粤桂黔高速铁路建设对沿线区域经济发展的影响

马红梅，李 钰

(贵州大学 a.经济学院； b.马克思主义经济学发展与应用研究中心，贵阳 550025)

提要：高铁的时空压缩效应在缩短时间的同时大大提高了站点城市的可达性，促进沿线区域生产要素的合理配置，为地区经济发展注入了新动力。本文以粤桂黔高铁经济带为例，运用2006—2018年22个城市的面板数据，采用双重差分法，从经济增长、人均经济水平、城市化水平3个方面来衡量高铁建设对沿线城市经济发展产生的影响。研究结果表明，在短期内，贵广、南广高铁的建成通车显著提升了沿线地区人均经济水平，但是对区域经济增长速度具有抑制作用，起到了缩小站点城市经济差距的作用；同时，高铁的开通也促进了区域城市化水平的发展，但在一定程度上拉大了城乡差距。

一、引言

高速铁路以其发车密度大、速度快、准时、舒适、安全等综合优势，已成为当今交通运输业发展的重要趋势[1]。2016年《中长期铁路网规划》表明，到2030年我国将基本实现内外互联互通、区际道路畅通、省会高铁连通、地市快速通达、县域基本覆盖，高铁将成为最普遍、最基本的交通基础设施之一[2]。2014年12月，贵广、南广两条高速铁路同步全线通车，将东部发达地区与西部欠发达地区、沿海地区与内陆地区连为一体，粤、桂、黔3省时空距离从20多个小时压缩为3～4个小时，增强了城市间的联系强度，标志着粤、桂、黔高铁经济带的建立。贵广高铁是中国首条直接连接珠三角与西部地区的高铁线路，它的建成通车从时空上赋予了贵州这个不沿海、不沿江、不沿边省份经济加速发展的契机。

高速铁路具有时空压缩效应，在促进生产要素在城市和区域之间的流动方面发挥了积极作用，从而提高了站点城市人才的吸引力和沿途城市的生产力[3-5]。与此同时，高铁产生负的“溢出效应”“虹吸效应”等，会扩大区域间发展差异，大城市从中获益明显，而小城市却由于资源要素流出处于更边缘状态[6-8]。由于粤桂黔3省自身经济发展差距较大，造成高铁站点城市与其他非站点城市经济发展程度不一的原因可能是自身因素所致，也可能是高铁因素所致，这有待进一步探讨。而且高速铁路具有成本高、周期长、回报率较低等特点，尤其是在贵州“山高、坡陡、平地少”的喀斯特地貌条件下修建高铁耗资巨大。因此，探讨高铁建设对粤桂黔经济发展所带来的高铁净效应具有一定现实意义。

二、文献综述

(一)高铁对区域经济增长的影响

目前，国内外学者对高铁建设能否推动区域经济增长仍然存在争议。一部分学者认为，高铁的建设对区域经济增长具有显著的推动作用。林仲洪等[9]分别从经济、社会、环境等方面阐述高铁经济的辐射范围和效果，研究结果显示，京沪高速铁路对社会经济发展做出了巨大的贡献；吴锦顺[10]的研究结果表明，高铁对城市GDP和人口增长有正影响，高铁发展使沿线周边地区投资增加，推进了城市间的合作和交流，促进了经济增长；Chen H等[11]在评估高铁对样本城市经济增长的影响时认为，由于区域、路线等差异，造成高铁的经济效应存在异质性，高铁经济增长效应与城市的基础设施水平、服务业劳动力需求量、工业化程度成正比；陈俐锦等[12]利用“四纵四横”高铁网络中101个县级站所在城市的空间面板数据，建立空间杜宾模型探究高铁对经济基础不同的县级站城市的溢出效应，得出结论为高铁建设对站点城市经济发展的空间溢出程度为发展中县级市>发达县级市>落后县级市；黄振宇等[13]运用空间经济学理论分析了京沪高铁对其沿线区域经济增长的影响，研究表明，京沪高铁的开通加速了两端核心城市北京和上海的发展，但是对周围的边缘城市产生了较大的“虹吸效应”，导致沿线其他城市的GDP增速相对北京和上海GDP增速放慢。

