铁路物流全程化网络布局优化方法研究

施 路，崔 异

（西南交通大学交通运输与物流学院，四川成都610031）

0 引言

近年来，在国家经济结构调整、产业转型升级的新形势下，社会物流需求和物流结构发生了巨大变化。为适应经济发展新常态，加快推进铁路向现代物流转型发展已刻不容缓[1]。科学、合理的物流网络布局，对于提升整体物流服务能力和效率、实现全程化物流服务具有重要意义。国内学者针对铁路物流节点规划、铁路基础设施优化布局、基于现代物流理念的铁路货运站布局及调整方法均有相关研究。陈治亚等[2]从宏观角度提出物流化铁路货运站布局设计应遵守的基本原则，并对铁路货运站选址、功能、设施、设备的规划与设计进行探讨。魏然[3]提出整合数量较多的小运量货运站，建立货运基地的货运站布局调整方法。薛茂炎[4]构建货运站布局优化调整方案的评价指标体系，并结合成都枢纽实际，给出适应现代物流发展的铁路现代物流中心的选址方案。李鸿战[5]针对全路货运基础设施布局进行分析研究，采用大型装卸车基地 (点)、铁路现代物流中心、一般货运站 (场、点) 的 3 级物流体系优化铁路货运站设施，实现路网整体能力最大化。通过对文献研究发现，在物流全程化理念下进行网络布局优化的研究较少，而铁路物流全程化是铁路运输核心竞争力提升的重要途径，是物流服务“以客户为中心”的集中体现。铁路物流网络布局优化实际是建立一个符合现代物流管理及组织方式的铁路物流体系，通过全程化的服务方式，融入社会物流大环境，真正发挥铁路运输在社会物流中的作用。为此，从铁路物流全程化的角度出发研究物流网络布局优化方案，实现铁路运输与其他交通方式的高效衔接，完善铁路货运“门到门”的物流服务链，促进铁路融入社会物流大环境，并结合实际对中国铁路成都局集团有限公司 (以下简称“成都铁路局”) 管辖范围铁路物流节点网络布局方案进行优化。

1 铁路物流网络布局优化方法

1.1 铁路物流网络特点及构成要素

铁路运输网络有其鲜明的特点。首先，铁路运输路径和方向受铁路线网布局约束，铁路站场无法脱离铁路线路而存在；第二，铁路运输除专用线外，难以直达服务末端的需求点，需要通过公路运输实现分拨和配送服务；第三，铁路枢纽通常由若干个站点综合构成，而非单一站点；第四，铁路运输与其他运输方式衔接的便捷性是影响实现全程化服务的重要因素。因此，铁路物流网络布局优化实际上是对铁路货运站点的筛选和分级的过程，即选择出有物流需求、有条件实现现代物流功能拓展且与其他运输方式能够高效衔接的铁路物流节点，并根据其辐射范围和吸引能力等因素进行层次划分。铁路物流节点是铁路物流专业设施和功能设施的集合，也是构成铁路物流网络的重要元素。根据《铁路“十二五”物流发展规划》，结合铁路运输实际情况，铁路物流网络中的节点主要分为铁路物流节点、铁水联运集疏运中心及无轨站 3 种类型。其中铁路物流节点是以铁路货运站为基础，融合现代物流管理理念，为客户提供一体化现代物流服务的空间场所；铁水联运集疏运中心属于多式联运功能型节点，需要充分考虑铁路站点与港口间的协调度；无轨站是铁路全程物流的起始和终端服务站点，设立在货源集中但距离铁路站点较远的区域，如在各工业园区、开发区、大型厂矿企业和中铁快运的战略服务点。由于无轨站的数量和选址需要根据市场情况动态设置和调整，其配送能力是全程化物流网络节点备选的重要约束。

1.2 铁路物流网络布局优化思路

在优化物流网络布局的过程中拟通过社会网络分析专业软件 UCINET，刻画铁路线网结构。社会网络分析是在社会学、心理学、人类学、数学、通信科学等领域逐步发展起来的一个的研究分支[6]，它不仅是一种工具，更是一种关系论的思维方式，可以解释在社会学、经济学、管理学等领域问题。社会网络分析方法较传统规划方法更适合铁路物流网络的构建，这是由于一方面铁路线网密度相对于公路、水路、航空 3 种运输方式较小，受通道约束更加显著，网络骨架清晰，社会网络分析方法对已知的清晰网络结构分析与梳理效果较为突出；另一方面，铁路物流网络布局是在铁路线网中长期规划的基础架构中筛选已知节点而建立，社会网络分析方法能够兼顾微观层面的线网“联系”和宏观层面的体系架构来剖析铁路物流网络的构建要素。

