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

摘要:將江蘇省13個城市作為樣本，選取15個能代表物流發(fā)展水平的指標建立指標體系。用主成分法對原有指標體系降維，進而獲得新的綜合主成分指標和樣本矩陣。再用類平均聚類法對江蘇省的13個城市進行聚類分類和綜合評價。根據(jù)分析結果，提出將江蘇省區(qū)域物流發(fā)展水平劃分為三個等級及重點發(fā)展三大主力物流樞紐建議。

物流的發(fā)展水平是評價一個經(jīng)濟區(qū)域綜合實力和現(xiàn)代化進程的重要標志，其正成為區(qū)域經(jīng)濟新的經(jīng)濟增長點和支柱產(chǎn)業(yè)�？茖W評價區(qū)域物流發(fā)展水平并進行合理規(guī)劃，對降低物流系統(tǒng)的運行成本和增強區(qū)域綜合實力具有重要意義。國內(nèi)外學者基于不同方法和理論視角對區(qū)域物流進行了相關研究。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。王健和劉荷［2］針對區(qū)域物流主要影響因素分析，綜合運用格蘭杰因果檢驗法、方差分解方法以及脈沖響應函數(shù)進行動態(tài)分析，并對各因素影響程度等級劃分，為福建省未來物流發(fā)展提供建設性意見。朱興航［3］基于改進的SLP方法，構建了以鐵路物流中心功能區(qū)間綜合密切關系程度最大和功能區(qū)間物料搬運成本最小的雙目標、多約束優(yōu)化模型，利用遺傳算法進行求解，同時應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法應用到城市物流規(guī)劃中，首先剖析了城市物流的指標體系，再次使用AHP法算出各個影響要素權重系數(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］等構造算法求解功能區(qū)設施布局規(guī)劃問題并進行了實例驗證。研究表明，國內(nèi)外很多地區(qū)結合自身物流發(fā)展特點因地制宜優(yōu)化區(qū)域物流的綜合布局，以促進區(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，評價江蘇省區(qū)域物流規(guī)劃，并提出相關建議。

一、區(qū)域物流規(guī)劃評價的指標選取

根據(jù)江蘇省13個城市的地域特點，遵照指標體系設置的基本準則，并參考國內(nèi)外一些學者的研究成果，本文設置了15個區(qū)域物流規(guī)劃的評價指標，如表1所示。

二、江蘇省區(qū)域物流規(guī)劃和綜合評價

參考江蘇省統(tǒng)計年鑒［6］，得到江蘇省13個城市2016年區(qū)域經(jīng)濟規(guī)劃布局指標的原始數(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，需要從多方面、多角度剖析，選取較多的指標才能較全面地得出結論。主成分分析法［7］根本原理是進行降維處理，其思想即是以比較少、綜合的新的主成分評價目標來替代原有的較多的評價指標，用以描述原來評價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個城市的區(qū)域物流發(fā)展水平進行綜合分析處理。對原始樣本矩陣進行標準化運算，獲得標準化評價矩陣。計算指標間相關系數(shù)的矩陣和特征值及其正交化特征向量以獲得主成分值。然后對原始指標降維，根據(jù)累積方差貢獻率達到特定的數(shù)值時，一般取85%的主成分指標來表示原始評價指標代表的信息。最后將每一個主成分的方差貢獻率作為系數(shù)，線性加權后相加得到綜合評價值，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主成分的特征值、方差貢獻率、累計方差貢獻率(表3)。為減少原始指標信息的缺失，使分析結果與原始狀態(tài)貼近，選取了前兩個主成分。第一個主成分GDP的特征值為10．024，方差貢獻率為66．830%;第二個主成分人均GDP的特征值為3．103，方差的貢獻率為20．686%;累計方差貢獻率A=66．830%+20．686%=87．516%＞85%，兩個主成分是以87．516%的精度來表示原始指標體系，從而進一步表明提取的這兩個主要因素是較為恰當?shù)�。然后把各個主要因素特征根作為權重系數(shù)，對每個因素進行加權求和。計算出江蘇省各市區(qū)域物流發(fā)展綜合評價函數(shù)的表達式Z=10．024*Y1+3．103*Y2。通過運算，最后得到江蘇省13個市地域物流發(fā)展程度的評價及排序，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個城市的物流發(fā)展程度劃分成三個層次:第一層次是蘇州、南京、無錫。蘇州、南京和無錫的經(jīng)濟發(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)展時機推動了物流的迅速發(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。這四個城市的經(jīng)濟、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)務總量明顯高于第三層次城市。第三層次包括揚州、泰州、淮安、連云港、鎮(zhèn)江和宿遷。經(jīng)濟和交通較落后導致物流發(fā)展滯后，排名靠后。此方法得出的結果與江蘇省物流發(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)進行統(tǒng)計和運算，對結果再分析的一種方法。在進行物流布局分析和分片區(qū)時，由于其評價指標較多，數(shù)據(jù)和計算過程較為復雜且容易出現(xiàn)差錯，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主成分重新整合成一個新矩陣，作為聚類分析的樣本矩陣，從而獲得各個區(qū)域的物流核心之間的歐式的距離。根據(jù)上面的聚類分析結果和上述數(shù)據(jù)綜合考慮，把13個市分為3個等級最為合適。第一等級包括蘇州、無錫和南京，第二等級包括徐州、鹽城和南通，第三等級包括常州、鎮(zhèn)江、揚州、泰州、宿遷、淮安和連云港。

三、結論與建議

基于主成分分析和聚類分析，可將江蘇省13個城市的物流發(fā)展水平劃分為三個等級。按照等級劃分對重點城市的物流進行規(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年江蘇省各個城市的指標數(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)展綜合評分位居第一，作為江蘇省一級物流核心，應充分運用自身的物流發(fā)展優(yōu)勢，并與綜合得分第三的無錫聯(lián)結帶動處于二級物流的南通和處于三級物流的常州的物流發(fā)展，建設這些城市間的整體物流運作形式。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，同時作為江蘇省的中心城市是經(jīng)濟發(fā)展的指導者，能夠與周邊的上海、杭州物流中心形成聯(lián)合關系，并結合自身的物流特點，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，帶動二、三級蘇南重點城市共同發(fā)展物流。南京是長江經(jīng)濟帶和東部沿海經(jīng)濟帶的重要交匯節(jié)點城市，已經(jīng)形成港口和航運業(yè)為龍頭的物流體系。而無錫是滬寧間的重要節(jié)點和商貿(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。都有著重要的地理位置和交通運輸?shù)膬?yōu)勢，應借此優(yōu)點來鼎力發(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物流中心的城市。從表2中可以看出徐州市的公路貨運量位居全省第一，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。應把通訊設備、紡織品和煤礦等作為主要運輸產(chǎn)品，更好發(fā)展徐州的物流，并且?guī)�動其余蘇北城市的物流。作為江蘇省的二級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)展不可或缺的運輸優(yōu)點，因而能夠憑借這一優(yōu)勢和本身物流發(fā)展能力去建設服務于蘇北區(qū)域的重要物流樞紐。

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