高鐵網絡對城市生態效率的影響

羅能生 田夢迪 李建明

摘要?高鐵開通產生了很大的社會經濟效應與環境效應，綜合研究高鐵對這兩種效應即生態效率的影響具有重要的理論意義和現實意義。本文采用2006—2016年中國277個地級市數據，將社會網絡分析（SNA）和空間杜賓模型（SDM）相結合，檢驗我國高鐵網絡發展對城市生態效率的影響效應。研究發現：在全國范圍內，高鐵網絡度數中心度（degree centrality）和中間中心度（betweenness centrality）的優化對城市生態效率產生顯著正向效應，但是受城市異質性作用產生的影響效應具有明顯差異性，具體表現為高鐵網絡中心度優化對中心區域產生正效應，對非中心區域產生負效應，即高鐵網絡在一定程度上加劇了城市生態效率不平衡、不協調發展的負面效應。在此基礎上本文對結果進行機制檢驗，發現城市服務業集聚在高鐵網絡提高城市生態效率中具有中介作用。與此同時，采用人口地理矩陣和投入導向規模報酬不變的超效率DEA模型重新測算的城市生態效率分別對上述結果進行穩健性檢驗，結論依舊保持不變。因此，從長遠發展來看，各級政府仍應大力發展高鐵建設，推動高鐵網絡不斷優化，帶動經濟效益和環境效應的提升，但是在進行高鐵線路規劃時，要注意中心城市虹吸效應帶來的區域不平衡以及對欠發達地區的負面影響，在政策上給予一定的補救和補償。

關鍵詞 高鐵網絡;社會網絡分析;城市生態效率;空間杜賓模型

中圖分類號 F57 文獻標識碼 A 文章編號 1002-2104（2019）11-0001-10DOI：10.12062/cpre.20190519

交通建設是關系到經濟民生的重大工程，是穩增長、穩投資，調整產業結構、優化產業布局的重要前提，從2008年京津城際高鐵問世，到2016年滬昆高鐵全線開通，高鐵以其舒適便捷的運輸特點迅速發展。截止到2018年底，我國高速鐵路營運里程高達2.9萬km，占鐵路總營運里程的22.1%，超過世界總里程數2/3，成為運營里程最長，密度最高的國家。中國鐵路總公司會議披露，2019年我國鐵路新投產線將超過6 000 km，其中高速鐵路建設占比達到47.1%。根據《鐵路中長期發展規劃》顯示，我國預計到2025年高速鐵路總里程數達到3.8萬km，以“八縱八橫”為骨架，實現基本城市群、省會城市以及中型規模以上城市的連通。與此同時，黨的十九大明確提出，要高度重視社會發展中經濟與環境存在的不一致，平衡經濟發展與環境建設，力求達到經濟環境“雙贏、共贏”局面。各級政府把生態文明建設放在重要位置，逐漸由追求經濟高速度向經濟高質量轉換。因此，單純研究高鐵對經濟或者環境某一方面影響已經不能滿足現階段社會發展要求，我們必須統籌經濟與環境兩者之間的關系，綜合分析高鐵建設的社會效應。

現階段研究高鐵效應的文獻相對較豐富，經濟效應[1]、環境效應[2]以及差異效應[3]等都是學者的關注點。從經濟效應層面分析，高鐵建設通過投資拉動效應[4]、消費促進效應[5]、提升城市間可達性[6]，提高區域資源配置效率[1]等方面促進經濟增長;從環境效應層面分析，一方面，高鐵本身屬于綠色交通[7]，在營運過程中能直接降低環境污染;另一方面，高鐵建設改善了以往出行方式，對傳統交通運輸的替代效應產生了環境正外部性[8]。王成新等基于對車輛碳排放計算，發現高鐵在長距離運輸中具有明顯低碳性，其人均碳排量大致占航運的1/5和高速公路的1/3[8];從差異效應層面分析，高鐵產生的社會效應具有區位和時間上的差異性，卞元超等基于資源流動視角，采用傾向得分匹配倍差法進行實證研究，發現高鐵開通拉大了城市間經濟差距，在“用腳投票”和“極化效應”的機制下，中心城區會吸引優質要素流入，加速區域之間非均衡發展[3]。此外，還有不少文獻研究了高鐵與旅游產業效率[9]、高鐵與貿易開放度[10]等關系，這也為我們下面研究提供啟示與借鑒。

