2000—2019年中国航...运格局演变及其影响因素研究_马淑燕.pdf

马淑燕,赵作权,赵紫威,等.20002019 年中国航空客运格局演变及其影响因素研究 J.地理科学,2023,43(6):1011-1021.Ma Shuyan,Zhao Zuoquan,ZhaoZiwei et al.Evolution and influencing factors of air passenger transport in China from 2000 to 2019.Scientia Geographica Sinica,2023,43(6):1011-1021.doi:10.13249/ki.sgs.2023.06.00820002019 年中国航空客运格局演变及其影响因素研究马淑燕1,2，赵作权1,2，赵紫威1,2，白冰1,2（1.中国科学院科技战略咨询研究院，北京 100190；2.中国科学院大学公共政策与管理学院，北京 100049）摘要摘要：基于 20002019 年的全国机场区位、旅客及地区经济等数据，考虑航空运输需求和供给的差异，采用标准差椭圆方法对比分析了全国航空客运和机场格局演变特征，并探究了地区层面航空客运格局演变特征，通过空间格局相似性分析方法，识别了中国航空客运空间格局演变的影响因素。研究发现：20002019 年，中国航空客运格局表现出空间扩张和向西北方向移动的趋势，相较于中国民用机场格局，空间集聚特征显著，主要分布于中国东部和中部地区。中部、西部和东北地区的航空客运演化对全国航空客运空间格局的扩张和重心北移具有促进作用，而东部地区起了一定抑制作用。中国航空客运格局演变主要受旅游、经济、收入、规模等因素影响，但航空客运格局相较于影响因素的格局呈偏南分布，表明航空客运格局仍有较大的优化发展空间。最后，依据研究结果提出了促进航空客运健康发展的建议。关键词关键词：航空客运；民航机场；空间格局相似性分析；标准差椭圆中图分类号中图分类号：K902文献标识码文献标识码：A文章编号文章编号：1000-0690(2023)06-1011-11 快速、舒适的航空运输成为人们中远距离出行越来越喜欢的选择。根据民航机场生产统计公报（https:/ 年中国境内运输机场（不含港澳台地区）达到 238 个，较 2000年增长 72.5%，而民航旅客吞吐量达到 13.52 亿人次，较 2000 年提升了约 9 倍。虽然新冠肺炎疫情对全球航空业带来巨大冲击，但 2021 年，中国民用机场仍完成旅客吞吐量 9.07 亿人次，恢复到2019 年的 67.1%。随着中国进入高质量发展阶段，人们对美好生活的需求日益增长，人口跨区域流动更加频繁，交通高速化成为时代需要，因此，人们对航空运输的需求仍将持续增长。然而，尽管当前中国航空运输服务能力和水平大幅提升，民航网络已基本形成，但仍存在民航网络结构需完善1、区域发展不协调2、与铁路和高速公路等交通运输方式统筹发展能力还需增强3等问题。航空客运规模分布及其变化可以直接反映航空旅客出行需求分布。因此研究中国航空客运格局演变特征及其与人口、经济等相关要素分布格局的关系对中国航空机场规划、航空政策评估等具有重要的现实意义。航空客运格局是航空地理学的重要研究内容，目前相关研究主要集中在以下方面：机场体系空间格局、服务水平及可达性4-6，航空客运网络结构演化7-9，航空客运影响因素10-11，航空客运需求预测12，高铁等其他交通运输方式对航空运输的影响13-14，航空运输对区域经济发展的影响15-16等，其中与本文最相关的研究包括机场空间格局研究、航空客运时空格局研究和航空客运影响因素研究。机场是航空运输的重要载体，其空间格局深刻影响着航空 收稿日期收稿日期：2022-01-16；修订日期修订日期：2022-05-18基金项目基金项目：国家自然科学基金项目（71774155）资助。Foundation:National Natural Science Foundation of China(71774155).作者简介作者简介：马淑燕（1990），女，山东禹城人，博士研究生，主要研究方向为交通网络特征、产业创新。E-mail:通信作者通信作者：赵作权。E-mail: 第 43 卷第 6 期地理科学Vol.43 No.62023 年 06 月Scientia Geographica SinicaJune,2023市场和航空客运格局的演化17。