基于城市分级的高速铁路与区域消费升级实证研究

赵 可，甄嘉琛，蔡 婷，李卫东，肖永青

（1.北京交通大学 经济管理学院，北京 100044；2.中国铁道科学研究院集团有限公司 运输及经济研究所，北京 100081）

0 引言

高速铁路是城市发展的重大战略资源之一，也是国家进行宏观政策调控的工具。在这其中，区域中心城市有着先天优势，会吸引周边城市的人力要素和经济资源，而非区域中心城市可以针对高速铁路站点的建立进行城区规划，做到与中心城市错位发展，尝试找到新的发展机遇。目前，国内外关于高速铁路和城市经济发展的研究已有不少，具体包括但不限于对城市经济增长、区域发展转型、城市规模扩张和城市群经济集聚演化的影响，但是关于对消费及其有关指标的影响分析较少，在城市分级基础上进行的研究则更少。

交通基础设施是影响经济社会发展的重要因素之一。Lucas[1]认为交通基础设施是经济增长的一个必要条件；Demurger，Esfahani和Storeygard等[2-4]发现交通基础设施可以促进经济增长；王晓东等[5]通过Feder模型研究交通基础设施对经济增长的影响，发现其从总体上对经济增长有正向溢出效应；张学良[6]发现中国交通基础设施对区域经济增长有非常显著的空间溢出效应。还有文献认为交通基础设施与经济增长间的相关性并不明显，甚至有负向关系。例如，Aschauer[7]认为公共投入有挤出效应；李广众[8]、王文平[9]、朱建军等[10]认为公共支出与居民消费之间正负向关系都可能存在；饶晓辉等[11]通过将政府生产性支出纳入生产函数，构建了存在不完全竞争的动态随机一般均衡模型，发现政府生产性支出冲击对居民消费和私人投资有短期“挤出”效应和长期“挤入”效应，且该冲击利于促进经济体系中资本持续性积累。

消费作为拉动社会经济的“三驾马车”之一，是国民经济的重要源动力，是经济发展的重要组成部分。高速铁路的扩张和网络连通构建了空间经济格局，而国民消费必然会由于高速铁路开通所带来的要素流动，以及需求要素的再配置对经济发展产生重要影响。经梳理发现，与基础设施对经济增长、产业结构等的影响研究相比，基础设施消费效应的研究仍相对较少。在现有的文献中，郭广珍等[12]对于交通基础设施的影响研究没有局限于通常研究所考虑的生产影响，而是构造了一个交通基础设施同时影响生产和消费的增长模型，揭示了道路基础设施通过促进私家车消费从而改变居民消费结构的机制；肖挺[13]运用系统GMM等技术方法实证表明交通基础设施建设可以有效提升地区对外地民众的消费吸引力；冉光和等[14]将样本分为东部和中西部地区进行回归，发现基础设施的改善可以影响居民平均消费倾向，这种机制在城市和农村同时存在。

与既有分析不同，研究将从高速铁路视角分析交通基础设施消费效应，以地级及以上城市为研究对象研究高速铁路开通对消费水平的影响。为此，采用多期双重差分模型(Difference-in-Difference，DID)，以中国地级市作为研究对象，运用2008—2018年的相关数据，研究多重因素影响下高速铁路对地级市城市消费水平的影响。

1 高速铁路与区域消费升级理论分析

1.1 高速铁路对消费水平的作用机制

高速铁路的发展能够提高地区之间的可达性，降低时间成本和运输成本，打破地区间的市场分割格局。通过高速铁路的桥梁作用，将以往以市场范围划分界限为特征的城市衔接后，扩大了市场规模，形成统一的大市场，拓展了居民消费空间。但同时高速铁路具有虹吸效应，伴随人才、资金、信息等各种发展要素的转移，城市之间的发展梯度落差增大，一些生产要素由中小城市向中心城市单向转移；对个别城市来说，它在吸引新的要素流入的同时，受其他城市吸引的要素流出多于吸入的要素，出现了要素的净流出，该地区的消费水平呈负向。

1.2 模型构建

DID方法近年来被广泛应用于研究某一政策或项目的实施效果。经典DID模型涉及政策干预前后2个时期的实验组和对照组2个组别。经典DID模型公式如下。

式中：yit为被解释变量；i和t分别为第i个城市的第t年；Dt为时间虚拟变量；Gi为政策虚拟变量；Dt×Gi为时间虚拟变量和城市虚拟变量的交乘项，当城市i在t年开通了高速铁路，则为1，否则为0；β0为截距项；βi(i= 1，2，3)为回归系数；Xit为控制变量；εit为随机扰动项。

