高铁开通对地区经济差距的影响研究

常建新 刘瑞

摘 要：本文从三个方面研究了高铁开通对地区经济差距的影响：首先，从新经济地理学的角度研究了高铁开通对地区经济差距的影响机理;其次，采用加权平均旅行时间、经济潜力和日可达性三个指标揭示了2008—2017年各地区的可达性改善程度;最后，基于2008—2017年的面板数据，在内生增长模型的框架下，以衡量地区铁路禀赋的两个变量——铁路网密度和铁路可达性定量和定性地研究了高铁开通对地区经济差距的影响。研究结果表明，高铁开通在改善和提高地区可达性方面的效果是非常显著的，同时证实了高铁开通对促进地区经济差距收敛的积极作用，且以可达性衡量的铁路网质量改善对地区经济差距的影响比以铁路网密度衡量的铁路数量改善对地区经济差距的影响更为显著。

关键词：高铁开通;可达性;地区经济差距;条件β收敛

中图分类号：F532

一、引言

改革开放以来，中国各地区经济普遍得到了较快发展，综合国力不断增强，但与此同时，地区经济发展不平衡、不协调问题也日益突出。以2000年为基期计算，2017年人均GDP最高的北京市（128994元）是人均GDP最低的甘肃省（28496元）的约4.5倍。如果一国地区经济长期发展不平衡或者差距过大，不仅会影响到经济效率的提升和资源的有效配置，而且也会影响到社会秩序的稳定，不利于整体社会福利水平的提高和经济的可持续增长[1]。因此，优化经济发展空间格局，努力缩小地区经济差距，成为中国新常态下经济工作的重要目标[2]。

为了应对地区经济发展不平衡带来的挑战，中国中央政府出台了一系列促进区域经济协调发展的政策，其中一项举措就是扩大公共投资以改善交通基础设施。由于中国具有多样化的地理地形特征，长期较差的运输网络使得支持经济增长的要素（如资本、劳动力和信息）分布受到限制，特别是可达性较差的内陆地区。为了克服这一发展瓶颈，能够促进区域经济融合和协调发展的高速铁路成为公共基础设施投资的重点[3]。作为最先进的地面运输方式之一，高铁能以每小时250公里甚至更高的速度运行，大大压缩了地区间的旅行时间和经济成本，重塑了中国区域经济增长的格局[4]。在中央政府的大力投资下，中国的高铁运营网络以前所未有的速度扩张。自从2008年8月1日中国第一条高速铁路京津城际铁路开通以来，中国的高速铁路建设快速发展，截至2018年底，中国的高速铁路营业里程已达2.9万公里，覆盖东中西部三大区域，占全世界的总里程超过2/3，成为世界上高铁运营里程最长、运输密度最高、成网运营场景最复杂的国家。

随着越来越多人将高铁作为首选出行方式，高铁对中国地区经济增长的影响有望进一步被放大。然而，鉴于高铁建设成本高与经济效益不确定，学术界关于高铁投资效益的争论尚未达成共识，而且现有研究在考察高铁与地区经济增长之间关系的过程中，忽视了以下两个关键性的问题：高铁开通在多大程度上改变了中国地区可达性的质量？高铁开通对中国地区经济差距的影响是什么？本文通过三个方面的工作来解决上述问题：首先，从新经济地理学的角度研究高铁开通对地区经济差距的影响机理;其次，采用加权平均旅行时间、经济潜力和日可达性三个指标来反映2008—2017年各地区的可达性改善程度;最后，基于2008—2017年的面板数据，在内生增长模型的框架下，以衡量地区铁路禀赋的两个变量——铁路网密度和铁路可达性来定量和定性地研究高铁对地区经济差距的影响。

二、文献回顾与机理分析

学术界对高铁与地区经济增长的关系已经展开了广泛而深入的讨论。与传统的交通运输方式相比，高铁不仅能够缩小地区间的时间距离，优化地区交通网络[5]，而且其速度快、载客量大、安全性好、准点率高的优势[6]能够提高劳动力等生产要素流动的速度和规模，对促进地区经济增长、重塑区域经济增长格局具有至关重要的影响[7]。但是，学术界关于高铁对地区经济的影响并未形成完全一致的结论。

