要素禀赋、资源约束与中国工业企业空间分布——以高速铁路开通为视角

王雨飞，沈立，王光辉

（1.北京邮电大学 经济管理学院，北京 100876；2.国家信息中心经济预测部，北京 100045；3.中国科学院 科技战略咨询研究院，北京 100190）

一、文献综述

随着交通技术创新能力和管理水平不断提高，世界各国高速铁路建设步伐全面加快。2004年以来，中国也开始进入高速铁路大规模建设时期，并规划到2020年，将基本建成重要城市群城际铁路网，高速铁路营业里程达到3万公里，覆盖80%以上的大城市①资料来源：《中国交通运输发展白皮书》2016。。高速铁路建设一定程度上会通过强化经济溢出进而加速经济增长，并促进工业经济活动空间格局的调整和优化[1]21。以中国地级及以上城市规模以上工业总产值10余年的变化为例，与2003年相比，2015年中国工业总产值普遍提高，工业集聚现象更加突出，并且区位也发生了变化，改变了过去在环渤海、长三角和珠三角三大区域集中的现象。2015年，中国中部地区工业发展迅速，且已经与东部地区连接，呈现出块状发展的态势：河南、山西、鲁西南与环渤海地区共同成为华北地区的工业重心；长三角城市群向西与长江中游城市群和成渝城市群共同组成了长江经济带的工业集群；江西、湖南和广西与珠三角城市群共同组成了华南地区的工业重心，如图1所示。因此，高速铁路建设和开通背景下的区域工业空间分布及其影响因素研究逐渐引起相关领域专家、学者、公众的关注和重视。

区域工业空间分布问题一直是区域经济学、人文地理学的研究热点。20世纪，学者主要从规模经济[2-3]、贸易自由化[4]、技术进步[5]、企业关联[6]等角度，阐述工业集聚的影响因素和作用机制。新经济地理学兴起之后，学者开始在不完全竞争和运输成本的假定下，在经济学的一般均衡框架下讨论经济活动的空间分布问题，并结合对收益递增、运输成本与要素流动所产生的离心力和向心力的分析，提出核心与外围产业集聚模式。由此众多学者开始在新经济地理学框架下研究资本和劳动力等生产要素的流动[7][8]11与工业集聚之间的关系。工业集聚直观上表现为劳动力和资本要素的不断集中，集聚效应的形成也与二者密切相关[9]，如在市场一体化和资本、劳动力自由流动的前提下，中国东部沿海地区集聚了大量的劳动和资本要素，工业集聚优势显著[10]。此外，资源和环境的约束也是影响工业集聚的重要因素，工业集聚引发的资源消耗和环境污染是不可避免的，部分研究也已经将自然资源引入到工业集聚研究，并认为工业或制造业的地理集中源于自然条件和资源的优势[11-12][13]28。

世界各国高速铁路的快速发展为其铁路运输能力的全面提升提供了保障，也会对产业结构的变化、区域分工的细化、工业空间的布局等产生重要影响：一方面，高速铁路会加深地区间的开放程度，带来要素资源的快速流通和频繁交汇，扩大市场规模[1]21[14]；另一方面，时间距离的缩短更会提高城市之间的可通达性，影响人们的出行活动、企业生产和交易的空间行为[15-16]。例如，有学者以制造业为研究对象，在垄断竞争模型的基础上，阐述了规模报酬递增、劳动力流动和运输成本降低共同作用产生了产业的集聚效应，即基础设施的改善以及内部运输系统效率的提高会降低企业运输成本和交易成本，非常有利于工业在地理空间上的集聚[8]2[17-23]。此外，为了更加细化高铁对工业集聚产生的影响，部分学者针对特定高铁线或者特定区域进行了实证研究，其研究结果也证实了高铁的开通对工业集聚产生的促进作用，如有研究认为沪杭高铁的开通使劳动力更多地流向了第二产业，并用DID模型实证检验了高铁对产业转型、沿线城市的科技人才聚集、行业分工等发展起到了促进作用[13]41[24]80。

