高速铁路对江苏省城市旅游经济联系的影响研究

冯英杰，汤 澍

（1.南京大学金陵学院，江苏南京 210089；2.金陵科技学院，江苏南京 210038）

0 引言

交通是连接旅游客源地和目的地之间的桥梁，对旅游发展有着重要的影响。2017年，交通运输部、国家旅游局等六部门联合印发了《关于促进交通运输与旅游融合发展的若干意见》。高速铁路以其快速、安全、高效等优点，成为现代旅游交通的重要方式。2019年，党中央、国务院印发的《长江三角洲区域一体化发展规划纲要》中明确提出依托高铁网络和站点，推出“高铁+景区门票”“高铁+酒店”等快捷旅游产品。

学术界关于高铁对旅游的影响已取得一系列研究成果，主要集中在以下几个方面：一是高铁对旅游产业的影响。王欣等［1］研究了高速铁路网对我国区域旅游产业的影响。于秋阳等［2］探讨了高速铁路对西安市旅游业发展的影响。二是高铁对旅游空间结构的影响。Masson等［3］认为高铁开通后旅游地空间结构将重新调整。殷平［4］、汪德根等［5］分别探讨了郑西高铁、京沪高铁对区域旅游空间结构的影响。王绍博等［6］分析了高铁网络化下东北地区旅游空间结构的动态演变。三是高铁对旅游者行为的影响。冯英杰等［7］、许春晓等［8］分别以南京市、长沙市为例，研究了高铁对城市居民出游行为的影响。四是高铁对旅游交通可达性的影响。李保超等［9］研究了高速铁路对皖南国际文化旅游示范区可达性的影响。郭建科等［10］探讨了哈大高铁对东北城市旅游交通可达性和旅游经济联系的空间影响。

总的来说，已有研究成果主要集中在高铁对旅游产业的影响、对旅游空间结构的影响、对旅游者行为的影响、对旅游交通可达性的影响等方面。实际上，高铁带来的旅游交通格局变化会对区域旅游经济联系产生影响［11］，而目前关于高铁对旅游经济联系影响的研究还比较少，且研究案例地大多是某条高铁沿线或某个旅游城市，关于高铁对整个区域影响的研究相对不足。在此背景下，本文基于旅游交通可达性模型和旅游经济联系模型，通过无高铁和有高铁两种情况下的对比分析，研究高速铁路对江苏省13个设区市旅游经济联系的影响，以期为江苏省高铁网络优化布局和高铁旅游发展提供理论依据和实践参考。

1 研究区概况

江苏省位于中国大陆东部沿海中心，面积10.72万km2，辖南京、无锡、徐州、常州、苏州、南通、连云港、淮安、盐城、扬州、镇江、泰州、宿迁13个设区市，2019年全省GDP为99 631.5亿元，人均GDP为123 607元，年末常住人口8 070.0万人。江苏省旅游资源丰富，自然与人文景观交相辉映，2019年实现旅游业总收入14 321.6亿元，其中旅游外汇收入47.4亿美元，国内旅游收入13 902.2亿元，接待入境游客399.5万人次，国内游客8.8亿人次。

2019年12月，随着徐州-盐城高速铁路、连云港-镇江高速铁路连云港-淮安段开通运营，江苏省13个设区市实现了“市市通动车”。截至2019年年底，江苏省内已开通沪宁、京沪、宁杭、徐盐、连镇高铁连淮段等高速铁路，高铁骨架初具规模，满足了“快旅慢游”的交通需求，为旅游业发展提供了有力支撑。

2 研究方法与数据来源

2.1 研究方法

2.1.1 旅游交通可达性模型

本文采用加权平均旅行时间和可达性系数2项指标来测度江苏省13个城市的旅游交通可达性。

加权平均旅行时间是一个广为使用的交通可达性测度指标，计算公式为［9］：

式中：Ai为客源地城市j到目的地城市i的加权平均旅行时间，反映了江苏省各客源地城市到目的地城市i的可达性，Ai值越小表示城市i可达性越高，反之越低；Tij表示从客源地城市j到目的地城市i的最短旅行时间；Mj为城市j的权重，本文采用城市j旅游总收入和旅游总人数的几何平均值；n为江苏省除城市i外的设区市数量，本文取12。

为了使各个城市的可达性具有可比性，计算各个城市的可达性与全省所有城市可达性的平均值之比，得到可达性系数，计算公式为［12］：

2.1.2 旅游经济联系模型

旅游经济联系模型［9］由引力模型修正而来，计算公式为：

式中：Lij为城市i与城市j之间的旅游经济联系强度；Pi和Pj分别为城市i和j的旅游总人数（单位为亿人次）；Vi和Vj分别为城市i和j的旅游总收入（单位为亿元）；Tij表示城市i和j之间的最短旅行时间（单位为h）。

在此基础上计算旅游经济联系总量，计算公式为：

式中：Li为城市i的对外旅游经济联系总量，反映了城市i所有对外旅游经济联系强度的总和，体现了该城市在区域旅游中的地位和作用；n为江苏省除城市i外的设区市数量，本文取12。

