姚永玲，趙倚仟

（中國人民大學(xué) a.應(yīng)用經(jīng)濟(jì)學(xué)院；b.經(jīng)濟(jì)學(xué)院，北京 100872）

一、引 言

在人口紅利逐漸減弱的情況下，吸引勞動(dòng)力正成為各城市發(fā)展經(jīng)濟(jì)的主要措施。由于城市所處地位不同，其對(duì)勞動(dòng)力吸引力各異，如何通過有效的空間規(guī)劃實(shí)現(xiàn)人口合理流動(dòng)，對(duì)重塑中國空間格局舉足輕重。鐵路構(gòu)建出的全新城市網(wǎng)絡(luò)，通過提高空間可達(dá)性，壓縮了地理距離決定的空間關(guān)系，在強(qiáng)化高鐵城市之間聯(lián)系的同時(shí)，改變了城市在國土空間中的地位，從而形成資源和要素重新配置。盡管在鐵路建設(shè)帶來的投資增長效應(yīng)和空間結(jié)構(gòu)效應(yīng)中，空間結(jié)構(gòu)效應(yīng)是間接的，但對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的作用往往會(huì)更大，且時(shí)間更長、影響更深遠(yuǎn)。因此，在研究高鐵的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)時(shí)，不但要考慮交通設(shè)施建設(shè)帶來的增長效應(yīng)，更要考慮它們對(duì)空間結(jié)構(gòu)改變帶來的空間結(jié)構(gòu)效應(yīng)［1］。

空間結(jié)構(gòu)效應(yīng)的本質(zhì)在于某種因素對(duì)節(jié)點(diǎn)之間關(guān)系的改變，導(dǎo)致資源和要素在節(jié)點(diǎn)之間重新配置帶來的經(jīng)濟(jì)增長。這種經(jīng)濟(jì)增長一方面是要素的空間聚集（或擴(kuò)散）導(dǎo)致的空間溢出，另一方面則是由要素的流入（或流出）帶來的增長。勞動(dòng)力作為一種主動(dòng)遷移和具有創(chuàng)新活力的要素，對(duì)空間結(jié)構(gòu)的改變較其他要素更為敏感。因此，高鐵帶來的結(jié)構(gòu)效應(yīng)在空間溢出的同時(shí)，也通過勞動(dòng)力流動(dòng)產(chǎn)生了要素流入（或流出）效應(yīng)。由于空間結(jié)構(gòu)效應(yīng)在不同類型城市有較大差異，甚至是此消彼長，如果將不同效應(yīng)都?xì)w結(jié)為相同的高鐵效應(yīng)，勢(shì)必混淆不同空間規(guī)律的作用機(jī)制，導(dǎo)致對(duì)城市空間政策的誤判。本文試圖將鐵路提速給不同類型城市帶來的空間結(jié)構(gòu)效應(yīng)分解為空間溢出效應(yīng)和要素流入效應(yīng)，為不同城市制定政策提供有針對(duì)性的依據(jù)。

二、文獻(xiàn)綜述

基于資源稟賦和要素?fù)碛谐潭鹊目臻g結(jié)構(gòu)是靜態(tài)的，因而通過建立結(jié)構(gòu)與經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系的結(jié)構(gòu)效應(yīng)分析，往往僅能觀察到某個(gè)時(shí)段的效果。自20 世紀(jì)末鐵路大提速以來，中國鐵路建設(shè)的飛速發(fā)展，使得以城市為節(jié)點(diǎn)的空間格局發(fā)生了日新月異的變化，基于鐵路提速帶來的空間結(jié)構(gòu)效應(yīng)與普通的結(jié)構(gòu)效應(yīng)相比，具有隨鐵路運(yùn)行時(shí)間縮短而變化的動(dòng)態(tài)過程。在這個(gè)動(dòng)態(tài)過程中，包含著聚集和擴(kuò)散兩種形式的作用方式，在不同城市往往難以得出較為一致的結(jié)論。

