基于主成分分析法的機場航空物流發(fā)展影響因素分析
——以迪拜機場為例

許 誠

(中國民航大學 天津300300)

科學與社會

基于主成分分析法的機場航空物流發(fā)展影響因素分析
——以迪拜機場為例

許 誠

(中國民航大學 天津300300)

通過查閱大量文獻并結合我國航空物流發(fā)展的實際情況進行分析，總結得出機場航空物流發(fā)展的主要影響因素。使用主成分分析法(PCA)找出機場航空物流發(fā)展的主要影響因素，并以迪拜機場為例進行實例驗證，最后給出了發(fā)展機場航空物流的對策和建議，對機場航空物流的發(fā)展具有重要意義。

航空物流 影響因素 主成分分析法 迪拜機場

0 引 言

機場航空物流發(fā)展實際上是機場貨郵吞吐量的提升以及機場全球物流網(wǎng)絡控制點的布局完善。它和傳統(tǒng)的航空貨運相比，不僅需要通過航空完成貨物運輸，而且還要參與航空物流運作的全過程，對航空物流運作進行總體上的規(guī)劃和管理，所以機場航空物流更加注重物流功能上的整合和以及相應的合作伙伴之間關系的協(xié)調(diào)。[1]

隨著經(jīng)濟全球化的不斷深入，世界航空物流市場以每 10年翻一番的速度增長，同時我國電子商務的高速發(fā)展也給物流行業(yè)帶來了巨大的市場機遇。當前，我國物流業(yè)發(fā)展還落后國外很多，這嚴重制約了我國電子商務的發(fā)展；其中航空物流也正處于從傳統(tǒng)航空貨運向現(xiàn)代航空物流轉(zhuǎn)型過程中，發(fā)展滯后的問題更為突出。我國航空物流作為后起之秀，在設施網(wǎng)絡結構布局應用、運營和管理、物流資源整合、服務標準化和信息化建設方面都存在著不少問題。即便如此，近年我國航空貨運總量依然增長迅猛，航空物流顯然已經(jīng)進入了發(fā)展的黃金時期。通過查看中國民用航空局統(tǒng)計數(shù)據(jù)[2]可知，2015年我國機場完成貨郵吞吐量 1,409.4萬 t，比上年增長 3.9%,。同時在空客公司的一份預測報告中指出，全球航空物流量在2007—2026年將增長5.8%,，而在未來20年中，中國航空物流量將增長6倍，中國物流市場將主導世界航空物流市場。[3]為此，我們必須抓住時機，積極總結我國航空物流近年來的發(fā)展經(jīng)驗和教訓，努力探索我國發(fā)展航空物流管理及運營模式，找出制約我國航空物流發(fā)展的影響因素。

1 文獻綜述

近年來，開展航空物流發(fā)展影響因素相關研究的學者很多，例如石學剛、苗田豐(2014)使用解釋結構模型(ISM)對影響因素進行了層次分析，為臨空經(jīng)濟區(qū)發(fā)展航空物流產(chǎn)業(yè)提出了意見和建議；[4]秦巖、孫繼湖(2012)認為應該使航空物流各子系統(tǒng)協(xié)同發(fā)展；[5]張莉、姚津津、胡華清(2013)系統(tǒng)地闡述了航空貨運的特點以及航空貨運產(chǎn)業(yè)鏈和服務鏈等相關重要問題，從系統(tǒng)的觀點分析了目前我國航空貨運發(fā)展中存在的一些問題與產(chǎn)生的原因，并提出一些建議；[6]蔣麗(2015)認為我國航空貨運占比逐年減少并呈現(xiàn)出被邊緣化趨勢，究其原因既有市場需求和競爭方面的因素，也有航空企業(yè)“重客輕貨”投入不足等經(jīng)營戰(zhàn)略方面的問題。[7]本文通過查閱大量相關資料，對機場航空物流發(fā)展的影響因素進行歸納總結，認為機場作為發(fā)展航空物流的重要節(jié)點，應通過政府支持招商引資，發(fā)展服務、控制成本、提高效率來提高機場航空物流的核心競爭力。再通過中國知網(wǎng)(CNKI)檢索，并結合航空物流行業(yè)相關資料分析，[8]從機場發(fā)展的自然條件、基礎設施、成本、效率、服務、外部條件6個方面對機場航空物流發(fā)展有較大影響的因素進行分析，初步劃分出 6大類共 21個因素，具體如表1所示。

