簡談1990 年以來東北地區(qū)鐵路運輸?shù)目臻g極化論文
瀏覽20 年來國內(nèi)外主要的交通運輸?shù)乩硌芯课墨I(xiàn)發(fā)現(xiàn)： 交通網(wǎng)絡(luò)和通達(dá)性分析一直是研究主題之一; 航空運輸是西方交通地理研究中最經(jīng)常被討論的類型; 全球化的影響、互聯(lián)網(wǎng)和移動通訊時代的時空關(guān)系研究是近年來的新內(nèi)容; 交通管制和政策變化的空間影響、交通規(guī)劃、城市交通地理、港口體系與集裝箱運輸?shù)乩恚?以及交通基礎(chǔ)設(shè)施與區(qū)域發(fā)展的關(guān)系等內(nèi)容仍然是重要的議題。西方近年來對于鐵路運輸?shù)乩淼难芯坎欢啵?而且主要集中在歐洲。其中部分文獻(xiàn)分析歷史上鐵路的區(qū)域作用、鐵路衰落的影響以及路網(wǎng)的發(fā)展方向。另外， J. Gutikrez 等采用GIS 方法分析和預(yù)測了歐洲高速鐵路網(wǎng)及其對通達(dá)性的影響; R. D. Knowles 討論了英國鐵路私有化的影響[。對于中國鐵路地理問題， B. P. Y. Loo 等應(yīng)用GIS 方法， 分析了全國15 個潛在的集裝箱樞紐站及其與腹地的空間組合; 國內(nèi)方面， 金鳳君等從中國鐵路網(wǎng)與通達(dá)性和空間服務(wù)系統(tǒng)優(yōu)化的關(guān)系、鐵路提速的空間經(jīng)濟(jì)效果方面進(jìn)行的研究具有代表性。
1使用實際發(fā)生的客貨運輸數(shù)據(jù)進(jìn)行的運輸?shù)乩硌芯坎⒉欢嘁姟?/strong>
客貨運輸數(shù)據(jù)更能直接和準(zhǔn)確地反映區(qū)域運輸聯(lián)系和真實的區(qū)域關(guān)系， 是空間相互作用研究的理想途徑。但由于數(shù)據(jù)獲取以及處理與分析的困難， 典型的案例研究非常少。E. J. Taaffe 在20 世紀(jì)50至60 年代進(jìn)行的航空客流地理及其城市體系研究是早期的經(jīng)典之作; D. J. Keeling 使用1992 年主要世界城市之間的直飛航班數(shù)量作為客流聯(lián)系數(shù)據(jù)， 研究全球?qū)哟蔚暮娇盏乩斫Y(jié)構(gòu)及其對世界城市體系的影響; A. W. Veenstra 等使用多層網(wǎng)絡(luò)分析工具， 在2001年物流數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上， 通過建立O/D 集裝箱流矩陣， 研究作為國際和區(qū)域性集裝箱運輸要地的加勒比地區(qū)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和物流潛力， 也是比較接近的案例。國內(nèi)方面， 張文嘗等對空間運輸聯(lián)系的生成與生長、分布與交流規(guī)律進(jìn)行了基礎(chǔ)理論研究; 金鳳君、周一星使用以省為單元運輸數(shù)據(jù)分析了我國的空間運輸聯(lián)系[; 曹小曙等通過各城市本身的客貨運量推算城市之間客貨流量， 進(jìn)而分析珠三角城際運輸聯(lián)系。
許多學(xué)者認(rèn)為近年來區(qū)域空間差異變動的主要特征是“空間極化”。R. L. Mitchelson分析了全球化經(jīng)濟(jì)和專業(yè)化信息流對美國城市體系空間極化的作用; L. Fedolov 利用人均收入和消費支出指標(biāo)， 分析了俄羅斯轉(zhuǎn)型過程中區(qū)域差異和空間極化擴大的趨勢以及成因。在國內(nèi)， 甄峰等利用因子分析和聚類分析法、歐向軍等引入?yún)^(qū)域經(jīng)濟(jì)極化測定指數(shù)， 定量分析了廣東省和江蘇省的區(qū)域差異和極化特征。
