2. 安徽师范大学 城市与区域规划研究中心, 芜湖 241002
2. Center for Urban and Regional Planning Studies, Anhui Normal University, Wuhu 241002, China
一带一路"倡议背景下[1], 西北地区作为我国西向开放的前沿阵地, 也迎来了重要发展机遇, 而交通基础设施的完善与优化无疑是推动丝绸之路经济带建设的关键要素。兰新高铁作为"丝绸之路"经济带上重要的交通线, 贯通甘肃、青海及新疆西北三省, 连接兰州、西宁及乌鲁木齐三大节点城市, 缩短了城市间通行时间, 同时与老兰新线实行客货分流, 极大分担了老兰新线的货运压力, 提高了中欧班列西线通道的运行效率, 促进了丝绸之路经济带的建设。基于以上背景, 兰新高铁具体在可达性及经济联系对西北地区产生哪些影响?城市经济联系动向及发展又有何改变?有待本文探究。
关于交通可达性、区域间经济联系的研究, 一直是地理学研究的热点问题。国外研究起步较早, 研究内容主要集中在交通通达性及评价[2-4]、空间流视角下城市相互作用[5, 6]、引力模型理论与实证[7, 8]等方面。如Gutiérrez构建加权平均旅行时间、经济潜力及日常可达性指标, 定量分析了高铁对欧洲陆路可达性的影响, 认为高铁提高了区域可达性, 进而影响区域间经济联系[3]; Matsumoto通过GDP、人口、距离等因素构建重力模型, 从航空客货流角度研究了国际航空港城市网络, 认为纽约、伦敦等国际城市正在加强其作为国际枢纽城市的地位[5]。国内相关研究起步较晚, 但研究成果丰硕。在研究内容上, 主要集中在城市空间相互作用[9, 10]、可达性及经济联系格局[11-13]、经济联系结构演化[14, 15]、交通可达性与经济联系关联分析[16]等方面。在研究尺度上看, 从洲际[13]、国家[9, 11]、区域[14, 17]、省域[18]等宏观尺度到城市内部[19]等微观尺度均有涉及。在研究对象上, 从公路[20]、铁路[21]及航空[22]等单一交通方式到多种交通方式[23]组合下对区域进行研究, 高速铁路对区域[24, 25]的影响也受到诸多关注。在研究方法上, 常用加权平均旅行时间[26]、经济潜力模型[27]、引力模型[28]、网络分析法[29]及成本加权栅格法[30]等, 且研究多样化趋势较为明显。目前主要研究结论有:交通建设缩短了城市之间的通行时间, 产生显著"时空收敛"效应, 改变了区域空间格局; 交通建设影响沿线城市经济发展及企业区位的重新选择; 交通可达性与经济联系强度具有明显线性相关性; 区域间经济联系存在明显的中心城市指向性及地域临近性。
综上, 关于交通可达性及区域间经济联系已有丰富细致的研究, 但仍存在不足:研究区域多为发达地区, 欠发达地区鲜有涉及, 特别是对中国西北地区的研究更少; 研究模型多单一采用网络分析法或成本加权栅格法, 没有充分考虑两种方法的优缺点; 研究方法多直接计算城市之间最短通行时间, 没有充分考虑城市内部拥挤时间和换乘时间, 与现实不符。基于此, 本文以西北地区36个地级及以上城市为研究对象, 采用GIS网络分析及成本加权栅格法构建模型, 通过最短时间距离、加权平均旅行时间以及经济联系强度指标定量分析兰新高铁对西北地区可达性及经济联系的影响, 以期为完善西北地区交通网络、城镇发展规划及推动丝绸之路经济带建设提供参考, 同时也为其他欠发达地区相关研究提供案例借鉴。
2 研究区域与数据来源 2.1 研究区域研究区域包括兰新高铁途径的三个省区:甘肃省、青海省和新疆维吾尔自治区(图 1)。三个省份属西北地区, 深居中国内陆, 主要分布在黄土高原—黄河中上游以西, 昆仑山—阿尔金山—祁连山—秦岭以北, 国境线以东, 阿尔泰山以南, 地理坐标范围为31°42′N—48°10′N, 73°40′E—108°46′E。三省全境总面积283.47万平方公里, 约占全国面积29.4%。2016年底常住人口为5601万人, 约占全国总人口4.1%。兰新高铁, 东起甘肃兰州, 西抵新疆乌鲁木齐, 途径1个省会城市(西宁)和6个地级城市(海东、张掖、酒泉、嘉峪关、哈密、吐鲁番), 全长1776 km, 其中甘肃境内710 km, 青海境内268 km, 新疆境内710 km。兰新高铁作为中国首条在高原和戈壁荒漠中修建的高铁, 它的建设开通促进了西北地区将资源优势转为经济优势, 推动了丝绸之路经济带发展。
