基于SPSS 的物流园区中心强度评价模型

基于SPSS 的物流园区中心强度评价模型-工程论文基于SPSS 的物流园区中心强度评价模型基于SPSS的物流园区中心强度评价模型The Logistics Park Center Strength Evaluation Model Based on SPSS 刘欣LIU Xin（承德石油高等专科学校社科与数理部，承德067000）（Department of Mathematics and Physics，Chengde Petroleum College，Chengde 067000，China）摘要：本文在分析归纳出的影响物流园区中心性强度三大因素的基础上，遵循系统性、全面性、可行性等六大原则，构建物流园区中心性强度的评价指标体系,并使用SPSS17.0统计软件，对承德周边四个物流园区的中心性强度进行评价分析。

Abstract: Based on analyzing and summarizing the three major factors of impacting the logistics park center intensity, this paper follows the six principles of systematic, comprehensive, feasibility and so on to construct the logistics park center intensity evaluation index system, and it uses SPSS17.0 software to evaluate the center intensity of the four logistics parks surrounding Chengde.关键词：物流园区中心强度；因子分析；承德Key words: logistics park center strength；factor analysis；Chengde 中图分类号：F525文献标识码：A文章编号：1006-4311（2015）20-0254-020引言物流园区概念最早出现在日本东京，又称物流团地。

基于AHP-EWM-TOPSIS法的我国物流园区绩效考核评价研究作者：李正军朱文功来源：《物流科技》2021年第03期摘要：物流园区是指地域上聚集物流资源，集约使用土地，整合交通资源和提升物流水平的物流集结地，同样是承载着城市公共运行与服务的一份子[1]。

物流园区在建立初期，应充分符合国家的相关标准，从而使物流园区能够更好地造福社会和带动经济。

当物流园区建立好以后，需要定期针对物流园区的绩效进行考核分析，而这需要从其社会效益，经济效益，现代化水平和行业评价这几个方向来考察。

为了更加真实地反映物流园区的运营是否“合格”，就需要建立物流园区的考核评价体系，确立各个评价指标，并利用数学方法求得权重进行打分。

文章基于AHP法所得的主观权重w和熵权法所得的客观权重W，进行综合权重W的求值，并以TOPSIS法来对物流园区的表现进行打分。

关键词：物流园区;层次分析法;熵权法;TOPSIS;评价指标体系中图分类号：F719 文献标识码：AAbstract： A logistics park is a logistics hub that gathers regional logistics resources， uses land intensively， integrates transportation resources， and improves logistics. It is also a subdivision of urban public infrastructure and social public services. In the initial stage of establishment， the logistics park should fully comply with the relevant national standards， so that the logistics park can better benefit the society and drive the economy. After the logistics park is established， it is necessary to regularly evaluate the performance of the logistics park， and this needs to reflect its social and economic benefits more tr uly whether the operation of the logistics park is“qualified”，and it is necessary to establish the assessment of the logistics park the evaluation system replaces various evaluation indicators and uses mathematical methods to obtain weights for scoring. Based on the subjective weights obtained by the analytic hierarchy process and the objective weights obtained by the entropy method， this paper calculates the comprehensive weights， and scores with the TOPSIS method to obtain the performance of the logistics park.Key words： logistics park; AHP; EWM; TOPSIS; evaluation index system0 引言在市場经济和经济全球化的主旋律下，现代社会的运行离不开物流行业的助力。

基于SPSS因子分析在地区经济发展综合评价中的应用一、研究背景与研究意义地区经济是国民经济的基础层次，任何国家的地区经济发展失衡都会使其面临严峻的挑战。

而我国各地区由于各种原因，经济发展水平有较大差异，尽管我国地区经济发展的不平衡通常是地区经济快速发展的特征之一，但缩小和规避内部差异是地区经济一体化和地区可持续发展的关键。

促进地区经济的发展，需要对经济能力、稳定的专业化生产力和地区经济目标的新机遇有充分的理解。

这一认识是规划加强地区经济发展和竞争力必备的基础要素，这些因素包括：人力资源、技术和创新、基础设施、管理、经营环境和市场定位。

导致地区发展不平衡的因素是多样化的，所以有必要用定量化的方法来进行评价并提出对策，从而正确选择重点投资区、实施重点地带(或城市)开发布局和带动战略。

这是促进我国经济持续发展、进一步缩小地区差异的重要途径之一，而对各地区经济进行综合评价是实现这一目标的科学参考和基本工作。

本文通过对《中国统计年鉴2007》中的我国各地区主要指标统计数据为依据，从地区经济实力水平、地区经济实力水平、产业结构、地区对外开放水平、地区文化教育和卫生水平、高等教育水平；、地区交通水平以及映地区环境保护水平等几个方面选取了28个指标，来反映我国地区经济发展水平的并应用因子分析方法对这些指标进行降维分析。

