中欧班列开通对企业进入和空间布局的影响效应研究

张伟广　李家峰　韩超

关键词：中欧班列；企业进入；企业空间布局；经济发展

一、引言

中欧班列作为深化“一带一路”倡议的重要载体和抓手，是连接中国与欧亚其他国家的国际运输通道，其运行能够对沿线国家与地区的产业和贸易产生辐射带动效应，进而促进经济社会发展。2016 年10 月8 日，中国推进“一带一路”建设工作领导小组办公室印发《中欧班列建设发展规划（2016-2020 年）》，这是中欧班列建设发展的首个顶层设计。2021 年11 月通过的《中共中央关于党的百年奋斗重大成就和历史经验的决议》强调，“我国坚持共商共建共享，推动共建‘一带一路高质量发展，推进一大批关系沿线国家经济发展、民生改善的合作项目”。以中欧班列（含中亚方向）为代表的跨境铁路运输正是共建“一带一路”的重要抓手，通过中欧班列的“微循环”可以撬动国内国际双循环。中欧班列自建成以来，规模与效率迅速提升，即使在新冠疫情期间，其依然凭借稳定高效的优势，开行数量不降反升，逐渐成为国际运输的一条重要动脉。

中欧班列具有运输速度快、安全可靠和经济节约的优势，为沿线国家和地区内的企业带来发展机遇。首先，中欧班列能够提供快速可靠的运输服务，大幅缩减货物的运输时间。其运输时间比海运和空运要更短，从而将货物以最短的时间送达目的地，大大提高物流效率。其次，中欧班列能够提供更安全的运输环境，其采用封闭式集装箱运输，能够有效地保护货物免受外界环境和恶劣天气的影响，确保货物安全运达目的地。相比海运和航空运输，中欧班列在运输过程中更容易进行监控和管理，降低货物丢失和损坏的风险。此外，中欧班列能够提供更灵活的运输方案。中欧班列可以根据客户的需求和货物的特点，提供定制化的运输服务，满足不同客户的需求。无论是大宗货物还是小批量货物，中欧班列都能够灵活安排运输计划，提供多种运输选项，如整车运输、集装箱运输等，为企业提供了更多的选择空间。最后，中欧班列还能够帮助企业降低运输成本，提高竞争力。中欧班列运输的成本相对稳定，不受油价波动和航空燃油附加费等因素的影响，为企业提供了可预测的运输费用。

现有研究从宏观层面和微观层面对中欧班列的经济效果进行了考察评价，得到了丰富且有意义的结论与建议。宏观层面包括其开通对内陆地区贸易量增长（张祥建等，2019）、中国进出口增长（周学仁和张越，2021）、外商直接投资（肖挺和叶浩，2022；周学仁和郝佳，2023）、开放水平和国际竞争优势（裴长洪和刘斌，2019）、区域产业结构优化（李杰和刘清，2023；李佳等，2021）、劳动收入份额（景国文，2022）等的影响；微观层面包括对开通地區内企业创新（王雄元和卜落凡，2019）、中国民营企业投资效率（李佳和闵悦，2022）、企业全要素生产率（顾乃华和张瑞志，2022）或出口企业生产率（方慧和赵胜立，2022）等的影响。企业作为微观市场经济的主体，其对政策的导向和变动比较敏感，因此在面对旨在带动地方经济发展、促进地区对外开放的中欧班列这一国家重大发展战略时，如何响应以及响应程度值得我们进一步研究。企业不仅会在发展过程中注重提高自身生产效率和创新水平，还会根据相关政策实施做出进入、退出等区位选择的决策，由此带来企业空间布局的变化。现有文献对中欧班列的宏观层面考察较为粗略，缺少区县层面的细致分析。

因此，本文思考如下问题：中欧班列开通对企业进入及空间布局的影响效应如何，即微观企业在中欧班列开通这一外在冲击下的选址行为如何以及会形成怎样的空间布局？若存在因果影响，其作用机制是什么？这一影响效应会在什么条件下呈现效果差异？这种影响效应的具体空间辐射范围如何？

