姜亞鵬,孫 萌
(昆明理工大學a.東盟研究中心,云南 昆明 650093;b.管理與經濟學院,云南 昆明 650031)
迅猛發(fā)展的中國高鐵建設引起世人注目。 2008年京津城際鐵路的開通標志著中國進入高鐵時代,最近數年中國高鐵年均投產3500 公里,部分線路實現世界唯一的350 公里時速商業(yè)運營, 向世人展示了名副其實的中國速度(1)。 經濟活動的空間分布取決于生產要素的分布, 其中交通設施又是影響生產要素分布的重要因素。高鐵在方便民眾出行、提高貨物運輸效率的同時也在默默影響著區(qū)域間資本流動,進而影響各地經濟發(fā)展。 中國地域遼闊,東西部地區(qū)地理跨度較大,自然資源存量差異明顯,經濟發(fā)展不平衡顯著。 高鐵在提高區(qū)域之間可達性的同時促進著區(qū)域間的交流,通過降低流動成本的途徑,提升要素流動速度,從而引致資本跨區(qū)流動(2)。
本文主要結構如下,在文獻回顧與假設生成的基礎上,首先介紹研究設計框架;其次,以全國高鐵建設為準自然實驗,運用雙重差分模型考察高鐵開通對區(qū)域資本流動影響的存在性。 本文可能的邊際貢獻在于:一是從區(qū)域資本視角展開的研究可能更便于為宏觀干預提供理論支撐。 本文將區(qū)域資本流動定量化以此構建區(qū)域資本流動影響因素,顯著有別于既有研究從企業(yè)視角展開的研究。 二是以準自然實驗為主的檢驗策略能大程度貼近高鐵開通對區(qū)域資本流動影響存在性的現實特征。 本文以準自然實驗法替代基于面板數據的時間序列檢驗,利用雙重差分法結合空間計量檢驗,多角度考察高鐵開通對區(qū)域資本流動影響的存在性,有助于提升研究結論的可靠性。
作為重要的國家交通基礎設施,高鐵與資本流動關系緊密。 胡佛的運輸費用理論最早區(qū)分了隨距離變化的運輸費用和不隨距離變化的場站費用,提供了交通基礎設施影響要素流動的雛形。 任曉紅在對中國省際資本流動影響因素的實證分析中發(fā)現交通基礎設施存量對資本流動具有影響作用(3)。 在作用機理方面,王垚、年猛發(fā)現,高鐵開通對國家產生收縮效應,縮短了區(qū)域間距離,同時顯著提高要素流動速度(4)。進一步的研究則發(fā)現,交通基礎設施建設存在經濟分布效應, 它不僅能推動經濟發(fā)展,促進要素空間上的轉移,而且會提高高鐵沿線區(qū)域的經濟聯系強度(5-6)。
因而,我們猜測,作為區(qū)域間經濟聯系的重要表征,區(qū)域資本流動也應有類似結論,李欣澤就曾從企業(yè)角度強調,高鐵開通可以促進資本要素流動,優(yōu)化要素在各企業(yè)間的配置(7)。 交通基礎設施影響資本流動的既有研究多關注了資本流動規(guī)模, 但對流動方向與速度關注較少。資本流動規(guī)模測算方面,資本流動方向和規(guī)模相關研究開始較早,Feldstein 和Horioka 的儲蓄-投資模型(簡稱F-H 模型)通過考察投資和儲蓄關系推算了跨區(qū)域資本流動規(guī)模(8)。嚴浩坤利用F-H 模型測算中國區(qū)域資本流動的規(guī)模(9)。 郭金龍根據“物隨錢走”理論,運用各省貨物進出口凈值減去對國外出口商品凈值, 測算各省商品流動方向和規(guī)模(10),本文也將參考郭金龍的方法對資本流動進行測算。 僅見的交通基礎設施對資本流動程度和流向影響的研究中, 馬光榮等基于上市公司異地投資的數據考察發(fā)現, 交通基礎設施建設促進企業(yè)資本由中小城市流入大城市(11)。據此,本文提出如下假設:
假說:高鐵通車對區(qū)域資本流動帶來正向影響。
本研究按照因果聯系的邏輯展開,以下是關鍵環(huán)節(jié)的研究設計。
