人熊賽跑：中國高鐵站點爭奪的區域競爭新解釋

錢則一 施貞懷 陳強遠 李曉萍

一、引言

十一屆三中全會以來，中國經歷了長達40年的持續高速增長，這稱之為“中國增長奇跡”。大量的文獻將這歸結為思想和行動上高度共識的“政府治理模式”，并為其貼上了“中國式聯邦主義”(Market-Preserving Federalism)的標簽(楊其靜、聶輝華，2008；楊其靜、楊婧然，2019)。這種中國特色的政府治理模式“搞對了激勵”，為地方發展經濟提供了制度動力(張軍，2005)。經濟增長在地方官員考核體系中被提到了非常重要的地位：為晉升而競爭，衍生成為GDP和利稅競爭(王文琦，2013)。為增長而競爭的過程中，地方政府采取了一系列政策和措施來吸引人才、資本、創新要素、技術等。為了吸引要素的流入，地方政府在不同時期采取了不同的政策工具和激勵措施，提供了土地供給、財政激勵、營商環境優化、市場化改革等政策租。

自2003年秦沈客運專線以來，中國高鐵極大地改變了國民的生活方式，加速了沿線地區要素、信息和知識的流動，并改變了物理時空和人們所感知時空，使得區域之間的時空距離被“吞噬”了。對于地方發展而言，盡管高鐵設站需要巨大的前期投資，但建設資金主要出自“上面”，地方主要負責征地拆遷等費用。從收益端來看，高鐵能促進制造業聚集，推動新技術、新裝備、新材料工業的發展，并加快人員、物資、資金、信息流動，促進沿線資源開發(陳強遠、黃陽華，2018)。因此，高鐵不僅是現代社會更高效、快捷、舒適的通行方式，也是地方招商引資的城市名片，是一條通往人流、物流、資金流的“財富之路”。因此，圍繞高鐵的走線、設站等，地方政府上下呼應官民合力，爭路、搶站運動逐漸白熱化。例如，2009年上海-昆明高鐵規劃制定時，婁底與邵陽這一對鄰居城市的高鐵爭奪站在全國范圍內首先開啟了一個先例；而鄭州-萬州高鐵規劃時，湖北十堰市和襄陽市更是經歷了長達五年的爭斗，而河南鄧州市和新野這兩座城市的民間團體則發起各種形式的保路活動(見表1)。

表1 近年來中國高鐵站點爭奪的事件

在地方的高鐵站點爭奪中，有兩個特征體現得非常明顯：地方官員牽頭和中小城市主導。高鐵通過影響勞動力、商品、創新要素等資源的空間配置，能提升城市形象、助推房地產并進一步拉動地方經濟。為了發揮高鐵對本轄區的溢出效應，地方官員除了通過造勢、發起運動等參與高鐵站點爭奪以外，還直接與高鐵規劃和建造方進行商談，并通過全國兩會發聲等形式引導輿論和公眾關注以提高本轄區設站的競爭優勢或籌碼。而高鐵線路規劃通常采取“省會優先、其他取直”的基本原則，導致中小城市往往成為了高鐵線路的被冷落方。而這些地區通常已有的鐵路基礎設施相對較差，因此對高鐵線路的需求也相對更迫切。因此，在解釋地方官員牽頭、中小城市主導的中國高鐵站點爭奪時，現有研究主要將其歸結為：高鐵帶來的政治與經濟利益，是地方官員爭奪高鐵站點的主要動機。

高鐵的出現，也掀起了學術界的“高鐵熱”，重點研究了高鐵的資源空間配置效應(Levinson，2012；Cao et al.，2013；Monzón et al.，2013；Zheng and Kahn，2013；Chandra and Vadali，2014；Shaw et al.，2014；蔣海兵等，2015；Lin，2017；周玉龍等，2018；孫浦陽等，2019；黎紹凱等，2020；楊思瑩、李政，2020)。高鐵對經濟地理的重塑，主要通過“物”和“人”這兩個渠道進行的：一方面，初始對稱的兩個區域，隨著交易成本的逐漸降低，最終導致區域間的非對稱(Fujita et al., 2001)。另一方面，公共知識在空間傳播的越容易，新知識形成的成本就越低，促進了資本向當地的集聚(Baldwin et al.,2001)。大量的研究結論都發現，高鐵強化了中國經濟空間格局的中心-外圍結構，使得大城市獲得了最大的可達性，提升了大城市的經濟集聚效應(陳強遠等，2020)。最終，經濟資源向大城市集聚，而中小城市成為新的邊緣化區域與“犧牲品”(Spiekermann，1994；Vickerman，1997；Albalate, 2012；張克中、陶東杰，2016；Qin，2016)。

