高鐵對其沿線地區經濟的影響分析
——基于城市吸附力模型

文/陳 龍 鐘典真 楊 胤 李開軍 韋麗圓 黃振育，桂林理工大學管理學院

高鐵對其沿線地區經濟的影響分析
——基于城市吸附力模型

文/陳 龍 鐘典真 楊 胤 李開軍 韋麗圓 黃振育，桂林理工大學管理學院

高鐵作為一種新型的高速交通工具，其在我國的快速發展不僅代表交通運輸進入新階段，更重要的是高鐵的發展對于其沿線地區經濟的發展和產業結構的變化產生巨大影響。本文基于城市吸附力模型，計算南寧，柳州，桂林，賀州，來賓，崇左六個廣西境內鐵路沿線城市的吸附力值，探討高鐵的發展對城市影響，并通過虹吸效應、集聚效應、過道效應分析高鐵發展對不同類型城市的聯系與相互影響，提出合理化建議。

高鐵；城市吸附力模型；區域經濟

1 引言

交通運輸不斷地朝著高速度，少花費，大運量的方向發展。高鐵的出現與發展，正是交通運輸發展的必然產品。我國進入了高鐵時代，在一些原本交通不甚發達的地區，由于高鐵的駐進，也逐步擺脫交通網絡稀疏的困境。面對這一機遇，不少學者針對其進行過相關研究。韋春梅通過分析“高鐵時代”廣西面臨的機遇與挑戰，指出高鐵對于廣西承接產業轉移、加快構建現代產業體系、促進北部灣經濟區加快發展和廣西城鄉一體化以及欠發達地區的脫貧致富等方面都具有重大的現實意義，也存在如區域經濟競爭將更加激烈、生產要素存在流出風險等挑戰。柴小春從區域經濟發展、區域經濟政策、區域經濟關系的影響機理多角度入手，以高速鐵路對區域經濟發展的影響效力為主要分析框架,研究高速鐵路對區域經濟發展表現出的正負面效應，認為其正面的影響表現為區域經濟增長極效應、同城化效應、產業聚集效應與輻射效應；負面影響主要為虹吸效應。

筆者經過調研發現，持續跟蹤列車車次變化，不但可以評測城市競爭力，還可以推進不同規模城市發展風險的動態預警、監測深度研究。因此，本文基于城市吸附力模型，計算南寧，柳州，桂林，賀州，來賓，崇左六個廣西境內鐵路沿線城市的吸附力值，探討高鐵的發展對城市影響，并通過虹吸效應、集聚效應、過道效應分析高鐵發展對不同類型城市的聯系與相互影響，并以此為依據提出合理化建議，是具有一定現實意義的。

2 城市吸附力的研究

城市吸附力指由于城市開通高鐵，造成周邊乃至全國的人來到城市發展的吸引力，我們賦予其具體數值來形象比較他們的大小。吸附力的大小反映高鐵城市的發展潛力。我們用客運刻畫城市吸附力并測算其數值，實質是關注人。影響城市發展的因素無非是貨物、信息和資金等等，而在社會經濟的發展過程中，這些因素都是人為導向。

2.1 吸附力的計算

一個城市的過站車次和始發終到車次無疑反映出了其自身對人群吸附能力的強弱，而這又直接帶動了貨物、信息和資金等重要資源在當地的大量流動，對沿線經濟快速發展注入了動力。吸附力的測算是在各城市不同等級列車的實際運行車次數基礎上構造吸附指數，用不同等級列車車次的兩步加權平均數，計算而出。而根據客運數量和“質量”，高鐵等高效便捷，服務良好的車次顯然是承載著社會經濟地位較高的人群，而這類人群所聚集的種種資源，不論是貨物、資本還是信息，顯然都具有更強的影響力。因此將影響力量化為權重并以此類推、遞減，具體為G（高速動車組列車）、C（城際動車組列車）、D（動車組列車）、Z（直達特快旅客列車直達特快旅客列車）、T（特快旅客列車）、K（快速旅客列車）、L（臨時旅客列車）和O(其他)這8種車次，然后對它們分別賦值8，7，6，5，4，3，2，1，權重是36。再者，始發站與終到站聚集人員最多，停留時間最長，過站次之，同理量化為權重后，依據始發，過站，終到三個維度展開。第二步加權權重為0.35，0.3，0.35。

因此，設高鐵對城市的吸附力為X，則：

始發 S=(G×8+C×7+D×6+Z×5+T×4+K×3+L×2+O×1)/36×0.35

過站 E=(G×8+C×7+D×6+Z×5+T×4+K×3+L×2+O×1)/36×0.30

終到 F=(G×8+C×7+D×6+Z×5+T×4+K×3+L×2+O×1)/36×0.35

X（吸附力指數）= S+E+F

吸附指數測算和評價的對象是單體城市，同時考慮城市間的關聯性，雖然指標單一，但是涵蓋了復雜的城市信息，包括城市的政治地位、區位優勢、經濟和人口規模、交通優勢、文化底蘊與旅游資源、城建水平以及城市發展前景等。一方面，依靠城市發展孕育的吸引力拉來相鄰城市的人口；另一方面，自身的人口在離心力作用下被拉走。基于此考慮，將城市吸附指數（復合指數）分解為兩個部分：樞紐指數（過站）和始發終到指數。

