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基础设施、城市化与发展新空间：来自中国高铁的实证研究
发布时间：2018-09-26 作者：派智库 来源：《世界经济研究》2018年第 浏览：次【字体： 大 中 小】
内容提要 大规模公共交通基础设施联结着大都市区域中心以及边缘中小城市，在空间差异显着的发展中国家尤为明显。交通成本的减少是否能促进产业的扩散，使得经济活动从核心区域向外延伸至边缘地区?抑或是相反地加强了向心程度?文章用中国高铁建设与县域城市发展的关系对这一问题进行了实证研究。研究表明，高铁的建设降低了沿线中小城市的经济增速，一系列的稳健性检验证明了这一结论。城市化过程中出现的产业扩散并不是导致沿线城市经济增速放缓的原因。相反，基础设施的改进带来的交通成本减少以及人力资本的流出是造成中小城市经济放缓的原因，这也表明了发展中国家的城市化仍然是以区域中心城市为核心的集聚过程。因此，借助于交通基础设施，以都市圈或城市群的方式推动城市化，是发展中国家实现资源最优配置与经济赶超的必要手段。
关键词 高铁 城市化 核心-边缘 交通成本
一、引言
世界银行数据显示，2015年全球已有近一半的发展中国家人口生活在城市，伴随着快速的城市化，这一数据仍在不断上升。城市人口在受益于城市公共服务的同时，也面临着拥挤、污染和压力等由于城市扩张而产生的问题。为此，印度、中国、墨西哥和泰国等国家都在通过大力发展交通基础设施，满足城市扩张与经济增长的需要。世界银行约20％的贷款用于发展中国家的交通基础设施建设，这一比例甚至超过了用于减贫的投资（Baum-Snow等，2016），这将对经济发展产生重要作用。一方面，交通基础设施水平的提升降低了贸易成本和时间成本，加快了知识、资本、劳动力等生产要素的流动，加深了市场融合，提高了资源配置的效率，促进了经济增长与城市化。另一方面，交通基础设施网络的完善打破了行政的边界，一体化的进程加速了核心城市的扩散，缓解了“城市病”问题，市场规模的扩大，又进一步促进了专业化分工与城市的增长。然而，根据新经济地理理论，城市体系的形成总是要经历从一个单中心大城市到多中心城市群的过程。在城市化的初级阶段，交通基础设施水平的改善在强化大城市集聚的同时，也意味着汲取中小城市的要素，进而削弱中小城市的增长。交通基础设施水平的提升，特别是高铁的发展大幅度降低了交通成本，压缩了时空距离，为城市的集聚与扩散创造了可能：交通成本的减少加速了中小城市人力资本流向大城市，以获得大城市带来的集聚效应；运输成本的减少又方便了大城市生产的外包与投资的扩散，促进了资源的再配置。因此，系统评价交通基础设施在减少交通成本与影响经济增长方面的作用，更好地了解发展中国家城市化的驱动因素，对政策制定有着重要意义。尽管有越来越多的学者开始研究交通基础设施与经济空间的关系，但以货运为主的传统交通设施的效用能否推广到新兴的以客运交通为主的高速铁路，我们仍不得而知。究其原因，一方面是因为高铁投入使用的历史较短，另一方面是因为目前全世界仅有十几个国家拥有真正意义上的高铁。作为世界上最大的发展中国家，中国在高铁建设及城市化发展方面都取得了举世瞩目的成就，本文以中国高铁为例进行分析，将为发展中国家在交通基础设施与经济空间发展方面提供经验支持。
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大规模交通基础设施投资作为促进地区之间均衡发展的政策工具，直接影响着贸易融合的程度。一般认为，交通成本的减少可以促进经济增长以及经济活动向外扩张，高铁建设亦不例外，必然联结着大都市区域的生产中心以及外围中小城市。随着服务贸易规模的增大，客运成本的降低究竟是促进了产业以及总体活动的向外扩散，还是进一步增强了生产活动的空间集聚?目前关于这方面的研究较少，一些关于大规模交通基础设施评估的文献很少关注非均衡市场的规模在产业集聚中的作用，以及当中小城市与大城市由于交通的便利而联结紧密后是否会受到正向或者负向的影响（Faber，2014）。交通成本与经济发展之间的内生性也会影响实证研究结果，因此我们使用的高铁恰好可以作为一个拟自然实验解决这个技术问题。
