保税港区与内陆港互动发展模式选择

孙家庆，唐丽敏，蔡静，李明泽

(大连海事大学 交通运输管理学院，辽宁 大连 116026)

0 引言

保税港区与内陆港(以下简称两港)实施互动既有利于沿海港口的良性发展，又可以促进我国内陆地区外向型经济的快速发展.但是相关理论研究及实践表明，合作风险和诸多不稳定性因素的存在使得一半以上的合作都是失败的［1］，所以作为互动关系建立的第1 步，选择怎样的模式实施互动以及如何进行选择至关重要.

当前，国内外学者们对合作模式的研究仅限于企业间战略联盟模式［2］、供应链合作模式［3-4］、虚拟企业［5-6］、联盟伙伴的选择和影响因素［7-8］等，对两港互动的研究也仅限于互动发展层次［9］和机理［10］的研究，或者从更大范畴内研究港口与腹地的关系［11-14］，可以说，对两港互动发展模式选择的研究还非常有限.基于此，本文提出两港互动发展可以采取的3 种模式，建立基于BP 神经网络模式选择模型并应用到厦门海沧保税港区与其内陆腹地的互动发展中.

1 两港互动发展模式选择关键指标体系的构建

由于两港互动发展模式选择问题涉及的因素多，其评价过程中常包含着许多不确定性、随机性和模糊性，因此构建合适的评价指标体系是模式选择的基础.评价指标体系建立的方法有两类:专家主观评定与比较判定法和数据统计分析法.第一类方法适用于资料有限、主要依据专家经验知识来确定指标的被评价对象;第二类方法适用于具有定量评价指标的被评价对象.

为了兼顾代表性和全面性，在构建两港互动发展模式选择的指标体系过程中主要考虑以下3个方面:首先，两港的互动本质上是企业间的联盟，两港互动发展模式的选择问题，与企业战略联盟、动态联盟、虚拟企业、运输企业联盟、物流集成商联盟等合作模式的选择有很多共同点，评价指标也存在共性;其次，两港互动发展模式选择与合作伙伴选择具有很强的相似性;最后，成功的两港互动模式应该使企业间的总交易成本最低，并且能够综合权衡所有要素(如资产专用性、环境不确定性等).

1.1 指标体系的初步筛选

本文利用德尔菲法，在对两港互动发展模式选择影响因素进行初步分析的基础上，设计调查问卷，并采用LIKERT 的5 点尺度法，将各因素的影响程度划分为5个等级.然后向包括保税港区和无水港企业的领导、员工及港航专家学者等在内的人士征求两港互动发展模式选择的主要影响因素及其影响程度，最终建立包括环境、资源依赖性、资源投入、关系特性和企业自身等因素在内的初步评价指标体系(见表1).本次调查共随机发放调查问卷120 份，收回115 份，其中有效问卷109 份，有效率达90.8%.

表1 两港互动发展影响因素

1.2 初步指标体系的优化处理

运用SPSS 软件对调查结果进行因子分析.在对相关矩阵因数的统计学检验以及因子归纳后，得知前20个因子的累积特征值已达到97.5%，因此可选择将32个影响因素简化到20个，其旋转后的因子载荷见表2.

表2 旋转后的因子载荷

最后，进行指标体系的效度检验，见表3，前20个影响因素的特征值大于0.2，它们的累计贡献率为97.472%，即大于97%的总方差可以由这20个影响因素解释.因此，这20个影响因素构建的指标体系具有较高的效度(见表3).

表3 关键影响因素效度分析

综上，经过因子分析，两港互动发展模式选择关键指标体系由5 方面20个指标组成.筛选出两港互动发展的20个关键影响因素，见表4.

表4 两港互动发展模式选择关键指标体系

2 两港互动发展模式类型与层次划分

2.1 两港互动发展模式的类型

两港互动发展模式是指，为了达到提升核心竞争力的互动目标，两港优化资源配置、明确服务价值、定位目标客户，并采取能够合理解决商业活动中出现的各种矛盾问题、进而更好地满足客户需求的一系列行为规范.

