莊德林 鮑遠(yuǎn)娟 朱晨

摘 要： 準(zhǔn)確識(shí)別高鐵開(kāi)通對(duì)微觀(guān)企業(yè)投資區(qū)位選擇的影響對(duì)企業(yè)投資決策優(yōu)化和區(qū)域產(chǎn)業(yè)優(yōu)化均具有重要意義。利用2008～2017年中國(guó)上市公司異地投資微觀(guān)數(shù)據(jù)，基于高鐵開(kāi)通的新視角使用多期雙重差分法對(duì)上市公司投資區(qū)位選擇進(jìn)行實(shí)證分析，并從市場(chǎng)規(guī)模效應(yīng)和交易成本效應(yīng)兩條路徑分析其內(nèi)在影響機(jī)制，進(jìn)而運(yùn)用中介效應(yīng)模型進(jìn)行了機(jī)制檢驗(yàn)。研究發(fā)現(xiàn)：高鐵開(kāi)通增加了上市公司異地投資企業(yè)數(shù)量，總部所在城市開(kāi)通高鐵的上市公司新增異地投資企業(yè)數(shù)量平均提高了約5.2%;高鐵開(kāi)通對(duì)上市公司異地投資平均地理距離無(wú)顯著影響，異質(zhì)性分析發(fā)現(xiàn)，高鐵開(kāi)通僅增加了東部地區(qū)上市公司異地投資平均地理距離;機(jī)制檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，高鐵開(kāi)通一方面通過(guò)擴(kuò)大市場(chǎng)規(guī)模促進(jìn)上市公司異地投資，另一方面強(qiáng)化了站點(diǎn)城市信息環(huán)境對(duì)上市公司投資區(qū)位選擇的影響，從而通過(guò)降低信息搜尋成本促進(jìn)上市公司異地投資。

關(guān)鍵詞：高鐵;企業(yè)投資;區(qū)位選擇;多期DID

文章編號(hào)：2095-5960（2021）06-0067-10;中圖分類(lèi)號(hào)：F272.3;文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

在世界百年未有之大變局不斷深化以及全球新冠疫情持續(xù)大流行的宏觀(guān)背景下，形成以國(guó)內(nèi)大循環(huán)為主體，國(guó)內(nèi)國(guó)際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局已經(jīng)成為政府和學(xué)界專(zhuān)家的共識(shí)。[1]中國(guó)共產(chǎn)黨第十九屆中央委員會(huì)第五次全體會(huì)議更是明確提出要“暢通國(guó)內(nèi)大循環(huán)”和拓展投資空間。已經(jīng)有大量研究表明交通基礎(chǔ)設(shè)施可以通過(guò)提升城市通達(dá)性、降低交易成本、降低異地間信息不對(duì)稱(chēng)、提升市場(chǎng)交易效率、促進(jìn)專(zhuān)業(yè)分工等有效助力國(guó)內(nèi)大循環(huán)的暢通。[2-4]高鐵是我國(guó)交通基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域最具變革意義的創(chuàng)舉，截至2019年我國(guó)高鐵總里程已經(jīng)突破3.5萬(wàn)公里，全球占比超2/3以上。[5]中國(guó)的經(jīng)驗(yàn)已經(jīng)證明高鐵建設(shè)對(duì)宏觀(guān)經(jīng)濟(jì)格局和微觀(guān)企業(yè)布局均產(chǎn)生了深刻的影響[6，7]，它對(duì)“暢通國(guó)內(nèi)大循環(huán)”和“拓展投資空間”具有重要意義。作為中國(guó)經(jīng)濟(jì)的支柱力量，上市公司是跨區(qū)域投資的主體力量[7]，以制造業(yè)上市公司為例，中國(guó)地方制造業(yè)上市公司有42%以上的子公司為外省的異地子公司[8]。上市公司的跨區(qū)域投資是我國(guó)當(dāng)下以及未來(lái)很長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)拓展投資空間的重要依托。因此，科學(xué)評(píng)價(jià)高鐵開(kāi)通對(duì)上市公司投資區(qū)位選擇的影響，識(shí)別和驗(yàn)證其背后的理論機(jī)理已經(jīng)成為迫切需要解決的問(wèn)題。

一、文獻(xiàn)綜述

企業(yè)投資區(qū)位問(wèn)題一直是區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)和經(jīng)濟(jì)地理學(xué)等學(xué)科研究的熱點(diǎn)，隨著區(qū)位選擇理論的發(fā)展和信息經(jīng)濟(jì)學(xué)的應(yīng)用，“新經(jīng)濟(jì)地理理論”與“信息不對(duì)稱(chēng)理論”成為解釋企業(yè)投資區(qū)位選擇的經(jīng)典理論。對(duì)于區(qū)位理論來(lái)說(shuō)，無(wú)論是古典區(qū)位理論還是新經(jīng)濟(jì)地理理論，都強(qiáng)調(diào)了交通基礎(chǔ)設(shè)施改善對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)空間分布的影響?，F(xiàn)有研究主要以外資企業(yè)和制造業(yè)企業(yè)為研究對(duì)象，研究發(fā)現(xiàn)交通基礎(chǔ)設(shè)施水平的改善對(duì)企業(yè)區(qū)位選擇具有顯著的影響[9-12]。學(xué)者們也從不同角度切入，具體研究了高速公路、普通鐵路等交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)企業(yè)區(qū)位選擇的影響。例如林善浪等從“時(shí)間效應(yīng)”角度切入，驗(yàn)證了我國(guó)高速公路建設(shè)對(duì)制造業(yè)企業(yè)選址的影響。[13]也有學(xué)者研究了交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)企業(yè)投資的影響，如Martin & Rogers[14]、Davis & Weinstein [15]研究發(fā)現(xiàn)，企業(yè)偏好于選擇交通基礎(chǔ)設(shè)施更完善的地區(qū)進(jìn)行投資。