一種觀點(diǎn)認(rèn)為，高速鐵路促進(jìn)經(jīng)濟(jì)向西部地區(qū)轉(zhuǎn)移，使中心城市產(chǎn)業(yè)集聚度顯著降低［2］，產(chǎn)生擴(kuò)散效應(yīng)，縮小了地區(qū)差距［3］，有益于經(jīng)濟(jì)均等化［4］；另一種觀點(diǎn)則認(rèn)為，高鐵開通在對(duì)特大城市和發(fā)達(dá)城市經(jīng)濟(jì)增長有顯著正效應(yīng)的同時(shí)［5］，降低了非中心城市的經(jīng)濟(jì)增長［6］，擴(kuò)大了地區(qū)差距。得出相反結(jié)論的主要原因在于，在不同階段和不同城市具有不可忽略的異質(zhì)性。圍繞結(jié)構(gòu)效應(yīng)的異質(zhì)性，城市之間連通在促進(jìn)效率和增長方面有重要作用，但聚集方向并不確定［7］。城市連接到鐵路網(wǎng)絡(luò)后既有擴(kuò)散作用、也可能使集聚陰影擴(kuò)大，甚至吞并附近其他城市［8］。中國鐵路交通對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的空間溢出效應(yīng)既有正效應(yīng)也有負(fù)效應(yīng)［9］，將正效應(yīng)和負(fù)效應(yīng)混淆在一起，很難解釋對(duì)不同類型城市的真實(shí)效應(yīng)。進(jìn)一步研究需要降低結(jié)構(gòu)效應(yīng)隨時(shí)間和空間變化的不確定性。本文認(rèn)為，降低這種不確定性的途徑主要有三種：一是將研究劃分為不同階段，以觀察處在聚集和擴(kuò)散階段下的空間結(jié)構(gòu)效應(yīng)，這需要樣本足夠長的時(shí)序變化（庫茲涅茨曲線用了約100 年時(shí)序）。由于中國的快速發(fā)展，鐵路提速僅是20 世紀(jì)末和21 世紀(jì)初的事件，客觀上不具備這個(gè)條件。另外，即便有50～100 年的樣本數(shù)據(jù)，現(xiàn)實(shí)條件早已發(fā)生了變化，結(jié)論也失去了指導(dǎo)實(shí)踐的價(jià)值。二是引入一種中介要素，這種要素受到高鐵空間結(jié)構(gòu)效應(yīng)的影響后，作為一種較長期因素，影響城市經(jīng)濟(jì)。三是在方法上，將不同城市經(jīng)濟(jì)與空間結(jié)構(gòu)變化對(duì)應(yīng)，反映鐵路提速漸變過程帶來的結(jié)構(gòu)動(dòng)態(tài)變化與不同城市經(jīng)濟(jì)增長的關(guān)系。

在影響因素方面，盡管研究者根據(jù)新經(jīng)濟(jì)地理模型認(rèn)為，鐵路提速減少了運(yùn)輸成本，有利于城市之間要素流動(dòng)，但卻難以證實(shí)。這是因?yàn)椋簞趧?dòng)力和其他公共部門的資本存量對(duì)中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長有較大彈性，資本與勞動(dòng)力相伴隨［9］，資本流動(dòng)若不伴隨著資本所有者流動(dòng)，不可能長久存在［10］；而勞動(dòng)力流動(dòng)除了能使地區(qū)間要素收入均等外，還能改變各地區(qū)的需求結(jié)構(gòu)，削平地區(qū)間要素稟賦差異［11］。事實(shí)上，高鐵主要運(yùn)送的是旅客，高鐵帶來的城市創(chuàng)新和勞動(dòng)生產(chǎn)率都是圍繞人力資本而產(chǎn)生的，高鐵對(duì)資本和技術(shù)等要素流動(dòng)影響的核心仍然是勞動(dòng)力。要素流動(dòng)是基于行為者主體對(duì)空間選擇的結(jié)果，勞動(dòng)力通過高鐵可達(dá)性在空間中的流向反映了高鐵對(duì)城市經(jīng)濟(jì)作用的內(nèi)在機(jī)制。趙文和陳云峰（2018）認(rèn)為，高鐵對(duì)勞動(dòng)力要素的配置作用是制定區(qū)域政策要考慮的主要因素［10］。隨著城市化進(jìn)入穩(wěn)定階段，人口在城市之間的遷移越來越明顯，開通高鐵的城市又越來越多，勞動(dòng)力流動(dòng)勢(shì)必在不同城市之間進(jìn)行選擇?？臻g結(jié)構(gòu)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響是經(jīng)過改變要素流動(dòng)實(shí)現(xiàn)的，在資金、勞動(dòng)力和創(chuàng)新能力等能夠流動(dòng)的基本要素中，勞動(dòng)力與人的生命周期和所在地區(qū)的自然與社會(huì)環(huán)境密切相關(guān)，相比資金和創(chuàng)新能力，具有相對(duì)地域穩(wěn)定性，在降低結(jié)構(gòu)效應(yīng)不確定方面較為合適。本文通過引入勞動(dòng)力這種相對(duì)長期的要素作為中介變量，通過要素流動(dòng)對(duì)空間結(jié)構(gòu)總效應(yīng)進(jìn)行分解，把結(jié)構(gòu)效應(yīng)分為空間溢出效應(yīng)和要素流入效應(yīng)，可以在一定程度上降低總結(jié)構(gòu)效應(yīng)的不確定性，細(xì)化對(duì)高鐵空間結(jié)構(gòu)效應(yīng)的認(rèn)識(shí)。

在研究方法方面，已有研究主要采用雙重差分法，將開通高鐵城市作為處理組，未開通高鐵城市作為對(duì)照組［12-20］。這種方法將空間聚集和擴(kuò)散機(jī)制所產(chǎn)生的效果混淆在一起，掩蓋了鐵路提速的動(dòng)態(tài)變化過程。本文采用年度鐵路時(shí)刻表獲得的城市之間網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)及其漸變狀態(tài)，將處于不同空間結(jié)構(gòu)地位變動(dòng)中的城市可達(dá)性與經(jīng)濟(jì)增長建立聯(lián)系，從而反映結(jié)構(gòu)效應(yīng)的動(dòng)態(tài)變化規(guī)律。

三、研究設(shè)計(jì)