基于對以往文獻梳理，本文邊際創新性大致體現在以下幾個方面：其一，大多數文獻對高鐵效應的分析僅集中于經濟或環境某一方面，統籌經濟環境雙重影響的文獻較為少見，本文采用能夠代表經濟與環境綜合效應的指標生態效率進行分析。其二，擴大生態效率測度范圍，將生態效率研究從省域延伸到277個地級市，拓展樣本容量，研究更加深入;其三，以往多采用面板研究高鐵對城市的影響效應，忽略了城市之間的網絡聯系、交流合作和一般均衡效應，本文采用社會網絡分析（SNA），將縱橫交錯的高鐵線路看作網絡，運用空間杜賓模型（SDM），分析高鐵網絡度數中心度和中間中心度對城市生態效率的影響。

1理論機制與研究假設

1.1高鐵網絡、經濟環境效應與城市生態效率

高鐵網絡對城市生態效率的影響主要通過經濟效應和環境效應兩種途徑完成。高鐵建設對經濟增長的帶動效用可分為直接帶動和間接促進兩方面，從直接拉動效應來看，高鐵建設相較于傳統鐵路投資有更高的經濟投入，高鐵投資帶動關聯產業發展，通過提高產業經濟效益促進區域經濟增長，即投資直接拉動經濟產出[4]。從間接促進機制來看，首先，高鐵網絡的不斷完善打破了城市之間的市場分割，加速技術要素、信息要素以及對時間敏感的高級人才要素等資源流動[11]，促使資源要素在不同城市間重新進行分配，提升要素利用效率，為地區經濟建設注入新活力，催動經濟發展;其次，高速鐵路具有高效便捷的特性，能夠壓縮區域間的時間成本，提升城市間的可達性[6]，方便城市間交流，為城市經濟發展創造良好的外部條件;此外，高鐵建設創造了更多的就業機會，提升了居民的人均收入[4]，高收入帶動高消費，從而帶動城市經濟增長。

高鐵對經濟產生增長效益的同時，也對城市環境建設產生影響。高鐵建設是綠色可持續發展政策在交通建設方面的實際體現，高鐵本身具有高清潔和低能耗特性[2]，在實際運營中能夠直接降低環境污染;公路機車尾氣排放是造成空氣污染的主要途徑，高速鐵路通過對傳統公路機車的替代，降低了交通擁堵和氣體廢棄物的排放，也降低了環境污染。此外，高鐵建設完善了交通網絡設施，削弱了要素流動障礙，有助于地區產業結構升級[12]，從而對地區環境建設產生正向影響。基于以上分析，本文提出如下假設：

H1：從全國范圍來看，高鐵網絡的完善通過推動經濟增長、降低環境污染兩條途徑，引致城市生態效率提升。

1.2高鐵網絡、異質性與城市生態效率

高鐵網絡對城市生態效率的作用效應可能受到城市異質性影響。我國地大物博，城市發展水平參差不齊，各個城市在區位條件、資源要素稟賦以及政府出臺的環境政策方面存在差異，這種差異性在很大程度上可能導致高鐵網絡對生態效率影響效應的不同。從提升經濟路徑來看，其一，多數研究發現高鐵開通與地區經濟發展具有密切聯系，但是高鐵是否有助于地區經濟發展則在很大程度上取決于“聚集效應”與“溢出效應”的大小，因此，高鐵對于經濟的作用效果并不能一概而論。其二，高鐵開通密切了中心城市與邊緣城市的交流，中心城市在吸引技術、人才等資源方面具有先天優勢，落后地區的優質要素流入中心區域，產生所謂的“馬太陷阱”，加深地區之間經濟水平差異[3]，導致高鐵建設對中心城市經濟發展產生促進效應，周邊城市具有抑制作用。從環境改善路徑來看，高鐵建設強化了中心城市的自身優勢，促使其不斷提高市場準入水平[13]，清潔型和高附加值產業逐漸以中心城市作為首要選址地區，而污染程度較高和低附加值產業逐漸遷移出中心城市，只能選擇周邊小城市，最終形成中心城市以資本密集型企業為主，周邊小城市以勞動密集型為主的經濟發展格局。綜上，高鐵建設在中心城市中具有經濟外部性，能以低水平的環境污染得到高水平的經濟產出，邊緣城市則相反。基于以上分析，本文提出如下假設：

