我國高鐵網絡的形成及發(fā)展演化

（同濟大學 經濟與管理學院，上海 200092）

我國高鐵網絡的形成及發(fā)展演化

邢朋凱

（同濟大學 經濟與管理學院，上海 200092）

“十一五”以來，中國高鐵建設迅猛發(fā)展，高鐵網絡經歷了從局部分散的小網絡到全國聯(lián)網的過程。從“四縱四橫”到“八縱八橫”，高鐵建設已成為國家戰(zhàn)略層面推進的重點基礎設施建設工程，因此，研究高鐵網絡的發(fā)展演化十分必要。本文采用復雜網絡分析的方法，通過構建以地級市為基本節(jié)點的空間高鐵網絡，對高鐵網絡進行相關屬性分析，研究發(fā)現高鐵網絡屬于稀疏網絡，不具備小世界性，節(jié)點的度數普遍較低，處于節(jié)點末端的城市通達性不高，節(jié)點間捷徑較少，平均距離較大等。

高鐵網絡；網絡演化；城市連接

一、引言

鐵路是國家重要的基礎設施，對國民經濟發(fā)展影響重大[1]。從1997年到2007年，中國鐵路先后進行了6次大提速[2]，由普通鐵路時代進入快速鐵路時代，極大地促進了地區(qū)間人員物資的運輸效率。2007年起，國家鐵路開始由快速鐵路向高速鐵路（以下簡稱高鐵）進行轉變。中國大陸最早開通的高鐵為秦沈客運專線，于2003年7月1日正式運營。2008年，鐵道部提出了“四縱四橫”的鐵路網規(guī)劃，中國高鐵建設運營進入快速發(fā)展期，截止到2015年底，全國高鐵營業(yè)里程超過1.9萬公里，占到了全球高速鐵路運營里程的50%以上[3]，高鐵站點超過200個，基本建成了四縱四橫的鐵路網，成為世界上高鐵通車里程數及開通站點數最多的國家。高鐵具有快速、準時、容量大的特點，其開通運營極大地壓縮了城市間時空距離，提高了城市間的可達性，逐漸成為城市間交通的重要方式，極大地促進沿線地區(qū)的經濟發(fā)展。2016年7月，在“四縱四橫”的基礎上，國家進一步提出“八縱八橫”的《中長期鐵路網規(guī)劃》，高鐵建設進入新一輪高潮。

二、文獻綜述

現有的我國高鐵網絡研究集中在區(qū)域經濟、旅游發(fā)展和交通網絡分析等領域。

陸軍（2016）通過依據二維扭曲時空地圖體系，制作“時空壓縮地圖”，建立新的空間高鐵網絡，研究認為高鐵網絡對中國的區(qū)域格局、人口流動、第三產業(yè)和旅游發(fā)展已然產生了系統(tǒng)性的重要影響，高鐵的引導、促進、輻射、聯(lián)動、重組等正面機制與作用日益凸顯[3]。穆成林等（2015）利用高鐵網絡下區(qū)域城市之間的最短旅行時間修正引力模型，得出高鐵網絡下長三角旅游經濟發(fā)展呈現出上海為主核心，南京、杭州為副核心，南北兩翼各自相互抱團的空間分布特征，構成“一主兩副雙翼”的經濟格局[4]。

李鑫（2016）等通過構建高鐵網絡，分析認為網絡呈現無標度特性，不具有小世界性；高鐵站點的單位服務人數與地區(qū)人均GDP 具有一定相關性；與第一產業(yè)產值相關性不大，與第二、三產業(yè)的耦合度較第一產業(yè)有所提高[5]。徐鳳（2013）運用復雜網絡理論，構建無向非加權網絡，實證研究了中國高鐵-民航復合網絡的基本拓撲性質，認為高鐵網絡具有無標度特性和小世界特性，表現出很強的集聚性，具有明顯的群落結構特征[6]。姜博（2016）利用可達性模型和改進的哈夫模型分析高鐵可達性空間演變特征及規(guī)律，認為高鐵網絡逐漸形成“多中心”高鐵服務格局以及日益龐大而復雜的高鐵特質空間集群，高鐵網絡影響下的中國區(qū)域空間格局的漸變與重塑日趨復雜[7]。曹晶（2013）基于復雜網絡理論研究高鐵網空間增長問題，認為鐵路網絡具有小世界特征，系統(tǒng)城市之間的短距離聯(lián)系的特性更明顯[8]。吳德馨（2015）選取高速鐵路初建時期和完善時期的高速列車運行時刻數據建立高鐵運營網絡，分析了高速鐵路對于城市中心性的影響以及高速鐵路建設發(fā)展的變化趨勢[9]。鐘柯等（2012）根據列車時刻表，構建了鐵路運營L型網絡，展示了鐵路運輸視角下我國城市的層次結構[10]。