（一）研究框架

空間結(jié)構(gòu)效應(yīng)是指交通設(shè)施削弱了空間距離限制，即“時(shí)空收斂”改變地區(qū)空間結(jié)構(gòu)帶來的經(jīng)濟(jì)增長［21］。具體而言，交通改變了城市層級(jí)和要素分布，產(chǎn)生了經(jīng)濟(jì)效應(yīng)。在國家的要素供給和市場(chǎng)容量穩(wěn)定的情況下，一個(gè)城市地位提升可能伴隨著其他城市地位下降，總產(chǎn)出取決于結(jié)構(gòu)改變帶來的效率，個(gè)體產(chǎn)出則取決于城市的空間區(qū)位。由于空間結(jié)構(gòu)改變帶來經(jīng)濟(jì)效果的方式不同，空間結(jié)構(gòu)效應(yīng)還可以劃分為由于空間溢出產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)效果以及空間結(jié)構(gòu)改變要素重新分配帶來的經(jīng)濟(jì)效果，前者為空間溢出效應(yīng)（又稱為直接效應(yīng)，包括正和負(fù)兩方面），后者為要素流入效應(yīng)（又稱為間接效應(yīng)）。針對(duì)鐵路形成的結(jié)構(gòu)效應(yīng)，空間溢出效應(yīng)的直接原因是通過鐵路網(wǎng)絡(luò)形成的可達(dá)性提升。

從勞動(dòng)力流動(dòng)與可達(dá)性來看，勞動(dòng)力個(gè)體流動(dòng)的原因主要有三個(gè)：第一，鐵路以更低成本、更快速度承擔(dān)起城際客流運(yùn)營任務(wù)，降低了勞動(dòng)力流動(dòng)的時(shí)間成本，增加個(gè)體搜尋工作的可獲得性，讓勞動(dòng)者在更大范圍內(nèi)找到合適的工作，從而促進(jìn)勞動(dòng)力流動(dòng)；第二，鐵路改變了城市在更大空間的區(qū)位條件，使得區(qū)位條件好的城市能獲得更多收入和福利，從而促使勞動(dòng)力流入；第三，城市可達(dá)性改變了城市區(qū)位條件（地位），擴(kuò)大或縮小城市間的效用差，也影響勞動(dòng)力遷移決策。綜上，高鐵可達(dá)性通過要素配置與城市經(jīng)濟(jì)增長之間的關(guān)系如圖1所示。

圖1 高鐵可達(dá)性、勞動(dòng)力流動(dòng)與城市經(jīng)濟(jì)增長關(guān)系

（二）模型設(shè)定

本文采用鐵路提速對(duì)各城市之間實(shí)際可達(dá)性的改變作為高鐵帶來的真實(shí)空間結(jié)構(gòu)變量。根據(jù)上述高鐵空間結(jié)構(gòu)效應(yīng)與城市經(jīng)濟(jì)增長的分析框架，設(shè)定被解釋變量為城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，解釋變量為城市與其他城市之間的可達(dá)性，模型為：

其中：y表示城市人均生產(chǎn)總值，采用人均GDP 表示；i表示城市；t表示年份；access 表示城市與其他城市可達(dá)性；Z表示本文選取的一系列控制變量；μi、δt分別表示個(gè)體固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)；ε表示隨機(jī)干擾項(xiàng)；系數(shù)βi代表剔除其他干擾因素之后，城市可達(dá)性提升對(duì)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，體現(xiàn)了鐵路發(fā)展的直接效應(yīng)。

為了借用勞動(dòng)力變量觀察可達(dá)性通過吸引勞動(dòng)力促進(jìn)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的規(guī)律，加入中介變量后的模型為：

其中：w為中介變量。公式（2）是中介效應(yīng)的基準(zhǔn)模型，與公式（1）相同。第一步，通過基準(zhǔn)模型判斷，可達(dá)性是否對(duì)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展有顯著影響；第二步，對(duì)公式（3）進(jìn)行回歸，考察可達(dá)性與勞動(dòng)力之間的關(guān)系；第三步，在前兩步都滿足的情況下，通過公式（4）測(cè)算系數(shù)，若γ1、β2和α1值均顯著，說明中介效應(yīng)顯著；若β1和θ中至少一個(gè)不顯著，則需要進(jìn)行Sobel檢驗(yàn)，該檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量為：

其中：sγ1、sβ2分別為系數(shù)γ1和β2的標(biāo)準(zhǔn)誤，若統(tǒng)計(jì)量Z通過顯著性檢驗(yàn)，則中介效應(yīng)顯著：Sobel檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Z值在5%顯著性水平下的臨界值約為0.97。通過檢驗(yàn)得到回歸結(jié)果后，式（2）中的系數(shù)α1表示可達(dá)性對(duì)人均GDP的總效應(yīng)，式（4）中的系數(shù)γ1表示可達(dá)性對(duì)勞動(dòng)力流入這一中介變量的效應(yīng)，式（3）中的系數(shù)β1表示在控制了勞動(dòng)力流入這一中介變量的影響之后，可達(dá)性對(duì)人均GDP 的直接效應(yīng)（空間溢出效應(yīng)）；而γ1與β2的乘積是可達(dá)性通過作用于勞動(dòng)力流動(dòng)后，對(duì)人均GDP 的間接效應(yīng)（要素流入效應(yīng)）。

（三）變量與數(shù)據(jù)

（1）被解釋變量。使用人均GDP 作為衡量城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的指標(biāo)，以2007 年為基期進(jìn)行去價(jià)格化處理，并取對(duì)數(shù)。

