曾 慶 成， 吳 凱， 滕 藤

(大連海事大學(xué) 交通運(yùn)輸管理學(xué)院， 遼寧 大連116026)

海上絲綢之路港口的空間分布特征研究

曾 慶 成， 吳 凱， 滕 藤

(大連海事大學(xué) 交通運(yùn)輸管理學(xué)院， 遼寧 大連116026)

運(yùn)用全局空間自相關(guān)、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓、空間基尼系數(shù)、局部空間自相關(guān)、熱點(diǎn)分析等空間計(jì)量地理方法，分析港口空間分布特征。結(jié)果表明：海上絲綢之路港口的空間分布呈現(xiàn)集聚特征，局部地區(qū)集聚顯著。該區(qū)域主要港口的主體空間分布區(qū)域有向外擴(kuò)張的趨勢(shì)，且空間分布中心出現(xiàn)總體向西變化的趨勢(shì)。同時(shí)該區(qū)域港口集裝箱產(chǎn)業(yè)的空間分布與整個(gè)經(jīng)濟(jì)的空間分布相匹配，并且趨于進(jìn)一步的均勻匹配。建議以我國(guó)沿海、東南亞以及印度洋沿岸地區(qū)為主構(gòu)建海上絲綢之路區(qū)域港口發(fā)展的核心區(qū)，我國(guó)應(yīng)主動(dòng)參與該區(qū)域港口投資建設(shè)，推進(jìn)中國(guó)東南沿海與東南亞、南亞港口物流合作。

海上絲綢之路；港口；空間分布

海上絲綢之路建設(shè)是我國(guó)應(yīng)對(duì)國(guó)際政治、經(jīng)濟(jì)與貿(mào)易新形勢(shì)，推進(jìn)新一輪開放發(fā)展的重要舉措，是打造中國(guó)經(jīng)濟(jì)升級(jí)版新的重要國(guó)家戰(zhàn)略，即“兩帶一路”。高效的海上航線網(wǎng)絡(luò)是促進(jìn)海上互聯(lián)互通，推進(jìn)海上絲綢之路建設(shè)的重要基礎(chǔ)。港口作為航線網(wǎng)絡(luò)的重要節(jié)點(diǎn)，其功能和空間分布直接影響航線網(wǎng)絡(luò)的整體效率。分析海上絲綢之路港口的空間分布特征，對(duì)于優(yōu)化海上絲綢之路航線網(wǎng)絡(luò)，提出適應(yīng)海上絲綢之路建設(shè)的港口空間布局具有重要意義。

為此，本文采用空間分析法研究海上絲綢之路港口的空間分布特征?？臻g分析方法利用空間地理信息，研究變量(或特征)的空間分布特性，如集中性、離散性和聚集性等，可以為認(rèn)識(shí)、評(píng)價(jià)和理解空間位置和空間相互作用提供有效手段[1][2][3]?？臻g分析法廣泛用于疾病防控、犯罪分布、設(shè)施布局[4]、環(huán)境生態(tài)[5]和社會(huì)經(jīng)濟(jì)等領(lǐng)域的研究，如趙璐等對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)格局時(shí)空演化趨勢(shì)的研究[6]，劉鳳朝等對(duì)遼寧省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間結(jié)構(gòu)的研究[7]，徐盈之等對(duì)我國(guó)區(qū)域節(jié)能減排效率及空間相關(guān)性的研究[8]，以及Elliott等對(duì)空間流行病學(xué)方法和應(yīng)用的研究[9]。

現(xiàn)有研究表明，空間分析方法可以使空間結(jié)構(gòu)研究從定性分析向GIS空間分析和數(shù)理統(tǒng)計(jì)方法相結(jié)合的轉(zhuǎn)變[10]，從現(xiàn)狀時(shí)點(diǎn)的靜態(tài)表述向要素分布演變的動(dòng)態(tài)研究轉(zhuǎn)變[11]，從空間格局描述向空間結(jié)構(gòu)優(yōu)化研究轉(zhuǎn)變[12]，從而有效反映要素空間分布的特性。本文利用全局空間自相關(guān)[13]、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓[14]、空間基尼系數(shù)[15]、局部空間自相關(guān)[13]、熱點(diǎn)分析等方法，基于海上絲綢之路航線主要港口的地理位置坐標(biāo)、2010～2013年的集裝箱吞吐量、以及各個(gè)國(guó)家或地區(qū)2010～2013年的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值等數(shù)據(jù)，分別從整體和局部?jī)蓚€(gè)方面來分析海上絲綢之路港口的空間分布特征。

