需求视角的区域物流网络的构建和结构特征研究

戴卓

（九江学院电子商务学院，江西九江，332005）

需求视角的区域物流网络的构建和结构特征研究

戴卓

（九江学院电子商务学院，江西九江，332005）

研究区域物流网络的结构特征对于区域物流的发展具有重要意义。研究从需求的视角提出评价物流需求的指标体系，结合江西省的实际情况，采用因子分析法和物流引力模型构建起了区域物流网络。用网络密度、中心性等指标探讨了江西区域物流网络的截面特征，用网络强度熵、网络权重熵、网络冗余比描绘了江西区域物流网络2010～2014的演化特征，从而为实现江西区域物流网络的可持续发展提供思路。

需求视角；区域物流网络；构建；结构特征

特定空间范围内的各级物流节点和交通线路以及相互影响和作用的物流要素就构成了区域物流网络［1］。区域物流网络和区域经济的关系非常密切，完善的区域物流网络可以降低物流成本，提高物流效率，从而推动区域经济的发展。而且，要想实现区域经济的可持续发展，构建一个合理的区域物流网络，已经成为不可或缺的条件［2］。此外，构建科学的区域物流网络不仅能保障物流的服务水平，也有利于打破市场垄断和提高物流效益［3］。

区域物流网络的供给和需求应该保持平衡和协调。物流需求是市场主体为满足自身生产、生活的需要而产生的，它通过货物运输量、客运量、库存量和配送量等指标反映出来，它的大小与产业结构［4］、物流各环节的作业量、或经济发展水平有关。物流需求的最大特点是引致性和派生性，因为它根源于经济的发展，会随着经济规模的不断扩大而增加。物流需求的大小也会受到固定资产投资数量的影响。本文将从需求的视角来构建区域物流网络。

区域物流网络的结构特征是指区域物流网络的各要素相互联系、相互制约、相互作用而形成的相对稳定的时空关系和组织秩序，它包括截面特征和演化特征两方面。截面特征考察区域物流网络在某个时点的情况，而演化特征探讨物流网络在一段时期内的情况。研究区域物流网络的结构特征及其规律具有理论和实践意义。在理论上，一方面有利于把握物流网络不同发展阶段和过程的特点，另一方面为物流网络的研究开辟了新的领域［5］。在实践上，一方面有助于企业、政府完善现有的物流网络布局，为发展现代物流提供思路，另一方面对于合理科学地规划物流网络及其节点的布局，从而形成运作高效、层次清晰的区域物流网络也大有裨益［6］。因此，本文将从截面特征和演化特征两方面对区域物流网络的结构特征进行研究。

一、需求视角的区域物流网络的构建

（一）衡量节点物流需求的指标体系

1.经济总量指标。经济总量指标是反映物流需求总体大小的指标，对物流需求的规模有制约作用。经济总量指标越大，增长速度越快，则全社会对物流需求也越大和越快。经济总量指标包括国民生产总值和固定资产投资总额。

2.产业结构类指标，即第一产业（农业）、第二产业（工业和建筑业）、第三产业（商业、邮电通信、金融等）在国民生产总值中所占的比例。该指标不仅反映了一国的经济发展阶段，也对物流需求的层次和数量产生影响。

3.交通运输类指标，如客运量、货运量、货物周转量等。这些指标创造了物流需求的空间效应，制约和影响着物流需求的大小。

4.国内和国际贸易类指标，如社会消费品零售总额、进出口贸易总额。该指标可以衡量物流需求的国际和国内情况。一般来说，国际和国内贸易越发达的国家和地区，国际和国内物流需求就越大。

（二）因子分析法

因子分析法可以将众多的原指标，压缩为少数几个综合性指标，并反映原指标的大部分信息。因子分析法的优点在于它可以降低原指标的数量，有效地删选和处理原指标。因子分析法有以下六步骤。第一步：标准化数据，将观测值标准化；第二步：求观测值的相关系数矩阵；第三步：计算相关系数矩阵的特征向量和特征值，确定主成分的个数和表达式；第四步：计算主成分的贡献率并确定主成分的个数；第五步：计算因子得分系数矩阵，并根据该矩阵求得每个观测值主成分的分数；第六步：计算各观测值的综合因子得分。以贡献率为权重，对每个观测值的主成分分数加权求和，从而得到每个观测值的因子得分。具体公式为：

