姚亞光，米雪麗

（蘭州交通大學 交通運輸學院，甘肅 蘭州 730070）

一、研究背景

（一）研究目的

隨著高鐵系統(tǒng)（HSR）在全球范圍內(nèi)的建成與運營，由于具有快速、安全、便捷、載客量大等優(yōu)勢，在縮短城市間的旅行時間、促進旅游經(jīng)濟要素的流動、提升城市間旅游經(jīng)濟聯(lián)系強度等方面具有不可替代的意義，已成為居民旅游出行的首選交通運輸工具①②。蘭渝高鐵是國家《中長期鐵路規(guī)劃》中的高速客運通道之一，途經(jīng)蘭州、定西、廣元、重慶等城市，是溝通西北、西南的最快捷高速鐵路，蘭渝高鐵的開通運營，改變了西部高速鐵路運輸?shù)拿婷病?019年1月蘭渝鐵路全線開通動車，標志著蘭渝高鐵正式上線運營，成為帶動西部地區(qū)經(jīng)濟社會發(fā)展的新動力。高鐵是影響旅游空間結(jié)構(gòu)的主要因素之一③，可達性的時空收斂效應與地區(qū)的旅游經(jīng)濟顯著相關(guān)④。近年來，“高鐵+旅游”的研究層出不窮，逐漸成為國內(nèi)外學者探討的熱點問題。鑒于此，本文以蘭渝高鐵為研究對象，構(gòu)建旅游可達性模型以及旅游經(jīng)濟聯(lián)系模型，探討高鐵開通前后沿線城市的旅游可達性及旅游經(jīng)濟聯(lián)系空間格局演變，同時以2014—2019年為時間段，運用面板數(shù)據(jù)模型確定蘭渝高鐵開通對旅游經(jīng)濟指標發(fā)展水平的具體影響，為西部地區(qū)旅游經(jīng)濟廊道發(fā)展提供理論參考與決策支持。

（二）研究區(qū)域及數(shù)據(jù)獲取

蘭渝高鐵全長約800公里，選取蘭州（LZ）、定西（DX）、隴 南（LN）、廣 元（GY）、南 充（NC）、重 慶（CQ）6個沿線城市為研究單元，以2017年（開通前）、2019年（開通后）為時間斷面衡量高鐵開通前后旅游可達性以及旅游經(jīng)濟聯(lián)系的變化。同時，選取2014—2019年建立面板數(shù)據(jù)模型評估蘭渝高鐵開通對沿線城市旅游經(jīng)濟的平均效應。數(shù)據(jù)來源于蘭州、定西、隴南、廣元、南充、重慶6個城市2014年至2019年歷年統(tǒng)計年鑒及統(tǒng)計公報，由于高鐵運營存在方向性的時間差異，故選取12306網(wǎng)站兩個方向上的最短時間作為城市間的最短旅行時間。

二、研究方法

（一）旅游可達性模型。

旅游交通可達性模型一般選取加權(quán)平均旅行時間⑤⑥，在考慮城市旅游經(jīng)濟實力的前提下進行測量，具體公式如下：

式中：Ai為城市i的交通可達性；Tij為城市i到城市j的最短旅行時間（單位為min）；Mj為城市j的年旅游總收入，Ai的值越小，交通可達性越高，反之亦然。

（二）旅游經(jīng)濟聯(lián)系模型。本文借助修正后的引力模型來衡量旅游經(jīng)濟聯(lián)系量，體現(xiàn)時間距離對于城市旅游經(jīng)濟聯(lián)系的作用，具體計算公式如下⑦：

式中：Pi、Pj分別表示城市i、城市j的旅游總?cè)舜危▎挝粸槿f人次）；Vi、Vj分別表示城市i、城市j的旅游總收入（單位為億元）；Tij為城市i到城市j的最短旅行時間（單位為min），Rij為旅游經(jīng)濟聯(lián)系量，Ri為城市i的旅游經(jīng)濟聯(lián)系總量。

（三）面板數(shù)據(jù)模型

面板數(shù)據(jù)模型由混合效應模型、固定效應模型、隨機效應模型組成，根據(jù)不同的參數(shù)設定，又可分為混合模型、變截距模型以及變系數(shù)模型⑧⑨。為分析高鐵開通對旅游經(jīng)濟是否有直接效應，選用變截距模型并在模型中引入一個虛擬變量，表示蘭渝高鐵開通前后的差異，虛擬變量的定義以及變截距模型公式如下：

