杜 鵬，段鵬婷

（遼寧師范大學(xué) 地理科學(xué)學(xué)院，遼寧 大連 116029）

一、引言

我國(guó)國(guó)家鐵路局把開(kāi)行時(shí)速大于250km（含預(yù)留）、初期運(yùn)行時(shí)速達(dá)到200km的鐵路稱為高鐵[1]。2003 年秦沈客運(yùn)專(zhuān)線的開(kāi)通運(yùn)營(yíng)使我國(guó)有了第一條高鐵，2008 年京津城際高速鐵路的開(kāi)通運(yùn)營(yíng)標(biāo)志著我國(guó)正式進(jìn)入到了高鐵時(shí)代，到2019 年底，我國(guó)高速鐵路運(yùn)營(yíng)里程已經(jīng)達(dá)到3.5 萬(wàn)公里，占全世界高鐵運(yùn)營(yíng)里程的2/3，位居世界第一[2]。遼寧省位于東北三省的最南端，截至2020 年年底，其高速鐵路省內(nèi)里程達(dá)到2089 公里，高速鐵路覆蓋率名列前茅。

由于不同地區(qū)的地理基礎(chǔ)不同，高鐵的開(kāi)通運(yùn)營(yíng)也會(huì)給各地帶來(lái)不同的影響。尤其是對(duì)于地理單元較小的地區(qū)來(lái)說(shuō)，各方面情況都處于劣勢(shì)地位，高鐵的開(kāi)通運(yùn)營(yíng)是否能夠有效地帶動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展，仍需要針對(duì)性地研究。一類(lèi)研究認(rèn)為高速鐵路推動(dòng)了經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。Vickerman（2006）[3]通過(guò)考察西班牙、法國(guó)和德國(guó)的高鐵，發(fā)現(xiàn)高鐵能夠提高歐洲區(qū)域之間的可達(dá)性和經(jīng)濟(jì)潛力。苾科娜等（2017）[4]分析2003—2014 年浙江省各縣經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)得出高鐵的開(kāi)通帶動(dòng)了周邊區(qū)域?qū)Ρ镜貐^(qū)域的空間溢出效應(yīng)。當(dāng)然，也有學(xué)者認(rèn)為高鐵并不一定能帶動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。Preston 和Wall（2008）[5]發(fā)現(xiàn)高鐵對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生的影響很小，一般不到GDP 總量的1%。任曉紅等（2020）[6]通過(guò)雙重差分模型分析中國(guó)城區(qū)常住人口不超過(guò)100 萬(wàn)的縣級(jí)與地級(jí)中小城市2006 年、2012 年及2016 年的數(shù)據(jù)，結(jié)果顯示不管是短期還是長(zhǎng)期，高鐵對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用均不顯著。

通過(guò)文獻(xiàn)梳理得知高鐵對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生的影響是極其復(fù)雜的。尤其是對(duì)于中小城市來(lái)說(shuō)，高鐵的開(kāi)通運(yùn)營(yíng)能否給當(dāng)?shù)貛?lái)有利影響，目前仍沒(méi)有得出一致結(jié)論。基于此，本文在對(duì)研究尺度進(jìn)行選擇時(shí)更側(cè)重中小尺度。

二、模型、變量選取及數(shù)據(jù)來(lái)源

（一）模型選取

雙重差分（Difference in Difference，DID）是評(píng)估政策效果較常用的方法。國(guó)內(nèi)外關(guān)于此方法的文獻(xiàn)有很多，如今此方法被大量運(yùn)用到政策效果研究中[7]。本文也采用DID 模型分析高鐵開(kāi)通對(duì)遼寧省縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響凈效應(yīng)。此模型中，遼寧省41 個(gè)縣被分為實(shí)驗(yàn)組和控制組，2000 年未開(kāi)通而2020 年已開(kāi)通高鐵的縣稱為“處理組”，直至2020 年仍未開(kāi)通高鐵的縣稱為“控制組”。最終選取19 個(gè)縣作為“實(shí)驗(yàn)組”，22 個(gè)縣作為“控制組”，并構(gòu)建以下回歸模型：