在机场空间格局的相关研究中，学者们主要关注了中国机场的空间分异、等级结构和格局演化特征4-6,9，主要使用空间分析方法，其中标准差椭圆方法可以较好地展示机场空间分布的多个特征，是机场格局刻画中应用较多的方法。在航空客运时空格局的相关研究中，在研究内容上，多数学者分析了全国尺度航空客运格局演变的特征，缺乏对地区尺度航空客运格局演变特征的分析9,18-19；在研究数据上，有的学者使用城市航空客运数据5,9，对拥有多个民航机场的城市的客运数据进行了合并处理，对研究结果可能造成一定的影响；有的学者使用了固定数量的机场区位数据11，不能反映研究期内新建机场及其增加的客运量，造成空间信息丢失；在研究方法上，主要分为基于网络视角的方法和基于空间分布视角的方法，前者以网络分析方法为主8,19，关注航空网络的结构属性和节点中心性等网络特征；后者包括重心方法、标准差椭圆方法等方法5,11,18，关注航空客运的集聚范围、分布方向等空间分布特征。在对航空客运时空格局演变相关因素的研究中，现有研究主要考察了经济发展水平、城市规模、城市间距离、居民收入、人口密度等因素10,20-21。主要利用回归分析、半对数线性模型、面板数据模型等计量经济学方法10,20-22。但是对于相关因素格局与客运格局演变过程的呈现不够直观，并且对中国航空客运格局演变因素的研究较为缺乏。本研究利用标准差椭圆方法研究中国航空客运时空格局演变特征，利用空间格局相似性分析方法，探讨中国航空客运时空格局演变的影响因素。特别是本文使用 2000 年、2005 年、2010 年、2015 年和 2019 年每个时间截面的机场区位数据及航空客运量数据，数据精度较以往研究有提升，更精准地刻画了全国航空客运格局演变特征。本文的贡献主要有 2 个方面。一是本文通过对比中国航空客运与机场时空格局、分地区航空客运格局演变总体特征，分析了中国航空客运的供需情况并识别出中国航空客运格局演变特征的区域贡献。二是运用空间格局相似性分析方法探讨中国航空客运时空格局演变的影响因素。根据地理学第一定律，2 个地区越临近，其属性越相似23，空间格局也越相似。现有文献使用的方法大都属于非空间统计分析方法，基于标准差椭圆的空间格局相似性分析方法根据空间格局变化特征判别空间现象的影响，是一种更直观的因素判别方法。1 研究方法与数据来源1.1研究方法研究方法 1.1.1 标准差椭圆方法标准差椭圆方法通过可视化的方式，可以从中心性、展布范围、分布方向、分布形状等角度描述研究对象的空间分布特征24-25，已经被许多学者用于揭示经济空间整体的多维特征及其动态变化11,26-28。本文使用标准差椭圆反映中国机场、航空客运和社会经济因素等研究要素的空间分布演变格局特征，主要利用标准差椭圆的重心、面积、密集度、方位角等参数，计算公式参照文献 27-28。1.1.2 空间格局相似性分析A1A2空间格局相似性分析旨在确定 2 个空间格局在中心性、展布范围、密集性与轴线等方面的总体相似程度25。本文基于标准差椭圆进行格局相似性分析，把每个空间格局都用标准差椭圆表征，对 2个空间格局所对应的标准差椭圆进行空间叠置分析，可以确定 2 个空间格局的相似水平。随着时间推移，如 2 个空间格局越来越接近，重叠面积越来越大，分布方向表现为相同的变化趋势，那么这 2个格局存在正相关关系，如 2 个空间格局越来越远离，重叠面积越来越小，分布方向表现为相反的变化趋势，那么这 2 个格局存在负相关关系。已有研究利用此方法分析了中国空港客运和货运格局的影响因素11。本文假设全国航空客运空间格局、相关因素的标准差椭圆分别为、，那么它们相似性系数为：S=A1A2A1A2A1A2A1A2S式中，与分别代表 2 个椭圆的交集面积与并集面积；表示相似性系数，值介于 01，值越大表明 2 个空间格局相相关性越大。本文通过对比不同时期航空客运格局与各要素格局的相关性大小，进而识别出航空客运演变的影响因素。1.2数据来源数据来源文中机场及航空客运量数据来源于从统计看民航29。机场区位经纬度数据来自高德地图 API数据。研究对象为 2000 年、2005 年、2010 年、20151012地理科学43 卷 https:/ 年和 2019 年正常运行的民航机场，剔除了停航机场和无统计数据机场。以往研究中对客运分布相关因素的分析，考察的因素包括经济因素，通过人均 GDP、GDP、产业等指标反映30-31；地区规模因素，以城市人口、城市行政级别等反映11,31；收入因素，如工资水平、居民支配收入21；旅游因素，如星级酒店数、景区数量22,32；其他因素，包括外商直接投资、与主要航空城市的距离、高科技和知识密集型部门的就业率33-34等。