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1985年来环渤海地区港口体系位序—规模分布及作用机制

本站小编 Free考研考试/2021-12-29

郭建科¹^,, 陈园月¹, 于旭会², 王海壮¹

1. 辽宁师范大学海洋经济与可持续发展研究中心,大连 116029

2. 大连理工大学建设工程学部海岸和近海工程国家重点实验室,大连 116023

Rank-size distribution and mechanism of port system in the Bohai Rim during the past thirty years

GUOJianke¹^,, CHENYuanyue¹, YUXuhui², WANGHaizhuang¹

1. Center for Studies of Marine Economy and Sustainable Development, Liaoning Normal University, Dalian 116029, Liaoning, China

2. Faculty of Infrastructure Engineering, State Key Laboratory of Coastal and Offshore Engineering, Dalian University of Technology, Dalian 116023, Liaoning, China

收稿日期:2017-04-26
修回日期:2017-09-18
网络出版日期:2017-11-10
版权声明:2017《地理学报》编辑部本文是开放获取期刊文献，在以下情况下可以自由使用：学术研究、学术交流、科研教学等，但不允许用于商业目的.
基金资助:

国家自然科学基金项目(41571126, 41571122)

国家社会科学重大项目(14ZDB131)

作者简介:
-->作者简介：郭建科(1980-), 男, 山西长治人, 博士, 副教授, 中国地理学会会员(S110008493M), 主要从事交通物流与港口空间组织、海洋经济地理研究。E-mail:gjianke98@126.com

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摘要
运用位序—规模法则与核密度方法,以近30年来各港口货物吞吐量及集装箱吞吐量为主要指标,刻画环渤海地区港口体系的规模分布特征,分析其作用机制。结果表明：① 总体看,环渤海地区港口体系具有一定位序—规模分布特征,但不同阶段、不同规模的港口在位序分布上出现明显分化,港口区域化特征愈发明显。② 港口货物吞吐量位序—规模分布的无标度区数量先增后减,最终由单分形变为双分形结构。区域港口体系经历了高位序平衡发展、中小港口突破、大中小港口差异化发展、枢纽港竞合下的港口融合四个阶段。港口集装箱吞吐量位序—规模分布的变化轨迹呈现外接式分割发展、枢纽港形成及新兴港口融入、支线港大型化和集装箱网络整合四个阶段。两者在发展节点上基本吻合;港口集中化与分散化交织进行,货物总吞吐量的分散化早于集装箱运输,分散趋势较为明显。③ 环渤海地区港口体系位序—规模演化的作用机制突出表现为自然经济地理约束下的大港口主导作用明显、区域化和竞争压力倒逼港口合作并推动港口实现自组织协调、能源输出特征及转型推动新兴港口快速成长三方面。

关键词：环渤海地区;港口体系;位序—;规模法则;kernel密度估计
Abstract
In this paper, we investigated the characteristics of the scale distribution of the Bohai port system and analyzed its mechanism using the rank-size law and the kernel density method. The port cargo throughput and the container throughput over the recent 30 years were used as an indicator. Some results were obtained as follows: (1) The port system in the Bohai Rim has some characteristics of rank-size distribution, but there are significant differences in the rank-size distribution of ports in different stages and on different scales, and the port regionalization is becoming more and more clear. (2) The number of non-scale areas of the rank-size distribution of the port cargo throughput increases first and then decreases, and the single fractal is transformed into a two-fractal structure. Regional port system has experienced four stages: (a) balanced development of ports with high rank order, (b) breakthrough of small and medium ports, (c) differential development of large, medium and small ports, and (d) port integration under the competition and cooperation of hub ports. The change track of the rank-size distribution of the port container throughput has also experienced four stages: (a) external segmentation development, (b) formation of the hub port and the integration of emerging ports, (c) large scale of feeder port, and (d) integration of the container network. They are consistent on the development node. The concentration and decentralization of ports are interwoven. The total goods throughput is decentralized earlier than the container transport, and the dispersion trend of the total throughput is relatively obvious. (3) There are three characteristics of the port rank-size evolution in the Bohai Rim: (a) The dominant role of large ports is obvious under physical and economic geography. (b) The regionalization and competitive pressures force port cooperation and promote port to achieve self-organizing coordination. (c) The output characteristics and the transformation of the energy promote the rapid growth of emerging ports.

Keywords：Bohai Rim;port system;rank-size law;kernel density estimation

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郭建科, 陈园月, 于旭会, 王海壮. 1985年来环渤海地区港口体系位序—规模分布及作用机制[J]. , 2017, 72(10): 1812-1826 https://doi.org/10.11821/dlxb201710007
GUO Jianke, CHEN Yuanyue, YU Xuhui, WANG Haizhuang. Rank-size distribution and mechanism of port system in the Bohai Rim during the past thirty years[J]. 地理学报, 2017, 72(10): 1812-1826 https://doi.org/10.11821/dlxb201710007

1 引言

港口体系是现代港口地理学研究的焦点,是一定地域范围内一系列规模不等、职能各异、相互联系、彼此牵制的港口有机整体,具有整体性、关联性、层次性和动态性等特征^[1]。国外****对港口体系的研究经历了若干个阶段,20世纪60年代初,Taaffe等^[2]在研究非洲港口时提出港口体系六阶段论,侧重港口与陆向腹地的联系,忽视了海向腹地的影响。随后多个****从不同角度出发对Taaffe模型进行修正。Rimmer^[3]以新西兰和澳大利亚的港口发展历程为例,考察海向腹地对港口发展的影响并注意到港口体系分散化倾向;Hilling^[4]以加纳为例,重点分析了不同类型港口之间的关系,丰富了港口体系理论。20世纪70年代以来,集装箱成为港口体系演化新的动力^[5],Hayuth、Slack等分析了集装箱港口体系分布演变特征,对港口集中化和分散化产生的原因进行了解释^[6-7]。近年来,随着港口间竞争的日益加剧与现代物流的结构性变化,为提高竞争优势,港口与腹地及供应链节点的联系日益紧密,Notteboom提出了港口区域化概念^[8],指出区域化是港口体系演变的新阶段。
中国****对港口体系的研究始于20世纪90年代,曹有挥等开始关注港口体系的规模组合、空间结构和职能结构^[9-10],并利用赫芬达尔指数、分享偏移模型等对长江下游集装箱港口体系的竞争格局和演化模式进行了实证分析^[11-12],揭示出竞争与合作机制的相互作用是推动沿海集装箱港口体系演化的内在动力。港口区域化方面,王成金等对现代集装箱港口体系演化模式和集装箱航运的空间组织网络进行了研究^[13-15],认为港口体系形成和发展经历了前集装箱化、技术试验、技术传播扩散、枢纽港中心化、离岸枢纽与扩散化、区域化等阶段,并选取长江三角洲集装箱港口体系进行实证分析。
综合相关研究进展,****们多利用基尼系数、洛伦兹曲线和赫芬达尔指数等传统方法研究港口体系的集中化与分散化、竞争与合作等特征,新方法运用和新视角分析不多见;随着大量新兴港口的涌现和成长,特别是集装箱航运网络及其腹地空间组织运营的高度一体化,港口区域化特征日益明显,但相关理论解析和案例研究尚没有引起足够重视;在国内关于区域性港口体系的研究中,长三角、长江沿岸及珠三角地区港口体系研究成果较多,环渤海地区相关研究偏少,特别是反映环渤海港口体系内部关系的成果不多见。
改革开放30年来,在腹地经济支撑和全球化背景下,中国大陆地区逐渐成为全球港口成长的中心,并形成了以环渤海、长三角和珠三角三大区域性港口群为核心,海峡西岸、北部湾等港口群为补充的港口体系。与其他区域性港口群相比,环渤海地区港口分布密集,规模、功能类型多样,港口群内部地域分化较为明显,三大枢纽港及其子系统的港口竞争与合作关系异常复杂,对于研究港口体系及港口间相互作用而言,具有典型性和代表性,是全球化时代中国港口体系发展过程与演化特征的缩影。特别是近年来,随着天津滨海新区开发开放和京津冀协同发展纳入国家战略,环渤海地区港口竞争与合作必将进入新的发展阶段。在此背景下,对环渤海地区港口体系进行深入研究具有重要意义。
从研究方法来看,位序—规模法则是研究城市体系等级规模分布特征^[16-17]的重要方法,在地理学、经济学等很多领域也得到了相同验证。国内****将位序—规模法则广泛应用于旅游流^[18]、石油资源流^[19]、城市物流量^[20]等领域,港口吞吐量分布作为一种经济地理现象,同旅游流、石油资源流、物流量等一样在空间上的组织规律满足一定的层次分布模式。特别是在港口区域化和区域一体化发展背景下,港口所在城市体系也将逐步形成并与港口体系高度融合,区域港口结构更趋复杂化和多元化^[21],这为利用城市体系研究中的位序—规模法则研究港口体系的规模分布特征及演化轨迹提供了理论基础和现实依据。鉴于此,本文利用位序—规模法则对环渤海港口体系规模分布特征及变化轨迹进行深入研究,并结合核密度方法分析环渤海地区港口体系位序—规模分布的作用机制,揭示新时期环渤海地区港口区域化的现状特征,为当前港口区域化研究提供新的视角和有益启示。

