高铁网络与经济网络演进特征及协同关系研究——以中国省域中心城市为例

赵康杰，吴亚君

（山西财经大学 资源型经济转型协同创新中心，山西 太原 030006）

一、引 言

党的十九大报告指出，要加强水利、铁路、公路、水运、航空等基础设施网络建设，明确提出建设“交通强国”。作为区域经济与社会活动的联系纽带，交通基础设施建设有利于生产要素区域间流动，是区域空间经济格局演变的重要影响因素，是区域经济协调发展的重要驱动力［1］。高速铁路是交通基础设施中的重要部分，改善了城市之间的连接，促使中国省域中心城市成为联系紧密的网络。2004年及2008年国务院通过和修编的《中长期铁路网规划》拉开了中国高铁建设的序幕，2009年京广高速铁路武广段建成通车标志着中国进入高铁时代。截至2017年底，“四横四纵”的高铁网络已经基本建成，运营里程达到2.5万公里，约占世界的三分之二，居世界首位（1）。2016年7月，国家发展改革委、交通运输部、中国铁路总公司联合发布新的《中长期铁路网规划》，预计到2030年形成以“八横八纵”为主干，城际铁路为补充的高速铁路网络（2）。

现有研究主要集中在高铁网络特征分析与高铁网络经济效应两方面。一是高铁网络特征分析。韦胜等（2019）采用高铁班次数据，基于复杂网络理论，分析了长三角地区高铁网络的现状空间结构特征［2］。叶堃晖等（2018）从小世界、中心性两个角度分析了中国高速铁路地理网和车流网的拓扑性质［3］。二是高铁网络的经济效应。经济效应中主要关注高铁对经济增长的影响以及高铁对区域空间格局的重塑作用。目前学者对于高铁能否促进区域经济增长尚未达成共识。年猛（2019）研究发现高铁具有显著的时间累积效应和空间邻近效应，即高铁运行时间越长对本地区经济增长的贡献就越大，距离高铁站点越近受到高铁辐射的带动作用就越大［4］。种照辉等（2018）基于人口流动、企业组织以及电子商务三个视角，借助大数据时代提供的海量数据，构造了长三角城市群的经济网络，分析结果显示，网络增长效应成为了城市群经济增长的重要因素［5］。李红昌等（2016）认为高铁是影响经济增长的派生性需求，对经济增长的作用会随着时间演进而趋于不断下降，当达到一定时期之后，高铁只是经济发展的基本背景条件，并不能对经济增长产生显著影响［6］。Banerjee等（2012）研究发现高铁建设促进了邻近地区经济的增长，存在明显的“廊道效应”，建议中国政府不应该过多投资于交通基础设施建设［7］。在重塑区域空间格局方面主要关注高铁建设对区域一体化的影响。徐志伟等（2019）对高铁开通是否会重塑中国283个样本城市的经济空间分布格局进行了考察，结果发现，高铁开通使经济资源进一步回流到枢纽城市，由此强化了经济空间分布的极化水平［8］。Masson等（2009）通过对西班牙城市高铁线路的研究，发现巴塞罗那因其自身地理位置以及丰富的旅游资源等优势，极大地促进了该城市经济的发展，相较于此线路的其他城市，呈现出明显的极化效应［9］。Vickerman等（2014）通过对欧洲中等城市高铁的研究发现高铁并没有缩小区域差异，要实现区域一体化目标还需地方政府提供配套措施［10］。

综上，交通运输是影响区域经济格局均衡性的一个重要因素，而高铁作为一种新兴交通运输方式，从长远看必将成为影响中国区域经济格局变化的一个重要因素［11］。但是在区域经济联系呈现网络化发展的背景下，现有研究对高铁网络与经济网络的关系较为欠缺。因此，本文将省会城市作为省域中心城市对待，选取除拉萨、香港、澳门和台北外的30个省域中心城市作为研究对象，借助社会网络分析方法，利用2012-2017年高铁频次数据建立高铁网络，引入引力模型，建立全国省域中心城市之间的经济网络，分析高铁网络、经济网络的演进特征；利用QAP网络相关性分析、面板格兰杰因果检验考察高铁网络与经济网络之间的协同演进关系。

