高鐵開通促進了地區制造業集聚嗎？
——基于京廣高鐵的準自然試驗研究

李雪松，孫博文

(1.武漢大學 經濟與管理學院，湖北 武漢 430072； 2.武漢大學 水研究院，湖北 武漢 430072；3.武漢大學 中國中部發展研究院，湖北 武漢 430072； 4.北京大學 光華管理學院,北京 100871)

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高鐵開通促進了地區制造業集聚嗎？
——基于京廣高鐵的準自然試驗研究

李雪松1,2，孫博文3,4

(1.武漢大學 經濟與管理學院，湖北 武漢 430072； 2.武漢大學 水研究院，湖北 武漢 430072；3.武漢大學 中國中部發展研究院，湖北 武漢 430072； 4.北京大學 光華管理學院,北京 100871)

研究以京廣高鐵沿線城市為觀察樣本，構建了高鐵開通背景下的內生運輸成本與工資的制造業集聚決定模型，利用2000-2014年面板數據，采用處理效應模型探討了高鐵開通對站點城市制造業集聚的影響。結果顯示，高鐵開通對站點城市制造業集聚效應將逐漸經歷集聚加速階段(階段I)、集聚弱化階段(階段II)以及擴散階段(階段III)等三個階段。高鐵開通普遍提高了站點城市制造業的集聚水平，對中心城市制造業集聚的影響處于集聚弱化階段(階段II)，對非中心城市制造業集聚的影響處于集聚加速階段(第I階段)。

高鐵開通；市場潛力；制造業集聚；準自然實驗；處理效應模型

一、問題的提出

高鐵開通產生了一系列直接或間接的復雜作用力，對勞動力流動與企業的空間布局有重要影響。大多數學者的焦點集中在高鐵的開通對沿線旅游產業、高端服務以及物流等行業的影響，得出了高鐵顯著地提升了服務業發展的結論。高鐵開通對物流、服務業以及其他旅游產業產生的直接影響，也釋放了更多的鐵路資源，間接地提升了貨物運輸能力，降低了運輸成本，并促進了信息、技術等高端要素的跨區域流動，有利于實現制造業的轉型升級。此外，高鐵開通還顯著提高了沿線房地產價格，降低了大城市的市場分割[1]。

綜合對高鐵的經濟效應相關研究不難發現：(1)市場潛力是城市接近市場的可能性程度，高鐵開通能夠提高區域可達性，進而提升城市的市場潛力[2-4]。但可達性的改善程度與高鐵站點地理位置的異質性以及交通網絡的質量密切相關[5]。(2)高鐵的開通對企業區位選擇產生重要的影響。一方面，高鐵開通降低了跨區域的平均旅行時間，提高了區域可達性，加速了區域一體化進程，使普通中小城市更接近中心城市并且提高了其市場潛力，從而提高了城市制造業集聚的可能性[6]。而另一方面，由于大城市的城市病問題，“擁擠成本”、地租升高、產業政策以及工資上升等都迫使制造業企業尤其是低端制造業向周邊城市遷移[7]，形成了一種擴散效應。

綜上所述，既有研究對高鐵影響沿線經濟活動的研究大多關注區域可達性改善、區域市場整合、運輸成本、要素流動以及企業區位選擇等理論層面，缺乏一個以高鐵開通為媒介，以其引致的內生運輸成本以及要素成本變化為基礎的影響制造業空間布局的綜合理論分析框架。鑒于以上分析，本研究關注的問題是高鐵的開通是否促進了地區制造業集聚水平，以及高鐵開通對制造業就業的影響是否存在中心城市與非中心城市的異質效應。本研究結合自然試驗的思想，基于2000-2014年京廣高鐵沿線主要城市的數據，在構建一個高鐵開通影響產業空間布局的理論框架基礎上，利用準自然試驗與處理效應模型對其影響地區制造業集聚進行實證檢驗。

二、高鐵開通與制造業集聚：一個理論框架

本研究在Redding 等人(2004)提出的新經濟地理模型基礎上，構建了一個內生運輸成本與工資水平的產業集聚決定模型，新經濟地理學經典利潤決定方程可以表示為：

(1)

