基于正交投影法的區(qū)域物流能力測(cè)算研究—以“一帶一路”省份為例

葛 勇，周 燕，趙裕鑫，裴月寒

基于正交投影法的區(qū)域物流能力測(cè)算研究—以“一帶一路”省份為例

葛 勇1,2，周 燕1，趙裕鑫1，裴月寒1

（1.石家莊鐵道大學(xué) 經(jīng)管學(xué)院，河北 石家莊 050043；2.石家莊郵電職業(yè)技術(shù)學(xué)院，河北 石家莊 050043）

區(qū)域物流能力水平關(guān)系著區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，論文在物流業(yè)投入能力、物流業(yè)產(chǎn)出能力、環(huán)境支撐環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施能力四個(gè)維度構(gòu)建區(qū)域物流能力指標(biāo)體系?；陟貦?quán)-正交投影法建立區(qū)域物流能力測(cè)算模型，應(yīng)用2014—2018年面板數(shù)據(jù)測(cè)算“一帶一路”沿線省份、物流能力。研究結(jié)果表明“一帶一路”區(qū)域東部沿海區(qū)域物流能力強(qiáng)，中部次之，西部最弱，并根據(jù)區(qū)域物流的特點(diǎn)提出發(fā)展建議。實(shí)證結(jié)果證明了物流能力測(cè)算模型的有效性。

區(qū)域物流能力；正交投影法；熵值法

物流業(yè)是支撐社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的基礎(chǔ)復(fù)合型產(chǎn)業(yè)，在推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整、改變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式方面發(fā)揮著重要作用。物流業(yè)是區(qū)域經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的“橋梁”，省、市間經(jīng)濟(jì)要素高效流動(dòng)是區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的重要?jiǎng)恿?。客觀評(píng)價(jià)區(qū)域物流能力，有利于反映出真實(shí)的物流業(yè)發(fā)展水平。研究區(qū)域物流能力對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展、產(chǎn)業(yè)規(guī)劃等具有重要意義。

梳理已有相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)，國(guó)內(nèi)外專家、學(xué)者的研究主要集中于區(qū)域物流能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系、研究方法及其與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系，ANAND等[1]對(duì)城市物流研究進(jìn)行了綜述，分析城市物流發(fā)展要素，并總結(jié)了建模方法。 EKICI等[2]應(yīng)用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）和累積信任度（CBD）方法分析了土耳其的物流發(fā)展水平，研究發(fā)現(xiàn)固定寬帶互聯(lián)網(wǎng)利用程度與物流政策是最重要的改進(jìn)方向。國(guó)內(nèi)學(xué)者周泰和葉懷珍[3]在基礎(chǔ)設(shè)施、信息系統(tǒng)和經(jīng)營(yíng)管理和發(fā)展環(huán)境四個(gè)角度構(gòu)建出指標(biāo)。李全喜和金鳳花等[4]在區(qū)域物流能力與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系的研究過程中，在基礎(chǔ)設(shè)施、經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出和產(chǎn)業(yè)規(guī)模等方面構(gòu)建指標(biāo)體系。區(qū)域物流能力測(cè)算研究方法主要包括層次分析法、熵值法、模糊物元法、因子分析法、TOPSIS法和云PDR等方法[5-7]。

正交投影法是華小義和譚景信提出的[8]，計(jì)算評(píng)價(jià)對(duì)象與理想方案的“垂面”距離，克服了貼近度的不足的缺點(diǎn)。論文參考已有學(xué)者的研究，結(jié)合研究區(qū)域的特點(diǎn)構(gòu)建區(qū)域物流能力指標(biāo)體系，應(yīng)用熵值法和正交投影法構(gòu)建區(qū)域物流能力測(cè)算模型，以“一帶一路”沿線18省的數(shù)據(jù)為樣本進(jìn)行實(shí)證分析。

