新發(fā)展格局下高鐵對城市物流業(yè)集聚的影響

趙莉琴，高敏，劉敬嚴(yán)

摘要：“十四五”期間，中國將加快構(gòu)建新發(fā)展格局，以國內(nèi)國外雙循環(huán)經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)為主，進(jìn)一步提升區(qū)域產(chǎn)業(yè)鏈，加密高鐵網(wǎng)絡(luò)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)帶效能提升。以2005—2017年京廣高鐵沿線城市的相關(guān)數(shù)據(jù)為樣本，利用區(qū)位熵和就業(yè)密度分析城市的物流業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，運(yùn)用PSM-DID分析高鐵通車后對沿線城市物流的聚集影響。數(shù)據(jù)顯示，高鐵對沿線城市物流業(yè)集聚的影響作用是顯著的，但是對制度環(huán)境，城市規(guī)模以及基礎(chǔ)設(shè)施水平的影響均不明顯;高鐵對沿線城市物流業(yè)集聚的影響在不同規(guī)模的城市間存在顯著的差異，對特大城市和中小城市而言，具有顯著的影響;對于大城市，高鐵開通促進(jìn)了物流業(yè)集聚水平，但是影響并不顯著。

關(guān)鍵詞：高鐵;物流業(yè)集聚;區(qū)位熵;就業(yè)密度

中圖分類號：F532 文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A文章編號：1007-2101（2022）03-0101-09

我國已成為擁有世界里程最長、規(guī)模最大的高速鐵路網(wǎng)的國家，未來更要不斷完善高鐵建設(shè)，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。在這樣的背景下，研究高鐵對城市產(chǎn)業(yè)的影響，對于未來城市高鐵的建設(shè)以及產(chǎn)業(yè)布局規(guī)劃具有一定的意義。近幾年，眾多學(xué)者從區(qū)位理論、新經(jīng)濟(jì)理論和運(yùn)輸成本角度來分析國家交通基礎(chǔ)設(shè)施布局對區(qū)域或沿線城市各類產(chǎn)業(yè)聚集的影響程度，比如凌晨等認(rèn)為運(yùn)輸成本是產(chǎn)業(yè)集聚的重要因素[1];張克中經(jīng)過統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)，高鐵的運(yùn)營對周邊城市的產(chǎn)業(yè)發(fā)展有兩種作用，一種是吸引作用，另一種是溢出作用[2]。高鐵可以增進(jìn)區(qū)位優(yōu)勢、促進(jìn)要素的流動(dòng)，這與物流業(yè)的特性相一致，那么高鐵的開通能否促進(jìn)周邊城市物流業(yè)的集聚，現(xiàn)實(shí)生活中高鐵對周邊城市物流業(yè)有什么樣的影響？研究這些問題，對于高鐵建設(shè)有巨大的意義，包括地方制定產(chǎn)業(yè)政策以及評價(jià)高鐵產(chǎn)業(yè)效應(yīng)等方面。

一、文獻(xiàn)綜述

高鐵開通會促進(jìn)城市區(qū)域可達(dá)性提高。據(jù)研究分析，高鐵開通明顯提高了沿線主要城市的可達(dá)性，使站點(diǎn)城市的加權(quán)平均旅行時(shí)間縮短了49%～63%左右[3]。Murayama等通過日本19世紀(jì)至20世紀(jì)相關(guān)數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)了高鐵運(yùn)行與區(qū)域可達(dá)性之間具有相互促進(jìn)的關(guān)系[4]。劉湃等發(fā)現(xiàn)高鐵的開通可以提高鐵路運(yùn)輸效率和運(yùn)量，促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，實(shí)現(xiàn)城市間的互聯(lián)互通，并分析了高鐵的開通與城市經(jīng)濟(jì)之間的關(guān)系[5]。除此之外，高鐵的開通還會帶動(dòng)城市知識的可達(dá)性，促進(jìn)城市技術(shù)進(jìn)步。高鐵開通縮短了知識傳播的空間距離，促進(jìn)了行業(yè)間的知識溢出，有利于技術(shù)創(chuàng)新[6]。高鐵開通促進(jìn)了沿線城市的可達(dá)性，進(jìn)而帶動(dòng)了城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展。鄧慧慧等研究發(fā)現(xiàn)，高鐵促進(jìn)站點(diǎn)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展速度提高了0.6%，促使高鐵沿鐵區(qū)域經(jīng)濟(jì)的收斂程度提升了約2%[7]。