2 数据来源与研究方法

2.1 研究对象与数据来源

本文以环渤海地区为研究区域,根据2015年国务院批复的《环渤海地区合作发展纲要》,选取17个港口作为研究样本,这些港口沿海岸线依次为丹东港、大连港、营口港、盘锦港、锦州港、葫芦岛港、秦皇岛港、唐山港、天津港、黄骅港、滨州港、东营港、潍坊港、烟台港、威海港、青岛港、日照港。
关于测算指标和数据：① 港口货物吞吐量一直以来是港口产出能力和港口发展综合评价的重要指标,而集装箱吞吐量及其占比则反映港口发展的现代化水平和港口货流的结构变化。因此,本文以港口货物吞吐量和港口集装箱吞吐量两个指标分别进行测算,可以较好的反映港口规模分布情况。② 不同时期的港口数量不同,新兴港口建港的起始年份及当年的吞吐量也不同,为此,必须设定一个港口规模下限,为了尽可能将主要港口纳入考察范围,本文将港口初始年份的运输规模下限定为：货物吞吐量为1万t,集装箱吞吐量为1千TEU。综合考虑港口发展情况与数据的可得性,以1985年和1990年为始点分别研究港口货物吞吐量与集装箱吞吐量的分布规律,所用数据主要来源于《中国港口年鉴》（2001-2015）和《中国交通年鉴》（1985-2000）。

2.2 研究方法

2.2.1 位序—规模法则位序—规模法则是研究等级体系最广泛、经典的方法,目前在城市体系中被广泛使用的是罗特卡公式,其基本形式和对数形式分别为：

\begin{matrix} P_{i} = P_{1} \times I^{- q} \end{matrix}

（1）

\begin{matrix} \ln P_{i} = \ln P_{1} - qlnI \end{matrix}

（2）
式中：P_i为第i位城市的人口规模;P₁为首位城市的人口规模;I代表城市i的位序;q被称为zipf指数。借鉴（1）、（2）式得出本文港口货物与集装箱的计算公式为：

\begin{matrix} P_{k} = P_{1} \times K^{- q} \end{matrix}

（3）

\begin{matrix} \ln P_{k} = \ln P_{1} - qlnK \end{matrix}

（4）
式中：P_k为第k位港口规模;P₁为首位港口规模;K为港口的位序;q为Zipf指数。无标度区和zipf指数是齐夫法则的两个重要指标。无标度区是散点图中曲线拟合最好的一段,具有分形特征,可以反映位序—规模分布结构^[18]。如果点列在双对数坐标图上为一条直线分布,则是单分形,表明港口体系处于均衡发展状态;如果为两个直线段分布,则为两个无标度区,是双分形,需要分段拟合,而具体转折点则根据每一点的港口吞吐量、位序对数值确定,相关系数最高的拟合曲线即为所求曲线。Zipf指数不仅反映吞吐量的空间分布形态,而且可以对港口规模进行标度区分段,进而研究无标度区结构特征和空间分布变化规律。即当q = 1、q>1和q<1时,港口体系分别处于自然状态下的最优分布、帕累托分布（集中化）和正态分布（均衡化）模式。
2.2.2 核密度估计理论核密度估计是一种非参数估计方法,运用核密度估计方法对港口吞吐量进行拟合得到其概率分布曲线,可以对港口演变轨迹有更清楚的认识,计算公式如下：

\begin{matrix} f (x) = \frac{1}{nh} \overset{n}{\sum_{i = 1}} k (\frac{x - X_{i}}{h}) \end{matrix}

（5）
式中,n为样本数;h为带宽;

\begin{matrix} k (\frac{x - X_{i}}{h}) \end{matrix}

为核函数。根据核密度曲线的变化分析港口体系演变特征：①当密度曲线形态与延伸性不变、位置变动时,表示港口体系整体规模的变动,左移港口整体规模缩小,右移港口整体规模扩大;② 当密度曲线形态与位置不变,延伸性改变时,表示港口之间规模差异的变化,曲线“变陡变瘦”说明差异的缩小,“变矮变胖”说明差异的扩大;③ 当密度曲线位置与延伸性不变,形态变动时,表示港口分布的地区间差异。

3 港口规模分布特征及演化轨迹的研究

1985年以来,环渤海地区规模以上港口数量从7个增至17个,区域港口吞吐量由1.4亿t发展到2014年的37.0亿t,开展规模化集装箱运输的港口由3个增至14个,区域港口集装箱吞吐量由25.3万TEU发展到2014年的5705万TEU,港口货物吞吐量和集装箱吞吐量分别为30年前的26倍和225倍（图1）,环渤海港口体系在实现港口数量增加和规模分布变化的同时,港口货源结构优化更为明显,以集装箱运输为代表的港口现代化水平大幅提升。

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图11985年来环渤海地区各港口吞吐量变化情况
-->Fig. 1Time series throughput of ports in Bohai Rim during the past 30 years
-->

3.1 基于货物吞吐量的位序—规模分布特征

根据公式（4）,绘制环渤海地区港口货物吞吐量位序—规模双对数关系图,通过观察其拟合效果,发现许多年份的港口货物吞吐量散点图很难用一条直线或曲线拟合,其间出现明显分岔转折,由此分割的两个或三个线段却出现高度拟合,这表明用港口货物吞吐量标定的港口体系位序—规模分布出现了多个无标度区的情形,存在多分形结构,不同规模等级的港口具有明显的分层现象,其位序—规模分布的分形特征存在差异。据此,对1985-2014年环渤海地区港口货物吞吐量位序—规模分布的无标度区进行识别和拟合得到表1。通过比较各年份无标度区个数及变化情况,可将环渤海港口货物吞吐量位序—规模分布划分为4个发展阶段,为节省篇幅,制作每个阶段首尾年份的港口货物吞吐量位序—规模双对数关系图（图2）。
Tab. 1
表1
表11985-2014年港口货物吞吐量位序—规模分布的标度区参数
Tab. 1Scaling region of rank-size distribution of port cargo throughput during 1985-2014

年份	港口总数	无标度区一	无标度区二	无标度区三
年份	港口总数	范围;拟合方程;R²	范围;拟合方程;R²	范围;拟合方程;R²
1985年	7	3~7;14.734-5.615 lnk;0.880	-------------------	-------------------
1986年	8	2~8;10.924-2.916 lnk;0.928	-------------------	-------------------
1987年	9	2~9;11.111-3.021 lnk;0.936	-------------------	-------------------
1988年	9	2~9;11.045-2.851 lnk;0.911	-------------------	-------------------
1989年	9	2~9;10.974-2.748 lnk;0.919	-------------------	-------------------
1990年	9	2~9;10.995-2.793 lnk;0.917	-------------------	-------------------
1991年	9	2~9;10.958-2.660 lnk;0.902	-------------------	-------------------
1992年	9	2~7;10.102-1.825 lnk;0.915	-------------------	-------------------
1993年	9	2~7;10.096-1.733 lnk;0.909	-------------------	-------------------
1994年	9	1~4;9.030-0.497 lnk;0.985	6~9;19.310-6.657 lnk;0.941	-------------------
1995年	8	1~4;9.028-0.350 lnk;0.994	5~7;8.373-0.668 lnk;0.917	-------------------
1996年	9	1~4;8.994-0.236 lnk;0.910	5~7;7.824-0.287 lnk;0.999	7~9;22.270-7.747 lnk;0.983
1997年	11	1~4;8.958-0.106 lnk;0.932	5~7;7.677-0.166 lnk;0.997	8~10;8.773-1.168 lnk;0.989
1998年	12	1~4;8.971-0.099 lnk;0.940	6~11;13.232-3.157 lnk;0.911	-------------------
1999年	12	1~4;9.064-0.127 lnk;0.854	6~11;12.330-2.636 lnk;0.913	-------------------
2000年	12	1~4;9.199-0.084 lnk;0.858	5~11;11.651-2.239 lnk;0.965	-------------------
2001年	15	1~4;9.357-0.092 lnk;0.810	5~11;11.744-2.220 lnk;0.936	11~15;40.802-14.352 lnk;0.969
2002年	16	1~4;9.476-0.130 lnk;0.955	6~10;11.120-1.712 lnk;0.919	10~16;27.288-8.589 lnk;0.953
2003年	16	1~4;9.687-0.195 lnk;0.966	5~10;10.752-1.399 lnk;0.943	11~16;31.335-10.111 lnk;0.956
2004年	17	1~4;9.913-0.258 lnk;0.964	5~13;12.401-2.134 lnk;0.913	13~16;49.272-16.577 lnk;0.954
2005年	16	1~4;10.062-0.265 lnk;0.941	5~13;13.392-2.483 lnk;0.912	13~16;51.248-17.254 lnk;0.989
2006年	17	1~4;10.151-0.188 lnk;0.986	6~14;15.734-3.444 lnk;0.931	15~17;20.784-6.034 lnk;0.980
2007年	17	1~4;10.344-0.226 lnk;0.981	6~14;15.958-3.433 lnk;0.923	15~17;26.709-8.129 lnk;0.966
2008年	17	2~8;10.978-0.795 lnk;0.909	8~17;24.179-6.874 lnk;0.943	-------------------
2009年	17	1~7;10.618-0.437 lnk;0.930	7~17;21.682-5.808 lnk;0..941	-------------------
2010年	17	1~7;10.664-0.336 lnk;0.976	7~17;20.231-5.052 lnk;0.951	-------------------
2011年	17	1~7;10.736-0.300 lnk;0.989	7~14;17.637-3.787 lnk;0.964	-------------------
2012年	17	1~7;10.810-0.292 lnk;0.919	7~17;18.735-4.219 lnk;0.959	-------------------
2013年	17	1~4;10.821-0.135 lnk;0.924	6~17;17.118-3.507 lnk;0.955	-------------------
2014年	17	1~4;10.913-0.166 lnk;0.931	7~17;17.641-3.637 lnk;0.962	-------------------

