基于聚类分析福建省港口物流竞争力,此文是一篇聚类论文范文,为你的毕业论文写作提供有价值的参考。
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摘 要：作为海上丝绸之路的起点,福建省港口物流的发展程度对社会意义重大.文章主要立足福建省主要港口,从港口物流角度设计港口和城市两个维度11个主要指标,通过搜集2014年全国18个主要港口相关数据,采用聚类分析对其进行系统分析和归类,得出福建省三大主要港口在全国排名处于中后段的结论.进而结合文献分析,总结出导致排名靠后的主要问题,并提出改善集疏运体系、提高港口集约化程度、准确进行港口定位等针对性的政策建议.
关键词：聚类分析；福建省；港口物流；竞争力
中图分类号：U691 文献标识码：A
Abstract： As a starting point of maritime silk road, the degree of development of port logistics in Fujian is socially significant.This paper based on the major ports in Fujian province, design 11 key indicators from the perspective of port logistics in harbor and city dimensions. Then gather the country"s 18 major ports data in 2014, use cluster analysis to analysis and classify the data, get conclusion of the three major ports in Fujian province at the posterior segment in the national rankings. Then summarizes the main issues, proposed to improve the collection and distribution system, improve the level of intensive port, harbor and accurate positioning of targeted policy recommendations.
Key words： cluster analysis； Fujian province； port logistics； competitiveness
0 引 言
水路运输作为最主要的国际运输方式,对国际贸易的进一步发展和全球一体化的进一步深入贡献巨大.在新加坡、香港等经济较为发达的国家和地区,港口逐渐成为其参和国际贸易的主要通道.港口物流是随着现代港口的发展逐渐发展起来的,它是指中心港口城市利用其自身口岸优势,以先进的软硬件环境为依托,强化其对港口周边物流活动的辐射能力,发展具有涵盖物流产业链所有环节特点的港口综合服务体系.港口物流主要功能包括货物集港、拼箱运输、到港拆箱、送货,以及包括报关、信息管理、咨询信息、供应链金融等相关服务[1-2].随着“一带一路”政策的提出和实施,福建省作为海上丝绸之路的起点,如何进一步结合自身特色推进港口物流发展,成为大家关注的焦点.
本文以2014年全国18个主要港口数据为基础,结合城市和港口物流方面的主要指标,通过系统聚类分析法得出福建三大主要港口在全国港口中的发展地位,进而提出针对性的发展建议.
1 聚类指标及港口选择
聚类分析是一种多元统计分析方法,通过设立合理指标对观测对象间的相似程度进行分类,达到“物以类聚”的目的[3],聚类分析需先构建聚类分析指标体系,有效的指标体系设计需要遵循科学性、系统性、动态性等多重原则[4].福建省港口物流对于福建省经济的进一步发展影响巨大,为了进一步发挥海上丝绸之路的优势,本文在系统分析近几年来港口物流主要文献基础上,立足福建省港口物流情况,主要设计港口指标（货物吞吐量、外贸吞吐量、内贸吞吐量、集装箱吞吐量）和城市指标（GDP、第一产业产值、第二产业产值、第三产业产值、进出口总额、人口、面积）两类共11个.
福建省经过几年的整合形成三大主要港口,分别为厦门港（原厦门港和漳州港合并）、福州港（原福州港和宁德港合并）、湄洲湾港（湄洲湾南北两岸港口合并）.本文以福建三大主要港口为基础,选择长三角港口群（上海港、宁波港、连云港和南京港）、珠三角港口群（广州港、深圳港和汕头港）、环渤海地区港口群（大连港、天津港、青岛港、日照港）、西南沿海港口群（湛江港和海口港）以及内河港代表重庆港和九江港等15个港口为对比对象,搜集整理2014年相关数据（按照货物吞吐量降序排列）如表1所示.
货物吞吐量指标显示福建三大港口均排在中后部,和上海港、天津港、广州港等港口相比差距较大.在集装箱吞吐量方面,厦门港要稍好,处于中游,福州港和湄洲湾港属于垫底层次.
城市方面,由于福建港口进行了一系列的资源整合,因此本文采用的城市指标数据分别是厦门和漳州总和、福州和宁德总和、泉州和莆田总和.GDP指标显示,福建三大港口所在城市的GDP处于中游偏下的位置,上海遥遥领先,天津、广州、深圳、重庆等市紧随其后.上海和深圳两地的进出口总额独占鳌头,而厦门港所在城市的GDP在中游偏上位置,福州港和湄洲湾港所在城市的GDP则在中游偏下的位置.
2 聚類分析过程及结果
2.1 聚类指标数据标准化处理
本文选取的指标数据单位和变异程度有一定差异性,比如城市GDP是以亿元为单位的,但面积的单位却是平方公里.因此需要对这些数据进行标准化处理,本文采取SPSS22.0求变量Z分数,它能真实地反映出变量之间的相对距离,经过SPSS的无量纲化之后,这些变量值的平均值和标准差分别为0和1[5-6].
结论：关于本文可作为相关专业聚类论文写作研究的大学硕士与本科毕业论文聚类算法论文开题报告范文和职称论文参考文献资料。
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