傅毅明，趙彥云

(中國人民大學 統(tǒng)計學院，北京 100872)

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基于公路交通流的城市群關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)研究
——以京津冀城市群為例

傅毅明，趙彥云

(中國人民大學 統(tǒng)計學院，北京 100872)

構(gòu)建了基于公路交通流大數(shù)據(jù)的城市群關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)分析方法，并應(yīng)用于京津冀城市群分析，為京津冀協(xié)同發(fā)展提供政策建議。實證分析上，基于河北地區(qū)公路收費數(shù)據(jù)建立了冀中南城市群OD矩陣，并結(jié)合城市GDP、人口和地理位置等因素，對城市層面和收費站層面的交通流分布進行統(tǒng)計分析，揭示冀中南城市群內(nèi)部及其與京津和周邊地區(qū)的交通流特征；進一步應(yīng)用重力模型對城市群交通流進行模擬預(yù)測，深化了交通流大數(shù)據(jù)在城市群關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的模擬應(yīng)用。研究發(fā)現(xiàn)，冀中南城市群的交通流分布呈現(xiàn)內(nèi)外分化特征，內(nèi)部以就近出行為主，對外交通則有明顯的過境交通特征；城市群關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展水平較低，一體化程度不高，石家莊的影響輻射范圍有限，網(wǎng)絡(luò)的核心與聯(lián)系有待加強。建議加快建設(shè)京津冀交通大數(shù)據(jù)分析平臺，在大數(shù)據(jù)開放共享與經(jīng)濟運行監(jiān)測預(yù)警等國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略重點領(lǐng)域先行探索突破。

公路交通流；大數(shù)據(jù)；京津冀城市群；關(guān)聯(lián)網(wǎng)路

國家“十三五”規(guī)劃綱要提出實施國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略，注重應(yīng)用大數(shù)據(jù)等技術(shù)提高經(jīng)濟運行信息及時性、全面性和準確性。交通流是人流、物流等要素流動的主要載體和顯示方式，交通流大數(shù)據(jù)對于經(jīng)濟運行監(jiān)測和區(qū)域關(guān)聯(lián)分析等具有重要意義。

“京津冀一體化”和“京津冀協(xié)同發(fā)展”戰(zhàn)略推進，需要加強京津冀城市群關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的分析研究。交通一體化發(fā)展是京津冀協(xié)同發(fā)展的首個重點突破領(lǐng)域，如何立足交通大數(shù)據(jù)來反映城市群關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特征和協(xié)同發(fā)展程度，是當前理論和實踐的熱點。本文旨在探討基于公路交通流大數(shù)據(jù)分析城市群關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)與經(jīng)濟運行的方法，并應(yīng)用于京津冀地區(qū)，為京津冀協(xié)同發(fā)展和交通一體化等提供監(jiān)測工具和政策建議。

與鐵路客流或航空客流等相比，城際間公路交通流有明顯的差異和特征。航空運輸和鐵路運輸均屬于運距較大的中長途運輸方式，適合研究跨度較大的區(qū)域和城市群關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。對于空間上距離較近或者緊鄰的城市而言，運距較小和通行時間較短，更加偏好于利用公路出行方式。因此，利用公路交通流研究空間分布上較為緊湊的城市群會更加有優(yōu)勢，同時也能更加直觀和全面地展現(xiàn)不同城市之間的關(guān)聯(lián)關(guān)系。

一、研究綜述

運用交通流等“流數(shù)據(jù)”解析城市群關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)是國外城市地理與區(qū)域經(jīng)濟研究的熱點。Taylor P J等指出，20世紀后期“場所空間”與“流空間”交互作用，城市等級體系和職能分工體系等發(fā)生了深刻變革，區(qū)域空間結(jié)構(gòu)研究也由傳統(tǒng)的基于等級規(guī)模為理論核心的中心地模式逐步向開放、流動、多中心的網(wǎng)絡(luò)化模式轉(zhuǎn)變；網(wǎng)絡(luò)表征媒介也日趨多樣化，包括經(jīng)濟聯(lián)系、社會聯(lián)系和文化聯(lián)系等方面[1-2]。在實證研究上，Malecki E J等通過信息和航空等基礎(chǔ)設(shè)施、企業(yè)組織和社會文化等路徑展開各種尺度的城市網(wǎng)絡(luò)研究[3-5]。總體上，受限于基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)運行數(shù)據(jù)的獲取，國際上基于交通流視角考察城市網(wǎng)絡(luò)的研究相對較少，針對中國的研究主要集中于航空和鐵路交通流視角[6-7]，基于公路交通流大數(shù)據(jù)解析城市網(wǎng)絡(luò)的研究仍處于起步期。

