交通联系网络与经济差距的空间相关分析——以西南边疆少数民族聚居区为例

罗婧，庄紫珵，张先德

（1.广西师范大学经济管理学院，广西 桂林 541004；2.广西师范大学大学历史文化与旅游学院，广西 桂林 541004；3.桂林银行股份有限公司，广西 桂林 541199）

一、引言

交通联系是区域联系的重要通道与纽带，建立完善的交通联系网络能够促进人员、商品、资金和信息的高效流动，促进区域间的便捷交流和良性互动，推动区域经济协调发展，缩小地区经济发展水平差距。[1]但在民族地区，受民族多样性的影响，该问题的研究呈现出不同的结果。孙娜等（2019）以云南、广西、贵州作为研究对象讨论了交通基础设施对民族地区经济增长的影响，研究发现：交通基础设施建设正成为引领民族地区经济发展的重要力量。[2]关辉国等（2012）对临夏回族自治州与陈子真等（2015）对新疆维吾尔自治区的研究发现，过快地进行交通基础设施建设会对民族地区经济发展产生负面冲击。[3][4]可见，交通网络建设是否能有效转化为有利于民族地区经济发展的影响要素还有待进一步探究。

西南边疆民族地区①以广西、云南、西藏三省（区）为主体的西南边疆民族地区是沿边和多民族地区，其中广西是以壮族为主体，多个少数民族聚居的边疆地区；云南与缅甸、越南、老挝山水相连，同时也是少数民族类别最多的边疆地区。由于西藏自治区的部分数据缺失，文章研究的西南边疆少数民族地区为广西壮族自治区和云南省。桂滇两省共有51个民族聚居，世居少数民族近30个，汇聚了全国近1／3的少数民族人口。有多个少数民族聚居，自西部大开发战略实施以来，该地区总体经济发展已取得长足进步[5]，交通基础设施建设进程加快，是少数民族地区中较早进入高铁时代的区域[3]。但罗婧、庄紫珵（2017）研究经济发展水平差距发现，西部大开发战略实施以来，西南边疆民族地区经济发展水平总体差距呈现出先扩大后减小的变化趋势，但总体差距一直维持在较高水平。[6]不同少数民族人口分区之间的经济发展水平差距是导致总体差距的根本来源。这种差距具体表现为：少数民族人口占总人口比例越高的县（市）越远离经济发展的核心区，经济发展水平越低。[6]基于此，文章选取西南边疆民族地区作为研究对象，拟构建该地区交通联系网络，并进一步探讨已经形成的交通联系网络是否有助于该地区少数民族聚居区经济发展水平的改善。

二、文献综述

交通联系网络的构建有多种方法。罗能生、李建明（2018）使用单位行政区域面积公路里程数作为反映交通联系的指标。[7]然而，采用里程数测定的交通联系不是实际联系的真实反映，采用直接的联系数据成为必然。随着大数据时代的到来，交通客运数据可以通过相关软件被收集，运用O-D联系数据来构建交通联系网络逐渐在学界推广。

O-D联系网络，即在一定区域空间内，由某种交通运输方式将其中两地连接在一起，形成空间联系O-D路径，两地互为该联系路径的起点（Origin）和终点（Destination），区域内各地间由不同交通运输方式产生的空间联系相互交织沟通，由此形成的网络化O-D联系是交通联系网络的直接体现。[8]王海江等（2018）使用全国公路客运班次数据构建交通联系的O-D联系网络，并加入贫困县进行GIS（Geographic Information System）空间分析，结果显示，贫困地区多处在区域交通联系的边缘地带，进而认为加强贫困地区交通联系迟滞因素与致贫机理的研究意义重大。[9]