本文从经济、规模、收入、市场、旅游、开放 6 方面因素选定指标，研究中国航空客运格局演变与上述因素的相关关系。其中经济因素用人均GDP 代表，反映地区经济发展水平；规模因素用年末人口数表征，反映选择航空运输方式出行的地区人口基础和潜力；收入因素用居民人均可支配收入代表；市场因素用全省社会消费品零售总额表示；考虑到对于距离相对较远的景区，景区知名度越高，对游客吸引力越大，旅游因素用国家 4A 以上景区数量代表；开放因素用进出口贸易总额代表，对外开放水平高的区域，与其他地区间的人才交流交往频繁，有利于促进航空客运发展。考虑数据的可获取性，本文使用了省域层面的社会经济属性数据。社会经济数据主要来源于中国统计年鉴35、中国旅游统计年鉴36、中国文化文物和旅游统计年鉴37等。20012005 年 4A 级景区的数据来自国家旅游局 20012005 年各批次关于 4A 级景区的评定公告（http:/ 年国家旅游局在正式实行 A 级旅游景区质量评定制度38，并公布第一批国家 4A 级旅游区（点）名单，因此本文 2000 年景区数据用 2001 年的替代。本研究未包含港澳台数据。2 中国机场及客运发展概况从 20002019 年，中国的机场建设和航空客运量都呈快速增长趋势。全国机场数从 138 家增长到 238 家，增长 72.5%。全国航空客运量从 1.34 亿人次增长到 13.52 亿人次，增长了约 9 倍29。在省域层面（图 1），2000 年全国机场总体上集中于东中部省份，到 2019 年全国机场空间分布更加均衡，同时在省内机场分布也更加均衡，如 20002010 年，四川省的机场主要分布在东部，2010 年之后西部也加快机场建设，极大地改善了当地的交通条件和促进地区发展。与此同时，各省航空客运量都显著增长，但受经济条件、地理位置等因素的影响，航空客运量在全国呈现较大的不均衡性。广东省、浙江省等东部沿海省份和云南省、四川省是全国航空客运分布大省。在地区层面（表 1），西部地区是机场数量最多的地区，按机场数量从高到低排列，各地区依次为：西部地区、东部地区、中部地区、东北地区（http:/ 年，东部地区、中部地区、西部地区、东北地区机场数分别增长 19.6%、50.0%、118.2%、107.7%，西部地区增速最高。根据数据计算结果，2000 年，四大地区机场数量差异不大，2005 年后西部地区机场建设加快，地区间数量差异加大，到 2019 年，差异非常明显，西部地区机场数量占比超过 50%，相关研究指出受自然环境本底、社会经济以及外在的政策导向等多种因素的影响，高铁和民航形成的竞争网络主要集中在东中部地区13，同时东、中部公路、铁路网络密度也高于西部，一定程度解释了西部地区机场增长速度较快的原因。从航空客运量规模来看，各地区按航空客运量从高到低排列依次为：东部地区、中部地区、西部地区、东北地区，20002019 年地区间客运规模差异增大，东部始终是航空客运最集中的地区。3 全国航空客运空间格局演变3.1全国航空客运空间格局演变特征全国航空客运空间格局演变特征图 2 展示了全国航空客运分布的标准差椭圆。结合椭圆的参数（表 2），得出中国航空客运空间格局演化有以下主要特征：1）从分布重心来看，中国航空客运标准差椭圆重心向西北方向移动，向北移动的趋势放缓。20002010 年，标准差椭圆重心以向北移动为主，由位于湖北省东北部地区移动到河南省中部地区，这一时期北方地区航空客运需求增长速度高于其他地区；20102019 年重心以向西移动为主，移动到湖北省北部，这一时期中西部地区客运需求对航空客运的拉动作用增强。20002019 年航空客运重心总位移为 115.60 km，其中向西移动 98.71 km，向北移动 60.17 km，表明中西部航空客运需求增大，航空客运中心由沿海向内陆地区移动。2）从分布范围来看，中国航空客运分布范围呈现扩张趋势，经历了扩张、略收缩，再次扩张、略有收缩的波动性增长过程。20002005 年和 20106 期马淑燕等：20002019 年中国航空客运格局演变及其影响因素研究1013 2015 年航空客运格局扩张，表明以西北、东北为主的椭圆外地区航空客运的增速超过椭圆内地区，20052010 年和 20152019 年航空客运格局收缩，说明椭圆内地区航空客运增长更快，其主要源于东部地区机场加快完善、服务能力不断提升，促使航空客运进一步在东部集聚。