中国枢纽城市航空通达性与经济带动效应耦合协调实证研究

李国栋，吕雪莹

（1.中国民航大学 经济与管理学院/中国民航高质量发展研究中心，天津 300300；2.中国民航大学 交通科学与工程学院，天津 300300）

0 引言

在经济全球化、区域一体化和协作共赢发展理念共同指导下，区域发展的孤立状态被打破，区域间各类生产要素的有序流动构成了复杂的经济网络［1］。交通运输作为地区间密切联系的纽带，以较强的“时间—空间收敛效应”推动了区域经济结构的形成、发展与演化［2］。与此同时，良好的区域经济水平也为交通运输发展提供了基础保障和市场需求［3］。航空运输因其快捷的通达效率、高度的国际化特征以及遍布全球的航线网络，在推动地方改革开放和产业结构转型升级等方面具有独特的比较优势［4］。因此，充分利用航空运输优势对带动区域经济高质量发展具有重要意义。

相关研究表明，航空通达性提升有助于强化城市的经济带动效应和承接能力［5］：一方面，经济发达城市凭借便捷的航线网络和较高的通达性水平，有效提升了辐射范围、降低运输成本、拓宽市场半径，进而实现增强城市经济带动效应，带动自身和周边城市经济发展的目标［6，7］；另一方面，欠发达城市因航空通达性提升而突破交通瓶颈，进而增加经济机会、吸引企业投资和外部人口流入，提升了承接经济发达城市溢出效应的能力［8，9］。反过来，城市经济带动效应的提升反哺了航空通达性：一方面，经济发达城市常因地理位置优越、经济发展水平较高、生产要素聚集等优势，辐射带动周边城市发展、引领城市群建设、提升城市国际竞争和合作参与能力，从而更容易成为航空运输网络枢纽点［10］；另一方面，城市经济带动效应的提升将进一步加大欠发达城市航空基础设施投入，提升技术供给水平，完善航线网络密度和覆盖率，进而助推航空通达性发展［11］。

国内外学者从不同角度对城市交通通达性及经济带动效应进行了研究。杨春华等对中国33 个主要旅游城市的航空通达性和铁路通达性进行了对比分析［12］；韩言虎等对中国36 个大中城市的交通通达性水平及经济带动效应强度进行测度，并结合城市空间格局对二者进行了匹配性研究［13］；李晨曦等对唐山市各区、县、市及经济开发区的公路通达性和经济带动效应进行测算，并结合二者的空间差异特征进行匹配性研究［14］。目前，城市交通通达性与经济带动效应耦合协调发展已成为促进我国经济高质量发展的重要途径。邵博等对福建省高铁网络通达性与经济带动效应的耦合交互发展情况进行了研究［15］；冯晓兵深入探讨了成渝地区双城经济圈铁路、公路通达性与区域经济发展的耦合协调程度［16］。然而当前国内外针对城市航空通达性与经济带动效应耦合协调研究相对较少，同时鉴于中国中小机场航空业务连续性和稳定性相对较弱，故本研究选取中国39 个航空枢纽城市为研究对象，深入探讨了其航空通达性、经济带动效应的发展情况和耦合协调程度，以期为两者协调发展提供科学参考与借鉴。

1 研究方法

1.1 航空通达性测算模型

本研究在传统加权平均旅行时间模型的基础上，借鉴唐恩斌、张莉等研究成果［17，18］，构建基于航班频次的加权平均旅行时间模型，从而更准确地测度枢纽城市航空通达性水平。具体计算公式为：

式中：Mi代表城市i 的加权平均旅行时间（min）；Tij代表城市i到城市j 的最短航空旅行时间（min）。Mi与城市i 的航空通达性成反比关系，Mi越小表示城市i 的航空通达性越好，反之则越差。Pj代表城市j的质量；GDPj、POPj分别代表城市j的地区生产总值和人口；Ni代表城市i 的基于航班频次的加权平均旅行时间。Ni与城市i的航空通达性成反比关系，Ni越小表示城市i的航空通达性越好，反之则越差。ni代表城市i 的每日航班频次，以每日从城市i出发、经停以及到达3 种情况的航班频次之和计，ni越大表示城市i的航空通达性越好，反之则越差。

1.2 经济带动效应测算模型

经济带动效应常被用于描述在城市空间相互作用网络中某一城市影响其他城市的能力［19］。现有文献多通过经济引力模型来测算城市的经济带动效应，本研究在考虑城市间航空运输联系强度的基础上，对经济引力模型进行修正。计算公式为：

