基于層次分析與主成分分析相結(jié)合的物流園區(qū)發(fā)展?fàn)顩r評(píng)價(jià)

黃宜海，陳建嶺

(山東交通學(xué)院交通與物流工程學(xué)院，山東濟(jì)南 250357)

為引導(dǎo)和推動(dòng)物流園區(qū)可持續(xù)發(fā)展，我國(guó)先后推出了《物流園區(qū)分類及基本要求》國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)及《全國(guó)物流園區(qū)發(fā)展規(guī)劃(2013—2020)》[1-2]，山東省發(fā)布了《山東省物流等級(jí)劃分及評(píng)定》[3-4]。有關(guān)學(xué)者結(jié)合定性及定量指標(biāo)，建立了關(guān)于物流園區(qū)效益、運(yùn)營(yíng)、生態(tài)等方面的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系[5-7]，分別運(yùn)用層次分析法、模糊評(píng)價(jià)法、灰色網(wǎng)絡(luò)分析法、數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法、逼近理想點(diǎn)法等構(gòu)建評(píng)價(jià)模型，并結(jié)合實(shí)例對(duì)物流園區(qū)的發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行論證[8-15]。本文采用層次分析與主成分分析相結(jié)合的方法，將層次分析法的權(quán)重納入到主成分分析中，客觀量化評(píng)價(jià)物流園區(qū)的發(fā)展?fàn)顩r，以期為政府的宏觀決策和企業(yè)管理者的微觀調(diào)節(jié)提供有價(jià)值的參考。

1 物流園區(qū)發(fā)展指數(shù)指標(biāo)體系

表1 物流園區(qū)發(fā)展指數(shù)指標(biāo)體系

從物流園區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施、服務(wù)能力、運(yùn)營(yíng)效率、社會(huì)貢獻(xiàn)和低碳環(huán)保5個(gè)方面考慮物流園區(qū)的發(fā)展?fàn)顩r，根據(jù)重要性、代表性、穩(wěn)定性、全面性、可操作性等指標(biāo)設(shè)計(jì)原則，構(gòu)建物流園區(qū)發(fā)展指數(shù)指標(biāo)體系[16-18]，如表1所示。

2 發(fā)展指數(shù)分析

層次分析法是美國(guó)運(yùn)籌學(xué)家T L Saatv教授提出的一種簡(jiǎn)便、靈活、實(shí)用的多準(zhǔn)則決策方法。該方法通過各層次指標(biāo)的兩兩比較，推斷計(jì)算評(píng)價(jià)準(zhǔn)則的權(quán)重，能克服人為賦權(quán)的主觀性、片面性，解決指標(biāo)權(quán)重分配問題，但在實(shí)際運(yùn)用上更偏重于主觀賦權(quán)。而主成分分析則是一種以數(shù)據(jù)為導(dǎo)向的客觀賦權(quán)法。主成分分析法以降維的思想，利用少數(shù)獨(dú)立不相關(guān)的綜合變量代替原有多個(gè)指標(biāo)變量，可將眾多指標(biāo)綜合成少量的幾個(gè)主成分，并且主成分分析法能夠消除各指標(biāo)間的相互影響，更能客觀準(zhǔn)確地描述指標(biāo)的相對(duì)地位，使得評(píng)價(jià)結(jié)果更具備客觀現(xiàn)實(shí)性[19-20]。

為避免單一評(píng)價(jià)方法的局限性，本文將層次分析法的權(quán)重納入到主成分分析中，定性定量地客觀評(píng)價(jià)物流園區(qū)的發(fā)展?fàn)顩r。首先運(yùn)用層次分析法計(jì)算評(píng)價(jià)指標(biāo)體系中各指標(biāo)的權(quán)重，然后將求得的權(quán)重納入到主成分分析中[21]，對(duì)所選樣本的發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行評(píng)價(jià)。具體步驟如下：