综上，在现阶段考虑工业集聚的问题必须把高铁的开通作为重要的影响因素，结合中国工业格局近十年来在地理分布上的变化，中部地区承接东部沿海城市的产业转移，逐渐成为中国工业集聚的重地，这些都与高铁的大规模开通密切相关。更重要的，影响工业集聚的因素很多，包括可观测和不可观测的因素，但与高铁开通密切相关的可移动要素与不可移动资源是影响工业集聚的最主要因素，而且高铁开通作为近年来的新生事物势必会对这两大因素的作用机制产生影响，改变其对工业集聚的影响程度。本文将在新经济地理的研究框架下，重点讨论并证明如下问题：第一，高铁开通对工业的集聚和转移过程是否会产生影响，其中的影响机理如何？第二，高铁是否会改变要素禀赋与资源约束对工业集聚的影响程度，以及高铁的发展使得这些影响因素的重要性发生了怎样的变化？本文的贡献在于以可移动要素和不可移动资源为桥梁，探讨高铁发展对工业集聚的影响机理，并在城市层面上用空间计量模型做出实证检验。

二、高速铁路影响工业集聚与转移的研究机理

传统的经济地理理论通常用不同区域的经济地理差异，解释区域工业空间集聚现象，并认为自然资源丰富的地方以及大港口附近通常会成为工业集聚的中心地区[25]81。新经济地理学的兴起打破了传统理论的研究框架，但并不是对传统理论的全盘否认，事实上，正是传统理论的研究为新经济地理学的诞生打下了基础。新经济地理学的产生也并没有否定传统经济地理因素的影响，新经济地理学重视偶然因素对工业集聚的影响，两个地区间经济地理差异可以看作一种偶然因素，这种纯经济地理因素可以导致初始的工业集聚，然后再通过新经济地理因素的收益递增影响而对工业集聚产生作用[26]102[27-29]。本文将在新经济地理学理论的框架内，研究工业集聚的内在机制，并结合中国不同区域的要素禀赋与资源环境特征，以及高速铁路加快发展的实情，探讨高铁发展这一外因对工业集聚与转移的影响机理，重新解释今天在中国出现的产业集聚和转移现象。

新经济地理学通过模型严密的数理推导证明了，即使两个区域初始条件完全相同并且不存在外力作用，经济系统的内生力量终将使区域演化分异，产业集聚不可避免，甚至形成极端的核心—边缘结构[30]。在核心—边缘结构中，最初由于偶然因素的影响，比如优越的地理条件、丰富的资源条件、偶然的历史事件等，使得原本差异不大的两个地区的经济发展产生了细微差异。因为循环累积因果机制的存在，在长时间的发展中逐渐在微弱优势的基础上累积并持续进行下去，进而使得核心区逐渐与边缘区拉开发展距离。核心区在满足本地需求的同时向边缘区输出商品，使得核心区的市场需求远远大于边缘区，不断扩大的市场需求又成为它进一步吸纳人口、累积资本、创造知识、迎接企业甚至产业转移的重要力量来源。因此，核心区凭借其强大的市场需求，在循环累积因果机制的作用下，不断增加自己的集聚优势。

然而，经济空间中如果只存在集聚力，那么所有的经济活动将全部集中到一个巨大的核心区域之中，其余地区将全部沦为边缘区。事实上，经济空间中也并非只是存在着集聚力，还存在着与之相反的分散力。首先，当集聚达到一定程度后核心区势必会产生拥挤效应，在成本急剧上升的影响下出现部分产业尤其是低端产业的分散现象。因此，当核心区因为集聚而导致拥挤，并产生负面效应或不经济等因素存在时，与集聚力相反的力量，即分散力便会产生。分散力与集聚力之间复杂的相互作用或权衡导致了现实世界经济空间的复杂多样和富于变化[26]106[31-32]，在集聚力和分散力这两种力量的共同演绎下，产业格局以及经济空间格局都将随之改变。此时，中心区的拥挤效应便构成了产业分散的“推力”。其次，构成产业集聚的要素中除人口、资本等可移动要素外，工业集聚还严重依赖土地、资源等不可移动要素的影响，当边缘区存在丰富的不可移动要素资源时便会对集聚在中心区的产业产生“拉力”，产业向边缘区转移或扩散，分散力也会随之产生。在这“一推一拉”之间，产生催化剂作用的交通基础设施的改善，尤其是以高铁为代表的快速交通体系的发展会对区域工业布局演变产生重要影响。

