“21世紀海上絲綢之路”沿線港口地位綜合評價

陳芙英，張建同，羅梅豐

(1.同濟大學 經濟與管理學院,上海 200092; 2.香港理工大學 物流及航運學系,中國 香港 999077)

0 引言

“一帶一路”建設是中國為進一步擴大對外開放、提高對外開放水平的新戰略。“21世紀海上絲綢之路”作為“一帶一路”戰略重要組成部分，將進一步推進我國沿海城市和港口的發展。一方面，港口作為海上運輸的重要組成部分，其功能和地理分布對海運網絡具有重大影響；另一方面，海上絲綢之路沿線港口眾多，分布不均勻，各個港口建設與基礎設施發展差異性大。因此，為將“一帶一路”戰略落到實處，需在海上絲綢之路沿線眾多港口中選擇重要節點作為核心港口建設絲綢之路港口群，保障海上運輸的高效運行，促進海上貿易的互聯互通。

目前已有學者對海上絲綢之路沿線港口網絡及港口地位進行了研究，如曾慶成[1]等基于復雜網絡理論對海上絲綢之路海運網絡的復雜性分析得出海上絲綢之路海運網絡具有小世界網絡效應和無標度網絡特征。趙旭[2]等提出運用演化博弈模型分析港口戰略聯盟的穩定性并闡述港口的演變過程。Tai[3]等提出多準則決策方法對樞紐港全面分析，并以印度尼西亞西部地區港口為例進行評價。Jiang[4]等通過對港口連通性的分析，認為新加坡港是亞太地區海運網絡中連通性最好的，其次是上海港、釜山港。Wang[5]等通過數據流分析東亞地區的海運網絡結構，認為東亞地區海運網絡具有較為明顯的層次結構。Low[6]等運用NHPA模型對亞洲港口地位進行評價，結果表明新加坡、香港、上海等是全球性的樞紐港。

然而，現存文獻對于海上絲綢之路港口研究存在以下兩方面的不足，一是對 “21世紀海上絲綢之路”的空間范圍界定不清，“一帶一路”是一個開放型的國際區域經濟合作，空間范圍難以精確和統一；二是現有對海上絲綢之路沿線港口的研究大多數僅限于港口和網絡本身的復雜性和穩定性，很少有研究對港口作為海運網絡中的節點對海上運輸重要作用進行評判。因此，本文將對海上絲綢之路沿線港口的空間范圍進行科學的界定，并在復雜網絡節點重要性分析方法的基礎上融入熵權TOPSIS(Technique for Order Preference by Similarity to an Ideal Solution)法研究海上絲綢之路港口的連通性及對港口作為海運網絡中重要節點對于海運網絡的影響及其在“一帶一路”建設中的重要作用。

1 研究方法及范圍

1.1 復雜網絡節點重要性評價方法

復雜網絡中對關鍵節點重要性的評判不僅對工程實踐有重大的意義，對于海運網絡中關鍵港口的識別也有借鑒意義。相比于直接運用多指標分析節點的重要性排序，網絡能夠更加直觀的反映節點在網絡中位置的重要性，且不同的網絡指標能夠反映網絡節點不同方面的重要性。在定量分析中，復雜網絡關鍵節點的識別常用中心性指標來衡量[19,20]，而這些中心性指標也存在各自的限制。例如，度中心性可以刻畫單個節點與其他節點的直接建立聯系的能力，但只反映了節點的局部特征。接近中心性一定程度上它對于網絡本身具有很大的依賴性，對于隨機網絡而言并不適用。中介中心性反映了節點對于網絡中的信息流動的控制能力，網絡中的某些節點的度中心性值可能很小，但是它的中介中心性值很大，不適用于大型網絡。特征向量中心性同時考慮了節點本身的重要性和鄰居節點的重要性，但不適用于隨機網絡。在系統科學研究方法中，可以通過刪除節點后，借助網絡的連通性變化來確定節點在網絡中的重要性，如節點刪除法[21]，及節點收縮法[22]。

