贾善铭,覃成林
(暨南大学a.经济学院;b.特区港澳经济研究所,广州510632)
区域经济格局不平衡是大多数国家尤其是大国经济体普遍存在的现象,对于国家经济的持续和协调发展有着广泛而深刻的影响。因此,区域经济格局均衡与否成为中外区域经济学历久弥新的重要研究问题之一。如何引导区域经济格局走向均衡则是世界多数国家经济发展决策所密切关注的一个重大课题。众所周知,区域经济格局的均衡性受各种复杂因素的影响。交通运输是其中的一个重要影响因素,这是因为要素和产品流动在较大程度上取决于运输的可能性及运输成本。关于这一点,古典区位理论创始人杜能、韦伯、克里斯泰勒等早已做出了令人信服的证明。那么,交通运输是如何影响区域经济增长及格局变化的呢?库姆斯等的研究认为,当所有与距离有关的成本大幅度、史无前例地下降时,国家之间出现了巨大的差异[1]。著名新经济地理学家藤田昌久等把运输成本和规模报酬递增引入垄断竞争模型,证明了区域经济格局将演化为“中心-外围”结构[2]。显然,交通运输在这个不平衡的区域经济格局形成中扮演了重要角色。
改革开放以来,无论是国家还是地方及民众都十分重视交通运输对中国区域经济发展的影响。“要致富,先修路”成为了一个时代的口号,充分反映了交通运输发展对全国及区域经济发展的重要性。已有研究证明,中国交通基础设施与经济增长之间存在相互影响、相互作用的非线性关系[3]。总体上,交通基础设施的改善促进了中国的经济增长[4-5]。中国交通基础设施建设对全要素生产率有着显著的正向影响[6],而且,其区域经济增长的空间溢出效应非常显著[5],有利于区域经济一体化发展[7-8]。但是,各种交通运输方式对区域经济增长的影响是存在差异的。叶昌友等[9]的研究表明,高速公路密度提高1个百分点可带动经济增长约0.034个百分点,铁路密度提高1个百分点可带动经济增长约0.002个百分点。王家庭等[10]的研究则发现,对各省份而言,交通运输对经济增长的影响程度不尽相同,东部地区的经济增长受交通运输的影响要大于中西部地区。
随着中国高速铁路网络建设的快速推进和部分线路相继投入运营,高速铁路已成为现代社会的一个重要标志[11]。作为中国区域间和城际间一种新兴交通方式,高速铁路正在引起区域经济格局发生新的变化。高速铁路会通过影响区域交通系统、经济系统和空间系统,对其沿线区域经济发展产生深远影响[12]。并且,从长远看,到2020年全国高速铁路网络建成后,高速铁路必将成为影响中国区域经济格局变化的一个重要因素。因此,本研究所关注的焦点是,高速铁路对中国区域经济格局的均衡性将会产生何种影响?具体包括3个问题:1)高速铁路是否会对中国区域经济格局均衡性产生影响?2)如果该问题成立,那么,高速铁路将引起中国区域经济格局走向均衡还是非均衡?3)如果这2种影响均存在,那么,它们是否表现出空间层次上的差异,以及这种差异具体表现如何?在中国持续实施促进区域经济协调发展战略的时代背景下,研究这些问题可以为国家调整区域发展战略及政策提供可靠的科学根据。同时,也有助于从高速铁路这个角度深化交通运输与区域经济格局变化关系的理论研究。
本研究从均衡性视角、以新经济地理学为理论基础构建基于交通线路影响的区域经济格局演变理论模型,揭示新交通线路影响区域经济格局演变的机制。在此基础上,分析高速铁路对区域经济格局变化的影响机制。以可达性为分析工具研究高速铁路建设和运营对中国各省份客运可达性(简称为可达性)空间格局的影响,获得判断高速铁路影响中国区域经济格局变化的依据。借鉴国外关于可达性与区域经济增长长期关系的研究,预测和分析高速铁路对中国未来区域经济格局变化的影响,为高速铁路建设背景下的区域政策提供依据。
