摘" 要：近年來，電子商務(wù)不斷興起，人們越來越追求高效、迅速、可靠的物流運輸，因此航空貨運在城市貨運中的地位逐步上升。文章以城市為視角，從城市航空貨運發(fā)展?jié)摿Φ亩x出發(fā)，歸納總結(jié)出城市航空貨運發(fā)展?jié)摿Φ挠绊懸蛩兀?gòu)建了涵蓋城市航空物流需求類、城市經(jīng)濟發(fā)展狀況、城市機場運營能力、城市開放程度、城市信息化水平的5個一級指標和18個二級指標的城市航空貨運發(fā)展?jié)摿υu價指標體系，將考慮主觀權(quán)重和客觀權(quán)重的組合權(quán)重方法與TOPSIS相結(jié)合，對我國主要城市的航空貨運發(fā)展?jié)摿M行量化評價，結(jié)果表明：貨運發(fā)展?jié)摿Ω叩某鞘兄饕性诰┙蚣?、長三角、珠三角以及成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈，而西部內(nèi)陸地區(qū)航空貨運發(fā)展?jié)摿γ黠@偏低，符合我們城市發(fā)展實際狀況。

" 關(guān)鍵詞：組合賦權(quán)法；TOPSIS；航空貨運；發(fā)展?jié)摿?/p>

" 中圖分類號：F560" "文獻標志碼：A" " DOI：10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.24.017

Abstract： In recent years， with the continuous rise of e-commerce， people are increasingly pursuing efficient， fast and reliable logistics transportation， so the status of air freight in urban freight has gradually risen. From the perspective of cities and starting from the definition of urban air cargo development potential， this paper summarizes the influencing factors of urban air cargo development potential， and constructs an evaluation index system of urban air cargo development potential， which includes 5 first-level indicators and 18 second-level indicators covering urban air logistics demand， urban economic development status， urban airport operation capacity， urban openness and urban informatization level. The cpmbination weighting method considering subjective and objective weights is combined with" TOPSIS to quantitatively evaluate the development potential of air cargo in major cities in China.The results show that the cities with high freight development potential are mainly concentrated in the Beijing-Tianjin-Hebei region， the Yangtze River Delta， the Pearl River Delta and the Chengdu-Chongqing Economic Circle， while the air cargo development potential in the western inland region is obviously low， which is in line with the actual situation of urban development.

Key words： combination weighting method; TOPSIS; air freight; development potential

收稿日期：2024-02-24

作者簡介：朱新華（1977—），男，江蘇鹽城人，中國民航大學(xué)經(jīng)濟與管理學(xué)院，副教授，碩士生導(dǎo)師，研究方向：航空公司經(jīng)營管理與規(guī)劃；王琪赫（1998—），本文通信作者，男，內(nèi)蒙古巴彥淖爾人，中國民航大學(xué)交通科學(xué)與工程學(xué)院碩士研究生，研究方向：航空物流、航線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃。

引文格式：朱新華，王琪赫. 基于組合權(quán)重TOPSIS的城市航空貨運發(fā)展?jié)摿ρ芯縖J]. 物流科技，2024，47（24）：83-89，103.

0" 引" 言

航空貨運通過其快速、靈活、安全的特性，成為全球化時代物流體系中不可或缺的一部分，支持著各個行業(yè)的發(fā)展。隨著電子商務(wù)的興起，快速可靠的貨運變得尤為重要，航空貨運成為電子商務(wù)企業(yè)的首選。

