基于复杂网络的区域医药冷链物流配送网络研究——以江苏省为例

0 引 言

目前医药冷链物流运输是我国冷链物流发展的痛点难点。特别是新冠肺炎爆发以来，对疫苗和治疗药品的需求急速增加。由于疫苗等医药产品对时效性要求很高，现存冷链物流基地和冷链运输线路相对较少，很难准时完成交付。随着《“十四五”冷链物流发展规划》出炉，明确指出：目前国内冷链物流仍面临着诸多困境，如区域发展失衡、体系不健全等问题依然突出，缺乏科学性的总体规划指引。新的冷链规划必须结合中国国情，提出到2025 年，布局建设100 个左右国家骨干冷链物流基地，基本建成以国家骨干冷链物流基地为核心、产销冷链集配中心和两端冷链物流设施为支撑的三级冷链物流节点设施网络。

王思静（2019） 提出医药冷链配送中心布局的不合理性是“断链”现象频发的诱因之一。冷链物流配送中心作为对接供应商和客户的中间枢纽，发挥着至关重要的作用，可助冷链物流运输系统高效运作。王昊翔等人（2018） 通过对医药品物流网络中物流节点的分析，归纳总结医药品冷链物流网络的特点，构建了医药品冷链物流中心优化双层成本模型。目前国内外学者对医药冷链物流研究方法使用复杂网络的较少，并缺乏应用实际数据对运输网络进行模型构建。本文以顺丰冷运在江苏省冷链物流运输路线为基础，利用复杂网络的理论分析江苏省医药冷链物流运输现状，对今后冷链物流节点的发展和整体规划具有重要意义。

1 江苏省医药冷链运输网络布局及拓扑结构构建

疫苗等医药产品的特殊性要求其从生产、加工、运输环节应以最快的速度送达到消费者手中。提高冷链物流的运行效率，增加其抗风险能力，对于保持冷链物流网络的稳定性运转具有重要作用。为此本文根据现有冷链配送中心的布局，经过数据分析，提出提高冷链物流运行效率的相关建议。

1.1 冷链配送网络节点城市及布局

本文中的数据主要源自顺丰冷运官网及江苏省人民政府网站。随机选取4 家医药供应商，收集其在江苏省13 个地级市和22 个县级城市的配送路径，构建了江苏省医药冷链物流运输网络。13 个地级市中淮安市、扬州市、南京市、苏州市、南通市为一级配送中心；连云港市、盐城市、徐州市、宿迁市、泰州市、镇江市、常州市、无锡市为二级配送中心。根据网站上配送路径，一级配送中心下属区县直接由其进行配送，二级配送中心下属的22 个县级城市视为最终需求客户。江苏省冷链物流节点布局如图1 所示。

1.2 配送网络搭建及拓扑模型构建

根据江苏省实际冷链运输数据和城市地理分布情况，将一级配送中心、二级配送中心和客户抽象成网络中的节点，其节点之间的业务往来作为边构建出江苏省冷链配送结构，如图2 所示。

图1 江苏省冷链配送中心和客户分布

图2 江苏省冷链配送网络结构

将数据先进行二值化处理，将矩阵导入Pajek 软件，使得该矩阵符合软件所需格式要求。得到江苏省医药冷链物流配送拓扑图。如所图3 所示，图中红色节点代表一级配送中心，绿色节点代表二级配送中心，蓝色节点代表客户。从拓扑图连线密度来看，左侧以苏南城市群为代表的节点网络关系较为密切；右侧以苏北城市群为代表的节点网络关系较为单一。

图3 江苏省医药冷链物流配送网络模型

2 江苏省医药冷链配送网络的复杂网络特性分析

复杂网络作为一门新兴交叉学科理论基础，提供了新的视角去研究现实生活中各种复杂性网络。它将复杂系统中的个体视为网络中的节点，将个体之间的业务往来关系视为网络中连接节点的边，从而建立起一个复杂系统的网络模型。在研究复杂网络中，中心性是判断网络中节点重要性和影响力的指标。本文主要从度中心性、接近中心性、中间中心性指标进行分析。

复杂网络中心性指标分析如下：

（1） 点度中心性分析。在网络中，我们可以用一个节点的度数来衡量它的中心性。一个节点的节点度越大就意味着这个节点的度中心性越高，该节点在网络中就越重要。这一指标背后的假设是：重要的节点就是拥有许多连接的节点。在配送网络中，一个节点的度中心性越大，就代表该节点与其他节点业务往来更多。将矩阵导入Ucinet 软件，计算出各节点的度中心性，选取配送中心、需求客户排名前10 的节点，如表1 所示。

