趙 可，甄嘉琛，蔡 婷，李衛(wèi)東，肖永青

（1.北京交通大學(xué) 經(jīng)濟管理學(xué)院，北京 100044；2.中國鐵道科學(xué)研究院集團有限公司 運輸及經(jīng)濟研究所，北京 100081）

0 引言

高速鐵路是城市發(fā)展的重大戰(zhàn)略資源之一，也是國家進行宏觀政策調(diào)控的工具。在這其中，區(qū)域中心城市有著先天優(yōu)勢，會吸引周邊城市的人力要素和經(jīng)濟資源，而非區(qū)域中心城市可以針對高速鐵路站點的建立進行城區(qū)規(guī)劃，做到與中心城市錯位發(fā)展，嘗試找到新的發(fā)展機遇。目前，國內(nèi)外關(guān)于高速鐵路和城市經(jīng)濟發(fā)展的研究已有不少，具體包括但不限于對城市經(jīng)濟增長、區(qū)域發(fā)展轉(zhuǎn)型、城市規(guī)模擴張和城市群經(jīng)濟集聚演化的影響，但是關(guān)于對消費及其有關(guān)指標(biāo)的影響分析較少，在城市分級基礎(chǔ)上進行的研究則更少。

交通基礎(chǔ)設(shè)施是影響經(jīng)濟社會發(fā)展的重要因素之一。Lucas[1]認(rèn)為交通基礎(chǔ)設(shè)施是經(jīng)濟增長的一個必要條件；Demurger，Esfahani和Storeygard等[2-4]發(fā)現(xiàn)交通基礎(chǔ)設(shè)施可以促進經(jīng)濟增長；王曉東等[5]通過Feder模型研究交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟增長的影響，發(fā)現(xiàn)其從總體上對經(jīng)濟增長有正向溢出效應(yīng)；張學(xué)良[6]發(fā)現(xiàn)中國交通基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟增長有非常顯著的空間溢出效應(yīng)。還有文獻認(rèn)為交通基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟增長間的相關(guān)性并不明顯，甚至有負(fù)向關(guān)系。例如，Aschauer[7]認(rèn)為公共投入有擠出效應(yīng)；李廣眾[8]、王文平[9]、朱建軍等[10]認(rèn)為公共支出與居民消費之間正負(fù)向關(guān)系都可能存在；饒曉輝等[11]通過將政府生產(chǎn)性支出納入生產(chǎn)函數(shù)，構(gòu)建了存在不完全競爭的動態(tài)隨機一般均衡模型，發(fā)現(xiàn)政府生產(chǎn)性支出沖擊對居民消費和私人投資有短期“擠出”效應(yīng)和長期“擠入”效應(yīng)，且該沖擊利于促進經(jīng)濟體系中資本持續(xù)性積累。

消費作為拉動社會經(jīng)濟的“三駕馬車”之一，是國民經(jīng)濟的重要源動力，是經(jīng)濟發(fā)展的重要組成部分。高速鐵路的擴張和網(wǎng)絡(luò)連通構(gòu)建了空間經(jīng)濟格局，而國民消費必然會由于高速鐵路開通所帶來的要素流動，以及需求要素的再配置對經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生重要影響。經(jīng)梳理發(fā)現(xiàn)，與基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等的影響研究相比，基礎(chǔ)設(shè)施消費效應(yīng)的研究仍相對較少。在現(xiàn)有的文獻中，郭廣珍等[12]對于交通基礎(chǔ)設(shè)施的影響研究沒有局限于通常研究所考慮的生產(chǎn)影響，而是構(gòu)造了一個交通基礎(chǔ)設(shè)施同時影響生產(chǎn)和消費的增長模型，揭示了道路基礎(chǔ)設(shè)施通過促進私家車消費從而改變居民消費結(jié)構(gòu)的機制；肖挺[13]運用系統(tǒng)GMM等技術(shù)方法實證表明交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)可以有效提升地區(qū)對外地民眾的消費吸引力；冉光和等[14]將樣本分為東部和中西部地區(qū)進行回歸，發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施的改善可以影響居民平均消費傾向，這種機制在城市和農(nóng)村同時存在。

與既有分析不同，研究將從高速鐵路視角分析交通基礎(chǔ)設(shè)施消費效應(yīng)，以地級及以上城市為研究對象研究高速鐵路開通對消費水平的影響。為此，采用多期雙重差分模型(Difference-in-Difference，DID)，以中國地級市作為研究對象，運用2008—2018年的相關(guān)數(shù)據(jù)，研究多重因素影響下高速鐵路對地級市城市消費水平的影響。

