高速铁路网络对区域经济发展的影响——以江苏省为例

张建华，赵旬，刘伟志，李飞

(江苏师范大学 电气工程及自动化学院，江苏 徐州 221116)

随着中国科学技术的不断进步和经济社会的持续发展，高速铁路得到了蓬勃发展，现已成为最重要的陆上交通模态，极大地提高了城市之间的连通性。2008年8月1日，中国第一条高速铁路——京津城际铁路通车运营，从此高速铁路经历了突飞猛进的发展，高速铁路网络(HSRN)全面形成。据统计，“十三五”期间，中国铁路固定资产投资合计达到了3.99万亿元，截止到2021年底，全国铁路营业里程已经突破15 万km，其中高速铁路超过了4万km。按照规划方案，预计2025年底全国铁路营业里程将达到16.5万km左右，其中高速铁路将达到5万km左右，2030年我国将建成一个八纵八横的高速铁路网络。

交通基础设施是区域间资源要素交换的核心载体，交通可达性也是影响区域经济联系强度的重要因素[1]。高速铁路网络的发展会推动城市化进程并促进城市群的形成与发展，同时高速铁路网络的建设和规划也需要协调区域经济发展[2]。Chen等[3]运用英国肯特和中国长江三角洲地区两个案例，讨论了高速铁路对区域经济增长及其经济结构转型的影响，研究发现高速铁路网络的建设发展促进了大多数拥有高速铁路城市的经济发展。Li等[4]构建了一个考虑高速铁路出行时间和价格的可达性度量模型，发现高速铁路可达性的提高显著促进了中国200个城市的经济增长。高速铁路网络的发展会提高区域经济协同发展水平，且在空间上呈现正相关[5]。通常高速铁路会选在人流量较大且经济实力较强的地区进行建设，该地区本身发展潜力大，再加上高速铁路网络的建成，更有利于带动经济增长，整体来说，高速铁路开通对经济发展具有正向作用[6]。Wei等[7]分析了京沪高速铁路经济区经济增长的空间溢出效应，发现高速铁路对本地和周边地区的经济增长都具有显著的正向效应。Chong等[8]运用空间计量模型研究了高速铁路对经济增长的影响，发现高速铁路对经济增长具有积极影响，这种影响来自局部效应，而不是溢出效应。胡鞍钢等[9]通过理论研究和实证分析进一步说明了中国交通基础设施的正外部性，研究发现79%的交通基础设施投资为经济增长带来直接效应，其他投资将为经济增长带来外部溢出效应，同时李新光等[10]发现高速铁路网络的不断发展对县域经济存在正空间溢出效应。

本文针对高速铁路网络对区域经济发展的影响，以江苏省高速铁路网络和十三个地级以上城市为对象，构造改进型生产函数模型，分析近10年间高速铁路网络的时空演化及其对区域经济发展的影响。该研究不仅可以明确高速铁路网络建设发展对江苏省经济的推动作用，而且有助于江苏省内各城市更好地实现区域分工与合作，进而挖掘经济发展新的增长点，同时为未来高速铁路网络的发展规划提供指导和建议。

1 改进型空间杜宾模型(ISDM)

空间杜宾模型中，本地区被解释变量的变化不仅受到本地区解释变量的影响，还受到邻近地区解释变量的影响，因此考虑到一个地区的运输设施不仅影响当地的经济，也影响着邻近地区的经济活动，本文采用空间杜宾模型来检验高速铁路网络发展对区域经济的影响以及高速铁路网络所存在的空间溢出效应。

现有研究的空间权重矩阵主要采用了二元空间权重矩阵，忽略了非相邻城市间潜在的空间相关性。因此，Jin等[11]建立基于GDP差值绝对值倒数的空间权重矩阵Wij，公式为

(1)

(2)

空间计量模型要求所检验的变量存在空间自相关性，因此本文采用MC (Moran coefficient)检验变量的空间自相关性，同时运用Wij来计算MC，并检验变量的空间自相关性，定义公式为[11]

(3)

式中：y为因变量；N为i和j索引的空间单位数。得出每个年份的MC之后，对变量的空间自相关性进行假设检验。从理论上来说，MC的值在-1到1之间，MC绝对值越大，那么数据之间的空间自相关性就越大，可以通过Z统计量进行检验，检验公式为

(4)

