高速铁路与节点城市旅游业的相关性研究——以北京市为例

金 慧，刘洪利

(首都师范大学， 北京 100048)

区别于早期欧洲对高铁的定义，我国高速铁路(以下简称高铁)专指新建开设的时速不低于250 km/h的客运专线铁路[1]。以首条高铁——京津城际高铁的首次通车为标志，我国也步入了高速铁路的新时代，随后武广、郑西、沪宁、沪杭、京沪等高速铁路先后建成通车，到2020年，中国将建成“四纵四横”高铁客运专线网络，全长达到16 000 km[2]。截止2016年底，我国高速铁路运营里程为2.2万km，居世界第一[3]。高铁因其客运能力大、发车率高、稳定性强的特点，已成为区域交通发展的核心[4]。

高铁作为一种新的交通工具，其投入直接影响区域的空间格局[5-7]，产生相应的社会效益：一方面促进和平衡了沿线地区的经济发展，推动了国土开发、节能减排等；另一方面进一步推动中国的工业化和城镇化发展进程，以中心城市向外缘辐射，刺激和带动周围城市同步发展[8-9]，其中对旅游业的影响值得关注。高铁作为新兴的交通工具，具有时效性、便利性、安全性、舒适度等方面的显著优势，其投入使用大大增加了旅游吸引力，刺激游客发生旅游行为，相应地旅游目的地将发生一系列的变化。其中，位于网络节点位置的城市受高铁影响较大，故表现更为明显。为有效提升旅游吸引力，大力发展旅游业，应结合具体变化进行多方面的调整。因此，明确两者之间的关系与特点，是顺应在高铁时代发展的首要步骤。

本文从定量的角度，探究高铁与节点城市旅游业之间存在的关系，主要分为二个部分：第一部分探究两者的相关性情况，运用灰色关联度计算分析，明确两者之间的相关性及程度；第二部分分析高铁对节点城市旅游业的具体影响，验证第一部分的结论并细化分析其相关性表现，以节点城市北京市为研究主体，从城市旅游业经济效益、城市通达性、旅游吸引力三方面具体分析。

1 研究综述

国内受高铁发展进程的影响，高铁与旅游业两者共轭领域的研究相对较晚，且前尚未成熟。2001年之前的文献处于边缘化研究阶段。张志尧、范文毅[10]最早通过研究京沪高速铁路对上海经济发展的影响开启了高铁与旅游两者的研究。胡天军，申金升[11]随后共同提出京沪高速铁路对于带动第三产业和旅游业的发展。2010年开始该领域的研究进入了高潮阶段。殷平[12-13]评述了国内外的研究成果并得到经验启示，并以郑西高铁为例研究高铁对区域旅游新格局构建。汪德根等[14]评论了国外研究经验与启示，并结合武广高铁研究其对湖北省区域旅游空间格局以及对沿线都市圈可达性的影响[15-16]，以京沪高铁为例研究对主要站点旅游流时空分布、对旅游者目的地选择的影响[17-18]。郭建科、王绍博等[19-20]以哈大高铁为主研究对东北城市旅游经济联系、旅游供需市场的空间效应。以上研究成果较为丰富，但缺少两者相关性的论证与系统的分析。

2 高铁运输业与旅游业的相关性

李天元[21]在其《旅游学概论》中写道:“旅游是人们出于移民和就业任职以外的其他原因离开自己的长住地前往异国他乡的旅行和逗留活动，以及由此所引起的现象和关系的总和。”可见旅游活动的异地性决定了交通的必要性。交通是旅游需求与旅游供给的桥梁，是实现游客从客源地到旅游目的地发生旅游活动的先决条件。同时，交通运输业作为旅游业的三大支柱产业之一，与旅游业相互促进、共生发展[22]。

2.1 灰色关联度计算

灰色关联分析是一种多因素统计分析方法。该方法定量分析一个系统的动态历程，以各因素的样本数据为依据，用灰色关联度来描述因素间关系的强弱、大小和次序的，主要应用于不同因素随着时间变化表现出的相关性问题[23]。相较于相关、回归等其他多因素分析，该方法具有对数据的要求低、结果可靠、应用广泛的优势。

2.1.1 选取指标

首条高铁自2008年8月1日通车，为了保证数据的可靠性和完整性，高铁的指标选取范围为2008至2014年全国范围的营业里程(X1)、客运量(X2)和旅客周转量(X3)，旅游产业的指标选为相应年度的国内游客量(Y1)、国内旅游收入(Y2)、入境游客量(Y3)和国际旅游收入(Y4),见表1。