式（1）中：yit為被解釋變量，代表遼寧省縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，用地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）表示；i代表城市，t代表年份；α為常數(shù)項(xiàng)；treit為政策虛擬變量：實(shí)驗(yàn)組取1、控制組取0；timit為時(shí)間虛擬變量：高鐵開(kāi)通后取1，高鐵未開(kāi)通取0；treit*timit是核心解釋變量，代表了i城市在t年是否開(kāi)通了高鐵，若該城市開(kāi)通高鐵，則treit*timit取1，未開(kāi)通取0，若年份為開(kāi)通高鐵前，則treit*timit取0，年份在高鐵開(kāi)通之后或當(dāng)年取1。若β為正，且在一定統(tǒng)計(jì)水平下顯著，則表示高鐵的開(kāi)通能夠顯著促進(jìn)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展。zit為控制變量，γ為控制變量的回歸系數(shù)。βi和βt分別為地區(qū)固定效應(yīng)和時(shí)間固定效應(yīng)，εit為殘差項(xiàng)。

（二）變量選取

地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）常被公認(rèn)為衡量某地經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的重要指標(biāo)。本文選取地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）作為被解釋變量來(lái)衡量遼寧省縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。高鐵開(kāi)通情況（DID）為核心解釋變量。為便于計(jì)算，本文令DID=treit*timit，交互項(xiàng)回歸系數(shù)β是反映了高鐵開(kāi)通對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的凈影響。不僅GDP會(huì)對(duì)遼寧省縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生影響，其他變量也會(huì)對(duì)其產(chǎn)生作用，為使研究結(jié)論更加穩(wěn)健，本文選取六個(gè)控制變量，如表1 所示。

表1 變量含義及描述性統(tǒng)計(jì)

（三）數(shù)據(jù)來(lái)源

本文收集到2000—2020 年遼寧省41 個(gè)縣的面板數(shù)據(jù)，運(yùn)用Stata 16.0 對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)來(lái)源于2001—2021 年《遼寧統(tǒng)計(jì)年鑒》《中國(guó)縣域統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各縣國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展統(tǒng)計(jì)公報(bào)；高鐵開(kāi)通情況來(lái)自國(guó)家鐵路局官網(wǎng)、高鐵網(wǎng)、中國(guó)鐵路12306 網(wǎng)站。為減少異方差的影響，本文對(duì)所有數(shù)據(jù)均進(jìn)行對(duì)數(shù)化處理。

三、實(shí)證結(jié)論及分析

（一）區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展特征

本文通過(guò)Excel 繪制了遼寧省41 個(gè)縣2000—2020 年實(shí)驗(yàn)組和控制組地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）平均值時(shí)間趨勢(shì)圖。由圖1 可知，實(shí)驗(yàn)組和控制組在高鐵開(kāi)通前（2003 年之前）的時(shí)間變化趨勢(shì)大體一致，而在高鐵開(kāi)通后，實(shí)驗(yàn)組的GDP 出現(xiàn)明顯增長(zhǎng)并逐步超過(guò)了控制組。因此，初步判斷GDP 的增長(zhǎng)可能受2003 年高鐵開(kāi)通的影響。但從2012 年開(kāi)始，實(shí)驗(yàn)組和控制組之間的差距才逐漸拉大，其原因可能是第一條與第二條高鐵之間時(shí)間差距較大，因此可以判斷出第一條高鐵對(duì)遼寧省縣域經(jīng)濟(jì)的帶動(dòng)作用不明顯。

圖1 2000—2020 年實(shí)驗(yàn)組和控制組地區(qū)生產(chǎn)總值平均值

（二）基準(zhǔn)回歸

本文借助Stata 16.0 首先對(duì)各變量進(jìn)行多重共線性檢驗(yàn)，研究結(jié)果顯示各變量的VIF 值均小于10，說(shuō)明各變量之間不存在多重共線性。由表2 可以看出，R2數(shù)值較大，表明模型擬合較好。在控制相關(guān)變量后，DID與GDP 的相關(guān)系數(shù)為0.085，表明在滿足其他條件不變的情況下，與控制組相比，高鐵開(kāi)通后遼寧省縣域?qū)嶒?yàn)組經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)了8.5%。

