陳美招,張煒康,鄭榮寶

一、引 言

截至2019年底,中國高速鐵路總里程達到3.5×104km,位居世界第一。高鐵減少了人員的通行時間成本,極大滿足各階層人們的旅行需求,緩解了煤礦、金屬、大型貨物等傳統(tǒng)資源的運輸壓力[1]。高鐵深化區(qū)域間的經(jīng)濟往來,形成了更大范圍、更具規(guī)模的經(jīng)濟活動網(wǎng)。

高鐵經(jīng)濟是當前國內(nèi)外學(xué)者研究的熱點,高鐵的乘數(shù)效應(yīng)帶來了 “高鐵經(jīng)濟學(xué)”?！案哞F經(jīng)濟學(xué)”已經(jīng)在東部城市群有些實證研究,其研究視角大多分別從研究方法與尺度兩個方面進行。在研究方法上,學(xué)者們大多運用雙重差分模型[2][3]、社會網(wǎng)絡(luò)模型[4]、引力模型[5][6]、多元回歸模型[7]、空間杜賓模型[8][9]等方法,通過考慮空間可達性[10][11]、區(qū)域平衡[12][13]、多維角度[14]等,探討高鐵建成后對區(qū)域經(jīng)濟格局的影響。如孔令章等通過加權(quán)平均時間對空間可達性進行測算,并通過引力模型對高鐵沿線城市所受影響進行分析,研究結(jié)果表明,高鐵開通后,沿線城市可達性增長幅度呈現(xiàn)空間差異性,廊道東段城市可達性發(fā)展?jié)摿^西段城市更強勁,各省份經(jīng)濟基礎(chǔ)較好的城市可達性提升空間更明顯[15]。趙康杰等基于社會網(wǎng)絡(luò)分析方法和引力模型,通過對中心城市的高鐵網(wǎng)和經(jīng)濟網(wǎng)的演進特征進行分析,發(fā)現(xiàn)高鐵促進區(qū)域之間的要素流動,減少區(qū)域經(jīng)濟差異[16]。孫娜等通過使用列車數(shù)為主要指標,結(jié)合隨機森林法和樣本瓜分對高鐵建設(shè)與運營水平對不同城市的影響程度差異,研究發(fā)現(xiàn)高鐵的城市經(jīng)濟效益主要是一種間接影響,作用路徑的不同解釋了高鐵對不同規(guī)模城市影響程度的差異性[17]。劉國燕等采用空間計量模型,測算高鐵運營對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出的直接與間接效應(yīng),認為中國創(chuàng)新產(chǎn)出具有空間相關(guān)性,其 “核心－外圍”區(qū)域已經(jīng)形成[18]。在研究尺度上,眾多學(xué)者從縣域[19][20]、市域[21][22]、主要經(jīng)濟區(qū)[23]、國家層面進行多維度的系統(tǒng)分析。如黃潔等以高鐵價格、居民對鐵路消費力分析高鐵網(wǎng)對中國省會城市的經(jīng)濟可達性影響[24]。金水英等以 “一帶一路”為背景,中國為非洲國家建立的高鐵線沿途國家為實驗組,非沿線非洲國家為控制組,通過多時點雙重差分模型 (Difference in differences,簡稱DID)分析中國高鐵走進非洲國家后所帶來的經(jīng)濟影響[25]。

從上述文獻梳理可以看出,以往研究區(qū)域基本集中在中心經(jīng)濟區(qū)或南北貫通的縱向高鐵線路,多以地級市為單位,精度較差,以定性描述性的敘述為主,且研究區(qū)域也集中在經(jīng)濟較為發(fā)達的地區(qū),缺少從核心經(jīng)濟區(qū)到經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)的高鐵沿線區(qū)域,高鐵對沿線經(jīng)濟的帶動作用難以直觀體現(xiàn)。同時,一些定量研究缺乏客觀的評價數(shù)據(jù),更是缺少客觀的空間數(shù)據(jù),多以行政區(qū)社會統(tǒng)計數(shù)據(jù)為評價基礎(chǔ)數(shù)據(jù),數(shù)據(jù)代表性與說服力不足。本文采用的夜光遙感數(shù)據(jù)具有客觀性和空間性,這正是本研究的出發(fā)點和創(chuàng)新之處。本文以東西橫向的滬昆高鐵為研究線路,以縣域為研究尺度,用DMSP(Defense Meteorological Satellite Program System,簡稱DMSP)/OLS(Operational Linescan System,簡稱OLS)與NPP/VIIRS(Suomi National Polar－orbiting Partnership/Visible Infrared Imaging Radiometer Suite,簡稱NPP/VIIRS)夜間燈光取代傳統(tǒng)指標作為衡量人口經(jīng)濟活動數(shù)據(jù),運用多時點DID分析2008—2017年滬昆高鐵陸續(xù)開通運營對沿線城鎮(zhèn)人口經(jīng)濟活動的影響。