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图 1 研究区概况 Fig.1 The Distribution of the Research Region |
利用中国地图出版社出版的1:600万《中国交通全图》 (2017版), 提取其中甘肃、青海、新疆的路网要素进行矢量化处理, 路网要素包括:兰新高铁、普通铁路、高速公路、国道、省道。提取甘肃、青海及新疆共计36个地级及以上行政单位(省会、地级市、自治州、地区), 并将城市抽象成空间节点。社会经济数据来源于2017年的《甘肃发展年鉴》、《青海统计年鉴》和《新疆统计年鉴》。为便于论文叙述, 本文将克孜勒苏柯尔克孜自治州简称为克州。
3 研究模型与方法 3.1 可达性模型目前应用最广的可达性研究方法主要有两种:网络分析法和成本加权栅格法。两种方法在精度上各有侧重, 故本文综合考虑上述方法的优缺点[31], 将二者相结合, 既充分发挥网络分析中节点城市位置精度高的特点, 又利用成本加权栅格法提高面状空间数据精度[29]。关键步骤如下:一是通过网络分析法构建交通网络数据集, 测算不同节点城市之间最短通行时间, 通过ArcGIS软件网络分析设置中的连通性组来实现兰新高铁、普通铁路、高速公路在站点与其他交通方式的换乘。二是将矢量交通数据栅格化, 选择栅格大小为0.5 km × 0.5 km, 不同栅格设定不同的时间成本, 并对兰新高铁、普通铁路和高速公路等封闭道路做缓冲区处理。选定10 km所耗费的平均时间(以分钟计算)为栅格的时间成本数值, 公式为:cost (时间成本)=10/V × 60(V为不同交通方式设定的速度), 根据《中华人民共和国行业标准:公路工程技术标准(JTGB01-2014)》规定的道路设计行驶速度, 结合实际情况和日常经验判断, 设定不同道路行驶速度, 其中兰新高铁设计速度为250 km/h, 计算速度为200 km/h, 其余道路计算速度为设计速度乘以折减系数0.8[31], 没有道路通过的路面统一设置为20 km/h, 结果见表 1。
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表 1 不同交通方式与土地类型的相对时间成本设置 Tab.1 The Relative Time Cost of Different Types of Transportation Modes and Land Use |
为了更合理构建陆路可达性空间模型, 结合实际交通运行状况, 参考相关文献[32], 做出以下假设:①高铁、铁路及各级公路的换乘均通过县级及以上城市实现, 并且高铁站点、铁路站点和高速公路出入口均位于城市15 km范围内。②将高铁、铁路及公路之间的换乘时间设置为30分钟, 高铁站点停留时间设置为5分钟, 铁路站点停留时间设置为10分钟。
3.2 研究方法 3.2.1 最短时间距离城市之间最短时间距离是指从一个城市到另一城市最短通行时间, 结合实际情况, 本文将城市内部拥挤时间纳入考量[3], 公式为:
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(1) |
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(2) |
式中:Tij为城市i到城市j之间总的最短时间; trij为城市i内部拥挤时间; tj为城市j内部拥挤时间; trij为城市i到城市j之间的最短时间; Pi为城市常住人口, 单位为百万人。
3.2.2 加权平均旅行时间加权平均旅行时间是指一个城市到其他城市加权平均旅行的时间。与城市规模、交通条件等相关。得分越低, 表示该城市可达性越高, 反之亦然。公式为:
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(3) |
式中:Ai为城市i可达性; Tij为城市i到城市j之间总的最短时间; Mj为城市j的社会经济发展规模, 采用城市j的GDP和常住人口数表示, 
经济联系强度模型是定量测度区域之间经济网络联系的常用模型, 该模型既可以反映经济中心对周边地区的辐射能力, 也可以体现周边地区对区域中心辐射能力的接受程度, 公式为:
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(4) |
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(5) |
式中:Rij为i, j两地经济联系强度; Pi, Pj为地区i, j的常住人口规模; Gi, Gj为地区i, j的地区生产总值; Dij为i, j两地最短旅行时间; Ri为i地区对外经济联系的总量, 表征该地区与其地区经济联系的强弱; Fij是经济联系隶属度, 表征城市对外联系主要方向。
为更好识别i地区在经济联系网络的地位, 故引入经济联系中心度这一概念, 即i地区的对外经济联系总量占区域总经济联系量的比重, 比重越大说明i地区在经济联系网络中的地位越显著。
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(6) |
式中:Pi为i地区的经济联系中心度, Ri为i地区的对外经济联系总量。
4 研究结果 4.1 区域时空收敛特征明显通过公式(1)、(2)及ArcGIS网络分析获取西北地区36个城市之间OD时间成本矩阵, 将OD时间成本矩阵带入公式(3), 分别计算36个城市有无高铁加权平均旅行时间及变化率(图 2), 利用ArcGIS对测算结果进行反距离插值得到西北地区城市可达性空间分布格局(图 3), 采用自然间断点分级法对各城市可达性值进行恰当分组。
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图 2 有无高铁加权平均旅行时间变化 Fig.2 The Variation of Weighted Mean of Travel Time Before and after the Opening of High-speed Rail |
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图 3 有无高铁加权平均旅行时间空间格局 Fig.3 Spatial Pattern of Weighted Mean of Travel Time Before and after the Opening of High-speed Rail |
由图 2可知, 在无高铁情况下, 可达性值整体偏高, 区域平均可达性值为962.13。嘉峪关、酒泉、张掖等城市处于区域中部, 可达性值均低于800, 可达性相对较好, 而和田、喀什、阿克苏等南疆地区处于区域边缘, 可达性值均高于1000, 可达性较差。在有高铁情况下, 各城市可达性提升明显, 区域平均可达性值为759.86, 缩减率达21.02%。可达性最低值出现在甘肃嘉峪关(537.80), 最高值出现在新疆和田(1337.99)。区域内各城市可达性值均有减少, 特别是兰新高铁沿线站点城市时间收敛效果显著, 缩减率均在25%以上, 其中西宁(30.46%)>海东(30.28%)>乌鲁木齐(29.64%)>吐鲁番(28.56%)>哈密(27.11%)>兰州(26.89%)>张掖(25.57%)>酒泉(26.28%)>嘉峪关(26.19%)。非高铁沿线站点城市可达性缩减率均低于高铁沿线站点城市, 缩减率在10.46%— 25.83%之间。兰新高铁的建设, 提升了西北地区各城市可达性, 但区域内部可达性优化程度差异明显, 高铁沿线站点城市可达性优化高于非高铁沿线站点城市。
从图 3可以看出, 在无高铁情况下, 可达性水平空间格局总体呈现"核心—边缘"的分布格局, 以西宁、兰州、嘉峪关等城市为核心, 沿着西北方向可达性水平逐渐降低, 圈层式结构明显, 最高值出现在甘肃嘉峪关, 最低值出现在新疆和田。在有高铁情况下, 可达性空间格局与无高铁情况下的格局大体一致, 都呈现出由东向西逐渐降低趋势, 但有高铁情况下, 可达性水平高值区沿兰新高铁线西移, 存在明显的交通指向性。在变化率上, 高值区主要分布在兰新高铁沿线城市, 低值区分布在青海北部与新疆西部, 如海西、和田及喀什等地, 特别是海西变化率较低, 受兰新高铁影响较小, 在空间上呈现出"孤岛状"。