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      京滬高鐵對(duì)沿線城市產(chǎn)業(yè)影響

      2019-06-11 07:50
      今日財(cái)富 2019年4期
      關(guān)鍵詞:細(xì)分變量高鐵

      高鐵是重要的交通方式,高鐵增加運(yùn)輸實(shí)力,擴(kuò)大勞動(dòng)力和服務(wù)市場(chǎng),并受到影響空間組織,產(chǎn)業(yè)構(gòu)成和結(jié)構(gòu)要素投入和區(qū)域比較優(yōu)勢(shì)。研究顯示,建設(shè)高鐵導(dǎo)致兩種力量:聚集和擴(kuò)散。集聚有導(dǎo)致城市的增長(zhǎng),形成大都市區(qū)域人口和工業(yè)的集中,以及空間的變化功效模式;擴(kuò)散導(dǎo)致了空間分化。因此,我們認(rèn)為可能存在區(qū)域性和社會(huì)經(jīng)濟(jì)性聚集和擴(kuò)散引起的影響差異在高鐵沿線。

      截至2015年底,中國(guó)高鐵的總里程達(dá)到了19,000公里,范圍擴(kuò)展到28個(gè)省。最著名的是北京上海高速鐵路。BSHSR的建設(shè)大大縮短了京滬鐵路的交通時(shí)間,影響了鐵路沿線地區(qū)的發(fā)展及中國(guó)經(jīng)濟(jì)的空間布局,本文以BSHSR為例進(jìn)行分析。

      一、研究現(xiàn)狀

      高鐵引起的交通改造改變了位置可達(dá)性,學(xué)者們一直關(guān)注高鐵可能對(duì)區(qū)域可達(dá)性產(chǎn)生的不平衡影響由于城市與社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素的差異,有站(CWS)和沒(méi)有站的城市(CW-OS)也有差異在不同規(guī)模的城市之間。通過(guò)研究BSHSR,我們發(fā)現(xiàn)HSR改善了鐵路沿線城市的可達(dá)性-特別是CWS。

      實(shí)證研究日本新干線和歐洲高鐵網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)表明了這一點(diǎn)高鐵對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)具有明顯的集聚效應(yīng)。CWS中人口和就業(yè)的增長(zhǎng)在日本新干線HSR周邊地區(qū)比以前CW-OS增幅更大。現(xiàn)有文獻(xiàn)重點(diǎn)關(guān)注CWS,缺乏對(duì)CW-OS的深入分析基于不同運(yùn)輸條件。本文選擇了19個(gè)細(xì)分行業(yè)來(lái)研究BSHSR的18個(gè)CWS和42 個(gè)CW-OS。探討他們應(yīng)對(duì)BEHSR在細(xì)分行業(yè)中提供機(jī)會(huì)的不同能力情況。

      二、實(shí)證分析

      (一)樣本

      我們選擇了沿BSHSR的60個(gè)城市(包括18個(gè)CWS和42個(gè)CWOS和19個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)細(xì)分產(chǎn)業(yè))作為我們的研究對(duì)象(見(jiàn)圖1,表1)。我們分析了每個(gè)行業(yè)的面板數(shù)據(jù)從2008年到2015年。

      (二)變量選擇

      1.被解釋變量(因變量)

      位置份額(LQ)衡量聚集程度從行業(yè)角度來(lái)看,作為每個(gè)行業(yè)地方與國(guó)家份額的比例。因此,LQ衡量區(qū)域要素的空間分布并且反映行業(yè)內(nèi)的專業(yè)化程度。它可以計(jì)算如下:

      LQij代表該國(guó)j地區(qū)的i行業(yè)的LQ;qij代表與j地區(qū)i行業(yè)相關(guān)的指標(biāo)(如就業(yè),產(chǎn)值和投資);qj代表與j地區(qū)的所有行業(yè)相關(guān)指標(biāo);qi代表i產(chǎn)業(yè)在該國(guó)所有相關(guān)指標(biāo);qc代表所有該國(guó)所有產(chǎn)業(yè)的相關(guān)指標(biāo)??紤]到數(shù)據(jù)的可用性,我們選擇了計(jì)算就業(yè)指數(shù)。當(dāng)LQij的值更高時(shí),該地區(qū)的產(chǎn)業(yè)集聚程度較高。

      2.解釋變量(自變量)

      高鐵對(duì)產(chǎn)業(yè)的集聚效應(yīng)主要是通過(guò)不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)潛力實(shí)現(xiàn)的。基于傳統(tǒng)模型,利用城市人口,城市收入和空間距離,市場(chǎng)潛力變量(MP)構(gòu)建并衡量了由高鐵帶來(lái)的市場(chǎng)潛力空間分布的改變(Zheng and Matthew, 2013)。以此作為說(shuō)明變量,具有以下公式:

