林国龙，刘月静，丁 一

(上海海事大学 物流研究中心，上海 201306)



公路快速货运站点城市布局研究

林国龙，刘月静，丁 一

(上海海事大学 物流研究中心，上海 201306)

针对公路快速货运站点城市布局问题开展了研究。在分析快运站点城市布局影响指标的基础上，运用聚类法对候选城市进行分类，通过秩和比多指标综合评价方法，进一步将分类结果按照候选城市建立快运站点的适宜程度排序，再按照空间合理布局的原则，选择适宜程度分类等级较高的城市，作为公路快速货运站点城市。并以黑龙江省公路快速货运站点城市布局为例，对提出的方法进行了验证。

交通运输工程；公路快速货运系统；站点城市布局；系统聚类分析；秩和比评价；空间合理布局

随着社会经济的发展和高新技术的广泛应用，适合公路快速货运的小批量、多品种、高时效和高附加值货物的比重不断增长，公路快速货运已经成为在中短途运输中实现货物快速、安全、准确和“门到门”运输服务的最佳运输组织方式。我国政府也将公路快速货运系统的建设作为推动现代物流业发展的重要举措[1]。公路快速货运站点城市布局决定着整个公路快运系统的形状、模式和结构，是公路快速货运系统建设中需要首先实现的目标。因此针对公路快速货运站点城市布局规划问题的研究就显得尤为迫切和重要。

目前已有的相关文献中，对于公路货运站点布局方法的研究有很多。尹莉等[2]和张华等[3]以总运输费用最小为目标，构建公路货运站点布局优化模型；肖云梅[4]利用TOPSIS法对公路货运枢纽布局众多影响指标进行分析，并得出各候选货运场站的可比性评价结果；马睿瑞等[5]针对同样的问题，对影响指标进行量化，建立了公路货运枢纽布局混合整数规划模型，并用实例验证了模型的有效性；而刘伟华等[6]则更多地侧重于有关枢纽客货站规模确定的研究；郭凡良[7]和李光蕊[8]分别以预测出的客运量、货运量为基础，并结合场站布局影响因素，来规划场站布局；李明等[9]通过改进现有一般运输问题的线性规划模型从而实现了对多物流配送中心选址布局问题的优化；胡大伟等[10]则首次提出运用聚类分析法进行公路货运站点布局规划，分析了系统聚类、动态聚类和模糊聚类3种聚类分析方法在公路货运站点布局中的应用；张小辉等[11]采用模糊聚类分析方法，研究了区域公路货运站点布局规划问题，多物流配送中心的选址布局优化模型研究。

李旭宏等[12]则将模糊聚类分析方法应用于公路快速货运站点城市布局规划问题，并取得了预期效果；不足的是由于影响指标众多，根据聚类结果直接得出建立快运站点城市的适宜程度分类，缺乏一定的说服力。

公路快速货运站点布局与传统的公路货运站点布局问题不同，它对公路交通状况和快运需求程度所包含的各项因素要求更高，而对运输成本因素要求相对较弱，以运输成本最小为目标的建模方法就不甚试用。因此，笔者在分析公路快运站点布局影响指标的基础上，运用系统聚类分析方法对候选城市进行分类；通过秩和比多指标综合评价方法进一步将分类结果按照候选城市建立快运站点的适宜程度排序；最后根据空间合理布局的原则，选择适宜程度分类等级较高的城市作为公路快运站点城市。为公路快速货运站点城市布局规划问题提供一种切实可行的方法。

1 公路快速货运站点城市布局影响指标体系

公路快速货运系统是以高时效的货物为服务对象，以高等级公路为基础，依托多层次、网络化的货运场站体系集散货源，使用技术先进、结构合理的车辆载运货物，利用高效的通信信息技术作为管理手段，通过科学有效的运输组织，实现货物和信息安全、准确、快速流动的公路货运系统[13]，其示意如图1。

图1 公路快速货运系统示意Fig. 1 Schematic representation of road express freight transportation system

