高铁对其沿线地区经济的影响分析
——基于城市吸附力模型

2017-10-17 05:01钟典真李开军韦丽圆黄振育桂林理工大学管理学院
新商务周刊 2017年6期
关键词:柳州南宁桂林

文/陈 龙 钟典真 杨 胤 李开军 韦丽圆 黄振育,桂林理工大学管理学院

高铁对其沿线地区经济的影响分析
——基于城市吸附力模型

文/陈 龙 钟典真 杨 胤 李开军 韦丽圆 黄振育,桂林理工大学管理学院

高铁作为一种新型的高速交通工具,其在我国的快速发展不仅代表交通运输进入新阶段,更重要的是高铁的发展对于其沿线地区经济的发展和产业结构的变化产生巨大影响。本文基于城市吸附力模型,计算南宁,柳州,桂林,贺州,来宾,崇左六个广西境内铁路沿线城市的吸附力值,探讨高铁的发展对城市影响,并通过虹吸效应、集聚效应、过道效应分析高铁发展对不同类型城市的联系与相互影响,提出合理化建议。

高铁;城市吸附力模型;区域经济

1 引言

交通运输不断地朝着高速度,少花费,大运量的方向发展。高铁的出现与发展,正是交通运输发展的必然产品。我国进入了高铁时代,在一些原本交通不甚发达的地区,由于高铁的驻进,也逐步摆脱交通网络稀疏的困境。面对这一机遇,不少学者针对其进行过相关研究。韦春梅通过分析“高铁时代”广西面临的机遇与挑战,指出高铁对于广西承接产业转移、加快构建现代产业体系、促进北部湾经济区加快发展和广西城乡一体化以及欠发达地区的脱贫致富等方面都具有重大的现实意义,也存在如区域经济竞争将更加激烈、生产要素存在流出风险等挑战。柴小春从区域经济发展、区域经济政策、区域经济关系的影响机理多角度入手,以高速铁路对区域经济发展的影响效力为主要分析框架,研究高速铁路对区域经济发展表现出的正负面效应,认为其正面的影响表现为区域经济增长极效应、同城化效应、产业聚集效应与辐射效应;负面影响主要为虹吸效应。

笔者经过调研发现,持续跟踪列车车次变化,不但可以评测城市竞争力,还可以推进不同规模城市发展风险的动态预警、监测深度研究。因此,本文基于城市吸附力模型,计算南宁,柳州,桂林,贺州,来宾,崇左六个广西境内铁路沿线城市的吸附力值,探讨高铁的发展对城市影响,并通过虹吸效应、集聚效应、过道效应分析高铁发展对不同类型城市的联系与相互影响,并以此为依据提出合理化建议,是具有一定现实意义的。

2 城市吸附力的研究

城市吸附力指由于城市开通高铁,造成周边乃至全国的人来到城市发展的吸引力,我们赋予其具体数值来形象比较他们的大小。吸附力的大小反映高铁城市的发展潜力。我们用客运刻画城市吸附力并测算其数值,实质是关注人。影响城市发展的因素无非是货物、信息和资金等等,而在社会经济的发展过程中,这些因素都是人为导向。

2.1 吸附力的计算

一个城市的过站车次和始发终到车次无疑反映出了其自身对人群吸附能力的强弱,而这又直接带动了货物、信息和资金等重要资源在当地的大量流动,对沿线经济快速发展注入了动力。吸附力的测算是在各城市不同等级列车的实际运行车次数基础上构造吸附指数,用不同等级列车车次的两步加权平均数,计算而出。而根据客运数量和“质量”,高铁等高效便捷,服务良好的车次显然是承载着社会经济地位较高的人群,而这类人群所聚集的种种资源,不论是货物、资本还是信息,显然都具有更强的影响力。因此将影响力量化为权重并以此类推、递减,具体为G(高速动车组列车)、C(城际动车组列车)、D(动车组列车)、Z(直达特快旅客列车直达特快旅客列车)、T(特快旅客列车)、K(快速旅客列车)、L(临时旅客列车)和O(其他)这8种车次,然后对它们分别赋值8,7,6,5,4,3,2,1,权重是36。再者,始发站与终到站聚集人员最多,停留时间最长,过站次之,同理量化为权重后,依据始发,过站,终到三个维度展开。第二步加权权重为0.35,0.3,0.35。

因此,设高铁对城市的吸附力为X,则:

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

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

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

X(吸附力指数)= S+E+F

吸附指数测算和评价的对象是单体城市,同时考虑城市间的关联性,虽然指标单一,但是涵盖了复杂的城市信息,包括城市的政治地位、区位优势、经济和人口规模、交通优势、文化底蕴与旅游资源、城建水平以及城市发展前景等。一方面,依靠城市发展孕育的吸引力拉来相邻城市的人口;另一方面,自身的人口在离心力作用下被拉走。基于此考虑,将城市吸附指数(复合指数)分解为两个部分:枢纽指数(过站)和始发终到指数。

