鐵路大宗貨物運輸網絡結構及流動空間格局
——以云南省為例

戢曉峰，孔令帥，陳 方

(1. 昆明理工大學 交通工程學院，云南 昆明 650504； 2. 云南綜合交通發展與區域物流管理智庫，云南 昆明 650504； 3. 昆明理工大學 馬克思主義學院，云南 昆明 650504)

0 引 言

大宗貨物是我國物流運送的主要物資，鐵路呈現的低成本優勢對大宗貨物運輸具有強大的吸引力。2018年我國大宗貨物運輸占鐵路貨運總量的90%以上，結合云南省2018年運輸結構調整行動計劃，明確表明全省推進大宗貨物運輸“公轉鐵”為主攻方向。顯然，鐵路大宗貨物運輸在保障戰略物資流通中發揮著主導作用。分析鐵路大宗貨物運輸網絡結構及流動空間格局，一方面能為區域交通基礎設施布局及優化提供規劃方向，強化物流運輸基礎設施的服務能力；另一方面也能為區域功能合理定位、區域運輸經濟協調發展及優化資源空間配置提供理論依據。

近年來，利用復雜網絡理論分析運輸網絡逐漸成為研究熱點。P.SEN等[1]分析了印度鐵路網絡結構，指出鐵路網絡均具有小世界特性；金鳳君等[2]建立了貨物運輸聯系強度模型，分析了省級鐵路貨運的聯系；金杉[3]基于中國統計年鑒數據，采用首位聯系模型和距離衰減規律分析了城際鐵路集裝箱運輸的空間分布演變；陸夢秋等[4]基于中國鐵路貨運服務網的數據，采用最短路徑和貨源系數算法分析了鐵路運輸流的空間格局；嵇昊威等[5]選取最短空間和時間距離等指標，研究了鐵路煤炭網絡可達性的空間格局；侯傳璐等[6]基于交通年鑒數據，分析了省際貿易網絡的特征和影響因素；劉春等[7]以交通統計年鑒數據為基礎，構建了省際鐵路貨運聯系網絡，并指出我國省際鐵路貨物聯系呈現出網絡化特征，但地域分布不均衡；李譚波等[8]基于中國統計年鑒的客貨運數據，解析了全國和省域層面空間運輸聯系特征形成的機理；劉杰[9]基于鐵路貨運站間的實際運輸數據搭建了貨運網絡，分析了不同等級車站在網絡中的重要程度。綜上，現有研究仍缺乏基于真實貨流數據支撐的鐵路運輸網絡特征分析，主要以統計年鑒數據作為研究基礎。已有研究多基于靜態統計數據從宏觀視角對鐵路貨物運輸聯系進行研究，無法準確反映貨物空間流動規律和城市間的真實聯系，亟需融合含有位置信息的貨物流動大數據，彌補傳統研究的不足。

鑒于此，筆者基于含有位置信息的真實貨流數據，以鐵路貨運站點、城市及省域這3個維度構建了鐵路大宗貨運網絡，運用復雜網絡和空間分析方法，獲取云南省鐵路大宗貨物運輸整體網絡結構的復雜性和資源流動的空間分布格局。

1 研究區域及研究方法

1.1 研究區域

云南省貨物運輸以公路為主，鐵路及其他方式比重較小；長期以來，公路貨物運輸量比重均保持在80%以上。在運輸結構調整的背景下，云南省積極推進“公轉鐵”運輸實施方案，重點提升鐵路運輸比例和增加專用線建設。筆者以云南省為研究區域，分析鐵路大宗貨物運輸網絡結構特征及流動空間格局，云南省的貨物運輸主要與鄰近省區(川渝貴桂)交流密切，如圖1。

地圖號：GS(2016)1550 圖1 云南省高速公路和鐵路網及周邊省區鐵路網分布Fig. 1 Highway and railway network in Yunnan Province and railway network distribution in surrounding provinces

