区域物流枢纽的分类方法——基于灰色聚类法

（1.北京交通大学交通运输学院，北京市100044；2.北京物资学院物流学院，北京市101149）

摘要：区域物流系统是由若干不同层次的物流枢纽节点构成的物流网络。物流节点城市的经济分工差异和产业组织层次性，决定了物流枢纽在区域物流网络中的功能和作用有所不同，在区域物流规划中需要合理确定枢纽节点的层次。本文采用灰色聚类的方法并结合Delphi法，通过确定与物流活动密切相关的各项指标，对区域性物流节点进行灰色聚类分析，将节点分为重要物流枢纽、次级物流枢纽和一般物流节点三个层次，并对湖北省的区域物流枢纽进行了实际分类。该方法在理论上比较严谨，计算较为简单并易于操作，对在区域物流规划和物流系统建设中确定不同层级的物流枢纽城市具有较好的实用性。

物流枢纽是物流网络发展和演进的必然产物，将物流网络中的物流节点进行等级划分，不仅能促进物流业集约化发展，也可为各地物流业发展规划提出参考意见，避免各地盲目建设物流枢纽，造成重复建设和资源浪费的现象。重要物流枢纽通过合理布局和建设物流园区，形成对区域物流具有集聚和引导作用的物流组织节点，既是国家政策的基本要求，也是物流节点城市物流业发展的重要目标。[1]

一、物流枢纽的概念和层次

“物流区域”是指基于区域范围内各个物流节点在经济发展、交通联络、产业布局、地缘关系、专业分工的特点和联系，对区域内具有相互关联和相互协作的物流资源进行调配分工、统一规划时所划定的区域，如京津冀物流圈、长三角物流圈、珠三角物流圈。“物流枢纽”是指在一定物流区域中具有卓越的经济优势、交通条件、信息技术、物流规模且集聚物流各个功能，并在区域物流已形成聚集效应的物流节点城市。在物流发展规划中，应将物流资源在其范围内合理聚集，形成区域物流增长极，带动周边区域发展，如上海是长江三角洲的重要物流枢纽城市、北京和天津是京津冀物流发展带的重要枢纽等。[2-3]

一般而言，在区域物流规划中需要将区域内的枢纽分为不同层次，包括重要物流枢纽、次级物流枢纽和一般物流节点三个层次（如图1）。（1）重要枢纽。在区域物流系统中，通常具备比较突出的经济优势，各种交通方式汇集，信息技术完备，物流需求较大且汇集各种物流功能，在区域物流网络中发挥重要作用，是组织营运、物流生产的中枢，担负地区间物流衔接、交换、中转功能，各项功能合理分工、密切合作，形成具有高效便捷的物流基础设施综合体。重要枢纽一般是经济发达、交通便捷的中心城市，也可以是重要交通枢纽城市。（2）次级枢纽。在区域经济发展、物流基础设施、物流功能等方面较为发达，但与重要物流枢纽相比，处于较低层次。次级枢纽处于承上启下的地位，既接受上一级物流枢纽的辐射，又向下一级的腹地进行辐射。（3）一般物流节点。相比较而言，经济发展程度不高，运输基础设施不便捷，物流功能不完善，多数物流活动须要经过物流枢纽的转换衔接。

二、各层物流枢纽的相互关系

在物流枢纽的研究中，增长极理论揭示了物流枢纽形成和带动周边地区发展的普遍现象，其中的极化效应和扩散效应可解释物流枢纽的形成和各层次物流节点之间的相互关系，如图2所示。[4-5]

极化效应是指物流枢纽由于拥有的资源、交通、区位和政策等优势而对物流要素产生的强大吸引力。一方面，各类物流企业纷纷聚集使物流的专业化程度升级，产生规模经济和聚集经济，提升物流效率与效益；另一方面，政府为了整合物流资源，提升运作效率，在物流枢纽规划大型的物流园区。物流环境的不断改善会带动相关产业和经济的发展，经济发展又进一步推动物流业的发展，使得物流枢纽无论是基础设施，还是运作效率都处于领先地位。与此相对照的是，周围地区的生产要素和经济活动不断向枢纽集中，区域间的不平衡程度扩大。极化效应可以说明物流枢纽在物流网络形成过程中的重要地位。

图2　重要物流枢纽与次级物流枢纽、一般节点城市的相互关系

扩散效应是由于枢纽城市对周边地区的辐射，使周边地区从物流枢纽基础设施的改善中获益，逐步缩短与物流枢纽的差距。物流枢纽的高效率运作也会带动周边地区经济产业发展，从而引发新的物流需求，进而带动相关物流要素进入周边地区，推动该地区物流业发展。扩散效应可以说明重要物流枢纽对次级枢纽和周边地区的辐射和带动作用。

