基于PCA的新疆區(qū)域物流發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)

王春豪

（石河子大學(xué) 商學(xué)院，新疆 五家渠 831300）

1 區(qū)域物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系及評(píng)價(jià)方法

1.1 評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

主成分分析 (Principal Components Analysis，PCA)是采取數(shù)學(xué)降維的方法，找出幾個(gè)不相關(guān)的綜合變量代替原來(lái)眾多變量，使這些綜合變量能盡可能地代表原來(lái)變量的信息[1]。基于國(guó)內(nèi)學(xué)者提出的指標(biāo)體系[2-4]，考慮數(shù)據(jù)的客觀性、與區(qū)域物流發(fā)展的相關(guān)性，建立新疆區(qū)域物流發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，如表1所示。其中，Y2主要從生產(chǎn)、消費(fèi)等方面反映區(qū)域物流需求狀況和規(guī)模，Y3主要反映區(qū)域物流發(fā)展的物質(zhì)基礎(chǔ)、供給能力和人力資源情況等。

表1 新疆區(qū)域物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

1.2 評(píng)價(jià)方法

設(shè)X為n×p維矩陣，n為樣本數(shù)，p為評(píng)價(jià)指標(biāo)數(shù)。

（1）對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理。

（2）計(jì)算樣本相關(guān)矩陣R。

假定原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化后仍用X表示，則經(jīng)標(biāo)準(zhǔn)化處理后，數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)為：

（3）采用雅克比方法求相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征值 (λ1,λ2,…,λp) 和相應(yīng)的特征向量am=(am1,am2,…,amp)，m=1,2,…,p。

（5）計(jì)算主成分得分。將標(biāo)準(zhǔn)化的原始數(shù)據(jù)分別代入主成分表達(dá)式，得到主成分得分。

（6）計(jì)算綜合主成分得分，并且根據(jù)得分高低得出各樣本的排名。計(jì)算公式為：

2 新疆區(qū)域物流發(fā)展水平的縱向比較評(píng)價(jià)

為使時(shí)間序列數(shù)據(jù)[5]具有縱向可比性，以 1978年為基準(zhǔn)年，對(duì)X1、X2、X4、X5、X6的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行相應(yīng)處理：將其分別對(duì)應(yīng)的 1978 年的 GDP 指數(shù)、人均 GDP 指數(shù)、工業(yè)總產(chǎn)值指數(shù)、批發(fā)和零售業(yè)指數(shù)、商品零售價(jià)格指數(shù)等定基為 100，利用 1978 年現(xiàn)價(jià)的數(shù)據(jù)折算為各年份可比價(jià)的時(shí)間序列。如1978年新疆 GDP 現(xiàn)價(jià)為39.07 億元，GDP 指數(shù)為 100，2000 年的 GDP 指數(shù)為 878.4，則 2000 年新疆 GDP 的可比價(jià)為 343.19 億元，由此可計(jì)算出 2000—2009 年的各指標(biāo)的數(shù)據(jù)，如表2所示。

2.1 計(jì)量過(guò)程

（1）原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。利用 SPSS16.0 統(tǒng)計(jì)軟件，計(jì)算得出變量的相關(guān)系數(shù)矩陣R，計(jì)算R的特征值和貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率。按特征值大于1的原則提取2個(gè)主成分，第一主成分的貢獻(xiàn)率為 80.03%，第二主成分的貢獻(xiàn)率為 13.25%，2 個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率為 93.28%，遠(yuǎn)大于 85%，如表3所示。

表2 2000—2009 年新疆區(qū)域物流發(fā)展水平各指標(biāo)處理后的數(shù)據(jù)

表3 相關(guān)系數(shù)矩陣R的特征值、貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率

