基于綠通車數據的生鮮農產品區域時空流通模式研究
——以云南省為例

孔令帥，陳 方，戢曉峰，覃文文

（1.昆明理工大學 交通工程學院，云南 昆明 650504；2.昆明理工大學 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 云南省現代物流工程研究中心，云南 昆明 650504；4.昆明理工大學 馬克思主義學院，云南 昆明 650504）

0 引言

近年來，保障城鄉居民的生鮮農產品供應已成為關系社會穩定的重大民生問題。生鮮農產品的高效流通是保證生鮮農產品有效供應的關鍵環節之一，但當前生鮮農產品整體流通效率較低，運輸成本偏高[1]。貨物流通網絡對區域間物流有重要影響[2]，能反映區域間貨物流通聯系強弱和空間結構分布特征。因此，亟需開展生鮮農產品流通模式相關研究，進而挖掘貨物在物流網絡中的流通規律以及物流節點的空間作用力，為生鮮農產品物流組織優化提供依據。

截至目前，國內外關于區域物流網絡特征和空間結構的研究成果較為豐富，如Snyder 等從網絡分析的視角指出世界經濟網絡具有典型的核心-邊緣結構[3]；Cai 等對國際農產品貿易結構進行了定量解析，得出世界農產品貿易呈現出一種封閉、不平衡、多元、多極化的發展態勢[4]；陳藝文等運用社會網絡和空間計量分析法，分析了國家間糧食貿易網絡的空間結構和演化機制[5]；蔣小榮等基于復雜網絡分析方法探究了全球貨物運輸網絡的演化過程[6]；左微等通過構建大宗貨物公路運輸網絡結構指標體系，對公路貨運組織結構和空間分異特征進行了分析[7]；戢曉峰等利用空間分析方法，提取了公路客貨運輸空間的運行特征[8]；劉正兵等采用社會網絡分析法，揭示了城際貨運網絡結構特征[9]。整體而言，現有成果主要對區域間貨物流動的空間交互、空間結構以及貨運網絡演化特征進行了較多探討，為貨物空間聯系特征和運行規律研究提供了理論基礎。

生鮮農產品具有易損易腐和時效性的特點，不同地區生鮮農產品的季節、地域性較強，對運輸距離、時間、溫度等有著較高的要求。為優化生鮮農產品流通體系，需針對其特點對相關流通模式展開系統研究，而國內外關于農產品流通模式研究主要集中于農業流通模式優化和路徑配送優化。如Ahumada 等通過探究生鮮農產品物流高效配送的運輸組織和盈利模式，提出生鮮農產品短期保護措施及配送過程中的運輸形式[10]；Sorescua指出應用供應鏈管理系統可提高生鮮農產品流通效率[11]；范雨婷基于流通成本、流通費用率和流通利潤率等指標，對比分析了6 種農產品的流通效率[12]；尚猛等基于改進的鯊魚優化算法，研究了農產品物流配送路徑優化問題[13]；安璐等對量子蟻群算法進行了改進，并驗證了該算法可有效降低生鮮農產品的碳稅成本和綜合成本[14]；陳靜等利用蟻群算法模型，解析了生鮮農產品最優物流配送路徑[15]。以上研究運用不同方法探究了物流高效運輸和降本增效的方式，為生鮮農產品高質量流通提供了保障。

綜上分析發現，鮮有學者基于實際運輸數據對生鮮農產品流通的模式和網絡結構展開研究，而通過探究生鮮農產品時空間流通模式及其變化規律，獲取生鮮農產品的流通特性，有助于促進生鮮農產品物流配送效率的提升。為此，本文將以云南省為例，基于高速公路綠通車數據，構建生鮮農產品區域物流時空網絡，采用社會網絡分析方法，從網絡節點、演化過程和空間結構3 個方面探究生鮮農產品的流通模式和空間分布特征，以期為生鮮農產品物流組織優化提供理論依據。