1 區(qū)域物流能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系構(gòu)建

指標(biāo)體系的質(zhì)量直接影響測(cè)算結(jié)果，論文遵循經(jīng)濟(jì)環(huán)境體系的系統(tǒng)性、可量化性以及數(shù)據(jù)的可獲得性，考慮物流業(yè)產(chǎn)出能力、物流業(yè)投入能力、經(jīng)濟(jì)支撐環(huán)境和基礎(chǔ)設(shè)施能力建立指標(biāo)體系。區(qū)域物流能力評(píng)級(jí)指標(biāo)體系包括10個(gè)二級(jí)指標(biāo)，貨運(yùn)量和貨物周轉(zhuǎn)量是物流業(yè)最直接的產(chǎn)出指標(biāo)[5]，反映了區(qū)域的物流運(yùn)輸量。因沒有物流業(yè)固定資產(chǎn)投資和就業(yè)人數(shù)的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，論文參考大多數(shù)學(xué)者觀點(diǎn)，用交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)、郵政業(yè)固定資產(chǎn)投資就業(yè)人數(shù)表示物流業(yè)投資規(guī)模和人口規(guī)模[9-10]。GDP增長(zhǎng)率是以前一年數(shù)據(jù)為基期計(jì)算所得，反映經(jīng)濟(jì)變化情況，第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重是衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的重要指標(biāo)數(shù)據(jù)，社會(huì)消費(fèi)品零售總額是體現(xiàn)了國(guó)內(nèi)消費(fèi)需求最直接的數(shù)據(jù)，這3個(gè)指標(biāo)數(shù)據(jù)反映了物流發(fā)展的經(jīng)濟(jì)支撐環(huán)境?；A(chǔ)設(shè)施能力通過鐵路里程、公路里程和港口吞吐量3個(gè)指標(biāo)來(lái)表征[5-6]。基于投入產(chǎn)出角度考慮，固定資產(chǎn)投資和就業(yè)人數(shù)為負(fù)向指標(biāo)[6]，其余指標(biāo)均為正向指標(biāo)。區(qū)域物流能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。

2 物流能力測(cè)算模型構(gòu)建

2.1 計(jì)算原理

正交投影法是為了優(yōu)化TOPSIS法的貼近度，用垂面距離替換歐式距離作為計(jì)算貼近度的依據(jù)。垂面距離是指過兩點(diǎn)分別作垂直于以理想解和負(fù)理想解連線為法向量的平面之間的距離[8]，如圖1所示。X和Y分別表示理想解點(diǎn)和非理想解點(diǎn)，平面和平面是以直線XY為法向量的兩個(gè)平面，A和B分別是平面和平面的任意兩個(gè)點(diǎn)，M和N分別是直線XY與平面和平面的交點(diǎn)。設(shè)點(diǎn)X、Y、A和B所對(duì)應(yīng)的向量為和，則點(diǎn)A和B的距離計(jì)算公式為：

表1 區(qū)域物流能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系

目標(biāo)層一級(jí)指標(biāo)二級(jí)指標(biāo)指標(biāo)性質(zhì) 區(qū)域物流能力物流業(yè)產(chǎn)出能力貨運(yùn)量正向指標(biāo) 貨物周轉(zhuǎn)量正向指標(biāo) 物流業(yè)投入能力固定資產(chǎn)投資負(fù)向指標(biāo) 就業(yè)人數(shù)負(fù)向指標(biāo) 經(jīng)濟(jì)支撐環(huán)境GDP增長(zhǎng)率正向指標(biāo) 第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重正向指標(biāo) 社會(huì)消費(fèi)品零售總額正向指標(biāo) 基礎(chǔ)設(shè)施能力鐵路里程正向指標(biāo) 公路里程正向指標(biāo) 港口吞吐量正向指標(biāo)

式中：“||”表示絕對(duì)值，“║ ║”指范數(shù)，“·”表示向量的點(diǎn)積。

2.2 問題說(shuō)明

將“一帶一路”節(jié)點(diǎn)省份及其評(píng)價(jià)指標(biāo)抽象為數(shù)學(xué)問題，“一帶一路”節(jié)點(diǎn)省份為待評(píng)價(jià)對(duì)象，區(qū)域物流能力評(píng)價(jià)指標(biāo)為評(píng)價(jià)指標(biāo)。設(shè)有個(gè)待評(píng)價(jià)的對(duì)象，令12表示個(gè)對(duì)象；有個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，令1，2，…，表示個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)；12w表示個(gè)對(duì)象的權(quán)重，權(quán)重之和為1。原始數(shù)據(jù)為x(=1，2，…，；=1，2，…，)。

圖1 垂面距離示意圖

2.3 模型構(gòu)建

第一步，構(gòu)建規(guī)范化矩陣=(v)。

第二步，加權(quán)矩陣計(jì)算=（r），論文應(yīng)用熵值法計(jì)算指標(biāo)權(quán)重。

(1)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化。將指標(biāo)數(shù)據(jù)處理為統(tǒng)一數(shù)量級(jí)、越大越好的標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)。