1 高速鐵路與區(qū)域消費升級理論分析

1.1 高速鐵路對消費水平的作用機制

高速鐵路的發(fā)展能夠提高地區(qū)之間的可達性，降低時間成本和運輸成本，打破地區(qū)間的市場分割格局。通過高速鐵路的橋梁作用，將以往以市場范圍劃分界限為特征的城市銜接后，擴大了市場規(guī)模，形成統(tǒng)一的大市場，拓展了居民消費空間。但同時高速鐵路具有虹吸效應(yīng)，伴隨人才、資金、信息等各種發(fā)展要素的轉(zhuǎn)移，城市之間的發(fā)展梯度落差增大，一些生產(chǎn)要素由中小城市向中心城市單向轉(zhuǎn)移；對個別城市來說，它在吸引新的要素流入的同時，受其他城市吸引的要素流出多于吸入的要素，出現(xiàn)了要素的凈流出，該地區(qū)的消費水平呈負(fù)向。

1.2 模型構(gòu)建

DID方法近年來被廣泛應(yīng)用于研究某一政策或項目的實施效果。經(jīng)典DID模型涉及政策干預(yù)前后2個時期的實驗組和對照組2個組別。經(jīng)典DID模型公式如下。

式中：yit為被解釋變量；i和t分別為第i個城市的第t年；Dt為時間虛擬變量；Gi為政策虛擬變量；Dt×Gi為時間虛擬變量和城市虛擬變量的交乘項，當(dāng)城市i在t年開通了高速鐵路，則為1，否則為0；β0為截距項；βi(i= 1，2，3)為回歸系數(shù)；Xit為控制變量；εit為隨機擾動項。

上述經(jīng)典DID模型設(shè)定高速鐵路開通時點是相同的，但實際上高速鐵路是逐步開通的，并非有單一的時間節(jié)點。因此，通過將高速鐵路的每次開通都作為一次政策的實施，使DID模型拓展到多期DID模型，以探究政策的多期累計效果。多期DID模型公式如下。

式中：yit為被解釋變量；γt為時間固定效應(yīng)；αi為城市個體固定效應(yīng)；Git為特定時間段特定城市是否開通高速鐵路的變量；Xit為控制變量；β0為截距項，β3為回歸系數(shù)；εit為隨機擾動項。

1.3 指標(biāo)說明

研究選用各地級市社會消費品人均零售額作為反映消費水平的具體指標(biāo)為被解釋變量，標(biāo)記為consump，反映城市內(nèi)需的波動。

多期DID模型的自變量是高速鐵路政策虛擬變量Git，用以體現(xiàn)高速鐵路對城市居民消費水平的影響，不過高速鐵路聯(lián)通狀況以0/1來區(qū)分開通與否不能體現(xiàn)高速鐵路發(fā)展的差異性，因此進一步使用高速鐵路已開通線路數(shù)即cgs代替Git作為高速鐵路發(fā)展情況的刻畫指標(biāo)。

除因變量和自變量外，還有控制變量的選取，用Xit表示一系列的控制變量。研究考慮了影響經(jīng)濟增長的幾個主要因素，首先控制的是基本要素投入，包括資本、有效勞動?？紤]到永續(xù)盤存法的誤差，用固定資產(chǎn)投資作為資本的相關(guān)變量，即fix，文中取對數(shù)處理，記為logfix。選取從業(yè)人員數(shù)占總?cè)丝诘谋戎刈鳛橛行趧恿Φ拇碜兞?，?biāo)記為EL。其次，將產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)納入控制變量，用第二產(chǎn)業(yè)與第三產(chǎn)業(yè)從業(yè)人員之比作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的代理變量，標(biāo)記為MSR。最后，考慮到政府的影響，用實際財政支出水平作為代理變量，標(biāo)記為fiscal，文中取對數(shù)處理，記為logfiscal。

2 實證分析

研究以全國地級及以上城市為研究對象。相關(guān)數(shù)據(jù)來源于2009—2019年《中國城市統(tǒng)計年鑒》和中國鐵路12306網(wǎng)站，數(shù)據(jù)口徑為全市數(shù)據(jù)，由于部分城市數(shù)據(jù)不全，最終樣本容量為280個城市。進行城市分級時，參考《第一財經(jīng)周刊》2017年發(fā)布的《中國城市商業(yè)魅力排行榜》，依據(jù)GDP、人口、市轄區(qū)占地面積等指標(biāo)，將全國地級及以上城市分為一線至五線城市，并將《中國城市商業(yè)魅力排行榜》中的一線和新一線城市合并為一線城市進行樣本回歸，同時剔除了以下城市：2009年仍沒有開通普通鐵路客運的城市；在2009—2018年間新設(shè)、撤銷、有明顯行政區(qū)劃變更的地級市。同時，根據(jù)《中國城市統(tǒng)計年鑒》的分類，將全國地級及以上城市分為東部、中部和西部城市。一線至五線城市如表1所示。

