西部陆海新通道的物流网络研究

2022-09-19曹晓军季训霞彭会萍

商学研究 2022年3期

曹晓军，季训霞，马娇，彭会萍

(兰州财经大学丝绸之路经济研究院，甘肃兰州 730000)

引言

为充分发挥西部地区连接21世纪海上丝绸之路和丝绸之路经济带的纽带作用，深化陆海双向开发，推进西部大开发形成新格局，推动区域经济高质量发展，国家发改委于2019年颁布了《西部陆海新通道总体规划》，该规划涉及西部12个省(市)以及海南省和广东省的湛江市[1]。国内众多学者对西部陆海新通道进行研究，丛晓男(2021)[2]采用均衡模型发现，西部陆海新通道建立有效的区域协作机制有利于拉动西部地区的经济增长。王景敏(2019)[3]从物流的角度分析西部陆海新通道面临的挑战以及如何应对的措施。目前这些研究主要从理论方面着手，缺少网络化的研究，导致城市间的内在联系难以探究。

物流网络是指通过交通运输线路连接分布在一定区域的不同物流节点所形成的系统[4]。其可直接反映出区域经济以及物流的发展水平，更能直观地看出节点之间的联系，因此科学合理地构建出物流网络是提高整个物流系统的基本保障。刘艳等(2019)[5]以京津冀的13个城市为研究对象，利用引力模型构建出京津冀的物流网络，并采用社会网络分析法对该网络进行分析。梁晨等(2019)[6]以成本最小为目标函数，采用主成分分析法对京津冀的13个城市进行物流水平的评价以及物流网络的构建。刘荷等(2014)[7]采用主成分分析法确定海峡西岸经济区的枢纽城市，用引力模型计算出节点城市之间的物流强度，构建了以福州等为枢纽的物流网络。付江月等(2015)[8]构建了无向加权世界网络模型，研究了城市物流网络空间结构的演化机制，结果表示，具有小世界特征的物流网络的抗风险能力较强。吴桐雨等(2019)[9]构建航空、海洋运输等4层物流网络，利用聚类等算法发现物流网络具有较强的小世界和无标度特征。曹炳汝等(2016)[10]以长三角地区16个城市为研究对象，通过引力模型计算出枢纽点到辐射点城市的物流引力大小，构建出以上海、杭州、南京等城市为枢纽的物流网络。

综上所述，目前国内学者对物流网络的研究主要集中在京津冀和长三角等位于东部或中部的发达地区，对西部地区的研究较少。而且多数研究对于物流网络中关于物流枢纽的定义并不明确。基于此，本文首先以西部陆海新通道14个省(市)所包括的地级市为研究对象，试图用辐射模型等方法为其构建物流网络，这一物流网络既满足西部区域的物流发展，又符合国家的物流需求，加速“陆海联动、东西互助”对外开放格局的形成；其次用复杂网络的方法从网络密度、度数中心度及度分布、平均路径长度及聚类系数、凝聚子群等四个方面分析区域内城市的物流发展以及城市间的物流联系；最后从各城市的物流质量和在网络中的度值两个方面，确定西部陆海新通道物流网络中的物流枢纽城市。

一、物流网络节点评价指标体系设计

(一)指标海选

为了客观地评价出西部陆海新通道的物流枢纽情况，在结合科学性、易获性、系统性、可操作性等原则上建立了西部陆海新通道物流系统初步评价指标体系。综合曹炳汝等[10]、刘晓航[11]、杨琪[12]、陈佳媛[13]、曹志强等[14]、戴宝德等[15]等文献，分别从表1所示的经济和社会发展水平、物流业规模和基础设施、物流信息化水平、物流供求状况等四个方面海选22个指标评价西部陆海新通道所涉及的地级市以及自治州。

