遂渝铁路建设与重庆县域经济发展研究

张荣博，周渝霜，黄 潇

（ 重庆工商大学 长江上游经济研究中心，重庆 南岸区 400067 ）

一、引言

交通运输业是国民经济的基础性行业，也是助推我国社会经济发展的重要动力。交通基础设施建设会使区域经济在发展过程中产生空间集聚轴，具有良好的纽带作用，能够优化地域产业布局，加速产业转移，促进经济发展，缩小区域间的经济差异[1]。

然而，已有对交通基础设施建设对区域经济发展影响的相关研究与文献中，大多会受到内生性的困扰：①交通基础设施建设和经济增长两者相互影响，表现出互为因果关系；②影响经济发展的解释变量很多，若忽略某些重要的解释变量，可能造成遗漏变量偏误；③在铁路等交通基础设施的建设的过程中，由于自然地理、成本收益和地方政府自我 利益等问题，线路规划和站点选取的方案并不是严格外生的。

为更好地避免交通基础设施建设和经济发展之间存在的内生性问题，本文选取遂渝铁路①重庆沿线的区级层面的面板数据，使用双重差分法（DID）来评估铁路开通对区域经济发展和产业结构水平的纯影响。

本文余下的结构安排如下：第二部分是文献综述和研究框架；第三部分是估计方法、模型设定与数据变量选择（主要包括：数据的来源、变量的选取、计量模型的建立与平行趋势假定）；第四部分是实证结果分析；第五部分是稳健性检验；第六部分是铁路建设效应的影响分析（主要进行检验铁路效 应的存在是否对公路交通方式产生“虹吸效应”）；第七部分是结论与政策建议。

二、文献综述

（一）文献述评

关于交通基础设施建设对区域经济影响的文献中，国外学者研究起步时间较早，成果也较为丰富。

铁路的开通促进了整体经济的发展，增强了区域间经济增长的空间溢出性，改变了区域经济空间分布格局[2]-[3]，其中大城市经济的不断增长能够对周边县域产生较大的正向溢出效应[4]，促进沿途各县人均GDP的提高，提升工业尤其是重工业的产出效率[5]。Ashish Verma[6]认为高速铁路在印度地区城镇和城市实现协调可持续发展方面存在显著作用，对该地区的城市化建设和城市空间重组升级存有正面效应。Patricia C.Melo and Daniel J.Graham[7]使用美国大都市区的平衡面板数据来衡量交通产生的城市集聚经济的间接影响，并得出公路运输对劳动生产率有积极作用。通过对德国科隆到法兰克福之间高铁沿线的经济发展进行实证分析发现，在GDP增长中，高速铁路的贡献率能够达到8.5%[8]。此外，高铁站周围地区对企业来讲极具有吸引力，能够提升办公地点的区位条件[9]。高铁的便利增加人们城市的可达性，促进了知识创造经济形成与商务快捷交流，促进第三产业的协调发展，促进产业结构优化转型[10]。同时，知识经济与第三产业的发展在很大程度上取决于高铁发展与经济发展的同步性。

但是，交通基础设施对边缘城市的经济发展具有显著负面作用，相对于其他城市，边缘城市的经济增长率平均要低18%，而其工业总产值的增长率平均要低26%[11]，由于火车提速在各个地区之间不是平均分配的，因此铁路建设并不利于各县经济的发展[12]，交通基础设施的改善并不一定能促进区域经济的发展，政府不应该太重视交通基础设施的大规模建设[13]。

相比较而言，国内学者对交通基础设施建设的经济增长效应研究结果呈现出较为一致的结论。进入21世纪以来，我国交通基础设施对区域经济发展的空间溢出效应显著为正[14]-[16]，经济增长的产出弹性值达到0.07左右，交通基础设施资本存量对中国的经济增长仍然发挥着重要的促进作用[17]。高铁可从整体上提高区域可达性水平，对缩短中心城市间的时间距离产生一定的积极作用，并对城市集聚经济和范围经济有不同影响[18]-[22]。高速铁路建设能够平抑我国东部区域的价格波动，促进中西部地区的相对价格波动，对东中部地区的工资和经济增长的间接效应均为正，而对西部地区中、小型高铁城市的相应间接效应均为负，且显著降低其第一产业的就业水平[23]；高速公路的发展对于内陆地区与沿海地区企业选址都有显著促进作用，提升了在位企业生产效率和潜在企业进入市场概率，尤其对内陆地区的促进作用更加明显[24]，能够显著提高服务业劳动生产率[25]，降低在位企业的退出概率[26]。交通基础设施的改善带来了更多的企业进入和资本流入，提升企业的平均效率，促使区域内部大部分城市产业结构得以优化转型，显著促进县级人均GDP的提高[27]，但高铁开通却恶化了劳动密集型行业的企业资本要素配置和处在乡镇或村的企业资本要素配置[28]。