二、研究方法与数据处理

本文首先借助社会网络分析方法，建立全国省域中心城市高铁网络并对其时间演进特征进行分析；此外，引入城市引力模型，建立全国省域中心城市之间的城市经济网络；最后定性分析高铁网络与城市经济网络之间的相互作用关系。

（一）社会网络分析法

社会网络分析方法（SNA）是研究一组行动者的关系的研究方法，其中，网络指的是行动者之间的各种关联，由点（行动者）和线构成［12］。它主要通过定量指标描述个体之间的互动结构关系，反映整个网络结构的特征以及个体对象在网络结构中的位置［13］，这里的结构可以是行为结构、政治结构，也可以是社会结构、经济结构［14］。2000年以来社会网络分析方法成为研究交通流网络格局常用的方法，学者们多从公路、铁路等视角研究交通网络联系及其空间组织［15］。基于UCINET，通过计算网络密度、点度中心度、中间中心度以及接近中心度等指标［12］，分析全国省域中心城市所组成的高铁网络、经济网络的结构特征。

（二）高铁网络数据来源与处理

高速铁路，简称高铁，中国国家铁路局将其定义为新建运营速度250km/h及以上的动车组列车，或初期运营速度200 km/h及以上的客运专线铁路，本文统计的车次类型包括C（城际）、D（动车）和G（高铁）。基于高铁交通网规划和统计数据口径一致性等因素，没有把拉萨、香港、澳门和台北纳入［16］，最终选取剩余30个省份的省域中心城市（省会城市）作为研究对象。2012-2017年的高铁列车频次数据来源于软件《盛名列车时刻表》历年年末版本，同时参考当年《全国铁路旅客列车时刻表》进行核实。本文将构建的30×30的高铁列车频次矩阵作为数据源，借助UCINET绘制全国省域中心城市的高铁网络图，测算中心度等相关指标。通过构建30×30的节点关系赋值矩阵，测算整体网络密度等相关指标。在节点关系赋值矩阵中，出发地城市与目的地城市之间的关系用“0”和“1”来刻画，“0”表示出发地城市与目的地城市之间不存在高铁联系，“1”表示存在高铁联系。

（三）引力模型与经济网络

引力模型起源于物理学中牛顿力学的万有引力定律，当前被广泛地应用于刻画城市之间的经济联系［17］，该模型最初由Tingbergen［18］提出，随后Anderson［19］和 Bergstrand［20］等学者不断对其完善。引力模型既能反映经济中心城市对周围地区的辐射能力，也能反映周围地区对经济中心辐射能力的接受程度［21］。本文借鉴李永奎等人的方法［22］，采用引力模型的标准形式，即两个城市之间的经济联系强度（Rij）与城市质量成正比，与两者距离的平方成反比，用该城市的GDP和人口的乘积来刻画城市质量。公式表明，两个城市之间的经济联系强度是一致的（Rij=Rji）。

其中，Rij表示两个城市之间的经济引力（万元·万人/km2），GDPi和GDPj分别表示i城市和j城市全市地区生产总值，Pi和Pj分别表示i城市和j城市全市人口，dij为i城市和j城市之间的地理距离。GDP和人口数据均来源于相应年份的《中国城市统计年鉴》，其中部分缺失数据利用当地历年统计年鉴测算得出，城市之间的地理距离用其直线距离来表示。

为得到城市经济网络图及其网络密度等指标，需要建立城市经济网络图的节点赋值矩阵。将测算得到的引力值矩阵的每一行的平均值作为该行的阈值，大于阈值，城市之间的经济联系取“1”，小于阈值，经济联系取“0”。该节点赋值矩阵具有有向性。