由于高鐵開通前各城市已存在市場及產業(yè)發(fā)展和相關其他政策實施的不同差距,使用工具變量法難以找到滿足條件的工具變量。 而使用斷點回歸方法進行評估時,部分省份難以觀測到關鍵變量是否真正受到政策干預。 又因傾向匹配法更適用于截面數據,而本文需要觀測全國各省份高鐵開通后的前后變化,數據方面不適用傾向匹配法。 因此,本文利用雙重差分檢驗法(DID)。 高鐵開通對區(qū)域資本流動的影響主要來自兩部分:一部分是由時間自然流動而形成的“時間效應”;另一部分是由于高鐵建成通車而引起的“政策處理效應”。 本文將高鐵開通視為一項在全國范圍內推行的“準自然實驗”政策,由于不同省市開通高鐵時間不一致,傳統DID 無法滿足需求。 參考陸鳳芝等的研究方法(12),本文決定采用多期DID 方法進行評估。 模型設定如式(1)。
其中下標i 表示各個地級市,t 表示年份。 scfit表示地區(qū)資本流動規(guī)模;Dccit表示因省份而異的虛擬變量,若省份i 在t 年開通高鐵,則表示該城市進入處理期,后期取值均為1,否則取值為0;其中系數β1表示高鐵開通對地區(qū)資本流動規(guī)模的影響;μi為引入個體固定效應,能夠反映資本流動規(guī)模變化的個體異質性;λt為引入時間固定效應, 能夠反映資本流動規(guī)模的時間效應。 controlit為控制變量;εit為隨機干擾項。
1.被解釋變量為地區(qū)資本流動規(guī)模(scfit)。 地區(qū)貨物與服務凈流出值減去地區(qū)對外貿易凈出口額所得值即為國內外省居民對本省貨物和服務消費額,即本區(qū)域資本流動規(guī)模。 當區(qū)域資本流動規(guī)模值為正數時, 表示國內外省地區(qū)居民對本省地區(qū)的消費大于本省居民對省外地區(qū)消費, 即本省有外省資本凈流入。 反之,當區(qū)域資本流動規(guī)模值為負數時,即本省向外省地區(qū)資本凈流出。因此我們認為,商品的流動和資金流動是相反的,根據貨物流向及其凈值,可以間接地推斷出反向的資金流向及其規(guī)模。
2.核心解釋變量高鐵開通事件(Dccit)。 本文以因省份而異的虛擬變量高鐵開通事件沖擊(Dccit)衡量高鐵開通前后對區(qū)域資本流動規(guī)模的影響情況。體現高鐵開通對資本流動規(guī)模的政策處理效應,并以此作為模型的核心解釋變量。
3.控制變量。(1)政策影響(govit)。政府是否出臺相關政策支持高鐵建設和地方經濟發(fā)展對地區(qū)資本流動有著重要影響,本文以政府財政支出與地區(qū)生產總值的比值表示。(2)市場規(guī)模(marit)和產業(yè)結構(indit)。
截至2020 年中國已有29 個省份、共計200 余城市開通了高鐵線路。 因而, 本文所考察樣本為2002—2020 年的中國省級面板數據。在剔除了與外省沒有鐵路交集的海南省以及尚未開通高鐵的西藏自治區(qū)后,共包括29 個?。ㄊ校⒆灾螀^(qū)。 高鐵相關數據采自《中國鐵路年鑒》、12306 網站等權威網站,其他相關數據來自《中國統計年鑒》《中國區(qū)域經濟統計年鑒》及《中國海關統計年鑒》1其中所涉及的部分缺失數據,通過線性插值法進行估算補齊。。
區(qū)域資本流動規(guī)模測算是區(qū)域經濟發(fā)展中始終熱門的話題,在測算方法的選擇上,主要采用的是Feldtsein 和Hofiokao 提出的儲蓄-投資模型 (簡稱F-H 模型)。 旨在通過地區(qū)的儲蓄率與投資率之差推算區(qū)域資本流動的規(guī)模,但該模型僅能測算區(qū)域資本流動大概規(guī)模, 無法有效顯示流動方向,并不完全滿足本研究的需要。 為判斷各地區(qū)的資本流動規(guī)模和流動方向,本文采用郭金龍等提出的“錢隨物走”的測算邏輯,通過貨物與服務在國內的凈流出額反推資本的凈流入。 考慮到2004 前統計年鑒中還未對貨物和服務凈流出作出特定分類,僅有貨物和服務凈出口一值,雖數值定義中存在一定差異, 貨物與服務凈流出一值覆蓋范圍比后者更廣,因而將2004 年前年鑒中貨物和服務凈出口統一認為貨物和服務凈流出。 同時,在部分無法直接搜集到貨物與服務凈流出數據的省份中,使用反推法得出相關數據并據此繪制全國省際資本流動規(guī)模形如圖1。

圖1 全國省際資本流動規(guī)模
