中國(guó)高鐵建設(shè)投資對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的短期效應(yīng)綜合評(píng)估

蔣茂榮+范英+夏炎+陳全潤(rùn)+姚曄

摘要 近年來(lái)，傳統(tǒng)鐵路發(fā)展遠(yuǎn)不能滿(mǎn)足各行業(yè)對(duì)綜合交通運(yùn)輸體系的需求，中國(guó)政府正加大對(duì)高鐵行業(yè)的規(guī)劃與投資?，F(xiàn)有高鐵網(wǎng)絡(luò)與其他鐵路共同構(gòu)成的快速客運(yùn)網(wǎng)， 推動(dòng)了產(chǎn)業(yè)的空間布局，加速了產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，提高了就業(yè)率，提升了區(qū)域間勞動(dòng)力、資本、自然資源等配置效率，促進(jìn)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。在中國(guó)政府大力建設(shè)高鐵網(wǎng)絡(luò)的當(dāng)下，綜合評(píng)估中國(guó)高鐵建設(shè)投資給國(guó)民經(jīng)濟(jì)和環(huán)境帶來(lái)的影響具有必要性和十分重要的現(xiàn)實(shí)意義。本文基于中國(guó)2012年投入產(chǎn)出表，利用投入產(chǎn)出技術(shù)和計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型，通過(guò)重新刻畫(huà)投入產(chǎn)出模型中農(nóng)村居民、城鎮(zhèn)居民部門(mén)“收入-消費(fèi)”內(nèi)生關(guān)系，區(qū)分高鐵與傳統(tǒng)鐵路在生產(chǎn)結(jié)構(gòu)和投資結(jié)構(gòu)的差異，構(gòu)建基于居民消費(fèi)局部?jī)?nèi)生化的高鐵投資投入產(chǎn)出局部閉模型，評(píng)估中國(guó)高鐵建設(shè)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)、就業(yè)和能源環(huán)境的短期效應(yīng)。結(jié)果表明：①2012年中國(guó)高鐵投資每?jī)|元拉動(dòng)總產(chǎn)出增加3.72億元，GDP增長(zhǎng)1.21億元，投資總量給國(guó)民經(jīng)濟(jì)共帶來(lái)總產(chǎn)出增長(zhǎng)19 373.44億元、GDP增長(zhǎng)6 296.04億元；②在拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)同時(shí)，高鐵建設(shè)投資對(duì)就業(yè)拉動(dòng)顯著，每?jī)|元高鐵投資創(chuàng)造1 084個(gè)就業(yè)崗位，2012年因高鐵投資新增就業(yè)崗位高達(dá)565.23萬(wàn)人。這意味著，在短期內(nèi)，中國(guó)高鐵建設(shè)投資會(huì)在發(fā)展社會(huì)經(jīng)濟(jì)、促進(jìn)居民就業(yè)等方面注入強(qiáng)大的動(dòng)力；③在環(huán)境層面，2012年高鐵前期基礎(chǔ)建設(shè)共帶來(lái)83.42 Mt CO2排放，略大于傳統(tǒng)鐵路投資，但考慮到建成運(yùn)營(yíng)后，高鐵具有清潔、穩(wěn)定、高速等特點(diǎn)，高鐵建設(shè)投資在環(huán)境層面優(yōu)勢(shì)會(huì)慢慢顯現(xiàn)。

關(guān)鍵詞 投入產(chǎn)出技術(shù)；局部閉模型；高鐵建設(shè)投資；短期效應(yīng)