结合内陆港建设和发展模式，参考相关文献对企业间合作模式的研究成果，本文将两港互动发展模式分为3 类:契约联盟模式、合资经营模式和虚拟互动模式，3 种模式的比较见表5.

2.2 两港互动发展模式的层次划分

依据表4 的研究结果，运用层次分析法(AHP)，对上述3 种互动模式的发展层次进行科学评估:首先，确定5个一级指标和20个二级指标的权重;其次，按［0，0.4)，［0.4，0.9)，［0.9，1.0］分数段，分别对3 种模式进行打分;最终计算契约联盟模式、合资经营模式和虚拟互动模式的综合得分，依次为［0，0.4)，［0.4，0.9)，［0.9，1.0］，分别命名为初级、中级、高级.

表5 3 种互动模式的比较

3 基于BP 神经网络模式选择模型的构建

BP 神经网络结构的确定包括输入层和输出层神经元个数的确定、隐含层数的确定、隐含层神经元个数及每层激活函数的确定.

3.1 输入输出层神经元个数的确定

一个神经网络的输入、输出层神经元个数是由输入、输出变量决定的.通常，神经网络的输出量代表模型要实现的功能目标，在本文的研究中，研究对象是两港互动发展模式的选择.因此，模型只有1个输出节点，取值范围为［0，1.0］.根据前述研究结果，可知输出值与互动模式的对应关系见表6.

表6 互动发展模式与神经网络输出值的对应关系

与两港互动发展模式选择相关的因素有5 方面20个指标，因此将20个指标值作为神经网络输入层的输入，即BP 神经网络的输入层节点数为20.

3.2 隐含层数的确定

神经网络的输入层与输出层之间存在一个或多个隐含层是BP 网络具有非线性识别功能的主要原因.一般而言，具有一个S 型隐含层和一个线性输出层的3 层BP 网络能够逼近任意函数，完成任意N维到M 维的映射.增加神经网络的隐含层数虽然可以使误差降低、精度提高，但也会导致网络复杂化.因此，为了减少内存资源的耗用并提高网络的学习效率，本文确定选用3 层网络结构构建模式选择模型，即只设置一个隐含层.

3.3 隐含层神经元个数的确定

在实际应用中，如何确定隐含层神经元的个数一直是前馈网络结构的难点和重点.到目前为止，还没有严格的理论依据和很好的解析式.隐含层神经元个数与问题的要求、输入输出神经元的多少有直接关系，会随着条件的不同而出现不同的结论.

另外，在确定BP 神经网络的最佳隐含层神经元个数时，不仅要考虑网络的训练误差，还要兼顾网络的检验误差.网络的训练误差很小但检验误差较大，说明网络的泛化能力很差，网络的训练很可能已经过度.严重过度的训练会导致网络实现类似查表功能.

本文共对8个内陆港进行实证分析，选取其中的6个作为样本(即k=6)，根据上述3个公式，可初步确定隐含层神经元数为3～15个.

3.4 传递函数的选取

传递函数又称为激活函数，是BP 网络的重要组成部分，它必须是连续可微的.传递函数对输入和输出进行函数转化，进而将神经元的输入映射到指定的有限区间中.BP 网络的传递函数一般采用Sigmoid 函数曲线，简称S 型函数，其特点是函数本身及其导数都是连续的，因而在处理上十分方便.在本文所建立的神经网络模型中，隐层采用tansig()作为传递函数，输出层采用logsig()函数，其计算公式分别为tansig(x)=2/(1+exp(-2x))-1和logsig(x)=1/(1 +exp(-n)).

3.5 权值和阈值初始设置

由于系统是非线性的，网络权值的初始值对学习能否达到局部最小和是否能够收敛的结果关系很大.初始值设置的一个基本原则是，在输入累加后，每个神经元的状态值趋于零.