自1964年日本新干线开通以来,高速铁路建设和发展已经有50余年的历史。因此,国外已有不少学者从均衡与非均衡的视角就高速铁路对区域经济格局的影响进行了研究。概括起来,这些研究得到了2种截然相反的结论。一种结论是,高速铁路建设和运营有利于促进区域经济格局走向均衡。S.Komei等[13]通过构建供给导向(supply-oriented)的区域经济增长模型,从可达性入手分析了新干线对日本区域经济格局均衡性的影响。研究发现,新干线网的扩张在一定程度上促进了中心区域的经济扩散,从而缩小区域经济差距。E.Ortega等[14]用可达性差异间接描述区域经济不平衡,以西班牙加利西亚(Galician)高速铁路为例,分析了不建高速铁路和建设高速铁路2种情形下区域经济格局均衡性变化。结果显示,高速铁路可以在增大可达性的同时减小可达性变异系数,从而有利于区域经济格局向更加均衡的方向发展。另一种结论则认为,高速铁路建设和运营拉大了中心与外围区域的经济差距,加深了区域经济格局的不平衡程度。R.Vickerman[15]考察了法国的 TGV、德国的ICE、西班牙的AVE和意大利的Direttissima等高速铁路对区域经济活动的影响,认为高速铁路会促进中心区域公司的扩张行为而牺牲外围区域公司的利益,因而降低了外围区域的经济增长率。J.Preston 等[16],P.Hall[17]的研究也表明,高速铁路连接的中心区域特别是中心城市的发展会对外围区域产生不利影响,甚至会产生极化效应。当高速铁路增大了所连接城市的可达性时,也使得这些城市之间的区域变得分离,进而产生隧道效应(tunnel effect)[18]。同时,一些学者指出,高速铁路对有关区域的经济增长能带来短期效应,但长期来看,高速铁路所连接的外围区域的经济增长率相对于中心区域还会下降[15,19-21]。因此,高速铁路并不能提升区域经济的一体化水平,而是强化了区域的极化过程[22]。
虽然国外关于高速铁路对区域经济格局均衡性影响的研究尚存在分歧,但从中可以发现一些有价值的认识。一是高速铁路对区域经济格局变化及均衡性有影响,其影响的方式和程度因区域初始的经济社会条件、线路布局、居民出行习惯等而存在差异。二是由于高速铁路所引起的可达性变化可以提高区域总的经济福利水平,并引起经济福利重新分配[23]。因此,可达性分析成为研究高速铁路与区域经济格局关系的一个主要工具。三是高速铁路对区域经济格局的影响主要是长期效应,短期效果不太明显。G.M.Ahlfeldt等[22]认为,高速铁路可以永久改变一个区域的可达性,从而改变了区域的准基础区位(quasi-fundamental location),由此给区域经济格局变化带来持续的影响。因此,可把可达性作为连接高速铁路与区域经济格局变化的“桥梁”,通过观察高速铁路引起的可达性短期变化,对区域经济格局的长期演化进行预测。此外,国外的有关研究虽然认识到了高速铁路是通过改变可达性而影响区域经济格局均衡性的,但是对可达性究竟是如何导致区域经济格局均衡性发生相应变化的机制尚缺乏有理论深度的探讨。
因此,本研究以可达性为分析工具,构建理论模型,揭示交通运输影响区域经济格局均衡性的机制。在此基础上,分析高速铁路建设和运行影响区域经济格局均衡性的机制。最后,考察高速铁路网络建成后中国区域经济格局均衡性将会发生的变化。
可达性表示从一地到达目的地的难易程度,这意味着可达性与运输成本成反比。同时,可达性也衡量目的地的价值,目的地的经济活动越多,其价值就越高[24]。因此,可以运输成本为“中介”,分析可达性影响区域经济格局的机制。基于这个认识,构建基于交通线路影响的区域经济格局演变模型。模型构建借鉴了A.Banerjee等[25]的建模思路,原有模型考虑的是线性形式运输成本,本研究将运输成本看成是“冰山成本”。证明新交通线路建设对中心区域、沿线区域和非沿线区域的经济增长影响存在差异,从而揭示交通线路影响区域经济格局均衡性变化的机制。在此基础上,进一步揭示高速铁路影响区域经济格局均衡性的机制。
