京呼高铁与三小时经济圈社会经济效应分析

□文/刘香池

（内蒙古大学 内蒙古·呼和浩特）

［提要］随着“八纵八横”铁路网的逐渐完善，我国的高速铁路快速发展。以京呼高铁的开通为研究背景，探究京呼高铁的开通对于沿线城市可达性的影响。通过公式计算得知，京呼高铁的开通提高沿线城市的可达性水平；并以可达性分析所得出的加权平均旅行时间指标值为自变量，人均GDP为因变量进行回归分析，得知沿线城市的加权平均旅行时间指标值越小，可达性越高，人均GDP值越大，经济发展水平越高；进而采用灰色关联度分析，探究变量对于经济发展的影响程度，并通过比较各因素的关联度可知，加权平均旅行时间指标值对人均GDP的影响程度最大，即城市的可达性水平对经济发展水平影响显著。综合研究结果，对高铁发展建设提出意见。

一、前言

高铁促进了中国的飞速发展。京呼高铁于2019年底全线开通，京呼高铁扮演的角色更像是一个放大器，将这座城市的优势产业进一步放大，使得呼和浩特的乳业、服务业、旅游业进一步发展。郭蓉、何勇军对区域城市的经济发展所受到的高铁开通的影响进行了探究，并借助2005～2016年四川省的城市面板数据进行分析研究，得出区域城市经济增长所受到高铁的影响是显著的，高铁的运行促进了区域的第三产业发展，加速了产业结构调整优化的步伐，并提高了区域城市的可达性。能避免经济圈中产业结构趋同化导致的恶性竞争，使得区域均衡发展，形成良性循环。同时，钟业喜、黄洁、文玉钊提出城市的地理位置及城市的对外交通方式会影响中心城市的可达性水平。说明高铁的开通会改变周围城市的可达性水平。

就研究内容而言，国内外研究主要是高铁对交通网络本身的改变和强化以及对高铁联通地区的经济发展以及可达性的影响。现有的研究对象主要集中在京津冀、长江三角洲、珠江三角洲地区，研究对象相对单一。与此同时，国外研究大多有当地特殊因素，不具有普适性。为填补研究空白，本文通过计算京呼高铁沿线城市的可达性，来探究京呼高铁开通是否会提高沿线经济中心的可达性水平，并运用线性回归、灰色关联度分析对高铁的经济效应进行研究，最后根据内蒙古地区优势与特点给出相应措施与建议，助力内蒙古地区经济发展。

二、可达性分析

（一）研究内容与数据选取。可达性是指从一个城市出发到达另一个城市的难易程度。可达性的大小不仅与两个城市之间的距离有关，而且与交通运输的方式有关。在形成我国的铁路网后，区域的可达性提高，到达不同城市所花费的时间大大减少，因此带动了区域经济的发展。由Vickerman，Spence和Vaneck，Gutierrez等人的研究可知，加权平均旅行时间、经济发展潜力指标及日常可达性指标是衡量可达性的三个重要指标。综上，选用加权平均旅行时间指标值更能准确地衡量区域可达性，进而体现高铁的开通对于区域经济的影响。

城市间的功能联系、交易流和联通度可以直接通过交通网络反映，因此城市的可达性指标可以通过铁路沿线城市的交流圈范围反映。借助中国铁路客户服务中心（12306网）发布的列车时刻表，分别提取京呼高铁沿线城市间普通列车和高速列车运行时的最短时间，并以此为基础分析京呼高铁的开通对于沿线城市的可达性的影响。京呼高铁沿线两两城市之间按最短的通行时间提取。

（二）可达性分析。加权平均旅行时间指标是指某一城市到沿线其他城市所花费的时间，该指标的大小主要取决于所评价节点的地理位置、经济发展水平以及与经济中心之间的交通工具。该指标的得分计算方式如下所示：

其中，Ai表示区域内节点i的可达性，Tij表示通过某种交通工具从节点i到达沿线其他节点所花费的最短时间（小时），Mj为评价沿线节点的某一社会经济要素的量，即该节点的经济水平或者对周边地区的辐射和吸引力的高低，常采用社会消费品零售总额、GDP总量和人口总量，本文中Mj采用京呼高铁开通前2019年和开通后2020年沿线各城市的GDP总量，n为高铁沿线除i以外的节点总数。

从加权平均旅行时间指标评分结果可知，京呼高铁开通后对沿线城市的平均旅行时间的节约幅度都在70%以上，说明京呼高铁的开通大大减少了沿线城市的平均旅行时间，可达性水平有显著上升。（表1）