其中，Πr地區r企業生產利潤總水平，Ys表示其他s地區的收入總水平，消費地區價格指數定義為Ps。M代表制造業產品的消費指數,μ代表了制造業產品的份額，ρ代表了異質性商品之間的替代性偏好，令σ=1/(1-ρ)，則σ表示任意兩種制造業異質性產品之間的差異性，且σ>1。引入薩繆爾森的“冰山運輸成本”模型，假設單位產品從區位r地區運到s地區，只有1/Trs到達。企業固定投入為F，邊際投入為cM，特定廠商支付給制造業工人的工資率是給定的wrM。

(一)運輸成本、工資與制造業區位選擇

研究進一步拓展了Head等人(2004)以及劉修巖等人基于規模收益遞增、壟斷競爭以及運輸成本的制造業空間集聚機制模型[8]，除將運輸成本視為內生之外，還考慮了企業為擺脫“擁擠成本”和工資上漲而產生的遷移效應。(1)運輸成本。對于存在上下游聯系的制造業企業而言，運輸成本的降低有利于中間投入品的價格下降，促使制造業企業集聚與分工合作。產業集聚與分工的深化促使產品種類增加和規模效應的擴大，制造業產品銷售到消費者手里的成本更低，擴大了銷售市場的規模，企業有進一步集聚于此，獲得大市場的激勵。本研究中高鐵開通降低了商品運輸的成本是一個較強的假設，但考慮到高鐵開通所代表的中國鐵路運輸能力的改善，因此這種假設也是合理的，因此有Trs=eτ×t(H)，其中Trs代表運輸成本，H代表高鐵開通變量，τ表示高鐵改善交通所帶來的時間衰減系數，t代表高鐵開通后的平均旅行時間。(2)制造業工資wr(H)。制造業集聚所帶來的空間外部性顯著改善了企業生產效率，高鐵開通促進了勞動要素的跨區域流動，區域運輸成本的降低帶來了一體化的提升，城市勞動就業競爭加劇，工資水平顯著提升[9]。將上述條件代入到利潤函數(1)中并整理可得如下公式：

(2)

(3)

(二)高鐵開通、市場潛力、工資與制造業集聚的命題假設

基于方程(2)，研究對市場潛力MPr以及制造業工資wr求一階導數的邊際效應φ以及φ為

(4)

(5)

命題1：高鐵開通提高了市場潛力，而市場潛力的提升有利于制造業的集聚。

命題2：高鐵開通提升了工資水平，而工資水平的提高意味著企業生產成本的加大，不利于制造業的集聚。

關于運輸成本、制造業工資內生的討論，研究假設高鐵開通顯著提高了市場潛力，也就是ξ=?MPr/?H>0，以及顯著提高了制造業的工資水平，也就是ψ=?wr/?H>0；以高鐵開通為變量，研究求解其對制造業利潤的邊際效應表達式為：

(6)

命題3：高鐵開通的集聚與擴散效應是否存在取決于市場潛力的大小，市場潛力與高鐵效應之間存在非線性的倒“U”關系。在市場潛力較低的階段，高鐵開通集聚效應明顯，隨著市場潛力的擴大，高鐵開通的集聚效應在經歷一個峰值之后逐漸下降，在經過市場潛力的臨界水平之后，高鐵開通開始表現為擴散效應。

命題4：在市場潛力不變與制造業工資上升的假設下，在高鐵開通影響制造業的不同階段中，工資水平的提升始終抑制市場潛力效應的發揮。

本研究將運輸成本以及工資水平進行了內生化的處理，地區制造業的空間集聚與否，取決于市場潛力提升的“拉力”與名義工資上升“推力”的制衡。基于以上命題假設，研究設定影響地區制造業集聚的數學模型如下：

Jit=F(β0Hit,β1MPit,β2Wit,β3Hit×MPit,β4Hit×MPit2+β5Hit×MPit2×Wit,X,ai)

(7)

對于式(7)而言，β0代表了高鐵開通前后對制造業空間布局影響的綜合效應；β1與β2分別代表了命題假設1與2中市場潛力與工資水平對制造業的影響；β3與β4是對命題3的模擬，以期探討市場潛力與高鐵開通效應之間是否存在倒“U”關系；β5的系數用以驗證命題4中工資水平的提升始終抑制市場潛力作用的發揮。

三、研究設計

(一)研究方法

考慮到樣本的“自選擇”偏誤以及城市高鐵站點開通的非隨機性，本研究采用Maddala提出的處理效應模型估計內生高鐵開通變量的產業集聚效應[10]。處理效應模型包括處理方程以及選擇方程，根據Heckman(1979)的樣本選擇傳統以及二步估計方法的應用，Maddala(1983)的處理效應模型包括處理方程與選擇方程，具體而言：