新经济地理学一直将运输成本视为影响工业集聚最为重要的影响因素。交通基础设施的改善可能加速产业集聚，也可能加快产业分散。对于加速产业集聚而言，其主要体现在交通基础设施对区域经济的影响存在着跨区域外部溢出效应[8]6[33-34]。这种外溢效应主要体现在两个方面：其一，由多种交通方式组成的交通体系在空间上的网络化、高密度布局降低了运输成本和时间成本，加深了地区间的开放程度，打破了区域间的市场分割，带来资本、技术、劳动力、信息等生产要素的快速流动，更会扩大和加深城市之间联系的范围与频度，提高了资源的配置效率[1]23；其二，交通基础设施的网络化发展将不同区域的经济活动连成一个整体，使城市的边界、城市群的边界不断外溢，打破了知识溢出在空间范围上的限制，进而促进创新的产生，增加了经济活动集聚的可能性。

交通基础设施改善同样也会加速产业分散。20世纪90年代末，由于中国东部沿海地区投资边际效率递减、要素成本提升、资源能源紧缺等原因，部分产业已经开始向中西部地区转移，尤其体现在资源密集型和资本密集型制造业回迁内地。在上述产业转移过程中，区域中心区因拥挤效应带来的成本上升，产生对相关产业分散的“推力”，边缘区如果存在不可移动的资源或能源要素（如：矿山等），自然就会对“以降低成本为目的”的企业产生“拉力”。樊士德等[35]认为在可转移要素自由流动和无流动成本条件下，欠发达地区收入水平的提高和发达地区不可转移要素使用价格的上升，将导致可转移要素从发达地区向欠发达地区流动，促进产业转移。因此，当交通条件改善后，尤其是在核心区已经达到一定发展程度后，成本上升的压力使得中心区低端产业要转移，高端产业要升级，即交通运输成本和时间成本的下降，会加大产业向边缘区分散。在中国，随着高铁网络化进程的加速，高铁缩短了城市之间的时间距离，加速了城市之间劳动力等可移动要素的流动，但高铁并不承接资源等不可移动要素的运输任务，一定会促进产业由中心区向边缘区的分散。

综上，交通条件的改善，如高铁的网络化布局，改变了自然资源等不可移动要素和劳动力等可移动要素对产业集聚和分散的影响程度。为此，本文做出如下判断：第一，高铁开通前后不可移动的自然资源对产业分散的重要性不同，高铁网络化降低了运输成本会加快资源密集型产业向资源禀赋丰富的地区分散与转移。第二，中国不同城市之间经济发展差距较大，在不同层级的城市之间，可移动要素和不可移动要素对产业转移的影响也会存在差异。中心城市人才、技术等可移动要素对不可移动的资源要素产生替代作用，表现为产业的结构调整和升级，会更加集聚高科技产业；边缘城市与中心城市的情况恰好相反，主要承接中心区的产业转移，发展以不可移动资源为依托的传统产业。

三、空间计量模型的设定

新经济地理学将交通成本视为影响工业集聚最为重要的影响因素。根据前文的机理分析，随着高铁等快速交通体系的不断建设，在中心区“推力”和边缘区“拉力”的共同作用下，可移动要素禀赋与不可移动要素资源对产业集聚与转移的影响会发生变化。本文通过建立空间计量模型来检验交通发展，尤其是高铁的开通对产业集聚与转移产生的影响，即将高铁的开通作为重要条件，判断不同要素对产业集聚与转移影响的变化情况。

（一）基本模型构建

本文利用2003—2015年全国284个地级及以上城市的面板数据，采用空间计量模型分析可移动要素、不可移动要素以及城市发展水平对于中国工业集聚的影响。工业集聚因素分析的计量模型为

其中，Yit表示各年度各城市的地均工业总产值，这也是本文度量工业集聚的变量，可以认为，一个地区的工业份额上升了，就说明在这个地方发生了工业的集聚[36]；借鉴金煜等[25]84、贺灿飞和潘峰华[37]的做法，Bit表示不可移动的资源禀赋因素，包括自然资源和土地资源；Fit表示可移动的要素资源因素，包括劳动力、资本、技术投入等；Xit表示其他城市发展的控制变量，包括公路密度、房价水平、资金丰裕度、政府参与经济分配程度、对外开放程度等。由于一个城市的工业产出水平不仅与城市本身的资源禀赋存量有关，而且还受到临近城市产出水平溢出效应的影响，因而地理空间上相互接近的两个城市的经济发展程度通常较为相似[38]。对模型（1）加以扩展，引入邻近城市经济绩效的影响，建立空间计量模型

