基于主成分聚類分析的戰(zhàn)備物資生產(chǎn)能力儲備企業(yè)選擇

李紹斌，楊西龍，王 豐，甘 明

(后勤工程學(xué)院 后勤信息與軍事物流工程系，重慶 401311)

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● 軍事物流 Military Logistics

基于主成分聚類分析的戰(zhàn)備物資生產(chǎn)能力儲備企業(yè)選擇

李紹斌，楊西龍，王 豐，甘 明

(后勤工程學(xué)院 后勤信息與軍事物流工程系，重慶 401311)

為科學(xué)合理地選擇戰(zhàn)備物資生產(chǎn)能力儲備企業(yè)，將主成分分析法和聚類分析法相結(jié)合，提出一種基于主成分聚類分析的戰(zhàn)備物資生產(chǎn)能力儲備企業(yè)選擇的方法。系統(tǒng)考慮各類影響企業(yè)選擇和評價的因素，構(gòu)建戰(zhàn)備物資生產(chǎn)能力儲備企業(yè)選擇的指標(biāo)體系，運用主成分分析法對企業(yè)的指標(biāo)數(shù)據(jù)進行簡化處理，使用SPSS軟件中的系統(tǒng)聚類法對其進行聚類分析，最終給出各企業(yè)的歸類排序結(jié)果。案例分析表明，該方法對于戰(zhàn)備物資生產(chǎn)能力儲備企業(yè)選擇具有參考價值。

戰(zhàn)備物資；生產(chǎn)能力儲備；主成分分析；聚類分析

隨著現(xiàn)代化戰(zhàn)爭對后勤保障依賴的不斷增強，未來我軍后勤保障任務(wù)將越來越艱巨。戰(zhàn)備物資儲備作為軍隊后勤的重要組成部分，是為保障部隊及時應(yīng)對戰(zhàn)爭和突發(fā)事件的需要而預(yù)先進行的物資儲備[1]。戰(zhàn)備物資儲備的合理與否將直接影響前線部隊?wèi)?zhàn)斗力的持續(xù)生成，關(guān)系著戰(zhàn)爭的主動權(quán)甚至戰(zhàn)爭的勝負。面對前線巨大的物資消耗，不能僅僅依靠部隊后勤承擔(dān)戰(zhàn)備物資所有的籌措儲備，應(yīng)積極探索軍民融合式戰(zhàn)備物資儲備模式，才能更好地完成未來信息化戰(zhàn)爭保障任務(wù)。生產(chǎn)能力儲備作為戰(zhàn)備物資儲備的一種重要方式，是軍隊根據(jù)戰(zhàn)略方向的力量部署及戰(zhàn)備物資消耗的實際情況，通過企業(yè)建造并維持一定的富余生產(chǎn)能力或直接與具有一定富余生產(chǎn)能力的企業(yè)簽訂協(xié)議，確保在戰(zhàn)爭爆發(fā)時能夠根據(jù)實際需要，在短時間內(nèi)快速轉(zhuǎn)變生產(chǎn)模式，在最短的時間內(nèi)生產(chǎn)出滿足戰(zhàn)爭需求的戰(zhàn)備物資[2]。

戰(zhàn)備物資生產(chǎn)能力儲備方式的核心問題是企業(yè)的選擇，戰(zhàn)備物資生產(chǎn)能力儲備企業(yè)通常需要符合一定的條件。例如，具有一定的生產(chǎn)規(guī)模、產(chǎn)品質(zhì)量可靠、信譽度高、企業(yè)業(yè)績較好、經(jīng)營管理能力強、社會責(zé)任感強、交通位置便利和一定的庫存能力等，戰(zhàn)備物資生產(chǎn)能力儲備企業(yè)選擇是一個復(fù)雜的多屬性優(yōu)化決策問題。因此，在應(yīng)對未來信息化戰(zhàn)爭的挑戰(zhàn)中，戰(zhàn)備物資生產(chǎn)能力儲備是滿足突發(fā)戰(zhàn)事需求的基本保障，而戰(zhàn)備物資生產(chǎn)能力儲備企業(yè)的選擇則是該問題的核心內(nèi)容。科學(xué)合理地選擇戰(zhàn)備物資生產(chǎn)能力儲備企業(yè)對軍隊后勤具有重大的戰(zhàn)略意義?，F(xiàn)有相關(guān)文獻表明，目前我軍對戰(zhàn)備物資儲備的研究不夠深入，主要集中在以實物儲備為主的儲備點優(yōu)化[3-5]、物資儲備量決策[6-7]等方面，對戰(zhàn)備物資生產(chǎn)能力儲備相關(guān)研究還十分薄弱。

