潘靜靜,王曉峰
1)上海海事大學(xué)信息工程學(xué)院,上海 201306;2)福建農(nóng)林大學(xué)交通與土木工程學(xué)院,福建福州 350108
【交通物流/TransportationLogisitcs】
復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角下的港口連通性建模及應(yīng)用
潘靜靜1,2,王曉峰1
1)上海海事大學(xué)信息工程學(xué)院,上海 201306;2)福建農(nóng)林大學(xué)交通與土木工程學(xué)院,福建福州 350108
為評(píng)價(jià)港口的連通性,選取6個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣髯鳛楦劭谶B通性的評(píng)價(jià)指標(biāo),利用主成分方法構(gòu)建港口連通性評(píng)價(jià)模型.通過(guò)搜集6家國(guó)際運(yùn)力排名靠前的班輪公司船期數(shù)據(jù),建立真實(shí)的航運(yùn)網(wǎng)絡(luò),以驗(yàn)證模型的可行性和有效性,并用于海上絲綢之路戰(zhàn)略背景下的福建省港口連通性分析.結(jié)果表明,廈門(mén)港的連通性最強(qiáng),福州港次之,泉州港的連通性最弱;評(píng)價(jià)指標(biāo)中,度中心性、特征向量中心性和平均路徑長(zhǎng)度對(duì)港口連通性影響較大.根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果,提出福建省港口發(fā)展的定位和對(duì)策.
交通運(yùn)輸系統(tǒng)工程;港口連通性;復(fù)雜網(wǎng)絡(luò);主成分分析;航運(yùn)網(wǎng)絡(luò);海上絲綢之路
港口為貨物提供裝卸和轉(zhuǎn)運(yùn)服務(wù),是海上運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的重要節(jié)點(diǎn).承運(yùn)人在港口節(jié)點(diǎn)布局和航線(xiàn)設(shè)計(jì)時(shí),通常會(huì)考慮港口的連通性,即港口與其他港口之間實(shí)現(xiàn)貨物流通的便捷程度.一般說(shuō)來(lái),港口的連通性越強(qiáng),在港口之間找到一條最短路徑的可能性越大,貨物在港口之間流通的成本也越低,意味著越能夠吸引貨主和船公司,從而為港口帶來(lái)更多的貨物[1].建模和測(cè)算港口連通性,明確港口在特定區(qū)域乃至全球范圍的地位,對(duì)港口在激烈競(jìng)爭(zhēng)環(huán)境中的定位與建設(shè)有重要現(xiàn)實(shí)意義.
連通性分析在航空和公路領(lǐng)域應(yīng)用較多.大部分研究通過(guò)評(píng)價(jià)連通性,量化并評(píng)估航空和公路網(wǎng)絡(luò)的可靠性和交通運(yùn)輸服務(wù)水平[2].在航運(yùn)領(lǐng)域,早期研究主要關(guān)注港口的可達(dá)性,Cullinane等[3]認(rèn)為集裝箱港口的可達(dá)性意味著集裝箱貨物在港口之間流通的潛在性,李振福等[4]將海運(yùn)網(wǎng)絡(luò)中兩港之間所有路線(xiàn)中最短路線(xiàn)作為衡量可達(dá)性的標(biāo)準(zhǔn).然而,貨物流通還受班輪服務(wù)能力及港口轉(zhuǎn)運(yùn)能力等現(xiàn)實(shí)條件制約,港口之間可達(dá)不等同港口之間實(shí)際連通.因此,近年來(lái)更多學(xué)者轉(zhuǎn)向研究港口連通性,這些研究從連通性評(píng)價(jià)指標(biāo)選取角度可分為兩類(lèi).一類(lèi)指標(biāo)基于港口自身信息,如Hoffmann[5]考慮海上運(yùn)輸中船隊(duì)配置、集裝箱運(yùn)力、班輪公司數(shù)量、航線(xiàn)數(shù)量和最大船舶規(guī)模5個(gè)因素,創(chuàng)建了一個(gè)162個(gè)沿海國(guó)家的班輪運(yùn)輸連通性指數(shù);Tang等[6]將起訖港口的數(shù)量作為港口連通性評(píng)價(jià)的依據(jù);Lam等[7]使用運(yùn)輸能力、貿(mào)易線(xiàn)路、地理位置和班輪航線(xiàn)評(píng)價(jià)港口之間的連通性.另一類(lèi)連通性評(píng)價(jià)指標(biāo)基于全球航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)視角,如Tovar等[8]設(shè)計(jì)了航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)及港口節(jié)點(diǎn)相關(guān)的兩組指標(biāo)對(duì)港口之間的連通性進(jìn)行評(píng)價(jià);Jiang等[9]從運(yùn)輸時(shí)間和能力角度建立港口轉(zhuǎn)運(yùn)能力評(píng)價(jià)模型用以衡量港口連通性,并分析了港口連通性對(duì)航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的影響;Wang等[10]使用TOPSIS(technique for order preference by similarity to an ideal solution)方法對(duì)渤海灣內(nèi)的青島港、大連港和天津港進(jìn)行連通性評(píng)價(jià).