摘要: 随着长三角城市群一体化程度的不断深化，城市之间人员流动量逐年扩大。沪宁、沪杭高铁沿线客流量呈增长状态。各车站客流量呈明显的阶梯分布状态，且与经济活动能力成正比。根据高铁各站点客流量的空间分布，从车站功能、城市功能、城市定位等角度看，沿线城市应加强城际高铁站点附近的配套建设，完善城市商务服务功能建设，坚持城市发展的差异化战略。
关键词:长三角城市群；高铁；客流量
中图分类号:F291 文献标识码:A 文章编号:1005-1309(2014)12-0091-005
作者简介:彭希析，复旦大学社会发展和公共政策学院教授。卞佳颖，复旦大学社会发展和公共政策学院博士研究生。
张伊娜，复旦大学社会发展和公共政策学院讲师。陈良勇，上海铁路局高级工程师。
一、沪宁高铁的客流规模及特点分析
2010-2012年的11月，沪宁高铁的日均客流量已达15万人。通过对沪宁高铁各站点客流量的观察，可看出以下特点:
(一)除南京站外，各站点客流均呈现上升趋势
观测沪宁高铁各站点客流量，经济活动最为活跃的3个城市为上海、苏州、南京，其对应的客流量也是最大的。其中，南京站客流量在各站点中名列前茅，但呈逐年下降的态势，而苏州、无锡、常州、镇江站点的客流量则显现增长态势。除南京以外的大部分沪宁高铁沿线城市都因沪宁高铁的建立而促进了人力资源的往来流动，城市间的一体化进程和经济增长活力都因此得到提升。苏州站月客流量由2010年的100万人增至2012年的120多万人，无锡、常州、镇江站点的客流量也增加了5万-7万不等。而南京站月客流量则由2010年的80多万人降至2012年的60多万人。
(二)上海站与苏州站客流输入输出情况较为特殊
沪宁高铁沿线各站点的客流总输出和总输入量基本相等，但上海站总输入人数多于总输出人数，而苏州站总输出人数多于总输入人数。据此，可以看出各城市在城市群中所处的功能定位是有所区别的。上海是长三角地区客流的主要目的地，苏州则是重要的中转地，在经济活动的链条中，上海相比苏州是经济活动的终端，是商贸集聚地，而苏州则更可能扮演着区域生产者的角色。
(三)苏州和镇江是内部客流率最高的城市
沪宁高铁不仅加速了高铁沿线城市之间的客流交往，也为各城市内部交通提供了便利，弥补了市内交通的不足，带动了城市边缘地区的发展。其中，利用沪宁高铁为市内通勤服务效率较高的是苏州市和镇江市。2010和2011年苏州市利用沪宁高铁为市内居民提供通勤服务达月10万人，到2012年增至16万人。镇江市的市内居民通勤量也从2010年的1. 2万多人增至2012年的3. 6万多人。上海轨道交通网络比较发达，且出行成本远低于高铁，高铁站点的客流功能基本被市内交通工具所替代，而预留的上海西、南翔北、华亭北这些站点，更多是为了加强上海市郊新城镇与市外城市之间的沟通。
(四)各站点客流量分层明显
从各站点客流量看，可分为6个阶梯:第一阶梯为南京站、上海站和苏州站，月客流量均在60万人以上;第二阶梯为上海虹桥站、无锡站和常州站，月客流量40万-60万人；第三阶梯为苏州市的昆山南站和镇江市的镇江站，月客流量20万-40万人；第四阶梯为镇江市的丹徒站和苏州市的苏州园区站，月客流量在10万人左右；第五阶梯为无锡的惠山站和常州的戚墅堰站，月客流量在1万人左右;第六阶梯则是月客流量低于1万人的站点:上海西、南翔北、安亭北、花桥、阳澄湖、苏州新区、无锡新区、宝华山和仙林。
(五)各站点客流量与所在城市经济活动能量成正比
沪宁高铁苏州市的站点最多，客流量在第五阶梯以上的有3个站点，其次是上海市，客流量较大的站点有2个，其余各市都只有一个客流量较大的站点。沪宁高铁在所经6座城市的辖区内都至少设了2个站点。苏州市和上海市在各站点地域的经济活力都较高，两市能充分利用沪宁高铁沿线各站点进行区域间的人力资源交流，高铁站点的利用率高；其他各市的经济集聚点和客流集聚点都只位于某一站点，高铁站点的利用率不足，这与当地的经济活力和客流量及流动性有关。
二、沪杭高铁的客流规模和特点分析