1.2 數據來源

筆者依托云南省物流大數據平臺，采集了2018年1—12月份的鐵路大宗貨物運單原始數據。包含了貨物起訖點、貨物運輸量、貨物名稱等，共涉及云南省7個州市。這7個州市作為鐵路大宗貨運研究的起訖節點，省外362個城市作為鐵路節點；其中鐵路大宗貨物運輸主要包括能源商品、農副產品和工業基礎原材料等。通過對海量貨運數據的清洗和處理后，構建了2 000×2 000的O-D鐵路貨流關系矩陣，共計1.2萬對城市間鐵路大宗貨運關系，被用來分析大宗貨運網絡結構特征、分布格局等。

1.3 研究方法

鐵路貨運受限于基礎設施網絡布局，其密度差距大且地區分布不均衡，筆者結合真實的鐵路大宗貨物流量和節點空間流向建立分析流程。

1.3.1 鐵路運輸網絡結構提取方法

1)運輸網絡模型構建

筆者應用復雜網絡理論構建鐵路運輸網絡模型，以鐵路貨運站為“節點”，以貨運站點之間的貨物聯系強度作為“邊”，以云南省鐵路大宗貨物的流動方向作為網絡邊的方向，同時將貨運站點集聚到地級市尺度下，引用節點城市之間貨物流量大小作為權重，構建鐵路大宗貨物運輸網絡模型。通過計算網絡密度、平均度、中心性、平均路徑長度等指標[10]，分析了網絡中核心節點貨運的聯系強度、集中度等特征，全面反映了運輸網絡復雜的貨運聯系。

(1)網絡密度

網絡密度是指各個鐵路貨運節點之間的緊密度。網絡中節點之間的互動聯系密度越高，則該節點之間的聯系越緊密。如式(1)：

(1)

式中：D為節點之間的網絡密度，D=[0,1]；L為實際連邊的網絡數目；N為網絡節點的總數。

網絡密度越大，表明各貨運節點之間運輸聯系越緊密，在網絡中位置就越重要。

(2)平均路徑長度

平均路徑長度是指所有鐵路貨運節點之間的平均最短距離，表示網絡節點之間的通達程度[11]。如式(2)：

(2)

式中：dij為節點i和j之間的最短距離。

(3)聚類系數

聚類系數是指與同一鐵路貨運節點相連接的兩個節點之間相互連接的概率，表示節點之間聯系的緊密程度。如式(3)：

(3)

式中：Ci為所有節點聚類系數的平均值；Mi為節點i與相鄰節點之間存在的邊數，對有向網絡而言，該節點之間最多有Ki(Ki-1)條邊。

在大宗貨物運輸網絡中，若聚類系數越大，各相鄰貨運節點之間的聯系就越緊密，所表現出的中心度就越高。

2)節點組織結構

通常采用復雜網絡中的點度中心度、接近中心度、中介中心度這3個指標來反映節點在網絡中對資源獲取和流通的控制能力。

(1)點度中心度

若鐵路貨運節點的度越大，表示該節點與相鄰節點的貨運聯系就越緊密，數值越大其節點的重要性越強[12-13]。如式(4)：

(4)

式中：Ci為節點i的點度中心度；Xij和i與節點j的貨運聯系強度。

(2)接近中心度

接近中心度反映節點在鐵路貨運中的中心程度，數值越大表示該節點距離其他節點就越近或通達性就越強。如式(5)：

(5)

式中：Ci為節點i的接近中心度；dij為節點i到節點j所包含的最少邊數；N為網絡中節點個數。

(3)中介中心度

中介中心度是指經過某個節點的最短路徑數目，來描述節點重要性。中介中心度值越高，節點控制其他節點貨物流通能力就越強[14]。如式(6)：

(6)

式中：Bi為節點i的中介中心度；fi為經過節點i最短捷徑的數目；N為網絡中節點的個數。

3)網絡節點聯系強度

網絡節點聯系強度能反映區域空間結構的差異，網絡聯系強度越高，表明節點貨運量在鐵路大宗貨運網絡中所占比重較大，這是網絡流通中的關鍵節點和主要貨物源地。依據大宗貨物整體流動情況，采用鐵路貨運聯系的定量模型進行測算網絡運輸聯系強度[15-16]。如式(7)：

(7)

