基于非线性主成分分析法的省域物流发展综合评价模型李飞new

1、基于非线性主成分分析法的省域物流发展综合评价模型 摘 要：本文建立了省域物流发展评价客观的指标体系，利用非线性主成分分析法对各地区的物流发展状况进行分析，再利用新得到的综合主成分指标代替原来较多的评价指标建立模型，对河南各个地区的物流发展综合实力进行评价。结果表明，该方法能够把复杂的问题简化，所得结论客观、可信、有说服力。 Pick to: this paper established the provincial logistics development evaluation objective index system, using the nonlinear principal com

2、ponent analysis of the regional logistics development, and then analyze the new obtained integrated principal component index was used to replace the many evaluation index model building, the henan the regional logistics development comprehensive strength are evaluated. The results show that this me

3、thod can simplify the complex problem, the conclusion is objective and reliable, persuasive. 【关键词】：区域物流；非线性主成分分析法；综合评价 1 引言 区域物流是指在区域范围内的一切物流活动，包括运输、保管、包装、装卸、流通加工和信息传递等功能实体性的流动以及物流过程中各环节的物品运动。它是区域经济核心竞争力的组成都分，也是经济发展水平的重要标志。因此科学地评价区域现代物流发展水平，对科学决策、改善现代经济发展环境、促进物流企业的发展和其它企业的物流发展、提升区域现代物流竞争力和推动整个区域国民经济

4、健康发展都具有十分重要的意义2。 物流（Logistics）是指物品从供应向接收地的实体流动过程。根据实际需要，将运输、存储、装卸、搬运、包装、流通加工、配送、信息处理等基本功能实施有机结合。流通领域中的物流成本一般包括库存/运送成本、运输成本、发代方面的费用（货主费用）和管理费用，其中：库存/运送成本：利息、仓储、税收、折旧、残损、人力和保险费用；运输成本：货运成本（公路、铁路、水运、空运、管道）；货代方面的费用（货主费用）；管理费用：Ax（库存成本+运输成本，A为一常量，其取值范围视具体情况而定）。企业的物流成本由供应物流子系统、生产物流子系统、销售物流子系统和废弃物物流子系统中的显性成本

5、（固定成本）和隐性成本（变动成本）构成。显性成本存在于运输、仓储、装卸、搬运、配送、流通加工和信息传递等具体的基础设施、设备资源和运作过程中，隐性成本存在于由于物流运作不畅导致的库存费用增加所形成的资金利息成本、库存资金占用的机会成本和市场反应慢的损失及管理不善造成的货物损失和损坏的成本。? 物流被经济学家称为“第三利润源泉”。与许多发达国家物流业比较，中国物流成本要高得多。有关资料显示，美国物流业成本仅占整个运营成本的9左右，而中国物流业成本则占20。从库存情况来看，中国企业产品的周转周期为35天45天，而国外一些企业的产品库存时间不超过10天。另外，中国企业更愿用自己的车队，但货物空载率达

6、37以上，同时因包装问题而造成的货物损失每年达150亿元，货物运输每年损失500亿元人民币。国家有关权威部门的数据表明，发达国家物流成本占GDP比重为10，我国这一数据占到了GDP比重的16以上，我国如果能在未来3年内将此数据成功地降到15，那么节省的社会经济总值将达到2400亿元。近年来我国物流业的各种经济指标有大幅增长。据中国物流信息中心测算：2003年，全国社会物流总产值达295437亿元，同比增长27；2004年达到38.4亿元，同比增长29.9，增幅比上年同期提高2.9个百分点。物流总值高速增长，表明经济增长对物流需求越来越大，经济发展对物流的依赖程度越来越高。 根据中国物流与采购联

7、合会、中国物流信息中心的测算，如果踢除价格因素，2004年需要运输的实物量增长率约为20，而实际完成的货运总量只增长了10.6%，供给与需求增幅之间存在9个百分点的差距，我国物流业存在巨大的发展潜力。 近年来，尽管对物流领域有不少研究,但对区域物流发展评价的研究较少。文献3建立了区域现代物流发展评价指标体系；文献4采用层次分析法制定评价指标并采用模糊评价方法进行了研究；文献2从区域物流系统目标研究入手，通过目标逐步分解建立物流系统评价指标体系，并采用人工神经网络模型进行具体的评价，然而文献24却带有一些主观成分；文献5构建了区域物流网络评价指标体系，用雷达图进行了分析，但选用指标太少，不够全面

