基于二项logit的无水港选址影响因素分析及预测

李 芳，史小宁，胡 昊

(上海交通大学船舶海洋与建筑工程学院，上海200240)

0 引言

“无水港”是一个相对于“有水港”的概念，源自20世纪的欧美大陆。无水港不临江海、没有船舶，货物是在无水港内“一站式”完成订舱、报关、报验、签发提单等一切通关手续，相当于把海港搬到了内陆，然后通过海铁联运的方式将货物运送到沿海港口，集装箱就可以直接装船出海［1-3］。

目前，我国已建立的无水港主要有3种发展模式:①沿海港港方为争取货源主动在内陆地区建立无水港。随着港口数量的增多，港口间的竞争势必愈演愈烈，如何争取到更广阔的经济腹地和货源将是港口经营者议事日程中很重要的课题;②内陆地区为发展本地经济建立无水港。当地外贸企业渴望在本地就能实现“一关三检”将货物运出去，当地政府也希望有一个这样的平台为招商引资发展经济创造条件;③沿海港港方和内陆地区为各自的发展需要共同建立无水港。

无水港的建设投资巨大，主要包括土地使用、基础设施购买、场地建设、配套信息支持等费用，据云南省昆明市正在筹建中的无水港报道实际投资已远远超出计划投资，原定的30亿(昆明市人民政府办公厅文件，昆政办［2010］196号)。这样巨大的投资背后必定承担着同样大小的风险，如果无水港的营业达不到预计指标，那么不仅达不到疏通海港—内陆集疏运系统的目的，更是造成了建设上的资源及资金的浪费。因此，笔者针对海港如何选取合适的内陆城市作为自己的内陆集散点和内陆城市如何通过建立无水港提高自身的竞争力两个问题，提出了用二项logit模型分析影响无水港选址的关键性因素，并在此基础上预测某内陆城市被选作无水港的可能性大小。

无水港选址原则和影响因素具有很强的模糊性和复杂性，因此聚类算法以及模糊聚类算法在用于无水港选址的众多方法中有着独特的优势。张兵，等［4］分析并验证了模糊C-均值聚类法在无水港选址中的应用;Zhong，等［5］采用模糊 C-均值聚类算法从内陆34个省份城市中为大连进行了无水港选址;模糊因子评级fuzzy factor rating system(FRS)也被用于场站设施的选址，如Ou，等［6］调查了6个国际分拨中心的选址因素，验证了FRS对于团体决策的有效性;模糊多目标模型也被用于消防站选址问题研究［7］。均值聚类算法显著的特点是需要在模型应用之初人为的设定类别数，而不能依靠模型自动获取聚类的数量。传播仿射聚类算法［8］在这一方面进行了改善，该模型根据候选点的特性自动形成适应数量的聚类中心，临近的候选点被相应的聚类中心服务范围所覆盖。基于以换装量大小为选取原则的无水港选址，李芳［9］将多项logit应用在无水港选址问题，以无水港使用者——托运人为调查对象，通过logit模型将托运人的拟运输货物按logit概率分配给各候选无水港，选取换装量大的候选点作为无水港建设地。但由于缺乏调查数据，作者只能采用专家打分法获得logit因子权重，这就违背了logit原本的使用特性。

无水港选址区别于一般场站设施选址［10-13］，因为无水港是公共性质的设施，其效益取决于被使用率的大小，而不同于公司内部的分拨中心或物流中心，其效益取决于分拨中心的运作效率以及上下游的配合。同样，有志于发展经济的内陆城市之间争先恐后建立无水港，城市之间形成了一种竞争关系。然而，一个海港在内陆建立的无水港数量是有限的，考虑到成本与整个集疏运网络的优化，比邻的城市很难同时都被选取作为建立无水港的候选点，而且越先建立无水港的城市，将占领市场先机获取越多的收益。在这一层面，无水港选址亦属于竞争性选址的范畴。

