中欧班列对中国与哈萨克斯坦可达性的影响研究

2023-10-20黄承锋田少斌

铁道运输与经济 2023年10期

曾银，黄承锋，田少斌

(1.重庆交通大学交通运输学院，重庆 400074；2.重庆交通大学经济管理学院，重庆 400074)

0 引言

哈萨克斯坦是世界上最大的内陆国家，与我国新疆的阿拉山口、霍尔果斯相邻。哈萨克斯坦拥有丰富的石油、天然气等矿产资源，目前，哈萨克斯坦已经成为了中国最大的能源进口国家。2011 年3 月，首趟中欧班列从重庆团结村集装箱中心站出发开往德国杜伊斯堡，经阿拉山口口岸进入哈萨克斯坦。截至2023 年1 月，中欧班列共开通了75 条线路，开行累计突破4 万列，其中途经哈萨克斯坦的达到开行数量的90%。中欧班列作为联通欧亚大陆的重要桥梁，是中欧经济走廊建设的支柱项目，哈萨克斯坦作为中欧班列出境后的第一站，是各线路中欧班列的重要交点，因此对中欧班列开通前后中国与哈萨克斯坦可达性进行研究具有现实意义。

可达性为交通网络中各节点相互作用的机会大小，可以表示一种特定的交通系统到达某活动地点的便利程度，反映了区位间进行经济和技术交流的机会和潜力，可达性越高，克服空间障碍的能力越强[1]。基于不同空间尺度的可达性研究主要分为2 类，一是都市区内部可达性研究。姚永鹏等[2]利用甘肃省面板数据，基于DID模型研究发现宝兰高速铁路(宝鸡—兰州)极大地提高了沿线县域可达性。劳亚龙等[3]基于空间可达性指标对成灌铁路(成都—青城山)沿线地区可达性进行了计算，结果表明成灌铁路对两地可达性的影响呈现明显的分区特性。崔晶等[4]选取哈大(哈尔滨—大连)、郑西(郑州东—西安)、兰新(兰州西—乌鲁木齐)高速铁路为对象，研究得出铁路使欠发达地区的可达性获得提升，呈以高速铁路轴带为核心、轴带外围为边缘的“核心-边缘”格局。二是国家区域尺度下的可达性研究。袁锋[5]以河西走廊沿线国家为研究对象，通过网络分析法分析得出，高速铁路的建设有利于提升不同国家沿线地区可达性水平。马卫[6]采用空间分析软件系统研究了跨境交通使沿线国家交通可达性显著提升，并推动“一带一路”高质量发展。马剑峰[7]从中老铁路(昆明—万象)沿线国家出发，研究发现中老铁路的开通加速了人流、物流、信息流的流动，为地区发展带来了新动力。中欧班列作为国际集装箱铁路联运班列，直接缩短了我国沿线内陆城市与哈萨克斯坦的时间成本，丰富了与中欧、中亚国家的物流运输方式，提升了贸易便利程度。

以中欧班列中国与哈萨克斯坦沿线城市及地区为研究对象，参照国别尺度下的可达性研究方法，利用加权平均旅行时间、经济潜能模型2 种方法实证分析中欧班列对两国可达性产生的影响，经过双重检验发现存在的共性问题，推动两国经贸关系进一步发展。

1 中哈间货运发展概况

2011年3 月，首趟中欧班列成功开行，2013年我国提出“一带一路”建设倡议后，中欧班列迅猛发展，经过十余年的积累，已经形成了西、中、东三大通道，其中西通道从重庆、成都、西安等中西部城市出发经新疆阿拉山口、霍尔果斯两个口岸出境[8]。在已开通的75 条中欧班列线路中形成了7 条主要轴线，即中欧班列(重庆)、中欧班列(合肥)、中欧班列(苏州)、中欧班列(成都)、中欧班列(武汉)、中欧班列(义乌)、中欧班列(郑州)，分别由重庆、合肥、苏州、成都、武汉、浙江、郑州为出发地开往欧洲[9-10]。在7 条主要线路中，仅有中欧班列(苏州)通过内蒙古满洲里出境，其他6 条主要轴线均会通过新疆出境，哈萨克斯坦也成为必经之国。中欧班列开通后，中国与哈萨克斯坦铁路货运量逐年增长，2018—2022年平均增长率达24.99%[11]。