正向效应方面。Ahlfeldt和Feddersen（2010）从新经济地理的视角研究了欧洲各高铁系统对区域经济增长的影响，认为高铁提高了地区的可达性，进而推动了区域经济增长[8]。董艳梅和朱英明（2016）研究发现，高铁通过影响就业对已开通高铁城市的经济增长产生的间接负效应小于直接正效应，因此高铁对已开通高铁城市的就业和经济增长均有显著的促进作用[9]。王雨飞和倪鹏飞（2016）认为交通对地区经济发展有增长效应和结构效应，以中国284个地级及以上城市为样本研究表明，高铁开通后中国地区间经济增长的溢出效应有显著提高，且高铁开通改变了区域的空间结构、分布结构和层级结构，验证了高铁对经济发展的结构效应[10]。Jia等（2017）采用DID和PSM-DID模型对中国高铁的经济影响进行了研究，结果表明中国的高铁建设对经济增长具有积极影响，高铁已经成为重塑中国经济空间布局的重要力量[11]。张博（2017）研究显示，高铁建设对促进沿线地区人员流动的速度、降低流动时间消耗，推动沿线地区就业结构的优化升级，促进沿线地区经济发展质量的提升均发挥了重要作用[12]。姚树洁（2018）研究发现，高铁网络的快速发展为中国提供了一个维系中高速经济增长的空间，而“四纵四横”高铁网络的顺利完工以及“八纵八横”高铁网络的全面开建成为中国经济可持续发展的重要推动力[13]。石林等（2018）研究发现高铁开通对区域经济一体化起到了明显的促进作用，有利于经济发展梯度效应的实现，推动了区域经济的协调发展[14]。

负向效应及无显著效应方面。Pol（2003）研究发现，西班牙巴塞罗那至马德里的高铁开通运营后并未导致国民经济的整体增长，而仅仅导致了不同地区经济活动的重新分配[15]。Tomaney和Marques（2013）对欧洲几个高铁系统的研究得到了非常类似的结论[16]。类似的证据也存在于日本和韩国，Sasaki等（1997）研究表明，日本新干线高铁系统的扩张对东京和冈山等高度发达地区有很大的积极贡献，而对欠发达地区的贡献非常有限[17]。Kim和Sultana（2015）发现，在高铁扩建完成后，可达性改善的收益仅集中于首都首尔附近的高铁沿线城市，经济的空间公平性有所退化[18]。王垚和年猛（2014）研究表明，在当前中国经济进入新常态、经济增速放缓的大背景下，高铁对经济发展的推动作用并不显著[19]。汪建丰和翟帅（2015）研究表明，沪杭高铁的开通运营对沿线区域的产业转型、科技人才聚集、行业分工等起到了一定的促进作用，但在缩小区域经济差距方面并未表现出较强的推动力[20]。张克中和陶东杰（2016）以高铁开通作为一项“准自然实验”，研究表明高铁开通显著降低了沿线区域非中心城市的经济增长率，且这些非中心城市距离中心城市越近，其经济增长率受到高铁开通的负向影响越大[21]。张俊（2017）基于卫星灯光数据的研究发现，高铁开通对县级市和县经济发展的影响并不相同，对县级市经济增长贡献为34.64%，而对县经济增长的影响不明显[22]。游士兵和郑良辰（2018）研究表明，高铁开通对中型城市GDP增长发挥了显著正面效应，但是其带来的虹吸效应在中型城市里并不明显[23]。卞元超等（2018）研究发现，高鐵显著扩大了省会城市的经济差距，但对非省会城市的影响效应并不显著[7]。

鉴于建模框架、数据来源、研究时间段以及所分析的地理范围不同，上述研究并未形成完全一致的研究结论并不奇怪。但是，如上文所述，现有研究在考察高铁与地区经济关系的过程中，忽视了以下两个关键性的问题：高铁开通在多大程度上改变了中国地区可达性的质量？高铁开通对地区经济差距的影响究竟是什么？这一忽视势必不利于科学地考察高铁对地区经济增长的影响，也不利于相关区域政策的科学制定。