表2 基準(zhǔn)回歸結(jié)果

各控制變量對(duì)高鐵開(kāi)通后遼寧省縣域的影響呈現(xiàn)差異化特征。在此模型中，遼寧省各縣的公共服務(wù)水平、通訊發(fā)展水平和基礎(chǔ)設(shè)施水平系數(shù)均顯著為正，證實(shí)高鐵開(kāi)通后遼寧省各縣的公共服務(wù)水平、通訊發(fā)展水平和基礎(chǔ)設(shè)施水平的提升會(huì)促進(jìn)遼寧省各縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升。這是由于近年來(lái)遼寧省委省政府從財(cái)政撥款和資源協(xié)調(diào)上大力支持縣域發(fā)展和互聯(lián)網(wǎng)通訊技術(shù)的大力發(fā)展和普及、使遼寧省縣域的經(jīng)濟(jì)不斷提升，同時(shí)目前國(guó)家加大縣域基礎(chǔ)設(shè)施的投資力度，居民增收取得顯著成效。居民消費(fèi)水平、社會(huì)醫(yī)療水平的系數(shù)為正但不顯著。人力資本水平的系數(shù)為負(fù)也不顯著，說(shuō)明高鐵開(kāi)通后，人力資本水平的提升不會(huì)促進(jìn)遼寧省各縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升，這可能是由于遼寧省的人才鼓勵(lì)和引進(jìn)政策不完備，高鐵開(kāi)通后交通更加發(fā)達(dá)，因此大部分人才外流。

（三）穩(wěn)健性分析

1.基于PSM-DID 方法檢驗(yàn)。雙重差分法（DID）需要滿足“平行趨勢(shì)”假定，而傾向得分匹配（PSM）可為實(shí)驗(yàn)組匹配符合“平行趨勢(shì)”的控制組。為此，首先根據(jù)處理變量和協(xié)變量計(jì)算傾向得分；其次選擇合適的匹配方法，為實(shí)驗(yàn)組的每個(gè)個(gè)體確定與其匹配的控制組個(gè)體；接著分別計(jì)算實(shí)驗(yàn)組和與其匹配的控制組的結(jié)果變量前后變化；最后進(jìn)行PSMDID 估計(jì)[8]。本文選取4 個(gè)協(xié)變量，具體模型構(gòu)建式見(jiàn)公式（2），其中β0為常數(shù)項(xiàng)，i和t分別為個(gè)體和年份時(shí)間變量。

圖2 傾向得分概率分布圖

本文采用核匹配方法，繪制了匹配前后實(shí)驗(yàn)組與控制組的傾向得分概率分布圖。由圖3 可知，匹配前實(shí)驗(yàn)組與控制組的傾向得分概率分布存在較大差異，如果直接進(jìn)行DID 估計(jì)可能會(huì)產(chǎn)生估計(jì)偏誤。但匹配后實(shí)驗(yàn)組與控制組的傾向得分概率差異大幅減小，基本符合二者之間的“平行趨勢(shì)”要求。同時(shí)匹配后各協(xié)變量的標(biāo)準(zhǔn)化偏差得到大幅度下降且更加趨近于0，其絕對(duì)值均控制在10%以內(nèi)，保證了PSM 的有效性。PSM-DID 估計(jì)結(jié)果與基準(zhǔn)回歸的結(jié)果基本一致，且模型擬合程度較好，這說(shuō)明高鐵開(kāi)通確實(shí)推動(dòng)了遼寧省縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

2.反事實(shí)檢驗(yàn)。除了高鐵開(kāi)通這一政策會(huì)影響遼寧省縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展之外，一些其他不可測(cè)的政策或因素也會(huì)影響遼寧省縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。為了使實(shí)驗(yàn)結(jié)果更加穩(wěn)健，借鑒前人（范子英和田彬彬，2013）[9]的研究方法，通過(guò)改變高鐵這一外生政策執(zhí)行時(shí)間進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果見(jiàn)表3 中（1）列（2）列。若估計(jì)結(jié)果不顯著則表明經(jīng)濟(jì)發(fā)展的增量來(lái)源于高鐵開(kāi)通。該結(jié)果表明高鐵的開(kāi)通確實(shí)能夠影響遼寧省縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

表3 改變政策時(shí)間回歸和異質(zhì)性分析結(jié)果

3.異質(zhì)性分析。高鐵開(kāi)通的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)也會(huì)存在異質(zhì)性，因此將遼寧省各縣按普通縣和縣級(jí)市進(jìn)行區(qū)域劃分后再次進(jìn)行研究。由表3 中（3）列（4）列得出高鐵開(kāi)通對(duì)遼寧省普通縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展的帶動(dòng)作用最明顯，即高鐵開(kāi)通帶動(dòng)遼寧省普通縣經(jīng)濟(jì)增加了13%。這是由于普通縣的經(jīng)濟(jì)基礎(chǔ)相對(duì)薄弱，雖不能在資金、技術(shù)、基礎(chǔ)設(shè)施等方面與發(fā)達(dá)地區(qū)相比較，但普通縣發(fā)展?jié)摿薮?，并且能抓住高鐵帶來(lái)的發(fā)展機(jī)遇，從而帶動(dòng)當(dāng)?shù)亟?jīng)濟(jì)發(fā)展。高鐵開(kāi)通雖然帶動(dòng)縣級(jí)市經(jīng)濟(jì)增加了9.2%，但結(jié)果并不顯著。縣級(jí)市雖然知名度高、交通便利，但是縣級(jí)市的人才外流也比較嚴(yán)重，且縣級(jí)市經(jīng)濟(jì)較發(fā)達(dá)，所以高鐵對(duì)其帶動(dòng)作用并不明顯。