二、研究區(qū)概況與研究方法

(一)研究區(qū)概況

滬昆高鐵作為中國大陸南方 “四橫四縱”高速鐵路主要縱向運輸通道之一,研究區(qū)自東向西橫跨浙江省、江西省、湖南省、貴州省、云南省,連接了長江上、中、下游的交通經(jīng)濟帶,是中國橫貫東西線路里程最長、穿越省份最多的高鐵,線路全長達2 252km。

上海市在高鐵開通前經(jīng)濟已經(jīng)非常繁榮,其經(jīng)濟增長趨勢也是其他城市無法比擬的,難以設(shè)置控制組。據(jù)此,為提升研究結(jié)果的合理性,研究區(qū)將剔除上海市。

(二)研究方法

DID模型 (雙重差分法)是專門用于政策實施評估的方法,最初由醫(yī)學(xué)家Snow在1855年研究倫敦霍亂時提出,Obenauer和Nienbyrg研究最小工資法的時候引入經(jīng)濟學(xué)中。較之于傳統(tǒng)的DID方法中政策實施時點均一的特征,多時點DID適用于同一政策或行為在影響群體中的漸進實施。本文將高鐵運營作為 “自然實驗”,高鐵沿線城鎮(zhèn)設(shè)置為實驗組,非高鐵沿線城市設(shè)置為對照組,通過分析高鐵運營后實驗組與對照組間的差距,從而觀察高鐵運營對沿線城市人口經(jīng)濟活動的凈影響。其基本原理是:現(xiàn)在要修一條高鐵,高鐵是條線,所以必然會有穿過的城市和沒有被穿過的城市。記Di＝1,如果城市i被穿過;Di＝0,如果城市i沒有被穿過?，F(xiàn)在我們比較好奇鐵路修好以后,被鐵路穿過的城市是不是經(jīng)濟增長更快了?我們該怎么做呢?一開始的想法是,我們把Di＝1的城市的GDP加總,減去Di＝0的城市的GDP加總,然后兩者一減,即E(Yi|Di＝1)－E(Yi|Di＝0),這樣我們就算出了兩類城市的GDP的平均之差。這樣做不用說肯定有問題。萬一被鐵路穿過的城市在建高鐵之前GDP就高呢?為了解決這個問題,我們需要觀察到至少兩期,第一期是建高鐵之前,第二期是建高鐵之后。我們先把兩類城市的GDP做兩期之差,經(jīng)過這一步,我們實際上算出了每個城市GDP的增長率;第二次差分就是把兩類城市在修建高鐵之前和之后的GDP增長率的差異給算出來了,這就是我們要的處理效應(yīng),即修建高鐵之后對城市經(jīng)濟的促進作用。

由于滬昆高鐵建設(shè)周期長,各城鎮(zhèn)開通高鐵時間長短不一,經(jīng)典DID模型已經(jīng)不能滿足研究需要。因此,本文擬構(gòu)建多時點DID模型,分析滬昆高鐵線路段陸續(xù)開通對城鎮(zhèn)經(jīng)濟發(fā)展的影響。多時點DID模型回歸方程如下:

其中,DNit值作為被解釋變量;i(i＝1,2,…,N)表示城鎮(zhèn)個體;t(t＝1,2,…,T)表示高鐵運營前后年份;γ1為差分系數(shù),其正負分別表示正向促進作用還是負向抑制作用;Git則是相當于標準DID中的交互項,高鐵開通后取1,未開通則為0;DTit則表示約束變量;Zit表示控制變量;λi表示個體固定效應(yīng);δ為控制變量系數(shù);εit為模型隨機擾動項。

三、數(shù)據(jù)處理與變量選取

(一)數(shù)據(jù)預(yù)處理

眾多研究結(jié)果均已證明夜光數(shù)據(jù)與人口及社會經(jīng)濟活動具有非常密切的關(guān)系,一般認為,夜光數(shù)據(jù)不斷增加的地區(qū),社會經(jīng)濟活躍程度呈現(xiàn)不斷加大趨勢。

本文研究期為2008—2017年,時間跨度較大,因此需要采用DMSP/OLS和NPP/VIIRS兩類衛(wèi)星。兩類原始燈光數(shù)據(jù)集均可在NOAA網(wǎng)站下載 (https://ngdc.noaa.gov/eog/viirs/download_dnb_composites.html)。2008—2017年未經(jīng)校正的原始夜間燈光DN值如圖1所示。

