中國高速鐵路建設(shè)加劇了“城市蔓延”嗎？*—來自地級(jí)城市的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)

鄧濤濤，王丹丹

（上海財(cái)經(jīng)大學(xué) 財(cái)經(jīng)研究所，上海 200433）

一、引 言

《國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃（2014?2020年）》指出，我國城鎮(zhèn)化快速推進(jìn)過程中暴露出一些矛盾和問題，其中重要一條就是“土地城鎮(zhèn)化速度快于人口城鎮(zhèn)化，使得土地資源粗放利用，浪費(fèi)大量的耕地資源”。當(dāng)土地城鎮(zhèn)化速度與人口城鎮(zhèn)化速度不協(xié)調(diào)且快于人口城鎮(zhèn)化時(shí)，城市空間容易發(fā)生快速、不連續(xù)和低密度的擴(kuò)張，從而導(dǎo)致城市蔓延現(xiàn)象（王家庭等，2015）。中國正處于城鎮(zhèn)化和工業(yè)化快速發(fā)展階段，人多地少是發(fā)展過程中面臨的主要問題，如何有效避免城市蔓延進(jìn)而更加集約高效地利用有限的土地資源，成為中國城市發(fā)展研究中亟待解決的關(guān)鍵問題。

總結(jié)學(xué)術(shù)界關(guān)于城市蔓延的研究成果，主要可以分為以下三類：第一，地理學(xué)和城市規(guī)劃學(xué)領(lǐng)域?qū)螛颖境鞘刑囟攴萋铀降臏y度分析（蔣芳等，2007；孫平軍等，2013；張琳琳等，2014）；第二，經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域?qū)Τ鞘新有纬傻臎Q定因素探究，如政府行為（秦蒙等，2016a）、市場不確定性（劉修巖等，2016）和城市房價(jià)上漲（王家庭和謝郁，2016）等因素對(duì)城市蔓延的影響；第三，城市蔓延造成城市生產(chǎn)效率損失（秦蒙和劉修巖，2015）和霧霾污染（秦蒙等，2016b）等問題研究。這些文獻(xiàn)分別圍繞城市蔓延的測度、城市蔓延的成因以及城市蔓延所造成的社會(huì)問題等進(jìn)行了分析，為本文的研究提供了理論借鑒。值得注意的是，城市蔓延與交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)密切相關(guān)，城際交通基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃直接影響沿線土地開發(fā)行為，致使城市空間向郊區(qū)擴(kuò)張。

中國正處于高速鐵路大規(guī)模建設(shè)期，運(yùn)輸成本的降低加速了城市之間人口、貨物和生產(chǎn)要素的自由流動(dòng)和高效配置。高速鐵路的發(fā)展深刻地影響著城市發(fā)展的各個(gè)方面（Willigers和Wee，2011；Li等，2018）。一方面，高速鐵路建設(shè)促進(jìn)了勞動(dòng)力的自由流動(dòng)，擴(kuò)大了勞動(dòng)力的流動(dòng)范圍（Guirao 等，2018），擴(kuò)大了城市的人口規(guī)模（Sands，1993；Verma 等，2013）。另一方面，高速鐵路影響了站區(qū)周邊的房屋價(jià)格（Geng等，2015），改變了站區(qū)周邊的土地利用模式。高鐵建設(shè)所帶來的以交通基礎(chǔ)設(shè)施為導(dǎo)向的城市擴(kuò)張，影響著整個(gè)城市的空間布局（Garmendia等，2012；Shen 等，2014）。

由此可見，已有文獻(xiàn)已注意到高鐵建設(shè)對(duì)城市人口規(guī)模變化和空間范圍擴(kuò)張的推動(dòng)作用。然而，在中國城鎮(zhèn)化過程中，一個(gè)亟待解決的問題是，當(dāng)前中國城市空間的擴(kuò)張速度明顯超出了城市人口增加對(duì)土地的需求，從而導(dǎo)致土地利用強(qiáng)度下降和粗放發(fā)展，即城市蔓延現(xiàn)象出現(xiàn)。因此，本文以城市人口與土地城鎮(zhèn)化增速不一致導(dǎo)致的城市蔓延現(xiàn)象為著力點(diǎn)，探討中國高鐵建設(shè)是否是引發(fā)城市蔓延的誘因，如果是，那么高鐵對(duì)于不同類型城市蔓延的作用效果是否相同呢？本文通過檢驗(yàn)高鐵與城市蔓延的因果關(guān)系，探討高速鐵路引發(fā)城市蔓延的作用機(jī)理，希望能為政府制定有效措施以規(guī)避高鐵負(fù)面效應(yīng)提供依據(jù)。結(jié)合中國人多地少的現(xiàn)實(shí)國情以及新型城鎮(zhèn)化建設(shè)的具體要求，本文對(duì)快速城鎮(zhèn)化進(jìn)程中中國高鐵建設(shè)與城市空間布局規(guī)劃具有重要意義。

本文的學(xué)術(shù)貢獻(xiàn)體現(xiàn)在：第一，豐富了對(duì)城市蔓延影響因素的認(rèn)識(shí)。本文結(jié)合中國人口和土地城鎮(zhèn)化的現(xiàn)有形勢，聚焦高速鐵路建設(shè)這個(gè)重要交通因素，采用科學(xué)的計(jì)量方法進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)，深入分析了高速鐵路建設(shè)是否是引發(fā)城市蔓延的誘因。第二，中國的城市蔓延機(jī)制不同于發(fā)達(dá)國家，城市規(guī)模等級(jí)、區(qū)位特點(diǎn)以及高鐵設(shè)站選址等因素會(huì)使不同城市蔓延水平受高鐵的影響程度有很大差別。本文將中國城市按照特征分類來檢驗(yàn)高鐵開通對(duì)不同類型城市蔓延水平的差異性影響。

二、理論分析與研究假說

（一）高速鐵路對(duì)城市蔓延的影響路徑

以克魯格曼為代表的新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)派（Krugman，1991；Krugman和Venables，1995；Fujita等，1999）重點(diǎn)關(guān)注了外部規(guī)模經(jīng)濟(jì)與交通成本的相互作用，并以此解釋區(qū)域工業(yè)集中、區(qū)域中心和外圍格局產(chǎn)生的原因。高速鐵路通過提高城市的交通可達(dá)性和降低城市之間的運(yùn)輸成本強(qiáng)化了地區(qū)間的時(shí)空收斂效應(yīng)，成為要素自由流動(dòng)和交易成本下降的重要推動(dòng)力。本文將從集聚效應(yīng)、收入效應(yīng)和城市發(fā)展三方面，分析高速鐵路對(duì)城市蔓延的作用機(jī)制。