H2：高鐵網絡對城市生態效率的作用效應可能受城市異質性影響，呈現出差異性。

1.3高鐵網絡、服務業集聚與城市生態效率

我國服務業集聚與交通運輸方式和運輸速度具有密切關系，時間距離和客專性逐漸成為影響服務業空間布局的重要因素[14]。與其它交通運輸相比，高速鐵路主要以客運為主，營運速度也由最初的250 km/h提高至350 km/h，降低了時間成本，因此高鐵本身運輸特點可以直接帶動城市服務業進步。此外，高鐵建設通過提升高鐵城市對資源要素以及人才的吸引力[11]，推動要素和高級人才在時空收斂作用下重新進行分配，成為服務業集聚的間接推手[14]。服務業空間集聚不僅是城市經濟發展的中間力量，還同時兼具清潔和低能耗特點，是典型的“綠色經濟”[14]。由此看來，高速鐵路通過促進服務業集聚，能夠以較低能源消耗和環境污染得到較大規模經濟產出，進而提高城市生態效率。

高鐵通過服務業集聚對城市生態效率的影響效應還受城市規模異質性的影響。首先，高鐵建設充分發揮了大城市的先天優勢，促使周邊城市眾多要素資源流入大城市，滿足大城市服務業集聚的要素需求。其次，高鐵網絡的優化能夠提高城市間可達性，縮短時間距離，激發高級人才留在大城市發展的熱情，從而提升大城市服務業集聚程度[14]。此外，大型城市本身具有適合服務業發展的市場容量，服務業能夠在大型城市的超額需求下不斷發展，但中小型城市自身的限制沒有給服務業發展創造良好的市場環境。因此，在大城市中高鐵網絡優化能夠提升服務業集聚，進而提升生態效率，但在中小城市中卻對服務業集聚產生負效應，不利于生態效率提升。基于以上分析，本文提出如下假設：

H3：高鐵網絡通過促進服務業空間集聚進而促進城市生態效率的提升

H4：高鐵網絡將服務業空間集聚作為生態效率傳導機制受城市異質性影響，呈現出差異性。

2高鐵網絡測算與現狀分析

2.1測算指標選取

高鐵網絡（G），本文根據兩個城市之間有無高鐵構建復雜網絡，并運用社會網絡分析方法（SNA）對高鐵進行網絡性質分析。根據鐵路網絡定義方式，分別有R、L、P三種空間，R空間以車次作為節點，L空間以車站作為節點，P空間以線路作為節點。結合我國高鐵開通實際情況，本文采用P空間以線路來衡量節點聯系，若兩個城市之間開通高鐵線路，賦值為“1”，反之賦值為“0”，最終運用ucinet軟件對網絡指標測量。社會網絡學者提出了多種能夠量化權力的指標，常用的中心度是對權力研究的重要貢獻。結合本文具體實際，借鑒許和連的研究方法[15]，采用度數中心度（degree centrality）和中間中心度（betweenness centrality）對高鐵網絡進行測算分析。