兰新高铁的开通, 促进了沿线城市可达性的提升, 扩大了高可达性地区的范围, 但总体上对空间格局改变不大, 仍然呈现由东向西逐渐递减趋势, 这主要是因为区域东部城市较为密集, 交通基础设施较好, 城市之间联系强, 而区域西部城市分布稀疏, 与其他城市相距较远, 又受地形、经济等因素影响, 交通基础条件差, 从而导致可达性呈现东部高西部低的空间分布格局。兰新高铁的建设, 优化了区域内部可达性, 降低了城市间通行的时间成本, 产生了明显的时空收敛效应, 但这种影响又是非均质性的, 高铁沿线站点城市可达性变化较大, 其区位优势得到提升, 而非高铁沿线站点城市的区位优势相对弱化, 从而导致要素向发达地区流动, 这更强化了既有的"核心—边缘"格局。
4.2 中心城市辐射能力提升中心城市等时圈反映中心城市与周边地区联系的紧密程度, 通常以3小时圈作为一日交流圈来表征中心城市的辐射能力[33]。为了更好分析兰新高铁对西北地区可达性的影响, 提取兰州、西宁和乌鲁木齐3个中心城市为研究对象, 以等时圈面积变化来定量分析三个中心城市可达性空间格局变化。因直接对可达性值进行插值会导致空间数据精度的降低, 故采用成本加权栅格法来提高面状空间数据精度, 以客观全面的反映可达性变化状况, 结果见表 2、表 3及图 4。
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表 2 中心城市3h可达性面积分析 Tab.2 Analysis of 3h Reachable Area of Central Cities |
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表 3 中心城市可达性面积分类分析 Tab.3 Classification Analysis of Reachable Area of Central Cities |
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图 4 中心城市有无高铁等时圈对比分析 Fig.4 The Comparative Analysis of the Isochronous Circle of Central Cities Before and after the Opening of High-speed Rail |
由表 2可知, 在无高铁情况下, 一日交流圈(3h圈)可达面积为200816 km2, 占整个区域的7.76%, 其中2.1—3小时可达面积最大, 达104068 km2, 占整个区域的4.02%。在有高铁情况下, 仍然是2.1—3小时可达面积最大, 达129238 km2, 占整个区域的4.99%;一日交流圈(3h圈)可达面积为250208 km2, 占整个区域的9.67%。在变化量上, 1小时圈可达面积变化率最大, 达32.64%;一日交流圈(3h圈)可达面积一共增加49392 km2, 变化率是24.60%。
由表 3可知, 在无高铁情况下, 一日交流圈(3h圈)可达面积最多的是兰州, 达87542 km2, 其次是西宁和乌鲁木齐, 面积分别达76345 km2、66315 km2。在有高铁可达性中, 一日交流圈(3h圈)可达面积最多的是西宁, 达128491 km2, 其次是兰州和乌鲁木齐, 面积分别是117949 km2、86845 km2。在有无高铁变化量上, 西宁整体变化率最大, 达68.30%, 特别是西宁1.1—2小时圈面积变化大, 达79.42%。兰州和乌鲁木齐可达面积也有所提升, 分别是39.73%和30.96%。由此可见, 兰新高铁对西北地区中心城市可达性面积变化影响较大, 首先是显著提高了1小时等时圈的面积, 引发了同城效应, 其次是扩大了一日交流圈面积, 提高了中心城市的日常辐射能力。