在使用MATLAB 的newff 函数创建BP 神经网络后，网络会自动初始化权值和阈值(缺省值均为0).如果要设置初始值，可以使用函数init()，设置的范围通常是［-1，1］或［-2/n，2/n］(n为网络输入层节点数).

3.6 网络训练算法的选择

神经网络的训练是指通过对样本的学习训练，不断改变网络的连接权值以及拓扑结构，以使网络的输出不断接近期望输出，这一过程的本质是可变权值的动态调整.标准BP 神经网络采用的训练算法都是梯度下降法，使性能函数达到最小.本文对BP 网络采用快速训练函数，MATLAB中调用函数为traingdx，它是自适应修改学习效率的算法与动量批梯度下降算法有机结合，所以网络的训练速度更快.

4 互动发展模式选择模型应用

4.1 基本情况介绍

2008 年6 月5 日，国务院以国函200850 号文件同意设立厦门海沧保税港区，这是我国第7个获批的保税港区.海沧保税港区肩负着服务海西、促进对台经贸的重任，台湾的轻工产品、化工产品等可以在此聚集后向内陆集散.长期以来，厦门港发展的最大瓶颈就是经济腹地小，如何拓展经济腹地、推进区域物流合作、做大做强物流产业成为厦门当前需要着力解决的重大课题.目前，厦门港正推进以海铁联运和公海联运为基础的无水港建设.6个铁路无水港包括:三明、南昌、赣州、吉安、鹰潭和新余，其中前4个无水港的用地面积分别达到1 000 亩、1 030 亩、500 亩和400 亩，而鹰潭、新余无水港的建设目前已经达成意向.德化和南安是厦门港近期将推进建设的公路无水港.

4.2 数据分析与处理

结合模式选择的指标体系，采用定量与定性结合的方法对指标数据进行综合处理:一部分指标使用可直接获取的数据(数据来自地方统计局官方网站);另一部分指标则是在综合分析各内陆港运营实际的基础上，以专家打分为主(百分制).

限于篇幅，此处仅给出经过归一化处理后的数据，见表7.

表7 样本指标数据归一化处理

续表7

4.3 结果分析

4.3.1 训练样本与测试样本的确定

根据研究经验，训练样本越多，网络的训练结果越精确.由于样本数有限，本文将收集到的8个样本数据中的三明和德安内陆港作为测试样本，其余为训练样本.

4.3.2 隐含层神经元个数确定

根据前文所述的模型生成神经网络，训练误差精度为0.000 01，最大训练次数为1 000 次，输入数据为20个指标数据，利用6个样本对神经网络进行训练.依据隐含层神经元个数设定的不同，训练状况和误差情况也有所不同，见图1和表8.当隐含层节点数为6 时，训练样本的标准误差最小;隐含层节点数继续增加，虽然网络训练步数减少，但是网络性能并没有得到明显改善.综上，本文将隐含层神经元个数确定为6个.

表8 不同隐含层单元数下训练步数及误差对比

4.3.3 网络模型的训练和仿真

隐含层节点为6 时，网络经过1，2，3 步达到训练要求，训练结果见表9.利用上述BP 神经网络对测试样本三明和德化进行仿真，结果分别为0.899 0和0.128 8.

表9 网络训练结果

通过上述图表可知，在隐含层节点数较小时，网络的性能较差，样本训练无法达到预期的误差精度;

综上可知，网络的输出结果与期望输出比较接近，可以认为该BP 神经网络模型对保税港区与内陆港互动发展模式的选择具有较好的泛化扩展能力.

综合前文互动模式的数值划分及本章的网络输出，利用BP 神经网络模型对海沧保税港区与其内陆港互动模式的选择结果见表10.