已有的研究表明復雜網絡理論中的單一中心性指標對于網絡節點評價具有重要作用。但由于現實網絡的復雜性，難以用單個指標全面衡量某個節點在網絡中的重要性，網絡中每個節點與其他節點有著千絲萬縷的聯系，同時也和網絡本身的拓撲特征有關。因此，本文基于復雜網絡理論結合熵權TOPSIS的多屬性決策方法，利用復雜網絡中的多個中心性指標對海上絲綢之路沿線港口的重要性進行綜合評價。此方法在“風箏網絡[23]”、“社交網絡[24]”、“ARPA網絡”中已經得到了充分的應用。但是目前國內外文獻中運用此方法對實際海運復雜網絡中港口的重要性分析不多。因此，本文在“一帶一路”的背景下，結合復雜網絡節點重要性分析方法與熵權多屬性決策方法對“21世紀海上絲綢之路”沿線港口的地位和重要性排序進行探討，并與單一指標排序進行比較，為海上絲綢之路港口建設提供建議和參考。

1.2 海上絲綢之路沿線港口的空間范圍界定

“一帶一路”作為一個重要的國際區域經濟合作包含的范圍極為廣泛，而“21世紀海上絲綢之路”作為“一帶一路”重要的一部分，其包含的港口和城市也很多，目前尚沒有精確的空間范圍。為了便于研究，本文將海上絲綢之路沿線經過的港口根據其地域屬性大致劃分為六大板塊：中國、東南亞、中東及北非、南亞、歐洲以及地中海沿岸。選取2015年全球船公司排名前10其中的7家班輪公司在2015年10月到2016年1月的船期運營時刻表為原始數據，具體包括馬士基、達飛、長榮、赫伯羅特、中遠、中海、韓進這7家船公司船舶停靠的102個主要港口的經緯度坐標以及在此期間港口與港口直接相連的次數，數據來源于各大船公司網站。

1.3 海上絲綢之路海運網絡空間布局及拓撲結構

通過搜集和整理數據，將原始的船期表數據進行矩陣化后，得到102×102的0-1矩陣，運用Matlab2016a進行作圖，得到海上絲綢之路海運網絡空間布局(圖1)。從圖中可以看出，海上絲綢之路海運航線比較集中，主要分布在我國沿海及東南亞、南亞、地中海一直延伸到歐洲，且海運網絡整體呈現由沿線港口構建的“T”型空間格局，其中我國沿海港口34個，占全部海上絲綢之路沿線港口總數的33.3%，主要海運航線集中于新加坡、上海、寧波、巴生、廣州等港口。說明這些港口在海上絲綢之路沿線港口中占據較為重要的地位。

圖1 海上絲綢之路海運網絡分布圖

為構建海上絲綢之路海運網絡拓撲結構示意圖，本文對網絡中的102個港口進行無權處理，模型中的每條邊的權數都設為1。運用社會網絡分析工具Ucinet6構建海上絲綢之路海運網絡模型拓撲模型結構。如圖2所示，圖中節點的大小表明港口在海運網絡中的重要性程度，航線的密集表明港口與其他港口聯系的緊密程度。

圖2 海上絲綢之路海運網絡拓撲結構示意圖

以往研究[1]表明海上絲綢之路海運網絡屬于復雜網絡，因此可以用復雜網絡方法分析海上絲綢之路海運網絡中節點具有的中心性特征。將復雜網絡節點重要性評價方法運用到海運網絡中，可以比較網絡中不同港口的地位高低，進而分析港口在海上運輸系統中的作用和對海運網絡的影響力。基于此，本文將結合復雜網絡節點重要性分析方法與熵權多屬性決策方法，分析海上絲綢之路沿線港口在海運網絡中的地位和重要作用，為“一帶一路”港口建設提供建議和參考。

2 基于單一指標的港口地位評價

在圖論中，網絡一般被抽象成點集V和邊集E構成的連通圖G=(V,E)；其中V={vi:i=1,2,…,n},n=|V|為網絡中的節點數；E={ei:i=1,2,…,m},m=|E|為網絡的邊數。用n×n的矩陣A表示網絡，根據復雜網絡理論，將定義以下幾個指標：度中心性表示海上絲綢之路海運網絡港口之間的直接可達性，接近中心性反映的是港口之間的相對可達性，中介中心性反映港口的中轉、銜接功能，特征向量中心性表示給定港口建立與其他港口連接的重要性。

