基于引力模型的广东省农产品物流网络空间结构优化研究

张思敏 吴旗韬 陈和平 方凯 黄灏然

摘 要：高效、快捷、畅通的农产品物流网络体系是推动农业高质量发展和乡村振兴战略的重要路径。文章以广东省为研究区域，采用引力模型、主成分分析法和社区发现算法，测算出区域农产品物流综合质量及其物流联系网络，分析广东省农产品物流网络空间关联特征并提出优化方案。结果表明：广东省农产品物流质量形成以广州、深圳为高水平集聚区域，周边城市扁平化发展的形态；广东省农产品物流网络在空间分布上具有显著的空间异质性，网络整体呈现出以粤西、珠三角城市群、潮汕揭城市群为核心“W型”多中心-外围的空间特征；网络识别出珠三角东部社区、珠三角西部社区、粤北社区、粤东北社区、粤西社区5个“农产品物流社区”，提出以梅州、广州、清远、佛山、湛江为枢纽的农产品物流网络优化方案。

关键词：引力模型；农产品物流网络；主成分分析法；社区发现；物流枢纽

中图分类号：F326.6文献标志码：ADOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.10.002

Abstract： An efficient， fast and smooth agricultural product logistics network system is an important path to promote the high-quality development of agriculture and rural revitalization strategy. This paper takes Guangdong Province as the research area， adopts the gravity model， principal component analysis and community discovery algorithm to measure the comprehensive quality of regional agricultural product logistics as well as its logistics linkage network， analyzes the characteristics of the spatial correlation of agricultural product logistics network in Guangdong Province and puts forward optimization plans. The results show that the quality of agricultural product logistics in Guangdong Province forms the pattern with Guangzhou and Shenzhen as the high-level agglomeration area， and the flat development of the surrounding cities， that Guangdong Province's agricultural product logistics network has significant spatial heterogeneity in spatial distribution， and the network as a whole shows the spatial characteristics of "W-type" multi-center-periphery with the west of Guangdong Province， the Pearl River Delta （PRD） urban agglomeration， and the Shantou Metropolitan Area as the core communities in eastern PRD， western PRD， northern Guangdong， northeastern Guangdong， and western Guangdong， and proposes an optimization plan for the agricultural logistics network with Meizhou， Guangzhou， Qingyuan， Foshan， and Zhanjiang as the hubs.

Key words： gravity model; agricultural product logistics network; principal component analysis; community discovery; logistics hubs

0    引    言

农产品物流是构建现代农业的重要因素，加快形成农商联系更为紧密、产销衔接更为畅通的农产品物流体系，着力完善农产品流通骨干网络有助于提高农产品附加值，促进农产品的产业化和市场化，推动农业高质量发展和乡村振兴战略实施。广东省农产品供需空间分布不均衡、运输距离成本高、农产品物流发展水平差异较大等因素造成农产品流通网络待优化、流通效率待提升，迫切需要建立打破传统的地理空间、缩短生产与消费空间的农产品物流体系[1]，更好适应新时代下农业高质量发展和乡村振兴发展的需要。

物流网络是物流通道与物流节点有机结合而构成的一种物流经济活动的空间组织形态[2]，提升物流资源整合与共享，促进物流产业合理布局，使得物流产业空间结构与组织结构得到优化。以往国内对物流网络的研究集中于不同视角下的区域间联系网络特征分析。如基于企业视角分析其组织模式形成的物流网络[3]，基于运输成本分析构建物流网络[4]，以及从数据流视角分析城市快递物流网络[5]。但基于农产品的物流网络研究视角仍需深入，对农产品物流网络空间格局的差异性关注不足，相关结论尚未清晰，仍需更加系统和深入的研究。

农产品物流是近年来学者们关注的热点，目前关于农产品物流大多集中在电子商务物流模式研究[6]，冷藏链配送优化[7]，供应链体系[8]等研究，从网络视角对农产品物流网络的研究需要进一步深入。引力模型是研究城市联系的重要方法，被广泛用于研究区域经济、城市间相互作用以及经济贸易来往等研究[9]。近年来也被应用到物流网络研究，用于构建区域物流地位模型[10]，以及内陆型城市物流空间联系研究[11]。在物流网络枢纽节点的选择方法上，传统研究多以因子分析[12-13]等方法确定物流枢纽，近年来采用社区发展等复杂网络分析方法成为研究的前沿，如借助社会网络分析方法研究省域物流竞争效率空间关联效应[14]，但该方法在农产品物流网络研究中依然需要进一步探索。

