李 芳，史小寧，胡 昊

(上海交通大學(xué)船舶海洋與建筑工程學(xué)院，上海200240)

0 引言

“無(wú)水港”是一個(gè)相對(duì)于“有水港”的概念，源自20世紀(jì)的歐美大陸。無(wú)水港不臨江海、沒(méi)有船舶，貨物是在無(wú)水港內(nèi)“一站式”完成訂艙、報(bào)關(guān)、報(bào)驗(yàn)、簽發(fā)提單等一切通關(guān)手續(xù)，相當(dāng)于把海港搬到了內(nèi)陸，然后通過(guò)海鐵聯(lián)運(yùn)的方式將貨物運(yùn)送到沿海港口，集裝箱就可以直接裝船出海［1-3］。

目前，我國(guó)已建立的無(wú)水港主要有3種發(fā)展模式:①沿海港港方為爭(zhēng)取貨源主動(dòng)在內(nèi)陸地區(qū)建立無(wú)水港。隨著港口數(shù)量的增多，港口間的競(jìng)爭(zhēng)勢(shì)必愈演愈烈，如何爭(zhēng)取到更廣闊的經(jīng)濟(jì)腹地和貨源將是港口經(jīng)營(yíng)者議事日程中很重要的課題;②內(nèi)陸地區(qū)為發(fā)展本地經(jīng)濟(jì)建立無(wú)水港。當(dāng)?shù)赝赓Q(mào)企業(yè)渴望在本地就能實(shí)現(xiàn)“一關(guān)三檢”將貨物運(yùn)出去，當(dāng)?shù)卣蚕Ｍ幸粋€(gè)這樣的平臺(tái)為招商引資發(fā)展經(jīng)濟(jì)創(chuàng)造條件;③沿海港港方和內(nèi)陸地區(qū)為各自的發(fā)展需要共同建立無(wú)水港。

無(wú)水港的建設(shè)投資巨大，主要包括土地使用、基礎(chǔ)設(shè)施購(gòu)買(mǎi)、場(chǎng)地建設(shè)、配套信息支持等費(fèi)用，據(jù)云南省昆明市正在籌建中的無(wú)水港報(bào)道實(shí)際投資已遠(yuǎn)遠(yuǎn)超出計(jì)劃投資，原定的30億(昆明市人民政府辦公廳文件，昆政辦［2010］196號(hào))。這樣巨大的投資背后必定承擔(dān)著同樣大小的風(fēng)險(xiǎn)，如果無(wú)水港的營(yíng)業(yè)達(dá)不到預(yù)計(jì)指標(biāo)，那么不僅達(dá)不到疏通海港—內(nèi)陸集疏運(yùn)系統(tǒng)的目的，更是造成了建設(shè)上的資源及資金的浪費(fèi)。因此，筆者針對(duì)海港如何選取合適的內(nèi)陸城市作為自己的內(nèi)陸集散點(diǎn)和內(nèi)陸城市如何通過(guò)建立無(wú)水港提高自身的競(jìng)爭(zhēng)力兩個(gè)問(wèn)題，提出了用二項(xiàng)logit模型分析影響無(wú)水港選址的關(guān)鍵性因素，并在此基礎(chǔ)上預(yù)測(cè)某內(nèi)陸城市被選作無(wú)水港的可能性大小。

無(wú)水港選址原則和影響因素具有很強(qiáng)的模糊性和復(fù)雜性，因此聚類(lèi)算法以及模糊聚類(lèi)算法在用于無(wú)水港選址的眾多方法中有著獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)。張兵，等［4］分析并驗(yàn)證了模糊C-均值聚類(lèi)法在無(wú)水港選址中的應(yīng)用;Zhong，等［5］采用模糊 C-均值聚類(lèi)算法從內(nèi)陸34個(gè)省份城市中為大連進(jìn)行了無(wú)水港選址;模糊因子評(píng)級(jí)fuzzy factor rating system(FRS)也被用于場(chǎng)站設(shè)施的選址，如Ou，等［6］調(diào)查了6個(gè)國(guó)際分撥中心的選址因素，驗(yàn)證了FRS對(duì)于團(tuán)體決策的有效性;模糊多目標(biāo)模型也被用于消防站選址問(wèn)題研究［7］。均值聚類(lèi)算法顯著的特點(diǎn)是需要在模型應(yīng)用之初人為的設(shè)定類(lèi)別數(shù)，而不能依靠模型自動(dòng)獲取聚類(lèi)的數(shù)量。傳播仿射聚類(lèi)算法［8］在這一方面進(jìn)行了改善，該模型根據(jù)候選點(diǎn)的特性自動(dòng)形成適應(yīng)數(shù)量的聚類(lèi)中心，臨近的候選點(diǎn)被相應(yīng)的聚類(lèi)中心服務(wù)范圍所覆蓋?；谝該Q裝量大小為選取原則的無(wú)水港選址，李芳［9］將多項(xiàng)logit應(yīng)用在無(wú)水港選址問(wèn)題，以無(wú)水港使用者——托運(yùn)人為調(diào)查對(duì)象，通過(guò)logit模型將托運(yùn)人的擬運(yùn)輸貨物按logit概率分配給各候選無(wú)水港，選取換裝量大的候選點(diǎn)作為無(wú)水港建設(shè)地。但由于缺乏調(diào)查數(shù)據(jù)，作者只能采用專(zhuān)家打分法獲得logit因子權(quán)重，這就違背了logit原本的使用特性。

