一、中國高鐵發展的曆程
交通運輸業的發展是一段人類文明進步、經濟社會發展的曆史，曆史上每一次交通運輸方式的變革都引發了地區經濟的重大變革。1964年，日本建設完成世界第一條高速鐵路——“東海道高速鐵路新幹線”，緩解了當時東京至大阪沿線城市交通運輸的困境，並且帶動了整個國家經濟的騰飛。其後，高速鐵路在全球範圍內得到迅速發展。我國高速鐵路發展可以分為兩個階段。[3]
第一階段為1990—2007年，主要向德、日、法等國家學習高速鐵路發展經驗及技術，同時在這一階段，我國進行了五次鐵路提速。2004年，國務院常務會議通過第一個《中長期鐵路網規劃》（以下簡稱《規劃》），規劃了“四縱四橫”總長超過1.2萬公裏的快速客運專線網。
第二階段為2008年至今，我國高速鐵路產業自主創新階段。2008年，我國第一條高速鐵路線路——京津城際高速鐵路開通，自此我國正式走向了高鐵時代。2016年，國家發展改革委再次調整《規劃》，目標在2025年將高鐵裏程增至3.8萬公裏，形成“八縱八橫”格局。截至2016年，我國高速鐵路運營裏程已達2.2萬公裏，鐵路運營總裏程達124萬公裏，全國鐵路網絡逐步完善，技術進步飛速，鐵路運輸能力得到極大提升。
2008—2016年，我國高速鐵路基本情況、鐵路與高速鐵路客運量及占比情況分別如表6-2、圖6-1所示。
表6-2 2008—2016年高速鐵路基本情況
圖6-1 2008—2016年高速鐵路與鐵路客運量及高鐵客運量占比
表6-2數據顯示，自2008年我國正式開通運營高速鐵路以來，2008—2016年，高速鐵路營業裏程從672公裏提升至22980公裏。同時，高鐵客運量從734萬人次增加至122128萬人次，占全國鐵路客運量的比重從0.5%增長至43.4%；高鐵旅客周轉量占全國鐵路旅客周轉量的比重由0.2%增長至36.9%。圖6-1顯示這一占比呈現快速上升態勢。我國高速鐵路具備舒適、安全、方便、快捷等優勢，高鐵占據旅客出行方式選擇的比重逐年提高，但高速鐵路的出行成本相對昂貴，也為普通鐵路旅客運輸保留了一定的市場份額。2016年，《規劃》提出到2030年，鐵路網規模基本實現內外互聯互通、區際多路通暢、省會高鐵連通、地市快速通達、縣域基本覆蓋的遠期目標。目前，我國30個省（市、自治區）均已實現高速鐵路互通互達，增強了地區間的交流聯係，為全國範圍內資源要素流動與空間聚集提供了有力的交通基礎支撐。
二、高鐵可達性指數計算方法與運算模型
加權平均旅行時間法是交通節點間通行時間的一種綜合計算指標方法，能夠通過旅行時間的長短反映地區的可達性水平，體現交通發展前後旅行時間變化下地區可達性的變動幅度。具體而言，這一指標側重於從空間距離、時間節約或成本節約的角度衡量地區間的可達性水平，受到被評價地區區位、經濟實力以及交通設施密集程度等因素的影響。一般認為可達性的構成包括旅行成本和區位吸引力兩部分[4]，本章參照石京、周念的加權平均旅行時間模型[5]，充分考慮地區間鐵路發展與經濟水平差異，構建包含地區最短旅行時間、鐵路密度、列車經停頻次權重、地區經濟增長水平的高鐵可達性計算模型。
（一）高鐵可達性計算模型
式（2）中，Aj表示j地區的可達性；i、j分別表示每個地區，i，j=1，2，…，30，其中i=j時表示同一地區，i≠j時表示非同一地區，下文公式中i、j均相同。式中包含兩個要素，其一為Iji，表示地區i與j之間的阻力參數，衡量地區間旅行的時間成本，為兩節點（省會城市）之間的最短鐵路旅行時間；其二為Pj，表示j地區的綜合參數，衡量地區吸引力，反映因地區經濟和鐵路發展水平不同對其他地區吸引力的差異程度，作為最短旅行時間的加權平均權重。
（二）地區阻力參數計算
