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2017年度全国出差地图

2018-1-29 11:59| 发布者: 炼数成金_小数| 查看: 44202| 评论: 0|原作者: 知返、团支书|来自: 城市数据团

摘要: 在各个城市群的内部,热门的差旅路线又常常形成以1-2个城市为中心、向周边辐射的雷达形态,并形成超热门路线,如珠三角城市群的深圳-东莞、广州-佛山、广州-深圳,长三角城市群的上海-苏州、上海-杭州。同样的短途超 ...

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最近,城市数据团联手汇联易,一起做了一个 全国商务差旅出行 的小研究。

一、全国最热门的差旅路线在哪?
根据 汇联易 提供的2017年全国差旅出行数据,我们可以绘制出全国城际差旅联系OD图:


上图中颜色越深,就是越热门的线路。可以看到,差旅热门路线总体呈现出“一个大十字+众多小雷达”的形态。

大十字:由南北向的北京-广深线,和东西向的上海-成渝线构成,纵深1800公里、东西横跨1600公里的巨大“十字架”。在构成十字架的主要城市之间,如北京与长三角地区、北京-成都、北京-武汉等,也都存在着密切的联系,而这些城市之间的平均距离在1000公里左右。

小雷达:在各个城市群的内部,热门的差旅路线又常常形成以1-2个城市为中心、向周边辐射的雷达形态,并形成超热门路线,如珠三角城市群的深圳-东莞、广州-佛山、广州-深圳,长三角城市群的上海-苏州、上海-杭州。同样的短途超热门路线还有西安-咸阳,北京-廊坊等。这种“小雷达”的辐射半径往往不超过300公里。

此外,北京-东北三省、西安-乌鲁木齐也是比较热门的路线。

总体而言,我国的差旅热门路线主要有两类:300公里以内的短距离路线,和1000公里左右的长距离路线。

那么,以上这些差旅出行,都是采用了什么样的交通方式呢?

二、不同交通方式的差旅路线有什么不同吗?
我们分别绘制了飞机、火车、汽车三种交通方式对应的差旅热门路线图。

飞机


飞机的热门差旅路线为“大十字架”,以及十字架上城市彼此联系构成的“大钻石”。此外,昆明和多个一线城市构成的“等腰梯形”也颇为引人瞩目。其中,最密集的飞机出差路线出现在上海与珠三角之间。

根据不同城市之间的差旅联系紧密度,我们还可以做出关系网络图:


可以看到,国内飞机的差旅出行呈现出高度的中心化特征:
大部分的差旅出行都集中在少数几个第一圈层飞机差旅城市:北京、上海、广州、深圳、成都、重庆、昆明。
此外,第二圈层飞机差旅城市则为:杭州、天津、西安、郑州、长沙、武汉、南京、厦门、海口、杭州。
第二圈层以外的城市则在飞机出行联系度上并不特别显著,只是簇拥在第一和第二圈层的城市周围。

火车


由于火车是主要的差旅出行方式,因此热门路线的结构与全国总体的情况相似,也是“十字架+小雷达”。
但与飞机热门路线相比,火车路线上的上海-深圳、深圳-成都 等线路并不突出。在这两条线路上,差旅人士更倾向于选择飞机出行。

我们用同样的方法做出关系网络图,可以看到一些有趣的现象:


从去地理化的联系度图上看,铁路出行并不是高度中心化的,而是自然地构成了两大区域:
北京-长三角-成渝这三个地区在铁路出行上形成了紧密的组团,具有极高的联系度。其中北京与各城市的总联系度较高,但从距离上看,上海则与周边城市的紧密度更高。
而广深为核心的珠三角地区,在与其他地区的铁路联系度上不高,因此在图中偏于一隅,不与其他城市连绵。但广州和深圳这两座城市的铁路差旅联系度极高,因此体现出了区域双城的结构。

汽车


汽车的热门差旅路线与前两者截然不同了,几乎全部为300公里以内的短途路线,以密布的雷达状在祖国大地上成一张大网,其中:

联系密集度较高的当属珠三角地区,在极小的空间范围内分布着最密集的出行线路。
而联系面积最广的则是京津冀城市群-山东半岛城市群-河南中原城市群-长三角城市群,这四个区域在汽车差旅联系上已经形成了连绵趋势。
此外,西南地区(成都、重庆、贵州、昆明等)也形成了联系紧密的汽车出行网络。
除了以上三个区域外,其他各个地区几乎都是以省会为核心的放射状模式,还未形成连绵区域。

而用同样的去地理化的方法做出关系网络图,可以发现一些非常有趣的现象:


虽然已经是去地理化了,但上图几乎仍然是一个倒过来的中国地图,只是尺度上略有变形,总体而言:
南方城市的联系密集度远远大于北方城市,有上海、苏州、深圳、广州、东莞、重庆六个大型节点城市。也可以明显地看到长三角、珠三角以及西南地区的城市群结构。
而北方城市则只有北京一个孤立的大型节点。其他则是以省会为核心,构成了一个个相对稀疏的网络。
而最有趣的则是海南岛的一系列城市,他们与大陆地区只有的联系通道:湛江。几十个城市的联系集于一点,硬生生把湛江放大成了一个区域型的节点。

三种不同的差旅出行方式的特色地图背后,其实则是城市与城市群之间的能级、竞争关系、发达程度、基础设施完备度、以及各种各样的经济往来。

那么,接下来我们可以分别看一下,几个城市群的热门差旅特征又是怎样的呢?

