成渝高速铁路沿线区域经济发展影响实证研究

李 彭

（北京交通大学 经济管理学院，北京 100044)

0 引言

随着高速铁路逐步成网，预计到2030年，我国将基本实现地市的快速通达和区域的基本覆盖，高速铁路将成为最基本、最普遍的交通基础设施之一[1]，并对其沿线区域经济发展产生重要影响。从国内外研究现状看，Strauss等[2]发现高速铁路带来的可达性提高与沿线城市GDP的增加呈明显正比关系，经济效益远高于其固定成本、折旧和补贴。Knaap等[3]基于新经济地理学视角评价了荷兰铁路对社会福利和就业的影响，得出的结论为沿线区域将重新分配约8 000个工作岗位，以及将带来2.5亿欧元的社会福利的提高。刘志红等[4]利用郑西高速铁路的面板数据，运用合成控制法分析其对沿线区域的经济效益，结果表明，虽然存在1 ～ 2年的滞后期，但总体呈现显著正向的影响。王晓东等[5]运用Feder模型对省级面板数据进行分析，结果表明，从总体上看交通基础设施能对经济增长和空间结构分别产生正向溢出效应和空间效应，但均存在地区差异。李红昌等[6]通过构建DID估计模型，分析了高速铁路对沿线城市集聚经济和均等化的影响，研究表明，高速铁路促进了西部地区的经济集聚，有利于我国经济实现各区域的均等化发展。周浩等[7]利用倍差法对铁路提速前后的经济增长进行考察，发现铁路提速显著促进了沿线区域的经济增长，而且提速后期的促进作用更明显。

成渝高速铁路(成都东—重庆)聚焦的区域为成渝城市群，拟量化成渝高速铁路沿线区域的经济影响，主要从时间和区域2个维度进行研究。①时间维度将成渝高速铁路划分为建设期和运营期，一方面构建面板回归预测模型和DID双重差分模型，分别探讨在整个建设期间(2010年底—2015年)成渝高速铁路沿线区域经济发展的个体影响和整体影响，另一方面运用区域可达性模型和经济空间结构模型分析成渝高速铁路开通(2015年底)带来的区域可达性改善和经济空间结构变化。②区域维度将成渝城市群中的样本区域划分为处理组和对照组，在较好地保证DID双重差分模型中组别间平行趋势得到有效控制的同时，使成渝高速铁路沿线区域经济影响的定量结果更为可靠，这在一定程度上扩展了现有研究的范围。

1 成渝高速铁路沿线区域经济发展影响模型构建

1.1 面板回归预测模型

针对成渝高速铁路沿线12个区域，在建设期第2年(2011年)将“有”“无”高速铁路建设的经济指标进行比较，分析高速铁路建设当年对沿线区域经济发展的个体影响。2011年“无”高速铁路建设的指标数值是通过2005—2010年相应地区的指标数值经过时间趋势变量回归预测所得，回归方程的解释变量为时间趋势变量。

为使变量数据范围尺度统一，有效克服变量间的异方差，对被解释变量做取对数处理。通过对各被解释变量进行单位根的平稳性检验，发现各变量均具有带趋势的一阶自回归特征，故引入时间趋势变量以很好地提取序列中的确定性信息。根据变量间的相关关系，以及F检验、H检验对混合模型、固定效应模型及随机效应模型的选择，最终建立个体固定效应的线性面板回归模型。

式中：Yit为被解释变量矩阵，Yit分别取地区生产总值(GDPit)、第二产业产值(ind2it)、第三产业产值(ind3it)、第三产业产值/第二产业产值表征的产业结构(cyjgit)以及区域城镇化率水平(urbrateit)；Di为区域代理变量，当样本区域为i时，Di= 1，其余取0；yeart为时间趋势变量；i表示沿线区域，i= 1，2，…，12，分别对应渝中区、沙坪坝区、大足区、荣昌区、璧山区、永川区、成华区、简阳市、雁江区、资中县、东兴区和隆昌县12个区县；t表示年份，t取2005—2010年，分别对应yeart= 1，2，…，6；uit为随机误差项。