2.1 各指標定義與度量方法

定義1度中心性，在復雜網絡中度中心性一般通過度指標來衡量，節點度值為與該節點直接相連的節點的數目。在具有N個節點的網絡中，每個節點的度不會超過N-1，那么度值為k(i)的節點歸一化后度中心性值計算為，

(1)

定義2接近中心性，假設dij表示節點vi和vj之間的最短距離，則在具有N個節點的網絡中一個節點到達其它節點的距離之和不會小于N-1，那么接近中心性值Cc(i)歸一化后可計算為，

(2)

定義3中介中心性，中介中心性用所有節點對間的最短路徑經過給定節點的次數來衡量，假設δij表示從節點vi到節點vj的最短路徑dij的總條數，則中介中心性Bc(k)計算為，

(3)

定義4特征向量中心性，特征向量中心性是指給網絡中的每一個節點一個相對分值，在每個節點分值的貢獻中，每個節點的特征向量中心性值為該節點的分值與它相連的節點的分值之和，假設xi表示節點vi的重要性分值，則特征向量中心性Ec(i)為，

(4)

其中λ為常數，即各個特征向量解對應的特征值，N是網絡節點總數(取N=102)，記x=(x1,x2,…,xn)T。

2.2 測度結果分析

根據以上指標計算各個節點中心性值，然后對各個指標的重要性評價從大到小進行排序，前10個港口的排序值如表1所示。

表1排序表明在不同中心性測度下海上絲綢之路沿線港口中心性的值和排序有所變化。總體而言，中心性排序前10的港口大致不變，說明海上絲綢之路海運網絡魯棒性較強。由于歸一化處理結果新加坡港在四種中心性測度下值都為1，上海港和巴生港的排序始終在第二和第三之間變化，但是上海港的值有較為明顯的差異(度中心性0.6667，接近中心性0.9630，中介中心性0.7218，特征向量中心性0.8140)。表明在海上絲綢之路海運網絡中上海港接近中心性值最大，它的通達性最廣，但上海港與其它港口建立直接聯系的能力較弱。另外，豪爾費坎港作為規模較小的一個港口，其中介中心性值較大，說明豪爾費坎港對于周圍港口的信息控制能力很強，也是海上絲綢之路上的一個重要節點。

表1 海上絲綢之路沿線港口中心性測度排名前10的港口及計算結果

下面將102個港口的四種中心性測度結果進行排序，如圖3所示。圖3排序結果表明海上絲綢之路沿線港口中心性隨著位序的增加呈現較為明顯的遞減趨勢。總體來說，中心性值從大到小依次為接近中心性、特征向量中心性、度中心性、中介中心性。從單一指標來看，根據度中心性指標對港口重要性測度排序可知，隨著位序增加度中心性呈現出遞減趨勢，但是度值相同的點重要性無法區分；從接近中心性排序結果來看，得到排序結果整體比較平滑，但是不能全面的對節點重要性進行區分，大部分港口接近中心性落在0.5～0.8之間；根據中介中心性指標測度來看，排序結果整體也較為平滑，但是從位序20以后的港口有大部分節點中介中心性值為0，因此中介中心性指標無法表示這部分節點的重要性；利用特征向量中心性對海上絲綢之路港口重要性進行排序可知，節點中心性整體評價較好，但是對于局部節點中心性難以表達，不利于進一步分析港口的重要性。

圖3 海上絲綢之路沿線港口中心性測度位序圖

以上4個中心性指標評價了海上絲綢之路沿線港口的重要性排序，不同的指標從不同角度探討了節點的重要程度，然而采用單一指標評價時具有很大的片面性。因此，下面綜合以上幾個中心性評價指標，提出基于熵權TOPSIS法的海上絲綢之路沿線港口地位的多屬性綜合評價。

