京津冀城市群的物流等級體系及需求預測研究①

石家莊經濟學院 谷立霞

暨南大學 閻紅雪

1 區域物流空間等級體系規劃方法研究

1.1 影響物流等級體系劃分的因素

區域物流層級體系的劃分須盡可能全面考慮各種因素，以達到客觀評價物流節點布局載體對物流節點類別適應性的目的，綜合已有的研究文獻，與物流節點布局有關的影響因素基本可以歸納為國內生產總值、商業發展水平、物流服務產業規模、區域經濟發展水平、對外貿易規模、物流作業能力、區域居民消費水平和區域的交通運輸條件八項，可分別用以下八個指標衡量。國內生產總值、社會消費品零售總額越大，表明該地區對于物流服務的需求或潛在需求就越大，可以支撐大型物流園區的建設和運營。物流業投資額反映物流節點服務能力，其規模大小是劃分不同層次的物流節點的重要指標。財政收入是當地政府進行物流節點建設實力的衡量指標。外商投資額越大越表明該地區對外貿易越活躍，可以為物流企業的發展帶來巨大的利潤空間。地區貨物周轉量一定程度上反映了當地的物流作業能力。民用機動車保有量是較高的居民消費水平的象征；同時，也是居民對于物流結點與城市居住中心的距離要求的反映，同時物流作業能夠順利、高效的完成必須要有良好的交通運輸條件的支撐；由于物流結點的建設需要大面積的土地，因此當地的土地價格和大面積土地的可獲得性也有可能會成為阻礙物流結點建設的一個因素。

1.2 區域物流等級體系劃分方法—— 聚類分析法

物流等級體系分類研究主要包含兩個方面的問題，其一是確定物流節點層次分類的評價指標體系，使得該指標體系具有較強的通用性；其二是在該分類評價指標體系下采用適當方法進行聚類分析，以此來確定物流等級的分類。

聚類分析法就是從一批樣本的多個觀測指標中，找出度量樣本之間相似程度的統計量，構成一個對稱的相似矩陣，在此基礎上尋找各樣本之間或樣本組合之間的相似程度，按相似程度大小，將樣本逐一歸類形成一個親疏關系譜系圖用以觀察分類對象的差異和聯系[1]。在應用聚類分析發進行物流等級體系劃分的過程中，指標的篩選是首要問題。因為影響物流體系建設的影響因素較多，涉及面較廣而且有些指標難以量化，考慮數據的可獲得性和現實的可操作性，必須對原來的指標進行分析和篩選。另外由于以上指標間可能的復雜關系可能影響分析的準確性，故而要對其進行處理，本文選用了指標的相關性分析對其進行取舍，已選取合適的指標構建合理的物流結點類型影響指標體系。

2 京津冀城市群物流等級體系劃分實證分析

本文通過6類解釋性指標數據對京津冀城市圈 21個地級市進行聚類，劃分京津冀地區物流中心等級。指標篩選參考了《中國城市競爭力報告·中國城市:物流中心定位》的指標設置體系，由于目前各地級市進出口額及物流業相關指標沒有公開的統計資料可查，因此分別用外商投資額和公路貨運量對進出口總額和貨物周轉量進行了替換，結合統計年鑒上提供的實際數據，采集了2005年到2008年京津冀城市圈二十一個地級市的六個主要宏觀經濟指標(國內生產總值(GDP)、財政收入、外商投資額、社會消費品零售總額、公路貨運量、民用機動車輛擁有量)的平均值作為分析指標[2]。由于以六個指標為變量,還必須對各個變量的權重做合適安排,我們的順序為： GDP、社會消費品售總額、貨物周轉量、民用機動車擁有量、財政收入、進出口總額。在此基礎上運用統計軟件SPSS (Statistics Package for Social Scence)的系統聚類分析(Hierarchical Cluster Analysis)對這五個指標進行分析,通過計算樣本之間的距離以判斷樣本間的親疏程度,從而將具有共同特點的樣本聚齊在一起，結果如1圖所示。

圖1 參加系統聚類分析的記錄數統計圖

由以上表可見，此次樣本數據樣本共13個，13個有效，有效性達到100%。根據輸入時的設計，本文輸出了劃分10～12個類時各個地區所屬的類別。從分類結果的類成員表中可以看到無論是將總共數據劃分為12個類、11個類甚至是10個類，北京市的排名始終是第一類，二天津市和石家莊市也分別位列2和3位。因此，區域物流中心結點的位置非北京、天津和石家莊莫屬，結合京津冀城市群物流發展現狀，其等級體系應是以北京—天津和北京—石家莊為主發展軸，沿鐵路及沿渤海各城市為補充的一個體系，較高一級的物流中心集中在京津及冀中南一帶，對其物流規模及功能需求的預測將有助于區域物流體系的協同發展。

