戢曉峰，孔令帥，陳 方

(1. 昆明理工大學 交通工程學院，云南 昆明 650504； 2. 云南綜合交通發(fā)展與區(qū)域物流管理智庫，云南 昆明 650504； 3. 昆明理工大學 馬克思主義學院，云南 昆明 650504)

0 引 言

大宗貨物是我國物流運送的主要物資，鐵路呈現(xiàn)的低成本優(yōu)勢對大宗貨物運輸具有強大的吸引力。2018年我國大宗貨物運輸占鐵路貨運總量的90%以上，結合云南省2018年運輸結構調整行動計劃，明確表明全省推進大宗貨物運輸“公轉鐵”為主攻方向。顯然，鐵路大宗貨物運輸在保障戰(zhàn)略物資流通中發(fā)揮著主導作用。分析鐵路大宗貨物運輸網(wǎng)絡結構及流動空間格局，一方面能為區(qū)域交通基礎設施布局及優(yōu)化提供規(guī)劃方向，強化物流運輸基礎設施的服務能力；另一方面也能為區(qū)域功能合理定位、區(qū)域運輸經(jīng)濟協(xié)調發(fā)展及優(yōu)化資源空間配置提供理論依據(jù)。

近年來，利用復雜網(wǎng)絡理論分析運輸網(wǎng)絡逐漸成為研究熱點。P.SEN等[1]分析了印度鐵路網(wǎng)絡結構，指出鐵路網(wǎng)絡均具有小世界特性；金鳳君等[2]建立了貨物運輸聯(lián)系強度模型，分析了省級鐵路貨運的聯(lián)系；金杉[3]基于中國統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)，采用首位聯(lián)系模型和距離衰減規(guī)律分析了城際鐵路集裝箱運輸?shù)目臻g分布演變；陸夢秋等[4]基于中國鐵路貨運服務網(wǎng)的數(shù)據(jù)，采用最短路徑和貨源系數(shù)算法分析了鐵路運輸流的空間格局；嵇昊威等[5]選取最短空間和時間距離等指標，研究了鐵路煤炭網(wǎng)絡可達性的空間格局；侯傳璐等[6]基于交通年鑒數(shù)據(jù)，分析了省際貿易網(wǎng)絡的特征和影響因素；劉春等[7]以交通統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)為基礎，構建了省際鐵路貨運聯(lián)系網(wǎng)絡，并指出我國省際鐵路貨物聯(lián)系呈現(xiàn)出網(wǎng)絡化特征，但地域分布不均衡；李譚波等[8]基于中國統(tǒng)計年鑒的客貨運數(shù)據(jù)，解析了全國和省域層面空間運輸聯(lián)系特征形成的機理；劉杰[9]基于鐵路貨運站間的實際運輸數(shù)據(jù)搭建了貨運網(wǎng)絡，分析了不同等級車站在網(wǎng)絡中的重要程度。綜上，現(xiàn)有研究仍缺乏基于真實貨流數(shù)據(jù)支撐的鐵路運輸網(wǎng)絡特征分析，主要以統(tǒng)計年鑒數(shù)據(jù)作為研究基礎。已有研究多基于靜態(tài)統(tǒng)計數(shù)據(jù)從宏觀視角對鐵路貨物運輸聯(lián)系進行研究，無法準確反映貨物空間流動規(guī)律和城市間的真實聯(lián)系，亟需融合含有位置信息的貨物流動大數(shù)據(jù)，彌補傳統(tǒng)研究的不足。

鑒于此，筆者基于含有位置信息的真實貨流數(shù)據(jù)，以鐵路貨運站點、城市及省域這3個維度構建了鐵路大宗貨運網(wǎng)絡，運用復雜網(wǎng)絡和空間分析方法，獲取云南省鐵路大宗貨物運輸整體網(wǎng)絡結構的復雜性和資源流動的空間分布格局。