式中：Pij為節點i和j之間的大宗貨物交流強度；Dij為節點i流向j的貨物流量；T為大宗貨物節點的輸入或輸出總量。

Pij越大表明節點間鐵路貨物交流就越密切，同時反映出各節點對資源的供給和需求情況。

1.3.2 貨流空間均衡性評價

不同區域空間內部組織和結構存在異質性，通過分析各貨運節點鐵路貨物量的流入和流出情況，進一步評價云南省鐵路大宗貨物運輸空間格局和流動形態[17]。如式(8)：

(8)

式中：Ri為節點i在某一時間段鐵路貨物輸出量和輸入出量的比值；Qi為節點i在時間段貨物的輸出量；Ii為節點i在時間段貨物的輸入量。

計算區域貨物的流動比，能反映貨物的流動狀況和均衡性。若Ri>1，則貨物的輸出大于輸入，Ri越大，表明節點貨物流動整體偏向輸出型；若Ri<1，則貨物的輸入大于輸出，Ri越小，表明節點貨物流動整體偏向輸入型；若Ri≈1，則貨物輸入和輸出相當，表明節點貨物交流性較強，屬于復合型。

2 鐵路大宗貨物運輸網絡結構特征

2.1 整體網絡特征分析

根據大宗貨物運輸節點間聯系強度及空間分布差異，基于鐵路到發站點真實貨流數據，構造O-D大宗貨物運輸雙向聯系矩陣。當起訖節點值為1時，表明兩節點彼此存在貨運聯系；當起訖點值為0時，表明兩節點無貨運聯系。筆者獲取了云南省鐵路大宗貨物運輸整體網絡結構，如圖2。其網絡結構特征主要以平均度、網絡密度、平均聚類系數、節點、特征途徑長度等指標進行分析，如表1。

表1 云南省鐵路大宗貨物運輸網絡結構特征指標Table 1 Characteristics index of Yunnan Province bulk cargo transport network structure

圖2 云南省鐵路大宗貨物運輸整體網絡結構Fig. 2 The overall network structure of Yunnan bulk cargo transportation

分析發現，云南省鐵路大宗貨物運輸網絡節點間的聯系較為密切，其中網絡節點共有2 000個，每個節點平均與9.428個貨運節點產生聯系。鐵路大宗貨物網絡整體密度較小，僅為0.05，較為松散，只有少部分節點間的密度較大。滇中鐵路網絡密度較高，運輸條件優越；相比之下，滇西、滇西南的網絡密度較低，鐵路運輸網絡功能應急需完善。根據復雜網絡中小世界網絡的特性得知[18]：若該網絡具有小世界特性，則應具有較小的平均路徑長度L和較大的平均聚類系數C。鐵路大宗貨物運輸節點間的運輸效率較高，平均路徑長度為2.601，即節點間連接的距離僅為2.158個個體長度，其最大距離為5，最小距離為1，而節點之間距離為5的情況極少，距離為2出現的比例較大，占總數距離的80%，表明各節點之間的連通性較強，而網絡平均聚類系數為0.308，各節點直接聯系的緊密度相對較高，因此云南省鐵路貨物運輸網絡具有典型的小世界網絡特性。

2.2 網絡節點分布特征

在云南省鐵路大宗貨物運輸網絡結構中，貨運節點與同一干線上多個節點相互連接，大宗貨物運輸的通達程度和線路利用效率較高。節點度越高表明與相鄰節點的聯系就越緊密[19-20]。鐵路大宗貨運節點度中心性的最高值為1 392，平均值為18.05，表明每個貨運節點至少平均到達18.05個其他節點，節點間聯系較為緊密；其次，根據網絡節點的度累計分布概率來看，鐵路大宗貨物運輸網絡度分布服從冪率分布特征，具有無標度網絡特征[21-22]，如圖3。在節點度分布中，度值高于30的節點比例高達59%，其中度值較高，貨運交流聯系密切的貨運節點主要集聚在昆明、曲靖、楚雄等城市。

圖3 鐵路貨運節點整體中心度的累計概率分布Fig. 3 Cumulative probability distribution of overall centrality of railway freight nodes

節點的中介中心性值越高，表明在網絡中屬于中心地位。由計算可知：云南省內中介中心性最大的鐵路貨運節點為王家營西站，其值為0.161 1；其次為白塔村、桃花村、讀書鋪、大理東、玉溪南、祥云西站。省內貨運節點對大宗網絡貨物資源控制能力較強，是與其他節點發生貨運聯系的橋梁，如表2。

