金 慧，劉洪利

(首都師范大學， 北京 100048)

區(qū)別于早期歐洲對高鐵的定義，我國高速鐵路(以下簡稱高鐵)專指新建開設的時速不低于250 km/h的客運專線鐵路[1]。以首條高鐵——京津城際高鐵的首次通車為標志，我國也步入了高速鐵路的新時代，隨后武廣、鄭西、滬寧、滬杭、京滬等高速鐵路先后建成通車，到2020年，中國將建成“四縱四橫”高鐵客運專線網絡，全長達到16 000 km[2]。截止2016年底，我國高速鐵路運營里程為2.2萬km，居世界第一[3]。高鐵因其客運能力大、發(fā)車率高、穩(wěn)定性強的特點，已成為區(qū)域交通發(fā)展的核心[4]。

高鐵作為一種新的交通工具，其投入直接影響區(qū)域的空間格局[5-7]，產生相應的社會效益：一方面促進和平衡了沿線地區(qū)的經濟發(fā)展，推動了國土開發(fā)、節(jié)能減排等；另一方面進一步推動中國的工業(yè)化和城鎮(zhèn)化發(fā)展進程，以中心城市向外緣輻射，刺激和帶動周圍城市同步發(fā)展[8-9]，其中對旅游業(yè)的影響值得關注。高鐵作為新興的交通工具，具有時效性、便利性、安全性、舒適度等方面的顯著優(yōu)勢，其投入使用大大增加了旅游吸引力，刺激游客發(fā)生旅游行為，相應地旅游目的地將發(fā)生一系列的變化。其中，位于網絡節(jié)點位置的城市受高鐵影響較大，故表現(xiàn)更為明顯。為有效提升旅游吸引力，大力發(fā)展旅游業(yè)，應結合具體變化進行多方面的調整。因此，明確兩者之間的關系與特點，是順應在高鐵時代發(fā)展的首要步驟。

本文從定量的角度，探究高鐵與節(jié)點城市旅游業(yè)之間存在的關系，主要分為二個部分：第一部分探究兩者的相關性情況，運用灰色關聯(lián)度計算分析，明確兩者之間的相關性及程度；第二部分分析高鐵對節(jié)點城市旅游業(yè)的具體影響，驗證第一部分的結論并細化分析其相關性表現(xiàn)，以節(jié)點城市北京市為研究主體，從城市旅游業(yè)經濟效益、城市通達性、旅游吸引力三方面具體分析。

1 研究綜述

國內受高鐵發(fā)展進程的影響，高鐵與旅游業(yè)兩者共軛領域的研究相對較晚，且前尚未成熟。2001年之前的文獻處于邊緣化研究階段。張志堯、范文毅[10]最早通過研究京滬高速鐵路對上海經濟發(fā)展的影響開啟了高鐵與旅游兩者的研究。胡天軍，申金升[11]隨后共同提出京滬高速鐵路對于帶動第三產業(yè)和旅游業(yè)的發(fā)展。2010年開始該領域的研究進入了高潮階段。殷平[12-13]評述了國內外的研究成果并得到經驗啟示，并以鄭西高鐵為例研究高鐵對區(qū)域旅游新格局構建。汪德根等[14]評論了國外研究經驗與啟示，并結合武廣高鐵研究其對湖北省區(qū)域旅游空間格局以及對沿線都市圈可達性的影響[15-16]，以京滬高鐵為例研究對主要站點旅游流時空分布、對旅游者目的地選擇的影響[17-18]。郭建科、王紹博等[19-20]以哈大高鐵為主研究對東北城市旅游經濟聯(lián)系、旅游供需市場的空間效應。以上研究成果較為豐富，但缺少兩者相關性的論證與系統(tǒng)的分析。

2 高鐵運輸業(yè)與旅游業(yè)的相關性

李天元[21]在其《旅游學概論》中寫道:“旅游是人們出于移民和就業(yè)任職以外的其他原因離開自己的長住地前往異國他鄉(xiāng)的旅行和逗留活動，以及由此所引起的現(xiàn)象和關系的總和?！笨梢娐糜位顒拥漠惖匦詻Q定了交通的必要性。交通是旅游需求與旅游供給的橋梁，是實現(xiàn)游客從客源地到旅游目的地發(fā)生旅游活動的先決條件。同時，交通運輸業(yè)作為旅游業(yè)的三大支柱產業(yè)之一，與旅游業(yè)相互促進、共生發(fā)展[22]。

