我国国土空间交通可达性测度与时空格局研究

Measurement and Spatial-Temporal Pattern of China’s Territorial Spatial Transportation Accessibility

摘要

交通是国土空间规划的关键骨架，研究国土空间交通可达性有助于优化国土空间布局、提升交通运输质量。以我国335个城市为研究对象，从“时空收敛”和“网络关联”维度，构建基于公路、高速铁路和民航的可达性指标，研究中国综合交通和不同交通可达性空间格局及时间演变特征。结果表明，综合交通可达性水平随国土空间交通运输体系的完善逐年提高，以胡焕庸线为分界线，东南部较西北部城市具有更高的可达性和更快的增长速度，呈东中西递减分布，直辖市、省会城市与其连接起的通道具有较高可达性。公路可达性呈现“核心-外围”圈层结构；高速铁路可达性随年份增加沿铁路主干线向外延伸，整体发展迅速；民航可达性呈现出不规则分散结构。研究结果以期为国土空间交通规划提供科学合理支撑。

Abstract

Transportation is the key skeleton of territorial spatial planning, and the analysis of territorial spatial transportation accessibility is of great significance to optimize the territorial spatial layout and improve the quality of transportation. Based on 335 cities in China, this paper constructed a transportation accessibility index considering highways, high speed railways, and civil aviation from the dimensions of "spatial and temporal convergence" and "network correlation" and analyzed the spatial pattern and temporal evolution of accessibility of comprehensive transportation and different modes of transportation in China. The results show that the level of comprehensive transportation accessibility rises year by year with the improvement of the territorial spatial transportation system. With the Hu Huanyong Line as the boundary, the southeastern cities exhibit higher accessibility and a faster growth rate compared with the northwestern cities, demonstrating a decreasing trend from east to west. In particular, the municipalities directly under the central government, the provincial capitals, and the corridors that are connected to them have higher accessibility. Highway accessibility shows a "core-periphery" circle structure; high speed railway accessibility extends outward along the main railroad line in each year, and the overall development is rapid; civil aviation accessibility shows an irregular and scattered structure. The results are expected to provide scientific and reasonable support for territorial spatial transportation planning.

Graphical abstract

关键词

国土空间 / 城市 / 可达性 / 综合交通 / 时空格局

Key words

Territorial Space / City / Accessibility / Comprehensive Transportation / Spatial-Temporal Pattern

0　引言

交通作为国土空间规划的关键骨架，支撑着国土空间的结构和功能布局。交通运输发展能够有效促进国土空间开发保护、城乡区域协调发展、生产力布局优化，为经济社会发展发挥基础性、先导性、战略性和服务性作用，是构建新发展格局的重要支撑。《国家综合立体交通网规划纲要》(国务院公报2021年第8号)和《“十四五”现代综合交通运输体系发展规划》(国发〔2021〕27号)指出，我国交通运输基础设施网络日趋完善，“十纵十横”综合运输大通道基本贯通，高速铁路运营里程翻一番、对百万人口以上城市覆盖率超过95%，高速公路对20万人口以上城市覆盖率超过98%，民用运输机场覆盖92%左右的地级市。与此同时，我国综合交通运输发展仍面临不平衡、不充分挑战，存在网络布局不均、衔接不畅等问题，需完善网络布局、优化网络结构，增强互联互通和网络韧性。交通可达性作为衡量交通运输网络的重要指标，直接关系到国土空间布局优化、区域平衡发展、国民经济可持续发展的实现。因此，研究国土空间交通可达性水平有助于更好地了解国土空间交通发展的现状和问题，为优化国土空间背景下的交通规划提供科学依据。

可达性是运输经济学、区域经济学、交通地理学等领域中普遍使用的评价指标^[1]，Hansen首次提出“可达性”这一概念，指交通网络中各节点之间相互作用机会的大小^[2]。当前研究主要聚焦于“时空收敛”和“网络关联”2个维度探讨交通可达性的变化特征。在“时空收敛”的视角下，研究主要基于物理设施网络的加权旅行时间、经济潜力、日可达性和交通圈等方法，侧重于分析和评价节点在交通设施网络中的可接近程度^[3-4]；在“网络关联”视角下，则基于交通运营组织网络，采用社会网络的评价方法，分析和评价城市在拓扑网络中的关联关系等^[5-7]。国内外交通可达性研究已广泛涉及公路^[8-9]、铁路^[10-11]及航空^[12]等单一交通方式的可达性空间格局及其演变特征。研究范围在国家尺度、区域尺度和重点城市尺度^[13-15]有比较深入的分析。然而，综合考虑“时空收敛”和“网络关联”2个维度的我国城市综合交通可达性水平构建的研究尚显不足。