8、。还有一些文章从区域物流发展与区域经济的关系、存在的问题和对策，以及区域物流发展规划和战略等方面进行了研究，它们没有给出具体的评价结果。本文应用非线性主成分分析法建立了省域物流发展的综合评价模型，并对河南各个地区的物流发展水平进行综合评价。 2 非线性主成分分析法 为了全面的进行评价，所选用的评价指标常常较多，进行评价时非常复杂。主成分分析法利用降维的思想，把原来较多的评价指标用较少的综合主成分指标来代替，综合指标保留了原始变量的绝大多数信息，且彼此间互不相关，能够使复杂问题简单化。因此，可以采用主成分分析对省内各地区的物流发展进行综合评价12。 但是传统主成分分析方法存在两个不足之处13,1

9、4：一是综合评价的实际结果与评价指标间的相关程度高低成正比，评价指标间相关程度越高，主成分分析的结果越好。当指标间相关性小时，每一个主成分承载的信息量就少，为满足累计方差贡献率达到一定水平(通常为85%以上)，可能需要选取较多的主成分，这样主成分分析法的降维作用就不明显；二是主成分分析是一种线性降维技术，只能处理线性问题。实际问题常常存在非线性关系，如果简单地用进行线性处理，必然导致评价结果的偏差。基于以上分析，本文运用非线性主成分分析方法，对省内各地区的物流发展进行综合评价。 设有n个区域，p个指标。 1. 对原始数据作对数中心化变换： yij=logxij-1pi=1plogxij其中，x

10、ij表示第i个区域的第j个指标值，i=1,2,n,j=1,2,.,p。2. 计算对数中心化的样本协方差矩阵S=(Sij)p×p。3. 从样本协方差矩阵S出发求主成分。设特征值为12.p0和相应的特征向量ej,得到主成分Yj=eji=1pxi。4. 第j个主成分的方差贡献率为j=jj=1pj。当累计方差贡献率j=1mj达到一定值（一般不小于85%）时，取前m个主成分，即认为这m个主成分就以较少的指标综合体现了原来p个评价指标的信息。用各个主成分的方差贡献率作为权重，线性加权求和得到综合评价函数Zt=i=1miYi,Zt即反映了第t个地区物流发展的综合实力Zt值越高，说明该地区物流发展综

11、合实力越强，反之则越弱。 3 区域物流发展综合评价 3.1 区域物流发展综合评价指标体系 根据可比性、完整性、易获取性、重叠性、客观性等原则，结合省域物流的基本特征，建立了省域物流发展评价指标体系。这些指标从不同角度反映了省域物流的发展特征：社会经济发展类：综合反映了各地区物流发展的社会经济基础，包括GDP（X1万元)、人均GDP(X2元)、城镇居民平均可支配收入(X3元)、农村居民人均纯收入(X4元)；生产消费流通类：包括农业总产值(X5万元)、工业总产值(X6万元)、建筑业总产值(X7万元)、社会消费品零售总额(X8万元)。它们分别从生产、消费等不同角度反映了区域物流服务的需求状况和需求规

12、模；交通运输类：反映了省域物流发展的物质基础，包括全社会货运量(X9万吨)、公路密度(X10km-1)；人力资源类：反映了物流发展的人力资源，包括高等学校在校人数(X11万人)；信息发展水平类：反映了物流信息发展水平，包括邮电业务总量(X12万元)、电话部数(X13万部)、互联网用户数(X14户)3.2 区域物流发展综合评价模型的建立 应用非线性主成分分析法对河南各个地区的物流发展综合评价，评价指标体系原始数据表1 河南各个地区物流发展综合评价原始数据（2004） Table 1 The data of regional logistics developmental integrated e

13、valuation in Henan, 2004地区X1X2X3X4X5X6X7X8X8X9X10X11X12郑州13778862123393644183630833593545814442811558694260760.97855857923541.35开封3457413723146603238197137721111781192674128622632431.10514181568136.13洛阳242454635635646778635786824236983535674356488523132.34532134245342.32平顶山23425221562653234245422135

