基于县级单元的城际客运联系网络空间结构研究——以辽宁省为例

杜彩军

（交通运输部科学研究院，北京 100029）

基于县级单元的城际客运联系网络空间结构研究
——以辽宁省为例

杜彩军

（交通运输部科学研究院，北京 100029）

中小城市是我国推进新型城镇化建设的主战场，基于县级单元尺度定量计算城际客运联系，研究城际客运联系网络空间结构特征，从而加强交通基础设施建设并提供高效旅客运输服务十分必要。利用高速公路联网收费系统客车通行OD数据，计算并构建基于县级单元的城际客运联系网络。围绕城际客运主要联系方向、联系规模、联系密切程度及空间联系模式，建立城际客运联系中心等级结构、客运联系强度结构、首位客运联系紧密度、客运联系紧密度结构、客运联系组团分区结构等分析维度，刻画城际客运联系网络状态特征。以辽宁省高速公路客车联系网络为例进行实证分析，可以发现城际客运联系主要受到市级行政区划边界约束，组团分区格局基本契合全省三大经济区域范围。城际客运联系网络空间分析对于优化全省城际客运服务网络，明确辽中南城市群范围，促进全省三大经济区域协调发展等具有重要意义。

客运联系网络；联系强度；联系紧密度；空间结构；县级单元

0 引言

交通运输设施是经济社会发展的重要基础设施，交通运输业是基础性、先导性产业，交通运输联系是区域、城市之间经济、社会发展联系的重要刻度。城市之间人流、物质、信息等交换，表现为城市经济、社会活动所带来的空间位移[1]。城市群本质是城市之间的关联网络，要注重研究交通等各种流对城市群分布形态的影响[2]。研究城市之间的交通运输联系能够揭示城市之间相互空间作用的特征和规律，从而为城市间加强分工合作并优化生产力布局提供依据[3]。

运用复杂网络分析方法，对城际交通运输网络空间拓扑结构特征和模式进行研究已经成为交通地理学、交通规划等关注的热点问题。针对航空运输服务网络，莫辉辉等引入网络分析方法，分析全国航空拓扑网络度中心性、邻近中心性和介中心性等指标[4]。周一星等则根据航空港客运量和每周航班数，分析全国航空运输服务网络的结构特点[5]。针对铁路运输服务网络，钟柯等根据列车时刻表构建铁路运输L型运营网络，计算节点城市不同中心性指标[6]。针对公路旅客运输服务网络，刘昕等基于京津都市圈主要城市间公路客运量，分析非均衡系数、集中度、公路旅客运输联系强度网络分布等特征[7]。邓润飞等根据苏南地区各城市人口、客运量等数据，利用集中度、运输联系强度以及空间断裂点方法，分析运输联系的空间分布特征[8]。从已有研究来看，针对交通运输服务网络研究，往往忽视各区域节点相互之间运输联系量的规模大小，或者虽有规模数据但由于统计资料等客观因素制约，相互之间交通运输联系量往往是根据人口（或非农业人口）、地区生产总值、地理空间直线距离（或者公路、铁路等交通运输距离）等指标进行建模计算而间接获得，并不是交通运输联系量的直接、本原反映。

另外，县级单元是经济社会发展的基本单元，根据我国新型城镇化发展规划，中小城市将成为我国推进新型城镇化建设的主战场，但相关研究更多是基于市级单元、省级单元等大尺度，缺少与县级单元相对应的旅客运输研究。基于市级单元或省级单元研究忽略了县级单元之间的联系和差异性，基于尺度理论进行区域经济社会发展和城际客运联系研究是深化研究的重要方向[9]。我国高速公路建设发展取得了巨大成就，截至2014年底，全国高速公路通车里程达到11.2万km，高速公路网络化程度显著提高，部分省份甚至实现了县县通高速，依托高速公路的交通运输联系甚至成为省域内最主要的交通运输方式。因此，有必要基于县级单元尺度分析研究城际客运联系网络空间结构。

1 城际客运联系网络空间结构指标及计算方法

1.1 城际客运联系网络空间结构指标

研究城际客运联系网络空间结构，即以地理空间为背景，从数量规模、联系关系两个方面，研究客运联系强度、客运联系紧密度、客运联系等级中心性、首位联系紧密度和客运联系组团分区等空间结构。本文以辽宁省为例，同时关注省内、省外客运联系，围绕5个分析维度，进行实证分析研究。

