引力模型下广西区域轴辐式物流网络构建研究

2017-05-17 12:34祝新
商业经济研究 2017年9期
关键词:区域物流引力模型

祝新

内容摘要:本文采用主成分分析法和重构的引力模型对2014年广西区域主要地级市的物流数据进行研究,选取20个代表性的指标来评价城市物流综合能力,将广西14个城市分为三个等级,并确定了轴心城市和辐射范围,最终构建以南宁物流圈、柳州物流圈、桂林物流圈和玉林物流圈为核心的广西区域的轴辐式物流网络,为广西区域物流系统优化提供了思路。

关键词:区域物流 轴辐式网络 引力模型

引言

当今社会的经济和科学技术都处于高速发展状态,经济全球化和区域经济一体化所带来的生产要素的流动和资源的配置离不开与之相匹配的物流系统的支撑。区域之间的物流协调、资源整合受到越来越多的关注,如何减少物流距离、缩短物流时间、降低物流成本成为各国各地区经济协调发展亟需解决的问题。广西壮族自治区作为中国唯一与东盟既有陆地又有海上通道的省区,凭借着其特有的区位优势成为了中国-东盟双边贸易一个重要的物流枢纽。随着中国-东盟自由贸易区建设进程加快和广西“十三五”规划要求的出台,构建一个合理的、优化的广西区域物流网络已经成为广西经济发展和适应经济全球化大环境的重要前提。

文献综述

对于区域物流网络来说,当前学者的研究热门是以枢纽站为核心的轴辐式物流网络。轴辐式网络结构是一种类似于“自行车轮子”的网络模式,是由“轴心”和“辐网”组成的一种空间结构。各节点的供货需要全部运送到轴心处,然后再进行干线运输到达需求站点,由此产生了集聚效应,干线流量大幅增加,规模经济的优势得以发挥从而降低了网络运输成本,提高了运输效益,实现物流资源利用的最大化和网络运作成本的最优化。

20世纪80年代,OKelly(1987)首次将轴辐式网络的概念引入大众视野,并且设计改进了选址和P-Hub中值模型。Claudio(2007)和Seung-J(2007)等分别为巴西LTL服务的卡车运输公司和铁路运输设计轴辐网络,开创了将轴辐式网络应用于实践的先河。金凤君是我国国内较早把轴辐式网络引进来的学者之一,其运用首位联系强度指标评价方法,分析了中国内陆航空客流的网络体系(金凤君,2001)。李文博、张永胜(2011)以浙江省为例,构建了轴辐式网络并对新规划的物流干、支线通道进行了详细分析。刘荷、王建(2014)在轴心城市对辐点城市的物流引力测度中使用了引力模型,将海西区划分为以福州、温州、厦门和泉州为轴心四大物流圈。李明芳、薛景梅(2015)通过主成分分析法和城市引力模型,构建了“四轴九辐”的京津冀区域物流轴辐式网络并从轴心城市建设、物流设施规划、区域子物流网络构建等方面对未来区域优化提出建议。唐建荣、张鑫等(2016)采集了江苏省13个城市10年的统计数据,利用引力模型和TOPSIS熵权法对其进行处理,构建了江苏省物流网络通道,发现了江苏省区域物流存在的问题并给出发展建议。

总体来看,大多数学者的研究着眼于网络枢纽的甄选,而对节点的辐射范围和联系程度只做定性的分析,缺乏一定的科学性和合理性。并且纵览已有文献,仍未學者有针对整个广西区域的物流网络构建进行研究,因此本文拟将轴辐模型应用于广西区域物流网络系统,进一步完善广西城市节点的评估指标,并将引力模型运用于物流强度和物流隶属度的度量中,构建广西区域物流的轴辐网络模式,为广西区域物流系统的优化提供了方案依据。

轴心城市的甄选

在轴辐式网络中,主要的物流节点城市定义为轴心城市,次要的物流节点城市为辐点城市。轴心城市的甄选是构建轴辐式网络的关键,必须要依靠完整的评价指标体系,综合评价广西各主要城市的物流实力。只有综合实力较强的城市才能担当整个广西区域的物流交通轴心枢纽点的角色。