從上可見(jiàn),基于全球航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)視角分析港口連通性是研究的趨勢(shì),而該視角下對(duì)我國(guó)特定港口連通性的研究尚不多見(jiàn).復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)是研究網(wǎng)絡(luò)的一種主要工具[11].研究表明,航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)具有小世界和無(wú)標(biāo)度特性,論證了航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)是復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)[12-14].
本研究借助復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)分析港口的連通性,選取6個(gè)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)拓?fù)涮卣髯鳛楦劭谶B通性的評(píng)價(jià)指標(biāo),利用主成分方法構(gòu)建港口連通性綜合評(píng)價(jià)模型,以期解決多指標(biāo)評(píng)價(jià)結(jié)果所體現(xiàn)的港口連通性?xún)?nèi)涵重疊這一局限性.為驗(yàn)證港口連通性評(píng)價(jià)模型的可行性和有效性,通過(guò)搜集班輪公司的船期數(shù)據(jù)建立真實(shí)的航運(yùn)網(wǎng)絡(luò),使用所構(gòu)建的模型解析福建省港口在全球航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)中的復(fù)雜連通性,以期為福建省港口規(guī)劃以及融入海上絲綢之路建設(shè)提供決策參考.
1.1港口連通性評(píng)價(jià)指標(biāo)選取
港口連通可理解為從某個(gè)港口出發(fā),至少可找到1條路徑將貨物運(yùn)往其他港口.本研究將港口連通性界定為港口與其他港口之間實(shí)現(xiàn)貨物流通的便捷程度.借鑒Tovar等[8]評(píng)價(jià)指標(biāo)選取思路,從港口在航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)中的相對(duì)重要性及其對(duì)航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)連通影響程度兩方面對(duì)港口連通性進(jìn)行分析.選取復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的中心性作為衡量節(jié)點(diǎn)的相對(duì)重要性指標(biāo),包括度中心性、介數(shù)中心性和特征向量中心性,選取復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的核數(shù)、聚類(lèi)系數(shù)和平均路徑長(zhǎng)度作為衡量節(jié)點(diǎn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)連通影響程度的指標(biāo).
1.1.1度中心性
度是網(wǎng)絡(luò)中與該節(jié)點(diǎn)直接相連的其他節(jié)點(diǎn)的數(shù)量,港口的度中心性越大說(shuō)明有越多的港口與該港口直接相連,該港口在網(wǎng)絡(luò)中越重要,定義為[15]
(1)
其中,N為航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)中港口的集合;n=|N|為港口數(shù)量;aij為鄰接矩陣A的元素,若兩個(gè)連續(xù)的港口i和j之間至少有一條航線(xiàn)經(jīng)過(guò)時(shí)aij=1, 否則為0.
1.1.2介數(shù)中心性
介數(shù)中心性指任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)的最短路徑通過(guò)特定節(jié)點(diǎn)的數(shù)量,如式(2)[15].介數(shù)中心性越大表明經(jīng)過(guò)該港口的網(wǎng)絡(luò)流越多,該港口在網(wǎng)絡(luò)中越重要.