1. 集聚效應(yīng)導(dǎo)致城市蔓延。一是企業(yè)集聚。高速鐵路開通有助于推進(jìn)經(jīng)濟(jì)要素在城市的集聚，尤其會(huì)對(duì)生產(chǎn)要素流動(dòng)性強(qiáng)的服務(wù)業(yè)產(chǎn)生重要影響（董艷梅和朱英明，2016；鄧濤濤等，2017），并可影響企業(yè)辦公的區(qū)位選擇（Willigers和 Wee，2011）。二是勞動(dòng)力集聚（Lin，2017）。高速鐵路降低了勞動(dòng)力的流動(dòng)成本，擴(kuò)大了勞動(dòng)者的就業(yè)范圍。為了追求個(gè)人利益的最大化，勞動(dòng)力從工資水平較低的地區(qū)流向工資水平較高的地區(qū)，導(dǎo)致城市人口規(guī)模變化并加劇了人口分布的不均衡（Sasaki等，1997；Sánchez-Mateos和 Givoni，2012）。在市場體制下，城市人口規(guī)模的擴(kuò)大和企業(yè)數(shù)量的增加，使城市土地需求不斷擴(kuò)大，由于房地產(chǎn)商看好市場，為了降低建設(shè)成本，其傾向于不斷向郊區(qū)發(fā)展，最終導(dǎo)致城市蔓延。

2. 收入效應(yīng)使城市蔓延現(xiàn)象加劇。交通基礎(chǔ)設(shè)施是推動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的重要因素（Aschauer，1989；張學(xué)良，2012；Deng等，2014），高速鐵路有助于促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)增長和居民收入水平提高。一方面，居民收入水平提高會(huì)增加對(duì)住宅的需求，相較于城市內(nèi)部土地供給不足，郊區(qū)土地可開發(fā)空間大，具有地價(jià)低和環(huán)境好等優(yōu)勢，居住區(qū)會(huì)逐步向郊區(qū)延伸。另一方面，城市空間是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的載體，市場規(guī)模擴(kuò)大導(dǎo)致對(duì)土地的需求增加，尤其是經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中，第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)的迅猛發(fā)展，增加了對(duì)城市用地的需求。企業(yè)和個(gè)人均傾向于選擇城市周邊地價(jià)較低的郊區(qū)，從而引起城市的蔓延發(fā)展。

3. 城市自身發(fā)展需求。中國城市一般傾向于在城市外圍（包括城市建成區(qū)邊緣和遠(yuǎn)郊區(qū)）新建高鐵站。主要原因在于城市內(nèi)部土地成本較高，且新修高鐵線路對(duì)城市內(nèi)部設(shè)施影響較大。高鐵站點(diǎn)周邊便捷的交通集聚了大量的人流、物流和信息流，將帶動(dòng)零售、餐飲等服務(wù)業(yè)發(fā)展，往往可以形成以高鐵站點(diǎn)為核心的新商業(yè)圈。政府借助高鐵紅利帶動(dòng)城市的發(fā)展，在城市外圍規(guī)劃建設(shè)高鐵新城和開發(fā)區(qū)等做法直接帶動(dòng)了城市蔓延。基于上述分析，本文提出假說1：相比于沒有開通高速鐵路的城市，開通高速鐵路的城市蔓延現(xiàn)象更為嚴(yán)重，即高速鐵路建設(shè)加劇了城市蔓延。

高鐵建設(shè)加劇城市蔓延的傳導(dǎo)機(jī)制如圖1所示：

圖1 高鐵加劇城市蔓延的傳導(dǎo)機(jī)制

（二）城市特征與城市蔓延

中國幅員遼闊，不同的城市呈現(xiàn)出不同的發(fā)展特征，本部分從城市特征方面分析高鐵對(duì)城市蔓延的影響機(jī)理。（1）城市規(guī)模特征。人口規(guī)模大的城市發(fā)展較為成熟，市區(qū)人口已經(jīng)趨于飽和或過飽和，政府為緩解人口壓力往往會(huì)超前規(guī)劃城市建設(shè)，居民為躲避高房價(jià)或提升居住質(zhì)量更傾向于選擇郊區(qū)來滿足自身需求。此外，大城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)良好，相對(duì)于中小城市來說，更有動(dòng)力和潛力利用高速鐵路建設(shè)來促進(jìn)郊區(qū)的發(fā)展，期望實(shí)現(xiàn)城市空間的“多中心”發(fā)展。（2）城市區(qū)位特征。中國東中西部城市呈現(xiàn)出不同的發(fā)展特征，東部地區(qū)城市分布比中西部更為密集，高鐵發(fā)展加強(qiáng)了城市之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，會(huì)產(chǎn)生“同城效應(yīng)”。根據(jù)“點(diǎn)—軸”理論，高速鐵路沿線形成發(fā)展軸線和“經(jīng)濟(jì)走廊”，使東部城市市場逐漸融合為一體，在產(chǎn)業(yè)分工、商務(wù)活動(dòng)和休閑旅游等方面建立起廣泛的分工合作關(guān)系，因而城市之間逐漸消除邊界概念，空間范圍不斷擴(kuò)大。（3）高鐵設(shè)站位置。政府謀求依托高鐵紅利提升城市競爭力和建設(shè)水平，會(huì)加大在高鐵新城、工業(yè)園和開發(fā)區(qū)上的投入，而居民為便捷出行或改善居住條件，也會(huì)傾向于選擇臨近高鐵站的郊區(qū)來滿足自身需求。此外，高鐵站離市中心越遠(yuǎn)，由于交通導(dǎo)向的原因，會(huì)使城市空間向高鐵站方向擴(kuò)張，導(dǎo)致城市蔓延。據(jù)此，提出如下假說：

假說2：城市蔓延與城市規(guī)模有關(guān)，高速鐵路對(duì)規(guī)模較大城市的蔓延水平影響更大。

假說3：城市蔓延與區(qū)位條件有關(guān)，高速鐵路對(duì)東部地區(qū)城市的蔓延水平影響更大。

假說4：高鐵站離城市中心越遠(yuǎn)，高速鐵路對(duì)城市蔓延的影響越大。

三、研究設(shè)計(jì)與數(shù)據(jù)來源

（一）城市蔓延的測度

關(guān)于城市蔓延的測度有多種方法。在經(jīng)濟(jì)學(xué)文獻(xiàn)中，通常使用人口/就業(yè)密度、城市建成區(qū)面積增長率以及人口—土地增長彈性等指標(biāo)來測度城市蔓延。也有學(xué)者指出，對(duì)城市蔓延狀態(tài)影響最核心的指標(biāo)是人口居住密度（Lopez和Hynes，2003；Fallah等，2012）。這些測度方法均是以區(qū)域人口密度為測度對(duì)象計(jì)算城市蔓延指數(shù)?，F(xiàn)實(shí)中人口在某一區(qū)域內(nèi)的分布密度是不均勻的，區(qū)域樣本大小及位置選取均會(huì)影響計(jì)算結(jié)果。