利用全局连通度分析反映区域中各节点的铁路通达程度，再通过引力模型将站点的物流发生量、吸引量与线网结构相叠加，计算出物流网络点的中心度和中心势，筛选出铁路物流网络核心节点并判断其布局均衡性。最后，根据各站点所在城市的产业规划、物流体系、交通衔接、区位环境等多个因素，利用模糊综合评判方法来加以修正，得到最终的铁路物流网络布局。

1.3 铁路物流网络布局优化步骤

（1）基础数据收集。基础数据收集内容主要包含3项，中长期铁路网布局、货运站点布局及各站点的物流量预测数据。在中长期铁路网和货运站点布局中明确了当前与未来一段时间内的铁路物流网络通道与节点分布，物流量预测则有助于明确各个通道与节点上的物流“引力”强度。

（2）采用社会网络分析方法得到铁路物流全程化网络初步布局方案。社会网络分析主要通过全局连通度分析和网络中心度与中心势分析 2 种数据处理方法初步确定铁路物流全程化网络布局。

①全局连通度分析。全局连通度表示铁路货运站点之间的连通状态，不考虑关系强度的网络中心度，能够直观反映各站点与其他站点的连通情况。当全局连通度大于 2 时，该站点为线网交叉站点，连通度越大则该站点连接的铁路线路越多。线网交叉站点是支撑整个铁路线网顺利运转和列车可达性的重要组成单元，发挥物流节点的扩散作用。因此，相对于普通站点更具有战略意义，并且交叉站点涉及的铁路线路越多，其战略意义越强。计算全局连通度的目的是明确交叉站点连通度，连通度越高表示越多铁路线交汇于此站点，则该站点在整个铁路网络中的重要性越明显。

②网络中心度与中心势分析表示节点之间关系的紧密程度，可以明确物流集聚的节点与物流分布均衡情况，采用物流引力模型作为节点之间关系强度的判断依据[7]。

式中：Rij为j点对于i点的物流引力；k为引力约束系数 (取值为 1)；Pi为i点的物流发生量，万t；Aj为j点的物流吸引量，万 t；dij为i，j两点间的物流阻抗，用两点间的距离表示，km。

将站点间的物流引力写入邻接矩阵，利用UCINET 软件分析，分别得到网络点度中心度和网络中心势，点度中心度大小表示节点物流量与物流影响力在网络中的重要程度，网络中心势则表示铁路物流网络的均衡情况。需要注意的是，在核心节点周边的节点受核心节点影响，点度中心度会较高，比较符合铁路货运枢纽通常由若干个较近站点综合构成的特征。因此，此处需要进行定性分析，根据货运枢纽实际构成选择网络节点备选方案。

（3）通过模糊综合评价法修正布局方案。前面的布局方法主要针对铁路线网内部进行优化，最终方案应结合各种运输方式与区域、环境特征综合考量，融入整个社会物流网络。因此，在初步物流网络结构基础上，借鉴张晓东等[8]对于铁路物流园区选址规划方法中基于 AHP 的模糊综合评判的评价指标与指标权重，构建铁路局物流全程化网络布局修正体系，评价指标体系与权重如表1 所示。指标体系主要针对物流节点的综合物流实力进行评价，包括车站作业条件、交通区位条件、地区支撑条件、环境支撑条件 4 大类 12 项 23 细项。根据专家对各细项打分情况 (1-5 分，1 分最低，5 分最高)，通过模糊评价来修正布局方案。

表1 评价指标体系与权重Tab.1 Weight of indicator system

2 成都铁路局铁路物流网络布局方案

为验证上述方法的适应性与应用价值，以成都铁路局辖区范围内远期规划铁路线网及货运站点网络为基础，构建成都局铁路全程化物流网络布局方案，采用《成都铁路局物流发展总体规划》报告中2020 年物流量预测结论[9]，选取其中 100 万 t 以上的货运站点进行布局方案优化。

2.1 物流网络初步构建

（1）邻接矩阵的建立。邻接矩阵包括 0/1 邻接矩阵和物流引力邻接矩阵，其中 0/1 邻接矩阵是全局连通度结果展示的数据基础，物流引力邻接矩阵则是区域网络中心度和中心势的计算依据[10]。0/1邻接矩阵中 0 代表横坐标站点与纵坐标站点在线网中不相邻，1 则代表两站点相邻；物流引力邻接矩阵中，每一项数据代表横坐标站点的物流发生量与纵坐标站点的物流吸引量的乘积除以 2 者距离后的物流引力，但各站点对自身的物流引力为 0。成都铁路局部分站点 0/1 邻接矩阵如表2 所示，成都铁路局部分站点的物流引力矩阵邻接矩阵如表3 所示。

