区块链背景下的中欧班列网络配流研究.pdf

第23卷第4期2023 年 8 月交通运输系统工程与信息Journal of Transportation Systems Engineering and Information TechnologyVol.23 No.4August 2023文章编号：1009-6744(2023)04-0270-12中图分类号：U268.6文献标志码：ADOI:10.16097/ki.1009-6744.2023.04.027区块链背景下的中欧班列网络配流研究洪治潮1a，张锦*1a,1b,1c，孙文杰1a，申皓1a，赵钢2，梁宏斌1a(1.西南交通大学，a.交通运输与物流学院，b.综合交通大数据应用技术国家工程实验室，c.综合交通运输智能化国家地方联合工程实验室，成都 610031；2.中铁联合国际集装箱智慧物流成都有限公司，成都 610084)摘要：网络流量分析是交通网络优化的基础，本文以中欧班列为研究对象，构建以总运输费用最小和运输时间最短为目标的双目标网络配流模型。其中，运输费用方面，考虑中欧班列与国际班轮和国际航空运输之间的竞争，采用两阶段博弈刻画区块链技术应用前后班列运价变化；运输时间方面，考虑区块链技术应用前后通关时间缩短比例以影响总时间。基于2020年中欧班列1周运行数据的分析结果表明，区块链技术应用对网络流量有显著影响。区块链技术应用后，东通道和中通道流量分别减少2.76%和5.12%，西通道流量增加7.88%，东通道和中通道的部分货物运输任务将向西通道转移。同时，网络总运输费用降低17.08%，总时间减少8.27%，综合运输成本降低了13.08%，有利于提升中欧班列的经济效益和对客户的吸引力。本文分析区块链技术应用前后中欧班列网络流量的变化，为班列开行方案调整和网络设施优化提供重要参考。关键词：铁路运输；网络配流；博弈论；运价；通关时间；区块链China Railway Express Network Flow Assignment inBlockchain BackgroundHONG Zhi-chao1a,ZHANG Jin*1a,1b,1c,SUN Wen-jie1a,SHEN Hao1a,ZHAO Gang2,LIANG Hong-bin1a(1a.School of Transportation and Logistics,1b.National United Engineering Laboratory of Integrated and IntelligentTransportation,1c.National and Combined Engineering Lab of Intelligentizing Integrated Transportation,SouthwestJiaotong University,Chengdu 610031,China;2.China Railway Union International Container Smart LogisticsChengdu Co.Ltd.,Chengdu 610084,China)Abstract:Abstract:Network traffic analysis is the basis of traffic network optimization.This paper focuses on the China RailwayExpress,and constructs a two-objective network assignment model with the minimum total transportation cost and theshortest transportation time.For the transportation costs,considering the competition between China Railway Expressliner and international liner and international air transport,the two-stage game is used to depict the change in the freightrate of the liner before and after the application of blockchain