1)確定指標(biāo)權(quán)重

采用層次分析法建立層次結(jié)構(gòu)模型，根據(jù)各層次兩兩指標(biāo)之間的重要程度，構(gòu)造各層次的比較判斷矩陣，據(jù)此計(jì)算各指標(biāo)的相對(duì)權(quán)重，進(jìn)行一致性檢驗(yàn)，以驗(yàn)證指標(biāo)相對(duì)權(quán)重的可行性。

2)計(jì)算指標(biāo)綜合得分

用主成分分析法計(jì)算指標(biāo)綜合得分。主成分分析法的實(shí)質(zhì)是取原變量的線性組合，篩選少個(gè)相互獨(dú)立不相關(guān)且能夠最大化代表原有指標(biāo)信息(85%以上)的綜合變量，代替原有多個(gè)指標(biāo)變量，可將眾多指標(biāo)綜合成少量的幾個(gè)主成分。即根據(jù)多條歷史數(shù)據(jù)尋求原指標(biāo)變量的線性組合，篩選出m(m

式中：xnp為第n條歷史數(shù)據(jù)的第p個(gè)指標(biāo)；n為歷史數(shù)據(jù)條數(shù)。

a)指標(biāo)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理

采用標(biāo)準(zhǔn)化值Z-Score法對(duì)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，計(jì)算公式為[23]：

b)計(jì)算相關(guān)系數(shù)矩陣

建立標(biāo)準(zhǔn)化矩陣

對(duì)標(biāo)準(zhǔn)化矩陣X′的相關(guān)系數(shù)進(jìn)行計(jì)算，求得相關(guān)系數(shù)矩陣

R=X′X′T/(n-1)。

c)確定主成分個(gè)數(shù)

特征方程

|λE-R|=0，

(1)

式中E為p維單位矩陣。

由式(1)計(jì)算矩陣R的特征值λj(j=1,2，……，p)。

該特征值是各主成分的方差，特征值的大小反映了各主成分的影響力，因此為篩選主成分將其按大小順序排列：

計(jì)算第i個(gè)主成分的方差貢獻(xiàn)率g(i)與方差累計(jì)貢獻(xiàn)率G(i)[24]

(2)

(3)

根據(jù)選取主成分個(gè)數(shù)的原則：一般當(dāng)G(i)大于85%時(shí)，i=1,2,……m，(m

d)計(jì)算主成分得分

有公式

(R-λiE)li=0，

(4)

將λi帶入式(4)分別求出m個(gè)主成分對(duì)應(yīng)的特征向量li，且令Fi為第i個(gè)主成分的得分，則

(5)

為了把層次分析法得到的權(quán)重納入到主成分分析法中，將客觀賦權(quán)與主觀賦權(quán)相結(jié)合，在計(jì)算選中的主成分得分時(shí)，將式(5)修正為：

(6)

e)計(jì)算樣本綜合評(píng)分

最后利用方差貢獻(xiàn)率g(i)對(duì)修正后的m個(gè)主成分Fi進(jìn)行加權(quán)求和，得出所有樣本綜合評(píng)分

(7)

3)發(fā)展指數(shù)

由于每個(gè)物流園區(qū)的綜合評(píng)分F可能存在為負(fù)值的情況，因此為了增強(qiáng)數(shù)值的可理解性，增強(qiáng)發(fā)展指數(shù)的可讀性和可比性[25]，需要對(duì)每個(gè)物流園區(qū)的綜合評(píng)分F進(jìn)行調(diào)整，引入發(fā)展指數(shù)

KDEV=eF。

(8)

在一定時(shí)間序列的比較中，當(dāng)KDEV增加時(shí)，表示該地區(qū)物流園區(qū)發(fā)展水平得到提高；當(dāng)KDEV下降時(shí)，意味著該地區(qū)物流園區(qū)發(fā)展不景氣。

3 計(jì)算示例

3.1 確定指標(biāo)權(quán)重

分析樣本為從山東地區(qū)隨機(jī)選取的a、b、c、d、e 5個(gè)物流園區(qū)，選用2016年物流園區(qū)各指標(biāo)數(shù)據(jù)構(gòu)建物流園區(qū)發(fā)展指數(shù)指標(biāo)體系，利用層次分析法確定指標(biāo)權(quán)重，計(jì)算結(jié)果經(jīng)一致性檢驗(yàn)，其指標(biāo)權(quán)重如表2所示。

