京滬高鐵對沿線城市經濟效應的研究
——基于雙重差分模型的估計

俞 路，趙佳敏

京滬高鐵對沿線城市經濟效應的研究
——基于雙重差分模型的估計

俞 路，趙佳敏

為了研究京滬高鐵通車后對沿線城市的經濟帶動作用，文章采用全球夜間燈光數據，并運用雙重差分模型對2005-2013年47個地級市的面板數據進行計量分析，結果顯示，京滬高鐵通車顯著促進了沿線城市經濟的增長。

京滬高鐵；雙重差分

一、引言

高速鐵路的建設和發展，對中國經濟的發展起到了重要的紐帶作用，促進了同城效應的出現，產生政治、經濟、文化等發展的新增長點，對當地的就業和工業發展起到積極的帶動和促進作用（王順洪，2010）。宋海春（2013）指出，高速鐵路的建設不僅帶動了中國經濟的快速增長，也實現相關產業的轉型，將帶領中國區域經濟走向新的發展階段。高明明（2014）通過集聚效應模型計算得出，高鐵的開通，帶來了所在城市經濟潛力的增加。

本文致力于分析上述的高鐵經濟效應，即分析高鐵對沿線地區帶來怎樣的經濟效應。本文選取京滬高鐵作為研究樣本，將其作為中國高鐵的典型案例。這是因為被稱為“黃金線”的京滬高鐵，貫通我國兩大最主要的經濟區（長三角、環渤海），通道吸引區域人口占全國人口的比例超過四分之一。京滬高鐵的戰略意義不僅在于連接北京和上海兩大城市，在這條線路上，還有許多重要的城市和交通中轉站以及一些新型城市（楊維鳳，2011）。在京滬高鐵建設之前，平野衛（2001）指出京滬高鐵是能帶來良好的經濟效益的項目，無論采用何種建設方案,費用效益比(CBR)均達到1.9以上。王志彥（2006）認為京滬高鐵會帶來鯰魚效應，為各行業帶來生機和活力。

二、數據來源與說明

本文采用全球夜間燈光數據來作為地方GDP的代理指標，這種方法也是近年來一些學術研究中的常見做法（徐康寧，2015）。該數據是由美國軍事氣象衛星（DMSP）搭載的傳感器（OLS）所獲取的地球不同地區在晚間八點半至十點之間的燈光亮度影像。夜間燈光數據相比于各地區GDP統計數據，具有統一性、連貫性、準確性等優勢。研究也表明，燈光亮度和GDP之間的相關性為 0.90（J.Vernon Henderson,Tim L.Squires等，2016），因此夜間燈光數據有充分的依據作為各地區GDP的代理變量。此外，除了上述燈光數據之外，本文的分析數據還包含上述范圍內各地級行政單元的2005至2013年相關的社會經濟數據,這些數據來源于各省統計年鑒。

三、基本模型

任何一個項目的實施使得社會中的部分群體受到了某種影響，而另一部分群體可能沒有受到任何影響，或者受到的影響很小，因此這個項目的執行就可以類比自然科學實驗中對試驗對象施加的某種處理。對于這種可以區分不同組別的公共項目或政策的定量評估常采用雙重差分計量分析法，該方法有著自然科學實驗方法與統計科學相結合的特性，對于公共項目的政策效應評估具有良好的解釋力和穩健性。

高鐵項目也同樣是一種公共項目，它的實施必然對區域經濟發展產生顯著的影響，但不同地區受影響程度是不一樣的，因此同樣可以使用該模型進行分析。一般來說，高鐵通車區域所受影響最大，因此將其作為實驗組，但是如何選擇相應的對照組是一個問題。而根據Tobler的地理學第一定律，“任何事物都相關，只是相近的事物關聯更緊密”，因此本文選擇與京滬高鐵通車區域邊界相鄰的地區作為對照組，這是因為相鄰地區之間的社會經濟條件往往相近。因此，本文分析中的實驗組為京滬高鐵通過的19個地級行政單元，而對照組則是與19個通車地區相鄰的28個地級行政單元。

本文的雙重差分模型設定如下：

其中，下標i為地區，t為時間，y為地區GDP；D為分組虛擬變量（實驗組為1，對照組為0），T為時間分組虛擬變量（高鐵建成前為0，建成后為1），D*T為雙重差分變量，是D和T的交乘項。x為一些控制變量，β是這些變量的回歸系數。δi為區域i的個體效應，β0為回歸截距，ε為隨機誤差項。

