水路、鐵路運(yùn)輸互動(dòng)發(fā)展關(guān)系
——基于長江立體交通走廊的研究

陳 實(shí)，周輝宇

(1.交通運(yùn)輸部水運(yùn)科學(xué)研究院，北京 100088； 2. 北京交通大學(xué) 經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院，北京 100044)

長江是中國最大的內(nèi)陸河網(wǎng)貨運(yùn)通道[1]，長江經(jīng)濟(jì)帶依托長江的黃金水道，對(duì)推動(dòng)中國東部、中部和西部地區(qū)的共同發(fā)展具有重要的戰(zhàn)略意義.政府及管理部門也于近幾年陸續(xù)出臺(tái)相關(guān)政策[2-3]，促進(jìn)沿江綜合立體交通走廊建設(shè)發(fā)展.長江沿線的鐵路建設(shè)擴(kuò)大了長江水運(yùn)的經(jīng)濟(jì)腹地，為長江水運(yùn)帶來了發(fā)展機(jī)遇.

國內(nèi)外學(xué)者目前對(duì)長江貨物運(yùn)輸方式的研究頗為關(guān)注.Diziain等[4]對(duì)比水路和鐵路運(yùn)輸，探討了水路運(yùn)輸?shù)膬?yōu)勢集中在運(yùn)量大、環(huán)境友好、成本效益高，缺點(diǎn)則是速度較慢.Sihn等[5]探討了水路運(yùn)輸適宜運(yùn)送的貨物種類，提出水路運(yùn)輸通常適合體積較大的貨物及長距離運(yùn)輸，例如煤炭、礦石等貨物.王小洋等[6]基于土地占用、運(yùn)輸安全方面提出鐵路運(yùn)輸?shù)膬?yōu)勢，指出鐵路運(yùn)輸?shù)娜秉c(diǎn)是建設(shè)成本和運(yùn)營成本較高.長江上游水路運(yùn)輸與鐵路的互動(dòng)發(fā)展是一種有效而可持續(xù)的管理思想，這一思想也延伸到對(duì)周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響.成超等[7]探討了現(xiàn)代交通意義上建立起來的新的長江上游經(jīng)濟(jì)帶，指出不僅包括沿江城市群和產(chǎn)業(yè)帶，還包括沿公路和鐵路分布的城市群和產(chǎn)業(yè)帶.在綜合運(yùn)輸方面，鄒海波等[8]利用主成分分析法計(jì)算各種運(yùn)輸方式的發(fā)展水平，指出鐵路運(yùn)輸和水路運(yùn)輸組合的動(dòng)態(tài)協(xié)調(diào)度的變化呈波動(dòng)狀，兩種運(yùn)輸方式之間的協(xié)調(diào)發(fā)展?fàn)顩r有所反復(fù)，但形勢趨好.傅成紅等[9]利用數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法構(gòu)建運(yùn)輸子系統(tǒng)之間協(xié)調(diào)發(fā)展評(píng)價(jià)模型，結(jié)果表明鐵路和水路在國內(nèi)貨物的競爭上逐漸激烈.在港口物流方面，Zhang等[10]探討了長江上游區(qū)域地形差異很大，內(nèi)河水路運(yùn)輸不會(huì)完全被鐵路取代，且長江上游沿岸修建的鐵路促進(jìn)了水運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)，推動(dòng)港口貨運(yùn)吞吐量穩(wěn)步增長.港口物流需要與水路和鐵路等運(yùn)輸方式的轉(zhuǎn)運(yùn)做好銜接，鐵路運(yùn)能的釋放有助于港口吞吐量的增長.

