李彥 林曉燕 付文宇

摘 要：作為快速交通網(wǎng)絡(luò)的重要組成部分，高鐵建設(shè)對(duì)于城市勞動(dòng)生產(chǎn)率發(fā)揮著重要影響。高鐵服務(wù)供給不僅提高了人口集聚的邊際效益，而且有利于增強(qiáng)綜合交通運(yùn)輸能力。本文首先就高鐵建設(shè)如何影響城市勞動(dòng)生產(chǎn)率進(jìn)行理論探討，接著通過(guò)構(gòu)建雙向固定效應(yīng)模型，來(lái)探討高鐵服務(wù)供給對(duì)不同區(qū)域和不同產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的異質(zhì)性影響，最后基于人口集聚和公共交通的視角，來(lái)實(shí)證研究高鐵服務(wù)供給對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的門檻效應(yīng)。結(jié)果表明，高鐵服務(wù)供給對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率具有積極且顯著的促進(jìn)作用，并且對(duì)西部地區(qū)的影響最大。高鐵服務(wù)供給對(duì)城市服務(wù)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響最大，對(duì)農(nóng)業(yè)則無(wú)顯著影響。門檻效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)城市人口密度超過(guò)邊際門檻，每萬(wàn)人中公交汽電數(shù)在一定范圍時(shí)，高鐵服務(wù)供給對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的正向影響將得到更好的發(fā)揮。

關(guān)鍵詞：高鐵服務(wù);勞動(dòng)生產(chǎn)率;人口集聚;交通公平

中圖分類號(hào)：F242 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1000-4149（2021）02-0117-16

DOI：10.3969/j.issn.1000-4149.2021.00.016

收稿日期：2020-08-26;修訂日期：2021-01-12

基金項(xiàng)目：國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金項(xiàng)目“長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶城市群聯(lián)動(dòng)發(fā)展對(duì)區(qū)域一體化的影響作用及政策選擇研究”（19BJL051）;安徽高校協(xié)同創(chuàng)新項(xiàng)目“安徽深度融入長(zhǎng)三角跨界協(xié)同治理”（GXXT-2019-039）。

作者簡(jiǎn)介：李彥，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，安徽大學(xué)創(chuàng)新發(fā)展戰(zhàn)略研究院講師;林曉燕，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，廣東財(cái)經(jīng)大學(xué)公共管理學(xué)院講師;付文宇，西北大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院博士研究生。

The Impact of High-speed Rail Service Supply on Urban Labor Productivity：

On the Threshold Effect of Population Agglomeration and Public Transportation

LI? Yan1， LIN? Xiaoyan2， FU? Wenyu3

（1.Academy of Strategies for Innovation and Development， Anhui University，

Hefei 230039，China;2.School of Public Administration，Guangdong University

of Finance & Economics， Guangzhou 510320，China;3.School of Economics

and Management， Northwest University， Xian 710127，China）

Abstract： As an important part of the rapid transportation network， the construction of high-speed railway（HSR） plays an important role in urban labor productivity. The supply of HSR services not only increases the marginal benefit of population agglomeration， but also helps to enhance the capability of integrated transportation. Firstly， this paper conducts a theoretical discussion about how HSR construction affects urban labor productivity， and then discusses the impact of heterogeneity of HSR service supply on labor productivity in different regions and industries through constructing a two-way fixed effect model. Finally， based on the perspective of population agglomeration and public transportation， an empirically study of the threshold effect of HSR service supply on urban labor productivity. The results show that the supply of HSR services has a positive and significant effect on urban labor productivity， particular in western region. The HSR service supply has the greatest impact on labor productivity of urban service industries， but which has no significant impact on agriculture. The test results of threshold effect show that the positive impact of HSR service supply on urban labor productivity will be better brought into play， when the urban population density exceeds the marginal threshold， and the number of public transport steam and electricity per 10000 people is within a certain range.

Keywords：high-speed rail service;labor productivity;population agglomeration;transportation equity

一、引言及文獻(xiàn)綜述

區(qū)域經(jīng)濟(jì)持續(xù)增長(zhǎng)的根本動(dòng)力在于生產(chǎn)效率的提升，而交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在其中發(fā)揮著重要影響。2020年8月，中國(guó)國(guó)家鐵路集團(tuán)有限公司出臺(tái)《新時(shí)代交通強(qiáng)國(guó)鐵路先行規(guī)劃綱要》，為中國(guó)鐵路未來(lái)30年的發(fā)展勾畫出嶄新的藍(lán)圖。事實(shí)上，作為國(guó)民經(jīng)濟(jì)的大動(dòng)脈，高速鐵路在綜合交通運(yùn)輸體系中起著重要作用。

交通運(yùn)輸部發(fā)布的《2019年交通運(yùn)輸行業(yè)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)》顯示，2019年末中國(guó)高鐵營(yíng)運(yùn)里程已達(dá)3.5萬(wàn)公里，并承載著接近70%的鐵路乘客。日益完善的高鐵網(wǎng)絡(luò)不僅方便了人們的出行，而且促進(jìn)了要素在區(qū)域間的流動(dòng)，進(jìn)而有助于提升城市整體的生產(chǎn)率[1]。

當(dāng)前，已有許多研究就高鐵建設(shè)與城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展之間的關(guān)系進(jìn)行多角度的探討，包括經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[2]、勞動(dòng)力就業(yè)[3]、交通可達(dá)性[4]、空間格局[5]等方面，但多使用虛擬變量來(lái)衡量高鐵開(kāi)通的影響，缺乏對(duì)高鐵服務(wù)供給水平的考察。此外，高鐵服務(wù)對(duì)不同產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)率是否有積極影響也不清楚。更為重要的是，考慮到高鐵擴(kuò)建是一個(gè)循序漸進(jìn)的過(guò)程，在促進(jìn)人口集聚和擴(kuò)大綜合交通運(yùn)輸能力方面，高鐵服務(wù)供給對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響是否存在“門檻效應(yīng)”？研究這些問(wèn)題，對(duì)于合理評(píng)估高鐵建設(shè)的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)具有重要的理論價(jià)值。

