李杰梅，高麗，祁婧潔，尹琪

(昆明理工大學(xué)，交通工程學(xué)院，昆明 650504)

0 引言

近年來(lái)，基于一帶一路的互聯(lián)互通建設(shè)以及《推進(jìn)物流大通道建設(shè)行動(dòng)計(jì)劃(2016—2020年)》提出的加強(qiáng)國(guó)內(nèi)11條物流大通道與邊境口岸的銜接等一系列戰(zhàn)略的規(guī)劃實(shí)施，極大地促進(jìn)了我國(guó)內(nèi)陸地區(qū)出境大通道的發(fā)展，推動(dòng)內(nèi)陸腹地城市連接各邊境口岸的開(kāi)放通道網(wǎng)絡(luò)逐漸完善。打通內(nèi)陸腹地與出境口岸銜接的主要通道，形成內(nèi)陸交通網(wǎng)與開(kāi)放大通道互聯(lián)互通的格局是新時(shí)期我國(guó)加快內(nèi)陸開(kāi)放步伐、構(gòu)筑內(nèi)陸開(kāi)放新高地的重大舉措。探索腹地城市與邊境口岸銜接的通達(dá)程度和空間溢出效應(yīng)的演化特征及其形成機(jī)制，對(duì)于我國(guó)未來(lái)開(kāi)放大通道建設(shè)及規(guī)劃，實(shí)現(xiàn)開(kāi)放大通道與腹地經(jīng)濟(jì)協(xié)同優(yōu)化管理具有重要意義。

伴隨著貿(mào)易全球化及國(guó)際互聯(lián)互通等的發(fā)展，港口、機(jī)場(chǎng)等樞紐與腹地可達(dá)性測(cè)算引起學(xué)者的關(guān)注。Claude等[1]借助引力模型研究了美國(guó)貨物聯(lián)運(yùn)到達(dá)東西海岸及墨西哥灣各大港口的可達(dá)性；Ferrari 等[2]運(yùn)用雙約束形式重力模型對(duì)港-腹空間可達(dá)性進(jìn)行了探討。董潔霜等[3]構(gòu)建了港口與腹地的集疏運(yùn)系統(tǒng)阻抗模型。韓增林等[4]對(duì)東北地區(qū)港口內(nèi)陸空間可達(dá)性進(jìn)行綜合測(cè)度。

然而，已有成果缺乏對(duì)腹地城市銜接邊境口岸可達(dá)性的綜合測(cè)評(píng)，且重視個(gè)案分析，缺少對(duì)不同地區(qū)、不同時(shí)期可達(dá)性的比較研究。因此，本文構(gòu)建腹地-口岸可達(dá)性測(cè)度模型，獲取其演化的時(shí)空特征及形成機(jī)制；運(yùn)用泰爾指數(shù)分析其空間差異特征及其產(chǎn)生的原因；基于空間馬爾科夫鏈分析其空間溢出效應(yīng)，以期為中國(guó)制定開(kāi)放大通道發(fā)展戰(zhàn)略提供參考依據(jù)。

1 研究區(qū)域、研究方法與數(shù)據(jù)來(lái)源

1.1 研究區(qū)域

以2013年行政區(qū)劃為準(zhǔn)，扣除個(gè)別數(shù)據(jù)獲取困難的城市，以全國(guó)336個(gè)地級(jí)及以上城市作為內(nèi)陸腹地的樣本。同時(shí)，依據(jù)《國(guó)家口岸發(fā)展“十三五”規(guī)劃》中提出的國(guó)家一類(lèi)口岸，除去待建和未建成口岸，選取30個(gè)口岸作為研究單元，如圖1所示。

圖1 研究區(qū)域Fig.1 Research area

1.2 研究方法

1.2.1 腹地-口岸可達(dá)性測(cè)算模型

腹地-口岸可達(dá)性反映腹地城市連接邊境口岸的通達(dá)性，一般認(rèn)為腹地城市與邊境口岸的空間距離直接影響其可達(dá)性，距離越遠(yuǎn)通行時(shí)間越長(zhǎng)，可達(dá)性越差；城市內(nèi)道路的連通程度決定著人流、物流的集疏運(yùn)便捷程度，也會(huì)對(duì)腹地可達(dá)性產(chǎn)生重要影響；外向連接度則決定了腹地城市對(duì)外交流的運(yùn)輸便利性[5]。因此，腹地-口岸可達(dá)性的主要影響因素可概括為腹地與口岸間空間距離、腹地城市內(nèi)道路連通程度和對(duì)外通達(dá)性這個(gè)因素[6]。本文在已有研究的基礎(chǔ)上[7]，定義腹地-口岸綜合交通可達(dá)性測(cè)度模型為