A (枢纽指数)=E,B (始发终点指数)=F+S

表2-1 桂林、柳州、南宁城市吸附力计算分解

表2-2 桂林、柳州、南宁城市吸附力数值

同理,贺州:X贺州=5.63,来宾:X来宾=3.99,崇左:X崇左=3.17。以上数据可知X崇左<X来宾<X贺州<X柳州<X桂林<X南宁,即柳州、桂林和南宁在这六个城市中的吸附力是相对较大的,这些表明周边的人才和资本主要流向这三个城市。因此本文选取这三个吸附力指数较大的城市,对其做典型的影响分析。

3 效应分析

3.1 集聚效应

“集聚效应”是指各种产业和经济活动在空间上集中产生的经济效果,以及吸引经济活动向一定地区靠近的向心力,是导致城市形成和不断扩大的基本因素,也是一种常见的经济现象。

通常铁路线路和站点是城市政治、经济和地理等要素的综合反映,城市间铁路客运车次等级与数量能够直接反映城市间的联系,本文通过对广西各城市吸附能力与城市间联系强度的测度,描摹了城市空间联系格局,主要结论和启示如下:城市间联系整体较弱,仅少数城市的吸附能力较强,这些吸附能力较强的城市发展轴线以铁路线为基础呈“十”字型空间分布格局,南宁、柳州、桂林皆处于两条发展轴线的交汇处,铁路运输中心地位突出,吸引各类经济活动向这三大城市靠近,使得城市形成不断扩大的趋势。但其余大部分城市在省际联系中的作用较小,城市间的联系总体仍旧不足,因而加强城市联动与协同发展刻不容缓。

3.2 虹吸效应

高铁“虹吸效应”就是在高铁沿线,规模大、实力强的城市获得相对明显的利益,而投资环境不佳的地区会因经济发展水平落后、集聚能力不强等原因,使资金、人才和信息向发展环境优越、行政效能和等级高的区域聚集,进而造成高铁沿线中小城市与中心城市的差距越来越大。实际上我们不能一味地让南宁、柳州、桂林三大城市实现虹吸效应,将大量的资金抽离其他城市据为己有,享受溢出效应,这样会让整个广西地区逐渐变成冰火两重天,两极分化加剧,经济发展不均衡。比如在人口增量不变的情况下,南宁市不断地吸纳人口,它周边的地区和城市人口就会减少,同理可得出其他经济因素也同样适用。

在高铁时代,人口分布可能会发生急速调整,高铁正在不断壮大市场力量,修订城市成长的决定因素。尽管南宁、柳州、桂林三大巨头城接收到高铁带来的福利,可是还是没有从根本上解决全区的经济发展问题。像崇左、钦州、河池、来宾等地在接收到人流、物流、资金流、信息流辐射的同时,不排除南宁到桂林这一时空距离缩短后跨过这些城市直接进行投资,夺走这些周边城市承接南宁产业转移的机会,进而给这些途经城市带来过道效应,错失发展机会。

3.3 过道效应

“过道效应”是指人流、物流、资金流、信息流仅在当地经过,并未对当地产生任何效应。在游客大幅度增长的同时,也将产生 “过道效应”,旅游目的地和过境地的角色随时都会发生转换,相关城市不可避免地存在成为“快旅时代”过境地的危险。

4 结语

高铁城市对周边城市的吸附力值,其中心城市大于其周边城市。在南宁、柳州、桂林三个城市中,南宁吸附力最大,柳州最小,桂林居中,这些则反映出人才、资本主要流向南宁,然后依次是桂林、柳州。结合高铁对沿线城市带来的集聚效应和虹吸效应等分析得出,高铁对沿线城市的经济影响有利有弊,但显然利大于弊,我们能够充分发挥设施配套优势,着重克服不利影响,实现高铁与社会经济的良性循环。

笔者的测算结果只是统计意义上的数值呈现,希望这样的测算结果能够为政府推进城市联动、协同发展提供参考,有助于把握大局做好区域和城市发展定位,指导经济发展规划的制定,整体推进深度合作,组团共谋发展。

[1]韦春梅.高铁对广西经济社会发展的影响分析及对策研究[J].桂海论丛 ,2014,(3):129-130.

[2]柴小春.高铁对沿线城市经济效应的影响[D].西安:长安大学,2014.

[3]靖祥.高铁城市吸附指数[J].决策,2015,(6):36-38.

[4]任晓红,钟昊君,赵绍满.中原经济区城市的吸附能力与联系强度测度——基于铁路客运车次数据[J].经贸实践,2016,(3):234-236+238.

[5]上海交通大学安泰经济与管理学院 周靖祥.测度中国高铁的城市吸附能力[N].中国社会科学报, 2015-04-13A07.

黄振育

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