中圖分類(lèi)號(hào) F532.3

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼 A

文章編號(hào) 1002-2104（2017）02-0075-09

doi：10.3969/j.issn.1002-2104.2017.02.012

當(dāng)前中國(guó)，傳統(tǒng)鐵路發(fā)展遠(yuǎn)不能滿(mǎn)足各行業(yè)對(duì)綜合交通運(yùn)輸體系的需求，中國(guó)政府正加大對(duì)高鐵行業(yè)的規(guī)劃與投資，2004年、2008年、2016年國(guó)家鐵路局相繼頒布《中長(zhǎng)期鐵路網(wǎng)規(guī)劃》[1-3]。從2008年8月第一條高鐵京津城際通車(chē)運(yùn)營(yíng)，到2015年底，中國(guó)高速鐵路運(yùn)營(yíng)里程已達(dá)到1.9萬(wàn)km，居世界第一。2016年6月，滬昆高鐵最西段——貴州至云南段實(shí)現(xiàn)“滇黔”牽手，滬昆高鐵完成全線(xiàn)貫通，中國(guó)高速鐵路“四縱四橫”運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)畫(huà)上最后一筆。目前，中國(guó)已經(jīng)擁有全世界最大規(guī)模以及最高運(yùn)營(yíng)速度的高鐵網(wǎng)絡(luò)，高鐵與其他鐵路共同構(gòu)成的快速客運(yùn)網(wǎng)可基本覆蓋大陸50萬(wàn)人口以上城市。在中國(guó)政府大力發(fā)展建設(shè)高鐵網(wǎng)絡(luò)的當(dāng)下，綜合評(píng)估中國(guó)高鐵建設(shè)投資給國(guó)民經(jīng)濟(jì)和環(huán)境帶來(lái)的影響具有十分重要的現(xiàn)實(shí)意義?；诖耍疚闹饕獜耐度氘a(chǎn)出視角研究分析中國(guó)高鐵投資給國(guó)民經(jīng)濟(jì)、居民就業(yè)和環(huán)境影響等層面帶來(lái)的沖擊效應(yīng)，并在此基礎(chǔ)上分析其內(nèi)在含義。

1 文獻(xiàn)綜述

從前向影響來(lái)看，高鐵投資可推動(dòng)產(chǎn)業(yè)的空間布局，加速產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整，提高區(qū)域間勞動(dòng)力、資本、自然資源等配置效率，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展。例如，Monzón[4]認(rèn)為高鐵建設(shè)可改變交通格局，促進(jìn)城市發(fā)展與聚集。Zheng[5]等用計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法刻畫(huà)了中國(guó)高鐵投資帶來(lái)的市場(chǎng)潛力與人口流動(dòng)，發(fā)現(xiàn)高鐵投資可緩解超級(jí)城市的城市化壓力，有效降低公司租金和員工生活成本。林曉言[6]、孫建波等[7]、黃愛(ài)蓮[8]分別研究了高鐵發(fā)展對(duì)物流、工業(yè)、旅游等產(chǎn)業(yè)的影響，得出高鐵投資對(duì)物流、工業(yè)、旅游的拉動(dòng)作用巨大。

同時(shí)，Sasaki[9]、Fu[10]、Westin[11]等人研究發(fā)現(xiàn)高鐵投資對(duì)公路、航空、水運(yùn)等傳統(tǒng)運(yùn)輸體系帶來(lái)巨大的沖擊影響。

從后向影響來(lái)看，高鐵投資一方面可直接拉動(dòng)高鐵設(shè)備制造業(yè)以及高鐵基礎(chǔ)建設(shè)業(yè)的產(chǎn)出；另一方面，高鐵投資產(chǎn)業(yè)鏈上的上游行業(yè)如提供鋼軌的金屬制造業(yè)、提供混凝土的非金屬制造業(yè)、提供機(jī)車(chē)涂層與玻璃的化學(xué)工業(yè)等部門(mén)也將從中獲益。另外，高鐵投資過(guò)程中將創(chuàng)造大量的工作機(jī)會(huì)，居民收入將獲得增長(zhǎng)，居民消費(fèi)將隨之?dāng)U大，從而進(jìn)一步拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。需要指出的是，由于在高鐵投資過(guò)程中所購(gòu)買(mǎi)的部分設(shè)備和原材料進(jìn)口于國(guó)外，因此部分效應(yīng)將流向國(guó)外賬戶(hù)從而削弱對(duì)國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)的影響。在后向效應(yīng)評(píng)估方面，Chen和Xue[12]等利用CGE模型模擬分析了中國(guó)高鐵投資的長(zhǎng)期產(chǎn)出效應(yīng)、需求效應(yīng)以及對(duì)土地使用的影響，認(rèn)為高鐵項(xiàng)目的引入將推進(jìn)城市化進(jìn)程。莊序瑩[13]等人利用CGE模型研究顯示，從長(zhǎng)期來(lái)看，相比更為完善的公路建設(shè)狀況，鐵路投資具有更大的乘數(shù)效應(yīng)。

