高速鐵路發展對縣域經濟集聚的影響研究
——以福建省為例

楊 永 輝

(福建師范大學 經濟學院，福建 福州 350007)

一、引言

2008年中國第一條高速鐵路開通，截至2018年末中國高速鐵路總里程數已位居世界第一。2019年兩會報告中提到僅在2018年我國就新增4 100公里高速鐵路運營里程，2019年將投資8 000億元于鐵路建設，過去十年高鐵在我國從無到有，高鐵技術從跟隨到領先，高鐵已成為中國新名片。高鐵經濟引起了國內外大量學者關注，高速鐵路的發展有利于提高交通效率，不但能增加區域間的可達性[1-3]，而且可以縮短區域間的時空距離[4-6]，使區域間人力、物力、財力的交流更加便捷[7-9]。各地區生產要素的流動可以引起某些地區經濟集聚[10-11]，某些地區經濟擴散[12-14]，最終導致地區間經濟發展差異。大量研究都集中于全國各省或地級市這一層面，而縣作為我國重要的行政單位，它連接著各省市與城鄉，比省市更直接精準地反映經濟變化情況，比城鄉有更強的行政權和更完善的行政結構。截至2018年10月我國共有2 851個縣級行政區劃單位，因此深入研究高鐵發展對縣域經濟集聚情況顯得意義重大，而福建作為中國首個市市通高鐵的省份，進一步研究高鐵發展對福建縣域經濟集聚影響將有利于未來高鐵在縣域規劃布局。

以福建省高鐵發展對縣域經濟集聚的影響為著力點進行研究并分析，從以下兩點進行改進以豐富現有研究。第一，在樣本數據選取方面，選取福建省58個縣2002—2016年的數據為研究樣本，實證分析多條高鐵線路開通分別在連續時間上對相應縣域經濟集聚的影響。第二，在實證研究方法上，首先采用因子分析，將多個用來衡量經濟集聚的因素綜合成一個指標，其次使用雙重差分法估算高鐵開通前后對相應縣域經濟集聚的影響情況。

二、研究設計與數據來源

(一)經濟集聚的測度

對于經濟集聚程度的判定有許多不同的指標，通常使用勞動力密度、各產業區位熵、市場潛力等，針對某一單一指標進行測算可能會有偏向某一方面而導致評價誤差，因此借鑒覃成林[15]利用因子分析將多指標綜合成一個指標的評價方法，結合福建省縣域第一、二、三產業大致呈2∶5∶3的經濟發展特點，選取第二、三產業區位熵、經濟密度、人口密度、內部消費需求5個指標綜合成一個指標來評判縣域經濟集聚情況。利用一個綜合性指標能夠考慮多方面因素并直接進行評估結果，提高評價準確性。各指標的測算方式如下：

縣域第二產業區位熵計算公式為：2CSit=(2cit/cit)/(2ct/ct)，其中2CSit表示i縣t年第二產業區位熵；2cit表示i縣t年第二產業產值；cit表示i縣t年總產值；2ct表示t年全省第二產業產值；ct表示t年全省總產值。

縣域第三產業區位熵計算公式為：3CSit=(3cit/cit)/(3ct/ct)，其中3CSit表示i縣t年第三產業區位熵；3cit表示i縣t年第三產業產值；3ct表示t年全省第三產業產值。

縣域經濟密度計算公式為：EDit=cit/areai，其中EDit表示i縣t年經濟密度；areai表示i縣轄區面積。

縣域人口密度計算公式為：PDit=Pit/areai，其中PDit表示i縣t年人口密度；areai表示i縣轄區面積。

經過上述公式求出對應指標利用因子分析法綜合成一個評價經濟集聚的指標ZHit，ZHit表示i縣t年經濟集聚綜合評價指標，值越大則表明i縣t年相對于其他縣經濟集聚程度要高。

