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2023 , Vol. 43 >Issue 8: 1652 - 1664

DOI: https://doi.org/10.13284/j.cnki.rddl.003727

海上丝路研究

基于地缘关系的“海上丝路”沿线港口区位优势度评价

  • 郭建科 , 1, 2 ,
  • 冯天琪 , 1, 2 ,
  • 秦娅风 1, 2 ,
  • 刘晓扬 1, 2
展开
  • 1. 教育部人文社科重点研究基地 辽宁师范大学海洋经济与可持续发展研究中心, 大连 116029
  • 2. 辽宁省“海洋经济高质量发展”高校协同创新中心, 大连 116029
冯天琪（1996—），男，河北秦皇岛人，硕士，主要研究方向为交通运输网络，（E-mail）。

郭建科（1980—），男，山西长治人，教授，博士，主要从事区域海洋经济与空间规划、港口航运网络与交通地理、海洋地缘经济等科研与教学工作，（E-mail）；

收稿日期: 2022-07-31

  修回日期: 2023-04-22

  网络出版日期: 2023-08-14

基金资助

国家自然科学基金项目——“开放进程中港口区位优势度变迁的系统识别及其重塑机理”(41871112)

收起

Evaluation of the Port Location Advantage Degree along the Maritime Silk Road Based on Geographic Relationships

  • Jianke Guo , 1, 2 ,
  • Tianqi Feng , 1, 2 ,
  • Yafeng Qin 1, 2 ,
  • Xiaoyang Liu 1, 2
Expand
  • 1. Center of Marine Economy and Sustainable Development, Key Research Base of Humanities and Social Sciences of the Ministry Education, Dalian 116029, China
  • 2. University Collaborative Innovation Center of Marine Economy High-Quality Development of Liaoning Province, Dalian 116029, China

Received date: 2022-07-31

  Revised date: 2023-04-22

  Online published: 2023-08-14

Fold

本文亮点

从港口联系出发，综合港口的地缘关系相关要素，以2008、2018年“海上丝路”沿线港口为对象，对沿线港口的区位优势度展开评价。研究发现：1）港口区位优势度也呈现一定程度的无标度特征，通过对港口间地缘关系的量化表达，发现在国际经贸往来中处于不同相对地位的腹地经济所赋予港口的重要性得以凸显，以中国为代表的亚洲新兴经济体普遍呈现较高水平的区位优势度；2）港口间的区位联系强度基本遵循距离衰减定律，区位联系重心向亚洲转移，反映随着亚洲诸多新兴经济体的发展，以亚洲为主导的港口区位联系格局逐渐形成；3）通过与主流的复杂网络指标的对比发现，尽管全球化时代“流空间”下形成要素流动的集中化，但诸如地缘关系、空间距离等基础的地理属性仍保持其独立性，未在全球产业与贸易的重构的影响下而呈现空间不均衡，港口区位优势度将保持较稳定的格局分布。基于地缘关系的港口区位分析可有效补充港口在航运网络区位联系的不足，对于揭示港口在国际航运网络中的区位稳定性具有重要意义。

本文引用格式

郭建科 , 冯天琪 , 秦娅风 , 刘晓扬 . 基于地缘关系的“海上丝路”沿线港口区位优势度评价[J]. 热带地理, 2023 , 43(8) : 1652 -1664 . DOI: 10.13284/j.cnki.rddl.003727

Highlights

As the most significant international transportation infrastructure, the operation and external links of ports are affected by more complicated aspects, resulting in immense changes not seen in a century. Related studies have long been interested in and have followed the evaluation of port location advantage as a comprehensive response to ports' economic and trade conditions. Location advantage reflects the overall resource advantage of a location. Transportation infrastructure can be evaluated from various perspectives, and the choice of different indicators sets the evaluation slant for its use. A port's ability to operate depends on natural navigational conditions, high-quality infrastructure, an appropriate economic hinterland, favorable geographic relationships, and a global environment. Port location advantage has traditionally been focused on from the perspective of transportation routes, hinterland economy, etc. The geographical proximity of nations also has a significant impact on how ports function in today's complex international development environments. To evaluate the advantages of port location along the route, this study uses the geo-relationships between various countries as well as the physical, functional, and economic links between ports as its research objects. It then homogenizes the national-scale WGI Global Governance Index to ports and incorporates it with port-scale maritime distances and route linkages as an integrated model of the degree of location advantage of the ports, using ports along the Maritime Silk Road from 2008 to 2018 as case studies to show how much the ports' advantage in location affects their significance in the real world international environment. The research findings are as follows. 1) Because of the relative position of the hinterland economy in international economic and trade exchanges, the port location advantage also exhibits some scale-free characteristics, and the quantitative expression of geo-relationships between ports emphasizes the importance of ports. As a representative of Asia's emerging economies, China has added more ports with more significant location advantages. 2) The strength of location connections between ports follows the law of distance attenuation, and the shift in the center of gravity of port location connections to Asia reflects the formation of a port location connection pattern dominated by internal Asia with the development of many emerging economies therein. 3) Comparison with mainstream complex network indicators found that although the concentration of factor flow has been formed under the "flow space" in the era of globalization, primary geographical attributes such as geographical relationships and spatial distance still maintain their independence and do not exhibit spatial imbalance under the influence of the reconstruction of global industries and trade. The location of ports based on geographical relationships and port location dominance avoids the limitations of a single perspective in evaluating port location in the international shipping network and can serve as a new basis for assessing the importance of ports in shipping networks; the expression of geographical spatial relationships fills the evaluation gap of existing network indicators.