其中，下标i表示第i个地级城市；Xit为控制变量集合；εit是随机扰动项；ρ是空间滞后系数，反映样本观测值的空间依赖性；λ是空间误差系数，反映误差结构中存在的空间相关性。当λ值为零时，空间计量模型称为空间滞后模型（SLM）。当ρ为零时，空间计量模型称为空间误差模型（SEM）。空间滞后系数和空间误差系数反映邻近城市之间产出的相互影响和作用，即空间溢出效应；wij是空间权重矩阵W的元素，反映城市之间的空间联系。

（二）空间权重矩阵

本文主要采用距离标准来度量区域之间的空间距离，具体包括地理距离和时间距离两种表现形式。根据距离衰减原理，城市间的地理距离与城市间相关性存在反向关系。因此，地理距离权重矩阵中的wg元素满足：当 i≠j时，wgij=1/Dij；当 i=j时，wgij=0。其中，Dij为地理距离，具体由根据国家基础地理信息系统 1∶400万地形数据库计算得到的城市之间直线距离表示。

中国目前正处在高铁大规模建设中，高铁的开通带来了城市之间时间成本的大幅度下降，因此，高铁的开通一定会打破城市之间的固有联系，改变城市之间原本的相对位置。相对基于城市地理坐标获得的地理距离，时间距离更加贴近城市之间联系与发展的现实。时间距离同样符合距离衰减原理。时间距离权重矩阵wt中的元素满足：当i≠j时，wtij=1/Dij；当i=j时，wtij=0。其中，Dij为时间距离，具体为经过计算获得的中国地级及以上城市两两城市之间的最短时间距离①最短时间距离计算方法请参考作者另外一篇论文《高速铁路影响下的经济增长溢出与区域空间优化》。。

（三）变量选取依据

影响产业集聚和转移的机理是非常复杂的，可能是多维要素空间协同作用的结果。在新经济地理学理论中，除可移动要素和不可移动自然禀赋差异外，交通运输条件和城市的经济发展特征也是不可忽视的重要因素。因此，本文尽量选取多个变量来控制地区特征，建立了一个多维要素计量模型。在回归方程中，被解释变量ln Yit为i城市t年度的地均工业产值的对数值，该变量也是本文研究产业集聚的切入点，正是通过对地均工业产值的对数值进行了空间相关性检验，证实了在地级城市的产业布局上存在着显著的空间自相关性。其他具体解释变量的界定情况如下。

1．不可移动的资源禀赋因素

自然资源丰裕度（nr）：本文选取采掘业从业人员数占当地从业人员总数的比重来反映自然资源的丰裕程度。关于自然资源禀赋的度量，由于没有分地区的资源基础储量统一数据，因此采用这一替代指标。该指标能够反映各市采掘业的产业规模以及产出量。虽然产出量仅仅是各市资源储量中被开采的部分，还不能反映资源储量本身，但事实上被开采的资源会通过投入产出联系，对工业产生实际影响。另外，在中国的行业统计口径下，采掘业包含煤炭、石油、天然气、金属和非金属矿采选业等与自然资源直接关联的细分行业，这些比较全面地涵盖了自然资源的各个方面，能够较为准确地代表当地自然资源的状况[39]。

土地丰裕度（lr）：本文通过《中国国土资源统计年鉴》中的城市国有建设用地出让面积除以全市行政区域面积来表示。由于中国土地制度的复杂性，一个城市用于工业的土地面积不仅取决于实际土地面积的多少，还取决于工业用地指标的多少。如果一个城市的国有建设用地出让面积较多，说明该城市可使用土地相对来说比较充裕，相应地，用于工业建设的储备土地也较为充足。因此，使用国有建设用地出让面积比例来表示土地充裕程度较为恰当。

2．可移动要素禀赋因素

劳动投入（ln l）：本文使用工业从业人数的对数值来表示，各城市的工业从业人数在《中国城市统计年鉴》中均有详细数据。

资本投入（ln k）：本文使用各城市工业固定资产投资额的对数值来表示。《中国城市统计年鉴》中的固定资产投资条目只列出各城市的固定资产投资总和，并没有工业产业具体的固定资产投资数据，因此，本文采用学界普遍利用的估算方法[24]78，即通过《中国统计年鉴》的相关数据进行估算，其具体估算过程是采用 城市的固定资产投资总额乘以其上一级行政区工业所占的固定资产投资百分比。

技术投入（ln kjtr）：本文使用各城市科技事业财政支出占全市财政支出的比例来表示。按照传统的做法，一般将专利授权量作为技术要素的度量指标，但由于中国这一数据的不可获得性，本文选用科技支出占财政总支出的比重来代替。

