滬昆高鐵對沿線區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的影響研究

摘 要：高鐵的開通給沿線城市帶來的經(jīng)濟與社會發(fā)展效果是明顯的，本文以“八縱八橫”規(guī)劃中東西向最長的滬昆高鐵為例，將傾向得分匹配（PSM）和雙重差分（DID）結(jié)合起來進行實證研究，以探究高鐵對沿線區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展的影響機制。實證結(jié)果顯示，高鐵對區(qū)域經(jīng)濟的快速增長具有顯著的正向推動作用，且這種影響是長期有效的，并給出相應(yīng)的政策建議。

關(guān)鍵詞：高鐵效應(yīng);區(qū)域經(jīng)濟;雙重差分法;傾向得分匹配;八縱八橫

中圖分類號：F532 文獻標(biāo)識碼：A

DOI：10.12245/j.issn.2096-6776.2021.09.07

1 引言

高速鐵路，是指設(shè)計標(biāo)準等級高、可供列車安全高速行駛的鐵路系統(tǒng)。人類高鐵史上第一條高速鐵路是位于日本的東海道新干線，于1964年建成通車，時速210公里，溝通了日本的三大都市圈——大阪、東京和名古屋，極大地促進了日本經(jīng)濟的快速發(fā)展[1]。中國鐵路高速化的開端起源于21世紀初的秦沈客運專線;到2008年，中國第一條具備了世界水平的高速鐵路——京津城際鐵路通車，標(biāo)志著中國高速鐵路技術(shù)邁入世界前列，從此進入“高鐵時代”。2016年，國家發(fā)改委、交通運輸部、中國鐵路總公司聯(lián)合發(fā)布了新時代《中長期鐵路網(wǎng)規(guī)劃》，在“四縱四橫”的基礎(chǔ)上提出“八縱八橫”高速鐵路網(wǎng)的宏偉藍圖。

高速鐵路憑借其速度快、運載量大、安全性高等優(yōu)勢，極大地影響了人們的時空觀、出行觀及擇業(yè)觀[2]。其對于經(jīng)濟與社會發(fā)展的影響，除了高鐵本身作為交通工具所帶來的收益外，更重要的是高鐵極大地加快了沿線各要素、資源的流動，改善了各地區(qū)之間的交通可達性，帶動了沿線區(qū)域與之相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，逐漸在各站點城市形成高鐵經(jīng)濟帶，而后發(fā)展為高鐵經(jīng)濟圈、高鐵沿線城市群等[3]。

2 高鐵效應(yīng)的理論研究

從日本東海道新干線開通起，國外專家學(xué)者就已經(jīng)開始研究世界首批高鐵線路的區(qū)域經(jīng)濟效應(yīng)。與國外相比，國內(nèi)學(xué)者的研究雖然在21世紀后才開始，但隨著我國高鐵建設(shè)步伐的加快，也開始掀起了高鐵研究的浪潮。

2.1 高鐵與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)

Leboeuf M（1986）研究了法國的TGV東南線，發(fā)現(xiàn)該條線路的開通不僅對沿線地區(qū)的產(chǎn)業(yè)布局產(chǎn)生影響，還帶動了生產(chǎn)要素快速流動，從而降低生產(chǎn)成本，增強了企業(yè)競爭力[4]。Bonnafous A（1987）運用了定量研究方法，通過對比里昂和巴黎在TGV東南線開通運營前后旅游業(yè)及服務(wù)業(yè)的經(jīng)濟效益變化，用數(shù)據(jù)更直觀地展現(xiàn)高鐵給沿線地區(qū)帶來的區(qū)域經(jīng)濟效應(yīng)[5]。王軒、林玳玳（2010）通過比較石太高鐵沿線城市在開通前后的經(jīng)濟發(fā)展、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、產(chǎn)業(yè)發(fā)展?fàn)顩r等，指出高鐵加快了區(qū)域間信息、物流、人力和資本的流動，不僅推動了區(qū)域經(jīng)濟一體化發(fā)展，還帶動了服務(wù)業(yè)例如餐飲業(yè)、旅游業(yè)等相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展[6]。

2.2 高鐵與區(qū)域經(jīng)濟

Pol（2003）從兩個層面闡明歐洲高鐵的開通運營給城鎮(zhèn)體系所造成的不同影響：從水平層面看，高鐵的開通運營促使不同城市之間形成適當(dāng)競爭，專業(yè)化分工明顯形成，帶動不同城市間的競爭合作和發(fā)展;從垂直層面看，研究者利用增長極理論，分析高鐵線路的進一步發(fā)展對沿線地區(qū)的城鎮(zhèn)化體系建設(shè)有著明顯的推動作用[7]。張學(xué)良、聶凱清（2010）發(fā)現(xiàn)高鐵的快速發(fā)展帶來明顯的同城化效應(yīng)和城市一體化效應(yīng)，促成了不同區(qū)域之間產(chǎn)業(yè)上的優(yōu)勢互補，但同時也要防止高鐵給其他交通方式帶來負面的替代效應(yīng)和溢出效應(yīng)。

