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    中國—荷蘭中歐班列貨源結構時空演化研究*

    2020-02-28 10:15:28湯銀英李旭強
    鐵道經(jīng)濟研究 2020年1期
    關鍵詞:中荷貨源中歐

    湯銀英 ,李旭強,陳 思

    (1西南交通大學交通運輸與物流學院 副教授、博士,四川 成都 611756;2西南交通大學交通運輸與物流學院 碩士研究生,四川 成都611756;3西南交通大學交通運輸與物流學院 講師,四川 成都 611756)

    0 引言

    近年來,中國與歐盟之間經(jīng)貿往來日益密切,據(jù)我國海關統(tǒng)計,2018年我國對歐盟進出口值是6 821.6億美元,歐盟是我國最大貿易伙伴和最大進口來源地。身處“一帶一路”海陸交匯地的荷蘭,是中國在歐洲的重要貿易合作國家。從2000年至今,荷蘭一直是中國在歐盟前三大貿易伙伴之一,是中國在歐盟的重要投資目的地,中國則是荷蘭最重要的進口國,2018年中荷之間進出口貿易額接近851.8億美元。中荷相距甚遠,傳統(tǒng)海運雖運量大,但卻受限于水運條件、運輸時間、自然天氣等客觀因素。而經(jīng)由中歐班列進行貨物運輸,運輸時間僅為海運的一半,運行過程也更為穩(wěn)定和安全,因此研究中國與荷蘭之間中歐班列貨源組織問題,具有重要現(xiàn)實意義。

    我國與荷蘭之間有經(jīng)貿往來的省市區(qū)有15個,廣泛分布于東中西部各地,且均開行有中歐班列往來于中荷之間。這些班列的組織運營與其他省市的中歐班列一樣,面臨諸多問題,如多數(shù)線路其組織運營取決于地方政府,運營網(wǎng)絡與總體布局又缺乏系統(tǒng)設計,導致多數(shù)班列運行路線長距離重合或相近,一些貨源腹地交叉的班列競爭激烈,一些地方政府甚至通過補貼等非市場行為吸引貨源,造成貨源被不合理分割,產(chǎn)生不合理運輸。如何統(tǒng)籌做好中荷之間貨物集散工作,合理劃分貨源區(qū)域,科學合理控制開行中歐班列城市數(shù)量,不僅關系到班列公司和貨主的運輸成本,甚至影響班列的開行質量和品牌建設。

    近年來,學者們在中歐班列貨源方面開展了一系列研究。其中,秦歡歡等[1]、楊瑩[2]提出基于貨物價值對中歐班列目標貨源進行分析;張中理[3]、王姣娥等[4]、李文錦等[5]在貨源組織、編組構成、貨物集散及運輸組織等方面,提出相關優(yōu)化建議;富鵬飛[6]通過分析華南地區(qū)中歐班列的運營現(xiàn)狀,從國際國內兩個方面分別提出國際上加強與沿線國家合作,在資本一體化的約束下解決利益分歧,國內“合作雙贏、競爭雙輸”;邵曉嫻[7]、付新平等[8]通過對中歐班列的物流運輸通道與集結發(fā)車模式進行運輸成本和時效性分析,研究中歐班列的定位及適宜貨源貨值范圍;崔艷萍[9]、王宏智等[10]、李佳峰[11]分別從優(yōu)化運輸通道、構建物流運輸平臺、優(yōu)化鐵路物流中心布局等角度,提出優(yōu)化措施;李澤文[12]、文思涵等[13]則是從運輸路徑及選址的角度,以貨源組織成本最低為目標對中歐班列的運輸進行優(yōu)化;陳偉等[14]通過分析“渝新歐”回程貨源現(xiàn)狀及其原因,提出針對性的解決模式。這些研究多集中于目標貨源分析、貨源組織方法優(yōu)化、營銷策略與集散模式等方面,對于貨源結構的空間布局及其時空演化規(guī)律分析則較少涉及。鑒于此,本文將通過運用模糊C均值聚類方法,研究2014—2018年,中荷貿易背景下中歐班列的貨源結構時空演化趨勢,并提出相應的優(yōu)化建議。

    1 貨源區(qū)劃分原則

    本文的貨源區(qū)定義借鑒交通小區(qū)的劃分思想,將貨源產(chǎn)生地進行合并,形成在空間上分布的貨源區(qū)。貨源區(qū)在劃分時,應結合社會經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)實,具備長遠發(fā)展目光,以提高班列服務質量為目標,以提升中歐班列品牌利益為核心,以中荷市場為導向,以中國與荷蘭之間運輸需求為基礎,將貨源區(qū)進行整體規(guī)劃,最終實現(xiàn)中荷之間中歐班列運輸產(chǎn)品質量與服務品質的提高。

