基于因子和聚类分析的山东各市物流发展水平评价(修改稿).doc

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Our analysis gets the rank and the four level about logistics development level cross Shandong Province. The conclusion helps us understand and propel regional logistics development in Shandong Province.Key words: regional logistics; factor analysis; hierarchical cluster 一、引言在经济发展过程中，一个地区物流发展水平的高低直接影响其综合实力。一般来说，由于物流发展水平与经济发展水平高度相关，因此，地区物流发展水平越高，说明本地区的经济发展水平越高，其竞争力就越强。自2003年底，温家宝总理、黄菊副总理在全国政协关于我国物流发展的情况和建议上做了重要批示之后，我国各地政府都相继制定了本地区的物流发展战略与规划，以期通过物流的发展，来带动经济的发展，从而增强区域竞争力。例如，借助优越的地理位置，山东省的青岛市已经将物流作为支柱产业之一，而济南市则正在酝酿构建全国现代物流中心。可见，地方政府的重视，有力促进了物流产业的发展。然而，目前国内在评价一个地区或城市的物流发展水平方面还较多在于定性判断，从而使政府很难客观地对本市物流发展水平做出评价，进而有可能导致对物流产业的盲目投资。近年来，有关区域物流发展水平的评价方面国内外学者做了一些有价值的研究【1-7】。Lalita A等从国家层面针对物流分销设施等方面的综合发展水平对中东欧地区的国家进行了聚类分析。汪波等【2】采用AHP 层次分析法，在综合分析了区域物流发展的关键成功因素基础上，制定了评价指标，并采用模糊等判断方法对天津地区的区域物流发展水平进行了研究评价。李海建等【3】 基于模糊区间层次分析法( IGJAHP) 构筑了物流产业发展综合评价模型，并对安徽省物流发展的总体水平进行测算。朱帮助等【4】基于主成分分析法, 构建了区域物流发展水平评价指标体系，建立主成分分析综合评价模型，并对江门市的物流发展水平进行了时间序列分析。Chen等【5】基于主成分和聚类分析对浙江省各市的区域物流发展做了评价。Ren等【6】基于模糊聚类方法从企业角度针对建立多级物流分销中心问题对相关区域做了评价。周泰等【7】利用模糊物元法，将熵值理论引入到权重计算中，对2005年珠江三角洲区域的物流发展水平进行了评价。 可见，目前不同学者分别基于不同方法和指标对不同区域的物流发展作了评价。本文拟采用因子分析和聚类分析方法来评价山东省区域的物流发展水平。其中因子分析方法是主成分分析的推广和拓展，对问题的研究更加深入，聚类分析在对各个样本之间的相似性和差异性的研究方面具有优势。两者结合可以更加可观地评价山东省各市的物流发展在全省中的位置。本文遵循指标制定的相关原则，在广泛收集和整理现有评价指标的基础上，构建能够反映物流发展水平且适合于因子分析法和聚类分析法的评价指标体系，对山东省各市目前的物流发展水平进行了定量的评价，并做了时序上的比较分析，以作为山东省各级政府制定相关决策的依据。二、指标选取目前，国内尚未建立起统一的、用于研究区域物流发展水平的评价指标体系，从而导致不同的指标体系下，学者的研究结论也有所不同。鉴于此，本文在选取指标时，利用CNKI数据，对2000-2010的篇名包含“物流”和“水平”的185篇文献进行了频度统计，在其中选取了近年来学者使用频度较高的指标。在此基础上，征询有关专家的意见，并结合指标选取应遵循的全面性、可比性、易获取性、非重叠性等原则综合权衡，对指标进行了调整。本文最终选取了13项指标来衡量地区物流发展水平。其中，代表区域经济发展规模的指标有：区域GDP（X1）、区域规模以上工业产值（X2）、消费品零售总额（X3）、进出口总额（X4）；代表物流基础设施的指标有：高速公路里程（X5）、电信业务总量（X6）；代表物流业务规模的指标有：营运型车辆数量（X7）、货运量（X8）、货运周转量（X9）、运输仓储邮政从业人数比例（X10）；代表物流产业经营环境的指标有：年度合同外资（X11）、年度实际使用外资（X12）、第三产业增加值（X13）。