綜上，目前基于長江的貨物運(yùn)輸方式的研究主要針對(duì)某種單一方式，或者從定性角度上研究水路與鐵路運(yùn)輸?shù)母偁幣c替代關(guān)系[11-13]，缺乏對(duì)于鐵路與水路運(yùn)輸互動(dòng)關(guān)系的研究，對(duì)于長江上游區(qū)域貨運(yùn)鐵路新建開通對(duì)沿岸港口城市水路貨運(yùn)量的影響和作用機(jī)制缺乏實(shí)證分析.本文作者從定性與定量結(jié)合的角度來探究長江上游水運(yùn)貨運(yùn)量與鐵路建設(shè)的互動(dòng)關(guān)系，采用DID模型[14]分析川江區(qū)域新建沿江鐵路對(duì)沿岸港口水路運(yùn)量的因果效應(yīng)，能夠有效識(shí)別長江沿岸鐵路的外部性效應(yīng)，并從港口貨物吞吐量角度探討了貨運(yùn)鐵路建設(shè)對(duì)沿岸港口城市水路貨運(yùn)量的影響機(jī)理與作用機(jī)制，在一定程度上豐富與拓展了鐵路水路互動(dòng)關(guān)系的效應(yīng)研究，從而切實(shí)探尋水鐵聯(lián)運(yùn)的發(fā)展路徑，推動(dòng)建設(shè)協(xié)同并進(jìn)、優(yōu)勢互補(bǔ)、節(jié)能高效的水陸綜合貨物運(yùn)輸系統(tǒng).

1 研究區(qū)域與數(shù)據(jù)來源

1.1 研究區(qū)域

選取長江上游的四川重慶沿江區(qū)域作為研究區(qū)域.四川、重慶地處中國西南部，南連貴州和云南，北銜甘肅和陜西，為中國西北和西南兩大區(qū)的結(jié)合部，且重慶航運(yùn)中心輻射周邊的成渝城市群，極大地帶動(dòng)了周邊地區(qū)的發(fā)展[15-16].

1.2 數(shù)據(jù)來源

選取長江上游流經(jīng)的14個(gè)地級(jí)市和1個(gè)直轄市2010—2017年數(shù)據(jù)[17]作為樣本，采用Stata14.0軟件對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析.由于長江上游沿江鐵路相繼在2013年建成通車，因此以2013年為界，將樣本區(qū)間劃分為沿江鐵路通車前期(2010—2013年)，以及沿江鐵路通車后期(2013—2017年).同時(shí)，將處于沿江鐵路的沿線港口城市作為實(shí)驗(yàn)組，包括重慶、瀘州、宜賓、樂山、南充、廣安和達(dá)州.其他城市作為對(duì)照組.

被解釋變量包含港口貨物吞吐量、港口礦建材料吞吐量、港口化學(xué)肥料及農(nóng)藥吞吐量和港口糧食吞吐量，對(duì)被解釋變量進(jìn)行對(duì)數(shù)變換衡量沿岸港口城市水路貨運(yùn)量，解釋變量包含地區(qū)生產(chǎn)總值、城鎮(zhèn)化率、就業(yè)人員等.具體變量定義如表1所示.

表1 變量定義

2 研究設(shè)計(jì)

2.1 研究方法

采用雙重差分法研究了長江上游川江段貨運(yùn)鐵路新建開通對(duì)沿岸港口城市水路貨運(yùn)量的影響，鑒于宏觀經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)不平穩(wěn)，直接回歸可能造成偏誤估計(jì)，因此，采用LLC面板單位根檢驗(yàn)方法[24]對(duì)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行平穩(wěn)性檢驗(yàn)，單位根檢驗(yàn)結(jié)果見表2.

表2 吞吐量單位根檢驗(yàn)結(jié)果

結(jié)果顯示變量在LLC檢驗(yàn)下拒絕存在單位根的原假設(shè)，從而證明了數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性，保證了模型的可行性.

2.2 基于傾向得分匹配的樣本選擇

為控制內(nèi)生性問題，通過傾向得分匹配(Propensity Score Matching, PSM)控制可能影響修建鐵路的可觀測因素，從而篩選出受內(nèi)生性影響較小的樣本，并運(yùn)用雙重差分法分離影響因素的作用效果.選取人均地區(qū)生產(chǎn)總值、公路貨運(yùn)量和鐵路貨運(yùn)輸量的極大對(duì)數(shù)似然函數(shù)值作為協(xié)變量進(jìn)行核匹配，分別用lnI3、lnI7和lnI8表示.

基于傾向得分匹配，各協(xié)變量平衡檢驗(yàn)的結(jié)果如表3所示.匹配后所有協(xié)變量的標(biāo)準(zhǔn)偏差明顯降低，實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組的差異不再明顯，說明匹配后兩組的可比性大幅上升.