海上运输作为商品与货物流通的载体，承担着全球货物贸易运输的主要部分。中国于2013年提出“海上丝绸之路经济带”倡议后，截至2022年，“丝路海运”命名航线已达94条，累计开行超过9 000艘次，完成集装箱吞吐量超过1 000万标箱，中国与“一带一路”沿线国家贸易额较2013年增长了73%（国家发展改革委 等，2015），显示“海上丝路”沿线巨大的经济联系与增长潜力。港口作为水陆交通最重要的联系枢纽，在国际经贸活动中发挥商品与货物集散、中转的核心作用。如何对港口区位进行科学评价，成为一项具有现实意义的科学问题。
自1943年E A Kautz在《海港区位论》中对港口区位进行了探索后（杨吾扬 等，1997），港口研究的范围不断拓展至港口与腹地的发展以及国际贸易、国际关系等方面（Hilling et al., 1984）。港口的研究核心在于对腹地的评价。此后，港口与腹地关系的研究不断拓展。随着港口与腹地的紧密联系，港口表现出对于发挥腹地物流中心功能的依赖性，使得港口联系网络的形成受到更多市场和政治要素的影响（Rodrigue et al., 2010）。而国内多从不同视角探讨港口与腹地的经济关联与影响，揭示了港口与腹地发展的关联度及其关联发展效应（梁双波 等，2007）、港口在城市发展不同阶段对其影响程度（殷翔宇 等，2022；2023）等。通过梳理港腹关系研究脉络，可以发现港口区位研究除了考虑空间距离、运输成本外，愈发重视港口与陆、海向腹地关联下的区位格局，在全球化背景下港口研究的传统国别边界被突破，要素流动对港口腹地城市发展的影响及港口与境外腹地区域合作将成为重点方向（杨阳 等，2016）。港口研究也多从不同尺度腹地属性的视角展开。在区域化港口群的研究中发现，通过调动区域地缘经济内在联系建立协调互补的集装箱港口群，可促进长三角地区的区域化发展（庄佩君，2009）；更小的空间尺度上，通过描绘上海―宁波、深圳―香港之间港口竞合关联演变，不同的港口群动态演变模式得到揭示（Wang et al., 2022）；在港口体系形成演化过程中港口的重要性也被划分成不同阶段（曹有挥 等，2003；王成金 等，2011）；港口在区域发展中的作用在不同背景港口-腹地关联视角下得到揭示（梁双波 等，2009）。需要注意的是，港口关联能反映港口在现实海运下的经济、外交、社会等方面的紧密程度，这在港口区位评价中有重要作用，但却在一定程度上被忽略。此外，如地缘联系等甚至可以对国际经贸往来起关键性作用的关联要素，在港口区位研究中也有待进一步整合。
基于复杂网络的港口联系与海运网络研究正方兴未艾。自1998年真实世界的小世界特性（Watts et al., 1998）和无标度特性（Barabasi et al., 1999）得到验证，网络的类型与结构被科学界定后（Newman, 2003），复杂网络方法在现实对象的应用便具备理论基础，在交通、城市等研究中被广泛应用，以海运网络为表现形式的港口地理研究成为主流（田炜 等，2007；邓贵仕 等，2008；牟向伟 等，2009）。其中，节点中心性是在港口评价中被广泛采用的指标（Peng et al., 2018; Wu et al., 2018），如：在腹地经济、航运机制与政策惯性共同影响下形成的东北亚地区的港口等级格局借助度中心性得以揭示（Ducruet et al., 2010）；中国大陆航运网络的等级结构借助节点度得以展示，港口吞吐量与节点中心性的相关关系也得到揭示（杜超 等，2016）。上述研究展示了基于航线形成的港口关联格局，但由于对港口关联采取拓扑化处理，港口及其他交通系统要素自身的地理性差异难以得到有效表达（莫辉辉 等，2008），复杂网络下的港口关联，需还原其在现实条件下的地理空间基础及其社会制度等要素的空间差异性，并考量港口背后所蕴含的地缘关系等综合性要素。在地缘因素的重要性日益增加（秦大河 等，2020）的前提下，结合港口联系与腹地的制度环境等地理区位要素进行港口区位优势度综合评价显得愈发必要。
因此，本文基于港口的航运关联、地缘关系、空间集聚与腹地支撑条件，对现实港口间关联互动中的区位优势度进行量化，并将其与复杂网络下的港口评价展开对比，主要探讨2个问题：1）融合地理区位要素的港口评价及港口区位关联在空间上呈现怎样的空间格局分布特征；2）此空间分布与基于复杂网络方法的港口评价结果之间有何差异？以期丰富港口评价方法与视角，使港口区位优势度评价更具现实参考性。