国内外学者的研究已经发现,交通运输对不同区域的经济增长影响存在差异。因此,一条交通线路的建设和运行对不同区域经济增长的影响必然是不一样的。据此,构建一个基于交通线路影响的区域经济格局演变模型,考察新的交通线路建成后,其中心区域、沿线区域和非沿线区域的经济表现会存在哪些差异,这些差异又会对区域经济格局产生什么影响。这样,就可以从理论上揭示交通线路建设和运行降低运输成本、运输成本降低影响区域经济增长、不同类型区域的经济增长表现出差异进而引起区域经济格局发生变化的作用机制。
2.1.1 假设条件。提出如下4个假设条件。
①区域条件。有一个由1+N+M个区域构成的区域经济体。其中,1为中心区域,是交通线路的枢纽;N代表沿线区域,有n个;M代表非沿线区域,有m个。而且,每个区域都是厂商的集中区域,区域行为由厂商生产行为来体现。
②生产条件。在生产要素有成本流动的情况下,每个区域根据比较优势生产一束商品,这些商品束与其他区域相同也可能不同,除了满足自身需求外,N和M区域向中心区域出口商品。要素流动和商品运输过程中存在成本,成本以“冰山成本”的形式体现。产品的生产函数采用如下形式:
式中:K为流动资本;L为劳动力;K为每个区域固定资本投入;α表示流动资本对产品生产的贡献份额;β表示固定资本投入对产品生产的贡献份额;α+β表示区域之间的溢出效应。因为区域之间的溢出效应在边际生产率递减的情况下并不是很大,所以一般情况下α+β<1。
③销售条件。考虑一种代表性商品束的销售情况,假定中心区域商品束价格为p。由于商品运输需要成本,因此,离中心区域距离为d的外围区域的1单位商品束只有e-τd单位到达中心区域。由此可以得到:p×e-τd=pd×1,即离中心区域距离为d的外围区域的商品价格为。假定M和N区域离中心区域的距离分别为d1和d2,其中,得到中心区域、M和N区域的商品束价格分别为
④要素流动条件。与销售条件分析类似,得到中心区域、M 和 N 区域的资本回报率分别为;工资水平分别为
其中,τ,θ和ρ分别代表商品、资本和劳动力流动的难易程度。
2.1.2 均衡分析。由于假定区域行为由厂商生产行为来体现,因此,在M和N区域要满足厂商利润最大化必须使得边际劳动成本等于工资水平,边际资本成本等于资本回报率。即:
同时,必须满足资本市场出清,即K=m×KM+n×KN+K1。为了更好地分析资本需求条件,假定每一个区域都满足K=K,则由式(3)可以得到:
上式表明,在其他条件不变的情况下,资本量的大小取决于商品束和资本流动的相对难易程度,即τ和θ的大小。若τ<θ,即资本的流动性比商品流动性差,那么,M区域的资本量大于N区域。为了进一步分析区域之间的差异程度,以工资-资本回报率比率作为区域差异的衡量标准,得到:
上式表明,区域差异程度与资本和劳动力流动的相对难易程度有关。在资本流动相对劳动力流动较难的情况下,远离中心区域的外围区域可以更多地保持自己的资本,由此区域之间的差异程度会较低;反之,亦然。
最后,分析M和N区域的人均产出变化情况:
由(4)式和(6)式可以得到:
由(7)式可以看出,商品束和资本流动的相对难易程度决定了区域的产出。如果资本流动速度大于商品束流动速度,那么,随着距离的增大,则人均产出会降低,远离中心区域的外围区域与其他区域之间的差距会增大;反之,差距则会缩小。
由此,得到3个基本命题:①命题1。新交通线路建设和运行对中心区域、沿线区域、非沿线区域的经济增长产生不同的影响,影响的程度取决于生产要素和商品束流动的相对难易程度。② 命题2。在资本流动程度保持不变的情况下,改善交通条件有利于商品束和劳动力的流动,从而有利于区域经济增长。③ 命题3。新交通线路建设对不同类型区域的影响不同,因此,各区域的经济增长表现将出现差异。这种差异通过累积因果循环产生长期作用,改变不同类型区域在区域经济体中的地位,从而改变区域经济格局。
上述理论分析揭示了新交通线路建设和运行影响区域经济格局变化的机制。以此为基础,对高速铁路影响区域经济格局均衡性的机制做出如下解析。