式中：Rij为城市i、j之间的经济带动效应；Pi、Pj分别为城市i、j的质量；nij为城市i 到城市j 的每日航班频次。

式中：Ri为城市i 和其他城市之间的经济带动效应之和。

1.3 耦合协调度评价模型

耦合协调度是对系统在发展演化中彼此和谐一致、达到整体协同发展状态的重要度量［20］。本研究使用耦合协调度模型探究航空通达性和经济带动效应间相互作用关系，为统一量纲，本研究在分析前对数据进行min-max标准化处理。

鉴于航空通达性和经济带动效应同时较高或较低的情况下，耦合协调度会表现出较高的协调程度，难以真实反映航空通达性与经济带动效应的协调程度，因此本研究对耦合协调度评价模型做如下改进：

式中：D为耦合协调度；C 为耦合度指数；T 为航空通达性与经济带动效应的协调指数；U1为城市的航空通达性；U2为城市的经济带动效应；α、β 分别为航空通达性、经济带动效应的权重系数，α、β之和为1。借鉴毕丽芳的研究成果［21］，本研究认为航空通达性与经济带动效应耦合关系中，两者的贡献程度相当，故取α ＝β ＝0.5。

耦合协调度的取值在0—1 之间，等级划分标准如表1 所示。

表1 耦合协调度等级划分标准Table 1 Coupling coordination degree classification standard

1.4 研究对象及数据来源

本研究依据《“十四五”民用航空发展规划》，选取北京、上海、广州、成都、深圳、昆明、西安、重庆、哈尔滨、乌鲁木齐10 个国际枢纽城市，以及太原、大连、石家庄、天津、沈阳、南京、青岛、呼和浩特、温州、合肥、长春、南昌、郑州、杭州、济南、南宁、厦门、福州、武汉、海口、桂林、宁波、三亚、拉萨、贵阳、银川、兰州、长沙、西宁29 个区域枢纽城市，合计共39 个枢纽城市为研究对象。

同时，由于2020 年初突如其来的新冠肺炎疫情，使枢纽城市运输市场面临极大不确定性，从而导致2020—2022 年间相关数据难以真实、客观反映民航业发展规律。有鉴于此，本研究将研究时限定为2010—2019 年。其中，人口、城市地区生产总值等数据来源于国家统计局网站、研究对象城市统计年鉴等，航班频次数据来源于《中国民航统计年鉴》（2011—2020 年）。

2 实证结果及分析

2.1 航空通达性特征

2010—2019 年中国39 个枢纽城市航空通达性评价结果如表2 所示。

表2 2010—2019 年39 个枢纽城市航空通达性水平结果Table 2 Results of aviation accessibility level of 39 hub cities from 2010 to 2019

由表2 可知：①枢纽城市航空通达性呈现“纵向整体改善，横向两极分化”特征。10 年间枢纽城市的基于航班频次的加权平均旅行时间明显降低，由2010 年的326.760 1、2014 年的69.249 6 缩短到2019 年的38.915 4，表明航空运输具有明显的“时间—空间收敛效应”，航空通达性水平整体提升。2010—2019 年间，上海航空通达性水平始终位居第一，明显优于其他枢纽城市，而拉萨则位居末位明显弱于其他枢纽城市。2010、2019 年上海航空通达性分别为14.304 8、3.946 2，拉萨航空通达性分别为3 866.359 2 和401.020 9，二者的航空通达性水平虽均有改善，但仍差距明显，发展极不均衡，由此可见我国枢纽城市间航空通达性呈现“两极分化”格局，并有格局固化趋势。②国际枢纽城市航空通达性水平整体高于区域枢纽城市，但部分区域枢纽城市表现优异。除昆明、哈尔滨和乌鲁木齐外，其余国际枢纽城市航空通达性水平明显占优，居于排名前七位。2010 年、2014 年和2019 年10 个国际枢纽城市航空通达性分别为130.461 2、32.663 6 和22.654 0，10年间整体均值为38.606 5，相比之下，29 个区域枢纽城市航空通达性分别为394.449 4、81.865 5 和44.522 8，10 年间整体均值为101.885 1。由此可知，国际枢纽城市航空通达性比较优势相对明显，始终优于区域枢纽城市。此外，南京、杭州、武汉、青岛和厦门等区域枢纽城市航空通达性分别为8.744 3、10.270 9、10.341 1、15.447 5 和17.332 1，而昆明、哈尔滨和乌鲁木齐等国际枢纽城市航空通达性却仅为15.830 0、52.208 0 和106.849 6，由此可见，部分区域枢纽城市航空通达性发展势头强劲，潜力巨大。

