高铁开通促进了非枢纽城市企业高质量发展吗?

2021-12-16 14:55胡浩志孙立雪
财经问题研究 2021年12期
关键词:全要素生产率高质量发展

胡浩志 孙立雪

摘 要:本文基于2008—2018年非枢纽城市上市企业的面板数据,采用双重差分模型考察高铁开通对非枢纽城市企业高质量发展的影响,研究发现:高铁开通提高了非枢纽城市企业的全要素生产率,促进了其高质量发展。分组回归结果显示,高铁开通对非枢纽城市企业全要素生产率的积极影响主要体现在中部地区企业、劳动密集型企业、民营企业以及二线和三线非枢纽城市企业,而对东部和西部地区企业以及国有企业的影响不显著,对资源密集型企业以及一线非枢纽城市企业有显著的抑制作用。本文从微观企业层面拓展了高铁建设的经济后果研究,丰富了非枢纽城市企业高质量发展研究的文献,对高铁建设的规划布局及其经济分布效应分析具有参考意义。

关键词:高铁开通;非枢纽城市企业;高质量发展;经济分布效应;全要素生产率

中图分类号:F270.3文献标识码:A

文章编号:1000-176X(2021)12-0123-10

一、引 言

自2008年京津城际高速铁路开通以来,中国高铁网络发展一日千里,截至2019年底,中国高铁营运里程达3.5万公里,超过世界高铁总里程的三分之二。随着中国高铁速度等级的不断提升,高铁带来的交通便利已惠及全国180个地级市、370多个县级市,中国高铁的兴盛无可比拟。当前中国正处于经济持续稳定发展时期,交通基础设施正在进一步完善。Vickerman[1]认为,交通基础设施会加速经济要素在“中心—外围”城市间的空间转移,加强位于交通网络中主要节点城市的区位优势,而对主要节点以外的城市产生不利影响,主要表现为中国城市各项功能高度向枢纽城市集中,城市两极分化趋势十分明显。尽管城市发展在某种程度上的不平衡有其合理性,但是区位优势微弱的非枢纽城市企业的发展仍需要得到更多关注。在经济快速转型的新时代,高铁建设将会对非枢纽城市企业的高质量发展产生什么样的影响呢?

现有文献主要从投资效率、企业创新、存货管理等方面研究了高铁开通对企业高质量发展的影响,但鲜有文献从非枢纽城市企业角度研究高铁开通对其高质量发展的影响及其作用机制。实践中,高铁能够通过优化资源配置效率、实现要素整合、促进企业创新等产生明显的经济外溢效应,但是非枢纽城市高铁开通后,由于当地企业与多个相关利益主体之间的关系发生改变,利弊并行,因而高铁开通在带来机遇的同时也会在一定程度上限制非枢纽城市企业的高质量发展空间。基于此,本文利用中国非枢纽城市企业2008—2018年数据,根据非枢纽城市在样本期间是否开通高铁将其划分为处理组与对照组,采用双重差分模型,分析高铁开通对非枢纽城市企业高质量发展的影响。

本文可能的学术贡献在于:首先,本文以非枢纽城市企业为研究视角,深入探讨高铁开通对其高质量发展的影响及作用机制,丰富了企业高质量发展的相关文献。其次,现有文献主要研究高铁开通的宏观经济效应,部分文献探索了高铁开通对企业创新、融资、人才流动等方面的影响。本文则综合利用微观企业层面与宏观城市层面的数据,细致地研究高铁开通对非枢纽城市企业的影响,从而丰富了高铁开通在微观企业层面经济效果的研究。最后,在研究方法及样本上,本文基于多时点的双重差分法考察高铁开通对非枢纽城市企业的影响,并使用PSM-DID方法解决潜在的内生性问题,确保研究结论的可靠性。

二、文献回顾

与本文密切相关的研究文献主要有两类,分别为高铁经济分布效应的评估研究和交通基础设施对企业的影响分析研究,笔者依次梳理如下:

