高速铁路对区域经济系统的影响研究

赵 云，李雪梅，韦功鼎

（北京交通大学 经济管理学院，北京 100044）

1 概述

近年来，高速铁路对城市和区域空间发展的影响已经得到社会各界的广泛关注，学术界在理论上已经进行了大量研究。胡天军等[1]论证京沪高速铁路建成后将会促进沿线经济一体化；王昊等[2]认为高速铁路沿线的都市区将增长并扩大腹地，城镇群结构将会重组。国外关于高速铁路经济影响的研究，Sasaki K 等[3]对高速铁路运输的影响做出评价，结果说明密集的新干线网络将不会导致区域扩散。Blum U 等[4]提出高速铁路把多个城市连接在一起，从而建立一个新型的拥有地区间良好可达性的区域或走廊，从近、中、远期分析这个经济带的经济整体性。Vickerman R 等[5]研究高速铁路间接与广义经济影响，利用可达性与经济潜力构造高速铁路影响一般均衡模型。

高速铁路的建设能否导致经济活动和人口从发达地区迁移到欠发达或偏远地区并因此导致地区差距的缩小，传统的解决方法是构建具有预测区域内贸易的大规模多区域经济计量模型。对高速铁路的宏观经济影响而言，一般不需要进行复杂的区域分项预测或区域交通需求预测，只需要建立一个简化的需求导向预测模型。在研究交通设施区域经济影响的过程中，许多学者选择可达性作为评价指标，而且在许多交通设施的研究中由于目的不同而给予不同的定义，如Gutiérrez J[6]从位置、经济潜力和日常可达性的角度分析西班牙高速铁路对其城市可达性的影响；Borzacchiello M T 等[7]以经济的观点分析基于网络效益的可达性度量方法及应用；陆化普等[8]从定义、内涵和评价模型 3个方面对现有 5种交通可达性模型进行比较研究。为此，以京沪高速铁路(北京南—上海虹桥) 为例，研究高速铁路对区域结构或区域系统的影响，通过应用基于位置的可达性指标，度量相应区域的铁路可达性研究对高速铁路的影响。

图1 高速铁路对区域经济系统影响分析框架

2 模型框架

高速铁路对区域经济影响主要针对高速铁路影响区域间的相对效率与吸引力，进而影响投资与人口在区域间的分布。因此，区域生产收入将受到资本与劳动力供给 2个生产因素改变的影响。高速铁路对区域经济系统影响分析框架如图1 所示。

在模型中，其核心主要基于 Crow 两阶段过程的区域投资函数[9]，国家投资根据区域对投资的需求与它们相对的生产效率进行区域间的分配。假设区域的相对生产效率由其交通网络中的相对有利性表示。当以充足的全国市场供给为依据决策投资水平时，两阶段决策模型是适用的。另外一个重要的函数是区域人口函数，假设区域人口分布由区域的收入与交通情况的优势集决定。可达性是体现区域交通基础设施相对网络效应值的指标，可以在评价交通基础设施影响区域效益时采用。定义区域 M 与区域 N 之间在高速铁路建成 t年后的铁路可达性SACC(t，M，N) 为

式中： SL(t，x)表示新建高速铁路在区域 x 内的线路长度；RL(M，N) 表示区域 M 与区域 N 之间的空间距离；R(M，N)表示在连接两区域线路上的辖区集；M 和 N 表示高速铁路沿线城市区域，共 17个。

因此，M 区域的可达性 SACC(t，M)可以定义为到各区域可达性的加权和

式中：FL(t，M，N) 为城市 M 与城市 N 间的潜在客流量，使用城市间吸引力代替，为了能够充分反映各区域的属性，这里采用基本引力模型[10]。

FL(t，M，N) 定义为

式中：GDPM，GDPN分别表示城市M和N的国内生产总值；POPM，POPN分别表示城市M和N的国内生产总值人口； 参数假定为α = 0，β=0.5，γ=0.5，δ= 1。

⑴式说明两区域间的高速铁路分段越多，越容易满足两区域间的乘客需求；⑵式说明在区域中高速铁路线路方向越多越有利。可达性指标既包括高速铁路站点分布情况又包括高速铁路线路长度，可达性可以用于研究高速铁路带来的直接变化。

