基于POI數據的物流公司網點服務能力評價—以閩三角城市群為例

田潔玫

（華僑大學 政治與公共管理學院，福建 泉州 362021）

1 引言

20世紀70年代以來，世界各國將發(fā)展重心從制造業(yè)向生產性服務業(yè)轉移，現代物流業(yè)也逐漸蓬勃發(fā)展。近年來我國物流業(yè)發(fā)展勢頭良好，2018年總收入達到10.1萬億元，比上年增加14.77%。物流公司要在物流業(yè)的良好態(tài)勢中不斷發(fā)展壯大，提高企業(yè)競爭力，就需要不斷加強自己的服務能力[1]。根據物流公司發(fā)展的周期分析，對于物流網點等基礎設施的投入能幫助增長服務能力[2]。物流公司的網點是整個物流網絡的結點，其是大批量物資儲存、集散的場所，物流網點的布局要符合國家的宏觀生產力布局、符合國家經濟發(fā)展規(guī)劃，良好的物流網點布局將有助于有效提供物流服務。

2017年習近平總書記提出“推動實施國家大數據戰(zhàn)略”；2019年國務院政府工作報告中提出“深化大數據應用、壯大數字經濟”的要求。信息時代，城市大數據的空間分析技術與方法正在不斷融入傳統(tǒng)研究領域，國內外專家學者廣泛開展諸如POI數據、手機信令、網絡開放數據等在城市尺度的應用研究[3]。未來研究可以更加關注對基于Python語言的網絡數據挖掘技術以及面向ArcGIS的Arcpy在數據處理分析上的應用。在大數據背景下對城市群物流公司網點服務能力的研究，通過POI（Point of interest，興趣點）數據這種包含地物地理空間信息的數據，可以更好地了解物流公司網點的空間布局，進而評判其服務能力。通常POI數據表現為多組包含名稱、坐標、位置、歸屬地等屬性字段的點文件。POI數據的來源方向多種多樣，通過Python語言編程可以從Google地圖、百度地圖、騰訊地圖、高德地圖、國家地理信息供服務平臺天地圖等開放平臺獲取地圖服務、位置檢索等幫助，取得的POI數據在ArcGIS環(huán)境中可以進而簡便運行和處理。

當今社會，城市群日益成為區(qū)域經濟發(fā)展與國家參與全球競爭的重要地理單元。閩三角城市群是海峽西岸城市群的重要組成部分，其是由廈門市、泉州市和漳州市共同組成的海灣型城市群[4]。閩三角城市群GDP總量常年接近福建全省的50%，是中國東部地區(qū)最具活力的經濟區(qū)域之一，同時也是福建省經濟發(fā)展戰(zhàn)略的核心區(qū)與新型城鎮(zhèn)化的主體區(qū)，是中國經濟重心轉移的承載地。隨著“廈漳泉一體化”進程不斷推進，閩三角城市群也不斷受到社會各界的著重關注。社會經濟發(fā)展上的優(yōu)勢性，產業(yè)的集群效應，使對該區(qū)域物流公司網點服務能力的研究具有一定的理論與現實價值[5]。

本文基于大數據背景展開分析，通過獲取與運用物流網點OPI數據，實現對閩三角城市群中不同物流公司的網點服務能力研究，具體分析服務數量、服務范圍、服務趨勢和服務中心等內容，以期為城市群物流網點合理布局、物流網點數字化管理提供參考與依據。

2 研究區(qū)域與數據來源

閩三角城市群位于福建省東南部，東經23°33′20″-25°56′45″，北緯 116°53′21″-119°01′38″的沿海區(qū)域，其是“十三五規(guī)劃”的19個城市群中海峽西岸城市群的重要組成部分，素有“閩南金三角”之稱，從行政區(qū)劃上看包括廈門市、泉州市和漳州市三個設區(qū)市及所轄28個縣（市區(qū)）。閩三角城市群土地總面積達到2.53萬km2，2018年常住人口達到1 795萬，2018年全年地區(qū)生產總值達到1.7萬億元，分別占福建省土地總面積的20.84%，總人口的45.55%，地區(qū)經濟生產總量的47.49%。