Jit=β0Hit+β1MPit+β2Wit+β3Hit×lnMPit+β4Hit×lnMPit2+β5Hit×lnMPit2×Wit+γlnXit+ai+νt+εit

(8)

處理效應模型的選擇方程表示為：

Dit=lnZitδ+μit

(9)

為了控制變量的異方差，研究對變量進行取對數處理，回歸系數代表影響彈性。上述方程中Jit代表制造業集聚水平，Hit代表高鐵開通的選擇變量，MPit代表市場潛力水平，Wit是工資水平；Xit代表處理方程的控制變量，Zit代表選擇方程的控制變量。具體系數中，β0代表了高鐵開通對制造業空間布局影響的綜合效應；β1與β2分別代表了命題假設1與2中市場潛力與工資水平對制造業的影響；β3與β4是對命題3的模擬，以期探討市場潛力與高鐵開通效應之間是否存在倒“U”關系；β5的系數用以驗證命題4中工資水平的提升是否抑制了市場潛力作用的發揮。

(二)變量說明

研究的因變量是制造業區位商(MLQ)，自變量包括高鐵開通變量(H)、市場潛力(MP)和工資(WAGE)等。其控制變量包括城市GDP[11]、工資水平[12]、居民消費[13]、城市人口規模以及人力資本[14]等指標，影響高鐵開通的控制變量包括城市GDP、居民消費、工資水平以及城市人口規模等。具體變量說明見表1。

(三)研究對象與數據來源

本研究選擇開通時間較長的京廣高鐵沿線城市為研究對象，實驗組包括北京市，河北的石家莊、保定、邢臺；河南的鄭州、許昌、漯河、駐馬店、信陽；湖北的武漢、咸寧；湖南的長沙、株洲、衡陽、郴州；廣東的廣州、韶關、清遠。對照組包括河北的滄州、廊坊、衡水；河南的三門峽、南陽、商丘；湖北的黃石、黃岡、隨州；湖南的永州、懷化、婁底；廣東的潮州、揭陽、云浮等。研究對制造業區位商、市場潛力以及工資水平的差異進行檢驗(表2)。研究數據的時間窗口為2000-2014年，數據主要來自于中科院院人地系統GIS專題數據庫、CNKI中國經濟社會發展統計數據庫、《中國區域經濟統計年鑒》(2001-2015)、《中國人口與就業統計年鑒》，鐵路平均旅行時間和發車頻次數據根據《全國鐵路旅客列車時刻表》進行整理。旅行時間矩陣來自于中國鐵路時刻網(ChinaRailwayTimetableWebsite,CRT)，城市內部旅行時間與等待時間波動較大而忽略不計。

(四)對照組與實驗組變量差異

對比樣本實驗組與對照組，高鐵開通前后的制造業區位商、市場潛力以及工資水平樣本均值差異均通過1%顯著檢驗，說明高鐵開通對城市市場潛力、工資水平以及制造業集聚變化影響顯著。

表1 變量說明

表2 對照組與實驗組變量差異分析

備注：實驗組與對照組所報告的是樣本均值，下面括號里面的報告的是標準差。T檢驗中上面所報告的是實驗組與對照組、高鐵開通前與開通后的指標均值差，同樣下面小括號里面報告的是標準差。***意味著在1%顯著水平上通過檢驗。

四、實證結果

研究首先對高鐵開通是否促進了城市市場潛力以及平均工資水平進行檢驗。進一步，為消除異方差，在回歸的過程中，本研究對主要變量均取對數處理，并基于理論模型(15)的基礎，利用處理效應模型和逐步回歸法對模型1到模型4進行分析。模型1在控制變量的基礎上，僅考慮了高鐵開通的綜合效應，變量H的回歸系數為理論模型中的β0；模型2增加了理論模型中的兩個內生假設變量，市場潛力(MP)以及工資水平(WAGE)，兩者系數分別指代理論模型中的β1與β2；模型3分別增加了高鐵開通與市場潛力、工資水平的交互項，用來驗證高鐵運營通過影響市場潛力、工資水平進而影響制造業空間布局的間接效應，其中高鐵與市場潛力交互項系數為理論模型中的β3；最后，模型4增加了高鐵與市場潛力平方的交互項(H×MP2)、高鐵與市場潛力平方和工資水平的交互項(H×MP2×WAGE)，其系數分別代表理論模型中的β4與β5。處理效應回歸模型顯示，模型1至模型4的λ值均能通過1%的顯著水平檢驗，意味著處理效應模型結果的準確性。

