李建華 陳 宇

（西安科技大學機械工程學院 西安 710054）

1 引言

區(qū)域物流是為響應國家區(qū)域可持續(xù)發(fā)展總目標而建立的一種伴隨城市集群、經(jīng)濟區(qū)發(fā)展并在區(qū)域經(jīng)濟、政治軍事等方面被廣泛應用的物流活動競爭力體系，其作為區(qū)域經(jīng)濟系統(tǒng)子系統(tǒng)，發(fā)展與區(qū)域經(jīng)濟密不可分［1］。陜西近年來為推動絲綢之路經(jīng)濟帶新起點建設，建立“五大中心”助力“一帶一路”建設。其中“交通商貿(mào)物流中心”作為五大中心之一，其發(fā)展對絲綢之路經(jīng)濟帶新起點建設具有聯(lián)動作用，但現(xiàn)今陜西區(qū)域物流發(fā)展水平較東南沿海城市發(fā)展仍相對滯后，要求迅速建立一個與之發(fā)展協(xié)同的區(qū)域物流競爭力體系來拉動“一帶一路”新起點建設。因此，提升陜西區(qū)域物流競爭力已經(jīng)成為推動陜西經(jīng)濟發(fā)展的重要研究內(nèi)容。

當前學者們在區(qū)域物流方面的研究主要是采用層次分析法［2］、熵權法［3］、聚類分析［4～6］等方法。研究內(nèi)容主要集中在區(qū)域物流的評價指標體系［12～13］與方法［7～8］、區(qū)域物流與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展之間的關系［9～10］及區(qū)域物流競爭力［11～12］等方面。研究發(fā)現(xiàn)學者們通過構(gòu)建評價指標體系進行評價，但對指標體系的構(gòu)建主觀性較強且主要是對區(qū)域物流方面的時間演變，對區(qū)域物流的空間演變涉獵不足。文章首先對指標評價體系用聚類分析和因子分析進行客觀的篩選并驗證結(jié)果準確性，使評價更具實際意義。再借鑒劉楊，張敏等［13］的方法，對原始指標數(shù)據(jù)利用熵權TOPSIS 法對其進行評價和排序，同時借助地理信息系統(tǒng)GIS（Geographic Information System）分別繪制陜西10個地市2016、2018、2020三年的空間布局圖，進行空間演變分析，最后運用Anylogic構(gòu)建系統(tǒng)動力學模型對陜西未來5 年的區(qū)域物流競爭力的演化進行仿真預測，最終結(jié)合時空演變和仿真預測結(jié)果提出提升陜西區(qū)域物流競爭力科學的可行性建議和對策。

2 評價指標體系的構(gòu)建

根據(jù)指標選取的可獲得性，可操作性、層次性和整合性等原則，剔除無法獲得數(shù)據(jù)的指標，最終海選出滿足指標選取原則的全面反映區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境、物流發(fā)展規(guī)模、物流基礎設施規(guī)模、信息化水平四個方面的如GDP、人均GDP、地方一般預算收入等21個指標作為初始指標。

因子分析和聚類分析篩選具體步驟如下：

Step1：海選指標數(shù)據(jù)標準化。因海選評價指標均為正向指標，所以標準化公式為

其中xij代表第i 個地區(qū)的第j 個評價指標數(shù)據(jù)，x 為第i個地市第j個評價指標數(shù)據(jù)標準化后的值。

Step2：R 型聚類-因子分析篩選。以表1 中X1為例進行說明，在X1的第一類只含一個指標：人均GDP，說明該指標單獨代表了區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境的一方面，所以直接保留，不需進行因子分析。對第2 類和第3 類分別選取因子載荷最大指標，其余刪除，這樣對其他三個一級指標分別進行篩選，最終篩選出每一類別中信息含量最大，對結(jié)果影響也最顯著的指標。

表1 聚類—因子分析的X1指標篩選結(jié)果

Step3：指標體系構(gòu)建合理性判定。用最終構(gòu)建的區(qū)域物流競爭力評價指標體系的數(shù)據(jù)方差總和反映海選指標數(shù)據(jù)信息量，以90%為評判標準，大于90%則判定為合理。設A 為數(shù)據(jù)協(xié)方差矩陣，trA 為協(xié)方差矩陣的跡［14］。a 和b 分別代表篩選前和篩選后的指標個數(shù)，判定公式為

根據(jù)公式得出篩選后的評價指標反映篩選前的指標信息貢獻率為95.96%，可得該區(qū)域物流競爭力評價指標體系合理。

Step4：構(gòu)建最終的區(qū)域物流競爭力評價指標體系見表2。

表2 陜西區(qū)域物流競爭力最終評價指標體系

3 區(qū)域物流競爭力評價模型構(gòu)建

3.1 熵權-TOPSIS法

TOPSIS 主要是對與原始數(shù)據(jù)進行歸一化處理來計算各指標和各自的正理想解、負理想解之間的接近程度，各指標的權重帶有一定的主觀性，而熵權法是客觀賦值，因此，將兩者相結(jié)合運用可以避免主觀賦值造成的誤差。

