基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的西南地區(qū)航線網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)狀分析

李國(guó)棟，王 樂

（1.中國(guó)民航大學(xué) 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，天津 300300；2.中國(guó)民航大學(xué) 交通科學(xué)與工程學(xué)院，天津 300300）

0 引言

交通運(yùn)輸業(yè)是經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展的重要力量，航空運(yùn)輸是交通運(yùn)輸業(yè)不可或缺的部分，對(duì)航線運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的研究也就顯得尤為重要?！秶?guó)家綜合立體交通網(wǎng)規(guī)劃綱要》與《成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)區(qū)規(guī)劃建設(shè)綱要》提出要加快建設(shè)成渝世界級(jí)機(jī)場(chǎng)群目標(biāo)。我國(guó)交通運(yùn)輸發(fā)展還存在一些短板，不平衡、不充分問題仍然突出。其中西南地區(qū)航空運(yùn)輸量呈現(xiàn)出逐年增加態(tài)勢(shì)，航空基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)加快，截至2019年西南地區(qū)有全國(guó)最多的在運(yùn)行的通航機(jī)場(chǎng)，但從整體上看，西南地區(qū)航空運(yùn)輸在千萬級(jí)機(jī)場(chǎng)數(shù)量和客貨運(yùn)輸量方面均低于華東和中南地區(qū)，西南地區(qū)航線網(wǎng)絡(luò)仍有優(yōu)化空間。

在航線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃方面，按照研究區(qū)域可以劃分為多機(jī)場(chǎng)體系、機(jī)場(chǎng)群、區(qū)域多機(jī)場(chǎng)體系。劉鐘佳文對(duì)區(qū)域多機(jī)場(chǎng)的發(fā)展提供了參考建議；曹小曙，等分析了全球多機(jī)場(chǎng)區(qū)域空間格局和主要類型；陳雨亭，徐愛慶，沈丹陽(yáng)對(duì)多機(jī)場(chǎng)協(xié)同方面進(jìn)行了研究并給出了相關(guān)的策略建議；Tommy King-Yin cheung與Romano Pagliari，等從多機(jī)場(chǎng)競(jìng)爭(zhēng)方面進(jìn)行了評(píng)估研究。

在機(jī)場(chǎng)群研究中，宋聶利用魯棒性對(duì)長(zhǎng)三角機(jī)場(chǎng)群航線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了評(píng)價(jià)。陳梵驛，等與歐陽(yáng)杰，等對(duì)機(jī)場(chǎng)群樞紐能級(jí)航線網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化模型進(jìn)行研究。陳欣，等、梁的達(dá)，等、陳秋吉主要對(duì)長(zhǎng)三角機(jī)場(chǎng)群航線網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)與演變進(jìn)行研究分析。牟瑩瑩對(duì)長(zhǎng)三角機(jī)場(chǎng)群航線網(wǎng)絡(luò)與機(jī)場(chǎng)效率進(jìn)行了優(yōu)化設(shè)計(jì)。劉宗芹，等對(duì)粵港澳大灣區(qū)機(jī)場(chǎng)群的航空運(yùn)輸市場(chǎng)進(jìn)行了分析。

在區(qū)域多機(jī)場(chǎng)體系相關(guān)研究當(dāng)中，楊新湦，等對(duì)華東地區(qū)應(yīng)急預(yù)案條件下機(jī)場(chǎng)運(yùn)行系統(tǒng)進(jìn)行了優(yōu)化。Cláudio Jorge Pinto Alves，等對(duì)區(qū)域機(jī)場(chǎng)選址的決策框架進(jìn)行研究和建立。K C Iyer，等對(duì)印度多機(jī)場(chǎng)航空運(yùn)輸市場(chǎng)的影響因素進(jìn)行了分析研究。