2.2高鐵網絡的現狀分析

考慮到高鐵開通對地區實際產生的效應，我們將城市6月份之前開通的高鐵定義為當年開通，之后開通的高鐵定義為下一年開通，由此構建二值網絡進行測量。2008年我國開通高鐵的城市僅有3個，分別是合肥、滁州、南京，2016年高達177個，8年中新增高鐵城市174個。由于測算年份和城市數量眾多，不便全部列出，表1僅給出2016年網絡度數中心度前9名城市相關指標的數值。通過測算高鐵網絡中心度指標，我們可以發現，我國高鐵網絡建設不斷趨于完善，城市覆蓋率逐年增加，節點城市間交流合作日益密切，具體表現為“四縱四橫”的順利完成和“八縱八橫”的規劃開展。此外，高鐵網絡度數中心度和中間中心度較高的城市，其服務業密度也相對較高。服務行業大多為高科技產業，人才資源是服務業發展的引擎動力，高鐵建設能夠提高城市之間的可達性，壓縮“時間成本”，增加高鐵城市對高級人才的吸引力，導致優質人才資源逐漸流入高鐵城市，因此高鐵網絡中心度越高，該城市服務業密度也越高。

3計量模型選擇和數據說明

3.1變量說明與數據來源描述

3.1.1被解釋變量

生態效率是融合經濟與環境綜合指標的定量描述，即“經濟增加值與環境影響的比值”[16]。根據經濟社會的不同發展階段，不同學者提出了多種測量生態效率的方法，數據包絡分析法（DEA）為目前大部分學者青睞，能夠有效解決投入與產出單位的不一致。Fare.等首次提出“非合意要素”DEA模型，將環境污染作為非期望產出納入模型進行測算[17]。由于傳統DEA模型無法有效解決投入和產出中的松弛性問題，因此Tom進一步改善DEA模型，提出超效率SBM模型，解決多個決策單元效率值為1時無法進一步區分問題[18]。為了統籌分析各城市經濟、資源與環境問題，本文沿用多數學者的方法，選擇包含非合意產出的超效率SBM模型，運用MAXDEA Pro軟件進行城市生態效率測算。

基于數據可得性，盡可能延長時間跨度和拓展樣本容量，本文采用2006—2016年中國277個地級市作為研究對象，指標包括投入要素、期望產出和非期望產出。投入要素包括勞動、資本、土地、能源等，勞動投入用各城市年末就業人員數表示，資本投入參考柯善咨等城市固定資本存量測算方法[19]，由湖南大學經濟與貿易中心提供，土地投入采用歷年城市建成區面積，能源投入用城市歷年用電量進行替代;期望產出為各城市地區生產總值，以2003年為基期，運用不同省份GDP平減指數進行平減;非期望產出分別為工業二氧化硫排放量、工業廢水排放量和工業煙塵（粉塵）排放量。

3.1.2其它解釋變量

度數中心度（degree centrality）。度數中心度刻畫的是網絡中節點城市與其它城市之間的交往能力，不存在城市與城市之間的控制效應，具體測算方式為：

DCi=1N-1∑ni=1，i=jKij

DCi表示節點城市的度數中心度，Kij代表i城市j年其它城市與其直接相連的個數，N為節點城市數量。

中間中心度（betweenness centrality）。若網絡中某個城市處于多條交往路徑上，該城市也就成為交通樞紐城市。由于處于此位置的節點城市可以通過控制或者曲解信息傳遞而影響整個群體[24]，因此該城市具有重要交通地位。我們通過測算中間中心度來刻畫節點城市在高鐵網絡樞紐地位，具體測算方式為：

BCi=2N2-3N+2∑nf≠i≠taiftδft

BCi表示節點城市的中間中心度，δft表示從節點城市f到t的最短路徑總條數，aift表示在所有最短路徑中f經過i到達t的路徑數，N為節點城市數。

控制變量：①人口密度（PD），人口集聚會對經濟和環境造成雙重的影響，本文采用年末人口數與城市行政區域面積比值表示;②人均GDP（PGDP），本文用各城市GDP總值與年末人口數比值來衡量，代表城市經濟發展水平;③投資開放程度（FDI），用各地級市實際利用外資額占GDP比重表示，其中實際利用外資額采用當年美元對人民幣匯率進行折算;④產業結構（IND）：本文以第三產業增加值占GDP比重進行刻畫;⑤環境規制（ER）：本文采用各地級市二氧化硫去除率來表示，考慮到不同城市經濟發展水平和排污強度的差異，借鑒沈坤榮研究方法[20]，用各城市污染排放程度占全國排放程度比值對其進行加權處理：ER=pt×pij∑ipij/gdpi∑igdpi;⑥交通發展水平（TC）：本文采用各城市客運量占期末人口總數來表示。⑦科技水平（SCI），用科研、技術服務和地質勘查業從業人數占年末單位從業人員數比重表示。表2報告了變量的描述性統計結果。