表2 云南省鐵路貨運中介中心度和接近中心度排名前10的站點分布Table 2 Distribution of top 10 railway freight stations with intermediate centrality and near centrality in Yunnan Province

中介中心度較低的省外節點大多位于邊疆地區，如克拉瑪依、日喀則、阿勒泰地區，網絡結構不均衡，體現為更依存于貨物資源充足的核心節點。接近中心度則表現為與其他節點的貨物運輸的平均距離較短，具有較高的貨運可達性。平均運輸距離的較短的節點分別為王家營西、大理東、玉溪南、祥云西、桃花村、青龍寺站，表明這些貨運節點與其他節點發生的貨物運輸路徑較短，點到點的貨物流通也相對容易(表2)。整體來看，昆明、楚雄、曲靖的中介中心度和接近中心度水平位于較高水平，與其他貨運節點的聯系較為密切，且節點之間的距離較小，通達性較高，更易與其他節點發生貨運交流，具有更強的獨立性。

3 鐵路大宗貨物運輸流動空間格局

3.1 大宗貨物輸出流動網絡特征

3.1.1 鐵路大宗貨物運輸網絡空間分異特征

云南省鐵路大宗貨物運輸空間聯系的差異化特征具體表現為在較為緊密城市內貨運聯系和中心貨運節點占據貨物流通中的主導地位。從貨物運輸強度和城市內部運輸聯系比例等方面來看，鐵路大宗貨物運輸聯系的集聚態勢在滇中地區尤其顯著，占全省貨運比重為86.9%。其中，昆明的貨運流量位于省域內的核心地位，曲靖、紅河、楚雄、大理貨運比重相對較小，但發生的貨運關系和貨運強度較為顯著。整個鐵路大宗貨流網絡的重心偏向東部地區，西部、西南部地區路網規模不足，貨流網絡聯系相對松散，集聚性不強，而公路貨物聯系地域集中性明顯，在空間上整體呈現多中心的分布格局。

3.1.2 鐵路大宗貨物運輸多中心性分布特征

云南省鐵路大宗貨物的對外運輸格局整體呈現“以昆明、曲靖為雙核心，大理、紅河為次核心”的特征。借助UCINET社會網絡，基于城市間最強貨運聯系，生成貨運節點不同運輸強度的網絡軸輻圖，如圖4。

圖4 云南省大宗貨物輸出連接強度網絡軸輻圖Fig. 4 Spoke diagram of bulk cargo output connection intensity network in Yunnan Province

由圖4可發現：① 2018年云南省鐵路貨運節點的對外運輸聯系存在明顯的空間分異特征。昆明、曲靖是云南省主要的貨物集聚區，貨物資源豐富，儲量較大。其中，昆明的貨物輸出量位于第一位，占全省輸出71.05%，是云南省鐵路大宗貨物的主要輸出地，對外運輸關聯核心節點相對較多，大宗貨物流通網絡的參與度極高；曲靖是省內貨物輸出量第二位的貨運節點，與省域間運輸距離較近的成都、攀枝花等節點發生較強的貨運聯系，為周邊地區貨物需求提供了重要的資源流場。② 大宗網絡以軸輻式[23]為主，形成了以昆明、曲靖、大理、紅河為主的對外貨物輸出區，各貨運節點不僅表現出對鄰近區域貨物資源支配的能力強，呈雙軸輻網絡的貨運節點如大理、紅河，對跨省區長距離貨運節點的運輸聯系表現為強勁，增加了貨運的廣度。

從省際角度看，云南省鐵路大宗貨物對外運輸聯系格局呈現“東部較低，西南、西北、華南較高，華北較低”的特征。① 云南省鐵路貨物整體流動規模較大，節點呈連片式分布，物流運行效率較高，成為西南片區最大的貨物流場；② 省內對外運輸表現出地理空間的鄰近性[24]，運輸距離越小，節點間發生較高強度運輸聯系越突出，對周邊省區貨運滲透力極強，腹地化特征顯著[25-26](圖4)。而云南省公路各貨運節點在貨物流通量上表現出嚴重的不均衡分布，僅存在少量高連通節點與省外節點建立了較強的貨運聯系流，輸出能力主要集中在省內滇中、滇西南地區。