對(duì)國(guó)內(nèi)外學(xué)者的論文進(jìn)行研究發(fā)現(xiàn)，航線網(wǎng)絡(luò)相關(guān)研究多為對(duì)機(jī)場(chǎng)群的研究，對(duì)地區(qū)航線網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)狀研究仍有豐富的空間。

本文首先將航線按照空間區(qū)域進(jìn)行劃分，分別將航線劃分為省內(nèi)航線、區(qū)內(nèi)省間航線和區(qū)間航線；然后根據(jù)空間區(qū)域進(jìn)行分類對(duì)比，分析得到其空間特征；創(chuàng)建航線網(wǎng)絡(luò)模型，基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論，利用ucinet對(duì)網(wǎng)絡(luò)整體進(jìn)行研究，計(jì)算出復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，對(duì)三個(gè)不同層次的航線網(wǎng)絡(luò)特征分別進(jìn)行分析。最后結(jié)合以上結(jié)論對(duì)西南機(jī)場(chǎng)的整體航線網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行分析總結(jié)，為西南地區(qū)機(jī)場(chǎng)未來發(fā)展以及成渝世界級(jí)機(jī)場(chǎng)群建設(shè)提供參考。

1 研究方法及數(shù)據(jù)來源

1.1 研究方法

本文主要采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)研究方法和ucinet對(duì)西南地區(qū)航線網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行評(píng)價(jià)，采用復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的圖論相關(guān)指標(biāo)以及各個(gè)機(jī)場(chǎng)城市的中心度與度分布結(jié)果，對(duì)西南地區(qū)機(jī)場(chǎng)航線網(wǎng)絡(luò)的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)進(jìn)行評(píng)價(jià)。

1.1.1 聚集系數(shù)?？梢远繄D中集群的度，計(jì)算兩個(gè)相鄰節(jié)點(diǎn)互相連接的可能性，表示為：

式（1）中：m表示節(jié)點(diǎn)i的鄰點(diǎn)之間連接的邊的條數(shù)。

復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的群聚系數(shù)C等于覆蓋n條邊C的均值，表示為：

式（2）中：C和C取值范圍都為[0,1]。在航線網(wǎng)絡(luò)中，C越大，表示該機(jī)場(chǎng)與臨近機(jī)場(chǎng)所連接的航線越密集；C越大，表示航線網(wǎng)絡(luò)的集聚性越好。

1.1.2 中心度。中心度可以反映節(jié)點(diǎn)在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中與其他節(jié)點(diǎn)的潛在溝通能力，從而反映出該節(jié)點(diǎn)在網(wǎng)絡(luò)中的重要程度。星型網(wǎng)絡(luò)的最大絕對(duì)度中心度n-1，相對(duì)度中心度C()是絕對(duì)中心度與最大度中心度的比值，即：

度中心勢(shì)用公式表示為：

1.1.3 網(wǎng)絡(luò)密度。網(wǎng)絡(luò)密度是指網(wǎng)絡(luò)實(shí)際擁有的關(guān)系數(shù)目與理論上可能擁有的最大關(guān)系數(shù)目之比，表示為：

其中，m表示網(wǎng)絡(luò)實(shí)際存在的邊數(shù)，n表示網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)總數(shù)。網(wǎng)絡(luò)密度的取值范圍是[0,1]，網(wǎng)絡(luò)密度越大表明機(jī)場(chǎng)城市之間的聯(lián)系越密切，航空網(wǎng)絡(luò)功能越完善。