社会网络分析（Social Network Analysis，简称SNA）最早由社会学家创立并发展起来，其重点在于探讨各行动者之间的关系所产生的影响与效用。[10]其中，计算网络密度、凝聚子群及中心性是常用的社会网络分析方法：网络密度描述网络成员之间关联的紧密程度；凝聚子群则指成员之间存在相对较强、直接、紧密及积极的关系所组成的集合，是基于成员联系的相对强度与频率而进行的小群体划分，小群体内部各单元间具有紧密的联系，更多地体现了合作倾向；中心性是节点在网络结构中重要性的量化，揭示节点在网络结构中的中心地位，度数中心性越高，该点越处于网络中心位置。[12]显然，使用社会网络分析方法来探究西南边疆民族地区交通联系网络的结构特征较为适宜。因此，本研究通过计算该地区公路和铁路交通联系网络的密度、凝聚子群及中心性，以考察该区域交通联系的紧密程度、区域内部交通联系的亲疏关系与网络中心，进而分析该区域交通联系网络的结构特征。

为了更好地探索西南边疆民族地区经济发展水平差距的空间分布，并结合交通联系网络结构特征，进一步探究公路和铁路客运交通联系与经济发展水平差距的空间相关性。本研究还借助了基于O-D联系的GIS空间分析方法，主要从以下三个角度切入：首先是交通联系的紧密程度。紧密的交通联系能够促进区域间复杂的经济交往，提高区域经济的整体性和协调能力，而较弱的联系则增加了经济不平等的可能。[1]其次是联系对象。紧密的内部联系产生的功能锁定会阻碍一个地区与其他地区的交往，容易忽略网络外部出现的未来发展趋势，外部资源将难以被识别和利用，进而无法摆脱制约区域经济发展的路径依赖。[11]因此，如果县（市）交通联系的主要对象是与自身经济发展水平相当或更差的地区，形成一个紧密的内部交通联系网络，难以获取外部的信息与资源，也不利于经济发展水平差距的改善。最后是联系的中心。因为县（市）在区域中具备的交通联系强度与其经济发展状况有关，所以交通联系网络中心同时也扮演了区域中心地的角色，向周围地区提供各种货物和服务。所以交通联系中心拥有较好的经济发展水平的同时，承担着经济、行政或社会文化方面的某些辐射职能。因此，与中心联系紧密，有利于县（市）接收来自中心地的经济辐射效应，获取更多的资源和信息，合理加以利用能促进当地经济发展，有助于经济发展水平不平衡的改善。[12]

三、西南边疆民族地区交通联系网络的空间结构特征

在西南边疆民族地区，公路是唯一完整覆盖各县（市）的交通基础设施，铁路网则正在完善。截止到2020年，广西公路里程共计13.16万公里，已经实现国省干线高等级公路县级全连通；云南公路里程达29.25万公里，全省125个县（市）覆盖高等级公路，占比约为96.70%。①数据分别来自2021年《广西统计年鉴》《云南统计年鉴》。相比之下，铁路覆盖率仍然较低，其中广西的铁路覆盖率为65%，云南则仅有32%。②铁路网络覆盖率＝可以经停列车县（市）数量／总县（市）数量。

本研究通过中国铁路客户服务中心网站车票查询系统（http：／／www.12306.cn）、全国汽车票预订平台12308软件以及七彩云南智慧出行网，查询2018年9-10月（不包含国庆长假）每日各县（市）之间班车车次和列车车次数量，计算出平均值，共计91592条数据作为该地区公路和铁路客运O-D联系数据，并由此构建出交通联系网络。③广西、云南均于2016年内开通高速铁路，尤其是连接两省（区）的云桂高铁全线贯通。截止到2018年已经安全通车运营1年以上，数据的信度与稳定性较好。而两省（区）其他开通的高铁和铁路项目都集中在2021、2022年，并且尚未完全通车，无法获取较为稳定的相应数据。基于此，本研究选择2018年为数据采集的年份。此外，除春运之外，全年各个月的客运车次变动不大，为进一步确保稳定性，9-10月为随抽取的样本。再借助Ucinet软件使用社会网络分析方法，考察西南边疆民族地区交通联系网络的空间结构特征。

（一）网络密度分析

通过对西南边疆民族地区公路客运和铁路客运数据进行二值化处理，④二值化是将原始数据转化为[0，1]矩阵，转化标准为：存在联系则为1，反之则为0。得到的基于公路和铁路客运的交通联系网络密度分别为0.0871和0.0421。虽然网络密度对网络的规模具有依赖性，在其他因素不变的情况下，大规模网络的密度要比小规模网络的密度要小[10]，但两者都未超过0.1，可见该地区县（市）间不管是通过公路客运还是铁路客运产生的交通联系都是非常弱的。