本文以广东省农产品物流网络为研究对象，利用主成分分析法对广东省各地市农产品物流综合实力进行测度，运用引力模型测算出区域城市间的农产品物流联系，结合社区发现等复杂网络分析方法，剖析广东省农产品物流空间关联性，刻画农产品物流网络空间结构特征，并提出农产品物流枢纽配置建议，以期丰富农产品物流的相关研究，推动农业物流高质量发展，全面推进乡村振兴政策发展。

1    数据与方法

1.1    研究区域

本文的研究区域广东省，覆盖广州、深圳等21个地级市。广东省地理位置优越，气候条件适宜，农业生产优势突出。2021年广东省实现农林牧渔业产值8 369亿元，同比增长9%，创34年来最高增速。公路运输作为农产品主要的运输方式，2021年广东省公路货运量和货物周转量分别完成了24.3亿吨和2 717.7亿吨，同比分别增长18.3%和22.2%，带动了农产品物流的快速发展。广东省作为中国第一经济大省，优越的经济财政、交通基础设施建设的不断增长、广阔的消费市场，为加快建设农产品物流枢纽平台提供了强大的支撑力和推动力。

1.2    数据来源

各城市农产品物流各项指标的相关数据主要源于2021年《广东省统计年鉴》，各城市之间行驶距离和时间通过百度地图API平台获取（www.lbsyun.baidu.com）。

1.3    研究方法

1.3.1    农产品物流网络构建

本研究运用引力模型来测度城市节点间的农产品物流联系值，确定各城市间农产品物流关联程度。表达式如下。

式中：Iij为研究对象i与j之间的引力；G为引力系数；Mi、Mj表示研究对象的物流质量；dij为i与j之间的距离；r为引力衰减系数。在实际应用中，G常取值1，r常取值2。将Iij定义为区域物流网络中两个城市之间的物流引力，将Mi、Mj定义为城市i、j的物流质量，dij为城市i与j之间的距离[15]。

然后构建广东省各城市间的农产品物流网络，各城市为节点（Node），城市间农产品物流联系值为连边（Edge），最终构建的农产品物流网络表现为n×n的矩阵如下。

式中：N为广东省城市间农产品物流网络矩阵；N1i为由第1个城市始发向第i个城市的农产品物流联系；Ni1为由第i城市始发向第1个城市的农产品物流联系，由此类推。

1.3.2    城市物流质量

城市物流质量是构建城市农产品物流空间联系网络的重点，对农产品物流发展水平进行测度主要考虑经济、物流基础设施发展水平、农业发展状况等多方面因素。基于先前学者的研究基础[16-17]，本研究构建包括经济发展水平、物流基础设施、农业发展水平在内的3个维度包含14个指标的农产品物流“质量”评价指标体系，如表1所示。

本研究运用主成分分析法对各城市的农产品物流质量体系进行分析，将分析得出的结果定为“物流质量”。以用作引力模型研究的“物流质量M值”。主成分计算公式如下。

式中：aj1，aj2，…，ajp（j=1，…，p）为X的协差阵∑的特征值对应的特征向量；X1，X2，…，Xj为原始变量经过标准化处理的值；F1，F2，…，Fp为第1，2，…，p个主成分，并且第p个主成分要比第p+1个主成分的方差值大，并且包含原来指标的信息量也加大[18]。

利用主成分荷载系数与原始数据标准化的数值建立关系，计算农产品物流质量综合得分。物流质量综合得分计算公式如下。

式中：F为每个城市的综合得分；Ak为主成分的因子贡献率；Ckj为主成分k在指标j上的载荷；Mij为经过标准化后的原始数据；m为提取的主成分数，n为参与评价的指标数[19]。

