劉沖 諸宇靈

一、引言

自2008 年中國第一條高速鐵路京津城際高速鐵路開通運(yùn)營以來，我國快速建成了全球規(guī)模最大、運(yùn)營速度最快的高速鐵路網(wǎng)絡(luò)。截至2017 年，我國的高速鐵路（簡稱高鐵）總營業(yè)里程已達(dá)25164 公里，全年高鐵客運(yùn)量達(dá)175216 萬人，旅客周轉(zhuǎn)量達(dá)5875.6 億人公里（見表1）。根據(jù)國家發(fā)改委發(fā)布的《中長期鐵路網(wǎng)規(guī)劃》（規(guī)劃期2016-2025 年，展望至2030 年），到2025 年，我國高速鐵路規(guī)模要達(dá)3.8 萬公里左右，展望到2030 年，要“形成以‘八縱八橫’主通道為骨架、區(qū)域連接線銜接、城際鐵路補(bǔ)充的高速鐵路網(wǎng)”。相較于其他交通工具，高鐵具有耗時少、能耗低、載客量大、正點(diǎn)率高等優(yōu)勢，極大降低了區(qū)域之間的運(yùn)輸成本以及旅客通行的時間成本，高速鐵路網(wǎng)的布局建設(shè)將有助于區(qū)際之間更高效便捷地聯(lián)通。

高鐵的開通增強(qiáng)了我國各區(qū)域間的聯(lián)系，表1 數(shù)據(jù)表明，近十年來中國高速鐵路的營業(yè)里程已由2008 年的672 公里增長至2017 年的25164 公里，高速鐵路占全國鐵路營業(yè)里程的比重也由0.8%攀升至19.8%。在進(jìn)一步增強(qiáng)區(qū)域間聯(lián)系的同時，高鐵作為一項(xiàng)重要的交通工具在加快勞動力等要素的流動方面也起著日益重要的作用。截至2017 年，中國高鐵的年客運(yùn)量已達(dá)175216 萬人，占鐵路客運(yùn)總量的56.8%，旅客周轉(zhuǎn)量達(dá)5875.6 億人公里，占鐵路客運(yùn)周轉(zhuǎn)量的比重由2008 年0.2%提高至43.7%。

表 1 中國高鐵的發(fā)展（2008-2017）

交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)不容忽視（Fernald，1998；Duranton and Turner，2011；Donaldson，2018），特別是對中國而言，交通基礎(chǔ)設(shè)施的高速發(fā)展在我國過去的“經(jīng)濟(jì)增長奇跡”中扮演了非常重要的角色（Bai and Qian，2010；張學(xué)良，2012；劉沖和周黎安，2014）。當(dāng)前，我國正處于發(fā)展的重要戰(zhàn)略機(jī)遇期，同時也面臨著諸多挑戰(zhàn)相疊加的復(fù)雜環(huán)境，隨著我國經(jīng)濟(jì)由高速增長轉(zhuǎn)向中高速、高質(zhì)量增長階段，創(chuàng)新對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要性日益凸顯，國家頂層設(shè)計以及相關(guān)政策的改革措施也日益強(qiáng)調(diào)構(gòu)建適宜創(chuàng)新的社會及市場環(huán)境。

作為中國當(dāng)前重要的交通工具，高鐵在技術(shù)擴(kuò)散和知識流動方面起了重要作用。高鐵具有對人力資本的運(yùn)輸效應(yīng)，能夠加快勞動力等要素的流動。更為重要的是，高鐵的開通能夠通過擴(kuò)大市場規(guī)模，增強(qiáng)城市對高級人才的吸引力，促進(jìn)高技能勞動力的跨區(qū)域流動（杜興強(qiáng)和彭妙薇，2017；吉赟和楊青，2020），為高技能勞動力與企業(yè)間的匹配搭建橋梁，進(jìn)而產(chǎn)生創(chuàng)新要素流動效應(yīng)。由于這些高技能勞動力本身是知識溝通和技術(shù)創(chuàng)新的重要載體，他們在區(qū)域間的流動能夠進(jìn)一步加快技術(shù)擴(kuò)散和知識流動，從而提升區(qū)域創(chuàng)新水平（卞元超等人，2019）。在我國經(jīng)濟(jì)新常態(tài)的大背景下，高鐵建設(shè)能否進(jìn)一步盤活各主體的創(chuàng)新潛力與活力，為創(chuàng)新驅(qū)動下我國新的“經(jīng)濟(jì)增長奇跡”提供動力，尤其是伴隨著兩地間高鐵的開通，區(qū)域間的技術(shù)擴(kuò)散和知識流動究竟發(fā)生了怎樣的變化？這些變化又會通過何種機(jī)制發(fā)揮作用？解決這些問題，有助于為國家的頂層設(shè)計提供思路，進(jìn)一步提高技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動作用。