基于上述讨论，研究国土空间交通可达性有助于构建更加合理、高效、可持续的国土空间结构，是实现国土空间高质量协调发展的重要手段。因此，选取2008—2019年我国335个城市的公路、高速铁路、民航构成的综合交通网络，分析我国综合交通和不同交通可达性时空演变格局及差异，以期通过科学量化交通可达性，为国土空间背景下交通可持续发展提供决策支持。

1　国土空间可达性评价维度

国土空间可达性指在国土空间范围内，到达某一地点的难易程度，可揭示空间上某一地点的区位优势，交通作为国土空间的关键骨架，其完善程度直接影响人员、物资、信息等资源接近某一空间单位或要素的机会，在国土空间可达性中占据核心地位。在传统经济学中，常采用交通运输成本作为衡量到达市场或原料产地的难易成本，随着交通技术发展和时间价值提升，时间成本逐渐替代经济成本衡量交通运输成本^[3-4,16]。时间成本的衡量主要包括“时空收敛”和“网络关联”2个维度，由于现代经济活动对速度和效率的要求不断提高，时间不仅直接影响运输效率，还对生产、销售、服务等及时性经济活动产生重大影响，与此同时，每个城市节点在交通网络的位置和连接状况，影响着城市间相互作用的强度和机制，关系到城市功能区、产业集群的空间分布^[5-7]。基于以上观点，提出从“时空收敛”和“网络关联”2个维度，综合考虑公路、高速铁路和民航等交通方式，测度交通可达性的时空变化特征。具体的国土空间交通可达性评价维度如图1所示。

一方面，交通运输体系的不断完善可以形成“时间收敛”效应，改善交通可达性，进而改变城市传统经济地理空间区位。交通运输能力提升可以优化区域交通设施网络，缩短城市间旅行时间，产生“时空压缩”效应，研究选取加权平均旅行时间衡量“时空收敛”维度的交通可达性。时空距离和经济距离是度量“时空收敛”维度可达性的基本因子，加权旅行时间是从交通时间成本的角度出发，衡量城市在物理意义上的通达程度，反映城市在区域内通达情况的指标^[17]。

另一方面，交通运输能力提升也以增强“网络关联”为特征影响和重构区域城市网络。基于全球流动空间理论、环球城市理论和世界城市假说^[18]，基础设施网络通过物理网络和组织网络等多元维度构建联系矩阵，交通网络不仅直接体现城市间的功能联系、交易流和连通度，还能够揭示城市联系的空间格局及时间演变特征。城市间的“网络关联”维度的交通可达性通常采用交通服务频次、客运量等进行评估，而城市的网络可达性通常采用中心性、网络密度、位序规模等进行评估^[5-7]。研究采用城市间高速铁路列车频次、民航航班频次为基础数据，通过加权度中心性和公路网密度度量交通网络中各城市连接的可能性及强度。

2　评价方法与数据来源

2.1　评价方法

2.1.1　加权旅行时间

基于“门到门”的城市最短旅行时间，采用加权平均旅行时间评价交通的时空收敛效应。加权旅行时间计算一个城市与所有其他城市之间的平均旅行时间，衡量城市到其他城市的便捷性。

WAT{T}_i={\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^n}(T_{ij}\times M_j)/{\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^n}{M}_j⑴

式中：WAT{T}_i表示城市i到其他城市的加权平均旅行时间，WAT{T}_i的值越小，可达性越好，反之越差；T_{ij}=T_{is}+T_{od}+T_{sj}+T_e，表示交通网络中由城市i到城市j的“门到门”旅行时间。其中，公路的T_{ij}为城市i到j的市中心的实际行驶时间，通过百度API采集获取。高速铁路与民航的T_is 表示从城市i的市中心到该城市高速铁路车站或机场的时间；T_od 表示城市i到j的高速铁路或民航实际运行时间；T_sj 表示从目的地城市j的高速铁路车站或机场到达市中心的时间；T_e 表示误差时间，包含中转时间和候车时间。若某城市未建设高速铁路车站或机场，则选择距离城市最近高速铁路车站或机场进行计算。M_j 表示城市j的经济活动质量，用城市经济规模和人口规模的算术平方根表示，经济规模以2008年为基期进行计算；n表示城市总数。