高鐵開通會影響城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。高鐵具備便捷，快速的功能，成為人們出行的首要選擇，這就導(dǎo)致高鐵車站附近形成較高的客流量，從而帶動(dòng)周邊服務(wù)業(yè)的發(fā)展，影響城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。據(jù)研究分析，高鐵通車狀態(tài)的改變會影響城市二三產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)升級，開通前后相關(guān)產(chǎn)業(yè)的結(jié)構(gòu)分量也會發(fā)生變化[8]。王麗采用空間計(jì)量方法對南京企業(yè)進(jìn)行實(shí)證分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)高鐵開通促使區(qū)域產(chǎn)業(yè)呈現(xiàn)出圈層分布形態(tài)和空間集聚的特征[9]。周怡然以湖北省數(shù)據(jù)為例的研究結(jié)果則表明空間集聚效果不明顯，她認(rèn)為高鐵的建設(shè)可以促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化，周邊中小城市通過承接大規(guī)模城市的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移實(shí)現(xiàn)了經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，武漢等大城市第三產(chǎn)業(yè)占GDP的比例在高鐵開通后不斷提升，使整個(gè)區(qū)域經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變得更好[10]。

同時(shí)，沿線城市的制造業(yè)與旅游業(yè)集聚水平也會受到高鐵的影響。有研究指出，在價(jià)格指數(shù)效應(yīng)和本地市場效應(yīng)集聚力的作用下，高鐵建設(shè)有利于制造業(yè)集聚水平提高[11]。高鐵建設(shè)對一些建筑材料（比如鋼鐵、水泥等）需求量比較大，這將提高周邊城市相關(guān)制造業(yè)的經(jīng)濟(jì)收益，促進(jìn)制造業(yè)的集聚[12]。同理，高鐵修建維護(hù)也能夠促進(jìn)地方經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新，促使傳統(tǒng)的交通運(yùn)輸產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，升級上下游產(chǎn)業(yè)鏈，比如對電子信息技術(shù)產(chǎn)業(yè)、建筑業(yè)等都有一定的促進(jìn)作用。高鐵網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展還降低了區(qū)域間的交易成本，進(jìn)而刺激了地方經(jīng)濟(jì)的創(chuàng)新活力，對于區(qū)域間具有重要意義[13]。與此同時(shí)，交通方式的轉(zhuǎn)變會影響人們的出行需求，帶動(dòng)短途旅游，形成高鐵旅游圈，促進(jìn)旅游業(yè)發(fā)展[14]。

除上述外，高鐵開通還會吸引知識密集型產(chǎn)業(yè)、商業(yè)和服務(wù)業(yè)的集聚，促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)調(diào)整和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型，這將有利于城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展與創(chuàng)新[15]。高速鐵路開通對產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響的研究方法，學(xué)者們一般常使用的是對比法、雙重差分模型、特征模型等。傅遠(yuǎn)佳以廣西省為例，用系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)理論建立了聯(lián)動(dòng)模型，將物流業(yè)與制造業(yè)放在模型系統(tǒng)中，進(jìn)一步平衡兩者關(guān)系，這將有利于提升效率與整體發(fā)展水平[16]。敬雅以京津冀的第一、二、三產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)，采用偏離—份額分析方法進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)現(xiàn)三地經(jīng)濟(jì)發(fā)展各有優(yōu)勢，產(chǎn)業(yè)互補(bǔ)，建議建立產(chǎn)業(yè)協(xié)調(diào)機(jī)制來提升三地經(jīng)濟(jì)合作水平，進(jìn)一步提升區(qū)域經(jīng)濟(jì)實(shí)力[17]。王柏嬌采用貴州省所轄88個(gè)縣域城市2007—2018年的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)，從經(jīng)濟(jì)增長、就業(yè)情況、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)三個(gè)方面來分析高鐵開通對周邊城市經(jīng)濟(jì)的影響[18]。

從目前文獻(xiàn)來看，高鐵開通對物流產(chǎn)業(yè)的影響，尤其是產(chǎn)業(yè)集聚方面影響的研究尚有不足。本文搜集2005—2017年京廣高鐵沿線城市的相關(guān)數(shù)據(jù)，結(jié)合區(qū)位熵計(jì)算城市的物流業(yè)集聚指數(shù)，利用物流業(yè)就業(yè)密度分析城市物流業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀，對比京廣高鐵開通前后周邊城市的物流業(yè)集聚情況，分析周邊城市物流業(yè)集聚的空間布局特征，在此基礎(chǔ)上運(yùn)用PSM-DID實(shí)證分析高鐵對周邊城市物流業(yè)集聚的影響，期望為未來地方政府制定產(chǎn)業(yè)升級政策，評估高鐵產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)效應(yīng)提供參考。