1 研究區(qū)域及研究方法

1.1 研究區(qū)域

云南省貨物運輸以公路為主，鐵路及其他方式比重較??；長期以來，公路貨物運輸量比重均保持在80%以上。在運輸結構調整的背景下，云南省積極推進“公轉鐵”運輸實施方案，重點提升鐵路運輸比例和增加專用線建設。筆者以云南省為研究區(qū)域，分析鐵路大宗貨物運輸網(wǎng)絡結構特征及流動空間格局，云南省的貨物運輸主要與鄰近省區(qū)(川渝貴桂)交流密切，如圖1。

地圖號：GS(2016)1550 圖1 云南省高速公路和鐵路網(wǎng)及周邊省區(qū)鐵路網(wǎng)分布Fig. 1 Highway and railway network in Yunnan Province and railway network distribution in surrounding provinces

1.2 數(shù)據(jù)來源

筆者依托云南省物流大數(shù)據(jù)平臺，采集了2018年1—12月份的鐵路大宗貨物運單原始數(shù)據(jù)。包含了貨物起訖點、貨物運輸量、貨物名稱等，共涉及云南省7個州市。這7個州市作為鐵路大宗貨運研究的起訖節(jié)點，省外362個城市作為鐵路節(jié)點；其中鐵路大宗貨物運輸主要包括能源商品、農副產品和工業(yè)基礎原材料等。通過對海量貨運數(shù)據(jù)的清洗和處理后，構建了2 000×2 000的O-D鐵路貨流關系矩陣，共計1.2萬對城市間鐵路大宗貨運關系，被用來分析大宗貨運網(wǎng)絡結構特征、分布格局等。

1.3 研究方法

鐵路貨運受限于基礎設施網(wǎng)絡布局，其密度差距大且地區(qū)分布不均衡，筆者結合真實的鐵路大宗貨物流量和節(jié)點空間流向建立分析流程。

1.3.1 鐵路運輸網(wǎng)絡結構提取方法

1)運輸網(wǎng)絡模型構建

筆者應用復雜網(wǎng)絡理論構建鐵路運輸網(wǎng)絡模型，以鐵路貨運站為“節(jié)點”，以貨運站點之間的貨物聯(lián)系強度作為“邊”，以云南省鐵路大宗貨物的流動方向作為網(wǎng)絡邊的方向，同時將貨運站點集聚到地級市尺度下，引用節(jié)點城市之間貨物流量大小作為權重，構建鐵路大宗貨物運輸網(wǎng)絡模型。通過計算網(wǎng)絡密度、平均度、中心性、平均路徑長度等指標[10]，分析了網(wǎng)絡中核心節(jié)點貨運的聯(lián)系強度、集中度等特征，全面反映了運輸網(wǎng)絡復雜的貨運聯(lián)系。

(1)網(wǎng)絡密度

網(wǎng)絡密度是指各個鐵路貨運節(jié)點之間的緊密度。網(wǎng)絡中節(jié)點之間的互動聯(lián)系密度越高，則該節(jié)點之間的聯(lián)系越緊密。如式(1)：

(1)

式中：D為節(jié)點之間的網(wǎng)絡密度，D=[0,1]；L為實際連邊的網(wǎng)絡數(shù)目；N為網(wǎng)絡節(jié)點的總數(shù)。

網(wǎng)絡密度越大，表明各貨運節(jié)點之間運輸聯(lián)系越緊密，在網(wǎng)絡中位置就越重要。

(2)平均路徑長度

平均路徑長度是指所有鐵路貨運節(jié)點之間的平均最短距離，表示網(wǎng)絡節(jié)點之間的通達程度[11]。如式(2)：

(2)

式中：dij為節(jié)點i和j之間的最短距離。

(3)聚類系數(shù)

聚類系數(shù)是指與同一鐵路貨運節(jié)點相連接的兩個節(jié)點之間相互連接的概率，表示節(jié)點之間聯(lián)系的緊密程度。如式(3)：

(3)