式中：αit截距項，表示個體的影響程度，βitk為斜率項，表示結(jié)構(gòu)變化的程度，uit為隨機項，滿足計量經(jīng)濟模型的基本假設，即uit，t～IDD（0，αit2），由于αit≠αjt，α為常數(shù)項。

三、蘭渝高鐵對旅游經(jīng)濟的空間影響分析

（一）旅游可達性分析

由式（1）測算出蘭渝高鐵沿線城市在高鐵開通前后旅游可達性的結(jié)果如表2所示。蘭渝高鐵開通前，沿線城市整體旅游可達性水平較低，跨度區(qū)間為[169,577]。其中蘭州、重慶屬于低值區(qū)，這是由于蘭渝高鐵沿線區(qū)域?qū)儆诜忾]空間，蘭州和重慶又位于線路兩端，可能導致加權(quán)平均旅行時間較高。蘭渝高鐵開通后，跨度區(qū)間降為[114,392]，沿線各城市加權(quán)平均旅行時間的平均值由353.23min縮短為238.75min。從壓縮率來看，區(qū)域平均時空壓縮率為31.76%，各城市的時空壓縮率也均超過25%。由此可見，蘭渝高鐵開通對沿線各城市的可達性改善效果顯著，且線路兩端城市的提升幅度要優(yōu)于中間城市。同時，沿線各城市的可達性水平提升幅度也存在不均衡性，時空壓縮降序排列依次為：定西>南充>蘭州>重慶>隴南>廣元。由可達性空間格局演化圖可知，可達性的空間格局基本保持不變，定西、南充的可達性提升幅度最顯著，這可能與高鐵開通前定西、南充交通發(fā)展相對落后較多，但由于與經(jīng)濟較為發(fā)達的城市蘭州、重慶接壤，交通區(qū)位優(yōu)勢明顯，在蘭渝高鐵開通后，定西、南充的可達性水平借勢迅速提升（表1）。

表1 蘭渝高鐵開通前后沿線城市旅游可達性

（二）旅游經(jīng)濟聯(lián)系度分析

蘭渝高鐵開通前，沿線城市旅游經(jīng)濟聯(lián)系見表2。南充-重慶相近且旅游資源較為豐富，同城效應已比較明顯。定西-南充旅游聯(lián)系強度值最低，僅為1.70，這與定西旅游經(jīng)濟基礎薄弱且處于區(qū)域的邊緣地帶，僅受到單方向旅游要素流動的影響，依賴性較強。南充雖然旅游資源豐富，但旅游多局限于直轄市重慶的“一日游”及“半日游”的模式，旅游經(jīng)濟的潛力難以完全發(fā)揮出來。蘭渝高鐵開通后，沿線城市的旅游經(jīng)濟聯(lián)系強度值大幅提升，數(shù)值大于100的城市對由3個增加至6個。廣元-南充、廣元-重慶、南充-重慶旅游經(jīng)濟聯(lián)系強度值均超過300，這表明高鐵開通帶來可達性的提升，旅游經(jīng)濟聯(lián)系強度也隨之增加。強度最低的定西-南充僅為9.40，與最高值南充-重慶相差600多倍，相較于開通前有所下降，說明高鐵開通使得沿線城市的旅游經(jīng)濟聯(lián)系趨于平衡，這對于區(qū)域旅游經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展意義重大。

表2 蘭渝高鐵開通前后沿線城市旅游經(jīng)濟聯(lián)系度

由沿線城市旅游經(jīng)濟聯(lián)系總量可以看出，高鐵開通前，旅游經(jīng)濟聯(lián)系總量的整體值偏低，重慶、南充憑借優(yōu)越的旅游資源及地理位置而名列前茅；隴南、廣元次之；末端城市蘭州、定西由于地緣偏遠，交通不便而總量偏低。但是在高鐵開通后，總量提升幅度較大，蘭州、定西、隴南旅游經(jīng)濟聯(lián)系總量增幅超過4倍。盡管總體格局沒有發(fā)生明顯變化，但旅游經(jīng)濟較為落后的蘭州、定西、隴南正面臨新的旅游經(jīng)濟發(fā)展機遇，尤其是定西隨著高鐵開通后交通可達性的改善，旅游經(jīng)濟聯(lián)系總量提升幅度最大，旅游業(yè)勢必會成為定西新的經(jīng)濟增長點。