二、新發(fā)展格局下京廣高鐵沿線城市物流業(yè)發(fā)展現(xiàn)狀（一）京廣高鐵開通狀況

京廣高鐵于2012年底全線開通，包括武漢—廣州段和北京—武漢段，它是中國高鐵線路“八縱八橫”中最重要的一條南北線路，全長達(dá)2 298 km，設(shè)計(jì)速度350 km/h。京廣高速鐵路連接多個(gè)區(qū)域，縱貫北京、河北、河南、湖北、湖南、廣東六個(gè)省市，連起了五個(gè)省會城市和多個(gè)中等城市。

（二）京廣高鐵沿線城市物流業(yè)發(fā)展情況

物流業(yè)的發(fā)展情況大多用產(chǎn)值和就業(yè)指標(biāo)來測度，但是物流產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)值被劃分到服務(wù)業(yè)的產(chǎn)值之下，為了分析物流業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r，采用了就業(yè)密度這一指標(biāo)。如公式（1）所示：

empit=Lit/Sit（1）

其中empit表示城市i在t時(shí)期的物流業(yè)就業(yè)密度，Lit表示i地區(qū)t時(shí)期物流業(yè)總就業(yè)人數(shù);Sit表示i城市t時(shí)期的城市土地面積。本文采用各市的數(shù)據(jù)計(jì)算就業(yè)密度，并分別繪制2005年和2017年京廣高鐵沿線省份所有城市物流業(yè)就業(yè)密度，以反映沿線城市物流業(yè)發(fā)展情況。

從圖1中可知，京廣高鐵開通前后沿線城市的物流業(yè)就業(yè)密度變化比較大，2005年就業(yè)密度分布顯示，物流業(yè)就業(yè)密度高的只有省會城市，而非省會城市的就業(yè)密度較低且基本處于同一水平。2017年分布顯示，去除原本就業(yè)密度較高的省會城市，省會周邊的城市就業(yè)密度也得到提升，這與鄰近省會的地理區(qū)位優(yōu)勢有一定的關(guān)聯(lián)，如與鄭州市相鄰的焦作市，與廣州市相鄰的東莞市、佛山市、中山市，與長沙市相鄰的湘潭市等城市。

（三）物流業(yè)集聚測度方法

有許多方法測度產(chǎn)業(yè)的集聚，不同的方法適用不同的情況。區(qū)位熵以及空間基尼系數(shù)是測試產(chǎn)業(yè)集聚較為常用的方法[19-20]。本文采用區(qū)位熵的方法對城市的物流業(yè)集聚程度進(jìn)行測算，計(jì)算方法如公式（2）所示：

Logij=xij/∑ixij∑jxij/∑i∑jxij（2）

其中Logij表示城市j中i行業(yè)的區(qū)位熵，xij表示城市j中i行業(yè)的就業(yè)人數(shù)，∑ixij表示所有城市i行業(yè)的就業(yè)人數(shù)，∑jxij表示j城市所有就業(yè)人數(shù);∑i∑jxij表示所有城市的總就業(yè)人數(shù)。Logij越高表示某地區(qū)物流業(yè)空間集聚程度越高。

1.京廣高鐵沿線城市物流業(yè)集聚現(xiàn)狀。根據(jù)區(qū)位熵計(jì)算公式，本文計(jì)算了京廣高鐵沿線城市的物流業(yè)集聚指數(shù)，數(shù)據(jù)來源于2005—2017年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。為反映沿線城市物流業(yè)集聚整體水平及地市間的差異，圖2繪制了2005—2017年京廣高鐵沿線城市物流業(yè)平均集聚指數(shù)。

從圖2中可以看出，在京廣高鐵沿線城市中，北京市集聚水平最高，鶴壁市集聚水平最低。物流業(yè)集聚程度較高（區(qū)位熵指數(shù)大于1）的城市有6個(gè)，分別是北京、廣州、深圳、石家莊、武漢、長沙。而其他城市的物流業(yè)集聚水平在0.5左右，這說明京廣高鐵沿線城市物流業(yè)集聚存在顯著差異，規(guī)模較大的城市物流業(yè)發(fā)展基礎(chǔ)好、集聚水平高。

2.高鐵開通前后集聚水平對比。由于高鐵對城市物流業(yè)集聚可能存在滯后效應(yīng)，本文分別對比武漢—廣州段、北京—武漢段開通前后沿線城市的平均集聚水平，如圖3所示。

由圖3可知，不但是武漢—廣州段，北京-武漢段也存在一樣的趨勢，即高鐵開通前后物流業(yè)集聚程度變化存在兩種趨勢：大規(guī)模城市的集聚程度持續(xù)上升，比如北京市和廣州市，小規(guī)模城市的集聚程度顯現(xiàn)出下降的趨勢。