3 區域物流需求預測方法研究

3.1 物流需求影響因素確定

物流需求作為一種派生需求，是經濟發展的產物，它與區域經濟水平存在密切的內在關系[3]。影響其需求量的經濟因素主要有：地區生產總值、產業結構、居民消費水平、外貿出口總額、貨物周轉量等。地區生產總值與物流需求存在一定的正相，經濟發展會帶來物流需求的增加；產業結構從第一產業向第三產業調整，物流需求不僅對運輸和倉儲繼續保持較強增長，對包裝、流通加工等增值服務需求也大大增加；居民消費水平的提升反映消費者購買能力加強，消費呈現多元化和個性化，相應的小批量、高頻率的配送需求相應的上升；對于全國性的港口城市或以外向型經濟為主的城市區域而言，外貿物流在整個區域物流規模中占有很大的比重，貨物周轉量的大小則代表區域商貿流通的活躍程度。

3.2 物流需求理論依據

Kolmogorov定理保證了任一連續函數或映射都可由一個三層神經網絡來實現[4]。因此，本文設計一個三層神經網絡、采用tansig，pureline作為傳遞和輸出函數的網絡預測模型。由于物流需求的影響因素有六個，故輸入變量確定為六個；另外只有一個輸出變量即用貨物周轉量表示的物流的需求量；根據中間層變量個數的確定公式(1)可以得到模型的完整結構。

將往年的各影響指標值歸一化后輸入網絡，便可得到預測年的物流需求量，反歸一化后可得到實際的需求量。

4 京津冀物流需求的預測實證分析

根據以上分析，選取以物流節點城市北京市、天津市和石家莊市為主的城市進行物流需求預測。北京市、天津市和石家莊市1999年到2009年的地區生產總值、第一產業、第二產業和第三產業等指標值由各省市統計年鑒數據為準，將這些指標值歸一化后作為輸入變量，輸入模型來預測2010年的物流需求量。由于有關數據具有較大的差距且單位不同，故需進行數據處理，本文采用以下公式對其進行處理使得有數據都處于0-1之間，這樣便于軟件對于數據的識別和處理。

將處理過的2000～2006年的各影響指標數據作為輸入，以2001～2007年的貨物周轉量作為輸出，代入軟件matlab進行模擬，并進行誤差分析，可以得到一個對于這些數據的一個模擬模型。有以圖2可以看出，在經過6次運算以后，模型達到所要求的精確度，誤差幾乎小于0.02，具備了較高的可信度。將2008年的各影響指標的數值輸入模擬模型，得到2009年的物流需求量的預測值，歸一化后與實際的貨物周轉量相比較誤差較小。說明該預測模型具有較高的準確度，模型可以用來預測2010年的物流需求量。

圖2 模型預測的誤差曲線圖

將2009年的各指標值輸入模型進行預測，可以得到北京市2010年的物流需求量的指標值為為Out = 1.0354，將其反歸一化處理可得實際的需求量為775.159222。同理可以得到天津市和石家莊市在2010年的物流的需求量，分別為19193.1643和215.4699。

5 結論建議

以上分析表明，京津冀地區在未來幾年對于物流的需求呈現一定的上升趨勢，物流業的發展將迎來良好的發展契機。如何抓住機遇，制定有效的策略促進物流產業的發展就成為了首要的問題，本文依據上述分析并結合京津冀地區的發展實際，給出如下建議。首先，北京市的三次產業結構中，第三產業必定是其將來的發展趨勢，再結合北京市整個城市的定位，北京更適合于發展與商業經濟和居民日常消費相關的物流項目；其次，天津市第二產業發展勢頭強勁，天津濱海新區建設也必將加快這一地區的第二產業經濟以及相關行業的發展，加之與河北省的唐山曹妃甸、秦皇島的港口建設相互聯動、互相促進，適合于發展大宗貨物運輸，特別是海上船舶運輸等以第二產業為主要服務對象的物流結點。再次在南部地區的石家莊市憑借其較強的經濟實力和得天獨厚的交通運輸優勢，再加上地理位置的優越性無可厚非的就成為了南部的物流節點城市來帶動周邊地區的物流經濟的發展。統籌以上幾個地區的物流規劃，促進區域物流的協同化發展，形成各具優勢、戶型補充的格局是當務之急。

[1]章文波 ,陳紅艷.實用數據統計分析及spss12.0應用[M].北京:人民郵電出版社2006.

[2]廣州市在廣東省物流中心空間等級體系中的定位[J].商業經濟文薈,2005,(6).

[3]張利學.城市物流需求預測方法研究[D].南京:東南大學,2006.

[4]伍生.神經網絡理論及其工程應用[M].北京:測繪出版社,2006.

[5]周開利,周耀紅.神經網絡模型及其MATLAB仿真程序設計[M].北京:清華大學出版社,2005.

[6]葛哲學,孫志強.神經網絡理論與MATLABR2007實現[M].北京:電子工業出版社,2007.