(2)計(jì)算指標(biāo)比重。

(3)計(jì)算指標(biāo)熵值。

式(5)中，>0，e≥0，=1/ln。

(4)計(jì)算指標(biāo)差異性系數(shù)。

(5)計(jì)算權(quán)重。

(6)計(jì)算加權(quán)矩陣。

第三步，將坐標(biāo)原點(diǎn)平移到理想解點(diǎn)，計(jì)算理想解S和平移后的矩陣=(q)。

第四步，確定平移后的負(fù)理想解。

第五步，計(jì)算各評(píng)價(jià)對(duì)象與理想解的垂面距離P。因?yàn)槔硐虢狻⒇?fù)理想解之間的距離對(duì)各評(píng)價(jià)對(duì)象來(lái)說(shuō)為常數(shù)，所以計(jì)算公式為：

P值越小，表明該評(píng)價(jià)對(duì)象越優(yōu)。

3 應(yīng)用實(shí)例—“一帶一路”沿線省份物流能力測(cè)算

3.1 研究對(duì)象

“一帶一路”(The Belt and Road，B&R)是“絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”和“21世紀(jì)海上絲綢之路”的簡(jiǎn)稱?！耙粠б宦贰苯ㄔO(shè)促進(jìn)了我國(guó)區(qū)域物流高質(zhì)量發(fā)展，提高了物流要素有機(jī)融合與創(chuàng)新水平，物流產(chǎn)業(yè)規(guī)模化發(fā)展，提高了物流產(chǎn)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)力，進(jìn)一步加強(qiáng)了區(qū)域間資源整合，促進(jìn)了區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展。論文以其沿線新疆、陜西、甘肅、寧夏、青海、內(nèi)蒙古、黑龍江、吉林、遼寧、廣西、云南、西藏、上海、福建、廣東、浙江、海南和重慶等18省份為研究對(duì)象。

3.2 數(shù)據(jù)說(shuō)明及數(shù)據(jù)預(yù)處理

本文統(tǒng)計(jì)分析了2014-2018年的“一帶一路”沿線18省份的指標(biāo)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒(2015—2019)》。其中GDP增長(zhǎng)率是以上一年為基期，即2018年的GDP增長(zhǎng)率表示GDP較2017年的增長(zhǎng)幅度。非沿海區(qū)域沒有港口，對(duì)應(yīng)區(qū)域的港口吞吐量統(tǒng)一設(shè)置為0。

本文應(yīng)用的研究方法要求數(shù)據(jù)非負(fù)，需要對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行的預(yù)處理。只有GDP增長(zhǎng)率指標(biāo)數(shù)據(jù)出現(xiàn)了負(fù)值，才將18省的GDP增長(zhǎng)率同時(shí)加最小數(shù)的最大值以保證所有數(shù)據(jù)非負(fù)。