3.2 主成分分析

利用SPSS16.0軟件進(jìn)行主成分分析，首先對(duì)樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，SPSS軟件對(duì)于指標(biāo)數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化處理是默認(rèn)采用標(biāo)準(zhǔn)化值Z-Score法，通過式(1)～(3)得出方差分析表，如表3所示。由表3可知：前3個(gè)主成分的累計(jì)方差率達(dá)到97.9%，大于85%，因此根據(jù)選取主成分個(gè)數(shù)的原則，選取前3個(gè)主成分作為綜合變量代替原有多個(gè)指標(biāo)變量，對(duì)選擇的樣本進(jìn)行評(píng)價(jià)。

表2 物流園區(qū)發(fā)展指數(shù)指標(biāo)體系權(quán)重

表3 方差分析表

計(jì)算前3個(gè)主成分的綜合得分。首先利用軟件求得主成分載荷矩陣，如表4所示。

表4 主成分載荷矩陣

主成分載荷矩陣是各主成分關(guān)于原指標(biāo)的線性表達(dá)的系數(shù)矩陣，通過對(duì)主成分載荷矩陣的分析，可以確定各主成分的運(yùn)算公式，以第1個(gè)主成分的得分F1的計(jì)算為例，由式(6)得：

(9)

同理可計(jì)算第2、3個(gè)主成分得分F2、F3。

然后根據(jù)式(7)求得每個(gè)樣本(每個(gè)物流園區(qū))的綜合評(píng)分

(10)

3.3 發(fā)展指數(shù)

將每個(gè)物流園區(qū)的綜合評(píng)分帶入式(8)，計(jì)算得到每個(gè)物流園區(qū)該年度的發(fā)展指數(shù)；若式(9)中的x1*～x12*分別為5個(gè)物流園區(qū)的平均指標(biāo)數(shù)據(jù)，則通過式(10)計(jì)算得到的是5個(gè)物流園區(qū)綜合評(píng)分，可由式(8)計(jì)算5個(gè)物流園區(qū)的綜合發(fā)展指數(shù)。通過計(jì)算可以得出2016年每個(gè)園區(qū)和5個(gè)園區(qū)的綜合KDEV，如表5所示。由表5可知，2016年物流園區(qū)d發(fā)展?fàn)顩r最佳，依次為物流園區(qū)b、e、a、c，分析結(jié)果與該園區(qū)的實(shí)際發(fā)展?fàn)顩r相符。綜合發(fā)展指數(shù)可作為地區(qū)物流園區(qū)群體間的比較評(píng)價(jià)。

表5 2016年各物流園區(qū)發(fā)展指數(shù)

4 結(jié)語

1)構(gòu)建物流園區(qū)發(fā)展指數(shù)指標(biāo)體系，采用層次分析法得到各指標(biāo)的權(quán)重，將該權(quán)重納入到主成分分析中，計(jì)算主成分的綜合得分，從而得到各物流園區(qū)的綜合得分與發(fā)展指數(shù)，能客觀量化評(píng)價(jià)物流園區(qū)發(fā)展?fàn)顩r。

2)以隨機(jī)選取的山東地區(qū)的5個(gè)物流園區(qū)為例，采用2016年該物流園區(qū)各指標(biāo)數(shù)據(jù)計(jì)算得到每個(gè)園區(qū)的發(fā)展指數(shù)及各園區(qū)的綜合發(fā)展指數(shù)，得到5個(gè)園區(qū)中發(fā)展?fàn)顩r最佳的園區(qū)。分析結(jié)果與該園區(qū)的實(shí)際發(fā)展?fàn)顩r相符。說明采用層次分析與主成分分析相結(jié)合的方法，能客觀量化評(píng)價(jià)各物流園區(qū)的發(fā)展?fàn)顩r。同理，園區(qū)綜合發(fā)展指數(shù)可用于地區(qū)物流園區(qū)群體間發(fā)展?fàn)顩r的評(píng)價(jià)。