文中社會經濟數據來源于統(tǒng)計資料，包括：福建省、廈門市、泉州市和漳州市的2018年統(tǒng)計年鑒數據；2019年3月國家統(tǒng)計局發(fā)布的福建省、廈門市、泉州市和漳州市的2018年國民經濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報。行政區(qū)劃數據來自于中國科學院地理科學與資源研究所網站提供的行政邊界shp文件。

文中POI數據來源于2020年百度地圖，通過百度地圖開放平臺提供的地點檢索服務，從19個一級行業(yè)類型中選擇“生活服務”，并在其包含的16個二級行業(yè)類型中選擇符合物流網點研究需求的類型，按照經緯度范圍爬取閩三角城市群區(qū)域內所有物流網點POI數據。其后對這些數據進行去重、篩選和匹配，并通過空間坐標糾正將BD09類型的加密百度坐標系轉為常用的WGS84國際經緯度坐標系，使其能與福建省行政區(qū)劃圖共同在ArcGIS軟件中應用。最終取得的POI數據包含網點名稱、位置、經度、緯度、所屬市（縣區(qū)）等信息。

3 研究方法

3.1 標準距離方法

標準距離方法（Standard Distance）是由英國統(tǒng)計學家狄金森（Dickinson，G.C）在1973年提出的。用于度量分布的緊密度范圍，該方法操作后將會輸出一個圓形，以所有要素的平均中心為圓心，所有要素的標準距離為半徑?？梢苑从滁c要素對于其幾何中心的聚集或發(fā)散程度，輸出結果包括中心點坐標以及標準距離，其中標準距離也即是圓半徑[6]。參數橢圓大?。–ircle Size）有三級標準差級別，本研究采用2_STANDARD_DEVIATION，表示地理要素具有空間分布特征時，有95%的地理要素質心被包含在標準差圓形空間范圍內。

3.2 方向分布方法

方向分布方法（Directional Distribution），也稱為標準差橢圓（Standard Deviational Ellipse），最早是由美國南加州大學社會學教授韋爾蒂.利菲弗（D.Welty Lefever）在1926年提出。該方法操作后將會輸出一個橢圓形，其中空間范圍可以表現出空間分布主體區(qū)域，橢圓的大小反映空間格局總體要素的集中程度，偏角反映格局的主導方向，長軸表示主趨勢方向上的離散程度，短軸代表最小擴散方向[7]。參數橢圓大?。‥llipse Size）有三級標準差級別，本研究采用2_STANDARD_DEVIATION，表示地理要素具有空間分布特征時，有95%的地理要素質心被包含在標準差橢圓空間范圍內。

3.3 核密度方法

核密度方法（Kernel Density）是由Rosenblatt在1955年和Emanuel Parzen在1962年所提出的。核密度方法的基本原理在于距離越近的事物，其關聯性越密切；與核心要素越近的位置，其密度擴張值越大[8]，這種空間特征也被稱為“距離衰減效應”。其中有兩個重要指標參數：輸出像元大?。∣utput cell size）決定這輸出柵格的大小，數值越大，則生成的柵格約不平滑，美觀性越差；搜索半徑（Search radius）表征主要與尺度有關系：當搜索半徑越大時，形成的結論越能體現整體發(fā)展態(tài)勢；而搜索半徑越小，則結論越能反映細節(jié)和局部趨勢。

4 結果與分析

4.1 物流公司網點基本情況

通過百度開放平臺取得閩三角城市群各類物流公司網點POI數據共計4655個，結合社會經濟統(tǒng)計數據可得到下表1。

表1 閩三角城市群物流網點基本情況表

由表1可知，泉州市占據閩三角城市群44.10%的物流網點個數，從總體上與閩三角城市群社會經濟發(fā)展水平相適應，因此物流網點的服務能力總體良好。廈門市雖然物流網點個數屈居第二，但考慮到其人口與區(qū)域GDP水平是泉州市的二分之一，區(qū)域土地面積僅為泉州市的14.81%，在這種情況下，廈門市總體的物流網點服務能力遠超閩三角城市群平均水平。漳州市人口數僅比廈門市多了100余萬人，區(qū)域GDP水平尚小于廈門市，其土地面積為三市中最大，是廈門市的7倍以上，綜合來看，其物流網點服務水平總體低于閩三角城市群平均水平，特別是在“地均”水平上更是遠遠落后，地大而網點數少，將是制約漳州市物流服務能力的根本原因。