（2）解釋變量。采用城市與其他城市通過鐵路連接的可達(dá)性。已有研究大多采用差分法觀察高鐵影響，這種方法僅能識(shí)別有無高鐵，不能準(zhǔn)確表示鐵路建設(shè)帶來的時(shí)空壓縮程度，尤其不能區(qū)分鐵路可達(dá)性帶來的空間結(jié)構(gòu)改變。逯建等（2018）認(rèn)為，基于“鐵路列車時(shí)刻”得到的運(yùn)輸時(shí)間能更全面反映“時(shí)空壓縮”［22］，本文基于歷年所有城市之間通過鐵路出行的最短時(shí)間，計(jì)算城市之間可達(dá)性。反映一個(gè)城市與其他所有開通鐵路的城市之間的聯(lián)系，其中的一條鐵路建設(shè)發(fā)生變化也可能通過鐵路網(wǎng)絡(luò)影響其他很多城市的可達(dá)性，在空間上能夠?qū)⒄w結(jié)構(gòu)與個(gè)體城市地位聯(lián)系起來，體現(xiàn)結(jié)構(gòu)效應(yīng)?？蛇_(dá)性有多種計(jì)算方法，由于觀察對(duì)象是勞動(dòng)力，故選擇經(jīng)濟(jì)加權(quán)平均旅行時(shí)間作為可達(dá)性，以消除經(jīng)濟(jì)規(guī)模對(duì)交通聯(lián)系的影響。計(jì)算公式為：

其中：Ai表示城市i的可達(dá)性程度；Tij為城市i到城市j的最短鐵路通行時(shí)間；Mj是城市j的人均地區(qū)生產(chǎn)總值。由于被解釋變量為城市i人均GDP，因此需要考慮各節(jié)點(diǎn)經(jīng)濟(jì)規(guī)模影響要素流動(dòng)的頻次和方向，用這項(xiàng)經(jīng)濟(jì)規(guī)模修正單純的火車運(yùn)行時(shí)間，表示經(jīng)濟(jì)加權(quán)后的可達(dá)性。數(shù)值越小、旅行時(shí)間越短，可達(dá)性越好。

（3）中介變量。采用歷年城市就業(yè)人數(shù)增加量表示勞動(dòng)力流入規(guī)模。借鑒陸銘和陳釗（2004）的比重推測(cè)轉(zhuǎn)移規(guī)模方法［23］，用城市期末單位從業(yè)人員變動(dòng)數(shù)減去全國城市平均單位從業(yè)人員變動(dòng)數(shù)來衡量勞動(dòng)力在區(qū)際的流動(dòng)規(guī)模，并進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理，同時(shí)在模型中納入工資、房價(jià)和城市醫(yī)療水平進(jìn)行控制。該指標(biāo)為勞動(dòng)力相對(duì)增量，數(shù)值越大說明城市流入勞動(dòng)力越多。

（4）控制變量。①城市規(guī)模。直接影響了一個(gè)城市的市場(chǎng)規(guī)模和可以利用的勞動(dòng)力規(guī)模，是影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素之一。本文采用城市常住人口衡量，并對(duì)其進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。②投資。各城市的固定資產(chǎn)投資能夠在長期內(nèi)促進(jìn)物質(zhì)資本積累，將各城市全社會(huì)固定資產(chǎn)投資總額對(duì)數(shù)值納入控制變量。③對(duì)外開放。外商直接投資通過產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)和技術(shù)外溢效應(yīng)影響城市產(chǎn)出，將實(shí)際使用外資金額對(duì)數(shù)值引入模型。④人力資本。研究顯示，人力資本提高能夠直接推動(dòng)區(qū)域創(chuàng)新能力，進(jìn)而影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展，借鑒陸銘、陳釗（2004）和石大千（2018）的做法［23-24］，在控制變量中加入對(duì)數(shù)化處理的萬人在校大學(xué)生數(shù)。⑤產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。既表示城市發(fā)展水平也表示經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)，兩者都對(duì)經(jīng)濟(jì)增長有影響，本文用第三產(chǎn)業(yè)與第二產(chǎn)業(yè)之比的對(duì)數(shù)值反映城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。⑥公共投入。政府作為公共物品的主要提供者，其投資大小對(duì)地區(qū)產(chǎn)出起重要作用，將地方財(cái)政一般預(yù)算內(nèi)支出的對(duì)數(shù)值作為控制變量。

以開通鐵路站點(diǎn)為依據(jù)，最終選取196個(gè)鐵路可到達(dá)的城市。截至2021年末的最新城市統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)為2019 年，故選取2005—2019 年中國地級(jí)及以上城市面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸。鐵路通行時(shí)間數(shù)據(jù)來源于每年的火車時(shí)刻表，包括全部火車站之間的車次信息和通行時(shí)間，選取城市之間的最短通行時(shí)間，以突出速度變化帶來的可達(dá)性。其余數(shù)據(jù)來源于歷年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，對(duì)個(gè)別城市缺失數(shù)據(jù)，參考《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》、各城市統(tǒng)計(jì)年鑒及年度公報(bào)進(jìn)行補(bǔ)充。

