基于云模型的高速鐵路沿線城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響研究

郭文琦，朱 君

GUO Wenqi1, ZHU Jun2

（1.中國鐵道科學(xué)研究院 研究生部，北京 100081；2.中國鐵路總公司 經(jīng)營開發(fā)部，北京 100844）

(1.Postgraduate Department， China Academy of Railways Sciences， Beijing 100081， China； 2.Business Development Department， China Railway Corporation， Beijing 100844， China)

我國高速鐵路建設(shè)與運(yùn)營在促進(jìn)國民經(jīng)濟(jì)發(fā)展、社會(huì)進(jìn)步和改善人民生活水平方面，發(fā)揮了積極而重要的作用。在我國大力發(fā)展高速鐵路的背景下，對(duì)高速鐵路沿線城市的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展影響做出全面分析，可以指導(dǎo)沿線城市充分發(fā)揮高速鐵路的經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響優(yōu)勢，進(jìn)而產(chǎn)生推進(jìn)城市發(fā)展的作用。云模型可以對(duì)復(fù)雜的指標(biāo)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)，客觀地反映內(nèi)在聯(lián)系，易于實(shí)現(xiàn)，結(jié)果直觀，在很多領(lǐng)域有著廣泛應(yīng)用。為此，以京滬高速鐵路(北京南—上海虹橋)為例，針對(duì)高速鐵路對(duì)沿線城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響，選取并構(gòu)建有效的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系，運(yùn)用云模型研究京滬高速鐵路對(duì)沿線城市的經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響。

1 高速鐵路沿線城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響分析

高速鐵路在提供運(yùn)輸服務(wù)的同時(shí)，也承擔(dān)了大量服務(wù)國家社會(huì)和經(jīng)濟(jì)發(fā)展等的公益性責(zé)任，為沿線地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、城市結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變、產(chǎn)業(yè)升級(jí)起到重要的推動(dòng)作用。高速鐵路的建設(shè)和運(yùn)營，有效地加強(qiáng)了沿線城市的聯(lián)系，改變了區(qū)位優(yōu)勢，促進(jìn)了相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展。高速鐵路對(duì)沿線城市的經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響十分復(fù)雜，大量專家學(xué)者對(duì)其進(jìn)行了研究。

（1）促進(jìn)沿線城市區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。高速鐵路的開通，可以促進(jìn)區(qū)域產(chǎn)業(yè)聚集，會(huì)吸引高新產(chǎn)業(yè)、信息產(chǎn)業(yè)的聚集，從而增加就業(yè)需求，加速人口的自由流動(dòng)，使中心城市的人口進(jìn)一步增長，從而促進(jìn)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。城市的“虹吸效應(yīng)”是對(duì)于基礎(chǔ)設(shè)施良好、有大量就業(yè)機(jī)會(huì)、發(fā)展?jié)摿Υ蟮某鞘杏写龠M(jìn)作用，對(duì)于發(fā)展要素的要求較高。但是，對(duì)于中小城市而言，虹吸效應(yīng)會(huì)導(dǎo)致人口流失，優(yōu)秀產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，發(fā)生區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展減緩甚至衰退。居民收入水平與區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平有較強(qiáng)的關(guān)聯(lián)度，由于高速鐵路對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有促進(jìn)作用，可以加快區(qū)域的經(jīng)濟(jì)水平，間接地提高了居民收入水平。徐玉萍[1]認(rèn)為高速鐵路從GDP、促進(jìn)就業(yè)和擴(kuò)大內(nèi)需等方面拉動(dòng)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長。張祖賢等[2]從時(shí)間節(jié)約效益、環(huán)保特性、促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型等方面，論證了因高速鐵路形成的經(jīng)濟(jì)帶對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的推動(dòng)作用。陸軍[3]提出由于“四縱四橫”高速鐵路網(wǎng)的形成，促使城市的區(qū)域經(jīng)濟(jì)深入重構(gòu)，促進(jìn)舊機(jī)制的聯(lián)動(dòng)與重組，進(jìn)而帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長。