2.1.2　加权度中心性

交通不仅可以影响城市间的旅行时间，也影响城市间的连接性。加权度中心性反映交通网络的连接程度。由于本研究是针对城市节点属性分析，因此以城市间高速铁路列车频次、民航航班班次为边权，通过引入加权度中心性指标进行衡量，重点评价交通网络的网络关联关系变化。度中心性反映该节点在网络中与其他节点发生直接联系的可能性大小。节点的度中心性值越大，则与其他节点联系的可能性越大。

WD{C}_i={({\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1},j\ne i}^n}{k}_{ij})}^{\alpha }{({\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1},j\ne i}^n}{s}_{ij})}^{\mathrm{1}-\alpha }⑵

式中：WD{C}_i表示城市i的加权度中心性，值越高表示节点在网络中的地位越重要；k_ij 表示城市间是否有交通直接联系，有则赋值为1，无则赋值为0；s_ij 表示城市间高速铁路列车或民航航班联系的频数；α表示赋值参数，根据已有文献取值0.5^[5]。

2.1.3　熵值法

熵值法是一种基于信息熵原理的综合评价方法，根据各指标差异利用信息熵确定指标权重，能更真实、客观地反映变量对目标的影响程度。在信息论中，熵是对不确定性的一种度量。熵值法通过计算各个指标的信息熵来确定各指标的权重，进而进行综合评价。信息量越大，不确定性就越小，熵也就越小；信息量越小，不确定性越大，熵也越大。熵值法赋权的具体步骤如下。

（1）对指标进行标准化。①正向指标标准化，公路、高速铁路和民航加权度中心性均为正向指标。②负向指标标准化，公路、高速铁路和民航加权旅行时间均为负向指标。

y_{ij}=\left\{\begin{array}{c}(x_{ij}-\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}{x}_{ij})/(\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}{x}_{ij}-\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}{x}_{ij}）\mathrm{正向}\mathrm{指标}\\ (\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}{x}_{ij}-x_{ij})/(\mathrm{m}\mathrm{a}\mathrm{x}{x}_{ij}-\mathrm{m}\mathrm{i}\mathrm{n}{x}_{ij})\mathrm{负向}\mathrm{指标}\end{array}\right.⑶

式中：y_{ij}表示标准化处理的结果；x_{ij}\mathrm{表示}城市i的第j项指标的数值，且i∈[1，n]，j∈[1，m]；m表示指标个数。

（2）计算第j项指标下城市i占该指标的概率P_{ij}。

P_{ij}=y_{ij}/{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}{y}_{ij}⑷

（3）计算各项指标的信息熵e_j。

e_j=-\frac{\mathrm{1}}{\mathrm{l}\mathrm{n}n}{\displaystyle \sum _{i=\mathrm{1}}^n}(P_{ij}\mathrm{l}\mathrm{n}{P}_{ij})⑸

（4）计算第j项指标的权重W_j。

W_j=(\mathrm{1}-e_j)/{\displaystyle \sum _{j=\mathrm{1}}^m}(\mathrm{1}-e_j)⑹

本研究不同交通方式的加权旅行时间和加权度中心性权重采用熵值法计算，国土空间交通可达性各指标权重结果如表1所示。考虑到加权旅行时间与加权度中心性反映可达性的“时空收敛”与“网络关联”2个方面，在测度综合交通可达性时具有同等重要性，因此对计算得到的综合交通加权旅行时间和加权度中心性指标进行归一化后，各取0.5权重构成综合交通可达性水平。

2.2　数据来源

研究对象为除中国港澳台地区外的335个直辖市与地级行政区，包括4个直辖市和除儋州市和三沙市外的331个地级市、州、地区。根据我国高速铁路的发展历程，研究时段设定为2008—2019年。高速铁路数据来源于铁路12306(https：//www.12306.cn/index/)，旅行时间与频次参考Jiao等^[19]和Duan等^[20]的方法，利用铁路时刻表和城市内交通数据进行测算。城市内交通数据通过百度API采集获取。民航数据来源于官方航空指南(Official Aviation Guide)(https：//oag.cn/)。公路密度和社会经济统计数据来源于《中国统计年鉴》《中国城市统计年鉴》以及国民经济和社会发展统计公报等。