    貨源區(qū)劃分原則如下:

    1)避免打破行政區(qū)域劃分,以便于利用所在政府數(shù)據(jù)。

    2)合理控制小區(qū)劃分的數(shù)量及面積大小。

    3)避免大型貨源點被不同區(qū)分割。

    4)避免合并地理上不相鄰的貨源區(qū)。

    2 貨源區(qū)劃分與合并

    2.1 貨源區(qū)劃分方法

    2.1.1 傳統(tǒng)的劃分方法

    傳統(tǒng)交通小區(qū)是研究具有一定交通關聯(lián)度和交通相似度的節(jié)點或連線的集合,一般基于研究區(qū)域用地性質、人口分布、產(chǎn)業(yè)結構、行政區(qū)域、路網(wǎng)布局等指標定性分析劃分。劃分方式較為簡單,不能較好反映劃分小區(qū)之間內在聯(lián)系,且難以平衡劃分精度與工作量。

    2.1.2 基于模糊聚類的劃分方法

    先借鑒交通小區(qū)的劃分方式,定性分割貨源區(qū),然后基于一定指標,運用模糊聚類方法,對貨源區(qū)進行合并劃分。這種方法可有效減少小區(qū)數(shù)量,降低計算工作量與成本,并通過分析小區(qū)的相關指標,可較好反映各小區(qū)之間的內在聯(lián)系,最終有效整合交通小區(qū)數(shù)量并進行分類。

    貨源區(qū)在完成定性劃分之后,一般數(shù)量較多,需進行一定的合并以減少貨源區(qū)數(shù)量。本文擬采用定性與定量相結合的方法進行貨源小區(qū)劃分,首先依據(jù)貨源小區(qū)劃分原則對貨源進行區(qū)域分割,然后利用模糊C均值聚類分析方法對小區(qū)進行合并,最后結合貨物運輸實際情況以及貨源區(qū)地理位置對貨源區(qū)進行結果修正。貨源區(qū)劃分流程如圖1所示。

    圖1 聚類流程

    2.2 模糊聚類分析方法

    本文選用的模糊C均值聚類算法,在類別與類別簇間建立一種模糊的不確定性描述,能客觀反映現(xiàn)實世界,還能指明劃分的外圍、不同區(qū)塊之間的銜接程度、離散程度,從而挖掘出更多的信息。

    2.2.1 聚類指標選取

    指標選取滿足運輸市場運輸需求,以市場需求為導向,充分考慮地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展和產(chǎn)業(yè)布局對于中歐班列發(fā)展的影響,服務于國家與地區(qū)經(jīng)濟的發(fā)展,滿足貨主相應的運輸需求?;诒疚膶τ谥袣W班列貨源組織的研究,為合理反映貨源的時空演化趨勢,選取指標有:運輸距離、運輸時間、進口貨運量、出口貨運量、場站辦理能力、運價。

    指標確定之后,因屬性差異,采用層次分析法求出各指標比重,分別為 w=(w1,w2,w3,...,w6)。

    2.2.2 數(shù)據(jù)處理

    為消除各指標不同量綱造成的計算影響,需對數(shù)據(jù)進行無量綱化處理。設貨源區(qū)集為X={x1,x2,...,xn},n代表貨源區(qū)的數(shù)量,貨源小區(qū)集中的每個對象xi用m個參數(shù)值進行表征,每個參數(shù)值代表某個小區(qū)的某個特征,每個小區(qū)可用一個向量xi=(xi1,xi2,...,xim)表征,即原始矩陣中的每一行,故可得原始矩陣如下:

    對數(shù)據(jù)進行標準化處理,以使數(shù)據(jù)屬于[0,1],數(shù)據(jù)處理方法為:

    極差標準化變換:

    ,sj是矩陣X=(xij)n×k每一列的均值和標準差,x′max、x′min為的最大值和最小值。

    本文將鄰接矩陣應用于模糊聚類分析當中,對于空間相鄰問題,鄰接矩陣處理如下:

    2.2.3 模糊聚類

    給定數(shù)據(jù)集{x1,x2,...,xn},k為類別數(shù)目,mj(j=1,2,...,k)為每個聚類的中心,μj(xi)是第i個樣本對應的第j類的隸屬度函數(shù),則基于隸屬度函數(shù)的聚類損失函數(shù)為:一般取值為 2,稱為平滑因子,

    式中控制模式在模糊類間的分享程度。

    令Jf對mj和 μj(xi)的偏導為 0,求得公式(6)極小值的必要條件:

    采用迭代方法求(7)、(8)式,直到滿足收斂條件,得到最優(yōu)解。所得結果再與其鄰接矩陣相乘,以避免將地理位置不相鄰的區(qū)域合并聚類。

    3 實證分析

    目前,中歐班列依托西伯利亞大陸橋和新亞歐大陸橋,已初步形成西中東三條運輸通道。其中,西通道經(jīng)由新疆阿拉山口(霍爾果斯)口岸出境,經(jīng)中亞、西亞等國,通達歐洲各國;中通道由內蒙古二連浩特口岸出境,途經(jīng)蒙古國與俄羅斯西伯利亞鐵路相連,通達歐洲各國;東通道由內蒙古滿洲里(黑龍江綏芬河)口岸出境,接入俄羅斯西伯利亞鐵路,通達歐洲各國。而中歐班列到達荷蘭的路線多經(jīng)由西通道進行運輸,考慮到數(shù)據(jù)獲取難易程度,本文擬統(tǒng)一采用經(jīng)西通道運輸?shù)穆窂窖芯繛闇省?/p>

    3.1 數(shù)據(jù)來源

    中國各地2014—2018年與荷蘭之間的進出口貨源數(shù)據(jù)如表1、表2所示。

    表1 中國各省份與荷蘭歷年進口數(shù)據(jù) t

    表2 中國各省份與荷蘭歷年出口數(shù)據(jù) t

    3.2 按省屬區(qū)域劃分貨源

    按省屬區(qū)域劃分貨源主要是依據(jù)貨源小區(qū)劃分原則對中國與荷蘭之間的貨源區(qū)域按省份進行分割,依據(jù)不打破原有行政區(qū)域規(guī)劃,屬性相近的貨源區(qū)盡量劃分到同一個小區(qū)之內的原則,故將其初步劃分為15個貨源區(qū)。

    本文指標選擇及其相關數(shù)據(jù)如表3所示,各指標在貨源區(qū)劃分時作用不同,采用層次分析法求得各指標權重, 分別為:0.13、0.11、0.25、0.25、0.06、0.2。其中運輸距離選取省會城市到阿拉山口口岸的鐵路運輸距離,辦理能力依據(jù)鐵路集裝箱中心站辦理能力確定。

    以2018年中國到荷蘭的中歐班列貨運為例,進行分析。數(shù)據(jù)進行極差標準化處理,其中運輸時間在處理時,取時間區(qū)間中值再進行標準化處理,結果如表4。

    3.3 中荷貿易背景下貨源區(qū)聚類

    為避免在聚類的過程中將地理上不相鄰的貨源區(qū)合并,故在模型計算的過程中,需使用鄰接矩陣進行結果修正,基于各地實際開行班列,確定其地理的鄰接關系,各貨源小區(qū)之間的鄰接關系用如下鄰接矩陣表示為:

    表3 2018年中國各貨源區(qū)基礎資料

    表4 數(shù)據(jù)極差標準化變換

    本文使用方法為模糊C均值聚類,需要事先確定聚類數(shù)C?;谥泻芍g的中歐班列貨源結構分析,取C=5,并將以上數(shù)據(jù)代入模型,使用matlab2016得其隸屬度矩陣為:

    根據(jù)最大隸屬度原則及聚類目標,聚類分析結果如下:

    第一類:北京、天津、遼寧、山東,共4個;

    第二類:四川、重慶、云南、廣東,共4個;

    第三類:河南、湖北、江蘇、浙江,共4個;

    第四類:福建、湖南,共2個;

    第五類:上海,1個。

    3.4 時空格局演化分析

    同樣運用模糊C均值聚類依次計算出2014年、2015年、2016年以及2017年的聚類結果如下所示:

    將各地歷年聚類結果匯總如表5所示。由表5可以看出:

    1)貨源空間結構呈現(xiàn)動態(tài)演進的趨勢,地理上呈現(xiàn)空間集聚的特征,貨源區(qū)域面積“由整到散”。即聚類的貨源區(qū)由大型的貨源區(qū)逐步演化成離散的小型貨源區(qū),各貨源區(qū)差距逐步縮小,出現(xiàn)向西南、東南、東北、中東各地逐步聚集的趨勢。究其原因:各地對于中歐班列逐步重視,地方政府甚至不惜巨資進行價格補貼,幫助班列吸引貨源,各地班列線網(wǎng)建設逐步完善,實現(xiàn)常態(tài)化運營,逐漸形成一定地域優(yōu)勢。