表1 一線至五線城市Tab.1 List of first-tier to fifth-tier cities

2.1 全樣本實證分析

為研究高速鐵路對城市消費水平的影響，運用多期DID模型對全樣本數(shù)據(jù)進行實證分析。全樣本回歸結(jié)果如表2所示。如表2中模型1結(jié)果所示，在不加入控制變量的情況下，高速鐵路cgs變量回歸系數(shù)為正，而統(tǒng)計結(jié)果不顯著。如模型2至模型5結(jié)果所示，逐步加入其他控制變量后，回歸系數(shù)為正數(shù)，統(tǒng)計結(jié)果依舊不顯著。正向系數(shù)表明高速鐵路對區(qū)域消費水平發(fā)展有正向的促進作用，但是由于結(jié)果不顯著，將進一步通過城市分級對樣本進行處理。

表2 全樣本回歸結(jié)果Tab.2 Full sample regression results

2.2 地域分級實證分析

為進一步探索高速鐵路對不同地區(qū)城市消費水平的影響，分區(qū)域運用多期DID模型進行實證分析。東部城市回歸結(jié)果如表3所示。從表3可以看出，衡量高速鐵路效應(yīng)的變量cgs的回歸系數(shù)大多數(shù)為負(fù)，且結(jié)果不顯著。這是由于高速鐵路的虹吸效應(yīng)對東部城市的影響比較大。我國交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)表現(xiàn)出的空間集聚特征主要集中于東部沿海地區(qū)，而且大城市具有很強的集聚能力，高速鐵路的開通使得東部其他中小城市的經(jīng)濟要素向大城市流動，最終使得整體上高速鐵路開通表現(xiàn)為負(fù)向作用。

表3 東部城市回歸結(jié)果Tab.3 Regression results of eastern cities

西部城市回歸結(jié)果如表4所示。從表4可以看出，高速鐵路效應(yīng)系數(shù)一直為正數(shù)，且回歸結(jié)果顯著，這是由于西部地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展緩慢，經(jīng)濟水平處于全國較為靠后的位置，同時基礎(chǔ)設(shè)施長期投資不足，因此高速鐵路的開通可以大幅地帶動經(jīng)濟增長，進而促進消費水平的提高。

表4 西部城市回歸結(jié)果Tab.4 Regression results of western cities

中部城市回歸結(jié)果如表5所示。從表5可以看出，在逐步加入變量的過程中，高速鐵路效應(yīng)系數(shù)始終為正，不過結(jié)果不顯著。中部城市沒有顯著的虹吸效應(yīng)，但中部地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)要優(yōu)于西部，高速鐵路開通帶來的消費促進作用并不顯著。

表5 中部城市回歸結(jié)果Tab.5 Regression results of central cities

從其他變量效應(yīng)來看，固定資產(chǎn)投資即fix的系數(shù)有正有負(fù)，且均不顯著。fiscal的系數(shù)在不同地域的回歸結(jié)果中都為正且大致相同。東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變量MSR的系數(shù)全部為負(fù)，說明服務(wù)業(yè)更能促進區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展。中西部地區(qū)MSR系數(shù)為正且顯著，說明在中西部地區(qū)工業(yè)更能促進區(qū)域發(fā)展。近年來政府為促進中西部地區(qū)發(fā)展，加大高速鐵路的修建力度，也促進了工業(yè)相關(guān)產(chǎn)值的增長。中西部的EL系數(shù)都為正，不過其對西部區(qū)域經(jīng)濟的正向影響相比更大。

2.3 城市分級實證分析

為探究高速鐵路的開通對不同級別城市消費的影響，將全國地級市劃分為一線至五線城市，分別進行實證研究。一線城市回歸結(jié)果如表6所示，二線城市回歸結(jié)果如表7所示，三線城市回歸結(jié)果如表8所示，四線城市回歸結(jié)果如表9所示，五線城市回歸結(jié)果如表10所示。

