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我国大中型机场客运航线网络形成与演化机制研究

2024-03-09陈俣秀王冰艳

物流科技 2024年3期
关键词:复杂网络

陈俣秀 王冰艳

文章编号:1002-3100(2024)03-0066-03

摘  要:大中型机场是我国航空运输系统中的重要组成部分。为了探究我国大中型机场客运航线网络的形成与演化机制,利用随机指数图模型实证内生因素和外生因素等对其演化的影响作用,解析网络的演化规律。研究表明,我国大中型机场客运航线网络形成过程中高铁网络、机场能效等内外生因素对我国大中型机场客运航线网络的形成和演化具有显著的负向影响。

关键词:航线网络;复杂网络;网络演化;随机指數图模型

中图分类号:F560    文献标志码:A

DOI:10.13714/j.cnki.1002-3100.2024.03.016

Abstract: Large and medium-sized airports are an important part of China's air transport system. In order to explore the formation and evolution mechanism of passenger route network of large and medium-sized airports in China, the stochastic index chart model is used to empirically verify the influence of endogenous factors and exogenous factors on its evolution, and analyze the evolution law of the network. The results show that the endogenous factors such as high-speed rail network and airport energy efficiency have a significant negative impact on the formation and evolution of the passenger route network of large and medium-sized airports in China.

Key words: airline network; complex network; network evolution; random exponential graph model

0  引  言

航空运输网络是我国综合交通系统的重要组成,在我国的社会经济发展中发挥着重要作用。研究航空运输网络的形成机制和演化过程可以解释社会经济因素对航空网络的影响,为我国大中型机场客运航线网络的航线布局提供一定的理论指导。

研究航空运输网络的形成和演化机制,实际上是探究哪些因素会影响网络关系的形成以及这些因素会对该网络产生何种影响的问题[1]。已有研究指出影响航空运输网络的因素众多,有城市体系[2]、经济发展、城市区位条件[3]等因素,也有其他相关网络与其相互交织的情况共同影响航空网络的形成和演化[2]。在航空网络演化发展过程中,高铁与民航运输相互竞争和发展。现有研究主要着眼于两者的竞合关系[4]。而未从将“高铁网络”作为独立因素的视角探究这两种网络在交互的过程中,高铁网络对民航网络的发展和演化产生的影响;同时,民航高质量发展所要求的绿色可持续发展促使航空公司和机场将减少温室气体和污染物、提高航油利用率等为己任以推动民航产业绿色发展。而现有研究未将民航绿色的发展要求贯穿在航空运输网络演化过程中。鉴于此,本文将综合考虑高铁网络和影响机场绿色发展的相关因素对航空运输网络形成和演化的影响。

在探究外界环境因素影响航空网络形成和演化时发现,目前传统的线性分析框架和复杂网络分析方法不能对交互网络之间的影响效果进行探究[5]。而随机指数图模型(ERGM)是一种研究网络关系的模型,可以探究交互网络之间的影响效果,综合考虑网络结构的演变原因[6]。目前ERGM在研究网络形成机制方面[7]和网络演化方面[8]应用广泛。

民航高质量发展需要我国大中型机场运营和发展的支持[9]。为了探究我国大中型机场客运航线网络的形成与演化机制,本文利用ERGM模型分析该网络形成机制和演化动因,为我国航空公司以及航空客运市场持续发展提出精细化的改革方案。

1  数据来源与研究对象

我国国内运输中年旅客吞吐量超过500万人次的大中型机场,其航线数量和客运量在全国占比较高,见表1。大中型机场承担着民航运输业的主要运输任务,因此以我国大中型机场为研究对象,可以探究我国客运航线网络的主要形成机制和演化动因。本文以年旅客吞吐量超过500万人次的大中型机场所在城市为节点,航线为边构建无向不加权的航线网络[10]。所需数据来源于OAG数据库和民航局发布的《机场吞吐量排名》。

2  指标选取和模型构建

利用ERGM可以实证检验多维度影响因素对我国大中型机场客运航线网络演化的影响效应,以此完成该网络形成和演化机制的探究。

2.1  ERGM指标选取。ERGM可以综合考虑自身结构变量、个体属性变量和网络协变量三种变量对网络形成和演化的影响作用,其中前两个为内生因素;后者为外生因素。本文在选取三种变量时主要考虑:选择经济发展水平等基础因素检验该模型研究航空运输网络演化动力的适用性和准确性;选择其他学者较少考虑的因素,例如,环境因素、高铁网络等测度其对该网络演化的影响。

(1)网络的自身结构变量。网络自身结构变量强调网络模式的形成来源于内部系统的作用。借鉴已有研究[11],本文选取边数(Edges)和交替k-三角形(Gwesp)测量网络形成和演化的基础效应和形成闭合三角结构倾向性。

(2)个体属性变量强调节点自身特性对网络形成和演化的影响。在国际紧张的气候变化形势和国内严峻的节能减排形势的影响下,“四型机场”建设目标已成为机场发展的趋势和导向,因此在考虑城市机场自身特性影响航空运输网络的形成和演化时,将机场能效作为重要指标考虑在内。本文选择每客能耗来表征机场在绿色民航建设过程中的行为;城市经济发展状况用“GDP”衡量。