1.3.3    社区发现算法

社区发现算法是一种基于拓扑关系属性，寻找网络中紧密连接的群体，也称为社区挖掘。其中Louvain算法是基于模块度优化的一个凝聚算法，通过计算相邻节点间的模块度增量，快速从网络中提取层次社团结构，实现节点间的动态聚合[20]。模块度作为算法中区域优化的度量，其计算公式如下。

式中：m是网络中的总边数；ki表示与节点i邻街的边权重之和；ci表示节点i所属的社区；Aij表示节点i与j之间边的权值；若节点i与j属于同一社区，则δ（ci，cj）=1，否则为0。

2    计算结果

2.1    农产品物流节点质量分析

代入各城市的相关指标，利用SPSS软件计算得到的KMO值为0.666>0.6，BARTLETT球形度检验P值为0.000<0.05，说明该数据适合做因子分析。通过对样本相关矩阵进行计算提取出3个主成分，如表2所示。第一个主成分特征值为8.161，方差解释率是58.292%，第二个主成分特征值为3.434，方差解释率是24.529%，第三个主成分的特征值为1.021，方差累积率是7.295%，3个主成分累积方差解释率为90.117%，超过85%，可以作为广东省农产品物流发展水平的代表数据。

GDP、人均可支配收入、人均消费支出、社会消费品零售总额、货运量、常住人口、货运周转量、邮电业务总量在第一成分上表现出较高荷载系数；农产品生产总量、农产品生产总值、通车里程和农牧渔生产总值在第二主成分上有较高荷载系数；交通运输、仓储、邮政业投资比重在第三主成分上体现出较高的荷载系数。

从计算得到的各城市物流质量来看，如表3所示。广东省各城市物流质量发展差异化特征较为明显，各地区发展不均衡，物流整体水平偏弱。全省形成以广州、深圳、东莞、佛山、中山等城市为较高水平的物流质量集聚区域；惠州、湛江、茂名等城市为中等水平的物流质量发展区域，虽然其物流竞争优势低于广州等城市，但由于其本身所具有的经济发展规模以及良好的交通运输条件，依然具有很强的物流发展能力。阳江、韶关等城市的区域禀赋资源以及地理位置没有明显的优势，物流质量发展水平较低。

2.2    广东省农产品物流网络的空间格局

基于引力模型构建广东省农产品物流空间联系网络，使用ARCGIS分别绘制出网络结构图，如图1所示。从宏观格局来看，广东省农产品物流联系在分布上具有显著的空间异质性，“核心-边缘”层级结构特征明显，只有少数核心城市农产品物流联系值达到中等水平以上，大部分城市为边缘节点，处于低水平联系状态。关联值较高的城市主要集中于广州、佛山、东莞、深圳，基本实现了主要核心节点间紧密联系，与其他节点间交织关联的特征，在珠三角中部地区形成以广佛莞深为主导的块状网络结构，高度聚集了物流资源，是全省农产品物流网络的核心部分。潮汕揭城市群处于中等联系层级，主要形成以汕头为核心的城市群农产品物流网络，且基本围绕自身所在的群体进行发展，与其他节点处于较为稀疏的联系格局。粤西、粤北地区各个城市处于低等级联系层级上，没有明确的中心城市发挥引导作用，与邻近城市也处于较为稀疏的联系状态。

将广东省农产品物流程度中心度与空间联系值进行叠加，如图2所示。在联系值较高的地方，物流空间联系总量集聚效应明显，可以直观看出网络整体呈现出以粤西、珠三角城市群、潮汕揭城市群为核心“W型”多中心-外围结构的空间溢出效应，其内部又呈现出金字塔型层层向外扩展的变化趋势。其中广佛莞深网络处于高中心度，空间辐射范围较广，基本覆盖了清远、肇庆、云浮、中山、江门、珠海、惠州等城市，说明该网络整体联通能力较强，能与其他城市产生较快的连接。而低中心度主要分布在粤西、粤北地区，这些城市经济水平与交通水平较低，与高中心度地区存在着明显的差距。这是由于粤港澳大湾区协同发展的政策影响，珠三角城市群“抱团发展”现象显著，经济发展水平高，城市之间物流联系更加频繁，农产品要素流动性更强；潮汕揭城市由于远离中心城市发展、自动与地理位置相近形成城市群体发展；粤西等其他城市经济发展水平低，物流基础设施不完善等因素，在网络中资源难以集聚，尚未形成明显的组团协同发展路径。

