推文人 | 陈怡心

原文信息：Shao S ,Tian Z , Yang L . High speed rail and urban service industry agglomeration:Evidence from China's Yangtze River Delta region[J]. Journal of TransportGeography, 2017, 64:174-183.

 

一、引言

 

最近十年，中国的高速铁路建设蓬勃发展。高铁网络的建设大大提高中国铁路运输的效率，不断满足日益增长的铁路运输需求，对中国的经济发展产生重要影响。

 

高铁服务缩短了城市之间的时空距离，使居民可以在不同的城市工作和消费，提高城市的可达性，促进城市之间人口，信息和技术等各种要素的流动，在促进区域经济一体化方面发挥着重要作用。此外，高铁服务也可以促进生产资源向核心城市集聚。这是因为中小城市的资源外流变得更加便利。由于服务业更依赖于人口和信息的流动，现代服务业更倾向于向核心城市集中。因此，高铁对城市经济资源集聚（特别是服务业集聚）的影响尚不确定。一方面，高铁导致生产资源在铁路沿线城市和非沿线城市之间的重新分配；另一方面，沿线城市也存在核心城市与中小城市之间生产资源的重新分配效应。这种重新分配效应对区域内的分工和专业化生产以及区域之间经济协调发展具有重要影响。

 

中国拥有世界上最长的高铁网络。然而，目前对中国高铁的经济集聚效应（特别是服务业集聚）的研究很少，且现有的研究更多的关注制造业而非服务业。而随着中国产业结构的不断调整，近几十年来国民经济中服务业的比重不断增加，对服务业的研究显得愈加重要。与制造业相比，服务业特别是生产性服务业，对人力资本、知识和信息的需求更大。那么，高铁如何影响中国服务业生产资源的空间重新分配？以前的研究较少关注这个问题。因此，文章基于1995年至2014年中国长江三角洲地区25个城市的面板数据，研究了高铁对城市服务业集聚的影响。并使用列车服务频率来衡量高铁服务强度，构建了连续DID模型，进一步探讨高铁服务强度对城市服务业集聚的影响。此外，文章还将服务业细分为生产性服务业，消费性服务业和公共服务行业，以检验高铁对不同服务行业集聚影响的差异。

 

二、研究方法和数据

 

（一）样本说明

 

中国的长江三角地区由江苏省，浙江省和上海市组成，这三个地区相邻，文化背景相似，人员和经济往来密切，经济一体化加深，是中国最大、最全面的经济中心，发展现代服务业中心是目前该地区重要的战略目标之一，以期实现以服务业为主导的产业结构。同时，该地区拥有中国最密集的高铁网络。此外，该地区城市之间的服务业比例（以就业衡量）存在显着差异。因此，该地区为研究高铁对服务业集聚的影响提供了良好的准自然实验，文章将以长江三角洲地区25个城市为样本进行研究。

 

（二）模型构建

 

文章使用DID方法来检验中国长三角地区的高铁是否会促进城市服务业集聚。先前的研究在处理高铁变量时，大多只考虑是否存在高铁站。文章认为不仅是否存在高铁站会有影响，高铁站的服务水平不同也会产生不同的影响。列车频率可在一定程度上反映高铁站的服务强度。因此，为了研究高铁开通和服务强度对城市服务业集聚的影响，作者构建了传统的DID模型和连续DID模型。

 

首先，作者使用1995-2014年中国长江三角洲地区25个城市的面板数据，构建如下基准回归模型：

 

变量Location Entropy表示城市服务业集聚水平，以区位熵指数来衡量。变量Rit表示在第t年城市i是否存在高铁服务，如果存在高铁，则Rit = 1，如果不存在高铁，则Rit = 0。变量Z代表控制变量，包括城市工资水平、开放程度、人力资本、人口密度和基础设施条件。δ是时间固定效应，f为地区固定效应。

 

DID模型的一个重要先决条件是模型应满足平行趋势假设。现有研究通常会在处理组和时间虚拟变量之间构建一个交互项，若交互项的系数在统计上不显着，则满足平行趋势假设。文章采用该方法检验平行趋势，建立如下模型：

其中，变量Treat表示处理组城市，而preyear为高铁开通之前的时间虚拟变量。如果参数βτ不显著，则满足平行趋势假设。

 

截至2014年底，长三角地区有16个城市开通了高铁服务，但高铁的服务水平差异很大。例如，2008年，上海有100多条高速列车提供服务，而金华，徐州和嘉兴的高铁只有不超过20条。如上所述，列车的数量反映了高铁的服务强度。服务性企业的选址决策不仅受到高铁站的影响，也与高铁服务强度密切相关。文章使用高铁列车的数量来衡量处理效应的强度，建立了以下连续DID模型来检验高铁服务强度对城市服务业集聚的影响：