近年來(lái)，隨著我國(guó)高鐵的快速發(fā)展，學(xué)者們也開(kāi)始重視這一重要交通基礎(chǔ)設(shè)施帶來(lái)的影響。從宏觀(guān)層面來(lái)看，現(xiàn)有研究大多探討高鐵開(kāi)通對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來(lái)的影響。如王雨飛和倪鵬飛、年猛、劉勇政和李巖研究了高鐵開(kāi)通對(duì)不同規(guī)模城市的影響，結(jié)果表明高鐵對(duì)不同規(guī)模城市的產(chǎn)業(yè)發(fā)展影響不同，也促進(jìn)了相鄰大城市之間的“同城化效應(yīng)”。[16-18]高鐵開(kāi)通對(duì)站點(diǎn)城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有顯著的帶動(dòng)作用，同時(shí)也促進(jìn)了相鄰城市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。宋文杰等董艷梅和朱英明研究發(fā)現(xiàn)高鐵建設(shè)直接或間接地影響了地區(qū)就業(yè)、工資和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)空間，重塑了中國(guó)的經(jīng)濟(jì)空間。[6，19]卞元超等從要素流動(dòng)的視角，研究發(fā)現(xiàn)高鐵開(kāi)通能夠拉大區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距，產(chǎn)生極化效應(yīng)。[20]冉啟英等則研究發(fā)現(xiàn)高鐵開(kāi)通顯著提升了城市綠色發(fā)展效率。[21]從微觀(guān)層面來(lái)看，現(xiàn)有研究多從時(shí)空壓縮的角度探討高鐵開(kāi)通對(duì)微觀(guān)企業(yè)產(chǎn)生的影響，如咸金坤、汪偉等發(fā)現(xiàn)高鐵開(kāi)通能夠解決企業(yè)投資過(guò)程中由于距離和空間位置產(chǎn)生的信息不對(duì)稱(chēng)問(wèn)題，緩解企業(yè)投資中面臨的融資約束困境，降低企業(yè)的非效率投資。[22]Charnoz等、Xu認(rèn)為高鐵開(kāi)通壓縮了時(shí)空距離，降低了管理層的信息交流成本，顯著增強(qiáng)了企業(yè)分支機(jī)構(gòu)與總部之間的聯(lián)系。[23，24]鄧濤濤等、李欣澤等、Lin則研究發(fā)現(xiàn)，高鐵開(kāi)通加快了要素流動(dòng)，有效地緩解了企業(yè)間的信息不對(duì)稱(chēng)，優(yōu)化了企業(yè)資本配置效率。[25-27]孫廣召和黃凱南認(rèn)為高鐵開(kāi)通大幅度縮短了城市間的時(shí)間距離，降低了不同城市企業(yè)間進(jìn)行溝通和交易的時(shí)間成本，增加了不同城市間企業(yè)交流、溝通和學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)。[28]

從現(xiàn)有文獻(xiàn)看：一是對(duì)企業(yè)投資區(qū)位選擇影響的研究以跨國(guó)公司和外商企業(yè)為主，少有研究考察國(guó)內(nèi)企業(yè)投資區(qū)位選擇的影響因素和機(jī)制;二是與高鐵相關(guān)的研究，一方面間接地從宏觀(guān)層面研究高鐵開(kāi)通對(duì)站點(diǎn)城市區(qū)位優(yōu)勢(shì)的影響，并未結(jié)合微觀(guān)數(shù)據(jù)深入探究高鐵開(kāi)通對(duì)企業(yè)投資區(qū)位選擇具體產(chǎn)生怎樣的影響，另一方面微觀(guān)層面的研究也沒(méi)有探討高鐵開(kāi)通對(duì)企業(yè)投資區(qū)位選擇的影響機(jī)制。因此，本文首先基于國(guó)內(nèi)上市公司異地投資的微觀(guān)數(shù)據(jù)，從異地投資企業(yè)數(shù)量和平均地理距離兩個(gè)方面，具體考察高鐵開(kāi)通對(duì)上市公司投資區(qū)位選擇的影響;其次針對(duì)高鐵開(kāi)通時(shí)間不統(tǒng)一的特點(diǎn)采用多期雙重差分法，檢驗(yàn)高鐵開(kāi)通對(duì)上市公司異地投資企業(yè)數(shù)量和平均地理距離的影響，并分析高鐵開(kāi)通對(duì)不同類(lèi)型和不同地區(qū)上市公司投資區(qū)位選擇的影響差異;最后將市場(chǎng)規(guī)模效應(yīng)和交易成本效應(yīng)綜合起來(lái)進(jìn)行機(jī)制分析，并基于中介效應(yīng)模型，檢驗(yàn)高鐵開(kāi)通對(duì)上市公司投資區(qū)位選擇的影響路徑。

二、理論機(jī)制

（一）高鐵開(kāi)通促進(jìn)要素流動(dòng)產(chǎn)生市場(chǎng)規(guī)模效應(yīng)

一個(gè)地區(qū)對(duì)企業(yè)的吸引力由市場(chǎng)規(guī)模、可進(jìn)入性（由交通基礎(chǔ)設(shè)施水平?jīng)Q定）和競(jìng)爭(zhēng)三個(gè)因素構(gòu)成。[29]新經(jīng)濟(jì)地理理論認(rèn)為，市場(chǎng)規(guī)模是影響企業(yè)區(qū)位選擇的重要因素，較大的市場(chǎng)規(guī)模會(huì)吸引企業(yè)在該地區(qū)投資選址，降低生活成本，吸引消費(fèi)者和工人向該地區(qū)遷移集聚，擴(kuò)大市場(chǎng)規(guī)模，進(jìn)一步吸引企業(yè)在該地區(qū)投資選址。[30]市場(chǎng)規(guī)模的大小受多種因素影響，其中交通便利程度是影響市場(chǎng)規(guī)模的重要因素，尤其是發(fā)展鐵路等交通設(shè)施，有利于各地區(qū)市場(chǎng)規(guī)模的擴(kuò)大。[31]高鐵開(kāi)通產(chǎn)生的時(shí)空壓縮效應(yīng)提升了城市間的要素流動(dòng)強(qiáng)度、速度和廣度，而要素資源在城市和地區(qū)之間的快速流動(dòng)和頻繁交匯會(huì)帶來(lái)市場(chǎng)規(guī)模的擴(kuò)大。[16]同時(shí)，高鐵網(wǎng)絡(luò)可以帶來(lái)運(yùn)輸費(fèi)用的極大下降，促使高鐵成為各種要素交流的重要載體和媒介，并通過(guò)整合區(qū)域內(nèi)部與外界市場(chǎng)，擴(kuò)大市場(chǎng)的規(guī)模，而這種擴(kuò)大的市場(chǎng)規(guī)模一方面會(huì)增加企業(yè)的數(shù)量和規(guī)模，另一方面也需要更多的企業(yè)生產(chǎn)來(lái)滿(mǎn)足擴(kuò)大的市場(chǎng)規(guī)模。[32]

（二）高鐵開(kāi)通緩解信息約束產(chǎn)生交易成本效應(yīng)

