基于主成分聚类分析的安徽省物流规划

郭玉侠，杨保雪

(宿州学院经济管理系，安徽 宿州 234000)



基于主成分聚类分析的安徽省物流规划

郭玉侠，杨保雪

(宿州学院经济管理系，安徽 宿州 234000)

物流业的发展已经成为评价一个城市总体实力的主要标志.建立了区域物流发展评价指标体系，采用主成分聚类分析的方法对安徽省16个城市的物流发展进行综合评价并分类.根据分析结果，为安徽省的物流发展提出首先发展三大主力物流园区及建设三大物流枢纽的整体规划.

物流规划；主成分分析；聚类分析

近几年，物流业受到了高度重视，如2014年10月国务院在《物流行业中长期发展规划(2014-2020年)》中明确了该段时间的方针，2015年8月出台《多措并举推动现代物流加快发展》和《关于加快实施现代物流重大工程的通知》等系列配套政策.其中，区域物流作为现代物流业发展的一部分，对于促进一个区域经济社会快速发展起到关键作用.为了促进区域物流更好的发展，需设计出较优的物流规划体系.

安徽省物流发展也不例外，虽然地处与江苏、浙江接壤，共同构成长江三角洲城市群体，在物流发展具备一些有利条件.但也存在一些不利因素：物流相关知识匮乏；地区划分、局部封锁影响了物流的有效整合；物流企业本身的缺陷，物流的结构布局缺乏科学的规划等.因此有必要科学规划安徽省物流发展规划，进而促进我省的经济发展，也有利于国家对于物流业发展的中长期发展规划的顺利实施.

已有学者进行相关的研究：金凤花等[1]基于场论和物流场论对区域物流进行分析,提出区域物流场的性质,构建了区域物流发展水平评价指标体系,运用物流场势模型,综合分析各区域物流的发展水平，采用聚类分析给出区域物流发展建议；陈超和周德群[2]则从生产消费类、经济发展类、人力资源类、交通运输类和信息发展类选取了12个评价指标对长三角地区的物流进行了分析；王霞等[3]根据中心物流的特征从生产消费、人力资源、物流能力、社会经济、宏观环境方面选取了17个评价指标对中心城市物流系统进行规划研究.朱中华[4]就江西省的物流规划从消费水平、地理位置等方面选取了适合江西物流特点的11个评价指标进行分析；陈火全[5]则利用主成分聚类分析的方法就海西地区的物流进行信息化的评价；陈思[6]通过对物流需求的多样性结合四川省的数据对物流进行了分析.

表1　安徽省物流发展的评价指标

以上所选取的评价指标有GDP、人均GDP、工业生产总值、社会消费品零售总额、进出口总额、公路里程等，这些指标，基本可以代表城市成长的主要指标，接近于现实情况.但相同的指标反映不同地区的情况不同，不能直接拿来作用于安徽省物流规划.因此本文在借鉴已有研究成果的基础上结合安徽省实际，采用主成分聚类分析方法对安徽省物流发展进行规划.

1　区域物流发展评价指标体系

运用主成分分析选取合适的评价指标十分重要，要考虑到经济发展因素、居民消费水平等一系列相关的因素.本文借鉴现有学者运用的具有代表性的物流评价指标，并结合安徽省的发展状况和居民生活水平及未来经济发展趋势等，从以下五个方面选取16个最能反映安徽省物流发展的评价指标，如表1.

2　区域物流的主成分聚类分析方法

在研究区域物流发展规划时，需要从多方面、多角度分析，选取较多的指标才能较完整且全面地发现解决对策.但是各评价指标间也许存在交叉、互补或重合.主成分分析法利用降维的思想，把原来很多指标转化为了几个比较重要、有代表性的(包含原有指标信息85%以上)且相互独立的指标[7].

