长江中游城市群货运网络结构及影响因素分析_钟倩.pdf

长江中游城市群货运网络结构及影响因素分析钟 倩，李功权（长江大学 地球科学学院，武汉）摘要：基于菜鸟货运路线数据，采用社会网络分析、回归分析等方法解析长江中游城市群空间关联特征。结果表明：（）长江中游城市群货运网络呈现“一核多极”的空间形态，以武汉为核心，长沙、南昌、九江、上饶为次级中心的散射状结构。（）网络整体中心性水平较低且空间联系极化效应明显，武汉中心地位突出。（）网络大致形成 类凝聚子群，出现优势城市强联系、弱势城市孤立局面，子群结构及协作关系有待优化。（）人口规模、物流设施点、人均可支配收入对货运联系网络具有显著影响；其中，物流设施点与货运路线存在高度正相关。关 键 词：货运网络；空间关联；网络特征；中心度；长江中游城市群中图分类号：文献标志码：文章编号：-（）-：-收稿日期：；修回日期：基金项目：自然资源部城市国土资源监测与仿真重点实验室开放基金资助课题项目（）；国家自然科学基金项目（）作者简介：钟倩（），女，重庆市人，硕士研究生，主要从事城市地理与 应用研究，（）。通信作者：李功权（），男，湖北松滋市人，副教授，博士，主要从事大数据应用、应用与开发研究，（）。引言 随着“后电子商务”时代的到来，新型电商流通体系逐渐对城市资源配置和空间联系产生深刻变革。货运物流作为电子商务主要依托的线下实体，不仅反映资金流和信息流的跨域配置，还促进跨区域要素配置和资源输送，使得区域空间联系日益多元化。实体要素和虚拟要素的流动日益突出，城市联系网络发生内在变化。城市群内部资源配置与要素流动深刻影响着区域经济的发展，基于货运网络联系视角的城市群联系网络特征的研究有待深化。年，提出“流空间”理论，之后经过学者们的不断完善，为城市联系网络特征研究奠定了理论基础和探索视角，日益复杂的城市联系结构表现出从静态的等级化转向动态的网络化发展趋势。目前，城市要素流动主要基于“流空间”下的各种流数据 构建的关系网络表征城市联系结构。基于快递企业物流网络分析不同尺度地域空间联系的差异性研究侧重电商和中通快递研究，缺乏对多种企业物流系统性分析。旅游流网络对时间段较敏感，只能针对性地选取假期时段内的人群样本来定向分析城市旅游联系。信息流网络表征下的城市联系偏重于网络使用人群，较难涵盖不同年龄阶段的人群来分析其对城市的关注度。菜鸟货运路线涵盖中铁物流在内的各类企业物流线路以及物流网点，具备较全物流线路体系，且不受特定时间、人群限制。城市联系特征研究由无向网络流逐渐向有向网络流转变，无向交通流只能表征城市空间关系，而有向货运路线流可以表征城市具体的净流量以刻画城市对外联系强度。此外，大数据为研究数据的采集提供了便利，增加了数据的多元性。学者们运用引力模型、社会网络分析模型、城市流模型等方法探索城市空间联系网络，从县域、市级、省级等不同尺度进行空间联系研究。总体上，基于传统数据的“场模型”和关系数据的“流模型”进行综合研究较少。城市资源流动一定程度上离不开交通体系的完善以及经济的虹吸效应，从区域可达性、经济水平等方面分析货运网络特征的研究有待进一步深入。针对传统的场数据，本研究尝试基于“流空间”视角采用货运路线数据构建有向联系网络，对长江中游城市群城市间的货运联系进行探索，进一步解析城市群空间关联格局，以期为长江中游城市群优化资源配置提供借鉴。研究对象、数据来源与研究方法 研究对象长江中游城市群是以武汉都市圈、环长株潭城市群和环鄱阳湖城市群为主体的特大国家级城市群，是促进中部地区崛起战略、推动长江经济带发展的核心引擎区。考虑到数据的可获得性和保持数据统一口径，将江西省吉安市、抚州市纳入研究范畴，共计 个地级市。年长江中游城市群 总量达 亿元，常住人口 亿人。数据来源货运路线数据来源于菜鸟运输市场官网（：），采集时间为 年 月 日至 日，数据预处理后得到城际 对起止点（）组合，共计 条有向线路。和人口数据来源于 年各省各市的统计年鉴。