高鐵網絡與經濟網絡演進特征及協同關系研究
——以中國省域中心城市為例

趙康杰，吳亞君

（山西財經大學 資源型經濟轉型協同創新中心，山西 太原 030006）

一、引 言

黨的十九大報告指出，要加強水利、鐵路、公路、水運、航空等基礎設施網絡建設，明確提出建設“交通強國”。作為區域經濟與社會活動的聯系紐帶，交通基礎設施建設有利于生產要素區域間流動，是區域空間經濟格局演變的重要影響因素，是區域經濟協調發展的重要驅動力［1］。高速鐵路是交通基礎設施中的重要部分，改善了城市之間的連接，促使中國省域中心城市成為聯系緊密的網絡。2004年及2008年國務院通過和修編的《中長期鐵路網規劃》拉開了中國高鐵建設的序幕，2009年京廣高速鐵路武廣段建成通車標志著中國進入高鐵時代。截至2017年底，“四橫四縱”的高鐵網絡已經基本建成，運營里程達到2.5萬公里，約占世界的三分之二，居世界首位（1）。2016年7月，國家發展改革委、交通運輸部、中國鐵路總公司聯合發布新的《中長期鐵路網規劃》，預計到2030年形成以“八橫八縱”為主干，城際鐵路為補充的高速鐵路網絡（2）。

現有研究主要集中在高鐵網絡特征分析與高鐵網絡經濟效應兩方面。一是高鐵網絡特征分析。韋勝等（2019）采用高鐵班次數據，基于復雜網絡理論，分析了長三角地區高鐵網絡的現狀空間結構特征［2］。葉堃暉等（2018）從小世界、中心性兩個角度分析了中國高速鐵路地理網和車流網的拓撲性質［3］。二是高鐵網絡的經濟效應。經濟效應中主要關注高鐵對經濟增長的影響以及高鐵對區域空間格局的重塑作用。目前學者對于高鐵能否促進區域經濟增長尚未達成共識。年猛（2019）研究發現高鐵具有顯著的時間累積效應和空間鄰近效應，即高鐵運行時間越長對本地區經濟增長的貢獻就越大，距離高鐵站點越近受到高鐵輻射的帶動作用就越大［4］。種照輝等（2018）基于人口流動、企業組織以及電子商務三個視角，借助大數據時代提供的海量數據，構造了長三角城市群的經濟網絡，分析結果顯示，網絡增長效應成為了城市群經濟增長的重要因素［5］。李紅昌等（2016）認為高鐵是影響經濟增長的派生性需求，對經濟增長的作用會隨著時間演進而趨于不斷下降，當達到一定時期之后，高鐵只是經濟發展的基本背景條件，并不能對經濟增長產生顯著影響［6］。Banerjee等（2012）研究發現高鐵建設促進了鄰近地區經濟的增長，存在明顯的“廊道效應”，建議中國政府不應該過多投資于交通基礎設施建設［7］。在重塑區域空間格局方面主要關注高鐵建設對區域一體化的影響。徐志偉等（2019）對高鐵開通是否會重塑中國283個樣本城市的經濟空間分布格局進行了考察，結果發現，高鐵開通使經濟資源進一步回流到樞紐城市，由此強化了經濟空間分布的極化水平［8］。Masson等（2009）通過對西班牙城市高鐵線路的研究，發現巴塞羅那因其自身地理位置以及豐富的旅游資源等優勢，極大地促進了該城市經濟的發展，相較于此線路的其他城市，呈現出明顯的極化效應［9］。Vickerman等（2014）通過對歐洲中等城市高鐵的研究發現高鐵并沒有縮小區域差異，要實現區域一體化目標還需地方政府提供配套措施［10］。