(一)指标体系构建

针对广西区域的经济和物流发展状况,并且参考国内外代表性文献中出现的高频率指标,本文拟从以下三个维度对广西各城市的综合物流能力进行评估,即区域经济和社会发展水平、物流供求和发展状况以及基础设施建设情况。区域经济和社会的发展水平反映了一个地区的经济发达程度,而区域经济的发展很大程度上推动了区域物流的发展,是区域物流的重要影响因素。物流供求状况指标映射了区域物流的行业需求、潜在物流量和物流行业生命力。基础设施建设代表区域物流的流通能力,反映了区域物流行业发展的现状和未来潜力。在此基础上,根据指标选择的完备性、指标含义的清晰明确性以及数据的可获得性原则,并力求兼顾城市能力评估的特殊性和综合性,共筛选出广西14个地级市的20个指标(见表1)。本文所使用数据来源于《广西统计年鉴2015》、《中国城市统计年鉴2015》以及广西各地级市2014年的统计公报等,使用SPSS19.0对统计所得数据进行主成分分析。

(二)数据处理和分析

针对表1中广西14个城市的数据,进行主成分分析,过程如下:

提取主成分。根据表2所示的各成分的方差贡献率和累计贡献率可得,排名前四的成分特征值均大于1,且累计贡献率超过85%,因此选择这四个成分作为主成分来分析,基本能够反映广西各市的综合物流水平。

主成分荷载计算。将SPSS直接得出的成分矩阵中的数据进一步处理得到特征向量矩阵,该特征向量矩阵中的每一个评价指标所对应的值便是主成分荷载值,作为以上标准化后评价指标的线性组合系数,如表3所示。

根据上述公式进行计算,求得综合评价得分后,根据结果对广西各市进行排名如表4所示。

(三)轴心城市定位

通过聚类分析对广西区域14个城市进行分类,由综合评价得分将其评为三个层级,如图1所示。

由图1可知,广西壮族自治区的物流综合竞争力第一等级为南宁,南宁市作为广西壮族自治区的省会城市,无论是政治、经济、文化、交通各方面都遥遥领先,属于综合发展城市,人口密集,货物的生成量和周转量具有绝对优势,基础设施完善,城市的发展完全能够促进和满足物流服务的要求;第二等级城市有柳州、桂林和玉林,柳州作为老牌工业发展城市,拥有丰厚的基础政策优势和柳工、两面针集团等知名自主品牌,经济发展势头强劲,物流需求量大。桂林的旅游业则领先于其他城市,为桂林带来了巨大的客流量和旅游消费收入,从而促进了桂林市的经济增长和物流业发展。玉林市作为正在不断振兴的泛北部湾中小企业名城,历史悠久,商业贸易发达,在中国-东盟自贸区中具有一定影响力,面临着较大机遇和发展前景。第三等级为来宾、贺州、贵港等其余十个城市,与一级、二级城市相比,第三等级的城市经济发展水平还不够高,交通发达程度低,物流基础设施等条件还有所欠缺。结合国外学者的研究,为使总成本最低,物流网络中应设置4到5个轴心为宜(Matsubyashi N et al.,2005)。因此根据上述结果,联系到广西城市的实际发展情况,共选取四个轴心城市:将综合发展程度最高的省会南宁作为一级轴心城市,而经济发展迅速、物流发展潜力大的柳州、玉林、桂林作为二级轴心城市,其他十个城市则作为辐点城市。

一级轴心城市南宁得分6.622。作为广西的第一大城市,南宁市的GDP总量、固定投资额和工业总产值都处于领先地位,物流综合能力较强,拥有优越的区位条件和铁路、港口、航空运输全方位覆盖的综合交通运输系统,是我国对外开放和“一带一路”国家战略的重要门户之一。自从“中国-东盟博览会”永久性地在中国广西南宁选址落户,广西南宁成为了我国连接东盟的一个重要通道和对话平台。截至2015年,一共有12届中国-东盟博览会在南宁成功落幕。并且,通过博览会的举办,越来越多的世界先进企业纷纷向南宁抛出了橄榄枝,为广西带了极大的发展机遇。经济的发展、城市交通的进步和充满机遇的对外开放前景使得南宁市的物流实力蒸蒸日上,成为广西枢纽城市。