第一,有关高铁开通经济后果的部分文献主要评估了高铁的经济分布效应。新经济地理学认为,交通基础设施有助于促进地区间的劳动力流动,对城市经济活动和创新水平具有重要影响。Davis和Weinstein[2]指出,经济活动的空间分布是由地區自身的确定性特征如资源禀赋、地理位置等决定,因而高铁开通是中国渐进式经济转轨时期突破时空限制以实现高质量发展的最佳选择。但是由于高铁建设具有空间外溢效应,枢纽城市企业与非枢纽城市企业之间的发展两极化趋势不可避免。近年来,学术界对高铁开通的宏观经济影响进行了深入研究,一方面,张学良[3]认为,大规模的交通基础设施建设是推动中国经济高速增长的重要动力之一,高铁对周边地区的溢出效应主要体现在知识经济扩散、可达性改善和交易成本降低[4],并有助于缩小区域经济发展差距[5]。另一方面,Qin[6]认为,高铁经济集聚效应的影响使得大城市和中小城市之间的差距进一步扩大,市场规模较大的中心城市获得更快的经济增长,而沿线小城市及乡镇的经济增长则明显下降。Jin等[7]认为,对大型城市和发达城市的经济增长所作出的积极贡献较难辐射至其他城市。当然,这并不只是中国特有的经济现象。Li和Xu[8]研究发现,日本新干线提高了服务业向中心地区的集聚程度进而导致了经济的极化效应,边缘地区服务业人数因此而减少。基于此,李红昌等[9]认为,高铁是影响经济增长的派生性需求,对经济增长的作用会随着时间推移而不断下降,当达到一定时间之后,其仅为经济发展的基本背景条件,并不能对经济增长产生显著影响。其他理论例如“大城市获益论”“中小城市获益论”“空间极化论”“通道效应论”等都在辨析高铁的经济分布效应能否真正推动区域经济增长。

第二,也有学者开始关注高铁作为交通基础设施对企业的微观经济影响。Charnoz等[10]将法国高铁视作地区间出行的外生冲击,发现高铁开通便利了企业总部与分支机构之间的信息交流,提高了管理技术水平,促进了经济增长和专业化程度提升。刘冲与诸宇灵[11]认为,高铁开通使得经济发展水平相对落后地区向经济发展水平相对较高地区的技术学习过程更加明显,企业间更有动机进行模仿而不是自主创新。吉赟和杨青[12]研究发现,高铁开通之后,沿线公司的专利授权、专利申请数量显著增加。孙广召[13]认为,高铁开通能够通过影响开通地区的政府行为来改善创新环境和医疗卫生环境,进而提高开通地区的全要素生产率。龙玉等[14]发现,高铁开通带来的空间压缩、时间节约、可达性提高使得高铁沿线城市吸引了更多的风险投资,有利于地方经济转型和创新。高铁的飞速发展打破了原有的空间结构,大大缩短了城市间的距离,使得非中心城市的发展得到了关注。张梦婷等[15]研究表明,高铁开通会抑制外围城市的出口,使得外围城市相较于中心城市工业生产的比较劣势更明显,导致外围城市生产减少,从而影响边缘地区的产业和就业类型[16]。但是与此同时,边缘地区由于市场接近以及知识溢出也会从中获得好处[17]。交通基础设施对企业的微观经济影响也开始被一分为二地进行探究,这有助于评估高铁开通的具体效果。由于交通基础设施的整体不可再分性,探究其影响机制十分必要,现有研究在此方面仍存在可扩展的空间。

综上,现有的国内外文献主要探讨了高铁开通的宏观与微观影响,并取得了丰硕的研究成果,但目前研究高铁开通对非枢纽城市企业影响的不多,且对非枢纽城市企业高质量发展关注较少。基于此,本文从企业高质量发展的角度分析高铁开通对非枢纽城市企业的经济影响,以期为相关部门合理布局高铁网络和相关企业积极探求高质量发展提供理论支撑。

