兰新高速铁路沿线区域可达性及 经济发展影响研究

马丽黎，朱亚军，熊一帆

（1. 兰州交通大学 经济管理学院，甘肃 兰州 730070；2. 兰州交通大学 电子与信息工程学院， 甘肃 兰州 730070)

0 引言

2014年12 月，西北首条国铁Ⅰ级双线电气化快速铁路——兰新高速铁路(兰州西—乌鲁木齐)正式通车运营。兰新高速铁路线路全长1 776 km，设计最高速度为250 km/h。兰新高速铁路东起甘肃兰州、西至新疆乌鲁木齐，途径青海西宁、河西走廊，在甘肃境内长795 km，途径兰州、张掖、嘉峪关等市；在青海境内长268 km，途经西宁等市；在新疆境内长713 km，途径乌鲁木齐、哈密、吐鲁番等市。兰新高速铁路是甘肃、青海和新疆铁路网的重要组成部分，对助力我国西部大开发战略的实施、民族地区经济又好又快发展意义 深远[1]。

目前学界有很多研究关注高速铁路开通对沿线城市可达性变化以及区域经济发展的影响。在理论研究方面，有学者得出高速铁路有助于区域可达性的增强和区域经济增长的结论，为研究高速铁路如何影响区域经济发展提供了理论支撑[2]。实证研究方面，对可达性的研究常采用的研究方法有经济潜力模型、加权平均旅行时间、网络分析法、引力模型及成本加权栅格法等，且研究多样化趋势较为明显。李红昌等[3]在研究石武高速铁路可达性时，运用加权平均旅行时间和广义加权旅行时间2种评价方法构建模型，得出高速铁路的开通显著提升沿线城市可达性水平的结论。在研究高速铁路运营对区域经济发展的影响领域，部分研究成果通过采用双重差分模型(DID)和灰色预测法来验证高速铁路对区域经济的影响[4]。另有部分研究则通过分析国内外高速铁路发展现状及对区域经济的影响，实证分析高速铁路区域经济效应及高速铁路对沿线城市经济发展的影响机理[5]。

高速铁路的开通将直接影响到沿线区域可达性及区域经济发展水平，若高速铁路对两者的影响都呈正相关，则间接证明可达性程度对经济发展水平产生间接影响。若可达性程度高，则会压缩城市和区域的时空距离，优化城市和区域空间结构，对增强区域经济联系具有重要意义。因此，为分析兰新高速铁路对沿线区域可达性及区域经济发展的影响程度，分别构建可达性模型及DID模型。

1 兰新高速铁路可达性模型与双重差分模型构建

运用经济建模与计量方法，研究兰新高速铁路对沿线区域经济发展及可达性的影响。首先，构建可达性模型，计算各可达性指标及城市间可达性差异；其次，构建双重差分模型，研究变量之间相互关系；最后，对兰新高速铁路可达性及经济发展进行实证分析，依据测算结果得出结论。

1.1 可达性模型

1.1.1 加权平均旅行时间

加权平均旅行时间为评价可达性的一种可行性指标，该方法从时间成本角度测度区域内以及地区间的城市可达性，与城市规模、交通设施质量有关，具体公式如下[6]。

式中：Ai为城市的交通可达性，Ai值越小，可达性越高，反之亦然；Tij为i城市到达j城市的最短旅行距离；Mj为目的地j城市的经济实力，即其经济综合吸引力和对周围所产生影响的辐射力；GDPj为j城市的国内生产总值；Pj为j城市的人口数量；i，j为首发城市以及目的地；n为所经过的城市数量。

