高速鐵路與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的關(guān)系研究

李 中

（江蘇海事職業(yè)技術(shù)學(xué)院 經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院，江蘇 南京 211139)

0 引言

高速鐵路的經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)已經(jīng)得到廣泛認(rèn)可。一般而言，高速鐵路可以縮短兩地間的旅行時間，降低商品(服務(wù))的運輸成本和時間成本，促使各種生產(chǎn)要素的自由流動，通過優(yōu)化資源配置，促進(jìn)沿線城市經(jīng)濟(jì)增長[1-2]。關(guān)于高速鐵路與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)關(guān)系的研究方面，金鳳君等[3]認(rèn)為鐵路提速后，制造業(yè)(包括房地產(chǎn)業(yè))會向勞動力和土地成本更加低廉的區(qū)域轉(zhuǎn)移，而服務(wù)業(yè)特別是高端服務(wù)業(yè)會成為鐵路沿線城市發(fā)展的主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)；馮兵等[4]分析了湖北高速鐵路對不同產(chǎn)業(yè)的拉動作用，研究發(fā)現(xiàn)高速鐵路開通對第一產(chǎn)業(yè)、第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)業(yè)份額均有顯著提高作用；張克中等[5]發(fā)現(xiàn)交通基礎(chǔ)設(shè)施的改善(高速鐵路開通)不僅可以有效促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，同時還促進(jìn)產(chǎn)業(yè)在空間上轉(zhuǎn)移，并驗證了高速鐵路開通的虹吸效應(yīng)，并且這種虹吸效應(yīng)主要發(fā)生在第二產(chǎn)業(yè)和第三產(chǎn)業(yè)。

總的來看，學(xué)者們普遍強調(diào)高速鐵路可以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)在區(qū)域間轉(zhuǎn)移，高速鐵路沿線城市對非沿線城市會產(chǎn)生“虹吸效應(yīng)”。事實上，只有高速鐵路沿線城市誘發(fā)知識密集型產(chǎn)業(yè)份額的增加，才能說明沿線城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平得到有效提高。為此，建立一個包括高速鐵路與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的模型，從理論上闡述高速鐵路對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平作用的傳導(dǎo)機理。

1 高速鐵路與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級關(guān)系理論模型的構(gòu)建

Andersson[6]首次在比較優(yōu)勢的框架下建立了技術(shù)差異與產(chǎn)品知識含量的模型，分析了企業(yè)人力資本與研發(fā)投入對產(chǎn)品知識含量的影響，指出知識對價格的邊際效應(yīng)決定了產(chǎn)品的知識含量的大小。因此，研究在該模型的基礎(chǔ)上引入知識溢出項，建立包含高速鐵路、知識溢出與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的理論模型。

假設(shè)存在n個城市(地區(qū))，每個城市存在一個代表性廠商和產(chǎn)品；產(chǎn)品(服務(wù))的價格取決于該產(chǎn)品的知識含量，廠商生產(chǎn)產(chǎn)品的意愿取決于人力資本投入和所吸收的外部知識量，因而產(chǎn)品市場價格Pi(i = 1，2，…，n)是一個內(nèi)部知識投入Ki(i = 1，2，…，n)、外部知識流 Iji(i，j = 1，2，…，n)(主要源自于本區(qū)域和其他區(qū)域研發(fā)活動)的函數(shù)。另外，假設(shè)產(chǎn)品的知識含量僅取決于內(nèi)部知識存量和外部知識溢出，而產(chǎn)品的數(shù)量則由低技能勞動力Li(i = 1，2，…，n) 決定，產(chǎn)品的知識含量內(nèi)生于廠商利潤最大化的條件之中，代表性廠商利潤最大化條件如下。

式中：πi為利潤；Pi為產(chǎn)品市場價格；Qi為生產(chǎn)量；Ki為內(nèi)部知識投入；Iji為外部知識流；Li為低技能勞動力；ri和wi為知識和勞動力的投入價格；τji為城市j與城市i之間的的知識溢出成本，即從城市j吸收知識的交易成本；Pi(·)和Qi(·)假設(shè)為單調(diào)遞增，連續(xù)的和可導(dǎo)的函數(shù)。