《“十四五”航空物流發(fā)展專項規(guī)劃》于2022年2月正式印發(fā)，這是首次將航空物流納入到行業(yè)發(fā)展規(guī)劃中。《“十四五”航空物流發(fā)展專項規(guī)劃》中表示，“十四五”期間，隨著我國經(jīng)濟進入高質(zhì)量發(fā)展階段，我國的航空物流業(yè)處于大有可為的重要戰(zhàn)略機遇期[1]，城鄉(xiāng)居民對品質(zhì)化、精細化、個性化的航空貨運服務(wù)需求日益增長，跨境電商、快遞、冷鏈生鮮等行業(yè)將蓬勃發(fā)展，這些都預(yù)示著航空貨運業(yè)即將迎來快速發(fā)展時期。因此，研究城市航空貨運發(fā)展?jié)摿蜁哂懈匾囊饬x，對城市和經(jīng)濟的可持續(xù)發(fā)展產(chǎn)生深遠影響。

因此本文以我國主要城市為視角，探究影響我國城市航空貨運發(fā)展的主要因素，構(gòu)建發(fā)展?jié)摿υu價指標體系，使用主觀評價與客觀評價相結(jié)合的方式對城市航空貨運發(fā)展?jié)摿M行量化評價，最終得出結(jié)論，提出意見。

1" 定義和說明

1.1" 發(fā)展?jié)摿Φ母拍?/p>

“潛力”這一術(shù)語在其本質(zhì)上代表了未來可供利用的潛在力量。根據(jù)《現(xiàn)代漢語辭典》的釋義，“潛力”是一種尚未被發(fā)掘，卻深埋于表面之下并存在于現(xiàn)實中的能力。因此，“潛力”作為一種理想化的潛在能力，能夠預(yù)示未來的發(fā)展走向和趨勢。另一方面，“發(fā)展”這個詞語描述了一系列事件的變化過程，這些事件從初始狀態(tài)轉(zhuǎn)變?yōu)楦呒夒A段，從小規(guī)模變?yōu)榇笠?guī)模，從簡單到復(fù)雜。因此，一些研究人員將“發(fā)展?jié)摿Α倍x為系統(tǒng)在未來一段時間內(nèi)可能創(chuàng)造出的價值能力[2]。

1.2" 航空貨運發(fā)展?jié)摿Χx

一個城市的航空貨運發(fā)展?jié)摿Γc這個城市機場的貨運競爭力密不可分，同時還與該城市的經(jīng)濟發(fā)展狀況、航空物流需求、開放程度以及信息化水平相關(guān)。對于機場而言，航空貨運市場競爭力是指在物流市場中，能夠比其他機場提供更加高質(zhì)量、高效物流服務(wù)和滿足客戶需求的能力。因此擁有航空貨運發(fā)展?jié)摿Φ某鞘幸话阒福涸谖覈涍\航線網(wǎng)絡(luò)整體布局中，該城市的地理位置優(yōu)越，自身經(jīng)濟發(fā)展良好，且擁有較強貨運能力的機場，連接更多的貨運航線，更加具備作為貨運樞紐的能力的一類城市。

本文的研究范圍只限于宏觀概念上的航空貨運，指利用航空運輸工具，如貨運飛機，將貨物從一個地點運送到另一個地點的過程，不考慮除運輸方式以外的儲存、裝卸、搬運、包裝、流通、加工、配送、信息處理等物流過程。

2" 影響因素

本文借鑒了前人的研究[3]，并結(jié)合城市航空貨運發(fā)展?jié)摿Φ亩x，總結(jié)歸納出影響貨運發(fā)展?jié)摿Φ囊蛩厝缦隆?/p>

2.1" 城市航空物流需求類

物流需求作為一種衍生需求，主要源于社會的經(jīng)濟活動，尤其是制造業(yè)和商業(yè)活動的開展。隨著航空物流在生產(chǎn)、分銷以及消費等各個環(huán)節(jié)中的廣泛應(yīng)用，它已經(jīng)成為城市和城市間經(jīng)濟活動不可或缺的一部分，并與社會經(jīng)濟的進步緊密相連。一個城市的進出口總額能直接反映出該城市的航空貨運潛力大小，另外城市常住人口數(shù)量和社會消費品零售總額能反映該城市的整體消費能力，消費能力越高的城市航空物流需求也高，其航空貨運發(fā)展?jié)摿σ簿驮綇?。發(fā)達的第三產(chǎn)業(yè)為機場提供了源源不斷的貨源，也說明該城市的整體實力相對強勁，交通運輸業(yè)相對發(fā)達，航空貨運發(fā)展?jié)摿σ哺鼜姟?/p>