（2）促進(jìn)沿線城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)。高速鐵路主要對(duì)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有顯著作用。由于高速鐵路提高了可達(dá)性，降低了城市間的運(yùn)輸成本和時(shí)間成本，改變了商務(wù)出行的傳統(tǒng)模式，通過更合理安排出行計(jì)劃，增加商業(yè)間交互活動(dòng)，從而加速了商貿(mào)、房地產(chǎn)、文化等和交通關(guān)系緊密的行業(yè)的發(fā)展和壯大。地區(qū)固定資產(chǎn)投資可以反映城市的建設(shè)規(guī)模和速度，高速鐵路的開通會(huì)促進(jìn)沿線地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，帶動(dòng)基礎(chǔ)設(shè)施的配套發(fā)展，從而吸引固定投資，提高城市的地區(qū)競爭力，反向吸引人口聚集促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。高速鐵路沿線地區(qū)由于可達(dá)性的增強(qiáng)，促進(jìn)房地產(chǎn)升值，會(huì)帶動(dòng)區(qū)域房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。任蓉[4]以武廣高速鐵路為例，計(jì)算高速鐵路的拉動(dòng)期望，用拉動(dòng)期望分析高速鐵路的經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益成分，得出高速鐵路對(duì)可達(dá)性、旅游業(yè)發(fā)展具有促進(jìn)作用，對(duì)第一產(chǎn)業(yè)拉動(dòng)系數(shù)最小，對(duì)第二、第三產(chǎn)業(yè)的影響更大，對(duì)不同城市的拉動(dòng)效應(yīng)差別顯著。

（3）促進(jìn)城市社會(huì)發(fā)展。高速鐵路的開通會(huì)影響區(qū)域的人口遷移，使人口向大城市發(fā)生集聚，當(dāng)人口產(chǎn)生集聚效應(yīng)，對(duì)配套的居民生活設(shè)施需求增大，會(huì)促進(jìn)社會(huì)相關(guān)配套基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，其中包括文化教育行業(yè)的發(fā)展。曾彩艷[5]以京津城際鐵路為例，探討高速鐵路的經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響，得出高速鐵路對(duì)三次產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員的結(jié)構(gòu)影響巨大，對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)、土地增值、旅游業(yè)、工業(yè)、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)人均可支配收入、出行方式、居民生活習(xí)慣、城鎮(zhèn)化、環(huán)境均有顯著影響。林曉言等[6]對(duì)高速鐵路沿線的社會(huì)效用影響進(jìn)行研究，探討社會(huì)效用和沿線區(qū)域質(zhì)量的關(guān)系，得出旅游型小城市的社會(huì)效用提升最明顯，其次是服務(wù)型大城市，再次是工業(yè)型中等城市。高速鐵路可以拉近時(shí)空距離，使商品流動(dòng)加劇，促使勞動(dòng)力發(fā)生異地遷徙。高速鐵路可以促進(jìn)就業(yè)密度的提高，同時(shí)就業(yè)密度提高也會(huì)反向促進(jìn)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，兩者相互促進(jìn)協(xié)同發(fā)展。朱文濤等[7]研究得出高速鐵路開通可以提高沿線城市的服務(wù)業(yè)就業(yè)水平，對(duì)于零售業(yè)、商務(wù)服務(wù)業(yè)的影響最為明顯，但在市場化程度不高的地區(qū)促進(jìn)效果不明顯。

綜合以上觀點(diǎn)，多數(shù)學(xué)者認(rèn)為高速鐵路會(huì)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)產(chǎn)生促進(jìn)作用，部分學(xué)者認(rèn)為高速鐵路的促進(jìn)作用在某些特性城市上體現(xiàn)的不明顯。為此，對(duì)高速鐵路開通后沿線地區(qū)的經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響進(jìn)行進(jìn)一步分析評(píng)價(jià)。

2 高速鐵路沿線城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響評(píng)價(jià)方法

2.1 云模型

“云”最先由李德毅提出，它可以將定量數(shù)值和運(yùn)用語言表示的定性關(guān)系相互轉(zhuǎn)換，反映事物規(guī)律和概念的不確定性。很多模糊概念可以用正態(tài)云來表示，因此大量學(xué)者對(duì)“云”進(jìn)行了深入的研究?？梢赃\(yùn)用“云”將模糊性和隨機(jī)性結(jié)合起來，表示不確定規(guī)則的可能分布范圍和規(guī)律，也可以將確定的結(jié)果表示為定性語言值。

研究采用的逆向云發(fā)生器的功能是將數(shù)據(jù)由定量轉(zhuǎn)變?yōu)槎ㄐ愿拍畹乃惴?，可以把?shù)據(jù)表示成用(Ex，En，He)為特征的定性值，主要實(shí)現(xiàn)把分布不規(guī)則的云滴用定性方式表征其數(shù)字特征。

式中：xij為第i個(gè)城市的第j個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，其中i∈(1，n)，j∈(1，m)；(Exi，Eni，Hei)為 第i個(gè) 城市的評(píng)價(jià)參數(shù)，Exi為期望，Eni為熵，Hei為超熵。

