京津冀区域物流网络结构研究——基于社会网络分析视角

马欣颖， 王红春

(北京建筑大学 城市经济与管理学院， 北京 100044)

随着国家“十三五”规划的稳步推进，京津冀区域协同发展取得阶段性成效，物流业作为提高城市竞争力、带动城市经济发展的重要角色，其对于促进区域内产业结构调整和产业布局合理化有着关键性的作用[1]. 近年来，北京非首都功能疏解政策的提出对京津冀区域物流网络结构提出了更高的要求，为使区域内的经济活动联系加强、资源配置最优化，网络结构也应当发生相应的转变.

物流网络问题的研究成为热点之一，国内外均取得了丰富的研究成果，总体来看，现有研究围绕物流网络的设计、物流网络的演化等方面. 国外学者大多从企业或产品的角度出发，关注企业物流网络的运作或产品的配送. BOWEN评估了联邦快递和UPS两家公司航空网络的演变，基于市场中心性和中间性等区位因素对两家快递公司前景进行了分析[2]. LEE等[3]考虑到地点和分配，为韩国的邮政物流网络建立了2个具有现实限制的数学模型. MARLIES DE KEIZER等[4]运用模拟混合方法设计了用于分配易腐产品的物流网络. 而国内学者则以区域经济发展为出发点，关注区域物流网络结构的特征. 杨光华等[5]运用网络理论对湖南省区域物流网络结构关系进行了定量化分析. 李全喜等[6]考虑到经济、能源等因素重构了基本引力模型的参数，提出了区域物流引力模型和区域物流地位模型. 龚梦等[7]使用灰色聚类法划分了江苏省13个城市的总体发展水平，给出了江苏省物流网络的布局规划. 在现有文献中，不少学者利用社会网络分析的方法从不同角度对区域物流网络结构展开研究. 唐建荣等[8]引入物流隶属度研究了江苏省区域物流网络结构呈现的形态. 鄢飞等[9]发现丝绸之路经济带国家之间的物流联系程度较低，呈现较明显核心边缘结构. 李作志等[10]首次将社会网络分析用于对京津冀区域物流网络基本特征的研究. 杨扬等[11]对关系数据进行处理，用社会网络分析的方法对区域航空物流网络空间结构特征及优化布局问题进行研究. 刘艳等[12]使用网络密度、中心度等社会网络分析的指标对京津冀区域物流空间联系网络的联系强度等进行研究. 彭会萍等[13]将熵权法、主成分分析法和灰色关联分析法结合，确定了西部地区132个地级市物流综合规模值，然后用社会网络分析方法对西部地区物流网络的空间结构特征进行分析.

通过梳理文献可知，运用社会网络分析方法研究物流网络结构的视角不断扩大，领域不断创新，但对区域物流网络进行全面的、成体系的量化分析的文章还不多. 鉴于此，本文基于社会网络分析视角对京津冀区域物流网络这一有向多值型网络提出一个量化分析体系，从物流网络的密集性、关联性、中心性和连接机制4个角度刻画京津冀区域物流网络的结构特征和空间格局，力求为研究各城市承接物流产业疏解的能力提供新的视角，并为京津冀三地的经济合作与协同发展提供借鉴.

1 研究方法和数据来源

1.1 研究范围和数据来源

本文选用京津冀区域包含的13个地级市为研究对象，选取的相关数据来自《2018年中国城市统计年鉴》. 鉴于公路运输为京津冀区域内城市物流运输的主要方式，故2个城市之间的距离用最短里程表示，数据来源于电子地图上显示的两城市间最短公路里程.

1.2 研究方法和模型设定

1.2.1 引力模型

引力模型以牛顿万有引力定律为基础，后被用于经济学、管理学领域的研究中，来衡量研究对象之间在空间上的相互作用. 因此本文将引力模型用于计算城市之间的物流引力值，衡量城市间因物流活动往来而产生的对彼此的作用力，公式为：

(1)

式中：Rij为城市i对城市j的物流引力，G为引力系数，通常情况下将其取值为1，Mi和Mj为城市i和城市j的物流“质量”，dij为城市i和城市j之间的距离，用两城市间的最短公路里程表示.