1 评价框架构建

1.1　港口区位中的地缘因素

区位既指事物的位置，也表示该事物在其形成发展过程中与各种经济、社会因素的空间联系（顾朝林，2012）。20世纪80年代以来，经济地理学的制度、文化转向，影响经济活动的制度、文化因素便成为研究的重点（李小建 等，2004）。港口作为水陆交通最重要的联系枢纽，不单纯是地理现象，更是综合的区位现象（董洁霜 等，2003）。港口间的联系不仅取决于地理位置、航线开通情况，还受到港口腹地间地缘关系等因素影响。港口间的地缘环境差异，会在不同程度阻碍港口间关联互动的产生，成为影响港口联系的距离摩擦因素。距离摩擦反映移动过程中，时间和费用的预期消耗对行为动机的消极影响，此现象广泛存在于商品流通中，可用于解释交通区位与对外联系的关系（顾朝林，2012）。因此，将地缘关系作为因素纳入港口区位评价十分必要。现实中，来自港口间地缘关系的距离摩擦会作用到具体海运活动中，并且受到地理上的距离影响，以航线关联为具体表达。因此，本文从港口间的地缘关系、空间集聚、航运功能3个方面入手，并结合港口航次加权度所表示的腹地支撑，对港口区位进行综合评价（图1）。
图1 港口的区位优势度构成

Fig.1 Consist of port's location advantages

需要说明的是，相当一部分研究中，空间距离一般采用CEPII中Geo_distance数据（吴群锋 等，2019；邸玉娜 等，2018）或Google Map计算坐标间直线距离（王丰龙 等，2019），该数据具有获取的便利性，也能在一定程度上表达港口间的空间邻近性，但却无法表达在现实海运活动中港口关联的空间距离衰减；而海上航线距离则反映在海上航行中船舶要克服的真实空间距离，能更好地表达两港口之间的空间关系。因此，本文选取港口间海上航线距离，作为空间距离摩擦的表达形式。作为地缘关系的主要构成，贸易国之间的制度距离和差异是双边贸易的阻力因素（潘镇，2006），制度距离与双边贸易之间存在的相邻效应，会抑制双边的进出口往来（许家云 等，2017）。制度距离被广泛应用在企业对外并购投资、双边贸易等研究中。港口作为双边贸易最主要的实现媒介，贸易国的制度差异通过影响经贸往来的成本，进而对港口间的航线联系产生影响。因此，引入制度距离表达港口间的地缘关系，与空间距离共同表达在不同国家港口间的距离摩擦。
选取4项因素进行港口区位评价（表1）：1）航运功能表达港口的航线承接能力，采用港口的航线重合度表达。不同港口存在共同的航线联系区域，在特定市场区域内港口间存在竞争关系，航线重合度越高，港口间的航运关联越紧密，港口区位的重要性越高。2）空间集聚体现港口的空间距离对港口间的关联互动起空间约束作用，采用港口间海上航线距离表达。港口间的海上航线距离越远，相互的关联越弱，港口的区位重要性越低。3）地缘关系体现港口间制度距离，采用全球治理指标（WGI）与恐怖主义统计（GTD）表达，以说明地缘关系对港口区位的影响。港口间腹地的制度差异越大，港口间关联互动的阻力越大，港口在国际经贸往来区位选择中优先级越靠后，区位优势度越低。4）腹地支撑体现港口对外联系强度，采用航次加权度表达。航次加权度越大，腹地的航运需求强度越高，区位优势度相应越大；航次加权度通过班轮航线数据统计而来，在跨国研究中有效地规避了港口城市尺度下诸如吞吐量、GDP、外贸额等统计指标的获取障碍，指标说明详见表1。
表1 港口区位优势度测算指标与数据来源