中国与哈萨克斯坦的货物运输主要有5 种方式：①全程中欧班列运输，国内沿线城市通过铁路网将货物运输至新疆，通过阿拉山口、霍尔果斯口岸出境到哈萨克斯坦主要城市；②海陆联运，先通过铁路运输至连云港港、青岛港、天津港等货物集散中心，海运至伊朗的阿巴斯港，再由哈萨克斯坦当地的物流企业转运到目的地；③全程汽运，汽运到新疆阿拉山口、霍尔果斯口岸，再通过国际物流陆运至哈萨克斯坦目的地；④公铁联运，利用铁路运输至乌鲁木齐后再利用汽车运输至哈萨克斯坦各城市点；⑤空运，货物集中至广州、深圳、上海、北京，经乌鲁木齐、伊斯坦布尔、莫斯科等机场中转到达目的地。时间成本维度上，空运运输速度最快，平均运输时长为5 d，其次为汽车运输，周期为10 d，中欧班列平均运输时长为15 d，海运平均运输时长40 d；运输成本维度上，海运最便宜，每吨平均为450元，其次为中欧班列，每吨约为500元，汽车运输每吨约为560元，空运每吨约为10 000元。中欧班列的运输时间仅为海运的1/3，而运输成本仅为空运的1/5，物流企业普遍采用海陆联运、全程中欧班列运输[12]。

2 可达性模型及数据来源

2.1 可达性模型

2.1.1 加权平均旅行时间模型

基于交通距离或时间的加权平均旅行时间是评价可达性的一种常用指标，该方法强调时间成本对可达性的影响，可对交通设施给区域带来的经济效应进行评价，通过设施建设前后最短通行时间的差异，可以识别时间成本变化带来的可达性提升[13]。通常情况下，加权平均旅行时间值越小，可达性越高。

式中：Li为区域节点i的可达性；n为评价系统内除i节点外的节点总数，个；Tij为通过某交通设施和网络从节点i到达经济中心j所花费的最短时间，h；Mj为j节点地区生产总值的算术平方根。

2.1.2 经济潜能模型

在利用加权平均值模型衡量可达性时，区域与区域之间是相互分离的，经济潜能模型将节点间距离衰减产生的相互作用也纳入考虑范围[14]。模型可表示为

式中：Pi为节点i的经济潜能；Cαij为节点i到达经济中心j的出行阻抗因子，h；α为i和j之间的距离摩擦系数，一般取1。通常情况下，经济潜能值越大，两地可达性越高。

2.2 数据来源

2.2.1 研究区域范围

随着中欧班列影响力的增大，越来越多的城市加入了中欧班列队列，中国到哈萨克斯坦铁路运输线路包含以下4 条：①成都、重庆、义乌、深圳等城市经阿拉山口口岸出境至阿腾科里、阿拉木图；②汕头、河源、苏州等城市经阿拉山口口岸出境至多斯特克、阿斯塔纳；③中山、佛山、江门等城市经霍尔果斯口岸出境至阿腾科里、齐姆肯特；④青岛、天津、沈阳等城市经霍尔果斯口岸出境至阿拉木图、阿斯塔纳。哈萨克斯坦开通的中欧班列主要站点为阿拉木图、阿斯塔纳、阿特劳、卡拉干达、齐姆肯特[15]。按开通时间整理中国至哈萨克斯坦中欧班列站点如表1所示。

表1 中国至哈萨克斯坦中欧班列站点Tab.1 China Railway Express stations between China and Kazakhstan

