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    基于主成分聚類分析的區(qū)域物流規(guī)劃

    2009-04-07 03:24周德群
    物流科技 2009年3期
    關(guān)鍵詞:區(qū)域物流聚類分析主成分分析

    陳 超 周德群

    摘要:文章利用主成分聚類分析法對區(qū)域物流規(guī)劃中各地區(qū)的物流發(fā)展進行綜合評價并分析。將長江三角洲16個重要城市作為物流中心節(jié)點,利用主成分分析對各地區(qū)的物流發(fā)展綜合實力進行評價,再利用新得到的綜合主成分指標(biāo)代替原來較多的評價指標(biāo),對長三角各地區(qū)的物流發(fā)展進行聚類分析,最后對長三角區(qū)域物流中心做出了總體規(guī)劃。

    關(guān)鍵詞:物流規(guī)劃;主成分分析;聚類分析;區(qū)域物流

    中圖分類號:F224文獻標(biāo)識碼:A

    Abstract: A synthetic method of principal component analysis (PCA) and cluster analysis is presented to evaluate and classify the regional logistics development in regional logistics planning. It considers the 16 cities of Yangtze River Delta region as the logistics centre points and uses principal component analysis to carry on the comprehensive evaluation of the regional logistics into several categories according to the new indexes obtained from PCA. The results show that this method can simplify the original complicated problem and lead to an objective, reliable and convincing conclusion.

    Key words: component analysis; cluster analysis; regional logistics; logistics planning principal

    隨著經(jīng)濟的快速發(fā)展,物流業(yè)在我國得到了飛速發(fā)展,很多地區(qū)相繼對各自的區(qū)域物流中心進行了規(guī)劃。在區(qū)域物流規(guī)劃過程中,有幾個非常重要的問題要解決好:如何劃分區(qū)域經(jīng)濟物流區(qū)域,以促進區(qū)域物流協(xié)調(diào)發(fā)展,并有利于整合區(qū)域物流資源存量;如何確定物流樞紐城市及區(qū)域物流中心城市,實現(xiàn)以點帶面,共同發(fā)展;如何將物流特征相似的區(qū)域歸類,針對不同類別的區(qū)域出臺具有差異性的物流發(fā)展政策。通常人們處理這種問題大多以經(jīng)驗定性分析為主,主觀隨意性較大。鑒于此,在物流研究課題和物流規(guī)劃實踐總結(jié)的基礎(chǔ)上,本文提出一種基于主成分聚類分析的客觀分析方法對江蘇省各地區(qū)的物流發(fā)展進行綜合評價并分類,為制定區(qū)域物流發(fā)展規(guī)劃提供參考和依據(jù)?;舅悸肥?,首先建立區(qū)域物流發(fā)展評價指標(biāo)體系,再分別利用主成分分析和聚類分析方法對長三角地區(qū)的物流發(fā)展進行綜合評價并分類,最后得出結(jié)論。

    1 區(qū)域物流發(fā)展評價指標(biāo)體系

    根據(jù)可比性、完整性、易獲取性、非重疊性、定量和定性指標(biāo)相結(jié)合等原則,建立區(qū)域物流發(fā)展評價指標(biāo)體系。這些指標(biāo)從不同角度反映了區(qū)域物流的發(fā)展特征。

    社會經(jīng)濟發(fā)展類:綜合反映了區(qū)域物流發(fā)展的社會經(jīng)濟基礎(chǔ)。包括GDP(X1)和人均GDP(X2)。GDP反映一個城市的綜合經(jīng)濟實力,該值越大說明經(jīng)濟發(fā)展水平越好,在區(qū)域物流中心系統(tǒng)中的地位就越重要。除了考慮GDP總量以外,還應(yīng)該考慮GDP的人均狀況,因為人均GDP越大表明單位人口對物流的需求越大,由此使得該城市的物流需求也越大。

    生產(chǎn)消費流通類:包括農(nóng)業(yè)總產(chǎn)值(X3)、工業(yè)總產(chǎn)值(X4)、新增固定資產(chǎn)(X5)、社會消費零售總額(X6)、進出口總額(X7)。它們分別從生產(chǎn)、消費、國內(nèi)流通等不同角度反映了區(qū)域物流服務(wù)的需求狀況和需求規(guī)模。