總體來看，現有研究多集中于高鐵網絡建設對沿線經濟發(fā)展影響的研究，對高鐵網絡整體特征及其演變過程的研究較少，因此，本文立足高鐵網絡，采用社會網絡分析的方法，研究高鐵網絡隨時間演變的關系，以期對未來高鐵規(guī)劃建設、優(yōu)化線路的布局提供一定的借鑒參考。

三、高鐵網絡的構建方法

1、數據來源

本文數據來源于國家鐵路局官方網站高鐵專欄，依據國家鐵路局對高鐵的定義，高鐵指的是設計開行時速250公里以上（含預留），初期運營時速200公里以上的客運列車專線鐵路。高鐵網絡統(tǒng)計的時間范圍為2008年（以下簡寫為08年）到2015年（以下簡寫為15年），2008年及之前開通的高鐵線路統(tǒng)一歸到2008年，每年的統(tǒng)計截至時點為該年度的12月31日。

2、網絡參數的界定

（1）無向網絡：一般情況下，如果能從城市A乘坐高鐵到達城市B，那么也能夠從城市B沿相同線路到達城市A。因此，在進行數據提取時，不考慮線路的方向，將網絡抽象成無向網絡。

（2）非加權網絡：不考慮高鐵網絡中的高鐵發(fā)車頻次和數量，即不考慮網絡中的連接權重的問題，將網絡抽象成非加權網絡。構建的高鐵網絡基于站點的空間位置，即兩個節(jié)點間有高鐵連通，則節(jié)點間連接數為1，否則為0。

（3）節(jié)點：為保持統(tǒng)計口徑一致，在網絡分析時，統(tǒng)一以地級市作為宏觀意義上的節(jié)點，地級市劃分參照國務院統(tǒng)計局設管司的行政區(qū)劃。同一地區(qū)的設立多個站點的，如武漢有武昌、漢口、武漢站，統(tǒng)一歸為“武漢”節(jié)點，又如蘇州有蘇州北、蘇州園區(qū)、蘇州站，其下轄昆山市亦設有昆山、昆山南站，在此統(tǒng)一歸為“蘇州”節(jié)點。

3、繪制高鐵網絡

根據高鐵開通時間，構建以地級市為基本節(jié)點的高鐵網絡，使用NetDraw，繪制2008年—2015年全國高鐵網絡，如圖1所示。

四、高鐵網絡形成及演化特點

1、高鐵組網過程

圖1 2008年—2015年全國高鐵網絡

圖2 成分數量

圖3 第一主成分占比

圖4 網絡密度

圖5 節(jié)點度數比例構成

圖6 最大子網接近中心度

圖7 最大子網中間中心度

如果一個網絡可以分為幾個部分，每個部分內節(jié)點互相連接，各個部分之間無任何關聯(lián)，則把每個部分稱為一個成分。由于高鐵建設分期分段進行，所以本文采用成分及分裂性來描述高鐵組網過程。成分越多，表明無關聯(lián)的群體越多，網絡的統(tǒng)一性越差。第一主成分（main component）指節(jié)點數最多的成分。

由圖1可知，網絡的成分數先上升后下降，原因在于高鐵建設的分段性，2008年—2010年建設的高鐵線路較為分散，沒有組網，使得成分數不斷上升，11年及之后，獨立的小網絡不斷連接到一起，使得網絡的成分數量不斷下降。到15年底，網絡包含三個成分，即中東部的主體網絡，海南環(huán)島鐵路，蘭新（蘭州-烏魯木齊）高速鐵路三個部分，整體來看，現有的高鐵網絡不具備小世界性。