与沪宁高铁相比，沪杭高铁的客流量较少，但从近3年的数据可以看出，沪杭高铁客流量的增速较快。通过对沪杭高铁各站点客流量的观察，可看出以下特点:
(一)与沪宁高铁相比，沪杭高铁各站点客流更趋平衡
上海站和杭州站月客流量为50万人-60万人，嘉兴站月客流量为10万人-20万人，但都呈现逐年增长的态势，可见沪杭高铁对整个沿线城市的一体化起到了推动作用，这不仅有力带动了上海和杭州两城市的人力资源交往和经济增长，也同时带动了经济相对落后的嘉兴市发展。从各站点的客流量看，可将各站点分为3个阶梯:第一阶梯为上海虹桥站和杭州站，月客流量在50万人以上；第二阶梯为嘉兴市的嘉兴南站、桐乡站、海宁西站，以及杭州市的余杭站，月客流量3万人-10万人;余下的为第三阶梯，月客流量均在3万人以下。
(二)上海是沪杭线上最重要的目的地城市
与沪宁高铁相似的是，上海客流总输入量要高于总输出量，而杭州客流总输入量则略低于总输出量，嘉兴市的客流进出情况基本持平。这种客流进出情况同样印证了上海在长三角高铁沿线设站城市中的核心地位:杭州、苏州、南京等城市分别是浙江、江苏省内的中心城市，其影响范围主要分布在省内的周边区域，而上海的影响力足以覆盖到整个高铁沿线设站的城市。
(三)高铁在各市市内的客流规模较小
在沪杭高铁沿线设站的几个城市中，市内客流量最大的是杭州市，2010年11月约1. 7万人，到2012年11月增加到2. 2万人，其次是上海市，2010年11月约7千人，到2012年11月增加到1.2万人。上海市的客流量主要集中在上海虹桥站，且逐年吸收上海站向外分流的人群，杭州市的客流量主要集中在杭州站。嘉兴市各站的客流量则较为平均，这说明嘉兴市市内各区、县市间的发展状况较为均衡。
三、沪宁、沪杭高铁客流影响力关系圈的空间分布
(一)研究方法
本文采用王桂新等人提出的改进Q分析方法(王桂新等，2012)，[1][2]设有n个车站，如果从车站i出发到达车站j的客流为Mij，其占车站i输出客流的比例为SOij，占车站j输入客流的比例为Sij，则可用表示客流输出车站i对车站j客流输入的影响力(供给力)，用SOij表示客流输入车站j对车站i客流输出的影响力(需求力)。分别对SIij、SOij设定某一阈值VI和VO，如果SIij≥VI，表示客流输出车站i对车站j的客流输入具有影响力，反之可视为没有影响力或影响力不大；同样，如果SIij≥ VO，则表示客流输入车站J对车站1的客流输出具有影响力，反之可视为没有影响力或影响力不大。如果SIij 、SOij大于或等于其设定阈值的车站数分别为NI和NO，则NI和NO所含车站可分别视为“车站i对其他车站客流输入具有影响力的区域范围(或称影响关系圈)”或“车站j对其他车站客流输出具有影响力的区域范围(影响关系圈)”。
分别以NI、NO为坐标纵轴，用所有客流输出车站或客流输入车站为横坐标，根据NI、NO的大小在相应位置标注出影响力居前的主要输出车站或输入车站，并根据SIij 、SOij及其设定阈值VI和VO的大小把横坐标上符合条件的车站与标注出的这些主要客流输出车站或客流输入车站连接起来，据此即可从整体上考察和把握高铁客流流场分布的模式。
根据上述方法，分别使用2010年11月，2012年11月的沪宁、沪杭高铁客流数据，可分别得到各主要客流输出站对其他车站客流输入的影响关系圈和主要客流输入站对其他客流输出站的影响关系圈。
(二)沪宁高铁客流关系圈的空间分布
沪宁高铁主要客流输出站及其影响关系圈的空间分布主要表现以下特征:
第一，与2010年相比，2012年上海虹桥站、上海站、苏州站、无锡站、南京站等站点仍为沪宁高铁的主要客流输出站，但影响范围和强度均发生了变化，上海虹桥站和南京站的影响范围有所缩小，强度也有所降低，苏州站、常州站的影响范围则有所扩大，强度也有所上升。有几组变化值得注意:一是上海站和南京站之间的相互影响力在变小;二是常州站对镇江站和南京站的输出影响在增强，常州站至仙林站的客流输出量占仙林站客流总输入量的40%以上，为强影响。反观南京站的输出影响却在悄然下降。