纵观国内外的交通基础设施建设对区域经济发展影响的研究，交通基础设施的重要性得到了理论经验与实证检验的支持，虽然国内外学者对铁路的研究分析趋于综合化和专项化，但仍存在有几点不足：一是很多的文献研究是从城市的角度出发，使用地级市的数据进行实证分析。然而，市级行政单位在高铁线路的选线上有较高的话语权，使得铁路线路的布局与站点的选择并非严格外生；二是在我国对此问题的研究中，绝大多数的文献关注的是我国长三角和珠三角城市群等东部地区铁路建设对区域经济带来的影响，过少地研究关注成渝经济区内部铁路建设对县域经济增长的影响，由于西部地区经济发展的特殊情况，与东部地区发展有较大差异，本文的贡献在于是对此理论研究的丰富，能为西部地区铁路交通服务经济发展提供一个良好范例。

综上，本文的边际贡献在于：第一，在样本时 间范围内考察遂渝铁路建设对经济增长和产业结构水平的净影响，采取区级行政单元层面的面板数据进行实证结果分析，以探讨铁路开通后产生的规模效应与虹吸效应；第二，通过使用双重倍差模型的前沿方法，在控制多种因素的影响下，更好地解决铁路开通存在的内生性问题，使得估计结果相对无偏，从而评估遂渝铁路建设对沿线县域经济发展的净效益。

（二）研究框架（见图1）

图1 本文研究框架图

三、估计方法、模型设定与数据变量选择

（一）估计方法

双重倍差法（Difference-in-difference method），亦称DID模型。该方法是一项评估政策干预实施效果的社会研究方法，通过将“前后差异”和“有无差别”进行有效结合，在一定程度上控制除可观测协变量外其他不可观测因素的影响。在模型中加入可能影响被预测变量的预测变量，控制可能的影响因素，补充样本分配不能完全随机化的弊端，避免遗漏变量造成的估计量的不一致。

DID模型的关键是构造双重差分估计量，通过对单纯前后比较和横截面比较的结合，得到：

DID是双重差分估计量，y为被预测变量，为干预组，为控制组，t1为政策干预前，为政策干预后。

（二）计量模型设定

本文拟采用双重倍差模型来评估遂渝铁路对重庆沿线县域经济发展的净影响，通过设立计量模型：

其中，i表示第i个区；t表示第t年份；y表示遂渝铁路对沿线县域的经济影响。本文主要从两个维度进行衡量，分别是经济增长与产业结构；为分组虚拟变量，如果该区位于遂渝铁路沿线上，就将其赋值为1，否则为0；为时间虚拟变量，在遂渝铁路开通之前年份赋值为0，在通车以后赋值为1；交互项为双重差分估计量，其估计系数是我们所关心的，也是本文实证研究的重点，因为它表示遂渝铁路通车对县域经济发展的净影响；为其他控制变量；为时间固定效应，为县域个体固定效应，即各区不随时间变化的差异，考虑到各区之间可能本身存在差异，故引入是合理的。是随机干扰项，表示为不可观测因素。

（三）数据来源及其处理

遂渝铁路起于遂宁南站，止于重庆北站。全程设有遂宁南站、遂宁站、潼南站、合川站、北碚站、沙坪坝站和重庆北站。因遂渝铁路在四川省经过的站点较少，考虑到直辖市地位的特殊性，再加上省际之间不可观测的异质性问题，因此我们将遂渝铁路开通重庆沿线停靠站点所属县域作为处理组，然后选择距离遂渝铁路沿线较近但是未有火车经过的县域作为控制组（见表1）。