一、總體演化特征及研究方法

海上絲綢之路是絲綢之路在海上的延伸，是我國(guó)對(duì)外貿(mào)易進(jìn)出口的重要通道，主要包括遠(yuǎn)東、東南亞、印度洋沿岸、中東等地區(qū)。本文使用全局空間自相關(guān)、標(biāo)準(zhǔn)差橢圓以及空間基尼系數(shù)的方法，來分析該區(qū)域港口的整體空間分布特征。全局空間自相關(guān)可以對(duì)研究對(duì)象屬性值的相關(guān)性特征進(jìn)行整體平均趨勢(shì)描述，標(biāo)準(zhǔn)差橢圓可以從展布范圍、重心、密集性、方向和形狀等多重角度分析港口的整體空間特征，空間基尼系數(shù)可以對(duì)某行業(yè)在地理上的經(jīng)濟(jì)集聚程度及行業(yè)與經(jīng)濟(jì)的空間分布匹配程度進(jìn)行整體性描述。分析結(jié)果表明：該區(qū)域港口整體空間分布呈現(xiàn)集聚特征，主體空間分布區(qū)域有向外擴(kuò)張的趨勢(shì)，且空間分布中心出現(xiàn)總體向西變化的趨勢(shì)，同時(shí)該區(qū)域港口集裝箱的空間分布與整個(gè)經(jīng)濟(jì)的空間分布相匹配，并趨于進(jìn)一步的均勻匹配。

1．全局空間自相關(guān)

空間自相關(guān)是指研究對(duì)象和其空間位置之間存在相關(guān)性，全局空間自相關(guān)是對(duì)屬性值在整個(gè)區(qū)域的空間特征的描述，這里采用Moran’s I系數(shù)來衡量區(qū)域內(nèi)港口的空間相關(guān)性的整體趨勢(shì)。當(dāng)Moran’s I系數(shù)接近0時(shí)，不存在空間自相關(guān)，港口空間上呈隨機(jī)分布；當(dāng)數(shù)值越接近1(或-1)時(shí)，港口在空間上呈集聚(或分散)分布。其計(jì)算公式是：

(1)

經(jīng)計(jì)算，海上絲綢之路港口的全局空間自相關(guān)系數(shù)的結(jié)果：2010年到2013年分別為0.2092、0.2191、0.2187、0.2287?？梢钥闯觯Ｉ辖z綢之路港口的全局空間自相關(guān)系數(shù)Moran’sI呈上升趨勢(shì)，表明該區(qū)域港口呈現(xiàn)出地理空間上的集聚趨勢(shì)。

2．標(biāo)準(zhǔn)差橢圓

采用加權(quán)標(biāo)準(zhǔn)差橢圓方法，從展布范圍、重心(加權(quán)平均中心)、密集性、方向和形狀等多重角度，分析海上絲綢之路港口的空間分布整體特征及其時(shí)空演化過程?；诟劭诘目臻g區(qū)位，用該港口集裝箱吞吐量表示權(quán)重，計(jì)算該區(qū)域港口空間分布的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓(見圖1)。可以看出，該區(qū)域主要港口分布的主體區(qū)域范圍是中國(guó)東部沿海、日韓、菲律賓、越南以及印度洋地區(qū)。

