基于PCA的新疆區域物流發展水平綜合評價

王春豪

（石河子大學 商學院，新疆 五家渠 831300）

1 區域物流發展水平評價指標體系及評價方法

1.1 評價指標體系

主成分分析 (Principal Components Analysis，PCA)是采取數學降維的方法，找出幾個不相關的綜合變量代替原來眾多變量，使這些綜合變量能盡可能地代表原來變量的信息[1]。基于國內學者提出的指標體系[2-4]，考慮數據的客觀性、與區域物流發展的相關性，建立新疆區域物流發展水平綜合評價指標體系，如表1所示。其中，Y2主要從生產、消費等方面反映區域物流需求狀況和規模，Y3主要反映區域物流發展的物質基礎、供給能力和人力資源情況等。

表1 新疆區域物流發展水平評價指標體系

1.2 評價方法

設X為n×p維矩陣，n為樣本數，p為評價指標數。

（1）對原始數據進行標準化處理。

（2）計算樣本相關矩陣R。

假定原始數據標準化后仍用X表示，則經標準化處理后，數據的相關系數為：

（3）采用雅克比方法求相關系數矩陣R的特征值 (λ1,λ2,…,λp) 和相應的特征向量am=(am1,am2,…,amp)，m=1,2,…,p。

（5）計算主成分得分。將標準化的原始數據分別代入主成分表達式，得到主成分得分。

（6）計算綜合主成分得分，并且根據得分高低得出各樣本的排名。計算公式為：

2 新疆區域物流發展水平的縱向比較評價

為使時間序列數據[5]具有縱向可比性，以 1978年為基準年，對X1、X2、X4、X5、X6的原始數據進行相應處理：將其分別對應的 1978 年的 GDP 指數、人均 GDP 指數、工業總產值指數、批發和零售業指數、商品零售價格指數等定基為 100，利用 1978 年現價的數據折算為各年份可比價的時間序列。如1978年新疆 GDP 現價為39.07 億元，GDP 指數為 100，2000 年的 GDP 指數為 878.4，則 2000 年新疆 GDP 的可比價為 343.19 億元，由此可計算出 2000—2009 年的各指標的數據，如表2所示。

2.1 計量過程

（1）原始數據標準化。利用 SPSS16.0 統計軟件，計算得出變量的相關系數矩陣R，計算R的特征值和貢獻率及累計貢獻率。按特征值大于1的原則提取2個主成分，第一主成分的貢獻率為 80.03%，第二主成分的貢獻率為 13.25%，2 個主成分的累計貢獻率為 93.28%，遠大于 85%，如表3所示。

表2 2000—2009 年新疆區域物流發展水平各指標處理后的數據

表3 相關系數矩陣R的特征值、貢獻率及累計貢獻率

（2）主成分載荷分析。由各原始變量的主成分載荷矩陣 (見表 4) 可以發現，地區生產總值 (X1)、人均地區生產總值 (X2)、工業總產值 (X4)、批發零售貿易業總額 (X5)、社會消費品零售總額 (X6)、運輸周轉量 (X7) 6 個變量在第一主成分上有較高載荷，說明第一主成分能夠反映這6個指標的信息。地區生產總值增長率 (X3) 和物流從業人員比例(X10) 在第二主成分上有較高的載荷，說明第二主成分能夠反映這2個指標的信息。因此，所提取的2個主成分基本可以反映絕大部分指標的信息，能夠代替 10 個 變量進行分析。

（3）計算主成分得分。

（4）計算綜合得分。對2個主成分的得分進行加權求和，取其貢獻率作為權重。

表4 主成分載荷矩陣

通過計算得出 2000—2009 年新疆區域物流發展水平綜合得分，如表5所示。

表5 新疆區域物流發展水平綜合得分

2.2 結果分析

從表5可以看出，第一主成分F1的得分排名與綜合得分排名是一致的，主要因為第一主成分的方差貢獻率達 80.03%，基本反映出新疆區域物流發展狀況。從綜合得分來看，自 2000 年以來，新疆區域物流發展水平是逐年提升的。2000—2005 年處于低水平階段，從 2006 年開始有了突破。主要原因是新疆于 2006 年開始加大鐵路、公路、機場等基礎設施建設，如烏魯木齊—精河鐵路復線、國道 312 線 (星星峽—哈密公路)、國道 312 線 (賽里木湖—霍爾果斯口岸公路)、國道 218 線 (清水河—伊寧高速公路)、國道 217 線 (那拉提—庫車公路)、喀納斯機場等。另外，政府加大對物流產業的投入，使得連鎖經營、物流配送、電子商務等新型流通業蓬勃發展。2006 年，“萬村千鄉”市場工程新增了 30個試點縣 (市)，總數達 52 個；新改建標準農家店3 500 家，總數達到 4 522 家，這對新疆區域物流水平的提升有著重要影響。

