高速铁路影响下的京津冀城市群 经济空间结构特征探析

欧国立，陈荟岭

（北京交通大学 经济管理学院，北京 100044）

0 引言

高速铁路作为现代综合交通运输体系的重要组成部分，缩短了城市间的时空距离，对城市群的要素资源配置以及经济网络空间结构产生了明显影响。2018年11月，《中共中央、国务院关于建立更加有效的区域协调发展新机制的意见》提出，我国未来将建立以中心城市引领城市群发展、城市群带动区域发展的新模式。高速铁路作为城市群的重要基础设施，对城市群经济空间结构演化具有明显的轴向引导作用[1]。主要体现在以下2点：一是空间可达性的提升。高速铁路成网条件下实现了区域上的“时空收敛”[2]，压缩时空距离，提升经济联系强度[3]。而高速铁路产生的非均衡时空收敛效应会引发经济活动在核心和边缘城市集聚或扩散，改变城市区位优势和区域经济空间结构[4-5]。二是空间聚散效应的凸显。高速铁路能显著促进沿线城市的经济集聚[6-7]，加速城市经济增长。高速铁路也有助于促进区域经济溢出[8-9]。高速铁路作为流动通道为核心地区人口经济活动向外围扩散创造条件[10]，将边缘地区拉近核心地区，在空间上导致核心边缘结构圈层变形，形成走廊或者岛屿[11]，弱化核心边缘结构，促使区域经济空间结构均衡化[12]。

目前关于城市群经济空间结构的研究集中在可达性时空差异分析、城市体系结构优化、区域空间结构变化等方面。京津冀城市群作为我国北方最大的城市群，已成为推动国民经济高质量发展的重要载体。随着京津冀高速铁路网络逐渐加密成型，高速铁路将持续改变城市群经济空间网络结构。因此，运用修正引力模型、社会网络分析方法，探究高速铁路影响下的京津冀城市群经济空间结构变化与发展，对于推动京津冀协同发展，优化区域产业布局，促进区域经济均衡发展具有重要意义。

1 研究方法与研究对象

1.1 研究方法

综合运用修正引力模型和社会网络分析方法，研究高速铁路影响下京津冀城市群经济空间结构演化特征。首先构建区域经济联系矩阵，城市间的经济联系通常利用引力模型进行测度，引力模型认为城市间的引力与城市的综合质量成正比，与城市间的距离成反比。通常GDP和人口规模越大，城市越有吸引力，且在高速铁路快速发展的时代，交通通达性也会直接影响城市间的经济联系强度，即交通通达性越好，城市越有吸引力。因此，按照各城市GDP和常住人口来表征城市的综合质量，以公路、普速铁路和高速铁路中最短旅行时间的几何平均值作为两城市间的距离参数。修正后引力模型如下。

式中：Rij为城市i对城市j的经济引力；kij为城市i对城市j经济吸引程度；Vi为i城市的GDP，亿元；Vj为j城市的GDP，亿元；Pi为i城市的常住人口，万人；Pj为j城市的常住人口，万人；Dij为城市i和城市j间的距离参数，min，其计算方式为比较城市i到城市j的最短公路和铁路（包括普速铁路和高速铁路）旅行时间，选择其中耗时最短的旅行时间作为城市i和城市j间的距离参数；Gij为城市i和城市j间公路旅行时间；为城市i和城市j间普速铁路最短旅行时间；为城市i和城市j间高速铁路最短旅行时间；若两城市间没有开通直达高速铁路但存在换乘高速铁路，为包括换乘时间在内的高速铁路最短旅行时间；i为始发城市，j为终点城市。

通过修正引力模型构建城市群经济联系矩阵得到经济联系网络后，就可以从网格结构和节点特征2个方面对网络进行社会网络分析。社会网络分析是刻画网络整体结构形态和节点属性特征的重要分析方法，可以对网络关系进行网络和节点的量化分析[13]。其中，网络密度反映网络整体关联的紧密程度，网络密度越高，说明网络节点间联系越紧密。中心度反映一个节点在整个网络的重要程度，一般包括点度中心度和接近中心度指标。计算公式如下。

