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Arid Land Geography >

2024 , Vol. 47 >Issue 6: 1015 - 1025

DOI: https://doi.org/10.12118/j.issn.1000-6060.2023.332

Transportation and Tourism Geography

Analysis of the coordinated development of tourism economy and high-speed transportation under the integration of “transportation and tourism”: Based on Guanzhong Plain urban agglometration

  • Chao WANG , 1, 2, 3 ,
  • Ting LEI 1 ,
  • Xiaosha MENG 1 ,
  • Jianqiang FAN 1, 3
Expand
  • 1. School of Economics and Management, Chang’an University, Xi’an 710064, Shaanxi, China
  • 2. Weihai Institute for Interdisciplinary Research, Shandong University, Weihai 264209, Shandong, China
  • 3. The Youth Innovation Team of Shaanxi Universities, Chang’an University, Xi’an 710064, Shaanxi, China

Received date: 2023-07-02

  Revised date: 2023-09-05

  Online published: 2026-03-11

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Abstract

Guanzhong Plain urban agglometration are significant hubs for tourism resources in western China, and the development of its many tourism resources and balanced socioeconomic development require the support of high-speed transport and other infrastructure. In the context of the strategy of a strong transportation country and the development of “transportation and tourism integration”, theoretical research and empirical analysis on promoting the coordinated development of high-speed transportation and the tourism economy can provide support for transforming and upgrading transportation and tourism industries in urban agglomerations. This study focuses on the Guanzhong Plain urban agglometration, utilizing a comprehensive evaluation index system of high-speed transportation and tourism economy. It employs methods such as the entropy value method, the coupling coordination model, and the kernel density function to analyze the comprehensive development of high-speed transportation and the tourism economy. It also analyzes the evolution trend of their coupling coordination over time and space dimensions and examines the differences in the coordinated development of various high-speed transportation modes and the tourism economy. The results show that: (1) The overall comprehensive level of high-speed transportation and tourism economy of Guanzhong Plain urban agglometration is increasing, but a significant developmental difference exists within the city cluster, presenting the phenomenon of uneven development of “one big, and other small”. (2) The high-speed transportation and tourism economy of the city cluster have not yet formed a clear pattern of coordinated development, with their coupling and coordination degree gradually rising over time and evolving to the pattern of “one circle, one axis, and three belts” in space. (3) Large differences exist in the coordination degree of the system and the marginal effect of the tourism economy among different high-speed transportation combinations, and the coupled coordination values of different high-speed transportation modes and the tourism economy differ. Hence, it is necessary to strengthen the overall collaborative effect of the city cluster transportation network, leverage the core driving role of Xi’an City, and accelerate the construction of the Guanzhong Plain urban agglometration high-speed transportation and the coordinated development pattern of the tourism economy.

Key words： integration of transportation and tourism; high-speed transportation; tourism economy; coupled coordination degree; Guanzhong Plain urban agglometration

Cite this article

Chao WANG , Ting LEI , Xiaosha MENG , Jianqiang FAN . Analysis of the coordinated development of tourism economy and high-speed transportation under the integration of “transportation and tourism”: Based on Guanzhong Plain urban agglometration[J]. Arid Land Geography, 2024 , 47(6) : 1015 -1025 . DOI: 10.12118/j.issn.1000-6060.2023.332