本文所选指标含义及其衡量标准见表1所列。

表1 所选指标含义及衡量标准

三、中国省域中心城市高铁网络与经济网络时空演进特征

高铁网络建设对区域经济发展产生了多方面的积极影响［22］，这里借助社会网络分析法和引力模型，考察全国省域中心城市的高铁网络和经济网络时空演进特征。

（一）中国省域中心城市高铁网络时空演进特征

随着中国高铁十几年的建设发展，其网络化特征逐渐加强。本文选取2012年、2014年、2016年以及2017年四个时间截面来分析高铁网络的时间演进特征。

1.省域中心城市高铁网络结构趋向复杂化

借助UCINET中的可视化工具NetDraw分别绘制出四个年份的全国省域中心城市高铁网络，如图1所示。

图中的节点表示开通高铁的城市，节点之间的连线表示城市之间的高铁联系及其方向。截至2012年底，在所研究的30个省域中心城市中有8个城市还未开通高铁。另外，海口高铁仅限于通往海南省内城市，与其他省域中心城市的高铁联系还未建立。2012-2017年，随着柳南铁路客运专线、贵广高速铁路、兰新高速铁路以及沪昆高速铁路的相继开通，南宁于2014年开通高铁，贵阳、兰州、乌鲁木齐以及西宁于2015年开通高铁，昆明于2017年开通高铁。至2017年底，只有呼和浩特和银川两城市未开通高铁。

图1 全国省域中心城市高铁网络结构图

第一，城市间高铁连线大幅增加，空间关联紧密程度不断加强。如图1所示，全国省域中心城市间连线逐年增加，东部地区的高铁建设进一步完善，中部地区部分城市如南昌、长沙等逐渐升级为网络中心城市，西部地区开通高铁的城市不断增加，东北地区与中心城市的联系也更加密切。在京津冀一体化发展的背景下，东部石家庄等城市的网络地位不断提升，在整个网络中逐步扮演着重要角色。贵广高速铁路、兰新客运专线以及宝兰高铁的逐步建成联通了西部地区城市与广州、杭州等城市，使得全国城市成为一个联系更加紧密的整体。

第二，核心城市高铁建设时间早，城市间联系较为频繁。比较四个年份高铁网络结构图发现，北京、南京、上海、济南、武汉、郑州等传统中心城市高铁建设时间相对较早，从2012年起一直位于高铁网络的中心，与其他城市的连线相对较多，是整个高铁网络的核心城市，也是加强其他城市之间联系的重要枢纽。相比之下，中部地区的太原以及西部地区的成都、重庆、南宁等城市一直以来分布在网络边缘，与其他省域中心城市的联系有待加强。

第三，城市之间的空间距离是影响高铁联系的重要因素之一。城市间距离越近，越容易形成高铁联系，如东北三省的哈尔滨、长春和沈阳，成都和重庆，北京和天津，西宁、乌鲁木齐和兰州等。特别是在我国高铁建设处于起步阶段的2012年，很多省域中心城市还未被纳入网络，网络结构较为松散，高铁线路运营里程有限，更多的是往返于地理距离相近的城市。高铁的作用更多地表现为促进相邻地区之间提升人才、技术、信息等方面的联系，加强区域协调发展。

第四，全国高铁网络密度逐年提升。由表2可知，2012年全国省域中心城市实际存在的关联数为141条，整体网络密度为0.160 9；2017年全国省域中心城市实际存在的关联数为445条，整体网络密度为0.511 5，两者均呈现出不断上升的趋势，说明高铁的开通使得各个省域中心城市的联系程度逐年增强。特别是2014年和2015年，网络密度增长率分别达到48.04%和33.59%，主要原因是柳南铁路客运专线、贵广高速铁路相继开通使得网络实际存在的关联数大幅增加。结合高铁网络结构图，可以发现高铁网络的发展推动了城市空间结构的改变。除此之外，从表2可以发现2017年理论上省域中心城市应该存在的关联数为870，而实际关联数为445，这说明全国高铁网络的发展还有很大的上升空间。

表2 2012-2017年全国省域中心城市高铁网络和经济网络密度

2.东部发达城市、节点枢纽城市高铁网络中心度较高

中心度是网络中各个城市“权力”的体现，具体刻画了各个城市的网络地位。表3给出了2017年除拉萨、香港、澳门和台北外全国30个省域中心城市的点度中心度、中间中心度以及接近中心度三个指标的测算结果，可以发现存在以下特征：