表1 中心性排名

对于配送中心，盐城市位于二级配送中心同级第一，因为盐城市下属县级客户最多，并且由于客户地理位置较偏与其余二级配送中心联系不够紧密，只能由其进行配送。一级配送中心淮安市排名同级第一，因为淮安市作为苏北的一级配送中心，负责徐州市、盐城市、连云港市，宿迁市等4 个二级配送中心的配送业务，其重要性显而易见，说明了淮安市是江苏省冷链运输关键节点。而作为一级配送中心的南京市未出现在前十名中，其作为全省政治中心，经济发达，但是度中心性排名靠后，因为冷链运输对时效性要求较高，而南京由于地理区位偏西靠近安徽省，若从该地对二级配送中心进行转运，运输时间过长，不利于冷链医药的及时交付。综上研究说明重要的冷链配送中心节点与政治经济因素关联不大，而与交通和地理位置因素存在紧密联系。

对于需求客户，由排名结果可知前三名泰兴市、靖江市、江阴市均是位于苏南等经济发达地区，排名靠后的均位于苏北地区。举例：当配送中心常州市受到攻击时，并不会切断泰兴市的医药冷链供应，因为无锡市和镇江市也能对其进行供应；反而当滨海县的配送中心盐城市受到攻击时，整个配送系统将会受到严重损害，因为其仅有一个二级配送中心进行供应。因此得出经济发达地区的客户与配送中心的联系更加紧密，配送网络具有更高的鲁棒性；而经济欠发达地区的客户配送路线单一，很容易受到外界干扰，鲁棒性较差。

（2） 接近中心性分析。接近中心性利用了整个网络的特征代表了一个节点在整个结构中所处的位置。根据接近中心度的定义，该数值越小，说明该点越靠近网络中心地，越不容易受其它节点的影响。相反，节点接近中心度越大，代表该节点越不是网络的核心节点。经过Ucinet 软件计算得出结果，选取配送中心、需求客户排名前10 的节点。如表2 所示。

对于配送中心，排名第一的是淮安市。这说明淮安市处于整个配送网络的中心位置，不容易受到其他节点的影响；因为淮安市有3 家医药供应商对其进行供应，并且负责配送4 个二级配送中心，从图3 也能清晰看出淮安市所处的核心位置。而南通市未出现在前10 名中，说明其不是网络的核心节点，处于边缘位置，节点很容易受到其余节点的影响。例如南通市只有一家医药供应商D，若其配送路线受到攻击，它的网络就会瘫痪，说明其鲁棒性较差，不是整个网络的核心节点。南京市在一级配送中心中排名倒数第二，仅高于南通市。再次从不同指标说明了重要的冷链配送节点与地理位置因素存在紧密联系，而和经济政治因素关联不大。

对于需求客户，结果排名前三的泰兴市、靖江市、江阴市与度中心性排名前三的相同，均位于经济发达的地区。表明这三个客户节点靠近网络中心地，不容易受某个节点的影响。而排名靠后的灌南县、东海县均位于苏北地区，拥有很高的接近中心度；处于配送网络的边缘地带，容易受到其他节点的控制。再次得出经济发达地区的需求客户其配送网络更加稳定，不受其他节点的影响，具有较高的鲁棒性的结论。

表2 接近中心性排名

（3） 中间中心性。中间中心性用所有节点对之间的最短路径经过给定节点的次数来衡量。如若某点位于众多其它点对的最短路上，我们就称该点拥有较高的中间中心性。在冷链配送复杂网络中，中间中心性衡量的是节点进行运输的中转能力，其值越大，中转能力越强。经过Ucinet 软件计算出结果，由于需求客户的值均为0，所以仅对一二级配送中心进行排序，如表3所示。

表3 配送中心中间中心性排名

根据中间中心性数据分析可知，排名前三的分别是淮安市、盐城市、徐州市。代表着医药企业要将进行冷链运输的药品送到客户手里，极大程度要依赖这三个节点。特别是淮安市中间中心性达到62，超出排名第二的盐城市、徐州市很多；表明其具有很强的转运能力，很大程度控制着冷链的运输。而一级配送中心中的南京市和南通市排名垫底，其中间中心性较小。表明其除了负责本辖区内配送以外几乎不具备转运的功能。从现实角度分析，南京经济发达、房价高，在此地建中转仓，需要投入大量资金，冷链运输企业大多会放弃。而南通市则是由于地处沿海，交通相对闭塞，不适宜作为中转中心，符合实际情况。综上，从中间中心性指标再次得出重要的冷链配送中心是地理位置上的重要节点，并非经济政治中心的结论。

3 研究结果与结论

通过三个指标从不同角度分析得出重要的江苏省医药冷链配送中心的并非政治中心或是经济中心，而是地理位置上重要的枢纽城市；经济发达地区的需求客户配送网络更加密集，并且配送网络具有无标度特性，表现为网络分布不均匀，稳定的几个节点相对比较集中，如果受到外界突发因素的影响，很可能削弱整个网络的鲁棒性，最终导致整个网络瘫痪。所以要重视例如淮安市、盐城市这类重要的冷链配送节点的维护；另外对经济欠发达地区的客户配送路线在维护的基础上，应依托重要的冷链配送中心规划新的路线以提高冷链医药持续配送能力。