各變量及其統(tǒng)計(jì)描述見表1所列。

表1 變量及其統(tǒng)計(jì)描述

四、實(shí)證結(jié)果與分析

為進(jìn)一步證明區(qū)分空間溢出與勞動(dòng)力流入效應(yīng)的必要性，本文將可達(dá)性與城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的直接關(guān)系回歸結(jié)果也列出，與采用勞動(dòng)力作為中介變量的中介效應(yīng)結(jié)果進(jìn)行比較。為了避免偽回歸，在進(jìn)行回歸之前進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。由于數(shù)據(jù)為非平衡面板，故在考慮自相關(guān)情況下采用IPS方法進(jìn)行單位根檢驗(yàn)。結(jié)果顯示，除三產(chǎn)與二產(chǎn)之比外，所有變量的P值均小于10%，此序列平穩(wěn)，可以進(jìn)行回歸分析。

（一）可達(dá)性與城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的直接回歸

可達(dá)性與城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的回歸結(jié)果見表2所列。其中：模型（1）為沒有控制變量的固定效應(yīng)；模型（2）為有控制變量的固定效應(yīng)，對(duì)應(yīng)上文中的公式（1）；模型（3）為有控制變量并加入可達(dá)性二次項(xiàng)的固定效應(yīng)。為了突出重點(diǎn)，本文僅報(bào)告核心解釋變量的回歸結(jié)果。結(jié)果顯示，鐵路交通可達(dá)性越好，城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平越高，且所有模型都顯著，說明鐵路提速尤其是高鐵從整體上有利于城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

表2 可達(dá)性與城市經(jīng)濟(jì)增長直接回歸結(jié)果

1.內(nèi)生性檢驗(yàn)

可達(dá)性提升是中國高鐵建設(shè)的成就，反過來城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展也是高鐵項(xiàng)目選址的重要條件，高鐵線路和站點(diǎn)首先考慮經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的大城市，然后再向其他城市延伸。因此，可達(dá)性與城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平之間還存在反向因果，內(nèi)生性不可避免。由于地形地貌是鐵路工程建設(shè)選址的一個(gè)因素，我國地形由沿海向內(nèi)陸遞增、經(jīng)濟(jì)由沿海向內(nèi)陸遞減；另外，城市間地理距離決定了鐵路線路工程量和乘車時(shí)間，影響可達(dá)性，因此地形和距離都是影響鐵路通行時(shí)間變化的關(guān)鍵變量。借鑒卞元超等（2018）和秦放鳴等（2019）的做法，用各城市的海拔高度作為第一個(gè)工具變量［25-26］；參考Atack J 等（2008）的做法［27］，將城市間直線物理距離（由經(jīng)緯度測(cè)算而得）與某一年份開通高鐵城市總數(shù)的乘積作為第二個(gè)工具變量。理由是：第一，海拔高度和物理距離同時(shí)作為城市發(fā)展的自然條件，與城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展無直接關(guān)聯(lián)，從而滿足外生性要求；第二，海拔越高，距離越遠(yuǎn)的城市進(jìn)行鐵路建設(shè)的成本越高；第三，由于海拔高度與地理距離不會(huì)隨時(shí)間變化，無法做固定效應(yīng)模型的工具變量，本文將其與當(dāng)年所在城市開通高鐵的城市數(shù)量相乘，從而得到隨時(shí)間變化的工具變量。其中，當(dāng)年開通高鐵的城市數(shù)量與城市之間可達(dá)性密切相關(guān)，但與該市地區(qū)生產(chǎn)總值無直接關(guān)系，滿足外生性要求。

模型（4）為加入海拔高度工具變量的結(jié)果，模型（5）在加入海拔工具變量的基礎(chǔ)上加入了可達(dá)性的二次項(xiàng)，模型（6）為加入距離工具變量的結(jié)果，模型（7）在距離工具變量之外加入了可達(dá)性的二次項(xiàng)。本文同時(shí)進(jìn)行了識(shí)別不足檢驗(yàn)，得到的P值均為0，且弱工具變量檢驗(yàn)得到的F統(tǒng)計(jì)量均大于10，故不必?fù)?dān)心識(shí)別不足和工具變量是否滿足的問題；此外，工具變量的個(gè)數(shù)等于內(nèi)生變量的個(gè)數(shù)，不需要進(jìn)行過度識(shí)別檢驗(yàn)，說明工具變量選取有效。結(jié)果顯示，可達(dá)性的估計(jì)系數(shù)與上文的系數(shù)和顯著性基本一致。其中，可達(dá)性與人均GDP 的相關(guān)系數(shù)值范圍為-1.006～3.009，即解決了內(nèi)生性之后，可達(dá)性每提升1%會(huì)帶來平均每年約1%～3%的人均經(jīng)濟(jì)增長。

2.穩(wěn)健性檢驗(yàn)

本文主要突出可達(dá)性對(duì)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，故通過對(duì)核心變量可達(dá)性采用代理變量的方法進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。將加權(quán)平均旅行時(shí)間計(jì)算出的可達(dá)性替換為直接時(shí)間可達(dá)性，計(jì)算公式如下：

其中：Ai表示城市i的可達(dá)性；Tij表示城市i與j之間的鐵路通行時(shí)間；n為除i點(diǎn)以外的節(jié)點(diǎn)總數(shù)。檢驗(yàn)時(shí)將可達(dá)性數(shù)值取對(duì)數(shù)。

