基于因子聚類分析的區域物流中心研究

路璐，等：基于因子聚類分析的區域物流中心研究

（安徽工業大學管理科學與工程學院，安徽馬鞍山243002）

[摘要]本文運用因子分析模型對安徽17個（假設巢湖未拆分）城市物流發展水平進行分析，運用聚類分析方法對安徽區域物流中心進行聚類，把所得的結果結合中心城市的區位地理等因素，選取了合肥等五個城市作為區域物流中心。

[關鍵詞]區域物流中心；因子分析；聚類分析

[中圖分類號]F252[文獻標識碼]A[文章編號]1005-6432（2013）46-0018-03

區域物流作為區域經濟系統形成與發展的一種主導力量，對提高區域生產領域、流通領域的效率和經濟效益，提高區域市場競爭能力，改變生產企業的布局和生產方式都發揮著積極的作用。李婷（2007）^[1]，以廣東為例，分析了影響地區物流發展的因素并利用主成分分析得出地區物流綜合得分，進而利用聚類分析劃分出各級物流。郜振華（2008）^[2]，利用粒子群優化算法，對區域各地區的物理區位進行分析，進而找出適合的物流中心。本文認為區域物流中心城市的選擇如果把定性因素（比如區域物流環境、區域物流實力、區域物流潛力）與定量分析結合，則得出的結論更科學、可信。

目前我國區域物流正在快速發展，但在發展過程中，線路和節點配套不夠好、各種運輸方式銜接不暢、區域布局不合理等，導致物流資源不能得到充分利用。區域物流中心的選擇對充分利用物流資源至關重要，但是目前不少區域物流中心選址方案的評選往往會有一定的局限性和不適應性，主要有以下幾個原因：

（1）影響因素考慮不全，影響評選結論；

（2）在考慮各種因素的問題上，很難將定性指標有效地轉化為定量指標；

（3）將定性指標轉化為定量指標帶有一定主觀性，對選址方案的評價造成偏差。

為此本文從區域經濟地理的角度，將定性與定量分析相結合，探討區域物流中心的構建，以期為區域物流中心的構建提供新的思路。

1區域物流發展評價指標體系

影響物流中心選址的因素很多，本文選取最重要的因素進行量化分析，主要從三個方面來概括：

（1）區域物流環境。本文著重考慮經濟環境，因為地區的經濟水平體現了地區的綜合實力，經濟發展好的地區生產和消費量大、物流量也相應大，更適合成為物流中心。在這里本文選取一些能體現物流環境的主要指標，如GDP，社會消費品零售總額等。

（2）區域物流實力。本文著重考慮物流基礎設施和物流產業規模，這些內容體現了地區的交通便利條件和綜合運輸能力，交通便利和運輸能力強的地區適合成為物流中心。

（3）區域物流潛力。本文著重考慮物流的增長能力和信息化水平，一個地區是否能夠成為物流中心不僅要看其地區實力和環境，地區的發展潛力也是至關重要的。

區域物流發展評價指標體系如表1所示：

2區域物流發展綜合評價模型

因子分析方法用于研究相關矩陣的內部依賴關系，它將多個變量綜合為少數幾個因子之間的相關關系。采用因子分析法可以對指標體系進行降維處理，將眾多指標數據濃縮成較少的幾個公共因子，使其反映數據的本質特征，然后將數據的信息轉換成公共因子的因子值，再分別加權，從而得出各個城市物流發展水平的總分值。根據物流發展水平的分值，可以對眾多城市物流發展水平排序、分類和分析。

21因子分析的數學模型

23因子旋轉

建立因子分析數學模型的目的不僅是為了找出公共因子，更重要的是要知道每個公共因子的意義，以便對實際問題進行分析。如果每個公共因子的含義不清，不便于對實際背景進行解釋，這時根據因子載荷陣的不唯一性，可對因子載荷陣實行旋轉，即用一個正交陣右乘使旋轉后的因子載荷陣結構簡化，便于對公共因子進行解釋。所謂結構簡化就是使每個變量僅在一個公共因子上有較大的載荷，而在其余公共因子上的載荷比較小。這種變換因子載荷的方法稱為因子旋轉。因子旋轉有方差最大正交旋轉和斜交旋轉。

24綜合評價

3區域物流發展聚類分析模型

對安徽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進行。但由于指標較多，計算繁瑣且容易出錯，鑒于前面因子分析已經得到p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因子指標，因此可以采用這p個因子指標并結合綜合評價得分對安徽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，因此本文利用類平均法進行聚類分析。

步驟如下：用因子分析得到的前p個因子組成一個新矩陣，并以此作為聚類分析的樣本矩陣，計算各地區新樣本數據之間的歐式距離。再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

安徽經濟實力不斷增強，區位優勢突出，沿江近海、承東啟西，地處長三角腹地，發展現代物流業具有得天獨厚的優勢。

41安徽地區物流發展因子分析

因子分析結果如下表2所示：

為了減少信息損失，使綜合評價和后面的聚類分析最大限度地接近原始狀態，本文取前2個因子，此時累計方差貢獻率等于8605%，也就是說，這前2個因子以8605%的精度體現了原始指標體系。