(二)高铁对区域内经济基本要素的影响

高铁对区域内经济基本要素的影响主要表现在，高铁具有的时空压缩效应提升了区域内部的可达性，这势必会引起劳动力、资本、技术等生产要素的流动，从而对区域内的资源配置和产业结构产生影响。Xijing Li[14]认为，高铁开通运营提高了区域间的通达性，将城市的资源进行重新配置，如房地产投资、固定资产投资和消费；谭建华等[15]运用多时点双重差分方法分析高铁开通对企业创新的影响，研究发现，高铁沿线城市上市公司的专利申请数量比起未开通高铁城市增加显著，说明高铁开通增强了沿线城市对高级人才的吸引力，进而提高了企业创新水平；马红梅等[16]基于集聚租金的视角分析了高铁建设对生产性服务业集聚的影响及传导机制，认为高铁开通直接提高城市交通便利度，继而提高市场准入，推动区域一体化发展，最终增加了集聚租金，进而促进生产性服务业在高铁站点城市的集聚，而中小规模城市和内陆城市的集聚效果比特大城市和沿海城市更显著。

(三)高铁对区域空间结构的影响

李文静[17]以郑州市为研究对象分析高铁对城市空间结构的影响，研究得出，高铁的开通改变了河南省区域的时空格局，吸引政府的政策倾斜，刺激了郑州城市空间向东部地区扩展，提高了郑州的经济辐射能力，使郑州市向多中心结构发展；石林等[18]研究发现，高铁建设有助于形成区域经济一体化，同时，也有利于经济发展的梯度效应，助推区域经济的平衡；刘莉文等[20]采用可达性重力模型对我国开通高铁的266个城市进行分析，发现由于自身技术特性使得高铁产生“廊道效应”，相比于无高铁城市，有高铁城市和廊道沿线城市受益更大，从而加大了空间地域发展的不平衡。

以上文献从不同角度研究了高铁建设开通对区域经济发展的影响，但由于研究的对象、方法等的不同，导致研究的结论不尽相同。目前，我国铁路网络集中在东、中部地区，而西部地区受自然环境条件的影响，铁路网络布局相对较少，已有研究对象大多为全国或者发达地区，较少针对欠发达地区，考虑到全国范围内各城市本身发展差异较大，因此，高速铁路开通对不同地区所带来的影响必然存在差异。基于此，笔者运用双重差分模型做进一步的研究，以识别高铁建设所产生高铁经济净效应，探讨贵广、南广高铁建设是否对粤桂黔地区经济增长和人均经济水平产生影响，并判别高铁开通能否促进沿线地区城市化的发展，探究在此基础上能否推动3省之间的一体化发展，以期为粤桂黔高铁经济带区域发展提供政策依据。

三、研究设计

(一)模型设计

双重差分(difference in difference，DID)模型是一种十分重要的评估政策效果的研究方法，它通常用于一项政策或措施实施前后的效果对比。DID模型最早由Ashenfelter等[20]提出，用于研究CETA项目实施前后学员的收入变化，此后便被广泛运用于评估政策净效应。高铁的建设可以看作一项新政策的实施，因此，笔者采用双重差分模型，以非高铁沿线的城市为“对照组”，以高铁沿线城市为“处理组”，通过该模型来分析贵广、南广高铁开通对沿线区域经济发展所带来的高铁净效应，设立回归模型如下：

Yit=β0+β1treatedit+β2timeit+β3treatedit×timeit+Zit+εit。

(1)

模型(1)中，i表示第i个城市，t表示第t年，Zit是加入的控制变量，εit是模型的随机干扰项；Y是被解释变量，文章主要从GDP增长率、人均GDP、城市化水平这3个角度研究高铁建设对粤桂黔高铁经济带的经济影响；treated表示地区虚拟变量，贵广、南广高铁沿线地区取值为1，未开通高铁的区域取值为0，系数β1表示所选取站点城市的被解释变量变化情况；time表示时间虚拟变量，贵广、南广高铁开通于2014年年底，将高铁开通前的时间2006—2014年赋值为0，开通后2015—2018年赋值为1，系数β2表示与高铁通车有关的时间效应；时间和地区虚拟变量交乘项treatedit×timeit表示高铁开通后周边城市的估计量，其系数β3就是需要分析的高铁净效应，是本次研究的重点。表1为模型参数的解释。