    交通運輸類:反映了區(qū)域物流發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ),公路里程(X8)和民用汽車用量(X10)。由于長三角地區(qū)便利的公路交通,該值越大表明該城市作為物流中心的地位越重要,并且對其公路運輸樞紐的要求也越高。

    人力資源類:反映了物流發(fā)展的人力資源和勞動者素質(zhì),包括交通運輸倉儲人員數(shù)量(X9)。反映了從事物流業(yè)的總體人員數(shù)量。

    信息發(fā)展水平類:反映了物流信息發(fā)展水平,人均移動電話用戶數(shù)(X11)、人均互聯(lián)網(wǎng)用戶數(shù)(X12)。

    2 區(qū)域物流發(fā)展綜合評價模型

    由于評價指標(biāo)較多,盡管經(jīng)過了仔細(xì)篩選,但彼此之間難免存在著一定的相關(guān),因而反映的信息在一定程度上有所重疊。主成分分析利用降維的思想,把原來較多的評價指標(biāo)化為較少的綜合主成分指標(biāo)來代替,綜合指標(biāo)保留了原來變量的絕大多數(shù)信息,且彼此間互不相關(guān),能夠使復(fù)雜問題簡單化。因此,可采用主成分分析對長三角地區(qū)的物流發(fā)展進行綜合評價。設(shè)有n個區(qū)域,p個指標(biāo),初始樣本矩陣

    Zj即反映了第i個地區(qū)物流發(fā)展的綜合實力。Zj值越高,說明該地區(qū)物流發(fā)展綜合實力和競爭力越強,反之則越弱。

    3 區(qū)域物流發(fā)展聚類分析模型

    對長三角地區(qū)物流發(fā)展進行分析和歸類,可以按照常規(guī)的聚類方法進行。但由于指標(biāo)較多,計算繁瑣且容易出錯,鑒于前面主成分分析已經(jīng)得到q個能夠反映原始變量的絕大多數(shù)信息,且為彼此互不相關(guān)的綜合主成分指標(biāo),因此可以采用這q個主成分指標(biāo)對長三角地區(qū)的物流發(fā)展進行聚類分析,這樣處理將使問題大大簡化。由于在系統(tǒng)聚類法中,類平均法聚類時步伐比較適中

    用類平均法進行聚類,畫出聚類圖,得到各地區(qū)物流發(fā)展的分類結(jié)果,并進行分析。

    4 實證分析

    長三角地區(qū)作為全國物流業(yè)起步早、發(fā)展快的地區(qū),物流發(fā)展規(guī)劃在對其物流實踐具有重要作用。通過本文的研究對整個長三角地區(qū)物流系統(tǒng)規(guī)劃提出一些具有建設(shè)性的意見。

    下文將應(yīng)用上述方法對其進行分析。具體數(shù)據(jù)見表1。

    4.1長三角地區(qū)物流發(fā)展綜合評價

    限于篇幅,略去計算過程,直接給出結(jié)果。各主成分對應(yīng)的特征值及方差貢獻率見表2。

    為了減少信息損失,使綜合評價和后面的聚類分析最大程度地接近原始狀態(tài),本文取前2個主成分,此時累計方差貢獻率A=88.24%,也就是說,這前2個主成分以88.24%的精度體現(xiàn)了原始指標(biāo)體系。由式(3)和表2得到區(qū)域物流發(fā)展的綜合評價函數(shù)為:Z=0.75*Y1+0.13*Y2+1(加1之后使得Z能大于0)。

    最終得到長三角各地區(qū)物流發(fā)展的綜合評價結(jié)果,詳見表3(表中Zi值經(jīng)過處理后均為正數(shù))。根據(jù)這些指標(biāo)所計算出的綜合指數(shù)則比較全面地反映了一個城市在區(qū)域物流系統(tǒng)中的地位和作用,一個城市的綜合評判值越大,這個城市在整個區(qū)域物流系統(tǒng)中的地位越高、作用越大。根據(jù)以下評價結(jié)果,可以將長三角各區(qū)域物流發(fā)展大致分為3個層次:第1層次{Zi>2}為上海,區(qū)域物流發(fā)展綜合實力遙遙領(lǐng)先;第2層次{1Zi>0}為余下的城市物流發(fā)展綜合實力較弱,分析結(jié)果與實際情況是相吻合的。