由于各城市对其他城市的影响和受到其他城市的影响大小不一样，所以城市间的物流引力存在方向性，而物流引力的方向性主要受2个城市各自的公路货运量的影响，故引入参数kij，即1个城市的公路货运量占2个城市公路货运量总和的比例，以此替代引力系数G. 此外，关于城市物流“质量”的确定，其受到城市物流业从业人员数量和公路货运量2种因素的共同作用，物流“质量”用城市物流从业人员数量与公路货运量乘积的平方根来表示，修正后公式为：

(2)

式中：kij为改进后的引力系数，Pi、Pj为城市i和城市j的物流业从业人员数量(交通运输、仓储和邮政业从业人员数量)，Qi、Qj为城市i和城市j的公路货运量.

1.2.2 社会网络分析

社会网络分析(SNA)是一种基于图论对网络形态、特征和组织关系、属性进行分析的方法，分析对象由人类关系逐渐拓宽至其他领域. 社会网络分析从社会学、心理学、统计学等领域发展起来，后被用于经济学、管理学领域. 社会网络分析首要研究的是节点间的相互关系，其次关注节点的特性，并考虑网络结构对节点的影响. 因此，对于京津冀区域物流网络这种有向多值型的复杂网络，本文借助社会网络分析的理论方法，提出了网络结构的量化分析体系(表1)，对京津冀区域物流网络的结构和各节点城市间的相互关系提供量化分析.

1)网络密度. 网络密度ρ是指网络中当前的关系总数占理论上最大关系数的比例，是衡量网络中各成员间联系紧密程度的一个指标. 网络的密度越大，联系越紧密，整个网络对网络中各节点的影响越大，节点间的交互也越强. 公式为：

(3)

式中：n为网络中当前存在的关系数，m为理论上网络中存在的最大关系数.

2)网络关联性. 网络关联性反映的是网络的团结程度，若节点之间的联系能使网络团结在一起，则网络具有关联性. 网络关联性的产生需要2个条件：一是网络中的节点是关联的，否则网络就不存在关联度；二是网络中各节点间具有可达性，即任意2个节点间至少存在1条途径[14].

第一，网络关联度. 网络关联度C是指网络中存在的独立途径的数目，用于反映网络是否稳健. 网络的关联度越高，任意2个节点间直接或间接相连的途径越多，整个网络不易受到个别节点的影响，网络的稳健性高，各节点间的活动也多. 公式为：

(4)

式中：X为网络中不可达的点对数，N为网络中的节点个数.

第二，网络效率. 网络效率GE是指已知网络中包含的节点数一定时，网络中存在多余关系的程度. 网络的效率值越大，冗余度越低，网络结构越稳定. 公式为：

(5)

式中：Y为网络中多余关系连线的数量，max(Y)为理论上该网络最大可能的多余关系连线的数量.

第三，网络等级度. 网络等级度GH是指网络中各节点间非对称可达的程度，用来衡量各节点在网络中的支配或从属地位. 网络的等级度越高，则网络越完备，层级越多，等级结构越明显. 公式为：

(6)

式中：Z为网络中对称可达的点对数，max(Z)为网络中存在的最大可能对称可达的点对数.

3)网络中心性. 网络中心性通常用于评价网络中节点的地位和重要性，也可以用来衡量整个网络的中心化程度，网络中处于中心地位的节点拥有更多的资源，更具权威性，对其他节点的权利也更大. 网络中心性可以分为点度中心度、接近中心度和中间中心度.

表1 有向多值型物流网络的量化分析体系框架

第一，点度中心度. 点度中心度Di衡量的是网络中单个节点的局部中心度，忽略了与之间接相连的节点. 点度中心度的值越大，该节点在网络中越处于核心位置. 公式为：

(7)

式中：w为网络中与该节点直接相连的节点个数，N为网络中的节点个数.

第二，接近中心度. 接近中心度Ci是指网络中1个节点与其余所有节点的捷径之和. 接近中心度的值越大，该节点与其他节点越接近，传递信息越容易. 公式为：

(8)

式中：dij为点i和点j之间的捷径距离.

第三，中间中心度. 中间中心度Mi衡量的是1个节点对整个网络资源的控制程度. 中间中心度的值越大，该节点越多地处于其他点对的捷径上，起到的中介作用越强. 公式为

(9)

式中：gjk(i)为经过点i的点j和点k之间的捷径数量，gjk为点j和点k之间总的捷径数量.

4)限制度. 限制度Cij反映的是1个节点在网络中拥有多大程度的运用结构洞的能力，即该节点在不同子网间的协商能力. 若某一节点i对相连节点q投入了大量的网络资源，则点i受到限制度的大小取决于点q在多大程度上对其相连节点j投入网络资源. 公式为，

(10)

式中：pij为点i直接运往点j的公路货运量占整个物流网络公路货运量的比例，piqpqj为点i通过点q中转运往点j的公路货运量占整个物流网络公路货运量的比例.