2.1 灰色關聯(lián)度計算

灰色關聯(lián)分析是一種多因素統(tǒng)計分析方法。該方法定量分析一個系統(tǒng)的動態(tài)歷程，以各因素的樣本數(shù)據(jù)為依據(jù)，用灰色關聯(lián)度來描述因素間關系的強弱、大小和次序的，主要應用于不同因素隨著時間變化表現(xiàn)出的相關性問題[23]。相較于相關、回歸等其他多因素分析，該方法具有對數(shù)據(jù)的要求低、結果可靠、應用廣泛的優(yōu)勢。

2.1.1 選取指標

首條高鐵自2008年8月1日通車，為了保證數(shù)據(jù)的可靠性和完整性，高鐵的指標選取范圍為2008至2014年全國范圍的營業(yè)里程(X1)、客運量(X2)和旅客周轉量(X3)，旅游產業(yè)的指標選為相應年度的國內游客量(Y1)、國內旅游收入(Y2)、入境游客量(Y3)和國際旅游收入(Y4),見表1。

表1 中國高速鐵路運輸業(yè)和旅游業(yè)指標統(tǒng)計

數(shù)據(jù)來源：《中國統(tǒng)計年鑒》，因缺失2014年客運量和旅客周轉量的數(shù)據(jù)，故以灰色預測數(shù)據(jù)為準。

2.1.2 確定參考序列和比較序列

本文以高速鐵路運輸業(yè)的指標作為參考序列，表示為:Xj={Xj(k)|j=1,2,3,…,m;k=1,2,3,…,l}; 將旅游業(yè)的指標作為比較序列，表示為:Yi={Yi(k)|i=1,2,3,…,n;k=1,2,3,…,l}; 其中：n為與參考序列因素數(shù)量；m為比較序列因素數(shù)量；k為動態(tài)觀察值個數(shù)。

2.1.3 對參考數(shù)列和比較數(shù)列進行無量綱化處理

對多種指標進行統(tǒng)一計量，需要消除單位和統(tǒng)計方式帶來的差異。量綱歸一化的方法多樣，本文采用均值變換法。根據(jù)式(1)進行計算，結果見表2。

(1)

表2 量綱為一化處理結果

2.1.4 計算灰色關聯(lián)系數(shù)

將上述初始化數(shù)值代入式(2)進行運算，得到最終結果見表3。

(2)

其中：ρ為分辨系數(shù)，取值在[0,1],依照經驗一般取ρ=0.5；M=maximaxjΔij(k)；m=miniminjΔij(k)； Δij(k)=|Yi(k)′-Xi(k)′|;i=1,2,3,…,n;j=1,2,3,…,m;k=1,2,3,…,l。

表3 灰色關聯(lián)系數(shù)計算結果

2.2 結果分析

由表3可知：X、Y各指標間的灰色關聯(lián)系數(shù)均大于0.61，表明兩者相關性較高，即高鐵的投入使用，與旅游業(yè)發(fā)展有著緊密的聯(lián)系，且具有正向的促進作用。從旅游業(yè)的角度分析，高鐵與國內游客量、國內旅游收入的相關系數(shù)均大于高鐵與入境游客量、國際旅游收入的相關系數(shù)，可見高鐵對國內的旅游影響較大，其中國內旅游收入最高，平均值為0.82。從高鐵的角度分析，高鐵各指標均大于0.71，表明這些方面的改變對旅游業(yè)都有較大的影響，其中客運量、旅客周轉量與旅游業(yè)的相關性高于其他指標，可以作為衡量高鐵對旅游影響的重要指標。

3 高鐵對節(jié)點城市旅游業(yè)的影響

任何特性都有一定的表現(xiàn)形式，本節(jié)從高鐵對節(jié)點城市旅游業(yè)產生的影響出發(fā)，進一步細化研究兩者相關性。高鐵在旅游者的行為決策、旅游產業(yè)、旅游目的地、區(qū)域旅游格局等方面的都產生了重要的影響[12]，且高鐵的“時空壓縮”效應最顯著的表現(xiàn)為提升可達性、擴大影響范圍，加強區(qū)域間聯(lián)系。再結合以往研究經驗，故選取旅游目的地的經濟效益、平均時間、旅游吸引力3個方面進行分析。

