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      保稅港區(qū)與內(nèi)陸港互動發(fā)展模式選擇

      2013-07-06 10:01:28孫家慶唐麗敏蔡靜李明澤
      上海海事大學學報 2013年1期
      關鍵詞:海滄保稅內(nèi)陸

      孫家慶,唐麗敏,蔡靜,李明澤

      (大連海事大學 交通運輸管理學院,遼寧 大連 116026)

      0 引言

      保稅港區(qū)與內(nèi)陸港(以下簡稱兩港)實施互動既有利于沿海港口的良性發(fā)展,又可以促進我國內(nèi)陸地區(qū)外向型經(jīng)濟的快速發(fā)展.但是相關理論研究及實踐表明,合作風險和諸多不穩(wěn)定性因素的存在使得一半以上的合作都是失敗的[1],所以作為互動關系建立的第1 步,選擇怎樣的模式實施互動以及如何進行選擇至關重要.

      當前,國內(nèi)外學者們對合作模式的研究僅限于企業(yè)間戰(zhàn)略聯(lián)盟模式[2]、供應鏈合作模式[3-4]、虛擬企業(yè)[5-6]、聯(lián)盟伙伴的選擇和影響因素[7-8]等,對兩港互動的研究也僅限于互動發(fā)展層次[9]和機理[10]的研究,或者從更大范疇內(nèi)研究港口與腹地的關系[11-14],可以說,對兩港互動發(fā)展模式選擇的研究還非常有限.基于此,本文提出兩港互動發(fā)展可以采取的3 種模式,建立基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡模式選擇模型并應用到廈門海滄保稅港區(qū)與其內(nèi)陸腹地的互動發(fā)展中.

      1 兩港互動發(fā)展模式選擇關鍵指標體系的構建

      由于兩港互動發(fā)展模式選擇問題涉及的因素多,其評價過程中常包含著許多不確定性、隨機性和模糊性,因此構建合適的評價指標體系是模式選擇的基礎.評價指標體系建立的方法有兩類:專家主觀評定與比較判定法和數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析法.第一類方法適用于資料有限、主要依據(jù)專家經(jīng)驗知識來確定指標的被評價對象;第二類方法適用于具有定量評價指標的被評價對象.

      為了兼顧代表性和全面性,在構建兩港互動發(fā)展模式選擇的指標體系過程中主要考慮以下3個方面:首先,兩港的互動本質(zhì)上是企業(yè)間的聯(lián)盟,兩港互動發(fā)展模式的選擇問題,與企業(yè)戰(zhàn)略聯(lián)盟、動態(tài)聯(lián)盟、虛擬企業(yè)、運輸企業(yè)聯(lián)盟、物流集成商聯(lián)盟等合作模式的選擇有很多共同點,評價指標也存在共性;其次,兩港互動發(fā)展模式選擇與合作伙伴選擇具有很強的相似性;最后,成功的兩港互動模式應該使企業(yè)間的總交易成本最低,并且能夠綜合權衡所有要素(如資產(chǎn)專用性、環(huán)境不確定性等).

      1.1 指標體系的初步篩選

      本文利用德爾菲法,在對兩港互動發(fā)展模式選擇影響因素進行初步分析的基礎上,設計調(diào)查問卷,并采用LIKERT 的5 點尺度法,將各因素的影響程度劃分為5個等級.然后向包括保稅港區(qū)和無水港企業(yè)的領導、員工及港航專家學者等在內(nèi)的人士征求兩港互動發(fā)展模式選擇的主要影響因素及其影響程度,最終建立包括環(huán)境、資源依賴性、資源投入、關系特性和企業(yè)自身等因素在內(nèi)的初步評價指標體系(見表1).本次調(diào)查共隨機發(fā)放調(diào)查問卷120 份,收回115 份,其中有效問卷109 份,有效率達90.8%.

      表1 兩港互動發(fā)展影響因素

      1.2 初步指標體系的優(yōu)化處理

      運用SPSS 軟件對調(diào)查結果進行因子分析.在對相關矩陣因數(shù)的統(tǒng)計學檢驗以及因子歸納后,得知前20個因子的累積特征值已達到97.5%,因此可選擇將32個影響因素簡化到20個,其旋轉(zhuǎn)后的因子載荷見表2.

      表2 旋轉(zhuǎn)后的因子載荷

      最后,進行指標體系的效度檢驗,見表3,前20個影響因素的特征值大于0.2,它們的累計貢獻率為97.472%,即大于97%的總方差可以由這20個影響因素解釋.因此,這20個影響因素構建的指標體系具有較高的效度(見表3).