國內(nèi)基于交通流研究城市網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)研究已經(jīng)有一定基礎(chǔ)，金鳳君等基于航空流對中國航空網(wǎng)絡(luò)發(fā)育和演化等方面作出了系統(tǒng)的研究[8-9]；戴特奇利用1991—2000年約200個城市的鐵路客流量數(shù)據(jù)對我國城市群關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)進行分析，并指出從鐵路客流的角度上看，城市群空間結(jié)構(gòu)存在中心極化和區(qū)域重組的趨勢[10]；武文杰利用1983年，1993年，2006年3個節(jié)點的航空數(shù)據(jù)分析了我國城市空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的時空演變，并利用K-means聚類的方法指出我國重要的交通樞紐城市為廣州、北京、上海和深圳[11]；馮長春等以城際軌道流對珠三角城市區(qū)域功能多中心進行探討[12]。公路交通流的相關(guān)研究開展相對較晚，羅震東等運用公路客運班次在省域單元層面對城市間關(guān)系和區(qū)域空間結(jié)構(gòu)特征進行了解析[13]；高鑫利用2012年10月份重慶公路收費站數(shù)據(jù)揭示了重慶市各區(qū)縣的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和關(guān)聯(lián)關(guān)系[14]。

京津冀城市群網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)是近年來的研究熱點，但是基于交通流大數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用尚未突破。陳陽利用企業(yè)母公司注冊所在地和分公司注冊所在地的空間結(jié)構(gòu)重點研究了京津冀地區(qū)的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)[15]。魯金萍等借助引力模型和社會網(wǎng)絡(luò)分析方法，以京津冀城市群的經(jīng)濟聯(lián)系網(wǎng)絡(luò)為研究對象進行實證分析和研究[16]。當前大多數(shù)研究停留在運用模型對城市網(wǎng)絡(luò)進行模擬估計，缺少交通流大數(shù)據(jù)的精細化分析與驗證等。

在城市群關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的研究分析方法上，既有研究多停留在較為宏觀的分析層次上，高鑫在利用重慶高速公路收費站數(shù)據(jù)對重慶市各區(qū)縣網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的研究中也僅僅是對車輛類型進行了簡單的貨流與客流的分類，并未作進一步的探索與分析；而且也缺乏對所得數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估，并且受限于數(shù)據(jù)可得性，大多數(shù)研究未能根據(jù)交通流數(shù)據(jù)對城市群的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)開展實證分析。另外，既有研究主要停留在對交通網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建和度量，對于交通網(wǎng)絡(luò)運行的時空分布特征，及其蘊含的城市間多種社會經(jīng)濟關(guān)聯(lián)的精確信息等缺少挖掘，尚未形成基于交通流大數(shù)據(jù)的城市群關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測分析的理論方法和實踐應(yīng)用。

因此，本文在對公路收費大數(shù)據(jù)開展數(shù)據(jù)質(zhì)量評估和數(shù)據(jù)清洗的基礎(chǔ)上，構(gòu)造冀中南城市群貨流和客流的OD(Orignation Destination，出發(fā)到達)矩陣，包括與京津和周邊地區(qū)交界收費站的車流OD矩陣，并根據(jù)不同車型的交通流數(shù)據(jù)對城市關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)作更加系統(tǒng)和深入的分析，為城市群關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)研究提供一套規(guī)范化的數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計分析技術(shù)方法，并在京津冀城市群開展創(chuàng)新應(yīng)用。