二、问题提出与变量选取由于地区经济复合系统结构非常复杂，单靠一个或几个指标往往难以客观评估一个地区的经济发展水平，所以需要建立指标体系来描述系统的发展状况。

指标太少或过于简单不能反映可持续发展的内涵，指标过少会对评估结果的精度产生影响，指标过多和过于复杂则不利于评估工作的开展。

本文从衡量地区发展的各类指标中选取了28个指标，如表错误！文档中没有指定样式的文字。

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-1 变量符号及含义序号变量符号变量含义1 X1人均GDP（元）2 X2固定资本形成总额（亿元）3 X3工业企业单位个数（个）4 X4第一产业生产总值占比5 X5第三产业生产总值占比6 X6地方财政收入（万元）7 X7财政支出（万元）8 X8人均粮食占有量（公斤）9 X9居民消费支出（亿元）10 X10平均货币工资（元）11 X11总人口（万人）12 X12城镇人口比例13 X13各地区国际旅游外汇收入（亿美元）14 X14入境旅游人数（万人次）15 X15外商投资企业年底注册登记投资总额（亿美元）16 X16高等学校数（所）17 X17每十万人口在校生数（人）18 X18普通高等学校教职工数（人）19 X19各地区图书馆数（个）20 X20图书馆总藏量（千册）21 X21卫生机构数（个）22 X22铁路营业里程（公里）23 X23交通运输业客运量（万人）24 X24交通运输业货运量（万吨）25 X25邮电业务总量（亿元）26 X26城市人口密度（人每平方公里）27 X27生活垃圾无害化处理率（%）28 X28工业废水排放达标量（万吨）这里指标X2-X12主要是反映地区经济实力水平，X3-X5其中反映了产业结构；X13- X15主要是反映地区对外开放水平；X16-X21主要是反映地区文化教育和卫生水平，其中X16和X18反映了高等教育水平；X22-X25主要是反映地区交通邮电水平，从属于X5；X26-X28主要是反映地区环境保护水平。

基于FAHP的某物流园区综合评价作者：徐伟来源：《价值工程》2018年第03期摘要：物流园区作为物流业发展的重要载体平台，其发展受到多种因素的制约。

文章以泰州某物流园区为研究对象，建立相应的评价指标体系，运用模糊层析分析法对其进行综合评价，针对指标体系中的重要方面提出相应的改善对策。

Abstract： As an important carrier platform for the development of logistics industry， the development of logistics park is restricted by many factors. This paper takes a logistics park in Taizhou as the research object， establishes the corresponding evaluation index system， uses fuzzy analytic hierarchy method to evaluate it comprehensively， and puts forward corresponding improvement measures in view of the important aspects in the index system.关键词：物流园区；模糊层次分析法；综合评价Key words： logistics park；fuzzy analytic hierarchy process；comprehensive evaluation中图分类号：F252 文献标识码：A 文章编号：1006-4311（2018）03-0110-030 引言物流业是国民经济的基础产业，在生产和消费之间可以起到一定的衔接作用，其发展水平也已经成为衡量一个国家、地区的综合竞争能力的重要指标。

基于SPSS的质量管理绩效评价研究质量管理是现代企业运营中至关重要的一环。

为了确保产品或服务的高质量，企业需要定期评估其质量管理绩效。

而基于SPSS的质量管理绩效评价研究，则是一个利用统计工具来评估和改善质量管理的方法。

一、质量管理绩效评价的意义质量是企业竞争力的重要标志之一。

通过评估质量管理绩效，企业能够深入了解自身在质量管理方面的表现，发现问题和不足之处，并及时采取措施加以改进。

这样一来，企业在市场竞争中能更好地满足客户需求，提高产品或服务的品质，从而赢得更多的市场份额。

此外，质量管理绩效评价也对企业内部管理起到了重要的推动作用。

通过分析和评估不同质量管理指标的数据，企业能够了解各个环节的状况和性能表现，发现问题的根源，并基于这些数据做出科学的决策。

二、基于SPSS的质量管理绩效评价研究方法SPSS（Statistical Package for the Social Sciences）是一款常用的统计软件，它为质量管理绩效评价提供了强大的分析工具和方法。

