不同交通方式对兰西城市群空间分布影响研究

于建峰，曾俊伟，钱勇生，广晓平

（兰州交通大学交通运输学院，甘肃兰州730070)

0 引言

《国家新型城镇化规划(2014—2020年)》提出,我国新型城镇化发展要以城市群为主体形态,突出城市群在协调东西部地区发展的关键作用。随着城市群空间调整步伐加快,对交通发展产生迫切的需求,目前城市群空间无序扩张,土地利用率不足等问题日益突出,交通网络对于引导城市群内部空间形态发展以及优化产业布局的作用越发重要[1-3]。

交通网络在城市群内强化区际联系、优化城市空间分布的作用是经济地理学研究的重点内容[4],学者们进行了大量研究。董少华等[5]采用引力模型、城市流模型,分析滇中城市群城市空间联系的时空演变。蒋奕廷等[6]基于空间经济学“城市引力”模型对于成渝城市群16个城市之间的经济吸引力进行研究分析。有关长江中游城市群、京津冀城市群等区域[7-8]的研究多基于引力模型对城市间的相互作用进行定量分析。随着轨道交通运输的发展,学者们逐步将注意力投向交通条件改善对城市群空间结构的影响。张云鹏等[9]针对郑西高速铁路(郑州东—西安北)建成后,分析沿线城市第二、第三产业结构调整及经济发展的影响。来逢波等[10]在武广高速铁路(武汉—广州南)建成前后,探讨主要城市三次产业结构变化影响。齐喆等[11]对不同交通模式引起的可达性变化对京津冀城市群网络的影响进行研究。彭芳梅[12]将社会网络分析方法引入到城市群结构的研究当中,并利用ARCGIS、UCINET等软件直观地反映城市群的空间分布情况。

目前,兰渝铁路(兰州—重庆北)、宝兰客运专线(宝鸡南—兰州西)与兰新高速铁路(兰州西—乌鲁木齐)实现无缝衔接,为兰西城市群的发展带来了新契机。由于既有研究对不同交通运输方式下城市空间相互作用的比较分析较少,因而通过采用改进传统引力模型,对兰西城市群在不同交通方式下城市空间相互作用进行比较分析,同时引进社会网络分析对不同交通方式下城市群网络结构进行研究,通过剖析不同交通运输方式对兰西城市群城市空间分布的影响,为兰西城市群建设发展提供参考。

1 不同交通方式下城市群空间分布影响模型构建

为了分析不同交通方式对兰西城市群空间分布的影响,首先进行空间联系分析,选取主成分分析法对兰西城市群内各城市发展质量进行测算,在此基础上运用改进重力模型分别测算出在铁路与高速公路交通方式下城市间联系强度；其次,根据城市间联系强度形成的网络,进行社会网络分析,分析比较在铁路与高速公路交通方式下2种网络的密度、中心度以及凝聚子群的情况。

1.1 空间联系分析

1.1.1 城市发展质量测算

城市发展质量体现了一个城市的综合发展水平,也是计算城市联系强度的前提,运用主成分分析法对城市发展质量进行分析,克服了以往研究中评价城市发展质量只片面考虑城市人口、GDP的缺陷。主成分法的计算过程如下。

（1）对于p维随机向量X= (X1,X2,…,XP)T的n个样本Xi= (Xi1,Xi2,…,Xip) (i= 1,2,…,n,n＞p)进行标准化转换2,…,n,j= 1,2,…,p)。其中,xij代表样本Xi中第i行第j列元素；yij代表标准矩阵Z中第i行第j列元素。样本均值样本方差=计算得出标准化矩阵Z。