2 機場航空物流發(fā)展的影響因素分析模型(PCA模型)

上文通過定性方法找出了機場航空物流發(fā)展的主要影響因素，接下來對上述因素采取定量的方法給出更具說服力的分析結果。通常，關于因素分析我們可采用的定量分析的方法有很多，如模糊綜合評價法、聚類分析法、層次分析法(AHP)、神經(jīng)網(wǎng)絡分析法(EDA)等。[9]但是這些方法在應用過程中需要考慮眾多因素，各因素間存在一定的相關性，在某些信息上可能重疊，不僅增加計算量，而且還使問題分析復雜化。為了規(guī)避這些問題，本文提出應用主成分分析法對機場航空物流發(fā)展影響因素進行分析的思路。

主成分分析法(Principal Component Analysis，PCA)也稱主分量分析或矩陣數(shù)量分析，它利用降維的思想，把多個復雜指標轉(zhuǎn)化為少數(shù)幾個綜合型指標(即主成分)，其中每個主成分都能夠大限度地反映原始變量的大部分信息，且所含信息互不重復。這種方法在引進多方面變量的同時將復雜因素歸結為幾個主成分，使問題簡單化，得到的結果更加科學有效。它通過變量變換的方法把相關的變量變?yōu)槿舾刹幌嚓P的綜合指標變量，由于變量線性無關，使得在分析和評價變量指標時，可以避免相關的干擾，找出主導因素，做出準確的評估和選擇。[10]主成分分析法的計算步驟如下：

表1 機場航空物流發(fā)展影響因素Tab.1 Factors affecting the development of Airport Air Logistics

2.1 模型原始數(shù)據(jù)的標準化

由于原始的評價體系中各指標的量綱不同，并且數(shù)量間差異也很大，為了消除這種差異，先對原始數(shù)據(jù)進行標準化處理，將其轉(zhuǎn)化為同量綱的指標。設 m為評價方案數(shù)(即表1中6大類影響因素)，n為每一類評價方案的指標數(shù)，則所得到的樣本矩陣為：

對前面的樣本矩陣進行標準化處理，令：

上式中xj為第j個指標的平均數(shù)，

通過前面的處理就能得到原始數(shù)據(jù)的標準化矩陣為：

2.2 計算標準化矩陣的相關系數(shù)矩陣

根據(jù)上文原始數(shù)據(jù)的標準化矩陣Y求其相關系數(shù)矩陣。設rkj為該標準化處理之后指標k與指標j之間的相關系數(shù)，則：

通過上面的公示逐一計算后，得相關系數(shù)矩陣：

2.3 確定主成分個數(shù)

對上文所求的相關系數(shù)矩陣R，求其非負特征值，具體求解方式可根據(jù)如下公式求解：

式中，tα代表第t個主成分所包含的信息在整個指標體系中所占的比例。通常認為，主成分個數(shù)和原始指標個數(shù)是相當?shù)摹５绻贾笜藗€數(shù)多，則進行綜合評價時就會變得相對復雜，同時不能凸顯個別指標的重要性。所以利用主成分分析法進行計算，以選取盡量少的個主成分代表盡量多的指標。此時，通常選取的前k個主成分滿足：

2.4 利用PCA進行綜合評價

為矩陣Y中的第1,2,…,n列的各項標準化指標值。1F為第 1主成分，F(xiàn)2為第 2主成分……依此類推。

利用公式(5)確定前k個互不相關的主成分，求其加權值tF，以每個主成分的方差貢獻率為權數(shù)，對這些主成分進行加權求和，可以得到最終的評價值F：對最終評價值F進行比較，F(xiàn)值較大的即為對航空物流有顯著影響的因素。

2.5 實例分析——以迪拜機場為例

迪拜機場包含3個航站樓、1個機場自貿(mào)區(qū)、7個貨站，機場毗鄰迪拜花卉中心，與正在建設中的迪拜世界中心(DWC)相距 40,km 左右，兩者將通過高速輕軌相連，有阿聯(lián)酋航空、迪拜航空(低成本航空公司)兩家基地航空公司。據(jù)不完全統(tǒng)計，迪拜機場連接世界的航線網(wǎng)絡已超過150條，覆蓋城市達220多個。同時，迪拜機場作為全球增速最快的機場，2015年貨郵量達 245.58萬 t，同比增長 4%,。預計到2020年，迪拜機場貨物吞吐量將達到410萬 t。[12]所以本文為驗證主成分分析法的可行性，以迪拜機場為例進行實證分析，并按兩種方式獲取數(shù)據(jù)，這兩種方式分別為：公開數(shù)據(jù)信息整理、專家打分法。