無(wú)水港選址區(qū)別于一般場(chǎng)站設(shè)施選址［10-13］，因?yàn)闊o(wú)水港是公共性質(zhì)的設(shè)施，其效益取決于被使用率的大小，而不同于公司內(nèi)部的分撥中心或物流中心，其效益取決于分撥中心的運(yùn)作效率以及上下游的配合。同樣，有志于發(fā)展經(jīng)濟(jì)的內(nèi)陸城市之間爭(zhēng)先恐后建立無(wú)水港，城市之間形成了一種競(jìng)爭(zhēng)關(guān)系。然而，一個(gè)海港在內(nèi)陸建立的無(wú)水港數(shù)量是有限的，考慮到成本與整個(gè)集疏運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化，比鄰的城市很難同時(shí)都被選取作為建立無(wú)水港的候選點(diǎn)，而且越先建立無(wú)水港的城市，將占領(lǐng)市場(chǎng)先機(jī)獲取越多的收益。在這一層面，無(wú)水港選址亦屬于競(jìng)爭(zhēng)性選址的范疇。

筆者選取二項(xiàng)logit模型對(duì)無(wú)水港選址進(jìn)行研究，考慮文獻(xiàn)回顧中涉及到的重要選址原則與選址因素，利用實(shí)例分析驗(yàn)證了該模型的適用性。并通過(guò)二項(xiàng)logit模型的特性識(shí)別影響無(wú)水港選址的關(guān)鍵因素，依照l(shuí)ogit概率預(yù)測(cè)某候選點(diǎn)被選作為無(wú)水港建設(shè)點(diǎn)的可能性。

1 logit模型簡(jiǎn)介

logit模型通常用于評(píng)估個(gè)體在若干個(gè)可選方案中選擇某一種的概率。尤其是對(duì)一些影響選擇決策的，不能直接測(cè)試、直接觀察到的因素，可運(yùn)用logit模型，在一定的假設(shè)前提下，建立選擇概率和可選方案屬性之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，進(jìn)行離散選擇分析。根據(jù)隨機(jī)效用理論，不同的選擇方案會(huì)對(duì)決策者產(chǎn)生某種效用，決策者在特定條件下選擇其所認(rèn)知的方案中效用最大的方案。并且，選擇某方案的效用應(yīng)隨該方案特性和決策者主體特性等因素而不同。

通過(guò)logit回歸可以擬合出方程(1):

式中:p是在因素(x1，x2，…，xm)影響之下某城市建立無(wú)水港的概率;1-p是不能建立無(wú)水港的概率;xi(i=1，2，…，m)是影響無(wú)水港建設(shè)的第i個(gè)因素;a，bi(i=1，2，…，m)是待估計(jì)參數(shù)。

方程(1)的等價(jià)形式為:

式(2)所表示的分布函數(shù)稱(chēng)為logistic分布函數(shù)。p是針對(duì)某一個(gè)城市是否具備建立無(wú)水港的條件而言，如要從多個(gè)無(wú)水港候選城市之中做選擇，則:

式中:j為 n個(gè)無(wú)水港候選城市之一，即 j=1，2，3…，n。

下面筆者使用SPSSl7.0軟件進(jìn)行二項(xiàng)logit回歸，用1，0分別表示建立和未建立無(wú)水港。

2 案例分析

2.1 logit模型回歸

解決無(wú)水港的選址問(wèn)題首先要確定影響無(wú)水港選址的原則及相關(guān)因素。楊睿［7］采用DEA/AHP-F確定無(wú)水港選址，首先通過(guò)運(yùn)輸成本、運(yùn)輸時(shí)間、托運(yùn)人滿(mǎn)意度等主要指標(biāo)刪選第一層無(wú)水港候選點(diǎn)，再用政策因素、文化因素、生活水平、交通設(shè)施水平等指標(biāo)進(jìn)行第2輪排序。Wang，等［14］在用 ANP方法為天津港選取內(nèi)陸無(wú)水港城市時(shí)提出了以自然環(huán)境、經(jīng)營(yíng)環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施水平、成本為4大一級(jí)指標(biāo)的選址指標(biāo)體系。譚卡［15］在用AHP方法為廣州港選取內(nèi)陸無(wú)水港城市時(shí)，選取了從各地級(jí)城市距廣州公路交通的距離、港口吞吐量、地區(qū)生產(chǎn)總值、進(jìn)口總額、出口總額等共10項(xiàng)政治、經(jīng)濟(jì)、社會(huì)等指標(biāo)進(jìn)行描述。

筆者選取影響無(wú)水港選址的5個(gè)影響因素包括:到相應(yīng)進(jìn)出港口的鐵路距離(km)、進(jìn)出口貿(mào)易額(億美元)、是否為集裝箱中心站(是——1，不是——0)、人均地區(qū)生產(chǎn)總值(元)、貨物周轉(zhuǎn)量(億t/km)。案例選自全國(guó)77個(gè)城市，其中17個(gè)城市已建立無(wú)水港，60個(gè)城市有規(guī)劃但還未建立無(wú)水港，不含缺失部分?jǐn)?shù)據(jù)的樣本。所在城市對(duì)應(yīng)的屬性數(shù)據(jù)來(lái)自2007年各城市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)，因?yàn)橐呀o(wú)水港的城市已經(jīng)在早期經(jīng)過(guò)可行性評(píng)估，因此不宜采用2011年最新的數(shù)據(jù)，采用評(píng)估當(dāng)年的數(shù)據(jù)較好。

表1 影響無(wú)水港建設(shè)的效用因素分類(lèi)Table 1 Classification of utility factors affecting dry port construction

運(yùn)行結(jié)果如表2。

表2 5因素SPSS運(yùn)行結(jié)果Table 2 Outcome of SPSS

從表2可以看出，到相應(yīng)港口的鐵路距離(X1)的p值為0.072 ＞0.05，相對(duì)不顯著，但是其方向如同預(yù)期，與結(jié)果成負(fù)相關(guān)。目前，我國(guó)已建立的無(wú)水港大都屬于近距離無(wú)水港，如要使無(wú)水港的服務(wù)范圍擴(kuò)至距離港口極深的腹地城市，可考慮再建遠(yuǎn)距離無(wú)水港，貨物由遠(yuǎn)距離無(wú)水港中轉(zhuǎn)至近距離無(wú)水港，再運(yùn)往港口。因而，與相應(yīng)海港的鐵路距離這項(xiàng)因素并非為影響一個(gè)城市打造無(wú)水港的關(guān)鍵因素。而進(jìn)出口貿(mào)易額(X2)、是否為集裝箱中心站(X3)、人均地區(qū)生產(chǎn)總值(X4)、貨物周轉(zhuǎn)量(X5)是主要的作用因素，其 p值分別是 0.044，0.013，0.017，0.015，均小于0.05，解釋能力較強(qiáng)，具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義和現(xiàn)實(shí)意義。剔除不相關(guān)因素X1，再次計(jì)算得到，如表3。

