一种港口型物流枢纽干支配一体化运作模式评估方法

技术领域

本发明涉及一种港口型物流枢纽干支配一体化运作模式的评估方法，属于物流规划的技术领域。

背景技术

从全球港口发展演变历程看，港口从传统海运货物装卸向物流服务中心乃至全球物流枢纽转变是必然趋势。但由于当前综合运输体系建设过程中，物流枢纽建设相对滞后，港口的物流活动涉及多主体、多环节，各主体间的协作关系尚不明确，各种运输方式、物流过程之间有效衔接性不强，成为严重制约区域物流效率与效益的主要瓶颈。

港口型物流枢纽干支配一体化为：以港口型物流枢纽为主体，通过基础设施对接、货物换装匹配、信息互联互通、组织管理协同等方式，实现货物在运输过程中无缝衔接的一种运作组织模式，该运输过程中包含干线运输、支线集配、港口配送等多式联运的一体化衔接。港口型物流枢纽的干支配一体化运作是发展港口群体整体优势的重要过程，是经济发展的必然结果，也是港口支撑经济发展的必然要求。由于物流枢纽作为明确研究对象出现的时间较晚，港口型物流枢纽干支配一体化运作模式方面的相关理论研究还处于探索阶段。研究其运作模式有助于促进相关领域的基础理论发展，对港口物流枢纽完善枢纽干支配一体化运作系统，制定合理的发展战略和实践路径具有一定指导意义。

发明内容

技术问题：本发明的目的是提供一种港口型物流枢纽干支配一体化发展状况评估方法，运用社会网络分析方法，构建港口型物流枢纽干支配一体化运作模式评估模型，旨在定量分析港口在区域港口群中的角色是否满足港口型物流枢纽的要求、港口型物流枢纽如何寻找其干支配合作伙伴、现有干支配水平处于何种阶段三个子问题，从而为枢纽推进干支配一体化提供改进建议。

技术方案：为了解决以上技术问题，本发明提出一种港口型物流枢纽干支配一体化运作模式评估方法，包括以下步骤：

S1、收集港口数据和无量纲化处理；

S2、基于上述收集的指标数据，运用聚类分析法进行港口群层次分析，确定评估对象是否为港口型物流枢纽；

S3、选择港口货运航线关系网作为子集群分析的数据，使用社会网络分析进行子集群和社会圈分析，评估港口型物流枢纽干支配合作关系，确定其干支配合作对象；

S4、基于社会网络分析，以港口内部主体的合作关系建立网络关系，结合网络整体特性和网络节点中心性，共同分类判断枢纽干支配一体化运作的阶段。

进一步地，所述S1的港口型物流枢纽干支配一体化运作模式评估方法中数据包括：港口城市GDP(亿元)、生产性码头泊位数(个)、港口货物吞吐量(万吨)、集装箱吞吐量(万标箱)、万吨级以上泊位(个)、泊位通过能力(亿吨)，共6项数据。由于各类型的数据量纲单位不统一，因此对数据进行无量纲化处理，本发明选择SPSS软件中的Z-score标准化方法，其计算公式如下：

其中：x

进一步地，所述S2聚类和判断过程具体如下：

步骤①：从n个港口提取S1无量纲化后的数据，形成n个港口样本记为X

步骤②：假设C

其中，

步骤③：以d

其中，d

步骤④：重复步骤②、③直到所有聚类合并为一类；

步骤⑤：基于最终形成的聚类谱系图，根据可接受的聚类距离或聚类个数选取聚类截断点，得出区域港口群的K个港口层次，记为leve1，leve2，...，leveK。

步骤⑥：根据评估对象所处层次上一层级和下一层级的港口地位实际情况，若皆为获批的预设港口型物流枢纽，则判断评估对象目前为港口型物流枢纽。所述预设港口型物流枢纽为国家级或省级港口型物流枢纽。

对于港口型物流枢纽，其所属的层次在整体网络中应处于中上层，且较低层次的港口中存在相应喂给港/支线港、区域物流节点。判断港口在整个物流网络系统中的层次地位，不仅可以较为客观地评价其现有水平，而且可以根据在网络中与其他港口的关系，了解自身优势，准确定位自身，形成良性竞合关系。在已知港口的网络层次后，对可成为枢纽港的对象进行干支配一体化运作模式分析的可行性和操作性更高。