另外需要注意的是，高鐵投資在對(duì)經(jīng)濟(jì)和就業(yè)產(chǎn)生積極影響的同時(shí)，會(huì)對(duì)環(huán)境產(chǎn)生負(fù)面影響。高鐵建設(shè)中所涉及的水泥、鋼材、減震元件等原材料均來(lái)自高耗能生產(chǎn)部門(mén)，建設(shè)中勢(shì)必會(huì)帶來(lái)較大的排放。在高鐵建設(shè)對(duì)環(huán)境影響的研究中，Chester[14]通過(guò)計(jì)算高鐵運(yùn)輸過(guò)程中人均公里數(shù)CO2排放得到，隨著乘客人數(shù)變動(dòng)，加州高鐵人均每公里CO2排放為100-700 g。

Chang[15]等人通過(guò)生命周期研究方法得到美國(guó)加州舊金山—阿納海姆高速鐵路建設(shè)產(chǎn)生CO2排放中80%由原材料的生產(chǎn)所致，16%的排放量為原材料運(yùn)輸導(dǎo)致。雖然橋涵隧道只占工程量的15%，卻貢獻(xiàn)60%的排放。kerman[16]對(duì)歐洲高鐵研究發(fā)現(xiàn)，高鐵在運(yùn)營(yíng)過(guò)程中會(huì)減少溫室氣體排放，但由于建設(shè)期原材料隱含排放較大，最終結(jié)果可能不存在較明顯減排效果。如何綜合評(píng)估高鐵投資對(duì)經(jīng)濟(jì)、就業(yè)、環(huán)境的影響，對(duì)我國(guó)未來(lái)在人口經(jīng)濟(jì)環(huán)境協(xié)同發(fā)展下制定高鐵投資規(guī)劃和能源發(fā)展戰(zhàn)略尤為重要。

如前所述，很多學(xué)者利用CGE模型對(duì)該問(wèn)題進(jìn)行了研究，但都聚焦于長(zhǎng)期效應(yīng)。對(duì)于短期效應(yīng)，CGE模型一般很難做出評(píng)估，因?yàn)橥ǔ２⒉磺宄Ｐ蜁?huì)在何時(shí)達(dá)到均衡。投入產(chǎn)出模型是進(jìn)行短期影響評(píng)估的有利工具。盡管價(jià)格不變的假定受到一些學(xué)者的批判，但只要所研究的問(wèn)題為短期問(wèn)題，價(jià)格不變的假定相對(duì)合理，因?yàn)槎唐趦?nèi)價(jià)格的調(diào)整通常較為緩慢。傳統(tǒng)的投入產(chǎn)出模型刻畫(huà)了產(chǎn)業(yè)部門(mén)之間建立在中間品貿(mào)易基礎(chǔ)上的關(guān)聯(lián)關(guān)系。Miyazawa[17]進(jìn)一步將居民部門(mén)與生產(chǎn)部門(mén)建立在收入-消費(fèi)上的聯(lián)系考慮進(jìn)來(lái)，建立了投入產(chǎn)出局部閉模型。傳統(tǒng)的投入產(chǎn)出局部閉模型假定居民消費(fèi)完全取決于居民的當(dāng)期收入，但根據(jù)相對(duì)收入假說(shuō)（RIH）、生命周期永久收入假說(shuō)（LCIH）等現(xiàn)代消費(fèi)理論，居民的消費(fèi)還受前期消費(fèi)水平、未來(lái)預(yù)期收入等因素影響，因此傳統(tǒng)的投入產(chǎn)出局部閉模型將夸大經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)中各部門(mén)之間的聯(lián)系。針對(duì)這一問(wèn)題，Chen[18]等人根據(jù)現(xiàn)代消費(fèi)理論建立了新的投入產(chǎn)出局部閉模型，并應(yīng)用到了財(cái)政政策的短期影響分析中。本文將采用投入產(chǎn)出模型評(píng)估我國(guó)高鐵投資對(duì)經(jīng)濟(jì)、就業(yè)和環(huán)境的短期效應(yīng)。由于我國(guó)農(nóng)村居民與城鎮(zhèn)居民在收入和消費(fèi)行為方面存在較大的異質(zhì)性，我們?cè)贑hen[18]等人的模型基礎(chǔ)上進(jìn)一步對(duì)農(nóng)村居民和城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)活動(dòng)進(jìn)行區(qū)分，以降低模型計(jì)算結(jié)果的偏差。另外，高鐵投資主要涉及高鐵設(shè)備制造業(yè)和高鐵基礎(chǔ)建設(shè)業(yè)，該行業(yè)與傳統(tǒng)運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)以及建筑業(yè)的生產(chǎn)投入結(jié)構(gòu)有很大不同，因此我們?cè)谀Ｐ椭羞M(jìn)一步區(qū)分了高鐵設(shè)備制造業(yè)和高鐵基礎(chǔ)建設(shè)業(yè)兩個(gè)部門(mén)。