如前面提到的快运站点城市选择方法，公路快运站点城市布局影响指标，应该能对候选城市建立快运站点的适宜程度进行客观、公正和全面的权衡，且易于比较分析。此外，参考公路快速货运系统的概念，其布局的影响指标拟从快运需求、高等级公路里程和信息化3个方面进行分析。其对应的具体指标详见图2。

图2 公路快速货运站点布局指标体系Fig. 2 The index system of road express freight terminal layout

1.1 快运需求

从快运需求角度分析，快运需求程度高的城市适宜建立快运站点。公路货运量是国民经济和人民生活对货运需求的数量尺度[14]，城市货运量的大小直接关系到城市建立公路货运站点的适宜程度，是快运站点城市布局的关键衡量指标。此外，公路快运系统的服务对象是时效性强的货物，用特快专递业务量来反映该服务对象的需求程度，作为快运需求在服务对象方面的具体指标。城市经济发展水平在很大程度上反映了其快运需求情况，笔者用工业总产值和社会消费品零售总额来衡量城市的经济发展状况，作为快运需求在经济领域的具体考量指标。另外人是快运需求主体，城市人口规模间接衡量了快运的需求情况，因此城市人口数也是公路快运站点布局的重要考核指标。据此，快运需求主要有以下指标：公路货运量，特快专递业务量，工业总产值，社会消费品零售总额，人口数。

1.2 高等级公路里程

公路快速货运系统是以高等级公路(包括高速公路、一级公路和二级公路)为基础的公路货运系统。从其示意图(图1)上可看出：实际运行过程中高等级公路又划分为高速公路和其它高等级公路，其中高速公路是优先选择的线路类型。鉴于此，高速公路里程和其它高等级公路里程作为衡量高等级公路里程的两个具体指标。

1.3 信息化

高效的通信信息技术是公路快运系统的管理手段，因此城市信息化是影响快运站点城市布局的重要因素。参考城市信息化及其评价指标体系[15]的基础上，综合考虑公路快运与城市信息化关联情况后，选取电信业务收入、移动电话用户数和互联网宽带接入数3个具体指标来衡量城市的信息化水平。

2 基于系统聚类分析的公路快运站 点布局

2.1 聚类分析及其方法的选择

聚类分析是统计学中研究“物以类聚”问题的多元统计分析方法，它能够将一批样本(或变量)数据根据其诸多特征，按照在性质上的亲疏程度在没有先验知识的情况下进行自动分类。其中类内部个体特征具有相似性，不同类间个体特征的差异性较大。相似或相异的度量通常是根据描述对象的属性值来计算，距离是经常采用的度量方式[16]。

聚类分析主要通过4个过程来完成。

1) 数据预处理：选择数量、类型和特征的标度，并将孤立点移出数据。

2) 为衡量数据点间的相似度定义一个距离函数相似性是定义一个类的基础，不同数据之间在同一个特征空间相似度的衡量对聚类结果很重要。通常通过定义在特征空间的距离度来评估不同对象的相异性。

为测度个体间的距离，先将每个样本观测数据看成k维空间上的一个点。一般情况下，点与点之间的距离越大，意味着它们越“疏远”，因此越有可能分别属于不同的类。

笔者拟选用夹角余弦距离Lcosine来测度样本点之间的距离。两个体(x，y)间的夹角余弦距离数学定义为：

(1)

式中：xi为个体x的第i个变量的变量值；yi为个体y的第i个变量的变量值。

3) 聚类：将数据对象划分到不同的类中。

4) 评估聚类结果：一般而言，几何性质(包括类间的分离和类内部的耦合)都可用来评估聚类结果的质量。

笔者通过探索性分析，一开始并不确定最终的分类数目，也不容易确定初始的分类中心，所以文中运用系统聚类方法(hierarchical cluster procedures)中的组间联接聚类法(average group linkage)进行分析，该方法定义了两类之间的平均平方距离。