利潤最大化條件要求

公式 ⑵ 意味著要素投入知識價格的差異，以及知識對于價格的邊際效應(yīng)決定本地區(qū)最優(yōu)的知識投入，因而也決定該地區(qū)產(chǎn)品的知識含量。如果該地區(qū)是完全競爭的要素市場，要素價格能夠反映出該區(qū)域要求的邊際產(chǎn)出效率，則區(qū)域間邊際產(chǎn)出效率將沒有任何差別。

根據(jù)利潤最大化條件，外部知識的最優(yōu)投入表達(dá)為

公式 ⑷ 反映最優(yōu)外部知識的投入依賴于外部知識對于價格的邊際效應(yīng)和知識獲得的交易成本。假定外部知識的交易成本τji是空間距離的增函數(shù)。通過研發(fā)產(chǎn)生的新知識通常是地區(qū)粘性的，因而新知識的分布主要依賴于面對面的交流。一般而言，距離越遠(yuǎn)，交流知識的頻率也就越低。不失一般性，假定

式中：Rj為城市j的知識存量；γ為參數(shù)，反映研發(fā)活動對產(chǎn)品的技術(shù)相關(guān)程度； λ為參數(shù)，反映城市 j的技術(shù)吸收能力。

聯(lián)列公式 ⑷ 和公式 ⑸，城市j到城市i的知識流量可以寫為

不失一般性，假定τji= 1/tji，其中tji為城市間的旅行時間，σ為時間敏感程度。

進(jìn)一步對公式 ⑺ 求和為

顯而易見，公式 ⑻ 右端正是傳統(tǒng)的通達(dá)性測量方法，也就是說，在一定條件下通達(dá)性不失為表征外部知識流量的可靠指標(biāo)，因而城市j所獲得外部知識流量Ij取決于其自身通達(dá)性水平的高低。在通達(dá)性相對較高的城市，知識流動較為暢通，該城市廠商獲得外部知識溢出較為豐裕，因而本地廠商具有生產(chǎn)高知識含量產(chǎn)品的比較優(yōu)勢；反之，通達(dá)性相對較低的城市不具備生產(chǎn)高知識含量產(chǎn)品的比較優(yōu)勢。

高速鐵路開通后，從城市i到城市j的旅行時間縮短至βtji，其中0＜β＜1，將βtji代入公式 ⑻，并對兩邊取對數(shù)可得

公式 ⑼ 左端表示城市i獲得其他城市知識溢出的總量；右端分為2個部分，即ln β和其中l(wèi)n β表示高速鐵路開通縮短地區(qū)間旅行時間所額外增加的知識流量表示高速鐵路開通前沿線城市j的通達(dá)性。

比較公式 ⑻ 和公式 ⑼，不難發(fā)現(xiàn)，高速鐵路開通后，溢出至城市j的知識總量不僅取決于開通前的通達(dá)性水平還與ln β有關(guān)。高速鐵路開通后，沿線城市將額外獲得-ln β的知識增量。這說明在其他條件不變情況下，沿線城市廠商生產(chǎn)產(chǎn)品的知識含量得到一定提高，即相比于高速鐵路開通前該城市更加適合知識密集型產(chǎn)業(yè)發(fā)展。由此可以得到以下命題：高速鐵路的開通縮短區(qū)域間旅行時間，降低面對面交流的成本，增加知識交流的頻率，促進(jìn)沿線區(qū)域知識密集型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平得到有效提高。

2 計量模型、變量說明和數(shù)據(jù)

2.1 計量模型

滬寧城際鐵路(南京—上海)和滬昆高速鐵路(上海南—昆明)滬杭段是我國目前最繁忙的鐵路運輸區(qū)段之一，這2個鐵路區(qū)段對長三角地區(qū)國民經(jīng)濟(jì)起著非同尋常的作用。因此，選擇這2條線路考察高速鐵路對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響，其結(jié)果具有一定的代表性。

將2010年滬寧城際鐵路和滬昆高速鐵路滬杭段的開通看作一個開通高速鐵路的自然實驗，同時為全面評價高速鐵路開通效果，引入2007年京滬鐵路(北京—上海)滬寧段和滬昆鐵路(上?！ッ?滬杭段動車組列車開通的運營樣本資料。為了既考察高速鐵路沿線城市與非沿線城市之間的橫向差異，又比較高速鐵路開通前后的縱向差異，利用倍差法評價其對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級和區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的影響。