进一步地，所述S3使用社会网络分析方法进行子集群和社会圈分析，将1-子集群界定为所有节点之间的距离不超过1的子集群，将社会圈界定为若干个港口集群基于特定规则合并后形成的新集群，社会圈可在一定程度上表征港口间形成的物流干支配系统。具体如下：

步骤①：选取评估对象周边区域的其他港口为数据收集对象，设港口数为n，网络邻接矩阵为R

步骤②：对货运航线关系网的邻接矩阵R

步骤③：基于上述步骤形成的区域港口货物航线关系，利用UCINET软件实现派系划分，规定子集群最小规模为3，生成行动者-行动者子集群共享成员矩阵，确定1-子集群数量和每一对行动者共同隶属的子集群数目；

步骤④：选择有至少2/3个港口成员相同的子集群进行合并，产生x个社会圈，y个独立的子集群；

步骤⑤：针对初步产生的x个社会圈，继续选择港口成员重叠度比步骤④低的社会圈进行合并，产生k个社会圈，k

步骤⑥：继续选择更低的重叠度进行社会圈合并，直到符合实际应用，形成r个社会圈，r

步骤⑦：基于上述划分的子集群、行动者-行动者子集群共享成员矩阵和识别的最终社会圈，得到港口间干支配合作关系紧密程度，从而得到评估对象与其它港口之间的合作关系。

步骤③中生成行动者-行动者子集群共享成员矩阵的案例分析过程如下：

表1KNOCK互惠对称信息网络—行动者-行动者子集群共享成员矩阵

表1是UCINET软件附带提供的KNOKBUG文件转换而来的行动者-行动者子集群共享成员矩阵。该矩阵给出了每一对行动者共同隶属的子集群数目，在该矩阵中，假设第i列第j行的数据为X

步骤④、⑤、⑥中识别社会圈的案例分析过程如下：

如图4所示网络，首先确定规模为3的1-子集群有5个：{A,B,C}，{B,C,D}，{B,D,E}，{B,E,G)及{B,F,G}，其次选取有至少2/3港口相同的派系进行合并，则第一步产生社会圈为{A,B,C,D,E)，{B,E,F,G}；第二步，按照较低的重叠度合并社会圈，比如本例中选取有1/2港口相同的圈进行合并，将两个社会圈合并成为{A,B,C,D,E,F,G}。

进一步地，所述S4使用社会网络分析法，结合网络整体特性和网络节点中心性，定量分析判断港口型物流枢纽干支配一体化运作阶段，具体如下：

步骤①：选择港口枢纽中参与干支配的企业作为主体，即港务集团、集装箱码头企业、物流配套服务企业、货运/航运企业，设i，j为主体(i，j∈Z，Z为主体集合)，干支配运作邻接矩阵为M，其中矩阵元素为m

步骤②：对干支配运作邻接矩阵为M作对称化处理，通过UCINET软件将枢纽在现有运作模式下的干支配运作网络进行可视化处理，生成评估对象现有港口干支配运作网络图，如图5所示，图中节点尺寸反应各主体的度中心度，节点尺寸越大表示该主体在网络中与其他主体的连接越频繁，图中节点间的连接边粗细表示两点之间的关联度，边越粗表示两节点之间连接越紧密；

步骤③：对枢纽干支配运作网络整体特性分析，计算港口型物流枢纽干支配一体化网络的网络密度D，计算公式如下：

其中，E为网络中已有的边数，g为节点数量；D指该社会圈内参与者之间的关系紧密程度，网络密度越大表示该社会圈紧密程度越高，当D＝0时，表示节点之间没有联系，D＝1时，表示节点之间均有联系。

步骤④：对枢纽干支配运作网络节点中心性分析，计算绝对中心度C

C

式中，g

步骤⑤：结合整体网络特性和各节点的中心性结果共同判断港口型物流枢纽干支配一体化运作阶段，运作阶段分类如下：D<0.3为传统运作阶段；0.3≤D＜0.6，C

表2各阶段整体网络特性指标

表3各阶段枢纽干支配运作主体中心度指标分类

由于指标分数会随枢纽内参与主体数量有一定的平稳波动，因此该指标分类以平台型企业的得分和排名为主，试用范围为主体数量＜50的港口型物流枢纽干支配运作评估，同时该表格是按照已成型的枢纽干支配特征反推得出的，因此该分类标准为阶段评估的必要条件而非充要条件，需要结合各主体中心度对干支配一体化运作阶段进行全面的评估。

