□ 杨 丽，刘子方

(内蒙古工业大学，内蒙古 呼和浩特 010051)

2016年初,国务院印发的《关于煤炭行业化解过剩产能实现脱困发展的意见》拉开了煤炭供给侧结构性改革的序幕,在这种经济大环境下，煤炭行业的发展面临着新形势与新挑战。煤炭供应链也会随着煤炭行业的改革发生结构性变化。因此，掌握现有煤炭供应链网络的结构及其特点成为了促进煤炭产业高质量发展的一个关键性问题。近年来，随着我国经济活动的发展，从传统的单一链式结构来分析煤炭供应链网络已经不能满足现实中的需求，因此需要引入复杂网络来进行解释和分析[1-2]。乔金锁等构建出了山西省的煤炭运输网络，分析了其复杂网络指标特征[3]。张玉韩等分析了1991-2010年的煤炭铁路运输格局演变，指出该网络以山西、陕西、河南等省份为核心，呈放射状分布[4]。嵇昊威等采用空间距离、时间距离和连接性等指标研究了中国煤炭铁路运输网络的可达性空间格局[5]。管小俊等构建了我国的煤炭运输网络并利用复杂网络对其进行分析评价[6]。从以上研究可以看出，煤炭供应链网络构建视角较为单一，多是省间供应链或是运输通道的相关分析，不能较好地反映出整体网络结构的特征。

针对于现实中网络结构的研究，如果存在直接供求流动相关数据，那么可以利用该数据来生成网络，如航空网络、铁路运输网络等[7-8]。若不存在直接的节点关系数据，可在已有数据的基础上通过合理假设构建网络结构，如张轶将汽车供应链分为三个基本层级：汽车零部件供应商，汽车生产商，汽车销售商，并搜集每一个层级上的企业数量，然后根据相邻企业之间的供需关系以及距离就近原则来假设生成各类节点之间的连边，以此来构建我国复杂汽车供应链网络[9]。戢晓峰等根据不同节点之间的平均距离等指标建立了云南地区的货运与客运网络[10]。综上，尽管煤炭供应链网络会受到空间地理条件以及不同运输方式的影响，但是我们仍然可以将各类不同的企业与物流园区抽象为一个个节点，将供求关系转化为节点之间的连边，这有助于我们从更为宏观的角度了解和解释网络结构与运作方式，并在此基础上探寻更为高效的连接机制，进而形成更为稳定的网络结构。同时，通过网络结构可以更好地识别网络中的关键节点，有利于更好地进行风险防控，在增加供应链网络稳健性的同时，对于整个煤炭行业的节能减排与效率优化起到了关键的作用。

鉴于此，本文在可获取数据的基础上，通过就近原则等假设构建了一个煤炭供应链网络并分析其网络性质，然后对现存的煤炭供应链进行了分析评价，为引导煤炭行业的可持续发展提供参考。

1 煤炭供应链网络构建

1.1 数据来源

本文首先根据《2017年中国煤炭工业年鉴》中的全国重点煤矿调度数据，获取65家重点煤炭企业煤炭资源流向。然后根据国家能源局2017年第9号文件获取《2017年全国煤炭生产能力情况》，在该文件中筛选出上述65家煤炭企业中下属的煤矿共计551个。最后从《物流业调整和振兴规划》(国发〔2009〕8号)、《国务院办公厅关于印发促进物流业健康发展政策措施的意见》(国办发〔2011〕38号)等规划文件中获取30个煤炭物流园区。由于缺少港澳台地区、西藏自治区以及海南省数据，本文构建的煤炭供应链网络不含上述地区的节点。

本文引用卓创资讯的统计数据，如图1所示，分别表示电力、钢铁、化工、建材四大行业2015-2020年上半年的煤炭消耗情况。

图1 2015-2020年煤炭供应链下游四大行业耗煤量

从图中可知，四大行业中电力行业煤炭能耗较高，鉴于数据的可获得性，无法统计出全行业消费煤炭的企业名单，因此本文从山东省电力企业协会数据中选取2017年中国火电企业前100强企业作为下游煤炭消费企业的代表。