      表3 關鍵影響因素效度分析

      綜上,經(jīng)過因子分析,兩港互動發(fā)展模式選擇關鍵指標體系由5 方面20個指標組成.篩選出兩港互動發(fā)展的20個關鍵影響因素,見表4.

      表4 兩港互動發(fā)展模式選擇關鍵指標體系

      2 兩港互動發(fā)展模式類型與層次劃分

      2.1 兩港互動發(fā)展模式的類型

      兩港互動發(fā)展模式是指,為了達到提升核心競爭力的互動目標,兩港優(yōu)化資源配置、明確服務價值、定位目標客戶,并采取能夠合理解決商業(yè)活動中出現(xiàn)的各種矛盾問題、進而更好地滿足客戶需求的一系列行為規(guī)范.

      結合內(nèi)陸港建設和發(fā)展模式,參考相關文獻對企業(yè)間合作模式的研究成果,本文將兩港互動發(fā)展模式分為3 類:契約聯(lián)盟模式、合資經(jīng)營模式和虛擬互動模式,3 種模式的比較見表5.

      2.2 兩港互動發(fā)展模式的層次劃分

      依據(jù)表4 的研究結果,運用層次分析法(AHP),對上述3 種互動模式的發(fā)展層次進行科學評估:首先,確定5個一級指標和20個二級指標的權重;其次,按[0,0.4),[0.4,0.9),[0.9,1.0]分數(shù)段,分別對3 種模式進行打分;最終計算契約聯(lián)盟模式、合資經(jīng)營模式和虛擬互動模式的綜合得分,依次為[0,0.4),[0.4,0.9),[0.9,1.0],分別命名為初級、中級、高級.

      表5 3 種互動模式的比較

      3 基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡模式選擇模型的構建

      BP 神經(jīng)網(wǎng)絡結構的確定包括輸入層和輸出層神經(jīng)元個數(shù)的確定、隱含層數(shù)的確定、隱含層神經(jīng)元個數(shù)及每層激活函數(shù)的確定.

      3.1 輸入輸出層神經(jīng)元個數(shù)的確定

      一個神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入、輸出層神經(jīng)元個數(shù)是由輸入、輸出變量決定的.通常,神經(jīng)網(wǎng)絡的輸出量代表模型要實現(xiàn)的功能目標,在本文的研究中,研究對象是兩港互動發(fā)展模式的選擇.因此,模型只有1個輸出節(jié)點,取值范圍為[0,1.0].根據(jù)前述研究結果,可知輸出值與互動模式的對應關系見表6.

      表6 互動發(fā)展模式與神經(jīng)網(wǎng)絡輸出值的對應關系

      與兩港互動發(fā)展模式選擇相關的因素有5 方面20個指標,因此將20個指標值作為神經(jīng)網(wǎng)絡輸入層的輸入,即BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入層節(jié)點數(shù)為20.

      3.2 隱含層數(shù)的確定

      神經(jīng)網(wǎng)絡的輸入層與輸出層之間存在一個或多個隱含層是BP 網(wǎng)絡具有非線性識別功能的主要原因.一般而言,具有一個S 型隱含層和一個線性輸出層的3 層BP 網(wǎng)絡能夠逼近任意函數(shù),完成任意N維到M 維的映射.增加神經(jīng)網(wǎng)絡的隱含層數(shù)雖然可以使誤差降低、精度提高,但也會導致網(wǎng)絡復雜化.因此,為了減少內(nèi)存資源的耗用并提高網(wǎng)絡的學習效率,本文確定選用3 層網(wǎng)絡結構構建模式選擇模型,即只設置一個隱含層.

      3.3 隱含層神經(jīng)元個數(shù)的確定

      在實際應用中,如何確定隱含層神經(jīng)元的個數(shù)一直是前饋網(wǎng)絡結構的難點和重點.到目前為止,還沒有嚴格的理論依據(jù)和很好的解析式.隱含層神經(jīng)元個數(shù)與問題的要求、輸入輸出神經(jīng)元的多少有直接關系,會隨著條件的不同而出現(xiàn)不同的結論.

      另外,在確定BP 神經(jīng)網(wǎng)絡的最佳隱含層神經(jīng)元個數(shù)時,不僅要考慮網(wǎng)絡的訓練誤差,還要兼顧網(wǎng)絡的檢驗誤差.網(wǎng)絡的訓練誤差很小但檢驗誤差較大,說明網(wǎng)絡的泛化能力很差,網(wǎng)絡的訓練很可能已經(jīng)過度.嚴重過度的訓練會導致網(wǎng)絡實現(xiàn)類似查表功能.

      本文共對8個內(nèi)陸港進行實證分析,選取其中的6個作為樣本(即k=6),根據(jù)上述3個公式,可初步確定隱含層神經(jīng)元數(shù)為3~15個.

