文/郭德平
我国铁路轨道可根据职能和运营长度分类为:国家干线铁路和城际铁路交通。
1.1.1 干线铁路。干线铁路属于国家铁路部署网络。主要作用是承担全国范围内的中长途客货运输。例如“十三五”规划“八纵八横”主要干线网。
1.1.2 城际铁路。城际铁路是指在经济水平发达、生产能力优秀的城市群间的公交化客运轨道交通系统。在时速上,一般高于或等于干线普速铁路,二者的不同点在于功能方面。城际铁路主要作用是连接城市群“一小时经济圈”,属于中短途客运的重要出行方式。城际铁路和市内公共交通的良好换乘,是外部人口融入城市的重要方式;另外,城市或相邻城市人口是主要服务对象。我国目前已建城际铁路时速均大于等于250km/h,与高速铁路时速相匹配,且仅为客运专线,如广州-深圳铁路、长沙-湘潭铁路、成都-绵阳铁路、内江-泸州铁路等[1]。
城际出行流量与长途出行及城市内部轨道交通出行具有不同的特点,主要表现在以下几个方面:
1.2.1 出行时间。城际铁路作为城市群间城市相互连接的大运量交通工具,其出行量高峰与平峰特征明显,容易区分;而干线铁路客流时间则相对分散,虽主要集中在早高峰七点到九点之间,但返程客流时间相对不集中,下午五到七点返程客流相对更多。
1.2.2 不同出行目的。传统长途铁路出行的出行目的多样,公务、探亲、求学、旅游等均有涉及;而城际铁路出行则更多是因为“一小时经济圈”的形成,以通勤、办公等为出行目的的固定客流占比更多,其次是以短途旅游为出行目的的城市群客流比例会随城际铁路普及而增高,人们在考虑到城市核心区房价,因而会选择到相对远离市区的郊县居住或者相邻城市群就业,进而增加了城际铁路客流量。
1.2.3 出行距离特征。城际铁路出行者出行距离相对较短,平均出行距离大概为30km,而长途铁路更长。
1.2.4 出行费用特征。由于当前城际铁路主要建设于经济发达的城市群地区,故其城市群内居民经济水平较高,其城市群内的出行者普遍经济基础较为雄厚,对出行消耗和出行体验上有着更高的标准要求,同时对出行费用的接受度也更强。
1.2.5 出行分布特征。长途铁路客流呈现出极端特征,起讫点两端流量更大,而途经地点客流较小。城际铁路则因为经济结构和产业结构原因,核心城市间以及核心城市的卫星城所占的客流比例更大。
城际铁路的建设是一个设计诸多因素的复杂系统工程,本文针对西部地区城际铁路的具体实际情况和国内诸多已建城际铁路的概况,将影响西部地区城际铁路建设的因素分为内部因素与外部因素,见表1。
表1 影响西部城际铁路建设的相关因素分析表
城际铁路的市场投入对居民的出行产生了极大影响,它能够减少一段出行的时间,并且降低居民的出行成本,这对居民来说是非常有益的。城际地铁在给居民带来便利的同时,还能够很好的对土地进行利用,增大土地价值。因为土地得到了很好的开发,因而获得了很高的经济价值。根据反馈可知,土地经济价值的提升会使当地居民的经济收入增加,居民的生活质量不断提高,加大消费,促进其他经济增长。可见,城际铁路的建设对沿线城市土地经济的驱动力是非常巨大的。因此,我们有必要探究西部地区城际铁路对沿线城市土地经济价值驱动力影响。本文研究数据来自www.12306.cn 官方网站,并获取了西部地区城际铁路网络中各城际铁路城市点间最短出行时间数据。
本次研究为了探求城际铁路建设对城市可达性的影响,选择了对其具有重要决定作用的相关变量,即加权平均旅行时间、经济潜力、日常可达性指标,并分别反映出时间、经济、车辆运营频次下,城际铁路建设对城市可达性的影响。
此外,城市的经济能力还可以由服务能力相关指标反映。因此,本次研究为了探索城际铁路建设对城市的经济能力影响,选择了哈夫系数和服务中心强度指数作为变量。
综上所述,本次研究选取加权平均旅行时间、经济潜力、日常可达性、哈夫系数、服务强度中心指数,并且分布标记为:X1、X2、X3、X4、X5,相关数据如表2 所示。
表2 城际铁路对西部沿线城市土地经济价值影响的特征变量
本次研究中,为了更好地反映城际铁路建设后沿线城市土地经济价值的变化,我们建立了多元线性回归模型。模型的因变量是沿线城市土地经济价值,自变量是上文所构建的特征变量,即加权平均旅行时间、经济潜力、日常可达性、哈夫系数、服务强度中心指数。研究通过SPSS24.0 进行数据处理,得到的标准化变量如表3 所示。
表3 描述统计量