(2)
其中,σjk是港口j到k的所有最短路徑的數(shù)量;σjk(i)是港口j到港口k的最短路徑中經(jīng)過(guò)港口i的數(shù)量.
1.1.3特征向量中心性
特征向量中心性是度量某節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)的重要性,其值越大意味著與該港口直接相連的港口在網(wǎng)絡(luò)中越重要.將鄰接矩陣最大特征值對(duì)應(yīng)的特征向量作為網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的分值,節(jié)點(diǎn)i對(duì)其他節(jié)點(diǎn)分值的貢獻(xiàn)即為特征向量中心性[15],即
(3)
其中,λ為A的最大特征值;vj為節(jié)點(diǎn)的中心性分值,即λ對(duì)應(yīng)的特征向量.
1.1.4核 數(shù)
網(wǎng)絡(luò)的k-核指反復(fù)去掉度值小于k的節(jié)點(diǎn)及其連線(xiàn)后所剩的子網(wǎng)絡(luò),若一個(gè)節(jié)點(diǎn)存在于k-核, 而在(k+1)-核中被移去, 則該節(jié)點(diǎn)的核數(shù)為k, 記為H(i)=k[15]. 節(jié)點(diǎn)的核數(shù)表明節(jié)點(diǎn)在核中的深度,高核節(jié)點(diǎn)連通性高,去除這些港口后對(duì)整個(gè)航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的連通性影響也越大.
1.1.5聚類(lèi)系數(shù)
聚類(lèi)系數(shù)表示網(wǎng)絡(luò)中某節(jié)點(diǎn)的鄰居節(jié)點(diǎn)也相鄰的概率,聚類(lèi)系數(shù)越大表明與該港口直接相連的港口之間有航線(xiàn)相連的概率越大,即該港口對(duì)航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)連通的影響也越大,定義為節(jié)點(diǎn)i的鄰居節(jié)點(diǎn)之間實(shí)際存在的邊數(shù)占可能的最大連接邊數(shù)的比例為[15]
(4)
其中,ni是與節(jié)點(diǎn)i相鄰的節(jié)點(diǎn)數(shù)量;mi是ni個(gè)節(jié)點(diǎn)相連的實(shí)際邊數(shù),若這ni個(gè)節(jié)點(diǎn)都相互連接,它們之間最多存在ni(ni-1)/2條邊.
1.1.6平均路徑長(zhǎng)度
平均路徑長(zhǎng)度是連接兩個(gè)港口的最短路徑上的邊數(shù),其值越小說(shuō)明該港口的貨物越易到達(dá)其他港口,該港口對(duì)航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)連通的影響也越大.節(jié)點(diǎn)i的平均路徑長(zhǎng)度定義為節(jié)點(diǎn)和網(wǎng)絡(luò)中其他節(jié)點(diǎn)之間最短路徑所經(jīng)過(guò)的邊數(shù)的平均值[15],即
(5)
1.2港口連通性評(píng)價(jià)模型構(gòu)建
由于選取的6個(gè)指標(biāo)之間存在一定的相關(guān)性,反映出港口連通性?xún)?nèi)涵存在一定程度的重疊,同時(shí),為增強(qiáng)連通性評(píng)價(jià)結(jié)果的易理解性,直觀看出港口在航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)中的連通性地位,應(yīng)用主成分分析法約簡(jiǎn)評(píng)價(jià)指標(biāo),并使用主成分指標(biāo)構(gòu)建連通性綜合評(píng)價(jià)函數(shù)[16].
2.1研究對(duì)象及數(shù)據(jù)來(lái)源
福建省在“一帶一路”戰(zhàn)略中定位為21世紀(jì)海上絲綢之路建設(shè)的核心區(qū),福建沿海的福州港、廈門(mén)港和泉州港也成為海上絲綢之路重點(diǎn)建設(shè)港口.因此本研究將這3個(gè)港口作為研究對(duì)象.
