成渝城市群公路物流和清洁能源的耦合协调态势分析

吕奇光 徐光灿 贾 鹏 肖 迪

（1.重庆科技学院 工商管理学院，重庆 401331；2.重庆交通大学 经济与管理学院，重庆 400074；3. 中石油昆仑燃气有限公司重庆分公司，重庆 400020）

一、引言

公路物流是成渝城市群经济发展的重要支撑，而交通能源是公路物流的基础保障。“成渝地区双城经济圈”战略背景下，成渝城市群一体化发展要求构建互联互通、管理协同、安全高效的基础设施网络，因此，区域公路物流设施、交通能源设施需要形成相互促进、协同发展的格局。

交通能源是碳排放的重要来源，而公路交通的能源消耗占整个交通能源的79%[1]。“碳中和”发展目标下，《交通强国建设纲要》和国家“十四五”规划等都要求优化交通能源结构，推进新能源、清洁能源应用，推动城市公共交通工具和城市物流配送车辆全部实现电动化、新能源化和清洁化。当前交通部门终端能源消耗中，汽油、柴油等化石能源占90%以上[2]。受能量转化率、续航能力、成本等因素的影响，电、氢、生物质燃料等新能源还无法在公路物流领域大范围应用，而以CNG（压缩天然气）和LNG（液化天然气）为主要形式的天然气仍是中长期内的重要选择，并占据清洁能源主体地位[3-4]。

四川盆地天然气资源丰富，天然气在公路物流领域的应用相对成熟[5]，但受限于成渝能源结构、推广力度的差异，两地清洁能源配套设施的建设力度并不一致，因此，有必要分析区域公路物流和天然气供应的发展状态和协调程度。

二、相关研究成果梳理

为推动成渝城市群的协同发展，众多学者从城市网络结构、交通网络等视角进行了专题研究，发现区域内已初步形成两个核心城市与其余城市相互联系、共同发展的局面，但区域发展不均、交通等基础设施分布不均的现象仍然存在[6-7]。

公路清洁能源服务系统（以下简称“能源系统”）和公路物流及设施系统（以下简称“物流系统”）是保障区域经济发展的两大系统，两者呈现互为支撑、互为实现的关系。能源系统服务的有效性能够保障和推动公路物流市场的健康发展。在合理的空间分布下，公路网络中形成足够数量和合理间隔的能源供应设施，并能及时为公路物流车辆提供能源补给，保障成渝城市群间物流的正常运转[8]。而天然气在能源结构中的优化和提升，又将引导更多清洁型车辆投入物流市场，推动物流市场的清洁化和健康发展[9]。同时，公路物流的发展状态也会促进和影响天然气等清洁能源的推广应用。成渝城市群物流市场规模不断增长，进一步激活能源供应设施的投运，新增的物流市场需求将为清洁能源发展提供便利条件。特定物流市场规模存在相对稳定的运输成本、运力，又会影响公路运输主体对清洁能源的接受度。

为此，从两者关联关系、空间关系以及碳排放测算等视角出发，众多学者对两者的低碳协同发展机制进行了研究。从现有成果看，关于两大系统间耦合程度、协调状态的研究相对较少，且多以基础设施数量、面积等指标为评价基础，无法体现交通能源的续航约束和影响，无法从城市群协同视角确定两者的发展状态[10-11]。耦合协调理论及相应分析方法适于表现两系统间的相互作用，在区域经济、交通运输等领域应用广泛[12]。基于这一优点，已有学者对公路物流供需、基础设施一体化、新能源汽车产业等领域进行了研究[13-15]。此类成果一方面为公路物流和清洁能源两系统的评价和分析提供重要借鉴，另一方面也表明需要进一步结合区域经济综合论证两者发展状态。

参考上述研究成果，以成渝城市群的能源系统和物流系统为研究对象，以统计数据和POI 数据为分析基础，通过两大系统在空间分布的量化分析，利用耦合协调理论评价和分析成渝城市群两大系统的发展状态。此外，考虑到CNG、LNG 在清洁能源中的主体地位，本文以这两大天然气形式指代清洁能源。

三、研究指标和方法设计

（一）研究指标及数据来源

1.物流发展评价指标设计

为表现物流发展状态，本文在物流量、物流周转量、载货汽车拥有量、载货汽车吨位等指标选取基础上，设计物流设施空间分布密度指标公式如下：

式中，nl为目标区域内的物流园数量（座），A 为目标行政区面积（平方公里），ωi为公路等级i 的计算权重，Ri为公路等级i 的通车里程（公里）。

参考《公路工程技术标准》（JTGB 01—2014）规定的公路等级，分别设计高速公路、国道、省道、其他公路的权重值为0.4、0.3、0.2、0.1。

2.清洁能源供应评价指标

为表现清洁能源供应在空间上的服务能力，考虑能源续航能力的约束和影响，设计供应设施空间分布指数、服务距离指数、线路覆盖指数，具体公式如下：

（1）供应设施空间分布指数

式中，ns为目标区域内的LNG、CNG 加气站数量（座）；其余参数同公式（1）。

（2）服务距离指数

式中，m 为目标区域内加气站总数量（座），n 为目标区域内物流设施总数量（座），dij为第i 个加气站与第j 个物流设施间的路程距离（公里）。

（3）线路覆盖指数

在图1 所示的特定物流线路上，当任意相邻的两加气站间距lk小于车辆最大续航距离L 时，该车辆将无法有效完成该线路的物流任务。为表现成渝城市群各物流设施点间的联通程度，按图1 原理设计线路覆盖指数如下：