2 京津冀区域物流网络结构特征分析

物流网络是由进行物流活动的线路和物流活动停顿的节点2种元素组成的一种网络结构，本文以京津冀区域的13个城市为节点，以各城市间的物流引力强度为线路. 根据式(2)计算出京津冀区域2018年各城市间的物流引力，见表2，形成一个13行13列的物流引力矩阵，然后将此矩阵输入UCINET 6，对京津冀区域的物流网络进行网络密度、关联性、中心性等分析.

2.1 网络密度分析

通过计算得出2018年京津冀区域物流网络的密度为0.871 8(标准差为0.334 3)，可以看出京津冀区域物流联系紧密，该区域物流网络整体竞争力较强，相较于2014年网络密集程度更高，各城市间物流联系更为密切，城市间相互获取资源的途径增加. 究其原因，一方面，国家十分重视京津冀区域的协同发展，积极并稳步推进京津冀区域交通和物流一体化建设；另一方面，在信息技术、政策环境和人力资源迅速发展的背景下，京津冀区域的物流向社会化和专业化发展的趋势增强，更加充分地利用了便捷的交通运输和丰富的物流资源.

表2 京津冀区域各城市物流引力

2.2 网络关联性分析

为研究京津冀区域物流网络内部的关联结构，本部分采用网络关联度、效率、等级度3个指标对该网络的关联性进行分析. 结果表明，2018年京津冀区域物流网络的关联度为1，可以看出该网络的关联性好、溢出效应明显、稳健性高，各城市之间活动频繁，若个别城市物流服务能力降低，整个网络不易受到影响. 网络等级度的计算结果为0，反映出该物流网络无明显等级结构，没有森严的支配和从属关系，呈现出协同发展的趋势. 网络效率值为0.075 8，说明该物流网络冗余度高、溢出途径多、多重叠现象显著. 综合以上3个指标来看，京津冀区域物流网络的结构极为稳定.

关联性分析结果表明北京非首都功能疏解情况较好，但北京较多地作为其他城市关联的中间城市，其在京津冀区域的物流网络中的重要性显著，由于北京的物流需求依然较大，物流产业外迁过程会受到一定的阻力，因此这项政策从实施到生效是个较长的过程. 上述结果表明京津冀区域物流网络结构在2018年这个时间节点的稳定性较高，说明此项政策的实施对物流网络的冲击在可控范围之内.

2.3 网络中心性分析

为研究京津冀区域各城市在整个物流网络中的地位和作用，使用 UCINET 6计算出各城市的点度中心度、接近中心度和中间中心度并进行排序，由于京津冀区域的物流网络因城市间物流引力的方向性而成为一个有向网络，故点度中心度和接近中心度又需要通过点入度和点出度来衡量，各中心度的值见表3.

由表3可以看出，北京、廊坊、天津、唐山点度中心度的点入度和点出度均位于前列，说明这几个城市在受到较多其他城市物流影响的同时，影响的城市也较多，在物流网络中受益多，对整个京津冀区域的物流影响也较大；而秦皇岛、衡水、张家口、承德的点入度和点出度都相对较小，说明这几个城市较少受到其他城市的物流影响，在物流网络中受益较为局限，对整个京津冀区域的物流影响也很微小. 从接近中心度来看，北京、天津和廊坊的点入度较大，说明这3个城市在受到物流影响时很少依赖于其他城市，独立性较高，而邢台、承德、张家口和衡水的点入度较小，说明这4个城市在物流网络中受益时需要借助其他城市，易受其他城市控制；同样，北京、天津、廊坊、唐山等城市点出度较高，说明这几个城市与其他城市距离较小，对物流网络产生影响时很少依赖于其他城市，传递资源和信息容易，独立性高，而张家口、衡水、秦皇岛、承德的点出度较低，说明这些城市对其他城市产生物流影响往往需要借助中间城市，受其他城市的控制. 从中间中心度来看，北京、天津、廊坊中间中心度的值位列前三，说明这3个城市位于其他城市连接的捷径上，较多充当中间城市，在其他城市的连接中起到中介的控制和支配作用；而承德、秦皇岛、衡水的中间中心度为0，说明这些城市不位于其他城市连接的捷径上，处于物流网络的边缘，无法控制其他城市的连接.