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本研究主要得出以下几个结论。首先，在联结各大区域中心城市的高铁线路开通后，沿线中小城市的GDP与人均GDP增长速度下降约2％，财政收入增速下降约5％。这表明随着高铁线路的开通，沿线中小城市经济增长放缓。其次，通过对各沿线中小城市交通成本及城市化的分析，我们发现城市化进程中所出现的产业扩散或者说郊区化并不是导致沿线中小城市经济放缓的原因。因为高铁的开通并未带来沿线中小城市城市化的增速，也未因此惠及周边的小城市。相反，交通成本减少以及大城市的集聚是造成中小城市经济放缓的原因，这也表明了中国的城市化仍然是以区域中心城市为核心的集聚过程。这个机制的作用随着高铁线路距离的增加而衰减，但是我们没有发现存在一个明显的拐点。最后，我们检验了高铁开通对其他产出指标的影响。研究发现，高铁作为客运交通专线，其对产出影响最大的仍然是第二产业，而对第一产业没有明显的影响。尽管文中的高铁“负面效应”并非具有普遍性，但从目前来看，区域一体化以及同城化的效果还未明显出现。
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本文是迄今为止为数不多的利用县域经济社会与空间数据，论证高铁发展对城市经济增长及空间分化的文献，完善了目前国内外从空间经济视角检验大规模交通基础设施与经济发展关系这一领域的研究（张学良和孙海鸣，2008；Baum-Snow等，2016；Duranton等，2012；黄寿峰和王艺明，2012；Faber，2014；Duranton等，2014；Simon，2015；Ghani等，2016；Qin，2016）。本文将新开设的以客运交通为主体的高速铁路作为研究对象，区别于过去的快速铁路以及在原有干线上的提速动车组（Qin，2016），而研究结果也显示，高铁的发展对经济增长影响不仅在第三产业，同时也包括了第二产业，这有别于国外一些学者研究高速公路或者铁路对经济发展的影响主要体现在货运交通为主的制造业或者农业（Faber，2014）；本文选择了县域单位及大量空间数据进行实证分析，区别于国内较多以省域或市域单位作为样本个体或者将交通基础设施看成是要素投入进行分析（张学良，2007）；最后，在空间的扩散效应分析上，本文利用腹地城市概念进行模型设定，使得研究对象在空间上的区别更加明确，有别于国内在分析空间溢出效应时基本一致的空间权重设定的方法（刘勇，2010）。 dedecms.com
二、研究背景及对象确定
目前世界上已经有中国、西班牙、日本、德国、法国、瑞典、英国、意大利、俄罗斯、土耳其、韩国、比利时、荷兰、瑞士等14个国家和地区建成并运营高速铁路。据国际铁路联盟统计，截至2013年11月1日，世界其他国家和地区高速铁路总营业里程11605公里，在建高铁规模4883公里，规划建设高铁12570公里。 织梦内容管理系统
中国高速铁路（CRH）建设始于2004年1月国家批复的《中长期铁路网规划》，规划确定铁路网要扩大规模，完善结构，提高质量，快速扩充运输能力，迅速提高装备水平。确定到2020年，全国铁路营业里程达到10万公里，主要繁忙干线实现客货分线，复线率和电化率均达到50％，运输能力满足国民经济和社会发展需要，主要技术装备达到或接近国际先进水平。2008年10月国家批准《中长期铁路网规划（2008年调整）》，确定到2020年全国铁路营业里程达到12万公里以上，其中客运专线达到1.6万公里以上，复线率和电化率分别达到50％和60％以上。基本形成布局合理、结构清晰、功能完善、衔接顺畅的铁路网络，运输能力满足国民经济和社会发展需要，主要技术装备达到或接近国际先进水平。重点规划“四纵四横”等客运专线以及经济发达和人口稠密地区城际客运系统。 本文来自织梦
自2008年8月1日开通第一条时速350公里的京津城际高速铁路到2015年底，中国高速铁路运营历程已达1.9万公里，“四纵四横”初具规模（图1）。本文研究的高铁线路贯穿了规划确定的21个区域中心城市，共244个高铁站点城市，在排除了这21个规划所确定的区域中心及其腹地后，实证分析高铁开通对其他沿线县级城市的影响。 织梦内容管理系统
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三、数据和模型 本文来自织梦
