李欣澤 紀小樂

內(nèi)容提要 以高鐵為代表的交通基礎(chǔ)設(shè)施大幅提高了城市間聯(lián)系的緊密程度，但其對微觀企業(yè)生產(chǎn)率的影響還有待詳細檢驗。本文選取“四縱四橫”高鐵線路和中國工業(yè)企業(yè)面板數(shù)據(jù)，利用地理信息系統(tǒng)（GIS）測度出企業(yè)與最近高鐵站點的最短直線距離，在此基礎(chǔ)上探究了高鐵開通對制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響。研究發(fā)現(xiàn)，距離高鐵站點越近的企業(yè)，其全要素生產(chǎn)率提升幅度越高，即高鐵的開通提高了企業(yè)自身的全要素生產(chǎn)率水平。同時，高鐵開通對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響存在地區(qū)異質(zhì)性和行業(yè)異質(zhì)性：就東部地區(qū)而言，高鐵開通對位于城區(qū)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率的拉動作用要遠遠小于位于非城區(qū)的企業(yè)，而對西部地區(qū)則剛好相反，這間接證明了高鐵開通對不同地區(qū)企業(yè)邊際遞減效應(yīng)的差異性;高鐵開通對高新技術(shù)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響高于傳統(tǒng)企業(yè)。

關(guān)鍵詞 高鐵（HSR） 最短直線距離 全要素生產(chǎn)率

席卷全球的2008年金融危機給中國經(jīng)濟帶來負面沖擊，為刺激經(jīng)濟增長，中央政府出臺了“四萬億”投資計劃，“鐵公機”（鐵路、公路、機場）基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)隨之明顯增加，特別是高鐵建設(shè)。經(jīng)過近10年的快速發(fā)展，中國高鐵遍布全國。據(jù)國家鐵路局數(shù)據(jù)顯示，截至2017年底，高鐵運營里程高達2.5萬公里，位居世界第一，高鐵客運量占鐵路客運量的56.8%，中國已全面進入高鐵時代。建設(shè)高鐵的重要目標是助力經(jīng)濟增長，但在高鐵網(wǎng)絡(luò)迅速擴張的時代，中國的經(jīng)濟增速卻呈現(xiàn)逐年下滑趨勢，那么建設(shè)高鐵的初衷能夠?qū)崿F(xiàn)嗎？

國內(nèi)外大量學者探究了高鐵對經(jīng)濟增長、經(jīng)濟活動的影響，但對于高鐵能否促進經(jīng)濟增長，現(xiàn)有研究的結(jié)論并不一致：一方面，開通高鐵能夠促進經(jīng)濟增長，這是因為高鐵能夠促進人口流動與增進就業(yè)、帶動沿線城市房價上漲、降低企業(yè)搜尋供應(yīng)商的成本;①另一方面，高鐵的增長效應(yīng)存在異質(zhì)性，并不是所有地區(qū)都能從中獲益，開通高鐵甚至對一些地區(qū)還存在 “虹吸效應(yīng)”，即對部分地區(qū)的經(jīng)濟增長存在抑制作用。在評估中國高鐵的增長效應(yīng)時，馬光榮及張克中、陶東杰發(fā)現(xiàn)，高鐵開通雖然促進了大城市的經(jīng)濟增長，但其“虹

* 基金項目：國家社會科學基金項目“供給側(cè)改革下產(chǎn)業(yè)政策對產(chǎn)業(yè)升級的有效性研究”（18BJYL051）;國家社會科學基金青年項目“優(yōu)化人力資本配置研究”（16CJY015）

① G.M.Ahlfeldt and A. Feddersen，“From Periphery to Core：Economic Adjustments to High Speed Rail，” IEB Working Paper，no.38，2010; S. Zheng and M.E. Kahn， “Chinas Bullet Trains Facilitate Market Integration and Mitigate the Cost of Megacity Growth，” Proceedings of the National Academy of Sciences， vol.110， no.14， 2013， pp.1248～1253; A.B. Bernard， A. Moxnes and Y.U. Saito， “Production Networks， Geography and Firm Performance，” NBER Working Paper， no.21082， 2015.

吸效應(yīng)”顯著制約了高鐵沿途非中心城市的經(jīng)濟增長;Ke等也發(fā)現(xiàn)，高鐵開通拉動了東部地區(qū)經(jīng)濟增長，但卻抑制了部分中西部地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展。 馬光榮：《中國高速鐵路對城市增長的影響》，北京大學-林肯研究院城市發(fā)展與土地政策研究中心工作論文，2015年8月15日;張克中、陶東杰：《交通基礎(chǔ)設(shè)施的經(jīng)濟分布效應(yīng)——來自高鐵開通的證據(jù)》，《經(jīng)濟學動態(tài)》2016年第6期;X.Ke， H.Chen， Y.Hong and C.Hsiao，“Do Chinas High-Speed-Rail Projects Promote Local Economy？—New Evidence from a Panel Data Approach，”China Economic Review， vol.44， 2017， pp.203～226.故高鐵能否助推區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展，仍是一個亟待考察的重要問題。