圖1 2008—2017年原始夜間燈光DN總值

(二)處理流程

首先運用ArcGIS平臺對兩種夜間燈光和行政區(qū)設(shè)置基于GCS_Krasovsky_1940基準面的正軸等積割圓錐投影 (Albers投影),設(shè)置Albers投影7項參數(shù)?？紤]到后期DMSP/OLS和NPP/VIIRS夜間燈光數(shù)據(jù)集整合需要,本研究將兩類夜間燈光影像均重采樣為1 000×1 000 m,因為夜間燈光屬于連續(xù)性數(shù)據(jù),所以重采樣技術(shù)選擇BILINEAR。以中國行政區(qū)為掩膜,對燈光數(shù)據(jù)集進行批量提取[26]。

1.DMSP/OLS校正。校正方法思路基于張夢琪等的標準校正[27]。由于高次冪通常帶來不穩(wěn)定的擬合結(jié)果,所以將采用二次方程對其余傳感器進行飽和校正和連續(xù)性校正。按照式 (2)建立二次方程,對其余傳感器進行相互校正:

其中,DNafter為校正后的影像DN值,DNbefore為校正前影像的DN值,a、b、c系數(shù)是二次方程的歸回系數(shù)和常數(shù)。

2.NPP/VIIRS處理。NPP/VIIRS夜間燈光僅為無云燈光圖,其中存在微弱燈光沒有去除,有異常值。DMSP/OLS夜間燈光數(shù)據(jù)集是去除火云光的,提取2013年DMSP/OLS燈光值＞0的區(qū)域作為NPP/VIIRS去除異常值的掩膜,進行提取去噪,并將異常負數(shù)燈光值取為0。

由于NPP/VIIRS經(jīng)過提取后會出現(xiàn)某些極高的異常值,因此需要采用 “經(jīng)濟中心矩形法”設(shè)定每一張NPP/VIIRS的最高上限,定義北京、上海、廣州、深圳市中心為中心區(qū)域,以中心區(qū)域四個角坐標為點,統(tǒng)計矩形區(qū)域內(nèi)DN值最高上限,并通過地圖代數(shù)將極高異常值取為統(tǒng)計出來的上限值。

3.DMSP/OLS與NPP/VIIRS輻射一致性校正。經(jīng)過DMSP/OLS影像飽和校正和NPP/VIIRS降噪后,兩種夜間燈光均達到可用狀態(tài)。此次校正不采用一般擬合的方法進行輻射一致性校正,擬合的方法一般適用于建成區(qū)的擴張,用于衡量經(jīng)濟活動的指標則會產(chǎn)生較大的波動,此次將通過提取的方法進行校正 (結(jié)果如圖2所示)。由于2020年新冠肺炎疫情期間導(dǎo)致社會波動較大,為防止數(shù)據(jù)斷層,使用最后一年2019年燈光作為掩膜提取各年份燈光數(shù)據(jù),主要思路基于曹子陽的連續(xù)校正公式,如下式 (3)。

圖2 2008—2017年校正后夜間燈光DN總值

其中,DNni分別表示前一年、第n年,后一年經(jīng)過相互校正的夜間燈光的DN值。

經(jīng)過輻射一致性校正后,每一年的最高值大于或等于前一年,將2008—2017年夜間燈光數(shù)據(jù)提取,與對應(yīng)年份的GDP進行擬合檢驗,如表2、圖3及圖4所示。未校正原始數(shù)據(jù)R2平均在0.25以下,而經(jīng)過了輻射一致性校正的夜間燈光數(shù)據(jù)集與GDP擬合優(yōu)度最高為R2＝0.854,相較于傳統(tǒng)的擬合方法的R2＝0.769[28]更高,證明采用提取方法進行輻射一致性校正方法進行整合,更適用于衡量人類經(jīng)濟活動。

表1 滬昆高鐵各線路段開通時間

表2 校正前后夜間燈光與GDP擬合結(jié)果

圖3 輻射一致性校正后夜間燈光與GDP擬合關(guān)系圖

圖4 未校正原始燈光數(shù)據(jù)與GDP擬合關(guān)系圖

(三)變量選取

1.旅行時間和時間帶劃分。高鐵開通運營,直接節(jié)約的便是人們的旅行時間成本,弱化了地理條件造成的不便,打破了區(qū)域之間的障礙。因此,采用旅行時間 (traveltime)來評價人口經(jīng)濟活動更為合適,即在不考慮交通障礙及其他不可控因素的前提下,自駕車從城鎮(zhèn)中心到最近高鐵站點所需要的時間。

為了探究高鐵對城鎮(zhèn)在不同的時間距離帶上有異質(zhì)性的作用,運用K-均值聚類分析法,將旅行時間分成6個參考組,設(shè)置6組虛擬變量,取值如下所示:

T1＝0 min≤travel time＜18 min;

T2＝18 min≤travel time＜64 min;

T3＝64 min≤travel time＜113 min;

T4＝113 min≤travel time＜151 min;

