省域区域物流发展综合评价指标体系研究

摘要:通过对国内外区域物流发展水平评价的研究内容进行总结比较,构建出物流评价指标体系,采用非线性主成分分析和聚类分析两者相结合的方法,借助SPSS软件对河北省区域物流发展状况进行定量的评价,并对评价结果作了定性的讨论,从而得出评价方法的准确性与实用性,提出了一些关于促进河北省城市群区域物流协调发展的思考与建议。

关键词:区域物流;非线性主成分分析法;聚类分析法;综合评价

中图分类号:F061.5文献标识码:A

Abstract: Based on the development of domestic and international logistics alliance evaluation research contents of summarizing, construct logistics evaluation index system. Using the nonlinear principal component analysis and cluster analysis method of combination and SPSS software development status of Hebei logistics alliance quantitative evaluation and the evaluation results are discussed qualitatively. That the accuracy of the evaluation methods and practical, puts forward some on promoting the coordinated development of urban logistics alliance in Hebei province, the thinking and suggestion.

Key words: regional logistics; the nonlinear PCA; cluster analysis; integrated evaluation

0引言

随着市场经济的不断发展与完善,企业之间激烈的竞争开始向合作的方式转化,靠合作来化解竞争的经营理念日益被人们所接受,企业战略联盟正是这种变革的产物。为了尽快提升竞争优势,物流企业也必须采取有效的战略行动。区域物流是区域经济核心竞争力的组成部分,也是经济发展水平的重要标志。区域物流既不同于国家范围内的物流体系,也不同于企业的物流,它具有自身的经济利益、内部运行的特殊规律,还带有当地政府和企业对区域物流的特殊影响的印记[1]。因此,科学地评价区域现代物流发展水平,对科学决策、改善现代经济发展环境提升区域现代物流竞争力具有十分重要的意义[2]。

国内外已存在多种评价方法但都存在一些缺陷。本文选择非线性主成分分析与聚类分析相结合的方法,不但解决了综合指标间的信息重复问题,还用定性定量相结合的方法进行了综合分析。

1区域物流发展水平综合评价指标的建立

在我国,关于区域物流发展水平的综合评价问题,许多学者与专家分别从不同的方面进行了研究。童孟达[3]从代物流需求、现代物流供给、现代物流发展环境指标和现代物流发展成效等四个方面构建了一级评价指标体系;蔡虹[4]从物流发展合理化程度、物流子系统效率和物流发展外部环境等3个方面构建了一级评价指标体系。李玉

民[5]等构建了二级评价指标体系。刘国新[6]所构建的二级评价指标体系中,一级指标体系包括反映物流规模的指标、反映物流需求的指标和其他相关统计指标;戴魏魏[7]选取了国内生产总值、第三产业占GDP比重、年末总人口、人口密度、物流业从业人员人数、货运总量、社会消费品零售总额、批发零售贸易业商品销售总额等17项评价指标构成了评价指标体系;林璐龙[8]从社会经济发展类指标、生产消费流通类指标、交通运输类指标、人力资源类指标和信息发展类指标等五个方面构建了一级指标。

随着对评价体系的不断深入研究,各种多指标综合评价方法也不断丰富。本文主要选用非线性主成分分析法与聚类分析的方法对河北省区域物流的发展状况进行综合评价。

1.1区域物流发展评价指标的选择。本文所选的指标力图全面反映区域物流发展的综合水平,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,要注意遵循科学性、综合性、客观性、可操作性的原则(如表1所示)。

