物流论文关于基于主成分的河北省物流水平论文范文参考资料

物流论文关于基于主成分的河北省物流水平论文范文参考资料 摘要：文章在河北省环首都经济圈战略提出这一背景下，通过选取xx-xx年河北省物流业发展水平的相关数据，利用5个一级指标和17个二级指标来建立物流业发展水平的指标体系，从定量的角度分析河北省物流发展水平，在主成分分析的基础上得出了河北省物流发展水平的相应结论，从而为新时期河北省物流发展方向提供数据参考。 关键词：物流；指标体系；主成分分析 随着经济的发展，物流业对国民经济的贡献率越来越大。发展现代物流业对于优化资源配置、提高经济运转速度，改善经济运转质量，实现经济增长方式的根本性转变有十分重要的战略作用。同时，在环首都经济圈建设高层次人才创业园区、科技成果孵化园区、新兴产业示范园区、现代物流园区，推进河北省全面与北京对接，为其发展物流业提供机遇。 我国国内对河北省物流业发展的研究主要从定性的角度如：SWOT分析等，研究河北省物流业发展的目前状况及存在的理由，从而提出相应的发展倡议等；研究河北省港口物流发展思路及策略；河北省农产品物流；有从弹性角度分析河北省物流发展与经济发展协调性的关系等。本文主要构建指标体系，按照物流需求指标、物流供给指标、物流效益指标、物流效益指标和可持续发展指标五个方面建立了社会物流评价指标体系，分析河北省物流业发展水平。 鉴于数据的可得性和本文的研究需要，本文指标选取思路简要介绍如下（本文的数据河北经济年鉴相关年份，中国统计年鉴相关年份，河北省现代物流协会等）： 1、物流需求指标。主要选取社会物流总额（亿元），物流需求系数，货运量（万吨），货运周转量（亿吨公里），货物吞吐量（万吨）五个二级指标。国家标准对社会物流总额的定义是：“我国全部常住单位初次进入社会物流经济活动中的物品总价值。”另一种对社会物流总值的常见定义是：“一定时期，初次进入物流领域，通过物流服务，己经或正在送达最终用户的全部商品的价值总量。”我国的社会物流总额由农产品物流总额、工业品物流总额、外部流入货物物流总额、再生资源物流总额、单位与居民物品物流额组成。物流需求系数=社会物流总额/GDP。其他统计指标可以直接从相关统计年鉴中获得。 2、物流供给指标。主要选取物流业固定资产投资（万元），物流主要设施综合里程（万公里），物流产业从业人数（万人）三个二级指标。物流主要设施综合里程：T=TiUi，式中，T表示各种运输方式的综合里程，Ti表示第i种运输方式的运营里程（数据相关统计年鉴），Ui表示第i种运输方式当年的货运周转量占所有运输方式周转量的比重（数据相关统计年鉴），n表示运输方式的数量，这里n=5。 考虑数据的可得性，本文选用交通运输、仓储和邮政业的从业人数代替物流产业从业人数（数据相关统计年鉴）。 3、物流效益指标。选取指标为物流业增加值（亿元），物流业增加值占第三产业增加值的比重，物流业增加值占GDP的比重，社会物流总成本（总费用）（亿元），社会物流总成本占GDP的比重五个二级指标。而物流业增加值占第三产业增加值的比重=物流业增加值/第三产业增加值。 4、物流效率指标。主要指标为物流社会化率（从业人员比重），物流信息化水平（邮电业务总量）（万元）。物流社会化率=物流从业人员/社会总从业人员。 5、可持续发展指标。选取物流发展政策环境，物业能耗水平（万吨标准煤）指标。其中：物流发展政策环境指标尚无定量数据，本文采用专家打分法来评价物流发展政策环境。在对数据Z标准化时，对物流业增加值占GDP的比重，物业能耗水平（万吨标准煤）两个逆指标取倒数后计算。 基于主成分模型的主成分分析法是使用最多的因子分析策略之一，主成分分析通过坐标变换的手段，将原有的p个相关变量xi,作线性变换，转换为另外一组不相关的变量yi,可以表示为： y1=u11x1+u21x2+up1xpy1=u11x1+u22x2+up2xpyp=u1px1+u2px2+uppxp y1、y2、y3 yp为原有变量的第一、第二、第三、第p个主成分。其中y1在总方差中占得比例最大，综合原有变量的能力也最强，其余主成分在总方差中占的比例逐渐减少，也就是综合原变量的能力依次减弱。主成分分析就是选取前面几个方差最大的主成分，这样达到了因子分析较少变量个数的目的，同时又能以较少的变量反映原有变量的绝大部分信息。 因子分析有两个核心理由：一是如何构造因子变量；二是如何对因子变量进行命名解释，对于因子变量的解释，可以进一步说明影响原变量系统构成的主要因素和系统特征。在实际分析中，希望对因子变量的含义有比较清楚地认识。这时可以通过因子矩阵的旋转来进行。 计算因子得分是因子分析的最后一步。因子变量确定后，对每一样本数据，我们希望得到它们在不同因子上的具体数据值，这些数值就是因子得分，它和原变量的得分相对应。有了因子得分，我们在以后的研究中，就可以针对维数少的因子得分来进行。 在主成分分析中，标准化变换（Z score）是对数据进行无量纲化处理最常见的策略；此外，一些学者在研究中也使用过均值化策略和前述的规格化变换等策略进行无量纲化处理。本文选用最常见的标准化变换法，下面对其进行介绍。 标准化变换是把原始数据转换为标准Z分数（Z score）的变换策略，变换公式为： 在进行标准化处理前，需要考虑正指标和逆指标的区别。对于正指标，直接按照上述公式进行计算。而对于逆指标，需先对各数据取倒数，再进行计算。 对五个一级指标分别运用SPSS统计软件进行主成分分析。软件执行结果如下（以物流需求指标为例）。 可以得出，各变量的相关系数大部分都大于0.3，适合做因子分析。同时，由于前两个因子包含了94.026%的信息，根据累计贡献率85%的原则和本软件默认系统的提取原则，即提取特征值（Total）大于1的因子应该提取前两个因子作为主成分，来代替5个原始变量。 根据表1可知两个主成分表达式为： Component 1=0.979*x11+0.945*x12+0.915*x13+0.769*x14-0.351*x15 Component 2=0.133*x11+0.283*x12+0.349*x13-0.523*x14+0.896*x15 其中，x11表示社会物流总额；x12表示货运周转量；x13表示货物吞吐量；x14表示物流需求系数；x15表示货运量。 进行了方差最大化旋转，旋转后的负荷矩阵如下表2所示。 由表2可以看出，主成分Component 1中，货运周转量，货物吞吐量，社会物流总额负荷量远大于其他负荷量，所以Component 1主要由货运周转量，货物吞吐量，社会物流总额组成，主成分Component 2中，主要由货运量，物流需求系数组成。所以，Z1=0.950 x11+0.979 x12+0.979 x13+0.788 x14-0.962 x15。将xx年至xx年的数据（Z标准化后的数据）分别代入上式，即可得各年的物流需求指标主成分值。 根据各一级指标和总指标的主成分值，绘制折线图，如图1所示。 其