式中：Ai為城市i的腹地-口岸可達(dá)性；Si為腹地i的路網(wǎng)連通度，以城市單位面積公路通車(chē)?yán)锍毯饬浚籏i為腹地i的外向連接度，用與腹地i直接相連的其他節(jié)點(diǎn)數(shù)目來(lái)表示；Ti為腹地i與邊境口岸的最短旅行時(shí)間；Tij1和Tij2分別為腹地i與邊境口岸j的公路和鐵路最短旅行時(shí)間；w1、w2分別為公路、鐵路兩種運(yùn)輸方式的權(quán)重；n為邊境口岸的數(shù)目；、、分別為T(mén)i、Si和Ki的平均值。

1.2.2 基于泰爾系數(shù)衡量腹地-口岸可達(dá)性的空間差異

為衡量腹地-口岸可達(dá)性的區(qū)域差異，根據(jù)Theil 等[8]提出的Theil 系數(shù)計(jì)算方法并結(jié)合周亮等[9]的研究，構(gòu)建以經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平為權(quán)重的可多層次分解的Theil系數(shù)為

式中：T為T(mén)heil 系數(shù)，用于測(cè)度腹地-口岸可達(dá)性的總體差異，其值越大，表示差異化程度越大；A和G分別為全國(guó)的腹地-口岸可達(dá)性和GDP 發(fā)展水平；Am和Gm分別為第m省區(qū)的可達(dá)性和GDP；Amn和Gmn為第m省區(qū)內(nèi)第n城市的可達(dá)性和GDP。

對(duì)Theil 系數(shù)進(jìn)行一階段分解，總體差異可分解為省際差異和各省份內(nèi)地級(jí)市差異，即

式中：TB為省際差異；TW為各省地級(jí)市間的差異。

1.2.3 基于空間馬爾可夫鏈分析腹地-口岸可達(dá)性的空間溢出效應(yīng)

空間馬爾可夫鏈由空間滯后與傳統(tǒng)馬爾可夫法相結(jié)合而形成，它將傳統(tǒng)轉(zhuǎn)移矩陣分解為條件轉(zhuǎn)移矩陣。通過(guò)對(duì)比空間與非空間矩陣中相對(duì)應(yīng)的元素，得出腹地-口岸可達(dá)性類(lèi)型轉(zhuǎn)移的概率與周?chē)噜彸鞘虚g的關(guān)系，揭示以不同類(lèi)型城市為鄰時(shí)可達(dá)性類(lèi)型轉(zhuǎn)移的空間溢出效應(yīng)[10]，公式為

式中：Prs,t+1(k)、Prs,t(k)分別為t+1年、t年以k為空間滯后條件下第k種類(lèi)型的概率矩陣；Wk為空間權(quán)重矩陣；N為K×K階轉(zhuǎn)移矩陣；mrs,t為轉(zhuǎn)移矩陣N的元素，表示t年到t+1年某城市可達(dá)性所屬類(lèi)型由r轉(zhuǎn)變?yōu)閟的概率；nrs為t年份屬于r類(lèi)型在t+1年份轉(zhuǎn)移為s類(lèi)型的城市數(shù)量之和；nr為所研究年份中屬于r類(lèi)型的城市數(shù)量。

1.3 數(shù)據(jù)來(lái)源

本文研究時(shí)段為2008—2019年共12年，數(shù)據(jù)來(lái)源如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)來(lái)源Table 1 Sources of data

2 結(jié)果分析

2.1 腹地-口岸可達(dá)性空間格局演化

運(yùn)用式(1)和式(2)分別測(cè)算各城市腹地-口岸可達(dá)性，采用ArcGIS 自然斷裂點(diǎn)分級(jí)法將其分為低值區(qū)(Ai＜0.15)、中低值區(qū)(0.15≤Ai＜0.81)、較高值區(qū)(0.81≤Ai＜1.81)和高值區(qū)(Ai≥1.81)，并選擇一帶一路之前5年(2008年)、一帶一路提出(2013年)、一帶一路之后3年(2016年)、一帶一路之后6年(2019年)這4個(gè)時(shí)點(diǎn)刻畫(huà)一帶一路影響下腹地-口岸可達(dá)性的空間格局演化，如圖2所示。

