原创《中国省际铁路货物空间互流特征》：本论文可用于省际论文范文参考下载，省际相关论文写作参考研究。
摘 要：考察省际铁路流量与流向特征是评估省份之间经济联系密切程度的重要指标,是揭示物流流动规律的重要手段和方法.文章在分析各省份铁路货物流量特征基础上,运用流向指数测度了省际物资流向与流量特征；运用UCINET6软件测量了省际铁路网络的基本特征,并进一步分析了流量与流向的影响因素.
关键词：省际；铁路；货物；流动；空间作用
中图分类号：F530 文献标识码：A
Abstract： To study the characteristics of inter-provincial railway flow is an important indicator to assess the extent of close economic ties between the provinces, also an important means and methods to reveal the logistics flow law. This paper based on analyzing the characteristics of various provinces in rail freight traffic, measured the flow of goods and flow characteristics by used the inter-provincial flow index； measured inter-provincial basic characteristics of the railway network by using UCINET6 software, and further analysis of the factor of flow.
Key words： inter-provincial； railway； goods； flow； spatial effect
货物路网互逆流动是供需平衡作用的结果.省际货物流动一方面取决于供需双方的差异化需求,另一方面取决于流动成本.在影响物流成本的众多因素中,空间因素往往是决定性因素.回顾已有研究,有关物流空间作用的研究众多,如Haynes修订的引力模型[1-2].Alonso（1978）的移动理论使物流的空间作用有了新发展[3].Manfred M.Fischer等（1994）把空间相互作用建模和神经网络结合起来,使物流的空间联系从理论描述发展成为模型表达[4].H.M.Celik研究了美国48个州之间的商品流的变化,分析了各种因素对商品流的影响[5].
国内货物空间流动主要倾向于对西方模型的实际应用,以实证研究为主.如沈玉芳、王能洲发现长三角区域物流呈单中心等级扩散格局,城市间差异大,并呈扩大趋势,区域物流空间集聚特征明显,廊道效应突出,物流园区数量呈城镇等级梯度特征,且自成体系[6-7].张敏以安徽省际铁路运输数据为基础数据源,以安徽省为主体研究对象,探讨安徽省际铁路货物流量与流向差异的特征、成因[8].也有学者通过经济核算方法进行了省际货物流动方面的研究,如赵俊民、刘向东开展的陕西省货物和服务省际流动状况研究,推算出1980～2010年间陕西省每年的“省际净流出”数据,并进行了综合分析[9].中国人民银行呼和浩特中心支行课题组基于内蒙古自治区贸易外汇收支与进出口货物数据匹配情况,对“资金流”与“货物流”制品规模、变化趋势等因素进行了深入分析[10].上述研究均通过实证研究方法从不同研究角度阐释了货流空间流动的格局和规律.基于研究数据与研究手段的限制,对区际空间货流的研究成果并不多,研究形式相对单一,研究方法大体相近,与快速的物流业发展并不相称.本文试图从铁路货流空间流动的格局来建构货流空间流动的状态和规律,依据其空间流动差序来调整和平衡地区间的货物贸易量,并进一步优化地区间的贸易结构,实现地区物流业与区域经济的协调发展.
1 数据来源
本文以全国大陆地区为研究对象,以省份为基本研究单位,以省份的省会为基本的物流网络节点.我国铁路承载着重要货运任务,是国民经济发展的基本保障,尽管汽运的迅速发展对短距离的铁路运输形成较强的替代效应,但长距离省际大宗物资的运输依然要依赖铁路.与此同时,铁路省际货物运输拥有较为全面的统计数据,而公路、水路和航空缺少省际互流的数据.因此,选择铁路运输主要在于数据的易得性.本文以国家铁路行政区域间货物交流数据作为省际货物流动研究的主要数据源.文章主要数据均来自电子版的2011年《中国交通统计年鉴》、《中国统计年鉴》.在研究过程中,首先将html格式的数据表转换为excel数据表,建立省际互流数据表,以便进行流向特征分析；其次进行数据转换：将excel数据表转换为ARCGIS9.3属性数据表,转入到中国行政区地图中,形成全国省际铁路货物运输互流数据库.将excel数据表转换为UCINET6数据表,进行互流特征分析.UCINET6软件数据处理过程较为复杂,为节约版面,对数据处理过程不做详细介绍.
2 流量特征分析
依据流量计算的一般规则,净流量是流出与流入量的差值.如表1所示.
其中计算结果大于0的区域为净流入区,等于0的区域为平衡区,小于0的区域为净流出区.依据ARCGIS9.3属性数据库数据,分别计算出各省份的货物运输净流出量,并绘制铁路货物净流出分布图,依据流入和流出量的大小将我国的31个省市自治区划分为六个等次,依次为极高流入区、较高流入区、一般流入区、一般流出区、较高流出区、极高流出区,如图1所示.
结合图1,分析相关数据可知,山西、内蒙古、安徽、河南、黑龙江、广东、贵州、陕西、青海、宁夏与新疆均为凈流出省份,其余省份为净流入省份.从净流出角度分析,山西和内蒙古为极高流出省份,分别为50 825万吨和25 540万吨,净流出量超过25 000万吨；贵州、陕西、安徽、宁夏和新疆为较高流出区,流出量在3 579～25 540万吨之间,黑龙江、青海、河南、广东等省份为一般流出区,流出量在1 018～3 579万吨之间.从净流入角度分析,河北为全国最大的净流入区域,净流量达到40 548万吨,为极强流入区域,辽宁、天津、山东、江苏、四川、湖南、湖北为较高流入区域,流入量在3 351～40 548万吨之间,西藏、甘肃、吉林等省份流入量在0～3 351万吨之间,为一般流入区域.
省际论文参考资料：
结论：中国省际铁路货物空间互流特征为关于对写作省际论文范文与课题研究的大学硕士、相关本科毕业论文省际论文开题报告范文和相关文献综述及职称论文参考文献资料下载有帮助。