節(jié)點城市是旅游活動的交通承載和樞紐。選取北京為研究對象，一方面因其旅游業(yè)起步早，發(fā)展水平高，旅游經濟總量顯著，且功能全面，旅游產品與業(yè)態(tài)豐富，旅游服務配套水平較為完善。2016年實現(xiàn)旅游總收入5021億元，接待游客總人數(shù)2.85億人次，旅游相關產業(yè)完成固定資產投資795.5億元，占全社會固定資產投資比重的9.4%。另一方面，北京交通便利，是中國鐵路網和高鐵網的重要節(jié)點城市，開通時間最早，是我國首條高鐵——京津城際高鐵的始發(fā)地，且高鐵網絡較為密集，已建有京滬高鐵、京津城際高鐵等高鐵，可抵達上海、蘇州、杭州等地，運行范圍基本覆蓋全國重要城市。

3.1 經濟效益

自2008年首條高鐵——京津城際鐵路開通后，北京相繼開通多條高鐵。故以2008年為分界點，分析高鐵投入運營前后鐵路運輸業(yè)與旅游業(yè)之間的變化(表4)。從北京鐵路運輸業(yè)(2008年后包含高鐵)與旅游業(yè)的統(tǒng)計圖可以看出(圖1和2)高速鐵路與北京市旅游業(yè)發(fā)展之間存在同向增長的關系。主要分析如下：較之前年均300萬km的客運增加量，2008年高鐵開通以來，鐵路客運量逐年遞增，且每年同比增加量都在500萬km以上，最高增加量達到1 282萬km;客運周轉量也呈現(xiàn)逐年遞增的趨勢，自2008年增加量明顯提高，年均增加量達到9.23億人km，遠高于2008年前的7.00億人km的年均增加量。從旅客人數(shù)和收入也呈現(xiàn)同樣的趨勢：來京旅游者人數(shù)逐年遞增，自2008年增加量明顯提高，年均增加量達到1 570萬人次，遠高于2008年前的607萬人次的年均增加量；旅游外匯收入總額和國內旅游收入也出現(xiàn)明顯的遞增態(tài)勢，2008年之后的平均收入分別為480 454.8萬美元和3 078.188億元，明顯高于2008年以前的平均收入333 657.1萬美元和1 170.714億元，其中2015年分別達460 500萬美元、4 320億元，規(guī)模較大。

表4 北京鐵路運輸業(yè)與旅游業(yè)的數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)來源：北京統(tǒng)計局，北京統(tǒng)計年鑒

圖1 北京市鐵路與旅游業(yè)數(shù)據(jù)統(tǒng)計

圖2 北京市鐵路與旅游業(yè)增加量數(shù)據(jù)統(tǒng)計

3.2 通達性

城市的通達性直接關系城市地位和區(qū)域影響力，關系區(qū)域綜合性的發(fā)展[24]。時間是直接衡量旅游目的地的區(qū)域通達性的有力指標。在有無高速鐵路的不同情況下，對多種交通方式采用加權平均時間的計算方式，對比高鐵開通對旅游目的地城市通達性的影響。

表5 天津到北京客運的運行時長

數(shù)據(jù)來源：12306網站與攜程網

3.2.1 加權平均時間計算

本文選用天津到北京為例，主要數(shù)據(jù)來源于12306、攜程網和筆者調研結果，結果見表5。

不同交通方式的附加時間不同，為貼近實際情況，減小誤差，針對各種交通方式逐一計算總消耗時長，作為最終的加權基數(shù)，見表6、7。

鐵路單程總時間=運行時間92 min+提前20 min+進出站30 min=142 min

大巴單程總時間=運行時間90 min+提前20 min+進出站20 min+進出城堵車2 0min =130 min

高鐵單程總時間=運行時間35 min+提前20 min+進出站30 min=85 min

自駕單程總時間=運行時間60 min+進出城堵車20 min=80 min

表6 天津到北京客運的總時長

數(shù)據(jù)來源：調研

表7 交通方式選配比例

數(shù)據(jù)來源：調研

將表6、7數(shù)據(jù)代入式(3)加權計算，得出加權平均時間。

(3)

