高铁开通影响下中国城市消费差异分析

摘要：文章基于双重差分法（DID ）构建多时点差分效应模型，利用我国285个地级及以上城市数据，实证

检验高铁开通这一“准自然实验”对城市消费水平的影响，并识别高铁网络下消费格局的空间异质性特征。结果表明：全国层面上高铁开通有助于城市消费规模的增长，但随着城市消费总量分位的不断上升，高铁开通对城市消费的正向促进影响呈先下降后上升的“倒N ”型态势；这种促进作用对不同区位和不同规模的城市存在显著差异，高铁的消费效应在东中部地区以及大中型城市表现更明显，该结论经过PSM-DID 检验和反事实检验后仍保持成立。

关键词：高铁开通；消费效应；多时点双重差分；异质性中图分类号：F061.2文献标识码：A 文章编号：1002-6487（2021）05-0081-05

高铁开通影响下中国城市消费差异分析

蔡文迪，吴宗法

（同济大学经济与管理学院，上海200092）

基金项目：国家铁路局课题研究（KF2019-002-B ）

作者简介：蔡文迪（1990—），女，黑龙江大庆人，博士研究生，研究方向：技术经济。

吴宗法（1963—），男，江苏海门人，教授，博士生导师，研究方向：技术经济。

0引言

交通基础设施通常被认为是助推区域经济增长的核心动力，同时也是促进落后地区发展的主要政策工具之一。高铁作为一种区间大型交通基础设施，对区域经济增长和空间格局都会产生深远的影响。已有研究主要聚焦

于高铁开通与经济增长的关系，但目前尚未形成一致的研

究结论。基于新经济地理理论，Ahlfeldt 和Feddersen

（2018）[1]

分析了德国境内高速铁路对区域经济的影响，指

出市场可达性的增加能够减少双边运输成本进而增强区域

经济集聚的强度和辐射范围。王雨飞和倪鹏飞（2016）

[2]也证实了高铁发展的经济强化效应，同时验证了高铁建设优化区域空间格局的结构效应。尽管在已

有研究中，

统计观察

行产业之间的协同合作，因地制宜地使资本等各类资源在区域间进行有效配置。此外，还可以通过并购等方式吸收先进企业的技术和管理经验，在逆向技术溢出效应等影响下促进本地相关企业的技术进步，加强企业的国际竞争力，进而提高本地相关企业的经济效益和居民收入。

第二，我国需要加快普惠金融体系的发展，完善普惠金融系统制度。金融机构需要借助互联网、大数据等现代信息技术加大对普惠金融产品和服务的创新力度，提供更多元化的、有针对性的普惠金融产品和服务。对于要“走出去”的中小企业，创新出低门槛的普惠金融产品并降低普惠金融服务成本，可以帮助其在合理融资条件下获得对外发展所必需的资金支持。

第三，大力发展学前教育、巩固提高九年义务教育水平、加强乡村教师队伍建设以及广泛开展公益性技能培训等，以阻断贫困的代际传递。适度增加政府对贫困地区的财政扶持力度并完善相关社保制度，促进城乡的基础设施建设。提高城镇化水平，通过城镇化的辐射效应为农村剩余劳动力提供更多就业机会。

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与推进路径[J].南方金融,2020,(2).

（责任编辑/方思）

DOI:10.13546/jki.tjyjc.2021.05.017

多数学者认为交通基础设施的确对促进经济增长有正向的影响和作用，但仍有部分学者对此持相反意见。王垚和年猛（2014）[3]指出高铁由于投资大、效益回收慢等特点，在短期内对高铁城市的经济发展起到负向回落的作用；高铁开通所产生的“虹吸效应”使经济要素从周边城市向中心城市转移，进而抑制了沿线中小城市经济的发展[4]。

然而，回顾以往文献可以发现，尽管已有大量高铁与经济的相关研究，但在现有消费规模和结构升级已经成为支撑经济发展核心动力的情境下，对于高铁与消费问题的研究仍属少数。多数学者认为高铁的开通既然会影响到经济活动，自然会对居民消费产生一定的影响。但事实上，消费有其自有的特征，难以简单地概括。高铁建设作为社会先行资本，大幅度地提升了居民出行条件的便利性，降低了居民的出行成本和商品的运输成本[5]，那么，高铁开通是否存在城市消费效应，带动城市消费规模的

