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基于聚类分析的粤港澳大湾区港口群协同发展研究.pdf
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1、全国流通经济129区域经济基于聚类分析的粤港澳大湾区港口群协同发展研究辛明(广东科学技术职业学院,广东 珠海 519090)摘要:港口对区域经济的发展具有举足轻重的意义。粤港澳大湾区的建设,为粤港澳大湾区港口群的发展带来了新的历史机遇。本文以粤港澳大湾区 11 个港口为研究对象,利用 SPSS 统计分析工具,选用聚类分析对粤港澳大湾区港口群指标体系进行层次聚类分析,通过分析树状图及目前港口自身的发展特点,对港口的发展状况进行层次分类和综合评价,明确各港口功能定位,让各港口都能发挥自身优势,同时提出港口群协同发展的一些建议,从而有利于促进港口经济腹地的发展。关键词:粤港澳大湾区;港口群;聚类分析
2、;协同发展中图分类号:F552.7文献识别码:A文章编号:2096-3157(2023)19-0129-04一、引言任何事物的发展都不是孤立进行的,港口的发展也不例外,当前全球港口集聚化、集群式发展已经成为主要的发展趋势1。为了避免各港口(尤其是邻近港口)之间层次定位和功能定位等同质化竞争带来的资源浪费,需要把区域内港口的资源进行统筹优化配置,完善国际航运功能协同发展,把区域内港口整体效益捆绑在一起,发挥港口之间的优势作用。推进粤港澳大湾区建设,是党中央作出的重大决策部署。粤港澳大湾区作为世界上通过能力最大、水深条件最好的区域性港口群之一,它主要涵盖了广州港、深圳港、珠海港、佛山港、惠州港、东
3、莞港、中山港、江门港、肇庆港、香港港、澳门港等港口,其中广州港、深圳港、香港港等在内主要港口均出现了不同程度的同质化竞争,拥有相同的腹地,面对港口国际航运能力不足很难应对长三角港口群及世界大港的竞争,因此需要探究粤港澳大湾区港口群协调发展的重要影响因素,本文通过利用 SPSS 统计工具,选用聚类分析对粤港澳大湾区 11 个港口进行分类,统筹协调优质资源让每个港口都能发挥自身优势,并由此成为港口群的整体优势,形成较强的核心竞争力,为研究粤港澳大湾区港口群协同发展提供理论参考,从而促进粤港澳大湾区港口群的功能协同发展。二、聚类分析的基本原理聚类分析是统计学中研究“物以类聚”问题的多元统计分析方法2
4、。在“没有先验知识”的前提下,能够合理地按属性或特性的相似性和亲疏性进行分类,用数学方法将所有的样品或指标实现数据自动分类,并将其逐步归集到不同的类中,在同一个类别中的对象表明具有较高的相似度,而不同类别间的对象表明具有较大的差异性。通常利用各对象间的距离描述样本或指标的亲疏程度,即相似系数反映。层次聚类分析就是根据数据之间距离的亲疏程度,按事先规定好的方法求它们的相似系数矩阵表,如果相似系统越小说明两者之间越密切,将关系密切的合并为一类,将若干个变量反复进行聚合并归类,直到最后所有的变量都合并为一个大类为止,这一归类过程用谱系图可以形象的表达出来。一般来说,聚类分析可以分为 5 个步骤:第一
5、,根据研究对象的目的选择合适的聚类变量;第二,根据量纲差异对原始数据标准化;第三,选择相应方法建立相似矩阵;第四,选定聚类方法进行分类;第五,对聚类结果进行分析研究。随着生产技术和科学的发展,聚类分析方法在各行业中应用越来越广泛。本文在层次聚类分析的理论和方法的基础上,对粤港澳大湾区 11 个港口的数据进行分析和评价,数据的选取主要考虑港口现有实力和港口未来潜力两个方面因素,依据数据的可获取性原则、可比性原则、科学性原则、可操作性原则3,选取粤港澳大湾区 11 个港口的码头长度、生产泊位、生产泊位万吨级等 10 个评价指标体系对港口进行综合评价,影响港口群层次布局的因素所参考数据如表 1 所示
6、。表1港口聚类评价指标体系一级指标变量二级指标港口现有实力自然条件P1码头长度(米)基础条件P2生产泊位(个)P3生产泊位万吨级(个)P4年通过货物能力/万TEUP5年通过集装箱能力/万TEUP6年通过旅客能力/万人港口未来潜力吞吐量P7货物吞吐量/万吨P8集装箱吞吐量/万TEUP9旅客吞吐量/万人腹地经济P10人均GDP/元全国流通经济130区域经济三、港口聚类过程根据粤港澳大湾区港口群的布局规划,样本选取粤港澳大湾区 11 个港口作为研究对象,从港口现有实力(自然条件、基础设施条件)和港口未来潜力(吞吐量、腹地经济)两方面 10个指标,对粤港澳大湾区港口群进行层次聚类分析,能够客观地反映每