第二，沪宁高铁输出客流量最大的上海站是客流输出影响范围最大的车站，2010年-2012年始终稳居第1位。2010年、2012年受上海站客流输出具有较大影响(≥10%)的车站均为15个。其他影响力较大的车站还包括苏州站、南京站、无锡站、常州站、上海虹桥站等，从这些车站输出的客流可以覆盖到大部分外市的车站。
第三，虽然各主要客流输出站的影响范围广度差别较小，但影响强度及分布却有差别。上海站对更大范围的站点产生了输出强影响，而其他车站则只对局部的少数车站产生输出强影响。与2010年相比，2012年上海站输出较强影响(25%-40%)车站和输出强影响(≥40%)车站的数量分别下降了6个和1个，但仍保持5个和2个的数量，这是其他车站所无法相比的。其中，苏州站和无锡站是受上海站输出影响最大的两个城市，如上海站至阳澄湖站和苏州园区站的输出客流量均占这两站客流总输入量的40%以上，为强影响。而其他城市对外有较强及强影响的站点基本不超过5个，在能级上与上海站仍有一定距离。
沪宁高铁主要客流输入站及其影响关系圈的空间分布主要表现以下特征:
第一，与2010年相比较，2012年上海虹桥站、上海站、苏州站、无锡站、南京站等站点仍为沪宁高铁的主要客流输入站，但影响范围和强度发生了变化。上海虹桥站和南京站的影响范围有所缩小，强度有所降低，且输入效应的减弱更为显著。其中南京站较强及强吸引力的站点下降了50%。同时，上海站、苏州站、无锡站的影响范围则有所扩大，强度也有所上升。
第二，南京站是客流输入影响范围最大的车站，2012年其客流输入具有较大影响(≥10%)的车站为16个，比2010年下降了1个。但南京站这一优势并不明显，苏州站、无锡站、上海站、常州站、上海虹桥站的客流输入影响范围也较大，具有较大影响的车站分别为15个、15个、14个、12个、10个，这些车站对客流的吸引力可以覆盖到大部分外市的车站。
第三，各主要客流输入车站对影响范围内其他客流输出车站的影响强度及分布也有差别。2010年，南京站输入较强影响(25%--40%)的车站为6个，输入强影响(,40%)的车站为2个，是当时输入影响力最强的站点。但到了2012年，上海站取代南京站成为能够较强影响整个沿线车站的核心站点，其他主要客流输入车站的影响强度则明显有限，只对局部的少数站点产生输入强影响。上海站输入较强影响(25%-40%)的车站有8个，输入强影响(≥40%)的车站有1个。它们覆盖了上海市外其他所有的沿线城市，包括苏州市的4个车站、无锡市的2个车站，以及常州市、镇江市、南京市的各1个车站，可见上海站在客流输入、输出的影响范围都处于核心站点的地位。同时，南京站输入较强影响的车站和输入强影响车站均下降了50%，从数据显示看，南京市对镇江市的客流引力最大。另外，上海虹桥站输出较强影响的1个车站和输出强影响的1个车站均分布在苏州市，苏州站和无锡站各有2个输出较强影响的车站，分别分布在上海市和镇江市。
(三)沪杭高铁客流关系圈的空间分布
沪杭高铁主要客流输出、输入站及其影响关系圈的空间分布呈现出几乎完全相同的特征:
第一，对比两个年份可以发现，沪杭高铁的中心车站非常明确且基本没有变化，一是上海虹桥站，二是杭州站。与2010年相比，2012年上海虹桥站与杭州站的影响范围和强度仅有略微增大和增强。
第二，各站的客流影响范围呈两极化分布，除上海虹桥站和杭州站两强鼎立外，其他各站影响范围基本为0。客流量最大的上海虹桥站和杭州站同样是客流输出、输入影响范围最大的车站，其客流输出、输入量具有较大影响(≥10%)的车站分别也都为8个和9个，从这两个站输出的客流量可完全覆盖到所有其他有客流需求的车站，而其他各站在整个客流圈中基本没有任何影响范围。
第三，各站的客流影响强度亦呈两极化分布。上海虹桥站和杭州站对其他各站的客流输出、输入都基本呈现强影响(≥40%)。上海站客流输出强影响的车站有8个，输入强影响的车站为7个，覆盖了所有上海市以外的车站;而杭州站客流输出、输入强影响车站均为9个，覆盖了杭州市的余杭站，以及除上海西站外的其他各站。
四、对高铁沿线各城市应对策略的建议
(一)加强城际高铁站点附近的配套建设
