海上丝绸之路沿线港口的连接性分析

宗 康，胡志华

(上海海事大学科学研究院， 上海201306)



海上丝绸之路沿线港口的连接性分析

宗 康，胡志华

(上海海事大学科学研究院， 上海201306)

为优化海上丝绸之路航线网络，推进海上丝绸之路的建设，基于复杂网络理论从度值中心性、中间中心性、接近中心性及港口流量等角度分析了其沿线港口的连接性特征。结果表明：海上丝绸之路沿线港口存在层次性，不同层次港口之间垂直联系较发达，横向联系集中于度值在20以上的第一层次核心港口和度值在7到20之间的第二层次半核心港口之间，度值小于7的第三层次边缘港口之间横向联系偏弱。中心性排名前50的港口多分布在中国沿海和东南亚地区，比例达到了60%以上，这些港口拥有最广的联系密度和联系强度，而地中海沿岸和中东地区的塞得港、迪拜港等港口立足区位优势和资源优势，分别拥有突出的中转功能和联系强度，中间中心性和港口流量的排名均处于前5位，从而巩固并提升了其在航线网络中的地位。

海上丝绸之路；复杂网络；港口；连接性

0 引 言

21世纪海上丝绸之路建设是我国推进新一轮开放发展的重要举措，对于加强中国与东南亚、南亚、中东及北非地区和欧洲的全面合作具有重要的意义[1]。港口作为航线网络的重要组成部分，其功能和连接性对航线网络的整体效率具有直接的影响。分析海上丝绸之路沿线港口的连接性特征，能为海上丝绸之路航线网络的设计与优化、建设与完善提供研究基础和理论依据。

复杂网络是具有自组织、自相似、吸引子、小世界、无标度中部分或全部性质的网络[2]，可以用来描述自然领域和社会科学中许多复杂网络的特性与复杂系统的形成机理。自从1998年Wattas等[3]提出了小世界网络模型与1999年Barabsi等[4]提出了无标度网络模型后，国际掀起了复杂网络研究的浪潮，使复杂网络在众多行业和领域取得了广泛应用。例如，社会领域中Hoekman 等[5]对合著网络的研究，技术领域中Boccaletti等[6]对因特网病毒传播的研究，交通领域中Sienkiewicz等[7]对港口公交系统的研究以及生物领域中Wang Zhi等[8]对蛋白质网络的研究，等等。此外，在海运航线网络方面，王诺和徐梦俏等[9-10]分别对集装箱海运网络的脆弱性和联系强度进行了研究，Beatriz Tovar和Li Zhenfu等[11-12]分别对网络的拓扑结构特征与中心性演化规律进行了研究。

现有研究表明，复杂网络理论能够有效地揭示复杂网络的特征，反映网络中的个体关系及关系网络结构。基于此，本文利用度值中心性、中间中心性和接近中心性这三种复杂网络中心性测度，基于海上丝绸之路沿线主要港口的地理位置坐标、港口流量以及区域分布数据，分别从区域连接性、层次连接性和港口连接性等方面来分析其连接性特征。

1 数据与方法

1.1 数据来源及网络的构建

海上丝绸之路航线网络包含港口和航线两个基本要素，将航线挂靠的港口抽象成节点，根据港口在航线中出现的关系来构建边，以两者的集合构建航线网络。本文中的数据来源为2015年10月1日到2016年1月1日这3个月中，从马士基、达飞、长荣、赫伯罗特、中远、中海、韩进7家班轮公司官网上获得的港口数据、航线数据以及物流统计数据[13]。7家班轮公司所占全球海运运输份额合计为44.4%，相关信息如表1所示。

表1 7家班轮公司TEU(20英尺标准集装箱)及市场份额

运用 MATLAB对相应数据进行整理存储，构建出港口之间139×139的0-1邻接矩阵，并刻画出航线网络结构，如图1(a)所示。可以看出，海上丝绸之路贯穿亚非欧大陆，沿线港口分布密集，一端是发达的东亚港口群，一端是活跃的欧洲港口群，连接着东南亚、南亚、中东及北非地区，各地区的港口数量如图1(b)所示。

