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路璐,等：基于因子聚类分析的区域物流中心研究

（安徽工业大学管理科学与工程学院,安徽马鞍山243002）

本篇论文地址:http://www.sxsky.net/jingji/ncjj/392942.html

[摘 要 ]本文运用因子分析模型对安徽17个（假设巢湖未拆分）城市物流发展水平进行分析,运用聚类分析方法对安徽区域物流中心进行聚类,把所得的结果结合中心城市的区位地理等因素,选取了合肥等五个城市作为区域物流中心.

[关 键 词 ]区域物流中心；因子分析；聚类分析

[中图分类号]F252[文献标识码]A[文章编号]1005-6432（2013）46-0018-03

区域物流作为区域经济系统形成与发展的一种主导力量,对提高区域生产领域、流通领域的效率和经济效益,提高区域市场竞争能力,改变生产企业的布局和生产方式都发挥着积极的作用.李婷（2007）[1],以广东为例,分析了影响地区物流发展的因素并利用主成分分析得出地区物流综合得分,进而利用聚类分析划分出各级物流.郜振华（2008）[2],利用粒子群优化算法,对区域各地区的物理区位进行分析,进而找出适合的物流中心.本文认为区域物流中心城市的选择如果把定性因素（比如区域物流环境、区域物流实力、区域物流潜力）与定量分析结合,则得出的结论更科学、可信.

目前我国区域物流正在快速发展,但在发展过程中,线路和节点配套不够好、各种运输方式衔接不畅、区域布局不合理等,导致物流资源不能得到充分利用.区域物流中心的选择对充分利用物流资源至关重要,但是目前不少区域物流中心选址方案的评选往往会有一定的局限性和不适应性,主要有以下几个原因：

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（1）影响因素考虑不全,影响评选结论；

（2）在考虑各种因素的问题上,很难将定性指标有效地转化为定量指标；

（3）将定性指标转化为定量指标带有一定主观性,对选址方案的评价造成偏差.

为此本文从区域经济地理的角度,将定性与定量分析相结合,探讨区域物流中心的构建,以期为区域物流中心的构建提供新的思路.

1区域物流发展评价指标体系

影响物流中心选址的因素很多,本文选取最重要的因素进行量化分析,主要从三个方面来概括：

（1）区域物流环境.本文着重考虑经济环境,因为地区的经济水平体现了地区的综合实力,经济发展好的地区生产和消费量大、物流量也相应大,更适合成为物流中心.在这里本文选取一些能体现物流环境的主要指标,如GDP,社会消费品零售总额等.

（2）区域物流实力.本文着重考虑物流基础设施和物流产业规模,这些内容体现了地区的交通便利条件和综合运输能力,交通便利和运输能力强的地区适合成为物流中心.

（3）区域物流潜力.本文着重考虑物流的增长能力和信息化水平,一个地区是否能够成为物流中心不仅要看其地区实力和环境,地区的发展潜力也是至关重要的.

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区域物流发展评价指标体系如表1所示：

2区域物流发展综合评价模型

因子分析方法用于研究相关矩阵的内部依赖关系,它将多个变量综合为少数几个因子之间的相关关系.采用因子分析法可以对指标体系进行降维处理,将众多指标数据浓缩成较少的几个公共因子,使其反映数据的本质特征,然后将数据的信息转换成公共因子的因子值,再分别加权,从而得出各个城市物流发展水平的总分值.根据物流发展水平的分值,可以对众多城市物流发展水平排序、分类和分析.

21因子分析的数学模型

23因子旋转

建立因子分析数学模型的目的不仅是为了找出公共因子,更重要的是要知道每个公共因子的意义,以便对实际问题进行分析.如果每个公共因子的含义不清,不便于对实际背景进行解释,这时根据因子载荷阵的不唯一性,可对因子载荷阵实行旋转,即用一个正交阵右乘使旋转后的因子载荷阵结构简化,便于对公共因子进行解释.所谓结构简化就是使每个变量仅在一个公共因子上有较大的载荷,而在其余公共因子上的载荷比较小.这种变换因子载荷的方法称为因子旋转.因子旋转有方差最大正交旋转和斜交旋转.

24综合评价

3区域物流发展聚类分析模型

对安徽省内各地区物流发展进行分析和归类,可以按照常规的聚类方法进行.但由于指标较多,计算繁琐且容易出错,鉴于前面因子分析已经得到p个能够反映原始变量的绝大多数信息,且为彼此互不相关的因子指标,因此可以采用这p个因子指标并结合综合评价得分对安徽省内各地区的物流发展进行聚类分析,这样处理将使问题大大简化.由于在系统聚类法中,类平均法聚类时步伐比较适中,因此本文利用类平均法进行聚类分析.

步骤如下：用因子分析得到的前p个因子组成一个新矩阵,并以此作为聚类分析的样本矩阵,计算各地区新样本数据之间的欧式距离.再用类平均法进行聚类,画出聚类图,得到各地区物流发展的分类结果,并进行分析.

4实证分析

安徽经济实力不断增强,区位优势突出,沿江近海、承东启西,地处长三角腹地,发展现代物流业具有得天独厚的优势.

