基于主成分分析的四川省区域物流发展综合评价研究TheRegionalLogisticsDevelopmentComprehensiveEvaluationBasedonPrincipalComponentAnalysisinSichuan张洁ZHANG激e(四川交通职业技术学院交通发展战略研究所，成都610000)(SichuanVocationalandTechnicalCollegeofCommunicationsTrafficDevelopmentStrategyResearchInstitute,Chengdu610000,China)摘要院|x:域经济是|x:域物流发展的基础，区域物流是区域经济发展的支撑，两者相互依存、协调发展，成为区域经济持续快速发展的重要因素。木文选取四川省2012年有关统计数据进行分析，建立定量数学模型，利用该模型对四川省的物流发展水平进行综合评价。Abstract:Regionaleconomyisthefoundationforthedevelopmentoftheregionallogisticsandregionallogisticsisthesupportoftheregionaleconomicdevelopment,bothinterdependence,coordinateddevelopment,theybecometheimportantfactorsofregionaleconomicsustainedandrapiddevelopment.Thisselectsrelevantstatisticaldatain2012inSichuanprovincetoanalyze,andthequantitativemathematicalmodelisestablished,themodelisusedtotakecomprehensiveevaluationontheleveloflogisticsdevelopmentinSichuanprovince.关键词院主成分分析法；物流能力；IX域经济Keywords:principalcomponentanalysis；logisticscapability；regionaleconomies中图分焚号院F252文献标识石马院A院1006-4311(2014)01-0029-030引言区域物流的存在和发展是以区域经济的存在和发展为前提的，区域经济发展水平决定了区域物流的发展规模，IX域经济结构也决定了IX域物流的结构。区域物流水平的提升对提高区域流通领域的效率和经济效益，提高区域市场的竞争能力等,发挥着积极的能动作用。木文采用主成分分析法以四川省区域物流能力为研究对象，构建区域物流发展水平综合评价定量模型，利用该模型对四川各城市的物流发展水平进行综合评价。1区域物流发展水平指标综合评价体系的构建1.1指标选取的原则区域物---本文于网络，仅供参考，勿照抄，如有侵权请联系删除---流发展水平的综合评价是一个复杂的系统工程。在指标选取过程中，主要遵循以下原则：淤综合性。区域物流发展水平指标应当综合考虑区域社会经济宏观环境、物流基础设施、物流绩效、人力资源等方面的关联性，对各因素进行综合描述;于客观性。指标体系应客观真实地反映B标与指标之间的关系，数据要客观、准确；盂可得性。各评价指标含义明确、信息集中、数据资料容易获得，计算方法简明易懂；榆可比性。区域物流发展水平评价指标体系选取要考虑到结果在地区间横向、吋间上纵向以及0标与现状等之间的可比性。1.2区域物流发展水平综合评价指标体系在对相关文献综合分析的基础上,结合四川省的具体情况，选取以下5个方面指标建立区域物流发展水平综合评价指标体系，这些指标能从不同角度反映出四川物流的发展特征：淤物流经济发展类：综合反映了区域物流的发展的社会经济基础，包括地区生产总额（XI，万元）、人均GDP（X2,元）、第三产业总产值（X3,万元）；于生产消费流通类：分别从生产、消费等角度反映了区域物流服务的需求状况和需求规模，包括社会消费品零售总额（X4,万元）、工业总产值（X5：万元）、进出U总额（X6,万元）、城镇居民人均消费性支出（X7,万元）、批发零售业年末商品库存总额（X8,万元）；盂人力资源类：反映了物流发展的人力资源状况，人力的投入也作为衡量物流产业效益的一个方面，主要是指物流从业人员人数（X9,万人）；榆物流交通运输类：反映了区域物流发展的基础设施状况，包括货物周转量（X10,万吨）、公路、铁路里程数（XII，万公里）；虞信息发展水平类：反映了物流信息发展水平，包括邮电业务总量（X12,万元）、移动电话部数（X13,万部）、互联网用户（X14,万户）。2基于主成分分析的区域物流发展水平综合评价模型在评价指标体系中，各指标之间的相关性难以避免，因而反映的信息在一定程度上奋所重叠。而主成分分析可以很好的解决这个问题。它可以将众多指标转换成几个保留了原始变量绝大多数信息综合主成分，...