1 數據來源與研究方法

1.1 數據來源

本文基于云南省高速公路收費系統的數據庫，提取了2018 年1 月—8 月綠通車數據以解析生鮮農產品的流通模式，共涉及云南省325 個高速公路收費站點，79 個縣級行政區。同時，考慮到云南省具有立體型氣候特征，是全國重要的冬春蔬菜和夏秋補淡種植基地，故分別選取1月和8月綠通車收費數據作為云南省生鮮農產品在冬春和夏秋時節流通的研究對象。

1.2 研究方法

社會網絡分析是一種社會學研究方法，通過定量分析法刻畫網絡間關系、形態及測度各種網絡結構特征，揭示網絡中群體間的層級特征和個體間的空間關系。本文采用社會網絡分析方法對生鮮農產品區域時空流動模式進行解析，以高速公路收費站點和縣級行政區為社會網絡中的節點，將各節點連接起來，則節點連接線構成空間關系圖譜，用于分析不同尺度下節點間的聯系強度、網絡地位及流動規律，從而獲取生鮮農產品的整體流動特征和網絡結構。

1.2.1 社會網絡模型

本文通過網絡密度和度中心度分析高速公路上物流節點在流通網絡中的重要程度和層級差異，以揭示云南省生鮮農產品流通網絡結構和空間分布格局。社會網絡模型構建中，分別以收費站點、縣級行政區為網絡節點構建不同空間尺度下的生鮮農產品物流網絡：以收費站為網絡節點構建收費站流通網絡，收費節點間的流動方向為網絡邊的方向，路徑上節點間的流量為該網絡邊的聯系強度；以各縣級行政區為網絡節點構建縣級行政區流通網絡，縣級行政區間的流動方向為網絡邊的方向，縣級行政區間的流量作為網絡邊的聯系強度，對于同一縣級行政區間收費節點間發生的流通關系不予考慮。最后，利用Net?Draw工具繪制流通網絡結構圖。

1.2.2 網絡指標

（1）網絡密度。該指標反映生鮮農產品流通網絡節點（收費站、縣級行政區）間聯系的緊密程度，指標值越大，表明各網絡節點間的交流越頻繁，計算公式為[16]：

式（1）中：D為網絡密度；l為實際網絡聯系數；n為網絡節點個數。

（2）度中心度。該指標是反映生鮮農產品流通網絡節點（收費站、縣級行政區）在網絡中的重要程度，流通網絡節點的度中心度越大，表明在網絡中的位置越重要。度中心度包括流入度和流出度。生鮮農產品流通網絡節點的流入度、流出度以及度中心度的計算公式如下[16]：

式（2）～式（4）中：Cin(j)和Cout(j)分別為網絡節點綠通車的流入度和流出度；lyj為從節點y流向節點j的綠通車流量（輛）；ljy為從節點j流向節點y的綠通車流量（輛）；C(j)為節點j的度中心度，值越大表明節點在流通網絡中的核心地位越高。

（3）流量占比。該指標指網絡節點間流量占總流量的比例，其值越大，說明網絡節點在整體網絡中的位置越重要。生鮮農產品網絡節點流量占比計算公式如下：

式（5）中：K為生鮮農產品網絡節點的流量占比（%）；d為整體流通網絡節點總數；其他變量含意同前。

2 云南省生鮮農產品時空流通模式特征分析

2.1 收費節點間網絡結構特征分析

本文基于社會網絡分析法，以收費節點間綠通車聯系作為網絡的邊，構建網絡節點聯系的合作矩陣，即收費節點間產生聯系則在網絡矩陣中賦值為1，反之賦值為0，最終分別構建243×243,322×322 兩個網絡矩陣。同時，利用Ucinet 6.0 軟件分別對2018 年1 月和8 月高速公路收費節點的度中心度進行測算，并選取排名前50 的收費節點，如圖1、圖2 所示。可以看出，1 月和8 月各收費節點整體度中心度變化幅度較小，8 月整體中心度比1 月略高些，但收費節點的流入度和流出度差異較大，節點在1 月和8 月分別承擔著不同的流通職能。其中，度中心度較高的節點一直處于網絡核心位置，與其他收費節點的聯系較為密切；少數節點的度中心度增長較快，而其余收費節點的度中心度基本保持不變。這表明整體網絡收費節點間的度中心度增值趨于平穩，度中心度在25以上的核心收費節點表現較為均衡，而中心度在10以下的邊緣節點與其他收費節點交流依賴性較弱。

