高速鐵路對江蘇省城市旅游經濟聯系的影響研究

馮英杰，湯 澍

（1.南京大學金陵學院，江蘇南京 210089；2.金陵科技學院，江蘇南京 210038）

0 引言

交通是連接旅游客源地和目的地之間的橋梁，對旅游發展有著重要的影響。2017年，交通運輸部、國家旅游局等六部門聯合印發了《關于促進交通運輸與旅游融合發展的若干意見》。高速鐵路以其快速、安全、高效等優點，成為現代旅游交通的重要方式。2019年，黨中央、國務院印發的《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》中明確提出依托高鐵網絡和站點，推出“高鐵+景區門票”“高鐵+酒店”等快捷旅游產品。

學術界關于高鐵對旅游的影響已取得一系列研究成果，主要集中在以下幾個方面：一是高鐵對旅游產業的影響。王欣等［1］研究了高速鐵路網對我國區域旅游產業的影響。于秋陽等［2］探討了高速鐵路對西安市旅游業發展的影響。二是高鐵對旅游空間結構的影響。Masson等［3］認為高鐵開通后旅游地空間結構將重新調整。殷平［4］、汪德根等［5］分別探討了鄭西高鐵、京滬高鐵對區域旅游空間結構的影響。王紹博等［6］分析了高鐵網絡化下東北地區旅游空間結構的動態演變。三是高鐵對旅游者行為的影響。馮英杰等［7］、許春曉等［8］分別以南京市、長沙市為例，研究了高鐵對城市居民出游行為的影響。四是高鐵對旅游交通可達性的影響。李保超等［9］研究了高速鐵路對皖南國際文化旅游示范區可達性的影響。郭建科等［10］探討了哈大高鐵對東北城市旅游交通可達性和旅游經濟聯系的空間影響。

總的來說，已有研究成果主要集中在高鐵對旅游產業的影響、對旅游空間結構的影響、對旅游者行為的影響、對旅游交通可達性的影響等方面。實際上，高鐵帶來的旅游交通格局變化會對區域旅游經濟聯系產生影響［11］，而目前關于高鐵對旅游經濟聯系影響的研究還比較少，且研究案例地大多是某條高鐵沿線或某個旅游城市，關于高鐵對整個區域影響的研究相對不足。在此背景下，本文基于旅游交通可達性模型和旅游經濟聯系模型，通過無高鐵和有高鐵兩種情況下的對比分析，研究高速鐵路對江蘇省13個設區市旅游經濟聯系的影響，以期為江蘇省高鐵網絡優化布局和高鐵旅游發展提供理論依據和實踐參考。

1 研究區概況

江蘇省位于中國大陸東部沿海中心，面積10.72萬km2，轄南京、無錫、徐州、常州、蘇州、南通、連云港、淮安、鹽城、揚州、鎮江、泰州、宿遷13個設區市，2019年全省GDP為99 631.5億元，人均GDP為123 607元，年末常住人口8 070.0萬人。江蘇省旅游資源豐富，自然與人文景觀交相輝映，2019年實現旅游業總收入14 321.6億元，其中旅游外匯收入47.4億美元，國內旅游收入13 902.2億元，接待入境游客399.5萬人次，國內游客8.8億人次。

2019年12月，隨著徐州-鹽城高速鐵路、連云港-鎮江高速鐵路連云港-淮安段開通運營，江蘇省13個設區市實現了“市市通動車”。截至2019年年底，江蘇省內已開通滬寧、京滬、寧杭、徐鹽、連鎮高鐵連淮段等高速鐵路，高鐵骨架初具規模，滿足了“快旅慢游”的交通需求，為旅游業發展提供了有力支撐。

2 研究方法與數據來源

2.1 研究方法

2.1.1 旅游交通可達性模型

本文采用加權平均旅行時間和可達性系數2項指標來測度江蘇省13個城市的旅游交通可達性。

加權平均旅行時間是一個廣為使用的交通可達性測度指標，計算公式為［9］：

式中：Ai為客源地城市j到目的地城市i的加權平均旅行時間，反映了江蘇省各客源地城市到目的地城市i的可達性，Ai值越小表示城市i可達性越高，反之越低；Tij表示從客源地城市j到目的地城市i的最短旅行時間；Mj為城市j的權重，本文采用城市j旅游總收入和旅游總人數的幾何平均值；n為江蘇省除城市i外的設區市數量，本文取12。