(一)高鐵開通對市場潛力與工資水平的影響

研究以高鐵開通為準自然實驗，利用處理效應模型進行實證檢驗(見表3)。結果顯示，分別以市場潛力LnMP、工資水平LnWAGE為因變量的方程λ值分別為-0113以及0.134，均能通過1%的顯著水平檢驗，證實了處理效應模型的有效性。高鐵開通影響市場潛力彈性系數為0.201，能通過1%的顯著水平檢驗。高鐵開通降低了城市之間的平均旅行時間與運輸成本，提高了區域可達性，進而提高了城市的市場潛力水平。此外，高鐵開通影響工資水平的彈性系數為0.335，能在10%的顯著水平上通過檢驗，說明高鐵開通在一定程度上提高了城市的平均工資水平。可能的原因是高鐵開通降低了貨運成本從而提高了企業的生產效率，導致企業對勞動力的需求大于有效勞動力的供給，造成站點城市工資的上升。

表3 高鐵開通對市場潛力與工資水平的影響結果

備注：括號內代表標準誤，***、**、*分別代表在1%、5%、10%的顯著水平上通過檢驗。回歸采用處理效應模型的兩步法，原假設為λ=0，也就是方程不存在處理組效應。下表同。

表4 高鐵開通與制造業集聚(全樣本)

備注：括號內代表標準誤，***、**、*分別代表在1%、5%、10%的顯著水平上通過檢驗。回歸采用處理效應模型的兩步法，原假設為λ=0，也就是方程不存在處理組效應。

(二)基于處理效應模型的全樣本估計

1.高鐵開通影響制造業集聚直接效應

表4中，模型1與模型2驗證了高鐵開通對制造業集聚的直接效應，系數分別為1.161和1.264，均能通過1%的顯著水平檢驗，表明高鐵顯著促進了站點城市的制造業集聚水平，與未開通高鐵城市制造業形成了中心-外圍的空間格局。原因在于，高鐵釋放了交通貨運資源，降低了交通運輸成本，激勵了勞動力向站點城市流動。同時，高鐵開通所帶來的生活便捷效應以及價格指數效應，降低了城市的生活成本，也有利于勞動人口的集聚。

2.市場潛力與工資對制造業集聚的影響檢驗

表3的回歸結果表明，高鐵開通對城市市場潛力以及工資水平有顯著的促進作用。為了檢驗市場潛力與工資水平對制造業集聚的間接影響，研究既可以基于表4的結論，直接對市場潛力與工資變量的變量進行檢驗，也可以通過高鐵與市場潛力交互項(H×lnMP)以及高鐵和工資交互項(H×lnWAGE)系數予以判斷。表4中模型2顯示，市場潛力(lnMP)與工資(lnWAGE)對于制造業集聚的影響系數分別為1.343以及-0.498，均能夠在1%的顯著水平上通過檢驗。其中，市場潛力的系數β1在[1.343,1.389]的區間波動，市場潛力的提升能夠顯著促進制造業的空間集聚，命題1得證。工資的系數β2在[-0.499,-0.467]之間波動，工資的提升能夠顯著抑制制造業的空間集聚，因為工資水平的提高意味著企業生產成本的加大，降低了企業遷移于此的激勵，命題2得證。從交互項系數來看，模型3中高鐵與市場潛力交互項(H×lnMP)以及高鐵和工資交互項(H×lnWAGE)系數分別為0.162以及-0.0225，雖然顯著性有所降低，但進一步證實了命題1與命題2的假設。

3.市場潛力對高鐵集聚效應影響的檢驗

在模型4中，高鐵開通與市場潛力交互項(H×lnMP)系數β3為2.917，能通過5%顯著水平檢驗，高鐵開通與市場潛力平方交互項(H×lnMP2)系數β4為-0.134，能通過10%顯著水平檢驗，而高鐵開通與工資的交互項(H×lnWAGE)系數并不顯著，因此回歸方程可寫為：

?J/?H=-(0.134+0.004lnWAGE)×lnMP2+2.917lnMP+13.72，lnWAGE∈[8.3,11.64]

(10)