式中：Ci為所有節(jié)點聚類系數(shù)的平均值；Mi為節(jié)點i與相鄰節(jié)點之間存在的邊數(shù)，對有向網(wǎng)絡而言，該節(jié)點之間最多有Ki(Ki-1)條邊。

在大宗貨物運輸網(wǎng)絡中，若聚類系數(shù)越大，各相鄰貨運節(jié)點之間的聯(lián)系就越緊密，所表現(xiàn)出的中心度就越高。

2)節(jié)點組織結構

通常采用復雜網(wǎng)絡中的點度中心度、接近中心度、中介中心度這3個指標來反映節(jié)點在網(wǎng)絡中對資源獲取和流通的控制能力。

(1)點度中心度

若鐵路貨運節(jié)點的度越大，表示該節(jié)點與相鄰節(jié)點的貨運聯(lián)系就越緊密，數(shù)值越大其節(jié)點的重要性越強[12-13]。如式(4)：

(4)

式中：Ci為節(jié)點i的點度中心度；Xij和i與節(jié)點j的貨運聯(lián)系強度。

(2)接近中心度

接近中心度反映節(jié)點在鐵路貨運中的中心程度，數(shù)值越大表示該節(jié)點距離其他節(jié)點就越近或通達性就越強。如式(5)：

(5)

式中：Ci為節(jié)點i的接近中心度；dij為節(jié)點i到節(jié)點j所包含的最少邊數(shù)；N為網(wǎng)絡中節(jié)點個數(shù)。

(3)中介中心度

中介中心度是指經(jīng)過某個節(jié)點的最短路徑數(shù)目，來描述節(jié)點重要性。中介中心度值越高，節(jié)點控制其他節(jié)點貨物流通能力就越強[14]。如式(6)：

(6)

式中：Bi為節(jié)點i的中介中心度；fi為經(jīng)過節(jié)點i最短捷徑的數(shù)目；N為網(wǎng)絡中節(jié)點的個數(shù)。

3)網(wǎng)絡節(jié)點聯(lián)系強度

網(wǎng)絡節(jié)點聯(lián)系強度能反映區(qū)域空間結構的差異，網(wǎng)絡聯(lián)系強度越高，表明節(jié)點貨運量在鐵路大宗貨運網(wǎng)絡中所占比重較大，這是網(wǎng)絡流通中的關鍵節(jié)點和主要貨物源地。依據(jù)大宗貨物整體流動情況，采用鐵路貨運聯(lián)系的定量模型進行測算網(wǎng)絡運輸聯(lián)系強度[15-16]。如式(7)：

(7)

式中：Pij為節(jié)點i和j之間的大宗貨物交流強度；Dij為節(jié)點i流向j的貨物流量；T為大宗貨物節(jié)點的輸入或輸出總量。

Pij越大表明節(jié)點間鐵路貨物交流就越密切，同時反映出各節(jié)點對資源的供給和需求情況。

1.3.2 貨流空間均衡性評價

不同區(qū)域空間內部組織和結構存在異質性，通過分析各貨運節(jié)點鐵路貨物量的流入和流出情況，進一步評價云南省鐵路大宗貨物運輸空間格局和流動形態(tài)[17]。如式(8)：

(8)

式中：Ri為節(jié)點i在某一時間段鐵路貨物輸出量和輸入出量的比值；Qi為節(jié)點i在時間段貨物的輸出量；Ii為節(jié)點i在時間段貨物的輸入量。

計算區(qū)域貨物的流動比，能反映貨物的流動狀況和均衡性。若Ri>1，則貨物的輸出大于輸入，Ri越大，表明節(jié)點貨物流動整體偏向輸出型；若Ri<1，則貨物的輸入大于輸出，Ri越小，表明節(jié)點貨物流動整體偏向輸入型；若Ri≈1，則貨物輸入和輸出相當，表明節(jié)點貨物交流性較強，屬于復合型。