2.3    基于网络联系的物流枢纽中心选址

通过社区发现方法，对广东省21个地级市进行区域划分，获得5个社区内部的节点间的联系相对紧密，社区之间的连接相对比较稀疏的农产品物流社区，如图3所示。广州、东莞、惠州、深圳为珠三角东部社区；韶关、清远为粤北社区；佛山、江门、云浮、肇庆、中山、珠海为珠三角西部社区；潮州、汕头、汕尾、揭阳、河源、梅州为粤东北社区；茂名、湛江和阳江为粤西社区。从整体分布来看，社区内部节点具有地域邻近特征。社区内部农产品物流活动因城市空间规模和物流基础设施的限制，一般在城市节点周边形成集聚效应，相邻城市的农产品物流资源具有很强的相似性。从空间范围上看，这些区域尺度并未遵循传统的广东省四大行政区域板块划分，最为显著的是珠三角地区以及粤东、粤北地区划分为广深莞惠组团、佛江云肇中珠组团、潮汕揭梅河组团以及清韶组团，这是由于珠三角地区出现多个具有较强集散能力的中心城市，造成部分中心城市将农产品物流联系紧密的周边城市吸进本社区形成一体化网络，进而形成珠三角东部社区和珠三角西部社区；粤东地区的潮汕揭城市群作为等级较高的城市则是将具有农产品产量和地理距离优势的河源、梅州吸纳进来，形成粤东北社区网络的初期发展阶段。

为实现农产品物流效率的最大化，结合单一区域设置农产品物流枢纽中心选址，以达到修建最高效的枢纽中心，实现最大区域的覆盖。把每个区域中的城市作为农产品物流枢纽中心服务需求点，把货物周转量作为需求量，用修正后的重心法计算出以梅州、广州、清远、佛山、湛江为中心修建农产品物流枢纽，厘清区域空间结构与交通网络的适配关系，加强农产品物流枢纽中心与周边地市进一步构建农产品物流网络，形成高效、快捷、畅通的农产品物流网络体系。

3    结论、建议与讨论

3.1    结    论

本文采用主成分分析法和引力模型测算出广东省农产品物流综合质量及区域城市之间的农产品物流联系，运用社区发现方法对广东省农产品物流空间联系结构进行分析并提出优化方案，主要结论如下。

第一，广东省各城市的农产品物流质量差异化发展特征较为明显。从发展水平上看，物流质量水平呈现从珠三角地区向外延伸递减的趋势，形成了以广州、深圳、东莞、佛山、中山等城市为较高水平的物流质量连片发展区域，周边城市物流质量水平较低的发展格局，这与其经济发展水平具有较强的拟合性。

第二，广东省物流联系及网络格局空间异质性明显，“核心-边缘”层级结构特征显著，农产品物流网络空间结构脆弱。广州等核心城市承载大量的农产品业务，资源过度拥挤，容易引发物流系统崩溃。而粤西农产品主产地区尚未形成较为明显的网络发展格局，资源优势难以集聚。

第三，在社区发现算法的空间识别视角下，共识别出粤东北社区、珠三角东部社区、粤北社区、珠三角西部社区、粤西社区5个具有较广覆盖性和强渗透性的“农产品物流社区”，着重推动建设以梅州、广州、清远、佛山、湛江为中心的农产品物流枢纽“点-轴”式空间格局。

3.2    建    议

加快建设农产品物流枢纽中心，构建农产品物流网络。以梅州、广州、清远、佛山、湛江为广东省农产品物流枢纽建设中心点，带动周边城市地区的发展，进而形成广东省农产品物流枢纽中心圈层，以点带圈的形式带动整个农产品区域物流协调发展，以5个区域圈层支撑广东省农产品物流网络发展。

