基于主成分分析的四川省区域物流发展综合评价研究

2014-01-14张洁

价值工程 2014年1期

关键词：主成分分析法区域经济

张洁

摘要：区域经济是区域物流发展的基础，区域物流是区域经济发展的支撑，两者相互依存、协调发展，成为区域经济持续快速发展的重要因素。本文选取四川省2012年有关统计数据进行分析，建立定量数学模型，利用该模型对四川省的物流发展水平进行综合评价。

关键词：主成分分析法；物流能力；区域经济

中图分类号：F252 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2014）01-0029-03

0 引言

区域物流的存在和发展是以区域经济的存在和发展为前提的，区域经济发展水平决定了区域物流的发展规模，区域经济结构也决定了区域物流的结构。区域物流水平的提升对提高区域流通领域的效率和经济效益，提高区域市场的竞争能力等，发挥着积极的能动作用。本文采用主成分分析法以四川省区域物流能力为研究对象，构建区域物流发展水平综合评价定量模型，利用该模型对四川各城市的物流发展水平进行综合评价。

1 区域物流发展水平指标综合评价体系的构建

1.1 指标选取的原则区域物流发展水平的综合评价是一个复杂的系统工程。在指标选取过程中，主要遵循以下原则：①综合性。区域物流发展水平指标应当综合考虑区域社会经济宏观环境、物流基础设施、物流绩效、人力资源等方面的关联性，对各因素进行综合描述；②客观性。指标体系应客观真实地反映目标与指标之间的关系，数据要客观、准确；③可得性。各评价指标含义明确、信息集中、数据资料容易获得，计算方法简明易懂；④可比性。区域物流发展水平评价指标体系选取要考虑到结果在地区间横向、时间上纵向以及目标与现状等之间的可比性。

1.2 区域物流发展水平综合评价指标体系在对相关文献综合分析的基础上，结合四川省的具体情况，选取以下5个方面指标建立区域物流发展水平综合评价指标体系，这些指标能从不同角度反映出四川物流的发展特征：①物流经济发展类：综合反映了区域物流的发展的社会经济基础，包括地区生产总额（X1，万元）、人均GDP（X2，元）、第三产业总产值（X3，万元）；②生产消费流通类：分别从生产、消费等角度反映了区域物流服务的需求状况和需求规模，包括社会消费品零售总额（X4，万元）、工业总产值（X5，万元）、进出口总额（X6，万元）、城镇居民人均消费性支出（X7，万元）、批发零售业年末商品库存总额（X8，万元）；③人力资源类：反映了物流发展的人力资源状况，人力的投入也作为衡量物流产业效益的一个方面，主要是指物流从业人员人数（X9，万人）；④物流交通运输类：反映了区域物流发展的基础设施状况，包括货物周转量（X10，万吨）、公路、铁路里程数（X11，万公里）；⑤信息发展水平类：反映了物流信息发展水平，包括邮电业务总量（X12，万元）、移动电话部数（X13，万部）、互联网用户（X14，万户）。

2 基于主成分分析的区域物流发展水平综合评价模型

在评价指标体系中，各指标之间的相关性难以避免，因而反映的信息在一定程度上有所重叠。而主成分分析可以很好的解决这个问题。它可以将众多指标转换成几个保留了原始变量绝大多数信息综合主成分，且主成分彼此间互补相关，不仅解决了信息重叠问题还降低了维度。该方法独特之处在于能够消除样本之间的相互关联，并在保持样本主要信息量的前提下，提取少量具有代表性的主要指标；同时，在分析过程中得到主要指标的合理权重，用主成分作为决策分析的综合指标值。主成分分析法在多指标综合评价方面得到广泛的应用。具体过程如下：

Zi反映了第i个区域（或年度）物流发展的综合水平。Zi值越高，说明第i个区域（或年度）物流发展总水平越强，反之则越弱。

3 应用实例

本文中涉及到数据均来自2012年四川统计年鉴以及四川各城市国民经济和社会发展统计公报。

3.1 进行KMO检验和球形Bartlett检验由表2可知：Bartlett检验的统计量的观察值为760.77，相应的概率P值接近于0，同时KMO值为0.832，说明因子分析是可以接受的。通过以上两项统计指标的检验表明本研究适合进行主成分分析。