已有基于客貨流實態(tài)的運輸?shù)乩硌芯堪咐^少， 而且研究單元偏大、空間屬性比較籠統(tǒng)， 或使用推算的間接數(shù)據(jù)， 影響結(jié)論的可靠性; 關(guān)于區(qū)域空間極化研究關(guān)注的主要是以人均GDP 為代表的經(jīng)濟(jì)增長問題， 其他角度的分析不足。本文將在鐵路客貨運輸數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上分析東北地區(qū)的運輸?shù)乩砀窬肿兓捌鋮^(qū)域影響。原始的客貨運輸數(shù)據(jù)都是“區(qū)段” 水平的， 與以省、市甚至縣為單元的客貨運數(shù)據(jù)相比， 在細(xì)致程度、空間屬性方面要進(jìn)步得多; 由于是鐵路部門的實測數(shù)據(jù)， 顯然比推算的點間流量數(shù)據(jù)可靠。因而希望本研究達(dá)到一個新的深度， 并能準(zhǔn)確刻畫東北地區(qū)鐵路運輸格局的變化。
本文的研究目的包括兩個方面： 其一是展示鐵路運輸本身的空間變化規(guī)律; 其二是從這一特定的觀察角度出發(fā)， 探討區(qū)域空間結(jié)構(gòu)的演變。在中國情況下， 鐵路是大區(qū)尺度(如東北地區(qū)) 的主要交通方式之一， 對于區(qū)域空間結(jié)構(gòu)不但具有表征意義， 而且是其變化的重要推手， 因而鐵路運輸?shù)目臻g格局及其變化是考察區(qū)域關(guān)系的重要角度。何況，東北地區(qū)擁有全國同尺度區(qū)域中密度最大的鐵路網(wǎng)。各界通過觀察注意到了東北地區(qū)存在的區(qū)域經(jīng)濟(jì)極化現(xiàn)象， 本文要做的就是通過數(shù)以萬計的實測數(shù)據(jù)， 從鐵路運輸?shù)慕嵌壬钊胩接憱|北地區(qū)空間結(jié)構(gòu)的變化。
2 數(shù)據(jù)和研究方法
本文的研究過程是： 在數(shù)據(jù)處理的基礎(chǔ)上， 首先進(jìn)行總體特征的面上分析(客貨流密度分析、指數(shù)分析)， 然后考察干線運輸?shù)匚幌L， 最后分析重要節(jié)點的地位變化。由面到線， 再到點， 逐步具體化。
2.1 研究區(qū)域概況
本文研究區(qū)域是沈陽鐵路局、哈爾濱鐵路局所轄的鐵路運輸?shù)貐^(qū)， 在行政區(qū)劃上主要包括遼寧省、吉林省、黑龍江省全部和內(nèi)蒙古自治區(qū)東部的赤峰市、通遼市、興安盟和呼倫貝爾市。
2.2 原始數(shù)據(jù)及其處理
本文以東北地區(qū)鐵客貨運輸?shù)脑紨?shù)據(jù)為基礎(chǔ)進(jìn)行計算和分析。數(shù)據(jù)來源是沈陽鐵路局和哈爾濱鐵路局1990 年、1994 年、1999 年、2000 年和2005 年的年度統(tǒng)計資料。數(shù)據(jù)的基本單元是運輸區(qū)段， 原始數(shù)據(jù)包括區(qū)段客流密度、區(qū)段貨流密度、區(qū)段長度。各年度資料需要統(tǒng)一區(qū)段的劃分并進(jìn)行相應(yīng)的數(shù)據(jù)合并計算。由于各年份的區(qū)段劃分有所不同， 本文通過仔細(xì)核對各年度區(qū)段的變化， 并采用合并的方式， 使各年份的數(shù)據(jù)統(tǒng)一到口徑一致的新區(qū)段劃分體系中。