基于聚類分析的快遞包裝回收中心等級劃分研究*

□ 慕晶晶

(安徽工程大學 管理工程學院，安徽 蕪湖 241000)

隨著現(xiàn)代物流與快遞業(yè)的不斷發(fā)展，快遞包裝的使用量和需求量急劇增加，給社會環(huán)境帶來了極大的壓力。為了響應環(huán)保政策，建設環(huán)保節(jié)約型社會，減輕環(huán)境壓力，各級政府和快遞公司需要高度重視綠色物流的發(fā)展，因此，如何高效地回收與再利用快遞包裝物已經(jīng)成為政府和快遞公司亟需解決的難題。

學術界也對快遞包裝回收問題開展了深入研究。金萬莉等[1]分析了徐州市快遞包裝回收的現(xiàn)狀，針對快遞包裝回收過程中存在的問題提出相應的改善措施。婁亭亭等[2]運用AHP方法對校園回收站點、包裝生產(chǎn)商聯(lián)盟、第三方物流等三種主導模式的快遞回收模式進行評價，并得到第三方物流主導快遞回收模式最受青睞的結論。董祺悅等[3]對消費者快遞包裝分類回收意愿與行為的影響因素開展分析，探討快遞包裝分類回收推廣的條件和機制。黃旺明等[4]基于計劃行為理論構建模型，研究了影響消費者快遞包裝回收意愿的關鍵因素。徐杰等[5]建立信息不對稱及有限理性下，快遞包裝回收中政府、快遞公司和消費者三方的博弈模型，并得到博弈模型的演化穩(wěn)定策略。

對快遞包裝實施逆向物流進行回收再利用，建立回收中心是必不可少的，在對快遞包裝回收中心進行選址之前，需要確定其建設規(guī)模，這有利于合理地分配物流資源。對快遞包裝回收中心進行等級劃分，既能直接反映各個區(qū)域的物流發(fā)展水平，也可以間接反映各個區(qū)域的消費水平和綜合實力。本文選取上海市的16個市轄區(qū)作為研究對象，采用聚類分析模型，對各個市轄區(qū)的快遞包裝回收中心進行等級劃分。

1 模型設計

聚類分析又稱群分析，是對多個樣本(指標)進行定量分類的一種多元統(tǒng)計分析方法。對樣本進行分類稱為Q型聚類分析，對指標進行分類稱為R型聚類分析。

1.1 數(shù)據(jù)標準化處理

在對指標變量和樣本進行分析之前，需要對其數(shù)據(jù)進行標準化處理，處理方式為

(1)

1.2 變量相似性度量

在系統(tǒng)分析或評估過程中，為避免遺漏某些重要因素，往往在一開始選取指標時，盡可能多地考慮所有的相關因素。而這樣做的結果，則是變量過多，變量之間的相關度較高，給系統(tǒng)分析與建模帶了極大的不便。因此，本方案研究了變量間的相似關系，按照變量的相似關系把它們聚合成若干類，進而找出影響系統(tǒng)的主要因素。

在對變量進行聚類分析時，首先要確定變量的相似性度量，常用的變量相似性度量有兩種：相關系數(shù)和夾角余弦。本方案采用相關系數(shù)法對變量進行聚類分析。

記變量xj的取值(x1j,x2j，…，xnj)T∈Rn(j-1,2,…,n)，則可以用兩個變量xj和xk的樣本相關系數(shù)作為它們的相似性度量，即

(2)

1.3 樣本相似性度量

在對樣本進行聚類分析時，要先確定樣本的相似性度量，常用的樣本相似性度量包括：絕對值距離、歐氏距離、切比雪夫距離和馬氏距離。本方案采用歐氏距離度量樣本點兩兩之間的距離。

(3)

1.4 類與類間的相似性度量

針對數(shù)個類別，可以采用最短距離法、最長距離法、重心法、類平均法、離差平方和法等方法度量它們之間的距離，本方案選取類平均法度量類與類之間的距離。

假設有G1和G2兩個類，則有

(4)

它等于G1，G2兩點的平均距離，n1，n2分別為G1，G2中的點個數(shù)。

2 算例分析

假設，需要在上海市的16個市轄區(qū)內(nèi)分別建立一個快遞包裝回收中心，考慮到各個地區(qū)的人口數(shù)量，地區(qū)消費水平以及區(qū)域大小等因素，本方案運用Q型聚類和R型聚類的方法建立聚類分析模型，采用R型聚類法對其影響指標進行聚類分析，選取其中的代表性影響指標；再根據(jù)所選代表性指標采用Q型聚類法對快遞包裝回收中心進行聚類分析，以此來確定各個市轄區(qū)所建快遞包裝回收中心的規(guī)模大小。