本文基于主成分聚類分析方法的基本原理，同時根據(jù)戰(zhàn)時對戰(zhàn)備物資的需求特征，綜合考慮各類影響企業(yè)選擇和評價因素，提出戰(zhàn)備物資生產(chǎn)能力儲備企業(yè)選擇的指標(biāo)體系。以戰(zhàn)備物資中的衛(wèi)生裝備生產(chǎn)企業(yè)選擇為例，采用主成分分析法對企業(yè)的指標(biāo)數(shù)據(jù)進行降維處理，再依靠SPSS軟件中的系統(tǒng)聚類法對其進行聚類分析，最終完成對戰(zhàn)備物資生產(chǎn)能力儲備企業(yè)的選擇。

1 主成分聚類分析的基本方法

1.1 主成分分析法

在數(shù)據(jù)信息處理過程中，經(jīng)常會遇到變量之間信息高度重疊和相關(guān)的情況，這對變量的統(tǒng)計分析造成較大干擾。為此，最簡單直接的辦法是減少變量的個數(shù)，但這將導(dǎo)致部分信息丟失或信息不完整等問題。主成分分析法[8]是一種能夠以最少的信息丟失為前提，同時有效降低變量維數(shù)的分析方法。該方法是利用數(shù)學(xué)上對數(shù)據(jù)降維的思想，將原有眾多的具有一定相關(guān)性的指標(biāo)，重新整合成一組數(shù)量較少且互不相關(guān)的綜合指標(biāo)(即主成分)，其中每個主成分都是原始指標(biāo)的線性組合，各主成分之間互不相關(guān)，而且這些主成分能夠反映原始指標(biāo)的絕大部分信息，且所含的信息互不重疊，這就使得復(fù)雜問題得以簡化。

(1)計算相關(guān)系數(shù)矩陣。

(1)

式中rij(i，j=1，2，…，p)為原變量xi與xj的相關(guān)系數(shù)。rij=rji，其計算公式為

(2)

(2)計算特征值與特征向量。

相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征方程為|λI-R|=0，用雅克比法求出特征值，并按大小順序排列λ1≥λ2≥…≥λp≥0。分別求出對應(yīng)特征值λi的特征向量ai=(ai1,ai2,…，aip)，要求‖ai‖=1。

(3)計算主成分貢獻率及累計貢獻率。

根據(jù)主成分個數(shù)選取的原則，一般取特征值大于1或累計貢獻率達85%～95%的特征值。

(4)計算主成分載荷。

(3)

(5)各主成分得分。

(4)

1.2 聚類分析法

聚類分析法是一種在數(shù)值統(tǒng)計分析領(lǐng)域中應(yīng)用廣泛的多元統(tǒng)計分析方法，它能夠?qū)⒁慌鷺颖咀兞吭诓恢李愋偷膫€數(shù)或?qū)τ诟鞣N類型的結(jié)構(gòu)未作任何假設(shè)情況下自動進行分類，分類結(jié)果中每一類代表著具有相似性的集合，不同類之間具有明顯的非相似性。分類過程中，不需要事先確定分類的標(biāo)準(zhǔn)，聚類分析能夠從樣本變量出發(fā)，客觀地決定分類標(biāo)準(zhǔn)。聚類分析研究發(fā)展至今，按照聚類原理的不同，可分為系統(tǒng)聚類法、K-means聚類法、動態(tài)聚類法等，其中系統(tǒng)聚類法是聚類分析法中應(yīng)用最為廣泛的一種。其基本思想是：首先將n個樣本變量各自看成一類，計算各樣本之間的距離以及類與類之間的距離；其次選擇其中距離最小的一對組合成一個新類，同理重新計算新類和其他類之間的距離；最后將距離最小的兩類合并，以此類推直至所有樣本合并成為一類為止。