然而，20152019 年，全国航空客运椭圆面积收缩较小，由 346.57 万km2减小为 344.17 万 km2，表明全国航空客运空间格局趋向稳定。虽然从 20002019 年中国航空客运分布范围有所扩张，但仍集中于东部地区，表明东部市场始终是航空客运需求的主导力量，这也与中国人口经济空间的集聚范围相符。0500 km0500 km0500 km0500 km0500 km无数据0.01200.00200.011000.001000.012000.002000.013000.003000.015000.005000.017000.007000.00航空客运量/万人次b 2005年a 2000年Nc 2010年d 2015年e 2019年机场无数据0.01200.00200.011000.001000.012000.002000.013000.003000.015000.005000.017000.007000航空客运量/万人无数据0.01200.00200.011000.001000.012000.002000.013000.003000.015000.005000.017000.007000航空客运量/万人机场机场无数据0.01200.00200.011000.001000.012000.002000.013000.003000.015000.005000.017000.007000航空客运量/万人机场无数据0.01200.00200.011000.001000.012000.002000.013000.003000.015000.005000.017000.007000航空客运量/万人机场NNNN省域界线审图号：GS（2019）1697 号，底图无修改；不含港澳台数据图 1 20002019 年全国机场及航空客运量省域变化Fig.1 Provincial changes of national airports and air passenger volume from 2000 to 2019 表表 120002019 年不同地区机场数量及客运量变化年不同地区机场数量及客运量变化Table 1 Changes of airport number and passenger volume in different regions from 2000 to 2019 区域2000年2005年2010年2015年2019年机场/家 客运量/亿人次机场/家 客运量/亿人次机场/家 客运量/亿人次机场/家 客运量/亿人次机场/家 客运量/亿人次东部460.87411.80463.39505.02557.10中部240.09230.22250.53310.90361.56西部550.30600.66851.391032.691204.03东北130.08120.16190.34220.55270.84全国1381.341362.841755.642069.1523813.52注：未含港澳台数据。1014地理科学43 卷 3）从分布方向来看，中国航空客运分布标准差椭圆的主方向呈现东北西南走向。20002010 年，标准差椭圆的长轴主要呈逆时针方向旋转，旋转角由 1925缩小到 1815，表明东南沿海地区航空客运量比重下降，同期北部和中西部地区航空客运比重上升。20102019 年，标准差椭圆的长轴主要呈顺时针旋转，旋转角由 1815增加到 2106，东北西南的空间分布格局得到加强，此阶段随着中国南方地区经济增长速度加快，全国经济重心南移，东南沿海地区航空客运发展速度加快。4）从密集度来看，中国航空客运空间密集水平显著提升。航空客运密集指数从 2000 年的 43.50人次/km2持续增加到 392.72 人次/km2，增长了9.03 倍，这一增速与上文提到的 20002019 年全国航空客运量的增速相近，说明航空客运空间密集化源于中国航空运输客运总规模的迅速扩张。3.2全国航空客运格局与全国机场分布时空格局全国航空客运格局与全国机场分布时空格局对比分析对比分析通过航空客运格局（图 2）与全国机场格局（图 3）对比，可以看出：一方面，全国航空客运格局与机场格局的演化具有相似特征。20002019 年，全国机场和航空客运标准差椭圆的面积都有较大增长，且重心都呈现向西北方向移动的趋势。