二、研究框架

(一)基本概念與分析模型

1. OD矩陣。用一個n×n的矩陣Y，描述一個封閉系統(tǒng)中n個地點之間要素(客流，貨流)的定向流動關(guān)系。

Y即通常意義上的OD矩陣，對于任意i,j(i,j≤n)而言，Yij表示的是從i地出發(fā)，終點為j地的總流量。

利用公路收費數(shù)據(jù)構(gòu)建城市群OD矩陣。收費公路是一個單向通行并且中間封閉的系統(tǒng)，在收費公路上行駛的每一輛汽車都需要經(jīng)過收費站和被記錄，收費站進出數(shù)據(jù)可以作為城市間OD矩陣計算的重要依據(jù)。另外，收費站的數(shù)據(jù)記錄還包括了車輛類型、里程和載重率等信息，為進一步探索分析提供了必要的支持。收費公路的兩端，連接著城際間出行的起點和終點，是城市間交通流的重要接口。

基于公路收費數(shù)據(jù)可構(gòu)建不同層級的OD矩陣。從站點匯總與區(qū)域?qū)蛹壘S度看，最原始的是收費站與收費站之間的OD矩陣，在此基礎(chǔ)上，可根據(jù)收費站所屬地區(qū)進行匯總，生成縣際、城際與省際等不同區(qū)域尺度的OD矩陣。從時間維度看，可以構(gòu)建逐秒、分、時、日、月、季與年等不同時間尺度的OD矩陣。實際構(gòu)建的OD矩陣，都有明確的時空尺度與對象范圍。

根據(jù)《收費公路管理條例》，收費公路收費站的設(shè)置，是由省、自治區(qū)、直轄市人民政府審查批準并管理的，需要在各省交界處設(shè)置省界收費站，因此，OD矩陣不僅能夠反映城市群之間內(nèi)部的聯(lián)系，同時利用省界處收費站的數(shù)據(jù)，還可以分析城市群與周邊省份地區(qū)的交通流，比如河北地區(qū)同北京、天津、山東、河南和山西等地區(qū)的聯(lián)系。

2. 重力模型。重力模型來源于萬有引力定律，用來揭示兩個實體的空間關(guān)聯(lián)與作用強度，也是揭示交通流生成機理的經(jīng)典模型，原始表達式為：

其中，Yij代表從j地到i地的流量，K為常數(shù)系數(shù)，Xi為i地的解釋變量，Xj為j地的解釋變量，g為兩地的距離。

重力模型的對數(shù)表達式為：

lnYij=lnK+βilnXi+βjlnXi+γlng+ε

如果特定城市群區(qū)域的交通流生成規(guī)律基本一致和穩(wěn)定，即對于任意i,j而言，其回歸方程的系數(shù)lnK,βi,βj,γ均相同，可得到總體的線性回歸模型：

lnY=lnK+βolnXo+βDlnXD+γlng+ε

其中，Y代表兩地流量，Xo代表了出發(fā)地的解釋變量，XD代表了到達地的解釋變量，g代表兩地距離，βo=βi(i=1,2,...n),βD=βi(j=1,2,...n)

3. 首位聯(lián)系強度。首位聯(lián)系強度的公式如下所示[5]：

其中，Lik為i城市的首位聯(lián)系強度，k代表i城市的首位聯(lián)系城市，n代表城市數(shù)量，Tij與Tji分別代表i城市流向j城市和j城市流向i城市的公路流，Oi和Di分別代表i城市公路流的出發(fā)流量和到達流量。

利用首位聯(lián)系強度，可以計算得出與目標城市關(guān)聯(lián)最為密切的首位聯(lián)系城市，通過計算每個城市的首位聯(lián)系城市，可以判斷出一個城市群網(wǎng)絡(luò)的核心城市。