2.3 经济带动效应特征分析

2010—2019 年中国39 个枢纽城市经济带动效应测算结果如表3 所示。由表3 可知：①枢纽城市经济带动效应呈现“纵向稳步提升，横向两极分化”态势。10 年间枢纽城市经济带动效应均值由2010年的184 470.112 2、2014 年的352 544.997 1 增长到2019 年的611 026.819 8，反映出航空运输在增强枢纽城市辐射效应方面具有显著成效。2010—2019年间，上海、北京、重庆、广州、深圳等城市的经济带动效应明显高于其他枢纽城市，而拉萨则始终位居末位。2010 年和2019 年，上海、北京、重庆、广州、深圳等城市的经济带动效应分别为1 369 301.414 0、1 077 704.095 0、371 050.048 2、458 509.616 2、310 646.131 0 和4 241 109.703 0、2 700 936.009 0、1 781 508.554 0、1 747 019.903 0、1 489 293.266 0，占全部枢纽城市比重分别为49.861 6%和50.188 2%。相比之下，2010 年和2019年拉萨的经济带动效应分别为203.800 9 和4 085.410 0，占比仅为0.002 8%和0.017 1%。由此可见，枢纽城市之间经济带动效应存在显著差异，呈现“两极分化”格局。

表3 39 个枢纽城市经济带动效应测算结果Table 3 The calculation results of the economic driving effect of 39 hub cities

②国际枢纽城市经济带动效应显著优于区域枢纽城市。2010 年、2014 年和2019 年10 个国际枢纽城市经济带动效应分别为413 334.989 6、799 960.467 3 和1 419 477.681 0，2010—2019 年间整体均值为917 896.778 6，占全部枢纽城市比重为57.987 1%。相比之下，2010 年、2014 年和2019 年29 个区域枢纽城市经济带动效应分别为105 551.188 9、198 263.800 5 和332 250.660 7，2010—2019 年间整体均值为229 322.460 5，占比为42.012 9%。由此可知，国际枢纽城市的经济辐射带动效应更加显著，明显优于区域枢纽城市。

③航空运输联系强度是决定枢纽城市间经济带动效应的关键因素。2010 年、2014 年和2019 年中国39 个枢纽城市间经济带动效应对比分析结果如图1 所示。由图1 可知，北京↔上海的经济带动效应始终位居首位，明显优于其他枢纽城市对，而拉萨↔三亚的经济带动效应则始终位居末位。2010 年、2014 年和2019 年北京↔上海的经济带动效应分别为17 209.652 0 万、20 766.972 1 万和49 669.314 4万，相比之下，拉萨↔三亚的经济带动效应则仅为0.220 0、0.627 9 和1.330 0，不难看出，城市对间经济带动效应存在显著差异。

图1 2010—2019 年中国39 个枢纽城市间经济带动效应对比分析Figure 1 Comparative analysis of economic driving effect among 39 hub cities in China from 2010 to 2019

进一步分析可知，2010 年排名靠前的城市对分别是北京↔上海、上海↔青岛、上海↔温州、北京↔大连、北京↔青岛等，2014 年排名靠前的城市对分别是北京↔上海、上海↔青岛、北京↔大连、上海↔广州、上海↔深圳等，2019 年排名靠前的城市对分别是北京↔上海、上海↔青岛、上海↔深圳、上海↔广州、上海↔宁波等。对比可知，虽然青岛、温州、大连、宁波等区域枢纽城市在人口规模、地区生产总值方面不具有显著优势，但其与上海、北京等国际枢纽城市间的航空运输市场联系强度明显高于成都、重庆、昆明、乌鲁木齐、西安等人口规模、地区生产总值更具比较优势的国际枢纽城市，由此可以看出，航空运输市场联系强度是决定城市对间经济带动效应差异的关键因素。