圖1 云南省2018年1月高速公路收費節點度中心度

圖2 云南省2018年8月高速公路收費節點度中心度

由式（2）、式（3）可計算得各收費節點的流入度和流出度。分析發現，收費節點的度中心度高值和低值在1 月和8 月呈明顯的“極化”態勢，度中心度排名靠前的高值收費節點如昆明南、勝景關、小喜村、水富、杜家營、九龍灣、平年等在1 月的流出度遠大于流入度，而在8 月的表現則相反，說明生鮮農產品在整體流通網絡中的流入度和流出度季節差異明顯。

由此可見，云南省生鮮農產品時空流動模式與當地農產品的季節特性存在相關性，1 月的流出度高于8 月流出度，各收費節點的流通功能定位具有較大差異，度中心度高值節點在整個流通網絡中的貨物資源支配能力較強。省內收費節點的整體度中心度空間差異顯著且集聚效應明顯，度中心度在25以上的高值收費節點主要集中在滇中地區如昆明、曲靖、玉溪市內，該地區生鮮農產品流通網絡與其他州市聯系較為緊密。相比而言，滇西南、滇西北地區內收費節點的度中心度均低于10，處于度中心度低值區的主要有臨滄、普洱、麗江、西雙版納，這些地區生鮮農產品流通能力偏弱，對外主導能力有限。

2.2 收費節點間流通特征分析

以云南省2018 年1 月和8 月高速公路綠通車流動數據為例，分析各收費節點間聯系強度的差異。對節點間月流量大于50輛的收費節點進行分析，結果發現：①生鮮農產品收費節點空間聯系格局整體呈現出以滇中、滇東地區為流通集聚中心的模式，高強度貨物聯系主要集中在核心地區的對外輻射和貨源吸引，且貨物聯系均為雙向聯系；②生鮮農產品高流量路徑主要分布在昆明、曲靖、玉溪市內核心收費節點，與其他地區構成放射態。

經統計，云南省生鮮農產品流通量在1月和8月變化情況趨同，整體表現較為均衡。利用層次聚類法對生鮮農產品流通量進行時空特征分析，按照收費節點間流通量可將聯系強度劃分為5 個層級：低強度、一般強度、中等強度、高強度、較高強度，如表1所示。其中，1月聯系強度較高的有昆明北—勝境關站，8 月為富有—昆明南站，收費節點聯系強度月流量均為10 000 輛以上，是省內地區最為核心的生鮮農產品流動路徑，流量占比較低；高強度層級下的流動路徑總數在1 月和8 月表現較為均衡，主要以杜家營、昆明南、勝境關站與其他收費節點發生強運輸聯系；生鮮農產品流通量在低強度層級下的流動路徑分布較為廣泛，但大多數路徑流量規模較小，空間聯系強度較弱。

表1 收費節點間流動路徑層級劃分

從收費節點流通總量來看，生鮮農產品在各區域的流通總量具有等級差異，利用自然斷裂法將其分為5個等級，如表2所示。

表2 收費站點綠通車總流量等級劃分

由表2 可知，流通總量高值區以昆明核心，與其他區域發生空間聯系的控制力較強。Ⅴ等級下總流量在30 000 輛以上的節點有勝境關、昆明南、杜家營站，是1 月和8 月均承擔生鮮農產品大流通的關鍵節點，其中經省界的節點勝境關站綠通車的流量最大；Ⅳ等級下綠通車總流量占比較高，1 月和8 月的流通量占比分別為33.4%和32.35%，其中水富、小喜村、平年、方山收費節點為次核心省界節點，此等級下的生鮮農產品流通主要分布在曲勝高速、羅富高速以及水麻高速沿線；Ⅲ,Ⅱ,Ⅰ等級下的收費站點總流量在1 月和8月相對均衡。

