yibo第 33 卷，第 12 期，2014 年 12 月地理科学进展进展Vbl ． 33. No. 12D ec。 2014 京广线高铁车站腹地范围及结构研究在交通中占有重要地位，极大地影响着人们对出行方式的选择。为研究高铁站点的影响范围和结构，本文选取京广线沿线的14个高铁站点作为研究对象，吸引“客流腹地”和“商务客流” 根据“腹地”的概念，从客流总量和业务客流两个角度研究高铁车站腹地的范围和结构，并结合相关理论对其影响因素进行了深入探讨。结果表明，京广线沿线高铁车站客流腹地平均腹地半径约为151公里，大于其商务客流腹地（139公里）；高铁站客流腹地规模与高铁站服务能力、旅客外部出行距离呈正相关中国铁路地图京广，与旅客内部出行成本呈负相关；而高铁站商务客流腹地范围大小与高铁站服务能力、商务旅客对外出行距离呈正相关，与商务旅客内部运输成本负相关高铁站客流腹地和商务客流腹地均存在明显的“核心-边缘”结构，其中客流腹地“核心”“核心-边缘”结构与人口分布结构与旅客内部旅行时间结构呈负相关，而商务客流腹地的“核心-边缘”结构与城市GDP结构呈正相关，与商务旅客内部旅行时间结构呈负相关相关。

关键词：京广线高铁站；客流腹地；商务客流腹地；腹地范围；腹地结构；影响因素；相关性分析 2014.12.012 文件识别码：A1 引言 高铁是指对原线路进行改造（线性化、轨距标准化），使最高运营速度不低于每小时200公里，或专门建设“高铁” ——高速新线”，使A铁路系统以每小时至少250公里的速度运行。 2003年，中国第一条高速客运专线（秦皇岛-沉阳）建成通车。 2004年，国务院审议通过的《中长期铁路网规划》提出建设“四纵四横”客运专线，客车目标速度达到200公里/小时以上，从而为中国高速铁路网的发展奠定了雏形。此后，中国高铁建设进入高速发展时期。随着几条主要客运专线的建成，区域经济发展逐步进入“高铁时代”（王娇娥等，2011)。据统计，截至2013年底，国家高铁运营里程达1.1万公里，居世界第一（孟畅等，2014)；2013年我国每天约有165万人次乘坐高速动车组列车，占铁路客运量的 29%；2013 年国庆黄金周期间，高铁列车平均每天发送旅客 251.2 万人次，占总客流量的 30.6%（杨鑫，201< @4)，可以看出，高铁这种新兴的交通方式，已经在乘客中流行起来，它在交通中占有重要地位，极大地影响着人们对出行方式的选择。

目前，关于高铁影响的研究大多集中在高铁对城市空间结构、经济发展、可达性等方面的影响，如蒋海兵等。可访问性的影响；王娇娥等。 (2011)利用可达性方法研究中国高铁网络布局规划及其对中国城市空间结构重组的潜在影响；陈艳等(2013)@) > 作者回顾国内外相关研究，探讨高铁对客运市场、区域经济和空间结构等的影响。高铁车站客流腹地研究基本空白。本文介绍了高铁站“客流腹地”和“商务客流腹地”两个概念。即高铁车站总客流的来源范围，后者指的是高铁车站业务客流的来源范围（反映高铁的经济服务能力）。利用实际调查数据，采用单变量描述性统计分析和多元相关分析等定量方法对两腹地进行分析。分析了项目的地理范围和结构特点，并结合相关理论验证了影响因素。收稿日期：2014.11；修订日期：2014-12。国家自然科学基金项目f41171131)资助。作者简介：董瑶（1991-），女，烟台人中国铁路地图京广，硕士研究生，研究方向为人文地理与区域经济，E.mail：。

yibo通讯作者：孟晓晨（1955一)，女，哈尔滨人，博士，副教授，主要从事经济地理和城市经济研究，E.mail： .cn. 1684-1691页万方资料第12期董尧等：京广线高铁车站腹地范围及结构研究2数据来源及分析方法铁路也是中国“四纵四横”客运专线网络之一，全长2298公里，是世界上运营时间最长的高速铁路。京广高速沿线有37个车站。高速铁路，分布在不同的省会城市和地级市。他们所在城市的行政级别，w分为三层：第一层位于省会城市。高铁站点从北到南依次是石家庄站、郑州东站、武汉站、长沙南站、广州南站；第二层为位于一般地级市（非省会城市）的高铁站，由北向南依次为保定东站、安阳东站、信阳东站、郴州西站、清远站；第三层次为位于县级市的高铁站，自北向南依次为高邑西站、孝感北站①、赤壁北站、衡山西站 本次调查针对14条高铁候车旅客车站。采用抽样问卷法，110份问卷（高由于宜西站服务能力特≤工≯，√≯允许√）—，∥①孝感北站位于大悟县，列为三等高铁站。