四、蘭渝高鐵對旅游經(jīng)濟的效應分析

運用Eviews 10.0軟件并基于面板數(shù)據(jù)對蘭渝高鐵開通后對沿線城市旅游經(jīng)濟指標的具體效應進行評估，其中解釋變量為鐵路運輸指標，分別為鐵路客運量（KY）、鐵路貨運量（HY）；被解釋變量旅游經(jīng)濟發(fā)展水平用地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）、社會消費品零售總額（Trade）、旅游總?cè)舜危═ourists）和旅游總收入（Income）。考慮到各城市經(jīng)濟發(fā)展情況不同，鐵路客貨運量的影響因素會有差異，同時同一時期受到國家經(jīng)濟宏觀調(diào)控、地方運輸政策等外部相同因素的影響，為盡可能避免相關(guān)性，使用Crosssection SUR估計方法。

（一）變截距模型的檢驗與修正

將從數(shù)據(jù)來源中獲取的初始數(shù)據(jù)導入Eviews 10.0軟件，采用Cross-section SUR估計方法，得出的各項指標的R方以及P值如表3所示。從表3可以看出，當取顯著性水平a=0.05時，Trade、GDP、Tourist和Inc這4個指標的F和t檢驗均顯著，高鐵開通與否（RM）的P值對于GDP、Trade、Tourist、Inc均不顯著，這意味著GDP、Trade、Tourist、Inc與RM存在多重共線性。通過不斷地推算，采用逐步回歸方式對初始模型進行修正，將RM變量剔除保留客運量和貨運量得到修正后的檢驗結(jié)果如表4所示，GDP、Trade、Tourist、Inc的R方分別為0.9946、0.9895、0.9928、0.9747，且F和t檢驗也均顯著，說明修正后的模型較為合理（表4）。

表3 顯著性檢驗結(jié)果

表4 修正后的顯著性檢驗結(jié)果

（二）參數(shù)結(jié)果分析

擬合回歸方程的參數(shù)結(jié)果是從平均水平反映蘭渝高鐵對沿線城市旅游經(jīng)濟的影響。表5反映客運量和貨運量在旅游經(jīng)濟指標中的回歸系數(shù)，解釋了旅游業(yè)隨著蘭渝高鐵開通的變化趨勢。

表5 客運量和貨運量的回歸系數(shù)

1.從客貨運量的系數(shù)上看，鐵路客運量為正，鐵路貨運量為負，反映出客運量對于城市的旅游經(jīng)濟發(fā)展至關(guān)重要。蘭渝高速鐵路的開通使得鐵路客運列車的數(shù)量增加，鐵路客運列車數(shù)量的增加必然導致鐵路客運量的增加，從而帶動當?shù)氐穆糜螛I(yè)的發(fā)展。反之，旅游業(yè)的發(fā)展也會促進客運量的增長，因此蘭渝高鐵與沿線城市的旅游經(jīng)濟需要協(xié)調(diào)發(fā)展，密切配合。對于4個被解釋變量，每增加1萬人次的客運量，則會增加的GDP為1.503億元；社會消費品零售總額為0.709億元和旅游總收入為0.624億元；還可以增加5.426萬人次的國內(nèi)外旅游人數(shù)。通過初步核算可知，GDP的增加量是在收入有關(guān)指標中最大的，因此蘭渝高鐵對于沿線城市的GDP增長帶動最為明顯。對于旅游人數(shù)的增加，這可以解釋為蘭渝高鐵開通后時間距離被壓縮，游客去景點旅游耗費的時間大幅減少，旅游客流將會越來越多。