根據(jù)長(zhǎng)軸與短軸的值以及旋轉(zhuǎn)角來看，港口主要分布區(qū)域是一條東西走向的相對(duì)狹長(zhǎng)的橢圓。從變化趨勢(shì)看(見圖2～圖4)，區(qū)域內(nèi)港口的加權(quán)平均中心先由南至北，再由東到西移動(dòng)，說明港口以集裝箱吞吐量為標(biāo)度的地理空間布局中心總體上有向西轉(zhuǎn)移的趨勢(shì)。從短軸、長(zhǎng)軸變化趨勢(shì)圖看，橢圓區(qū)域在短軸方向、長(zhǎng)軸方向及主體空間區(qū)域都有擴(kuò)張的趨勢(shì)，同時(shí)2012～2013年的旋轉(zhuǎn)角增大，這表明相對(duì)于西北部的港口，東南部港口對(duì)該區(qū)域港口發(fā)展的拉動(dòng)作用增強(qiáng)。

圖1 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓區(qū)域

圖2 加權(quán)平均中心的變化趨勢(shì)

圖3 旋轉(zhuǎn)角變化趨勢(shì)

3．空間基尼系數(shù)

空間基尼系數(shù)表示某行業(yè)在地理上的經(jīng)濟(jì)集聚程度，其計(jì)算公式為：

(2)

圖4 標(biāo)準(zhǔn)差橢圓長(zhǎng)、短半軸變化趨勢(shì)

其中，Gi為行業(yè)的空間基尼系數(shù)，Xj為j地區(qū)生產(chǎn)總值占全國(guó)總生產(chǎn)總值的比重，Sij為j地區(qū)i行業(yè)生產(chǎn)總值占全國(guó)該行業(yè)生產(chǎn)總值的比重?？臻g基尼系數(shù)的值介于0和1之間，其值越大，表示該行業(yè)在地理上的經(jīng)濟(jì)集聚程度越高。

本文對(duì)海上絲綢之路整體區(qū)域按照國(guó)家或地區(qū)行政區(qū)域自然劃分為24個(gè)子區(qū)域，那么Xj為j地區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值占全區(qū)國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值總和的比重，Sij為j地區(qū)港口集裝箱吞吐量占全區(qū)港口集裝箱吞吐量總和的比重。海上絲綢之路港口集裝箱的空間基尼系數(shù)計(jì)算結(jié)果：2010年到2013年分別為0.2224、0.0704、0.0630、0.0582。由數(shù)值變化趨勢(shì)可以看出，海上絲綢之路港口集裝箱業(yè)的整體布局集聚程度不高，除2010年高外，其余3年的空間基尼系數(shù)都處于較低水平，而且呈下降趨勢(shì)。這說明區(qū)域內(nèi)港口集裝箱業(yè)的空間分布與經(jīng)濟(jì)的空間分布相匹配，且集聚程度逐漸下降，趨于進(jìn)一步的均勻匹配。

二、局部演化特征及研究方法

采用局部空間自相關(guān)和熱點(diǎn)分析兩種方法，分析港口的局部空間分布特征。局域空間自相關(guān)分析可以幫助我們更加準(zhǔn)確地把握空間要素的異質(zhì)性特性，即集聚空間要素之間關(guān)聯(lián)性的具體地理分布特征；熱點(diǎn)分析可以空間可視化空間要素在地理上的分布，使我們清晰地觀察到空間熱點(diǎn)地區(qū)，即空間要素大量聚集、密度較大的區(qū)域。分析結(jié)果表明：該區(qū)域港口在局部地區(qū)集裝箱量上出現(xiàn)高值集聚現(xiàn)象，并且局部地區(qū)港口是集裝箱產(chǎn)出的頻發(fā)熱點(diǎn)。

1．局部空間自相關(guān)

全局空間自相關(guān)假定空間同質(zhì), 即只存在一種要素充滿整個(gè)區(qū)域的趨勢(shì)。但是，區(qū)域要素的空間異質(zhì)性更常見，因此需要局域統(tǒng)計(jì)方法衡量每個(gè)空間要素屬性在局部的相關(guān)性質(zhì)。這里利用局域MoranI系數(shù)(即LISA)，對(duì)于某個(gè)空間單元i，Ii可表示為：

(3)