三、理论分析与研究假设

与以往主要依靠要素投入的粗放式发展方式不同,企业高质量发展的本质在于由核心内生变量引致的规模收益递增,其关键在于企业资源配置效率与创新能力的提高。高铁开通是对现有不同城市企业之间交通运输方式的重要补充,从时间机会成本角度看,其比普通铁路运输方式成本低;从价格成本角度看,其比航空物流和公路运输成本低。交通运输的时间成本和价格成本的降低极大地缩短了高铁沿线不同城市企业之间的时空距离,对企业资源配置效率和创新能力的提高具有显著影响。

第一,高铁开通后沿线不同城市之间的市场一体化程度增强,提高了企业资源配置效率。企业资源配置效率主要取决于生产要素配置效率和组织管理效率两个方面。一方面,高铁带来的市场一体化程度提高意味着企业对供应商的选择范围扩大,有助于企业在更大的地理空间范围内对供应商结构进行优化配置。饶品贵等[18]研究发现,高铁开通后企业与供应商之间的平均地理距离显著增加,供应商的分散程度也更高,企业更有机会选择最优的供应商。同时,高铁开通降低了企业与供应商之间的物流成本和信息成本,有助于企业与供应商的各项资源在时间上进行优化配置,例如企业可以更加合理地安排生产计划以及货物运输时间。已有研究表明,高铁开通后,企业可以更加方便及时地到供应商所在地进行实地考察,通过面对面的直接交流了解其生产经营情况,从而降低了企业与供应商之间的物流成本以及信息获取与沟通成本,提高了两者之间的信息和资源的跨区域流通效率。另一方面,高铁开通带来的市场一体化程度提高扩大了企业的竞争范围,增加了市场竞争程度,从而有助于企业组织管理效率的提高。王金杰等[19]研究发现,高铁开通降低了企业异地开设子公司的交通运输成本和信息沟通成本,企业因而会扩大其经营的地理空间。在这种情况下,高铁开通城市的企业就要面对更多同行业企业的竞争。为了在竞争中胜出,企业有动机优化组织结构,提高自身的组织管理效率。另外,不仅企业之间的竞争程度会增加,高铁沿线城市的地方政府竞争程度也会增加,在竞争压力下,地方政府会提供更好的营商环境,为企业提高组织管理效率提供外部环境基础。

第二,高铁开通加速了沿线城市的人才、知识和技术等创新资源的流动,提高了企业的创新能力。在知识经济时代,高级人才是企业创新的基础和重要载体,尤其是高附加值的创新往往更加依赖人才。一方面,高铁开通带来的市场规模的扩大增加了对人才的吸引力,同时高铁沿线城市的地方政府在竞争压力下会为人才引进简化申请程序,提供较好的激励政策,例如住房补贴和各类人才补贴等。另一方面,高铁网络极大地优化了原有的交通网络,促进了不同城市企业间的交流合作,这不仅有利于企业直接引进先进技术,还能够增强自身的创新意识和创新理念,增加对科研创新的投入;同时在相互交流合作的过程中进行协同创新,扩大人才流动带来的知识外溢效应,提高企业的技术创新水平。另外,高铁开通对时空距离的压缩能够缓解新知识和新技术从发源地向其他地区传播扩散时受到的地理距离约束,缩短企业获取新技术和新知识的时间。

虽然以上分析表明,从理论上讲高铁开通能够提高沿线城市企业的资源配置效率和创新能力,有助于其高质量发展,但是由于不同城市在交通网络结构中的分布位置不同,导致不同节点城市之间与企业高质量发展有关的要素流动方向存在不确定性,使得高铁开通带来的这些积极影响在不同节点城市企业之间具有非均匀分布特征,尤其是在枢纽城市企业与非枢纽城市企业之间。换句话说,高铁开通能否促进企业高质量发展取决于某些关键要素在枢纽城市与非枢纽城市之间的流动方向。如果高铁开通后枢纽城市要素资源向非枢纽城市流动,那么高铁开通将会促进非枢纽城市企业高质量发展,反之,则会抑制非枢纽城市企业高质量发展。针对枢纽城市与非枢纽城市之间关键要素流动方向的问题,现有研究存在两种相反的观点:

第一,枢纽城市存在经济扩散效应,高铁开通能够推动要素资源从枢纽城市向非枢纽城市扩散,进而促进非枢纽城市企业高质量发展。Albalate和Bel[20]研究表明,枢纽城市与相邻非枢纽城市的交通壁垒降低会强化枢纽城市的技术和知识的涓滴效应,其人口、资本以及信息等核心要素可能会扩散到高铁沿线的非枢纽城市。一方面,由于原有交通的便利,枢纽城市地区的人均资本存量远高于非枢纽城市。根据资本边际报酬递减规律,枢纽城市的边际资本回报率低于非枢纽城市。当交通条件以及信息效率等影响资本跨区域流动的情况得到改善,资本与企业之间的信息交换成本和资源获取成本降低时,资本就会从枢纽城市流动到非枢纽城市,使得原本聚集在枢纽城市的投资项目向非枢纽城市扩散并落地实施。另一方面,随着枢纽城市的不断发展,其用地成本逐渐增加,区域可扩展空间不断缩小。在高铁开通导致交通成本降低的背景下,枢纽城市企业有动机将除总部之外的部门转移至高铁沿线的非枢纽城市以降低企业的各项成本和开支,这客观上提高了非枢纽城市的产业聚集和规模效应,为非枢纽城市企業带来了较为先进的技术和管理理念,推动了创新资源整合升级与精细化分工,从而有助于非枢纽城市企业高质量发展。

第二,枢纽城市存在经济聚集效应,高铁开通使得要素资源从非枢纽城市向枢纽城市聚集,从而抑制了非枢纽城市企业高质量发展。与非枢纽城市相比,枢纽城市交通更加便利、信息更为集中、配套设施更为完善、整体更具吸引力。高铁开通使得非枢纽城市各项资源的转移不再受交通成本的限制,从而使得各类要素资源向枢纽城市聚集,这给枢纽城市带来了虹吸效应。现有研究表明,高铁开通后各区域间生产资源会重新分配,但是由于枢纽城市在资金、人才以及信息等营商环境和行政效能方面更优,高铁开通会导致非枢纽城市的要素资源向枢纽城市聚集,造成枢纽城市与非枢纽城市两级分化的经济布局。Qin[6]通过对铁路沿途县域的经济集聚和市场整合进行研究发现,高铁开通降低了运输成本从而导致经济活动由沿线县域向中心城市转移和集聚。

基于上述分析可知,从理论上来讲,高铁开通对非枢纽城市企業高质量发展的影响存在两种截然不同的结果。因此,笔者提出以下竞争性假设:

假设1:在其他条件不变的情况下,高铁开通能够促进非枢纽城市企业高质量发展。

假设2:在其他条件不变的情况下,高铁开通能够抑制非枢纽城市企业高质量发展。

四、研究设计

(一)样本选择与数据来源

本文以2008—2018年沪深两市A股上市且注册地在非枢纽城市的企业为初始样本,其中,非枢纽城市为国家发展改革委、交通运输部、中国铁路总公司在《中长期铁路网规划(2016)》中明确的19个综合交通枢纽城市

综合交通枢纽城市包括北京、上海、广州、武汉、成都、沈阳、西安、郑州、天津、南京、深圳、合肥、贵阳、重庆、杭州、福州、南宁、昆明和乌鲁木齐。以外的城市。在初始样本的基础上,本文进行了如下筛选:其一,剔除ST和ST*上市企业。其二,剔除金融类上市企业。其三,剔除相关变量观测值缺失的样本。为了防止异常值对回归结果的影响,本文对所有连续变量进行了上下1%的缩尾处理,最后得到714家上市企业的7 854个企业年度观测值。

本文高铁开通时间数据来自国家铁路局等网站披露的每条高铁线路开通公告,并经手工整理所得。控制变量中非枢纽城市相关经济数据来源于《中国城市统计年鉴》,其他数据均来源于巨灵金融服务平台和CSMAR数据库。