4.2 物流公司網點服務能力分析

4.2.1 物流公司網點服務數量分析。將閩三角城市群物流網點POI數據按照不同公司進行統(tǒng)計，最終取得網點個數大于20個的公司共15家，匯總可得到圖1。

由圖可知，網點個數大于20個的物流公司中，體量最大的是中國郵政和菜鳥驛站，遠超其他物流公司在閩三角城市群內的網點數量，兩公司合計占匯總圖總量的71.93%，只有物流公司的網點數量先達到一定級數，才能滿足人民日常生活和企業(yè)生產發(fā)展的流通需求，因此中國郵政和菜鳥驛站具有了存在較高服務能力的可能性。網點個數大于100個的物流公司僅有5個，在土地面積達到25 081km2的閩三角城市群，其他網點數小于100個的公司很難全面的提供物流服務，因此后文研究主要對中國郵政、菜鳥驛站、百世匯通、申通快遞和順豐速運五家公司展開。

圖1 閩三角城市群不同公司物流網點匯總圖

還有一個需要注意的問題，即是網點個數大于20個的物流公司網點總計1 229個，是閩三角城市群物流網點總數的26.40%，還有相當大一部分物流公司并未形成規(guī)模，零散分布于閩三角城市群內部，大公司對這些公司的整合，或者這些公司未來發(fā)展合并的態(tài)勢，將會很大程度的影響整個區(qū)域物流公司網點服務能力和服務水平。

4.2.2 物流公司網點服務范圍分析。將網點個數大于100個的物流公司POI數據導入ArcGIS軟件，通過對Standard Distance工具包的調用，可以得到物流公司網點服務范圍與趨勢的結果，繪制出圖2。

不同物流公司的服務范圍具有不同特點，通過標準距離的計算，其數值大小可以直接反映服務范圍大小。通過ArcGIS軟件統(tǒng)計匯總，按照物流公司網點的標準距離結果進行排序：中國郵政（1.216）＞百世匯通（1.052）＞申通快遞（0.942）＞順豐速運（0.941）＞物流整體（0.876）＞菜鳥驛站（0.528）。

中國郵政網點在空間布局上較為均勻，閩三角城市群各市縣區(qū)均有網點分布，因此其服務范圍也最大，除了漳州西南一角，基本做到網點全覆蓋。與之相反的是菜鳥驛站，雖網點數量與中國郵政相差無幾，但菜鳥驛站在空間上呈現出極不均衡的分布特征，其服務范圍緊緊圍繞廈門市，形成了最小的標準距離圈，甚至遠小于閩三角城市群物流公司網點整體情況。其他物流公司服務范圍均大于整體平均水平，服務可以覆蓋閩三角城市群的大部區(qū)域。

4.2.3 物流公司網點服務趨勢分析。將網點個數大于100個的物流公司POI數據導入ArcGIS軟件，通過對 Directional Distribution（Standard Deviational Ellipse）工具包的調用，可以得到物流公司網點服務趨勢的結果，繪制出圖2。

通過標準差橢圓的參數計算，可以了解物流公司網點服務的趨勢性，標準差橢圓的長半徑表示布局方向，短半徑表示離散程度。因此，標準差橢圓的短半徑越短，說明服務的集中性趨勢越好。通過ArcGIS軟件統(tǒng)計匯總，按照短半徑結果進行排序：菜鳥驛站（0.264）＞申通快遞（0.446）＞物流整體（0.476）＞百世匯通（0.563）＞順豐速運（0.587）＞中國郵政（0.763）。

菜鳥驛站雖然網點數量與中國郵政相差無幾，但其在空間上呈現出極不均衡的分布特征，其標準差橢圓的短半徑最短，網點服務緊緊圍繞以廈門市為中心的閩三角核心區(qū)域，這種趨勢有助于物流公司網點集中集散。申通快遞的集中服務能力超過閩三角城市群的平均水平，而其他公司，特別是中國郵政，很難做到既擴大服務范圍又聚焦服務熱點。