分开来看，广西基于公路和铁路客运形成的交通联系网络密度分别为0.2531和0.1157，都高于西南边疆少数民族地区整体水平；云南基于公路客运的交通联系网络密度为0.1225，低于广西的网络密度，基于铁路客运的交通联系网络密度更是低于了西南边疆民族地区整体水平，仅为0.0265。可见，广西的交通联系相对而言较为紧密。

总的来看，西南边疆民族地区目前虽然已基本实现高等级公路网络县级全覆盖，但基于公路客运形成的交通联系网络密度仍然很低，该区域交通联系强度很弱。

（二）凝聚子群分布特征分析

为了进一步探究西南边疆民族地区内部交通联系的空间格局，借助Ucinet软件，利用Concor方法分别对该地区基于公路和铁路客运数据的交通联系网络进行聚类分析可知，西南边疆民族地区基于公路客运的交通联系网络可分为内部联系紧密的8个子群。子群1位于广西南部，主要包括南宁、崇左、北海、来宾、玉林、贵港、钦州、防城港等市；子群2位于广西西部，成员有百色和河池；子群3和子群4分布在广西北部和东北部，分别由柳州、桂林、贺州、梧州等市组成。子群5主要为云南中西部的大理白族自治州；子群6由云南西北部的迪庆藏族自治州和丽江市组成；子群7分布范围较大，从云南最南端的西双版纳傣族自治州一直延伸至云南东北部的昭通市，主要包括西双版纳傣族自治州、普洱市、临沧市、德宏景颇族自治州、保山市、楚雄彝族自治州、玉溪市、昆明市、曲靖市以及昭通市。子群8的成员为红河哈尼族彝族自治州和文山壮族苗族自治州。

西南边疆民族地区基于铁路客运的交通联系网络可分为5个凝聚子群，其空间格局受各铁路线分布影响。子群1分布在广西，以湘桂线为主，还包括贵广客运专线、南防线、南钦线以及钦北线，连接着南宁、桂林、柳州、来宾、贺州、防城港、钦州与北海等市；子群2基本与子群1相连，主要分布在焦柳线、黔桂线、黎湛线、马玉线、玉铁线与田德线上，涉及柳州、河池、贵港、玉林、崇左及百色等市；子群3横跨广西、云南两省（区），主要分布在广丽线、南昆线、南昆客运专线与南广线上，由大理、昆明、百色、梧州等市组成，连接广西与云南的铁路客运往来；子群4成员分布在云南，以昆明为中心向外扩散，主要沿成昆线、沪昆线与昆玉线，大致包括昭通、曲靖、玉溪等市；子群5则是包含广西、云南尚不能经停列车的县（市）。

（三）网络中心性分析

通过计算度数中心性判断西南边疆民族地区交通联系网络的中心及其特征。

如表1所示，在西南边疆民族地区基于公路客运的交通联系网络中，昆明和南宁市辖区拥有较高的点出度和点入度中心性，基本处于网络中心位置，说明它们通过公路客运主动与其他县（市）产生交通联系的同时，也具有较高声望，吸引着其他的县（市），而昆明市辖区的点出度和点入度中心性又高于南宁市辖区，主要是因为云南铁路覆盖率较低，与各县（市）的交通联系主要依赖公路交通。此外，基于公路客运的交通联系网络点出度和点入度中心性排名前10的基本为市辖区，这表明市辖区是交通联系网络的核心，各市辖区作为网络中的重要节点，起到连接各县和对外联系的作用；阳朔县作为著名旅游胜地，吸引了来自各地的旅客，所以其县（市）与它交通联系频繁，点入度较高。

