摘要：河南省不断深化改革开放，“买全球，卖全球”跨境贸易平台的不断完善，使郑州这座不沿边，不靠海的内陆城市加大了对航空物流市场的需求。本文立足代表郑州市航空物流发展水平的郑州新郑机场，首先运用灰色GM(1,1)模型对其未来三年航空货邮吞吐量进行预测，得出货邮吞吐规模将继续扩大;其次利用层次分析法(AHP)对标国内典型枢纽机场，并通过实证对比、定量定性相结合的分析方法评估其航空物流发展水平，最后提出发展建议，以期对郑州市航空物流发展有所贡献。

　　关键词：郑州新郑机场;货邮吞吐量;灰色GM(1,1)模型;层次分析法(AHP)

　　1.引言

　　郑州市作为全国最高等级国际性综合交通枢纽之一，是集陆港型、空港型、商贸服务型、生产服务型为一体的国际枢纽承载城市。郑州市拥有发达的高速公路网、完善的“米”字形高速铁路网、每周“去九回八”高频运行的中欧班列、“空中丝绸之路”重要节点等综合交通基础设施。“公、铁、空”运输方式的协同发展，巩固了郑州国际枢纽的地位，加快其物流市场的细分。

　　伴随“买全球，卖全球”跨境贸易平台的搭建，消费者在家门口就可以与世界各地经销商、零售商进行贸易往来。2018年郑州市进出口总值4105亿元，同比增长2.2%;跨境电子贸易走货量7515万包，同比增长2.3%。快速增长的进出口贸易额及巨大的跨境贸易量促使消费者对货物品质、运输时效、物流服务提出了更高的要求，进而带来航空物流需求的快速增加。

　　现阶段，面对航空货物运输总量的快速增长，代表郑州航空物流发展水平的郑州新郑机场如何利用现有信息化设备对航空货邮吞吐量做出较为精准的预测、如何评估其航空物流整体发展水平，为机场把握发展趋势、制定全方位发展战略提供切实可行的依据，是值得探讨的问题。

　　2.航空物流预测及评价模型理论基础

　　航空货邮吞吐量是机场吞吐量的重要组成部分、是反映航空物流发展水平的重要指标。对其数据较为精确的预测，及航空物流发展水平对标评估有助于机场把握发展趋势、合理制定战略规划，提升航空物流竞争力。

　　货邮吞吐量预测方法有：决策树、BP神经网络、灰色预测法、回归分析等方法。陶学宗等运用SPSS软件对上海双枢纽机场航空货邮吞吐量与外贸进出口总额进行了回归分析和弹性分析，并预测出航空货邮吞吐量的发展趋势[1]。殷继勇等运用灰色GM(1，1)模型对广西航空物流市场货邮吞吐量进行预测分析，预测值较为满意[2]。

　　航空物流评价方法有：层次分析法、模糊综合评价法、逼近理想点法、信息熵等方法。李玉民等运用层次分析法(AHP)与逼近理想点法构建航空物流评价模型，对郑州、武汉、西安三市进行实例分析，并提出相关建议[3]。万志鹏等运用模糊综合评价法(FCE-AHP)，对影响河南省航空物流竞争力相关因素构建评价指标模型并进行实证研究，最后提出提升河南省航空物流竞争力的具体建议[4]。

　　本文主要运用灰色GM(1，1)模型对郑州航空物流进行预测，结合层次分析法(AHP)评估其发展水平。灰色GM(1，1)模型适用于样本量较少、样本离散分布、全周期预测，具有计算速度快、精准度高等优势。层次分析法(AHP)是一种定性和定量相结合，系统化、层次化的分析方法。汪芸芳等基于BP神经网络和灰色预测GM(1，1)模型对服装供应链第三方库存进行预测，并得到理想的预测效果[5]。张轶兰等利用灰色系统思想对我国跨境电商增长规模分别构建GM(1，1)和GM(1，n)模型，并对增长趋势做出短期预测[6]。上述学者证明了灰色GM(1，1)模型可针对相关问题进行有效预测，文献中尚未有将灰色GM(1，1)模型和层次分析法(AHP)运用到城市航空物流领域的研究，本文首先将运用灰色GM(1，1)模型对代表郑州市航空物流发展水平——郑州新郑机场未来三年航空货邮吞吐量进行预测，再结合层次分析法 (AHP)评估郑州市航空物流发展的整体水平，以期为机场把握发展趋势、制定全方位发展战略提供依据。