系统聚类是应用最为广泛的一种聚类方式，其聚类过程是按照一定的层次进行的。其主要思想是：首先将每一个个体看作一类，然后将相近程度最高的两类进行合并组成一个新类，再将该新类与相似度最高的类进行合并，不断重复此过程，直到所有的个体都归为一类[17]。

公路货运站点布局一般采用定量分析以总运输费用最小为目标，建立相应的数学模型。此外，在分析公路站点布局影响指标的基础上，对各个候选地址进行评价也是常用的布局方法。笔者将聚类分析方法应用在站点布局问题上，即采用定量分析和定性分析相结合的方法，首先分析影响站点布局的因素，然后通过聚类分析方法将各个候选城市进行分类，然后在根据空间合理布局的原则选择最终的站点城市，在定量分析的基础上更加灵活地选择站点位置。

2.2 聚类分析及其结果

2.2.1 数据标准化

聚类分析中各变量的变量值不应有量纲和数量级上的差异，因为量纲和数量级对距离的判断有较大影响，会对最终的聚类结果产生较大的影响。因此聚类分析之前应首先消除量纲和数量级对聚类结果的影响。笔者以黑龙江省各地区相关统计分析数据(表1)为例，并选择Z-分数[18]将原始数据作标准化变换，其计算如式(2)：

(2)

式中：u为平均数；σ为标准差。

标准化后的数据均值为0，标准差为1，消除了量纲和数量级对结果的影响，标准化处理结果如表2。

2.2.2 聚类结果

根据表1中的公路快运站点布局相关指标的数据，按照组间联接聚类法进行聚类分析，聚类树状图如图3。

从图3中可看出：用此种方法聚类，聚类的组间距离较大，组内距离较小，聚类结果较为理想。该图将实际距离按比例调整到0～25的范围内，用逐级连线的方式连接性质相似的样本或新类，直至聚为一类。各地区的差异性越小，在树状图中表现为距离越短，从而越容易聚为一类；差异性越大，就越晚聚为一类。

根据实际分类需要，将系统聚类分析结果划分为4类。分类结果如下：第1类：哈尔滨、齐齐哈尔、绥化；第2类：大庆；第3类：佳木斯、黑河、牡丹江；第4类：鹤岗、七台河、大兴安岭、鸡西、双鸭山、伊春。

表1 黑龙江省各地区快运站点布局相关统计数据Table 1 Statistical data related with road express freight terminal layout of each area in Heilongjiang province

表2 黑龙江省各地区快运站点布局相关统计数据Z-分数标准化处理结果Table 2 Results of standardized Z score (Zs) of the statistical data related with road express freight terminal layout of each area in Heilongjiang province

图3 使用平均连接(组间)的树状图Fig. 3 The dendrogram of all the cities in Heilongjiang province based on average group linkage

2.3 结果分析

根据目前的分类结果，由于各地区指标众多，为了进一步说明这4种类别建立快运站点的适宜情况排序，通过秩和比法(rank-sum ratio，简称RSR法)作进一步分析。

秩和比(RSR)是一种将多项指标综合成一个具有0～1连续变量特征的统计量。计算的RSR越大越好，以RSR值对评价对象的优劣直接排序，从而对评价对象作出综合评价。首先将表1中13个候选城市分别对应的10个评价指标的数据进行编秩，编出各候选城市每个指标的秩次，由于各指标都是高优指标，指标越高秩次值越高，编制如表3，然后计算秩和比(RSR)，如式(3)：

(3)

式中：m为指标数；n为城市数；Rij为第i行第j列元素的秩次。

将秩和比由大到小排序即为各候选城市建立公路快运站点适宜程度由高到低的排序，这4类城市的秩和比如图4。

聚类结果第1类中：哈尔滨和齐齐哈尔秩和比分别排名第1和第2，因此该类属于最适宜建立快运站点的城市；第2类大庆秩和比排名第3，因此该类属于适宜建立快运站点的城市；第3类城市秩和比排名适中，因此该类属于较适宜建立快运站点的城市；第4类城市秩和比普遍排名靠后，因此该类属于不适宜建立快运站点的城市。各地区建立公路快运站点的适宜程度等级分类，在地图上将结果显示出来(图5)，以便进一步结合其地理位置选取最终的快运站点城市。