不同于現(xiàn)有研究，本文并非直接考察高鐵對經(jīng)濟增長的效應(yīng)，我們轉(zhuǎn)而考察高鐵對企業(yè)全要素生產(chǎn)率（TFP）的影響。這主要出于如下幾方面考慮：首先，全要素生產(chǎn)率是經(jīng)濟增長的關(guān)鍵。Hall和Jones以及Prescott的經(jīng)典研究指出，TFP水平差異是地區(qū)間經(jīng)濟發(fā)展水平差異的根源。 R.E.Hall and C.I.Jones，“Why Do Some Countries Produce So Much More Output Per Worker than Others？”Quarterly Journal of Economics，vol.114，no.1，1999，pp.83～116;E.Prescott，“Prosperity and Depression，”American Economic Review，vol.92，no.2，2002，pp.1～15.如果高鐵開通能夠提高企業(yè)的TFP水平，那么便存在高鐵促進區(qū)域經(jīng)濟增長的證據(jù)。其次，檢驗高鐵是否能發(fā)揮可持續(xù)的“造血”效應(yīng)。高鐵開通可能會拉動當?shù)亟?jīng)濟增長，但這種拉動是短暫的、不可持續(xù)的“輸血”效應(yīng)，還是能真正促進經(jīng)濟增長、發(fā)揮“造血”效應(yīng)，就要看高鐵是否能夠拉動當?shù)氐娜厣a(chǎn)率提升。最后，提供高鐵影響經(jīng)濟增長的微觀機制。關(guān)于高鐵的增長效應(yīng)，現(xiàn)有研究主要集中在宏觀層面，但對高鐵如何影響到經(jīng)濟增長，其微觀機制是什么，現(xiàn)有研究探討較少。在基礎(chǔ)設(shè)施的增長效應(yīng)研究領(lǐng)域，學者們考察了高速公路等影響經(jīng)濟增長的微觀機制， C. Shirley and C. Winston， “Firm Inventory Behavior and the Returns from Highway Infrastructure Investments，” Journal of Urban Economics， vol.55， no.2， 2004， pp.398～415; H. Li and Z. Li， “Road Investments and Inventory Reduction： Firm Level Evidence from China，”Journal of Urban Economics， vol.76，2013， pp.43～52; A. Holl， “Highways and Productivity in Manufacturing Firms，”Journal of Urban Economics， vol.93， 2016， pp.131～151.其中Li和Li實證檢驗了公路建設(shè)對企業(yè)庫存成本的影響，發(fā)現(xiàn)公路投資每提高1美元，企業(yè)可以節(jié)約2美分的庫存成本。不同于公路等傳統(tǒng)基礎(chǔ)設(shè)施，高鐵是一種“只運人不運貨”的新型交通運輸方式，對TFP的影響機制可能存在差異。具體來講，高鐵開通縮短了商業(yè)旅行時間，降低了企業(yè)間信息不對稱程度，促進了資本、技術(shù)、知識等要素的跨企業(yè)流動，優(yōu)化了企業(yè)資源配置，這些都可能提高TFP。那么，在微觀層面上，高鐵開通能提高企業(yè)的全要素生產(chǎn)率嗎？其影響程度有多大？這需要我們做進一步的研究和分析。

然而，研究高鐵對TFP的影響存在一定的挑戰(zhàn)，最大的困難在于準確測度企業(yè)到高鐵站點的距離。具體來講，即使高鐵經(jīng)過企業(yè)所在地，如果當?shù)貨]有高鐵站點，那么企業(yè)將無法享受高鐵帶來的溢出效應(yīng)。另外，對于相同地區(qū)的兩個企業(yè)，如果他們距離高鐵站點的距離不同，那么高鐵對他們的影響程度也可能不同。目前多數(shù)研究是利用企業(yè)所在市、區(qū)、縣的中心點到最近高速公路或高鐵站點的直線距離進行衡量， 高翔、龍小寧、楊廣亮：《交通基礎(chǔ)設(shè)施與服務(wù)業(yè)發(fā)展——來自縣級高速公路和第二次經(jīng)濟普查企業(yè)數(shù)據(jù)的證據(jù)》，《管理世界》2015年第8期;張夢婷、俞峰、鐘昌標、林發(fā)勤：《高鐵網(wǎng)絡(luò)、市場準入與企業(yè)生產(chǎn)率》，《中國工業(yè)經(jīng)濟》2018年第5期。但用類似的方法測度企業(yè)到高鐵站點的距離將會導致較大誤差。因為這種方法默認在同一個市、縣、區(qū)內(nèi)所有企業(yè)受高鐵的影響程度相同，這是較強的假定。為了克服上述困難，本文利用GIS技術(shù)從中國高鐵建設(shè)“四縱四橫”的矢量數(shù)據(jù)中提取高鐵站點信息，借助中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫提供的12位行政區(qū)劃代碼，并結(jié)合百度地圖API和地理信息系統(tǒng)GIS，精確測度了每家企業(yè)到高鐵站點的最短直線距離?；谛聹y算的企業(yè)到高鐵站點距離數(shù)據(jù)，本文實證分析了高鐵對制造業(yè)企業(yè)TFP的影響。

相比于現(xiàn)有研究，本文除了在數(shù)據(jù)上做出重要貢獻外，還在以下方面進行了擴展：從微觀視角切入，提出理論假說并構(gòu)建計量分析模型，探究高鐵開通對制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，并且分析這種影響的地區(qū)異質(zhì)性和行業(yè)異質(zhì)性。本文在一定程度上彌補了以往研究在視角上和內(nèi)容上的不足，有助于增進人們對高鐵經(jīng)濟效應(yīng)的理解，可為我國制造業(yè)企業(yè)的選址、生產(chǎn)與投資策略等提供有效指導。