與此同時(shí)，隨著高鐵建設(shè)的不斷推進(jìn)，研究高鐵服務(wù)供給對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響同樣具有積極的現(xiàn)實(shí)意義。一方面，城市生產(chǎn)效率的提高有利于實(shí)現(xiàn)城市經(jīng)濟(jì)的可持續(xù)發(fā)展，特別是在發(fā)達(dá)國(guó)家，完善的交通運(yùn)輸能力有利于提高城市地區(qū)的經(jīng)濟(jì)效率[6]。另一方面，高鐵的大規(guī)模擴(kuò)建也會(huì)對(duì)航空、公路等其他交通運(yùn)輸方式形成替代和競(jìng)爭(zhēng)效應(yīng)，超前的基礎(chǔ)設(shè)施開(kāi)發(fā)會(huì)在一定程度上造成供需結(jié)構(gòu)的錯(cuò)配，并最終對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的提高造成負(fù)面影響[7]。有鑒于此，有必要深入研究高鐵服務(wù)供給對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響路徑及其門檻效應(yīng)，從而為未來(lái)綜合交通運(yùn)輸體系的規(guī)劃提供有價(jià)值的啟示。

二、理論分析與研究假設(shè)

本文用“勞動(dòng)生產(chǎn)率”來(lái)衡量高鐵服務(wù)供給帶來(lái)的可達(dá)性效益，它是指以勞動(dòng)力要素的最小投入獲得最大經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的結(jié)果。塞維羅（Cervero）認(rèn)為空間結(jié)構(gòu)緊湊、可達(dá)性好的區(qū)域經(jīng)濟(jì)效率更高[8]。德雷南（Drennan）和布雷徹（Brecher）認(rèn)為在考慮了通常的供求因素后，如果一個(gè)城市地區(qū)的生產(chǎn)率或工資高于其他地區(qū)，那么效率的提高可能歸因于集聚經(jīng)濟(jì)的存在[9]。許多研究試圖探討集聚經(jīng)濟(jì)形成的原因，交通基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展通常被認(rèn)為是關(guān)鍵因素之一[10]。例如，馮山等認(rèn)為城市之間的鄰近性可以有效地促進(jìn)集聚經(jīng)濟(jì)的形成，而高鐵開(kāi)通將有助于

加強(qiáng)城市之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，這對(duì)于城市生產(chǎn)率的提升具有積極影響[11]。

大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為，高鐵對(duì)城市不同產(chǎn)業(yè)發(fā)展的影響存在著較大差異，原因在于就運(yùn)輸成本而言，不同行業(yè)對(duì)它的敏感程度迥異[12]。一方面，服務(wù)業(yè)、旅游業(yè)和知識(shí)密集型產(chǎn)業(yè)對(duì)人員和信息流動(dòng)的依賴性更強(qiáng)，對(duì)高鐵更敏感[13-14]。這些行業(yè)的企業(yè)更多地聚集在已開(kāi)通高鐵的城市，以獲得更便捷的服務(wù)，從而提高城市的生產(chǎn)效率。另一方面，產(chǎn)業(yè)的空間布局也會(huì)受到高鐵站點(diǎn)選址的潛在影響，一些學(xué)者也利用空間計(jì)量分析方法來(lái)研究這一問(wèn)題[15]。孫學(xué)濤等認(rèn)為由于高鐵站的建設(shè)需要占據(jù)大量的土地，當(dāng)生產(chǎn)要素沿著高鐵線路從農(nóng)業(yè)向制造業(yè)和服務(wù)業(yè)集聚的時(shí)候，高鐵服務(wù)會(huì)對(duì)農(nóng)業(yè)發(fā)展產(chǎn)生負(fù)向影響[16]。因此，在研究高鐵建設(shè)對(duì)城市經(jīng)濟(jì)的影響時(shí)，需要考慮高鐵建設(shè)對(duì)不同產(chǎn)業(yè)的異質(zhì)性影響。基于上述分析，本文提出如下假設(shè)。

H1：高鐵服務(wù)供給能夠提高城市勞動(dòng)生產(chǎn)率，并且這種影響具有產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性。

需要注意的是，高鐵服務(wù)供給對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響程度和方向是不確定的。首先，新開(kāi)發(fā)的高鐵系統(tǒng)很可能帶來(lái)新的出行需求，當(dāng)高鐵項(xiàng)目完成后，沿線地區(qū)受益于可達(dá)性的顯著改善。其次，高鐵是典型的軌道交通，需要合理的網(wǎng)絡(luò)來(lái)提供運(yùn)輸服務(wù)。為了促進(jìn)集聚經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)，高鐵系統(tǒng)必須形成一定的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模和頻率。高鐵運(yùn)營(yíng)頻率越高，可能會(huì)對(duì)區(qū)域內(nèi)其他交通方式的需求產(chǎn)生顯著影響，進(jìn)而影響經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)的效率。因此，在評(píng)估高鐵擴(kuò)建的經(jīng)濟(jì)影響時(shí)，必須考慮“門檻特征”，這涉及效率和公平問(wèn)題（見(jiàn)圖1）。