本文首先電子化了2010-2015 年《全國鐵路旅客列車時刻表》，得到每年每個地級市層面的高鐵是否開通信息，利用地級市層面的專利信息構(gòu)造區(qū)域技術(shù)相似度的指標(biāo)，借助高鐵的快速發(fā)展這一自然實(shí)驗(yàn)，從知識流動的視角，刻畫兩地間高鐵開通對技術(shù)擴(kuò)散的影響及其作用機(jī)制。我們的研究發(fā)現(xiàn)，高鐵建設(shè)顯著地促進(jìn)了以技術(shù)相似度為表征的地區(qū)間技術(shù)擴(kuò)散，這一結(jié)論在考慮了異常值和車次等問題之后依然穩(wěn)健。結(jié)合專利引用數(shù)據(jù)的機(jī)制分析發(fā)現(xiàn)，高鐵的開通帶來了區(qū)域間的知識外溢，即兩地間專利引用數(shù)量增加，從而提高了地區(qū)間的技術(shù)相似度。異質(zhì)性分析則表明，經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對落后地區(qū)的學(xué)習(xí)效應(yīng)更加明顯。

本文的貢獻(xiàn)主要體現(xiàn)在兩個方面：第一，已有研究更多關(guān)心交通基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域本身的影響，而忽略了對區(qū)域間要素流動的影響。我們的研究是對已有文獻(xiàn)的重要補(bǔ)充。第二，技術(shù)擴(kuò)散的過程比較難以度量，本文結(jié)合專利大數(shù)據(jù)，給出了一個較好的度量指標(biāo)，并且通過專利引用信息，對機(jī)制進(jìn)行了檢驗(yàn)，也是首次填補(bǔ)了相關(guān)文獻(xiàn)的空白。

文章接下來的部分安排如下：第二部分梳理了相關(guān)文獻(xiàn)，第三部分說明數(shù)據(jù)基本情況和處理過程，第四部分描述計量模型并解釋基線回歸結(jié)果，第五部分為穩(wěn)健性檢驗(yàn)，第六部分檢驗(yàn)了高鐵開通的動態(tài)效應(yīng)，第七部分進(jìn)行異質(zhì)性分析并對影響渠道做進(jìn)一步探討，最后總結(jié)全文。

二、文獻(xiàn)綜述

交通、能源和信息基礎(chǔ)設(shè)施具有明顯的規(guī)模經(jīng)濟(jì)和網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，能夠產(chǎn)生正向的溢出效應(yīng)（劉生龍和胡鞍鋼，2010），交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在世界各國的工業(yè)化和城市化進(jìn)程中扮演著重要的角色，其對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的貢獻(xiàn)不容忽視（Aschauer，1989；Fernald，1998；Duranton and Turner，2011；Donaldson，2018）。而大量針對中國交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的實(shí)證研究也指出，無論是從宏觀層面的經(jīng)濟(jì)指標(biāo)來看，還是從微觀數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，都能發(fā)現(xiàn)交通基礎(chǔ)設(shè)施投資對中國經(jīng)濟(jì)增長具有正向促進(jìn)作用（劉生龍和胡鞍鋼，2011；張學(xué)良，2012；李涵和唐麗淼，2015；歐陽艷艷和張光南，2016）。自2008 年京津城際高鐵開通以來，大規(guī)模的高鐵投資建設(shè)迅速提升了我國路面交通系統(tǒng)的運(yùn)輸效率和現(xiàn)代化水平。有關(guān)高鐵建設(shè)對一國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，大多數(shù)研究認(rèn)為高鐵的開通有效促進(jìn)了地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展（Amos 等，2010；劉志紅和王利輝，2017；Ke et al.，2017）。董艷梅和朱英明（2016）運(yùn)用PSM-DID 方法發(fā)現(xiàn)高鐵的開通能夠促進(jìn)所在城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，并且顯著提高了中東部地區(qū)的城市就業(yè)率。

國內(nèi)外大量學(xué)者從不同角度出發(fā)探討了交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展產(chǎn)生影響的作用機(jī)制。Duranton 和Turner（2012）利用不同年份的州際高速公路與鐵路構(gòu)建工具變量，發(fā)現(xiàn)修建高速公路能通過減少交通成本、促進(jìn)地區(qū)就業(yè)來提升城市人口數(shù)量；黃張凱等（2016）探討了高鐵修建對經(jīng)濟(jì)運(yùn)行效率的影響，發(fā)現(xiàn)高鐵的開通能夠通過減少溝通成本來提高資本市場的定價效率；Xu（2017）指出中國高鐵的建設(shè)將通過提高企業(yè)間匹配效率、減少人口流動成本來促進(jìn)出口的增長以及社會福利的提高；趙靜等（2018）通過驗(yàn)證高鐵開通對股價崩盤風(fēng)險的影響，指出高鐵的開通促進(jìn)了信息的跨地區(qū)流動。