(a) 航线网络结构

(b) 沿线港口地区所占数量

图1 海上丝绸之路航线网络结构及沿线港口地区所占数量

Fig.1 Maritime Silk Route network structure and ports region number

1.2 复杂网络中心性测度

著名网络研究学者Freeman[14]曾对网络中心性研究成果做了全面总结，并从度值中心性、中间中心性和接近中心性三方全面概括了节点中心性的测量方法，其研究成果在网络中心性研究方面具有重要的应用价值。

①度值中心性。节点的度值中心性是指与该节点直接相连的其他节点总数目，可以反映该节点在网络中的连通性能。计算公式如式(1)，其中：N为网络的总节点数，当节点i和j之间有边相连时，xij=1，否则，xij=0。

(1)

②中间中心性。中间中心性衡量了该节点在多大程度上处于网络中其他节点对的最短路径上，在一定程度上体现了该节点在网络中的中介作用。计算公式如式(2)，其中：σij为节点i和j之间最短路径数，σij(v)为节点i和j之间的最短路径中通过节点v的数目。

(2)

③接近中心性。节点的接近中心性定义为该节点与网络中其他节点的最短距离之和，衡量了该节点与网络中其他节点的沟通效率。计算公式如式(3)，其中：dij为节点i和j之间的最短距离。

(3)

2 结果与分析

海上丝绸之路航线网络具有小世界特性和无标度特性，因此可认为其具有复杂网络特性，属于复杂网络[15]。基于此，本文选取复杂网络中的中心性测度，结合港口流量(用CF表示)来对海上丝绸之路沿线港口的连接性进行分析。各测度反映的港口连接性特征如表2所示，表3显示了4种测度下排名前10的港口及其计算结果。

表2 网络连接性测度及其意义

表3 4种测度下排名前10的港口及其计算结果

①港口的度值中心性反映了网络中与其直接相连的港口数量，可以衡量该港口在整个海运网络中的活跃程度。就度值中心性而言，新加坡港、上海港、巴生港、丹戎港的度值均在30以上，位居前4，说明这4个港口在整个航线网络中所挂靠的航线数较多，掌握较多的网络联系资源。北仑港到青岛港这7个港口的度值处于28～20之间，赤湾港到舟山港这16个港口的度值处于19～10之间，剩余112个港口的度值均在10及10以内，因此，大多数港口的度值并不大，只有少数港口拥有较高的度值。图2显示了度值中心性排名前50港口的地区分布及所占数量，可以看出这些度值较高的港口多数位于中国沿海、东南亚、中东及北非地区，欧洲和地中海沿岸只有4个港口进入前50。中国作为海上丝绸之路的起点，东部沿海港口的度值较高，所挂靠的轮班数量较多，良好的港口连接性为海上丝绸之路的发展提供了重要基础。

(a) 度值中心性CD前50港口的地区分布

(b) 度值中心性CD前50港口的地区所占数量

图2 海上丝绸之路沿线港口地区分布及所占数量(CD前50)

Fig.2 Port distribution in Maritime Silk Road and region number (the first 50 ofCD)

②港口的中间中心性取决于其在多大程度上处于其他港口对的最短路径上，体现了其中转功能的强弱。中间中心性的排名中，毫尔费坎港取代巴生港进入了前3，其度值中心性远低于巴生港，但中间中心性却比巴生港高，表明毫尔费坎港在网络中可能掌握的资源量不是很高，但却是区域间联系的重要桥梁，具有很强的中转功能。此外，中间中心性排名大于度值中心性排名的港口还有塞得港、迪拜港和蛇口港。图3显示了中间中心性排名前50港口的地区分布及所占数量，与度值前50港口分布不同的是，中间中心性较高的港口在东南亚的分布有所减少，在欧洲和地中海地区呈现密集之势。地中海作为海上丝绸之路向西延伸的终点，沿线港口拥有较高的中间中心性，充当了较多港口对的中介，是亚洲和欧洲联系的桥梁，具有重要的战略地位。

