中图法分类号 U8;                  文献标志码 A

Analysis of evolution characteristics and mechanism of China's international aviation network

[Abstract]  Based on the data of China’s international flight schedules in 2010, 2015 and 2019, this paper analyzes the evolution characteristics of China’s international aviation network from navigable countries, navigable cities, international routes, international flights and airlines, and makes an in-depth study on its evolution mechanism. The study found that: (1) The scale of the aviation network increased rapidly, and there was no obvious change in the spatial distribution characteristics of domestic general aviation cities. The number of navigable countries, navigable cities, routes, flights and airlines maintained positive growth, and the new additions mainly came from countries along the "Belt and Road". Among them, the distribution of routes and flights showed a "Pareto distribution". (2) Differences in economic scale and industrial structure are negatively correlated with the evolution of China’s international aviation network, differences in openness levels, land borders, and national distances show positive correlation. Network evolution is affected by national policies, economy and other factors, China’s international aviation network is currently in the development stage.

[Keywords]  air transport; international aviation network; evolution characteristics; evolution mechanism; regression analysis

0 引言

中国航空网络规模增加明显，通航城市数量、航线数量、航班班次不断增加。中国国际航空网络实现快速发展，民航旅客运输量达到6.6亿人次，国内国际航线5521条，国际旅客运输量7425.43万人次，国际航线953条，较去年分别提升16.6%、12.2%。探讨其发展机理对其未来发展具有理论参考和实践指导意义。

航空网络研究近年来成为研究的热门领域。一些学者基于复杂网络理论分析航空网络的特征，并指出航空网络具有“小世界”、“无标度”等特性^[1-3]。刘宏鲲^[4]、Guimera^[5]等学者通过建立模型来分析航空网络结构特征。张培文等^[6]使用标准差椭圆法呈现出中国机场的空间分布特征，并基于反距离权重方法的复杂网络指标可视化出中国航空网络的演化特征。莫辉辉等^[7]引入K-核概念来定义枢纽机场网络体系，对中国枢纽机场网络体系演化进行了定量的分析。杜方叶等^[8]分析了中国国际航空网络在“一带一路”倡议提出以来的空间格局和演化特征。朱新华等^[9]基于时空视角以中国国际航空网络可供座位数为指标测度了中国国际航空网络十年的演化情况。目前现有研究多关注于国内航空网络拓扑结构和演化特征，对国际航空网络关注较少，且关于航空网络演化机理的相关研究也比较匮乏。

综上所述，本文尝试从以下几个方面来拓展现有的研究：(1) 通过对近十年关键年份的民航数据的分析，从通航国家、通航城市、航线、航班和航空公司等角度来探讨中国国际航空网络的演化特征。(2) 运用QAP回归分析来研究航空网络的演化机理。

1数据来源与处理

1.1数据来源

新冠疫情导致全球民航业受冲击，故选取2010、2015、2019年研究数据。数据包括中国国际航空网络客运数据和影响因素数据。客运数据包括航空公司、通航城市等；影响因素包括经济规模差异、陆地接壤等。数据来源于《民航行业发展统计公报》、CEPLL等。

1.2数据处理

以城市为节点，航线为边的无向网络图。数据处理不包含港、澳、台。经停、中转航班简化处理，经停地国外或经停机场为国内分别处理为A-C(经停)或A-C、B-C(经停)，中转机场为国外或国内只考虑其国际航线部分A-B(中转)或B-C(中转)。城市有多个机场时，合并为一个节点，如上海(合并浦东、虹桥)。

2国际航空网络演化特征分析

2.1网络覆盖范围扩大

从通航城市和国家数量变化来看，中国国内通航国际航班的城市从2010年的48个增加到2019年的137个，通航国家从54个增加到65个，国外通航城市从110座增加到167座（表1）。国内新增通航城市数量是之前的2.75倍，平均每年新增通航城市6座。这些数据表明，中国国际航空网络的覆盖范围不断扩大。

表1  中国国际航空网络通航城市与通航国家数量变化

Tab.1  Changes in the number of navigable cities and navigable countries in China's international aviation network

国内通航城市分布“东西多，中部少”，西部地区通航城市数量已超东部地区。2010-2019年，西部新增通航城市数量大于东部和中部新增之和，中部新增数量较少，东部新增速率下滑。六大机场群国内通航城市数量均增长，但中南、华东、东北机场群占比下滑，西北、华北机场群占比上升，西南机场群占比稳定。未来国内通航城市分布有均衡化趋势。

图1   2010、2015和2019年中国国际航线通航城市

Fig.1  2010, 2015 and 2019 China's international airline navigation cities

注：基于自然资源部标准地图服务网站审图号为GS(2019)1823号的标准地图制作，地图无修改。

中国与国外通航城市数量增长，亚洲占比超过50%，通航城市占比高达70%。与中国通航城市最多的五个国家是日本、俄罗斯、美国、韩国和泰国；2019年变为日本、美国、泰国、韩国和澳大利亚。除俄罗斯外，前五位通航国家的地位稳定。

