長江中游城市群31市物流競爭力層級劃分

石學剛，羅 榮

（1.中國民航大學臨空經濟研究中心，天津 300300；2.中國民航大學 交通科學與工程學院，天津 300300）

0 引言

近年來，長江中游城市群的產業結構正在轉型升級，城市群內部各城市間的物資交換愈加頻繁，物流產業發展在城市經濟發展過程中扮演著重要角色。考慮到該地區物流發展中存在輻射效應不足、物流資源閑置等問題，需要進一步對城市群內部城市進行層級劃分，以期更好地應對物流產業的發展。

1 評價指標體系篩選

對長江中游城市群的31個節點城市進行層級劃分，首先需要選取合理的評價指標全面評價各城市的物流競爭力。結合該城市群物流特征和物流發展的實際需求，從城市經濟發展水平、物流產業規模、物流需求和物流發展潛力四個方面構建指標體系。

在對城市物流競爭力的研究中，常使用城市三大產業產值及地區生產總值來描述城市的經濟發展水平[1]，增加第三產業產值占比及進出口貿易總額來突出物流業相關經濟。在物流產業規模指標選取中，常使用貨運量、貨物周轉量等指標進行評價[2]，在此基礎上，增加物流業從業人員數量考察城市的物流產業規模。此外，人均可支配收入、社會消費品零售總額等指標可以體現城市對物流發展的需求[3]；城市的信息化水平及城市每年各產業產值的增長率等指標可以很好地描述城市物流的發展潛力[4]。根據城市群物流競爭力評價指標體系的構建原則，初步選取了4個一級指標和22個二級指標作為長江中游城市群物流競爭力評價的具體指標，見表1。

使用2021 年各城市的《統計年鑒》和2016-2020 年的《國民經濟和社會發展統計公報》，經因子分析法得到的四個一級指標層（經濟發展水平、物流產業規模、物流需求、物流發展潛力）旋轉后累計方差解釋率分別為99.75%、71.54%、93.63%、85.81%，信息提取量均大于50%，各一級指標層旋轉后因子載荷系數分別見表2-表5。

表2 旋轉后因子載荷系數-經濟發展水平

由表2可得，第一產業產值在因子1中的因子載荷系數絕對值小于0.4，將該指標刪去；第三產業產值占比在因子1中的因子載荷系數絕對值雖大于0.4，但其在因子2中的值遠高于在因子1中的值，故將該指標也刪去。綜上，經濟發展水平由地區生產總值、第二產業產值、第三產業產值和進出口貿易總額這4個二級指標表示。

由表3可得，各指標因子載荷系數絕對值均遠大于0.4，故所有指標均保留。即物流產業規模由物流從業人員數量、公路貨運量、鐵路貨運量、水運貨運量、民航貨運量、貨運周轉量這6個二級指標表示。

表3 旋轉后因子載荷系數-物流產業規模

由表4可得，年末常住人口數在因子1中的因子載荷系數絕對值小于0.4，將該指標刪去；其余指標在因子1中的因子載荷系數絕對值遠大于0.4，故保留其余指標。綜上，物流需求由社會消費品零售總額、城鎮常住居民人均可支配收入、郵政業務總量這3個二級指標構成。

表4 旋轉后因子載荷系數-物流需求

由表5可得，地區生產總值增長率、第三產業產值增長、進出口貿易總額增長率在因子1中的因子載荷系數絕對值小于0.4，將這些指標刪去；其余指標在因子1中的因子載荷系數絕對值遠大于0.4，故保留其余指標。綜上，物流發展潛力由互聯網接入用戶、普通高等院校數量、普通高等學校在校生數這3個二級指標構成。

表5 旋轉后因子載荷系數-物流發展潛力

通過因子分析法對各指標的因子載荷系數絕對值進行分析，同時考慮各指標的數據可獲得性，最終從經濟發展水平、物流產業規模、物流需求、物流發展潛力四方面出發，選取16個指標評價長江中游城市群各城市的物流競爭力，見表6。

表6 城市物流競爭力評價指標體系

2 兩階段熵權-TOPSIS方法介紹

2.1 熵權法

評價結果很大程度上取決于評價指標的權重。AHP和德爾菲法是常用的主觀評價方法，但這兩種方法存在著很大的不確定性和個人主觀因素；客觀賦權法主要有熵權法、因子分析法等，這類方法能根據評價對象的實際情況更好地反映各指標的權值。在此基礎上，利用熵權方法對各評價指標進行賦權。

步驟一：設在城市物流競爭力評價指標體系中，有m個待評價城市，n項競爭力評價指標，構建出原始數據的評價矩陣為X=[xij]m*n，即：

步驟二：數據的標準化處理，公式如下：

步驟三：確定競爭力評價指標權重Yij：

步驟四：第i個評價指標的熵ej為：

步驟五：計算信息熵冗余度：

步驟六：第j個城市指標的熵權wj為：

2.2 TOPSIS法

TOPSIS又稱優劣距離法，是一種能有效解決多目標決策問題的方法。TOPSIS法在多個選擇對象中選擇最優解和最劣解，通過計算其與待評價對象之間的歐式距離，判斷相對最優解。評價步驟如下：

