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城市经济学期末论文

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高铁开通对安徽省区域可达性的影响（实证研究）

论文期末得分97

1引言

高铁作为一种新型的运输方式，具有时空压缩效应，可以改善沿线节点城市的可达性，从而改变区域的空间分布格局，并对区域经济发展产生深刻地影响。

目前安徽省正处于高铁大建设时期，研究高铁对安徽省区域经济的影响效应具有相当的实际意义。

本文从高铁引发的可达性格局演变入手，分析安徽省高铁开通前与开通后的空间格局变化，结合增长极理论做出可达性的改善对不同规模城市的影响的初步假设，通过道格拉斯生产函数进行实证研究进一步验证这种假设，进而为不同区位不同实力的城市做出相应对策建议。

2高铁引发的安徽省可达性格局演变

2.1高铁的定义与安徽省高铁发展现状

高速铁路作为一种有别于传统铁路的新型运输方式，并没有一个严格的定义，而且世界各国对于高铁的定义也相差甚远。

在中国，高铁不仅仅是指在传统铁路技术基础上速度的提高，而主要是指采用与传统铁路不同的，全新研制的高速运营的铁路技术系统。

因此，我国对于高铁的一般定义为：

高速铁路是指运营速度达到200km/h以上，在既有线路上改造的或者运营速度达到250km/h以上，专门新修的高速新线的铁路运营系统。

2008年8月1日，“和谐号”动车组正式开行在合宁铁路客运专线上，250km/h的时速意味着安徽省正式迈入高铁时代。

截止到2012年末，安徽省已建成合武铁路、京沪高铁安徽段、合蚌客运专线、南京至安庆城际铁路等高铁路段，境内已建成高铁里程数超过1000公里，合肥、宿州、蚌埠、安庆等城市均已纳入高铁辐射范围。

高铁深刻地影响着安徽省的可达性格局和区域经济发展。

2.2可达性的定义与评价方法

一般认为，可达性是在特定时间依靠交通设施到达指定地点的能力。

它的高低取决于人的移动能力和由于移动而达到目的地的机会。

其含义主要包括三个方面：

端点的选择，是一点与一点之间还是一点与多点之间；交通成本（时间、距离等）；端点的吸引力，如经济或者人口等指标。

可达性的评价方法有很多，常见的有交通成本的平均值、潜能模型、机会可达性和加权平均出行时间。

加权平均出行时间考虑了经济中心的质量（人口、GDP、就业等），计算的结果容易解释且计算过程简便，因此成为最常用的可达性衡量指标。

本文亦采用加权平均出行时间指标来衡量安徽省各城市在高铁通行前后的可达性变化情况。

2.3安徽省各城市可达性变化情况

2.3.1评价方法

加权平均出行时间，其计算公式为：

在这里，Ai表示节点i的加权平均出行时间，Tij表示节点i通过交通网络到达经济活动j的最短出行时间，Mj表示经济活动中心的质量，表明节点j的吸引力或者辐射力，在这里用GDP衡量。