(二)高速鐵路發展對縣域經濟集聚的影響

利用雙重差分模型探究福建省高速鐵路發展能否促進縣域經濟集聚。雙重差分法是指一個實驗存在一對實驗組與參照組，實驗組在一個外部條件作用下發生變化，而參照組則不受此外部條件作用，進而得到實驗組與參照組的變化情況，再對比實驗組與參照組變化的差異性，得出此外部條件的凈影響情況。由于福建省擁有多條高速鐵路且各條鐵路發展初始時間跨度較大，若直接將時間跨度忽略，統一成一個共同的高速鐵路發展起點，這樣會造成巨大誤差，故參考張俊[16]研究多期模型的方法，按照各條鐵路發展時間的不同將其劃分為多組實驗，分別研究高速鐵路發展對沿線縣域經濟集聚的影響情況。按照福建省高速鐵路發展時間情況將福建省58個縣進行劃分，共設計三組實驗，實驗一的實驗組為福廈快速鐵路和溫福鐵路設立站點縣，以2005年為鐵路發展起點；實驗二的實驗組為龍廈鐵路、廈深鐵路和向莆鐵路設立站點縣，以2008年為鐵路發展起點；實驗三的實驗組為合福客運專列設立站點縣，以2010年為鐵路發展起點，鐵路發展起點即各組實驗控制變量的作用起點，參照組為沒有設立高速鐵路站點縣。設定估計模型：

ZHit=β0+β1DIDit+γXit+ui+vt+εit

(1)

式中，ZHit表示i縣t年經濟集聚綜合評價指標；虛擬變量DIDit表示i縣t年是否發展高速鐵路，如果有則取值為1，沒有則取值為0；ui為i縣固定效應；vt為t年時間固定效應；β0為常數項；β1為該模型估計的主要關注對象，其代表著高速鐵路發展對縣域經濟集聚的凈影響，若值為正顯著，則說明高速鐵路發展增強鐵路沿線縣域經濟集聚；若值為負顯著，表明高速鐵路發展無法促進沿線縣域經濟集聚；若該估計結果不顯著，則說明高速鐵路發展對沿線縣域經濟集聚無太大影響；εit表示i縣t年的殘差；Xit為i縣t年的控制變量，參考相關文獻后本文從縣域產業能力、公共服務水平和規模類型三個層面選取影響縣域經濟集聚的控制變量。具體包括：反映第一產業能力的糧食產量；反映第二產業能力的規模以上工業產值的對數；反映第三產業能力的金融深度；反映縣級政府提供公共服務水平的政府干預程度；影響人們職業生涯規劃的教育程度；反映縣勞動力數量和消費者數量的縣常住人口規模和區分縣與縣級市的縣類型。各變量的具體定義見表1。

表1 變量定義

(三)樣本數據來源和變量描述

本文所需數據是從2003—2017年《中國縣域統計年鑒》和《福建統計年鑒》中整理得到。相應高速鐵路發展起始時間通過搜索福建省人民政府門戶網站得到。為了消除通貨膨脹影響,故研究中所使用的第一、二、三產業產值和縣域消費品零售總額、政府支出總額、金融機構貸款總額、生產總值均為相應年份數據除以2000年為基期的GDP平減指數后的數據。本文主要研究福建省高速鐵路發展對58個縣經濟集聚影響情況，相應的市、區均不在分析范圍，且永定和建陽撤縣設區后將從樣本中剔除，故使用非平衡面板數據。變量統計描述見表2。

表2 變量描述性統計結果

三、結果分析

(一)縣域總體經濟集聚變化情況

首先將搜集的數據處理后按照相應公式分別計算出2002—2016年福建省58個縣的第二、三產業區位熵、經濟密度、人口密度、內部消費需求，再按照年份分別對各指標取均值。各指標均值逐年變化情況如表3所示。可以發現縣域第二、三產業區位熵在2002—2004年相對穩定，2005年起第二產業區位熵先明顯降低，2007年起顯著增加；第三產業區位熵從2005年起開始顯著減小；縣域經濟密度則是在2005年后逐步變大且變幅越發明顯；縣域內部消費需求從2005年起大幅提高。2005年是福建省高速鐵路開始建設的一年，而多個反映經濟集聚指標都在此年及之后發生顯著變化。常用來研究經濟集聚的五個指標有四個都隨著高速鐵路發展有著明顯變化，從五個不同的角度出發測算衡量，結果有所不同，接下來將這五個指標合成一個綜合性指標來研究高速鐵路的發展對縣域經濟集聚的影響情況。