1.1.4 網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)評(píng)價(jià)指標(biāo)。網(wǎng)絡(luò)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)指標(biāo)通常用來反映網(wǎng)絡(luò)的演化特征和發(fā)育程度，最終用來評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)效率。環(huán)路數(shù)()，成環(huán)率（）、結(jié)合度()和連接率（）等指標(biāo)主要對(duì)航線網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行評(píng)價(jià)。環(huán)路數(shù)表示網(wǎng)絡(luò)中存在的環(huán)路個(gè)數(shù)，其值越大，表示網(wǎng)絡(luò)越發(fā)達(dá)，網(wǎng)絡(luò)冗余性也越大。成環(huán)率是網(wǎng)絡(luò)環(huán)路數(shù)與最大可能環(huán)路數(shù)比值，反映成環(huán)水平，一定程度可體現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜程度。結(jié)合度是指網(wǎng)絡(luò)中實(shí)際連線數(shù)與最大可能連線數(shù)的比率，主要用于分析網(wǎng)絡(luò)內(nèi)聚性或緊密程度。連接率是每個(gè)節(jié)點(diǎn)的平均連接線路數(shù)，體現(xiàn)了網(wǎng)絡(luò)的發(fā)達(dá)程度和復(fù)雜程度。

計(jì)算公式如下：

式中：m表示航線數(shù)量，n表示節(jié)點(diǎn)數(shù)量即通航城市數(shù)量，g表示不連通的子圖的個(gè)數(shù)，通常取值為1。

1.2 數(shù)據(jù)來源

西南地區(qū)作為我國(guó)第三大航空運(yùn)輸市場(chǎng)，且是成渝世界級(jí)機(jī)場(chǎng)群的承載腹地，同時(shí)由于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)在經(jīng)停航線處理方面有歧義，因此，本文選取2012年至2018年7年間西南地區(qū)國(guó)內(nèi)直達(dá)航線數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。根據(jù)2002年國(guó)務(wù)院頒發(fā)《中國(guó)民用航空地區(qū)行政機(jī)構(gòu)職能配置機(jī)構(gòu)設(shè)置和人員編制規(guī)定的通知》，西

藏由中國(guó)民航西藏自治區(qū)管理局管理，因此，本文中西南地區(qū)不包含西藏自治區(qū)。本文研究的西南地區(qū)機(jī)場(chǎng)國(guó)內(nèi)航線數(shù)據(jù)來源于《中國(guó)民航統(tǒng)計(jì)年鑒》（2012-2019）。

2 西南地區(qū)航線網(wǎng)絡(luò)現(xiàn)狀分析

2.1 西南地區(qū)機(jī)場(chǎng)吞吐量分析

截至2020年，西南地區(qū)共有頒證機(jī)場(chǎng)46個(gè)，其中4F機(jī)場(chǎng)3個(gè)，4E機(jī)場(chǎng)1個(gè)，4D機(jī)場(chǎng)6個(gè)，4C機(jī)場(chǎng)36個(gè)。通過縱向?qū)Ρ任髂系貦C(jī)場(chǎng)2012-2018年的數(shù)據(jù)，可以得出西南地區(qū)機(jī)場(chǎng)的貨郵吞吐量如圖1所示。

圖1 2012—2018年西南地區(qū)機(jī)場(chǎng)貨郵吞吐量

圖1展示了2012—2018年西南地區(qū)機(jī)場(chǎng)的貨郵吞吐量的增長(zhǎng)情況。其中，西南地區(qū)貨郵吞吐量總體呈現(xiàn)出波動(dòng)式上升趨勢(shì)，增長(zhǎng)幅度在2016年達(dá)到最大為10.26%，增長(zhǎng)幅度在2013年最小為3.43%。

圖2展示了2012—2018年的西南四省的貨郵吞吐量架構(gòu)，其中2012—2018年四川吞吐量占比排行第一，重慶與云南結(jié)構(gòu)占比較為接近，貴州占比最低。

圖2 2012—2018年西南地區(qū)各省機(jī)場(chǎng)貨郵吞吐量占比

根據(jù)2012年至2018年的西南地區(qū)省會(huì)機(jī)場(chǎng)貨郵吞吐量變化情況可得到西南地區(qū)省會(huì)城市機(jī)場(chǎng)近幾年發(fā)展趨勢(shì)和發(fā)展規(guī)模，如圖3所示。