一些學(xué)者的研究已經(jīng)開始關(guān)注交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對創(chuàng)新活動的影響及其可能的作用渠道。Lin 等（2015）發(fā)現(xiàn)修建高鐵使得國外先進(jìn)技術(shù)被引入我國國內(nèi)，隨之產(chǎn)生的知識外溢能夠促進(jìn)區(qū)域相似技術(shù)的創(chuàng)新。與此同時，交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善有助于促進(jìn)人員的流通，能夠?yàn)檫M(jìn)入市場提供有利的條件，使得企業(yè)更愿意將工作任務(wù)外包或是與其他企業(yè)進(jìn)行合作，從而促進(jìn)了技術(shù)研發(fā)與創(chuàng)新（Bernard，Moxnes and Saito，2015；Charnoz，Lelarge and Trevien，2018）。更為重要的是，高鐵的開通能夠通過擴(kuò)大市場規(guī)模，增加企業(yè)數(shù)量和規(guī)模，增強(qiáng)城市對高級人才的吸引力，從而促進(jìn)高級人才的跨區(qū)域流動（杜興強(qiáng)和彭妙薇，2017；吉赟和楊青，2020）。由于這些高技能勞動力本身是知識溝通和技術(shù)創(chuàng)新的重要載體，他們在區(qū)域間的流動能夠進(jìn)一步加快技術(shù)擴(kuò)散和知識流動，從而提升區(qū)域創(chuàng)新水平（卞元超等，2019）。Agrawal 等（2017）指出，高速路的建設(shè)不會導(dǎo)致區(qū)域間就創(chuàng)新活動展開零和博弈，而是會通過人口流動、信息傳播等方式提高區(qū)域創(chuàng)新水平。另外，高鐵的開通會提高企業(yè)家對于創(chuàng)新和知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)重要性的認(rèn)識，通過開拓新的創(chuàng)新資源以及市場規(guī)模效應(yīng)來促進(jìn)周邊地區(qū)企業(yè)創(chuàng)新，這一作用會隨著時間的推移而增加，并從工藝創(chuàng)新逐步轉(zhuǎn)變?yōu)楫a(chǎn)品創(chuàng)新（Gao and Zheng，2020）。與此同時，高鐵建設(shè)還有助于推動協(xié)同創(chuàng)新。Cui 等（2019）從高校專利申請和前向引用的數(shù)據(jù)出發(fā)，發(fā)現(xiàn)高鐵可以極大促進(jìn)跨城市的專利合作，特別是校企間的協(xié)同創(chuàng)新，而且這一推動作用在地理距離相對較遠(yuǎn)以及技術(shù)相似度更高的高校與企業(yè)之間更明顯。

但是，目前有關(guān)交通基礎(chǔ)設(shè)施的研究主要還是停留在道路網(wǎng)絡(luò)建設(shè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系上，探討其對人口以及經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響（Agrawal，Galasso and Oettl，2017；Duranton and Turner，2012），而關(guān)于交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與區(qū)域創(chuàng)新的研究較少。與此同時，針對兩者間作用機(jī)制的研究也主要停留在降低交通成本、促進(jìn)勞動力流動等方面，缺乏更為細(xì)致的微觀證據(jù)和影響渠道分析，特別是關(guān)于交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域間技術(shù)擴(kuò)散、知識流動與創(chuàng)新活動的研究尚處起步階段。根據(jù)新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的相關(guān)理論，區(qū)域間交通基礎(chǔ)設(shè)施的改善在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的同時，也會重塑經(jīng)濟(jì)要素的空間布局。

因此，本文將利用高鐵的開通作為自然實(shí)驗(yàn)，從技術(shù)擴(kuò)散、技術(shù)學(xué)習(xí)和知識流動的視角，研究兩地間高鐵開通對區(qū)域技術(shù)空間布局以及創(chuàng)新能力的影響，嘗試補(bǔ)充相關(guān)文獻(xiàn)研究的空缺。

三、數(shù)據(jù)和變量說明

（一） 數(shù)據(jù)來源

本文所涉及的數(shù)據(jù)主要來源于以下四個數(shù)據(jù)庫：1.中國國家知識產(chǎn)權(quán)局（CNIPA）的專利數(shù)據(jù)庫

中國國家知識產(chǎn)權(quán)局（下簡稱CNIPA）的專利數(shù)據(jù)庫可以提供自1985 年以來已公開的，包括發(fā)明專利、實(shí)用新型專利及外觀設(shè)計專利在內(nèi)的所有CNIPA 受理專利的申請和授權(quán)情況，涵蓋了專利申請?zhí)枴⒐_號、申請日、發(fā)明人、申請人、申請人地址、專利IPC 分類號①專利的IPC 分類號，是根據(jù)1971 年《斯特拉斯堡協(xié)定》建立的國際專利分類（IPC），是一種由獨(dú)立于語言的符號構(gòu)成的等級體系，用于按所屬不同技術(shù)領(lǐng)域?qū)Πl(fā)明專利和實(shí)用新型專利進(jìn)行分類。等重要的專利信息。但是，CNIPA 數(shù)據(jù)庫缺乏專利的引用與被引用信息，為了利用這些變量刻畫區(qū)域間的技術(shù)擴(kuò)散、技術(shù)學(xué)習(xí)與知識流動，構(gòu)建技術(shù)相似度等指標(biāo)，需要進(jìn)一步匹配其他專利數(shù)據(jù)庫以完善專利信息。

2.Google Patent 專利數(shù)據(jù)庫

Google Patent 提供了中國國家知識產(chǎn)權(quán)局（CNIPA）、美國專利商標(biāo)局（USPTO）、歐洲專利局（EPO）、日本專利局（JPO）、世界知識產(chǎn)權(quán)組織（WIPO）等17 個專利局以及專利組織中已授權(quán)和已公開的全部專利信息，這些信息均在Google Patent 專利檢索網(wǎng)站①Google Patent 專利檢索網(wǎng)址：https://patents.google.com。中公開并可以免費(fèi)下載。為了彌補(bǔ)上述CNIPA 數(shù)據(jù)庫的不足，本文利用專利的公開號作為搜索關(guān)鍵詞，在“Google Patent 專利檢索”中檢索并爬取了包括專利的引用與被引用信息、專利保護(hù)范圍、法律狀態(tài)等指標(biāo)在內(nèi)的一系列專利的其他重要信息。