表3 2002—2016年福建省縣域經濟集聚的變化情況

首先利用SPSS軟件對第二、三產業區位熵、經濟密度、人口密度、內部消費需求這五個指標能否采用因子分析進行檢驗，發現各個指標之間存在顯著的相關性，且KMO檢驗顯示取樣足夠度大于0.65，Bartlett檢驗顯示相關系數矩陣非單位陣，故可以使用因子分析。利用因子分析功能將各縣2002—2016年第二、三產業區位熵、經濟密度、人口密度、內部消費需求合成一個綜合性反映經濟集聚的變量ZH。

根據所得結果發現，隨著高速鐵路的發展設有站點的縣總體ZH值先變大后有減少趨勢，表明相對于其他縣經濟集聚有先增強后減弱的特征。而沒有站點縣總體ZH值剛好相反先減小后增大且為正，說明相對于其他縣經濟集聚有先減弱后增強的特點。不同鐵路沿線的縣經濟集聚綜合指標變化也有所差異，且與鐵路發展年限也有一定關聯。分別從不同線路沿線縣的具體情況來看，隨著2005年溫福鐵路開始建造，使得原本ZH值為負的福安市、福鼎市、閩侯縣開始轉為正值，羅源縣在鐵路發展之前綜合經濟集聚指標值一直為負且在全省58個縣中處于倒數位置，于2007年起ZH值由負轉正，表明溫福鐵路的發展促進了這幾個縣的經濟集聚。但也有例外如沿線的連江縣2005年起ZH值由正轉負，霞浦縣自2008年起綜合經濟集聚指標值為負且處于全省倒數地位。廈深鐵路于2007年末開始建造，2013年末運營，沿線的云霄縣和漳浦縣從2007年起綜合經濟集聚指標值由正轉負，表明鐵路發展抑制了云霄縣和漳浦縣經濟集聚。向莆鐵路2007年11月末開始修建，2013年9月末運行，沿線的沙縣從2008年起ZH值由負轉正，建寧縣和尤溪縣自2010年起綜合經濟集聚排名不再位于全省58縣的后十名，說明向莆鐵路的發展促進了沙縣、建寧縣和尤溪縣的經濟集聚。2009年12月末合福鐵路開工，2015年年中開通，沿線的武夷山市、建甌市和古田縣自2010年起一直位于全省各縣綜合經濟集聚排名的末尾。造成上述現象的原因可能是由于高速鐵路的發展使得人口和各生產要素流動速度的加快，資源向原本就有優勢地區比如省會或直轄市流動導致一些縣經濟集聚程度減弱，也有的縣因為高速鐵路的發展給其帶來了新機遇，充分利用高速鐵路創造的條件，發揮自己的原有優勢產業，提高了經濟集聚水平。

(二)高速鐵路發展對縣域經濟集聚影響

根據上文的實驗分組設計，按照高速鐵路發展時間的先后設置了三組對照實驗，使用雙重差分估計法并采用Stata13.1進行估計檢驗高速鐵路的發展對縣域經濟集聚的影響情況，具體估計結果見表4。主要關注的是變量DID估計系數，先對三組實驗不加其他控制變量進行估計得到表4中的(1)、(3)、(5)，再添加其他控制變量后得到表示中的(2)、(4)、(6)。

表4中，DID系數表示高速鐵路發展對沿線設站點縣與其他縣同期的經濟集聚的差異變化情況。模型(1)和(2)分別是實驗一不含與包含其他控制變量的估計結果，可以發現有沒有其他控制變量的加入對于DID系數變化不太明顯，其均在1%的統計水平上負顯著，表明福廈快速鐵路和溫福鐵路的發展在一定程度上抑制了沿線縣域的經濟集聚情況，此外政府干預程度和糧食總產量也在一定程度上不利于經濟集聚，而教育水平的提升，工業產值的提高有利于縣域經濟集聚。模型(3)和(4)分別是實驗二不含與包含其他控制變量的估計結果，其中DID系數變化不大且均在1%的統計水平上負顯著，說明龍廈鐵路、廈深鐵路和向莆鐵路的發展沒有促進沿線縣域的經濟集聚反而使得經濟集聚減弱，政府干預程度和縣糧食年總產量對經濟集聚的影響估計系數也都在1%的統計水平上負顯著。模型(5)和(6)分別是實驗三不含與包含其他控制變量的估計結果，DID系數在5%的統計水平上負顯著且數值沒有發生變化，說明了合福客運專列的發展可能會導致沿線縣經濟擴散而非集聚。從其他控制變量估計系數的情況可以發現縣級政府干預程度和縣年糧食總產量均可能會抑制經濟集聚，縣的教育程度、第二產業產值、金融深度、縣級人口規模以及縣級市或非縣級市均可能對經濟集聚產生一定正面的影響。造成上述估計結果的原因可能是高速鐵路的建設征用了部分土地，部分地區施工使得交通不便，造成縣里部分工廠和人員去周邊交通便利的地方發展。高速鐵路建成后，交通便利能夠吸引更多外來人員和游客以及部分勞動力回流，但同時為縣里的人們去省會、直轄市等經濟發展好的地方創造了條件，而且有利于各生產要素進一步向這些地方集聚，導致鐵路沿線縣的經濟集聚情況減弱。與此同時，那些沒有建設高速鐵路站點的縣，內部結構比較穩定，沒有建設鐵路給其帶來的影響可能會吸引到一部分勞動力和廠商在此設立工廠等從而使得這些地方的縣產生經濟集聚。