3.2 評價模型的構(gòu)建

Step1：構(gòu)建原始數(shù)據(jù)矩陣［13］：

a為被評價對象個數(shù)，b為被評價對象指標數(shù)。

Step2：對原始數(shù)據(jù)矩陣進行標準化處理［13］：

Step3：計算指標熵值［13］：

Step4：計算指標權重冗余度：

Step5：計算指標權重［13］：

Step6：根據(jù)指標權重wj形成加權決策矩陣Y［13］。

Step7：評估目標最優(yōu)解和最劣解［13］：

其中J+為收益型指標，值越大越優(yōu)。

Step8：計算歐氏距離尺度［13］：

Step9：求取貼近度Zi及排序［13］。

式中：zi越大越好。

4 實證分析

4.1 研究對象的選擇和數(shù)據(jù)來源

為響應國家主席習近平對陜西提出的“陜西正處在追趕超越階段”的科學定位，文章在參照唐業(yè)喜，李智輝等［15］研究的對武陵山片區(qū)城市競爭力影響因素研究時，選取了西安、咸陽、渭南等10 個陜西地市2016 年-2020 年的真實樣本數(shù)據(jù)對陜西在“十三五”期間的區(qū)域物流發(fā)展進行研究，指標數(shù)據(jù)均從《陜西統(tǒng)計年鑒》中獲取。

4.2 數(shù)據(jù)處理

為了更加準確的分析陜西各地市的區(qū)域物流競爭力水平，根據(jù)3.2 節(jié)公式計算出陜西區(qū)域物流競爭力貼近度并繪制2016 年-2020 年區(qū)域物流競爭力（令編號為X）及各一級指標貼近度分布圖，如圖1所示。

4.3 陜西省區(qū)域物流競爭力時間演變分析

從區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境競爭力趨勢圖分析可得：“十三五”期間西安競爭力均優(yōu)于其他城市，其他城市競爭力表現(xiàn)差距不顯著，漢中、延安、銅川和渭南變化路線平穩(wěn)。榆林和寶雞的區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境競爭力增長較快，銅川變化曲折呈現(xiàn)先下降后緩慢上升態(tài)勢，發(fā)展進入不穩(wěn)定期。從物流發(fā)展規(guī)模競爭力趨勢圖看，商洛、安康、延安和漢中城市演化軌跡較為平穩(wěn)，其他城市演化路線波動較大，且在2019 年出現(xiàn)較大拐點，呈現(xiàn)“U”，“倒U”型演化。分析可得，西安2019 年-2020 年間城鎮(zhèn)非私營單位年末就業(yè)總數(shù)X21增加81437 人，居民人均可支配收入X22增長了2138 元。從物流需求競爭力X3圖顯示，除西安和咸陽競爭力一直保持上升趨勢，其他城市演化路線均表現(xiàn)略微震蕩特征。除西安外，其余9 城市競爭力差距較小。從物流信息化水平競爭力X4得，西安信息化水平均居于領先地位，這得益于西安特殊的區(qū)位優(yōu)勢以及物流樞紐地位。安康在整個“十三五”期間其競爭力一直緩慢上升，漢中在2017 年出現(xiàn)“倒U”型拐點演化，2018年后便一直未有較大回升。

總體來說，西安市在“十三五”規(guī)劃期間區(qū)域競爭力處于略增狀態(tài)。咸陽市的區(qū)域物流競爭力在“十三五”規(guī)劃前期處于高速增長。咸陽具備國際航空樞紐站，物流競爭力整體水平較高。渭南競爭力水平略有下降，渭南雖然旅游業(yè)發(fā)達，但物流基礎設施規(guī)模較小，區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展不到位導致物流需求較少。榆林整體區(qū)域物流競爭力X 處于下降狀態(tài)，信息化發(fā)展緩慢及市場環(huán)境變化導致物流需求規(guī)模較小，延安市在競爭力變化過程中驟升驟降，整體競爭力水平X 均處于負增長狀態(tài)。陜南地區(qū)三個城市的整體物流競爭力X 水平相對較弱，但未來有較大發(fā)展?jié)摿Α?/p>

4.4 基于空間格局的競爭力熱—冷區(qū)演變分析

為了對區(qū)域物流競爭力的空間演變及特征規(guī)律進行分析，借助GIS 軟件，利用其空間可視化功能，選擇自然間斷點分級法，將各區(qū)域劃分為4 個等級：熱區(qū)、次熱區(qū)、次冷區(qū)、冷區(qū)具體分類結(jié)果見圖2。

