張建華，趙旬，劉偉志，李飛

(江蘇師范大學(xué) 電氣工程及自動化學(xué)院，江蘇 徐州 221116)

隨著中國科學(xué)技術(shù)的不斷進(jìn)步和經(jīng)濟(jì)社會的持續(xù)發(fā)展，高速鐵路得到了蓬勃發(fā)展，現(xiàn)已成為最重要的陸上交通模態(tài)，極大地提高了城市之間的連通性。2008年8月1日，中國第一條高速鐵路——京津城際鐵路通車運(yùn)營，從此高速鐵路經(jīng)歷了突飛猛進(jìn)的發(fā)展，高速鐵路網(wǎng)絡(luò)(HSRN)全面形成。據(jù)統(tǒng)計(jì)，“十三五”期間，中國鐵路固定資產(chǎn)投資合計(jì)達(dá)到了3.99萬億元，截止到2021年底，全國鐵路營業(yè)里程已經(jīng)突破15 萬km，其中高速鐵路超過了4萬km。按照規(guī)劃方案，預(yù)計(jì)2025年底全國鐵路營業(yè)里程將達(dá)到16.5萬km左右，其中高速鐵路將達(dá)到5萬km左右，2030年我國將建成一個(gè)八縱八橫的高速鐵路網(wǎng)絡(luò)。

交通基礎(chǔ)設(shè)施是區(qū)域間資源要素交換的核心載體，交通可達(dá)性也是影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)聯(lián)系強(qiáng)度的重要因素[1]。高速鐵路網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展會推動城市化進(jìn)程并促進(jìn)城市群的形成與發(fā)展，同時(shí)高速鐵路網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)和規(guī)劃也需要協(xié)調(diào)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展[2]。Chen等[3]運(yùn)用英國肯特和中國長江三角洲地區(qū)兩個(gè)案例，討論了高速鐵路對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長及其經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型的影響，研究發(fā)現(xiàn)高速鐵路網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)發(fā)展促進(jìn)了大多數(shù)擁有高速鐵路城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。Li等[4]構(gòu)建了一個(gè)考慮高速鐵路出行時(shí)間和價(jià)格的可達(dá)性度量模型，發(fā)現(xiàn)高速鐵路可達(dá)性的提高顯著促進(jìn)了中國200個(gè)城市的經(jīng)濟(jì)增長。高速鐵路網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展會提高區(qū)域經(jīng)濟(jì)協(xié)同發(fā)展水平，且在空間上呈現(xiàn)正相關(guān)[5]。通常高速鐵路會選在人流量較大且經(jīng)濟(jì)實(shí)力較強(qiáng)的地區(qū)進(jìn)行建設(shè)，該地區(qū)本身發(fā)展?jié)摿Υ?，再加上高速鐵路網(wǎng)絡(luò)的建成，更有利于帶動經(jīng)濟(jì)增長，整體來說，高速鐵路開通對經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有正向作用[6]。Wei等[7]分析了京滬高速鐵路經(jīng)濟(jì)區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的空間溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)高速鐵路對本地和周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長都具有顯著的正向效應(yīng)。Chong等[8]運(yùn)用空間計(jì)量模型研究了高速鐵路對經(jīng)濟(jì)增長的影響，發(fā)現(xiàn)高速鐵路對經(jīng)濟(jì)增長具有積極影響，這種影響來自局部效應(yīng)，而不是溢出效應(yīng)。胡鞍鋼等[9]通過理論研究和實(shí)證分析進(jìn)一步說明了中國交通基礎(chǔ)設(shè)施的正外部性，研究發(fā)現(xiàn)79%的交通基礎(chǔ)設(shè)施投資為經(jīng)濟(jì)增長帶來直接效應(yīng)，其他投資將為經(jīng)濟(jì)增長帶來外部溢出效應(yīng)，同時(shí)李新光等[10]發(fā)現(xiàn)高速鐵路網(wǎng)絡(luò)的不斷發(fā)展對縣域經(jīng)濟(jì)存在正空間溢出效應(yīng)。