2.5.1 公開數(shù)據(jù)信息整理

按照前文提出的機場航空物流發(fā)展影響因素，查閱迪拜機場相關材料以及近年來迪拜機場航空物流相關文獻提出的初始數(shù)據(jù)作為參考，然后根據(jù)中國知網(wǎng)(CNKI)檢索結果，按文獻中各因素出現(xiàn)次數(shù)獲得各指標的原始數(shù)據(jù)如表2所示。

為方便計算，現(xiàn)剔除部分次要影響因素，修改合并相應指標類型，得到處理后的數(shù)據(jù)如表3所示。

根據(jù)公式(1)對上述數(shù)據(jù)進行標準化處理，則可得標準化矩陣：

表2 迪拜機場航空物流發(fā)展影響因素原始數(shù)據(jù)Tab.2 The original data of Dubai Airport aviation logistics development factors

表3 迪拜機場航空物流發(fā)展影響因素處理數(shù)據(jù)Tab.3 Processed data of Dubai Airport air logistics development-affecting factors

根據(jù)公式(2)求得標準化后矩陣的相關系數(shù)矩陣：

根據(jù)公式(3)和(4)確定相關系數(shù)的特征值及其對應的主成分貢獻率如表4所示：

表4 特征值和主成分貢獻率Tab.4 Eigenvalue and principal component contribution rate

由表 4可知，表中前兩項特征值累積貢獻率94.148,3%,＞85%,，根據(jù)公式(5)可以選擇第 1、2主成分進行綜合評價。前兩個主成分已經(jīng)基本包含了機場航空物流發(fā)展的重要影響因素。選用第 1、2主成分進行評價可以起到降維的作用，從而提高評價與選擇的效率。根據(jù)公式(6)計算出兩個主成分分別為：

在第 1主成分1F中，系數(shù)相對較大，說明與1F具有較強的正相關。因此，第 1主成分是由機場等級、機場的貨運及倉儲設施決定的一項綜合指標，反映了機場等級及機場貨運設施對機場航空物流發(fā)展的影響；而在第 2主成分F2中，系數(shù)相對較大，說明與F2具有較強的正相關，因此，第 2主成分是由貨物運輸時間、多式聯(lián)運銜接程度決定的一項綜合指標，反映了貨物運輸時間及多式聯(lián)運銜接程度對機場航空物流發(fā)展的影響。

根據(jù)公式(7)計算 4個主成分的 F值，如表 5所示：

表5 特征值和主成分貢獻率Tab.5 Eigenvalue and principal component contribution rate

由表5可知，對機場航空物流發(fā)展影響因素較大的依次是服務、效率、基礎設施、外部環(huán)境(政策、人才等)，從而應用主成分分析法找到了機場航空物流發(fā)展的主要影響因素。

2.5.2 專家打分法

通過2.5.1中的數(shù)據(jù)獲取方式所得結果與文獻所查以及行業(yè)公認情況有較大出入，一般認為外部環(huán)境即政府決策和扶持力度以及專業(yè)人才是影響機場航空物流發(fā)展的關鍵因素，所以對前文數(shù)據(jù)來源進行修改，通過邀請航空物流領域權威專家對各指標進行打分并求平均值的方法重新作出綜合評判，專家打分以及對應的均值如表6所示。

表6 專家打分所得迪拜機場航空物流發(fā)展影響因素權重數(shù)據(jù)Tab.6 Air logistics development factors affecting the weight of factors in Dubai Airport by expert scoring

根據(jù)公式(1)對上述數(shù)據(jù)進行標準化處理，則可得標準化矩陣：

根據(jù)公式(2)求得標準化后矩陣的相關系數(shù)矩陣：

根據(jù)公式(3)和(4)確定相關系數(shù)的特征值及其對應的主成分的貢獻率如表7所示：

表7 (專家數(shù)據(jù))特征值和主成分貢獻率Tab.7 Eigenvalue and principal component contribution rate by Expert Data