第一，高铁网络中各城市点度中心度的点入度、点出度差异不明显，城市间差距较大。两个城市之间相互往来的高铁频次在很多情况下并不一致，因此建立的高铁网络存在有向性，将点度中心度分为点入度和点出度。点入度表示每日开往该城市的高铁频次，反映了该城市受到网络中其他城市的影响，点出度表示每日从该城市出发到其他城市的高铁频次，反映了该城市对网络中其他城市的影响。在表3中，大多城市的点入度和点出度相差无几，说明在全国省域中心城市层面，各个城市“影响”与“被影响”的作用力相当，极化效应并不明显。横向来看，城市之间的点度中心度差距很大，位居前列的南京、上海、北京、武汉的点度中心度都在10以上，而西宁和乌鲁木齐的点度中心度还未达到1。

表3 2017年全国省域中心城市高铁网络、经济网络中心度

第二，城市间中间中心度差异较大，中间中心度较大城市为枢纽城市。中间中心度反映了该城市对其他城市交往的控制能力，在高铁线路中发挥重要的“桥梁”作用。兰州、西安、北京、南京、武汉等城市的中间中心度排名较高，说明这些城市是加强其他省域中心城市之间沟通的重要枢纽，很多城市之间的联系可以通过他们来完成。其中，西部地区交通基础设施薄弱，高铁建设较为滞后，兰新客运专线以及宝兰高铁的开通使得兰州成为连接西部城市与其他省域中心城市的重要“桥梁”。其中哈尔滨、长春、乌鲁木齐的中间中心度均为0，这些城市由于自身的地理位置等原因，大多位于高铁线路的边缘，不是多条线路的汇聚点，对其他省域中心城市的依附性很强，不具备控制能力。

第三，北京、上海、南京等东部地区城市的接近中心度较高。接近中心度衡量的是一个城市不受其他城市控制的能力，与点度中心度类似，接近中心度也分为点入度和点出度，高铁网络中二者相差不大，故选用点入度对其特征进行说明。接近中心度越高，表明城市与其他城市之间的通达性越高，联系越密切，互动更为强烈，而且城市独立性较强，对其他城市具有较强的影响力。表3显示北京、上海、南京、武汉、郑州等省会城市的接近中心度较高，反映出这些城市的通达程度高，高铁要素集散流动活跃。接近中心度的均值为73.435，说明全国省域中心城市整体的通达性较高，高铁网络的建设使得城市之间的距离大大缩短；最大值为92.875，最小值为42.623，二者差距较大，主要表现在传统中心城市与西部地区城市之间的差异。

第四，点度中心度、中间中心度、接近中心度排名呈现出一定的相似性。北京、上海、南京、武汉、郑州等城市的各个中心度指标排名均位于前列，这些城市是高铁网络建设中的核心城市，在辐射其他省域中心城市的同时也促进了他们之间的联系。此外发现，西安、兰州、西宁、太原等城市的点度中心度和接近中心度处于较低水平，但中间中心度排名较高，说明虽然这些城市处于高铁网络的边缘，与大部分其他省域中心城市的联系有待提高，但这并不意味着其“中介”能力不强，作为中西部地区的省域中心城市，是加强东西部高铁联系不可或缺的“桥梁”。

（二）中国省域中心城市经济网络的演进特征

借助引力模型刻画的城市经济网络反映了城市间的经济联系，通过构建的节点赋值矩阵绘制全国省域城市经济网络结构图，并计算城市经济网络的密度、中心度，如图2、表2和表3所示。

图2 2012年和2017年全国省域中心城市经济网络图

1.省域中心城市经济网络结构相对稳定

与高铁网络不同，经济网络结构随时间演进的特征并不明显，即经济网络结构在考察时间内变化不大。首先，根据图2，南昌、太原逐渐向网络中心靠近，石家庄的网络地位有所下降。在省域中心城市经济网络图中，北京、上海、广州、南京、天津等传统中心城市位于网络中的核心位置，与其他城市的经济联系较为密切，这些城市作为引力中心带动了其他省域中心城市的发展。其次，位于网络中心的除了传统中心城市之外，还包括中部地区的一些省域中心城市如长沙、南昌、武汉、郑州等，说明这些城市在贯通东西部的经济联系中扮演着重要的角色。此外，在城市经济网络图中东中西以及东北地区网络特征明显。东部地区和中部地区大多位于网络的中心，西部地区的城市位于网络的边缘，存在“被边缘化”的风险，东北地区城市之间的经济联系相比其他城市之间表现得更加紧密。总体来看，基于城市经济发展水平的城市经济网络和基于高铁频次的高铁网络具有较高的一致性。

