申 洋,郭俊華,程 銳

(1.西北大學 經濟管理學院,陜西 西安 710127；2.安徽財經大學 經濟學院,安徽 蚌埠 233030)

一、 引 言

消費已成為驅動我國經濟增長的主要動力。據統(tǒng)計，1978～2019年間消費對GDP的平均貢獻率達到58.53%，超過了投資貢獻率的37.87%與凈出口貢獻率的0.21%。消費既與人民生活的真實效用水平息息相關，又決定了我國經濟增長模式與增長動力轉換[1]。當下高端消費外流與低端商品產能過剩并存的現象反映出我國消費對經濟增長拉動作用仍有較大的提升空間[2]。在對外貿易摩擦不斷升級的大背景下，進一步挖掘本國居民消費潛力，鞏固消費在經濟增長中的基礎性地位成為我國轉變經濟發(fā)展方式、增強經濟內生增長動力的關鍵。社會分工的深入使生產與消費的時空關系不斷被割裂，高效的交通基礎設施則可以通過整合區(qū)域內供給與消費市場、提高生產的規(guī)模經濟、創(chuàng)造就業(yè)機會、降低運輸和交易成本等途徑提振消費內需[3]。通過改善交通基礎設施破除制約消費增長的空間約束與制度障礙，進一步提高消費在經濟中的比重已上升為國家經濟政策的重要著力點。知識經濟時代伴隨著具有“時空壓縮”效應的高速鐵路(以下簡稱高鐵)應運而生[4]，它被認為是交通基礎設施的重大轉變，等同于引入一種全新的運輸方式[5]。高鐵網絡的快速發(fā)展使空間經濟格局發(fā)生了重大變革，消費也隨著城市可達性提高與資源再配置效應出現新的變化趨勢。在經濟增速放緩、供需結構性矛盾突出的大背景下，高鐵能否促進沿線城市居民消費，是關乎交通基礎設施改善能否加快經濟增長向消費驅動轉變的重大命題。

自古典經濟增長理論提出交通等相關基礎設施是經濟增長的必要條件以來[6]，交通基礎設施供給與經濟增長的關系一直是學術界廣泛討論的話題[7]。其中，交通基礎設施與消費的關系也備受關注[8]。已有文獻多從政府支出角度探討交通基礎設施如何影響居民消費，認為政府基礎設施投資會擠出或擠入私人消費[9]，也有文獻直接分析了交通基礎設施對消費的影響[10]，如李坤明和方麗婷(2012)通過實證分析發(fā)現交通條件的改善有利于增加居民消費[11]；郭廣珍等(2019)認為道路基礎設施能夠通過促進私家車消費改變居民消費結構[12]。已有研究多從實證角度考察交通基礎設施改善對消費的直接效應，但忽略了交通基礎設施改善帶來的可達性與流動性的提升對消費產生的影響。

高鐵作為交通基礎設施改善的重要標志，其對消費的影響受到越來越多的學者關注[13]?，F有針對高鐵與消費關系的文獻整體上可以分為兩類，一類文獻從商品流通角度間接研究高鐵對消費的影響，其基本邏輯是高鐵通過降低流通成本與商品價格促進消費[14]。盡管這些研究間接論述了高鐵與消費的關系，但并沒有直接揭示高鐵對消費的影響。另一類文獻直接分析了高鐵對消費的促進作用，如Chen等(2012)發(fā)現與沒有高鐵的省份相比，擁有高鐵的中國省份的外國游客人數增加了20%，旅游收入增加了25%[15]；世界銀行2018年針對貴廣高鐵的一項調查顯示，61%的高鐵旅客是為了休閑旅游，月收入在5500元左右。30-55歲的青壯年是高鐵乘客的主力軍，大多數高鐵乘客屬于中國生產力最高、消費能力最高的一代[16]；Barwick等(2019)發(fā)現中國高鐵使旅客信用卡消費增加了28%[17]。盡管這些文獻從微觀角度直接分析了高鐵與消費的關系并得到了諸多有益的結論，但高鐵對消費的影響不僅作用于使用高鐵的個體，高鐵引起的區(qū)域空間結構的變化對沿線城市各種宏觀經濟活動產生更深遠的影響，因此需要從更宏觀的角度探討高鐵與消費的關系。另外，學術界對以高鐵為代表的交通基礎設施改善能否促進消費還存在一定爭論，有研究認為高鐵具有一定的“虹吸效應”與“過道效應”，高鐵通過降低運輸成本促使要素不斷向優(yōu)勢地區(qū)轉移，從而加劇了區(qū)域之間的不平等[18]。因此，優(yōu)勢地區(qū)可能會因高鐵獲得更多的消費紅利，而劣勢地區(qū)則可能因為要素流失而陷入低消費的窘境[19]。