3.中國高鐵數(shù)據(jù)

本文將2010-2015 年《全國鐵路旅客列車時刻表》進(jìn)行電子化，選取其中“G”“C”字頭列車的信息，得到我國的高鐵數(shù)據(jù)，并利用高德地圖，獲得所有已建成高鐵站點(diǎn)的經(jīng)緯度信息。本文在高鐵中包括了“G”“C”字頭列車的信息，主要是因?yàn)橹袊谝粭l高速鐵路是2008 年開通運(yùn)營的京津城際高速鐵路，其為“C”字頭列車。本文定義的開通高鐵城市，即根據(jù)《全國鐵路旅客列車時刻表》查詢有“G”“C”字頭列車經(jīng)停的城市。高鐵數(shù)據(jù)庫的信息主要包括各站點(diǎn)名稱、開出站與到達(dá)站、列車號、站點(diǎn)所在地的行政代碼與地理坐標(biāo)等。

4.地級市層面統(tǒng)計數(shù)據(jù)

本文根據(jù)1994-2015 年《中國城市統(tǒng)計年鑒》和《中國區(qū)域統(tǒng)計年鑒》整理得到相關(guān)地級市層面（包括直轄市）的指標(biāo)作為控制變量，主要的數(shù)據(jù)包括人均地區(qū)生產(chǎn)總值、地方財政一般預(yù)算內(nèi)支出、科學(xué)技術(shù)支出、人口密度、地區(qū)職工平均工資、普通高等學(xué)校數(shù)、社會固定資產(chǎn)投資總額等反映地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r的指標(biāo)。

（二） 數(shù)據(jù)處理與描述性統(tǒng)計

為了利用地級市層面的專利信息衡量區(qū)域創(chuàng)新能力以及地區(qū)間的技術(shù)擴(kuò)散與技術(shù)相似度，我們首先通過專利的申請?zhí)柡凸_號，將CNIPA 專利數(shù)據(jù)庫提供的專利基本信息和Google Patent 專利數(shù)據(jù)庫提供的專利引用與被引用信息進(jìn)行匹配。其次，本文將專利數(shù)據(jù)庫與高鐵數(shù)據(jù)以及涉及地級市層面控制變量的相關(guān)數(shù)據(jù)庫進(jìn)行匹配。這一過程主要是根據(jù)專利包含的地址信息，先將專利數(shù)據(jù)庫中的相關(guān)指標(biāo)加總到地級市層面，并根據(jù)生成的地區(qū)對（Region-pair）信息，利用區(qū)域行政代碼進(jìn)行匹配。

具體而言，本文以如下規(guī)則構(gòu)造以區(qū)域代碼表示的地區(qū)對（Region-pair）變量：以“320200-110000”為例，前者代表專利pi1所屬區(qū)域B 的代碼（320200，即無錫市），后者表示專利pi1引用的專利所屬的區(qū)域A 的代碼（110000，即北京市），從而構(gòu)造“B-A”形式的地區(qū)對。在與高鐵數(shù)據(jù)匹配的過程中，區(qū)域B代表高鐵開出站點(diǎn)所屬地區(qū)，區(qū)域A 代表高鐵到達(dá)站點(diǎn)所屬地區(qū)①根據(jù)上述定義方式，“B-A”和“A-B”屬于兩個不同的地區(qū)對，且構(gòu)造的地區(qū)對不包括“A-A”、“B-B”的形式。。

接下來，以專利pi1為例，先將專利pi1引用的所有專利按照地級市進(jìn)行分類加總，得到專利pi1引用的來自不同地級市的專利數(shù)量②這里的引用數(shù)量只加總“發(fā)明專利”，不包括“實(shí)用新型專利”和“外觀設(shè)計專利”。。然后，將上一步得到的“引用的來自不同地級市的專利數(shù)量”按照引用它們的專利pi1、pi2等所屬的“地級市+專利申請年份”進(jìn)行加總，得到的數(shù)據(jù)即 “某一年（專利申請年份），地級市B（專利所屬地級市）所引用的來自地級市A（專利引用的那些專利所屬地級市）的發(fā)明專利數(shù)量總和”。最后，根據(jù)高鐵開出和到達(dá)站點(diǎn)所屬的區(qū)域代碼，分別匹配A、B 兩地區(qū)域?qū)用娴目刂谱兞俊?/p>

另外，本文還將專利按照“地級市+專利申請年份+專利IPC 分類號（3 位）”標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行了加總，以生成區(qū)域的技術(shù)向量，并構(gòu)造技術(shù)相似度指標(biāo)，模型設(shè)定部分給出了具體的計算公式。

由于地級市層面控制變量的時間跨度為1994-2015 年，高鐵信息的時間跨度為2010-2015 年，因此本文以1994 年以來《中國城市統(tǒng)計年鑒》中出現(xiàn)的中國全部295 個地級市（包括直轄市）2010-2015 年的面板數(shù)據(jù)作為主要的實(shí)證研究對象，考察以高鐵開通為代表的交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對地區(qū)技術(shù)相似度和創(chuàng)新能力的影響。