圖3 2012-2018年西南地區(qū)省會(huì)城市機(jī)場(chǎng)貨郵吞吐量

從圖3可以看出，整體上西南四個(gè)省會(huì)城市機(jī)場(chǎng)貨郵吞吐量均呈現(xiàn)出穩(wěn)步上升趨勢(shì)，貨郵吞吐量增長(zhǎng)率自2014年起均為正增長(zhǎng)。

成都雙流機(jī)場(chǎng)吞吐量在西南省會(huì)城市中最大，其貨郵吞吐量呈現(xiàn)出波動(dòng)式狀態(tài)，在2016年增長(zhǎng)率達(dá)到最高為9.89%。2013年最低為-1.31%；昆明長(zhǎng)水機(jī)場(chǎng)次之，2012年至2018年昆明長(zhǎng)水機(jī)場(chǎng)貨郵吞吐量增長(zhǎng)率呈現(xiàn)出先增加再波動(dòng)式下降趨勢(shì)，在2015年達(dá)到最高點(diǎn)12.24%，2013年達(dá)到次高點(diǎn)11.96%；重慶江北機(jī)場(chǎng)低于昆明長(zhǎng)水機(jī)場(chǎng)，并且兩者之間差距逐漸變大，重慶江北機(jī)場(chǎng)增長(zhǎng)率整體呈現(xiàn)出波動(dòng)式下降趨勢(shì)，在2016年至2017年呈現(xiàn)出大幅度的下降；貴陽(yáng)貨郵吞吐量在西南地區(qū)省會(huì)城市中最小，2012年至2013年增長(zhǎng)率大幅下降，但自2013年后增長(zhǎng)率呈現(xiàn)出波動(dòng)式上升趨勢(shì)，在2013年達(dá)到最低值為-2.72%。

綜上可知，四大機(jī)場(chǎng)貨郵吞吐量持續(xù)增長(zhǎng)。但成都、重慶、昆明三個(gè)機(jī)場(chǎng)的增速呈現(xiàn)出震蕩式下降的趨勢(shì)，貴陽(yáng)機(jī)場(chǎng)貨郵吞吐量增速波動(dòng)較大。成都雙流國(guó)際機(jī)場(chǎng)在西南地區(qū)中地位較為突出。

2.2 西南地區(qū)航線數(shù)量穩(wěn)步增加

圖4展示出2012—2018年西南地區(qū)航線數(shù)量呈現(xiàn)出增長(zhǎng)趨勢(shì)，其增長(zhǎng)率呈現(xiàn)出U型，在2018年增長(zhǎng)率最高為17.59%，2016年增長(zhǎng)率最低為4.05%。

圖4 2012-2018年西南地區(qū)航線數(shù)量統(tǒng)計(jì)

根據(jù)民航局七大機(jī)場(chǎng)管理局所管轄的地區(qū)，將全國(guó)34個(gè)省、自治區(qū)和直轄市分別與民航局地區(qū)管理局相對(duì)應(yīng)分為7大區(qū)域，見表1。同時(shí)，再將這些航線按照通航點(diǎn)的所在區(qū)域進(jìn)行分層劃分，分為省內(nèi)航線、區(qū)內(nèi)省間航線、區(qū)間航線，可以得到西南機(jī)場(chǎng)的通航城市現(xiàn)狀以及分布特征，結(jié)果見表2。

表1 民航局七大區(qū)域劃分

表2 2012年與2018年西南機(jī)場(chǎng)城市通航點(diǎn)數(shù)量對(duì)比

從航線開通情況上進(jìn)行分析，2012年西南地區(qū)航線總數(shù)為304，2018年開通航線總數(shù)為575，增加了89%。

從省會(huì)城市方面分析，在2012年與2018年間，成都航線條數(shù)為西南地區(qū)最多，貴陽(yáng)航線條數(shù)增長(zhǎng)最多，漲幅最大。2018年，成都的通航點(diǎn)數(shù)量在西南地區(qū)最多，為96條航線，較2012年上漲48%；重慶次之，為83條航線，相較2012年上漲66%。昆明與貴陽(yáng)間航線條數(shù)差距拉大，2012年至2018年昆明長(zhǎng)水國(guó)際機(jī)場(chǎng)航線條數(shù)從54條上升到68條，上漲26%；而貴陽(yáng)龍洞堡國(guó)際機(jī)場(chǎng)航線條數(shù)從24條上升到65條，上漲170%。