2.2" 城市經(jīng)濟發(fā)展狀況

一個城市的整體經(jīng)濟狀況對航空貨運業(yè)發(fā)展影響非常重要。一個充滿活力且競爭激烈的城市物流市場能為物流行業(yè)創(chuàng)造更多的財富，這被視為物流行業(yè)進步的關(guān)鍵驅(qū)動力。城市經(jīng)濟的各個層面都會對其航空貨運發(fā)展?jié)摿Ξa(chǎn)生影響，例如地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）、人均收入以及城鎮(zhèn)居民可支配收入等。這些因素從理論上講，都有助于提升城市的航空貨運發(fā)展?jié)摿Α３鞘薪?jīng)濟的進步不僅帶來了資源、信息和技術(shù)的流動，還提高了資源分配的效率，并優(yōu)化了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的配置，這種持續(xù)的協(xié)同優(yōu)化過程，對于推動航空貨運業(yè)的發(fā)展至關(guān)重要。此外，城市經(jīng)濟的成長伴隨著區(qū)域間的經(jīng)濟合作和貿(mào)易的擴大，以及物資流通速度和效率的提升，這些都進一步推動了航空貨運業(yè)的跨地域發(fā)展。

2.3" 城市機場的運營能力

機場作為城市航空貨運的首要門戶，有著不可或缺的關(guān)鍵作用，因此機場的運營能力也成為影響城市航空貨運發(fā)展?jié)摿Φ囊粋€重要因素。在機場的運營能力提升到一定的水平時，資源配置效率會達到更高水平，物流水平也會得到提高。機場的運營能力主要是通過旅客吞吐量、貨郵吞吐量、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、起降架次、貨郵吞吐量年增長率以及航空承運人個數(shù)等指標來衡量。

2.4" 城市開放程度

一個城市的開放程度與該城市機場的通航城市個數(shù)、國際及地區(qū)通航點、航線數(shù)量以及旅游業(yè)總收入密不可分，城市開放程度對航空貨運發(fā)展?jié)摿哂兄匾绊憽３鞘虚_放程度越高，意味著該城市與外界的交流和合作越頻繁，經(jīng)濟活動越活躍，這種背景下，航空貨運的需求也會相應(yīng)增加，從而促進航空貨運的發(fā)展。開放程度更高的城市通常具有更好的營商環(huán)境，這會吸引更多的企業(yè)前來投資和開展業(yè)務(wù)。此外，開放程度高的城市通常具有更廣泛的國際合作和交流機會。這不僅為當?shù)氐暮娇展咎峁┝烁嗟膰H航線，同時也為當?shù)氐呢浳锾峁┝烁嗟某隹跈C會。

2.5" 城市信息化水平

一方面，信息化水平可以為城市航空貨運提供更廣泛的市場機會，隨著電子商務(wù)的快速發(fā)展，消費者對物流服務(wù)的需求和要求越來越高；另一方面，通過信息化手段，航空貨運企業(yè)可以更好地滿足這些需求，提供更加高效、快捷、安全的物流服務(wù)。同時，信息化技術(shù)也可以幫助航空貨運企業(yè)拓展新的市場空間，如跨境電商、冷鏈物流等新興領(lǐng)域。