其一，許多學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)，人口集聚與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)之間存在明顯的倒“U”型關(guān)系，這是因?yàn)檫m度的人口密度將有利于規(guī)模經(jīng)濟(jì)的實(shí)現(xiàn)，而人口的過(guò)度集聚也會(huì)帶來(lái)?yè)頂D效應(yīng)，進(jìn)而對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率造成負(fù)面影響[17]。王鵬和莫珂迪研究發(fā)現(xiàn)，交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有利于促進(jìn)城市間的要素流動(dòng)，提升人口集聚影響城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的邊際效益[18]?？ㄋ固?昆塔納（Castells-Quintana）也認(rèn)為交通基礎(chǔ)設(shè)施提高了人員流動(dòng)的效率，進(jìn)而在某種程度上緩解了因人口過(guò)度集聚而導(dǎo)致的擁擠效應(yīng)[19]。由此可見(jiàn)，高鐵服務(wù)能夠有效促進(jìn)勞動(dòng)力流動(dòng)和知識(shí)溢出，但需要匹配足夠的人口密度。不匹配人口容量的低密度開(kāi)發(fā)將對(duì)城市生產(chǎn)效率造成消極影響[20]。換句話說(shuō)，只有當(dāng)城市人口密度超過(guò)一定閾值后，高鐵服務(wù)的便利性優(yōu)勢(shì)才會(huì)得到更好的發(fā)揮。

其二，交通公平的概念涉及交通基礎(chǔ)設(shè)施投資的分配和布局，在規(guī)劃高鐵線路時(shí)，需要充分匹配城市公共交通的通達(dá)性[6]。事實(shí)上，高鐵在中國(guó)的建設(shè)和站點(diǎn)設(shè)置并不完全是經(jīng)濟(jì)驅(qū)動(dòng)的事件，基于自身利益的考慮，地方政府間往往預(yù)先展開(kāi)競(jìng)爭(zhēng)[21]。此外，超前的交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)容易導(dǎo)致公共資源的浪費(fèi)。在高鐵的初始運(yùn)營(yíng)階段，可達(dá)性和連接性的影響可能會(huì)受到限制，因?yàn)榉?wù)頻率較低，而且新車站周圍缺乏配套的公共交通[22]。為了打造“高鐵新城”，一些城市往往將高鐵站點(diǎn)設(shè)置在距離城市中心較遠(yuǎn)的地方，在公共交通與高鐵站點(diǎn)接駁尚不完備的情況下，這樣的做法顯然增加了人們的通勤時(shí)間和成本，并且在一定程度上造成城市整體空間布局的分散。因此，制定合理的公共交通運(yùn)輸體系是十分必要的。由此，本文提出如下假設(shè)。

H2：高鐵網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展可能對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響具有門檻效應(yīng)，對(duì)于人口密度較高、公共交通通達(dá)性較好的城市而言，高鐵的正向影響更大。

鑒于高鐵對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響有助于未來(lái)綜合交通運(yùn)輸體系的規(guī)劃，上述研究假設(shè)值得思考。因此，本文基于2007—2017年中國(guó)201個(gè)地級(jí)及以上城市的面板數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建雙重固定效應(yīng)模型和門檻效應(yīng)模型，來(lái)實(shí)證研究高鐵服務(wù)供給對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響。

三、模型、變量與數(shù)據(jù)

1. 模型設(shè)定

借鑒郝偉偉等人的做法[23]，本文在構(gòu)建柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)的基礎(chǔ)上，探討高鐵服務(wù)供給對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響，模型形式如下：

Yit=AKmitLnit（1）

其中，Yit、Kit、Lit分別表示城市i在t年的總產(chǎn)出、資本投入和勞動(dòng)投入，將這三個(gè)變量轉(zhuǎn)換成人均單位的形式，則有：LPit=A（zit）kmitln-1it（2）

其中，LPit表示城市i在t年的產(chǎn)出效率，本文用勞動(dòng)生產(chǎn)率來(lái)衡量;kit和lit表示人均資本投入和人均勞動(dòng)投入，分別用物質(zhì)資本和人力資本來(lái)衡量，A（zit）是?？怂钩藬?shù)，反映外部的集聚收益，括號(hào)中的zit代表影響LPit的變量，包括高鐵服務(wù)供給因素的影響，對(duì)上式取對(duì)數(shù)可得基準(zhǔn)回歸模型：lnLPit=α0+α1lnkit+α2lnlit+βlnHSRFit+δXit+μi+ηt+εit（3）

其中，LPit為城市i為t年的勞動(dòng)生產(chǎn)率，HSRFit為各城市的高鐵服務(wù)頻次。參數(shù)β表示平均處理效應(yīng)，即高鐵服務(wù)供給對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的邊際效應(yīng)。Xit為其他控制變量，μi為城市的固定效應(yīng)、ηt為時(shí)間效應(yīng)，εit表示隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)。

根據(jù)假設(shè)2，本文將城市人口密度和公共交通通達(dá)性作為門檻變量，進(jìn)一步分析高鐵服務(wù)供給影響城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的門檻效應(yīng)，借鑒