高速铁路是一种新兴客运交通,它大幅度地缩短了商务旅行时间、提高了旅行舒适度,从而提高了中心区域和沿线区域的可达性。这会带来2个方面的积极变化。一方面,可达性的提高可以促进区域之间劳动力流动、商务旅行及与之相关的信息流动的增加。这必然增大区域之间的人流和信息流的速度及规模,增大要素利用的机会和提高要素配置效率,从而推动相关区域的经济增长。另一方面,由于可达性的提高,沿线区域作为厂商目标区位的吸引力增大,吸引厂商选址于此,形成厂商集聚[26]。厂商的集聚带来生产要素的大量集聚,提高了中心区域、沿线区域之间生产要素流动的规模和速度,促进了这些区域的经济增长。高速铁路运行也可能对部分区域带来消极的影响,这就是所谓的“隧道效应”。这种效应可能发生在某些缺乏要素吸纳能力的沿线区域。高速铁路提高了这些区域的可达性,导致本地劳动力和其他生产要素加速外流,从而对本地经济增长产生抑制作用。此外,高速铁路建设和运行虽然不直接改变非沿线区域的可达性,但是会间接地使其可达性出现相对的下降。这种间接的影响对于非沿线区域的经济增长而言是不利的。
由此,不难发现,高速铁路建设和运行可引起中心区域、沿线区域、非沿线区域的可达性发生差异性变化,进而对其经济增长产生差异性影响,或促进相关区域的经济增长,或对其经济增长产生抑制作用,最终产生了长期改变区域经济格局均衡性的效果。
根据研究提出的分析思路,首先考察高速铁路建设和运行会给中国区域可达性带来什么样的变化,然后分析这种变化对中国区域经济格局均衡性产生的影响。
3.1.1 可达性计算。高速铁路承担的是旅客运输,因此,所分析的区域可达性是客运可达性,计算公式为:
式中:Ait为i城市的可达性指数;Pjt代表j城市的人口规模,反映规模经济对可达性的影响;αk表示在客运中不同交通方式所占的比例,以此反映交通方式异质性;Tijt为i城市到j城市的旅行时间,根据不同运输方式的线路布局来计算,以反映线路布局的重要性;t为分析时点;a为摩擦系数,关于摩擦系数的取值有很多研究,借鉴大多数研究的结论,取值为1。
3.1.2 样本选择及数据说明。研究范围是中国31个省份(不包括台湾省和香港、澳门特别行政区),选择省会城市作为代表性城市,因此包括了31个研究样本。为了考察高速铁路对可达性的影响,设定了无高速铁路与有高速铁路2种情形,并把这2种情形分别称之为“高速铁路引入前”和“高速铁路引入后”。考虑到所分析区域是省级单元,其可达性主要受长途客运方式影响,因此,选择了铁路和航空2种运输方式进行考察。人口规模选用各个城市2011年市辖区的人口数据,客运中铁路和航空所占比例采用2011年的数据作为基准。全部数据来源于《中国城市统计年鉴2012》。铁路里程采用全国铁路主要站点间里程表,并根据现有线路布局补充了重庆、拉萨和海口的数据。普通铁路运行速度统一采用120 km/h。高速铁路引入后,根据国家《中长期铁路网规划图》提供的运行速度,对各个城市之间的运行时间根据高速铁路运行线路的长度进行加权平均得到。航空旅行时间根据各个城市的飞机时刻表查询得到。铁路里程和航空数据统一采用2011年的数据。
主要分析高速铁路引入前后中国各省份的可达性变化和分布情况,可达性分布情况用可达性变异系数来反映。结果包括了全国和分区域2个层面以及高速铁路引入前后2个情形(表1,图1)。