現(xiàn)實(shí)中的市場(chǎng)并不是一個(gè)完全信息市場(chǎng)，不同地區(qū)的企業(yè)及其利益相關(guān)者之間存在信息不對(duì)稱(chēng)的問(wèn)題，從而增加了企業(yè)與利益相關(guān)方之間的信息搜集成本、溝通成本以及監(jiān)督成本，進(jìn)而影響企業(yè)的投融資行為。在控制其他條件相同時(shí)，企業(yè)更偏好選擇在交易成本較低的地區(qū)進(jìn)行投資。[33]新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)也指出，地理距離帶來(lái)的交易成本會(huì)提高信息不對(duì)稱(chēng)程度，加劇代理沖突，影響企業(yè)投資區(qū)位選擇。高鐵開(kāi)通則壓縮了城市間的時(shí)空距離，降低了投資過(guò)程中的信息不對(duì)稱(chēng)對(duì)投資決策造成的負(fù)面影響。一方面，高鐵開(kāi)通增強(qiáng)了企業(yè)分支機(jī)構(gòu)與總部之間的聯(lián)系，降低管理層的溝通成本而正向影響企業(yè)分支機(jī)構(gòu)的規(guī)模和生產(chǎn)專(zhuān)業(yè)性，提升了企業(yè)內(nèi)部管理效率[25];另一方面，高鐵開(kāi)通節(jié)省了企業(yè)投資區(qū)位選擇過(guò)程中的時(shí)間成本和信息搜尋成本，緩解了企業(yè)投資中面臨的融資約束困境[21]，進(jìn)而影響企業(yè)投資區(qū)位選擇。

根據(jù)對(duì)現(xiàn)有文獻(xiàn)和相關(guān)理論的梳理發(fā)現(xiàn)，高鐵開(kāi)通一方面通過(guò)壓縮時(shí)空距離、加快各類(lèi)要素的跨區(qū)域流動(dòng)、擴(kuò)大站點(diǎn)城市的市場(chǎng)規(guī)模等影響企業(yè)投資區(qū)位選擇;另一方面則通過(guò)緩解企業(yè)間信息不對(duì)稱(chēng)性，降低企業(yè)信息搜尋成本，對(duì)企業(yè)投資區(qū)位選擇產(chǎn)生影響。高鐵開(kāi)通影響企業(yè)投資區(qū)位選擇的具體機(jī)制如圖1所示。

三、模型構(gòu)建與變量選擇

（一）模型構(gòu)建

1.數(shù)據(jù)來(lái)源

本文使用的中國(guó)上市公司投資項(xiàng)目數(shù)據(jù)來(lái)自CNRDS（中國(guó)研究數(shù)據(jù)服務(wù)平臺(tái)）數(shù)據(jù)庫(kù)，并利用Excel編程提取上市公司總部和參控股公司的地址數(shù)據(jù)，對(duì)部分地址不詳細(xì)的公司數(shù)據(jù)，結(jié)合企查查等網(wǎng)站進(jìn)行補(bǔ)充，最后篩選出上市公司異地投資數(shù)據(jù)。公司財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)來(lái)自國(guó)泰安數(shù)據(jù)庫(kù)，并將財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)與上市公司投資數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配。城市層面數(shù)據(jù)來(lái)自《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》，城市經(jīng)緯度數(shù)據(jù)來(lái)自百度地圖等網(wǎng)站，并使用MATLAB軟件編程計(jì)算出城市間的地理距離數(shù)據(jù)。各地級(jí)市高鐵開(kāi)通數(shù)據(jù)手工整理自國(guó)家鐵路局以及12306等網(wǎng)站。

2.基準(zhǔn)模型

現(xiàn)有文獻(xiàn)多使用DID方法來(lái)檢驗(yàn)高鐵開(kāi)通前后的影響。但是，各個(gè)城市開(kāi)通高鐵的時(shí)間不一，而標(biāo)準(zhǔn)的雙重差分方法一般要求t為同一時(shí)間點(diǎn)。對(duì)于這個(gè)問(wèn)題，本文借鑒 Bertrand & Mullainathan提出的“多期雙重差分方法”，將所有還未開(kāi)通高鐵的城市作為控制組，把已經(jīng)開(kāi)通高鐵的城市作為處理組，使用多期DID（雙重差分法）來(lái)檢驗(yàn)高鐵開(kāi)通對(duì)上市公司投資區(qū)位選擇的影響。構(gòu)建如下基準(zhǔn)模型：

lnN it（lnDis? it）=β 0+β 1HRSR it+γ j∑X it+η t+μ i+ε it?? （1）

此外，高鐵等大型基礎(chǔ)設(shè)施往往需要運(yùn)行一段時(shí)間才能充分發(fā)揮作用[18]，因此本文參考現(xiàn)有研究做法，在實(shí)證分析中進(jìn)一步考察高鐵開(kāi)通對(duì)企業(yè)投資區(qū)位選擇影響的時(shí)間累積效應(yīng)。計(jì)算2008～2017年樣本中各上市公司總部所在城市高鐵從開(kāi)始運(yùn)營(yíng)到觀(guān)測(cè)期的時(shí)間并將該變量納入計(jì)量方程：

ln N it（lnDis? it）=β 0+β 1HRSR_D it+γ j∑X it+η t+μ i+ε it?? （2）

其中， HRSR_D it 表示高鐵運(yùn)行時(shí)間，具體計(jì)算公式如下：

HRSR_D it= tyear-tyear 0，tyear>tyear 00，tyear≤tyear 0 ????（3）

tyear 表示觀(guān)測(cè)期年份， tyear 0 表示高鐵開(kāi)通年份; lnN it 和 lnDis? it 為被解釋變量， HRSR it 為主要解釋變量即高鐵開(kāi)通虛擬變量， X it 為相關(guān)控制變量， η t 為時(shí)間固定效應(yīng)， μ i 為個(gè)體固定效應(yīng)， ε it 為殘差項(xiàng)。

（二）變量選擇

1.被解釋變量

N it 為上市公司新增異地投資企業(yè)數(shù)量，本文參考馬光榮等衡量上市公司異地投資的做法[5]，使用總部位于某一城市的上市公司i在非總部城市投資的企業(yè)數(shù)來(lái)衡量，對(duì)上市公司i第t年新增異地投資企業(yè)數(shù)加上1再取對(duì)數(shù)。 Dis? it 為上市公司異地投資平均地理距離，本文參考饒品貴等衡量上市公司供應(yīng)商選擇范圍的做法 [34]，使用上市公司新增異地投資企業(yè)的總距離與新增異地投資的企業(yè)數(shù)量之比來(lái)衡量，本文對(duì)上市公司i的總部與新增投資企業(yè)之間的平均地理距離自然對(duì)數(shù)值。