漢森（Hansen）的研究設(shè)計(jì)[24]，構(gòu)建如下的模型：

lnLPit=α0+α1lnkit+α2lnlit+β1HSRFit（POPDit≤γ1）+

β2HSRFit（POPDit>γ1）+δXit+μi+ηt+εit（4）

lnLPit=α0+α1lnkit+α2lnlit+β1HSRFit（CARit≤γ1）+

β2HSRFit（CARit>γ1）+δXit+μi+ηt+εit（5）

式（4）和式（5）分別表示人口密度與公共交通的單一門檻模型，其中POPDit和CARit分別表示城市i在t年的人口密度和公共交通通達(dá)性，γ1為相應(yīng)的單一門檻值?？紤]到它們與城市勞動(dòng)生產(chǎn)率之間可能存在反向因果的關(guān)系，進(jìn)而導(dǎo)致模型估計(jì)的內(nèi)生性問(wèn)題，因而僅將這兩個(gè)變量作為門檻變量，而不是直接加入到回歸模型當(dāng)中[25]。系數(shù)β1、β2用于衡量高鐵服務(wù)供給水平（HSRFit）對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響。在具體分析中，考慮到可能存在兩個(gè)門檻的情形，上述模型可進(jìn)一步拓展成：

lnLPit=α0+α1lnkit+α2lnlit+β1HSRFit（POPDit≤γ1）+β2HSRFit（γ1

β3HSRFit（POPDit>γ2）+δXit+μi+ηt+εit（6）

lnLPit=α0+α1lnkit+α2lnlit+β1HSRFit（CARit≤γ1）+β2HSRFit（γ1

β3HSRFit（CARit>γ2）+δXit+μi+ηt+εit（7）

以上兩個(gè)式子分別表示人口密度與公共交通的雙重門檻模型，γ1、γ2為對(duì)應(yīng)的一階、二階門檻值，其他變量的含義同上。特別地，門檻模型的選擇將通過(guò)LR檢驗(yàn)來(lái)判斷[25]。

2. 變量選取

（1）被解釋變量：借鑒王鵬和莫珂迪的研究設(shè)計(jì)[18]，用實(shí)際國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值與全社會(huì)從業(yè)人員數(shù)的比值來(lái)反映城市勞動(dòng)生產(chǎn)率（LP）;為了更好地觀察高鐵服務(wù)供給的產(chǎn)業(yè)異質(zhì)性影響，我們還分別計(jì)算出農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率（LPA）、制造業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率（LPM）和服務(wù)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率（LPS），這些指標(biāo)為對(duì)應(yīng)產(chǎn)業(yè)的GDP與其產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員數(shù)的比值。

（2）解釋變量：本文的核心解釋變量為高鐵服務(wù)供給水平（HSRF），用城市中所有高鐵站的發(fā)車頻次來(lái)表示，具體指經(jīng)動(dòng)車組相連的所有城市的總頻次數(shù)量，不包括“過(guò)站不停車”的情形[26]。賈善銘等人認(rèn)為一個(gè)城市的高鐵服務(wù)頻次在一定程度上反映了其與外界聯(lián)系的便捷程度[27]。陳豐龍和王美昌指出，與設(shè)置虛擬變量來(lái)衡量高鐵開(kāi)通影響的方法相比，高鐵經(jīng)停頻次更能夠反映高鐵服務(wù)的實(shí)際發(fā)展水平[28]。

（3）門檻變量：根據(jù)假設(shè)2，選取人口密度和公共交通作為門檻變量，分別反映城市的人口集聚狀態(tài)和公共交通通達(dá)性。

（4）控制變量：影響城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的因素有很多，參考相關(guān)研究，本文引入人力資本（l）、物質(zhì)資本（k）、外資開(kāi)放度（FDI）、政府公共服務(wù)（GOV）和信息化水平（POST）五個(gè)控制變量，有關(guān)變量的具體說(shuō)明如表1所示。

3. 數(shù)據(jù)來(lái)源及說(shuō)明

本文研究年限范圍為2007—2017年，數(shù)據(jù)源自中國(guó)經(jīng)濟(jì)與社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)。其中，F(xiàn)DI數(shù)據(jù)用當(dāng)年的年平均匯率進(jìn)行換算。截至2017年底，共有201個(gè)地級(jí)市開(kāi)通有動(dòng)車組（D字頭）、高速動(dòng)車組（G字頭）和城際高速（C字頭）三類列車中的任意一種高速列車，并且運(yùn)營(yíng)時(shí)速超過(guò)200km/h。本文使用各城市的高鐵服務(wù)頻次來(lái)衡量高鐵的服務(wù)頻次水平（不包括“過(guò)站不停車”的情形），這里的頻次并非指經(jīng)停某城市的車次數(shù)，而是指經(jīng)動(dòng)車組相連的所有城市的總頻次數(shù)量。一個(gè)城市與其他城市相連的高鐵頻次越多，則反映該城市的高鐵服務(wù)水平越高，與其他城市的聯(lián)系越緊密。為降低異方差的影響，對(duì)相關(guān)絕對(duì)值變量做對(duì)數(shù)化處理，各變量的描述性統(tǒng)計(jì)見(jiàn)表2。

四、實(shí)證分析

1. 模型變量檢驗(yàn)

本文樣本屬于短面板數(shù)據(jù)，不適用于LLC檢驗(yàn)，所以將使用HT檢驗(yàn)對(duì)面板數(shù)據(jù)平穩(wěn)性進(jìn)行檢驗(yàn)[33]。由檢驗(yàn)結(jié)果的t值可以看出（見(jiàn)表3），所有變量HT檢驗(yàn)的t值均至少通過(guò)了置信水平為5%的顯著性檢驗(yàn)，因此拒絕原假設(shè)，即面板數(shù)據(jù)并不存在單位根，是平穩(wěn)的，可進(jìn)行進(jìn)一步的面板模型回歸。接著，考察自變量的方差膨脹因子，發(fā)現(xiàn)取值區(qū)間在[1.11，2.18]之間，遠(yuǎn)小于最大容忍度10，說(shuō)明不存在多重共線性的問(wèn)題。