2 模 型

2.1 高鐵投入產(chǎn)出局部閉模型

在傳統(tǒng)投入產(chǎn)出表基礎(chǔ)上，我們做了如下調(diào)整（見(jiàn)表1）。第一，將（農(nóng)村和城鎮(zhèn)）居民消費(fèi)分解為內(nèi)生消費(fèi)和外生消費(fèi)兩個(gè)部分，其中由當(dāng)期收入決定的消費(fèi)定義為內(nèi)生消費(fèi)（分解方法將在后面給出）；第二，區(qū)分了高鐵設(shè)備制造業(yè)和高鐵基礎(chǔ)建設(shè)業(yè)兩個(gè)部門(mén)；第三，對(duì)進(jìn)口品進(jìn)行了區(qū)分，得到非競(jìng)爭(zhēng)型投入產(chǎn)出表。

從表1中我們可以得到如下等式關(guān)系：

其中Cncit、Cczit分別為農(nóng)村居民和城鎮(zhèn)居民第t期對(duì)商品i的消費(fèi)額；x（n+3）t、x（n+4）t分別表示第t期農(nóng)村居民總收入和城鎮(zhèn)居民總收入；αncit、αczit為第t期農(nóng)村居民、城鎮(zhèn)居民對(duì)商品i關(guān)于當(dāng)前收入的內(nèi)生消費(fèi)系數(shù)，其決定于居民未來(lái)預(yù)期收入、銀行利率、人口結(jié)構(gòu)、商品價(jià)格、家庭品味等；βnci、βczi分別為農(nóng)村居民、城鎮(zhèn)居民對(duì)商品i消費(fèi)慣性系數(shù)，其決定于前期對(duì)消費(fèi)商品i的消費(fèi)額。

我們利用極大似然估計(jì)結(jié)合卡爾曼濾波方法對(duì)農(nóng)村居民和城鎮(zhèn)居民八大類(lèi)商品的消費(fèi)方程進(jìn)行了估計(jì)，結(jié)果見(jiàn)表2。從表2可以看出，農(nóng)村居民和城鎮(zhèn)居民的消費(fèi)行為有很大不同。例如，農(nóng)村居民對(duì)食品的內(nèi)生消費(fèi)系數(shù)明顯高于城鎮(zhèn)居民，而城鎮(zhèn)居民對(duì)文教娛樂(lè)的內(nèi)生消費(fèi)系數(shù)要明顯高于農(nóng)村居民。這說(shuō)明，相對(duì)于城鎮(zhèn)居民，農(nóng)村居民更傾向于將增加的收入用于食品類(lèi)消費(fèi)；相對(duì)于農(nóng)村居民，城鎮(zhèn)居民更傾向于將增加的收入用于文教娛樂(lè)類(lèi)消費(fèi)。得到農(nóng)村居民和城鎮(zhèn)居民部門(mén)對(duì)八大類(lèi)商品的內(nèi)生消費(fèi)后，可進(jìn)一步利用八大類(lèi)消費(fèi)品和投入產(chǎn)出部門(mén)的對(duì)應(yīng)表將其對(duì)應(yīng)至投入產(chǎn)出表中。

