农产品物流论文范文-探讨我国农产品物流模式的实证word版下载

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1、农产品物流论文范文:探讨我国农产品物流模式的实证wordtlxl—T-"版下载导读：本论文是一篇关于我国农产品物流模式的实证的优秀论文范文,对正在写有关于农产品论文的写作者有一定的参考和指导作用，论文片段：因此，发展农产品加工企业是发展该物流链的核心。（2）以农产品批发市场为核心的农产品物流模式。该物流模式是我国传统的农产品物流模式。其主要适合于农产品产需不平衡，物流设施不太完善的地区。在该模式下，农产品生产者和消费者之间主要是通过农产品批发市场联结，批发市场成为该物流链的核心环节，处于核心地位的批发市场摘要：笔者在定义、分析农产品物流模式的基础上，从农产品的生产、消费和物流的相关影响因素入手

2、，提炼出11个对划分农产品物流模式相关性较强的指标。并以2007年各省市的相关数据为例，采用K-means聚类分析策略将我国31个省市农产品物流模式分成四类，并进一步研究每类省市适合的农产品物流模式。本文的研究目的是为了各省市有效地了解其目前的农产品物流模式，进而有针对性地发展相关范文由写农产品生产、加工和物流，同时通过相关影响因素有效预测各省市农产品物流模式发展的趋势。关键词：聚类分析；农产品物流模式；农产品批发市场；第三方物流1000-176X(2011)02-0108-064.农产品物流模式影响因素分基于前面关于农产品物流模式的分析，不难看出：农产品物流模式的选择，主要受农产品生产能力、

3、消费水平和物流水平这三方面的影响。在进行定量化计算时，这三个方面又具体表现为更细化的指标。(1)生产能力。生产能力，是指各省份农产品的生产和加工状况，具体来说有农产品产量、人均占有量、加工企业总产值和农业总产值这四个方而。对于农产品物流模式的选择和发展来说，农产品的生产是其最基础的条件。农产品产量决定了农产品物流的载体数量多少；人均占有量则表明农产品数量相对人口而言的富余程度；农产品加工企业总产值是衡量各省份农产品加工行业的规模的数据；农业总产值则表示各省份农业发展的总体状况。(2)消费水平。将农产晶消费从宏观和微观两个角度来进行度量。包括三个指标：社会消费品零售额、农产品人均售出量和城镇居民

4、消费量。其中，社会消费品零售额是指各种经济类型的批发零售贸易业、餐饮业、制造业和其他行业对城乡居民和社会集团的消费品零售额，该指标是研究人民生活，社会消费品购买力、货币流通等理由的重要指标，也是研究农产品消费的宏观指标。农产品消费的微观指标有两个：农产品人均售出量表示农产品进入流通市场的程度；城镇居民消费量衡量农产品市场消费情况。(3)物流水平。物流水平包括两个方面：区域物流水平和区域农产品物流水平。因为农产品批发市场是农产品物流的重要媒介，因此，亿元以上农产品批发市场的数目能从一定程度上反应该省市的农产品物流发展水平。而货物周转量、公路里程和物流从业人员则分别从基础设施、物流对象和人力投入的

5、角度考量整体物流水平。二、农产品物流模式实证分析1.聚类分析策略简介聚类分析(clusteranalysis)是统计学所研究的“物以类聚”理由的一种策略，属于多变量统计分析范畴。它是一种建立分类的策略，能够将一批样本数据(或变量)按照它们在性质上的亲疏程度在没有先验知识的情况下自动进行分类。一个类就是一个具有相似性的个体的集合，不同的类之间具有明显的非相似性。在分类过程中,不必事先给出一个分类标准，聚类分析能够从样本数据岀发,客观地决定分类标准。K-means算法是硬聚类算法，是典型的基于原型的目标函数聚类策略的代表，它是数据点到原型(类别中心)的某种距离和作为优化的目标函数，利用函数求极值的

6、策略得到迭代运算的调整规则。K-means算法以欧式距离作为相似性测度，它是求对应某一初始聚类中心向量V二(v1,v2,•••,vk)T最优分类，使得评价指标Jc值最小。算法常采用误差平方和准则函数作为聚类准则函数，误差平方和准则函数定义为：Jc二工ki二1工pGCiIIp—MiII2其中，Mi是类Ci中数据对象的均值，p是类Ci中的空间点。K-means算法采用迭代更新的策略：在每一轮迭代屮，依据k个聚类中心将周围的点分别组成k个簇，而重新计算的每个簇的质心(即簇中所有点的平均值，也就是儿何中心)将被作为下一轮迭代的参照点。迭代使得选取的参照点越来越接近真实的簇质心，所以目标函数越来越小，聚

7、类效果越来越好。而K-means算法虽然具有动态迭代更新的优点，但必须在计算之前指定分类数目，即k值。本文首先通过层次聚类的策略来确定k值，之后再采用K-means算法根据前一步的k值聚类。1.实证分析的步骤本文将31个省市的农产品生产、消费和物流水平的相关数据进行聚类，以探求各省市的物流模式。实证步骤如下：(1)市于选用指标数据量纲差异较大，因此首先将年鉴的指标数据进行无量纲化处理。(2)将各组