2023年的十一假期作为3 a疫情后的首个“黄金周长假”，全国旅游经济增速显著，尤其是以“特种兵旅游”为代表的出行对旅游空间位移提出了新要求。高速交通可对旅游要素流动产生时空压缩驱动效应，是现代旅游业发展的客观需求。国务院“十四五”规划以及2023年印发的《加快建设交通强国五年行动计划（2023—2027年）》均指出要提升交通基础设施建设，推动城市群交通一体化发展，强化交通网“快进慢游”功能，加快推进交通干线与旅游景区间的有效衔接。
通过梳理文献发现，现有研究多侧重于高速交通对旅游经济[1]、旅游产业[2]、旅游流强度[3]的影响关系探讨。其中，高速交通系统对旅游生产力存在空间溢出效应[4]，而在航空和高铁构成的高速交通网络下城市的空间联系更为广泛，且对经济产出的贡献也更显著[5]。围绕高速铁路开通对城市群旅游的影响研究形成2种学术观点，一种认为，高铁的开通可节省旅游时间，提高边缘地区获得客源的机会，缩小城市发展差距[6]；另一种观点认为高铁的开通会减少游客在边缘城市的住宿花费降低了旅游效益，加剧内部的不均衡程度[7]。此外也有学者对交通和旅游的耦合关系进行了研究，主要以城市群[8]或经济带[9]为研究对象，基于加权TOPSIS法[4]和耦合协调度[10]等研究方法进行分析。
同时，学界尚未对“高速交通”形成严格的定义，多数情况下，高速交通被视为大空间范围内的高效便捷出行的跨区域交通形式，包括高速公路、高速铁路和民用航空。一方面，高速交通能够对旅游经济起到集聚重构作用：（1） 高速交通能够极大改善旅游地区位可达性，便捷高效的交通方式能够增加旅游目的地的被关注度[11]，进而刺激旅游出行需求。（2） 交通网络布局是旅客市场空间演变的直接驱动力，可促进城市旅游资源开发利用，重构客源市场结构，延伸客源市场范围，增加旅游经济效益[12]。（3） 高速交通带动人文旅游资源要素向交通干线集聚[13]，推动旅游地空间结构布局演化，拉动交通站点的旅游经济增长。另一方面，旅游经济能够对高速交通起到驱动反馈作用：（1） 提高旅游经济效益将促进旅游业发展，为高速交通网络建设提供资金、技术等要素的投入支持[14]。（2） 旅游市场规模的扩大会同步带动出行需求的增加，激增的需求能够驱动交通运营效率和强度的提升[11]，从而带动高速交通供给结构优化升级。（3） 旅游经济的发展会推动交通枢纽的形成，促使交通网络由“点-轴”状向“中心放射网络化”的布局演化[14]，可改善高速交通的区位优势度和换乘便捷度。综上，高速交通和旅游经济之间存在显著的协调互馈效应[15]，其内外部要素相互调整、融合和优化的复杂过程使得二者能够呈现螺旋式协同上升效果（图1）。
图1 高速交通与旅游经济耦合机理

Fig. 1 Coupling mechanism of high-speed transportation and tourism economy

基于此，本研究从高速交通和旅游经济两大指标体系分析关中平原城市群两系统的协调关系，明确不同高速交通方式与旅游经济协调度的差异特征，并试探阻碍高速交通方式与旅游经济协调发展的因素。本文可能存在的创新点有：（1） 弥补现有文献研究区域上的不足，以耦合的视角研究关中平原城市群，综合阐述西北地区交通和旅游的协调发展机理，为区域交通旅游的协调发展提供理论依据。（2） 以“高速公路、高速铁路和民用航空”构成的高速交通网络为例，分别探讨不同高速交通方式与旅游经济协调度的差异特征，有助于明晰关中平原城市群高速交通和旅游经济协调发展现状及问题，以期为“交旅融合”发展提供有益参考。

1 研究区概况

《关中平原城市群发展规划》的批准标志着以西安为核心的西北第一大城市群正式成立。关中平原城市群涉及陕西、山西和甘肃三省份，范围包括陕西省西安市、咸阳市、宝鸡市、铜川市、渭南市、以及杨凌示范区和商洛市的1区3县，山西省运城市和临汾市的1区2市6县，甘肃省天水市、庆阳市和平凉市的1区4县。关中平原城市群国土面积1.071×107 hm2，南依秦岭、东跨黄河具有独具特色的地理标识，依托周秦汉唐历史遗址形成以西安市、咸阳市、运城市等为代表的历史文化名城，拥有较为优厚的历史文化遗产，是国内外游客的热点旅游目的地之一。截止2022年底，关中平原城市群高速公路总里程超过4100 km，高速铁路运营里程超过1000 km，拥有西安咸阳国际机场、运城张孝机场等5个民用航空机场，高速交通路网建设正稳步迈入发展快车道。

2 数据与方法

2.1 数据来源

本文以2010—2021年关中平原城市群12个地级市区的数据为样本，其中高速公路数据源于三省相应年份《统计年鉴》、高德交通大数据、《中国交通地图册》等；高速铁路数据源于中国12306铁路官网、盛名时刻表、《全国铁路旅客列车时刻表》等，本文所指高速铁路列车是行驶速度在200 km·h-1及以上的动车组列车；机场数据源于《民航机场生产统计公报》、中经网统计数据库等。旅游经济类数据源于《统计年鉴》和国民经济与社会发展统计公报。

