对于基于主成分聚类快递物流发展水平综合评价

论文导读：
摘 要：从发展规模、经济基础、需求规模、系统投入和网络信息化五个角度，构建了快递物流发展水平评价指标体系，建立了基于主成分分析和聚类分析的快递物流发展水平综合评价模型，对我国快递物流综合发展水平做了全面深入的评价，揭示了我国快递物流发展中存在的不足，指出了今后我国快递物流发展的努力方向。
关键词：快递物流；主成分分析；聚类分析；综合评价
：A
快递物流作为一种特殊的物流形式，与区域经济、社会发展水平高度相关。目前，我国已经出台了推动快递业发展的法律法规、部门规章、经营许可管理办法和服务标准，而且国家“十二五”规划中，明确提出了发展现代物流业，建立社会化、专业化、信息化的现代物流服务体系，发展第三方物流，优先整合和利用现有物流资源，加强物流基础设施的建设和衔接，提高物流效率，降低物流成本要求，并将快递产业作为物流业的子产业，划入我国政府优先重点发展的领域[1]。
根据国家邮政局发布的信息显示，2012年，全国规模以上快递服务企业业务量完成56.9亿件，同比增长54.8%；业务收入完成1 055.3亿元，同比增长39.2%。东、中、西部地区快递业务收入的比重分别为82.3%、9.3%和8.4%，业务量比重分别为81.9%、10.5%和7.6%。由此可以看出，我国的快递物流呈现出良好的增长速度，但是却存在着极大的地域差异性。近年来，尽管对快递物流的研究不少，但是对快递物流发展水平评价方面的研究很少。因此，客观、准确地分析与评价快递物流发展水平，并作出科学决策，对提升快递物流的竞争力，推动快递业、物流业乃至整个国民经济的发展都具有十分重要的作用。
1 快递物流发展水平综合评价指标体系的构建
快递物流发展水平的综合评价是一个复杂的系统工程。在指标选取的过程中，主要遵循综合性、客观性、可得性和可比性等构建评价指标体系的原则[2]，根据这些原则，结合对文献的综合分析和有关专家意见的基础上，选取以下5个类别的指标，以此建立起快递物流发展水平综合评价的指标体系，这些指标从不同的角度反应了快递物流的发展水平。
2 评价策略及其计算步骤

2.1 主成分分析策略及其计算步骤

主成分分析策略，其原理是降维的思想，把众多变量转化为少数几个综合指标。综合指标保留了原始变量的主要信息，彼此间又不相关，能使复杂的理由简单化，便于抓住主要特征进行分析[3]。主成分分析的思想虽然影响系统的因素很多，但整个系统常常只是由少数几个主成分决定的。主成分分析策略的基本思路是通过对原变量构造矩阵，计算向量之间方差和协方差，得到若干个相互无关，并能在很大程度上替代原有变量的新变量，利用得到的新变量进行系统分析和决策[4]。

2.2 聚类分析策略及其计算步骤

聚类分析时一种根据研究对象特征对研究理由进行分类的多元分析策略[6]，聚类分析的种类很多，有系统聚类、动态聚类、灰色聚类、模糊聚类，等等，文中采用最常用的系统聚类策略。
系统聚类分析是将类由多变少的一种聚类分析策略。系统聚类分析的基本思想是：在聚类分析的开始，每个样本自成一类；然后按照某种策略度量样本之间的亲疏程度，并把最相似的样本首先聚成一小类；接下来，度量剩余的样本和小类间的亲疏程度，并将当前最接近的样本或小类再聚成一类；再接下来，再度量剩余的样本和小类间的亲疏程度，并将当前最接近的样本或小类再聚成一类；如此反复，直到所有样本聚成一类为止。这个聚类过程可以用谱系聚类图表示出来[7]。
由上述系统聚类分析的基本思想，可以得到如下系统聚类分析的基本步骤：
（1）对数据进行标准化处理，消除量纲。
（2）构造每个类只包含一个样本的n个类。
（3）计算n个类两两间的距离，文中用平方欧式距离来计算。
（4）将距离最近的两类合并为一个新类，文中用离差平方和法（Ward 法）进行聚类。
（5）计算新类与当前各类的距离，重复步骤（4），直到所有样本聚成一类。
（6）根据聚类过程画出聚类图。
（7）决定类的个数和类，并作出解释。
3 评价过程及结果分析