2.6" 其" 他

除上述因素外，還有一些其他因素也對航空貨運產(chǎn)生了深遠影響，如國家政策、城市貨運業(yè)就業(yè)人數(shù)、城市公路貨運量等。

3" 評價指標體系的構(gòu)建

本文基于城市航空貨運發(fā)展?jié)摿Φ亩x和影響因素，依據(jù)數(shù)據(jù)的可獲得性，并遵循科學(xué)性、獨立性、可比性原則，構(gòu)建了涵蓋城市航空物流需求類、城市經(jīng)濟發(fā)展狀況、城市機場運營能力、城市開放程度、城市信息化水平5個一級指標和18個二級指標的城市航空貨運發(fā)展?jié)摿υu價指標體系，具體如圖1所示。

根據(jù)指標選擇原則，將選取有代表性、好測量、可比較、容易獲取的影響因素作為指標，考慮到貨運政策支持力度相關(guān)數(shù)據(jù)獲取難度大，且部分貨運政策對每個城市貨運的作用相同，對比不顯著，因此在本文數(shù)據(jù)分析中不進行選取。城市旅游業(yè)收入受經(jīng)濟下行影響嚴重，故不作為選取指標。

4" 基于組合權(quán)重TOPSIS的城市航空貨運發(fā)展?jié)摿υu價模型

4.1" 熵權(quán)法

信息論中，熵是一種對信息的度量，信息量小，不確定性就大，熵就??；反之，熵就越大。在物理學(xué)上說，熵就是“混亂”程度的量度，所以，系統(tǒng)越有序，熵值越低；系統(tǒng)越混亂或者分散，熵值就越高。熱力學(xué)中，熵是指物質(zhì)系統(tǒng)所吸收的熱量、溫度相比得出的比值。熵權(quán)法的基本原理是指標值的差異程度越大，則該指標的權(quán)重便越大；反之，某項指標值差異程度越小，則該指標的權(quán)重也越小[4]。熵權(quán)法的具體步驟如下。

第一，在城市航空貨運發(fā)展?jié)摿υu價中，原始數(shù)據(jù)共有i行（評價對象），j列（評價指標）。[xij]為第i個評價城市的第j個指標的數(shù)值，熵值是關(guān)于每個個案的某一指標[xj]對應(yīng)的數(shù)據(jù)[xij]間的計算處理，不涉及[xi]與[xj]的數(shù)據(jù)運算，所以數(shù)據(jù)之間不存在量綱上差異，不需要數(shù)據(jù)的標準化處理。但是，要求數(shù)據(jù)的非負性，所以如果數(shù)據(jù)有負值，就需要對數(shù)據(jù)進行非負化處理。具體過程如下。

[xij=xij-minx1j，x2j，…，xnjmaxx1j，x2j，…，xnj-minx1j，x2j，…，xnj+1，i=1，2，…，n;j=1，2，…，m] （1）

大指標數(shù)據(jù)的處理或小指標數(shù)據(jù)的處理如下。

[x'ij=minx1j，x2j，…，xnj-xijmaxx1j，x2j，…，xnj-minx1j，x2j，…，xnj+1，i=1，2，…，n;j=1，2，…，m] （2）

第二，第i個目標城市的第j項指標占該指標的比重：

[fij=xiji=0nxijj=1，2，…，m]。 （3）

第三，第j項指標的熵值：

[ej=-1lnni=1npijlnpij]。 （4）

第四，第j項指標的差異系數(shù)：

對于第j項指標，指標值[xij]的差異越大，對方案評價的作用越大，熵值就越小。

[gj=1-ej] （5）

即[gj]越大，指標越重要。

第五，第j項指標的熵權(quán)：

[wj=gjj=1mgjj=1，2，…，m]。 （6）

作為一種客觀賦權(quán)方法，熵權(quán)法避免了人為因素的影響，通過計算原始數(shù)據(jù)指標的信息熵，根據(jù)原始數(shù)據(jù)指標的數(shù)據(jù)變化程度對系統(tǒng)體系的影響，來最終決定每一個指標的權(quán)重，變化程度大的權(quán)重也較大。但熵權(quán)法也有自身的缺陷，其忽略了指標本身重要程度，有時確定的指標權(quán)數(shù)會與預(yù)期的結(jié)果相差甚遠。所以，本文將其與主觀評價方法相結(jié)合，以便對指標有一個更加客觀的評價。

