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2020 , Vol. 39 >Issue 11: 2552 - 2567

DOI: https://doi.org/10.11821/dlyj020190773

论文

基于国际公路运输链的“一带一路”区域公路通达性分析

  • 李晓丽 , 1, 3 ,
  • 吴威 , 1, 2 ,
  • 刘玮辰 1, 2
展开
  • 1.中国科学院南京地理与湖泊研究所,南京 210008
  • 2.中国科学院流域地理学重点实验室,南京 210008
  • 3.中国科学院大学,北京 100049
吴威（1976-）,男,安徽歙县人,博士,副研究员,主要从事区域发展与运输地理研究。E-mail:

李晓丽（1994-）,女,山东莒县人,硕士,主要从事区域发展与运输地理研究。E-mail:

收稿日期: 2019-09-06

  要求修回日期: 2019-11-20

  网络出版日期: 2021-01-19

基金资助

中国科学院战略性先导科技专项(A类子课题XDA20010101)

国家自然科学基金项目(41871122)

国家自然科学基金项目(41701141)

版权

版权所有，未经授权，不得转载、摘编本刊文章，不得使用本刊的版式设计。
收起

Analyzing the highway accessibility in the Belt and Road region based on international highway transport chain

  • LI Xiaoli , 1, 3 ,
  • WU Wei , 1, 2 ,
  • LIU Weichen 1, 2
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  • 1. Nanjing Institute of Geography and Limnology, CAS, Nanjing 210008, China
  • 2. Key Laboratory of Watershed Geographic Sciences, CAS, Nanjing 210008, China
  • 3. University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China

Received date: 2019-09-06

  Request revised date: 2019-11-20

  Online published: 2021-01-19

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Copyright reserved © 2020
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摘要

国际公路运输作为“一带一路”倡议之互联互通的重要部分,是沿线国家经贸往来的重要载体。本文基于国际公路运输链的角度,结合行车时间和通关耗时,从公路通行能力和通行便捷性两方面分析“一带一路”区域公路通达性。研究表明：① “一带一路”区域公路通行能力分布状况存在不平衡现象,中东欧、中国、印度形成“三极”,通行能力明显高于其他区域,中亚、西亚、东北亚等地区由于公路覆盖率低、缺少高等级公路成为通行能力薄弱区域。② 受累积空间距离、跨境通关时间、公路网的完善程度以及政治局势等因素影响,“一带一路”区域通行便捷性在空间分布上大致呈现“中东欧-中国”双峰结构;区域之间乃至区域内部国家间通行便捷性差异显著,从高通行便捷性到低通行便捷性,通达时间由公路行车时间主导过渡到通关累积时间主导,国家间的通关障碍在很大程度上降低了“一带一路”区域公路运输整体通达性水平。

关键词： 国际公路运输链; 通行能力; 通关便利性; 行车便利性; 通行便捷性; 一带一路

本文引用格式

李晓丽 , 吴威 , 刘玮辰 . 基于国际公路运输链的“一带一路”区域公路通达性分析[J]. 地理研究, 2020 , 39(11) : 2552 -2567 . DOI: 10.11821/dlyj020190773

Abstract

As a vital part of the Belt and Road Initiative, international highway transport is an important carrier of economic and trade cooperation among the countries along the Belt and Road. Since the initiative was proposed in 2013, China and the countries along the routes have actively promoted cooperation in highway infrastructure connectivity. However, there are still many challenges to achieve regional highway accessibility in the Belt and Road region. Based on highway international transportation chain, this paper incorporates driving time and cross-border customs clearance time to analyze accessibility of highway transport in the Belt and Road area from highway traffic capacity and traffic convenience. The results indicate that: (1) Highway traffic capacity presents an uneven spatial distribution pattern in the Belt and Road area, where Central and Eastern Europe, China, and India form “three poles” with a significantly higher capacity than other regions. Central Asia, West Asia, and Northeast Asia have low traffic capacity because of low road coverage and insufficient high-grade roads. (2) The clearance facilitation in various regions of the Belt and Road area is quite different. The high degree of integration makes the customs clearance of Central and Eastern European countries an absolute advantage in the whole region, but there are great obstacles of it in West Asia and North Africa. (3) The spatial structure of highway driving facilitation is a “central-peripheral” one. The regional geometric center coincides with the optimal area of driving facilitation. In addition to the location factor of the node, natural constraints such as natural terrain and climatic conditions become the main obstacles to highway transportation. (4) Due to the cumulative space distance, cross-border customs clearance time, highway network and political situation, the spatial distribution of highway traffic convenience presents the “Central and Eastern Europe-China” bimodal structure. There are significant differences in highway traffic convenience between regions and even between countries within the region. From high to low-traffic convenience, the travel time is gradually transferred from driving time to customs clearance time. Therefore, the barriers to cross-border clearance between countries have largely reduced the accessibility of international highway transport.

Key words： international highway transport chain; traffic capacity; clearance facilitation; driving facilitation; traffic convenience; the Belt and Road