ldi为第i个节点的物流需求因子得分，wj为第j个主成分的权重，zij为第i个节点的第j个主成分的值，J为主成分的集合。

尽管以上六步的计算过程很复杂，但可以用SPSS软件加以完成。

（三）物流引力模型

区域物流网络中城市节点的物流影响遵循一定的规律。这一规律可以用引力模型、场强模型或断裂点理论加以描述，其中引力模型是最常用的模型［7］。引力的概念来自牛顿的万有引力定律，该定理认为两个物体之间引力的大小与质量成正比，而与距离的平方成反比。本研究借鉴这一思想，提出区域物流网络的引力模型［8］。模型的公式如下：

ij为物流节点i和物流节点j之间的引力强度，ldi为节点i的物流需求因子得分，ldj为节点j的物流需求因子得分，dij为物流节点i和物流节点j之间的距离。这样，就构建了一个由物流节点作为点，节点之间的物流引力强度作为边的区域物流网络。

I'

二、区域物流网络的结构特征

（一）二元区域物流网络的截面特征

为了研究区域物流网络的截面特征，选取某一特定时点的区域物流网络，并对该网络按一定的临界值进行切分，也就是：物流节点之间的物流引力强度大于该临界值则建立起联系，并取值为1，反之，如果物流引力强度小于临界值则断开节点之间的联系，并取值为0。这样就构建了一个二元区域物流网络。

1.二元区域物流网络的密度

密度是网络的重要特征之一，它体现了物流网络中节点联系的紧密程度，即联系得越紧密，密度越大。计算物流网络密度通常以完备的物流网络（所有物流节点都直接相连的网络称为完备物流网络）作为参照系。物流网络密度是网络中现有节点连接的数目与完备物流网络连接数目的比值。对于区域物流网络，这一无向网络，其计算公式为：

其中L表示二元区域物流网络中节点之间存在联系的数量，n表示物流网络中节点的数量，D的取值范围在0到1之间，越接近0，表示该网络越稀疏，越接近1，表示该网络越紧密。

2.二元区域物流网络的中心性分析

（1）点度中心性

点度中心性也称程度中心性，用来考察某个节点和其他节点的连接数，它可以衡量节点在网络中所处的中心地位的程度。对于区域物流网络而言，物流节点的点度中心性越大，说明其在网络中所处的中心地位也越高。在二元区域物流网络中绝对点度中心性的计算如（4）和（5）式所示。其中CD(ni)为节点ni的绝对点度中心性。

由于在包含n个节点的无向网络中，每个节点最大可能的连接数为n-1，因此，二元区域物流网络的相对点度中心性的公式如（6）式所示。

（2）接近中心性

接近中心性是测量某个节点与其他节点接近程度的指标。如果某个节点与其他节点的距离都很短，则说明该节点的接近中心性很高。在二元区域物流网络中，某个物流节点的绝对接近中心性为该节点与其他节点的距离之和，其计算公式如（7）式所示。

d(i,j)为物流节点i与物流节点j之间的直接或间接距离，该距离之和的倒数就是接近中心性。距离之和越大，接近中心性越小。由于只有在星形的二元区域物流网络中，某个物流节点与其他节点的距离才能取得最小值n-1，因此，物流节点ni的相对接近中心性可写为：

（3）中介中心性

该指标衡量某个节点的中介能力，换而言之，它用来体现某个节点处于其他节点对（node pair）最短路径上的程度。中介中心性越大，说明该节点处于多条最短路径上，是网络中的关键性枢纽节点，起着连接其他节点的桥梁和纽带作用。对于二元区域物流网络而言，中介中心性可写为：

gjk为物流节点j到物流节点k捷径（最短路径）的数量，gjk(ni)为物流节点j到物流节点k的捷径中经过节点ni的数量。当区域物流网络为星形时，中介中心性取最大值，其中n为网络中节点的数目，这样，物流节点ni的相对中介中心性CRe(ni)可写为：

