我国城市群旅游经济与高铁交通网络格局关系比较实证

杨莎莎，邓闻静

（1.桂林旅游学院 国际商学院，广西 桂林 541006；2.桂林理工大学 人文社会科学学院，广西 桂林 541004）

0 引言

旅游交通设施作为旅游资源地与旅游客源之间的纽带，推动着旅游业的发展[1]，交通运输方式在更新换代的同时，也对旅游资源地的经济格局产生着重要影响。如今我国高速铁路交通网络已向“八纵八横”的密集高铁网络发展，并已成为高效和安全舒适的代名词。随着高铁网络的不断完善，我国旅游业的发展模式也逐渐由传统模式转变为多元化发展模式。城市群将作为我国经济发展格局和潜力的核心，以及“一带一路”的主战场[2]。

高速铁路的快速建设不仅为人们出行提供了便利，而且对区域空间布局以及社会经济发展带来了巨大的影响[3]。与此同时，高速铁路对区域间交通运输的效率[4]与城市之间的凝聚力[5]等方面也产生了一定的正向推动作用。随着我国高速铁路网络不断完善，相关研究也日益增多。梁雪松（2012）[6]首次提出旅游交通的“快适度”概念。王华（2016）[7]认为高铁缩短了旅行时间，提高了我国居民的出行意愿。通过文献总结可得，高速铁路对城市旅游业的可达性以及旅游经济发展格局都会带来一定的影响，且研究者多以某一区域，或以沿线城市、节点城市为研究对象，很少以我国多个城市群为研究对象。因此，本文在以往的研究基础上，以我国23个城市群为研究对象，分别对交通可达性与旅游经济辐射范围及强度进行测算分析，并综合比较出我国城市群内高铁网络对城市群各地交通格局和旅游经济之间的关系，从而推动旅游业与高速铁路之间的融合发展，激发我国旅游业发展潜力。

1 研究设计

1.1 范围界定

依据相关学者的研究，本文将研究对象定为我国23个城市群[8（]见表1）。

表1 我国23个大城市群及其包含城市

1.2 指标选取

本文参考相关学者[9]的研究成果，分别从数据的可获得性、科学性、代表性和全面性原则出发构建指标体系。其中，衡量城市群内城市旅游质量的指标包括国内旅游收入和国内旅游人数；衡量城市群铁路旅游交通可达性空间格局的指标包括城市旅游质量、加权平均旅行时间和可达性系数；评价城市群铁路交通流空间格局的指标包括赫希曼-赫芬达尔指数和集中化指数；衡量城市群之间经济联系强度的指标包括国内旅游人数与国内旅游收入。需要指出的是，上述指标的属性均为正向。

1.3 数据来源

本文收集了2013—2017年间的数据，数据组成及其来源包括以下两个方面：国内旅游收入和国内旅游人数的数据大部分来源于各省级政府公布的《国民经济与社会发展统计公报》（2013—2017）。为获得铁路相关数据，本文于2018年8月30日从中国铁路客服中心官方网站人工收集了高速铁路和常规铁路数据。另外，有三点需要明确的是：第一，本文在不计入换乘过程中所消耗的时间的前提下，利用最短公路时间到其最近高铁城市的换乘时间来测算非高铁城市的最短旅游时间，如果当两城市间有多列车次且旅行总时间有差异，则通过平均值的方式测算得出两城市间的最短旅行时间；第二，由于在官网上未查询到临夏、雅安、舟山、铜川和泸州的火车站点，本文将其处理为非高铁城市；第三，考虑到我国动车的运行速度普遍可达到200公里每小时，本文把时速达到200公里每小时以上的CRH和谐号列车与动车一起统计为高铁列车[10]。

1.4 研究方法

1.4.1 城市铁路交通网络旅游的可达性空间格局

（1）城市质量指标的计算

其中，Mj为城市j的城市质量，Pj·Gj为该城市当年国内旅游人数和国内旅游收入相乘之后的均值。

（2）加权平均旅行时间

式中，n指除i之外的城市总数，tij指高速铁路网络下或常规铁路网络下城市i到城市j的最短的旅行时间。

（3）可达性系数

1.4.2 铁路交通流空间格局

（1）赫希曼-赫芬达尔指数

其中，n为目前已经开通高速铁路或常规铁路的城市总数，ci为各城市每天的铁路交通流量占整个区域铁路交通流量的比例。

其中，ci为各城市每天的铁路交通流量占整个区域的铁路交通流量的比例，n为目前已经开通高速铁路或常规铁路的城市总数。

1.4.3 高铁网络下旅游经济联系

（1）区域高铁网络下各城市旅游经济联系强度

（2）集中化指数

其中，Dij为高速铁路网络下或常规铁路网络下城市i和城市j的最短旅行时间，Gi和Gj指的是城市i和城市j的国内旅游收入，Pi和Pj指城市i和城市j的国内旅游人数。

（2）区域高铁网络下各城市对外旅游经济联系总量

（3）区域高铁网络下各城市旅游经济隶属度

2 计算结果及分析

本文通过对公式（1）至公式（3）进行计算，得出我国城市群中各城市分别在高速铁路网络和常规铁路网络下的交通可达性情况，以及高速铁路的开通对城市铁路交通可达性产生影响的变化比率情况（见下页表2）①限于篇幅，表格仅列出了城市加权平均旅行时间和可达性系数变化率。。