　　3.郑州航空货邮规模预测

　　3.1模型建立

　　灰色GM(1，1)首先将原始离散非负数据列，通过一次累加生成弱化随机性、较为规律的离散数据列，其次通过构建微分方程拟合，最后再累减生成预测值。本文依据郑州新郑机场2013-2019年货邮吞吐量数据，预测未来三年货邮吞吐量变动情况，构建GM(1，1)模型，其步骤如下：

　　(1)弱化随机性

　　设想x (0)为原始非负数据列，并记x (0)=(x (0)(1)，x (0)(2)，……x (0)(n)) (1)

　　经过一次累加生成x (1)，x (1)=(x (1)(1)，x (1)(2)，……x (1)(n)) (2)

　　其中x (0)(m)=■x (0)(i)，m=1，2，…，n (3)

　　令z (1)为数列x (1)的紧邻均值生成数列，其中δ=0.5，即

　　z (1)=(z (1)(2)，z (1)(3)，……z (1)(n)) (4)

　　z (1)(m)=δx (1)(m)+(1-δ)x (1)(m-1)，m=2，3，…，n (5)

　　(2)微分方程拟合

　　采用一阶单变量微分方程进行拟合，得到白化方程(影子方程)GM(1，1)，

　　■=-■x (1)+■ (6)

　　将初始值x (0)(1)带入，即求出对应解

　　■ (1)(m+1)=[x (0)(1)-■]e■+■，m=1，2，…，n-1 (7)

　　(3)累减生成预测值

　　■ (0)(m+1)=■ (1)(m+1)-■ (1)(m)=(1-e■)[x (0)(1)-■]e■，m=1，2，…，n-1 (8)

　　模型中的参数-a为发展系数，b为灰色作用量，-■，■分别为其对应估计值，-a反映了■ (1)的■ (0)发展态势。

　　(4)残差检验

　　计算航空货邮吞吐量相对残差，并判断精度是否理想。

　　绝对残差Δ (0)(k)=x (0)(k)-■ (0)(k)，k=2，3，…，n (9)

　　相对残差ε(k)=■×100%，k=2，3，…，n (10)

　　平均相对残差■(k)=■■ε(k) (11)

　　如果对所有的■(k)<20%，认为GM(1，1)对原数据拟合达到一般要求;如果对所有的■(k)<10%，则认为达到较高要求[5]。

　　(5)级比偏差检验

　　由x (0)(k-1)和x (0)(k)计算出原始数据的级比σ(k)，即

　　σ(k)=■，k=2，3，…，n (12)

　　级比偏差η(k)=1-■■ (13)

　　平均级比偏差■=■■ (14)

　　η(k)越小，说明x (0)(k)越接近■ (0)(k)，如果η<0.2，认为GM(1，1)对原数据拟合达到一般要求;如果对所有的η<0.1，则认为达到较高要求。

　　3.2数据模拟

　　将郑州新郑机场2013-2019年货邮吞吐量数据带入GM(1，1)模型，基于Windows10(x64)操作系统，MatlabR2019a仿真平台进行模拟。结果显示，平均相对残差为0.035499<0.1，残差检验结果表明：该模型对原数据拟合程度具有较高水平;平均级比偏差为0.076761<0.1，级比偏差检验结果表明：该模型对原数据拟合程度同样具有较高水平。对比历史数据发现，除2017年原始数据与预测值偏差较高外，其余年份预测值与原始数据拟合度具有较高水平，预测精准度较理想。因此，笔者认为通过灰色GM(1，1)模型对郑州新郑机场未来三年货邮吞吐量的预测效果十分满意。

　　3.3结论

　　郑州航空物流规模逐年增长，2013年货邮吞吐量为25.6万吨，同比增长69.5%;2015年增速降至8.9%，完成40.3万吨货邮吞吐;2016年增速回升，全年达到45.7万吨;2019年增速再次放缓至1.4%，全年货邮量为52.2万吨;2020年郑州航空货邮吞吐量有望达到58.33万吨，2021年增至62.46万吨，2022年将实现66.89万吨的突破。基于此，对影响郑州航空物流发展的相关因素科学有效评估，有助于更好应对急剧增长的航空物流需求。

