高速鐵路對(duì)城市群發(fā)展的影響研究
發(fā)布時(shí)間:2021-12-21 18:45
隨著國(guó)內(nèi)高鐵網(wǎng)絡(luò)日益完善,高速鐵路對(duì)推動(dòng)交通發(fā)展由追求速度規(guī)模向更加注重質(zhì)量效益轉(zhuǎn)變,由各種交通方式相對(duì)獨(dú)立發(fā)展向更加注重一體化融合發(fā)展轉(zhuǎn)變,由依靠傳統(tǒng)要素驅(qū)動(dòng)向更加注重創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)轉(zhuǎn)變的作用日益顯著。同時(shí),中國(guó)宏觀經(jīng)濟(jì)已進(jìn)入增長(zhǎng)速度變化、經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、發(fā)展動(dòng)力轉(zhuǎn)換的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展階段,經(jīng)濟(jì)發(fā)展內(nèi)涵由速度、規(guī)模擴(kuò)張型向優(yōu)化結(jié)構(gòu)、創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)、提質(zhì)增效轉(zhuǎn)變。京津冀協(xié)同發(fā)展、長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶、粵港澳大灣區(qū)和長(zhǎng)三角一體化等國(guó)家戰(zhàn)略的實(shí)施,使得京津冀、長(zhǎng)三角和珠三角城市群的發(fā)展對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的支撐和引領(lǐng)作用越來(lái)越重要。在城市群形成和發(fā)展的過(guò)程中,交通扮演著關(guān)非常關(guān)鍵的角色。現(xiàn)代化的高速鐵路使得城市群各類(lèi)要素在城市間頻繁流動(dòng),支撐和引導(dǎo)城市群的形成和發(fā)展。開(kāi)展高速鐵路對(duì)城市群發(fā)展的影響機(jī)理研究,有助于落實(shí)國(guó)家區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展戰(zhàn)略和交通強(qiáng)國(guó)建設(shè),支撐現(xiàn)代化綜合交通體系建設(shè)和城市群經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展,解決和緩解城市群交通發(fā)展的問(wèn)題與挑戰(zhàn)。本論文在已有高速鐵路對(duì)城市群發(fā)展相關(guān)理論研究的基礎(chǔ)上,借鑒區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)、新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)和城市群相關(guān)理論,構(gòu)建高速鐵路對(duì)城市群發(fā)展影響的研究框架,研究高速鐵路對(duì)城市群發(fā)展的影響機(jī)理。結(jié)合中...
【文章來(lái)源】:北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:178 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【部分圖文】:
高鐵通車(chē)前后沿線(xiàn)城市有效平均旅行時(shí)間空間變化分析(2013年)
高速鐵路對(duì)城市群發(fā)展的影響機(jī)理53圖3-4高鐵通車(chē)前后沿線(xiàn)城市有效平均旅行時(shí)間空間變化分析(2010年)Fig.3-4Spatialchanginganalysisoftheweightedaveragetraveltimeofcitiesalongthehigh-speedrailway(2010)圖3-5高鐵通車(chē)前后沿線(xiàn)城市有效平均旅行時(shí)間空間變化分析(2013年)Fig.3-5Spatialchanginganalysisoftheweightedaveragetraveltimeofcitiesalongthehigh-speedrailway(2013)由表3-3可知,各城市間的有效平均旅行時(shí)間差值的差異較大。其中,棗莊市