2.3.2经济活动中心选取

要衡量安徽省内某城市的可达性，最精确的方法应该是计算出该城市到省内所有其他城市的加权平均出行时间，但是这种方法不仅计算过程非常繁琐，而且是没有必要。

实际上，只需要选取若干有代表性的经济活动中心，计算出各城市到已选经济中心的加权平均出行时间，就可以较为准确的衡量出各城市的可达性。

因此，选取安徽省内处于交通枢纽地位的五个城市（合肥、蚌埠、宿州、芜湖、安庆）和省外对安徽经济有重大影响力的两个城市（南京、徐州）作为经济活动中心。

2.3.3数据选择与数据来源

以2007年的相关数据作为高铁开通前数据，以2012年的相关数据作为高铁开通后数据。

数据来源为安徽省与江苏省统计局网站，各城市统计局网站及12306官方火车票订购网站。

2.3.4各城市加权平均出行时间计算

2.3.4.1计算各城市到七个经济活动中心的通行时间（以淮北市为例，如下表）

表1：

淮北市到七个经济活动中心的通行时间

路程

2007年通行时间（分钟）

2012年通行时间（分钟）

淮北—合肥

283

142

淮北—宿州

52

52

淮北—蚌埠

125

125

淮北—芜湖

430

430

淮北—安庆

477

477

淮北—南京

285

285

淮北—徐州

54

54

2.3.4.2由计算公式计算出各城市的加权平均出行时间，如下表

表2：

安徽省各城市的加权平均出行时间及可达性改善率

城市名

2007年加权平均出行时间（分）

2012年加权平均出行时间（分）

指标变化值

可达性改善率

合肥市

116.86

81.49

35.37

30.27%

淮北市

261.85

219.08

42.78

16.34%

亳州市

301.96

282.74

19.22

6.36%

宿州市

184.37

98.56

85.81

46.54%

蚌埠市

126.02

78.93

47.09

37.37%

阜阳市

238.52

235.47

3.04

1.28%

淮南市

165.00

140.05

24.96

15.12%

滁州市

159.99

71.29

88.70

55.44%

六安市

149.35

111.98

37.37

25.02%

马鞍山市

157.19

131.56

25.63

16.31%

芜湖市

168.25

185.26

-17.02

-10.11%

宣城市

212.37

224.71

-12.34

-5.81%

铜陵市

239.68

222.95

16.73

6.98%

池州市

268.54

255.15

13.39

4.98%

安庆市

295.55

267.26

28.29

9.57%

黄山市

383.13

387.85

-4.72

-1.23%

2.3.5由加权出行时间获得可达性数值并计算修正的可达性改善率

由于人们喜欢上认为节点可达性数值越大，其区位越优越，交通越便捷，为了便于理解，也是出于下一步计算（基于道格拉斯生产函数分析GDP与可达性和固定资产之间的关系）方便的考虑，在这里由加权平均出行时间计算出可达性具体数值，并对计算出修正的可达性改善率，计算公式为：

其中，ACi为节点i的可达性数值，Ai为节点i的加权平均出行时间。

由公式计算出安徽省各城市的可达性数值及修正的可达性改善率，如下表：

表3：

安徽省各城市的可达性数值及修正的可达性改善率

城市名

2007年可达性数值

2010年可达性数值

修正的可达性改善率

合肥市

8.56

12.27

43.41%

淮北市

3.82

4.56

19.53%

亳州市

3.31

3.54

6.80%

宿州市

5.42

10.15

87.06%

蚌埠市

7.94

12.67

59.67%

阜阳市

4.19

4.25

1.29%

淮南市

6.06

7.14

17.82%

滁州市

6.25

14.03

124.41%

六安市

6.70

8.93

33.37%

马鞍山市

6.36

7.60

19.49%

芜湖市

5.94

5.40

-9.18%

宣城市

4.71

4.45

-5.49%

铜陵市

4.17

4.49

7.50%

池州市

3.72

3.92

5.25%

安庆市

3.38

3.74

10.59%

黄山市

2.61

2.58

-1.22%

2.4安徽省空间变化格局分析

由表3可以易看出，高铁沿线城市如合肥、蚌埠、宿州、滁州的可达性的可达性状况有了极为明显的改善，而距离高铁沿线城市较近或者与重要经济中心趋向于同城化的城市如六安、淮南、淮北、马鞍山等城市的可达性状况均有不同程度的改善，同时，非高铁沿线城市如宣城、黄山的可达性状况表现出下降的趋势。

各城市的可达性改善率排名为：

滁州﹥宿州﹥蚌埠﹥合肥﹥···﹥马鞍山﹥淮南﹥···﹥黄山﹥宣城﹥芜湖。

由于京沪高铁在安徽境内经过滁州、蚌埠、宿州三城市以及其他高铁线路的开通，这三个城市的可达性改善最为明显，滁州市的可达性改善率甚至高达124.41%。

在高铁开通前，滁州到南京需要196分钟，到宿州需要145分钟，到蚌埠需要78分钟，在高铁开通后，滁州到这三个城市所需时间分别缩短为18分钟、47分钟和33分钟，其中，滁州到南京只需18分钟车程表明滁州已进入南京的半小时通行圈，滁州与南京趋向于同城化。

而宿州、蚌埠、合肥三城市本就是安徽省的交通要道，在高铁通行的可达性改善自然没有本来交通极为不便的滁州那样明显。

南京至安庆城际高速铁路的开通使马鞍山与南京趋向于同城化，同样的状况适用于由于合蚌客运专线的开通而与合肥更距离更为缩短的淮南市。

对于非高铁沿线的城市而言，有些可达性表现出轻微的改善，如亳州、阜阳，其可达性表现出轻微的改善，有些可达性趋于下降，如黄山、宣城。

相比于京沪高铁等安徽境内其他高铁对于沿线城市可达性改善的重要影响，南京至安庆城际城际铁路沿线城市的可达性改善率较低，甚至于芜湖市的可达性改善率为负数。

这主要是这条线路沿线城市沿线城市除南京外并无交通枢纽，不能起到省内重要交通干线的作用，且芜湖市原有的交通地位受到合肥市的严重挤压，很多原来取道芜湖的列车在合蚌专线、合宁铁路等高铁路线建成后纷纷转道合肥，这些都导致了芜湖市交通可达性的进一步下降。