其中：W為天津到北京旅客加權平均時間；Xi:為第i種交通運輸方式的旅行總時間；Mi為第i種交通運輸方式的旅客比例。

3.2.2 結果分析

由上述結論可知：在有高速鐵路的情況下，從天津到北京的時間減少約24 min，占無高鐵情況下平均時間的19.84%。高鐵的投入使用，大大降低了城市加權旅行時間，提升了城市的可達性。

3.3 旅游吸引力

旅游資源刺激游客產生旅游吸引力而產生旅游行為，因此旅游吸引力是產生旅游行為的直接因素。

3.3.1 旅游吸引力計算

依據(jù)原始的牛頓重力模型，綜合社會問題的復雜因素[25]，國內外研究學者不斷探索，改進并創(chuàng)造出許多用于測度城市的引力模型。本文選用Crampon.L.J模型[26]，該模型先后受到保繼剛等的科學分析與認證[27]，是研究城市吸引力的經典模型。

(4)

其中:Tij為i到j的游客量；Pi為i地的游客平均可支配收入；Aj為j地的旅游容客量；Dij為i、j兩地之間的時間距離；G、b為參考系數(shù)。由于本文主要考慮交通方式給旅游吸引力的改變，故在默認其他指標不變的情況下，將開通前后的對比通過交通時間的對比來反映旅游吸引的能力[28]。

(5)

其中：T1j為高鐵開通前某地到j地的游客量；T2j為高鐵開通后某地到j地的游客量；D1j為高鐵開通前某地到j地的火車時間；D2j為高鐵開通后某地到j地的高鐵時間。

結合高鐵網與鐵路網，以北京為目的地，選取10個主要樞紐城市為客源地。數(shù)據(jù)來源于12306官網和高德地圖，其中高鐵運行時間、火車運行時間均具有多樣性，故采用加權平均值。按照式(5)計算的吸引力系數(shù)結果見表8。

3.3.2 結果分析

從表8可見:吸引力系數(shù)均大于1，最高達11.8，表明較普通火車，高鐵的投入使用增加了旅游目的地的吸引力。但增加程度不同，吸引力強弱受距離影響，呈現(xiàn)出兩端分布(圖3和4)：對距離較遠(如上海、廣州、深圳)和較近(如天津、濟南)的客源地的吸引力改變性強，對于中度距離(如沈陽、武漢)的客源地吸引力改變弱。隨之，北京的客源組成比例也發(fā)生變化：距旅游目的地較遠和較近的游客人數(shù)增加，客源比例增大，中度距離的游客比例會相應減少。

表8 高鐵開通前后北京到各城市的旅游吸引力比較

數(shù)據(jù)來源：12306網站與高德地圖

圖3 吸引力隨距離的規(guī)律分布

圖4 城市吸引力分布及排名

4 結束語

節(jié)點城市是高速鐵路的交通樞紐，其旅游發(fā)展關系高鐵沿線城市的旅游發(fā)展和經濟發(fā)展，逐漸影響到區(qū)域旅游格局的變化。從旅游角度研究高鐵與節(jié)點城市的相關性，合理調整和規(guī)劃旅游業(yè)以順應高鐵時代的發(fā)展要求。

高速鐵路運輸業(yè)與旅游業(yè)之間相關系數(shù)高，兩者的聯(lián)系性強。但不同指標之間的相關程度不同，其中高鐵對國內的旅游影響較大，國內旅游收入為最高。客運量、旅客周轉量這些高鐵相關指標對旅游業(yè)的相關性較高，可以作為衡量旅游影響的重要指標。

以北京市為例分析高鐵對節(jié)點城市旅游業(yè)的影響，得出以下結論：① 隨著高鐵的開通北京旅游業(yè)經濟顯著提高，兩者存在較強的正相關性。② 高鐵的投入使用大大降低了城市加權旅行時間，提升了城市的可達性。③ 高鐵的投入使用增加了旅游目的地的吸引力。但增加程度隨距離不同表現(xiàn)出一定規(guī)律：對距離北京較近和較遠的城市影響顯著，對距離適中的城市影響較小，隨之旅游客源的比例也發(fā)生相應變化。

[1] TB10621—2014，高速鐵路設計規(guī)范[S].