縱觀既有文獻可以發(fā)現：第一，直接分析高鐵影響消費的文獻還比較少，且高鐵對消費的影響還存在爭議，已有研究僅關注到了高鐵對旅客消費的影響，而沒有深入分析高鐵對區(qū)域消費內需的整體影響，或沒有將居民消費從社會總消費中剝離出來，無法準確判斷高鐵對居民消費的影響；第二，已有研究多關注了高鐵對消費數量的影響，而忽略了高鐵對消費結構與消費的經濟貢獻度的影響；第三，高鐵開通引起了區(qū)域空間經濟結構的變化，因此不同地區(qū)高鐵對消費的影響可能存在差異，而既有研究對這些差異的分析還比較缺乏。鑒于此，本文試圖利用2004—2018年地級市層面數據，采用雙重差分方法研究高鐵對沿線城市居民消費的影響。本文的邊際貢獻在于：第一，從研究視角上看，本文以中國高鐵網絡建設、跨區(qū)消費更加頻繁、居民消費水平不斷提高等典型事實為基礎，實證分析了高鐵對居民消費數量與消費結構的影響，以及高鐵對消費拉動經濟增長能力的影響，較為全面地闡釋了高鐵拉動消費內需的效應，并深入闡釋了空間經濟結構變化下高鐵對消費影響的異質性；第二，從研究方法上看，高鐵的開通為分析交通基礎設施改善與消費增長的因果關系提供了機會，將高鐵開通視為“準自然實驗”，采用雙重差分模型可以更加精準地識別交通體系完善對于地區(qū)居民消費的影響；第三，從研究意義上看，本文為通過高鐵網絡建設緩解供需結構矛盾，解決消費疲軟問題，重振消費內需，進一步提高消費對經濟增長的貢獻度提出有益的政策啟示。

二、 理論分析

(一) 高鐵促進居民消費的作用機制

交通基礎設施改善可以通過時空壓縮效應打破限制消費增長的空間約束。相對于傳統(tǒng)的交通運輸方式，以高鐵為代表的現代交通運輸方式憑借快速、安全、高效等特點，大大縮短了城市之間的時間距離，顯著改善了各等級城市的通達度，使城市之間的經濟聯系更加緊密。高鐵這種時空壓縮效應可以有效拉動沿線城市消費內需。首先，高鐵通過縮短沿線城市往返時間直接帶動消費增長。新古典經濟學“后院資本主義”思想忽略了交通與運輸成本對經濟活動的影響，認為在規(guī)模報酬不變的情況下，生產和交換是在同一時空發(fā)生的，而現實中社會分工的深入使生產與消費的時空關系不斷被割裂，供給與需求的空間距離成為阻礙居民消費的關鍵因素。隨著高鐵“公交化”時代的到來[20]，“跨城消費”的現象也隨之興起，高鐵“收縮大陸”的時空效應增加了旅客出行半徑，打破了限制供給與消費對接的空間約束，減少了消費目的地與需求者的空間距離摩擦，使人們更加便利地跨地域搜索自己合意的商品及服務，滿足了人們外出消費的訴求，極大地擴展了居民的消費空間。同時，高鐵的時空壓縮效應也改變了消費者行為的空間模式。高鐵開通之前，人們更多選擇到周邊城市或可達性較高的大城市旅行與消費，這種“點-軸”模式分布的空間消費格局制約著消費增長。高鐵開通后，各等級城市之間的時間距離均被大幅縮短，傳統(tǒng)的出行線路不再是人們的唯一選擇，更多的中小城市也成為人們旅行與消費的熱點地區(qū)，高鐵將“點-軸”空間消費格局擴展為“網格”模式，使高鐵線路形成了新的消費走廊。其次，高鐵的時空壓縮效應通過提高城市集聚性間接促進居民消費規(guī)模擴張。新經濟地理學理論認為，流通成本與可達性的變化在不完全競爭市場中會對區(qū)域集聚能力產生深遠影響。高鐵通過時空壓縮效應降低了運輸成本，提高了城市可達性并促進了城市生產要素與產業(yè)的集聚，在本地市場效應與價格指數效應影響下城市集聚能力將不斷增強。從供給角度看，資本與產業(yè)的集聚將通過“本地市場效應”提高城市供給水平，放大本地市場規(guī)模。同時，人力資本與知識要素在城市的匯集，使城市創(chuàng)新能力快速提升，有利于城市提高商品供給質量，優(yōu)化供給結構，并進一步刺激居民消費。從需求角度看，集聚所產生的本地鄰近工人和產業(yè)之間的外溢效應可以有效提升勞動者收入并擴大本地消費規(guī)模[21]。