因此，一個躍然紙上的疑問是：既然高鐵導致了中小城市的邊緣化或外圍化，那這些地區為何熱衷于爭奪高鐵站點？通往集聚的高鐵與中小城市高鐵站點爭奪，是否是區域經濟發展實踐和理論的中國悖論？地方官員的目標函數，是通過高鐵站點爭奪以競劣嗎？顯然，這些問題在現有研究中并沒有得到很好的回答。對于以上問題，本文提出了“人熊賽跑”邏輯的新解釋：盡管高鐵導致要素和資源流向連接的大城市，但爭奪高鐵的中小城市，其標尺和競爭對手并非大城市，而是高鐵爭奪站的對象，后者同樣屬于中小城市。也就是說，盡管高鐵可能使中小城市經濟份額降低，但沒有開通高鐵的中小城市可能降低更多。在標尺競爭下，中小城市的地方政府錨定的競爭對手也是中小城市(楊其靜、鄭楠，2013)。因此，中小城市地方政府爭奪高鐵站點的理論邏輯就變成了：不求跑得過熊(大城市)，但跑得過競爭對手(標尺賽對手)。這也就解釋了為何中小城市爭奪高鐵站點這一表面“競劣”現象。

為了驗證中國中小城市高鐵站點爭奪的“人熊賽跑”邏輯是否成立，本文將利用夜間燈光數據、密度梯度指標和倍差法，對這一邏輯進行實證檢驗。在中國高鐵快速發展的背景下識別中小城市的高鐵站點爭奪動機，具有重要的研究意義：理論上，解答了中國中小城市通過高鐵站點“競劣”這一“悖論”，并從“人熊賽跑”這一邏輯為中國的空間政治經濟學增添了新情境；實踐上，為正確認識分權制下地方官員的競爭行為提供了一個合理的理論解釋，進而為合理設置高鐵站點提供了事實證據。和現有研究相比，本文可能的創新點體現在：首先，本文首次利用主流經濟學的研究方法，定量研究了中國中小城市的高鐵站點爭奪；其次，從“人熊賽跑”的邏輯來分析中國空間政治經濟學中的高鐵站點爭奪問題，從研究視角上具有較好的創新；最后，本文強調區域內的“小協調”，并利用夜間燈光數據和密度梯度指標，準確地測度了以省會城市或中心城市為核心的真正意義上的地理集聚，是對現有研究方法的一個改進。

余文安排如下：第二部分是理論邏輯和研究假說，第三部分和第四部分是本文的兩個研究設計，最后是研究結論和政策建議。

二、理論邏輯與研究假說

高鐵對區域經濟對的重塑，主要通過“人”和“物”這兩個渠道影響的。首先，高鐵直接影響了“人”的流動，通過知識溢出效應的增強，促進了城市間人力資本向回報水平更高的中心城市轉移和空間集聚；其次，高鐵還影響了“物”的貿易成本(孫浦陽等，2019；唐宜紅等，2019)，開通后將釋放傳統鐵路線路的貨運能力，可以有效節約運輸成本，帶來了市場進入和上下游產業關聯的便利，從而促進企業特別是高生產率的企業向中心城市集聚。因此，高速鐵路這一新型的交通基礎設施在中國大范圍的建設，極大地影響了生產要素、產品、資源在空間上的流動和重新配置。

盡管大量的文獻發現了高鐵開通的虹吸效應和節點效應(Monzon et al., 2013；張克中、陶東杰，2016；劉志紅、王利輝，2017)，但對于本文的分析邏輯存在的一個挑戰是：高鐵開通是否導致了經濟活動在區域內的空間集聚。對于中國高鐵線路和站點設置，通常會連接線路所在地的省會城市或中心城市。從表2可以看出，僅有2004年開通的秦沈客專，經過了河北的秦皇島市而沒有經過省內中心城市，而絕大多數高鐵都經過了省內中心城市。此外，盡管2013年開通的寧杭高鐵/杭甬高鐵沒有經過除江蘇省中心城市以外的其他城市，但這條高鐵并不是江蘇省首次開通的高鐵。而這些省會城市或中心城市通常又是該省的經濟活動集聚地。因此，在探討高鐵開通是如何重塑經濟地理時，需要從省份這一維度考察經濟活動是否集聚到省會城市或中心城市。