表3 均衡性檢驗(yàn)結(jié)果

2.3 雙重差分法

采用雙重差分 DID 模型評(píng)價(jià)長江上游新建開通貨運(yùn)鐵路對(duì)沿岸港口城市水路貨運(yùn)量的影響，在實(shí)證分析過程中，為了控制其他因素的影響，采用固定效應(yīng)模型為

wit=α+β1Cit+β2tit+β3tit×

Cit+Kit+μi+εit

(1)

式中：wit為沿岸港口城市水路貨運(yùn)量；Cit為第i地區(qū)在第t年新建設(shè)開通的貨運(yùn)鐵路情況，當(dāng)沿江港口城市在樣本期間存在新建設(shè)開通的貨運(yùn)鐵路運(yùn)行，則該地級(jí)市為實(shí)驗(yàn)組取值為1，否則為對(duì)照組取值為0；tit為第i地區(qū)第t年是否已建成貨運(yùn)鐵路，該年沿江港口城市屬于貨運(yùn)鐵路建成后的年度取值為1，否則為0；tit×Cit為政策變量，衡量政策變化帶給實(shí)驗(yàn)組的增量效應(yīng)；Kit是一組可觀測的影響水路運(yùn)輸?shù)目刂谱兞?，包含地區(qū)生產(chǎn)總值指數(shù)I3、城鎮(zhèn)化率I4、就業(yè)情況I5、單位工業(yè)增加值能耗I6、公路貨物運(yùn)輸量I7、鐵路貨物運(yùn)輸量I8；α為常數(shù)項(xiàng)；β1、β2、β3分別為城市變量、時(shí)間變量和政策變量的彈性系數(shù)；μi表示各個(gè)城市的固定效應(yīng)，是各個(gè)城市不隨時(shí)間變化而變化的差異；εit為隨機(jī)干擾項(xiàng).

wit包含港口貨運(yùn)吞吐量M1it、港口礦建材料吞吐量M2it、港口化學(xué)肥料及農(nóng)藥吞吐量M3it和港口糧食吞吐量M4it4個(gè)變量，其具體模型為

M1it=α+β1Cit+β2tit+

β3tit×Cit+Kit+μi+εit

(2)

M2it=α+β1Cit+β2tit+

β3tit×Cit+Kit+μi+εit

(3)

M3it=α+β1Cit+β2tit+

β3tit×Cit+Kit+μi+εit

(4)

M4it=α+β1Cit+β2tit+

β3tit×Cit+Kit+μi+εit

(5)

β3衡量的是實(shí)驗(yàn)組與對(duì)照組在沿江貨運(yùn)鐵路新開通前后港口貨物吞吐量變化的差異，預(yù)期式(2)～式(5)中β3為正，意味著長江上游區(qū)域沿江貨運(yùn)鐵路的新建開通將促進(jìn)港口貨物運(yùn)輸，反之則表示新建鐵路抑制所在地港口的貨運(yùn)吞吐量.

為進(jìn)一步檢驗(yàn)新建鐵路后地級(jí)市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展是否能作為水運(yùn)貨運(yùn)量增加的中介變量，借鑒文獻(xiàn)[25]提供的自變量通過中介間接影響因變量的近似顯著性檢驗(yàn)，來驗(yàn)證地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的中介效應(yīng).其中，Sobel檢驗(yàn)假設(shè)自變量的中介效應(yīng)呈正態(tài)分布，當(dāng)Sobel檢驗(yàn)的檢驗(yàn)Z值顯著時(shí)(大于1.96)，表示中介效應(yīng)具有顯著性.

3 實(shí)證結(jié)果與分析

3.1 描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

為消除量綱的影響，所有解釋變量均做取對(duì)數(shù)處理，描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果如表4所示，t、C的均值分別為0.411和0.714，表明2010至2017年間約70%的沿岸港口城市存在新開通的貨運(yùn)鐵路運(yùn)行，41.1%的樣本為貨運(yùn)鐵路建成后的樣本年度.