2.城市经济网络中心度特征与高铁网络结构差异不大

表3显示了2017年城市经济网络各个中心度指标的测算结果。首先，与高铁网络有所不同的是，城市经济网络点入度和点出度之间差异较大。重庆、北京、上海、天津、成都等城市的点入度远大于点出度，说明从城市经济发展水平的角度考察，这些城市对其他城市的经济发展具有很强的引领作用，体现出中心城市的极化效应，这也与我国目前经济发展存在差异的现实情况吻合。其次，中间中心度较高的城市主要有郑州、武汉、重庆、广州、西安、石家庄、长沙等。可以看出，郑州、武汉、长沙等作为中部地区的省域中心城市，发挥着“桥梁”作用，未来将对连接城市经济、缩小区域发展差异起到重要作用。东部地区由于城市经济发展水平差异相对较小，故除广州外其他城市的“桥梁”作用并不突出。西安是西部地区经济的枢纽，而东北地区除沈阳外，哈尔滨和长春的中间中心度为0，与高铁网络的结果具有一致性。最后，上海、郑州、重庆、武汉、北京等城市的接近中心度排名位于前列，表明这些城市之间的经济互动更为频繁。特别是重庆排名第三，与其他地区的经济交流活跃，带动了西部地区经济发展。排名最高的上海接近中心度为36.775，排名最后的乌鲁木齐仅为8.288，反映出我国区域发展差异依然较大。

从表2可以发现，2012-2017年城市经济网络密度在0.220 7左右波动，说明：从全国省域中心城市的层面来看，城市之间的经济联系强度不高，这与我国地域辽阔、各地区经济发展水平差异较大有关；全国省域中心城市之间的经济联系一直保持比较稳定的状态，没有显著变化，但是通过引力模型测算的城市之间的引力值是逐年上升的。城市经济网络密度的变化趋势与高铁网络存在一定的差异，因此借助QAP相关分析来检验二者之间的相互作用关系。

四、中国省域中心城市高铁网络与经济网络的协同关系分析

为了考察全国省域中心城市高铁网络与经济网络协同演进关系，首先采用QAP方法检验两者相关性，然后借助格兰杰因果检验分析两者之间是否存在因果关系。

（一）高铁网络与经济网络QAP相关分析

QAP（Quadratic Assignment Procedure，二次指派程序）方法被广泛地运用于社会网络研究，随后将其引入经济研究领域［24］，常常用来研究“关系”之间的关系，即两种“关系”矩阵之间是否相关。为了对全国省域中心城市高铁网络与城市经济网络之间的相互作用关系进行定性分析，本文借助QAP相关分析对此做出检验（图3）。

图3 QAP相关性分析结果

根据图3发现，全国省域中心城市的高铁网络与城市经济网络呈现出较高的相关性，相关性结果基本在0.5左右波动，并且在统计意义上显著。相关分析得出的结果为正，说明两者能够对彼此起到促进的作用。高铁建设不仅能够从投资、就业等直接效应方面促进经济联系的增强，而且在间接效益方面还能够改善区域互动关系、影响空间外溢［25］。反过来，经济基础在高铁网络建设中的重要作用亦不言而喻。但是从相关分析结果可以发现，两者之间相关关系的发展趋势并不明朗，2016年和2017年均呈现下降趋势。这可能是因为近年来全国经济处于放缓态势，而且高铁建设耗资巨大、投资回收期长，增加了地方政府错失发展其他产业的机会成本、透支了该地区未来发展的潜力［26］。

（二）高铁网络与经济网络的格兰杰因果检验

QAP分析仅指出高铁网络与经济网络之间具有相关性，但是并不能确定是高铁网络推动了经济网络的发展还是经济网络带动了高铁网络的发展或是二者互为因果，因此进一步借助格兰杰因果检验对此做出判断。利用前面计算得出的各个网络的三个中心度指标进行检验，由于经济网络的点入度和点出度差异较大，在点度中心度和接近中心度方面，将点入度和点出度分别做了格兰杰因果检验。

