摘 要：考察省际铁路流量与流向特征是评估省份之间经济联系密切程度的重要指标，是揭示物流流动规律的重要手段和方法。文章在分析各省份铁路货物流量特征基础上，运用流向指数测度了省际物资流向与流量特征；运用UCINET6软件测量了省际铁路网络的基本特征，并进一步分析了流量与流向的影响因素。
关键词：省际；铁路；货物；流动；空间作用
中图分类号：F530 文献标识码：A
Abstract： To study the characteristics of inter-provincial railway flow is an important indicator to assess the extent of close economic ties between the provinces， also an important means and methods to reveal the logistics flow law. This paper based on analyzing the characteristics of various provinces in rail freight traffic， measured the flow of goods and flow characteristics by used the inter-provincial flow index； measured inter-provincial basic characteristics of the railway network by using UCINET6 software， and further analysis of the factor of flow.
Key words： inter-provincial； railway； goods； flow； spatial effect
货物路网互逆流动是供需平衡作用的结果。省际货物流动一方面取决于供需双方的差异化需求，另一方面取决于流动成本。在影响物流成本的众多因素中，空间因素往往是决定性因素。回顾已有研究，有关物流空间作用的研究众多，如Haynes修订的引力模型[1-2]。Alonso（1978）的移动理论使物流的空间作用有了新发展[3]。Manfred M.Fischer等（1994）把空间相互作用建模和神经网络结合起来，使物流的空间联系从理论描述发展成为模型表达[4]。H.M.Celik研究了美国48个州之间的商品流的变化，分析了各种因素对商品流的影响[5]。
国内货物空间流动主要倾向于对西方模型的实际应用，以实证研究为主。如沈玉芳、王能洲发现长三角区域物流呈单中心等级扩散格局，城市间差异大，并呈扩大趋势，区域物流空间集聚特征明显，廊道效应突出，物流园区数量呈城镇等级梯度特征，且自成体系[6-7]。张敏以安徽省际铁路运输数据为基础数据源，以安徽省为主体研究对象，探讨安徽省际铁路货物流量与流向差异的特征、成因[8]。也有学者通过经济核算方法进行了省际货物流动方面的研究，如赵俊民、刘向东开展的陕西省货物和服务省际流动状况研究，推算出1980～2010年间陕西省每年的“省际净流出”数据，并进行了综合分析[9]。中国人民银行呼和浩特中心支行课题组基于内蒙古自治区贸易外汇收支与进出口货物数据匹配情况，对“资金流”与“货物流”制品规模、变化趋势等因素进行了深入分析[10]。上述研究均通过实证研究方法从不同研究角度阐释了货流空间流动的格局和规律。基于研究数据与研究手段的限制，对区际空间货流的研究成果并不多，研究形式相对单一，研究方法大体相近，与快速的物流业发展并不相称。本文试图从铁路货流空间流动的格局来建构货流空间流动的状态和规律，依据其空间流动差序来调整和平衡地区间的货物贸易量，并进一步优化地区间的贸易结构，实现地区物流业与区域经济的协调发展。
1 数据来源
本文以全国大陆地区为研究对象，以省份为基本研究单位，以省份的省会为基本的物流网络节点。我国铁路承载着重要货运任务，是国民经济发展的基本保障，尽管汽运的迅速发展对短距离的铁路运输形成较强的替代效应，但长距离省际大宗物资的运输依然要依赖铁路。与此同时，铁路省际货物运输拥有较为全面的统计数据，而公路、水路和航空缺少省际互流的数据。因此，选择铁路运输主要在于数据的易得性。本文以国家铁路行政区域间货物交流数据作为省际货物流动研究的主要数据源。文章主要数据均来自电子版的2011年《中国交通统计年鉴》、《中国统计年鉴》。在研究过程中，首先将html格式的数据表转换为excel数据表，建立省际互流数据表，以便进行流向特征分析；其次进行数据转换：将excel数据表转换为ARCGIS9.3属性数据表，转入到中国行政区地图中，形成全国省际铁路货物运输互流数据库。将excel数据表转换为UCINET6数据表，进行互流特征分析。UCINET6软件数据处理过程较为复杂，为节约版面，对数据处理过程不做详细介绍。