(二)模型设计和变量定义

高铁开通可以视为一项准自然实验,以各个非枢纽城市高铁开通时间作为政策冲击时点,按照样本期间是否开通高铁将样本分为处理组和对照组。其中,企业所在地已经开通高铁的为处理组,企业所在地尚未开通高铁的为对照组,然后参考文雯等[21]的研究,构建如下双重差分模型:

Qualityit=β0+β1HSRit+β2Treatedit+β3HSRit×Treatedit+β4Xit+μi+δi+ε (1)

其中,i和t分别表示企业和年份。被解释变量为企业高质量发展(Quality),本文采用企业全要素生产率进行衡量。HSR为高铁开通前后时间段的虚拟变量,高铁开通之后的年份取1,高铁开通之前的年份取0。Treated为是否开通高铁的哑变量,若上市企业所在的非枢纽城市开通高铁则取1,否则取0。HSR×Treated为HSR与Treated的交互项,其回归系数的符号及显著性是本文关注的重点,若交互项的回归系数β3显著为正,则表示高铁开通提高了非枢纽城市企业的全要素生产率,促进了企业高质量发展。Xit为控制变量集;μi与δi分别表示非枢纽城市的个体固定效应与时间固定效应。

借鉴相关研究[21-22],本文选择企业规模(Size)、托宾Q(TobinQ)、资产回报率(ROA)、权益乘数(EM)、可持续增长率(SGR)和营业收入增长率(Growth)等企业控制变量。此外,由于宏观经济指标体现了政府的政绩诉求,且出于控制城市层面影响因素的需要,本文还选取了非枢纽城市的生产总值(GDP)、非枢纽城市职工平均工资(Wage)、非枢纽城市房地产开发(RE)等控制变量。主要变量定义如表1所示。

五、实证结果与分析

(一)描述性统计结果

主要变量的描述性统计结果,如表2所示。从表2中可以看出,采用不同方法测度的企业全要素生产率出现了较大差异。其中,以OLS方法测度的全要素生产率在样本分布中出现负值,这与以OP和LP方法测度的结果有显著差异,其原因可能是以 OLS方法为分析基准的回归会对全要素生产率的绝对值产生缩小效应,从而使得OLS的估计结果有偏误。另外,以LP方法测度的全要素生产率的标准差较大。因此,综合以上结果,本文选用以OP方法测度的企业全要素生产率作为被解释变量。

另外,从表2中还可以看出,截至2018年末,已经有89.9%的非枢纽城市开通了高铁,该比重低于张亮亮与李强[24]研究中的全国城市高铁开通比重数据,其原因可能是开通高铁的非枢纽城市的比重仍较少,这也从侧面显示了我国非枢纽城市高铁建设的地区差异。其他控制变量的结果与前人研究较为一致,在此不再一一赘述。

主要变量的相关系数矩阵结果显示,HSR的相关系数为0.079,在10%的水平下显著,表明非枢纽城市开通高铁后,企业全要素生产率显著提高,这一结果初步表明非枢纽城市开通高铁与企业全要素生产率之间存在正相关关系,当然进一步验证还需要进行回归分析。此外,本文还利用方差膨胀因子法(VIF)对模型进行多重共线性检验,检验结果发现,模型中所有解释变量的VIF 值均低于10,说明模型不存在严重的多重共线性问题,不会造成模型回归结果失真。