（2）主成分載荷分析。由各原始變量的主成分載荷矩陣 (見(jiàn)表 4) 可以發(fā)現(xiàn)，地區(qū)生產(chǎn)總值 (X1)、人均地區(qū)生產(chǎn)總值 (X2)、工業(yè)總產(chǎn)值 (X4)、批發(fā)零售貿(mào)易業(yè)總額 (X5)、社會(huì)消費(fèi)品零售總額 (X6)、運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量 (X7) 6 個(gè)變量在第一主成分上有較高載荷，說(shuō)明第一主成分能夠反映這6個(gè)指標(biāo)的信息。地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率 (X3) 和物流從業(yè)人員比例(X10) 在第二主成分上有較高的載荷，說(shuō)明第二主成分能夠反映這2個(gè)指標(biāo)的信息。因此，所提取的2個(gè)主成分基本可以反映絕大部分指標(biāo)的信息，能夠代替 10 個(gè) 變量進(jìn)行分析。

（3）計(jì)算主成分得分。

（4）計(jì)算綜合得分。對(duì)2個(gè)主成分的得分進(jìn)行加權(quán)求和，取其貢獻(xiàn)率作為權(quán)重。

表4 主成分載荷矩陣

通過(guò)計(jì)算得出 2000—2009 年新疆區(qū)域物流發(fā)展水平綜合得分，如表5所示。

表5 新疆區(qū)域物流發(fā)展水平綜合得分

2.2 結(jié)果分析

從表5可以看出，第一主成分F1的得分排名與綜合得分排名是一致的，主要因?yàn)榈谝恢鞒煞值姆讲钬暙I(xiàn)率達(dá) 80.03%，基本反映出新疆區(qū)域物流發(fā)展?fàn)顩r。從綜合得分來(lái)看，自 2000 年以來(lái)，新疆區(qū)域物流發(fā)展水平是逐年提升的。2000—2005 年處于低水平階段，從 2006 年開(kāi)始有了突破。主要原因是新疆于 2006 年開(kāi)始加大鐵路、公路、機(jī)場(chǎng)等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，如烏魯木齊—精河鐵路復(fù)線、國(guó)道 312 線 (星星峽—哈密公路)、國(guó)道 312 線 (賽里木湖—霍爾果斯口岸公路)、國(guó)道 218 線 (清水河—伊寧高速公路)、國(guó)道 217 線 (那拉提—庫(kù)車公路)、喀納斯機(jī)場(chǎng)等。另外，政府加大對(duì)物流產(chǎn)業(yè)的投入，使得連鎖經(jīng)營(yíng)、物流配送、電子商務(wù)等新型流通業(yè)蓬勃發(fā)展。2006 年，“萬(wàn)村千鄉(xiāng)”市場(chǎng)工程新增了 30個(gè)試點(diǎn)縣 (市)，總數(shù)達(dá) 52 個(gè)；新改建標(biāo)準(zhǔn)農(nóng)家店3 500 家，總數(shù)達(dá)到 4 522 家，這對(duì)新疆區(qū)域物流水平的提升有著重要影響。

3 新疆區(qū)域物流發(fā)展水平橫向比較

選取 2007—2009 年陜西、甘肅、青海、寧夏、新疆5省區(qū)統(tǒng)計(jì)年鑒中的連續(xù)3年的數(shù)據(jù)[6-9]，運(yùn)用主成分分析法，以生產(chǎn)總值、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、工業(yè)總產(chǎn)值、社會(huì)消費(fèi)品零售額、批發(fā)與零售貿(mào)易業(yè)總額的算術(shù)平均值及各省區(qū) 2009 年運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量、運(yùn)輸網(wǎng)密度、運(yùn)輸線路長(zhǎng)度、物流從業(yè)人員比例為原始數(shù)據(jù)，將新疆與其他4省區(qū)進(jìn)行橫向比較分析，如表6所示。

3.1 計(jì)量過(guò)程

（1）原始數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。利用 SPSS16.0 統(tǒng)計(jì)軟件，得出變量的相關(guān)系數(shù)矩陣R，并計(jì)算出R的特征值、貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率，如表7所示。按特征值大于1的原則提取的3個(gè)主成分，第一主成分貢獻(xiàn)率為 63.86%，第二主成分的貢獻(xiàn)率為 17.01%，第三主成分的貢獻(xiàn)率為 14.99%，3 個(gè)主成分的累計(jì)貢獻(xiàn)率為 95.85%，遠(yuǎn)大于 85%，能比較全面地反映問(wèn)題。