1 引言

2015年3月28日,在国务院授权下,国家发展改革委、外交部、商务部联合发布了《推动共建丝绸之路经济带和21世纪海上丝绸之路的愿景与行动》,文件指出,基础设施互联互通是“一带一路”建设的优先领域,加强交通基础设施联通,实现国际运输便利化,是提高地区间经济贸易联系强度的基础支撑。因此,自“一带一路”倡议提出以来,道路联通等相关问题逐渐成为近年来的研究热点,主要集中在水路运输[1,2,3]、航空运输[4,5]和陆路运输[6,7,8,9,10]3个领域。
在综合交通体系中,公路运输具有普适性[11]。一方面,多方式联合运输中公路承担其他运输方式的集疏运功能[12,13],在全球范围的配送中提供“第一公里和最后一公里”的服务[14]138。另一方面,公路也独立承担着部分国际运输功能,中国271个一类口岸中公路口岸68个[15],居各类口岸数量榜首,据《“一带一路”贸易合作大数据报告（2018）》显示,中国在“一带一路”国家进出口中,公路运输的进口额占比15.1%,增速达13.9%;出口额占比11.9%,增速达14.8%[16];国际公路联合会对欧洲公路的社会经济效益所作的研究显示,欧洲近80%货物由公路运输完成,公路部门对欧盟成员国的国内生产总值贡献约占22%;加拿大、美国和墨西哥之间相当大规模的自由贸易由公路运输完成[17,18]。此外,国际公路运输管理制度化进程也不断推进,世界贸易组织(WTO)双边公路协定清单包含了800多个国家间建立的公路货运协定,中国也在2016年加入了联合国《国际公路运输公约》,这表明公路已广泛用于跨境和过境运输。但是“一带一路”区域公路运输仍存在以下问题：① 国家间设置的人为非物理障碍较多,国际公路运输便利化程度较低。② 国家间现行国际公路运输相关政策标准,如车辆和公路标准、通关文件形式等存在一定差异,在一定程度上阻碍了国际公路运输的发展。③ 沿线国家和地区经济发展不均衡,不少区域存在公路总量不足、结构不优等有效供给不足的问题。因此,研究“一带一路”沿线国家公路通达性现状,有助于认识公路通达性的薄弱地区和薄弱环节,对于构建“一带一路”公路运输网络和优化线路布局,促进沿线各国多元、自主、平衡、可持续的发展具有十分重要的意义。
自20世纪50年代“通达性”提出以来[19],已被广泛的应用于交通地理学领域,国内外学者关于公路通达性的研究日趋成熟,从区域和城市两个层面,开展了可达性评价[20,21]、可达性的空间结构以及演化[22,23,24,25]、可达性对区域经济发展影响[26,27]、可达性在交通规划中的应用等内容的研究;在进行可达性定量测度时,常采用加权平均出行时间、经济潜力和日常可达性三项指标[28,29],基于测度指标,研究方法以空间格局的动态演变代替静态描述,逐步趋向于多元化,总体上分为三种类型：空间阻隔、机会累积和空间相互作用[30,31]。“一带一路”区域范围跨越国界乃至洲际,建立从原材料提取、生产到最终销售的全球化供应链,需要全面了解物流以及生产、配送和消费者之间的整合程度,以维持供应链和运输链的协调。“一带一路”倡议中道路联通和贸易畅通相互联系,道路联通仅仅是贸易畅通的一个支撑,在很大程度上还依赖于通关便利化。然而,以往对“一带一路”区域陆路交通运输的研究[7,10,32],没有从国际运输链的角度考虑道路通达性,边境口岸不仅仅代表地理中的某一中间区位,更是国际运输链的重要环节,边境延误是一个重要的贸易障碍,增加了供应链管理的不确定性[14]135。鉴于此,本文将行车时间和通关耗时相结合,从公路通行能力和通行便捷性两方面分析“一带一路”区域公路的通达性,以期为科学有序推进“一带一路”公路建设提供决策支撑。

2 研究区域与数据来源

2.1 研究区域

“一带一路”是“丝绸之路经济带”和“21世纪海上丝绸之路”的简称,从地理区位上来看,丝绸之路经济带重点畅通中国经中亚、俄罗斯至欧洲（波罗的海）;中国经中亚、西亚至波斯湾、地中海;中国至东南亚、南亚、印度洋,依托国际大通道,以沿线中心城市为支撑,共同打造中蒙俄、新亚欧大陆桥、中国-中亚-西亚、中国-中南半岛、中巴、孟中印缅六大国际合作经济走廊,而“21世纪海上丝绸之路”则包括5条线路,辐射亚欧非。作为开放性的合作网络,目前没有精确的空间范围,根据国内现有研究[4]和中国“一带一路”网（www.yidaiyilu.gov.cn）,将本文的研究范围界定为包括东南亚、南亚、西亚/北非、中东欧、中亚、东北亚、中国等65个国家所组成的区域（图1）。同时,按照城市常住人口遴选出190个重要城市作为公路通达性分析的目的地节点,由于“一带一路”区域国家间总人口数量差距悬殊,单一的标准无法科学地选择城市节点。基于此,以人口总数划分国家类别（表1）,按照不同城市常住人口,选取城市节点并补充不在人口范围内的首都城市。其中,中国、俄罗斯、印度城市数量较多,分别为40个、15个、13个。
图1 “一带一路”范围与节点城市分布格局

注：该图基于国家测绘地理信息局标准地图（审图号为GS（2016）1667）绘制,底图无修改。

Fig. 1 The study area and spatial distribution of cities

表1 城市节点选取规则

Tab. 1 Rules for selecting cities

国家总人口 < 700万 700万~2000万 2000万~2亿 >2亿
节点城市常住人口 >30万 >50万 >100万 >300万

2.2 数据来源

本文中的公路网矢量数据主要来源于OSM开源地图，这是针对智能交通系统（ITS）和基于位置的服务（LBS）应用需求而生产的地理数据，被认为是全球范围内精确度和完善度最高的矢量地理数据集[33,34]，公路等级分为Motorway（高速公路/快速公路）、Trunk（主干公路）、Primary（主要公路）、Secondary（次要公路）等，需要说明的是，OSM开源地图并没有提供东帝汶、波兰和俄罗斯3个国家的公路矢量数据，此3个国家数据另下载同期DIVA- GIS公路数据，经统计汇总，沿线国家公路基础数据见表2。单证合规时间和边境合规时间来源于世界银行2019年《Doing Business》报告中Trading across Borders专题；城市节点人口和坐标数据来源于联合国秘书处经济和社会事务部（UN DESA）人口司编制的《World Urbanization Prospects 2018》。
表2 中国及64个沿线国家公路基础数据