1.数据介绍 织梦内容管理系统
2016年，世界上生活在中小城市的人口比重为77％，在空间上表现出不均衡的分布，在发展中国家更为明显[1]。同样地，中国的县城占据国家72％的土地及70％的人口，却只有37％的GDP，大量的人口、不平等及贫穷存在于区域中心城市之外的各中小县城，改善县域经济发展成为当前的重要政策（Pei Li等，2016）。本文搜集了中国1910个县级单位2003～2014年12年间的数据，考虑到数据的缺失，为了保证实证研究中样本的平衡，我们在计量检验时主要采用2007～2014年8年的数据。数据包括两类，一类是经济系统数据，另一类是GIS相关数据，具体如下：
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（1）各县级城市人口、GDP、人均GDP、财政收入、土地面积、三次产业产出、城镇固定资产投资，数据来自县域经济统计年鉴；
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（2）2000年各县级城市人口、文盲率、非农业人口比重，数据来自第五次人口普查；
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（3）中国基础地理数字地图，来自国家地球系统科学数据共享平台；
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（4）中国1KM分辨率数字高程（DEM）模型数据集、IGBP中国2000年土地覆盖数字地图，数据来自寒区旱区科学数据中心； 织梦好，好织梦
（5）2007年和2013年中国夜间灯光数据地图，报道了全球当地时间20:30～22:00的灯光强度，分辨率位0.56KM，来自美国国防部军事气象卫星（DMSP）项目； 内容来自dedecms
（6）高铁站点城市来自12306铁路购票系统，各站点城市经纬度坐标通过百度api生成。
主要变量描述性统计见表1。 dedecms.com
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2.模型设定 织梦好，好织梦
为了研究开通高铁对城市经济增长的影响，我们构造了一个双重差分模型，并对模型进行了时间维度与地区维度的设定。图2绘制了我们整个样本中所有高铁沿线城市与非沿线城市人均GDP的增长趋势。我们可以看到，在2008年开通高铁之前，实验组（沿线城市）与控制组（非沿线城市）基本保持着相同的增长趋势，而在2008年高铁线路逐渐增加之后，实验组的经济增长速度相较于控制组有明显的放缓。我们的基本模型设定如下：
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ln（yit）=αi+βCRH_passit+γt+εit（1） 织梦内容管理系统
式（1）中，i表示各县级城市，t表示年份；CRH_pass是我们关心的解释变量，表示某一年该城市是否开通高铁；yit表示产出指标，即GDP与人均GDP，本文取了自然对数；αi表示城市固定效应，控制了各县级城市不随时间变化的特征，这些特征往往会对经济增长产生不同影响；γt是时间固定效应，控制了宏观环境可能对所有县级城市产生冲击的特殊因素；εit是误差项。回归标准差聚类（cluster）到县级城市水平。
3.模型假定条件的识别与控制 织梦内容管理系统
双重差分模型使用的假定条件要求实验组与控制组有相同的趋势，在我们的研究中要求高铁沿线城市与非沿线城市在高铁建设之前应该有相同的发展趋势。然而，我们不能保证高铁站点的选择不存在政策的倾向性，这种选择性问题会导致模型的内生性。从中长期铁路网规划中我们其实已经发现，国家铁路局将21个区域中心城市规划为高铁线路的节点城市，因此图2不能排除2008年之后的人均GDP分化趋势是由于受到沿线城市与非沿线城市本身特征的影响。为了解决这一问题，我们在模型中增加了几个反映城市基本特征的变量来控制城市自身的增长趋势。例如，是否属于城市辖区（prefect）/是否属于县级市（citystatu）控制了县级单位城市的等级；一般认为，位于行政单位边界的城市更容易获得技术与知识的溢出，因此我们增加了是否属于省边界城市（prov_b）；城市的城市化水平以及技术水平也影响着城市的发展趋势，在这里我们增加了2000年各城市的城市化率（urbanratio00）与文盲率（illiter00），其中城市化率为非农业人口比占城市总人口的比例。为了更好地控制各城市自身的增长趋势差异，解决经济绩效与高铁发展相关性受到实验组选择影响的内生性问题，我们通过对模型的变换，构造了几组估计方程： dedecms.com