表2 中國主要高鐵站點連接中心城市的基本情況

對于開通高鐵且首先連接省會城市或中心城市的省份而言，這些省會城市或中心城市相對于其他城市而言，在交通便利性、本地市場效應、知識溢出效應、交易成本節約等方面具有較大的優勢。因此，盡管這些城市通常有著更強的市場擁擠效應，但相對于原來的市場均衡而言，正外部性的增加顯然會吸引被高鐵連接的中小城市以及其他未開通高鐵的城市的生產要素和資源，導致經濟活動向省會城市或中心城市的進一步集聚。因此，提出本文假說1。

假說1：高鐵的開通，導致經濟活動向省會城市或中心城市集聚，強化了各地區的中心-外圍結構，即“人跑不過熊”。

和現有研究不同的是，盡管大量的研究發現了高鐵導致了經濟活動的空間集聚，但并沒有強調以省會城市或中心城市為核心這一地理維度的集聚，更多是統計意義上的集聚。對于這兩者的區別，下文將有詳細的介紹。

若高鐵導致經濟活動向省會城市或中心城市集聚，那以婁底與邵陽、十堰市與襄陽市等為代表的中小城市為何爭相搶奪高鐵站點？本文提出的一個解釋是“人熊賽跑”邏輯。對于地方政府而言，在財政分權與官員晉升考核的壓力下，存在明顯的標尺競爭和俱樂部效應(周亞虹等，2013；王媛，2016；劉珊珊、馬志遠，2017)。因此，地方政府更多將競爭錨定在同級競爭對手上，而非行政等級更高的對手。在“為增長而競爭”的背景下，地級市政府在招商引資、制定產業政策和發展規劃時，會更多將本省(市、自治區)的其他地級市視為競爭對手。

高鐵具有重塑經濟地理的能力，不僅僅能夠作用在大城市(省會城市或中心城市)與中小城市(三四線城市)之間，同樣能夠影響“開通高鐵的中小城市”與“未開通高鐵的中小城市”之間。當高速鐵路建設的外部性逐漸體現時，隨著經濟活動向省會城市或中心城市的集聚，中小城市的最優決策是爭奪站點，以達到“兩劣相權取其輕”的目的。這和本文提出的“人熊賽跑”邏輯是非常一致：同行的兩人在森林里突然遇到一只冬眠后醒來覓食的熊，此時兩人撒腿就跑。他們都明白，肯定是跑不過熊的，但只要比另外一個人跑的快就是勝利。正如圖1所示，城市A與城市B彼此之間為競爭關系，而與省會城市并非競爭關系。

此時，提出本文的假說2。

假說2：中小城市之間的高鐵站點爭奪戰，是為了獲得在同級城市中更優的相對經濟增長，即“盡管跑不過熊，但要超過同伴”。

總體來看，假說1和假說在圖1中表現為：當這一地區開通連接大城市和中小城市A的高鐵時，會導致大城市的經濟份額增加，而中小城市A和中小城市B的相對份額都減少，即“人跑不過熊”；但相對而言，開通高鐵的中小城市A與未開通高鐵的中小城市B相比，經濟份額降低的較少，即“比同伴跑的更快”。

三、研究設計：高速鐵路虹吸效應的再驗證

接下來，本文將對上文提出的研究假說進行實證檢驗。

(一)計量模型設定

為了檢驗高鐵開通是否導致經濟活動向省會城市或中心城市集聚，我們采用了如下的面板數據的雙固定模型進行估計：

圖1 中國中小城市高鐵站點爭奪的“人熊賽跑”邏輯

(1)

其中，i=1,...,n;t=1,...,m；yit表示省份i在t年的經濟集聚程度；Di表示高鐵開通實驗組虛擬變量：如果地區i在第t年已開通高鐵，則Di=1，否則取值為0；β1為交互項的待估參數，是我們所關注的政策效應；Xit為控制變量，Tt表示時間虛擬變量；ui和λt分別表示個體固定效應和時間固定效應；εit是隨機擾動項。

(二)變量說明

1.被解釋變量：燈光密度梯度

在識別高鐵是否導致經濟活動向省會城市或中心城市集聚時，一個重要的挑戰是如何測度更好地識別出地理意義上的集聚。現有測度集聚的指標較多，包括空間基尼系數、Theil指數、Herfindahl指數、Herschman-Herfindahl指數、熵指數等(曹玉平，2016)。但上述指標在測度經濟活動的集聚程度時并能反映經濟活動向省會城市或中心城市集聚，測度的是平均意義上的集聚。

