高鐵時代的中國區域發展研究

陸軍

【摘要】中國已全面進入高鐵時代，高速鐵路在可達性、交通距離和時間成本方面的巨大潛在優勢，必然對中國城市與區域發展的模式、形態與格局產生持續的系統性影響。研究表明，高鐵對中國的區域格局、人口流動、第三產業和旅游發展已然產生了系統性的重要影響。總體上，高鐵的引導、促進、輻射、聯動、重組等正面機制與作用日益凸顯。隨著中國“四縱四橫”主要高鐵網的規劃與建設不斷加快，高鐵對中國城市與區域發展的全面重塑工程也將越發深入。

【關鍵詞】高速鐵路 空間格局 人口流動 第三產業 旅游業

【中圖分類號】F061.5 【文獻標識碼】A

【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2016.02.002

高鐵對區域空間格局的影響

理論與實踐表明，高鐵對加速區域一體化，推進城市群內部節點的性質與功能調整，強化城市群之間相關節點的功能聯系，以及提高區域經濟運行效率具有重要的影響。關于高鐵如何影響區域空間格局，我們采取了新的技術路線，一是根據國際上關于高鐵的競爭半徑的經驗研究，我們以500～1000km為輻射半徑，首先制作中國高鐵時代的“多中心地圖”；二是將高鐵視為時間距離和時間成本的一種壓縮工具，在方法上以“時間距離”替代“空間距離”作為決定城市群乃至區域經濟空間格局的核心要素，并借鑒二維扭曲時空地圖（2D Shrinking Time-space Maps）的方法論體系，制作“時空壓縮地圖”，來研究高鐵對中國區域時空格局特征的影響。

高鐵對中國區域總體格局的影響。在方法上，首先選取北京、上海、廣州、武漢和重慶五個中心城市作為基準點和高鐵經濟區的核心，并保持其地理坐標不變；然后，在五個高鐵經濟區范圍內選擇264個城市作為研究對象；再分別計算所有城市節點到五大核心的最短通達時間，完成“空間坐標”向“時間坐標”轉化。時間距離變化計算顯示：（1）高速鐵路建成后，時間節約1/3強。經過模擬，高鐵建設前各節點通達五個中心城市的總時間為1101.0h，建成后的總通達時間壓縮至723.5h，節約時間377.4h，約占原通達總時間的34.3%。（2）高鐵的網絡化建設對時間距離的壓縮效果顯著。以2011年末作為現狀的時間節點，2012～2050年建成的高鐵對時間的節約由現狀的1/5強增至1/3強，節約的時間由現狀的232.3h增至規劃期末的377.4h；覆蓋的城市增至153個，約占覆蓋區264個城市的58%。（3）高鐵對不同范圍內節點通達性的影響差異顯著。將各節點高鐵規劃前和規劃后到達五大基準點的通達時間（0～20h）分別進行排序，與“節省比例”（節省的通達時間/無高鐵狀態下的總通達時間）（0～100%）進行對比，發現：第一，各高鐵經濟區范圍內，總體上由“晝夜兼程”演變為“朝發夕至”或“夕發朝至”。例如烏魯木齊至重慶的時間由18.8h壓縮至9.2h，“節省比例”=51.2%；拉薩到重慶的時間也由18.9h壓縮至12.9h，“節省比例”=32%，成為“邊緣城市”。第二，中遠期高鐵的規劃建設，并未使五大基準點城市相鄰節點的通達性得到明顯提高。例如，統計的28個“節省比例”=0.0%的城市，按照“規劃前”的時間排序，多數分布在“通達時間”=4h范圍內，并密集分布在“通達時間”=2h范圍內；相反，按照“規劃后”的時間進行排序，其“通達時間”=0h的城市分布相對均衡，尤其集中在“通達時間”=2h范圍內的節點明顯減少。

由此，意味著以五大中心城市為核心的2h經濟圈以內的相鄰節點，其通達性呈現出兩極分化的特征。原因是高鐵沿線節點通達性迅速提高，致使“節省比例”平均集中在50%上下。而非高鐵沿線的城市，若考慮到轉乘時間，時間成本仍相對較高，旅客將繼續借道高速公路與中心城市保持聯系，使該類城市成為“高鐵完全覆蓋區的死角區域”，如承德、肇慶等。2h經濟圈以外，各節點的“節省比例”則集中在30%～40%，并逐漸下降，意味著通過轉乘，高鐵對時間壓縮的價值明顯降低。同時，該范圍內節點的“節省比例”具有相似性，兩極分化特征弱化；少數幾個城市的“節省比例”=0%，如十堰、襄樊、赤峰、邵通等非高鐵覆蓋區域，通過轉乘高鐵的時間成本反而提升，使該類城市成為“高鐵不完全覆蓋區的死角區域”。

