基于模糊聚类分析的江苏省物流业发展水平评价

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1、基于模糊聚类分析的江苏省物流业发展水平评价摘要：江苏省物流业发展步伐较快，但各市物流发展水平如何尚需具体评价。文章通过采集2013年江苏统计年鉴中13个地级市的13项数据，运用模糊聚类分析，得出13个市的物流业水平。结果表明江苏物流业呈现四个梯队，第一梯队基础好、发展水平高；第二梯队物流发展平稳并具有发展前景；第三第四梯队发展较为落后，最后给出了发展建议。关键词：物流发展评价；模糊数学；聚类分析中图分类号：F259.27文献标识码：AAbstract：JiangsukeepsafastpaceoflogisticsdevelopmentinChina，

2、butdevelopmentstatusforeachcitiesinJiangsustillneedbeevaluated.Inthisarticle,13typesofdatafromstatisticalyearbookforeachcityarecalculatedbyfuzzyclusteranalysistoanalyzethedevelopmentstatusforeachcity.Theresultsshowsthat13citiesmakeup4groups,inwhichthe1stgrouphasagoodperformancea

3、ndgoodlogisticsbasic,the2ndgroupdevelopsstableandalsohasgoodfuture,the3rdand4thgrouphasalowpaceofdevelopment.Suggestionsareprovidedattheendofarticle.Keywords：logisticsdevelopmentevaluation；fuzzymathematics；clusteranalysis江苏省依托长三角的区位优势，凭借外向型经济的发展策略，物流业的发展步伐位于全国前列。但各市物流发展水平如何尚需具体评

4、价。近年来已有很多关于物流业发展的研宄，贾海成［1］用向自量回归模型对天津和上海的物流业与经济发展互动关系进行考察，为区域物流发展提出建议。金芳芳［2］等人运用SPSS软件对长三角3省共16个主要城市进行聚类分析并结合各城市物流发展情况进行归类。谢林婕［3］等人以浙江省为例运用灰关联分析法寻找对物流影响较大的关联因子。对于长三角地区物流的研宄较多，但是尚无对于江苏全省13市的物流发展评价，本文通过模糊聚类分析针对江苏各市物流发展进行研究，并为江苏省物流规划提供宝贵建议。1数据的采集聚类分析按照隶属度的划分可以分为硬聚类算法和模糊聚类算法。传统硬聚类算法

5、只有两个隶属度0和1，而模糊集中的隶属度可取范围在0,1之间的一个数。因为现实的分类问题常常伴随着模糊性，并无一个确切分割的界限，因此本文应用模糊聚类分析法更符合实际。考虑到统计数据的全面性、科学性及可得性，本文所需数据从社会物流、企业物流、物流基础设施和物流人才情况角度进行采集。由此确定了X〜X共13个物流评价指标。其中，X为社会物流总额（亿元）;X为物流企业从业人员数量（万人）；X为工业总产值（亿元）；X为进出口贸易总额（亿美元）；X为公路通车里程数（公里）；X为内河航道里程数（公里）；X为公路货运量（万吨）；X为水路货运量（万吨）；X为载货汽车数

6、（万辆）；X为港口货物吞吐量（万吨）；X为邮政业务总量（亿元）；X为快递量（万件）；X为开设物流相关专业普通高等学校（所）。本文所有数据来源于2013江苏省统计年鉴，分别取自于国民经济核算、人口就业工资、工业、城市经济与建设、运输邮电、教育科技等模块。对于不能直接获得的数据进行了人工计算。例如：社会物流总额=（全省交通运输仓储和邮政业GDP/全省GDP）X各市GDP；物流企业从业人数数量=（全省仓储物流业人数/全省就业人数）X各地区就业人数。具体数据参见表1。2数据的模糊聚类分析模糊数学是运用数学方法研宄和处理模糊性现象（例如苏州的物流发展“很好”）的

7、数学，能有效解决自然界和日常生活中普遍存在的模糊性问题。聚类分析是把按一定要求和规律对事物进行分类的方法，其基本思想是用相似性尺度来衡量事物之间的亲疏程度，并以此来实现分类。第一步：数据标准化。即利用统计公式最大程度地把所有数据的大小缩小到0,1之间消除量纲影响。在此选择平移一标准差变换，对论域X，X，X…，X中的每个X进行如下处理：x=i=l，2，3…，n；k=l，2，…，m其中：=x，s=，分别代表均值和标准差。第二步：确定关联程度。即通过数学公式对标准化数据再次进行处理从而得到模糊相似矩阵R=r，在此选择欧式距离法，其数学模型如下：r=l-c式中

8、：c为可使0