在区域物流发展的任何阶段，物流枢纽的极化和扩散效应都同时存在，但发展阶段的不同，二者的强弱会发生变化。在区域物流枢纽发展的初期，以极化效应为主；在发展中期，以扩散效应为主；在发展成熟阶段，两种效应达到平衡。在区域物流发展中，应先选择合适的物流节点进行重点发展和培育，使之成为区域物流发展极的城市，即区域物流枢纽城市。借物流枢纽城市的优先发展，再带动周边区域的共同发展，最终实现区域物流一体化。

三、应用灰色聚类法对物流枢纽进行层次划分

灰色聚类法属于模糊评价方法的一种，是根据灰色关联矩阵或灰数白化权函数将观测对象进行聚类的有效方法，是将观测对象分成若干可定义类别或将其划分为一定类别，一个聚类可以看作是属于同一类观测对象的集合。[6-7]在物流枢纽层次的划分中，由于其中的一些评价指标由人的主观因素观测决定，评价指标的原始数据是在某个范围内变化的灰数，各层次之间的物流节点不具有截然不同的特性，他们之间存在一定的灰度地带。所以，物流枢纽层次划分是一个部分信息不完全明确的灰色系统。[8-9]鉴于物流枢纽层次划分的灰色特性，用灰色白化权聚类进行物流节点分级是科学合理的。本文结合Delphi法提出了图3所示的物流枢纽城市确定步骤。

定义符号如下：I={1,2,…,n} ，i∈I表示区域城市集；J={1,2,…,m}，j∈J表示评价指标集；K={1,2,3}，k∈K表示城市发展物流灰类集，上灰类表示重要物流枢纽，中灰类表示次要物流枢纽，下灰类表示一般物流节点；σ=(σik)表示聚类系数矩阵，σik表示第i个城市对第k个灰类的聚类系数；fjk(xij)表示第j个指标对第k灰类的白化权函数；k∘表示第i个城市所属的灰类。具体步骤如下：

根据专家咨询，本文选取下列4类指标：（1）社会经济发展类指标：年GDP总量（C1）、第三产业比重（C2）。这两个指标与区域物流业未来发展密切相关。一般而言，经济发展越好的地区，物流业发展越完善；（2）生产、流通与消费类指标：社会消费品零售总额（C3）和进出口总额（C4）。从生产到销售的流通环节需要物流服务来完成，C3和C4能够体现物流需求大小的情况；（3）交通运输类指标：全社会货运周转量（C51）、全社会货运量（C52）和综合交通水平（C6）。C5反映运输需求的规模，C6可以体现支撑区域物流发展的交通基础设施的发展状况；（4）政策环境类：政策优势（C7）、区位条件（C8）、对外辐射能力（C9）。根据我国过去区域经济政策的发展经验来看，区域的经济、税收、物流发展政策、区位条件及辐射能力对新兴物流节点的未来发展影响很大，甚至会使其超越原有的物流枢纽节点。因此，政策环境类指标对判定节点发展具有重要价值。上述指标属于定量指标的有地区生产总值、第三产业比重、社会消费品总额、外贸进出口总额、全社会货运周转量、全社会货运量等，属于定性指标的有综合交通条件、政策优势、区位条件、对外辐射能力等[10]（参见图4）。

确定x∂ij，由于各个变量的单位不同，比较的尺度不同，需要对变量进行无量纲处理，可以得到xij：

选取λk(k=1,2,…,s)为属于灰类1,2,…,s的点（以属于灰类最大可能性为选取依据，称为中心点），将各个指标的取值范围相应划分为s个灰类，如将j指标的取值范围[λ1,λs+1]划分为s个小区间：[λ1,λ2]，…，[λk-1,λk]，…，[λs-1,λs]，[λs,λs+1]。

对于对象xi指标j的一个观测值xij，可由公式（3）计算其属于灰类k(k=1,2,…,s)的隶属度fkj(xij)：

白化权函数的特性是每一级白化权函数不但和邻近上、下两个灰类具有关系，并且和每个灰类的标准值相关，使得观测对象的任何一个测量指标在每个灰类都具有隶属度。

通过公式（4）计算观测对象i对于灰类k的综合聚类系数，获得聚类系数矩阵σ=(σik)。

四、案例分析

湖北省地处中原，经过多年的经济发展，形成了以武汉为绝对经济中心的经济发展和产业空间布局结构，在武汉城市圈逐步形成和发展的基础上，物流业的空间布局和服务也形成了武汉为综合物流枢纽、其他重要的产业中心为重要枢纽的较为鲜明的层次结构。为提高湖北省的物流业发展水平和服务效率，需要对各个城市的物流功能和地位进行合理的界定。

第一，确定评价指标体系。选取评价指标，遵循可测量性、可比较性、完备性、可获得性等原则，通过Delphi法对定性指标进行量化处理，本文使用克里特5级赋值（参见表1）。

第三，根据专家咨询，确定白化权函数fjk(xij)如式（6）、（7）、（8）所示：

第四，对各指标权重进行专家调查，得到各指标的权重ηij，分别为0.12，0.08，0.13，0.12，0.15，0.11，0.09，0.07，0.13。

第五，根据前述得到的各指标的无量纲值和权重，利用灰色定权聚类方法可以直接在《灰色系统理论及其应用》软件（2004版）中的灰色定权聚类模块实现，分别计算每个产业的聚类系数，可以得到式（9）：