表2  国外通航国家和城市各大洲分布

Tab.2  Distribution of foreign navigable countries and cities by continent

2.2航线数量增速明显

对各大洲航线分布统计表明，2015年较2010年增航线358条，增长率118.5%；2019年较2015年增航线293条，增长率44.4%。近十年中国国际航线在各大洲分布无明显波动（表3），欧洲、北美洲和大洋洲航线占比上升，亚洲、非洲、南美洲航线占比下降。新增航线主要分布在亚洲、欧洲和北美洲，占全部新增航线的90%，主要来自“一带一路”沿线国家。少数通航国家拥有大多数的航线（图2）。航线增长保持在较高水平，空间分布不均衡，航线联系较弱的国家仍占很大比重。建议在巩固现有航线联系的同时加大与航线联系较弱国家的航线联系，提高中国国际航空网络的通达程度。

表3  国际航线各大洲分布

Tab.3  Continent distribution of international routes

图2  中国国际航线位序-规模变化

Fig.2  Ranking of China's international routes-changes in scale

2.3网络影响不断增强

中国国际航线网络运营的航空公司数量逐年增加，2010年、2015年、2019年分别有9家、16家、26家中国航空公司加入。在此期间，参与中国国际航线的中国航空公司占比不断提升，分别为10%、13%、17%。这反映出中国航空公司的国际化水平不断提高。东南亚国家参与运营中国国际航线的航空公司数量增加比较明显，而日本、新加坡的地位下降明显。各国航空公司参与数量与中国和各国建立的航空联系强度呈现出正向相关。

表4 参运航空公司数量前十名国家

Tab.4  Top ten countries by number of participating airlines

3国际航空网络演化机理分析

对于航空网络演化过程的研究不能局限于其演化特征，探究其演化影响因素机理可以更好的分析网络演化特征及未来演化方向，为网络优化提供参考。为此，本文使用QAP分析法（Quadratic Assignment Procedure）对网络演化影响因素作用机理进行分析，QAP是对矩阵之间系数进行非参数检验，分析矩阵之间相似性的方法。QAP回归性分析用来验证解释变量对目标关系的回归关系，并对得出的可决系数进行显著性检验^[10]。为去除量纲不同造成的影响，差值矩阵采取极差标准化处理，选取随即置换次数为10 000次。

本文从经济规模差异、产业结构差异、开放水平差异、地理距离和陆地接壤等方面探究网络演化影响因素机理。经济规模差异由GDP差值绝对值表示，GDP差值越小，经济规模越相似。第三产业差异反映交通业、旅游业差异，影响两国航空联系强度。国家对外开放水平可用国家进出口额表示，越高则与世界联系越紧密。航空运输在中长距离跨国运输中具有优势，两国地理距离越远，航空运输优势越大。陆地接壤是建立航空联系的重要因素，接壤则赋值为1，反之赋值为0。

从表4回归结果来看，3个年份的R²与调整R²显示出较好的回归结果。经济规模差异从正相关变为负相关且程度不断增大，回归结果由正变负反映出中国更容易与经济规模差异小的国家建立密切的航空联系。产业结构差异的回归结果呈现负相关且整体呈现逐渐减弱的趋势，表明产业结构差异小的国家更容易建立密切的航空联系，近年来，中国政策的实施促进了跨国旅游、跨国贸易等跨国交流，尤其是与“一带一路”沿线国家之间的各种往来日趋紧密。

国家间的地理距离与航空运输存在正向相关，航空运输在中长途、跨境出国运输中具有优势。2015年中国与周边国家航空联系增强，导致回归结果出现短暂波动，但随后与中国接壤国家的航空联系得到加强，回归结果呈现弱正相关性。陆地接壤因素总体呈现弱正相关性，但2015年表现负相关性，中国与接壤国家航空联系得到加强的原因包括历史、文化、旅游和“一带一路”等政策因素。随着中国与世界其他大洲国家航空联系日趋紧密，陆地接壤因素会呈现较强负相关性。

表4  QAP回归结果

Tab.4  QAP regression results

4结论

通过对关键年份中国国际航空网络数据分析以及对相关因素进行回归分析得到以下结论。

(1)国内外通航城市、通航国家数量都明显上升，国内通航城市“东西多，中部少”的空间布局并没有发生太明显变化。境外通航国家和城市现仍主要分布在亚洲，但其他大洲与中国建立航空联系的数量也在不断增加，中国国际航空网络覆盖范围不断扩大，但分布仍不均衡。

(2)航线、航班分布呈现“帕累托”分布特征，参运航空公司数量呈现保持正向增长，新增航线、航班、航空公司主要来自于“一带一路”沿线国家。

(3)经济规模差异、产业结构差异在网络演化过程中呈现负相关，开放水平差异、陆地接壤和国家距离因素表现为正相关，通过分析发现国家政策、经济等对网络演化起到导向作用，且中国国际航空网络仍处在快速发展阶段。

参 考 文 献

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[4]  刘宏鲲. 中国航空网络的结构及其影响因素分析[D]. Chengdu: 西南交通大学, 2007.

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[8]  杜方叶, 王姣娥, 谢家昊, 等. “一带一路” 背景下中国国际航空网络的空间格局及演变[J]. 地理科学进展, 2019, 38(07): 963-972.

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[10] 赵蕾, 韦素琼, 游小珺. 基于SNA的全球电子信息制造业贸易网络演化特征及机理研究[J]. 世界地理研究, 2021, 30(04): 708-720.