運用因子分析法計算出安徽省17個地區的物流發展水平得分及其排名，排名越前說明物流發展水平越高。綜合評價函數為：

根據得分把安徽區域物流發展水平劃分為三類：第一類合肥市，發展水平遙遙領先；第二類蕪湖、阜陽、安慶，發展水平較高；第三類六安、宿州、蚌埠、宣城、巢湖、馬鞍山、亳州、淮南、淮北、黃山、銅陵、池州，物流發展水平一般。

42對樣本進行層次聚類

本文結合地區的區位坐標組成聚類分析的樣本矩陣，按照類平均法進行聚類，此處我們考慮到合肥的物流水平遙遙領先，且其位于安徽中心部位，具有非常好的輻射作用，所以僅對除合肥以外的16個地區進行分析，聚類圖如下圖所示：

安徽各市場物流發展水平聚類譜系圖

將所有的地區聚為4類，其中，阜陽、六安為一類；銅陵、池州、安慶、黃山為一類；馬鞍山、蕪湖、滁州、宣城、巢湖為一類；淮北、亳州、宿州、蚌埠、淮南為一類。結合聚類譜系圖可以看出，安徽省區域物流根據區位適合劃分成西北部、西南部、東南部、東北部四大片區。

而結合地區物流競爭力水平的結果發現西北部、西南部、東南部片區各自擁有物流水平相對較高的阜陽、安慶、蕪湖這些地區亦作為該片區的物流中心。而東北部片區并沒有物流競爭力比較突出的地區，其中實力最前的是蚌埠，所以權衡考慮并結合具體實際，選取蚌埠作為東北部片區的物流中心。具體如下表4所示：

43結果分析

物流中心城市對周圍地區的物流發展產生強烈的物流輻射和帶動效應同時因其物流經濟的凝聚力，對周圍地區的物流經濟發展起歸納和吸收作用能不斷地從外界獲得物流要素和信息，同時又向外界傳遞物流要素和信息，維持著區域及不同區域物流要素的相互聯系。

根據各地區的區位、產業地理和歷史情況結合主因子分析和聚類分析結果選出以下五個地區較適合篩選為物流集聚中心。其中，合肥為一級物流中心；蕪湖、阜陽、安慶、蚌埠為二級物流中心；巢湖、宣城、六安、滁州、蚌埠、淮南、馬鞍山、宿州、亳州、池州、銅陵、黃山、淮北為所屬片區的輻射城市。

而根據《安徽省現代物流業發展規劃》——規劃期為2009—2015年，其中關于安徽省的物流空間布局的五大物流樞紐分別為：合肥物流樞紐、蕪（湖）馬（鞍山）物流樞紐、安慶物流樞紐、蚌埠物流樞紐、阜陽物流樞紐與本文所得出的結論基本吻合。對比來說本文所提出結果在現實中具有非常強的實踐價值。

5結論

（1）用因子分析和聚類分析的定量分析方法對安徽地區的物流發展進行綜合評價并分類，為區域物流規劃提供了一定依據。

（2）物流樞紐城市應成為物流基礎設施規劃布局的極點，應使極點成為物流基礎設施布局的增長中心，讓樞紐城市發揮輻射效用。因此，應重點加強合肥、蕪湖、阜陽、安慶、蚌埠等樞紐城市物流基礎設施布局的統籌規劃，合理設計樞紐城市的物流格局和基礎設施分布，將物流基礎設施投資和建設工作的重點放在這些樞紐城市，提高基礎設施投入資金的使用效率。

（3）雖然長江貫穿安徽，但是水運發展并不理想，所以在進一步強化其對內地的輻射效應，不僅要加強鐵路公路交通設施建設，還要加大港口碼頭建設，提升口岸功能。

參考文獻：

[1]李婷主成分聚類分析在區域物流規劃中的應用——以廣東省為例[J].物流科技，2007（9）：30-33

[2]郜振華粒子群優化算法在配送中心連續性選址中的應用[J].計算機應用，2008，28（9）：2401-2403

[3]岳朝龍SAS與現代經濟統計分析[M].合肥：中國科技大學出版社，2009

[4]馬永剛長江三角洲物流基礎設施布局優化研究[J].中國流通經濟，2008（1）：13-15

[5]彭本紅，彭建華基于因子分析和聚類分析的區域物流中心選擇研究[J].中國管理科學，2009（17）：571-575

[6]方開秦實用多元統計分析[M].上海：華東師范大學出版社，1989

[7]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

[8]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

[作者簡介]路璐（1984—），男，安徽滁州人，安徽工業大學管理科學與工程學院碩士研究生，研究方向：物流與供應鏈管理；陳榮（1962—），女，安徽金寨人，安徽工業大學管理科學與工程