2.2 数据来源

本文以江苏省13个设区市为研究对象。旅游经济方面主要涉及旅游总收入、旅游总人数2项指标，根据《江苏统计年鉴2019》中各个城市的国内旅游收入、旅游外汇收入、国内旅游人数、入境旅游人数等指标经整理计算得出。旅行时间方面，考虑到江苏省内城市间的旅游交通方式主要是公路和铁路，本文采用公路和铁路旅行时间。

对于公路旅行时间，利用“百度地图”和“高德地图”的导航功能，选择两个城市市政府之间用时最短的驾车路线，取两个软件驾车时间的平均值作为两市间的公路旅行时间。对于铁路旅行时间，于2019年12月31日查询“中国铁路12306”网站（www.12306.cn），选择两个城市主客站之间的区段作为旅行路线。一个城市有两个以上主客站的（如南京站、南京南站），选择用时最短的车站间路线。两市间无直达列车的，采用途中换乘一次的方式。取Z，T，K开头和四位数车次中最短运行时间作为两市间的普通铁路旅行时间，取G，D开头车次中最短运行时间作为两市间的高速铁路旅行时间。用公路旅行时间、普通铁路旅行时间两者中的较小值模拟在假设无高铁情况下两市间的最短旅行时间，取公路旅行时间、普通铁路旅行时间、高速铁路旅行时间三者中的最小值作为在现实有高铁情况下两市间的最短旅行时间。据此整理出在无高铁、有高铁两种情况下江苏省13个城市间的最短旅行时间矩阵，如表1所示。

3 高铁对江苏省城市旅游经济联系的影响分析

3.1 旅游交通可达性分析

根据表1中的数据，运用公式（1）和（2）计算在无高铁、有高铁两种情况下江苏省13个城市的加权平均旅行时间、可达性系数和可达性变化情况，结果如表2所示。

表1 江苏各市间最短旅行时间 （单位：h）

从表2中可以看出，高速铁路缩短了江苏各个城市间的时空距离，提升了旅游交通可达性水平，全省13个城市加权平均旅行时间的均值从2.57 h缩短到2.10 h，可达性提升了18.29%。但是，各个城市可达性的提升程度具有不均衡性。加权平均旅行时间减少幅度最大的城市为徐州，由3.89 h减少至2.14 h，减少了1.75 h，可达性提升了44.94%；加权平均旅行时间减少幅度最小的城市为连云港，由4.05 h减少至3.97 h，减少了0.07 h，可达性仅提升1.85%。13个城市按可达性变化率排序依次为：徐州＞南京＞镇江＞苏州＞常州＞无锡＞宿迁＞南通＞扬州＞盐城＞淮安＞泰州＞连云港。可以看出，可达性变化率排名前六的城市均在京沪高铁沿线，说明设计时速350 km的京沪高铁作为贯穿江苏境内的主要高铁干线，加上南京-上海间还有沪宁高铁与之并行，沿线城市旅游交通可达性改善较为显著，然而沿线城市中只有徐州属苏北地区，其他五市均在苏南地区。苏北地区的连云港、淮安、盐城、宿迁四市虽然开通了徐州-盐城、连云港-淮安两条高速铁路，但设计时速仅为250 km，等级并不高。苏中地区的扬州、泰州、南通三市虽然有D字头动车停靠，但目前横贯苏中地区的宁启铁路只是设计时速200 km的客货混合线，并非规范意义上的高速铁路。因此，除徐州外，江苏省现有高铁线路对苏中、苏北地区旅游交通可达性的改善作用较为有限。

表2 高铁对江苏各市旅游交通可达性的影响

本文将可达性系数在小于0.80、0.80～1.00、1.00～1.20、大于1.20范围内分别定义为可达性优秀、良好、一般、较差。从表2中可以看出，高铁开通前后，南京、无锡、常州、镇江的可达性始终优秀，扬州、泰州始终良好，南通始终一般，连云港、宿迁始终较差。高铁开通后，苏州的可达性由良好提升为优秀，徐州由较差提升为一般，淮安、盐城由一般下降为较差。

3.2 旅游经济联系强度分析

运用公式（3）计算在无高铁、有高铁两种情况下江苏省13个城市间的旅游经济联系强度，结果如表3所示。

从表3中可以看出，在无高铁情况下，无锡-苏州间的旅游经济联系强度最大，为18 545.19亿人次·亿元/h2；其次是常州-无锡，旅游经济联系强度值为10 001.17亿人次·亿元/h2；南京-镇江间的旅游经济联系强度排名第三，为4 069.50亿人次·亿元/h2；而泰州-宿迁间的旅游经济联系强度最小，仅为6.16亿人次·亿元/h2。在有高铁情况下，城市间旅游经济联系强度排名前三的依然是无锡-苏州、常州-无锡、南京-镇江，强度值分别增加到87 849.00亿人次·亿元/h2，25 312.88亿人次·亿元/h2，12 911.92亿人次·亿元/h2；而旅游经济联系强度最小的依然是泰州-宿迁，为6.16亿人次·亿元/h2，相对于无高铁没有变化。