2.核心解釋變量

HRSR it 指城市i在第t年是否開(kāi)通高鐵，開(kāi)通高鐵取值為1，未開(kāi)通高鐵取值為0;關(guān)于某個(gè)城市是否開(kāi)通高鐵，本文參考余泳澤等[35]的做法，根據(jù)該城市是否有高鐵站，且開(kāi)通高鐵的年份為該城市開(kāi)通第一條高鐵的時(shí)間。同時(shí)，考慮到在下半年甚至是年末開(kāi)通高鐵的城市，其對(duì)企業(yè)投資產(chǎn)生的影響在當(dāng)年無(wú)法得以顯現(xiàn)，對(duì)這類(lèi)城市的高鐵開(kāi)通年份滯后一年處理。

3.控制變量

X it 為企業(yè)和城市層面的控制變量，以控制企業(yè)和城市層面其他相關(guān)因素的影響，具體變量如表1所示。

4.描述統(tǒng)計(jì)

本文樣本為2008～2017年上市公司年度數(shù)據(jù)，表2中列出了主要變量的描述性統(tǒng)計(jì)。HRSR均值為0.726，表明樣本期間約72.60%的上市公司總部所在地開(kāi)通了高鐵，與以往文獻(xiàn)描述是一致的。

本文也對(duì)上市公司分年份新增異地投資企業(yè)數(shù)量進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析，結(jié)果如表3所示。2008年上市公司新增異地投資企業(yè)主要集中在東部沿海地區(qū)，尤其是京滬沿線(xiàn)一帶分布較為密集。從2011年開(kāi)始除了東部沿海地區(qū)有較多的新增投資之外，安徽、湖南、湖北及四川、重慶等中西部地區(qū)新增投資企業(yè)較多。

四、實(shí)證分析

（一）基準(zhǔn)回歸結(jié)果

本文采用固定效應(yīng)模型分析高鐵開(kāi)通對(duì)上市公司投資區(qū)位選擇的影響，基準(zhǔn)回歸結(jié)果見(jiàn)表4。在表4中模型（1）和（2）為沒(méi)有增加控制變量的多期DID模型結(jié)果，模型（3）和（4）為只增加了企業(yè)層面控制變量后的多期DID模型估計(jì)結(jié)果，模型（5）和（6）為增加了企業(yè)和城市層面控制變量后的多期DID模型估計(jì)結(jié)果。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，高鐵的開(kāi)通對(duì)上市公司異地投資企業(yè)數(shù)量的影響在1%水平上顯著為正，對(duì)上市公司投資平均地理距離的影響僅在10%水平上顯著為正，說(shuō)明高鐵開(kāi)通對(duì)上市公司異地投資平均地理距離的影響并不明顯，但顯著增加了上市公司異地投資企業(yè)數(shù)量。同時(shí)，控制變量的估計(jì)結(jié)果表明：一個(gè)城市的產(chǎn)業(yè)配套、經(jīng)濟(jì)水平以及政府運(yùn)作效率也會(huì)影響上市公司異地投資區(qū)位選擇。

在基準(zhǔn)回歸中，高鐵開(kāi)通對(duì)平均地理距離影響僅在10%水平，本文在后續(xù)的檢驗(yàn)中，主要考察對(duì)上市公司異地投資數(shù)量的影響。

時(shí)間累積效應(yīng)回歸結(jié)果如表5所示，可以得出以下結(jié)論：首先，從整體回歸結(jié)果來(lái)看，高鐵開(kāi)通對(duì)上市公司異地投資企業(yè)數(shù)量具有顯著的正向時(shí)間累積效應(yīng)，對(duì)異地投資平均地理距離則無(wú)顯著的時(shí)間累積效應(yīng)。即上市公司總部所在城市高鐵運(yùn)行時(shí)間越長(zhǎng)，上市公司異地投資的企業(yè)越多，在其他因素不變的條件下，高鐵運(yùn)行時(shí)間每增加1年，上市公司異地投資企業(yè)數(shù)增加1.5%。其次，從不同地區(qū)回歸結(jié)果來(lái)看，高鐵對(duì)東部地區(qū)上市公司異地投資企業(yè)數(shù)量和平均地理距離無(wú)顯著的時(shí)間累積效應(yīng)，但對(duì)中西部地區(qū)上市公司異地投資企業(yè)數(shù)量具有顯著的正向時(shí)間累積效應(yīng)。在其他因素不變的條件下，高鐵運(yùn)行時(shí)間每增加1年，中西部地區(qū)上市公司異地投資企業(yè)數(shù)增加2%，略高于整體水平。最后，從不同企業(yè)類(lèi)型來(lái)看，高鐵僅對(duì)非國(guó)有上市公司異地投資企業(yè)數(shù)具有非常顯著的正向影響效應(yīng)。

（二）動(dòng)態(tài)效應(yīng)檢驗(yàn)

雙重差分模型需要滿(mǎn)足平行趨勢(shì)假設(shè)，即要求處理組和控制組的變化趨勢(shì)的差異只能發(fā)生在事件（政策） 時(shí)間點(diǎn)之后。本文考察了高鐵開(kāi)通影響企業(yè)投資區(qū)位選擇的動(dòng)態(tài)效應(yīng)，結(jié)果如表6所示?；诋惖赝顿Y企業(yè)數(shù)量 （lnN）和異地投資平均地理距離（lnDis ） 的結(jié)果顯示，高鐵開(kāi)通虛擬變量在高鐵開(kāi)通前兩年、前一年以及當(dāng)年的系數(shù)均不顯著，而異地投資企業(yè)數(shù)量在高鐵開(kāi)通之后的第兩年系數(shù)在5%的統(tǒng)計(jì)水平上顯著為正，結(jié)果表明平行趨勢(shì)假定是成立的。

（三）穩(wěn)健性檢驗(yàn)

1.內(nèi)生性處理工具變量回歸。高鐵建設(shè)與規(guī)劃要考慮多種因素，一方面，高鐵建設(shè)受到原有普通鐵路線(xiàn)路的影響，并且高鐵建設(shè)還要考慮與原有鐵路網(wǎng)絡(luò)聯(lián)通的情況，因此高鐵開(kāi)通與原有普通鐵路線(xiàn)路存在較高的相關(guān)性，滿(mǎn)足工具變量的相關(guān)性條件，本文使用工具變量法進(jìn)行處理。參考已有研究的做法，使用一個(gè)城市1984年是否通鐵路的虛擬變量作為高鐵建設(shè)的工具變量進(jìn)行回歸，回歸結(jié)果見(jiàn)表7模型（4）。結(jié)果顯示，在緩解了內(nèi)生性問(wèn)題之后，高鐵的開(kāi)通對(duì)上市公司異地投資企業(yè)數(shù)量依然表現(xiàn)出顯著的促進(jìn)作用，因此，本文的基準(zhǔn)模型結(jié)論可靠。