3.3 “一帶一路”沿線省份物流能力測(cè)算結(jié)果

論文基于正交投影法，按照表1區(qū)域物流能力評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，應(yīng)用2014-2018的面板數(shù)據(jù)，計(jì)算得到“一帶一路”沿線省份物流能力測(cè)算值，如表2所示?！对妇芭c行動(dòng)》將“一帶一路”區(qū)域劃分為五大區(qū)域，東北地區(qū)包括黑龍江、遼寧和吉林，西北地區(qū)包括新疆、甘肅、內(nèi)蒙古、青海、陜西、寧夏，西南地區(qū)包括云南、廣西和西藏，東南地區(qū)包括廣東、上海、福建、浙江和海南，內(nèi)陸地區(qū)僅有重慶。論文在《愿景與行動(dòng)》中區(qū)域劃分基礎(chǔ)上為方便研究區(qū)域差異性，將重慶歸為西南地區(qū)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。在區(qū)域物流能力來(lái)看，各區(qū)域差異顯著。區(qū)域能力由高到低依次為東部沿海區(qū)域(0.027 9)、東北區(qū)域(0.035 4)、西北區(qū)域(0.040 6)和西南區(qū)域(0.040 8)。東北、西北、西南和東南區(qū)域能力從高到低順序依次為：遼寧、吉林、黑龍江；內(nèi)蒙古、寧夏、甘肅、新疆、青海、陜西；西藏、廣西、云南；廣東、浙江、上海、海南、福建。整體來(lái)看，東部沿海區(qū)域物流能力強(qiáng)，中部次之，西部最弱。近5年測(cè)算值的均值結(jié)果表明，廣東物流能力最強(qiáng)，遙遙領(lǐng)先于其他省份，浙江、遼寧和上海緊隨其后。寧夏、甘肅、青海和新疆等西部區(qū)域物流能力較弱。在時(shí)間維度來(lái)看，各省市物流綜合能力波動(dòng)性也有不同特征。云南、廣東和上海等地物流能力波動(dòng)較大，浙江、內(nèi)蒙古和遼寧處于持續(xù)穩(wěn)定發(fā)展?fàn)顟B(tài)。2018年相較于2014年，整體物流能力有所下降。2014—2015年綜合物流能力排名前五一直是廣東、浙江、遼寧、上海和福建。東部區(qū)域物流發(fā)展水平高，表明物流需求旺盛，交通、倉(cāng)儲(chǔ)等基礎(chǔ)設(shè)施和能源等自然資源利用率較高，依托天津港口物流樞紐、上海商貿(mào)服務(wù)物流樞紐、青島生產(chǎn)服務(wù)物流樞紐等10個(gè)國(guó)家樞紐，吸收其他區(qū)域的物流生產(chǎn)要素。中部地區(qū)物流能力一般，物流發(fā)展水平不高，表明物流市場(chǎng)需要進(jìn)一步提高活躍程度，資源利用率不高，物流產(chǎn)業(yè)業(yè)發(fā)展動(dòng)力不足有待，依托太原陸港型物流樞紐、贛州商貿(mào)服務(wù)型物流樞紐和鄭州空港型物流樞紐等5個(gè)國(guó)家物流樞紐，銜接內(nèi)陸地區(qū)干支線運(yùn)輸線路，通過鐵路、公路等陸路運(yùn)輸通道和場(chǎng)站等設(shè)施提供暢通國(guó)內(nèi)的物流服務(wù)，通過空港等設(shè)施提供便捷高效的國(guó)內(nèi)國(guó)際航空物流服務(wù)。西部地區(qū)物流能力最低，表明區(qū)域物流需求有限，物流基礎(chǔ)設(shè)施嚴(yán)重不足，物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展資源匱乏。應(yīng)從影響物流產(chǎn)業(yè)發(fā)展因素入手，明確物流發(fā)展短板，有針對(duì)性地注入物流發(fā)展動(dòng)力，建立機(jī)制，保證物流需求持續(xù)穩(wěn)定增長(zhǎng)。依托烏魯木齊和蘭州等7個(gè)陸港型國(guó)家物流樞紐，對(duì)接國(guó)內(nèi)物流通道，為國(guó)際貿(mào)易活動(dòng)提供通關(guān)、保稅等過境運(yùn)輸綜合性物流服務(wù)。

表2 “一帶一路”沿線省份物流能力測(cè)算值

2018年2017年2016年2015年2014年均值 內(nèi)蒙古0.03910.03960.03960.04040.03820.0394 遼寧0.02380.02370.02210.02400.02350.0234 吉林0.04160.04200.04150.04210.03960.0414 黑龍江0.04170.04200.04140.04270.03960.0414 上海0.03320.03310.03100.03110.02870.0314 浙江0.02290.02330.02130.02270.02160.0223 福建0.03490.03500.03340.03430.03200.0339 廣東0.01520.01240.01040.01450.01300.0131 廣西0.04190.04210.04050.04080.03850.0407 海南0.03850.03960.03890.03950.03740.0388 重慶0.03980.04010.03870.03930.03750.0391 云南0.04390.04360.04100.04120.03790.0415 西藏0.04020.04160.04090.04030.03850.0403 陜西0.04210.04200.04080.04190.03930.0412 甘肅0.04070.04150.04090.04180.03880.0407 青海0.04080.04220.04120.04130.03900.0409 寧夏0.04050.04160.04090.04080.03910.0406 新疆0.04090.04180.04070.04200.03900.0409 均值0.0368 0.0371 0.0358 0.0367 0.0345

4 結(jié)束語(yǔ)