1.3 主成分聚類分析的步驟

綜上所述，將主成分分析法與聚類分析法相結(jié)合，提出主成分聚類分析法，其具體的操作步驟為：①企業(yè)選擇指標(biāo)體系的確定及相關(guān)指標(biāo)數(shù)據(jù)的收集；②將收集的指標(biāo)數(shù)據(jù)進行歸一化處理；③對歸一化后的指標(biāo)數(shù)據(jù)進行主成分分析，依據(jù)累計貢獻率確定前r個主成分，并計算各主成分的得分；④對主成分分析后得到的新數(shù)據(jù)陣指標(biāo)進行聚類分析，確定樣本的類別歸屬及其綜合評價。

主成分聚類分析將結(jié)合主成分分析與系統(tǒng)聚類分析兩種方法的優(yōu)勢，對初始樣本數(shù)據(jù)進行主成分分析，可提取出決定樣本特性的主成分，實現(xiàn)初始數(shù)據(jù)的簡化，減少初始數(shù)據(jù)的冗余。以主成分分析的結(jié)果作為系統(tǒng)聚類分析的樣本數(shù)據(jù)，對其進行探索性的分析，可不必事先確定分類的標(biāo)準(zhǔn)，借助SPSS軟件，自動完成對樣本數(shù)據(jù)分類，可大大減少人為主觀因素對分類評價結(jié)果的影響，計算過程簡單，所得結(jié)論客觀合理。

2 案例分析

2.1 企業(yè)選擇指標(biāo)體系的建立

本文以戰(zhàn)備物資中衛(wèi)生裝備的生產(chǎn)能力儲備為例，根據(jù)戰(zhàn)時部隊對戰(zhàn)備物資的需求特征，綜合考慮各類影響企業(yè)選擇和評價的因素，在向有關(guān)專家反復(fù)咨詢及論證后，提出了戰(zhàn)備物資中衛(wèi)生裝備生產(chǎn)能力儲備企業(yè)選擇的指標(biāo)體系。

(1)地理位置x1。以企業(yè)所處的地理位置對戰(zhàn)備物資保障產(chǎn)生影響的重要程度作為評分依據(jù)：地處沿海、沿邊城市，靠近邊防、海防地區(qū)的企業(yè)，將其得分設(shè)置為5分，如廈門、尹寧、拉薩、北海等；位于我國邊海防線縱深地區(qū)的(如500 km以內(nèi))，其得分為4分，如西寧、蘭州、長春等；位于我國重要交通樞紐地區(qū)的，其得分為3分，如鄭州、武漢、成都、西安等；位于我國內(nèi)陸地區(qū)的，如貴陽、太原等，其得分設(shè)置為2分；位于我國其他地區(qū)的，其得分為1分。

(2)注冊資金x2。企業(yè)注冊資金作為評估企業(yè)規(guī)模的重要指標(biāo)，也是影響企業(yè)生產(chǎn)能力儲備的重要因素。

(3)企業(yè)資質(zhì)x3。戰(zhàn)備物資生產(chǎn)能力儲備的企業(yè)由于涉及軍隊?wèi)?zhàn)時物資裝備的保障，所以對于其資質(zhì)也應(yīng)設(shè)定一定的門檻。國家保密、ISO、軍隊生產(chǎn)資格中有2個或以上的得5分；擁有其中一個資質(zhì)的設(shè)置4分；其他資質(zhì)得3分。