 

 

（三）数据描述

 

（1）被解释变量

 

现有研究中有几个衡量产业集聚水平的指标，如区位熵指数、基尼系数、赫芬达尔赫希曼指数和就业密度。考虑到区位熵指数消除了区域大小差异，从而更真实地反映了地理要素的空间分布，文章使用区位熵指数作为城市服务业聚集度的度量。区位熵指数的公式如下：

其中变量eir表示城市i的行业r的产值或从业人数。由于制造业生产有形产品，制造业一般采用产值来计算。而服务业提供无形产品，由于会计和评估方法的不规范，中国服务业的产值被严重低估。为了使结果准确，计算方便，文章采用从业人数来计算城市服务业集聚的区域熵指数。区位熵指数越高意味着聚集度越高，反之亦然。

 

（2）控制变量

 

工资水平：用城市的平均工资来衡量。工资水平从两个方面影响产业集聚。一方面，较高的工资可以吸引劳动力并提高集聚程度。另一方面，较高的工资可能会增加企业的劳动力成本，从而对其选址和就业决策产生负面影响，从而降低了集聚程度。因此，工资水平对集聚的影响是不确定的。

 

开放程度：用外商直接投资（FDI）占GDP的比重衡量。由于外商直接投资带来了资本、先进技术和管理经验，外商直接投资可以产生溢出效应，促进产业集聚，系数预计为正。

 

人力资本：以每万人中高等学校的专职教师人数来衡量。知识溢出不仅是制造业集聚的重要影响因素，也对服务业集聚特别是生产性服务业集聚具有显着的促进作用。因此，人力资本的系数预计为正。

 

人口密度：每平方公里的人口来衡量。 人口密度反映了城市规模对服务业集聚的影响。 一方面，人口密度越大意味着市场规模越大。这可能会产生“向心力效应”并促进服务业集聚。 另一方面，高铁服务增强了人口密度较低的中小城市的区位优势。因此，“离心力效应”可能导致人口和生产资源从人口密度较高的核心城市扩散到这些中小城市。因此，人口密度对集聚影响是不确定的。

 

基础设施：以人均城市道路面积来衡量。良好的基础设施条件是促进产业集聚的重要因素，因此基础设施系数预计为正。

 

考虑到数据可得性，选取1995 -2014年中国长江三角洲地区的24个地级市和一个直辖市（上海）作为研究样本。高铁的相关数据来自中华人民共和国铁道部2007 -2014年发布的中国铁路时刻表，其他数据来自中国城市统计年鉴，省级统计年鉴和城市统计公报。

 

变量的定义及描述性统计如下表所示：

三、实证结果

 

1.基准回归

 

首先，估计（2）式验证平行趋势假设，回归结果如下表第（5）列和第（6）列所示，时间虚拟变量和处理变量的交互项系数在高铁开通前的每一年都不显著，表明处理组和对照组的服务业集聚在高铁开始运营之前具有相同的趋势。

 

（1）式的回归结果如表中第（1）列和第（3）列所示，可以看出无论是否存在控制变量，平均处理效应的系数都显著为正。第（3）列的结果表明，高铁开通导致铁路沿线城市的服务业集聚程度增加0.11。

 

使用列车数量作为连续处理变量，构建连续DID模型，研究高铁服务强度城市服务业集聚的影响。下表第（2）列和第（4）列是（3）式的回归结果。结果显示，没有控制变量的情况下，服务列车数量的回归系数显著为正。在添加控制变量之后，依然稳健。这一发现表明，高铁服务强度对城市服务业集聚具有显着的促进作用。每增加10条服务线路，城市服务业集聚指数就会上升0.005。

2.细分行业回归

 

随后，作者进一步将服务业的类别划分为生产性服务业、消费性服务业和公共服务业，进行回归，研究高铁对不同服务业产业集聚影响的差异。

 