3　国土空间可达性时空格局

3.1　综合交通可达性时空格局

随着全国公路、铁路、民航等综合交通运输体系逐渐完善，综合交通可达性水平逐年提高，具有明显空间异质性。2008年、2014年和2019年各城市综合交通可达性格局如图2所示，展示了综合交通加权旅行时间与加权度中心性结合所形成的综合交通可达性的时空格局，整体上，综合交通可达性水平逐年提高，其年平均值由2008年的0.41提升至2019年的0.51。以胡焕庸线(黑河—腾冲)为分界线，东南部较西北部城市具有更高的综合交通可达性水平和相对更快的增长速度，呈东中西递减分布，东部、中部、西部和东北地区的可达性由2008年的0.46，0.44，0.36，0.38，提升至2019年的0.58，0.55，0.45，0.47，分别提升26.09%，25%，25%，23.68%，主要源于我国当时的区域经济总体发展战略，即深入推进西部大开发，全面振兴东北地区等老工业基地，促进中部地区崛起，支持东部地区率先发展，战略有效推动了我国国土交通可达性大幅提升。直辖市与省会城市可达性最高且提升速度较快，其均值由2008年的0.50提升为2019年的0.71，增长42%，远高于全国平均增长率，直辖市与省会城市间连接起的通道具有较高可达性，得益于京津冀协同、长三角一体化、粤港澳大湾区建设等发展战略推进顺利。

各省份省会城市是该省综合交通可达性水平最高的城市，北京市和上海市综合交通可达性水平具有绝对优势。为更清晰识别各省排名靠前城市综合交通可达性情况，2019年各区域排名前10位城市综合交通可达性水平如图3所示。从区域角度分析，东部和中部地区综合交通可达性水平明显优于西部和东北部，但西部地区的成都市、重庆市、西安市、昆明市和贵阳市也具有较高的综合交通可达性水平，分别为0.87，0.83，0.80，0.75和0.71。从城市角度分析，综合交通可达性水平高于0.8的城市共8个，降序排名分别为北京市、上海市、成都市、南京市、重庆市、广州市、郑州市和杭州市，其中北京市和上海市综合交通可达性水平具有绝对优势，其可达性水平数值均超0.9。除海南省的三亚市，各省省会城市是该省份综合交通可达性水平最高的城市，且大部分省会城市可达性水平明显高于排名第二位城市，平均差距为0.12，具有明显优势。其中，差距最大的是四川省的成都市与绵阳市，可达性差距为0.276；差距最小的是福建省的福州市与厦门市，差距为0.005。

为进一步了解交通发展所引致的国土空间可达性时空格局，重点对比和分析时空可达性和网络可达性空间格局及演化特征。时空可达性以河南省为中心向四周发散，越靠中心可达性越高；网络可达性以北京、上海、广州、成都连接起的菱形区域构成优势区。2008年、2014年和2019年各城市时空可达性和网络可达性格局如图4所示，展示了考虑“时空收敛”和“网络关联”2个维度的综合交通加权平均旅行时间和加权度中心性的分布格局。时空可达性均值由2008年的0.75提升为2019年的0.92，高值区以河南省为中心随年份增长逐渐向外围圈层扩大，高值区城市主要分布在河南省、江苏省、江西省和安徽省等省份。网络可达性均值由2008年的0.03提升为2019年的0.14，高值区集中在少数城市中，排名前10位城市分别为北京市、上海市、成都市、南京市、重庆市、广州市、郑州市、杭州市、西安市和武汉市，其值分别为0.98，0.88，0.81，0.73，0.70，0.68，0.66，0.66，0.63和0.63，主要集中在直辖市和省会城市。

3.2　不同交通方式可达性时空格局

2008年、2014年和2019年各城市不同交通方式可达性格局如图5所示。公路时空可达性呈现“核心-外围”圈层结构，以河南省、湖北省、安徽省为中心，随年份增长逐渐向外扩张；公路网络可达性在中部和东部优于西部和东北地区城市，高值区主要位于安徽省、山东省、河南省、四川省等省份。根据图5公路可达性分布格局部分，公路时空可达性和网络可达性均值由2008年的0.72和0.18提升为2019年的0.91和0.24，提升了26.39%和33.33%。2019年公路时空可达性东部、中部、西部、东北地区均值分别为0.95，0.98，0.86和0.84；公路网络可达性均值分别为0.33，0.33，0.15和0.14，中部和东部地区可达性明显优于西部和东北地区。主要由于东部和中部地区经济发达、人口稠密，公路基础设施建设相对较早。而西部和东北地区经济发展相对落后，人口稀少，同时受地理条件的限制，公路基础设施建设相对落后，因此中部和东部地区公路可达性明显优于西部和东北地区。