3基于增长极理论，分析可达性的改善对不同规模城市的影响

3.1增长极理论

增长极理论是法国经济学家佩鲁提出的一种不平衡增长理论。

该理论认为平衡发展在现实中是不可能实现的，经济增长通常是从一个或数个“增长中心”逐渐向其他部门或地区扩散，因此，区域发展要选择特定地理空间作为增长极。

3.1.1增长极的产生条件

一个地区要成为增长极，首先必须具有规模经济效应，即具备相当规模的资本、技术、人才存量，能够通过不断投资扩大经济规模，同时提高技术水平和经济效率，形成规模经济。

其次，既满足交通便捷、基础设施完善等硬性条件，又满足政府政策合理、法律制度公正、契约意识强等软性条件。

最后，该地区必须存在具有创新精神的企业和企业家群体，因为创新才是经济发展的原动力。

3.1.2增长极的极化效应与扩散效应

增长极的极化效应是指迅速增长的推动性产业吸引和拉动其他经济活动，使之不断趋向增长极的过程。

在这一过程中，首先出现经济活动和经济要素的极化，然后形成地理上的极化，从而形成各种聚集经济，达到规模经济的要求。

规模经济反过来又会进一步增强增长极的极化效应，从而加速其增长速度，扩大其吸引范围。

极化效应会促进各种生产要素向增长极的回流和聚集，从而使得发达地区越来越发达，不发达地区越来越落后，经济不平衡的状态越来越突出。

增长极的扩散效应是指增长极的推动力通过一系列联动机制不断向周围扩散的过程。

扩散效应促使生产要素从增长极向不发达地区扩散，即增长极带动周边落后地区经济迅速发展，从而缩小发达地区与不发达地区的差距，促进经济平衡。

在发展的初级阶段，极化效应是主要的，但是当增长极发展到一定程度后，极化效应倾向于减弱，扩散效应倾向于增强。

如果增长极的扩散效应大于极化效应，就会带动周边地区经济发展。

但是由于循环累计因果效应，极化效应往往大于扩散效应，导致增长极地区越来越发达，而周边地区越来越落后。

3.2可达性改善的直接影响

一个城市可达性的改善意味着该城市对外联系的运输条件改善，具体来说包括运输距离缩短，运输时间减小，运输费用降低，可以更方便快捷地到达更远的区域。

对于企业来说，其产品更容易到达新市场或原料地，使得运营费用降低，生产效率提高，利润和竞争力也相对提高。

可达性的改善促进了商品流通，加强了中心区域与偏远区域的关系，中心区域的产品更容易进入偏远区域的市场，同样的，偏远区域的产品也更容易进入中心区域的市场。

就增长极理论来说，相当于增长极的极化效应和扩散效应都得到了加强。

3.3可达性的改善对不同规模城市的影响

可达性的改善对于不同规模的城市有着不同的影响。

由于规模较大的城市经济规模较大，经济基础较好，投资环境较好，投资回报也较为优渥，并且在薪资待遇、工作机会和子女入学、文化氛围等方面都更能满足工作者的需求，因此，随着可达性的改善，会有更多的资本从规模较小的城市流入规模较大的城市。

相对的，规模较小的城市会资金日渐短缺，人才日渐外流，从而拉大了与规模较大的城市的差距。

当规模较大的城市与规模较小的城市发生贸易活动时，前者以输出工业品、资本品为主，并从后者进口初级产品；而后者以初级产品的生产和输出为主。

初级产品的价格较低，往往是弱质产业，需求弹性较小，因而竞争形势有利于前者而不利于后者。

随着可达性的改善，规模较小的城市倾向于沦为规模较大的城市的原材料供应地和产品倾销地。

3.4小结

可达性的改善对不同规模城市具有不同的表现形式，对部分规模较小，综合实力较弱的城市表现为虹吸效应明显，城市生产要素和消费市场进一步流失；对规模大综合实力强的城市表现为极化效应明显，腹地增加，生产要素和市场进一步扩大。

