孫世達　姜巍　高衛(wèi)東

摘 要：港口是水路運輸?shù)臉屑~和重要節(jié)點，對區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展起著重要作用。以我國規(guī)模以上港口為研究對象，運用指數(shù)分析與齊夫定律對近年來我國港口規(guī)模的區(qū)域差異、等級規(guī)模變化進行分析，通過灰色關(guān)聯(lián)度模型確定影響港口規(guī)模的主要因素，結(jié)果發(fā)現(xiàn)：我國港口吞吐量增長迅速，以外貿(mào)運輸為主；港口規(guī)模的區(qū)域差異與規(guī)模等級差異逐步縮小，各港口吞吐量呈現(xiàn)位序-規(guī)模分布，分形結(jié)構(gòu)由單分形轉(zhuǎn)為雙分形，齊夫參數(shù)呈下降趨勢；不同省級行政單元經(jīng)濟水平對港口規(guī)模影響存在差異，分為區(qū)域拉動型、外向經(jīng)濟型、腹地中轉(zhuǎn)型和補充導向型。

關(guān)鍵詞：港口；時空格局；吞吐量；影響因素

中圖分類號：F129.9 文獻標識碼：A

0 引言

改革開放以來，經(jīng)濟高速發(fā)展極大拉動了水運規(guī)模的增長。作為水運樞紐與重要節(jié)點的港口成為學界研究熱點，研究內(nèi)容主要集中在以下幾個方面：一是從港口與腹地之間的關(guān)系入手，探討港口對腹地經(jīng)濟發(fā)展的影響：如王洪清運用非線性模型對寧波港與腹地經(jīng)濟關(guān)系進行探討，發(fā)現(xiàn)寧波港對腹地經(jīng)濟貢獻彈性具有“U”型特征[1]；韓增林等人以我國東部沿海港口為樣本，利用海港空間效應(yīng)模型，測度了不同港口與其腹地的經(jīng)濟空間效應(yīng)[2]；二是從港口吞吐量時間序列變動規(guī)律入手，探討影響港口運輸規(guī)模的因素：如孟國連基于我國17個主要內(nèi)河港口吞吐量時間序列數(shù)據(jù)建立多元線性回歸模型對影響因素作量化分析，發(fā)現(xiàn)GDP、年平均降水量、最高水位對內(nèi)河港口吞吐量影響最為顯著[3]；Albert Veenstra等人使用指數(shù)模型，發(fā)現(xiàn)長江水系港口規(guī)模的上升受其本身地理位置的制約[4]；郭建科等人運用灰色關(guān)聯(lián)度模型分析了遼寧沿海港口增長與其腹地之間的關(guān)聯(lián)程度，發(fā)現(xiàn)腹地物流規(guī)模、固定資產(chǎn)投資及工業(yè)化是影響遼寧港口發(fā)展的主要因素[5]。三是從港口及其腹地空間結(jié)構(gòu)入手，探討港口對腹地經(jīng)濟布局的影響：如梁辰等人以大連港為研究對象，結(jié)合分形幾何、空間重心等理論考察臨港產(chǎn)業(yè)集聚現(xiàn)象[6]；劉波等使用港口腹地區(qū)位熵模型結(jié)合外貿(mào)依存度分析港口腹地空間演變規(guī)律[7]；董曉菲等人對大連港與腹地相關(guān)性進行實證研究，發(fā)現(xiàn)其呈現(xiàn)出一定的圈層結(jié)構(gòu)并具有生命周期性[8]；Ferrari等人通過考察利古里亞港口規(guī)模演變，認為港口與腹地市場間的可達性決定了港口規(guī)模上升潛力[9]；Taubenb？觟ck等人通過對印度主要城市遙感影像的解析，發(fā)現(xiàn)港口規(guī)模的升級會在一定程度上影響城市形態(tài)的演變[10]。近年來，也有部分學者開始進行港口空間演化規(guī)律的研究，如王成金對秦漢以來中國港口的空間分布特征進行了分析并從產(chǎn)業(yè)布局、政治經(jīng)濟空間關(guān)系等宏觀角度探討了影響港口空間分布變化的原因[11]；潘坤友等人運用港口首位度和修正的赫芬達爾指數(shù)對中國集裝箱港口體系的空間結(jié)構(gòu)變化進行了分析[12]。