3．城市发展特征因素（控制变量）

公路密度（ln road）：本文使用公路里程占行政区域土地面积的比重来衡量城市的基础设施水平，我们认为城市基础设施的改善有利于工业的集聚，因为企业选址考虑的重要因素之一就是交通的通达性，只有拥有完善的交通基础设施才能吸引大量工业企业的聚集。

政府参与经济分配程度（ln gov）：由于政府本身并未参与生产，主要通过税收来支持政府的运转。因此，如果政府支出过高就会增加企业负担，减少企业的利润，从而削弱企业的生产积极性，最终影响工业企业的集聚。为了验证政府因素对工业产业空间集聚的影响，本文选取城市政府支出占地区国民生产总值的比重来衡量地方政府参与经济分配的程度。

房价水平（ln house）：根据中心—边缘理论，中心城市高房价会对低端工业产业带来“挤出效应”，企业为了降低成本会向边缘城市转移，因此高房价会加速工业产业扩散，影响区域工业空间布局，本文选取城市房价平均值作为控制变量。

资金丰裕度（ln pdeposit）：金融是现代经济系统的血液，对工业企业的发展发挥着不可替代的作用。资金丰裕程度的高低直接影响区域工业企业的发展和集聚，本文使用人均金融机构存款总量来表示，存款总量越多，也用于工业企业借贷的资金就越多。

对外开放程度（ln fdi）：外资企业往往具有较高的技术水平以及完整的上下游产业链供应，引进外资企业有助于吸引其他配套企业的入驻，从而促进产业的集聚。因此，对外开放水平较高的地区更容易使工业产业发展和集聚，本文使用各城市FDI（外商直接投资）除以当年GDP来度量各城市的对外开放程度。

（四）样本数据来源

本文使用的2003—2015年中国地级及以上城市面板数据，主要来自历年《中国城市统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》，部分数据来自《国土资源统计年鉴》。对于部分城市个别变量数据缺失严重问题，研究已经参照相应年份的《国民经济与社会发展统计公报》补齐，或采用线性插值法补齐。在城市样本选取过程中，考虑到城市数据的完整性，本研究剔除了拉萨市、毕节市、铜仁市和普洱市，并最终确定284个样本城市。此外，本研究的原始数据对GDP进行了消涨处理，并为了消除异方差，还对绝对值变量做了对数化处理。

四、实证分析

（一）工业集聚水平的空间相关性检验

Moran’s I指数反映的是空间邻接或空间邻近的区域单元属性值的相似程度，具体计算公式如下

其中，n为样本个数；xi和xj分别代表城市i和城市j的地均工业产值；是 xi或 xj的方差；是xi或xj的平均值；wij是空间权重矩阵的元素，表示城市i和城市j的邻近关系。Moran’s I指数在[-1，1]范围内取值，正数表示存在空间正相关性，负数表示存在空间负相关性，0表示不存在空间相关性，即空间的随机分布特征。

本文以全国284个地级及以上城市作为研究对象，地均工业产值的实际值作为观测值，分别计算了不同权重矩阵下的 Moran’s I值。所有年份的 Moran’s I值均通过了显著性检验，表明全国地级及以上城市的工业集聚水平存在显著的空间自相关性。从表1中可以看出，不管使用地理权重矩阵还是时间距离权重，Moran’s I指数均呈现先微降再微升再骤降的总体趋势，在2009年具有明显的拐点，这可能与从2009年开始中国高铁的陆续开通运营有关，也可能与全球金融危机对中国产业转移的影响有关。

表1 地均工业产值的Moran’s I指数

（二）模型选取及估计方法

通过拉格朗日乘子检验（LM）和稳健的格朗日乘子检验（RobustLM）来确定空间滞后模型（SLM）和空间误差模型（SEM）的选择。结果显示，空间滞后模型的LM值和RobustLM均要远大于空间误差模型的LM值和RobustLM，并且在统计上也更加显著，因此，选择空间滞后模型更为合理。同时，Hausman检验也表明固定效应模型优于随机效应模型，故本文选用空间滞后模型的时间固定效应模型对计量模型进行估计。如果直接采用传统的普通最小二乘估计（OLS）方法估计模型参数，将会得出有偏或无效的结果。因此本文采用极大似然估计方法来估计模型参数。利用Stata12.0软件来实现。

