戴卓

（九江學院電子商務學院，江西九江，332005）

需求視角的區(qū)域物流網絡的構建和結構特征研究

戴卓

（九江學院電子商務學院，江西九江，332005）

研究區(qū)域物流網絡的結構特征對于區(qū)域物流的發(fā)展具有重要意義。研究從需求的視角提出評價物流需求的指標體系，結合江西省的實際情況，采用因子分析法和物流引力模型構建起了區(qū)域物流網絡。用網絡密度、中心性等指標探討了江西區(qū)域物流網絡的截面特征，用網絡強度熵、網絡權重熵、網絡冗余比描繪了江西區(qū)域物流網絡2010～2014的演化特征，從而為實現江西區(qū)域物流網絡的可持續(xù)發(fā)展提供思路。

需求視角；區(qū)域物流網絡；構建；結構特征

特定空間范圍內的各級物流節(jié)點和交通線路以及相互影響和作用的物流要素就構成了區(qū)域物流網絡［1］。區(qū)域物流網絡和區(qū)域經濟的關系非常密切，完善的區(qū)域物流網絡可以降低物流成本，提高物流效率，從而推動區(qū)域經濟的發(fā)展。而且，要想實現區(qū)域經濟的可持續(xù)發(fā)展，構建一個合理的區(qū)域物流網絡，已經成為不可或缺的條件［2］。此外，構建科學的區(qū)域物流網絡不僅能保障物流的服務水平，也有利于打破市場壟斷和提高物流效益［3］。

區(qū)域物流網絡的供給和需求應該保持平衡和協調。物流需求是市場主體為滿足自身生產、生活的需要而產生的，它通過貨物運輸量、客運量、庫存量和配送量等指標反映出來，它的大小與產業(yè)結構［4］、物流各環(huán)節(jié)的作業(yè)量、或經濟發(fā)展水平有關。物流需求的最大特點是引致性和派生性，因為它根源于經濟的發(fā)展，會隨著經濟規(guī)模的不斷擴大而增加。物流需求的大小也會受到固定資產投資數量的影響。本文將從需求的視角來構建區(qū)域物流網絡。

區(qū)域物流網絡的結構特征是指區(qū)域物流網絡的各要素相互聯系、相互制約、相互作用而形成的相對穩(wěn)定的時空關系和組織秩序，它包括截面特征和演化特征兩方面。截面特征考察區(qū)域物流網絡在某個時點的情況，而演化特征探討物流網絡在一段時期內的情況。研究區(qū)域物流網絡的結構特征及其規(guī)律具有理論和實踐意義。在理論上，一方面有利于把握物流網絡不同發(fā)展階段和過程的特點，另一方面為物流網絡的研究開辟了新的領域［5］。在實踐上，一方面有助于企業(yè)、政府完善現有的物流網絡布局，為發(fā)展現代物流提供思路，另一方面對于合理科學地規(guī)劃物流網絡及其節(jié)點的布局，從而形成運作高效、層次清晰的區(qū)域物流網絡也大有裨益［6］。因此，本文將從截面特征和演化特征兩方面對區(qū)域物流網絡的結構特征進行研究。

一、需求視角的區(qū)域物流網絡的構建

（一）衡量節(jié)點物流需求的指標體系

1.經濟總量指標。經濟總量指標是反映物流需求總體大小的指標，對物流需求的規(guī)模有制約作用。經濟總量指標越大，增長速度越快，則全社會對物流需求也越大和越快。經濟總量指標包括國民生產總值和固定資產投資總額。

2.產業(yè)結構類指標，即第一產業(yè)（農業(yè)）、第二產業(yè)（工業(yè)和建筑業(yè)）、第三產業(yè)（商業(yè)、郵電通信、金融等）在國民生產總值中所占的比例。該指標不僅反映了一國的經濟發(fā)展階段，也對物流需求的層次和數量產生影響。

3.交通運輸類指標，如客運量、貨運量、貨物周轉量等。這些指標創(chuàng)造了物流需求的空間效應，制約和影響著物流需求的大小。

4.國內和國際貿易類指標，如社會消費品零售總額、進出口貿易總額。該指標可以衡量物流需求的國際和國內情況。一般來說，國際和國內貿易越發(fā)達的國家和地區(qū)，國際和國內物流需求就越大。