Table 1 Indicators of port location advantages and data sources

属性构成 表达含义 测算指标 数值范围 数据说明 数据来源 数据类型
航运联系

航线承接

能力F

 航线重合度 0~1

两港口航线联系

紧密程度

基于《中国航务周刊》

船期数据测算订阅

 2008、2018年截面数据

空间集聚

水平

 空间距离D 海运航线距离 5~12 696 海里（n mile）

Marine Circle数据库

（http：//www.portdistance.com）

截面数据、

无时间变化

地缘关系 制度距离Z 话语权和问责 0~100

所有国家的

百分位排名

世界银行The Worldwide

Governance Indicators数据库

（http：//info.worldbank.org/governance/wgi/）

2008、

2018年

截面数据

政治稳定
政府效率
监管质量
法治程度
腐败控制
恐怖主义 0~1 364

恐怖主义活动

发生次数/次

Global Terrorism Database数据库

（https：//www.start.umd.edu/gtd/）

2008、2018年

截面数据

腹地支撑 港口对外联系强度L 航次加权度 3~12 417 开通航线频次/次 《中国航务周刊》 2008、2018年截面数据

1.2　指标及数据说明

1）地缘关系——港口间制度距离Z。20世纪90年代以来，对制度的定量研究愈发受到关注，“治理”成为重点方向（臧雷振，2012）。世界银行开发的世界治理指标（Worldwide Governance Indicators, WGI）即是对“治理”抽象概念的量化测度。由于世界治理指标的全面性、延续性、公开性，其已被公认为最具影响力的综合指标之一，并成为国际投资和国际援助的重要参考。该指标由世界银行1996年创建，目前已经涵盖了全球215个国家和地区，其包含6项分指标，分别是话语权与问责（Voice and Accountability）、政治稳定（Political Stability）、政府效率（Government Effectiveness）、监管质量（Regulatory Quality）、法治程度（Rule of Law）、腐败控制（Control of Corruption）。虽然WGI在一定程度上缺乏理论框架，但其作为综合性全球范围的评价指标，在社会科学定量研究中得到广泛应用（谢宜泽，2018）。例如，诸多研究揭示了WGI不同指标对中国对外直接投资（OFDI）的作用差异（王永钦 等，2014；蒋冠宏，2015；张羽，2017）。港口作为重要基础设施，是中国对外直接投资研究的主要对象，将WGI指数应用到港口重要性评价也存在其可行性与合理性。此外，事件分析方法也被应用于双边关系的定量研究中（潘镇 等，2015），本文选取对营商环境影响更为直接的恐怖主义事件作为对WGI的补充。参照现有的制度距离测算方法（Kogut et al., 1988；许家云 等，2017；吴小节 等，2022），基于世界银行全球治理指标（WGI）与马里兰大学全球恐怖主义数据库 1（Global Terrorism Database），对海上丝路沿线港口所属腹地间制度距离进行测算。计算公式为：
z i j = 1 N Σ g = 1 N I g i - I g j 2 / V g
式中： z i j为港口间制度距离； I g i、 I g j分别表示存在航线联系两港口所在国家的第g项指标； V g表示第g项指标的方差；N表示指标个数，本文N为7。
需要注意的是，由于港口间空间距离与制度距离二者量纲不同，因此，采取分级赋权方法。受制于可供参考的研究有限，权重的确定结合现实通航情景，由多次计算、比较确定。计算公式为：
Z i j = α β
式中： α为港口 i、 j所属国家间制度距离权重系数，若两国制度距离 z i j <0.5，赋权1，制度距离 z i j ∈ 0.5 , 1，赋权0.75，制度距离 z i j ∈ 0.75 , 2，赋权0.5，制度距离 z i j ∈ 2 , 3，赋权0.25，制度距离 z i j >3，赋权0.01。 β为不同国家陆上邻接关系判断系数，若两国存在共同陆上边界，则 β赋值为0.5，若两国不存在陆上相邻关系，则 β赋值为0。原因在于，考虑到跨国航线的影响因素更为复杂，港口间的联系畅通程度难以与同一国家内交流相比，因此在不同国家制度距离基础上，对其陆上邻接关系再作判定，以此修正制度距离。
2）空间集聚水平——港口间空间距离D，将其按照航行时间赋予权重，其具体操作为：
D i j = θ
式中：   θ为航程权重系数； D i j为两港口间的海运航线距离，按照大型集装箱船舶平均航速20节计算航程，航行时间6 h内赋权1，6~12 h赋权0.75，12~24 h赋权0.5，24~36 h赋权0.25，超过36 h赋权0.01。
3）航线联系——航线重合度F。港口间航线联系程度越高，两港口相互承接航线的能力越强，功能联系越强。计算公式为：
F i j = L t L i + L j
式中： L t为当年与港口 i、 j均有联系的港口间的航线频次； L i、 L j分别为港口 i、 j当年开通总共的航线频次，也即为航次加权度。
最后，参考港口区位优势度与交通优势度的计算方法（金凤君 等，2008），对上述港口间区位关联的相关要素进行集成，表达港口在国际经贸网络中区位的重要程度，计算公式为：
V i = 1 - ∑ j = 1 n F i j × D i j + Z i j × L i + L j
式中： D i j + Z i j作为港口空间与制度距离摩擦权重，替代区位优势度与交通优势度计算 F i j所对应的权重值。
从广义的角度看，“海上丝绸之路”沿线集装箱航运网络涉及亚、欧、非三大洲，沿岸港口遍布亚洲太平洋、北印度洋、地中海与欧洲大西洋沿岸，本文截取2008和2018年《中国航务周刊》（陈宏兵 等，2008；2018）由中国至亚、欧、非各国港口的集装箱船期数据，经按照“一市一港”原则对多港区合并后，共包含沿线港口233个。其中，2个年份均出现的港口124个，仅在2008和2018年出现港口分别有54和55个（表2）。
表2 “海上丝路”沿线港口构成