1.1.2 可达性系数

可达性系数对各城市可达性分析演变更具有直观性，使得结果对比明显，当可达性系数大于1时，表明城市可达性高于区域平均水平，反之，则低于平均水平。

1.2 DID模型

1.2.1 双重差分法原理

利用双重差分法研究高速铁路问题，其基本原理为：将高速铁路开通的年份作为界限，分为开通前与开通后2个时期，同时研究样本据此分为2部分，一部分为开通前的“控制组”，该组对象为距离高速铁路开通沿线城市较近的邻近城市，受高速铁路开通的影响很小或者几乎无影响；另一组为“实验组”，该组对象为高速铁路开通的沿线城市，受高速铁路开通的影响较大。DID模型就是通过对2组对象的对比分析，得出高速铁路开通前后所产生的影响[7]。

1.2.2 DID模型构建

采用DID模型，选取兰新高速铁路所经过的兰州市、西宁市、张掖市、嘉峪关市、乌鲁木齐市作为实验组，选取白银市、金昌市、武威市、昌吉市、海东市作为对照组。从GDP和GDP增长率2个方面分析高速铁路开通对区域经济发展的影响，最后提出相应的政策建议，促进区域经济协调发展。

DID模型建立的前提是实验组和对照组在高速铁路开通前经济水平、地理方位等方面具有高度的相似性。为此，将实验组与对照组进行检验，得到GDP增长率及总值的平行性趋势。GDP增长率平行性趋势检验如图1所示。GDP总值的平行性趋势检验如图2所示。

图1 GDP增长率平行性趋势检验Fig.1 Parallel trend test on GDP growth rate

图2 GDP总值的平行性趋势检验Fig.2 Parallel trend test on GDP

由图1、图2得出，实验组和对照组在2012—2014年与2017—2019年间经济社会发展趋势相似，符合应用双重差分方法的前提条件。因此，对兰新高速铁路的研究适用于DID模型。

构建DID模型如下。

式中：yit为被解释变量；i为城市；t为时间，在此模型中特指年份；α为常数项；β为双重差分估计量；βu，βt分别为城市与时间所对照虚拟变量的估计值；εit为扰动项；treatit为第t年i城市为对照组或者实验组的虚拟变量，当treatit=0表示第t年i城市为对照组，当treatit=1时表示第t年i城市为实验组；timeit为第t年i城市高速铁路开通前或者开通后的虚拟变量，当timeit=0时表示第t年i城市处于高速铁路开通前，当time=1时表示第t年i城市处于高速铁路开通后。

实验组高速铁路开通前后的yit分别记为

对照组高速铁路开通前后的yit分别记为

综上所示，高速铁路开通后对比开通前收益或者损失的数值可以表示为：实验组高速铁路开通前后所得的收益或者损失与对照组高速铁路开通前后所得收益或者损失之差，表达式为

化简得Δyit=β，即双重差分估计量β等于政策净影响。

由于DID模型中仅纳入treatit与timeit是不够充分的，为了提高解释系数R2，加入控制变量——固定资产投资IS[8]。引入固定资产投资IS，主要是由于兰新高速铁路经过的区域产业结构以传统工业为主，转型升级进程慢，高速铁路的开通不会立即改变产业结构性质，因此，高速铁路开通与否对产业结构的影响并不大。另外，人口结构方面主要以常驻人口为主，人口出入量变化不大，因而对其控制影响不大。

完善后的DID模型为

式中：Xit为在模型中加入的影响被解释变量的控制变量；β为高速铁路效应，该值越高说明高速铁路开通产生的影响较大；βj为控制变量影响被解释变量的系数；αi为固定效应，城市不随时间发生较大变动，也就更单纯地能够验证控制变量对被解释变量所产生的影响；εit为随机误差项。

2 兰新高速铁路沿线区域可达性及经济发展影响效果分析

2.1 研究区域

研究区域为兰新高速铁路途径的甘肃、青海和新疆3省区。兰新高速铁路共设有31个站点，选取兰州西站、西宁站、张掖西站、嘉峪关南站、酒泉南站、哈密站、乌鲁木齐站7个途径站点对兰新高速铁路沿线区域可达性进行研究。这些站点具备客流量大的共同特征，因此分析结果具有代表性。选取兰州西站、嘉峪关南站、西宁站、张掖西站、乌鲁木齐南站5个站点研究兰新高速铁路对区域经济的影响，这5个站点客流量相对较大，包括始发终到站和中间站，具有一定的代表性。另外选取没有高速铁路经过但经济发展状况相似且空间距离短的5个地区作为对照组，分别为白银市、金昌市、武威市、昌吉市、海东市。