      3.4 傳遞函數(shù)的選取

      傳遞函數(shù)又稱為激活函數(shù),是BP 網(wǎng)絡的重要組成部分,它必須是連續(xù)可微的.傳遞函數(shù)對輸入和輸出進行函數(shù)轉(zhuǎn)化,進而將神經(jīng)元的輸入映射到指定的有限區(qū)間中.BP 網(wǎng)絡的傳遞函數(shù)一般采用Sigmoid 函數(shù)曲線,簡稱S 型函數(shù),其特點是函數(shù)本身及其導數(shù)都是連續(xù)的,因而在處理上十分方便.在本文所建立的神經(jīng)網(wǎng)絡模型中,隱層采用tansig()作為傳遞函數(shù),輸出層采用logsig()函數(shù),其計算公式分別為tansig(x)=2/(1+exp(-2x))-1和logsig(x)=1/(1 +exp(-n)).

      3.5 權值和閾值初始設置

      由于系統(tǒng)是非線性的,網(wǎng)絡權值的初始值對學習能否達到局部最小和是否能夠收斂的結果關系很大.初始值設置的一個基本原則是,在輸入累加后,每個神經(jīng)元的狀態(tài)值趨于零.

      在使用MATLAB 的newff 函數(shù)創(chuàng)建BP 神經(jīng)網(wǎng)絡后,網(wǎng)絡會自動初始化權值和閾值(缺省值均為0).如果要設置初始值,可以使用函數(shù)init(),設置的范圍通常是[-1,1]或[-2/n,2/n](n為網(wǎng)絡輸入層節(jié)點數(shù)).

      3.6 網(wǎng)絡訓練算法的選擇

      神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練是指通過對樣本的學習訓練,不斷改變網(wǎng)絡的連接權值以及拓撲結構,以使網(wǎng)絡的輸出不斷接近期望輸出,這一過程的本質(zhì)是可變權值的動態(tài)調(diào)整.標準BP 神經(jīng)網(wǎng)絡采用的訓練算法都是梯度下降法,使性能函數(shù)達到最小.本文對BP 網(wǎng)絡采用快速訓練函數(shù),MATLAB中調(diào)用函數(shù)為traingdx,它是自適應修改學習效率的算法與動量批梯度下降算法有機結合,所以網(wǎng)絡的訓練速度更快.

      4 互動發(fā)展模式選擇模型應用

      4.1 基本情況介紹

      2008 年6 月5 日,國務院以國函200850 號文件同意設立廈門海滄保稅港區(qū),這是我國第7個獲批的保稅港區(qū).海滄保稅港區(qū)肩負著服務海西、促進對臺經(jīng)貿(mào)的重任,臺灣的輕工產(chǎn)品、化工產(chǎn)品等可以在此聚集后向內(nèi)陸集散.長期以來,廈門港發(fā)展的最大瓶頸就是經(jīng)濟腹地小,如何拓展經(jīng)濟腹地、推進區(qū)域物流合作、做大做強物流產(chǎn)業(yè)成為廈門當前需要著力解決的重大課題.目前,廈門港正推進以海鐵聯(lián)運和公海聯(lián)運為基礎的無水港建設.6個鐵路無水港包括:三明、南昌、贛州、吉安、鷹潭和新余,其中前4個無水港的用地面積分別達到1 000 畝、1 030 畝、500 畝和400 畝,而鷹潭、新余無水港的建設目前已經(jīng)達成意向.德化和南安是廈門港近期將推進建設的公路無水港.

      4.2 數(shù)據(jù)分析與處理

      結合模式選擇的指標體系,采用定量與定性結合的方法對指標數(shù)據(jù)進行綜合處理:一部分指標使用可直接獲取的數(shù)據(jù)(數(shù)據(jù)來自地方統(tǒng)計局官方網(wǎng)站);另一部分指標則是在綜合分析各內(nèi)陸港運營實際的基礎上,以專家打分為主(百分制).

      限于篇幅,此處僅給出經(jīng)過歸一化處理后的數(shù)據(jù),見表7.

      表7 樣本指標數(shù)據(jù)歸一化處理

      續(xù)表7

      4.3 結果分析

      4.3.1 訓練樣本與測試樣本的確定

      根據(jù)研究經(jīng)驗,訓練樣本越多,網(wǎng)絡的訓練結果越精確.由于樣本數(shù)有限,本文將收集到的8個樣本數(shù)據(jù)中的三明和德安內(nèi)陸港作為測試樣本,其余為訓練樣本.