表4 描述性統(tǒng)計(jì)分析

采用Pearson和Spearman相關(guān)系數(shù)評(píng)估數(shù)據(jù)的線性相關(guān)和單調(diào)關(guān)系，由表5可知，沿江港口城市新建貨運(yùn)鐵路后，鐵路所經(jīng)過的地級(jí)市的港口貨物吞吐量、港口礦建材料吞吐量、港口化學(xué)肥料及農(nóng)藥吞吐量、港口糧食吞吐量均呈現(xiàn)正向增長，綜合比較4種衡量指標(biāo)后，水運(yùn)貨運(yùn)量呈現(xiàn)正增長.

變量M1、M2、M3與M4之間的Pearson相關(guān)系數(shù)均在1%的水平上顯著正相關(guān)，說明港口貨物吞吐量與礦建材料吞吐量、化學(xué)肥料及農(nóng)藥吞吐量和糧食吞吐量的一致性較好.城鎮(zhèn)化率、就業(yè)情況、單位工業(yè)增加值與水運(yùn)貨運(yùn)量呈顯著正相關(guān)性，同時(shí)GDP增速對(duì)水運(yùn)貨運(yùn)量產(chǎn)生顯著正向影響作用.控制變量對(duì)城鎮(zhèn)化率、就業(yè)情況、單位工業(yè)增加值、GDP增速及水運(yùn)貨運(yùn)量部分地產(chǎn)生了顯著影響作用.

此外，變量C與M1在5%的水平上顯著正相關(guān)，表明在不考慮其他因素的影響下，沿岸港口城市新開通貨運(yùn)鐵路會(huì)導(dǎo)致所在地港口的貨物吞吐量增加;C與M2和M4在1%的水平上顯著正相關(guān)，表明在不考慮其他因素的影響下，沿岸港口城市新開通貨運(yùn)鐵路會(huì)導(dǎo)致所在地港口的礦建材料和糧食吞吐量的增長.

表5 變量相關(guān)系數(shù)表

3.2 時(shí)間因素影響分析

對(duì)照組與實(shí)驗(yàn)組在貨運(yùn)鐵路建成前后港口貨物吞吐量增加率的變化情況如表6所示，沿江港口城市在貨運(yùn)鐵路建成前，對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組的港口貨物吞吐量增加率分別為-13.891%和-15.069%，兩者相差-1.178%，并且在1%水平上顯著，說明在貨運(yùn)鐵路建成前，實(shí)驗(yàn)組港口貨物吞吐量的下降幅度略高于對(duì)照組.這可能是由于港口作業(yè)的特點(diǎn)通常為“大進(jìn)大出”，沒有鐵路的大容量疏通，港口的發(fā)展會(huì)受到限制；加之同期公路加速建設(shè)，公路運(yùn)輸取代了一部分水路運(yùn)輸.在貨運(yùn)鐵路建成后，對(duì)照組和實(shí)驗(yàn)組的港口貨物吞吐量增加率分別為-14.038%和-14.424%，兩者相差-0.386%，在統(tǒng)計(jì)上不顯著，但在一定程度上說明貨運(yùn)鐵路建成后，實(shí)驗(yàn)組港口貨物吞吐量減少幅度優(yōu)于之前情況，沿岸港口城市建成貨運(yùn)鐵路后可能對(duì)港口貨物吞吐量起到了促進(jìn)作用.為了消除時(shí)序上的變動(dòng)差異，將貨運(yùn)鐵路建成后兩組間的差異減去貨運(yùn)鐵路建成前兩組間的差異，得到港口貨物吞吐量增加率的雙重差分值.由表6可知，港口貨物吞吐量增加率的DID估計(jì)值為0.792，且其值在5%水平上顯著，說明貨運(yùn)鐵路建成后，沿江港口城市的港口吞吐量有了顯著增長.

表6 沿江港口城市貨運(yùn)鐵路建成水路運(yùn)輸貨運(yùn)量的組內(nèi)均值差和組間均值差

3.3 新建沿江鐵路影響分析

運(yùn)用Stata14軟件依次給出加入控制變量后，新建鐵路對(duì)沿岸港口的貨物吞吐量的影響，模型結(jié)果1為未加入任何控制變量的模型結(jié)果，以此作為參考，模型結(jié)果2～7為向前加入變量lnI3～lnI8逐步回歸的模型結(jié)果，具體如表7所示.