建立數(shù)學(xué)模型評(píng)價(jià)港口連通性,首先需搜集航線(xiàn)數(shù)據(jù).在全球航運(yùn)中,超過(guò)70%的貨物以集裝箱方式通過(guò)班輪運(yùn)輸完成[17].因此,搜集Alphaliner統(tǒng)計(jì)的運(yùn)力排名靠前的6家班輪公司公布在各自官網(wǎng)的2015年第4季度船期數(shù)據(jù)[18].這6家公司分別是馬士基、達(dá)飛、中遠(yuǎn)海運(yùn)、赫伯羅特、長(zhǎng)榮和韓進(jìn)海運(yùn),它們總的集裝箱運(yùn)輸市場(chǎng)份額約占全球班輪公司的40.3%,航線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)遍布6大洲,其船期數(shù)據(jù)基本可反映全球的航運(yùn)狀況.其次,確定航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)的邊界.根據(jù)中國(guó)在2015年發(fā)布的《推動(dòng)共建絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶和21世紀(jì)海上絲綢之路的愿景與行動(dòng)》文件定義,將亞洲港口、歐洲港口和大洋洲港口作為海上絲綢之路港口,刪除所有包含非海上絲綢之路港口的航線(xiàn),整理得到涉及572個(gè)海上絲綢之路港口的2299條海上絲綢之路航線(xiàn).最后,利用航線(xiàn)數(shù)據(jù)構(gòu)建航運(yùn)網(wǎng)絡(luò),以鄰接矩陣形式表達(dá).航線(xiàn)是船舶在起訖港口之間航行的線(xiàn)路,包含船舶掛靠港口的次序,通過(guò)MatlabR2016a軟件處理航線(xiàn)數(shù)據(jù)的步驟如下:對(duì)港口進(jìn)行編號(hào),初始化行和列值為572的鄰接矩陣,若兩個(gè)連續(xù)的港口之間至少有1條航線(xiàn)經(jīng)過(guò),則兩個(gè)港口對(duì)應(yīng)的鄰接矩陣元素值為1,否則為0.
2.2福建省港口連通性評(píng)價(jià)結(jié)果
計(jì)算572個(gè)港口在6個(gè)連通性指標(biāo)上的評(píng)價(jià)結(jié)果,結(jié)果見(jiàn)圖1.其中,福建省各港口在6個(gè)連通性指標(biāo)上的評(píng)價(jià)結(jié)果見(jiàn)表1.
圖1 572個(gè)港口的連通性評(píng)價(jià)結(jié)果Fig.1 Connectivity evaluation results of 572 ports
港口D(i)103B(i)E(i)H(i)C(i)L(i)廈門(mén)港0.0895.1600.013110.3772.667福州港0.0300.7180.00480.5712.993泉州港0.0090.0270.001203.410
從表1可見(jiàn),廈門(mén)港的度中心性值最大,說(shuō)明與福州港、泉州港相比,與廈門(mén)港直接相連的海上絲綢之路港口數(shù)量最多;廈門(mén)港的介數(shù)中心性遠(yuǎn)超過(guò)福州港和泉州港,意味著有最多的班輪航線(xiàn)在廈門(mén)港掛靠;廈門(mén)港的特征向量中心性值最大,說(shuō)明與廈門(mén)港直接相連的港口在航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)中占更重要的地位;廈門(mén)港的核數(shù)最大,表明廈門(mén)港在航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)中屬于核心港口;福州港的聚類(lèi)系數(shù)小于廈門(mén)港,意味著度值小的港口更趨于聚集成團(tuán),而泉州港聚類(lèi)系數(shù)為0,這是由于與泉州港相鄰的港口之間沒(méi)有直達(dá)航線(xiàn);從平均路徑長(zhǎng)度結(jié)果看,世界上任意一個(gè)港口與廈門(mén)港、福州港之間通過(guò)不到3個(gè)航段就可相互連通,和泉州港之間則需4個(gè)航段.
將所有港口的指標(biāo)數(shù)據(jù)寫(xiě)入矩陣X*=xij;i=1, 2, …, 572;j=1, 2, …, 6. 對(duì)X*進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理得到樣本矩陣X, 通過(guò)X計(jì)算指標(biāo)間的相關(guān)性,得到60%指標(biāo)的皮爾遜相關(guān)系數(shù) |R|>0.5,說(shuō)明6個(gè)指標(biāo)之間存在較強(qiáng)的相關(guān)性.借助SPSS 24.0進(jìn)行Bartlett球形度和KMO檢驗(yàn),結(jié)果顯示:巴特利球形度近似卡方值為3 505.83,統(tǒng)計(jì)量為15,相應(yīng)概率為0;KMO測(cè)度值為0.667,接近1.0.上述結(jié)果表明,本研究樣本數(shù)據(jù)適合進(jìn)行主成分分析,其結(jié)果如表2.