2.2.2 数据描述

中欧班列开通前期，去程与回程开行数量极不平衡，2014年开始稳定运营。根据中欧班列运营数量的特点，将中国与哈萨克斯坦2011—2013 年、2014—2016年的可达性数据作为中欧班列稳定运营前、后的对照分组，考虑到中欧班列近几年发展迅速，又选取2017—2021 年的中哈可达性数据用以补充证明。其中国内各城市地区生产总值来自国家统计局，国外区域来自全球经济数据库及哈萨克斯坦统计署。国内沿线城市与哈萨克斯坦州域最短运输时间数据由铁路运营里程除以最高时速计算得到，里程数据来自铁路95306 网。此外，中国与哈萨克斯坦铁路轨距不同，中欧班列开通后的最短运输时间考虑了出境时需要的换轨时间，换轨时长数据来自渝新欧国际物流公司官网，即中欧班列的最低换轨时间2.5 h，列车最高时速为120 km。量化海陆联运运输方式下的可达性时，选取离研究城市最近的国际港口作为出发港口，伊朗的阿巴斯港作为目的港口，再经过铁路运输至目的城市，取全程最短运输时间作为Tij，数据来源于航程数据库，陆路运输时长由高德地图获取。

3 实证结果与分析

3.1 加权平均旅行模型

根据公式⑴分别计算出国内沿线城市与哈萨克斯坦州域采用海陆联运、中欧班列的加权平均旅行时间，海陆联运加权平均旅行时间如表2 所示。从表2 中可以看出，利用海陆联运进行运输时，广州、厦门等沿海城市加权平均旅行时间远小于内陆城市。

表2 海陆联运加权平均旅行时间 hTab.2 Weighted average travel time by combined land-sea transport

中欧班列在2014 年运营趋于稳定，2017 年后发展更为迅速，利用公式⑴计算出国内沿线城市及哈萨克斯坦州域在班列稳定运营后的加权平均旅行时间，中欧班列加权平均旅行时间如表3 所示。中欧班列稳定运营后国内沿线城市与哈萨克斯坦各州域间的加权平均旅行时间逐渐减小，2020年受疫情影响增速普遍减缓，但总体仍呈上升趋势。

表3 中欧班列加权平均旅行时间 hTab.3 Weighted average travel time of China Railway Express

交通网络的便利程度决定了中哈贸易深度和广度，综合表2、表3，利用三维仿真地图将基于加权平均旅行时间的可达性增幅在地理上加以呈现，对比可以得出在中欧班列开通并稳定运营前后中国沿线城市与哈萨克斯坦州域在加权平均旅行时间模型下可达性具备以下几个特征。

（1）中欧班列缩短了国内沿线城市及哈萨克斯坦州域间的加权平均旅行时间。国内沿线城市及哈萨克斯坦州域基于交通成本的加权平均旅行时间减少达90.6%，其中国内沿线城市在2014—2021年间加权平均旅行时间为52.62 h，平均减少90%，哈萨克斯坦州域为50.15 h，平均减少91%。中欧班列极大地提升了国内沿线城市与哈萨克斯坦各州域的交通可达性。中欧班列开通前，我国内陆城市海陆联运出境贸易通常需要经过长江、印度洋，最后利用陆路转运到哈萨克斯坦。中欧班列开通后，国内沿线城市能直接通过铁路运输到目的地，节省了货物转运的时间成本，减少了最短运输时间，极大地提高了中哈两国的可达性。

（2）中欧班列对国内沿线城市加权平均旅行时间的缩减幅度呈现内陆向沿海、北部向南部逐级减弱的空间特点。对比国内城市，加权平均旅行时间模型中，可达性提升程度空间上呈现内陆向沿海逐级减弱的特点，增幅较大的区域集中在长江流域内陆一带，其中重庆、成都、达州增幅最大，增幅最小的是厦门、广州；南北方向上，增幅由北部向南部递减。主要原因在于沿海区域通过中欧班列运输与哈萨克斯坦进行贸易，路程相对内陆较长，增幅也相对较小，同时，中欧班列开通前，与沿海城市相比，内陆城市需要通过长江多次绕路转运与哈萨克斯坦进行贸易，海陆联运时长较长，造成了增幅差距。