4以道格拉斯生产函数为基础实证分析验证经济产出、投资、高铁可达性三者间关系

4.1衡量指标选择

以GDP衡量经济产出，以固定资产投资数额衡量投资，以2.3.5计算的可达性数值衡量高铁可达性。

4.2计算公式

柯布—道格拉斯生产函数可以表示为：

两边同时取对数，得

其中，y表示人均GDP，ACi表示节点的可达性数值，ki表示固定资产投资/GDP，

随机变量。

4.3实证分析结果

利用Eviews做多元回归分析，结果如下（已通过相关统计学检验）：

表4：

Eviews回归分析结果

年份

2007年

4.8354

0.2064

-0.1123

0.460654

2012年

10.7108

-0.0141

1.8173

0.466934

由于2007年和2012年回归分析结果的判定系数

均大于0.4，所以认为回归分析的结果是可信的，由此可以写出反映2007年和2012年GDP和可达性、固定资产投资之间相关关系的回归方程，如下：

2007年回归方程

方程1

2012年回归方程

方程2

4.4可达性对投资绩效的影响

由4.3实证分析结果知可达性与固定资产投资对GDP的影响并不同向变化，且2007年与2012年情况相反。

方程2表明，2007年可达性数值改善倾向于使GDP增加，固定资产投资增加反而会削弱经济的增长；2012年固定资产投资增加倾向于使GDP增加，而可达性改善会削弱经济增长。

从系数的绝对值看，2007年可达性变化对经济增长的影响较大，2012年固定资产投资对经济增长的影响较大。

将可达性数值固定在2007年，固定资产投资额分别取2007和2012年，得到固定资产投资为2012年数值的模拟GDP结果，如下：

表5：

可达性数值固定2007年，固定资产投资增加

城市名

Ln（07人均GDP）

Ln（人均GDP模拟值）

模拟值-真实值

合肥市

7.460962001

6.606674706

-0.854287295

安庆市

6.386054063

5.570727018

-0.815327045

阜阳市

6.136473569

5.770466541

-0.366007028

芜湖市

6.366676612

6.072284942

-0.29439167

亳州市

5.83851731

5.575713543

-0.262803767

马鞍山市

6.276831442

6.150961214

-0.125870227

宿州市

6.051900916

5.998938318

-0.052962598

宣城市

5.819281422

5.800672212

-0.01860921

黄山市

5.371335459

5.368862985

-0.002472475

滁州市

6.095666892

6.136084824

0.040417932

铜陵市

5.658889706

5.713029194

0.054139488

淮北市

5.557561383

5.63197142

0.074410037

六安市

6.086388289

6.250823401

0.164435113

淮南市

5.882514263

6.108711339

0.226197077

蚌埠市

6.021241772

6.47643658

0.455194808

池州市

5.053503194

5.615327336

0.561824142

可以看出合肥、安庆、阜阳等9座城市在可达性数值固定为07年时，随着固定资产投资增加，GDP减少，也就是说过低的可达性水平抑制了投资绩效。

如果对可达性水平进行改善，投资绩效会提高。

4.5高铁开通对安徽省各城市的不同影响

由4.4的结果知，由于各城市的经济规模和综合实力不同，各个城市受到的高铁的影响不同。

其中，合肥、安庆、阜阳、芜湖、亳州、马鞍山是高铁会带来发展机遇的城市，池州、蚌埠、淮南、六安市更可能是高铁带来威胁和挑战的城市，而高铁对淮北、铜陵、滁州、黄山、宣城、宿州六个城市基本没有影响。

5结论和建议

综合实力不同的城市，在面对高铁带来的区域经济变化时，应当采取不同的应对策略。

5.1高铁沿线规模较大城市的应对策略

合肥、安庆、芜湖、马鞍山是综合实力较强的高铁沿线城市，有望成为未来安徽省的区域增长极，应不断扩大自身资本、技术、人才存量，完善城市内外交通和基础设施建设等硬件条件建设和商业氛围、规则意识等软件条件建设，同时进行人力资本投资，并鼓励创新。

5.2高铁沿线规模较小城市的应对策略

宿州、蚌埠、滁州、淮南、铜陵、池州六城市虽然是高铁沿线城市，但是由于自身经济规模较小，在高铁开通后更容易成为相对于增长极而言的偏远地区，面对的更多是威胁和挑战。

对于这些城市而言，应该完善城市内部交通网络结构，重点实施县乡公路改造，促进与临近大城市的同城化，尽可能地发挥高铁给本地区带来的积极影响，更重要的是采取合理措施，尽可能扬长避短，建立与临近大城市互补的经济体系，不断扩大经济体量，从而避免高铁开通所可能带来的消极影响。

5.3非高铁沿线城市的应对策略

非高铁沿线城市，如亳州、宣城、黄山等，在可达性方面处于相对弱势，在未来可能会面临被边缘化的情况。

因此，这些城市应通过完善和优化自身高速交通网络，加强与设有高铁站点城市的交通衔接，从而间接搭上高速网络，提高自身的可达性。

参考文献：

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