2 鐵路大宗貨物運輸網(wǎng)絡結構特征

2.1 整體網(wǎng)絡特征分析

根據(jù)大宗貨物運輸節(jié)點間聯(lián)系強度及空間分布差異，基于鐵路到發(fā)站點真實貨流數(shù)據(jù)，構造O-D大宗貨物運輸雙向聯(lián)系矩陣。當起訖節(jié)點值為1時，表明兩節(jié)點彼此存在貨運聯(lián)系；當起訖點值為0時，表明兩節(jié)點無貨運聯(lián)系。筆者獲取了云南省鐵路大宗貨物運輸整體網(wǎng)絡結構，如圖2。其網(wǎng)絡結構特征主要以平均度、網(wǎng)絡密度、平均聚類系數(shù)、節(jié)點、特征途徑長度等指標進行分析，如表1。

表1 云南省鐵路大宗貨物運輸網(wǎng)絡結構特征指標Table 1 Characteristics index of Yunnan Province bulk cargo transport network structure

圖2 云南省鐵路大宗貨物運輸整體網(wǎng)絡結構Fig. 2 The overall network structure of Yunnan bulk cargo transportation

分析發(fā)現(xiàn)，云南省鐵路大宗貨物運輸網(wǎng)絡節(jié)點間的聯(lián)系較為密切，其中網(wǎng)絡節(jié)點共有2 000個，每個節(jié)點平均與9.428個貨運節(jié)點產生聯(lián)系。鐵路大宗貨物網(wǎng)絡整體密度較小，僅為0.05，較為松散，只有少部分節(jié)點間的密度較大。滇中鐵路網(wǎng)絡密度較高，運輸條件優(yōu)越；相比之下，滇西、滇西南的網(wǎng)絡密度較低，鐵路運輸網(wǎng)絡功能應急需完善。根據(jù)復雜網(wǎng)絡中小世界網(wǎng)絡的特性得知[18]：若該網(wǎng)絡具有小世界特性，則應具有較小的平均路徑長度L和較大的平均聚類系數(shù)C。鐵路大宗貨物運輸節(jié)點間的運輸效率較高，平均路徑長度為2.601，即節(jié)點間連接的距離僅為2.158個個體長度，其最大距離為5，最小距離為1，而節(jié)點之間距離為5的情況極少，距離為2出現(xiàn)的比例較大，占總數(shù)距離的80%，表明各節(jié)點之間的連通性較強，而網(wǎng)絡平均聚類系數(shù)為0.308，各節(jié)點直接聯(lián)系的緊密度相對較高，因此云南省鐵路貨物運輸網(wǎng)絡具有典型的小世界網(wǎng)絡特性。

2.2 網(wǎng)絡節(jié)點分布特征

在云南省鐵路大宗貨物運輸網(wǎng)絡結構中，貨運節(jié)點與同一干線上多個節(jié)點相互連接，大宗貨物運輸?shù)耐ㄟ_程度和線路利用效率較高。節(jié)點度越高表明與相鄰節(jié)點的聯(lián)系就越緊密[19-20]。鐵路大宗貨運節(jié)點度中心性的最高值為1 392，平均值為18.05，表明每個貨運節(jié)點至少平均到達18.05個其他節(jié)點，節(jié)點間聯(lián)系較為緊密；其次，根據(jù)網(wǎng)絡節(jié)點的度累計分布概率來看，鐵路大宗貨物運輸網(wǎng)絡度分布服從冪率分布特征，具有無標度網(wǎng)絡特征[21-22]，如圖3。在節(jié)點度分布中，度值高于30的節(jié)點比例高達59%，其中度值較高，貨運交流聯(lián)系密切的貨運節(jié)點主要集聚在昆明、曲靖、楚雄等城市。

圖3 鐵路貨運節(jié)點整體中心度的累計概率分布Fig. 3 Cumulative probability distribution of overall centrality of railway freight nodes