从提升幅度上看，受益于徐盐高速铁路，徐州-宿迁、徐州-淮安间的旅游经济联系提升最为明显，分别提升到原来的7.69倍、6.54倍；其次是京沪高铁沿线的南京-徐州、镇江-苏州、南京-苏州，分别提升到原来的6.48倍、6.21倍、5.57倍。虽然京沪高铁设计时速高于徐盐高铁，但由于京沪通道上原有的京沪普速铁路列车运行速度已经相对较快，因此京沪高铁沿线城市间旅游经济联系的提升幅度反而略低于徐盐高铁沿线。总的来说，江苏省高铁沿线城市间旅游经济联系提升较为明显，形成了高铁旅游带。

同时也应该看到，在江苏省13个城市构成的78对城市间，有37对城市间的旅游经济联系在高铁开通后没有变化，占47.44%，而其中大多数是苏南-苏中、苏南-苏北间的跨江线路。主要原因在于江苏境内目前仅南京拥有高速铁路过江通道，苏中、苏北地区与苏南地区铁路连通性较差，省内高铁尚未形成完善的网络，从苏中、苏北地区前往苏南地区如坐高铁均需绕道南京过江，费时费力，因此很多旅游者依旧选择原先的公路交通方式过江，最短旅行时间没有变化。

表3 江苏各市间旅游经济联系强度 （单位：亿人次·亿元/h2）

3.3 旅游经济联系总量分析

运用公式（4）计算在无高铁、有高铁两种情况下江苏省13个城市的旅游经济联系总量，结果如表4所示。

从表4中可以看出，在无高铁情况下，无锡的旅游经济联系总量最大，为31 561.05亿人次·亿元/h2，宿迁的旅游经济联系总量最小，为323.92亿人次·亿元/h2；在有高铁情况下，旅游经济联系总量最大的依然是无锡，为123 244.07亿人次·亿元/h2，最小的是连云港，为604.04亿人次·亿元/h2。进一步计算各市旅游经济联系总量占全省总和的比例发现，排名前三的城市（无锡、苏州、常州）在无高铁情况下旅游经济联系总量合计占比为71.53%，在有高铁情况下占比上升到78.09%；排名后三的城市（宿迁、连云港、盐城）在无高铁情况下旅游经济联系总量合计占比为1.22%，在有高铁情况下占比下降到0.72%。可以看出，高铁开通后，原先发展相对较好的城市旅游经济联系总量占比进一步增加，而原先发展相对滞后的城市旅游经济联系总量占比则有所下降，说明高铁在一定程度上加剧了区域旅游的“极化效应”。

从提升幅度上看，高铁开通后江苏省13个城市的旅游经济联系总量均有所提升。本文根据旅游经济联系总量提升幅度将城市划分为高铁强驱动型城市、高铁明显驱动型城市、高铁弱驱动型城市3类，其中提升幅度在200%以上的为强驱动型城市，提升幅度在150%～200%的为明显驱动型城市，提升幅度在150%以下的为弱驱动型城市。据此，徐州、苏州、无锡、镇江、宿迁、南京、常州为高铁强驱动型城市，其中徐州的旅游经济联系总量提升最为明显，提升了401.71%；淮安为明显驱动型城市，提升幅度为156.22%；盐城、连云港、南通、泰州、扬州为弱驱动型城市，其中扬州的旅游经济联系总量提升幅度最小，仅为22.98%。可以看出，高铁开通后江苏各市旅游经济联系总量的变化存在明显差异，京沪、沪宁、徐盐等高铁沿线城市受驱动较为明显，而南通、泰州、扬州等城市目前仅开通了D字头动车，并无规范意义上的高铁，受辐射带动作用有限。

4 结语

本文基于旅游交通可达性模型和旅游经济联系模型，通过无高铁和有高铁两种情况下的对比分析，研究了高速铁路对江苏省13个设区市旅游经济联系的影响，得出以下主要结论：

（1）高铁缩短了城市间的时空距离，省内各市旅游交通可达性水平均有提升，但提升程度具有不均衡性，京沪高铁沿线城市可达性改善较为显著。

（2）高铁沿线城市间旅游经济联系提升较为明显，形成了高铁旅游带，但也有近半数的城市间旅游经济联系没有变化，主要原因在于江苏省内高铁网络尚不完善，且高铁过江通道较少，苏中、苏北地区与苏南地区铁路连通性较差。

表4 江苏各市旅游经济联系总量

（3）根据旅游经济联系总量提升幅度划分，徐州、苏州、无锡、镇江、宿迁、南京、常州为高铁强驱动型城市，淮安为高铁明显驱动型城市，盐城、连云港、南通、泰州、扬州为高铁弱驱动型城市。

为促进江苏省高铁网络优化布局和高铁旅游发展，提出如下建议：（1）加快苏中、苏北地区高铁建设，提升速度等级，增加过江通道，形成互联互通的高铁网络。（2）加强区域旅游合作，沿高铁旅游带打造精品旅游线路。（3）高铁沿线各个城市应根据自身资源禀赋，突出特色，避免同质化竞争，实现区域旅游协调发展。