Tab. 2 Basic highway data of China and 64 countries along the Belt and Road

地区 国家 公路里程
（km）		 公路密度
（m/km2）		 地区 国家 公路里程
（km）		 公路密度
（m/km2）
中国 1384284.93 147.10 东北亚 蒙古 13651.56 8.73
俄罗斯 571598.98 33.68
中东欧
 阿尔巴尼亚 4337.49 154.74 东南亚
 文莱 1189.92 208.15
白俄罗斯 24190.23 116.58 柬埔寨 8786.41 48.53
波黑 9176.93 177.04 东帝汶 3794.91 251.62
保加利亚 11248.35 99.75 印度尼西亚 135976.39 72.33
克罗地亚 20868.90 378.90 老挝 9566.91 41.94
捷克 25304.06 321.28 马来西亚 41084.16 125.30
爱沙尼亚 4855.65 109.94 缅甸 30379.93 45.81
匈牙利 28939.16 310.50 菲律宾 44905.16 153.14
拉脱维亚 19445.42 301.12 新加坡 2394.31 4690.10
立陶宛 625.59 9.63 泰国 76614.98 148.92
马其顿 4802.23 193.06 越南 53663.29 163.16
摩尔多瓦 7546.02 227.24 西亚/北非
 亚美尼亚 4025.00 136.03
黑山 1932.64 142.57 阿塞拜疆 10652.67 123.51
波兰 37617.75 120.12 巴林 630.94 1078.62
塞尔维亚 17409.63 196.75 埃及 40728.31 40.68
罗马尼亚 48175.88 203.81 格鲁吉亚 6984.80 100.40
斯洛伐克 9273.17 191.37 伊朗 132854.36 81.88
斯洛文尼亚 5482.93 269.73 伊拉克 32882.99 75.18
乌克兰 60614.40 106.22 以色列 9580.97 440.56
中亚
 哈萨克斯坦 44934.00 16.58 约旦 6731.15 76.21
吉尔吉斯斯坦 6854.92 34.45 科威特 3783.15 216.51
塔吉克斯坦 1334.72 9.38 黎巴嫩 4984.86 498.49
土库曼斯坦 8972.51 19.18 阿曼 14218.96 45.69
乌兹别克斯坦 15620.27 35.57 巴勒斯坦 2663.65 435.22
南亚
 孟加拉国 17552.14 128.21 卡特尔 4005.84 359.27
不丹 2582.49 63.98 沙特阿拉伯 88518.49 46.06
印度 484581.46 153.66 叙利亚 23157.27 124.54
马尔代夫 15.45 142.07 土耳其 109398.01 140.24
尼泊尔 10682.55 72.62 阿富汗 19899.26 30.99
巴基斯坦 69971.92 80.16 也门 17252.70 38.08
斯里兰卡 15368.49 231.83 阿拉伯联合酋长国 14951.21 210.33

注：公路里程和公路密度仅包含Motorway、Trunk、Primary、Secondary四类公路。

3 研究方法

3.1 概念界定

国际公路通达性既包括运输网络等基础设施的“硬件”联通,又包括制度、规则、标准衔接的“软件”融通。本文综合考虑硬件联通与软件融通,从通行能力和通行便捷性两个方面分析一带一路区域的公路通达性及其空间格局。公路通行能力指公路设施在保持规定的运行质量前提下所能疏导交通流的能力。公路通行便捷性是指综合考虑公路基础设施等级与质量、通关耗时等因素,在跨国（区域）公路运输过程中从某一地点到另一地点的通达程度,由通关便利性和行车便利性决定。其中,通关便利性反映了通关程序的简化、适用法律和规定的协调以及基础设施的标准化程度;行车便利性则反映了在不考虑通关耗时的情况下通过公路网从某一地点到目的地的难易程度。
根据通行能力和通行便捷性的定义和主要特征,在进行定量评价与研究时,公路网加权密通常是表征公路通行能力大小的直观指标[32],从公路的“质”和“量”两个方面衡量一个国家或地区公路基础设施是否满足运输需求;通行便捷性的测算以通行时间来表征优劣程度,具体而言,通关便利性用单证合规时间和边境合规时间计算的通关便利度表示;公路行车便利性则是以在不考虑通关耗时情况下通过公路网络到达目的地城市的平均最短时间距离[35]来表征;并在最后综合公路行车和通关便利性两方面,通过累加通关耗时和最短行车时间计算公路通达时间,以此来分析“一带一路”区域公路的通行便捷性。

3.2 公路通行能力

路网密度是一个地区路网便捷程度的常用度量指标之一[36],能够直接反映某一区域内部的连通程度,但是不同等级公路的通行能力不同,例如车道数、限速、货物运输的能力均有差异。在“一带一路”区域沿线国家中,各国公路水平差距较大,公路密度忽略公路的等级和功能差异,很大程度上不能真实地反映公路网的通行能力。因此,本文给不同类别的公路赋予不同的权重（表3）,以公路网加权密度来表征路网的通行能力。表达式如下：
D i = L i A i
L i = ∑ i 1 in l in × ω in
式中： D i 为区域i的公路加权密度; L i 为区域i的公路加权长度; A i 为区域i的面积; l in 为区域i内第n条公路的长度; ω in 为区域i内第n条公路的权重。
表3 “一带一路”区域公路通行能力权重

Tab. 3 Weights of highway traffic capacity in the Belt and Road Initiative area

高速公路/快速公路 主干公路 主要公路 次要公路
权重 0.4 0.3 0.2 0.1

3.3 通关便利性

单证合规时间指遵守起始地国家、目的地国家和任何过境国家的所有政府机构的文件要求所需的时间。边境合规时间指遵守海关规定货物跨越边境进行清关和检查程序所必需的时间。将通关便利度定义为单证合规和边境合规进出口时间的求和值。公式如下：
Q j = T ij + T ej
T ij = T ij d + T ij b , T ej = T ej d + T ej b
式中： Q j 为j国家通关便利度; T ij 、 T ej 分别为j国家进口时间、出口时间; T ij d 、 T ij b 分别为j国家单证合规、边境合规进口时间; T ej d 、 T ej b 分别为j国家单证合规、边境合规出口时间。
通关便利度系数指各国通关耗费时间与全域平均通关耗费时间的比值,反映了国家相对通关便利性水平的高低。公式如下：
Q C j = Q j ∑ j = 1 n Q j n
式中： Q C j 为j国家通关便利度系数;n为国家数目。其中, Q C j >1表示国家j的通关便利性劣于全域平均水平; Q C j <1表示国家j的通关便利性优于全域平均水平。

3.4 行车便利性

公路行车时间是评价公路交通网络的常用指标,考虑了区位因素以及到达其他区位的距离造成的不平等性[14]258。公路行车时间在技术上要受限于法定的限速,参考相关文献赋值标准[32,37]设定不同技术等级公路速度,将平均出行1 km所花费的时间设定为该等级公路的通行时间成本（表4）,封闭的高速公路出行模式,只有高速路口可以驶入,因此,在高速公路两侧设置一定宽度的缓冲区,规定最低通行速度（0.1 km/h）,在出口处设置高通行速度（100 km/h）[38]。对于没有路网通过的陆地,以步行速度5 km/h替代,岛屿以最短航线与陆地相连,并设定水路速度为30 km/h。采用GIS累积耗费距离模型[39],在栅格数据上借助最短路径法计算每个网格到所有节点城市的平均最短时间距离,能够较好地实现行进路径与现实道路的拟合。
T i = ∑ j = 1 m T ij m
式中：i为栅格成本图中的任意像元; T i 为i像元的公路行车时间; T ij 为i像元利用公路交通系统到城市节点j所花费的最短时间;m为节点城市个数。
表4 各级公路时速和时间成本