2 流量特征分析
依据流量计算的一般规则，净流量是流出与流入量的差值。如表1所示。
其中计算结果大于0的区域为净流入区，等于0的区域为平衡区，小于0的区域为净流出区。依据ARCGIS9.3属性数据库数据，分别计算出各省份的货物运输净流出量，并绘制铁路货物净流出分布图，依据流入和流出量的大小将我国的31个省市自治区划分为六个等次，依次为极高流入区、较高流入区、一般流入区、一般流出区、较高流出区、极高流出区，如图1所示。
结合图1，分析相关数据可知，山西、内蒙古、安徽、河南、黑龙江、广东、贵州、陕西、青海、宁夏与新疆均为净流出省份，其余省份为净流入省份。从净流出角度分析，山西和内蒙古为极高流出省份，分别为50 825万吨和25 540万吨，净流出量超过25 000万吨；贵州、陕西、安徽、宁夏和新疆为较高流出区，流出量在3 579～25 540万吨之间，黑龙江、青海、河南、广东等省份为一般流出区，流出量在1 018～3 579万吨之间。从净流入角度分析，河北为全国最大的净流入区域，净流量达到40 548万吨，为极强流入区域，辽宁、天津、山东、江苏、四川、湖南、湖北为较高流入区域，流入量在3 351～40 548万吨之间，西藏、甘肃、吉林等省份流入量在0～3 351万吨之间，为一般流入区域。 总体看来净流出区域主要分布在我国中西部地区，流出量占绝对优势，净流入区域主要分布在东部沿海地区，流入量占绝对优势。这与我国的资源分布、经济发展具有高度的一致性。
在上述分析中，中西部流出东部流入的格局是否就是煤炭运输的格局？在我国铁路物资运输中，煤炭运输占据半壁江山，如将煤炭运输量剔除，以此来考察非煤炭运输的基本格局，进而可以获得省际经济空间作用强度。由于我国的煤炭生产和消费存在空间错位，不得不采取长距离运输的方式来满足强烈的需求[11]。可以认为，非煤炭运输量在一定程度上反映出相互间的经济作用强度。
剔除煤炭运输量，就是从省际运输总量中减去煤炭运量，剩余即为非煤炭运输量。同样绘制非煤炭净流出分布图，如图2所示。结合图2和相关数据分析得知，山西、内蒙古、安徽、河南、黑龙江、贵州、云南、陕西、青海、宁夏与新疆均为净流出省份，与包含煤炭运输差异不大。净流出省份中，山西和内蒙古仍然处于第一阵列，流出量分别为48 899万吨和22 465万吨，为极高流出区域，较高流出区域在4 164～22 465万吨之间，包含的省份有湖北和山东，一般流出区域低于4 164万吨，包含的省份有新疆、青海、云南、贵州、陕西、宁夏、黑龙江、安徽与福建。净流入仍处第一位的是河北省，为37 056万吨，为极高流入区域，较高流入区域在5 107～37 056万吨之间，包括辽宁、山东、湖北，流入量均高于5 000万吨，一般流入区域在0～5 107万吨之间，包括的省份有北京、天津、江苏、浙江等省份。
总体看来剔除煤炭运量与否对省际铁路运输格局影响并不大，因此可以说明，省际铁路运输流量和流向的总格局并不完全取决于煤炭运输，而是其他物质与煤炭共同影响的结果。但若剔除煤炭运量，对部分省份的净流量则产生较大影响。影响省份包括吉林、上海、江西、山东、河南、湖南、重庆、四川、云南、甘肃、青海和新疆，说明这些省份的一部分运量主要是依托于煤炭而形成的运量。
3 省际铁路货物空间流向特征分析
货物流出与流入取决于省份之间对物资需求的互补性。分析表2可知，强流出区主要是能源资源大省由西向东的流动。山西、内蒙古、宁夏向河北的流动，贵州向广西的流动、新疆向甘肃的流动，体现出邻近省际间由西向东、由内陆向沿海方向流动的特点，具有非常明显的自愿能源导向性。强流入区主要表现为由西向东流动，为资源和进出口导向型流动。吉林和山东作为我国粮食产区，农产品和木材等物资的西向流动最终与流入省份形成紧密的互流区。同样较强流入区物流方向也具有较显著的西向和北向特征。较强流出区有宁夏向甘肃、四川的流动；安徽向江苏的流动；黑龙江向辽宁的流动，陕西向湖北的流动，多为地域邻近性的流动，从这一角度分析，铁路在国民经济中的运输地位并没有被公路替代，即使地域邻近，由于边际成本低于汽车运输，加之电气化线路的贯通，运力增加，运输时间大幅度缩短，铁路运输的优势地位仍然没有被撼动。较强流入区主要有辽宁、黑龙江向内蒙古；江苏、湖北、湖南向山西的流动，以及其他省份的流动，较强流入区的类型构成相对复杂，有资源能源导向型流动，也有进出口导向型流动，还有原材料、成品导向型的流动，流动强度显著低于能源资源导向型流动。一般流出区涵盖较多的省份，大部分省份是跨区域的流动，如除河北、山西流向北京、天津的华北地区内部流动外，其他如浙江、安徽、江西、福建、重庆、四川向山西的流动；浙江向吉林的流动；上海、浙江、西藏向黑龙江的流动均为跨区域流动，多为工业产品互补性的流动。
