區(qū)域物流應(yīng)該如何進(jìn)行規(guī)劃？并且如何才能夠進(jìn)行優(yōu)化？下面小編就為大家?guī)�來了區(qū)域物流規(guī)劃綜合評(píng)價(jià)及優(yōu)化對策，感興趣的朋友可以看一看哦！

摘要:將江蘇省13個(gè)城市作為樣本，選取15個(gè)能代表物流發(fā)展水平的指標(biāo)建立指標(biāo)體系。用主成分法對原有指標(biāo)體系降維，進(jìn)而獲得新的綜合主成分指標(biāo)和樣本矩陣。再用類平均聚類法對江蘇省的13個(gè)城市進(jìn)行聚類分類和綜合評(píng)價(jià)。根據(jù)分析結(jié)果，提出將江蘇省區(qū)域物流發(fā)展水平劃分為三個(gè)等級(jí)及重點(diǎn)發(fā)展三大主力物流樞紐建議。

物流的發(fā)展水平是評(píng)價(jià)一個(gè)經(jīng)濟(jì)區(qū)域綜合實(shí)力和現(xiàn)代化進(jìn)程的重要標(biāo)志，其正成為區(qū)域經(jīng)濟(jì)新的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn)和支柱產(chǎn)業(yè)�？茖W(xué)評(píng)價(jià)區(qū)域物流發(fā)展水平并進(jìn)行合理規(guī)劃，對降低物流系統(tǒng)的運(yùn)行成本和增強(qiáng)區(qū)域綜合實(shí)力具有重要意義。國內(nèi)外學(xué)者基于不同方法和理論視角對區(qū)域物流進(jìn)行了相關(guān)研究。李婷［1］以廣東省為例，剖析了影響廣東省物流的發(fā)展要素，使用主成分法得出廣東省各市區(qū)的綜合得分，再利用聚類分析辦法劃分出其省內(nèi)各地區(qū)的層級(jí)。王健和劉荷［2］針對區(qū)域物流主要影響因素分析，綜合運(yùn)用格蘭杰因果檢驗(yàn)法、方差分解方法以及脈沖響應(yīng)函數(shù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析，并對各因素影響程度等級(jí)劃分，為福建省未來物流發(fā)展提供建設(shè)性意見。朱興航［3］基于改進(jìn)的SLP方法，構(gòu)建了以鐵路物流中心功能區(qū)間綜合密切關(guān)系程度最大和功能區(qū)間物料搬運(yùn)成本最小的雙目標(biāo)、多約束優(yōu)化模型，利用遺傳算法進(jìn)行求解，同時(shí)應(yīng)用到長春鐵路物流中心的平面布局規(guī)劃中。AnjaliAwasthi［4］將親密圖、AHP法和模糊－TOPSIS法應(yīng)用到城市物流規(guī)劃中，首先剖析了城市物流的指標(biāo)體系，再次使用AHP法算出各個(gè)影響要素權(quán)重系數(shù)，最終用模糊TOPSIS法對現(xiàn)有城市物流布局排序，最終得出最優(yōu)解。GulfemTuzkaya［5］等構(gòu)造算法求解功能區(qū)設(shè)施布局規(guī)劃問題并進(jìn)行了實(shí)例驗(yàn)證。研究表明，國內(nèi)外很多地區(qū)結(jié)合自身物流發(fā)展特點(diǎn)因地制宜優(yōu)化區(qū)域物流的綜合布局，以促進(jìn)區(qū)域物流的發(fā)展。本研究將基于主成分及聚類分析的方法，評(píng)價(jià)江蘇省區(qū)域物流規(guī)劃，并提出相關(guān)建議。

一、區(qū)域物流規(guī)劃評(píng)價(jià)的指標(biāo)選取

根據(jù)江蘇省13個(gè)城市的地域特點(diǎn)，遵照指標(biāo)體系設(shè)置的基本準(zhǔn)則，并參考國內(nèi)外一些學(xué)者的研究成果，本文設(shè)置了15個(gè)區(qū)域物流規(guī)劃的評(píng)價(jià)指標(biāo)，如表1所示。

二、江蘇省區(qū)域物流規(guī)劃和綜合評(píng)價(jià)

