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推文人 | 冷萱 
原文信息:Xiaofang Dong, Siqi Zheng, Matthew E. Kahn. 2018. The Role of Transportation Speed in Facilitating High Skilled Teamwork. NBER Working Papers, No. 24539.
 
这是一篇今年4月NBER上的一篇Working paper,作者将高铁的建设作为准自然实验,检验高技能人才在更快的移动速度中能否更有可能合作与互动,进而将知识和想法传播到更远的距离。本文最大的特色是用论文合作发表来衡量高技能团队的合作。
 
 
研究背景
 
在高人力资本城市,工人的生产效率更高(Moretti 2004, Rauch 1991),这些城市提供了更多的学习机会,但知识溢出一般是本地化Glaeser and Mare 2001, Rosenthal and Strange 2003, 2004)。尤其是对于那些交通条件不发达的城市,很难感受到高人力资本城市知识的外溢。在我国,大多国际研讨会或知名专家讲座等都在国内顶尖大学召开,而国内顶尖大学也都聚集在北京和上海等高人力资本城市。科研工作者也更愿意到高人力资本城市工作,在这些城市他们可以通过互动和学习进一步提升自己。如果二线城市到一线城市交通成本很高,那么将限制二线城市的研究人员与一线城市顶尖大学的研究者们的互动与合作。
 
2007年我国首趟动车在上海始发,经过数十年的发展,截止2017年末,我国高铁运营里程达2.5万公里,位居世界第一(占全球总里程的66%)。高铁不仅仅增加了人们出行方式的多样性,也为城市的发展带来了新的模式与机遇。高铁以便捷、舒适、高速等优点在各种交通方式中极具竞争力。高铁开通使得各城市间要素流动加快,压缩了城市间距离,区域间的经济联动更加密切。此外,高铁开通也将改变人们的生活方式,生活在二线城市,工作在一线城市成为了可能。
 
本文利用我国近年高铁开通作为自然实验,研究减少跨城市交通成本是否有助于科学家们之间的互动与合作。其影响机制主要是三个方面:第一,高铁开通的两个城市间认识的作者将有更多的机会面对面互动交流(the intensive margin);第二,高铁开通的两个城市间陌生的作者可能建立新的合作关系(the extensive margin),如某些学术会议上认识了研究方向一致的合作伙伴;第三,二线城市高铁的开通,将以较低的生活成本吸引更多的年轻学者,这些年轻学者也会有更多的机会到大城市参加学术会议,与大城市的研究者建立联系。在后文中对这些机制进行了逐一验证。
 
研究数据
 
 
实证策略
 
本文基准回归模型设定如下:
 
其中,是在i城市s领域t年发表的论文数量或论文质量,是指i城市在t-t0年期间是否开通高铁,Xit是一系列控制变量,包括城市高速客流量、航空客流量、研发支出、GDP和人口规模。为了解决遗漏变量问题,在模型中也添加了city fixed effects,field fixed effects,year fixed effects,考虑到序列相关问题,使用省级层面聚类稳健标准误。下表汇报了基准回归结果。在表2的Panel A中使用OLS回归,从(1)和(2)可以看到,高铁开通会使得该城市发表论文数量增加7.8%,加权后论文数量增加6.3%,但结果并不显著,仅论文数量在10%水平下显著。作者认为可能原因是因变量0值较多(38%),分布不是正态的。此外,高铁开通可能是一个内生的变量。为了解决第一个问题,作者使用了零膨胀负二项式回归(ZINB)进行估计,结果如Panel B中的(1)和(2)所示,此时回归结果均在1%的水平下显著。模型(3)-(4)表明高铁开通对城市未流动的学者论文发表有显著影响。在将样本划分为自然科学和社会科学后,结果显示高铁开通对两者都有显著影响,但对社会科学的论文发表影响更大。对样本划分在注释中均有说明,不再赘述。
 
为了解决上文提到的内生性问题,作者也通过寻找工具变量的方式加以解决。本文主要的内生性在于双向因果,一方面高铁开通会增加该城市学者论文的发表数量。另一方面学者论文数量发表越多的城市聚集在北京、上海等一线城市,而这些城市开通高铁的可能性又恰好越大。基于此,作者寻找了两个工具变量,均为虚拟变量。一个工具变量是i城市在1961年是否有火车站,另一个工具变量是i城市在2005年是否是主要军事部署地。从理论上我们也很容易理解这两个工具变量均只会通过高铁建设影响学者学术论文发表数量,很难有其他途径影响 学术论文发表数量,因此满足排他性约束(exclusion restriction)。由于寻找的工具变量不随时间改变,不能再使用面板数据估计,作者使用混合截面的数据估计。工具变量法模型设定如下:
 