高速铁路时空可达性和网络可达性以京沪(北京—上海)、京广(北京—广州)高速铁路为中心，随年份增加沿沪昆(上海—昆明)、徐兰(徐州—兰州)、京哈(北京—哈尔滨)等高速铁路主干线向外延伸。根据图5高速铁路可达性分布格局部分，高速铁路时空可达性和网络可达性均值由2008年的0.75和0.003提升为2019年的0.93和0.16，整体发展迅速，与高速铁路建设历程基本一致。2019年高速铁路时空可达性东部、中部、西部和东北地区均值分别为0.96，0.97，0.89和0.92；高速铁路网络可达性均值分别为0.27，0.21，0.07和0.11，东部和中部地区具有明显优势。2019年高速铁路时空可达性排名前5位城市分别为郑州市、漯河市、许昌市、咸宁市和石家庄市，其值均超0.98，主要集中在河南省、湖北省等中部地区；网络可达性排名前5位城市为南京市、上海市、武汉市、郑州市和长沙市，其值分别为1，0.96，0.86，0.83和0.79，主要集中在直辖市和省会城市。

民航可达性呈现出不规则分散结构，高值区集中在直辖市和省会城市，整体随年份变化相对较小。根据图5民航可达性分布格局部分，民航时空可达性和网络可达性均值由2008年的0.91和0.01提升为2019年的0.93和0.04，整体变化较小。2019年民航时空可达性东部、中部、西部和东北地区均值分别为0.96，0.94，0.91和0.90；民航网络可达性均值分别为0.06，0.02，0.04和0.03，与其他交通方式不同的是西部和东北地区的民航网络可达性优于中部地区，这是由于民航一定程度上不受地形地势条件影响，远距离是民航运输的优势距离。2019年民航时空可达性排名前5位城市分别为成都市、北京市、大连市、宁波市和重庆市，其值均高于0.98；网络可达性排名前5位城市为北京市、成都市、昆明市、重庆市、上海市，其值均高于0.45，网络可达性高值区集中在少数城市中。

整体上，公路和高速铁路可达性水平在我国国土空间分布中均呈现东中西递减的特征，而民航可达性水平西部和东北地区优于中部地区城市，公路可达性主要以河南省、湖北省、安徽省为中心，呈现“核心-外围”圈层结构；高速铁路可达性以京沪、京广高速铁路为中心，随年份增加沿铁路主干线向外延伸；民航可达性呈现出不规则分散结构，高值区集中在直辖市和省会城市。从发展速度来看，公路、高速铁路和民航的国土空间可达性均呈现增长态势，但高速铁路展现出了最为迅猛的增长态势，其次是公路，而民航虽也稳步发展，但速度相对较慢，主要由于我国政府对高速铁路建设的高度重视和长期规划，尤其从2008年京津城际铁路(北京—天津)开通以来，不断加快高速铁路网络建设，通过“八纵八横”等战略布局，使高速铁路总里程迅速跃居世界前列，极大地提升了可达性水平；公路则凭借其基础设施完善、覆盖面广和灵活性强等特点实现稳步发展；民航受地形地势影响较小，但随着高速铁路网络的不断扩展和公路运输的便捷性提升面临着更加激烈的市场竞争，在长途航线及商务出行方面仍具有明显优势，但其发展更多地依赖于全球经济形势和中高端市场需求的变化。

4　结论及建议

4.1　结论

（1）随着国土空间交通运输体系逐渐完善，综合交通可达性水平逐年提高，以胡焕庸线为分界线，东南部较西北部城市具有更高的可达性和更快的增长速度，呈现东中西递减分布。直辖市与省会城市可达性最高且提升速度最快，直辖市与省会城市间连接起的通道具有较高可达性。