4.2" G1序關(guān)系法

G1法又稱為序列關(guān)系法，是東北大學(xué)教授對AHP法的改進，改進后的G1法不需要構(gòu)建判斷矩陣，也不需要進行一致性的檢驗，大大減少了計算量，獲得了學(xué)術(shù)界的普遍認同[5]，其基本原則是由專家根據(jù)一組指標的重要性排列次序，再對相鄰兩項指標的相對重要性進行判定，最后根據(jù)計算定理求出各指標的權(quán)重。G1法能夠有效地對各項評價指標的重要度進行對比，有效避免了AHP方法中判斷矩陣不一致的問題，具有穩(wěn)定性和一致性的優(yōu)點，使評價結(jié)果更加合理。G1法的具體步驟如下。

4.2.1" 給評價指標排序

假設(shè)有m個評價指標，用[x1，x2，x3，…，xm]表示，第一步是由專家小組對這m個指標按照其重要性程度進行排序，若評價指標[xi]相對于某評價準則的重要程度大于等于[xj]時，則用[xi≥xj]來表示。

4.2.2" 確定指標間的相對重要程度

第二步是由專家小組確定相鄰評價指標間的重要程度之比。設(shè)[rk]為[xk-1]與[xk]的重要程度之比，則[rk]表示如下所示：

[rj=wk-1wk" " " k=m，m-1，…，2]。 （7）

其中[wk-1]、[wk]分別表示[xk-1]與[xk]的權(quán)重系數(shù)。[xk]取值參考表1[6]。

4.2.3" 計算各指標的權(quán)重

[wm=1+k=1mi=kmri-1] （8）

[wk-1=rkwk" " " k=m，m-1，…，2] （9）

[wk]表示第k個指標的權(quán)重，通過上述公式計算出各個指標的權(quán)重。

4.3" 組合權(quán)重

組合賦權(quán)法是兩種方法的結(jié)合，其基本思路是求出主、客觀權(quán)重的最佳數(shù)值因子，并根據(jù)某個特定的評價項目，確定權(quán)重的所占比重，最后得出總的權(quán)重。該方法對原始數(shù)據(jù)有較大的依賴性，并且能真實地反映評價者的主觀意愿，從而確保了權(quán)值的穩(wěn)定性[7]。

若主觀權(quán)重為[ω1]，客觀權(quán)重為[ω2]，可表示為[ωcc=1，2]，主觀權(quán)重和客觀權(quán)重的組合系數(shù)表示為[αcc=1，2]，則組合權(quán)重[ω]為：

[ω=c=12αcωc]。 （10）

其中：

[c=12αc=1]。 （11）

為保證組合權(quán)重能夠在最大程度上同時保留主觀權(quán)重和客觀權(quán)重的評價信息，避免出現(xiàn)主觀權(quán)重或客觀權(quán)重的結(jié)果對組合權(quán)重無意義的情況，本文基于最大熵原理，構(gòu)建目標函數(shù)如下：

[maxP=-c=12αclnαc]。 （12）

同時，為保證主客觀權(quán)重與組合權(quán)重之間的偏差程度盡可能小，即保證組合權(quán)重所反映的評價信息在最大程度上貼近主客觀權(quán)重，本文基于歐幾里得距離原理，構(gòu)建目標函數(shù)如下：