本文使用外商投资来评价一个地区的投资经营环境，主要是基于一个普遍共识：外资在进驻某一地区前，必然要对该地区的投资环境做慎重考察和评价，其中包括当地政策、制度、市场经济氛围、观念意识、区位优势及产业集聚优势等综合投资环境因素。三、因子分析模型及其步骤因子分析是一种数据简化技术。通过对具有错综复杂关系的原始变量内部结构的研究，将多个指标综合为数量较少的几个因子，以提取原有指标绝大部分信息，再现原始变量与因子之间的相互关系，可以达到降低变量维数的目的。当因子载荷矩阵结构不够简化时，也可以通过因子旋转使因子更具实际意义。因子分析模型表达式为：,其中，为原始指标,为的公因子。为因子载荷矩阵，为因子载荷，代表公因子和原始变量的相关系数，值越大，表示它们之间的关系越密切。为特殊因子，代表公因子以外的影响因素，实际分析时忽略不计。因子分析的步骤如下：（1）将原始数据标准化，仍记为,以消除量纲的影响；（2）计算相关系数矩阵，以判断是否适合做因子分析；（3）解特征方程,求特征值及相应的特征向量和贡献率。（4）提取公因子，当累积贡献率不少于85%时，提出前个因子代替原个指标；（5）进行因子旋转，已得到更具实际意义的公因子，并为其命名；（6）计算因子得分，以贡献率为权，得到样本的综合得分并行排序和评价。四、具体样本的因子分析本文以2008年山东省统计年鉴数据为依据，以山东省17个市的数据为样本，使用SPSS13.0作为统计分析工具。KMO及球形Bartlett检验的结果如表1，其中，Bartlett球形检验显著性水平P0.70，指标变量的共同度检验（如表2所示）结果表明，几乎所有指标共同度均0.80，即公因子对变量的可解释性强，表明因子分析对数据适用性较强。各变量的特征值与累积贡献率如表3所示，可见以因子分析得到的前三个因子为综合因子，累积方差贡献率已达到90.569%，说明前三个因子已经反映了原始变量90.569%的信息，具有显著代表性。因子分析的目的是不仅要找出公因子以及对变量进行分组，更重要的要求每个公因子有实际意义。由于所得初始因子载荷阵结构不够简明，各因子的含义不突出。因此采用方差最大(Varimax)正交旋转变换,使各变量在某个因子上产生较高载荷，目的是使因子载荷阵的结构简化，使载荷矩阵每列或行的元素平方值向0和1两极分化。旋转前后的因子载荷矩阵如表4所示，因子得分矩阵如表5所示。旋转后因子载荷阵结构表明：第一因子在区域GDP、区域规模以上工业产值、消费品零售总额、进出口总额、高速公路里程、电信业务总量、营运型车辆数量、年度合同外资、年度实际使用外资、第三产业增加值等10个指标上载荷较大，反映了地区经济产值规模，可将其命名为经济规模因子；第二因子在货运量和货运周转量上载荷较大，反映了地区物流量，因而将其命名为物流量因子；第三个因子在运输仓储邮政从业人数比例指标上载荷较大，可直接命名为物流从业人数比例因子。由因子得分矩阵写出的因子表达式为：以各公因子对应的方差贡献率为权数，计算各样本的综合因子得分及名次排序如表6所示。由表6的因子综合得分和由此得到的综合排名可以看出，我省2008年青岛、烟台和济南三个城市的综合排名靠前，尤其是青岛市，其综合得分超过2，表明这些城市的物流发展水平较高，走在全省的前列。潍坊紧随其后，得分超过0.5。而得分为正的城市还有临沂、淄博两个城市。这表明以上6个城市的物流发展水平处于我们所考察的城市当中的平均水平以上。其余城市的得分均为负值，表明这些城市的物流发展水平处于全省平均水平以下。从三个共因子的得分和排名看，青岛、烟台、济南、潍坊等城市在经济规模因子（F1）上的得分较高，均超过0.5，说明其经济规模较大，具有发展物流的较高市场需求，从而具有较强的发展物流的拉动因素。菏泽、临沂、潍坊、淄博、枣庄等城市2008年在物流量因子（F2）上的得分较高，说明这些城市2008年所发生的物流业务量较大，可能具有发展物流产业的潜力。而日照、青岛、烟台、菏泽等城市在物流从业人数比例因子（F3）上的得分较高。进一步分析可以发现，虽然日照的物流从业人数比例较大，但由于该年度的经济规模和物流量不大，导致其综合得分偏低。