1.2 指标含义及计算方法

（1）客运联系强度

客运联系强度反映城市间客运到、发量合计绝对值大小。根据高速公路联网收费系统数据和收费站基本属性数据，将各市区收费站点整合为市区节点，将各县、县级市辖区内收费站点整合成县级节点，根据各收费站点之间、不同车型（客车的收费车型）客车的交通流量数据，同时根据不同车型客车平均载客量，加权计算节点i至节点j的客运量odij，形成客运量联系矩阵OD=[odij]。

根据客运量联系OD矩阵，平衡节点到达量和发送量，计算节点i与节点j客运联系强度rij=rji=odij+odji，反映节点之间客运联系量的规模大小，形成客运联系强度矩阵R=[rij]。

（2）客运联系紧密度

某些地区之间虽然联系强度（量、规模）不大，但占自身联系总量的比重大、关系紧密，因此需要构建一个反映紧密程度的指标。客运联系紧密度反映城市节点之间客运联系相对紧密程度，一定程度上体现区域之间的相互依赖关系，同时可适应不同城市之间客运联系紧密度的可比性即标准化问题，周一星建立了类似公式[5]。

式中：Hij=Hji；Oi为节点i的发送客运总量；Di为节点i的到达客运总量。

（3）客运联系等级中心性

节点客运联系等级中心性包括客运联系强度中心性和客运联系紧密度中心性，反映城市节点城际客运联系的集聚程度。

式中：Dri和Dhi分别为节点i的客运联系强度中心性和客运联系紧密度中心性；n为城市节点数。

（4）首位联系紧密度

每一个城市节点都有其主要联系的城市节点，或者是主要吸引城市，或者是主要依附城市。根据每个城市节点的首位联系紧密度和次位联系紧密度，进行最紧密联系特征及网络结构分析，从而分析各个城市节点主要联系的区域。

（5）客运联系组团分区

节点之间联系紧密度高，则表示相互联系密切，应划分为一个组团分区，组团分区内部联系紧密度要高于与外部节点的联系紧密度[9]。联系组团分区反映城市节点间组团凝聚特点与结构。根据客运联系紧密度计算结果，不事先确定聚类中心节点城市的数量和具体节点，利用聚类分析模型算法计算、确定客运联系组团分区的合理数量及分区方案，然后结合区域经济与社会发展特点，进行交通与经济社会发展协调分析[10]。

根据高速公路城际客运联系特点，聚类算法的迭代计算过程各分区间距离采用所有包含元素之间联系紧密度“距离”的平均值。

2 城际客运联系网络空间结构分析

2.1 辽宁省公路发展概况

辽宁省位于东北地区南部，是我国重要的老工业基地。全省国土面积为14.84万km2，常住人口为4 390万人（2014年辽宁省统计年鉴），下设14个地级市（其中副省级城市2个，即沈阳、大连）、17个县级市、27个县、56个市辖区。截至2013年底，全省公路总里程为11.0万km，其中，二级及以上公路里程为2.42万km，高速公路总里程达到4 023km，通达全省96个、96%县市区（2014年陆地县实现“县县通高速”），高速公路网络化程度和可靠性进一步提高，为推进全省经济社会快速发展提供了交通保障。

2.2 数据采集及处理

根据高速公路联网收费系统数据，辽宁省共有高速公路收费站点270余个。2013年9月，高速公路通行客车交通量约900万车次（自然车）。

不计算地级市所辖的区，辽宁省平均每个县级单元约有高速公路收费站点3个，县级单元内部客运量约占客运总量的15.7%。同时考虑到县级单元是经济社会发展的基本单元，是相对独立的经济区域，因此基于县级单元进行分区归并整理和计算。

根据收费站点所在地的地理位置和行政区划代码，将所有收费站点基于县级单元进行分区归并整理（设区市归并为市区节点）。各省界主线收费站对应于与省外的联系，根据主要联系省区、方向进行适当归并。全省共归并整合到62个节点，其中，设区市节点14个，县及县级市节点40个，省外联系节点8个。最后，根据整合后的节点，计算汇总获得客运联系量OD矩阵OD=[odij]、客运联系强度矩阵R=[rij]和客运联系紧密度矩阵H=[Hij]等。