　　4.郑州航空物流发展评估

　　4.1模型建立

　　(1)研究对象选择

　　本文主要选择航空物流起步较早、航空货运设施完善、全国货邮量排名靠前的北京首都机场、上海浦东机场、深圳宝安机场及与郑州新郑机场发展水平相近的杭州萧山机场作为研究对象。

　　(2)评价指标选择

　　评价指标由空中因素、基础设施、影响航空物流发展的其他指标为代表的第一准则层及机场基础设施、基地航空公司、航线数量、航空性业务收费等12项指标为代表的第二准则层构成，基于此，构建郑州航空物流评价体系(见图1)。图1 郑州航空物流评价体系

　　表1 平均随机一致性指标RI

　　表2 MATLAB计算各准则层结果

　　(3)建立判断矩阵

　　结合中国民用航空局、各机场官网、各政府官网、《地方统计年鉴》等渠道汇总实证数据，邀请专家进行打分并构建判断矩阵。

　　4.2进行一致性检验

　　运用MATLAB软件依次计算各判断矩阵每项指标权重，并进行一致性检验，检验步骤为：

　　(1)计算一致性指标CI，CI=■

　　(2)查找对应平均随机一致性指标RI(见表1)。

　　(3)计算一致性比例CR，CR=■

　　若CR<0.1，认为判断矩阵一致性可以接受，否则需要对判断矩阵进行修正。

　　(4)通过一致性检验的判断矩阵，结合Excel加权求和得到综合权重ωi(见表2)。

　　4.3结论

　　依据结果所示，郑州新郑机场航空物流水平较其余四座机场相对较低，重点体现在：基础设施不完善、基地航空公司及国际贸易对象数量少、货邮处理设施规模小、产业集聚度不强、集货能力弱、总体经济发展水平相对较低。

　　5. 结束语

　　伴随未来三年货邮吞吐量规模的增加，郑州新郑机场需明确短板，学习国内外典型枢纽机场先进的航空物流模式及经验，继续完善航空物流功能建设，如：推进机场三期工程建设、加强货运飞行队伍建设、引进先进物流设施设备、加强航空物流园区建设等;加强与国内外航空公司合作，扩大货源通达范围;打造区域机场联盟，重视与山东、安徽、山西部分枢纽机场合作，打造中原经济区域货源共享平台，共享优质货源;推进多式联运体系建设，探索“航空+铁路”联运模式，扩大集疏辐射范围;加大航空物流人才储备，为郑州航空物流发展增添活力。C

　　(作者单位：北京物资学院物流学院)

　　基金项目：2021北京市教委社科一般项目[SM202110037006]-基于5G技术的北京航空“双枢纽”智慧货运系统研究;校级项目-北京市航空物流与国际典型特大城市对比研究[wljd-2001]。

　　参考文献

　　[1]陶学宗，张戎，吴琴. 上海航空货运业发展现状及未来趋势分析[J]. 交通运输系统工程与信息，2011(05): 22-28.

　　[2]殷继勇，杨洋. 基于灰色GM(1,1)模型的广西航空物流预测分析[J]. 物流技术，2012，31(03)：92-94.

　　[3]李玉民，马晓伟，高妞. 中西部地区航空物流发展综合竞争力评价研究——以郑州、武汉、西安三市为例[J]. 经济研究导刊，2016(08)：43-46.

　　[4]万志鹏，师路路. 基于FCE-AHP的河南省航空物流竞争力研究——以郑州航空港为例[J]. 安阳工学院学报，2018(02)：4-7.

　　[5]汪芸芳，史意，陈丽华. 基于BP神经网络及灰色GM(1，1)模型的服装供应链第三方库存预测应用研究[J]. 数学的实践与认识，2020(03)：278-285.

　　[6]张轶兰，卢益清，孙屹飞. 基于灰色系统理论的我国跨境电商增长规模预测[J]. 商业经济研究，2019(03)：136-139.