笔者选取二项logit模型对无水港选址进行研究，考虑文献回顾中涉及到的重要选址原则与选址因素，利用实例分析验证了该模型的适用性。并通过二项logit模型的特性识别影响无水港选址的关键因素，依照logit概率预测某候选点被选作为无水港建设点的可能性。

1 logit模型简介

logit模型通常用于评估个体在若干个可选方案中选择某一种的概率。尤其是对一些影响选择决策的，不能直接测试、直接观察到的因素，可运用logit模型，在一定的假设前提下，建立选择概率和可选方案属性之间的数学关系，进行离散选择分析。根据随机效用理论，不同的选择方案会对决策者产生某种效用，决策者在特定条件下选择其所认知的方案中效用最大的方案。并且，选择某方案的效用应随该方案特性和决策者主体特性等因素而不同。

通过logit回归可以拟合出方程(1):

式中:p是在因素(x1，x2，…，xm)影响之下某城市建立无水港的概率;1-p是不能建立无水港的概率;xi(i=1，2，…，m)是影响无水港建设的第i个因素;a，bi(i=1，2，…，m)是待估计参数。

方程(1)的等价形式为:

式(2)所表示的分布函数称为logistic分布函数。p是针对某一个城市是否具备建立无水港的条件而言，如要从多个无水港候选城市之中做选择，则:

式中:j为 n个无水港候选城市之一，即 j=1，2，3…，n。

下面笔者使用SPSSl7.0软件进行二项logit回归，用1，0分别表示建立和未建立无水港。

2 案例分析

2.1 logit模型回归

解决无水港的选址问题首先要确定影响无水港选址的原则及相关因素。杨睿［7］采用DEA/AHP-F确定无水港选址，首先通过运输成本、运输时间、托运人满意度等主要指标删选第一层无水港候选点，再用政策因素、文化因素、生活水平、交通设施水平等指标进行第2轮排序。Wang，等［14］在用 ANP方法为天津港选取内陆无水港城市时提出了以自然环境、经营环境、基础设施水平、成本为4大一级指标的选址指标体系。谭卡［15］在用AHP方法为广州港选取内陆无水港城市时，选取了从各地级城市距广州公路交通的距离、港口吞吐量、地区生产总值、进口总额、出口总额等共10项政治、经济、社会等指标进行描述。

笔者选取影响无水港选址的5个影响因素包括:到相应进出港口的铁路距离(km)、进出口贸易额(亿美元)、是否为集装箱中心站(是——1，不是——0)、人均地区生产总值(元)、货物周转量(亿t/km)。案例选自全国77个城市，其中17个城市已建立无水港，60个城市有规划但还未建立无水港，不含缺失部分数据的样本。所在城市对应的属性数据来自2007年各城市国民经济和社会发展统计公报，因为已建立无水港的城市已经在早期经过可行性评估，因此不宜采用2011年最新的数据，采用评估当年的数据较好。

表1 影响无水港建设的效用因素分类Table 1 Classification of utility factors affecting dry port construction

运行结果如表2。

表2 5因素SPSS运行结果Table 2 Outcome of SPSS

从表2可以看出，到相应港口的铁路距离(X1)的p值为0.072 ＞0.05，相对不显著，但是其方向如同预期，与结果成负相关。目前，我国已建立的无水港大都属于近距离无水港，如要使无水港的服务范围扩至距离港口极深的腹地城市，可考虑再建远距离无水港，货物由远距离无水港中转至近距离无水港，再运往港口。因而，与相应海港的铁路距离这项因素并非为影响一个城市打造无水港的关键因素。而进出口贸易额(X2)、是否为集装箱中心站(X3)、人均地区生产总值(X4)、货物周转量(X5)是主要的作用因素，其 p值分别是 0.044，0.013，0.017，0.015，均小于0.05，解释能力较强，具有统计学意义和现实意义。剔除不相关因素X1，再次计算得到，如表3。