2.3 结果分析

（1）客运联系强度

县级单元城际客运联系的绝对量、规模即客运联系强度如图1所示。从图1中可以看出，全省主要客运联系走廊呈倒“Y”字形，包括哈大、京哈两条客运走廊，并以沈阳市为城市联系中枢。首位城际客运联系强度为大连市区与瓦房店市的联系。

图1 客运联系强度分析示意图

（2）客运联系紧密度

反映城际间客运联系密切程度的县级单元城际客运联系紧密度如图2所示。对比图1和图2，可以发现客运联系紧密度较客运联系强度呈现比较明显的分离态势，客运联系紧密度更为突出地表现了相互之间客运联系的结构关系。

沈阳市紧密联系城市多、辐射影响范围广、联系紧密度高，沈阳市及其密切联系区域总体表现为“核心－外围”结构，呈现以沈阳市为中心的单中心、向外轴辐式辐射形态。大连市、营口市等其他地级市辐射影响和主要联系范围较小，主要联系集中在周边1～2个县市。全省城际客运联系还未进入网络化阶段。

（3）客运联系等级中心性

从各县级单元城际到发总量比较来看，沈阳市区城际客运到发量最大，沈阳市区客运联系强度中心性即客运到发量约为957万人/月，占全省客运到发量的19%，接近1/5。这是由于以沈阳市为中心，在半径100km范围内，分布着抚顺、辽阳、鞍山、本溪、铁岭等地级市，经济联系紧密、公路客运联系量大。大连市区虽然客运到发量较大，但辐射服务的范围和城市有限。除了沈阳市区、大连市区外，其他地级市市区的客运到发量与其下辖县市到发量并没有明显差距，一般在100～200万人/月。部分县市不以所在地区行政中心为最主要联系方向，而以沈阳市或其他县市为主要联系方向。从客运联系紧密度来看，全省同样以沈阳市区为中心，沈阳市区客运联系紧密度中心性达到30.6，排名第二的大连市区客运联系紧密度中心性仅为9.2。

总体来看，一方面除了沈阳、大连外，全省其他地市一定程度上还没有形成明显的联系中心；另一方面全省也未形成层次清晰的客运联系等级中心结构。从抚顺市可以看出客运联系的层次结构，抚顺市下辖市县主要与抚顺市区联系，抚顺市区向上则主要与沈阳市区联系。客运联系强度（到发量）中心性见图3，城际客运联系紧密度见图4。

图2 城际客运联系紧密度（县际）示意图

图3 客运联系强度（到发量）中心性示意图

图4 城际客运联系紧密度示意图

（4）首位联系紧密度

根据联系紧密度，计算各个城市的首位联系城市和次位联系城市，结果如图5所示。62个城市节点，共形成97对首位、次位紧密联系对。其中紧密联系对最多的沈阳市区，共有16.5对联系对，主要是各地区与沈阳市区的客运联系，表明沈阳在全省的影响力很大，主要联系范围向北达省界，向南则达到阜新、盘锦、鞍山、本溪等地，形成100km左右的首位紧密联系层；而第二位朝阳市区仅有3.5对联系对；大连市区更是仅有2.5对，而且主要是与市域内瓦房店、庄河以及丹东市内东港市的联系。90%以上城市只有1～2对联系对，而且主要是地级市内县与行政中心的联系。

（5）客运联系组团分区

根据客运联系紧密度，运用聚类分析模型进行计算，理想结果是分成5个组团分区。为了探索组团分区的稳定性及与经济社会发展的关系，进一步分成7个分区、9个分区进行结果比较分析，具体分区如图6～图8所示。辽宁省三大经济区域划分见图9。

图5 城际客运首位、次位联系紧密度示意图

图6 客运联系组团分区（5个组团）示意图

图7 客运联系组团分区（7个组团）示意图

图8 客运联系组团分区（9个组团）示意图

从城际客运联系组团分区结果来看，组团分区格局基本上与市级行政管辖范围一致，市域范围内各县之间联系密切而市域外联系相对较弱，表明城际客运联系主要受到市级行政边界的约束。此外，总体上来看，组团分区格局吻合辽宁沿海经济带开发开放、沈阳经济区建设、突破辽西北“三大区域战略”构筑形成的经济发展分区格局。抚顺成独立组团，是因为抚顺组团总体上以抚顺市区为联系中心，并通过抚顺市区进行对外联系，该组团附属于沈阳市所在组团，同属沈阳经济区。

