主成分聚類分析在區域物流規劃中的應用

摘要：提出利用主成分聚類分析的方法對區域物流規劃中各地區的物流發展進行綜合評價并分類。將廣東省21個重要城市作為物流中心結點，利用主成分分析對各地區的物流發展綜合實力進行評價，再利用新得到的綜合主成分指標代替原來較多的評價指標，對省內各地區的物流發展進行聚類分析。最后對廣東省區域物流中心做出了總體規劃。

關鍵詞：物流規劃；主成分分析；聚類分析；區域物流

中圖分類號：F252文獻標識碼：A

文章編號：1002-3100(2007)09-0030-04

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 21 cities of Guangdong province as the logistics centre points and uses principal component analysis to carry on the comprehensive evaluation of the regional logistics development. Cluster analysis is used to classify these regions 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: logistics planning; principal component analysis; cluster analysis; regional logistics

近年來，隨著經濟的高速發展，物流業在我國得到了進一步發展，很多地區相繼對各自的區域物流中心進行了規劃。在區域物流規劃過程中，有幾個非常重要的問題[1]，要解決好：如何劃分省內物流區域，以促進區域物流協同發展，并有利于整合區域物流資源存量；如何確定物流樞紐城市及區域物流中心城市，實現以點帶面，共同發展；如何將物流特征相似的區域歸類，針對不同類別的地區出臺具有差異性的物流發展政策。通常人們處理這種問題大多以經驗定性分析為主，主觀隨意性較大。鑒于此，在物流研究課題和物流規劃實踐總結的基礎上，本文提出一種基于主成分聚類分析的客觀分析方法對全省各地區的物流發展進行綜合評價并分類，為制定區域物流發展規劃提供參考和依據。基本思路是，首先建立區域物流發展評價指標體系，再分別利用主成分分析和聚類分析方法對全省各地區的物流發展進行綜合評價并分類，最后得出結論。

１區域物流發展評價指標體系

根據可比性、完整性、易獲取性、非重疊性、定量和定性指標相結合等原則，建立區域物流發展評價指標體系。這些指標從不同角度反映了區域物流的發展特征。

（1）社會經濟發展類：綜合反映了區域物流發展的社會經濟基礎。包括GDPX1和人均GDPX2。GDP反映一個城市的綜合經濟實力，該值越大說明經濟發展水平越好，在區域物流中心系統中的地位就越重要。除了考慮ＧDP總量以外，還應考慮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。

（2）生產消費流通類：包括農業總產值X3、工業總產值X4、建筑業總產值X5、社會消費零售總額X6、進出口總額X7。它們分別從生產、消費、國內流通等不同角度反映了區域物流服務的需求狀況和需求規模。

（3）交通運輸類：反映了區域物流發展的物質基礎，港口貨物吞吐量X8。由于廣東省特殊的地理位置，其港口所產生的吞吐量也顯得尤為重要，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。

（4）人力資源類：反映了物流發展的人力資源和勞動者素質，包括專業技術人員數量X9。

（5）信息發展水平類：反映了物流信息發展水平，包括郵電業務總量X10、人均移動電話用戶數X11、人均互聯網用戶數X12。

2區域物流發展綜合評價模型

由于評價指標較多，盡管經過了仔細遴選，但彼此之間難免存在著一定的相關性，因而反映的信息在一定程度上有所重疊。主成分分析[2]利用降維的思想，把原來較多的評價指標化為較少的綜合主成分指標來代替，綜合指標保留了原始變量的絕大多數信息，且彼此間互不相關，能夠使復雜問題簡單化。因此，可采用主成分分析

3區域物流發展聚類分析模型

對廣東省內各地區物流發展進行分析和歸類，可以按照常規的聚類方法[3]進行。但由于指標較多，計算繁瑣且容易出錯，鑒于前面主成分分析已經得到q個能夠反映原始變量的絕大多數信息，且為彼此互不相關的綜合主成分指標，因此可以采用這q個主成分指標對廣東省內各地區的物流發展進行聚類分析，這樣處理將使問題大大簡化。由于在系統聚類法中，類平均法聚類時步伐比較適中[4]，因此本文利用類平均法進行聚類分析。

用類平均法進行聚類，畫出聚類圖，得到各地區物流發展的分類結果，并進行分析。

4實證分析

廣東省作為全國物流業起步早、發展快的省份[5]，物流發展規劃在對其物流實踐具有重要作用。故筆者希望能通過研究對整個廣東省物流系統規劃提供一些有價值的參考。

下文將應用上述方法對其進行分析。具體數據見表1。

4.1廣東省各地區物流發展綜合評價

限于篇幅，略去計算過程，直接給出結果。各主成分對應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，本文取前2個主成分，此時累計方差貢獻率A=91.81%，也就是說，這前2個主成分以91.81%的精度體現了原始指標體系。

4.2廣東省各地區物流發展聚類分析

取類間距離d=5時，分為4類，有的類間距離太大。所以取d=3，分為6類比較合適。即將廣東省21個城市分為6類：（1）廣州；（2）深圳；（3）佛山；（4）珠海、東莞、中山；（5）湛江、茂名；（6）汕頭、韶關、河源、梅州、惠州、汕尾、陽江、清遠、潮州、揭陽、云浮、肇慶、江門。

最后，筆者結合各城市所處的地理位置以及主成分聚類分析結果，將全省的區域物流中心劃分為三個級別共包含十一個地區，見表４。

５結論

（1）用主成分聚類的定量分析方法對廣東省內各地區的物流發展進行綜合評價并分類，所得結論客觀、可信、較有說服力，為區域物流規劃提供了重要參考和依據；利用得到的主成分指標組成新矩陣，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域物流規劃有較好的借鑒作用；在地區一級的物流規劃中也同樣適用，只需適當調整部分指標即可。

（3）研究和調查發現，當地的制度、政策、市場經濟氛圍和人們的觀念、意識等，對當地物流發展的影響很大；而地理區位顯然是影響區域物流發展的重要因素之一。因此，應該把現代物流發展氛圍和地理區位也列入指標體系，但它們屬于定性指標。對于定性指標的評價可劃分為9個等級，即{極好、很好、好、較好、一般、較差、差、很差、極差}，分別對應[1，10]區間的{9、8、7、6、5、4、3、2、1}，采用專家打分，并結合相關資料給出各指標的得分。由于未能收集到有效數據，所以本文沒有把其列入指標體系。很多與此相關的問題還有待進一步研究。

參考文獻：

[1] 李旭宏，胡文友. 區域物流中心規劃方法[J]. 交通運輸工程學報，2002，2(1):85-88.

[2] 于秀林，任雪松. 多元統計分析[M]. 北京：中國統計出版社，1999:154-162.

[3] 方開泰. 實用多元統計分析[M]. 上海：華東師范大學出版社，1989:215-250.

[4] Johnson R A. Applied multivariate statistical analysis[M]. New Jersey: Prentice-Hall Inc， 1999:302-336.

[5] 周啟蕾. 物流業形成發展機理與推進策略[M]. 北京：北京大學出版社，2004:233-242.

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