增长？这种效应又是否会因城市的区位不同以及规模不同而产生差异？对于这些问题的解答和探讨将有利于更加全面和客观地认识高铁开通与城市消费间的关系，从而为推进高铁建设和区域发展政策的制定提供参考依据。

基于此，本文从当前中国高铁快速发展的现实背景出发，将高铁开通看作是一项“准自然实验”，运用双重差分法（DID）构建多时点差分效应模型，同时通过分位数回归模型考察在不同消费存量的水平上，高速铁路开通对我国城市的影响效应并进行实证检验。

1影响机理分析及研究假设

新经济地理理论认为，运输成本是影响经济要素在空间流动的关键，能够降低运输成本的交通基础设施是影响区域经济活动的核心要素[6，7]。随着高铁时代的到来，高铁的“时空压缩效应”进一步促进了区域间的紧密联系，打破了空间分割性，显著地改变了区域经济的地理空间。

高铁开通后，城市间的通行时间显著缩短，原有的区域空间结构被打破，城市间的空间距离被大幅度压缩，有效促进了不同区域间的连接，加强了城市间的沟通与交流，进而有助于沿线城市资源的进一步整合。生产方能以更低廉的价格出售商品，而消费者也能够从地理距离更远的城市或企业购买当地优质的服务和商品，异质性商品的可获得性得到显著提升。目前在我国，跨省旅游、异地就医、跨城购物等跨区流动性消费现象变得普遍[8]，这也表明，高铁的地理时空压缩效应缩减了往返城市间的时

间成本，人们会更加愿意选择高铁作为出行方式，在与交通密切相关的旅游、餐饮、医疗等产业上消费更多的服务和产品。高铁开通也将通过引发生产要素的流动而进一步影响城市消费水平。高铁开通能够优化城市间的已有交通网络，大幅度降低区域间交通运输的时间成本和经济成本，显著提升通行效率并促进要素流动。完善的交通基础设施会改变和优化消费环境，商品的交易成本会随交通便利度的提高而下降，从而影响消费者的实际支付成本。高

铁的开通也提升了所在城市的区位优势，基于人力资本的“趋利性”特质，相对没有开通高铁的城市而言，高铁城市对人力资本的吸引力更大，人才和企业更倾向于选择集聚在高铁站点周围。高铁的就业效应能够大大提升个体的就业机会和劳动参与度，增加个体收入，为消费总量的提升提供更强劲的增长动力[9]。因此，提出如下假设：假设1：高铁开通能够显著提高城市消费水平。

高铁开通所带来的“时空压缩效应”能够降低城际交通的运输成本，同时也扩大了市场服务范围，地区间的消费空间亦会随之发生变化和调整，但高铁开通对城市消费的影响存在边际递减效应。高铁初次开通会给城镇居民带来较大的新鲜感和冲击感，对生产者和消费者来说更是如此。高铁开通给城市通达性带来很大程度的改善，本地消费及跨地区消费的情况也会随之增加。但随着高铁线路开通的常态化，高铁对消费总量较高的城市的促进作用将逐渐减小，也就是说，已有消费总量越高的城市，高铁开通对城市消费的影响越小。因此，提出如下假设：假设2：其他条件不变的情况下，高铁开通对城市消费的影响存在边际递减效应。

高铁的开通与运营对城市经济发展同时产生集聚和溢出两种效应，双重效应的合力决定区域经济格局的最终变化[10]。一方面，高铁开通有效收敛地理时空，为要素流动提供便利性，中心城市相对中小城市而言拥有更多的就业机会、更高的生活便利度和更大的市场规模，高铁的外部性加速了中小城市的劳动力和经济要素向中心城市流动；另一方面，中心城市与中小城市之间的沟通与联系因高铁的开通而变得更加紧密，增加了中小城市向中心城市学习的机会，同时也增加了获取劳动力和经济要素的流动的便利性，此外还会吸引一些中心城市的企业搬至中小城市从而减少“拥挤效应”所带来的激烈竞争。另外，高铁也更倾向于在规模较大的城市设立高铁站点，对小城市而言，即便是设立高铁站点，开通高铁线路以及停靠的车次也往往较少，小城市居民出行或外地居民到这些小城市去的便利程度并没有因高铁开通而得到大幅度改善。因此，高铁开通对小城市会产生一定的“通道效应”，使得其对城市消费的作用存在规模不同的异质性。