中国机场分布重心向西北移动 239.79 km，面积由 464.16 万 km2增加至 555.76 万 km2，平均每年增长 4.82 万 km2。表明机场发展和航空客运的发展相互作用，供需关系的影响贯穿始终。机场供给的提升有利于促进航空客运量增长，影响航空客运的分布，而航空客运需求的增长也会进一步促进新机场的规划和修建。另一方面，全国航空客运格局与机场格局具有差异性。从重心位置看，中国航空客运重心位于中国机场分布椭圆重心的东南侧，2019 年二者相距大约461.15 km；从分布范围看，全国机场分布标准差椭圆覆盖了中国大部分国土面积，而全国航空客运标准差椭圆则集中于东部地区；从展布方向看，机场标准差椭圆长轴方向大致为东西走向，航空客运标准差椭圆分布方向为东北西南走向。2 个格局出现较大差异表明航空运输供给与需求存在一定程度的不匹配，东部地区相对供给不足，西部地区相对需求不足。形成这种差异的原因主要是机场布局除了受社会经济因素影响，政策、公平、环境、距离等因素5也发挥重要作用。由上文可知西部地区也是2000 年以来全国机场数量最多且增速最快的地区，这也使得 20002019 年，中国机场分布重心不断向西北移动；航空客运规模由地区经济水平、人口、收入水平等社会经济因素20-21主导，东部地区经济发达、人口密集，航空出行需求旺盛，机场航线多且 省域界线2019年机场分布2019年客运椭圆及重心2015年客运椭圆及重心2010年客运椭圆及重心2005年客运椭圆及重心2000年客运椭圆及重心图例无数据500 km00 50 km2000年2005年2010年2015年2019年湖北省河南省N审图号：GS（2019）1697 号，底图无修改；不含港澳台数据图 2 20002019 年中国航空客运标准差椭圆及其重心Fig.2 Standard deviational ellipse and its gravity center of air pas-senger volume in China from 2000 to 2019 表表 220002019 年中国航空客运标准差椭圆参数年中国航空客运标准差椭圆参数Table 2 Standard deviational ellipse parameters of air passenger volume in China from 2000 to 2019 年份重心经度/（E）重心纬度/（N）长半轴/km短半轴/km旋转角面积/万km2密集指数/（人次/km2）20001142631331 150.75850.191925307.3443.5020051141631401 116.15909.331934318.8489.1820101141232061 114.52908.511815318.08177.4120151132932041 127.51978.462100346.57263.9520191132332051 115.44982.192106344.17392.72注：未含港澳台数据。6 期马淑燕等：20002019 年中国航空客运格局演变及其影响因素研究1015 航班频率高，中西部地区经济欠发达，航空客运需求量相对较小。3.3四大地区航空客运空间格局演变特征四大地区航空客运空间格局演变特征综合来看（图 4），东部地区航空客运格局呈现重心向东南移动和空间收缩的趋势，对全国航空客运重心向西北移动和空间扩张起了一定程度的抑制作用。东部地区航空客运标准差椭圆重心大致位于安徽省南部，20002019 年，总体向东南移动 37.23 km，与全国航空客运重心移动方向相反。东部地区航空客运标准差椭圆面积由 2000 年的 148.68 万 km2变为 2019 年的 141.75 万 km2，收缩 6.93 万 km2，与全国航空客运不断向外扩张的趋势相反，一定程度上抑制了全国航空客运的进一步扩张。中部地区航空客运格局呈现重心向西北移动和空间扩张的趋势，对全国航空客运重心向西北移动和空间扩张发挥了促进作用。中部地区航空客运标准差椭圆重心大致由湖北省中部向北部移动，20002010 年以北移为主，2010 年后略向西移，与全国航空客运重心移动方向大致相同。航空客运标准差椭圆面积由 2000 年的 31.70 万 km2增长为34.71 万 km2，与全国航空客运空间扩张的趋势一致。西部地区航空客运格局呈现重心向西北移动和空间扩张趋势，对全国航空客运重心北移和空间扩张起促进作用。