而菏泽虽然经济规模得分不高，但其该年度较高的物流量以及物流从业人数比例因子得分，为其总得分提供不少贡献。而东营则因为各个因子得分均不高而导致2008年的整体物流发展水平排名靠后。为了更加客观的评价我省各城市物流发展水平，本文分别针对2005至2007年3年数据做了因子分析，以对近年来各城市的综合排名做进一步对比（如表7所示），结果表明大部分城市的物流发展水平排名在近年来都比较稳定，只有东营、菏泽的排名在2008年变动较大，这说明因子分析的结果较稳定和可信。五、聚类分析过程聚类就是按照一定的类定义，对所研究的对象分类。聚类可以从给定的数据中搜索数据之间有价值的联系。本文使用分层聚类( hierarchical cluster)中的离差平方和法(ward method) 进行聚类分析。其基本思想是：如果分类正确，同类样品的离差平方和较小，类与类的离差平方和较大，其聚类数学模型如下：设将个样品分成 类：，用表示中的第个样品，表示中的样品个数，是的重心，则中样品的离差平方和为：，个类的类内利差平方和为。将类与的距离定义为，其中，则合并类的距离公式为：使用Ward法聚类的步骤为：首先将个样品各自成一类，然后每次缩小一类，每缩小一类选择使增加最小的两类合并，直到所有的样品归为一类为止。本文分别以13项原始指标和因子分析后的3项公因子得分为指标，利用分层聚类方法对山东省17个城市进行分层聚类。样本依然为2008年的山东省统计年鉴的相关数据。以SPSS13.0为数据分析工具，通过两次分层聚类，将山东省17个城市按照物流发展水平的高低分为5类，聚类谱系图为图1、图2所示。聚类结果如表8所示。 由图1、图2及表6、表8的结果可知，两次聚类的情况，与综合因子得分排序的基本趋势一致，但在某些方面也有差别，如以三项公因子得分为依据进行聚类的结果，位于第三层次的城市数量明显减少、第四层次的城市数量显著增加。这表明,以因子得分为依据的物流发展水平聚类的聚类空间较窄(位于高层次的样本数量较少) ,它对各层次判别更为严格。由于因子得分提取了原始数据以综合因子为代表的核心信息，而忽略了次要信息的干扰，因此其聚类结果也是数据核心特征的体现，其聚类判别过程更为细致。在此，本文针对以因子得分为聚类标准的结果，结合各主因子得分及表6、表7、表8的结果，对各类别做了相应的调整，以消除一些临时性因素的干扰，并对其特征做以下总结：第一类：经济大规模发展、物流量较饱满、物流人才资源较多的城市，2008年具有这类特征的城市只有青岛。由表6可知，青岛的各因子得分分别排名1、7、2，近4年综合排名始终位列第一，因此可以认为青岛的经济发展较为均衡。第二类：经济大规模发展，但物流量欠饱满，物流人才资源尚充足的城市，包括烟台和济南。由表6可知，烟台和济南在2008年的物流量因子排名分别处于11、10的位置。说明这两个城的经济发展目前欠均衡。第三类：经济发挥规模不大，但物流量表现突出的城市，包括淄博、济宁、潍坊、临沂其物流量因子排名分别为4、8、3、2。第四类：经济发展规模偏小或不均衡而导致综合物流水平偏低的城市，包括菏泽、德州、聊城、枣庄、滨州、东营、泰安、威海、莱芜和日照。其中菏泽、威海和日照的物流发展凸显了严重不均衡现象。六、结论本文以2008年山东省17个城市的物流发展水平为研究对象，在频度统计的基础上构建了物流发展水平指标框架，并应用多元统计的因子分析和聚类分析方法，对该省各城市的物流发展水平作了较完整的评价。文中得出了物流发展水平评价的三个公因子，即经济规模因子、物流量因子和物流从业人数比例因子。通过计算综合得分，得出了2008年该省各市的物流发展水平排序，并结合近4年的统计数据做了较长期的时序比较。此外，本文分别以13项指标以及三项因子的因子得分为依据，使用Ward法对山东省各市从物流发展方面做了聚类分析，并结合近年来的综合排名对分类做了一定调整，最终将该省各市从物流发展角度划分为四类城市。相对于以往的研究，本文在指标选取方面权衡因素较为全面，得到的公因子意义较直观，所进行的时序比较使得研究结果更具可信度。本文得出的聚类结果有助于山东省各市政府更加客观地对本地物流发展进行综合判断，进而制定更有针对性的对策。 参考文献：1Lalita A.Manrai , Ajay K. 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