各省的省际铁路货运贸易都以本省及周边市场为主；但在跨区域的省际铁路货运贸易上，省际铁路货运一直从内陆净流向沿海。这种贸易模式的背后机制是，中国省际铁路货运贸易同时具有内需导向和外需导向。外需导向的省际贸易主要受对外贸易的影响，由于中国外贸的区域分布不均，当外需导向的省际铁路货运贸易足够大时，省际铁路货运贸易将会呈现出跨区非对称性。内需导向的省际贸易主要受贸易成本的影响，当内需导向的省际铁路货运贸易足够大时，省际铁路货运贸易将会呈现以本省市场为核心的空间梯度性。实证分析支持存在外需、内需导向的省际贸易各省的省际铁路货运贸易都以本省及周边市场为主，但在跨区域的省际铁路货运贸易上，省际铁路货运一直净流向沿海地区。
4 结束语
从国家货物铁路流通网络的空间特征来看，东西部省份之间物资交流联系通道更为密集，以山西、内蒙古、宁夏等省份流向河北、贵州流向广西、新疆流向甘肃的格局形成我国东西流向的网络格局。尽管煤炭运输占据半壁江山，但进一步解析发现，剔除煤炭后的铁路运输格局基本没有改变。由此说明，经济的高联系度使得省份之间对物资的需求远远超越煤炭需求。从更为广泛意义进一步延伸，可以获得如下推论：
第一，省际铁路货物流量与流向是其空间经济联系强弱、联系网络的发育程度的指示器，在适应量需求的基础上与铁路运输网络有着极为密切的关系。
第二，全国经济联系与经济发展的中心集聚于东部沿海的长三角、珠三角及京津冀等区域，其铁路货物流通与区域经济发展格局存在一定的非对应性，表明经济发展对铁路运输依赖性、或铁路运输满足经济发展的可能性较低。分析得知，经济发展水平越高的区域反而铁路货运量趋低，由此说明经济发展与铁路运输需求与供给的非对称性。
第三，对于省际铁路货物运输空间相互作用的量化研究方法还较少，对联系路径、网络特征紧密程度等方面的研究仍需要继续探索完善。
参考文献：
[1] Haynes， Kingsley E.， Fotheringham， A. Stewart. Gravity and spatial interaction models[M]. Sage Publications， 1984.
[2] Stewart Fotheringham. Spatial Competition and Agglomeration in Urban Modelling[J]. Environment and Planning， 1985，17（2）：213-230.
[3] Alonso， W. A Theory of Movements. In N.M. Hansen （ed.）， Human Settlement Systems： International Perspectives on Structure， Change and Public Policy[Z]. Cambridge， Massachusetts： Ballinger Publishing Company， 1978：197-211.
[4] Fischer， M.M. and Gopal， S. Artificial neural networks. A new approach to modeling interregional telecommunication flows[J]. Journal of Regional Science， 1994（34）：503.
[5] Huseyin M.Celik. Spatial interaction modeling for interregional commodity flows[Z]. 2001：120.
[6] 沈玉芳，等. 长三角区域物流空间布局及演化特征研究[J]. 经济地理，2011（4）：618-623.
[7] 王能洲，等. 区域物流空间整合研究――基于长三角一体化的实证研究[J]. 地域研究与开发，2011（4）：36-41.
[8] 张敏. 安徽省际铁路货物运输双向流动差异研究[J]. 物流科技，2012（8）：51-54.
[9] 赵俊民，刘向东. 基于国民经济核算理论的陕西省货物和服务省际流动状况研究[J]. 西安电子科技大学学报（社会科学版），2012（4）：39-45.
[10] 中国人民银行呼和浩特中心支行课题组. 内蒙古自治区货物贸易资金跨境流动与贸易融资情况调查[J]. 内蒙古金融研究，2011（3）：42-44.
[11] 姜巍，高卫东，张敏. 中国煤炭资源铁路流通网络结构特征及其演变[J]. 经济地理，2013，33（1）：98-104.