步驟一：根據評價對象原始數據構造標準化權重矩陣：

步驟二：確定正負理想解：

步驟三：計算各方案到正理想解的距離：

步驟四：計算各方案到負理想解的距離：

步驟五：計算各方案與理想解的相對貼近度：

2.3 兩階段熵權-TOPSIS

熵權-TOPSIS法的使用需要大量的數據，在研究中，部分數據的獲取難度較大，只能通過插值法等方法來獲得估算數據，兩階段熵權-TOPSIS法的使用可以在一定程度上解決該問題，并且可以根據評價指標的優先級來對第一階段和第二階段的指標加以區別，具體步驟如下：

步驟一：確定研究對象個數和指標體系。研究對象為長江中游城市群所包含的31個城市，城市物流競爭力評價指標體系見表1。

步驟二：確定城市層級。在節點城市的初步層級劃分中將31個城市劃分為中心城市和其余節點城市兩類，其中中心城市占比為20%，即取排名前6的城市為中心城市，其余25個城市為節點城市。

步驟三：收集城市物流競爭力評價指標體系的數據，包括城市經濟發展水平、物流產業規模、物流需求。

步驟四：第一階段，熵權-TOPSIS模型用于計算長江中游城市群31個城市的綜合排名，根據步驟二中確定的中心城市個數，選擇排名前8的城市，作為中心城市的候選城市。

步驟五：收集中心城市候選城市物流發展潛力的相關數據，連同城市經濟發展水平、物流產業規模、物流需求的相關數據作為第二階段的指標體系。

步驟六：第二階段，再次使用熵權-TOPSIS模型計算8個中心城市候選城市的排名，選擇排名值前6的城市作為中心城市。

3 兩階段城市層級劃分

相關數據來源于2021年各城市的《統計年鑒》和2016-2020 年的《國民經濟和社會發展統計公報》。結合上述數據，運用兩階段熵權-TOPSIS方法進行分析，計算長江中游城市群所包含的31個城市的物流競爭力，并對此進行排名。第一階段：基于城市經濟發展水平、物流產業規模、物流需求相關指標計算31個城市物流競爭力，所得結果見表7。

據表7可得，長江中游城市群物流競爭力排名前8位的城市有武漢、長沙、南昌、襄陽、宜昌、岳陽、常德、衡陽。其中，武漢、長沙、南昌的競爭力得分以0.3左右的差距依次下降，這表明武漢在31個城市群中最具競爭力，其次是長沙、南昌；其他城市的排名得分差距相對較小，表明除三個省會城市以外，該城市群內部各城市的物流發展較為均衡。在排名前50%的城市中，湖北有6個，湖南和江西分別各有5個，在長江中游城市群的分布相對分散，更有利于城市群內部協作。

第二階段：增加城市物流發展潛力相關數據，對第一階段的8個中心城市候選城市物流競爭力進行再次排名，所得結果見表8。

表8 長江中游城市群中心城市候選城市物流競爭力排名

結合表7和表8的分析結果可以直觀地看出，增加物流發展潛力這一評價指標后，城市之間物流競爭力的差距相對明顯。除去省會城市，襄陽、宜昌的物流競爭力優勢相較岳陽、衡陽、常德這三個城市更加顯著。在第二階段的城市群物流競爭力排名中，武漢、長沙、南昌居于前三，推動長江中游城市群物流業的協調發展。綜合實力較強的三個省會城市擔任中心城市的角色，拉動相連節點城市物流業的發展；襄陽、宜昌和岳陽這三個城市的發展緊隨其后，與中心城市差距較小，宜作為城市群物流發展的副中心城市。

綜合兩次競爭力評價結果，常德、衡陽、株洲、九江、荊州、宜春、上饒、黃岡、孝感、湘潭的發展處于第二層級，這些城市本身經濟發展水平較好，具有較大的發展潛力，可為邊緣城市的發展提供支持。吉安、荊門、黃石、益陽、婁底、咸寧、撫州、鷹潭、鄂州、萍鄉、景德鎮、新余、仙桃、潛江、天門這些城市的物流發展水平較低，可為第一層級和第二層級城市的物流業發展提供“后勤”服務。

綜上所述，確定武漢、長沙、南昌為中心城市，襄陽、宜昌、岳陽為副中心城市，常德、衡陽、株洲、九江、荊州、宜春、上饒、黃岡、孝感、湘潭為主要節點城市，吉安、荊門、黃石、益陽、婁底、咸寧、撫州、鷹潭、鄂州、萍鄉、景德鎮、新余、仙桃、潛江、天門為次要節點城市。

4 長江中游城市群發展建議

針對上述研究，為促進長江中游城市群物流發展提出以下幾點建議：

第一，充分發揮武漢、長沙、南昌三個中心城市的物流樞紐作用，加強對外輻射能力。

第二，充分利用襄陽、宜昌、岳陽三個副中心城市的物流資源優勢，加強其相關物流通道的建設，激發副中心城市周邊城市的物流潛力。

第三，主要節點城市和次要節點城市的發展也可以緩解中心城市物流通道擁擠、物流承載過大等問題。貫通節點城市到中心城市的物流走廊，強化節點城市的物流覆蓋，有利于建設多層次、現代化、一體化的城市群物流網絡。