表1 西部陆海新通道物流系统初步评价指标体系

1.经济和社会发展水平：该指标在很大程度上决定了物流节点在区域中的竞争水平。经济发展水平高的物流节点，人均可支配收入高，可以在很大程度上拉动物流业的发展。可以通过区域生产总值，人均生产总值，第一、第二、第三产业增加值，进出口贸易额等指标反映物流节点的经济和社会发展水平。

2.物流业规模和基础设施：该指标能够全面反映物流节点当前的物流发展情况，物流业规模越大，基础设施能力越强，将会提高物流活动效率，降低物流活动成本，提高物流节点的物流综合发展能力。可以通过公路里程、物流相关从业人员数、货运量、快递业务量、邮政营业网点个数等指标反映物流节点的物流业规模和基础设施。

3.物流信息化水平：现代物流业的发展加速了对信息化水平的要求，因此，物流信息化水平会直接影响该物流节点的物流综合发展实力。可以通过邮电业务总量、互联网用户数、移动电话用户数等指标来反映物流节点的物流信息化水平。

4.物流供求状况：是指工业、农林牧渔业、社会消费等与物流业相关的生产活动在生产、制造、贸易活动中所产生的一系列有关物流活动的需求，以及物流供给方对相应物流活动所提供的支持。物流活动需求的增长可以推动物流业的发展，因此选择规模以上工业企业数、农林牧渔业总产值、规模以上工业企业资产总计、社会消费品零售总额等指标反映物流节点的物流供求状况。

(二)数据来源说明

西部陆海新通道涉及14个省(市)，共有133个地级市、自治州[1]，由于海南省的三沙市成立时间晚，统计工作尚不完善，故暂不作为研究的城市，因此本文的研究对象为西部陆海新通道的132个地级市，原始数据来源于各城市《2020年统计年鉴》和《2019年国民经济发展统计公报》，以及相应省份《2020年统计年鉴》和《2020年中国城市统计年鉴》。

在数据收集过程中，发现部分地级市2020的统计年鉴尚未公布，并且这些地级市2019年的统计公报并没有收录相关数据，造成数据的部分缺失。货运量、规模以上工业企业个数、规模以上工业企业资产总计缺失率低于10%，营业网点个数、物流相关从业人员数缺失率低于15%，邮电业务总量、民用汽车保有量、公路里程缺失率为30%左右。综合上述情况，本文对于缺失率低于15%的指标进行邻近点平均值填充，缺失率为30%左右的指标进行EM算法填充[16]。

(三)物流节点评价指标体系

初步海选出的22个指标里面可能存在着有相关性的指标，为了使指标体系更加精简，对22个指标做相关性分析。得到如表2所示的相关系数矩阵。本文以0.9为界限[17]，将大于0.9的指标进行比较以及筛选。

从表2可以看出：

表2 相关系数矩阵

1.互联网用户数、移动电话用户数、营业网点个数三个指标间存在高度相关性，互联网和移动电话给物流供应方和需求方提供了交流平台，方便物流从业人员及时掌握最新的物流相关消息。物流行业在运行过程中，如果不借助互联网和移动电话，一定不会有现在这样成熟的市场。互联网和移动电话加快了物流发展的速度，可以提高物流效率，促进经济发展。因此剔除营业网点个数这一指标。

2.第一产业增加值、农林牧渔业总产值存在高度相关性，我国农林牧渔业物流量大，农林牧渔业和物流业的发展之间存在着互相推动的作用，因此剔除第一产业增加值。

3.第三产业增加值、社会消费品零售总额、规模以上工业企业个数三个指标之间存在着高度相关性，工业是物流业的重要载体，它的发展是拉动物流业发展的原动力，因此删除第三产业增加值和社会消费品零售总额这两个指标。

通过以上分析，剔除营业网点个数，第一、第三产业增加值，社会消费品零售总额这四项指标，剩余18项指标，得到最终的区域物流系统评价指标体系。

表3 西部陆海新通道物流系统评价指标体系

二、物流网络

(一)物流节点的评价方法

1.物流节点的单一评价方法

(1)主成分分析评价

利用主成分分析法确定主因子为特征值超过1，累计方差超过80%的因子[18]，为了尽可能地保留原始数据的信息，确定三个主成分，特征值分别为12.486、1.392、1.109，累计贡献率为83.263%。