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ln（yit）=αi+βCRH_passit+δtreatmentit×t+σ（X×f（t））+γt+εit（2）
treatmentit×t控制了高铁沿线城市的增长趋势，t表示事件发生的年份；X是控制变量；X×f（t）表示控制变量与时间函数的交互项X×t、X×t2、X×t3，控制变量与解释变量的交互项X×CRH_passit，控制变量与时间虚拟变量的交互项X×yeardt。 织梦好，好织梦
四、实证结果 织梦好，好织梦
1.高铁与经济绩效
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表2的第（1）列给出了仅添加城市固定效应与时间固定效应的估计结果。结果显示，城市开通高铁与人均GDP存在着显着的负相关关系，表明高铁开通会使得沿线城市经济增速相对放缓。表2的第（2）～（4）列分别添加了控制变量与时间函数的交互项、控制变量与解释变量的交互项以及控制变量与时间虚拟变量的交互项，得出了相同的结果。表2的第（3）列显示，开通高铁后沿线城市的人均GDP平均减少8.4％，表明2008～2014年这7年时间里，沿线城市人均GDP相对于非沿线城市平均每年减少了1.2％。Qin（2016）在分析中国铁路两次提速对县域经济产出的影响中，同样发现铁路提速对产出有着削弱作用，估计的结果约为每年减少0.8％，略小于我们的结果。类似的研究结果是，Faber（2014）在研究“五纵七横”公路系统对中国县域经济的影响中估计结果为0.5％～0.8％。我们认为，由于高铁的平均运行速度远大于普通铁路与公路的行驶速度，其影响作用也应更大。
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2.稳健性检验 本文来自织梦
（1）仅对实验组的检验。由于高铁并非在同一年的时间里全部投入运营，我们的实验组城市在这8年中逐渐由非沿线城市转为沿线城市。因此我们将样本缩小为这8年中所有受高铁开通影响的城市，即截至2014年的所有沿线城市，这样可以使得我们的样本城市选择更具有同质性。表2的第（5）列给出了估计结果，我们看到高铁与经济增长存在负向关系，并且在统计上显着。开通高铁会使得沿线城市的经济增长相对于未开通前降低2.71％，这一系数低于表2第3列全样本下的回归系数，这是由于我们在该回归中排除了受高铁影响较小的非沿线城市，两组城市间的增长差异大于沿线城市开通前后的增长差异。 本文来自织梦
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（2）安慰剂检验。为了检验实证结果是否受到模型设定错误的影响，本文借鉴了Chetty等（2009）在研究税收时凸显对消费者行为影响的安慰剂检验（placebo test）的方法。我们根据样本中2008～2014年历年开通高铁的沿线城市数量，随机生成虚拟的“沿线城市”。我们用这样一个随机生成的样本重新估计模型（1），为了保证检验的可信度，将这一随机过程重复500次，生成的一系列回归系数分布见图3。可以看到，这样一个安慰剂检验所生成的系数基本均匀地分布于0两侧，如果之前估计的系数位于这个概率密度曲线的中间，则有理由证明我们的模型设置不可靠。而图中竖线为我们之前估计的系数位置，它远离了该分布，说明用随机生成沿线城市的方式不能获得类似的经济负向效应，证明高铁对经济增速削减的效果并非由于模型设定错误而造成。 织梦内容管理系统