（三）空间面板模型的估计结果及讨论

本文待考察高铁建设前后可移动要素和不可移动要素资源对工业集聚的影响变化情况，主要通过空间权重矩阵的变换来实现。除地理距离矩阵和多种交通方式下的时间距离矩阵外，为了考察高铁的影响，还纳入了去除高铁只保留公路、高速公路和普通铁路的时间距离矩阵。本文计量模型的时间跨度为2003—2015年，由于中国在2008以后才开启高铁的大规模建设，因此，以2008年为分界线进行了分时间样本的讨论。此外，中国不同区域之间的经济发展差距较大，在不同经济发展水平下，工业发展及其空间集聚的影响因素存在差异性，因此还进行了分城市样本的讨论。表2中，模型（1）是传统计量模型OLS估计结果，模型（2）是2003—2015年基于地理距离权重的估计结果。模型（3）～模型（6）是在不同权重之下的分时间样本的估计结果。

1.全样本估计结果分析

根据表2的估计结果，从R2、Sigma2统计量看，模型拟合度比较理想，说明所用模型能够比较准确地反映中国城市工业产值增长的实际情况。空间误差回归系数λ在估计结果（2）～结果（6）中皆在1%、5%的水平上显著为正，这说明城市之间的外部性对其工业产出有重要影响，邻近城市之间存在明显的空间溢出效应。与不考虑空间溢出效应的原始模型（1）相比，以地理距离为空间权重矩阵，即模型（2）估计结果显示，劳动投入l、土地资源lr、人均道路面积roal的产出弹性值均比原始模型（1）所计算出来的弹性值小，这表明如果在模型中没有考虑空间溢出效应，就会高估这些影响因素对城市工业产出增长的作用；相反，资本存量k、政府财政支出占比gov、房价house、资金丰裕度deposit等指标的系数均要大于OLS估计结果，这表明如果在模型中不考虑空间溢出效应，就会低估这些影响因素对城市工业产出增长的作用。

表2 分时间样本的空间滞后模型估计结果

2．分时间样本的估计结果分析

比较2003—2008年以不含高铁的时间距离矩阵为空间权重的结果（3）和2009—2015年以含高铁的时间距离矩阵为空间权重的结果（4）可以发现，结果（4）中解释变量的系数明显高于结果（3）中相应变量的系数，这说明在高铁的影响下，解释变量对工业产值增长和工业集聚的贡献在增强。对于可移动的要素禀赋而言，结果（4）中的城市资本存量k变得不再显著，说明在高铁的影响下，城市间的时间距离缩短，交易成本降低，联系范围扩大，城市自身资本存量不同对工业增长的影响也不一致。如果非中心城市拥有一定规模的资本存量，运输时间成本的下降并不会加速中心城市对其要素的集聚和剥夺；反之，在资本存量基础薄弱的情况下，城市会面临被中心城市掠夺资源的危险。劳动力投入l和科技投入kjtr对城市工业经济的影响则是多元的：一方面，随着时间的推移，其对工业增长和集聚的影响力在加强；另一方面，受高铁的影响，其对工业增长和集聚产生了更大的促进作用，即高铁的开通降低了城市间人员流动的时间成本，扩大了人流的交汇和知识的传播，推动了城市工业的发展和布局的调整。

对于不可移动的资源约束而言，城市自然资源nr的估计系数在结果（4）中没有通过显著性检验，但由结果（3）的负值转为正值，这表明在全国城市样本中，自然资源丰裕程度对工业发展的促进作用不能一概而论。事实上，从中国工业空间布局看，自然资源丰裕程度也不是限制工业布局的主要因素，中国东部地区的快速发展就可以佐证这一结论。东部沿海地区自然资源极为贫乏，但经过30多年的发展，其已经成为中国工业最为发达的地区，即结果（3）的回归系数甚至还会为负值。但高铁开通会加速人力资本等要素的流动，一些城市会因其丰富的自然资源而对工业企业产生吸引力，城市土地资源lr的系数均显著为正可以佐证这一结论。此外，当考虑空间溢出效应时，土地资源lr的系数显著提高，表明土地资源丰裕程度对工业布局具有显著的影响，这是因为在工业企业发展过程中，土地资源是一项不可或缺的极其重要的资源。一个城市土地资源供给是否充足直接影响土地价格，进而影响企业的用地成本，最终影响工业企业在城市的布局。