綜上，交通運輸是影響區域經濟格局均衡性的一個重要因素，而高鐵作為一種新興交通運輸方式，從長遠看必將成為影響中國區域經濟格局變化的一個重要因素［11］。但是在區域經濟聯系呈現網絡化發展的背景下，現有研究對高鐵網絡與經濟網絡的關系較為欠缺。因此，本文將省會城市作為省域中心城市對待，選取除拉薩、香港、澳門和臺北外的30個省域中心城市作為研究對象，借助社會網絡分析方法，利用2012-2017年高鐵頻次數據建立高鐵網絡，引入引力模型，建立全國省域中心城市之間的經濟網絡，分析高鐵網絡、經濟網絡的演進特征；利用QAP網絡相關性分析、面板格蘭杰因果檢驗考察高鐵網絡與經濟網絡之間的協同演進關系。

二、研究方法與數據處理

本文首先借助社會網絡分析方法，建立全國省域中心城市高鐵網絡并對其時間演進特征進行分析；此外，引入城市引力模型，建立全國省域中心城市之間的城市經濟網絡；最后定性分析高鐵網絡與城市經濟網絡之間的相互作用關系。

（一）社會網絡分析法

社會網絡分析方法（SNA）是研究一組行動者的關系的研究方法，其中，網絡指的是行動者之間的各種關聯，由點（行動者）和線構成［12］。它主要通過定量指標描述個體之間的互動結構關系，反映整個網絡結構的特征以及個體對象在網絡結構中的位置［13］，這里的結構可以是行為結構、政治結構，也可以是社會結構、經濟結構［14］。2000年以來社會網絡分析方法成為研究交通流網絡格局常用的方法，學者們多從公路、鐵路等視角研究交通網絡聯系及其空間組織［15］。基于UCINET，通過計算網絡密度、點度中心度、中間中心度以及接近中心度等指標［12］，分析全國省域中心城市所組成的高鐵網絡、經濟網絡的結構特征。

（二）高鐵網絡數據來源與處理

高速鐵路，簡稱高鐵，中國國家鐵路局將其定義為新建運營速度250km/h及以上的動車組列車，或初期運營速度200 km/h及以上的客運專線鐵路，本文統計的車次類型包括C（城際）、D（動車）和G（高鐵）。基于高鐵交通網規劃和統計數據口徑一致性等因素，沒有把拉薩、香港、澳門和臺北納入［16］，最終選取剩余30個省份的省域中心城市（省會城市）作為研究對象。2012-2017年的高鐵列車頻次數據來源于軟件《盛名列車時刻表》歷年年末版本，同時參考當年《全國鐵路旅客列車時刻表》進行核實。本文將構建的30×30的高鐵列車頻次矩陣作為數據源，借助UCINET繪制全國省域中心城市的高鐵網絡圖，測算中心度等相關指標。通過構建30×30的節點關系賦值矩陣，測算整體網絡密度等相關指標。在節點關系賦值矩陣中，出發地城市與目的地城市之間的關系用“0”和“1”來刻畫，“0”表示出發地城市與目的地城市之間不存在高鐵聯系，“1”表示存在高鐵聯系。

（三）引力模型與經濟網絡

引力模型起源于物理學中牛頓力學的萬有引力定律，當前被廣泛地應用于刻畫城市之間的經濟聯系［17］，該模型最初由Tingbergen［18］提出，隨后Anderson［19］和 Bergstrand［20］等學者不斷對其完善。引力模型既能反映經濟中心城市對周圍地區的輻射能力，也能反映周圍地區對經濟中心輻射能力的接受程度［21］。本文借鑒李永奎等人的方法［22］，采用引力模型的標準形式，即兩個城市之間的經濟聯系強度（Rij）與城市質量成正比，與兩者距離的平方成反比，用該城市的GDP和人口的乘積來刻畫城市質量。公式表明，兩個城市之間的經濟聯系強度是一致的（Rij=Rji）。