(二)回归结果分析

本文根据F检验和Hausman检验的结果,最终选择固定效应模型进行回归。高铁开通对非枢纽城市企业高质量发展的影响,如表3所示。其中,列(1)为包含企业特征变量的回归结果,列(2)为包括企业特征变量和城市特征变量的回归结果。从表3中可以看出,HSR与Treated交互项的系数分别为0.107和0.022,且均显著,表明高铁开通能够显著提高非枢纽城市企业的全要素生产率,从而有助于促进企业高质量发展,假设1得以验证。另外,列(1)和列(2)中TobinQ的系数显著为负,表明当企业市场价值与重置成本之比越大时,非枢纽城市企业的全要素生产率越低; RE的系数显著为负,表明城市房地产开发程度越高,企业全要素生产率越低,其原因可能是高铁开通后非枢纽城市人口规模扩张提高了住房需求且拉高了房价,而过高的房价会导致资源错配并挤占研发投资,抑制了技术进步,从而降低了企业全要素生产率。列(1)和列(2)中Size、ROA、SGR以及Growth的系数均显著为正,表明规模越大、绩效越好、可持续增长率越高以及营业收入增长率越高的非枢纽城市企业,在高铁开通之后其全要素生产率增长越快,这些回归结果与前人的研究较为一致。

(三)稳健性检验

1.倾向得分匹配法(PSM)

为了检验本文实证结果的稳健性,本文采用倾向得分匹配法对式(1)进行了重新检验。首先,本文通过Logit回归计算倾向得分值,在进行Logit回归时以是否开通高铁作为被解释变量,以本文的控制变量作为解释变量;其次,采用核匹配方法进行倾向得分匹配,获得与实验组最为接近的控制组,并对匹配结果进行平衡性检验和共同支撑检验;最后,测试平均处理效应的显著性,进一步验证稳健性。平衡性检验结果显示,每个匹配变量在匹配后的标准化偏差均小于10%,说明匹配之后的处理组与对照组不存在显著的差异,保证了匹配结果的有效性。共同支撑检验结果显示,大多数观测值均在共同取值范围内,故在进行倾向得分匹配时仅会损失少量样本。

本文基于核匹配方法的结果显示,匹配之后平均处理效应(ATT)对应的T值为-6.000。由于没有考虑倾向得分为估计所得的事实,即假设倾向得分为真实值,该标准误假设同方差,因而也可能不显著。为此,本文使用自助法求标准误,求得P值小于0.010,即在1%水平上显著,说明高铁开通对非枢纽城市企业全要素生产率的提升作用依然具有统计意义上的显著性,表明本文研究结果是稳健的。本文还进行了马氏匹配,结果显示,无论是平均处理效应的估计值还是显著性,马氏匹配的结果均与核匹配的结果类似,这也说明了以上结果的稳健性。总之,以上各种倾向得分匹配的结果表明,高铁开通的平均处理效应为正,不仅在经济上显著,而且在统计上显著。

2. 高铁开通对全要素生产率的动态分析

倾向得分匹配法证实了高铁开通对全要素生产率的影响,但是全要素生产率的增加可能源于非枢纽城市的经济发展水平、增长潜力等。这些因素影响了高铁线路的规划,即本文变量间可能存在逆向因果关系。虽然笔者认为,现实中非枢纽城市企业不足以影响高铁线路的整体布局,但为了排除这种可能性,从稳健性的角度出发,本文动态检验了高铁开通对全要素生产率的影响。

本文以中国高铁大规模开通的2008年为界,选择高铁开通前两年即2006年和2007年(HSR(-2)和HSR(-1))数据和高铁开通后三年即2009年、2010年和2011年(HSR(+1)、HSR(+2)、HSR(+3))数据进行对比。如果存在平行趋势,那么在高铁开通前两年的回归结果将不显著。由动态性检验可知,在控制了相关变量后,HSR(-2)与HSR(-1)的回归系数均不显著,且拟合度与前人研究较为一致,说明处理组与对照组的全要素生产率在高铁大规模开通之前并没有明显差异,本文结论具有稳健性。

3. 滞后变量

考虑到新建高铁从投入运行到产生影响具有一定的时滞性,本文在模型(1)中加入了滞后1—7期的全要素生产率进行重新回归。重新回归的结果显示,虽然滞后1—6期的全要素生产率的回归系数均显著为正,但系数在不断减小,而滞后7期的回归系数则不显著,这表明高铁开通对非枢纽城市企业全要素生产率的影响会随着时间而衰减。虽然已有研究发现高铁运行时间越长,其对区域经济增长的带动效应就越强,具有显著的时间累积效应[25],但对于非枢纽城市企业而言,高铁开通的时间累积效应并未完全发挥出来,其对企业发展的带动作用在不断减弱,原因可能在于高铁开通后,随着市场一体化程度的提高,各生产要素对非枢纽城市企业的边际贡献在不断下降。

