中国西部区域物流能力的灰色聚类分析

周　泰，袁　波，廖　伟，王丽丽

(成都信息工程大学 物流学院,四川 成都 610225)



中国西部区域物流能力的灰色聚类分析

周泰，袁波，廖伟，王丽丽

(成都信息工程大学 物流学院,四川 成都 610225)

摘要：对不同区域的物流能力进行聚类分析，能使各区域客观地认识自身的物流能力现状以及相互间的差异，从而采取有效措施来提高其物流能力。将区域物流能力系统看作是灰色系统，运用灰色聚类分析方法对中国西部12省区的物流能力进行了客观综合评价，得到了灰色聚类评价结果，并依据这些省区物流业的发展现状印证了聚类结果的合理性。研究表明，灰色聚类方法计算简便，结果客观，在区域物流能力综合评价中具有较好的可操作性和实用价值。

关键词：区域物流能力;灰色系统;聚类分析;西部地区

近些年来,对区域物流能力的研究已经成为一个热点,学者们对区域物流能力的构成要素[1-2]、评价方法[3-4]、预测方法[5]、区域物流能力与区域经济发展关系[6-11]等问题,从不同的角度开展了研究,并取得了相应的研究成果。然而，目前已开展的评价研究多是基于单个省、市进行的纵向分析,缺乏横向的比较。由于我国是一个幅员辽阔的发展中国家,东部、中部和西部各省区的区域物流能力相差较大,如果就单个省、市分别进行研究,那么其结果只能反映单个省、市的特征,而很难从总体上把握区域之间物流能力发展的不平衡状态,同时也忽略了相关省市之间物流能力的联系。因此，有必要对不同的省、市进行聚类分析,并依据聚类结果对相关区域进行综合分析和比较,使各区域全面和客观地认识其物流能力现状,从而根据外部环境和内部条件的发展趋势,有的放矢地采取有效对策和措施,提高区域物流能力以适应区域经济的快速发展。

由于区域物流能力系统是一个不断演化的复杂系统,内部因素错综复杂,且各因素之间的影响是非线性的,影响人们对其深入认识。从信息论的角度看,其信息不够全面,数据又少,是部分信息明确、部分信息不明确的系统,即它具有某些灰色的特征,正属于灰色系统的研究范畴。因此，本文将区域物流能力系统看作是灰色系统,应用灰色系统理论来对其进行分析和研究。

本文选取中国西部12省区的物流能力作为研究对象,运用灰色聚类的方法,将这些省区的物流能力划分为“弱”、“中等”、“强”三个灰类,对它们进行聚类分析,以期为区域物流能力的评价研究提供一条切实可行的新途径。

一、区域物流能力评价指标的选取

引用周泰[3](2008)的研究成果,并考虑指标数据获取的可得性,在本文聚类分析中采用的区域物流能力评价指标选取了周泰[3](2008)构建的指标体系中的11个定量指标,即:物流业基础建设投资占全部基础设施建设投资比重(X1,%)、物流业从业人数占从业人员总数比重(X2,%)、路网密度(X3,km/km2)、人均货运量(X4,吨/人)、人均货运周转量(X5,吨·公里/人)、人均邮电业务量(X6,元/人)、每万人拥有固定电话数(X7,部/万人)、每万人拥有移动电话数(X8,部/万人)、人均教育费(X9,元/人)、每万人中在校大学生人数(X10,人)、人均科学费(X11,元/人)。它们都是相对数指标,舍去了4个定性指标和在《中国统计年鉴(2012)》中不提供数据的1个定量指标，即每万人中专业技术人员人数(人)。此外,为了反映区域物流能力发展的实际规模,增补了3个总量指标:物流业基础建设投资(X12,亿元)、快递业务量(X13,万件)、物流业产值(X14,亿元),它们都是绝对数指标。这样共14个指标作为灰色聚类的评价指标,能客观而又全面地反映区域物流能力的实际状况。