計算最短旅行時間遵循如下原則：如果30個地區中每兩個省會城市間有可以直接通達的旅客列車班次，則選擇所有列車班次中鐵路裏程最短車次對應的旅行時間為兩省會城市間的最短旅行時間；如果兩城市間沒有直達列車班次，則在遵循最短路徑的原則上選取可供選擇的中轉站中距離始發站運輸裏程最短的省會城市作為中轉點，計算兩城市間的最短旅行時間；中轉滯留時間不計入計算。
（三）地區綜合參數計算
選取各地區的地區生產總值、年末人口數、鐵路密度與列車經停頻次權重計算地區綜合參數，其中，地區生產總值（GDP）反映地區的實力與財富，年末人口數（peo）反映地區一定時期內勞動力資源利用的基礎，鐵路密度（D）反映地區鐵路密集程度，列車經停頻次比重（n）反映某個地區鐵路車次密集程度與全國平均水平的關係。綜合參數計算公式如式（3）所示：
其中，鐵路密度計算公式如式（4）所示：
式（4）中，Dj表示j地區鐵路密度；Lj表示j地區鐵路營業裏程；Sj表示j地區土地麵積。根據鐵路密度定義，鐵路密度值越大，表示該地區鐵路越密集。
列車經停頻次權重計算公式如式（5）所示：
式（5）中，nj表示j地區列車經停頻次權重值；Nj表示j地區列車經停次數；N為30個地區列車經停次數之和；mean（N）為N除以30，表示列車站點頻次總數的均值。nj為某時點某地區列車經停次數與所有考察站點列車經停次數總數的均值之間的比值，nj大於1表示該地區列車經停次數高於全國平均水平；nj小於1表示該地區列車經停次數低於全國平均水平；nj等於1表示該地區列車經停次數等於全國平均水平。
（四）高鐵可達性的指數化處理
根據可達性指標定義，某一地區可達性指標值越小，表示該地區可達性越好。為更直觀地反映地區可達性的優劣，將可達性指標Pj進行指數化處理，從而使得可達性指數值越大表示地區可達性越好，計算公式如式（6）所示：
式（6）中，Mj表示進行指數化處理的高鐵可達性指標，即高鐵可達性指數，本章應用高鐵可達性指數Mj表示各地區高鐵可達性情況。根據可達性指數Mj的定義，某一地區可達性指數值越大，則表示該地區高鐵可達性越好。
三、中國高鐵可達性指數計算
比較高速鐵路開通前後一個地區的可達性指數，可以描述高鐵開通前後地區可達性的變化情況，進而評價隨著高速鐵路發展帶來的地理區位條件的改善程度。高鐵可達性指數變化率表明高鐵可達性的改善程度，根據2008—2016年30個省（市、自治區）高鐵可達性指數變化率，按照可達性變化率從高至低，將30個地區依次分為可達性改善程度“高、中、低”三類。
2008年和2016年30個省（市、自治區）高鐵可達性指數及變化率如表6-3所示。
表6-3 2008年和2016年30個省（市、自治區）高鐵可達性指數及變化率
表6-3數據顯示，2008年，可達性指數最大的地區是湖北，為9.210；最小的地區是新疆，為2.085；中位數地區是廣東和遼寧，分別為5.074、4.992。2016年，可達性指數最大的地區是河南，為17.522；最小的地區是新疆，為2.728；中位數地區是福建和山西，分別為7.176、7.168。可達性指數越大表明地區可達性越好，按可達性指數由大至小排序，2008—2016年，可達性指數排序位次上升的地區有河南、北京、江蘇、上海、山東、陝西、浙江、廣東、福建、貴州、雲南、廣西、內蒙古，表明這些地區可達性水平在30個省（市、自治區）範圍內變得相對更好；排序位次下降的地區有湖北、河北、湖南、安徽、江西、天津、山西、重慶、甘肅、遼寧、吉林、寧夏、黑龍江、青海、海南，表明這些地區可達性水平在30個省（市、自治區）範圍內變得相對更差；不變的地區為四川、新疆。