    表5 2014—2018年中荷貿易背景下貨源區(qū)聚類結果

    2)貨源增長呈“西高東低”的階梯型趨勢,在貨源結構成長上表現(xiàn)出空間分異性特征。其中,西南地區(qū)成為發(fā)展最快、貨源量最大的區(qū)域,占中荷貨運量的一半左右;東北、東南等沿海地區(qū)則貨源數(shù)量成長緩慢,且數(shù)量較少;中部地區(qū)發(fā)展緩慢,但運量較大。究其原因:東部沿海地區(qū)海運發(fā)達,與同樣地處沿海且海運發(fā)達的荷蘭進行海運運輸更為便捷,對于海運運輸依賴程度遠高于陸路運輸;而西部地區(qū)深居內陸,交通不便,缺乏海運條件,相比于中東部而言,其對于運量大、運價低,且距離西部邊境口岸更為便捷的中歐班列重視程度較高,故其班列開行數(shù)量、貨運量以及發(fā)展速度遠高于其他地區(qū)。

    4 結論與建議

    4.1 主要結論

    本文選取運輸距離、運輸時間、進口貨運量、出口貨運量、場站辦理能力、運價六個指標,并運用模糊C均值聚類方法,分析了我國15個?。ㄊ?、區(qū))2014—2018年的貨源區(qū)域分布,剖析其時間和空間層面的演變及原因,分析貨源結構時空演化特征,得到如下結論:

    1)中荷貿易背景下中歐班列的貨源總體呈上升趨勢,按其發(fā)展速度可分為兩個階段,即2014—2016年的起步階段及2016年至今的快速發(fā)展階段。貨源發(fā)展方面,東、中、西部省區(qū)差異明顯,貨源成長呈現(xiàn)空間分異性特征,“西高東低”的階梯型趨勢較為明顯。其中,西部地區(qū)成為發(fā)展最快、貨源量最大的區(qū)域,占中荷貨運量的一半左右;東北、東南等沿海地區(qū)則貨源數(shù)量成長緩慢,且運量要少于中西部地區(qū);中部地區(qū)連接東西,運量居中??傮w而言,各地貨源結構發(fā)展差異明顯,且有逐步擴大的趨勢。

    2)中荷之間的貿易貨源分布出現(xiàn)空間集聚效應,呈現(xiàn)向西南、東南、東北、中東各地逐步聚集的趨勢,反映了各地吸引貨源措施效果明顯,各地班列逐步實現(xiàn)常態(tài)化運營,線網(wǎng)運營逐步走向成熟,并呈現(xiàn)一定的區(qū)域特征,鄰近班列的中荷貿易貨源也隨中歐班列發(fā)展而出現(xiàn)空間集聚趨勢。其中,以西部的成都與重慶,中部的鄭州與武漢,以及東部的蘇州和義烏為代表,并在各自相關區(qū)域形成一定貨源吸引范圍,達到貨源區(qū)域整合的效果,且與現(xiàn)實中各地班列的發(fā)展較為吻合,表明聚類結果較為合理。

    4.2 政策建議

    本文研究的是中荷貿易背景下的中歐班列,但對于整個中歐班列的發(fā)展依然具有一定借鑒意義。各地班列之間及政府之間可建立相應區(qū)域性合作機制,在財政補貼、貨源組織、貨源與區(qū)域發(fā)展等方面,實現(xiàn)“信息互通、利益共享、風險分擔”,推動中歐班列市場化進程,促進中歐班列良性發(fā)展。

    1)財政補貼方面,進行區(qū)域合作,建立完善的財政分擔機制,緩解各地財政壓力。通過各地貨源區(qū)域整合,發(fā)揮財政的激勵導向作用,依據(jù)各地經(jīng)濟發(fā)展水平不同,財政負擔能力不同,貨運成本不同,進出口貨運量不同,班列在建設期與運營期發(fā)展情況的不同,構建合理的財政補貼分擔機制,減輕各地對于中歐班列補貼的財政壓力。

    2)去回程貨源組織方面,明確各區(qū)域分工與定位,合理劃分貨源腹地,避免盲目開行班列,注重優(yōu)勢互補,協(xié)同發(fā)展。對于貨源腹地重疊交叉的班列,加強區(qū)域內合作,利用區(qū)位優(yōu)勢,實現(xiàn)強強聯(lián)合共同發(fā)展,促進貨源區(qū)域整合,緩解各地班列之間的競爭[15],發(fā)揮規(guī)模效應,實現(xiàn)區(qū)域內貨物的集拼集運,提高去回程班列滿載率,優(yōu)化班列開行質量。

    3)貨源與區(qū)域發(fā)展方面,推動“港口—腹地”區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展,促進區(qū)域產(chǎn)業(yè)結構與班列貨源結構的耦合協(xié)調發(fā)展。大力支持區(qū)域內貨源相關產(chǎn)業(yè)發(fā)展,借助中歐班列發(fā)展實現(xiàn)產(chǎn)業(yè)轉移,帶動產(chǎn)業(yè)升級,從而促進區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展,實現(xiàn)班列與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的良性互動,進而促進中歐班列良性發(fā)展。

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