城市蔓延的測度主要有單指標(biāo)法和多指標(biāo)法（劉洪銀和王向，2015），多指標(biāo)法在數(shù)據(jù)和技術(shù)處理要求上比單指標(biāo)法高，通常不適合用于計(jì)量分析。利用綜合的單指標(biāo)足以說明城市空間的過度擴(kuò)張。本文目的在于探究城市土地?cái)U(kuò)張與城市人口增長速度的不一致性，根據(jù)已有研究（王家庭和張俊韜，2010；王家庭等，2015）做法，本文用城市建成區(qū)面積的增速與城區(qū)人口增速之比表示城市蔓延指數(shù)。該方法相對(duì)簡潔，并能直接體現(xiàn)出各城市人口的低密度蔓延特征。

其中，SPRAWLit表示城市i在t期的蔓延指數(shù)；LURit表示城市i在t期的建成區(qū)面積，LURi0表示基期城市建成區(qū)面積；PURit表示t期i城市的城區(qū)人口，PURi0表示i城市基期城區(qū)人口?！吨袊鞘薪ㄔO(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》從2006年開始統(tǒng)計(jì)城區(qū)人口數(shù)據(jù)，本文以2006年作為基期求得2007?2015年城市蔓延指數(shù)。

（二）高速鐵路對(duì)城市蔓延的影響

本文采用雙重差分（DID）模型檢驗(yàn)中國高速鐵路建設(shè)是否加劇了城市的蔓延現(xiàn)象。雙重差分估計(jì)的主要思想是：通過計(jì)算外生的公共政策帶來的橫向單位和時(shí)間序列兩個(gè)方面的差異，最終識(shí)別公共政策的“處理效應(yīng)”（周黎安和陳燁，2005）。中國高鐵作為國家戰(zhàn)略主要用于連接經(jīng)濟(jì)相對(duì)發(fā)達(dá)的區(qū)域中心城市（直轄市、省會(huì)城市和副省級(jí)城市），而區(qū)域其他城市是否開通高鐵，主要取決于該城市是否位于中心城市之間的連線上。因此，參考已有學(xué)者（張克中和陶東杰，2016；Qin，2017）做法，本文的研究對(duì)象不包括直轄市、省會(huì)城市和副省級(jí)城市，這樣在很大程度上能夠避免因高鐵與城市發(fā)展存在反向因果關(guān)系而引發(fā)的內(nèi)生性問題。本文將全國地級(jí)市分為受高速鐵路開通影響的處理組和不受高速鐵路開通影響的對(duì)照組。通過雙重差分方法計(jì)算處理組和對(duì)照組在政策實(shí)施（高速鐵路開通）前后的變化量，然后再計(jì)算兩組變化量的差值，即求得倍差，從而衡量高速鐵路開通對(duì)城市蔓延影響的凈效應(yīng)。變量“是否開通高速鐵路”將城市開通高速鐵路的當(dāng)年和此后取值為1，否則為0。另外生成7個(gè)指標(biāo)變量，探究每一年高鐵開通對(duì)于城市蔓延的影響，如果2009年該城市開通高鐵，則HSRi2009等于1，否則為0，以此類推。估計(jì)模型如下：

其中，SPRAWLit為第i個(gè)城市在t期的城市蔓延指數(shù)，體現(xiàn)為城市建成區(qū)面積增速與城區(qū)人口增速之比。HSRit為組間虛擬變量，HSRit=1時(shí)為處理組，HSRit=0時(shí)為對(duì)照組，表示i城市在t期是否開通高速鐵路。ui為個(gè)體固定效應(yīng)，vt為時(shí)間固定效應(yīng)。β為雙重差分統(tǒng)計(jì)量，也是本文重點(diǎn)關(guān)注的結(jié)果，這里度量的是高速鐵路開通的影響凈效應(yīng)。如果該統(tǒng)計(jì)量為正且在一定統(tǒng)計(jì)水平下顯著，則表明高速鐵路開通促進(jìn)了城市蔓延；如果該統(tǒng)計(jì)量為負(fù)且顯著，說明高速鐵路開通能抑制城市蔓延；如果該統(tǒng)計(jì)量不顯著，則表明高速鐵路開通對(duì)城市蔓延的作用效果不明顯。εit為殘差項(xiàng)。Xit為控制變量，結(jié)合相關(guān)文獻(xiàn)，本文加入經(jīng)濟(jì)因素、市場因素和政府因素等作為控制變量。

1. 經(jīng)濟(jì)因素：用人均GDP（PGDP）的對(duì)數(shù)值表示經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平會(huì)直接決定城市發(fā)展水平。2. 市場因素：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（IND）用二三產(chǎn)業(yè)占GDP比重表示，第二、三產(chǎn)業(yè)發(fā)展對(duì)城市用地需求的提高會(huì)影響城市蔓延；用房地產(chǎn)投資總額占GDP比重表示房地產(chǎn)投資（REAL），房地產(chǎn)投資水平不僅能影響城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，隨著城市人口增加對(duì)住房需求也會(huì)增加，這會(huì)促使城市向郊區(qū)擴(kuò)張。3. 政府因素：用人均道路面積表示市內(nèi)交通（TRA），人均道路面積表示城市交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善程度，居民更傾向于房價(jià)較低的郊區(qū)，因而市內(nèi)交通能直接影響人口的低密度擴(kuò)張；政府支出（GOV）反映政府政策和政府干預(yù)對(duì)城市蔓延的影響，用政府支出占GDP比重表示。

（三）高速鐵路對(duì)不同類型城市蔓延的影響

基本模型反映了高速鐵路對(duì)城市蔓延的總體影響。在基本模型的基礎(chǔ)上，選取城市規(guī)模、城市區(qū)位和高鐵站位置三個(gè)城市特征作為分類標(biāo)準(zhǔn)，在模型（2）的基礎(chǔ)上，加入高鐵開通與城市特征的交叉項(xiàng)來檢驗(yàn)高速鐵路對(duì)不同類型城市的影響。估計(jì)模型如下：