2.3 高鐵與城市空間

Coto-Millan Pablo等學(xué)者（2007）研究了歐盟的高鐵系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)高鐵的開通對不同區(qū)域的影響是有著較大區(qū)別的：地理位置較好的歐洲中部城市受益于高鐵開通使得其網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟更加發(fā)達，運輸能力大大增加;而位置較差的葡萄牙、西班牙等國家反而越來越邊緣化。陳小君、白云峰等（2010）基于“有無對比原則”，利用灰色預(yù)測和多元線性回歸模型估算出沒有京津城際鐵路的前提下京津地區(qū)的相關(guān)經(jīng)濟數(shù)值，從空間經(jīng)濟聯(lián)系效應(yīng)、就業(yè)效應(yīng)等方面指出高鐵對兩地的區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展有較大貢獻。

3 模型和數(shù)據(jù)

3.1 模型設(shè)計

研究高鐵的經(jīng)濟效應(yīng)關(guān)鍵是將高鐵和其他影響區(qū)域發(fā)展的因素分開，故研究采用雙重差分法（DID），將高鐵的開通作為唯一因素來分析其對區(qū)域經(jīng)濟的影響。

基本方程如下：

但高鐵的開通并不是一個自然實驗，還受其他因素如發(fā)展程度、地形地貌的影響，會導(dǎo)致在處理組和控制組的樣本選擇上存在“選擇偏誤”問題，故研究選擇用傾向得分匹配和雙重差分結(jié)合起來的PSM-DID進行分析，將開通滬昆高鐵的地級市定為處理組，途徑省市中未開通滬昆高鐵的地級市定為控制組。

最終構(gòu)建模型如下：

式中代表i城市在t年的經(jīng)濟情況;虛擬變量代表第i個城市第t年是否開通了高鐵，在開通之前的年份取0;為其他控制變量。

3.2 數(shù)據(jù)選擇及來源

3.2.1 被解釋變量

由于滬昆高鐵途徑省市較多，基于數(shù)據(jù)獲取的可靠性和難易程度考慮，選取各地級市按常住人口計算的人均GDP作為衡量城市經(jīng)濟發(fā)展水平的指標(biāo)。

3.2.2 控制變量

影響地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展的因素有很多，研究選取一些具有代表性的指標(biāo)作為控制變量加入模型：全社會固定資產(chǎn)投資總額作為資本指標(biāo)，年末常住人口數(shù)作為人口規(guī)模指標(biāo)，城鎮(zhèn)居民人均可支配收入一般預(yù)算收入三產(chǎn)總值占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)，進出口總額作為城市對外經(jīng)濟和貿(mào)易規(guī)模指標(biāo)，全社會消費品零售總額作為對內(nèi)貿(mào)易規(guī)模的指標(biāo)。

3.2.3 數(shù)據(jù)來源

本文研究的數(shù)據(jù)為滬昆高鐵途徑的6個省市（上海市、浙江省、江西省、湖南省、貴州省、云南省）總計62個地級市2009年至2018年的面板數(shù)據(jù)，宏觀經(jīng)濟指標(biāo)來自各省市歷年統(tǒng)計年鑒，有些地級市的指標(biāo)數(shù)據(jù)不可得，故采用該市歷年國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報等較為可靠的信息來源上的數(shù)據(jù)。

4 實證結(jié)果

4.1 描述性統(tǒng)計

4.2 PSM結(jié)果

由Stata軟件得到變量匹配前后核密度圖，如圖1。

可以看出在進行匹配前樣本的分布比較松散，核密度圖偏差較大。匹配后樣本分布明顯變得較為集中，且對照組和處理組的核密度函數(shù)趨勢接近。表明PSM顯著解決了樣本選擇問題，滿足了利用雙重差分進行實證分析的前提條件，在共同支撐假設(shè)的基礎(chǔ)上保證了研究的準確性和可靠性。

4.3 DID回歸結(jié)果

對PSM后的處理組和控制組進行雙重差分分析，得到結(jié)果如表2所示。

實驗Ⅰ是未加入控制變量時的回歸結(jié)果，關(guān)鍵變量系數(shù)為正且顯著，但是值僅為0.3362，解釋力較弱;模型Ⅱ是加入控制變量后的結(jié)果，與Ⅰ相比關(guān)鍵變量的系數(shù)雖然減小了，但是仍為正且顯著，表現(xiàn)出良好的穩(wěn)健性，表明高鐵的開通對于沿線區(qū)域經(jīng)濟的效應(yīng)顯著正向，值增大為0.9213，表明高鐵效應(yīng)對經(jīng)濟增長的解釋力增強。