technology.For the transportation time,the proportion ofcustoms clearance time before and after the application of blockchain technology is considered to affect the total time.The analysis results based on the one-week operation data of the China Railway Express in 2020 show that theapplication of blockchain technology has a significant impact on network traffic.After the application of blockchaintechnology,the traffic of the East and Middle Passages will decrease by 2.76%and 5.12%respectively,and the trafficof the West Passage will increase by 7.88%.A part of the cargo transportation tasks of the East and Middle Passageswill be transferred to the West Passage.At the same time,the total transportation cost of the network was reduced by17.08%,the total time was reduced by 8.27%,and the comprehensive transportation cost was reduced by 13.08%,which is beneficial to improving the economic benefits and attractiveness of the China Railway Express to customers.This analysis of the changes in the network traffic of the China Railway Express before and after the application of收稿日期：2023-04-06修回日期：2023-04-23录用日期：2023-05-08基金项目：四川省科技计划重点研发项目/Key ResearchandDevelopmentProjectfor ScienceandTechnologyof SichuanProvince(2018GZ0465)；成都市重点研发支撑计划/Key Research and Development Program of Chengdu(2019-YF05-02059-GX)。作者简介：洪治潮(1994-)，男，四川广元人，博士生。*通信作者：第23卷 第4期区块链背景下的中欧班列网络配流研究blockchain technology in this paper can provide an important reference for the adjustment of the train operation planand the optimization of network facilities.Keywords:Keywords:railway transportation;traffic assignment;game theory;freight rate;customs clearance time;blockchain0引言自开行以来，中欧班列规模始终保持着快速增长。2022年，中欧班列开行数量达到1.6万列，发送货物160万标箱，开行线路超过80条，通达24个欧洲国家。中欧班列对我国与沿线国家之间货物联系的影响更加显著，逐步成为欧亚大陆上的陆路贸易新通道和跨国货运合作新机制。随着我国对外贸易规模的增大和国际货物运输需求的多样化发展，中欧班列的货运规模也将持续增长。因而，分析中欧班列运输网络中集装箱流量的变化，对于引导运输网络优化，推动中欧班列高效和可持续性发展具有重要意义。