本文針對高速鐵路網(wǎng)絡(luò)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，以江蘇省高速鐵路網(wǎng)絡(luò)和十三個(gè)地級以上城市為對象，構(gòu)造改進(jìn)型生產(chǎn)函數(shù)模型，分析近10年間高速鐵路網(wǎng)絡(luò)的時(shí)空演化及其對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。該研究不僅可以明確高速鐵路網(wǎng)絡(luò)建設(shè)發(fā)展對江蘇省經(jīng)濟(jì)的推動作用，而且有助于江蘇省內(nèi)各城市更好地實(shí)現(xiàn)區(qū)域分工與合作，進(jìn)而挖掘經(jīng)濟(jì)發(fā)展新的增長點(diǎn)，同時(shí)為未來高速鐵路網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展規(guī)劃提供指導(dǎo)和建議。

1 改進(jìn)型空間杜賓模型(ISDM)

空間杜賓模型中，本地區(qū)被解釋變量的變化不僅受到本地區(qū)解釋變量的影響，還受到鄰近地區(qū)解釋變量的影響，因此考慮到一個(gè)地區(qū)的運(yùn)輸設(shè)施不僅影響當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)，也影響著鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)活動，本文采用空間杜賓模型來檢驗(yàn)高速鐵路網(wǎng)絡(luò)發(fā)展對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響以及高速鐵路網(wǎng)絡(luò)所存在的空間溢出效應(yīng)。

現(xiàn)有研究的空間權(quán)重矩陣主要采用了二元空間權(quán)重矩陣，忽略了非相鄰城市間潛在的空間相關(guān)性。因此，Jin等[11]建立基于GDP差值絕對值倒數(shù)的空間權(quán)重矩陣Wij，公式為

(1)

(2)

空間計(jì)量模型要求所檢驗(yàn)的變量存在空間自相關(guān)性，因此本文采用MC (Moran coefficient)檢驗(yàn)變量的空間自相關(guān)性，同時(shí)運(yùn)用Wij來計(jì)算MC，并檢驗(yàn)變量的空間自相關(guān)性，定義公式為[11]

(3)

式中：y為因變量；N為i和j索引的空間單位數(shù)。得出每個(gè)年份的MC之后，對變量的空間自相關(guān)性進(jìn)行假設(shè)檢驗(yàn)。從理論上來說，MC的值在-1到1之間，MC絕對值越大，那么數(shù)據(jù)之間的空間自相關(guān)性就越大，可以通過Z統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行檢驗(yàn)，檢驗(yàn)公式為

(4)

2010—2020年的MC和Z統(tǒng)計(jì)量結(jié)果見表1。

表1 2010—2020年的MC和Z 統(tǒng)計(jì)量結(jié)果

由表1可知，變量存在顯著的空間自相關(guān)性，但是由于基于經(jīng)濟(jì)距離的空間權(quán)重矩陣屬于外生空間權(quán)重矩陣，存在主觀隨意性，會使得結(jié)果誤差較大。因而，本文采用標(biāo)準(zhǔn)化的Wij和以不同年度MC兩兩之間比值為基礎(chǔ)，并經(jīng)過克羅內(nèi)克積組合，構(gòu)建內(nèi)生時(shí)空權(quán)重矩陣TWij[12]。

本文基于文獻(xiàn)[13]，構(gòu)建空間杜賓模型(SDM)，并結(jié)合內(nèi)生時(shí)空權(quán)重矩陣建立了改進(jìn)型空間杜賓模型(ISDM)。SDM包含了空間誤差模型和空間自回歸模型，因而本文采用該模型檢測和衡量高速鐵路網(wǎng)絡(luò)對經(jīng)濟(jì)的溢出效應(yīng)[13]，并將生產(chǎn)函數(shù)的框架作為基線，公式為

Y=f(K,L)，

(5)