低中国铁路地图京广，因此只分发了 50 份问卷）。据统计，共回收问卷3130份，有效2786份，有效率为89.01%。在数据处理方面，14个高铁站整体旅客和商务旅客的来源和目的地，以及内部旅行时间（旅客从出发点到出发高铁的时间）高铁车站客源统计以县级市（或高铁车站所在市区）为基本统计单位。其中，武汉站、广州南站服务能力强、行政级别高，为方便统计，以地级市为基本统计单位；高邑西站、赤壁北站、衡山西站服务能力低，城市行政级别低，以乡镇为基本统计单位。对处理后的数据，分别绘制14个高铁站客流腹地和商务客流腹地，取源地行政边界（县级市/市和高铁站所在城区） ) 为界，以“腹地地区（涉及县级）为界。这两个指标衡量腹地的范围，并通过乘客数量的差异来反映腹地的结构。数据分析主要采用单变量描述性统计分析、多元相关分析等定量方法，主要用于研究高铁站腹地范围和结构的影响因素。 3、腹地范围及影响因素 高铁站腹地范围从需求角度反映了高铁的实际影响。由于城市的基本情况不同，不同高铁站的腹地也不同。

根据14个高铁车站客流腹地和商务客流腹地地图及计算腹地范围，探讨不同级别高铁车站客流腹地范围特征以及商务客流腹地范围，并结合相应的理论来讨论影响它们的要素的差异。 3.1 腹地面积经计算，14座高铁车站总客流腹地面积为428748km 2 ，每个车站平均腹地半径为30625km 2 ，平均腹地半径为151km；而商务客流腹地总面积为329,130​​KITl 2 。平均每站23,509km 2 ，平均腹地半径为139 km 。可以看出，高铁车站商务客流腹地明显小于其客流腹地（表1)）。对于两类腹地，不同档次的高铁车站腹地范围存在明显差异。以客流腹地为例（图2。4)、长沙南站、保定东站、孝感北站，客流稳定，分别代表三个等级的总体情况，差异显着总体而言，如表2所示，在客流腹地方面，一、二、高铁三级站平均腹地面积为57258、20188、10380 km2中国铁路地图京广，平均腹地半径为230、122、67 km。在商务客流腹地方面万方数据地理科学进展第33卷，三级商务客流腹地平均腹地面积47194、13322、6638 km2，平均腹地半径228、107、67公里。

yibo可见，高铁站的档次越高，其客流腹地和商务客流腹地的面积就越大。对比两个腹地，还可以发现，高铁站各层级的商务客流腹地都小于其客流腹地。 3.2腹地区域影响因素上述研究发现，高铁站级别越高，客流和商务客流的腹地面积越大。高铁站的等级按照所在城市的行政等级划分，其背后的经济因素和机制值得深入探讨。考虑两个腹地的影响因素 表1 高铁站客流腹地与商务客流腹地面积对比 Tab. 1 1高​​速铁路的“客流和”和“商务客流”的适用范围≮≯√舿WB}雊养}帮、盛珠”。 1. 女婿法胡尊庵谷，省会，县级行政区域 - 1 l I·地级市口2口35·县级市口3口218口5一、7、r^ ＼簟称]少硝','缺,个,n'高铁入口省级行政区长沙南站[]6.高铁站地级行政区旅客人数[ ] 7O30 km 图 2 长沙南站客流腹地图 图 2 长沙南站客流与长沙南站客流有共性，首先分析高铁站客流腹地，最后用同样的方法验证商务客流腹地。