基于2009-2019 年中国区县面板数据及工商注册企业数据，本文建立双重差分模型考察中欧班列开通对企业进入和空间布局的影响，并对其影响机制进行深入探讨。具体而言，本文首先使用附带详细地理位置信息的企业注册和卫星灯光等多源经济地理大数据以及《中国县域统计年鉴》数据，基于Arcgis 地理信息处理工具，构建出2009-2019 年的区县面板数据。然后，根据区县在样本期是否开通中欧班列站点设定处理组和对照组，采用双重差分的识别策略考察中欧班列开通对企业进入的影响。研究结果表明，中欧班列开通会通过促进地区经济发展和提高人口密度产生集聚效应、促进地区知识溢出，对企业进入产生促进作用，且该效应在高经济水平地区、中部和西部地区吸引企业进入作用更为明显。此外，中欧班列开通吸引企业进入的辐射范围大致在200km 以内。

本文的研究贡献如下：（1）区别现有对中欧班列政策的研究，本文从企业进入的视角考察中欧班列开通的政策效果，有助于丰富中欧班列政策效果的评估，也为认识中欧班列开通如何影响微观企业的区位选择提供了经验证据；（2）本文开创性地使用区县级层面的细颗粒数据，提高了样本精准度，为研究空间尺度的细化和研究结论的可靠性奠定了数据基础。这种细致的数据收集和分析有助于深入了解区县级层面的变化和趋势，为未来的政策制定和决策提供了更具体、更有针对性的参考依据；（3）本文在考察中欧班列开通对企业进入的促进效应及作用机制的基础上，进一步探讨了中欧班列开通吸引企业进入的辐射范围，从空间尺度对中欧班列影响微观企业的选址问题进行深入分析，对拓展研究视角具有重要意义。

文章后续结构安排如下：第二部分为理论分析与研究假说；第三部分为研究设计，主要介绍变量设定、数据说明以及识别策略；第四部分实证考察中欧班列开通对企业进入的影响、稳健性检验及异质性分析；第五部分则主要从集聚效应和知识溢出效应等角度进行机制分析；第六部分为进一步分析，主要考察中欧班列吸引企业进入的辐射范围；第七部分总结研究结论并提出相关政策建议。

二、理论分析与研究假说

（一）中欧班列开通对企业进入的影响效应

企业在进行区位选择时，通常会综合考虑市场需求、原材料成本、交通物流、政策环境、人才资源等因素，以做出是否进入的区位决策。市场潜力大、需求旺盛、竞争相对较小的区位较容易获得企业的青睐（李源等，2023），较低的土地成本、劳动力成本可以帮助企业降低生产成本及提高竞争力，政府出台的各种优惠政策也会吸引企业进入（郭峰等，2023）。丰富的教育资源，可以为企业提供更多的高素质人才，降低企业的培训成本，提高员工的综合素质，而拥有高素质人才可以带来创新、知识溢出和竞争优势（罗思平和于永达，2012）。此外，企业需要考虑地区货物运输的便利程度，以及与供应商和客户之间的距离，较高的交通便利程度和完备的物流设施对于降低物流成本和提高效率非常重要（张祥建等，2019）。

作为跨境运输铁路的中欧班列，在一定程度上改善了沿线国家和地区的交通基础设施状况，对我国内陆交通基础设施水平也有较大提升，大大降低了运输成本和时间（Moura et al.，2018）。根据贸易成本理论的观点，交通基础设施水平的提高可以降低广义贸易成本，包括运输成本（Co?arand Demir，2016）、信息成本（刘秉镰等，2010）、交易成本等（饶品贵等，2019），通过降低贸易成本，可以帮助企业减少无谓损失从而间接提高生产效率（Yeaple and Golub，2007）。交通基础设施的提质升级有助于企业减少库存和稳定供应链，进而降低国际贸易风险和不确定性（李涵和黎志刚，2009；盛丹等，2011）。快速通达的交通运输网络可降低企业经营成本，提升市场一体化水平、市场响应度和关联度，吸引更多的企业进入（Donaldson and Hornbeck，2016），促进企业间分工协作，提高企业生产率和国际贸易竞争力（张睿等，2018；李兰冰等，2019），进一步产生集聚效应，激励出口贸易决策（张祥建等，2019）。交通基础设施改善所带来的运输成本减少、风险和不确定性降低，促进企业进出口决策。这一作用通常表现为出口企业数目的增加，即企业出口的扩展边际（Co?ar and Demir，2016）。同时，国家对开通中欧班列地区的补贴和优惠政策，会使得铁路公司和出口企业综合成本进一步降低，物流水平和贸易质量进一步提高，从而吸引更多的外地企业来此地区开展贸易业务（周学仁和张越，2021）。基于此，本文提出如下假说：