(二)實證分析框架

本研究范圍為京津冀地區(qū)，由于部分片區(qū)的收費體制差異和數(shù)據(jù)整合尚未完成，選用冀中南地區(qū)的收費站數(shù)據(jù)進行實證分析。利用冀中南地區(qū)收費站數(shù)據(jù)生成公路交通流OD矩陣，并使用首位聯(lián)系分析得出每個城市的首位聯(lián)系城市，同時結(jié)合每個城市的經(jīng)濟指標對所得交通流OD矩陣進行宏觀層面和微觀層面的描述性分析，最后引入重力模型，對城市群間的交通流量進行擬合與分析，得出結(jié)論(圖1)。

圖1 實證分析框架

三、實證分析

(一)數(shù)據(jù)概況

數(shù)據(jù)來自河北省收費站2013年1月份共計31天的公路收費實時數(shù)據(jù)。每天的數(shù)據(jù)量大致在40萬條左右，其中最高的數(shù)據(jù)量達到55萬條左右，最低的數(shù)據(jù)量為14萬條左右(圖2)。每一條數(shù)據(jù)代表一次完整的通行刷卡記錄，即從進入河北省收費公路到離開河北省收費公路的全過程，包括收費公路的進入站點(ENTRYSTATION)和出發(fā)站點(EXITSTATION)，以及車輛的車種、進站時間和出站時間等信息。河北省公路收費站字典表顯示，收費站數(shù)量超過400個，每個收費站都有唯一的編號、名稱、所屬公路線路以及是否是省界站等屬性信息。

圖2 河北公路收費車流量統(tǒng)計(萬輛/日)

(二)數(shù)據(jù)處理

1. 無效數(shù)據(jù)剔除。無效數(shù)據(jù)是指在收費站數(shù)據(jù)中出現(xiàn)收費站編號，但是無法在字典表中找到對應(yīng)的收費站編號的數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)量：31天的數(shù)據(jù)中都存在類似的無效數(shù)據(jù)，每一天的無效數(shù)據(jù)量大致在1 000～2 000條之間浮動，占當天總數(shù)據(jù)量的0.5%～1%左右。

2. 缺失數(shù)據(jù)站點剔除。缺失數(shù)據(jù)站點是指在字典表中出現(xiàn)的收費站名稱，但是在收費站數(shù)據(jù)中無法找到對應(yīng)的收費站編號的收費站點。

由于收費體系的差異，張家口、承德、唐山和秦皇島的收費站存在一定程度的數(shù)據(jù)缺失，因此本研究主要關(guān)注冀中南城市群交通流特征。

3. 冀中南城市群OD矩陣構(gòu)建。利用字典表，將統(tǒng)計數(shù)據(jù)中每個收費站所隸屬的地級市作為新的變量加入至原有數(shù)據(jù)中，增加車輛進入收費公路的所在城市和離開收費公路的所在城市。同時，利用EXCEL VBA和數(shù)據(jù)透視表的功能，生成31天的車輛流量的OD矩陣，匯總得到2013年1月份城市群收費公路的OD矩陣。通過篩選分析，得到不同車輛類型和車輛類別的OD矩陣(表1)。

表1 冀中南城市群收費公路交通流OD矩陣(2013年1月) 單位：輛

注: 行向量為出發(fā)城市，列向量為到達城市，對角線上的元素為市內(nèi)交通流量。

(三)數(shù)據(jù)分析

1. 市內(nèi)交通流量占比最大。每一個城市公路收費交通流的最大組成均發(fā)生在城市內(nèi)部(圖3)。

圖3 2013年1月冀中南城市群車流總量

市內(nèi)交通流量占出發(fā)或到達流量匯總中的比例，除衡水之外，都均超過50%，遠高于城際流量(表2)。說明冀中南城市群的公路交通流以市內(nèi)出行和就近出行為主。

表2 市內(nèi)交通流量占比

2. 經(jīng)濟規(guī)模與交通流量高度相關(guān)。GDP與人口是衡量一個地區(qū)經(jīng)濟規(guī)模的兩個核心指標，是交通流生成的重要決定因素。從河北省統(tǒng)計年鑒獲取2012年各城市GDP、人口數(shù)據(jù)，與該城市的到達流量(到達流量和出發(fā)流量接近)進行比較，發(fā)現(xiàn)經(jīng)濟指標越高的城市，吸引車流量也越多(圖4)。