圖1 顯示,全國范圍內,各省份資本流動規(guī)模從首列高鐵開通后到2020 年整體趨勢為省內資本流出變?yōu)橥馐≠Y本流入或省內資本流出規(guī)模變小。其中2020 年廣東省、河南省、遼寧省、黑龍江省、江蘇省、上海市、河北省和北京市共八個省或直轄市為資本凈流入地區(qū),這些省市自治區(qū)大多集中在中國的東部和東北部地區(qū)。 其余區(qū)域大多為資本凈流出地區(qū),其中中國中部地區(qū)部分區(qū)域流出規(guī)模逐年減弱, 說明該區(qū)域所接受的外省資本流入規(guī)模增加。 西部地區(qū)由于地理位置及資源環(huán)境等問題影響,一直以來都是資本凈流出區(qū)域,但規(guī)模上有一定程度減少。
雙重差分模型檢驗因果關系最重要的前提就是政策影響前后的變化趨勢相同,為此需要檢驗政策執(zhí)行時間節(jié)點前處理組城市和對照組城市在區(qū)域資本流動方面的變化趨勢相同,是否因政策執(zhí)行后才受到影響而發(fā)生改變。 本文定義政策執(zhí)行前五年時間虛擬變量分別為t-1、t-2、t-3、t-4、t5,并將政策執(zhí)行后十年的時間虛擬變量表示為t+1、t+2、t+3、t+4 ......。 將上述時期的虛擬變量進行回歸分析,結果如圖2 所示,整體上看高鐵政策實行前后處理組和對照組的變化趨勢相似,都呈現先小幅下降后上漲的趨勢。 雖然在高鐵開通前后的相關系數都為正, 但可以明顯看出高鐵開通后1—4 年的系數比開通前1—4 年的系數大, 表明高鐵促進區(qū)域資本流動的趨勢擴大了。

圖2 平行趨勢檢驗圖
首先進行基準回歸,逐步引入個體固定效應和時間固定效應的檢驗結果如表1。 結果顯示省際高鐵的開通對資本流動有正向影響, 通過了1%水平的顯著性檢驗。 即增加外省資本向本省流入,表示高鐵開通對于省域資本流動來說具有虹吸效應,與先前假設一致。模型3、模型4 和模型5 為逐步引入控制變量的回歸結果, 交互項的估計系數在1%的水平上顯著為正。 這些結果均可證明高鐵開通后,資本流動規(guī)模受到正向影響。 在引入所有控制變量和控制個體固定效應、 時間固定效應的模型5 中,效應系數為67.758,說明在控制時間和個體以及各控制變量后,高鐵開通對資本流動規(guī)模的正向影響仍處于較為理想的水平。

表1 基準回歸結果
表1 中第五列結果證明本文假設成立,高鐵開通對區(qū)域資本流動產生正向影響。 在控制變量中,市場規(guī)模變量影響顯著且影響系數最大,說明在通過高鐵通車影響區(qū)域資本流動的地區(qū)中,市場規(guī)模越大即地區(qū)人均GDP 與全國人均GDP 的比值越大,則該地區(qū)高鐵通車對區(qū)域資本流動規(guī)模的影響越明顯;反之,則影響越不明顯。 產業(yè)結構的影響系數排名第二,地區(qū)第三產業(yè)產值占地區(qū)生產總值的比值越大, 則高鐵開通對資本流動的影響越明顯。另外,控制變量中政策變量對實驗結果影響不顯著且影響系數較小,說明地區(qū)的對于外資流動的政策制度對于外資流動的影響并不十分顯著,至少在市場規(guī)模、產業(yè)結構和相關政策這三個控制變量中是最不明顯的一個。 但是對于外資的相關政策制定雖然在本次實驗中控制效果不顯著,并不說明政策不重要, 一些政策的制定是區(qū)域外資流入的基本,只有政策允許才能將外資引入本區(qū)域。 實驗結果說明,地區(qū)在發(fā)展中通過開通高鐵促進資本流動的同時,也不能忽視地區(qū)市場規(guī)模和產業(yè)結構這兩個控制變量的影響情況。 在計劃開通高鐵時,也應該注重發(fā)展區(qū)域的整體市場規(guī)模和第三產業(yè),這樣才能實現高鐵開通對區(qū)域資本流動的影響最大化。 回歸結果說明, 高鐵作為當今較受歡迎的交通方式,在一定程度上影響了區(qū)域資本的流動方向,高鐵的開通可以吸引外部資本流入,從而推動區(qū)域經濟更好的發(fā)展。
