李 芳，史小寧，胡 昊

(上海交通大學(xué)船舶海洋與建筑工程學(xué)院，上海200240)

0 引言

“無水港”是一個相對于“有水港”的概念，源自20世紀的歐美大陸。無水港不臨江海、沒有船舶，貨物是在無水港內(nèi)“一站式”完成訂艙、報關(guān)、報驗、簽發(fā)提單等一切通關(guān)手續(xù)，相當(dāng)于把海港搬到了內(nèi)陸，然后通過海鐵聯(lián)運的方式將貨物運送到沿海港口，集裝箱就可以直接裝船出海［1-3］。

目前，我國已建立的無水港主要有3種發(fā)展模式:①沿海港港方為爭取貨源主動在內(nèi)陸地區(qū)建立無水港。隨著港口數(shù)量的增多，港口間的競爭勢必愈演愈烈，如何爭取到更廣闊的經(jīng)濟腹地和貨源將是港口經(jīng)營者議事日程中很重要的課題;②內(nèi)陸地區(qū)為發(fā)展本地經(jīng)濟建立無水港。當(dāng)?shù)赝赓Q(mào)企業(yè)渴望在本地就能實現(xiàn)“一關(guān)三檢”將貨物運出去，當(dāng)?shù)卣蚕Ｍ幸粋€這樣的平臺為招商引資發(fā)展經(jīng)濟創(chuàng)造條件;③沿海港港方和內(nèi)陸地區(qū)為各自的發(fā)展需要共同建立無水港。

無水港的建設(shè)投資巨大，主要包括土地使用、基礎(chǔ)設(shè)施購買、場地建設(shè)、配套信息支持等費用，據(jù)云南省昆明市正在籌建中的無水港報道實際投資已遠遠超出計劃投資，原定的30億(昆明市人民政府辦公廳文件，昆政辦［2010］196號)。這樣巨大的投資背后必定承擔(dān)著同樣大小的風(fēng)險，如果無水港的營業(yè)達不到預(yù)計指標(biāo)，那么不僅達不到疏通海港—內(nèi)陸集疏運系統(tǒng)的目的，更是造成了建設(shè)上的資源及資金的浪費。因此，筆者針對海港如何選取合適的內(nèi)陸城市作為自己的內(nèi)陸集散點和內(nèi)陸城市如何通過建立無水港提高自身的競爭力兩個問題，提出了用二項logit模型分析影響無水港選址的關(guān)鍵性因素，并在此基礎(chǔ)上預(yù)測某內(nèi)陸城市被選作無水港的可能性大小。

無水港選址原則和影響因素具有很強的模糊性和復(fù)雜性，因此聚類算法以及模糊聚類算法在用于無水港選址的眾多方法中有著獨特的優(yōu)勢。張兵，等［4］分析并驗證了模糊C-均值聚類法在無水港選址中的應(yīng)用;Zhong，等［5］采用模糊 C-均值聚類算法從內(nèi)陸34個省份城市中為大連進行了無水港選址;模糊因子評級fuzzy factor rating system(FRS)也被用于場站設(shè)施的選址，如Ou，等［6］調(diào)查了6個國際分撥中心的選址因素，驗證了FRS對于團體決策的有效性;模糊多目標(biāo)模型也被用于消防站選址問題研究［7］。均值聚類算法顯著的特點是需要在模型應(yīng)用之初人為的設(shè)定類別數(shù)，而不能依靠模型自動獲取聚類的數(shù)量。傳播仿射聚類算法［8］在這一方面進行了改善，該模型根據(jù)候選點的特性自動形成適應(yīng)數(shù)量的聚類中心，臨近的候選點被相應(yīng)的聚類中心服務(wù)范圍所覆蓋。基于以換裝量大小為選取原則的無水港選址，李芳［9］將多項logit應(yīng)用在無水港選址問題，以無水港使用者——托運人為調(diào)查對象，通過logit模型將托運人的擬運輸貨物按logit概率分配給各候選無水港，選取換裝量大的候選點作為無水港建設(shè)地。但由于缺乏調(diào)查數(shù)據(jù)，作者只能采用專家打分法獲得logit因子權(quán)重，這就違背了logit原本的使用特性。

無水港選址區(qū)別于一般場站設(shè)施選址［10-13］，因為無水港是公共性質(zhì)的設(shè)施，其效益取決于被使用率的大小，而不同于公司內(nèi)部的分撥中心或物流中心，其效益取決于分撥中心的運作效率以及上下游的配合。同樣，有志于發(fā)展經(jīng)濟的內(nèi)陸城市之間爭先恐后建立無水港，城市之間形成了一種競爭關(guān)系。然而，一個海港在內(nèi)陸建立的無水港數(shù)量是有限的，考慮到成本與整個集疏運網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化，比鄰的城市很難同時都被選取作為建立無水港的候選點，而且越先建立無水港的城市，將占領(lǐng)市場先機獲取越多的收益。在這一層面，無水港選址亦屬于競爭性選址的范疇。