表2模型（8）為替換核心變量后的固定效應(yīng)模型，模型（9）在模型（8）的基礎(chǔ)上加入代理變量的二次項(xiàng)。結(jié)果顯示，可達(dá)性與人均GDP 的彈性為-0.987，且在1%水平下顯著，即當(dāng)其他變量控制不變時(shí)，可達(dá)性提升1%會(huì)帶來0.987%的人均GDP增長，與上述估計(jì)基本一致，表明回歸結(jié)論的穩(wěn)健性。模型（7）和模型（9）的可達(dá)性二次項(xiàng)系數(shù)在1%的水平下顯著，且符號(hào)與一次項(xiàng)系數(shù)相反，說明在考慮內(nèi)生性后，表現(xiàn)出與一次項(xiàng)顯著的相反趨勢(shì)。因此，可達(dá)性提升對(duì)人均GDP 的拉動(dòng)作用存在邊際遞減趨勢(shì)，表明當(dāng)集聚達(dá)到一定規(guī)模后，鐵路建設(shè)對(duì)經(jīng)濟(jì)的拉動(dòng)作用就會(huì)放緩。

（二）中介效應(yīng)回歸

將勞動(dòng)力作為中介變量，在上述基準(zhǔn)模型基礎(chǔ)上，進(jìn)一步分析基于鐵路可達(dá)性通過勞動(dòng)力流動(dòng)對(duì)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。

1.總樣本中介效應(yīng)

按照中介效應(yīng)的三個(gè)步驟，首先對(duì)總樣本的三個(gè)模型分別進(jìn)行回歸，結(jié)果見表3所列。

表3 總樣本的中介效應(yīng)回歸結(jié)果

表3 模型（1）對(duì)應(yīng)上文公式（2），回歸結(jié)果顯示，可達(dá)性對(duì)人均GDP 的估計(jì)系數(shù)為-0.81，且在1%水平下顯著，表明自變量對(duì)因變量的總效應(yīng)為0.811%；模型（2）對(duì)應(yīng)上文公式（3），回歸結(jié)果顯示自變量對(duì)中介變量的回歸系數(shù)為-9.860%，且在1%水平下顯著，說明可達(dá)性提高1%可加快9.86%的勞動(dòng)力流入；模型（3）對(duì)應(yīng)上文公式（4），分析顯示可達(dá)性提升和勞動(dòng)力流入（中介變量W）對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的系數(shù)分別為-0.718 和0.010，且均在1%的水平下顯著。這表明可達(dá)性提升，一方面可以直接促進(jìn)人均GDP 增長；另一方面通過促進(jìn)勞動(dòng)力流入，間接影響地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。因此，在保持其他因素不變情況下，城市可達(dá)性每提升1%，空間溢出效應(yīng)為0.718%，同時(shí)會(huì)帶來9.86%的勞動(dòng)力流入，導(dǎo)致城市經(jīng)濟(jì)增長0.099%（9.86×0.01）。其中，中介效應(yīng)占比為12.2%，表明中介效應(yīng)分析的必要性。本文中介效應(yīng)分析的核心解釋變量、中間變量和被解釋變量三者之間的關(guān)系如圖2所示。

圖2 總樣本中介效應(yīng)作用關(guān)系

2.城市行政等級(jí)分組的中介效應(yīng)

由于經(jīng)濟(jì)空間運(yùn)行規(guī)律通常都為非線性和具有較強(qiáng)的空間異質(zhì)性，且已有研究證明，城市行政等級(jí)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有不可忽視的作用。本文將城市行政等級(jí)劃分為直轄市、副省級(jí)城市、省會(huì)城市和普通地級(jí)市。由于行政等級(jí)不隨時(shí)間變化，不能直接放入模型中，并且本研究的目的是辨識(shí)每一級(jí)城市可達(dá)性對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的不同影響，故采用分組回歸代替虛擬變量。在上述城市行政等級(jí)基礎(chǔ)上，按照中介效應(yīng)的三個(gè)步驟分別進(jìn)行回歸，結(jié)果見表4 所列。

表4 顯示，直轄市沒有通過中介效應(yīng)檢驗(yàn)，為了進(jìn)一步驗(yàn)證這個(gè)結(jié)果，利用上文中的公式（5），計(jì)算直轄市的Sobel 檢驗(yàn)統(tǒng)計(jì)量Z值，計(jì)算結(jié)果為0.53，未通過中介效應(yīng)的臨界值檢驗(yàn)。副省級(jí)城市、省會(huì)城市和普通地級(jí)市都通過了中介效應(yīng)檢驗(yàn)，其中，模型（4）結(jié)果顯示，副省級(jí)城市的總效應(yīng)為0.89，中介效應(yīng)為0.18（9.98×0.018 4），中介效應(yīng)約占比為20%，高于全樣本7.8 個(gè)百分點(diǎn)；模型（7）顯示，省會(huì)城市的中介效應(yīng)占比為13.5%，高于全樣本1.3個(gè)百分點(diǎn)；模型（10）顯示，一般地級(jí)市的中介效應(yīng)占比為7.8%，低于全樣本4.4個(gè)百分點(diǎn)?？梢?，除直轄市之外，行政級(jí)別越高的城市，可達(dá)性帶來的要素流入效應(yīng)越強(qiáng)、空間溢出效應(yīng)越弱；反之，行政級(jí)別越低的城市，空間溢出效應(yīng)越強(qiáng)、要素流入效應(yīng)越弱。其中，空間溢出效應(yīng)隨著高行政級(jí)別城市減弱的結(jié)論與已有研究中高鐵縮小了區(qū)域差距的主張一致；而要素流入效應(yīng)隨高行政級(jí)別城市增強(qiáng)的結(jié)論與高鐵強(qiáng)化了中心城市聚集的觀點(diǎn)一致。