PICCO監(jiān)測指標(biāo)：心率（P）、中心靜脈壓（CVP）、有創(chuàng)平均動(dòng)脈壓（MAP）、心臟指數(shù)（CI）、血管外肺水指數(shù)（EVLWI）、舒張末期總?cè)萘恐笖?shù)（GEDVI）、全身血管阻力（SVRI），寒戰(zhàn)、呼吸頻率增快次數(shù)。

表7 新建鐵路對(duì)沿岸港口的貨物吞吐量的影響

由表7可知：

1)從政策因素來看，在沒有添加任何控制變量的純虛擬變量回歸模型中，新建貨運(yùn)鐵路對(duì)港口吞吐量的影響在1%的水平上顯著為正；在DID模型中添加其他解釋變量，政策因素t×C的影響系數(shù)仍顯著為正，表明沿岸港口新建鐵路顯著促進(jìn)了長江上游四川、重慶地區(qū)沿岸港口城市港口貨運(yùn)量的提高，鐵路成為影響水運(yùn)貨運(yùn)量增長的一個(gè)非常重要的因素，同時(shí)交乘項(xiàng)系數(shù)值在加入其他變量后，沒有發(fā)生太大程度上的變化，說明此模型穩(wěn)定性良好，變量的選擇和衡量不會(huì)很大程度上影響研究結(jié)論.

2)從時(shí)間因素來看，在不加入任何控制變量的情況下，時(shí)間因素t顯著為正.在逐步加入控制變量后，時(shí)間因素變?yōu)樨?fù)且穩(wěn)定保持在1%～5%的顯著性水平之上.說明樣本中沿江港口城市的港口貨運(yùn)吞吐量有緩慢下降的趨勢.

3)從城市因素來看，在不加入任何控制變量的情況下，城市因素C在1%的水平上顯著為負(fù)，在逐步加入控制變量以后，城市因素有正有負(fù)，多數(shù)為正，但是其顯著性水平有下降的趨勢.說明在剔除鐵路因素影響下，實(shí)驗(yàn)組港口吞吐量的增長要普遍高于對(duì)照組港口吞吐量的增長.即沿江港口城市在樣本期間存在新建開通貨運(yùn)鐵路運(yùn)行的港口吞吐量增長潛力要高于未新建貨運(yùn)鐵路的沿江城市.

4)從控制變量來看，對(duì)港口貨運(yùn)吞吐量增長影響相對(duì)顯著的有經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、城鎮(zhèn)化水平、就業(yè)情況.地區(qū)經(jīng)濟(jì)增速在1%的水平上對(duì)港口貨運(yùn)吞吐量增長率的影響顯著為正，說明地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長速度水平提高有利于港口貨運(yùn)吞吐量的提高.長江上游的重慶、四川地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較長江中下游地區(qū)仍有差距.地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度提升，有利于城市資源利用效率上升.城鎮(zhèn)化在1%的水平上對(duì)港口貨運(yùn)吞吐量增長率的影響顯著為正，說明城鎮(zhèn)化水平提升，有利于港口貨運(yùn)吞吐量提高.長江上游地區(qū)城市化水平相對(duì)不高，農(nóng)村人口向川渝城市群集中，很好地帶動(dòng)了人力資源發(fā)展.就業(yè)情況在5%～10%的水平上對(duì)港口貨運(yùn)吞吐量的增長顯著為正.可能由于選取長江上游城市自身特點(diǎn)差異較大，對(duì)于勞動(dòng)力相對(duì)發(fā)達(dá)地區(qū)，就業(yè)情況增長對(duì)港口貨運(yùn)吞吐量促進(jìn)作用將更為明顯.公路貨運(yùn)量和鐵路貨運(yùn)量對(duì)港口吞吐量的作用不穩(wěn)定，在其他因素共同作用下，對(duì)港口吞吐量的增長有一定抑制作用.

模型結(jié)果8、15、22分別為未加入任何控制變量的模型結(jié)果，并以此作為參考，模型結(jié)果9～14、16～21、23～28分別為逐步加入變量lnI3～lnI8后沿岸港口新建鐵路對(duì)港口礦建材料吞吐量、港口化學(xué)肥料及農(nóng)藥吞吐量、港口糧食吞吐量的影響，具體結(jié)果如表8～10所示.

