聚類分析法在遼寧省物流服務(wù)體系建設(shè)中的應(yīng)用研究

摘 要：根據(jù)區(qū)域物流服務(wù)指標(biāo)體系的基本原則和基本方法建立了體現(xiàn)物流企業(yè)發(fā)展情況、物流行業(yè)需求、物流設(shè)施設(shè)備運(yùn)行能力、物流信息平臺(tái)水平等諸多方面的區(qū)域物流評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，為區(qū)域物流服務(wù)體系的聚類研究奠定了基礎(chǔ)。在此基礎(chǔ)上，以遼寧省為區(qū)域研究案例，對(duì)省內(nèi)典型的14個(gè)城市進(jìn)行了聚類實(shí)證分析，并對(duì)聚類結(jié)果進(jìn)行客觀、全面地定性分析，提出了遼寧省物流服務(wù)體系應(yīng)逐步建成以沈陽(yáng)、大連、錦州為核心，以全方位、多層次的現(xiàn)代物流服務(wù)網(wǎng)絡(luò)為支撐的，立足東北、輻射全國(guó)、面向東北亞、服務(wù)全世界的東北地區(qū)現(xiàn)代物流服務(wù)體系。

關(guān)鍵詞：區(qū)域物流；服務(wù)體系；聚類分析

中圖分類號(hào)：F259.27 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Abstract： According to the basic principles and basic methods of regional logistics service index system， the evaluation index system of regional logistics is established， which reflects the situation of logistics enterprises development， the demands of logistics industry， the ability to operate the logistics facilities， the platform level of logistics information and many other aspects. It is the foundation for cluster research of regional logistics service system. On this basis， take Liaoning province as case study area， empirical cluster analysis in the 14 typical cities in the province， and qualitative analysis the clustering results objectively and comprehensively， then put forward logistics service system in Liaoning province should be built step by step in northeast China modern logistics service system， which to the city of Shenyang， Dalian， Jinzhou as the core， and supported by the all-round， multi-level logistics service network， and based on the northeast， radiation throughout the country， service oriented northeast Asia and all over the world.

Key words： regional logistics； service system； clustering analysis

1 聚類分析法的基本原理

聚類分析是從一批樣品的多個(gè)觀測(cè)指標(biāo)中找出一些能夠度量樣品或指標(biāo)之間相似程度的統(tǒng)計(jì)量，并以這些統(tǒng)計(jì)量為劃分類型依據(jù)的數(shù)學(xué)方法，其分類的基本思想是把一些相似程度較高的指標(biāo)聚合為一類，把另外一些相似程度較高的指標(biāo)又聚合為一類，并按照指標(biāo)之間的關(guān)系密切程度分別聚合到不同的分類單位，直到把所有的指標(biāo)聚合完畢[1]。目前，國(guó)內(nèi)外使用最多、最成熟的聚類方法是系統(tǒng)聚類法，它可以根據(jù)預(yù)期結(jié)果不同采取樣品聚類或者變量聚類。這里研究區(qū)域物流服務(wù)評(píng)價(jià)體系將采用系統(tǒng)聚類法用于樣本聚類，即Q型聚類，其基本思路為：首先每個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象自成一類，計(jì)算各個(gè)類之間的“距離”或者相似性，然后每次合并最相似的兩類，再繼續(xù)計(jì)算合并后的新類與其他各個(gè)類之間的距離或相似度，直到所有對(duì)象都?xì)w為一類為

止[2]。距離和相似系數(shù)有多種定義，Q型聚類過(guò)程中涉及到計(jì)算樣本與樣本之間的距離、類與類之間的距離。

1.1 樣本與樣本之間的距離

如果p維空間中n個(gè)點(diǎn)可以表示n個(gè)樣品（X中的n個(gè)行），則可用p維空間中兩點(diǎn)的距離來(lái)度量?jī)蓚€(gè)樣品間的相似程度，樣品X 與X 的距離用d 表示。常用樣本與樣本之間的距離有：

（1）明氏（Minkowski）距離

使用明氏距離需要注意的是：如果各變量的測(cè)量值相差懸殊時(shí)，就需先對(duì)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化，然后用標(biāo)準(zhǔn)化后的數(shù)據(jù)計(jì)算距離。

（2）馬氏（Mahalanobis）距離

1936年，印度統(tǒng)計(jì)學(xué)家馬哈拉諾比斯引入了能夠排除各指標(biāo)之間相關(guān)性的干擾而且不受各指標(biāo)量綱的影響馬氏距離。設(shè)∑表示變量的協(xié)差陣，計(jì)算公式如下：

其中：X 為第i個(gè)樣品的p個(gè)指標(biāo)組成的向量，即原始資料陣的第i行向量。樣品X 類似。

（3）蘭氏（Canberra）距離

由Lance和Williams最早提出的蘭氏距離僅適用于一切x0的情況，這個(gè)距離雖然能夠克服各指標(biāo)之間量綱的影響，但沒(méi)有考慮指標(biāo)之間的相關(guān)性。計(jì)算任何兩個(gè)樣品X 與X 之間的距離d 與兩個(gè)樣品接近程度成反比。

1.2 類與類之間的距離

類與類之間的距離主要包括4種：最短距離法（Nearest neighbor）；最長(zhǎng)距離法（Furthest neighbor）；重心法（Centroid clustering）；類平均法（Median clustering）。最短距離法中的兩類之間的距離是它們兩個(gè)最近點(diǎn)間的距離；最長(zhǎng)距離法和最遠(yuǎn)距離法在距離定義和距離公式兩方面有所區(qū)別；重心法是將兩類之間的重心也就是均值視為兩類之間的距離；而以各自的中數(shù)加以度量距離的類平均法并不關(guān)注每類中的樣品數(shù)[3]。endprint