图1 线路覆盖指数设计原理示意图

式中，M表示目标区域内物流设施数量（座）；N 表示成渝城市群中，目标区域外的物流设施数量（座）；e 表示清洁能源类型数量，本文选定2 种，即LNG 和CNG；seij表示线路覆盖系数，其值由公式（5）确定，即物流设施i、j 间的线路，当任意lk大于L 时其值为0，反之则为1。

3.数据来源

物流发展评价指标中，分别以2019 年的《重庆交通年鉴》《四川交通年鉴》为依据，按行政区域统计物流量、物流周转量、载货汽车拥有量、载货汽车吨位和公路通车里程。以“物流中心”“物流园”“邮政转运中心”等为关键词，通过高德地图、百度地图POI 数据的爬取、去重处理形成各行政区域物流设施统计数据。在数据的区域划分上，考虑到重庆、四川行政区域的差异，重庆市以区县为单位，四川省则以省辖市为单位。

清洁能源供应评价指标中，加气站数量及空间位置信息同样采用POI 数据的统计分析。在线路覆盖系数的计算上，采用高德地图、百度地图的路径规划功能，按“最经济模式”分别提取各物流设施间的车辆线路及经纬度集合，并以线路任一坐标点与加气站绕行距离小于10 公里为标准，确定该线路上的加气站集合。参考相关研究成果，将LNG、CNG 的L 值分别确定为800 公里、200 公里[16]。

（二）研究方法

1.系统状态评价模型

结合评价指标特征，利用线性加权法，按公式（6）、公式（7）分别构建物流发展状态、清洁能源供应状态评价模型。同时，为避免主观影响，使用熵值法通过指标值测算确定指标权重，如表1 所示。

表1 系统状态评价指标及权重

式中，Xi、Yi分别为标准化处理后的物流发展、清洁能源供应指标值，ωxi、ωyi则为对应指标权重。

2.耦合协调评价模型

耦合度可以表现系统间相互作用程度，而耦合协调度则反映了系统间的协同效应、协调状况的优劣程度[12]。为表现物流和清洁能源供应间的耦合协调状态，设计评价模型如下：

（1）耦合度模型

式中，C 为系统间的耦合度值，且C∈[0，1]，其值越大表示系统间的耦合度越高、良性作用程度越大；α 、β 分别为目标系统的权重系数，结合系统间的作用关系，参考相应成果[12，14]，都取值为0.5。

（2）耦合协调度模型

式中，D 为系统间的耦合协调度值，且D∈[0，1]，并按其数据大小分别划分为极度失调、严重失调、中度失调、轻度失调、濒临失调、勉强协调、初级协调、中级协调、良好协调和优质协调10 个等级；a、b 分别为目标系统的权重系数，参考相应成果[14]，都取值为0.5。

四、空间特征分析和耦合协调评价

（一）空间特征分析

以高德地图、百度地图POI 信息为基础，利用ArcMap 作为空间分析工具，通过如图2 所示的物流设施和清洁能源供应设施空间分布进行分析，发现成渝城市群两大系统的设施分布集中度较高。重庆市境内的物流设施、LNG 加气站和CNG 加气站数量分别为434 座、16 座和178 座，四川省境内则为408 座、86 座和436 座。其中，重庆市主城九区两大系统的设施数量分别占全市的45.85%、50.00%，成都市分别占了四川省的52.45%、29.01%。除了上述区域，重庆市其余各区县两大系统的设施数量占全市的平均比例分别为1.87%、1.72%，四川省其余地市分别为2.97%、4.43%。

图2 成渝城市群两大系统设施空间分布图

从两大系统设施空间分布的数量关系看，物流设施和清洁能源供应设施呈现较强的正相关性，能源供应和物流需求较匹配。从经度和纬度两个空间视角分析，在空间上清洁能源供应设施数量的变化与公路物流设施基本一致，两者分别在重庆市主城和成都市达到峰值，呈现两地高、中间及四周低的双峰值现象；在经度和纬度两个方向上，两个系统设施数量的相关性分别达到了0.87 和0.91，如图3 所示。

图3 成渝城市群两大系统设施数量对比图

（二）系统状态评价

成渝城市群两大系统的评价均值分别为0.115、0.433，且呈现环成都、重庆主城高值分布的现象，反映了城市群内成都和重庆主城两大经济核心的特征。具体数据如表2 所示。