如果某年度的某區(qū)段是由其他年度的幾個區(qū)段合并而成的， 則將這些年度的相應(yīng)區(qū)段合并， 客貨流密度、線路長度等數(shù)據(jù)也合并計算。計算的依據(jù)是： 客(貨) 流密度= 旅客(貨物) 周轉(zhuǎn)量/ 線路長度�？汀⒇浟鲄^(qū)段的處理分別進(jìn)行， 統(tǒng)一后的客流區(qū)段有63 個， 總長13264 km; 貨流區(qū)段152 個， 總長14758 km。原始數(shù)據(jù)及其處理均按上行(主要為向南部的關(guān)內(nèi)方向、向中部哈大線方向) 和下行(主要為向北、向東西兩翼方向) 方向分別完成， 并分析了上下行合并的總運輸量變化。2.3 客(貨) 流密度分布的GIS 分析
對東北地區(qū)鐵路和站點柵格圖進(jìn)行矢量化， 使用上述統(tǒng)一后的各年度客貨流區(qū)段運輸數(shù)據(jù)， 在Arcinfo 中建立東北地區(qū)不同年份客流、貨流圖形庫和屬性庫， 通過Arcmap的圖形編輯， 對屬性庫中不同年份客流、貨流上下行、合并的密度數(shù)據(jù)進(jìn)行分級， 并以不同的線條寬度顯示輸出， 生成可對照的各年份客流、貨流密度分布圖， 進(jìn)而分析1990年以來東北地區(qū)客流、貨流空間演變趨勢。
3 分析與計算結(jié)果
3.1 客貨流分布圖
客貨流分布圖可以對鐵路運輸?shù)姆植甲兓枰灾庇^顯示。為適當(dāng)簡化， 本文只列出1990 年、2000 年和2005 年三個年度的總客流和總貨流(上下行合并的) 分布圖哈大線和沈山線一直是東北鐵路運輸?shù)闹鞲桑?而且客貨流密度的絕對增長仍然明顯; 沿上行方向， 總運輸密度梯次增加; 哈大線兩側(cè)的相連區(qū)段客流密度均有增長， 而貨流密度則在哈大線以西地區(qū)增長較為明顯; 濱洲線從局部區(qū)段貨流密度較大擴展到全線貨流分布較均衡。
3.2 指數(shù)計算結(jié)果
指數(shù)計算結(jié)果顯示的是東北鐵路網(wǎng)整體的運輸分布變化。利用前述各指數(shù)公式， 計算出東北地區(qū)鐵路運輸客貨流的指數(shù).根據(jù)客貨流的指數(shù)繪制了客貨流指數(shù)變化趨勢圖
2000 年前上行客流的基尼系數(shù)、泰爾指數(shù)、集中指數(shù)和崔王指數(shù)除了1994 略有下降外， 一直是上升的， 2005年相對2000 年而言出現(xiàn)下降。從圖3 也可知， 上行客流各指數(shù)的變化趨勢一致。各年份的下行客流的極化指數(shù)變化趨勢并不一致， 基尼系數(shù)與泰爾指數(shù)都在增大， 變化趨勢一致，但二者的變化趨勢與集中指數(shù)、崔王指數(shù)的不同，不過2005 年的各指數(shù)大于2000 年。上、下行客流指數(shù)總體是變大的， 這也可以從總客流指數(shù)的變化趨勢中得到體現(xiàn)。盡管上行貨流的崔王指數(shù)與其他指數(shù)變化趨勢不完全相同， 但是總趨勢仍然是小幅上升。下行貨流的泰爾指數(shù)與集中指數(shù)變化趨勢一致， 但與基尼系數(shù)與崔王指數(shù)的變化不盡相同。除了1994 年的指數(shù)值較大外， 其他年份變化不大， 基本持平�？傌浟髯兓容^平緩， 但2005 年的各指數(shù)值仍然大于1990 年。
4 結(jié)論與討論
4.1 基本過程特征
從上下行合并計算的客貨流指數(shù)變化看， 鐵路客流的變化比較清晰， 各指數(shù)在整個20 世紀(jì)90 年代呈起伏式上升， 2000 年以后上升趨勢變緩或有所逆轉(zhuǎn); 而貨流指數(shù)的變化相對較小， 過程比較復(fù)雜。籠統(tǒng)地說， 以客流為代表， 2000 年以前東北地區(qū)鐵路運輸存在極化的特征， 而2000 年以后的趨勢變得復(fù)雜化。