3.2.1 可达性的总体变化特征。通过比较高速铁路引入前后全国可达性及其变异系数的变化情况,可以发现以下几个特征。①高速铁路的引入可以全面提升全国的可达性。在高速铁路引入前,中国31个省份可达性的均值为2 354.60,高速铁路引入后达到3 534.81,提升幅度为46%。同时,高速铁路的引入使得全国可达性的空间格局更加均衡。在高速铁路引入前,中国31个省份的可达性变异系数为0.32,高速铁路引入后变异系数减小到0.30,减小了6%。② 高速铁路引入前,中国可达性空间格局为航空主导型。从高速铁路引入前可达性排名靠前的城市看,其客运比例中航空所占比例远远高于其他城市,排名前3位的城市分别是西安、上海和贵阳,其航空运输在客运中所占比例分别为0.43,0.55,0.36,高于全国0.25的平均水平。航空主导型可达性的主要特点就是可达性空间格局没有明显的规律性,可达性较高的省份没有出现集中分布的情况。图1a显示,可达性排名位于前四分之一的省份有1个位于环渤海地区(北京),3个位于长三角地区(上海、江苏和浙江),1个位于中部地区(湖南),2个位于西部地区(陕西,贵州),1个位于华南地区(海南)。③高速铁路引入后,中国可达性空间格局为高速铁路主导型。高速铁路引入后,可达性的省份排名发生了较大的变化,可达性空间格局表现出明显的集中分布特征。图1b显示,排名前四分之一的省份有4个集中在环渤海地区(北京、天津、河北和山东),2个在长三角地区(江苏和浙江),1个位于中部地区(河南),1个位于西北地区(陕西),而且这些省份是彼此相连的。④高速铁路引入后,中国各个省份的可达性呈现“梯度圈层”分布格局。第一圈层为北京、天津、河北、山东、河南、江苏、浙江和陕西;第二圈层为上海、湖南、湖北、安徽、江西、山西、海南和贵州;第三圈层为辽宁、吉林、甘肃、四川、重庆、云南、广东和福建;第四圈层为青海、宁夏、新疆、西藏、内蒙古、黑龙江和广西(图1b)。高铁引入后中国区域可达性空间格局呈现的变化说明,高速铁路引入对不同区域的影响存在差异,这证明了理论分析中提出的交通线路建设会对不同区域产生不同影响的命题。从可达性排名的位次变化看,高速铁路引入对中国环渤海地区和中部地区可达性提升影响更大。高速铁路引入后,可达性排名提高最大的是天津,提高了12位,其次为山东、河南、四川和江西,分别提高了8位、7位、6位和6位。其中,天津和山东位于环渤海地区,河南和江西位于中部地区。
表1 高速铁路引入前后区域可达性及可达性变异系数变化情况Tab.1 Changes of regional accessibility and its coefficient of variation before and after the introduction of high-speed rail
图1 高速铁路引入前后全国31个省份可达性四分位图Fig.1 Quartile map of accessibility of the thirty-one provinces before and after the introduction of high-speed rail
3.2.2 分区域可达性变化特征。从东部、中部、西部和东北四大地区看,在高速铁路引入后,其可达性都得到了提升。其中,东部、中部和东北地区的提升幅度分别达到了50%,66%,105%,超过了全国46%的平均水平,西部地区提升了32%,比全国平均提升幅度低14个百分点(表1)。这说明,尽管从全国范围看可达性变异系数在降低,但是在高速铁路引入后,西部地区与其他三大区域的差距在拉大。西部在可达性上的劣势在高速铁路引入后进一步显现。从四大区域内部的可达性变异系数看,呈现出中部和西部地区减小、东部和东北地区增大的特点。高速铁路引入前,中部和西部地区的可达性变异系数分别为0.15,0.42,高速铁路引入后分别减小到0.10,0.36,减小幅度分别35%,13%。而东部和东北地区的可达性变异系数分别从高速铁路引入前的0.15,0.09 增大到高速铁路引入后的0.17,0.10,增大幅度均为15%(表1)。这说明,中部、西部地区内部的可达性格局趋向均衡,而东部、东北地区趋向非均衡。从中国主要的三大经济区域的可达性变化看,环渤海地区可达性的提升幅度最大,达到83%;大长三角地区次之,为48%;泛珠三角地区提升了33%。大长三角地区的提升幅度仅略高于全国46%的平均水平,泛珠三角地区的提升幅度低于全国平均水平(表1)。说明高速铁路引入后,中国可达性的空间分布中心存在向环渤海地区及其辐射地区转移的趋势。同时,三大经济区域可达性的变异系数显示,高速铁路引入对3个区域可达性空间格局实现均衡起到了积极的作用。高速铁路引入前,环渤海、大长三角和泛珠三角地区的可达性变异系数分别为0.26,0.21,0.21。高速铁路引入后,其可达性变异系数分别减小到 0.19,0.12,0.15,减小幅度分别为 26%,44%,28%,远高于全国6%的减小幅度(表1)。