其中，Rij表示兩個城市之間的經濟引力（萬元·萬人/km2），GDPi和GDPj分別表示i城市和j城市全市地區生產總值，Pi和Pj分別表示i城市和j城市全市人口，dij為i城市和j城市之間的地理距離。GDP和人口數據均來源于相應年份的《中國城市統計年鑒》，其中部分缺失數據利用當地歷年統計年鑒測算得出，城市之間的地理距離用其直線距離來表示。

為得到城市經濟網絡圖及其網絡密度等指標，需要建立城市經濟網絡圖的節點賦值矩陣。將測算得到的引力值矩陣的每一行的平均值作為該行的閾值，大于閾值，城市之間的經濟聯系取“1”，小于閾值，經濟聯系取“0”。該節點賦值矩陣具有有向性。

本文所選指標含義及其衡量標準見表1所列。

表1 所選指標含義及衡量標準

三、中國省域中心城市高鐵網絡與經濟網絡時空演進特征

高鐵網絡建設對區域經濟發展產生了多方面的積極影響［22］，這里借助社會網絡分析法和引力模型，考察全國省域中心城市的高鐵網絡和經濟網絡時空演進特征。

（一）中國省域中心城市高鐵網絡時空演進特征

隨著中國高鐵十幾年的建設發展，其網絡化特征逐漸加強。本文選取2012年、2014年、2016年以及2017年四個時間截面來分析高鐵網絡的時間演進特征。

1.省域中心城市高鐵網絡結構趨向復雜化

借助UCINET中的可視化工具NetDraw分別繪制出四個年份的全國省域中心城市高鐵網絡，如圖1所示。

圖中的節點表示開通高鐵的城市，節點之間的連線表示城市之間的高鐵聯系及其方向。截至2012年底，在所研究的30個省域中心城市中有8個城市還未開通高鐵。另外，海口高鐵僅限于通往海南省內城市，與其他省域中心城市的高鐵聯系還未建立。2012-2017年，隨著柳南鐵路客運專線、貴廣高速鐵路、蘭新高速鐵路以及滬昆高速鐵路的相繼開通，南寧于2014年開通高鐵，貴陽、蘭州、烏魯木齊以及西寧于2015年開通高鐵，昆明于2017年開通高鐵。至2017年底，只有呼和浩特和銀川兩城市未開通高鐵。

圖1 全國省域中心城市高鐵網絡結構圖

第一，城市間高鐵連線大幅增加，空間關聯緊密程度不斷加強。如圖1所示，全國省域中心城市間連線逐年增加，東部地區的高鐵建設進一步完善，中部地區部分城市如南昌、長沙等逐漸升級為網絡中心城市，西部地區開通高鐵的城市不斷增加，東北地區與中心城市的聯系也更加密切。在京津冀一體化發展的背景下，東部石家莊等城市的網絡地位不斷提升，在整個網絡中逐步扮演著重要角色。貴廣高速鐵路、蘭新客運專線以及寶蘭高鐵的逐步建成聯通了西部地區城市與廣州、杭州等城市，使得全國城市成為一個聯系更加緊密的整體。

第二，核心城市高鐵建設時間早，城市間聯系較為頻繁。比較四個年份高鐵網絡結構圖發現，北京、南京、上海、濟南、武漢、鄭州等傳統中心城市高鐵建設時間相對較早，從2012年起一直位于高鐵網絡的中心，與其他城市的連線相對較多，是整個高鐵網絡的核心城市，也是加強其他城市之間聯系的重要樞紐。相比之下，中部地區的太原以及西部地區的成都、重慶、南寧等城市一直以來分布在網絡邊緣，與其他省域中心城市的聯系有待加強。

第三，城市之間的空間距離是影響高鐵聯系的重要因素之一。城市間距離越近，越容易形成高鐵聯系，如東北三省的哈爾濱、長春和沈陽，成都和重慶，北京和天津，西寧、烏魯木齊和蘭州等。特別是在我國高鐵建設處于起步階段的2012年，很多省域中心城市還未被納入網絡，網絡結構較為松散，高鐵線路運營里程有限，更多的是往返于地理距離相近的城市。高鐵的作用更多地表現為促進相鄰地區之間提升人才、技術、信息等方面的聯系，加強區域協調發展。