比较不同分区数量的组团分区结果，变化最大的是沈阳经济区组团分区，与客运联系强度有较大不同，沈阳经济区组团分区变得更散、更小，这是因为细分出去的鞍山、本溪等地区与沈阳经济区的联系主要是与沈阳市区的联系，同时又与周边地区有比较密切的联系而与沈阳经济区其他地区联系较弱。因此，沈阳经济区虽然辐射影响范围广，交通运输联系量绝对规模较大，但是联系结构仍然不稳定，主要呈树状联系结构而非网络化联系结构。

图9 辽宁省三大经济区域划分示意图

3 结语

县级单元是旅客运输联系分析研究的基本单元，基于县级单元甚至更小单元进行客运联系分析是构建城际旅客运输服务体系的重要基础。以辽宁省为例，利用高速公路联网收费系统数据，兼顾省内客运联系和省内与省外的客运联系，分析研究城际客运联系网络等级中心结构、客运联系强度结构、客运联系紧密度结构、首位联系紧密度等空间结构特征。总体而言，城际客运联系组团分区格局吻合辽宁沿海经济带开发开放、沈阳经济区建设、突破辽西北“三大区域战略”构筑形成的经济发展分区格局；同时组团分区契合市级行政区域范围，城际客运联系主要受到市级行政区划边界约束。辽宁全省特别是沈阳经济区客运联系呈现以沈阳市区为中心的单中心、辐射式形态，表现为“核心－外围”结构。沈阳辐射带动能力较强，但大连等其他市级中心城市辐射带动能力不足，辐射影响范围主要集中在中心城区周边邻近区域。除了沈阳外，其他地区城际客运联系还比较分散，全省还未形成有机的、层次清晰的网络化城际客运体系。

辽中南城市群在东北老工业基地振兴战略中发挥着重要作用。但目前辽中南城市群所涵盖的地理空间范围还存在争议[12]。通过城际客运、城际货运物流联系研究，可以辅助确定空间范围。

为了进行更加全面的城际客运联系网络分析，从而深入支撑和促进区域经济社会协调发展，应研究在城际客运联系测算中纳入铁路等其他交通方式客运交流联系量数据。同时，进行城际客运联系组团分区测算时，考虑各分组团内所有城市节点之间联系量的平均值，还可考虑根据主要联系节点进行分区，并建立模型进行测算和结果比较。

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Spatial Structure of Intercity Passenger Transport Linkage Network Based on County Units：Taking Liaoning Province as an Example

DU Cai-jun
(China Academy of Transportation Sciences,Beijing 100029,China)

Small and medium-sized cities will become the main battlefield in new urbanization con⁃struction in China.It is necessary to quantitatively calculate intercity passenger linkage and research in⁃tercity passenger linkage network feature based on county units in order to strengthen transportation in⁃frastructure construction and provide effective passenger transport services.With the bus traffic OD data in the expressway toll system,intercity passenger transport network was established based on the county units.Focusing on the main direction,scale,intensity and spatial linkage patterns of the intercity passen⁃ger transport linkage,the analysis dimensions such as the grade structure of intercity passenger transport linkage centers,the linkage strength structure of passenger transport,the first close passenger transport linkage,the closeness structure of passenger transport linkage,the passenger transport linkage districtand so on were established to describe the state features of intercity passenger transport linkage network. Taking the intercity passenger transport linkage network on the expressway in Liaoning Province as an example,it can be found that intercity passenger linkage is mainly affected by the constraints of munici⁃pal administrative boundary,district pattern basically fits three economic areas in Liaoning Province. The analysis of passenger transport linkage network has vital significance to optimize the intercity pas⁃senger transport service network,define boundaries of central-southern Liaoning and promote coordinat⁃ed development of the three economic areas in Liaoning Province.

passenger transport linkage network;linkage strength;linkage closeness;spatial struc⁃ture;county unit

U491

：A

：2095-9931（2015）05-0089-09

10.16503/j.cnki.2095-9931.2015.05.013

2015-06-21

交通运输部西部交通建设科技项目（2011318221200）

杜彩军（1979—），男，江苏徐州人，副研究员，硕士，研究方向为交通运输规划与管理。E-mail：ducaijun@catsic.com。