就東北地區(qū)的整體結(jié)構(gòu)而言， 90 年代以來的空間極化趨勢是各界的普遍印象; 但2000 年以后這種趨勢是否如鐵路旅客運輸?shù)目臻g格局一樣變緩， 甚至有所逆轉(zhuǎn)， 還需要使用經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展數(shù)據(jù)從其他多方面深入考察。
4.2 1990-2000 年期間的客流極化
1990 年至2000 年期間旅客運輸?shù)臉O化比較明顯。對比圖1 的客流年度變化推測， 此間的極化與鐵路運輸在支線客運和短途客運方面的相對衰落有關(guān)。同時， 旅客平均行程的變化增加了極化的程度。1990 年至2000 年， 鐵路旅客的平均運程由139 km 增加到235 km (沈陽鐵路局)。
由此也可以證實， 交通條件改善交通能力增強后居民平均出行距離增加， 其空間影響不但不是分散， 反而是進(jìn)一步促進(jìn)有交通優(yōu)勢的地帶的集聚， 繼續(xù)促使區(qū)域極化。
4.3 高峰時期的客貨流
1990 年代中期是鐵路運輸發(fā)展的顛峰時期， 客貨周轉(zhuǎn)量也是10 年中的高峰， 這時客流的分布最為均勻， 而貨流分布剛好相反， 最為集中。由此推測， 1990 年代中期以后，鐵路客運的一度相對衰落主要在于支線。此間的1997 年、1998 年、2000 年， 鐵路客運經(jīng)歷了三次干線提速， 顯然與客流分布的空間極化過程吻合。
4.4 上行、下行表現(xiàn)相反的客貨流
2000 年以后上行方向貨流趨于極化， 下行貨流趨于分散; 而客流的`變化趨勢是，2000 年以來上行方向客流趨于分散， 下行客流這種分散趨勢不明顯。還表明， 不但貨流有上下行的差異， 客流的上下行分布也并不相同。另外， 考慮到2001 年和2004 年鐵路干線又經(jīng)歷了兩次具有極化效果的提速過程， 2000 年以來的客流分散趨勢尤為值得關(guān)注。東北地區(qū)的貨流特點是上行周轉(zhuǎn)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)大于下行， 而且有逐年擴大的趨勢， 1990 年上行貨物周轉(zhuǎn)量為下行的1.651 倍， 到2005 年達(dá)到2.884 倍。因而上行貨流的結(jié)構(gòu)變化更有指示意義。也可以說2000 年以來的貨流仍然有趨于極化的特征。
從東北地區(qū)的基本結(jié)構(gòu)看， 上行貨流代表的主要是物資向中央軸帶集中、向南部集中和對外輸出， 因而上行貨流本身即有強烈的集聚意義， 這種集聚的極化同時表明一些重要的區(qū)段在這一集中過程里進(jìn)一步發(fā)揮了強化作用。
如何理解2000 年以來客流分布與貨流分布的不同表現(xiàn)及其區(qū)域影響?應(yīng)該說客運與貨運的區(qū)域意義是很不相同的， 現(xiàn)代經(jīng)濟(jì)中非實物因素的重要性不斷增加， 人員交流所承載和表征的空間相互作用比貨流要大。另一方面， 在時序上， 客流對區(qū)域關(guān)系的變化更為敏感， 貨流的反應(yīng)要慢半拍。如果這一假設(shè)成立， 那么2000 年以來客流分布“逆”極化的傾向， 可能會在不久的將來引導(dǎo)貨流結(jié)束同一時段里原本就不十分清晰的極化過程， 走向分散化， 并成為促進(jìn)東北地區(qū)均衡化的力量。不過這一推測還需要時間檢驗。
