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推文人 | 华岳
原文信息
Yu Qin. 2017. "No county left behind? The distributional impact of high-speed rail upgrades in China” Journal of Economic Geography 17: 489-520.
背景
基础建设投资对于区域经济增长有较强的促进作用,然而基建投资往往存在区域分布不平衡的现象,因此,获得更多基建投资的地区往往增长更快。此外,某些特定的基建投资会引导经济活动由受影响较小的地区流向受影响较大的地区,高铁建设就是其中一例。具体来说,就是某些处在铁路沿线却无高铁站的县城是否会由于经济活力的流失而变得更差。在城市规划文献中,这种现象被称为tunnel effect。
数据和模型
作者设定了一个DID模型,处理组是那些在提速升级的铁路线上至少有一个站(非高铁站)的县级市(由于潜在的selection原因作者排除了地级市),控制组则是在未提速升级的铁路线上至少有一个站,且在升级铁路线上没有任何站点的县级市。模型设定如下:
因变量作者考察了年度GDP总量, 人均GDP,以及固定资本投资,HSR即县城是否受到2004年或2007的铁路提速升级影响(包括HSR04和HSR07两个变量),AFTER即表示时间在提速升级发生之前或之后,控制变量包括服务业GDP占比,总人口,受过义务教育人口比例,人均GDP以及若干二次项和交互项(所有控制变量使用2000年数据),以及分省的时间固定效应和县级市固定效应。数据方面,作者采用了2008年出版的中国铁路地图数据,1996-2007年的中国铁道年鉴,以及2003年出版的中国铁路站点百科。
基本结果
基于可能存在的问题,作者进一步进行了如下稳健性检验:
有些领导可能喜欢看到家乡或曾经战斗过的地方发展更好更快,为了说明不存在当权者选择偏好的问题,作者搜集了2002-2009年国家级领导人和铁道部正副部长的出生地和工作地数据,并发现这些“有政治联系“的地区没有明显出现更多的铁路提速升级现象。
作者删除了32个在1997年到2001年就已经通铁路的县城,这些县城的发展趋势可能与其他县城显著不同。结果没有显著变化。
作者删除了位于有高铁站的城市方圆50公里以内的县,这些县城虽然不通高铁,但是因为离有高铁站的城市很近,所以有较大可能受到高铁建设的影响,不适合作为控制组。固定资产投资的系数变大到14%-15%。
DID项的系数由于序列相关问题可能存在低估,Bertrand et al. (2004) 提出可以通过加总数据缓解这一问题,作者将2005至2009的数据以2007年为界整合为“前“和“后”两部分,估计结果没有显著变化。
细化分析
铁路提速升级的对于客运的影响远远超过对于货运的影响,所以作者推测服务业受到的冲击会远大于制造业受到的冲击,作者将因变量设为工业与服务业增加值,发现服务业确实受到明显负向冲击,而工业未受显著影响。作者进一步考察了服务业中酒店餐饮行业,金融服务行业,房地产行业和租赁服务行业受到的就业冲击,发现结果并不显著。
县城离有高铁站城市的距离也是一个有趣的考察因素。理论上,离高铁城市越近的县城越有可能流失固定资产投资和人才等经济发展要素,另一方面,离高铁城市越远的县城也可能由于享受不到集聚经济而受冲击越大。作者计算了县城中心到离其最近的高铁城市中心的距离(及其平方),并与DID项交互,结果显示固定资产投资受到的影响随距离增加(GDP和人均GDP受影响不大),作者认为集聚经济是背后的原因。
机制分析
无高铁站的县城受到高铁建设的负向冲击可能由于两个原因,其一是某些低等级车站被取消了,导致某些县城的交通可达性变差了,交通成本提高,经济活动减少。其二,高铁带来的大城市之间可达性的增加促使县城的资本和劳动力更多流向大城市,小县城被“吸干”。为检验第一种机制,作者将样本区分为2007年铁路服务减少和铁路服务未减少两组。认为如果这一效应在发挥作用,那么铁路服务减少的县城应该受到更大冲击,因为高铁建设带来的交通成本的变化相对较大,然而结果显示,铁路服务减少的县城并没有受到更大的冲击,所以第一种机制在本文中不成立。关于第二种机制的检验,作者搜集了所有县城高速公路可达性的数据,认为如果这一效应在发挥作用,那么与高速公路网络相连接的县城受到的冲击应该相对较小,因为高铁建设带来的交通成本的变化相对较小。结果显示这一机制确实在发生作用。
结语
这篇文章行文波澜不惊,娓娓道来,读来好似涓涓溪水,怡然畅流。字句间透着重剑无锋,大巧不工的朴拙无华。此外,作者不惜引用不入学界法眼的新浪新闻来辅佐论证,不惜多斥笔墨也要向世人昭告前铁道部长刘志军的贪腐罪恶,也似乎在向世人展示这是一枚独立峰巅,笑看苍生,笔下灵性,内心倔强的清奇女子。
原文摘要
College educated couples are increasingly located in large metropolitan areas. These areas were home to 32 percent of all college educated couples in 1940, 39 percent in 1970, and 50 percent in 1990. We investigate whether this trend can be explained by increasing urbanization of the college educated or the growth of dualcareer households and the resulting severity of the colocation problem. We arguethat the latter explanation is the primary one. Smaller cities may thereforeexperience reduced inflows of human capital relative to the past and thus become poorer.
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