筆者選取二項logit模型對無水港選址進行研究，考慮文獻回顧中涉及到的重要選址原則與選址因素，利用實例分析驗證了該模型的適用性。并通過二項logit模型的特性識別影響無水港選址的關(guān)鍵因素，依照logit概率預(yù)測某候選點被選作為無水港建設(shè)點的可能性。

1 logit模型簡介

logit模型通常用于評估個體在若干個可選方案中選擇某一種的概率。尤其是對一些影響選擇決策的，不能直接測試、直接觀察到的因素，可運用logit模型，在一定的假設(shè)前提下，建立選擇概率和可選方案屬性之間的數(shù)學(xué)關(guān)系，進行離散選擇分析。根據(jù)隨機效用理論，不同的選擇方案會對決策者產(chǎn)生某種效用，決策者在特定條件下選擇其所認知的方案中效用最大的方案。并且，選擇某方案的效用應(yīng)隨該方案特性和決策者主體特性等因素而不同。

通過logit回歸可以擬合出方程(1):

式中:p是在因素(x1，x2，…，xm)影響之下某城市建立無水港的概率;1-p是不能建立無水港的概率;xi(i=1，2，…，m)是影響無水港建設(shè)的第i個因素;a，bi(i=1，2，…，m)是待估計參數(shù)。

方程(1)的等價形式為:

式(2)所表示的分布函數(shù)稱為logistic分布函數(shù)。p是針對某一個城市是否具備建立無水港的條件而言，如要從多個無水港候選城市之中做選擇，則:

式中:j為 n個無水港候選城市之一，即 j=1，2，3…，n。

下面筆者使用SPSSl7.0軟件進行二項logit回歸，用1，0分別表示建立和未建立無水港。

2 案例分析

2.1 logit模型回歸

解決無水港的選址問題首先要確定影響無水港選址的原則及相關(guān)因素。楊睿［7］采用DEA/AHP-F確定無水港選址，首先通過運輸成本、運輸時間、托運人滿意度等主要指標(biāo)刪選第一層無水港候選點，再用政策因素、文化因素、生活水平、交通設(shè)施水平等指標(biāo)進行第2輪排序。Wang，等［14］在用 ANP方法為天津港選取內(nèi)陸無水港城市時提出了以自然環(huán)境、經(jīng)營環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施水平、成本為4大一級指標(biāo)的選址指標(biāo)體系。譚卡［15］在用AHP方法為廣州港選取內(nèi)陸無水港城市時，選取了從各地級城市距廣州公路交通的距離、港口吞吐量、地區(qū)生產(chǎn)總值、進口總額、出口總額等共10項政治、經(jīng)濟、社會等指標(biāo)進行描述。

筆者選取影響無水港選址的5個影響因素包括:到相應(yīng)進出港口的鐵路距離(km)、進出口貿(mào)易額(億美元)、是否為集裝箱中心站(是——1，不是——0)、人均地區(qū)生產(chǎn)總值(元)、貨物周轉(zhuǎn)量(億t/km)。案例選自全國77個城市，其中17個城市已建立無水港，60個城市有規(guī)劃但還未建立無水港，不含缺失部分數(shù)據(jù)的樣本。所在城市對應(yīng)的屬性數(shù)據(jù)來自2007年各城市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報，因為已建立無水港的城市已經(jīng)在早期經(jīng)過可行性評估，因此不宜采用2011年最新的數(shù)據(jù)，采用評估當(dāng)年的數(shù)據(jù)較好。

表1 影響無水港建設(shè)的效用因素分類Table 1 Classification of utility factors affecting dry port construction

運行結(jié)果如表2。

表2 5因素SPSS運行結(jié)果Table 2 Outcome of SPSS

從表2可以看出，到相應(yīng)港口的鐵路距離(X1)的p值為0.072 ＞0.05，相對不顯著，但是其方向如同預(yù)期，與結(jié)果成負相關(guān)。目前，我國已建立的無水港大都屬于近距離無水港，如要使無水港的服務(wù)范圍擴至距離港口極深的腹地城市，可考慮再建遠距離無水港，貨物由遠距離無水港中轉(zhuǎn)至近距離無水港，再運往港口。因而，與相應(yīng)海港的鐵路距離這項因素并非為影響一個城市打造無水港的關(guān)鍵因素。而進出口貿(mào)易額(X2)、是否為集裝箱中心站(X3)、人均地區(qū)生產(chǎn)總值(X4)、貨物周轉(zhuǎn)量(X5)是主要的作用因素，其 p值分別是 0.044，0.013，0.017，0.015，均小于0.05，解釋能力較強，具有統(tǒng)計學(xué)意義和現(xiàn)實意義。剔除不相關(guān)因素X1，再次計算得到，如表3。