2.更換核心指標(biāo)的測(cè)度方式，進(jìn)一步進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)。首先，參考曹春方等的做法[9]，將被解釋變量更換為上市公司異地參控股企業(yè)總數(shù)占該公司新增投資參控股企業(yè)總數(shù)的比例（prop），可以在一定程度上規(guī)避測(cè)度指標(biāo)正整數(shù)性質(zhì)帶來(lái)的因變量受限影響，重新實(shí)證檢驗(yàn)后結(jié)果見(jiàn)表7模型（1），結(jié)果顯示關(guān)鍵系數(shù)依然顯著為正，證明本文基本模型結(jié)論穩(wěn)健。其次，由于新增異地投資企業(yè)數(shù)為計(jì)數(shù)變量，本文進(jìn)一步使用負(fù)二項(xiàng)回歸對(duì)其進(jìn)行穩(wěn)健性檢驗(yàn)（表7），模型（2）結(jié)果顯示在更換回歸模型后高鐵開(kāi)通對(duì)上市公司異地投資企業(yè)數(shù)量的影響依舊顯著為正。最后，為避免上市公司異地投資企業(yè)數(shù)量存在異常值的影響，本文借鑒馬光榮等[5]學(xué)者的做法，進(jìn)一步將設(shè)立子公司與否的虛擬變量（No）作為被解釋變量，模型（3）回歸結(jié)果顯示高鐵開(kāi)通顯著提高了上市公司進(jìn)行異地投資的概率。

3.剔除金融行業(yè)的企業(yè)。由于金融行業(yè)具有壟斷性、高負(fù)債經(jīng)營(yíng)等特點(diǎn)，在數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)上也與非金融行業(yè)存在差異，因此本文剔除了樣本內(nèi)屬于金融行業(yè)的企業(yè)后進(jìn)行回歸，具體回歸結(jié)果見(jiàn)表7中的模型（1）和（2），在剔除了樣本中的金融行業(yè)企業(yè)后，高鐵開(kāi)通對(duì)上市公司異地投資企業(yè)數(shù)量依然有顯著的正向影響，從系數(shù)大小上看，與基準(zhǔn)回歸的結(jié)果相比基本無(wú)差別，估計(jì)結(jié)果依然穩(wěn)健。

4.剔除營(yíng)業(yè)利潤(rùn)為負(fù)的企業(yè)。本文考慮到負(fù)盈利情況下，上市公司經(jīng)營(yíng)狀況較差，對(duì)外投資受限，因此剔除營(yíng)業(yè)利潤(rùn)為負(fù)的上市公司數(shù)據(jù)，進(jìn)一步分析高鐵開(kāi)通對(duì)上市公司投資區(qū)位選擇的影響。具體回歸結(jié)果見(jiàn)表7中的模型（3）和（4），在剔除負(fù)盈利的樣本后，高鐵開(kāi)通對(duì)上市公司異地投資企業(yè)數(shù)量依然有顯著的正向影響，從系數(shù)大小上看，與基準(zhǔn)回歸的結(jié)果相比稍大，說(shuō)明高鐵開(kāi)通對(duì)經(jīng)營(yíng)狀況良好的企業(yè)影響更大，估計(jì)結(jié)果依然穩(wěn)健。

5.剔除中心城市。本文參考龍玉等的做法[7]，按照不同的行政級(jí)別，考慮直轄市、經(jīng)濟(jì)特區(qū)、副省級(jí)城市等中心城市在高鐵城市的規(guī)劃中存在非隨機(jī)問(wèn)題，剔除了樣本中的中心城市重新進(jìn)行檢驗(yàn)。具體回歸結(jié)果見(jiàn)表7中的模型（5）和（6），估計(jì)結(jié)果依然穩(wěn)健。

（四）異質(zhì)性檢驗(yàn)

對(duì)不同地區(qū)、不同城市以及不同企業(yè)而言，高鐵開(kāi)通所帶來(lái)的影響效應(yīng)不盡相同，本文進(jìn)一步從企業(yè)和地區(qū)層面出發(fā)考察開(kāi)通高鐵后的異質(zhì)性表現(xiàn)。

企業(yè)層面的異質(zhì)性分析。本文從企業(yè)所屬行業(yè)類(lèi)別進(jìn)行企業(yè)層面的異質(zhì)性分析，考慮到交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)制造業(yè)企業(yè)的影響更為顯著[36]，本文主要對(duì)比分析制造業(yè)和非制造業(yè)異質(zhì)性區(qū)別，回歸結(jié)果如表8模型（1）（2）所示。結(jié)果顯示，高鐵開(kāi)通對(duì)制造業(yè)企業(yè)異地投資數(shù)量的影響顯著為正，而對(duì)非制造業(yè)的影響并不顯著，這意味著高鐵開(kāi)通對(duì)上市公司異地投資的影響主要體現(xiàn)在制造業(yè)企業(yè)中，且與基準(zhǔn)回歸相比，高鐵開(kāi)通對(duì)制造業(yè)企業(yè)異地投資的影響更大，即高鐵開(kāi)通使得制造業(yè)上市公司異地投資企業(yè)數(shù)量顯著增加。考慮到企業(yè)產(chǎn)權(quán)性質(zhì)，本文也考察了國(guó)有上市公司與非國(guó)有上市公司的異質(zhì)性區(qū)別，回歸結(jié)果如表8模型（3）（4）所示。結(jié)果顯示，高鐵開(kāi)通對(duì)國(guó)有上市公司異地投資企業(yè)數(shù)量的影響更大，對(duì)非國(guó)有上市公司的影響相對(duì)較小，且從系數(shù)上來(lái)看，高鐵開(kāi)通對(duì)國(guó)有上市公司異地投資企業(yè)數(shù)量的影響更大。