（2）时空可达性以河南省为中心向四周发散，越靠中心可达性越高；网络可达性以北京、上海、广州、成都连接起的菱形区域构成优势区，高值区集中在少数城市中。

（3）公路可达性呈现以河南省、湖北省、安徽省为中心的“核心-外围”圈层结构，中部和东部地区优于西部和东北地区城市；高速铁路可达性以京沪、京广高速铁路为中心，随年份增加沿高速铁路主干线向外延伸，整体发展迅速；民航可达性呈现出不规则分散结构，高值区集中在直辖市和省会城市，由于民航不受地形地势条件影响且远距离是优势距离，西部和东北地区的民航网络可达性优于中部地区城市，整体随年份变化相对较小。

（4）研究主要从国土空间335个直辖市和地级行政区层面，综合“时空收敛”和“网络关联”维度探讨交通可达性指标，因此与按照1个国家综合指标、5个行业指标和31个省域指标进行设置的交通强国评价指标体系存在区别。未来研究将侧重多维度、多方式综合分析和评价国土空间交通可达性，以期为国土空间交通高质量发展提出政策指导。

4.2　建议

（1）完善公路网结构功能，对京沪、沪蓉、连霍等国家高速公路主线繁忙与拥挤路段实施扩容改造，加快普通国省道低等级路段提质升级，强化农村公路与干线公路、村内主干道衔接。

（2）建设现代化铁路网，统筹考虑运输需求和效益，重点推进高速铁路主通道建设，提升沿江、沿海、呼南、京昆等重要通道的运输能力，有序规划建设区域铁路连接线，加快提升中西部地区铁路网覆盖水平。

（3）合理织密航空网络，推动区域机场群协同发展，针对运输能力紧张枢纽机场适时启动改扩建工程，强化枢纽机场综合保障能力。

参考文献

[1] 王姣娥，陈　娱，戴特奇，等. 中国交通地理学的传承发展与创新[J]. 经济地理，2021，41(10)：59-69.

[2] WANG Jiaoe， CHEN Yu， DAI Teqi，et al. Inheritance，Development and Innovation of Transport Geography in China[J]. Economic Geography，2021，41(10)：59-69.

[3] HANSEN W G. How Accessibility Shapes Land Use[J]. Journal of the American Institute of Planners，1959，25(2)：73-76.

[4] ZHANG W X， NIAN P H， LYU G W. A Multimodal Approach to Assessing Accessibility of a High Speed Railway Station[J]. Journal of Transport Geography，2016(54)：91-101.

[5] 刘　冲，吴群锋，刘　青. 交通基础设施、市场可达性与企业生产率：基于竞争和资源配置的视角[J]. 经济研究，2020，55(7)：140-158.

[6] LIU Chong， WU Qunfeng， LIU Qing. Transportation Infrastructure，Market Access and Firm Productivity：A Competition and Resource Reallocation Perspective[J]. Economic Research Journal，2020，55(7)：140-158.

[7] JIAO J J， WANG J E， JIN F J. Impacts of High Speed Rail Lines on the City Network in China[J]. Journal of Transport Geography，2017(60)：257-266.

[8] WANG J E， MO H H， WANG F H，et al. Exploring the Network Structure and Nodal Centrality of China’s Air Transport Network：A Complex Network Approach[J]. Journal of Transport Geography，2011，19(4)：712-721.

[9] 莫辉辉，王姣娥，金凤君. 交通运输网络的复杂性研究[J]. 地理科学进展，2008，27(6)：112-120.

[10] MO Huihui， WANG Jiaoe， JIN Fengjun. Complexity Perspectives on Transportation Network[J]. Progress in Geography，2008，27(6)：112-120.

[11] 马书红，葛　永，胡美芳，等. 基于重力模型的公路网可达性测算模型[J]. 公路交通科技，2018，35(1)：105-111，120.

[12] MA Shuhong， GE Yong， HU Meifang，et al. A Measurement Model of Highway Network Accessibility Based on Gravity Model[J]. Journal of Highway and Transportation Research and Development，2018，35(1)：105-111，120.

[13] 荣旖旎，欧阳文静. 公路可达性对农村居民县城就医行为的影响：来自村庄月度数据[J]. 经济地理，2024，44(3)：45-54.

[14] RONG Yini， OUYANG Wenjing. Impact of Rural Road Accessibility on Rural Residents’ Health Seeking Behavior：Based on the Monthly Data of Villages[J]. Economic Geography，2024，44(3)：45-54.