第四，全國高鐵網絡密度逐年提升。由表2可知，2012年全國省域中心城市實際存在的關聯數為141條，整體網絡密度為0.160 9；2017年全國省域中心城市實際存在的關聯數為445條，整體網絡密度為0.511 5，兩者均呈現出不斷上升的趨勢，說明高鐵的開通使得各個省域中心城市的聯系程度逐年增強。特別是2014年和2015年，網絡密度增長率分別達到48.04%和33.59%，主要原因是柳南鐵路客運專線、貴廣高速鐵路相繼開通使得網絡實際存在的關聯數大幅增加。結合高鐵網絡結構圖，可以發現高鐵網絡的發展推動了城市空間結構的改變。除此之外，從表2可以發現2017年理論上省域中心城市應該存在的關聯數為870，而實際關聯數為445，這說明全國高鐵網絡的發展還有很大的上升空間。

表2 2012-2017年全國省域中心城市高鐵網絡和經濟網絡密度

2.東部發達城市、節點樞紐城市高鐵網絡中心度較高

中心度是網絡中各個城市“權力”的體現，具體刻畫了各個城市的網絡地位。表3給出了2017年除拉薩、香港、澳門和臺北外全國30個省域中心城市的點度中心度、中間中心度以及接近中心度三個指標的測算結果，可以發現存在以下特征：

第一，高鐵網絡中各城市點度中心度的點入度、點出度差異不明顯，城市間差距較大。兩個城市之間相互往來的高鐵頻次在很多情況下并不一致，因此建立的高鐵網絡存在有向性，將點度中心度分為點入度和點出度。點入度表示每日開往該城市的高鐵頻次，反映了該城市受到網絡中其他城市的影響，點出度表示每日從該城市出發到其他城市的高鐵頻次，反映了該城市對網絡中其他城市的影響。在表3中，大多城市的點入度和點出度相差無幾，說明在全國省域中心城市層面，各個城市“影響”與“被影響”的作用力相當，極化效應并不明顯。橫向來看，城市之間的點度中心度差距很大，位居前列的南京、上海、北京、武漢的點度中心度都在10以上，而西寧和烏魯木齊的點度中心度還未達到1。

表3 2017年全國省域中心城市高鐵網絡、經濟網絡中心度

第二，城市間中間中心度差異較大，中間中心度較大城市為樞紐城市。中間中心度反映了該城市對其他城市交往的控制能力，在高鐵線路中發揮重要的“橋梁”作用。蘭州、西安、北京、南京、武漢等城市的中間中心度排名較高，說明這些城市是加強其他省域中心城市之間溝通的重要樞紐，很多城市之間的聯系可以通過他們來完成。其中，西部地區交通基礎設施薄弱，高鐵建設較為滯后，蘭新客運專線以及寶蘭高鐵的開通使得蘭州成為連接西部城市與其他省域中心城市的重要“橋梁”。其中哈爾濱、長春、烏魯木齊的中間中心度均為0，這些城市由于自身的地理位置等原因，大多位于高鐵線路的邊緣，不是多條線路的匯聚點，對其他省域中心城市的依附性很強，不具備控制能力。

第三，北京、上海、南京等東部地區城市的接近中心度較高。接近中心度衡量的是一個城市不受其他城市控制的能力，與點度中心度類似，接近中心度也分為點入度和點出度，高鐵網絡中二者相差不大，故選用點入度對其特征進行說明。接近中心度越高，表明城市與其他城市之間的通達性越高，聯系越密切，互動更為強烈，而且城市獨立性較強，對其他城市具有較強的影響力。表3顯示北京、上海、南京、武漢、鄭州等省會城市的接近中心度較高，反映出這些城市的通達程度高，高鐵要素集散流動活躍。接近中心度的均值為73.435，說明全國省域中心城市整體的通達性較高，高鐵網絡的建設使得城市之間的距離大大縮短；最大值為92.875，最小值為42.623，二者差距較大，主要表現在傳統中心城市與西部地區城市之間的差異。