表2 展示了部分變量的描述性統(tǒng)計。其中，地區(qū)對（Region-pair）是根據(jù)《中國城市統(tǒng)計年鑒》中涵蓋的地級市名稱和行政區(qū)劃代碼生成的每年“295×294”個地區(qū)對；HSR 是地區(qū)對層面的啞變量，表示“地區(qū)對A 和B 是否有高鐵直接開通”，如果該年兩地間有高鐵則取1，否則為0。在2010-2015 年6 年間，所有295 個地級市與其他地級市對共有“（295×294）×6”條數(shù)據(jù)，且“A 地-B 地”與“B 地-A 地”計為2 條數(shù)據(jù)；HSR_num 是根據(jù)《全國鐵路旅客列車時刻表》中的列車號信息生成的兩地間高鐵平均日車次；Citation_num 是通過專利的引用信息構(gòu)造的地區(qū)對B-A 中，每年B 地專利引用來自A 地的專利數(shù)量；Tech_proximity 是本文主要關(guān)心的結(jié)果變量，即以余弦相似度衡量的兩地區(qū)之間的技術(shù)相似度（Technological Proximity），取值范圍為[0，1]，其中Tech_proximity=1表明兩地區(qū)技術(shù)向量的夾角為0°，即技術(shù)空間布局完全相同，Tech_proximity=0則意味著兩地區(qū)技術(shù)向量的夾角為90°，所以Tech_proximity 的值越大（越接近1），兩地區(qū)的技術(shù)空間越相似。另外，后綴為“_from”的一系列變量是有關(guān)高鐵開出站所屬地區(qū)的控制變量；后綴為“_to”的變量則是一系列有關(guān)高鐵到達(dá)站所屬地區(qū)的控制變量。

表2 主要變量的描述性統(tǒng)計

四、模型設(shè)定和基本回歸結(jié)果

為了探究隨著高鐵的開通，區(qū)域間的技術(shù)是否會出現(xiàn)收斂，即兩地間高鐵的開通是否會帶來技術(shù)的擴(kuò)散與學(xué)習(xí)，從而對區(qū)域間技術(shù)相似度、行業(yè)稟賦等方面產(chǎn)生影響，以及高鐵開通對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)生影響的可能機(jī)制，本文使用2010-2015年地級市層面的地區(qū)對面板數(shù)據(jù)，采用多期雙重差分（Difference-in-differences）的計量模型，利用區(qū)域?qū)用娴膶＠麛?shù)據(jù)以及相關(guān)的高鐵信息，將高鐵的開通作為一次自然實(shí)驗(yàn)，采用如下的模型設(shè)定：

其中，下標(biāo)i、j、t 分別代表地級市i、j 以及年份t。使用不同指標(biāo)來衡量地級市i 和j 之間在t 年的高鐵開通情況（Tijt）：（1）t 年時，區(qū)域i 是否開通了到達(dá)區(qū)域j 的高鐵（HSRijt），開通高鐵設(shè)為1，否則為0；（2）t 年兩地之間的日均車次（HSR—numijt）。

Kijt衡量的是兩地之間的技術(shù)相似度（技術(shù)接近性），這可以反映技術(shù)的空間分布特點(diǎn)以及區(qū)域間的技術(shù)稟賦。通過引入技術(shù)相似度這一指標(biāo)，本文希望刻畫出兩地間高鐵開通帶來的技術(shù)擴(kuò)散與學(xué)習(xí)過程。

借鑒Gao 等人（2017）的做法，利用區(qū)域-行業(yè)層面的專利數(shù)據(jù)，本文使用以下定義式計算兩地區(qū)技術(shù)向量的余弦相似度ijt，以度量兩地區(qū)技術(shù)布局的相似程度Kijt：

其中，xi,α,t表示t 年、地區(qū)i、在α 技術(shù)類別申請的專利總量，這里的α 以專利數(shù)據(jù)庫中包含的專利IPC 分類號加以度量，取3 位IPC 號進(jìn)行分類；RCAi,α,t表示t 年區(qū)域i 在α 技術(shù)領(lǐng)域的顯示性比較優(yōu)勢，如果RCAi,α,t≥1，就說明t 年地區(qū)i 在α 技術(shù)領(lǐng)域表現(xiàn)出比較優(yōu)勢；yi,α,t= ln（RCAi,α,t+1）；i,j,t即區(qū)域i 和區(qū)域j 之間技術(shù)向量的余弦相似度，衡量地區(qū)對之間的技術(shù)相似度。

Xit和Xjt分別代表每年地級市i 和j 層面的控制變量，包括人均地區(qū)生產(chǎn)總值、地方財政一般預(yù)算內(nèi)支出、科學(xué)技術(shù)支出、人口密度、地區(qū)職工平均工資、普通高等學(xué)校數(shù)、社會固定資產(chǎn)投資總額等。此外，本文還控制了“地區(qū)對”固定效應(yīng)（uij）和年份固定效應(yīng)（vt）。εijt為殘差項(xiàng)，所有回歸的標(biāo)準(zhǔn)差都聚類到地區(qū)對水平。

在上述的模型設(shè)定下，Tijt的系數(shù)β 是本文關(guān)心的重要參數(shù)，反映了以高鐵開通為代表的交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域技術(shù)相似度以及知識外溢、技術(shù)擴(kuò)散的影響。

