基于多指标面板数据聚类分析的京津冀物流规划与设计

doi:10.16046/j.cnki.issn2096-5680.2019.04.008

河北水利电力学院学报 ›› 2019, Vol. 29 ›› Issue (4): 50-55+64.DOI: 10.16046/j.cnki.issn2096-5680.2019.04.008

基于多指标面板数据聚类分析的京津冀物流规划与设计

郝旭，王怡，黄翰，林凯

华北电力大学经济与管理学院，北京昌平区回龙观北农路2号 102206

收稿日期:2019-09-05 修回日期:2019-09-27 出版日期:2019-12-31 发布日期:2020-01-30
通讯作者: 王怡(1973-)，女，山东省临清人，博士，副教授，硕士生导师，主要研究方向是市场营销与供应链管理｡Email:wy6060@126.com
作者简介:郝旭(1993-)，男，内蒙古乌海市人，硕士，主要研究方向是物流系统规划与供应链管理｡E-mail:haoxu0709@163.com
基金资助:
国家社会科学基金项目（17BG136)

Logistics Planning and Design of Beijing-Tianjin-Hebei Region Based on Multi-index Panel Data Clustering Analysis

HAO Xu，WANG Yi，HUANG Han，LIN Kai

School of Economics and Management，North China Electric Power University;102206，Beijing，China

Received:2019-09-05 Revised:2019-09-27 Online:2019-12-31 Published:2020-01-30

摘要/Abstract

摘要： 区域协同发展模式已成为当代中国发展的新趋势。目前,京津冀物流行业协同发展又面临新的机遇与挑战。文中采用多指标面板数据聚类分析方法,对京津冀地区13个城市进行了系统聚类。在对京津冀地区进行科学分层的基础上,结合轴辐网络思想,提出了符合分层结果的物流网点规划建议。

关键词: 物流规划, 面板数据, 聚类分析, 轴辐式网络

Abstract: The model of regional coordinated development has become a new trend in contemporary China.Opportunities and challenges are presented currently in the Beijing-Tianjin-Hebei co-development plan for the logistics industry.This paper uses a cluster analysis method of multi-indicator panel data to systematically cluster the 13cities of the Beijing-Tianjin-Hebei region.A scientific stratification of this region is drawn，followed by aproposal to put forward some suggestions for logistics network planning in the Beijing-Tianjin-Hebei region with the hub-and-spoke network idea.

Key words: logistics planning, multi-indicator panel data, cluster analysis, hub-and-spoke network

中图分类号:

F259.27

郝旭, 王怡, 黄翰, 林凯. 基于多指标面板数据聚类分析的京津冀物流规划与设计[J]. 河北水利电力学院学报, 2019, 29(4): 50-55+64.

HAO Xu, WANG Yi, HUANG Han, LIN Kai. Logistics Planning and Design of Beijing-Tianjin-Hebei Region Based on Multi-index Panel Data Clustering Analysis[J]. Journal of Hebei University of Water Resources and Electric Engineering, 2019, 29(4): 50-55+64.

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Logistics Planning and Design of Beijing-Tianjin-Hebei Region Based on Multi-index Panel Data Clustering Analysis

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