4.隨機(jī)抽樣。隨機(jī)抽樣的方法可用于驗(yàn)證基準(zhǔn)回歸的結(jié)果是否穩(wěn)?。ㄖ苊?，2018）[10]。本文在所有的820 個(gè)樣本中隨機(jī)抽取400 個(gè)作為“偽實(shí)驗(yàn)組”進(jìn)行安慰劑檢驗(yàn)，并將該隨機(jī)抽樣過(guò)程重復(fù)500次。圖3 為樣本分布情況，其結(jié)果幾乎都集中分布在0附近，說(shuō)明未觀測(cè)到的變量幾乎不會(huì)影響到實(shí)驗(yàn)結(jié)果，換言之，基準(zhǔn)分析中的影響效應(yīng)的確是由高鐵開(kāi)通帶來(lái)的。

圖3 隨機(jī)抽樣圖

四、結(jié)論與討論

本文采用2000—2020 年遼寧省41 個(gè)縣的微觀面板數(shù)據(jù)進(jìn)行雙重差分分析，得出以下結(jié)論：高鐵開(kāi)通對(duì)遼寧省各縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著積極作用，在其他條件不變的情況下，與控制組相比，高鐵開(kāi)通后遼寧省實(shí)驗(yàn)組縣域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)了8.5%，高鐵開(kāi)通后遼寧省各縣公共服務(wù)水平、通訊發(fā)展水平和基礎(chǔ)設(shè)施水平系數(shù)的提升會(huì)顯著促進(jìn)遼寧省各縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提升；高鐵開(kāi)通對(duì)普通縣經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響相較于縣級(jí)市大。

基于以上研究結(jié)論，為了促進(jìn)遼寧省各縣域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展，提出以下建議：（1）努力創(chuàng)建“服務(wù)型”政府來(lái)優(yōu)化經(jīng)濟(jì)環(huán)境，一切以企業(yè)和大眾的實(shí)際需求為出發(fā)點(diǎn)。設(shè)立專(zhuān)項(xiàng)資金用于縣域發(fā)展，優(yōu)化財(cái)政資金的投資結(jié)構(gòu)，將資金更多的投向公共服務(wù)領(lǐng)域。（2）完善的基礎(chǔ)設(shè)施是經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的前提和基石。要借著高鐵之風(fēng)大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)，既要考慮到已有線路和城市交通，同時(shí)也要考慮到其他因素的影響。要積極開(kāi)發(fā)高鐵站點(diǎn)周邊，打造各類(lèi)產(chǎn)業(yè)。同時(shí)要完善高鐵站與機(jī)場(chǎng)、火車(chē)站、汽車(chē)站、市中心的交通方式，實(shí)現(xiàn)無(wú)縫銜接。（3）互聯(lián)網(wǎng)經(jīng)濟(jì)引發(fā)的生產(chǎn)、生活和消費(fèi)方式變革，成為各地轉(zhuǎn)型的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。遼寧省各縣應(yīng)充分抓住當(dāng)前互聯(lián)網(wǎng)通訊網(wǎng)絡(luò)技術(shù)帶來(lái)的發(fā)展機(jī)遇，加強(qiáng)遼寧縣域電信基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，推動(dòng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型升級(jí)發(fā)展。（4）著眼于普通縣，強(qiáng)化高鐵網(wǎng)絡(luò)建設(shè)。高速鐵路的開(kāi)通能推動(dòng)站點(diǎn)城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，高鐵沿線城市更容易發(fā)展成經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)極（顏銀根等，2020）[11]。通過(guò)研究發(fā)現(xiàn)高鐵開(kāi)通對(duì)普通縣的經(jīng)濟(jì)有更強(qiáng)的推動(dòng)作用，因此普通縣應(yīng)該抓住機(jī)遇大力發(fā)展經(jīng)濟(jì)，但也應(yīng)該追求區(qū)域平衡發(fā)展，從全局出發(fā)統(tǒng)籌規(guī)劃。