(中央財經(jīng)大學(xué) 北京 100081)

一、引言

近年來，中國的高速鐵路發(fā)展迅速。截止2016年底，中國鐵路營業(yè)里程達(dá)12.4萬公里，其中高速鐵路2.2萬公里以上，運營里程占到全世界高鐵總量的65%左右。2017年《鐵路“十三五”發(fā)展規(guī)劃》的出臺更是為高速鐵路網(wǎng)絡(luò)的完善提供了良好的環(huán)境。

國內(nèi)外學(xué)者就高速鐵路的發(fā)展對經(jīng)濟(jì)等方面的影響進(jìn)行了大量的研究。

高鐵對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響機(jī)制可以大致概括為直接和間接兩個方面。直接影響體現(xiàn)在鐵路運輸能力和通達(dá)性。高速鐵路的建設(shè)大大增加了城市間的通達(dá)能力，促進(jìn)了商品和信息的流通，降低了商品和要素的運輸成本，促進(jìn)了高鐵沿線城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。楊金華(2014)基于現(xiàn)階段與預(yù)期2030年的湖南鐵路網(wǎng)數(shù)據(jù)，選取日?？蛇_(dá)性等3個指標(biāo)分析，表明高鐵將全面提升湖南區(qū)域可達(dá)性水平。間接影響主要體現(xiàn)在聚集效應(yīng)和擴(kuò)散效應(yīng)。隨著高速鐵路的開通，人才、資金等資源的流動將會更加容易。作為交通樞紐，高鐵沿線城市將會吸引全國的資源向其聚集，也提供了更好的創(chuàng)新創(chuàng)業(yè)的環(huán)境。同時，高鐵可以將中心城市的優(yōu)勢向沿線的中小城市擴(kuò)散，促進(jìn)其經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

也有理論提出高鐵的開通會帶來“吸虹效應(yīng)”，資源會沿著高鐵線路向大城市聚集，從而造成中小城市遭遇人才、資本流失等問題。張克中和陶東杰(2016)通過2001年—2012年地級市的面板數(shù)據(jù)驗證了高鐵的“吸虹效應(yīng)”。

學(xué)者們對于高鐵對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的具體影響也進(jìn)行了一定的研究。

一些研究著眼于全中國，從宏觀層面分析高鐵的開通

例如，劉勇政和李巖(2017)采用DID方法，對2002—2013年280個地級市的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行實證分析，發(fā)現(xiàn)高鐵建設(shè)對于本地和相鄰城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展都有促進(jìn)作用。Xiao Ke(2017)基于1990-2013年中國地級市的經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)，對“四縱”通過的21各地級市的高鐵效應(yīng)進(jìn)行研究，表明高鐵開通使得實驗組人均GDP提升了48%。王垚和年猛(2014)采用多期DID對2006-2010年地級市的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，表明在短期內(nèi)高鐵的開通對區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展沒有顯著作用。

一些城市立足于某一個省，研究經(jīng)過該省的高鐵線路如何影響該省的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展。例如，李新光等(2017)采用DID模型對2001—2014年福建省58個地級市的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)在短期內(nèi)，高鐵對地區(qū)GDP總量水平有顯著的促進(jìn)作用，但是對增速有抑制趨勢。

還有一些研究著眼于某一條高鐵線路，研究其對沿線城市的經(jīng)濟(jì)增長有何影響。例如，楊曉智(2017)采用固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)和混合OLS三種方法對48個城市2007—2011年的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，證實了京滬高鐵對沿線城市的經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的正向影響。

國內(nèi)關(guān)于哈大高鐵的開通對沿線城市經(jīng)濟(jì)增長影響的研究并不是很多。黃文影(2015)和于慧妍(2015)通過“有—無對比法”分別對哈大高鐵對沿線區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展和遼寧經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)大小進(jìn)行了定量分析。