二、灰色聚类分析

灰色聚类分析是建立在灰数白化基础上的一种方法,它根据灰数的白化权函数将观察对象划分成若干个可以定义类别,是一种利用已知信息代替未知且不确定信息的评价方法[12]。由于用于区域物流能力灰色聚类的14个评价指标的意义、量纲不同,且实现值在数量上悬殊较大,故本文采用灰色定权聚类的分析方法。

(一)灰色定权聚类

定义1设有n个聚类对象,m个聚类指标,s个不同灰类,根据第i(i=1,2,…,n)个对象关于j(j=1,2,…,m)，指标的观测值xij(i=1,2,…,n;j=1,2,…,m),将第i个对象归入第k(k∈{1,2,…,s})个灰类,称为灰色聚类。

定义3根据灰色定权聚类系数的值对聚类对象进行归类,称为灰色定权聚类。

(二)基于三角白化权函数的灰色定权聚类方法

1.按照评价要求所需划分的灰类数s,将各个指标的取值范围也相应地划分为s个灰类,如将j指标的取值范围[a1,as+1]划分为s个区间[a1,a2]，…，[ak-1,ak]，…，[as-1,as]，…，[as,as+1],其中,ak(k=1,2,…,s,s+1)的值一般根据实际情况来确定。

(1)

(2)

三、西部地区区域物流能力评价的灰色聚类分析

(一)数据来源

实证分析的聚类指标为前面选定的14个评价指标,采用连续编号,从X1到X14,计算它们的原始数据均来源于《中国统计年鉴(2012)》,直接查取得到或经过计算得到的西部12省区的各个聚类指标实现数值见表1。

表1　2011年西部地区区域物流能力聚类指标实现值

(二)灰类的设定

将区域物流能力划分为“弱”、“中等”、“强”三种不同类型,弱、中等、强都是灰色概念,相应的划分也是灰的。即k=1,为第1灰类区域物流能力“弱”;k=2,为第2灰类区域物流能力“中等”;k=3,为第3灰类区域物流能力“强”。

(三)灰数的取值域和指标权重的确定

本文采用德尔菲法(Delphi)来获取每一灰类各个聚类指标灰数的取值域以及各个聚类指标在综合评价中的权重。通过多轮函询调查得到聚类指标灰数的取值域及权重数据见表2。

表2　聚类指标不同灰类的灰数取值域及其综合权重

依据表2中聚类指标不同灰类的灰数取值域,可以确定全部聚类指标取数域的左、右延拓值见表3。

表3　区域物流能力聚类指标取值域延拓值

(四)灰色聚类评价结果及其分析

表4　西部12省区区域物流能力的综合聚类系数

从聚类结果来看,在西部12省区中,区域物流能力“弱”的省区有3个,所占比例为25%;区域物流能力“中等”的省区有8个,所占比例为66.67%;区域物流能力“强”的省区只有1个,所占比例仅为8.33%。

作为唯一的区域物流能力“强”的省区内蒙古自治区自“十五”以来,国内生产总值一直保持两位数增长,经济发展速度快于全国平均水平,经济的快速发展促进了物流总量迅速增加,既为物流业发展提供了现实旺盛的市场需求；同时，也为物流业持续发展提供了有力保障。2009年又抓住国家振兴物流业的战略机遇,依托地域、产业优势,以打造面向“三北”的物流通道、打造我国向北开放的国际物流大通道为重点,积极构建承东启西、南联北开的大物流格局。“十一五”期间,内蒙古不断加快物流体系和物流基础设施建设,铁路、公路、航空场站和货物运输枢纽等设施得到明显改善,建成了一大批有现代物流理念的各类物流园区、物流中心、配送中心,涌现出一批管理水平较高、技术手段较先进的现代物流企业,物流业已经进入了快速发展通道。“十二五”期间,预计物流业增加值年均增长16%。因此,聚类分析结果和内蒙古区域物流能力的实际状况是一致的。