從非省會(huì)城市方面分析，開通航線前三的非省會(huì)城市分別為麗江、綿陽(yáng)和大理。非省會(huì)城市中航線條數(shù)增加最多的城市為綿陽(yáng)，由2012年的7條增加到了2018年的30條，增加了23條航線，其次麗江和大理分別增加了16條和20條。西雙版納與迪慶的2012年航線條數(shù)與2018年航線條數(shù)相同，九寨的航線條數(shù)由2012年的6條航線降至2018年的2條航線。西南地區(qū)中省會(huì)城市航線占西南地區(qū)航線總數(shù)的54.26%，但省會(huì)城市機(jī)場(chǎng)僅占西南地區(qū)機(jī)場(chǎng)數(shù)量的9.76%，因此，省會(huì)機(jī)場(chǎng)城市是西南地區(qū)的主要樞紐。

從不同層次上分析，2012—2018年，西南地區(qū)航線增加條數(shù)最多、幅度最大的為區(qū)間航線，其次為區(qū)內(nèi)省間航線，增加航線條數(shù)和幅度最小的為省內(nèi)航線。2012—2018年，西南地區(qū)省內(nèi)航線條數(shù)增加了18條，增加了37.5%；區(qū)內(nèi)省間航線條數(shù)增加了42條，增加了72%；區(qū)間航線增加了211條航線，增加了107%。其中省內(nèi)航線開通數(shù)量最多的城市是昆明，其在2018年開通了14條省內(nèi)航線；區(qū)內(nèi)省間航線開通數(shù)量最多的城市為重慶，其在2018年開通了20條區(qū)內(nèi)省間航線；區(qū)間航線開通數(shù)量最多的城市是成都，其在2018年開通了73條區(qū)間航線。

3 西南地區(qū)航線網(wǎng)絡(luò)特征分析

3.1 西南地區(qū)機(jī)場(chǎng)城市航空聯(lián)系呈現(xiàn)波動(dòng)式下降

利用ucinet建立西南地區(qū)航線網(wǎng)絡(luò)模型，然后計(jì)算出西南地區(qū)航線網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)數(shù)、邊數(shù)、網(wǎng)絡(luò)密度、群聚系數(shù)、中心度等相關(guān)結(jié)果。

根據(jù)ucinet計(jì)算出的網(wǎng)絡(luò)密度（如圖5）可以看出，2012—2018年西南地區(qū)航線網(wǎng)絡(luò)密度呈現(xiàn)出波動(dòng)式下降，其中在2014年達(dá)到最高點(diǎn)0.082 2，且自2014年開始逐年下降，并在2018年達(dá)到最低點(diǎn)0.059 9。這表示自2014年起網(wǎng)絡(luò)密度逐年降低，機(jī)場(chǎng)城市之間的航空聯(lián)系緊密度較低，航空功能完善程度有待提高。

圖5 2012-2018年西南地區(qū)航空網(wǎng)絡(luò)密度

3.2 西南地區(qū)航線網(wǎng)絡(luò)聚集性波動(dòng)式下降

由圖6可以看出聚集系數(shù)呈現(xiàn)出下降趨勢(shì)，從2012年0.765下降倒2018年的0.632。聚集系數(shù)的下降表明了西南地區(qū)的機(jī)場(chǎng)航線網(wǎng)絡(luò)較為發(fā)散，且聚集系數(shù)的下降表明西南地區(qū)的機(jī)場(chǎng)節(jié)點(diǎn)更傾向于連接樞紐機(jī)場(chǎng)，且與非樞紐機(jī)場(chǎng)之間的連接較少，因此，形成的網(wǎng)絡(luò)主要為軸-輻式的航空網(wǎng)絡(luò)。