表3 4因素SPSS運(yùn)行結(jié)果Table 3 Outcome of SPSS with 4 factors

4項(xiàng)因素都起著如同預(yù)期的相關(guān)效用，X2與結(jié)果成正相關(guān)變化。一個(gè)城市的對(duì)外貿(mào)易進(jìn)出口額越大，對(duì)于港口的自我需求越大，就越能為港口提供充足的貨源，無(wú)水港建立在這樣的城市，擁有足夠的貨物轉(zhuǎn)運(yùn)量，才能達(dá)到一定的經(jīng)濟(jì)效益;X3與結(jié)果形成正相關(guān)。鐵路部門(mén)在全國(guó)頒布18個(gè)城市作為集裝箱中心站，筆者選取這個(gè)因素的原因在于:從無(wú)水港至海港之間的貨物運(yùn)輸通常都是由鐵路運(yùn)輸來(lái)完成，集裝箱中心站城市能夠?yàn)樨浳锏募b箱運(yùn)輸提供極大的方便，進(jìn)而減少無(wú)水港建設(shè)及營(yíng)運(yùn)中產(chǎn)生的相關(guān)運(yùn)輸成本;X4為人均地區(qū)生產(chǎn)總值，這與結(jié)果形成必然的正相關(guān)，人均地區(qū)生產(chǎn)總值代表一個(gè)城市的生活水平、生產(chǎn)水平以及未來(lái)的產(chǎn)出活力，要保證無(wú)水港建設(shè)的基本效益得到滿(mǎn)足，就必須保證一定的貨源以及未來(lái)的發(fā)展趨勢(shì);貨物周轉(zhuǎn)量(X5)與結(jié)果形成正相關(guān)，因?yàn)楣P者采用的是各種運(yùn)輸方式組合的貨物周轉(zhuǎn)量，包括海運(yùn)、公路、鐵路、航空，而貨物周轉(zhuǎn)量來(lái)自于貨物運(yùn)輸量以及運(yùn)輸距離，因此X5不僅反應(yīng)了城市的運(yùn)輸方式、運(yùn)輸量，還體現(xiàn)了運(yùn)距長(zhǎng)短?？v觀這4項(xiàng)效用影響因素，通過(guò)系數(shù)比對(duì)，可得知X3效用最顯著，也就說(shuō)，如果能通過(guò)改變X3的大小來(lái)調(diào)節(jié)想要得到的結(jié)果，效果最明顯。也說(shuō)明，是否是集裝箱中心站對(duì)于一個(gè)城市能否建立無(wú)水港起著重要影響。這與實(shí)際考察結(jié)果相同。

2.2 logit模型預(yù)測(cè)

由上可知，logit概率所得方程可表示:

例如，計(jì)算成都被選作為無(wú)水港的概率，先找出其對(duì)應(yīng)影響因子的屬性值(X2=95.2億美元，X3=1，X4=26 527元，X5=1 325.9×109t/km)，代入上式計(jì)算得:

此概率較高，說(shuō)明成都適合建設(shè)無(wú)水港。

如果從西南片區(qū)的無(wú)水港候選城市(成都、綿陽(yáng)、德陽(yáng)、宜賓、南充、雅安、遂寧、廣安、達(dá)州、樂(lè)山、瀘州)中做選擇，則按式(6)計(jì)算:

假設(shè)各候選城市對(duì)應(yīng)的logit系數(shù)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。

結(jié)合2007年各大城市國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)所得的各城市效用，代入算式(6)得:

可知，在西南城市片區(qū)中，經(jīng)過(guò)4大關(guān)鍵影響因素的考量之后，成都明顯優(yōu)于其他城市作為無(wú)水港建設(shè)點(diǎn)。事實(shí)上，成都已經(jīng)建成無(wú)水港區(qū)，因而本預(yù)測(cè)符合客觀實(shí)際有效。

二項(xiàng)logit模型用于無(wú)水港選址，與AP Clustering以及AHP方法的不同點(diǎn)在于:①logit是預(yù)測(cè)無(wú)水港建設(shè)的概率大小，而非從候選城市中直接做選擇;②logit模型中沒(méi)有介入主觀人為的因素，而AHP和AP Clustering在量化效用因素時(shí)都有使用專(zhuān)家打分法;③用logit模型預(yù)測(cè)概率是基于幾個(gè)城市之間的競(jìng)爭(zhēng)，計(jì)算出一個(gè)城市優(yōu)于另外一個(gè)城市獲選的概率。

3 結(jié)語(yǔ)

筆者采用二項(xiàng)logit模型對(duì)于無(wú)水港選址這個(gè)問(wèn)題提供了新的方法和思路。通過(guò)切實(shí)的歷史數(shù)據(jù)來(lái)分析和篩選影響無(wú)水港選址的關(guān)鍵性因素，并得到相應(yīng)因素的權(quán)重，供相關(guān)決策者作為提升自我競(jìng)爭(zhēng)力的有效依據(jù)。最后，logit模型用于預(yù)測(cè)某城市被選作為無(wú)水港的概率大小，通過(guò)與實(shí)際比對(duì)，與其他方法的比對(duì)驗(yàn)證了模型的優(yōu)越性和適用性。Logit模型比聚類(lèi)方法更為可靠，比AHP方法更為客觀，因?yàn)槠湟勒盏臄?shù)據(jù)來(lái)源于現(xiàn)實(shí)的歷史數(shù)據(jù)，而非人為感官的評(píng)判。但是，由于現(xiàn)有無(wú)水港的數(shù)量不多，可獲得的數(shù)據(jù)不足，造成文中樣本數(shù)量偏小，可能會(huì)引起結(jié)果的不穩(wěn)定。