网络配流研究由来已久，学者们针对出行者的不同特征和出行需求的变动，构建了静态、动态、单目标及多目标等不同类型的网络配流模型。货运网络配流方面，FRIESZ等1构建了系统最优模型，LIN等2构建了用户均衡模型。部分学者将网络配流与货运系统优化问题结合起来，邓桂花等3基于货运流量分配，整体规划多货品和多方式的综合货运；张小强等4基于网络均衡配流，提出铁路货运产品的动态定价方法；褚艳玲等5通过调整运输网络中的运力分配，优化运输网络的可达性和利用率；薛锋等6分析了铁路网络流量分配与铁路动态服务网络设计的关系，以及流量分配中需要考虑的约束条件。针对中欧货运网络，LI等7考虑以运输成本和运输时间最优为目标，构建多模式和多商品流的多目标网络配流模型；陆梦秋等8模拟中欧集装箱网络流的分布格局，分析中欧班列网络中的关键节点。同时，一些研究认识到区块链在优化交通运输系统方面的潜力，SUN等9研究区块链技术及代币在网约车平台中的应用；SUNDARAKANI等10通过案例分析跨境供应链管理中区块链应用存在的问题和实施路径；LIU等11提出基于区块链的跨境电商供应链框架，并开发了一套相应的技术方法；李旭东等12分析区块链在简化跨境流程和提高货运效率方面的显著作用；洪治潮等13探究区块链平台建成后，中欧班列货主的融资风险评价。实践中，国内成都和郑州等中欧班列开行城市相继进行了区块链技术的应用探索，搭建区块链信息平台，推行基于区块链的“一单制”运输模式等。区块链在跨境运输中的显著优势已经得到证实，但现有研究多为定性分析，有待进一步定量分析其对货运网络中货物流动的影响。总体而言，现有研究对货运网络配流问题提出了一系列适用于不同情景的模型方法，为本文的研究提供了坚实支撑。然而，在区块链背景下，现有研究难以精准刻画区块链技术应用对网络中货物运输路径选择的影响。基于此，本文构建以运输费用最小和运输时间最少为目标的网络配流模型，重点考虑区块链技术对运输时间和费用的影响，为区块链应用后中欧班列运输计划调整和运输网络优化提供支撑。1问题描述1.1 问题分析国境站上除换轨和办理货物和车辆交接外，还负责运输票据和文件的翻译、核查及编制货物车辆交接单等，部分班列还需进一步检质和检量。2022年6月，海关总署出台 关于促进外贸保稳提质的十条措施，提出支持开展铁路“快速通关”，提高了中欧班列通关便利化水平。然而，目前，中欧班列在国境站通关过程中仍存在大量文件交接工作，很多货运班列仍需进行重复的检查。区块链技术可以改变货主、铁路运输部门及海关等参与方之间的信任模式，通过智能合约等技术手段，提高文件交接效率；并通过在集装箱中安装物联网设备，实现货物运输信息的实时上传和互通，减少货物的重复查验，压缩国境站上的通关时间。区块链技术具有去中心化、数据安全防篡改、数据真实可信、信息可追溯及程序自动化执行等优势，能简化中欧班列在国境站上的通关作业流程，缩短通关时间12；同时，运输时间改变将影响运输需求，为增加自身收益，中欧班列运营部门会调整定价策略以应对竞争14。而运输时间和运价变化将改变中欧班列运输网络中各铁路区间的综合权，影响班列在运输网络中的路径选择，导致运输网络中集装箱流量空间分布的变化。区块链技术应用前，中欧班列运价为pr，国境站上通关时间为tca，当各路径通行能力相同时，基于用户最优原则得到3条路径的集装箱流量分别为x1w、x2w、x3w，此时，271交通运输系统工程与信息2023年8月有x2wx1wx3w。区块链技术应用后，中欧班列运价为prrbp，国境站上通关时间为tca()1-rbc，此时，3条路径的集装箱流量分别变为x1u、x2u、x3u，此时，有x1ux2ux3u。本文基于给定的中欧班列运输网络结构及OD流，从综合运输成本的角度出发，分析区块链技术应用前后中欧班列运输网络流量分布的变化。区块链应用前后中欧班列网络流量变化如图1所示。图 1 区块链应用前后中欧班列网络流量变化Fig.1 Network traffic changes of China Railway Express before and after application of blockchain1.2 模型假设及参数符号为便于建立模型以反映实际情况，做以下假设：(1)所有班列均为直达，不进行中转集结；(2)班列运价博弈中仅考虑国际空运和国际海运的竞争，不考虑国际公路运输；(3)两阶段博弈中，客户最初未获取中欧班列、国际空运及国际海运的服务信息，对3种方式没有选择倾向，任意一种运输方式客户对另外两种运输方式价格和时间的敏感性相同。