成渝城市群公路物流和清潔能源的耦合協調態勢分析

呂奇光 徐光燦 賈 鵬 肖 迪

（1.重慶科技學院 工商管理學院，重慶 401331；2.重慶交通大學 經濟與管理學院，重慶 400074；3. 中石油昆侖燃氣有限公司重慶分公司，重慶 400020）

一、引言

公路物流是成渝城市群經濟發展的重要支撐，而交通能源是公路物流的基礎保障。“成渝地區雙城經濟圈”戰略背景下，成渝城市群一體化發展要求構建互聯互通、管理協同、安全高效的基礎設施網絡，因此，區域公路物流設施、交通能源設施需要形成相互促進、協同發展的格局。

交通能源是碳排放的重要來源，而公路交通的能源消耗占整個交通能源的79%[1]。“碳中和”發展目標下，《交通強國建設綱要》和國家“十四五”規劃等都要求優化交通能源結構，推進新能源、清潔能源應用，推動城市公共交通工具和城市物流配送車輛全部實現電動化、新能源化和清潔化。當前交通部門終端能源消耗中，汽油、柴油等化石能源占90%以上[2]。受能量轉化率、續航能力、成本等因素的影響，電、氫、生物質燃料等新能源還無法在公路物流領域大范圍應用，而以CNG（壓縮天然氣）和LNG（液化天然氣）為主要形式的天然氣仍是中長期內的重要選擇，并占據清潔能源主體地位[3-4]。

四川盆地天然氣資源豐富，天然氣在公路物流領域的應用相對成熟[5]，但受限于成渝能源結構、推廣力度的差異，兩地清潔能源配套設施的建設力度并不一致，因此，有必要分析區域公路物流和天然氣供應的發展狀態和協調程度。

二、相關研究成果梳理

為推動成渝城市群的協同發展，眾多學者從城市網絡結構、交通網絡等視角進行了專題研究，發現區域內已初步形成兩個核心城市與其余城市相互聯系、共同發展的局面，但區域發展不均、交通等基礎設施分布不均的現象仍然存在[6-7]。

公路清潔能源服務系統（以下簡稱“能源系統”）和公路物流及設施系統（以下簡稱“物流系統”）是保障區域經濟發展的兩大系統，兩者呈現互為支撐、互為實現的關系。能源系統服務的有效性能夠保障和推動公路物流市場的健康發展。在合理的空間分布下，公路網絡中形成足夠數量和合理間隔的能源供應設施，并能及時為公路物流車輛提供能源補給，保障成渝城市群間物流的正常運轉[8]。而天然氣在能源結構中的優化和提升，又將引導更多清潔型車輛投入物流市場，推動物流市場的清潔化和健康發展[9]。同時，公路物流的發展狀態也會促進和影響天然氣等清潔能源的推廣應用。成渝城市群物流市場規模不斷增長，進一步激活能源供應設施的投運，新增的物流市場需求將為清潔能源發展提供便利條件。特定物流市場規模存在相對穩定的運輸成本、運力，又會影響公路運輸主體對清潔能源的接受度。

為此，從兩者關聯關系、空間關系以及碳排放測算等視角出發，眾多學者對兩者的低碳協同發展機制進行了研究。從現有成果看，關于兩大系統間耦合程度、協調狀態的研究相對較少，且多以基礎設施數量、面積等指標為評價基礎，無法體現交通能源的續航約束和影響，無法從城市群協同視角確定兩者的發展狀態[10-11]。耦合協調理論及相應分析方法適于表現兩系統間的相互作用，在區域經濟、交通運輸等領域應用廣泛[12]。基于這一優點，已有學者對公路物流供需、基礎設施一體化、新能源汽車產業等領域進行了研究[13-15]。此類成果一方面為公路物流和清潔能源兩系統的評價和分析提供重要借鑒，另一方面也表明需要進一步結合區域經濟綜合論證兩者發展狀態。