2010—2020年的MC和Z统计量结果见表1。

表1 2010—2020年的MC和Z 统计量结果

由表1可知，变量存在显著的空间自相关性，但是由于基于经济距离的空间权重矩阵属于外生空间权重矩阵，存在主观随意性，会使得结果误差较大。因而，本文采用标准化的Wij和以不同年度MC两两之间比值为基础，并经过克罗内克积组合，构建内生时空权重矩阵TWij[12]。

本文基于文献[13]，构建空间杜宾模型(SDM)，并结合内生时空权重矩阵建立了改进型空间杜宾模型(ISDM)。SDM包含了空间误差模型和空间自回归模型，因而本文采用该模型检测和衡量高速铁路网络对经济的溢出效应[13]，并将生产函数的框架作为基线，公式为

Y=f(K,L)，

(5)

式中：Y表示总输出；K表示固定资产投资；L表示劳动力；并将影响区域经济发展的因素作为控制变量X引入到公式中，进行对数线性化，公式为

lnY=α0+α1lnK+α2lnL+βlnX+ε，

(6)

式中：ε表示随机干扰项即误差项；α,β表示回归系数。将HSRN(high-speed railway network)代入式(6)可得

α2lnLit+α3HSRNit+βlnXit+

(7)

式中：将影响经济的其他控制变量X设定为1，且为不变量，以检测高速铁路网络对经济的影响；HSRNit表示高速铁路网络路线的数量；α3用来衡量高速铁路网络对Y的影响；j表示附近的城市(j≠i)；TWij表示内生时空权重矩阵的每个元素；ρ是空间自回归系数；TWijHSRNjt表示邻近地区的高速铁路网络时空权重；θ是用来测量i城市邻近区域高速铁路的空间溢出效应；i表示城市；t表示年份；ηi表示城市固定效应；γt表示时间固定效应。

2 高速铁路网络对江苏省经济的影响

高速铁路的快速发展极大地提高了城市之间的连通性和可达性，改变了空间资源的再配置及其分配过程，进而影响了区域经济发展格局。2020年江苏省的地区生产总值超过了10万亿元，但省内出现了南北区域经济发展失衡现象。江苏省作为中国的经济大省和经济强省，虽然交通基础设施及其相关行业的发展迅速，但是高速铁路网络还存在线网密度偏低，与经济社会发展水平不匹配的问题，纵观全国高速铁路网络的建设发展，江苏省高速铁路网络还有很大的建设发展空间。

本文研究高速铁路网络对区域经济的影响，首先要考虑高速铁路网络对各城市经济影响的局部效应，模型1以GDP作为输出，构建的局部效应分析模型为

GDPit=α0+α1lnKit+α2lnLit+α3HSRNit+

βlnXit+γt+ηi+εit，

(8)

在此基础上，考虑高速铁路网络的溢出效应，本文基于内生时空权重矩阵(TWij)，运用ISDM，建立的即考虑局部效应、又考虑溢出效应的研究模型2为

(9)

考虑到式(9)中空间相关单元之间的反馈过程，即通过邻近城市并返回到引发变化城市的反馈效应[14]，因而系数θ3不能准确测量高速铁路的空间溢出效应。

江苏省区域经济和交通基础设施发展不平衡，使得不同城市高速铁路网络发展的差距较大，高速铁路网络对经济的影响与城市规模以及城市所处的地理位置有着密切关系，因而，为了进一步研究高速铁路对江苏省经济的影响，本文根据2010—2020年江苏省十三个城市的GDP值以及苏南和苏北的地理位置，将苏州市、南京市、无锡市、南通市、常州市列为较发达城市，将徐州市、扬州市、盐城市、泰州市、镇江市、淮安市、连云港市、宿迁市列为发展中城市。同时，运用式(9)，针对较发达城市和发展中城市重新估计，分别用模型3和模型4表示，模型3考虑较发达城市高速铁路网络对经济的影响，模型4考虑发展中城市高速铁路网络对经济的影响。对模型1、模型2、模型3、模型4进行数据收集和仿真分析，模型所采用的数据样本为江苏省2010—2020年期间的十三个城市。GDP的数据来自《2010—2020年江苏省统计年鉴》以及各城市的统计年鉴。资产投资表示城市的年度固定资产投资，劳动力投入表示城市的年末就业总人数。HSRNit表示i市t年高速铁路开通的数量，由于要考虑高速铁路开通带来的经济效益，确切的时间定义为：如果高速铁路线路是在t年上半年开通，则该高速铁路算是t年的高速铁路，否则，则是表示t+1年开通的高速铁路，数据来自中国高速铁路的官方网站。通过仿真分析，可得高速铁路网络对江苏省经济的影响见表2。