本文采用的数据是2002-2008年遂渝铁路沿线范围内9个区级行政单元的面板数据，数据来源于《重庆市统计年鉴（2003-2009）》。之所以将2006年作为开通年份，也作为政策干预发生的时间点，是因为遂渝铁路是2006年1月15日开通运营货运列车，2006年5月1日开通运行动车组客运列车，这样处理可以减少估计误差，更好地衡量铁路效应②。 少数区县存在部分数据缺失的问题，将在查阅相关资料的基础上采用线性插值法逐一补齐。经过上述处理，本文最终得到9个区2002-2008年的平衡面板数据，其中5个区作为处理组，4个区作为控制组③。

表1 双重倍差模型中估计系数的含义

（四）变量选取

本文将县域经济增长与产业结构作为被预测变量，用来考究遂渝铁路开通对区域经济活动产生的影响。此外，还选取了影响县域铁路开通的协变量， 包括城镇化率、政府财政支出、固定资产投资额、社会消费品额与常住人口数。表2给出了主要变量及其计算方法（见表2）。

表2 主要变量及其计算方法

（五）平行趋势假定

平行趋势假定是双重差分方法的关键假设，即处理组个体若没有接受政策实施干预，其结果的变动趋势将与控制组的变动趋势相同。换言之，未观测因素对两组个体的影响是相同的。如果没有遂渝 铁路开通这一政策干预的冲击，处理组与控制组之间的变化趋势一致，不存在系统性的显著差异。

Before4、Before3、Before2、Before1均为虚拟变量，如果观测值是受到遂渝铁路开通政策干预前的第4年至第1年的数据，则该指标分别取1，否则取0；如果观测值是受到政策干预当年的数据，则Current 取值为1，否则取0；当观测值是受到政策 干预后的第1年与第2年的数据时，After1与After2 分别取1，否则取0。将2006年作为政策实施的干预点，把代理经济增长和产业结构的指标作为被预测变量发现：Before4、Before3、Before2、Before1的系数均不显著，而Current、After1、After2的系数 均正向显著，说明双重差分模型满足平行趋势假定。

四、实证结果分析

（一）遂渝铁路开通对县域经济增长的影响

我们用遂渝铁路重庆沿线县域实际GDP取对数作为被预测变量，进行回归结果估计，用以考察遂渝铁路开通对县域经济增长的净影响。表3给出了基本回归结果（见表3）。

表3 遂渝铁路开通对县域经济增长的影响

在不加入任何协变量的情况下，时间因素T和地区因素D显著为正，逐步加入协变量后，时间因素和地区因素的估计系数都为负，不再具有统计显著性。这说明处理组和控制组在剔除政策因素影响下县域实际GDP不存在显著差别。无论增添或减少控制变量，我们所关心的交互项D*T估计系数仍然保持统计显著为正。这表明遂渝铁路开通后显著提高了重庆沿线县域的实际GDP水平，相较于未开通铁路的县域，铁路沿线区域能够通过关联产业产生组织和带动作用，产生乘数效应和集聚效应，成为促进重庆区域经济发展的引擎动力。

从其他协变量对实际GDP的影响来看，基本符 合相应的经济学规律。政府支出规模有利于促进县域经济增长，说明市场在经济发展过程中起到了决定性作用，因此效应为正。社会固定资产投资额与社会消费品零售总额对实际GDP的影响为正，通过1%的显著性水平检验，说明由于重庆县域自身的特点而不存在显著性差异，在投资与销售领域方向存有趋同。常住人口数对实际GDP的影响显著为正，说明遂渝铁路开通在一定程度上促进人口的快速流动，提高县域人口聚集程度，提升人力资本的外溢性，增进经济增长率。城镇化水平对实际GDP的影响为正，并具有统计显著性，说明遂渝铁路开通促使沿线县域城镇化率提高，而快速城镇化的发展进程又加速经济发展水平。

