陕西区域物流竞争力时空演变及仿真预测.pdf

2023 年第 5 期计算机与数字工程收稿日期：2022年11月17日，修回日期：2022年12月19日作者简介：李建华，女，博士，教授，硕士生导师，研究方向：工业工程、机械工程、生产系统建模与仿真。陈宇，女，硕士研究生，研究方向：区域物流、生产系统建模与仿真。1引言区域物流是为响应国家区域可持续发展总目标而建立的一种伴随城市集群、经济区发展并在区域经济、政治军事等方面被广泛应用的物流活动竞争力体系，其作为区域经济系统子系统，发展与区域经济密不可分1。陕西近年来为推动丝绸之路经济带新起点建设，建立“五大中心”助力“一带一路”建设。其中“交通商贸物流中心”作为五大中心之一，其发展对丝绸之路经济带新起点建设具有联动作用，但现今陕西区域物流发展水平较东南沿海城市发展仍相对滞后，要求迅速建立一个与之发展协同的区域物流竞争力体系来拉动“一带一路”新起点建设。因此，提升陕西区域物流竞争力已经成为推动陕西经济发展的重要研究内容。当前学者们在区域物流方面的研究主要是采用层次分析法2、熵权法3、聚类分析46等方法。研究内容主要集中在区域物流的评价指标体系1213陕西区域物流竞争力时空演变及仿真预测李建华陈宇（西安科技大学机械工程学院西安710054）摘要为探究陕西区域物流竞争力发展规律，构建区域物流竞争力评价指标体系，采用熵权TOPSIS法对“十三五”期间陕西10个地市分析时间演变规律，借助GIS软件构建模型选取2016、2018、2020年三年进行空间演变规律分析，最后运用Anylogic构建系统动力学模型对陕西区域物流竞争力进行仿真预测。研究表明：“十三五”期间陕西区域物流竞争力水平差异显著，西安区域物流竞争力稳居第一，最弱为商洛和铜川。整体在空间断面上变化较小呈“中部独大”格局。通过仿真发现：改变物流需求比例对陕西区域物流竞争力影响最显著，且二者呈正相关。关键词区域物流竞争力；熵权TOPSIS；时空演变；系统动力学建模；Anylogic仿真预测中图分类号F259.2DOI：10.3969/j.issn.1672-9722.2023.05.014Temporal and Spatial Evolution and Simulation Prediction ofShaanxi Regional Logistics CompetitivenessLI JianhuaCHEN Yu（School of Mechanical Engineering，Xian University of Science and Technology，Xian710054）AbstractTo construct a regional logistics competitiveness evaluation index system for exploring the development law of regional logistics competitiveness in Shaanxi，the entropy TOPSIS method is used to analyze the time evolution of 10 prefecture-levelcities in Shaanxi during the 13th five-year plan period，and the model selection 2016，2018 and 2020，the law of spatial evolution in three years are analyzed，finally Anylogic is used to construct a system dynamics model to simulate and predicte the regionallogistics competitiveness of Shaanxi.The study finds that the regional logistics competitiveness of Shaanxi has significant differencesduring the thirteenth five-year plan period.Xian regional logistics competitiveness steadily is first，Shangluo and Tongchuan arethe weakest.The overall change in the spatial cross-section is small，showing a pattern of dominant central China.The simulationfinds that changing the proportion of logistics demand has the most significant impact on the regional logistics competitiveness ofShaanxi，and the two are positively correlated.Key Wordsregional logistics competitiveness，entropy weight TOPSIS，system dynamics modeling，Anylogic simulation predictionClass NumberF259.2总第 403期2023 年第 5期计算机与数字工程Computer&Digital EngineeringVol.51No.51053第 51 卷与方法 78、区域物流与区域经济发展之间的关系 910 及区域物流竞争力1112等方面。