節(jié)點的中介中心性值越高，表明在網(wǎng)絡中屬于中心地位。由計算可知：云南省內中介中心性最大的鐵路貨運節(jié)點為王家營西站，其值為0.161 1；其次為白塔村、桃花村、讀書鋪、大理東、玉溪南、祥云西站。省內貨運節(jié)點對大宗網(wǎng)絡貨物資源控制能力較強，是與其他節(jié)點發(fā)生貨運聯(lián)系的橋梁，如表2。

表2 云南省鐵路貨運中介中心度和接近中心度排名前10的站點分布Table 2 Distribution of top 10 railway freight stations with intermediate centrality and near centrality in Yunnan Province

中介中心度較低的省外節(jié)點大多位于邊疆地區(qū)，如克拉瑪依、日喀則、阿勒泰地區(qū)，網(wǎng)絡結構不均衡，體現(xiàn)為更依存于貨物資源充足的核心節(jié)點。接近中心度則表現(xiàn)為與其他節(jié)點的貨物運輸?shù)钠骄嚯x較短，具有較高的貨運可達性。平均運輸距離的較短的節(jié)點分別為王家營西、大理東、玉溪南、祥云西、桃花村、青龍寺站，表明這些貨運節(jié)點與其他節(jié)點發(fā)生的貨物運輸路徑較短，點到點的貨物流通也相對容易(表2)。整體來看，昆明、楚雄、曲靖的中介中心度和接近中心度水平位于較高水平，與其他貨運節(jié)點的聯(lián)系較為密切，且節(jié)點之間的距離較小，通達性較高，更易與其他節(jié)點發(fā)生貨運交流，具有更強的獨立性。

3 鐵路大宗貨物運輸流動空間格局

3.1 大宗貨物輸出流動網(wǎng)絡特征

3.1.1 鐵路大宗貨物運輸網(wǎng)絡空間分異特征

云南省鐵路大宗貨物運輸空間聯(lián)系的差異化特征具體表現(xiàn)為在較為緊密城市內貨運聯(lián)系和中心貨運節(jié)點占據(jù)貨物流通中的主導地位。從貨物運輸強度和城市內部運輸聯(lián)系比例等方面來看，鐵路大宗貨物運輸聯(lián)系的集聚態(tài)勢在滇中地區(qū)尤其顯著，占全省貨運比重為86.9%。其中，昆明的貨運流量位于省域內的核心地位，曲靖、紅河、楚雄、大理貨運比重相對較小，但發(fā)生的貨運關系和貨運強度較為顯著。整個鐵路大宗貨流網(wǎng)絡的重心偏向東部地區(qū)，西部、西南部地區(qū)路網(wǎng)規(guī)模不足，貨流網(wǎng)絡聯(lián)系相對松散，集聚性不強，而公路貨物聯(lián)系地域集中性明顯，在空間上整體呈現(xiàn)多中心的分布格局。

3.1.2 鐵路大宗貨物運輸多中心性分布特征

云南省鐵路大宗貨物的對外運輸格局整體呈現(xiàn)“以昆明、曲靖為雙核心，大理、紅河為次核心”的特征。借助UCINET社會網(wǎng)絡，基于城市間最強貨運聯(lián)系，生成貨運節(jié)點不同運輸強度的網(wǎng)絡軸輻圖，如圖4。

圖4 云南省大宗貨物輸出連接強度網(wǎng)絡軸輻圖Fig. 4 Spoke diagram of bulk cargo output connection intensity network in Yunnan Province