表2 成渝城市群两大系统耦合协调评价值

重庆的38 个区县中，主城9 区X、Y 值高于均值的分别有6 个和9 个，而其他城市则分别只有4 个和8 个；四川的城市中，成都市及周边5 个城市的X 值高于均值，3 个城市的Y 值高于均值，其他城市则分别有6 个和4 个。重庆各城市的评价值在整体上低于四川，其中渝东北和渝东南区域内仅有万州区的X 值高于均值，其他所有城区在两项评价值上都低于平均值。在Y 值的表现上，由于地理空间位置、区域面积和能源设施密度上的优势，重庆和四川的极大值分别是渝中区的0.857 和广安市的0.786，同处于城市群中部的大足区、合川区、永川区、璧山区、内江市、宜宾市、资阳市、广元市、南充市，由于能源基础设施相对不足，均低于均值。

（三）耦合协调评价

四川省各省辖市普遍表现出较高的耦合度，其中成都、达州、乐山、泸州、南充、眉山、雅安等城市耦合度高，说明两大系统相互作用明显，在空间上呈现环重庆的“C”形高耦合度分布带；四川省广安市的两大系统评价值上，X 值相对较低、Y 值相对较高，受此影响耦合度上表现为拮抗阶段。重庆市两大系统评分总体比四川省低，且两大系统评分值差异较大，因此各区县普遍表现出较低的耦合度，仅主城的九龙坡区、南岸区和外围的綦江区表现出高耦合状态，域内东部的万州区和中部区县表现出磨合状态，而西部、东部及东南部则普遍呈现低X 值、低Y 值的低耦合状态。

图4 成渝城市群两大系统耦合协调态势图

耦合协调度方面，目标区域所有城市都没有达到良好协调及以上状态，整体上四川省各城市好于重庆市各区县。四川省处于勉强协调及以上的有成都、达州等7 个城市，其中，由于具备较好的基础设施和物流规模，成都是唯一的中级协调城市，耦合协调度值为0.75；广安、巴中等4 个城市是四川的轻度失调区域，其余则为濒临失调状态。相对而言，重庆各区县则表现出较低的耦合协调状态，呈现中部区域耦合协调度高、东西部低的态势。其中，渝中区处于初级协调状态，江北、九龙坡等4 城区为勉强协调状态，其都处于重庆中部区域；渝西片区大部分区县由于较低的能源服务水平，处于中度失调至濒临失调之间，而东部及东南片区则由于较低的能源服务水平和公路物流发展状态，普遍呈现严重失调状态，其中城口县处于极度失调状态。

（四）空间相关性评价

利用ArcMap 进行空间相关分析发现，成渝城市群两大系统的全局Moran 指数值为0.341，且通过显著性检验（P 值、Z 值分别为0.001、6.352），表明各城市呈现正相关关系，但城市群两大系统的集聚性相对不足。

图5 成渝城市群两大系统L IS A 空间相关性示意图

结合LISA 图进一步分析局部Moran 指数，成渝城市群呈现分化状态。四川除了靠近东部的资阳市，其余所有城市都处于“高- 高”自相关状态，其中P 值小于0.05、通过显著性检验的有成都市、德阳市、眉山市和乐山市，且都为勉强协调及以上的状态。表明成都等4 市形成一定的空间集聚性，两大系统呈现较好的发展态势，但其他城市由于周边区域的不均衡性，未呈现出集聚效应。重庆有23 个区县处于“低- 低”自相关状态，占全域的60.53%，其中通过显著性检验的12 个区县全部位于渝东南和渝东北；重庆主城及周边共计10 个区县呈现“高- 高”自相关状态，且全部通过显著性检验。重庆的数据表明，中部区县之间形成了高值集聚区，两大系统呈现良性互动，但东部区域需要强化两大系统的发展力度。此外，成渝城市群中部各城市（川东、渝西片区）由于物流评价值相对低、耦合协调度值差异大，普遍没有通过显著性检验，无法形成正向的协同作用，例如资阳市、大足区、永川区两大系统评价值都低于周边城市。随着区域经济发展和物流规模的扩大，需要推动渝西一带城市能源系统进一步发展。

五、结论

通过区域统计数据和POI 信息数据的整理分析，构建包含清洁能源续航和服务能力的清洁能源供应评价指标，设计旨在表现物流发展状态的物流发展评价指标，对成渝城市群公路物流系统和能源系统的耦合协调状态进行了评价。研究结果表明，在城市群空间分布上，清洁能源供应设施数量与公路物流设施较为匹配，两者呈现一定的相关性，但在耦合协调程度上，四川省整体好于重庆市，且渝西、渝东北及渝东南普遍呈现低耦合、协调程度低的状态。在城市群的空间相关性上，成都及周边城市、重庆主城范围内呈现一定的高值集聚效应，而渝东北、渝东南呈现出低值集聚现象，无法形成良性协同作用。

因此，成渝城市群的公路物流和清洁能源在数量上虽然呈现相关性，但城市间的两大系统并未呈现理想的协调水平，城市群中部区域、渝西片区需要强化清洁能源服务能力，东部区域需提升整体发展水平。