2.4 耦合协调度特征

2010—2019 年中国39 个枢纽城市航空通达性与经济带动效应耦合协调度测算结果如表4 所示。由表4 可知：①研究期内枢纽城市航空通达性与经济带动效应耦合协调度呈现“纵向波动上升，横向梯次分布”格局。2010 年、2014 年和2019 年枢纽城市航空通达性与经济带动效应耦合协调度均值分别为0.536 1、0.563 8 和0.543 9，呈现波动上升趋势。进一步分析可知，国际枢纽城市和区域枢纽城市耦合协调度均值分别为0.666 0、0.711 9、0.690 0 和0.491 3、0.512 7、0.493 5，也呈现类似上升趋势。进一步研究发现，2010—2019 年间中国39 个枢纽城市耦合协调度均值呈现“金字塔梯次分布”格局。其中，上海耦合协调度属于“优质协调”类型，显著优于其他枢纽城市，处于金字塔“塔尖”地位；北京、重庆耦合协调度属于“良好协调”类型，广州等3 个城市耦合协调度属于“中级协调”类型，武汉等8 个城市耦合协调度属于“初级协调”类型，宁波等8 个城市耦合协调度属于“勉强协调”类型；济南、沈阳、太原等19 个城市耦合协调度属于“失调”类型。

表4 枢纽城市航空通达性与经济带动效应的耦合协调度及类型Table 4 The coupling coordination degree and type between air accessibility and economic driving effect of hub cities

②“经济带动效应领先”和“航空通达性领先”是枢纽城市耦合失调的主要类型。为提高航空通达性与经济带动效应耦合协调水平，分析制约两者耦合协调的原因，本研究借鉴冯晓兵的研究成果［16］，依据2019 年39 个枢纽城市航空通达性和经济带动效应排名差异，进一步将枢纽城市分为“经济带动效应领先”、“航空通达性与经济带动效应同步发展”以及“航空通达性领先”3 种类型。其中，重庆、深圳、青岛、武汉、成都、杭州、大连、宁波、温州、福州、沈阳、南宁、哈尔滨、长春、西宁、乌鲁木齐16 个枢纽城市的经济带动效应排名高于航空通达性，属于“经济带动效应领先”型；广州、西安、南京、长沙、郑州、昆明、厦门、济南、合肥、南昌、太原、贵阳、海口、呼和浩特、石家庄、兰州、银川、三亚18 个枢纽城市的航空通达性排名高于经济带动效应，属于“航空通达性领先”型；上海、北京、天津、桂林、拉萨5个城市的经济带动效应排名和航空通达性较为接近，没有明显的差异，属于“航空通达性与经济带动效应同步发展”型。不同的是，上海、北京、天津的航空通达性与经济带动效应排名均处于较高位次，属于高水平同步发展，而桂林、拉萨的航空通达性与经济带动效应排名均处于较低位次，明显落后于其他枢纽城市。

3 结论及建议

本研究以2010—2019 年中国39 个枢纽城市为研究对象，利用基于航班频次的加权平均旅行时间模型、经济引力模型及耦合协调度模型，对其航空通达性、经济带动效应及两者耦合协调度进行测算。主要结论如下：①枢纽城市航空通达性呈现“纵向整体改善，横向两极分化”格局，且国际枢纽城市通达性水平明显高于区域枢纽城市；②枢纽城市经济带动效应同样呈现“纵向稳步提升，横向两极分化”态势，国际枢纽城市经济带动效应显著优于区域枢纽城市；③枢纽城市航空通达性与经济带动效应耦合协调度呈现“纵向波动上升，横向梯次分布”格局；④“经济带动效应领先”和“航空通达性领先”是两者耦合失调的主要类型。

结合上述结论，本研究提出如下对策建议：一是加大枢纽城市间航空运输市场联系强度。航空运输市场联系强度是影响城市航空通达性水平、经济带动效应的关键因素，因而打造高频次航线有助于减少枢纽城市间平均旅行时间、增强城市间空间相互作用强度，更好发挥航空运输的比较优势。二是扩大腹地市场规模提升枢纽城市经济带动效应。航空枢纽腹地经济基础、人口规模是决定其经济带动效应效果的重要因素，也是影响航空运输业战略产业定位发挥效果的重要依托，因此通过建设异地候机楼、提升服务能力、增强相对高铁运输的比较优势等举措，有效增加腹地市场覆盖能力，成为增强枢纽城市经济带动效应的重要突破口。三是促进航空枢纽经济与区域经济深度融合。依托枢纽经济推动港、产、城融合，充分发挥枢纽城市在航线网络中的关键节点和枢纽平台作用，增强枢纽城市经济辐射能力和带动作用，同时通过助推地方产业结构升级进一步强化航空枢纽能级，实现枢纽城市航空通达性与经济带动效应的持续耦合协调发展。