H1：中欧班列开通会对企业进入产生促进作用。

（二）中欧班列开通的集聚效应

马歇尔的集聚理论认为，自然条件和宫廷奖励（即市场需求萌芽状态）是集聚效应产生的原因（Marshall，1920），同时该理论提出集聚的三大优势：从业人员的外溢效应、不断生产产品带来的规模经济和稳定的人才供给。Dunning and Lundan（2008）提出了三种影响跨国公司区位选择的效应：其一，自然禀赋效应，即自然资源和较低劳动力成本对外资有着很强的吸引力；其二，集聚效应，即“自我加强趋势”（Krugman 1991；Fujita et al.，2003），具备规模的地区将更能够吸引外资进入；其三，政策导向作用，即东道国的招商引资优惠政策会吸引外资进入。余佩和孙永平（2011）通过分析在华投资的欧美企业，指出欧美企业普遍采用“集聚”战略，其绝大部分子公司选择在东部地区集聚，得出样本区位选择受到集聚效应的影响，强调集聚效应可以将跨国公司区位优势扩大。

中欧班列开通显著吸引了FDI 的集中（周学仁和郝佳，2023），外商投资在区域内集聚会产生规模经济和外部性，从而进一步增强该区域对外资的吸引力。同时，FDI 厂商集中能够促进产业分工升级（李杰和刘清，2023），降低生产成本和信息成本，吸引未来FDI 的进入（郭建万和陶锋，2009）。另一方面，中欧班列开通会促进开通地区的集聚效应（张祥建等，2019；周学仁和张越，2021；刘斌等，2022），进而吸引企业进入。基于此，本文提出如下假说：

H2：中欧班列开通会带来集聚效应，对企业进入产生促进作用。

（三）中欧班列开通的知识溢出效应

演化经济地理理论强调出口企业为了得到溢出效应所产生的纯技术外部性，进而实现自身的规模报酬递增，其本身具有在空间上相互接近的动力（Krugman，1979），即与集群外部性同时存在“认知邻近性”（cognitive proximity）的新企业能够更有效率地整合集群内部知识，从而比其他新企业获得优势，实现对外贸易和出口溢出（Boschma et al.，2007；贺灿飞等，2019）。新知识一方面能创造技术机会，另一方面还能够产生溢出效应，这往往会导致新企业产生（Archibald et al.，2002）。Karlsson 等（2003）也指出创新和技术对企业做出进入决策有着决定性作用，企业可以通过学习一项新技术，模仿现有技术，或者淘汰过时技术等方式来进入市场。Acs 等（2013）构建了创业知识溢出理论，指出市场在位企业的知识溢出会促进地方创业活动，假如在位企业将自身的全部研发成果据为己有，不向社会面公布的话，就不会产生这种知识溢出效应。事实上，在位企业因研发投资所创造出来的新知识至少有一部分还是流向了新进入企业，这也为新企业进入提供了一种解释，即知识溢出会导致新企业的产生。

由于知识溢出效应的存在，使得企业能够更加便捷地获取信息资源、评估进入市场的风险，以应对未知的挑战。对于自身不具有出口经验的企业，掌握出口信息、学习出口知识对于其进入出口市场至关重要。当一个集群内部具备丰富的出口经验和贸易传统时，为了创造更加友好的氛圍环境，集群内部的微观主体会更加积极地调整制度，为新企业创造更多机会（Maskell et al.，2007；Martin，2010）。知识溢出效应的存在使得企业进入市场的成本降低，为潜在进入市场的企业创造了机会，促进新企业产生（Tomlinson and Fai，2013）。基于此，本文提出如下假说：