石家莊地區(qū)的GDP在7個城市中排名第一，到達石家莊市的總流量也越高。但是，滄州的各項經(jīng)濟指標都低于邯鄲，而到達滄州的車輛總流量卻遠高于邯鄲，與滄州市內(nèi)擁有年吞吐量超過億噸的黃驊港密切相關(guān)。另一方面，邯鄲市處于河北省的最南邊，地理位置上的劣勢使得其與河北省內(nèi)城市的交互和聯(lián)系較少，其經(jīng)濟發(fā)展更多依靠與周邊省份城市的交互合作。

圖4 冀中南城市群經(jīng)濟與交通流量對比

3.客流與貨流的OD分析。將城市群交通流劃分為客流和貨流，構(gòu)建客流與貨流OD矩陣(圖5—6)。

與經(jīng)濟指標作進一步對比(表3)。

圖5 客流OD矩陣透視

圖6 貨流OD矩陣透視

表3 城市經(jīng)濟指標及客流和貨流排名

石家莊無論是在客流和貨流上，都穩(wěn)居第一；而滄州由于黃驊港的存在，雖然其在GDP和人口上并不占優(yōu)，但是它的貨流總量卻是在7個城市中排名第二，客流總量也在7個城市中排名第三；廊坊對于客流的吸引遠高于貨流，其客流排名第四，超越了GDP和人口均高于自己的邯鄲，但是其貨流排名僅為第六；邯鄲雖然GDP和人口都排名第三，但是由于地理位置上的邊緣化，在冀中南城市群中的交通流相對靠后。

4. 重點車型交通流OD分析。根據(jù)公路數(shù)據(jù)車型分類，客車可分為7座以下的客車，8座至19座的客車，20座至39座的客車，40座以上的客車等4種類型；貨車分類為2噸以下，2噸～5噸，5噸～10噸，10噸～15噸，15噸～30噸，30噸～45噸，45噸以上，集裝箱，貨車等9種類型。選擇7坐以下小客車和集裝箱貨車，分析重點車型的OD矩陣(圖7—8)。

圖7 小客車的OD矩陣透視

圖8 集裝箱貨車OD矩陣透視

經(jīng)計算，7座以下客車的車流量為6 772 050輛，占總客車流量的93.40%。

坐擁黃驊港的滄州在集裝箱運輸中占據(jù)了十分重要的地位，遠高于其他城市。

5. 收費站OD矩陣分析。對收費站OD矩陣進行分析，選取2013年1月1日(元旦)和2013年1月9日(周三)分別作為節(jié)假日樣本數(shù)據(jù)與工作日樣本數(shù)據(jù)。由于冀中南城市群收費站點超過200個，為便于OD矩陣顯示分析，僅提出當日交通流生成與吸引量前5名的收費站OD流量進行展示分析(圖9—10)。進入前5名的收費站清單見表4。

圖9 假期(1月1日)交通流生成與吸引前5名的收費站OD分布

圖10 工作日(1月9日)交通流生成與吸引前5名的收費站OD分布

表4 收費站編號及其線路、名稱和屬性

在節(jié)假日，冀中南城市群收費公路交通流生成最大的5個站點有4個是省界站，交通流吸引最大的5個站點有3個省界站，說明冀中南城市群節(jié)假日期間的交通流具有明顯的過境特征。交通流分布上，生成交通流最大的G2京滬高速青縣主線站，主要車流來自北京和天津方向，主要流向是G2吳橋主線站，通往山東和上海方向。

在工作日，冀中南城市群收費公路交通流生成和吸引前5名的站點仍主要是以省界站為主，同樣具有明顯的過境交通特征。交通流分布上，生成交通流最大的站點吳橋主線站，仍然分布在G2京滬高速上，但是車流方向剛好相反，主要車流來自山東和上海方向，主要流向是G2青縣主線站，通往天津和北京。

可以看出，G2京滬高速通道由于連接京津冀和長三角城市群的兩大核心城市，是冀中南城市群收費公路交通流最繁忙的路段。假期交通流傾向于從北京到上海的下行方向，而工作日交通流則傾向于從上海到北京的上行方向，與北京和上海的城市功能定位相符。