3.1.3數據來源描述

本文研究時間范圍從2006—2016年，樣本容量為277個地級市。高鐵數據分別從國家鐵路管理局、中國鐵路總公司以及各地區政府公告中手動搜集，其它數據均來自《中國統計年鑒》《中國城市統計年鑒》《中國工業經濟統計年鑒》《中國水資源公報》《中國環境統計年鑒》以及各省份歷年統計年鑒。

3.2計量模型選擇與建立

3.2.1空間權重矩陣的設定

地理學第一定律（Toblers First Law）指出：“事物彼此聯系，距離相近事物之間的相關性更強”，因此，以往大多數文獻采用地理距離倒數構建空間權重矩陣。然而經濟發展并不能單純孤立看待，城市間存在著密切的交流合作，空間效應的產生不僅與地理距離有關，城市屬性也是不可忽視的原因。基于此，本文將城市最突出兩大屬性：人口屬性和經濟屬性分別與地理距離相結合，構建城市經濟地理矩陣和城市人口地理矩陣。

Wpij=（Pi×Pj）/d2iji≠j0i=j

其中，Wpij代表城市經濟地理矩陣，Pi和Pj分別表示城市i和城市j在2006—2016年期間內經GDP平減指數平減后的人均GDP的平均值。

Wqij=（Qi×Qj）/d2iji≠j0i=j

其中，Wqij代表城市人口地理矩陣，Qi和Qj分別表示城市i和城市j在2006—2016年期間內城市年末人口數的平均值。

3.2.2空間相關性檢驗

生態效率是統籌經濟、資源、環境的綜合指標，是城市屬性的綜合體現，因此城市之間的生態效率很可能存在空間相關性，本文以經濟地理權重矩陣和人口距離權重矩陣為基礎，對生態效率的Morans I進行檢驗，公式如下：

Morans I=n∑ni=1∑nj=1wij（Xi-X—）（Xj-X—）∑ni=1∑nj=1wij∑ni=1（Xi-X—2）

Morans I大于0則表明城市生態效率之間正相關，小于0為負相關，接近于0表示城市生態效率之間不存在空間相關性，表3為在兩種不同權重矩陣下部分年份的Morans I。表中呈現了Morans I均在1%的水平上顯著大于0，表明城市生態效率之間存在強烈的空間相關性，因此，本文采用空間計量進行實證分析。

3.2.3計量模型的設定

常見的空間計量模型主要有空間誤差模型（SEM），空間滯后模型（SLM）和空間杜賓模型（SDM），針對模型選擇本文先進行了Hausman檢驗，Hausman檢驗的統計量為40.106（P=0.003），因此，選擇固定效應。由表4可知，LM和Robust LM統計量系數均通過顯著性檢驗，表明該模型兼具空間誤差和空間滯后兩者特征。進一步分析可知，LR檢驗和Wald檢驗均拒絕將空間杜賓模型（SDM）簡化為空間滯后模型（SLM）或空間誤差模型（SEM），綜上本文選擇雙固定效應空間杜賓模型進行計量實證。

為了準確分析生態效率的影響因素，充分考慮生態效率的時間慣性，本文結合羅能生等研究結果[21]，將生態效率滯后項（EEi，t-1）納入模型。

EEit=ηEEi，t-1+α1DCit+∑βZit+δ（WEE）it+θW（α1DCit）+∑βWZit+λit+μit+εit（1）

EEit=ηEEi，t-1+α1BCit+∑βZit+δ（WEE）it+θW（α1BCit）+∑βWZit+λit+μit+εit（2）

其中，EEit表示i城市t年的生態效率，DCit表示i城市t年高鐵網絡的度數中心度，BCit表示i城市t年高鐵網絡的中間中心度，Zit為控制變量集合，W為空間權重矩陣，λit 和μit分別表示時間固定效應和空間固定效應，εit為誤差項。