2.2 指标体系

2.2.1 高速交通评价指标体系

随着经济社会的高速发展，构建以高速公路、高速铁路、民用航空为主体的高速交通网络已成为满足日益激增出行需求的必然趋势。而交通优势度综合集成体系可由“路网密度、交通干线影响度、区位优势度”方面指标构成。结合郭向阳等[16]的研究，从“路网密度及比例、通行规模及能力、区位优势度、换乘便捷度”等维度，构建高速交通综合评价指标体系（表1）。
表1 高速交通评价指标体系

Tab. 1 High-speed transportation evaluation index system

系统 准则层 指标层 测算方式及评分标准
高速交通 高速公路 路网密度 城市高速公路通车里程÷城市国土面积/km·km-2
路网比例 城市高速公路里程÷城市公路通车里程/%
路口密度 城市高速进出口数量÷城市国土面积/个·km-2
区位优势度 高速路口距离行政中心平均距离为D。若D<20 km赋2分；20 km≤D<40 km赋1.5分；40 km≤D<60 km赋1分；D≥60 km赋0.5分；无高速赋0分
换乘便捷度 高速路口通往最近高铁站点、民用机场的平均通勤时间为t。若t<30 min赋2分；30 min≤t<60 min赋1.5分；60 min≤t<90 min赋1分；90 min≤t赋0.5分
高速铁路 路网密度 城市高速铁路通车里程÷城市国土面积/km·km-2
站点密度 城市高铁站数量÷城市国土面积/个·km-2
站点等级 依据《全国铁路车站等级核定办法》中对站点等级的划分标准，整理出某城市二等级及以上等级站点比重/%
区位优势度 高铁站点距离行政中心平均距离为D。若D<10 km赋2分；10 km≤D<30 km赋1.5分；D≥30 km赋1分；无高铁赋0分
换乘便捷度 区内各高铁站点通往最近高速路口、民用机场的平均通勤时间t。若t<15 min赋2分；15 min≤t<30 min赋1.5分；30 min≤t<45 min赋1分；45 min≤t赋0.5分
民用航空 机场等级 依据《民用机场飞行区技术标准》中对机场等级的划分标准，将机场等级分为4F、4E、4D、4C、3C级机场分别赋10、8、6、4、2分
通行规模 全年飞机起降架次÷365/架次·d-1
通行效率 全年旅客吞吐量÷365/104人次·d-1
区位优势度 机场航站楼距离行政中心平均距离为D。若D<10 km赋2分；10 km≤D<30 km赋1.5分；D≥30 km赋1分；无机场赋0分
换乘便捷度 机场航站楼通往最近高铁站点、高速路口的平均通勤时间为t。若t<60 min赋2分；60 min≤t<120 min赋1.5分；120 min≤t<180 min赋1分；180 min≤t赋0.5分

2.2.2 旅游经济评价指标体系

一般情况下，“旅游资源禀赋、交通条件、市场化水平、产业结构”是影响旅游经济差异的主要因素，旅游收入和旅游人次能够直接反映旅游经济的发展状况。本研究借鉴相关研究成果[17]将旅游经济系统的评价指标构建如下（表2）。
表2 旅游经济评价指标体系

Tab. 2 Tourism economy evaluation index system

系统 准则层 指标层 指标性质
旅游经济 市场规模 游客总人数/104人次 正向
经济效益 旅游总收入/108元 正向
旅游人均花费/元 正向
旅游总收入占GDP比重/% 正向
旅游产值密度/108元·km-2 正向

2.3 熵值法

熵值法是一种客观赋权法，根据指标之间的变异程度来确定各自的权重系数，能够避免人为主观因素的干扰，使得数据更具客观性和合理性，但不同的熵值法会导致结果存在偏差。借鉴王超等[18]的研究，本文采用极差熵值法对指标权重进行无量纲处理，具体步骤如下。
（1） 数据标准化处理：采用极差法对指标数据进行标准化处理，其公式如下：
X ' i j = X i j - M i n ( X i j ) M a x ( X i j ) - M i n ( X i j )
式中： X ' i j 为原始指标进行数据标准化后的值；Xij为原始正向指标值；i为城市；j为测度的指标；Max(Xij)和Min(Xij)分别为Xij中的最大值与最小值。
（2） 评价指标的熵值：
首先，计算城市各指标值的比重：
P i j = X ' i j / ∑ i = 1 m X ' i j
式中：Pij为城市i的第j项指标值的比重；m为城市个数。
其次，分别计算各指标的信息熵和信息熵冗余度：
E j = - 1 l n   m ∑ i = 1 m P i j l n   P i j ， 其 中 0 ≤ E j ≤ 1
D j = 1 - E j
式中：Ej为第j项指标的信息熵；m为评价年数，Dj为信息熵冗余度。
最后，计算各项指标的权重值：
W j = D j / ∑ j = 1 n D j
式中：Wj为第j项指标的权重值；n为指标数。
（3） 综合评价指数的测算
根据上述步骤计算出数据的标准化值和指标的权重，能够得到高速交通与旅游经济两系统各自的综合评价指数，从而测度子系统对总系统的贡献程度，具体公式如下：
U i = ∑ j n W j X ' i j ， 其 中 0 ≤ U i ≤ 1
式中：Ui为各系统的综合评价指数。