(4)近3年加權(quán)平均資產(chǎn)總額x4。企業(yè)近3年加權(quán)平均資產(chǎn)總額反映出企業(yè)的發(fā)展規(guī)模，這將為戰(zhàn)備物資生產(chǎn)能力儲備企業(yè)選擇提供一定的參考。

(5)經(jīng)營性質(zhì)x5。企業(yè)經(jīng)營性質(zhì)主要分為國資、外資、合資、私企，戰(zhàn)備物資生產(chǎn)涉及國家軍隊的秘密，因此將國資企業(yè)設(shè)置為5分，合資或私企為3分，外資企業(yè)通常不考慮。

(6)近3年加權(quán)平均銷售總額x6。企業(yè)近3年的加權(quán)平均銷售總額反映的是企業(yè)近些年的業(yè)績情況，一般在選擇戰(zhàn)備物資生產(chǎn)能力儲備企業(yè)時，優(yōu)先考慮良好業(yè)績的企業(yè)。

(7)近3年平均資產(chǎn)負債率x7。企業(yè)近3年的平均資產(chǎn)負債率反映的是企業(yè)近些年的誠信記錄情況，負債率越高表示誠信度越差；反之，則誠信度越高。

為驗證企業(yè)選擇指標(biāo)體系的科學(xué)性以及企業(yè)選擇方法的有效性，本文從軍隊某采購局的數(shù)據(jù)庫中收集了部分衛(wèi)生裝備生產(chǎn)企業(yè)的相關(guān)信息，以字母代表各企業(yè)的具體名稱(見表1)。

2.2 主成分分析

對13個企業(yè)的指標(biāo)數(shù)據(jù)進行主成分分析，借助SPSS22統(tǒng)計分析軟件，分析各個指標(biāo)間的相互關(guān)系，將存在明顯線性相關(guān)的指標(biāo)與沒有明顯分異的指標(biāo)剔除，進而確定主成分指標(biāo)。為減少企業(yè)評價指標(biāo)數(shù)量的同時又不損失太多的信息，根據(jù)主成分個數(shù)選取的原則，選取累計貢獻率為85%以上的指標(biāo)[9]，共提取出了3個主成分。具體的運行結(jié)果見表2。

由表2可知，指標(biāo)1、指標(biāo)2與指標(biāo)3的累計貢獻率達到88%，達到主成分選取的要求，將7個初始指標(biāo)降為3個主成分指標(biāo)，即地理位置主成分、注冊資金主成分與企業(yè)資質(zhì)主成分。同時3個主成分指標(biāo)的特征值分別為：λ1=3．673，λ2=1．554，λ3=0．945。由式(3)可知，主成分系數(shù)等于各自主成分載荷向量除以各自主成分特征值的算術(shù)平方根，將數(shù)據(jù)代入式(3)得企業(yè)評價指標(biāo)的主成分系數(shù)(見表3)。

由表3可知：x2、x4、x6在第一主成分上的載荷較大；x3與x7在第二主成分上的載荷較大；x1與x5在第三主成分上的載荷較大。將表中主成分系數(shù)與標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù){ZXi}相乘，得到主成分表達式：

F1=-0．292ZX1+0．474ZX2+…+0．335ZX7

F2=-0．298ZX1-0．323ZX2+…+0．428ZX7

F3=0．669ZX1+0．051ZX2+…+0．114ZX7

采用加權(quán)綜合評價方式分別對各企業(yè)的主成分得分進行計算，具體計算公式如下，權(quán)重值為各信息量的比重[10]。各企業(yè)的主成分得分見表4。

表1 各企業(yè)指標(biāo)信息

表2 企業(yè)評價指標(biāo)的解釋總方差

表3 企業(yè)評價指標(biāo)的主成分系數(shù)