与此同时，目前我国区域经济的发展仍存在显著的区位差异，王姣娥等（2014）[11]研究发现，高铁开通对于东部地区的城市而言具有最大的收益，增强了区域中心城市在全国城市中的地位。东部地区集聚更多要素资源和人力资本，开通高铁城市的数量和密集程度也高于中西部地区，因此高铁开通对于不同区位的城市也会造成不同程度的消费影响。因此，提出如下假设：

假设3：高铁开通对城市消费的提升作用存在城市规模差异性和区位差异性。

2研究设计

2.1模型构建

高铁开通后，影响城市消费的因素众多，本文采用双

重差分法（DID ）剥离高铁运营的“政策效应”，用以考察高铁开通对城市消费的影响。该方法按照“是否开通高铁”作为划分标准，将样本城市划分为处理组和对照组。由于不同地级市并非同一时间开通高铁，而是逐步推进构成一个多时点模型，参考卞元超等（2018）[10]

的做法，构造多时

点DID 双向固定效应模型：

ln cons it =β+δ1HSR it +δ2X it +μi +γt +εit

（1）

其中，i 表示城市；t 表示时期；因变量ln cons 选取各地级市社会消费品零售总额作为城市消费水平指标；HSR it 表示高铁开通变量，若城市i 在研究期内开通高铁则记为1，未开通则记为0；X it 为控制变量；μi 为个体固定效应；γt 为时间固定效应；εit 为残差项。式（1）给出了高铁开通对城市消费条件均值的影响，为了进一步揭示在不同消费总量条件下，高铁开通对城市消费的边际影响，构建分位数回归模型：

Q q （ln cons it |HSR it ）=βq 0+åβqi HSR qi

（2）

其中，βqi 表示在分位点q 下，高铁开通对城市消费的边际影响。2.2

变量说明

（1）高铁开通时间节点选择。截至2018年底，我国共有192个城市开通高铁，占总样本城市的67.37%。部分城市同时开通多条高铁线路，选取最早开通年份作为该城市开通高铁的年份，同时考虑到部分高铁线路年末时开通，而高铁开通所带来的消费效应在短时间内可能无法得以显现，因此将这些城市开通高铁的年份作滞后一年的处理。

（2）控制变量选择。影响城市消费规模的因素众多，因此有必要加入控制变量以剔除高铁之外对城市消费规模影响的变量因素。现有文献中，经济、产业、居民收入、政府财政支出都是影响城市居民消费的重要因素。因此，借鉴已有相关研究，同时考虑数据可得性，本文选取经济发展水平（GDP ）、产业结构（Ind ）、居民收入水平（Salary ）、城市金融存量（Fin ）以及政府干预程度（Gov ）作为控制变量以消除模型的内生性问题。另外，高铁的开通对沿线城市的房地产行业会带来不同程度影响[12]，而房价的变动对居民消费具有显著的影响，因此为控制房价对于消费的影响，引入房地产投资额的对数（Real ）作为控制变量。具体变量描述见表1。

（3）数据来源。高铁数据来源于国家铁路总，其余经济数据均来自CSMAR 数据库和《中国城市统计年鉴》，删除数据严重缺失的样本以确保数据完整性和连续性，最终构建我国285个地级及以上城市2005—2018年的面板数据并进行计量分析。各变量的统计特征如表1所示。3实证检验3.1