表8 新建鐵路對(duì)沿岸港口礦建材料吞吐量的影響

表9 新建鐵路對(duì)沿岸港口化學(xué)肥料及農(nóng)藥吞吐量的影響

表10 新建鐵路對(duì)沿岸港口糧食吞吐量的影響

由表8～10可知：

2)從時(shí)間因素來看，在不加入任何控制變量的情況下，時(shí)間因素t顯著為負(fù).在逐步加入控制變量后，時(shí)間因素仍然為負(fù)且穩(wěn)定保持在1%～5%的顯著性水平之上，其中港口糧食吞吐量的顯著性水平有所下降.說明沿江港口城市的港口礦建材料吞吐量、港口化學(xué)肥料及農(nóng)藥吞吐量、港口糧食吞吐量有緩慢下降的趨勢.

3)從城市因素來看，在不加入任何控制變量的情況下，港口礦建材料吞吐量、化學(xué)肥料及農(nóng)藥吞吐量模型中城市因素C分別在10%和1%的水平上顯著為正，在逐步加入控制變量以后，城市因素持續(xù)為正，且港口礦建材料吞吐量的顯著性水平有上升的趨勢，港口糧食吞吐量的顯著性水平有下降的趨勢；港口糧食吞吐量量模型中，在不加入任何控制變量的情況下，城市因素C為正，但不顯著；在逐步加入控制變量以后，其方向并沒有發(fā)生改變，但仍不顯著.這也就解釋了在剔除鐵路因素影響下，實(shí)驗(yàn)組港口吞吐量普遍高于對(duì)照組港口吞吐量的增長.

4)從控制變量來看，對(duì)港口貨運(yùn)吞吐量增長影響相對(duì)顯著的有地區(qū)生產(chǎn)總值增長率、城鎮(zhèn)化水平、就業(yè)情況和節(jié)能降耗成效水平.地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)港口礦建材料吞吐量、港口化學(xué)肥料及農(nóng)藥吞吐量、港口糧食吞吐量有顯著的正向影響.當(dāng)?shù)貐^(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展增加到一定程度時(shí)，才會(huì)加速帶來區(qū)域內(nèi)人才的交流、貨物的流通；由此會(huì)加大貨物運(yùn)輸需求，進(jìn)而導(dǎo)致水路運(yùn)輸貨物量的增長.城鎮(zhèn)化水平對(duì)港口礦建材料吞吐量、港口化學(xué)肥料及農(nóng)藥吞吐量有正向影響，對(duì)港口糧食吞吐量有負(fù)向影響.地區(qū)就業(yè)狀況對(duì)港口化學(xué)肥料及農(nóng)藥吞吐量、港口礦建材料吞吐量有顯著的正向影響，對(duì)港口糧食吞吐量有負(fù)向影響，但不顯著.城鎮(zhèn)化率和就業(yè)率的提高，反映該地區(qū)結(jié)合自然資源優(yōu)勢、產(chǎn)業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)等釋放出經(jīng)濟(jì)增長動(dòng)力，同樣也會(huì)促進(jìn)四川、重慶兩地所開采的煤炭礦石等資源向沿海城市運(yùn)輸，沿海地區(qū)的貨物向西發(fā)送，從而帶來貨物流通.節(jié)能降耗成效水平對(duì)港口糧食吞吐量有顯著的正向影響，對(duì)港口化學(xué)肥料及農(nóng)藥吞吐量、港口礦建材料吞吐量有負(fù)向影響，但不顯著.公路貨運(yùn)量對(duì)港口礦建材料吞吐量、港口糧食吞吐量有一定的負(fù)向影響；鐵路貨運(yùn)量對(duì)港口礦建材料吞吐量有一定的負(fù)向影響；長江上游區(qū)域的貨運(yùn)方式并非只有內(nèi)河運(yùn)輸一種，當(dāng)發(fā)送的貨物量一定的情況下，公路貨運(yùn)量和鐵路貨運(yùn)量增多，水路運(yùn)輸貨運(yùn)量將會(huì)減少，三種運(yùn)輸方式在貨物運(yùn)輸總量上保持相對(duì)的平衡.