（二）遂渝铁路开通对县域产业结构的影响（见表4）

从时间因素来看：在不加入任何协变量的情况下，时间因素T在1%的水平上显著为正，在逐步加入协变量以后，时间因素为负，逐渐变得不显著，这说明县域第三产业增加值在2002-2008年有逐渐缩小的态势，与重庆市整体经济增长趋势变化一致。通过查阅重庆市统计年鉴国民经济部分中三次产业比例发现，2002年三次产业占比为16.3 :42.0:41.7，2003年为15.2:43.4:41.4，2008年为11.3:47.7:41.0，发现第三产业增加值占比呈现下降的趋势。从地区因素D来看：不加入任何协变量的情况下，地区因素不显著，在逐步加入协变量以后，地区因素为负且变得不显著，可以说明，铁路沿线县域在不受铁路通车的影响下，第三产业的增加值普遍低于其他各区，说明修建铁路是为了更好地为各区域的经济发展服务。

表4 遂渝铁路开通对县域产业结构的影响

从政策效应来看：核心参数 D*T在不加入任何协变量的情况下显著统计为正，在逐步加入协变量的情况下，估计系数仍然通过了1%的统计意义检验，表明遂渝铁路开通后显著优化了重庆沿线县域的产业结构。相较于未开通铁路的地域，遂渝铁路沿线县域能够通过其产生的政策效应提升产业资源配置的水平，增加产业集聚效应的可能性，加深县域之间联系的频率，减少产业之间的运输成本，加强产业之间的关联程度，延长产业链条，增进产业劳动生产率，降低产业平均的生产成本，加快生产要素的快速流动，加快产业创新成果的转化，促进传统产业的改造升级，实现经济发展的动能转换，从而对县域经济的高质量发展产生积极影响。

从其他的协变量对产业结构的影响来看：政府支出水平有利于县域产业结构的优化升级，但随着协变量的逐渐增加，政府支出对其影响为负。这说明过多的政府干预有可能对市场的资源配置作用产生了扭曲作用，从而不利于县域产业的快速发展。社会固定资产投资额与社会消费品零售总额对产业结构的影响基本保持在1%显著性水平且影响为正。这符合相应的经济学理论。常住人口数对产业结构水平的影响显著为正，说明遂渝铁路开通在一定程度上促进劳动力和技术等生产要素的快速流动，降低了运输成本与时间成本，提高了县域人口的聚集程度，提升人力资本质量，增强产业人才和知识的外溢效应。城镇化水平对产业结构的影响为正，但在统计上不显著，可能由于重庆县域处于西部地区，县域城镇化水平较低，基础设施建设质量不高，制约着产业集聚的发展空间。

五、稳健性检验

（一）变换相应指标与衡量方法检验

为检验遂渝铁路实证结果的准确性与可靠性，我们对因变量指标进行替换。表5给出了相应的估计结果（见表5）。

使用人均实际GDP取对数指标代理经济增长[29]，重新评估遂渝铁路通车后对经济增长的净影响，我们发现估计结果与前文表3得出的结论一致，再次证实遂渝铁路开通后显著提升沿线县域的经济发展程度。使用第二产业增加值取对数代理产业结构水平（张俊，2017[30]），同样发现遂渝铁路开通后明显改善了重庆县域的产业发展结构。综上，可以认为本文的结论是相对稳健的。

表5 替换经济增长的衡量方法

为检为检验文章结果是否受到时间断点选择的影响，借鉴已有的文献研究[31]-[32]，通过假设改变政策执行干预时间进行反事实检验。反事实检验的基本思想是通过假设不存在的事实进行检验，从而排除其他因素导致的经济增长差异。如果遂渝铁路没有开通运营，由于一些其他性的政策或者随机因素的冲击的存在，这些不可观察的系统性因素都有可能高估渝铁路在经济增长和产业结构政策干预效应，导致经济发展与产业结构水平与遂渝铁路的开通没有任何关联，使得本文的结论不成立。

基于上述考虑，我们尝试将遂渝铁路开通的时间变换为2003年，将数据的年份范围选定为2001- 2005年，2003年之前为处理组，2003年之后为控制组。因为本文再以2005年为政策干预点时（2005年为遂渝铁路开通运营前一年），对lngdp和lnser为因变量进行DID分析时，发现不能排除遂渝铁路开通运营之外其他因素的干扰，政策效应估计系数有些是显著的。可能是因为政策干预的平均处理效应的存在。为了验证该猜想，我们剔除2006年之后的样本，选取2003年作为政策干预年份做反事实检验（刘金山，2017[33]）。基本统计结果如表6和表7所示（见表6、表7）。