地區(qū)層面的異質(zhì)性分析。將上市公司總部所在地區(qū)劃分，由于我國(guó)中西部地區(qū)上市公司樣本量較少，本文將中西部地區(qū)劃分在一起，按東部和中西部地區(qū)劃分后，進(jìn)行分組回歸，回歸結(jié)果如表8模型（5）（7）所示。結(jié)果顯示，在東部地區(qū)，不論是基于異地投資平均距離還是異地投資企業(yè)數(shù)量，高鐵開(kāi)通 HRSR的影響系數(shù)分別在10%和5%水平上顯著;而在中西部欠發(fā)達(dá)地區(qū)，高鐵開(kāi)通HRSR 的系數(shù)均不顯著，這意味著高鐵開(kāi)通主要對(duì)東部地區(qū)上市公司異地投資影響較大。

（五）機(jī)制檢驗(yàn)

本文在理論機(jī)制部分分析了高鐵開(kāi)通影響企業(yè)投資區(qū)位選擇的內(nèi)在機(jī)制，高鐵開(kāi)通主要通過(guò)市場(chǎng)規(guī)模效應(yīng)和交易成本效應(yīng)兩個(gè)途徑對(duì)企業(yè)投資區(qū)位選擇產(chǎn)生影響。本文利用中介效應(yīng)模型進(jìn)行機(jī)制檢驗(yàn)，具體使用依次檢驗(yàn)法進(jìn)行中介效應(yīng)分析，構(gòu)建如下計(jì)量模型：

MID it=β 0+β 1HRSR it+γ j∑X it+η t+μ i+ε it?? （4）

其中MID為本文的中介變量，即市場(chǎng)規(guī)模代理變量和交易成本代理變量。首先，本文采用市場(chǎng)潛力（MS）作為代表城市層面市場(chǎng)規(guī)模的中介指標(biāo)，具體計(jì)算公式如下：

ms it=∑ i≠j （Y jt/d ij）+Y it/d ii?? （5）

其中，Y是城市在第t年的國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值， d ij 是城市i和城市j之間的距離，由于需要計(jì)算站點(diǎn)城市相互之間的距離，數(shù)據(jù)量較大，為了分析方便，使用各城市之間的歐氏距離表示城市間的空間直線(xiàn)距離，從百度地圖等網(wǎng)站整理得到城市經(jīng)緯度數(shù)據(jù)，通過(guò)MATLAB編程計(jì)算得到各城市間的距離，計(jì)算公式為：

d ii= 2 3? S i/π ≈0.376 S i??? （6）

d ii 表示城市內(nèi)部距離， S i 表示城市的面積。

其次，交易成本的構(gòu)成十分復(fù)雜，其衡量一直是區(qū)位選擇相關(guān)研究中的難點(diǎn)。高鐵開(kāi)通在很大程度上改變了時(shí)間成本較高者的出行方式，顯著降低了企業(yè)投資區(qū)位選擇過(guò)程中的時(shí)間成本，本文考慮到數(shù)據(jù)可得性，主要分析高鐵開(kāi)通對(duì)企業(yè)投資區(qū)位選擇中的信息搜集成本的影響?，F(xiàn)有研究表明，交通基礎(chǔ)設(shè)施會(huì)使企業(yè)更易獲取偏遠(yuǎn)地區(qū)子公司的信息，優(yōu)化資源配置效率，而高鐵開(kāi)通與企業(yè)所在地信息環(huán)境存在相互強(qiáng)化作用。[32]因此，信息化程度對(duì)企業(yè)投資過(guò)程中的信息獲取至關(guān)重要。企業(yè)所在城市的信息化程度越高，其在投資區(qū)位選擇過(guò)程中產(chǎn)生的信息搜尋成本越低。因此，本文以上市公司總部所在地信息化程度為中介指標(biāo)來(lái)代理信息搜尋成本。其中，信息化程度用城市互聯(lián)網(wǎng)寬帶接入用戶(hù)數(shù)取對(duì)數(shù)值來(lái)表示。

中介效應(yīng)檢驗(yàn)的具體結(jié)果如表9所示。其中，模型（1）和（2）為市場(chǎng)規(guī)模與信息搜尋成本代理變量的中介效應(yīng)檢驗(yàn)結(jié)果，關(guān)鍵系數(shù)顯示高鐵開(kāi)通對(duì)市場(chǎng)規(guī)模與信息化程度的影響均顯著為正，說(shuō)明中介效應(yīng)存在，即高鐵開(kāi)通擴(kuò)大了站點(diǎn)城市市場(chǎng)規(guī)模的同時(shí)也降低了企業(yè)信息搜尋成本。表10根據(jù)城市信息化水平進(jìn)行分組回歸，本文發(fā)現(xiàn)高鐵開(kāi)通HRSR系數(shù)在信息化水平較高的地區(qū)更大。因此，本文認(rèn)為高鐵開(kāi)通強(qiáng)化了上市公司總部所在地信息化水平對(duì)上市公司投資區(qū)位選擇的影響。

在中介效應(yīng)存在的基礎(chǔ)上，本文檢驗(yàn)了中介變量與上市公司異地投資新增企業(yè)數(shù)量的關(guān)系。表9中模型（3）和（4）為中介變量對(duì)上市公司異地投資數(shù)量影響的回歸結(jié)果，結(jié)果表明市場(chǎng)規(guī)模、信息化水平對(duì)上市公司新增異地投資企業(yè)數(shù)量的影響均顯著為正，從系數(shù)來(lái)看，市場(chǎng)規(guī)模的正向影響效應(yīng)遠(yuǎn)大于信息搜尋成本的影響，即高鐵開(kāi)通主要通過(guò)擴(kuò)大市場(chǎng)規(guī)模影響企業(yè)投資區(qū)位選擇。綜合來(lái)看，即高鐵開(kāi)通對(duì)上市公司異地投資企業(yè)數(shù)量的影響中介效應(yīng)顯著。