圖2 2008—2019年腹地-口岸可達(dá)性空間格局演化Fig.2 Spatiotemporal evolution of hinterland-port accessibility

(1)腹地-口岸可達(dá)性高值區(qū)沿主要運(yùn)輸通道延伸并逐漸衰減，2008年高值區(qū)主要分布在京廣和京滬通道沿線(xiàn)。2013年后向一帶一路沿線(xiàn)擴(kuò)散趨勢(shì)明顯，隴海、沿江、滬昆等橫向運(yùn)輸通道沿線(xiàn)城市可達(dá)性提升明顯；2019年通往邊境地區(qū)的京哈、寶昆、隴海-蘭新、滬昆等沿線(xiàn)城市以及中國(guó)-中南半島、中印孟緬和新亞歐大陸橋等通道上的昆明、成都、咸陽(yáng)等均進(jìn)入高值區(qū)。

(2)腹地-口岸可達(dá)性空間分布出現(xiàn)“飛地”現(xiàn)象，綜合經(jīng)濟(jì)實(shí)力較強(qiáng)的城市和城市群可達(dá)性也較優(yōu)。2008、2013、2016和2019年省會(huì)城市平均可達(dá)性為1.12、1.95、2.74和3.61，明顯優(yōu)于非省會(huì)城市，分別為0.60、1.01、1.40和1.87。同時(shí)國(guó)家級(jí)城市群優(yōu)于區(qū)域性城市群，區(qū)域性城市群優(yōu)于地方性城市群。如圖3所示，隨時(shí)間的推移，高值區(qū)城市圍繞最初的優(yōu)勢(shì)區(qū)域不斷擴(kuò)展，集中連片發(fā)展特征明顯。

圖3 中國(guó)城市群腹地-口岸可達(dá)性Fig.3 Hinterland-port accessibility of urban agglomeration

(3)腹地-口岸可達(dá)性逐年優(yōu)化，區(qū)域差異逐年減小。2008—2019年間平均值從0.71增至2.63，增長(zhǎng)3.7 倍，可達(dá)性得到明顯改善。高值區(qū)城市數(shù)量從25個(gè)增至166個(gè)，低值區(qū)和中值區(qū)的城市數(shù)量則從220個(gè)降至90個(gè)，如表2所示。

表2 腹地-口岸可達(dá)性各區(qū)間城市數(shù)量Table 2 Number of cities in each section

2.2 腹地-口岸可達(dá)性空間差異分析

基于式(3)和式(4)對(duì)全國(guó)336個(gè)城市腹地-口岸可達(dá)性的總體差異、省際差異和城際差異進(jìn)行測(cè)算，結(jié)果如圖4所示。

由圖4可見(jiàn)，腹地-口岸可達(dá)性的總體差異、省際差異和城際差異均以2013年為界，呈現(xiàn)先減少后增加的“V”型變化特征。2013年前引起總體差異的主要原因?yàn)槭‰H差異，2013年后則為城際差異。究其原因，隨著全國(guó)各地大規(guī)模建設(shè)交通基礎(chǔ)設(shè)施，可達(dá)性差異不斷減小，但由于各省經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差異較大，省際可達(dá)性差異也較大。伴隨著一帶一路倡議的提出和逐步實(shí)施，相較于其他城市，一帶一路沿線(xiàn)城市交通基礎(chǔ)設(shè)施得到較好的發(fā)展，如圖5所示。

圖4 腹地-口岸可達(dá)性差異變化Fig.4 Evolution of hinterland-port accessibility differences

圖5 腹地-口岸可達(dá)性平均增長(zhǎng)率Fig.5 Growth rate of hinterland-port accessibility

同時(shí)，一帶一路重點(diǎn)省份，如四川、廣西、陜西、甘肅、青海、吉林、廣東、山東、浙江等省份城際可達(dá)性差異均在2013年后逐年增大，如圖6所示。

圖6 中國(guó)各省份可達(dá)性城際差異Fig.6 Inter-city accessibility differences

進(jìn)一步對(duì)中國(guó)四大區(qū)域腹地-口岸可達(dá)性的組內(nèi)和組間差異進(jìn)行分析，如圖7所示。

圖7 四大區(qū)域腹地-口岸可達(dá)性差異貢獻(xiàn)度Fig.7 Contribution degree of accessibility difference

