京呼高鐵與三小時經濟圈社會經濟效應分析

□文/劉香池

（內蒙古大學 內蒙古·呼和浩特）

［提要］隨著“八縱八橫”鐵路網的逐漸完善，我國的高速鐵路快速發展。以京呼高鐵的開通為研究背景，探究京呼高鐵的開通對于沿線城市可達性的影響。通過公式計算得知，京呼高鐵的開通提高沿線城市的可達性水平；并以可達性分析所得出的加權平均旅行時間指標值為自變量，人均GDP為因變量進行回歸分析，得知沿線城市的加權平均旅行時間指標值越小，可達性越高，人均GDP值越大，經濟發展水平越高；進而采用灰色關聯度分析，探究變量對于經濟發展的影響程度，并通過比較各因素的關聯度可知，加權平均旅行時間指標值對人均GDP的影響程度最大，即城市的可達性水平對經濟發展水平影響顯著。綜合研究結果，對高鐵發展建設提出意見。

一、前言

高鐵促進了中國的飛速發展。京呼高鐵于2019年底全線開通，京呼高鐵扮演的角色更像是一個放大器，將這座城市的優勢產業進一步放大，使得呼和浩特的乳業、服務業、旅游業進一步發展。郭蓉、何勇軍對區域城市的經濟發展所受到的高鐵開通的影響進行了探究，并借助2005～2016年四川省的城市面板數據進行分析研究，得出區域城市經濟增長所受到高鐵的影響是顯著的，高鐵的運行促進了區域的第三產業發展，加速了產業結構調整優化的步伐，并提高了區域城市的可達性。能避免經濟圈中產業結構趨同化導致的惡性競爭，使得區域均衡發展，形成良性循環。同時，鐘業喜、黃潔、文玉釗提出城市的地理位置及城市的對外交通方式會影響中心城市的可達性水平。說明高鐵的開通會改變周圍城市的可達性水平。

就研究內容而言，國內外研究主要是高鐵對交通網絡本身的改變和強化以及對高鐵聯通地區的經濟發展以及可達性的影響。現有的研究對象主要集中在京津冀、長江三角洲、珠江三角洲地區，研究對象相對單一。與此同時，國外研究大多有當地特殊因素，不具有普適性。為填補研究空白，本文通過計算京呼高鐵沿線城市的可達性，來探究京呼高鐵開通是否會提高沿線經濟中心的可達性水平，并運用線性回歸、灰色關聯度分析對高鐵的經濟效應進行研究，最后根據內蒙古地區優勢與特點給出相應措施與建議，助力內蒙古地區經濟發展。

二、可達性分析

（一）研究內容與數據選取。可達性是指從一個城市出發到達另一個城市的難易程度。可達性的大小不僅與兩個城市之間的距離有關，而且與交通運輸的方式有關。在形成我國的鐵路網后，區域的可達性提高，到達不同城市所花費的時間大大減少，因此帶動了區域經濟的發展。由Vickerman，Spence和Vaneck，Gutierrez等人的研究可知，加權平均旅行時間、經濟發展潛力指標及日常可達性指標是衡量可達性的三個重要指標。綜上，選用加權平均旅行時間指標值更能準確地衡量區域可達性，進而體現高鐵的開通對于區域經濟的影響。

城市間的功能聯系、交易流和聯通度可以直接通過交通網絡反映，因此城市的可達性指標可以通過鐵路沿線城市的交流圈范圍反映。借助中國鐵路客戶服務中心（12306網）發布的列車時刻表，分別提取京呼高鐵沿線城市間普通列車和高速列車運行時的最短時間，并以此為基礎分析京呼高鐵的開通對于沿線城市的可達性的影響。京呼高鐵沿線兩兩城市之間按最短的通行時間提取。

（二）可達性分析。加權平均旅行時間指標是指某一城市到沿線其他城市所花費的時間，該指標的大小主要取決于所評價節點的地理位置、經濟發展水平以及與經濟中心之間的交通工具。該指標的得分計算方式如下所示：

其中，Ai表示區域內節點i的可達性，Tij表示通過某種交通工具從節點i到達沿線其他節點所花費的最短時間（小時），Mj為評價沿線節點的某一社會經濟要素的量，即該節點的經濟水平或者對周邊地區的輻射和吸引力的高低，常采用社會消費品零售總額、GDP總量和人口總量，本文中Mj采用京呼高鐵開通前2019年和開通后2020年沿線各城市的GDP總量，n為高鐵沿線除i以外的節點總數。

從加權平均旅行時間指標評分結果可知，京呼高鐵開通后對沿線城市的平均旅行時間的節約幅度都在70%以上，說明京呼高鐵的開通大大減少了沿線城市的平均旅行時間，可達性水平有顯著上升。（表1）

