基于模糊聚类的中国西部枢纽分级研究

朱倩，廖志高

(广西科技大学 管理学院，广西 柳州 545006)



基于模糊聚类的中国西部枢纽分级研究

朱倩，廖志高

(广西科技大学 管理学院，广西 柳州 545006)

选取西部地区34个重点城市，建立多级枢纽划分的评价指标体系，结合地区生产总值、固定资产投资总额、城市货运总量以及城市交通投资总额等因素，运用模糊C-均值聚类算法进行多式联运网络枢纽城市分类，再结合国家政策对枢纽分类进行调整，确定各枢纽城市的等级，进而确定全国性多式联运枢纽、区域性多式联运网络枢纽和地区性多式联运网络枢纽的城市，为后续运输站场布局规划、选址规划以及网络构建做准备。

模糊聚类；西部城市；多式联运枢纽；分级

十八届五中全会强调推进“一带一路”建设，打造陆海内外联动、东西双向开放的全面开放新格局。我国西部地区连接中亚、印度洋经济圈，战略位置非常重要，发展潜力极大。近年来，我国西部内陆地区贸易发展速度不断加快，然而与东部沿海地区和中部地区相比，仍有较大的差距[1]。东西部的交通运输条件差距是拉开东西部经济社会发展的重要因素之一，与发达地区较为成熟的联运系统相比，我国西部多式联运在很多方面还很欠缺，比如联运体系不完善，多式联运在很多方面还很欠缺，比如联运体系不完善，货运站装卸设备不足等[2]。西部多式联运网络多级枢纽的合理划分是多式联运基础设施体系建设和完善的前提,多式联运网络枢纽城市的合理划分与定位不仅能够加快货物的集散与合并，还有利于实现规模经济效益并降低综合运输成本、促进区域经济发展，加快西部大开发的步伐。国内外学者针对多式联运网络枢纽进行了不同角度的研究。在欧美等发达国家，多式联运网络网络的建设已趋于成熟，国外发达国家在多式联运网络网络的实践方面比较成熟，较早的理论研究主要集中于多式联运枢纽定位及布局。Arnold等[3]针对定位铁路和公路运输节点提出一个整数规划模型和启发式算法，为多式联运枢纽定位提供了依据；Vasconcelos等[4]研究了在分散管理的制度下，交通网络中无容量限制的枢纽定位问题；Alumur等[5]从多式联运网络的视角探索枢纽定位分级问题，考虑不同交通运输模式的网络，并以土耳其的实际数据为例进行网络构建；Reza等[6]通过建立数学模型创建了枢纽分级的方法，并且验证了此分级方法的广泛适用性。国内在多式联运网络枢纽分级上主要从枢纽规模的预测和枢纽规模影响因素分析2方面着手。方晓平等[7]针对现有的枢纽等级对公路零担运输网络进行优化，并以成本最小为目标运用Lingo软件求解；聂伟[8]在《北京都市圈综合交通网络设计》研究中考虑区域协调等因素对交通需求进行预测，并对北京都市圈进行层次分级；张世翔等[9]选取长三角地区12个重点城市，针对长三角物流体系存在的问题分析其影响因素并建立评价指标体系，进而对中心城市进行分级；李伏京[10]通过借鉴国内外枢纽级别划分方法和标准,结合苏州市交通特点和未来城市发展规划,制定对外枢纽分级标准，为国内综合枢纽领域的相关研究提供参考。国外多式联运枢纽研究主要是从微观上对枢纽节点进行定位与布局，进而选择最佳运输路线。国内的研究主要集中于经济较发达的城市，目前较少研究集中于我国西部多式联运网络枢纽的分级构建；在《综合交通网中长期规划》中，主要提出了42个全国性综合交通枢纽，没有对区域性、地区性枢纽进行规划。全国性综合交通枢纽指的是枢纽节点城市，每个节点城市中根据城市规模和空间结构以及各种运输方式网络特点，布局一个或多个实体的综合交通枢纽站场[11]。一个省、一个城市、城市内的一个点都可被定位为“综合交通枢纽”,综合交通枢纽既包括客运枢纽又包括货运枢纽，本文考虑的多式联运网络枢纽指具备铁路枢纽和公路枢纽以及航空交通等条件的多种运输方式的货运枢纽，是从宏观上对西部城市进行多式联运网络枢纽的分类，为多式联运网络枢纽站场的布局和定位做准备。我国西部多式联运网络枢纽城市的合理分类，不仅要考虑城市经济发展水平、货物集中化程度和城市运输发展水平，还应结合“一带一路”战略和西部大通道建设等国家政策。影响多级枢纽分类因素的信息具有不确定性和模糊性的特征，模糊聚类算法可以有效地应用于影响聚类分析的因素不完全确定且具有一定程度的模糊性的聚类分析[12]。因此运用模糊C-均值聚类算法(FCM)建立西部城市多式联运网络枢纽分级的模型，对西部重点城市进行聚类分析，确定各枢纽城市的等级，进而确定西部的全国性多式联运网络枢纽、区域性多式联运网络枢纽和地区性多式联运网络枢纽的城市，为后期各个枢纽城市运输场站的规划建设和项目投资提供依据。