聚类分析是指把某些具备类似属性的数据统计并进行运算，对结果再分析的一种方法，主成分分析则是把复杂的数据简单化，所以主成分聚类分析是把主成分分析加上聚类分析的一种综合统计分析方法.这样就避免大量原始数据分析的复杂性，用能够代表整体的几个主要指标不仅可以提高分类的速度，而且还使结果更加准确可靠.文章对安徽物流发展规划采用二者相结合的方法进行分析.

2.1区域物流发展的评价模型

假设讨论的情况有n个区域，p个指标，即原始的样本矩阵是

X={xij}n×p(i=1,2,…n;j=1,2,…,p),

(1)

具体步骤：

(1)将(1)式做数据的标准化运算，显示标准化评价矩阵X={xij}n×p,也可写

(2)

(2)计算矩阵{xij}n×p的协方差矩阵Rp×p和它的特征值λ1≥λ2≥λ3≥…≥λp≥0和正规化特征向量ej.

(3)经过上面的计算获得主成分

Yj=x*ej

(3)

(5)把每一个主成分的方差贡献率作为权重，线性加权后相加得出的综合评价指标函数为

(4)

Zj代表第i个地区物流发展的整体实力，Zj越大，表示该地区物流发展的整体实力越高；Zj越小，则相反[8].

2.2物流发展聚类分析模型

上文主成分分析已经得出q个代表本来变量的很多信息，且这些主成分指标之间并没有联系，因此对安徽省的物流发展进行规划时，可以运用这q个主成份指标进行聚类分析，这样就可将需要处理的问题简单化，将前面分析得出的q个主成分结合成一个新的矩阵Y={yij}n×p(i=1,2,…n;j=1,2,…,p),将其作为聚类分析的样本矩阵.

得出安徽省各城市新样本数据间的欧式距离

(5)

利用聚类分析法中的类平均聚类分析并生成聚类图，对安徽省物流进行分类并分析[8].

3　基于主成分聚类分析的安徽省物流规划实证分析

随着安徽省国民生产总值不断提高，物流也在很大程度上得到发展，为促进我省物流更快、更好的发展，做出合理的物流规划至关重要.

3.1数据的收集整理

分析的数据来自2014年安徽省统计年鉴，从中选取了一些能够代表整体的评价指标进行整理分析[9].

3.2安徽省各地区物流发展综合评价

使用SPSS软件对安徽省原始数据用主成分分析得出主成分得分系数和各个主成分相对应的特征值、方差贡献率、累计方差贡献率(表2、表3).为减少信息缺失，使综合评价和下面的聚类分析能与原始状态贴近，选取了前两个主成分；第一个主成分GDP的方差贡献率a1=69.825%，第二个主成分人均GDP方差的贡献率a2=22.815%.累计方差贡献率A=69.825%+22.815%=92.64%大于85%，表明了前两个主成分与原始数据在92.64%上是相似的.根据主成分分析法的思想得出采用GDP和人均GDP两个指标进行分析的结论可以从一定程度上代表五类指标体系中16个成分反映的信息，因此选取这两个主成分来进行分析.由表2中的数据可以得出前两个主成分的函数表达式:

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　成分得分系数

同时利用SPSS软件得出安徽省各地区前两个主成分的得分(如表4)，然后由式子(4)和表4得出安徽省物流发展的综合评价函数，即：

Z=0.69825*Y1+0.22815*Y2

表3　解释的总方差

结合表4得出安徽省各区域物流发展综合评价的结果(见表5)，为方便比较大小，运用中心化处理方式将Z值变为正数，可以看出一个城市得分越高，表示该地区的物流发展越好，相对地位越重要.由表5评价的结果，可将安徽省的物流发展分为三个层次，第一个层次为合肥，物流发展的能力远远大于安徽省其他城市；第二个层次包括芜湖、马鞍山，这些城市的物流发展能力相比较其他城市的发展较强；第三个层次包括亳州、淮北、宿州、阜阳、蚌埠、淮南、滁州、六安、安庆、池州、铜陵、宣城、黄山，这些城市的物流发展综合能力较其他城市较弱，得出的结果与安徽省物流发展基本相符合.