3 基于熵權TOPSIS法的港口地位綜合評價

TOPSIS多屬性決策[25]也稱逼近理想最優解，它的主要思想是根據所要評價的對象與理想最優值之間的相似度進行排序，理想最優解也稱為理想解，其包含正理想解和負理想解。在復雜網絡中節點重要性綜合評價是將網絡中的各個節點作為研究方案，將評價節點重要性的指標看成是各個方案的屬性，那么節點重要性評價就變成了綜合決策問題。

3.1 熵權TOPSIS多屬性決策方法計算步驟

熵權法是根據各評價指標的變化程度所反映的信息量大小來確定權重。基于熵權的TOPSIS多屬性決策就是在做決策的時候利用熵權賦值法確定多屬性中的各指標權重。本文運用基于熵權的TOPSIS法對海上絲綢之路沿線港口在海運網絡中的地位進行排序，將熵權理論應用于處理海運網絡中港口的中心性權重的確定，從而確定各類中心性在決策影響力上綜合排序，克服了單一指標排序的片面和不足。

綜合評價體系的計算步驟如下：

步驟1假設復雜網絡中有n個節點，用V={V1,V2,…,Vn}表示節點集合，每個節點集合特征指標有m個，用R={R1,R2,…,Rm}來表示指標集合，那么第i個節點的第j個指標可以表示為Vi(Rj),(i=1,2,…,n,j=1,2,…,m)。那么節點的決策矩陣表示為：

(5)

由于節點的各個指標量綱不同，為便于計算比較，將所選指標進行歸一化處理。規范化后的決策矩陣記為X=(xij)n×m。

步驟2計算各個指標的權重，為了獲得步驟一中各個指標的權重，用熵權法進行計算，其中第j個指標的熵權wj計算為，

(6)

其中第j個指標的信息熵值為，

(7)

步驟3根據規范化決策矩陣X計算正理想方案X+和負理想方案X-，其中

X+={max(xi1,…,xim)}

(8a)

X-={min(xi1,…,xim)}

(8b)

步驟4計算各個方案到正理想解與負理想解的距離，采用歐氏距離計算，

(9a)

(9b)

步驟5計算理想方案的貼近度Zi，最后按照貼近度值從大到小進行排序，即完成了熵權TOPSIS多屬性決策的過程，貼近度值越大的節點表明在網絡中越重要。

根據式(1)～(5)并結合步驟二計算得出海上絲綢之路海運網絡中港口各個中心性指標權重如表2。

表2 各指標熵權

3.2 綜合測度結果分析

在表1中，已經給出了海上絲綢之路各中心性測度排名前10的港口，下面表3將列出基于熵權TOPSIS的多屬性決策方法對海上絲綢之路沿線前10港口綜合排序結果。

表3 基于熵權TOPSIS的海上絲綢之路港口地位綜合排名前10結果

從表3中可以看出，基于熵權TOPSIS法的綜合排序結果與單一中心性指標排序有較大的不同。在表3的綜合排序中我國沿海港口占據著重要位置，尤其是寧波港(0.4479)，香港港(0.3716)，廣州港(0.3379)位居前列，而這三大港口在單一指標排序中都比較靠后。在2017年全球港口集裝箱吞吐量排名前20的港口中我國沿海港口有九大集裝箱港口入圍，占據半壁江山，其中寧波港，香港港，廣州港的集裝箱吞吐量分別位居第四，第六，第七。這說明多屬性綜合分析的結果更加符合“一帶一路”我國港口建設的實際需求，作為“一帶一路”建設的倡導者，我國沿海港口對于構建海上絲綢之路暢通安全的運輸通道具有重要意義。

下面將對海上絲綢之路沿線102個港口的綜合測度結果進行排序(圖4)，排序結果表明海上絲綢之路沿線港口重要性綜合排序的結果更為平滑。

圖4 基于熵權TOPSIS法的海上絲綢之路沿線港口綜合評價位序圖

為進一步對比分析，突出港口作為關鍵節點在海運網絡中的重要地位，下面將分別根據復雜網絡單一指標和TOPSIS多屬性決策方法排序結果對海上絲綢之路海運網絡進行節點刪除，結果如圖5所示。