注：范围指k值范围;拟合方程指lnP(k)方程;R²为相关系数。

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图2不同阶段首尾年份港口吞吐量位序—规模双对数关系图
-->Fig. 2The first and the last years of port throughput double logarithmic graph at different stages
-->

Tab. 2
表2
表21990-2014年港口集装箱吞吐量位序—规模分布的标度区参数
Tab. 2Scaling region of rank-size distribution of port container throughput during 1990-2014

年份	港口总数	无标度区一	无标度区二
年份	港口总数	范围;拟合方程;R²	范围;拟合方程;R²
1990年	6	1~3;5.597-0.751 lnk;0.890	4~6;10.937-6.043 lnk;0.984
1991年	6	1~3;5.784-0.646 lnk;0.921	4~6;11.034-5.898 lnk;0.899
1992年	6	1~3;5.928-0.570 lnk;0.890	4~6;8.229-3.893 lnk;0.997
1993年	6	1~3;6.162-0.585 lnk;0.987	4~6;8.520-3.921 lnk;0.900
1994年	6	1~3;6.465-0.650 lnk;0.986	4~6;10.467-4.976 lnk;0.999
1995年	6	1~3;6.613-0.535 lnk;0.819	4~6;11.951-5.707 lnk;0.992
1996年	7	2~7;10.941-5.104 lnk;0.945	-------------------
1997年	7	2~7;10.779-4.755 lnk;0.934	-------------------
1998年	7	2~7;10.782-4.644 lnk;0.938	-------------------
1999年	9	2~9;10.114-3.712 lnk;0.966	-------------------
2000年	9	2~9;10.551-3.800 lnk;0.956	-------------------
2001年	9	2~9;10.285-3.442 lnk;0.973	-------------------
2002年	9	2~6;10.476-3.420 lnk;0.955	6~9;5.407-0.743 lnk;0.974
2003年	10	2~6;10.453-3.144 lnk;0.954	6~10;6.494-1.060 lnk;0.959
2004年	11	2~6;10.711-3.142 lnk;0.960	6~10;6.743-1.012 lnk;0.974
2005年	11	2~10;10.376-2.572 lnk;0.975	-------------------
2006年	11	2~11;10.487-2.433 lnk;0.971	-------------------
2007年	12	2~6;10.668-2.395 lnk;0.945	6~11;9.138-1.633 lnk;0.921
2008年	12	1~11;9.905-1.803 lnk;0.938	-------------------
2009年	12	1~11;9.944-1.798 lnk;0.935	-------------------
2010年	12	1~11;10.993-2.273 lnk;0.987	-------------------
2011年	12	1~11;10.150-1.669 lnk;0.928	-------------------
2012年	13	2~13;11.589-2.427 lnk;0.937	-------------------
2013年	14	2~14;11.863-2.526 lnk;0.923	-------------------
2014年	14	1~14;11.558-2.244 lnk;0.957	-------------------

注：范围指k值范围;拟合方程指lnP(k)方程;R²为相关系数。

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（1）1985-1993年：单分形,大型港口支配下的高位序平衡发展阶段
这一时期港口体系变化不大,货物吞吐量从1.4亿t增加到2.4亿t。① 各年份港口货物吞吐量均存在一个无标度区,呈现局部单分形结构,在大型港口支配下,中小港口与之形成明显的高位序—规模分布特征,且彼此规模差异保持平衡。秦皇岛港作为能源输出港,由于增长速度明显快于其他港口而被排除在无标度区内。② 各年zipf指数均大于1,呈高度集中分布,各港口规模等级差异较大,随zipf指数逐年下降,港口规模分散化态势明显。③ 改革开放初期,港口建设主要集中在秦皇岛、大连等原有港口,相应地,货物吞吐量也集中在这些地区,大型港口占据绝对的支配地位,小型港口不发育,大中小港口位序分布明显。秦皇岛港与大连港分列前两位,合计占区域港口总吞吐量的60%以上。秦皇岛港作为中国最早的能源大港,长期占据北方第一大港的地位;大连港作为东北老工业基地的门户,也在较长时期保持了第二大港的位置。青岛港、天津港分列第三、四位,这4个港口的港口吞吐量均超过了3000万t。烟台港、日照港刚刚突破1000万t,营口港、威海港等尚处在几百万吨的发展水平。
（2）1994-2000年：双分形、三分形交替,中小港口突破
随着以特区及沿海开放城市为核心的改革开放步伐加快,全国对外贸易迅速扩大,环渤海地区港口吞吐量从2.7亿t增至2000年的4.7亿t,年均增速9.5%,环渤海港口体系变化明显。① 本阶段最显著的特征是大量新兴港口的涌现对原有港口体系造成巨大冲击,港口体系结构发生突变,分形结构波动明显。各年份港口货物吞吐量的无标度区为二至三个,结构为双分形与三分形交替变化,随着港口数量增加,港口体系进入调整期。② 无标度区一zipf指数小于0.5且逐年降低的趋势明显,空间形态为对数正态分布模式;秦皇岛、大连、天津和青岛作为本区域的大型港口,处在同一量级,相对差距较小,并具有均衡化的发展态势。无标度区二各年份的zipf指数及所包含的港口数变化较大,1996年和1997年出现了三个无标度区。③ 本阶段内,许多港口开始了大规模的码头基础设施建设和改扩建,大型枢纽港开始瞄准深水码头,为下一阶段的集装箱运输大发展创造条件。在货物吞吐量方面,秦皇岛港、天津港、大连港、青岛港并驾齐驱,接近亿吨大港。天津港则逐渐超越了受东北老工业基地困境的大连港上升至第二位。日照港、营口港和烟台港紧随其后,锦州港快速崛起,成为规模在1000万~3000万t的中型港口,中等港口进入了第一轮快速成长期。唐山港、丹东港、威海港和黄骅港等新兴港口刚刚加入区域港口体系,规模较小。
（3）2001-2007年：三分形,大中小港口差异化发展
21世纪以来,中国加入世界贸易组织WTO、深化港口体制改革、航运技术变革等一系列变化使沿海港口竞争日益激烈,港口规模分布变化较大,环渤海地区港口体系出现明显的三分形结构,大中小港口差异化发展明显,港口体系进入深度调整。① 各年份港口货物吞吐量存在三个无标度区,呈现三分形结构。无标度区一包含天津、青岛、秦皇岛、大连4个港口,无标度区二和无标度区三包含的港口变化较大。② 无标度区一zipf指数小于0.5,均衡分布特征明显;无标度区二和无标度区三则表现为明显的集中分布,无标度区三的q值明显高于无标度区二,表明小型港口间的差异最大。③ 港口体系加速调整,并逐渐形成区域内三大子系统。一是东北港口群,以大连港为核心,营口港、锦州港、丹东港为主要支线港;二是山东港口群,以青岛港为核心,烟台港、日照港、威海港为主要支线港;三是津冀港口群,以天津港为核心,秦皇岛港为副中心,唐山港、黄骅港为主要支线港。三大子港口群“三足鼎立”,既相互合作又有激烈竞争。在三个子系统内部,营口港借助第一轮东北振兴战略,凭借优越的区位优势快速成长为东北地区港口发展的副中心,秦皇岛港则因其能源港在货运结构中的劣势,逐渐被天津港和青岛港超越。④ 地方港口开发仍很活跃,大中小等不同规模、层次的港口布局形成,港口数量较稳定,但大中小港口的界限比较模糊。根据无标度区的划分,处于无标度区一的四大港口相对稳定。日照港、营口港和烟台港虽然从2001年的2000万t规模成长为亿吨大港,但仍与黄骅港、唐山港、锦州港、丹东港、威海港（2000万~8000万t）等中型港口组成无标度区二,形成明显的位序分布,表明这些港口之间具有较强的系统自组织特性,而新晋亿吨大港与原有四大港口间在货源结构、航运组织、相互联系等方面仍存在较大差异。除此之外,新兴的葫芦岛港、潍坊港、东营港、滨州港、盘锦港的规模仍很小,属于小型港口。
（4）2008-2014年：双分形,枢纽港竞合下的港口融合发展
随着全球化进一步推进和国家对沿海港口规划的日益完善,环渤海港口区域化发展日益明显,各年份港口货物吞吐量均为两个无标度区,中小港口的界限被打破,亿吨大港明显增多,港口大型化和集装箱化态势明显,以规模区别的大中小港口分化让位于以航运网络联系区别的枢纽港与支线港的分化,因此,主副枢纽港与其他大中小型港口间出现无标度区分化,呈现双分形结构。① 本阶段最显著的特征是唐山港、营口港和日照港首次进入无标度区一,主要年份无标度区一包含的港口由4个增至6个,位序—规模呈现均衡分布特征,并进一步强化。中型港口大型化并与原有大型港口展开枢纽港的争夺,秦皇岛港退出了无标度区一,而唐山港作为天津港的副中心取而代之。日照港和营口港在与其他新晋亿吨大港的竞争中胜出,进而分别作为青岛港和大连港的副中心进入无标度区一,六大港口货物吞吐量均超过了3亿t。至此,环渤海地区港口体系进入了三大枢纽港、三个副中心,三个子系统竞合发展的时期。② 从2014年的数据看,无标度区二内部集中化分布明显,彼此差异巨大。其中,秦皇岛港（2.74亿t）、烟台港（2.38亿t）、黄骅港（1.76亿t）和丹东港（1.38亿t）为4个亿吨大港。这些港口不仅具有优越的区位优势和广阔的腹地,港口所在城市也具备强大的经济实力和成长后劲,这些港口的大型化将成为推动港口体系进一步调整变化的最活跃因素。锦州港、威海港、盘锦港货物吞吐量在3000万~9000万t之间,潍坊港、东营港、葫芦岛港和滨州港货物吞吐量则在1000万~3000万t之间。