①计算各主成分得分：

(1)

Fik为第i个节点的第k个主成分的值，Zij为第j项指标在第i个节点上经过标准化后得到的值，xjk为第j项指标在第k个主成分上的载荷值，λk为第k个主成分的特征值。

②线性加权求和得到综合得分：

(2)

利用主成分分析求得各城市综合得分，其中综合得分前十的城市为：重庆(23.2，1)、成都(16.7，2)、西安(8.3，3)、昆明(5.1，4)、南宁(3.98，5)、贵阳(3.1，6)、乌鲁木齐(1.9，7)、榆林(1.86，8)、兰州(1.82，9)、柳州(1.69，10)。

(2)熵权法

熵权法在各指标离散程度不同的情况下，利用信息熵计算和修改各指标的权重，最终算出的指标权重会更为客观。假设有m(m=132)个评价对象，n(n=18)个评价指标，组合成矩阵R=(rij)m×n，rij为第i个节点在第j个指标下的评价值。

①第i个节点在第j个指标下的指标值比重pij：

(3)

②计算第j个指标的熵值ej：

(4)

③计算第j个指标的熵权wj：

(5)

④确定各节点的综合得分：

(6)

利用熵权法求得各城市综合得分，其中综合得分前十的城市为：重庆(0.9，1)、成都(0.79，2)、西安(0.4，3)、昆明(0.3，4)、南宁(0.23，5)、贵阳(0.196，6)、乌鲁木齐(0.166，7)、兰州(0.16，8)、榆林(0.154，9)、遵义(0.154，10)。

(3)灰色关联法

灰色关联法是凭借灰色关联度确定指标间的影响程度或各指标对系统主要行为贡献度的方法。

计算关联系数以及关联度：

ξij=

(7)

(8)

公式(7)中的α为分辨系数，用于突出关联系数之间的差异性，通常为0.5，ξij反映在j个指标上比较序列和参考序列的关联系数。wj为熵权法中第j个指标的权重，Fi为各评价对象在各指标关联系数上的加权值，就是第i个节点的物流质量。

利用灰色关联法求得各城市综合得分，其中综合得分前十的城市为：重庆(0.93，1)、成都(0.82，2)、西安(0.48，3)、昆明(0.39，4)、南宁(0.35，5)、兰州(0.25，6)、贵阳(0.21，7)、巴音州(0.2，8)、柳州(0.17，9)、定西(0.167，10)。

2.物流节点综合评价方法

从以上三种评价方法计算出的结果可以看出：大部分城市的物流综合得分排名一致，但少部分城市存在一定的差异性。例如，甘肃省的兰州市在三种单一评价方法的排名为(9，8，6)。因此，为了避免差异性，利用kendall的一致性系数对主成分分析法、熵权法、灰色关联法三种评价方法进行检验，只有通过检验才能利用综合评价法进行计算[19]。

由表4可知，三种评价方法通过一致性检验，表明这三种评价方法得出的结果差异较小，具有兼容性，可采用加权平均法进行综合评价。综合评价法可以将三种评价结果通过合适的办法进行组合，实现三种评价方法之间的优势互补，使得评价结果更为客观。

表4 假设检验汇总

将三种独立评价方法得到的物流质量经过z-score标准化处理，加权平均之后得到物流质量为：

(9)

kij为第i个城市的第j种评价方法标准化之后的物流质量，其中存在某些城市的物流综合质量为负值，无法表现“物流质量”这一含义，因而将整体的物流质量线性平移两个单位[19]。

3.西部陆海新通道物流网络节点评价

用综合评价的方法求出如表5所示的西部陆海新通道中132个城市的物流质量，重庆排名第一，成都、西安等城市排名紧随其后。怒江州、黄南州、山南等城市由于经济和地理条件等原因排名靠后。