由于京沪高速铁路建成时间较晚，在采用2004—2011年数据分析时，以普速铁路数据对京沪高速铁路进行可达性度量。首先将京沪高速铁路沿线 17个城市的可达性按照省域划分为7个区域，即4省3市；其次将沿线分为3个区域，即京津冀组成的首都经济区为 A 区，山东省与安徽省组成的中部经济区为 B 区，江苏省和上海市组成的长江三角洲经济区为 C 区。各省市可达性取其沿线城市可达性的平均值，除京津地区、沪宁地区有少量高速铁路线路外，并无其他高速铁路线路。因此，山东省、安徽省的 SACC 值相对较低，京沪高速铁路沿线区域平均铁路可达性如表1 所示。

3 数据与模型选择

3.1 数据

模型数据基于京沪高速铁路沿线城市数据、高速铁路线路长度及铁路年鉴中的客流数据；地方生产、投资数据基于中国统计年鉴及各省份统计年鉴。在研究中，使用固定资产投资代表区域投资，使用城市常住人口代表区域人口数量。

3.2 模型选择

在需求导向模型中，预测高速铁路对区域经济的影响需要确定几个函数关系式，主要包括国家总投资函数、投资分布函数、区域人口函数、区域生产函数等。

3.2.1 国家总投资函数

结合已有研究成果与研究需求，利用相关中国投资函数研究的分析框架[11]，对国家投资函数进行回归分析(使用 2004—2013年京沪沿线城市数据)得到国家总投资函数 JIt如下。

式中：JVt-1代表国内生产总值；括号内数值为 t 检验值；R2为修正判定系数。

3.2.2 区域投资分布函数

在第二阶段中，国家总投资通过区域基础设施可达性进行分配[12]，区域投资函数 I(t，M) 关系式可以表达为

表1 京沪高速铁路沿线区域平均铁路可达性

式中：D2至 D7是以北京市为参考值的区域虚变量，即经济趋势的基本差异值，分别代表京沪高速铁路沿线的北京市、天津市、河北省、山东省、安徽省、江苏省和上海市。

从公式⑷可以看出，铁路的可达性与区域的投资呈现显著正相关。各虚拟变量前的参数反映基础设施以外的区域引力，包括经济集聚和工业结构。这也导致了该模型作为政策仿真工具时的限制，即经济潜力的存在对于每个区域来讲是固有的，限制了像高速铁路这样的基础设施发挥效益。

3.2.3 区域人口分布函数

根据已有研究结果，交通条件对落后地区人口集聚所起到的作用远远大于发达地区[13]，因而区域人口函数 P(t，M) 可以表示为

式中：D2至 D7是以北京市为参考值的区域虚变量，分别代表京沪沿线 4 省 3 市。假设人口区域分布 JPt取决于铁路相对可达性与既有地区产出V(t-1，M)。继而，3个发达地区的参数显著大于其他地区的参数，表示在此区域虚变量发挥着重要作用。

3.2.4 资本存量函数

区域资本存量的估计采用永续盘存法[14]，根据已有研究结果一般可以表达为

式中：在所有地区中使用相同的近似折旧率 dM，dM在 0.034～0.037 之间[14]。

3.2.5 劳动力供给函数

近日，《中国农资》记者在内蒙古自治区巴彦淖尔市乌拉特前旗大佘太镇调研时发现，来自该镇马卜子村玉稼兴专业合作社的社员们在水肥一体化技术的使用上有了新的突破。

使用永续存盘法构造 2个可用的劳动力供给函数，形式如下。

式中：时间变量YR为最近年份劳动参与率的追踪数据[15]，采用 2005年普查数据平均值为YR = 0.7101；a，b，c为参数，研究取a=0，b=c=1。针对一些中心地区如山东省、安徽省，使用第 2种形式的函数。

3.2.6 区域生产函数

区域生产函数 V(t，M) 被定义为如下形式[16]。

式中：GT(t，M) 为与交通、通信相关的社会间接投资，被作为带来技术进步的基本要素，在研究中使用相对可达性代替。

通过总结分析，可以得到系数 αM与 βM对大部分区域为显著的。在京津冀经济圈内的北京市、天津市和河北省，其社会间接投资、资本投资对于区域产出的弹性系数显著高于沿线的其他地区，反映了其经济系统对于投资的依赖程度更高。