3.2 基于集装箱吞吐量的位序—规模分布特征

20世纪80年代,环渤海地区港口集装箱运输主要在天津港、大连港和青岛港,其他港口在后期仍远不足万TEU,因此,考虑到数据的可解释性,本文主要考察1990-2014年间环渤海地区港口集装箱吞吐量位序—规模特征。以千TEU为单位,对25年来环渤海地区港口集装箱吞吐量位序—规模分布的无标度区进行识别和拟合,得到表2。通过比较各年份无标度区个数及变化情况,可将环渤海港口集装箱吞吐量位序—规模分布划分为4个发展阶段,并制作每个阶段首尾年份的港口集装箱吞吐量位序—规模双对数关系图（图3）。
（1）1990-1995年：双分形,高度集中化与外接式分割发展阶段
① 集装箱运输对于水深和港口基础设施要求较高,与港口吞吐量的分布相比,规模化的集装箱运输主要集中在天津、青岛和大连三大枢纽港,三者占环渤海集装箱运输总比重由97.0%变为95.4%。此时,烟台、营口和秦皇岛作为新兴的集装箱港口,相关运输尚处在适应和摸索阶段。② 各年份港口集装箱吞吐量均存在两个无标度区,具有明显的双分形结构,与无标度区一相比,无标度区二的港口规模很小,大港口与小港口的分割发展明显。究其原因,在改革开放后相当长时间内,中国各港口的集装箱运输均从属于新加坡、神户、釜山等东亚国际性枢纽港,外贸运输及洲际航线高度集中在少数大型港口,各港口之间缺乏枢纽港与支线港间的网络联系,因此,大小港口形成了外接式的分割发展态势,表现为双分形结构特征。③ 无标度区一的Zipf指数小于1,空间形态为对数正态分布模式,表明三大集装箱枢纽港的运输规模差异较小;无标度区二的zipf指数高达3.89~6.04,空间形态为帕雷托分布模式,烟台港集装箱量是秦皇岛港的10倍之多,规模等级差异较大。总体上,新兴港口的集装箱运输在枢纽港的运输联系中占据微不足道的份额,大型港口与小型港口各自构成的两个无标度区分化明显。
（2）1996-2001年：单分形,枢纽港形成及新兴港口融入阶段
① 集装箱运输多采用定期班轮挂靠的空间运营模式,以集中货源,提高规模效益。本阶段,各年份港口集装箱吞吐量的规模结构为单分形,但其内部却实现了大中小型港口的高位序分布,这主要由于随着中国适箱货源的强劲增长,在国内大型港口中逐渐发育了集装箱枢纽港,洲际航线不必外接至东亚其他枢纽港中转,三大集装箱枢纽港均突破了百万TEU,合计占区域比重从95.4%变为92.8%。与此同时,烟台港、营口港增长迅速,在航线组织下,与枢纽港间联系增强,集装箱吞吐量均突破10万TEU。此类中型集装箱港口的发育为单分形结构的形成起到了关键作用,促成了大中小型港口的高位序梯次分布。新兴的丹东港和日照港紧随其后,通过发挥腹地优势获得较大适箱货源;而秦皇岛港由于能源港的制约适箱货源增长乏力,集装箱运输规模与新兴的锦州港相当。② 从分形拟合的特征看,zipf指数由5.10减小至3.44,属于逐步降低的高位序分布,集中化程度成缩小态势,但中小港口的集装箱量与大型港口相比,仍差距甚远。此外,由于青岛众多制造业品牌崛起,青岛港集装箱量增长步伐明显快于其他港口,被排除在无标度区范围内。③ 枢纽港集装箱运输占比微弱下降,但部分小型港口的集装箱运输上升为中等规模,更多新兴港口加入到集装箱运输行列,中小型集装箱港口得到了充分发育,为下一阶段新的大型集装箱港口产生创造了条件。
（3）2002-2007年：单双分形交替,支线港迅速成长并大型化阶段
① 2002-2007年的分形结构为单分形和双分形波动变化。两个无标度区的出现主要由于中小型集装箱港口随着腹地经济强劲增长,不断开拓新的班轮支线,支线港迅速成长,诸如营口港、烟台港已突破百万TEU,使超百万TEU的港口数达到五个。青岛港的集装箱吞吐量已接近千万TEU,在区域港口体系中独树一帜。其余四个大型港口则形成了无标度区一,但zipf指数仍在2.39~3.42间,彼此差异较大。三大枢纽港集装箱量占区域的比重从92.8%下降至82.0%,首位度首次明显下降。五个大型集装箱港吞吐量比重仍在92.5%,可见,营口港和烟台港的增长远快于其他港口,两者的大型化完全吸收了枢纽港释放的腹地货源份额。② 无标度区二在2005年和2006年消失,4个年份的zipf指数也在1左右浮动,显示中小型支线港的规模分布较为合理。日照港是2002-2004年一二标度区的分叉点,表明两个子系统的等级结构衔接紧密。同时,威海港、唐山港等新兴港口加入集装箱运输行列,中小集装箱港口进一步发展,加剧了支线港间的箱源争夺。
（4）2008-2014年：单分形,各港口在航运网络连接下的系统整合阶段
① 随着枢纽港和支线港间的航线网络不断优化,大中小型集装箱港口层级和结构得以完善,各年份均形成了单一的无标度区,位序—规模分布为单分形结构。② zipf指数均大于1,但与第二阶段的单分形相比,集中化程度已大大降低,且增减变化波动剧烈,趋势不明显。三大枢纽港均超过千万TEU规模,合计占区域比重由2007年的82.0%降至71.5%,首位度进一步下降。与此相反,规模超百万TEU的集装箱港则猛增至9个,合计集装箱量占区域比重增加至96.4%,这一层面的集中化程度在加强。③ 除黄骅港和威海港分别以能源和集装箱为主外,百万TEU的港口均为亿吨大港。锦州港集装箱量超过80万TEU,呈现大型化发展态势,秦皇岛港和黄骅港仍以能源为主,集装箱运输开始稳步提升,但仍保持中等规模,盘锦港发展势头较快,潍坊港集装箱运输开始起步。

4 环渤海地区港口位序—规模分布变化的作用机制分析

环渤海地区是中国港口分布密集区,港口经济活跃。与其他沿海地区类似,环渤海地区港口体系演化也必然受自然条件与技术进步、规模经济、航运市场变化、腹地经济联系、港口管理体制等多方面影响^{[10, 22]}。除此之外,与长三角、珠三角相比,1985年来环渤海地区港口位序—规模分布演化的作用机制也有自身特点。