Tab. 4 Speed and time cost of highways

高速公路/快速公路 主干公路 主要公路 次要公路 水路 陆地
速度（km/h） 100 80 60 50 30 5
时间成本（min） 0.60 0.75 1.00 1.20 2.00 12.00

3.5 通行便捷性

如图2所示,国际贸易的实现需要运输链,运输链是一系列物流活动的集成,公路运输系统通过国际运输链的各环节形成连续的供应链。实际上,“一带一路”区域的公路通行便捷性应该统筹公路行车和跨境通关两个方面,但反映行车便利性的公路行车时间没有囊括通关这一环节造成的时间延误。基于此,反映实际通行便捷性的通达时间应由公路行车时间、单证合规时间、边境合规时间三部分组成（图3）。在边境设置1 km的缓冲距离,根据边境合规进出口时间设置最低通行速度,以满足各国边境进行清关和检查程序所需的时间。其中,公路行车和边境合规时间需采用节点/连线计算法则和迭代运算,计算累积时间距离;单证合规时间与物理距离运输时间无关,无需进行迭代计算,作为常数项即可。 公路通达时间测算可分为三个阶段：第一阶段是基于公路网和边境合规时间栅格数据,首先计算出研究区全域任意点到某一个城市节点的所有可能路径的累积行进成本,然后通过比较其大小,最后将最小的累积行进成本值赋给该像元,并记录这条最短路径。表达为：
图2 国际公路运输链

Fig. 2 International highway transport chain

图3 通达性阻抗函数

Fig. 3 Accessibility impedance function

N j T i = 1 2 ∑ i = 1 n C i + C i + 1 垂直或平行方向 2 2 ∑ i = 1 n C i + C i + 1 对角方向
式中： N j T i 为像元i到城市节点j最小累积行进成本; C i 表示像元i的耗费值; C i + 1 是指沿运动方向上的第（i+1）个像元的耗费值;n为像元i到j城市节点的像元总数。
第二阶段是把190个城市节点扩散的行进成本进行平均计算得到全域内任意点到城市节点的平均行进成本,每一个像元所表征的成本值实质是像元到所有节点城市的平均时间。表达为：
T i r = ∑ j = 1 m N j T i m
式中： T i r 为像元i到所有城市节点的平均行进成本;m为节点城市个数。
第三阶段是将各自国家单证合规时间与第二阶段计算的因距离运输和边境清关所耗费时间叠加。表达为：
A i = T i r + T i d
式中： A i 是i像元公路通达时间; T i d 是i像元的单证合规时间。

4 “一带一路”区域公路通行能力分析

公路通行能力与区域的经济发展程度、人口密集程度以及生态环境地理要素直接相关。“一带一路”区域公路通行能力分布状况存在不平衡现象,中东欧、中国、印度形成“三极”高通行能力区域（图4）。
图4 “一带一路”区域公路通行能力

注：该图基于国家测绘地理信息局标准地图（审图号为GS（2016）1667）绘制,底图无修改。

Fig. 4 Highway traffic capacity in the Belt and Road Initiative area

东北亚地区公路通行能力低,俄罗斯位于欧洲部分的公路水平较为发达,但远东地区受寒冷气候影响,公路需求稍低,公路水平欠发达;蒙古国公路覆盖率极低,公路等级水平也较为落后,导致中蒙俄经济走廊内部通行能力差异大,俄罗斯和蒙古通行能力分别为中国的1/5、1/20,通过交通运输带动经济发展成为迫切需求,应加快中国“一带一路”、蒙古“草原之路”和俄罗斯“跨亚欧大通道”三大倡议、战略对接和落实。中亚地区是连接新亚欧大陆桥经济走廊和中国-中亚-西亚经济走廊的核心区域,但同时也是运输的限制地段,中亚五国的公路通行能力均小于8 m/km2,其中,塔吉克斯坦、哈萨克斯坦通行能力仅为中国的1/9。新亚欧大陆桥经济走廊由东向西延伸,通行能力先减后增,中国境内公路通行能力较高,进入中亚地区后,受高原、荒漠等恶劣地形和当地经济发展条件限制,公路水平明显降低,进入欧洲路网后公路通行能力逐渐回升,呈现两头高中间低分布态势,故需集中在中亚地区建设公路交通干线,对现有公路进行升级改造,弥补跨地区基础设施的空缺。东南亚地区的新加坡国土面积小,基础设施质量水平高,公路网覆盖率最高,公路通行能力高达1129.20 m/km2,除此以外,东帝汶和文莱的国土面积小,使其公路密度大,公路通行能力也相对较大,均已超过中国平均水平,但其余国家处于较低和低通行能力等级,因此东南亚地区亟需增强南北向、东西向通道,推动中国-中南半岛经济走廊建设,促进“一带”与“一路”的有机衔接。南亚地区公路通行能力出现分化现象,印度公路通行能力较好,但位于古老丝绸之路中心地带的巴基斯坦,因其复杂的地形和不稳定的局势使其公路通行能力相对较差,应通过建立南北东西走廊,密切南亚与中国、中亚、西亚国家的联系,发掘其成为该地区贸易走廊和过境走廊的潜力,推进中巴经济走廊公路合作建设。西亚/北非地区除少数面积小国家以及三洲交界处国家,其余大部分区域处于低通行能力等级,公路网覆盖率低,交通基础设施落后,缺少高技术等级公路,属于“一带一路”交通运力瓶颈区域,需要加强公路通行能力,释放国际公路运输潜力,更好发挥西亚在亚洲、非洲、欧洲的地理位置优势。