交通基礎設施改善也可以通過市場一體化效應破除限制消費增長的制度障礙。Osergaard等(2002)提出了“封閉經濟約束假說”[22]，即當居民消費需求突然增加時，不僅需要滿足消費能力，還需要滿足商品的可獲得性。地方政府以鄰為壑的市場分割政策會抑制國內市場上的商品流通與交易[23]，導致外地商品難以進入本地市場，降低了商品的可獲得性，進而限制了本地消費需求。同時，市場分割狀態(tài)下企業(yè)會因缺乏競爭使商品品質下降而價格高企，進一步制約了消費增長。根據運輸通道理論，高鐵帶來的交通基礎設施的變革可以通過降低地區(qū)間物流成本弱化邊界效應對于區(qū)域市場一體化的影響。高鐵有利于打破城市行政邊界的約束，糾正由于地方保護主義造成的地理市場擴張的扭曲，加速區(qū)域市場一體化的形成，豐富市場商品供給，進而促進居民消費。據此本文提出以下假設：

假設1：高鐵可以通過時空壓縮效應與市場一體化效應促進沿線城市居民消費。

(二) 溢出效應與虹吸效應對居民消費的作用機制

新經濟地理學以不完全競爭與規(guī)模報酬遞增為前提，將區(qū)位因素納入經濟活動空間轉移的一般均衡分析框架，認為交通成本是改變經濟空間布局，決定經濟活動是從后發(fā)地區(qū)向優(yōu)勢地區(qū)集聚，還是從優(yōu)勢地區(qū)向后發(fā)地區(qū)擴散的關鍵因素之一。高鐵作為交通方式的一次重大變革，能夠顯著提高城市可達性，降低人口與要素流動的交通成本，從而強化中心城市對外圍城市的集聚與溢出效應，推動經濟活動在空間上形成“中心—外圍”分布模式。消費是拉動經濟的“三駕馬車”之一，也是經濟活動的重要組成部分，高鐵必然會對其在地理空間上的差異產生深刻影響。

作為要素與人口跨區(qū)域流動的重要載體，高鐵對生產要素的流動性產生了里程碑式的影響，進而強化了區(qū)域間的經濟溢出效應[24]，放大了中心城市的影響和輻射范圍。同時，高鐵也促使中心城市通過虹吸效應不斷汲取非中心城市的可移動要素，限制非中心城市經濟發(fā)展[25]。溢出效應與虹吸效應共同影響了高鐵對不同等級和不同區(qū)位城市居民消費的促進作用。一方面，高鐵可以通過增強中心城市的溢出效應加快外圍城市消費增長。新古典區(qū)域均衡發(fā)展理論認為，要素自由流動會導致其邊際收益的均等化，最終實現區(qū)域經濟增長的收斂。高鐵弱化了中心城市與外圍城市邊界約束，打破了知識與要素溢出在空間范圍上的限制，使不同空間的經濟活動聯系更加緊密，加速了要素從中心城市向外圍城市的溢出，促進外圍城市經濟增長向中心城市收斂，進而加速外圍城市消費增長；另一方面，高鐵也可以增強優(yōu)勢地區(qū)對其他地區(qū)的虹吸效應，使高鐵對消費的影響出現兩極化。新經濟地理學提出，偶然的外部沖擊會使初始資源稟賦完全相同的兩個地區(qū)之間產生差異?？蛇_性的提高會加速要素從外圍城市流入中心城市，并通過循環(huán)累積機制使中心城市優(yōu)勢逐步擴大，進而不斷增強內部居民消費能力，而中心城市利用高鐵產生的這種虹吸效應則會抑制外圍城市的經濟增速，進而制約外圍城市消費增長。據此，本文提出以下假設：

假設2：高鐵對居民消費的作用受溢出效應與虹吸效應的雙重影響。

三、 研究設計

(一) 模型設定

高鐵建設通常屬于國家戰(zhàn)略規(guī)劃，地方政府對于本地能否開通高鐵的決定力較小，高鐵主要連接中心城市(直轄市、省會城市、副省級城市等)，其他城市能否開通高鐵主要取決于是否處于兩座中心城市的連接線上，而不取決于城市經濟發(fā)展情況[26]。因此可以將高鐵開通視為一項“準自然實驗”，使用雙重差分法研究高鐵對居民消費的影響。以考察期內有高鐵?？?有高鐵站)的城市作為處理組，沒有高鐵?？康某鞘凶鳛榭刂平M，參考唐宜紅等(2019)的方法設定如下基準實證模型[27]：

(1)

其中，Y是表征消費的變量，下標i和t分別表示城市和年份，HSR是本文的核心解釋變量，城市i在開通高鐵的當年及以后年份取1，否則取0，control是一系列控制變量，μi和νt是個體和時間固定效應，εit是隨機誤差項。

(二) 變量與數據說明

1.被解釋變量。本文從消費支出、消費結構與消費對經濟增長的貢獻率三個角度研究高鐵對居民消費的影響。其中，消費支出使用城鎮(zhèn)居民人均消費性支出對數(con)表示，城鎮(zhèn)居民人均消費性支出利用各省居民消費價格指數核算為以2004年為基期的實際值。參考雷瀟雨和龔六堂(2014)使用消費率(conrate)表征消費對經濟增長的貢獻率[28]，具體方法是社會消費品零售總額與地區(qū)生產總值的比值。下面重點介紹消費結構指標的構建方法。