6. 首位聯(lián)系強度。計算冀中南城市群的首位聯(lián)系強度(表5)。

表5 冀中南城市群首位聯(lián)系強度

石家莊作為省會城市，在冀中南城市群關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的核心優(yōu)勢并不明顯，輻射影響范圍有限。雖然石家莊市是冀中南城市群中首位聯(lián)系城市多的城市，但是3個城市均是接壤城市。而石家莊的首位聯(lián)系城市是與其接壤的經(jīng)濟總量倒數(shù)第2的邢臺。

冀中南城市群的首位聯(lián)系城市均是接壤城市，說明冀中南城市群交通流主要分布在范圍較小的市內(nèi)和臨近城市，就近運輸特征明顯，缺少強大的核心城市吸引帶動較大范圍的城際交流(圖11)。

圖11 2013年1月份冀中南城市群OD分布

總體上，冀中南城市群空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展水平不高。

四、模型構(gòu)建

選取了2013年1月OD矩陣的數(shù)據(jù)作為研究對象y，將城市的GDP和人口作為解釋變量，構(gòu)建冀中南城市群的重力模型，變量清單見表6。

表6 模型中使用的變量

經(jīng)過參數(shù)估計和假設(shè)檢驗，分析結(jié)果見表7。

表7 模型參數(shù)估計與檢驗

模型方程為：y=1.064X起_GDP+0.978X終_GDP-0.505X起_人口-0.363X終_人口-0.536G_距離+6.715

其中，樣本個數(shù)n=49;R2=0.832，說明模型的擬合效果較好。

對于解釋變量的系數(shù)，X起_GDP，X終_GDP，G_距離的p值均<0.001，說明起點城市GDP對流量有顯著的影響，起點城市的GDP越高，車流量也會越多，終點城市GDP對車流量也會有顯著的影響，終點城市的GDP越高，車流量也會越多；城市之間的距離對車流量也會有顯著的影響，城市之間距離越大，兩地之間的車流量就會越少。另外，X起_人口和X終_人口的p值分別為0.174和0.327，尚無法認為起點城市的人口和終點城市的人口對城市間的車流量有顯著影響，這可能是因為交通流變量中沒有將客流與貨流區(qū)分，人口對客流的影響更加顯著，對綜合交通流量的影響沒有GDP顯著。

擬合值的部分結(jié)果見表8所示。

表8 部分擬合結(jié)果

可見，基于公路收費大數(shù)據(jù)構(gòu)建的城際公路交通流網(wǎng)絡(luò)，為模擬解析城市群空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提供了有效工具。

五、結(jié) 論

第一，基于公路交通流解析城市群關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)是必要、可行與有效的。相比鐵路、航空等其他交通方式，公路交通流更適宜分析城市群尺度的空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)。通過對冀中南城市群的實證研究，利用公路收費數(shù)據(jù)構(gòu)建城市之間和收費站點間的OD矩陣，能夠揭示城市群之間宏觀和微觀的交通流網(wǎng)絡(luò)特征。通過實際的公路收費數(shù)據(jù)構(gòu)建的城市群OD矩陣，結(jié)合重力模型，可以開發(fā)出統(tǒng)計模型，為描述、測量和模擬解析城市群關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)提供有效工具。

第二，揭示了特定時空范圍內(nèi)的京津冀城市群交通流網(wǎng)絡(luò)的分化特征。冀中南城市群內(nèi)部的交通流分布以就近出行為主要特征，交通流量與GDP和人口等經(jīng)濟總量指標一般成正比，但也受到交通資源分布的影響，比如滄州由于黃驊港的存在，其集裝箱貨車進出量都遠高于其他城市。在對外交通上，冀中南地區(qū)交通流分布具有明顯的過境特征，成為京津地區(qū)與其他地區(qū)交流的過境通道，具體表現(xiàn)為節(jié)假日大量車輛從北京往上海等方向下行，而工作日車流方向相反。