由圖4可發(fā)現(xiàn)：① 2018年云南省鐵路貨運節(jié)點的對外運輸聯(lián)系存在明顯的空間分異特征。昆明、曲靖是云南省主要的貨物集聚區(qū)，貨物資源豐富，儲量較大。其中，昆明的貨物輸出量位于第一位，占全省輸出71.05%，是云南省鐵路大宗貨物的主要輸出地，對外運輸關聯(lián)核心節(jié)點相對較多，大宗貨物流通網(wǎng)絡的參與度極高；曲靖是省內貨物輸出量第二位的貨運節(jié)點，與省域間運輸距離較近的成都、攀枝花等節(jié)點發(fā)生較強的貨運聯(lián)系，為周邊地區(qū)貨物需求提供了重要的資源流場。② 大宗網(wǎng)絡以軸輻式[23]為主，形成了以昆明、曲靖、大理、紅河為主的對外貨物輸出區(qū)，各貨運節(jié)點不僅表現(xiàn)出對鄰近區(qū)域貨物資源支配的能力強，呈雙軸輻網(wǎng)絡的貨運節(jié)點如大理、紅河，對跨省區(qū)長距離貨運節(jié)點的運輸聯(lián)系表現(xiàn)為強勁，增加了貨運的廣度。

從省際角度看，云南省鐵路大宗貨物對外運輸聯(lián)系格局呈現(xiàn)“東部較低，西南、西北、華南較高，華北較低”的特征。① 云南省鐵路貨物整體流動規(guī)模較大，節(jié)點呈連片式分布，物流運行效率較高，成為西南片區(qū)最大的貨物流場；② 省內對外運輸表現(xiàn)出地理空間的鄰近性[24]，運輸距離越小，節(jié)點間發(fā)生較高強度運輸聯(lián)系越突出，對周邊省區(qū)貨運滲透力極強，腹地化特征顯著[25-26](圖4)。而云南省公路各貨運節(jié)點在貨物流通量上表現(xiàn)出嚴重的不均衡分布，僅存在少量高連通節(jié)點與省外節(jié)點建立了較強的貨運聯(lián)系流，輸出能力主要集中在省內滇中、滇西南地區(qū)。

整體上看，各貨運節(jié)點對外貨物運輸水平差異較大，不同節(jié)點運輸關系的空間分異顯著，與鄰近區(qū)域表現(xiàn)出明顯的“中心-腹地”運輸特征。由于受到中心城市的影響，云南省主要形成了以昆明、曲靖為核心，大理、紅河為其直接經(jīng)濟腹地，楚雄、玉溪為其間接經(jīng)濟腹地的情況，具有較強的區(qū)域協(xié)同發(fā)展特征。形成了節(jié)點軸輻式網(wǎng)絡體系和連接點對點的網(wǎng)絡結構，有助于貨物在空間上的集聚，同時也提高了對沿線地區(qū)的運輸效率和貨運的可達性。

3.2 大宗貨物輸入流動網(wǎng)絡特征

云南省各貨運節(jié)點大宗貨物資源和自身經(jīng)濟條件存在較大差異，故節(jié)點對不同種類貨物所需的運量和實際需求表現(xiàn)出明顯的非均衡性。① 從各貨運節(jié)點輸入的貨物量看，昆明的貨物輸入量最大，占總輸入量49.7%，其運輸結構相對完整，節(jié)點內部貨物消耗相比其他節(jié)點較大，同時也承擔著核心節(jié)點貨物流通的職能；空間鄰近仍反映在核心節(jié)點對相鄰區(qū)域的貨物吸引，主要與防城港、攀枝花等節(jié)點發(fā)生較強的貨運吸引聯(lián)系。② 省內大宗貨物輸入不僅依存于周邊區(qū)域貨物的供給，更表現(xiàn)出對空間距離較遠區(qū)域發(fā)生密切的貨運聯(lián)系，如哈密、吐魯番等節(jié)點，貨運網(wǎng)絡的延伸和覆蓋能力強，提高了貨物吸引規(guī)模，如圖5。

圖5 云南省大宗貨物輸入連接強度網(wǎng)絡軸輻圖Fig. 5 Spoke diagram of bulk cargo input connection intensity network in Yunnan Province