14、6342336753646747434243.2321343242213.32安阳456234652334235456233425342435235223215543574523451.5314452345213.32鹤壁2341344525353256734436745776547454564856544523122.4313563563123.35新乡45235424352352353542352355235234529767754576434232.7643567564342.43焦作643534554324643532327543564534587774543454465453.344

15、345636175.23许昌2341335635543254323542754967966734546754545634531,115674353321.54用MATLAB6.5进行数据处理，求出各主成分的特征值和特征向量，并求得对应的方差贡献率及累计方差贡献率为了减少信息损失，使综合评价最大程度地接近原始状态，本文取前5个主成分，此时累计方差贡献率为96.18%，这5个主成分以96.18%的精度体现了原始指标体系。这5个主成分和各指标的线性关系式如下： Y1=0.1267X1-0.4332X2-0.2755X3-0.3163X4+0.3358X5-0.0102X6-0.1679X7+0.22

16、96X8-0.0049X9-0.4243X10+0.2185X11+0.3365X12+0.2679X13+0.1172X14Y2=0.0204X1+0.1054X2-0.2169X3-0.1884X4-0.7755X5+0.1687X6+0.1612X7+0.051X8+0.0288X9-0.1113X10+0.2003X11+0.1214X12+0.0761X13+0.4166X14Y3=-0.0847X1+0.1741X2+0.1551X3+0.194X4-0.0015X5-0.0174X6-0.7798X7-0.1523X8-0.1895X9+0.0711X10-0.0686X11+0

17、.2092X12+0.0725X13+0.4178X14Y4=0.1952X1+0.3058X2+0.1174X3+0.1381X4+0.0128X5+0.4141X6+0.085X7+0.047X8-0.5499X9-0.4769X10-0.1714X11+0.1437X12+0.0121X13-0.2728X14 Y5=0.1933X1-0.041X2+0.1754X3+0.2548X4+0.0796X5-0.5807X6+0.3902X7-0.1913X8-0.4085X9-0.1667X10+0.2414X11+0.0935X12+0.0987X13+0.248X14 以主成分的特征值

18、与方差贡献率构造出物流发展综合评价模型Z，Z是主成分Y1、Y2、Y3、Y4、Y5的线性组合，即 Z=0.2926Y1+0.0755Y2+0.0636Y3+0.0271Y4+0.0126Y54 模型应用和分析 利用此模型可以得到河南各个地区物流发展的综合评价结果，见表3。 根据表3的物流发展综合评价结果，可以将河南各个地区物流发展综合实力大致分为下面5个层次：第1层次（Zt0.9）为郑州地区，物流发展综合实力遥遥领先；第2层次（0.85Zt0.9）包含周口、南阳、商丘、洛阳4个地区，物流发展综合实力很强；第3层次（0.75Zt0.85）包括驻马店、信阳、平顶山安阳、许昌、新乡、开封7个地区，物流

19、发展综合实力较强；第4层次（0.6Z0.75）包括濮阳、焦作、漯河、三门峡、鹤壁5个地区，物流发展综合实力稍弱；第5层次（Zt0.6）为济源地区，物流发展综合实力最弱。 这5个层次都有自己各自的特点：郑州市是河南省政治、经济、文化中心，为全国重要的交通、通讯枢纽，是新亚欧大陆桥上的重要城市，处于我国交通大十字架的中心位置；商贸发达，是国务院确定的3个商贸中心试点城市之一；是国家开放城市和历史文化名城。工业商业、人才科研、交通信息等优势明显，发展物流所依托的各种资源都是最好的。周口、南阳、商丘、洛阳等地区，总体经济实力优势明显，生产消费活跃，交通设施完善，信息发展水平较高。这5个地区发展物流的基础都很好，物流发展的综合实力很强。驻马店交通便利，是国家和省重要的粮油生产基地，工业门类齐全，有一批具有一定知名度的骨干企业；信阳农业生产初步实现优质化、规模化、特色化，工业有一定实力；平顶山以能源工业为主体，工业结构比较合理，农村经济全面发展，商业贸易繁荣活