研究发现学者们通过构建评价指标体系进行评价，但对指标体系的构建主观性较强且主要是对区域物流方面的时间演变，对区域物流的空间演变涉猎不足。文章首先对指标评价体系用聚类分析和因子分析进行客观的筛选并验证结果准确性，使评价更具实际意义。再借鉴刘杨，张敏等13的方法，对原始指标数据利用熵权TOPSIS法对其进行评价和排序，同时借助地理信息系统 GIS（Geographic Information System）分别绘制陕西10个地市2016、2018、2020三年的空间布局图，进行空间演变分析，最后运用 Anylogic构建系统动力学模型对陕西未来5年的区域物流竞争力的演化进行仿真预测，最终结合时空演变和仿真预测结果提出提升陕西区域物流竞争力科学的可行性建议和对策。2评价指标体系的构建根据指标选取的可获得性，可操作性、层次性和整合性等原则，剔除无法获得数据的指标，最终海选出满足指标选取原则的全面反映区域经济环境、物流发展规模、物流基础设施规模、信息化水平四个方面的如GDP、人均GDP、地方一般预算收入等21个指标作为初始指标。因子分析和聚类分析筛选具体步骤如下：Step1：海选指标数据标准化。因海选评价指标均为正向指标，所以标准化公式为xij=vjmin vjmax vj1inmin vj1in（1）其中 xij代表第i个地区的第j个评价指标数据，x为第i个地市第j个评价指标数据标准化后的值。Step2：R型聚类-因子分析筛选。以表1中X1为例进行说明，在X1的第一类只含一个指标：人均GDP，说明该指标单独代表了区域经济环境的一方面，所以直接保留，不需进行因子分析。对第2类和第3类分别选取因子载荷最大指标，其余删除，这样对其他三个一级指标分别进行筛选，最终筛选出每一类别中信息含量最大，对结果影响也最显著的指标。Step3：指标体系构建合理性判定。用最终构建的区域物流竞争力评价指标体系的数据方差总和反映海选指标数据信息量，以90%为评判标准，大于90%则判定为合理。设A为数据协方差矩阵，trA为协方差矩阵的迹14。a和b分别代表筛选前和筛选后的指标个数，判定公式为ln=trAbtrAa（2）根据公式得出筛选后的评价指标反映筛选前的指标信息贡献率为95.96%，可得该区域物流竞争力评价指标体系合理。表1聚类因子分析的X1指标筛选结果序号12345一级指标X1类别12233指标人均GDPGDP地方一般预算收入进出口总值社会消费品零售总额因子载荷0.9880.9820.9920.9290.941公因子数11因子贡献率89.91599.392筛选结果保留删除保留删除保留Step4：构建最终的区域物流竞争力评价指标体系见表 2。表 2陕西区域物流竞争力最终评价指标体系目 标层陕西区域物流竞争力一级指标区域经济环境物流发展规模物流基础设施规模物流信息化水平二级指标GDP（亿元）地方一般预算收入（亿元）社会消费品零售总额（亿元）城镇非私营单位年末就业数（人）居民人均可支配收入（元）货运量（万吨）货物周转量（万吨公里）道路长度（公里）公路里程（公里）电信业务总量（万元）移动电话年末用户总数（万户）固定电话年末用户总数（万户）邮政业务总量（亿元）编号X11X12X13X21X22X23X24X31X32X33X41X42X433区域物流竞争力评价模型构建3.1熵权-TOPSIS法TOPSIS主要是对与原始数据进行归一化处理来计算各指标和各自的正理想解、负理想解之间的接近程度，各指标的权重带有一定的主观性，而熵权法是客观赋值，因此，将两者相结合运用可以避免主观赋值造成的误差。3.2评价模型的构建Step1：构建原始数据矩阵13：R=()xijab(i=12m;j=12n)（3）a为被评价对象个数，b为被评价对象指标数。李建华等：陕西区域物流竞争力时空演变及仿真预测10542023 年第 5 期计算机与数字工程Step2：对原始数据矩阵进行标准化处理13：rij=xijxminxmaxxmin（4）Step3：计算指标熵值13：Cj=ki=1mQijlnQij，（Q=1+riji=1m1+rij；k=1lnm）（5）Step4：计算指标权重冗余度：Dj=1Cjj=12m（6）Step5：计算指标权重13：wj=1Cjj=1n1Cj，wj01，且j=1nwj=1（7）Step6：根据指标权重wj形成加权决策矩阵Y 13。Y=(yij)mnyij=wjxij(i=12mj=12n)（8）Step7：评估目标最优解和最劣解13：S+j=max(y1jy2jyij)jJ+Sj=max(y1jy2jyij)jJ+（9）其中J+为收益型指标，值越大越优。