3.京廣高鐵沿線城市物流業(yè)集聚空間分布。物流業(yè)集聚會不斷地進(jìn)行變化，為了考察高鐵開通沿線城市物流業(yè)集聚的變化，本文也計(jì)算了沿線省份所有城市的物流業(yè)集聚指數(shù)，并繪制了2013年和2017年沿線省份中各地級以上城市的物流業(yè)集聚分布圖（如圖4），更好地展示物流業(yè)集聚的空間布局特征。

由圖4可知，京廣高鐵沿線城市物流業(yè)集聚不平衡，省際之間的物流業(yè)集聚水平差異大，北京、河北、湖北、廣東的物流業(yè)集聚水平較高。從各省域來看，北京、河北和湖南的物流業(yè)集聚水平較為均勻，而河南、湖北、廣東省內(nèi)物流業(yè)集聚水平不均衡程度較高。就各城市來看，北京周圍的城市物流業(yè)集聚水平較高，鄭州、武漢、廣州的物流業(yè)集聚水平也較高。對比高鐵開通前后城市物流業(yè)集聚水平可以發(fā)現(xiàn)，中心城市與周邊城市之間的集聚程度越來越顯著。

三、數(shù)據(jù)來源與模型設(shè)定

（一）數(shù)據(jù)說明

本文研究的樣本城市是京廣高鐵沿線地級以上城市，模型中控制變量數(shù)據(jù)主要來源于《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》（2005—2017年）以及沿線各地級市2005—2017年統(tǒng)計(jì)年鑒，采用插值法對部分缺失的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)進(jìn)行填補(bǔ)。為了排除異方差，將極端值壓縮在一定范圍內(nèi)，使數(shù)據(jù)分析結(jié)果更加穩(wěn)定，回歸系數(shù)相對統(tǒng)一，將運(yùn)輸要求、政府財(cái)政收入以及地區(qū)GDP的數(shù)值都取對數(shù)。同時(shí)，為了更好地建立模型，公式變量都用Variable1一列在軟件中運(yùn)行，變量對應(yīng)關(guān)系見表1。（二）Logit回歸

為了避免處理組和對照組城市控制變量在高鐵開通前存在明顯差異，本文進(jìn)一步采用傾向得分匹配與雙重差分相結(jié)合的方法（PSM-DID）對基準(zhǔn)模型進(jìn)行參數(shù)估計(jì)，選取的匹配變量包括：經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平變量（GDPit）、人口密度（POPit）、運(yùn)輸需求（Demit）和政府財(cái)政收入（Revit）。其中Logit具體模型如下所示：

Hit（0/1）=α0+α1GDPit+α2POPit+α3Demit+

α4Revit （3）

在公式（3）中，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平變量（GDPit）用城市年GDP總量表示，人口密度（POPit）用城市全市人口密度表示，運(yùn)輸需求（Demit）用城市發(fā)生的客運(yùn)總量表示，政府財(cái)政收入（Revit）用地方政府一般預(yù)算內(nèi)收入表示，以上數(shù)據(jù)來自于《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。進(jìn)行匹配之后，再運(yùn)用雙重差分方法來評估高鐵開通對城市物流業(yè)集聚的影響。為了確保上述4個(gè)輔助變量對被解釋變量能夠起到有效的影響作用，結(jié)合“有無高鐵”“物流業(yè)集聚”變量對輔助變量進(jìn)行Logit回歸分析，判斷匹配后各輔助變量的均值在控制組與處理組間是否仍然出現(xiàn)明顯差異。

（三）模型的設(shè)定

本文采用雙重差分模型（DID）研究高鐵對城市物流業(yè)集聚的影響，DID是計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)中的一種模型，它被廣泛應(yīng)用于項(xiàng)目評價(jià)和政策實(shí)施評估等方面。自然實(shí)驗(yàn)的特點(diǎn)是自然組與對照組的分配不是隨機(jī)的，一般來說，作用范圍比較大的公共政策就是一種自然試驗(yàn)，比如高鐵項(xiàng)目建設(shè)就屬于公共交通政策的實(shí)施。本文對比分析高鐵開通前后物流業(yè)的集聚水平，結(jié)合DID與PSM，采用最近鄰匹配為研究的樣本匹配對照組，有利于解決內(nèi)生性問題。

本文所選擇的實(shí)驗(yàn)組是京廣高鐵開通的城市，線路周邊未開通高鐵的城市是對照組的“備選組”，通過各城市不同年份的傾向得分值的計(jì)算，結(jié)合匹配變量，運(yùn)用最近鄰匹配為樣本期內(nèi)的實(shí)驗(yàn)組匹配對照組，在此基礎(chǔ)上為檢驗(yàn)高速鐵路開通對站點(diǎn)城市物流業(yè)集聚的影響，以2005—2017年的面板數(shù)據(jù)為主，采用雙向固定面板模型，運(yùn)用多時(shí)點(diǎn)DID方法進(jìn)行估計(jì)[21]。通過文獻(xiàn)的閱讀與整理，建立雙重差分模型：

logit=0+βi+βt+βhsrit×postit+δ1Manuit+δ2Infit+δ3FDIit+δ4Govit+δ5Peoit+δ6Roadit+δ7Intit+εit（4）