哈大高鐵是世界上第一條穿越高寒地區(qū)的高鐵，于2012年12月1日正式開通。哈大高鐵共設(shè)23個車站，途經(jīng)東北三省四個副省級城市和六個地級市及其所轄區(qū)縣。本文基于哈大高鐵沿線的9個城市，以及東北三省從未開通高鐵的12個城市，2002-2016年的面板數(shù)據(jù)，通過固定效應(yīng)分析了哈大高鐵對沿線城市的經(jīng)濟(jì)增長的影響。此外，將城市按照是否副省級進(jìn)行劃分，分別進(jìn)行回歸以驗證“吸虹效應(yīng)”。最后，考慮模型的內(nèi)生性問題，選取工具變量進(jìn)行進(jìn)一步回歸。本文所用數(shù)據(jù)主要來源于中經(jīng)網(wǎng)，wind數(shù)據(jù)庫以及城市統(tǒng)計年鑒。

二、實證分析

(一)模型和數(shù)據(jù)

哈大高鐵是我國中長期鐵路規(guī)劃中“四縱四橫”高速鐵路網(wǎng)的“一縱”。哈大高鐵于2005年末批復(fù)立項，2007年8月23日正式開工建設(shè)，2012年12月1日正式開通。哈大高鐵全長921公里，縱貫東北三省，共設(shè)23個車站，途經(jīng)四個副省級城市和六個地級市及其所轄區(qū)縣。

本文主要研究哈大高鐵的正式開通對沿線城市的經(jīng)濟(jì)增長是否有影響。根據(jù)數(shù)據(jù)的可得性，選取哈大高鐵沿線的9個城市以及東北三省從未開通的高鐵站點的12個城市進(jìn)行研究，樣本區(qū)間為2002年—2016年。

我們通過設(shè)定dummy變量來對哈大高鐵的正式開通進(jìn)行模擬。為了剔除城市固定效應(yīng)，我們采用固定效應(yīng)來進(jìn)行探究，具體模型如下：

dGDPit=β0+β1GTit+γXit+ui+φt+εit(1)

其中：

dGDP為人均GDP的增長率，為本文采用的經(jīng)濟(jì)增長的衡量指標(biāo)。

GT為代表高鐵是否正式開通運營的dummy變量。哈大高鐵于2012年12月1日正式開通，我們將事件簡化為哈大高鐵于2013年正式開通。因此，2013年及之后，哈大高鐵沿線城市所對應(yīng)的GTit取1，其余取0。

表1 相關(guān)變量統(tǒng)計描述

X為一組控制變量，用來控制經(jīng)濟(jì)面對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，從而更準(zhǔn)確地分析開通和信息對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。根據(jù)文獻(xiàn)中常用的設(shè)定，本文選取FDI來衡量經(jīng)濟(jì)開放度，第三產(chǎn)業(yè)就業(yè)人員占就業(yè)總數(shù)的比重來衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，教育支出占財政支出的比重來衡量人力資本，固定資產(chǎn)投資完成額來衡量實物資本，就業(yè)人數(shù)來衡量勞動力。除產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和人力資本的橫兩變量外，均采用自然對數(shù)值進(jìn)行回歸。

ui為第i個城市不的城市固定效應(yīng)，φt為各年份的時間虛擬變量，εit為隨機(jī)擾動項。

我們所關(guān)心的是β1，它解釋了高鐵線路的開通對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。若其顯著為正，則表明哈大高鐵的正式開通運營促進(jìn)了沿線城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。若其顯著為負(fù)，則表明哈大高鐵的正式開通運營對沿線城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生了消極影響。

回歸中所用變量的統(tǒng)計描述如表1。

(二)結(jié)果與分析

1.基本結(jié)果

表2展示了回歸結(jié)果。第(1)列匯報的是基于全體樣本21個城市的回歸結(jié)果。其中，高鐵開通的系數(shù)為正，但不顯著，在一定程度上證實了高鐵的開通運營對沿線城市的經(jīng)濟(jì)增長帶來了一定的促進(jìn)作用。

表2 高鐵開通對經(jīng)濟(jì)增長影響的初步回歸結(jié)果

括號內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤；*、**、***分別代表10%，5%，1%的顯著性水平

由于副省級城市相較于地級市具有很多優(yōu)勢，高鐵的開通可能會導(dǎo)致沿線中小城市的資源向更發(fā)達(dá)的城市(副省級城市)聚集，從而在促進(jìn)沿線大城市的經(jīng)濟(jì)增長的同時，對沿線的地級市的經(jīng)濟(jì)增長帶來消極的影響。這一現(xiàn)象即為吸虹效應(yīng)。因此，我們又分別對副省級城市(大連、長春、沈陽、哈爾濱)以及非副省級城市進(jìn)行了回歸，所用的對照組不變。