从高德地图开源 接口爬取物流 数据，包括快递服务中心、快递驿站、邮政局等，数据清洗后共得到 条。地图数据来源于全国地理信息资源目录服务系统（：）。路 第 卷 第 期 年 月地域研究与开发 网数据来源于 开源地图矢量数据库（：）。考虑到城市群跨省大型货物输送存在铁路运输方式，将铁路运输纳入城市群综合交通计算，再根据省际货运量占比修正综合交通时间。利用公路数据对城市点建立 成本距离，构建空间距离矩阵。利用“流数据”货运流路线构建城市群货运网络。研究方法 联系强度。货运联系强度（）表征城市群的空间关联程度，以两城市间的有向货运路线数量之和来反映城市联系强度，并构建联系网络。公式为：。式中：为城市 到城市 的货运路线数量；为城市 到城市 的货运路线数量。综合交通时间及区域可达性。交通可达性衡量城市间交通的便捷程度。借助 软件计算公路和铁路 时间成本距离，得到综合交通时间和最短公路距离。根据公路工程技术标准（）中规定的速度标准：省道、国道和高速公路设计时速分别为 ，和 ；铁路设计时速为 。利用加权平均旅行时间（）测算区域可达性。公式为：；（）；。式中：为城市，的综合交通时间；为第 种交通方式货物运输量的占比；取，时分别为公路运输和铁路运输；为城市，间最短时间距离；为城市 的质量；为城市总数量；为城市 的国内生产总值；为城市 的常住人口。社会网络分析。社会网络分析用于分析城市复杂网络结构，其可视化分析结果可有效识别网络结构特征，。借助 分析城市群货运网络的结构特性以及城市节点间的相互关系。网络密度通过当前网络关系数占理论关系数的比例来衡量网络各个成员节点之间联系的紧密程度，其值越大表征网络紧密联系程度越高。网络中心性用来分析整个网络的多中心化及识别中心城市在城市群网络中的地位和重要程度，网络中心性包括点度中心度、中间中心度和接近中心度 个指标。凝聚子群分析。凝集子群用来刻画城市节点在货运网中的角色和地位，简化和揭示城市群内部子结构状态。基于块模型方法的相关收敛算法探寻城市群子结构、城市群货运网络中凝聚子群的个数及每个子群包含的成员。根据城市节点的结构对等性将城市节点集中到更大群系中，即依据“结构等价”对行为一致性的成员进行分类，有利于解析城市群货运网络结构，。回归分析法。选择 回归分析法探究城市群货运网络的影响因素。相比传统多元回归法，回归法对共线性问题，不敏感。因此，采用 回归分析方法探索网络“关系之间的关系”，可用于一组对称关系矩阵与多组关系子矩阵之间相关性随机检验。公式为：（，）。式中：为货运联系强度矩阵；，为影响因素关系矩阵；，为关系系数。当代物流业发展受各方面因素影响，综合相关研究，选取各市、人均、最短交通距离、人均可支配收入、物流设施点、人口规模 个因素构建关系矩阵进行分析。空间定量分析。采用核密度估计（）和平均最近邻指数（）测度物流设施点空间分布模式。利用 测度物流设施点在区域范围内的密度，并对分布密度进行连续化模拟，反映该要素的地理空间分布特征以及聚集程度。是通过计算研究区内物流 最邻近距离的平均值与期望值的比率，判别物流点空间分布的随机、聚集、离散 种状态，最近邻指数 值越小，物流设施点分布越聚集。城市群货运网络联系及可达性 货运关联形态对各城市间货运路线进行地理网络可视化（图），揭示货运网络关联形态。从空间分布特征看，货运路线整体呈现出东北密西南疏的地理格局，构成核心外围的空间形态。武汉货运路线流量显著，与上饶、九江、吉安、长沙、南昌等 个城市货运联系密切；长沙、南昌、九江、上饶货运路线流量次之；天门、仙桃、潜江货运路线流量最低。货运网络中，武汉中心度最高，为 ；九江、上饶和吉安中心度较高，在 ；长沙市和南昌市中心度均为。说明长江中游城市群中长沙、南昌中心性较低，地理距离对其货运网络的约束作用不强。货运网络呈现出以武汉为核心向外辐射的散射状形态，整体上具有显著的空间层级性，具有一定程度的空间异质性。图 单中心货运网络格局 第 期钟 倩，等：长江中游城市群货运网络结构及影响因素分析 货运联系强度将货运联系强度数值依据自然间断点分级法划分为 个层次：，分别表征联系强度的低、较低、中、较高、高水平。