4實證結果

4.1高鐵網絡對城市生態效率的影響

本文采用雙固定效應空間杜賓模型進行計量回歸，

表5為報告結果，其中，模型（1）～（2）為全樣本實證結果，（3）～（4）為基于開通高鐵城市的結果。

從模型（1）～（4）來看，生態效率滯后項EEi，t-1在兩組樣本中系數均為正，且在1%水平上通過顯著性檢驗，這表明了當期城市生態效率會受到前一期經濟環境因素的影響，與羅能生的研究結果一致[21]。

在考察期間內，無論是全樣本還是開通高鐵城市樣

本，網絡的度數中心度和中間中心度系數均為正數，且至少在5%水平上通過顯著性檢驗。網絡度數中心度刻畫的是城市的局部中心指數，衡量網絡中城市自身的交往能力，如果節點城市與網絡中的許多其它城市相連，則該點就具有較高的度數中心度。度數中心度越高代表該城市在網絡中與其它城市高鐵線路連接度越高，能夠通過科技共享、產業合作等獲得更高的經濟產出，有助于節點城市的生態效率的提升。中間中心度則代表節點城市在高鐵網絡中與其它所有城市的互動，不僅代表相鄰城市的直接交流，更重要的是一種“掌控”能力，體現城市在交通網絡中的樞紐地位。中間中心度高的城市在吸引高級人才和資源要素上具有先天優勢，知識流、信息流等要素流向中間中心度高的城市，從而推動本地區經濟增長，提高生態效率。總之，中心度高的節點城市引致的規模經濟、密度經濟、要素經濟等對生態效率具有正向效應，能夠催動城市生態效率的提升。驗證了假設1。

針對其它控制變量，產業結構（IND）與城市生態效率負相關，這可能是由于我國產業水平發展不足，第三產業發展遠滯后于一二產業，整體科技水平不高，還不足以成為地區支柱產業，因此對經濟和環境貢獻度還不具有顯著優勢。科技水平（SCI）與生態效率在1%的水平上顯著為正，有利的證明了科技是發展的第一要義。很顯然，科技進步能夠帶來技術層面變革，推動企業由勞動密集型向資源密集型轉變，提高企業產出能力，降低環境污染水平，進而帶動生態效率的提升。高鐵城市情況與全國保持一致。本文研究還發現，兩組樣本中人口密度（PD）與生態效率均負相關，人口的快速聚集加大了城市環境壓力，人們的環境保護意識還不高，過度包裝、濫用資源能源等現象屢見不鮮，從而造成生態效率下降;人均GDP（PGDP）的系數顯著為正，說明聚集經濟有助于提升資源利用效率，提高環境質量重視程度，進而降低污染，提升生態效率;交通基礎設施（TC）系數為正，城市交通基礎設施越發達，居民在出行方式上越傾向于公共交通出行，公交效率的提升能夠減弱城市交通擁堵和降低能源消耗[22]，從而對生態效率產生正效應。其它控制變量包括對外開放程度、環境規制并不具有統計上的顯著性。

4.2高鐵網絡對城市生態效率影響的異質性分析

前述分析表明高鐵網絡完善對城市生態效率產生正效應，但由于我國城市眾多，資源要素稟賦、城市區位條件以及政策具有明顯差異，因此高鐵網絡對城市生態效率的作用效應可能會受到城市異質性影響。下面我們將基于區位條件異質性、城市規模異質性、經濟發展水平異質性以及產業結構異質性進行分析。

4.2.1基于區位條件和城市規模的異質性檢驗

依據國家發改委對三大區位以及城市等級的分類標準，本文將城市分為東中西和大中小進行異質性檢驗。東中部地區高鐵網絡度數中心度和中間中心度的優化對城市生態效率的提升具有正效應，西部地區高鐵網絡度數中心度與生態效率之間未通過顯著性檢驗，但中間中心度在5%水平上通過正向檢驗。這可能是因為，東中部地區經過長期高水平發展，具有雄厚的經濟實力，高鐵開通為本地區經濟建設提供完善的交通保障。西部城市由于所處區位限制，自身經濟發展水平不足，加之西部地區進行高鐵建設的時間較短，因此該地區依托高鐵與不同城市之間的交流效應還不明顯，作為衡量交往能力的度數中心度對生態效率影響并不顯著。但是，其它地區與西部地區進行貿易交流的過程中，西部地區處于高鐵主要線路的城市作為進行交流的必經之路，能夠發揮其交通樞紐作用，吸引優質資源流入，帶動經濟發展，這也可能是中間中心度具有統計顯著性的一個解釋。