1.2 煤炭供应链无向网络连边原则

本文按照煤矿与煤炭企业所属关系进行连边，同时假定煤炭企业会优先供给同地区的煤炭消费企业，因此煤炭企业会与同地区的煤炭消费企业相连也会与就近的煤炭物流园区相连，园区相互之间的连接根据现实中的煤炭铁路、海运、内河运输网络相连，煤炭物流园区根据其设计辐射范围与下游的煤炭消费企业相连，如图2所示。

图2

根据上述的连边原则构建邻接表，将邻接表输入到Gephi0.9.2中，获得如图3所示的网络图。

图3

2 煤炭供应链网络分析

2.1 网络基本特征

利用python计算得到煤炭供应链网络特征，如表1所示。

表1 煤炭供应链网络特征

①该网络节点之间的连接较为稀疏，网络密度为0.005，但是网络中平均度较高为3.568，说明在该网络中每个节点平均与3.568个节点相连。网络中度小于等于10的节点数量占到了整个网络节点数量的88.5%，此类节点在网络中大量存在，但是与其他节点的连接数量较少,导致网络密度较低。同时，由于网络中存在着少量的大度节点又将节点的整体平均度提高，这说明在煤炭供应链网络中少数几个大度节点对整个网络结构的正常运行起到了至关重要的作用。

2.2 度与度分布

网络中的度是指某一节点与其他节点的连接数量，节点的度越大说明该节点与其他节点的连接数量越多，在网络中的位置越重要。在网络中度排名前10的节点如表2所示，网络中度越大的节点对网络结构的影响也就越大。

表2 物流园区与煤炭企业度排名前十的节点

度分布。

本文主要分析了商业银行在利率市场化趋势影响下资产负债结构和盈利能力的变动，在大型商业银行和中小型商业银行间简单地进行比较，并针对其中可能存在的问题提出相应的建议。本文旨在推动商业银行成长，增强自身实力；在经济新潮流里站稳脚跟，规避风险；在未来谋求持续发展空间。

在网络中，节点度的分布用P(K)来表示，P(K)表示的是随机选取的节点有k条连接的概率。通常可以用度分布来判断网络的性质，例如随机网络的度分布服从正态分布，无标度网络度分布服从幂律分布。双对数坐标轴下该网络度分布如图4所示。

图4 网络度分布

为消除上图中的平缓区域，更好地观察度分布状态，本文使用累计度分布。双对数累计度分布如图5所示，分析认为该网络累计度分布服从指数分布。

图5 累计度分布拟合

本文使用的指数拟合公式为y=aebx，拟合统计结果如表3所示。

表3 拟合统计

R2与调整后的R2均大于0.97，拟合优度较高。a、b两参数的标准误差也较小，说明该网络的累计度分布与指数分布拟合是成功的。

网络中煤炭物流园区节点之间的连边原则借鉴了交通运输网络，因此该网络存在随机网络的性质。同时，由于个别煤炭企业例如上述的神华煤炭等大型煤炭公司以及芜湖、秦皇岛等大度的园区节点存在，使得整个网络中存在着少量大度节点以及大量的小度节点(煤炭公司所属煤矿、下游火电厂)，少量的大度节点与大量的小度节点共存让网络结构呈现出小世界网络性质。从拟合结果来看，累计度分布与指数分布拟合较好，这也说明该网络结构既有随机网络性质又具有一定的小世界性质。

3 节点能力分析

3.1 煤炭物流园区节点

3.1.1 煤炭物流园区节点集散能力分析

点度中心性代表了节点的重要性程度，节点的度越大，点度中心性就越高，说明节点越重要。本文利用点度中心性来代表节点的集散能力，即节点对网络中上下游节点的辐射能力。排名前十的物流园区节点如表4所示。

