0 引言

工业园区作为中国第二产业的重要支撑，在积极为社会创造经济财富的同时，对自然资源产生了庞大的消耗，对生态环境也造成了巨大的压力，为了解决这一经济发展上的难题，生态工业园应运而生。生态工业园的可持续运转依赖于园区内核心项目的协调作用，有针对性地对核心项目做出有效的管理，对其生产资源进行合理配置，不仅能提高资源的利用率，还可以增强系统的稳定性，因此对园区内生产项目进行重要度评估具有现实意义。

复杂网络拓扑结构的异质性，决定了网络中节点的不平等性，导致处于不同位置的节点表现出不均等的抗毁性。因此，通过发掘重要性节点，并采取有效的手段对这类节点进行保护，可以提高整个网络的稳定性。在社会网络分析的视角下，节点中心性可以衡量节点的重要性；在系统网络分析的视角下，常用的方法有节点删除法和节点收缩法。总体而言，学者们的研究角度不尽相同，但是都强调了节点的重要度评估具有实用价值。

1 生态工业园共生网络的构建

本文以苏北某生态工业园为例，该生态工业园将盐化工产业作为核心，以盐卤水作为原料，主要发展纯碱与离子膜烧碱项目，结合尖端的生产技术，产出了丁酮肟、硝酸、氯乙酸、环氧氯丙烷、邻甲苯胺、硫丹醇、聚氨酯、甘氨酸等多种应用范围广的产品，并引入了新型建材产业等充实了园区的生态产业链。该工业园秉承产业关联度强、资源节约、环境友好的原则，以打造纯碱、烧碱和盐卤水综合利用为三大支柱项目为目标，从而推动园区工业产业可持续发展。

本文将生态工业共生网络抽象为无向的复杂网络，以园区内生产项目为节点，以项目之间的物质、能量交换为边并使用 Ucinet 软件 NetDraw 工具，得到该生态工业园的网络拓扑结构，如图 1 所示。

2 生态工业共生网络节点重要度综合评价

2.1 评价指标选取定义 1 度中心性（Cd）

度中心性则表示为节点 i 的节点度与网络中可能存在的最大节点度之间的比值，其表达式为：Cdi=ki（/ N-1） （1）其中 ki 为网络中节点 i 的节点度。定义 2 介数中心性（Cb）介数中心性的表达式为：Cbi=h≠∑i≠j∈Vghj（i）ghj（2）其中 ghj 为节点 h 到节点 j 的最短路径的总数，ghj（i）为节点 h 与 j 经过节点 i 的最短路径的条数。定义 3 接近中心性（Cc）接近中心性的表达式为：Cci=N-1/n∑j=1dij （3）其中 dij 为任意两个节点 i 和 j 间的最短路径所含边数。

2.2 基于 NF-TOPSIS 的节点重要度综合评价算法

相关文献曾提出基于 TOPSIS 的节点重要度综合评价模型，原文的模型更倾向于无向无权网络，对于工业共生网络并不适用，本文充分考虑工业共生网络中生产项目的生产能力，提出基于 NF-TOPSIS 的节点重要性综合评价方法，算法步骤如下：步骤 1：构造标准化矩阵 R。设工业共生网络中有 n节点，m 个节点重要度评价指标，第 i 个节点的第 j 个指标值记为 a（ij i=1，2，…，n；j=1，2，…，m），构成决策矩阵A 为：A=a11 … a1man1 … anm（4）本文选取的指标皆为效益型指标，但是参与决策的指标量纲不统一，为便于比较，须对指标矩阵做如下标准化：rij=aij/aijmax （5）式中 aijmax =maxa（ij 1≤i≤n；1≤j≤m）。规范化后的决策矩阵记为 R=（rij）n×m。步骤 2：根据矩阵 V 确定理想解 X+与负理想解 X-，其中X+={max（vij）|i=1，2，…，n}={x1+，x2+，…，xm+} （6）X-

={min（vij）|i=1，2，…，n}={x1-，x2-，…，xm-} （7）步骤 3：计算距离。分别计算每个节点评价向量到正理想解的距离 D+和负理想解的距离 D-：D+i =m∑j=1（vij-x+j）2 [ ]1/2（8）D-i =m∑j=1（vij-x-j）2 [ ]1/2（9）步骤 4：计算待评价对象相对最优方案的贴近度 Ci，其公式如下：Ci=（D-i）（/ D-i +D+i） （10）

3 实证分析—以苏北生态工业园为例

本文以苏北生态工业园为例，通过 Matlab7.0 编程，计算各个节点的中心性指标，并根据中心性值的大小找出各指标排名前 10 的节点，如表 1 所示，从表中可以看出，不同指标的排序也并不一致，但指标评价显然是片面的。在该工业共生网络中存在大量具有相同度中心性的节点，显然这些节点的重要度未必相同，例如节点 20 的度中心性排在前列，然而农药项目仅仅是主产业链中的衍生项目，对生态园区的运转作用并不大，对于这类节点的破坏，仅仅使得网络的通信冗余度减少，并不影响网络的整体通信能力；介数中心性基于网络的最短路径，反映了节点对流的控制能力，然而在实际工业共生网络中重要的流并非就沿着最短路径传播的；接近中心性依托的是网络中节点的距离，刻画了节点的位置中心性，却忽视了节点的通信能力，因此对工业共生网络节点重要度进行多指标综合评价具有现实意义。根据综合评价模型计算出该工业共生网络的节点评价向量到正理想解的距离 D+和到负理想解的距离 D-以及贴近度 Ci，并对贴近度 Ci 进行排序，如表 1 所示，表中给出排名前10 的节点。

在该工业共生网络中，节点 4 不仅对相邻节点的直接贡献度较大，其本身也处于相对核心位置，而且对流也具有较强的控制能力，该项目的衍生物在产业链中的流动覆盖面大，如果氯气项目的运营遭到停滞，整个生态园区资源的配置都会出现极大的漏洞，因此其 Ci 值最大；节点 1 位于网络中最核心的位置，其介数值也最大，节点3 的删除会导致整个网络的通信距离增大，因此贴近度值次之。可以看出，排名靠前的节点在网络的拓扑结构中都占据了重要位置，如果它们遭到了破坏，整个网络将不再连通。

4 结论

本文面向工业共生网络，以发现网络中重要节点为主要目标，重点从网络的拓扑结构出发，通过基于 TOPSIS 的多指标综合评价模型发现网络中的重要节点。根据本文的评价模型寻找园区内的重要项目，并通过有效的手段对其进行保护，提高工业共生网络的鲁棒性，从而避免园区内支撑项目遭到破坏引起级联效应导致整个园区停止运行。下一步研究需要进一步模拟实际的工业共生网络，将工业园当作有向加权网络来进行分析，并融入能量流、信息流对节点的影响，同时对节点的权重分析进行改进，让最终的评价结果更贴近实际工业共生网络，进一步提高网络的稳定性和可靠性。