CHARAi分別代表城市規(guī)模①2014年，國務(wù)院印發(fā)《關(guān)于調(diào)整城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)的通知》，對(duì)原有城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了調(diào)整，明確了新的城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)。新的城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)以城區(qū)常住人口為統(tǒng)計(jì)口徑，將城市劃分為五類七檔：城區(qū)常住人口50萬以下的城市為小城市，其中20萬以上50萬以下的城市為Ⅰ型小城市，20萬以下的城市為Ⅱ型小城市；城區(qū)常住人口50萬以上100萬以下的城市為中等城市；城區(qū)常住人口100萬以上500萬以下的城市為大城市，其中300萬以上500萬以下的城市為Ⅰ型大城市，100萬以上300萬以下的城市為Ⅱ型大城市；城區(qū)常住人口500萬以上1 000萬以下的城市為特大城市；城區(qū)常住人口1 000萬以上的城市為超大城市。因此，本文根據(jù)此標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行分類，城區(qū)人口100萬以上為大城市；100萬以下為中小城市。SIZEi、城市區(qū)位②東中西部地區(qū)省市劃分方法按國家統(tǒng)計(jì)局網(wǎng)站標(biāo)準(zhǔn)。LOCAi和高鐵站位置SITEi。交互項(xiàng)系數(shù)表明高鐵開通對(duì)不同類型城市蔓延影響的差異。如果交互項(xiàng)系數(shù)β2顯著，說明高鐵對(duì)不同類型城市影響存在顯著的異質(zhì)性；若交互項(xiàng)不顯著，說明高鐵對(duì)于不同類型城市蔓延水平的影響沒有顯著的差別。

需要說明的是，本文以2006年為基期計(jì)算城市蔓延指數(shù)，因此城市特征的分類標(biāo)準(zhǔn)亦根據(jù)2006年來確定。（1）SIZEi是2006年i城市的人口規(guī)模。本文將城市規(guī)模設(shè)置為虛擬變量，即城區(qū)人口小于100萬的城市為中小型城市，賦值為0；城區(qū)人口100萬以上的城市為大城市，賦值為1。（2）LOCAi為城市i的區(qū)位虛擬變量。中西部開通高速鐵路的城市數(shù)量較少，因此將中西部城市合并為一組，位于東部地區(qū)城市LOCAi設(shè)置為1，位于中西部城市LOCAi設(shè)為0。（3）SITEi為高鐵站位置虛擬變量。由于每個(gè)城市的形態(tài)并不規(guī)則，如果單純根據(jù)高鐵站與行政中心之間的絕對(duì)距離評(píng)價(jià)高鐵設(shè)站區(qū)位會(huì)存在一定的誤差。本文根據(jù)高鐵車站與行政中心之間的相對(duì)距離來評(píng)價(jià)高鐵設(shè)站區(qū)位。具體做法如下：首先，假設(shè)城市沿市中心均勻地向周圍擴(kuò)張，城市空間接近圓，求得各城市的半徑。其次，根據(jù)百度地圖搜索各城市高鐵站與市政府的交通距離。最后，比較交通距離與城市半徑大小。如果交通距離大于城市半徑，則認(rèn)為該城市高鐵站在城市外圍（建成區(qū)邊緣或遠(yuǎn)郊區(qū)），SITEi賦值為1；如果交通距離小于城市半徑，則認(rèn)為該城市高鐵站處于城市內(nèi)部，SITEi賦值為 0。

（四）樣本選擇與數(shù)據(jù)來源

本文根據(jù)《中國城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》和《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》數(shù)據(jù)整理計(jì)算出文章所需數(shù)據(jù)。研究對(duì)象為地級(jí)市市轄區(qū)，城區(qū)人口數(shù)據(jù)來自《中國城市建設(shè)統(tǒng)計(jì)年鑒》，其他數(shù)據(jù)來自《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》市轄區(qū)數(shù)據(jù)。實(shí)證研究區(qū)間為2007?2015年，人口和建成區(qū)面積數(shù)據(jù)為2006?2015年。高速鐵路開通數(shù)據(jù)根據(jù)國家鐵路局網(wǎng)站開通線路依次查詢，我們查詢了2006?2015年期間新開通的高鐵線路和高速鐵路站，主要包括G字頭和C字頭列車③歐洲早期組織國際鐵路聯(lián)盟（UIC）將舊線改造時(shí)速達(dá)200公里、新建時(shí)速達(dá)250?300公里定義為高速鐵路。中國在2014年1月1日起正式實(shí)施的《鐵路安全管理?xiàng)l例》中明確規(guī)定：高速鐵路是指設(shè)計(jì)開行時(shí)速250公里以上（含預(yù)留），并且初期運(yùn)營時(shí)速200公里以上的客運(yùn)列車專線鐵路。根據(jù)中國高速鐵路定義，D字頭列車主要是在既有線路上改造提速而成，不能算嚴(yán)格意義上的高速鐵路。因此，本文中的高速鐵路為新建高速鐵路線，主要包括G字頭和C字頭列車。。如果是上半年（6月30日之前）開通高速鐵路，則認(rèn)為是當(dāng)年開通，如果是下半年（7月1日及以后）開通，則認(rèn)為開通時(shí)間為下一年（張克中和陶東杰，2016）。中國首條高鐵為2008年8月1日的京津城際高鐵，因此將2009年作為高鐵開通第一年。

另外，考慮到一些城市在研究區(qū)間內(nèi)設(shè)立，剔除新設(shè)立的城市。①畢節(jié)市和銅仁市設(shè)立于2011年，三沙市設(shè)立于2012年，海東市設(shè)立于2013年?？紤]到本文實(shí)證研究區(qū)間為2006?2014年，所以樣本未包括新設(shè)立的四個(gè)市。考慮到高鐵建設(shè)的內(nèi)生性問題，研究樣本剔除了直轄市、省會(huì)城市和副省級(jí)城市，因此研究數(shù)據(jù)共包括250個(gè)地級(jí)市?？紤]統(tǒng)計(jì)年鑒中個(gè)別指標(biāo)數(shù)據(jù)缺失問題，采用非平衡面板數(shù)據(jù)。

表1 主要變量描述性統(tǒng)計(jì)

四、實(shí)證結(jié)果分析

（一）高速鐵路開通對(duì)城市蔓延的影響

本節(jié)重點(diǎn)關(guān)注高鐵建設(shè)對(duì)于城市蔓延的因果效應(yīng)，采用雙重差分方法檢驗(yàn)高速鐵路對(duì)于城市蔓延的總效應(yīng)，并考察高鐵逐年開通對(duì)于城市蔓延的影響。中國首條高鐵為2008年8月1日開通的京津城際高鐵，根據(jù)本文的處理方法，認(rèn)為高鐵效應(yīng)從2009年開始，以此類推。表2匯報(bào)了高速鐵路對(duì)城市蔓延影響的估計(jì)結(jié)果。其中，模型（1）和模型（2）估計(jì)了高速鐵路對(duì)于城市蔓延的總體影響。模型（3）和模型（4）估計(jì)了高速鐵路逐年開通對(duì)城市蔓延的影響。