圖6 2012-2018年西南地區(qū)機(jī)場(chǎng)聚集系數(shù)

3.3 西南地區(qū)航線網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜程度降低

表3展示了2012—2018年西南地區(qū)機(jī)場(chǎng)航線網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲笜?biāo)，根據(jù)拓?fù)渲笜?biāo)可以看出，航線數(shù)量呈現(xiàn)出逐年增加的趨勢(shì)，通航節(jié)點(diǎn)總體上在增加；2014年成環(huán)率達(dá)到最高點(diǎn)0.083 2，因此，2014年西南地區(qū)航線網(wǎng)絡(luò)較為復(fù)雜；同時(shí)，2014年結(jié)合度達(dá)到最高點(diǎn)，2018年結(jié)合度低于2012年，說明西南地區(qū)航線網(wǎng)絡(luò)緊密程度在2014年最為緊密，但是2018年的航線網(wǎng)絡(luò)緊密程度不及2012年；從另一指標(biāo)連接率上進(jìn)行分析，2014年是僅次于2018年的第二高點(diǎn)。綜上所述，2014年西南地區(qū)航線網(wǎng)絡(luò)復(fù)雜程度最高。

表3 2012-2018年西南地區(qū)機(jī)場(chǎng)航線網(wǎng)絡(luò)拓?fù)渲笜?biāo)

3.4 省會(huì)城市與地級(jí)市中心度呈現(xiàn)出兩級(jí)分化態(tài)勢(shì)

表4展示了由ucinet計(jì)算出西南各機(jī)場(chǎng)的中心度，中心度最高的為成都、重慶、昆明和貴陽(yáng)。除省會(huì)城市外，麗江以30的中心度位列地級(jí)市第一，其次為綿陽(yáng)。

表4 2012-2018年西南地區(qū)機(jī)場(chǎng)中心度

成都是西南地區(qū)中心度最高的城市，表明成都是西南地區(qū)航線網(wǎng)絡(luò)中處于核心地位的城市，與其他城市建立航空連接的能力要比其他機(jī)場(chǎng)城市要高。重慶與昆明的中心度較為相似，且僅次于成都，說明重慶與昆明在西南地區(qū)的重要程度、與其他機(jī)場(chǎng)城市建立連接的能力相同。貴陽(yáng)的中心度呈現(xiàn)出逐年上升的態(tài)勢(shì)，即貴陽(yáng)機(jī)場(chǎng)在西南地區(qū)的重要程度逐年提升，與其他機(jī)場(chǎng)城市建立連接的能力在逐漸加強(qiáng)，但仍然與成都、重慶、昆明有差距。

非省會(huì)城市當(dāng)中，2018年綿陽(yáng)與麗江中心度相同均為30。但在2012—2017年麗江的中心度高于綿陽(yáng)的中心度。這表明麗江與其他機(jī)場(chǎng)城市建立連接的能力在穩(wěn)步加強(qiáng)，綿陽(yáng)自2016年開始中心度增加較快，主要原因是綿陽(yáng)在2016年提出要打造成區(qū)域次樞紐，加強(qiáng)了與其他機(jī)場(chǎng)城市的航空連接能力，從而綿陽(yáng)機(jī)場(chǎng)在區(qū)域內(nèi)的重要程度增加。

在西南地區(qū)的41個(gè)機(jī)場(chǎng)當(dāng)中，僅有13個(gè)機(jī)場(chǎng)的中心度大于或等于10，剩余31個(gè)機(jī)場(chǎng)的中心度均小于10。這表明在西南地區(qū)當(dāng)中，大部分的機(jī)場(chǎng)與其他機(jī)場(chǎng)建立連接的能力較弱，機(jī)場(chǎng)的聯(lián)通能力有待加強(qiáng)。因此，這些小機(jī)場(chǎng)在航線方面仍有優(yōu)化的空間。