觀察控制變量：產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對經(jīng)濟增長的影響為負且回歸系數(shù)絕對值較大，一直在1%的統(tǒng)計水平下顯著，表明三產(chǎn)比重對于區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展有明顯的抑制作用，區(qū)域經(jīng)濟增長的動力并非來自于第三產(chǎn)業(yè);人口規(guī)模的回歸系數(shù)為正但不顯著，表明人口規(guī)模對于經(jīng)濟增長有著正向的影響但并不明顯。從資本角度看，固定資產(chǎn)投資總額系數(shù)為正且顯著，對于經(jīng)濟增長的影響較明顯，說明固定資產(chǎn)投資能夠穩(wěn)定地拉動地區(qū)經(jīng)濟增長;從消費角度看，社會消費品零售總額與城鎮(zhèn)居民人均可支配收入的系數(shù)為正且均顯著，可以拉動區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展。而進出口總額則表現(xiàn)不佳，不僅在系數(shù)上表現(xiàn)為負數(shù)而且也不顯著，反而有抑制經(jīng)濟增長的傾向。

4.4 滯后期檢驗

高鐵建設(shè)不僅要投入大量的人力物力財力，且效益回收周期長，故其對通車城市產(chǎn)生的效應(yīng)需要較長時間才能體現(xiàn)。因此研究將處理期滯后一年再次進行回歸，結(jié)果如實驗Ⅲ、Ⅳ所示：表中顯示時滯結(jié)果與之前相比相差不大，關(guān)鍵變量的系數(shù)也減小但始終為正且與未滯后相比更顯著，表明其對于沿線經(jīng)濟的正向影響更明顯。隨著控制變量加入，值增大為0.9171，表明高鐵效應(yīng)對經(jīng)濟增長的解釋力較強。從解釋變量來看，前后兩次結(jié)果也幾乎相同，不僅驗證了雙重差分回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，還表明高鐵的開通對于沿線區(qū)域產(chǎn)生的經(jīng)濟效應(yīng)是持續(xù)的。

5 結(jié)論與建議

5.1 研究結(jié)論

本研究以滬昆高鐵為例，采用PSM-DID方法分析沿線各地級市在開通高鐵前后經(jīng)濟發(fā)展情況的變化，得出如下結(jié)論：

開通城市與未開通城市相比，經(jīng)濟有了明顯的增長，無論是顯著性還是穩(wěn)健性都很高，表明高鐵給沿線區(qū)域帶來的經(jīng)濟效應(yīng)是顯著正向的;高鐵效應(yīng)對沿線區(qū)域的影響與區(qū)域原來的經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r成反比，開通前較為落后的城市在高鐵效應(yīng)的帶動下，發(fā)展速度較發(fā)達城市快許多，表明高鐵效應(yīng)十分明顯。

高鐵是把雙刃劍，給沿線區(qū)域帶來經(jīng)濟蓬勃發(fā)展的同時也會給其他城市帶來負面影響。從實證結(jié)果看，在高鐵開通后兩座相似城市的發(fā)展速度出現(xiàn)明顯差距且隨著時間推移逐漸擴大。這對未開通高鐵的城市來說不是好消息，發(fā)展程度的差距會造成落后地區(qū)高端人才和技術(shù)流失，使得差距變得更大，產(chǎn)生惡性循環(huán)。對于尚未開通高鐵的城市來說，積極尋求發(fā)展出路，減小發(fā)展差距尤為重要。

5.2 相關(guān)建議

對于已經(jīng)開通了高鐵的城市，要積極發(fā)揮其輻射效應(yīng)，在自身快速發(fā)展的同時帶動周邊地區(qū)發(fā)展，加大對附近區(qū)域的投資和交流，支持本地企業(yè)朝周邊地區(qū)的擴張，縮小地區(qū)發(fā)展差距;對未開通高鐵的區(qū)域來說，要主動與附近的高鐵城市聯(lián)系，尋找合適的發(fā)展出路，積極跟上其他城市發(fā)展的腳步，避免被邊緣化。

從實證結(jié)果可以看出，高鐵效應(yīng)對于區(qū)域經(jīng)濟的發(fā)展是長期有效的。如今開通高鐵的大部分為省會城市等發(fā)達地區(qū)，而經(jīng)濟落后的區(qū)域尚未有高鐵規(guī)劃。所以要適當(dāng)加快同經(jīng)濟落后地區(qū)的銜接，還要注意分線路和配套基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)問題，進而完善中國高鐵網(wǎng)絡(luò)，促進各地區(qū)之間的相互交流。

參考文獻

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上海大學(xué)經(jīng)濟學(xué)院? 秦光鑫