[minZ=q=1mc=12ωqc-ωq2]。 （13）

其中，[ωq]表示第q個指標的組合權(quán)重值。

為求解同時滿足上面這兩個目標函數(shù)的組合系數(shù)[αc]，現(xiàn)構(gòu)造優(yōu)化模型如下。

[minY=c=12αclnαc+q=1mc=12ωqc-ωq2s.t.c=12αc=1，αcgt;0] （14）

使用MATLAB編寫fmincon函數(shù)程序求解組合系數(shù)[αc]，最終求得組合主客觀權(quán)重的系數(shù)為[α1=α2=0.5]。

4.4" TOPSIS評價法

TOPSIS模型是在1981年由Hwang等首次提出來的[8]，國內(nèi)常簡稱為優(yōu)劣解距離法。TOPSIS評價法是一種應(yīng)用廣泛的綜合評價法，它能夠有效地運用原始數(shù)據(jù)的信息，確保評價結(jié)果能精確地展示出各評價目標間的差異性。該方法的具體流程如下。

構(gòu)建加權(quán)規(guī)范化決策矩陣L。將標準化矩陣與權(quán)重[wn]相乘，得加權(quán)規(guī)范化矩陣L。

[L=l11…l1n???lm1…lmn]。 （15）

在加權(quán)規(guī)范化矩陣中確定正理想解[D+]和負理想解[D-]。

[D+=maxnlmnn=1，2，…，j] （16）

[D-=minnlmnn=1，2，…，j] （17）

其中，[D+]代表第[n]個指標的最大值，[D-]代表第[n]個指標的最小值。

計算各評價對象與正、負理想解之間的距離。

[S+m=n=1ilmn-D+2] （18）

[S-m=n=1ilmn-D-2] （19）

計算各個評價對象與理想解之間的相對接近度，用于描述評價目標與理想解的相對接近程度：

[Cm=S-mS+m+S-m] 。 （20）

最后按[Cm]的值由大到小排列，即為各個城市航空貨運發(fā)展?jié)摿υu價高低的排序。[Cm]越大表示第m個城市的航空貨運發(fā)展?jié)摿υ綇?，[Cm]越小，則表示其發(fā)展?jié)摿υ饺酢?/p>

5" 我國主要城市航空貨運發(fā)展?jié)摿υu價實證分析

5.1" 目標城市選取

為保證研究的普適性以及代表性，本文所選取的目標城市，均在2021年貨郵運輸總量統(tǒng)計中位列全國前四十五位，在國內(nèi)外航空貨運市場中起著尤為重要的作用；其機場的正班載運率數(shù)據(jù)較高，通航航線條數(shù)較多；所選目標城市從地域范圍上覆蓋了80%以上的國土面積。

最終本文選取37個城市作為評價對象，分別為：北京、長春、長沙、成都、重慶、大連、福州、廣州、貴陽、哈爾濱、合肥、呼和浩特、南昌、南寧、寧波、青島、上海、沈陽、石家莊、太原、天津、武漢、無錫、西安、西寧、廈門、銀川、呼和浩特、南寧、拉薩、鄭州、濟南、?？凇⒑贾?、蘭州、烏魯木齊、昆明。

5.2" 數(shù)據(jù)搜集和說明

本文選取的18個指標數(shù)據(jù)來自各省的統(tǒng)計年鑒、各省的統(tǒng)計公報、各城市的統(tǒng)計年鑒、中國民航統(tǒng)計年鑒、從統(tǒng)計看民航、各個航空公司的社會責任報告、中經(jīng)網(wǎng)數(shù)據(jù)庫、OAG數(shù)據(jù)庫或由其整理而來，數(shù)據(jù)來源真實可靠。

本文所選取的評價目標城市中有35個城市均對應(yīng)一個主要機場，只有北京（北京大興國際機場和北京首都國際機場）、上海（上海虹橋國際機場和上海浦東國際機場）存在“一市兩場”的情況，在綜合考慮了研究目的與評價指標特點后作如下處理：大興機場與首都機場的旅客吞吐量、年起降架次、貨郵吞吐量數(shù)據(jù)求和；貨郵吞吐量年增長率求算數(shù)平均值；通航城市個數(shù)、國際及地區(qū)通航點、航線數(shù)量和航空承運人個數(shù)取最高值。上海的浦東機場和虹橋機場數(shù)據(jù)處理方式同上。