為此，我們借鑒了陳強遠等(2020)的方法，采用夜間燈光數據來考察燈光密度梯度(Gra)。具體來講，我們用燈光密度從區域中心向四周衰退的速度，來反映經濟活動空間分布的集聚分散程度。總的來講，燈光密度梯度這一方法在時間和空間維度上，能夠更準確地獲得經濟活動分布的相關信息，突破現有指標的局限。在測算燈光密度梯度時，本文將采用以下方法：首先，運用Arcgis10.2軟件將全球夜間燈光數據投影到比例尺為1∶200公里的中國地省級地圖上，標記出地圖上每個省域中燈光最亮的點，將它們作為每個省域的經濟中心。通過對比發現，這些點通常是各省的省會城市或中心城市。當然，某些地方存在兩個甚至多個亮點相近的最亮點，對于這些情況我們在穩健性檢驗部分進行了進一步的處理。接著，以這些點為圓心作出不同半徑的圓圈，其半徑取xj{0.25cm,0.5cm,0.75cm...1.5cm,2cm,2.5cm...}。由于每個省域的土地面積不同，并且其地圖形狀各具特點，我們在每個省域內部畫得的圓圈個數也就不一樣。圖3給出了四川省和新疆維吾爾自治區的燈光密度梯度底圖(2013年)。

圖2 以省會城市或中心城市為核心的集聚：基于燈光密度梯度的再測度

圖3 四川省和新疆維吾爾自治區的燈光密度梯度圖數據來源：運用Arcgis10.2繪制。

然后，運用軟件Arcgis10.2將全球夜間燈光數據投影到地圖上，將燈光數據轉化成柵格數據，得到城市每個圓圈內部的平均燈光密度(MEANijt)。于是對于每個省域i在第t年，我們得到了一定組數的平均燈光密度(MEANijt)和它們所對應的圓圈半徑(xijt)。為了得到各省經濟空間分布的分散程度，可以進行回歸估計：

lnMEANijt=α+βlnxijt+εijt

(2)

其中，系數β是省份i平均燈光密度隨著與經濟中心的距離增加而下降的速度，它代表了區域經濟空間分布的分散程度，取絕對值可得到省份i在t時期的燈光密度梯度Grait。 其值越大，表示平均燈光密度從經濟中心向外圍下降得越快，即該省的經濟活動更集中。

2.解釋變量與控制變量

研究設計(一)的解釋變量為高鐵開通，我們采用了兩個口徑來界定：高鐵開通口徑D1,以運行時速超過160公里以上這一標準來認定高鐵，包括售票車次首個字母含G、D、C的列車；高鐵開通口徑D2,以運行時速超過250公里以上這一標準來認定，僅售票車次首個字母為G的列車。此外，我們也引入了以下控制變量：固定投資密度(pinv)，測度了各省的固定資產投資，用全社會固定資產投資占GDP的比例來表示；財政公共支出水平(pgov)，用各省地方財政一般預算支出占GDP的比值度量；外商投資比重(pfdi)，用各省外商投資企業投資總額占GDP的比重計算得出，用以衡量地區對外開放程度；我們也控制了高速公路(highway)的影響。

(三)描述性統計結果

在檢驗高速鐵路是否導致經濟活動向省會城市或中心城市集聚時，重要的機制是高鐵影響高鐵連接的城市之間的要素流動和資源空間再配置。而對于直轄市以及地級市數量較少的省份而言，這個機制可能并不存在。例如，上海市內部各區縣之間并非通過高鐵而是通過地鐵連接的。因此，我們剔除了北京、上海、天津這三個直轄市，以及地級市數量過少的新疆、海南和青海，還有《中國城市統計年鑒》中數據缺失的西藏和港澳臺地區。(1)本文的解釋變量是某省是否開通了高鐵。自2004年發布“鐵路發展中長期規劃”，中國開始大規模建設高鐵網絡。截止2017年底，中國大陸除了寧夏和西藏以外，其他省份都開通了高鐵。重慶的地鐵開通時間為2016年，而本文的樣本范圍為2000-2014年，因此本文樣本并未包括重慶。

變量的描述性統計結果如表3所示，時間跨度為2000-2013年，樣本數為364個。

表3 描述性統計結果

(四)實證結果

基準回歸結果見表4，表中6列均以燈光密度梯度Grait為被解釋變量。模型(1)-(3)和模型(4)-(6)分別為口徑D1和口徑D2對應的估計結果。

從整體上來看，固定效應模型估計結果較好，高鐵變量D1和D2系數均顯著為正，表明開通高鐵帶來了更大的燈光密度梯度，證實了高鐵對區域經濟集聚具有促進作用。采用雙固定效應模型進行因果推斷的結果表明：高鐵開通確實導致各省經濟活動向省會城市或中心城市集聚，強化了大城市的經濟中心地位。這也驗證了本文的假說1：高鐵的開通，導致“人”(中小城市)沒跑過“熊”(省會城市或中心城市)，強化了地區的中心-外圍結構。

