沿海港口城市物流竞争力评价与聚类分析

发布时间：2019-09-30 12:08

【摘要】：本文从沿海港口城市物流竞争实力和物流竞争潜力两个维度构建沿海港口城市物流竞争力评价指标体系;然后以"一带一路"规划中的14个沿海港口城市2014年的数据为基础,进行城市物流竞争力的因子分析和聚类分析。结果表明,上海市的物流竞争力最强,广州、深圳市的物流竞争力较强,天津、宁波、大连、青岛市的物流竞争力一般,厦门、福州、烟台、泉州、舟山、湛江、汕头市的物流竞争力较弱。最后,对处于不同物流竞争力水平下的沿海港口城市如何根据自身情况提升物流竞争力提出相关建议。
【图文】：

碎石,主因子

峁鉼绫?所示。由统计学家kaiser给出的标准判断，当KMO检验值大于0.6，则适合进行因子分析。样本数据的KMO检验值结果为0.660，大于给出的标准，因此适合进行因子分析。巴特利特球度检验球度的近似卡方分布值为210.715，在可接受范围之内。df为78，具有较强的可信性。显著性为0.00，小于0.05则拒绝原假设，表明13个指标之间具有显著的相关性，适合进行因子分析。主因子提龋利用SPSS对13个指标进行方差最大化的正交旋转法提取主因子，然后基于碎石图的大致判断和特征值大于1的原则确定主因子的个数，抽取主因子。结果如图1所示。由图1可以看出，此样本数据的13个指标适合抽取3个主因子，同时表4计算出的结果也是提取了3个主因子。3个主因子f1、f2、f3的累计贡献率达86.209%，共解释了13个指标86.209%的信息量，信息损失量较校旋转后的因子载荷矩阵。如表5所示，货运量、货物周转量、港口货物吞吐量、公路通车里程、第三产业增加值、GDP、社会消费品零售总额、交通运输从业人员在F1上具有较高载荷，，说明F1是物流竞争实力中经济发展、基础设施和产业规模三个层面具有综合代表性的主因子。进出口总额、移动电话用户、移动互联网用户在F2上具有较高载荷，说明F2是物流竞争潜力中经贸潜力和信息化水平两个层面具有综合代表性的主因子。人均GDP在F3上具有较高载荷，说明F3反映了未来城市经济主要发展趋势。表3因子分析适用性检验图1碎石图表4主因子的特征值、贡献率和累计贡献率表5因子载荷矩阵LogisticsManagement
【作者单位】：上海大学管理学院;
【分类号】：F259.2

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