圖2表明網絡總體分裂性和主成分占比呈反向關系。08年-13年網絡主成分占比呈上升趨勢，表明網絡中節(jié)點可達性不斷提高，12年開始，網絡第一主成分占比大于60%。13年網絡分裂性最低，是由于13年全國高鐵城市除了九江、南昌、海口、三亞、成都5個獨立節(jié)點外，其余節(jié)點全部鏈接在一個網絡中，14年和15年，鐵路隨著其他成分占比的增加，網絡分裂性有進一步上升趨勢，但最大子網占比保持在90%以上。

2、城市聯(lián)系緊密程度的演化

城市間連線越多，則聯(lián)系越密切，對于由多個城市構成的網絡，通常我們采用密度（density）這個指標來測度城市間總體聯(lián)系的緊密程度。其計算公式為節(jié)點間實際連接數與最大可連接數的比值。對一個由n個節(jié)點構成、包含m條連線的網絡，其最大可能連接邊數為n鄢（n-1），則是密度。

高鐵網絡密度變化如圖3所示，整體上看，高鐵網絡屬于稀疏網絡，網絡密度＜0.12，城市間聯(lián)系并不密切，網絡的密度隨節(jié)點數量增多而遞減，主要原因是受限于網絡節(jié)點的空間地理特性，每個節(jié)點直接相連的點數較少（≤5），使得節(jié)點增加帶來的網絡總連接數增加有限，而最大可能連接數快速上漲，導致網絡密度隨節(jié)點增加而下降。

3、區(qū)域中心城市變遷

度數最基本的城市地位測度指標，衡量節(jié)點在區(qū)域內地位。網絡中一點的度數等于節(jié)點直接相連的其他點個數。度數越大，則該城市直接相連的城市數量越多，在區(qū)域內地位越高。

圖4表明高鐵網絡中，度數較大節(jié)點所占比例不斷提升，度數為1的網絡邊緣節(jié)點所占比例不斷下降。12年首次出現度數為4的節(jié)點，為武漢和鞍山；之后度數大的節(jié)點不斷增多，到15年，網絡中度數最大的節(jié)點為鄭州和武漢，分別與5個節(jié)點相連。可以看出，高鐵網絡對傳統(tǒng)的火車樞紐有強化效果，同時，高鐵的修建帶來新的鐵路樞紐：新興的鐵路中心為南寧和上饒，南寧是柳南（柳州-南寧）客運專線、南廣（南寧-廣州）高速鐵路、南昆（南寧-昆明）客運專線、南欽（南寧-欽州）高鐵四條高鐵線路的交叉點，上饒是滬昆（上海-昆明）高鐵和合福（合肥-福州）高鐵的交叉點。表1展示了度數較大點的變化情況。

4、網絡中心城市變遷

接近中心度用給定節(jié)點到所有節(jié)點的最短距離之和進行衡量，表示網絡中某一點與其他節(jié)點的接近性程度，它是對節(jié)點不受其他點控制程度的測度，相對接近中心度越小，節(jié)點越靠近網絡中心。本文使用接近中心度來分析處于網絡中心位置的城市，隨時間變化情況。

對于分散網絡，網絡的整體特征往往不明顯，因此，對最大子網的分析，往往更能體現網絡的演變規(guī)律。圖2表明，2012年—2015年，第一主成分占比超過65%，且不斷上升。因此，本文選取2012年—2015年對最大子網進行屬性分析。

圖6表明最大子網的接近中心度呈不斷下降的趨勢，表明最大子網節(jié)點與網絡中心的距離在不斷縮小。表2展示了從12年到15年，相對接近中心度較大的點的變遷情況，可以看出，靠近網絡中心的節(jié)點集中在武漢與合肥周邊，這些節(jié)點即位于空間地理中心，也接近于網絡中心。

5、換乘中心變遷

中間中心度是網絡中任意兩個節(jié)點的最短路徑經過某一節(jié)點的次數比例，測度節(jié)點是其他節(jié)點“中間人”的程度，反映的該節(jié)點在多大程度上控制他人交流。中間中心度越大，節(jié)點作為其他節(jié)點中間人的次數越多。對高鐵網絡來說，中間中心度越大，城市越靠近鐵路換乘中心，對其他城市間交流的控制能力越強。