（二）因子分析法

因子分析法可以將眾多的原指標，壓縮為少數幾個綜合性指標，并反映原指標的大部分信息。因子分析法的優(yōu)點在于它可以降低原指標的數量，有效地刪選和處理原指標。因子分析法有以下六步驟。第一步：標準化數據，將觀測值標準化；第二步：求觀測值的相關系數矩陣；第三步：計算相關系數矩陣的特征向量和特征值，確定主成分的個數和表達式；第四步：計算主成分的貢獻率并確定主成分的個數；第五步：計算因子得分系數矩陣，并根據該矩陣求得每個觀測值主成分的分數；第六步：計算各觀測值的綜合因子得分。以貢獻率為權重，對每個觀測值的主成分分數加權求和，從而得到每個觀測值的因子得分。具體公式為：

ldi為第i個節(jié)點的物流需求因子得分，wj為第j個主成分的權重，zij為第i個節(jié)點的第j個主成分的值，J為主成分的集合。

盡管以上六步的計算過程很復雜，但可以用SPSS軟件加以完成。

（三）物流引力模型

區(qū)域物流網絡中城市節(jié)點的物流影響遵循一定的規(guī)律。這一規(guī)律可以用引力模型、場強模型或斷裂點理論加以描述，其中引力模型是最常用的模型［7］。引力的概念來自牛頓的萬有引力定律，該定理認為兩個物體之間引力的大小與質量成正比，而與距離的平方成反比。本研究借鑒這一思想，提出區(qū)域物流網絡的引力模型［8］。模型的公式如下：

ij為物流節(jié)點i和物流節(jié)點j之間的引力強度，ldi為節(jié)點i的物流需求因子得分，ldj為節(jié)點j的物流需求因子得分，dij為物流節(jié)點i和物流節(jié)點j之間的距離。這樣，就構建了一個由物流節(jié)點作為點，節(jié)點之間的物流引力強度作為邊的區(qū)域物流網絡。

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二、區(qū)域物流網絡的結構特征

（一）二元區(qū)域物流網絡的截面特征

為了研究區(qū)域物流網絡的截面特征，選取某一特定時點的區(qū)域物流網絡，并對該網絡按一定的臨界值進行切分，也就是：物流節(jié)點之間的物流引力強度大于該臨界值則建立起聯系，并取值為1，反之，如果物流引力強度小于臨界值則斷開節(jié)點之間的聯系，并取值為0。這樣就構建了一個二元區(qū)域物流網絡。

1.二元區(qū)域物流網絡的密度

密度是網絡的重要特征之一，它體現了物流網絡中節(jié)點聯系的緊密程度，即聯系得越緊密，密度越大。計算物流網絡密度通常以完備的物流網絡（所有物流節(jié)點都直接相連的網絡稱為完備物流網絡）作為參照系。物流網絡密度是網絡中現有節(jié)點連接的數目與完備物流網絡連接數目的比值。對于區(qū)域物流網絡，這一無向網絡，其計算公式為：

其中L表示二元區(qū)域物流網絡中節(jié)點之間存在聯系的數量，n表示物流網絡中節(jié)點的數量，D的取值范圍在0到1之間，越接近0，表示該網絡越稀疏，越接近1，表示該網絡越緊密。

2.二元區(qū)域物流網絡的中心性分析

（1）點度中心性

點度中心性也稱程度中心性，用來考察某個節(jié)點和其他節(jié)點的連接數，它可以衡量節(jié)點在網絡中所處的中心地位的程度。對于區(qū)域物流網絡而言，物流節(jié)點的點度中心性越大，說明其在網絡中所處的中心地位也越高。在二元區(qū)域物流網絡中絕對點度中心性的計算如（4）和（5）式所示。其中CD(ni)為節(jié)點ni的絕對點度中心性。

由于在包含n個節(jié)點的無向網絡中，每個節(jié)點最大可能的連接數為n-1，因此，二元區(qū)域物流網絡的相對點度中心性的公式如（6）式所示。

（2）接近中心性

接近中心性是測量某個節(jié)點與其他節(jié)點接近程度的指標。如果某個節(jié)點與其他節(jié)點的距離都很短，則說明該節(jié)點的接近中心性很高。在二元區(qū)域物流網絡中，某個物流節(jié)點的絕對接近中心性為該節(jié)點與其他節(jié)點的距離之和，其計算公式如（7）式所示。

d(i,j)為物流節(jié)點i與物流節(jié)點j之間的直接或間接距離，該距離之和的倒數就是接近中心性。距離之和越大，接近中心性越小。由于只有在星形的二元區(qū)域物流網絡中，某個物流節(jié)點與其他節(jié)點的距離才能取得最小值n-1，因此，物流節(jié)點ni的相對接近中心性可寫為：