表4 兩種口徑下的基準回歸結果

另外，對比寬、窄口徑的回歸結果，發現D1的系數都小于D2的系數，說明當把標號D、C的動車納入高鐵范圍后，高鐵對區域經濟空間集聚的促進效應減弱。產生這一結果可能的原因在于：本文測度的集聚是以各省夜間燈光亮度最亮的點為中心，衡量的夜間燈光兩點以此點向外圍的分散速度。事實上，中國各省還存在“雙子星”的情形：例如江蘇的南京和蘇州，廣東的廣州和深圳。因此，認為選定其中1個點為中心，可能會導致測度的燈光密度梯度存在偏誤。接下來，我們將對“雙子星”情形進行處理，進行穩健性檢驗。

(五)穩健性檢驗

在穩健性檢驗部分，我們整理了樣本區域，發現遼寧省、福建省、廣東省、浙江省、山東省和江蘇省等六省存在“雙子星”城市，這將影響被解釋變量的測度。因此，根據省內其他城市的政府所在地離“雙子星”的距離，本文將這六個省份重新劃分為十二個“類省”區域：大連區域、沈陽區域、福州區域、廈門區域、廣州區域、深圳區域、杭州區域、寧波區域、濟南區域、青島區域、南京區域和蘇州區域；在此基礎上，重新對式(1)進行了回歸，結果用表5表示。

表5 穩健性檢驗結果

從表5可以看出，D1和D2的回歸系數依然顯著為正，與基準回歸結果一致。這也說明，各省經濟中心的選取對實證分析結論沒有產生根本性影響。另外，對比D1口徑和D2口徑的回歸結果可以發現，當將把標號D、C的動車納入高鐵標準后，此時高鐵的開通在推動經濟活動向省會城市或中心城市集聚時的作用更加顯著。

四、研究設計：中小城市的高鐵站點爭奪

研究設計(一)研究了高鐵促進了經濟活動向省會城市或中心城市的集聚。接下來，我們需要回答：既然“人”跑不過“熊”，為何仍奮力奔跑？也就是說，中小城市的高鐵站點爭奪，是不是一個以省內同級中小城市為競爭對手的標尺賽。

(一)模型、變量與數據說明

1.模型設定

本文利用倍差法來識別高鐵開通對中小城市標尺賽的影響。本研究將高鐵建設視作一項“準自然實驗”：將受到高鐵開通沖擊的區域定義為處理組，沒有受到高鐵開通沖擊的區域定義為對照組，考察這兩組在高鐵開通沖擊前后的變化的差值，即為高鐵開通政策沖擊所產生的效果。計量模型的設定仍和式(1)一致。

2.變量說明

3.數據和描述性統計結果

研究設計(二)所使用的數據主要包括三個部分：一是因變量所涉及的夜間燈光數據。利用Arcgis10.2軟件將2000-2013年的全球夜間燈光數據投影到比例尺為1∶200公里的中國地級市地圖上，將燈光數據轉化成柵格數據，進而得到我們所需要的城市i在時間t全年夜間燈光總量Sumi,t；二是地級市高鐵開通時間的數據。本文通過鐵道部披露的數據整理了291個地級市及以上的城市在2000-2014年期間是否開通高鐵以及開通高鐵的具體時間；三是反映城市特征的指標，來源于2001-2015年《中國城市統計年鑒》中“地級及以上城市統計資料”，相應地采用全社會固定資產投資總額(萬元)的對數、從業人員數(萬人)的對數、全市科研支出(萬元)的對數、地方財政預算內支出(萬元)的對數和第二產業從業人員數比第三產業從業人員數來衡量上述的控制變量。

最終，我們整理出2000-2014年291個地級及以上城市的面板數據，并將它作為研究設計(二)的研究樣本，其描述性統計結果如表6所示。

表6 變量的描述性統計結果

(三)實證結果

1.平行趨勢檢驗

倍差法的前提假設條件是被解釋變量的事前趨勢應該是相似的。此時，設定如下模型以檢驗處理組和對照組具有共同趨勢：

(3)

