高鐵建設對江蘇區域經濟的影響研究
——以滬寧高鐵為例

陳 煬，馬 欣 （南京林業大學 土木工程學院，江蘇 南京210037）

0 引 言

2008年京津城際高速鐵路正式通車，我國正式進入嶄新的高鐵時代。2010年7月，滬寧高速鐵路通車運營，標志著江蘇省進入高鐵時代。隨著2019年12月16日徐宿淮鹽鐵路、連淮鐵路兩條新線的正式開通運營，蘇北、蘇中地區接入全國高鐵網，江蘇省13 個省轄市全部開行動車。至此，江蘇鐵路總里程達到3550 公里，其中高鐵1270 公里，高鐵在全省鐵路總里程中的占比從26%提高到36%，交通發展水平位居全國前列，這在很大程度上提升了江蘇省在“一帶一路”建設、長江經濟帶發展、長三角區域一體化發展中的戰略地位和影響力[1]。

近年來，江蘇省一直注重交通基礎設施建設，高鐵線路的建設和開通不僅縮短了人們的出行時間、改變了人們的出行方式，最重要的是能促進產業結構的轉移、帶動沿線城市的經濟發展[2-3]。

國內許多學者也對高鐵建設與經濟發展間的關系進行了深入研究。從現有文獻看，主要集中在經濟增長與經濟空間格局兩個方面[4-5]。方大春、孫月明采用雙重差分法對高速鐵路建設與長三角城市群人均GDP 增長率及城鄉差距的關系進行實證研究，得出高鐵的建成確實能顯著性提高人均GDP 增長率，也可能會擴大城鄉差距[6]。王垚、年猛通過對2006～2010年中國287 個地級及以上城市的數據研究，發現高鐵開通后在中國經濟整體增速放緩的背景下，短期內高速鐵路不會促進地區經濟增長[7]。賈善銘、覃成林通過構建基于交通線路影響的區域經濟格局演變模型，得出交通線路會對不同區域經濟增長產生差異性影響，繼而使得區域經濟格局均衡性產生相應的改變[8]。王列輝、夏偉、寧越敏從高鐵城市在高鐵網絡格局中的地位變化出發，運用偏移—分享模型，揭示了在高鐵建設發展過程中高鐵沿線城市的區域經濟格局將向非均衡狀態發展的現象[9]。

綜上，研究者從不同角度對高速鐵路與經濟發展間的關系進行了研究，但是由于研究對象與研究方法的不同，結論也大相徑庭。前人的研究對象以區域性、可達性、經濟區域構建研究為主，針對某一地區的高鐵經濟效應具體分析較少，高鐵經濟效應在不同區域會呈現不同的作用效果，這方面的研究有待完善。因此，本文在總結前人研究成果的基礎上，選用2004～2019年江蘇省13 個市的面板數據，運用雙重差分模型實證檢驗江蘇省高速鐵路建設與區域經濟發展間的關系，進而提出了促進江蘇省經濟健康發展的對策建議。

1 模型構建與數據說明

1.1 模型設計。本文采用Ashenfelter 和Card 提出的雙重差分法（Difference-in-Difference，DID），它的優勢在于設置對照組和實驗組，并通過“橫向比較”與“縱向比較”的有效結合，成功控制干預因素之外的因素的影響，這種方法也被廣泛應用于政策實施效果的評估。

具體的DID 模型構建如下：

方程中，下標i、t 分別代表地區和時間，被解釋變量Yit表示滬寧高鐵對江蘇省經濟的影響，本文用人均GDP 這個指標進行衡量。Cityit為地區虛擬變量，江蘇省內滬寧高鐵沿線城市賦值為1，其余城市則賦值為0，系數β1則表示與滬寧高鐵開通無關的地區因素；Timeit為時間虛擬變量，滬寧高鐵開通即2010年及以后賦值為1，2010年以前賦值為0，系數β2則表示江蘇省內所有城市的被解釋變量在研究期間內的變化情況；Cityit*Timeit為高鐵這一虛擬變量，也是雙重差分的估計量，系數β3則表示滬寧高鐵開通對區域經濟的影響；Xit表示的是影響經濟發展狀況的其余控制變量；εit表示隨機擾動項。

1.2 數據來源與說明。本文所使用的經濟數據來自江蘇省統計局官網的“江蘇統計年鑒2004～2019”。為了分析滬寧高鐵對沿線區域經濟增長的影響，使用了雙重差分模型。雙重差分模型將研究樣本的時間段分為兩個，一期為高鐵開通前，即2005～2009年；另一期為高鐵開通后，即2010～2019年。同時，模型需要構建實驗組和對照組，實驗組指的就是江蘇省內滬寧高鐵沿線的城市，即南京、無錫、常州、蘇州、鎮江5 個城市；對照組指的就是江蘇省內其余城市，即徐州、南通、連云港、淮安、鹽城、揚州、泰州、宿遷8 個城市。用高鐵開通后實驗組的變化情況做差分減去對照組的變化情況做差分，就能夠合理地將二者在高鐵開通前本身存在的差異剔除掉，合理估量高鐵對區域經濟的影響效應。系數β3就是研究的高鐵經濟效應。通過系數β3的正負就可以測算出高鐵對經濟的影響是正向的還是負向的，若系數為正，則說明高鐵對經濟的影響具有正向促進作用；若系數為負，則說明高鐵對經濟的發展有負面影響。