表2 主成分分析結(jié)果
為使綜合評(píng)價(jià)分析最大程度地減少信息損失,提取累計(jì)方差貢獻(xiàn)率為92.13%的前3個(gè)主成分fi1、fi2和fi3, 構(gòu)造港口連通性評(píng)價(jià)函數(shù)如式(6),并通過(guò)該函數(shù)計(jì)算每個(gè)港口的連通度,結(jié)果如圖2.
Zi=0.631 0fi1+0.198 5fi2+0.092 6fi3
(6)
圖2 海上絲綢之路港口連通度Fig.2 (Color online) Connectivity of ports along Maritime Silk Road
從連通度計(jì)算結(jié)果看,廈門(mén)港、福州港和泉州港的連通度分別為18.53、7.462和-2.994,在572個(gè)港口中排名分別為第18、第52和第357.為直觀分析港口的連通性地位,按連通度大小將樣本港口分為4個(gè)級(jí)別:Ⅰ級(jí)強(qiáng)連通型港口(15≤Zi<50), Ⅱ級(jí)較強(qiáng)連通型港口(5≤Zi<15), Ⅲ級(jí)一般連通型港口(0≤Zi<5), Ⅳ級(jí)弱連通型港口(Zi<0). 根據(jù)上述分類(lèi),得到Ⅰ級(jí)港口25個(gè),占比4.37%;Ⅱ級(jí)港口56個(gè),占比9.79%;Ⅲ級(jí)港口165個(gè),占比28.85%;Ⅳ級(jí)港口326個(gè),占比56.99%.顯然,廈門(mén)港為Ⅰ級(jí)港口,福州港為Ⅱ級(jí)港口,泉州港為Ⅳ級(jí)港口.
2.3福建省港口連通性地位
為深入分析福建省港口連通性的現(xiàn)狀和地位,選取“一帶一路”重點(diǎn)建設(shè)的8個(gè)世界百?gòu)?qiáng)港口進(jìn)行比較,分別是:上海、深圳、寧波-舟山、廣州、青島、天津、大連和煙臺(tái).繪制11個(gè)港口吞吐量與連通度散點(diǎn)圖(圖3).其中,TEU為國(guó)際標(biāo)準(zhǔn)箱單位.
圖3 港口吞吐量與連通度相關(guān)性分析Fig.3 Correlation analysis between the ports throughput and connectivity
圖3表明,港口的連通度排名與其吞吐量排名大體一致,在一定程度上驗(yàn)證了本研究連通度評(píng)價(jià)方法的有效性與可行性.港口連通度與吞吐量的線(xiàn)性擬合結(jié)果表明,二者存在顯著正相關(guān),可決系數(shù)R2=0.8635. 在Ⅰ級(jí)強(qiáng)連通型港口中,上海港的連通度排名和吞吐量排名均位于第1,且遠(yuǎn)高于其他港口.上海被定位為“國(guó)際性綜合交通樞紐”,近年來(lái)上海港的基礎(chǔ)設(shè)施能力提升很快,是我國(guó)航線(xiàn)密度最大的港口.大部分Ⅰ級(jí)港口,如深圳、寧波—舟山和青島,都具有較為一致的連通度和吞吐量排序,除了廣州港和廈門(mén)港.廣州港的吞吐量排名第4,但連通度排名僅為第6,這可能是由于廣州與周邊大型港口(如深圳和香港)地理位置接近,在提供轉(zhuǎn)運(yùn)服務(wù)時(shí)容易被鄰近港口替代.廈門(mén)港的吞吐量排名第8,而連通度排名第5,這與其優(yōu)越的地理位置有關(guān).廈門(mén)港是連接兩岸三地和亞太地區(qū)集裝箱運(yùn)輸?shù)母删€(xiàn)港,作為我國(guó)東南沿海的樞紐港口,在沿海貨物轉(zhuǎn)運(yùn)中發(fā)揮著重要作用.在Ⅱ級(jí)較強(qiáng)連通型港口中,大連港和福州港的連通度與吞吐量保持了一致的水平.值得一提的是天津港,從圖4可見(jiàn),天津港座落在偏離擬合直線(xiàn)較多的位置,其連通度排名弱于吞吐量排名,這意味著天津港的國(guó)際中轉(zhuǎn)運(yùn)業(yè)務(wù)較少,這與其地理位置有很大關(guān)系,天津港位于渤海灣底部,海上交通遠(yuǎn)不及周邊大連港和青島港便利.煙臺(tái)和泉州是Ⅲ級(jí)和Ⅳ級(jí)港口,是海上絲綢之路重點(diǎn)建設(shè)港口中吞吐量和連通度最弱的港口.
