城市軌道交通-經濟復合系統協同發展研究

賞珂祺，帥 斌，黃文成，左博睿

城市軌道交通-經濟復合系統協同發展研究

賞珂祺1,3，帥 斌1,2，黃文成1,2，左博睿1,2

（1. 西南交通大學，交通運輸與物流學院，成都 611756；2. 綜合交通運輸智能化國家地方聯合工程實驗室，成都 611756；3. 中國電建集團昆明勘察設計研究院有限公司，昆明 650051）

為探究城市軌道交通與社會經濟內在發展聯系，構建基于協同學理論的城市軌道交通-經濟復合系統協同模型。模型首先基于因子分析篩選復合系統序參量，其次建立改進的差分式協同度模型計算協同度量化指數，最后基于哈肯模型探究演化機制、預測協同發展趨勢。以成都市數據為例，應用模型分析2010—2018年復合系統協同演化過程，案例分析表明：復合系統在該階段內經歷兩個協同演化周期，于2018年進入更新期（或衰退期）。此外，協同度預測結果顯示該復合系統潛在協同水平有降低趨勢，應采取措施及時調整。

交通運輸經濟；協同演化；差分式協同度模型；哈肯模型；城市軌道交通

0 引 言

國務院辦公廳于2018年出臺《關于進一步加強城市軌道交通建設規劃管理的通知》，文件對城市軌道交通發展與經濟發展的適應程度提出了更高要求。由此可知，深入探究城市軌道交通與經濟的內在發展聯系對于推動城市科學發展建設具有重要指導意義。

既有研究將城市軌道交通與經濟視為獨立系統，通過建立指標體系進而計算耦合度或協同度以判斷兩者相對發展水平。其中，郭建民[1]集成DEA（Data Envelopment Analysis）模型與主成分分析法構建軌道交通和經濟社會發展評價模型以探討軌道交通建設水平；姬亞鵬[2]通過主成分分析法建立交通與經濟評價指標體系以判定兩者協同發展程度；王光波[3]集成主成分分析法和耦合協調度模型探究城軌與經濟協調作用機理；薛峰[4]基于灰色關聯度法構建唐山軌道交通產業與社會經濟發展耦合模型以探究其現階段耦合度類型。

綜上可知，現有研究皆是站在靜態視角探討某時刻城市軌道交通與經濟發展耦合協調程度，對于兩者間的動態協同演進規律鮮有涉及。鑒于此，筆者基于協同學理論，構建城市軌道交通-經濟復合系統，以探究時空視角下兩者動態協同演化規律，進而明確復合系統所處階段發展目標及提出管理建議。以成都市為例進行實例探究，以期為城市發展決策提供一定的技術支持。

1 城市軌道交通-經濟復合系統協同度計算與預測模型原理

城市軌道交通-經濟復合系統（以下稱復合系統）由限定區域內的城市軌道交通子系統和經濟子系統復合而成。復合系統內部子系統間相互影響、相互滲透，構成了具有特定功能與結構的開放式復雜動態系統，其發展過程具備哈肯自組織系統開放性、非平衡性、非線性和漲落波動性[5]的四個特征，滿足系統協同演化條件。

復合系統協同演化指在外部環境的影響以及內部運行機制的調控下，子系統間以及子系統內部各要素相互協調、互相補給、共同發展，使復合系統從無序到有序、從低級到高級[6, 7]的動態發展過程，故協同發展既是系統的發展過程，也是發展目標。以協同度作為判斷復合系統協同發展程度的量化指標，在計算協同度之前，需對復合系統的協同發展進行階段劃分。

表1 協同度取值區間

計算系統協同度首先需確定子系統序參量。序參量[6]為確定系統的宏觀行為并表征系統有序化程度的參數變量，演化方向決定系統發展方向，對合理促進城市軌道交通與經濟的協同管理尤為重要。以宏觀代表性、系統性、可量化為原則，從規模結構性、效益性兩方面出發，參考既有文獻[1-6, 11]，基于德爾菲法討論得出潛在代表子系統發展現狀指標作為候選序參量，具體如表2所示。其后將基于目標系統指標實際數據采用因子分析法等方法確定實際序參量。

表2 子系統序參量備選指標

明確系統序參量進而構建協同度模型以計算復合系統協同度，最后基于哈肯模型[13, 14]預測復合系統未來協同發展趨勢。基于系統序參量的作用原理，哈肯提出絕熱消去法，用數學方法處理系統參量以構建演化方程，判斷各項參數是否滿足絕熱近似假設并求解勢函數，進而推算系統的序參量方程和演化方程組，以此探析復合系統的自組織協同演化過程。

2 模型應用流程

2.1 序參量貢獻度計算

由于序參量各項指標的數量級、單位不統一，需對指標進行標準化處理。正功效型和負功效型指標具有不同內涵，在進行歸一化處理時需區別計算。其中正功效序參量貢獻度如式（1），負功效型序參量貢獻度見式（2）：