西部地区航空客运重心大致由四川省中部向北部移动，向西移动 13.14 km，向北移动 210.16 km，总体移动 210.57 km，移动速度逐渐降低，20002010 年是西部地区航空客运格局变化最大时期。航空客运标准差椭圆面积由 2000 年的199.25 万 km2变为 265.81 万 km2，扩张 66.56 万km2。西部地区是四大地区中航空客运分布扩张最显著地区，对全国航空客运分布扩张影响最大。东北地区航空客运格局呈现重心向东北移动和空间扩张的趋势，对全国航空客运重心北移和空间扩张起了促进作用，对重心西移起了抑制作用。东北地区航空客运标准差椭圆重心大致位于辽宁省北部，20002019 年重心总体移动 95.62 km，以北移为主，其中向北移动 87.26 km，与全国航空客运标准差椭圆向北移动的趋势一致，向东移动 39.12km，与全国航空客运标准差椭圆向西移动的趋势相反。东北地区航空客运标准差椭圆面积由 2000 年的 16.1 万 km2增大为 17.59 万 km2，空间略有扩张，与全国的客运空间扩张具有一致性。4 全国航空客运演变影响因素分析利用标准差椭圆展示各年份相关因素空间格 500 km02005年2000年2010年2015年2019年陕西省河南省山西省050 kmN2019年机场分布2019年机场椭圆及重心2015年机场椭圆及重心2010年机场椭圆及重心2005年机场椭圆及重心2000年机场椭圆及重心图例省域界线无数据审图号：GS（2019）1697 号，底图无修改；不含港澳台数据图 3 20002019 年中国机场分布标准差椭圆及其重心Fig.3 Standard deviational ellipse and its gravity center of airportsin China from 2000 to 2019 2000年2005年2010年2015年2019年四川省2000年2005年2010年2015年2019年2000年2005年2010年2015年2019年安徽省辽宁省2000年2005年2010年2015年2019年湖北省河南省0800 km040 km040 km040 km060 kmN省域界线图例西部地区中部地区东北地区无数据东部地区2019年客运椭圆及重心2015年客运椭圆及重心2010年客运椭圆及重心2005年客运椭圆及重心2000年客运椭圆及重心+审图号：GS（2019）1697 号，底图无修改；不含港澳台数据图 4 20002019 年中国四大地区航空客运标准差椭圆及其重心Fig.4 Standard deviational ellipse and its gravity center of air pas-senger volume of four regions in China from 2000 to 20191016地理科学43 卷 局与航空客运格局并计算各因素空间格局与全国航空客运空间格局的相似性系数，结果见图 5 和图 6。总体上，旅游、经济、收入、规模因素与中国航空客运格局的演变具有正相关关系，是航空客运演变的主要影响因素。从空间格局上看（图 5），除了开放格局外，各年份的航空客运格局都比人口经济等因素的空间格局更偏南，表明全国航空客运分布与人口经济的分布还存在一定偏离。以下对每个考察因素与航空客运空间格局的关系进行具体分析。旅游因素与中国航空客运格局的演变具有最显著的正相关关系。旅游空间格局与中国航空客运空间格局的相似水平呈现逐年增长趋势，相似系数从 2000 年的 0.73 提高为 2019 年的 0.84，成为与中国航空客运相关性最高的影响因素。景区分布标准差椭圆的重心大致位于河南省南部地区，与中国航空客运标准差椭圆的重心较为接近。同时景区分布范围逐年扩张，与航空客运的空间扩张一致。全国 4A 以上景区从 2001 年的 231 家增长到 2019年的 4 000 家，且景区在山东、浙江等东部沿海省份及四川、广西等西南省份分布集中，吸引国内外的游客，促进了航空运输的发展。旅游业对航空运输的作用在相关研究中也得到证实，如王姣娥等发现，中国机场旅客吞吐量与 A 级景区具有空间关联性，其中东部最大，中部次之，西部地区较小16。经济因素与中国航空客运的格局有明显的正相关关系。经济代表一个地区的发展程度和发展活力，经济发达地区运输需求旺盛。