中国国际航空网络对人口流动空间的影响

李会，王加胜，杨昆

（1.云南师范大学信息学院，昆明 650500；2.云南师范大学西部资源环境地理信息技术教育部工程研究中心，昆明 650500）

中国国际航空网络对人口流动空间的影响

李会1,2，王加胜1,2，杨昆1,2

（1.云南师范大学信息学院，昆明 650500；2.云南师范大学西部资源环境地理信息技术教育部工程研究中心，昆明 650500）

跨国跨区域的人口流动主要依赖于航空运输，应用社会网络中心性分析方法，对中国国际航空网络的结构特征及其对出入境人口流动空间的影响进行研究。得出结论：中国国际航空网络是核心-边缘网络，且北京、香港、上海是网络的核心也是我国出入境口岸机场；应该在现有机场节点的基础上，加强其他机场与国际的联系；我国大陆机场城市主要和东亚、东南亚地区的国家人口流动联系频繁，应该加强与北美和欧洲、大洋洲等其他地区的机场城市航班联系。

国际航空网络；社会网络；人口流动；网络结构

0 引言

从2006年-2014年中国国际航线吞吐量从3236万人次上升到7939.6万人次，与港澳台地区的吞吐量从1098.6万人次上升到2296.9万人次，我国与国境外城市的人口流动主要通过航空运输的交通方式[1]，近年来，国内学者对我国航空网络结构和航空客流网络以及人口流动的研究较多，对航空运输与人口流动空间变化研究很少，国内对航空网络的研究主要集中在三个方面：拓扑结构、空间结构以及基于航空网络的城镇体系研究，党亚茹等人利用复杂网络的分析方法研究了2003到2006年国际航空客运网络结构特点[2]；王姣娥等人对以机场城市为节点的中国航空网络空间结构以及抗毁性进行分析[3-4]；王法辉等利用位序规模模型分析了1980年和1998年中国航空网络，发现枢纽机场的主导地位下降[5]；武文杰研究了航空客流网络发展及其地域系统特征，提出了中国航空网络的“轴辐（Hub-and-Spoke）”体系结构[6]；徐敏政利用最多叶子生成树抽取了中国航空网络树形轴辐结构的构造方法，并构建了中国航空网络的轴辐结构[7]；李祥妹等人研究了以沪宁高速铁路为例，研究人口流动的空间联系，定量分析了高速铁路对区域人口流动空间的影响[8]；岳钦韬通过研究1905至1936年的铁路客运量阐述人口流动的基本状况与相关特征[9]。

基于前人的研究，本文应用社会网络中心性分析方法研究中国国际航空网络的结构特征[10-13]，并在此基础上分析航空网络结构对中国出入境人口流动的影响，旨在揭示国际航空网络结构对人口流动空间分布格局，为国家制定民航发展方向提供基础依据，为国际和地区拓展出入境市场指出方向。

1 数据来源与研究方法

1.1 数据来源

本文所涉及的中国国际航空网络的航线数据主要是开通国际航班的55个中国大陆城市的机场网站获得。每周的航班信息主要从承担国际航线的航空公司获得，主要涉及中国南方航空公司、中国国际航空公司、中国东方航空公司、国泰航空公司、中华航空公司、韩亚航空公司、台湾长荣航空公司、大韩航空公司、全日本航空公司、港龙航空公司、厦门航空公司、美国联合航空公司、西伯利亚航空公司、城市航空快运公司、泰国国际航空公司等123个航空公司。具体数据情况如下：

（1）因香港、澳门、台北、台中是境外城市，所以将中国大陆与其的航线也划分为中国国际航线的一部分。

（2）以通航的机场城市作为节点，对于包含两个及以上的机场的城市，将其数据合并，如将北京的首都国际机场（PEK）和南苑机场（NAY）的数据合并；另外，经营不定期的机场不纳入本研究。

（3）以直接航线作为边，有经停机场的航线分解为出港机场城市—经停城市和经停城市—到港城市两条，并将共享的航线剔除。

经过处理后，获得217个节点（其中包含55个大陆机场城市，162个国境外机场城市）以及1244条边。

1.2 研究方法

应用社会网络中心性分析方法研究中国国际航空网络的结构特征。将217个大陆城市和国境外城市建立217×217邻接矩阵，初始矩阵Vij（i=0，i＜n，j=0，j＜n），根据机场城市间每周国际航班数为Vij赋值，如机场城市A到机场城市B每周航班次数为7，则VAB=7；且默认Vii=0，即同一个机场城市不通航。利用Netdraw社会网络分析软件绘制中国国际航空网络图，并利用网络的中心性分析法来判别机场城市节点在整个网络中的位置及重要程度；应用网络密度和中心势来描述网络结构的紧凑性。