以上指標(biāo)表明，雖然西南地區(qū)機(jī)場(chǎng)航線數(shù)量和通航點(diǎn)在增加，但西南地區(qū)的航線網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性并沒有隨之增加。在2012—2018年，西南地區(qū)航線網(wǎng)絡(luò)逐漸呈現(xiàn)出從無序到有序的過程。

4 結(jié)語(yǔ)

根據(jù)以上分析，可以總結(jié)出以下幾個(gè)結(jié)論：

（1）西南地區(qū)航線網(wǎng)絡(luò)總體呈現(xiàn)出從無序到有序的過程。根據(jù)以上指標(biāo)分析，雖然西南地區(qū)2012—2018年增加的航線與通航點(diǎn)較多，但自2014年開始，西南地區(qū)航線網(wǎng)絡(luò)中的網(wǎng)絡(luò)密度和聚集系數(shù)等網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)均體現(xiàn)出西南地區(qū)航線網(wǎng)絡(luò)由無序變得有序。開通航線的城市多為一線城市和主要樞紐城市，非省會(huì)城市以及支線機(jī)場(chǎng)城市之間的連接較少，導(dǎo)致其中心度較弱。

（2）西南地區(qū)是以四個(gè)省會(huì)城市為樞紐的軸-輻式航空網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。成都為西南地區(qū)主要樞紐城市，貴陽(yáng)機(jī)場(chǎng)發(fā)展較快。西南地區(qū)的航線網(wǎng)絡(luò)主要靠四個(gè)省會(huì)城市為基礎(chǔ)進(jìn)行運(yùn)行，從航線開通數(shù)量、質(zhì)量、中心度等指標(biāo)來分析，成都是西南地區(qū)的航線網(wǎng)絡(luò)的主要樞紐城市，西南地區(qū)機(jī)場(chǎng)城市與地區(qū)外其他城市建立連接時(shí)，成都是一個(gè)高質(zhì)量的選擇。昆明和重慶是僅次于成都的西南地區(qū)兩大樞紐城市，在西南地區(qū)內(nèi)具有較強(qiáng)的航空影響力和對(duì)外聯(lián)通能力。貴陽(yáng)是四個(gè)機(jī)場(chǎng)城市里航空連接性較弱的城市，但是貴陽(yáng)龍洞堡機(jī)場(chǎng)的發(fā)展勢(shì)頭較猛，與其他三個(gè)機(jī)場(chǎng)的差距正在逐漸縮小。

（3）省會(huì)城市與非省會(huì)城市間航線網(wǎng)絡(luò)呈現(xiàn)兩極化。西南地區(qū)省會(huì)城市與非省會(huì)城市間差距較大。兩者之間的差距體現(xiàn)在航線數(shù)量、通航點(diǎn)城市數(shù)量、與周邊機(jī)場(chǎng)的連接能力、在地區(qū)航線網(wǎng)絡(luò)中的重要程度等方面。其中，非省會(huì)城市綿陽(yáng)和麗江發(fā)展較好，可作為旅游或者區(qū)域次級(jí)樞紐建設(shè)，但兩者與省會(huì)機(jī)場(chǎng)城市無論是在航線數(shù)量，還是中心度等相關(guān)指標(biāo)中均顯示出不在一個(gè)量級(jí)。

本文只分析了西南地區(qū)機(jī)場(chǎng)群的國(guó)內(nèi)航線網(wǎng)絡(luò)，存在一定的局限性，下一步可以結(jié)合《成渝地區(qū)雙城經(jīng)濟(jì)圈規(guī)劃綱要》具體內(nèi)容專注于成渝機(jī)場(chǎng)群的航線網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃，為我國(guó)建設(shè)世界級(jí)機(jī)場(chǎng)群提出更多的建議。