六、异质性分析

(一)地区异质性

不同地区的社会经济条件、发展程度和基础设施等存在一定程度的差异,高铁开通与不同地区耦合时其协同效应可能不同,因此,高铁给不同地区带来的影响也可能存在差异。为了验证高铁开通可能存在的地区异质性,本文根据“七五”规划的划分方法将样本企业分为东部、中部和西部三个样本组分别进行回归,实证检验高铁开通对不同地区非枢纽城市企业高质量发展的影响差异。

从表4列(1)—列(3)中可以看出,仅中部地区样本组中的HSR与Treated交互项的系数显著为正,表明高铁开通对非枢纽城市企业全要素生產率的影响主要体现在中部地区,这与王春杨等[26]的研究结论部分一致。而高铁开通对东部地区非枢纽城市企业全要素生产率的促进作用最小,这可能是由于:其一,由于东部地区实体经济与虚拟经济存在结构性失衡,高铁建设对实体经济的空间溢出效应较低[27]。其二,从时间累积效应来看,东部地区高铁开通较早,因而其边际效应呈下降趋势。其三,东部地区本身的经济资源分布和资源配置结构就比较合理,交通比较发达便利,区域一体化程度较高,因而高铁开通后对非枢纽城市企业的作用有限。西部地区高铁开通对企业全要素生产率的影响并不显著,这可能是因为西部地区相对而言地处边缘,资源独特,城市间的资源吸收能力较弱,反而增加了资源空间极化的风险,高铁开通也难以促进其企业全要素生产率增长。另外,房地产开发的系数在列(1)和列(2)均显著为负,在列(3)不显著,表明房地产开发程度会显著降低东部和中部地区非枢纽城市企业的全要素生产率,而对西部地区非枢纽城市企业全要素生产率的影响不明显。其原因可能是因为西部地区相对不发达,各种要素的边际收益还处于上升阶段,房地产开发投资对企业发展的挤出效应相对较弱。

(二)行业异质性

对于不同类型的企业而言,高铁开通所带来的影响可能存在差异,本文根据各生产要素在总要素中的占比,将样本企业划分为资本密集型企业、劳动密集型企业、资源密集型企业和技术密集型企业四个子样本分别进行回归。从表4列(4)—列(7)列中可以看出,HSR与Treated交互项的系数在列(5)中显著为正,在列(4)和列(7)中为正但不显著,在列(6)中显著为负。其中,在列(5)劳动密集型企业样本组中,HSR与Treated交互项的系数显著为正,这意味着与资本密集型企业和技术密集型企业相比,高铁开通带来的人才资源流动和重新配置,使劳动密集型企业的发展在一定程度上获得新的区位优势,为企业进行新一轮投资活动、开拓市场空间、扩大经营范围提供了发展契机,从而促进企业高质量发展。在列(6)资源密集型企业样本组中,HSR与Treated交互项的系数显著为负的原因可能是该行业优势的发挥受高铁开通的影响较少,自然资源的流动主要依赖货运。

(三)企业异质性

考虑到高铁开通可能会对不同性质企业产生不同的影响,本文根据样本企业的产权属性,将其划分为国有企业与民营企业两组样本分别进行回归。从表5列(1)和列(2)中可以看出,HSR与Treated交互项的系数仅在民营企业样本组中显著为正,表明高铁开通对非枢纽城市中民营企业的全要素生产率具有显著的正向影响,其原因可能是民营企业在高质量发展过程中受到的人才、技术、信息等约束相对更高,高铁的开通带来了以上资源的流动,从而促进了其高质量发展。另外,国有企业组中非枢纽城市生产总值的估计系数不显著,这可能与国有企业的特殊属性以及高铁开通对非枢纽城市的带动作用有限有关。