3 新疆區域物流發展水平橫向比較

選取 2007—2009 年陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆5省區統計年鑒中的連續3年的數據[6-9]，運用主成分分析法，以生產總值、人均地區生產總值、工業總產值、社會消費品零售額、批發與零售貿易業總額的算術平均值及各省區 2009 年運輸周轉量、運輸網密度、運輸線路長度、物流從業人員比例為原始數據，將新疆與其他4省區進行橫向比較分析，如表6所示。

3.1 計量過程

（1）原始數據標準化。利用 SPSS16.0 統計軟件，得出變量的相關系數矩陣R，并計算出R的特征值、貢獻率及累計貢獻率，如表7所示。按特征值大于1的原則提取的3個主成分，第一主成分貢獻率為 63.86%，第二主成分的貢獻率為 17.01%，第三主成分的貢獻率為 14.99%，3 個主成分的累計貢獻率為 95.85%，遠大于 85%，能比較全面地反映問題。

表6 2007—2009 年西北 5 省區區域物流發展水平評價指標原始數據

表7 相關系數矩陣 R 的特征值、貢獻率及累計貢獻率

（2）主成分載荷分析。主成分載荷矩陣如表8所示。表8中，地區生產總值 (X1)、工業總產值(X4)、批發零售貿易業總額 (X5)、社會消費品零售總額 (X6)、運輸周轉量 (X7) 5個變量在第一主成分上有較高載荷，說明第一主成分能夠反映這5個指標的信息。人均地區生產總值 (X2) 和地區生產總值增長率 (X3) 在第二主成分上有較高的載荷，說明第二主成分能夠反映這2個指標的信息。物流從業人員比例 (X10) 在第三主成分上有較高的載荷，基本能反映該指標的信息。由此可見，所提取的3個主成分基本可以反映絕大部分指標的信息，能夠代替 10 個變量進行分析。

（3）計算主成分得分。

表8 主成分載荷矩陣

（4）計算綜合得分。

通過計算得出西北5省區區域物流發展水平綜合得分，如表9所示。

表9 西北 5 省區區域物流發展水平綜合得分

3.2 結果分析

從表9中可以看出，第一主成分得分排名與綜合得分排名是一致的，這是因為第一主成分的貢獻率達 63.86%，基本反映了新疆區域物流發展的總體狀況。第二、第三主成分的貢獻率分別為 17.01%和 14.99%，說明人均地區生產總值和物流從業人員比例是影響區域物流發展水平的重要因素。從綜合得分來看，陜西省區域物流發展水平排在第一位，新疆區域物流發展水平排在第二位。從分值來看，新疆區域物流發展水平比較低，與陜西省有一定差距，仍處于起步階段。

4 結束語

構建區域物流發展水平綜合評價指標體系，將區域經濟基礎因素、區域物流需求因素、區域物流支持因素為一級指標，將地區生產總值、工業總產值、運輸周轉量等 10 個變量為二級指標。運用主成分分析方法對新疆區域物流發展水平分別從縱向和橫向兩個方面進行實證分析，新疆區域物流發展水平正逐年提升，在西北5省區中處于中上水平，隨著國家西部大開發戰略的深入實施，以及全國對口支援新疆政策的逐步落實，新疆區域物流水平將得到快速提升。由于區域物流發展水平的影響因素較多，對新疆區域物流發展水平做出縱向評價，與其他4省區進行橫向定量分析。因此，仍然需要進一步研究和加強區域物流發展水平的綜合評價。

[1] 李衛東. 應用多元統計分析[M]. 北京：北京大學出版社，2008.

[2] 于亦文，周榮虎. 區域物流產業綜合實力評價研究——以中原城市群為例[J]. 現代管理科學，2007(11)：70-72.

[3] 朱幫助，李 軍. 基于主成分分析的區域物流發展水平綜合評價——以廣東省江門市為例[J]. 工業技術經濟，2008，27(5)：105-107.

[4] 許小蒼. 基于主分量分析的重慶地區物流發展水平綜合評價[J]. 鐵道運輸與經濟，2009，31(5)：64-67.

[5] 新疆統計局. 新疆統計年鑒(2010)[M]. 北京：中國統計出版社，2010.

[6] 陜西省統計局. 陜西統計年鑒(2010)[M]. 北京：中國統計出版社，2010.

[7] 甘肅發展年鑒編委會. 甘肅發展年鑒(2010)[M]. 北京：中國統計出版社，2010.

[8] 寧夏自治區統計局. 寧夏統計年鑒(2010)[M]. 北京：中國統計出版社，2010.

[9] 青海省統計局. 青海統計年鑒(2010)[M]. 北京：中國統計出版社，2010.