表3 4因素SPSS运行结果Table 3 Outcome of SPSS with 4 factors

4项因素都起着如同预期的相关效用，X2与结果成正相关变化。一个城市的对外贸易进出口额越大，对于港口的自我需求越大，就越能为港口提供充足的货源，无水港建立在这样的城市，拥有足够的货物转运量，才能达到一定的经济效益;X3与结果形成正相关。铁路部门在全国颁布18个城市作为集装箱中心站，笔者选取这个因素的原因在于:从无水港至海港之间的货物运输通常都是由铁路运输来完成，集装箱中心站城市能够为货物的集装箱运输提供极大的方便，进而减少无水港建设及营运中产生的相关运输成本;X4为人均地区生产总值，这与结果形成必然的正相关，人均地区生产总值代表一个城市的生活水平、生产水平以及未来的产出活力，要保证无水港建设的基本效益得到满足，就必须保证一定的货源以及未来的发展趋势;货物周转量(X5)与结果形成正相关，因为笔者采用的是各种运输方式组合的货物周转量，包括海运、公路、铁路、航空，而货物周转量来自于货物运输量以及运输距离，因此X5不仅反应了城市的运输方式、运输量，还体现了运距长短。纵观这4项效用影响因素，通过系数比对，可得知X3效用最显著，也就说，如果能通过改变X3的大小来调节想要得到的结果，效果最明显。也说明，是否是集装箱中心站对于一个城市能否建立无水港起着重要影响。这与实际考察结果相同。

2.2 logit模型预测

由上可知，logit概率所得方程可表示:

例如，计算成都被选作为无水港的概率，先找出其对应影响因子的属性值(X2=95.2亿美元，X3=1，X4=26 527元，X5=1 325.9×109t/km)，代入上式计算得:

此概率较高，说明成都适合建设无水港。

如果从西南片区的无水港候选城市(成都、绵阳、德阳、宜宾、南充、雅安、遂宁、广安、达州、乐山、泸州)中做选择，则按式(6)计算:

假设各候选城市对应的logit系数相同，即aj=-9.340;bj1=0，bj2=0.880，bj3=2.111，bj4=1.090，bj5=0.992，j=1，2，3…，11，n=11。

结合2007年各大城市国民经济和社会发展统计公报所得的各城市效用，代入算式(6)得:

可知，在西南城市片区中，经过4大关键影响因素的考量之后，成都明显优于其他城市作为无水港建设点。事实上，成都已经建成无水港区，因而本预测符合客观实际有效。

二项logit模型用于无水港选址，与AP Clustering以及AHP方法的不同点在于:①logit是预测无水港建设的概率大小，而非从候选城市中直接做选择;②logit模型中没有介入主观人为的因素，而AHP和AP Clustering在量化效用因素时都有使用专家打分法;③用logit模型预测概率是基于几个城市之间的竞争，计算出一个城市优于另外一个城市获选的概率。

3 结语

笔者采用二项logit模型对于无水港选址这个问题提供了新的方法和思路。通过切实的历史数据来分析和筛选影响无水港选址的关键性因素，并得到相应因素的权重，供相关决策者作为提升自我竞争力的有效依据。最后，logit模型用于预测某城市被选作为无水港的概率大小，通过与实际比对，与其他方法的比对验证了模型的优越性和适用性。Logit模型比聚类方法更为可靠，比AHP方法更为客观，因为其依照的数据来源于现实的历史数据，而非人为感官的评判。但是，由于现有无水港的数量不多，可获得的数据不足，造成文中样本数量偏小，可能会引起结果的不稳定。

影响无水港建设的重要因素包括是否为集装箱中心站、进出口贸易额、人均地区生产总值、货物周转量。因此，如要提升在建设无水港方面的竞争力，一方面，内陆城市必须加快自身的经济发展，拉动运输需求和地区经济实力;另一方面，投入对集装箱运输的发展，着重改善运输网络，减少道路资源浪费，提高运输效率等也是内陆城市建设无水港的关键。

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