表6 衡量经济增长的估计结果（假想2003年为遂渝铁路开通年）

本文假想政策冲击点在2003年，若估计结果不显著，则可排除其他偶发因素的影响，进而证明前文中表3和表4的结论可靠；若估计结果显著，则前文得到的结论可能受到质疑。因此，在衡量经济发展水平状况时，发现政策效应D*T在表6中回归结果不但在统计意义上不显著，其符号也发生了明显的变化，说明了回归结果的不可靠性。在评价产业结构方面时，同样发现估计参数不具有统计显著性，再次说明基准回归结果的不稳健性。

综上，证明了上述猜想，表明县域经济增长与产业优化的确是2006年遂渝铁路开通运行后的产物，而不是假想其他政策冲击或未知随机因素导致的，保证了政策效应不会发生估计有偏。再次表明本文结论的可靠性，不受时间干预断点选择的影响。

表7 衡量产业结构的估计结果（假想2003年为遂渝铁路开通年）

（三）反事实检验

在对政策效应的实证分析中，当不可观测的变量同时影响县域经济发展与产业结构时，则本文的结论就不能完全归因于遂渝铁路开通产生的影响。为检验该种情形是否存在，我们将控制组作为处理组，进行相同的回归。如果回归结果显著，则说明其经济发展与产业优化可能是由未观察变量引起的，而不是遂渝铁路开通引起的。反之，则说明本文结论显著成立。表8给出了相应的反事实检验结果（见表8）。

从估计结果来看，核心参数的估计结果均不显著，我们虚拟的遂渝铁路开通运营对控制组的经济发展与产业结构并没有带来显著性影响，从而在一定程度上排除了未观测到的因素对估计结果的外部影响，即本文的实证结果确实反映了遂渝铁路开通运行对经济发展与产业结构产生的净影响。

表8 反事实检验

（四）变换样本范围检验

考虑到控制组是否和处理组本身就存在很多差异的问题，统计样本的选择方式和范围的不同也可能会对估计结果造成有偏影响，为了排除这种影响，我们进行变换样本范围检验[34]。比如，2008年6月，国家提出设立重庆两江新区的构想，2010年国务院正式批准设立两江新区，要求其成为内陆重要的现代服务业基地。由于两江新区下辖江北区、渝北区与北碚区3个行政区域，我们将样本数据中的渝北区与北碚区的数据删除，再次进行基准回归估计。如表9所示（见表9）。

表9 变换样本检验

根据表9可以发现，政策效应的估计参数并没有出现显著性差异，虽然衡量经济发展的变量，表中（1）与（2）列在统计意义上不显著，但是系数的正负号没有发生明显变化，仍为正数。从而进一步证明前文中的估计结果是稳健的与准确的。

（五）进一步稳健性检验

我们以2006年作为遂渝铁路开通运行的时间点，发现铁路开通对沿线重庆区域的经济增长和产业结构有促进作用。然而，我们仍然不能保证重庆县域经济的快速发展与产业结构的改善主要来自于遂渝铁路的建设运行，如果2006年正好捕捉了其他有利于重庆县域经济发展的事情发生，比如，正好有高速公路开通，则基准回归中估计的结果则掺杂了高速公路的影响，从而难以准确评估遂渝铁路开通运行对重庆各区的发展的净效应。

因此，为了进一步检验估计结果的稳健性，我们通过收集相关资料，包括查阅县域高速公路开通的时间，发现高速公路的贯通的时间基本不在该时间段内，两者没有时间上的重叠。查阅重庆市人民政府相关文件公报，发现新一届政府在该区域内部没有颁布和实施一系列的有利于经济发展的试点政策，这保证了在样本区域内遂渝铁路干预实施的唯一性。高铁作为一项重要的基础设施，具备很强的外部效应和空间溢出效应，为检验县域是否存在高 铁的溢出效应而影响选择样本的经济发展，查阅重庆以及周边地区的高铁运行情况，基本排除了高铁带来的促进效应。综上，可认为本文的结论是相对稳健的。