从国外发达国家的实践来看，公路快速货运站点的辐射半径为100～150 km为宜，它与分布于快运站点辐射半径之内的业务受理点共同构成一个站点的基础服务载体[19]，如图1。依据上述建立快运站点的适宜程度等级分类以及空间合理布局的原则，选取聚类结果第1类中哈尔滨、齐齐哈尔、绥化，第3类中的佳木斯、黑河，以及第4类中的鸡西作为黑龙江省公路快运站点城市。尽管大庆的适宜程度等级分类排名第2，但是根据其地理位置，已经在最适宜建立快运站点类别的3个城市的辐射范围内，因此放弃大庆作为快运站点城市。选取鸡西则从它的地理位置方面考虑，可以和哈尔滨和佳木斯一起辐射牡丹江、七台河和双鸭山，而其秩和比排名第7，说明其建立快运站点适宜程度适中，最终的快运站点城市在图5中用星号标示，分别为：哈尔滨、齐齐哈尔、绥化、佳木斯、黑河、鸡西。

图4 4类城市的秩和比Fig. 4 Rank-sum ratio of four types of cities

图5 黑龙江省各地区公路快运站点适宜程度分类分布Fig. 5 Distribution of road express freight terminal in Heilongjiang province according to the suitable degree

表3 黑龙江省各城市指标编秩及秩和比(RSR)值Table 3 Rank value of each index and rank-sum ratio of each city in Heilongjiang province

3 结 论

1) 将聚类分析方法应用于公路快速货运站点城市布局规划研究，将所有候选城市根据相应指标进行分类，并运用秩和比多指标综合评价方法作进一步分析。将分类结果按照候选城市建立快运站点的适宜程度排序，形成候选城市建立快运站点的适宜程度等级分类。最后在结合候选城市地理位置客观因素，选择适宜程度等级分类级别较高的城市作为最终的快运站点城市。可以作为公路快速货运站点城市布局规划研究的有效方法。

2) 运用系统聚类分析方法进行公路快运站点布局规划，合理采集和构造影响指标数据是关键一步。笔者根据公路快速货运系统的概念、运行方式以及快运站点布局特点等进行各影响指标的选取。由于数据获取上的困难，反映高时效货物等快运需求指标还需作进一步探讨。

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(责任编辑：刘 韬)

Layout of Terminal Cities in Road Express Freight System

LIN Guolong，LIU Yuejing，DING Yi

(Logistics Research Center，Shanghai Maritime University，Shanghai 201306，P.R.China)

The study on the layout of terminal cities in road express freight system was carried out.Firstly，systematic cluster method was adopted to divide the candidate cities into several groups，according to the analysis on the influence index of the layout of terminal cities.Secondly，classification results were further ranked by the rank-sum ratio (RSR) method，according to the suitability for the establishment of the road express freight terminal in candidate cities.Thirdly，the cities with high level of suitability were chosen as the terminal cities on the basis of the principle of reasonable space arrangement.Finally，the proposed method was verified by a case study of the terminal cities layout in road express freight system of Heilongjiang province.

traffic and transportation engineering; road express freight transportation system; layout of terminal cities; systematic cluster analysis; rank-sum ratio method; reasonable space arrangement

2016-03-28；

2016-06-12

国家自然科学基金项目(71301101)

林国龙(1952—)，男，浙江象山人，教授，博士，主要从事国际航运与供应链方面的研究。E-mail：linglzm@163.com。

刘月静(1990—)，女，河南商丘人，硕士研究生，主要从事航运金融方面的研究。E-mail：lyuejing@163.com。

10.3969/j.issn.1674-0696.2017.06.14

U492.31

A

1674-0696(2017)06-085-07