2.2 子系統有序度計算

2.3 差分式協同度測算

其中，

2.4 協同度預測

基于哈肯模型，確定復合系統運動方程并擬合預測未來系統演化方向。

結合公式（7）～（8），對其進行離散化處理得到公式（10）～（11）：

以子系統有序度作為子系統狀態參量，當城軌子系統為復合系統序參量，演化方程如下式所示：

當經濟子系統為復合系統序參量，演化方程如下式所示：

基于有序度及演化方程可有效把握系統階段演化規律進而合理預測復合系統未來發展趨勢。

3 實 例

以成都市2010年至2018年指標數據為樣本，基于因子分析法從表2指標中篩選得到子系統序參量如表3與圖1所示。

圖1 子系統序參量

表3 子系統序參量

計算子系統有序度及復合系統協同度，結果如表4所示（2019—2022年為預測結果）。

表4 復合系統協同發展指數計算

基于計算結果分析可知：

（1）近年成都市城軌子系統與經濟子系統有序度整體均呈上升趨勢，而復合系統協同度于2010—2012年經歷快速的完整協同演化周期后于2013年進入新一輪的演化周期。

（2）2010至2018年成都地鐵網絡尚未完善，發展滯后于城市經濟，城軌子系統有序度始終低于經濟子系統。因此，2012年協同度升至0.9并未達到真正意義的協同。

結合差分變化率分析復合系統實際協同發展過程，在成都市軌道交通“十二五”規劃等政策以及經濟系統的正向推動下，2010年城市軌道交通起步階段發展迅速，多項指標從無到有，漲勢迅猛。以客流量為典型，2011年地鐵總客流較2010年增長356.7%（見表1）。導致兩年內城軌子系統差分變化率分別高達10.5和5.28；同期，成都“十二五建設”及軌道交通推動市內經濟發展成效初顯，經濟子系統2012年差分變化率由0.1增長至0.8。兩子系統差分變化率的同向增加最終導致復合系統協同演化進程加速，2012年復合系統協同度直達更新期，并正向演化于2013年開始新一輪演化周期。

圖2 復合系統協同發展指數計算與預測

分析圖2可知：

（1）城軌-經濟復合系統具有明顯的非線性特征并產生了復雜的正負反饋效應以構成相對有序的時空結構。2012年城軌子系統在經濟子系統的正反饋推動作用下迅速發展，差分變化率與經濟子系統差值超過一定程度以致系統潛在偏向發展而結構失衡，協同效應降低。此時負反饋機制削弱系統內外部變化對系統的影響以使系統恢復穩態，最終在非線性機制的相互作用下，兩子系統的差分變化率逐漸接近，協同效應增大，協同度再次升高。

（2）“通過漲落達到有序”是自組織理論的基本原理之一。成都地鐵開通初期，短時期內復合系統開始初始演化，城軌子系統的建立引起復合系統發生“巨漲落”現象，打破系統原有狀態，促使系統開始新的周期演化進程。期間兩子系統積極尋求契合的協同發展模式，持續培育新增長點，以此不斷循環，在不平衡中尋找新的穩態。

（3）基于哈肯模型預測未來協同發展水平結果顯示，2021年復合系統再次進入協同演化更新期。2019—2022年成都市城市軌道交通子系統有序度始終呈遞增趨勢，而經濟子系統2010年至2020年呈上升趨勢，2020年后有序度呈下降趨勢；復合系統協同發展在衰退期（或更新期）中逐步接近發展閾值，發展速度減緩向0趨近，系統進入演化階段末端并面臨潛在負向演化趨勢。

在此階段，成都城市規劃管理者需采取對應措施積極引導復合系統協同發展：

① 為避免經濟子系統有序度下降、兩子系統差分變化率差值增大而導致復合系統協同發展負向演化，應推進經濟系統全面創新，堅持深化改革，擴大開放，積極尋求城市經濟新增長途徑以推動經濟子系統持續發展。

② 2021年后，城市軌道交通子系統有序度持續穩步上升并超越經濟子系統有序度，表明此期間成都復合系統協同發展趨勢為城軌發展逐漸超前于經濟發展。此時應適當調整城軌建設發展速度，合理把握其建設規模和節奏，堅持“量力而行，有序推進”、“因地制宜、經濟適用”等原則，控制部分軌道交通產業的過度超前發展，提高城市軌道交通發展質量，確保與城市經濟發展水平相協調。

4 結 論

（1）基于協同學理論研究城市軌道交通-經濟復合系統的協同發展過程，構建差分式協同度模型計算復合系統協同度，運用哈肯模型探究協同演化機制，預測復合系統未來發展趨勢，以把握復合系統演化規律，為城市軌道交通與經濟協調可持續發展提供決策參考。

（2）計算分析成都市2010年至2018年“城市軌道交通-經濟”復合系統協同度，并合理預測其發展趨勢，結果表明復合系統在研究時段共經歷兩次演化周期，目前已進入協同發展更新期（或衰退期），與實際情況貼合。

[1] 郭建民, 韓林飛, 馬莉莉. DEA視角下基于主成分分析的城市軌道交通建設水平研究[J]. 北京交通大學學報, 2015, 39 (1): 90-94.