已有研究多使用恩格爾系數等方法對消費結構進行量化，但這種量化方式忽略了消費結構從生存型向享受型再向發(fā)展型層層遞進的演化趨勢，不能全面反映消費結構的變化。因此本文參考劉智勇等(2018)向量夾角的方法構建消費結構指標[29]，該方法的核心思想在于消費結構逐層遞進的動態(tài)演化過程。國家統(tǒng)計局將城鎮(zhèn)居民消費分為八項，包括食品、衣著、居住、家庭設備及服務、交通通信、醫(yī)療保健、其他商品及服務、文教娛樂用品。參考羅能生和張夢迪(2017)的方法將食品、衣著、居住作為生存型消費，將家庭設備及服務、醫(yī)療保健、交通通信與其他商品及服務作為享受型消費，將文教娛樂用品作為發(fā)展型消費[30]。需要指出的是，其他商品及服務消費的定義不明確，但其中包含的金融服務、家庭保姆等雜項支出可能使其更加偏向于享受型消費，故本文將雜項商品和服務劃分為享受型消費。

消費結構指標的具體構建方法為：首先，分別計算生存型消費、享受型消費與發(fā)展型消費占人均總消費的比重，并將每一類消費的比重依次作為空間向量的一個分量，從而構成一組三維消費空間向量X0=(x01,x02,x03)。其次，選擇基本向量組X1=(1,0,0)、X2=(0,1,0)、X3=(0,0,1)作為基準向量，依次計算消費空間向量X0與基準向量的夾角θj(j=1,2,3)，計算方法為：

(2)

其中，xij表示基本單位向量組Xj(j=1,2,3)的第i個分量；x0i表示向量X0的第i個分量。最后，將所得的夾角按一定的權重進行加總：

(3)

其中，constr表示消費結構水平，Wj為權重，將發(fā)展型、享受型與生存型消費的權重依次設定為1、2和3。在消費結構從生存型向享受型再向發(fā)展型演變的過程中，生存型消費的比重下降越快，享受型和發(fā)展型消費的比重上升越快，θj就越大，因此，(3)式中的constr值越大，消費結構水平越高。

2.控制變量。參考既有文獻，本文使用以下控制變量：(1)可支配收入(inc)，使用城鎮(zhèn)人均可支配收入對數表示，城鎮(zhèn)人均可支配收入使用各省居民消費價格指數核算為以2004年為基期的實際值；(2)產業(yè)結構(str)，使用第三產業(yè)產值與第二產業(yè)產值之比表示；(3)基礎設施(fra)，使用實際人均郵政與電信業(yè)務收入對數表示；(4)對外開放(open)，使用實際利用外資占GDP的比重表示，實際利用外資用當年平均匯率換算為人民幣；(5)市場化程度(market)，使用私人與個體從業(yè)人數與城鎮(zhèn)單位從業(yè)人數的比值表示；(6)金融發(fā)展(fin)，使用年末存貸款余額總量與GDP的比值表示；(7)政府支出強度(gov)，使用財政支出占GDP的比重表示。

表1 主要變量的描述性統(tǒng)計

3.數據來源。本文選取了2004～2018年地級市層面的數據進行實證分析。高鐵開通時間數據主要來自中國鐵路總公司網站、中國鐵路總公司12306網站及相關新聞報道?！冻鞘薪y(tǒng)計年鑒》等年鑒中并沒有公布各地級市居民消費性支出的匯總數據，因此我們通過中國經濟社會大數據研究平臺與各城市統(tǒng)計局網站手工收集了各城市統(tǒng)計年鑒，并從中獲得了2004～2018年全國240個地級市(不包括直轄市)的城鎮(zhèn)居民人均消費性支出、分項支出與可支配收入的非平衡面板數據，其他數據來自《城市統(tǒng)計年鑒》與各省統(tǒng)計年鑒，主要變量的描述性統(tǒng)計見表1。