1　模糊C均值聚类算法分析

聚类算法是一种无监督的分类方法，它能按照一定的要求和规律对事物进行区分和分类，得到一个能反映指标之间亲疏关系的客观系统，并以此实现分类[13]。在基于目标函数的模糊聚类方法中，模糊C均值(FCM)聚类能够达到良好的聚类效果，其理论比较完善且得到了广泛的应用[14]。

(1)

(2)

再引入拉格朗日乘数λ

(4)

对式(4)求对于μik和Vi的偏导，可以得到局部最优点的必要条件为：

(5)

i=1,2,…,c;k=1,2,…,n

(6)

用模糊聚类(FCM)算法进行分类需要遵循以下步骤：

1)确定类别数c(2≤c≤n)和权重系数m(m≥1)。设定迭代停止阈值ε>0，初始聚类中心V(0)，令k=0；

6)采用最大隶属原则确定事物确切的归属类别，即如果某i0满足条件μi0k=max{μik}，则i0为xk的归属类别。

2　西部城市综合交通枢纽分类影响因素分析

在多式联运网络枢纽城市划分时，应该综合考虑各西部城市的具体情况。表1总结了相关文献的影响因素，为西部多式联运网络枢纽城市划分提供参考[10,12，15-18]。

综合分析以上影响因素，地区经济发展水平和城市运输发展水平是综合交通枢纽以及多式联运网络枢纽分级的关键因素，货物集中化程度对于多式联运网络枢纽分级尤为重要，同时还要考虑国家政策导向对多式联运网络枢纽分级的影响。因此，我国西部多式联运网络枢纽城市的合理划分，需要考虑社会经济发展水平和各城市具体的社会条件，结合“一带一路”战略和西部物流大通道建设的国家策略，进一步找出影响西部城市多式联运网络枢纽分级的关键因素。结合表1以及西部多式联运网络枢纽城市的实际情况，从以下4方面考虑西部多式联运网络枢纽城市分级的影响因素。

表1　各影响因素一览表Table 1 Factors

1)城市经济发展水平。城市经济发展水平的高低决定物流集散与中转的数量[19]。城市经济越发达，产生的货物需求越多，对交通枢纽硬件设施的要求就越多，就越有必要进行交通枢纽站场的建设。因此，全国性多式联运网络枢纽一般为有充足物流量的经济发达地区。城市经济发展水平以地区生产总值和固定资产投资总额作为关键指标。

2)城市货物集中化程度。城市货物集中化程度直接反应了各地区物流量状况[20]。多式联运网络枢纽是不同运输方式的组合节点，各种运输方式之间的转换都需要在多式联运网络枢纽进行，因此，在货物集中化程度高的城市建设综合交通枢纽站场有利于减少货运成本，节省转运时间以及促进规模经济。将城市货运总量作为衡量城市货物集中化程度的关键指标。

3)城市运输发展水平。各城市的物流需求在一定程度上可以由城市运输发展水平的高低来决定[21]。较高的城市运输发展水平对应于较好的基础设施和组织水平，能够扩大该城市货物集散与中转的吸引范围，进而增加物流需求，促进综合交通枢纽的建设与发展。将城市交通投资总额作为衡量城市运输发展水平的关键指标。

4)国家政策导向。各个地区的交通运输建设需要以国家交通运输发展规划为出发点，并结合地区经济发展水平建设配套的物流基础设施。“一带一路”战略和西部大通道建设等国家政策必将促进西部经济发展与交通网络的完善。