表7 二線城市回歸結(jié)果Tab.7 Regression results of second-tier cities

表6至表8結(jié)果顯示，對于一線、二線、三線城市，高速鐵路效應(yīng)變量都顯示為正向作用，回歸結(jié)果不顯著。表9結(jié)果顯示，對于四線城市，高速鐵路效應(yīng)變量總體上顯示為負(fù)向作用。表10結(jié)果顯示，對于五線城市，高速鐵路效應(yīng)變量都顯示為正向作用，且部分回歸結(jié)果顯著。分析原因如下：一線和二線城市經(jīng)濟發(fā)達，可以借助高速鐵路的開通增強城市經(jīng)濟要素集聚力，使經(jīng)濟要素從周邊中小城市流入，進而促進本城市的消費發(fā)展。但是，由于一線、二線城市本身的交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)已經(jīng)比較完善，因此高速鐵路效應(yīng)的回歸結(jié)果并不顯著。三線城市作為一線、二線城市和四線、五線城市空間上的連接，當(dāng)經(jīng)濟要素通過高速鐵路流向一線、二線城市時，三線城市的部分產(chǎn)業(yè)也受到了正向的外部刺激效應(yīng)，外來人口的流動帶來了消費規(guī)模的擴大。四線城市往往距離中心城市較遠，由于其本身的經(jīng)濟水平要遠低于中心城市，受制于其本身規(guī)模和發(fā)展水平的限制，并不能有效地借助高速鐵路開通刺激自身的消費規(guī)模，而是受到了中心城市虹吸的影響，導(dǎo)致經(jīng)濟因素的外流，因此高速鐵路效應(yīng)顯示為負(fù)向作用。五線城市大多為較為偏遠的城市，由于其距離中心城市較遠，降低了其可能受到的中心城市的虹吸作用。高速鐵路的可達性使得較為偏遠的城市可以更緊密地接入全國的經(jīng)濟脈絡(luò)，高速鐵路的開通帶來了更便捷的經(jīng)濟要素流入渠道，并且為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、區(qū)域發(fā)展模式的改變提供了新的動力。

表6 一線城市回歸結(jié)果Tab.6 Regression results of first-tier cities

表8 三線城市回歸結(jié)果Tab.8 Regression results of third-tier cities

表9 四線城市回歸結(jié)果Tab.9 Regression results of fourth-tier cities

表10 五線城市回歸結(jié)果Tab.10 Regression results of fifth-tier cities

3 結(jié)論與建議

選取2008—2018年地級以上城市的面板數(shù)據(jù)，采用多期雙重差分模型，從資本、勞動、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和政府4個方面研究高速鐵路的開通對城市居民消費水平的影響。實證研究發(fā)現(xiàn)，高速鐵路對區(qū)域消費規(guī)模有正向作用。高速鐵路提升了城市可達性，促進經(jīng)濟要素在各城市間的流動和區(qū)域城市協(xié)調(diào)發(fā)展。在中西部地區(qū)，地方政府有效規(guī)避了過度投資而導(dǎo)致的負(fù)面作用，從而更大程度地利用高速鐵路開通帶來的經(jīng)濟優(yōu)勢促進消費規(guī)模的升級。一線、二線城市憑借高速鐵路吸引經(jīng)濟要素流入，三線城市可以通過空間上連接其他城市刺激部分產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。四線城市由于受自身發(fā)展水平限制，不能有效利用高速鐵路的開通，反而導(dǎo)致經(jīng)濟要素的流出。五線城市由于比較偏遠，因此可以通過加入高速鐵路網(wǎng)絡(luò)，更緊密地接入全國經(jīng)濟脈絡(luò)，為產(chǎn)業(yè)發(fā)展提供有效資源途徑，促進區(qū)域經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的升級，因此高速鐵路效應(yīng)的正向作用十分顯著。在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)方面，在較為發(fā)達的地區(qū)服務(wù)業(yè)更能促進區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展，而在其他地區(qū)工業(yè)是更好的選擇。

結(jié)合實證分析，建議如下：①高速鐵路的開通應(yīng)充分結(jié)合城市的地域位置及發(fā)展?fàn)顩r達到促進地方消費增長、加速經(jīng)濟發(fā)展的目的。②受到中心城市虹吸效應(yīng)影響的城市可以充分發(fā)揮本地特色優(yōu)勢，與中心城市形成互補，充分利用高速鐵路的紐帶作用，將自身的發(fā)展與中心城市緊密結(jié)合起來，削弱虹吸效應(yīng)造成的經(jīng)濟要素外流；西部或四線城市等位置偏遠且交通基礎(chǔ)設(shè)施不完善的城市，應(yīng)繼續(xù)大力建設(shè)高速鐵路設(shè)施，并在接入國家高速鐵路網(wǎng)后，制定相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)政策，利用高速鐵路提供的資源運輸渠道完成產(chǎn)業(yè)升級。③完善全國高速鐵路網(wǎng)絡(luò)，提升總體經(jīng)濟水平，并促使經(jīng)濟要素在各城市之間進行重新分配，強化區(qū)域發(fā)展的協(xié)作關(guān)系，促成區(qū)域間的協(xié)調(diào)發(fā)展。