式中：N为网络密度，N∈[0，1]；di（Ci，Cj）为城市节点；n为网络中城市节点个数。

式中：CRD（i）为城市节点i的相对点度中心度；CAD（i）为城市节点i的绝对点度中心度。

式中：为城市节点i相对接近中心度；为城市节点i的绝对接近中心度；dij为i和j两个城市节点之间的捷径距离。

1.2 研究对象

研究对象为京津冀城市群，主要包括北京、天津、保定、唐山、廊坊、石家庄、秦皇岛、张家口、承德、沧州、衡水、邢台、邯郸和安阳共14个城市。2019年京津冀城市群经济总量为 86 809.4亿元，占全国经济总量的8.76%，并形成以“京津塘、京保石、京唐秦”3大通道为主轴，以北京、天津、石家庄3个城市为核心的高速铁路网络架构。由于新冠疫情影响，2020年数据不具有代表性，因此选取2007—2019年京津冀城市群14个城市的GDP、常住人口、旅行时间数据作为样本数据，重点分析高速铁路开通前2007年、京津城际铁路（北京—天津）、京广（北京—广州）和京沪（北京—上海）高速铁路开通后2013年及2019年的样本数据。数据来源于国民经济和社会发展统计公报，公路和铁路（包括普速铁路和高速铁路）旅行时间数据来自铁路12306网站、汽车时刻表数据查询平台。

2 基于高速铁路的京津冀城市群经济网络结构特征分析

2.1 经济联系网络形态

根据修正引力模型计算得出2007—2019年京津冀城市群空间经济联系强度矩阵，并对2007年、2013年和2019年京津冀城市群经济空间联系进行分析。2007年京津冀城市群经济联系如图1所示，2013年京津冀城市群经济联系如图2所示，2019年京津冀城市群经济联系如图3所示。由图1至图3可知，随着高速铁路的陆续开通，京津冀城市群经济联系强度大幅增强，经济联系网络不断加密。2007年，京津冀城市群中北京、天津与廊坊之间已经形成了较为紧密的经济联系。此时，京津冀城市群增长极结构明显。2013年，石家庄、保定、唐山、沧州与北京、天津、廊坊之间也形成了经济联系相对密切的三角形，说明京津城际铁路、京沪高速铁路、京广高速铁路等重要干线的开通使其他沿线城市加强了与城市群中核心交通枢纽城市的经济联系。此时，依托高速铁路干线等线状分布基础设施，京津冀城市群点轴空间结构明显。2019年，京津冀城市群基本建立起“核心枢纽+高速铁路沿线城市”放射型延伸的经济网络结构框架，在此基础上形成了中部以北京、天津双城为中心的核心经济联系圈层，南部以石家庄为中心的次级经济联系圈层。城市群经济交流日益密切，其中北京、天津双城经济联系最为紧密，极化效应显著，但近年来京津冀城市群“马太效应”有所减弱，相比2007年，2013年北京、天津经济联系强度增长率超3倍，而相比2013年，2019年北京、天津经济联系强度增长率仅不到1倍。

图1 2007年京津冀城市群经济联系Fig.1 Economic connection of Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration in 2007

图2 2013年京津冀城市群经济联系Fig.2 Economic connection of Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration in 2013

图3 2019年京津冀城市群经济联系Fig.3 Economic connection of Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration in 2019

高速铁路的建设开通正逐步改变京津冀城市群经济网络的空间结构，不过京津冀城市群经济联系仍然呈现核心边缘结构显著的问题。虽然张家口和秦皇岛等边缘城市也正逐渐增强与其他城市的经济联系，但京津冀城市群西部地区整体发展缓慢，呈现经济联系圈层外围环绕态势，且边缘区域的承德与其他城市的经济联系最为薄弱。此外，城市间的经济联系结构多以三角形为主，多边形的经济联系结构尚不明显，这不利于城市群经济联系进一步向网络化演变。

2.2 经济联系网络密度

根据2007—2019年京津冀城市群空间经济联系强度矩阵进行社会网络分析，2007—2019年京津冀城市群整体网络密度如图4所示。整体看，京津冀城市群整体网络密度呈现平稳上升趋势。2007年京津冀城市群整体网络密度较低，整体网络密度为0.692 3。高速铁路陆续开通后，2008年、2011年京津冀城市群整体网络密度增长率出现了明显的增长，并在2011年出现最高峰，说明京沪高速铁路的开通极大地促进了京津冀城市群城市间的经济联系。2012—2019年京津冀城市群又相继开通了津保铁路（天津—保定）、石济高速铁路（石家庄—济南）等线路，虽然整体网络密度增长率呈下降趋势，但整体网络密度均保持在0.8以上，其中2019年整体网络密度负增长率最大，主要是由于天津经济下行压力较大，GDP大幅下降。2019年京津冀城市群整体网络密度达到0.879 3，相比2007年提高了27.01%，说明高速铁路的开通提升了京津冀城市群经济联系的整体网络密度。

图4 2007—2019年京津冀城市群整体网络密度Fig.4 Overall network density of Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration during 2007-2019