(a) 中间中心性CB前50港口的地区分布

(b) 中间中心性CB前50港口的地区所占数量

图3 海上丝绸之路沿线港口地区分布及所占数量(CB前50)

Fig.3 Port distribution in Maritime Silk Road and region number (the first 50 ofCB)

③港口的接近中心性取决于该港口与其他港口之间的最短距离之和，反映了其在整个世界海运网络中的独立性和沟通效率。接近中心性排名前10的港口中，新加坡港、上海港、巴生港依然位居前3位，体现了他们在网络结构中，无论是从连接资源的量还是效率都是所有港口中最高的。从中心性数值可以看出，这些排名前10的港口接近中心性相差不大，而且与度值排名很相近，说明可以与其他港口建立便捷的联系，这也反映出它们度值较高的原因。图4显示了接近中心性排名前50港口的地区分布及所占数量，其分布情况与图3分布大体相同，但这些港口在东南亚地区的分布更为密集，且港口数量超过了中国沿海。东南亚是海上丝绸之路发展的核心区域之一，海岸线资源丰富，坐落着新加坡港、巴生港等众多国际干线枢纽港，这些枢纽港具有较高的接近中心性，与其他港口的距离之和较小，使得该区域在整个海运网络中具有良好的沟通效率。

(a) 接近中心性CC前50港口的地区分布

(b) 接近中心性CC前50港口的地区所占数量

图4 海上丝绸之路沿线港口地区分布及所占数量(CC前50)

Fig.4 Port distribution in Maritime Silk Road and region number (the first 50 ofCC)

④港口的流量反映了选定时间内海港之间海运联系的次数，可以衡量该港口与其他港口的联系强度。由表3可以看出，迪拜港进入了流量排名的前3，作为中东地区的重要港口，迪拜港的度值中心性和中间中心性没有上海港、丹戎港等港口高，但其流量却很大，这是因为迪拜港虽然航线覆盖面不及这几个港口，但其与主要世界港口之间存在很大强度的海运联系，因此显示出较高的港口流量，体现了其在海运运输能力方面的优势。图5显示了流量排名前50港口的地区分布及所占数量，可以看出，中国沿海的港口分布已没有显著优势，流量前50的港口中，中东及北非地区与中国相等，东南亚依然多于中国沿海。中东与北非地区处于亚、非、欧三洲的交通枢纽地带，战略地位重要，同时该区域也是目前世界石油储备量最大的区域，石油贸易频繁，因此部分港口拥有较高的流量。

度值中心性、中间中心性、接近中心性及港口流量分别体现了港口连接性的不同特征。为验证各测度在识别网络核心港口的评价性能，本节选择劳氏报业揭晓的2015年全球100强集装箱港口与本文港口在4种测度下的排名进行相关性分析。将网上排出的100个港口与海上丝绸之路沿线的139个港口对比，保留两者共同部分，最终样本为29个港口，对本文的4种测度评价结果分别与前100港口排名进行相关性分析。由表4的相关性分析结果可知，样本港口中度值中心性的港口排名与吞吐量的港口排名在显著水平为 0.01 的情况下是相关的，相关系数也达到-0.686，相关程度较高[16-17]。因此，度值中心性这一指标在核心港口的识别中具有一定的实践意义。