總體來講，已有的研究主要集中在港口與腹地關(guān)系、港口規(guī)模變化規(guī)律上，研究方法多為相關(guān)、回歸分析以及預(yù)測；研究對象多為單個港口、港口群或某類港口，對我國港口系統(tǒng)整體時空演變規(guī)律研究較少。本文以港口貨物吞吐量為切入點，借助空間分異指數(shù)對我國港口時空分布規(guī)律進行探討，利用灰色關(guān)聯(lián)度模型分析影響我國港口規(guī)模時空格局變化的因素。相關(guān)數(shù)據(jù)主要來源于《中國港口年鑒》（2000-2013）、《中國港口發(fā)展報告》（2008-2012）及《中國統(tǒng)計年鑒》（1981-2014），部分數(shù)據(jù)取自于省級統(tǒng)計年鑒以及地市統(tǒng)計公報。為使數(shù)據(jù)具有可比性，本文將所有與經(jīng)濟有關(guān)的數(shù)據(jù)調(diào)整為2000年不變價。

1 我國港口運輸發(fā)展歷程

港口不僅是國家交通運輸?shù)幕A(chǔ)設(shè)施，更是區(qū)域產(chǎn)業(yè)布局的核心。改革開放以來中國的水運事業(yè)蓬勃發(fā)展，2013年我國港口生產(chǎn)用碼頭達到31760個，其中萬噸及其以上泊位達到2001個，完成貨物吞吐量117.67億噸[13]；沿海吞吐量過億噸港口有20個，內(nèi)河吞吐量過億噸港口有9個；具備靠泊裝卸30萬噸級散貨船、44萬噸油輪和1萬標準箱集裝箱船的能力，在空間上自北向南組成了沿海與內(nèi)河相結(jié)合的港口體系（圖1）。近年來我國水運規(guī)模和結(jié)構(gòu)變化主要呈現(xiàn)以下特點：

（1） 吞吐量波動增長，海運成為水運主體。外向型經(jīng)濟發(fā)展促進了區(qū)域間物資交流，水運規(guī)模不斷攀升，吞吐總量從1999年的19.6億噸增至2013年的117.67億噸，外貿(mào)吞吐量也從1999年的4.26億噸增加到2013年的33.6億噸，分別為1999年的6倍和7.8倍，年均增長率分別為14%和16%（圖2）。從二者增長變化過程來看，1999年～2003年外貿(mào)吞吐量增長率高于吞吐總量增長率，此后隨著國內(nèi)物資需求增長，在2007年之后，兩者增速基本一致。近年來隨著經(jīng)濟進入平穩(wěn)發(fā)展期，吞吐量增長率開始放緩，基本保持穩(wěn)定。海運作為我國水運主體，呈現(xiàn)指數(shù)增長趨勢，1980年沿海規(guī)模以上港口吞吐量僅為2.17億噸，2013年沿海規(guī)模以上港口吞吐量為1980年的33.5倍，增至72.8億噸，占水運總量的61.9%，年均增長率為11%（圖3）。

（2） 運輸結(jié)構(gòu)以能源為主，礦石比重近年來不斷增長。我國港口貨物吞吐量中能源所占比重最大，其次為礦石與建材，農(nóng)業(yè)物資所占比例較?。▓D4）。能源（煤炭、石油、天然氣）是我國水運的主體，吞吐量從1998年的4億噸增至2013年的21.5億噸，占貨運總吞吐量的36.9%；礦石與建材（鋼鐵、水泥、木材）在2005年之前吞吐量差異較小，約占貨運總吞吐量的13.5%，此后，逐漸高于建材吞吐量（圖5），目前礦石吞吐量已占貨運總吞吐量的18.7%，成為水運的重要組成部分。農(nóng)業(yè)物資（糧食、鹽、化肥、農(nóng)藥）吞吐量穩(wěn)中有升，但增幅較小，甚至出現(xiàn)負增長。

2 港口空間差異演變

2.1 泰爾指數(shù)和赫希曼-赫芬達爾指數(shù)