表1 高铁开通前后加权平均旅行时间指标值（小时）及变化率一览表

三、回归分析

回归模型是一种统计学分析的重要模型，是指估计多个变量之间相关关系的统计分析过程。高速铁路的发展拉动了沿线区域经济的增长，有很多因素如第三产业产值、国家政策、进出口总额等会影响一个区域的经济发展水平，想要以准确的数值来表示这些因素的影响程度是十分困难的。因此，考虑到数据的可获得性和合理性，本文为了探究其他因素对于经济发展所存在的正向或负向的影响，建立了回归方程。

交通经济学理论认为，区域经济的发展会受到交通运输客运量的影响，但由于各个城市车站的客运量的统计难度较大，准确数据难获得，又因为高铁开通会直接影响沿线城市的可达性，且各城市的可达性水平在很大程度上取决于高铁的开通运营。所以，本文以加权平均旅行时间指标值作为自变量，以人均GDP作为因变量，为了使研究结果更加准确并接近于现实情况，本文引入了进出口总额（亿元）、第三产业增加值（亿元）建立线性回归方程，回归方程如下：

其中，Y为人均GDP（万元/人），X1为进出口总额（亿元），X2为第三产业增加值（亿元），X3为加权平均旅行时间指标值（小时），进行回归分析。此外，由于2020年新冠肺炎疫情影响，本文将2020年数据乘以疫情影响因子，降低疫情对于分析结果所产生的影响。分析结果如图1、表2所示。（图1、表2）

表2 线性回归分析结果一览表

图1 X1、X2、X3直线拟合图

R2=1，表明回归方程拟合优度较好；进出口总额和第三产业增加值对人均GDP产生正向影响，加权平均旅行时间指标值对人均GDP产生负向影响，即进出口总额和第三产业增加值越大，人均GDP越高，该城市节点的经济发展水平越高；反之，加权平均旅行时间指标值越大，该城市节点的可达性越低，人均GDP越小，该城市节点的经济发展水平越低。

四、灰色关联度分析

20世纪80年代，邓聚龙教授首次提出了灰色系统的概念，建立了灰色系统理论，这是一个“部分信息已知，部分信息未知”的理论系统。灰色关联分析是灰色系统理论的基础，通过量化若干个比较序列之间发展趋势的相似程度，从而衡量系统的发展态势。对于两个系统或两个比较序列，其关联性的大小会随时间或不同对象而变化的一个度量因子称为关联度。关联度描述了在系统发展过程中的不同比较序列之间的同步变化程度，若两者的相对变化基本相同，即同步变化程度较高，则关联度较大，反之则较小。

灰色关联度分析的具体步骤如下：

（一）确定比较序列和参考序列。以自变量进出口总额x1、第三产业增加值x2、加权平均旅行时间指标值x3作为比较序列Xi，以因变量人均GDP作为参考序列X0。

其中，i=1，2，…，n，表示指标个数；k=1，2，…，N，表示对象个数。

（二）对原始数据进行无量纲化处理。无量纲化处理有初值化和均值化处理两种方法，本文采用均值化处理，以便于比较得到正确结论。

（三）求每个比较序列和参考序列的关联系数。这里的比较序列是指需要相互比较，从而确立与所参考因素的相关性大小的排序；关联系数是指比较序列与参考序列对于不同对象的相关性的值。

关联系数表达式为：

（四）求关联度。这里的关联度是指对于两个系统或两个比较序列，其关联性大小会随时间或不同对象而变化的一个度量因子。比较序列Xi对参考序列X0的灰色关联度表达式如下：

（五）关联度排序。所求出的关联度值如表3所示。关联度的大小次序为r3＞r2＞r1，说明对于因变量人均GDP来说，加权平均旅行时间指标值影响最大；其次是第三产业增加值；最后是自变量进出口总额。（表3）

表3 关联度值一览表

五、结论及建议

（一）城市的对外交通方式会极大地改变城市的可达性水平。通过表2高铁开通前后的加权平均旅行时间指标值可以得出，京呼高铁开通后，沿线城市的加权平均旅行时间指标值明显减小，即沿线城市的可达性水平大大增加，极大地减少了人们的通勤时间，从而人们有更多的时间投入到工作、消费中，促进经济发展。

（二）城市的可达性大小对于城市的经济发展水平影响显著。由灰色关联度分析结果可知，加权平均旅行时间指标值与人均GDP的相关程度最大，即改变城市的可达性水平会极大地改善城市的经济发展水平。因此，对于内蒙古这样偏远的地区来说，改善交通工具是提升经济发展水平至关重要的一步，高铁的开通会拉动区域经济稳步发展。