表10 互动发展模式选择结果

从表10可知，海沧保税港区与三明、南昌、赣州内陆港的互动发展模式可以采取合资经营模式，与吉安、鹰潭、新余、德化、南安内陆港的互动发展模式可以采取契约联盟模式.其中:与三明内陆港的互动评价值明显高于其他内陆港，虽然评价结果显示合资经营模式比较合理，但是由于三明市与厦门市互动的时间比较长(两市在1993 年就结为友好城市)，政策环境比较稳定;另外，在较短距离的基础上又有发达的交通线路(G205 高速直达海沧)，外部竞争较小;所以，海沧保税港区与三明内陆港的互动有着天然的地理区位、政策、经济环境优势，短期内在信息化水平提高的基础上就可以向着虚拟互动模式发展.南昌和赣州内陆港在交通条件、经济发展和政策环境方面都有非常强大的优势，但是由于在发展外向型经济方面，两市在与厦门海沧保税港区合作之外，也积极与宁波港、深圳盐田港等国际港口合作，所以对于海沧保税港区来说，互动体的外部竞争程度比较强，所以互动发展模式还是选择稳定性最强的合资经营模式比较有利于关系的进一步发展和加强.虽然吉安的经济相对发达，但是内陆港的建设时间较短(建于2009 年)，经验不丰富、功能不健全，交通条件也有待改善，所以采取的发展模式还是比较初级的.海沧保税港区与鹰潭、新余内陆港的互动刚刚达成意向，德化和南安两个公路型内陆港的建设也仅处于调研阶段，所以建议与这4个内陆港的互动模式还是选择比较初级的契约联盟模式.

5 结束语

在我国，保税港区与内陆港的发展都具有特殊性，两者的互动尚处于发展阶段.本文在深入研究两港互动发展模式类型及其优缺点的基础上，分析影响模式选择的因素，并进一步建立模式选择的BP神经网络模型，既为相关保税港区与内陆港建立互动关系提供科学的理论依据，也为已建立互动关系的保税港区与内陆港解决互动发展过程中存在的问题提供帮助.

［1］郭冲，方泉根，胡甚平.港口水域风险评估结论一致性分析模型［J］.上海海事大学学报，2012，33(1):16-20.

［2］ARINO A，DOZ Y.Rescuing troubled alliances，before it’s too late［J］.Eur Manage J，2000，18(2):173-182.

［3］黄顺泉.我国制造业集聚与港口发展关系的动态面板数据模型［J］.上海海事大学学报，2010，31(3):25-32.

［4］续鸣.供应链企业间合作模式研究［D］.长春:吉林大学，2007.

［5］汪传旭，蒋良奎.区域多港口合作竞争策略及其利润分配机制［J］.上海海事大学学报，2009，30(2):1-8.

［6］马彩雯.多式联运的虚拟企业运作模式研究［D］.大连:大连海事大学，2007.

［7］DAS T K，TENG Bingsheng.A resources-based theory of strategic alliance［J］.J Manage，2000，26(1):31-61.

［8］董岗.基于班轮航线的东北亚港口发展格局［J］.上海海事大学学报，2010，31(2):1-7.

［9］高菲菲.保税港区与内陆港互动发展水平综合评价研究［D］.大连:大连海事大学，2011.

［10］姜伟香.基于系统动力学的保税港区与内陆港互动发展机理模型研究［D］.大连:大连海事大学，2011.

［11］祝建，余思勤.基于贸易引力模型的我国沿海港口外贸货物吞吐量影响因素［J］.上海海事大学学报，2011，32(2):15-20.

［12］徐广波，轩少永，尤庆华.基于熵权的模糊集对模型在港口水域通航风险评价中的应用［J］.上海海事大学学报，2012，33(1):7-12.

［13］HAYUTH Y.Intermodality:concept and practice［M］.London:Lloyd’s of London Press，1987:173-182.

［14］SLACK B.Intermodal transportation in North America and the development of inland load centers［J］.Professinal Geography，1990，42(1):72-85.