各回歸系數中β1控制的是高鐵通過城市與鄰近城市之間的差異，β2控制的是高鐵建成前后所有地區共同面臨的經濟變化；由于控制了分組效應和時間效應，β3控制的是高鐵建成對實驗組的經濟影響，即反映高鐵建成的“凈影響”，它也是本文最關心的系數。因此，如果β3的系數為正且通過顯著性檢驗，則表示京滬高鐵通車后對通車地區的經濟有正向的影響作用，相對于非通車地區，高鐵通過城市的經濟增長更快一點。反之則情況正好相反。

四、實證結果與分析

表1 京滬高鐵通車對城市經濟水平的影響

首先，本文基于（1）式使用stata軟件進行分析，以此來檢驗京滬高鐵對地區經濟的影響。為降低變量波動幅度和變量之間的異方差,本文將虛擬變量、交叉項外的所有變量均取自然對數。具體分析結果見表1。

表1列出了相應的計算結果。其中，模型（1）和（4）為固定效應模型，模型（2）和（5）為隨機效應模型，（3）為OLS模型，（1）和（2）中沒有加入任何控制變量。從模型計算的結果來看，T的系數均為正值，且通過顯著性檢驗，這說明京滬高鐵經濟帶在通車之后，所有城市整體上經濟水平都得到了顯著的提升。除了隨機效應2的結果，D的系數均為正值，且通過顯著性水平檢驗，這說明京滬高鐵通車地區的經濟水平要高于周圍非通車地區。在所有的模型中，交叉項D*T的系數估計值在1.4762—1.8874之間，且通過顯著性檢驗，這說明京滬高鐵通車地區在高鐵通車之后，獲得了顯著的經濟增長。相對于周圍非通車地區，京滬高鐵項目的實施加快了通車地區的經濟發展。

五、結論

聚焦2015年1月，京滬高鐵運營3年，2014年運送旅客超過一億人次，首次實現盈利，是中國高鐵實現盈利的第一條。京滬高鐵經濟帶所經過的地區是中國人口、經濟高度集中的區域，京滬高鐵帶來了良好的經濟效益外，以京滬高速鐵路為依托的“高鐵經濟”效應已經快速顯現。本文從一個更為直觀的視角，運用雙重差分的研究方法，發現京滬高鐵通車顯著促進了通車地區經濟的增長，提供了通車地區的GDP增長速度。

本文的雙重差分模型只是建立在解釋變量完全外生的假設之上，這種簡單的假設無法保證隨機誤差項與個體自身有關的因素完全無關，從而忽視了“內生性”“自相關”等問題。在現實情況下，交通基礎設施不僅對所在地產生影響，其往往會對周圍地區同樣產生經濟溢出效應。在現實情況下，地區之間尤其是相鄰地區存在著密切的經濟聯系，這種聯系通過地區間貿易、勞動力流動、技術擴散等方式而進行的。研究者可以從這些方面進行更深入的研究。

[1]王順洪.中國高速鐵路發展及其經濟影響分析[J].西南交通大學學報(社會科學版),2010,(05):65-69.

[2]宋海春.淺談高速鐵路的建設及其經濟效益[J].北方經濟,2013, (20):87-88.

[3]高明明,趙長江,南敬林.中國高鐵集聚經濟效應對GDP影響模型構建及分析[J].鐵道經濟研究,2014,(02):10-13.

[4]王志彥孟群舒.京滬高鐵能否產生鯰魚效應 [N].解放日報, 2006.

[5]楊維鳳.京滬高鐵對我國區域經濟發展的影響[J].生態經濟, 2011,(07):61-64.

[6]平野衛,伊東誠,本多均,鄒振民.京滬高鐵建設項目經濟效益的研究[J].中國鐵路,2001,(01):34-36.

[7]徐康寧,陳豐龍,劉修巖.中國經濟增長的真實性:基于全球夜間燈光數據的檢驗[J].經濟研究,2015.

[8]Henderson J.V,Tim L.Squires,Adam Storeygard,David N. Weil.The Global Spatial Distribution of Economic Activity_Nature, History and the Role of Trade[J].National Bureau of Economic Research,2016.

俞路，男，上海人，上海海事大學經濟管理學院副教授，碩士導師，博士,研究方向：區域經濟學、國際貿易、城市經濟等；

趙佳敏，女，內蒙古人，上海海事大學經濟管理學院碩士研究生，研究方向：國際金融與投資。

F572.88

A

1008-4428（2017）04-36-02