（3）中欧班列对哈萨克斯坦州域加权平均旅行时间的缩减程度呈现东部向西部逐渐减弱的空间特点。对比哈萨克斯坦各区域，在中欧班列稳定运营后，交通可达性都得到提升，加权平均旅行时间模型下的可达性增幅由东向西逐渐减小，其中阿拉木图与阿拉山口直线距离仅约980 km，可达性增值最大。阿斯塔纳虽然只是一个市级城市，但作为哈萨克斯坦首都，经济辐射强，铁路线网密集，加权平均旅行时间缩减91%。

3.2 经济潜能模型

根据公式⑵分别计算出采用海陆联运、中欧班列进行货物运输时国内沿线城市与哈萨克斯坦州域的经济潜能值，海陆联运经济潜能如表4所示。与加权平均旅行时间模型下的可达性相似，利用海陆联运时，广州、厦门等沿海城市的经济潜能普遍大于内陆城市，哈萨克斯坦州域的经济潜能值都大于2。

表4 海陆联运经济潜能Tab.4 Economic potential of combined land-sea transport

根据公式⑵计算出中欧班列国内沿线城市及哈萨克斯坦州域在2014—2021 年采用中欧班列进行货物运输时的经济潜能值，中欧班列经济潜能如表5 所示。从表5 可以看出，国内沿线城市及哈萨克斯坦州域采用中欧班列运行货物运输时经济潜能值得到极大提升，在高质量运营时期普遍大于30。

表5 中欧班列经济潜能Tab.5 Economic potential of China Railway Express

与加权平均旅行时间模型下的可达性不同，经济潜能模型考虑了城市之间引力作用的影响。利用三维仿真地图将经济潜能增幅在地理位置上做以分析，综合表4、表5，对比可以得出在中欧班列开通并稳定运营前后国内沿线城市与哈萨克斯坦州域在经济潜能模型下的可达性具备以下几个特征。

（1）中欧班列提升了国内沿线城市及哈萨克斯坦州域的经济潜能。中欧班列开始稳定运营后，经济潜能平均增大12.52 倍，2017—2020 年中欧班列高质量发展时期平均增大15.08 倍，极大地提升了国内沿线城市与哈萨克斯坦各州域经济潜能模型下的可达性。中欧班列开通后，中哈综合运输成本降低，区域聚集效应得以加强，在中哈各项政策推动下，产业链与价值链深度对接，国际产能合作得到深化，政治、经济、文化交流得到增强，进一步提升了中哈贸易活力，使两国经济潜能得到不同程度的提升。

（2）中欧班列对国内沿线城市的经济潜能增长作用强于哈萨克斯坦州域。对比国内沿线城市及哈萨克斯坦州域经济潜能增长情况，2014—2021 年，国内沿线城市经济潜能值平均为30，平均提升17.2倍，哈萨克斯坦州域为25.77，平均提升10.93 倍。与加权平均旅行时间模型不同，哈萨克斯坦州域经济潜能平均增值低于国内沿线城市，原因在于该模型考虑了城市之间引力作用的影响。在国内沿线城市中，除新疆地区外，其他城市的铁路网较为密集，在长江经济带、西部陆海新通道的拉动下，内陆城市间的引力作用得到增强，而哈萨克斯坦路网密度相对小，较多州域的地区生产总值与国内一个省市持平，引力差异导致了中哈经济潜能空间作用差异。同时，在中欧班列开通前期，运输专业化程度较差，进口受企业代理影响较大，导致回程班次数量明显少于去程班次，使国内沿线城市经济潜能增幅大于哈萨克斯坦州域。

（3）中欧班列对国内沿线城市经济潜能的增长作用呈现内陆向沿海逐渐减小的空间特点。与加权平均旅行时间增幅空间变化特点相似，国内沿线城市经济潜能增值图在空间结构上内陆沿海差异明显，增幅较大的区域集中在西北区域，其中兰州、西安、西宁经济潜力增幅明显。成渝是双城经济圈核心城市，中欧班列的开通缩减了加权平均旅行时间，但经济潜力没有得到同等比例的增长，说明中欧班列开通的作用在长江流域还没有完全发挥；哈萨克斯坦州域经济潜力增长空间规律与加权平均旅行时间模型下的可达性都呈现由东向西逐渐减小的空间特点。