（二）区域物流网络的演化特征

1.区域物流网络的强度熵

物流节点的强度是指某个物流节点与其他物流节点的联系强度之和，用公式表示为：

其中si为节点i的物流强度，I'ij为节点i与节点j之间的物流引力强度大小，si越大，则强度越高。节点i在区域物流网络中的重要度为：

网络强度熵可写为：

其中G是网络强度熵，n是网络中节点的个数。网络强度熵描绘了区域物流网络中节点强度的均匀性。当网络中物流节点的强度完全均匀时，所有ki=1/n，此时网络强度熵取得最大值Gmax=ln n，当网络中物流节点的强度归于一个节点时，网络强度熵取得最小值Gmin=0［9］。

2.区域物流网络的权重熵

网络强度熵反映了区域物流网络中节点强度的均匀性，但无法刻画区域物流网络中物流量在边上的差距，为此，本文采用权重熵的概念［9］。权重熵定义如下：

假设区域物流网络中包含n个节点，则物流节点i与物流节点j之间的物流引力强度I'ij在网络中的重要程度fij为：

区域物流网络权重熵定义为

根据以上定义，区域物流权重熵反映了物流引力强度的均匀性，当所有边上的物流引力强度都相同时，区域物流网络权重熵取得最大值Jmax=1/n，当所有物流引力强度归于一条边上时，权重熵取得最小值Jmin=0。

3.区域物流网络的冗余比

区域物流网络的冗余比刻画了网络对外部冲击的缓冲能力，是衡量网络稳定性的一个指标。当网络失去部分的物流节点或物流引力强度时，冗余的要素就可接替原有的要素发挥作用，从而确保区域物流网络仍然可以继续运行。冗余比或冗余度越大，则表明网络抵抗外部冲击的能力越强，网络的可靠性和稳定性也越高［9］。在区域物流网络中节点i在物流网络中的重要度ki表示为：

区域物流网络中物流的通道称为信道，信道容量H定义为：

区域物流网络的节点之间在物质和信息的流动中相互影响、相互作用，形成了聚合力，将聚合力量化就是聚合度，聚合度A定义为：

区域物流网络的信道容量和聚合度之差即为冗余度：

冗余比为冗余度和信道容量之比

三、江西省的实证研究

（一）数据的描述

根据文章第二节构建的指标体系，结合江西省的实际情况，并考虑到数据的可获得性，选取货运量、客运量、生产总值、第一、二、三产业比例、固定资产、社会消费品零售总额等八个指标来衡量节点的物流需求。本文的区域物流节点指的是南昌、景德镇、萍乡、九江、新余、鹰潭、赣州、吉安、宜春、抚州、上饶等11个地级市，考察的时间为2010～2014年。数据来自2011～2015年的《中国城市统计年鉴》。

（二）江西区域物流网络的构建

运用SPSS20.0中的因子分析法，采用最大方差法进行正交旋转，按照初始特征值大于1的原则，提取出两个主成分，两个主成分的累积贡献达到80.4%，保存了原始数据的大部分信息，随后根据主成分变量得分系数矩阵和（1）式，得到江西11地市物流需求的单个因子得分、综合因子得分以及调整后的综合因子得分（表1）。

表1江西11地市的物流需求因子得分

将调整后的11地市物流需求因子得分和11地市之间的距离带入（2）式，计算得到江西物流网络引力强度表，如表2所示。

（三）江西区域物流网络的结构特征

1.江西省二元区域物流网络的截面特征

对于表2所示的江西区域物流网络引力强度，以4E-05作为临界值（这样可以确保每个地级市至少有一个物流关系，不会出现孤立节点）就得到一个表示节点之间是否存在物流关系的二元区域物流网络。运用Ucinet 6.0进行密度分析，得到江西省二元区域物流网络的整体密度为0.6，标准差为0.4899，这说明在所有可能的物流联系中，只有一半左右的联系得以建立，总体结构比较松散。