求解方程不難發現，lnMP2的系數始終小于0。方程的頂點橫坐標，或者第Ⅰ階段與第Ⅱ階段臨界點的橫坐標取值范圍是[8.1,8.7]，因此命題3得證，市場潛力與高鐵效應之間存在倒“U”關系，表明高鐵開通對制造業的影響是集聚作用占主導還是擴散效應占主導，取決于市場潛力的水平。在市場潛力水平較低的階段，高鐵開通表現出集聚效應增強的趨勢，隨著市場潛力水平的進一步提升，高鐵開通的集聚效應經歷峰值之后逐漸下降，集聚效應依然占主導，但集聚效應呈現出逐漸減弱的特點。隨著市場潛力水平進一步的提高，高鐵開通對制造業的綜合影響表現為擴散效應。進一步，研究對幾個關鍵的臨界值進行了計算，不難發現，方程較大的根，也就是第Ⅱ階段與第Ⅲ階段臨界值的大小取值范圍是[19.97,21.3]，考慮樣本中市場潛力lnMP的取值范圍處于12.74—19.85之間，表明高鐵的綜合效應處在集聚作用弱化的第Ⅱ階段，高鐵促進制造業擴散的力量開始增強。

4.工資上升對市場潛力作用發揮的影響

模型4中，高鐵與市場潛力平方和工資水平的交互項(H×MP2×WAGE)系數β5為負0.004，但未能通過顯著檢驗，表明在高鐵變量內生于運輸成本的降低以及制造業工資上升的假設下，在高鐵開通影響制造業的集聚強化階段(第Ⅰ階段)、集聚弱化階段(第Ⅱ階段)以及制造業擴散階段(第Ⅲ階段)中，工資水平的增加在一定程度上抑制了市場潛力功能的發揮，但僅能通過10%的顯著水平檢驗。

(三)異質性分析：中心城市與非中心城市的樣本分離

為了探討高鐵對不同城市影響的區域異質性，研究結合城市規模、城市經濟實力以及城市區域影響力等綜合指標，研究將樣本劃分為中心城市與非中心城市兩類，用以探討在具有較大區域影響力的中心城市以及非中心外圍城市中，高鐵的開通對制造業集聚影響作用的區域異質效應。研究將北京市以及各省省會城市界定為中心城市，其他高鐵站點城市設定為非中心城市。中心城市組與非中心城市組的回歸結果見表5，處理效應λ均能夠通過1%的顯著水平檢驗，表明處理效應模型能夠得到無偏一致估計。具體而言：

1.對比高鐵開通變量H的系數β0，當考慮到高鐵開通與市場潛力、工資水平交互項的間接效應時，模型12與模型13結果顯示高鐵開通的集聚效應開始不明顯，中心城市樣本中模型5中的系數為1.384，要低于非中心城市模型10的系數2.489，且均能夠通過1%的顯著水平檢驗。這表明高鐵開通對于非中心城市的集聚效應要大于中心城市，可能是因為非中心城市較多處于工業化的中期，高鐵開通對要素與企業向城市流動的激勵較強。

2.對于市場潛力(lnMP)以及工資水平(lnWAGE)的系數β1與β2而言，對比模型6與模型10，不難發現中心城市市場潛力系數β1為負0.672，通過10%顯著水平檢驗，與命題1不符；而非中心城市市場潛力系數為正1.106，通過5%顯著水平檢驗，符合命題1假設；對于工資水平而言，模型6及模型12系數分別為-0.481和-0.613，顯著為負，表明工資上升對中心城市和非中心城市的制造業集聚均起到了抑制作用，命題2得證。

3.與總樣本回歸模型不同，為了剔除工資與高鐵的交互項(H×lnWAGE)對市場潛力作用的影響，并對命題3進行驗證，研究補充估計了模型8以及模型13，分別對中心城市與非中心城市中，市場潛力影響高鐵集聚效應的結果進行建模。方程的表達式為：

Jit=λ0H+λ1H×lnMP+λ2H×lnMP2+ηX+μi+εit

(11)

備注：括號內代表標準誤，***、**、*分別代表在1%、5%、10%的顯著水平上通過檢驗。回歸采用處理效應模型的兩步法，原假設為λ=0，也就是方程不存在處理組效應。