表1 双重差分模型参数解释

由于影响地域间差异的因素很多，不能只考虑高速铁路这一政策变化，因此，为了提高模型的完备性，笔者进一步引入其他异质性控制变量。控制变量的选择从影响经济增长和经济发展水平的主要因素并结合相关文献和数据可得性进行考虑。经济增长方面选取固定资产投资额，年末从业人员/总劳动力的比率作为衡量资本和劳动的代理变量；经济发展水平方面选取公路总里程、第二产业增加值/第三产业增加值、地方财政一般预算支出分别作为衡量公路交通运输水平、产业结构、政府财政的代理变量。

(二)样本选择与描述性统计

贵广高铁全长857千米，南广高铁全长577.1千米，主要连接贵州、广西、广东3省(区)，是西南地区最便捷的铁路出海大通道，两条高铁的同步开通缩短了西南与珠三角地区间的时空距离。贵广高铁、南广高铁沿线共13个站点，途经广州、佛山、肇庆、云浮、梧州、贺州、贵港、南宁、桂林、柳州、黔东南、黔南、贵阳，笔者选取这13个站点城市作为处理组，选取截至2018年12月31日前高铁尚未开通的阳江、茂名、湛江、玉林、崇左、河池、黔西南、六盘水、毕节9个城市作为对照组。

笔者使用的数据来源于2006—2018 年《贵州省统计年鉴》《广西壮族自治区统计年鉴》《广东省统计年鉴》《中国城市统计年鉴》以及各地级市的国民经济和社会发展统计公报。所有涉及货币价值因素的指标均相应地以2006年为基期的指数进行平减，软件分析使用Stata14.0。变量的统计描述见表2。

表2 各变量的描述性统计

四、实证分析

(一)高速铁路建设对粤桂黔高铁经济带实际GDP增长率的影响

运用Stata14.0软件依次加入控制变量公路总里程(road)、产业结构(industry)、劳动力因素(labor)、财政支出对数(ln_fiscal)、固定资产投资对数(ln_inv)后得出高速铁路建设对粤桂黔高铁经济带实际GDP总量的影响，模型1～6给出了本文所有样本的回归结果，估计结果见表3所列。

从结果来看，模型1是加入控制变量前的回归结果，高铁因素和时间因素均与区域GDP的增长率成负相关且高度显著，而地区因素不显著。模型2加入公路因素后，时间、高铁和地区因素都在5%水平以上显著，继而加入产业结构和劳动力因素，发现两者的加入对各因素的显著性影响不大。模型5加入了政府财政因素后除地区因素和劳动力因素，其余各因素均显著，受模型6中加入的地区资本投入因素的影响，回归结果为时间、公路、资本投入因素高度显著，高铁因素中度显著，财政支出因素显著度较低，其余因素不显著。从时间因素来看，无论是否加入控制变量都与区域GDP增长率成反比且高度显著，说明高铁开通后，贵广、南广高铁沿线区域各城市经济增长速度放缓，这与全国经济新常态形势基本一致。高铁因素表现出在未加入控制变量前为负且在1%水平下显著，而加入控制变量后，系数的符号并未改变，这说明高铁开通对地区经济增速的影响始终是负向的，处理组和对照组的经济增速由于负向影响将逐渐达到趋同，由于高铁一般选择建设在经济水平较为发达的地区，这有利于缩小地区间经济增长的差距，起到去中心化的作用，从而促进粤、桂、黔3省的协调发展。公路交通运输水平与地区资本投入及地区经济增长速度都成正相关，说明公路的修建和资本的投入有利于区域经济增长速度的提高，政府财政支出与沿线地区经济增长速度负相关，说明政府财政支出抑制了经济的增长，可能是由于政府对财政支出分配不均所造成的，对一些地区过度补助，造成“养懒人”的现象，而对一些地区又存在补助不足的问题，导致地区发展动力不足。