至此，通过各种不同类别的检验方法对遂渝铁路带来的区域经济效应进行评估，经过上述一系列稳健性检验证明，有理由相信本文估计结果和结论十分稳健。

六、铁路建设“虹吸效应”影响分析

根据新经济地理学的经济集聚理论，基于之前的实证结果进行分析，思考遂渝铁路的开通是否对县域其他交通工具产生了“虹吸效应”？公路的交通运输量是否随着铁路开通运营而减少？如果铁路开通导致短期内的公路客运量和公路货运量降低，从而抑制了沿线区域经济增长，那可能通过交通工具的替代效应对区域经济产生了“虹吸效应”。铁路的“虹吸效应”暗含一个前提假设：铁路开通对于沿线县域来讲，是交通基础设施的一次重大提升，会带来资本、技术、劳动力和信息技术等生产要素的快速流动。

为检验这一假说，我们使用同样的模型与估计方法，使用2002-2008年重庆沿线县域的公路客运量和公路货运量数据对政策效应进行回归估计。表10给出了相应的估计结果（见表10）。

表10 遂渝铁路建设“虹吸效应”影响分析

结果表明：政策效应的系数都为负，说明遂渝铁路的开通降低了沿线各区的公路客运量与公路货运量，但是其高铁效应在统计意义上不显著。这从侧面证实铁路的“虹吸效应”的前提假设是不满足的，渝遂铁路开通后，促进了人流和物流的快速增长，从而对高速公路运输产生了很强的替代效应。

在我国，交通基础设施建设与地区经济增长的表现为空间集聚特征的“虹吸效应”可能主要发生在东部沿海地区（张学良，2012[17]）；林细细，2018[35]；王贵东2018[36]）。同样，高铁开通对中部与西部地区沿线城市经济增长并没有显著的负面影响，铁路开通所带来的“虹吸效应”并不明显（张克中，2016[32]；张梦婷，2018[37]）。

七、结论及政策建议

本文选取遂渝铁路开通作为一项准自然实验，利用2002-2008年区级行政单元的面板数据，以样本期内铁路沿线县域作为处理组，将在铁路沿线但是没有站点的县域作为控制组，在满足平行趋势假定的情况下，采用双重差分计量模型，实证遂渝铁路开通运行对区域经济增长与产业结构的净影响，经过诸多稳健性检验后，保证了结论的稳健可靠。

（一）研究结论

第一，遂渝铁路的开通对代理经济增长的县域实际GDP与人均GDP指标具有统计显著性。这一结论在进行多项稳健性检验后仍然成立。这说明遂渝铁路的开通运行在短期来看能够显著提升沿线县域经济发展水平，增进其经济增长率，有利于推动区域均衡协同发展，缩小县域经济发展差距，实现县域整体经济发展的高质量与新常态。

第二，遂渝铁路的开通对沿线县域的产业结构的影响表现出持续的递进推动作用，遂渝铁路的运营能够改善县域的交通区位条件，优化县域产业结构，可以通过整合产业链条形成合理的产业分布格局，促进生产要素的合理配置，促进县域产业结构方式转型升级，遂渝铁路开通产生的正向效应有力地支持了政府将铁路建设作为当前国家发展战略之一的重要举措。这一结论在经过诸如替换指标检验、反事实检验，变换样本范围检验等检验后同样显著成立。

第三，遂渝铁路的开通运行既不会对县域公路的交通运输产生明显的积极影响，也不会通过铁路的“虹吸效应”对县域公路客货运输量发生作用，遂渝铁路的开通只是对县域公路的客货运输产生了一个很强的冲击。

（二）政策建议

首先，以铁路为引擎，带动区域经济增长。地方政府应该抓住机遇，充分利用铁路的纽带作用为经济发展服务，加强城市之间的互动往来，缩减区域经济增长差异，实现全域内共同富裕。同时也要清楚地认识到，铁路开通运营能否带动县域社会经济的进步，往往取决于规模效应与外溢效应的大小。县域在面对铁路建设规划时，应该保持冷静，结合县域自身经济发展实际情况，进行充分评估，衡量铁路建设的成本与收益，促使区域内部达到帕累托最优。

其次，以铁路为桥梁，促进产业结构新常态。铁路建设为县域的产业提升提供持久动力，可以产生较广泛的产业关联效应，带动相关产业产出的增加，通过集聚效应形成产业集群，刺激产业转型升级。因此各级政府应该因地制宜，挖掘自身的比较产业优势与发展特色，强化与其他区县的产业分工与合作，优化产业布局，做大经济总量，发展新兴产业，利用铁路优势吸引高素质人才与产业紧缺型人才落户，提供相应配套的产业政策，创造更多的就业机会，为县域的产业技术进步与企业发展注入力量。此外，政府不要盲目地为铁路站点的设立而失去发展其他产业的机会成本，进而抹杀县域自身未来发展的优势潜力。