模型8顯示，高鐵效應的方程為?J/?H=-0.11lnMP2+3.841lnMP+34.65，中心城市樣本中高鐵與市場潛力平方的交互項(H×lnMP2)系數為-0.11，符合倒U型假設，拐點橫坐標為17.46，而方程的較大的根是42.35。由于中心城市樣本市場潛力的區間[15.55,19.85]，通過計算，市場潛力大于17.46的不同年份的城市樣本有77個，86%的樣本處于集聚弱化階段，只有14%不同年份的城市樣本處于集聚強化階段，表明中心城市高鐵的集聚效應占絕對主導，其中處于集聚弱化階段的城市較多。對于非中心城市而言，模型13中高鐵與市場潛力平方的交互項(H×lnMP2)系數為-0.088但不顯著。高鐵效應的方程?J/?H=-0.088lnMP2+3.41lnMP+12.76，其中方程較大的根為39.54，拐點橫坐標為19.38，非中心城市樣本市場潛力區間為[12.74,16.79]，均處于集聚強化的第I階段。

4.中心城市與非中心城市高鐵與市場潛力平方和工資水平的交互項(H×MP2×WAGE)β5系數均為負，符合命題4，但中心城城市系數顯著，而非中心城市系數不顯著。

五、研究結論與政策啟示

(一)研究結論

本研究基于新經濟地理學的基本假設，構建了一個高鐵開通背景下，運輸成本與工資的制造業集聚決定模型。利用2000-2014年面板數據，基于準自然試驗的假設，對高鐵開通站點選擇的內生性進行了處理。結論如下：第一，高鐵開通提高了市場潛力與名義工資水平，市場潛力的提升促進制造業集聚，工資上升推動制造業集聚，但高工資又在一定程度上抑制了產業的集聚。第二，高鐵開通總體上促進了沿線城市的制造業集聚，短期內“中心-外圍”的制造業空間布局難以改變，經濟增長差距收斂趨勢不明顯。第三，市場潛力與高鐵開通帶來的集聚效應之間存在倒“U”關系。隨著市場潛力的提升，高鐵對制造業的影響將經歷集聚加速階段、集聚弱化階段以及擴散階段三個階段。在整個過程中，工資水平的提升會抑制市場潛力作用的發揮，無論是集聚階段還是擴散階段都起抑制作用，成為區域均衡發展的“平衡器”。第四，高鐵開通對區域中心城市的制造業集聚效應要弱于非中心城市，中心城市處于集聚弱化階段，擴散效應階段將逐漸呈現；非中心城市制造業處于集聚強化階段，其利用周邊資源的能力得到提升。

(二)政策啟示

1.加強中西部地區和“一帶一路”沿線國高鐵建設。高鐵開通能夠顯著改善站點城市的市場潛力，促進生產要素的跨區域流動，實現區域經濟增長的收斂與均衡發展。應進一步擴大西部地區鐵路網的覆蓋，提高中西部高鐵站點城市吸附要素的能力。在此基礎上，推進高鐵建設向“一帶一路”沿線國家延展，構建連接絲綢之路經濟帶的交通網絡。

2.推進“高鐵城市群”的形成與發展。以高鐵網絡、高鐵聯通為基礎的“高鐵城市群”，既可有效促進城市群市場潛力與規模效應的發揮，也有利于加快中小城市產業集聚與擴散速度，實現生產要素的區域均衡配置。應將高鐵開通作為促進區域人口流動的關鍵推動因素，在吸引更多的勞動力到站點城市就業的同時，也為非中心城市人口享受大城市公共服務創造便捷的條件，實現勞動市場一體化。

3.促進高鐵沿線城市產業結構轉型與升級。高鐵開通在一定程度上突破了市場一體化的障礙，有利于沿線城市發揮產業比較優勢，實現產業協調互補發展。應充分利用高鐵開通帶來的空間區位優勢和高素質人才的集聚紅利，培育高端服務業與現代服務業新的增長極，帶動整個區域的產業結構轉型與升級。

[1]ZhengS,KahnME.China’sbullettrainsfacilitatemarketintegrationandmitigatethecostofmegacitygrowth[J].ProceedingsoftheNationalAcademyofSciencesoftheUnitedStatesofAmerica, 2013, 110(1): 53-53.

[2]ShawSL,FangZ,LuS,etal.ImpactsofhighspeedrailonrailroadnetworkaccessibilityinChina[J].JournalofTransportGeography, 2014, 40: 112-122.