表3 高速铁路对区域GDP增长率的回归结果

(二)高速铁路建设对粤桂黔高铁经济带人均GDP的影响

从表4高速铁路建设对区域人均GDP的影响来看，在未加入控制变量前，时间因素表现出与预期相同的显著正相关，这与区域内各城市人均GDP逐年增长的现状保持一致，逐步加入公路因素、产业结构因素、劳动力因素都未对时间因素产生影响，直至模型5加入政府财政因素后时间系数变成显著为负，或许是由于引入控制变量不全所造成的结果与事实相反的情况。地区因素表现出与时间因素相同的特征，未加控制变量前，地区因素在1%水平上显著为正，说明处理组的人均GDP总量高于对照组人均GDP总量，体现出高铁主要分布于经济水平较高的地区这个特点。从高铁因素来看，不考虑任何控制变量的情况下，高铁建设对站点城市人均GDP没有明显的促进作用，在逐步加入控制变量后，表现为高度显著的正相关，人均GDP是衡量一个地区经济发展水平和质量的常用指标，说明贵广、南广高铁的开通显著提升了沿线地区的人均经济水平，也在一定程度上体现出高铁对粤、桂、黔3省经济发展质量具有促进作用。

控制变量中，产业结构、财政支出的系数均高度显著为正，与预期相符，产业结构优化、政府财政支出对区域经济发展有促进作用；公路里程的系数在1%水平上显著为负，由于高铁选址多为经济发展较好的城市，近年来，这些城市的公路交通运输系统建设逐渐完善，若继续加大公路投资，可能会导致投入过度，造成公路因素对经济的促进作用不显著；劳动力因素在5%水平上显著为负，与预期不符，一般情况下劳动力水平与人均GDP发展水平为正相关关系，导致负相关的原因可能与高铁沿线地区经济发展质量差异大有关，有些地区经济发展质量较差，存在劳动力利用效率低的问题，虽然高铁的开通为劳动力的流动提供了便利，增加了沿线地区劳动力的总量，但劳动力利用效率低导致劳动力增加后反而摊薄了人均GDP；也可能与高铁的选址有关，高铁作为便捷、快速的交通方式，能够改变城市间的通达和时间距离，实现人口快速大规模的流动，加速了劳动力向沿线周边经济发展较好的城市流动，避免人口过度集中于中心大城市，疏散人口从经济较发达城市流向经济中等城市，一定程度上缩小了沿线城市与周围城市的人均经济水平差距。

表4 高速铁路对区域人均GDP的回归结果

(三)高速铁路建设对粤桂黔高铁经济带城市化水平的影响

对于高速铁路建设对沿线区域城市化水平的影响研究，选取区域城镇化率(urbrate)作为被解释变量，城镇化率是城市化的度量指标，笔者采用人口统计学指标，即常住人口占总人口的比重。从表5来看，时间因素在不考虑控制变量的情况下，系数在1%水平下显著为正，说明高铁的开通促进人口从欠发达的城市向较为发达的城市转移，从而提高了沿线区域的城市化水平。地区因素不论是否加入控制变量，系数均为正，但显著性逐渐降低，模型6加入地区资本投入因素后，显著性从在5%的置信区间内显著降为不显著，从模型1至模型5的回归结果可以得出处理组的城市化水平高于对照组的城市化水平这一结论，与现实相符。从高铁因素来看，在不加入任何控制变量的情况下，高铁因素对开通高铁区域的城市化水平影响为正但不显著，在逐步加入不同的控制变量后，除了模型3符号为负其余模型均显示为正且显著性逐渐增强，这说明高铁因素在对区域城市化水平的影响过程中表现出较为稳定的相关性，说明高铁的开通提高了沿线城市的城市化水平，正是因为高铁的建设大大提升了城市间的通达性，缩短了交通运输时间，加速了农村劳动力向城市聚集会使沿线城市的城镇化率逐渐提高，从而起到提高区域城市化水平的作用。

从控制变量的回归结果来看，公路里程、产业结构、劳动力因素、地方财政支出、固定资产投资这5个变量均对区域城市化水平的影响显著。公路里程对区域城市化水平的影响显著为负，高铁建设和公路建设的对接压缩了城乡时空距离，农村人口不再过度集中于中心城市，是基本公共服务均等化的体现，这也是发展小城镇和振兴乡村的契机；劳动力因素同样对区域城市化水平的影响显著为负，高铁的“时空压缩效应”使得区域可达性大大提高，加快了劳动力的流动速度，同城化时代下将人口疏散到生活质量更高的中等发达城市，避免人口过度集中于中心大城市，这有利于提高人们生活的幸福指数，说明高铁开通带来的经济效应间接促进区域一体化的发展；固定资产投资、地方财政支出对区域城市化水平的影响都在1%的水平上显著为正，说明增加固定资产和政府财政的投入有利于城镇化水平的发展，资金的投入使得城市的各项基础设施更加完善，吸引农村相对富裕人口向城市集中；产业结构因素较其他控制变量对区域城市化水平的影响较小，在10%的置信区间内显著为正，说明产业结构的升级一定程度上促进了区域城市化水平的发展，高铁“红利”带动了粤、桂、黔3省第三产业的发展，尤其是旅游业的发展，增加了大量的劳动力就业需求，刺激劳动力快速流动，促进了高铁沿线城市的城镇化发展水平。