加大对农产品物流投资，优化区域农产品物流设施。增加与物流业相关的交通运输、仓储、邮政业投资比重，加快建设基础物流设施，促进区域农产品物流质量得到较快发展，加深与相邻城市的农产品运输来往，加快形成高效、快捷、畅通的农产品物流网络体系。

有效利用大数据技术实现资源共享。将物联网技术与云计算相结合，创建农产品物流信息公共服务平台和资源交易平台，通过整合信息服务、交易匹配、供应链优化等一系列基于数据的物流服务，有效解决农产品在交易过程中产生的多重流通环节、信息不对称、运输成本过高的问题，逐步建立区域间的信息共享机制。

3.3    讨    论

本文基于广东省21个地级市的社会经济发展水平、物流基础设施状况、农业发展水平数据分析其网络空间联系特征，一定程度上弥补了现有的农业物流网络研究中的缺失。但受限于数据精度的影响，部分数据的代表性有限，本研究仍存在不足，未来将加以改进，并深入研究广东省典型农产品物流在时间和空间的结构演化。

参考文献：

[1] 雷竣超，王敏，买欣．电商扶贫下的流空间与知识生产：昆明乡村重构机制研究[J]．世界地理研究，2023，32（4）：156-169.

[2] 鞠颂东，徐杰．物流网络理论及其研究意义和方法[J]．中国流通经济，2007（8）：10-13．

[3] 王成金．中国物流企业的空间组织网络[J]．地理学报，2008（2）：135-146．

[4] 徐建，曹有挥，孙伟．基于公路运输成本的长三角轴—辐物流网络的构建[J]．地理研究，2009，28（4）：911-919．

[5] 李苑君， 吴旗韬，吴康敏，等．“流空间”视角的电子商务快递物流网络结构研究——以珠三角城市群为例[J]．地域研究与开发，2021，40（2）：20-26．

[6] 纪良纲，王佳淏.“互联网+”背景下生鲜农产品流通电商模式与提质增效研究[J]．河北经贸大学学报，2020，41（1）：67-75.

[7] 姚源果，贺盛瑜．基于交通大数据的农产品冷链物流配送路径优化研究[J]．管理评论，2019，31（4）：240-253．

[8] 卢奇，吴洁，王晶．基于区块链的农产品供应链优化对策研究[J]．商业经济研究，2022（3）：141-144．

[9] 赵雨霖，林光华．中国与东盟10国双边农产品贸易流量与贸易潜力的分析——基于贸易引力模型的研究[J]．国际贸易问题， 2008（12）：69-77．

[10] 李全喜，金凤花，孙磐石．区域物流引力和地位模型的构建及应用研究[J]．经济地理，2010，30（10）：1619-1624，1630．

[11] 朱慧，周根贵．基于引力模型的内陆型区域物流空间联系研究——以浙江金衢丽地区为例[J]．地域研究与开发，2015，34（1）：43-49．

[12] 周晓鸣，叶春明．因子分析在农产品物流能力评价中的应用[J]．物流科技，2018，41（2）：22-26，36．

[13] 薛妍雯，周玉新．基于因子分析法下山东省农产品物流发展水平评价研究[J]．物流科技，2021，44（10）：102-105．

[14] 聂丞彬，杨中华，柳芙蓉．我国省域物流竞争力空间关联网络及其驱动因素研究[J]．物流科技，2022，45（8）：11-15．

[15] 金贵，王占岐，杨俊，等．基于引力模型与回归分析的城市群地价空间结构研究——以武汉城市圈为例[J].地域研究与开发，2013，32（6）：29-32．

[16] 王圣云，宋雅宁，温湖炜，等．双向联系视域下长江经济带城市群网络结构——基于时间距离和社会网络分析方法[J].经济地理，2019，39（2）：73-81．

[17] 刘程军，周建平，蒋建华，等．电子商务背景下县域物流的空间联系及其网络结构研究——以浙江省为例[J]．地理科学， 2019，39（11）：1719-1728．

[18] 王帆．基于主成分分析法的电商物流供应商评价选择优化研究[J]．物流工程与管理，2022，44（4）：77-80．?

[19] 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．

[20] 吴卫江，李沐南，李国和．Louvain算法的并行化处理[J]．计算机与数字工程，2016，44（8）：1402-1406．