(四)城市等级异质性

考虑到高铁开通带来的影响可能在不同等级城市存在差异,本文根据2016年《第一财经周刊》所发布的中国城市分级榜单,将非枢纽城市划分为一线、二线、三线、四线、五线等五个层级,

一线非枢纽城市为:长沙、青岛、大连、厦门、苏州、宁波、无锡。二线非枢纽城市为:哈尔滨、佛山、济南、东莞、太原、南昌、温州、石家庄、长春、泉州、常州、珠海、金华、烟台、海口、惠州、徐州、嘉兴、潍坊、洛阳、南通、扬州、汕头。三线、四线和五线城市均为非枢纽城市。本文主要研究前三个等级的非枢纽城市企业,并以此将样本企业分为三组。从表5列(3)—列(5)中可以看出,HSR与Treated交互项的系数在一线城市样本组显著为负,表明高铁开通对一线的非枢纽城市企业全要素生产率具有显著的抑制作用,其原因可能是一线非枢纽城市的资源已经聚集到一定程度,高铁开通所带来的各类资源对企业的边际贡献有限。HSR与Treated交互项的系数在二线和三线非枢纽城市样本组中均显著为正,表明高铁开通提高了二线和三线非枢纽城市企业的全要素生产率,这说明高铁开通帶来的资源流动和扩散,提高了一线以下城市企业的资源配置效率,提升了其创新能力,从而促进了其高质量发展。

七、结论与启示

近年来,中国已步入高铁时代,并成为名副其实的高铁大国,高铁经济备受关注。本文基于中国2008—2018年非枢纽城市上市企业的面板数据,运用双重差分模型,研究高铁开通对非枢纽城市企业高质量发展的影响,研究发现:高铁开通提高了市场一体化程度,促进了人才、知识和技术等创新资源的流动,提高了非枢纽城市企业的全要素生产率,从而促进了其高质量发展。经过一系列稳健性检验之后,该结论依然成立。分组回归结果显示,高铁开通对非枢纽城市企业全要素生产率的积极影响主要体现在中部地区企业、劳动密集型企业、民营企业以及二线和三线非枢纽城市企业,而对东部和西部地区企业以及国有企业的影响不显著,对资源密集型企业以及一线非枢纽城市企业有显著的抑制作用。本文的研究不仅丰富了企业高质量发展的相关文献,还拓展了高铁开通微观经济后果的相关研究,对非枢纽城市的高质量发展以及高铁布局均有启发意义。

同时,根据本文研究,我们还可以得到以下政策启示:首先,从国家层面来讲,需要进一步优化高铁建设布局,通过高铁建设带动要素资源的流动,提高市场一体化程度,从而促进非枢纽城市企业的高质量发展。其次,从地方政府层面来讲,需要重视高铁开通带来的发展契机,一方面,继续优化市场竞争环境;另一方面,需要采取措施抑制房价过快上涨,为企业的高质量发展提供良好的外部环境。再次,从企业层面来讲,应充分利用高铁开通带来的便利,进一步提高生产要素的配置效率和组织管理效率,积极吸引高素质的人才,增强创新意识、提高创新能力,从根本上促进企业高质量发展。最后,由本文的研究可知,高铁开通对资源密集型企业以及一线非枢纽城市企业的全要素生产率有不利影响,对国有企业的影响不显著,因此,一方面,需要加快资源密集型企业的转型升级,增强一线非枢纽城市企业的竞争力和内在发展动力;另一方面,则需要进一步深化国有企业的体制改革,增强国有企业的发展活力,为国有企业的高质量发展创造良好环境条件。

参考文献:

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(责任编辑:徐雅雯)

收稿日期:2021-10-14

作者简介:胡浩志(1979-),男,湖北新洲人,编审,博士,主要从事公司治理方面的研究。E-mail:xxxyy715@126.com

孙立雪(1996-),女,河南郑州人,硕士研究生,主要从事公司治理方面的研究。E-mail:tsunlixue@126.com

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