3.4 中介效應(yīng)回歸分析

根據(jù)沿江港口城市貨運(yùn)鐵路建成前后影響水路運(yùn)輸貨運(yùn)量的因素分析，為了驗(yàn)證是否存在鐵路建設(shè)促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展，進(jìn)而促生水運(yùn)貨運(yùn)量的傳導(dǎo)鏈條，將對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增速進(jìn)行中介效應(yīng)檢驗(yàn)，進(jìn)一步驗(yàn)證影響長江上游區(qū)域水運(yùn)貨運(yùn)量增長的主要因素，并驗(yàn)證新建鐵路是否影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長進(jìn)而影響港口水運(yùn)增長.

地區(qū)經(jīng)濟(jì)增速對(duì)水運(yùn)貨運(yùn)量的中介效應(yīng)分析結(jié)果如表11所示，模型結(jié)果29、31、33、35分別為未加入I3的結(jié)果，在此基礎(chǔ)上加入中介變量I3檢驗(yàn)帶來的中介效應(yīng).模型結(jié)果30、32、34、36表明，地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長速度均產(chǎn)生了顯著正向中介效應(yīng)，而且增加中介變量后的R2和調(diào)整后R2均顯著增加，表明模型的效果比較理想.綜上可知，沿江鐵路貨運(yùn)建設(shè)通過地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長速度對(duì)水路運(yùn)輸?shù)呢涍\(yùn)量增長產(chǎn)生了中介效應(yīng).

表11 中介效應(yīng)回歸分析結(jié)果

為檢驗(yàn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長速度中介效應(yīng)的穩(wěn)健性，進(jìn)一步采用Sobel檢驗(yàn)法進(jìn)行了變量關(guān)系分析.地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長速度的中介效應(yīng)分析結(jié)果如表12所示.

表12 地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長速度中介效應(yīng)的穩(wěn)健性檢驗(yàn)Tab.12 Robustness test on the mediating effect of regional economic growth rates

由表12可知，間接反映水運(yùn)需求的4個(gè)貨運(yùn)量指標(biāo)的地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度Sobel檢驗(yàn)結(jié)果分別為檢驗(yàn)Z值=-2.037,顯著性P值<0.01;Z=-1.926,P<0.1;Z=-2.562,P<0.01;Z=-2.427,P<0.05.由此可知中介效應(yīng)顯著.

4 結(jié)論

1)從定性與定量結(jié)合的角度來探究長江上游水運(yùn)貨運(yùn)量與鐵路建設(shè)的互動(dòng)關(guān)系，基于2010至2017年長江上游港口面板數(shù)據(jù)，采用雙重差分模型，闡述了貨運(yùn)鐵路新建開通對(duì)沿岸港口城市港口貨運(yùn)量的影響，并進(jìn)一步研究其作用機(jī)制.

2)長江上游沿岸港口城市新開通貨運(yùn)鐵路對(duì)港口城市的水運(yùn)貨運(yùn)量既存在替代作用也存在促進(jìn)作用，但是總體來說促進(jìn)作用更為明顯，且由中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果可知，貨運(yùn)鐵路建設(shè)可通過促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展進(jìn)而有效促進(jìn)水運(yùn)貨運(yùn)增長.

3)應(yīng)加快沿江貨運(yùn)鐵路、“鐵路+物流”建設(shè)，推進(jìn)港口鐵路進(jìn)港進(jìn)程，完善疏港鐵路與鐵路貨運(yùn)網(wǎng)連接的規(guī)劃和建設(shè)，由此提高沿江港口的集疏運(yùn)能力，進(jìn)而優(yōu)化國內(nèi)貨物運(yùn)輸結(jié)構(gòu),提高鐵路、水路所承擔(dān)的大宗貨物運(yùn)輸量.建議打破鐵路、水運(yùn)不同管理部門之間的壁壘、合理分工，加強(qiáng)多種交通方式間的銜接和協(xié)調(diào)配合發(fā)展.

4)促進(jìn)多種交通方式間的銜接和協(xié)調(diào)配合發(fā)展，應(yīng)用多源數(shù)據(jù)量化分析公路、鐵路、水路等多種運(yùn)輸方式間的相互作用機(jī)制，為綜合交通運(yùn)輸體系建設(shè)提供數(shù)據(jù)支撐與理論依據(jù).