再次运用Ucinet 6.0进行中心性分析，计算了点度中心性及其相对值、接近中心性的倒数及其相对值、中介中心性及其相对值。结果如表3所示。点度中心性刻画了物流节点的重要程度：南昌的点度中心性最高，为物流核心节点；九江、赣州、吉安、宜春、抚州、上饶的点度中心性其次，为物流中间节点；景德镇、萍乡、新余、鹰潭的点度中心性较低，为物流边缘节点。接近中心性反映物流在某个节点的通畅度：南昌的接近中心性最高，为物流强节点；九江、赣州、吉安、宜春、抚州、上饶的接近中心性其次，为物流中节点；景德镇、萍乡、新余、鹰潭之间的接近中心性较低，为物流弱节点。中介中心性体现了某节点在物流关系上对其他节点的控制程度：上饶和南昌的中介中心性最高，为一级物流枢纽；九江、赣州、吉安、宜春的中介中心性其次，为二级物流枢纽；景德镇、萍乡、新余、鹰潭之间的中介中心性最低，为三级物流枢纽。

通过中心性的分析，发现各城市节点在区域物流网络中的角色和地位有着很大的不同，这一方面可以为物流节点城市物流的发展提供有价值的参考，也为确定各城市节点的层次提供了依据，综合中心性分析的结果，可以得出：南昌为一级物流节点、九江、赣州、吉安、宜春、抚州、上饶为二级物流节点、景德镇、萍乡、新余、鹰潭为三级物流节点。计算其他年份的截面特征，结果与2014年类似。

2.江西省区域物流网络的演化特征

采用与上文相同的方法获得2010～2013年江西区域物流网络引力强度，并运用公式（11）-（21）计算2010～2014年的网络强度熵、网络权重熵、网络冗余比（表4）。从表4可以看出，网络强度熵从2010～2014年并没有呈现出明显的趋势，这说明各节点城市物流引力强度的差距既没有显著扩大也没有显著缩小。与网络强度熵相似，网络权重熵从2010～2014年也没有呈现出明显的趋势，这说明各城市节点之间的物流引力强度分布也没有发生明显的变化。网络冗余比从2010～2014年除了2011年略有下降外，总体上是增加的，这表明区域物流网络的稳定性和可靠性有所提高，对外部干扰的缓冲能力也有所增强。

表3江西区域物流网络的中心性分析

表4江西区域物流网络的演化特征

四、结论

从需求的视角提出了评价物流的指标体系，运用因子分析法和物流引力模型，构建了江西区域物流网络，采用网络密度、点度中心性、接近中心性、中介中心性等指标研究了江西区域物流网络的截面特征，运用网络强度熵、网络权重熵、网络冗余比等概念探讨了江西区域物流网络的演化特征，研究发现，江西物流节点具有层次性，即南昌为一级物流节点、九江、赣州、吉安、宜春、抚州、上饶为二级物流节点、景德镇、萍乡、新余、鹰潭为三级物流节点。研究还表明从2010～2014年除了网络冗余比明显增加外，网络强度熵、网络权重熵并没有呈现出明显的变化趋势。

［1］况漠.区域物流系统优化分析［M］.北京：中国财富出版社，2012.

［2］李明芳，薛景梅.京津冀轴辐式区域物流网络的构建与对策［J］.中国流通经济，2015（1）：106-111.

［3］曹炳汝，尹娣.基于轴-辐式理论的长三角区域物流网络的构建研究［J］.地理与地理信息科学，2016（2）：105-110.

［4］徐杰，鞠颂东.区域经济的发展对地区物流需求的影响--长江经济区发展对安徽地区物流需求影响的实证分析［J］.数量经济技术经济研究，2003（4）：130-133.

［5］李靖，丁杰.企业自建物流网络协同路径与结构演化规律研究——基于苏宁电器和宅急送的双案例研究［J］.北京交通大学学报：社会科学版，2014，13（3）：46-53.

［6］陆华，刘凯.基于时间序列的区域物流网络演化模型的实证分析［J］.北京交通大学学报：自然科学版，2015，39（3）：41-47.

［7］刘荷，王健.基于轴辐理论的区域物流网络构建及实证研究［J］.经济地理，2014，34（2）：108-113.

［8］曹炳汝，尹娣，王静芳.基于引力模型的区域农产品物流网络构建研究——以长江三角洲地区为例［J］.亚热带资源与环境学报，2015，10（3）：42-49.

［9］刘宝全.国际贸易网络测度与演化研究［D］.上海交通大学，2007.

F259.22

A

江西高校人文社会科学研究项目“江西省区域物流网络节点布局优化研究——基于供给和需求关系的视角”（JJ1541）

戴卓（1975-），男，博士，副教授，研究方向为区域物流的协调和优化。