基准回归结果

表2为检验高铁开通对城市消费规模影响的回归结

果。其中列（1）至列（3）为全国范围样本回归结果，可以看出，全国层面上高铁开通变量的系数显著为正，双向固定效应结果略低于OLS 回归结果，表明混合效应模型会高估高铁对城市消费的影响，但估计结果符号和显著性仍保持一致，这说明高铁开通能够显著促进城市消费水平的提

升，与侯新烁（2019）[13]的研究结论保持一致。

表2

基准回归结果

HSR ln GDP Ind ln Salary Real Fin Gov 常数项双向固定

N R

全样本

（1）OLS

0.986***（0.021）14.816***（0.050）NO 39480.2752

（2）FE

0.973***

（0.009）13.287***（0.000）YES 39480.8375

（3）FE 0.055***（0.019）0.108***（0.028）0.143***（0.049）0.573***（0.048）0.166***（0.022）-0.125*（0.076）0.037**（0.014）

3.436***（0.300）YES 39480.9764

剔除省会城市及直辖市样本

（4）OLS 0.978***

（0.022）14.700***（0.048）NO 36820.2399

（5）FE 0.970***

（0.022）13.287***（0.131）YES 36820.7924

（6）FE 0.054***（0.011）

0.108***（0.011）0.148***（0.012）0.575***（0.012）0.165***（0.008）-0.127***（0.026）0.038***（0.011）

3.411***（0.105）YES 36820.9696

注：括号内数字为稳健标准误，***、**、*分别代表在1%、5%、10%的水平上显著。下同。

控制变量方面，城市经济发展水平（GDP ）和产业结构（Ind ）对城市消费的影响显著为正，这表明城市经济发展的提高以及产业结构的优化均能够显著提高城镇居民的消费水平。居民收入水平（Salary ）对居民消费的影响最为显著，结果符合收入决定理论，即居民当期收入对消费支出具有绝对的影响。城市的金融存量对居民消费表现出抑制作用，城市金融存量的增长一定程度上对消费产生“挤出效应”，证实了目前城镇居民储蓄高但消费低的实际现状。

相较于省内其他城市而言，省会城市往往会得到更多的政策倾斜，集聚更多的资源和劳动力，因此具有更多消费优势，直辖市也同样如此。因此，本文进一步将副省级

表1主要变量描述性统计变量ln Cons HSR ln GDP Ind ln Salary

Real Fin Gov

名称城市消费高铁开通经济发展

水平产业结构居民收入水平

房地产投资城市金融存量政府干预程度

指标计算方法

各地级市社会消费品零售

总额的对数已开通=1；未开通=0各地级市GDP 的对数第三产业与第二产业比值人均可支配收入的对数房地产投资额的对数

年末金融机构存款余额与

年末金融机构贷款余额之比财政支出占地区生产

总值的比重

均值15.1040.2926.9010.89413.90313.6210.4820.699标准差1.1520.4551.0370.504

1.0951.434

0.251

0.313

最小值11.6660.000

3.5540.094

11.1938.4810.0400.079

最大值

18.657

1.000

10.3959.482

18.56617.5655.5855.613

城市、省会城市以及4个直辖市剔除以减少因城市行政级别所导致的影响。表2中列（4）至列（6）分别为OLS回归和双向固定效应回归结果，估计结果的符号和显著性都保持不变，表明高铁开通对地级市消费水平的提升具有显著的刺激作用，假设1得到证实。

3.2分位数回归结果

为进一步探索高铁开通在不同消费水平上的异质性特征，本文借助分位数回归模型，选取10%、25%、50%、75%、90%作为分位数点对消费水平差异进行回归，结果如表3所示。分位数值越高表示城市整体消费总量越高，从结果可以看出，在各个分位数上，高铁开通对城市消费都有显著的正向促进效应，这与双向固定DID模型回归结果保持一致。进一步分析各个分位数上高铁开通与城市消费的关系，高铁开通在五个分位点上的回归系数分别0.107、0.0929、0.0645、0.0789、0.0672，均在1%的水平上显著，表明随着城市消费总量分位的不断上升，高铁开通对城市消费的正向促进影响呈先下降后上升的“倒N”型态势，在10%分位点上正向促进效应最为显著。出现这种情况的原因可能在于，