7、个港口发展现状和资源优化状况,为粤港澳大湾区港口群协同发展提供一定的参考依据。1.建立对象的原始数据首先,根据要分析的对象,选取具有代表性的指标数据矩阵,即建立对象的原始指标数据矩阵。选定的 n 个港口各自成一类,即为被分类的港口,每一个港口由 m 个指标分别表示其属性或性状,即原始指标数据矩阵:收集粤港澳大湾区 11 个港口作为研究对象,选取 10 个具有代表性指标原始数据,聚类指标原始数据如表 2 所示。表 2 粤港澳大湾区港口聚类指标赋值表港口P1P2P3P4P5P6P7P8P9P10广州港51998516803366415553715636432351851998深圳港34036168
8、76233122325137426506265522234036珠海港2188016534177603789651336718426421880佛山港1641624632106804981279285405216416惠州港13100812713629940963646013100东莞港2012216635118001927019857380320122中山港180058018700141431312142191800江门港4057224656141274271069816714057肇庆港4397630457787047895804397香港港437445382900068004600249
9、317971034374澳门港306200100151243306注:数据由2021年中国港口年鉴及2021年中国城市年鉴整理所得。2.原始数据矩阵标准化处理在聚类分析过程中要对收集的原始指标数据进行相互比较运算,从表 2 中可以看出,港口的各个原始指标数据存在量纲差异较大,各指标数据缺乏统一的尺度,从而影响聚类分析中的比较运算。为了消除不同量纲对评价结果的影响,在聚类分析之前,必须对收集的原始数据矩阵进行标准化处理。z-score公式如下4:zij(i=1,2,n;j=1,2,m)其中:zij为第 i 个港口第 j 个指标值的标准化样本值,xij为第 i个港口第 j 个指标原始数据,uj和
10、j分别为 xij均值和标准差。将原始数据直接转化 Z 分数后会出现负数的情况,这将影响分类的便利,因此对其进行线性转化使之为正数。本文采取典型的线性转化方式,计算公式为 T=10Z+50,将 Z 分数转换为T 分数,将指标数据进行标准化后,全部成为无量纲数据并且变得更加整齐,从而提升了聚类分析的可靠性,利用相应公式,标准化后的数据见表 3。表3标准化后的指标赋值表港口P1P2P3P4P5P6P7P8P9P10广州72.78575.18167.73167.58452.19966.55177.04565.98444.52245.060深圳61.51650.72866.31857.65056.002
11、52.12556.52769.01066.87247.971珠海53.89050.51751.47852.32346.38649.60549.26944.41471.25946.332佛山50.46156.20950.77145.52946.97944.44147.01346.61443.89542.554惠州48.38144.61549.00448.35944.98443.65847.20743.04143.68637.280东莞52.78750.58851.83146.60345.46844.08952.85446.36543.99939.918中山41.29242.99939.46453
12、.22545.21643.92342.60943.99645.67037.435江门42.70854.66341.58440.66745.14746.28947.79444.24543.79036.896肇庆42.92143.35039.46439.67244.94943.65844.52943.16043.68635.616香港42.90642.08552.89163.10878.10372.00443.26160.47054.44467.511澳门40.35439.06439.46435.28044.56943.65841.89242.70248.17758.4283.建立相似矩阵根据标准
13、化后的数据建立相似矩阵,衍生得到新的数据用于表明各样本之间的相似程度。对研究对象进行分类时,衡量指标间的相似程度的指标,采用数值型变量个体间距离来表示。两个港口之间的相似程度可用 m 维空间中指标值的距离来度量,本文采用典型的欧式距离计算。式中,Dik表示港口 i 与 k 之间的距离,xij为港口 xi的第j 个变量的变量值,xkj为港口 k 的第 j 个变量的变量值。利用相应公式,计算港口间的“欧氏距离”,得到距离矩阵数据见表 4。全国流通经济131区域经济表4近似值矩阵港口广州深圳珠海佛山惠州东莞中山江门肇庆香港澳门广州0.0004.4576.1135.8596.5615.6967.295
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