3 數(shù)據(jù)來(lái)源及處理

文中主要基于中國(guó)國(guó)家統(tǒng)計(jì)局提供的139部門(mén)的《2012年中國(guó)投入產(chǎn)出表》，根據(jù)需要將投入產(chǎn)出部門(mén)調(diào)整至46部門(mén)，其中將建筑業(yè)拆分成高鐵基礎(chǔ)建設(shè)業(yè)、傳統(tǒng)鐵路基礎(chǔ)建設(shè)業(yè)和其他建筑業(yè)；將鐵路運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)拆分成高鐵設(shè)備制造業(yè)和傳統(tǒng)鐵路設(shè)備制造業(yè)。

農(nóng)村居民和城鎮(zhèn)居民2012年分行業(yè)收入主要來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)農(nóng)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)工業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)民營(yíng)經(jīng)濟(jì)發(fā)展報(bào)告》《中國(guó)勞動(dòng)統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)及農(nóng)產(chǎn)品加工年鑒》《農(nóng)民工監(jiān)測(cè)報(bào)告》。其中，外出農(nóng)民工和本地農(nóng)民工在各行業(yè)取得的收入為“工資性收入”，個(gè)體經(jīng)營(yíng)和在家務(wù)農(nóng)為“經(jīng)營(yíng)性收入”，這兩部分之和為農(nóng)村居民的內(nèi)生收入。通過(guò)《2013年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》可得農(nóng)村居民“財(cái)產(chǎn)性收入”和“轉(zhuǎn)移性收入”，這兩部分之和為農(nóng)村居民外生收入。城鎮(zhèn)居民分行業(yè)內(nèi)生收入和外生收入可根據(jù)居民分行業(yè)內(nèi)生收入和外生收入對(duì)應(yīng)倒減農(nóng)村居民分行業(yè)內(nèi)生收入和外生收入得到。

2012年中國(guó)高鐵投資數(shù)據(jù)主要來(lái)源于《鐵道統(tǒng)計(jì)公報(bào)》《中國(guó)鐵道年鑒》《中國(guó)鐵建年鑒》《中國(guó)鐵路工程總公司年鑒》以及高鐵相關(guān)部門(mén)產(chǎn)業(yè)報(bào)告、鐵道部機(jī)車(chē)招標(biāo)資料等。其中，高鐵投資主要為設(shè)備制造和基礎(chǔ)建設(shè)兩部分，在投入產(chǎn)出表中分別從鐵路交通設(shè)備制造業(yè)、建筑業(yè)進(jìn)行拆分得到高鐵設(shè)備制造業(yè)、高鐵基礎(chǔ)建設(shè)業(yè)。總產(chǎn)值核算：高鐵基礎(chǔ)建設(shè)業(yè)總產(chǎn)值核算中，根據(jù)《2012年建筑業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)分析》2012年建筑業(yè)總產(chǎn)值中鐵路工程總產(chǎn)值占6.8%和《2013中國(guó)鐵道年鑒》中2012 年高速鐵路建設(shè)項(xiàng)目完成投資占國(guó)家鐵路和合資鐵路大中型項(xiàng)目完成投資的62.2%的比例進(jìn)行拆分。高鐵機(jī)車(chē)設(shè)備制造業(yè)核算中，本文假設(shè)高鐵機(jī)車(chē)設(shè)備單價(jià)不變，根據(jù)《2008年鐵道統(tǒng)計(jì)公報(bào)》和《2012年鐵道統(tǒng)計(jì)公報(bào)》中數(shù)據(jù)可拆分。對(duì)高鐵基礎(chǔ)建設(shè)業(yè)和高鐵機(jī)車(chē)設(shè)備制造業(yè)分行業(yè)中間投入的核算，則通過(guò)原鐵道部經(jīng)濟(jì)規(guī)劃研究院《鐵路建設(shè)投資對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)拉動(dòng)作用的計(jì)算分析》、中國(guó)產(chǎn)業(yè)信息網(wǎng)《中國(guó)高鐵產(chǎn)業(yè)鏈分析》、世界銀行《中國(guó)高鐵投資報(bào)告》和各行業(yè)發(fā)布的行業(yè)公報(bào)數(shù)據(jù)整理得到。