表2　各影响因素一览表Table 2 Factors

3　实例分析

对西部12个省、自治区及直辖市中的重点城市进行模糊聚类分析，进而确定各城市的枢纽等级。重点城市的选择考虑其城市经济发展水平、城市货物集中化程度、城市运输发展水平等多种因素，以陕西省和广西自治区进行说明。陕西省选取的西安市区位优势明显，是连接西部和东部、促进东西部贸易往来的重要节点城市；咸阳市位于关中平原，与多省交接；榆林市自然资源丰厚，作为国家能源化工基地，得到了国家的重视和投资；宝鸡具有省级和国家级经济技术开发区，且处于通往西南、西北的重要交通枢纽。广西自治区选取的南宁市为广西的首府，也是政治、文化中心，同时在2010年年底已经建成了安吉、江南、金桥、玉洞4大物流园区，并建设了东盟-川桂商贸物流项目；柳州市为广西第一工业重地，有着雄厚的工业基底，是广西的重要交通枢纽；北海市曾是“海上丝绸之路”始发港，也是中国西部唯一具备空港、海港、高速公路和铁路的城市；桂林市为广西最具盛名的旅游城市，每天停靠桂林站的高铁和动车近百趟。通过以上分析并结合其他省、自治区及直辖市的城市经济发展水平、城市货物集中化程度和城市运输发展水平等因素最终选择了34个重点城市，见表3。

表3　各城市指标值Table 3 Indexes

3.1指标取值

依据指标的可量化性，最终选取地区生产总值(亿元)、固定资产投资总额(亿元)、城市货运总量(万t)、城市交通投资总额(亿元)作为关键指标，分别记为X1,X2,X3和X4。由国家政策导向引起的如“一带一路”战略和西部大通道建设等政策因素，将在后文进行分析再对枢纽分级做进一步的调整。

其原始数据来自《中国城市统计年鉴——2014》。各城市指标值见表3。

3.2参数取值

根据以上介绍，确定西部的全国性多式联运网络枢纽、区域性多式联运网络枢纽和地区性多式联运网络枢纽的城市，结合我国西部城市的实际情况，参数取值规定如下：

1)将选取的34个城市分为3类，即类别数c取值为3；

2)将指标权重m取值为1.5；然后确定G范数的p×p对称正定矩阵G=I；

3.3Matlab计算结果

利用matlab中的FCM函数，输入各城市指标和各参数取值，即可得模糊聚类中心的指标值以及各城市对应3个类别的隶属度。当m=1.5时，3个类别的模糊聚类中心指标值见表4,34个城市对应的3个类别的隶属度见表5。

表4　模糊聚类中心指标值Table 4 Center indexes

表5　各城市对应类别的隶属度Table 5 Subordinate degree

我国的交通运输网络基本上是以全国性多式联运网络枢纽城市为中心向外辐射,全国性的多式联运网络枢纽构成了多式联运交通网的主骨架，因此在配套物流基础设施建设时必须考虑长期发展的要求；区域性、地区性的多式联运网络枢纽在交通运输服务网络中起辅助作用，为区域经济服务，因此建设时需要从属于全国性多式联运网络枢纽的规划，满足区域经济发展的要求[22]。

34个重点城市对应3个类别的隶属度见表5。在该隶属度矩阵中，得到每个城市对某一个聚类中心的隶属度，根据其隶属度的大小决定该城市的分类。由此可得34个城市的聚类情况为：

全国性多式联运网络枢纽:兰州、西安、榆林、昆明、成都、重庆、贵阳、遵义和南宁，应作为主枢纽城市，马上建设规模较大的物流配套基础设施。

区域性多式联运网络枢纽：呼和浩特、乌鲁木齐、庆阳、银川、西宁、咸阳、宝鸡、曲靖、昭通、普洱、绵阳、拉萨、柳州和桂林，应作为次枢纽城市，物流主要集中于主枢纽城市，主要为主枢纽城市服务，所以也应建设适当的物流配套基础设施。