通过对我国铁路交通网络可达性的测算可以发现，我国城市群中各城市在通高铁或通过公路换乘到高铁城市之后的可达性普遍都有所改变，可达性变化率在50%以上的城市占比过半数。其中，珠三角内城市的高铁网络与其他城市群相比较为完善，高铁网络下区域内各城市之间的加权平均时间普遍较短，且与常规铁路网络相比，可达性变化显著。武汉不仅是武汉城市群中心城市，而且在城市群中处于交通枢纽位置，城市可达性变化率虽然不太明显，但其城市可达性在高铁网络和常规铁路网络下的可达性都稳居第一。呼包鄂由于高速铁路开通时间较晚，高铁网络下的城市加权平均时间比常规铁路网络下的城市加权平均时间缩短了将近一半，变化明显，但是该区域内的城市可达性变化率较低。成渝和兰白西在开通高铁网络后，其城市可达性变化率得到了显著提高。

通过公式（4）和公式（5），结合各个城市群内各城市的高铁和常规铁路的日运行频次，测算各城市群的铁路交通流的空间格局特征，见下页表3。

从表3可以看出，除了济宁和银川平原城市群内城市之间未互通高速铁路之外，我国城市群中高速铁路网络和常规铁路网络的HHI指数和CI指数均处于0～1之间，且趋于0，表明我国城市群内的高速铁路和常规铁路交通流的空间分布情况趋向均匀分布。

表2 高速铁路和常规铁路下我国城市群中各城市的铁路交通可达性

表3 我国城群赫西曼-赫芬达尔指数与集中化指数

结合公式（6）和公式（7），计算得出城市群各城市之间的经济联系强度和各城市经济联系总量。通过城市旅游经济联系强度计算结果与城市旅游经济总量计算结果可以发现，在长三角城市群中，虽然上海、南京和杭州是该区域中的三个增长极，但区域内其他城市的旅游联系强度与旅游经济联系总量要次于无锡、常州和苏州。北京、天津和唐山三个城市一方面和所在城市群的其他城市的旅游经济联系强度较强，另一方面三个城市占据了较高的旅游经济联系总量。在辽东半岛中，鞍山与中心城市沈阳毗邻，具有区位优势，其旅游业经济联系强度与旅游经济联系总量仅次于沈阳。而具有较强旅游资源禀赋的大连，由于在交通网络上稍显劣势，因此其旅游经济联系与区域内其他城市之间的相互作用并不突出。北海作为南北钦防中的沿海城市，在该区域内占据较好的地理位置，拥有相对优质的旅游资源禀赋，其旅游经济联系强度与经济联系总量在南北钦防城市群中居于首位。

根据公式（7），计算得出我国城市群的旅游经济隶属度情况（计算结果因篇幅原因省略）。通过计算结果可以看出，我国城市群的旅游经济联系方向主要以中心城市为核心，副中心城市为发展分支，逐渐向外扩散的状态。以长三角、京津冀和成渝为例，在长三角中，上海、南京、无锡和苏州四者与区域其他城市相比，其经济隶属度总量占据较高的比重，并且主要呈现以上海为主核心、南京为副核心的旅游经济联系圈，带动着周边城市的发展。在京津冀中，北京与天津构成了紧密的联系，石家庄与保定的旅游经济隶属度关系密切，区域北部主要以唐山和秦皇岛之间的紧密联系带动周边发展，而区域内其余城市之间的旅游经济联系隶属关系并不明显。成渝城市群中，主要呈现出以重庆和成都为区域内两个发展核心，向外扩散的状态，但其余城市之间的相互隶属度较弱。

3 结论

通过对以上测算结果进行综合比较分析，得出以下结论：一是高铁网络下，我国西部地区城市群城市交通可达性普遍得到大幅提升，城市群交通空间格局得到完善；二是我国城市群城市可达性的提高，给区域旅游经济带来了正向影响；三是高铁网络下，我国城市群内非中心城市之间的经济联系较弱，城市群旅游经济联系分布网络呈不均衡状态。

（1）我国不断升级和完善的铁路网络在缩小区域空间距离的同时，也影响着区域生产要素的流动及其布局[11]。我国的高铁建设事业虽然起步较晚，但是已具有相当可观的进步速度。高铁的开通极大地提升了我国各城市之前的可达性，显著增强了城市群之间的“时空压缩”效应，缩短了各城市到各旅游目的地之间的时空距离，降低了游客的时间成本,也推进了各城市群之间的旅游产业合作与分工。

（2）随着各区域间高铁网络的不断完善，在提高区域可达性的同时，各城市之间的资源要素得到高效整合，使区域间的旅游资源要素流动速率加快，区域间旅游业的分工水平得到了优化，也拓宽了区域旅游之间的合作渠道，推动了区域旅游产业结构的创新升级。高铁的开通给目的地城市带来更多客流量的同时，也促进了沿线城市旅游资源的开发，带动了当地旅游产业的转型升级，使城市人口的就业压力逐渐得到释放，也使得区域旅游产业的发展越来越健康稳定。

（3）城市高铁的开通，一方面使城市之间产生了“时空压缩”效应，但另一方面，由于沿线非中心城市所拥有的旅游资源禀赋和交通基础设施建设水平参差不齐，高速铁路在加快中心城市与非中心城市之间资本流动速率的同时，使得相对不太发达的沿线非中心城市的人才和资源不断向较发达的中心城市涌入，产生出负面的“虹吸效应”，使得城市群旅游经济联系网络呈不均衡态势，且区域内城市之间联系不够紧密，成为城市群旅游经济均衡发展的阻碍。