表4 高速鐵路發展對縣域經濟集聚影響的實證結果

注：1. ***分別表示在10%、5%和1% 的水平上顯著；2.括號內數值為對應變量的標準誤；3.時間和區域固定效應通過在實驗中分別添加時間和縣虛擬變量來衡量。表5，表6的注釋同表4。

(三)高速鐵路發展對沿海與內陸縣域經濟集聚的影響

前面按照高速鐵路發展的時間不同劃分成三組實驗檢驗了高速鐵路發展對沿線縣域經濟集聚影響情況，本節將著重探究沿海高速鐵路與內陸高速鐵路的發展對沿線縣域經濟集聚的影響情況。由于沿海地區交通基礎設施較為發達，內陸地區多山且缺乏水運等因素會導致沿海與內陸的區位差異顯著，從而導致地區間生產生活方式存在差異，高速鐵路的發展可能會對沿海與內陸縣的經濟集聚產生不同的影響。與按照高速鐵路發展時間分組類似將福建省58個縣分為沿海的高速鐵路沿線縣、內陸的高速鐵路沿線縣以及其他縣，共設置兩組對照實驗，實驗四的實驗組為沿海的溫福、福廈和廈深鐵路設立站點縣，以2005年為鐵路發展起點；實驗五的實驗組為內陸的合福、向莆和龍廈鐵路設立站點縣，以2010年為鐵路發展起點，采用雙重差分法進行估計，估計結果見表5。

表5 沿海和內陸高速鐵路發展分別對縣域經濟集聚影響的實證結果

表5中，DID系數表示沿海或內陸高速鐵路發展對沿線設站點縣與其他縣同期的經濟集聚的差異變化情況。模型(1)和(2)、(3)和(4)分別是實驗四和實驗五不含與包含其他控制變量的估計結果，可以發現有和沒有其他控制變量的加入DID系數變化不超過0.08，且至少在10%的統計水平上負顯著，表明不論是沿海還是內陸高速鐵路的發展都無法推動沿線縣經濟集聚，從DID系數大小可以發現高速鐵路的發展對沿海縣經濟集聚影響小于內陸縣。從其他控制變量估計系數可以發現縣級政府干預程度和縣年糧食產量對經濟集聚有副作用，而縣教育水平、第二產業產值、金融深度和縣是否為縣級市都能正向影響經濟集聚，對于內陸縣而言，縣人口規模的大小也會對經濟集聚產生影響但對于沿海縣來說影響不明顯。出現上述估計結果的原因可能是：沿海縣在高速鐵路發展之前交通相對于內陸地區便捷，雖然高速鐵路的開通能夠使人們出行更加便捷，從而使得部分勞動力以及產業遷至經濟發展水平更好的地區，使得縣域經濟集聚變弱，且對內陸地區來說效果要比沿海地區更為顯著。

四、穩健性檢驗

采用雙重差分模型估計高速鐵路發展對縣域經濟集聚影響時，要求實驗組和參照組經濟集聚情況具有相同的變化趨勢，為此本文將假設高速鐵路發展時間往前提兩到三年，再一次估計高速鐵路發展對縣域經濟集聚影響，若估計結果核心解釋變量不顯著則證實本文所做估計滿足實驗組與參照組具有相同變化趨勢的假設。