      這里MPi,t代表城市i在t年的市場(chǎng)潛力;POPj,t代表t年城市j的人口;GDPPCj,t是城市j在年t的實(shí)際人均GDP;GDPj,t是t年城市j的GDP總量; Tij,t是城市i和城市j在t年的時(shí)間視角;而α是空間衰減指數(shù),值為0.02。

      3.控制變量

      本文選擇公路里程(HIGHWAY)作為控制變量之一。影響產(chǎn)業(yè)集聚的因素很多,如交通(如討論),區(qū)域發(fā)展的差異,產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ),人力資本和開(kāi)放程度。所以,在除了公路里程(HIGHWAY),選擇了人口規(guī)模(POP),產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ)(BASE),學(xué)生人數(shù)(HR)和政府政策(POLICY)作為控制變量。人口規(guī)模是用來(lái)衡量城市的水平,附加到區(qū)域產(chǎn)業(yè)的份額對(duì)地區(qū)的GDP是衡量城市產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ)。

      (三)數(shù)據(jù)來(lái)源

      LQ的計(jì)算涉及所有就業(yè)人數(shù)每個(gè)城市和整個(gè)國(guó)家的產(chǎn)業(yè)。就業(yè)數(shù)據(jù)和四個(gè)控制變量-HIGHWAY,BASE,HR和POLICY,MP的計(jì)算涉及POP,每個(gè)城市的GDPPC和GDP,其數(shù)據(jù)來(lái)自統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)每個(gè)城市的年鑒。變量的描述性統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)如表2所示:

      (四)模型適用于BSHSR

      考慮上述變量,采用回歸模型如下:

      這里Y表示解釋變量的LQ,POP表示在該地區(qū)的人口,MP代表了每個(gè)城市市場(chǎng)潛力,HIGHWAY代表高速公路里程,BASE代表該地區(qū)的產(chǎn)業(yè)基礎(chǔ),HR代表了城市人力資本的情況,POLICY代表開(kāi)放程度,為常數(shù)。

      三、BSHSR對(duì)產(chǎn)業(yè)集聚的影響

      根據(jù)Eq(1)計(jì)算19個(gè)細(xì)分行業(yè)的LQ在2008年至2015年的60個(gè)樣本城市。在Eq(2)基礎(chǔ)上,計(jì)算了從2008年到2015年的60個(gè)樣本城市的MP。到Eq(3)把每個(gè)行業(yè)的LQ(LQ1-LQ19)作為被解釋變量和MP作為解釋變量進(jìn)行了回歸分析CWS數(shù)據(jù)和CW-OS數(shù)據(jù)結(jié)果如表2所示。整體數(shù)據(jù)的回歸結(jié)果顯示,在19個(gè)細(xì)分產(chǎn)業(yè),9個(gè)行業(yè)集聚效應(yīng)發(fā)生顯著變化,有明顯的改善6個(gè)行業(yè)的集聚(以正系數(shù)表示):

      四、結(jié)論

      近年來(lái),大規(guī)模建設(shè)和快速發(fā)展中國(guó)的高鐵已經(jīng)促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)和社會(huì)因素的流動(dòng)和資源的重新分配。根據(jù)以前的研究,我們研究BSHSR對(duì)不同城市和行業(yè)的影響,得出以下結(jié)論:

      首先,在CWS或CW-OS中,BSHSR導(dǎo)致研究區(qū)域的MP有所提升,在CWS和CW-OS之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系差異變得更大。同時(shí),BSHSR開(kāi)通后CWS和CW-OS的不同行業(yè)的LQ也有發(fā)生巨大變化,表明不同城市的不同行業(yè)經(jīng)歷了不同的集聚和擴(kuò)散效應(yīng)。

      在第三產(chǎn)業(yè),9個(gè)產(chǎn)業(yè)聚集在CWS都屬于知識(shí)密集型服務(wù)業(yè),資本密集型服務(wù)業(yè)或技術(shù)密集型服務(wù)業(yè)。這與時(shí)間距離的減少直接相關(guān),在高鐵周邊地區(qū)先進(jìn)生產(chǎn)要素向CWS遷移,例如人才,資金和技術(shù)等生產(chǎn)要素。此外,9個(gè)行業(yè)都表現(xiàn)出從CW-OS遷移到CWS的趨勢(shì)。(作者單位:蘭州交通大學(xué))

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