（3）中介中心性

該指標衡量某個節(jié)點的中介能力，換而言之，它用來體現某個節(jié)點處于其他節(jié)點對（node pair）最短路徑上的程度。中介中心性越大，說明該節(jié)點處于多條最短路徑上，是網絡中的關鍵性樞紐節(jié)點，起著連接其他節(jié)點的橋梁和紐帶作用。對于二元區(qū)域物流網絡而言，中介中心性可寫為：

gjk為物流節(jié)點j到物流節(jié)點k捷徑（最短路徑）的數量，gjk(ni)為物流節(jié)點j到物流節(jié)點k的捷徑中經過節(jié)點ni的數量。當區(qū)域物流網絡為星形時，中介中心性取最大值，其中n為網絡中節(jié)點的數目，這樣，物流節(jié)點ni的相對中介中心性CRe(ni)可寫為：

（二）區(qū)域物流網絡的演化特征

1.區(qū)域物流網絡的強度熵

物流節(jié)點的強度是指某個物流節(jié)點與其他物流節(jié)點的聯系強度之和，用公式表示為：

其中si為節(jié)點i的物流強度，I'ij為節(jié)點i與節(jié)點j之間的物流引力強度大小，si越大，則強度越高。節(jié)點i在區(qū)域物流網絡中的重要度為：

網絡強度熵可寫為：

其中G是網絡強度熵，n是網絡中節(jié)點的個數。網絡強度熵描繪了區(qū)域物流網絡中節(jié)點強度的均勻性。當網絡中物流節(jié)點的強度完全均勻時，所有ki=1/n，此時網絡強度熵取得最大值Gmax=ln n，當網絡中物流節(jié)點的強度歸于一個節(jié)點時，網絡強度熵取得最小值Gmin=0［9］。

2.區(qū)域物流網絡的權重熵

網絡強度熵反映了區(qū)域物流網絡中節(jié)點強度的均勻性，但無法刻畫區(qū)域物流網絡中物流量在邊上的差距，為此，本文采用權重熵的概念［9］。權重熵定義如下：

假設區(qū)域物流網絡中包含n個節(jié)點，則物流節(jié)點i與物流節(jié)點j之間的物流引力強度I'ij在網絡中的重要程度fij為：

區(qū)域物流網絡權重熵定義為

根據以上定義，區(qū)域物流權重熵反映了物流引力強度的均勻性，當所有邊上的物流引力強度都相同時，區(qū)域物流網絡權重熵取得最大值Jmax=1/n，當所有物流引力強度歸于一條邊上時，權重熵取得最小值Jmin=0。

3.區(qū)域物流網絡的冗余比

區(qū)域物流網絡的冗余比刻畫了網絡對外部沖擊的緩沖能力，是衡量網絡穩(wěn)定性的一個指標。當網絡失去部分的物流節(jié)點或物流引力強度時，冗余的要素就可接替原有的要素發(fā)揮作用，從而確保區(qū)域物流網絡仍然可以繼續(xù)運行。冗余比或冗余度越大，則表明網絡抵抗外部沖擊的能力越強，網絡的可靠性和穩(wěn)定性也越高［9］。在區(qū)域物流網絡中節(jié)點i在物流網絡中的重要度ki表示為：

區(qū)域物流網絡中物流的通道稱為信道，信道容量H定義為：

區(qū)域物流網絡的節(jié)點之間在物質和信息的流動中相互影響、相互作用，形成了聚合力，將聚合力量化就是聚合度，聚合度A定義為：

區(qū)域物流網絡的信道容量和聚合度之差即為冗余度：

冗余比為冗余度和信道容量之比

三、江西省的實證研究

（一）數據的描述

根據文章第二節(jié)構建的指標體系，結合江西省的實際情況，并考慮到數據的可獲得性，選取貨運量、客運量、生產總值、第一、二、三產業(yè)比例、固定資產、社會消費品零售總額等八個指標來衡量節(jié)點的物流需求。本文的區(qū)域物流節(jié)點指的是南昌、景德鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)、九江、新余、鷹潭、贛州、吉安、宜春、撫州、上饒等11個地級市，考察的時間為2010～2014年。數據來自2011～2015年的《中國城市統計年鑒》。

（二）江西區(qū)域物流網絡的構建

運用SPSS20.0中的因子分析法，采用最大方差法進行正交旋轉，按照初始特征值大于1的原則，提取出兩個主成分，兩個主成分的累積貢獻達到80.4%，保存了原始數據的大部分信息，隨后根據主成分變量得分系數矩陣和（1）式，得到江西11地市物流需求的單個因子得分、綜合因子得分以及調整后的綜合因子得分（表1）。