其中，proi,t是平行趨勢檢驗模型的被解釋變量，表示i樣本城市在t時期燈光總量sum占全省(i城市所在省份)的比例。α0為常數項；treati,t-k(m12)是一個二值變量，城市i在第t年開通高鐵，則對于開通年份的前k年，二值變量取1，否則取0，其中k的取值范圍是1到12的整數。νit為隨機擾動項。在這里，我們將面板數據進行了重新排列，或者說是將沖擊發生的年份分次往前推移，以組成新的面板數據。例如，某地區i的高鐵站在2010年開通，當k=1時，則該地區的2009年所對應的treati,t-1取值為1，其他年份的treati,t-1取值為0；當k=2時，則該地區的2008年所對應的treati,t-2取值為1，其他年份的treati,t-2取值為0。以此類推，共形成12個代表沖擊發生的虛擬變量，即形成12組新的面板數據：如果變量treati,t-k的系數估計值均不顯著，那么我們沒有充分的理由認為處理組與對照組存在顯著的事前差異，即本文實證模型滿足平行趨勢假設。否則，不滿足平行趨勢假設。

表7為平行趨勢檢驗的結果，其中方程(1)、(2)和(3)展示處理組和控制組在高鐵開通前6年的差異。可以看出，treati,t-1到treati,t-12的系數均不顯著。所以從檢驗結果上來看，各個地區以燈光總亮度衡量的經濟總量占全省的比例在高鐵開通前，處理組和控制組之間的差異并不顯著，滿足“平行趨勢假設”。這一檢驗結果同時也說明了，“亮光工程”等其他沖擊對處理組和控制組的影響是隨機的，不會影響本文的估計結果。

表7 平行趨勢檢驗結果

2.基準回歸結果

在第二個研究設計中，需要重點高鐵開通是如何影響中小城市經濟總量的相對份額。本文將利用分組的雙重差分計量模型來實現：按照“是否開通高鐵”這一特征，給每個城市用“0-1”變量標記，并且按照年份更新，然后將標記為0的城市作為控制組，標記為1的城市作為實驗組，進而運用雙重差分計量模型來比較這兩個組在開通高鐵這一“政策沖擊”之下的變化。按照這一思路，本文設立了三個樣本組(3)為了強調本文研究對象-“三四線城市”，后文的穩健性檢驗部分將對樣本城市進一步分檔歸類。：樣本組1是包括全國范圍內行政級別在“地級市以上”的城市樣本組，共291個城市；樣本組2是僅僅包括22個省會城市(暫不考慮臺灣省)、5個自治區首府和4個直轄市，共31個中心城市；樣本組3是僅僅包括260個外圍城市，即除去樣本二的剩余城市。此處，我們將260個外圍城市界定為研究設計(二)的研究對象-三四線城市，而中心城市為一線城市。為了進一步強調“三四線城市”這一概念，我們在后文的穩健性檢驗部分，對城市進一步分檔歸類，并做了近一步驗證。

一方面，本文通過對以上三個組別的實證分析，從三個角度去考察高鐵開通這一“政策沖擊”對城市經濟增長的作用力影響的存在性；另一方面，可以通過比較對三個組別的回歸結果，來分析“政策沖擊”對不同類型城市的作用力大小和方向，進而預測這一“政策沖擊”對城市競爭格局的影響。另外，值得注意的是，此處樣本3中外圍城市的因變量proi,t指城市的夜間燈光總量占除去中心城市(即省會城市)之后占該省除去中心城市(即省會城市)之后城市燈光總量的比例。也就是說，樣本組3更強調外圍城市之間的比較。這三個樣本組的基準回歸結果見表8。

表8 基準回歸結果

根據表8的估計結果，從F和t統計量來看，本文模型整體擬合相對較好，所選取的模型和經濟指標對城市經濟增長的解釋力比較高。首先，從整體上來看，虛擬變量D的系數β1在估計結果(1)、(3)和(5)中均在1%的置信水平上顯著為正，這說明：與未開通高鐵的城市相比，高鐵開通城市的燈光總量占全省(i城市所在省份)的比例更高，即在省域內的經濟比重更高；同時，一個城市在開通高鐵之后，其經濟比重也會較開通之前明顯提高。所以，城市內的高鐵開通對于該城市的經濟增長具有明顯的促進作用，提高其在省域內經濟的競爭力。其次，省域中已經開通高鐵站的城市比率OPR的系數在模型的估計結果均中顯著為正，且其大小均大于相應的D系數值，這說明省域內開通高鐵的城市數目或比例與高鐵城市經濟比重呈正向關系。導致這一結果的原因是：高鐵站在省域內的持續增加導致資源流動的加速，同時也強化了城市的競爭性：高鐵站在省域內的持續增加導致了資源向高鐵城市的流動，進而使得高鐵城市的經濟占比進一步上升。并且，這一結論對于中心城市和三四線的外圍城市是一致的：對于中心城市來說，省域內開通高鐵的城市數目與城市經濟比重呈正向關系。這是因為高鐵站在省域內的持續增加，導致了資源向中心城市的集聚，進而使得中心城市的經濟占省域比重進一步上升，而開通高鐵的中小城市境況則相對惡化。