上述经典DID模型设定高速铁路开通时点是相同的，但实际上高速铁路是逐步开通的，并非有单一的时间节点。因此，通过将高速铁路的每次开通都作为一次政策的实施，使DID模型拓展到多期DID模型，以探究政策的多期累计效果。多期DID模型公式如下。

式中：yit为被解释变量；γt为时间固定效应；αi为城市个体固定效应；Git为特定时间段特定城市是否开通高速铁路的变量；Xit为控制变量；β0为截距项，β3为回归系数；εit为随机扰动项。

1.3 指标说明

研究选用各地级市社会消费品人均零售额作为反映消费水平的具体指标为被解释变量，标记为consump，反映城市内需的波动。

多期DID模型的自变量是高速铁路政策虚拟变量Git，用以体现高速铁路对城市居民消费水平的影响，不过高速铁路联通状况以0/1来区分开通与否不能体现高速铁路发展的差异性，因此进一步使用高速铁路已开通线路数即cgs代替Git作为高速铁路发展情况的刻画指标。

除因变量和自变量外，还有控制变量的选取，用Xit表示一系列的控制变量。研究考虑了影响经济增长的几个主要因素，首先控制的是基本要素投入，包括资本、有效劳动。考虑到永续盘存法的误差，用固定资产投资作为资本的相关变量，即fix，文中取对数处理，记为logfix。选取从业人员数占总人口的比重作为有效劳动力的代理变量，标记为EL。其次，将产业结构纳入控制变量，用第二产业与第三产业从业人员之比作为产业结构的代理变量，标记为MSR。最后，考虑到政府的影响，用实际财政支出水平作为代理变量，标记为fiscal，文中取对数处理，记为logfiscal。

2 实证分析

研究以全国地级及以上城市为研究对象。相关数据来源于2009—2019年《中国城市统计年鉴》和中国铁路12306网站，数据口径为全市数据，由于部分城市数据不全，最终样本容量为280个城市。进行城市分级时，参考《第一财经周刊》2017年发布的《中国城市商业魅力排行榜》，依据GDP、人口、市辖区占地面积等指标，将全国地级及以上城市分为一线至五线城市，并将《中国城市商业魅力排行榜》中的一线和新一线城市合并为一线城市进行样本回归，同时剔除了以下城市：2009年仍没有开通普通铁路客运的城市；在2009—2018年间新设、撤销、有明显行政区划变更的地级市。同时，根据《中国城市统计年鉴》的分类，将全国地级及以上城市分为东部、中部和西部城市。一线至五线城市如表1所示。

表1 一线至五线城市Tab.1 List of first-tier to fifth-tier cities

2.1 全样本实证分析

为研究高速铁路对城市消费水平的影响，运用多期DID模型对全样本数据进行实证分析。全样本回归结果如表2所示。如表2中模型1结果所示，在不加入控制变量的情况下，高速铁路cgs变量回归系数为正，而统计结果不显著。如模型2至模型5结果所示，逐步加入其他控制变量后，回归系数为正数，统计结果依旧不显著。正向系数表明高速铁路对区域消费水平发展有正向的促进作用，但是由于结果不显著，将进一步通过城市分级对样本进行处理。

表2 全样本回归结果Tab.2 Full sample regression results

2.2 地域分级实证分析

为进一步探索高速铁路对不同地区城市消费水平的影响，分区域运用多期DID模型进行实证分析。东部城市回归结果如表3所示。从表3可以看出，衡量高速铁路效应的变量cgs的回归系数大多数为负，且结果不显著。这是由于高速铁路的虹吸效应对东部城市的影响比较大。我国交通基础设施建设表现出的空间集聚特征主要集中于东部沿海地区，而且大城市具有很强的集聚能力，高速铁路的开通使得东部其他中小城市的经济要素向大城市流动，最终使得整体上高速铁路开通表现为负向作用。

表3 东部城市回归结果Tab.3 Regression results of eastern cities

西部城市回归结果如表4所示。从表4可以看出，高速铁路效应系数一直为正数，且回归结果显著，这是由于西部地区经济发展缓慢，经济水平处于全国较为靠后的位置，同时基础设施长期投资不足，因此高速铁路的开通可以大幅地带动经济增长，进而促进消费水平的提高。

表4 西部城市回归结果Tab.4 Regression results of western cities

中部城市回归结果如表5所示。从表5可以看出，在逐步加入变量的过程中，高速铁路效应系数始终为正，不过结果不显著。中部城市没有显著的虹吸效应，但中部地区交通基础设施的建设要优于西部，高速铁路开通带来的消费促进作用并不显著。