2 社会网络中心性分析的三个指标和网络密度

中心度和中心势是描述社会网络“中心性”的两个重要测量方法。中心度衡量的是一个节点在网络中居于核心地位的程度，而中心势考察的是整个航空网络图的整合度和一致性，即一个图的中心度，中心势越接近1，则说明网络越具有集中趋势。网络的中心性可分为：点度中心性，接近中心性和中间/中介中心性三个指标。其中每一个中心性都有中心度和中心性两个指标来描述。其具体分类如表1：

表1 社会网络中心性分类

点度中心性是刻画节点中心性的最直接的度量指标，点度中心度是指在社会网络中，一个节点与其他节点之间的直接联系，一个节点的点度中心度的越大则说明该节点的点度中心性越高，从而说明该节点的在网络中越重要。

假设n个节点的网络图D中，则节点k的点度中心度是节点i与其他n-1个节点的直接联系的总和，即：

标准化中心度数值范围在[0-1]之间，标准化中心度值越接近1，表示该节点的点度中心性越大，说明该节点在网络中的地位越重要。整个网络的点度中心势：

接近中心性反映了网络图中某一个节点与其他节点之间的接近程度。接近中心度是指一个i节点到其它n-1个节点最短路径的总和。故若一个节点的接近中心度相对很小，则说明该节点是网络图的中心点。

假设节点i和节点j之间的最短路径为d（i，j），则接近中心度为：

经过归一化处理后，即标准化接近中心度为：

整个网络的接近中心势：

中间/中介中心性以经过某个节点的最短路径数目来刻画节点重要性的指标，是度量节点i对其他节点的控制能力，若一个节点处于许多节点对的最短路径上，就说该节点具有较高的中间/中介中心度。

经过归一化处理，即标准化中间/中介中心度为：

整个网络的接近中心势：

网络密度是指网络节点间实际的关系数量和理论的最大关系数量之比，即：

D值越大，表示国际航空网络结构越紧凑，国内城市与国境外城市之间的国际航空联系越密切，国际航空可达性越高。

3 中国国际航空网络结构特征分析

利用Ucinet软件将含有航班数的邻接矩阵作二值化预处理，得到一个只包含1，0的邻接矩阵，节点用机场名称的IATA（International Air Transport Association）代码表示，节点对“1”表示节点间有直接航线，“0”表示无直接航线，下图是中国国际航空关系图。

图1 中国国际航空网络关系图

中国国际航空网络中心性指标结果如表所示。结合机场城市之间的直接航线，通过分析各种中心度和中心势指数，确定在国际航空网络中处于核心地位的机场城市，即找出在国际航空网络中“权利”较大，能够较大程度上影响整个航空网络上的人口流动的走向。

表2 点度中心性指标

从分析结果可以看出，93.55%的机场城市都表现相同的点入度和点出度。点入度的含义是该机场港的飞机入港信息，点出度的含义是从该机场港的飞机出港信息。从上表可以看出，北京首都国际机场（PEK）、香港国际机场（HKG）、上海浦东国际机场（PVG）的点出度和点入度相对较高，说明这三个机场在整个中国国际航空网络中拥有较高的权力，即很难确定出港飞机的目的地以及到港飞机的客源地。这个航空网络的标准化点入度中心势和点出度中心势均是39.678%，说明该网络的入港和出港表现出相同的集中趋势。

表3 亲近中心性指标

接近中心度衡量的是一个机场城市节点不受其他机场城市影响的程度，与节点中心度相反，该值越小，说明该机场城市节点处于核心位置，依据接近中心度的定义，当该值越小，说明该节点与其他节点的距离和越小，说明该节点距离其它各节点越近，即人口流动越不容易受其他机场城市的影响。从分析结果中可以出，机场城市节点的入度的接近中心度均小于出度的接近中心度，这说明从其他机场节点到该机场节点比从该机场节点到其它机场节点跟容易，根据排序可以看出，越靠前的机场城市越不易受其他机场节点影响，即独立性越强。

表4 中间/中介中心性指标

Network Centralization Index=34.86%

点的中间/中介中心度衡量的是一个节点C在整个国际航空网络中对人口的流动的控制作用的大小，即人员想要从机场城市节点A到达机场城市节点B要依赖于机场城市节点C的程度。我们可以从上表可以看出，北京首都国际机场（PEK）、香港国际机场（HKG）、上海浦东国际机场（PVG）、台北桃园国际机场（TPE）、韩国仁川国际机场（ICN）的机场城市的中间中心度是比较高的，即其他机场城市对上述机场城市依赖程度较高。而整个网络的中间中心势为0.3486，并不是特别高，即在整个航空网络中大部分的机场城市节点不需要别的机场城市节点作为枢纽，就可以到其他机场城市节点。