參考上述研究成果，以成渝城市群的能源系統和物流系統為研究對象，以統計數據和POI 數據為分析基礎，通過兩大系統在空間分布的量化分析，利用耦合協調理論評價和分析成渝城市群兩大系統的發展狀態。此外，考慮到CNG、LNG 在清潔能源中的主體地位，本文以這兩大天然氣形式指代清潔能源。

三、研究指標和方法設計

（一）研究指標及數據來源

1.物流發展評價指標設計

為表現物流發展狀態，本文在物流量、物流周轉量、載貨汽車擁有量、載貨汽車噸位等指標選取基礎上，設計物流設施空間分布密度指標公式如下：

式中，nl為目標區域內的物流園數量（座），A 為目標行政區面積（平方公里），ωi為公路等級i 的計算權重，Ri為公路等級i 的通車里程（公里）。

參考《公路工程技術標準》（JTGB 01—2014）規定的公路等級，分別設計高速公路、國道、省道、其他公路的權重值為0.4、0.3、0.2、0.1。

2.清潔能源供應評價指標

為表現清潔能源供應在空間上的服務能力，考慮能源續航能力的約束和影響，設計供應設施空間分布指數、服務距離指數、線路覆蓋指數，具體公式如下：

（1）供應設施空間分布指數

式中，ns為目標區域內的LNG、CNG 加氣站數量（座）；其余參數同公式（1）。

（2）服務距離指數

式中，m 為目標區域內加氣站總數量（座），n 為目標區域內物流設施總數量（座），dij為第i 個加氣站與第j 個物流設施間的路程距離（公里）。

（3）線路覆蓋指數

在圖1 所示的特定物流線路上，當任意相鄰的兩加氣站間距lk小于車輛最大續航距離L 時，該車輛將無法有效完成該線路的物流任務。為表現成渝城市群各物流設施點間的聯通程度，按圖1 原理設計線路覆蓋指數如下：

圖1 線路覆蓋指數設計原理示意圖

式中，M表示目標區域內物流設施數量（座）；N 表示成渝城市群中，目標區域外的物流設施數量（座）；e 表示清潔能源類型數量，本文選定2 種，即LNG 和CNG；seij表示線路覆蓋系數，其值由公式（5）確定，即物流設施i、j 間的線路，當任意lk大于L 時其值為0，反之則為1。

3.數據來源

物流發展評價指標中，分別以2019 年的《重慶交通年鑒》《四川交通年鑒》為依據，按行政區域統計物流量、物流周轉量、載貨汽車擁有量、載貨汽車噸位和公路通車里程。以“物流中心”“物流園”“郵政轉運中心”等為關鍵詞，通過高德地圖、百度地圖POI 數據的爬取、去重處理形成各行政區域物流設施統計數據。在數據的區域劃分上，考慮到重慶、四川行政區域的差異，重慶市以區縣為單位，四川省則以省轄市為單位。

清潔能源供應評價指標中，加氣站數量及空間位置信息同樣采用POI 數據的統計分析。在線路覆蓋系數的計算上，采用高德地圖、百度地圖的路徑規劃功能，按“最經濟模式”分別提取各物流設施間的車輛線路及經緯度集合，并以線路任一坐標點與加氣站繞行距離小于10 公里為標準，確定該線路上的加氣站集合。參考相關研究成果，將LNG、CNG 的L 值分別確定為800 公里、200 公里[16]。

（二）研究方法

1.系統狀態評價模型

結合評價指標特征，利用線性加權法，按公式（6）、公式（7）分別構建物流發展狀態、清潔能源供應狀態評價模型。同時，為避免主觀影響，使用熵值法通過指標值測算確定指標權重，如表1 所示。