期望Exi是云滴的平均值，即指標(biāo)的平均值，計(jì)算公式如下。

熵Eni表示數(shù)值的分散程度，計(jì)算公式如下。

超熵Hei是描述熵Eni特征的值，計(jì)算公式如下。

評(píng)價(jià)集是將云發(fā)生器得出的評(píng)價(jià)參數(shù)(期望Ex、熵En和超熵He)轉(zhuǎn)化為定性概念的映射關(guān)系。將研究的問題劃分為n種等級(jí)，確定評(píng)價(jià)集即規(guī)定每種等級(jí)的劃分方法。

2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)的選取與確定

運(yùn)用定性和定量綜合方式構(gòu)建并篩選經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。首先運(yùn)用頻次分析法建立經(jīng)濟(jì)社會(huì)評(píng)價(jià)指標(biāo)預(yù)選集，其次用聚類方法篩選有效指標(biāo)，最后采用專家經(jīng)驗(yàn)法得出最終的評(píng)價(jià)指標(biāo)體系。

（1）頻次分析法。根據(jù)高速鐵路對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)的影響，從大量文獻(xiàn)中歸納出對(duì)各項(xiàng)影響內(nèi)容具有代表性的評(píng)價(jià)指標(biāo)。選用頻次分析法，借鑒相關(guān)文獻(xiàn)中評(píng)價(jià)指標(biāo)設(shè)計(jì)結(jié)論，記錄指標(biāo)的出現(xiàn)頻次，選取出現(xiàn)頻次較多、代表性較強(qiáng)的指標(biāo)。根據(jù)文獻(xiàn)[6，8-14]選取的頻次分析結(jié)果，將每個(gè)二級(jí)指標(biāo)下出現(xiàn)頻率較高的指標(biāo)挑選出來，包括GDP、人均GDP、第三產(chǎn)業(yè)占國內(nèi)生產(chǎn)總值比例、房地產(chǎn)投資額、固定資產(chǎn)投資、旅游總收入、國內(nèi)外旅客人數(shù)、就業(yè)人數(shù)、城鎮(zhèn)化、人均可支配收入、在校學(xué)生數(shù)量、二氧化硫排放量。

（2）聚類方法。K均值聚類分析可以將發(fā)展規(guī)律相似的指標(biāo)進(jìn)行聚類，相似指標(biāo)聚成一類可以保證后續(xù)評(píng)價(jià)的準(zhǔn)確性。運(yùn)用K均值聚類分析得到評(píng)價(jià)指標(biāo)聚類譜系圖如圖1所示。

圖1 評(píng)價(jià)指標(biāo)聚類的譜系圖Fig.1 Pedigree of evaluation index clustering

根據(jù)聚類結(jié)果，可以得出以下結(jié)論：人均GDP的變化與第三產(chǎn)業(yè)占國內(nèi)生產(chǎn)總值比例變化相一致；旅游總收入和國內(nèi)外旅客人數(shù)變化趨勢一致。在指標(biāo)選擇時(shí)，旅游總收入和國內(nèi)外旅客人數(shù)2個(gè)指標(biāo)中，選擇對(duì)旅游業(yè)評(píng)價(jià)最直觀的旅游業(yè)總收入指標(biāo)。在二級(jí)指標(biāo)經(jīng)濟(jì)總量中，包含GDP的變化和人均GDP的變化，而產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的改變指標(biāo)下只有第三產(chǎn)業(yè)占國內(nèi)生產(chǎn)總值比例，因此保留第三產(chǎn)業(yè)占比指標(biāo)，刪除人均GDP指標(biāo)。

（3）專家經(jīng)驗(yàn)法。運(yùn)用專家經(jīng)驗(yàn)法，根據(jù)專家小組的評(píng)價(jià)結(jié)果刪除相關(guān)性較弱指標(biāo)，最終得到指標(biāo)體系。將專家打分情況取平均值進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，可以得到高速鐵路對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)評(píng)價(jià)指標(biāo)的滿意度為3.45，以3分為判斷指標(biāo)認(rèn)同度的基準(zhǔn)，將3分以下的指標(biāo)進(jìn)行刪除(其中房地產(chǎn)投資額指標(biāo)評(píng)分為2.1，二氧化硫排放量指標(biāo)評(píng)分為2.2，在校學(xué)生數(shù)量指標(biāo)評(píng)分為2.5)。將不滿足條件的指標(biāo)刪除后，評(píng)價(jià)指標(biāo)的滿意度為3.96，對(duì)整體指標(biāo)體系的滿意度有大幅度提升，最終得到高速鐵路經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響評(píng)價(jià)指標(biāo)體系如表1所示。