城市消费总量越小的城市，其经济发展程度也越小，高铁开通后经济要素的流动成本得到大幅度降低，很大程度上改善了城市的可达性，使得消费者有更多的消费空间。但随着经济发展程度的提升，交通便利的边际效用递减，高铁开通对城市消费的促进效应也逐渐减小。而城市消费总量处于75%和90%分位点上的结果表明，高铁开通对城市消费的影响同时存在“虹吸效应”和“溢出效应”，对于处于75%分位点的城市，高铁开通强化了其区位优势，人才、资金、信息等要素都从周边经济发展不足的城市向其流动和集聚，但同时也从经济发展基础相对越好的城市流出和转移。

表3高铁开通城市消费水平分位数回归结果

HSR ln GDP Ind ln Salary Real Fin Gov 常数项

（1）

QR_10

0.107***

（4.20）

0.812***

（31.94）

0.0810***

（3.88）

0.138***

（5.42）

0.144***

（9.09）

-0.481***

（-10.42）

-0.0793**

（-2.51）

5.450***

（28.99）

0.713

（2）

QR_25

0.0929***

（5.00）

0.844***

（45.52）

0.0995***

（6.54）

0.130***

（7.03）

0.119***

（10.30）

-0.440***

（-13.05）

-0.0967***

（-4.19）

5.786***

（42.19）

0.738

（3）

QR_50

0.0645***

（4.86）

0.758***

（57.28）

0.138***

（12.74）

0.184***

（13.91）

0.123***

（14.88）

-0.360***

（-14.96）

-0.0458***

（-2.78）樊亦敏近况

5.631***

（57.48）

0.748

（4）

QR_75

0.0789***

（5.56）

0.662***

（46.77）

0.179***

（15.42）

0.287***

（20.23）

0.0977***

（11.04）

-0.305***

（-11.85）

-0.0385**

（-2.18）

5.285***

（50.45）

0.747

（5）

QR_90

0.0672***

（3.39）

0.501***

简单租房协议书范本

（25.29）

0.184***

（11.34）

0.445***

（22.48）

0.0771***

（6.23）

-0.220***

（-6.12）

-0.0689***

（-2.80）

4.599***

（31.39）

0.743

3.3城市异质性分析

（1）检验高铁消费效应的城市规模异质性。本文参考《国务院关于调整城市规模划分标准的通知》，依照市区人口总数将样本城市粗略划分为三类以检验高铁开通对城市消费水平影响是否受城市规模的限制。其中，城市人口规模超过500万人的划分为大型城市；城市人口规模在100万~500万人的划分为中型城市；城市人口规模少于100万人的划分为小型城市。从表4中列（1）至列（3）的结果可知，高铁开通对城市消费水平的影响存在规模上的门槛效应，对大中城市消费具有正向促进作用，且HSR系数在1%水平上显著，但小城市HSR系数不显著，这表明高铁刺激城市消费规模增长仅在大中型城市中显现，但这种刺激作用并未惠及小型城市。产生这种结果的可能原因是，相比小型城市而言，高铁开通更能促进大中型城市的就业水平提升，尤其是消费性服务就业水平[8]，地区就业转移可能会造成消费空间的转移，大中型城市会在高铁开通后吸引更多的劳动力，带来更多消费收益。同时，小型城市开通高铁的线路以及停靠次数都较少，高铁开通对改善小型城市居民的出行的程度有限，往往形成了“通道效应”。从影响程度来看，高铁开通对于大型城市消费的影响最高，其次是中型