第四，點度中心度、中間中心度、接近中心度排名呈現出一定的相似性。北京、上海、南京、武漢、鄭州等城市的各個中心度指標排名均位于前列，這些城市是高鐵網絡建設中的核心城市，在輻射其他省域中心城市的同時也促進了他們之間的聯系。此外發現，西安、蘭州、西寧、太原等城市的點度中心度和接近中心度處于較低水平，但中間中心度排名較高，說明雖然這些城市處于高鐵網絡的邊緣，與大部分其他省域中心城市的聯系有待提高，但這并不意味著其“中介”能力不強，作為中西部地區的省域中心城市，是加強東西部高鐵聯系不可或缺的“橋梁”。

（二）中國省域中心城市經濟網絡的演進特征

借助引力模型刻畫的城市經濟網絡反映了城市間的經濟聯系，通過構建的節點賦值矩陣繪制全國省域城市經濟網絡結構圖，并計算城市經濟網絡的密度、中心度，如圖2、表2和表3所示。

圖2 2012年和2017年全國省域中心城市經濟網絡圖

1.省域中心城市經濟網絡結構相對穩定

與高鐵網絡不同，經濟網絡結構隨時間演進的特征并不明顯，即經濟網絡結構在考察時間內變化不大。首先，根據圖2，南昌、太原逐漸向網絡中心靠近，石家莊的網絡地位有所下降。在省域中心城市經濟網絡圖中，北京、上海、廣州、南京、天津等傳統中心城市位于網絡中的核心位置，與其他城市的經濟聯系較為密切，這些城市作為引力中心帶動了其他省域中心城市的發展。其次，位于網絡中心的除了傳統中心城市之外，還包括中部地區的一些省域中心城市如長沙、南昌、武漢、鄭州等，說明這些城市在貫通東西部的經濟聯系中扮演著重要的角色。此外，在城市經濟網絡圖中東中西以及東北地區網絡特征明顯。東部地區和中部地區大多位于網絡的中心，西部地區的城市位于網絡的邊緣，存在“被邊緣化”的風險，東北地區城市之間的經濟聯系相比其他城市之間表現得更加緊密。總體來看，基于城市經濟發展水平的城市經濟網絡和基于高鐵頻次的高鐵網絡具有較高的一致性。

2.城市經濟網絡中心度特征與高鐵網絡結構差異不大

表3顯示了2017年城市經濟網絡各個中心度指標的測算結果。首先，與高鐵網絡有所不同的是，城市經濟網絡點入度和點出度之間差異較大。重慶、北京、上海、天津、成都等城市的點入度遠大于點出度，說明從城市經濟發展水平的角度考察，這些城市對其他城市的經濟發展具有很強的引領作用，體現出中心城市的極化效應，這也與我國目前經濟發展存在差異的現實情況吻合。其次，中間中心度較高的城市主要有鄭州、武漢、重慶、廣州、西安、石家莊、長沙等。可以看出，鄭州、武漢、長沙等作為中部地區的省域中心城市，發揮著“橋梁”作用，未來將對連接城市經濟、縮小區域發展差異起到重要作用。東部地區由于城市經濟發展水平差異相對較小，故除廣州外其他城市的“橋梁”作用并不突出。西安是西部地區經濟的樞紐，而東北地區除沈陽外，哈爾濱和長春的中間中心度為0，與高鐵網絡的結果具有一致性。最后，上海、鄭州、重慶、武漢、北京等城市的接近中心度排名位于前列，表明這些城市之間的經濟互動更為頻繁。特別是重慶排名第三，與其他地區的經濟交流活躍，帶動了西部地區經濟發展。排名最高的上海接近中心度為36.775，排名最后的烏魯木齊僅為8.288，反映出我國區域發展差異依然較大。