从图 4可以明显看出, 在无高铁情况下, 中心城市等时圈面积所占区域比重并不大, 分布多以城市为中心呈孤立同心圆状。在一日交流圈(3h)内, 兰州所到达的地级城市数有8个, 西宁有7个、乌鲁木齐仅有2个。在有高铁情况下, 中心城市等时圈面积所占区域比重仍然不大, 但相比无高铁等时圈已有所增加, 等时圈沿着兰新高铁呈现带状分布, 向外推移效果明显。兰州、西宁两个中心城市, 1h圈已通过二者间的"时间廊"相连, 且一日交流圈(3h)沿高铁线延伸至嘉峪关, 所到达城市数共增加至13个, 乌鲁木齐则沿高铁线延伸至哈密, 所到达城市数增加至3个。兰新高铁的开通, 扩大了中心城市等时圈范围, 距离相近的都市区空间发生了聚合和重构。兰州和西宁已形成了一小时经济圈, 这将加快资源在城市间的合理流动及有效配置, 实现教育、医疗、旅游等资源的共享, 极大促进了两个省会城市之间的经济发展及兰西城市群建设。但对于整个西北地区来说, 中心城市一日交流圈(3h)所占整个区域比重并不大, 一是由于西北地区面积辽阔, 仅新疆的国土面积就占全国国土面积的1/6, 3小时所能到达的范围自然较小; 二是西北地区整体交通路网仍较为薄弱, 交通基础设施水平有待提高。
4.3 区域经济联系加强区域可达性的提升会明显带动区域经济联系, 为了更好定量研究兰新高铁对西北地区经济联系的影响, 本研究从数理特征及空间特征角度入手[34], 以西北36个城市为对象, 多方位探讨兰新高铁对经济联系的影响。其中数理特征以经济联系强度及经济中心度表征, 空间特征则以联系方向及联系格局表征。
通过公式(4)、(6)分别计算西北地区36个城市有无高铁情况下的经济联系总量及经济联系中心度, 其结果见图 5。从经济联系总量来看(图 5), 在无高铁情况下, 西北地区经济联系总量为1023.82经济度, 其中兰州、乌鲁木齐等省会城市经济基础较好, 与周边城市经济往来密切, 经济联系总量均高于100经济度, 而玉树、果洛等城市处于边缘地区, 由于自身经济发展等因素, 经济联系总量偏低。在有高铁情况下, 西北地区经济联系总量有较大的提升, 达1210.02经济度, 增幅18.19%。经济联系总量前7位的城市分别是兰州(195.51)>乌鲁木齐(152.86)>昌吉(127.30)>西宁(115.90)>海东(85.96)>白银(70.24)>定西(55.75), 其他城市经济联系总量均低于50经济度, 特别是玉树、果洛等城市经济联系总量仅为0.80及0.70。在变化率上, 高铁沿线城市变化率普遍大于非沿线城市, 变化率最高的城市是哈密, 为142.95%, 最低的城市是克州, 仅为0.33%, 极化效应明显。
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图 5 城市经济联系总量 Fig.5 The Gross of Urban Economic Linkages |
从经济联系中心度来看(图 6), 在无高铁情况下, 经济联系总量高的城市相对经济联系中心度也较高, 兰州、乌鲁木齐等城市在西北经济联系网络中占据核心地位, 玉树、果洛等城市则处于边缘地位。在有高铁情况下, 兰州、西宁、海东、酒泉、张掖及嘉峪关等高铁沿线城市, 经济联系中心度进一步提高, 而非沿线城市经济联系中心度均有不同程度的下降。兰新高铁显著提升了西北地区经济联系强度, 但不同城市联系强度值增幅差异较大, 沿线城市经济联系中心度得到显著提升, 这与可达性水平的提升存在一定的内在耦合性。
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图 6 城市经济联系中心度 Fig.6 The Centrality Degree of Urban Economic Linkages |
为了更直观表现出兰新高铁对西北地区经济联系影响的空间特征, 通过公式(5)计算各个城市首位经济隶属度及联系强度, 分别表征城市联系方向和联系格局。由表 4可以看出, 在无高铁情况下, 甘肃省内有白银、定西及临夏等6个地级城市首位联系是兰州; 青海省则除玉树外, 其他地级城市首位联系都是省会西宁; 新疆有哈密、吐鲁番及昌吉等8个地级城市首位联系是乌鲁木齐, 西北地区城市方向多为与省会城市之间联系。在有高铁情况下, 首位联系总体方向未发生较大变化, 仅有张掖市首位联系从酒泉变成西宁, 但在首位联系度上, 各个城市均有不同程度的改变。33个城市首位联系度出现不同程度的下降, 2个城市首位联系度增加, 说明兰新高铁促使城市联系出现多元结构, 区域内部不再是单一与首位城市保持较高联系度。
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表 4 城市首位联系方向及首位联系度 Tab.4 The Primary Contact Direction and the Primary Contact Degree of Cities |