A (樞紐指數)=E，B (始發終點指數)=F+S

表2-1 桂林、柳州、南寧城市吸附力計算分解

表2-2 桂林、柳州、南寧城市吸附力數值

同理，賀州：X賀州=5.63，來賓：X來賓=3.99，崇左：X崇左=3.17。以上數據可知X崇左＜X來賓＜X賀州＜X柳州＜X桂林＜X南寧，即柳州、桂林和南寧在這六個城市中的吸附力是相對較大的，這些表明周邊的人才和資本主要流向這三個城市。因此本文選取這三個吸附力指數較大的城市，對其做典型的影響分析。

3 效應分析

3.1 集聚效應

“集聚效應”是指各種產業和經濟活動在空間上集中產生的經濟效果，以及吸引經濟活動向一定地區靠近的向心力，是導致城市形成和不斷擴大的基本因素，也是一種常見的經濟現象。

通常鐵路線路和站點是城市政治、經濟和地理等要素的綜合反映，城市間鐵路客運車次等級與數量能夠直接反映城市間的聯系，本文通過對廣西各城市吸附能力與城市間聯系強度的測度，描摹了城市空間聯系格局，主要結論和啟示如下：城市間聯系整體較弱，僅少數城市的吸附能力較強，這些吸附能力較強的城市發展軸線以鐵路線為基礎呈“十”字型空間分布格局，南寧、柳州、桂林皆處于兩條發展軸線的交匯處，鐵路運輸中心地位突出，吸引各類經濟活動向這三大城市靠近，使得城市形成不斷擴大的趨勢。但其余大部分城市在省際聯系中的作用較小，城市間的聯系總體仍舊不足，因而加強城市聯動與協同發展刻不容緩。

3.2 虹吸效應

高鐵“虹吸效應”就是在高鐵沿線，規模大、實力強的城市獲得相對明顯的利益，而投資環境不佳的地區會因經濟發展水平落后、集聚能力不強等原因，使資金、人才和信息向發展環境優越、行政效能和等級高的區域聚集，進而造成高鐵沿線中小城市與中心城市的差距越來越大。實際上我們不能一味地讓南寧、柳州、桂林三大城市實現虹吸效應，將大量的資金抽離其他城市據為己有，享受溢出效應，這樣會讓整個廣西地區逐漸變成冰火兩重天，兩極分化加劇，經濟發展不均衡。比如在人口增量不變的情況下，南寧市不斷地吸納人口，它周邊的地區和城市人口就會減少，同理可得出其他經濟因素也同樣適用。

在高鐵時代，人口分布可能會發生急速調整，高鐵正在不斷壯大市場力量，修訂城市成長的決定因素。盡管南寧、柳州、桂林三大巨頭城接收到高鐵帶來的福利，可是還是沒有從根本上解決全區的經濟發展問題。像崇左、欽州、河池、來賓等地在接收到人流、物流、資金流、信息流輻射的同時，不排除南寧到桂林這一時空距離縮短后跨過這些城市直接進行投資，奪走這些周邊城市承接南寧產業轉移的機會，進而給這些途經城市帶來過道效應，錯失發展機會。

3.3 過道效應

“過道效應”是指人流、物流、資金流、信息流僅在當地經過，并未對當地產生任何效應。在游客大幅度增長的同時，也將產生 “過道效應”，旅游目的地和過境地的角色隨時都會發生轉換，相關城市不可避免地存在成為“快旅時代”過境地的危險。

4 結語

高鐵城市對周邊城市的吸附力值，其中心城市大于其周邊城市。在南寧、柳州、桂林三個城市中，南寧吸附力最大，柳州最小，桂林居中，這些則反映出人才、資本主要流向南寧，然后依次是桂林、柳州。結合高鐵對沿線城市帶來的集聚效應和虹吸效應等分析得出，高鐵對沿線城市的經濟影響有利有弊，但顯然利大于弊，我們能夠充分發揮設施配套優勢，著重克服不利影響，實現高鐵與社會經濟的良性循環。

筆者的測算結果只是統計意義上的數值呈現，希望這樣的測算結果能夠為政府推進城市聯動、協同發展提供參考，有助于把握大局做好區域和城市發展定位，指導經濟發展規劃的制定，整體推進深度合作，組團共謀發展。

[1]韋春梅.高鐵對廣西經濟社會發展的影響分析及對策研究[J].桂海論叢 ,2014,(3)：129-130.

[2]柴小春.高鐵對沿線城市經濟效應的影響[D].西安：長安大學，2014.

[3]靖祥.高鐵城市吸附指數[J].決策，2015，(6)：36-38.

[4]任曉紅，鐘昊君，趙紹滿.中原經濟區城市的吸附能力與聯系強度測度——基于鐵路客運車次數據[J].經貿實踐，2016，(3)：234-236+238.

[5]上海交通大學安泰經濟與管理學院 周靖祥.測度中國高鐵的城市吸附能力[N].中國社會科學報, 2015-04-13A07.

黃振育