影響無(wú)水港建設(shè)的重要因素包括是否為集裝箱中心站、進(jìn)出口貿(mào)易額、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、貨物周轉(zhuǎn)量。因此，如要提升在建設(shè)無(wú)水港方面的競(jìng)爭(zhēng)力，一方面，內(nèi)陸城市必須加快自身的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，拉動(dòng)運(yùn)輸需求和地區(qū)經(jīng)濟(jì)實(shí)力;另一方面，投入對(duì)集裝箱運(yùn)輸?shù)陌l(fā)展，著重改善運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)，減少道路資源浪費(fèi)，提高運(yùn)輸效率等也是內(nèi)陸城市建設(shè)無(wú)水港的關(guān)鍵。

［1］Rodrigue J P，Debrie J，F(xiàn)remont A，et al.Functions and actors of inland ports:European and North American dynamics［J］.Journal of Transport Geography，2010，18(4):519-529.

［2］Jar?emskis A，Vasiliauskas A V.Research on dry port concept as intermodal node［J］.Transport，2007，XXII(3):207-213.

［3］Woxenius J，Roso V，Lumsden K.The dry port concept:connecting seaports with their hinterland［J］.Journal of Transport Geography，2009，17:338-345.

［4］張兵，周海寧.模糊C-均值聚類(lèi)法在干港選址中的應(yīng)用［J］.水運(yùn)管理，2009，31(1):13-16.Zhang Bing，Zhou Haining.Location selection of dry port with fuzzy C-clustering［J］.Shipping Management，2009，31(1):13-16.

［5］Zhong Ming，Wang Jingyan，Jiao Ningbo.Location planning of dry port based on fuzzy clustering algorithm［C］//Eighth International Conference of chinese Logistics and Transportation Professionals.Chengdu，China:ASCT，2008.

［6］Ou ChinWen，Chou ShuoYan.International distribution center selection from a foreign market perspective using a weighted fuzzy factor rating system［J］.Expert Systems with Applications，2009，36(2):1773-1782.

［7］楊睿.我國(guó)內(nèi)陸“無(wú)水港”建設(shè)淺析［J］.港口經(jīng)濟(jì)，2006(5):53.Yang Rui.An analysis of dry port construction in China［J］.Port Economy，2006(5):53.

［8］Li Fang，Shi Xiaoning，Hu Hao.Location selection of dry port based on AP clustering:case of southwest China［J］.Journal of System and Management Sciences，2011，1(5):255-260.

［9］Li Fang，Shi Xiaoning，Hu Hao.Location Planning of Dry Port Based on Logit-the case of southwest china［C］//IAME conference proceeding paper.Santiago:Transport Resarch Institute，2011.

［10］方琴.貴州區(qū)域內(nèi)無(wú)水港的優(yōu)化選址［J］.貴州工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版，2008，37(6):91-97.Fang Qin.Optimization of the location of land port in Guizhou［J］.Journal of Guizhou University of Technology:Natural Science，2008，37(6):91-97.

［11］衛(wèi)家駿.出口集裝箱堆場(chǎng)位置的優(yōu)化［J］.重慶交通大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)版，2010，29(3):470-473.Wei Jiajun.Optimization of positioning export containers in yard［J］.Journal of Chongqing Jiaotong University:Natural Science，2010，29(3):470-473.

［12］曹悅.基于顧客選擇行為的Logit效用函數(shù)的競(jìng)爭(zhēng)性選址問(wèn)題研究［D］.上海:復(fù)旦大學(xué)，2008.

［13］王曉衛(wèi).“無(wú)水港”建設(shè)及離散選擇理論在選址中的應(yīng)用［D］.上海:上海海事大學(xué)，2004.

［14］Wang Chunhui，Wei Jinyu.Research on the dry port location of Tianjin port based on analytic network process［J］.International Seminar on Business and Information Management，2008(1):75-78.

［15］譚卡.廣州港的無(wú)水港群選址研究［D］.成都:西南交通大學(xué)，2009.