（2）对标准化矩阵Z求相关系数矩阵R,其中R=ZTZ/ (n- 1)。

（3）解特征方程|R-λIP|=0,其中IP为单位矩阵,λ为特征值。计算特征值λj,依据λj贡献率大小排序,借助贡献率提取m个主成分,并计算出对应的特征向量。

（4）计算主分量Fi,Fi=a1i X1+a2i X2+ … +ami Xp,i= 1,2,…,p,其中ami为特征向量。

（5）根据m个主分量Fi及其所对应的贡献率βi对研究对象进行综合评价,综合评分

1.1.2 城市联系强度计算

在传统的重力模型基础上,采用时间距离代替空间距离,城市发展质量代替城市人口、GDP,城市联系强度计算公式如下。

式中：Fij为城市i与城市j的联系强度；Mi,Mj为城市i与城市j的发展质量；ED为两地时间距离,即两地之间通过铁路或高速公路的旅行时间。

在分析空间网络特征时,需要对相互作用的空间联系数据进行处理,还原真实联系作用情况的方向性,为应用社会网络分析(SNA)提供现实基础。

1.2 社会网络分析

社会网络分析方法是由社会学家根据数学方法、图论等发展起来的定量分析方法,重点分析网络结构对于网络中节点的影响以及影响的大小,主要用于研究整体网络特征、密度、结构[12]。

1.2.1 网络密度

密度是指一个图中各个点之间联系紧密的程度,在有向关系图中,网络密度计算公式如下。

式中：D为网络密度；m为网络中边数；n为网络中节点数。

1.2.2 中心度与核心-边缘结构

中心度表示节点在网络中的重要程度。中心度计算公式如下。

式中：CD(ni)为节点ni的点度数；xij表示节点i与节点j是否有关系。

核心-边缘结构是将节点划分为核心层与边缘层2个层次,将节点分为2个团体,节点团体之间表示核心与边缘的联系。在核心层的节点,不但互相存在联系,而且与其他节点也存在倾向联系的关系,而边缘层的节点仅仅倾向与核心层联系。

1.2.3 凝聚子群

分析网络中存在几个子群,以及子群之间的特点等称为凝聚子群分析。一般来说,如果某些成员联系相对紧密,它们之间就会聚集起来,即凝聚子群,凝聚子群不仅会影响到网络成员间的关系,还影响着整个网络群体的有效运行。

2 实例分析

2.1 研究区域分析

兰西城市群2017年总人口为2 442.79万人,面积112.19万km2,GDP占全国的1.04%。兰西城市群北部连接内蒙古、新疆,西部连接青海腹地、西藏,战略位置显著。相比于周边其他省会,兰州、西宁高速铁路互联,两地风俗文化相近,1小时经济圈的形成条件成熟。兰西城市群的发展,不仅能促进甘肃、青海两省的快速发展,而且能与相邻的关中平原城市群、成渝城市群构成西部地区的“西三角”。由于2018年1月关中平原城市群发展规划将甘肃省天水市、平凉市、庆阳市划归于关中平原城市群,为了在研究城市群时不出现重复,因而在研究中不考虑以上城市。因此,研究区域主要包括甘肃省兰州市、嘉峪关市、金昌市、白银市、武威市、张掖市、酒泉市、定西市、陇南市、临夏回族自治州、甘南藏族自治州,青海省内西宁市、海东市、海北藏族自治州、黄南藏族自治州、海南藏族自治州、果洛藏族自治州、玉树藏族自治州、海西蒙古族藏族自治州。

2.2 城市群城市间联系强度计算

2.2.1 城市发展质量测算

城市发展质量反映了一个城市的综合发展水平,根据科学性、合理性和可量化性,从经济、社会和交通发展3个方面选取指标[8],构建城市发展质量评价指标体系如表1所示。以兰西城市群内各城市2017年统计年鉴数据为样本,借助SPSS软件求出相关系数矩阵,然后求出特征值、贡献率值,最后得出主成分的单因素得分,每个主成分的贡献率除以总贡献率得出权重,最终得到2017年兰西城市群内各城市发展质量如表2所示。

