社会网络视角下西部地区物流网络结构研究

彭会萍，曹晓军，刘晓航，陈冰冰

(兰州财经大学 丝绸之路经济研究院，甘肃 兰州 730020)

一、引言

区域物流是指全面支撑区域可持续发展总体目标的物流活动体系，区域物流与经济发展之间存在相互依赖以及相互协调的动态耦合关系[1-3]。

近年来，西部地区物流研究多集中于物流发展水平的评价、通道建设以及物流发展对区域经济影响等方面[4-7]，鲜见西部地区物流网络结构、物流节点的联系强度以及网络中节点位置的研究。对于物流网络的研究，国外多针对于特定企业的物流网络进行实例验证[8,9]，国内则偏重于从区域经济协调发展角度研究区域物流网络构建，如李全喜借鉴引力模型对引力模型参数重构，构建区域物流引力模型和区域物流地位模型[10]，程艳从空间、时间、成本三个角度综合考虑修正引力模型并对长江经济带区域物流空间结构进行分析[11]，刘荷、王健等基于轴辐理论构建海峡西岸经济区物流网络[12]，但是现有的成果大多关注区域物流网络的空间分布结构及其构建，对区域物流网络的空间相联系方面的研究仍比较少，也尚未见西部地区物流网络的具体研究。

因此，文章以西部地区132个地级市的物流发展情况为研究对象，分析其物流空间联系特征，这样不仅能够在理论上丰富已有的研究成果，也可以确定各个物流节点在西部地区物流网络中的地位与作用，从而提升物流节点功能、协调整合物流资源，促进西部地区物流一体化发展。文章首先采用熵权法、主成分分析、灰色关联分析分别对西部地区的物流发展情况进行综合评价，基于评价结果和辐射模型构建西部地区物流网络，最后采用社会网络分析方法对西部地区物流网络的空间结构特征与关系特征进行分析，为西部地区物流的协调运作与经济一体化发展提供参考依据。

二、研究流程以及评价指标体系的构建

(一)评价指标体系构建

区域物流发展水平评价应综合考虑经济和物流发展现状等多方面的因素。为更加全面地评价物流综合得分，本文基于文献[9，19]中出现的指标，新增加快递量以及营业网点个数两项指标，物流发展水平综合评价体系如表1所示。快递量作为物流业的重要组成部分，可以从侧面体现出地区物流的发展程度，而营业网点个数可以从侧面反映区域基础设施建设对于物流业发展的基础保障能力。

表1物流发展水平综合评价体系

(二)数据收集与整理

西部地区132个地级市物流发展情况的16项指标数据均取自于2017年统计年鉴以及西部地区各地级市统计公报。为消除指标量纲以及数量级影响，采用Z-score方法对原始数据进行标准化转换，如公式(1)所示。设区域物流发展水平的样本矩阵为X=[xij]m×n，xij表示第i个地级市的第j个指标值，矩阵Z=[zij]m×n为标准化矩阵。

(1)

三、物流节点城市规模值确定

(一)单一评价模型及过程

1.熵权法

熵权法是根据各指标观测值的信息量大小确定指标权重，进而得到物流节点城市的综合得分，从而减少主观性[13]。设zij为标准化矩阵，则第j项指标下第i个地级市占该指标的比重：

(2)

由指标比重通过式(3)得到差异性系数：

(3)

差异性系数ej表示第j个指标值的分散程度。ej值越大，指标分散程度越大，则该指标相应的重要程度越高；ej值越小则重要程度越低；若ej值相同，则在评价中没有意义。所以文章基于差异性系数比重表示各个指标权重：

(4)

2.灰色关联分析法

灰色关联分析是根据各比较序列与参考序列之间的几何相似度确定两者的关联度，关联度越大表明评价对象与目标对象越接近，计算过程如下：

(2)标准化矩阵Z对参考数列Z*在第j个指标的关联系数和关联度：

ξij=

(5)

(6)

其中,α为分辨系数，是为了提高关联系数之间的差异显著性，通常取0.5[14]，ξij反映比较序列与参考序列在第j个指标上的关联系数，wj为熵权法第j个评价指标对应的权值，Di为第i个地级市对理想对象的灰色加权关联度，即西部地区物流网络节点城市综合得分，如表6。