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（3）事件研究。为了确认之前论证的负向效应来自于开通高铁之后，并且不受实验组与控制组之前的趋势影响，本文构造了事件研究模型，通过将各事件发生时间的标准化来研究开通高铁前后不同年份的影响效果。模型如下：
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其中，为指示变量，t0为开通高铁的年份。结果显示，在高铁通车的前几年沿线城市与非沿线城市并未表现出显着的差异，而随着高铁的开通，沿线城市经济增长明显下降。但是可以看到，这个趋势在开通后的两年里逐渐减弱，并呈上升趋势（图4）。这表明高铁的开通并非如QIN（2016）等研究所提出，仅仅体现虹吸作用，事实上由于高铁发展时间较短，我们还无法充分验证其长期效果，从本文的研究结果来看，甚至还表现出刺激增长的作用。
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（4）工具变量及代理变量检验。规划当局在布局高铁线路时，除了已经排除的21个区域中心城市，可能会倾向于高铁沿线城市化更高的地区，造成DID模型分组时的选择问题。Qin（2016）在研究中国铁路提速的经济扩散效应时用中国五大铁路线作为铁路提速的工具变量，认为处于中国五大主要铁路线路上的城市更有可能成为铁路提速的政策实施点，这一工具变量的选择能很好地解决选择问题。因此，本文也将用工具变量的方法对之前的结果做一个稳健性检验。
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《中长期铁路网规划》要求通过高铁线路将21个区域中心城市联结，本文考虑一种能达到规划要求又使得总成本最小的高速铁路网布置方法，即最小生成树（Faber，2014）。 内容来自dedecms
根据这一方法我们建立起两种联结这21个城市的最小成本路径高铁网。借鉴Qin（2016）估计铁路提速效应使用的二阶段最小二乘法，我们用生成的最小生成树高铁网及直线最小生成树高铁网作为工具变量估计模型（2）。表3依次为最小生成树、直线最小生成树及两者同时使用作为工具变量的第二阶段回归结果。结果显示，使用了三种工具变量后，高铁对沿线城市的经济负向效应在90％置信度上依然显着。
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GDP数据的造假或者样本中GDP数据的缺失往往会对模型估计结果产生干扰。本文利用来自美国国防部军事气象卫星（DMSP）项目2007年和2013年中国夜间灯光数据地图，生成中国各地区平均灯光指数（I），作为GDP的代理变量来反映城市的经济活动。从表4的回归结果中可以看到，无论使用OLS估计还是使用上述任何一种工具变量，高铁沿线城市的灯光指数增长都会有一定的减小。第（3）列给出了同时利用两种生成树作为工具变量估计的结果，通过计算可以得到，沿线城市的年平均灯光指数增长速度在这6年里相对于非沿线城市降低约22％。 本文来自织梦
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五、机制分析及其他实证结果
1.机制分析 本文来自织梦
之前的实证结果表明，随着高铁线路的开通沿线的中小城市相对于非沿线的其他城市GDP增长速度会放缓。一方面，高铁的开通可能会加强区域中心城市的集聚作用，削弱沿线中小城市的发展。另一方面，高铁的开通也可能引起沿线地区的本土化效应，即沿线地区城市化引起的中心城区向外围地区的扩散效应。 本文来自织梦
本文从两方面进一步分析高铁效应的影响机制：首先，高铁开通促进了沿线中小城市的城市化，产业扩散降低了自身的增长速度；其二，高铁开通降低了区域中心城市与外围中小城市之间的交通成本，吸引了外围城市的要素进一步向中心城市集聚，本文将从投资与人力资本两个角度分别进行验证。为了验证沿线城市自身城市化所引起的产业扩散及溢出，本文将与沿线城市直接相邻的外围城市设定为其影响腹地（图5）。 内容来自dedecms