表4 基于城市行政級(jí)別的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

除了對(duì)比中介效應(yīng)占比之外，還需要對(duì)分組回歸后的組間系數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)，以進(jìn)一步說明不同類型城市之間的差別。由于本文采用的是面板回歸，無法對(duì)組間差異使用基于似無相關(guān)估計(jì)SUR的檢驗(yàn)；同時(shí)，行政級(jí)別還會(huì)影響其他控制變量組間系數(shù)的差異，也不滿足該檢驗(yàn)的前提假設(shè)。因此，本文決定采用費(fèi)舍爾組合檢驗(yàn)，首先將組間系數(shù)差異定義為：

需要檢驗(yàn)的原假設(shè)為：

初次回歸得到組間系數(shù)估計(jì)值的差：

接著將兩個(gè)組的樣本進(jìn)行混合，從中進(jìn)行1 000次隨機(jī)抽樣獲得經(jīng)驗(yàn)樣本Gj(j=1,…,1 000 )，然后分別針對(duì)1 000 個(gè)經(jīng)驗(yàn)樣本進(jìn)行模型估計(jì)，再次獲得組間系數(shù)估計(jì)值的差：

利用以上方法，對(duì)模型（5）（8）和（11）中可達(dá)性系數(shù)進(jìn)行分組檢驗(yàn)，三組系數(shù)差的經(jīng)驗(yàn)p值均小于0.05；對(duì)模型（6）（9）和（12）中可達(dá)性以及勞動(dòng)力流動(dòng)這兩個(gè)變量系數(shù)進(jìn)行分組檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)副省級(jí)城市和一般地級(jí)市組間系數(shù)差的經(jīng)驗(yàn)p值小于0.01，在1%水平下顯著。這說明，城市行政級(jí)別對(duì)空間結(jié)構(gòu)效應(yīng)表現(xiàn)出顯著差異。

3.城市規(guī)模等級(jí)分組的中介效應(yīng)

城市規(guī)模對(duì)經(jīng)濟(jì)增長的影響，并不單純?yōu)榫€性或非線性。按照城市規(guī)模位序法則，城市發(fā)展與所處城市體系中不同規(guī)模等級(jí)的地位密切相關(guān)。以常住人口大于300萬人，100～300萬人和小于100 萬人，將城市分為大中小三組，也采用分組回歸（原因同上），結(jié)果見表5所列。

表5 基于城市規(guī)模的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

表5 顯示，所有規(guī)模組都通過了中介效應(yīng)檢驗(yàn)。具體而言，大城市的總效應(yīng)為0.856%，中介效應(yīng)占比為17.5%，高于全樣本5.3 個(gè)百分點(diǎn)；中等城市中介效應(yīng)約占比為9%，低于全樣本3.2個(gè)百分點(diǎn)；小城市中介效應(yīng)占比為13.6%，高于全樣本1.4個(gè)百分點(diǎn)。利用前文的費(fèi)舍爾組合檢驗(yàn)方法，比較表5 模型（3）（6）和（9）的回歸系數(shù)發(fā)現(xiàn)，大城市與小城市之前存在顯著組間差別，說明鐵路提速對(duì)大城市經(jīng)濟(jì)增長的貢獻(xiàn)主要通過吸引勞動(dòng)力流入實(shí)現(xiàn)，中等城市則是通過空間溢出效應(yīng)實(shí)現(xiàn)，勞動(dòng)力流入效應(yīng)在小城市比空間溢出效應(yīng)稍多。

4.城市群分組的中介效應(yīng)

城市群是新型城鎮(zhèn)化的主要載體，大量研究證明，城市群內(nèi)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展更快。周浩等（2014）的研究證明，高鐵對(duì)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的作用，三大城市群受益最多［12］。因此，按是否在京津冀、長三角、珠三角、長江中游和成渝城市群等五個(gè)國家級(jí)城市群對(duì)城市進(jìn)行分組。在上述城市群虛擬變量回歸基礎(chǔ)上，按照中介效應(yīng)的三個(gè)步驟進(jìn)行回歸，結(jié)果見表6所列。

表6 基于是否在城市群的中介效應(yīng)檢驗(yàn)

表6 顯示，城市群內(nèi)外都通過了中介效應(yīng)檢驗(yàn)。對(duì)于城市群內(nèi)城市而言，總效應(yīng)為1.825%，中介效應(yīng)占比為16.9%，高于全樣本4.7個(gè)百分點(diǎn)；對(duì)于群外城市而言，總效應(yīng)為1.423%，中介效應(yīng)占比約為9%，低于全樣本3.2個(gè)百分點(diǎn)。利用前文的費(fèi)舍爾組合檢驗(yàn)方法，比較表6模型（3）和（6）的回歸系數(shù)，計(jì)算得到經(jīng)驗(yàn)p值為0.097，說明在10%的水平下城市群內(nèi)外存在顯著組間差別，群內(nèi)城市比群外城市獲得了更多要素流入效應(yīng)。