表1 城市发展质量评价指标体系Tab.1 Urban development quality evaluation index system

表2 2017年兰西城市群内各城市发展质量Tab.2 Quality of urban development in the Lanzhou-Xi’an urban agglomeration in 2017

从表2可以计算出,青海省城市平均发展质量为0.66,甘肃为0.90,甘肃省发展质量好于青海省,并且在兰西城市群内,兰州、西宁这2个省会城市发展质量明显高于其他城市,聚集效应明显。

2.2.2 城市联系强度计算

采用公式(1)分别计算出在高速公路和铁路2种运输方式下,城市群内各个城市间的联系强度。城市间高速公路和铁路的最短时间距离分别来源于百度地图和12306官网。基于高速公路的联系强度如图1所示,基于铁路的联系强度如图2所示。

图1 基于高速公路的联系强度Fig.1 Connection strength based on the highway

图2 基于铁路的联系强度Fig.2 Connection strength based on the railway

从图中可以看出,在高速公路网络中兰州—白银、兰州—西宁联系比较紧密,尤其是兰州—白银的联系尤为紧密,而随着兰新高速铁路、宝兰客运专线及兰渝铁路的修建,铁路将沿线的兰州、海东、海北、张掖、定西、陇南等城市更加有效地串联起来,这些城市之间的联系强度明显加强,增幅均在2倍以上。

2.3 社会网络分析

采用公式(2)计算出基于高路公路和铁路的城市间有向联系强度矩阵,利用UCINET软件对基于高速公路和铁路的城市间有向联系强度网络结构图进行比较分析研究。

2.3.1 网络密度分析

将有向联系强度数值进行0-1数据转换并根据数据的整体特点将分界值定为0.01,0.03,0.06和0.1,利用UCINET软件进行网络密度分析[13],网络密度比较如表3所示。

表3 网络密度比较Tab.3 Network density comparison

由表3可以看出,在分界值0.1以下铁路网的密度小于高速公路网络结构,表明高速公路网络条件下城市间联系比较便捷。但是,随着分界值的增大,网络密度都呈现下降趋势,且分界值增大到0.1之后铁路网密度逐渐超过高速公路网的密度。

2.3.2 中心度比较与核心-边缘结构分析

通过分析不同交通方式下有向联系强度形成网络的中心性,可以看出铁路建设对于城市在城市群空间地位的变化。由于兰西城市群有的地区未通铁路,因而只对网络结构的程度中心度进行比较。程度中心度包括点出度与点入度,点出度代表该城市对于其他城市的影响能力,点入度表示其他城市对于该城市的影响能力,在UCINET软件中输入有向联系强度矩阵,利用网络分析模块中心度计算对数据进行分析处理,程度中心度比较如表4所示。

表4 程度中心度比较Tab.4 Degree of centrality comparison

从表4可以看出,随着兰新高速铁路的建设,沿线城市兰州、西宁、海东、张掖等城市的点出度和点入度都有所提高,尤其是兰州和西宁增幅最大,点出度的增大表示这2座省会城市对于其他城市的影响力逐步增强,点入度的增大表明省会城市与其他城市的联系更加密切。另外,不容忽视的是高速铁路建设对于离兰州较远的酒泉、嘉峪关影响也十分突出。

同时利用SNA中核心-边缘结构分析,可以得到无论在高速公路结构网络还是在铁路网络中,兰州、西宁和海东都处于核心地带,其他16个城市处于边缘地带。这说明高速公路和铁路建设都将优先覆盖省会及其周边城市,城市群发展过于集中。

2.3.3 凝聚子群分析

凝聚子群分析可以识别出城市群内相对凝聚的群体,即联系较为紧密的城市子群。通过UCINET软件中CONCOR方法进行聚类分析,凝聚子群结果如图3所示。

由图3可以看出,铁路建设对于兰西城市群的子群影响较大。首先,铁路建设促使城市群子群数量减少,城市群整体的联系更为紧密；其次,在高速公路网络结构中只有兰州和西宁这2个省会在第一子群当中,而随着铁路网络的建设,尤其是兰新高速铁路的开通,第一子群变化明显,几乎将铁路沿线城市都包含在内,说明铁路建设使其沿线城市联系加强；最后,酒泉、嘉峪关由于地理原因一直处于同一子群,但是其他普速铁路的城市都是第二子群的成员。