Table 2 List of ports along the Marime Silk Road

大洲 港口
非洲

阿比让、阿尔及尔*、班珠尔*、博马*、达喀尔*、达累斯萨拉姆**、丹吉尔**、德班、杜阿拉*、弗里敦*、黑角*、吉布提*、卡宾达*、开普敦、

科纳克里*、科托努、拉各斯、利伯维尔*

罗安达、洛比托*、洛美、马普托*、马塔迪*、毛里求斯、蒙巴萨**、蒙罗维亚*、纳米贝*、努瓦克肖特*、苏丹港*、索约*、特马、瓦赫兰*、

沃尔维斯湾**、伊丽莎白港

欧洲

阿尔赫西拉斯、阿姆斯特丹*、安特卫普、敖德萨、奥尔胡斯*、巴塞罗那、比雷埃夫斯、不来梅、的里亚斯特**、东方港*、敦刻尔克**、

费利克斯托、符拉迪沃斯托克*

福斯、格但斯克**、汉堡、焦亚陶罗、康斯坦察、科佩尔、克莱佩达*、勒阿弗尔、里加*、里窝那*、里耶卡、鹿特丹、伦敦、马尔萨什洛克、

马耳他*、马拉加*、那不勒斯

哥德堡、南安普顿、热那亚、塞萨洛尼基*、圣彼得堡*、塔兰托*、瓦伦西亚、威廉哈芬**、威尼斯**、锡尼什**、新罗西斯克**、伊利伊雷夫

斯基*、泽布吕赫

亚洲

阿巴斯、阿布扎比、阿利亚加**、阿什杜德、八打雁**、八代*、巴生、巴士拉**、贝鲁特巴林**、槟城**、博多、常州**、达曼、达米埃塔*、

达沃**、大阪、大分、大连、大山**、丹戎帕拉帕斯、德岛*

德山、迪拜、东莞**、东京、杜蒂戈林*、多哈**、防城、福山阿卜杜拉国王港**、福州、釜山、富山、高松、高雄、关丹*、光阳、广岛、广州、

哈兹拉**、海法、海防、豪尔法坎、荷台达*、横滨、胡志明

基隆、吉达、加尔各答*、界泉北、今治*、金泽、锦州**、境港、酒田**、卡加延**、卡拉奇、科伦坡、科钦、拉塔基亚*、岘港、连云港、林查班、马尼拉、曼谷、梅尔辛**、门司、蒙德拉、台北**

注： *、**分别为仅出现于2008、2018年的港口，无尾注为两年份均有出现的港口，按首字母排序。

2 港口区位优势度评价结果

现有研究已揭示航运等交通运输网络表现出无标度特征的网络层级性，即少数拥有更多连接数量港口在网络中的重要性更高，大多数港口因连接数量较少而重要性一般（田炜 等，2007；牟向伟 等，2009；杜超 等，2016），但这忽视了航运网络的地理空间属性对港口重要性的作用（莫辉辉 等，2008）。而以地缘关系的港口区位优势度作为体现港口在航运网络中重要性评价标准，是否也表现出复杂网络评价下无标度特征，决定着从地缘关系与地理空间视角评价港口区位优势度是否必要。

2.1　港口区位优势度表现出无标度特征

通过绘制累积分布概率曲线揭示港口区位优势度是否符合无标度特征（图2）。可以发现，在港口的复杂网络度与航次加权度累积概率分布下，航运网络均表现出高度的无标度特征，指数函数拟合R²均超过0.96；而港口区位优势度的累积分布曲线尽管表现出无标度特征，但其指数函数拟合R²未超过0.88，无标度特征弱于复杂网络指标。结合分布概率看，港口区位优势度头部港口占总体概率降低，无标度特征趋于弱化，表现出不同于复杂网络评价指标的趋势。这意味着从地缘关系的港口区位优势度与复杂网络对港口的评价均具备无标度特征，但港口区位优势度的程度较低且有减弱趋势；说明尽管复杂网络指标可以基本刻画国际航线中港口的地位差异，但在地缘关系日益复杂背景下，头部港口的绝对影响力已逐渐分散到各等级港口中，该趋势仅在港口区位优势度中得到展现。
图2 2008（a、b、c）、2018（d、e、f）区位优势度与复杂网络指标累积概率分布曲线

Fig.2 Curve of cumulative-probability distribution of location advantage and complex network index in 2008(a、b、c)、2018(d、e、f)