最后，以铁路为依托，实现不同交通方式的组合最优化。各级政府应该强化铁路与其他交通工具的衔接与组合发展，发挥组合交通对经济效率的提升作用，通过构建立体化的交通体系，实现资源整合与要素互补。地方政府必须着力增强服务质量，不要认为存在铁路站点就万事大吉，还应该积极修建高速公路、国道、省道、县道、乡村公路网络， 发挥交通整体集群优势，逐步改变区域时空格局。未有铁路站点的地方政府应该主动接驳铁路站点城市，以完善交通网络体系来弥补跨大区域曲度空间的铁路建设所产生的消极影响。

由于铁路对地区经济的发展具有长期作用，受样本时间区间的限制，我们的分析显然是短期的。尽管本文的研究是短期的，短期的影响可能并不代表该行为长期的效果，但是对各级政府相关政策的制定与完善仍旧具有重要意义。这正是本文的研究价值所在。

注释：

① 遂渝铁路设计行车速度为200公里/小时，是客货共线（保留原来的客货运两种功能）的快铁级别，不是高速铁路。中国2014年1月1日起实施的《铁路安全管理条例》规定：高速铁路（高铁）是指设计开行时速250公里以上（含预留），并且初期运营时速200公里以上的客运列车专线铁路。快速铁路定义是时速160公里以上-250公里以下的铁路，普通速度铁路界定为时速160公里以下的低速铁路。

② 通过查阅相关文献（石林，2018）可知，若铁路开通运营日期处于下半年（7-12月），则政策干预的时间点选定为下一年；若铁路开通运行时间在上半年（1-6月），则政策干预的时间点选定为该年。这种定义方法常用于政策评估过程中。若将铁路开通之年作为开通年份，则会低估铁路的开通时间。

③ 5个处理组区县包括：重庆市渝北区、沙坪坝区、北碚区、合川区、潼南区；4个控制组区县包括：重庆市长寿区、铜梁区、大足区与璧山区。

参考文献：

[1] 金华.交通基础设施建设与区域经济社会协同发展研究[J].经济研究，2017(5)：106-109.

[2] Albalate,D.&G.Bel. High-speed rail：Lessons for policy makes from experiences aborad[J].Public Administration Review，2012，27(3)：336-349.

[3] Perl，A.D.and A.R..Goetz.Corridors.Hybrids and Networks：Three Global Development Strategies for High Speed Rail[J].Journal of Transport Geography， 2015，(42)：134-144.

[4] Xu，H. &K.Nakajima. Highways and industrial development in the peripheral regions of china[J].Papers in Regional Science，2015，109(5)： 1962-1970.

[5] Ke，Xiao,Haiqiang Chen，Yongmiao Hong，and Hsiao Cheng.Do China's High Speed Rail Projects Promote Local Economy? New Evidence from a Panel Data Approach[J].China Economic Review，2017(44)：203-226.

[6] Ashish Verma,H.S.Sudhira,Sujaya Rathi,Robin King，Nibedita Dash.Sustainable urbanization using high speed rail (HSR) in Karnataka, India[J.Research in Transportation Economics，2013，38(1)： 67-77.

[7] Patricia C.Melo and Daniel J.Graham .Transport- induced Agglomeration Effects：Evidence for US Metropolitan Areas [C].REM Working Paper Series，2017.

[8] Ahlfeldt,G.M. &A.Fedderson. From periphery to core：Economic adjustments to high speed rail ，Documents de treball IEB，2010，No.38.

[9] Jasper Willigers,Bert van Wee.High speedrail and office location choices：A stated choice experi-ment for the Netherlands [J].Journal of Transport Geography，2010(19):745-754.

[10] Donaldson，D.and R.Hornbeck.Railroads and American Economic Growth： A ‘Market Access’Approach[J].The Quarterly Journal of Economics.2016，131(2)：799-858.

[11] Faber,B.Trade integration， Market size，and industrialization：Evidence from China´s national trunk highway system[J].Review of Economic Studies，2014，81(3)：1046-1070.