表1江西11地市的物流需求因子得分

將調整后的11地市物流需求因子得分和11地市之間的距離帶入（2）式，計算得到江西物流網絡引力強度表，如表2所示。

（三）江西區(qū)域物流網絡的結構特征

1.江西省二元區(qū)域物流網絡的截面特征

對于表2所示的江西區(qū)域物流網絡引力強度，以4E-05作為臨界值（這樣可以確保每個地級市至少有一個物流關系，不會出現孤立節(jié)點）就得到一個表示節(jié)點之間是否存在物流關系的二元區(qū)域物流網絡。運用Ucinet 6.0進行密度分析，得到江西省二元區(qū)域物流網絡的整體密度為0.6，標準差為0.4899，這說明在所有可能的物流聯系中，只有一半左右的聯系得以建立，總體結構比較松散。

再次運用Ucinet 6.0進行中心性分析，計算了點度中心性及其相對值、接近中心性的倒數及其相對值、中介中心性及其相對值。結果如表3所示。點度中心性刻畫了物流節(jié)點的重要程度：南昌的點度中心性最高，為物流核心節(jié)點；九江、贛州、吉安、宜春、撫州、上饒的點度中心性其次，為物流中間節(jié)點；景德鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)、新余、鷹潭的點度中心性較低，為物流邊緣節(jié)點。接近中心性反映物流在某個節(jié)點的通暢度：南昌的接近中心性最高，為物流強節(jié)點；九江、贛州、吉安、宜春、撫州、上饒的接近中心性其次，為物流中節(jié)點；景德鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)、新余、鷹潭之間的接近中心性較低，為物流弱節(jié)點。中介中心性體現了某節(jié)點在物流關系上對其他節(jié)點的控制程度：上饒和南昌的中介中心性最高，為一級物流樞紐；九江、贛州、吉安、宜春的中介中心性其次，為二級物流樞紐；景德鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)、新余、鷹潭之間的中介中心性最低，為三級物流樞紐。

通過中心性的分析，發(fā)現各城市節(jié)點在區(qū)域物流網絡中的角色和地位有著很大的不同，這一方面可以為物流節(jié)點城市物流的發(fā)展提供有價值的參考，也為確定各城市節(jié)點的層次提供了依據，綜合中心性分析的結果，可以得出：南昌為一級物流節(jié)點、九江、贛州、吉安、宜春、撫州、上饒為二級物流節(jié)點、景德鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)、新余、鷹潭為三級物流節(jié)點。計算其他年份的截面特征，結果與2014年類似。

2.江西省區(qū)域物流網絡的演化特征

采用與上文相同的方法獲得2010～2013年江西區(qū)域物流網絡引力強度，并運用公式（11）-（21）計算2010～2014年的網絡強度熵、網絡權重熵、網絡冗余比（表4）。從表4可以看出，網絡強度熵從2010～2014年并沒有呈現出明顯的趨勢，這說明各節(jié)點城市物流引力強度的差距既沒有顯著擴大也沒有顯著縮小。與網絡強度熵相似，網絡權重熵從2010～2014年也沒有呈現出明顯的趨勢，這說明各城市節(jié)點之間的物流引力強度分布也沒有發(fā)生明顯的變化。網絡冗余比從2010～2014年除了2011年略有下降外，總體上是增加的，這表明區(qū)域物流網絡的穩(wěn)定性和可靠性有所提高，對外部干擾的緩沖能力也有所增強。

表3江西區(qū)域物流網絡的中心性分析

表4江西區(qū)域物流網絡的演化特征

四、結論

從需求的視角提出了評價物流的指標體系，運用因子分析法和物流引力模型，構建了江西區(qū)域物流網絡，采用網絡密度、點度中心性、接近中心性、中介中心性等指標研究了江西區(qū)域物流網絡的截面特征，運用網絡強度熵、網絡權重熵、網絡冗余比等概念探討了江西區(qū)域物流網絡的演化特征，研究發(fā)現，江西物流節(jié)點具有層次性，即南昌為一級物流節(jié)點、九江、贛州、吉安、宜春、撫州、上饒為二級物流節(jié)點、景德鎮(zhèn)、萍鄉(xiāng)、新余、鷹潭為三級物流節(jié)點。研究還表明從2010～2014年除了網絡冗余比明顯增加外，網絡強度熵、網絡權重熵并沒有呈現出明顯的變化趨勢。

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F259.22

A

江西高校人文社會科學研究項目“江西省區(qū)域物流網絡節(jié)點布局優(yōu)化研究——基于供給和需求關系的視角”（JJ1541）

戴卓（1975-），男，博士，副教授，研究方向為區(qū)域物流的協調和優(yōu)化。