在式（4）中，logit是城市i在t時(shí)期的物流業(yè)集聚指數(shù);βi和βt分別為地區(qū)固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng);hsrit×postit代表i城市在t年是否開通了高鐵，若該城市開通高鐵，則hsrit×postit取1，未開通取0，若年份為開通高鐵前，則postit取0，在開通高鐵后取1，即城市當(dāng)年開通或開通后續(xù)年份取1，否則取0;Manuit表示城市i在t年的市場化水平;Infit表示信息化水平;FDIit表示對外開放水平;Govit表示制度環(huán)境;Peoit表示城市規(guī)模;Roadit表示基礎(chǔ)設(shè)施水平;Intit表示知識外溢水平。

四、實(shí)證研究

（一）影響因素與分析方法選取分析

通過計(jì)算可知匹配之后均值更加接近，標(biāo)準(zhǔn)偏差的絕對值均小于20%，證明選取的匹配變量和方法都比較適合，運(yùn)用模型得出的估計(jì)結(jié)果是可靠的[22]。為了清晰地觀察匹配結(jié)果，分析數(shù)據(jù)匯總各變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差（見圖5）。從圖5中可以看出，沒有匹配之前各變量的標(biāo)準(zhǔn)差分布比較分散，而匹配后整體更接近于0，表明整體匹配后的平衡性更優(yōu)[23-24]。

（二）高鐵對物流業(yè)集聚的影響

表2為高速鐵路對物流業(yè)集聚影響的總體效應(yīng)，其中m0為混合面板回歸的結(jié)果，m1為個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)的結(jié)果，m2為加入個(gè)體固定效應(yīng)的結(jié)果，m3為加入個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)的結(jié)果。由表2可知，高鐵開通后雙重差分量通過了顯著性檢驗(yàn)，對當(dāng)前的城市樣本及被解釋變量有顯著的影響效應(yīng)。高鐵開通對沿線城市的物流業(yè)集聚有顯著影響，但隨著時(shí)間的推移，高鐵也會促使物流業(yè)逐步呈現(xiàn)出擴(kuò)散現(xiàn)象。同時(shí)高鐵開通對大中城市的市場化水平、信息化水平、城市環(huán)境、基礎(chǔ)設(shè)施水平、知識外溢水平具有顯著效應(yīng)，但是對沿線小規(guī)模城市的市場化水平、信息化水平、制度環(huán)境以及基礎(chǔ)設(shè)施水平呈負(fù)向影響[25-26]。這是由于高鐵開通城市間的聯(lián)系更加密切，通達(dá)度增強(qiáng)，產(chǎn)業(yè)的擴(kuò)散會對城市的其他方面造成一定的影響。

（三）高鐵對不同規(guī)模城市物流業(yè)集聚的影響

不同規(guī)模的城市受到高鐵影響的大小和方向方面也會存在差異。本文對京廣高鐵開通的城市進(jìn)行了分類，以此更加準(zhǔn)確地估計(jì)高鐵對城市物流業(yè)集聚的影響。參照《關(guān)于調(diào)整城市規(guī)模劃分標(biāo)準(zhǔn)的通知》，京廣高鐵沿線的75個(gè)城市中，有特大城市4個(gè)，其中高鐵開通城市3個(gè);大城市31個(gè)，其中高鐵開通城市12個(gè);中小城市40個(gè)，其中高鐵開通城市11個(gè)。

表3中列示了三種類型城市分類下加入時(shí)間固定效應(yīng)與個(gè)體固定效應(yīng)模型的實(shí)證結(jié)果。同樣以區(qū)位熵作為被解釋變量，由表3可知，高鐵的開通對于特大城市以及中小城市具有顯著影響，其中特大城市的物流業(yè)集聚水平顯著為正，表明高鐵開通對特大城市有集聚作用，促進(jìn)了大城市物流業(yè)集聚水平，但是影響不顯著。對中小城市而言，高鐵開通對物流業(yè)的集聚效應(yīng)是顯著降低的，這是由于中小城市物流業(yè)發(fā)展薄弱，技術(shù)、資本、創(chuàng)新等方面與特大城市還存在一定的差距所造成的[27]。

（四）高鐵對城市物流業(yè)集聚影響的檢驗(yàn)