北京交通大學(xué)博士學(xué)位論文54的有效平均旅行時(shí)間差值最大,高速鐵路通車(chē)前后減少了152.6min;濟(jì)南市的有效平均旅行時(shí)間差值最小,減少了4.8min。德州市、泰安市和青島市的有效平均旅行時(shí)間差值比較相近,分別為107.8min、90.4min和82.1min;濰坊市和淄博市的有效平均旅行時(shí)間差值也分別達(dá)到47.1min和35.4min。各城市間的有效平均旅行時(shí)間減少程度比較接近。高速鐵路通車(chē)后棗莊市的可達(dá)性提升幅度最大,其有效平均旅行時(shí)間減少程度為56%;其次為德州市和泰安市,其有效平均旅行時(shí)間減少程度為51%;相比其他城市,濟(jì)南市的可達(dá)性提升幅度最低,其減少程度為6%。另外,青島市、濰坊市和淄博市有效平均旅行時(shí)間減少程度相近,分別為38%,36%和33%。圖3-6高鐵通車(chē)前后沿線(xiàn)城市有效平均旅行時(shí)間空間變化分析(減少率)Fig.3-6Spatialchanginganalysisoftheweightedaveragetraveltimeofcitiesalongthehigh-speedrailway(Reductionrate)從區(qū)域可達(dá)性變化的空間分布來(lái)看(圖3-6),高速鐵路對(duì)山東省可達(dá)性影響有顯著的廊道效應(yīng),可達(dá)性高變化地區(qū)分布呈現(xiàn)出了與京滬高鐵走向一致的條帶狀,具有跳躍性與不連續(xù)性。京滬高鐵沿線(xiàn)地區(qū)成為可達(dá)性變化最大的地區(qū),京滬高鐵沿線(xiàn)地區(qū)成為時(shí)間收斂的最大受益者。外圍地區(qū)的可達(dá)性變化率隨著與京
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]鐵路高速化對(duì)長(zhǎng)三角城市群區(qū)域空間聯(lián)系格局的影響[J]. 郭嘉穎,吳威,曹有揮,劉瑋辰,吳厚俊. 長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境. 2019(12)
[2]高速鐵路對(duì)不同城市群空間格局的影響研究[J]. 于鵬,全波. 城市交通. 2019(06)
[3]粵港澳大灣區(qū)城市群R&D知識(shí)溢出與區(qū)域創(chuàng)新能力——基于多維鄰近性的實(shí)證研究[J]. 李燕. 軟科學(xué). 2019(11)
[4]高速鐵路對(duì)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響研究[J]. 夏晶晶. 鐵道運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì). 2019(11)
[5]高鐵時(shí)代黔桂云民族地區(qū)旅游發(fā)展研究[J]. 李婭南,胡北明. 貴州民族研究. 2019(10)
[6]不同交通方式對(duì)蘭西城市群空間分布影響研究[J]. 于建峰,曾俊偉,錢(qián)勇生,廣曉平. 鐵道運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì). 2019(10)
[7]創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)溢出與高質(zhì)量一體化發(fā)展——來(lái)自長(zhǎng)江三角洲城市群的證據(jù)[J]. 殷德生,吳虹儀,金樁. 上海經(jīng)濟(jì)研究. 2019(11)
[8]高速鐵路網(wǎng)對(duì)城市圈旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間效應(yīng)分析[J]. 李宗明,劉敏,高興民. 經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索. 2019(10)
[9]長(zhǎng)三角滬寧間鐵路通道功能分析及對(duì)策研究[J]. 楊岳勤. 中國(guó)鐵道科學(xué). 2019(05)
[10]高鐵開(kāi)通對(duì)高端服務(wù)業(yè)空間集聚的影響[J]. 宣燁,陸靜,余泳澤. 財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì). 2019(09)
本文編號(hào):3544980
【文章來(lái)源】:北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校
【文章頁(yè)數(shù)】:178 頁(yè)
【學(xué)位級(jí)別】:博士
【部分圖文】:
高鐵通車(chē)前后沿線(xiàn)城市有效平均旅行時(shí)間空間變化分析(2013年)