3.主成分分析法

主成分分析法是保证信息量损失较小的同时，经过线性变换得到几个主成分达到降维目的，从而得到每个对象的综合得分。

(1)提取主成分。根据累计贡献率要达到85%以上和方差大于1原则，计算得出主成分(Fk)的特征值(λk)以及贡献率(Rk)，如表3所示。

表3主方差分解表

(2)主成分载荷分析。对两个主成分因子进行方差最大正交旋转处理，得到主成分载荷矩阵O=ojk(表4)。X14在主成分F2上具有较高的载荷，其余15个指标在主成分F1具有较高载荷，因此可以用2个主成分代替原来的16个评价指标进行综合评价。

表4因子载荷表

(3)计算主成分得分。利用标准化数据和主成分载荷计算各主成分得分，如式(7)：

(7)

(二)节点综合得分组合评价模型

1.三种评价方法一致性检验

通过熵权法、灰色关联分析法以及主成分分析法对西部地区132个地级市的物流发展水平进行评价，可以发现三种方法的评价结果存在一定的差异性。因此在显著性水平为5%的情况下，采用Kendall协同系数检验法对评价结果进行一致性检验，结果如表5所示。

表5 Kendall检验统计量表

2.区域物流发展水平综合评价模型

由Kendall协同系数检验表可得，虽然熵权法、主成分分析法以及灰色关联分析法对于评价结果具有一致性，但是也存在一定的差异。综合考虑得分以及排序间的差异，借鉴Broda方法对西部地区物流网络综合得分进行组合评价，步骤如下所示：

(1)求隶属度：

(8)

其中Aip表示第i个节点城市在第p种评价方法下的得分，μip表示第i个节点城市在第p种评价方法下属于“优秀”的程度。

(2)求模糊排名频数及归一化处理：

(9)

(10)

ρhi表示节点城市i在多大程度上排名第h位，ωhi表示节点城市i排名第h位的频率。

(3)得分转换：

(11)

Mh表示第p种评价方法下节点城市i排在h位的得分，ωhi为权重，基于求和公式Gi=ωhi×Mh得到西部地区物流网络节点城市综合得分Gi，结果如表6所示。

表6西部地区地级市物流综合规模值及得分

四、西部地区物流网络结构分析

(一)西部地区物流网络构建

引力模型是最早被提出的空间交互强度预测模型[15]，然而在实际应用过程中需要基于经验数据计算待估参数，限制了模型的适用范围。为了解决待估参数的问题，文章引入基于空间可达性的辐射模型，如式(12)所示。它解决包括引力模型、介入机会模型等经典交互模型所存在的参数估计问题，仅需要输入人口分布数据就能实施空间交互强度预测，并通过一系列实际数据表明辐射模型能够相当准确地预测城市间的通勤出行量、人口迁移量和货物运输量等[16]，显示出巨大的应用优势。

(12)

riq表示中心城市i辐射周边城市q的货流量；Ti表示节点城市i总的货物流通量，本文取节点城市的综合质量；Siq为以节点城市i和q之间的距离为半径的区域内所有节点城市综合得分之和。基于辐射模型得到西部地区地级市间的货物流通量,其包含所有节点之间的联系，但是不可避免地存在货流量极小等一些没有统计意义的数据，同时也加大了物流网络特征分析以及网络可视化的难度，所以需要对全连网络进行简化。简化网络传统方法为n-NNG法[17]，却可能存在孤立点，故本文在保证全网络连通性的前提下，认为中心城市对周边所有城市前90%的货流量为有效流通，具体结果如表7所示。

表7西部地区地级市间货流量

如表7所示，横轴表示中心节点城市，纵轴表示中心节点城市辐射周边节点城市的货流量，货流量为0表示两个节点间没有货物流通。

(二)西部地区物流网络结构特征分析

西部地区132个节点城市的物流联系在空间上形成了一种网状结构，通过表7中地区间货物流通量数据构建西部地区物流网络，如图2所示。图中节点大小为节点物流中心度，节点越大连线越多则表明该节点越处于物流网络中心位置，有向线段表示各节点城市之间货运流通量的大小。文章借鉴社会网络分析思路，对西部地区物流网络的密度、物流网络节点中心性以及物流网络凝聚子群进行分析。

图2西部地区物流网络图

1.西部地区物流网络密度分析

物流网络密度指的是一个物流网络中各个节点之间联系的紧密程度，节点之间的联系越多并且强度越大，表明物流网络密度就越大，在物流整体运作中更加具有竞争力，物流网络密度计算公式如下：