二、研究背景與理論假說

1.背景介紹

中央政府在2008年10月、2016年6月相繼通過了《中長期鐵路網(wǎng)規(guī)劃（2008年調(diào)整）》《中長期鐵路網(wǎng)規(guī)劃（2016年調(diào)整）》，在逐步實現(xiàn)2008年“四縱四橫”高鐵網(wǎng)規(guī)劃目標的同時，向?qū)崿F(xiàn)“八縱八橫”高速鐵路網(wǎng)，以及相鄰大中城市間1-4小時交通圈、城市群內(nèi)0.5-2小時交通圈的目標努力。并且伴隨中國城市群的發(fā)展，城市群內(nèi)城市之間居民和企業(yè)對高鐵的需求也在日益增強，高鐵建設(shè)對區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展和居民的日常生活都產(chǎn)生了極大的影響。一方面，高鐵作為一種低污染、高性能的新型運輸方式，改變了居民的出行方式和需求，影響了居民的消費需求和生活方式，進而提高了社會整體福利水平。另一方面，在區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展上，高鐵通過改變交通運輸方式，影響企業(yè)生產(chǎn)成本和運營方式，加速了資本、勞動、技術(shù)、知識等生產(chǎn)要素的流動性，提升了資源的空間配置效率，同時也改善了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。

伴隨著高鐵的迅速發(fā)展，越來越多的企業(yè)受到了高鐵開通的影響。我們手工收集了2008-2012年間全國開通高鐵站點數(shù)目和城市數(shù)目的數(shù)據(jù)，并繪制了相應(yīng)的變化圖（圖1A-圖1B）。圖中數(shù)據(jù)顯示，在這一時期，全國開通高鐵站點數(shù)目由2008年的20個逐步增加到2012年的251個，全國范圍開通高鐵的城市數(shù)目也由2008年的10個地級市，逐步擴展到88個，已經(jīng)初步形成具有規(guī)模的高鐵網(wǎng)。這為我們實證分析高鐵對制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響提供了良好的契機。同時，我們還統(tǒng)計描述了2009-2013年間受到高鐵發(fā)展影響的企業(yè)數(shù)量情況。從表1來看，在總體上制造業(yè)企業(yè)距最近高鐵站點的平均距離在逐年縮短，并且附近有高鐵站點的企業(yè)數(shù)量增長迅速，從2009年只有2.4%的企業(yè)附近有高鐵站點迅速增長到2011年的25.7%，到了2013年更是有超過1/3的企業(yè)附近有高鐵站點。

注：1.考慮到高鐵開通對企業(yè)的滯后作用，表格中所有高鐵變量都是滯后一期的數(shù)據(jù)，2008年開通的高鐵會對2009年企業(yè)產(chǎn)生影響，故表1從2009年開始列表。2.我們利用每家企業(yè)所在的經(jīng)緯度坐標與高鐵開通站點的經(jīng)緯度坐標測度企業(yè)距最近高鐵站點的最短直線距離，定義當距離≤30km時為企業(yè)附近有高鐵通過，當距離>30km時為沒有高鐵通過。3.本文數(shù)據(jù)源自2009-2013年的中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫，考慮到2010年數(shù)據(jù)庫質(zhì)量存在問題，將其在樣本中剔除。

2.理論假設(shè)

Baily等、Melitz和Polanec，Heish和Klenow等學者研究發(fā)現(xiàn)，全要素生產(chǎn)率增長來源可以分為以下四個部分：在位企業(yè)自身的技術(shù)水平提升、在位企業(yè)的資源配置狀況的改善、高技術(shù)水平的企業(yè)進入以及低技術(shù)水平的企業(yè)退出。 M.N. Baily， C. Hulten， D. Campbell and R.E. Caves， “Productivity Dynamics in Manufacturing Plants，” Brookings Papers on Economic Activity. Microeconomics， vol.23， 1992， pp.187～267; M.J. Melitz and S. Polanec，“Dynamic Olley-Pakes Productivity Decomposition with Entry and Exit，” RAND Journal of Economics， vol.46， no.2， 2015， pp.362～375; C.T. Hsieh and P. J. Klenow， “Misallocation and Manufacturing TFP in China and India，” Quarterly Journal of Economics， vol.124， no.4， 2009， pp.1403～1448.由于本文研究的是2009-2013年間在位企業(yè)的全要素生產(chǎn)率是否會受到高鐵開通的影響，故高鐵開通對全要素生產(chǎn)率的影響主要源于在位企業(yè)自身技術(shù)水平的變動，以及在位企業(yè)資源配置效率的變動。一般而言，高鐵開通對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響主要源于以下幾個方面：（1）促進貿(mào)易一體化和專業(yè)化分工，影響企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。高鐵極大程度上降低了商業(yè)旅行的時間，一方面其有效地提高了企業(yè)商業(yè)合作的效率，降低了企業(yè)間信息不對稱程度，加強了上下游企業(yè)間合作力度，進一步提高了專業(yè)化分工和產(chǎn)業(yè)鏈優(yōu)化升級，從而有效提高了企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平和產(chǎn)業(yè)升級速度;另一方面，高鐵可以使企業(yè)更及時地捕捉到市場的價格信號和消費者需求結(jié)構(gòu)變化，通過對企業(yè)的投資策略、生產(chǎn)規(guī)模以及產(chǎn)品優(yōu)化等一系列活動進行有效及時的調(diào)整，擴大了企業(yè)的市場份額，促進了區(qū)域貿(mào)易一體化，進而提高了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。（2）加速知識外溢速度，促進企業(yè)自身技術(shù)水平和研發(fā)能力的提升。在市場經(jīng)濟的大環(huán)境下，高鐵的開通加快了技術(shù)、知識的外溢速度，使技術(shù)水平相對較低的企業(yè)能夠更方便、快捷地獲得優(yōu)化的管理模式和先進的技術(shù)、工藝，同時也加強了高技術(shù)企業(yè)間的研發(fā)創(chuàng)新競爭，進而提高了企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。例如，高鐵開通后，方便了高新技術(shù)人才到技術(shù)比較薄弱的企業(yè)定期進行技術(shù)培訓、大型先進機器的安裝與維護，同時也可以使得大型管理咨詢公司、律師事務(wù)所等更專業(yè)的團隊對企業(yè)自身管理模式進行升級與優(yōu)化更加便捷，這都有利于企業(yè)全要素生產(chǎn)率提升。（3）促進要素充分流動，提高企業(yè)的資源配置效率。高鐵開通后促進了企業(yè)間相互合作，資本、技術(shù)等生產(chǎn)要素可以更自由、充分地在企業(yè)間流動，這有助于企業(yè)發(fā)揮各自的比較優(yōu)勢，提高資源配置效率，進而改善企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。綜上，提出假設(shè)1：