2 區(qū)域物流服務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立

區(qū)域物流評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的總體要求是能夠?qū)^(qū)域物流所包括的功能、內(nèi)涵、特征進(jìn)行具體化、層次化的統(tǒng)計(jì)描述[4]。根據(jù)建立評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的基本原則，并結(jié)合區(qū)域物流的基本特征，建立了如表1所示的區(qū)域物流發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，從不同角度反映了區(qū)域物流的發(fā)展情況：（1）反映物流企業(yè)發(fā)展的指標(biāo)：年綜合物流營(yíng)業(yè)收入是指企業(yè)通過(guò)物流業(yè)活動(dòng)所取得的收入，包括運(yùn)輸、儲(chǔ)存、裝卸、搬運(yùn)、包裝、流通加工、配送等業(yè)務(wù)取得的收入總額。運(yùn)營(yíng)網(wǎng)點(diǎn)是指在經(jīng)營(yíng)覆蓋范圍內(nèi)，由本企業(yè)自行設(shè)立、可以承接并完成企業(yè)基本業(yè)務(wù)的分支機(jī)構(gòu)。顧客滿意度是指在年度周期內(nèi)企業(yè)對(duì)顧客滿意情況[5]。中高層管理人員、業(yè)務(wù)人員指標(biāo)反映了企業(yè)內(nèi)人力資源情況。此外還有營(yíng)業(yè)時(shí)間、資產(chǎn)總額、資產(chǎn)負(fù)債率、自有運(yùn)輸車輛指標(biāo)。（2）反映物流需求的指標(biāo)包括：地區(qū)生產(chǎn)總值、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、交通運(yùn)輸倉(cāng)儲(chǔ)及郵政業(yè)生產(chǎn)總值。（3）反映物流設(shè)施體系的指標(biāo)包括：運(yùn)輸通道（鐵路、公路、水路等）里程總數(shù)、運(yùn)輸貨運(yùn)總量、物流節(jié)點(diǎn)數(shù)量、裝卸設(shè)備擁有數(shù)量。（4）反映信息平臺(tái)水平的指標(biāo)包括：網(wǎng)絡(luò)利用率、貨物跟蹤率、信息共享程度[6]。

3 聚類分析法的實(shí)證分析

根據(jù)已經(jīng)建立的區(qū)域物流服務(wù)評(píng)價(jià)指標(biāo)，選取遼寧省內(nèi)的14個(gè)城市為聚類樣本對(duì)遼寧省物流服務(wù)體系進(jìn)行分析，每一個(gè)城市的發(fā)展情況可以視為一個(gè)樣本，將樣本矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，計(jì)算樣本矩陣的歐氏距離，得到了樣品的距離矩陣，計(jì)算得到的距離越小，表示不同城市的物流服務(wù)體系結(jié)構(gòu)越相似[7]。整個(gè)聚類過(guò)程可以通過(guò)凝聚過(guò)程表綜合體現(xiàn)，如表2所示：

分類結(jié)果的水平冰柱圖可以如圖1所示。在圖中可以看到，第1行“Number of clusters”表示分多少類，因系統(tǒng)聚類屬聚合法，所以從聚類過(guò)程看該表應(yīng)該從右往左看；在“Case”下所有行中，如果最近相連的兩個(gè)樣品行中間出現(xiàn)符合“X”相連，則表示兩個(gè)樣品已合并成一類，否則在該步驟聚類時(shí)還屬于不同的兩類。例如，鐵嶺和盤錦在劃分成5類以前，屬于不同的類別，在劃分成5類時(shí)屬于同一類別，然后在以后的劃分中一直屬于同一類別。

通過(guò)聚類分析樹(shù)狀圖，直觀地顯示了樣品逐步合并的過(guò)程，如圖2所示。

4 評(píng)價(jià)結(jié)果的定性分析

根據(jù)綜合評(píng)價(jià)分析和聚類結(jié)果，結(jié)合遼寧省的經(jīng)濟(jì)區(qū)域劃分和交通網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃，并考慮國(guó)家振興東北老工業(yè)基地的戰(zhàn)略對(duì)遼寧社會(huì)經(jīng)濟(jì)和物流發(fā)展的促進(jìn)作用，緊緊圍繞振興遼寧老工業(yè)基地、全面建設(shè)小康社會(huì)的戰(zhàn)略目標(biāo)，充分發(fā)揮遼寧省產(chǎn)業(yè)類型齊全、大中城市密集、運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)完善、商貿(mào)流通繁榮的比較優(yōu)勢(shì)，以市場(chǎng)為導(dǎo)向，以企業(yè)為主體，以政策為引導(dǎo)，以標(biāo)準(zhǔn)化為保障，全面建設(shè)以物流信息平臺(tái)、交通樞紐設(shè)施、綜合運(yùn)輸方式、連鎖配送網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的功能完善、技術(shù)先進(jìn)、運(yùn)轉(zhuǎn)高效、布局合理、覆蓋面廣的物流基礎(chǔ)設(shè)施體系，逐步建成以沈陽(yáng)、大連、錦州為核心，以全方位、多層次的現(xiàn)代物流服務(wù)網(wǎng)絡(luò)為支撐的立足東北、輻射全國(guó)、面向東北亞、服務(wù)全世界的東北地區(qū)現(xiàn)代物流中心、環(huán)渤海地區(qū)現(xiàn)代物流重要樞紐、東北亞區(qū)域物流主要基地，將遼寧省建成全國(guó)現(xiàn)代物流產(chǎn)業(yè)強(qiáng)省，推動(dòng)遼寧省國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)事業(yè)持續(xù)協(xié)調(diào)發(fā)展。

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