從表2可以發現，2012-2017年城市經濟網絡密度在0.220 7左右波動，說明：從全國省域中心城市的層面來看，城市之間的經濟聯系強度不高，這與我國地域遼闊、各地區經濟發展水平差異較大有關；全國省域中心城市之間的經濟聯系一直保持比較穩定的狀態，沒有顯著變化，但是通過引力模型測算的城市之間的引力值是逐年上升的。城市經濟網絡密度的變化趨勢與高鐵網絡存在一定的差異，因此借助QAP相關分析來檢驗二者之間的相互作用關系。

四、中國省域中心城市高鐵網絡與經濟網絡的協同關系分析

為了考察全國省域中心城市高鐵網絡與經濟網絡協同演進關系，首先采用QAP方法檢驗兩者相關性，然后借助格蘭杰因果檢驗分析兩者之間是否存在因果關系。

（一）高鐵網絡與經濟網絡QAP相關分析

QAP（Quadratic Assignment Procedure，二次指派程序）方法被廣泛地運用于社會網絡研究，隨后將其引入經濟研究領域［24］，常常用來研究“關系”之間的關系，即兩種“關系”矩陣之間是否相關。為了對全國省域中心城市高鐵網絡與城市經濟網絡之間的相互作用關系進行定性分析，本文借助QAP相關分析對此做出檢驗（圖3）。

圖3 QAP相關性分析結果

根據圖3發現，全國省域中心城市的高鐵網絡與城市經濟網絡呈現出較高的相關性，相關性結果基本在0.5左右波動，并且在統計意義上顯著。相關分析得出的結果為正，說明兩者能夠對彼此起到促進的作用。高鐵建設不僅能夠從投資、就業等直接效應方面促進經濟聯系的增強，而且在間接效益方面還能夠改善區域互動關系、影響空間外溢［25］。反過來，經濟基礎在高鐵網絡建設中的重要作用亦不言而喻。但是從相關分析結果可以發現，兩者之間相關關系的發展趨勢并不明朗，2016年和2017年均呈現下降趨勢。這可能是因為近年來全國經濟處于放緩態勢，而且高鐵建設耗資巨大、投資回收期長，增加了地方政府錯失發展其他產業的機會成本、透支了該地區未來發展的潛力［26］。

（二）高鐵網絡與經濟網絡的格蘭杰因果檢驗

QAP分析僅指出高鐵網絡與經濟網絡之間具有相關性，但是并不能確定是高鐵網絡推動了經濟網絡的發展還是經濟網絡帶動了高鐵網絡的發展或是二者互為因果，因此進一步借助格蘭杰因果檢驗對此做出判斷。利用前面計算得出的各個網絡的三個中心度指標進行檢驗，由于經濟網絡的點入度和點出度差異較大，在點度中心度和接近中心度方面，將點入度和點出度分別做了格蘭杰因果檢驗。

利用高鐵網絡和經濟網絡對應中心度指標分別進行格蘭杰因果檢驗，得到表4的檢驗結果。

將點度中心度和接近中心度作為數據源時，至少在15%的顯著性水平下，經濟網絡是高鐵網絡發展的格蘭杰原因，而反過來則原假設均不被接受。這就說明城市之間的經濟互動加強了彼此之間的高鐵聯通性，使得高鐵網絡結構更趨復雜化。其中，點出度因果檢驗結果的顯著性相比點入度有所下降，表明高鐵能夠有效促進城市之間均衡發展的作用。將中間中心度作為數據源時，檢驗結果表明至少在10%的顯著性水平下，二者互為因果關系。這就表明經濟基礎良好的核心城市推動了交通基礎設施改善，同時高鐵網絡的建設也鞏固了城市的經濟地位。