T5＝151 min≤travel time＜207 min;

T6≥207 min。

2.其他變量描述。本文作為 “自然實驗”,用夜間燈光衡量人口經(jīng)濟活動作為因變量,旅行時間作為自變量,為了減少區(qū)域之間內(nèi)部經(jīng)濟影響,考慮經(jīng)濟增長的主要刺激性增長因素,將城鎮(zhèn)的固定資產(chǎn)投資、地方財政一般預(yù)算收入、地方財政一般預(yù)算支出、人口密度、居民儲蓄存款余額、年末金融機構(gòu)各項貸款余額作為控制變量。由于夜間燈光無法對晚上的工廠、產(chǎn)業(yè)區(qū)等燈光微弱但仍進行活躍經(jīng)濟活動的地區(qū)進行探測,因此添加第二產(chǎn)業(yè)增加值作為控制變量,以增加夜間燈光作為衡量人類經(jīng)濟活動指標的可信度。為了消除異方差所造成的影響,改善數(shù)據(jù)隨著核心解釋變量的增加而造成核心被解釋變量方差隨之增大的變化特征[29],故將所有控制變量進行對數(shù)變換。上述變量數(shù)據(jù)來源于各年份縣域統(tǒng)計年鑒及國民經(jīng)濟和社會發(fā)展統(tǒng)計公報。描述性統(tǒng)計如表3所示。

四、結(jié)果分析

(一)穩(wěn)健性檢驗

1.平行趨勢檢驗。多期DID模型有效性需要通過平行趨勢假設(shè)前提,需要實驗組與控制組在政策時間點前具備相似的變化趨勢,即高鐵沿線城鎮(zhèn)與非沿線城鎮(zhèn)在2010年之前的經(jīng)濟發(fā)展具有相同的發(fā)展趨勢。為檢驗本次實驗多期DID可用性,本文采用夜間燈光值對實驗組和控制組進行平行趨勢檢驗。如圖5所示,在2010年之前,實驗組與控制組保持基本相同增長趨勢。自2010年第一段高鐵線路開通后,實驗組與控制組的經(jīng)濟增長速率出現(xiàn)較大差異。根據(jù)平行趨勢檢驗結(jié)果,可以認為研究采用多期DID模型分析滬昆高鐵對沿線城鎮(zhèn)的影響方法具有合理性。在政策時點t發(fā)生之前,2008年、2009年系數(shù)不顯著,而t時點后,t＋1、t＋2、t＋4均在1%水平下顯著,t＋3顯著性降低,這是因為第一段高鐵開通后經(jīng)濟發(fā)展逐漸趨于平穩(wěn),直到t＋4(2014年)開通第二段高鐵時才重新開始發(fā)生變化,證明實驗組與控制組基本具有平行趨勢,可以使用多期DID模型。

圖5 夜間燈光平行趨勢檢驗

2.變換政策時點檢驗。影響城鎮(zhèn)經(jīng)濟活動的因素很多,許多遺漏因素也會造成城鎮(zhèn)經(jīng)濟的波動。為驗證模型的穩(wěn)健性,本文采用反事實檢驗方法加以解決。為排除高鐵開通前城鎮(zhèn)的經(jīng)濟趨勢就已經(jīng)存在上述經(jīng)濟變化,因此設(shè)置兩種虛擬政策時點變化,分別假設(shè)提前兩年開通與推遲一年開通。如表4所示,其結(jié)論表明,假設(shè)高鐵提前開通后,G項在10%水平上不顯著,結(jié)果證明實際上高鐵未開通前,城鎮(zhèn)經(jīng)濟活動不會發(fā)生上述影響效應(yīng)。而假設(shè)高鐵延后一年開通,G項在1%水平下顯著為正,實際上由于高鐵已經(jīng)開通運營,即使假設(shè)推后一年運營,沿線城鎮(zhèn)也一直受到高鐵運營所帶來的經(jīng)濟效應(yīng)影響。兩項結(jié)果均證明高鐵開通運營影響城鎮(zhèn)的經(jīng)濟活動結(jié)果是可靠的。

表4 變換政策時點結(jié)果

3.替換自變量檢驗。采用旅行時間來表示城鎮(zhèn)到高鐵站的距離,其結(jié)論證明高鐵對城鎮(zhèn)經(jīng)濟活動具有正向促進作用且呈現(xiàn)正 “U”型的關(guān)系。設(shè)置城鎮(zhèn)到高鐵站的地理距離 (distance)來替換旅行時間。如表5所示,結(jié)果表明G項顯著為正,距離一次項顯著為負,距離二次項顯著為正。表明高鐵對城鎮(zhèn)經(jīng)濟活動有正向促進作用,且城鎮(zhèn)燈光總值與距離增加呈現(xiàn)出正 “U”型關(guān)系。其檢驗結(jié)果證明將旅行時間替換為近似變量地理距離后,原模型回歸結(jié)論依然是可靠的。