根据表2 中城际铁路对西部地区沿线城市土地经济价值影响的特征变量数据,构建适用于西部地区城际铁路沿线城市土地经济价值的多元线性回归模型:
式中,Y 为西部地区城际铁路沿线城市的城际铁路土地经济价值,即因变量;X 为研究中的自变量,分别为:
X1为城际铁路运营后西部地区沿线城市的加权平均旅行时间;X2为城际铁路运营后西部地区沿线城市的经济潜力;X3为城际铁路运营后西部地区沿线城市的日常可达性;X4为城际铁路运营后西部地区沿线城市的哈夫系数;X5为城际铁路运营后西部地区沿线城市的服务中心强度指数。β1、β2、β3、β4、为β5城际铁路土地经济价值多元线性回归模型中的未知参数;β0为回归常数;ε 为随机干扰参数[2]。
如表4 所示,城际铁路土地经济价值的多元线性回归模型构建中,选择显著性影响因素,即日常可达性、哈夫系数和服务中心强度指数,系数分别是0.73、-0.854 和0.804,常量为-3.645E-16,因此城际铁路土地经济价值的多元线性回归模型的公式为:
表4 系数a
式中,Y 为西部地区城际铁路沿线城市的城际铁路土地经济价值。X 为自变量,分别为:
X1为城际铁路运营后西部地区沿线城市的日常可达性;X2为城际铁路运营后西部地区沿线城市的哈夫系数;X3为城际铁路运营后西部地区沿线城市的服务中心强度指数。
本次研究的目标是:构建多元线性回归模型,探索影响西部地区城际铁路沿线城市土地经济价值的重要因素,并对结果进行详细解释。
3.3.1 城市城际铁路日常可达性与城市城际铁路土地经济价值呈正相关,相关系数为0.73,相关性较强。城际铁路交通的作用是把城市和城市群之间联系起来,并起到通勤和公交化运营的作用;另外,它的距离没那么远,可以替代小汽车出行。同时,城际铁路交通车站比较多,方便远郊和小城镇的人出行,能够有效提升城市群间的可达性。城际铁路的开通对城市群的可达性水平有很大提升作用,高铁开通后,多个沿线城市纳入城市群一日通行圈的范围,并在沿途设置了几十个车站,将区域内的城市、乡镇更加紧密联系在一起,有利于沿线城市经济一体化协调发展。
3.3.2 城市城际铁路哈夫系数与城市城际铁路土地经济价值呈负相关,相关系数为-0.854,负相关性最强。通过哈夫系数可以反映概率问题,在本研究中其代表乘坐城际铁路的概率,可以进而反映出居民对城际铁路的使用概率。哈夫系数越大,则代表居民对城际铁路的使用概率越大,进而促进经济的发展。但是,在本次研究中,哈夫系数为负,主要原因是在计算哈夫系数时,土地面积变量的数值采用了整个城市的行政区域,城市越大,则哈夫系数越大。城际铁路的建设影响的是沿线城市的经济,对城际铁路较远的地区影响很小,甚至会造成负影响。因此,促进城际铁路沿线城市经济的高速发展,就意味着带来了人员增长和消费增加;相对而言,欠发达偏远地区则会人员流失、消费降低。
3.3.3 城市城际铁路服务中心强度指数与城市城际铁路土地经济价值呈正相关,相关系数为0.804,且相关性最强。一个城市的高速发展必定需要众多行业的配套发展,如商业设施、金融设施、生活设施、文化设施、娱乐设施等。众多行业的蓬勃发展,才能促进居民消费、带来经济增长、提高土地经济价值。另外,一些行业的发展需要交通的支持,只有交通发达,通讯便捷的城市才会吸引各种行业入驻以及更多人才的聚集。因此,城际铁路土地经济价值的提高与服务中心强度指数密不可分,甚至是依存关系,只有服务中心强度指数越高,经济价值才会越大。特别是在西部地区,只有加强城际铁路建设,改善居民出行条件,才能有效促进消费,提高当地的土地经济价值。
城市群的交通可达性因城际铁路的建设得到了大幅度提升,同时还减少了地区间时空距离以及交通、经济成本,进一步提高了城际铁路沿线土地价值,促进了经济发展。西部地区的城市分布、产业布局等特征明显,研究城际铁路建设对沿线城市土地价值影响及驱动力分析具有较强的现实意义。因此,本文对城际铁路的特征及其与普通铁路的异同点进行了分析,并针对西部地区城际铁路建设的特点,从城际铁路建设直接引起沿线城市可达性变化的角度出发,利用可达性、哈夫系数等指标,首先探讨了城际铁路对沿线城市可达性的影响;其次,探讨了城际铁路对沿线城市土地利用价值的影响;最后,优化提取西部地区城际铁路对沿线城市土地利用价值影响的特征变量,建立多元线性回归模型,并形成城际铁路沿线地段经济价值驱动力的分析体系,此次研究成果可为西部地区城际铁路沿线城市土地经济价值潜力的最大程度增值提供理论与实证依据。