2. 基準(zhǔn)回歸及內(nèi)生性處理

首先，本文用高鐵服務(wù)頻次來(lái)反映高鐵服務(wù)供給水平，來(lái)考察它對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響。根據(jù)式（3），可得相應(yīng)的基準(zhǔn)估計(jì)結(jié)果，如表4所示。其中，模型1為混合OLS回歸結(jié)果，考慮到各城市的人口數(shù)量、土地面積具有明顯的異質(zhì)性，且高鐵建設(shè)在不同時(shí)期的進(jìn)程有所差異，因而在基準(zhǔn)回歸中進(jìn)一步控制了個(gè)體和時(shí)間效應(yīng)，其中，F(xiàn)檢驗(yàn)值為19.71，Hausman 檢驗(yàn)的卡方值為1490.45，說(shuō)明固定效應(yīng)的估計(jì)要優(yōu)于混合OLS和隨機(jī)效應(yīng)。根據(jù)模型2的檢驗(yàn)結(jié)果，高鐵服務(wù)頻次這一變量的系數(shù)在1%的水平上顯著為正，說(shuō)明每1%高鐵服務(wù)供給的增加將會(huì)使城市勞動(dòng)生產(chǎn)率提升約0.017%。這一發(fā)現(xiàn)與邵帥等人的研究相一致，他們通過(guò)建立連續(xù)DID模型來(lái)研究高鐵對(duì)長(zhǎng)三角區(qū)域產(chǎn)業(yè)集聚的影響，結(jié)果發(fā)現(xiàn)高鐵服務(wù)供給對(duì)城市服務(wù)業(yè)集聚的影響呈正向關(guān)系[14]。

值得注意的是，以上回歸結(jié)果可能面臨內(nèi)生性問(wèn)題的考驗(yàn)，這一問(wèn)題的產(chǎn)生可能源于某些不可觀測(cè)但隨時(shí)間變化因素的影響，也可能僅是源于反向因果關(guān)系。對(duì)此，采用工具變量法來(lái)解決這一問(wèn)題。為滿足相關(guān)性和外生性的要求，相關(guān)文獻(xiàn)通常采用具有歷史特征的工具變量[34-35]?？紤]到城市層面數(shù)據(jù)的可得性（最早可追溯到1984年的數(shù)據(jù)），本節(jié)選擇兩個(gè)歷史特征變量，分別是各城市在1984 年的人口密度（POPD1984）和鐵路客運(yùn)量（PPC1984），來(lái)作為高鐵服務(wù)供給的工具變量。選擇以上歷史變量的理由是： 其一，人口密度是衡量集聚經(jīng)濟(jì)的重要變量之一[18]，歷史上的人口集聚情況和客運(yùn)承載力是后期高速鐵路規(guī)劃的重要參考依據(jù)，換句話說(shuō)，一個(gè)地區(qū)是否提供高鐵服務(wù)供給的其中一個(gè)客觀因素是該地區(qū)是否具有開(kāi)通新的高鐵線路的實(shí)際需求，而這一需求在一定程度上可由該地區(qū)的人口集聚程度來(lái)表示。其二，本文研究年限為2007—2017 年，相對(duì)于1984 年的數(shù)據(jù)已滯后20 年以上，足以確保工具變量與模型殘差項(xiàng)不相關(guān)。此外，由于1984年的數(shù)據(jù)不隨時(shí)間變化，因此我們將這些數(shù)據(jù)與固定資產(chǎn)投資增長(zhǎng)率（交通運(yùn)輸、倉(cāng)儲(chǔ)和郵政業(yè)）的乘積作為工具變量加入回歸方程之中。

表4中的模型3和模型4給出了工具變量法的估計(jì)結(jié)果及有效性檢驗(yàn)。在回歸第一階段，將高鐵服務(wù)供給水平作為因變量，將工具變量作為解釋變量進(jìn)行回歸，可以發(fā)現(xiàn)兩個(gè)工具變量的回歸系數(shù)在1%的水平上均具有正向顯著性，因而它們滿足相關(guān)性要求。其次，兩個(gè)工具變量均通過(guò)了識(shí)別不足檢驗(yàn)和弱工具變量檢驗(yàn)，表明所選取工具變量的適用性。其他部分報(bào)告了工具變量法第二階段的回歸結(jié)果，在考慮內(nèi)生性問(wèn)題之后，與混合OLS和雙重固定效應(yīng)的檢驗(yàn)結(jié)果相一致，模型3和模型4中高鐵服務(wù)頻次的估計(jì)系數(shù)均顯著為正，說(shuō)明高鐵服務(wù)供給對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率確有促進(jìn)作用。

根據(jù)模型3的估計(jì)結(jié)果，每1%高鐵服務(wù)供給的增加將會(huì)促進(jìn)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率提升約0.05%，這一系數(shù)值高于模型2中的估計(jì)值，說(shuō)明在考慮內(nèi)生性問(wèn)題之后，高鐵建設(shè)的估計(jì)系數(shù)有所提高，該發(fā)現(xiàn)與劉勇政和李巖的研究結(jié)果相一致[36]。從控制變量的回歸結(jié)果來(lái)看，人力資本、物質(zhì)資本和政府服務(wù)的系數(shù)均顯著為正，表明它們對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率均發(fā)揮顯著的正向影響，政府服務(wù)這一變量反映了政府對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的財(cái)政干預(yù)程度，事實(shí)上，無(wú)論是城市群的交通規(guī)劃還是產(chǎn)業(yè)規(guī)劃，中國(guó)政府都扮演著極其重要的設(shè)計(jì)者角色。此外，外資開(kāi)放度和信息化水平的系數(shù)在統(tǒng)計(jì)學(xué)意義上不顯著，表明這些因素對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率沒(méi)有明顯的提升作用。