[15] 宗会明，黄　言. 高速铁路对成渝城市群区域可达性和城市相互作用格局的影响[J]. 人文地理，2019，34(3)：99-107，127.

[16] ZONG Huiming， HUANG Yan. The Impact of high Speed Rail on Regional Accessibility and Regional Spatial Interactions：A Case Study of Chengdu-Chongqing Urban Agglomeration[J]. Human Geography，2019，34(3)：99-107，127.

[17] 张　莉，赵英杰，陆玉麒，等. 中国铁路客运流联结的城市时间可达性[J]. 地理科学，2020，40(3)：354-363.

[18] ZHANG Li， ZHAO Yingjie， LU Yuqi，et al. Urban Time Accessibility of Railway Passenger Traffic Flow in China[J]. Scientia Geographica Sinica，2020，40(3)：354-363.

[19] 杨浩然，王潇萌，张钦然，等. 基于航空和高铁流的中国城市网络格局及演化[J]. 地理科学，2022，42(3)：436-445.

[20] YANG Haoran， WANG Xiaomeng， ZHANG Qinran，et al. Pattern Characteristics and Dynamic Evolution of Urban Network Development in China Based on the Comparison between High Speed Rail and Airline Flows[J]. Scientia Geographica Sinica，2022，42(3)：436-445.

[21] 李鲁奇，吴启焰，刘可文，等. 历史视角下亚欧大陆海陆交通可达性空间格局演化[J]. 地理学报，2020，75(4)：804-819.

[22] LI Luqi， WU Qiyan， LIU Kewen，et al. Spatial Evolution of Eurasian Land and Sea Transport Accessibility from the Historical Perspective[J]. Acta Geographica Sinica，2020，75(4)：804-819.

[23] 曾　银，黄承锋，田少斌. 中欧班列对中国与哈萨克斯坦可达性的影响研究[J]. 铁道运输与经济，2023，45(10)：67-74.

[24] ZENG Yin， HUANG Chengfeng， TIAN Shaobin. Research on Impact of China Railway Express on Accessibility between China and Kazakhstan[J]. Railway Transport and Economy，2023，45(10)：67-74.

[25] 宋国栋，钱勇生，曾俊伟，等. 西北地区铁路建设对区域可达性空间格局的影响[J]. 铁道运输与经济，2021，43(6)：51-57.

[26] SONG Guodong， QIAN Yongsheng， ZENG Junwei，et al. Influence of Railway Construction on Spatial Pattern of Regional Accessibility in Northwest China[J]. Railway Transport and Economy，2021，43(6)：51-57.

[27] 王雨飞，倪鹏飞. 高速铁路影响下的经济增长溢出与区域空间优化[J]. 中国工业经济，2016(2)：21-36.

[28] WANG Yufei， NI Pengfei. Economic Growth Spillover and Spatial Optimization of High Speed Railway[J]. China Industrial Economics，2016(2)：21-36.

[29] 王姣娥，焦敬娟，黄　洁，等. 交通发展区位测度的理论与方法[J]. 地理学报，2018，73(4)：666-676.

[30] WANG Jiaoe， JIAO Jingjuan， HUANG Jie，et al. Theory and Methodology of Transportation Development and Location Measures[J]. Acta Geographica Sinica，2018，73(4)：666-676.

[31] 姚永玲，董　月，王韫涵. 北京和首尔全球城市网络联系能级及其动力因素比较[J]. 经济地理，2012，32(8)：36-42.

[32] YAO Yongling， DONG Yue， WANG Yunhan. City Interlock Connectivity in World City Network and Their Dynamic Factors：Case Study of Beijing and Seoul[J]. Economic Geography，2012，32(8)：36-42.

[33] JIAO J J， WANG J E， ZHANG F N，et al. Roles of Accessibility，Connectivity and Spatial Interdependence in Realizing the Economic Impact of High Speed Rail：Evidence from China[J]. Transport Policy，2020(91)：1-15.

[34] DUAN L L， SUN W Z， ZHENG S Q. Transportation Network and Venture Capital Mobility：An Analysis of Air Travel and High Speed Rail in China[J]. Journal of Transport Geography，2020(88)：102852.

基金资助

国家自然科学基金项目(42271184)

中国国家铁路集团有限公司科技研究开发计划课题(K2023Z002)