表1 系統狀態評價指標及權重

式中，Xi、Yi分別為標準化處理后的物流發展、清潔能源供應指標值，ωxi、ωyi則為對應指標權重。

2.耦合協調評價模型

耦合度可以表現系統間相互作用程度，而耦合協調度則反映了系統間的協同效應、協調狀況的優劣程度[12]。為表現物流和清潔能源供應間的耦合協調狀態，設計評價模型如下：

（1）耦合度模型

式中，C 為系統間的耦合度值，且C∈[0，1]，其值越大表示系統間的耦合度越高、良性作用程度越大；α 、β 分別為目標系統的權重系數，結合系統間的作用關系，參考相應成果[12，14]，都取值為0.5。

（2）耦合協調度模型

式中，D 為系統間的耦合協調度值，且D∈[0，1]，并按其數據大小分別劃分為極度失調、嚴重失調、中度失調、輕度失調、瀕臨失調、勉強協調、初級協調、中級協調、良好協調和優質協調10 個等級；a、b 分別為目標系統的權重系數，參考相應成果[14]，都取值為0.5。

四、空間特征分析和耦合協調評價

（一）空間特征分析

以高德地圖、百度地圖POI 信息為基礎，利用ArcMap 作為空間分析工具，通過如圖2 所示的物流設施和清潔能源供應設施空間分布進行分析，發現成渝城市群兩大系統的設施分布集中度較高。重慶市境內的物流設施、LNG 加氣站和CNG 加氣站數量分別為434 座、16 座和178 座，四川省境內則為408 座、86 座和436 座。其中，重慶市主城九區兩大系統的設施數量分別占全市的45.85%、50.00%，成都市分別占了四川省的52.45%、29.01%。除了上述區域，重慶市其余各區縣兩大系統的設施數量占全市的平均比例分別為1.87%、1.72%，四川省其余地市分別為2.97%、4.43%。

圖2 成渝城市群兩大系統設施空間分布圖

從兩大系統設施空間分布的數量關系看，物流設施和清潔能源供應設施呈現較強的正相關性，能源供應和物流需求較匹配。從經度和緯度兩個空間視角分析，在空間上清潔能源供應設施數量的變化與公路物流設施基本一致，兩者分別在重慶市主城和成都市達到峰值，呈現兩地高、中間及四周低的雙峰值現象；在經度和緯度兩個方向上，兩個系統設施數量的相關性分別達到了0.87 和0.91，如圖3 所示。

圖3 成渝城市群兩大系統設施數量對比圖

（二）系統狀態評價

成渝城市群兩大系統的評價均值分別為0.115、0.433，且呈現環成都、重慶主城高值分布的現象，反映了城市群內成都和重慶主城兩大經濟核心的特征。具體數據如表2 所示。

表2 成渝城市群兩大系統耦合協調評價值

重慶的38 個區縣中，主城9 區X、Y 值高于均值的分別有6 個和9 個，而其他城市則分別只有4 個和8 個；四川的城市中，成都市及周邊5 個城市的X 值高于均值，3 個城市的Y 值高于均值，其他城市則分別有6 個和4 個。重慶各城市的評價值在整體上低于四川，其中渝東北和渝東南區域內僅有萬州區的X 值高于均值，其他所有城區在兩項評價值上都低于平均值。在Y 值的表現上，由于地理空間位置、區域面積和能源設施密度上的優勢，重慶和四川的極大值分別是渝中區的0.857 和廣安市的0.786，同處于城市群中部的大足區、合川區、永川區、璧山區、內江市、宜賓市、資陽市、廣元市、南充市，由于能源基礎設施相對不足，均低于均值。

（三）耦合協調評價

四川省各省轄市普遍表現出較高的耦合度，其中成都、達州、樂山、瀘州、南充、眉山、雅安等城市耦合度高，說明兩大系統相互作用明顯，在空間上呈現環重慶的“C”形高耦合度分布帶；四川省廣安市的兩大系統評價值上，X 值相對較低、Y 值相對較高，受此影響耦合度上表現為拮抗階段。重慶市兩大系統評分總體比四川省低，且兩大系統評分值差異較大，因此各區縣普遍表現出較低的耦合度，僅主城的九龍坡區、南岸區和外圍的綦江區表現出高耦合狀態，域內東部的萬州區和中部區縣表現出磨合狀態，而西部、東部及東南部則普遍呈現低X 值、低Y 值的低耦合狀態。