2.3 縣級行政區間網絡結構特征分析

為進一步探究云南省生鮮農產品時空流通模式，以縣級行政區間貨流聯系為網絡的邊，構建網絡節點聯系的合作矩陣，若縣級行政區間產生聯系則在網絡矩陣中賦值為1，反之賦值為0，分別構建76×76，81×81兩個網絡矩陣。根據式（1）～式（4），分別計算云南省各縣級行政區節點的整體流通網絡密度、度中心度、出入度指標。結果表明：2018 年1 月和8 月生鮮農產品整體流通網絡密度分別為0.143 和0.173，均偏低，表明各縣級行政區節點間的生鮮農產品流動聯系不緊密，網絡結構較為稀疏[16]。

通過測算，選取排名前20的縣級行政區節點網絡度中心度探究網絡節點的重要程度，得知1月和8 月縣級行政區節點的度中心度變化幅度較小，這兩個月處于網絡中心地位的盤龍區、呈貢區、西山區、官渡區、紅塔區的度中心度均在50以上，呈空間連片式集聚特征。通過Gephi 軟件進一步測算各縣級行政區的模塊度，得知1月和8月有向網絡模塊度分別為0.404 和0.389，說明縣級行政區節點在空間上存在組團現象。縣級行政區節點的度中心度越大，表明該節點越處于網絡的核心位置，與其他節點的聯系越緊密，影響力越大，反之則表示該節點在網絡中穩定性較弱，與其他節點連通性較差，如圖3、圖4 所示。其中，盤龍區、西山區、呈貢區、紅塔區、官渡區在1 月和8 月均為生鮮農產品流動的控制者，其網絡組織能力較強；其次，隴川縣、五華區、玉龍縣、魯甸縣等網絡邊緣節點對核心區域生鮮農產品的流通依賴度較高，形成對核心縣級行政區的路徑依賴。

圖3 縣級行政區1月生鮮農產品網絡節點度中心度分布圖

圖4 縣級行政區8月生鮮農產品網絡節點度中心度分布圖

由圖3、圖4可見，在縣級行政區尺度下的生鮮農產品貨運網絡呈顯著的中心聚集態勢，核心縣級行政區節點在網絡中具有較強的支配能力，節點核心邊緣特征較為鮮明。生鮮農產品流動網絡以昆明、曲靖、玉溪3 個地級市為多核心向外輻射，對周邊區域的影響力和控制力不斷增強，是省內生鮮農產品集散的重要節點，貨運流通能力較強。對于度中心度低的邊緣地區，由于交通區位優勢條件較差，較依附于與核心地區發生貨物交流。

2.4 縣級行政區間流通特征分析

在縣級行政區尺度下，選取節點間月流量在50 輛以上和總流量500 輛以上的數據分析生鮮農產品整體流通特征。結果發現：①生鮮農產品縣級行政區流通關系整體呈現“中間高，四周低”的分布態勢，主要以昆明市轄區、紅塔區、富源縣為核心發生貨物強連接；②生鮮農產品高流量路徑主要分布在昆明、玉溪、曲靖市內縣級行政區節點間，其運輸流向表現出高度集聚形態。