在大城市中，高鐵度數中心度和中間中心度每提高1單位，生態效率分別提升0.551和0.237，作用效應遠大于全國范圍;在中小城市中，度數中心度和中間中心度每提高1單位，生態效率分別降低0.104和0.031。原因在于高鐵開通對于生態效率作用效應存在時間延長性，高鐵建設本身是一項高耗能和高投入產業，小城市由于自身發展水平限制，短期內接受程度和融合程度不及大城市，高鐵開通引致的經濟環境效應并不顯著，甚至在初期呈現抑制。此外，由于“用腳投票”和“虹吸效應”的作用，人才、資源等要素從邊際報酬率低的中小城市流入大城市，催動大城市經濟增長;對于周邊中小城市，由于優質要素的流失，陷入所謂的“馬太陷阱”，阻礙本地區經濟發展，由此導致高鐵建設對生態效率的效應受城市規模異質性影響而不同。

4.2.2基于城市發展水平和城市產業結構的異質性檢驗

表7呈現了從城市發展水平和產業結構考慮的異質性回歸結果。城市發展水平以人均GDP均值為分類依據分為發達城市和欠發達城市;產業結構以第三產業增加值占GDP比重的均值作為分類標準，分為產業結構高水平城市和產業結構低水平城市。結果顯示發達和產業結構優化程度高的城市，其高鐵網絡中心度的優化對生態效率有促進作用，但是在欠發達和產業結構優化度低的城市高鐵網絡中心度并不具有顯著性。原因可能在于：與經濟欠發達城市相比，依托經濟發達城市雄厚的財政資金，高鐵能夠推動要素進行快速的配置和重組，引致規模經濟，從而提高城市經濟水平，提升生態效率。產業結構水平高的城市能夠吸引先進的創新技術，促使該地區產業由高耗能向低耗能過渡，加上高鐵建設彌補了交通設施的不完善，削弱要素流動障礙，為產業結構優化升級提供充足的要素資源，進一步推動產業升級，提高地區經濟環境建設，從而對生態效率產生正效應，而產業結構水平低的城市對先進技術吸收能力有限，導致高鐵建設對生態效率的提升還不具有顯著性。驗證了假設2。

4.3高鐵網絡對城市生態效率影響的機制檢驗

從整體上看，高鐵網絡中心度優化確實有助于城市生態效率的提升，那么高鐵網絡到底通過何種途徑對城市生態效率產生影響？高鐵網絡對生態效率效應具有城市異質性，那么這種傳導機制是否也會產生差異性？下面我們在模型中引入服務業集聚變量，將服務業集聚作為高鐵網絡影響城市生態效率的機制，建立如下模型：

其中，SERit表示i城市t年服務業集聚程度，α2表示服務業集聚與高鐵網絡交互項系數，若系數α2顯著且為正，表明高鐵網絡確實通過促進服務業集聚提高城市生態效率，若系數α2顯著且為負，表明高鐵網絡通過抑制服務業集聚阻礙城市生態效率提升，若系數α2不顯著，表明服務業集聚不是高鐵網絡影響城市生態效率的機制途徑，其它指標意義同上。對于服務業集聚度的衡量，本文參考張明志的研究[23]，采用城市服務業就業密度作為服務業集聚的代理變量。表8是加入服務業集聚的實證結果，模型（1）～（2）為全樣本檢驗，模型（3）～（6）是機制分析的城市規模異質性檢驗。