3.2.3 高速铁路对中国区域经济格局均衡性影响预测。在分析了高速铁路引入前后中国可达性空间格局变化的基础上,进一步研究可达性变化对中国未来区域经济格局均衡性产生的影响(表2)。根据国家《中长期铁路网规划(2008年调整)》,到2020年中国将建成高速铁路网络。因此,通过分析、比较有高速铁路与无高速铁路2种情形下2020年全国及各个区域的人均GDP变异系数,对高速铁路影响中国区域经济格局均衡性的结果进行预测。其中,2020年人均 GDP的计算是以2011年人均GDP为基础,同时为了消除经济周期波动对预测结果的影响,增长率选取的是1990—2010年的年均增长率。由于中国高速铁路建设起步较晚,关于高速铁路与区域经济增长关系的研究尚未完全开展,因此借用G.M.Ahlfeldt等的研究成果,将高速铁路提升客运可达性的长期经济增长弹性设定为0.25。即客运可达性每提高1个百分点,人均GDP的增长率提高0.25个百分点。从表2可以发现,在高速铁路影响下,2020年中国的区域经济格局均衡性将发生以下3个方面的变化。①在全国层面,高速铁路建设和运行没有促进中国区域经济格局向更加均衡的方向发展。相反,它会使中国区域经济差距有所扩大。表2显示,在无高速铁路的情形下,2020年全国人均GDP的变异系数为0.53。而在有高速铁路的情形下,全国人均GDP的变异系数增大为0.55,比无高速铁路情形增大了4%。②就四大区域而言,其人均GDP变异系数在有高速铁路的情形下均比无高速铁路情形有了一定程度的增大,但是增大幅度有所不同。中部和西部分别增大了9%,14%,东部增大了6%,东北地区未发生变化(表2)。这说明,高速铁路建设和运行将使四大区域内部的区域经济格局向非均衡状态发展,但在程度上有所差异。③ 从三大经济区来看,除了环渤海地区未发生变化外,大长三角和泛珠三角地区的人均GDP变异系数在有高速铁路的情形下都要比无高速铁路情形下低。在有高速铁路情形下,它们的人均GDP变异系数比无高速铁路情形分别减小了5%,4%(表2),说明高速铁路建设弱化了大长三角和泛珠三角地区内部经济发展条件的差异,强化了长三角和珠三角地区的扩散效应,有利于推动大长三角和泛珠三角地区的区域经济均衡发展。此外,这3个经济区的不同表现也进一步说明了高速铁路影响区域经济格局均衡性的效果因初始条件的不同而存在差异。
表2 在有、无高速铁路情形下2020年中国区域经济格局均衡性预测结果Tab.2 The prediction results of regional economic equilibrium in China in 2020
3.2.4 进一步探讨。这里,把高铁引入前后可达性变异系数变化情况与有无高速铁路因素的人均GDP变异系数变化结合起来考察(表1、表2),可以发现以下几个现象。①在全国层面,可达性变异系数的减小并没有促使中国人均GDP变异系数的相应减小。高速铁路引入后,中国可达性变异系数减小了6%,但是与之对应的全国人均GDP变异系数却增大了4%。②在四大区域层面,可达性变异系数变化与各区域的人均GDP变异系数变化之间存在3种关系。一是可达性变异系数与人均GDP变异系数同时增大。高速铁路引入后,东部地区可达性变异系数增大15%,其人均GDP变异系数也相应增大6%。二是可达性变异系数减小而人均GDP变异系数增大。