1.3 變量選取與說明。對相關文獻進行整理研究，并且考慮到數據的可得性，本文將各地級市人均生產總值perGDP 作為被解釋變量。控制變量的選擇上，可根據柯布—道格拉斯生產函數中決定工業發展水平的主要因素——投入的勞動力數和固定資產，以及綜合技術水平（包括經營管理水平、勞動力素質、引進先進技術等）等來選擇勞動力水平、產業結構、對外開放水平、政府干預程度4 個變量。具體的變量計算方法見表1。

表1 變量的描述

2 實證分析

2.1 變量描述性統計。本文將以人均GDP 為被解釋變量，以地區因素、時間因素、高速鐵路因素為解釋變量，同時加入勞動力水平、產業結構、對外開放水平、政府干預程度作為控制變量。為了消除異方差，人均GDP、勞動力水平、對外開放水平、政府干預程度均取對數，以盡可能使得回歸結果更加準確。表2 對選取的變量進行了描述性統計。

2.2 回歸結果分析。運用stata15.0 軟件研究滬寧高鐵對江蘇省地級市人均GDP 的影響，模型（1）到模型（5）給出了江蘇省13 個市回歸結果，其中，模型（1）是沒有加入任何控制變量的純虛擬變量回歸模型，模型（2）到模型（5）是依次加入控制變量勞動力水平(Labor )、產業結構(Structur e )、對外開放水平對數(LnOpening )和政府干預程度對數(LnGovernment )的模型。表3 為具體回歸結果。

分析表3 得出以下結論：（1）從時間因素來看，在未加入任何控制變量的模型（1）中，時間因素T 的影響系數為1.309，逐步加入控制變量后，模型（2）～（5）系數始終為正，且在10%水平下顯著。這說明2010年高鐵開通后，全省各市的人均GDP 都得到了顯著提升。（2）從高鐵因素來看，地區因素和時間因素的乘積項A 在不考慮任何控制因素的情況下，系數在5個模型中的估計值均正向高度顯著，且均在10%水平下顯著。在DID 模型中逐步加入控制變量，高鐵的影響系數仍為正，這說明高速鐵路的發展顯著促進了江蘇省的經濟增長。（3）從4 個控制變量來看，勞動力水平對高鐵沿線城市的人均GDP 沒有顯著影響，也就是說高鐵開通并不能顯著提高蘇南城市的就業率，最有可能的原因就是蘇南的這些城市在高鐵開通前就已經擁有較高的就業率。產業結構、對外開放水平對數和政府干預程度對數的影響系數均為正，所以這三者至少在10%水平下顯著正向影響高鐵沿線區域的經濟。

表2 各變量的描述性統計表

表3 控制變量對江蘇省13 個城市人均GDP 的影響

2.3 穩健性檢驗。為了保證研究結論的可靠性，本文將解釋變量時間因素(T )和高鐵因素(A )分別滯后一期生成工具變量來進行穩健性檢驗。回歸結果如表4。

表4 一階滯后模型回歸結果

經過上述穩健性檢驗，發現各變量的觀測值減少13 個，回歸結果與原模型回歸結果無較大差異，即回歸系數的大小、方向、顯著性無明顯區別，因此實證結論基本保持不變。

3 結論與建議

3.1 結論。本文運用江蘇省13 個地級市2004～2019年的面板數據，研究高鐵開通對區域經濟的影響，實證結果顯示：第一，高鐵建設能夠拉動當地區域經濟增長。交通是經濟發展的命脈，滬寧高鐵的開通，使得沿線蘇南五市間的經濟聯系日益緊密，一方面將直接拉動經濟增長，另一方面也會為經濟的發展提供良好交通基礎。第二，高鐵的建成開通有利于優化地區資源配置和產業布局。高鐵加速了人員、資金、信息等生產要素的流動，促進了區域內資源的共享和第二、三產業的發展，也帶動了相關產業在結構和空間布局上的調整。第三，高鐵建設不會影響蘇南城市的就業率。一般來說，高速鐵路建設能直接或間接增加就業機會，增加人們的收入，但是蘇南地區地處中國經濟最發達的長三角地區，一直以來都是江蘇經濟的命脈，所以滬寧高鐵開通前后，蘇南就業率并沒有出現顯著增長。

3.2 建議。根據實證分析所得出的結論，本文提出以下建議：第一，加大蘇中蘇北高鐵建設的支持力度，積極推進江蘇省鐵路規劃建設。考慮到江蘇鐵路網絡出現南北不均衡的現象及江蘇經濟呈現“東南強、西北弱”的特征，為縮小蘇中蘇北與蘇南地區的經濟差距，須加大對蘇中、蘇北的高鐵建設投資力度。第二，鼓勵積極開展旅游業，打造城市旅游名片。2019年底，蘇北地區正式開通高鐵，本來蘇中、蘇北地區江河湖海等自然資源豐富、人文景觀和文物古跡眾多，高鐵開通后必能拉動旅游業的發展，但是蘇中、蘇北的旅游服務體系并不完善，各地區應加大旅游業投入力度，使旅游業等第三產業成為蘇中、蘇北地區新的重要經濟增長點[10]。第三，強化政策引導，優化發展環境。許多中小城市開通地鐵后人才往往會隨之流向大城市，造成中小城市人才與資金的匱乏。要想解決困境，就要招商引資，政府應當出臺人才引進政策、住房與購房優惠政策等，以吸引相關投資者在此發展。