H3：中欧班列开通会促进地区知识溢出，对企业进入产生促进作用。

三、政策背景与研究设计

（一）政策背景

党的十八大以来，为了扩大内陆地区向西开放，中国推动共建“一带一路”，加强了与沿线国家的经贸合作。中欧班列正是由国内城市（重庆、武汉、长沙、成都等）率先与中亚、欧洲国家对接沟通、联合构建的跨国铁路货运合作新机制。2013年，习近平主席正式提出“一带一路”倡议，中欧班列建设工作在全国范围内快速开展，相关合作机制不断健全和完善；2016 年，“一带一路”中欧班列货运班列联盟成立并发布了《新疆宣言》，国家发改委、中国铁路总公司联合制定《中欧班列建设发展规划（2016—2020）》，并推动实现了中欧班列统一品牌化；2017 年，中国、蒙古、哈萨克斯坦、俄罗斯、白俄罗斯、波兰、德国七国签署《关于深化中欧班列合作协议》，合力打造中欧班列国际物流品牌，努力为中欧班列深化发展提供机制保障；2019 年，《第二届“一带一路”国际合作高峰论坛圆桌峰会联合公报》宣布成立“中欧班列运输联合工作组”，中欧班列国际运行的相关保障机制不断完善。

中欧班列是“点对点”的“五定班列”①，从中欧班列站点（或园区）启程到达指定出境口岸之间不停车，经口岸检查之后再启程前往沿线国家。回程亦然。由于中欧班列“点对点”的特点，其只对起点城市和终点城市产生直接影响，对不停靠不装卸货的途经城市没有贸易货物相关联。因此，中欧班列具备外生政策冲击的属性，适宜作为准自然实验进行效应评估，而开通中欧班列城市的样本选择性可以通过控制相关选择标准加以缓解。

（二）数据来源与处理

本文识别得到2009-2019 年中国2 653 个区县是否开通中欧班列情况，剔除了样本期内数据缺失严重的样本以及不设区县的东莞市、中山市兩个地级市②。同时，基于中国工商注册企业数据，通过经纬度信息识别出企业所处的区县，将样本期内微观企业指标匹配到相应区县进而得到面板数据。此外，为考察中欧班列对区县内企业进入影响的稳健效果，剔除其他扶持政策对区县定位的影响，在对区县内企业数量的计算过程中，将企业地址位于开发区、国家级新区、高新区、自贸区、示范区等的企业排除③。本文区县面板数据来自历年的《中国县域统计年鉴》《中国区域经济统计年鉴》、EPS 数据库及各地方统计年鉴等。中欧班列开通地区数据通过检索《中欧班列建设发展规划（2016-2020 年）》、中铁集装箱运输有限责任公司网站信息、各地方铁路局网站信息等进行设置。

（三）模型构建与变量说明

由于各区县开通中欧班列的年份不同，传统DID 方法违背平行趋势假设，会导致估计结果存在偏误，因此，本文采用多期DID 方法进行分析，将开通中欧班列的区县定义为处理组，将其他区县定义为控制组，如果处理组与控制组在政策发布之前核心被解释变量变化趋势相同，则政策发布之后的差距就是准自然实验的处理效应。由于2019 年开行中欧班列的区县对样本的影响期数较少，同时鉴于数据可得性，最终本文选取2019 年之前班列实现常态化运行的42 个区县④作为处理组，并根据各城市班列实际运行情况，设置了不同的冲击时间，将全样本分为控制组和处理组。设定回归模型如下：

控制变量包括：（1）经济发展状况（lngdp），由于地区初始经济发展水平会影响企业的区位决策，因此采用统计年鉴中的区县层面的GDP 取对数来进行控制。（2）地方财政一般预算收入（revenue），用来衡量某区县收入能力和水平。（3）地方财政一般预算支出（expense），以衡量某区县对公共服务、改善民生等方向的努力程度。此外，本文对变量进行上下1%的缩尾处理。