Step8：计算欧氏距离尺度13：sep+i=j=1n()yijS+j2（10）sepi=j=1n(yijSj)2（11）Step9：求取贴近度Zi及排序13。Zi=sepi/(sepi+sep+i)Zi01（12）式中：zi越大越好。4实证分析4.1研究对象的选择和数据来源为响应国家主席习近平对陕西提出的“陕西正处在追赶超越阶段”的科学定位，文章在参照唐业喜，李智辉等15研究的对武陵山片区城市竞争力影响因素研究时，选取了西安、咸阳、渭南等10个陕西地市2016年-2020年的真实样本数据对陕西在“十三五”期间的区域物流发展进行研究，指标数据均从 陕西统计年鉴 中获取。4.2数据处理为了更加准确的分析陕西各地市的区域物流竞争力水平，根据3.2节公式计算出陕西区域物流竞争力贴近度并绘制2016年-2020年区域物流竞争力（令编号为X）及各一级指标贴近度分布图，如图1所示。图 1陕西各城市区域物流竞争力及四个一级指标竞争力贴近度分布图4.3陕西省区域物流竞争力时间演变分析从区域经济环境竞争力趋势图分析可得：“十三五”期间西安竞争力均优于其他城市，其他城市竞争力表现差距不显著，汉中、延安、铜川和渭南变化路线平稳。榆林和宝鸡的区域经济环境竞争力增长较快，铜川变化曲折呈现先下降后缓慢上升态势，发展进入不稳定期。从物流发展规模竞争力趋势图看，商洛、安康、延安和汉中城市演化轨迹较为平稳，其他城市演化路线波动较大，且在2019年出现较大拐点，呈现“U”，“倒U”型演化。分析可得，1055第 51 卷西安2019年-2020年间城镇非私营单位年末就业总数X21增加81437人，居民人均可支配收入X22增长了2138元。从物流需求竞争力X3图显示，除西安和咸阳竞争力一直保持上升趋势，其他城市演化路线均表现略微震荡特征。除西安外，其余9城市竞争力差距较小。从物流信息化水平竞争力X4得，西安信息化水平均居于领先地位，这得益于西安特殊的区位优势以及物流枢纽地位。安康在整个“十三五”期间其竞争力一直缓慢上升，汉中在2017年出现“倒U”型拐点演化，2018年后便一直未有较大回升。总体来说，西安市在“十三五”规划期间区域竞争力处于略增状态。咸阳市的区域物流竞争力在“十三五”规划前期处于高速增长。咸阳具备国际航空枢纽站，物流竞争力整体水平较高。渭南竞争力水平略有下降，渭南虽然旅游业发达，但物流基础设施规模较小，区域经济发展不到位导致物流需求较少。榆林整体区域物流竞争力X处于下降状态，信息化发展缓慢及市场环境变化导致物流需求规模较小，延安市在竞争力变化过程中骤升骤降，整体竞争力水平X均处于负增长状态。陕南地区三个城市的整体物流竞争力X水平相对较弱，但未来有较大发展潜力。4.4基于空间格局的竞争力热冷区演变分析为了对区域物流竞争力的空间演变及特征规律进行分析，借助GIS软件，利用其空间可视化功能，选择自然间断点分级法，将各区域划分为4个等级：热区、次热区、次冷区、冷区具体分类结果见图2。从整体空间格局演变看，“十三五”期间陕西省热-冷区空间分布变化较小，2016年处于热区的城市只有西安，次热区城市没有，表明陕西2016年竞争力差异化较大；次冷区城市为榆林、宝鸡、渭南和咸阳，其余五个城市均位于冷区。以西安为中心，南北发展差异明显。与2016年相比，2018年共有两个城市区位发生变化，分别为位于次冷区的榆林上升为次热区，位于冷区的延安上升为次冷区，其余城市区位无变化。此时冷区城市数量减少，区域物流竞争力水平较2016年有所提高。与2018年相比，2020年榆林、延安区位各下降一级，回到2016年初始状态，此时咸阳由次冷区上升到次热区，宝鸡由次冷区下降为冷区，其余城市区位未发生变化。城市冷区次冷区热区城市冷区次冷区次热区热区城市冷区次冷区次热区热区图例图例图例榆林市榆林市延安市延安市渭南市渭南市铜川市铜川市咸阳市咸阳市商洛市商洛市宝鸡市宝鸡市西安市西安市汉中市汉中市安康市安康市榆林市榆林市延安市延安市渭南市渭南市铜川市铜川市咸阳市咸阳市商洛市商洛市宝鸡市宝鸡市西安市西安市汉中市汉中市安康市安康市榆林市榆林市延安市延安市渭南市渭南市铜川市铜川市咸阳市咸阳市商洛市商洛市宝鸡市宝鸡市西安市西安市汉中市汉中市安康市安康市图 2陕西2016、2018和2020三年区域物流竞争力时空演变布局图从整体变化来看，西安一直保持在热区城市，铜川、安康、汉中和商洛在这三个时间节点上均处于冷区，代表“十三五”规划期间这四座城市的区域物流竞争力并未有显著的变化。整体区域物流竞争力在三个时间节点上经历了从上升在到下降最终呈现负增长状态的过程。最终呈现的整体格局为“中部独大”的态势。5区域物流竞争力仿真分析为了更好地探究区域物流竞争力的演化轨迹，本章运用Anylogic软件构建了系统动力学模型进行仿真模拟。选取2016年-2025年的历史与仿真数据进行分析评价，通过SPSS软件拟合得出构建的该系统动力学模型有效。仿真结果如图3。由于篇幅限制，只选取对区域物流竞争力权重占比较大的四个指标进行仿真预测，由方案调控下的仿真预测图 3 可得，区域经济环境竞争力受到GDP增速影响较大且呈正相关、就业人数因素导致物流发展竞争力波动较大，在增加占比相同的情况下，邮政、电信业务总量对物流需求和信息化水平李建华等：陕西区域物流竞争力时空演变及仿真预测10562023 年第 5 期计算机与数字工程竞争力影响较小。