表5 各节点物流质量排名

续表

(二)构建物流网络

1.辐射模型

在缺乏O-D实测数据的情况下，本文利用辐射模型确定节点之间的辐射强度，辐射模型(Radiation Model)是美国学者Simini等人于2012年根据迁移决策的随机过程，通过严密的数学公式导出的无变量模型，模拟精度高，可以模拟具有方向的空间相互作用，得到更具研究价值的O-D数据[20]。辐射模型的公式为：

(10)

Tij为物流节点i辐射到节点j的物流量，Ti为物流节点i的货运量。Fi、Fj分别为物流节点i、j的综合质量，sij为以物流节点i和节点j之间的距离为半径内的所有物流节点的综合质量(不包括物流节点i，j的综合质量)。本文所使用的距离为欧式距离，利用经纬度在Arcgis软件中求得。

2.西部陆海新通道物流网络

虽然节点之间的辐射强度为有向的，但本文主要讨论的是节点城市间的物流联系，两个城市之间一旦有物流往来，不论方向，即产生联系。因此本文对辐射量矩阵进行对称化处理。

辐射模型得到的辐射量矩阵为全连通网络，全连通网络是所有节点关系对的组合，不符合物流网络，所以需要对全连通网络进行简化。在网络简化过程中，以交通路网为基础，假设节点之间有公路、铁路、航空中任一运输方式的直接联系，则保留边的权值，否则将边的权值设为0。简化之后，剩余561条边。用132个城市表示物流节点，561条边作为连接节点之间的连边，共同构成西部陆海新通道的物流网络。

利用Arcgis软件对西部陆海新通道物流网络进行可视化，如图1所示，线段分为五类，用颜色的深浅代表辐射强度的大小。

图1 西部陆海新通道物流网络(无物流枢纽点)

(三)西部陆海新通道物流网络的结构性特征分析

本部分主要从网络密度、度数中心度及度分布、平均路径长度及聚类系数、凝聚子群等方面刻画西部陆海新通道的物流网络特征，对物流网络特征进行客观的评价，以期进一步清晰西部陆海新通道物流网络结构方面的特性。

1.网络密度

网络密度反映了物流网络的紧密性，城市之间的联系越多，网络的密度就越大。整个网络的密度越大，网络对城市会产生较大的影响。

(11)

式(11)中D为整体网络密度，n为城市数目，m为实际的相连的边。

网络密度为0.0649，该值较小，表明网络中城市之间的连通性较差，联系比较松散。产生这种结果的原因是大部分的物流联系主要是重庆、成都、西安等少部分城市发起的，绝大多数的城市交通基础设施能力较差，无法对外产生直接的物流联系。

2.度数中心度及度分布

度数中心度是指一个节点城市与其他节点城市直接连边的数量，节点度数中心度与其重要性成正相关关系[21]。计算公式为：

(12)

式(12)中，Di表示节点本身的个体中心度，n表示网络中节点数量，w表示与节点i直接连接的节点数量。

如表6所示，重庆、成都等12个城市的网络度数中心度均大于20，表示这些城市在西部陆海新通道的物流网络中处于中心城市，与网络中其他城市的直接联系较多，并对其他城市有着较强的物流影响能力。怒江州等6个城市的度值为1，与网络中其他城市的直接联系较少，无法对其他城市产生较强的影响力。

表6 西部陆海新通道物流网络度数中心度分析

续表

度分布是指西部陆海新通道节点度数的概率分布，使用幂函数对西部陆海新通道的节点城市的度数中心度分布进行拟合，得出度分布的拟合方程为y=0.2092x-0.9(R2=0.706)，如图2所示的度分布图，西部陆海新通道的物流网络度分布符合幂律分布，即无标度网络的特征，西部陆海新通道中绝大部分节点城市的度值较小，处于西部陆海新通道物流网络的边缘，少数节点城市的度值较大，如成都、重庆等城市处于物流网络的核心位置。