(a) 流量CF前50港口的地区分布

(b) 流量CF前50港口的地区所占数量

图6 布拉德福曲线图Fig.6 Brad Ford curve

现有研究表明，布拉德福信息分布定律在网络分析中具有一定的适用性[18-20]，本文依托布拉德福定律以及度值中心性获得的港口排名顺序，采用区域分析法对海上丝绸之路沿线港口的核心—边缘结构进行分析。海上丝绸之路沿线港口的累计相连航线数为960，依据布拉德福定律，将沿线139个港口分成三个层次——核心层、半核心层和边缘层，使每一个层所包含的航线总数相等，得到港口在三个层次的分布比例为10∶25∶104。以港口数量的对数为横坐标，以相应的港口累计连边数为纵坐标进行图像描述，得到布拉德福分散曲线，如图6所示，曲线分成三部分：上升的曲线部分—直线部分—弯曲下垂部分[21]，可见层次分布规律大致符合布拉德福分布定律。

表5 海上丝绸之路沿线港口层次分类

从图7中可以看出：

①第一层次的核心港口。度值处于20以上的新加坡港、上海港、巴生港、迪拜港、盐田港等港口构成海上丝绸之路航线网络中的核心港口。这些港口多位于航线密度较大的中国沿海及东南亚地区，拥有最广的联系范围，直接相连的港口数量最多，构成了网络第一层次的港口。第一层次的港口之间有频繁紧密的联系，联系的密度和强度都很大。

②第二层次的半核心港口。以青岛港、林查班港、科伦坡港、胡志明港、大连港为代表的度值大于7的港口组成了第二层次的港口。由图7可以看出，第二层次的港口与第一层次的核心港口之间有着紧密的垂直联系，但同层次港口间联系的密度和强度有所减少。

③第三层次的边缘港口。剩下的中心度低于7的所有港口组成了第三层次，这些港口处于网络的边缘地位。边缘港口主要与第一层次的核心港口和第二层次的半核心港口发生垂直联系，同层次边缘港口之间的横向联系偏少[22]。

图7 海上丝绸之路航线网络层次结构图

图8以象限图的形式从联系广度和联系强度两个方面对海上丝绸之路沿线港口的连接性进一步分析，其中以港口流量排名为横坐标，以港口度值排名为纵坐标，把139个港口分成了四个象限。

图8 度值—流量象限图

第一象限为在联系广度和联系强度方面均较突出的港口。新加坡港、上海港、巴生港、丹戎港等港口处于前10，表明它们在海运网络中无论从联系的数量还是从联系的强度都是所有港口中最高的。而大铲湾港、营口港和舟山港等港口在港口流量方面的排名低于它们在港口度值方面的排名，体现了它们在联系强度方面稍弱。与大铲湾港、营口港和舟山港等港口呈相反特点的是在联系强度方面比较强的港口，如贝鲁特港、槟城港，他们在港口度值的排名在60以上，但是在港口流量的排名却到达了20左右。总体而言，第一象限的港口包含了核心、半核心层次的所有港口，拥有较强的联系密度和强度。

第二象限为在联系强度方面不突出，但在联系广度方面比较突出的港口。这一象限共包含19个港口，中国占到了12个，最为典型的两个港口是海门港和广州港。他们在港口流量中的排名在100以后，而在港口度值中的排名均在50以内，这两个港口分别位于中国沿海的长江三角洲港口群和珠江三角洲港口群，良好的地理位置和优越的海岸线条件使其与其他港口的连接性较高，逐渐成为海运枢纽港口。

第三象限为在两个方面均不突出的港口。与第一象限相比，这一象限包含的港口数量相对较少，并且全部属于网路中的边缘港口。这些港口本身在联系强度中地位不突出，在联系广度上，主要联系对象又多为同区域内的港口，跨区域性的全球联系不足，导致了它们在两个方面中排名均处于后半段，处于网络的边缘。