表3 京津冀区域物流网络中心度计算结果

结合3个中心度的计算结果来看，无论是点入度还是点出度，北京均排在首位，说明北京在整个物流网络中处于中心和支配的地位，反映出北京作为首都和京津冀区域核心的功能和定位；天津、廊坊和唐山紧随其后，说明这几个城市在该物流网络中具有较高的重要性，对物流网络有较大的影响力，同时均衡了北京在物流网络中的控制作用；而秦皇岛、衡水、张家口、承德中心度的值排序均靠后且明显低于其他城市，究其原因，与这些城市的地理位置处于区域边缘且经济发展缓慢、城市职能尚不完善相关，由此看来该物流网络的发展还存在不均衡之处，有待提高和完善.

2.4 网络连接机制分析

为研究京津冀区域物流网络的连接机制，利用UCINET 6进行结构洞分析计算得出该网络限制度的值，见表4.

由表4可以看出北京受到其他城市的限制度很小，大部分接近于0或为0，而北京对其余所有城市的限制度均不为0且较大，说明北京在物流网络中处于绝对的核心和支配地位，控制更多的资源且对其他的城市有很大的影响力. 在其余12个城市中，对北京有限制的城市仅有6个，从大到小分别是廊坊(0.22)、天津(0.20)、唐山(0.03)、石家庄(0.01)、保定(0.01)、沧州(0.01). 天津、廊坊、石家庄、唐山这4个城市对除自身以外的城市基本都有相对较大的限制度，说明这些城市是物流网络中较为重要的节点城市，对物流网络有较大的影响力，若这些城市的物流系统运作出现故障而导致其服务能力下降，会给整个物流网络带来一定的冲击. 除此之外，邯郸和邢台除了受到石家庄较大的限制和对石家庄相对较小的限制之外，彼此间也有较大的限制度，说明石家庄、邢台、邯郸这3个城市的物流在一定程度上是互相制约的.

表4 京津冀区域物流网络限制度计算结果

3 结论

对于物流网络这种复杂网络，本文基于社会网络分析的视角，提出了一种网络结构的量化分析体系，从一个新的角度去研究京津冀区域物流网络的结构特征，运用UCINET 6对相关的定量指标进行计算，结论如下：

1)京津冀区域物流网络的密度较大、关联性好，城市间物流联系紧密，但不同城市间的物流发展水平仍存在不小的差异，尤其是处于区域边缘的城市发展水平较为局限，地区间发展不均衡. 要改善这个问题，在促进京津冀区域物流协同发展的同时，应注重提高非核心城市的物流发展水平，增强京津冀三地间的信息共享、资源流动和产业对接，为河北边缘城市的物流发展提供契机，改善地区间发展存在差异、不均衡的现状.

2)京津冀区域物流网络等级度低，缺乏起到桥梁作用的城市来作为梯度层级. 核心城市的中心性高，北京、天津对外有很强的物流辐射，但辐射范围却不是很大，聚集在廊坊、保定、沧州、唐山这些周边城市，而并未达到边缘城市，故这几个周边城市可以凭借其良好的区位条件而发展成桥梁城市. 未来需要通过积极发展桥梁城市来拓宽核心城市的辐射范围[15]，促进京津冀区域物流网络形成一个立体化、网络化、多层次、多中心的格局.

3)北京对其余城市的限制度较大，对其他城市的物流发展会产生一定的冲击. 因此，与北京相邻的城市有很大的发展和上升空间，从北京非首都功能疏解的角度而言，这些城市承接北京物流产业疏解的能力较强，一些物流园区从北京迁至这些城市后，京津冀区域物流协同发展的局面正在逐渐形成. 未来应更加积极地引导京津冀区域物流的协同机制，坚持合作共赢、利益共享，让河北更好地承接起北京物流产业的转移，推动京津冀区域物流网络向集约化、信息化和融合化的方向发展.

总体而言，北京作为一个拥有绝对的控制力和影响力的城市，其物流产业的变动会对整个物流网络造成重塑性的影响. 随着北京非首都功能疏解政策的提出，北京的物流产业逐步向天津和河北迁移，北京周边城市如廊坊、保定皆已受到物流产业外迁带来的联动效应，北京、天津及与这2个城市相邻的廊坊、保定、沧州、唐山已形成一个联系强度较大的体系. 物流产业的迁移是一个需要长期探索及规划的过程，直到物流网络逐渐形成一个更加稳定且能适应区域经济发展的格局. 区域中城市角色分工是实现区域物流协同发展的关键性因素，因此制定区域经济增长、区域网络结构演化、区域辐射能力提升等策略是实现京津冀区域协调发展必须要思考的问题[16].