由于每個地區(qū)對之間不僅存在是否開通高鐵（有或無）的差異（以HSRijt刻畫），兩地間高鐵線路的日車次（反映高鐵運(yùn)行的頻繁程度）也是高鐵建設(shè)情況的一個重要方面（以HSR—numijt刻畫），因此在回歸分析中，本文分別考慮了這兩個指標(biāo)。下表3 匯報了本文的基本回歸結(jié)果。

表 3 基本回歸結(jié)果

表3 第（1）-（3）列的被解釋變量是以兩地技術(shù)向量的余弦相似度衡量的技術(shù)相似度，解釋變量是衡量兩地間是否開通高鐵的指標(biāo)HSRijt。第（2）列在第（1）列回歸的基礎(chǔ)上加入了地級市層面的控制變量，包括人均地區(qū)生產(chǎn)總值、人口密度、地方財政一般預(yù)算內(nèi)支出、科學(xué)技術(shù)支出、地區(qū)職工平均工資、普通高等學(xué)校數(shù)、社會固定資產(chǎn)投資總額。上述控制變量能夠有效地控制每個地區(qū)的經(jīng)濟(jì)特征和人力資本等地區(qū)發(fā)展?fàn)顩r的初始情況，在實(shí)證回歸中，所有控制變量都做了加1 取對數(shù)處理。第（3）列在第（2）列回歸的基礎(chǔ)進(jìn)一步控制了時間固定效應(yīng)vt和地區(qū)對的固定效應(yīng)uij。

我們可以清楚地看到，兩地間高鐵的開通能夠顯著提高地區(qū)對之間的技術(shù)相似度。而且結(jié)果表明，系數(shù)β 不僅在統(tǒng)計意義上高度顯著，在經(jīng)濟(jì)意義上也很重要，從第（3）列的結(jié)果來看，有高鐵開通的地區(qū)對之間比沒有高鐵直達(dá)的地區(qū)對之間在技術(shù)相似度水平上要高1.31%。

從其他控制變量的結(jié)果來看，人口密度、地方科學(xué)技術(shù)支出以及社會固定資產(chǎn)投資總額對兩地技術(shù)相似度的影響是正顯著的，這可能意味著這些因素有助于提高地區(qū)的技術(shù)學(xué)習(xí)能力，增強(qiáng)技術(shù)擴(kuò)散和知識外溢的程度。

表3 第（4）列的被解釋變量仍為技術(shù)相似度，解釋變量是衡量兩地間高鐵日均車次的指標(biāo)HSR—numijt。根據(jù)《全國鐵路旅客列車時刻表》中的列車號信息，本文構(gòu)造了兩地間高鐵平均日車次這一指標(biāo)，并將其取對數(shù)進(jìn)行回歸分析。從表3 第（4）列的結(jié)果來看，高鐵日均車次的增加對兩地間的技術(shù)相似度也有顯著的促進(jìn)作用。由此可見，無論是兩地間高鐵的開通還是高鐵日均車次的增加，兩地間高鐵建設(shè)的改善都能夠縮小區(qū)域間技術(shù)空間布局的差異，提高地區(qū)間的技術(shù)相似度。

五、穩(wěn)健性檢驗(yàn)

上述基準(zhǔn)回歸可能會面臨一系列潛在的問題，例如：（1）控制變量可能存在異常值；（2）本文使用的高鐵數(shù)據(jù)包括了“G”“C”字頭列車的信息，但對高鐵的狹義定義一般只包含“G”字頭列車；（3）技術(shù)相似度指標(biāo)（Tech_proximity）可能存在自相關(guān)性，即地區(qū)對之間技術(shù)相似度的上期值可能會影響其當(dāng)期值。針對以上問題，為了進(jìn)一步驗(yàn)證基線回歸結(jié)果的穩(wěn)健性，本文進(jìn)行了如下檢驗(yàn)（結(jié)果見表4）：

一是對技術(shù)相似度指標(biāo)以及所有基準(zhǔn)回歸中使用的控制變量在1%的水平下做縮尾處理。從表4 第（1）列的結(jié)果來看，本文所關(guān)心的系數(shù)β 依然高度顯著（p<0.01），即兩地間高鐵開通能夠有效提高兩地的技術(shù)相似度，而且從結(jié)果來看，其它控制變量的影響方向和顯著性也呈現(xiàn)出和基準(zhǔn)回歸類似的模式。

二是利用《全國鐵路旅客列車時刻表》中的列車號信息，對“G”“C”字頭列車進(jìn)行了篩選，僅用“G”字頭列車重復(fù)了表3 的基本回歸結(jié)果（如表4 第（2）-（4）列所示），第（3）列在第（2）列回歸的基礎(chǔ)上加入控制變量，第（4）列在第（3）列回歸的基礎(chǔ)進(jìn)一步控制了時間和地區(qū)對的固定效應(yīng)。表4 表明，僅使用“G”字頭列車數(shù)據(jù)時，回歸結(jié)果的符號和顯著性沒有發(fā)生變化，這說明僅用“G”字頭列車時本文的基本結(jié)論依然是穩(wěn)健的，高鐵的開通能夠顯著提高地區(qū)對之間的技術(shù)相似度。