5 “一带一路”区域公路通行便捷性分析

5.1 通关便利性及其空间格局

通关便利性是国际贸易的催化剂,边境口岸作为通道节点,在对外开放中起到前沿窗口作用。采用自然断裂法将通关便利度归为5类：高便利区、次高便利区、中便利区、次低便利区、低便利区,并将其可视化到地图上（图5）。中东欧地区一体化程度高,是高通关便利聚集区,进出口平均耗时仅为12.39 h,但乌克兰、摩尔多瓦不属于欧盟成员国,通关手续相对于其他国家较为复杂,单证合规时间较长,是中东欧地区仅有的两个中等便利区国家。东北亚是唯一进口耗时高于出口耗时的地区,进口耗时比出口耗时长14.64 h;俄罗斯与蒙古通关便利程度差距悬殊,俄罗斯处于次高便利区,但蒙古国报关流程过于复杂,单证合规时间冗长,处于次低便利区,且通关便利度系数为1.84,劣于全域的平均水平;南亚地区的不丹和孟加拉国通关时间两极分化严重,不丹通关便利度系数为0.13,处于高通关便利区,但因孟加拉国繁琐的通关手续、低下的口岸效率使得单证合规和边境合规时间均较长,分别为192 h、130.5 h,通关便利度系数为3.18,处于低便利区,其余南亚国家相对均衡,处于中便利区;中亚区域国家间现行国际公路运输相关政策标准存在一定差异,内部五国呈现级别梯度变化,其中土库曼斯坦和吉尔吉斯斯坦处于次高便利区,而哈萨克斯坦、乌兹别克斯坦、塔吉克斯坦通关便利性劣于全域平均水平。东南亚中南半岛各国通关时间高低相间,缅甸是东南亚唯一次低便利区的国家,进出口平均耗时为282 h,而老挝仅需70 h;马来群岛则相对较均衡,大部分国家处于中便利区,除老挝、马来西亚、泰国、新加坡外,通关便利性都弱于平均水平。西亚/北非地区整体通关便利程度不佳,进出口平均耗时为164.77 h,是中东欧地区的13.3倍,且内部差异性大。区位上临近欧洲的土耳其、格鲁吉亚、亚美尼亚、阿塞拜疆等国通关便捷,属于高便利区,但是与之相邻的叙利亚、伊拉克、伊朗等国通关便利程度呈断崖式下降,大部分国家通关便利性劣于全域平均水平。
图5 “一带一路”区域各国通关便利性

注：该图基于国家测绘地理信息局标准地图（审图号为GS（2016）1667）绘制,底图无修改。

Fig. 5 Clearance facilitation in the Belt and Road Initiative area

由此可见,“一带一路”区域之间乃至区域内部通关便利性存在较大差异,一体化能够显著提升公路“软件”融通,如欧盟组织使中东欧各国跨境监管机制趋于协调,通关便利性在整个区域中占据绝对优势。国际间公路运输难免会涉及到诸多地缘政治因素,尤其是在发展中国家,国际公约对过境货物通关规定的差异、国家间海关文件制度差异、国际营商环境的优劣程度等因素均会导致通关延误。

5.2 行车便利性及其空间格局

用累积耗费距离模型计算在无通关障碍情况下公路行车时间,借助GIS专题地图探讨其空间格局。“一带一路”区域公路行车便利性呈现“中心-外围”空间结构,整个区域公路行车平均时间为3.83d,其中最少为2.25d,最多达17.63d。从公路行车时间图（图6）中可以发现,空间距离仍是公路通行中制约性最大的地理障碍,中国西部、中亚南部、西亚东部以及南亚西北部地区位于区域中心位置,与其他地区联系较为便捷,公路行车时间较短;分布在东南亚的马来群岛和俄罗斯的远东地区等边缘区域则是公路行车时间最长的地区。自然地形、气候因素等自然约束对公路网络结构、运输可行性、公路技术等级等方面有较大的影响,使得公路行车时间由中心向外围的增长速度具有明显的方向性,最短时间小于3d的区域在空间上呈现东西向延伸,形成扁圆形的最优区域,以该区域为中心,最短行车时间向外围逐渐增高,南北向的增长速度明显高于东西向。同时,自然条件的差异会使运输过程变得较为复杂,推迟或延缓某些运输活动的进行,导致公路行车时间长于周边其他地区,最优区域内部该现象较为明显,例如中国新疆南部和青藏高原地区,哈萨克斯坦西南部和南部地区、乌兹别克斯坦西北部地区、土库曼斯坦西北部地区、阿富汗南部地区、沙特阿拉伯南部地区,大都为高原荒漠地区,自然条件恶劣。与此同时,自然条件在一定程度上可以将运输线路汇集起来从而产生一定程度的向心性,促使某个特定位置成为区域性的枢纽节点,在经济走廊中起到至关重要的作用,例如乌鲁木齐、努尔苏丹、乌兰巴托、阿斯塔纳、塔什干、阿什哈巴德等城市。
图6 “一带一路”区域公路行车时间

注：该图基于国家测绘地理信息局标准地图（审图号为GS（2016）1667）绘制,底图无修改。

Fig. 6 Highway driving time in the Belt and Road Initiative area

5.3 通行便捷性及其空间格局

通行便捷性综合考虑公路可运输性的实现需要克服的三个阻碍性的因素,即政治壁垒、地理障碍和交通障碍。从空间分布格局来看（图7）,与传统的“中心-外围”结构不同,全域高通行便捷性地区形成了“中东欧-中国”双峰结构,形成此空间格局原因归纳为以下几点：一是累积耗费空间距离,运输技术的革新、基础设施的扩建、运行效率的提高在国际层面会发生不同程度的时空收敛现象,但是距离作为空间约束因素是客观存在的。因此,东南亚的马来群岛、俄罗斯北部和远东地区、北非的埃及以及阿拉伯半岛等全域边缘区域通行便捷性水平较差。二是跨境通关时间,在理想均质平原状态下,地理位置越靠近区域中心克服空间距离越小,几何面的几何中心与区域通行便捷性重心是重合的,但地理位置靠近中心的中亚地区因通关程序的繁琐,成为新亚欧大陆桥公路通行便捷性的凹陷地段;中东欧一体化程度高,国际营商环境良好,通关效率高,成为高通行便捷性地区。三是公路网完善程度,蒙古公路等级欠发达,通行能力低下,成中蒙俄经济走廊通行便捷性限制地段;中国境内公路网络覆盖率高,基础设施质量水平高,使得公路通行便捷性较高。另外,政治局势不稳定的国家难以参与到国际公路运输活动之中,如阿富汗、伊拉克、也门等国,通行便捷性水平极低。
图7 “一带一路”区域公路通行便捷性