根据式（9）可以看出武汉市在重要物流枢纽（上灰类）、次级物流枢纽（中灰类）和一般物流节点（下灰类）的三个灰类的得分为0.987、0.538、0.002，在重要物流枢纽的得分较高为0.987，属于重要物流枢纽。襄阳在三个灰类的得分0.545、0.754、0.276，宜昌在三个灰类的得分为0.621、0.813、0.342。可以看出，襄阳和宜昌在次级物流枢纽的得分相对较高，分别为0.754和0.813，属于次级物流枢纽。其他物流节点属于一般物流节点。具体情况参见表3。

第六，分析上述计算结果，并结合湖北省的发展现状可以得到：（1）湖北省重要物流枢纽是省会武汉，以此为核心向武汉城市圈及周边地区辐射形成武汉物流圈，应充分发挥武汉城市圈的区位、交通、经济优势，以武汉为核心，依托100公里半径内的黄石、孝感、鄂州、黄冈、咸宁、仙桃、潜江、天门等8个一般物流节点城市，建设以服务武汉城市圈经济发展为目标的“点-轴”式区域物流网络体系。（2）次级物流枢纽是宜昌、襄阳两个省域副中心，以二者为支撑，向湖北西部及周边地区的鄂西地区辐射，并依托200公里半径内的荆州、十堰、荆门、随州、恩施、神农架等6个一般物流节点城市；（3）黄石、十堰、荆州、荆门、鄂州、孝感、黄冈、咸宁、随州、恩施、仙桃、潜江、天门、神农架林区等14个市（州）为一般物流节点城市，主要服务范围为当地的物流需求。

基于以上分析，在湖北省物流规划与建设中，要将武汉作为重点物流枢纽，另外，还要加强宜昌和襄阳两个次级物流枢纽的基础设施建设，包括物流园区、物流中心、配送中心及交通联络线，形成完善的物流设施网络，提供便捷的物流服务功能，增强物流辐射能力。一般物流节点的物流设施规划，要与物流枢纽城市相协调，建设相应的物流和交通配套设施，与枢纽城市衔接便捷，避免地方政府盲目发展和重复建设，造成物流需求不足、物流设施经营效益差的局面。

五、结语

增长极理论可以分析物流枢纽与其他物流节点的关系。区域物流发展的一般规律是各个节点存在层次性和差异性，区域物流一体化的发展进程应先从若干个物流枢纽开始，以物流枢纽为中心，通过点-轴的极化和扩散效应，辐射和带动周边城市和地区，推进区域物流资源的整合与优化配置，避免物流设施的重复建设和浪费，最终实现区域物流的一体化。因而，各地在发展物流枢纽，建设大型物流基地、物流园区时，应考虑所属物流节点城市在物流网络中的地位。

在物流枢纽层次的划分决策中，由于其中的一些评价指标是由人的主观因素观测决定，使得评价指标的原始数据是在某个范围内变化的灰数，各层次之间的物流节点也不是具有截然不同的特性，他们之间存在一定的灰度地带。所以，物流枢纽层次划分是一个部分信息不完全明确的灰色系统。鉴于物流枢纽层次划分的灰色特性，用灰色白化权聚类进行物流节点分级是科学合理的。采用灰色聚类的方法并结合Delphi法选取与物流活动密切相关的经济指标、物流指标和其他定性指标，对区域物流节点进行灰色聚类分析，将节点分为重要物流枢纽、次级物流枢纽和一般物流节点城市，这样明确了各个节点在区域物流网络中的战略地位和作用，有助于区域物流规划的科学性和合理性。

从湖北省案例看，灰色聚类法的评价结果较符合湖北省的发展状况，同时灰色聚类法在理论上较为严谨，通过软件计算较为方便，因而具有较强的操作性，具有较好的实际意义。

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The Classify Method of Regional Logistics Hubs Based on Grey Clustering

（1.Beijing Jiaotong University，Beijing100044，China；2.Beijing Wuzi University，Beijing101149，China）

Abstract：Regional logistics system is made of logistics hub notes in different ranks. The function of logistics hub in the network depends on the economical division and industry development of Logistics hub cities. Thus，the ranks of logistics notes should be reasonably decided in the regional logistics planning. The author uses grey clustering along with Delphi to select the closely relative indicators of economy and logistics to analyze logistics nodes and further differentiate nodes into three levels including logistics hub，secondary hub，and ordinary node. The author also carries out empirical research on Hubei province to testify the outcome of this method. Besides，the method is rigor and easy to calculate through software，and then is easier to be used in reality. Thus this method is of practicability in ranking different logistics notes in regional logistics planning and development.

Key words：regional logistics；classify decision；grey clustering；logistics hub

[作者简介]陆华（1977-），女，湖北省洪湖市人，北京交通大学博士生，北京物资学院物流学院教师，主要研究方向为物流与运输。