二级轴心城市柳州得分2.547排名第二,仅次于广西首府南宁。地处广西中北部的柳州是广西资深的工业大市,第三产业发展迅猛,经济实力雄厚,人均地区生产总值甚至超过南宁市。柳州东与桂林市为邻,西接河池市和宜州市,南接来宾,北部连湖南,是综合发展的区域性中心城市和交通枢纽。拥有着大型综合性的西鹅铁路货运中心,东南西北分别连通上海、广州、贵阳、北京的高铁网络,柳州的水上交通航道也在规划建设中——珠江水域南接广州、香港、东盟地区的柳江航道已在打造中。如今柳州市的物流企业加快了发展步伐,许多大型的物流园区正在加紧建设和完善中,如港官塘作业区及配套物流园区,城市整体的物流配送、运营等能力也正稳步提升。

排名第三的二级轴心城市桂林市得分1.328。拥有“山水甲天下”美誉的桂林市不仅风景优美,而且地理位置优越,其地处泛珠三角、西南、东盟三大经济圈的结合部,东北向与湖南、贵州相邻,西南与柳州市相接,东与贺州市毗邻,湘桂铁路纵贯漓江,在建的贵广高速铁路横穿全境,铁路和港口众多,交通发达,是区域性的交通枢纽。2015年,桂林更是被确定为第一批综合运输服务示范城市,国际旅游胜地建设也实现了新突破,立体旅游交通网络初步形成。随着桂林高铁旅游的发展、国际国内航线不断增加和优化,公路通达性增强,中国-东盟博览会旅游展永久落户桂林,桂林市的经济综合实力和物流综合实力都迈上了新台阶。

二级轴心城市玉林市得分1.138,以微弱的差距低于桂林位列第四。玉林在历史上就是一个重要的商贸往来中心、货物集散地,随着近年来商业贸易的进一步发展和林业、中药材的开发,玉林更是被冠以世界牛仔裤之都、南方药材之都的赞誉。在“一带一路”国家战略中,玉林市作为北部湾经济区的重要组成部分,致力于调整城市的经济结构,大力推广“商贸兴市”,力图将玉林市打造成为北部湾城市群的中心商贸城市。近年來,玉林市先后规划建设玉林交通商贸物流园、广西万里祥物流园区、玉林无水港等一批专业物流园区,积极打造桂东快速物流分拨中心。伴随广西“十三五”规划的实施、交通基础设施的完善,玉林市的物流服务能力和物流承载能力已具备作为广西物流枢纽城市的条件。

辐射范围的确定

(一)城市间物流引力和隶属度分析

轴心城市定位之后,需要确定轴心城市的辐射范围,辐射范围的确定需要充分考虑城市之间物流活动的联系度。与以往对辐射范围的定性分析不同的是,本文引入引力模型来衡量城市之间的引力大小,引力模型源自物理学领域,后逐渐被运用于经济学的物流、信息流等研究中。本文采用的引力模型经由学者进行了重构和验证(李江苏等,2009),计算公式如下:

Iij为城市i对城市j的物流引力;α值为城市间物流引力系数常量,对结果没有影响,故取值为1;Zi、Zj分别代表城市i、城市j的“质量”大小,通过物流综合竞争力来表示,但由于主成分分析法得到的城市物流综合能力得分存在负值,不能够表现“物流质量”这一定义,因此将各个城市的物流综合能力得分均线性平移三个单位作为调整的城市物流质量数据;Dij为城市i与城市j间的相对最短距离,β一般取值为2(李金喜等,2010)。根据广西区域2014年全年不同运输方式的货运量统计数据结果可得,铁路、公路、水运货运量分别为11091、134339、22018万吨,其中公路运输的货运量占总体货运量的80.3%。由此可知公路运输是广西区域内主要的货物运输方式,因此本文选取城市间的最短公路运输距离数据来计算城市间的物流引力强度。