(3)网络协变量属于外部因素。本文选择地理网络、城市行政隶属关系网络以及高铁网络来检验外生网络对主要客运航线网络演化的影响。变量选择及数据来源如表2所示。

2.2  ERGM模型构建。ERGM通过类似逻辑回归的统计形式考察多层次变量对网络连接关系形成的影响[8],模型中的解释变量为网络结构变量、个体属性变量以及网络协变量。ERGM一般形式为:

3  ERGM实证结果分析

ERGM模型的估计结果中,若系数为正值,表明该指标有利于观测网络连边关系的形成,即对观测网络的形成和演化具有正向影响;反之也成立。由表3可知:Edges均为负值且显著,即增加网络的边数,不利于该网络形成新的网络结构;2016、2018和2019年的Gwesp系数显著为正,节点之间倾向于形成闭合三角结构的伙伴关系。但综合观察2016—2020年Gwesp系数,该网络并不稳定,未形成稳定的聚集性结构。

行政隶属关系对我国大中型机场客运航线网络形成的正向影响较大且持续增长。具体来说,2016年加入行政隶属关系变量后该网络边的形成概率是原来的1.397 102=exp0.334 4倍,到2020年其形成概率升至2.244 763倍。行政隶属关系的正向影响表明我国大中型机场客运航线网络中同行政等级的城市之间倾向于相互连接,直辖城市/省会城市和地级市之间倾向于内部连接。

地理网络对我国大中型机场客运航线网络形成和演化的影响并不显著。本文选取的研究对象为年旅客吞吐量500万人次以上的大中型机场所在城市,这些城市航空客运市场需求量大,城市之间的航线连接与其航空运输的现实需求相关。当城市之间存在大体量的航空运输任务时,两者之间不论距离远近都可能形成航线连接。所以对于大中型机场所在城市形成的航线网络,地理网络对该网络的形成和演化影响作用较小。GDP对我国大中型機场客运航线网络具有显著的正向影响,但是其影响作用较小且相对稳定。因此地理网络和GDP都不是我国大中型机场客运航线网络演化的决定因素。

高铁网络对我国大中型机场客运航线网络演化产生负向影响。实际参数显示,2016年和2020年在加入高铁网络指标后该网络关系形成概率分别是原来的0.495 990倍和0.240 268 1倍。可以看出高铁网络的快速发展,给我国大中型机场客运航线网络的结构带来了冲击。2020年疫情到来之前,高铁网络对我国大中型机场客运航线网络结构的形成和演化负面影响从2016年的0.495  990倍到2019年的0.972 515倍有所减少,说明民航网络在与高速铁路网相互竞争和发展过程中,逐渐适应并应对这一冲击。

绿色机场建设行为对航线网络影响显著,用来表征机场能效的每客能耗指标对我国大中型机场客运航线网络产生负向影响。而且这一影响正在扩大,2016年和2020年,在加入每客能耗指标后该网络关系形成概率分别是原来的0.531 953倍和0.267 670 1倍。研究表明,航空运输绿色发展的相关因素对大中型机场客运航线网络的形成和演化有较大影响,但目前航空公司在设计航线时较少将相关因素考虑在内。

4  总结与建议

4.1  总结。本文以我国大中型机场客运航线网络作为研究对象,利用ERGM实证分析我国大中型机场客运航线网络的形成和演化机制。主要结论为:ERGM实证得知城市行政隶属关系、高铁网络、机场能效以及GDP对我国大中型机场客运航线网络演化具有显著的影响。同等级的城市之间倾向于相互连接进行资源传输,而高铁网络以及机场能效在很大程度上阻碍了我国大中型机场客运航线网络的演化,这种负向影响仍在扩大。

4.2  建  议

(1)研究发现我国大中型机场客运航线网络内部存在各节点倾向于与同等级节点相互连接的现象,影响着区域枢纽机场的建设和轴辐式网络结构的构建。为了优化我国大中型机场客运航线网络结构,可以选择“空铁联运”,更好地利用高铁与民航之间的互补效应,在中心度较低的短途城市之间形成更加便捷和通畅的综合交通,促进不同等级城市的交流互通,加速我国大中型机场客运航线网络形成更具有竞争力的航线网络。

(2)为实现“双碳目标”,交通运输业的格局将会有大的改变。铁路和水路运输能耗较小,国家开始提高铁路和水路运输的比例。航空运输业为满足国家降低运输能耗和二氧化碳排放的目标提高竞争力,已从行政、技术、市场等多种角度,推进民航业节能减排工作。由于航空运输的能源转换门槛较高,很难找到其他替代能源作为航空燃料替代品,而新兴的航空燃料燃油价格较高,并未普及。因此,航空运输业短期之内还需要利用其他途径以完成绿色民航建设,航线网络的设计和优化将是其中重要的一环。2016—2020年间机场能效对我国大中型机场客运航线网络演化产生了较大的负向影响,而国家对绿色民航发展提出了更高的要求,所以航空公司以及机场管理者以后在进行航线网络规划时将需要考虑优化航线网络、提高能源效率、推进空铁联运,发展具有优势的长途航线以提高燃油效率来应对民航绿色发展新要求。

参考文献:

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[12] 李涛,荣莉莉. 时空视角下中国高铁网络脆弱性分析[J]. 铁道科学与工程学报,2022(7):1801-1809.

收稿日期:2023-03-14

基金项目:国家社会科学基金项目“碳中和目标下中国民航‘三链协同脱碳研究”(22BJY020)

作者简介:陈俣秀(1980—),女,辽宁沈阳人,中国民航大学交通科学与工程学院,副教授,博士,研究方向:航空运输可持续发展、航空运输战略规划管理;王冰艳(1997—),女,安徽亳州人,中国民航大学交通科学与工程学院硕士研究生,研究方向:航空运输战略规划管理。

引文格式:陈俣秀,王冰艳. 我国大中型机场客运航线网络形成与演化机制研究[J]. 物流科技,2024,47(3):66-68.

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