图2 节点度数中心度累计概率分布拟合

3.平均路径长度及聚类系数

平均路径长度是指城市之间距离最短的路径，描述城市之间的分离程度，该值越小，网络的通达程度越高。

(13)

式(13)中的L为平均路径长度，dij为连接城市的最短路径上的边数。

求得平均路径长度为2.482，说明节点之间的联系平均需要经过2～3个中转点，该值较小，表明西部陆海新通道物流网络的通达程度较高。

聚类系数反映了整个网络的集聚性，可以结合平均路径长度，判断物流网络是否为小世界网络。

(14)

式(14)中的C为聚类系数，ki为与节点i相连的节点数量，m为与节点i相连的实际边数。

通过计算得出聚集系数为0.538，聚集特征较为明显，表明西部陆海新通道物流网络中各节点城市间的物流联系效率较高。

如表7所示，与同规模的随机网络相比，物流网络同时具有较小的平均路径长度和较大的聚类系数，符合小世界网络的特征[21]。表明西部陆海新通道的各节点城市之间可以快速地展开物流往来。

表7 西部陆海新通道物流网络与随机网络平均路径长度和平均聚类系数对比

4.凝聚子群分析

凝聚子群分析是指在网络中具有直接、频繁接触或沟通的子群。对物流网络进行凝聚子群分析的目的是找出网络中哪些城市属于一个子群，分析各子群之间以何种关系存在以及子群内部的节点有紧密联系度，将简化后的辐射强度矩阵代入Ucinet软件中，利用CONCOR法对西部陆海新通道各城市进行聚类。

从表8可知，132个节点城市可以分成8个子群，结合表9，子群1以西安、兰州、乌鲁木齐三个城市为中心，陕西、甘肃、新疆、宁夏四省(自治区)的部分城市有紧密的物流联系。子群2、3、4、5、8等五个子群的内部成员较少，且内部密度值比子群1和7小，缺少物流枢纽城市的辐射拉动作用，因此，需要注重培育更多的物流枢纽城市，进一步推动西部陆海新通道的物流发展。子群6成员数量最多，内部密度值最小，与这些城市的经济发展水平、地理位置、资金投入水平等因素有关。子群7内部成员最多，内部密度值最大，区域内物流枢纽较多、物流联系密切，物流一体化趋势较为明显。

表8 西部陆海新通道凝聚子群

续表

表9 各层次之间密度分析表

三、西部陆海新通道物流网络枢纽研究

物流枢纽为具备较大规模配套的专业物流基础设施和完善的信息网络，通过多种运输方式便捷地连接外部交通运输网络，物流功能和服务体系完善并集中实现货物集散、存储、分拨、转运等多种功能，辐射较大范围物流网络的公共物流节点[4]。因此物流枢纽点需要同时兼具物流质量高以及度数值大两个特点。

(一)备选物流枢纽

通过聚类分析中的k-means方法根据节点的物流质量对西部陆海新通道的城市进行分类，得到以下三个层次，选出物流枢纽的备选节点。

第一层次：F≥8.2896。在该层次的为重庆和成都。在整个评价系统中，重庆位列第一，是西部大开发的重要节点，处于“一带一路”与长江经济带的交汇处，无论是经济还是物流能力，都占有绝对的优势。成都是西部区域的交通枢纽，是西部区域经济发展以及对外开放水平最高的城市之一。

第二层次：3.6046≤F≤8.2896。在该层次的为西安、昆明、南宁。西安在全国地区的经济结构中具备承东启西的地位优势，并且是物流流通的集散地，对西部地区的城市经济发展有很强的辐射功能；昆明作为云南省经济、物流、资金流的集中地，对其他地区的发展都有较强的辐射功能；南宁是西部地区中唯一沿海的省会城市，是西部向外出口的重要海口城市。