主要变量的描述性统计如表1 所示。

（一）基准回归

表2 报告了中欧班列开通对企业进入影响的基准结果，第（1）、（2）列分别是未加入控制变量和加入控制变量的回归结果。第（1）列核心解释变量的系数为30.454 2，且在1%水平上显著，具体而言，中欧班列的开通使处理组区县的每万人新注册企业数量的增加相对于控制组每万人新注册企业数量的增加多30.454 2 个，表明中欧班列开通对吸引企业进入有促进作用。第（2）列在第（1）列的基础上加入区县层面的控制变量，核心解释变量的符号和显著性水平保持不变，表明中欧班列开通对企业进入产生了显著促进作用，验证了假说1。

（二）平行趋势检

验双重差分方法要满足平行趋势假设，即处理组和控制组在外生冲击发生前的变动趋势要一致。对本文而言，平行趋势假设要求在没有中欧班列开通的干预下，开通中欧班列地区和未开通中欧班列地区企业进入的发展趋势应该是一致的，并且在事前不能存在系统性差异。

为了确保基本估计满足这一关键假设，本文检验平行趋势，构建模型如下：

其中，CRE_ik为虚拟变量，表示开通中欧班列的第k 年，设定k 的取值区间为[-6，4+]，-6 为开通前第6 期，4+为开通后第4 期与之后年份虚拟变量的加总，为了避免共线性的问题，本文选择k=-6 期为基期。系数α_k表示中欧班列开通第k 年的处理组与控制组之间每万人新注册企业数量的差异。其他变量含义与模型（1）一致。在控制时间特征和地区特征的情况下，平行趋势检验结果如图2 所示。从图2 可以看出，在k<0 期间，α_k值始终接近0 并且估计结果不显著，这说明处理组和控制组区县在开通中欧班列之前的每万人新注册企业数量变动趋势不存在显著差异，证明基准估计模型满足平行趋势假设；从k≥0 期间的动态效应来看，处理组和控制组的企业进入数量在k=0 期开始出现正的差异，在k=1 期之后这种差异开始显著，且差异逐渐加大。这说明中欧班列开通后，开通区县相比于未开通区县的每万人新注册企业数量增长更加显著，并且随着开通年份的增加，中欧班列开通对区县每万人新注册企业数量增长的促进作用逐渐增强。

（三）稳健性检验与内生性处理

1. 安慰剂检验：随机处理组安慰剂检验

为了进一步检验中欧班列开通效应的真实性，本文通过随机抽取处理组进行安慰剂检验。具体而言，本文从区县样本中随机抽取42 个区县作为“伪处理组”，假设这42 个区县是中欧班列开通的区县，其他区县作为控制组，然后生成“伪政策虚拟变量”进行回归。本文进行1 000 次随机抽样，并按照基准回归方程（1）进行1 000 次回归得到估计系数和p 值，并绘制出相应的分布图。从图3 中可以发现，“伪政策虚拟变量”的系数估计值集中分布在零点附近，且大多数估计值的p值都大于0.1，即在10%的水平上不显著。这就表明本文的估计结果不具有偶然性，即不太可能受到其他政策或随机性因素的影响。并且本文真实估计值为27.198 1，安慰剂检验中绝大部分“伪政策虚拟变量”的回归系数均小于27.198 1，这表明基准回归结果不是偶然获得的，开通中欧班列可以促进企业进入。

2. 安慰剂检验：随机交互项安慰剂检验

同时，本文还通过随机抽取交互项进行安慰剂检验。具体而言，采用随机抽样的方法构造出虚假的控制组和对照组，从而构造出一个虚假的处理变量以及对应的交互项。为提高检验的可信度，本文重复上述操作1 000 次。理论上讲，如果基准回归结果确实是由中欧班列开通政策带来的，虚假交互项的估计系数应该与0 无显著差异。由图4 可知，在1000 次安慰剂检验中，估计系数基本介于-8 至8 之间，而且主要集中在0 附近，同时真实估计值明显落在核密度函数之外。结果表明，基准回归结果不是偶然因素引致的。