標(biāo)準(zhǔn)化11個(gè)港口的連通性評(píng)價(jià)指標(biāo)D(i)、B(i)、E(i)、H(i)、C(i)和L(i)數(shù)據(jù),按照港口連通度強(qiáng)弱自左向右排序后繪制出圖4,分析6個(gè)指標(biāo)對(duì)港口連通度的影響.
從圖4可見(jiàn),隨著港口連通度的不斷減弱,D(i)、B(i)、E(i)和H(i)數(shù)值不斷下降,C(i)和L(i)不斷增加.這說(shuō)明,港口的度值、介數(shù)、特征向量和連通度呈正相關(guān),港口的聚類(lèi)系數(shù)和平均路徑長(zhǎng)度和連通度呈負(fù)相關(guān).進(jìn)一步計(jì)算上述指標(biāo)與連通度Z(i)的皮爾遜相關(guān)系數(shù)分別為0.962、0.781、0.906、0.644、-0.689和-0.896.結(jié)果表明,度中心性、特征向量中心性和平均路徑長(zhǎng)度對(duì)連通度的影響遠(yuǎn)大于介數(shù)中心性、核數(shù)和聚類(lèi)系數(shù).也就是說(shuō),提升度中心性、特征向量中心性和平均路徑長(zhǎng)度將有助于大幅提升港口的連通性.可見(jiàn),港口應(yīng)通過(guò)提升物流服務(wù)水平,吸引班輪公司掛靠,增加出入度值,提升港口的度中心性,尤其是開(kāi)辟與連通性較強(qiáng)的港口間的航線(xiàn),從而提升港口的特征向量中心性,縮短港口之間平均路徑長(zhǎng)度.
圖4 “一帶一路”重點(diǎn)建設(shè)港口的連通性評(píng)價(jià)結(jié)果Fig.4 (Color online) Connectivity evaluation results of the key construction ports of the Belt and Road
本研究采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)和主成分分析法對(duì)港口連通性進(jìn)行建模,并用于福建省港口連通性的評(píng)價(jià),結(jié)果表明:
1)廈門(mén)港為Ⅰ級(jí)強(qiáng)連通型港口,連通度排名位于海上絲綢之路網(wǎng)絡(luò)第18,在世界港口吞吐量中排名第16,與連通度排名靠前的強(qiáng)連通型港口,如新加坡、上海、巴生、香港、釜山、鹿特丹、深圳、丹戎帕拉帕斯、寧波-舟山、阿爾赫西拉斯、杰貝阿里、比雷埃夫斯、科倫坡、漢堡、青島、高雄和蘇伊士相比,廈門(mén)港的國(guó)際中轉(zhuǎn)業(yè)務(wù)有待拓展.建議廈門(mén)港重點(diǎn)發(fā)展國(guó)際集裝箱干線(xiàn)運(yùn)輸,通過(guò)優(yōu)惠政策支持吸引海上絲綢之路沿線(xiàn)國(guó)家和地區(qū),尤其是東南亞、臺(tái)灣等地的中轉(zhuǎn)貨物流向廈門(mén)港,提升國(guó)際班輪航線(xiàn)的密集度;進(jìn)一步改善通關(guān)效率,提高港口服務(wù)能力,打造成東南沿海國(guó)際中轉(zhuǎn)樞紐港.