[3]JiaoJ,WangJ,JinF,etal.ImpactsonaccessibilityofChina’spresentandfutureHSRnetwork[J].JournalofTransportGeography, 2014, 40: 123-132.

[4]張萌萌,孟曉晨. 高速鐵路對中國城市市場潛力的影響——基于鐵路客運可達性的分析[J]. 地理科學進展,2014,33(12):1650-1658.

[5]OrtegaE,LópezE,MonzónA.Territorialcohesionimpactsofhigh-speedrailatdifferentplanninglevels[J].JournalofTransportGeography, 2012, 24: 130-141.

[6]ZhengS,KahnME,LiuH.TowardsasystemofopencitiesinChina:Homeprices,FDIflowsandairqualityin35majorcities[J].RegionalScienceandUrbanEconomics, 2010, 40(1): 1-10.

[7]ChenCL,HallP.Thewiderspatial-economicimpactsofhigh-speedtrains:AcomparativecasestudyofManchesterandLillesub-regions[J].JournalofTransportGeography, 2012, 24: 89-110.

[8]劉修巖, 殷醒民, 賀小海. 市場潛能與制造業空間集聚:基于中國地級城市面板數據的經驗研究[J].世界經濟,2007(11):56-63.

[9]HansonGH.Scaleeconomiesandthegeographicconcentrationofindustry[R].NationalBureauofEconomicResearch, 2000.

[10]MaddalaGS.Limited-dependentandqualitativevariablesineconometrics[M].CambridgeUniversityPress, 1986.

[11]汪 煒, 史晉川, 孫福國.經濟增長的區域影響與集聚效應分析 [J].數量經濟技術經濟研究, 2001(5): 50-54.

[12]楊仁發.產業集聚與地區工資差距——基于我國269個城市的實證研究 [J].管理世界, 2013(8):41-52.

[13]閆逢柱, 喬娟.產業集聚發展對工資變化的影響——基于中國制造業的實證研究 [J].中國人口科學, 2010(1):57-65.

[14]思 慧.產業集聚、人力資本與企業能源效率——以高新技術企業為例[J]. 財貿經濟, 2011(9):128-134.

(本文責編：辛 城)

Does China’s High-speed Rail Promote Regional Manufacturing Agglomeration? —Evidence from Cities along Beijing-Guangzhou High-speed Railway Line

LI Xue-song1, 2, SUN Bo-wen3

(1.SchoolofEconomicsandManagement,WuhanUniversity,WuhanHubei430072,China； 2.WaterResearchInstitute,WuhanUniversity,WuhanHubei430072,China； 3.InstitutefortheDevelopmentofCentralChina,WuhanUniversity,WuhanHubei430072,China;GuanghuaSchoolofManagement,PekingUniversity,Beijing100871,China)

This study chooses cities along Beijing-Guangzhou High Speed Railway (HSR) as the research sample and builds a manufacturing agglomeration model, which takes endogenous transportation cost and manufacturing wages into account. Furthermore, this study uses the treatment effect model from the quasi-natural assumption to solve the endogeneity of High-Speed operation with the panel data from 2000 to 2014, and obtains the unbiased estimation result. This study finds that the manufacturing agglomeration from HSR operation will experience three stages as Agglomeration Acceleration Stage (Stage I), Agglomeration Weakening Stage(Stage II) and Diffusion Stage(Stage III), in which process the increase of wages inhibits the influence of market potential. By further stratifying the samples, this study finds that the influence of HSR on the regional central cities mainly lie in the Stage II, while other non-central cities are mainly located in Stage I.

high-speed railway; market potential; manufacturing agglomeration; quasi - natural experiment; treatment effect model

2016-10-31

2017-06-18

國家社會科學基金“農村水環境問題的經濟機理分析與管理創新制度研究”(10BJY064)；教育部人文社會科學研究青年基金“國家引領背景下長江中游城市群政策動因與產業一體化研究”(13YJC630167)；長江水利委員會長江科學院開放研究基金(CKWV2016394/KY)；武漢大學自主科研項目(人文社會科學)、中央高校基本科研業務費專項資金(2015632020201)；武漢大學人文社會科學青年學者學術團隊建設計劃資助。

李雪松(1974-)，男，湖北襄陽人，武漢大學經濟與管理學院副教授，碩士生導師，研究方向：區域可持續發展、環境經濟學。通訊作者：孫博文。

F061．5

A

1002-9753(2017)07-0081-10