四、 結果分析

(一) 基準回歸結果

表2 基準回歸結果

首先使用雙重差分模型對全樣本進行回歸以考察高鐵開通對消費支出、消費結構與消費率的影響，結果見表2。表2第1、3、5列分別報告了不加入控制變量時高鐵對消費支出、消費結構與消費率的平均政策效應，第2、4、6列分別報告了加入控制變量后高鐵對消費支出、消費結構與消費率的平均政策效應。結果顯示，無論是否引入控制變量，高鐵對消費支出、消費結構與消費率的影響系數均在1%水平下顯著為正，表明開通高鐵后沿線城市的消費支出、消費結構與消費率相對于沒有開通高鐵的城市均出現了顯著的上升，因此，高鐵可以促進沿線城市居民消費，這就驗證了本文的假設一。具體來看，高鐵開通可以促進沿線城市消費支出提升0.042%，消費結構提升0.028%，消費率提升0.006%。以上結論表明高鐵通過促進居民消費對國民經濟產生水平增長效應與結構優(yōu)化效應：從水平增長效應上看，一方面，高鐵暢通了居民為追求日益增長的高層次消費而對各類商品“用腳投票”的交通渠道，提高了微觀主體效用水平，有助于人們實現對美好生活的向往；另一方面，高鐵對于打造國內消費大市場，持續(xù)釋放居民消費潛力，擴大消費內需，鞏固消費作為經濟“壓艙石”的作用，增強經濟增長內生動力具有積極影響。從結構優(yōu)化效應看，一方面，高鐵拓寬了供給與消費的匹配范圍，有助于緩解我國供需結構錯配的沉痼，暢通從生產到消費的國內大循環(huán)；另一方面，高鐵對消費在國民經濟中所占比重存在正向影響，說明高鐵可以加快經濟增長由投資驅動向消費驅動的轉換，有助于充分發(fā)揮消費對經濟發(fā)展的基礎性作用。

(二) 異質性檢驗

1.基于消費類型的異質性分析。基準回歸的結果顯示高鐵開通可以顯著提高居民消費支出，促進消費結構升級。那么，從消費的細分種類上看，高鐵對何種類型的消費支出促進作用更強呢？為了回答這一問題，本文按照《中國統(tǒng)計年鑒》中的分類方法將消費支出分為八類，利用基準模型分別進行回歸，結果見表3。結果顯示，首先，高鐵可以顯著促進食品、衣著與居住類消費，但估計系數相對較小，表明高鐵對生存型消費支出的促進作用相對較弱。其次，高鐵對家庭設備及服務、交通通信、醫(yī)療保健與文教娛樂用品消費的正向作用更強，表明高鐵對享受型與發(fā)展型消費的促進作用更顯著。這一結論再次表明高鐵開通可以更好地滿足人們追求更高層級消費的訴求，有助于居民消費結構升級。

表3 消費類型異質性回歸結果

表4 高鐵站與市中心距離的異質性回歸結果

2.高鐵站與市中心距離的異質性。高鐵站與市中心的距離可能影響高鐵對居民消費的促進作用。理論上看，高鐵站與市中心距離越近，商品和人口流動性越強，人們乘坐高鐵跨城消費的便利性也較高，高鐵對消費的促進作用會更顯著。因此，本文將進一步考察高鐵站點與市中心距離對高鐵促進居民消費效應的影響。我們利用百度地圖開放平臺拾取各市高鐵站與市政府的地理經緯度坐標，并用公式法計算出兩點之間的距離，對于有多座高鐵站的城市只記錄最近距離。參考唐宜紅等(2019)的方法[27]，本文將城市樣本按照高鐵站與市中心的距離分為兩類，0～10km內為近距離類，10km以上為遠距離類，沒有開通高鐵的城市歸入遠距離類，對兩類樣本分別進行回歸，結果見表4。表4中近距離類樣本高鐵開通對消費支出、消費結構與消費率的影響系數從顯著性與數值上均高于遠距離類樣本，說明高鐵站與市中心的距離對高鐵促進消費的作用產生了明顯的影響，高鐵站離市中心越近，高鐵對消費的促進作用越強，高鐵站與市中心距離的延長會削弱高鐵對于消費的影響。

3.城市等級異質性。根據假設2，處于優(yōu)勢地位的中心城市可能通過溢出效應(或虹吸效應)提升(或抑制)高鐵對外圍城市消費的促進作用。另外，中心城市更有可能開通高鐵，將中心城市樣本與外圍城市樣本整體回歸也可能存在一定的自選擇問題，導致樣本違反共同趨勢假設，因此有必要剔除中心城市對回歸結果的影響。鑒于此，本文參考劉瑞明和趙仁杰(2015)的方法將所有樣本按城市等級分為中心城市樣本與外圍城市樣本，中心城市樣本包括省會城市、副省級城市和“較大的市”[31]，其他城市為外圍城市樣本，使用基準模型對兩類樣本分別回歸，結果見表5。表5第4-6列HSR的系數均顯著為正，說明去除中心城市的自選擇效應后，高鐵開通仍對消費支出、消費結構與消費率存在正向影響，因此基準回歸結果具有一定穩(wěn)健性。

表5第1-2列HSR的系數分別小于第4-5列HSR的系數，說明高鐵開通在居民消費支出與消費結構方面并沒有表現出“虹吸效應”，高鐵開通反而對外圍城市消費支出與消費結構的促進作用更顯著。對此結論的解釋是，高鐵對外圍城市消費的影響方向與程度取決于溢出效應與虹吸效應相互博弈的結果。隨著中心城市規(guī)模擴大到一定程度，其對資本、勞動力等生產要素需求降低，并開始向外輸出生產要素，高鐵開通打破了城市間的壁壘，加強了中心城市與外圍城市的內部聯系，知識、生產要素與商品會沿著高鐵線路向外擴散，加之近年來各大城市群的不斷發(fā)展，中心城市的經濟帶動能力提升[32]，使中心城市對外圍城市的溢出效應超過了虹吸效應，加快了外圍城市居民的消費支出增長與消費結構升級。