5.3" 權(quán)重確定

5.3.1" 客觀權(quán)重——熵權(quán)法

所選用的18個指標均為正向指標，將數(shù)據(jù)進行標準化和非負處理后，根據(jù)上文熵權(quán)法的步驟進行操作，得出的結(jié)果如表2所示。

5.3.2" 主觀權(quán)重——G1法

為了計算各指標的主觀權(quán)重，本研究邀請了六名相關(guān)專家，對各評價指標進行重要性排序，對相鄰指標間的重要程度之比進行了判定，專家給出了所有的排序以及相對重要程度評級。以一級指標為例，原始數(shù)據(jù)如表3所示。

對于專家1，專家4，專家5，其序關(guān)系均為DBEAC，令[x*1=D]，[x*2=B]，[x*3=E]，[x*4=A]，[x*5=C]，則有[x*1gt;x*2gt;x*3gt;x*4gt;x*5]，取三位專家相鄰指標相對重要度的平均值為[r*5=w4w5=13×1.6+1.4+1.2=1.4]，[r*4=w3w4=13×1.2+1.0+1.2=1.13]，[r*3=w2w3=13×1.2+1.0+1.6=1.27]，[r*2=w1w2=13×1.0+1.4+1.2=1.2]。由公式可得：

[w5=1+k=25i=k5ri-1=0.119 0]，[w4=w5r5=0.166 6]，[w3=w4r4=] [0.188 3]，[w2=w3r3=0.239 1]，[w1=w2r2=0.286 9]。

因此，專家1，專家4，專家5所得的一級指標的權(quán)重系數(shù)為[W=w5，w4，w3，w2，w1=wC，wA，wE，wB，wD]=（0.119 0，0.166 6，0.188 3，0.239 1，0.286 9）。

對于專家2，專家6，其序關(guān)系為BDAEC，同理可得其一級指標的權(quán)重系數(shù)為[W=w5，w4，w3，w2，w1=wC，wE，wA，wD，wB]=（0.138 9，0.152 8，0.213 9，0.235 3，0.258 8）。

對于專家3，其序關(guān)系為BDACE，同理可得其一級指標的權(quán)重系數(shù)為[W=w5，w4，w3，w2，w1=wE，wC，wA，wD，wB]=（0.120 3，0.144 4，0.202 2，0.242 6，0.291 1）。

對以上三組專家評判的權(quán)重系數(shù)求取平均值，最終得出5個一級指標權(quán)重系數(shù)為：[WA=0.194]，[WB=0.263]，[WC=0.134]，[WD=0.255]，[WE=0.154]。

同理，按照同樣的方法對二級指標進行指標排序和指標重要程度確定，采用 G1序關(guān)系法計算各個二級指標的權(quán)重。結(jié)果如表4所示。

5.3.3" 組合權(quán)重

根據(jù)前文所述組合權(quán)重方式，將基于G1序關(guān)系分析法的主觀權(quán)重與基于熵權(quán)法的客觀權(quán)重按照組合權(quán)重系數(shù)進行組合，所得結(jié)果如表5所示。

5.4" 發(fā)展?jié)摿υu價

將原始數(shù)據(jù)進行正向化與標準化，其中標準化數(shù)據(jù)采用平方和歸一化，其目的是讓“平方和值”作為參照標準，所有的數(shù)據(jù)全部除以平方和值，得到的數(shù)據(jù)相當于為平方和的占比，公式如下：

[xi=1nx2i] 。 （21）

將標準化矩陣與組合權(quán)重相乘，構(gòu)建加權(quán)規(guī)范化決策矩陣，用SPSS軟件進TOPSIS評價處理，所得結(jié)果如表6所示。