泰爾指數(shù)（Theil Index， THI）是從信息量和熵的角度出發(fā)衡量個人或地區(qū)之間不平等程度的一種常見方法[14]，赫希曼-赫芬達爾指數(shù)（Herfindahl-Hirschman Index，HHI）是反映市場集中度的指標，用于計量廠商規(guī)模的離散程度[15]。本文采用THI和HHI的時間序列變化來表征我國港口體系空間差異的具體過程。

其中，yi表示第i個港口某年度吞吐量，表示各港口吞吐量平均值，Y表示各港口吞吐量總和，n表示港口數(shù)量。THI與HHI指數(shù)越大，則港口間吞吐量空間差異越大，地理集中程度越高。

總體來看，我國港口規(guī)模區(qū)域差異在平穩(wěn)縮小。THI與HHI均呈下降趨勢，分別從1995年的950.8和0.22降至2012年的628.9與0.11（圖6）。

2.2 首位度指數(shù)

首位度指數(shù)最早用于衡量區(qū)域城市規(guī)模等級分布變化[16]，為衡量港口吞吐量等級差異，我們借鑒城市首位指數(shù)計算方法，分別計算2港口指數(shù)、4港口指數(shù)和11港口指數(shù)（公式3）。其中2港口指數(shù)即首位度，表示某年度吞吐量最大港口與第二大港口規(guī)模的比值。

其中S2、S4、S11分別表示2港口指數(shù)、4港口指數(shù)和11港口指數(shù)。Tk表示排名第k位港口的吞吐量。正常情況下，1

首位分析表明，我國港口等級規(guī)模分布由首位分布逐步轉(zhuǎn)向均衡分布。S2、S4和S11指數(shù)自1995年的1.98、0.74、0.66分別降至2012年的1.17、0.48、0.37 （圖7），港口之間運輸規(guī)模逐漸均衡，等級差異縮小。1995年，吞吐量最大的港口為上海港，吞吐量為1.66億噸，是當時全國唯一吞吐量過億噸的港口，排名第二的秦皇島港吞吐量為0.84億噸，港口間規(guī)模等級差異較大，上海港表現(xiàn)出明顯的首位優(yōu)勢。2006年寧波港與舟山港開啟一體化進程，兩港口吞吐量開始合并統(tǒng)計，導致了2港口指數(shù)由2005年的1.65驟降至2006年的1.11。2008年，上海港與寧波-舟山港吞吐量基本持平，2港口指數(shù)達到了最低值1.02。之后，寧波-舟山港地位逐漸上升，2009年吞吐量超過上海港成為我國第一大港，伴隨著上海港地位的下降，2港口指數(shù)又有所上升。2012年，寧波-舟山港完成貨物吞吐量7.44億噸，成為全球貨物吞吐量最大的海港，相比于排名第二的上海港（6.37億噸），寧波-舟山港并沒有表現(xiàn)突出的首位優(yōu)勢，沒有成為我國絕對壟斷型大港。

2.3 位序-規(guī)模變化

哈佛大學George Kingsye Zipf研究自然語言詞匯分布規(guī)律時，提出齊夫定律[17]。齊夫公式（公式4）可以很好地描述位序-規(guī)模結(jié)構(gòu)[18]，我們將其引入到港口規(guī)模等級結(jié)構(gòu)研究中：

lnT（K）=A-qlnK （4）

其中，K為某港口吞吐量位序，T（K）表示位序為K的港口吞吐量，q為齊夫參數(shù)，A為常數(shù)項。q≥1時，規(guī)模等級結(jié)構(gòu)呈冪律分布，q減小說明中間位序單元數(shù)增多，規(guī)模等級結(jié)構(gòu)差異縮??；q<1時，規(guī)模等級結(jié)構(gòu)空間分布模式向?qū)?shù)正態(tài)分布轉(zhuǎn)化。在動態(tài)系統(tǒng)中，研究對象的規(guī)模不斷演化，點列在坐標系中的位置也會不斷移動。一般認為，點列在雙對數(shù)圖中呈直線分布為單分形結(jié)構(gòu)，如果形成兩條直線則為雙分形結(jié)構(gòu)[19]。