第四象限为在联系广度方面不突出，但在联系强度方面比较突出的港口。这一象限共包含20个港口，多数分布在东南亚和中东地区。多哈港、合川港和曼谷港是具备该特征最典型的港口。多哈港在港口流量中排在33位，而在港口度值中排名却到了118，与贝鲁特港、槟城港的崛起形成鲜明的对比。究其原因，多哈港位于中东地区的卡塔尔，基础设施的相对落后以及该地区的长期动荡不安，在一定程度上限制了港口的发展。合川港和曼谷港在港口流量中排在前列，而在港口度值中却跌至末流，表明其在海运网络中缺乏良好的对外联系广度。

3 结 论

本文对海上丝绸之路沿线港口的连接性进行了分析，形成以下几方面观点：首先，通过对中心性指标和港口流量的分析表明，4种测度下，排名前50的港口在中国沿海及东南亚地区的分布占到了60%以上，而在南亚、欧洲和地中海沿岸的分布相对较少。中国作为海上丝绸之路的起点，度值中心性前50的港口占到了44%，良好的港口连接性为海上丝绸之路的发展提供了重要基础；地中海地区则是亚洲和欧洲联系的桥梁，沿线港口拥有较强的中转功能；东南亚地区坐落着众多国际干线枢纽港，接近中心性前50的港口占据了20个，在整个海运网络中具有良好的沟通效率；而中东及北非地区因战略地位重要，石油贸易频繁，部分港口拥有较高的流量，如迪拜港的流量为25 317，易卜拉欣港的流量23 703，分别居于流量排名的第二位和第四位。

然后，基于布拉德福分布定律及度值中心性的排名表明，海上丝绸之路沿线港口存在层次性。其中新加坡港、上海港、巴生港等核心港口的度值均在20以上，构成网络第一层次港口，联系的密度和强度都很大;度值在7到20之间的半核心港口居于第二层次；度值在小于7的边缘港口居于第三层次。不同层次的港口之间存在较为发达的垂直联系，而横向联系多发生在第一层次和第二层次的港口之间，边缘港口之间的横向联系较弱。

最后，通过对比港口在度值和流量方面的排名，发现多哈港、曼谷港、合川港等港口对外联系的港口数量不多，度值排名在110之外，但以数量密集的航线数维持了较高的联系强度，在网络中具有很高的流量，排名达到了前50。海门港和广州港等港口基于重要的腹地位置，度值排名位于前50，具备很强的海运联系的优势，这一优势能进一步巩固其在海上丝绸之路航线网络中的地位。

[1] 曾庆成，吴凯，滕藤.海上丝绸之路港口的空间分布特征研究[J]. 大连理工大学学报(社会科学版)，2016，37(1)：25-31.

[2] 郭世泽，陆哲明.复杂网络基础理论[M]. 北京：科学出版社，2012：9-11.

[3] WATTS D J，STROGATZ S H.Collective dynamics of small world networks[J]. Nature，1998，393(4)：440-442.

[4] BARABASI A L，ALBERT R.Emergence of scaling in random networks[J]. Science，1999，286(4)：509-512.

[5] HOEKMAN J，FRENKEN K，VANOORT F.The geography of collaborative knowledge production in Europe[J]. The Annals of Regional Science，2009，43(3)：721-738.

[6] BOCCALETTI S，LATORA V，MORENO Y，et al.Complex networks: structure and dynamics[J]. Physics Reports，2006，23(4)：175-308.

[7] SIENKIEWICZ J，HOLYST J A.Public transport systems in Poland：from bialystok to zielona gora by bus and tram using universal statistics of complex networks[J]. Acta Physica Polonica Series B，2005，36(5)：1771-1778.

[8] WANG Zhi，ZHANG Jianzhi.In search of the biological significance of modular structures in protein networks[J]. Plos Computational Biology，2007，3(6)：1011-1021.

[9] 王诺，董玲玲，吴暖，等.蓄意攻击下全球集装箱海运网络脆弱性变化[J]. 地理学报，2016，71(2)：293-303.