4.1 自然经济地理约束下的大港口主导作用明显

① 沿海宜港深港岸线资源丰富,同时缺少内河航运联通,港口与腹地联系严重依赖陆路交通。因此,绝大多数港口为海港,且多大型港口,港口间的水路联系少,港口多通过大致垂直于岸线的交通线与内陆腹地联通,不同规模间港口直接联系相对较少。② 大型港口区位基本选定,在三大枢纽港格局相对稳定的前提下,随着环渤海经济圈崛起,对外贸易比重提升和港口管理权限逐渐下放,沿海中小港口以能源输出、承接产业转移为契机,获得迅速成长,因此,与国内其他区域相比,环渤海地区的亿吨大港分布较多,大型港口对整个区域港口体系和港行运输的主导作用较强,在此基础上逐步开拓集装箱和外贸业务。③ 两大半岛深入海洋,岸线曲折,各港口与内陆腹地间的空间联系差异较大,更容易促发新兴港口崛起、港口腹地袭夺,进而加速港口体系空间重构。

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图3不同阶段首尾年份港口集装箱吞吐量位序—规模双对数关系图
-->Fig. 3The first and the last years of port container throughput double logarithmic graph at different stages
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4.2 区域化和竞争压力倒逼港口合作,推动港口实现自组织协调

利用非参数核密度方法对港口体系各阶段协调程度以及差异程度进行研究,可对港口体系内部系统融合协调程度进行分析,并洞察大中小港口间的相互作用关系。绘制港口货物吞吐量与集装箱吞吐量的核密度曲线（图4）,分析港口体系各阶段协调程度和差异程度。从形状来看,港口货物吞吐量与集装箱吞吐量的核密度曲线从“较矮较胖”逐渐“变陡变瘦”,显示港口间规模差距缩小;从分布模式来看,港口货物吞吐量的核密度曲线由双峰分布模式变为单峰分布模式,集装箱吞吐量的核密度曲线由多峰分布模式变为双峰分布模式,说明港口间不断融合向协调态势发展。造成上述变化特征的原因在于,随着集装箱运营和物流供应链的全球化和网络化,港口间的竞争越来越体现为港口群的竞争,体现为港口与腹地的供应链网络整合能力的竞争,以往的恶性竞争和内耗难以为继,尤其是2008年金融危机后,经过市场的自动调节,国际贸易深度调整,以市场化方式加速港口群经营主体一体化,港口间新兴的竞合关系得以形成,港口体系发展更为协调。环渤海地区港口体系位序—规模分布变化充分说明,正是港口区域化发展倒逼长期恶性竞争的环渤海区域港口合作,推动大中小港口、枢纽港与支线港融合发展。

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图4环渤海地区港口规模分布的核密度动态变化
-->Fig. 4Dynamical nonparametric kernel density of size distribution in the Bohai Rim region
-->

综合已有研究^[13-14],港口区域化具有内在和外在两方面特征。① 外在表现主要为新兴港口不断涌现,沿海港口形成港口带,形成港口区域化发展的空间形态。1985年来,环渤海地区港口数量不断增加,许多大型港口普遍采取组合港的形式,将周边中小港口纳入联运体系,沿海宜港岸线开发殆尽,沿海城市几乎都成为港口城市,多门户结构促使整个区域的港口空间扩展,沿海地带形成了名副其实的港口带,各港口间腹地交叉重叠,大型枢纽港还通过干港的形式将空间拓展至内陆腹地。② 内在特征则主要表现为港口与港口之间、港口与腹地之间通过供应链物流网络和快速配送体系实现一体化发展,港口间的关系由单纯的竞争变为新型的竞合关系,彼此分工协作加强,并最终实现联动发展;港口与腹地的关系则实现一体化互动。1985年来,环渤海地区的集装箱运输迅猛增长,区域运输结构已大为改观,以集装箱班轮网络的空间组织与运营为纽带,枢纽港与支线港间逐渐形成了较为密切的网络联系。③ 通过汇总环渤海港口体系发展的主要特征（表3,表4,）并对照研究期内环渤海地区港口吞吐量和集装箱吞吐量分布的基尼系数（图5）,有两点发现。第一,分别以港口货物吞吐量和港口集装箱吞吐量标度的港口体系位序—规模分布在分形结构、区域化进程、协调性等方面存在差异。但以两个指标分别衡量的港口体系位序—规模分布演化阶段前后仅差1~2个年份,总的货物运输与集装箱运输的发展节点基本吻合,表明散杂货运输与集装箱运输具有紧密的内在联系。第二,长期看,港口体系规模分布的集中化与分散化交织进行,货物总吞吐量的分散化早于集装箱运输,分散趋势较为明显,而集装箱的集中化与分散化交织进行,波动频繁。与此同时,集装箱位序的分形结构却比货物总吞吐量简单,拟合程度更好。这表明集装箱航运网络具有整合区域港口系统,推动港口联动发展的优势。可见,散杂货运输的均衡化发展为集装箱运输均衡化提供条件,而港口运输集装箱化程度可反映港口区域化水平,集装箱运输及其背后的物流空间运营与组织网络则是港口区域化的决定性因素。集装箱港口位序—规模分布特征及其分形结构表明,环渤海地区港口体系发展已经进入港口区域化阶段,并将随着区域一体化和港口新型竞合关系的确立加速向高级化发展。

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图5环渤海地区港口规模变化的基尼系数变化
-->Fig. 5Gini coefficient of port scale in the Bohai Rim region
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Tab. 3
表3
表3环渤海各港口货物吞吐量分布阶段及特征
Tab. 3Stages and characteristics of cargo throughput distribution at Bohai sea ports

特征	阶段
特征	大型港口主导 (1985-1993年)	新兴港口不断发育 (1994-2000年)	大中小港差异化发展 (2001-2007年)	港口融合发展阶段 (2008-2014年)
分形特征	局部单分形	双分形、三分形	三分形	双分形
集散特征	高度集中分布,但程度逐年弱化。	大港均衡分布明显,中小港以集中化为主,在波动中程度明显弱化。	大港均衡分布明显,但程度有所减弱。中小港呈高度集中分布,在波动中程度明显弱化。	大港均衡分布明显,且不断强化。中小港呈高度集中分布,但程度明显减弱。
核密度	双峰型	双峰型,峰值变高	单峰型左拖尾	单峰型左拖尾
规模分布	港口数稳定,大港口占绝对优势,小港口不发育。	大中型港口依然保持良好发展,小港口涌现初期。	大中小港口分化明显,差异化发展态势显著。	港口大型化特征明显,大港口与中小港呈双层结构

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Tab. 4
表4
表4环渤海各港口集装箱吞吐量分布阶段及特征
Tab. 4Stages and characteristics of container throughput distribution at Bohai sea ports

特征	阶段
特征	高度集中化（1990-1995年）	新兴港口发育（1996-2001年）	支线港大型化（2002-2007年）	网络连接下的系统整合（2008-2014年）
分形特征	双分形	单分形	单分形、双分形交替	单分形
集散特征	大港口均衡分布明显,有集中化趋势;新兴港口高度集中分布,波动且趋势不明。	集中分布明显,有分散化趋势。	大港口集中分布明显,有分散化趋势;支线港较为均匀,有集中化态势。	较为集中分布,在波动中仍呈集中化态势。
核密度	多峰型	多峰型	多峰型	双峰型左拖尾
规模分布	集装箱运输高度集中在三大枢纽港,其他港口刚刚起步。	高位序港口集装箱发展较快,新兴港口尚处于发育阶段。	支线港呈现大型化态势,与枢纽港间的联系处于波动之中	枢纽港与支线港间的网络联系加强,港口规模分布呈现初步的联动发展

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4.3 能源输出特征及转型推动新兴港口快速成长

在长江三角洲港口区域化实证分析中得到其港口区域化的重要特征是原枢纽港、离岸枢纽和干线港及喂给港共同发展^[13],而环渤海港口在区域化进程方面缺乏离岸枢纽港,使其能够连接邻近中小型港口从而形成喂给支线,并且枢纽港之间、支线港与枢纽港之间,支线港之间仍缺乏有效的合作,三大子港口群多在省域内整合,因此,实现分工与合作、打破行政区划的界限是环渤海港口区域化发展的关键。① 受腹地能源输出的贸易结构影响,长期以来,环渤海地区的能源港、能源码头获得了持续成长,许多新兴港口在能源运输的支撑下完成了规模扩张。② 长期以来,环渤海地区形成了京津冀、辽东半岛和山东半岛三个次区域的港口系统,彼此相对封闭。近年来,随着环渤海地区成为新一轮产业转移的重要承载区,腹地经济成长加速,各地区产业转型升级逐步展开,产业联系不断加强,许多新兴港口集装箱和外贸吞吐量增长很快,港口可持续发展能力不断提升。