首先，企业需要明确自身的质量管理绩效指标。

常见的质量管理绩效指标包括缺陷率、客户满意度、交付时间、生产效率等。

这些指标涉及不同部门和环节，需要根据企业实际情况进行选择和确定。

其次，企业需要收集相关的数据。

这些数据可以来自于企业内部的数据库，也可以通过调查问卷、市场调研等方式获得。

将数据导入SPSS软件后，可以通过统计分析的功能将数据进行整合和比较，进而形成可视化的分析结果。

然后，基于SPSS的质量管理绩效评价包括常用的统计方法，如描述统计分析、相关性分析、回归分析等。

这些方法能够帮助企业深入理解不同指标之间的关系，并从中得出有价值的结论。

例如，通过相关性分析可以了解到不同质量管理指标之间的相关程度，从而找出关键性的指标，并针对性地加以改进。

最后，企业还可以利用SPSS软件进行模拟实验和预测分析。

通过设置不同的参数和假设，企业可以预测未来的质量管理绩效，并提前做出相应的决策。

基于SPSS的物流园区中心强度评价模型刘欣【期刊名称】《价值工程》【年(卷),期】2015(34)20【摘要】本文在分析归纳出的影响物流园区中心性强度三大因素的基础上，遵循系统性、全面性、可行性等六大原则，构建物流园区中心性强度的评价指标体系，并使用SPSS17.0统计软件，对承德周边四个物流园区的中心性强度进行评价分析。

%Based on analyzing and summarizing the three major factors of impacting the logistics park center intensity, this paper follows the six principles of systematic, comprehensive, feasibility and so on to construct the logistics park center intensity evaluation index system, and it uses SPSS17.0 software to evaluate the center intensity of the four logistics parks surrounding Chengde.【总页数】2页(P254-255)【作者】刘欣【作者单位】承德石油高等专科学校社科与数理部，承德067000【正文语种】中文【中图分类】F525【相关文献】1.基于spss统计数据分析的大学生素质评价模型构建 [J], 刘洁2.承德国际商贸物流园中心强度评价模型体系 [J], 刘欣;李海明;刘颖华3.基于SPSS和RBF的工程总承包竞争力综合评价模型 [J], 谢颖;王要武4.基于SPSS因子分析法构建我国经济发展现状评价模型 [J], 李海原5.基于AHP算法的物流园区智慧指数评价模型研究 [J], 刘康康因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。

基于spss因子分析的物流上市公司运营效率分析【摘要】本文选用50家物流上市公司作为研究样本，对其上市以来到2013年最近10年的财务数据采用spss因子分析进行运营效率分析。

【关键词】物流公司；运营效率；spss因子分析科学合理的物流上市公司运营效率分析有助于了解一个公司的实际运营情况，物流行业是一个新兴行业，其中的运营管理理念、方法都还没有一套完整的、具体的评价方法。

本文以50家我国物流上市公司作为研究样本，选取样本公司至上市以来最近10年的财务数据进行公司运营效率分析，采用SPSS软件对所选指标进行分类之后进行因子分析，然后根据分析的结果对公司的综合运营效率进行排名，比较分析。

对物流上市公式运营效率的评价，选取正确的指标建立有效的指标体系时十分重要的。

一般可以用来做上市公司做财务评价的指标有流动比率、存货周转率、资产负债率等，本文在做研究时，结合物流行业的特点选取了其中一些财务指标来进行因子分析。

本文通过KMO和的球形度检验的方法来分析原有变量是否存在相关关系，是否适合进行因子分析。

本文在做分析时结果的显著值为0，如表1-2，表明显著水平值很小，表明这些数据之间适合做因子分析。

表1-2 KMO和Bartlett的检验值一.建立因子的得分系数矩阵建立因子得分系数矩阵：F1=0.01*X2-0.01*X3-0.016*X4-0.032*X5+0.336*X6+0.338*X7+0.336*X8+0. 132*X9-0.004*X10F2=0.026*X1-0.074*X2+0.524*X3+0.099*X4+0.126*X5-0.008*X6-0.002*X7 +0.138*X9+0.512*X10F3=0.533*X1+0.548*X2-0.008*X3+0.008*X4-0.036*X5+0.008*X6+0.007*X7 +0.004*X8-0.062*X9-0.033*X10F4=-0.026*X1-0.010*X2+0.107*X3+0.493*X4-0.323*X5+0.074*X6+0.083*X 7+0.077*X8+0.591*X9+0.064*X10F=0.34921*F1+0.20313*F2+0.16875*F3+0.11127*F4二.因子分析综合得分根据因子分析建立的因子得分系数矩阵，结合50家样本上市物流公司的财务数据，计算其运营效率综合得分F值，根据F值得分进行排名。

spss货运课程设计一、教学目标本课程旨在通过学习SPSS货运知识，使学生掌握SPSS软件的基本操作，能够运用SPSS进行货运数据分析，提高学生的数据处理和分析能力。