4 仿真分析

①方案 1：不建设京沪高速铁路，京沪高速铁路沿线保持既有线可达性水平。

②方案 2：仅建设京津城际铁路与沪宁城际铁路，高速铁路以城际铁路形式出现，仅改变区域内可达性水平，线路建成时间假设同为 2008年。

③方案 3：将京沪高速铁路、京津城际铁路建成的时间假设为 2008年。

通过比较这 3种方案的可达性水平的变化，结合区域经济发展模型，对区域主要经济要素进行预测。在假设的方案中，京沪高速铁路沿线各省市的可达性水平由公式⑴、公式⑵计算可得，主要年份可达性水平变化表如表2 所示。

表2 主要年份可达性水平变化表 %

4.1 高速铁路的短期影响

以 2008年为界分割研究时段，将 10年平分为 2个时期，使用指标的 5年平均值反映方案 2个时期的不同。时期 1 为 2008年及以前，用 T1表示；时期 2 为 2009年及以后，用 T2表示。高速铁路假设方案下模型估计结果如表3 所示。

对每个方案获得的结果与现实结果进行比较，分析高速铁路线路给区域带来的影响。由于仿真结果服从模型参数的估计误差，京沪高速铁路是否会导致区域扩散就可以由比较 2个仿真结果较准确地分析得出。

短期影响假设在不建设高速铁路情况下交通相关社会投资不变，该模型用来解释京沪高速铁路的网络效应，即短期效应。其中 I，P，K，L，V 的偏差率均被定义为(Ze- Z) / Z，其中 Ze为预测值，Z 为观察值。从表3 中可以得出以下结论。

方案 1 导致 C 区域投资相对份额的增加。在时期 1 中，它的占有率基本没有发生变化(仅下降 0.73%)，但是在时期 2 中投资份额占比增加了2.06%，并且区域产出与区域资本存量作为投资的结果在时期 2 分别增加了1.52%与4.47%。另一方面，A 与 B 区域在时期 2 分别遭遇投资减少 0.15%与 1.91%，作为方案 1 的结果这导致了产出相应减少1.28% 与 0.23%。山东省、安徽省区域的人口减少略微大于京津地区。总的来说，只有沪宁地区加速了中心区域的集中，即在没有高速铁路的状态下，区域经济会趋向于向沪宁地区倾斜，但是经济集中的程度较小，城市圈影响范围也较小，3个区域相互之间较为独立。

表3 高速铁路假设方案下模型估计 %

方案 2 与方案 1 相比为了说明京沪铁路京津段与沪宁段的影响，试图解释短途城际铁路与长距离高速铁路之间影响的区别。通过表3 可以发现方案1在时期1中产生了与方案 2 完全相同的结果，这样说明通过比较时期 2 的不同就可以分析得到高速铁路带来的影响。方案 2 中 B 区域的投资比重为15.04%，显著不同于方案 1 中的 13.25%。换句话说，京津与沪宁城际铁路为 B 区域创造了 1.79% 的投资增加。然而，这些线路在增加产出与增加人口方面却只有 0.29% 与 0.19%，促进效果并不明显。方案 2 中各区域间投资、人口与产出所占的份额与实际可达性水平下的预测结果几乎完全一致，然而与方案 1 相比 B 区域在时期 2 中投资与产出都有显著增加，这些不同说明了短途城际铁路已经造成了相对区域地位的较大变化。京津与沪宁城际铁路的引入对区域 A 而言是显著有益的，但是程度较区域C 较小。在时期 2 中方案 2 与实际值相比，C 区域的投资增加为 0.32%，而生产的比重几乎没有发生变化。因此，比较实际情景与方案 2 可以得到高速铁路在发达区域中没有显著造成区域扩散。与方案 2 相对比，方案 3 将会更加有利于 B 区域即山东省和安徽省沿线，其中在时期 2 中投资增加到 21.20%，与时期 1 的 12.54% 相比增加了8.66%。考虑到 A 区域投资份额在时期 2 相比于方案 1 减少3.30%，C 区域在时期 2 相比于方案 1 减少 4.65%，可以发现京沪高速铁路的引入促进了 B 区域的经济发展却减少了区域 A、区域 C 的经济份额。B 区域的投资、产出、人口在时期 2 分别为方案 1 的 1.60倍、1.27 倍、1.02 倍。同时，区域 A 的各指标份额在该方案中为方案 1 的 0.90 倍、0.97 倍、0.98 倍，而 C 区域则为 0.90 倍、0.96 倍、1.01 倍。从表面来看，方案 3 相比于方案 2 对于区域扩散的影响更加有效。通过比较仿真结果，可以观察到 B 区域投资份额时期 1 相比时期 2 从12.54% 增加到 21.20%，而生产份额仅从12.21% 增加到 15.35%。在提前建设京沪线的情况下，A 区域的投资份额在同时期比实际情景中的 36.12% 的水平低 3.45%。因此，在长期视角下，京沪线路对 A 区域的经济产生了显著的扩张影响。C 区域的 52.89% 的生产份额受到这些线路的影响则较小。