表1 高速鐵路經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系Tab.1 Evaluation index system for economic and social development of high-speed railway

3 實(shí)例分析

3.1 數(shù)據(jù)來源

以京滬高速鐵路為例，研究其對(duì)沿線城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的影響。京滬高速鐵路是連通我國北京和上海2個(gè)重要城市的運(yùn)輸通道，于2011年6月正式開通運(yùn)營，途徑北京、天津、滄州、德州、濟(jì)南、常州、無錫、蘇州、昆山和上海等24個(gè)城市站點(diǎn)。為保證數(shù)據(jù)的完整性，選取北京市、天津市、德州市、徐州市、濟(jì)南市、南京市、宿州市、滁州市、昆山市和上海市10個(gè)城市作為高速鐵路沿線城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響的示例城市。高速鐵路經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)體系見表1。為保證評(píng)價(jià)的完整性和延續(xù)性，選取2006—2017年經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展評(píng)價(jià)指標(biāo)的增長率作為原始數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。為確保數(shù)據(jù)口徑一致及準(zhǔn)確性，各項(xiàng)原始數(shù)據(jù)來源于各城市國民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

3.2 云模型計(jì)算結(jié)果

根據(jù)云模型算法，將各年各城市的評(píng)價(jià)指標(biāo)分別帶入公式(2)至公式(5)，逐年計(jì)算出每個(gè)城市的評(píng)價(jià)參數(shù)期望、熵和超熵。

根據(jù)云發(fā)生器的原理，設(shè)置2007—2017年經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響評(píng)價(jià)集，評(píng)語分別用{5，4，3，2，1}表示。其中，將各年各城市評(píng)價(jià)參數(shù)中期望最大的城市其評(píng)價(jià)值設(shè)為“5”，表示該城市在各城市中發(fā)展速度最快；各年各城市評(píng)價(jià)參數(shù)中期望最小的城市其評(píng)價(jià)值設(shè)為“1”，表示該城市發(fā)展速度最慢；將各年國家總體經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展評(píng)價(jià)值設(shè)為“2”，作為分析參考基準(zhǔn)值；評(píng)價(jià)值“3”與“4”的城市評(píng)價(jià)參數(shù)期望值按內(nèi)插法計(jì)算取得，由此得到京滬高速鐵路沿線城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展評(píng)價(jià)集。

在MATLAB環(huán)境中運(yùn)用云模型方法，用相同年份的各城市評(píng)價(jià)參數(shù)(Ex，En，He)與評(píng)價(jià)集進(jìn)行綜合比對(duì)，與該年評(píng)價(jià)參數(shù)圖形重合程度最高的評(píng)價(jià)集確認(rèn)為最終評(píng)價(jià)值。以2017年北京市與天津市為例，2017年北京市和天津市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展影響云模型評(píng)價(jià)結(jié)果如圖2所示，其中淺色部分表示設(shè)定的2017年評(píng)價(jià)集，深色部分表示北京市和天津市的評(píng)價(jià)參數(shù)圖形。由圖2可以得出2017年北京市和天津市的評(píng)價(jià)值分別為“2”和“1”。

同理，可以得到2007—2017年京滬高速鐵路沿線城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展評(píng)價(jià)值如表2所示。

圖2 2017年北京市和天津市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展影響云模型評(píng)價(jià)結(jié)果Fig.2 Evaluating results of cloud model on the impact of economic and social development in Beijing and Tianjin in 2017

表2 2007—2017年京滬高速鐵路沿線城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展評(píng)價(jià)值Tab.2 Evaluation value of urban economic and social development along Beijing to Shanghai high-speed railway from 2007 to 2017

3.3 高速鐵路沿線城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響評(píng)價(jià)結(jié)論

根據(jù)表2的評(píng)價(jià)結(jié)果，將京滬高速鐵路對(duì)沿線10個(gè)城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)的影響歸納為以下3種情況。