3 基于高速铁路的京津冀城市群经济空间效应分析

3.1 节点城市点度中心度

点度中心度在城市群经济网络结构中是与一个城市节点直接相连的其他节点的个数。在有向网络中，中心度可以分为点入度和点出度。点入度表示从该节点连入的边的数量，表示该城市对其他城市的经济吸引能力，即集聚效应；点出度表示从该节点连出的边的数量，表示该城市被其他城市经济吸引的能力，即扩散效应。运用社会网络分析方法得到2007年、2013年和2019年京津冀城市群点入度变化趋势如图5所示。

图5 2007年、2013年和2019年京津冀城市群点入度变化趋势Fig.5 Change trend of indegree of Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration in 2007, 2013 and 2019

高速铁路陆续开通后，京津冀城市群整体城市点入度均呈现上升趋势，尤其体现在2013年，说明重要高速铁路干线的开通增强了沿线城市对内的经济联系强度和集聚程度。其中，北京的点入度上升最快，其次是天津，而其他城市的经济吸引能力较弱，承德、张家口和秦皇岛对其他城市的吸引能力最弱。可见京津冀城市群城市点入度之间出现了较大落差，说明北京和天津极化效应显著，京津双城吸引了大量外部资源向自身流动，而边缘城市却难以产生如此吸引力。

2007年、2013年和2019年京津冀城市群点出度变化趋势如图6所示。高速铁路陆续开通后，京津冀城市群整体城市点出度也显著提高，并在2013年出现大幅增长，说明重要高速铁路干线的开通增强了各城市对外的经济联系强度和辐射程度。其中，廊坊点出度出现最高峰，原因在于廊坊地处京津雄“黄金三角”核心区域，全域都处于重大国家战略支撑带动之下，享有得天独厚的交通区位优势，随着京津冀协同发展、临空经济区和雄安新区规划建设纵深推进，廊坊加速高质量发展，打造活力新增长极，其经济扩散效应将在战略与机遇叠加下得到双重释放。而北京和天津由于极化效应显著，其经济扩散范围较小、带动能力较弱，且受核心城市辐射较强的周边城市，对其更外围城市的辐射带动作用则更弱，导致整个城市群经济扩散效应趋向缓慢。

图6 2007年、2013年和2019年京津冀城市群点出度变化趋势Fig. 6 Change trend of outdegree of Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration in 2007, 2013 and 2019

2007年、2013年和2019年京津冀城市群城市平均点度中心度如表1所示。由表1可知，作为经济联系的中心城市北京和天津，其平均点入度远高于平均点出度，说明中心城市集聚效应大于扩散效应，整体呈现极化效应。而除了北京、天津、邯郸和石家庄外，中心城市外围的其他城市主要包括廊坊、保定、唐山和沧州等，其平均点出度均高于平均点入度，说明这些城市扩散效应大于集聚效应，整体呈现扩散效应，但边缘城市秦皇岛、张家口和承德因其平均点出度基量太小，所以其扩散效应不明显。因此，京津冀城市群整体呈现“中心城市高集聚低扩散，外围城市高扩散低集聚，边缘城市低扩散低集聚”的态势。

表1 2007年、2013年和2019年京津冀城市群城市平均点度中心度Tab.1 Average degree centrality of 2007, 2013 and 2019 for cities in Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration

3.2 节点城市接近中心度

接近中心度在城市群经济网络中体现的是一个城市节点与其他节点的邻近程度。城市节点的接近中心度取值范围为0～100，其值越大邻近程度就越高，表明该节点与其他节点间的联系就越紧密，越不容易受到其他节点影响。在有向网络中，接近中心度又分为入接近中心度和出接近中心度。入接近中心度表示其他节点到达一个节点的容易程度；出接近中心度表示一个节点到达其节点的容易程度。2007年、2013年和2019年京津冀城市群各城市接近中心度如表2所示。

表2 2007年、2013年和2019年京津冀城市群各城市接近中心度Tab.2 Closeness centrality of cities in Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration in 2007, 2013 and 2019

高速铁路开通前，2007年北京、天津及其周边城市的入接近中心度就已经达到100，而出接近中心度各城市均未达到100，说明在开通高速铁路前京津双城及周围城市与其他城市经济联系最为密切，对内的经济联系不容易受其他城市的影响，而在对外的经济联系上各城市均容易受其他城市的影响。高速铁路陆续开通后，京津冀城市群各城市的接近中心度稳步上升，特别是边缘城市提升更为明显，此外各城市的出入接近中心度差异也逐渐缩小，说明随着高速铁路网络不断完善，高速铁路布局日趋均衡，各城市在对内、对外的经济联系中都逐渐接近中心位置，且边缘城市也加快向经济联系核心圈层靠拢，京津冀城市群经济联系日益紧密。