2.2　港口区位优势度空间格局分析

通过ArcGIS自然断点法对港口区位优势度进行分类，将其划分为高、次高、次低、低4个等级，以展示其等级结构与空间分布。从不同等级的港口数量上看，港口区位优势度呈由高等级向低等级的“金字塔型”，由低等级构成区位优势度的主体等级结构。由高到低4个等级数量分别为2008年7、12、37、124个，2018年5、13、26、136个，其中高、次低等级港口数量减少，次高、低等级港口数量增加，区位优势度等级整体重心下移，与上文头部港口的影响力减弱趋势相吻合。高等级港口中，欧洲港口数量大幅减少，中国港口由2个增加到3个，在“海上丝路”沿线航运中居于主导地位；其中，胡志明港作为越南最大港口，依托东盟地区的经济增长动力，由次高等级上升至高级港口。次高等级港口数量变化最少，次低等级减少幅度近30%，主要是非洲港口在2018年均为低等级港口。低等级港口多集中分布在亚洲，构成“海上丝路”沿线港口的主体等级结构。总体上，区位优势度等级整体偏低，低等级港口数量占据绝对优势，超过其他3类等级数量之和，符合上文揭示的无标度特征所体现的层级性特征。
从空间分布（图3）上看，地缘关系下的港口区位优势度基本以低等级港口为沿线港口的主体框架，随着等级的升高，空间集聚性也愈发突出。高等级港口由2008年的7个减少至2018年的5个，2018年除上海、汉堡外，其余3个均由次高等级升级而来，其空间分布重心在2008—2018年由西欧变迁至中国，反映以经济水平为表现的综合国力与国际地位的变迁，以中国为代表的东亚发展中经济体在“海上丝路”航运中的重要性显著提升；次高等级港口除在西欧大西洋沿岸与东亚太平洋沿岸外，还分布于北印度洋海域，显示该海域对于“海上丝路”沿线航运的重要程度；次低、低等级港口广泛分布于“海上丝路”沿岸，构成区位优势度等级结构的主体。
图3 “海上丝路”沿线港口区位优势度等级空间分布

注：该图基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号GS（2016）1666的标准地图制作，底图无修改；图4至6同。

Fig.3 Spatial distribution of ports' location advantages

综上可知，港口区位优势度的变迁与港口腹地发展息息相关。如欧洲港口整体等级随着原有一体化格局面临的挑战而出现不同程度的等级降低；而以中国为代表的亚洲新兴经济体的强劲增长，使得所属港口等级整体上升。这说明港口腹地的地理区位条件对航运活动的正常运行发挥着显著作用，港口除发挥航运功能外，还深受地缘关系、全球经济发展等的深度影响。而本文所构建的基于地缘关系的港口区位评价指标，对港口的地理位置和与其开通航线港口间的地缘关系进行量化表达，得出沿线少数港口在本国参与“海上丝路”经济带经贸往来中发挥重要作用，具备较高等级；而低、次低等级港口一方面由其腹地经济与社会条件所决定，另外，腹地交通运输结构差异也对港口功能产生影响，如日本尽管拥有强劲的腹地经济发展水平，其作为海岸线绵长的岛国，国际航线在其国内也有多次挂靠，稀释了其国际航线对外关联的作用程度，造成其更低的区位优势度等级。

2.3　港口区位关联空间格局分析

通过ArcGIS10.4对港口两两之间的区位联系与网络联系进行空间表达，从图4可以看出，港口间的区位联系呈现弱关联为主的等级结构。区位弱关联在2008和2018年中均广泛存在于远距离两港口之间，次弱及更高等级的区位关联存在明显的空间分布重心：2008年仅汉堡―勒阿弗尔两港之间为强区位关联，2018年还有上海―头顿之间也形成强区位联系；次强关联则始终集中在亚洲，次弱关联除2008年存在于圣彼得堡与中国港口间的区位关联之外，则基本与次强联系呈现类似的分布特征，形成亚洲港口内部的关联格局。亚洲港口间的区位联系明显强于欧洲港口以及洲际港口间区位联系，形成围绕中国港口的对外联系格局：其中，孟买、卡拉奇在2008和2018年均为与中国港口区位关联最强的印度港口；越南港口在两个年份中也始终与中国港口保持较为显著的区位关联。2018年港口区位联系重心向亚洲转移，据此可认为地缘关系下的港口区位联系与港口腹地息息相关，随着亚洲诸多新兴经济体的发展，以亚洲内部为主导的港口区位联系格局逐渐形成，这与地理位置的相邻、地缘的相近、经济的互动存在关联。
图4 “海上丝路”沿线港口区位联系等级空间分布

Fig.4 Spatial distribution of the rank of port location relationship along Maritime Silk Road

港口间更高等级的区位联系以同一国家港口为主要关联构成，港口间的区位联系强度基本遵循距离衰减，即距离越近且处于同一国家间的港口区位联系越强，距离越远则区位联系越弱，该格局可基本视作是空间距离影响下的距离摩擦因素所主导，港口间的区位联系仍未能突破地理空间限制而形成普遍的跨区域联系。