3.1 主成分分析过程及结果分析

3.2 聚类分析过程及结果分析

根据主成分分析得到的两个主成分，用平方欧式距离来计算样本（类）间的距离，用离差平方和法（Ward法）进行系统聚类分析，对我国快递物流发展水平进行聚类，得到如图1所示的我国快递物流发展水平聚类图。
将我国快递物流发展水平分为3类，则分类结果为：第一类：{广东，浙江，江苏，上海，北京}；第二类：{山东，河北，四川，河南}；第三类：{福建，辽宁，湖南，湖北，安徽，云南，内蒙古，山西，广西，陕西，黑龙江，西藏，青海，宁夏，海南，甘肃，天津，新疆，贵州，吉林，重庆，江西}。根据这三个分类，再结合各主成分得分的具体数据，对各个分类的快递物流发展水平进行分析。
（1）第一分类中的各省市总的来说快递物流发展水平相对较好，发展也还算平衡，但是各类指标之间的差异也还是存在的。
（2）第二分类中的各省市快递物流发展水平有相对较好的山东省，也有快递物流发展水平最落后的河北省，但这个分类中的各省市的快递物流发展水平有一个共同的特点，就是发展极度的不平衡，各类指标之间的差异特别大。
（3）第三分类中的各省市快递物流发展水平一般，发展平衡性有好有差，各类指标之间的差异有大有小。
4 结论及倡议
从发展规模、经济基础、需求规模、系统投入和网络信息化五个角度，构建了快递物流发展水平评价指标体系，建立了基于主成分分析和聚类分析的快递物流发展水平综合评价模型，不管是主成分分析还是聚类分析都可以看出，我国快递物流发展水平存在极大的地域差异性，总体来说是东部地区领先，中西部地区与东部地区相比还有较大的差距。珠江三角洲的广东省和长江三角洲的江浙沪一带及政治经济中心北京市的快递物流发展水平遥遥领先于其他省市，这主要是由于我国的经济发展不平衡造成的。快递物流发展水平极度不平衡的山东、河北、四川、河南等省，在相关影响指标上的得分都比较高，但在投入产出指标上的得分处于全国的下游，这说明这些地区的快论文导读：物流发展水平的提高。参考文献：季彤.快递业发展影响因素分析.南京：南京邮电大学（硕士学位论文），2012.朱帮助，李军.基于主成分分析的区域物流发展水平综合评价——以广东省江门市为例.工业技术经济，2008（5）：105-107.史文利，高天宝，王树恩.基于主成分分析与聚类分析的城市化水平综合评价.工业工程，20
递物流投入产出不协调。其余省市的快递物流发展水平都是有待提高。总之，要想快递物流有较好的发展，经济发展是基础，经济发展与快递物流发展可以相互推动、共同发展，对于快递物流系统，一定要让各因素间相互协调，最大化各因素对快递物流系统的正向作用，推动快递物流发展水平的提高。
参考文献：
[1] 季彤. 快递业发展影响因素分析[D]. 南京：南京邮电大学（硕士学位论文），2012.
[2] 朱帮助，李军. 基于主成分分析的区域物流发展水平综合评价——以广东省江门市为例[J]. 工业技术经济，2008（5）：105-107.
[3] 史文利，高天宝，王树恩. 基于主成分分析与聚类分析的城市化水平综合评价[J]. 工业工程，2008（3）：112-115.
[4] 周德群. 系统工程概论[M]. 2版. 北京：科学出版社，2010.
[5] 岳斯玮. 基于主成分聚类分析对区域教育综合发展水平评价[J]. 西南民族大学学报（自然科学版），2012（1）：37-43.
[6] 李静萍，谢邦昌. 多元统计分析：策略与应用[M]. 北京：中国人民大学出版社，2008.
[7] 党耀国，米传民，钱吴永. 应用多元统计分析[M]. 北京：清华大学出版社，2012.