表4 全國省域中心城市高鐵網絡與經濟網絡的格蘭杰因果檢驗

總之，通過格蘭杰因果檢驗的結果可知經濟網絡的發展是推動高鐵網絡結構優化的重要因素；相比之下，高鐵網絡發展對經濟網絡的作用顯得要弱一些。這一結論也與前文對高鐵網絡和經濟網絡時空演進特征的分析一致。高鐵網絡結構的演進過程表明，經濟基礎較好的東部地區和中部地區的省域中心城市率先成為整個網絡的中心城市，基礎相對薄弱的東北地區和西部地區的省域中心城市則位于網絡的邊緣。畢竟我國高鐵大規模建設僅有十多年時間，目前仍處于高鐵網絡的完善階段，對任何一個區域來說，高鐵的建設的效果并不能立竿見影，產生的帶動作用需要伴隨著要素流動和產業空間聚集等才能逐步體現出來［27］。

五、結論與建議

通過對高鐵網絡與經濟網絡結構特征的時空演進分析以及二者之間關系的研究，得到以下結論。

隨著時間的推移，高鐵網絡與經濟網絡呈現出不同的結構特征，全國省域中心城市高鐵網絡的網絡密度持續上升，整體網絡結構趨于復雜化，而經濟網絡隨時間演進的特征不是十分明顯。此外，在區域協調發展的背景下，部分城市在網絡中的地位不斷改善。例如高鐵網絡中的石家莊、廣州等與經濟網絡中的南昌、太原等城市逐漸向網絡的中心靠近。整體來看，東北地區以及西部地區的省域中心城市存在邊緣化風險。通過進一步研究發現高鐵網絡與經濟網絡之間能夠起到相互推動的作用，格蘭杰因果檢驗表示目前主要是經濟水平作為高鐵網絡建設的基礎，高鐵網絡未來可能會對區域經濟發展起到重要作用。

針對本文研究得出的結論，提出以下建議：

第一，結合區域發展實際情況推進高鐵建設。高鐵建設與城市經濟發展之間存在明顯關聯，加強高鐵建設，有助于為城市經濟發展增添活力。特別要加快西部地區的高鐵建設，部分省域中心城市仍未開通高鐵，當地的其他中小城市從中受益更無從談起。而中部城市作為貫通東西、融匯南北的“橋梁”，完善優化高鐵網絡結構，能夠更好地發揮其傳導功能。但是針對個別城市，在建設過程中也應當注意高鐵建設投資大、回報周期長等特點，避免出現與當地承載能力不符的過度建設。

第二，注重制定聯合多個城市的高鐵規劃，避免部分城市“被邊緣化”。根據高鐵網絡和經濟網絡的時間演進特征，石家莊、南昌等城市網絡地位的變化表明高鐵網絡的逐步完善對推動城市之間的均衡融合發展具有積極的作用。但是在高鐵和經濟網絡的結構圖中，可以發現目前東北以及西部地區城市位于網絡邊緣而且網絡地位變化緩慢。對于這些城市，要加快線路建設，制定多城市規劃，聯合核心城市，帶動自身經濟發展，提高其在網絡中的地位和作用。

第三，充分利用高鐵網絡優化城市經濟結構。高鐵建設不僅能夠為城市帶來投資、人才、技術等福利，而且能夠促進城市之間的產業互動，有助于形成產業集群，改善城市的經濟結構。但是發展城市經濟還要依靠城市自身對要素的吸附能力，否則就會加強極化效應。“邊緣”城市可以借助高鐵網絡，加強與核心城市的往來，疏解核心城市功能，謀劃發展重點，承接相關產業，減少資源稟賦依賴，促進經濟的轉型升級。

注 釋：

（1）40年鐵路發展抒寫改革開放的“中國故事”。http：//news.gaotie.cn/pinglun/2018-12-04/484400.html.

（2）“八縱八橫”帶領民眾走進鐵路新時代。http：//nm.people.com.cn/GB/n2/2016/0727/c196700-28738322.html.