三是對技術(shù)相似度的自相關(guān)性進(jìn)行檢驗(yàn)，結(jié)果表明兩地間上一期技術(shù)相似度與其當(dāng)期技術(shù)相似度正相關(guān)，相關(guān)系數(shù)為0.7569。因此，本文在基本回歸方程的基礎(chǔ)上進(jìn)一步控制了地區(qū)對之間技術(shù)相似度的上期值“Tech_proximity_pre1”，回歸結(jié)果如表4 第（5）列所示，在控制 “Tech_proximity_pre1”后，核心變量HSR 的系數(shù)仍然是正顯著的，表明控制技術(shù)相似度的自相關(guān)性后本文基本結(jié)論仍然是穩(wěn)健的。

表 4 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

六、動態(tài)效應(yīng)

為了檢驗(yàn)前文使用的DID 模型是否符合平行趨勢假定，同時考察高鐵的開通對兩地間技術(shù)相似度的動態(tài)影響，本文采用模型（4）。

我們將數(shù)據(jù)中高鐵開通年份t 進(jìn)行了標(biāo)準(zhǔn)化，下標(biāo)p衡量與年份t 的距離，p=-3，-2，-1，0，1，2，3，4，其中p=-3 和p=4 分別代表“第-3 期及以前”和“第4 期及以后”，系數(shù)βp度量了各期受到的動態(tài)影響。其他變量的含義同模型（1）。

圖1 報告了βp的估計系數(shù)和95%置信區(qū)間，其中第0 期為基準(zhǔn)期，x 軸代表與基期的距離，y 軸為系數(shù)βp的估計值。在0 期之前，表示兩地間高鐵開通對技術(shù)相似度的系數(shù)大多不顯著，估計系數(shù)分布在0 附近，說明至少在高鐵開通之前的2 年，處理組與對照組具有相同的時間趨勢。與此同時，從高鐵（HSR）開通當(dāng)年開始，βp的估計系數(shù)逐漸增大且正向顯著。高鐵開通對兩地間技術(shù)相似度的影響主要從高鐵開通后的第2 期開始發(fā)揮顯著的作用，這可能是因?yàn)槠髽I(yè)的創(chuàng)新活動需要前期研發(fā)，因此利用當(dāng)期專利數(shù)據(jù)構(gòu)造技術(shù)相似度來反映高鐵開通的影響會存在一定的時滯。

圖 1：高鐵開通的動態(tài)效應(yīng)

七、異質(zhì)性與影響機(jī)制分析

上述基本回歸和穩(wěn)健性分析的結(jié)果表明，高鐵的開通能夠顯著提高兩地間的技術(shù)相似度，但這里反映的只是整體的凈效應(yīng)，這一效應(yīng)是否會根據(jù)高鐵開出和到達(dá)站點(diǎn)所屬區(qū)域形成的地區(qū)對之間不同的特征而呈現(xiàn)出不同的模式？進(jìn)一步地，高鐵開通是通過何種渠道對地區(qū)技術(shù)空間布局產(chǎn)生影響的？為了回答這些問題，本文進(jìn)行了如下的異質(zhì)性分析，并且探討了可能的影響機(jī)制。

表5 的第（1）-（2）列將整體樣本按照地區(qū)對之間人均GDP 差異的絕對值分為兩組樣本，第（1）列的回歸樣本是人均GDP 差異的絕對值小于等于整體均值的一組，第（2）列的樣本是人均GDP 差異的絕對值大于整體均值的一組。結(jié)果表明，在兩組中，兩地間高鐵開通都能顯著提高地區(qū)間的技術(shù)相似度，而對比HSR 的系數(shù)β 可以發(fā)現(xiàn)，人均GDP 差異較大的一組的系數(shù)相對較小，表明如果地區(qū)間人均GDP 差異較大，可能會降低高鐵開通對地區(qū)間技術(shù)相似度帶來的正向促進(jìn)作用，這也意味著，人均GDP 差異規(guī)模的擴(kuò)大，可能會對技術(shù)學(xué)習(xí)和技術(shù)擴(kuò)散過程造成阻礙。

表 5 異質(zhì)性分析

為了更好地刻畫可能的技術(shù)擴(kuò)散和知識外溢過程，在表5 的第（3）-（4）列中，本文進(jìn)一步將整體樣本按照地區(qū)對之間人均GDP 差異的正負(fù)號分為兩組樣本進(jìn)行分析。其中，△GDPij是指高鐵開出站點(diǎn)所屬區(qū)域的人均GDP 減去高鐵到達(dá)站點(diǎn)所屬區(qū)域的人均GDP，因此，表5 第（3）列的地區(qū)對（B-A）樣本中，B 地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平高于A 地，即包含了高鐵從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較高地區(qū)（B）開到較低地區(qū)（A）的那一部分地區(qū)對（B-A）樣本；而表5 第（4）列的地區(qū)對（B-A）樣本中，B 地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平要低于A 地，即包含了高鐵從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較低地區(qū)開到較高地區(qū)的那一部分樣本。

可以清晰地看出，兩組的系數(shù)β 均高度顯著，相較而言，表5 第（4）列的樣本在經(jīng)濟(jì)意義上的顯著性要高于第（3）列樣本，即系數(shù)β 的值更大，這說明從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較低區(qū)域開通到經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較高區(qū)域的高鐵，對增加兩地間技術(shù)相似度的作用更大，即產(chǎn)生的技術(shù)擴(kuò)散和知識外溢效應(yīng)會更大，這也意味著，技術(shù)相似度的增加或許是通過經(jīng)濟(jì)（技術(shù)）落后地區(qū)向發(fā)達(dá)地區(qū)的技術(shù)學(xué)習(xí)產(chǎn)生的。