城市，这表明人口规模越大的城市，人力、资产等经济要素集聚越多，越容易借助高铁网络的流通性促进地区消费的提升。

表4高铁开通影响城市消费水平异质性检验

HSR

常数项

控制变量

双向固定

大型城市

（1）

0.077***

（0.014）

5.319***

（0.208）

YES

1868

0.9766

中型城市

（2）

0.055***

（0.020）

2.744***网上查询个人信用记录

（0.195）

YES

1399

0.9484

小型城市

（3）

0.015

（0.023）

2.399***

（0.171）

YES

681

0.9809

东部地区

（4）

0.053***

（0.017）

解晓东的个人资料4.582***

（0.190）

YES

1414

0.9710

中部地区

（5）

0.087***

（0.016）

3.284***

（0.146）

YES

1400

0.9695

西部地区

（6）

0.029

（0.020）

3.261***

（0.200）

YES

1134

0.9783

（2）检验高铁消费效应的城市区位异质性。本文将样本划分为东、中、西部地区三个子样本分别进行检验，结果如表4中列（4）至列（6）所示。结果表明，东部地区和中部地区样本的HSR系数显著为正，而对于西部地区而言，HSR系数并不显著。这表明对东中部地区城市而言，高速铁路的开通对城市消费规模增长有显著的促进作用，但对西部地区作用并不显著。由此可知，高铁开通会显著提升高铁城市的消费水平，进而拉大高铁城市与非高铁城市间消费水平的差距，但这一结论仅在东部地区得到支持。相比东中部发达地区城市而言，西部地区在考察期间开通高铁的城市相对较少，开通年限也较短，对于整体城市消费水平的提升的边际作用相对较弱，高铁带来的城市消费效应尚未显现。

3.4稳健性检验

（1）PSM-DID检验。DID法虽满足共同趋势假设，但在一定程度上仍存在样本选择性偏差。因此在进行DID 估计前先采用倾向匹配得分法（PSM）对样本进行匹配，该方法能够有效解决DID样本选择无法完全满足平行趋势假设所产生的偏差。选用城市经济相关变量作为匹配变量，为检验结果稳健性，同时采用最近邻匹配和核匹配两种匹配方式进行估计。从下页表5结果可知，全国层面城

市样本的HSR系数保持显著为正，从区位来看，东部地区和中部地区城市样本的HSR系数均显著为正，但这种刺激作用仅在东中部地区适用，对西部地区城市作用不显著，前述结论具有稳健性。

（2）反事实检验。采用DID模型探索高铁开通对城市消费水平影响差异的前提假设是要求对照组和处理组样本间具有可比性，即假设高铁城市与非高铁城市消费水平在没有开通高铁这一政策冲击的情况下不会存在随时间而变动的系统性差异。采用反事实检验法对上述前提是否成立进行再次检验，回归结果表明，不论是全国层面样本还是分地区样本，DID系数均不显著，说明反事实情况下高铁开通对高铁城市和非高铁城市的消费规模差异均不存在显著差异，表明高铁城市和非高铁城市的消费规模变动趋势不是随时间变动而导致的，前述回归估计结果有效。

4结论及启示

高速铁路的开通从根本上打破了传统时间与空间的概念，催生出了区域空间新形态，为区域经济和城市治理提供了全新的研究视角。本文通过实证分析得出以下结论和启示：

高铁开通在全国层面显著带动了城市消费水平的提升，但随着城市消费总量分位的不断上升，高铁开通对城市消费的正向促进影响呈先下降后上升的“倒N”型态势，同时，高铁的消费效应表现出显著的区位异质性，高铁开通提高了东中部地区城市的消费水平，但对西部地区城市的影响并不显著。此外，从城市规模的角度来看，高铁开通显著刺激了沿线大中型城市的消费，而这种刺激作用在沿线小型城

市中不显著，表明高铁开通存在“虹吸效应”，大中型城市拥有更好的经济基础，高铁开通进一步加强了“大城市情结”，大量资源的集聚促进了城市居民的整体收入水平的提高[14]，进而表现出更强的消费能力。

高铁开通如同

在城市间织出一张

流动网，生产要素、

人力资本等要素的

流动正被史无前例

地重塑，而中国不

同地区间仍存在较

大的发展差距，能

否在高铁时代背景

下获得更大的发展

机会，还需要进一步结合城市自身发展特征，借助高铁突破时空边界的特质，不断优化和巩固自身发展条件以减少优质资源的流失，完善和优化其他交通基础设施，。

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（责任编辑/方思）

表5稳健性检验

HSR 常数项

控制变量双向固定效应样本量

PSM-DID检验

高铁开通影响下中国城市消费差异分析

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