3. 分組回歸

前面測(cè)得的勞動(dòng)生產(chǎn)率是針對(duì)全樣本城市，下面在解決內(nèi)生性問(wèn)題的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步分析高鐵服務(wù)供給對(duì)不同地區(qū)和不同產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響，結(jié)果如表5所示。模型5—7給出不同地區(qū)的分組回歸結(jié)果，可以看出，高鐵服務(wù)供給對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響具有一定的區(qū)域異質(zhì)性。對(duì)于交通基礎(chǔ)條件相對(duì)較差的西部地區(qū)城市來(lái)說(shuō)，高鐵服務(wù)頻次這一變量的系數(shù)值要略微大些（0.059），說(shuō)明其對(duì)西部地區(qū)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響最大，而對(duì)中部、東部地區(qū)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響系數(shù)次之。這一發(fā)現(xiàn)與阿扎里亞迪斯（Azariadis）的研究結(jié)論相一致，他們認(rèn)為經(jīng)濟(jì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)應(yīng)當(dāng)不斷加大公共基礎(chǔ)設(shè)施投資，通過(guò)實(shí)施優(yōu)惠政策來(lái)吸引要素的跨區(qū)域流動(dòng)和產(chǎn)業(yè)的空間集聚，進(jìn)而提高當(dāng)?shù)氐膭趧?dòng)生產(chǎn)率[37]。

接著，考察高鐵服務(wù)供給對(duì)城市中不同產(chǎn)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響差異。根據(jù)模型8—10的檢驗(yàn)結(jié)果，高鐵服務(wù)供給對(duì)于制造業(yè)和服務(wù)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率均發(fā)揮了顯著的正向作用，并且對(duì)后者的影響略大，對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響則不具有顯著性。這一發(fā)現(xiàn)與喬彬等人的研究結(jié)論相類似，他們基于中國(guó)高鐵大規(guī)模建設(shè)的典型事實(shí)，研究發(fā)現(xiàn)高鐵開(kāi)通有效地釋放了當(dāng)?shù)厥袌?chǎng)潛力，促進(jìn)了生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的多樣化集聚，并提高了制造業(yè)部門的生產(chǎn)率[38]。

4. 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

為驗(yàn)證上述估計(jì)結(jié)果的可靠性，下面從三個(gè)方面來(lái)進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。

（1）更換解釋變量：在基準(zhǔn)模型的估計(jì)中，我們使用高鐵服務(wù)頻次作為解釋變量，下面將各城市的高鐵?？寇嚧巫鳛樘娲兞浚瑏?lái)反映各城市高鐵服務(wù)供給水平。以武漢市為例，2017年平均每天有630趟高鐵列車在該城市經(jīng)停，則高鐵?？寇嚧螢?30，以這些車次經(jīng)停的城市數(shù)量為計(jì)數(shù)依據(jù)，通過(guò)加總可得該城市的高鐵服務(wù)頻次為6389。表6中的模型11展示了全樣本下工具變量法的估計(jì)結(jié)果，從中可以看出，高鐵?？寇嚧芜@一變量的系數(shù)呈現(xiàn)正向且顯著，高鐵車次數(shù)量每增加1%，城市勞動(dòng)生產(chǎn)率將提高0.06%。

（2）剔除中心城市：事實(shí)上，中國(guó)政府在制定高速鐵路的線路規(guī)劃時(shí)，往往優(yōu)先開(kāi)通城市群中的核心城市與周邊城市的高鐵連接線路，這是因?yàn)檫@些城市往往是省域經(jīng)濟(jì)、文化和政治中心，人口流動(dòng)頻繁。然而，高鐵開(kāi)通導(dǎo)致了核心城市和中小城市之間生產(chǎn)資源的重新配置[14]。為減輕樣本異質(zhì)性對(duì)估計(jì)結(jié)果可能產(chǎn)生的影響，我們將全樣本中的中心城市剔除，并控制了個(gè)體效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)，再次利用工具變量法來(lái)估計(jì)模型。表6中的模型12給出了子樣本檢驗(yàn)的結(jié)果，這里缺少北京、上海、天津、重慶四個(gè)直轄市及省會(huì)城市。從中可以看出，高鐵服務(wù)頻次的系數(shù)仍然顯著為正（0.063）。對(duì)比表4中模型3的高鐵服務(wù)頻次系數(shù)（0.050）可以發(fā)現(xiàn)，在不考慮中心城市的情況下，高鐵服務(wù)供給的影響系數(shù)有較小程度的提高，說(shuō)明其對(duì)中小城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響更大。

（3）動(dòng)態(tài)面板估計(jì)：考慮到現(xiàn)階段勞動(dòng)生產(chǎn)率可能受到過(guò)去因素的影響，借鑒劉勇政和李巖的做法[36]，考察動(dòng)態(tài)面板模型的估計(jì)結(jié)果。對(duì)此，李彥等人認(rèn)為高鐵建設(shè)對(duì)已開(kāi)通高鐵城市的影響時(shí)滯約為1年，即影響時(shí)段不只是當(dāng)期的[39]。因此，本文在式（3）的基礎(chǔ)上，加入被解釋變量的一階滯后項(xiàng)，并進(jìn)行廣義矩（GMM）估計(jì)，最終得到的動(dòng)態(tài)面板方程如下：

lnLPit=α0+α1lnkit+α2lnlit+βlnHSRFit+clnLPi（t-1）+δXit+μi+ηt+εit（8）

式（8）中，LPi（t-1）為被解釋變量的滯后一期，HSRFit為各城市的高鐵服務(wù)頻次， 控制變量Xit的設(shè)置不變，時(shí)間范圍同樣從2007—2017年，其他變量的含義和處理方法同式（3）。