表2 高速鐵路開通對(duì)城市蔓延的影響：DID估計(jì)結(jié)果

續(xù)表2 高速鐵路開通對(duì)城市蔓延的影響：DID估計(jì)結(jié)果

模型（1）是不含控制變量的估計(jì)結(jié)果，HSR的系數(shù)在5%的水平上顯著為正。在模型（1）的基礎(chǔ)上加入了可能影響城市蔓延的控制變量后，HSR系數(shù)依然顯著。模型（1）和模型（2）說明高速鐵路的開通顯著地加劇了城市的蔓延水平，驗(yàn)證了本文的假說?？刂谱兞恐?，市內(nèi)交通（TRA）在1%的水平上顯著促進(jìn)了城市的蔓延，城市內(nèi)部交通基礎(chǔ)設(shè)施改善能夠促進(jìn)人口從城市中心向郊區(qū)遷移，加劇城市空間范圍的擴(kuò)張。模型（3）和模型（4）估計(jì)了高速鐵路開通以后每一年對(duì)城市蔓延的作用效果?；貧w結(jié)果顯示，2009年、2010年、2012年和2013年高鐵開通系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上具有顯著性，高鐵影響呈現(xiàn)出階段性特征，這說明這四年高速鐵路開通加劇了城市蔓延現(xiàn)象。值得注意的是，高鐵開通后期系數(shù)在統(tǒng)計(jì)上不顯著?？赡艿脑蚴牵罕疚难芯繉?duì)象為新建高鐵線路，大部分新建高速鐵路站位于城市建成區(qū)外圍或遠(yuǎn)郊區(qū)。而高鐵新城和新區(qū)成為政府拉動(dòng)地方經(jīng)濟(jì)新的增長點(diǎn)，也是城市擴(kuò)張、房地產(chǎn)開發(fā)和賣地收入的新戰(zhàn)場。因此，政府首先占用農(nóng)用地進(jìn)行開發(fā)建設(shè)，土地?cái)U(kuò)張超前且快于人口的擴(kuò)張速度，因而開通高速鐵路初期對(duì)于城市蔓延的影響更為顯著。各城市高速鐵路開通以后，一方面是在前期開發(fā)的土地上繼續(xù)建設(shè)，城市土地開發(fā)利用強(qiáng)度趨于平穩(wěn)，另一方面高鐵站區(qū)發(fā)展不斷成熟，吸引人口逐漸增加，二者綜合作用使得高鐵對(duì)城市蔓延的影響減弱或不顯著。

（二）高速鐵路對(duì)不同類型城市蔓延的差異化影響

1. 城市規(guī)模效應(yīng)。上一節(jié)檢驗(yàn)了高鐵對(duì)于城市蔓延的總效應(yīng)，本節(jié)重點(diǎn)分析高速鐵路對(duì)于不同類型城市影響的異質(zhì)性。首先，我們考察不同規(guī)模城市的蔓延水平受高速鐵路影響的差異。不同規(guī)模城市空間特征不同，對(duì)人力等資源要素的集聚能力不同，而城市蔓延發(fā)生的主要原因在于城市空間擴(kuò)張與人口增長。因此，高鐵對(duì)于不同規(guī)模城市的蔓延影響也會(huì)呈現(xiàn)不同的特征。本文加入高鐵與城市規(guī)模的交叉項(xiàng)（SIZE×HSR）來表示高鐵對(duì)不同規(guī)模城市蔓延影響的差異，為保證結(jié)果的穩(wěn)健性，本文采用逐步加入控制變量的方法進(jìn)行回歸。

表3 高速鐵路對(duì)不同規(guī)模城市蔓延的影響：固定效應(yīng)

續(xù)表3 高速鐵路對(duì)不同規(guī)模城市蔓延的影響：固定效應(yīng)

模型中逐步加入控制變量后，交叉項(xiàng)系數(shù)變得顯著，這與假說2的預(yù)期相符，說明受高速鐵路建設(shè)的沖擊，大城市的蔓延現(xiàn)象更為嚴(yán)重，高鐵開通使大城市的蔓延比中小城市快8.2%左右。可能原因有兩點(diǎn)：第一，本文的研究對(duì)象為刪除省會(huì)城市和副省級(jí)城市以后的地級(jí)市，其中，大城市正處于快速發(fā)展階段，有一定經(jīng)濟(jì)實(shí)力和發(fā)展?jié)摿?，城市空間擴(kuò)張的需求更高。中小城市經(jīng)濟(jì)實(shí)力有限，城市擴(kuò)張動(dòng)力不足，城市土地?cái)U(kuò)張速度較慢；第二，規(guī)模較大的城市對(duì)人口的吸引力更大，高鐵建設(shè)加速了人口的流入，這類城市發(fā)展較為成熟，市區(qū)人口密度趨于飽和，房價(jià)水平較高，居民為追求更高質(zhì)量的生活更傾向于選擇遠(yuǎn)郊區(qū)離高鐵樞紐更近的區(qū)域，使郊區(qū)人口密度遠(yuǎn)小于城市中心，進(jìn)而導(dǎo)致了城市蔓延。與DID模型中高速鐵路整體效應(yīng)相同，市內(nèi)交通（TRA）系數(shù)顯著為正，說明在城市快速發(fā)展階段，市內(nèi)公共交通和高速鐵路的共同作用加劇了城市的蔓延。

2. 城市區(qū)位效應(yīng)。本文從城市區(qū)位特征入手，加入是否屬于東部、中西部表征城市區(qū)位的虛擬變量和高速鐵路的交互項(xiàng)（LOCA×HSR），檢驗(yàn)高速鐵路開通對(duì)東部和中西部地區(qū)城市蔓延影響的差異。模型中系數(shù)β2表示高速鐵路開通對(duì)不同區(qū)位城市蔓延影響的差異。估計(jì)結(jié)果如表4所示，與城市規(guī)模特征部分相同，本節(jié)亦采用逐步加入控制變量的方法進(jìn)行估計(jì)。

表4 高速鐵路對(duì)不同區(qū)位城市蔓延的影響：固定效應(yīng)