表5 城市等級異質性回歸結果

表5第3列HSR的系數大于第6列HSR的系數，說明高鐵對中心城市消費率的促進作用更強，主要原因是，高鐵在促進中心城市消費增長的同時，也加強了中心城市對于外圍城市的投資溢出效應，使投資對中心城市經濟增長的貢獻程度被削弱，而消費對于經濟增長的貢獻進一步凸顯。盡管高鐵也拉動了外圍城市消費，但外圍城市也承接了高鐵溢出效應帶來的大量投資，這就削弱了消費對外圍城市經濟增長的貢獻度。

4.城市區(qū)位異質性。一般而言，具備優(yōu)勢區(qū)位條件的東部城市往往本身就具有商品與人口流動性強、交易成本較低等特點，高鐵對居民消費的促進作用可能更強，另外，處于優(yōu)勢地位的東部地區(qū)也可能通過溢出效應與虹吸效應影響高鐵對其他地區(qū)居民消費的促進作用。因此，有必要對城市的區(qū)位異質性進行考察。本文將城市樣本分為東部地區(qū)城市與其他地區(qū)城市，將東北三省城市劃分到其他地區(qū)城市之中，使用基準模型分別回歸，結果見表6。表6第1-2列高鐵開通的系數分別高于第4-5列高鐵開通的系數，說明高鐵對于東部地區(qū)居民消費支出與消費結構的促進作用更強?？赡艿脑蚴牵旱谝?，中西部地區(qū)居民收入相對較低，居民的消費空間難以通過交通便利性的提高而向外延伸，居民消費對交通的依賴性不強，因此高鐵開通對中西部地區(qū)居民消費支出與消費升級的促進作用較弱。第二，盡管高鐵使中心城市對外圍城市的溢出效應大于虹吸效應，但從區(qū)域范圍看，東部地區(qū)與中西部地區(qū)之間沒有形成類似于城市群的溢出機制，東部地區(qū)通過高鐵對中西部地區(qū)產生的虹吸效應大于溢出效應，生產要素的流失使中西部地區(qū)經濟增速放緩，進而降低了居民消費支出增長與消費升級的速度。

表6 城市區(qū)位異質性回歸結果

表6第3列高鐵開通的系數低于第6列高鐵開通的系數，說明高鐵對東部地區(qū)消費率的促進作用較弱，而對中西部地區(qū)消費率的促進作用較強。原因是高鐵的開通一方面提高了東部地區(qū)居民消費支出，另一方面東部地區(qū)也從中西部地區(qū)吸收了大量資本要素，這就削弱了消費對經濟增長的貢獻度。而對于中西部地區(qū)而言，一方面高鐵的開通刺激了消費，使消費在經濟當中的比重上升；另一方面，東部地區(qū)的虹吸效應使中西部地區(qū)資本要素流失，進一步提高了中西部地區(qū)消費對經濟增長的貢獻率。

(三) 穩(wěn)健性檢驗

1.PSM+DID回歸結果。采用雙重差分法的一個重要前提是如果不存在高鐵開通這項政策沖擊，處理組和控制組之間消費支出、消費結構與消費率的變化趨勢是必須一致的，不能隨時間產生系統(tǒng)性差異。然而經濟變量很難完全滿足這一共同趨勢假設，使用傾向得分匹配法(PSM)對樣本匹配后再進行雙重差分(DID)就可以解決這一問題。因此，本文使用PSM+DID的方法再次對基準回歸進行驗證，具體做法是：首先選擇基準回歸中使用到的控制變量作為協(xié)變量，利用Logit模型將高鐵開通虛擬變量對協(xié)變量進行回歸，得到傾向得分值；其次，使用核匹配方法將傾向得分值最接近的處理組與控制組樣本進行匹配。結果見表7的第1-3列。結果顯示在PSM+DID方法下高鐵對消費支出、消費結構與消費率的影響系數均顯著為正，說明基準回歸的結果是穩(wěn)健的。另外，針對匹配樣本的平衡性檢驗發(fā)現，匹配前，除了對外開放變量外，其他協(xié)變量在處理組和對照組的均值都存在顯著差異，而匹配后所有變量均不存在顯著性差異，說明匹配后的數據平衡性良好。