5 结论

本文运用位序—规模法则并结合核密度估计,以1985年来各港口货物吞吐量与集装箱吞吐量为主要指标,研究环渤海地区港口体系的位序—规模分布特征及变化轨迹,探讨其作用机制,揭示港口区域化特征,得到以下结论。
（1）环渤海地区港口体系具有一定位序—规模分布特征,但不同阶段、不同规模的港口在分布特征上出现明显分化。港口体系的分形结构变化表明,随着新兴港口的不断涌现和发展壮大,新老港口形成的区域港口体系的内部结构逐渐从紊乱趋于稳定;港口分散化已从数量增加转变为系统优化与分类整合,港口区域化逐渐向高级化发展。
（2）随着大量新兴港口的涌现和快速成长,港口货物吞吐量位序—规模分布的无标度区数量先增后减,最终由单分形变为双分形结构。区域港口体系经历了高位序平衡发展、中小港口突破、大中小港口差异化发展、枢纽港竞合下的港口融合4个阶段。港口集装箱吞吐量位序—规模分布的变化轨迹呈现外接式分割发展、枢纽港形成及新兴港口融入、支线港大型化和集装箱网络整合4个阶段。两个指标显示的港口体系位序—规模分布在分形结构、区域化进程、协调性等方面存在差异,但发展节点基本吻合,表明环渤海地区港口集装箱运输的发展是建立在散杂货和大宗货物运输充分发展的基础之上,两者联系紧密。总体看,货物总吞吐量的分散化早于集装箱运输,分散趋势较为明显,而集装箱吞吐量的集中化与分散化交织进行,波动频繁。
（3）环渤海地区港口体系位序—规模演化的作用机制突出表现为自然经济地理约束下的大港口主导作用明显、区域化和竞争压力倒逼港口合作并推动港口实现自组织协调、能源输出特征及转型推动新兴港口快速成长三个方面。就环渤海地区而言,散杂货运输的均衡化发展为集装箱运输均衡化提供条件,而集装箱运输及其背后的物流空间运营与组织网络则是港口区域化的决定性因素。集装箱港口位序—规模分布特征及其分形结构表明,环渤海地区港口体系发展已经进入港口区域化阶段,并将随着区域一体化和港口新型竞合关系的确立加速向高级化发展。
The authors have declared that no competing interests exist.