    4.2長三角各地區(qū)物流發(fā)展聚類分析

    取類間距離d=1時,分為3類,有的類間距離太大??蓪⑷=0.5,分為5類比較合適。長三角地區(qū)16個城市分為5類: 第一類:上海; 第二類:蘇州、杭州;第三類:南京、無錫、南通;第四類:紹興、臺州、常州、嘉興、揚州、泰州;第五類:湖州、鎮(zhèn)江、舟山。最后:結(jié)合各城市所處的地理位置以及主成分聚類分析結(jié)果。將長三角區(qū)域物流中心劃分為3個級別共包含11個地區(qū),見表4。

    表4長三角區(qū)域物流中心規(guī)劃結(jié)果所示,上海在長三角區(qū)域物流中地位一枝獨秀,憑借著強大的綜合實力,成為一級物流中心,對其他各個城市都具有很大的輻射作用。在二級物流中心中,江蘇有蘇州、南京、無錫、南通在其中,蘇州、無錫憑借較強的經(jīng)濟實力在整個長三角地區(qū)占有一席之地,而南京作為江蘇的省會城市、政治文化中心也成為二級物流中心,而南通憑借著優(yōu)越的地理優(yōu)勢、便捷的交通,與江蘇的蘇州、南京、無錫同時成為二級物流中心;浙江的二級城市為杭州與寧波,杭州與寧波的經(jīng)濟在浙江各地級城市排名都在前列。作為浙江的省會城市憑借強大的經(jīng)濟實力和省會城市所具有的有利地位在整個長三角地區(qū)物流得分中排名第3,得分為1.60分,而寧波不僅在經(jīng)濟方面突出,其優(yōu)越的地理優(yōu)勢也使得其成為二級物流中心。 三級物流中心中,江蘇有常州、揚州、泰州、鎮(zhèn)江,浙江有紹興、臺州、嘉興、湖州、周山。作為長三角地區(qū)三級物流中心,它們的經(jīng)濟實力一般,地理優(yōu)勢不明顯,但是還是有較大的發(fā)展?jié)摿Α?/p>

    5結(jié)論

    (1)用主成分聚類的定量分析方法對長三角各地區(qū)的物流發(fā)展進行綜合評價并分類,為區(qū)域物流規(guī)劃提供了提供一定依據(jù)。利用得到的主成分指標(biāo)組成新矩陣,作為聚類分析的樣本矩陣,原理清晰,計算簡單,大大減少了計算工作量。

    (2)本文提出的分析方法對其他區(qū)域物流規(guī)劃有較好的借鑒作用,在地區(qū)一級的物流規(guī)劃中也同樣適用,只需適當(dāng)調(diào)整部分指標(biāo)即可。

    (3)物流樞紐城市應(yīng)成為物流基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃布局的極點,應(yīng)使極點成為物流基礎(chǔ)設(shè)施布局的增長中心,讓樞紐城市發(fā)揮輻射效用。因此,應(yīng)重點加強上海、南京、杭州、寧波、南通等樞紐城市物流基礎(chǔ)設(shè)施布局的統(tǒng)籌規(guī)劃,合理設(shè)計樞紐城市的物流格局和基礎(chǔ)設(shè)施分布,將物流基礎(chǔ)設(shè)施投資和建設(shè)工作的重點放在這些樞紐城市,最大限度地提高基礎(chǔ)設(shè)施投入資金的使用效率。

    (4)基于長三角物流圈在國內(nèi)物流業(yè)中的重要地位,長三角物流圈必須不斷完善物流系統(tǒng),實現(xiàn)陸??胀桨l(fā)展,進一步強化其對內(nèi)地的輻射效應(yīng)。因此,不僅要加強鐵路公路交通設(shè)施建設(shè),加大港口碼頭建設(shè),還必須加強該地區(qū)空港基礎(chǔ)設(shè)施投入,改變目前不合理的布局。

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    “注:本文中所涉及到的圖表、注解、公式等內(nèi)容請以PDF格式閱讀原文”。

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