在以上合理假设的基础上，使用数学模型对问题进行刻画，所用到的参数符号及其定义如表1所示。2模型构建2.1 铁路区间运输费用分析铁路区间a上单位货物的运输费用由中欧班列运价和区间运价里程决定，即ca=prlarbp,aA(1)式中：ca为铁路区间a的单位运输费用；pr为中欧班列运价；la为铁路区间a的运价里程；rbp为区块链技术应用前后中欧班列运价比值，反映了区块链应用对运输费用的影响。中欧班列运价主要受国际海运和空运竞争影响，货运需求与自身运价和运输时间呈负相关，与竞争对手的运价和运输时间成正相关15。用两阶段博弈刻画班列运价变化，考虑区块链技术成本及其对通关时间的影响，由单位货物产生的中欧班列、国际海运及国际空运的运输需求为dR=nR-RpR+R()pM+pA+RlM()1-ybrbM+lA()1-ybrbA-2lR()1-ybrbR(2)dM=nM-MpM+M()pR+pA-M2lM()1-ybrbM-lR()1-ybrbR-lA()1-ybrbA(3)dA=nA-ApA+A()pR+pM+AlM()1-ybrbM+lR()1-ybrbR-2lA()1-ybrbA(4)dR+dM+dA=1(5)式(2)式(4)的第1项nR、nM、nA表示在各方式服务信息未知时，单位货物在3种运输方式中产生的潜在运输量，nR+nM+nA=1。在服务信息未知时，货主选择 3 种运输方式的概率相同，即nR=nM=nA=1 3。第2项RpR、MpM、ApA表示自身运价对运输需求的影响。第3项R()pM+pA、M()pR+pA、A()pR+pM表示两种竞争运输方式运价对运输需求的影响。第 4 项RlM()1-ybrbM+272第23卷 第4期区块链背景下的中欧班列网络配流研究lA()1-ybrbA-2lR()1-ybrbR、M2lM()1-ybrbM-lR(1-)ybrbR-lA()1-ybrbA、AlM()1-ybrbM+lR()1-ybrbR-2lA()1-ybrbA表示该运输方式与竞争运输方式之间运输时间差对运输需求的影响，区块链应用后，即yb=1时，应考虑货物运输时间的变化。式(5)表明3种运输方式的运输需求之和为1。表 1 符号说明Table 1 Symbol description符号集合参数AKijICTcaprlarbpdRdMdAnRnMnARMApRpMpARMARMAlRlM说明运输网络中的铁路区间集合，aAi城市与j城市之间的运输路径集合，kKij运输网络中的城市集合，i,jI运输网络总运输费用(元)运输网络总运输时间(d)铁路区间a上单位货物运费(元TEU-1)班列运价(元TEU-1km-1)铁路区间a的长度(km)区块链技术应用前后运价比值单位货物对中欧班列的运输需求(TEU)单位货物对班轮的运输需求(TEU)单位货物对空运的运输需求(TEU)单位货物对中欧班列的潜在需求(TEU)单位货物对班轮运输的潜在需求(TEU)单位货物对空运的潜在需求(TEU)班列客户对班列运价的敏感性(TEU2万元-1)海运客户对海运运价的敏感性(TEU2万元-1)空运客户对空运运价的敏感性(TEU2万元-1)班列全程运价(万元TEU-1)班轮全程运价(万元TEU-1)空运全程运价(万元TEU-1)班列客户对班轮和空运运价的敏感性(TEU2万元-1)海运客户对班列和空运运价的敏感性(TEU2万元-1)空运客户对班列和海运运价的敏感性(TEU2万元-1)班列客户对运输时间差的敏感性(TEU周-1)班轮客户对运输时间差的敏感性(TEU周-1)空运客户对运输时间差的敏感性(TEU周-1)班列的运输时间(周)班轮的运输时间(周)符号参数决策变量lArbRrbArbMcRcMcAcbRMACaxavatcarbc12ciscjetistjexijxijkybycaybcyaijk说明空运的运输时间(周)区块链应用后，中欧班列运输时间缩短比例区块链应用后，航空运输时间平均缩短比例区块链应用后，海运运输时间平均缩短比例班列运输的单位成本(万元TEU-1)班轮运输的单位成本(万元TEU-1)空运的单位成本(万元TEU-1)区块链应用成本(万元TEU-1)班列从单位货物运输需求获得的效用(元)海运从单位货物运输需求获得的效用(元)空运从单位货物运输需求获得的效用(元)铁路区间a的通过能力(TEU周-1)铁路区间a上的集装箱流量(TEU周-1)班列在