3. 倾向得分匹配双重差分法

本文选择区县经济水平、区县人口规模、区县财政收入水平、区县财政支出水平作为协变量，建立Logit 模型，采用k=4 的近邻匹配，通过计算出倾向得分为中欧班列开通前的所有处理组区县找到与其最相似的区县进行匹配，从而确定处理组和控制组。采用倾向得分匹配方法获得的处理组和控制组之间需要满足在中欧班列开通之前不存在系统性差异，本文在回归之前检验了变量的平衡性，结果显示匹配后特征变量的标准偏差均小于10%，且t 检验结果显示各特征变量都不拒绝处理组与控制组无系统性差异的假设，表明此匹配结果较好地平衡了数据。表3 第（1）、（2）列报告了倾向得分匹配后的检验结果，核心解释变量的系数仍显著为正，验证了中欧班列的开通促进企业进入结论的稳健性。

4. 替换被解释变量

为进一步检验中欧班列开通对企业进入产生促进作用的结论的稳健性，本文将“企业进入”的度量指标每万人新注册企业数（firms_pers）替换为地区新注册企业数量（firms_gross），作为被解释变量进行回归，结果见表3 的第（3）、（4）列。可以看出，无论是否包含控制控制变量，核心解释变量的系数均在1%的水平上显著为正，中欧班列开通显著促进了地区新注册企业数量的增加，验证了基准分析结果的稳健性。

5. 内生性讨论：工具变量回归

由于中欧班列是在“一带一路”倡议背景下实施的，所以其本身的站点选取可能存在主观性，会参考“一带一路”划定区域，使得政策变量受到内生性干扰。本文借鉴陈胜蓝和刘晓玲（2018）、李佳等（2021）的研究，将“古代丝绸之路”途经地区作为政策变量的工具变量。由于中欧班列与“古代丝绸之路”途经区域重合度高、相关性强（“古代丝绸之路”始于西汉，对现如今企业进入不会产生影响），因此满足外生性。本文利用二阶段最小二乘法进行估计，将“古代丝绸之路”途经地区工具变量值IV 取值为1，其余地区取值为0。第一阶段模型如下：

6. 异质性处理效应：Bacon 分解

多时点DID 模型在双向固定效应模型框架下的核心估计系数是4 类子样本“2*2”DID 估计量的加权平均，当处理效应存在组别和时间异质性时，多时点渐进DID 估计量可能存在异质性偏误（Goodman-Bacon，2021）。实际上，双向固定效应模型的估计偏误主要是由于第四类子样本的双重差分估计导致，即后处理组与先处理组比较得到的DID 估计量（Goodman-Bacon，2021）。换句话说，如果基于第四类子样本得到的DID 估计量在双向固定效应里的估计量中所占权重很小，那从双向固定效应框架下多时点DID 的估计结果仍然可信。为此，本文基于Bacon 分解法，对中欧班列开通对企业进入的效果进行了稳健性检验，结果见表5。

根据表5 结果可知，本文的整体DID 估计结果来源于将从未受到政策处理样本作为控制组（处理组vs 未处理组）的估计结果，其权重高达99.6%，而可能带来估计偏误的“后处理组vs 先处理组”的DID 估计量所对应的权重仅为0.2%，其“污染”程度很小。就本文的具体估计结果而言，使用经典的双向固定效应框架不会受到异质性处理效应的严重影响，基准回归估计结果具有一定的稳健性。

（四）异质性分析

虽然总体上中欧班列开通促进了企业进入，但这一影响可能会因区县的经济发展水平、区县所处的区域等因素的不同而呈现出差异。本文分别从经济发展水平、所属地区的角度分析中欧班列开通对企业进入的异质性影响。