表1 中国高速铁路运输业和旅游业指标统计

数据来源：《中国统计年鉴》，因缺失2014年客运量和旅客周转量的数据，故以灰色预测数据为准。

2.1.2 确定参考序列和比较序列

本文以高速铁路运输业的指标作为参考序列，表示为:Xj={Xj(k)|j=1,2,3,…,m;k=1,2,3,…,l}; 将旅游业的指标作为比较序列，表示为:Yi={Yi(k)|i=1,2,3,…,n;k=1,2,3,…,l}; 其中：n为与参考序列因素数量；m为比较序列因素数量；k为动态观察值个数。

2.1.3 对参考数列和比较数列进行无量纲化处理

对多种指标进行统一计量，需要消除单位和统计方式带来的差异。量纲归一化的方法多样，本文采用均值变换法。根据式(1)进行计算，结果见表2。

(1)

表2 量纲为一化处理结果

2.1.4 计算灰色关联系数

将上述初始化数值代入式(2)进行运算，得到最终结果见表3。

(2)

其中：ρ为分辨系数，取值在[0,1],依照经验一般取ρ=0.5；M=maximaxjΔij(k)；m=miniminjΔij(k)； Δij(k)=|Yi(k)′-Xi(k)′|;i=1,2,3,…,n;j=1,2,3,…,m;k=1,2,3,…,l。

表3 灰色关联系数计算结果

2.2 结果分析

由表3可知：X、Y各指标间的灰色关联系数均大于0.61，表明两者相关性较高，即高铁的投入使用，与旅游业发展有着紧密的联系，且具有正向的促进作用。从旅游业的角度分析，高铁与国内游客量、国内旅游收入的相关系数均大于高铁与入境游客量、国际旅游收入的相关系数，可见高铁对国内的旅游影响较大，其中国内旅游收入最高，平均值为0.82。从高铁的角度分析，高铁各指标均大于0.71，表明这些方面的改变对旅游业都有较大的影响，其中客运量、旅客周转量与旅游业的相关性高于其他指标，可以作为衡量高铁对旅游影响的重要指标。

3 高铁对节点城市旅游业的影响

任何特性都有一定的表现形式，本节从高铁对节点城市旅游业产生的影响出发，进一步细化研究两者相关性。高铁在旅游者的行为决策、旅游产业、旅游目的地、区域旅游格局等方面的都产生了重要的影响[12]，且高铁的“时空压缩”效应最显著的表现为提升可达性、扩大影响范围，加强区域间联系。再结合以往研究经验，故选取旅游目的地的经济效益、平均时间、旅游吸引力3个方面进行分析。

节点城市是旅游活动的交通承载和枢纽。选取北京为研究对象，一方面因其旅游业起步早，发展水平高，旅游经济总量显著，且功能全面，旅游产品与业态丰富，旅游服务配套水平较为完善。2016年实现旅游总收入5021亿元，接待游客总人数2.85亿人次，旅游相关产业完成固定资产投资795.5亿元，占全社会固定资产投资比重的9.4%。另一方面，北京交通便利，是中国铁路网和高铁网的重要节点城市，开通时间最早，是我国首条高铁——京津城际高铁的始发地，且高铁网络较为密集，已建有京沪高铁、京津城际高铁等高铁，可抵达上海、苏州、杭州等地，运行范围基本覆盖全国重要城市。

3.1 经济效益

自2008年首条高铁——京津城际铁路开通后，北京相继开通多条高铁。故以2008年为分界点，分析高铁投入运营前后铁路运输业与旅游业之间的变化(表4)。从北京铁路运输业(2008年后包含高铁)与旅游业的统计图可以看出(图1和2)高速铁路与北京市旅游业发展之间存在同向增长的关系。主要分析如下：较之前年均300万km的客运增加量，2008年高铁开通以来，铁路客运量逐年递增，且每年同比增加量都在500万km以上，最高增加量达到1 282万km;客运周转量也呈现逐年递增的趋势，自2008年增加量明显提高，年均增加量达到9.23亿人km，远高于2008年前的7.00亿人km的年均增加量。从旅客人数和收入也呈现同样的趋势：来京旅游者人数逐年递增，自2008年增加量明显提高，年均增加量达到1 570万人次，远高于2008年前的607万人次的年均增加量；旅游外汇收入总额和国内旅游收入也出现明显的递增态势，2008年之后的平均收入分别为480 454.8万美元和3 078.188亿元，明显高于2008年以前的平均收入333 657.1万美元和1 170.714亿元，其中2015年分别达460 500万美元、4 320亿元，规模较大。

表4 北京铁路运输业与旅游业的数据

数据来源：北京统计局，北京统计年鉴

图1 北京市铁路与旅游业数据统计

图2 北京市铁路与旅游业增加量数据统计

3.2 通达性

城市的通达性直接关系城市地位和区域影响力，关系区域综合性的发展[24]。时间是直接衡量旅游目的地的区域通达性的有力指标。在有无高速铁路的不同情况下，对多种交通方式采用加权平均时间的计算方式，对比高铁开通对旅游目的地城市通达性的影响。