結(jié)果表明：①西部城市腹地-口岸可達(dá)性空間非均衡程度最大，對(duì)總體差異的平均貢獻(xiàn)度達(dá)0.32，其次為東部(0.28)、東北(0.17)和中部(0.04)?？梢?jiàn)，東部和西部地區(qū)內(nèi)部交通設(shè)施發(fā)展不均衡是造成腹地-口岸可達(dá)性空間差異關(guān)鍵之所在。②西部城市間的腹地-口岸可達(dá)性差異貢獻(xiàn)率逐年減小，差異指數(shù)由2008年的0.164 降至2019年的0.118；東部城市差異貢獻(xiàn)率逐年上升，差異指數(shù)由0.118 提升至0.183。2016年起東部地區(qū)的差異貢獻(xiàn)率超過(guò)西部，之后一直保持最大并呈快速增加趨勢(shì)。在一帶一路倡議、西部大開(kāi)發(fā)等國(guó)家戰(zhàn)略引導(dǎo)下，西部一些原本處于交通發(fā)展劣勢(shì)的地區(qū)成為對(duì)外開(kāi)放的前沿陣地，交通基礎(chǔ)設(shè)施不斷完善，區(qū)域內(nèi)差異逐漸縮小。東部地區(qū)存在較強(qiáng)的交通、經(jīng)濟(jì)等空間集聚特征，所產(chǎn)生的“虹吸效應(yīng)”使區(qū)域差異不斷拉大。③東北城市間的差異呈減少-增加-再減少的波動(dòng)變化特征；中部地區(qū)內(nèi)部可達(dá)性差異最小。

2.3 腹地-口岸可達(dá)性的空間溢出效應(yīng)

基于式(5)和式(6)計(jì)算腹地-口岸可達(dá)性的空間馬爾可夫轉(zhuǎn)移矩陣，揭示其動(dòng)態(tài)空間溢出效應(yīng)，如表3所示。表中對(duì)角線(xiàn)上的元素表示腹地-口岸可達(dá)性類(lèi)型未發(fā)生轉(zhuǎn)變的概率，非對(duì)角線(xiàn)上的元素則表示類(lèi)型發(fā)生轉(zhuǎn)變的概率。

表3 腹地-口岸可達(dá)性類(lèi)型的空間馬爾可夫轉(zhuǎn)移矩陣Table 3 Spatial Markov transfer matrix of hinterland-port accessibility type

由表3可知：①高可達(dá)性城市具有顯著的正向溢出效應(yīng)。初始類(lèi)型為低可達(dá)性的城市與高可達(dá)性城市相鄰時(shí)，其類(lèi)型向上轉(zhuǎn)移的概率顯著大于與較高、中等和低可達(dá)性城市相鄰時(shí)的概率。具體地，2008—2013年低可達(dá)性城市與高、較高、中等和低可達(dá)性城市相鄰時(shí)其類(lèi)型向上轉(zhuǎn)移的概率分別為0.108、0.061、0.078 和0.049。2014—2019年為0.164、0.149、0.061 和0.043?？梢?jiàn)，可達(dá)性類(lèi)型發(fā)展受其相鄰城市可達(dá)性溢出效應(yīng)的影響，具有可達(dá)性類(lèi)型發(fā)展的路徑依賴(lài)。②2014—2019年腹地-口岸可達(dá)性類(lèi)型向上轉(zhuǎn)移的平均概率為0.104，整體高于2008—2013年的平均概率0.074，表明國(guó)家一帶一路等戰(zhàn)略對(duì)腹地-口岸可達(dá)性具有顯著的促進(jìn)作用。

進(jìn)一步借助ArcGIS 軟件對(duì)腹地-口岸可達(dá)性類(lèi)型轉(zhuǎn)移空間分布格局進(jìn)行可視化處理，如圖8所示。

圖8 腹地-口岸可達(dá)性類(lèi)型轉(zhuǎn)移的空間分布格局Fig.8 Spatial pattern of hinterland-port accessibility type transfer

可見(jiàn)，2008—2013年腹地-口岸可達(dá)性類(lèi)型向上轉(zhuǎn)移區(qū)域呈現(xiàn)以城市群為主的空間分布特征，以城鎮(zhèn)化水平較高、交通區(qū)位優(yōu)勢(shì)比較突出的中東部城市群可達(dá)性類(lèi)型向上轉(zhuǎn)移最為明顯。2014—2019年腹地-口岸可達(dá)性類(lèi)型轉(zhuǎn)移呈現(xiàn)明顯的“廊道”效應(yīng)，向一帶一路沿線(xiàn)城市擴(kuò)散趨勢(shì)明顯。向上轉(zhuǎn)移的地區(qū)在京廣、京滬等縱向通道沿線(xiàn)城市基礎(chǔ)上，向隴海-蘭新、沿江(長(zhǎng)江)、滬昆、京哈、寶昆等橫向通道沿線(xiàn)擴(kuò)散。

