論文,2013.

        [7]林芳.我國房地產(chǎn)企業(yè)品牌競爭力評價研究[D].天津:天津大學(xué)碩士學(xué)位論文,2008.

        [8]黎云鵬,韋姍姍.主成分聚類分析在廣西物流戰(zhàn)略規(guī)劃中的應(yīng)用[J].市場論壇,2010,(4):1-2.

        [9]安徽統(tǒng)計(jì)局.安徽統(tǒng)計(jì)年鑒[J].北京:中國統(tǒng)計(jì)出版社,2015.

        (責(zé)任編校:晴川)

        Anhui Province Logistics Planning Based on Principal Component Cluster Analysis

        GUO Yuxia, YANG Baoxue

        (Department of Economic Management, Suzhou University, Suzhou Anhui 234000, China)

        Logistics development has become a major symbol of a city evaluation of overall strength. The paper establishes an evaluation index system of regional logistics development, and the logistics development of 16 cities is evaluated comprehensively and classified using principal component analysis. Then an overall planning of logistics development in Anhui province is made based on the cluster analysis.

        logistics planning; principal component analysis; cluster analysis

        2016-08-20

        郭玉俠(1987— ),女,安徽宿州人,宿州學(xué)院經(jīng)濟(jì)管理系助教,碩士.研究方向:物流管理.

        F252

        A

        1008-4681(2016)05-0091-05

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