地区性多式联运网络枢纽：包头、赤峰、克拉玛依、库尔勒、天水、石嘴山、海西、攀枝花、达州、兴义和北海。

以上分类是考虑城市经济发展水平、城市货物集中化程度、城市运输发展水平等因素，通过量化指标并运用模糊C均值聚类算法对西部重点城市进行聚类分析，进而确定各枢纽城市的等级。“一带一路”战略及西部大通道建设会促进沿线城市物流的发展，加快货物的集散，有利于西部枢纽城市经济的进一步发展[23]。枢纽城市建设是一个长期持续的过程，在规划建设时必须考虑城市未来的发展[24]。同时，在规划的42个全国性综合交通枢纽包括了所有省会城市，但是其分类是从全国干线交通网络的重要节点分布进行划分，并不代表所有节点都有全国性的运输组织功能和影响力且42个枢纽中的层次差异很大[11]。因此有必要对部分城市的枢纽等级进行进一步调整。在《推动共建“一带一路”的愿景与行动》的文件中，明确将新疆定位为“丝绸之路经济带核心区”，乌鲁木齐作为新疆的省会城市将充分发挥其战略枢纽地位，带来新一轮的物流量的增长，因此将乌鲁木齐调整为全国性多式联运网络枢纽城市；在“一带一路”终极版图中，宁夏被圈定为“一带一路”沿线的重要省份之一[25]。银川是宁夏的省会城市，也是新亚欧大陆桥沿线的重要商贸城市，具有很好的区位优势，因此将银川作为全国性多式联运网络枢纽城市；北海是中国西部唯一的沿海开放城市，多式联运网络建设较完善。湛江港、防城港，钦州港和北海港构成的北部湾是我国大西南地区出海口最近的通路。随着“一带一路”战略的提出，北部湾迎来了新的发展机遇，其当地物流和过境物流增长速度较快，所以将北部湾作为区域性多式联运网络枢纽。

由此可得34个城市的聚类情况调整如下。

全国性多式联运网络枢纽:乌鲁木齐、兰州、银川、西安、榆林、昆明、成都、重庆、贵阳、遵义和南宁，应作为主枢纽城市，马上建设规模较大的物流配套基础设施。

区域性多式联运网络枢纽：呼和浩特、庆阳、西宁、咸阳、宝鸡、曲靖、昭通、普洱、绵阳、拉萨、柳州、桂林和北部湾，应作为次枢纽城市，物流主要集中于主枢纽城市，主要为主枢纽城市服务，所以也应建设适当的物流配套基础设施。

地区性多式联运网络枢纽：包头、赤峰、克拉玛依、库尔勒、天水、石嘴山、海西、攀枝花、达州和兴义。

4　结论

1)随着“一带一路”战略和西部大通道建设的发展，原本地处腹地的西部省份迎来了对外开放的新机遇。对西部多式联运网络枢纽城市进行分类有利于科学定位西部各城市交通运输职能，促进区域间交通运输功能互补与资源共享，加快西部城市的协同发展。

2)通过对西部地区多式联运网络枢纽城市分类，确定了各城市的枢纽等级，可为西部城市综合运输通道布局提供依据，为各个城市根据枢纽规模进行基础设施的投资建设和交通战场的布局提供指导。

3)中国西部城市多式联运网络枢纽分级研究和长江三角洲、珠江三角洲城市群以及环渤海湾城市群的枢纽城市分级具有一定的相似性，因此，本文的研究对这些城市进行多式联运网络枢纽分级也有借鉴意义和参考作用。

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Research of hub classification in western Chinese based on the fuzzy clustering

ZHU Qian,LIAO Zhigao

(School of Enterprise Management, Guangxi University of Science and Technology, Liuzhou 545006,China)

This paper selects 34 key cities in western China and established a multi-level evaluation index system including GDP, the total investment in fixed assets, the urban freight amount and urban transportation investment. Multimodal transport network hub is classified with the fuzzy C - average clustering algorithm and hub classification considering the national policy is then adjusted. This paper provides reference to decide the level of each hub, layout planning ,site selection and network construction.

fuzzy clustering; western city; multimodal transport hub; classification

2015-12-14

广西哲学社会科学基金资助项目(13BGL009)

廖志高(1977-)，男，湖南隆回人，教授，博士，从事不确定决策理论与方法、物流与供应链管理研究；E-mail：liaozhigao@126.com

F562.865

A

1672-7029(2016)10-2085-07