2)福州港為Ⅱ級(jí)較強(qiáng)連通型港口,在海上絲綢之路航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)中,其連通度排名第52,在世界港口吞吐量中的排名第75,說(shuō)明福州港在整個(gè)網(wǎng)絡(luò)中的港口鏈接能力較強(qiáng)、海向腹地吸引力大于陸向腹地.建議福州港積極開(kāi)拓陸向腹地,吸引周邊地區(qū)和更為寬廣的內(nèi)陸腹地貨物,通過(guò)出臺(tái)優(yōu)惠政策,加強(qiáng)與內(nèi)陸無(wú)水港和飛地港的合作,大力發(fā)展臨港工業(yè),延伸港口經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)鏈;完善福州港集疏運(yùn)體系,建設(shè)陸向腹地貨物從福州港進(jìn)出的公路和鐵路運(yùn)輸通道,打造為福建省連通海上絲綢之路沿線(xiàn)港口的福建省樞紐港.
3)泉州港為Ⅳ級(jí)弱連通型港口,在海上絲綢之路航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)中,連通度排名第357,在國(guó)際物流網(wǎng)絡(luò)中的影響力較?。c此同時(shí),泉州港在世界港口吞吐量中排名第77,這主要源于泉州港本地貨物生成量巨大,其內(nèi)貿(mào)集裝箱業(yè)務(wù)在全國(guó)排名第5.建議集中泉州港碼頭資源,提升碼頭專(zhuān)業(yè)化程度、港口生產(chǎn)效率和利用率,在繼續(xù)發(fā)展臨港產(chǎn)業(yè)和重點(diǎn)拓展大宗散貨運(yùn)輸?shù)幕A(chǔ)上,開(kāi)辟更多集裝箱內(nèi)支線(xiàn),打造為福州港和廈門(mén)港的遠(yuǎn)洋喂給港.
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[1] Wilmsmeier G, Hoffmann J, Sanchez R J. The impact of port characteristics on international maritime transport costs[J]. Research in Transportation Economics,2006,16(1):117-140.
[2] Reggiani A, Nijkamp P, Lanzi D. Transport resilience and vulnerability: the role of connectivity[J]. Transportation Research Part A: Policy and Practice,2015,81:4-15.
[3] Cullinane K, Wang Yuhong. A capacity-based measure of container port accessibility[J]. International Journal of Logistics Research and Applications,2009,12(2):103-117.
[4] 李振福,李 賀,徐夢(mèng)俏,等.世界海運(yùn)網(wǎng)絡(luò)可達(dá)性對(duì)比研究[J].大連海事大學(xué)學(xué)報(bào),2014,40(1):101-104. Li Zhenfu, Li He, Xu Mengqiao, et al. Comparison research on reachability of the global shipping network[J]. Journal of Dalian Maritime University,2014,40(1):101-104.(in Chinese)
[5] Hoffmann J. Liner shipping connectivity[J]. UNCTAD Transport Newsletter,2005,27(1):4-12.
[6] Tang L C, Low J M W, Lam S W. Understanding port choice behavior: a network perspective[J]. Networks and Spatial Economics,2011,11(1):65-82.
[7] Lam J S L, Wei Y Y. Dynamics of liner shipping network and port connectivity in supply chain systems: analysis on East Asia[J]. Journal of Transport Geography,2011,19(6):1272-1281.
[8] Tovar B, Hernández R, Rodríguez-Déniz H. Container port competitiveness and connectivity: the Canary Islands main ports case[J]. Transport Policy,2015,38(C):40-51.
[9] Jiang Jianlin, Lee L H, Chew E P, et al. Port connectivity study: An analysis framework from a global container liner shipping network perspective[J]. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review,2015,73:47-64.
[10] Wang G W Y, Zeng Qingcheng, Li K, et al. Port connectivity in a logistic network: the case of Bohai Bay, China[J]. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review,2016,95:341-354.