表1 基于公路客运的交通联系网络度数中心性排名前10位的（县）市或市辖区

由表2可知，西南边疆民族地区基于铁路客运的交通联系网络度数中心性分布格局与公路的大体相似，昆明和南宁作为云南与广西的省会和首府城市，在两省（区）中点出度和点入度中心性最高，与其他县（市）相比具有较大优势，处于网络中心位置；除了昆明市辖区和大理市，基于铁路客运的交通联系网络度数中心性排名前10的都为广西的市辖区和县，这说明该地区交通联系主要集中在广西；平果县的点出度和点入度中心性进入前10名是基于其联通广西、云南的独特区位，其往返云南的列车日均达253次，是广西除南宁市辖区和百色市辖区往返云南列车最多的县，与云南的交通联系较频繁。宾阳县靠近省会南宁，且每日也有大量发往云南的车次，与云南的交通联系较多，因此点出度中心性较大。

表2 基于铁路客运的交通联系网络度数中心性排名前10位的市（县）或市辖区

显然，西南边疆民族地区交通联系网络密度偏低，交通联系不紧密；凝聚子群分布体现了基于公路客运的交通联系范围只能集中在一定的区域内，基于铁路客运的交通联系范围受铁路线分布的影响；交通联系网络中心以广西和云南的市辖区为主，其中在广西的网络中心数量更多、分布更为均匀。

四、西南边疆民族地区交通联系网络与经济差距空间相关分析

为了进一步探究西南边疆民族聚居区已形成的交通联系网络是否有助于其经济发展水平差距的改善，本研究使用罗婧、庄紫珵（2017）对该地区经济发展水平差距的研究结果①罗婧、庄紫珵在《“西部大开发”以来西南边疆民族地区经济发展差异的变动趋势研究——1995-2014年桂滇两省的实证考察》中，按少数民族占总人口比例将西南边疆民族地区划分为3个聚居区，分别是：少数民族人口占比0%-16%的少数民族人口零散区，占比16%-56%的少数民族人口稀疏区及占比56%-99%的少数民族人口密集区。研究发现，该区域少数民族人口零散区经济发展水平最好，少数民族人口稀疏区经济发展水平处于中等状态，少数民族人口密集区经济发展水平则较差。文章引用该研究结果讨论西南边疆数民族地区经济发展水平差距的空间分布。，并将交通联系网络的结构特征引入，借助ArcGIS10.7使用基于O-D联系的GIS空间分析方法，分析交通联系网络与经济差距的空间相关性。

（一）西南边疆少数民族聚居区的空间分布及其经济差距

在西南边疆少数民族聚居区，经济发展水平最好的地区主要分布在广西南部、东南部、东部、东北部，云南中部、东部、东北部及西部的少数民族人口零散区；经济发展水平中等的地区主要集中在广西南部、东北部、西北部，云南省中部、西部、西南部、南部以及东南部的少数民族人口稀疏区；经济发展水平较差的地区主要分布在广西西南部、南部、中部、西部及西北部，也涉及云南西北部、西南部、南部及中部的少数民族人口密集区。

（二）交通联系网络与经济差距空间分布的相关分析

1.交通联系网络密度与经济差距的空间相关性

通过计算少数民族人口零散区、稀疏区与密集区基于公路和铁路客运的交通联系网络整体密度，分析三个区域在西南边疆民族地区交通联系网络的紧密程度。

就基于公路客运的交通联系网络密度而言，少数民族人口零散区最高，为0.1164，高于西南边疆民族地区整体水平，交通联系最为紧密。少数民族人口稀疏区交通联系较弱，网络密度最低，仅有0.0642。少数民族人口密集区交通联系网络密度略高，为0.0801。

就基于铁路客运的交通联系网络密度而言，网络密度最高，交通联系网络最紧密的仍是少数民族人口零散区，为0.0746。少数民族人口稀疏区网络密度为0.0250，略低于少数民族人口密集区的0.0300。

综上，经济发展水平最好的少数民族人口零散区，基于公路和铁路客运的交通联系网络密度明显大于少数民族人口稀疏区和密集区，相对来说，更容易与其他县（市）产生交通联系。少数民族人口稀疏区基于公路和铁路客运的交通联系网络密度最低，相比之下少数民族人口密集区网络密度略高一点。但是少数民族人口密集区的县（市）数量比少数民族人口稀疏区多了将近30%，所以总体而言，少数民族人口密集区交通联系网络密度也较低，因此，经济发展水平中等和较差的少数民族人口稀疏区及密集区与其他县（市）的交通联系较弱。