式中：Y表示總輸出；K表示固定資產(chǎn)投資；L表示勞動力；并將影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的因素作為控制變量X引入到公式中，進(jìn)行對數(shù)線性化，公式為

lnY=α0+α1lnK+α2lnL+βlnX+ε，

(6)

式中：ε表示隨機(jī)干擾項(xiàng)即誤差項(xiàng)；α,β表示回歸系數(shù)。將HSRN(high-speed railway network)代入式(6)可得

α2lnLit+α3HSRNit+βlnXit+

(7)

式中：將影響經(jīng)濟(jì)的其他控制變量X設(shè)定為1，且為不變量，以檢測高速鐵路網(wǎng)絡(luò)對經(jīng)濟(jì)的影響；HSRNit表示高速鐵路網(wǎng)絡(luò)路線的數(shù)量；α3用來衡量高速鐵路網(wǎng)絡(luò)對Y的影響；j表示附近的城市(j≠i)；TWij表示內(nèi)生時(shí)空權(quán)重矩陣的每個(gè)元素；ρ是空間自回歸系數(shù)；TWijHSRNjt表示鄰近地區(qū)的高速鐵路網(wǎng)絡(luò)時(shí)空權(quán)重；θ是用來測量i城市鄰近區(qū)域高速鐵路的空間溢出效應(yīng)；i表示城市；t表示年份；ηi表示城市固定效應(yīng)；γt表示時(shí)間固定效應(yīng)。

2 高速鐵路網(wǎng)絡(luò)對江蘇省經(jīng)濟(jì)的影響

高速鐵路的快速發(fā)展極大地提高了城市之間的連通性和可達(dá)性，改變了空間資源的再配置及其分配過程，進(jìn)而影響了區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局。2020年江蘇省的地區(qū)生產(chǎn)總值超過了10萬億元，但省內(nèi)出現(xiàn)了南北區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展失衡現(xiàn)象。江蘇省作為中國的經(jīng)濟(jì)大省和經(jīng)濟(jì)強(qiáng)省，雖然交通基礎(chǔ)設(shè)施及其相關(guān)行業(yè)的發(fā)展迅速，但是高速鐵路網(wǎng)絡(luò)還存在線網(wǎng)密度偏低，與經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展水平不匹配的問題，縱觀全國高速鐵路網(wǎng)絡(luò)的建設(shè)發(fā)展，江蘇省高速鐵路網(wǎng)絡(luò)還有很大的建設(shè)發(fā)展空間。

本文研究高速鐵路網(wǎng)絡(luò)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響，首先要考慮高速鐵路網(wǎng)絡(luò)對各城市經(jīng)濟(jì)影響的局部效應(yīng)，模型1以GDP作為輸出，構(gòu)建的局部效應(yīng)分析模型為

GDPit=α0+α1lnKit+α2lnLit+α3HSRNit+

βlnXit+γt+ηi+εit，

(8)

在此基礎(chǔ)上，考慮高速鐵路網(wǎng)絡(luò)的溢出效應(yīng)，本文基于內(nèi)生時(shí)空權(quán)重矩陣(TWij)，運(yùn)用ISDM，建立的即考慮局部效應(yīng)、又考慮溢出效應(yīng)的研究模型2為

(9)

考慮到式(9)中空間相關(guān)單元之間的反饋過程，即通過鄰近城市并返回到引發(fā)變化城市的反饋效應(yīng)[14]，因而系數(shù)θ3不能準(zhǔn)確測量高速鐵路的空間溢出效應(yīng)。