其中非競(jìng)爭(zhēng)型投入產(chǎn)出表的進(jìn)口部分，按照進(jìn)口占國(guó)內(nèi)總需求的比例從中間投入和最終需求中拆分。2012年中國(guó)CO2排放數(shù)據(jù)來(lái)自2013、2015年《中國(guó)能源統(tǒng)計(jì)年

鑒》和《2006年IPCC國(guó)家溫室氣體清單指南》發(fā)布的各種終端燃料CO2排放因子計(jì)算得到。就業(yè)數(shù)據(jù)主要來(lái)自《2015年中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《2013年中國(guó)經(jīng)濟(jì)普查年鑒》。

4 結(jié)果分析

根據(jù)統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)可知，2012年中國(guó)高鐵投資6 516.34億元，其中當(dāng)年投資形成固定資產(chǎn)5 213.07億元。在不同項(xiàng)目中中國(guó)高鐵建設(shè)投資在建筑業(yè)、交通運(yùn)輸設(shè)備制造業(yè)、通用和專(zhuān)用設(shè)備業(yè)投資、通信設(shè)備和計(jì)算機(jī)及其他電子設(shè)備制造業(yè)占高鐵項(xiàng)目建設(shè)總投資比例分別為60%—75%、10%—15%、3%—10%、5%—10%[19]；而傳統(tǒng)鐵路建設(shè)投資中相應(yīng)的投資比例則為91.02%、4.71%、2.42%及1.21%[20]。本文通過(guò)分項(xiàng)目加權(quán)核算，得到2012年高鐵總投資中上述部門(mén)的占總投資比例為70%、15%、6.3%、8.7%。

4.1 單位高鐵投資對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)及環(huán)境的短期影響

通過(guò)模型計(jì)算，2012年中國(guó)高鐵建設(shè)每?jī)|元投資將拉動(dòng)社會(huì)總產(chǎn)出增長(zhǎng)3.72億元，GDP增長(zhǎng)1.21億元，增加社會(huì)就業(yè)1 084人，同時(shí)帶來(lái)1.60萬(wàn)t CO2排放。本文選取高鐵投資總產(chǎn)出拉動(dòng)最大的前十個(gè)部門(mén)進(jìn)行比較，單位高鐵建設(shè)投資對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)及環(huán)境的短期影響詳見(jiàn)表3。

從表3中得知，由于高鐵建設(shè)所需鋼軌、混凝土、減震裝置、機(jī)車(chē)涂層、玻璃、電力系統(tǒng)、信號(hào)網(wǎng)絡(luò)等要素需求較大，因此對(duì)上游投入行業(yè)如建設(shè)業(yè)、金屬冶煉及壓延加工業(yè)、非金屬礦物制品業(yè)、電氣機(jī)械及器材制造業(yè)、金屬制品業(yè)、化學(xué)工業(yè)、通用設(shè)備制造業(yè)等行業(yè)總產(chǎn)出、GDP、就業(yè)等拉動(dòng)效果明顯。以建設(shè)業(yè)為例，每?jī)|元高鐵投資將會(huì)拉動(dòng)高鐵基礎(chǔ)建設(shè)業(yè)增加0.62億元總產(chǎn)出，增加0.5億元GDP，新增261個(gè)就業(yè)崗位。與此同時(shí)，2012年高鐵投資中每?jī)|元投資將帶來(lái)1.60萬(wàn)t CO2排放，從表中可以看出電力熱力供應(yīng)業(yè)排放CO2 0.91萬(wàn)t，占單位投資總排放56.88%；非金屬制品業(yè)排放CO2 0.18萬(wàn)t，占單位投資總排放11.25%；金屬冶煉業(yè)排放CO2 0.14萬(wàn)t，占單位投資總排放8.75%。高鐵建設(shè)過(guò)程中所涉及電力、鋼材、水泥等原材料，其投入部門(mén)均為高耗能部門(mén)，因此高鐵建設(shè)會(huì)帶來(lái)較大的CO2排放。