注：该图基于国家测绘地理信息局标准地图（审图号为GS（2016）1667）绘制,底图无修改。

Fig. 7 Highway traffic convenience in the Belt and Road Initiative area

为整体把握“一带一路”区域内不同国家的通行便捷性差异,通过统计国家单元内栅格通行便捷性的平均值来表征各国的通行便捷性水平。通达时间越小则通行便捷性越好,反之亦然。采用自然断裂点法将通行便捷性划分为五类（图8）：高通行便捷性（<5.89d）、次高通行便捷性（5.89~6.98d）、中通行便捷性（6.98~9.38d）、次低通行便捷性（9.38~16.67d）、低通行便捷性（>16.67d）。为了分析通行便捷性等级结构特征以及国家间差异性制约因素,剥离通关与非通关产生的通达时间成本,将各国通达时间分解为公路行车时间和通关累积时间两部分。
图8 “一带一路”区域国家通行便捷性及其分解

Fig. 8 Highway traffic convenience of countries in the Belt and Road Initiative area

高通行便捷性集中分布在中东欧地区以及欧亚交界处的格鲁吉亚、亚美尼亚和土耳其三国,通关累积时间占通达时间均低于50%,通关便利化提升了该国家的公路通行便捷性。其中,较中东欧更靠近全域中心的亚美尼亚、格鲁吉亚、土耳其三国,区位优势使其公路行车时间均低于其他高通行便捷性的中东欧国家,成为通行便捷性前三甲。次高通行便捷性分布在中国,南亚的印度和不丹,中亚的土库曼斯坦和吉尔吉斯斯坦,西亚的伊朗、阿塞拜疆和以色列,中东欧的立陶宛、阿尔巴尼亚和摩尔多瓦。与高通行便捷性不同,除立陶宛、阿尔巴尼亚和中国之外,其余国家通关累积时间占主导,尤其是伊朗、土库曼斯坦、吉尔吉斯斯坦等“一带一路”区域中心位置国家。中通行便捷性零散分布在各个地区,区位的边缘化导致俄罗斯、马来西亚、新加坡公路行车时间多于通关累积时间。乌克兰较低的公路通行能力和通关便利度掩盖了自身的区位优势,通行便捷性低于其他外围的中东欧国家,成为中东欧地区唯一的中通行便捷性国家。次低通行便捷性主要集中在阿拉伯半岛和东南亚地区部分国家,以及埃及、蒙古、乌兹别克斯坦、巴基斯坦等国。其中,巴基斯坦、乌兹别克斯坦、孟加拉国、科威特、巴勒斯坦等非“一带一路”边缘区国家公路行车平均时间低于高通行便捷性国家的公路行车时间,仅为2.74d,但是由于冗长的通关时间,造成其处于次低通行便捷性地区;印度尼西亚通关与非通关累积时间参半,东帝汶通关累积时间仅占总通达时间的39.8%,是次低通行便捷性唯一通关累积时间低于公路行车时间的国家,因其位于东南亚马来群岛,散布在太平洋和印度洋之间的广阔海域,国家间公路联通较差加之区位的边缘化使得通行便捷性相对滞后。低通行便捷性的国家仅有阿富汗、伊拉克、也门三国,因其政治局势动荡造成公路运输“硬件”基础设施以及运输服务、国际营商等“软环境”较差,在公路通行能力和通关便利性双重约束下,成为通行便捷性最差的地区。纵观通行便捷性分解图,从高通行便捷性到低通行便捷性,主导时间由公路行车时间逐步过渡到通关累积时间,跨境通关障碍影响逐渐显著,特别是在较低通行便捷性和低通行便捷性的国家,通关累积时间在很大程度上约束公路的通行便捷性,导致区位临近的国家间差异较大,阻碍了“一带一路”地区国际公路运输的互联互通。

6 结论与讨论

6.1 结论

本文以“一带一路”沿线65个国家为研究范围,基于OSM公路网矢量数据以及世界银行提供的跨境通关时间,从国际运输链的角度,分析“一带一路”区域公路通行能力和通行便捷性。得出的结论主要有：
（1）“一带一路”区域公路通行能力存在不平衡现象,呈现出中东欧、中国、印度“三极”高通行能力区域领先于中间广大腹地的空间格局。高等级公路集中分布于中国东部与中东欧,其他区域仅零星分布,在中亚、西亚以及东北亚地区分布较为缺失,在一定程度上限制了六大经济走廊之间的连通性。
（2）“一带一路”区域之间乃至区域内部国家间通关便利性差异显著,中东欧地区在“一带一路”区域的通关便利化程度中占据绝对优势,平均进出口耗时为12.39 h,而西亚/北非地区受通关阻碍最大,平均进出口耗时高达164.77 h。公路行车便利性在空间上呈现“中心-外围”结构,区域几何中心与公路行车时间最优区域重合;除节点的区位因素外,自然地形、气候因素等自然约束成为公路运输的绝对或相对障碍的主要因素。
（3）“一带一路”区域通行便捷性在空间上呈现出“中东欧-中国”的双峰结构,这一格局的形成受到了累积空间距离、跨境通关时间、公路网的完善程度以及政治局势等因素影响。从通行便捷性等级结构来看,从高通行便捷性到低通行便捷性,主导时间由公路行车时间逐步过渡到通关累积时间,国家间设置跨境通关这一非物理障碍,很大程度上降低了国际公路运输通达性水平。

6.2 讨论

通行能力和通行便捷性从不同侧面反映了“一带一路”区域公路的通达性,通行能力主要分析单个国家尺度公路“质”与“量”的有效供给问题,通行便捷性是从全域层面出发,综合考虑节点在网络中的位置、公路技术等级、通关耗时等因素对公路通达性的影响,这与从节点城市局域角度分析公路通达性水平具有明显不同,其忽略能够反映口岸设施完善程度、通关程序繁琐程度的单证合规和边境合规时间因素,但事实上,“一带一路”倡议辐射广阔的亚欧大陆,跨境通关成为国际间运输的一个显著障碍,特别是在发展中国家,会产生边境检查延误和较长报关时间的现象。因此,本文基于国际运输链的视角,将通关环节应用到公路的通达性分析中,并试图通过“一带一路”区域公路通达性现状,提出提升公路的通达性,进而促进“一带一路”区域互联互通发展的建议。中亚、西亚以及东北亚地区需在规划布局、工程建设、公路提档升级等建设上共同发力,解决总量不足、结构不优、区域发展不均衡等有效供给不足的问题;西亚/北非地区则需优化通关流程,提高通关效率,减少阻碍要素跨境流动的障碍;结合公路运输技术经济属性,提高运输链的经济效益,中国应加强与中巴、孟中印缅、中国-中南半岛经济走廊沿线国家合作建设国际公路运输通道,促进内陆腹地与港口联动,发挥“一带”与“一路”交汇点与纽带的重要功能。

衷心感谢匿名评审专家在论文评审中所付出的时间和精力。评审专家在文献评述、方法修正、结果分析、结论梳理及细节等方面提出的修改意见,使本文获益匪浅。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
Lee P T W, Hu Z H, Lee S J, et al. Research trends and agenda on the Belt and Road (B&R) Initiative with a focus on maritime transport. Maritime Policy & Management, 2018,45(3):282-300.