基于以上分析，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指標(biāo)回歸方程為

式中：uisit為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指標(biāo)；accit為通達(dá)性；δ表示通達(dá)性對沿線城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的影響；Xit為其他一些影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的變量；φ為影響水平；ti為時間趨勢項；β表示開通高速鐵路對沿線城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的影響；duit為虛擬變量，高速鐵路沿線城市為1，非沿線城市為0；dtit為時間虛擬變量，高速鐵路開通前為0，開通后為1；i和t分別表示截面單元與時間。

2007年4月，全國鐵路實施第6次大提速，分別考察2007年京滬鐵路滬寧段和滬昆鐵路滬杭段速度200 km/h動車組列車運營，以及滬寧城際鐵路和滬昆高速鐵路滬杭段的開通對沿線城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的影響效果，以此來驗證命題的合理性。根據(jù)倍差法原理，設(shè)考察的京滬鐵路滬寧段和滬昆鐵路滬杭段動車組列車開通的時間段為2008—2011年，選取2003—2007年作為未開通時間段。同時，考察滬寧城際鐵路和滬昆高速鐵路滬杭段開通的時間段為2012—2016年，選取2003—2007年作為高速鐵路未開通時間段。

2.2 變量說明

（1）被解釋變量：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指標(biāo)uisit。開通高速鐵路的沿線城市更加適合發(fā)展知識密集型產(chǎn)業(yè)，因此，采用知識密集型產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)占全社會總從業(yè)人員數(shù)之比表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指標(biāo)。鑒于數(shù)據(jù)的可得性，采用知識密集型服務(wù)業(yè)單位從業(yè)人員占服務(wù)業(yè)單位從業(yè)人員的比重表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平[7]。知識密集型服務(wù)業(yè)包括4類：信息傳輸、計算機服務(wù)業(yè)和軟件業(yè)，金融業(yè)，商務(wù)服務(wù)業(yè)，科學(xué)研究和技術(shù)服務(wù)業(yè)[8]。

（2）核心變量解釋：通達(dá)性accit。通達(dá)性是決定產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平高低的重要因素。選用經(jīng)濟(jì)潛能指標(biāo)來表示通達(dá)性水平的高低，表達(dá)式為其中，Pi為節(jié)點i的經(jīng)濟(jì)潛能值；Mj為評價系統(tǒng)范圍內(nèi)某經(jīng)濟(jì)中心和活動目的地的某種社會經(jīng)濟(jì)要素流的流量，即表示該經(jīng)濟(jì)中心的經(jīng)濟(jì)實力或?qū)χ苓叺貐^(qū)的輻射力或吸引力，可以采用GDP總值、人口總量或社會商品銷售總額等指標(biāo)，在此強調(diào)知識作為要素投入對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級發(fā)揮重要重要，采用知識存量作為社會經(jīng)濟(jì)要素流的指標(biāo)；表示通過某交通設(shè)施和網(wǎng)絡(luò)從節(jié)點i到經(jīng)濟(jì)中心或活動目的地j所花費的時間、費用或是途中距離等，旅行時間可以通過歷年鐵路時刻表獲得；α為距離摩擦系數(shù)，一般取1；n為評價系統(tǒng)內(nèi)除i地以外的節(jié)點總數(shù)。

（3）控制變量：分別從需求和供給2個角度選擇控制變量。供給方面的控制變量包括：人力資本(hc)，以人均病床數(shù)表示健康維度的人力資本；技術(shù)進(jìn)步(rd)，采用每萬人擁有的專利數(shù)表示技術(shù)水平的發(fā)展程度；對外開放(inex)，衡量開放度的指標(biāo)包含外商直接投資(fdi)和進(jìn)出口總額(trade) 2類，以fdi 和進(jìn)出口總額占 GDP 的比重分別衡量外商直接投資和進(jìn)出口總額對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響。需求方面(con)，按照一般性做法，采用人均GDP衡量此指標(biāo)。另外，考慮到政府支出(gov)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)效應(yīng)，以政府支出占GDP的比重來衡量各地區(qū)的政府支出規(guī)模。