对货运联系网络进行分级可视化，货运网络分别保留，以透视方式探究城市群货运网络结构及空间关联特征（图）。城市群货运网络平均联系强度为，高强度联系城市对较少且集中在东南方位，但在全网中占据重要地位，以武汉为中心的 对城市占，连接城市群内部 的货运路线；较高强度联系有 对城市，占 ，连接城市群内部.的货运路线。图 多层次货运网络联系格局 货运区域可达性长江中游城市群内部交通时间分布呈以长沙、株洲、湘潭为中心向北、向东逐级递增趋势（图）。长沙与周边城市交通时间在 ；武汉与周边城市交通时间控制在 ；南昌与周边交通时间在 。城市群综合交通时间存在明显的“核心边缘”结构，说明交通时间一定程度上受限于地理空间距离，随着高铁开通这种地理距离约束作用逐渐被弱化。图 区域可达性格局 长江中游城市群货运网络结构 货运网络密度分析长江中游城市群货运联系网络密度为 ，表明长江中游城市群的货运网络结构的密度相对较低，网络中城市节点之间的物流互动不显著，总体上，长江中游城市群货运网络的空间关联程度及稳定性有待提升。货运网络中心性分析为探究城市群货运网络各城市在全网中的地位和作用，对描述城市节点中心性的 个指标分别进行城市排序（表）。点度中心度与接近中心度的变化趋势较接近，对其函数分布进行一阶衰减指数拟合，发现拟合曲线相似性较高，调整 为，表明拟合程度较好。武汉、九江、南昌、上饶、长沙的点入度和点出度均位于前列；武汉、九江、南昌、长沙为输出型，上饶为输入型，且均在全网中影响作用明显。接近中心度整体上较为平稳，但在潜江、天门、仙桃出现大幅度下降；武汉、九江、南昌、上饶、长沙、吉安的接近中心度位居前列，在货运网络中起到中心行动者的作用，产生物流关联能力受限程度较小，易与其他城市产生空间关联。中间中心度差异显著，武汉远高于其他城市，但大部分市域中间中心度在；武汉、九江、南昌中间中心度排名前，且在其他城市连接的途径上较多地充当中转城市，在全网中起到中介控制和支配作用。然而，仙桃、潜江、天门的点度中心度、接近中心度、中间中心度为 或接近于，说明这 个城市很少受到其他城市货运的影响，对整体网络的影响很小且在网络中处于明显的弱势地位。根据网络节点中心性，以城市货运路线输入与输出的比值划分城市货运类型，比值大于 为输出型，等于 为平衡型，小于 为输入型；规模按单个城市中心度与全域平均中心度比值划分，大于 为大，小于 为小，等于 为中等；货运时间按单个城市可达性与全域平均可达性的比值划分，大于 为长，小于 为短，等于 为均衡。按功能划分 个城市共 种类型（表），武汉、长沙、南昌均为大规模输出型城市，构成货运网络联系骨架，这与三市的区域中心城市地位吻合。其中，武汉货运时间短且中心地位显著，原因在于武汉经济实力雄厚，地铁、公交、客运、水运、空运发育优良，具有全国性交通枢纽地位。地域研究与开发第 卷表 货运网络中心度 城市点度中心度点出度点入度流动类型中心度排序接近中心度中心度排序中间中心度中心度排序武汉输出九江输出南昌输出上饶输入长沙输出吉安输入抚州输入宜昌输入宜春输入黄冈输入衡阳输入株洲输入常德输入景德镇输出孝感输出岳阳输入襄阳输入萍乡输出新余输出荆州输入咸宁输出黄石输入鹰潭输出荆门输出益阳输入娄底输入湘潭输入鄂州输入潜江天门仙桃均值 表 城市功能类型划分 货运类型规模时间城市输出大短武汉大长长沙、南昌大短九江小短天门、鄂州、鹰潭、景德镇小长潜江、仙桃、萍乡、新余输入大长常德小长湘潭大长株洲、衡阳、岳阳、宜春小长娄底、益阳、黄石、咸宁小短荆门、荆州大短襄阳、宜昌、黄冈、孝感、抚州、上饶、吉安 凝聚子群分析长江中游城市群可划分为 个城市货运子群（图），模块拟合优度达 ，拟合效果较好。第，子群的内部联系密度大于 ，其中，第子群包含武汉、九江、上饶、长沙、南昌，内部联系密度最高，接近，其次是第子群和第子群，表明经济较发达的城市货运联系紧密。对子群分类结果进行聚类分析，为，值为 （