我国铁路运输发展区域划分研究*

帅 斌，钟绍林，李 静

(1．西南交通大学交通运输与物流学院，四川成都610031;2．中铁第四勘察设计院集团有限公司线站处，湖北武汉430063)

不同的区域经济特性使得铁路运输需求在规模、结构、层次上存在差异，导致铁路运输在不同类型区域发展中功能定位不同，这就决定了不同类型区域铁路发展战略和规划目标不同。因此，只有对区域合理划分，才能认清不同类型区域经济发展特点及面临的发展形势，提炼出各类区域铁路网规划理念，合理确定各类区域铁路网规划目标，实现与国家中长期铁路网规划的合理衔接。目前，国内外还没有区域划分的绝对标准，研究者往往根据特定的研究目的，自行设立标准，采用不同的划分方法，因而出现了许多不同的分类结果，如三大经济地带、六大经济区等等［1－3］。最近，有几位学者从交通地理、交通区位论的视角对交通运输的区划进行了研究，如:袁长伟等提出了运输区域的概念，并把全国分为七大运输区域［4］;王长伟等［5］对中国交通运输碳减排区域划分进行了研究。以上研究丰富了区域划分的理论成果，并在区域发展的实践中得到了检验，然而其多集中在定性层面上，定量研究的较少，且没有专门针对铁路运输的区划研究。区域社会经济活动是铁路运输发展的重要前提，铁路运输是区域社会经济活动生产、流通、分配、消费诸环节及区域各部门和各地区间实现有效联系的纽带，二者相互促进，相互制约。与此同时，区域经济发展与铁路运输发展又表现出不同步性，这就要求从铁路运输发展和区域经济发展协调度出发，来衡量区域铁路发展的潜能。为了准确把握铁路运输与区域经济发展的适应性和区域差异性，并考虑到数据的可得性、效率性和可行性，本文拟以行政区域为单位，对全国31个省市(除港、澳、台)从区域经济水平、铁路运输发展水平、铁路运输发展与区域经济发展耦合度3个方面对区域进行横向比较划分，并结合我国区域经济发展的实际情况，对这3种区域划分结果进行调整。

1 基于经济发展水平的区域划分

人均GDP(Y)能直接反映出经济发展水平，本文以2001—2010年的人均 GDP统计数据［6］的平均值对全国31个省市进行划分，结果如表1所示。

表1 基于区域经济发展水平的区域划分Table 1 Region division based on the level of regional economic development

一类区域人均GDP在5 000美元以上，处于该阶段的地区的经济增长以技术创新和制度创新为主，在铁路网规划时能提供更多的资金支持，获取交通运输的阻力较小;二类区域人均GDP在3 600～5 000美元之间，处于该阶段的地区生产要素，在资本的推动下快速积累和高度集中，投资成为经济增长主要推动力;三类区域人均GDP在3 600美元以下，资源为推动经济发展的主动力。二类和三类区域，经济发展水平较低，路网规划发展潜能较大。

2 基于铁路运输业发展水平的区域划分

铁路运输发展水平主要体现在铁路货运量(X1)、铁路货物周转量(X2)、铁路客运量(X3)、铁路客运周转量(X4)和铁路网密度(X5)5个指标上。依据2001－2010年统计数据［6］，对各项指标进行相关性检验，结果表明:在显著性水平0．05下，铁路货运量和货物周转量、铁路客运量和客运周转量这2组指标之间具有明显的相关性，其相关系数分别为0．592和0．628。

主成分分析是将原来众多的具有一定相关性的指标用一组新的数量较少互且相互独立的综合指标来代替，简化计算的同时也可以提高分类效率，因而对这5个指标进行主成分分析。借助SPSS统计软件，结合累计贡献率超过85%的原则，析出2个主成分，其表达式分别为:

综合起来有:

式中:F1，F2和F分别为铁路运输业发展水平第一主成分、第二主成分、综合主成分，ZXi为第i个指标标准化后的数值，i=1，2，…，5。

依据2001—2010年各项指标统计数据标准化数值的平均值，算出铁路运输发展水平的综合主成分得分，进而将全国31个省市划分为3类，划分结果见表2。

表2 基于铁路运输业发展水平的区域划分Table 2 Region division based on the level of railway transportation development

一类区域铁路运输发展水平的综合主成分在4．76～25之间，主要位于我国华北地区;二类区域在－2．86～2．43之间，主要位于我国西北及华中、华南地区;三类区域在－8．25～－3．36之间，主要位于我国东南及西南地区。