1. 经济发展水平异质性

地方经济发展水平是企业区位选择的考虑因素之一。前文实证所得中欧班列开通显著促进了企业的进入，那么位于低经济水平地区的中欧班列对于企业进入的影响与位于高经济水平地区的中欧班列对于企业进入的影响是否存在差异？本文首先计算全样本区县的GDP 中位数，并将区县GDP 大于中位数的区县定义为高经济水平地区，将区县GDP 小于等于中位数的区县定义为低经济水平地区，然后分别进行回归。

表6 第（1）、（2）列结果显示，高经济水平地区的交互项系数显著为正，低经济水平地区的交互项的系数不显著，说明位于高经济水平地区的中欧班列开通对于企业进入的促进作用要更为明显。其可能的原因在于，高经济水平地区由于自身的资源禀赋丰富，其更能够满足设立企业的条件，低经济水平地区相对而言要素资源不充足，即使有中欧班列开通，也较难形成有效的集聚效应，进而较难吸引企业进入。

2. 地区异质性

作为“一带一路”建设的重要抓手，中欧班列开通旨在促进内陆地区的经济发展。我国中西部地区开通中欧班列站点的比例已经超过全国范围内开通中欧班列站点总和的一半，那么，中欧班列开通对企业进入的影响效应会因地区不同而存在差异吗？本文分别将样本区县按照东部、中部和西部地区进行分组，通过回归观察不同样本的影响。

表6 第（3）、（4）、（5）列结果表明，中部地區和西部地区的交互项系数显著为正，东部地区交互项系数不显著，说明中欧班列开通针对内陆地区的企业进入的影响效应强于东部地区，即该影响效应存在明显地区差异。中欧班列开通为内陆地区经济发展注入了活力，有助于内陆地区经济增长，缩小区域发展差距。

五、作用机制分析

根据前文的理论分析，集聚效应和知识溢出效应是对企业进入产生重要影响的因素。在得到了中欧班列开通能够显著促进企业进入的结论基础上，为进一步考察中欧班列开通吸引企业进入的具体传导机制，本文以人口密度和经济密度代表集聚效应，并以区县专利数代表知识溢出，检验中欧班列开通对企业进入影响的具体机制。

（一）机制一：集聚效应

在集聚效应的相关研究中，一般采用人口密度或经济密度指标进行度量（唐为，2019）。因此，本文采用中国县级矢量地图裁剪并融合矫正后的夜间灯光栅格数据，得到区县夜间平均灯光数据，用来衡量地区经济密度（econ_density）；采用区县年末总人口数除以区县行政区划面积，衡量地区人口密度（pers_density）。

集聚效应机制的检验结果如表7 所示，无论是否包含控制变量，核心解释变量的系数均在5%的水平上显著为正。第（1）、（2）列结果显示中欧班列开通能够显著提升当地的经济密度，第（3）、（4）列结果显示中欧班列开通能够显著提升地区人口密度，验证了假说2，即中欧班列开通会带来集聚效应，进而对企业进入产生促进作用。

（二）机制二：知识溢出效应

企业通过知识溢出促进信息和知识的传递，实现知识积累和创新，提高了生产效率和利润空间，从而吸引新的企业进入（Duranton and Puga，2001；Melo et al.，2009）。本文采用区县级专利数来衡量地区知识溢出，数据来源于国家知识产权局。本文将专利种类进行划分，分别对外观设计专利（outlook）、实用新型专利（practice）、发明专利（invent）三种专利的数据进行回归，结果如表8 所示。

第（1）、（3）、（5）列为不加入控制变量的回归结果，第（2）、（4）、（6）列为加入控制变量的回归结果。结果显示，中欧班列显著促进了外观设计专利、实用新型专利的增加，对发明专利的影响系数为正但不显著，一定程度上说明中欧班列开通会促进地区知识溢出，进而吸引企业进入，验证了假说3。

六、中欧班列开通吸引企业进入的辐射范围分析

由于集货能力存在差异，国内中欧班列发展状况也存在区别。现今国内主要中欧班列“中心”有以重庆、成都和西安为主的“西三角”中心；以郑州为主的中部中心；以合肥为主的长三角中心，其他开通中欧班列的区域其辐射能力如何还有待验证。区域中心一方面会聚集区域内生产要素，即“回流效应”。另一方面会促进区域中心要素向外扩散，带动周边地区的发展，即“扩散效应”。基于此，本文接下来分析中欧班列开通对于企业进入的吸引能力大小，以及其最远辐射范围。