2.1 建立評價指標體系

通過查閱相關資料，總結出6個影響地區(qū)消費水平和居民購買力的指標，建立上海市各地區(qū)消費水平評價指標體系，如圖1所示。

圖1 上海市各地區(qū)消費水平評價指標體系

2.2 數(shù)據(jù)資料

這六項指標的原始數(shù)據(jù)取自上海市各個市轄區(qū)統(tǒng)計局的國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報(2018年)，指標值如下表1所示。

表1 上海市各地區(qū)消費水平評價指標數(shù)據(jù)(2018年)

其中：x1為人口密度(單位：人/平方千米)；

x2為地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP，單位：億元)；

x3為居民人均可支配收入(單位：元)；

x4為一般公共預算收入(單位：億元)；

x5為一般公共預算支出(單位：億元)；

x6為社會消費品零售總額(單位：億元)。

2.3 R型聚類分析

通過對影響上海市各個市轄區(qū)消費水平的評價指標進行定性和定量分析，可以看出某些指標之間可能存在較強的相關性。運用MATLAB軟件計算6個指標之間的相關系數(shù)，相關系數(shù)矩陣如下表2所示。

表2 相關系數(shù)矩陣

根據(jù)表2可以看出，某些指標之間確實存在很強的相關性。為此，把6個指標根據(jù)其相關性進行R型聚類，再從每個類中選取具有代表性的指標。首先，對這些指標的數(shù)據(jù)分別進行數(shù)據(jù)標準化處理，變量相似性度量采用相關系數(shù)，類間相似性度量的計算采用類平均法。然后，運用MATLAB軟件運行相關程序，得到指標聚類樹型圖，如圖2所示。

圖2 指標聚類樹型圖

從圖2中可以看出，地區(qū)生產(chǎn)總值x2、一般公共預算收入x4、一般公共預算支出x5這3個指標之間有較大的相關性，最先被聚合在一起。如果將這6個指標分為4類，則在地區(qū)生產(chǎn)總值x2、一般公共預算收入x4、一般公共預算支出x5這3個指標中選取地區(qū)生產(chǎn)總值x2作為該類的代表性指標，人口密度x1、居民人均可支配收入x3、社會消費品零售總額x6這3個指標各自為一類。由此可以得到影響上海市各個市轄區(qū)消費水平的代表性指標，分別為：人口密度x1、地區(qū)生產(chǎn)總值x2、居民人均可支配收入x3、社會消費品零售總額x6。

2.4 Q型聚類分析

根據(jù)人口密度x1、地區(qū)生產(chǎn)總值x2、居民人均可支配收入x3、社會消費品零售總額x6這4個指標對上海市16個市轄區(qū)的消費水平進行聚類分析。首先，對相關數(shù)據(jù)進行標準化處理，樣本間相似性采用歐式距離度量，類間距離采用類平均法進行計算。然后，運用MATLAB軟件運行相關程序，得到各個市轄區(qū)聚類樹型圖，如圖3所示。

圖3 上海市各個市轄區(qū)聚類樹型圖

由圖3可以明顯看出，上海市16個市轄區(qū)的快遞包裝回收中心可以大致分為三個等級，具體劃分結果如表3所示。

表3 上海市各個市轄區(qū)快遞包裝回收中心等級表

由表3可知，在浦東新區(qū)建立一級回收中心；在黃浦區(qū)、徐匯區(qū)、長寧區(qū)、靜安區(qū)、普陀區(qū)、虹口區(qū)、楊浦區(qū)建立二級回收中心；在閔行區(qū)、寶山區(qū)、嘉定區(qū)、金山區(qū)、松江區(qū)、青浦區(qū)、奉賢區(qū)、崇明區(qū)建立三級回收中心。

3 總結

隨著生活質(zhì)量水平的不斷提高，網(wǎng)購已成為人們?nèi)粘Ｉ钪胁豢苫蛉钡囊徊糠郑爝f業(yè)也伴隨著網(wǎng)購的發(fā)展而發(fā)展，快遞量不斷增加，快遞包裝的使用量和需求量也在日益增長，然而，快遞包裝的回收率卻不容樂觀，給環(huán)境造成了很大的壓力。因此，如何解決該問題已經(jīng)成為當前各級政府和各個快遞企業(yè)著重思考的內(nèi)容。

快遞包裝的回收再利用需要我們共同努力，提高快遞包裝的回收利用率，減少快遞包裝原材料的使用量，緩解環(huán)境壓力，減輕對環(huán)境的污染，保護生態(tài)健康，提高可持續(xù)發(fā)展的能力，促進經(jīng)濟的綠色發(fā)展，帶來更大的經(jīng)濟效益。