5.5" 評價分析

實證結(jié)果與我國航空貨運現(xiàn)狀相符合：將評價結(jié)果中的相對接近度C值作為我國城市航空貨運綜合潛力值，從表6中可以看出，得分最高的前三個城市依次是廣州、上海、北京，結(jié)果符合目前我們城市發(fā)展實際狀況。

在我國航空貨運航線網(wǎng)絡(luò)中，北京首都國際機場、上海浦東國際機場和廣州白云國際機場一直以來都是我國 的樞紐機場。廣州在中國及全球航空貨運領(lǐng)域擁有重要地位，作為中國南方的經(jīng)濟中心城市和交通樞紐，廣州擁有發(fā)達的航空網(wǎng)絡(luò)和先進的物流設(shè)施，為航空貨運提供了良好的基礎(chǔ)條件；廣州白云國際機場作為中國第三大貨運機場，是中國重要的航空貨運樞紐之一，年貨運吞吐量位居全國前列，擁有豐富的國際和國內(nèi)航線網(wǎng)絡(luò)，連接全球各大城市，這也使得廣州成為中國與亞洲、歐洲等的重要貨運樞紐，支持著廣州及周邊地區(qū)的進出口貿(mào)易和物流需求。

綜合得分排名最后的三個城市分別是拉薩（貢嘎機場）、西寧（曹家堡機場）、銀川（河?xùn)|機場），其中，銀川在航空貨運領(lǐng)域的地位相對較低，不像一些大型城市具有發(fā)達的航空貨運網(wǎng)絡(luò)和基礎(chǔ)設(shè)施，導(dǎo)致其發(fā)展?jié)摿Φ汀?/p>

地區(qū)差異明顯：從結(jié)果來看，貨運發(fā)展?jié)摿Ω叩某鞘兄饕性诰┙蚣?、長三角、珠三角以及成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟圈，而西部地區(qū)航空貨運發(fā)展?jié)摿γ黠@偏低，主要是由于其地理位置以及在貨運網(wǎng)絡(luò)中地位引起的。

西部地區(qū)人口密度相對較低，市場規(guī)模相對較小，導(dǎo)致航空貨運的實際需求有限。此外，大部分貨物的生產(chǎn)和需求可能集中在沿海地區(qū)或城市，導(dǎo)致其貨物分布相對不均衡，從而限制了航空貨運的發(fā)展。

盡管西部地區(qū)航空貨運面臨一些限制和挑戰(zhàn)，但也存在發(fā)展機遇，隨著其經(jīng)濟的增長和物流需求的增加，航空貨運對于高價值、急迫性較高的貨物運輸仍具備市場需求，完善西部地區(qū)的基礎(chǔ)設(shè)施、促進物流網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同發(fā)展等舉措也可以提升其城市的航空貨運發(fā)展?jié)摿Α?/p>

6" 結(jié)" 論

本文對我國城市航空貨運發(fā)展?jié)摿M行了研究，構(gòu)建了包含5個一級指標，18個二級指標在內(nèi)的發(fā)展?jié)摿υu價指標體系，采用考慮主觀權(quán)重和客觀權(quán)重的組合權(quán)重賦權(quán)，結(jié)合TOPSIS法對我國37個主要城市進行了實證分析。本文首次提出城市航空貨運發(fā)展?jié)摿Φ亩x，以城市為視角，量化了其發(fā)展航空貨運的潛力，具有一定的創(chuàng)新性。同時，采用G1法和熵權(quán)法組合賦權(quán)，可以一定程度上降低在評價過程中由于打分所帶來的主觀影響，同時利用客觀權(quán)重的客觀性優(yōu)勢，使權(quán)重的賦值更加合理。本文通過實例分析證明該研究方法的有效性，能夠為貨運航空公司或相關(guān)規(guī)劃者在貨運樞紐選址方面提供幫助，同時也為相關(guān)方在城市航空貨運發(fā)展?jié)摿ρ芯可咸峁┝死碚撘罁?jù)。

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