為了使各個城市的可達性具有可比性，計算各個城市的可達性與全省所有城市可達性的平均值之比，得到可達性系數，計算公式為［12］：

2.1.2 旅游經濟聯系模型

旅游經濟聯系模型［9］由引力模型修正而來，計算公式為：

式中：Lij為城市i與城市j之間的旅游經濟聯系強度；Pi和Pj分別為城市i和j的旅游總人數（單位為億人次）；Vi和Vj分別為城市i和j的旅游總收入（單位為億元）；Tij表示城市i和j之間的最短旅行時間（單位為h）。

在此基礎上計算旅游經濟聯系總量，計算公式為：

式中：Li為城市i的對外旅游經濟聯系總量，反映了城市i所有對外旅游經濟聯系強度的總和，體現了該城市在區域旅游中的地位和作用；n為江蘇省除城市i外的設區市數量，本文取12。

2.2 數據來源

本文以江蘇省13個設區市為研究對象。旅游經濟方面主要涉及旅游總收入、旅游總人數2項指標，根據《江蘇統計年鑒2019》中各個城市的國內旅游收入、旅游外匯收入、國內旅游人數、入境旅游人數等指標經整理計算得出。旅行時間方面，考慮到江蘇省內城市間的旅游交通方式主要是公路和鐵路，本文采用公路和鐵路旅行時間。

對于公路旅行時間，利用“百度地圖”和“高德地圖”的導航功能，選擇兩個城市市政府之間用時最短的駕車路線，取兩個軟件駕車時間的平均值作為兩市間的公路旅行時間。對于鐵路旅行時間，于2019年12月31日查詢“中國鐵路12306”網站（www.12306.cn），選擇兩個城市主客站之間的區段作為旅行路線。一個城市有兩個以上主客站的（如南京站、南京南站），選擇用時最短的車站間路線。兩市間無直達列車的，采用途中換乘一次的方式。取Z，T，K開頭和四位數車次中最短運行時間作為兩市間的普通鐵路旅行時間，取G，D開頭車次中最短運行時間作為兩市間的高速鐵路旅行時間。用公路旅行時間、普通鐵路旅行時間兩者中的較小值模擬在假設無高鐵情況下兩市間的最短旅行時間，取公路旅行時間、普通鐵路旅行時間、高速鐵路旅行時間三者中的最小值作為在現實有高鐵情況下兩市間的最短旅行時間。據此整理出在無高鐵、有高鐵兩種情況下江蘇省13個城市間的最短旅行時間矩陣，如表1所示。