表4 集散能力排名前十的节点

河南省内的义马、濮阳、南阳三个煤炭物流园区均拥有较高的集散能力。河南省拥有特殊的地理区位优势，与冀、晋、陕、鄂、皖、鲁六省交界，西靠陕西北接山西、河北等煤炭资源产地，东接山东、安徽南邻湖北等煤炭消耗大省。河南省内的煤炭物流园区可辐射豫鄂皖鲁苏等地区的煤炭下游消费市场，河南省位于我国中原地区连接煤炭生产与消费地区，同时又是煤炭铁路运输通道重要枢纽，其特殊的地理位置决定了河南省在煤炭供应链资源调度中的重要地位。

3.1.2 煤炭物流园区节点中转能力分析

本文利用网络中经过某节点的特征路径长度占所有特征路径长度总和的比例来表示该节点的中转能力，即

式子中，B(i)为节点i的介数中心性；djl为节点j到节点l的最短路径；djl(i)为节点j经过节点i到节点l所需要的最短路径数。如果一个节点的介数越大，说明其中转作用越明显。表5为煤炭物流园区节点中转能力排名前10的节点。

表5 中转能力排名前十的节点

表5中的煤炭物流园区节点在网络中发挥着较大的中转作用。秦皇岛煤炭物流园区同时拥有着较大的集散能力与中转能力，说明该节点在网络结构中起到了至关重要的作用。另外，环渤海地区的煤炭下水港口物流园区节点中转能力较高，也从侧面说明了煤炭铁水联运在我国煤炭运输中作用的重要性。我国煤炭运输铁路通道中的多条干线(京九线、京广线、焦柳线、陇海线、焦日线)从河南省内穿过，河南省处于东西-南北向铁路通道的交汇处，省内三个煤炭物流园区的中转能力得到很大的体现。其中，陇海线上的义马煤炭物流园区是我国西煤东运的关键节点，直接关系到了陕甘宁以及新疆地区煤炭资源的运输调度。

锦州煤炭物流园区节点相较于其较弱的集散能力，中转能力较为突出，原因是该节点承担着关内外煤炭资源的中转作用，蒙东地区煤炭资源入关以及关内煤炭调往东三省地区都需要经过该节点。广元与万州煤炭物流园区，辐射湘、鄂、赣等地区，北邻陕西，是陕西省向西南地区运送煤炭的重要门户，同时万州背靠长江，是重要的煤炭内河运输港口。防城港煤炭物流园区则对云贵两广地区的煤炭资源中转发挥着重要的作用。

3.2 煤炭企业节点

表6为节点度中心性排名前十的煤炭企业节点。

表6 企业度中心性排名前十节点

神华煤炭、同煤集团等企业在煤炭供应企业中拥有较大的度中心性，说明这些企业在煤炭供应链中的供给端发挥着重要的作用。表中的煤炭企业多处于煤炭资源丰富的山西、陕西、内蒙、黑龙江等地区。其中，以神华、同煤等集团为代表企业的煤炭资源流向覆盖了全国大部分地区。

上述园区节点与煤炭企业节点有的直接影响到全国或是某一地区的煤炭正常供给，有的影响到煤炭资源的转运与储配。从复杂网络角度来分析，此类大度节点的正常运行与否会直接影响到整个供应链网络的稳健性及网络的运行效率。

4 煤炭物流园区节点效率综合评价

通过上文中的对比分析可以发现，对于煤炭物流园区节点来说，单一的集散能力或中转能力都不能完全代表煤炭物流园区在网络中的综合能力。因此，我们引入变形的节点全局效率公式来分析煤炭物流园区在煤炭供应链网络中的综合效率[11-12]。在本文中选用上述煤炭园区的集散能力、中转能力以及到达其他节点的便利程度即该节点到其他节点的最短路径长度，三个指标来计算煤炭物流园区的全局网络效率。计算公式如下所示。