1.高鐵對不同規(guī)模城市物流業(yè)集聚影響檢驗(yàn)。張克中指出，盡管方程中控制了時(shí)間和個(gè)體固定效應(yīng)，但是不能完全排除開通高鐵的地級市與未開通高鐵的地級市之間存在隨時(shí)間變化的不可觀測的系統(tǒng)性差異。[2]因此，本文借鑒其他學(xué)者的研究方法進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)，以檢查結(jié)果的可靠性。

由于京廣高鐵沿線城市通車時(shí)間不一致，本文假定整個(gè)京廣高鐵在2012年全線通車，設(shè)置dt=0變量，如年份大于2012年則定義為1，若年份小于2012年則定義為0，以進(jìn)行安慰劑分析。表4的安慰劑分析結(jié)果表明，特大城市、大城市以及中小城市的treat_post對應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果分別為-0.001、-0.000 2、-0.000 11，均表示不顯著，即對于當(dāng)前的城市樣本，其對被解釋變量沒有顯著的正向影響效應(yīng)，穩(wěn)健性檢驗(yàn)通過。

2.高鐵對城市物流業(yè)就業(yè)密度的影響檢驗(yàn)?？紤]到被解釋變量可能存在測量誤差造成估計(jì)結(jié)果偏誤，為驗(yàn)證上述實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性，采用“物流業(yè)就業(yè)密度”這一變量作為物流業(yè)區(qū)位熵的替代變量進(jìn)行實(shí)證結(jié)果的檢驗(yàn)，物流業(yè)就業(yè)密度的計(jì)算與上述計(jì)算方法相同。表5中，筆者將物流業(yè)就業(yè)密度作為解釋變量，對匹配后的實(shí)驗(yàn)組城市和對照組城市進(jìn)行估計(jì)?？梢园l(fā)現(xiàn)，在四種模型之下，高鐵對于物流業(yè)就業(yè)密度影響，對應(yīng)treat_post的檢驗(yàn)結(jié)果為0.173***、-0.221***、-0.503***、-0.068***，即高鐵開通后對城市物流業(yè)的就業(yè)密度具有顯著的影響效應(yīng)，這與上述區(qū)位熵進(jìn)行實(shí)證的結(jié)果相符合（見表5）。

在此基礎(chǔ)上，筆者對該雙重差分估計(jì)結(jié)果進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)，得出treat_post在m0-m3模型下顯著程度分別為-0.084、-0.072、-0.176、-0.342，可以發(fā)現(xiàn)當(dāng)前的城市樣本對各城市的物流業(yè)就業(yè)密度沒有顯著的正向影響效應(yīng)，所以穩(wěn)健性檢驗(yàn)通過，這也進(jìn)一步驗(yàn)證了前文的結(jié)論。

五、結(jié)語

我國新發(fā)展格局是以國內(nèi)大循環(huán)為主，國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進(jìn)。今后幾年將是我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的“窗口期”，要著重以雙循環(huán)產(chǎn)業(yè)鏈與高鐵網(wǎng)絡(luò)融合發(fā)展、拓展經(jīng)濟(jì)帶為抓手，建設(shè)國際與國內(nèi)雙循環(huán)節(jié)點(diǎn)樞紐。基于此背景，根據(jù)本文的研究，筆者結(jié)合京廣高鐵周邊城市物流業(yè)集聚相關(guān)現(xiàn)狀，提出如下幾點(diǎn)建議：

第一，科學(xué)規(guī)劃，建設(shè)高鐵網(wǎng)絡(luò)。各城市和政府部門要科學(xué)合理規(guī)劃，建設(shè)高鐵網(wǎng)絡(luò)，使其發(fā)展越來越好。政府偏向在城市邊緣地修建高鐵站點(diǎn)，為了實(shí)現(xiàn)與城市各商業(yè)中心、功能中心有效連接，需要配備相應(yīng)的基礎(chǔ)設(shè)施。高鐵的周邊城市要根據(jù)地方特點(diǎn)選擇適合的交通發(fā)展策略，加強(qiáng)與高鐵站點(diǎn)的鏈接，以此帶動(dòng)高鐵站點(diǎn)城市人流、物流、信息流的發(fā)展。

對于有高鐵新城規(guī)劃的中小城市，可以制定一些政策來鞏固區(qū)位優(yōu)勢，提高城市吸收要素的能力，降低虹吸效應(yīng)。比如人才引進(jìn)政策、落戶優(yōu)先政策、創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)補(bǔ)助政策等?？梢詤⒖家恍┐蟪鞘械娜瞬乓M(jìn)政策，比如武漢、長沙等城市，根據(jù)城市產(chǎn)業(yè)的發(fā)展戰(zhàn)略引進(jìn)不同類型的人才，帶動(dòng)本地優(yōu)勢產(chǎn)業(yè)發(fā)展，為物流業(yè)發(fā)展提供優(yōu)質(zhì)環(huán)境。與此同時(shí)，要承接大城市的轉(zhuǎn)移產(chǎn)業(yè)，促進(jìn)高鐵新城的融合發(fā)展，以發(fā)展物流業(yè)為抓手，帶動(dòng)產(chǎn)城融合，使得產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級。