（2）全局连通度分析。全局连通度是通过 0/1邻接矩阵，反映铁路网络各站点的相连情况。将0/1邻接矩阵输入 UCINET 软件，按照可视化—Netdraw —文件—打开—Ucinet 数据—网络—输入矩阵—分析—中心度测量—度的分析路径可以得到全局连通度的网络拓扑图，其中正方形表示各站点，其大小反映连通度的高低，站点的连通度越高，正方形越大[11]。在成都铁路局辖区内既有、在建及规划铁路货运站点的分布基础上，将辖区内的实际铁路货运站点关系转换为 0/1 邻接矩阵输入软件，经过UCINET 软件计算，得到成都铁路局货运站点全局连通度网络拓扑图如图1 所示。

表2 成都铁路局部分站点 0/1 邻接矩阵Tab.2 0/1 adjacency matrix of partial stations in Chengdu railway bureau

表3 成都铁路局部分站点的物流引力邻接矩阵Tab.3 Logistics gravity adjacency matrixt of partial stations of Chengdu railway bureau

图1 成都铁路局货运站点全局连通度网络拓扑图Fig.1 Global connectivity network topology of freight sites in Chengdu railway bureau

根据图1 可知，城厢、六盘水、广元南、河市坝的连通度最高，团结村、大弯镇、改貌、湖潮、昭通、六盘水、毕节东等次之。成都铁路局货运站点连通度分析如表4 所示。

表4 成都铁路局货运站点连通度分析Tab.4 Connectivity analysis of freight sites in Chengdu railway bureau

由于成都铁路局辖区地处内陆，因而铁水联运集疏运中心设置在吞吐量较大的内河航运线路周边港口，长江水道途径四川、重庆两地，可选乐山港、宜宾港、泸州港、涪陵龙头港和万州新田港 5处港口。根据连通度分析，其中宜宾港、涪陵龙头港和万州新田港周边的铁路货运站点连通度较高，运输衔接条件较好，适宜作为铁水联运集疏运中心。由于当前的铁水联运开展还不成熟，物流引力还无法体现其真实作用，故网络中心度与中心势的影响暂不考虑。

（3）分区域网络中心度与中心势分析。基于成都局各主要货运站 2020 年物流量预测数据，利用引力模型计算两两站点之间的物流引力。由于成都铁路局全路站点矩阵较大，故按照两省一市的地理区位逐个进行分析[12]。分别将四川省、重庆市和贵州省所有货运站点的物流引力邻接矩阵输入 UCINET软件，再按照网络—中心度—度的分析路径进行操作，得出成都铁路局物流节点中心度与中心势分析结果如表5 所示。

由表5 可知，四川省、重庆市、贵州省网络中心势分别为 4.36%、41.37% 和 22.38%，表明各站点之间四川省均衡性良好，重庆市物流重心集中在主城区周边，贵州省均衡性适中。

结合节点连通度分析，四川省范围内将以城厢为核心节点，大弯、新兴、黄许镇、燕岗、河市坝等为次级节点；重庆市范围内将形成以团结村为核心，白市驿、小南垭和唐家沱为次级节点；贵州省范围内形成以改貌为核心，湖潮、六盘水、贵定南、阁老坝为次级节点的初步物流网络结构。

表5 成都铁路局物流节点中心度与中心势分析结果Tab.5 Results of degree and network centralization of railway logistics nodes in Chengdu railway bureau

2.2 模糊综合评判修正

根据专家从各站点的车站作业条件、交通区位条件、地区支撑条件、环境支撑条件等 4 个方面的综合打分结果，得到模糊评价结果如表6 所示。

2.3 布局结果

根据上述社会网络分析及模糊综合评判结果，成都铁路局物流全程化网络布局如图2 所示。其中，一级节点 3 个、二级节点 13 个、3 级节点 13个、铁水联运集疏运中心 3 个。无轨站的数量和选址需要根据市场情况动态设置和调整。

表6 模糊评价结果Tab.6 Fuzzy evaluation result

3 结束语

铁路物流全程化网络布局的构建能够充分发挥铁路在中长距离运输中的优势，使铁路物流体系更适应我国目前的物流体系发展框架，与其他运输方式协作更加紧密，推动铁路运输融入社会物流大环境，使我国的社会物流体系更加协调。对铁路集中节点和线网交叉节点的梳理有利于发挥关键铁路物流节点的集聚与扩散功能，促进铁路交通枢纽和物流枢纽的协调统一，改善陆路运输过分依赖于公路运输的现状，形成多渠道、立体化的综合运输体系，打造高效、便捷、经济、可靠的陆路物流供给系统。

图2 成都铁路局物流全程化网络布局Fig.2 The whole logistics network layout in Chengdu railway bureau

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