整體上看，各貨運節點對外貨物運輸水平差異較大，不同節點運輸關系的空間分異顯著，與鄰近區域表現出明顯的“中心-腹地”運輸特征。由于受到中心城市的影響，云南省主要形成了以昆明、曲靖為核心，大理、紅河為其直接經濟腹地，楚雄、玉溪為其間接經濟腹地的情況，具有較強的區域協同發展特征。形成了節點軸輻式網絡體系和連接點對點的網絡結構，有助于貨物在空間上的集聚，同時也提高了對沿線地區的運輸效率和貨運的可達性。

3.2 大宗貨物輸入流動網絡特征

云南省各貨運節點大宗貨物資源和自身經濟條件存在較大差異，故節點對不同種類貨物所需的運量和實際需求表現出明顯的非均衡性。① 從各貨運節點輸入的貨物量看，昆明的貨物輸入量最大，占總輸入量49.7%，其運輸結構相對完整，節點內部貨物消耗相比其他節點較大，同時也承擔著核心節點貨物流通的職能；空間鄰近仍反映在核心節點對相鄰區域的貨物吸引，主要與防城港、攀枝花等節點發生較強的貨運吸引聯系。② 省內大宗貨物輸入不僅依存于周邊區域貨物的供給，更表現出對空間距離較遠區域發生密切的貨運聯系，如哈密、吐魯番等節點，貨運網絡的延伸和覆蓋能力強，提高了貨物吸引規模，如圖5。

圖5 云南省大宗貨物輸入連接強度網絡軸輻圖Fig. 5 Spoke diagram of bulk cargo input connection intensity network in Yunnan Province

從省內角度而言，云南省鐵路大宗貨物運輸形成了以昆明、曲靖為雙核心網絡輸入格局，物流聚集現象明顯，公路貨物運輸則較依賴于省內及鄰近區域間的貨物輸入，已在短線和支線上的運輸服務具有明顯優勢，在公鐵聯合運輸模式下可彌補鐵路貨物運輸末梢的缺陷，強化區域物流集聚效應。

從省際角度而言，云南省鐵路大宗貨物輸入整體呈現以鄰近省區為貨運核心的特點。鄰近省區是貨物流入的主要源地，已經建立起了較強引力的連接(圖5)。① 貨運網絡以放射狀形式對各省區產生輻射影響，提升了對貨物集聚能力和外向需求，其網絡凝聚力較強；② 因各省區地理區位、運輸距離、基礎設施不同，長距離區域空間聯系相對稀疏，中心區域的影響力顯著。

云南省各貨運節點對貨物吸引依然表現出比較明顯的地理鄰近性，對核心節點貨物資源供給存在一定依賴，內部聯系十分密切；相比之下，對空間距離尺度較大的次核心節點資源需求反映出脆弱性。

3.3 鐵路大宗貨物運輸通道

根據所構建的鐵路大宗貨物網絡，利用貨物節點度指標測算軸心節點所在區域貨源優勢和貨流規模，判斷各流通節點在貨運網絡中綜合地位與功能，進而識別鐵路大宗貨物主要運輸通道。

從省內節點間的貨運交流來看，各節點貨物運輸聯系強度差異顯著，分別承擔著不同貨物的流通職能。省內鐵路大宗貨物主要運輸通道為：昆明—曲靖、昆明—大理、昆明—紅河、曲靖—大理、曲靖—楚雄、紅河—大理。其中，昆明、曲靖在貨物運輸網絡中的點度中心度較高，輻射區域范圍較廣，與其他節點構成主要的大宗貨物運輸通道，反映出對省內貨物資源的支配能力較強，如圖6。

圖6 云南省內鐵路大宗貨物主要運輸通道Fig. 6 The main transportation channels of railway bulk cargo in Yunnan Province

從省域節點間的貨物交流來看，鐵路大宗貨運網絡呈現省域尺度下“核心-邊緣”空間結構，與鄰近省區節點發生密切的貨運聯系，貨物運輸網絡的點度中心度較高。其跨省區鐵路大宗貨物輸出主要運輸通道為：昆明—防城港、昆明—貴陽、昆明—成都、曲靖—攀枝花、曲靖—成都、紅河—攀枝花；大宗貨物輸入主要運輸通道為：防城港—昆明、防城港—曲靖、防城港—玉溪、攀枝花—昆明、攀枝花—楚雄，如圖7。其中，云南省跨省區鐵路大宗貨物運輸通道受地理空間約束，與周邊短距離區域更易形成物資流通規模較大的運輸通道。