(13)

其中，riq为中心节点i对节点q之间的货物流通量，ρ为物流网络整体密度,m为物流网络规模即西部地区节点城市数量。通过式(13)计算，得到西部地区132个节点城市之间的物流网络密度为0.0448，经过同种方法计算得到京津冀地区的物流网络密度为0.8013[18]，由此表明西部地区物流联系强度较低，物流网络整体竞争力较弱。其原因为西部地区涵盖区域广，横跨的省份以及自治地区之间的交通基础设施发展不均衡，导致一些地级市之间并未实现直通，物流流通的难度相对来说较大。

2.西部地区物流网络节点中心性分析

物流节点中心性是度量整个物流网络中心化程度的重要指标。在西部地区物流网络中，处于中心位置的物流节点更易获得资源和信息，拥有更大的权力和对其他的节点产生更强的影响力，物流网络中心性通常分为物流网络节点中心度、物流网络中间中心度以及物流网络接近中心度等。

(1)物流网络节点中心度。

节点中心度测量的物流网络中一个节点与其他节点发展交往关系的能力，表示单个物流节点的局部中心性，它的值越大表明该节点的物流网络中心度越高，这个节点在物流网络中越重要。物流网络节点中心度计算如式(14)所示。

(14)

表8西部地区物流网络节点中心性

(2)物流网络中间中心度。

物流网络中间中心度研究“局部依赖性”，表示节点对物流资源的控制程度，它的值越大，表示对其他节点的影响越大。

(15)

CAB(v)为节点v的中间中心度(表8)，yiq(v)表示节点i和节点q之间经过节点v的最短路径上节点间物流量之和，yiq表示节点i和节点q之间最短路径上节点间物流量之和。从中间中心度来看，成都、西安、重庆以及兰州的中间中心度排在前列，表明这几个节点在西部地区物流网络中起着重要的中介和桥梁作用，绝大多数的物流联系需要通过这几个中介城市，在一定程度上影响了果洛州、甘孜州等中间中心度较小节点城市间的物流合作与交流。

(3)物流网络接近中心度。

物流网络接近中心度用于分析网络节点对物流资源传递的独立性或者有效性，该值越大说明该节点在物流网络流通过程中越少依赖其他节点，如公式(16)所示：

(16)

CAP(i)为物流网络节点i的接近中心度(表8)，yiq表示从节点i到节点q之间最短路径上节点间的物流量之和，yqi从节点q到节点i之间最短路径上节点间的物流量之和。从接近中心度来看，重庆、成都、西安等节点的值较大，表明这些节点在物流网络运作过程中不易受到其他节点的影响，具有较强的独立性，在整个西部地区物流网络中总的辐射和带动作用明显。其主要原因是重庆为直辖市，西安以及成都为省会城市，这几个节点经济实力强、基础交通设施完善，处于不同区域的枢纽位置，与其他节点的物流连接度高。

3.西部地区物流网络凝聚子群分析

物流网络凝聚子群是指具有相对较强关系的网络节点子集合，一般从节点间的可达性、节点间关系频次等角度进行度量。基于BGP(边界网关协议)可以将网络凝聚子群看作为AS(自治系统)，进而选择网络凝聚子群内的核心节点促进西部地区物流网络之间的货物流通。文章采用CONCOR迭代相关收敛法分析西部地区物流网络凝聚子群,迭代及子群密度计算分别如公式(17)、(18)所示：

(17)

(18)

其中，biq为节点间物流量riq的迭代结果，σi、σq分别为矩阵第i行以及q行的平均值，将物流量矩阵迭代25次可得到西部地区物流网络凝聚子群，分类结果如表9；a与b表示凝聚子群g与h内的节点个数，i′、q′表示凝聚子群g与h内的节点，ρ′g-h即凝聚子群g与h之间的密度，密度越大表示子群之间的关系越紧密，结果如表10所示。