2.3 數(shù)據(jù)說明與描述

在構(gòu)造的實驗組中，選用高速鐵路沿線地級市。需要說明的是，上海、南京和杭州3個城市被排除，主要原因在于這些城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較高，無法構(gòu)造與其相匹配的控制組。另外，雖然南通、揚州、泰州、寧波、湖州、紹興、舟山和臺州并未直接與滬寧城際鐵路和滬昆高速鐵路滬杭段連通，但考慮到這8個城市與鐵路沿線城市空間距離較近，有可能間接地受益于高速鐵路的開通，因而將這些城市也納入實驗組。對于控制組的選擇，為了保證使用倍差法的準(zhǔn)確性，選擇南京至上海至杭州沿線所經(jīng)省份中，未經(jīng)過的地級市作為控制組的成員。另外，出于樣本點的考慮，補充了在地理位置上較為鄰近的安徽東部部分地級市作為控制組成員。這種選擇策略主要是基于空間相鄰的樣本之間差異相對較小的假設(shè)。

樣本數(shù)據(jù)均來自《中國統(tǒng)計年鑒》(2003—2016年)和各省市自治區(qū)統(tǒng)計年鑒，以及各省市自治區(qū)國民經(jīng)濟(jì)和社會發(fā)展統(tǒng)計公報。數(shù)據(jù)包含江蘇省、浙江省、上海市，以及合肥、蕪湖、蚌埠和馬鞍山2003—2016年的面板數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)分析中剔除了價格變化因素的影響。按照一般性做法，利用當(dāng)期美元對人民幣的匯率分別將實際利用外資和進(jìn)出口貿(mào)易總額換算成人民幣。數(shù)據(jù)的一般性描述如表1所示。

表1 數(shù)據(jù)的一般性描述Tab.1 General description of data

3 計量結(jié)果及說明

為更好地證實高速鐵路開通的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級效應(yīng)，控制變量被逐步引入實證方程。高速鐵路對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響的回歸結(jié)果如表2所示。表2中，實證結(jié)果1表示核心解釋變量與所有控制變量對產(chǎn)業(yè)機構(gòu)升級的影響效果；實證結(jié)果2表示僅考慮高速鐵路開通對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響結(jié)果；實證結(jié)果3在實證結(jié)果2的基礎(chǔ)上加入通達(dá)性變量，通過比較實證結(jié)果1、實證結(jié)果2、實證結(jié)果3中高速鐵路開通變量的符號變化及顯著程度，可以判斷2007年動車組列車開行對沿線城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級是否存在推動作用，以及這種推動作用是否穩(wěn)健。同樣，實證結(jié)果5考察2010年高速鐵路開通促進(jìn)沿線城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的效果。另外，引入實證結(jié)果4，僅采用控制變量作為解釋變量，將實證結(jié)果1中控制變量符號與實證結(jié)果4中的進(jìn)行比較，判斷沿線城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的主要貢獻(xiàn)來源。

3.1 高速鐵路和通達(dá)性對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響效果

比較實證結(jié)果1與實證結(jié)果2，估計系數(shù)β均顯著為正，命題得到驗證，即開通高速鐵路縮短地區(qū)間旅行時間，強化區(qū)域間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，由此激發(fā)隱性知識溢出，刺激沿線城市知識密集型服務(wù)業(yè)發(fā)展，提升其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平。2003—2011年期間，β為0.032 2，并通過顯著性水平為5%的檢驗，說明與非沿線城市相比，沿線城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平高出3.22個百分點。另外，根據(jù)實證結(jié)果5，滬寧城際鐵路和滬昆高速鐵路滬杭段的開通對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響系數(shù)為0.040 1，高于動車組列車運營的影響系數(shù)，說明高速鐵路的開通更加刺激沿線城市知識密集型服務(wù)業(yè)的發(fā)展，從側(cè)面驗證了命題。

