因子聚类分析在区域农产品物流能力评价中的应用——以河北省为例

为了能够解决区域农产品物流评价过程中复杂程度高、指标间存在多重相关性的难题,科学的评价区域农产品物流的发展水平,为政府相关部门提供科学决策参考,尽快建立一套科学的区域农产品物流评价指标体系以及探讨科学的评价方法迫在眉睫。应用多元统计分析中的因子分析和聚类分析法,结合统计数据,以河北省11市的统计数据为样本数据,通过SPSS18.0软件客观评价河北省区域农产品物流能力,获得了各市的农产品物流能力得分排名。在因子分析的基础上进行了聚类分析,提出了河北省区域农产品物流中心的规划建议。结果表明,因子聚类法能够基于数据本身,对多指标进行降维处理,也对指标间的多重相关性有一定的削弱作用,从而降低评价的复杂程度,使评价结果与实际更加符合。

广东省农产品物流供给侧改革探讨——基于区域农产品物流能力评价

区域农产品物流是一个复杂系统,影响因素多,复杂程度高,且各指标间可能存在多重共线性问题,为了对其进行科学、客观的评价,就需要构建科学的评价指标体系和评价模型。本文通过构建4大类18个二级指标体系,应用因子分析模型对广东省21个地级市农产品物流能力进行评价,发现广东省区域农产品物流能力地区不均衡现象明显。在聚类分析的基础上,提出了各区域农产品物流供给侧改革的建议,以对广东省区域农产品物流发展提供指导建议。

基于因子聚类分析的河南省区域农产品物流能力评价

为了科学评价河南省区域农产品物流的发展水平,应用SPSS19.0软件,以河南省18个市的统计数据为样本,进行了因子分析基础上的聚类分析,获得了河南省18个市的物流能力得分排名,提出了河南省区域农产品物流区的规划。最后,对如何发展河南省区域农产品物流能力提出了有针对性的对策建议,以期为政府相关部门提供科学的决策参考。

基于因子聚类分析的安徽省区域农产品物流能力评价

因子聚类法采用降维的思想,有效地降低了原始指标之间的相关性,更利于结果评价。本文使用因子分析和聚类分析法,以安徽省16个市的统计数据作为样本数据,借助统计软件SPSS21对安徽省农产品区域物流能力进行评价,得到各市农产品物流能力综合得分及排名,并在因子分析的基础上进一步进行了聚类分析,给出安徽省农产品区域物流建设的相应建议。

基于EFA的区域农产品冷链物流能力评价指标体系构建

针对目前用于评价中国区域农产品冷链物流能力的指标缺乏客观性、针对性和系统性的问题,本文基于2016—2021年中国长江经济带各省(市)农产品冷链物流相关数据,综合运用变异系数法、相关系数法以及因子分析法,从区域农产品冷链物流系统主体要素、市场要素和支持要素3个方面构建用于评价中国区域农产品冷链物流能力的3个一级指标和11项二级指标。希望能为学者们研究相关区域农产品冷链物流综合能力测度问题提供参考。

区域农业产业链物流体系总体构想

本文从产业链与物流链的角度提出了农业产业链物流体系的一般性构成,分析了在物流体系中的一些构成因素:农户、地区性农产品集合体、中间商、批量客户、零售商等。在区域农产品物流产业模型设计中重点分析了农户的集合、第三方物流的重要作用、电子商务技术的运用。