從表8呈現的結果分析，在全國樣本范圍內加入服務業集聚變量后，網絡度數中心度、中間中心度以及生態效率的估計系數已經不再顯著，但服務業密度與兩項中心度交互項系數均通過1%水平顯著性檢驗，且系數均為正。這說明城市服務業集聚確實是高鐵網絡影響城市生態效率的重要機制，高鐵網絡與城市服務業的聯動效應促進了生態效率提升。驗證了假設3。

從模型（3）～（6）可知，在大城市樣本中高鐵網絡中心度與服務業密度的交互項與全樣本估計結果一致，但是在中小城市中系數均為負，且不具有顯著性。這表明大型城市中高鐵建設通過促進服務業集聚提升城市生態效率，但是在中小型城市中，高鐵建設通過抑制服務業集聚對生態效率產生了不利影響。驗證了假設4。

4.4穩健性檢驗

本文從兩方面對實證結果和機制分析結果進行穩健性檢驗。首先，在前文的分析中，我們主要采用了經濟地理矩陣作為空間權重矩陣，在穩健性檢驗中，采用人口地理矩陣重新對上述結果進行檢驗，回歸結果和表5保持一致。其次，為了避免由測算生態效率方法導致的實證結果的不穩健，我們采用以投入導向規模報酬可變的超效率DEA模型來對生態效率值重新進行測算，保持其它的控制變量不變，結果顯示各變量的系數顯著性和符號與上文基本相同，機制分析穩健性檢驗結果同上。囿于文章篇幅限制，相關穩健性檢驗結果省略。

5結論以及政策建議

隨著高鐵由線成網，交通基礎設施趨于完善，高鐵網絡產生了很大的經濟環境效應，但是現有研究大多停留在對某一方面的影響，對于綜合效應的影響尚未有提及。基于上述背景，本文將社會網絡分析與空間計量結合，基于中國277個地級市進行實證檢驗。主要研究結論包括：第一，高鐵網絡度數中心度和中間中心度與生態效率之間具有顯著正向關系。第二，高鐵網絡產生的經濟環境效應受區位條件、城市規模、經濟發展水平以及產業結構異質性影響，表現出高鐵建設對生態效率影響的非均等化;第三，城市服務業集聚作為高鐵網絡影響城市生態效率的傳導機制，也受城市異質性影響，城市實力雄厚的中心城區與全國樣本情況相同，即高鐵網絡通過促進服務業集聚提高城市生態效率，但是對于周邊地區卻產生相反影響。

本文通過相關指標測算和實證分析，闡述了我國高鐵網絡的發展現狀以及存在的一些主要問題，針對當前各地區過度高漲的高鐵建設熱情和實現區域經濟環境均衡發展提供以下政策建議：

第一，高鐵網絡中心度的優化對于城市生態效率具有正外部性，高鐵網絡有利于區域經濟環境的可持續發展，同時高鐵建設是一項高技術、高投入工程，經濟回報率具有時間滯后性，但是，從長遠發展目標來看，高鐵建設仍舊利大與弊。因此，各地區政府仍應該大力發展高鐵建設，促進經濟與環境協調發展。第二，高鐵網絡建設產生的作用效應具有地區差異性，且在短期內無法消除。原因可能在于區域經濟的非均衡發展以及大型城市的虹吸效應，導致低污染高產出的企業向大型城市靠攏，大部分低附加值企業向中小城市轉移，因此高鐵網絡優化改善了大型城市的經濟環境水平，但卻加劇了中小型城市的不均衡不協調發展。這意味著各地區政府在進行高鐵建設規劃中，要因地制宜，切合地區經濟和環境現狀，不能盲目的跟風從眾，要從地區實際情況出發，制定符合特定地區發展的交通設施建設政策。總之，高鐵網絡中心度越高的城市普遍具有較高水平的生態效率，故而政府要繼續發展和完善高鐵網絡，強化重要城市的網絡中心度，促進整體生態效率的優化。此外，各級政府在進行高速鐵路規劃時，要注重中心城市在“用腳投票”機制和虹吸效應帶來的區域不平衡和對欠發達地區生態效率負面效應，在政策出臺上給予彌補，盡快實現城市生態效率的均等化。

（編輯：于杰）

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