 
机制检验
 
首先,高铁开通对城市匹配(city-pair)层面合作论文的影响。在这一部分,因变量不再是单个城市层面,而是city-pair,即在第t年论文发表的总量 。模型设定如下:
实证结果显示高铁开通在1%的水平上显著影响合作论文发表的质量(表4第1列)。表4第2列显示高铁开通对Non-movers的学者发表论文质量来说,同样有显著影响。这表明高铁开通对于没有学者迁移的的城市而言,同样有助于该城市作者与外界思想交流。作者区分了不同城市匹配后,样本划分成了大城市-中等城市,中等城市-中等城市和大城市-大城市。对子样本再进行回归,以探究高铁开通对不同类型城市合作的影响。结果均在1%的水平上显著,对于大城市-中等城市合作论文的影响最大 (表4第3列)。其次是大城市-大城市(表4第5列),影响最小的是中等城市-中等城市作者之间的合作(表4第4列)。
其次,高铁开通的Intensive margin效应,即高铁开通对那些一直在合作的作者的影响(那些高铁开前后都在合作的学者)。结果如表5(1)和(2)所示,在这两个模型中,因变量为cityi-cityj在高铁开通前后的论文发表量(和论文发表质量)。结果显示高铁开通对cityi-cityj在高铁开通前后的论文发表量(和论文发表质量有正向影响,且在1%水平上显著,说明高铁开通存在Intensive margin效应。
 
再者,高铁开通的Extensive margin效应,即高铁开通对新合作学者的影响。与表5(1)和(2)主要区别在于样本选择上,(3)和(4)样本为仅在cityi和cityj在高铁开通后才形成合作关系的论文。结果依然显著,但估计系数小于上一估计结果。这表明,高铁开通会促进两个城市间的学者建立新的合作关系,但是这种效应低于强化两城市间学者合作关系(高铁开通之前就已经形成合作关系)。
高铁的开通会在时间上缩短两个城市的距离,航班3小时旅程或750Km左右的旅途,高铁相对于飞机更具优势。基于此,本文也通过实证的方式检验高铁对学者论文发表影响的最优距离(两城市高铁运行时间衡量)。结果显示最优距离为小于等于1.5小时,也就是说两个城市间高铁运营时间小于1.5小时,将最有利于两城市间学者交流合作,对两城市论文发表的数量有显著正向影响。如果将距离用i城市到最近的大城市高铁运行时间衡量,结果显示最优距离为高铁运行时间为3小时以下。最后,本文也分析了高铁开通对学者流动的影响, 结果显示学者更倾向于流动到与大城市开通高铁的二线城市。
研究结果
 
本文研究结果表明,如果城市开通高铁(HSR),则该城市的研究人员论文发表的数量和质量方面都有显著的提高。本文发现,高铁开通有利于两个城市之间学者的交流与互动。更进一步,将学者所在学科划分为自然学科学和社会科学,发现高铁对社会科学的学者影响更大。这是因为自然科学的学者更多的是在实验室做实验,而社会科学的学者则有更多的自由时间与其他学者面对面的交流。此外,对于高铁连接的两个城市,最有利于学者论文发表的距离是高铁运营时间小于1.5小时。更远的距离,即便两个城市之间开通高铁,影响也不会显著。不过,如果是看一个城市与大城市之间的距离,那么最优的距离是高铁运营3小时以下。
 
参考文献
 
Moretti E. Human capital externalities in cities (Chapter 51). Handbook of Regional and Urban Economics. Elsevier B.V. 2004:2243-2291.
 
Rauch J E. Productivity gains from geographic concentration of human capital. 1991.
 
Glaeser E L, Mare D C. Cities and skills. Journal of labor economics, 2001, 19(2): 316-342.
 
Rosenthal S S, Strange W C. Geography, industrial organization, and agglomeration. review of Economics and Statistics, 2003, 85(2): 377-393.
 
Rosenthal S S, Strange W C. Evidence on the nature and sources of agglomeration economies. Handbook of regional and urban economics. Elsevier, 2004, 4: 2119-2171.
 
Abstract
 
High skilled workers gain from face to face interactions. If the skilled can move at higher speeds, then knowledge diffusion and idea spillovers are likely to reach greater distances. This paper uses the construction of China’s high speed rail (HSR) network as a natural experiment to test this claim. HSR connects major cities that feature the nation’s best universities, to secondary cities. Since bullet trains reduce cross-city commute times, they reduce the cost of face-to-face interactions between skilled workers who work in different cities. Using a data base listing research paper publication and citations, we document a complementarity effect between knowledge production and the transportation network. Co-authors’ productivity rises and more new co-author pairs emerge when secondary cities are connected by bullet train to China’s major cities.
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