参考文献原文顺序
文献年度倒序
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被引期刊影响因子

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[2]	Taaffe E J, Morrill R L, Gould P R.Transport expansion in underdeveloped countries: A comparative analysis. Geographical Review, 1963, 53(4): 503-529.https://doi.org/10.1007/978-1-349-15506-4_3 URL [本文引用: 1]摘要 I n the economic growth of underdeveloped countries a critical factor has been the improvement of internal accessibility through the expansion of a transportation network. This expansion is from its beginning at once a continuous process of spatial diffusion and an irregular or sporadic process influenced by many specific economic, social or political forces. In the present paper both processes are examined as they have been evident in the growth of modern transportation facilities in several underdeveloped areas. Certain broad regularities underlying the spatial diffusion process are brought to light, which permit a descriptive generalisation of an ideal-typical sequence of transportation development. The relationship between transportation and population is discussed and is used as the basis for examination of such additional factors as the physical environment, rail competition, intermediate location and commercialisation. Throughout the study, Ghana and Nigeria are used as examples. (Other areas examined in some detail, though from secondary sources, are Brazil, Kenya, Tanganyika and Malaya.) This study is based on a combination of findings in Taaffe and Morrill, 1960; Gould, 1960.
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[5]	Marc Levinson.The Box: How the Shipping Container Made the World Smaller and the World Economy Bigger. Princeton: Princeton University Press, 2006. [本文引用: 1]
[6]	Hayuth Y.Rationalization and deconcentration of US container port system. The Professional Geographer, 1988, 40(3): 279-288.https://doi.org/10.1111/j.0033-0124.1988.00279.x URL [本文引用: 1]摘要 The recent development of intermodal transportation and the relaxation of U.S. transport regulations have encouraged ocean carriers to rationalize their port schedules. Container shipping is therefore believed to concentrate shipping at a few large ports. Port traffic analysis, using the Lorenz Curve and Gini Coefficient, reveals, nevertheless, that the structure of the U.S. port system is actually becoming less concentrated. The challenge of secondary ports and changes in the transportation system explain this deconcentration.
[7]	Slack B.Intermodal transport in North America and development of inland load center. The Professional Geographer, 1990, 42(1): 72-83.https://doi.org/10.1111/j.0033-0124.1990.00072.x URL [本文引用: 1]摘要 This paper analyzes the changes that are transforming intermodal transportation in the United States and Canada. Traffic is being concentrated at a relatively small number of inland load centers that serve as regional truck distribution points, and are linked by high volume dedicated train services. Both theoretical and practical implications of the changes are examined, and a range of research questions are presented.
[8]	Notteboom T E, Rodrigue J P.Port regionalization: Towards a new phase in port development . Maritime Policy & Management, 2005(3): 297-313.https://doi.org/10.1080/03088830500139885 URL [本文引用: 1]摘要 Logistics integration and network orientation in the port and maritime industry have redefined the functional role of ports in value chains and have generated new patterns of freight distribution and new approaches to port hierarchy. Existing models on the spatial and functional evolution of ports and port systems only partially fit into the new freight distribution paradigm. This paper aims to add to existing literature by introducing a port regionalization phase in port and port system development. It is demonstrated that the regionalization phase and associated hinterland concepts demand new approaches to port governance and a functional focus that goes beyond the traditional port perimeter.
[9]	Cao Youhui.An analysis on the size combination and spatial structure of the Changjiang River port system in Anhui province. Scientia Geographica Sinica, 1998, 18(3): 255-262.https://doi.org/10.2190/K5DG-LENJ-AMDR-591P URL Magsci [本文引用: 1]摘要借助差异指数和罗伦兹曲线等技术刻划了安徽沿江港口体系规模组合与空间结构的地域差异特征;并运用多元回归分析方法探讨了该港口体系规模组合与空间结构地域差异的成因机制;最后在定性与定量上阐述了该港口体系规模组合与空间结构的动态演变规律. [曹有挥. 安徽省长江沿岸港口体系规模组合与空间结构分析 . 地理科学, 1998, 18(3): 255-262.]https://doi.org/10.2190/K5DG-LENJ-AMDR-591P URL Magsci [本文引用: 1]摘要借助差异指数和罗伦兹曲线等技术刻划了安徽沿江港口体系规模组合与空间结构的地域差异特征;并运用多元回归分析方法探讨了该港口体系规模组合与空间结构地域差异的成因机制;最后在定性与定量上阐述了该港口体系规模组合与空间结构的动态演变规律.
[10]	Cao Youhui, Li Haijian, Chen Wen.The spatial structure and the competition pattern of the container port system of China. Acta Geographica Sinica, 2004, 59(6): 1020-1027.https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2004.06.026 URL [本文引用: 2]摘要集装箱港口体系的空间结构演化与竞争格局变动是一个问题的两个侧面,互为因果.作者对近10年中国沿海集装箱港口体系的空间结构演化与竞争格局变动进行定量测度.赫希曼-赫芬达尔指数(Hirshmann-Herfindahl index)计算表明:集中化在整个港口体系空间结构演化中已经显现;但集中化过程在珠三角、长三角和环渤海三大港群内差异明显,且在不同时段上呈现出一定的波动.偏移-分享分析(shift-share analysis)显示:整个港口体系内的箱源偏移增长量一直很大,这既反映在3大港群之间,更反映在各港群内各港口之间;珠三角港群始终正偏移增长,环渤海港群-直负偏移增长,长三角港群先正偏移增长后负偏移增长;上海港在1995～1998年曾出现了一定程度的正偏移增长,但在其他两个时段则为负偏移增长;深圳、宁波2港始终正偏移增长,且偏移增长量相当可观. [曹有挥, 李海建, 陈雯. 中国集装箱港口体系的空间结构与竞争格局 . 地理学报, 2004, 59(6): 1020-1027.]https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2004.06.026 URL [本文引用: 2]摘要集装箱港口体系的空间结构演化与竞争格局变动是一个问题的两个侧面,互为因果.作者对近10年中国沿海集装箱港口体系的空间结构演化与竞争格局变动进行定量测度.赫希曼-赫芬达尔指数(Hirshmann-Herfindahl index)计算表明:集中化在整个港口体系空间结构演化中已经显现;但集中化过程在珠三角、长三角和环渤海三大港群内差异明显,且在不同时段上呈现出一定的波动.偏移-分享分析(shift-share analysis)显示:整个港口体系内的箱源偏移增长量一直很大,这既反映在3大港群之间,更反映在各港群内各港口之间;珠三角港群始终正偏移增长,环渤海港群-直负偏移增长,长三角港群先正偏移增长后负偏移增长;上海港在1995～1998年曾出现了一定程度的正偏移增长,但在其他两个时段则为负偏移增长;深圳、宁波2港始终正偏移增长,且偏移增长量相当可观.
[11]	Cao Youhui, Mao Hanying, Xu Gang.The functional structure of the lower Changjiang River port system. Acta Geographica Sinica, 2001, 56(5): 589-597.https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2001.05.010 URL [本文引用: 1]摘要根据1965～1996年完整系统的港口货种分类统计资料,运用货种区位商、港口分工系数和R型因子等分析技术,对长江下游港口体系职能结构的基本特征、动态变化及其优化进行探讨.结果表明:①目前以3个类型4个亚类型为基本特征的职能分工体系已初步显现,但有些大型港口与中小型港口之间职能雷同及有些中小型港口专业货种偏多的现象较为突出.②近30年来,各港之间的货种差异逐步缩小,职能趋同的现象确实存在.③今后港口体系应逐步形成以上海港为中心,南京港为次中心的多组群、多功能、多层次、多类型的现代职能分工体系. [曹有挥, 毛汉英, 许刚. 长江下游港口体系的职能结构 . 地理学报, 2001, 56(5): 589-597.]https://doi.org/10.3321/j.issn:0375-5444.2001.05.010 URL [本文引用: 1]摘要根据1965～1996年完整系统的港口货种分类统计资料,运用货种区位商、港口分工系数和R型因子等分析技术,对长江下游港口体系职能结构的基本特征、动态变化及其优化进行探讨.结果表明:①目前以3个类型4个亚类型为基本特征的职能分工体系已初步显现,但有些大型港口与中小型港口之间职能雷同及有些中小型港口专业货种偏多的现象较为突出.②近30年来,各港之间的货种差异逐步缩小,职能趋同的现象确实存在.③今后港口体系应逐步形成以上海港为中心,南京港为次中心的多组群、多功能、多层次、多类型的现代职能分工体系.
[12]	Liang Shuangbo, Cao Youhui, Cao Weidong, et al.The total shift and evolution of the Yangtze River Delta container port system. Progress in Geography, 2008, 27(5): 95-102.https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2008.05.013 URL Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>通过分享—偏移(share—shift analysis)模型对近17 年长三角集装箱港口体系的偏移增长状况的研究显示: ①上海港在1994—1998 年间为正偏移增长港，而在其他两个时段均为负偏移增长港。②宁波港始终为正偏移增长港，且偏移增长量一直很大。③沿海港群和内河港群间的偏移增长状况较为复杂，在总体上，沿海港群优势不断凸显，而内河港群则相反。④在不同等级港口间的偏移增长中，中型集装箱港口始终居于劣势地位，大型集装箱港口近13 年来优势明显，小型集装箱港口始终居于相对优势地位。⑤长三角集装箱港口体系的发展可初步划为初步发育阶段、枢纽中心港初步形成阶段和大型深水直挂港加速成长三个阶段，每一阶段的发展都表现出明显的阶段性特征和作用机制。上述状况的形成是区域经济发展、国家政策调控、港口资源条件差异、区域通达条件以及集装箱装卸运价等多种因素长期综合作用的结果。</p> [梁双波, 曹有挥, 曹卫东, 等. 长三角集装箱港口体系的偏移增长与演化模式 . 地理科学进展, 2008, 27(5): 95-102.]https://doi.org/10.11820/dlkxjz.2008.05.013 URL Magsci [本文引用: 1]摘要 <p>通过分享—偏移(share—shift analysis)模型对近17 年长三角集装箱港口体系的偏移增长状况的研究显示: ①上海港在1994—1998 年间为正偏移增长港，而在其他两个时段均为负偏移增长港。②宁波港始终为正偏移增长港，且偏移增长量一直很大。③沿海港群和内河港群间的偏移增长状况较为复杂，在总体上，沿海港群优势不断凸显，而内河港群则相反。④在不同等级港口间的偏移增长中，中型集装箱港口始终居于劣势地位，大型集装箱港口近13 年来优势明显，小型集装箱港口始终居于相对优势地位。⑤长三角集装箱港口体系的发展可初步划为初步发育阶段、枢纽中心港初步形成阶段和大型深水直挂港加速成长三个阶段，每一阶段的发展都表现出明显的阶段性特征和作用机制。上述状况的形成是区域经济发展、国家政策调控、港口资源条件差异、区域通达条件以及集装箱装卸运价等多种因素长期综合作用的结果。</p>