1.2 DID双重差分模型

成渝城市群可划分为44个区域[8]，选取的样本区域归类为处理组和对照组。处理组为成渝高速铁路沿线12个区域，即公式(1)中i所表示的沿线区域；对照组为成渝城市群中在2015 年底仍然没有建设高速铁路的15个区域，包括重庆市的黔江、大渡口、九龙坡、南岸、巴南、南川、铜梁、忠县、开县、云阳等10个区县，以及四川省的自贡、泸州、绵阳(除北川县、平武县)、广安、雅安(除天全县、宝兴县)等5个市。在整个研究期内，如果处理组和对照组的差异能保持平行趋势，则高速铁路带来的经济效应能很好地被DID模型进行排他性衡量。通过分析处理组与对照组在成渝高速铁路建设后其经济指标是否会有偏离平行趋势的显著性差异，来量化成渝高速铁路沿线区域经济发展的整体影响。

考虑到成渝高速铁路沿线区域均属于成渝城市群范围，相较于行政区划意义上的重庆市与四川省的区域选择，成渝城市群中的区域在经济发展方面具有更为相似的经济基础和驱动因素。因此，将对照组样本的选择范围限定为成渝城市群，使处理组与对照组在成渝高速铁路建设前的经济发展平行趋势得到有效控制，保证DID模型估计结果的可靠性。DID双重差分模型构建如下。

式中：i表示包含处理组和对照组的27个样本区域；t表示包含成渝高速铁路建设前期及整个建设期的2005—2015年；gti为高速铁路虚拟变量，成渝高速铁路沿线区域(处理组)取1，其他非沿线区域(对照组)取0；timet为时间虚拟变量，成渝高速铁路建设后(2011年之后)的年份取1，建设前(2011年之前)的年份取0；引入控制变量矩阵Xit，选取的控制变量为地区固定投资额(invit)和地区财政支出(finit)，分别代表投资代理变量与政策代理变量[9]，取对数后分别用lninvit和lnfinit表示；fi和δt分别表示个体固定效应和时间固定效应，即个体时间双固定效应；β为系数；εit为随机误差项。

成渝高速铁路沿线整体区域某一经济指标的影响通过系数β体现，它是成渝高速铁路建设给沿线区域带来的独立影响，若β在一定水平上显著不为0，则说明成渝高速铁路的建设对该指标有显著影响。另外，为避免非平稳序列动态回归产生虚假回归问题，须对公式(2)各变量进行协整检验，以确定其长期均衡关系。

1.3 区域可达性模型

高速铁路引致的运输网络增强和区位优势提升将带来与位置、空间和尺度概念相关的区域可达性的明显改善[10]。研究采用加权平均旅行时间法对沿线12个区域在成渝高速铁路开通前后(2015年和2016年)的可达性进行衡量，通过计量某个区域到沿线其他站点区域所花费的加权平均时间来描述其可达性程度[11]，测算公式如下。

式中：WATit表示沿线某个区域i在所考察年份t的加权平均旅行时间，其值越低说明该区域的可达性越好；Mjt表示区域j在所考察年份t的权重值；Tijt表示区域i到区域j在所考察年份t的最短旅行时间；n表示其他站点区域的数量。

Mjt计算公式如下。

式中：GDPjt和PEOjt分别表示区域j在所考察年份t的地区生产总量和人口总量。

1.4 经济空间结构模型

考虑到经济社会的发展需要依靠经济时空结构和时空秩序的合理化[12]，在沿线区域可达性改变的前提下，有必要进一步分析各区域的可达性在整个沿线区域范围内的结构变化情况，以此阐述成渝高速铁路运营对沿线区域经济空间结构的影响。