综合现有研究，本文认为高铁开通改善了地区间的可达性、连通性以及降低了运输成本，这些贡献促进了信息传播、市场准入、资本流动、劳动力流动以及生产率的提升，所有这些影响将促进不同地区生产活动的规模报酬递增，由于集聚效应和溢出效应的存在，这又会导致经济活动在空间上的变革。其结果是，如果高铁发展对经济增长的正外部性在经济欠发达地区更大，经济活动的变革可能会导致收敛型经济增长，地区经济差距将缩小;相反，如果高铁发展对经济增长的正外部性在经济发达地区占主导地位，则有可能导致发散型经济增长，地区经济差距将拉大。参考Chen和Haynes（2017）的研究[24]，本文将从高铁发展所带来的可达性改善这一角度出发，来定量和定性地研究高铁开通对地区经济差距的影响。

三、研究设计

（一）实证模型设定

现有研究考察地区经济差距的方法主要有δ收敛、绝对β收敛和条件β收敛。δ收敛分析地区人均GDP标准差的分布状况，标准差随时间减少表明地区间人均GDP差距逐步减少，即存在δ收敛[25]。绝对β收敛是指初始人均GDP落后的地区比人均GDP发达的地区有更高的增长率，即不同地区间人均GDP增长率与初始人均GDP呈负相关。绝对β收敛是建立在地区间具有完全相同的经济特征假设下，从而各地区收敛于共同的稳态[25]。而条件β收敛舍弃了这种假设，认为地区间存在异质性的结构特征，这些特征也会影响经济收敛，从而各地区收敛于不同的稳态[25]。很明显，条件β收敛将影响地区经济增长的其他因素也纳入了考虑范围。

为了进一步研究2008—2017年高铁开通对地区经济差距的影响，本文采用Barro和Sala-i-Martin（1995）[25]提出的条件β收敛分析模型，该模型允许我们通过控制地区异质性的经济结构特征，来检验高铁开通是否会导致地区经济差距存在条件β收敛[24]。实证模型表示为：

（1）

其中，和分别表示地区期初和时期的人均实际GDP;表示不同地区经济收敛的不同稳态水平;表示地区时期的铁路禀赋变量;表示时期一系列影响地区经济增长的控制变量;为随机干扰项，且。如果显著为负且和均不为0，则条件β收敛成立，表明高铁开通有助于缩小地区经济差距。

（二）变量选择

1.地区铁路禀赋变量

本文采用两个变量来衡量地区铁路禀赋（）。一是铁路网密度（Rail）。地区铁路基础设施改善是通过铁路网络密度来衡量的，现有研究表明交通基础设施扩张对地区经济增长的影响具有滞后效应[26]，本文对这一变量做了滞后一期处理。二是铁路可达性。高铁优于传统铁路之处在于其运营速度提高导致的地区可达性的改善。可达性是评价交通网络的一项有效的综合性指标，参考Cao等（2013）[27]以及Kim和Sultana（2015）[28]，本文引入加权平均旅行时间、经济潜力和日常可达性三种不同的铁路可达性指标。

加权平均旅行时间（Watt）由评价节点的空间区位决定，评价节点到其余节点的运行时间和评价节点与其余节点的经济水平以及连接各节点的铁路状况紧密相关。计算公式为：

（2）

其中，表示时期通过铁路从节点到节点的平均旅行时间;示时期节点的实际GDP;为评价系统内除了节点以外的节点总数。值越低，表示该节点的位置可达性越高，与其余节点的联系度越紧密。

经济潜力（Potentail）由评价节点所在的经济区位决定，体现评价节点对其他节点的经济辐射能力。潜力值的大小与评价节点的经济规模正相关，与评价节点通过铁路网到其他节点的平均旅行时间负相关。计算公式为：

（3）

其中，为反映距离衰减效应的参数，通常取值为1[29]。值越高，表示该节点的经济潜力越大。

日常可达性（Daily）是指节点在一天时间内由于时空距离成本所催化的人流所能到达的最大范围，限定时间内节点可达范围的不同反映出节点日常可达性水平的高低。计算公式为：

（4）

其中，表示时期节点的年均人口;表示时期通过铁路网从节点到节点的日常可达性系数，Gutiérrez（2001）[30]和Cao等（2013）[27]研究认为4小时是适合一日旅行的最长限制时间，因此，当小时，，否则。值越高，表示该节点的日常可达性越高。

