區域物流節點空間布局研究

鄔 躍，楊 洋

（北京物資學院，北京 101149）

1 引言

區域物流節點是物流基礎設施網絡的重要組成部分，是整個區域物流網絡的基礎，類似人體的“穴位”。區域物流網絡結構從低水平均衡階段開始，向極化集聚、軸射擴展、高水平均衡階段發展的過程中[1]，物流節點的發展是網絡結構演化的基礎，沒有節點的極化和擴散效應就沒有網絡的發展。物流節點的結構布局，不僅決定著物流通道的結構，影響區域物流網絡的整體形態，也將直接影響到網絡的運作效率。

2 基本理論研究

2.1 物流節點的概念與分類

物流節點是物流作業活動的空間聚集場所，也是物流線路的起點、中轉點和終點，是連接通道的結節之處[2]。實體網絡中，物流節點既可以是一個具體的城市、鄉鎮，也可以是物流園區、物流中心、配送中心、貨運站、倉儲中心或者交通樞紐（如空港、火車站、汽車站、港口碼頭等）[3]。本文研究的節點特指以城市為載體的物流節點。

物流節點按照不同的標準有不同的分類方法，按重要性可分為核心節點、重要節點和一般節點。

（1）核心節點。物流核心節點是整個網絡的核心，數量最少，發展階段最高。其區位優勢突出，位于核心交通樞紐處，輻射范圍最廣。節點貨物、人才、資金、信息等資源聚集效應明顯，服務能力最強。

（2）重要節點。物流重要節點是網絡局部區域的核心，數量較多，具有一定發展水平。其區位優勢明顯，輻射范圍較強，一般在區域城市之間。節點對貨物、人才、資金、信息等資源有一定的聚集效應，服務能力較強。

（3）一般節點。物流一般節點是物流網絡的基礎，數量最多，發展階段較低。一般節點區位優勢一般，輻射范圍最窄，資源聚集效應較弱，僅能滿足城市內部或鄉鎮級別的需求，服務能力一般。

2.2 物流節點形成分析

城市學家Ebenezer Howard 認為，一個節點城市好比一個巨大的磁極，磁極通過磁場形成強大的吸引力，吸引周邊城市的資源[1]。以此類推，城市通過吸引周邊城市的貨源、信息、人才、資金等向自身聚集，聚集后進一步強化，從而形成物流節點（如圖1所示）。節點在發展到一定階段之后，向外部重新擴散貨源、信息、人才、資金等要素（如圖2所示），進一步形成新的節點。對不同等級的物流節點，吸引的力度和范圍均有不同。

圖1 節點聚集效應

圖2 節點擴散效應

2.3 物流節點功能分析

物流節點吸引著周圍城市大量的貨源、信息、資金、人才等要素集聚，起到極核的作用[4]。

物流節點作為重要終端，主要功能包括：（1）承擔倉儲、裝卸、包裝、配送、流通加工等基礎物流活動；（2）網絡指揮調度、管理控制物流系統的基本運作，和其他節點分工協作；（3）銜接物流活動的參與主體，收集物流信息，負責信息的傳遞；（4）實現對貨物、信息、資金和人員的中轉[5]。

3 區域物流節點布局指標體系構建

指標體系的構建是區域物流節點布局的重要基礎，不能僅依靠定性分析，必須采用科學的量化方法進行分析。目前多數學者對網絡節點布局的研究中，指標體系的建立均是建立在定性分析基礎上，缺少定量篩選分析。本文在文獻綜述的基礎上，提煉各學者研究過的相關指標，結合定量分析方法，篩選最終指標。

（1）相關性分析。由于提煉的指標眾多，指標間存在高度相關性，使指標信息重疊，為了消除此問題，采用相關分析方法分析，相關系數計算公式如下：

式中：rij— 指標i 和指標j 的相關系數；n—研究對象的數量—指

rij越接近1表明兩指標相關性越大，當兩個指標相關系數大于0.95時，應結合其他條件考慮將其中一個指標刪除。

（2）空間差異度分析[6]。聚類分析要求各個研究對象樣本在某個指標下的數值具有較強的分辨能力及較好的分離效果，分辨意義較差的指標應該刪除。而空間差異系數能較好地解決這一問題，其表達式為：