下表为高铁对细分服务业集聚指数影响的回归结果。第（1）和（2）列分别是高铁开通和服务强度对生产性服务业集聚的回归结果。结果表明，高铁开通对生产性服务业集聚有显著的正向影响。同时，服务列车更多，对生产者服务业集聚的积极影响更大。第（3）和（4）列显示高铁对消费性服务业集聚的影响并不显著。第（5）和（6）列表明高铁对公共服务业的影响也不显著。作者认为生产性服务业是提供各种非生产性服务以满足其他生产行业中间需求的行业。该行业不从事直接生产活动，而是以人力资本、信息和知识为主要投入。该行业具有高度的专业化和贸易性，对交通可达性高度敏感性。高铁能够促进城市可达性和交通区位优势，并促进生产要素（如人员和信息）的快速流动和交换，从而满足了生产性服务业对人力资本、信息和知识的高要求。因此，高铁对生产性服务业产生了极大的积极影响，促使生产性服务业企业聚集在高铁周边城市。

3.稳健性检验

 

接下来，作者进行了稳健性检验，包括使用子样本回归、安慰剂检验和替换产业集聚指标。

 

首先，作者用剔除了上海，南京和杭州三个城市的子样本进行回归，结果如下。因为高铁的开通导致铁路沿线城市之间（特别是核心城市和中小城市之间）生产资源的重新分配，将这三个核心城市引入处理组可能会影响估计结果的精确度。从回归结果可以看出，高铁开通的平均处理效应的系数大于基准回归中的系数。这一发现表明高铁在一定程度上具有扩散效应。换句话说，高铁可以使服务业资源更容易从核心城市扩散到铁路沿线的周边中小城市，从而促进这些中小城市的服务业集聚。

其次，作者进行了安慰剂检验。采用了1995年至2004年的数据进行安慰剂检验，高铁的实际开通时间集中在2007年至2014年期间，认为设定高铁的开通时间在1997年至2004年期间。结果显示，高铁的开放和服务强度的系数在统计上都是不显著的，表明遗漏变量问题很小，高铁确实对城市服务业集聚产生了显著的正向影响。

最后，对于产业集聚的度量方法，作者一是用产值重新度量了区位熵，二是用就业密度（即服务行业的就业人数除以相应城市的面积）代替区位熵，结果依然显著。

 

四、结论

 

文章基于中国长三角地区25个城市的数据，采用DID方法，研究高铁对城市服务业集聚的影响。文章建立传统DID和连续的DID模型，以分别研究高铁开通和高铁服务强度对服务业集聚的影响。此外，文章将服务业的类别细分为生产性服务业、消费性服务和公共服务行业，以检验高铁对不同服务行业聚集的差异化影响。

 

总体而言，高铁对城市服务业集聚有显著的促进作用，因为高铁改善了铁路沿线城市的交通可达性，促进了人员，信息和知识的流动。同时，以列车数量度量的高铁服务强度也对铁路沿线城市的服务业集聚产生重大影响，较高的高铁服务强度对城市服务业集聚的影响较大。此外，研究发现高铁对生产性服务业集聚有重要影响，而对消费性服务业和公共服务业的集聚产生影响较小。这主要是因为生产性服务业更依赖于人力资本，知识和信息的流动，对交通可达性更敏感。相反，消费者服务业和公共服务业更依赖于本地消费，因此这两个行业对高铁服务的敏感度较低。

 

高铁的发展对我国经济产生了巨大影响，高铁网络将促进生产资源的空间重新分配，从而对区域划分、专业化生产和区域经济协调发展产生重大影响。高铁网络的建设将导致服务业资源集中，即从远离铁路沿线的城市转移到铁路沿线城市。此外，高铁还促使服务业资源从核心城市向外扩散到铁路沿线的中小城市。文章结论启示我们，政府在制定区域经济一体化政策时，应全面考虑这两种效应的影响。为优化经济结构，加快转变经济发展方式，地方政府应不断完善相关政策，促进服务业特别是生产性服务业的发展。

 

Abstract

 

High speed rail (HSR) services shorten space-time distances between cities and induce the reallocation of production resources between regions (cities). Based on the data of 25 cities in China's Yangtze River Delta region during 1995–2014, this paper uses the (continuous) difference-in-differences model to investigate the influence of HSR on urban service industry agglomeration. The results show that HSR has a positive effect on the urban service industry agglomeration of the cities located along the rail lines. Compared with cities not located along the rail lines, HSR does not weaken the service industry agglomeration of the medium and small-sized cities that are also situated along the rail lines and around the core city. The service intensity of HSR, which is measured by train service frequency, also exhibits a significant effect on the service industry agglomeration of those cities located along the rail lines. Higher levels of HSR service intensity have a greater effect on urban service industry agglomeration. In addition, we further subdivide the category of service industry into producer service, consumer service, and public service industries. We find that HSR has a significant impact on producer service industry agglomeration, but HSR's influences on consumer service industry and public service industry are insignificant.