參考江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒［6］，得到江蘇省13個(gè)城市2016年區(qū)域經(jīng)濟(jì)規(guī)劃布局指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)，如表2所示。1．江蘇省區(qū)域物流規(guī)劃的主成分分析在探究區(qū)域物流發(fā)展布局時(shí)，需要從多方面、多角度剖析，選取較多的指標(biāo)才能較全面地得出結(jié)論。主成分分析法［7］根本原理是進(jìn)行降維處理，其思想即是以比較少、綜合的新的主成分評(píng)價(jià)目標(biāo)來替代原有的較多的評(píng)價(jià)指標(biāo)，用以描述原來評(píng)價(jià)因素及成分之間的互相聯(lián)系。因而本文首先采用主成分法對江蘇省13個(gè)城市的區(qū)域物流發(fā)展水平進(jìn)行綜合分析處理。對原始樣本矩陣進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化運(yùn)算，獲得標(biāo)準(zhǔn)化評(píng)價(jià)矩陣。計(jì)算指標(biāo)間相關(guān)系數(shù)的矩陣和特征值及其正交化特征向量以獲得主成分值。然后對原始指標(biāo)降維，根據(jù)累積方差貢獻(xiàn)率達(dá)到特定的數(shù)值時(shí)，一般取85%的主成分指標(biāo)來表示原始評(píng)價(jià)指標(biāo)代表的信息。最后將每一個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率作為系數(shù)，線性加權(quán)后相加得到綜合評(píng)價(jià)值，反映地區(qū)物流發(fā)展的整體水平。使用SPSS19．0軟件，對江蘇省原始數(shù)據(jù)使用主成分分析得到各個(gè)主成分的特征值、方差貢獻(xiàn)率、累計(jì)方差貢獻(xiàn)率(表3)。為減少原始指標(biāo)信息的缺失，使分析結(jié)果與原始狀態(tài)貼近，選取了前兩個(gè)主成分。第一個(gè)主成分GDP的特征值為10．024，方差貢獻(xiàn)率為66．830%;第二個(gè)主成分人均GDP的特征值為3．103，方差的貢獻(xiàn)率為20．686%;累計(jì)方差貢獻(xiàn)率A=66．830%+20．686%=87．516%＞85%，兩個(gè)主成分是以87．516%的精度來表示原始指標(biāo)體系，從而進(jìn)一步表明提取的這兩個(gè)主要因素是較為恰當(dāng)?shù)�。然后把各個(gè)主要因素特征根作為權(quán)重系數(shù)，對每個(gè)因素進(jìn)行加權(quán)求和。計(jì)算出江蘇省各市區(qū)域物流發(fā)展綜合評(píng)價(jià)函數(shù)的表達(dá)式Z=10．024*Y1+3．103*Y2。通過運(yùn)算，最后得到江蘇省13個(gè)市地域物流發(fā)展程度的評(píng)價(jià)及排序，如表4所示根據(jù)以上數(shù)據(jù)以及排名狀況，可以把江蘇省13個(gè)城市的物流發(fā)展程度劃分成三個(gè)層次:第一層次是蘇州、南京、無錫。蘇州、南京和無錫的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較省內(nèi)其它城市更高，都擁有立體化的交通樞紐，是國內(nèi)外重要的物資集散地區(qū)。巨大的地理優(yōu)勢和發(fā)展時(shí)機(jī)推動(dòng)了物流的迅速發(fā)展，是其排名靠前的重要條件。第二層次是徐州、南通、鹽城和常州。這四個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)、交通水平略低于第一層次，但從表一可以看出，這四市的郵電業(yè)務(wù)總量明顯高于第三層次城市。第三層次包括揚(yáng)州、泰州、淮安、連云港、鎮(zhèn)江和宿遷。經(jīng)濟(jì)和交通較落后導(dǎo)致物流發(fā)展滯后，排名靠后。此方法得出的結(jié)果與江蘇省物流發(fā)展基本相符合。2．江蘇省區(qū)域物流規(guī)劃的聚類分析聚類分析［8］是把對某些具備類似屬性的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和運(yùn)算，對結(jié)果再分析的一種方法。在進(jìn)行物流布局分析和分片區(qū)時(shí)，由于其評(píng)價(jià)指標(biāo)較多，數(shù)據(jù)和計(jì)算過程較為復(fù)雜且容易出現(xiàn)差錯(cuò)，采用類平均法聚類［9］，可使其步伐間距相對較為合理。將主成分分析得出的若干個(gè)主成分重新整合成一個(gè)新矩陣，作為聚類分析的樣本矩陣，從而獲得各個(gè)區(qū)域的物流核心之間的歐式的距離。根據(jù)上面的聚類分析結(jié)果和上述數(shù)據(jù)綜合考慮，把13個(gè)市分為3個(gè)等級(jí)最為合適。第一等級(jí)包括蘇州、無錫和南京，第二等級(jí)包括徐州、鹽城和南通，第三等級(jí)包括常州、鎮(zhèn)江、揚(yáng)州、泰州、宿遷、淮安和連云港。