表6 2007—2009 年西北 5 省區(qū)區(qū)域物流發(fā)展水平評(píng)價(jià)指標(biāo)原始數(shù)據(jù)

表7 相關(guān)系數(shù)矩陣 R 的特征值、貢獻(xiàn)率及累計(jì)貢獻(xiàn)率

（2）主成分載荷分析。主成分載荷矩陣如表8所示。表8中，地區(qū)生產(chǎn)總值 (X1)、工業(yè)總產(chǎn)值(X4)、批發(fā)零售貿(mào)易業(yè)總額 (X5)、社會(huì)消費(fèi)品零售總額 (X6)、運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量 (X7) 5個(gè)變量在第一主成分上有較高載荷，說(shuō)明第一主成分能夠反映這5個(gè)指標(biāo)的信息。人均地區(qū)生產(chǎn)總值 (X2) 和地區(qū)生產(chǎn)總值增長(zhǎng)率 (X3) 在第二主成分上有較高的載荷，說(shuō)明第二主成分能夠反映這2個(gè)指標(biāo)的信息。物流從業(yè)人員比例 (X10) 在第三主成分上有較高的載荷，基本能反映該指標(biāo)的信息。由此可見(jiàn)，所提取的3個(gè)主成分基本可以反映絕大部分指標(biāo)的信息，能夠代替 10 個(gè)變量進(jìn)行分析。

（3）計(jì)算主成分得分。

表8 主成分載荷矩陣

（4）計(jì)算綜合得分。

通過(guò)計(jì)算得出西北5省區(qū)區(qū)域物流發(fā)展水平綜合得分，如表9所示。

表9 西北 5 省區(qū)區(qū)域物流發(fā)展水平綜合得分

3.2 結(jié)果分析

從表9中可以看出，第一主成分得分排名與綜合得分排名是一致的，這是因?yàn)榈谝恢鞒煞值呢暙I(xiàn)率達(dá) 63.86%，基本反映了新疆區(qū)域物流發(fā)展的總體狀況。第二、第三主成分的貢獻(xiàn)率分別為 17.01%和 14.99%，說(shuō)明人均地區(qū)生產(chǎn)總值和物流從業(yè)人員比例是影響區(qū)域物流發(fā)展水平的重要因素。從綜合得分來(lái)看，陜西省區(qū)域物流發(fā)展水平排在第一位，新疆區(qū)域物流發(fā)展水平排在第二位。從分值來(lái)看，新疆區(qū)域物流發(fā)展水平比較低，與陜西省有一定差距，仍處于起步階段。

4 結(jié)束語(yǔ)

構(gòu)建區(qū)域物流發(fā)展水平綜合評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，將區(qū)域經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)因素、區(qū)域物流需求因素、區(qū)域物流支持因素為一級(jí)指標(biāo)，將地區(qū)生產(chǎn)總值、工業(yè)總產(chǎn)值、運(yùn)輸周轉(zhuǎn)量等 10 個(gè)變量為二級(jí)指標(biāo)。運(yùn)用主成分分析方法對(duì)新疆區(qū)域物流發(fā)展水平分別從縱向和橫向兩個(gè)方面進(jìn)行實(shí)證分析，新疆區(qū)域物流發(fā)展水平正逐年提升，在西北5省區(qū)中處于中上水平，隨著國(guó)家西部大開(kāi)發(fā)戰(zhàn)略的深入實(shí)施，以及全國(guó)對(duì)口支援新疆政策的逐步落實(shí)，新疆區(qū)域物流水平將得到快速提升。由于區(qū)域物流發(fā)展水平的影響因素較多，對(duì)新疆區(qū)域物流發(fā)展水平做出縱向評(píng)價(jià)，與其他4省區(qū)進(jìn)行橫向定量分析。因此，仍然需要進(jìn)一步研究和加強(qiáng)區(qū)域物流發(fā)展水平的綜合評(píng)價(jià)。

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