表5 天津到北京客运的运行时长

数据来源：12306网站与携程网

3.2.1 加权平均时间计算

本文选用天津到北京为例，主要数据来源于12306、携程网和笔者调研结果，结果见表5。

不同交通方式的附加时间不同，为贴近实际情况，减小误差，针对各种交通方式逐一计算总消耗时长，作为最终的加权基数，见表6、7。

铁路单程总时间=运行时间92 min+提前20 min+进出站30 min=142 min

大巴单程总时间=运行时间90 min+提前20 min+进出站20 min+进出城堵车2 0min =130 min

高铁单程总时间=运行时间35 min+提前20 min+进出站30 min=85 min

自驾单程总时间=运行时间60 min+进出城堵车20 min=80 min

表6 天津到北京客运的总时长

数据来源：调研

表7 交通方式选配比例

数据来源：调研

将表6、7数据代入式(3)加权计算，得出加权平均时间。

(3)

其中：W为天津到北京旅客加权平均时间；Xi:为第i种交通运输方式的旅行总时间；Mi为第i种交通运输方式的旅客比例。

3.2.2 结果分析

由上述结论可知：在有高速铁路的情况下，从天津到北京的时间减少约24 min，占无高铁情况下平均时间的19.84%。高铁的投入使用，大大降低了城市加权旅行时间，提升了城市的可达性。

3.3 旅游吸引力

旅游资源刺激游客产生旅游吸引力而产生旅游行为，因此旅游吸引力是产生旅游行为的直接因素。

3.3.1 旅游吸引力计算

依据原始的牛顿重力模型，综合社会问题的复杂因素[25]，国内外研究学者不断探索，改进并创造出许多用于测度城市的引力模型。本文选用Crampon.L.J模型[26]，该模型先后受到保继刚等的科学分析与认证[27]，是研究城市吸引力的经典模型。

(4)

其中:Tij为i到j的游客量；Pi为i地的游客平均可支配收入；Aj为j地的旅游容客量；Dij为i、j两地之间的时间距离；G、b为参考系数。由于本文主要考虑交通方式给旅游吸引力的改变，故在默认其他指标不变的情况下，将开通前后的对比通过交通时间的对比来反映旅游吸引的能力[28]。

(5)

其中：T1j为高铁开通前某地到j地的游客量；T2j为高铁开通后某地到j地的游客量；D1j为高铁开通前某地到j地的火车时间；D2j为高铁开通后某地到j地的高铁时间。

结合高铁网与铁路网，以北京为目的地，选取10个主要枢纽城市为客源地。数据来源于12306官网和高德地图，其中高铁运行时间、火车运行时间均具有多样性，故采用加权平均值。按照式(5)计算的吸引力系数结果见表8。

3.3.2 结果分析

从表8可见:吸引力系数均大于1，最高达11.8，表明较普通火车，高铁的投入使用增加了旅游目的地的吸引力。但增加程度不同，吸引力强弱受距离影响，呈现出两端分布(图3和4)：对距离较远(如上海、广州、深圳)和较近(如天津、济南)的客源地的吸引力改变性强，对于中度距离(如沈阳、武汉)的客源地吸引力改变弱。随之，北京的客源组成比例也发生变化：距旅游目的地较远和较近的游客人数增加，客源比例增大，中度距离的游客比例会相应减少。

表8 高铁开通前后北京到各城市的旅游吸引力比较

数据来源：12306网站与高德地图

图3 吸引力随距离的规律分布

图4 城市吸引力分布及排名

4 结束语

节点城市是高速铁路的交通枢纽，其旅游发展关系高铁沿线城市的旅游发展和经济发展，逐渐影响到区域旅游格局的变化。从旅游角度研究高铁与节点城市的相关性，合理调整和规划旅游业以顺应高铁时代的发展要求。

高速铁路运输业与旅游业之间相关系数高，两者的联系性强。但不同指标之间的相关程度不同，其中高铁对国内的旅游影响较大，国内旅游收入为最高。客运量、旅客周转量这些高铁相关指标对旅游业的相关性较高，可以作为衡量旅游影响的重要指标。

以北京市为例分析高铁对节点城市旅游业的影响，得出以下结论：① 随着高铁的开通北京旅游业经济显著提高，两者存在较强的正相关性。② 高铁的投入使用大大降低了城市加权旅行时间，提升了城市的可达性。③ 高铁的投入使用增加了旅游目的地的吸引力。但增加程度随距离不同表现出一定规律：对距离北京较近和较远的城市影响显著，对距离适中的城市影响较小，随之旅游客源的比例也发生相应变化。

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