港口系統(tǒng)是受自然和人文要素綜合作用的復(fù)雜系統(tǒng)，遵循系統(tǒng)演化的一般規(guī)律，即從無序到有序，從混沌到復(fù)雜[20]。取1990、2000、2006及2012年四個時間節(jié)點全國規(guī)模以上港口吞吐量數(shù)據(jù)進行排序，將點列（K，T（K））數(shù)據(jù)標繪在雙對數(shù)坐標圖上，考察其擬合狀況。1990年與2000年，點列在雙對數(shù)坐標圖上均為一條直線，q值分別為1.27與1.19，說明吞吐量位序-規(guī)模分布具有單分形特征，呈現(xiàn)冪律分布，不同等級港口間吞吐量規(guī)模差異較大。2006年與2012年雙對數(shù)坐標圖上均有兩條直線段，呈現(xiàn)雙分形結(jié)構(gòu)，吞吐量大的港口間規(guī)模差異減小，而吞吐量小的港口間規(guī)模差異增大（圖8）。

根據(jù)齊夫公式考察我國規(guī)模以上港口1995年～2012年吞吐量位序-規(guī)模變化狀況（圖9），呈現(xiàn)以下特征：

（1） 由單分形轉(zhuǎn)為雙分形。2002年之前，港口吞吐量位序-規(guī)模呈現(xiàn)單分形結(jié)構(gòu)，2003年后轉(zhuǎn)為雙分形。原因是2003年港口實行政企分離后，部分港口吞吐量迅速增長，引起港口間吞吐量規(guī)模分布大調(diào)整，單分形結(jié)構(gòu)退化為局部分形，由原來一個吞吐量規(guī)模結(jié)構(gòu)系統(tǒng)蛻變?yōu)閮蓚€結(jié)構(gòu)子系統(tǒng)。

（2） 齊夫參數(shù)值逐漸減小。1995年至2002年，q值從1.23降至1.08，2002年的q值接近于1，為標準Zipf式，是相對較佳的空間分布結(jié)構(gòu)。2003年至2012年為雙分形結(jié)構(gòu)，第一無標度區(qū)與第二無標度區(qū)q值均呈下降趨勢（圖9）。第一無標度區(qū)q1值由1.22降至0.32，空間形態(tài)由冪律分布轉(zhuǎn)為對數(shù)正態(tài)分布，表現(xiàn)為第一無標度區(qū)內(nèi)港口吞吐量規(guī)模趨同。第二無標度區(qū)q2值由11.91降至1.56，吞吐量差異也在減小。這一變化趨勢說明港口規(guī)模等級差異縮小，呈總體均衡式分布。

3 港口規(guī)模影響因素分析

3.1 灰色關(guān)聯(lián)度分析方法

港口吞吐量受自然條件及腹地經(jīng)濟水平雙重影響。自然條件對港口的影響主要體現(xiàn)在港口水況、陸域狀況及腹地連通性等方面，而腹地經(jīng)濟水平對港口的影響則體現(xiàn)在經(jīng)濟發(fā)展對港口發(fā)展的推動上，經(jīng)濟發(fā)達的腹地可為港口發(fā)展帶來充沛的貨源?，F(xiàn)代社會港口發(fā)展更多受區(qū)域經(jīng)濟影響，因此，本文主要將影響港口吞吐規(guī)模的經(jīng)濟因素納入灰色關(guān)聯(lián)模型，探討影響港口規(guī)模的主要因素。

總體來看，港口吞吐量與經(jīng)濟總量、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、其他運輸方式發(fā)展等因素有關(guān)。地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平越高，貨物產(chǎn)生量越大，港口運輸需求量也越大；外向型經(jīng)濟的發(fā)展在一定程度上會促進港口吞吐量增長；水、陸交通網(wǎng)絡(luò)完善程度，鐵路、公路等其他交通方式運量的變化也會間接引起港口吞吐量變化?；谝陨戏治?，本文選取如下指標（表1）評價腹地經(jīng)濟對港口貨物吞吐量的影響，其中，X1～X5評價腹地經(jīng)濟發(fā)展綜合水平，X6、X7反映腹地外向型經(jīng)濟發(fā)展水平，X8、X9衡量腹地交通網(wǎng)絡(luò)完善程度。