本文首先通过百度地图API 爬取已经开通中欧班列区县内中欧班列园区（或站点）的详细经纬度信息①，根据详细经纬度信息计算全部42 个站点到其他各个区县的距离，然后将样本根据计算所得最短距离进行分组，最终将样本区县分为0-100km、100-200km、200-300km、300-400km、400-500km、500-600km 共6 组。表9 报告了各组样本的回归结果。具体来看，第（1）列为区县到中欧班列站点最近距离位于0-100km 的样本回归结果，表明中欧班列开通在1%的水平上显著吸引了企业进入。第（2）列为距离中欧班列站点最近距离位于100-200km 的区县样本回归结果，表明中欧班列开通在5%的水平上显著吸引了企业进入，且其回归系数小于0-100km 的区县样本。第（3）列为距离中欧班列站点最近距离位于200-300km 的区县样本回归结果，其交互项的系数不显著，说明位于中欧班列站点200-300km 的区县基本上没有受到中欧班列开通的影响。第（4）、（5）列分别为最短距离介于300-400km、400-500km 的区县样本回归结果，其结果显著为负，说明介于这个距离内的区县由于中欧班列的开通反而抑制了本地企业的进入。第（6）列为最短距离500-600km的区县样本，其结果显示中欧班列开通对位于500-600km 距离内的区县基本不存在影响。

因此，可以得到中欧班列开通吸引企业进入的辐射范围大致在200km 以内的结论。同时，还应注意到受中欧班列开通的影响，位于中欧班列站点300km-500km 的地区内部存在企业外流现象。

七、结论与政策建议

本文以中欧班列开通作为准自然实验，基于多期DID 计量模型考察了中欧班列开通对企业进入和空间布局的影响效应及作用机制。研究发现：第一，中欧班列开通显著吸引了企业进入，这一结论在进行平行趋势检验、安慰剂检验、更换计量方法、替换因变量、工具变量回归、Bacon分解等稳健性检验后仍然成立；第二，在异质性分析部分，得出中欧班列开通对企业进入的吸引作用在高经济水平地区、中部和西部地区更为明显；第三，在作用机制方面，中欧班列开通通过提升地方经济密度和人口密度，形成集聚效应，通过促进地方知识溢出来吸引企业进入；第四，进一步分析表明，中欧班列开通吸引企业进入的辐射范围集中在200km 以内。随着我国“一带一路”建设的不断深入、新发展格局构建的不断加快，中欧班列将持续发挥重要作用。

基于此，本文提出如下政策建议：第一，根据各地区实际需求以及辐射范围，合理有序增加站点的开通以及现有班列的开行数，以满足有货物运输需求的地区。中西部地区其受地理位置的影响，难以享受海运带来的贸易条件，但是中欧班列车开通对其影响显著。因此，中欧班列站点应该多向中西部等贸易运输条件不好的地区倾斜，打造向西开放的通道，通过建设高质量中欧班列集结中心，吸引优质资源集聚，带动经济发展。第二，需格外重视通过集聚效应发挥中欧班列的效果，激发经济增长活力。中欧班列的目标区域是“政策租”和“集聚租”的空间载体，但仅仅依靠政府主导的政策效应是不可持续的，只有真正发挥集聚效应，才能实现长期健康发展。例如，若未来某城市计划开通中欧班列，其选址应尽量靠近主城区，从而加快内部形成集聚效应。第三，重视中欧班列的空间属性，合理有效地配置资源。结合前文研究，中欧班列能够形成集聚效應，且企业进入的水平会随着距离不断缩减。同时，中欧班列存在溢出效应，会带动周边地区的经济发展。所以，在中欧班列建设和管理的过程中，要顺应经济活动的空间规律，更加合理地配置资源。此外，充分发挥其辐射带动作用，鼓励不同地区的企业加强交流，推进区域间的协调发展。