三、結(jié)論與建議

基于主成分分析和聚類分析，可將江蘇省13個(gè)城市的物流發(fā)展水平劃分為三個(gè)等級(jí)。按照等級(jí)劃分對重點(diǎn)城市的物流進(jìn)行規(guī)劃，可以發(fā)展三大主力物流樞紐:蘇州物流樞紐、南京與無錫物樞紐和徐州物流樞紐。蘇州物流樞紐:由2016年江蘇省各個(gè)城市的指標(biāo)數(shù)據(jù)，可以看出蘇州市的數(shù)據(jù)在各方面都十分突出。在表4中，蘇州物流發(fā)展綜合評(píng)分位居第一，作為江蘇省一級(jí)物流核心，應(yīng)充分運(yùn)用自身的物流發(fā)展優(yōu)勢，并與綜合得分第三的無錫聯(lián)結(jié)帶動(dòng)處于二級(jí)物流的南通和處于三級(jí)物流的常州的物流發(fā)展，建設(shè)這些城市間的整體物流運(yùn)作形式。從表2可以看出，蘇州的工業(yè)產(chǎn)值也是排名第二的南京的一倍以上，可以充分利用優(yōu)越的地理位置，大力發(fā)展制造業(yè)發(fā)達(dá)的工業(yè)園區(qū)和高新區(qū)的商貿(mào)物流。由2016年江蘇省的貨運(yùn)總量和郵電業(yè)總量可知，蘇州的物流發(fā)展規(guī)模巨大，同時(shí)作為江蘇省的中心城市是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指導(dǎo)者，能夠與周邊的上海、杭州物流中心形成聯(lián)合關(guān)系，并結(jié)合自身的物流特點(diǎn)，成為具備全國性乃至全球性的物流交通樞紐。南京與無錫物樞紐:江蘇省2016年物流綜合得分排名第二的南京和第三的無錫，都是江蘇省重點(diǎn)物流發(fā)展城市。南京和無錫都位于長江下游，可以和蘇南其余城市憑借長三角著重發(fā)展蘇南港口物流，帶動(dòng)二、三級(jí)蘇南重點(diǎn)城市共同發(fā)展物流。南京是長江經(jīng)濟(jì)帶和東部沿海經(jīng)濟(jì)帶的重要交匯節(jié)點(diǎn)城市，已經(jīng)形成港口和航運(yùn)業(yè)為龍頭的物流體系。而無錫是滬寧間的重要節(jié)點(diǎn)和商貿(mào)核心、交通樞紐的城市，已經(jīng)形成鐵路、公路、水路、航空的立體交通網(wǎng)絡(luò)。都有著重要的地理位置和交通運(yùn)輸?shù)膬?yōu)勢，應(yīng)借此優(yōu)點(diǎn)來鼎力發(fā)展其物流業(yè)，形成長三角區(qū)域的重要物流樞紐。徐州物流樞紐:徐州是蘇北中綜合得分排名最靠前的二級(jí)物流中心的城市。從表2中可以看出徐州市的公路貨運(yùn)量位居全省第一，這是徐州市綜合排名靠前的重要因素。徐州的GDP對于排名前三的城市來說不高，但是13644．36億元工業(yè)生產(chǎn)總值在江蘇省排第四，說明其工業(yè)發(fā)展較好。應(yīng)把通訊設(shè)備、紡織品和煤礦等作為主要運(yùn)輸產(chǎn)品，更好發(fā)展徐州的物流，并且?guī)��?dòng)其余蘇北城市的物流。作為江蘇省的二級(jí)物流城市和蘇北的首要城市，其鐵路是全國第二大鐵路樞紐，擁有物流發(fā)展不可或缺的運(yùn)輸優(yōu)點(diǎn)，因而能夠憑借這一優(yōu)勢和本身物流發(fā)展能力去建設(shè)服務(wù)于蘇北區(qū)域的重要物流樞紐。

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