[2] 姬亞鵬. 一體化背景下京津冀交通與經濟協調發展評價研究[D]. 北京: 北京交通大學, 2016.

[3] 王光波. 城市軌道交通與社會經濟發展耦合協調度分析[D]. 重慶: 重慶大學, 2018.

[4] 薛鋒, 鄒彪, 戴文濤. 唐山市軌道交通產業與區域發展的關聯分析[J]. 綜合運輸, 2018, 40 (5): 107-110.

[5] 冷碧濱, 吉雪強, 胡俏, 等. 系統自組織演化流率基本人樹模型的構建和應用——基于規模養殖生態能源系統的反饋仿真[J]. 系統工程理論與實踐, 2019, 39 (10): 2689-2701.

[6] 哈肯 H. 協同學引論[M]. 徐錫申等譯. 北京: 原子能出版社, 1984.

[7] HERMANN H. Synergetics: an introduction: non equilibrium phase transitions and self-organization in physics, chemistry, and biology[J]. Physics Bulletin, 1978, 29(4): 181.

[8] 曹炳汝, 樊鑫. 港口物流與腹地經濟協同發展研究——以太倉港為例[J]. 地理與地理信息科學, 2019, 35 (5): 126-132.

[9] 汪良兵, 洪進, 趙定濤, 等. 中國高技術產業創新系統協同度[J]. 系統工程, 2014, 32 (3): 1-7.

[10] 張慶普, 胡運權. 城市生態經濟系統復合Logistic發展機制的探討[J]. 哈爾濱工業大學學報, 1995 (2): 131-135.

[11] 范英飛, 章國鵬, 徐夢清, 等. 成渝城市群經濟與交通運輸通道協同演化表征方法[J]. 交通運輸系統工程與信息, 2018, 18 (3): 234-241.

[12] 龍江, 徐愛農, 曹鐘勇. 城市軌道交通發展的階段性研究[J]. 鐵道學報, 1998 (4): 127-131.

[13] YANG C, LAN S L, WANG L H. Research on coordinated development between metropolitan economy and logistics using big data and Haken model[J]. International Journal of Production Research, 2019, 57 (4): 1-14.

[14] H. 哈肯. 高等協同學[M]. 郭治安譯. 北京: 科學出版社, 1989.

[15] 武玉英, 魏國丹, 何喜軍. 基于耦合系數模型的高技術制造業與要素協同度測度及實證[J]. 系統工程, 2017, 35 (7): 93-100.

[16] 余佳每，王沁，蘇佳琳. 基于熵權效率的交通運輸與經濟發展的協調性分析[J]. 交通運輸工程與信息學報, 2020, 18（2）：177-184.

Research on the Collaborative Development of a Composite System for an Urban Rail Transit - economy

SHANG Ke-qi1, 3, SHUAI Bin1, 2, HUANG Wen-cheng1, 2, ZUO Bo-rui1, 2

（1. School of Transportation and Logistics, Southwest Jiaotong University, Chengdu 611756, China; 2. National United Engineering Laboratory of Intergrated and Intelligent Transportation, Chengdu 611756, China; 3. Power China Kunming Engineering Corporation Limited, Kunming 650051, China）

In order to explore the synergy between urban rail transit and economic development, a composite system for an urban rail transit economy was constructed based on synergy theory. First, the order parameters of the system were screened based on a factor analysis. Second, an improved difference fraction synergetic model was established to calculate the synergetic degree of the composite system. Finally, based on the Haken model, the co-evolution curve of the urban rail transit economy composite system was fitted to predict future development trends. Taking Chengdu as an example, the case analysis showed that the composite system experienced two coevolution cycles and entered a period of decline (self-renewal period) in 2018.In addition, the synergetic prediction results show that the potential synergetic level of the composite system will decrease in the future and should be adjusted in time.

transportation economy; co-evolution; differential synergy model; hawking model; urban mass transit time

1672-4747（2021）02-0084-07

F511.3

A

10.3969/j.issn.1672-4747.2021.02.009

2020-08-11

國家自然科學基金項目（71173177）；國家鐵路局科技計劃項目（KF2013-020，KF2014-041）；四川省科技廳軟科學項目（20RKX0728）；西南交通大學研究生創新實驗實踐項目（YC201507103）；西南交通大學研究生學術培養提升計劃（跨學科創新培育）專題（2018KXK04）

賞珂祺（1996—），女，漢族，云南陸良人，碩士研究生，研究方向為交通運輸經濟，E-mail：1016125137@qq.com

帥斌（1966—），男，漢族，四川樂山人，博士，教授，研究方向為交通運輸經濟、危險品運輸路網建模與規劃、危險品運輸系統評價等，E-mail：bsh67@126.com

賞珂祺，帥斌，黃文成，等. 城市軌道交通-經濟復合系統協同發展研究[J]. 交通運輸工程與信息學報，2021, 19(2): 84-90.

SHANG Ke-qi, SHUAI Bin, HUANG Wen-cheng, et al. Research on the Collaborative Development of a Composite System for an Urban Rail Transit - economy[J]. Journal of Transportation Engineering and Information, 2021, 19(2): 84-90.

（責任編輯：劉娉婷）