结果（3）和结果（4）是基于不同时段和不同权重的估计结果，在比较结果时，我们会因为经济发展阶段不同而高估高铁对城市工业增长的影响。因此，对于2009—2015年这一时段的研究，我们将多种不同权重的估计结果进行，以得出高铁的真实效用。首先是含高铁的时间距离矩阵与地理距离矩阵为空间权重的比较，即比较结果（4）和结果（5）可以发现，科技投入、土地资源、人均道路面积、政府干预、房价绝对值在结果（4）中的回归系数大于在结果（5）中的回归系数，这说明高铁促进了这些因素对工业增长的正向影响作用。其次是含高铁的时间距离矩阵与不含高铁的时间距离矩阵为空间权重的比较，即比较结果（4）和结果（6）可以发现，将城市间高铁的影响剥离掉后，结果（4）中相应解释变量的系数仍然略高于结果（6），这再次表明高铁对经济增长的溢出效应确实存在，但这种影响在短时间内并没有完全显现，其原因可以解释如下：一方面由于全国大规模的高铁建设还在继续；另一方面新生事物对经济活动的冲击通常存在滞后性。因此，本文判断未来高铁对工业增长溢出的正面影响还会进一步扩大。

综上，高铁开通前后可移动要素对城市工业增长和集聚的影响程度是不同的，因为要素禀赋可以依托高铁自由流动，而自然资源具有不可移动性。因此，高铁开通后可移动的要素禀赋出现了回归系数不再显著的情况，而不可移动的自然资源对工业分布的影响却在加深。在控制变量中，人均道路面积、政府财政支出比例在模型（4）～模型（6）中均通过显著性检验。人均道路面积系数显著为正，说明城市基础设施的完善有助于吸引工业企业集聚，而在考虑空间溢出效应时，完善基础设施的效用实际上要更大。政府财政支出比例显著为负，这说明政府税收负担是影响工业企业集聚的重要原因，税负的增加会导致工业企业盈利水平下降，从而抑制现有工业企业的发展和其他工业企业的流入，从而降低工业的集聚水平。

3．分城市样本的估计结果分析

中国是个幅员辽阔的大国，其地区差异明显，城市的基础存量和经济发展程度不尽相同。将全部城市放在模型中，笼统地考察工业产值增长和空间集聚效应，其分析结果可能会与现实情况偏离，即忽略了城市发展特征对工业企业空间分布的影响效应。因此，还需进一步考察工业企业产值增长和空间集聚的局域特征，即需要对全部样本城市进行分样本估计。常见的城市分样本估计处理方法有两种：一种是按照传统的东、中、西部进行划分，由此开展分地区样本的估计；另一种是按经济发展水平划分出一、二、三、四线城市，并由此开展分样本估计。中国经历了40年的改革开放，东部地区发展相对充分，但随着国家区域战略的实施，中西部地区也有一批城市在经济发展水平上与东部发达城市不相上下，按照东、中、西部划分可能达不到预期效果。因此，本文将基于已有的一、二、三、四线城市划分结果，并结合城市GDP、城镇居民可支配收入、常住人口三个宏观指标进行校正，得出更加贴近中国城市经济发展现实情况的一、二、三、四线城市分样本。

对于上述全国城市分样本，本研究按照不同时间阶段和空间权重回归相应的计量结果（如表3所示），呈现了两点重要发现。第一，在不同样本城市中，各主要解释变量和控制变量对工业集聚的影响程度不同。对于一、二线城市，科技投入对工业集聚一直产生正向影响，尤其在高铁开通后，其影响作用明显增强且更加显著；而自然资源对工业集聚的影响则随着时间的推移由正相关变成了负相关，并且随着高铁的开通，这种反向作用变得越来越强。这说明对于经济基础较好的一、二线城市，工业产值的增长和企业集聚不在依赖自然资源而是依靠科技投入。高铁开通进一步加速了工业结构的调整和升级，使一、二线城市更加聚焦高科技产业，其工业发展的驱动力也由过去的要素驱动、投资驱动转向创新驱动。与一、二线城市不同，三、四线城市不可移动自然资源对工业集聚的影响变化恰好相反，即随时间的推移，其回归系数则由早期的负相关变为正相关，而且高铁开通后其作用在加强。即使在2009—2015年时间段没有通过显著性检验，但三、四线城市自然资源已经呈现出对工业集聚的正向影响趋势。此外，对于不可移动的土地资源，三、四线城市的回归系数显著为正，体现了城市土地资源是工业集聚不可或缺的重要条件。三、四线城市开通高铁后，其工业集聚明显受到可移动要素资源的影响。而与高铁开通前的估计结果对比，不可移动的自然资源和土地资源的正向影响作用更加显著，这是因为不可移动的资源不能依靠高铁进行转移，是三、四线城市发展工业的重要约束条件。总之，由于一、二线城市工业结构升级吸引了高科技产业集聚，企业成本上升则会推动传统工业向外转移；在不可移动资源的吸引下，三、四线城市的高铁开通会加速可移动要素的流动下，以承接一、二线城市的产业转移，改变过去中国工业的布局。