基于中心区位理论、市场区域理论、高铁乘车决策理论等理论，提出了高铁站客流腹地范围的可能影响因素，如高铁站服务能力、旅客内部运输成本、旅客外部出行距离。 ，然后通过问卷数据验证理论的解释力。 3.2.1 高铁车站服务能力 高铁具有提供客运服务的功能中国铁路地图京广，高铁车站客流腹地是其客运服务范围。根据中心地理论，高铁站可以看作是提供客运服务的中心地，其腹地就是它的服务区，即市场区。中心地理论认为，中心地提供的商品和服务的水平决定了它的水平，而水平又决定了中心地的服务范围（徐学强等，2009)。相应地，能力高铁站提供客运服务的水平还需要确定客流腹地的水平。为了验证服务能力与高铁站的水平之间的关系，“选取高铁站的“发车次数”和“发车次数”来衡量其服务能力。数据显示，安韶∥衢广高铁入口省级行政区各高铁站服务能力假设东站L_j 4. 高铁站垃圾级行政区乘客人数5. 省会r-n县级行政区11·搢墼_qi市县级市01....... 1 30公里口岸 7口岸 2口岸 8出口 3出口134 图3 保定东站客流腹地图 图3 客流及保定东站万方资料 12号 董瑶等：范围与结构研究京广线沿线高铁站腹地 √ 1/ 一隐。雅/从 0√yi<一,, ■ —^『一“一。

V●■集一L一曲∥＼hR,1.■遂新2·高交站人口6.省会r-a县缓进区-1·地级市03D76县级市'流浪-旅行'; 1> /J t - ● 一个声音'，。 f"—,, >/jntq 孝感北站, 京广高铁, 省级行政区 c: 34, 150I..., 50km map 4 孝感北站客流图 Fig. 4 客流和西澳干北站的大小差别很大，如果按照大小分为3级，则与按市行政级别划分的级别完全相同。一致（表3)@>），说明高铁站级别越高，腹地越大，我们通过相关分析的方法进一步验证，即计算“高铁站客流腹地半径”， “发车次数”、“发车次数”结果表明，Spearman相关系数分别为0.873和0.853，均在0.01的水平上显着，证明高铁站服务能力为确实是影响因素之一其客流腹地范围。 , 并与之呈正相关。 3.2.2 旅客内部交通出行成本高铁站腹地是其市场区域。市场面积理论认为，企业市场面积的大小与其产品的运输成本成反比，即运输成本越高，市场面积越小（邱惠芳，2002).

将这一理论应用到高铁站腹地研究中，产品的运输成本对应于乘客从出发地到高铁站的出行成本，称为出行成本客运国内运输，按“非线性系数”计算。措施。非线性系数原本是指道路起点和终点之间的实际通行距离与两点之间的直线距离的比值。这里，“道路的起点和终点”被定义为乘客的出发点和出发的高铁站。车站客流腹地与商务客流腹地对比 表2 不同等级高铁车站“客流腹地”和“商务客流腹地”的范围全市行政级客流腹地 商务客流腹地平均腹地面积 平均腹地面积2 平均腹地半径/ki n 面积/km 2 半径/ki n 表3 不同等级的高铁.i 7i l l t 服务能力比较选项卡。 3 不同等级的服务能力 将“高铁站间距离”改为调查得到的“乘客内部旅行时间”，计算“空间直线距离”由谷歌地图根据两点的经度和纬度。

yibo由于每个空间单元的乘客人数差异较大，本文将乘客人数作为“重量”加入到计算公式中。得到的各高铁站腹地平均非线性系数如表4所示。从表4可以看出，高铁车站等级越高，其腹地平均非线性系数越低，即，乘客的出行成本越低。采用统计方法进一步验证“高铁车站客流腹地半径”与“高铁车站腹地平均非线性系数”之间的相关性，表明Spearman相关系数为-0.763，在0.01水平显着偏低，证明高铁站内旅客运输成本确实是客流腹地的影响因素之一，且与其呈负相关。 3.2.3 旅客外部出行距离 如果将旅客从出发地到出发地高铁站的行程定义为“内部旅行”，则从出发地高铁站到目的地高铁的行程车站可以定义为“外游”。考虑到高铁外游万方数据地理科学进展第33卷侧重于中长距离（王娇娥等，2013)@>，可能与旅客外游距离有一定关系和内部旅行成本，即目的地更远的乘客可能更能承受更长的内部旅行。使用问卷数据，计算出总乘客的“内部旅行时间”和“外部旅行距离”之间的相关性，并且发现两者的Spearman相关系数为0. 249，在0.01水平显着，证明两者确实相关。火车站客流，我们提出了“高铁乘车决策理论”，即对于某个特定的行程，人们在选择什么时候有一个决策系数DM（decision mak ng）再坐高铁，其值等于乘客的外部旅行时间与内部旅行时间的比值。根据行程时间等于行程距离除以速度，我们得到下式： n., - 外部行程时间 - 外部行程距离 × 内部行程速度 ··· 1 内部行程时间 内部行程距离 × 外部行程速度（1)决策系数DM应该有一个最小临界值，当超过这个值时人们不会选择乘坐高铁来完成这个特殊的......