2.內生性處理。為了進一步解決由于自選擇問題帶來的內生性，本文使用張夢婷等(2018)的方法和數據引入最小生成樹作為高鐵開通的工具變量[33]，由于該工具變量取決于地理信息，不產生時變，按照已有研究的一般做法，將其與年份虛擬變量相乘作為工具變量使用兩階段最小二乘法(2SLS)并利用聚類穩(wěn)健標準誤對基準模型再次進行回歸，結果見表7的第4-6列。結果顯示，使用工具變量法后，高鐵開通對消費支出、消費結構與消費率的影響系數仍顯著為正，再次說明基準回歸結果是穩(wěn)健的。表7的第4-6列Kleibergen-Paap rk Wald F值分別為23.772、23.501、23.772，均大于10，說明不存在弱工具變量，工具變量有效。

3.更換被解釋變量。使用實際人均居民最終消費對數表征居民消費支出，使用恩格爾系數(食品消費占總消費的比重)表征消費結構，使用最終消費占GDP的比重表征消費率，利用基準回歸模型再次進行回歸，結果見表7的第7-9列。第7列HSR的系數顯著為正，再次說明高鐵開通可以促進消費支出，高鐵開通可以使人均居民最終消費增加0.138%。第8列HSR的系數顯著為負，說明高鐵開通降低了生存型消費在總消費支出中的比重，促進了消費升級，高鐵開通可以使生存型消費比重下降0.012%。第9列HSR的系數顯著為正，再次說明高鐵開通可以提高城市消費率，高鐵開通可以使消費率提升0.007%。

表7 穩(wěn)健性檢驗

表8 更換高鐵開通時間節(jié)點的回歸結果

4.變換高鐵開通時間節(jié)點。為了檢驗高鐵對居民消費的影響是否隨著高鐵開通時間而發(fā)生變化，借鑒孫浦陽等(2019)的方法按照高鐵開通時間對樣本進行分類[14]，并將考察年度之后開通高鐵的城市樣本刪除，利用基準回歸方程估計系數，結果見表8，表8中第1-6列顯示無論何時開通高鐵，高鐵對消費支出、消費結構與消費率的影響均顯著為正，說明高鐵對居民消費的促進作用并不會因為高鐵開通時間的長短而消失。

5.反事實檢驗。使用反事實檢驗再次考察基準模型是否滿足共同趨勢假設。通過人為改變政策執(zhí)行時點，考察未開通高鐵時核心解釋變量對因變量的影響，若系數顯著為正說明高鐵促進居民消費的效應可能受其他政策影響，若系數不顯著，說明不存在其他系統(tǒng)性誤差。本文借鑒張克中和陶東杰(2016)的方法[34]，將未開通高鐵的2004～2007年作為考察期，把各市開通高鐵的時間分別提前2年(β-2)、提前3年(β-3)與提前4年(β-4)，構建“偽高鐵開通”虛擬變量分別替代式(1)中的HSR變量，結果見表9。結果顯示人為構造的“偽高鐵開通”虛擬變量的系數均沒有通過10%的顯著性檢驗，說明在高鐵未開通時，HSR變量確實未對被解釋變量帶來任何影響，不存在系統(tǒng)性誤差，基準回歸的結果是可靠的。

表9 反事實檢驗結果

(四) 中介效應檢驗

假設一提出高鐵可以通過時空壓縮效應與市場一體化效應促進居民消費，本文將進一步考察上述中介效應是否存在。首先參考馬紅梅和郝美竹(2020)的方法用時空壓縮指標替換基準回歸方程中的高鐵開通虛擬變量以檢驗高鐵是否可以通過時空壓縮效應促進居民消費[35]。高鐵的時空壓縮效應指高鐵弱化了空間距離對城市間相互作用的影響，使時間距離成為決定城市之間相互聯系的核心要素。因此本文借鑒王雨飛和倪鵬飛(2016)的方法將各城市到中心城市的時間距離轉化為空間距離以評價城市時空壓縮程度[32]。我們根據國家發(fā)改委和住建部發(fā)布的《全國城鎮(zhèn)體系規(guī)劃》，將北京、天津、上海、廣州、重慶、成都、武漢、西安及鄭州設為中心城市，以各城市在高鐵開通前后到與其最近的中心城市的最短時間距離衡量城市的空間壓縮程度。這樣做的原因是，上述中心城市均是重要的區(qū)域經濟增長極，也是我國的交通網絡樞紐，往來于中心城市的交通時間變化可以在一定程度上評價城市克服空間距離的能力，有助于刻畫經濟活動空間的真實距離以及區(qū)域空間格局的變化。時空壓縮指標的構建方法為：首先利用百度地圖、《全國鐵路旅客列車時刻表》與中國鐵路12306網站手工獲得每個城市經公路、普通鐵路(高鐵開通前)或高速鐵路(高鐵開通后)到中心城市的最短時間，再將其轉換為空間距離，轉換公式為：

spit=sd×tdit/td0t

(4)