圖2 陜西2016、2018和2020三年區(qū)域物流競爭力時空演變布局圖

從整體空間格局演變看，“十三五”期間陜西省熱-冷區(qū)空間分布變化較小，2016 年處于熱區(qū)的城市只有西安，次熱區(qū)城市沒有，表明陜西2016 年競爭力差異化較大；次冷區(qū)城市為榆林、寶雞、渭南和咸陽，其余五個城市均位于冷區(qū)。以西安為中心，南北發(fā)展差異明顯。與2016 年相比，2018 年共有兩個城市區(qū)位發(fā)生變化，分別為位于次冷區(qū)的榆林上升為次熱區(qū)，位于冷區(qū)的延安上升為次冷區(qū)，其余城市區(qū)位無變化。此時冷區(qū)城市數(shù)量減少，區(qū)域物流競爭力水平較2016年有所提高。與2018年相比，2020年榆林、延安區(qū)位各下降一級，回到2016年初始狀態(tài)，此時咸陽由次冷區(qū)上升到次熱區(qū)，寶雞由次冷區(qū)下降為冷區(qū)，其余城市區(qū)位未發(fā)生變化。

從整體變化來看，西安一直保持在熱區(qū)城市，銅川、安康、漢中和商洛在這三個時間節(jié)點上均處于冷區(qū)，代表“十三五”規(guī)劃期間這四座城市的區(qū)域物流競爭力并未有顯著的變化。整體區(qū)域物流競爭力在三個時間節(jié)點上經(jīng)歷了從上升在到下降最終呈現(xiàn)負增長狀態(tài)的過程。最終呈現(xiàn)的整體格局為“中部獨大”的態(tài)勢。

5 區(qū)域物流競爭力仿真分析

為了更好地探究區(qū)域物流競爭力的演化軌跡，本章運用Anylogic 軟件構(gòu)建了系統(tǒng)動力學模型進行仿真模擬。選取2016 年-2025 年的歷史與仿真數(shù)據(jù)進行分析評價，通過SPSS 軟件擬合得出構(gòu)建的該系統(tǒng)動力學模型有效。仿真結(jié)果如圖3。

圖3 方案調(diào)控下GDP、城鎮(zhèn)非私營單位就業(yè)總數(shù)、電信及郵政業(yè)務總量變動趨勢圖

由于篇幅限制，只選取對區(qū)域物流競爭力權重占比較大的四個指標進行仿真預測，由方案調(diào)控下的仿真預測圖3 可得，區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境競爭力受到GDP增速影響較大且呈正相關、就業(yè)人數(shù)因素導致物流發(fā)展競爭力波動較大，在增加占比相同的情況下，郵政、電信業(yè)務總量對物流需求和信息化水平競爭力影響較小。

基于圖4，設置各子系統(tǒng)在其他變量不變的情況下，對區(qū)域物流競爭力的影響大小排序為：物流需求競爭力＞信息化水平競爭力＞物流發(fā)展競爭力＞區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境競爭力。說明在當前發(fā)展環(huán)境下陜西區(qū)域物流競爭力有很大的發(fā)展空間，政府可以通過這幾方面緊抓區(qū)域物流發(fā)展，政府應改變陜西區(qū)域物流發(fā)展的需求比例，當物流需求得到最大滿足后，區(qū)域物流的發(fā)展將得到大幅度提升，創(chuàng)造更多的經(jīng)濟價值，即對陜西區(qū)域物流的發(fā)展促進作用最大。

圖4 2016年-2025年區(qū)域物流競爭力預測圖

6 結(jié)語

本文基于因子分析和聚類分析構(gòu)建了區(qū)域物流競爭力評價指標體系對陜西的區(qū)域物流發(fā)展進行分析研究，結(jié)合熵權TOPSIS 和ArcGIS 軟件研究了陜西10 個地級市的時間與空間格局演變特征，結(jié)果表明陜西區(qū)域物流發(fā)展兩極分化差異明顯，“十三五”期間各城市各地市區(qū)域物流發(fā)展水平不均衡，不協(xié)調(diào)，競爭力水平較高的城市只有西安且與其余9 個地市兩極分化嚴重。陜南地區(qū)的區(qū)域物流發(fā)展水平一直較低，發(fā)展動力不足。渭南、延安和安康3 地市較其余7 個地市區(qū)域物流競爭力5年間處于正向提高。除西安外，其余9 個城市的區(qū)域經(jīng)濟水平、物流需求規(guī)模和信息化建設水平均為滯后型發(fā)展。西安區(qū)域物流競爭力水平最高，等級無變化，處于次冷區(qū)的地市等級変化較多，面臨的發(fā)展風險較大。

從仿真結(jié)果看，陜西在區(qū)域經(jīng)濟環(huán)境、物流發(fā)展規(guī)模、物流需求規(guī)模以及信息化水平建設方面均有較大的改善空間，其中從區(qū)域物流需求方面著手緊抓發(fā)展效果最為顯著；其次，應從經(jīng)濟增速的提升和人才教育兩方面?zhèn)戎匕l(fā)展以促進區(qū)域物流競爭力快速提升，最終結(jié)合各方實際情況實現(xiàn)陜西的可持續(xù)發(fā)展。