3.3 集聚效应和扩散效应敏感度变化

由于入接近中心度和出接近中心度能表示一个城市节点对内和对外的经济联系容易程度，因此接近中心度也可以反映节点的集聚和扩散效应，但更侧重于一个城市节点的聚散效应是否容易受到其他节点的影响，即一个城市接近中心度越高，越不容易受其他城市控制，其聚散效应受外界影响的敏感度也就越低。基于2007年和2019年京津冀城市群中14个城市的接近中心度，得到相应的城市聚散效应敏感度分布，其中将接近中心度高于90 （含90）的城市纳入聚散效应敏感度低值区，将接近中心度低于90的城市纳入聚散效应敏感度高值区。2007年和2019年京津冀城市群集聚和扩散效应敏感度变化如表3所示。

在开通高速铁路前，就集聚效应来看，2007年北京、天津、唐山、石家庄、保定和沧州接近中心度较高，因此这些城市经济集聚效应敏感度低，处于对内经济联系网络的中心位置。就扩散效应来看，仅有北京接近中心度较高，因此北京经济扩散效应敏感度低，处于对外经济联系网络的中心位置。陆续开通高速铁路后，就集聚效应来看，2019年除了张家口、承德、秦皇岛、衡水和安阳，京津冀城市群中的其他城市入接近中心度均较高，其对内的经济集聚效应敏感度均位于低值区。就扩散效应来看，除了北京外，天津、廊坊、唐山、保定、沧州和石家庄出接近中心度均提升至较高水平，因此其对外的经济扩散效应敏感度均降低进入低值区。城市群经济聚散效应低敏感度城市均处于重要高速铁路沿线，表现出明显的交通“廊道效应”和枢纽城市侧重性。

表 3 2007年和2019年京津冀城市群集聚和扩散效应敏感度变化Tab.3 Sensitivity changes of agglomeration and diffusion effect in Beijing-Tianjin-Hebei urban agglomeration in 2007 and 2019

高速铁路在导致京津冀城市群城市经济聚散效应低敏感度节点不断增多的同时，也使得集聚效应和扩散效应空间分布趋于均衡化。集聚效应低敏感度节点在高速铁路成网后增加了3个，而扩散效应低敏感度节点增加了6个，扩散低敏感度节点显著增多，其增加的个数是集聚低敏感度节点的2倍，说明在高速铁路成网条件下经济空间效应日益凸显，空间分布大幅扩张，并在高速铁路开通的中后期城市群的扩散效应更为突出。此时，京津冀城市群经济空间结构逐渐从聚集型转向扩散型发展阶段，聚散效应敏感度低值区不断扩张，高值区持续收缩，核心边缘结构圈层发生变形，京津冀经济空间结构逐步优化。但京津冀城市群聚散效应仍呈现出城市不对称、城市群不均衡的现象，安阳、衡水、秦皇岛、张家口和承德长期处于京津冀城市群经济集聚和扩散的边缘区域。

4 结论与建议

随着京津冀城市群高速铁路网络不断完善，城市群内部经济联系日益紧密，经济联系整体呈现“核心枢纽+高速铁路沿线城市”放射型延伸的空间架构，经济联系网络趋于复杂化，网络密度逐年上升。同时京津冀城市群经济空间效应日益凸显，城市点度中心度不断上升，经济空间效应呈现“中心城市高集聚低扩散、外围城市高扩散低集聚、边缘城市低扩散低集聚”的节点特征，聚散效应敏感度不断降低，聚散空间分布均衡化，京津冀城市群经济空间结构正从聚集型发展阶段转向扩散型发展阶段，扩散效应日趋凸显，经济空间结构逐步优化。但不能忽视的是京津冀城市群仍存在经济联系两极分化，核心边缘结构显著，经济空间效应不对称、不均衡的问题。基于上述研究结论对京津冀城市群经济空间结构优化提出以下建议。

（1）完善区域内高速铁路网络结构，提升京津冀城市间的交通可达性。加强京津冀区域轨道交通的四网融合，补齐区域内高速铁路网络的短板，构建包含更多城市的京津冀“1小时交通圈”。利用“核心枢纽+高速铁路沿线城市”放射型延伸的基本经济空间格局，依托核心枢纽城市在高速铁路沿线形成多个链状经济联系圈层。同时加快建设环线型高速铁路弥补京津冀单一放射状交通格局，形成“多核、多链、多网融合发展”的经济空间结构。

（2）提升节点城市的比较优势和枢纽价值，加强高速铁路对区域要素资源流动的促进作用。重点强化廊坊、保定、唐山和沧州等城市的节点功能，推进基于高速铁路车站的以公共交通为导向的开发（Transit-oriented Development，TOD）建设，在高速铁路沿线形成多个具有鲜明特色的经济活力中心，形成“核心辐射+多区接收再释放”的良性空间效应传递模式，从而有效促进区域要素资源的合理配置与流动，进一步优化区域经济空间结构。