式中：Sj—指標j在n個研究對象上的標準差；—指標j在n個研究對象上的均值；j—第j個指標，j=1,2,…,m，m表示選取的指標數。

當指標的相關差異度小于0.5 時，應該考慮將該指標刪除。

4 區域物流網絡節點布局

區域物流網絡節點的布局主要包括三大內容：物流節點分類分析、物流節點分級分析和物流節點隸屬分析。

4.1 區域物流網絡節點分類分析

（1）聚類分級及方法選擇。聚類分析中，層次聚類法適合任意形狀的數據，易于理解、便于操作，生成的樹狀圖直觀形象。層次分析法中的凝聚式算法，在計算上快捷、簡便，能得到相近的最終結果，所以采納該方法[7-8]。

在層次聚類法中，由于度量標準、標準化方法和類間距離計算方法的不同，會導致不一樣的結果，因此每種方法的選擇都需要有足夠的依據來支撐。文中度量標準選用平方歐幾里德距離，在對歐幾里德距離進行平方后，大差值被高度關注，而小差值只產生較小的作用[9]。標準化方法選擇Z-得分法，可使各數據對象各個屬性值的標準方差和均值相同，分辨力完全同化[10]。選擇類間距離計算方法時，主要考慮單調性和空間的濃縮與擴張性兩大因素。類平均法具有嚴格的單調性，且空間擴張程度適中[11]，因此采納選用。

（2）聚類分析檢驗。在進行聚類之后，采用學術界認可的F-統計量方法檢驗，具體公式為[12]：

式（3）中：n 代表樣本數，j為具體類別，nj代表第j類的樣本數，i 為具體樣本（i=1，2，…，n），對應閾值的分類數為r，；d 為指標數量，k為具體指標（k=1，2，…，d）表了第j 個分類的中心和總體樣本向量的距離；則代表了第j個分類中每個樣本與分類中心的距離，其遵從自由度為（r-1，n-r）的F-分布。若F＞Fα(r-1.n-r)（置信度α常取0.1），則聚類效果滿意。

4.2 區域物流網絡節點分級分析

在對區域內各城市進行聚類分析之后，需要進一步采用定量與定性相結合的方法確定節點的層級，即需要對各個城市在各指標上的綜合實力進行排序。本文采用灰色關聯度法進行分析，該方法最大的優點是對數據量沒有太高的要求，在系統數據較少和條件不滿足統計要求的情況下，更有實用性。其實質是比較若干數列所構成的曲線幾何形狀的接近程度，幾何形狀越接近，其關聯度越大[13]。灰色關聯系數計算公式為：

式（4）中：X0(k)*為數據標準化后的第k 個參考序列值；Xi(k)*為數據標準化后第i個城市的第k個指標值；?為分辨系數，一般取值為0.5。

在灰色關聯度分析中，需要確定城市i 各項指標的權重，而許多確定指標權重的方法均需要采用專家打分，受實際條件的限制，較難通過問卷對指標進行打分。因此進行算法改進，計算第k個指標灰色關聯系數的權重，即：

式（5）中：φi(k)表示第i 個城市第k 個理想指標的擬合程度占全部理想指標擬合程度的比重，間接用來反映第k個指標的權重。

定義節點城市重要程度為[14]：

式（6）中：x*ik表示標準化后城市i在第k個指標下的指標值；表示指標j的平均值。

Zi值反映了第i個城市在所有城市中超越省內平均水平的綜合實力。通過計算Zi值，可以判斷城市的重要程度。

4.3 區域物流網絡節點隸屬分析

在對節點進行分級之后，需要進一步確定節點之間的歸屬，具體包括兩個方面：低層級節點歸屬于哪些高層級節點和高層級節點之間如何進行連接。由于物流網絡的產生離不開城市之間的經濟和物流聯系，即離不開城市之間在空間上相互作用的關系，因此根據物理學中的萬有引力模型，得出空間吸引度公式：

式（7）中：Gij—城市i和城市j之間的物流吸引度；Zi—城市i的重要程度；Zj—城市j的重要程度；g—引力系數，常取值1[15]；Dij—城市i和城市j之間的距離，由于我國以公路運輸為主體，因此Dij較多采用兩城市間公路距離，這里指城市i和城市j 通過高速公路相連最短的距離；α—交通距離修正系數，由于現實中度量兩個城市之間的距離有多種方式，采用單純的公路計算會產生巨大誤差，因此在主要考慮公路距離的基礎上，增加交通修正系數以更準確地反映兩個城市之間的距離。當兩個城市通過公路、鐵路和航運三種方式直達連接時，取值為0.5；只通過鐵路和公路（或者公路、水路）直達連接時，取值為0.7；僅僅通過公路直達連接時，取值為1.2[14]；r—引力衰減系數，常取值為2。