正值Ii表示要素具有包含同樣高或同樣低的屬性值的鄰近要素，且該要素是聚類的一部分。負(fù)值Ii表示要素具有包含不同值的鄰近要素，且該要素是異常值。這里采用ArcGIS進(jìn)行計(jì)算，同時(shí)如果要素的z得分是一個(gè)較高的正值，則表示周圍的要素?fù)碛邢嗨浦?高值或低值)，輸出要素類中的聚類/異常值類型字段會(huì)將具有統(tǒng)計(jì)顯著性(0.05 的顯著水平)的高值聚類表示為 HH，將具有統(tǒng)計(jì)顯著性(0.05 的顯著水平)的低值聚類表示為 LL；如果要素的z得分是一個(gè)較低的負(fù)值(如小于 -1.96)，則表示有一個(gè)具有統(tǒng)計(jì)顯著性(0.05的顯著水平)的空間異常值。

計(jì)算結(jié)果如圖5～8所示?？梢钥闯?，2010～2013年，天津港、青島港、寧波港、上海港、香港港、新加坡港都屬于高值聚類類型；2010年的鹽田港、2011～2012年的丹戎帕拉帕斯港、2013年的大連港也屬于高值聚類類型。除此之外，其他港口則無明顯的聚類/異?，F(xiàn)象。因此，海上絲綢之路港口在局部范圍內(nèi)的空間上具有強(qiáng)烈的集聚特點(diǎn)，尤其是我國(guó)沿海地區(qū)的港口更明顯。

圖5 2010年港口分布的局部聚類/異?，F(xiàn)象

圖6 2011年港口分布的局部聚類/異?，F(xiàn)象

圖7 2012年港口分布的局部聚類/異?，F(xiàn)象

圖8 2013年港口分布的局部聚類/異?，F(xiàn)象

2．熱點(diǎn)分析

熱點(diǎn)分析用于進(jìn)行事件發(fā)生地區(qū)的預(yù)測(cè)或獲取關(guān)注地區(qū)，即得到高值或低值要素在空間上發(fā)生聚類的位置。在對(duì)要素進(jìn)行空間分析時(shí)，常需要確定要素點(diǎn)高發(fā)聚集區(qū)，用于分析其發(fā)生的原因。要素點(diǎn)發(fā)生次數(shù)多的地理區(qū)域被稱為“熱點(diǎn)”區(qū)域。這里于是引入Getis-OrdGi統(tǒng)計(jì)，對(duì)數(shù)據(jù)集中的每一個(gè)要素進(jìn)行計(jì)算。

計(jì)算公式如下：

(4)

對(duì)于具有顯著統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的正的z得分，z得分越高，高值(熱點(diǎn))的聚類就越緊密。對(duì)于具有顯著統(tǒng)計(jì)學(xué)意義的負(fù)z得分，z得分越低，低值(冷點(diǎn))的聚類就越緊密。海上絲綢之路港口的熱點(diǎn)計(jì)算結(jié)果如圖9～12所示?？梢钥闯?，區(qū)域內(nèi)港口熱點(diǎn)主要分布在我國(guó)沿海地區(qū)、韓國(guó)的三個(gè)港口以及東南亞的巴生港、雅加達(dá)港、新加坡港、勿拉灣港。2010～2013年熱點(diǎn)區(qū)域基本不變，說明這些港口的熱度出現(xiàn)并非偶然，而是具有地理、經(jīng)濟(jì)發(fā)展的內(nèi)在必然性。從確信度看，我國(guó)沿海地區(qū)的港口成為高發(fā)熱點(diǎn)的確信度比較高，這與我國(guó)經(jīng)濟(jì)狀快速發(fā)展密切聯(lián)系。

圖9 2010年港口分布的空間熱點(diǎn)

圖10 2011年港口分布的空間熱點(diǎn)

圖11 2012年港口分布的空間熱點(diǎn)

圖12 2013年港口分布的空間熱點(diǎn)