表3 4因素SPSS運行結(jié)果Table 3 Outcome of SPSS with 4 factors

4項因素都起著如同預(yù)期的相關(guān)效用，X2與結(jié)果成正相關(guān)變化。一個城市的對外貿(mào)易進出口額越大，對于港口的自我需求越大，就越能為港口提供充足的貨源，無水港建立在這樣的城市，擁有足夠的貨物轉(zhuǎn)運量，才能達到一定的經(jīng)濟效益;X3與結(jié)果形成正相關(guān)。鐵路部門在全國頒布18個城市作為集裝箱中心站，筆者選取這個因素的原因在于:從無水港至海港之間的貨物運輸通常都是由鐵路運輸來完成，集裝箱中心站城市能夠為貨物的集裝箱運輸提供極大的方便，進而減少無水港建設(shè)及營運中產(chǎn)生的相關(guān)運輸成本;X4為人均地區(qū)生產(chǎn)總值，這與結(jié)果形成必然的正相關(guān)，人均地區(qū)生產(chǎn)總值代表一個城市的生活水平、生產(chǎn)水平以及未來的產(chǎn)出活力，要保證無水港建設(shè)的基本效益得到滿足，就必須保證一定的貨源以及未來的發(fā)展趨勢;貨物周轉(zhuǎn)量(X5)與結(jié)果形成正相關(guān)，因為筆者采用的是各種運輸方式組合的貨物周轉(zhuǎn)量，包括海運、公路、鐵路、航空，而貨物周轉(zhuǎn)量來自于貨物運輸量以及運輸距離，因此X5不僅反應(yīng)了城市的運輸方式、運輸量，還體現(xiàn)了運距長短?？v觀這4項效用影響因素，通過系數(shù)比對，可得知X3效用最顯著，也就說，如果能通過改變X3的大小來調(diào)節(jié)想要得到的結(jié)果，效果最明顯。也說明，是否是集裝箱中心站對于一個城市能否建立無水港起著重要影響。這與實際考察結(jié)果相同。

2.2 logit模型預(yù)測

由上可知，logit概率所得方程可表示:

例如，計算成都被選作為無水港的概率，先找出其對應(yīng)影響因子的屬性值(X2=95.2億美元，X3=1，X4=26 527元，X5=1 325.9×109t/km)，代入上式計算得:

此概率較高，說明成都適合建設(shè)無水港。

如果從西南片區(qū)的無水港候選城市(成都、綿陽、德陽、宜賓、南充、雅安、遂寧、廣安、達州、樂山、瀘州)中做選擇，則按式(6)計算:

假設(shè)各候選城市對應(yīng)的logit系數(shù)相同，即aj=-9.340;bj1=0，bj2=0.880，bj3=2.111，bj4=1.090，bj5=0.992，j=1，2，3…，11，n=11。

結(jié)合2007年各大城市國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報所得的各城市效用，代入算式(6)得:

可知，在西南城市片區(qū)中，經(jīng)過4大關(guān)鍵影響因素的考量之后，成都明顯優(yōu)于其他城市作為無水港建設(shè)點。事實上，成都已經(jīng)建成無水港區(qū)，因而本預(yù)測符合客觀實際有效。

二項logit模型用于無水港選址，與AP Clustering以及AHP方法的不同點在于:①logit是預(yù)測無水港建設(shè)的概率大小，而非從候選城市中直接做選擇;②logit模型中沒有介入主觀人為的因素，而AHP和AP Clustering在量化效用因素時都有使用專家打分法;③用logit模型預(yù)測概率是基于幾個城市之間的競爭，計算出一個城市優(yōu)于另外一個城市獲選的概率。

3 結(jié)語

筆者采用二項logit模型對于無水港選址這個問題提供了新的方法和思路。通過切實的歷史數(shù)據(jù)來分析和篩選影響無水港選址的關(guān)鍵性因素，并得到相應(yīng)因素的權(quán)重，供相關(guān)決策者作為提升自我競爭力的有效依據(jù)。最后，logit模型用于預(yù)測某城市被選作為無水港的概率大小，通過與實際比對，與其他方法的比對驗證了模型的優(yōu)越性和適用性。Logit模型比聚類方法更為可靠，比AHP方法更為客觀，因為其依照的數(shù)據(jù)來源于現(xiàn)實的歷史數(shù)據(jù)，而非人為感官的評判。但是，由于現(xiàn)有無水港的數(shù)量不多，可獲得的數(shù)據(jù)不足，造成文中樣本數(shù)量偏小，可能會引起結(jié)果的不穩(wěn)定。

影響無水港建設(shè)的重要因素包括是否為集裝箱中心站、進出口貿(mào)易額、人均地區(qū)生產(chǎn)總值、貨物周轉(zhuǎn)量。因此，如要提升在建設(shè)無水港方面的競爭力，一方面，內(nèi)陸城市必須加快自身的經(jīng)濟發(fā)展，拉動運輸需求和地區(qū)經(jīng)濟實力;另一方面，投入對集裝箱運輸?shù)陌l(fā)展，著重改善運輸網(wǎng)絡(luò)，減少道路資源浪費，提高運輸效率等也是內(nèi)陸城市建設(shè)無水港的關(guān)鍵。

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