在站点的选址方而，地方政府的话语权是非常有限的，但尽管是在既定的车站与规划蓝图下，高铁站点能否为一个城市带来最佳效益还是有赖于地方政府的涉入程度、配套做法与积极的实践力。[3]为了让高铁沿线站点成为促进一个地方经济和社会发展的催化剂，地方政府可以在车站接驳系统的建设和周边地方公共设施的配套等方而发挥重要作用。首先，要做到高铁与市内交通的“无缝对接”。一般来说，长三角地区的高铁站点都选址在城市的远郊。因此，高铁与城市市内交通(特别是与地铁系统)接驳的好坏程度，在很大程度上影响着乘客在高铁以外路途时间的长短。如果在高铁站点有多条地铁线路可到达城市的各个中心区域，有非常完备的P+R停车系统，以及能够提供高效的短驳车或是出租车服务，那么无疑对城市的发展是最有利的。反之，“客流经济”更多的只能为高铁站点周边带来拉动效应。其次，高铁站点周边的公共设施和商业开发要尽可能完备。众所周知，高铁站点在日本和欧洲充当的不仅仅是交通枢纽的角色，而且更多地被打造成城市的第二个商业文化中心。然而，在长三角地区，有些城市高铁站点内部的管理主体和其周边的商业开发主体是相互分离，且缺乏部门间有效的沟通和合作。因此，出现了许多纯交通功能的站点，使得高铁站点的经济效应没能真正释放。
(二)完善城市商务服务功能建设
从整个城市的视角看，除满足“过路需求”以外，更关键的是能够提供足够的设施或服务来满足这些客流的“最终需求”。根据国外高铁运营的经验，高铁的主要乘客群是当日往返或当周往返的商务和公务乘客。在国内的相关研究中，张敏(2010)、吴康(2013)等人通过问卷调查的方式对京津城际高铁乘客的出行行为进行分析，也得出相近的结论，即商务、公务乘客占到总客流的40%，以下依次是探亲流占27%，以旅游为出行目的占12%。为此，要前瞻性地新建或扩建一批住宿、餐饮、办公、会展场所，特别是适合于商务客需求的酒店和会展中心。其次，要注重对现代服务业的培育，能为商务客提供信息、通讯、金融、保险、法律、财务、管理咨询、高端培训等专业的服务。
(三)坚持城市发展的差异化战略
通过以上分析，可谨慎地判断高铁的“过道效应”在一些城市己初步显现。如何避免在整个城市群体系中竞争力的降低?关键要坚持城市发展差异化战略。所谓城市差异化发展就是城市向社会提供的同类精神、物质产品和服务项目具有不完全的可替代性。假设人们对高铁定价不敏感的前提下，高铁使得人们在各城市间的移动成本逐步缩小，若各城市提供的都是均质化的产品或服务，那么决定消费者或投资者偏好的就只剩下价格因素。但若各城市能进一步细分自身所能提供的产品和服务，其在整个城市群的独特地位那将是另一番景象。以旅游业为例，日本新干线沿线秋田市由于没有特别丰富的自然人文景观，在新干线开通后，客流被沿线其他富有特色的城市分流明显，旅游人数一度骤减。但之后，该市通过举办各种节会等方式，使旅游人数逐年回升，并在2009年达到了前所未有的规模。[5]这一成功案例对长三角地区旅游业具有启发意义。在旅游业方而，上海可侧重发展都市旅游，苏州侧重发展江南古镇旅游，而杭州侧重发展山水风景旅游，形成一种“和而不同”的良性发展格局；进而将城市发展差异化战略在各行各业推而广之，使高铁促进劳动力均匀分布的效应最大化。
参考文献:
[1]Lucas. W F. Modules in applied mathematics. Vo1 2: Political and Related Model[M].IewYork: Springer-Verlay, 1983.
[2]王桂新等.中国省级人口迁移区域模式变化及其影响因素---基于2000和2010年人口普查资料的分析[J].中国人口科学，2o12(5).
[3]冯正民.台湾高速铁路对区域发展的影响[J]，城市与区域规划研究,2011(中国期刊网).
[4]任远.长三角地区人口迁移流动的态势和完善城市群社会管理研究.长三角协调会委托研究课题.
[5]汪舟、汪明林.日本新干线对旅游业发展的影响和启示[J]，铁道运输与经济，2013(9).
来源：科学发展
