货运交通组织优化背景下城市商贸物流需求及园区规模计算

■曹雄赳 殷 韫 王 芮

（中国城市规划设计研究院，北京 100037）

商贸物流是指与批发、零售、住宿、餐饮、居民服务等商贸服务业及进出口贸易相关的物流服务活动[1]，与居民日常生活消费密切相关。 商贸物流由于需要深入中心城区， 不可避免地将与城市交通互相干扰。 部分城市出现了大货车占道停车导致交通拥堵，大货车与城市交通混行造成安全隐患等问题。 为净化城市交通环境，解决大货车进城的问题，优化货运交通组织， 多数城市通过在中心城区外围建设商贸物流园区， 在园区内将大型货车换成小型货车开展城市配送。 在此背景下，对城市商贸物流需求进行预测并合理计算园区规模至关重要。 既有文献对物流需求预测开展了大量研究，如鹿应荣等[2]、后锐等[3]提出了基于MLP 神经网络的区域物流需求预测模型，董爱卉[4]提出了基于支持向量机的物流预测模型，初良勇等[5]、田丽等[6]结合多种方法的优缺点建立了组合预测模型。 这些方法多通过货运量、社会经济等因素建立模型， 但仅能预测城市货运总量， 难以区分货种，无法获得商贸物流需求。 本文将在分析商贸物流需求特征和组织模式的基础上， 探索城市商贸物流预测方法，并建立商贸物流园区规模计算模型。

1 商贸物流需求预测

1.1 商贸物流主要特征

物流根据需求端不同可分为生产物流和生活物流（表1），生产物流主要服务于工业农业原材料及产成品运输，体现生产端的物流需求；生活物流主要服务于消费端，包括商贸物流、公共物流及快递等。

根据表1 可知商贸物流的运输对象主要包括粮食、农林牧渔业产品、轻工和医药产品、机械设备和电器等消费品。 邮政快递由于与居民日常生活密切相关，也应考虑。

商贸物流的主要特征包括3 个方面：一是运输模式上，与生产物流集约化的大进大出不同，商贸物流最终用户多元且广泛分布，多为零担运输或大进分出；二是货品种类上，商贸物流品种多、重量轻、批次多；三是时效性上，商贸物流涉及民生，时效性要求高且要求持续保障。 鉴于上述特征，城市通常很难完整统计商贸物流需求，且目前大部分城市未进行分货类的货运量抽样调查，因而无法直接得到商贸物流的货运量。

1.2 商贸物流组织模式

商贸物流合理的组织模式应包含3 个阶段，第一阶段是外部流通， 城市与外部区域的货物集散，采用干线运输将消费品从生产地运输至需求地的物流园区；第二阶段是内部流通，消费品在城市内部的物流园区、物流中心与商业网点间流通；第三阶段是末端配送，满足消费者个性化需求的末端配送过程（图1）。

图1 商贸物流组织模式

在城市发展初期， 由于尚未建立以物流园区、物流中心为主要节点的多层级物流体系，第二阶段的流通过程将直接越过，生产地至消费地的大货车干线运输直接抵达商业网点， 出现了大货车进城，与城市交通相互干扰的情况。 通过建设物流园区构建多层级物流体系， 既可以净化城市交通环境，又可利用园区整合物流资源，发展共同配送，提升物流效率。

1.3 商贸物流预测模型

根据现有资料，建立类比法和消耗法2 种计算模型。 由于快递计量的特殊性，以下计算不包括快递业务量。

（1）类比法

虽然单个城市分货类的货运量难以获取，但通过统计年鉴可获取各省和全国主要城市的分货类的货运量。 由于各个城市的主导产业不同，导致不同城市货运量中的生产性原材料和产成品的类别差异非常大，因而不能用全省或其他城市的货运结构来类推目标城市。 但不同城市货运结构的差异主要体现在生产物流上，而生活商贸物流结构各个城市相差不大； 这主要是由于在一定地域范围内，居民的消费结构基本相同。 因此可考虑利用全省的商贸物流结构来类推目标城市。 为方便计算，定义城市社会消费品零售总额S 为：

式中：Tn表示商品n 的重量，t；Pn表示商品n 的单价，元/t。

假设目标城市居民的消费结构与全省相同，则有：

式中：Tn·i为i 城市第n 类商品的重量，t；Tn·p为全省第n 类商品的重量，t。因而，目标城市商贸物流需求量Ti为：

其中，Tp为全省分类货运量中涉及商贸类的货运量，根据统计资料获取。 故只需要得到k 值便能计算Ti。 利用式（1）和式（2）可得到：

其中，目标城市和全省的社会消费品零售总额均可通过统计年鉴获得，目标城市历年商贸物流需求可通过式（5）计算。

在获得历年商贸物流需求的基础上，还应对目标年进行预测， 这是一个离散时间序列预测问题。由于商贸物流需求随着城市人口增加、物质生活的改善，会呈现前期快速增长，后随着人口及生活水平稳定而增长趋稳， 故可利用Logistis 生长曲线进行趋势外推。

其中，Ty是第y 年预测值；y 为时间序列；K、a、b为待估参数，可采用三和法进行估计[7]。

（2）消耗法

城市居民每人每年生活必需品的用量，因不同城市人民生活水平的差异而有所不同，其运输量也不一样，大城市每人每年大约3～4 t，中小城市大约2 t，农村1 t 左右[8]，可根据城市规模进行合理取值。通过城市总体规划获取目标年规划人口，便可计算商贸物流需求。

式中：Ri为目标城市预测人口值，人；Xi为目标城市人均生活类物资消耗量，t/人。

2 商贸物流园区规模计算

2.1 总体规模

物流园区的规划规模不能太小，否则不利于城市物流的持续发展；但规划规模也不能太大，容易产生投资浪费和物流资源闲置，给以后的经营运作埋下隐患。 据中国物流与采购联合会统计， 我国64%物流园区占地在0.5 km2以内， 仓储面积在园区中占比最高23%，园区平均物流强度433 万t/km2[9]。