圖2 閩三角城市群物流公司網點服務范圍圖

4.2.4 物流公司網點服務中心分析。將網點個數大于100個的物流公司POI數據導入ArcGIS軟件，通過對Kernel Density Estimation工具包的調用，可以得到物流公司網點服務中心的結果，并繪制出圖3。

通過核密度估算并對結果進行重分類，最終在圖3上可見，白色點狀區(qū)域即為物流公司網點服務的中心，而網點服務中心的形成則說明了物流公司在該區(qū)域的網點達到了某種集聚程度，可以依據集中連片的規(guī)模效益，發(fā)揮更大的服務作用，因此中心點越多越大則說明服務能力越強。

圖3 閩三角城市群物流公司網點服務中心圖

按照核密度中心點個數進行排序：菜鳥驛站（三主兩次）＞中國郵政（兩主一次）＞百世匯通（兩主一次）＞申通快遞（一主兩次）＞順豐速運（一主兩次）＞物流整體（一主一次）。按照核密度中心點大小進行排序：百世匯通＞中國郵政＞申通快遞＞順豐速運＞物流整體＞菜鳥驛站。

有關核密度中心的兩項分析中，中心點個數各物流公司均達到閩三角城市群物流整體水平以上；而中心點大小的排序中，菜鳥驛站小于物流整體。由圖可知，五個物流公司的核密度中心基本均分布在廈門市、泉州市和漳州市的核心城區(qū)，百世匯通和申通快遞在泉州市更是有向西部延伸的趨勢。但菜鳥驛站在廈門市內部又能形成核密度中心，說明菜鳥驛站的著眼點就是立足廈門。

4.3 物流公司網點服務能力評述

將以上物流公司網點服務的分析與排序進行總結，可得到表2，其中服務中心分析有兩項因此分為服務中心1和服務中心2。

表2 閩三角城市群物流公司網點服務能力總評表

總體上看，中國郵政網點數量多，布局均勻，服務范圍最廣，中心明確，在閩三角城市群全域范圍內具有較高的協調性，是物流行業(yè)的頭把交椅。其他物流公司，均無法做到中國郵政的公平性與均勻性，但可以補充中國郵政公平之余，重點區(qū)域效率不足的問題，例如菜鳥驛站就是后起之秀，數量多且集中性好，重點突出，主要服務廈門城區(qū)；百世匯通和申通快遞則兼顧閩三角城市群的區(qū)縣發(fā)展；順豐速運基于POI數據來看，分布情況各項平平，也說明順豐的受眾目前尚有局限。

5 結論

基于POI數據和ArcGIS方法可以開展物流公司網點服務能力的相關研究，通過網點服務數量、服務范圍、服務趨勢、服務中心的多項分析，明確區(qū)域不同物流公司的服務特點與服務水平，文章以閩三角城市群為例得出結論如下：

（1）POI數據具有坐標和其他屬性信息，對其的獲取可以填補僅有統(tǒng)計數據，而無法從空間上全局把控物流公司網點信息的局限。ArcGIS軟件是POI數據分析的常用軟件，通過ArcGIS軟件的標準距離、方向分布和核密度方法，可以分析物流公司網點空間布局情況，并在此基礎上應用于分析與評判網點服務能力方面。

（2）閩三角城市群中網點數超過100個的物流公司僅有5家，其中：中國郵政網點在數量上有絕對優(yōu)勢，同時服務范圍也最大；菜鳥驛站網點的集中性最高，同時具有突出的服務中心；百世匯通的服務中心擴散范圍最大，總體服務范圍較廣泛；申通快遞與菜鳥驛站的類似，具有較高的服務集中性；順豐速運在網點的空間分布上不具有優(yōu)勢。

（3）本文對物流公司網點服務能力的分析主要依靠POI數據，因此存在缺乏其他數據而分析未盡完善的情況，未來可嘗試多元數據融合，更好地反映現實情況，并促進物流管理相關研究的推進。