假設(shè)1：高鐵開通提高了制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平。

企業(yè)所在的行業(yè)存在要素稟賦結(jié)構(gòu)差異，這可能會導致高鐵對不同行業(yè)內(nèi)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生異質(zhì)性影響。根據(jù)比較優(yōu)勢理論，交通基礎(chǔ)設(shè)施的修建降低了交通運輸成本，從而提高了對交通基礎(chǔ)設(shè)施依賴程度（貨運或客運依賴程度）較強行業(yè)的比較優(yōu)勢。一般來說，工業(yè)部門相對于農(nóng)業(yè)部門對交通基礎(chǔ)設(shè)施的依賴程度更高，高速公路等交通設(shè)施的修建使得勞動力更容易由農(nóng)業(yè)部門向制造業(yè)部門轉(zhuǎn)移，因此交通基礎(chǔ)設(shè)施好的地區(qū)能夠吸引更多的制造業(yè)企業(yè)設(shè)立或遷入，增加制造業(yè)部門就業(yè)人數(shù)和產(chǎn)出， A. Chandra and E. Thompson， “Does Public Infrastructure Affect Economic Activity？ Evidence from the Rural Interstate Highway System，” Regional Science and Urban Economics， vol.30， no.4， 2000， pp.457～490; S. Gibbons， T. Lyytikinen， H.G. Overman and R. Sanchis-Guarner， “New Road Infrastructure： The Effects on Firms，” SERC Discussion Papers， no.214， 2016.類似地，航空網(wǎng)絡(luò)的逐步建立也促進了工業(yè)產(chǎn)出的增加。從工業(yè)內(nèi)部不同行業(yè)來看，交通基礎(chǔ)設(shè)施的修建對貨運依賴程度較高的行業(yè)影響程度較大。例如，高速公路的修建通過降低企業(yè)庫存成本、運輸成本等方式，促進了沿線地區(qū)運輸業(yè)、零售業(yè)等對交通運輸成本比較敏感行業(yè)產(chǎn)出的顯著增長，同時也提高了這些行業(yè)對技術(shù)勞動力的需求。 G. Michaels， “The Effect of Trade on the Demand for Skill： Evidence from Chinese Interstate Highway System，” Review of Economics and Statistics， vol.90， no.4， 2008， pp.683～701; G. Duranton， P.M. Morrow and M.A.Turner， “Roads and Trade： Evidence from the US，” Review of Economic Studies， vol.81， no.2， 2014， pp.681～724.不同于傳統(tǒng)運輸方式，高鐵作為一種“只運人而不運貨”的新型運輸方式，它極大地縮短了商業(yè)出行時間，提高了企業(yè)技術(shù)人員間交流的頻率以及企業(yè)間資本流動和技術(shù)外溢的速度，因此，高鐵對技術(shù)密集型行業(yè)內(nèi)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進作用要高于其他行業(yè)。另外，企業(yè)所處行業(yè)的市場集中度也會影響到高鐵對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用程度。當兩家企業(yè)同時受到高鐵影響時，其所處行業(yè)的競爭程度的差異會擴大或縮小高鐵對要素流動的作用。對市場集中度較低的行業(yè)來說，高鐵開通會加強競爭，低生產(chǎn)率的企業(yè)將逐漸被淘汰，存活企業(yè)的全要素生產(chǎn)率也會提升。據(jù)此提出假設(shè)2：

假設(shè)2：高鐵開通對制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響存在行業(yè)異質(zhì)性和市場集中度異質(zhì)性。