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我们在模型（2）上增加了沿线城市腹地的虚拟变量hinterland。表5的第（1）～（2）列显示，高铁的开通并未提升沿线中小城市的城市化水平（表5第（1）列及第（2）列系数均为负，第（1）列因变量为非农人口占总人口比重，第（2）列因变量为非农户数占总户数比重），表明自身的城市化可能引起的产业扩散并不是经济增速放缓的原因。表5的第（3）～（4）列中，通过设置两组不同的控制变量形式，hinterland前系数皆为负且统计显着，说明沿线城市外围的腹地城市相较于外围的其他城市经济增速并未提高，再次验证高铁沿线中小城市经济增速的放缓不是由于自身产业的扩散，因为并未惠及其腹地城市，相反却吸引了腹地城市向自身集聚，但是这个力量不如区域中心城市的集聚力量，因此可以否定产业扩散的机制。投资与人力资本作为生产中的两个基本要素，往往对最终产出有着重要影响。表5第（7）列显示，随着高铁的开通，沿线城市固定资产投资占GDP比重下降，如果是因为大城市的虹吸作用，那么我们应该看到，随着高铁的开通，大城市的投资水平相对于沿线中小城市增长更快。我们在模型上增加了高铁开通虚拟变量与中心城市区域的交互项CRH_pass×node，并用全样本进行回归分析。表5第（7）列显示，高铁的开通并未使中心城市相对于中小城市投资增速，因此需要否定资本要素流出这一机制，说明投资减少可能仅仅由于高铁建设竣工，拉动效应减弱，进一步对经济增长造成影响。张学良（2012）提出，20世纪90年代以来中国劳动力市场建设取得了很大进展，交通基础设施可以加快人力资本的跨区域流动，增加发达地区对落后地区的“虹吸效应”。因此，人力资本的流出可能是造成沿线城市经济放缓的另一原因，特别是以信息技术、金融服务等为代表的高技能行业。由于县域年鉴缺少就业的相关数据，我们使用地市数据对这一机制进行了检验，表6的回归结果验证了这一结论。具体来看，随着高铁的开通，沿线中小城市的信息与计算机服务业、科学研究与技术服务业、金融服务业等高技能行业的就业比重相应减少（第（1）～（3）列CRH_pass系数显着为负，CRH_pass×node系数显着为正），而代表普通技能行业的住宿餐饮业和批发零售业就业比重则没有明显减少，甚至相对上升（第（4）～（5）列），这表明以高技能劳动力为代表的人力资本要素向区域中心城市的集聚是引起沿线城市增长放缓的原因。这一结论与Baum-Snow（2016）等关于高速公路对中国经济增长问题的研究结论相似，他们发现交通基础设施水平的提升可以促进经济活动从腹地城市向区域中心城市集聚，而并非向所有地级城市的中心城区集聚。但这并非意味着交通成本的降低损害了总体经济增长，相反，交通基础设施水平的提升总体上仍然促进了经济发展。
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为了验证城市到高铁线路的距离与经济增长的关系，我们用lndistcrh代替了模型（2）中的CRH_pass。表5第（6）列显示，随着到高铁线路距离的增大，中小城市的经济放缓趋势逐渐减弱，表明沿线城市受到的大城市“引力”是引起其经济增速放缓的主要原因。Faber（2014）在研究中国高速公路对县域经济的影响中同样认为，交通成本减少所带来的集聚效应是引起中国县域经济增长放缓的原因，这与我们的结论一致。但是Faber分析结果显示，距离高速公路200公里以外的城市不再受到影响，这与我们估计的结果不同。我们认为，相对于Faber研究的2007年之前的县域城市，从2008年高速铁路开通以来，中国城市空间的格局变化比之前更大，城市的辐射范围也相较于之前更广。
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新经济地理理论提出，在非均衡市场中，初期的市场规模与交通成本会在动态演变过程中影响未来的城市空间结构。我们在模型（2）上增加了CRH_pass与各城市到区域中心城市距离的交互项（CRH_pass×distnode）和CRH_pass与各城市2000年人口总量的交互项（CRH_pass×pop2000），前者解释了初期交通成本的作用，后者解释了市场规模的作用。从表7可以看到，第（1）列、第（3）列和第（5）列的CRH_pass×distnode系数显着为正，表明到区域中心城市交通成本较高的中小城市受到其集聚作用的影响较小，这是由于集聚作用会随着交通成本的增大而衰减。而CRH_pass×pop2000的系数并不显着，我们没有明显证据证明初始市场规模对于区域中心城市集聚效应的影响。Roberts等（2012）在关于中国高速公路网建设与短期经济活动的关系研究中提出，尽管高速公路网可能会造成城乡差距的扩大，但这一问题可以通过人口的自由流动来解决。我们认为，随着高速铁路的逐渐普及，人口流动性也会增加，这会削弱城市初期市场规模的作用，而空间距离无法改变，这是我们得到上述结论的主要原因。 本文来自织梦