为分析各城市间的联系格局, 对西北地区城市之间共631条联系进行分类, 通过聚类法将其分为主导联系(> 5)、一般联系(0.5-5)及次要联系(< 0.5), 结果如图 7。可以看出, 在无高铁情况下, 城市间多以省内联系为主, 其中主导联系有乌鲁木齐—昌吉、兰州—白银、西宁—海东等15条, 多为兰州、西宁及乌鲁木齐三个省会城市与省内其他地级城市间的联系; 一般联系共88条, 主要是省内各地级城市间的相互联系; 次要联系有527条。在有高铁经济联系中, 城市联系呈现走廊轴线结构发展趋势, 即以兰新高铁为轴线的东西向辐射模式, 总体省外经济联系明显加强。其中主导联系共17条, 仍然是省会城市与省内地级城市的联系较多, 但省外经济联系中的兰州—西宁、兰州—海东等上升为主导联系; 一般联系有109条, 相比无高铁情况下增加11条, 增加部分主要是高铁沿线城市之间的联系, 例如乌鲁木齐—张掖、乌鲁木齐—海东、西宁—嘉峪关等; 次要联系有504条。兰新高铁的建设提高了沿线城市经济联系度, 城市经济联系沿重要交通基础设施集聚, 以省内经济联系为主的格局发生改变, 区域经济联系模式廊道效应"明显, 且同时呈现出距离衰减规律。
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图 7 有无高铁城市经济联系空间格局 Fig.7 Spatial Pattern of Urban Economic Linkages Before and after the Opening of High-speed Rail |
本文通过GIS网络分析及成本加权栅格法构建模型, 综合选用最短时间距离、加权平均旅行时间以及经济联系强度指标, 定量分析兰新高铁对西北地区可达性及经济联系的影响, 得出以下结论:①兰新高铁引发非均衡的时空收敛效应, 影响和重塑了区域空间结构。一方面区域整体可达性有较大提升, 但区域内部存在明显的变化幅度差异, 高铁沿线站点城市可达性优化高于非高铁沿线城市; 另一方面, 可达性分布格局存在明显的交通指向性, 整体呈现以西宁、兰州等城市为核心, 向西北方向逐渐递减的圈层式结构, "核心—边缘"格局进一步得到强化。②兰新高铁提升了中心城市的日常辐射能力, 加速中心城市的空间扩张和重构。中心城市各时圈面积均有不同程度的增加, 中心城市服务范围向外拓展, 实现了与周边城市的资源共享。此外, 等时圈沿高铁线呈带状分布, 向外推移明显, 促进各要素在城市间的快速流动, 邻近都市区在空间上发生聚合和重构。③兰新高铁增强了西北地区城市间的经济联系, 促进西北地区交通经济带的发展。各城市经济联系总量均有增长, 省际经济联系得到增强, 沿线城市经济联系中心度显著提高, 极化效应明显。同时, 生产要素在空间上向高铁沿线城市集聚, 引发随距离衰减的"廊道效应", 带动地区经济沿兰新高铁线呈带状发展。
兰新高铁作为丝绸之路经济带上重要交通线, 其对西北地区经济发展具有重要推动作用。但西北地区总体上可达及经济联系强度还很低, 高铁惠及城市较少, 集中连片的低可达性区制约了西北地区经济发展。在丝绸之路经济带和兰西城市群建设大背景下, 西北地区应把握机遇, 做到以下两个方面:一是对于低可达性地区, 重视交通基础设施建设, 完善与兰新高铁沿线城市间的联系, 依托独特地缘优势, 强化与中亚等国的跨境合作; 二是对于本底条件较好地区, 应继续提高其可达性, 加强对外经济联系, 依托兰新高铁挖掘核心城市潜力, 促进区域一体化发展, 同时加快以兰州、西宁和乌鲁木齐为中心的城际高速铁路建设, 增强中心城市辐射带动作用, 为丝绸之路经济带的高效建设及兰西城市群的科学发展提供交通基础设施保障。
随着我国"四纵四横"高速铁路网的收官及"八纵八横"高速铁路网规划建设实施, 特别是宝兰高铁等相继建成通车, 标志兰新高铁正式接入全国高速铁路网, 在国家尺度上, 将对西北地区可达性产生哪些影响?内外部城市经济联系动向及发展有何变化?是未来的研究方向。另外, 运用大数据挖掘、城市流等数据剖析西北地区可达性格局及城市经济联系的内在机理也是今后研究的重点内容。
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