高速铁路引入后,中部和西部地区可达性变异系数分别减小35%,13%,而其人均GDP变异系数却分别增大9%,14%。三是可达性变异系数变化未对人均GDP变异系数产生显著影响。高速铁路引入后,东北地区可达性变异系数增大15%,但是其人均GDP变异系数没有发生变化。③在三大经济区域层面,可达性变异系数与人均GDP变异系数之间呈现一定的同向变化关系。高速铁路引入后,泛珠三角地区可达性变异系数减小28%,其人均GDP变异系数相应减小4%;大长三角地区可达性变异系数44%的减小幅度带来了其人均GDP变异系数5%的减小。不过,环渤海地区可达性变异系数减小26%,其人均GDP变异系数未发生改变。上述3个区域层面的可达性变异系数变化与人均GDP变异系数变化存在不同关系,这说明在高速铁路影响下的可达性空间格局变化与区域经济格局的均衡性变化之间不存在完全的对应关系,进一步证明了交通线路建设对区域经济格局均衡性影响存在差异。同时,也意味着高速铁路通过改变可达性对区域经济格局均衡性产生影响要受到其他因素的制约。正如理论分析所指出的,商品和要素流动的相对难易程度、区域经济发展的初始条件等都会引起这些差异的出现。
交通运输对不同区域经济增长的影响存在差异,从而引起区域经济格局均衡性发生相应改变。之所以出现差异,与商品和要素流动的相对难易程度、区域经济发展的初始条件密切相关。随着高速铁路的建设,中国区域可达性格局将逐步由航空主导型向高速铁路主导型转变。2020年高速铁路网建成后,中国可达性空间格局将呈现以环渤海和中部地区为中心的“梯度圈层”分布格局。2020年高速铁路网建成后,全国区域经济格局未向更加均衡的方向发展,区域经济差距将有所扩大。同样,东部、中部、西部地区的区域经济格局也将向非均衡状态发展。与之相反,大长三角和泛珠三角地区的区域经济格局均衡性将增强。此外,东北地区、环渤海地区的区域经济格局均衡性将基本保持不变。
既有的高速铁路建设规划有可能对未来全国区域经济协调发展以及东部、中部和西部地区的区域经济协调发展产生不利的影响。因此,需要对高速铁路网络空间布局做适当的调整,以减小或消除这种不利的影响。对于东北、环渤海地区,也需要优化高速铁路网络布局,增强高速铁路对其区域经济协调发展的积极作用。值得重视的是,高速铁路建设对大长三角、泛珠三角等经济区的区域经济协调发展具有积极的促进作用。因此,国家可以考虑科学规划高速铁路网络布局,促进中心区域的经济扩散,加强区域内部经济联系,规划建设以高速铁路为空间组织架构的经济区,在目前四大区域发展战略基础上形成区域经济协调发展的新格局。此外,从高速铁路影响下的区域可达性“梯度圈层”分布格局看,环渤海地区的可达性显著提升,有利于其经济增长加速。如果国家在这个地区实施相应的政策,将有利于改变中国东部地区经济发展“南重北轻”的格局。同时,中部地区的可达性也得到了普遍提高,这将有利于中部地区保持目前较好的区域经济增长趋势。对此,国家可以采取相应措施,不失时机地利用好高速铁路带来的发展机遇,加快中部地区崛起。
限于不能获得必要的数据,有2个问题没有关注。一是没有考虑高速铁路通过影响商务活动而对区域货运可达性产生的影响。理论上讲,高速铁路通过提高商务活动速度,扩大其规模及空间辐射范围,进而可以提高区域的货运可达性。因此,从这个角度看,关于高速铁路对区域可达性影响的分析结果有低估的可能性。二是没有考虑高速铁路对部分区域可能带来的“隧道效应”,而是假定有高速铁路经过的区域均具有保持或吸纳要素的能力。这样处理可能存在忽略高速铁路对部分区域的经济增长产生的负面影响。
致谢:对暨南大学经济学院种照辉在ArcGIS软件应用方面给予的帮助,深表谢意!
[1] 库姆斯,迈耶,蒂斯.经济地理学:区域和国家一体化[M].安虎森,颜银根,徐杨,等译.北京:中国人民大学出版社,2011.
[2] 藤田昌久,克鲁格曼,维纳布尔斯.空间经济学:城市、区域与国际贸易[M].梁琦,译.北京:中国人民大学出版社,2005.