表5 中部城市回归结果Tab.5 Regression results of central cities

从其他变量效应来看，固定资产投资即fix的系数有正有负，且均不显著。fiscal的系数在不同地域的回归结果中都为正且大致相同。东部地区产业结构变量MSR的系数全部为负，说明服务业更能促进区域经济发展。中西部地区MSR系数为正且显著，说明在中西部地区工业更能促进区域发展。近年来政府为促进中西部地区发展，加大高速铁路的修建力度，也促进了工业相关产值的增长。中西部的EL系数都为正，不过其对西部区域经济的正向影响相比更大。

2.3 城市分级实证分析

为探究高速铁路的开通对不同级别城市消费的影响，将全国地级市划分为一线至五线城市，分别进行实证研究。一线城市回归结果如表6所示，二线城市回归结果如表7所示，三线城市回归结果如表8所示，四线城市回归结果如表9所示，五线城市回归结果如表10所示。

表7 二线城市回归结果Tab.7 Regression results of second-tier cities

表6至表8结果显示，对于一线、二线、三线城市，高速铁路效应变量都显示为正向作用，回归结果不显著。表9结果显示，对于四线城市，高速铁路效应变量总体上显示为负向作用。表10结果显示，对于五线城市，高速铁路效应变量都显示为正向作用，且部分回归结果显著。分析原因如下：一线和二线城市经济发达，可以借助高速铁路的开通增强城市经济要素集聚力，使经济要素从周边中小城市流入，进而促进本城市的消费发展。但是，由于一线、二线城市本身的交通基础设施建设已经比较完善，因此高速铁路效应的回归结果并不显著。三线城市作为一线、二线城市和四线、五线城市空间上的连接，当经济要素通过高速铁路流向一线、二线城市时，三线城市的部分产业也受到了正向的外部刺激效应，外来人口的流动带来了消费规模的扩大。四线城市往往距离中心城市较远，由于其本身的经济水平要远低于中心城市，受制于其本身规模和发展水平的限制，并不能有效地借助高速铁路开通刺激自身的消费规模，而是受到了中心城市虹吸的影响，导致经济因素的外流，因此高速铁路效应显示为负向作用。五线城市大多为较为偏远的城市，由于其距离中心城市较远，降低了其可能受到的中心城市的虹吸作用。高速铁路的可达性使得较为偏远的城市可以更紧密地接入全国的经济脉络，高速铁路的开通带来了更便捷的经济要素流入渠道，并且为产业结构升级、区域发展模式的改变提供了新的动力。

表6 一线城市回归结果Tab.6 Regression results of first-tier cities

表8 三线城市回归结果Tab.8 Regression results of third-tier cities

表9 四线城市回归结果Tab.9 Regression results of fourth-tier cities

表10 五线城市回归结果Tab.10 Regression results of fifth-tier cities

3 结论与建议

选取2008—2018年地级以上城市的面板数据，采用多期双重差分模型，从资本、劳动、产业结构和政府4个方面研究高速铁路的开通对城市居民消费水平的影响。实证研究发现，高速铁路对区域消费规模有正向作用。高速铁路提升了城市可达性，促进经济要素在各城市间的流动和区域城市协调发展。在中西部地区，地方政府有效规避了过度投资而导致的负面作用，从而更大程度地利用高速铁路开通带来的经济优势促进消费规模的升级。一线、二线城市凭借高速铁路吸引经济要素流入，三线城市可以通过空间上连接其他城市刺激部分产业的发展。四线城市由于受自身发展水平限制，不能有效利用高速铁路的开通，反而导致经济要素的流出。五线城市由于比较偏远，因此可以通过加入高速铁路网络，更紧密地接入全国经济脉络，为产业发展提供有效资源途径，促进区域经济结构的升级，因此高速铁路效应的正向作用十分显著。在产业结构方面，在较为发达的地区服务业更能促进区域经济发展，而在其他地区工业是更好的选择。

结合实证分析，建议如下：①高速铁路的开通应充分结合城市的地域位置及发展状况达到促进地方消费增长、加速经济发展的目的。②受到中心城市虹吸效应影响的城市可以充分发挥本地特色优势，与中心城市形成互补，充分利用高速铁路的纽带作用，将自身的发展与中心城市紧密结合起来，削弱虹吸效应造成的经济要素外流；西部或四线城市等位置偏远且交通基础设施不完善的城市，应继续大力建设高速铁路设施，并在接入国家高速铁路网后，制定相应的产业政策，利用高速铁路提供的资源运输渠道完成产业升级。③完善全国高速铁路网络，提升总体经济水平，并促使经济要素在各城市之间进行重新分配，强化区域发展的协作关系，促成区域间的协调发展。