有益效果：与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下有益技术效果：

本发明响应了港口型物流枢纽建设规划的方案，提出了符合港口型物流枢纽干支配一体化运作模式的评价模型，具有针对性及可行性；以区域港口网络的层次结构模型，判断港口是否属于港口型物流枢纽，解决“基核模糊不清”的问题；运用子集群和社会圈对港口的竞合关系进行分析，为枢纽提供战略判断，解决“联接键效率较低”的问题；以枢纽内部干支配主体关系建立邻接矩阵，根据整体网络特性和节点中心性等指标，定量判断枢纽干支配一体化的运作阶段，为港口型物流枢纽发展干支配一体化提供重要依据，有助于港口运营主体打造具有核心竞争力的港口。

附图说明

为了使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合附图对本发明作进一步地详细描述。

图1是本发明的港口型物流枢纽干支配一体化运作模式评估方法的流程图。

图2是本发明实施例太仓港口型物流枢纽所在区域港口聚类谱系图。

图3是本发明实施例太仓港港口型物流枢纽所在区域港口之间的货物喂给网络。

图4是本发明的子集群分析及社会圈分析案例图。

图5是本发明实施例太仓港港口型物流枢纽现有港口干支配运作网络图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案、优点更加明显和易懂，下面将运用具体的实施例及附图，对本发明保护的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而非全部的实施例。基于本专利中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本专利保护的范围。

本验证例选取苏州(太仓)港港口型物流枢纽作为示例枢纽，使用UCINET分析软件，依据本发明的港口型物流枢纽干支配一体化运作模式评估方法进行评估，具体步骤如下：

1.港口数据的收集和无量纲化处理

获取评估港口所在城市GDP(亿元)、生产性码头泊位数(个)、港口货物吞吐量(万吨)、集装箱吞吐量(万标箱)、万吨级以上泊位(个)、泊位通过能力(亿吨)共6个数据，数据来源于研究区域各省市正式出版的年鉴、综合规划司统计数据、交通运输厅交通年鉴、中国港口网、各港口管理委员会、港务集团或码头官网、区域交通运输局等，部分数据在官网上无法准确获得，为根据港口规划、港口相关年份货物吞吐量计算得出。最终整理如表4所示，数据无量纲化处理后得到的长三角主要港口聚类指标如表5所示。

表4长三角主要港口聚类指标

表5长三角主要港口无量纲化后聚类指标

2.港口区域地位评估

将无量纲化后的长三角区域港口数据输入SPSS软件，运用分类模块中的系统聚类功能，得出系统分类的非相似性矩阵结果，获得的港口群聚类谱系图如图2所示，根据聚类谱系图可知长三角部分港口的7个层次，如表6所示。

表6长三角部分港口聚类层次

以上聚类成果与长三角港口群发展较符合，将苏州(太仓)港置于长三角及长江流域部分港口群中进行地位评价后，得出该港口上层级的两个港口均为国际枢纽海港，下一层级中的南京港已被评为国家级物流枢纽，其他港口是长三角港口群的重要港口，因此苏州(太仓)港目前的运作规模和发展基础具有成为港口型物流枢纽的能力，这也符合国家将苏州(太仓)港评为国家型物流枢纽的实际情况。

3.港口型物流枢纽干支配合作关系评估

通过分析软件将区域港口货物喂给航线关系进行可视化展示的结果如图3所示，图中节点尺寸越大表示该港口在网络中与其他港口的连接越频繁，掌握干支配运作资源越多；图中节点间的连接边粗细表示两港口之间的干支配关联度，边越粗表示两节点之间连接越紧密。苏州(太仓)港与上海港之间边的宽度最大，表示两者的联系最为紧密，宁波-舟山港次之。