根據(jù)模型13估計(jì)結(jié)果，高鐵服務(wù)頻次的系數(shù)在1%的水平下顯著為正，與靜態(tài)面板模型的估計(jì)結(jié)果相一致，說(shuō)明高鐵服務(wù)供給能夠?qū)Τ鞘袆趧?dòng)生產(chǎn)率發(fā)揮出顯著的正向影響。由AR估計(jì)量和Sargan統(tǒng)計(jì)量的檢驗(yàn)結(jié)果可知，式（8）建立的動(dòng)態(tài)模型是合理的。由此表明，前面的實(shí)證結(jié)論具有穩(wěn)健性。

五、進(jìn)一步討論：門檻效應(yīng)檢驗(yàn)

根據(jù)前面的假設(shè)2，下面進(jìn)行門檻效應(yīng)檢驗(yàn)。首先，利用似然比檢驗(yàn)來(lái)確定門檻值的個(gè)數(shù)，如圖2所示，其中圖2a、2b為全樣本似然比函數(shù)圖像，為進(jìn)行對(duì)比分析，圖2c、2d給出了剔除中心城市的子樣本似然比函數(shù)圖像。以圖2a為例，其中虛線為L(zhǎng)R 值在5% 顯著水平下的臨界值，虛線以下的區(qū)域構(gòu)成門檻值的95% 置信區(qū)間。在有效置信區(qū)間內(nèi)，LR統(tǒng)計(jì)

量接近于零，接受了單一門檻估計(jì)值等于真實(shí)值的原假設(shè)，故模型存在單一門檻，門檻值等于764.05。同理可得圖2c中存在單一門檻，圖2b、2d中存在雙重門檻。

接著，進(jìn)行門檻值的真實(shí)性檢驗(yàn)，結(jié)果如表7所示。其中，模型14和模型15的結(jié)果表明，F(xiàn)統(tǒng)計(jì)量在5%的水平上具有統(tǒng)計(jì)學(xué)意義，說(shuō)明這些模型確實(shí)存在門檻效應(yīng)。具體來(lái)說(shuō)，人口密度的門檻估計(jì)值為764.05，其95%的置信區(qū)間為[759.79， 768.01]，公共交通的門檻估計(jì)值分別為2.81與15.08，其對(duì)應(yīng)的95%的置信區(qū)間分別為[2.64， 2.85]和[14.822， 15.290]。因此，對(duì)模型14采用單門檻回歸模型，對(duì)模型15采用雙門檻回歸模型。同理可得，模型16、模型17分別采用單門檻模型、雙門檻模型。

基于上述分析，得出模型14至模型17對(duì)應(yīng)的門檻效應(yīng)估計(jì)結(jié)果，如表8所示。模型14的結(jié)果表明， 當(dāng)人口密度超過(guò)764.05的閾值時(shí)，高鐵服務(wù)供給對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的正向影響將從0.022提高至0.03，提高幅度約為36.4%，并在1%的水平下顯著。換句話說(shuō)，如果每平方公里聚集超過(guò)764人時(shí)，高鐵服務(wù)的要素流動(dòng)優(yōu)勢(shì)能夠得到更大程度的發(fā)揮，因而對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響更大。模型15的結(jié)果表明，當(dāng)每萬(wàn)人中擁有公交汽（電）車（CAR）低于3輛時(shí)，高鐵服務(wù)供給不能有效地發(fā)揮出對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的正向影響。當(dāng)CAR處于[3，15]的區(qū)間內(nèi)時(shí)，高鐵服務(wù)供給對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的促進(jìn)作用最大;當(dāng)CAR大于15輛時(shí)，高鐵服務(wù)供給對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的正向影響將從0.021下降至0.005，這反映了公共交通對(duì)高鐵服務(wù)的擠出效應(yīng)。當(dāng)城市公共交通的通達(dá)性處于一定區(qū)間時(shí)，其與高鐵交通的接駁性能達(dá)到最優(yōu)，但當(dāng)其突破一定門檻時(shí)，公共交通對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響會(huì)有所提高，這在一定程度上擠占了高鐵服務(wù)供給對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的正向效應(yīng)。對(duì)此，張雪薇和宗剛在探討高鐵開(kāi)通對(duì)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響時(shí)，認(rèn)為應(yīng)當(dāng)考慮高速公路、公共交通等其他交通基礎(chǔ)設(shè)施的影響，否則可能會(huì)高估高鐵建設(shè)的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)[40]。陳振華等人分析了交通可達(dá)性對(duì)粵港澳大灣區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響時(shí)，研究發(fā)現(xiàn)鐵路提速對(duì)大灣區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響十分有限，原因在于當(dāng)?shù)氐幕A(chǔ)設(shè)施建設(shè)已達(dá)到相對(duì)飽和的程度[41]。為了驗(yàn)證這一結(jié)論，模型16和模型17給出了去除中心城市后的門檻效應(yīng)估計(jì)結(jié)果，可以看出高鐵服務(wù)供給這一變量的估計(jì)系數(shù)與全樣本下的估計(jì)系數(shù)方向相一致，由此說(shuō)明上述估計(jì)具有穩(wěn)健性。

六、結(jié)論與啟示

1. 研究結(jié)論

當(dāng)前，我國(guó)已進(jìn)入“高鐵時(shí)代”，不斷擴(kuò)展的高鐵網(wǎng)絡(luò)不僅改善了人們的旅行方式，產(chǎn)生時(shí)空壓縮效應(yīng)，而且對(duì)促進(jìn)要素流動(dòng)、增強(qiáng)綜合交通運(yùn)輸能力等發(fā)揮著積極作用。此外，城市本身的人口分布情況和公共交通發(fā)展水平也可能會(huì)對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率產(chǎn)生影響。因此，有必要深入研究高鐵服務(wù)供給對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響。首先，本文基于集聚經(jīng)濟(jì)理論，探討高鐵服務(wù)供給在對(duì)于城市勞動(dòng)生產(chǎn)率中的影響路徑，接著通過(guò)構(gòu)建生產(chǎn)函數(shù)模型，在解決內(nèi)生性問(wèn)題的基礎(chǔ)上，進(jìn)一步研究高鐵服務(wù)供給對(duì)不同地區(qū)和不同產(chǎn)業(yè)城市生產(chǎn)率的影響。最后，基于人口集聚和交通公平的視角，來(lái)實(shí)證估計(jì)高鐵服務(wù)供給影響城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的門檻效應(yīng)。