新經(jīng)濟地理理論認為，由于存在“規(guī)模報酬遞增”效應(yīng)，制造業(yè)企業(yè)往往會向“中心”城市集聚，最終形成“中心-外圍”的空間布局。一般來說，一個城市內(nèi)部的“中心”城區(qū)擁有較為完善的基礎(chǔ)設(shè)施，高鐵開通可以更好地發(fā)揮相互協(xié)調(diào)作用，吸引更多的技術(shù)工人，形成豐富的人才資源蓄水池，由此緩解企業(yè)在生產(chǎn)過程中面臨的技術(shù)人員短缺及勞動力成本不確定性問題，進而降低企業(yè)的生產(chǎn)成本，提高企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。另外，當“中心”城區(qū)擁有一定規(guī)模數(shù)量的企業(yè)后，高鐵開通將吸引更多的專業(yè)供應(yīng)商遷入， S.Datta， “The Impact of Improved Highways on Indian Firms，” Journal of Development Economics， vol. 99， no.1， 2012， pp. 46～57.逐步形成完整的“上下游”產(chǎn)業(yè)鏈，更好地發(fā)揮規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)，企業(yè)的庫存成本、交通運輸成本等將大幅降低，同時知識外溢的速度也將提高，使得企業(yè)能夠以較低成本獲取新知識、新技術(shù)，由此進一步提高了企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平。 B. Faber， “Trade Integration， Market Size，and Industrialization： Evidence from Chinas National Trunk Highway System，” Review of Economic Studies， vol.81， no.3， 2014， pp.1046～1070.但是，隨著“中心”城區(qū)逐漸出現(xiàn)交通擁擠、用地成本上升、環(huán)境惡化、資源緊張等“癥狀”，企業(yè)全要素生產(chǎn)率將受到影響。一方面，高鐵開通帶來了交通便利，大量技術(shù)人員為降低生活成本，將選擇在“中心”城區(qū)周邊生活，使得“中心”城區(qū)逐漸失去人才資源優(yōu)勢;另一方面，制造業(yè)企業(yè)為降低生產(chǎn)成本，也將逐步轉(zhuǎn)移到“中心”城區(qū)周邊開通高鐵的地區(qū)，使得“中心”城區(qū)逐漸失去規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)。由此可見，高鐵能否提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平也取決于企業(yè)所在的具體位置。因此，本文提出如下假設(shè)3：

假設(shè)3：高鐵開通對制造業(yè)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率水平的影響存在地區(qū)異質(zhì)性。

三、數(shù)據(jù)與實證模型

1.數(shù)據(jù)

本文主要涉及以下四方面數(shù)據(jù)需要處理或測算：

（1）工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫數(shù)據(jù)處理。本文所使用的制造業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)來源于2009-2013年中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫。由于該數(shù)據(jù)庫存在樣本匹配混亂、指標缺失以及變量定義混亂等一系列嚴重問題， 聶輝華、江艇、楊汝岱：《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫的使用現(xiàn)狀和潛在問題》，《世界經(jīng)濟》2012年第5期。故本文在選取研究所需的“企業(yè)類型”“生產(chǎn)總值”“從業(yè)人數(shù)”“固定資產(chǎn)原值”等指標之前，按照聶輝華等、Brandt 等和楊汝岱的方法對中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫進行了處理。 聶輝華、江艇、楊汝岱：《中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫的使用現(xiàn)狀和潛在問題》，《世界經(jīng)濟》2012年第5期;L.Brandt， J.Van Biesebroeck and Y.Zhang， “Creative Accounting or Creative Destruction？ Firm-level Productivity Growth in Chinese Manufacturing，” Journal of Development Economics， vol.97， no.2， 2012， pp.339～351;楊汝岱：《中國制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率研究》，《經(jīng)濟研究》2015年第2期。進一步，為了避免樣本自選擇等原因?qū)е碌膬?nèi)生性問題，我們還對工業(yè)企業(yè)庫做了如下處理：首先，考慮到高鐵開通或建設(shè)可能會影響新企業(yè)區(qū)位選擇而導致的內(nèi)生性問題，且鑒于我們假定2009年高鐵才開始對企業(yè)產(chǎn)生作用，所以將樣本限制在2009-2013年間持續(xù)經(jīng)營的工業(yè)企業(yè)來盡可能地避免內(nèi)生性問題。其次，考慮到高鐵開通后可能會影響企業(yè)重新選址，為了避免企業(yè)可能存在自選擇問題，剔除了企業(yè)地址在樣本區(qū)間內(nèi)在城市層面發(fā)生變動的工業(yè)企業(yè)樣本點。經(jīng)過上述處理，共剔除了16504家在樣本區(qū)間內(nèi)發(fā)生地址變動的企業(yè)，最終獲得268707個樣本量。

（2）高鐵站點與工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫處理。本文考察的樣本年限為2009-2013年，考慮到高鐵開通對企業(yè)的滯后作用，我們手動整理了2008-2012年間每年高鐵開通的站點數(shù)，最終選取了251個高鐵站點納入本文研究。對于企業(yè)與高鐵的經(jīng)緯度定位，利用民政部發(fā)布的12位行政區(qū)劃代碼將2009-2013年間 由于本文界定2009年為高鐵開通對企業(yè)發(fā)生作用的時間，故只需測算出2009-2013年間企業(yè)與高鐵開通站點的最短直線距離。“中國工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫”中的企業(yè)地址定位到村或者街道層面，再借助百度地圖API確定每家企業(yè)所在地的經(jīng)緯度坐標，進而借助地理信息系統(tǒng)（GIS）測度每個高鐵站點到企業(yè)的最短直線距離。同樣地，我們也獲得了每家企業(yè)到飛機場的最短距離。

（3）縣級層面地理狀況數(shù)據(jù)處理——高程與平均坡度。本研究使用的縣級平均海拔和縣級平均坡度數(shù)據(jù)，是在借助覆蓋全國的100米空間分辨率的地表數(shù)字高程模型（DEM）加以生成之后，結(jié)合中國各縣的行政區(qū)劃邊界數(shù)據(jù)，利用ArcGIS10.3.1軟件測算獲得的。

（4）企業(yè)全要素生產(chǎn)率測算。本文使用的企業(yè)數(shù)據(jù)時間段為2009-2013年。 由于2010年工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)質(zhì)量存在問題，我們將其在樣本中剔除。2007年以后工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫沒有公布工業(yè)增加值和中間品數(shù)據(jù)，因而我們利用2004-2007年二位碼行業(yè)的增加值與工業(yè)銷售值比例的均值作為調(diào)節(jié)因子，測算2009-2013年間企業(yè)的增加值水平。在此基礎(chǔ)上使用OP方法來測算企業(yè)全要素生產(chǎn)率。 G.S.Olley and A.Pakes， “The Dynamics of Productivity in the Telecommunications Equipment Industry，” Econometrica， vol.64， no.6， 1996， pp.1263～1297.