灰色關(guān)聯(lián)度可以度量復(fù)雜系統(tǒng)離散數(shù)列的相關(guān)程度，對于樣本量以及樣本規(guī)律要求較低，因此得到廣泛應(yīng)用。由于影響港口規(guī)模變化的因素并非完全確定，難以使用精確模型度量各因素對港口規(guī)模的影響，因此，本文運用灰色關(guān)聯(lián)度模型定量分析腹地經(jīng)濟指標對港口吞吐量的影響，通過比較系統(tǒng)中各時期相關(guān)統(tǒng)計數(shù)據(jù)的幾何關(guān)系，確定參考數(shù)列與比較數(shù)列之間在幾何形狀上的相似程度，分析影響系統(tǒng)發(fā)展的優(yōu)勢因素[21]。

首先建立因變量參考數(shù)列X0與自變量比較數(shù)列Xi，并采用均值化法對數(shù)據(jù)進行無量綱處理。

式中，p為分辨系數(shù)，在區(qū)間（0-1）之間，一般取0.5。？孜i（K）為比較數(shù)列X0與參考數(shù)列Xi對應(yīng)元素的關(guān)聯(lián)系數(shù)，△min與△max分別表示差數(shù)列的最小與最大差值。

比較數(shù)列與參考數(shù)列關(guān)聯(lián)度為：

ri值越大，則關(guān)聯(lián)度越大，參考數(shù)列與比較數(shù)列之間相關(guān)性越強。

3.2 灰色關(guān)聯(lián)度結(jié)果分析

研究腹地經(jīng)濟對港口吞吐量的影響，比較理想的做法是把握港口腹地城市的經(jīng)濟狀況。受數(shù)據(jù)可獲得性限制，本文以具有一定吞吐量規(guī)模的省級行政單元為研究對象。省份選取自2002年起《中國港口年鑒》在“分省港口”一章中經(jīng)常提及的省份，且在使用灰色關(guān)聯(lián)分析時選取的省份在所研究的時間序列上數(shù)據(jù)完整。根據(jù)公式5和公式6計算港口吞吐量與各影響因素之間的灰色關(guān)聯(lián)度（表2）。

總體來看，第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值和地區(qū)生產(chǎn)總值與港口吞吐量關(guān)聯(lián)度均值最高，分別達到0.83與0.8，第一產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度最低僅為0.7。原因是港口貨運中與第二產(chǎn)業(yè)相關(guān)的貨物如建材、能源、礦石所占比重較大，而農(nóng)業(yè)物資運量較小且增長緩慢。進出口總額與外商直接投資額、吞吐量關(guān)聯(lián)度均值分別為0.75、0.73。鐵路公路貨運量與路網(wǎng)密度、吞吐量關(guān)聯(lián)度均值分別為0.74、0.72。

不同省級行政單元港口吞吐量與各影響因素灰色關(guān)聯(lián)度存在差異，借助SPSS聚類分析工具，結(jié)合相關(guān)文獻[5，11]對港口類型的劃分依據(jù)，根據(jù)因素之間關(guān)聯(lián)程度值，可將我國港口腹地劃分為四種類型（表3）。

區(qū)域拉動型省市主要分布在西部地區(qū)，經(jīng)濟發(fā)展水平總體較差，港口規(guī)模較小，吞吐量與地區(qū)經(jīng)濟水平、交通運輸便捷度聯(lián)系緊密。其中與地區(qū)生產(chǎn)總值和鐵路公路貨運量關(guān)聯(lián)度均值達到0.93和0.87，與城市化率的關(guān)聯(lián)度達到0.83，是4類省級行政單元中最高的，這類港口的發(fā)展與其所在區(qū)域整體發(fā)展水平息息相關(guān)，區(qū)域發(fā)展拉動了港口吞吐量的增長。