表1 高鐵開通前后加權平均旅行時間指標值（小時）及變化率一覽表

三、回歸分析

回歸模型是一種統計學分析的重要模型，是指估計多個變量之間相關關系的統計分析過程。高速鐵路的發展拉動了沿線區域經濟的增長，有很多因素如第三產業產值、國家政策、進出口總額等會影響一個區域的經濟發展水平，想要以準確的數值來表示這些因素的影響程度是十分困難的。因此，考慮到數據的可獲得性和合理性，本文為了探究其他因素對于經濟發展所存在的正向或負向的影響，建立了回歸方程。

交通經濟學理論認為，區域經濟的發展會受到交通運輸客運量的影響，但由于各個城市車站的客運量的統計難度較大，準確數據難獲得，又因為高鐵開通會直接影響沿線城市的可達性，且各城市的可達性水平在很大程度上取決于高鐵的開通運營。所以，本文以加權平均旅行時間指標值作為自變量，以人均GDP作為因變量，為了使研究結果更加準確并接近于現實情況，本文引入了進出口總額（億元）、第三產業增加值（億元）建立線性回歸方程，回歸方程如下：

其中，Y為人均GDP（萬元/人），X1為進出口總額（億元），X2為第三產業增加值（億元），X3為加權平均旅行時間指標值（小時），進行回歸分析。此外，由于2020年新冠肺炎疫情影響，本文將2020年數據乘以疫情影響因子，降低疫情對于分析結果所產生的影響。分析結果如圖1、表2所示。（圖1、表2）

表2 線性回歸分析結果一覽表

圖1 X1、X2、X3直線擬合圖

R2=1，表明回歸方程擬合優度較好；進出口總額和第三產業增加值對人均GDP產生正向影響，加權平均旅行時間指標值對人均GDP產生負向影響，即進出口總額和第三產業增加值越大，人均GDP越高，該城市節點的經濟發展水平越高；反之，加權平均旅行時間指標值越大，該城市節點的可達性越低，人均GDP越小，該城市節點的經濟發展水平越低。

四、灰色關聯度分析

20世紀80年代，鄧聚龍教授首次提出了灰色系統的概念，建立了灰色系統理論，這是一個“部分信息已知，部分信息未知”的理論系統。灰色關聯分析是灰色系統理論的基礎，通過量化若干個比較序列之間發展趨勢的相似程度，從而衡量系統的發展態勢。對于兩個系統或兩個比較序列，其關聯性的大小會隨時間或不同對象而變化的一個度量因子稱為關聯度。關聯度描述了在系統發展過程中的不同比較序列之間的同步變化程度，若兩者的相對變化基本相同，即同步變化程度較高，則關聯度較大，反之則較小。

灰色關聯度分析的具體步驟如下：

（一）確定比較序列和參考序列。以自變量進出口總額x1、第三產業增加值x2、加權平均旅行時間指標值x3作為比較序列Xi，以因變量人均GDP作為參考序列X0。

其中，i=1，2，…，n，表示指標個數；k=1，2，…，N，表示對象個數。

（二）對原始數據進行無量綱化處理。無量綱化處理有初值化和均值化處理兩種方法，本文采用均值化處理，以便于比較得到正確結論。

（三）求每個比較序列和參考序列的關聯系數。這里的比較序列是指需要相互比較，從而確立與所參考因素的相關性大小的排序；關聯系數是指比較序列與參考序列對于不同對象的相關性的值。

關聯系數表達式為：

（四）求關聯度。這里的關聯度是指對于兩個系統或兩個比較序列，其關聯性大小會隨時間或不同對象而變化的一個度量因子。比較序列Xi對參考序列X0的灰色關聯度表達式如下：

（五）關聯度排序。所求出的關聯度值如表3所示。關聯度的大小次序為r3＞r2＞r1，說明對于因變量人均GDP來說，加權平均旅行時間指標值影響最大；其次是第三產業增加值；最后是自變量進出口總額。（表3）

表3 關聯度值一覽表

五、結論及建議

（一）城市的對外交通方式會極大地改變城市的可達性水平。通過表2高鐵開通前后的加權平均旅行時間指標值可以得出，京呼高鐵開通后，沿線城市的加權平均旅行時間指標值明顯減小，即沿線城市的可達性水平大大增加，極大地減少了人們的通勤時間，從而人們有更多的時間投入到工作、消費中，促進經濟發展。

（二）城市的可達性大小對于城市的經濟發展水平影響顯著。由灰色關聯度分析結果可知，加權平均旅行時間指標值與人均GDP的相關程度最大，即改變城市的可達性水平會極大地改善城市的經濟發展水平。因此，對于內蒙古這樣偏遠的地區來說，改善交通工具是提升經濟發展水平至關重要的一步，高鐵的開通會拉動區域經濟穩步發展。