京沪高铁对沿线城市经济效应的研究

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1、京沪高铁对沿线城市经济效应的研究摘要：为了研究京沪高铁通车后对沿线城市的经济带动作用，文章采用全球夜间灯光数据，并运用双重差分模型对2005-2013年47个地级市的面板数据进行计量分析，结果显示，京沪高铁通车显著促进了沿线城市经济的增长。中国3/vie　　关键词：京沪高铁；双重差分　　中图分类号：F572.88文献标识码：A：1008-4428（2017）04-36-02　　一、引言　　高速铁路的建设和发展，对中国经济的发展起到了重要的纽带作用，促进了同城效应的出现，产生政治、经济、文化等发展的新增长点，对当地的就业和工业发展起到积极的带动和促进作用（王顺洪，2010）。宋

2、海春（2013）指出，高速铁路的建设不仅带动了中国经济的快速增长，也实现相关产业的转型，将带领中国区域经济走向新的发展阶段。高明明（2014）通过集聚效应模型计算得出，高铁的开通，带来了所在城市经济潜力的增加。　　本文致力于分析上述的高铁经济效应，即分析高铁对沿线地区带来怎样的经济效应。本文选取京沪高铁作为研究样本，将其作为中国高铁的典型案例。这是因为被称为“黄金线”的京沪高铁，贯通我国两大最主要的经济区（长三角、环渤海），通道吸引区域人口占全国人口的比例超过四分之一。京沪高铁的战略意义不仅在于连接北京和上海�纱蟪鞘校�在这条线路上，还有许多重要的城市和交通中转站以及一些新型

3、城市（杨维凤，2011）。在京沪高铁建设之前，平野卫（2001）指出京沪高铁是能带来良好的经济效益的项目，无论采用何种建设方案，费用效益比（CBR）均达到1.9以上。王志彦（2006）认为京沪高铁会带来鲶鱼效应，为各行业带来生机和活力。　　二、数据来源与说明　　本文采用全球夜间灯光数据来作为地方GDP的代理指标，这种方法也是近年来一些学术研究中的常见做法（徐康宁，2015）。该数据是由美国军事气象卫星（DMSP）搭载的传感器（OLS）所获取的地球不同地区在晚间八点半至十点之间的灯光亮度影像。夜间灯光数据相比于各地区GDP统计数据，具有统一性、连贯性、准确性等优势。研究也表明，

4、灯光亮度和GDP之间的相关性为0.90（J.VernonHenderson，TimL.Squires等，2016），因此夜间灯光数据有充分的依据作为各地区GDP的代理变量。此外，除了上述灯光数据之外，本文的分析数据还包含上述范围内各地级行政单元的2005至2013年相关的社会经济数据，这些数据来源于各省统计年鉴。　　三、基本模型　　任何一个项目的实施使得社会中的部分群体受到了某种影响，而另一部分群体可能没有受到任何影响，或者受到的影响很小，因此这个项目的执行就可以类比自然科学实验中对试验对象施加的某种处理。对于这种可以区分不同组别的公共项目或政策的定量评估常采用双重差分计量分

5、析法，该方法有着自然科学实验方法与统计科学相结合的特性，对于公共项目的政策效应评估具有良好的解释力和稳健性。　　高铁项目也同样是一种公共项目，它的实施必然对区域经济发展产生显著的影响，但不同地区受影响程度是不一样的，因此同样可以使用该模型进行分析。一般来说，高铁通车区域所受影响最大，因此将其作为实验组，但是如何选择相应的对照组是一个问题。而根据Tobler的地理学第一定律，“任何事物都相关，只是相近的事物关联更紧密”，因此本文选择与京沪高铁通车区域边界相邻的地区作为对照组，这是因为相邻地区之间的社会经济条件往往相近。因此，本文分析中的实验组为京沪高铁通过的19个地级行政单元，

6、而对照组则是与19个通车地区相邻的28个地级行政单元。　　本文的双重差分模型设定如下：　　其中，下标i为地区，t为时间，y为地区GDP；D为分组虚拟变量（实验组为1，对照组为0），T为时间分组虚拟变量（高铁建成前为0，建成后为1），D*T为双重差分变量，是D和T的交乘项。x为一些控制变量，β是这些变量的回归系数。δi为区域i的个体效应，β0为回归截距，ε为随机误差项。　　各回归系数中β1控制的是高铁通过城市与邻近城市之间的差异，β2控制的是高铁建成前后所有地区共同面临的经济变化；由于控制了分组效应和时间效应，β3控制的是高铁建成对实验组的经济影响，即反映高铁建成的“净影响”，

7、它也是本文最关心的系数。因此，如果β3的系数为正且通过显著性检验，则表示京沪高铁通车后对通车地区的经济有正向的影响作用，相对于非通车地区，高铁通过城市的经济增长更快一点。反之则情况正好相反。　　四、实证结果与分析　　注：***、**和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著，括号内为相应P值，下同；所有模型均考虑了异方差问题，采用稳健性标准误计算P值。　　首先，本文基于（1）式使用stata软件进行分析，以此来检验京沪高铁对地区经济的影响。为降低变量波动幅度和变量之间的异方差，本文将虚拟变量、交叉项外