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2.其他实证结果
中长期铁路网规划提出高铁建设实现客货分流，我们可以预期高铁的建设会对服务业产生较大影响。尽管从表8可以看到，服务业产出受到高铁运营影响，但第二产业增速的放缓仍然是沿线城市经济增速放缓的主要原因，而第一产业并没有在统计上显着表现出这种趋势。一个有趣的现象是，户籍人口增长并未表现出显着异于0的趋势，表明交通基础设施水平的提升促进城市的集聚，大城市的政策却仍然限制着人口的流动。
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六、结论 dedecms.com
大规模公共交通基础设施通常联结了作为生产中心的区域中心城市以及外围中小城市，在空间差异显着的发展中国家尤为明显。政策导向往往将国家的经济发展绩效与地区均衡发展联系起来，而交通基础设施的发展有利于减少贸易成本，并使经济活动从集聚中心向外扩散，从而促进区域经济发展。本文以中国高铁为例，研究了交通基础设施对经济增长与空间分化的作用。研究显示，高铁的发展在短期内降低了沿线中小城市的经济增长，但从长期来看，这种负外部性会逐渐减弱，由于中国高铁开通运营时间较短，我们还无法看到未来总体的增长效应。随着高铁的开通运营，短期内经济增速下降可能由于过去投资拉动的作用逐渐消失，而基础设施水平的提升带来的交通成本减少以及大城市的集聚效应加速了中小城市经济放缓，关键的因素是对中小城市人力资本的吸引，这也表明了发展中国家的城市化仍然是以区域中心城市为核心的集聚过程。这个机制的作用随着到高铁线路距离的增加而衰减，但是我们没有发现存在一个明显的拐点。 本文来自织梦
由于要素积累水平及城市化发展阶段的限制，集聚发展与高效的资源配置应当成为当前发展中国家实现经济赶超的重要手段。鉴于此，本研究对发展中国家具有以下借鉴意义：首先，发展高铁的同时要兼顾相关的交通基础设施。交通成本不仅受到高铁影响，也与其他交通基础设施相关，只有整体基础设施水平提升才能相应提升城市的市场可达性。其次，城市主管部门应当加强大城市的公共资源供给，打破行政束缚，提高城市体系承载人口和经济活动的整体能力。人类历史经历了一个从农业社会不断开疆拓土且人口均匀分布，到人口逐渐集聚在少数都市圈，而在都市圈内又集聚在核心大城市周围的过程，交通基础设施水平的提升加速了人口的流动，这应是促进福利分配，缩小城乡差距与地区差距的重要机遇。再次，中小城市应当进行错位发展。大城市的集聚仍然是发展中国家城市化的主要特征，中小城市应当利用交通基础设施来发展具有比较优势的产业，而不可盲目扩张，引起不必要的资源浪费。最后，发展中国家可以借助于交通基础设施，以都市圈或城市群的方式推动城市化，实现资源的最优配置。这种方式既拓展了大城市的发展空间，又为中小城市和小城镇带来发展机会，对于解决发展的不平衡、不充分将产生积极作用。 copyright dedecms
参考文献 本文来自织梦
[1]黄寿峰，王艺明.我国交通基础设施发展与经济增长的关系研究——基于非线性Granger因果检验.经济学家，2012（6）.
[2]张学良.中国交通基础设施促进了区域经济增长吗——兼论交通基础设施的空间溢出效应.中国社会科学，2012（3）. copyright dedecms
[3]张学良.中国交通基础设施与经济增长的区域比较分析.财经研究，2007（8）.
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[4]张学良，孙海鸣.交通基础设施、空间聚焦与中国经济增长，经济经纬，2008（2）. 本文来自织梦
[1]数据来源：世界银行。 织梦好，好织梦