[2]
王成, 王茂军, 杨勃. 港口航运关联与港城职能的耦合关系研判: 以“21世纪海上丝绸之路”沿线主要港口城市为例. 经济地理, 2018,38(11):158-165.

[ Wang Cheng, Wang Maojun, Yang Bo. A judgement of the coupling relationship between port shipping linkages and port cities' function: A case of main port cities along the 21st-Century Maritime Silk Road. Economic Geography, 2018,38(11):158-165.]

[3]
牟乃夏, 廖梦迪, 张恒才, 等. “海上丝绸之路”沿线重要港口区位优势度评估. 地球信息科学学报, 2018,20(5):613-622.

[ Mou Naixia, Liao Mengdi, Zhang Hengcai, et al. Evaluation on location advantages of the ports along the Maritime Silk Road. Journal of Geo-Information Science, 2018,20(5):613-622.]

[4]
王姣娥, 王涵, 焦敬娟. “一带一路”与中国对外航空运输联系. 地理科学进展, 2015,34(5):554-562.

[ Wang Jiaoe, Wang Han, Jiao Jingjuan. China's international aviation transport to the Belt and Road Initiative area. Progress in Geography, 2015,34(5):554-562.]

[5]
Zhu Y, Fan H. Nodes importance research on the airway network of the Silk Road Economic Belt. Beijing: 11th International Congress on Image and Signal Processing, BioMedical Engineering and Informatics (CISP-BMEI), 2018.

[6]
莫辉辉, 王姣娥, 宋周莺. 丝绸之路经济带国际集装箱陆路运输的经济适应范围. 地理科学进展, 2015,34(5):581-588.

[ Mo Huihui, Wang Jiaoe, Song Zhouying. Economically suitable areas of China's transnational container transport by land in the Silk Road Economic Belt. Progress in Geography, 2015,34(5):581-588.]

[7]
曹小曙, 李涛, 杨文越, 等. 基于陆路交通的丝绸之路经济带可达性与城市空间联系. 地理科学进展, 2015,34(6):657-664.

[ Cao Xiaoshu, Li Tao, Yang Wenyue, et al. Accessibility and urban spatial connections of cities in the Silk Road Economic Belt based on land transportation. Progress in Geography, 2015,34(6):657-664.]

[8]
王姣娥, 焦敬娟, 景悦, 等. “中欧班列”陆路运输腹地范围测算与枢纽识别. 地理科学进展, 2017,36(11):1332-1339.

[ Wang Jiaoe, Jiao Jingjuan, Jing Yue, et al. Transport hinterlands of border ports by China-Europe express trains and hub identification. Progress in Geography, 2017,36(11):1332-1339.]

[9]
Jiang Y, Sheu J B, Peng Z, et al. Hinterland patterns of China Railway (CR) express in China under the Belt and Road Initiative: A preliminary analysis. Transportation Research Part E-Logistics and Transportation Review, 2018,119:189-201.

[10]
初楠臣, 张平宇. 基于可达性的中俄跨国班列沿线城市经济联系: 以中俄K19/K20班列为例. 经济地理, 2018,38(6):10-18.

[ Chu Nanchen, Zhang Pingyu. Transnational urban economic connection based on railway accessibility taking Sino-Russian K19/K20 Class train as an example. Economic Geography, 2018,38(6):10-18.]

[11]
吴威, 曹有挥, 张璐璐, 等. 基于供给侧的区域交通发展水平综合评价: 以中国三大城市群为例. 地理科学, 2018,38(4):495-503.

[ Wu Wei, Cao Youhui, Zhang Lulu, et al. Comprehensive evaluation of regional integrated transportation development level based on supply-front perspective: Taking three major urban agglomerations in China as examples. Scientia Geographica Sinica, 2018,38(4):495-503.]

[12]
Lee E, Oduor P. et al. A coupled linear programming model with geospatial dynamic trip assignment for global-scale intermodal transportation. Maritime Economics & Logistics, 2014,16(1):33-54

[13]
孟嘉铭. 港口公路集疏运货运交通量预测及交通配流研究. 北京: 北京交通大学硕士学位论文, 2012.

[ Meng Jiaming. Study on prediction of freight traffic volume and traffic assignment of port. Beijing: Master Dissertation of Beijing Jiaotong University, 2012.]

[14]
Rodrigue J P, Comtois C, Slack B. 交通运输地理. 王建伟, 付鑫, 译. 北京, 人民交通出版社, 2014.

[ Rodrigue J P, Comtois C, Slack B. Transport Geography. Translated by Wang Jianwei, Fu Xin. Beijing: China Communications Press, 2014.]

[15]
宋周莺, 车姝韵, 王姣娥, 等. 中国沿边口岸的时空格局及功能模式. 地理科学进展, 2015,34(5):589-597.

[ Song Zhouying, Che Shuyun, Wang Jiaoe, et al. Spatiotemporal distribution and functions of border ports in China. Progress in Geography, 2015,34(5):589-597.]

[16]
国家信息中心. “一带一路”贸易合作大数据报告（2018）. 大连: 大连翰闻咨询有限公司, 2018.

[ State Information Center. Big Data Report on Trade Cooperation under the Belt and Road Initiative. Dalian: SINOIMEX, 2018.]

[17]
Brown W M, Anderson W P. How thick is the border: The relative cost of Canadian domestic and cross-border truck-borne trade, 2004-2009. Journal of Transport Geography, 2015,42:10-21.