2.控制变量

参考现有研究，本文选取了以下影响地区经济增长的控制变量（）。人均全社会固定资产投资（PIFA）：现有研究普遍认为中国经济增长主要受投资驱动，特别是政府主导型投资[31]，本文引入这一变量来控制这种效应。全球化（PFDI）：全球化对地区经济差距的影响已被广泛证实[32]，本文采用人均FDI来衡量各地区的全球化程度。市场化（SOE）：市场化也被视为地区经济增长的主要推动力，且市场化进程的特点是國有企业就业份额的大幅下降[33]。本文采用各地区国有企业就业人数占总就业人数的份额来表征这一指标。财政分权（Fiscal）：财政分权对地区经济差距的影响仍然有争议，正面和负面影响都可以找到证据[34]，本文采用各地区人均公共预算支出与全国人均公共预算支出的比重来衡量。人力资本（Human）：人力资本对地区经济增长的积极作用已得到普遍证实[35]，本文通过各地区接受过中等及以上教育的人口占总人口的份额来衡量。人口密度（POPD）：现有研究普遍认识到社会和人口特征对地区经济差距的影响，且这一因素在评估基础设施发展与地区经济之间的关系时尤为重要[36]，本文引入人口密度来衡量由地区社会和人口特征引起的增长变化。

（三）数据来源与处理

本文的研究对象为2008—2017年中国大陆31个省、自治区和直辖市，涉及的所有经济数据、铁路客货运数据以及人口数据均来自《中国统计年鉴（2009—2018）》和《中国人口和就业统计年鉴（2009—2018）》。由于缺乏计算各省特定旅行时间变化的详细数据，并且鉴于高铁主要是为了促进主要城市群之间的旅客出行，因此，本文以各省省会城市之间的平均旅行时间来衡量每个省的平均旅行时间[24]。省会城市之间的铁路客运旅行时间数据来自2009—2017年中国国家铁路集团有限公司（原中华人民共和国铁道部）公布的列车运行时刻表，高铁开通前以四位字头、K字头、T字头和Z字头列车运行时间计算平均旅行时间;高铁开通后以C字头、D字头以及G字头列车运行时间计算平均旅行时间。若两个省会城市之间有直达列车，则遵循最短路径的原则，取最近中转旅行时间的平均值来计算平均旅行时间。

四、实证结果分析

（一）地区可达性改善程度分析

表1给出了基于公式（2）（3）（4）计算得到的2008年和2017年三种可达性指标结果以及2017年相较2008年的改善率。如表1所示，除了内蒙古、海南、宁夏、西藏和新疆这几个地理位置相对偏远的省份，其中，内蒙古、海南、宁夏和西藏是中国到目前为止仅有的几个尚未开通高铁的地区，其他地区的三种可达性指标均呈现出显著的改善。这一结果表明，对于中国已经开通高铁的地区，高铁开通在改善和提高地区可达性方面的效果是非常显著的，不仅大幅缩短了各地区城市间的时空距离，节约了地区间的旅行时间成本，而且增加了地区间经济的相互作用和人口的流动。其中，福建的加权平均旅行时间和经济潜力两个指标在所有地区中改善程度最高，分别达到了59.333%和552.044%，表明高铁开通使得福建对周边地区经济的辐射力或吸引力显著增强。而所有地区中，河南的日可达性指标改善程度最高，达到了54280单位，表明开通后纳入河南4小时最优日旅行限制时间的人口数量显著提高。三大经济区域中，东部地区的加权平均旅行时间和经济潜力改善程度最高，分别达到了46.976%和409.087%，而中部地区日可达性改善程度最高，达到了26501单位。

注：参考孙亚男等（2016）以及Chen和Haynes（2017），本文将31个省、自治区和直辖市划分为三大经济区域，东部包括北京、天津、河北、辽宁、山东、江苏、浙江、上海、福建、广东、海南;中部包括山西、吉林、黑龙江、安徽、江西、河南、湖北、湖南;西部包括内蒙古、广西、重庆、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、西藏