（三）結(jié)果分析與討論

在中國鐵路建設(shè)和經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展階段，鐵路提速對(duì)城市經(jīng)濟(jì)的影響毫無疑問。但是，僅考慮空間結(jié)構(gòu)總效應(yīng)會(huì)忽視聚集和擴(kuò)散兩種不同作用機(jī)制下截然相反的結(jié)果。本文將勞動(dòng)力作為中介要素，將空間結(jié)構(gòu)的總效應(yīng)分解為空間溢出和要素流入效應(yīng)，研究發(fā)現(xiàn)不考慮中介效應(yīng)，會(huì)損失大約12%的要素流入效應(yīng)。進(jìn)一步考慮不同行政級(jí)別、不同規(guī)模和城市群等空間外部性條件，檢驗(yàn)鐵路提速帶來的空間溢出和要素流入效應(yīng)，結(jié)果表明，由于空間溢出效應(yīng)遠(yuǎn)大于要素流入效應(yīng)，總體表現(xiàn)為鐵路提速有利于低行政級(jí)別城市，而不利于高行政級(jí)別和大規(guī)模城市?？赡艿慕忉屖牵姓?jí)別高的城市就業(yè)機(jī)會(huì)更多，工資收入更高，社會(huì)福利好，高鐵開通會(huì)帶來大量勞動(dòng)力流入；但由于城市本身規(guī)模已經(jīng)很大，人口繼續(xù)增加會(huì)導(dǎo)致規(guī)模不經(jīng)濟(jì)，根據(jù)規(guī)模效應(yīng)的邊際遞減性，大城市依靠高鐵帶來的勞動(dòng)力投入促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長有限，這正是交通網(wǎng)絡(luò)邊際效益遞減的原因所在。同時(shí)可以看出，如果不考慮中介效應(yīng)，對(duì)高行政級(jí)別和低行政級(jí)別城市都會(huì)漏掉其中的一部分。城市規(guī)模與城市行政級(jí)別的結(jié)果有一些出入，可能還與城市所處的外部區(qū)域有關(guān)。進(jìn)一步對(duì)城市群內(nèi)外分組的結(jié)果表明，要素流入效應(yīng)在城市群內(nèi)更強(qiáng)。這是因?yàn)?，城市群一體化為勞動(dòng)力自由流動(dòng)提供了更好條件，群外城市除了可達(dá)性縮短了地理距離導(dǎo)致空間溢出外，要素一體化任重道遠(yuǎn)。

五、結(jié)論與啟示

研究發(fā)現(xiàn)，鐵路提速帶來的城市之間可達(dá)性提升，穩(wěn)定地促進(jìn)了城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展，顯示出中國鐵路建設(shè)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的顯著空間結(jié)構(gòu)效應(yīng)，對(duì)重塑國土空間新格局提供了有力支撐。同時(shí)，邊際遞減的結(jié)果表明，鐵路提速對(duì)高行政級(jí)別和大城市已經(jīng)越過了直接效應(yīng)的高增長期，更多地依靠吸引勞動(dòng)力流入的間接效應(yīng)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展；低行政級(jí)別和中小城市正處在可達(dá)性提升促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的高增長期，突出體現(xiàn)了可達(dá)性帶來的空間溢出效應(yīng)。由于勞動(dòng)力帶來的規(guī)模效應(yīng)具有邊際遞減特征，鐵路建設(shè)對(duì)高行政級(jí)別和大城市作用有限。

隨著城市群成為新型城鎮(zhèn)化的主要空間載體，鐵路提速對(duì)國家五大城市群內(nèi)城市的空間結(jié)構(gòu)總效應(yīng)大于群外城市；同時(shí)區(qū)內(nèi)城市的勞動(dòng)力流入效應(yīng)比例也多于群外城市。

綜合上述三種回歸結(jié)果，本文建議：處在五大城市群內(nèi)的中小城市，應(yīng)充分利用可達(dá)性提升帶來的時(shí)空壓縮所產(chǎn)生的空間溢出和勞動(dòng)力流入效應(yīng)，積極進(jìn)行信息交流與技術(shù)合作，合理配置資源，加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)協(xié)作；五大城市群內(nèi)的大城市和高行政級(jí)別城市，盡管勞動(dòng)力流入可以帶來經(jīng)濟(jì)發(fā)展，但由于高生活成本的限制，勞動(dòng)力增加有較大局限性，應(yīng)該降低生活成本，增強(qiáng)勞動(dòng)力的溢價(jià)能力。五大城市群外的大城市和高級(jí)別城市，應(yīng)該充分利用鐵路提速帶來的發(fā)展機(jī)會(huì)，提高勞動(dòng)力待遇、增加社會(huì)福利、促進(jìn)勞動(dòng)力充分流動(dòng)；處在五大城市群之外的中小城市，由于發(fā)展基礎(chǔ)差，對(duì)勞動(dòng)力的吸引力并不強(qiáng)，這些城市應(yīng)該創(chuàng)造更多就業(yè)機(jī)會(huì)吸引勞動(dòng)力回流，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。