江蘇省區(qū)域經(jīng)濟(jì)和交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展不平衡，使得不同城市高速鐵路網(wǎng)絡(luò)發(fā)展的差距較大，高速鐵路網(wǎng)絡(luò)對經(jīng)濟(jì)的影響與城市規(guī)模以及城市所處的地理位置有著密切關(guān)系，因而，為了進(jìn)一步研究高速鐵路對江蘇省經(jīng)濟(jì)的影響，本文根據(jù)2010—2020年江蘇省十三個(gè)城市的GDP值以及蘇南和蘇北的地理位置，將蘇州市、南京市、無錫市、南通市、常州市列為較發(fā)達(dá)城市，將徐州市、揚(yáng)州市、鹽城市、泰州市、鎮(zhèn)江市、淮安市、連云港市、宿遷市列為發(fā)展中城市。同時(shí)，運(yùn)用式(9)，針對較發(fā)達(dá)城市和發(fā)展中城市重新估計(jì)，分別用模型3和模型4表示，模型3考慮較發(fā)達(dá)城市高速鐵路網(wǎng)絡(luò)對經(jīng)濟(jì)的影響，模型4考慮發(fā)展中城市高速鐵路網(wǎng)絡(luò)對經(jīng)濟(jì)的影響。對模型1、模型2、模型3、模型4進(jìn)行數(shù)據(jù)收集和仿真分析，模型所采用的數(shù)據(jù)樣本為江蘇省2010—2020年期間的十三個(gè)城市。GDP的數(shù)據(jù)來自《2010—2020年江蘇省統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各城市的統(tǒng)計(jì)年鑒。資產(chǎn)投資表示城市的年度固定資產(chǎn)投資，勞動力投入表示城市的年末就業(yè)總?cè)藬?shù)。HSRNit表示i市t年高速鐵路開通的數(shù)量，由于要考慮高速鐵路開通帶來的經(jīng)濟(jì)效益，確切的時(shí)間定義為：如果高速鐵路線路是在t年上半年開通，則該高速鐵路算是t年的高速鐵路，否則，則是表示t+1年開通的高速鐵路，數(shù)據(jù)來自中國高速鐵路的官方網(wǎng)站。通過仿真分析，可得高速鐵路網(wǎng)絡(luò)對江蘇省經(jīng)濟(jì)的影響見表2。

表2 高速鐵路網(wǎng)絡(luò)對江蘇省經(jīng)濟(jì)的影響

由表2可知,資產(chǎn)投資和勞動力投入對經(jīng)濟(jì)增長都有影響，這與預(yù)期的結(jié)果是一致的，各模型的空間自回歸系數(shù)ρ值均為顯著正值，這說明了鄰近城市之間的經(jīng)濟(jì)活動存在顯著的空間自相關(guān)性，換句話說，一個(gè)城市經(jīng)濟(jì)的增長受到其鄰近城市的影響，并且這種影響可以使用空間計(jì)量模型來進(jìn)行捕捉。模型1和模型2的HSRN數(shù)據(jù)結(jié)果說明高速鐵路對經(jīng)濟(jì)的增長具有顯著的正向影響，證實(shí)了高速鐵路對經(jīng)濟(jì)增長具有正向促進(jìn)作用；模型1的HSRN系數(shù)比模型2的低，這說明不考慮空間溢出效應(yīng)，大大低估了高速鐵路對經(jīng)濟(jì)影響的效應(yīng)。表2也說明，與較發(fā)達(dá)城市相比，發(fā)展中城市的高速鐵路對經(jīng)濟(jì)的影響更高，說明高速鐵路網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展能夠更好地促進(jìn)發(fā)展中城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

為了解決空間計(jì)量模型系數(shù)難以解釋的問題，Lesage等[13]提出直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)。由于上文模型中系數(shù)θ3不能準(zhǔn)確地測量高速鐵路的空間溢出效應(yīng)，本文引入直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)以更精確地度量空間溢出效應(yīng)。直接效應(yīng)表示自變量對當(dāng)?shù)匾蜃兞康囊绯鲂?yīng)，間接效應(yīng)表示自變量對鄰近地區(qū)因變量的溢出效應(yīng)，總效應(yīng)是指直接效應(yīng)與間接效應(yīng)之和[15]。基于TWij自變量的空間直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)見表3。