現將三個樣本組的回歸結果進行對比。從全國范圍上來看，城市內部高鐵的開通將會對當地的經濟增長產生正向積極的作用，進一步導致城市經濟占全省的比重提升。但是高鐵開通所帶來的作用力是有內部差異的，比較樣本組2和樣本組3的回歸結果可以看出，雖然虛擬變量D系數的估計值均為正，但樣本組2變量D的回歸系數明顯高于樣本組3。這說明盡管高鐵開通的“政策沖擊”給中心城市和外圍城市的作用力均是正向的，但前者受到的影響明顯更大。

總體來看，本文研究設計(二)的研究結果證明了假說2：即盡管中小城市在高鐵開通后經濟總量占比都降低了，但開通高鐵的中小城市受到的影響相對較輕，對未開通高鐵的城市而言是相對較優的，起到了“兩劣相權得其輕”的作用。也就是說，中小城市爭奪高鐵站，盡管不能“跑得過熊”，但確實可以跑得過“同伴”。

這一實證結果背后隱含著重要的經濟含義：第一，當高鐵在省域內部開通之后，設有高鐵站的城市會率先獲得這一交通技術改進所帶來的紅利的，先進的交通基礎設施降低了貨物的運輸成本，并大大加速了城市之間勞動力的流動以及知識的溢出效應(Fujita et al., 2001；Zheng and Kahn, 2013)，其經濟占全省的比重因此上升；第二，城市間高鐵的開通將會導致企業、生產要素向中心城市的遷移與集聚。所以相比于省會城市和自治區首府(區域內中心城市)，開通高鐵的中小城市(區域內外圍城市)僅僅獲得次優的作用力，表現出經濟占全省比重小幅度地上漲；第三，未開通高鐵的中小城市卻在這場交通基礎設施革命中掉隊了，沒有從中獲得外部效應，甚至成為要素的凈流出地帶。這也正是國外學者所稱為的“過道效應”(Hall, 2009; Preston, 2008)。因此，當中小城市在高鐵站的爭奪戰中勝出，即使會面臨資本、勞動力向省會城市流入的風險，但是會獲得相比于其他同等規模城市更優的處境，其經濟總量占全省的比重上升。中小城市把握時機，爭搶“高鐵效應”，這是中小城市在高鐵時代下競爭性發展的必經之路，也是地方政府官員在“晉升錦標賽”制度之下，不落后于“同輩”的明智之舉。

四、穩健性檢驗

(1)城市分檔。由于中國城市經濟發展格局基本與行政級別高度一致(王賢彬，2010)，所以我們在前文的實證研究部分，直接利用行政級別這一依據將城市為中心城市和外圍城市。但有學者認為，空間經濟學中所討論的中心城市與外圍城市不能僅僅依據行政級別來劃分，它更強調人口和經濟活動在空間上的集聚。所以，本文將依據“城區常住人口”這一指標，將城市重新分為“中心城市”和“外圍城市”兩檔。本文做了兩種劃分的方式：

1.城區常住人口在300萬以上為中心城市，否則為外圍城市。

2.城區常住人口在200萬人以上為中心城市，否則為外圍城市(4)本文對城市分檔的方式是參考《國務院關于調整城市規模劃分標準的通知》(2014年頒布)的標準。。

表9中的回歸(2)-(5)給出了兩種劃分方式下的回歸結果。城市重新分檔的回歸結果，消除了上述擔憂，直接支持了高鐵開通刺激了城市經濟競爭能力這一結論，并且中心城市比外圍城市受到的作用力更大。