表5 替換自變量多期DID結(jié)果

4.替換因變量檢驗。本文在進行夜間燈光數(shù)據(jù)可用性分析的同時,也對夜間燈光與第二產(chǎn)業(yè)增加值的整合做出分析與檢驗。結(jié)果證明,整合后復(fù)合指標 (SDN)具備衡量區(qū)域人口經(jīng)濟活動程度特點。鑒于首次使用這類型復(fù)合指標,本次檢驗采用復(fù)合指標替代夜間燈光作為因變量。復(fù)合指標作為本次實驗的因變量,自變量、控制變量保持不變,使用多期DID模型進行劃分旅行時間后檢驗高鐵對周邊城鎮(zhèn)經(jīng)濟作用機制。若實驗結(jié)果與原模型結(jié)論一致,則認為原結(jié)論穩(wěn)健,反之,則繼續(xù)深入分析其內(nèi)在變化機制。

按照前文劃分時間距離帶標準,繼續(xù)采用多期DID模型進行分析。如表6所示,在T1距離代表高鐵站點所設(shè)立的城市,顯著為正數(shù),說明高鐵開通運營后對城市具有很大程度的促進作用;而在T2距離中顯著為負,證明高鐵對這個距離帶的城鎮(zhèn)人口經(jīng)濟活動具有一定抑制作用;T3、T4距離帶為正數(shù),且系數(shù)逐漸減少,可以認為高鐵對這兩個距離帶的城鎮(zhèn)人口經(jīng)濟活動具有一定促進作用,且這種促進作用隨著距離的增加逐漸減弱。其中T5與G項回歸結(jié)果不顯著,不具備統(tǒng)計學(xué)意義。此次檢驗結(jié)果與原模型結(jié)論一致,因此可以證明原結(jié)論具備穩(wěn)健性。

表6 替換因變量檢驗-劃分旅行時間

(二)回歸結(jié)果分析

在一般回歸模型中將時間變遷與各變量的交互性作為雙重差分,來估計高鐵建設(shè)對區(qū)域經(jīng)濟帶來的影響,并報告回歸系數(shù)與標準誤差。經(jīng)計算,在0.001的顯著水平下,雙重差分凈效果值在0.817,這表明本研究的估計結(jié)果是穩(wěn)健的。具體結(jié)果如表7所示,方程 (1)為混合回歸模型,G項系數(shù)為正數(shù),其旅行時間為負,旅行時間的二次方項為正,但該結(jié)果均不顯著,所以并不具備說服力。為了驗證城鎮(zhèn)之間是否存在較大差異,使用固定效應(yīng)模型再次進行回歸,方程 (2)中幾乎所有城市虛擬變量均很顯著 (城鎮(zhèn)樣本共61個,篇幅原因省略該結(jié)果),表明城鎮(zhèn)間差異較大,應(yīng)當使用固定效應(yīng)模型。方程 (2)中G項系數(shù)為正數(shù),旅行時間為負數(shù),旅行時間的二次方項為正數(shù),三項均很顯著,即認為高鐵對城鎮(zhèn)經(jīng)濟活動具有促進作用,且城鎮(zhèn)燈光總值與旅行時間總體呈現(xiàn)正 “U”型關(guān)系。但使用混合回歸模型存在結(jié)果會呈現(xiàn)過多不太需要的固定效應(yīng)問題,此結(jié)論仍然不具備足夠說服力。

表7 多時點DID結(jié)果

方程 (3)作為方程 (4)的對照,沒有添加固定效應(yīng),顯著性遠低于方程 (4),以方程 (4)為最終解釋方程。從方程 (4)中得出,G項顯著為正,表明高鐵對沿線運營的城鎮(zhèn)經(jīng)濟活動具有促進作用,且開通高鐵的城鎮(zhèn)比未開通高鐵的城鎮(zhèn)高燈光總值高出175.327個單位。旅行時間顯著為負,旅行時間二次式顯著為正,城鎮(zhèn)DN值與旅行時間呈現(xiàn)正 “U”型關(guān)系,說明隨著旅行時間增加,高鐵對一定距離內(nèi)的城鎮(zhèn)經(jīng)濟活動產(chǎn)生負向影響,超過這一距離后,高鐵就會對城市產(chǎn)生促進作用,表示高鐵運營后周邊城市經(jīng)濟活動并非單調(diào)遞增或單調(diào)遞減。