由表3和表2可知,每個(gè)模型的直接效應(yīng)與局部效應(yīng)相近，這是因?yàn)橹苯有?yīng)等于ISDM系數(shù)與反饋效應(yīng)之和，通過直接效應(yīng)的結(jié)果來看，較發(fā)達(dá)城市的直接效應(yīng)不顯著，說明高速鐵路對較發(fā)達(dá)城市的經(jīng)濟(jì)增長影響相對較小，而發(fā)展中城市直接效應(yīng)顯著為正，說明高速鐵路對發(fā)展中城市的經(jīng)濟(jì)增長相對較大。通過間接效應(yīng)的結(jié)果可知，所有城市高速鐵路的間接效應(yīng)為負(fù)，這說明以所有城市為研究對象時(shí)，鄰近城市高速鐵路對本城市經(jīng)濟(jì)增長速度具有一定的抑制作用；發(fā)展中城市的間接效應(yīng)比較發(fā)達(dá)城市顯著，這表明較發(fā)達(dá)城市的經(jīng)濟(jì)增長受到鄰近較發(fā)達(dá)城市高速鐵路的影響較小，而發(fā)展中城市的高速鐵路更明顯地促進(jìn)了鄰近發(fā)展中城市的經(jīng)濟(jì)增長。

表3 基于TWij自變量的空間直接、間接和總效應(yīng)

本部分主要研究了高速鐵路網(wǎng)絡(luò)對江蘇省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，通過上述分析可得：

1)表2證實(shí)了高速鐵路網(wǎng)絡(luò)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)存在溢出效應(yīng)，并能夠促進(jìn)江蘇省區(qū)域經(jīng)濟(jì)的正向發(fā)展。

2)表2和表3共同證實(shí)了高速鐵路網(wǎng)絡(luò)更能夠促進(jìn)江蘇省發(fā)展中城市的經(jīng)濟(jì)增長，有利于減小省內(nèi)較發(fā)達(dá)城市和發(fā)展中城市的經(jīng)濟(jì)差距。目前來講，我國高速鐵路主要用于客運(yùn)，這加速了省內(nèi)各城市間的人員流動，特別是提升了省內(nèi)較發(fā)達(dá)城市和發(fā)展中城市之間的人員流動數(shù)量與速度，從而減小了省內(nèi)較發(fā)達(dá)城市和發(fā)展中城市的經(jīng)濟(jì)差距。

3)表2和表3也說明勞動力和資產(chǎn)投資是經(jīng)濟(jì)增長的重要驅(qū)動力。

總之，對于江蘇省整體來說，不論是經(jīng)濟(jì)發(fā)展還是高速鐵路網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，南北差距較大，目前江蘇省南部地區(qū)高速鐵路網(wǎng)絡(luò)覆蓋率較高，而北部及中部地區(qū)覆蓋率偏低，因此加快高速鐵路網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化建設(shè)有助于江蘇省區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。

3 對策與建議

通過建立改進(jìn)型空間杜賓模型并進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，研究了2010—2020年高速鐵路網(wǎng)絡(luò)演化發(fā)展對江蘇省經(jīng)濟(jì)的影響，得出高速鐵路網(wǎng)絡(luò)對江蘇省經(jīng)濟(jì)增長具有促進(jìn)作用且高速鐵路網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展會縮小江蘇省較發(fā)達(dá)城市和發(fā)展中城市的經(jīng)濟(jì)差距，對此提出以下建議：

1)需要進(jìn)一步推動高速鐵路網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，加強(qiáng)城市間的聯(lián)系，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

2)發(fā)展中城市的政府應(yīng)該不斷吸引企業(yè)投資，增加地區(qū)的就業(yè)機(jī)會，促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)增長。

3)應(yīng)該不斷加強(qiáng)蘇北地區(qū)和蘇中地區(qū)高速鐵路網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化建設(shè)，使更多地區(qū)享受到高速鐵路發(fā)展帶來的各項(xiàng)紅利，進(jìn)而減小區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距，促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)健康發(fā)展。

本文的研究存在一定的局限性，未考慮其他影響經(jīng)濟(jì)的變量，比如外商投資、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等因素，這些問題有待進(jìn)一步考究。