4.2 三種情景下投資對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的短期影響比較

我們進(jìn)一步對(duì)高鐵投資、傳統(tǒng)鐵路投資以及非鐵路投資所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)和環(huán)境效應(yīng)進(jìn)行了對(duì)比分析。本文假設(shè)以下三種情景，情景S：全部投資在高鐵設(shè)備和建設(shè)部門(mén)，S1：全部投資到傳統(tǒng)鐵路設(shè)備和建設(shè)部門(mén)，S2：投資在其他非鐵路的固定資產(chǎn)投資部門(mén)（按照2012年投入產(chǎn)出表中固定資本形成結(jié)構(gòu)）。三種情景下對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的短期影響見(jiàn)表4。

通過(guò)對(duì)比發(fā)現(xiàn)，三種投資情景下投資對(duì)經(jīng)濟(jì)拉動(dòng)作用中，對(duì)總產(chǎn)出影響中S、S1、S2情景分別拉動(dòng)總產(chǎn)出增加19 373.44億元、17 319.83億元、17 840.55億元，呈現(xiàn)S>S2>S1趨勢(shì)，可見(jiàn)高鐵投資相較于傳統(tǒng)鐵路投資和其他社會(huì)固定資產(chǎn)投資對(duì)社會(huì)有更大的拉動(dòng)作用。在分行業(yè)總產(chǎn)出拉動(dòng)變化中，S情境在金屬冶煉及壓延加工業(yè)、電氣機(jī)械及器材制造業(yè)、化學(xué)工業(yè)、機(jī)車(chē)設(shè)備制造業(yè)、采礦業(yè)、通信設(shè)備制造業(yè)、電力熱力生產(chǎn)和供應(yīng)業(yè)均大于S1、S2情景，這是由于在高鐵前期建設(shè)中對(duì)軌道鋼材、混凝土、減震裝置等原材料有更大且質(zhì)量要求更高的需求。三種投資情景對(duì)GDP拉動(dòng)作用和對(duì)總產(chǎn)出拉動(dòng)作用類(lèi)似，總拉動(dòng)影響中也呈現(xiàn)S>S2>S1趨勢(shì)。

在對(duì)CO2排放影響中，S、S1、S2情景分別新增CO2排放83.42 Mt、75.93 Mt、79.72 Mt。高鐵投資所帶來(lái)CO2排放最大，這是因?yàn)樵谇捌诮ㄔO(shè)中高鐵投資對(duì)象主要是制造業(yè)和建筑業(yè)，同時(shí)高鐵投資在制造業(yè)的比例遠(yuǎn)高于傳統(tǒng)鐵路投資，而其他社會(huì)固定資產(chǎn)投資有10%左右投入到服務(wù)業(yè)中。因此三種投資情景下，所增加CO2排放趨勢(shì)為S>S2>S1。

在對(duì)社會(huì)就業(yè)影響中，S、S1、S2情景分別帶動(dòng)就業(yè)增加565.23萬(wàn)人、519.69萬(wàn)人、547.18萬(wàn)人，亦呈現(xiàn)S>S2>S1趨勢(shì)。在分部門(mén)就業(yè)拉動(dòng)效應(yīng)中，建筑業(yè)、金屬制品業(yè)、機(jī)車(chē)設(shè)備制造業(yè)等行業(yè)高鐵投資就業(yè)拉動(dòng)大于傳統(tǒng)鐵路投資和其他社會(huì)固定資產(chǎn)投資。在非金屬礦物制品業(yè)等行業(yè)中，高鐵投資對(duì)就業(yè)的拉動(dòng)小于傳統(tǒng)鐵路投資，而在通用設(shè)備制造業(yè)等行業(yè)中高鐵投資對(duì)就業(yè)的拉動(dòng)小于傳統(tǒng)鐵路投資和其他固定資產(chǎn)投資對(duì)就業(yè)的拉動(dòng)。

4.3 不同模型下高鐵投資對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的短期影響

本文將對(duì)比我們所使用的區(qū)分農(nóng)村居民與城鎮(zhèn)居民的投入產(chǎn)出局部閉模型（M）與傳統(tǒng)投入產(chǎn)出局部閉模型（M1），兩種模型下對(duì)比分析高鐵投資對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的短期影響見(jiàn)表5。

從表5中可以看到，M、M1兩種模型中高鐵投資對(duì)總產(chǎn)出、CO2排放、GDP、就業(yè)四個(gè)維度總拉動(dòng)作用中均呈現(xiàn)M