图3 凝聚子群结果Fig.3 Condensation subgroup results

3 研究结论

（1）铁路和高速公路2种交通方式对于兰西城市群的影响不同,应进一步完善铁路网络,强化铁路拉动城市发展的作用。从图1、图2可以看出,高速公路已经覆盖兰西城市群的所有市级城市,而由于地理条件及建设成本等原因,铁路并未覆盖全部地区。在高速公路交通方式下,省会城市只与周边城市的联系较为紧密,对于较远城市,省会城市的影响力较弱,不利于省会城市与其经济互动。而在铁路引入之后,铁路不仅强化了省会城市与周边城市的联系,而且缩短了铁路沿线各城市的时间距离,增强了联系强度,有利于形成铁路沿线经济带。从表4可以看出,铁路的引入不仅进一步提高了省会城市的点出度,省会城市的影响能力增大,而且提高了铁路沿线城市的点出度,铁路沿线城市辐射能力进一步提高。

（2）兰西城市群内经济发展不平衡,应紧抓铁路建设机遇,发挥本地特色优势,促进经济发展。从表2可以看出,兰西城市群内其他城市与兰州、西宁相比,城市发展质量均较低。为了提高城市发展质量,应加速铁路建设,以铁路为纽带促进劳动力、资金、科学技术等生产要素的互流互通,加强本地优势产业与我国东部地区经济往来。《兰州—西宁城市群发展规划》提出加快建设兰州—合作等铁路,推进当地民族餐饮、民族旅游等服务业的发展,同时加强兰西城市群对外联通能力,强化与发达地区和企业产业合作,培育新的经济增长点,促进城市群经济整体向好发展。从核心-边缘模型分析来看,目前兰西城市群的发展主要集中于重要的节点城市,资源过度集中,辐射能力有限。为此,应转变发展思路,规划建设不同规模等级城市,以建设区域中心城市为重点,增强辐射范围。《西部大开发“十三五”规划》提出加快重点经济区为支撑的核心增长区域建设,推进兰州—西宁、酒泉—嘉峪关等次级增长区域发展。从图1、图2可知,铁路建设对于缩短沿线城市时空距离、增强联系强度作用显著,可以有效扩大重要节点城市的辐射范围。因此,应加大铁路网络的建设,发挥节点城市的辐射作用,带动周边地区尤其是偏远少数民族地区发展。

（3）兰西城市群铁路覆盖率较低,应加大铁路建设,解决东西部区域发展不平衡问题。从图3可以看出,铁路建设对于优化城市群结构、促进城市群一体化具有显著效果。但是,目前兰西城市群铁路建设滞后,青海省黄南、果洛,以及甘肃省临夏、甘南还未通铁路,影响了地区经济发展。目前东部地区铁路网的覆盖率达到323 km /万km2,西部仅为75.4 km /万km2,不及东部的1/4,也远低于132 km /万km2的全国平均水平,兰西城市群更是不足50 km /万km2。《西部大开发“十三五”规划》提出要完善西部基础设施网络,加大西部铁路网络覆盖率,尽快结束部分少数民族地区不通铁路的历史。《兰州—西宁城市群发展规划》也提出加快建设西宁—成都、格尔木—成都、西宁—玉树—昌都铁路,同时支撑兰西城市群“一轴双圈多节点”格局的发展,构建西宁至兰州交通走廊,加速西宁至海东都市圈、兰白经济圈的快速轨道交通建设,完善多维轨道交通系统,加强城市群内部联系,促进兰西城市群的经济发展。