41安徽地区物流发展因子分析

因子分析结果如下表2所示：

为了减少信息损失,使综合评价和后面的聚类分析最大限度地接近原始状态,本文取前2个因子,此时累计方差贡献率等于8605%,也就是说,这前2个因子以8605%的精度体现了原始指标体系.

运用因子分析法计算出安徽省17个地区的物流发展水平得分及其排名,排名越前说明物流发展水平越高.综合评价函数为：

根据得分把安徽区域物流发展水平划分为三类：第一类合肥市,发展水平遥遥领先；第二类芜湖、阜阳、安庆,发展水平较高；第三类六安、宿州、蚌埠、宣城、巢湖、马鞍山、亳州、淮南、淮北、黄山、铜陵、池州,物流发展水平一般. 42对样本进行层次聚类

本文结合地区的区位坐标组成聚类分析的样本矩阵,按照类平均法进行聚类,此处我们考虑到合肥的物流水平遥遥领先,且其位于安徽中心部位,具有非常好的辐射作用,所以仅对除合肥以外的16个地区进行分析,聚类图如下图所示：

安徽各市场物流发展水平聚类谱系图

将所有的地区聚为4类,其中,阜阳、六安为一类；铜陵、池州、安庆、黄山为一类；马鞍山、芜湖、滁州、宣城、巢湖为一类；淮北、亳州、宿州、蚌埠、淮南为一类.结合聚类谱系图可以看出,安徽省区域物流根据区位适合划分成西北部、西南部、东南部、东北部四大片区.

而结合地区物流竞争力水平的结果发现西北部、西南部、东南部片区各自拥有物流水平相对较高的阜阳、安庆、芜湖这些地区亦作为该片区的物流中心.而东北部片区并没有物流竞争力比较突出的地区,其中实力最前的是蚌埠,所以权衡考虑并结合具体实际,选取蚌埠作为东北部片区的物流中心.具体如下表4所示：

43结果分析

物流中心城市对周围地区的物流发展产生强烈的物流辐射和带动效应同时因其物流经济的凝聚力,对周围地区的物流经济发展起归纳和吸收作用能不断地从外界获得物流要素和信息,同时又向外界传递物流要素和信息,维持着区域及不同区域物流要素的相互联系.

根据各地区的区位、产业地理和历史情况结合主因子分析和聚类分析结果选出以下五个地区较适合筛选为物流集聚中心.其中,合肥为一级物流中心；芜湖、阜阳、安庆、蚌埠为二级物流中心；巢湖、宣城、六安、滁州、蚌埠、淮南、马鞍山、宿州、亳州、池州、铜陵、黄山、淮北为所属片区的辐射城市.

而根据《安徽省现代物流业发展规划》——规划期为2009—2015年,其中关于安徽省的物流空间布局的五大物流枢纽分别为：合肥物流枢纽、芜（湖）马（鞍山）物流枢纽、安庆物流枢纽、蚌埠物流枢纽、阜阳物流枢纽与本文所得出的结论基本吻合.对比来说本文所提出结果在现实中具有非常强的实践价值.

5结论

（1）用因子分析和聚类分析的定量分析方法对安徽地区的物流发展进行综合评价并分类,为区

关于管理科学相关论文范文数据库域物流规划提供了一定依据.

（2）物流枢纽城市应成为物流基础设施规划布局的极点,应使极点成为物流基础设施布局的增长中心,让枢纽城市发挥辐射效用.因此,应重点加强合肥、芜湖、阜阳、安庆、蚌埠等枢纽城市物流基础设施布局的统筹规划,合理设计枢纽城市的物流格局和基础设施分布,将物流基础设施投资和建设工作的重点放在这些枢纽城市,提高基础设施投入资金的使用效率.

（3）虽然长江贯穿安徽,但是水运发展并不理想,所以在进一步强化其对内地的辐射效应,不仅要加强铁路公路交通设施建设,还要加大港口码头建设,提升口岸功能.

参考文献：

[1]李婷主成分聚类分析在区域物流规划中的应用——以广东省为例[J].物流科技,2007（9）：30-33

[2]郜振华粒子群优化算法在配送中心连续性选址中的应用[J].计算机应用,2008,28（9）：2401-2403

[3]岳朝龙SAS与现代经济统计分析[M].合肥：中国科技大学出版社,2009

[4]马永刚长江三角洲物流基础设施布局优化研究[J].中国流通经济,2008（1）：13-15

[5]彭本红,彭建华基于因子分析和聚类分析的区域物流中心选择研究[J].中国管理科学,2009（17）：571-575

[6]方开秦实用多元统计分析[M].上海：华东师范大学出版社,1989

[7]周启蕾物流业形成发展机理与推进策略[M].北京：北京大学出版社,2004

[8]李旭宏,胡文友区域物流中心规划方法[J].交通运输工程学报,2002,2（1）85-88

[作者简介]路璐（1984—）,男,安徽滁州人,安徽工业大学管理科学与工程学院硕士研究生,研究方向：物流与供应链管理；陈荣（1962—）,女,安徽金寨人,安徽工业大学管理科学与工程

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