表4的回歸結(jié)果顯示，逐步加入控制變量，交叉項(xiàng)系數(shù)估計(jì)結(jié)果始終顯著為正，與假說3預(yù)期一致。這說明高速鐵路開通對(duì)東部地區(qū)城市蔓延的作用更強(qiáng)，高鐵的開通對(duì)東部地區(qū)城市城市蔓延的影響比中西部地區(qū)高16%左右。東部地區(qū)城市的蔓延程度受高速鐵路影響更大，可能有以下四點(diǎn)原因：首先，交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)主要帶來集聚和擴(kuò)散效應(yīng)。東部地區(qū)城市密集，城市間人力資本競爭激烈。高速鐵路開通后，在交通成本不斷降低的情況下，人口更傾向集聚到競爭力強(qiáng)的中心城市，并且東部城市經(jīng)濟(jì)均處于快速發(fā)展階段，城市具有發(fā)展的需求和潛力。因此，東部地區(qū)城市蔓延現(xiàn)象受高鐵影響更為嚴(yán)重。其次，東部地區(qū)相比于中西部城市交通基礎(chǔ)設(shè)施更完善，各城市間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系更為密切，同城化趨勢也更強(qiáng)，城市間逐漸消除了行政邊界進(jìn)而實(shí)現(xiàn)了自身擴(kuò)張效應(yīng)。再次，高速鐵路作為重要的客運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施，主要對(duì)人口和資本要素流動(dòng)起作用，對(duì)服務(wù)業(yè)的集聚效應(yīng)最為突出。而東部地區(qū)的第三產(chǎn)業(yè)要遠(yuǎn)比中西部地區(qū)發(fā)達(dá)，其第三產(chǎn)業(yè)集聚和發(fā)展促使城市用地需求增加。最后，在250個(gè)研究對(duì)象中，截至2015年，有115個(gè)城市開通了高鐵，其中，東部地區(qū)42個(gè)，占東部地區(qū)城市個(gè)數(shù)的57.5%；中西部地區(qū)73個(gè)，占中西部地區(qū)城市個(gè)數(shù)的41.2%。東部地區(qū)開通高鐵城市比例明顯高于中西部地區(qū)，且開通時(shí)間較早，而中西部高鐵開通時(shí)間集中于2013年以后，因此高速鐵路對(duì)東部地區(qū)城市蔓延的影響更大?？刂谱兞恐?，市內(nèi)交通（TRA）和非農(nóng)產(chǎn)業(yè)比重（IND）對(duì)城市蔓延表現(xiàn)出顯著的正向影響。

3. 高鐵站區(qū)位效應(yīng)。本文從高鐵城市內(nèi)部特征這個(gè)更為微觀的角度檢驗(yàn)高鐵設(shè)站位置對(duì)于城市蔓延的影響。在前文中已檢驗(yàn)得到地級(jí)市高速鐵路開通對(duì)城市蔓延具有顯著的促進(jìn)作用，在此基礎(chǔ)上，檢驗(yàn)不同高鐵站點(diǎn)位置對(duì)于城市蔓延影響的差異。高鐵設(shè)站位置通過影響城市土地的開發(fā)利用而影響城市的空間布局，會(huì)直接影響城市蔓延水平。為檢驗(yàn)高鐵站的區(qū)位效應(yīng)，在城市開通高速鐵路的基礎(chǔ)上，本文加入城市高鐵站位置變量和高速鐵路的交叉項(xiàng)（SITE×HSR）來分析城市高鐵站點(diǎn)位置特征對(duì)城市蔓延的不同影響，估計(jì)結(jié)果如表5所示。

表5 高鐵站位置對(duì)城市蔓延的影響：固定效應(yīng)

回歸模型中，交互項(xiàng)系數(shù)β2表示高鐵站位于不同位置對(duì)城市蔓延影響的差異。與假說4的預(yù)期一致，交叉項(xiàng)系數(shù)始終顯著為正，這說明高鐵站點(diǎn)位于城市外圍時(shí)，高速鐵路開通對(duì)城市蔓延的影響更大，會(huì)比高鐵站位于城市內(nèi)部時(shí)的影響高11%左右。中國各地級(jí)市為了應(yīng)對(duì)城市發(fā)展與城市空間擴(kuò)張，將高鐵站點(diǎn)建在城市外圍，直接擴(kuò)大了城市的空間范圍。可能的原因有：第一，政府希望利用高鐵帶來的紅利形成城市新的增長節(jié)點(diǎn)，以實(shí)現(xiàn)城市的多中心發(fā)展。但是，中國高鐵建設(shè)時(shí)間仍相對(duì)較短，城市擴(kuò)張與城市新經(jīng)濟(jì)中心的形成需要較長時(shí)間，因此城市的發(fā)展速度明顯滯后于高鐵建設(shè)所帶來的城市空間擴(kuò)張速度；第二，高鐵站點(diǎn)修建以后，周邊配套設(shè)施并不一定能夠滿足人們的生活需求，城市外圍高鐵站點(diǎn)周邊的人口數(shù)量無法在短時(shí)間內(nèi)大量集聚，因而形成了城市人口低密度擴(kuò)張的趨勢；第三，高速鐵路站點(diǎn)建設(shè)在城市外圍可能引起城市的郊區(qū)化，如高鐵新城的修建等。但是值得注意的是，即使在交通因素的影響下，人們的居住地逐漸向郊區(qū)轉(zhuǎn)移，郊區(qū)的人口密度也遠(yuǎn)低于城市中心，使城市出現(xiàn)低密度的蔓延。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

在使用雙重差分方法（DID）估計(jì)時(shí)，應(yīng)保證處理組和對(duì)照組在高速鐵路未開通之前具有相同的趨勢，為確保分析結(jié)果的客觀性和可信度，本文進(jìn)行了高速鐵路對(duì)城市蔓延影響效果的趨勢性檢驗(yàn)。將基于一個(gè)反事實(shí)的框架來評(píng)估高速鐵路開通和不開通這兩種情況下被觀測因素（城市蔓延指數(shù)）的變化。根據(jù)高速鐵路是否開通，將樣本分為受高速鐵路影響的處理組和不受高速鐵路影響的對(duì)照組。如果在高速鐵路開通之前，處理組和對(duì)照組的城市蔓延指數(shù)趨勢沒有顯著差異，那么就說明處理組和對(duì)照組城市蔓延具有相同的趨勢。通過比較處理組和對(duì)照組的城市蔓延指數(shù)變化，可得出高速鐵路開通的實(shí)際效果。因此，只有在滿足“高速鐵路開通之前處理組和對(duì)照組城市蔓延指數(shù)變化趨勢沒有顯著差異”（即平行趨勢假定）的條件下，得到的雙重差分估計(jì)量才是無偏的。本文通過反事實(shí)檢驗(yàn)方法驗(yàn)證處理組和對(duì)照組的平行趨勢假設(shè)。