在計算出各城市之間的物流吸引度之后，根據數值大小，結合城市之間的重要程度，可以判斷出城市之間的隸屬關系。

5 實例分析

5.1 指標體系構建

經過大量文獻研究后，本文得到包括GDP、工業增加值、貨運量在內的共61個指標組成的指標體系。從2013年《江西省統計年鑒》和2013年《中國城市年鑒》中得到相關數據，根據式（1）和式（2），結合指標選取時靈活實效、相似合并、簡明、科學客觀、數據準確可得、系統全面6個原則，得到最終指標體系見表1。

表1 最終的層次指標體系

5.2 節點構建

將經過篩選后的指標值輸入SPSS19.0 中，得到最終聚類圖如圖3所示。

圖3 組間聯接和組內聯接聚類對比圖

由圖3可以看出，類平均法下的兩種聚類雖然過程上略微不同，但是最終的結果一致。最后將江西省的節點數分成三類：第一類是南昌市；第二類是九江市、贛州市、吉安市、宜春市、撫州市和上饒市；第三類是景德鎮市、萍鄉市、新余市和鷹潭市。

在分類之后，通過F-統計量對聚類結果進行檢驗。根據式（3）得F=11.53，查閱F-分布臨界值表F0.1( )2,8 =3.11 ＜F，因此聚類效果滿意。

進行節點排序時，首先確定參考數列。由于人均GDP、總人口、公路里程等十三個指標數值越大，代表行業、經濟或者交通實力越強，因此選取各指標中最大值為參考序列。根據式（4）-式（6）可得節點城市的重要程度，見表2。

表2 節點城市的重要程度

對比聚類分析和重點城市重要程度排序分析，只有撫州位置不同，但不影響結果。因此，根據上述分析，將南昌作為江西省一級核心樞紐結點，九江市、贛州市、吉安市、宜春市、撫州市和上饒市作為二級重要樞紐節點，景德鎮市、萍鄉市、新余市和鷹潭市作為三級一般節點，構建三級軸輻式網絡體系。

根據式（7），可得各城市間物流吸引度見表3。

表3 江西省各城市之間的物流吸引度

分別對比景德鎮、萍鄉、新余、鷹潭四市和南昌、九江、贛州、吉安、宜春、撫州、上饒七市的物流吸引度，可知景德鎮和南昌、九江相連；萍鄉和宜春相連；新余和南昌、吉安和宜春三市相連；鷹潭和南昌、上饒相連。再對比南昌、九江、贛州、吉安、宜春、撫州、上饒七市之間的物流吸引度，可知南昌與除贛州外的所有節點城市相連；吉安和贛州、宜春相連。最終江西省物流網絡如圖4所示。

南昌市作為江西省的省會，GDP位列全省第一，三大產業產值位列全省前列；作為全省“三縱四橫”高速公路結構的中心、“五縱五橫”的鐵路骨架的樞紐及全省航空中心，區位優勢突出，是江西省的交通總樞紐；在全國物流園區發展規劃中，南昌作為二級物流園區布局城市，在江西省作用明顯。因此，綜合發展條件最好的南昌成為唯一核心節點。九江、贛州、吉安、宜春、撫州和上饒中，贛州、上饒和九江也是二級物流園區布局城市，6市GDP總額占江西省的56%，經濟發展潛力較強，產業特色突出，而且6市作為重要節點，位于江西省東南西北各方向，構成整個網絡的主干。景德鎮、萍鄉、新余、鷹潭四市作為一般節點，便于網絡的延伸和覆蓋，起到輔助作用。

圖4 江西省物流網絡圖

6 結論

本文通過科學地構建指標體系，提供了對節點進行空間布局的方法。節點的空間布局是構建區域物流網絡的重要步驟，未來在研究過程中，應結合多年的數據反映一段時間內各城市的總體水平，并確定各節點的規模；再通過定量化的研究方法，構建節點間的物流線路，形成最終區域物流網絡。

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