2.交通联系网络凝聚子群分布特征与经济差距的空间相关性

将三个少数民族人口分区引入交通联系网络凝聚子群，考察少数民族人口零散区、稀疏区与密集区在交通联系网络凝聚子群中的分布，结合凝聚子群的联系密度，进一步剖析各少数民族人口分区的交通联系网络特征。

如表3所示，分布在广西的1-4子群自身密度都高于与其他子群间的密度，这表明广西各子群内部交通联系较强，与其他子群的交通联系较少。其中，子群1中的县（市）主要分布在少数民族人口密集区，其中也有一部分在少数民族人口零散区，该子群自身密度最小，为9.816，说明其内部交通联系稍弱；子群2集聚着大量少数民族人口密集区的县（市），比例高达87.50%，也是自身交通联系较为紧密的子群；子群3和子群4分别分布着大量的少数民族人口密集区和零散区县（市），且自身密度都较大，分别为20.000和20.423，是两个自身交通联系非常紧密的小群体。

表3 基于公路客运的交通联系网络凝聚子群密度矩阵表

与广西不同，云南集聚着大量少数民族人口密集区和少数民族人口稀疏区县（市）的子群6和子群7自身密度分别为3.018和1.431，它们与少数民族人口密集区县（市）占比达47.37%的子群5间的密度都大于其自身密度，说明子群6和子群7与子群5间的交通联系更加紧密，且这一现象在子群5和子群6间表现得更加突出；子群8主要分布着少数民族人口密集区县（市），其内部交通联系较紧密。

综上可见，西南边疆民族地区基于公路客运的交通联系网络分布呈现出相同少数民族人口分区县（市）交通联系更加紧密，不同少数民族人口分区县（市）交通联系较为松散的特征。因此，在近距离的公路客运交往中，经济发展水平较低的少数民族人口密集区内部产生交通联系更为容易，而与经济发展水平较好的少数民族人口零散区的交通联系较困难。

如表4所示，子群1中65%的县（市）都是少数民族人口零散区，其自身密度最大，达32.01，说明其内部交通联系紧密，且集中了西南边疆民族地区最主要的依靠铁路客运产生的交通联系；子群2中少数民族人口密集区县（市）占比最高，为59.09%，该子群的自身密度较小，且和子群2与子群1间的密度相近，说明其内部交通联系较弱，同时需要依托子群1进行连接；子群3分布着三类少数民族人口分区的县（市），其自身密度为17.309，相对来说内部交通联系较为紧密，主要集中了广西与云南间依靠铁路客运产生的交通联系，所以也与广西和云南的主要子群1和4存在一定交通联系，密度分别为7.039和3.540；子群4少数民族人口零散区县（市）占比最高，为61.09%，该子群与子群3间的密度略大于自身的密度，这也进一步说明了其连接离不开昆明这个中心枢纽，且该子群还包含了云南一部分重要的基于铁路客运产生的交通联系；子群5中47.20%的县（市）都位于少数民族人口密集区，36.00%的县（市）属少数民族人口稀疏区，由于未有列车经停，无法通过铁路客运产生交通联系，密度为0。

表4 基于铁路客运的交通联系网络凝集子群密度矩阵表

总体而言，西南边疆民族地区基于铁路客运的交通联系集中在少数民族人口零散区的县（市），少数民族人口密集区县（市）由铁路客运产生的交通联系也需要以少数民族人口零散区县（市）作为依托，且在无法通过铁路客运产生交通联系的县（市）中，少数民族人口密集区占比最高，其次为少数民族人口稀疏区。因此，目前该地区铁路客运网络主要服务于少数民族人口零散区，少数民族人口密集区和稀疏区的铁路客运网络尚不成熟，不利于与远距离的县（市）产生交通联系。

县（市）交通联系的主要对象如果为与自身经济发展水平相当或更差的地区，形成一个紧密的内部交通联系网络难以获取外部的信息与资源，也不利于经济发展水平差距的改善。西南边疆民族地区现有的公路和铁路客运使得经济发展水平中等和较差的少数民族人口稀疏区及密集区的交通联系对象集中在区域内部，无法突破地理距离，与经济发展水平较好的少数民族零散区交通联系较为困难，进而难以获取外部资源和信息，无法摆脱经济发展水平滞后的现状。