經統計，云南省各縣級行政區生鮮農產品的流通規模存在較大的空間差異，層級結構明顯。縣級行政區生鮮農產品流量等級劃分如表3所示，可見：①縣級行政區尺度下高強度流通路徑以昆明市轄區為主導，8月流通路徑數比1月多，高強度流通路徑分別為晉寧區—呈貢區、呈貢區—紅塔區、富源縣—呈貢區，享有絕對流通優勢地位；縣級行政區間流量在500～1000輛和50～500輛之間的生鮮農產品流通路徑數在1 月和8 月均較為集中，集聚邊緣地區明顯，但整體流量規模偏小。②昆明市轄區生鮮農產品總流量最高，在流通網絡中地位極為重要，這與昆明地區主導的產業結構和高速公路路網密度有關；生鮮農產品總流量為10001～50000 輛和5001～10000 輛之間的縣級行政區流通量較為均衡；生鮮農產品流通總量較低的縣級行政區節點主要分布在滇中和滇西北，同一地區內部縣級行政區節點的流通規模具有明顯極差。

表3 縣級行政區生鮮農產品流量等級劃分

2.5 生鮮農產品流動距離特征分析

利用GIS 網絡分析功能測算縣級行政區間最短運輸距離，發現不同距離下的縣級行政區流通量層級顯著，表現為：生鮮農產品的流通量越大，運距相應越短，具有明顯的距離衰減特征。本文以2018 年1 月綠通車運輸數據為例，對生鮮農產品縣級行政區間的運輸距離進行分析驗證。

云南省生鮮農產品1 月平均運距統計結果如表4 所示。研究發現：①云南省各縣級行政區間短距離貨運次數較多，平均運距相對較短，區域間發生的貨運交流頻次較高；②昆明市轄區貨運強度最高，是區域內最重要的生鮮農產品流通區，運輸效率相對較高；③中長距離貨運次數占比最高，約49.7%，跨區域流通特征明顯；遠距離貨運次數占比較小，但縣級行政區間月流量多發生于10 000 輛以上，如水富、富寧、紅塔縣的輻射規模和運量較大，其經濟效益也相對較高。

表4 云南省2018年1月生鮮農產品平均運距統計表

云南省生鮮農產品分運距流動結構如表5 所示。研究發現：①云南省生鮮農產品流動以短途運輸為主，運距在100km 以下的流量占比達61.29%，跨區域空間流動較為局限，同一區域內貨物交流更為密切；②運距為100～300km 的流量占比達25.17%，相鄰核心地區間的吸附能力強，如盤龍區—富源縣、呈貢區—富源縣均為生鮮農產品關鍵流通路徑，貨運網絡組織效率更加高效；③運距在300km 以上的生鮮農產品流量占比逐漸減少，符合距離衰減效應，且位于網絡邊緣縣級行政區的數量居多。

表5 云南省2018年1月生鮮農產品分運距流動結構

3 結論

為探究生鮮農產品的物流運作模式，提高生鮮農產品流通率，降低物流運輸損耗，本文基于云南省高速公路收費系統的綠通車數據，運用社會網絡分析法對生鮮農產品在高速公路系統中的流動特征和層級結構進行了分析，得出如下結論：

（1）通過運用社會網絡模型表征區域物流節點間的流通關系，發現云南省生鮮農產品時空流通模式和農產品季節性具有一定的相關性，1 月生鮮農產品流出度大于8 月流出度；各收費節點流通能力差異顯著，流通規模整體表現出非均衡性。

（2）從點、線、面的角度呈現貨物空間網絡的整體特征，發現云南省縣級行政區的生鮮農產品流動模式集聚現象較為明顯，流通格局表現出“中間高，四周低”的特點，核心縣級行政區流通規模較大。

（3）生鮮農產品流通模式以100km 內短距離運輸為主，中長距離以100～300km 規模為輔，表明地理距離對生鮮農產品的流動規模和空間分布具有較大影響。

由于高速公路屬于較為封閉的交通系統，獲取多樣性數據受限，本研究只分析了高速收費站點間、區域間生鮮農產品的流動特征和網絡結構，未考慮區域鄰近性、區域經濟水平以及產業規模等因素對生鮮農產品流通模式和空間分布的影響。后續將進一步剖析其他因素對生鮮農產品流通網絡變化的影響以及降低流通成本的相關舉措，以促進區域間供給需求資源的有效配置。