铁路区间a上的行使速度(kmd-1)班列在铁路区间a上的通关时间(d)区块链技术应用后通关时间缩短比例费用权重系数时间权重系数单位时间价值(元d-1TEU-1)集装箱在始发城市i的固定费用集装箱在终到城市j的固定费用集装箱在始发城市i的固定时间集装箱在终到城市j的固定时间i城市到j城市的货运需求(TEU周-1)i城市与j城市之间第k条路径流量(TEU周-1)0-1变量，区块链应用时，取1；否则，取00-1变量，区间a上有国境站，取1；否则，取00-1变量，区块链应用时，取1；否则，取00-1变量，路径k经过区间a，取1；否则，取0运输部门利润为货物运费收入减去运输成本，3种方式从单位货运需求中所获效用分别为R=dR()pR-cR-ybcb(6)M=dM()pM-cM-ybcb(7)A=dA()pA-cA-ybcb(8)式(6)式(8)表明3种方式运输部门所获效用等于运输需求与利润的乘积。其中，括号中内容pR-cR-ybcb、pM-cM-ybcb、pA-cA-ybcb分别为 3种运输方式运输单位货物所获利润；区块链应用前，即yb=0时，利润等于运价减去单位货物运输成本，分别为pR-cR、pM-cM、pA-cA；区块链应用之后，即yb=1时，利润计算还应考虑应用区块链的技术 成 本，3 种 运 输 方 式 所 获 利 润 分 别 变 为pR-cR-cb、pM-cM-cb、pA-cA-cb。班列公司、班轮公司和航空公司通过调整定价使效用最大化，得到最优的定价策略，形成纳什均衡。效用对价格进行求导可得RpR=nR-RpR+R()pM+pA+RlM()1-ybrbM+lA()1-ybrbA-2lR()1-ybrbR-R()pR-cR-ybcb(9)MpM=nM-MpM+M()pR+pA-M2lM(1-ybrbM)-lR()1-ybrbR-lA()1-ybrbA-M()pM-cM-ybcb(10)ApA=nA-ApA+A()pR+pM+AlM()1-ybrbM+lR()1-ybrbR-2lA()1-ybrbA-R()pA-cA-ybcb(11)273交通运输系统工程与信息2023年8月式(9)式(11)为效用对价格求导的结果，可以反映 3 种方式从单位货运需求中所获效用R、M、A随自身运价pR、pM、pA的变化趋势。由2Rp2R=-2R0、2Mp2M=-2M0、2Ap2A=-2A0可知，存在使效用最大化的最优价格。根据RpR=0、MpM=0和ApA=0，可以获得使 3 种运输方式效用最大化的最优定价p*R、p*M、p*A，代入式(2)式(5)中，得到最优班列运价，即博弈后的最优班列运价为p*R=M1()M2-R1()2A+A+()A1-R2()2M+M+R3()2M+M()2A+A()2A+AD1(12)式中：M1、D1为由运价敏感性和运输时间差敏感性决定的，与区块链应用无关的确定项，计算式为M1=()2M+R，D1=2R()2M+M()2M+A-MM1()2M+A-A()2M+R()2M+M；M2、R1、A1、R2、R3为最优运价对区块链技术应用所导致的运输时间缩短和区块链技术成本的敏感性参数，M2=RaM-M2lM-lR-lA-yb()2lMrbM-lRrbR-lArbA+M()cM+ybcb，R1=MnR+RlM+lA-2lR-yb(lMrbM-)lArbA-2lRrbR+R()cR+ybcb，A1=RnA+AlM+lR-2lA-yb()lMrbM-lRrbR-2lArbA+R()cR+ybcb，R2=AnR+RlM+lA-2lR-yb()lMrbM-lArbA-2lRrbR+R()cR+ybcb，R3=nR+RlM+lA-2lR-yb(lMrbM-)lArbA-2lRrbR+R()cR+ybcb。根据式(12)可得区块链应用前后中欧班列运价的比值为rbp=p*Rup*Rw=M3uM3w(13)式中：M3为M1、R1、A1、R2、R3的组合项，M3=()M2-R1()2A+A+()A1-R2()2M+M+R3(2M+)M()2A+A；下标w和u分别对应M3在区块链技术应用前后的取值。2.2 铁路区间运输时间分析铁路区间a上的运输时间由班列在区间上的运行时间和在国境站上的通关时间组成。