高鐵聯網背景下南京-合肥雙都市圈的空間聯動效應

孫偉,劉彤彤

安徽建筑大學經濟與管理學院,安徽 合肥 230601

0 引言

以都市圈為空間載體促進區域一體化協同發展,是實現城市高質量發展的必要手段[1]。2019年12月,中共中央、國務院聯合印發《長江三角洲區域一體化發展規劃綱要》,特別強調“加強南京都市圈與合肥圈協調發展,打造東中部區域協調發展的典范”。2021年4月,江蘇和安徽兩省人民政府聯合印發《南京都市圈發展規劃》,從基礎設施互聯互通、科技創新協同促進、現代產業分工協作、高水平開放合作、統一市場建設、公共服務便利共享、生態環境共保聯治、城鄉融合發展、體制機制改革創新9個方面明確都市圈建設的重點任務和關鍵舉措。2021年2月,中共中央、國務院聯合印發《國家綜合立體交通網規劃綱要》,提出“構建便捷高效的城際交通網,加快城市群軌道交通網絡化,完善城市群快速公路網絡,加強城市交界地區道路和軌道順暢連通,基本實現城市群內部2小時交通圈。”隨政策導向和學者對區域協調發展問題的認知轉變,對區域協調發展的討論從絕對的靜態區域經濟差距轉向相對的動態平衡。從動態角度研究,高鐵網絡可改變城市一體化體系格局,高鐵網絡干線可實現城市間強強聯動[2]。通過互聯互通的交通網絡實現區域聯動,形成具有國際競爭力的都市圈協調發展格局。研究旨在識別南京(簡稱寧)和合肥(簡稱合)2大都市圈內的腹地城市與中心城市的聯動結構和聯動機制,提煉區域一體化協同發展的具體經驗。

城市體系空間分布格局問題是當前城市地理學界的熱點議題之一。經濟學家認為集聚可通過勞動分工的交換相互受益[3],城市以市中心為圓心向外發展[4],且開始向多中心轉變[5]。中國沿海地區存在由區域中心城市圈和大型港口城市經濟圈及其連線城市共同組成的長江三角洲雙核互動及多點協調聯動經濟格局[6]。許學強等[7]認為城鎮分布是自然、政治、經濟、人口和歷史等因素綜合作用的結果。以前區域聯動的主要影響因素是自然資源、政策等[8],現在因新技術的應用,交通流、經濟流、信息流等對城市結構的影響越來越大[9]。從動力機制上看,需求變動是城市發展的核心動力[10]。城市規模經濟和城市價值權衡影響城市間交換經濟行為和交換經濟要素[11]。陳志等[12]揭示城市空間結構演變與發展的基礎條件。傳統的靜態城市空間格局研究理論多側重將單個城市區域視作靜態系統。高鐵時代來臨,城市間的空間關系向多中心、網絡化形態轉變[13]。周靖祥[14]認為高鐵為中國城市體系格局的演變增添新動力,正在重構中心城市與輻射城市的聯動關系。王春楊等[15]選擇城市鐵路客運聯系作為測算城市間聯系強度的主要指標,分析中國城市空間聯動格局的演變及發展趨勢。王方等[16]依據中國鐵路客運車次類型特征和鐵路運行方向,實證觀察中三角鐵路城市的空間關聯。關海長等[17]以滬漢蓉和滬廣昆高鐵等沿線重要站點城市空間結構為主要樣本,剖析中國東中西部區域內不同城市空間體系格局和聯動關系。何玥[18]采用面板數據考察高鐵開通前后沿線城市的發展變化。王鵬林等[19]從區域失衡角度出發構建動態失衡指標。鐘業喜等[20]研究發現,城市空間分布格局存在差異。王海江等[21]采用城市鐵路客運聯系數據,分析得出中國城市間客運聯系網的空間格局和基本結構特征。上述研究大多采用靜態城市空間聯動測度方法。

本文改變樣本城市空間的選取方式,將高速鐵路客運數據直接引入城市空間耦合協調的識別框架中,構建綜合動態評價測度分析指標,測算最符合城市間實際區域的經濟聯系,以期滿足現階段我國高質量區域聯動發展目標。

1 數據收集與聯系指數測度

1.1 樣本和數據

以鐵路客運聯系為依據,構建寧-合雙都市圈的城市聯動結構,地域范圍包括南京都市圈和合肥都市圈。選取以滬寧城際鐵路、寧啟鐵路、合蚌高鐵、合安九高鐵、京滬高鐵、京滬鐵路、合寧鐵路客運專線、京滬高鐵、合福高速和寧安城際高速為支架串聯起來的主要樣本城市,擴延至寧-合雙都市圈內所有城市,常州市金壇區未設火車站點,暫不納入樣本。最終納入分析的樣本城市總計14個,其中12個地級市,2個縣級市,包括80個鐵路客運站點,樣本城市的空間分布、鐵路客運站點的空間分布如圖1、2所示。