三、五大城市群的热门差旅目的地分别在哪?
我们选取了“十字架”上东西南北四个端点、以及中央交汇处的五个城市群,分别绘制出它们的热门差旅路线(深绿色为城市群内路线,浅绿色为城市群外路线)。


可以看到:北京的热门差旅地点既在京畿附近,又在各个地区的重点城市。分布较为均衡。


与北京不同,上海的差旅重点集中在传统的长三角地区以及苏北鲁中南地区(我们是不是该扩大一下长三角的地理概念了呢?),而且明显向北比向南更密集。除此之外,则是以上海为圆心,画了一个大约2000公里的半圆,从东北一直划到海南,圆周上分布着北京、西安、川渝、贵阳、昆明、广州等城市。


珠三角的区域内差旅特征就更明显了,大量的出行都集中在珠三角沿线地区,尤其是广东省沿海地区。除此之外,最明显的是沿京广线的差旅出行,是珠三角与省外地区联系度最强的线路。

成渝地区也呈现出明显的区域内出行特征,集中在西南地区(成都、重庆、贵阳、昆明)。而省外联系最强的则是通往长三角的路线。

武汉城市群作为中国“大十字”的交汇点,处于非常优势的交通通道上,但其差旅出行的联系上更偏向于本省内的出行,因此以武汉为核心,省内向西的联系度比向东的更强。

看完了每个城市群的差旅出行特征,我们可以再聚焦到每个人身上,不同的差旅特征,大家会更倾向于选择怎样的交通方式呢?

四、出差多远,人们才会选择坐飞机?
在不同的差旅距离下,人们更偏好哪种交通工具? 


显然,
在200公里以下的短距离差旅路线中,汽车和铁路平分秋色;
在200-800公里的中长距离路线中,铁路是大多数人的选择,偏好飞机的比例开始增长;
在800-1400公里的区间,选铁路和飞机的差旅人群比例相差仿佛,略有波动。
在1400公里以上,飞机的选择比例则越来越高。

看上去,在800-1400公里之间,人们会在铁路和飞机之间犹豫选择,然而这种困扰并不存在于一线城市的差旅人群中:一线城市的差旅人群更偏爱铁路。

请看下图:

(说明:
上图中以 火车/飞机差旅人次比 作为衡量差旅人群对两种交通方式偏好程度的指标。其具体含义为,该距离区间内的差旅行程中,乘坐火车和乘坐飞机的人次数的比值。比值越大,表示越偏好火车。
一线、强二线、二线城市的具体范围见文末注释。)

由上图可知,在所有的距离区间内,一线城市差旅人群对火车的偏爱都高于其他城市。在1000公里的差旅距离区段上(正好是“差旅热门路线十字架”上城市间的平均距离),这种偏爱差不多是其他城市的2倍!

五、哪些热门出差线路更需要提升高铁服务?
通过第四部分的分析,我们看到差旅人群(尤其是在一线城市)对于火车、尤其是高铁,有着强烈的偏好。那么,现有的火车(高铁)服务能满足差旅人群需求吗?

为了探究这个问题,我们选取了“十字架”上热门度TOP15的长距离路线,并从总时间、准时性、便捷性、便利性等四个方面进行了比较。我们以火车与飞机的比值作为火车的相对服务力指标。指标数值越大,说明火车的相对服务力越强。(各项数据来源及计算方法见文末注释,未考虑自然灾害、事故等特殊情况。)


(说明:综合服务力为四项相对服务力的乘积取对数。指标大于0,说明火车的综合服务力强于飞机;小于0则说明弱于飞机。各项具体指标可关注微信公众号“城市数据团”回复“火车飞机服务力”获取信息。)

15条最热门路线中,以下5条路线的铁路综合服务力相对飞机较强(标注绿色点):
北京-南京
广州-武汉
北京-上海
北京-武汉
北京-长沙

以下2条路线铁路与飞机大致相当(标注黄色点):
北京-西安
北京-杭州

以下8条路线铁路服务能力相对飞机较低(标注红色点):
上海-深圳
上海-广州
上海-重庆
深圳-成都
北京-成都
上海-成都
北京-广州
北京-深圳

然而,并不是所有火车服务力较低的路线上都应该大修高铁。由于火车的服务力受到路线距离和地区发展状况的双重制约,最需要提升火车服务力的路线,应该是那些火车服务力远低于飞机、且落后于相同距离区间的路线。

我们以横轴表示路线的距离,纵轴表示火车相对于飞机的综合服务力,将每一条路线作为一个点落在图上:


可以看到,随着距离的增加,铁路的相对服务力逐步递减。而在同一距离区间,不同路线的铁路服务力差异很大。其中,符合铁路服务力远低于飞机、且落后于相同距离区间的路线有5条:

深圳-成都(1200km,K字头车1893分钟,一天仅3班;暂无直达高铁建设计划)
上海-深圳(1000km,动车全程711分钟,一天9班;直达高铁建设已列入国家《中长期铁路规划》)
上海-成都(1600km,高铁全程741分钟,一天仅1班)
上海-重庆(1200km,高铁全程761分钟,一天仅2班)
上海-广州(1000km,高铁全程488分钟,一天仅4班)

也就是说,在以上5条路线上出差的差旅人士,对于铁路服务力的提升有着更为强烈的需求。

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