[11] 李 娜,豐建文,趙 毅.具有馬氏跳拓?fù)鋸?fù)雜網(wǎng)絡(luò)的有限時(shí)間同步[J].深圳大學(xué)學(xué)報(bào)理工版,2016,33(4) :359-366. Li Na, Feng Jianwen, Zhao Yi. Finite-time synchronization of Markovian jump complex networks[J].Journal of Shenzhen University Science and Engineering,2016,33(4):359-366.(in Chinese)
[12] 田 煒,鄧貴仕,武佩劍,等.世界航運(yùn)網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜性分析[J].大連理工大學(xué)學(xué)報(bào),2007,47(4):605-609. Tian Wei, Deng Guishi, Wu Peijian, et al. Analysis of complexity in global shipping network[J]. Journal of Dalian University of Technology,2007,47(4):605-609.(in Chinese)
[13] Hu Yihong, Zhu Daoli. Empirical analysis of the worldwide maritime transportation network[J]. Physica A: Statistical Mechanics and its Applications,2009,388(10):2061-2071.
[14] Ducruet C, Zaidi F. Maritime constellations: a complex network approach to shipping and ports[J]. Maritime Policy & Management,2012,39(2):151-168.
[15] 孫璽菁,司守奎.復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)算法與應(yīng)用[M].北京:國(guó)防工業(yè)出版社,2015. Sun Xijing, Si Shoukui. Complex network algorithms and applications[M]. Beijing: National Defense Industry Press,2015.(in Chinese)
[16] 李序穎.應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析方法[M].上海:上海浦江教育出版社,2012. Li Xuying. Applied statistical analysis method[M]. Shanghai: Shanghai Pujiang Education Press,2012.(in Chinese)
[17] Wang Tingsong, Meng Qiang, Wang Shuaian, et al. Risk management in liner ship fleet deployment: a joint chance constrained programming model[J]. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review,2013,60(4):1-12.
[18] Alphaliner. Top100operated fleets[EB/OL]. (2017-02-15). http://www.alphaliner.com/top100/index.php
【中文責(zé)編:英子;英文責(zé)編:木南】
Portconnectivitymodelbasedoncomplexnetworkanditsapplication
PanJingjing1, 2andWangXiaofeng1
1)CollegeofInformationEngineering,ShanghaiMaritimeUniversity,Shanghai201306,P.R.China2)CollegeofTransportationandCivilEngineering,FujianAgricultureandForestryUniversity,Fuzhou350108,FujianProvince,P.R.China
In order to identify the port connectivity status, we select six complex network topological features as the port connectivity indicators and construct the port connectivity model based on the principal component analysis. By collecting and using the service schedule data for six shipping capacity top-ranking liner companies, we build a real shipping network for verifying the feasibility and effectiveness of the port connectivity model. The model is used in evaluating the connectivity of the Fujian ports in the context of the Maritime Silk Road Strategy. The results show that Xiamen port has the strongest connectivity among the three major ports in Fujian, followed by Fuzhou Port and Quanzhou Port. The degree centrality, eigenvector centrality, and the shortest path length have the significant impacts on port connectivity. We put forward several development strategies for ports in Fujian.
transport system engineering; port connectivity; complex network; principal component analysis; shipping network; Maritime Silk Road
2017-03-02;Accepted:2017-05-21
Professor Wang Xiaofeng.E-mail: xfwang58@163.com
F 551;U 691
:Adoi:10.3724/SP.J.1249.2017.05544
Foundation:National Natural Science Foundation of China(71471109);Social Science Fund of Fujian Province(FJ2015C107)
:Pan Jingjing, Wang Xiaofeng. Port connectivity model based on complex network and its application[J]. Journal of Shenzhen University Science and Engineering, 2017, 34(5): 544-550.(in Chinese)
國(guó)家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(71471109);福建省社科規(guī)劃資助項(xiàng)目(FJ2015C107)
潘靜靜(1984—),女,福建農(nóng)林大學(xué)講師.研究方向:物流與供應(yīng)鏈管理、航運(yùn)大數(shù)據(jù)分析.E-mail:jjpan@fafu.edu.cn
引文:潘靜靜,王曉峰.復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)視角下的港口連通性建模及應(yīng)用[J]. 深圳大學(xué)學(xué)報(bào)理工版,2017,34(5):544-550.