圖5(a) 根據度中心性排序結果刪除網絡前10個港口拓撲結構

圖5(b) 根據接近中心性排序結果刪除網絡前10個港口拓撲結構

圖5(c) 根據中介中心性排序結果刪除網絡前10個港口拓撲結構

圖5(d) 根據特征向量中心性排序結果刪除網絡前10個港口拓撲結構

圖5(e) 根據TOPSIS綜合排序結果刪除網絡前10個港口拓撲結構

圖5(a)～5(e)依次為根據度中心性、接近中心性、中介中心性、特征向量中心性以及熵權TOPSIS綜合排序對海上絲綢之路海運網絡拓撲結構刪除前10個節點的破壞結果。結合海上絲綢之路海運網絡拓撲結構圖2可知，基于熵權TOPSIS多屬性決策方法得到的排序結果，刪除的前10個節點破壞了海上絲綢之路海運網絡的10個最重要的節點，分別是新加坡港、上海港、巴生港、寧波港、香港港、廣州港、迪拜港、塞得港、深圳港、青島港。這些港口在海上絲綢之路海運網絡中占據著非常重要的地位，而基于各單指標排序結果的節點刪除，對海上絲綢之路海運網絡的破壞效果都沒有多屬性決策方法嚴重。因此，對綜合排序前10港口進行節點刪除對網絡的破壞性最大，其破壞了海上絲綢之路的核心港口群結構，同時說明新加坡港、上海港、巴生港、寧波港、香港港、廣州港、迪拜港處于海上絲綢之路沿線港口群核心位置，這一結果與實際情況相吻合，如果這些港口遭到破壞將嚴重影響海上絲綢之路海運網絡的通達狀況。因此，相比于復雜網絡中的單一指標評價分析，基于熵權TOPSIS多屬性決策方法對海上絲綢之路海運網絡中港口地位進行的評價更加客觀，也更加符合“一帶一路”建設的需求。

4 主要結論與建議

在界定“21世紀海上絲綢之路”沿線港口研究范圍的基礎上，運用復雜網絡節點重要性分析方法，以海上絲綢之路沿線港口在“一帶一路”建設中重要作用為例，基于單一指標和多屬性綜合評價“21世紀海上絲綢之路”海運網絡中港口地位。本文的主要結論和政策建議如下：

第一，基于海運網絡的拓撲結構，對“21世紀海上絲綢之路”沿線港口地位進行的研究對于“一帶一路”港口建設意義重大。首先，基于海運網絡拓撲結構，從網絡節點的度中心性、接近中心性、中介中心性、特征向量中心性4個方面對港口地位進行排序，計算結果顯示不同的排序指標反映了港口不同方面的重要性。整體而言，新加坡、巴生、上海等港口具有相對較強的競爭力和中轉功能，在排序中居于第一層次，香港、寧波、深圳、廣州等國內港口居于第二層次，從排序結果可以看出，港口在網絡中的地位對網絡結構的依賴性很大，同時海上絲綢之路海運網絡對于第一層次的港口具有很強的依賴性。因此，應針對不同層次的港口采取不同的發展規劃，以更好的服務“一帶一路”建設。

第二，結合海上絲綢之路海運網絡拓撲結構圖和利用節點刪除后的網絡對比分析可知，基于熵權TOPSIS法得到的綜合排序結果刪除的前10個節點破壞了海上絲綢之路海運網絡的10個最重要的節點，對網絡的破壞性最大，其破壞了海上絲綢之路的核心港口群結構，相比于復雜網絡中的單一指標評價分析，基于熵權TOPSIS多屬性決策方法對海上絲綢之路海運網絡中港口地位進行的評價更加合理，也更加符合“一帶一路”建設的實際需求。

第三，本文通過對海上絲綢之路沿線港口在海運網絡中地位進行綜合評價，表明發展海上絲綢之路沿線港口，構建海上交通的互聯互通，需要加強港口群與港口網絡的建設，在海上絲綢之路港口建設中應以港口群為發展對象，不能單一的考慮某一個港口。本研究可以為選擇重要節點進行海上絲綢之路港口群建設，提供建議和參考。