區(qū)域物流能力的增長(zhǎng)是區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要?jiǎng)恿υ慈?，論文基于熵?quán)-正交投影法建立區(qū)域物流能力測(cè)算模型，參考已有學(xué)者的研究，結(jié)合研究區(qū)域的特點(diǎn)構(gòu)建區(qū)域物流能力指標(biāo)體系。最后以“一帶一路”沿線18省為研究對(duì)象，得到結(jié)論東部沿海區(qū)域物流能力強(qiáng)，中部次之，西部最弱，根據(jù)區(qū)域物流特點(diǎn)提出發(fā)展建議。結(jié)果證明了物流能力測(cè)算模型的有效性。

[1] ANAND N, QUAK H, DUIN R V, et al. City Logistics Modeling Efforts: Trends and Gaps - A Review[J]. Procedia Social & Behavioral Sciences, 2012, 39(4): 101-115.

[2] EKICI S O, KABAK O, ULENGIN F. Linking to compete: Logistics and global competitiveness interaction[J]. Transport Policy, 2016, 48(5): 117-128.

[3] 周泰, 葉懷珍. 基于模糊物元?dú)W式貼近度的區(qū)域物流能力量化模型[J]. 系統(tǒng)工程, 2008(6): 27-31.

[4] 李全喜, 金鳳花, 孫磐石. 區(qū)域物流能力與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的典型相關(guān)分析—基于全國(guó)面板數(shù)據(jù)[J].軟科學(xué), 2010, 24(12): 75-79.

[5] 康朕瑋. 基于模糊物元法的京津冀區(qū)域物流能力評(píng)價(jià)研究[J]. 鐵道運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì), 2020, 42(9): 63-69.

[6] 張旭, 袁旭梅, 王亞娜等. 基于云PDR的區(qū)域物流能力評(píng)價(jià)研究[J].北京交通大學(xué)學(xué)報(bào): 社會(huì)科學(xué)版, 2020, 19(2): 108-117.

[7] 李雷, 楊懷珍, 馮中偉. 供應(yīng)鏈上游段VMI & TPL模式的利益分配機(jī)制—基于最大熵值法與正交投影法的整合視角[J]. 系統(tǒng)管理學(xué)報(bào), 2020, 29(2): 400-408.

[8] 華小義, 譚景信. 基于“垂面”距離的TOPSIS法—正交投影法[J]. 系統(tǒng)工程理論與實(shí)踐, 2004(1): 114-119.

[9] 林鵬, 楊曉輝, 郭子雪. 物流產(chǎn)業(yè)升級(jí)能力評(píng)價(jià)的改進(jìn)TOPSIS方法及應(yīng)用研究[J]. 當(dāng)代經(jīng)濟(jì)管理, 2020(11): 1-10.

[10] 曹炳汝, 曹惠惠. 基于ANP-TOPSIS的區(qū)域物流發(fā)展能力評(píng)價(jià)—以江蘇省為例[J]. 地域研究與開發(fā), 2018, 37(4): 42-47.

Research on Regional Logistics Capabilities Based on Vertical Projection Method—A Case Study of Provinces Along the “Belt and Road”

GE Yong1,2, ZHOU Yan1, ZHAO Yu-xin1, PEI Yue-han1

（1. School of Economics and Management , Shijiazhuang Tiedao University, Shijiazhuang 050043, China;2. ShiJiaZhuang Posts & Telecommunications Technical College, Shijiazhuang 050020, China）

The level of regional logistics capability is related to the development of the regional economy. The paper constructs an index system of regional logistics capability in four dimensions: logistics input capacity, logistics output capacity, environmental support environment and infrastructure capacity. Based on the entropy weight and vertical projection method, the regional logistics capacity measurement model is established. The paper uses the panel data from 2014 to 2018 to estimate the logistics capacity of provinces along the “Belt and Road”. The research results show that the logistics capacity of the eastern coastal areas of the “Belt and Road” region is strong, followed by the central region and the weakest in the western region. Development suggestions are made based on the characteristics of regional logistics. The empirical results prove the validity of the logistics capability measurement model.

regional logistics capabilities; vertical projection method; entropy method

F259.27

A

1674-3261(2021)04-0264-05

10.15916/j.issn1674-3261.2021.04.012

2020-10-16

石家莊鐵道大學(xué)研究生創(chuàng)新資助項(xiàng)目(YC2020041)

葛勇(1995-)，男，山東德州人，碩士。

責(zé)任編校：陳 明