3 港口区位优势度与网络指标的差异对比

3.1　相关性分析

为进一步展示港口区位优势度与复杂网络指标之间的差异程度，选取复杂网络中广泛使用的节点评价指标——节点中心性（度中心性、介中心性、邻近中心性）与节点的航次加权度，与港口区位优势度进行相关性分析。首先，通过峰度、偏度对数据进行正态分布检验，发现原始状态与经过取对数处理后的港口区位优势度与复杂网络指标仍不能满足正态分布，不适用于Pearson相关性检验，因此，采用非参数相关检验。其次，基于各港口区位优势度与复杂网络各指标在2008和2018年各自对应排名，进行Spearman秩相关性检验。结果（表3）显示，港口区位优势度与复杂网络指标虽多数通过相关性检验，但相关关系始终较弱，相关系数最高仅为0.507；而复杂网络下的航次加权度与各节点中心性指标均在99%置信区间下表现出较高水平的相关性，相关系数为0.722~0.962。
表3 “海上丝路”沿线港口区位优势度与复杂网络指标相关性检验

Table 3 Correlation test of location advantage and complex index of ports along Maritime Silk Road

指标 年份 区位优势度 航次加权度 度中心性 邻近中心性 介中心性
2008 2018 2008 2018 2008 2018 2008 2018 2008 2018
区位优势度 2008 1.000
2018 1.000
航次加权度 2008 0.465** 1.000
2018 0.415** 1.000
度中心性 2008 0.507** 0.922** 1.000
2018 0.422** 0.880** 1.000
邻近中心性 2008 0.461** 0.891** 0.935** 1.000
2018 0.416** 0.843** 0.962** 1.000
介中心性 2008 0.343** 0.747** 0.820** 0.807** 1.000
2018 0.245** 0.722** 0.822** 0.779** 1.000

注： **在0.01级别（双尾），相关性显著。

综上，港口区位优势度通过表达地缘关系、空间集聚、功能联系与腹地功能等地理空间属性，与复杂网络指标所指代的港口重要性具有明显的差异。因此，构建港口区位优势度指标来评价港口重要性十分必要。港口区位优势度旨在刻画港口间航线联系构建过程中，由其空间分布差异赋予其各自不同的重要程度，如分布在航道关键位置、岛屿型国家的港口在国际贸易网络中其区位具有更高的重要性；而复杂网络指标则与航司航线规划与运力配置等因素高度相关，航线背后所体现的经济要素则是其表达的主要内涵。

3.2　空间格局对比分析

考虑到复杂网络指标之间高度的相关性，选取航次加权度及与其相关性最低的介中心性作为复杂网络评价指标的代表，以更全面揭示2类不同港口重要性评价指标的空间格局分异。

3.2.1　港口等级空间格局分析

从不同重要性等级的港口数量上看，在复杂网络下，沿线重要性等级整体偏低，低等级港口数量占据绝对优势，超过其他3类等级数量之和，符合复杂网络揭示的无标度特征所体现的层级性，这与港口区位优势度的等级格局类似。
从空间分布上看（图5），复杂网络下航次加权度与介中心性的高等级港口明显以东亚地区为分布重心。航次加权度与介中心性均由较低等级港口构成沿线基础框架，二者的高等级港口仅在中国华东、华南地区，航次加权度次高等级2008年分布于中国、马六甲海峡、地中海与北大西洋区域，至2018年仅在亚洲分布，地中海、大西洋沿岸则均为次低与低等级港口；而介中心性次高与高等级港口均位于中国，次低等级港口除马六甲海峡处新加坡、巴生2港口外，其余次低等级港口也均位于中国。
基于复杂网络中航次加权度与介中心性的港口评价结果存在一定的局限性，难以表达港口腹地经济发展等现实地缘环境变迁。现实中的联系网络经复杂网络方法的拓扑化处理后，其背后的社会、经济等现实要素也在一定程度上被忽略，如自2008—2018年亚洲新兴经济体的发展带给其在国际经贸与航运网络中的相对地位改善未能得到充分体现。而本文所构建基于地缘关系的港口区位评价指标，对港口的地理位置和与其开通航线港口间的地缘关系进行量化表达，将港口区位优势度等级变化与其腹地变迁深度融合。

3.2.2　港口关联空间格局分析

通过ArcGIS10.4对港口两两之间的区位联系与网络联系进行空间表达，从图6可以看出，港口间的网络联系与区位联系表现出明显的空间关联类型差异。不同于港口间的区位联系强度基本由空间距离影响下的距离摩擦因素所主导，网络联系表现出明显的跨空间关联特征，形成以上海、鹿特丹、汉堡为核心节点的国际航运网络结构，更高程度网络关联广泛出现在跨国跨洲际的海运活动中，港口间关联的构建摆脱了地理空间分布的制约，具有“流空间”的表现特征。流空间网络作为一种高级一体化的网络结构（孙中伟 等，2005），其节点（nodes）之间具有某种相互作用功能的联系（章锦河 等，2005）。航运流的跨区域流动性，便使港口节点之间因航运流的连接与耦合而成网络。
图6 “海上丝路”沿线网络联系强度空间分布

Fig.6 Spatial distribution of network relationship of ports along Maritime Silk Road