（二）高铁开通对地区经济差距的影响实证结果分析

根据非观测效应假设的不同，面板数据模型分为固定效应模型和随机效应模型。两者的主要区别在于，固定效应的假设是除所研究对象或指标存在异质外，其他的变量信息均需“一致”;而随机效应可以打破这种“理想化”的假设，将组间差异考虑在内。在实证研究中需要借助Hausman检验确定具体使用哪种模型。以三种铁路可达性指标为核心解释变量的高铁开通对地区经济差距的影响回归结果如表2、表3、表4所示。

表2給出了通过加权平均旅行时间衡量的铁路可达性对地区经济差距的影响。如表2所示，在全国层面，初始人均GDP的系数显著为负，表明2008—2017年中国地区经济增长呈现出条件β收敛趋势。人均全社会固定资产投资、人均FDI、国有企业就业份额以及中等及以上受教育人口份额的贡献也具有统计显著性，证实了投资、全球化、市场化以及人力资本对中国地区经济增长的巨大贡献。此外，通过人口密度衡量的地区人口状况系数显著为负，这表明人口密度低的地区（通常为贫困地区）比人口密度高的地区（通常为富裕地区）增长更快，进一步证明了地区经济的收敛趋势。就地区铁路禀赋的影响而言，通过加权平均旅行时间衡量的铁路可达性的系数显著为负，且负值越大代表可达性的改善程度越高，证实了高铁开通带来的可达性改善对地区经济增长的积极贡献。此外，滞后铁路网密度的系数显著为正，进一步证实了铁路基础设施发展对地区经济增长的积极效应。

注：***、**、*分别表示在1%、 5%、 10% 水平下显著，括号内的数值为t统计量，下表同

三大经济区域的回归结果都证实了中国地区经济增长条件β收敛趋势的存在，且西部地区的收敛趋势比其他区域更强。虽然不同区域人均全社会固定资产投资、人均FDI、国有企业就业份额以及中等及以上受教育人口份额和人口密度的估计值不同，但均表现出统计显著性，且投资、全球化和人口密度对中部地区经济增长的贡献最大，而市场化和人力资本对西部地区经济增长的贡献最大，这也证实了区域经济增长受到不同市场结构、经济结构等异质因素的影响。就各区域铁路禀赋的影响而言，滞后铁路网密度的系数仅在东部地区显著为正，在其他两个区域并不显著。相反，加权平均旅行时间的系数在三大经济区域均呈现出统计显著性，且西部和中部地区的估计系数较东部地区更大，可见，高铁开通导致的可达性改善对促进中西部欠发达省区经济增长的作用远大于东部发达地区，这也证实了高铁对促进地区经济差距收敛的积极作用。此外，三大经济区域的估计结果还表明，以可达性衡量的中国铁路系统的质量改善对区域经济增长的影响比以铁路网密度衡量的铁路数量改善对区域经济增长的影响更为显著。

表3给出了通过经济潜力衡量的铁路可达性对地区经济差距的影响。经济潜力的关键特征是它同时考虑了获取潜在经济活动的机会和旅行者对旅行成本的的感知（本文以旅行时间衡量）。与加权平均旅行时间不同，经济潜力的估计系数显著为正意味着对地区经济增长有积极贡献。与表2中的回归结果相类似，在全国层面，地区铁路禀赋的两个变量经济潜力和滞后铁路网密度均发现了对经济增长的积极贡献。在三大经济区域的回归结果中，滞后铁路网密度的系数也如表2一样仅在东部地区显著为正，在其他两个区域并不显著。然而，中西部地区经济潜力的估计系数显著为正，东部地区并不具有统计显著性，这再次证明了高铁开通导致的可达性改善对促进中西部欠发达省区经济增长的作用远大于东部发达地区，高铁开通促进了地区经济差距的收敛。

表4给出了以日常可达性衡量的铁路可达性对地区经济差距的影响。与经济潜力相同，日常可达性的估计系数显著为正意味着其对地区经济增长有积极效应。与表2和表3的回归结果相同，其他变量对地区经济差距的积极影响在全国和三大经济区域层面再次得到了证实。然而，日常可达性对地区经济增长的显著促进作用仅出现在西部地区，这也表明，随着铁路基础设施的发展，特别是高铁网络的逐步开通，传统意义上的西部偏远省份日常可达性得到了显著改善，促进了西部地区经济的快速增长，从而缩小了中国地区经济增长的差距。