[10]徐梦俏，李振福，史砚磊，等.世界集装箱海运网络空间联系强度[J]. 上海海事大学学报，2015，36(3)：6-13.

[11]TOVAR B，HEMNDEZ R.Container port competitiveness and connectivity：the Canary Islands main ports case[J]. Transport Policy，2015，38(12)：40-51.

[12]LI Zhenfu，XU Mengqiao，SHI Yanlei，et al.Centrality in global shipping network basing on worldwide shipping areas[J]. Geo Journal，2015，388(10)：47-60.

[13]颜章龙.世界海运网络拓扑结构及演化规律研究[D]. 大连：大连海事大学，2013.

[14]FREEMAN L C.Centrality in social networks conceptual clarification[J]. Social Networks，1979，1(3)：215-239.

[15]曾庆成，滕藤.海上丝绸之路航线网络的复杂性分析[J]. 中国航海，2015，38(2)：122-126.

[16]秦亮曦，史忠植.关联规则研究综述[J]. 广西大学学报(自然科学版)，2005，30(4)：310-317.

[17]荣永，郑二伟，王 魁，等.基于主成分分析法的广西水资源可持续利用综合评价[J]. 广西大学学报(自然科学版)，2008，33(1)：16-19.

[18]DHYANI D，BHOWMICK S S，NG W K.Web informetrics：extending classical informetrics to the web[J]. International Workshop on Database and Expert Systems Applications，2002，6(9)：351-355.

[19]马费成，裴雷.网络信息资源的分布规律[J]. 情报科学，2003，21(11):1121-1124.

[20]孙红霞.网上学术信息离散分布规律研究—H5N1禽流感信息分布实证研究[D]. 长沙：中南大学，2008.

[21]邱均平.文献信息李三分部规则——布拉德福定律[J]. 信息计量学，2000，23(4)：315-320.

[22]张凡宁，宁越敏.基于全球航班流数据的世界城市网络连接性分析[J]. 南京社会科学，2015，3(11)：54-63.

(责任编辑 梁 健)

Analysis of the port connectivity in Maritime Silk Road

ZONG Kang, HU Zhi-hua

(Scientific Research Academy, Shanghai Maritime University, Shanghai 201306, China)

To optimize the Maritime Silk Road route network and to promote the construction of Maritime Silk Road, the characteristics of the ports connectivity was analyzed based on the value of degree centrality, betweenness centrality, closeness centrality and port flow of complex network theory. The results show that Maritime Silk Road route network maintains a hierarchical structure. There are strong vertical connections between ports of different hierarchies, and horizontal connections could usually be seen among core ports of first level with degree value above 20 and half core ports of second level with degree value between 7 and 20, while peripheral ports of third level with degree value less than 7 are weakly connected. The centrality top 50 ports, which have the widest contact density and connection strength, mainly locate in China and Southeast Asia, and this distribution proportion reached more than 60%. Several ports of the Mediterranean and the Middle East, such as Port Said and Dubai, based on location and resources advantages, have competitive function of transferring and contact strength respectively, and their rank of betweenness and port flow are in the top 5, which enhance their position in the route network.

Maritime Silk Road; complex network; port; connectivity

2016-04-19；

2016-08-03

国家自然科学基金青年项目(71101088); 国家自然科学基金面上项目(71471109); 上海市曙光计划(13SG48); 上海市教委科研创新项目(14YZ100); 交通部应用基础研究项目(2015329810260);教育部博士点基金项目(20113121120002);2016年上海海事大学研究生创新基金项目(2016ycx058)

胡志华 (1977—)，男，湖南长沙人，上海海事大学教授，博士生导师；E-mail：zhhu@shmtu.edu.cn。

宗康，胡志华.海上丝绸之路沿线港口的连接性分析[J].广西大学学报(自然科学版)，2016，41(5)：1423-1431.

10.13624/j.cnki.issn.1001-7445.2016.1423

U659

A

1001-7445(2016)05-1423-09