考虑铁路区间通过能力，用分段函数描述各铁路区间a上的运输时间为ta=xaCa+1xa-Ca2xaCadava+ycatca()1-ybcrbcxa(14)式中：xaCa+1xa-Ca2xaCa为铁路区间上集装箱运输总时间与铁路区间上货物自由运输时间的比值；dava+ycatca()1-ybcrbc为铁路区间上货物自由运输时间，dava为列车在铁路区间上的运行时间，ycatca()1-ybcrbc为列车在国境站上的通关时间。2.3 中欧班列运输网络配流模型网络配流目标为总运输费用最小和总运输时间最少，考虑班列在始发站集货和装车，终到站卸车和转运等过程中产生的固定费用和时间，目标函数为minC=aA0 xacadw+iIjIxij()cis+cje(15)minT=aA0 xata(w)dw+iIjIxij()tis+tje(16)引入费用和时间权重系数1、2及时间价值系数，实现双目标归一，构建网络配流模型为minZ=1C+2T=aA0 xa1prrbpla+2xaCa+1xa-Ca2xaCalava+ycatca()1-ybcrbcxadw+iIjIxij1()cis+cje+2()tis+tje(17)s.t.1+2=1(18)xa=iIjJkKijxijkyaijk,aA;i,jI(19)xij=kKijxijk,i,jI(20)xaCa,aA(21)xijk0,i,jI;kKij(22)yaijk0,1,i,jI;aA;kKij(23)目标函数式(17)为总的综合运输成本最小。约束条件：式(18)表明费用和时间权重系数之和为1；式(19)表明铁路区间a上集装箱流量为所有经过该区间的路径上集装箱流量之和；式(20)为流量守恒，表明始发城市i到终到城市j所有路径的集装箱流量之和等于i到j的集装箱运输需求；式(21)为区274第23卷 第4期区块链背景下的中欧班列网络配流研究间容量约束，表明铁路区间a上的集装箱流量不大于该区间的通过能力；式(22)为取值约束，表明所有路径上的集装箱流量均不小于0；式(23)为取值约束，当yaijk=0时，路径k不经过铁路区间a，当yaijk=1，路径k经过铁路区间a。3案例分析3.1 数据来源以 2020 年中欧班列运输网络为案例进行分析。根据中欧班列历年开行数据，以及全国各省、市及自治区2020年对外贸易额和进出口运输方式总值等基础数据，得到中欧班列每周平均去程和回程集装箱数据。根据 中欧班列建设发展规划(20162020年)，各节点位置和线路连通情况如图2所示。图2中，用省会和首都城市分别代表国内各省和中欧班列沿线各国，用圆圈表示；铁路国境站点用三角形表示。其中，欧盟成员国货物入境只需向第1个入境海关进行申报，因此，在图2中只标注了第1个欧盟出入国境站16。依据 铁路货运运价里程表 国际铁路货物联运统一过境运价规程 等国际和国内铁路规定文件，得到各节点之间的运价里程。图 2 中欧班列运输网络拓扑结构Fig.2 Topological structure of China railway express transportation network为便于分析中欧班列运输网络的集装箱流量变化，根据 中欧班列建设发展规划(20162020年)，将中欧班列运输网络分为东、中及西3条通道。因中吉乌铁路尚在规划中，本文不考虑由吐尔尕特出境的西通道线路，则3条通道具体运输线路如表2所示。表 2 东、中及西通道运输路线Table 2 Transportation routes of eastern,central and western corridors通道东通道中通道西通道运输路线国内段-满洲里-扎乌金工厂-莫斯科-欧洲段国内段-二连浩特-乌兰巴托-扎乌金工厂-莫斯科-欧洲段国内段-阿拉山口-扎雷克-阿斯塔纳-莫斯科-欧洲段国内段-阿拉山口-扎雷克-巴库-安卡拉-欧洲段国内段-霍尔果斯-阿拉木图-塔什干-德黑兰-安卡拉-欧洲段国内段-霍尔果斯-阿拉木图-比什凯克国内段-霍尔果斯-扎雷克-阿斯塔纳-莫斯科-欧洲段国内段-霍尔果斯-扎雷克-巴库-安卡拉-欧洲段3.2 参数设置运输费用、运输时间权重系数和时间价值系数的取值方面，参考姜昊17的研究，将货物分为高价值时间敏感、低价值时间敏感、高价值时间不敏感及低价值时间不敏感这4类，结合班列运营公司实地调研情况，对各类货物的系数分别进行赋值。4 类货物费用权重系数1分别为 0.250、0.375、0.625、0.875，时间权重系数2分别为0.750、0.625、0.375、0.125，时 间 价 值 系 数分 别 为 2400，600，200，80元d-1TEU-1。