(三)劃分旅行時間的結(jié)果分析

為探究高鐵運營在微觀尺度下城鎮(zhèn)之間距離高鐵站點的不同距離對其經(jīng)濟活動的異質(zhì)性影響,將旅行時間劃分為6個間隔,繼續(xù)運用多時點DID模型進行回歸。方程 (5)依然作為參考組,G項與各時間距離段均不顯著。方程 (6)增加了固定效應(yīng)模型,G項顯著為175.327,各時間距離帶顯著性很好,但使用混合回歸模型存在結(jié)果呈現(xiàn)過多不太需要的固定效應(yīng)問題,結(jié)果仍不夠說服力。

參考方程 (5)、(7),不加入固定效應(yīng)模型,則各變量不顯著或僅在10%以下顯著。方程 (8)加入固定效應(yīng)模型后,顯著性大幅提高,用作最終解釋方程。方程 (8)中得出,以T6(≥207分鐘)為參考組,在距離高鐵站T1(0～18分鐘)時間距離段內(nèi)的城鎮(zhèn)燈光總值比參考組高12 391.650個單位;T2(18～64分鐘)時間距離段內(nèi)的城鎮(zhèn)燈光總值則低2 091.870;T3(64～113分鐘)時間距離段內(nèi)的城鎮(zhèn)燈光總值高2 829.143;T4(113～151分鐘)時間內(nèi)的城鎮(zhèn)燈光值高633.431;T5(151～207分鐘)時間內(nèi)的城鎮(zhèn)燈光值低865.119。如表8所示,結(jié)果表明,高鐵運營對在T1時間距離的城鎮(zhèn)經(jīng)濟活動具有正向促進作用,對T2時間距離的城鎮(zhèn)經(jīng)濟活動具有抑制作用,對T3、T4時間距離的城鎮(zhèn)經(jīng)濟具有正向促進作用,且促進作用明顯隨著距離的增加而減少,直至到了T5時間距離,高鐵對城鎮(zhèn)經(jīng)濟活動的促進作用消失。

表8 劃分距離帶多時點DID結(jié)果

(四)劃分東西高鐵線路段的結(jié)果分析

為探究高鐵運營對東部城市與西部欠發(fā)達城市影響作用的異質(zhì)性,將滬昆高鐵沿線城鎮(zhèn)劃分為兩段。由于研究時間跨度大,容易受到其他政策的影響,為此,根據(jù)開通時間設(shè)定最早的兩個政策時點,將2010年與2014年開通運營的滬杭段與杭長段作為東部沿線城鎮(zhèn)重新進行回歸分析。而2015年與2016年開通的長昆段則作為西部欠發(fā)達城市重新進行回歸分析以觀察高鐵運營對沿線城鎮(zhèn)所帶來的異質(zhì)性影響。從表9、表10可知,G項顯著為正,證明高鐵開通運營對城鎮(zhèn)經(jīng)濟活動具有促進作用;旅行時間一次項顯著為負、二次項顯著為正,表明城鎮(zhèn)燈光總值與距離呈現(xiàn)正 “U”型關(guān)系,此項結(jié)論可作為一次穩(wěn)健性檢驗,證明表4結(jié)論可靠。其中東部沿線城鎮(zhèn)G項系數(shù)為187.704,相比于西部欠發(fā)達城鎮(zhèn)的G項系數(shù)208.284要低,證明高鐵開通運營對西部經(jīng)濟欠發(fā)達城鎮(zhèn)的促進作用要大于東部沿線城鎮(zhèn)。

表9 杭長段與滬杭段多時點DID結(jié)果

表10 長昆段多時點DID結(jié)果

(五)內(nèi)在機理分析

1.高鐵開通對沿線經(jīng)濟具有明顯的帶動作用。從表4可知,高鐵開通對沿線城市具有正向促進作用,并隨著旅行時間的增加呈現(xiàn)出正 “U”型關(guān)系,即距離開通高鐵城鎮(zhèn)較近的地區(qū)經(jīng)濟活動會被抑制,而超過一定距離后則會消除抑制作用,轉(zhuǎn)為正向促進作用。該結(jié)果表明高鐵開通后,高鐵沿線城鎮(zhèn)對鄰近城鎮(zhèn)產(chǎn)生了 “虹吸作用”?！昂缥饔谩钡闹苯雍蠊窍袼苤械乃饕粯?從壓力高的一側(cè)向壓力小的一側(cè)流動。高鐵就像一條水管,吸引人口、資金和技術(shù)由城鎮(zhèn)周邊向城鎮(zhèn)中心區(qū)域集聚。但超過一定距離后,未開通高鐵的城鎮(zhèn)將脫離沿線城鎮(zhèn)的吸力,獲得高鐵開通運營所帶來的經(jīng)濟促進作用。通過劃分時間帶可以更直觀看出內(nèi)在機理,T1時間帶內(nèi)基本為高鐵開通城鎮(zhèn),方程 (4)與方程 (8)共同證明了高鐵對沿線城鎮(zhèn)經(jīng)濟活動有正向促進作用,對比T3、T4系數(shù),T1時間距離帶范圍的城鎮(zhèn)高鐵促進影響最為明顯。而T2時間距離段則基本是與高鐵沿線城鎮(zhèn)相鄰的未開通高鐵的城鎮(zhèn),其受高鐵沿線城鎮(zhèn)的強大磁力作用,資金、人口、技術(shù)、信息等生產(chǎn)資源將涌入高鐵沿線城鎮(zhèn)。而T3、T4時間帶內(nèi)的城鎮(zhèn)超過了 “虹吸作用”的范圍,且基本與高鐵沿線城市在同一個地級市內(nèi),高鐵開通提供了巨大的就業(yè)空間,吸引了大量的企業(yè)和人才資金等經(jīng)濟要素流入該地級市,使得城市整體經(jīng)濟水平提高,激活市內(nèi)其他城鎮(zhèn)經(jīng)濟活躍程度。