[18]
McCray J P. North American free trade agreement truck highway corridors: US-Mexican truck rivers of trade. Transportation Research Record, 1998,1613(1):71-78.

[19]
Hansen W G. How accessibility shapes land use. Journal of the American Institute of Planners, 1959,25(2):73-76.

[20]
Gutierrez J, Condeço-Melhorado A, Martin J C. Using accessibility indicators and GIS to assess spatial spillovers of transport infrastructure investment. Journal of Transport Geography, 2010,18(1):141-152.

[21]
曹小曙, 薛德升, 阎小培. 中国干线公路网络联结的城市通达性. 地理学报, 2005,60(6):903-910.

[ Cao Xiaoshu, Xue Desheng, Yan Xiaopei. A study on the urban accessibility of national trunk highway system in China. Acta Geographica Sinica, 2005,60(6):903-910.]

[22]
王成金, 程佳佳. 中国高速公路网的可达性格局及演化. 地理科学, 2016,36(6):803-812.

[ Wang Chengjin, Cheng Jiajia. Spatial pattern of expressway network accessibility and evolution in China. Scientia Geographica Sinica, 2016,36(6):803-812.]

[23]
吴威, 曹有挥, 曹卫东, 等. 长江三角洲公路网络的可达性空间格局及其演化. 地理学报, 2006,61(10):1065-1074.

[ Wu Wei, Cao Youhui, Cao Weidong, et al. Spatial structure and evolution of highway accessibility in the Yangtze River Delta. Acta Geographica Sinica, 2006,61(10):1065-1074.]

[24]
梅志雄, 徐颂军, 欧阳军. 珠三角公路网络可达性空间格局及其演化. 热带地理, 2014,34(1):27-33, 103.

[ Mei Zhixiong, Xu Songjun, Ouyang Jun. Spatial pattern and evolution of road network accessibility in the Pearl River Delta. Tropical Geography, 2014,34(1):27-33, 103.]

[25]
蒋晓威, 曹卫东, 罗健, 等. 安徽省公路网络可达性空间格局及其演化. 地理科学进展, 2012,31(12):1591-1599.

[ Jiang Xiaowei, Cao Weidong, Luo Jian, et al. Spatial pattern and evolution of road network accessibility in Anhui province. Progress in Geography, 2012,31(12):1591-1599.]

[26]
蒋海兵, 张文忠, 祁毅, 等. 基于可达性分析的高速公路投资空间溢出效应. 地理研究, 2014,33(1):71-82.

[ Jiang Haibing, Zhang Wenzhong, Qi Yi, et al. Using accessibility indicators and GIS to assess spatial spillovers of expressway investment: A case study in Jiangsu Province. Geographical Research, 2014,33(1):71-82.]

[27]
李晨曦, 吴克宁, 高星, 等. 基于潜力模型的城市公路网络可达性及经济联系分析: 以唐山市为例. 现代城市研究, 2017, (2):108-113.

[ Li Chenxi, Wu Kening, Gao Xing, et al. Urban accessibility measure and economic connection analysis based on potential model: A case study of Tangshan City. Modern Urban Research, 2017, (2):108-113.]

[28]
Gutiérrez J. Location, economic potential and daily accessibility: An analysis of the accessibility impact of the high-speed line Madrid-Barcelona-French border. Journal of Transport Geography, 2001,9(4):229-242.

[29]
Martín J C, Reggiani A. Recent methodological developments to measure spatial interaction: Synthetic accessibility indices applied to high-speed train investments. Transport Reviews, 2007,27(5):551-571.

[30]
刘贤腾. 空间可达性研究综述. 城市交通, 2007, (6):36-43.

[ Liu Xianteng. General description of spatial accessibility. Urban Transport of China, 2007, (6):36-43.]

[31]
Kim J, Lee B. More than travel time: New accessibility index capturing the connectivity of transit services. Journal of Transport Geography, 2019,78:8-18.

[32]
寇培颖, 牛铮, 刘正佳, 等. 基于自发地理信息的“一带一路”区域陆路交通状况分析. 地球信息科学学报 , 2018,20(8):1074-1082.

[ Kou Peiying, Niu Zheng, Liu Zhengjia, et al. Analyzing the land transportation conditions in the Belt and Road Area based on volunteered geographic information. Journal of Geo-Information Science, 2018,20(8):1074-1082.]

[33]
Hklay M, Weber P. Open Street Map: User-generated street maps. IEEE Pervasive Computing, 2008,7(4):12-18.

[34]
罗路长, 刘波, 刘雪朝. Open Street Map路网数据质量评价及应用分析. 江西科学, 2017,35(1):151-157.

[ Luo Luchang, Liu Bo, Liu Xuechao. Data quality assessment and application analysis for Open Street Map road network. Jiangxi Science, 2017,35(1):151-157.]

[35]
吴威, 曹有挥, 梁双波, 等. 中国铁路客运网络可达性空间格局. 地理研究, 2009,28(5):1389-1400.

[ Wu Wei, Cao Youhui, Liang Shuangbo. The accessibility pattern of railway passenger transport network in China. Geographical Research, 2009,28(5):1389-1400.]

[36]
王武林, 杨文越, 曹小曙. 中国集中连片特困地区公路交通优势度及其对经济增长的影响. 地理科学进展, 2015,34(6):665-675.

[ Wang Wulin, Yang Wenyue, Cao Xiaoshu. Road transport superiority degree and impact on economic growth in the concentrated contiguous severe poverty areas in China. Progress in Geography, 2015,34(6):665-675.]

[37]
王振波, 徐建刚, 朱传耿, 等. 中国县域可达性区域划分及其与人口分布的关系. 地理学报, 2010,65(4):416-426.

[ Wang Zhenbo, Xu Jiangang, Zhu Chuangeng, et al. The county accessibility divisions in China and its correlation with population distribution. Acta Geographica Sinica, 2010,65(4):416-426.]

[38]
Wang L, Liu Y, Sun C, et al. Accessibility impact of the present and future high-speed rail network: A case study of Jiangsu province, China. Journal of Transport Geography, 2016,54:161-172.

[39]
潘竟虎, 从忆波. 中国4A级及以上旅游景点(区)空间可达性测度. 地理科学, 2012,32(11):1321-1327.

[ Pan Jinghu, Cong Yibo. Spatial accessibility of scenic spot at 4A level and above in China. Scientia Geographica Sinica, 2012,32(11):1321-1327.]

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