第三层次：F<3.6046。剩余城市处于第三层次。

本文确定前两层的节点为物流枢纽备选点，综合地理位置因素，将得分较高的贵阳、兰州、乌鲁木齐也作为物流枢纽备选点，最终将重庆、成都、西安、昆明、南宁、贵阳、兰州、乌鲁木齐确定为物流枢纽备选点。

(二)物流网络枢纽

根据各节点城市的物流质量，我们挑选出了8个物流枢纽备选节点，从表6中可以发现这8个节点不仅物流质量高，在整个西部陆海新通道的物流网络中对其他城市也产生重要影响，因此将这8个物流枢纽备选点确定为西部陆海新通道物流网络的物流枢纽点。

(三)基于西部陆海新通道总体规划的枢纽比较研究

在图1的基础上，将节点分为两类，如图3所示，一类是物流枢纽点，另一类是普通节点。

图3 西部陆海新通道物流网络(有物流枢纽点)

在图3所示的西部陆海新通道物流网络中，物流枢纽为重庆、成都、西安、昆明、南宁、贵阳、兰州、乌鲁木齐。作为《西部陆海新通道总体规划》中被定位为物流枢纽的还有呼和浩特、西宁、银川、湛江、遵义、柳州等，同时这几个城市在2019年时也被规划成为国家型物流枢纽，但这几个城市并没有在我们构建的网络中被选为物流枢纽。遵义、湛江、柳州的物流基础设施能力较强，但是与其他城市的物流联系仍较少。而呼和浩特、西宁、银川等城市作为省会城市，具备先天的优势，与其他城市有着密切的物流联系，但物流质量排名较靠后，这其中的原因需要仔细探究。呼和浩特作为内蒙古的省会城市，物流业发展虽然具备了一定的基础和条件，但其物流信息化水平落后，公路、铁路、航空协调能力不强，联运功能尚未得到充分发展。呼和浩特日后应该加快人工智能等技术在物流业上的应用，提高其物流质量。西宁作为青海省的省会，虽然物流交通网络逐渐完善，但由于受资金以及地域等条件方面的限制，西宁市的物流交通网络建设仍然相对滞后，综合示范物流园较少，标准化、智能化水平不高，区域拉动带动效果不明显等。后期应该加大基础设施建设力度，加快推进公路交通网络进程，提高铁路资源利用率，实现多种运输形式的无缝衔接。银川作为宁夏回族自治区的省会，近年来物流基础设施条件改善，物流效率明显提升，但目前运输结构仍不合理，铁路运输能力不足，公路运输成本高，组织效率低，使得物流运输成本居高不下，并且银川市尚未有“5A”级物流企业，物流企业成长与物流量增长不协调。银川市如果想要早日达成目标，需要加强物联网、云计算等先进信息技术在物流领域的应用，发挥以银川为中心的综合运输网络系统优势，通过强化对周边地区的辐射，成为西北地区对外交流的区域物流枢纽。

在所有连边中，边权最大的为重庆—泸州的54351.52，泸州作为川渝滇黔结合部的中心城市，与重庆联系紧密，两地计划携手推进交通一体化建设，加快两地之间形成复合型运输通道；边权最小的为昆明—西宁的0.255，两地之间距离较远，物流联系较小。重庆作为边权总值最大的城市，体现其重要的物流枢纽作用，与其他城市物流联系紧密，拉动边缘城市的物流发展。

四、结论及建议

(一)结论

1.基于辐射模型等方法，构建出的西部陆海新通道物流网络符合复杂网络的特性，可以从复杂网络的角度分析物流网络具备的结构特性，发现物流网络的整体密度较小，联系态势较弱，主要依靠物流枢纽的辐射带动。

2.通过各城市的物流质量值和在网络中的度值大小，确定重庆、成都等8个城市为物流枢纽，这8个城市的物流基础设施能力强，与其他城市有较强的物流联系，能够拉动其他城市的物流发展。与《西部陆海新通道总体规划》中所规划的物流枢纽相比较，呼和浩特、西宁、银川等城市在本文构建的西部陆海新通道物流网络中未被确定为物流枢纽。