2.高鐵對沿線城鎮(zhèn)經(jīng)濟發(fā)展具有明顯的 “虹吸效應(yīng)”。從表4可知,T3、T4系數(shù)逐步下降,表明高鐵沿線核心輻射半徑有限,促進作用隨著距離的增加而逐漸減弱。而在T5時間距離帶內(nèi)則基本為另一個地級市的城鎮(zhèn),高鐵開通對這個距離的城鎮(zhèn)具有抑制作用,這符合兩個地級市之間存在的 “聚集陰影”效應(yīng)[30],即在大于80分鐘的時間距離,經(jīng)濟欠發(fā)達城市的生產(chǎn)要素將會快速流入經(jīng)濟發(fā)達城市。而高鐵的開通運營對西部經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)的促進作用相對明顯,其原因是高鐵的開通運營具有重組資源配置的功能,另外,云南、貴州地區(qū)經(jīng)濟特點多為旅游產(chǎn)業(yè),地區(qū)可達性增強會吸引眾多東部沿線城鎮(zhèn)的人來旅游、投資、開發(fā),產(chǎn)生系列經(jīng)濟活動。其次,經(jīng)濟基礎(chǔ)較弱的城鎮(zhèn)由于高鐵開通后經(jīng)濟增長速度較快,而東部沿線城市帶來更多的是 “錦上添花”的作用,符合客觀經(jīng)濟規(guī)律。分析如圖6所示。

結(jié)論表明,高鐵運營會對城市經(jīng)濟格局產(chǎn)生正 “U”型關(guān)系,即在兩個高鐵站的中間受兩端高鐵影響,產(chǎn)生的 “虹吸效應(yīng)”并不利于該地的經(jīng)濟發(fā)展。高鐵可以對區(qū)域內(nèi)的生產(chǎn)資源進行快速重組配置,城市之間的通達程度影響市場潛力。高鐵沿線城鎮(zhèn)短時間內(nèi)吸附鄰近城鎮(zhèn)生產(chǎn)要素,提高自身城鎮(zhèn)競爭力與經(jīng)濟基礎(chǔ),帶動城市經(jīng)濟增長與促進其他高鐵沿線城市的經(jīng)濟來往,進而吸引其他城市的生產(chǎn)資源,使得土地價值得以提升,投資、人口隨之流入,帶動核心城市周邊地價、房價上漲。另外,西部經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū)受到高鐵開通運營的促進效果比東部沿線城市更為明顯。

五、結(jié)論與建議

本文通過2008－2017年夜間燈光數(shù)據(jù),運用多時點DID模型對滬昆高鐵周邊城鎮(zhèn)經(jīng)濟活動進行分析,得出以下結(jié)論:

1.滬昆高鐵對站點所在城鎮(zhèn)經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生正向促進影響。綜合衡量工業(yè)產(chǎn)值、城市人口規(guī)模、政府對城鎮(zhèn)的干預(yù)程度、居民生活水平狀態(tài)以及市場的資金流動活躍程度,從宏觀角度分析站點所在城鎮(zhèn)經(jīng)濟發(fā)展隨著高鐵運營得到明顯促進作用。隨著距離高鐵站點距離增加,其影響作用呈現(xiàn)正“U”型關(guān)系,即距離高鐵站點較近的城鎮(zhèn)經(jīng)濟總量會被抑制,而超過一定距離后則會消除抑制經(jīng)濟的作用,轉(zhuǎn)為促進作用。