[2] 中長期鐵路網規(guī)劃(2008年調整)[R].北京：國家發(fā)展改革委員會，2008.

[3] 華政.我國高鐵營業(yè)里程超2.2萬公里[N].人民政協(xié)報,2017-01-04(09).

[4] 耿筱丹. 高速鐵路對城市吸引力影響差異研究[D].北京:北京交通大學,2015.

[5] BANISTER D，BERECHMAN Y.Transport investment and thepromotion of economic growth [J].Journal of TransportGeography,2001(3):209-218.

[6] BONNAFOUS A.The regional impact of the TGV[J].Transportation,1987,14(2):127-137.

[7] VICKERMAN R. High-speed rail in Europe: Experience and issuesfor future development [J].The Annual of Regional Science,1997,31(1):21-38．

[8] 王鳳學.中國高速鐵路對區(qū)域經濟發(fā)展影響研究[D].長春：吉林大學,2012.

[9] BLUM U, HAYNES K E,KARLSSON C K. The regional and urban effects of high speed trains[J]. The Annals of Regional Science, 1997,31(1):1-20.

[10] 張志堯，范文毅.京滬高速鐵路對上海經濟發(fā)展的影響[J].上海鐵道學院學報，1994,15(2): 131-134.

[11] 胡天軍，申金升．京滬高速鐵路對沿線經濟發(fā)展的影響分析[J]．經濟地理，1999， 19(5)：101-104.

[12] 殷平.高速鐵路與旅游業(yè):成果評述與經驗啟示[J]. 旅游學刊,2012(6):33-40.

[13] 殷平.高速鐵路與區(qū)域旅游新格局構建——以鄭西高鐵為例[J]. 旅游學刊,2012(12):47-53.

[14] 汪德根,陳田,李立,等.國外高速鐵路對旅游影響研究及啟示[J]. 地理科學,2012(3):322-328.

[15] 汪德根.武廣高速鐵路對湖北省區(qū)域旅游空間格局的影響[J]. 地理研究,2013(8):1555-1564.

[16] 汪德根.武廣高鐵對沿線都市圈可達性影響及旅游空間優(yōu)化[J]. 城市發(fā)展研究,2014(9):110-117.

[17] 汪德根.京滬高鐵對主要站點旅游流時空分布影響[J]. 旅游學刊,2014(1):75-82.

[18] 汪德根,牛玉,王莉.高鐵對旅游者目的地選擇的影響——以京滬高鐵為例[J].地理研究,2015(9):1770-1780.

[19] 郭建科,王紹博,李博,等.哈大高鐵對東北城市旅游經濟聯(lián)系的空間影響[J].地理科學,2016(4):521-529.

[20] 郭建科,王紹博,王輝,等.哈大高鐵對東北城市旅游供需市場的空間效應研究——基于景點可達性的分析[J].地理科學進展,2001(4):505-514.

[21] 李天元.旅游學概論[M].6版.天津：南開大學出版社，2009.

[22] 沈中印,史術光.論旅游業(yè)和交通業(yè)的互動與整合[J].云南地理環(huán)境研究,2006(6):84-87.

[23] 褚夫強. 基于灰色關聯(lián)分析方法的網點復制特性的研究[C]//第二屆中國印刷與包裝學術會議論文摘要集.北京：中國印刷科學技術研究所，2012.

[24] 林曉言,陳小君,白云峰,等. 京津城際高速鐵路對區(qū)域經濟影響定量分析[J]. 鐵道經濟研究,2010(5):5-11.

[25] 張凌云.旅游地引力模型研究的回顧與前瞻[J]. 地理研究,1989(1):76-87.

[26] 廖愛軍.旅游吸引力及引力模型研究[D].北京:北京林業(yè)大學, 2005.

[27] 保繼剛.引力模型在游客預測中的應用[J].中山大學學報(自然科學版),1992(4):133-136.

[28] 于秋陽,楊斯涵.高速鐵路對節(jié)點城市旅游業(yè)發(fā)展的影響研究——以西安市為例[J].人文地理,2014(5):142-148.