圖1 樣本城市的空間分布 圖2 樣本城市鐵路客運站點的空間分布

圖1、2(依據樣本城市及所涉及的火車站點的地理位置繪制,選擇樣本城市市政府所在地)側重于更精確的地理分布特征,不錨定行政分隔邊界,站點數大于城市數,實現城市區域耦合。

根據列車時刻表整理城市站點停靠信息,包括樣本車站的所有始發、途徑和終到車次及類型。統計列車客運班次時,按車次類型劃分,區分不同車次類型對各城市間交通關系的重要性。地理信息來源于百度地圖,收集并分析文獻[22]中的城鎮常住人口、戶籍人口、地區生產總值等,其他數據由文獻[23-24]補充,用插值法補充少量數據。

1.2 指數構建

參照文獻[25],依據鐵路客運車次、類型和權重構建吸附指數和依附指數,表征城市間的聯動結構、聯動強度與聯動方向。

計算寧-合雙都市圈里每個城市的吸附程度,鐵路客運的城市吸附指數

式中:Xmn為車次數;n為車次類型,共有G、C、D、Z、T、K、L、0(0為數字及其他字母開頭的列車)8種;θn為車次類型權重,賦值依次遞減,設定為8、7、6、5、4、3、2、1;m為列車經過站點的方式,包括始發、途經和終到3種;ηm為3種列車經過站點方式的權重,分別設定為0.35、0.30、0.35。

1.3 寧-合雙都市圈主要城市的吸附指數和依附指數測度

寧-合雙都市圈城市吸附指數及排序如表1所示。由表1可知,寧-合雙都市圈內樣本城市吸附能力存在明顯的區域差距。r為城市吸附指數的位序,樣本城市吸附能力的位序-規模分布如圖3所示。

表1 寧-合雙都市圈城市吸附指數及排序

圖3 樣本城市吸附能力的位序-規模分布

研究城市吸附能力的規模分布特點,以城市位序-規模法則為基礎,根據吸附能力與排序的關系,探討各樣本城市吸附能力的規模分布特征,公式為:

Cad=Cad,maxr-q,

(1)

式中q為Zipf系數[15]。

通常采用式(1)的對數線性形式,即lnCad=lnCad,max-qlnr。

依據q可將都市圈劃分為首位型(q≥1.2)、集中型(0.85

采用軟件Stata15.1,將南京的腹地城市(除南京外寧-合雙都市圈內所有城市)對南京的依附指數采用平均聯結法進行系統聚類,分析結果顯示13個腹地城市對南京的依附程度可劃分為強依附程度、一般依附程度和弱依附程度3類:合肥、鎮江是雙都市圈地區的區域物流中心和綜合運輸樞紐,與南京的發展方向和發展水平一致,對南京屬于強依附程度城市;六安、溧陽、蚌埠、滁州、馬鞍山、蕪湖、淮安、淮南、揚州屬于一般依附程度城市;因距離南京較遠,宣城和桐城對南京屬于弱依附程度城市。合肥的腹地城市(除合肥外的寧-合雙都市圈內所有城市)對合肥的依附程度差異顯著,南京對合肥屬于強依附程度城市,合肥對南京有較強的吸引力;鎮江、六安、滁州、蕪湖、淮南、宣城屬于一般依附程度城市;蚌埠、桐城、淮安、馬鞍山、揚州、溧陽與合肥聯系較弱。

2 模型設定與實證分析

2.1 模型設定及主要變量統計特征

參照文獻[26]的引力模型,度量不同城市間的相互作用,確定城市間的聯系強度。引力模型為:

Tij=kpiαpjβ/dijγ,

(2)

式中:k為調節系數;Tij為城市i對城市j的交互作用力,可根據列車車次計算,即腹地樣本城市對中心城市的依附程度;pi、pj分別為2個城市的人口規模;dij為城市間的空間距離;α、β、γ為調節指數。

根據式(2)設定計量模型為:

Cde(ij)=φ0+φ1Cad(i)+φ2Cgdp(i)+φ3Cpop_gap(i)+φ4Cdis(i)+λ1Clong(i)+λ2Clat(i)+ε

,

(3)