[13]	Wang Chengjin, Ducruet César.Theoretical model of container port system and its empirical research in Yangtze River Delta. Geographical Research, 2011, 30(3): 397-410.URL [本文引用: 3] [王成金, Ducruet César.现代集装箱港口体系演进理论与实证 . 地理研究, 2011, 30(3): 397-410.]URL [本文引用: 3]
[14]	Cheng Jiajia, Wang Chengjin.Evolution and dynamic mechanism of container port system in the Pearl River Delta. Acta Geographica Sinica, 2015, 70(8): 1256-1270.https://doi.org/10.11821/dlxb201508006 URL [本文引用: 1]摘要港口体系的发展对区域发展乃至国土开发有着重要的意义,一直是港口地理的研究核心,而区域性集装箱港口体系的演化规律及动力机制是港口体系理论的内涵提升。选取珠江三角洲的31个港口为样本,以1970-2013年为研究时段,采用集装箱港口数量、吞吐量等长时间序列数据,刻画了珠江三角洲集装箱运输的总体发展与集散趋势,分析了集装箱港口体系的演化过程,重点凝练演绎其演化模型,并揭示其动力机制。研究发现:珠江三角洲集装箱港口体系的演化过程呈现集中化和分散化两种发展趋势,并经历了特点各异与格局明显不同的5个发展阶段,形成了"原始单核结构→孤立双核结构→极核枢纽结构→双核枢纽结构→多核发展结构"的演化模型;珠江三角洲集装箱港口体系是在众多影响因素综合作用下实现"港口集装箱化"的演化过程,包括自然条件、经济产业、技术条件、港航市场、政策和制度等,各因素在不同时期的影响程度有所差异。该研究有助于完善港口体系的演化模型理论,并能为珠江三角洲的港口建设提供指导。 [程佳佳, 王成金. 珠江三角洲集装箱港口体系演化及动力机制 . 地理学报, 2015, 70(8): 1256-1270.]https://doi.org/10.11821/dlxb201508006 URL [本文引用: 1]摘要港口体系的发展对区域发展乃至国土开发有着重要的意义,一直是港口地理的研究核心,而区域性集装箱港口体系的演化规律及动力机制是港口体系理论的内涵提升。选取珠江三角洲的31个港口为样本,以1970-2013年为研究时段,采用集装箱港口数量、吞吐量等长时间序列数据,刻画了珠江三角洲集装箱运输的总体发展与集散趋势,分析了集装箱港口体系的演化过程,重点凝练演绎其演化模型,并揭示其动力机制。研究发现:珠江三角洲集装箱港口体系的演化过程呈现集中化和分散化两种发展趋势,并经历了特点各异与格局明显不同的5个发展阶段,形成了"原始单核结构→孤立双核结构→极核枢纽结构→双核枢纽结构→多核发展结构"的演化模型;珠江三角洲集装箱港口体系是在众多影响因素综合作用下实现"港口集装箱化"的演化过程,包括自然条件、经济产业、技术条件、港航市场、政策和制度等,各因素在不同时期的影响程度有所差异。该研究有助于完善港口体系的演化模型理论,并能为珠江三角洲的港口建设提供指导。
[15]	Wang Chengjin.International reorganization of shipping liners and its effect on world network structure. World Regionial Studies, 2008, 17(1): 94-104, 118.https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-9479.2008.01.013 URL [本文引用: 1]摘要航运企业是全球航运市场的主要掌控者．其企业行为和航运组织深刻影响全球航运市场和航运网络的演化。近些年来，航运企业重组成为全球航运市场最为突出的事情；基于国内外研究现状的评述，本文分析了全球航运企业的合作模式与航运重组过程．并勾勒出航运企业的并购图谱；然后，深入探讨了航运重组对全球航运市场的影响，包括全球运力的企业配置和主干航线运力配置，同时构筑数理模型对基于航运联盟的全球港口体系进行刻画。最后，本文分析了全球航运重组对中国港口体系的影响。 [王成金. 世界航运企业重组及其对航运网络结构的影响: 兼论对中国港口体系的影响 . 世界地理研究, 2008, 17(1): 94-104, 118.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1004-9479.2008.01.013 URL [本文引用: 1]摘要航运企业是全球航运市场的主要掌控者．其企业行为和航运组织深刻影响全球航运市场和航运网络的演化。近些年来，航运企业重组成为全球航运市场最为突出的事情；基于国内外研究现状的评述，本文分析了全球航运企业的合作模式与航运重组过程．并勾勒出航运企业的并购图谱；然后，深入探讨了航运重组对全球航运市场的影响，包括全球运力的企业配置和主干航线运力配置，同时构筑数理模型对基于航运联盟的全球港口体系进行刻画。最后，本文分析了全球航运重组对中国港口体系的影响。
[16]	Liu Jisheng, Chen Yanguang.Fractal dimensions of hierarchical structure of urban systems and the methods of their determination. Geographical Research, 1998, 17(1): 83-90.https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-0585.1998.01.012 URL [本文引用: 1]摘要文章探讨了城镇体系等级结构的分形研究方法。首先，讨论了区域城镇规模分布的Ｚｉｐｆ模型，并通过分形退化分析将其应用范围加以拓广，从而与非分形研究接口；第二，引进Ｚｉｐｆ分析；第三，提出了表征城镇体系等级差异的差异度概念和度量方法。文章给出实例说明了各种方法的应用，并比较了三种方法的异同。 [刘继生, 陈彦光. 城镇体系等级结构的分形维数及其测算方法 . 地理研究, 1998, 17(1): 83-90.]https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-0585.1998.01.012 URL [本文引用: 1]摘要文章探讨了城镇体系等级结构的分形研究方法。首先，讨论了区域城镇规模分布的Ｚｉｐｆ模型，并通过分形退化分析将其应用范围加以拓广，从而与非分形研究接口；第二，引进Ｚｉｐｆ分析；第三，提出了表征城镇体系等级差异的差异度概念和度量方法。文章给出实例说明了各种方法的应用，并比较了三种方法的异同。
[17]	Cheng Kaiming, Zhuang Yanjie.Spatial econometric analysis of the rank-size rule for urban system: A case of prefectural-level cities in China's middle area. Scientia Geographica Sinica, 2012, 32(8): 905-912.URL [本文引用: 1] [程开明, 庄燕杰. 城市体系位序—规模特征的空间计量分析: 以中部地区地级以上城市为例 . 地理科学, 2012, 32(8): 905-912.]URL [本文引用: 1]
[18]	Yang Guoliang, Zhang Jie, Liu Bo, et al.Study on tourists flow rank-size distribution variation and the mechanism: Taking Sichuan Province as an example. Geographical Research, 2007, 26(4): 662-672.https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-0585.2007.04.003 URL [本文引用: 2]摘要以四川省为实证区,借助齐夫（Zipf）定律,证明了国内旅游流和入境旅游流的流量位序-规模分布均满足齐夫法则。在此基础上进一步分析了1996-2005年各年旅游流流量位序-规模双对数坐标图上无标度区范围、标度分段特征和各标度区内部流量密度分布的变化规律。结果表明,无论是国内还是入境旅游流,其流量规模分布结构的无标度区范围都呈逐年扩大趋势,但其空间分形结构和分布形态变化却有较大差异,其中国内旅游流的分形结构由最初的局部分形演化为单分形,再由单分形退化为双分形结构;空间分布形态则由帕雷托（Pareto）分布模式向对数正态分布模式转变。入境旅游流的分形结构没有出现双分形退化,其空间分布形态也基本保持不变,仍呈帕雷托分布模式。两种旅游流规模分布不同步变化的主要原因可能是交通条件改善和新旅游景区（点）开发对国内旅游者和入境旅游者的目的地选择行为的影响不一致造成的。 [杨国良, 张捷, 刘波, 等. 旅游流流量位序—规模分布变化及其机理: 以四川省为例 . 地理研究, 2007, 26(4): 662-672.]https://doi.org/10.3321/j.issn:1000-0585.2007.04.003 URL [本文引用: 2]摘要以四川省为实证区,借助齐夫（Zipf）定律,证明了国内旅游流和入境旅游流的流量位序-规模分布均满足齐夫法则。在此基础上进一步分析了1996-2005年各年旅游流流量位序-规模双对数坐标图上无标度区范围、标度分段特征和各标度区内部流量密度分布的变化规律。结果表明,无论是国内还是入境旅游流,其流量规模分布结构的无标度区范围都呈逐年扩大趋势,但其空间分形结构和分布形态变化却有较大差异,其中国内旅游流的分形结构由最初的局部分形演化为单分形,再由单分形退化为双分形结构;空间分布形态则由帕雷托（Pareto）分布模式向对数正态分布模式转变。入境旅游流的分形结构没有出现双分形退化,其空间分布形态也基本保持不变,仍呈帕雷托分布模式。两种旅游流规模分布不同步变化的主要原因可能是交通条件改善和新旅游景区（点）开发对国内旅游者和入境旅游者的目的地选择行为的影响不一致造成的。
[19]	Zhao Yuan, Niu Hailing, Yang Zuying.Study on the rank-size distribution and variation of crude oil flow in China. Geographical Research, 2010, 29(12): 2121-2131.URL [本文引用: 1] [赵媛, 牛海玲, 杨足膺. 我国石油资源流流量位序-规模分布特征变化 . 地理研究, 2010, 29(12): 2121-2131.]URL [本文引用: 1]
[20]	Liu Bin.Rank-scale model for spatial distribution of urban logistics quantity. Journal of Shanghai Maritime University, 2009, 30(1): 74-78.https://doi.org/10.3969/j.issn.1672-9498.2009.01.015 URL [本文引用: 1]摘要为准确预估物流量在城市体系空间分布的情况，从而合理规划区域性公共基础设施，根据帕累托原理，通过对全国35个经济单列城市的物流量数据分析，建立城市物流量空间分布的位序规模模型；得出物流量分布首位城市现象，及随着时间的推移城市物流量在空间分布上的聚集性有所弱化的结论；指出根据城市物流量空间分布规律以及变化的趋势，在规划建设大型基础设施时可以优先考虑首位城市的需求；此外，物流网络节点位置与大小的设置，也需要以物流量空间分布数据为基础进行合理安排． [刘斌. 城市物流量空间分布位序规模模型 . 上海海事大学学报, 2009, 30(1): 74-78.]https://doi.org/10.3969/j.issn.1672-9498.2009.01.015 URL [本文引用: 1]摘要为准确预估物流量在城市体系空间分布的情况，从而合理规划区域性公共基础设施，根据帕累托原理，通过对全国35个经济单列城市的物流量数据分析，建立城市物流量空间分布的位序规模模型；得出物流量分布首位城市现象，及随着时间的推移城市物流量在空间分布上的聚集性有所弱化的结论；指出根据城市物流量空间分布规律以及变化的趋势，在规划建设大型基础设施时可以优先考虑首位城市的需求；此外，物流网络节点位置与大小的设置，也需要以物流量空间分布数据为基础进行合理安排．
[21]	Guo Jianke, Du Xiaofei, Sun Caizhi, et al.Research on dynamic measurement and driving mode of harbour-city relationship in the Bohai Rim in China. Geographical Research, 2015, 34(4): 740-750.https://doi.org/10.11821/dlyj201504012 URL [本文引用: 1]摘要港城交互作用是港口城市形成、演化并实现可持续发展的关键因素,因此,如何测定港城关系并从中揭示港城交互作用的模式是港口城市研究的一个难点问题。一直以来,港城关系中港口功能与城市功能定量分析方法以及港城互动关联机制的研究比较薄弱。在RCI基础上,提出DCI的概念、内涵及其算法,并以此为基础,对环渤海地区主要海港城市的港城关系状况及DCI值动态变化趋势进行定量测度,并运用脉冲响应函数对港城驱动模式进行系统分析,揭示不同港口城市在港城相互作用方面的具体差别与联系,丰富地理学对于港城关系内在机理的认识。结果显示:环渤海地区12个海港城市港城关系状况可以分为港口驱动型、城市驱动型和港城稳定型三类;变动趋势可以分为持续上升型、持续下降型及波动型三类;港城交互作用机制及稳定性存在明显差别。港城关系的强弱或倾向性与港口或城市规模没有直接关系,而是与港口或城市发展阶段、港口与腹地的关系等深层次问题密切相关。 [郭建科, 杜小飞, 孙才志, 等. 环渤海地区港口与城市关系的动态测度及驱动模式研究 . 地理研究, 2015, 34(4): 740-750.]https://doi.org/10.11821/dlyj201504012 URL [本文引用: 1]摘要港城交互作用是港口城市形成、演化并实现可持续发展的关键因素,因此,如何测定港城关系并从中揭示港城交互作用的模式是港口城市研究的一个难点问题。一直以来,港城关系中港口功能与城市功能定量分析方法以及港城互动关联机制的研究比较薄弱。在RCI基础上,提出DCI的概念、内涵及其算法,并以此为基础,对环渤海地区主要海港城市的港城关系状况及DCI值动态变化趋势进行定量测度,并运用脉冲响应函数对港城驱动模式进行系统分析,揭示不同港口城市在港城相互作用方面的具体差别与联系,丰富地理学对于港城关系内在机理的认识。结果显示:环渤海地区12个海港城市港城关系状况可以分为港口驱动型、城市驱动型和港城稳定型三类;变动趋势可以分为持续上升型、持续下降型及波动型三类;港城交互作用机制及稳定性存在明显差别。港城关系的强弱或倾向性与港口或城市规模没有直接关系,而是与港口或城市发展阶段、港口与腹地的关系等深层次问题密切相关。
[22]	Wu Qitao, Zhang Hongou, Ye Yuyao, el al. Fractors and driving mechanism of the port system evolution. Human Geography, 2011, 26(3): 106-110.URL [本文引用: 1] [吴旗韬, 张虹鸥, 叶玉瑶, 等. 港口体系演化的影响因素及驱动机制分析 . 人文地理, 2011, 26(3): 106-110.]URL [本文引用: 1]

1985年来环渤海地区港口体系位序—规模分布及作用机制

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Rank-size distribution and mechanism of port system in the Bohai Rim during the past thirty years

1 引言