2.實證模型

為探究高鐵與制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率之間的因果關(guān)系，我們構(gòu)建了以下計量模型

（1）

其中，下標i表示企業(yè)，t表示年份;lntfpit為企業(yè)i在t年全要素生產(chǎn)率的對數(shù);lndis_kmit為企業(yè)距最近高鐵開通站點的最短直線距離的對數(shù)，用于衡量企業(yè)附近高鐵通行狀況;Xit為控制變量，包括企業(yè)人均資本lnkl（企業(yè)資本與勞動力比例的對數(shù)）、企業(yè)年齡lnage（時間t與企業(yè)成立年份差值的對數(shù)）、企業(yè)所有制性質(zhì)type（若企業(yè)為國有企業(yè)，type取值為1，若為非國有企業(yè)，type取值為0）、企業(yè)投資資本比ik（企業(yè)投資與固定資產(chǎn)比）;vt控制時間固定效應(yīng);uic控制地區(qū)固定效應(yīng)（控制到縣市層面），λis控制行業(yè)（兩位行業(yè)代碼）固定效應(yīng)，分別用于排除企業(yè)i的任何不可觀察的地區(qū)或行業(yè)不變效應(yīng);εit表示隨機擾動項。

四、實證結(jié)果分析

1.高鐵對制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的基本回歸結(jié)果

本文主要關(guān)注的是高鐵對制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)β1。表3報告了基本回歸結(jié)果。其中（1）-（6）列結(jié)果顯示：在不控制時間、地區(qū)及行業(yè)固定效應(yīng)時，核心變量lndis_km的估計系數(shù)為-0.0041，且在1%的水平上顯著;當控制時間、地區(qū)及行業(yè)的固定效應(yīng)，并逐步加入控制變量時，lndis_km的估計系數(shù)在-0.0012與-0.0017之間，且始終在1%的水平上顯著，這意味著企業(yè)距最近高鐵站點距離每減少1%，企業(yè)全要素生產(chǎn)率至少提高0.0012%，故距離高鐵站點越近的企業(yè)，其全要素生產(chǎn)率提高程度越高。因而可知，高鐵的開通確實有助于制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平的提升。（3）-（6）列結(jié)果顯示，企業(yè)人均資本及企業(yè)年齡的估計系數(shù)均顯著為正，這意味著持續(xù)營業(yè)時間越長、人均資本越高的企業(yè)，其全要素生產(chǎn)率越高;而企業(yè)所有制性質(zhì)變量的估計系數(shù)顯著為負，表明國有企業(yè)的全要素生產(chǎn)率小于非國有企業(yè)。

2.穩(wěn)健性檢驗

在上文的回歸中已經(jīng)基本證實了高鐵開通對制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的正向作用，但是依然可能存在一些其他因素對我們的結(jié)果造成干擾。為了保證實證結(jié)果的可靠性，我們依次做如下的穩(wěn)健性檢驗：

首先，增加控制變量。眾多學者研究發(fā)現(xiàn)在中長距離中，高鐵與飛機這兩種運輸方式之間存在一定的可替代性。 C.I. Hsu and W.M. Chung， “A Model for Market Share Distribution between High-speed and Conventional Rail Services in a Transportation Corridor，” The Annals of Regional Science， vol.31， no.2， 1997， pp.121～153; M. Givoni and D. Banister， “Airline and Railway Integration，” Transport Policy， vol.13， no.5， 2006， pp.386～397.那么，對于附近已經(jīng)存在客運飛機的企業(yè)而言，高鐵開通對其全要素生產(chǎn)率的估計結(jié)果可能會受到影響。故為了確保實證結(jié)果的有效性和準確性，我們控制了企業(yè)附近是否存在飛機場 我們利用飛機場與企業(yè)所在地的經(jīng)緯坐標，測算企業(yè)在t年距離最近飛機場的最短直線距離，定義最短直線距離≤80km時企業(yè)附近存在飛機場，否則沒有飛機場。啞變量（airport）對基本回歸結(jié)果重新進行估計。表4中（1）列的回歸結(jié)果顯示，核心變量lndis_km估計系數(shù)的大小與顯著性與表3相比并沒有發(fā)生明顯改變。由此證明前文基本回歸所獲得結(jié)論是穩(wěn)健的。