      4.3.2 隱含層神經(jīng)元個數(shù)確定

      根據(jù)前文所述的模型生成神經(jīng)網(wǎng)絡,訓練誤差精度為0.000 01,最大訓練次數(shù)為1 000 次,輸入數(shù)據(jù)為20個指標數(shù)據(jù),利用6個樣本對神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練.依據(jù)隱含層神經(jīng)元個數(shù)設定的不同,訓練狀況和誤差情況也有所不同,見圖1和表8.當隱含層節(jié)點數(shù)為6 時,訓練樣本的標準誤差最小;隱含層節(jié)點數(shù)繼續(xù)增加,雖然網(wǎng)絡訓練步數(shù)減少,但是網(wǎng)絡性能并沒有得到明顯改善.綜上,本文將隱含層神經(jīng)元個數(shù)確定為6個.

      表8 不同隱含層單元數(shù)下訓練步數(shù)及誤差對比

      4.3.3 網(wǎng)絡模型的訓練和仿真

      隱含層節(jié)點為6 時,網(wǎng)絡經(jīng)過1,2,3 步達到訓練要求,訓練結果見表9.利用上述BP 神經(jīng)網(wǎng)絡對測試樣本三明和德化進行仿真,結果分別為0.899 0和0.128 8.

      表9 網(wǎng)絡訓練結果

      通過上述圖表可知,在隱含層節(jié)點數(shù)較小時,網(wǎng)絡的性能較差,樣本訓練無法達到預期的誤差精度;

      綜上可知,網(wǎng)絡的輸出結果與期望輸出比較接近,可以認為該BP 神經(jīng)網(wǎng)絡模型對保稅港區(qū)與內(nèi)陸港互動發(fā)展模式的選擇具有較好的泛化擴展能力.

      綜合前文互動模式的數(shù)值劃分及本章的網(wǎng)絡輸出,利用BP 神經(jīng)網(wǎng)絡模型對海滄保稅港區(qū)與其內(nèi)陸港互動模式的選擇結果見表10.

      表10 互動發(fā)展模式選擇結果

      從表10可知,海滄保稅港區(qū)與三明、南昌、贛州內(nèi)陸港的互動發(fā)展模式可以采取合資經(jīng)營模式,與吉安、鷹潭、新余、德化、南安內(nèi)陸港的互動發(fā)展模式可以采取契約聯(lián)盟模式.其中:與三明內(nèi)陸港的互動評價值明顯高于其他內(nèi)陸港,雖然評價結果顯示合資經(jīng)營模式比較合理,但是由于三明市與廈門市互動的時間比較長(兩市在1993 年就結為友好城市),政策環(huán)境比較穩(wěn)定;另外,在較短距離的基礎上又有發(fā)達的交通線路(G205 高速直達海滄),外部競爭較小;所以,海滄保稅港區(qū)與三明內(nèi)陸港的互動有著天然的地理區(qū)位、政策、經(jīng)濟環(huán)境優(yōu)勢,短期內(nèi)在信息化水平提高的基礎上就可以向著虛擬互動模式發(fā)展.南昌和贛州內(nèi)陸港在交通條件、經(jīng)濟發(fā)展和政策環(huán)境方面都有非常強大的優(yōu)勢,但是由于在發(fā)展外向型經(jīng)濟方面,兩市在與廈門海滄保稅港區(qū)合作之外,也積極與寧波港、深圳鹽田港等國際港口合作,所以對于海滄保稅港區(qū)來說,互動體的外部競爭程度比較強,所以互動發(fā)展模式還是選擇穩(wěn)定性最強的合資經(jīng)營模式比較有利于關系的進一步發(fā)展和加強.雖然吉安的經(jīng)濟相對發(fā)達,但是內(nèi)陸港的建設時間較短(建于2009 年),經(jīng)驗不豐富、功能不健全,交通條件也有待改善,所以采取的發(fā)展模式還是比較初級的.海滄保稅港區(qū)與鷹潭、新余內(nèi)陸港的互動剛剛達成意向,德化和南安兩個公路型內(nèi)陸港的建設也僅處于調(diào)研階段,所以建議與這4個內(nèi)陸港的互動模式還是選擇比較初級的契約聯(lián)盟模式.

      5 結束語

      在我國,保稅港區(qū)與內(nèi)陸港的發(fā)展都具有特殊性,兩者的互動尚處于發(fā)展階段.本文在深入研究兩港互動發(fā)展模式類型及其優(yōu)缺點的基礎上,分析影響模式選擇的因素,并進一步建立模式選擇的BP神經(jīng)網(wǎng)絡模型,既為相關保稅港區(qū)與內(nèi)陸港建立互動關系提供科學的理論依據(jù),也為已建立互動關系的保稅港區(qū)與內(nèi)陸港解決互動發(fā)展過程中存在的問題提供幫助.

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