2.從虛擬變量R被剔除掉來看，蘭渝高鐵的開通對于GDP總量、社會消費品總額、國內(nèi)外旅游人數(shù)以及旅游收入并不產(chǎn)生直接影響。這意味著蘭渝高鐵的開通對于區(qū)域旅游經(jīng)濟影響直接作用不顯著，反而是通過客運量增加的間接方式產(chǎn)生作用。同時，蘭渝高鐵開通對旅游經(jīng)濟產(chǎn)生直接影響也需要一個過程，蘭渝開通運營僅一年多，輻射面積較廣，且重慶經(jīng)濟體量過于龐大，區(qū)域“虹吸效應”明顯，因此，蘭渝高鐵對旅游經(jīng)濟的直接作用需要時間才能顯現(xiàn)。

3.從截距項來看，蘭渝高鐵的開通對于不同城市的影響有所差異，對于GDP、Trade、Tourist、Inc四個指標重慶都是最大的。說明蘭渝高鐵的開通對重慶的旅游業(yè)和經(jīng)濟各方面影響在區(qū)域內(nèi)的城市中都是最顯著的，由于重慶的旅游經(jīng)濟基礎本來就非常好，蘭渝高鐵的開通使得客運量的增加拉動了當?shù)芈糜螛I(yè)的發(fā)展。蘭州由于是省會城市，經(jīng)濟基礎與地理位置優(yōu)異，蘭渝高鐵開通會加大客流與貨流的流動性，因此旅游經(jīng)濟會有大幅提升。

五、結(jié)論

其一，蘭渝高鐵開通前后區(qū)域旅游可達性空間格局總體變化不大，但對于旅游可達性的改善效果顯著。其中定西旅游可達性的提升幅度最大，這可能與高鐵開通前定西鐵路交通相對落后較多。但由于其與省會城市蘭州接壤，交通區(qū)位優(yōu)勢明顯，在蘭渝高鐵開通后，定西市的旅游可達性水平借勢迅速提升。

其二，蘭渝高鐵開通使得沿線城市旅游經(jīng)濟聯(lián)系強度均有提升，同時沿線城市的旅游經(jīng)濟聯(lián)系趨于平衡。與四川相比，甘肅的旅游經(jīng)濟發(fā)展勢頭較迅猛，蘭州、定西、隴南三個城市旅游業(yè)的發(fā)展將迎來更大的機遇。

其三，從蘭渝高鐵對沿線城市旅游經(jīng)濟的效應來看，蘭渝高鐵的開通對于區(qū)域旅游經(jīng)濟的直接作用不顯著，反而是通過客運量增加的方式產(chǎn)生間接作用，即每增加1萬人次的客運量，則會增加GDP1.503億元；社會消費品零售總額為0.709億元和旅游總收入為0.624億元；還可以增加5.426萬人次的國內(nèi)外旅游人數(shù)。

注釋：

①郭建科,王紹博,李博等.哈大高鐵對東北城市旅游經(jīng)濟聯(lián)系的空間影響[J].地理科學,2016,36(04):521-529.

②李瑞,奚世軍,吳曉俊等.貴廣高鐵對沿線旅游城市可達性影響測度及其地域結(jié)構(gòu)系統(tǒng)構(gòu)建[J].世界地理研究,2017,26(04):62-72.

③汪德根,陳田,陸林等.區(qū)域旅游流空間結(jié)構(gòu)的高鐵效應及機理——以中國京滬高鐵為例.地理學報,2015,70(2):214-233.

④穆成林,陸林,黃劍鋒等.高鐵網(wǎng)絡下的長三角旅游交通格局及聯(lián)系研究[J].經(jīng)濟地理,2015,35(12):193-202.

⑤Masson S,Petiot R.Can the high speed rail reinforce tourism attractiveness?The case of the high speed rail between Perpignan (France)and Barcelona (Spain)[J].Technovation,2009,29(9):611-617.

⑥Kurihara T,Wu L.The Impact of High Speed Rail on Tourism Development:A Case Study of Japan[J].The Open Transportation Journal,2016(1):35-44.

⑦Andres L,Francesc R.Impact of High-Speed Lines in Rela tiontovery High Frequency Air Services[J].Journalof Public Trans portation,2005,8(2):17.

⑧陳海燕.面板數(shù)據(jù)模型分析及應用[D].天津:天津大學,2006.

⑨張春民,王瑋強,李文添,等.基于面板數(shù)據(jù)的蘭新高鐵區(qū)域經(jīng)濟特性分析[J].鐵道科學與工程學報,2017,14(01):12-18.