构建经济空间结构指标，计算公式为

式中：TSit表示区域i在所考察年份的经济空间结构系数。若TSit＞1，表示区域i的可达性高于沿线区域的可达性均值；若TSit＜1，则表示其小于沿线区域的可达性均值。

2 成渝高速铁路沿线区域经济发展影响实证分析

成渝高速铁路沿线12个区域以及成渝城市群其他15个样本区域相关经济指标数值来自于2006—2017年《重庆统计年鉴》《四川统计年鉴》，以及各区县的国民经济和社会发展统计公报、Wind金融终端。除城镇化率(urbrate)和产业结构(cyjg)外，其他指标均以2005年为基年通过通货膨胀率调整为实际值，通货膨胀率通过重庆市和四川省历年的消费者物价指数测算得来。2015年旅行时间数据采用各区域间高速公路客运时间，数据来源于“携程旅行网官网”；2016年采用成渝高速铁路运行时间数据来源于“中国铁路12306官网”。软件分析使用EViews 8和Stata 15。

2.1 建设期实证分析

2.1.1 建设期个体影响分析

将地区生产总值(GDP)利用公式(1)进行回归分析后，得到2005—2011年成渝高速铁路沿线地区GDP实际值与预测值如图1所示。2005—2011年成渝高速铁路沿线地区第二产业产值和第三产业产值实际值与预测值如图2所示，2005—2011年成渝高速铁路沿线地区产业结构和城镇化率实际值与预测值如图3所示。

图1 2005—2011年成渝高速铁路沿线地区GDP实际值与预测值Fig.1 Actual and predicted GDP of the area along the Chengdu-Chongqing high-speed railway from 2005 to 2011

图2 2005—2011年成渝高速铁路沿线地区第二产业产值和第三产业产值实际值与预测值Fig.2 Actual value and predicted value of the output value of the secondary industry and the tertiary industry along the Chengdu-Chongqing high-speed railway area from 2005 to 2011

（1）GDP所受影响呈现出明显的区域性差异。从图1可以看出，重庆市6个区县2011年的实际GDP值均大于预测GDP值，即成渝高速铁路的建设对于重庆市沿线区县的GDP均有带动作用。其中，沙坪坝区、渝中区和永川区GDP总量上升幅度较大，分别为89.40亿元、64.10亿元和56.64亿元；大足区增长率最高，达28.31%。但是，对于四川省的6个沿线区域，成渝高速铁路的建设对于实际GDP几乎不存在拉动作用，且有轻微的负向效应。从分省市的平均影响来看，重庆市沿线区域在成渝高速铁路开建后实际GDP的平均增长率为18.64%，四川省沿线则为-14.60%。造成这种显著差异的原因可能主要在于区域间不同的原始体量和发展理念：与四川省沿线各区域相比较，重庆市沿线区域经济体量普遍较小，各类经济要素未得到充分利用，经济增长存在很大边际改善空间，成渝高速铁路建设所带来的基础设施投资具有更明显的拉动作用。另外，重庆市近年加速产业升级，注重发展地区特色经济，高速铁路开工建设带来的“理性预期”效应使得区域人流、物流、资金流频繁迁移和融通，增强区域经济活力的同时也带动了经济总量的提高。

图3 2005—2011年成渝高速铁路沿线地区产业结构和城镇化率实际值与预测值Fig.3 Actual value and predicted value of industrial structure and urbanization rate along the Chengdu-Chongqing high-speed railway from 2005 to 2011

（2）第二产业产值呈现个别区域拉动、多数区域不显著的特点。渝中区、沙坪坝区、大足区和成华区增幅排名靠前，而渝中区产量增加值最大，达104.28亿元，沙坪坝区增长率最高，达16.13%。这2个区均在重庆市主城内，成渝高速铁路建设能衍生出对更为完善的交通网络和配套设施的建设需求，能够更广泛地带动地区第二产业产值的增长。对于第三产业产值，除渝中区和成华区为负向抑制状态外，其余区域均呈正向拉动态势。受影响最大的3个区域为沙坪坝区、永川区和大足区，成渝高速铁路建设的贡献度分别达58.89亿元、55.31亿元和44.46亿元。其中，大足区增长率最高，达39.32%，永川区和荣昌区次之，分别达到30.63%和30.04%。这3个地区的经济水平均处于沿线区域的中高位置，且以发展旅游业为重心，具有丰富的饮食文化和精湛的手工艺特色，为第三产业的迅猛发展创造了良好的条件。