為檢驗高鐵開通對中國不同地區(qū)的資本流動規(guī)模影響情況,本文參考高波的方法,分別對東、中、西三個區(qū)域的影響情況進行回歸分析, 分析結果如表2 所示。 回歸結果顯示,高鐵開通對中國東部地區(qū)和中部地區(qū)資本流動規(guī)模產生較強正向影響。 其中東部地區(qū)由于大部分省份位于中國臨海區(qū)域, 該區(qū)域受到改革開放等國家政策的強烈影響, 高鐵開通時間較早線路也較多, 經濟發(fā)展在全國范圍內處于領先水平。 高鐵的開通無疑是在原本的經濟發(fā)展水平上錦上添花,以此吸引了更多其他地區(qū)的資本流入。中部地區(qū)的大部分省份都與多個其他省份相連,交通便利對中部地區(qū)來說更為重要, 高鐵的開通增加了各省份間的聯系。從回歸結果中可看出,高鐵開通對中部地區(qū)的資本流動也帶來了一定的正向影響,這一結果也能夠說明交通基礎設施存量的增加能抑制所在地資本的流出。 中國西部地區(qū)由于地理環(huán)境多處于高原山地, 經濟發(fā)展一直處于全國相對落后的水平,資本不能很好地在本地開展活動。 因此,高鐵開通對西部地區(qū)的資本流動規(guī)模產生了負向影響。高鐵開通方便各生產要素東西互通的同時,西部地區(qū)的資本也被其他區(qū)域所吸引, 從而導致更多的資本向外流動。至今西部地區(qū)開通的高鐵線路較少,開通時間相對較晚, 交通便利度的提升相對而言還不明顯。相信在未來高鐵線路增加后,西部地區(qū)的眾多特色產業(yè)可以吸引更多的資金流入。

表2 異質性分析結果
當前,中國正處于“高鐵”時代,全國九成以上省份開通高鐵,高鐵軌道從東部沿海到西部欠發(fā)達地區(qū)次第鋪開,高鐵里程遠超世界其他國家,高鐵已經成為大眾出行的重要方式。 本文選擇高鐵開通這一外生沖擊,構造“準自然實驗”,以2002—2020年中國29 個省級面板數據作為研究樣本, 從地理區(qū)域的異質性角度探究高鐵開通對區(qū)域資本流動的效應。 研究結論如下:第一,從全國視角來看,高鐵開通能夠促進中國區(qū)域資本流動,提高外省向本省的資本流入規(guī)模。 第二,異質性分析結果表明,由于地理位置和地理環(huán)境的影響,中國東部和中部地區(qū)高鐵開通對區(qū)域資本流動具有正向影響,但對西部地區(qū)卻存在較小的負向影響。 其中存在不少歷史因素的影響, 如西部地區(qū)經濟發(fā)展的開始時間較晚,歷史上西部地區(qū)在全國層面都較為落后。 而東部地區(qū)完全不同,受改革開放等國家經濟建設政策影響,東部地區(qū)有較多的資本存量,高鐵開通的交通設施變化更能促進、吸引外省資本流入。
本文為高鐵開通對資本流動的影響效應檢驗和機制檢驗提供了新的經驗, 所得結果具有啟示性,就此提出以下建議:加速推進高鐵建設,連通全國各個城市。 高鐵以準時高速的優(yōu)點排行在當今人們出行的交通方式前列,高鐵帶來的便利性和可達性讓各區(qū)域間生產要素加速流通,促進了區(qū)域間的交流與合作,推動區(qū)域經濟發(fā)展。 未開通高鐵的西部省份不太能夠吸引資本進入,進而影響區(qū)域的經濟發(fā)展狀況。 而東部和中部省份在省外資本的推動下經濟得到更加高效快速地發(fā)展,在高鐵影響下區(qū)域間更能夠協調友好的發(fā)展。 中國各省應利用好“高鐵效應”,因地制宜地制定本土發(fā)展計劃,振興區(qū)域經濟。 各省要根據自身需求規(guī)劃高鐵建設。 要考慮自身資源情況, 制定適合自身發(fā)展的高鐵線路,促進省內資源的輸出和省外資源的引入,最終達到高鐵效益最大化。 同時,應考慮其他區(qū)域的資源情況,均衡跨區(qū)域的資源配置,使區(qū)域經濟在良性循環(huán)中受益,為推動區(qū)域協調發(fā)展提供支持。
注釋:
(1)鮑曉靜,呂巖威,李亞超.高鐵開通降低現金股利水平了嗎?[J].投資研究,2020(11):46-58.