按照港口货物喂给网络进行区域港口子集群划分，确定苏州(太仓)港的干支配合作对象，利用分析软件实现子集群划分，在参数选择方面，输入子集群的最小规模为3，生成行动者-行动者子集群共享成员矩阵，如表7所示，最终在所研究的港口中确定了货物喂给干支配的21个1-子集群，可以通过该结果初步分析港口间干支配合作紧密关系，产生初步的社会圈。对初步产生的社会圈，将其中只有一名成员不同的子集群进行合并，后得到11个社会圈，将第二步得到的社会圈按照成员间2/3相同的原则进一步合并，最终得到6个社会圈，如表8所示。在产生子集群和社会圈后，继续分析这21个港口形成的共享成员之间的关系，由行动者-行动者子集群共享成员矩阵可知，在产生的21个子集群中苏州(太仓)港参与了其中的10个，和上海港、南京港、江阴港、武汉港共享子集群较多，结合矩阵及各港口的运作现状，可进行与各港口干支配合作分析。

表7行动者-行动者子集群共享成员矩阵

表8最终所得港口社会圈

4.港口型物流枢纽干支配一体化运作阶段评估

选择苏州(太仓)港口型物流枢纽中参与干支配的企业作为研究对象，通过定性研究主体间是否存在行为关系，并将结果作为定量判断的数据，通过社会网络分析方法中的网络密度、节点中心性等指标分析枢纽干支配一体化运作阶段。

选择港口枢纽中参与干支配的企业作为主体，即港务集团、集装箱码头企业、物流配套服务企业、货运/航运企业。通过调研、收集数据，得苏州(太仓)港口型物流枢纽内共有4家集装箱码头企业，来自数十家航运公司的209条航线，113家车队集卡公司，1个查验中心，1家金融保险公司，1个信息平台公司。由于航运公司数量较多，因此选择占集装箱码头航线数量40％的五大航运公司：上海中古物流股份有限公司、太仓港集装箱海运有限公司、上海合德国际物流有限公司、上海泛亚航运有限公司和重庆民生轮船股份有限公司。车队集卡公司数量以当地中小物流公司为主，将其看作统一整体进行考虑。

表9枢纽干支配运作主体编号

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设i，j为主体(i，j∈Z，Z为主体集合)，干支配运作邻接矩阵为M，其中矩阵元素为m

表10苏州(太仓)港口型物流枢纽干支配运作的邻接矩阵(按主体编号)

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将经过处理的数据输入分析软件进行干支配网络整体特性分析，得出枢纽在现有运作模式下的干支配运作网络，如图5所示，图中节点尺寸反应各主体的度中心度，节点尺寸越大表示该主体在网络中与其他主体的连接越频繁，图中节点间的连接边粗细表示两点之间的关联度，边越粗表示两节点之间连接越紧密。

使用分析软件对干支配运作网络进行分析，通过运行network—cohesion—density—density overall这条路径得出其网络密度，运行network—cohesion—distance得出网络整体特性指标。将随机矩阵、上海港口型物流枢纽和研究对象的网络整体特性进行对比，如表11所示，可更直观地分析研究对象的网络属性。网络密度越大说明网络中节点之间得相关度越高，路径长度越小说明节点之间越紧密。

表11枢纽干支配运作网络整体特性分析比较

然后对枢纽干支配运作关系矩阵进行中心度分析，得出两种中心度如表12所示。度数中心度越大，说明主体在干支配运作网络中拥有的资源越多，在网络中的地位和角色相对更重要；接近中心性越高，说明该主体与其他点越接近，传递信息越容易。

表12枢纽干支配网络中各节点中心度

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从网络整体特性结果分析，苏州(太仓)港口型物流枢纽网络的网络密度表现较差，说明枢纽内参与干支配运作的主体之间已形成一定的价值链关系，但这种关系尚不稳定，依然存在退出或进入的可能性，同时在网络整体特性中，成员数量较少，且成员类型丰富度不高。

从平台的实现功能看，目前平台可实现的功能较为初级，主要为航运信息子系统中包含的内容，对于通过数据进行的多式联运匹配和区域资源整合等功能有所欠缺。平台的度数中间度虽然排名第一，但得分只有20，对应不同中心性的实际内涵，说明虽然平台在信息传递、实际运作中地位高，但实际掌握的资源较少。平台的所有者虽然已集聚干支配资源，但这不足以支撑整个枢纽的一体化运作进入成型阶段。

从整体网络特性和各节点的中心性结果分析可得，苏州(太仓)港口型物流枢纽基于生态圈的干支配一体化运作目前处于初级阶段，为了推动生态圈进入成型甚至是完善阶段，需要对枢纽的干支配一体化运作模式进行优化。