调研数据显示，4类货275交通运输系统工程与信息2023年8月物占比分别为39.5%，17.5%，6.8%，36.2%，通过加权 平 均 计 算，得 到 平 均 权 重 系 数1=0.524，2=0.476，时间价值系数=1095.56元d-1TEU-1。参考文献谢雨蓉15、姜昊17，王杨堃18等的研究，结合班列运营公司和国际货运代理公司实地调研情况，确定国境站通关能力、国境站通关时间、不同区域铁路区间的运输速度和运价、中欧班列、空运和海运的客户敏感度、单位货物运输成本、起终点的固定费用和时间等参数，参数取值如表3所示。表 3 主要参数取值表Table 3 Parameter value table符号CatcavaprRMARMARM取值9000 TEU周-11 d中国1400 kmd-1，宽轨段1000 kmd-1，欧洲(非宽轨)800 kmd-1，土耳其/伊朗600 kmd-1中国4.12元TEU-1km-1，宽轨段4.93元TEU-1km-1，欧洲(非宽轨)6.87元TEU-1km-1，土耳其/伊朗8.01元TEU-1km-16 TEU2万元-123 TEU2万元-11.5 TEU2万元-10.4 TEU2万元-10.5 TEU2万元-10.1 TEU2万元-10.3 TEU周-10.2 TEU周-1符号AlMlRlAcRcMcAciscjetistje取值0.8 TEU周-17周2.5周1周2.89万元TEU-11.81万元TEU-114.45万元TEU-10.3万元TEU-10.2万元TEU-13 d3 d区块链应用后通关时间缩短比例rbc和区块链技术成本cb对区块链应用前后中欧班列运价比值rbp的影响如图3所示。图3(a)中，运价比值rbp与通关时间缩短比例rbc成负相关。因而，rbc越大，区块链应用后班列运价越高。根据青岛和烟台等地海关区块链技术应用的新闻报道，区块链能使货物通关效率提升20%60%，本文取rbc=0.4。国际货运代理公司的调研数据显示，中欧班列、空运和海运中通关时间在货运时间中的占比分别约为45%，40%，30%，因此，3种方式在区块链应用后运输时间缩短的比例rbR、rbA、rbM分别为 0.18、0.16、0.12。图3(b)中，区块链应用前后运价比值rbp与区块链技术成本cb成正相关。当cb较小时，因受通关时间缩短影响，运价比值小于1，班列运价有所降低，随着cb的增大，运价比值也逐渐变大。取rbc=0.4，当区块链技术成本cb=0.006万元时，运价比值rbp为1，此时，区块链应用前后运价相同，随着cb增 大，班 列 运 价 也 逐 渐 上 升。参 考GOPALAKRISHNAN等19的研究，基于区块链的固体废物管理(Solid Waste Management,SWM)系统参数，结合中欧班列运行情况，将集装箱上的物联 网 设 备 安 装 和 货 物 追 踪 信 息 费 用 定 为240元TEU-1；同时，参考NAOKI等20的研究，日本国立计量研究所(National Metrology Institute ofJapan,NMIJ)区块链平台签发证书的费用，考虑货物运输过程中的多环节特性，将中欧班列运输过程中的区块链运行成本定为360元TEU-1，则区块链技术成本定为 0.06 万元TEU-1，此时，有rbp=1.051。3.3 结果分析本文通过Python3.9编程并调用Gurobi9.1.1求解模型，在处理器为Intel i7-9700K CPU3.60 GHz，16 G 内存，64 位 Windows10 系统的计算机上进行。获得区块链技术应用前后中欧班列运输网络流量分布情况如图4所示。从图4可以看出，区块链技术应用前，东、中及西通道流量占比分别为28.79%，19.34%，51.87%，相较于东和中两条通道，西通道的流量明显较大，承担了中欧班列的主要运输任务。这是因为当前中欧班列开行量较大的城市多分布于西部内陆地区，例如西安、成都及重庆等，而这些城市通过西通道出境，在运输费用和运输时间方面更有利。相比之下，离东和中通道更近的东中部地区，尤其是东部沿海地区，中欧班列受到国际海运的竞争，运输量相对较小，导致东和中通道国际班列运输量相对较小。