从凝聚子群分析结果来看，西部地区的物流网络共可以分为8个三级凝聚子群。随着丝绸之路经济带、西部大开发等战略的实施，西部地区物流业取得了一定的发展，但是在区域间的连通以及运营能力等方面依然存在不足。因此，为畅通西部地区之间的货物流通以及提升运营效率，综合考虑西部地区物流网络子群间密度以及地理区位，将8个三级凝聚子群重新规划为4个二级凝聚子群，并分别从4个二级凝聚子群内选择核心节点作为中转集散枢纽与其他凝聚子群进行信息交流。其中，三级子群1和2同属一个子群(二级子群1)，三级子群3和4同属二级子群2，三级子群5、6、7同属二级子群3，三级子群8属于二级子群4。

表9西部地区物流网络节点凝聚子群分类表

表10凝聚子群密度表

二级子群1中，由物流网络中心性可得到，西安市物流中间中心度、接近中心度以及节点中心度指数值均位列子群内第一位，说明西安市对其他节点城市物流影响能力强且具有较强的中介能力，同时西安作为新亚欧大陆桥中国段——陇海兰新铁路沿线经济带上最大的西部中心城市，是国家实施西部大开发战略的桥头堡，具有承东启西、连接南北的重要战略地位，因此可将西安作为二级子群1的中转集散枢纽。

二级子群2中，兰州市的中间中心度、接近中心度分别位于西部节点城市第三、第四位，其中心性指数整体上优于乌鲁木齐，同时兰州处于陇海、兰渝、兰新、兰青等主要干线的交汇处，兰州北编组站是全国十大编组站之一，是东进、西出和沟通大西南的重要交通枢纽，具有坐中六连、辐射全国的集散优势，因此选择兰州作为二级子群2的中转集散枢纽。

二级子群3中，共包括成都、重庆以及贵阳等48个网络节点，而一个中转集散枢纽不足以承担二级子群3中的物流资源，因此需选择两个集散枢纽。重庆市物流业发展水平以及物流网络中间中心度位列西部地区网络节点城市第一位，并且渝新欧班列以及铁路编组站的集货能力、编组能力较强，同时，成都处于西部地区的中心位置并且交通基础设施完善，可以汇集大量的人流以及物流资源进而辐射整个西部地区，因此选择重庆、成都为二级子群3中的集散中转枢纽。

二级子群4中，主要为广西省的网络节点。其中，南宁的物流网络中心性指数在子群4中最优，并且其地理位置优越，处于泛北部湾、泛珠三角和大西南3个经济圈的结合部，是大西南出海通道的枢纽城市，具备较为完善的公路、铁路、民航、水路立体交通网络。因此，选择南宁市作为二级子群4的中转集货枢纽。

五、结论

物流网络是一个复杂的网络系统，文章以社会网络分析方法对西部地区物流空间网络结构和形态进行量化分析，得出如下结论：

(1)西部地区物流网络整体密度较小，节点之间的物流联系程度较低。这是由于西部地区本身地域十分广阔，横跨中国12个省份以及自治区域，不少节点城市之间的物流沟通难度较大；同时，西部地区物流整体发展水平仍较低，大大限制了地级市之间的物流联系。地理位置是固定不变的，若要提高西部地区物流网络的整体密度，只能通过提高各个地级市的物流发展水平以及缩短物流通道的“空间”距离，来加强物流联系与互动，从而加快物资的流动速度，为西部地区物流一体化发展奠定基础。

(2)从网络中心性来看，重庆、成都、西安等节点的物流均居于前列，表明这几个节点城市在物流网络中处于关键和优势地位；物流网络中多数节点的中间中心度以及中心度较小且差异不大，说明整个物流网络的节点联系强度较弱并且处于相对均衡状态。从西部地区整体物流网络运作来看，要充分利用西安、重庆等网络核心节点的优势地理位置，发挥其对西部地区的物流业发展的辐射和带动作用。

(3)从凝聚子群分析来看，西部地区物流网络三级子群内以及子群之间的物流联系强度以及独立性较弱，从一定程度上来说，对于西部地区物流一体化运作有较大的阻力。因此，需通过建设重庆、西安、乌鲁木齐等物流集散中转枢纽地加强群体内以及群体之间的物流联系，降低物流流通阻力。

总体来看，西部地区物流网络受制于地理位置的物理性约束。因此，要提升物流网络功能，实现物流一体化运作，关键需要突破西部地理位置的行政性束缚，推进西部地区交通基础设施的有效对接以及共建共享，同时应充分发挥西安、重庆、兰州等中转集散枢纽的带动与辐射作用，大力加强凝聚子群之间的互动与互补，实现整体物流网络功能的协调。