第二，深化供給側(cè)改革，為物流業(yè)發(fā)展提速。積極推進(jìn)供給側(cè)結(jié)構(gòu)性改革，各城市要整合資源與工業(yè)存量，把握住發(fā)展機(jī)遇，承接新型產(chǎn)業(yè)發(fā)展，加快推進(jìn)第三產(chǎn)業(yè)的發(fā)展，為物流業(yè)發(fā)展提速?？梢岳米陨韮?yōu)勢發(fā)展信息、技術(shù)等服務(wù)業(yè)，建立電子商務(wù)和高科技產(chǎn)業(yè)園區(qū)、物流園區(qū)等。高鐵沿線中小城市要重視相關(guān)產(chǎn)業(yè)發(fā)展，通過優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，培養(yǎng)和吸引人才，快速發(fā)展科技與信息技術(shù)等來縮小與大規(guī)模城市之間的差距，降低虹吸作用，進(jìn)而促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展。

第三，發(fā)揮城市與高鐵站點(diǎn)間的聯(lián)動(dòng)效應(yīng)，促進(jìn)城市內(nèi)部合理分工與合作。京廣高鐵在多個(gè)地級市設(shè)置了多個(gè)站點(diǎn)，要發(fā)揮高鐵站點(diǎn)可達(dá)性的優(yōu)勢。一是完善站點(diǎn)區(qū)域之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，合理定位高鐵站點(diǎn)地區(qū)在城市整體功能中的作用，建立良好的物流業(yè)分工與物流業(yè)合作格局，將二者進(jìn)行整合，以此提高城市的整體競爭力;二是設(shè)置城市對外發(fā)展的窗口——高鐵站點(diǎn)地區(qū)，不同地域制定不同的招商引資政策，加強(qiáng)站點(diǎn)城市對臨近城市人才以及信息技術(shù)的吸引力，不斷發(fā)展壯大城市的物流業(yè)。

第四，構(gòu)建完善的交通基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)，提高城市的綜合交通可達(dá)性。交通因素的改變影響著物流業(yè)的發(fā)展，高鐵的客流不僅帶動(dòng)隱形知識的廣泛傳播，還可以擴(kuò)大物流業(yè)的市場范圍。本文只研究了高鐵這一種交通方式對物流業(yè)集聚的影響，但是沒有其他交通運(yùn)輸方式與高鐵結(jié)合，也會導(dǎo)致高鐵效應(yīng)不能有效發(fā)揮。比如，對中小城市發(fā)展而言，建設(shè)相鄰地區(qū)的高速公路，也會有效促進(jìn)城市間綜合交通的可達(dá)性。所以，要建設(shè)完善的交通基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)，利用各種交通運(yùn)輸方式所帶來的區(qū)域可達(dá)性來進(jìn)一步促進(jìn)物流業(yè)集聚。

參考文獻(xiàn)：

[1]凌晨，劉軍，鄭義.交通基礎(chǔ)設(shè)施、FDI與中國產(chǎn)業(yè)集聚的實(shí)證分析[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2013（8）：88-92.

[2]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.

[3]唐可月.高速鐵路對沿線站點(diǎn)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響——以哈大高鐵和鄭西高鐵為例[J].北京交通大學(xué)學(xué)報(bào)（社會科學(xué)版），2020（4）：45-61.

[4]MURAYAMA Y.The impact of railways on accessibility in the Japanese urban system[J].Journal of Transport Geography， 1994（2）：87-100.

[5]劉湃.高速鐵路建設(shè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究[J].中國市場，2020（30）：59-60.

[6]鄧慧慧，楊露鑫，潘雪婷.高鐵開通能否助力產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級：事實(shí)與機(jī)制[J].財(cái)經(jīng)研究，2020（6）：34-48.

[7]YAO S，ZHANG F，WANG F，et al.High-speed rail and urban economic growth in China after the global financial crisis [J].China & World Economy，2019（2）：44-65.

[8]彭雪.高速鐵路沿線城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)分析[D].北京：北京交通大學(xué)，2017.

[9]王麗，曹有揮，劉可文，等.高鐵站區(qū)產(chǎn)業(yè)空間分布及集聚特征——以滬寧城際高鐵南京站為例[J].地理科學(xué)，2012（3）：301-307.

[10]周怡然.高速鐵路對湖北相關(guān)產(chǎn)業(yè)的影響研究[D].武漢：武漢工程大學(xué)，2015.