回歸結(jié)果列于表2第(2)(3)列。副省級城市高鐵開通的系數(shù)顯著為正；而非副省級城市系數(shù)為負(fù)，但不顯著。這樣的回歸結(jié)果在一定程度上證實了吸虹效應(yīng)的存在。哈大高鐵的開通促進(jìn)了沿線副省級城市的經(jīng)濟(jì)增長，但對沿線的非副省級城市的經(jīng)濟(jì)增長帶來了一定的消極影響。

控制變量中，外商直接投資和固定資產(chǎn)投資顯著地促進(jìn)了城市的經(jīng)濟(jì)增長。三產(chǎn)比重，教育支出占比以及就業(yè)人數(shù)沒有顯著影響。

2.工具變量回歸

在之前的文獻(xiàn)研究中，經(jīng)常會遇到交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的內(nèi)生性問題。因此，本文的回歸也有可能面臨高鐵開通城市的內(nèi)生選擇問題。一個城市的經(jīng)濟(jì)增長速度可能會是該城市是否會成為高鐵站點的原因之一。而內(nèi)生性的存在會導(dǎo)致回歸結(jié)果出現(xiàn)偏差。

表3 工具變量回歸結(jié)果

注：括號內(nèi)為標(biāo)準(zhǔn)誤；*、**、***分別代表10%，5%，1%的顯著性水平

本文選擇采用工具變量來解決內(nèi)生性問題。參照劉勇政(2017)選取的工具變量，我們選用城市歷史年份(2001年)的客運總量作為工具變量。因為一個城市的歷史客運量可能會是其是否成為高鐵站點的一個原因，但現(xiàn)在的經(jīng)濟(jì)增長速度不會影響其歷史客運量，所以我們認(rèn)為其是一個合理的工具變量。由于2001年的客運總量不隨時間變化，因此最終采用其與各年份啞變量的乘積作為工具變量。

表3展示了采用工具變量進(jìn)行回歸的主要結(jié)果。在考慮了內(nèi)生選擇問題之后，高鐵開通的系數(shù)顯著為正，與我們的預(yù)期相同。這表明哈大高鐵的開通對沿線城市的經(jīng)濟(jì)增長具有顯著的促進(jìn)作用。

三、結(jié)論

本文基于2002年—2016年哈大高鐵沿線的9個城市，以及東北三省從未開通高鐵的12個城市的面板數(shù)據(jù)，分析了哈大高鐵開通對沿線城市經(jīng)濟(jì)增長的影響。研究發(fā)現(xiàn)，哈大高鐵的開通有效的促進(jìn)了沿線城市的經(jīng)濟(jì)增長；同時，在一定程度上，驗證了輕微的吸虹效應(yīng)的存在。對于哈大高鐵沿線的大城市的經(jīng)濟(jì)增長具有更明顯的促進(jìn)作用。對于沿線的中小城市，可能會造成資源向大城市的聚集，從而對當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)增長帶來一定的消極影響。

高速鐵路的開通固然會帶來區(qū)域經(jīng)濟(jì)整體的增長，但同時也要注意各個沿線站點城市間的均衡發(fā)展，要避免以小城市的經(jīng)濟(jì)作為代價來發(fā)展大城市黨的經(jīng)濟(jì)，避免吸虹效應(yīng)的出現(xiàn)。對于沿線的中小城市，可以充分利用高鐵帶來的高通達(dá)性，加強與大城市間的交流與合作，發(fā)揮自身比較優(yōu)勢，加快城市的轉(zhuǎn)型。同時，面對人力資本和實物資本的流失，可以結(jié)合當(dāng)?shù)厍闆r，提供相應(yīng)的人才招聘以及投資創(chuàng)業(yè)的優(yōu)惠政策，盡量減少吸虹效應(yīng)帶來的消極影響。如何制定符合城市定位和發(fā)展的策略，權(quán)衡各城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，更好地發(fā)揮高鐵優(yōu)勢，將是踐行《鐵路“十三五”規(guī)劃》的一個重要議題。