本文將實(shí)際開通高鐵城市的高鐵開通時(shí)間提前兩年，分別加入高鐵開通前一年（HSRi，?1）和高鐵開通前兩年（HSRi，?2）兩個(gè)虛擬變量與處理組變量進(jìn)行檢驗(yàn)。如果高鐵開通前一年和前兩年，高速鐵路對(duì)城市蔓延的影響都不顯著，說明平行趨勢假設(shè)滿足。如表6中結(jié)果所示，高速鐵路開通前一年和前兩年的高速鐵路虛擬變量均不顯著，即高鐵開通前一年和前兩年，各城市是否開通高鐵對(duì)城市蔓延的影響不顯著，高鐵這一變量對(duì)于處理組和對(duì)照組的影響是無差異的，處理組和對(duì)照組在政策發(fā)生之前滿足平行趨勢假設(shè)。高速鐵路實(shí)際開通之后，高鐵虛擬變量與處理變量的交互項(xiàng)顯著為正，即高速鐵路的開通顯著影響了城市的蔓延水平。

表6 高速鐵路對(duì)城市蔓延的影響：反事實(shí)檢驗(yàn)

五、結(jié)論及政策含義

（一）主要研究結(jié)論

中國高速鐵路的大規(guī)模建設(shè)直接推動(dòng)了中國城市的人口流動(dòng)和土地利用的變化。然而，在快速城鎮(zhèn)化進(jìn)程中，中國的土地城鎮(zhèn)化速度明顯快于人口城鎮(zhèn)化速度，從而出現(xiàn)了城市蔓延現(xiàn)象。本文采用雙重差分方法，將高速鐵路開通作為準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，利用2007?2015年中國250個(gè)地級(jí)城市的面板數(shù)據(jù)，實(shí)證檢驗(yàn)高速鐵路的開通是否顯著地加劇了地級(jí)城市的蔓延水平？

主要結(jié)論包括：（1）中國高速鐵路的開通顯著加劇了城市的蔓延水平。在高鐵對(duì)城市蔓延總效應(yīng)估計(jì)中，高鐵變量系數(shù)顯著為正，說明高速鐵路的開通加劇了地級(jí)城市低密度的蔓延。（2）逐年檢驗(yàn)分析發(fā)現(xiàn)，高鐵對(duì)城市蔓延的影響呈現(xiàn)出階段性特征。高鐵開通前期，高鐵加劇了城市蔓延現(xiàn)象；隨著高鐵網(wǎng)絡(luò)不斷推進(jìn)，高鐵對(duì)城市蔓延的影響在減弱或不顯著。（3）本文從城市規(guī)模、城市區(qū)位和高鐵設(shè)站位置三個(gè)特征角度檢驗(yàn)高鐵對(duì)于不同類型城市蔓延作用的差異。首先，高速鐵路對(duì)不同規(guī)模城市的蔓延水平影響不同。大城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展基礎(chǔ)良好，相對(duì)于中小城市來說，更有動(dòng)力和潛力進(jìn)行空間擴(kuò)張，因而城市蔓延程度受高速鐵路影響更大。其次，根據(jù)城市區(qū)位將城市進(jìn)行分類，發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)城市的蔓延水平受高速鐵路影響更大。最后，通過探究高鐵設(shè)站位置對(duì)城市蔓延的影響發(fā)現(xiàn)，高鐵站位于外圍的城市蔓延速度更快。

（二）相關(guān)政策含義

本研究的政策含義如下：第一，本文證實(shí)了高速鐵路對(duì)于城市蔓延的因果效應(yīng)，即高鐵的開通在一定程度上加劇了城市的蔓延現(xiàn)象。在大部分學(xué)者關(guān)注高鐵帶來紅利的同時(shí)，本文通過翔實(shí)的數(shù)據(jù)，證實(shí)了高鐵建設(shè)對(duì)于城市發(fā)展可能帶來的負(fù)面影響。因此，各城市在享受高速鐵路帶來紅利的同時(shí)，也應(yīng)積極應(yīng)對(duì)高速鐵路站點(diǎn)規(guī)劃帶來的負(fù)面效應(yīng)。第二，本文重點(diǎn)分析了高鐵引起城市蔓延的影響路徑，城市蔓延的發(fā)生與城市本身空間擴(kuò)張和城市人口增長均有關(guān)，最根本的原因是城市土地空間擴(kuò)張速度快于城市人口增長速度。文章豐富了高鐵對(duì)于城市蔓延影響機(jī)制的解釋，佐證了為何高鐵對(duì)大城市蔓延的影響比中小城市更大。因此，各城市在進(jìn)行人口引進(jìn)時(shí)，應(yīng)對(duì)空間擴(kuò)張的速度進(jìn)行合理控制，使城市人口增長與城市空間擴(kuò)張相協(xié)調(diào)，以便及時(shí)扼制城市蔓延的發(fā)生。第三，文章關(guān)注了城市內(nèi)部特征，即高鐵設(shè)站位置對(duì)于城市蔓延的影響，得到了建設(shè)于城市外圍的高鐵站對(duì)城市蔓延正向影響更大的結(jié)論，城市擴(kuò)張顯示出明顯的交通驅(qū)動(dòng)性，因此各城市在高鐵設(shè)站規(guī)劃及高鐵站區(qū)規(guī)劃時(shí)，應(yīng)與城市自身發(fā)展階段相契合，避免盲目擴(kuò)張，以使城市布局更加科學(xué)合理。

人口與土地城鎮(zhèn)化協(xié)調(diào)性問題是中國快速城鎮(zhèn)化過程中亟需解決的關(guān)鍵問題。根據(jù)本文的研究發(fā)現(xiàn)，高速鐵路建設(shè)已成為誘發(fā)中國城市蔓延現(xiàn)象的重要因素。由于中國高鐵開通年限所限，本文只能觀察到高鐵對(duì)城市蔓延的短期影響，而高速鐵路對(duì)城市蔓延的長期影響則需要未來長期進(jìn)一步跟蹤研究。

* 本文受上海財(cái)經(jīng)大學(xué)研究生創(chuàng)新基金項(xiàng)目：高速鐵路建設(shè)對(duì)中國城鎮(zhèn)化的影響研究（CXJJ-2017-453）資助。

主要參考文獻(xiàn)：

[1]鄧濤濤，王丹丹，程少勇. 高速鐵路對(duì)城市服務(wù)業(yè)集聚的影響[J]. 財(cái)經(jīng)研究，2017，（7）：119?132.