從省內角度而言，云南省鐵路大宗貨物運輸形成了以昆明、曲靖為雙核心網(wǎng)絡輸入格局，物流聚集現(xiàn)象明顯，公路貨物運輸則較依賴于省內及鄰近區(qū)域間的貨物輸入，已在短線和支線上的運輸服務具有明顯優(yōu)勢，在公鐵聯(lián)合運輸模式下可彌補鐵路貨物運輸末梢的缺陷，強化區(qū)域物流集聚效應。

從省際角度而言，云南省鐵路大宗貨物輸入整體呈現(xiàn)以鄰近省區(qū)為貨運核心的特點。鄰近省區(qū)是貨物流入的主要源地，已經(jīng)建立起了較強引力的連接(圖5)。① 貨運網(wǎng)絡以放射狀形式對各省區(qū)產生輻射影響，提升了對貨物集聚能力和外向需求，其網(wǎng)絡凝聚力較強；② 因各省區(qū)地理區(qū)位、運輸距離、基礎設施不同，長距離區(qū)域空間聯(lián)系相對稀疏，中心區(qū)域的影響力顯著。

云南省各貨運節(jié)點對貨物吸引依然表現(xiàn)出比較明顯的地理鄰近性，對核心節(jié)點貨物資源供給存在一定依賴，內部聯(lián)系十分密切；相比之下，對空間距離尺度較大的次核心節(jié)點資源需求反映出脆弱性。

3.3 鐵路大宗貨物運輸通道

根據(jù)所構建的鐵路大宗貨物網(wǎng)絡，利用貨物節(jié)點度指標測算軸心節(jié)點所在區(qū)域貨源優(yōu)勢和貨流規(guī)模，判斷各流通節(jié)點在貨運網(wǎng)絡中綜合地位與功能，進而識別鐵路大宗貨物主要運輸通道。

從省內節(jié)點間的貨運交流來看，各節(jié)點貨物運輸聯(lián)系強度差異顯著，分別承擔著不同貨物的流通職能。省內鐵路大宗貨物主要運輸通道為：昆明—曲靖、昆明—大理、昆明—紅河、曲靖—大理、曲靖—楚雄、紅河—大理。其中，昆明、曲靖在貨物運輸網(wǎng)絡中的點度中心度較高，輻射區(qū)域范圍較廣，與其他節(jié)點構成主要的大宗貨物運輸通道，反映出對省內貨物資源的支配能力較強，如圖6。

圖6 云南省內鐵路大宗貨物主要運輸通道Fig. 6 The main transportation channels of railway bulk cargo in Yunnan Province

從省域節(jié)點間的貨物交流來看，鐵路大宗貨運網(wǎng)絡呈現(xiàn)省域尺度下“核心-邊緣”空間結構，與鄰近省區(qū)節(jié)點發(fā)生密切的貨運聯(lián)系，貨物運輸網(wǎng)絡的點度中心度較高。其跨省區(qū)鐵路大宗貨物輸出主要運輸通道為：昆明—防城港、昆明—貴陽、昆明—成都、曲靖—攀枝花、曲靖—成都、紅河—攀枝花；大宗貨物輸入主要運輸通道為：防城港—昆明、防城港—曲靖、防城港—玉溪、攀枝花—昆明、攀枝花—楚雄，如圖7。其中，云南省跨省區(qū)鐵路大宗貨物運輸通道受地理空間約束，與周邊短距離區(qū)域更易形成物資流通規(guī)模較大的運輸通道。

圖7 云南省鐵路大宗貨物主要跨省運輸通道Fig. 7 The main inter-provincial transportation channels of railway bulk cargo in Yunnan Province

3.4 大宗貨物資源流動形態(tài)

根據(jù)云南省鐵路各貨運節(jié)點大宗貨物輸入和輸出流動比，流動職能可劃分為兩種類型：輸入-輸出復合型和輸入型，如表3。

表3 云南省大宗貨物運輸流動形態(tài)Table 3 Flow patterns of bulk cargo transportation in Yunnan Province