聚类计算结果分析表明,灰类的划分较好地反映了西部地区不同省区之间物流能力的差异,为各省区全面而客观地认识其物流能力的实际状况提供了有力的数据支持。

四、结语

本文对区域物流能力的灰色聚类评价问题进行了深入研究,主要特点如下:

1.将区域物流能力系统看作是灰色系统,把区域物流能力分为“弱”、“中等”、“强”三个灰类,运用灰色聚类方法对中国西部12省区的区域物流能力进行了客观综合评价,得到了灰色聚类评价结果,并依据这些省区物流业的发展现状分析了聚类结果的合理性。

2.基于聚类指标意义、量纲不同,且实现值在数量上悬殊较大的特点,采用基于三角白化权函数的灰色定权聚类方法,并结合德尔菲专家法确定不同灰类的灰数取值域和指标权重,使灰色聚类分析计算方法简便,计算结果客观、合理,在综合评价中具有较好的可操作性和实用价值。

参考文献:

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[2] 王岳峰,刘伟.对区域物流能力规划与区域经济发展若干问题的思考[J].物流科技,2006,(11):77-79.

[3] 周泰,叶怀珍.基于模糊物元欧式贴近度的区域物流能力量化模型[J].系统工程,2008,26(6):27-31.

[4] 王岳峰,刘伟.信息混沌环境下区域物流能力盲数测评模型[J].管理学报,2010,7(3):418-422.

[5] 周泰,叶怀珍,王亚玲.基于灰色径向基函数网络的区域物流能力组合预测[J].公路交通科技,2010,27(1):149-154.

[6] 周泰,王亚玲,叶怀珍.区域物流能力与产业经济的灰色控制系统[J].武汉理工大学学报,2009,31(19):168-172.

[7] 陈虎,杨勇攀.区域经济发展与物流能力因果关系的实证检验[J].统计与决策,2010,(9):90-91.

[8] 李全喜,金凤花,孙磐石.区域物流能力与区域经济发展的典型相关分析——基于全国面板数据[J].软科学,2010,24(12):75-79.

[9] 周泰,王亚玲.基于径向基函数网络的区域物流能力投资结构优化[J].数学的实践与认识,2011,41(9):49-55.

[10] 彭健.区域经济增长的物流能力支持研究[J].预测,2011,30(5):59-63.

[11] 刘林,吴金南.区域物流能力影响经济增长的过程机制研究[J].统计与决策,2012,(12):46-49.

[12] 刘思峰,党耀国,方志耕.灰色系统理论及应用(第三版) [M].北京:科学出版社,2004:96-124.

(责任编辑:张雅秋)

A Gray Clustering Analysis of Regional Logistics Capability in Western China

ZHOU Tai, YUAN Bo,LIAO Wei,WANG Li-li

(School of Logistics, Chengdu University of Information Technology, Chengdu Sichuan 610225, China)

Abstract：A clustering analysis of regional logistics capability (RLC) in different regions reveals objectively the current situation of RLC and the regional differences, which helps the relevant regions improve their RLC with effective measures. Taking RLC as a grey system, this paper objectively and synthetically evaluates the RLC of 12 provinces and regions in western China with the method of gray clustering analysis. Gray clustering evaluation results are achieved, and the reasonability of the results is confirmed in accordance with the development status of logistics industry in these provinces and regions. The case study shows that grey cluster analysis is convenient and objective, with outstanding applicability and practical value in comprehensive evaluation of RLC.

Key words：regional logistics capability; grey system; clustering analysis; western area

中图分类号:F252

文献标识码：A

文章编号：1672-8106(2016)01-0117-05

作者简介:周泰,男,成都信息工程大学物流学院教授,博士。研究方向:物流工程。

基金项目:四川省教育厅重点项目“区域物流发展水平综合评价研究——基于四川省的实证分析”(14SA0073)。

收稿日期:2015-06-25