具体的教学目标如下：1.掌握SPSS软件的基本功能和操作。

2.了解货运数据的基本类型和分析方法。

3.掌握如何利用SPSS进行货运数据的收集、整理和分析。

4.能够独立操作SPSS软件，进行货运数据的导入和导出。

5.能够运用SPSS进行货运数据的描述性统计分析、假设检验、相关分析等。

6.能够运用SPSS进行货运数据的图表绘制和结果输出。

情感态度价值观目标：1.培养学生对数据分析和处理的兴趣，提高学生的数据敏感度。

2.培养学生严谨的科学态度，提高学生的问题解决能力。

3.培养学生团队协作意识，提高学生的沟通能力。

二、教学内容本课程的教学内容主要包括SPSS软件的基本操作、货运数据的基本类型和分析方法，以及如何利用SPSS进行货运数据的收集、整理和分析。

具体的教学大纲如下：1.SPSS软件的基本操作：–SPSS软件的安装和启动–数据视图和变量视图的操作–数据的导入和导出–数据的整理和清洗2.货运数据的基本类型和分析方法：–定量数据和定性数据的分析方法–描述性统计分析3.SPSS在货运数据分析中的应用：–货运数据的收集和整理–货运数据的描述性统计分析–货运数据的假设检验和相关分析–货运数据的图表绘制和结果输出三、教学方法为了提高学生的学习兴趣和主动性，本课程将采用多种教学方法，包括讲授法、讨论法、案例分析法和实验法等。

1.讲授法：通过讲解SPSS软件的基本操作和货运数据的基本类型和分析方法，使学生掌握相关的理论知识。

2.讨论法：通过分组讨论和问题解答，促进学生之间的交流和思考，提高学生的问题解决能力。

3.案例分析法：通过分析具体的货运数据案例，使学生能够将理论知识应用到实际问题中。

4.实验法：通过实验操作，使学生能够熟练掌握SPSS软件的基本操作，提高学生的动手能力。

摘要：文章采用因子分析原理，通过spss软件对数据进行处理，对近十年山东省物流服务水平进行绩效评价。

通过对所得数据结果进行分析，找出了导致该省物流服务水平发生波动的主要影响因素，并在此基础上提出相应的对策与建议。

关键词：物流服务水平；因子分析；spss近年来，我国物流业发展势头迅猛，并且随着一带一路战略的提出和进一步实施，物流业又迎来了发展的新契机。

就经济发展排名靠前的山东省而言，研究如何不断提高物流服务水平，对山东省在新常态下搞好区域经济持续健康发展具有重要意义。

国内外诸多学者都对物流服务方面进行了大量的研究，如汪波等采用ahp 层次分析法和模糊评价方法对天津地区的区域物流发展水平进行了研究；朱帮助等基于主成分分析法，建立主成分分析综合评价模型，对江门市的物流发展水平进行了时间序列分析；冯华等通过综合主成分指标来分析区域经济与区域物流能力之间的相关性。

本文拟采用因子分析法来评价山东省2005～2014年的物流服务水平。

一、物流服务水平发展的实证研究（一）指标测评体系的构建在遵循所使用数据应当具有科学性、可比性、可操作性的基础上，本文参考已有的研究成果，选取了其中使用频度较高的九项指标来反映近十年来山东省物流服务的发展状况：x1――物流业就业人员；x2――互联网使用人数；x3――公路通车里程；x4――铁路通车里程；x5――内河航道里程；x6――货运量；x7――货运周转量；x8――载货车辆；x9――物流业固定资产投资总额。

（二）数据处理本文所处理的数据全部来源于《中华人民共和国统计年鉴》和国家统计局网站的相关资料，都是国家的标准统计数据，具有较强的客观性和准确性。

1. 数据无量纲化spss20.0统计软件会将收集到的多种不同单位的数据自动标准化，标准化后的数据均值为零，标准差为1，这样做的目的是为了使得实证过程中因子分析结果不受数据量纲的影响。

另外，本文用于因子分析的原始数据均保留小数点后2位。

2. 因子分析前提条件的检验kmo检验主要测试原始变量之间的偏相关性，其取值在0～1之间，若kmo数值越接近于1，则表示诸多变量间的偏相关性越强；而bartlett球形检验评测的是相关矩阵是否为单位矩阵，若bartlett统计值较大并且其显著性概率小于1，则应拒绝相关矩阵为单位矩阵的零假设，即判定为各变量存在较为显著的相关性，可进行因子分析。