表2 高速铁路网络对江苏省经济的影响

由表2可知,资产投资和劳动力投入对经济增长都有影响，这与预期的结果是一致的，各模型的空间自回归系数ρ值均为显著正值，这说明了邻近城市之间的经济活动存在显著的空间自相关性，换句话说，一个城市经济的增长受到其邻近城市的影响，并且这种影响可以使用空间计量模型来进行捕捉。模型1和模型2的HSRN数据结果说明高速铁路对经济的增长具有显著的正向影响，证实了高速铁路对经济增长具有正向促进作用；模型1的HSRN系数比模型2的低，这说明不考虑空间溢出效应，大大低估了高速铁路对经济影响的效应。表2也说明，与较发达城市相比，发展中城市的高速铁路对经济的影响更高，说明高速铁路网络的发展能够更好地促进发展中城市的经济发展。

为了解决空间计量模型系数难以解释的问题，Lesage等[13]提出直接效应、间接效应和总效应。由于上文模型中系数θ3不能准确地测量高速铁路的空间溢出效应，本文引入直接效应、间接效应和总效应以更精确地度量空间溢出效应。直接效应表示自变量对当地因变量的溢出效应，间接效应表示自变量对邻近地区因变量的溢出效应，总效应是指直接效应与间接效应之和[15]。基于TWij自变量的空间直接效应、间接效应和总效应见表3。

由表3和表2可知,每个模型的直接效应与局部效应相近，这是因为直接效应等于ISDM系数与反馈效应之和，通过直接效应的结果来看，较发达城市的直接效应不显著，说明高速铁路对较发达城市的经济增长影响相对较小，而发展中城市直接效应显著为正，说明高速铁路对发展中城市的经济增长相对较大。通过间接效应的结果可知，所有城市高速铁路的间接效应为负，这说明以所有城市为研究对象时，邻近城市高速铁路对本城市经济增长速度具有一定的抑制作用；发展中城市的间接效应比较发达城市显著，这表明较发达城市的经济增长受到邻近较发达城市高速铁路的影响较小，而发展中城市的高速铁路更明显地促进了邻近发展中城市的经济增长。

表3 基于TWij自变量的空间直接、间接和总效应

本部分主要研究了高速铁路网络对江苏省经济发展的影响，通过上述分析可得：

1)表2证实了高速铁路网络对区域经济存在溢出效应，并能够促进江苏省区域经济的正向发展。

2)表2和表3共同证实了高速铁路网络更能够促进江苏省发展中城市的经济增长，有利于减小省内较发达城市和发展中城市的经济差距。目前来讲，我国高速铁路主要用于客运，这加速了省内各城市间的人员流动，特别是提升了省内较发达城市和发展中城市之间的人员流动数量与速度，从而减小了省内较发达城市和发展中城市的经济差距。

3)表2和表3也说明劳动力和资产投资是经济增长的重要驱动力。

总之，对于江苏省整体来说，不论是经济发展还是高速铁路网络建设，南北差距较大，目前江苏省南部地区高速铁路网络覆盖率较高，而北部及中部地区覆盖率偏低，因此加快高速铁路网络优化建设有助于江苏省区域经济的协调发展。

3 对策与建议

通过建立改进型空间杜宾模型并进行数据分析，研究了2010—2020年高速铁路网络演化发展对江苏省经济的影响，得出高速铁路网络对江苏省经济增长具有促进作用且高速铁路网络的发展会缩小江苏省较发达城市和发展中城市的经济差距，对此提出以下建议：

1)需要进一步推动高速铁路网络建设，加强城市间的联系，促进区域经济发展。

2)发展中城市的政府应该不断吸引企业投资，增加地区的就业机会，促进当地经济增长。

3)应该不断加强苏北地区和苏中地区高速铁路网络优化建设，使更多地区享受到高速铁路发展带来的各项红利，进而减小区域经济差距，促进区域经济的协调健康发展。

本文的研究存在一定的局限性，未考虑其他影响经济的变量，比如外商投资、产业结构等因素，这些问题有待进一步考究。