五、結(jié)論與政策啟示

本文基于高鐵開(kāi)通的新視角，探討高鐵開(kāi)通對(duì)國(guó)內(nèi)上市公司投資區(qū)位選擇的影響。將高鐵開(kāi)通視為一個(gè)準(zhǔn)自然實(shí)驗(yàn)，基于2008～2017年上市公司異地投資數(shù)據(jù)，通過(guò)構(gòu)建多期 DID 模型實(shí)證研究了高鐵開(kāi)通對(duì)上市公司投資區(qū)位選擇的影響及其作用機(jī)制。研究發(fā)現(xiàn)，高鐵開(kāi)通使得上市公司異地投資企業(yè)數(shù)量顯著增加，上市公司異地投資更為活躍，而對(duì)上市公司異地投資平均地理距離無(wú)顯著影響。在考慮了一系列可能干擾估計(jì)結(jié)果的因素后，研究結(jié)論仍然成立。機(jī)制分析發(fā)現(xiàn)，高鐵開(kāi)通一方面顯著促進(jìn)了要素在城市間的流動(dòng)，另一方面緩解了企業(yè)間信息約束，并通過(guò)市場(chǎng)規(guī)模效應(yīng)和交易成本效應(yīng)分別影響企業(yè)投資區(qū)位選擇。進(jìn)一步，利用中介效應(yīng)模型進(jìn)行了機(jī)制檢驗(yàn)，高鐵開(kāi)通擴(kuò)大了站點(diǎn)城市的市場(chǎng)規(guī)模，強(qiáng)化了站點(diǎn)城市信息環(huán)境的影響。最后，從企業(yè)和地區(qū)層面進(jìn)行了異質(zhì)性檢驗(yàn)，結(jié)果表明，高鐵開(kāi)通對(duì)制造業(yè)企業(yè)、國(guó)有企業(yè)和東部發(fā)達(dá)地區(qū)的上市公司異地投資企業(yè)數(shù)量的影響更加顯著。本文研究啟示如下：

第一，本文從微觀(guān)企業(yè)層面入手，為研究高鐵開(kāi)通經(jīng)濟(jì)后果的相關(guān)研究提供來(lái)自企業(yè)投資層面的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)。研究結(jié)果表明，高鐵的開(kāi)通能夠使得東部地區(qū)的上市公司異地投資平均地理距離增加，向更遠(yuǎn)距離的地區(qū)進(jìn)行投資，同時(shí)東部地區(qū)上市公司異地投資企業(yè)的數(shù)量也顯著增加。考慮到全國(guó)高鐵的開(kāi)通情況，中西部地區(qū)城市雖然也基本開(kāi)通了高鐵，但線(xiàn)路單一，整個(gè)地區(qū)高鐵網(wǎng)絡(luò)不完善，鑒于這一現(xiàn)狀，政府在高鐵設(shè)施建設(shè)方面應(yīng)當(dāng)對(duì)中西部地區(qū)有所傾斜，優(yōu)化高鐵布局，促進(jìn)中西部地區(qū)上市公司“走出去”。

第二，本文研究結(jié)果表明，受到上市公司所屬行業(yè)的制約，高鐵的開(kāi)通對(duì)制造業(yè)上市公司投資的影響大于整體水平，高鐵開(kāi)通大幅度增加了制造業(yè)上市公司異地投資企業(yè)數(shù)量，因此，制造業(yè)企業(yè)在投資時(shí)應(yīng)充分利用高鐵建設(shè)的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，調(diào)整投資戰(zhàn)略規(guī)劃部署，更合理地轉(zhuǎn)變制造業(yè)發(fā)展方式。

第三，本文機(jī)制研究發(fā)現(xiàn)，高鐵開(kāi)通主要通過(guò)擴(kuò)大市場(chǎng)規(guī)模增加城市吸引力，同時(shí)強(qiáng)化了站點(diǎn)城市的信息環(huán)境對(duì)上市公司投資區(qū)位選擇的影響。高鐵開(kāi)通加快了要素流動(dòng)，緩解了信息約束，改善企業(yè)間的信息不對(duì)稱(chēng)，使得企業(yè)在投資前進(jìn)行實(shí)地考察時(shí)間成本降低，人員流動(dòng)更為便利，有助于企業(yè)選擇綜合條件更好的地區(qū)進(jìn)行投資，降低了企業(yè)投資的風(fēng)險(xiǎn)，提高了企業(yè)投資收益。因此，企業(yè)投資要把握高鐵開(kāi)通帶來(lái)的機(jī)遇，制定合理的投資規(guī)劃，拓展投資空間，更好地參與國(guó)內(nèi)大循環(huán)。

參考文獻(xiàn)：

[1]湯鐸鐸，劉學(xué)良，倪紅福，等. 全球經(jīng)濟(jì)大變局、中國(guó)潛在增長(zhǎng)率與后疫情時(shí)期高質(zhì)量發(fā)展[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2020， 55（8）： 4～23.

[2]李蘭冰，閻麗，黃玖立.交通基礎(chǔ)設(shè)施通達(dá)性與非中心城市制造業(yè)成長(zhǎng)：市場(chǎng)勢(shì)力、生產(chǎn)率及其配置效率[J].經(jīng)濟(jì)研究，2019，54（12）：182～197.

[3]范欣，宋冬林，趙新宇.基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)打破了國(guó)內(nèi)市場(chǎng)分割嗎？[J].經(jīng)濟(jì)研究， 2017， 52（2）：20～34.

[4]張學(xué)良. 中國(guó)交通基礎(chǔ)設(shè)施促進(jìn)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)嗎——兼論交通基礎(chǔ)設(shè)施的空間溢出效應(yīng)[J]. 中國(guó)社會(huì)科學(xué)， 2012（3）： 60～77.

[5]馬光榮，程小萌，楊恩艷. 交通基礎(chǔ)設(shè)施如何促進(jìn)資本流動(dòng)——基于高鐵開(kāi)通和上市公司異地投資的研究[J]. 中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)， 2020（6）： 5～23.

[6]董艷梅，朱英明. 高鐵建設(shè)能否重塑中國(guó)的經(jīng)濟(jì)空間布局——基于就業(yè)、工資和經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的區(qū)域異質(zhì)性視角[J]. 中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)， 2016（10）： 92～108.

[7]龍玉，趙海龍，張新德，等. 時(shí)空壓縮下的風(fēng)險(xiǎn)投資——高鐵通車(chē)與風(fēng)險(xiǎn)投資區(qū)域變化[J]. 經(jīng)濟(jì)研究， 2017（4）： 195～208.

[8]莊德林，楊羊，陳信康. 長(zhǎng)江經(jīng)濟(jì)帶城市網(wǎng)絡(luò)空間結(jié)構(gòu)的特征——基于上市公司組織關(guān)系視角的分析[J]. 城市問(wèn)題， 2016（5）： 12～19.

[9]曹春方，周大偉，吳澄澄，等. 市場(chǎng)分割與異地子公司分布[J]. 管理世界， 2015（9）： 92～103.

[10]張華，賀燦飛.區(qū)位通達(dá)性與在京外資企業(yè)的區(qū)位選擇[J].地理研究，2007（5）：984～994.

[11]任曉紅，張宗益.交通基礎(chǔ)設(shè)施與制造業(yè)區(qū)位選擇的空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)分析[J].經(jīng)濟(jì)問(wèn)題探索，2010（10）：13～17.