人均 GDP 空间格局与中国航空客运空间格局的相似系数从 2000 年的 0.66 逐年提高到 2019 年的 0.82，提升最大，经济因素成为与航空客运相关因素中仅次于旅游要素的重要影响因素，表明经济发展有利于促进航空客运发展。2 个格局的重心、展布范围也表现出位置趋同性，人均 GDP 分布标准差椭圆重心由河南省北部不断向中部移动，与中国航空客运标准差椭圆重心较为接近。人均 GDP 分布格局也与航空客运格局的展布范围比较接近，2019 年前者标准差椭圆面积是后者的 91.4%。相关研究也验证了人均GDP 对航空客运的重要影响，如贾鹏等研究得出各+消费市场标准差椭圆及其重心城镇居民可支配收入标准差椭圆及其重心人口标准差椭圆及其重心人均GDP标准差椭圆及其重心航空客运量标准差椭圆及其重心4A以上景区标准差椭圆及其重心图例无数据进出口贸易标准差椭圆及其重心+0500 km0500 km0500 km0500 km0500 kmb 2005年a 2000年c 2010年d 2015年 e 2019年+审图号：GS（2019）1697 号，底图无修改；不含港澳台数据图 5 20002019 年中国航空客运与相关因素标准差椭圆对比Fig.5 Comparison of standard deviation ellipses between air passenger volume and related factors in China from 2000 to 20196 期马淑燕等：20002019 年中国航空客运格局演变及其影响因素研究1017 省人均 GDP 是影响空港旅客吞吐量的主要因素11。收入因素与中国航空客运的格局具有较强的正相关关系。城镇居民可支配收入空间格局与中国航空客运空间格局的相似系数也表现出较大提升，从 2000 年的 0.68 提高到 2019 年的 0.78。城镇居民可支配收入标准差椭圆的重心由河南省西部不断向中部移动，与中国航空客运标准差椭圆的重心也较为接近。城镇居民可支配收入与航空客运空间格局展布的范围非常接近，2019 年 2 个格局的面积大致相等。从城镇居民可支配收入分布主方向看，城镇居民可支配收入标准差椭圆旋转角逐渐变小，呈现出向航空客运分布主方向接近的趋势。规模因素与中国航空客运的格局表现为较强的正相关性。地区人口是航空运输需求的基础。人口空间格局与中国航空客运空间格局的相似系数表现一定的波动，2019 年略低于 2000 年，但相似系数平均值为 0.76，且 2015 年后又呈现增大趋势，说明人口因素对航空客运发展具有重要影响。人口分布标准差椭圆重心在 11330E11336E，3245N3252N 变动，与中国航空客运标准差椭圆的重心较为接近。同时，人口分布标准差椭圆的面积明显扩张，与航空客运的空间扩张一致。市场因素与中国航空客运的格局呈现负相关关系。社会消费品零售总额空间格局与中国航空客运空间格局的相似系数呈现逐年降低的趋势。社会消费品零售总额分布椭圆的重心由河南省东部向南部移动，与航空客运重心移动主方向相反。社会消费品零售总额椭圆的展布范围显著收缩，与航空客运的空间扩张趋势相反。2019 年前者大约是后者面积的 60.9%，说明社会消费品零售总额格局比航空客运格局更为集聚。社会消费品零售总额是反映消费需求的重要指标，航空客运的发展与居民的消费需求增长有重要联系，但是本研究得出社会消费品零售总额与中国航空客运格局呈现负相关关系，主要由于中国社会消费品零售总额地区差异较大，东部省份社会消费品零售总额显著高于中西部省份，且 2015 年以来有进一步在东部集聚的趋势，使得社会消费品零售总额格局与航空客运格局差异增大。开放因素与中国航空客运的格局没有表现出明显的相关性。从 20002019 年，进出口贸易与航空客运相似性系数在 0.480.52 变动，平均相似性系数为 0.50。由图可以看出，进出口贸易格局明显集聚于中国东部地区，与中国航空客运的格局差异较大。进出口贸易标准差椭圆的重心大致位于安徽省西南地区，与中国航空客运椭圆的重心相距较远。同时，虽然 20002019 年进出口贸易标准差椭圆的展布范围表现较明显的扩张，但与中国航空客运椭圆相比仍较小，2019 年大约是后者面积的 1/2。进出口贸易椭圆的旋转角从 732增到 828，相对于中国航空客运分布的主方向更偏北，表明进出口贸易格局与航空客运格局的协调性有待加强。5 结论及讨论5.1结论与建议结论与建议本文使用标准差椭圆、空间格局相似性分析等方法，分析了中国航空客运格局演变特征及其影响因素。