4.2 高速铁路的长期影响

在现实中，高速铁路网络是交通社会先行资本的一部分[17]，在计算区域生产总值时其必将使GT 发生改变。从这个角度讲，高速铁路对区域生产能力的影响与高速铁路的效益都将被放大。研究GT 改变的情况下，评估高速铁路对区域生产能力的影响，称为长期影响。首先计算国家社会先行资本 JGT，其与国家高速铁路可达性相关 JSACC 的计算公式如下。

通过国家投资的分配比率获得GT的改变量

一般地，国内生产总值跟现实情况相比在情景1 到 2 中是减少的，在情景 3 中是增加的。各种情景中京沪高速铁路沿线生产总值的长期变化如表4 所示。表4 中总结了各种情景下与现实情景相比京沪高速铁路沿线生产总值的变化，实际值假设为 1。

表4 各种情景中京沪高速铁路沿线生产总值的长期变化

从表4 可以看出，在方案 1 中时期 2 的生产水平比现实情景低 8%，即在现实高速铁路计划中高速铁路能够增加8%的国内生产总值，而高速铁路提前完成时能够增加 13% 的国内生产总值，而仅发展短途城际高速铁路的情况下与无高速铁路相比仅能增加 3% 的国内生产总值，由此可见，短途网络与长途网络的影响效应显著不同。

4.3 仿真分析局限

由于区域的工业结构、经济发展历程、聚集程度和社会先行资本累积的不同，区域生产效率也各不相同。因此，假设投资与人口为各区域的内生经济变量。从这个角度讲，只要认为参数估计量可以替代实际值，就可以相信假设高速铁路网络的机制在很大程度上反映了这些区域的结构。例如，京津、沪宁城际铁路在研究之前就建成，这意味着 C区域从一开始就是有利的。方案 3 之所以效果不显著，正是由于在设置参数的过程中，已经将 C 区域既有的聚集加入参数中了。

5 结束语

通过建立简单的供给导向经济模型，对不同情境进行仿真，评估高速铁路交通影响或高速铁路网络对区域经济活动与人口的扩散作用。研究发现，高速铁路网络扩张导致区域经济活动由发达区域向其他区域扩散。实际上，分散度由于线路延伸大幅提高，在分析长期影响时更是如此。线路的资本效应对发达地区的促进更顺畅，而线路建设在可达性方面的改善对中心与外围区域来说是相同的。

在京沪高速铁路沿线地区高速铁路带来的可达性变化对区域经济形成的影响具有非连续性，随着可达性的增加，区域投资、生产及人口的变化是阶跃的，原较落后地区在可达性积累到一定水平后，其经济将会出现转折性增加，可达性对区域经济发展的影响存在“拐点”。京沪高速铁路仅建设部分线路时其影响是不显著的，只有高速铁路网络形成一定规模后，其经济影响才表现出来。该研究框架还适用于更大范围的铁路网发展影响仿真，对我国高速铁路网络建成后的经济发展进行预测。

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