利用高铁网络和经济网络对应中心度指标分别进行格兰杰因果检验，得到表4的检验结果。

将点度中心度和接近中心度作为数据源时，至少在15%的显著性水平下，经济网络是高铁网络发展的格兰杰原因，而反过来则原假设均不被接受。这就说明城市之间的经济互动加强了彼此之间的高铁联通性，使得高铁网络结构更趋复杂化。其中，点出度因果检验结果的显著性相比点入度有所下降，表明高铁能够有效促进城市之间均衡发展的作用。将中间中心度作为数据源时，检验结果表明至少在10%的显著性水平下，二者互为因果关系。这就表明经济基础良好的核心城市推动了交通基础设施改善，同时高铁网络的建设也巩固了城市的经济地位。

表4 全国省域中心城市高铁网络与经济网络的格兰杰因果检验

总之，通过格兰杰因果检验的结果可知经济网络的发展是推动高铁网络结构优化的重要因素；相比之下，高铁网络发展对经济网络的作用显得要弱一些。这一结论也与前文对高铁网络和经济网络时空演进特征的分析一致。高铁网络结构的演进过程表明，经济基础较好的东部地区和中部地区的省域中心城市率先成为整个网络的中心城市，基础相对薄弱的东北地区和西部地区的省域中心城市则位于网络的边缘。毕竟我国高铁大规模建设仅有十多年时间，目前仍处于高铁网络的完善阶段，对任何一个区域来说，高铁的建设的效果并不能立竿见影，产生的带动作用需要伴随着要素流动和产业空间聚集等才能逐步体现出来［27］。

五、结论与建议

通过对高铁网络与经济网络结构特征的时空演进分析以及二者之间关系的研究，得到以下结论。

随着时间的推移，高铁网络与经济网络呈现出不同的结构特征，全国省域中心城市高铁网络的网络密度持续上升，整体网络结构趋于复杂化，而经济网络随时间演进的特征不是十分明显。此外，在区域协调发展的背景下，部分城市在网络中的地位不断改善。例如高铁网络中的石家庄、广州等与经济网络中的南昌、太原等城市逐渐向网络的中心靠近。整体来看，东北地区以及西部地区的省域中心城市存在边缘化风险。通过进一步研究发现高铁网络与经济网络之间能够起到相互推动的作用，格兰杰因果检验表示目前主要是经济水平作为高铁网络建设的基础，高铁网络未来可能会对区域经济发展起到重要作用。

针对本文研究得出的结论，提出以下建议：

第一，结合区域发展实际情况推进高铁建设。高铁建设与城市经济发展之间存在明显关联，加强高铁建设，有助于为城市经济发展增添活力。特别要加快西部地区的高铁建设，部分省域中心城市仍未开通高铁，当地的其他中小城市从中受益更无从谈起。而中部城市作为贯通东西、融汇南北的“桥梁”，完善优化高铁网络结构，能够更好地发挥其传导功能。但是针对个别城市，在建设过程中也应当注意高铁建设投资大、回报周期长等特点，避免出现与当地承载能力不符的过度建设。

第二，注重制定联合多个城市的高铁规划，避免部分城市“被边缘化”。根据高铁网络和经济网络的时间演进特征，石家庄、南昌等城市网络地位的变化表明高铁网络的逐步完善对推动城市之间的均衡融合发展具有积极的作用。但是在高铁和经济网络的结构图中，可以发现目前东北以及西部地区城市位于网络边缘而且网络地位变化缓慢。对于这些城市，要加快线路建设，制定多城市规划，联合核心城市，带动自身经济发展，提高其在网络中的地位和作用。

第三，充分利用高铁网络优化城市经济结构。高铁建设不仅能够为城市带来投资、人才、技术等福利，而且能够促进城市之间的产业互动，有助于形成产业集群，改善城市的经济结构。但是发展城市经济还要依靠城市自身对要素的吸附能力，否则就会加强极化效应。“边缘”城市可以借助高铁网络，加强与核心城市的往来，疏解核心城市功能，谋划发展重点，承接相关产业，减少资源禀赋依赖，促进经济的转型升级。

注 释：

（1）40年铁路发展抒写改革开放的“中国故事”。http：//news.gaotie.cn/pinglun/2018-12-04/484400.html.

（2）“八纵八横”带领民众走进铁路新时代。http：//nm.people.com.cn/GB/n2/2016/0727/c196700-28738322.html.