主要结论包括：中国航空客运格局整体呈现向西北方向移动的趋势，反映出中西部地区近年来航空客运需求增长较快；中国航空客运空间分布范围小幅扩张，呈现稳定化趋势。相较于中国机场分布格局，中国航空客运重心位于机场重心西南，分布范围更加集聚，呈现东北西南走向，表明全国航空运输存在一定程度供需不协调，东部地区相对供给不足，西部地区相对需求不足。中国航空客运分布向外扩张和重心北移的时空演化趋势主要来源于中部、西部和东北地区航空客运演化的贡献，东部地区对全国航空客运空间移动起了抑制作用。旅游、经济、收入、规模因素对中国航空客运的格局演变具有显著正向影响，开放因素没有表现出明显的影响，而市场因素对航空客运演变具有一定的负向影响。此外，从航空客运格局与各因素分布格局来看，除开放因素外，航空客运格局的位置相对于各因素分布格局都更偏南，表明当前航空客运的分布与社会经济要素格局存在一定程度偏离。0.400.450.500.550.600.650.700.750.800.850.9020002005201020152019相似性系数市场规模开放收入经济旅游年份未含港澳台数据图 6 20002019 年中国航空客运与相关因素相似性系数Fig.6 Similarity coefficients of air passenger volume and relatedfactors in China from 2000 to 20191018地理科学43 卷 基于上述结论，本文提出以下建议：顺应旅游、经济、人口等要素的分布特征，适当在中部和北部地区新建机场及优化提升当前机场的容量和运营水平，促使航空客运格局与要素发展格局更加匹配。在“双循环”发展格局下，进一步提升中西部地区对外开放水平，促进市场和开放要素在全国更加均衡分布，形成陆海内外联动、东西双向互济的开放格局，从而加快实现以市场和开放驱动航空客运发展。针对东部地区航空运输供给相对不足现状，考虑到东部地区高速公路、高铁网络发达，可以加强现有机场的容量规模和服务质量的提升及综合运输体系的优化，尤其是强化现有机场与干线铁路、城际铁路、城市轨道交通、高速路等的衔接联通，提升交通运输整体效率；考虑西部地处偏远、高速铁路建设不足的发展实际，仍需在偏远地区新建区域性支线机场或提高其等级，并通过发展廉价航空、优化航线等措施促进西部地区航空客运增长。5.2讨论讨论本文进行因素分析时，使用了省域尺度社会经济属性数据，为了进一步检验结果的稳健性，选取各个年份城市尺度人口指标，再次利用相似性分析方法对全国航空客运与人口的相关性进行了计算。根据计算结果，2000 年、2005 年、2010 年、2015 年、2019 年全国航空客运格局与城市人口格局的相似性系数分别为 0.74、0.76、0.79、0.87、0.88，验证了航空客运与规模因素具有较强的正相关性，说明本文结果有一定的稳定性。未来可选取更多指标进一步验证。本文的研究对民航机场的科学建设、航空客运的健康发展有一定的实践意义，但也存在以下不足：首先，基于椭圆空间格局相似性系数进行相关分析是一个值得探索的新方向，其与地理学上常采用的将空间图层叠加、通过空间要素分布的一致性来分析其相关性39的做法具有一定相似性，对于各因素对客运格局影响的机理、显著性水平检验及其他相关内容有待后续进一步研究。其次，由于航空客运地区分布差异较大，本文仅从全国层面对航空客运格局的相关因素进行分析，难以全面揭示中国航空客运格局相关因素的空间分异，未来可以从地区、省等层面开展进一步研究。最后，与航空客运格局演变相关的因素还可能有地面交通网络、城市行政等级及与主要航空城市的距离等因素，有待于今后作进一步的全面分析。参考文献（参考文献（References）：）：Yu C,Wang J,Jin F J.Robustness of Chinas air transport net-work from 1975 to 2017J.Physica A:Statistical Mechanicsand Its Applications,2020,539(C):122876.1 王海江,苗长虹.中国航空联系的网络结构与区域差异J.地理科学,2015,35(10):1220-1229.Wang Haijiang,Miao Chang-hong.Network structure and regional difference of aviat