另外，Chen和Xue[12]研究顯示2002—2013年期間中國(guó)鐵路投資對(duì)GDP平均拉動(dòng)乘數(shù)為1.60，表4 中M、M1兩種模型的高鐵投資對(duì)GDP拉動(dòng)乘數(shù)分別是1.21、1.24。由于為長(zhǎng)期意義上的乘數(shù)，CGE模型得到的乘數(shù)大于投入產(chǎn)出局部閉模型得到的短期乘數(shù)。

5 結(jié) 論

高鐵作為鐵路運(yùn)輸部門(mén)的重要組成部分，其發(fā)展帶來(lái)鐵路產(chǎn)業(yè)本身的技術(shù)創(chuàng)新、管理升級(jí)和產(chǎn)業(yè)優(yōu)化，不僅豐富了傳統(tǒng)交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)，而且為國(guó)民經(jīng)濟(jì)注入強(qiáng)大的動(dòng)力。當(dāng)前，中國(guó)乃至世界范圍內(nèi)掀起一股高鐵建設(shè)熱潮，巨額的高鐵投資效應(yīng)必將對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)、能源環(huán)境等產(chǎn)生巨大影響。

本文利用投入產(chǎn)出局部閉模型就高鐵投資對(duì)經(jīng)濟(jì)、就業(yè)和環(huán)境的影響進(jìn)行了綜合評(píng)估。首先，為刻畫(huà)城鎮(zhèn)居民與農(nóng)村居民消費(fèi)行為的異質(zhì)性，將居民部門(mén)劃分為農(nóng)村居民部門(mén)和城鎮(zhèn)居民部門(mén)。其次，投入產(chǎn)出表中區(qū)分出高鐵機(jī)車(chē)設(shè)備制造業(yè)、高鐵基礎(chǔ)建設(shè)業(yè)兩個(gè)部門(mén)，根據(jù)新部門(mén)投入產(chǎn)出關(guān)系，將其刻畫(huà)至投入產(chǎn)出模型。

我們從總產(chǎn)出、GDP、就業(yè)、CO2排放四個(gè)維度評(píng)估了高鐵投資對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和環(huán)境的短期影響。相比于傳統(tǒng)鐵路投資和其他社會(huì)固定資產(chǎn)投資，高鐵投資對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)影響中在總產(chǎn)出、GDP、就業(yè)具有更大的拉動(dòng)作用：①2012年中國(guó)高鐵投資每?jī)|元拉動(dòng)總產(chǎn)出增加3.72億元，GDP增長(zhǎng)1.21億元，投資總量給國(guó)民經(jīng)濟(jì)共帶來(lái)總產(chǎn)出增長(zhǎng)19 373.44億元、GDP增長(zhǎng)6 296.04億元；②在拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)同時(shí)，高鐵投資建設(shè)對(duì)就業(yè)拉動(dòng)顯著，每?jī)|元高鐵投資創(chuàng)造1 084個(gè)就業(yè)崗位，2012年因高鐵投資新增就業(yè)崗位高達(dá)新增565.23萬(wàn)；③2012年高鐵前期基礎(chǔ)建設(shè)，共帶來(lái)83.42 Mt CO2排放，略大于傳統(tǒng)鐵路投資，這說(shuō)明高鐵前期建設(shè)在環(huán)境層面處于相對(duì)劣勢(shì)，但考慮到建成運(yùn)營(yíng)后，高鐵因其清潔、穩(wěn)定、高速等特點(diǎn)，高鐵建設(shè)投資在環(huán)境層面優(yōu)勢(shì)才會(huì)慢慢顯現(xiàn)；④在模型方法上，本文將居民部門(mén)劃分農(nóng)村居民和城鎮(zhèn)居民，通過(guò)分別刻畫(huà)兩類(lèi)居民部門(mén)的內(nèi)生“收入—消費(fèi)”關(guān)系，刻畫(huà)了包括居民部門(mén)、高鐵建設(shè)部門(mén)在內(nèi)的投入產(chǎn)出關(guān)系。相對(duì)于傳統(tǒng)局部閉模型，本模型能更好地刻畫(huà)居民部門(mén)和其他部門(mén)之間的生產(chǎn)關(guān)系。

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