2.4 耦合协调度模型

（1） 耦合度模型
耦合是2个及以上系统达到协同的动态现象，反映系统间相互依赖和促进的程度，无利弊之分。本文借鉴吴磊等[19]的研究，构建的耦合度模型公式如下：
C = U 1 U 2 [ ( U 1 + U 2 ) / 2 ] 2
式中：C为耦合度；U1和U2分别为高速交通和旅游经济的综合评价指数，其值分布于[0,1]，故耦合度 C值亦分布于[0,1]。
（2） 耦合协调度模型
由于传统耦合度模型仅反映两系统相互作用的强度，不能反映系统各自的协调水平，如果两系统发展水平同时较低，可能会出现两系统耦合值较高的现象，因此单一的耦合模型存在自身不足，可能导致子系统之间协调水平的作用被夸大或弱化。本文构建耦合协调度模型，该模型能够反映整个系统的综合效益和功能的大小，计算公式如下：
T = α U 1 + β U 2
D = C × T
式中：T为综合协调指数；D为耦合协调度； α和 β为待定系数，考虑到两系统在研究中具有同等程度的价值，所以 α和 β的取值均为0.5，其余参数含义同上。耦合协调度划分标准参考王兆峰等[20]的研究成果。

3 结果与分析

3.1 高速交通与旅游经济发展综合评价指数分析

从高速交通综合评价指数结果看（图2），各市高速交通综合评价指数呈现上升趋势，表明城市群高速交通网络建设取得一定成效。2010年咸阳市、临汾市和杨凌示范区高速交通综合得分均低于0.07，到2018年均高于0.2，可见这3个城市增幅明显，原因在于“十二五”和“十三五”期间国家高速交通路网建设规划的推进，交通基础设施不断完善，推动了城市高速交通综合水平提升。2018—2021年城市群增长幅度都较小，个别城市出现下降趋势，如西安市和咸阳市等，可能是城市群高速交通网络建设基本成型，短期内交通基础建设难以再实现快速增长，加之受疫情的影响，居民外出需求下降，导致民用航空的通行规模暂时下降。但是，西安市的高速交通综合得分始终高于0.5，可见城市群高速交通极化态势尤为明显，西安市具有绝对优势，其发达的经济水平、庞大的人口规模需要完善的高速交通网络支撑，加之优厚的政策扶持，使得其高速交通建设步伐较快。
图2 高速交通综合评价得分指数

Fig. 2 Comprehensive evaluation index of high-speed transport

从旅游经济综合评价指数结果看（图3），2010—2018年城市群旅游经济发展综合水平呈上升态势，表明城市群旅游经济稳步提升，旅游产业发展态势较好，但2021年都呈下降趋势，原因在于2021年受疫情影响，各市旅游业受到严重打击，旅游人数和旅游收入大幅下降。具体看，2018年和2021年西安市旅游经济综合得分均值约0.7，但是除2021年临汾市外其余城市的综合得分均低于0.3，庆阳市和平凉市低于0.1，可见西安市旅游经济发展尤为突出，表明关中平原城市群旅游经济呈“一大众小”的非均衡化现象。2014—2018年西安市、宝鸡市、运城市等城市的旅游经济得分增长明显大于2010—2014年，可能的原因是随着前期旅游资源的不断开发，旅游设施逐渐完善，加之交通基础设施条件得到改善，为后一阶段旅游经济的发展奠定了基础。
图3 旅游经济综合评价指数