外向經(jīng)濟型省市多數(shù)處于沿海地區(qū)，港口數(shù)量多，外向型經(jīng)濟的發(fā)展推動著港口吞吐量的迅速增長，進出口總額與吞吐量關(guān)聯(lián)度在四類省級行政單元中最高，達到了0.82，此外吞吐量增長與外商投資額也表現(xiàn)出較好的關(guān)聯(lián)性，關(guān)聯(lián)度為0.76。湖南作為此類型中唯一的內(nèi)陸省份，其港口吞吐量近半數(shù)來自于岳陽港，而岳陽港是長江流域重要的外貿(mào)口岸，也是湖南對外開放的重要基礎(chǔ)[22]。外向型經(jīng)濟的發(fā)展對這類港口規(guī)模的增長影響顯著，吞吐量與區(qū)域總體經(jīng)濟水平關(guān)聯(lián)度反而較低。

腹地中轉(zhuǎn)型省市位于經(jīng)濟發(fā)達的長江三角洲經(jīng)濟圈，吞吐量增長與地區(qū)生產(chǎn)總值、第二、三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值關(guān)聯(lián)度較高，分別為0.83、0.87、0.85，關(guān)聯(lián)度最低的因素為進出口額。這類省市的港口更多承擔了腹地貨物中轉(zhuǎn)的任務(wù)，在吞吐量中國際貨物運輸所占比重較低。如上海港位于長江經(jīng)濟帶和沿海經(jīng)濟帶交匯處，其直接腹地為長三角地區(qū)，間接腹地為長江流域，是我國貨物集疏運的重要節(jié)點。

補充導向型省份居于大陸腹地，各影響因素與吞吐量關(guān)聯(lián)度總體較低，第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值、進出口總額、外商直接投資額關(guān)聯(lián)度均值相對較高，分別為0.69、0.7、0.7。這類省份水運為內(nèi)河運輸，規(guī)模較小，吞吐量增長依賴于外向型經(jīng)濟水平的發(fā)展，第二產(chǎn)業(yè)也能一定程度上推動港口水運。在這類省份經(jīng)濟發(fā)展過程中，港口生產(chǎn)更多起補充作用。

4 結(jié)論

以我國規(guī)模以上港口為研究對象，運用指數(shù)分析和齊夫定律對我國近年來港口規(guī)模的區(qū)域差異與等級規(guī)模變化進行分析，并使用灰色關(guān)聯(lián)度模型，分析不同省級行政單元內(nèi)影響港口規(guī)模的主要經(jīng)濟因素，得出以下結(jié)論：

（1） 港口吞吐量波動增長，近年來增速減緩，進入穩(wěn)定發(fā)展期。外貿(mào)吞吐量增長率在2007年之前高于吞吐總量增長率，近幾年增速趨于一致。運輸結(jié)構(gòu)以能源為主，礦石比重近年來不斷上升，農(nóng)業(yè)物資所占比重最小。

（2） 泰爾指數(shù)、赫希曼-赫芬達爾指數(shù)呈下降趨勢，表明我國港口規(guī)模區(qū)域總體差異平穩(wěn)縮小。港口首位指數(shù)分析表明港口規(guī)模等級差異逐步減小，基本不存在壟斷型大港。

（3） 規(guī)模以上港口吞吐量呈現(xiàn)位序-規(guī)模分布，分形結(jié)構(gòu)由單分形轉(zhuǎn)為雙分形，齊夫參數(shù)呈下降趨勢。規(guī)模等級結(jié)構(gòu)空間分布模式由冪律分布轉(zhuǎn)為對數(shù)正態(tài)分布。

（4） 總體來看，由于運輸結(jié)構(gòu)的原因，第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與吞吐量灰色關(guān)聯(lián)度最高。不同省級行政單元影響港口規(guī)模的因素存在差異，可分為區(qū)域拉動型、外向經(jīng)濟型、腹地中轉(zhuǎn)型和補充導向型。

受數(shù)據(jù)可得性限制，本文所研究港口時空分布是以規(guī)模以上港口為研究對象的，所得結(jié)論應(yīng)在更大范圍的港口間進行檢驗；研究影響因素時，以省級行政單元為研究對象，尺度的選取對研究結(jié)果具有一定的影響。

參考文獻：

[1] 王洪清，祁春節(jié)，劉歡. 港口對腹地經(jīng)濟貢獻彈性的U型曲線及其理論解釋[J]. 地域研究與開發(fā)， 2013， 32（2）： 22-26， 45.