[12] Qin，Y.No county left behind? The distributional impact of high-speed rail upgrade in China.Job Market Paper.

[13] Banerjee,A.，E.Duflo &N.Qian，On the road：Access to transportation infrastructure and economic growth in china，NBER Working Paper，No.17897.

[14] 胡鞍钢，刘生龙.交通运输、经济增长及溢出效应——基于中国省级数据空间经济计量的结[J].中国工业经 济.2009（5）：5-14.

[15] 王雨飞，倪鹏飞.高速铁路影响下的经济增长溢出与区域空间优化[J].中国工业经济.2016（2）：21-36.

[16] 潘文卿.中国的区域关联与经济增长的空间溢出效应[J].经济研究，2012(1)：54—65.

[17] 张学良.中国交通基础设施建设促进了区域经济增长吗？——兼论交通基础设施的空间溢出效应[J].中国社会科学.2012(3)：60-77.

[18] 陆铭，向宽虎.地理与服务业——内需是否会使城市体系分散化？ [J].经济学（季刊）.2012(2)：1079-1096.

[19] 李红昌，Linda Tjia，胡顺香.中国高速铁路对沿线城市经济集聚与均等化的影响[J].数量经济与技术经济研究.2016(11)：127-143.

[20] 覃成林，种照辉.高速铁路发展与铁路沿线城市经济集聚[J].经济问题探索，2014（5）：163-169.

[21] 冯长春，丰学兵，刘思君.高速铁路对中国省际可达性的影响[J].地理科学进展，2013（8）：1187-1194.

[22] 王垚，年猛.高速铁路带动了区域经济发展吗? [J].上海经济研究，2014（2）：82-91.

[23] 董艳梅，朱英明.高铁建设的就业效应研究——基于中国285个城市倾向匹配倍差法的证据[J].经济管理，2016（11）：26-44.

[24] 林善浪，叶炜，王娜.高速公路发展对于新企业选址的影响——来自中国制造业微观企业数据的证据[J].财贸研究，2017（3）：28-38.

[25] 高翔，龙小宁，杨广亮.交通基础设施与服务业发展——来自县级高速公路和第二次经济普查企业数据的证据[J].管理世界，2015（8）：81-96.

[26] 张天华，陈力，董志强.高速公路建设、企业演化与区域经济效率[J].中国工业经济，2018（1）：79-99.

[27] 刘冲，周黎安.高速公路建设与区域经济发展：来自中国县级水平的证据[J].经济科学.2014（2）：55-67.

[29] 李欣泽，纪小乐，周玲玲.高铁能改善企业资源配置吗？——来自中国工业企业数据库和高铁地理数据的微观证据[J].经济评论，2017（6）：3-21.

[30] 郑家喜，江帆.国家扶贫开发工作重点县政策：驱动增长、缩小差距，还是政策失灵——基于PSM-DID方法的研究[J].经济问题探索，2016（12）：43-52.

[31] 张俊.高铁建设与县域经济发展——基于卫星灯光数据的研究[J].经济学（季刊），2017（4）：1533-1562.

[32] 范子英，张航，陈杰.公共交通对住房市场的溢出效应与虹吸效应：以地铁为例[J].中国工业经济，2018（5）：99-117.

[33] 张克中，陶东杰.交通基础设施的经济分布效应——来自高铁开通的证据[J].经济学动态，2016（6）：62-73.

[34] 徐明，刘金山.省际对口支援如何影响受援地区经济绩效——兼论经济增长与城乡收入趋同的多重中介效应[J].经济科学，2018（4）：75-88.

[35] 刘金山，徐明.对口支援政策有效吗?——来自19省市对口援疆自然实验的证据[J].世界经济文汇，2017（4）：43-61.

[36] 林细细，张海峰，张铭洪.城市经济圈对区域经济增长影响——基于中心-外围理论的研究[J].世界经济文汇，2018（4）：66-83.

[37] 王贵东.交通运输对人力资本的影响分析——基于动态一般均衡理论[J].经济学报，2018（2）：167-186.

[38] 张梦婷，俞峰，钟昌标，林发勤.高铁网络、市场准入与企业生产率[J].中国工业经济，2018（5）：137-156.