(2)姚震宇,張松林,陳孝琳.高鐵開通對城市人口變化、流量經濟集聚的影響[J].河海大學學報(哲學社會科學版),2021(06):70-76+101+111.
(3)任曉紅,張宗益,余元全.中國省際資本流動影響因素的實證分析[J].經濟問題,2011(01):31-35.
(4)王垚,年猛.高速鐵路帶動了區(qū)域經濟發(fā)展嗎?[J].上海經濟研究,2014(02):82-91.
(5)張克中,陶東杰.交通基礎設施的經濟分布效應——來自高鐵開通的證據[J].經濟學動態(tài),2016(06):62-73.
(6)王姣娥,焦敬娟,金鳳君.高速鐵路對中國城市空間相互作用強度的影響[J].地理學報,2014(12):1833-1846.
(7)李欣澤,紀小樂,周靈靈.高鐵能改善企業(yè)資源配置嗎?——來自中國工業(yè)企業(yè)數據庫和高鐵地理數據的微觀證據[J].經濟評論,2017(06):3-21.
(8)Feldstein,M.and Horioka,C.Domestic Saving and International Capital Flows[J]. Economic Journal,1980,90(2):314 -329.
(9)嚴浩坤.資本區(qū)際流動的動因與效應分析[J].中國流通經濟,2008(06):31-33.
(10)郭金龍,王宏偉.中國區(qū)域間資本流動與區(qū)域經濟差距研究[J].管理世界,2003(07):45-58.
(11)馬光榮,程小萌,楊恩艷.交通基礎設施如何促進資本流動——基于高鐵開通和上市公司異地投資的研究[J].中國工業(yè)經濟,2020(06):5-23.
(12)陸鳳芝,王群勇.高鐵開通對城市經濟發(fā)展質量的影響及作用機制[J].城市問題,2020(10):56-67.
(13)Aschauer David Alan. Is public expenditure productive?[J].Journal of Monetary Economics, 1989, 23(2) : 177-200.
(14)Zhigang Li and Hangtian Xu. High-speed railroads and economic geography: Evidence from Japan[J]. Journal of Regional Science, 2018, 58(4) : 705-727.
(15)馬光榮,程小萌,楊恩艷.交通基礎設施如何促進資本流動——基于高鐵開通和上市公司異地投資的研究[J].中國工業(yè)經濟,2020(06):5-23.
(16)卞元超,吳利華,白俊紅.高鐵開通、要素流動與區(qū)域經濟差距[J].財貿經濟,2018(06):147-161.
(17)唐可月,姜昱汐.高速鐵路對站點城市及區(qū)域經濟影響的異質性分析[J].財經問題研究,2021(12):58-65.
(18)蔡翼飛,劉春雨,馬佳麗.區(qū)域資本流動估算及其影響因素分析[J].勞動經濟研究,2017(04):83-110.
(19)余壯雄,楊揚.市場向西、政治向東——中國國內資本流動方向的測算[J].管理世界,2014(06):53-64.