從實證結(jié)果3來看，通達(dá)性指標(biāo)通過了1%的顯著性檢驗，影響系數(shù)達(dá)到0.067 6，說明通達(dá)性較高的城市更具有發(fā)展知識密集型服務(wù)業(yè)的比較優(yōu)勢，因而在其他條件不變的情況下，其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平要高于通達(dá)性低的城市?？萍紕?chuàng)新、人力資本等表征內(nèi)部知識積累的指標(biāo)顯著為正，與理論預(yù)期一致。此外，通過對比實證結(jié)果1和實證結(jié)果4，發(fā)現(xiàn)引入高速鐵路變量與通達(dá)性變量后，科技創(chuàng)新變量影響系數(shù)從0.050 6增加至0.055 2，同時人力資本變量值也從0.207增加至0.223，上述2類表征內(nèi)部知識積累指標(biāo)值分別產(chǎn)生一定幅度的提高。實證結(jié)果表明，通達(dá)性變量與高速鐵路變量對科技創(chuàng)新、人力資本等表征內(nèi)部知識積累的指標(biāo)具有正向的調(diào)節(jié)作用，高速鐵路的開通促進(jìn)知識在城市間自由流動，提高城市內(nèi)部知識積累水平，進(jìn)一步提高技術(shù)進(jìn)步與人力資本對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的促進(jìn)作用。

表2 高速鐵路對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響的回歸結(jié)果Tab.2 Regression results about the influence of high-speed railway on the upgrading of industrial structure

外商直接投資的系數(shù)顯著為負(fù)，實證結(jié)果說明該地區(qū)絕大部分外商直接投資都投向了加工制造業(yè)與勞動密集型產(chǎn)業(yè)[9]，而對于服務(wù)業(yè)，特別是知識密集型服務(wù)業(yè)作用有限。進(jìn)出口總額對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響不顯著，主要是由于目前該地區(qū)貿(mào)易結(jié)構(gòu)主要以貨物貿(mào)易為主，造成進(jìn)出口貿(mào)易促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的影響作用并不顯著。

需求因素對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響為負(fù)，與預(yù)期不符。收入分配則是造成上述結(jié)果的主要原因，當(dāng)前長三角地區(qū)收入分配差距明顯擴(kuò)大，長期收入分配不均使得投資率偏高，全社會固定資產(chǎn)占GDP的比例過大，遏制服務(wù)業(yè)發(fā)展的速度，服務(wù)業(yè)增長嚴(yán)重滯后于工業(yè)，影響產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級[10]。政府支出規(guī)模對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級影響系數(shù)為0.032 9，顯著為正[11]。

3.2 穩(wěn)健性檢驗

基于經(jīng)驗判斷，南通、揚州、泰州、寧波、湖州、紹興、舟山和臺州與高速鐵路沿線城市空間距離相對較近，其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平有可能間接地受益于動車組列車的開通[12]。為了驗證這種分組方法的合理性，將所有實驗組與控制組樣本城市分為3組：第1組為高速鐵路沿線站點所在城市，包括常州、無錫、蘇州、嘉興和鎮(zhèn)江；第2組包括南通、揚州、泰州、寧波、湖州、紹興、舟山和臺州；第3組為控制組樣本城市。將3組城市中的2組數(shù)據(jù)分別進(jìn)行倍差估計，如果第1組和第2組的倍差估計量β不顯著，而第1組與第3組，以及第2組與第3組的估計量顯著，就說明樣本城市分組的合理性。分組考察高速鐵路對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的回歸結(jié)果如表3所示，實證結(jié)果第3列與第4列所示的β值分別為0.17和0.023 5，并且都通過了5%的顯著性檢驗，而實證結(jié)果第2列所示β值為正但并不顯著，意味著對樣本城市劃分是合理的。

表3 分組考察高速鐵路對產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的回歸結(jié)果Tab3 Regression results about the influence of high-speed railway on the upgrading of industrial structure in groups

4 結(jié)束語

建立包括高速鐵路與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的理論模型，通過模型推演，發(fā)現(xiàn)高速鐵路的開通縮短了區(qū)域間旅行時間，降低了面對面交流的成本，增加了知識交流的頻率，促進(jìn)知識密集型產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平得到有效提高。當(dāng)然，研究僅從城市視角考察高速鐵路對沿線城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平的影響效果，而對于區(qū)域及城市群產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平如何變化尚未涉及。同時，在高速鐵路促進(jìn)城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)水平提高的同時，其產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)會呈現(xiàn)出何種特征，都將是進(jìn)一步研究的方向。