276第23卷 第4期区块链背景下的中欧班列网络配流研究图 3 区块链应用前后中欧班列运价比值Fig.3 Ratio of freight rates for China Railway express before and after blockchain application图 4 区块链技术应用前中欧班列网络流量分布Fig.4 Network traffic distribution of China railway express before application of blockchain technology区块链技术应用之后，班列运输时间将会缩短。同时，经过中欧班列、空运及海运的3方博弈，中欧班列也会确定新的运价，各铁路区间的综合运输成本将发生明显变化，继而影响货物运输路径的选择。以郑州-赫尔辛基的班列运输为例，按东、中及西这3个通道分别选取郑州-西安-宝鸡-兰州-哈密-乌鲁木齐-阿拉山口-扎雷克-阿斯塔纳-莫斯科-赫尔辛基，郑州-石家庄-太原-集宁-二连浩特-乌兰巴托-扎乌金工厂-莫斯科-赫尔辛基，郑州-石家庄-北京-天津-满洲里-扎乌金工厂-莫斯科-赫尔辛基这3条运输路径，用西通道与东和中通道综合运输成本差值与西通道综合运输成本的比值反映西通道的优势，定义西通道的优势变化率为区块链技术应用前后西通道综合运输成本优势差值与应用前西通道综合成本优势的比值，如图5所示，反映区块链应用前后西通道相较于东和中通道的优势变化率与区块链技术应用后通关时间缩短比例rbc和区块链技术成本cb之间的关系。如图5(a)所示，西通道的综合成本优势变化率与通关时间缩短比例rbc成正线性相关，表明未来区块链技术对通关作业的优化程度越高，西通道的优势越大，对货运需求的吸引力越强。同时，西通道较东通道的优势变化率明显高于较中通道的优势变化率，且其随通关时间缩短比例rbc的增长也明显快于较中通道的优势变化率，表明区块链技术应用对东通道的影响更大，随着区块链技术对国境站通关作业优化程度的提高，东和中通道货运需求均会向西通道转移，其中，东通道转移的更快。而如图5(b)所示，西通道较之于东通道的综合成本优势变化率与区块链技术成本cb成正线性相关，表明277交通运输系统工程与信息2023年8月区块链技术成本增加，会使得东通道的劣势增大，使运输任务由东通道向西通道转移。同时，也表明控制技术成本有利于促进区块链应用后中欧班列运输线路的均衡利用。相较之下，西通道较之于中通道的综合成本优势变化率与区块链技术成本均呈较弱的负线性相关关系。这是因为，西通道与中通道运输路径的运价里程相差较小，随区块链技术成本增加，中和西通道综合运输成本差值的增长率小于西通道综合运输成本的增长率。因此，随区块链技术成本增加，中通道在综合运输成本上的劣势也会增加，但劣势增长慢于东通道，因而，随区块链技术成本增长，运输需求向西通道转移的速度较东通道也更慢。值得说明的是，这种综合成本优势变化率与区块链技术成本cb的弱负线性相关关系是由于郑州位于我国中部的地理位置所导致的，若是以济南和南京等东部城市或是成都和重庆等西部城市举例，则能看出西通道较中通道的优势变化率随区块链技术成本增加而明显上升。图 5 区块链应用前后西通道优势变化率Fig.5 Change rate of advantages of West Channel before and after application of blockchain本文取rbc=0.4、cb=0.06万元验证区块链应用后中欧班列运输网络中流量分布的变化，此时，班列运价为应用前的1.051倍，国内段、宽轨段、欧洲(非宽轨)段及土耳其/伊朗段运价分别为 4.33，5.18，7.22，8.42元TEU-1km-1。以郑州-赫尔辛基为例，如图 5 所示，西通道的优势变化率分别为0.073和0.022，即西通道较东和中通道的综合运输成本优势在区块链应用后分别增加了 7.3%和2.2%。区块链应用后的中欧班列网络流量分布如图6所示。由图6可以看出，区块链技术应用之后，凭借更大的综合运输成本优势，西通道对货运需求的吸引力增强，对应铁路区间的集装箱流量明显增大，而东和中通道对应铁路区间集装箱流量则明显减小，其中，以东通道流量变化更为凸出，来自东部地区的大量集装箱流由原来的徐州-济南-天津-满洲里一线出境，转而向西从宝鸡-兰州-乌鲁木齐-阿拉山口/霍尔果斯一线出境运往欧亚各国。区块链应用后，3 条通道的流量占比分别为26.03%，14.22%，59.75%，东和中通道流量占比分别下降5.12%和2.76%，西通道流量占比则提高了7.88%。区块链应用后，西通道在运输时间和运输费用的优势更为明显，更多集装箱运输需求由东和中通道向西通道转移，西通道在中欧班列运输网络的作用进一步增大，其运