4 研究结果与分析

根据中国国际航空网络的三个中心性（点度中心性、接近中心性、中间/中介中心性）指标可以看出，香港、韩国首尔、泰国曼谷、日本大阪、韩国济州岛5个境外城市与中国大陆城市航空联系最为紧密。实际上这些城市一直是中国大陆最主要的人口流动的入境客源城市以及出镜目的城市，且人口主要是以旅游为主。

利用二值化预处理，分别取每周航班数为7、14、21、28、35截断值产生二分矩阵，分别比较网络的平均密度。如下表所示：

表5 不同截断值下网络平均密度

假设每周航班次数越大，其所处的国际航线开通时间越早，从上表看出，随着中国大陆机场城市与国外的机场的国际航线增加，中国国际航空网络的平均密度越来越小，说明随着中国大陆城市开通新的国际航线增加，中国国际航空网络结构越来越稀疏，从网络密度的计算公式上可以看出节点数与航空网络密度成负相关。

分析中国大陆机场城市与国境外机场城市的每周航班次数，从下图可以看出，大陆城市与香港地区的航空联系最为频繁，其次是台湾地区的城市，再次是韩国、日本和泰国地区的城市，相对于以上国家，中国大陆城市与美国航空联系并不是很密切，因此通过我国国际航线网络的人口流向主要是东亚和东南亚地区，且流向东南亚地区主要以泰国、马来西亚、新加坡、越南、菲律宾等国家，并且主要以旅游业来带动的人员流动；其次是流向北美洲、东欧、大洋洲地区的所在的国家，流向北美洲地区以美国、加拿大为主，东欧地区以俄罗斯为主，大洋洲以澳大利亚为主，人员组成不再单一，而是以旅游、商业、求学等组成。

5 结语

中国国际航空网络是以核心-边缘网络结构，核心节点较少，边缘机场节点较多，其中核心节点主要是北京首都机场（PEK）、香港国际机场（HKG）、上海浦东国际机场（PVG）、韩国仁川国际机场（ICN）、泰国素万那普国际机场（BKK）、日本大阪关西国际机场（KIX）、韩国济州国际机场（CJU），其中北京、香港、上海在中国国际航空网络中所处的位置尤为重要，是我国最主要的出入境口岸机场。

根据我国国际航线网络平均密度可知，国际航空网络结构亟待改善，首先除了北京、上海的其他机场城市要与世界主要国家的国际枢纽机场建立更多的国际航线联系，从而培育和提升其他大陆机场城市在国际航空网络中的地位，从而改变我国国际航线的空间分布格局，然后要充分发挥香港国际机场的枢纽作用，拓宽我国人口的流向。

依据我国国际航线航班数，除港澳台之外，我国的人口流向主要是韩国、日本、泰国、新加坡、马来西亚等东亚以及东南亚地区的国家机场城市，相对缺少北美和欧洲、大洋洲等其他地区的机场城市，从而制约了我国人口向其国家的输出和输入。

图2 国际通航地区每周航班数比较

图3 国际通航地区每周航班数百分比分布

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Research on the Influence of Population Space of Flow Under Chinese Aviation International Network

LI Hui，WANG Jia Sheng，YANG Kun

（1.School of Information Science and Technology，Yunnan Normal University，Kunming 650500；2.The Engineering Research Center of GIS Technology,Western China of Ministry of Education of China，Yunnan Normal University，Kunming 650500）

Transnational cross-regional migration mainly depends on the air transport,intends to explore the influence of the Chinese aviation international network on its inbound tourism.The obtained conclusions are:The Chinese aviation international network is Core-Periphery network and the core nodes in mainland are Beijing,Hong Kong,and Shanghai.Main airport city in China and East Asia,Southeast Asia country population flows frequently,should strengthen with North America and Europe,Oceania and other cities in other parts of the airport flight connections.

Aviation International Network;Social Network Analysis;Population Mobility;Network Characteristics

国家863计划项目（No.2012AA1214002）、国家自然科学基金青年科学基金项目（No.41501436）

1007-1423（2017）02-0010-06

10.3969/j.issn.1007-1423.2017.02.003

李会(1988-)，女，山东菏泽人，硕士研究生，研究方向为航空网络、传染病传播模型

杨昆（1963-），男，云南富源人，教授，博士生导师，研究方向为遥感和地理信息系统

2016-11-15

2017-01-10

王加胜(1984-)，男，云南富源人，讲师，博士，研究方向为海洋地理信息系统