（3）产业升级程度不一，城镇化率得到有效提升。产业结构升级最明显的区域为渝中区和成华区，提升幅度达2.93%和1.07%。其余区域的产业结构也均有不同程度的改善，但并不明显。城镇化率指标显示，渝中区、沙坪坝区和成华区在成渝高速铁路建设前城镇化率均为100%，故不予考虑其变化。其他沿线区域的城镇化水平在成渝高速铁路修建后改善较为明显的是大足区、荣昌区、璧山区和雁江区，增幅分别达8.84%，3.51%，3.17%和2.02%，另外5个区县则无明显变化。城乡二元结构的相对粘性决定了城镇化率的提高是一个因势利导的过程，而成渝高速铁路建设带来的发展“红利”对沿线一些区域起到了助推作用。

2.1.2 建设期整体影响分析

首先对各变量进行平稳性检验，LLC检验结果显示各变量均呈现非平稳性特征，但一阶差分后序列均平稳，即均为一阶单整序列，满足协整检验的基本前提。接着通过检验回归残差序列的平稳性，发现各变量均能在5%的显著性水平下拒绝不存在协整关系的原假设，即协整关系成立，能利用公式(2)进行建模分析。将5个被解释变量逐一进行DID双重差分回归分析，成渝高速铁路建设对沿线区域经济发展的整体影响如表1所示。

（1）第二产业产值与城镇化率影响显著。结果表明，成渝高速铁路建设对于沿线整体区域的第二产业产值和城镇化率具有较为显著的正向影响，显著性水平分别为10%和1%，弹性系数分别为0.067 1和0.166 4。而对于地区实际GDP、第三产业产值和产业结构的影响则不具有显著性，且除地区生产总值的弹性系数为正数(0.032 0)外，其余2个变量的弹性系数均为负数(-0.037 5和-0.030 2)。

（2）扩散效应促进沿线区域均衡发展。地区实际GDP的弹性系数为正但不显著，说明成渝高速铁路对沿线区域GDP具有正向拉动作用，但由于存在扩散效应而被“平滑”掉了。成渝高速铁路沿线的渝中区、沙坪坝区和成华区等都是经济发达地区，其资本、技术、人才等要素对于其经济发展都是非常充分甚至过量的，随着欠发达地区与发达地区一同接入快速交通网络，只要经济要素在欠发达地区的贴现收益大于发达地区，要素流动就能对区域经济的扩散提供动力支持。另外，随着经济高速发展给沿线人口密集的发达地区带来负面的“大城市病”，相当部分的人口和资源将会向周边区域辐射，从而使得沿线经济要素配置呈现均衡性特点。

表1 成渝高速铁路建设对沿线区域经济发展的整体影响Tab.1 Overall impact of Chengdu-Chongqing high-speed railway construction on regional economic development along the route

（3）时空结构优化预期使得经济要素提前配置。成渝高速铁路沿线各区域的资源禀赋、经济体量及发展着力点都存在很大差别，欠发达区域大多不具备快速发展第三产业的基础条件，而具备第三产业完善配套系统的发达区域由于边际改善空间小使得带动效果并不显著产业结构对特定区域的经济社会状况路径依赖性较强，成渝高速铁路短期建设并没能对其产生显著影响。但是，成渝高速铁路建设带来的区域时空结构明显收缩优化的心理预期却使得沿线城镇化率得到显著正向提升，这对于交通资源的高效配置和经济要素的快速流动具有积极影响。