其次，變換樣本。對于大中心城市而言，其基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平、經(jīng)濟發(fā)展水平等都遠高于其他城市，高鐵開通對于位于大中心城市企業(yè)的全要素生產(chǎn)率的影響可能會受到其他因素的干擾。而處在西藏、云南等較為偏遠地區(qū)的企業(yè)受到高鐵影響的程度可能也與大中心城市存在差異。鑒于此，我們分別對刪除中心節(jié)點城市樣本和刪除偏遠地區(qū)樣本進行了重新估計。表4中（2）列為去除所有地處中心城市 此處中心城市包括北京、上海、深圳、廣州等4個超一線城市。企業(yè)的樣本估計結(jié)果，（3）列為刪除地處西藏、云南等較為偏遠省份企業(yè)的樣本估計結(jié)果。將這兩列結(jié)果與表3的基本回歸結(jié)果做對比，可以發(fā)現(xiàn)高鐵開通促進了制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平提升這一結(jié)論仍是穩(wěn)健的。

增加企業(yè)是否臨近飛機場 刪除中心節(jié)點城市數(shù)據(jù) 刪除偏遠省份數(shù)據(jù)

3.高鐵對制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響：IV-2SLS估計

盡管基于微觀企業(yè)數(shù)據(jù)研究高鐵開通對制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響，可以在極大程度上避免因果倒置引起的內(nèi)生性問題，但為了盡可能保證結(jié)果的穩(wěn)健性，我們參考Duflo 等、劉沖和周黎安的方法，利用企業(yè)所在地的平均坡度與時間的交叉項構(gòu)建了高鐵開通狀況的工具變量。 E. Duflo and R. Pande， “Dams，” Quarterly Journal of Economics， vol.122， no.2， 2007， pp.601～646;劉沖、周黎安：《高速公路建設(shè)與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展：來自中國縣級水平的證據(jù)》，《經(jīng)濟科學》2014年第2期。此工具變量同時滿足了相關(guān)性假定和外生性假定：（1）地理位置的平均坡度大小影響到高鐵線路及站點的修建，企業(yè)所在地平均坡度越大，高鐵通過該企業(yè)的可能性越小，該企業(yè)距離最近高鐵站點的距離也就越遠，滿足了相關(guān)性設(shè)定;（2）企業(yè)所在地的平均坡度作為相對企業(yè)經(jīng)濟指標嚴格外生的地理變量，只會通過高鐵而不是通過其他渠道影響企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，這說明企業(yè)所在地的平均坡度滿足了外生性假定。

匯報了高鐵影響制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的工具變量回歸結(jié)果，其中（1）列的工具變量一階段回歸結(jié)果表明：企業(yè)所在地平均坡度與企業(yè)距最近高鐵站點的最短直線距離為顯著的正相關(guān)關(guān)系，即企業(yè)所在地的平均坡度提高增加了該地區(qū)修建高鐵的相對難度，從而使得高鐵站點距該企業(yè)所在地的距離越大。（2）列的工具變量二階段回歸結(jié)果顯示，核心變量lndis_km的估計系數(shù)為-0.0095，且在1%的水平上顯著，這意味著高鐵站點距企業(yè)所在地的最短直線距離每減少1%，企業(yè)的全要素生產(chǎn)率就會提高00095%。另外，為了檢驗工具變量的有效性，對其進行了弱工具變量檢驗，結(jié)果顯示F統(tǒng)計量>10，故此工具變量是有效的。

五、高鐵對企業(yè)全要素生產(chǎn)率影響的異質(zhì)性分析

1.行業(yè)異質(zhì)性

假定不同要素密集型（高新技術(shù)行業(yè)和傳統(tǒng)行業(yè) 依據(jù)國家發(fā)改委頒布的《高技術(shù)產(chǎn)業(yè)（制造業(yè)）分類（2013）》對高新技術(shù)行業(yè)和傳統(tǒng)行業(yè)進行劃分。）行業(yè)為啞變量ind，ind=1表示高新技術(shù)行業(yè)，ind=0表示傳統(tǒng)行業(yè)。在此基礎(chǔ)上，我們構(gòu)建交叉項lndis_km*ind來考察高鐵對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的行業(yè)異質(zhì)性影響。表6中（1）列回歸結(jié)果表明，核心變量lndis_km的估計系數(shù)為-0.0010，交叉項lndis_km*ind的估計系數(shù)為-0.0005，且兩者皆在1%的水平上顯著，這表明不論是高新技術(shù)行業(yè)還是傳統(tǒng)行業(yè)內(nèi)的企業(yè)，企業(yè)所在地距最近高鐵站點的距離的減小，均會提高企業(yè)全要素生產(chǎn)率水平，但相對屬于傳統(tǒng)行業(yè)的企業(yè)而言，高鐵對屬于高新技術(shù)行業(yè)的企業(yè)的全要素生產(chǎn)率的正向影響更大。這一回歸結(jié)果支持了我們的假設(shè)2。

2.市場集中度異質(zhì)性

通過企業(yè)的工業(yè)銷售值和所在四位碼行業(yè)構(gòu)造赫芬達爾指數(shù)（hhi），進而構(gòu)建交叉項lndis_km*hhi來考察高鐵對不同市場集中度行業(yè)內(nèi)企業(yè)的異質(zhì)性影響。表6中（2）列回歸結(jié)果表明，核心變量lndis_km的估計系數(shù)為-0.0013，交叉項lndis_km*hhi的估計系數(shù)為0.0002，且兩者均在1%的水平上顯著，這表明雖然高鐵對不同市場集中度行業(yè)的企業(yè)的全要素生產(chǎn)率均存在正向影響，但相對于處在較高市場集中度行業(yè)的企業(yè)而言，高鐵對屬于較低市場集中度行業(yè)的企業(yè)的全要素生產(chǎn)率影響更大。假設(shè)2得到進一步驗證。