由表 7可知，表中前兩項特征值累積貢獻率86.140,7%,＞85%,，根據(jù)公式(5)可以選擇第 1、2主成分進行綜合評價。前 2個主成分已經(jīng)基本包含了機場航空物流發(fā)展的重要影響因素。選用第 1、2個主成分進行評價可以起到降維的作用，從而提高評價與選擇的效率。根據(jù)公式(6)計算出兩個主成分分別為：

在第 1主成分1F中，系數(shù)相對較大，說明與1F具有較強的正相關。因此，第 1主成分是由機場的貨運及倉儲設施以及機場基地航空公司數(shù)量決定的一項綜合指標，反映了機場貨運設施及機場基地航空公司對機場航空物流發(fā)展的影響；而在第2主成分F2中，系數(shù)相對較大，說明與F2具有較強的正相關，因此，第2主成分是由貨物運輸時間、貨物運輸流程決定的一項綜合指標，反映了貨物運輸時間及貨物運輸流程對機場航空物流發(fā)展的影響。

根據(jù)公式(7)計算 4個主成分的 F值，如表 8所示：

表8 (專家數(shù)據(jù))特征值和主成分貢獻率Tab.8 Eigenvalue and principal component contribution rate by Expert Data

由表8可知，對機場航空物流發(fā)展影響因素較大的依次是外部環(huán)境(政策、人才等)、服務、基礎設施、效率，這與我們通常認為的航空物流發(fā)展的約束因素相吻合，結果可靠。這說明改進評價指標后本文所提出的使用主成分分析法分析機場航空物流發(fā)展的影響因素是可行且有價值的，為發(fā)展機場航空物流提供了支持。

3 結 論

本文采取主成分分析法對機場航空物流發(fā)展影響因素進行了分析，一方面減少了評價的人為干預性；另一方面對考慮的因素進行了降維，降低了問題的復雜性，提高了評價效率。通過對迪拜機場進行實例分析表明主成分分析法能很好地解決機場航空物流發(fā)展影響因素的問題，從而為機場航空物流的發(fā)展提出了科學的決策依據(jù)。

在機場發(fā)展航空物流產(chǎn)業(yè)時，首先應從政府決策層面開始，力求獲得最大的政府支持與政策保障；除此之外，盡量提升機場相關作業(yè)的服務水平，這包含物流從業(yè)人員素質(zhì)、信息化程度、基地物流服務商數(shù)量和規(guī)模以及相關服務商業(yè)務的靈活性等，同時應加強機場基礎設施建設，提高機場物流作業(yè)效率，從而最大程度提高機場發(fā)展航空物流的競爭力。對于最為重要的政策以及服務兩大因素，具體的做法建議如下：①在加快制定發(fā)展機場航空物流政策的同時也積極申請綜合保稅區(qū)和自由貿(mào)易區(qū)；②政府適當增加航空貨運補貼；③制定機場航空物流相關企業(yè)入駐稅收減免政策、航空物流相關人才的引進和培養(yǎng)政策，出臺科技創(chuàng)新鼓勵政策，引進專業(yè)的科研人員，構建創(chuàng)新型科研團隊?！?/p>

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An Analysis of Factors Affecting the Development of Airport Air Logistics Based on Principal Component Analysis(PCA)：A Case Study of Dubai Airport

XU Cheng
(Civil Aviation University of China，Tianjin 300300，China)

This paper，through studying a large number of literatures while conducting an analysis of the reality，concludes the factors affecting the development of airport aviation logistics．It adopts the method of principal component analysis(PCA)to find out main factors affecting the development of airport aviation logistics．After studying and verifying the case of Dubai Airport，it gives some suggestions for the development of the airport aviation logistics，which has great significance to its development.

air logistics；affecting factors；Principal Component Analysis(PCA)；Dubai Airport

F560

A

1006-8945(2016)11-0065-06

天津市科技發(fā)展戰(zhàn)略研究項目，基于服務轉(zhuǎn)型視角的天津航空制造產(chǎn)業(yè)商業(yè)模式創(chuàng)新研究(項目編號：15ZLZLZF00420)；中央高?；痦椖浚髷?shù)據(jù)背景下航空公司商業(yè)模式創(chuàng)新研究(項目編號：3122016D024)。

2016-10-09