其中，spit為城市i到中心城市時間距離的空間換算結果，用其表示城市i的時空壓縮程度，spit值越小，則時空壓縮程度越高，sd是中心城市與其空間上最鄰近城市的空間距離，[注]各中心城市與最近城市的對應關系如下：北京—廊坊、天津—廊坊、上?！K州、廣州—佛山、重慶—遂寧、成都—眉山、武漢—孝感、鄭州—開封、西安—咸陽。tdit是各市到中心城市的最短時間距離，td0t是中心城市與最近城市之間最短時間距離。表10第1-3列報告了高鐵通過時空壓縮效應影響居民消費的回歸結果。結果顯示時空壓縮變量系數均顯著為負，表明高鐵可以通過時空壓縮效應提高消費支出、促進消費升級、提升消費率。

表10 機制檢驗結果

其次，利用中介效應檢驗方法考察高鐵是否可以通過市場一體化效應促進居民消費。以基準回歸方程為總效應方程，引入中介效應方程與凈效應方程，具體形式分別為：

(5)

(6)

其中，msit為中介變量市場一體化，其余符號含義與基準回歸模型相同。借鑒付強(2017)使用改進的“價格法”計算的28個省之間的市場分割指數表示市場一體化程度[36]，這是衡量市場一體化的負向指標。表10第4-7列報告了高鐵通過市場一體化效應對消費影響的回歸結果。第4列顯示高鐵開通虛擬變量的系數顯著為負，說明高鐵開通促進了區(qū)域市場一體化。第5-7列中高鐵開通虛擬變量系數均顯著為正，市場一體化變量系數均顯著為負，并通過了Sobel檢驗，表明高鐵可以通過市場一體化效應提高消費支出、促進消費升級、提升消費率。

五、 結論與政策啟示

在經濟增速放緩、供需結構性矛盾突出的大背景下，交通基礎設施改善對于破除制約消費增長的空間約束與制度障礙，進一步擴大消費內需具有重要意義。本文將高鐵開通視為“準自然實驗”，基于我國2004～2018年地級市層面數據，通過雙重差分法從消費支出、消費結構與消費率三個角度實證分析了交通基礎設施改善促進居民消費的效應與影響機制。研究發(fā)現：高鐵開通有利于沿線城市消費支出增長、消費結構升級以及消費率提升；高鐵對居民消費的影響隨著高鐵站與市中心距離的延長而衰減；在溢出效應與虹吸效應的雙重作用下，高鐵對外圍城市消費支出與消費結構影響更大，對中心城市消費率影響更強，高鐵更能促進東部地區(qū)消費支出增長與消費升級，而對其他地區(qū)消費率的影響更顯著。進一步的中介機制檢驗表明高鐵可以通過時空壓縮效應與市場一體化效應促進消費支出、消費結構與消費率提升。

以上結論表明，不斷完善以高鐵為代表的現代交通基礎設施建設，增強城市的可達性與集聚性對提振消費內需具有重要作用。關注交通設施對區(qū)域空間經濟結構的影響，有助于實現消費在區(qū)域空間上的均衡增長與區(qū)域間居民生活水平的帕累托改進。具體來看，本文有如下政策啟示：第一，不斷完善“八縱八橫”的高速鐵路網建設，以交通基礎設施改善為依托，促進消費內生增長。應充分發(fā)揮高鐵在商品與人口流動中的優(yōu)勢，促進以“人”為核心的流通與貿易方式的變革，改變中國居民固有的消費模式，形成多元化消費新格局。打通從高鐵站點到城市商業(yè)中心的交通渠道，提高流動人員在本地消費的便利性，降低消費品從海關到消費市場的流通成本，通過高鐵不斷激發(fā)潛在消費能力；第二，通過高鐵網絡優(yōu)化區(qū)域空間經濟布局。高鐵網絡使區(qū)域之間與城市群內部地理經濟格局發(fā)生了重大變化，要素、人口與商品在區(qū)域之間與大小城市之間形成了沿著高鐵網絡的流動循環(huán)，也形成了溢出效應與虹吸效應相互博弈的格局。因此，應通過相應的經濟政策平衡區(qū)域之間與大小城市之間的溢出效應與虹吸效應。既要滿足優(yōu)勢地區(qū)經濟增長的需要，鞏固優(yōu)勢城市的中心地位，提高中心城市經濟輻射能力，又要防止高鐵虹吸效應的過度擴大，剝奪小城市的發(fā)展機遇，限制小城市消費增長。要形成以中心城市高鐵站點為核心，統(tǒng)籌大小城市的高鐵建設布局，以高鐵為紐帶帶動城市群整體消費提升。同時要利用高鐵打通區(qū)域間商品與要素的流通渠道，建立完善東部地區(qū)向其他地區(qū)經濟溢出渠道與機制，實現區(qū)域之間消費的協(xié)調發(fā)展；第三，以優(yōu)化高鐵線路布局打破區(qū)域間制度性的市場分割，加快形成全國一體的大市場，加快商品在區(qū)域間的流通速度，提升居民消費的便利性。