三、結(jié)論及建議

本文基于空間分析方法，分析海上絲綢之路港口空間分布的整體特征和局部特征。結(jié)果表明，海上絲綢之路區(qū)域內(nèi)港口空間分布總體上呈現(xiàn)出“西低東高”的集聚特征，局部地區(qū)港口集聚性顯著且局部地區(qū)港口是集裝箱產(chǎn)出的頻發(fā)熱點(diǎn)，尤其是中國(guó)沿海區(qū)域，說明了區(qū)域港口間經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡性較為明顯。同時(shí)，港口主體空間分布區(qū)域有向外擴(kuò)張的趨勢(shì)，且空間分布中心出現(xiàn)總體向西變化的趨勢(shì)，說明區(qū)域內(nèi)集裝箱運(yùn)輸?shù)臄U(kuò)散趨勢(shì)以及西部港口增長(zhǎng)迅速；港口主體空間分布區(qū)域的標(biāo)準(zhǔn)差橢圓旋轉(zhuǎn)角在2012～2013年突然增大的變化趨勢(shì)，表明相對(duì)于該區(qū)域西北部的港口，東南部港口對(duì)該區(qū)域港口發(fā)展的拉動(dòng)作用增強(qiáng)。另外，從空間基尼系數(shù)看，空間差異性維持在較低水平且呈下降趨勢(shì)，說明了港口的規(guī)模與區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展相匹配且趨于進(jìn)一步地協(xié)調(diào)。

從完善海上絲綢之路航線網(wǎng)絡(luò)角度，我國(guó)沿海、東南亞以及印度洋地區(qū)是海上絲綢之路港口發(fā)展核心區(qū)，我國(guó)應(yīng)積極參與這些區(qū)域的港口物流合作。在推進(jìn)核心區(qū)港口發(fā)展的同時(shí)，促進(jìn)區(qū)域內(nèi)中小港口的建設(shè)，有助于縮小區(qū)域內(nèi)港口發(fā)展空間差異，推動(dòng)海上絲綢之路的互聯(lián)互通。港口物流合作是實(shí)現(xiàn)海上絲綢之路互聯(lián)互通的重要基礎(chǔ)，而我國(guó)港口對(duì)外投資是港口物流合作的有效路徑。

目前我國(guó)港口的運(yùn)營(yíng)水平、資金實(shí)力為參與海上絲綢之路港口建設(shè)提供了必要條件；同時(shí)近年來我國(guó)沿海港口競(jìng)爭(zhēng)激烈，港口建設(shè)投資迅速增加，港口吞吐能力嚴(yán)重過剩等現(xiàn)象為我國(guó)港口參與海上絲綢之路的其他港口建設(shè)提供了充分條件。同時(shí)，靠近空間分布中心的港口發(fā)展對(duì)提升整個(gè)區(qū)域港口發(fā)展作用更大，通過推進(jìn)我國(guó)東南沿海以及越南港口的發(fā)展，有助于提高區(qū)域內(nèi)港口整體效率，因此我國(guó)東南沿海以及越南港口仍應(yīng)在海上絲綢之路建設(shè)中發(fā)揮主要作用；同時(shí)，根據(jù)港口主體空間分布區(qū)域總體向外擴(kuò)張而空間分布中心向西變化的趨勢(shì)情況，通過對(duì)該區(qū)域西部港口基礎(chǔ)設(shè)施的投資建設(shè)，有利于平衡該區(qū)域東西部港口發(fā)展的整體空間差異，協(xié)調(diào)區(qū)域東西部經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不平衡性，因此我國(guó)港口對(duì)該區(qū)域西部港口的投資建設(shè)將在海上絲綢之路建設(shè)中發(fā)揮不可或缺的重要作用。

[1] ANSELIN L. The future of spatial analysis in the social sciences [J]. Geographic Information Sciences,1999,5(2): 67-76.

[2] 柏延臣，李新，馮學(xué)智. 空間數(shù)據(jù)分析與空間模型[J]. 地理研究，1999，18(2)：185-190.

[3] 王勁峰，李連發(fā)，葛詠，等.地理信息空間分析的理論體系探討[J]. 地理學(xué)報(bào)，2000，55(1)：92-103.

[4] 李鈮，李茜銘，楊瑛. 基于人口密度的城市小型轉(zhuǎn)運(yùn)環(huán)衛(wèi)設(shè)施空間布局研究[J]. 經(jīng)濟(jì)地理，2013，33(9)：75-81.

[5] 李姣，張燦明，馬豐豐，等. 洞庭湖生態(tài)經(jīng)濟(jì)區(qū)濕地資源空間分布與依賴度研究[J]. 經(jīng)濟(jì)地理，2014，34(9)：150-157.