2.2 数据处理及描述

选取2012—2014年以及2017—2019年兰新高速铁路运营时间进行研究，其中2012—2014为开通前研究时间段，2017—2019为开通后研究时间段。研究中各城市数据均来自其统计年鉴，被解释变量GDP增长率由计算得出。为了统一口径，将GDP数据换算成对数。沿线城市间最短旅行时间的数据主要参考铁路12306官方网站。兰新高速铁路开通运营前沿线城市平均旅行时间变化情况如表1所示。兰新高速铁路开通运营后沿线城市平均旅行时间变化情况如表2所示。兰新高速铁路加权平均旅行时间运营前后对比如表3所示。

表1 兰新高速铁路开通运营前沿线城市最短旅行时间 变化情况 min Tab.1 Average travel time of cities along the line before the operation of the Lanzhou-Urumchi high speed railway

表2 兰新高速铁路开通运营后沿线城市最短旅行时间 变化情况 min Tab.2 Average travel time of cities along the line after the operation of the Lanzhou-Urumchi high speed railway

表3 兰新高速铁路运营前后加权平均旅行时间对比表 Tab.3 Comparison between weighted average travel time of cities along the line after the operation of the Lanzhou-Urumchi high speed railway

兰新高速铁路线路从2014年12月正式开通，开通前数据取值0，开通后数据取值为1。被解释变量、控制变量以及影响因素的描述性统计如表4所示。

2.3 实证分析

2.3.1 可达性实证结果

由表3可知兰新高速铁路开通后，沿线各地城市平均旅行时间都有所降低，平均降低43%，除了哈密降低37.29%以外，其他地区均为40%以上，由此可知，哈密可达程度最低，张掖可达程度相对最高。从可达性系数来看，兰新高速铁路开通后高于开通前的城市有乌鲁木齐、哈密、西宁3个，其他地区均低于开通前，可知这些地区可达性程度与同区域内整体发展水平仍不协调，需要做出相应调整。总体来看，兰新高速铁路的开通使沿线城市可达性得到很大提升。

表4 被解释变量、控制变量以及影响因素的描述性统计 Tab.4 Descriptive statistics of explained variables, control variables, and influencing factors

2.3.2 基于DID模型的实证过程

在分析高速铁路开通对经济产生影响前，应先对被解释变量及控制变量等进行平稳性检验。选用ADF检验方法，平稳性检验如表5所示。

表5 平稳性检验Tab.5 Stationarity test

检验结果可以看出P值均小于0.05，表示数据平稳，不需要滞后一阶再次验证。对被解释变量GDP与GDP增长率根据加入控制变量前后分别进行回归及双重差分分析。

（1）当GDP增长率作为被解释变量时，分析高速铁路对其产生的影响。GDP增长率作为被解释变量时未引入固定资产投资的回归结果如表6 所示。

由表6可知，未引入控制变量固定资产投资IS时，方程结果较为显著，常数项为0.117 8，地域与时间变量系数均为负值，分别为-0.155与-0.104，地域与时间变量交互项系数为0.04，由此得出回归方程

表6 GDP增长率作为被解释变量时未引入固定资产投资的 回归结果Tab.6 Regression without fixed asset investment when GDP growth rate is used as the explained variable