表4　安徽省各地区前两个主成分得分

表5　安徽省各市物流发展的综合评价得分

3.3安徽省各地区的物流发展聚类分析

根据主成分聚类分析的思想，运用上述主成份分析法得到2个能够代表整体的主成分指标数据，并由分析得出聚类分析的样本矩阵，并根据类平均法对安徽省各个城市的物流发展进行分析，得出聚类图1.

图1　安徽省各地区聚类图

等级情况类型所含城市物流发展规划一级物流中心第一类合肥作为华东地区的综合交通枢纽，利用交通优势以家电为主发展物流业二级物流中心第二类芜湖长江流域中心、河湖水网密布，可以着重发展水路运输，以港口为主的机械、汽车物流业第三类马鞍山横跨长江、拥有黄金水道，同时又是中国十大钢铁基地之一，因此大力发展水路，以港口为主的钢铁材料物流业第四类蚌埠、安庆宣城、滁州蚌埠地处淮河中下游，同时又拥有丰富的矿产资源，发展以水运、铁路为主的矿产物流业安庆是平原地区，发展以公路、铁路运输为主的物流业三级物流中心第五类阜阳、六安宿州阜阳全境属于平原地带，地势平坦，是国家大型粮油基地，因此着重发展以公路、铁路为主的农产品物流业第六类淮南、淮北亳州、铜陵黄山、池州淮北中国重要的煤炭生产基地，大力发展以铁路、公路为主的煤炭物流业铜陵坐拥长江黄金水道，水运运输比较便捷，则主要发展以水路、铁路为主的电子、建材物流业

根据上面的聚类图，类间距取d=5时，分为3类，但有的间距过大，因此当类间距d=2 时，分为六类相较而言最合适，将其进行等级划分并对重点城市的物流发展进行规划，从安徽省政法网收集的各城市的指标可以看出，合肥的数值都大于其它城市的数值，无论在经济发展，还是消其它方面都相对其它城市较突出，同时结合表5对安徽省物流城市进行等级规划如下表所示

4　结论及规划建议

根据前面主成分聚类分析对安徽省各个城市的物流进行分类和综合评价，可以为安徽的物流规划布局给出以下结论及建议.

4.1发展三大主力物流区域

4.1.1合肥物流圈

由2014年安徽省各个城市的指标数据，可以看出合肥作为安徽省的省会，其数据在各方面都较突出.国民生产总值5180.56亿元更是远远超出芜湖的数值，同时社会消费总额也遥遥领先.GDP是一个城市发展的根本，社会消费是一个城市发展的体现，因此合肥对安徽省经济的影响力很大.合肥作为我国综合交通要道之一，在表5安徽省物流发展综合评分也位于第一，物流发展能力较强.作为安徽省一级物流中心，应充分利用自身的物流发展能力，并与综合得分第四的安庆联合带动皖中地区处于二级物流的滁州和处于三级物流的六安的物流发展，并建立这些城市之间物流的整体运行模式，提高这一区域的物流运作能力，并充分利用家电、机械等资源大力发展商贸物流业.

4.1.2芜湖、马鞍山物流圈

安徽省2014年物流综合得分排名第二的芜湖和第三的马鞍山，都拥有着优越的地理位置，同时作为二级物流发展重点，应充分利用这一优势去更好地发展自身的物流.

芜湖位于长江的下游，作为长江流域的中心和中国主要的港口城市，拥有着物流发展运行的地理条件.而马鞍山处于长江下游三角区，同样有着这一优势.因此芜湖、马鞍山可以和皖南的其他城市与长江共同建立长三角物流发展圈，依附长三角大力发展皖南港口物流，形成完善的水运物流体系，并拉动皖南处于二、三物流中心城市物流的发展，大力发展港口物流业.

4.1.3蚌埠、阜阳物流圈

蚌埠是全国重要的交通枢纽之一，与皖南的宣城和皖中的安庆、滁州处于第四类，且是皖北中唯一作为二级物流中心的城市.蚌埠位于淮河中游，又是京泸铁路交汇点，因此可将水路、铁路作为主要的物流运输.