单个物流园区的规模可利用时空消耗法建立模型。 调查主要货类单位货物的体积（每吨货物存储在仓库中所占有的空间）和货物的周转期（货物存储在仓库中的时间），单位货物体积与周转期的乘积就是该单位货物的时空消耗。 在此基础上乘以该货物的适站量就是该种货物的时空消耗。 把所有货物的时空消耗相加就是总的时空消耗需求。

式中：A 为物流节点的理想规模，m2；α 为物流节点中仓库面积占总面积的比重，%；n 为货物的种类数，无量纲；Vi为第i 类货物单位重量平均所占的体积，m3/t；Ti为第i 类货物的平均周转时间，即货物的在库时间，日；Qi为第i 类货物的年周转量，t；Fi为第i 类货物的时间不均匀系数，无量纲；Si为每平方米仓库所能够存储第i 类货物的体积，m3/m2。

参数取值应通过调查获得，以牡丹江市为例，单位货物平均占地面积取1.5 m2/t，平均周转时间3日，不均衡系数取1.5，α 可采用全国平均值23%。

2.2 停车位计算

园区的停车需求规模可根据其生成交通量的大小来计算[10]：即根据高峰小时机动车吸引量、机动车车种构成、车辆停放时间和泊位利用率等因子进行计算。

式中：Pi为园区i 型车泊位需求数，个；Wi为园区i 型车高峰小时停车数，辆，由式10 计算；Ti为园区i型车平均停车时间，min；ai为园区i 型车泊位利用率，取0.85，无量纲；Qi为园区i 型车年货运量，t；mi为i 型车货运量日不均衡系数，无量纲；ni为i 型车货运量小时不均衡系数，无量纲；ei为i 型车吨位数，t。

参数取值同样应通过调查获得。 以牡丹江市为例，取长途运输大型货车吨位数为30 t，中转入城的小型货车吨位数为2 t；关于平均停车时间，大型货车由于承担长途运输， 在将货物送达园区后，一方面需要休息，在园区停车住宿；另一方面为了不空车返程，也会出现在园区停车待货现象，因而停车时间较长，取6 h；而小型货车主要承担市内配送短途运输，不会出现在园区停车住宿现象，停车时间取1 h。

3 实例计算

牡丹江市于2017 年开展了 《牡丹江市城市物流体系专项规划》， 预期发挥中俄重要交流窗口的区位优势以及农业产业优势，发展成为东北亚重要国际商贸物流中心及全国重要绿色农产品物流中心。 由于牡丹江市物流体系尚不完善，大货车在中心城区违章停放问题突出，该规划的主要目标之一是通过建设城郊物流园区以推动大货车出城。为此，迫切需要对大货车出城政策实施后受影响的商贸物流量进行预测，并计算商贸物流园的建设面积。

3.1 商贸物流量预测

（1）类比法：通过统计年鉴可得黑龙江省历年分货类的公路货运量、黑龙江省及牡丹江市历年社会消费品零售总额。 以2014 年为例，当年全省分类货运量如表2 所示，根据式（5）计算当年牡丹江市商贸物流需求量为702 万t。 在计算近5 年数据的基础上，采用式（6）生长曲线外推法预测得到规划期2025 年商贸物流需求量为1179.3 万t。

表2 黑龙江省2014 年分货类公路货运量

（2）消耗法：根据黑龙江省的分货类货运量计算得到全省每人每年生活类物资的消耗量为2.8 t，牡丹江市取全省平均值。 根据城市总体规划牡丹江市2025 年目标人口值，计算2025 年商贸物流需求量为840 万t。 综合2 种方法的结果，取平均值得到2025 年牡丹江市商贸物流需求量为1010 万t。

上述过程不包括快递业务量的预测， 近年来，随着电子商务的迅猛发展，牡丹江市快递业务量呈指数增长形势，全市快递业务量超2700 万件。 预计未来年快递业务量将继续快速增长，至2025 年，快递业务量将达4250 万件，日均12 万件。

3.2 园区规模计算

根据牡丹江市货物流向的调查结果，东、西2 个方向的货运量比例在4∶6 左右，因而实施货车出城政策后，进入规划的城西物流园的货运量将占60%，即到2025 年，城西商贸物流园需求量为606 万t/年，快递业务量将达7 万件/日。 其他参数取值见表3。

表3 城西物流园区规模计算取值

将表3 参数代入公式（8），可得城西物流园总体规模为34.1 万m2。 上述规模计算中的物流量仅考虑了实施货车出城政策后必须中转的商贸物流和快递业务量，若考虑园区吸引的生产物流，则可以在此基础上预留30%的空间，园区的规模可扩大至48.7 万m2。

3.3 停车位计算

根据式（9）和（10）进行计算，全部计算参数取值及计算结果如表4 所示，即需要大型货车停车位334 个，小型货车停车位469 个。

表4 停车位计算取值及结果

4 结语

由于商贸物流与居民日常生活密切相关，将不可避免地需要深入城市核心区。 为避免物流对城市交通的干扰，多数城市规划了推动大货车出城的城郊物流园区，以优化货运交通组织。 在园区建设过程中，对于商贸物流需求的预测及园区规模的计算至关重要。 但由于城市物流需求分布复杂，统计较为困难，多数城市尚未统计分货类的货运量。 通过分析商贸物流特征及组织模式，提出了类比法和消耗法2 种商贸物流需求估算方法，并提出了基于时空消耗的物流园区规模及停车位的计算模型，在牡丹江市开展实例应用，取得了较好的效果。