中国客运航空网络节点结构及其外部性因素的空间异质性研究

doi:10.3969/j.issn.1004-9479.2022.05.2020614

摘要/Abstract

摘要：

选择2018年中国民航旅客吞吐量排位前60的机场所在城市作为网络节点、节点间的航线联系作为边构建中国客运航空网络，追踪采集60个机场2018年11月12—18日一周内共计126 064条国内航班数据。运用复杂网络分析方法、多目标加权求和模型搭建了中国客运航空网络节点结构评估体系，运用探索性空间数据分析方法、地理加权回归模型对网络外部性因素的空间异质性进行测度。研究发现：中国客运航空网络小世界网络特征显著，节点度较高的城市在网络中重要程度突出。城市综合实力与客运航空网络节点等级具有呼应性，节点外部性因素指数分布呈现长尾状。经济总量、服务业、潜力系统3个外部性因素对航空运输系统的影响在不同城市空间上表现出集聚特征，主要在华北、华东地区热点集聚，在西部、东北地区冷点集聚。华北、华中等经济相对发达区域的外部性因素对航空运输系统的支持力度更为突出，而东北、中部、西南等地区则较为薄弱。研究将客运航空网络结构特征与支持和反映其结构的城市综合实力差异联系起来，研究网络外部性因素的航空网络连接机制，为网络的稳定和优化提出理论依据。

关键词: 客运航空网络, 节点结构, 外部性因素, 空间异质性, 中国

Abstract:

In this paper, the top 60 airports in China's civil aviation passenger throughput ranking in 2018 are selected as the network nodes, and the route connection between nodes is taken as the edge to construct China's passenger aviation network, which is tracking and collecting the data of 126 064 domestic flights in 60 airports in China from November 12 to 18, 2018. The complex network method and multi-objective weighted sum model are used to build the node grade evaluation system. The spatial heterogeneity of external factors of China's passenger aviation network is measured by using the exploratory analysis method and geographic weighted regression model. It is found that: the small world network characteristics of China's passenger aviation network are prominent, and the cities with high node degree play an important role in the network; urban nodes have a high degree of correspondence between the scale of the aviation network and the comprehensive development of cities; moreover, the comprehensive arrangement of external factors of passenger air network nodes presents a long tail shape. Economic aggregate, service industry and potential system have certain agglomeration characteristics on the development of air transport system in different urban spaces, which is mainly concentrated in hot spots in East China, and also in cold spots in West and Northeast China. The economic aggregate, service industry and development potential of North China and Central China are more prominent in supporting the air transport system, while the northeast, central and southwest regions are relatively weak. This paper studies the connection mechanism of aviation network external influencing factors, so as to put forward the theoretical basis for the stability and optimization of the network.

Key words: passenger aviation network, node structure, external factors, spatial heterogeneity, China

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图/表 6

表1 各主要航空网络机场节点城市综合实力测度指标体系及权重

Tab.1 Comprehensive strength index system and weights of each major aviation network airport node city

序号	类别	指标	权重	类别	指标	权重
1	航空运输系统	每周航班频次总数/架	0.198	服务业系统	第三产业GDP比重/%	0.097
2		机场服务航空公司数量/个	0.151		城镇私营和个体从业比例/%	0.155
3		航线通航机场数量/个	0.174		国内旅游收入/万元	0.176
4		节点介数	0.153		全年公共汽车客运总量/万人次	0.187
5		年起降架次/架	0.169		年末金融机构各项贷款余额/万元	0.130
6		年旅客吞吐量/人	0.155		房地产开发投资额/万元	0.254
1	经济总量系统	人均GDP/元	0.099	潜力系统	科研经费支出/万元	0.193
2		社会消费品零售额/万元	0.275		外商直接投资合同项目数/个	0.107
3		公共财政收入/万元	0.202		建成区绿化覆盖率/%	0.110
4		规模以上工业企业利润总额/万元	0.216		城市环境基础设施建设投资额/万元	0.204
5		在岗职工平均工资/元	0.121		普通本专科在校学生数/人	0.229
6		全市城镇登记失业比例/%	0.087		互联网宽带接入用户数/万户	0.156

图1 58个节点度值（a）、介数值（b）、紧密度值（c）及其在中国客运航空网络位序值拟合图

Fig.1 Fitting diagram of degree （a）， betweenness （b）， closeness （c） and their order value for China's passenger aviation network’s 58 nodes

图2 中国客运航空网络节点度分布（a）、排序曲线（b）、累积概率分布（c）图

Fig.2 Distribution of nodal degree （a）， sorting curve of nodal degree （b） and the accumulative degree （c） in Chinese passenger airlines network

图3 各系统指标平均指数图注：指标顺序是参照表1中各系统指标的排列顺序。

Fig.3 Average index chart of each system index

图4 58个城市外部性因素系统指数曲线走势图

Fig.4 The exponential curve chart of external influencing factors system in 58 cities

图5 中国主要机场节点外部性因素系统的发展空间分异注：该图基于标准地图服务网站下载的地图（审图号：GS(2019)1700号）制作，底图无修改

Fig.5 Spatial distribution map of the external influencing factors in major Chinese airport node

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