第三，揭示了京津冀城市群關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的局部非均衡發(fā)展特征。冀中南地區(qū)在京津冀協(xié)同發(fā)展中明顯滯后，一方面，北京作為京津冀協(xié)同發(fā)展核心區(qū)在生成和吸引交通流方面優(yōu)勢明顯，而冀中南城市群更多地承擔過境交通功能，在吸引交通流方面能力較弱；另一方面，冀中南城市群內(nèi)部關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展水平也較低，石家莊作為省會城市對于周邊城市的影響輻射能力不足，城市群出行半徑普遍較短，關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)的核心與層次性不明顯。邯鄲等南部地區(qū)與京津冀城市群的關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)相對較弱，有游離于京津冀城市群協(xié)同發(fā)展的跡象。在京津冀協(xié)同發(fā)展中，要充分重視和發(fā)揮冀中南城市群的交通資源與區(qū)位優(yōu)勢，比如滄州市的黃驊港，帶動冀中南腹地城市協(xié)同發(fā)展，支撐引領(lǐng)河北省建設(shè)“全國現(xiàn)代商貿(mào)物流重要基地”。

第四，建議加快建設(shè)京津冀交通大數(shù)據(jù)分析平臺，統(tǒng)籌整合三地公路、鐵路、航空等綜合交通大數(shù)據(jù)資源，提高大數(shù)據(jù)生產(chǎn)服務(wù)的標準化水平，在大數(shù)據(jù)開放共享與經(jīng)濟運行監(jiān)測等國家大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略實施重點領(lǐng)域先行探索突破。平臺一方面服務(wù)于京津冀交通一體化的精細化管理；另一方面，服務(wù)于區(qū)域經(jīng)濟運行分析，通過交通大數(shù)據(jù)來揭示和預(yù)測京津冀城市群的經(jīng)濟與社會關(guān)聯(lián)狀況，為京津冀協(xié)同發(fā)展提供監(jiān)測預(yù)警技術(shù)支持。

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【責任編輯 郭 玲】

Research on the Association Network of Urban Agglomeration Based on Highway Traffic Flow ——Taking Beijing-Tianjin-Hebei Urban Agglomeration as an Example

FU Yi-ming, ZHAO Yan-yun

(College of Statistics,Renmin University of China, Beijing 100872, China)

This study constructed an analysis method of urban agglomeration association network based on large data of highway traffic flow, applied it to analyze Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration, and provided policy recommendations for the coordinated development of Beijing-Tianjin-Hebei areas. By empirical analysis, based on Hebei Province highway toll data，the paper established an OD matrix in middle and south of Hebei urban agglomeration, and by combining with the urban GDP, population and geographical location and other factors, the paper did the statistical analysis on the city level and charges station level of traffic flow distribution to reveal the traffic flow characteristics in middle and south of Hebei urban agglomeration and Beijing-Tianjin and the surrounding areas; further, by using the gravity model to simulate the traffic flow of urban agglomeration, the application of the large data of traffic flow in the urban agglomeration association network is deepened. The results showed that the distribution of traffic flow in Mid-southern Hebei region is differentiation between internal travel which is near and external travel which is border crossing. The association network of Mid-southern Hebei region is weak, the degree of integration is root high,the influence range of shijiazhuang is limited,and the core and connection of the network should be strengthened. Finally,the suggestions on accelerating the construction of Beijing-Tianjin-Hebei traffic big data platform were given for exploring the big data open sharing and economic operation monitoring and early warning and other national big data strategies.

highway traffic flow; big data; Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration; association network.

2016-04-20

中央在京高校重大成果轉(zhuǎn)化項目：“京津冀協(xié)同一體化發(fā)展研究”專項資助。National University’s Transformation of Major Achievements: “Research on the Policy for Collaborative Development of Beijing-Tianjin-Hebei”

傅毅明(1984—)，男，福建南安人，經(jīng)濟學博士，中國人民大學統(tǒng)計學院博士后、高級工程師，主要研究方向：公共政策分析、大數(shù)據(jù)統(tǒng)計應(yīng)用等。

F503

A

1005-6378(2016)04-0091-10

10.3969/j.issn.1005-6378.2016.04.013