圖7 云南省鐵路大宗貨物主要跨省運輸通道Fig. 7 The main inter-provincial transportation channels of railway bulk cargo in Yunnan Province

3.4 大宗貨物資源流動形態

根據云南省鐵路各貨運節點大宗貨物輸入和輸出流動比，流動職能可劃分為兩種類型：輸入-輸出復合型和輸入型，如表3。

表3 云南省大宗貨物運輸流動形態Table 3 Flow patterns of bulk cargo transportation in Yunnan Province

云南省鐵路大宗貨物資源輸出大于貨物資源輸入，流動的比值為1.15，接近于比值1，故流動形態定義為輸入-輸出復合型省際貨運交流中心。① 省內大部分節點流動類型均為貨物輸入型為主，貨物對外流動強較小，貨物供給力度偏弱，其流動形態傾向于貨物資源補給型，對省域間貨物源地吸引力度較強；② 昆明是云南省鐵路大宗貨物輸入和輸出規模最大的區域交流中心，其貨物輸流出量大于流入量，流動比值波動幅度較小，反映出該節點貨物流動量較為均衡，承擔著整個鐵路貨物運輸網絡影響力極強的源地和匯地，是城市間貨流的軸心，其構成的鐵路物流通道干線進一步強化了貨物網絡的聯通能力。

4 結 論

筆者基于真實貨流與復雜網絡理論，從不同尺度分析了云南省鐵路大宗貨物運輸網絡特征，得出如下結論：

1)云南省鐵路大宗貨物運輸具有明顯的小世界和無標度特征。大宗貨物運輸節點的集聚性強，連通度高，不同節點之間的網絡密度差異顯著，整體呈現“多中心，發展不平衡”的分布格局。不同節點間貨運流量在空間分布上成非均衡性，處于網絡核心和次核心的貨運節點支配性更強。

2)根據云南鐵路大宗貨運節點中心性指標顯示：位于網絡核心位置的節點城市如昆明、曲靖、楚雄對大宗貨物流動具有很強的控制能力，并在不斷增強貨物資源流通的擴散能力。從大宗貨物運輸節點接近中心度指標來看，昆明具有較小的接近中心度，在鐵路大宗貨運網絡結構中占據重要地位，享有絕對的貨運優勢。而云南省整體貨運的通達性較差，貨運節點等級結構和空間分布差異較大，其網絡層級差異主要受于節點城市的自然條件、基礎設施、城市功能等。

3)云南鐵路大宗貨物的輸出主要集聚于中心城市，形成了“以昆明、曲靖為雙核心，大理、紅河為次核心”的貨物輸出格局，是重要的貨流源地。貨物運輸聯系強度主要集中在鄰近地區，腹地化特征極為顯著，增大了資源流通量和全網可達規模，使運輸網絡效益最大化，與遠距離地區間的貨流規模相對較小。貨運節點傾向于鄰近區域產業中心取得首位聯系，從貨物品類來看，昆明、曲靖主要以煤、鋼鐵、石油、化工等大宗物資為主，與昆明和曲靖以原煤、化肥、鋼材為主要資源的現狀相吻合，一定程度上表明了工業產業空間布局對云南省鐵路大宗貨物運輸網絡結構和流動格局的影響。

4)云南鐵路大宗貨物的輸入表現出從區外到區內有著較強的貨物吸收能力，形成以昆明、曲靖為雙軸輻核心貨運節點，全面提升了運輸網絡通達性和覆蓋能力。同時，不僅與周邊區域發生強貨運連接，與遠距離區域也保持著較強的貨流聯系，空間聯系的跨度和規模均相對較大。區域經濟發展水平對云南省鐵路大宗貨物運輸格局表現出明顯影響，昆明、曲靖、紅河均是云南滇中城市經濟圈的組成城市，經濟發展水平在全省相對較高，可充分發揮自身對周邊地區的輻射與帶動效應。