摘 要：根据区域物流服务指标体系的基本原则和基本方法建立了体现物流企业发展情况、物流行业需求、物流设施设备运行能力、物流信息平台水平等诸多方面的区域物流评价指标体系，为区域物流服务体系的聚类研究奠定了基础。在此基础上，以辽宁省为区域研究案例，对省内典型的14个城市进行了聚类实证分析，并对聚类结果进行客观、全面地定性分析，提出了辽宁省物流服务体系应逐步建成以沈阳、大连、锦州为核心，以全方位、多层次的现代物流服务网络为支撑的，立足东北、辐射全国、面向东北亚、服务全世界的东北地区现代物流服务体系。
关键词：区域物流；服务体系；聚类分析
中图分类号：F259.27 文献标识码：A
Abstract： According to the basic principles and basic methods of regional logistics service index system， the evaluation index system of regional logistics is established， which reflects the situation of logistics enterprises development， the demands of logistics industry， the ability to operate the logistics facilities， the platform level of logistics information and many other aspects. It is the foundation for cluster research of regional logistics service system. On this basis， take Liaoning province as case study area， empirical cluster analysis in the 14 typical cities in the province， and qualitative analysis the clustering results objectively and comprehensively， then put forward logistics service system in Liaoning province should be built step by step in northeast China modern logistics service system， which to the city of Shenyang， Dalian， Jinzhou as the core， and supported by the all-round， multi-level logistics service network， and based on the northeast， radiation throughout the country， service oriented northeast Asia and all over the world.
Key words： regional logistics； service system； clustering analysis
1 聚类分析法的基本原理
聚类分析是从一批样品的多个观测指标中找出一些能够度量样品或指标之间相似程度的统计量，并以这些统计量为划分类型依据的数学方法，其分类的基本思想是把一些相似程度较高的指标聚合为一类，把另外一些相似程度较高的指标又聚合为一类，并按照指标之间的关系密切程度分别聚合到不同的分类单位，直到把所有的指标聚合完毕[1]。目前，国内外使用最多、最成熟的聚类方法是系统聚类法，它可以根据预期结果不同采取样品聚类或者变量聚类。这里研究区域物流服务评价体系将采用系统聚类法用于样本聚类，即Q型聚类，其基本思路为：首先每个数据对象自成一类，计算各个类之间的“距离”或者相似性，然后每次合并最相似的两类，再继续计算合并后的新类与其他各个类之间的距离或相似度，直到所有对象都归为一类为
止[2]。距离和相似系数有多种定义，Q型聚类过程中涉及到计算样本与样本之间的距离、类与类之间的距离。
1.1 样本与样本之间的距离
如果p维空间中n个点可以表示n个样品（X中的n个行），则可用p维空间中两点的距离来度量两个样品间的相似程度，样品X 与X 的距离用d 表示。常用样本与样本之间的距离有：
（1）明氏（Minkowski）距离
使用明氏距离需要注意的是：如果各变量的测量值相差悬殊时，就需先对数据标准化，然后用标准化后的数据计算距离。
（2）马氏（Mahalanobis）距离
1936年，印度统计学家马哈拉诺比斯引入了能够排除各指标之间相关性的干扰而且不受各指标量纲的影响马氏距离。设∑表示变量的协差阵，计算公式如下：
其中：X 为第i个样品的p个指标组成的向量，即原始资料阵的第i行向量。样品X 类似。
（3）兰氏（Canberra）距离
由Lance和Williams最早提出的兰氏距离仅适用于一切x0的情况，这个距离虽然能够克服各指标之间量纲的影响，但没有考虑指标之间的相关性。计算任何两个样品X 与X 之间的距离d 与两个样品接近程度成反比。
1.2 类与类之间的距离
类与类之间的距离主要包括4种：最短距离法（Nearest neighbor）；最长距离法（Furthest neighbor）；重心法（Centroid clustering）；类平均法（Median clustering）。最短距离法中的两类之间的距离是它们两个最近点间的距离；最长距离法和最远距离法在距离定义和距离公式两方面有所区别；重心法是将两类之间的重心也就是均值视为两类之间的距离；而以各自的中数加以度量距离的类平均法并不关注每类中的样品数[3]。 2 区域物流服务评价指标体系的建立
区域物流评价指标体系的总体要求是能够对区域物流所包括的功能、内涵、特征进行具体化、层次化的统计描述[4]。根据建立评价指标体系的基本原则，并结合区域物流的基本特征，建立了如表1所示的区域物流发展评价指标体系，从不同角度反映了区域物流的发展情况：（1）反映物流企业发展的指标：年综合物流营业收入是指企业通过物流业活动所取得的收入，包括运输、储存、装卸、搬运、包装、流通加工、配送等业务取得的收入总额。运营网点是指在经营覆盖范围内，由本企业自行设立、可以承接并完成企业基本业务的分支机构。顾客满意度是指在年度周期内企业对顾客满意情况[5]。中高层管理人员、业务人员指标反映了企业内人力资源情况。此外还有营业时间、资产总额、资产负债率、自有运输车辆指标。（2）反映物流需求的指标包括：地区生产总值、社会消费品零售总额、交通运输仓储及邮政业生产总值。（3）反映物流设施体系的指标包括：运输通道（铁路、公路、水路等）里程总数、运输货运总量、物流节点数量、装卸设备拥有数量。（4）反映信息平台水平的指标包括：网络利用率、货物跟踪率、信息共享程度[6]。
3 聚类分析法的实证分析
根据已经建立的区域物流服务评价指标，选取辽宁省内的14个城市为聚类样本对辽宁省物流服务体系进行分析，每一个城市的发展情况可以视为一个样本，将样本矩阵进行标准化处理，计算样本矩阵的欧氏距离，得到了样品的距离矩阵，计算得到的距离越小，表示不同城市的物流服务体系结构越相似[7]。整个聚类过程可以通过凝聚过程表综合体现，如表2所示：
分类结果的水平冰柱图可以如图1所示。在图中可以看到，第1行“Number of clusters”表示分多少类，因系统聚类属聚合法，所以从聚类过程看该表应该从右往左看；在“Case”下所有行中，如果最近相连的两个样品行中间出现符合“X”相连，则表示两个样品已合并成一类，否则在该步骤聚类时还属于不同的两类。例如，铁岭和盘锦在划分成5类以前，属于不同的类别，在划分成5类时属于同一类别，然后在以后的划分中一直属于同一类别。
通过聚类分析树状图，直观地显示了样品逐步合并的过程，如图2所示。
4 评价结果的定性分析
根据综合评价分析和聚类结果，结合辽宁省的经济区域划分和交通网络规划，并考虑国家振兴东北老工业基地的战略对辽宁社会经济和物流发展的促进作用，紧紧围绕振兴辽宁老工业基地、全面建设小康社会的战略目标，充分发挥辽宁省产业类型齐全、大中城市密集、运输网络完善、商贸流通繁荣的比较优势，以市场为导向，以企业为主体，以政策为引导，以标准化为保障，全面建设以物流信息平台、交通枢纽设施、综合运输方式、连锁配送网络为基础的功能完善、技术先进、运转高效、布局合理、覆盖面广的物流基础设施体系，逐步建成以沈阳、大连、锦州为核心，以全方位、多层次的现代物流服务网络为支撑的立足东北、辐射全国、面向东北亚、服务全世界的东北地区现代物流中心、环渤海地区现代物流重要枢纽、东北亚区域物流主要基地，将辽宁省建成全国现代物流产业强省，推动辽宁省国民经济和社会事业持续协调发展。
参考文献：
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