分析结果显示，未加入控制变量时，地域与时间变量的交互项具有较强显著性，且系数为正值，表明高速铁路开通对西北地区GDP发展产生积极影响，有利于带动整体经济发展。

GDP增长率作为被解释变量时引入固定资产投资的回归结果如表7所示。

表7 GDP增长率作为被解释变量时引入固定资产投资的 回归结果Tab.7 Regression with fixed asset investment when GDP growth rate is used as the explained variable

由表7可知，引入控制变量后，常数项为 -0.077，地域与时间变量系数均为负值，分别为 -0.023与-0.111，地域与时间变量交互项系数为0.037，控制变量系数为0.074，由此得出回归方程

在加入控制变量后，观察到地域与时间变量仍然具有较强显著性，此时系数为负值，说明加入固定资产投入对高速铁路效应的影响具有滞后性，总体来看，高速铁路开通对经济发展有正向作用。

（2）当GDP作为被解释变量时，分析高速铁路对其产生的影响，分别对加入控制变量前与加入控制变量后进行回归及双重差分分析，并得出结论。通过Hausman检验，得出随机效应模型更适合本研究。GDP作为被解释变量时未引入固定资产投资的回归结果如表8所示。

表8 GDP作为被解释变量时未引入固定资产投资的回归结果Tab.8 Regression without fixed asset investment when GDP is used as the explained variable

由表8可知，未加入控制变量之前的时间变量、地域变量与二者交互项系数均为正值，分别为0.038，0.272和0.009，由此得出回归方程

未引入固定资产前，地域变量都呈现显著状态，且系数前后都为正值，即高速铁路开通对沿线城市起到积极的正向作用。

GDP作为被解释变量时引入固定资产投资的回归结果如表9所示。

表9 GDP作为被解释变量时引入固定资产投资的回归结果Tab.9 Regression with fixed asset investment when GDP is used as the explained variable

由表9可知，加入控制变量后地域变量为0.191，是正值，而时间变量与二者交互项为负，分别为-0.043与-0.025。回归方程为

引入固定资产后，地域变量与控制变量显著，时间变量与交互项系数符号都为负值，这一现象发生的原因在于高速铁路对经济发展的影响具有长期效应，具有滞后性，加上2014年兰新高速铁路刚开通以及2017年我国正处于“十三五”计划开局阶段，各项经济因素正稳步调整与推进，时间变量为负值符合现实情况。另外此段时间实验组与对照组经济增长速度趋同，有利于缩小差距，促进协调发展[9]。

通过以上实证研究可得：高速铁路开通前，沿线区域间可达性水平均较差，随着高速铁路的开通，整体上可达性水平不断提升，但从可达性系数来看，仍存在一些差别，乌鲁木齐和兰州由于可达性系数大于1，表明可达性高于区域平均水平，而其他地区均小于1，表明低于平均水平；兰新高速铁路开通有利于区域间可达性提高，加快地区间各种要素流通速度，促进经济发展，这也进一步说明了可达性程度间接影响经济发展，二者呈现正相关关系。

3 研究结论

（1）经过回归分析，得知无论是否加入控制变量，对照组的GDP增长率低于高速铁路沿线地区即实验组。这一结论与现实常态也相吻合，高速铁路建设通常会选在相对人流大且经济实力相对较强的地区，其本身发展潜力大，再加上高速铁路的建成，则更有利于带动经济增长。总体来看，高速铁路开通对经济发展具有正向作用。

（2）兰新高速铁路的开通在很大程度上提升了沿线城市的可达性，但可达性综合改善程度存在差异，呈现对中间站点影响较大，对出发站与终点站影响较小的态势，城市区位、城市间空间距离和交通经济联系频度影响了加权平均旅行时间，兰新高速铁路沿线城市可达性差距扩大，导致未来可达性受益少的城市边缘化程度加深，加剧区域非均衡态势下的虹吸效应和马太效应。

（3）兰新高速铁路开通运营后，可达性的改善不同程度上促进城市投资、消费、产业结构以及居民收入水平的提高，是区域经济空间集聚的重要驱动因素和提升区域经济的关键。