[12]劉鉅強(qiáng)，趙永亮.交通基礎(chǔ)設(shè)施、市場(chǎng)獲得與制造業(yè)區(qū)位——來(lái)自中國(guó)的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)[J].南開(kāi)經(jīng)濟(jì)研究，2010（4）：123～138.

[13]林善浪，葉煒，張麗華.時(shí)間效應(yīng)對(duì)制造業(yè)企業(yè)選址的影響[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2018（2）：137～156.

[14]Martin P， Rogers C A. Industrial Location and Public Infrastructure[J]. Journal of International Economics， 1995，39（3-4）：335～351.

[15]Davis D R ， Weinstein D E. Market Access， Economic Geography and Comparative Advantage： An Empirical Test[J]. Journal of International Economics， 2003：59.

[16]王雨飛，倪鵬飛.高速鐵路影響下的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)溢出與區(qū)域空間優(yōu)化[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2016（2）：21-36.

[17] 年猛.交通基礎(chǔ)設(shè)施、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)與空間均等化——基于中國(guó)高速鐵路的自然實(shí)驗(yàn)[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2019，40（8）：146～161.

[18]劉勇政，李巖.中國(guó)的高速鐵路建設(shè)與城市經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[J].金融研究，2017（11）：18～33.

[19]宋文杰，朱青，朱月梅，等.高鐵對(duì)不同規(guī)模城市發(fā)展的影響[J].經(jīng)濟(jì)地理，2015，35（10）：57～63.

[20]卞元超，吳利華，白俊紅.高鐵開(kāi)通、要素流動(dòng)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距[J].財(cái)貿(mào)經(jīng)濟(jì)，2018，39（6）：147～161.

[21]冉啟英，張晉寧，楊小東.高鐵開(kāi)通提升了城市綠色發(fā)展效率嗎——基于雙重差分模型的實(shí)證檢驗(yàn)[J].貴州財(cái)經(jīng)大學(xué)學(xué)報(bào)，2020（5）：100～110.

[22]咸金坤，汪偉.高速鐵路與服務(wù)業(yè)企業(yè)生產(chǎn)率——來(lái)自中國(guó)上市公司的經(jīng)驗(yàn)證據(jù)[J].商業(yè)經(jīng)濟(jì)與管理，2020（10）：73～85.

[23]Charnoz P， Lelarge C， Trevien C. Communication costs and the internal organisation of multi-plant businesses： evidence from the impact of the French high-speed rail[J]. The Economic Journal， 2018，128（610）： 949～994.

[24]Xu M. Riding on the new silk road： Quantifying the welfare gains from high-speed railways[J]. University of California， Davis： working paper，2017.

[25]鄧濤濤，閆昱霖，王丹丹.高速鐵路對(duì)中國(guó)城市人口規(guī)模變化的影響[J].財(cái)貿(mào)研究，2019，30（11）：1～13.

[26]李欣澤，紀(jì)小樂(lè)，周靈靈.高鐵能改善企業(yè)資源配置嗎？——來(lái)自中國(guó)工業(yè)企業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)和高鐵地理數(shù)據(jù)的微觀(guān)證據(jù)[J].經(jīng)濟(jì)評(píng)論，2017（6）：3～21.

[27]Lin Y. Travel costs and urban specialization patterns： Evidence from China's high speed railway system[J]. Journal of Urban Economics， 2016，98（Mar.）：98～123.

[28]孫廣召，黃凱南.高鐵開(kāi)通對(duì)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)率的異質(zhì)性影響分析[J].財(cái)經(jīng)研究，2019，45（5）：84～98.

[29]Behrens K， Ottaviano G I P， Lamorgese A R， et al. Testing the home market effect in a multi-country world： the theory[J]. 2004.

[30]Krugman P. Increasing Returns and Economic Geography[J]. Journal of Political Economy， 1991，99（3）：483～499.

[31]馮偉，徐康寧.影響市場(chǎng)規(guī)模的因素研究——基于劉易斯的分析框架[J].經(jīng)濟(jì)科學(xué)，2011（4）：5～15.

[32]韓玉剛.寧杭高鐵對(duì)沿線(xiàn)城市可達(dá)性的影響與區(qū)域效應(yīng)[J].安徽師范大學(xué)學(xué)報(bào)（人文社會(huì)科學(xué)版），2020（4）：120～127.

[33]Fugita M ， Krugman P ， Venables A J. The Spatial Economy： Cities， Regions， and International Trade[M].1999.

[34]饒品貴，王得力，李曉溪.高鐵開(kāi)通與供應(yīng)商分布決策[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2019（10）：137～154.

[35]余泳澤，莊海濤，劉大勇，等.高鐵開(kāi)通是否加速了技術(shù)創(chuàng)新外溢——來(lái)自中國(guó)230個(gè)地級(jí)市的證據(jù)[J].財(cái)經(jīng)研究，2019，45（11）：20～31;111.

[36]劉秉鐮，劉玉海.交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與中國(guó)制造業(yè)企業(yè)庫(kù)存成本降低[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2011（5）：69～79.

Research on the Impact of High-Speed Rail on the Investment Location Choice of Listed Companies

ZHUANG Delin，BAO Yuanjuan，ZHU Chen

（School of Economics， Hefei University of Technology ， Hefei ， Anhui 230601，China）

Abstract：

Accurately identifying the impact of the opening of high-speed rail on enterprises' investment location selection is of great significance to the optimization of corporate investment decision-making and regional industry optimization. Using the micro data on the remote investment of Chinese listed companies from 2008 to 2017， based on the new perspective of the opening of the high-speed rail， the multi-period double difference method was used to conduct an empirical analysis of the investment location selection of listed companies， and analyzed from the two paths of market scale effect and transaction cost effect Internal influence mechanism， and then use the mediation effect model to test the mechanism. The study found that： （1） the opening of high-speed rail increased the number of listed companies' remote investment companies， and the number of new remote investment companies of listed companies that opened high-speed rail in the city where the headquarters is located increased by about 5.2% on average; （2） the average geographic location of listed companies' remote investment Distance has no significant impact. The analysis of heterogeneity found that the opening of high-speed rail only increased the average geographic distance of listed companies' off-site investment in the eastern region; （3） The mechanism test found that， on the one hand， the opening of high-speed rail promotes listed companies off-site investment by expanding the market size. It strengthens the influence of the site city information environment on the investment location selection of listed companies， thereby promoting remote investment of listed companies by reducing the cost of information search.

Key words ：

high speed rail;enterprise investment;location choice;multi-period DID

責(zé)任編輯：蕭敏娜