3.地區(qū)異質(zhì)性

高鐵對不同地區(qū)的企業(yè)可能存在差異。表6的（3）列和（5）列顯示：對于所有地區(qū)，高鐵對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響系數(shù)均顯著為負。這意味著，高鐵開通的同時提高了東西部地區(qū)的企業(yè)全要素生產(chǎn)率。那么，高鐵開通是否會對一個城市內(nèi)的企業(yè)有異質(zhì)性影響？為此，我們進一步考察了高鐵開通對一個城市內(nèi)城區(qū)與非城區(qū)企業(yè)的異質(zhì)性，構(gòu)建交叉項lndis_km*city并分別對東部地區(qū)和中西部地區(qū)樣本進行回歸，結(jié)果顯示：對于東部地區(qū)，核心變量lndis_km的估計系數(shù)為-00018，而交叉項lndis_km*city的估計系數(shù)為00015，二者均在1%的水平上顯著，這說明高鐵對處于城區(qū)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率的拉動作用要小于處于非城區(qū)的企業(yè);而對于中西部地區(qū)，核心變量lndis_km的估計系數(shù)為-0.0017，交叉項lndis_km*city的估計系數(shù)為-00018，且同樣均在1%的水平上顯著，這說明對于中西部地區(qū)，高鐵開通極大地提高了處于城區(qū)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率。這一結(jié)果直接支持了我們的假設(shè)3。這意味著在東部地區(qū)，高鐵開通對位于城區(qū)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率的拉動作用要遠遠小于位于非城區(qū)的企業(yè)，而西部地區(qū)剛好相反。這可能是因為西部地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)相對落后，“中心-外圍”的城市格局尚未建成，而高鐵開通極大地提高了西部地區(qū)的整體基礎(chǔ)設(shè)施水平，促進了要素流動向“中心”城區(qū)集聚，使得高鐵開通對城區(qū)企業(yè)全要素生產(chǎn)率拉動作用比較大;而東部地區(qū)本身基礎(chǔ)設(shè)施水平就比較高，加之交通擁擠、資源短缺等問題日益嚴重，高鐵開通對城區(qū)的邊際效應(yīng)比較小，進而高鐵開通對城區(qū)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的促進作用要小于非城區(qū)企業(yè)。

六、結(jié)論與建議

現(xiàn)有文獻多基于宏觀視角探討高鐵對區(qū)域經(jīng)濟增長、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)布局等的影響，而基于微觀視角探討高鐵對企業(yè)全要素生產(chǎn)率的作用尚存在研究空白。本文基于微觀企業(yè)數(shù)據(jù)實證檢驗了高鐵對制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的效應(yīng)，從實證結(jié)果看：第一，距最近高鐵站點距離每減少1%，制造業(yè)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率將至少提高約0.0012%，這意味著在其他條件不變時，距離高鐵站點越近的企業(yè)，其全要素生產(chǎn)率越高，即高鐵的開通顯著提升了企業(yè)全要素生產(chǎn)率。第二，高鐵對制造業(yè)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響存在行業(yè)和地區(qū)異質(zhì)性。一方面，不同行業(yè)對于資本、勞動、技術(shù)水平的需求程度不同，導致高鐵開通對高新技術(shù)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的影響要高于傳統(tǒng)企業(yè)。另一方面，不同地區(qū)的經(jīng)濟集聚程度不同，會導致高鐵對不同地區(qū)的企業(yè)發(fā)揮不同的作用。具體地，高鐵開通極大地提高了東部地區(qū)非城區(qū)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率，但對于中西部地區(qū)而言，高鐵開通對位于城區(qū)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率的拉動作用要遠遠大于位于非城區(qū)的企業(yè)。

基于本文研究結(jié)論，提出以下兩點建議：其一，在保持每年高鐵投資數(shù)量的基礎(chǔ)上，應(yīng)加大對中西部地區(qū)的投資力度，同時注重配套的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。就目前而言，高鐵對中西部地區(qū)企業(yè)全要素生產(chǎn)率的潛在提升空間要遠遠大于東部地區(qū)，這其中一部分原因可能是中西部地區(qū)整體的基礎(chǔ)設(shè)施狀況要嚴重落后于東部地區(qū)，故為了縮小地區(qū)間基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)揮作用效果的差距，一方面要加大西部地區(qū)的高鐵建設(shè)力度，形成具有規(guī)模的高鐵網(wǎng)絡(luò)，另一方面還要提高中西部地區(qū)整體基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)的數(shù)量和質(zhì)量，進一步降低地區(qū)之間發(fā)展不均衡問題。其二，對基礎(chǔ)設(shè)施整體質(zhì)量較高、高鐵網(wǎng)初具規(guī)模的東部地區(qū)，應(yīng)該加快調(diào)整產(chǎn)業(yè)升級的速度，注重對高技術(shù)、資本密集型企業(yè)的引進。雖然東部地區(qū)整體的基礎(chǔ)設(shè)施質(zhì)量較高，但由于土地價格等原因可能提高了企業(yè)的進入壁壘，故為了加快產(chǎn)業(yè)升級速度，東部地區(qū)應(yīng)出臺相應(yīng)政策發(fā)揮地區(qū)優(yōu)勢，吸引更多高技術(shù)水平的企業(yè)，進一步提高地區(qū)的全要素生產(chǎn)率。

作者單位：李欣澤，北京大學新結(jié)構(gòu)經(jīng)濟學研究院、北京大學國家發(fā)展研究院;紀小樂，《山東大學學報》（哲學社會科學版）編輯部

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