[3] 黄寿峰,王艺明.我国交通基础设施发展与经济增长的关系研究——基于非线性Granger因果检验[J].经济学家,2012(6):28-34.
[4] 周浩,郑筱婷.交通基础设施质量与经济增长:来自中国铁路提速的证据[J].世界经济,2012(1):78-97.
[5] 张学良.中国交通基础设施促进了中国区域经济增长吗?——兼论交通基础设施对区域经济增长的空间溢出效应[J].中国社会科学,2012(3):60-77.
[6] 刘秉镰,武鹏,刘玉海.交通基础设施与中国全要素生产率增长——基于省域数据的空间面板计量分析[J].中国工业经济,2010(3):54-64.
[7] 陈栋生.中国区域经济发展的新格局——改革开放30年回顾与前瞻[J].南京社会科学,2009(3):21-28.
[8] 刘生龙,胡鞍钢.交通基础设施与中国区域经济一体化[J].经济研究,2011(3):71-82.
[9] 叶昌友,王遐见.交通基础设施、交通运输业与区域经济增长——基于省域数据的空间面板模型研究[J].产业经济研究,2013(2):40-47.
[10] 王家庭,赵亮.中国交通运输与经济增长关系的实证研究:1978—2007[J].四川大学学报:哲学社会科学版,2009(6):75-82.
[11] Arduin JP,Ni J.French TGV Network Development[J].Japan Railway & Transport Review,2005,40(3):22-28.
[12] 张楠楠,徐逸伦.高速铁路对沿线区域发展的影响研究[J].地域研究与发,2005,24(3):32-36.
[13] Komei S,Ohashi T,Ando A.High-speed Rail Transit Impact on Regional Systems:Does the Shinkansen Contribute to Dispersion[J].The Annals of Regional Science,1997,31(1):77-98.
[14] Ortega E,López E.Territorial Cohesion Impacts of Highspeed Rail at Different Planning Levels[J].Journal of Transport Geography,2012,24(9):130-141.
[15] Vickerman R.High-speed Rail in Europe:Experience and Issues for Future Development[J].The Annals of Regional Science,1997,31(1):21-38.
[16] Preston J,Wall G.The Ex-ante and Ex-post Economic and Social Impacts of the Introduction of High-speed Trains in South East England[J].Planning Practice and Research,2008,23(3):403-422.
[17] Hall P.Magic Carpets and Seamless Webs:Opportunities and Constraints for High-speed Trains in Europe[J].Built Environment,2009,35(1):59-69.
[18] Ure˜na J M,Menerault P,Garmendia M.The High-speed Rail Challenge for Big Intermediate Cities:A National,Regional and Local Perspective[J].Cities,2009,26(5):266-279.
[19] Givoni M.Development and Impact of the Modern Highspeed Train:A Review[J].Transport Reviews,2006,26(5):593-611.
[20] Elhorst JP,Oosterhaven J.Integral Cost-benefit Analysis of Maglev Projects under Market Imperfections[J].Journal of Transport and Land Use,2008,1(1):65-87.
[21] Marie D.High-speed Rail and Local Economic Development:An Analysis Based on Innovations,Local and National Spaces and Local Actors’Strategies[C]//European Regional Science Association.Papers in ERSA 50th Conference.Brabant-Wallon:ERSA,2010.
[22] Ahlfeldt G M,Feddersen A.From Periphery to Core:E-conomic Adjustments to High Speed Rail[J].Documents de treball IEB,2010,38:1-76.
[23] Levinson D M.Economic Development Impacts of Highspeed Rail[R].Minnesota:University of Minnesota,2010.
[24] Anderson D E,Shyr O F,Fu J.Does High-speed Rail Accessibility Influence Residential Property Prices[J].Journal of Transport Geography,2010,18(1):166-174.
[25] Banerjee A,Duflo E,Qian N.On the Road:Access to Transportation Infrastructure and Economic Growth in China[R].Cambridge MA:National Bureau of Economic Research,2012.
[26] Willigers J.High-speed Railway Developments and Corporate Location Decisions[C]//European Regional Science Association.ERSA Conference Papers.Brabant-Wallon:ERSA,2003.