2.高鐵運營對非沿線城鎮(zhèn)經(jīng)濟發(fā)展影響具有兩方面。距離高鐵站0～18分鐘時間距離城鎮(zhèn),即高鐵站點設(shè)立城鎮(zhèn),此時促進作用最為明顯;18～64分鐘時間距離帶上,高鐵站點所在城鎮(zhèn)將吸引此距離帶中城鎮(zhèn)生產(chǎn)要素,如勞動力、資金、技術(shù)等使其造成資源流失,對附近非沿線城鎮(zhèn)經(jīng)濟活動造成抑制作用;在64～151分鐘的時間距離帶上抑制作用將會消失,轉(zhuǎn)變?yōu)榇龠M作用,且該促進作用隨著距離增加逐漸衰減,說明高鐵促進作用輻射范圍有限和高鐵發(fā)展使城鎮(zhèn)具有空間溢出效應(yīng)。超過151分鐘的旅行時間,高鐵運營帶來促進作用將會消失。

3.滬昆高鐵對城鎮(zhèn)經(jīng)濟的影響存在空間異質(zhì)性。滬昆高鐵會為沿線城鎮(zhèn)都帶來促進經(jīng)濟發(fā)展作用,但作為橫跨東西、途徑省份最多的高鐵線路,西部欠發(fā)達城鎮(zhèn)經(jīng)濟基礎(chǔ)落后于東部沿線城鎮(zhèn),這使高鐵運營對西部經(jīng)濟欠發(fā)達城鎮(zhèn)經(jīng)濟活動產(chǎn)生的作用更為明顯。

針對上述研究結(jié)論,本文提出以下建議:

1.建立綜合、靈活的交通運輸體系網(wǎng)絡(luò)。完善基礎(chǔ)交通設(shè)施,建立完整的綜合交通體系,有利于城市空間有效拓展和內(nèi)部結(jié)構(gòu)優(yōu)化,縮短城市邊緣區(qū)域到核心區(qū)域的旅行時間,充分發(fā)揮滬昆高鐵帶來經(jīng)濟上的效益,優(yōu)化市場資源配置,逐漸打破城市核心區(qū)與邊緣區(qū)的交通壁壘。

2.協(xié)調(diào)區(qū)域均衡發(fā)展。滬昆高鐵應(yīng)當擴大高鐵帶動經(jīng)濟效應(yīng),優(yōu)化長江上、中、下游經(jīng)濟帶的要素分配,促使生產(chǎn)要素流入四周小城鎮(zhèn),減弱 “虹吸效應(yīng)”。

3.發(fā)展特色區(qū)域產(chǎn)業(yè)。面對綜合配套不完善、發(fā)展模式單一、持續(xù)性發(fā)展基礎(chǔ)不牢靠等問題,西部欠發(fā)達城市要突出自己的經(jīng)濟特色,進一步挖掘自身產(chǎn)業(yè)資源,憑借機遇發(fā)展特色旅游業(yè),創(chuàng)新發(fā)展模式,搭乘高鐵運營的便捷快車,充分發(fā)揮地方經(jīng)濟特色,合理開發(fā)利用城鎮(zhèn)周邊區(qū)域,吸引人口和產(chǎn)業(yè)進駐,形成多城鎮(zhèn)經(jīng)濟合作一體化,積極縮小與東部沿海城市的經(jīng)濟差距。

4.加強中、東、西部區(qū)域聯(lián)系。建設(shè)高鐵需要高昂的建設(shè)資金,對于人口數(shù)量或高鐵需求不大的城市,無疑會加劇當?shù)刎斦摀?進一步造成部分區(qū)域發(fā)展不平衡,如云南、貴州等地的沿線區(qū)域,高鐵運營連接經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)造成了部分資源流失。國家在重視東部發(fā)達經(jīng)濟區(qū)的同時,也應(yīng)該關(guān)注還未有能力享受高鐵福利的西部經(jīng)濟欠發(fā)達地區(qū),加強東西部城市之間的聯(lián)系,充分引進經(jīng)濟發(fā)達地區(qū)的溢出人才,鼓勵勞動力往欠發(fā)達城市流動。

由于研究區(qū)范圍大,時間跨度長,城鎮(zhèn)經(jīng)濟活動容易受到其他政策影響。尋找2016年還未開通高鐵、動車的控制組難度較大,且以縣域尺度分析滬昆高鐵的開通對周邊城鎮(zhèn)經(jīng)濟活動影響,造成了少部分研究區(qū)域的缺失,未能得到更加細微、全面的結(jié)論。另外,DMSP/OLS與NPP/VIIRS數(shù)據(jù)集的輻射一致性校正過程中,基于地圖代數(shù)編寫的公式形式多變,還能進一步優(yōu)化,DMSP/OLS夜間燈光精度稍差,會造成統(tǒng)計不準確的問題。未來的研究方向應(yīng)從精度更高的夜間燈光數(shù)據(jù)集入手,例如珞珈一號、吉林一號等,繼續(xù)從微觀尺度,以單一時間節(jié)點觀察小區(qū)域范圍城際軌道、動車、高鐵開通運營后對地方經(jīng)濟活動產(chǎn)生的影響。