综上，港口作为连接水路交通系统的枢纽，航线的网络联系作为其主要的功能表现形式，随着全球化（globalization）背景下区域联系空间尺度的不断拓展，被其所承载的货物、资源流动塑造成“流”的空间关联形式。节点在“流空间”中作用与影响的范围明显不同，不同节点之间存在层次与等级结构的分异成为必然（董超，2012）。这体现航线联系背后所体现的全球范围内的资源配置与生产分工，以关键港口为支配节点，形成一个具备多层级的交通运输组织网络，以关键节点为枢纽实现物流在全球范围内的周转流通。而港口的区位联系，因根植于港口间的地理空间关联，约束着其间航线转移替代的空间距离与制度距离，难以因全球化程度的加深而改变其空间表现形式，由此形成全球化背景下港口本地化（localization）关联的表现形式。
图5 “海上丝路”沿线复杂网络指标等级空间分布

Fig.5 Spatial distribution of complex network index of ports along Maritime Silk Road

年份 港口航次加权度 港口节点中心性
2008
2018

4 结论与讨论

4.1　结论

1）港口区位优势度作为一种评价港口在国际经贸网络中重要程度的综合评价标准，与现有复杂网络指标存在一定差异。累积概率分布曲线拟合显示，港口区位优势度表现出类似于复杂网络指标所具备的无标度特征，港口等级有明显的层级性，但无标度特征在减弱；2类指标间相关系数最高仅为0.507，而复杂网络各项指标相关系数最高达0.962。这充分说明构建体现地缘关系的港口区位评价指标的必要性。港口区位优势度在刻画港口间现实的关联互动过程中，由其空间分布差异赋予其各自不同的重要程度；而航次加权度则与港口的腹地经济发展、航司运力配置等因素高度相关，腹地经济则是其所表达的本质要素。
2）港口区位优势度弥补了复杂网络指标对于港口地理内涵挖掘的不足，对港口的地理位置和与其开通航线港口间的地缘关系进行量化表达。总体上，在“海上丝路”经济带沿线，以中国为代表的亚洲新兴经济体国家的港口普遍呈现较高水平的区位优势度。而在以航次加权度与介中心性为代表的复杂网络指标的评估中，因仅从系统的结构着手，忽略交通运输网络根植的地理空间属性，其所划分的港口等级及其变迁未能充分体现腹地经济相对地位的变化。
3）港口之间的区位联系与航线联系展现出不同的空间表现特征。港口间的区位联系仍表现为场所空间的形式，关联强度基本遵循距离衰减定律，即处在同一国家且距离越近的港口间区位联系越明显，距离越远或处在不同国家则区位联系越弱，基本由空间距离所主导，是全球化背景下港口联系的“地方化”的展现形式；港口关联网络形成以围绕亚洲新兴经济体港口的区位联系重心，反映过去一段时期亚洲新兴经济体在东盟、区域全面经济伙伴关系协定（RCEP）等区域组织与协定下，互联互通与经济文化往来大幅增加。而港口间的航线关联则表现出明显的“流空间”特征，地理空间分布在港口建立航线联系中的制约作用微弱，港口间更高等级航线关联存在于跨国跨洲际的海运活动中，其所承载的货物、资源流动构成全球化的核心。

4.2　讨论

基于本文结果，对中国与海上丝路沿线港口的海上运输提几点建议：1）发挥国内港口群的合力优势，着力优化港口群内部的协同分工、发展规划与资源配置，将港口优势整合为区域竞争力，巩固提升中国国家尺度在“海上丝路”交通网络中的重要地位。2）建立港口制度风险的监测预警机制，针对“海上丝路”沿线国家间制度距离摩擦动态风险，建立风险预警与评估机制，积极化解潜在风险因素。3）充分运用作为“海上丝路”经济带的倡议方优势，与沿线国家开展密切的经济往来，深化外交合作与政策互信，加强航线联系密集港口间的区位联系，减少联系形式的空间错配，避免港口双边往来由单一的航运业务主导，保障海上运输安全。
本文也存在一些不足：1）在研究区域与样本选择上，受制于数据来源，所用航线均由中国始发，数据最新年份为2018年，计算结果对现实海运活动表达存在一定误差，不过作为对评价框架的验证仍具有参考性；2）在指标构建上，仅考虑地缘关联相关因素及基础的海运距离，不同国家间的双边关系、贸易协定以及不同港口的市场份额、经营范围均未被纳入，在表达港口间社会与地缘因素的综合性上有待完善；3）对地缘关系区位与主流的复杂网络间对话不够充分，在于地缘要素的综合指标与复杂网络的单一指标指代的港口关联形式，分别表现为场所空间与“流空间”，其二者间叠合匹配与耦合协调关系未得到揭示，有待进一步深入。

脚注

1 https://www.start.umd.edu/gtd/

郭建科：参与选题与制定研究框架，负责文章修改，并资助文章的发表；

冯天琪：完成数据收集整理、指标构建计算、内容写作与图表制作；

秦娅风：参与数据收集、文章排版；

刘晓扬：参与摘要修改与图片修改。

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