圖4 成渝城市群兩大系統耦合協調態勢圖

耦合協調度方面，目標區域所有城市都沒有達到良好協調及以上狀態，整體上四川省各城市好于重慶市各區縣。四川省處于勉強協調及以上的有成都、達州等7 個城市，其中，由于具備較好的基礎設施和物流規模，成都是唯一的中級協調城市，耦合協調度值為0.75；廣安、巴中等4 個城市是四川的輕度失調區域，其余則為瀕臨失調狀態。相對而言，重慶各區縣則表現出較低的耦合協調狀態，呈現中部區域耦合協調度高、東西部低的態勢。其中，渝中區處于初級協調狀態，江北、九龍坡等4 城區為勉強協調狀態，其都處于重慶中部區域；渝西片區大部分區縣由于較低的能源服務水平，處于中度失調至瀕臨失調之間，而東部及東南片區則由于較低的能源服務水平和公路物流發展狀態，普遍呈現嚴重失調狀態，其中城口縣處于極度失調狀態。

（四）空間相關性評價

利用ArcMap 進行空間相關分析發現，成渝城市群兩大系統的全局Moran 指數值為0.341，且通過顯著性檢驗（P 值、Z 值分別為0.001、6.352），表明各城市呈現正相關關系，但城市群兩大系統的集聚性相對不足。

圖5 成渝城市群兩大系統L IS A 空間相關性示意圖

結合LISA 圖進一步分析局部Moran 指數，成渝城市群呈現分化狀態。四川除了靠近東部的資陽市，其余所有城市都處于“高- 高”自相關狀態，其中P 值小于0.05、通過顯著性檢驗的有成都市、德陽市、眉山市和樂山市，且都為勉強協調及以上的狀態。表明成都等4 市形成一定的空間集聚性，兩大系統呈現較好的發展態勢，但其他城市由于周邊區域的不均衡性，未呈現出集聚效應。重慶有23 個區縣處于“低- 低”自相關狀態，占全域的60.53%，其中通過顯著性檢驗的12 個區縣全部位于渝東南和渝東北；重慶主城及周邊共計10 個區縣呈現“高- 高”自相關狀態，且全部通過顯著性檢驗。重慶的數據表明，中部區縣之間形成了高值集聚區，兩大系統呈現良性互動，但東部區域需要強化兩大系統的發展力度。此外，成渝城市群中部各城市（川東、渝西片區）由于物流評價值相對低、耦合協調度值差異大，普遍沒有通過顯著性檢驗，無法形成正向的協同作用，例如資陽市、大足區、永川區兩大系統評價值都低于周邊城市。隨著區域經濟發展和物流規模的擴大，需要推動渝西一帶城市能源系統進一步發展。

五、結論

通過區域統計數據和POI 信息數據的整理分析，構建包含清潔能源續航和服務能力的清潔能源供應評價指標，設計旨在表現物流發展狀態的物流發展評價指標，對成渝城市群公路物流系統和能源系統的耦合協調狀態進行了評價。研究結果表明，在城市群空間分布上，清潔能源供應設施數量與公路物流設施較為匹配，兩者呈現一定的相關性，但在耦合協調程度上，四川省整體好于重慶市，且渝西、渝東北及渝東南普遍呈現低耦合、協調程度低的狀態。在城市群的空間相關性上，成都及周邊城市、重慶主城范圍內呈現一定的高值集聚效應，而渝東北、渝東南呈現出低值集聚現象，無法形成良性協同作用。

因此，成渝城市群的公路物流和清潔能源在數量上雖然呈現相關性，但城市間的兩大系統并未呈現理想的協調水平，城市群中部區域、渝西片區需要強化清潔能源服務能力，東部區域需提升整體發展水平。