圖7表明最大子網節(jié)點的中間中心度不斷下降，表明平均每個節(jié)點對其他節(jié)點交往的控制能力變弱；另一方面，網絡的中間中心勢不斷上升，表明最大子網有向某些點集中的趨勢，節(jié)點的中介性兩級分化，重要節(jié)點如武漢、合肥、長沙對網絡通道的控制能力在不斷加強。表2展示了從12年到15年，相對接近中心度較大的點的變遷情況，可以看出，武漢一直是中間中心度排名第一的城市；長沙與合肥也一直有著較高的中間中心度，其他中間中心度較高的城市在地理上環(huán)繞武漢、合肥、長沙三個中心城市。所有的城市也位于高鐵網絡的空間地理位置中心。

表1 中心度較高的城市變遷

表2 接近中心度較高的城市變遷

表3 中間中心度較高的城市變遷

五、結論與展望

高鐵網絡的形成經歷了從局部分散的小網絡到全國聯(lián)網的過程，總體屬于稀疏網絡，不具備小世界性。隨著網絡的初步形成，節(jié)點的度數在上升，網絡的密度在逐漸下降，節(jié)點間可達性不斷加強。但受空間位置的影響，節(jié)點的度數不大于5，處于節(jié)點末端的城市通達性不高，網絡中捷徑較少，平均距離較大。高鐵的修建，對傳統(tǒng)的鐵路樞紐城市有強化效果，也帶來了諸如南寧、上饒等新興鐵路樞紐，但整體來看，網絡的換乘中心數量少，城市間交流不夠便捷。此外，武漢、長沙、合肥及周邊城市，得益于地理優(yōu)勢，處于高鐵網絡的中心位置，對其他城市間的交流的控制能力較強。

因此，在開行高鐵列車時，鐵路部門應適當開通跨過相鄰城市的列車，打破空間不相鄰區(qū)域的地理壁壘，豐富網絡中的連接數，在加強空間不相鄰城市聯(lián)系的同時，通過增加遠距離列車運營班組，充分發(fā)揮高鐵列車運行速度快、運營高效的特點。此外，還應充分發(fā)揮高鐵列車的骨架作用，與普通列車組互補，有效分流，降低普通列車客運壓力，提高高鐵列車利用率，實現鐵路與地方發(fā)展的共贏，更好地促進地區(qū)交流與經濟發(fā)展。在八縱八橫的網絡規(guī)劃中，適當增加樞紐點與換乘點，將整個網絡連接，形成具有小世界特征的分散化網絡，降低城市間的平均距離，提高網絡的效率，讓每個城市都能夠因此收益。

基于空間地理位置對高鐵網絡的分析，是在現有高鐵運營架構下的抽象與簡化，未來研究將考慮高鐵列車實際運營情況，構建更為完善，更貼合實際情況的高鐵網絡，同時尋找區(qū)域經濟發(fā)展的相關指標，量化高鐵網絡對經濟發(fā)展的影響，以進行更為深入的研究。

[1] 李平、王春暉、于國才：基礎設施與經濟發(fā)展的文獻綜述[J].世界經濟，2011（5）.

[2] 林路：中國鐵路第六次大提速[J].鐵道知識，2007（3）.

[3] 陸軍：高鐵時代的中國區(qū)域發(fā)展研究[J].人民論壇·學術前沿，2016（2）.

[4] 穆成林、陸林、黃劍鋒、汪瑩、鄧洪波：高鐵網絡下的長三角旅游交通格局及聯(lián)系研究[J].經濟地理，2015（12）.

[5] 李鑫、郭進利、張禹：我國高速鐵路網絡的實證研究[J].物流科技，2016（3）.

[6] 徐鳳、朱金福、楊文東：高鐵—民航復合網絡的構建及網絡拓撲特性分析[J].復雜系統(tǒng)與復雜性科學，2013（3）.

[7] 姜博、初楠臣、修春亮、趙映慧、李曉慶、羅沖：中國“四縱四橫”高鐵網絡可達性綜合評估與對比[J].地理學報，2016（4）.

[8] 曹晶：中國高鐵組織網空間增長建模及可達性研究[D].武漢大學，2012.

[9] 吳德馨：基于復雜網絡理論的鐵路運營網絡中心性分析[D].北京交通大學，2015.

[10] 鐘柯、肖昱、許珺、馬福光、劉瑜、鄔倫：基于列車運行網絡的中國城市中心性分析[J]. 地球信息科學學報，2012（1）.

（責任編輯：占雨秀）