| 标题 | 基于主成分分析法在物流园区选址中的应用 |
| 范文 | 王文玲 陈大鹏 摘要:物流园区选址在整个物流系统中占有非常重要的地位,需要决策者综合考虑多种因素。通过比较物流园区选址的方法,运用主成分分析的方法,选择最佳物流园区地址。通过实例说明该方法的有效性,并且能很好地解决物流园区的选址问题。在进行选择时可以借助多元统计分析软件SPSS,以便减少计算量,得到更准确的结果。 关键词:物流园区;主成分分析法;选址;应用 中图分类号:F272文献标识码:A Abstract: Logistics zone's site selection is crucial to logistics planning, which involves numerous elements. By comparing the logistics zone site selection method, this paper chooses principle component analysis to select the best logistics zone address. By citing example, it demonstrates the validity of this method that can well solve the location-choosing of logistics zone. Can make use of SPSS sofeware to choose the best logistics zone address in order to reduce the computation and get accurate results. Key words: logistics zone; principle component analysis; location-choosing; application 1物流园区选址问题研究现状 物流园区是由多家专业从事物流服务、拥有多种物流设施的不同类型物流企业在空间上相对集中分布而形成的场所,是具有一定规模和综合服务功能的物流结点。作为现代物流发展的基础设施,物流园区拥有众多的建筑物、构筑物以及固定的机械设备,占地规模和投资较大,一旦建成很难搬迁,如果选址不当,将会付出巨大的代价,造成难以挽回的损失。因此,物流园区选址需要进行科学的论证与系统的规划[1]。 在物流园的选址方法上,目前尚未形成特别成熟的有效方法,通常使用的有定性和定量两种方法。这些方法都有一定的适用范围和缺陷,大多数定量模型只考虑了运输费用和固定的建设费用,很少考虑其他的因素,尤其是无法量化的因素;而定性模型则带有决策者的很大主观因素,有时评价的客观性不高。当然,有些方法能有效地解决以上缺陷。如凌春雨等提出的改进灰色关联分析法,将层次分析法和灰色关联分析法结合成改进灰色关联分析法,对物流园区的选址问题进行评价,从而得到最佳的物流园区建设方案[2]。刘磊、郑国华等的粗糙理论与德尔菲法相结合的方法,以大量数据为依据,通过对这些数据分析,在保留关键数据信息的前提下对数据进行简化,找出各个候选方案的各个评价指标之间的内在规律,从而克服其他方法的主观性、复杂性和模糊性,以取得比较好的评价体系[3]。相关的研究还有《基于ELECTRE方法的物流园区选址方案评估》、《灰色关联决策在物流园区投资方案选择中的应用》与《组合评价法在物流园区选址中的应用》等。 本文在以上研究的基础上提出了采用主成分分析法对物流园选址问题进行评价。其优点在于权重的确定是基于数据分析而得出的指标之间的内在结构关系,不受主观因素的影响,而且各主成分之间相互独立,减少信息交叉,对分析评价有利。 2物流园区选址的基本原则与影响因素 物流园区选址是指在一个具有若干供应点及若干需求点的经济区域内选一个地址来设立物流园区的规划过程。有关物流园区位置的选择,将显著影响实际运营的效率与成本,以及日后仓储规模的扩大与发展。因此,在决定物流园区的选址方案时,必须遵循一些基本的原则,并谨慎参考相关因素。 2.1物流园区选址的基本原则 (1)符合城市的总体发展规划。物流园区的选址必须与城市的总体规划相适应,因为在城市总体规划中已经确定了城市范围内用地的总体规划。 (2)位于城市边缘地带,靠近货物转运枢纽。物流园区的用地规模通常很大,考虑地价因素,以及对环境和城市交通的负面影响,通常布置在城市边缘地带。为保证充足的货物需求及货物周转问题,物流园应靠近货物转运枢纽。 (3)靠近城市交通主干道的出入口处,对外交通便捷。物流园区内有大量的货物集散,为方便货物的出入,园区需要规划布局在交通便捷的干道进出口处。 (4)充分利用现有的物流资源,预留足够的发展空间。为减少成本,避免重复建设,应优先考虑将现有仓储区、货场等改造成为适应现代物流业发展的物流园区。另外,物流园区的选址应预留发展空间,以适应经济发展要求。 2.2物流园区选址的影响因素 (1)社会因素。物流园区选址要综合考虑以下社会效益:①能够较好地缓解对城市交通的压力;②尽可能减轻对城市居民的干扰,尤其要减轻或消除噪音干扰;③要尽量减少对大气的污染;④要考虑对生态环境景观的影响,有一定绿化覆盖率;⑤对候选地的气象、地质和水文条件等自然环境进行综合考虑。 (2)经济因素。物流园区选址的经济效益因素包括:①因物流园区与工商业联系紧密,最好能靠近大型企业;②接近消费市场,一般位于城市边缘;③要求运输成本低,以便降低物流费用;④设计在地价较低的地方;⑤物流园区要能很好地带动区域经济的发展。 (3)技术效能。物流园区的技术效能包括:①功能完备,既有综合性的配送中心设施,又有专业性的配送中心设施;②功能可靠,既能提供综合性的服务,又能提供专业性的服务;③多式联运协调、方便可达性较好;④靠近交通主干道,特别是靠近高等级公路主干道出入口,力求运输距离最短;⑤靠近公路货运集散中心,同时力求靠近铁路枢纽、港口和航空中心等。 2.3物流园区选址方案评价指标体系的建立 综合考虑已有的物流园区选址方案评价指标体系,结合实际情况,经分析得到:虽然影响物流园区选址的因素很多,但这些因素可概括为经济效益、社会效益和技术效能三个主要方面,而每个方面又有着其具体的影响因素。具体分析,建立如表1的物流园区选址方案评价指标体系。 3应用主成分分析法综合评价物流园区选址方案 3.1主成分分析法 主成分分析法是将多个实测数据变量转换为少数几个不相关的综合指标的多元统计分析方法。它在保持原始数据信息量损失最少的前提下,通过线性变换将原始自变量集合由高维空间映射成一个低维空间,从而实现数据的降维。主成分分析法以其客观性在社会系统综合评价中得到广泛应用。其优点在于权重的确定是基于数据分析而得出的指标之间的内在结构关系,不受主观因素的影响,而且各主成分之间相互独立,减少信息交叉,对分析评价有利。 3.2应用主成分分析法综合评价物流园区选址方案的步骤 假设物流园区选址有n个方案(数据序列),每个方案有m个评价指标(变量)。 (1)原始数据标准化。由于评价指标体系中各指标的量纲是不一致的,而且数据间的差异很大,这就需要对它们进行标准化处理,即将各种不同量纲的指标转化为同量纲的指标。 设观测样本矩阵:X= 式中,m——评价方案数,n——指标数。 则标准化处理公式:z= 式中为第j个指标的平均数=x, S为第j个指标的标准差S=x-,其中x为i方案中j指标的值。i =1,2,…,m, j=1,2,…,n。 (2)求相关系数矩阵R及其特征值、特征向量,并确定主分量。对应于相关系数矩阵R,求得特征方程R-λI其中I为单位矩阵的n个非负特征根,并将其按大小排列为λ≥λ≥…λ≥0,这些特征根便是主分量的方差,它们的大小描述了各个主分量在描述被评价对象时所起作用的大小。 对应于任一特征根λ的特征向量LL=L,L,…,L可由方程组为R-λIL=0求得其中t=1,2,…,n。 由特征向量组成的综合指标为:y=LZ+LZ+…LZ, t=1,2,…,n。 式中,Z,Z,…,Z为样本确定的规范化指标值;综合指标y即为第一主分量,y为第二主分量,…,y为第n主分量,并且它们所包含的指标体系的信息量依次减少。 (3)求方差贡献率,确定主分量的个数。 η= 式中:η表示该变量在所有变量中的相对地位,对系统综合贡献率(累加可得表示信息含量的累计贡献率);λ表示某个指标的特征根即方差,反映了该指标在评价中的地位。 (4)确定主成分的个数。根据累计贡献率来选取指标的个数,当取k+1个主成分与取k个主成分时样本排序不变,则表示选取k个主成分可维持评价的稳定性。经实践检验,累计贡献率通常取85%。 (5)计算综合评价值。由上一步选取前k个主成分,先根据主成分关于评价指标的线性组合系数计算每个方案主成分C;然后按各主成分贡献率η对被选取的前k个主成分进行线性加权便得到系统评价综合值F。 C=cz, F=ηz 式中:C为第i个规划方案的某一主成分的值;c为正交变换系数;η为第l个主成分的贡献率。 (6)实施综合评价。对物流园区选址的方案进行综合评价,并进行排序,得出评价结论。 4算例分析 某城市拟建一个综合性的物流园区,其候选地址有3个,记为方案A,方案B,方案C。物流园区选址的影响因素很多,我们根据物流园区的性质,结合本城市的实际情况,选择其中比较重要的因素,作为此城市物流园区选址的指标。这些因素主要包括自然环境条件、对城市居民影响、运输成本、地价、功能的完善程度等5个方面。我们通过相关调查数据,结合专家打分得出此城市3个候选地址的评价矩阵如表2: 运用SPSS统计分析软件进行主成分分析,即可得特征值及方差贡献率表,如表3: 从表3可以看出,前两项的特征根的累计贡献率为100%﹥85%,说明前两个主成分已经基本包括物流配送中心的各方面重要指标,所以可以用第一主成分和第二主成分作为评价的综合指标,进行分析评价。 前两个特征值对应的特征向量为: e=0.5149,-0.5370,-0.3835,0.1068,0.5367 e=0.2521,0.1212,0.5576,0.7716,0.1243 则 F=0.5149*X-0.5370*X-0.3835*X+0.1068*X+0.5367*X F=0.2521*X+0.1212*X+0.5576*X+0.7716*X+0.1243*X 综合评测值:F=0.7740*F+0.2560*F 主成分分析结果见表4。 |
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