仅仅通过城市间的物流引力还不能很清晰地划分城市的辐射范围,因此还需要引入另一个衡量标准,即物流隶属度,来测度物流往来的影响范围,更直观地反映出辐点城市对轴心城市的隶属程度。物流联系隶属度计算公式如下:

Pij指物流联系隶属度,表示i城市节点归属于j城市节点辐射的概率;Rij为物流引力强度,由上述引力模型公式计算得出。对广西4个轴心城市与10个辐点城市之间的物流引力和隶属度进行计算,结果如表5所示。

根据表5结果,将辐点城市归为对应物流隶属度最大的轴心城市的辐射范围中。据此可拟定广西区域四大轴幅圈:轴心城市南宁,辐射范围包括北海、百色、钦州、崇左和防城港;轴心城市柳州,辐射范围包括河池和来宾;轴心城市桂林,辐射城市为贺州;轴心城市玉林,辐射范围包括梧州和贵港。

(二)物流通道构建和分析

根据上文所确定的轴心城市、辐点城市和辐射范围的结果,将轴心城市间的通道设置为干线通道,轴心城市与辐点城市间的通道设置为支线通道,结合各城市的地理位置,建立如图2所示的广西区域轴辐式物流网络结构图。

干线通道。干线通道连接着南宁、柳州、桂林、玉林这四个枢纽点城市,是整个物流网络的核心通道,因为在轴辐网络中,干线运输汇集了支线上的运输量,拥有区内大量的物流、资金流和信息流流通。广西区域轴心城市间的交通主要有公路(泉南高速、广昆高速、柳北高速、三北高速等)、高速铁路(柳南城际铁路、衡柳高铁等)、机场(南宁吴圩国际机场、柳州白莲机场、桂林两江国际机场)、港口(南宁港、柳州港等)。广西要优化物流业空间布局,必须要注重加强这四个枢纽城市的互联互通,发挥规模效应优势。

支线通道。支线通道是轴心城市和其辐射范围所覆盖的辐点城市之间的连接通道,应能保证物流在不同层级的节点城市间畅通而快速地流动,因此支线通道需衔接合理、覆盖范围广,一般以公路运输为主。南宁物流圈中,除了公路(兰海高速、南宁绕城高速、广昆高速等)之外,还通过广西沿海城际铁路相连接,包括南钦高铁、钦防高铁、钦北高铁。柳州物流圈主要通过汕昆高速、宜柳高速、泉南高速等进行物资往来。桂林物流圈的城市对接公路有包茂高速、汕昆高速。玉林物流圈通过广昆高速、福昆线相通。这四个物流圈中,轴心城市依托其规模较大的经济实力、更为完备的交通基础设施网络带动周围的辐点城市物流业发展,因此辐点城市应当加快物流网络的建设,加大对轴心城市的依托,完善与枢纽点城市的交通对接;轴心城市也应当不断增强自己的综合实力,提高对辐点城市的吸引力,加大对辐点城市资金、技术和人才支援,实现区域经济和物流的协调、均衡发展。

结论

本文搜集了广西区域主要节点城市2014年的截面数据,并使用主成分分析法和引力模型对广西区域物流轴辐式网络系统构建进行了研究。结果表明:根据地区生产总值、人口和工业产值等20个指标的评价结果,广西14个城市可划分为三个等级。将其构建为由1个一级轴心城市、3个二级轴心城市、10个三级辐点城市构成的轴辐式网络,通过发挥轴心城市的规模效应可以提高物流效率,降低物流成本,实现整个物流系统的合理分工。另外,轴心城市对辐点城市发展的带动作用还有利于促进整个区域经济的一体化协调发展。因此,该物流系统模式具有一定的科学价值和实用价值,为广西区域物流系统的优化,实现资源的合理配置提供了参考依据。然而本文未从定量的角度来进一步分析轴辐系统规模效应对物流运输带来的成本节约,这有待今后进行更深入的研究。

参考文献:

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2.Cunha,C.B.,Silva,M.R..A genetic algorithm for the problem of configuring a hub-and-spoke network for a LTL trucking company in Brazil[J].European Journal of Operational Research,2007,179(3)

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