[11]紀(jì)玉俊，郝婷婷.高鐵對制造業(yè)集聚的效應(yīng)分析[J].天津商業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)，2020（5）：3-9+16.

[12]邢麗峰.高鐵對京滬沿線區(qū)域第三產(chǎn)業(yè)集聚影響研究[D].北京：北京交通大學(xué)，2018.

[13]蘇順虎.高速鐵路與轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)發(fā)展方式[J]. 鐵道經(jīng)濟(jì)研究，2010（6）：12-14.

[14]張瑩，孫瑞潔，趙臨龍.高鐵對節(jié)點(diǎn)城市旅游業(yè)發(fā)展的影響研究——以西安市為例[J].甘肅科學(xué)學(xué)報(bào)，2019（1）：104-107.

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

[16]傅遠(yuǎn)佳.基于系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)的制造業(yè)與物流業(yè)聯(lián)動(dòng)關(guān)系實(shí)證研究——以廣西為例[J].港口經(jīng)濟(jì)，2011（8）：43-46.

[17]敬雅.京津冀區(qū)域產(chǎn)業(yè)協(xié)同發(fā)展研究[D].北京：首都經(jīng)濟(jì)貿(mào)易大學(xué)，2016.

[18]王柏嬌.高速鐵路對縣域經(jīng)濟(jì)的影響研究[D].呼和浩特：內(nèi)蒙古大學(xué)，2020.

[19]劉敬嚴(yán)，高敏，方碩.高質(zhì)量發(fā)展內(nèi)涵下京津冀區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)換分析[J].石家莊鐵道大學(xué)學(xué)報(bào)（社會科學(xué)版），2021（3）：1-6.

[20]高敏，劉敬嚴(yán).高鐵對京津冀城市群物流產(chǎn)業(yè)集聚的影響[J].物流科技，2021（8）：82-85.

[21]DEHEJIA R H，WAHBA S.Propensity Score-Matching Methods for Non experimental Causal Studies[J]. Review of Economics & Statistics，2002（1）：151-161.

[22]鄧榮榮，張翱祥，陳鳴.長江經(jīng)濟(jì)帶高鐵開通對城市生態(tài)效率的影響——基于DID與SDID的實(shí)證分析[J].華東經(jīng)濟(jì)管理，2021（5）：1-11.

[23]林曉言，李明真.高鐵對沿線城市科技創(chuàng)新的影響——基于粵桂地區(qū)的實(shí)證研究[J].華東經(jīng)濟(jì)管理，2020（3）：94-102.

[24]王葉軍，母愛英.產(chǎn)業(yè)協(xié)同集聚對城市科技創(chuàng)新的提升效應(yīng)——基于多維度的實(shí)證研究[J].河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)學(xué)報(bào)，2020（5）：78-86.

[25]高云虹，李帥娜，王美昌.高鐵建設(shè)與城市開放發(fā)展：來自進(jìn)出口貿(mào)易的證據(jù)[J].河北經(jīng)貿(mào)大學(xué)學(xué)報(bào)，2020（6）：74-82.

[26]宣燁，陸靜，余泳澤.高鐵開通對高端服務(wù)業(yè)空間集聚的影響[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2019（9）：117-131.

[27]宋文杰，朱青，朱月梅，等.高鐵對不同規(guī)模城市發(fā)展的影響[J].經(jīng)濟(jì)地理，2015（10）：57-63.

責(zé)任編輯：武玲玲Influence of High-Speed Railway on Urban Logistics Industry

Agglomeration under the New Development Pattern

Zhao Liqin1， Gao Min1， Liu Jingyan2

（1.School of Economics and Management， Shijiazhuang Tiedao University， Shijiazhuang Hebei 050043， China;

2. School of Civil Engineering， Institute of Disaster Prevention， Langfang Hebei 065201， China）

Abstract：During the 14th Five-Year Plan period， China will accelerate the construction of a new development pattern， and will focus on domestic and foreign dual circulation economic structures， further enhance the regional industrial chain， strengthen the high-speed rail network， and promote the efficiency improvement of the economic belt. By collecting data of cities from 2005 to 2017， this paper analyzes the development status of urban logistics industry by using location entropy and employment density， and uses PSM-DID to study the impact of the opening of high-speed railway on the agglomeration of urban logistics along the line. The results show that the impact of high-speed rail on the agglomeration of logistics industry in cities along the line is significant， but the impact of the institutional environment， city size and infrastructure level is not obvious. There are significant differences in the impact of high-speed railway on logistics industry agglomeration in cities of different sizes. For megacities and small and medium-sized cities， it has a significant impact. In big cities， the opening of high-speed railway promotes the level of logistics industry agglomeration， but the impact is not significant.

Key words：high-speed railway; logistics industry agglomeration; location entropy; employment density