Fig. 3 Comprehensive tourism economic evaluation index

3.2 高速交通与旅游经济耦合协调特征分析

3.2.1 时序演化特征

Kernel密度估计曲线结果表明关中城市群存在明显的时间演化特征（图4）。首先，4个年份的核密度曲线均呈单峰形态，且曲线存在右拖尾现象，表明关中平原城市群耦合协调呈现单极分布，协调水平地域存在较大差异，个别城市值较大。其次，从峰值位置和形态看，曲线所属区间和波峰整体右移，主波峰垂直高度均呈下降趋势且更为平缓，表明关中平原城市群高速交通与旅游经济耦合协调度呈上升趋势，低值城市对高值城市存在“追赶”现象，协调度分布更为均衡。10 a间，城市群交通网络布局不断均衡化，同时依托高速交通网络布局的优化升级，积极推进旅游资源合作开发，成为游客出行选择的重要城市群之一，逐步构建出“交通+旅游”的协调发展新格局，带动高速交通和旅游经济两大系统融合趋势增强。
图4 核密度演化曲线

Fig. 4 Kernel density estimation curve

3.2.2 空间演化特征

从图5中耦合协调度空间格局可以看出，关中平原城市群耦合协调等级逐步提升，呈现以西安市为中心的极核型发展模式，再向周围城市辐射后延伸至边缘区域，形成向外延伸的轴带型发展模式，原因在于西安市主城区位于关中平原城市群中心，是集“高速公路、高速铁路、民用航空”为一体的全国综合型交通枢纽之一，其旅游经济发展居于领先地位。具体看，城市群内部的耦合协调存在等级差异，西安市的核心地位愈发突出，逐渐形成以西安市、咸阳市主城区为主的都市圈——“一圈”；其次城市群中宝鸡市、渭南市、杨凌示范区、天水市的等级逐步提升，其格局逐渐演化分布于陇海铁路和连霍高速的主轴线上——“一轴”；最后随着城市群多条高铁和高速公路的开通，商洛市、庆阳市、临汾市等边缘城市的协调等级小幅提升，得益于铜川市依托包（头）茂（名）高速、包（头）海（口）高速为通道形成“包茂发展带”，运城市、临汾市依托（北）京昆（明）高速、大（同）西（安）高铁为通道形成“京昆发展带”，平凉市、庆阳市和商洛市依托福（州）银（川）高速、银（川）武（汉）高速等通道形成“福银发展带”，同时各城市大力发展旅游经济，由此关中平原城市群高速交通和旅游经济的耦合协调度空间分布正逐步向“一圈一轴三带”的总体格局演化。
图5 耦合协调度空间格局

注：该图基于自然资源部标准地图服务网站下载的审图号为GS(2022)1873号的标准地图制作，底图边界无修改。

Fig. 5 Spatial pattern of coupling coordination

从图6中耦合协调值的三维空间变化可知，关中平原城市群呈现东高西低，偏南部西安市中心独大的格局，随着时间的推移空间格局分布态势更加凸显。2010年城市群整体耦合协调值较低且城市差距不大因此曲面起伏较小，2014年和2018年东部和北部城市呈现上升趋势，到2021年城市群空间格局更加凸显，表明西安市的核心地位更加突出，位于东部偏北的运城市和临汾市也逐步迈入初级协调态势，但其余平凉市和商洛市的空间趋势变化幅度较小，表明城市群高速交通与旅游经济的耦合协调水平存在明显的空间差异。
图6 耦合协调的空间趋势

Fig. 6 Spatial trend of coupled coordination

3.3 不同高速交通与旅游经济耦合协调的差异特征

根据2021年的数据进行二元线性拟合（图7），发现高速交通对旅游经济呈现正向关系，这也与前文的耦合机理分析一致。不同的高速交通方式与旅游经济的线性拟合判定系数存在显著差异，表明呈现“民用航空（0.5302）>高速铁路（0.1188）>高速公路（0.0704）”的差异化特征，这也验证了不同高速交通方式会对旅游经济产生不同效应，从而导致耦合协调发展不同。关中平原城市群离东部和南部客源市场距离较远，民用航空是长途旅行的首要选择，个别城市如西安市、运城市等拥有民用航空机场的市区更能满足游客出行需要，因而民用航空对旅游经济的边际效应更大；高速铁路具有快速高效和便捷安全的特性，能够缩短旅行路途时间，带动沿线站点旅游客流的增加；高速公路能够为旅游周边地区及中短距离客源市场提供出行选择，但其舒适性和通行效率都不如另外2种方式，对沿线旅游经济的提升效应较弱。
图7 高速交通与旅游经济的拟合关系

Fig. 7 Fitting relationship between high-speed transportation and tourism economy