2.2 运营期实证分析

2.2.1 运营期可达性影响分析

成渝高速铁路运营前(2015年)和运营后(2016年)沿线区域可达性情况如图4所示。

图4 成渝高速铁路运营前(2015年)和运营后(2016年)沿线区域可达性情况Fig.4 Comparison of accessibility between 2015 (before operation) and 2016 (after operation) in the area along the Chengdu-Chongqing high-speed railway

从图4可以看出，所有沿线区域由于成渝高速铁路的开通致使其可达性提高了一半以上，其中简阳市可达性提升幅度最大，达59.7%，成华区提升幅度最小，为55.05%，整个区域可达性提升幅度的平均值为57.25%。另外，成渝高速铁路沿线区域可达性的提升幅度呈现“低发展高、高发展低”的特点，经济发展相对落后的大足区、荣昌区、隆昌县、东兴区、资中县、雁江区和简阳市的可达性提升幅度均处于较高水平，而其他经济发展较好的地区可达性提升幅度却相对较低，这表明成渝高速铁路沿线区域可达性水平对于经济发展具有“边际增长递减”的规律。

2.2.2 运营期经济空间结构影响分析

通过对成渝高速铁路运营前后的经济空间结构进行分析计算，成渝高速铁路沿线区域2015年和2016年经济空间结构比较如图5所示。结果显示，有7个区域2016年的经济空间结构相比2015年有所改善，这些区域经济水平大多处于沿线整体水平的中下游，说明成渝高速铁路的运营改善了沿线欠发达区域的经济空间格局，为区域经济的对外开放交流和资源要素的流动融通提供了很好的条件。而其他经济发展较好的区域经济空间结构的减弱，正是高速铁路扩散效应带来的结果，经济要素由于成渝高速铁路的开通在更广泛的沿线区域流动而非在个别区域集中，对于资源的合理分配以及高效利用都具有积极意义。从整体上看，成渝高速铁路运营沿线区域空间结构的改变并没有体现虹吸效应，对于保障整个沿线区域经济的协调配合以及持续稳定发展起到了重要作用。

图5 成渝高速铁路沿线区域2015年和2016年经济空间结构比较Fig.5 Comparison of economic spatial structure between 2015 and 2016 in the area along the Chengdu-Chongqing high-speed railway

3 研究结论

（1）成渝高速铁路的建设运营总体上对沿线区域经济发展有显著影响，但存在明显的区域化差异和扩散效应。从成渝高速铁路的建设角度看，高速铁路投资建设的第2年即2011年，沿线大多数区域的实际GDP、第二产业产值和第三产业产值均呈现不同程度的增长，但区域异质性特点突出。区域产业结构改善的数量和幅度都较为有限，而城镇化率却表现出较为一致的提升。相较于成渝城市群的其他15个对照区域，成渝高速铁路在整个建设期内(2011—2015年)对沿线区域第二产业产值和城镇化率的影响分别在10%和1%的水平上显著，且均为正向影响，但由于扩散效应的存在使得其对沿线区域实际GDP、第三产业产值和产业结构的影响并不显著。从成渝高速铁路的运营角度看，沿线区域的可达性在高速铁路运营后有了显著提升，平均增幅达57.25%。同时，成渝高速铁路的运营改善了沿线7个经济水平欠发达区域的经济空间结构，这对于促进沿线区域经济的平衡稳定和持续健康发展具有重要意义。

（2）成渝高速铁路作为我国西南地区交通运输网络的一部分，具有很强的网络特性[13]，沿线区域之间交通基础设施的空间溢出效应明显，高速铁路带来的经济发展影响因果关系尚待进一步验证。系统的高速铁路经济分析应当同时注重效益和成本，综合考虑当地居民的出行行为、交通网络的拥堵改善以及外部性影响等因素。另外，基于时空维度的时空压缩、时空转换、时空重组以及时空流变等视角[14]的高速铁路经济分析也是目前新兴的研究方向。