4.5 干線運輸?shù)匚坏南L
作為東北地區(qū)的主要軸線， 哈大線在東北鐵路客運中的比重持續(xù)增大， 而貨運增長不明顯。進(jìn)一步分析顯示哈大線貨運在東北地區(qū)的比重僅上行(出口) 方向有所增長， 下行方向有所下降。濱洲—濱綏線的貨運比重明顯增加， 而客運也有所增長。作為對國內(nèi)其他地區(qū)的主要通道， 沈山線的客貨運輸?shù)匚痪忻黠@下降。主要線路運輸量的變化顯示， 東北地區(qū)鐵路系統(tǒng)的傳統(tǒng)結(jié)構(gòu)(T 型結(jié)構(gòu)) 在新的發(fā)展機制下有所加強， 與貨流分布變化同樣顯示了東北鐵路網(wǎng)整體性的增加(圖2)， 對國內(nèi)其他地區(qū)的依賴性下降， 其區(qū)域意義是促使東北地區(qū)內(nèi)部一體化程度加深; T 型結(jié)構(gòu)的三個頂點是大連、滿洲里和綏芬河口岸， 顯示了對外貿(mào)易在東北地區(qū)鐵路運輸系統(tǒng)整合中的作用。
4.6 向哈大線的極化
干線客運周轉(zhuǎn)量比重變化分析顯示了一種簡明的極化特征： 向哈大線的極化。哈大線的地位及其區(qū)域影響一直在增長， 即使在2000 年以后也是如此。圖6 含哈大線和不含哈大線的鐵路客流極化指數(shù)曲線表明， 東北地區(qū)2000 年以來客流分布的分散化發(fā)生在哈大軸帶以外地區(qū)。這種變化會導(dǎo)致鐵路運輸系統(tǒng)層級的減少， 客觀上對鐵路部門大幅度撤并分局的決策是支持的; 這種變化的區(qū)域影響是弱化東北地區(qū)的次級結(jié)構(gòu)， 甚至弱化哈大線以外的次級核心的影響力。進(jìn)而可以認(rèn)為， 1990 年以來東北鐵路運輸?shù)淖兓С秩缦碌膮^(qū)域空間極化過程： ① 向哈大沿線集聚; ② 東北地區(qū)地域系統(tǒng)的層級減少， 哈大軸帶作為頂層結(jié)構(gòu)對整個東北地區(qū)的控制范圍和程度增加。
4.7 主要節(jié)點的地位提升
鐵路客運向哈大線的極化以及哈大軸帶在東北地區(qū)地位的加強， 與哈爾濱、長春、沈陽、大連等主要節(jié)點的地位提升， 是一種“雞與蛋” 的關(guān)系。圖1 和圖2 顯示沿上行方向運輸密度梯次增加， 表明哈、長、沈、大等節(jié)點一直具有聚集客流和貨流的作用。其中沈陽和哈爾濱的節(jié)點作用尤其顯著。這四個城市旅客發(fā)送量在東北地區(qū)鐵路旅客發(fā)送總量中的比重大幅度增長， 由1990 年的15.72%增長到2005 年的28.67%， 凸顯了四城市在東北鐵路客運向哈大線極化中的重要作用。
5 結(jié)語
雖然只選取了1990-2005 年間的5 個年份的鐵路客貨運輸統(tǒng)計資料， 客貨流分布圖的分級過程也可能會導(dǎo)致少量信息被掩蓋， 但是通過GIS 圖示的直觀分析、指數(shù)運算的總體特征復(fù)合分析、以及對主要運輸干線和主要節(jié)點的簡明分析， 也能大致理出鐵路運輸客貨流分布的變化過程。雖然這一過程是東北地區(qū)內(nèi)部空間相互作用、區(qū)域結(jié)構(gòu)和區(qū)域關(guān)系變化的重要組成部分， 但是鐵路運輸?shù)目臻g變化與區(qū)域結(jié)構(gòu)的相關(guān)性， 還需要結(jié)合其他運輸方式(特別是公路) 和經(jīng)濟(jì)、社會發(fā)展指標(biāo)予以考察。而對2000 年以后趨勢的判斷， 更需要未來的數(shù)據(jù)及以之為基礎(chǔ)的研究。
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