表6中的模型(1)為假設實驗一的時間提前三年；模型(2)為假設實驗二的時間提前兩年；模型(3)為假設實驗三的時間提前3年；模型(4)為假設沿海高速鐵路發展時間提前三年；模型(5)為假設內陸高速鐵路發展時間提前三年，分別估計假設時間提前后高速鐵路發展對沿線縣域經濟集聚作用。

表6 將各組實驗中高速鐵路發展時間提前后的實證結果

從表6中模型(1)、(2)、(3)、(4)、(5)的估計結果可發現核心解釋變量DID不顯著，從而驗證本文所做估計的無偏性，增強估計結果的可信度。

五、結論與討論

高速鐵路的發展能夠改善地區的區位因素，促進高速鐵路沿線區域各種生產資料的交流從而改善部分地區經濟發展格局。本文通過因子分析法將福建省58個縣2002—2016年第二、三產業區位熵、經濟密度、人口密度、內部消費需求5個指標綜合成一個指標來評判縣域經濟集聚情況，并結合雙重差分法，將高速鐵路發展作為實驗控制變量，實證研究福建省高速鐵路的發展能否使得縣域經濟集聚加強。

研究發現：

(1)隨著高速鐵路發展福建省各縣第二產業區位熵、經濟密度、內部消費需求有顯著的增大，但第三產業區位熵值呈減小趨勢。說明從不同的指標觀測高速鐵路發展帶來的經濟集聚影響會有差異，故需要從一個綜合角度出發研究。

(2)高速鐵路發展對于沿線縣經濟集聚具有負作用。在高速鐵路發展對綜合經濟集聚指標的估計中發現高速鐵路發展變量的估計系數負顯著，說明高速鐵路發展可能會使沿線縣域經濟擴散，生產要素更易流失，使得高速鐵路沿線縣的經濟集聚水平低于其他非沿線縣的經濟集聚水平。

(3)沿海或內陸高速鐵路發展線路均不利于沿線縣經濟集聚，但高速鐵路發展對于沿海縣的經濟集聚影響要小于內陸。

根據本文的研究提出如下建議：

第一，因縣制宜利用高鐵發展縣域經濟。各縣級政府應該高度關注各縣之間的發展狀況，充分利用縣發展的優勢產業，帶動其產業的發展，還要深度挖掘各縣自身獨特優勢，把握高速鐵路發展給他們帶來的機遇。例如可將武夷山風景區，古田會議會址等打造成區域名片，利用高鐵的發展吸引更多游客；借助高鐵發展擴大極具地域特色的壽山石雕、德化瓷器等的市場；把閩劇，閩菜等區域文化遺產傳播出去讓更多人了解。因縣制宜并結合高速鐵路發展的優勢條件使各縣經濟朝著多元化發展，朝著共同富裕方向不斷前行。

第二，在縣域內部實行差異化投資以實現資源的最優配置。高速鐵路發展在短期內需要大量資本和生產要素的投入，其產生效益卻是長期的，因此需要協調好資源配置，兼顧福利和經濟效應。對于高速鐵路發展能帶來顯著經濟效益的產業應該在后續規劃時多分配預算投資，充分利用高速鐵路發展帶來的擴散效應與回波效應，促進經濟集聚。

第三，高速鐵路沿線縣在享受高速鐵路發展帶來的便利和優越條件外，還應該充分意識到其可能會對經濟集聚產生負面影響，故應該積極采取應對措施，在發展規劃鐵路線路時充分考慮各縣發展的特點，避免盲目，使得高速鐵路站點布局科學合理化。

第四，重視縣之間的線路連接，充分發揮各縣優勢，著力打造高鐵經濟帶。各縣之間鐵路發展能夠促進各縣之間互聯互通，有利于彼此優勢產業沿著高速鐵路線蔓延。莆田和三明服務業極具優勢，高速鐵路的發展有利于縣生產要素集聚于沿線地區，發揮集聚效應。寧德縣在科技創新方面優勢明顯，與其聯通高速鐵路后有利于人才溝通和高新技術的傳播應用。泉州晉江市制造加工業具有一定的優勢，高速開通改善了區域間的可達性，能夠使高技術人員集中創造更大價值，收購兼并小規模的企業工廠，充分發揮規模效應。加快縣之間高速鐵路線路發展，便于沿線各縣生產要素流通從而得到充分利用，勞動力可以根據自己的長處選擇適宜的工作，各區域優勢加強所產生的經濟集聚效益能夠輻射更大范圍。