上述異質(zhì)性分析的結(jié)果表明，高鐵的開通可能會促進(jìn)地區(qū)間的技術(shù)擴(kuò)散和技術(shù)學(xué)習(xí)，進(jìn)一步的問題是，這一知識外溢和學(xué)習(xí)的過程是通過何種渠道發(fā)生的？結(jié)合地級市層面的專利信息，本文采用如下模型，對潛在的影響機(jī)制進(jìn)行了探究：

其中，等式右邊的各變量和基準(zhǔn)模型含義一致，等式左邊的被解釋變量ln-Cijt代表的是地區(qū)對（B-A）中，t 年B 地申請的專利中引用的來自A 地的專利數(shù)量（取對數(shù)值），通過引入這一指標(biāo)，本文希望刻畫出兩地間高鐵開通帶來的B 地向A地的技術(shù)學(xué)習(xí)過程（具體的指標(biāo)構(gòu)建過程參見本文第三部分的數(shù)據(jù)處理）。

表6 報告了影響機(jī)制分析的結(jié)果。第（1）-（3）列分別是未加入控制變量、加入控制變量以及進(jìn)一步加入時間固定效應(yīng)和地區(qū)對固定效應(yīng)之后的結(jié)果。從表6 第（3）列可以看出，在控制了一系列其他變量的影響后，有高鐵直達(dá)的地區(qū)對平均比沒有高鐵的地區(qū)對在專利互引數(shù)量水平上高49.1%，在統(tǒng)計意義和經(jīng)濟(jì)意義上都是高度顯著的。這一結(jié)果表明，高鐵開通可以促進(jìn)地區(qū)間的專利互引，而專利又大多包含和代表了一個地區(qū)技術(shù)進(jìn)步和創(chuàng)新發(fā)展的最新水平，因此，專利引用的增加實(shí)際上就帶動了技術(shù)學(xué)習(xí)和擴(kuò)散。

由此可見，高速鐵路網(wǎng)的布局建設(shè)將有助于區(qū)際之間更高效便捷地聯(lián)通，隨著兩地間高鐵的開通，兩地間專利的互引水平會增加，從而促進(jìn)了區(qū)域的技術(shù)學(xué)習(xí)和知識外溢，提高了地區(qū)間的技術(shù)空間布局的相似度。

表 6 影響機(jī)制分析

八、結(jié)論

高鐵的建設(shè)對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用一直是備受關(guān)注的問題，而近年來，隨著我國經(jīng)濟(jì)由高速邁向中高速增長，創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展的重要性日益凸顯。兩地間高鐵開通對區(qū)域的技術(shù)空間布局和創(chuàng)新能力會帶來怎樣的影響，需要通過細(xì)致的微觀數(shù)據(jù)加以分析。本文考察了高鐵的開通對區(qū)域間技術(shù)空間相似度的影響，并分析了潛在的作用機(jī)制。基于2010-2015 年全國鐵路列車時刻表，本文發(fā)現(xiàn)高鐵的開通對兩地技術(shù)相似度的增加有顯著正向的影響。作為穩(wěn)健性檢驗(yàn)，本文還考慮了高鐵日車次等問題。此外，結(jié)合異質(zhì)性分析以及地級市層面的專利引用數(shù)據(jù)，本文進(jìn)一步發(fā)現(xiàn)，兩地間高鐵開通帶來了專利互引數(shù)量的增加，從而帶動了區(qū)域間的技術(shù)學(xué)習(xí)和技術(shù)擴(kuò)散，提高了兩地的技術(shù)相似度，而且從經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對落后地區(qū)向經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相對較高地區(qū)的技術(shù)學(xué)習(xí)過程更加明顯。

本文的研究對當(dāng)前我國構(gòu)建現(xiàn)代交通基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)和創(chuàng)新網(wǎng)絡(luò)具有重要的啟示和政策含義。第一，本文利用地級市層面的專利數(shù)據(jù)，提供了高鐵建設(shè)能夠促進(jìn)技術(shù)擴(kuò)散和區(qū)域技術(shù)相似度的微觀證據(jù)，在“十三五”規(guī)劃提出的創(chuàng)新驅(qū)動發(fā)展戰(zhàn)略的目標(biāo)下，我國應(yīng)該加快完善地區(qū)間的高鐵建設(shè)，提高區(qū)域交通的便捷程度，以促進(jìn)地區(qū)間的技術(shù)學(xué)習(xí)，形成區(qū)域間優(yōu)勢互補(bǔ)、互利共贏的創(chuàng)新發(fā)展新格局；第二，考慮高鐵運(yùn)行的方向性，本文發(fā)現(xiàn)開通高鐵后經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對落后區(qū)域向經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對較高地區(qū)的技術(shù)學(xué)習(xí)過程更為明顯，因此，在我國現(xiàn)代高鐵網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的規(guī)劃中，應(yīng)該重點(diǎn)關(guān)注相對落后地區(qū)，通過提高這些地區(qū)向“北上廣深”等經(jīng)濟(jì)技術(shù)增長極的互聯(lián)互通，提高其技術(shù)學(xué)習(xí)和創(chuàng)新發(fā)展水平，更好地利用技術(shù)擴(kuò)散與知識外溢帶來的正外部性，進(jìn)一步提高創(chuàng)新對我國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的推動作用。