云南省鐵路大宗貨物資源輸出大于貨物資源輸入，流動的比值為1.15，接近于比值1，故流動形態(tài)定義為輸入-輸出復合型省際貨運交流中心。① 省內大部分節(jié)點流動類型均為貨物輸入型為主，貨物對外流動強較小，貨物供給力度偏弱，其流動形態(tài)傾向于貨物資源補給型，對省域間貨物源地吸引力度較強；② 昆明是云南省鐵路大宗貨物輸入和輸出規(guī)模最大的區(qū)域交流中心，其貨物輸流出量大于流入量，流動比值波動幅度較小，反映出該節(jié)點貨物流動量較為均衡，承擔著整個鐵路貨物運輸網(wǎng)絡影響力極強的源地和匯地，是城市間貨流的軸心，其構成的鐵路物流通道干線進一步強化了貨物網(wǎng)絡的聯(lián)通能力。

4 結 論

筆者基于真實貨流與復雜網(wǎng)絡理論，從不同尺度分析了云南省鐵路大宗貨物運輸網(wǎng)絡特征，得出如下結論：

1)云南省鐵路大宗貨物運輸具有明顯的小世界和無標度特征。大宗貨物運輸節(jié)點的集聚性強，連通度高，不同節(jié)點之間的網(wǎng)絡密度差異顯著，整體呈現(xiàn)“多中心，發(fā)展不平衡”的分布格局。不同節(jié)點間貨運流量在空間分布上成非均衡性，處于網(wǎng)絡核心和次核心的貨運節(jié)點支配性更強。

2)根據(jù)云南鐵路大宗貨運節(jié)點中心性指標顯示：位于網(wǎng)絡核心位置的節(jié)點城市如昆明、曲靖、楚雄對大宗貨物流動具有很強的控制能力，并在不斷增強貨物資源流通的擴散能力。從大宗貨物運輸節(jié)點接近中心度指標來看，昆明具有較小的接近中心度，在鐵路大宗貨運網(wǎng)絡結構中占據(jù)重要地位，享有絕對的貨運優(yōu)勢。而云南省整體貨運的通達性較差，貨運節(jié)點等級結構和空間分布差異較大，其網(wǎng)絡層級差異主要受于節(jié)點城市的自然條件、基礎設施、城市功能等。

3)云南鐵路大宗貨物的輸出主要集聚于中心城市，形成了“以昆明、曲靖為雙核心，大理、紅河為次核心”的貨物輸出格局，是重要的貨流源地。貨物運輸聯(lián)系強度主要集中在鄰近地區(qū)，腹地化特征極為顯著，增大了資源流通量和全網(wǎng)可達規(guī)模，使運輸網(wǎng)絡效益最大化，與遠距離地區(qū)間的貨流規(guī)模相對較小。貨運節(jié)點傾向于鄰近區(qū)域產業(yè)中心取得首位聯(lián)系，從貨物品類來看，昆明、曲靖主要以煤、鋼鐵、石油、化工等大宗物資為主，與昆明和曲靖以原煤、化肥、鋼材為主要資源的現(xiàn)狀相吻合，一定程度上表明了工業(yè)產業(yè)空間布局對云南省鐵路大宗貨物運輸網(wǎng)絡結構和流動格局的影響。

4)云南鐵路大宗貨物的輸入表現(xiàn)出從區(qū)外到區(qū)內有著較強的貨物吸收能力，形成以昆明、曲靖為雙軸輻核心貨運節(jié)點，全面提升了運輸網(wǎng)絡通達性和覆蓋能力。同時，不僅與周邊區(qū)域發(fā)生強貨運連接，與遠距離區(qū)域也保持著較強的貨流聯(lián)系，空間聯(lián)系的跨度和規(guī)模均相對較大。區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展水平對云南省鐵路大宗貨物運輸格局表現(xiàn)出明顯影響，昆明、曲靖、紅河均是云南滇中城市經(jīng)濟圈的組成城市，經(jīng)濟發(fā)展水平在全省相對較高，可充分發(fā)揮自身對周邊地區(qū)的輻射與帶動效應。