虽然阜阳作为三级物流中心城市，但是由表5可以看出它的物流综合得分是高于蚌埠的.由表4可以看出阜阳的第一个主成分得分处于第三，但是第二个主成分得分则是倒数第一，可见阜阳的综合经济还是很可观的.但是由于人口数量大，使得个人经济比较薄弱，所以物流发展也比较弱.但是蚌埠可以利用阜阳国民生产总值这一优势形成完美的物流体系，并带动皖北其他城市的物流发展，将水路、铁路作为皖北的主力物流体系，将农产品、煤矿等作为主要运输物，更好地发展这些城市的物流.

4.2建设三大物流枢纽

4.2.1合肥物流枢纽

由2014年安徽省的货运总量和邮电业总量可知，合肥的物流发展规模庞大.同时合肥作为安徽省的核心城市，经济发展的领导者，可以与周边的郑州、武汉物流中心形成联动关系，并结合成长本身的物流特点，成为具备全国性的物流交通枢纽.

4.2.2芜湖与马鞍山物流枢纽

芜湖、马鞍山都处于长江下游，拥有着重要的地理位置优势，并由表6聚类分析得出的物流综合得分可知是安徽省物流发展的很重要的中心城市，因此应结合这一优势，大力发展它们的物流，形成长三角这一区域的重要物流枢纽.

4.2.3蚌埠物流枢纽

蚌埠作为安徽省的二级物流城市和皖北的首要城市，不仅是京沪、淮南、三洋三大铁路的交汇点，同时又是京福、京沪、哈武、哈沪四大高铁的交汇处，拥有着物流发展必不可少的运输优势，因此可以依靠这一优势和自己物流发展的能力去建立服务于皖北区域的物流要道.

5　结束语

文章通过文献分析法、主成分聚类分析法结合安徽省的具体情况，对安徽省16个城市，建立区域物流发展评价指标体系，对安徽省物流规划各城市的物流发展进行综合评价并分类.针对分析结果，提出应该首先发展三大主力物流园区：合肥物流圈以及芜湖、马鞍山物流圈、蚌埠、阜阳物流圈；要建立三大物流枢纽：合肥物流枢纽、芜湖与马鞍山物流枢纽、蚌埠物流枢纽.

本课题在研究过程中存在一定的局限性：在物流指标的体系的建立过程没有采用定量的方法进行确定，在实际问题中可能有所偏差，期待以后进行相关方面的研究时，可以在选择评价体系时更完善.

[1]金凤花，李全喜，孙磐石.基于场论的区域物流发展水平评价及聚类分析[J].经济地理，2010,(7):1138-1143.

[2]陈超,周德群.基于主成分聚类分析的区域物流规划——以长三角区为例[J].物流科技，2009,(3):21-24.

[3]王霞,吴沈辉,关贤军.基于主成分聚类分析的中心城市物流系统规划研究[J].珞珈管理理论,2009,(2):27-31.

[4]朱中华.基于主成分聚类分析与物流需求预测的江西省物流规划研究[D].江西：华东交通大学硕士学位论文,2011.

[5]陈火全.海西区域物流信息化评价-基于主成分聚类分析[J].福建农林大学学报(哲学社会科学版),2012,(4):6-10.

[6]陈思.基于物流需求多样性的区域物流规划方法研究[D].西安：西安交通大学博士学位论文,2013.

[7]林芳.我国房地产企业品牌竞争力评价研究[D].天津：天津大学硕士学位论文,2008.

[8]黎云鹏,韦姗姗.主成分聚类分析在广西物流战略规划中的应用[J].市场论坛,2010,(4):1-2.

[9]安徽统计局.安徽统计年鉴[J].北京：中国统计出版社，2015.

(责任编校：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

郭玉侠(1987— )，女，安徽宿州人，宿州学院经济管理系助教，硕士.研究方向：物流管理.

F252

A

1008-4681(2016)05-0091-05