3.交通联系网络中心分布特征与经济差距的空间相关性

由于交通联系网络中心分布和与其联系关系着促进县（市）经济发展的辐射能力，与交通联系中心联系紧密，有利于县（市）接收来自中心地的经济辐射效应，获取更多的资源和信息，合理加以利用能促进当地经济发展，有助于经济发展水平不平衡问题的改善。因此，本研究将交通联系网络与各少数民族人口分区进行GIS空间相关分析，探讨通过度数中心性计算出的交通联系网络中心在各少数民族人口分区中的分布及其联系特征，考察其经济辐射效应。

据表5可知，就广西而言，基于公路客运的交通联系网络中心涉及广西南部、东南部、西部、西北部、中北部及北部，涵盖了少数民族人口零散区、稀疏区与密集区，分布均匀，同时与周边县（市）交通联系密切，能起到较好的经济辐射作用。但不难发现，各中心的交通联系较弱。例如，位于少数民族人口密集区的交通联系网络中心——百色市辖区和河池市辖区，无法通过公路客运与经济发展水平较好的零散区的网络中心直接产生交通联系。

表5 公路和铁路客运交通联系网络中心

就云南而言，基于公路客运的交通联系网络中心则主要集中在中部和中部偏西的地区，由于公路客运产生的交通联系网络经济辐射能力有限，网络中心分布不均，不利于南部、西部、西北部以及东部的少数民族人口密集区和稀疏区获得来自中心的经济辐射效应。

同样，广西基于铁路客运的交通联系网络中心分布比较均匀，分别位于南部、西部、北部以及东部，涉及少数民族人口零散区、稀疏区与密集区。与由公路客运形成的交通联系网络中心不同，适于远距离交往的铁路交通使广西铁路客运网络各中心具有较强的交通联系，但受铁路线分布的影响，交通联系网络中心对周边县（市）的经济辐射效应有限。同样作为由铁路客运形成的交通联系网络中心——百色市辖区，能够通过铁路交通与其他中心产生交通联系，但对于其周边未有列车经停的少数民族人口密集区县（市）很难起到经济辐射的作用。

云南基于铁路客运的交通联系网络中心分布也集中在中部和中部偏西的地区，但仍有大量少数民族人口密集区和稀疏区尚未修建铁路，无法通过铁路客运交通与网络中心产生交通联系，云南由铁路客运形成的交通联系中心对少数民族人口密集区和稀疏区的经济辐射效应很弱。

综上所述，在西南边疆民族地区，广西与云南的交通联系网络辐射效应存在着一定的差异。就广西而言，基于公路客运的交通联系网络对少数民族人口密集区产生的经济辐射效应主要来自同一少数民族人口分区内，且为经济发展水平较弱的交通联系网络中心。而基于铁路客运的交通联系网络能够带来远距离少数民族人口零散区的经济辐射效应，但主要作用于交通联系网络中心，大部分少数民族人口稀疏区和密集区的县（市）未能获得此经济辐射效应。就云南而言，因为基于公路和铁路客运的交通联系网络中心分布不均，所以少数民族人口稀疏区和密集区很难通过现有交通联系网络缩小与零散区的经济发展水平差距。

五、结论

通过社会网络分析和基于O-D联系的GIS空间分析方法，本研究对西南边疆少数民族聚居区交通联系网络与经济发展水平差距的空间相关性进行了分析，研究结果表明：经济发展水平中等和较差的少数民族人口稀疏区及密集区在西南边疆民族地区交通便利程度较低，与其他县（市）的交通联系较弱；铁路客运主要帮助经济发展水平较好的少数民族人口零散区产生交通联系，因公路客运难以突破距离制约的特征，使得少数民族人口稀疏区和密集区与经济发展水平较好的零散区形成交通联系较为困难；从经济辐射的角度来看，少数民族人口稀疏区和密集区仍然难以从现有的交通联系分布中获得来自零散区的经济辐射效应。显然，基于以上公路和铁路客运的交通联系网络分布特征，并不利于西南边疆民族地区经济发展不平衡问题的解决。