從變化幅度來看，30個省（市、自治區）的區位條件隨著該節點高鐵的開通運營均得到優化，2016年相對於2008年而言可達性指數變化率的值越大，表明區位優化程度越高。根據高鐵可達性變化率的大小依次將30個省（市、自治區）分為可達性改善程度“高、中、低”三類地區，其中，第一類地區為可達性改善程度較高的地區，包括江蘇、上海、河南、山東、陝西、北京、浙江、雲南、貴州、湖北，高鐵可達性指數變化率區間為0.779～1.054；第二類地區為可達性改善程度中等的地區，包括福建、湖南、廣東、江西、河北、重慶、廣西、安徽、四川、甘肅，高鐵可達性指數變化率區間為0.390～0.716；第三類地區為可達性改善程度較低的地區，包括內蒙古、新疆、天津、山西、遼寧、黑龍江、吉林、青海、海南、寧夏，高鐵可達性指數變化率區間為0.054～0.342。
根據可達性變化率劃分的三類地區各自呈現空間集聚狀態。整體而言，我國中部、東部地區可達性改善程度最高；東南部、西南部地區次之；西北部、東北部地區最低。我國地區高鐵可達性與地區經濟發展水平、鐵路發展水平等初始條件密切相關，同時，高鐵可達性也會受到地區間空間關聯性的影響。
四、中國高鐵可達性的空間自相關性
空間自相關性是指一些變量在同一個分布區內的觀測數據之間潛在的相互依賴性，是檢驗某一現象與其相鄰空間單元的顯現是否相關聯的指標。[6]全局空間自相關性能夠反映數據在整個地區的空間分布態勢，運用“相鄰”距離函數構造空間權重矩陣，以反映地區高鐵可達性在全國範圍內的空間關聯性，空間權重矩陣計算公式如式（7）：
式（7）中，Z表示空間全權重矩陣；主對角線上元素Z11=Z22=…=Zii=0表示同一地區；如果地區i與j相鄰，則Zij=1，如果地區i與j不相鄰，則Zij=0，其中i、j分別表示每個地區，i、j=1，2，…，30。將空間權重矩陣進行標準化處理。根據定義，Moran散點圖的四個象限分別對應於空間單元與相鄰單元之間的四種局部空間聯係形式：第一、第三象限表示高、低觀測值單元被同是高、低觀測值單元所包圍的空間聯係形式，為相似值的聚集；第二、第四象限表示低、高觀測值單元被高、低觀測值單元所包圍的不同觀測值的空間聯係形式，為空間異常。
2008—2016年，我國地區高鐵可達性變化率與高鐵可達性變化率空間滯後項的Moran散點圖如圖6-2所示。
圖6-2 2008—2016年30個省（市、自治區）可達性變化率與其空間滯後值的Moran散點圖
圖6-2顯示，擬合線斜率為正，大多數散點分布在第一、第三象限，我國高鐵可達性指數變化率與其空間滯後項分布為正的全局空間自相關關係，地區高鐵可達性變化率和相鄰地區高鐵可達性變化率呈現高—高或低—低的空間聚集狀態，表明高鐵可達性改善程度較高的地區，其空間地理相鄰地區高鐵可達性改善程度也較高；高鐵可達性改善程度較低的地區，其空間地理相鄰地區高鐵可達性改善程度也較低。
散點具體分布情況為：上海、江蘇、山東、浙江、福建、江西、湖南、湖北、河南、貴州為高—高關聯地區，表示可達性改善程度高的地區被可達性改善程度高的地區包圍，大部分地區屬於高鐵可達性改善程度為“高”的一類地區；寧夏、河北、內蒙古、新疆、青海、遼寧、黑龍江、吉林、甘肅為低—低關聯地區，表示可達性改善程度低的地區被可達性改善程度低的地區包圍，大部分地區屬於高鐵可達性改善程度“低”的一類地區；安徽、天津、海南、山西、廣西、重慶、四川為低—高關聯地區，表示可達性改善程度低的地區被可達性改善程度高的地區包圍；雲南、北京、廣東、陝西為高—低關聯地區，表示可達性改善程度高的地區被可達性改善程度低的地區包圍。空間自相關性能夠在一定程度上解釋地區高鐵可達性改善程度的差異，即地區高鐵可達性的改善程度除受地區經濟發展水平、鐵路發展水平等因素影響外，也受到地理區位的影響，對某地區而言，其相鄰地區高鐵發展水平較高、高鐵可達性改善程度較高能夠帶動該地區高鐵可達性的提升。
本章將在此基礎上，分別分析三類地區高鐵可達性對於地區勞動力市場平衡性的影響作用及二者之間的關係。