3 高鐵對江蘇省城市旅游經濟聯系的影響分析

3.1 旅游交通可達性分析

根據表1中的數據，運用公式（1）和（2）計算在無高鐵、有高鐵兩種情況下江蘇省13個城市的加權平均旅行時間、可達性系數和可達性變化情況，結果如表2所示。

表1 江蘇各市間最短旅行時間 （單位：h）

從表2中可以看出，高速鐵路縮短了江蘇各個城市間的時空距離，提升了旅游交通可達性水平，全省13個城市加權平均旅行時間的均值從2.57 h縮短到2.10 h，可達性提升了18.29%。但是，各個城市可達性的提升程度具有不均衡性。加權平均旅行時間減少幅度最大的城市為徐州，由3.89 h減少至2.14 h，減少了1.75 h，可達性提升了44.94%；加權平均旅行時間減少幅度最小的城市為連云港，由4.05 h減少至3.97 h，減少了0.07 h，可達性僅提升1.85%。13個城市按可達性變化率排序依次為：徐州＞南京＞鎮江＞蘇州＞常州＞無錫＞宿遷＞南通＞揚州＞鹽城＞淮安＞泰州＞連云港。可以看出，可達性變化率排名前六的城市均在京滬高鐵沿線，說明設計時速350 km的京滬高鐵作為貫穿江蘇境內的主要高鐵干線，加上南京-上海間還有滬寧高鐵與之并行，沿線城市旅游交通可達性改善較為顯著，然而沿線城市中只有徐州屬蘇北地區，其他五市均在蘇南地區。蘇北地區的連云港、淮安、鹽城、宿遷四市雖然開通了徐州-鹽城、連云港-淮安兩條高速鐵路，但設計時速僅為250 km，等級并不高。蘇中地區的揚州、泰州、南通三市雖然有D字頭動車停靠，但目前橫貫蘇中地區的寧啟鐵路只是設計時速200 km的客貨混合線，并非規范意義上的高速鐵路。因此，除徐州外，江蘇省現有高鐵線路對蘇中、蘇北地區旅游交通可達性的改善作用較為有限。

表2 高鐵對江蘇各市旅游交通可達性的影響

本文將可達性系數在小于0.80、0.80～1.00、1.00～1.20、大于1.20范圍內分別定義為可達性優秀、良好、一般、較差。從表2中可以看出，高鐵開通前后，南京、無錫、常州、鎮江的可達性始終優秀，揚州、泰州始終良好，南通始終一般，連云港、宿遷始終較差。高鐵開通后，蘇州的可達性由良好提升為優秀，徐州由較差提升為一般，淮安、鹽城由一般下降為較差。

3.2 旅游經濟聯系強度分析

運用公式（3）計算在無高鐵、有高鐵兩種情況下江蘇省13個城市間的旅游經濟聯系強度，結果如表3所示。

從表3中可以看出，在無高鐵情況下，無錫-蘇州間的旅游經濟聯系強度最大，為18 545.19億人次·億元/h2；其次是常州-無錫，旅游經濟聯系強度值為10 001.17億人次·億元/h2；南京-鎮江間的旅游經濟聯系強度排名第三，為4 069.50億人次·億元/h2；而泰州-宿遷間的旅游經濟聯系強度最小，僅為6.16億人次·億元/h2。在有高鐵情況下，城市間旅游經濟聯系強度排名前三的依然是無錫-蘇州、常州-無錫、南京-鎮江，強度值分別增加到87 849.00億人次·億元/h2，25 312.88億人次·億元/h2，12 911.92億人次·億元/h2；而旅游經濟聯系強度最小的依然是泰州-宿遷，為6.16億人次·億元/h2，相對于無高鐵沒有變化。

從提升幅度上看，受益于徐鹽高速鐵路，徐州-宿遷、徐州-淮安間的旅游經濟聯系提升最為明顯，分別提升到原來的7.69倍、6.54倍；其次是京滬高鐵沿線的南京-徐州、鎮江-蘇州、南京-蘇州，分別提升到原來的6.48倍、6.21倍、5.57倍。雖然京滬高鐵設計時速高于徐鹽高鐵，但由于京滬通道上原有的京滬普速鐵路列車運行速度已經相對較快，因此京滬高鐵沿線城市間旅游經濟聯系的提升幅度反而略低于徐鹽高鐵沿線?？偟膩碚f，江蘇省高鐵沿線城市間旅游經濟聯系提升較為明顯，形成了高鐵旅游帶。

同時也應該看到，在江蘇省13個城市構成的78對城市間，有37對城市間的旅游經濟聯系在高鐵開通后沒有變化，占47.44%，而其中大多數是蘇南-蘇中、蘇南-蘇北間的跨江線路。主要原因在于江蘇境內目前僅南京擁有高速鐵路過江通道，蘇中、蘇北地區與蘇南地區鐵路連通性較差，省內高鐵尚未形成完善的網絡，從蘇中、蘇北地區前往蘇南地區如坐高鐵均需繞道南京過江，費時費力，因此很多旅游者依舊選擇原先的公路交通方式過江，最短旅行時間沒有變化。