[2]董艷梅，朱英明. 高速建設(shè)能否重塑中國的經(jīng)濟(jì)空間布局——基于就業(yè)、工資和經(jīng)濟(jì)增長的區(qū)域異質(zhì)性視角[J].中國工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2016，（10）：92?108.

[3]蔣芳，劉盛和，袁弘. 北京城市蔓延的測度與分析[J]. 地理學(xué)報(bào)，2007，（6）：649?658.

[4]劉洪銀，王向. 城市蔓延與服務(wù)業(yè)發(fā)展——基于城市面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J]. 財(cái)貿(mào)研究，2015，（3）：1?11.

[5]劉修巖，李松林，秦蒙. 開發(fā)時(shí)滯、市場不確定性與城市蔓延[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2016，（8）：159?171.

[6]秦蒙，劉修巖. 城市蔓延是否帶來了我國城市生產(chǎn)效率的損失？——基于夜間燈光數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J]. 財(cái)經(jīng)研究，2015，（7）：28?40.

[7]秦蒙，劉修巖，李松林. 中國的“城市蔓延之謎”——來自政府行為視角的空間面板數(shù)據(jù)分析[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)，2016a，（7）：21?33.

[8]秦蒙，劉修巖，仝怡婷. 蔓延的城市空間是否加重了霧霾污染——來自中國PM2.5數(shù)據(jù)的經(jīng)驗(yàn)分析[J]. 財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2016b，（11）：146?160.

[9]孫平軍，封小平，孫弘，等. 2000?2009年長春、吉林城市蔓延特征、效應(yīng)與驅(qū)動(dòng)力比較研究[J]. 地理科學(xué)進(jìn)展，2013，（3）：381?388.

[10]王家庭，張鄧斕，孫哲. 私人汽車消費(fèi)加劇了城市蔓延嗎？——來自地級(jí)市層面的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J]. 經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2015，（6）：108?117.

[11]王家庭，張俊韜. 我國城市蔓延測度：基于35個(gè)大中城市面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)家，2010，（10）：56?63.

[12]王家庭，謝郁. 房價(jià)上漲是否推動(dòng)了城市蔓延——基于我國35個(gè)大中城市面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究[J]. 財(cái)經(jīng)科學(xué)，2016，（5）：103?111.

[13]張克中，陶東杰. 交通基礎(chǔ)設(shè)施的經(jīng)濟(jì)分布效應(yīng)——來自高鐵開通的證據(jù)[J]. 經(jīng)濟(jì)學(xué)動(dòng)態(tài)，2016，（6）：62?73.

[14]張琳琳，岳文澤，范蓓蕾. 中國大城市蔓延的測度研究——以杭州市為例[J]. 地理科學(xué)，2014，34（4）：394?400.

[15]張學(xué)良. 中國交通基礎(chǔ)設(shè)施促進(jìn)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長嗎——兼論交通基礎(chǔ)設(shè)施的空間溢出效應(yīng)[J]. 中國社會(huì)科學(xué)，2012，（3）：60?77.

[16]周黎安，陳燁. 中國農(nóng)村稅費(fèi)改革的政策效果：基于雙重差分模型的估計(jì)[J]. 經(jīng)濟(jì)研究，2005，（8）：44?53.

[17]Aschauer D A. Is public expenditure productive？[J]. Journal of Monetary Economics，1989，23（2）： 177?200.

[18]Deng T T，Shao S，Yang L L，et al. Has the transport-led economic growth effect reached a peak in China？ A panel threshold regression approach[J]. Transportation，2014，41（3）： 567?587.

[19]Fallah B，Partridge M，Olfert M R. Uncertain economic growth and sprawl：Evidence from a stochastic growth approach[J]. The Annals of Regional Science，2012，49（3）： 589?617.

[20]Fujita M，Krugman P，Venables A J. The spatial economy：Cities，regions，and international trade [M]. Cambridge：MIT Press，1999.

[21]Garmendia M，Romero V，de Ure?a J M D，et al. High-speed rail opportunities around metropolitan regions：Madrid and London[J]. Journal of Infrastructure Systems，2012，18（4）： 305?313.

[22]Geng B，Bao H J，Liang Y. A study of the effect of a high-speed rail station on spatial variations in housing price based on the hedonic model[J]. Habitat International，2015，49： 333?339.

[23]Guirao B，Campa J L，Casado-Sanz N. Labour mobility between cities and metropolitan integration：The role of high speed rail commuting in Spain[J]. Cities，2018，78： 140?154.

[24]Krugman P. Increasing returns and economic geography[J]. Journal of Political Economy，1991，99（3）： 483?499.

[25]Krugman P，Venables A J. Globalization and the inequality of nations[J]. The Quarterly Journal of Economics，1995，110（4）： 857?880.

[26]Li H C，Strauss J，Hu S X，et al. Do high-speed railways lead to urban economic growth in China? A panel data study of China’s cities[J]. The Quarterly Review of Economic and Fiance，2018，69（8）： 70.

[27]Lin Y T. Travel costs and urban specialization patterns：Evidence from China’s high speed railway system[J]. Journal of Urban Economics，2017，98： 98?123.

[28]Lopez R，Hynes H P. Sprawl in the 1990s measurement，distribution，and trends[J]. Urban Affairs Review，2003，38（3）：325?355.

[29]Qin Y. ‘No county left behind？’ The distributional impact of high-speed rail upgrades in China[J]. Journal of Economic Geography，2017，17（3）： 489?520.

[30]Sánchez-Mateos H S M，Givoni M. The accessibility impact of a new high-speed rail line in the UK–A preliminary analysis of winners and losers[J]. Journal of Transport Geography，2012，25： 105?114.

[31]Sands B D. The development effects of high-speed rail stations and implications for California[J]. Built Environment，1993，19（3-4）： 257?284.

[32]Sasaki K，Ohashi T，Ando A. High-speed rail transit impact on regional systems：Does the Shinkansen contribute to dis-persion？[J]. The Annals of Regional Science，1997，31（1）： 77?98.

[33]Shen Y，de Abreu e Silva J，Martínez L M. Assessing high-speed Rail’s impacts on land cover change in large urban areas based on spatial mixed logit methods：A case study of Madrid Atocha railway station from 1990 to 2006[J].Journal of Transport Geography，2014，41： 184?196.

[34]Verma A，Sudhira H S，Rathi S，et al. Sustainable urbanization using high speed rail （HSR） in Karnataka，India[J]. Research in Transportation Economics，2013，38（1）： 67?77.

[35]Willigers J，Wee B V. High-speed rail and office location choices. A stated choice experiment for the Netherlands[J].Journal of Transport Geography，2011，19（4）： 745?754.