五、研究结论与政策启示

本文以衡量铁路基础设施的两个变量——铁路网密度和铁路可达性定量和定性地研究了高铁对地区经济差距的影响，得出以下结论和启示：高铁开通在改善和提高地区可达性方面的效果是非常显著的。在控制了投资、全球化、市场化、财政分权、人力资本和人口密度这些影响地区经济增长的关键因素后，通过Hausman检验确定的模型回归结果证实了高铁开通对促进中国地区经济差距收敛的积极作用，且以可达性衡量的中国铁路系统的质量改善对地区经济增长的影响比以铁路网密度衡量的铁路数量改善对地区经济增长的影响更为显著。具体而言，衡量铁路可达性的三种指标——加权平均旅行时间、经济潜力和日常可达性对中西部地区经济增长的促进作用均强于东部地区，证明了高铁开通导致的可达性改善对促进中西部欠发达省区经济增长的作用远大于东部发达地区，高铁开通促进了地区经济差距的收敛。

根据以上研究结论，本文认为国家和地区层面需要进一步发挥中央财政、地方财政和社会资本的作用，继续强化高铁基础设施的建设。经济欠发达的中西部内陆地区要充分发挥高铁开通对本地区经济增长的促进作用，不断优化本地区的经济发展环境，减少优质生产要素的流失，并且借助高铁开通带来的可达性改善加强与东部经济发达地区的交流和学习，不断获取先进的技术和知识，从而促进本地区的经济增长，缩小与发达地区的经济差距。最后，虽然部分经济欠发达地区可能暂时无法修建高铁，但是可以通过完善自身的公路、水路等客运体系，加速融入到已开通的高铁运输网络中，这也有利于增强其与经济发达地区的联系，发挥高铁在促进区域经济协调发展方面的重要作用。

参考文献：

[1] 干春晖，郑若谷.中国地区经济差距演变及其产业分解[J].中国工业经济， 2010，（6）： 25-34.

[2] 孙亚男，刘华军，崔蓉.中国地区经济差距的来源及其空间相关性影响：区域协调发展视角[J].广东财经大学学报，2016，（2）： 4-15.

[3] Chen Z.， Haynes K. E. Impact of High Speed Rail on Housing Values： an Observation from the Beijing-Shanghai Line[J]. Journal of Transport Geography，2015，（43）： 91-100.

[4] Yin M.， Bertolini L.， Duan J. The Effects of the High Speed Railway on Urban Development International Experience and Potential Implications for China[J]. Progress in Planning，2015，（98）：1 -52.

[5] Vickerman R.， Ulied A. Indirect and Wider Economic Impacts of High Speed Rail[J]. Economic Analysis of High Speed Rail in Europe，2006，（23）： 3-13.

[6] 杜兴强，彭妙薇.高铁开通会促进企业高级人才的流动吗？[J].经济管理， 2017，（12）： 89-107.

[7] 卞元超，吴利华，白俊红.高铁开通、要素流動与区域经济差距[J].财贸经济，2018，（6）： 147-160.

[8] Ahlfeldt G. M.， Feddersen A. From Periphery to Core： Economic Adjustments to High Speed Rail[M]. Lse Research Online Documents on Economics，2010.

[9] 董艳梅，朱英明.高铁建设能否重塑中国的经济空间布局——基于就业、工资和经济增长的区域异质性视角[J].中国工业经济，2016，（10）： 92-108.

[10] 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.

[11] Jia S. M.， Zhou C. Y.， Qin C. L. No Difference in Effect of High-Speed Rail on Regional Economic Growth Based on Match Effect Perspective？[J]. Transportation Research Part A： Policy and Practice，2017，（106）： 144-157.

[12] 张博.高铁对我国区域经济发展影响研究[J].东南大学学报（哲学社会科学版），2017，（1）： 132-133.

[13] 姚树洁.世界金融危机之后高铁建设与中国经济持续发展[J].武汉大学学报（哲学社会科学版），2018，（6）： 114-128.