高速鐵路對(duì)城市群發(fā)展的影響機(jī)理53圖3-4高鐵通車(chē)前后沿線(xiàn)城市有效平均旅行時(shí)間空間變化分析(2010年)Fig.3-4Spatialchanginganalysisoftheweightedaveragetraveltimeofcitiesalongthehigh-speedrailway(2010)圖3-5高鐵通車(chē)前后沿線(xiàn)城市有效平均旅行時(shí)間空間變化分析(2013年)Fig.3-5Spatialchanginganalysisoftheweightedaveragetraveltimeofcitiesalongthehigh-speedrailway(2013)由表3-3可知,各城市間的有效平均旅行時(shí)間差值的差異較大。其中,棗莊市
北京交通大學(xué)博士學(xué)位論文54的有效平均旅行時(shí)間差值最大,高速鐵路通車(chē)前后減少了152.6min;濟(jì)南市的有效平均旅行時(shí)間差值最小,減少了4.8min。德州市、泰安市和青島市的有效平均旅行時(shí)間差值比較相近,分別為107.8min、90.4min和82.1min;濰坊市和淄博市的有效平均旅行時(shí)間差值也分別達(dá)到47.1min和35.4min。各城市間的有效平均旅行時(shí)間減少程度比較接近。高速鐵路通車(chē)后棗莊市的可達(dá)性提升幅度最大,其有效平均旅行時(shí)間減少程度為56%;其次為德州市和泰安市,其有效平均旅行時(shí)間減少程度為51%;相比其他城市,濟(jì)南市的可達(dá)性提升幅度最低,其減少程度為6%。另外,青島市、濰坊市和淄博市有效平均旅行時(shí)間減少程度相近,分別為38%,36%和33%。圖3-6高鐵通車(chē)前后沿線(xiàn)城市有效平均旅行時(shí)間空間變化分析(減少率)Fig.3-6Spatialchanginganalysisoftheweightedaveragetraveltimeofcitiesalongthehigh-speedrailway(Reductionrate)從區(qū)域可達(dá)性變化的空間分布來(lái)看(圖3-6),高速鐵路對(duì)山東省可達(dá)性影響有顯著的廊道效應(yīng),可達(dá)性高變化地區(qū)分布呈現(xiàn)出了與京滬高鐵走向一致的條帶狀,具有跳躍性與不連續(xù)性。京滬高鐵沿線(xiàn)地區(qū)成為可達(dá)性變化最大的地區(qū),京滬高鐵沿線(xiàn)地區(qū)成為時(shí)間收斂的最大受益者。外圍地區(qū)的可達(dá)性變化率隨著與京
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]鐵路高速化對(duì)長(zhǎng)三角城市群區(qū)域空間聯(lián)系格局的影響[J]. 郭嘉穎,吳威,曹有揮,劉瑋辰,吳厚俊. 長(zhǎng)江流域資源與環(huán)境. 2019(12)
[2]高速鐵路對(duì)不同城市群空間格局的影響研究[J]. 于鵬,全波. 城市交通. 2019(06)
[3]粵港澳大灣區(qū)城市群R&D知識(shí)溢出與區(qū)域創(chuàng)新能力——基于多維鄰近性的實(shí)證研究[J]. 李燕. 軟科學(xué). 2019(11)
[4]高速鐵路對(duì)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響研究[J]. 夏晶晶. 鐵道運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì). 2019(11)
[5]高鐵時(shí)代黔桂云民族地區(qū)旅游發(fā)展研究[J]. 李婭南,胡北明. 貴州民族研究. 2019(10)
[6]不同交通方式對(duì)蘭西城市群空間分布影響研究[J]. 于建峰,曾俊偉,錢(qián)勇生,廣曉平. 鐵道運(yùn)輸與經(jīng)濟(jì). 2019(10)
[7]創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)、知識(shí)溢出與高質(zhì)量一體化發(fā)展——來(lái)自長(zhǎng)江三角洲城市群的證據(jù)[J]. 殷德生,吳虹儀,金樁. 上海經(jīng)濟(jì)研究. 2019(11)
[8]高速鐵路網(wǎng)對(duì)城市圈旅游經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間效應(yīng)分析[J]. 李宗明,劉敏,高興民. 經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索. 2019(10)
[9]長(zhǎng)三角滬寧間鐵路通道功能分析及對(duì)策研究[J]. 楊岳勤. 中國(guó)鐵道科學(xué). 2019(05)
[10]高鐵開(kāi)通對(duì)高端服務(wù)業(yè)空間集聚的影響[J]. 宣燁,陸靜,余泳澤. 財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì). 2019(09)
本文編號(hào):3544980
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