3 基于铁路运输与区域经济发展耦合度的区域划分

耦合是对2个或2个以上系统间相互依赖、相互协调、相互促进的动态关联关系的描述，能反映出系统之间发展是否同步。灰色关联分析方法［7－9］结合时间序列统计数据，量化分析系统的发展态势并进行几何关系的比较，非常适合系统之间动态历程分析，因而本文采用灰色关联分析方法，来计算铁路运输和区域经济之间的耦合程度。选取2001—2010年的人均GDP统计数据(Yj)作为参考数列，2001—2010年铁路货运量(X1j)、铁路货物周转量(X2j)、铁路客运量(X3j)、铁路客运周转量(X4j)和铁路网密度(X5j)的统计数据为比较数列，j=2001，2002，…，2010，各数列标准化后的数值分别为 ZYj，ZXij(i=1，2，…，5)。令 C 表示铁路运输与区域经济发展的耦合度，有

其中:ρ为分辨系数，其作用是提高关联系数之间差异的显著性，一般取值为0．5。

借助MATLAB软件，分别计算全国31个省市(除港、澳、台)铁路运输系统与区域经济系统的耦合度，结果显示:除北京外，各地区铁路运输与区域经济发展的耦合度都在0．6以上，依据耦合度的评判标准［10］，我国大部分地区都处于初步协调接近中级协调发展阶段。具体分类结果如表3所示。

表3 基于铁路运输与区域经济系统耦合度的区域分类Table 3 Region division based on the coupling degree between railway transportation system and regional economic system

一类区域经济发展水平较高，对铁路运输服务提出了更高的要求，但是铁路基础设施的建设速度跟不上经济发展步伐，对区域经济发展的“瓶颈”作用较为明显，总体上经济发展相对于铁路基础设施建设超前，两个系统发展不协调，所以耦合度表现为最小;二类区域经济发展达到了较高水平，同时具有较完善的铁路网，地区经济和铁路网建设水平总体上曾现出一定的适应性，但是，路网设施建设速度相对缓慢，处于铁路建设和经济发展的适应调整阶段，比较起来耦合度较大;三类区域的经济发展水平和铁路基础设施水平都很低，铁路网建设滞后，经济增长方式粗放，表现为耦合度最大。

4 综合评价

依据全国31个省市(除港、澳、台)在每类地区中出现的频率，对以上3种分类结果进行综合分析，结果如表4所示。

表4 区域划分综合分析表Table 4 Comprehensive analysis for region division

提升区域包括浙江、上海、福建，此类地区位于我国东南沿海地区，经济水平发展高，铁路运输业在综合运输体系所占的比例较低，因此发展水平相对较低，铁路运输系统与经济系统的耦合度较大。由于这类地区经济发展水平高，需要发达的综合交通运输体系作为支撑，因此铁路网在布局规划时，应在继续提高交通基础设施存量的同时，注重突出综合运输理念，实现与其他运输方式有机衔接，尤其是加强水铁联运通道建设，服务于沿海港口腹地，充分发挥铁路在综合运输中的功能和作用。此外，由于此类地区经济发展水平较高，旅客对服务质量如快捷性、便利性、舒适性等要求较高，因此，铁路网规划应努力实现基础设施质量的提升，构建完善的快速客运网络，提高运输服务质量。

重点区域包括广东、北京、天津、江苏、内蒙，辽宁，山西、河北、黑龙江、河南、陕西、吉林、湖北、湖南、安徽、江西，此类地区主要位于我国中部和东北地区，是我国的能源基地，同时也是连贯我国东西部地区的纽带，对于扩大东部地区经济腹地，提高西部地区通达性等都有重要作用。该类区域经济发展水平和铁路发展水平都较高，但两者之间的耦合度较低，明显表现为铁路基础设施建设对经济发展的瓶颈制约作用，因此应重点和优先发展此类区域的路网建设，这不仅有利于当地经济的发展，也满足全国经济和谐发展、区域经济一体化发展的要求。针对该类区域，铁路网规划布局应积极拓展路网覆盖面，优先考虑覆盖区域内重要的能源产地，构建和强化能源通道，着重体现对高强度客货流输送、煤炭运输、港口集疏运系统的布局。

发展区域包括新疆、重庆、宁夏、广西、甘肃、贵州、四川、青海、海南、西藏、云南，这类地区主要位于我国西部地区，经济发展水平相对落后，铁路运输发展水平低，自然和旅游资源丰富，边境地区具有重要的军事战略地位。随着国际间经济贸易、人员往来的不断频繁，从国家长远发展和安全的角度，政府需加快铁路基础设施建设，刺激区域经济增长。铁路网布局时注重拓展路网覆盖面，提高主要节点的可达性。

区域划分的最终结果如图1所示。

图1 区域划分空间分布图Fig．1 Spatial distribution of region division

5 结论

不同区域不同的经济特性决定了不同的铁路运输发展规模、结构和层次，因而区域划分是研究区域铁路发展规律和规划目标的依据。本文采用主成分分析法、系统聚类法和灰色关联分析法，依据区域经济发展水平、铁路运输业发展水平以及铁路运输与区域经济发展的耦合程度，将全国31个省市(除港、澳、台)划分为提升区域、重点区域和发展区域3种类型，并探讨了每种类型区域铁路发展的总体特征和分异规律，为合理进行区域铁路网规划提供了参考依据。

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