3 腹地-口岸可達(dá)性空間格局變化機(jī)制

基于灰色關(guān)聯(lián)度對(duì)腹地-口岸可達(dá)性與各影響因素間相關(guān)性進(jìn)行分析，結(jié)果表明：

(1)腹地與口岸的空間距離是腹地-口岸可達(dá)性格局形成及發(fā)展變化的主導(dǎo)因素，兩者間相關(guān)系數(shù)達(dá)0.85。隨著重要交通線(xiàn)的出現(xiàn)，交通線(xiàn)附近時(shí)空壓縮效應(yīng)顯現(xiàn)，可達(dá)性基本格局呈沿重要交通線(xiàn)向外圍延伸遞減的變化。

(2)城市路網(wǎng)密度是腹地-口岸可達(dá)性的支撐。路網(wǎng)密度是腹地城市內(nèi)部路網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)連接通達(dá)性的重要體現(xiàn)，其空間差異很大程度上影響著腹地-口岸可達(dá)性空間特征，兩者的相關(guān)性系數(shù)為0.84。

(3)腹地城市路網(wǎng)密度和連接度對(duì)腹地-口岸交通距離阻力的制約有一定抵消作用。2008—2013年腹地城市路網(wǎng)密度增長(zhǎng)21%，連接度增長(zhǎng)27%，最短旅行時(shí)間縮短17%，腹地-口岸可達(dá)性綜合指數(shù)增長(zhǎng)68%；2013—2019年腹地城市路網(wǎng)密度增長(zhǎng)15%，連接度增長(zhǎng)34%，最短旅行時(shí)間縮短25%，腹地-口岸可達(dá)性綜合指數(shù)增長(zhǎng)83%。

4 結(jié)論

(1)從空間格局來(lái)看，腹地-口岸可達(dá)性高值區(qū)沿主要運(yùn)輸通道延伸并呈以經(jīng)濟(jì)實(shí)力較強(qiáng)的城市和城市群為中心的群狀集聚現(xiàn)象；從時(shí)間演化來(lái)看，腹地-口岸可達(dá)性逐年優(yōu)化，高值區(qū)城市數(shù)量明顯增加，低值和中值區(qū)數(shù)量逐漸減少。2013年后高值區(qū)向一帶一路沿線(xiàn)擴(kuò)散趨勢(shì)明顯。

(2)研究期內(nèi)腹地-口岸可達(dá)性的總體差異、省際差異和城際差異均呈現(xiàn)以2013年為界先減少后增加的V 型變化特征。東部和西部地區(qū)可達(dá)性空間差異較大，對(duì)總體差異的平均貢獻(xiàn)度達(dá)0.28 和0.32，東北地區(qū)次之，中部地區(qū)最小。

(3)整體來(lái)看，腹地-口岸可達(dá)性類(lèi)型發(fā)展具有路徑依賴(lài)性，高可達(dá)性城市有顯著的正向空間溢出效應(yīng)。與高可達(dá)性城市相鄰時(shí)，初始類(lèi)型為低可達(dá)性的城市其類(lèi)型向上轉(zhuǎn)移的概率大于與較高、中、低可達(dá)性城市相鄰的概率；分時(shí)段來(lái)看，2014—2019年腹地-口岸可達(dá)性類(lèi)型向上轉(zhuǎn)移概率整體高于2008—2013年，且2008—2013年可達(dá)性類(lèi)型向上轉(zhuǎn)移區(qū)域以城市群為主，2014—2019年類(lèi)型向上轉(zhuǎn)移區(qū)域呈明顯的“廊道”效應(yīng)，向一帶一路沿線(xiàn)城市擴(kuò)散趨勢(shì)明顯，表明國(guó)家一帶一路等戰(zhàn)略對(duì)腹地-口岸可達(dá)性具有顯著的促進(jìn)作用。

(4)腹地-口岸可達(dá)性形成以最短旅行時(shí)間為主導(dǎo)、路網(wǎng)密度為支撐的時(shí)空演化格局。腹地-口岸可達(dá)性的空間格局隨著重要交通線(xiàn)的出現(xiàn)發(fā)生變化，再隨腹地城市路網(wǎng)密度差異進(jìn)一步演化，城市路網(wǎng)密度、連接度及交通線(xiàn)共同作用促使腹地-口岸可達(dá)性空間格局的變化。