表3 分城市样本的空间滞后模型估计结果①表3主要注重分析高铁的开通对一、二线和三、四线城市工业产值和集聚效应的影响情况。由于文章篇幅所限，这里省略了地理距离权重的估计结果。

第二，中国的产业转移是按城市层级进行的，并不是按区域转移的。城市间交通基础设施的改善，尤其是高铁网络的建成会加速工业企业的扩散步伐，并进一步加快产业转移。为了看清中国产业转移的路径，本文按照东中西部划分城市样本也分别做了回归分析，但结果并没有出现产业转移的明显迹象，即中国的产业呈现出由一、二线城市向三、四线城市转移的现象。此外，表3估计结果（4）的空间误差系数没有通过显著性检验，而估计结果（5）和估计结果（6）在10%和1%的水平下通过了显著性检验，这是因为与一、二线城市相比，三、四线城市高铁的覆盖率稍低，而且城市之间的高铁线路比较分散，网络化程度不高，导致其空间溢出效果并不明显。而将三、四线城市的高铁影响剥离，其在铁路、高速公路、普通公路影响下的空间溢出效益则会变得显著。

五、结论与讨论

中华人民共和国成立以来，其工业空间分布经历了政策导向到市场导向的转变，形成了沿京广、京沪、哈大等重要铁路干线建设的工业基地，沿黄河流域布局的能源开发工业带，沿长江流域并以上海、南京、武汉、重庆等城市为中心的沿江工业带、沿海地区集中的长三角、珠三角、京津唐等工业经济核心区的基本格局。中国城市在地理区位、经济基础、资源禀赋、基础设施、市场化水平等诸多方面存在显著差异，不同区域内工业集聚水平存在的巨大差异，其影响因素也是极其复杂的。本文以新时期的高铁网络化建设为背景，探究城市之间的要素禀赋差异和资源条件约束对中国工业集聚的影响机理，诠释中国出现的产业集聚和转移现象。在机理分析部分，我们认为核心区不仅会因其要素优势对产业产生集聚力，也会因拥挤效应产生分散力，即“推力”；在自然资源的吸引作用下，边缘区会产生对中心区产业的“拉力”；最终结果是中心区产业实现调整或升级，传统产业向边缘区转移或扩散。在上述产业集聚和转移过程中，高铁网络化格局会对其产生加速和促进作用。本研究将高铁对时间距离的收缩纳入计量模型的实证检验中，得到的结果表明：高铁开通后不可移动的自然资源对工业分布的影响在加深；中国工业的转移并非按传统“东部到中部，中部到西部”的路径进行，而是按城市层级进行的；一、二线城市科技投入替代了自然资源的重要作用，工业结构有所调整和升级，三、四线城市受自然资源影响较深，正逐渐承接一、二线城市的产业转移。

根据上述研究结论，本文给出的建议如下：（1）高铁网络化加速了产业的升级和转移，在中国大规模建设高铁的战略是正确的。高铁网络化密度越高，连接的城市越多，其对工业布局的影响就会越显著。因此，未来不仅应在全国范围内继续高铁建设，而且高铁的路网密度还需进一步强化，尤其要在资源密集地区加强高铁线路辐射，以高效的路网交通设施带动具有自然资源基础的三、四线城市的发展。（2）根据中国产业转移的路径，中央政府除实施区域性提升战略外，还需打破区域观念固化的制约，按照城市发展水平聚焦城市层级，加快一、二线城市产业的升级改造和传统产业的调整转移；提高三、四线城市的承接能力，加快推进城市工业化和资源产业化的进程，实现双赢。（3）在加快落后地区工业化进程的同时，我们也要注意产业集聚的形成是有特定条件的，需要有一定的前期基础和时间的积累，并非所有产业在所有区域内都能够实现高水平的产业集聚。因此，具体制定产业政策时，应该“因地制宜”“因时制宜”，综合考虑产业特征及区位特征，实现区际产业的合理分工。