表5 高速铁路对区域城市化水平的回归结果

五、研究结论

笔者通过使用粤桂黔高铁经济带22个城市2006—2018年的面板数据，以2014年为时间分隔点，将已开通高铁的城市作为处理组，截止到2018年年底仍未开通高铁的城市作为对照组，运用双重差分模型，分析高铁建设能否推动粤桂黔3省经济发展，促进区域协调发展。为了模型的完备性，笔者加入了影响区域经济发展的其他控制变量，得出如下相对严谨的结论。

(1)贵广、南广高速铁路的建设对区域GDP增长率产生负向影响。高铁具有投资巨大且回报周期较长的特点，在短期内对经济增长影响为负，这与当前新常态背景下我国宏观经济总体下行趋势一致。此外，粤、桂、黔3省自身的经济发展差距较大，广东省的经济总量远远超过广西和贵州，但由于广东省基数较大，GDP增长速度相比广西和贵州涨幅较为缓慢，广东省2006—2018年的GDP平均增速为9.68%，广西壮族自治区为10.88%，贵州省为11.7%，经济增长速度的放缓，有利于缩小地区间的发展差距，从而起到促进粤桂黔3省协调发展的作用。

(2)高速铁路建设显著提升了沿线地区的人均经济发展水平，人均GDP总量的增加提高了人们的生活水平，有利于提高人们生活的幸福指数。产业结构、财政支出、劳动力因素对提升地区人均GDP总量有积极作用，高铁建设改变各个区域之间的可达性和时间距离，带动产业结构的优化，加速劳动力向站点周边城市流动，避免人口过度集中于站点城市，缓解了中心城市交通、住房等方面的压力，一定程度上缩小了沿线城市与周围城市的人均经济水平差距，间接促进区域一体化的发展。但同时有些站点城市经济发展质量较差，存在劳动力利用效率低的问题，劳动力增加后反而摊薄了人均GDP，这就要求加大对人力资本的投资力度，为从业人员提供在职培训，让从业人员能够学到与自己职业相关的知识与技能，以提升劳动力质量，进一步提高劳动生产率，从而促进经济的增长。

(3)高速铁路建设对粤桂黔高铁经济带城市化水平表现出较强的推动力，受高铁的时空压缩效应影响，农村劳动力加速向城市聚集，使得沿线城市的城镇化率逐渐提高，但与此同时也拉大了城乡差距，政府应当加强对农村地区优势产业以及交通基础设施的投资，在城市与乡村线路上实现无缝衔接、全面覆盖，打通最后一公里，并且加强优势产业的品牌营销力度，让好的产品走出去。此外，还应大力发展第三产业尤其是旅游业，开发乡村旅游、康养旅游、文化旅游等旅游新业态，最大限度利用高铁方便、快捷的优势带动农村发展。

(4)公路因素对高铁沿线区域人均GDP及城市化水平均产生负向影响，说明粤、桂、黔地区公路存在一定的过度投入问题，高铁的开通运营分担了大部分的客流量，大幅度减少了城市公路客运量，在一定程度上对公路客运造成冲击。这就要求政府应科学规划高铁站点与高速公路的建设布局，以高铁站点为依托，注重不同交通工具的相互衔接，建立集约、高效的综合运输体系，让非站点城市也能享受高铁所带来的经济红利。

总之，贵广、南广高铁的建设将粤、桂、黔3省连接起来形成高铁经济带，带动了沿线地区劳动力等生产要素的流动，促使广西和贵州由封闭型经济向开放型经济的转变，将欠发达地区的资源优势转化为经济优势。贵广高铁是我国首条直接连接西部地区与珠三角地区的高铁线路，它的修建所带来的高铁经济效应充分体现在修建高铁将欠发达地区与发达地区联系起来，对推动地区间经济协调发展具有重要意义，也对高速铁路建设布局与规划提供有价值的参考。