[2] 韓增林，郭建科. 中國海港空間效應(yīng)的識別與測度[J]. 地理學報， 2014， 69（2）：243-254.

[3] 孟國連. 我國主要內(nèi)河港口吞吐量影響因素計量分析[J]. 水運管理， 2014， 36（2）：20-21.

[4] Albert veenstra. Theo Notteboomb. The development of the Yangtze River container port system[J]. Journal of Transport Geography， 2011， 19（4）：772-781.

[5] 郭建科，杜小飛，韓增林，等. 遼寧沿海港口成長的影響因素動態(tài)分析[J]. 地理與地理信息科學，2015，31（1）： 87-90.

[6] 梁辰，王諾，佟士祺，等. 大連臨港產(chǎn)業(yè)集聚與城市空間結(jié)構(gòu)演變研究[J]. 經(jīng)濟地理， 2012， 32（8）：84-90.

[7] 劉波，朱傳耿，車前進. 港口經(jīng)濟腹地空間演變及其實證研究—以連云港港口為例[J]. 經(jīng)濟地理， 2007， 27（6）： 904-909.

[8] 董曉菲，王榮成，韓增林. 港口-腹地系統(tǒng)空間結(jié)構(gòu)演化分析—以大連港-遼寧經(jīng)濟腹地系統(tǒng)為例[J]. 經(jīng)濟地理， 2010， 30（11）：1761-1766.

[9] C.ferrari F. Parola E.Gattorna. Measuring the quality of port hinterland accessibility： The Ligurian case[J]. Transport Policy， 2011， 18（11）：382-391.

[10] H. taubenbck M， Wegmann A， Roth H， et. al. Urbanization in India-Spatiotemporal analysis using remote sensing data[J]. Computers， Environment and Urban Systems， 2009， 33（3）：179-188.

[11] 王成金. 中國港口分布格局的演化與發(fā)展機理[J]. 地理學報， 2007， 62（8）： 809-820.

[12] 潘坤友，曹有揮，梁雙波，等. 中國集裝箱多門戶港口區(qū)域空間結(jié)構(gòu)的形成與機理[J]. 地理科學進展， 2013， 32（2）：214-222.

[13] 交通運輸部綜合規(guī)劃司. 2013年交通運輸行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計公報[EB/OL]. http：//www.moc.gov.cn/zfxxgk/bnssj/z

hghs/201405/t20140513_1618277.html， （2014-5-13） [2014-12-11].

[14] 羅亦鵬. 基于Theil指數(shù)的城鄉(xiāng)居民收入差距分解分析[J]. 長沙大學學報， 2012， 26（2）：98-101.

[15] 趙建群. 論赫芬達爾指數(shù)對市場集中狀況的計量偏誤[J]. 數(shù)量經(jīng)濟技術(shù)經(jīng)濟研究， 2011， 26（12）：132-145.

[16] 那偉，劉繼生. 吉林省城市體系等級規(guī)模結(jié)構(gòu)研究[J]. 人文地理，2007，20（5）：50-54.

[17] 崔旭，邵力軍. 齊普夫定律的相關(guān)問題研究—貢東公式探由[J]. 現(xiàn)代情報， 2003，23（9）：44-46.

[18] 陳勇，陳嶸，艾南山，等. 城市規(guī)模分布的分形研究[J]. 經(jīng)濟地理， 1993，13（3）：48-53.

[19] 楊國良，張捷，艾南山，等. 旅游流齊夫結(jié)構(gòu)及空間差異化特征-以四川省為例[J]. 地理學報，2006，61（12）：1281-1289.

[20] 魏宏森. 錢學森構(gòu)建系統(tǒng)論的基本設(shè)想[J]. 系統(tǒng)科學學報， 2013， 21（1）：1-8.

[21] 徐建華. 現(xiàn)代地理學中的數(shù)學方法[M]. 北京： 高等教育出版社， 2002：338-340.

[22] 杜麒棟，主編. 分省港口-湖南省港口[Z]. 中國港口年鑒， 2013：184-186.