基于物流数据对云南省重要节点城市识别与成因探究

杨志南 吴淼晶鑫 张梦娟 程子豪 王俊岩

西南林业大学

一、引言

云南省位于我国西南边陲，地形地貌以山地为主，所以公路运输为云南省骨干运输方式，且公路货运量占总货运量的88.7%，能有效表征云南省物流现状。当前对物流网络研究主要以复杂网络理论为基础，王伟从铁路的基础设施、停靠站点及系统换乘三个方面构建了网络，分别为物理网、运输网络与换乘网三种模型进行拓扑性分析，提出了重要节点方法。戢晓峰以云南省为研究对象，采用社会网络分析法，分析旅游业驱动的云南省区域航空网络时空演变特征。裴玉龙基于公共交通网络出行的空间可达性度量模型，有效地评价轨道交通对城市公共交通网络可达性的改善作用。王璞对人工调查以后发现传统公交网络运行速度存在成本大、周期长、不精确、覆盖线路及区域有限等问题，基于GPS 数据和地图匹配算法，分析典型区域交通网络的运行态势。左微为提取大宗货物运输网络结构特征，选择网络总体特征、空间组织、运输联系以及货物种类生成等指标，构建了考虑实际运量的区域大宗公共运输网络结构提取方法。等方面进行研究分析，贾鹏选取了110 个物流枢纽承载城市为研究兑现，从点线面三个角度刻画了中国物流枢纽承载城市货运网络时空特征，剖析了其演化驱动机制。本文通过高速公路收费站数据，计算出重要节点城市，再结合区域经济等指标进行Pearson 相关性分析，为云南省物流网络建设及城市发展提供理论依据。

交通发展与常住人口、城市间的距离、地方经济等都密不可分，城市中人口的增加或减少所带来的基础设施减少与货品流动城市都会相应改变。城市间距离将直接影响运输的成本。地方经济的发展对货运和人口的吸引也是呈现正相关的。综上本研究选取各区县常住人口、地方财政支出、社会消费品零售额、人均地区生产总值4 个自变量构建关系矩阵分析，影响云南省高速公路货运网络的形成因素。

表1 研究假设

二、研究方法

（一）PageRank 算法

对节点进行重要性排序，通过PageRank 算法实现，其算法原理为，将县域当作节点，县域间的货运量作为网络边，货运量作为对选择该节点城市的指标，X 节点城市到Y 节点城市的运量作为Y 节点城市的选择条件，X 节点城市被选择次数越多，证明X 节点城市重要程度越高，如式所示：

式中：N 为网络区县节点总数；α 为阻尼因子；Kout（Pi）即从县域Pi处流向其他区县的货运量。节点值越大，该节点在网络中的重要性越高。

（二）节点度

一个节点与其他节点直接连接的总和，能够反映单一节点在网络中的重要性。物流网络中度中心度要考虑点入度和点出度，点入度表现一个节点被关注程度，体现节点的吸引力，点出度表现一个节点关注其他节点的程度，体现节点积极性。在货运网络中点入度为货运到达城市运量，点出度为发送城市的运量。

式中，Xij是网络邻接矩阵中的元素，表示两区县之间是否存在相连边，当相连边出现存在货运量时Xij≠0，货运量越大Xij也越大；反之则为0。

（三）Pearson 相关系数

皮尔逊相关系数定义为秩变量之间的相关系数。对于容量为n 的样本，将n 个原始数据转换为等级数据，如式所示：

其中，rxy表示两个变量 x、y 之间的线性相关程度，rxy的值在 -1 和 +1 之间分别为xi、yi的平均值。

三、县域重要节点分析

（一）PageRank 值计算

首先将云南省高速公路物流数据构建货运网络，通过式（1）计算其PageRank 值，对其进行重要性排序，可知各区县重要程度差异较大，如2 表所示。排名首位的节点为昆明市呈贡区，PageRank 值为0.629818，其次为昆明市安宁市与大理州大理市，PageRank 值分别为 0.546898 和 0.490937，网络中排名最靠后的为绥江县，PageRank 值为0.020555。并采用Arcgis 进行可视化得出重要节点城市区县主要以滇中城市群为主，滇中、滇南，滇西所占比例较少，有明显的包围滇中城市群的趋向；网络节点主要呈现发散性分布，如图1所示。

图1 云南省重要节点城市

（二）节点度值计算

通过式（2）对云南省货运网络进行以重量为权节点度的计算，得出点出度与点入度最大值的节点区县均为昆明市辖区，其中排名第一的区县为西山区，点出度与点入度为8 557 95 和8 241 33，表明昆明市为云南省重要经济中心、客货集散区，在物流网络中的运输联系与货品容纳能力较强。点出度与点入度最小值的节点区县为丽江市古城区、临沧市临翔区、文山州丘北县点出点入度均为0，与其他区县联系较弱，各节点区县点出度与点入度比值为1.01，基本实现货运量出入平衡。

表3 云南省部分区县节点度值

四、成因探究分析

通过式（2）分析，回归结果较为理想，说明地区生产总值、社会消费品零售总额、常住人口、地方财政预算支出，能有效揭示云南省县域物流网络中构成的重要节点城市的形成机理，如表2 所示。

表2 云南省部分区县Pagerank 值

根据分析结果得出，影响云南省重要节点县域的经济指标从大到小分别为地区生产总值、社会消费品零售总额、常住人口、地方财政预算支出，影响点出度与点入度的经济指标从大到小排序也同样分别为地区生产总值、社会消费品零售总额、常住人口、地方财政预算支出，重要节点县域的量化结果显示相关性系数分别为0.738、0.708、0.552.0.325，点出度与点入度的量化结果显示相关性系数分别为0.727、0.703、0.505、0.278 与 0.701、0.678、0.457、0.285，均通过了 99%的显著性检验。排名均以滇中城市为主，其次为滇东、滇西、滇南等各地州市主要市辖区，该区域为云南省地区生产总值较高区域，体现出重要节点城市的形成主要受到地区生产总值的带动；社会消费品零售总额能有效影响货物运输，表明重要节点城市与社会消费品零售总额有较强联系；常住人口与地区所产生的货运量呈正相关，所以常住人口与重要节点城市具有一定联系；随着云南省的经济发展，地方财政预算支出较多影响基础设施建设，正向影响重要节点城市的形成。

表4 云南省物流重要节点城市形成因素分析

五、结论

本文基于云南省高速公路收费站数据，在对数据清洗和整合基础上，以云南省物流为研究对象，对重要节点识别及成因探究。得出结论如下：

1. 云南省重要节点城市排名中昆明市所属区县均排前列，重要节点城市分布以滇中城市群为主，向滇东、滇西、滇南等区域逐级递减。

2.云南省区县节点间的点出度、点入度比值为1.01，区县节点满足货运量出入平衡，度值分布与重要节点排序基本一致，验证重要节点城市的可靠性。

3.重要节点城市、点出度、点入度的形成因素从大到小排序均为地区生产总值、社会消费品零售总额、常驻人口、地方财政预算支出。