表3 江蘇各市間旅游經濟聯系強度 （單位：億人次·億元/h2）

3.3 旅游經濟聯系總量分析

運用公式（4）計算在無高鐵、有高鐵兩種情況下江蘇省13個城市的旅游經濟聯系總量，結果如表4所示。

從表4中可以看出，在無高鐵情況下，無錫的旅游經濟聯系總量最大，為31 561.05億人次·億元/h2，宿遷的旅游經濟聯系總量最小，為323.92億人次·億元/h2；在有高鐵情況下，旅游經濟聯系總量最大的依然是無錫，為123 244.07億人次·億元/h2，最小的是連云港，為604.04億人次·億元/h2。進一步計算各市旅游經濟聯系總量占全省總和的比例發現，排名前三的城市（無錫、蘇州、常州）在無高鐵情況下旅游經濟聯系總量合計占比為71.53%，在有高鐵情況下占比上升到78.09%；排名后三的城市（宿遷、連云港、鹽城）在無高鐵情況下旅游經濟聯系總量合計占比為1.22%，在有高鐵情況下占比下降到0.72%?？梢钥闯?，高鐵開通后，原先發展相對較好的城市旅游經濟聯系總量占比進一步增加，而原先發展相對滯后的城市旅游經濟聯系總量占比則有所下降，說明高鐵在一定程度上加劇了區域旅游的“極化效應”。

從提升幅度上看，高鐵開通后江蘇省13個城市的旅游經濟聯系總量均有所提升。本文根據旅游經濟聯系總量提升幅度將城市劃分為高鐵強驅動型城市、高鐵明顯驅動型城市、高鐵弱驅動型城市3類，其中提升幅度在200%以上的為強驅動型城市，提升幅度在150%～200%的為明顯驅動型城市，提升幅度在150%以下的為弱驅動型城市。據此，徐州、蘇州、無錫、鎮江、宿遷、南京、常州為高鐵強驅動型城市，其中徐州的旅游經濟聯系總量提升最為明顯，提升了401.71%；淮安為明顯驅動型城市，提升幅度為156.22%；鹽城、連云港、南通、泰州、揚州為弱驅動型城市，其中揚州的旅游經濟聯系總量提升幅度最小，僅為22.98%。可以看出，高鐵開通后江蘇各市旅游經濟聯系總量的變化存在明顯差異，京滬、滬寧、徐鹽等高鐵沿線城市受驅動較為明顯，而南通、泰州、揚州等城市目前僅開通了D字頭動車，并無規范意義上的高鐵，受輻射帶動作用有限。

4 結語

本文基于旅游交通可達性模型和旅游經濟聯系模型，通過無高鐵和有高鐵兩種情況下的對比分析，研究了高速鐵路對江蘇省13個設區市旅游經濟聯系的影響，得出以下主要結論：

（1）高鐵縮短了城市間的時空距離，省內各市旅游交通可達性水平均有提升，但提升程度具有不均衡性，京滬高鐵沿線城市可達性改善較為顯著。

（2）高鐵沿線城市間旅游經濟聯系提升較為明顯，形成了高鐵旅游帶，但也有近半數的城市間旅游經濟聯系沒有變化，主要原因在于江蘇省內高鐵網絡尚不完善，且高鐵過江通道較少，蘇中、蘇北地區與蘇南地區鐵路連通性較差。

表4 江蘇各市旅游經濟聯系總量

（3）根據旅游經濟聯系總量提升幅度劃分，徐州、蘇州、無錫、鎮江、宿遷、南京、常州為高鐵強驅動型城市，淮安為高鐵明顯驅動型城市，鹽城、連云港、南通、泰州、揚州為高鐵弱驅動型城市。

為促進江蘇省高鐵網絡優化布局和高鐵旅游發展，提出如下建議：（1）加快蘇中、蘇北地區高鐵建設，提升速度等級，增加過江通道，形成互聯互通的高鐵網絡。（2）加強區域旅游合作，沿高鐵旅游帶打造精品旅游線路。（3）高鐵沿線各個城市應根據自身資源稟賦，突出特色，避免同質化競爭，實現區域旅游協調發展。