（1）對(duì)沿線城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展影響顯著。徐州、濟(jì)南和宿州在京滬高速鐵路沿線城市中規(guī)模處于中等水平，均屬于旅游型中等城市。這些城市周邊沒有規(guī)模較大的城市，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化、城鎮(zhèn)化、人均生產(chǎn)總值等指標(biāo)在京滬高速鐵路開通后均有較大程度提升。近年來，國家一直在政策層面促進(jìn)中等城市的城鎮(zhèn)化發(fā)展并頒布《國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃》，大力發(fā)展中小城市旅游業(yè)，因而高速鐵路沿線城市各類指標(biāo)中旅游業(yè)增長幅度最顯著。天津市是服務(wù)型大城市，滁州市屬于工業(yè)型小城市，周邊分別是受高速鐵路開通影響不明顯的北京市和南京市，虹吸效應(yīng)不顯著，而且周邊城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)良好，天津市和滁州市受到輻射效應(yīng)出現(xiàn)產(chǎn)業(yè)向內(nèi)遷移，促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展。天津市的城市規(guī)模大，在高速鐵路開通初期經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展明顯，但開通一段時(shí)間后，城市本身經(jīng)濟(jì)發(fā)展基數(shù)變大，社會(huì)發(fā)展有了顯著改變后，經(jīng)濟(jì)社會(huì)綜合發(fā)展在快速增長后出現(xiàn)下降。因此，在國家政策和高速鐵路開通的共同影響下，京滬高速鐵路對(duì)旅游型中等城市的經(jīng)濟(jì)社會(huì)影響最顯著。

（2）對(duì)沿線城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展影響不顯著。北京、上海和南京市均屬于服務(wù)型城市，自身城市規(guī)模大、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)良，屬于旅游發(fā)達(dá)城市，社會(huì)發(fā)展水平高，交通運(yùn)輸便利，城市可達(dá)性高，各指標(biāo)基數(shù)大。此類城市的人口密度大、生活成本高、市內(nèi)交通擁堵，對(duì)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展有阻礙作用，會(huì)導(dǎo)致城市發(fā)展?jié)摿p弱。京滬高速鐵路的開通只是影響城市發(fā)展的眾多因素之一，因此，此類城市的經(jīng)濟(jì)社會(huì)總體發(fā)展難以因一條高速鐵路的開通而產(chǎn)生顯著影響。另外，國家從政策方面限制北京、上海的人口戶籍準(zhǔn)入，鼓勵(lì)高學(xué)歷人才向中等城市落戶轉(zhuǎn)移并頒布優(yōu)惠政策。因此，盡管大型城市的人口和產(chǎn)業(yè)聚集作用更加明顯，但由于經(jīng)濟(jì)社會(huì)受到各種因素綜合影響，高速鐵路的開通對(duì)這類城市的經(jīng)濟(jì)社會(huì)綜合影響并不顯著。

（3）對(duì)沿線城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展有抑制作用。昆山與德州市城市規(guī)模較小，屬于工業(yè)型城市，周邊聚集著規(guī)模差距較大的上海市、濟(jì)南市等大型城市，在京滬高速鐵路開通前發(fā)展勢頭良好。盡管有政策方面的支持，但在高速鐵路開通后由于受到大城市虹吸效應(yīng)的影響，使昆山與德州市人口和產(chǎn)業(yè)向大城市發(fā)生遷移，出現(xiàn)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展放緩現(xiàn)象。因此，可以推斷高速鐵路的開通可能會(huì)對(duì)沿線工業(yè)型小城市的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展產(chǎn)生阻礙作用。

從以上分析可以得出，京滬高速鐵路的開通對(duì)沿線旅游型中等城市的促進(jìn)作用最顯著；對(duì)服務(wù)型大城市的發(fā)展影響不明顯；工業(yè)型小城市受周邊城市的影響較為敏感，致使發(fā)展兩極分化現(xiàn)象嚴(yán)重。

4 結(jié)束語

通過對(duì)京滬高速鐵路開通前后沿線城市經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的分析，可以看出高速鐵路對(duì)大部分沿線中型城市有促進(jìn)作用，但對(duì)少數(shù)城市的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展可能產(chǎn)生阻礙作用。在未來的高速鐵路規(guī)劃中，應(yīng)充分發(fā)揮高速鐵路對(duì)沿線地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展、城市結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變、產(chǎn)業(yè)升級(jí)的推動(dòng)作用，避免由于虹吸作用對(duì)部分小型城市產(chǎn)生負(fù)面影響。因此，在高速鐵路布局時(shí)，應(yīng)結(jié)合高速鐵路的影響機(jī)理合理預(yù)測城市在受到高速鐵路開通影響后的發(fā)展趨勢，以發(fā)揮高速鐵路的帶動(dòng)作用，力求最大程度推動(dòng)沿線城市的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展。