[14] 石林，傅鹏，李柳勇.高铁促进区域经济一体化效应研究[J].上海经济研究，2018，（1）： 53-62.

[15] Pol P. The Economic Impact of the High-Speed Train on Urban Regions[C]. European Regional Science Association ERSA conference papers，2003.

[16] Tomaney J.， Marques P. Evidence， Policy， and the Politics of Regional Development： the Case of High-Speed Rail in the United Kingdom[J]. Environment & Planning C Government & Policy，2013，（31）： 414-427.

[17] Sasaki K.， 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）： 77-98.

[18] Kim H.， Sultana S. The Impacts of High-Speed Rail Extensions on Accessibility and Spatial Equity Changes in South Korea from 2004 to 2018[J]. Journal of Transport Geography，2015，（45）： 48-61.

[19] 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.

[20] 汪建豐，翟帅. 高铁经济效应对区域发展机制转型的影响研究[J].华东经济管理，2015，（11）： 76-80.

[21] 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.

[22] 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.

[23] 游士兵，郑良辰.高铁对沿线中型城市的经济拉动效应评估[J].改革，2018，（10）：150-159.

[24] Chen Z.， Haynes K. E. Impact of High-Speed Rail on Regional Economic Disparity in China[J]. Journal of Transport Geography，2017，（65）： 80-91.

[25] Barro R. J.， Sala-i-Martin X. Economic Growth[M]. McGraw Hill， New York， 1995.

[26] Na K.Y.， Han C.， Yoon C. H. Network Effect of Transportation Infrastructure： a Dynamic panel evidence[J]. The Annals of Regional Science， 2013，（50）： 265-274.

[27] Cao J.， Liu X. C.， Wang Y.， Li Q. Accessibility Impacts of China's High-Speed Rail Network[J]. Journal of Transport Geography， 2013，（28）： 12-21.

[28] Kim H.， Sultana S. The Impacts of High-Speed Rail Extensions on Accessibility and Spatial Equity Changes in South Korea from 2004 to 2018[J]. Journal of Transport Geography， 2015，（45）： 48-61.

[29] Martín J. C.， Reggiani A. Recent Methodological Developments to Measure Spatial Interaction： Synthetic Accessibility Indices Applied to High-Speed Train Investments[J]. Transport Review， 2007，（27）： 551-571.

[30] Gutiérrez J. Location， Economic Potential and Daily Accessibility： an Analysis of the Accessibility Impact of the High-Speed Line Madrid–Barcelona–French border[J]. Journal of Transport Geography， 2001，（9）： 229-242.

[31] Yu D.， Wei Y. D. Spatial Data Analysis of Regional Development in Greater Beijing， China， in a GIS Environment[J]. Papers In Regional Science， 2008，（87）： 97-117.

[32] Liao F. H.， Wei Y. D. Dynamics， Space， and Regional Inequality in Provincial China： a Case Study of Guangdong Province[J]. Applied  Geography， 2012，（35）： 71-83.

[33] Fujita M.， Hu D. Regional Disparity in China 1985-1994： The Effects of Globalization and Economic Liberalization[J]. The Annals of Regional Science， 2001（35）： 3-37.

[34] Zhang Q.， Zou H. F. Regional Inequality in Contemporary China[J]. Annals of Economics and Finance， 2012，（13）： 113-137.

[35] Cai F.， Wang D.， Du Y. Regional Disparity and Economic Growth in China： the Impact of Labor Market Distortions[J]. China Economic Review， 2002，（13）： 197-212.

[36] Demurger S. Infrastructure Development and Economic Growth： an Explanation for Regional Disparities in China？[J]. Journal of Comparative Economics， 2001，（29）： 95–117.

收稿日期：2019-05-13

基金項目：陕西省科技厅软科学研究计划项目（2018KRM059）;陕西省教育厅专项科研

计划项目（17JK0075）;陕西科技大学博士科研启动基金项目（126021524）

作者简介：常建新（1987- ），男，山西怀仁人，陕西科技大学经济与管理学院讲师，经济

学博士，研究方向为产业经济学、交通运输经济学。

联系方式：陕西省西安市未央大学园区陕西科技大学经济与管理学院    710021

15094055860   15094055860@163.com