表7

表7为30个煤炭物流园区能力，其中E为节点的综合效率，排名由高到低，C为节点的集散能力，B为中转能力。从表7中可以看出，C、B两个指标的排名情况与最终的效率排名E并不一致，这再次说明单一指标并无法完全代表节点的综合效率。该分析侧重于描述网络中的30个煤炭物流园区在煤炭供应链网络结构中的全局效率，即节点在网路结构中的综合能力。本文按照节点的网络效率以及所处地域将节点分为三类，如表8所示。30个节点的平均效率为0.02014，高于平均效率的节点分别为：秦皇岛、义马、南阳、日照、黄骅港、广元、防城港、濮阳、锦州。

表8

上述9个节点在煤炭供应链网络结构中的全局效率较高，对煤炭供应链网络的高效运转起到了关键的作用。可将上述节点作为第一类煤炭物流园区。

其余的21个煤炭物流园区如青岛、曹妃甸等煤炭物流园区虽处节点效率不及日照、天津、秦皇岛等节点，但是在空间距离上与第一类煤炭物流园区较近，当第一类节点出现故障时可以为作为补充，增强了网络结构的鲁棒性与稳定性，可将其作为第二类节点。芜湖、广元、宁波、广州等节点的效率低于平均值，多靠近煤炭消费地区，靠近供应链下游，其主要作用为承接上一环节煤炭物流园区的输送再辐射到下游的煤炭消费企业，这类节点可将其作为第三类煤炭物流园区。

5 结论与建议

5.1 结论

本文构建了煤炭供应链网络，通过分析认为该网络具有小世界特性，具有较短的平均路径长度与较高的聚类系数。煤炭资源交换效率较高，说明我国的煤炭产业布局与运输系统对煤炭行业的高质量发展提供了有力的支撑。分析了煤炭物流园区与企业节点中的部分大度节点，此类节点会对网络结构产生决定性影响，例如秦皇岛煤炭物流园区、神华煤炭等节点。煤炭行业的高质量发展离不开对此类节点的进一步改革，把握住关键节点的发展方向会对整个行业产生重要的影响。另外，本文结合现实意义分析了煤炭物流园区的点度中心性与介数中心性，认为这两个指标可分别体现园区的集散能力与中转能力。最后，本文利用全局效率结合上述两个指标分析了煤炭物流园区的综合效率能力，将煤炭物流园区分为三类，分别具有不同的职能定位与发展方向。本文通过煤炭供求流向数据与交通网络相结合构建出的网络一定程度上反映了现实中的网络连接情况，并重点分析了煤炭物流园区在煤炭供应链中的作用，以期能够为政策制定者与学者们提供一个全新的视角。

5.2 建议

煤炭供应链网络具有小世界网络性质，部分大度节点会对网络产生决定性影响。若要促进煤炭行业高质量发展，政策制定者与企业管理者应当着重关注此类节点，增强节点建设，提高节点的抗毁性，防止因为此类节点的损坏而导致整个供应链发生风险。

煤炭物流园区应当结合自己的定位，有侧重性地提高节点的集散能力或是中转能力。通过上述分析得知，一类煤炭园区的全局效率较高，靠近煤炭资源产地，辐射全国。对于此类节点，应当进一步加强基础设施建设，增强其转运效率，提高其向其他区域辐射的能力。二类园区与一类园区在空间距离上较为接近，此类园区应当承担部分一类园区职能，例如煤炭储备、区域内消费市场辐射等，并建立应急保障机制以备在一类园区节点出现失效后承担其职能。三类园区全局效率相对较低，远离上游煤炭产地，面向煤炭下游消费市场，此类园区应当加强接卸基础设施的建设，拓展煤炭储存区域面积与增强周边公路设施的建设以应对小批量煤炭的运输工作。