表4 各企業(yè)主成分得分

2.3 新指標(biāo)聚類分析

以篩選得到的各企業(yè)主成分得分F為分析對象，通過SPSS軟件中的系統(tǒng)聚類法對其進行聚類分析，得到各企業(yè)的聚類樹狀圖(如圖1所示)。

圖1 新評價指標(biāo)的聚類圖

根據(jù)聚類分析結(jié)果，對戰(zhàn)備物資生產(chǎn)能力儲備的協(xié)議企業(yè)實施如下分類：

(1)B企業(yè)為第一類，屬于核心企業(yè)。其綜合評價值最高，在生產(chǎn)能力、生產(chǎn)規(guī)模、企業(yè)信譽等等指標(biāo)上都達到了較優(yōu)，能夠最大程度地保證戰(zhàn)備物資的應(yīng)急生產(chǎn)，戰(zhàn)備物資主管部門在選擇生產(chǎn)能力儲備企業(yè)時應(yīng)優(yōu)先選擇該類企業(yè)。

(2)企業(yè)A、D、E、F、G、H、J、K、L、M為第二類，屬于備選企業(yè)。對于生產(chǎn)要求一般的戰(zhàn)備物資，可考慮選擇與該類企業(yè)簽訂協(xié)議，同時在核心企業(yè)完成不了戰(zhàn)備物資生產(chǎn)任務(wù)的情況下，備選企業(yè)可作為核心企業(yè)的補充進行戰(zhàn)備物資生產(chǎn)。

(3)企業(yè)C、I為第三類，屬于外圍企業(yè)。由于其綜合評價值低，一般情況下不選擇與其簽訂生產(chǎn)協(xié)議，可以對其進行動態(tài)化管理跟蹤，定期考察其生產(chǎn)能力、負債率、生產(chǎn)規(guī)模等指標(biāo)，條件合格時可考慮升級為備選企業(yè)。

3 結(jié) 語

本文選取7個指標(biāo)用以評價戰(zhàn)備物資生產(chǎn)能

力儲備企業(yè)，以實際醫(yī)療裝備生產(chǎn)能力儲備企業(yè)為分析對象，運用主成分分析法，完成對評價指標(biāo)的簡化，再對主成分分析所得的結(jié)果進行聚類分析，得到最終的企業(yè)分類評價結(jié)果。案例分析結(jié)果驗證了評價方法的有效性，可以為戰(zhàn)備物資主管部門科學(xué)合理地選擇戰(zhàn)備物資生產(chǎn)能力儲備企業(yè)提供一定的參考。然而，戰(zhàn)備物資生產(chǎn)能力儲備通常涉及企業(yè)選擇、物資儲備結(jié)構(gòu)、獎懲機制制訂等，是一個系統(tǒng)復(fù)雜的問題。為了能夠豐富完善戰(zhàn)備物資的儲備，提高戰(zhàn)備物資生產(chǎn)能力儲備的質(zhì)量和效益，在下一步的工作中還需要對戰(zhàn)備物資生產(chǎn)能力儲備的獎懲機制進行深入研究。

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(編輯：史海英)

Selection of War Readiness Materials Production Capacity Reserve Company Based on Principal Component Cluster Analysis

LI Shaobin, YANG Xilong, WANG Feng, GAN Ming

(Department of Logistics Information & Military Logistics Engineering, Logistical Engineering University, Chongqing 401311, China)

To select war readiness materials production capacity reserve company scientifically and rationally, the paper proposes a method based on principal component cluster analysis by combining principal component analysis with clustering analysis method. Firstly, it considers factors influencing company selection and evaluation systematically and establishes index system for company selection, and simplifies the index data with principal component analysis method. Then, it conducts cluster analysis on the data with system clustering method in SPSS software, and obtains the classification and sorting results of each company. The example indicates that the proposed method has reference for selecting war readiness materials production capacity reserve company.

war readiness materials; production capacity reserve; principal component analysis; clustering analysis

2016-07-11；

2016-09-02．

李紹斌(1992—)，男，碩士研究生； 楊西龍(1964—)，男，教授，碩士研究生導(dǎo)師．

10．16807/j.cnki.12-1372/e.2017.03.015

E233

A

1674-2192(2017)03- 0061- 05