本研究以2021年为例得到3种类型的交通发展模式（表3）。结合上文耦合协调度结果，“多元协调”模式下城市的耦合协调度相对较高，如西安市（0.7978）和临汾市（0.5694）；“二元互补”模式下城市的耦合协调度相对居中，“高速公路+高速铁路”组合城市如咸阳市（0.3975）、宝鸡市（0.4240）和渭南市（0.3838）等耦合协调度值均在0.35以上；“单一孤立”交通模式仅有高速公路的城市耦合协调度较低，如平凉市（0.2154）和商洛市（0.2159）。综上，不同组合会影响城市高速交通和旅游经济系统整体协调水平，从而导致融合态势存在差异。
表3 不同的组合类型和发展模式

Tab. 3 Different combination types and development patterns

交通组合类型 发展模式 研究城市数量 排名
高速公路+高速铁路+民用航空 多元协调 西安市、临汾市、运城市、天水市、庆阳市 1
高速公路+高速铁路 二元互补 咸阳市、宝鸡市、渭南市、杨凌示范区 2
高速公路 单一孤立 平凉市、商洛市、铜川市 3
以2021年为例绘制百分比堆积柱形图（图8），整体上看西安市、运城市和庆阳市等城市的不同高速交通方式与旅游经济的耦合协调度分布多较为均衡。高速公路与旅游经济的发展水平较为协调，其中铜川市、商洛市和平凉市耦合协调度最为突出，原因在于这3个市的旅游发展以高速公路为主要方式，高速公路占据绝对地位。从高速铁路来看，各城市耦合协调度分布不均衡，宝鸡市和渭南市的耦合协调较好，但铜川市、商洛市存在极小值，原因在于前者高速铁路里程较长，多条高速铁路线途经，而后者截止2021年底还未开通高速铁路。从民用航空看，各城市耦合协调度差异较大，西安市、临汾市、运城市等拥有机场具备旅游发展的航空运输需求。综合可知，关中平原城市群不同高速交通方式与旅游经济协调程度存在显著差异，单一的交通模式会制约客源市场的改善，构建多元协调的交通模式是助推交通和旅游协调发展的关键所在。
图8 不同高速交通方式与旅游经济耦合协调度

Fig. 8 Coordination degree of coupling between different high-speed transportation modes and tourism economy

4 结论与建议

4.1 结论

（1） 高速交通与旅游经济的综合评价指数呈协同上升趋势，但呈现出“一大众小”的非均衡化现象，即西安市占绝对优势，其余城市发展不均衡。
（2） 从时空演变看，高速交通与旅游经济的耦合协调度呈增长趋势，但除西安市外其他城市的协调值较低，并逐步向“一圈一轴三带”格局演化，呈以西安市为中心圈向周围及边缘城市辐射的分布态势。
（3） 高速交通对旅游经济的边际效应呈现“民用航空（0.5302）>高速铁路（0.1188）>高速公路（0.0704）”特征。高速交通不同组合模式对两系统的协调程度存在显著差异，“多元协调”模式有助于“交旅融合”发展。

4.2 建议

（1） 充分利用现有高速交通网络发挥整体协作效应，发挥西安市综合交通枢纽功能，加大对商洛市、平凉市等城市的交通建设投入。要发挥高速公路和高速铁路对沿线出入口或站点优势，积极推进城市机场的建设审批，提升交通运输的通行规模和效率，促进城市群多种高速交通方式的互联互通及有效衔接。
（2） 积极构建旅游经济一体化发展格局，强化西安市核心城市的引领作用，周边城市应加强与核心城市的联系，形成优势互补，利用独特地方风情吸引游客向周边城市流动。周边城市也要加大旅游宣传力度，提升服务质量和水平，提供多样化的旅游体验，吸引更大范围的游客，积极开拓客源市场。
（3） 要打造以高速交通网络为保障，以优质旅游资源为支撑的“交旅融合”发展模式。依托现有高速交通线路打造特色旅游，充分利用城市群独特的自然风光推动“交通线”与 “风景线”的融合发展。同时，要以数字科技赋能交旅融合发展，推动交通旅游服务质量和水平，提升游客满意度。
最后，本研究将高速交通与旅游经济作为一个复合系统，对交通与旅游两系统各自发展水平及耦合协调态势进行了梳理，但是高速交通与旅游经济涉及的指标纷繁复杂未能详尽罗列。同时，本研究的关中平原城市群仅包括12个市区，样本城市不够广泛，后续研究可以通过不同城市群之间的对比分析，从更宏观的角度探究高速交通与旅游经济的耦合协调状况。

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