3.2 因子提取运用SPSS19.0，计算出各变量的特征值、贡献率、累计贡献率。公共因子的方差贡献率表示该公共因子反映原指标的信息量，累计方差贡献率表示相应几个公共因子累计反映原指标的信息量。从表中可以看到，前2个公共因子的特征根大于1，累计方差贡献率达到93.21%，即这两个公共因子可以反映原指标93.21%的信息量，可以满足因子分析用变量子集来解释整个问题的要求。

由表3可以看出第一因子在地区生产总值、第三产业、社会零售总额、工业总产值、进出口总额、年末商品库存总额、物流从业人数、货物周转量这些指标上的载荷较大，可以解释为城市物流环境因子；第二因子在公路里程数、邮电业务数量、邮电业务数量、移动电话、互联网上有较大的载荷，体现了地区的基础设施、物流运输能力，可以命名为物流基础因子。用回归法计算因子得分，输出因子成分得分系数矩阵。

F1=0.086X1+0.055X2+0.085X3+0.086X4+0.085X5+0.085X6+0.063X7+0.085X8+0.082X9+0.08X10+0.024X11+0.086X12+0.086X13+0.085X14

F2=0.025X1-0.47X2+0.045X3+0.044X4-0.046X5+0.024X6-0.313X7+0.028X8+0.096X9-0.015X10+0.59X11+0.056X12+0.067X13+0.043X14。

3.3 计算综合得分对2个主成分的得分进行加权求和，取其贡献率作为权重，构造四川省区域物流能力综合模型：F=82.385%F1+10.37%F2。

将四川省21市样本数据分别代入公式，即可求得四川省各城市区域物流能力排名，见表4。endprint

3.4 结论通过主成分分析，本文可以得出四川省各市物流能力排名。从表4可以看出，第一主成分得分排名与综合得分排名大致是一致的，这是因为第一主成分的方差贡献率为82.835%，基本反映了四川地区物流发展的总体情况。按照综合得分情况排在前5名的分别是成都、绵阳、达州、南充、宜宾，说明这5个城市物流能力较强，既有较好的物流社会环境，又有良好的物流基础。同时，也能看出各城市之间物流能力存在的差异。从F2得分情况来看，甘孜州得分第一，但最后总分排名19位，说明它拥有良好的物流基础，但缺乏一定的社会环境，可以看出社会环境对城市物流发展水平有重要的影响。

4 建议

4.1 通过政策引导，营造良好的投资环境，加快物流的现代化进程《四川省道路运输业现代物流“十二五”发展规划》，要求四川省道路运输业现代物流“服务一个支撑，加强三个建设、形成三大体系”即支撑四川省西部经济发展高地的打造以及西部综合交通枢纽、西部物流中心的建设；加强道路运输业物流管理体制和服务体系建设，物流园区、中心及货运场站建设以及交通物流综合信息服务平台开发建设；形成以成都为中心，以道路运输网络主骨架，链接四川省各市、州以及周边重庆、西安、贵阳的多式联运服务网络体系和快速、高效的出川通道体系。

4.2 发挥区位优势，建立内陆型物流中心成都市作为副省级城市，有良好的区位优势，货运量大，基础设施竞争力强，辐射带动作用较强。随着经济结构的优化调整和区域经济的统筹推进，2015年，全省城镇化率将达到48%左右，成都将成为中西部地区最具有竞争力的特大中心城市，全省所有18个地级市和有条件的县级市将发展成为50万人口以上的大城市，力争有10个左右跨入10个左右跨入100万人口以上的大城市。

4.3 加快客运换乘枢纽和物流货运枢纽为重点的客货站场体系建设从2011年数据指标显示，全省公路运输客运量达24.26亿次、旅客周转量900.68亿人公里，四川公路客运量居全国各省区市第二位，在综合运输量中占比达95%以上。目前成都客运东站、绵阳汽车客运场站、达州化工物流园区、雅安多营物流中心货运站等6个客货运场站已建成投运。阿坝州少数民族地区汽车站建设中，利用藏、羌民族传统文化资源，结合当地实际情况，适应城乡发展需求，构建城乡一体化的公共交通运输体系。

参考文献：

[1]顾央青.基于主成分分析的城市物流发展水平评价研究[J].物流技术，2012.

[2]王春豪.基于PCA的新疆区域物流发展水平综合评价[J].铁道运输与经济，2011.

[3]田刚.因子分析在江苏省各城市物流能力比较研究中的应用[J].扬州职业大学学报，2009.