實(shí)證結(jié)果表明：第一，高鐵服務(wù)供給能夠有效提高城市勞動(dòng)生產(chǎn)率，并且人力資本、物質(zhì)資本和政府服務(wù)在其中發(fā)揮著重要的影響。在剔除中心城市的樣本后，研究發(fā)現(xiàn)高鐵服務(wù)供給對(duì)中小城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響較大。第二，分地區(qū)來(lái)看，高鐵服務(wù)供給對(duì)西部地區(qū)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的提升作用要高于中部、東部地區(qū)城市。第三，分產(chǎn)業(yè)來(lái)看，高鐵服務(wù)供給對(duì)服務(wù)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響最大，對(duì)制造業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率次之，對(duì)農(nóng)業(yè)勞動(dòng)生產(chǎn)率沒(méi)有影響。第四，根據(jù)全樣本下的門檻效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果，一方面，當(dāng)人口密度超過(guò)764（人/平方公里）時(shí)，高鐵服務(wù)供給對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的促進(jìn)作用將增強(qiáng)36.4%。另一方面，以每萬(wàn)人中公交汽電車數(shù)來(lái)表示城市公共交通水平，當(dāng)該值介于3—15之間時(shí)，高鐵服務(wù)供給對(duì)城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的正向作用最大。

2. 政策啟示及展望

基于上述研究結(jié)論，提出如下三點(diǎn)政策啟示。

（1）充分發(fā)揮高鐵服務(wù)的效率提升效應(yīng)。

當(dāng)前，我國(guó)正積極推進(jìn)新型基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，而城際高速鐵路是其中的重要組成部分。對(duì)此，本文研究表明高鐵服務(wù)供給能夠有效提升城市勞動(dòng)生產(chǎn)率，特別是中小城市的勞動(dòng)生產(chǎn)率，因而未來(lái)在規(guī)劃和建設(shè)城際高速鐵路的過(guò)程中，要特別注重加強(qiáng)中心城市與周邊城市的支線連接，努力讓更多的中小城市嵌入到高鐵網(wǎng)絡(luò)之中，從而共享高鐵服務(wù)所帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)福利。

（2）不斷促進(jìn)高鐵服務(wù)的均衡化供給。

考慮到高鐵服務(wù)對(duì)不同地區(qū)、不同產(chǎn)業(yè)的異質(zhì)性影響，地方政府在推進(jìn)高鐵建設(shè)的過(guò)程中要兼顧公平與效率。在區(qū)域?qū)用妫粩嗉哟髮?duì)西部地區(qū)的高鐵建設(shè)投資，通過(guò)減稅、住房補(bǔ)貼等具體措施來(lái)吸引人才和資本的流入，努力縮小不同地區(qū)間的基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展差距;在產(chǎn)業(yè)層面，要注重借助高鐵網(wǎng)絡(luò)完成合理的產(chǎn)業(yè)布局，不僅要促進(jìn)高鐵站點(diǎn)的服務(wù)業(yè)集聚，也要注重改善農(nóng)業(yè)的生產(chǎn)和投資環(huán)境，進(jìn)而促進(jìn)三次產(chǎn)業(yè)間的協(xié)調(diào)發(fā)展。

（3）重點(diǎn)關(guān)注高鐵服務(wù)供給的門檻效應(yīng)。

基于人口集聚和公共交通的觀察視角，本文最后探討了高鐵服務(wù)供給影響城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的門檻效應(yīng)，這一問(wèn)題的研究有助于為今后基礎(chǔ)設(shè)施投資和交通網(wǎng)絡(luò)規(guī)劃提供重要的經(jīng)驗(yàn)啟示，從而實(shí)現(xiàn)各城市之間的協(xié)調(diào)發(fā)展。例如，地方政府可以加強(qiáng)高鐵站與城市公共交通的多樣化接駁，通過(guò)改善本地的營(yíng)商環(huán)境來(lái)吸引重點(diǎn)企業(yè)的進(jìn)駐，鐵路運(yùn)營(yíng)商也應(yīng)當(dāng)加強(qiáng)站點(diǎn)的信息化建設(shè)，通過(guò)優(yōu)化換乘環(huán)境、加強(qiáng)人文關(guān)懷來(lái)不斷提升自身的服務(wù)質(zhì)量，從而實(shí)現(xiàn)更大的經(jīng)濟(jì)效益。

值得注意的是，本文研究尚存在進(jìn)一步的拓展空間。在研究對(duì)象方面，本文基于地級(jí)市層面的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，在分析高鐵服務(wù)供給對(duì)中小城市勞動(dòng)生產(chǎn)率的影響時(shí)，忽略了對(duì)縣級(jí)市、縣區(qū)乃至企業(yè)層面的考察。在指標(biāo)設(shè)計(jì)方面，本文以高鐵服務(wù)頻次和高鐵?？寇嚧蝺蓚€(gè)指標(biāo)來(lái)反映城市整體的高鐵服務(wù)供給水平，考慮到權(quán)重設(shè)置的復(fù)雜性，并未考慮城市內(nèi)不同站點(diǎn)的旅客流量、高鐵站與市中心的距離等因素，未來(lái)有待全面深入的探討。

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