[6] 趙璐. 中國(guó)經(jīng)濟(jì)格局時(shí)空演化趨勢(shì)[J]. 城市發(fā)展研究，2013，(7)：14-18.

[7] 劉鳳朝，楊玲，趙宸浩. 遼寧省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間結(jié)構(gòu)分析——基于GIS平臺(tái)的測(cè)度[J]. 大連理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)，2011，(3)：1-5.

[8] 徐盈之，魏莎. 我國(guó)區(qū)域節(jié)能減排效率及空間相關(guān)性研究[J]. 大連理工大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版)，2014，(1)：1-7.

[9] ELLIOTT P,WAKEFIELD J,BEST N,etal. Spatial epidemiology: methods and applications[M]. New York: Oxford University Press,2000.1-14.

[10] 吳玉鳴，徐建華. 中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)集聚的空間統(tǒng)計(jì)分析[J]. 地理科學(xué)，2004，24(6)：654-659.

[11] 郝麗莎，趙媛. 世界石油資源空間分布格局演化分析[J]. 自然資源學(xué)報(bào)，2010,25(11)：1897-1906.

[12] 王恒，李悅錚. 大連市旅游景區(qū)空間結(jié)構(gòu)分析與優(yōu)化[J]. 地域研究與開發(fā)，2010，29(1)：84-89.

[13] HAINING R . Spatial Data Analysis in the Social and Environmental Sciences[D]. Cambridge:Cambridge University,1991.

[14] 武巍，劉衛(wèi)東，劉毅. 中國(guó)地區(qū)銀行業(yè)金融系統(tǒng)的區(qū)域差異[J]. 地理學(xué)報(bào)，2007，(12)：1235-1243.

[15] 翁媛媛，高汝熹，饒文軍. 地區(qū)專業(yè)化與產(chǎn)業(yè)地理集中的比較研究[J]. 經(jīng)濟(jì)與管理研究，2009，(4)：39-46.

Spatial Distribution Features of Ports in Maritime Silk Road

ZENG Qingcheng, WU Kai, TENG Teng

( Transportation Management College， Dalian Maritime University， Dalian 116026, China )

The paper builds the GIS platform of Marine Silk Road’s network, and makes an analysis of spatial distribution characteristics, using global spatial autocorrelation, spatial distribution center, standard deviation ellipse, spatial Gini coefficient, local spatial autocorrelation, hot spot analysis and the spatial econometric methods of geography. The results show that the spatial distribution features of Marine Silk Road’s ports present agglomerate and regional agglomeration is significant. The main body of the region’s main port spatial distribution area has a tendency to expand outward, and the spatial distribution center assumes the overall tendency of westward changes; meanwhile, the spatial distribution of regional port’s container industry and the economy as a whole space are matching points, and it tends to be further evenly matched. Advice is given priority to China’s coastal, Southeast Asia and the Indian Ocean region to build port development core of Maritime Silk Road’s area. China should participate the construction of port construction of Maritime Silk Road, and promote the cooperation of port logistics between southeast coast of China with southeast and south Asia.

Maritime Silk Road; port; spatial distribution

2015-03-19;

2015-07-16

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目：“集裝箱碼頭同貝同步裝卸的智能調(diào)度優(yōu)化與干擾管理方法研究”(71370137)；遼寧省高校杰出青年學(xué)者成長(zhǎng)計(jì)劃：“集裝箱碼頭集卡預(yù)約模型與方法研究”(LJQ2013057)

曾慶成 (1978-)，男，山東沂南人，教授，博士生導(dǎo)師，主要從事港口與航運(yùn)管理研究，E-mail:qzeng@dlmu.edu.cn；吳凱(1989-)，男，安徽蚌埠人，大連海事大學(xué)交通運(yùn)輸管理學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)楦劭谂c航運(yùn)管理；滕藤(1992-)，女，遼寧大連人，大連海事大學(xué)交通運(yùn)輸管理學(xué)院碩士研究生，研究方向?yàn)楦劭谂c航運(yùn)管理。

F119.9

A

1008-407X(2016)01-0025-06