1.41.21.00.80.60.40.20.0区域物流竞争力值2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025年份原方案区域境竞争力值+5%物流发展竞争力值+5%物流需求竞争力值+5%信息化水平竞争力值+5%图 42016年-2025年区域物流竞争力预测图基于图4，设置各子系统在其他变量不变的情况下，对区域物流竞争力的影响大小排序为：物流需求竞争力信息化水平竞争力物流发展竞争力区域经济环境竞争力。说明在当前发展环境下陕西区域物流竞争力有很大的发展空间，政府可以通过这几方面紧抓区域物流发展，政府应改变陕西区域物流发展的需求比例，当物流需求得到最大满足后，区域物流的发展将得到大幅度提升，创造更多的经济价值，即对陕西区域物流的发展促进作用最大。6结语本文基于因子分析和聚类分析构建了区域物流竞争力评价指标体系对陕西的区域物流发展进行分析研究，结合熵权TOPSIS和ArcGIS软件研究了陕西10个地级市的时间与空间格局演变特征，结果表明陕西区域物流发展两极分化差异明显，“十三五”期间各城市各地市区域物流发展水平不均衡，不协调，竞争力水平较高的城市只有西安且与其余9个地市两极分化严重。陕南地区的区域物流发展水平一直较低，发展动力不足。渭南、延安和安康3地市较其余7个地市区域物流竞争力5年间处于正向提高。除西安外，其余9个城市的区域经济水平、物流需求规模和信息化建设水平均为滞后型发展。西安区域物流竞争力水平最高，等级无变化，处于次冷区的地市等级変化较多，面临的发展风险较大。从仿真结果看，陕西在区域经济环境、物流发展规模、物流需求规模以及信息化水平建设方面均有较大的改善空间，其中从区域物流需求方面着手紧抓发展效果最为显著；其次，应从经济增速的提升和人才教育两方面侧重发展以促进区域物流竞争力快速提升，最终结合各方实际情况实现陕西的可持续发展。参 考 文 献1张旭，袁旭梅，王亚娜，等.基于云PDR的区域物流能力评价研究 J.北京交通大学学报（社会科学版），2020，19（02）：108-117.40000350003000025000200001500010000区域经济环境竞争力值原始方案方案一：GDP降速5%方案二：GDP增速5%2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025年份540000053500005300000525000052000005150000物流发展规模竞争力值2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025年份原始方案方案一：城镇非私营单位就业总数占比+5%方案二：城镇非私营单位就业总数占比-5%70000000600000005000000040000000300000002000000010000000物流需求规模竞争力值原始方案方案一：电信业务总量占比+5%方案二：电信业务总量占比-5%2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025年份4000000350000030000002500000200000015000001000000500000物流信息化水平竞争力值2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025年份原始方案方案一：邮政业务总量占比+5%方案二：邮政业务总量占比-5%图 3方案调控下GDP、城镇非私营单位就业总数、电信及邮政业务总量变动趋势图1057第 51 卷ZHANG Xu，YUAN Xumei，WANG Yana，et al.Research on regional logistics capability evaluation based oncloud PDR J.Journal of Beijing Jiaotong University（Social Science Edition），2020，19（02）：108-117.2LIU Guodong，ZHU Jianjun，LIU Xiaodi.ComprehensiveEvaluation of Regional Logistics Competitiveness Considering Multiple Reference Points and Dynamic Index Improved Analytic Hierarchy Process J.Symmetry，2020，12（5）：847.3杨云峰，白娟.区域物流系统成长水平测度模型研究J.公路交通科技，2015，32（03）：142-148.YANG Yunfeng，BAI Juan.Research on theMeasurementModel of Regional Logistics System Growth LevelJ.Highway and Transportation Science and 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