1.2非线性主成分分析法。主成分分析法正是根据评价指标中存在着一定相关性的特点,用较少的指标来代替原来较多的指标,并使这些较少的指标尽可能地反映原来指标的信息,从根本上解决了指标间的信息重叠问题,又大大简化了原指标体系的指标结构,这是主成分分析进行综合评价的最大特点,也是其最主要的优点,因而在社会经济统计中,主成分分析法是应用较多、较好的方法。在主成份分析法中,各综合因子的权重不是人为确定的,而是根据综合因子的贡献率的大小确定的。这就克服了评价方法中人为确定权数的缺陷,使得综合评价结果唯一,而且客观合理。主成分分析法也有其不足之处,传统主成分分析方法存在2个不足之处:一是综合评价的实际结果与评价指标间的相关程度高低成正比,评价指标间相关程度越高,主成分分析的结果越好,当指标间相关性小时,每一个主成分承载的信息量就少,为满足累计方差贡献率达到一定水平(通常为85%以上),可能需要选取较多的主成分,这样主成分分析法的降维作用就不明显;二是主成分分析是一种线性降维技术,只能处理线性问题,实际问题常常存在非线性关系,如果简单地进行线性处理,必然导致评价结果的偏差。基于以上分析,本文运用非线性主成分分析法,进行物流发展的综合评价。

非线性主成分分析法基本思路如下:

设有n个区域,m个指标。

①对原始数据作对数中心化变换,有:y■=lgx■-■■lgx■

式中:x■为第i个区域的第j个指标值,i=1,2,…,n。j=1,2,…,m。

②计算对数中心化的样本协方差矩阵S=S■■,其中:

s■=■■y■-■■y■-■■,■■=■■y■,■■=■■y■

③从样本协方差矩阵S出发求主成分,设其特征值为λ■≥λ■≥…≥λ■≥0和相应的特征向量e■,得到主成分Y■=e■■X■。

④第j个主成分的方差贡献率为α■=λ■■λi当累计方差贡献率α=■α■达到一定数值(一般不小于85%)时,取前q个主成分Y■,Y■,…,Y■,即认为这q个主成分就以较少的指标综合体现了原来m个评价指标的信息。

⑤用各个主成分的方差贡献率作为权重,线性加权求和得到综合评价函数Z■=■α■Y■即反映了第t个地区物流发展的综合实力。Z■值越高,说明该地区物流发展综合实力越强,反之则越弱。

1.3聚类分析方法。聚类分析法就是对样品或指标进行归类的一种统计方法。它根据样品或指标之间的“相似性”或“相近性”来将样品或指标进行归类。先将最相似或最相近的事物聚为一类,然后再将次相似或次相近的事物聚为一类,一直到将所有的样品或指标都聚成一个大类,形成一个由小到大的分类系统,最后把整个分类系统中的“亲疏”关系或“远近”关系用一个图形形象直观地描述出来。

聚类分析法最大的优点就是结论直观,形式简明。聚类方法的缺点是:聚类结果要明确就需要分离度很好的数据,几乎所有现存的算法都是从互相区别的不重叠的类数据中产生同样的聚类,但是,如果类是扩散且互相渗透,那么每种算法的结果将有点不同。运用聚类分析方法将城市化水平、城市功能结构大致相似的城市归为一类。反之,则归为不同类型,寻找当前优势与劣势及制约发展的主要障碍因素,便于积极采取相应对策加以解决。

2应用实例

本文选择多元统计分析方法中的非线性主成分分析法对计算指标进行处理。由于计算指标数量较多,因此,进行非线性主成分分析的主要目的是对计算指标进行压缩。提取特征根大于或等于1的主成分,将其得分作为评价指标的数值。

其过程为:①数据标准化处理。本文采用标准化法进行数据的无量纲处理。②求相关系数矩阵。③求相关系数矩阵的特征值和特征向量。④用主成分分析法根据因子贡献率选取主成分,选取m个主成分,使其累计贡献率超过85%以上。⑤将累贡献率达到85%的主成分作为新的解释变量。

应用非线性主成分分析法对河北省各地区的物流发展进行综合评价,评价指标原始数据见表2。主成分的特征值和特征向量及对应的方差贡献率和累计方差贡献率见表3。

从表3可知第一、第二、第三主成分的方差贡献率分别为59.7%、15.41%、12.97%,累计方差贡献率达到88.08%,根据主成分对应的特征值大于1且累计方差贡献率应在85%以上的一般原则,提取3个主成分(m=3),即第一主成分、第二主成分和第三主成分。这3个主成分和各指标的线性关系式如下:

Y■=0.1467X■-0.3232X■-0.1755X■-0.3163X■+0.0358X■-0.0102X■-0.1576X■+0.2346X■-0.0056X■-0.4323X■

+0.0322X■

Y■=0.0204X■+0.1054X■-0.1169X■-0.1984X■-0.0755X■+0.1687X■+0.1431X■+0.051X■+0.0288X■-0.1023X■

+0.0346X■

Y■=-0.0797X■+0.2541X■+0.0351X■+0.204X■-0.0012X■-0.0174X■-0.7499X■-0.1523X■-0.1785X■+0.0711X■

+0.0346X■

将标准化处理后的数据代入上述两个主成分表达式中,分别计算出它们的分值(见表4)。

以主成分的特征值与方差贡献率构造出区域物流发展综合评价模型Z,Z是主成分Y■,Y■,Y■的线性组合,即:

Z=7.698Y■+1.987Y■+1.672Y■

把标准化处理后的数据代入主成分综合模型中,计算得出综合主成分分值(见表5)。

从表5可以看出河北省11个城市的物流水平排在前三位的分别是石家庄、唐山和邯郸,排在最后的三位分别是邢台、承德和衡水。

进一步对非线性主成分分析所得的三个主成分的分值(见表4)做聚类分析,结果如下:

用SPSS软件完成以上分析运算步骤,给出聚类分析结果的层次聚类树形图,如图1所示。由此图可以看出,可将11个城市分成四类,第一类包含石家庄、唐山;第二类包含邯郸、秦皇岛、保定、张家口;第三类包含廊坊、沧州、承德、邢台、衡水。在这个分类中,反映的是河北省区域物流发展较发达地区与相对欠发达地区。

石家庄作为河北省的政治、经济、文化中心,它在地理位置、经济基础与政策支持方面都有着得天独厚的发展优势。无论是区域生产总值还是居民消费指数其指标都遥遥领先于其他地区。而唐山是河北省最大的经济体,以钢铁冶金、水泥、陶瓷等重工业为主。迁安是全国著名的钢铁工业基地,经济基础较好,交通便利。由分析结果可以看出他们均属于河北省区域物流较发达的地区。而邯郸、秦皇岛、保定、张家口这些城市无论从经济发展还是基础设施建设水平都远不及石家庄与唐山,因此这些城市还属于河北省物流联盟的欠发达地区。廊坊、承德、沧州、邢台、承德、衡水这六个城市在城市规模与资源环境等方面都有待进一步发展,目前还难以达到评价结果中第二类城市的发展水平,因此以后应大力发展其经济合理开发利用其各种资源才能实现其物流产业的进一步发展。

3结论

本文从社会经济发展、人力资源和基础设施水平3个方面,构建了区域物流发展水平评价指标体系,建立了基于非线性主成分分析和聚类分析的区域物流发展水平综合评价模型,该模型原理清晰,计算简单。利用该模型对河北省各地市的物流发展水平进行了综合评价,所得结论客观、准确、较有说服力,综合评价结果可以为制定正确、科学、具有竞争力的区域物流发展战略提供重要参考。

参考文献:

[1] 王振锋,王淮东. 基于非线性主成分分析法的区域物流发展综合评价模型[J]. 河南农业大学学报,2006(5):45-48.

[2] 李兆磊,张雅琪. 区域物流系统适应性评价指标体系研究[J]. 研究与探讨,2007(7):9-11.

[3] 童孟达. 论区域现代物流发展评价指标体系[J]. 现代物流,2002(9):11-12.

[4] 蔡虹. 南京市现代物流业发展水平指标体系[D]. 南京:南京理工大学,2005:32-45.

[5] 李玉民,李旭宏,毛海军,等. 基于主成分分析的区域物流综合评价及发展战略[J]. 交通运输系统工程与信息,2004(2):91

-95.

[6] 刘国新. 武汉地区物流业发展水平综合评价[J]. 工业技术经济,2004(2):101.

[7] 戴魏魏. 重庆物流业发展现状分析[D]. 重庆:重庆大学,2004:31.

[8] 林璐龙. 福建省地级市物流发展分析研究[J]. 福建行政学院福建经济管理干部学院学报,2006(3):92-93.

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