(2)采用GDP數據。盡管本文至此已經較為穩健地發現高鐵開通對城市經濟競爭能力的促進作用，但是本文依然采用城市GDP這一傳統的數據替代燈光數據，重復基準回歸部分的實驗，以確保本文研究結果的穩健性。結果如表9中(6)和(7)所示，解釋變量系數的估計值出現了變化，這是夜間燈光數據與城市GDP統計數據之存在統計學上的非線性關系，其中的擾動項跟城市本身的發展結構和經濟基礎有關(5)例如，特大城市的城市道路更密集，并且有24小時商店，工作生活的持續時間大于中小城市，南北生活習慣不同，也都會導致這一結果。(Henderson，2012)。但是其顯著性水平沒有明顯差異，可以認定本文的研究結果較為穩健。

表9 穩健性檢驗結果

(3)重新設定控制組。盡管我們在表7進行了平行趨勢檢驗，但仍不能排除的一個問題是處理組和控制組之間的經濟互動。例如，當某個城市開通高鐵且這一高鐵站離臨近的另一個城市也較近時，高鐵帶來的外部性也會促進資源向臨近城市的集聚。也就是說，盡管臨近城市未開通高鐵，但也享受到了高鐵開通帶來的沖擊。這一問題的存在，會導致估計結果捕捉到的效應會受到低估。因此，我們也重新選擇了控制組：將未開通高鐵城市且和開通高鐵不相鄰的城市作為控制組。此時，估計結果用表10表示如下：

表10 穩健性檢驗：重新選擇控制組

可以看出，在重新選定控制組后，表10的估計結果和表8是類似的，都再次驗證了外圍城市爭奪高鐵站點的動機：盡管高鐵會導致經濟活動更多集中在中心城市，但開通高鐵的外圍城市相較于未開通高鐵的外圍城市而言，其經濟總量占全省的相對比重會增加，也即“跑不過熊，但跑過了同伴”。

五、研究結論與政策建議

高鐵重塑了經濟空間地理，強化了大城市的經濟中心地位，固化了經濟空間的“中心—外圍”格局。為了回答高鐵在強化經濟空間“中心-外圍”這一基礎事實下，中小城市的高鐵站點爭奪戰為何會發生，本文基于夜間燈光數據、倍差法等識別手段，提出并檢驗了中國高鐵站點爭奪的“人熊賽跑”邏輯。

本文研究發現：(1)高鐵的開通，導致經濟活動向省會城市或中心城市的空間集聚。連接省會城市與中小城市的高鐵，起到了虹吸作用，導致要素在以省會城市或中心城市為核心的區域更集中，區域的經濟分散程度降低；(2)開通高鐵的城市，都能帶來相對于同級城市更高的經濟份額。當高鐵在省域內部開通之后，設有高鐵站的城市會率先獲得這一交通技術改進所帶來的紅利，開通高鐵的城市迅速從中獲益，其經濟總量占全省的比重因此上升；(3)盡管高鐵導致了要素和資源向省會城市或中心城市，但中小城市的高鐵站點爭奪站是一個“人熊賽跑”邏輯：不求“跑得過熊”，但可以跑得過同級的競爭對手。相比于省會城市和中心城市而言，開通高鐵的中小城市僅僅獲得次優的作用力，表現出經濟占全省比重漲幅較小。而未開通高鐵的中小線城市，卻在這場交通基礎設施革命中掉隊，沒有從中獲得正外部性，甚至成為要素的凈流出地帶。因此，高鐵的站點爭奪戰，實質是一場地方政府為了不輸同伴的“人熊賽跑”故事。

高鐵站點爭奪，是地方標尺賽下的最優選擇。但從全國看，在更為強調區域協調發展的新理念下，應跳出地方利益的藩籬，從國家高度調和高鐵設站的利益糾葛，避免無謂的資源爭奪和純粹的經濟活動空間轉移，從資源空間配置效率以及公平視角來進行合理的站點規劃。首先，需要加快建立高鐵設站的系統合理經濟效應評估體系。高鐵作為綜合交通體系和現代化經濟體系建設的重要支撐，在評估其經濟社會效益時要“跳出高鐵看高鐵”，避免高鐵的集聚效應造成的區域非均衡發展。其次，在要素和資源向省會城市或中心城市集聚的背景下，應加強研究防范高鐵網絡擴張導致中小城市產業空心化帶來的經濟社會可持續發展風險。深入推進區域協同發展戰略，促進區域內大城市和中小城市融通發展，著力構建錯位發展格局。最后，高鐵網絡的未來拓展和升級規劃中，把協調和共享理念放在更為重要的位置上。在下一階段的高鐵建設中，有必要、有條件將發展和共享理念放在高鐵站點設立的優先位置，貫徹落實“兼顧經濟效益和社會效益，兼顧效率公平”，支撐和引領大中小城市協同的新型城鎮化發展。