式中:Cde(ij)為腹地樣本城市對中心城市的依附程度,主要考慮腹地樣本城市與南京、合肥的聯系;Cad(i)為城市i的吸附能力;Cgdp(i)為i的城市經濟總量;Cpop_gap(i)為i的人口凈流入量,Cpop_gap(i)=Cpop(i)-Cpoph(i),其中Cpop(i)為i的常住人口數,Cpoph(i)為i的戶籍人口;Cdis(i)為腹地樣本城市與中心城市間的距離,以城市間最短鐵路距離衡量;Clong(i)為i中心的經度;Clat(i)為i中心的緯度;ε為隨機擾動項。

采用式(2)探討腹地樣本城市與中心城市作用力的決定方式,即城市發展動力獲取的可能條件,變量統計描述如表2所示。合肥至合肥的依附指數采用距離最近的六安至合肥的依附指數,南京至南京的依附指數則用馬鞍山至南京的依附指數。若腹地樣本城市與中心城市未開通鐵路,其與中心城市的距離用目前中國最長運行線路4 742 km表示。

表2 變量統計描述

2.2 實證結果與解釋

回歸分析前,對樣本進行多元共線性檢驗,發現方差膨脹系數小于10,表明各指標無多重共線性關系。依據式(3)考察各腹地樣本城市對南京、合肥依附程度的經濟地理特征,結果顯示:城市吸附能力、經濟體量和人口規模是影響寧-合雙都市圈聯動關系的主要因素,地理距離和地理區位等因素對寧-合雙城互動及腹地樣本城市聯動關系的影響程度不同,結果如表3所示。

表3 寧-合雙城互動及腹地樣本城市聯動關系的影響程度

從城市互動的角度探索城市聯動,辨別中心城市和何種城市聯合,建立高效的優先發展機制,提高區域均衡度和發展水平。由表3可知:模型1、4中的腹地樣本城市對南京、合肥的依附程度與地區生產總值呈顯著正向關系,南京、合肥與腹地樣本城市的合作關系中存在較顯著的強強聯合趨勢,中心城市與經濟體量較大的腹地城市間更可能形成區域間的經濟關聯;模型2、5中,腹地樣本城市的常住人口與戶籍人口之差顯著正相關,表明人口凈流入越多的城市與南京和合肥聯系越密切。區域內城市個體城市成長能力分布的主要影響因素是競爭力。競爭力越強,個體城市成長能力越強,與中心城市聯動能力越強。模型3、6的吸附指數與依附指數顯著正相關,腹地城市吸附能力越強,與南京、合肥的依附程度越強,說明在寧-合雙都市圈內城市間出現競爭態勢,均希望在與南京、合肥的聯動中獲得發展機會。

時空壓縮背景下,由空間鄰接性構成的局部穩定空間聯動結構有可能被分解與重組。模型1～3的距離變量與依附指數顯著負相關,南京對腹地城市的輻射力隨距離衰減趨勢顯著。模型4～6中,合肥對腹地城市的距離衰減趨勢不顯著。距離是影響腹地樣本城市與南京聯動的重要因素,但不是合肥與腹地樣本城市的決定因素。

3 結束語

探討區域的空間聯動問題,得出結論:1)在依托南京、合肥的腹地城市中,經濟發展程度和人口凈流入與單個城市和中心城市間的互動程度正相關,各城市與中心城市間的空間互動發展的主要趨勢是強強聯合;2)個體城市吸附能力對腹地城市與中心城市城市聯動程度的影響為顯著性正向關系,推動寧-合雙都市圈內各城市間出現競爭態勢,在與南京、合肥的聯動中獲得發展機會;3)滁州、蕪湖、馬鞍山處于寧-合雙都市圈交匯處,受雙都市圈的空間鄰近效應和空間疊加效應,有望成為雙都市圈新的經濟增長點。

寧-合雙都市圈正處于加速、提升、創新發展的重要階段,全面協調2個都市圈的競爭合作關系和協同發展有重要意義。正確把握經濟發展規律,城市間強強聯合;打破省際行政障礙,充分利用南京和合肥等地的科技創新資源,促進腹地城市的發展;以合肥綜合性國家科學中心為依托,把南京打造成世界一流的科技創新城市,實現合肥與南京、蕪湖等產業創新中心聯動發展。掌握區域內發展差異的適宜度;梳理寧-合雙都市圈的產業梯度發展狀況,充分利用城市自身優勢,實現適度落差、分工有序的區域合作。推進構建交通一體化體系,共建暢達都市圈。建設雙都市圈高速鐵路網絡,將南京和合肥的市域擴展到馬鞍山、蕪湖、滁州,建立以2個都市圈的城際軌道為基礎的快速運輸網絡,實現主要城市節點的便捷交通。