通過時間距離變化的計算，高鐵時代中國總體的區域空間格局呈現出如下特征：

第一，全國264個節點城市明顯地由相對分散演化成絕對集中的分布特征。如果按照既定的設定，全國形成了5大高鐵經濟區。其中：北京高鐵經濟區內，京津冀和濟南都市圈聯合形成以北京為中心的“華北城市集聚區”、以沈陽為中心的“東北城市集聚區”，哈大線則集中了蒙東、哈大長、長吉圖的幾個城市，線性特征明顯強化（如圖1所示）。合肥—武漢的高鐵穿越大別山（黃岡市麻城）延伸至宜昌，影響區內集中了中原城市群諸多城市，使傳統的、南北向的、線狀集聚特征明顯的鄭州—武漢沿線的京廣鐵路城市集聚區，形成了組團式的、以武漢為中心的“長江中游城市集聚區”。上海和廣州高鐵經濟區依托發達的綜合交通網絡，使之成為城市集聚程度最高的兩大都市連綿區。其中，海西經濟區通達廣州的時間由5～6h壓縮至2～3h，“節省比例”=40%～60%，而南北欽防四城市通達廣州的時間由3～5h壓縮至2～3h，“節省比例”=30%～40%，“泛珠三角城市群”廊道效應凸顯，形成了海西經濟區、北部灣經濟區和珠三角城市群三大國家政策區聯袂發展的“中國南部沿海經濟區”。

第二，線性特征的增生與退化并行，傳統的“T字型”或“π字型”等線性特征逐步消逝，使之成為高鐵對中國總體區域經濟格局最為顯著的影響。其中，線性特征的退化突出表現在蘭州—烏魯木齊高鐵的規劃建設將使天山北坡的七市四縣和四個兵團通達內地的條件發生革命性變化，“邊疆變內地”，沿邊各地區通達重慶的時間均壓縮50%以上。線性特征的增生突出表現為“呼倫貝爾—哈爾濱”線性特征的凸顯，原因在于蒙東部地區缺乏南北相連的高速公路，而對接哈爾濱的綏滿高速尚未全線通車，因此，呼倫貝爾轉到哈爾濱至北京的價值被弱化；雞西、牡丹江和七臺河等亦為此狀，使之成為“高鐵非完全覆蓋區的死角城市”。

高鐵對地區人口流動的影響

高速鐵路降低了地區間人口流動的交通成本，縮短了地區間的時間距離，擴大了核心區域的影響半徑，必將加速人口的流動速率，助推城鎮化發展速度。而且高速鐵路通過新站點的建設、鐵路線的增設，或將影響現有人口流動的強度與方向。本文以“京滬高鐵”為案例，根據各地級市人口統計年鑒數據，將流動人口定義為常住人口與戶籍人口的差值，分析高鐵對區域人口流動的影響。

高速鐵路對人口流動的影響效應。第一，京滬高鐵沿線站點城市流動人口密度顯著較高，無論絕對值或增幅均高于非站點城市。非高鐵站點流動人口密度從9.28人/平方公里（2000年）增至24.62人/平方公里（2011年），增幅15%；高鐵站點從39.67人/平方公里（2000年）增至109.9人/平方公里（2011年），增幅17%。結果說明，人口流入在高鐵站點尤為顯著，交通區位與人口流動方向、規模具有正相關性，兩者間具有正向的互動效應。

第二，高鐵加劇了站點城市流動人口的集聚或疏散效應，起到了人口流動的“管道”作用。為探究高鐵對人口流動的影響效應，我們按人口流入或流出方向分類，將高鐵站點、非高鐵站點城市細分為“人口集聚型站點城市”“人口疏散型站點城市”“人口集聚型非站點城市”“人口疏散型非站點城市”等四類城市。研究發現，人口流入的高鐵站點，在2000年至2011年期間，人口持續流入，年均增長率為17.8%，人口流入的非高鐵站點城市，11年間僅維持平穩小幅上升，年均增長15.7%；原屬人口流出的站點城市11年間人口凈流出增幅24.1%，而非站點城市僅為16.3%。

第三，高速鐵路對人口的吸引效應具有一定區域輻射特征，京滬高鐵對流動人口影響具有空間擴散及虹吸效應。分析發現，高鐵站點及50km以內的城市具有較強的人口集聚性，站點人口密度從39.7人/平方公里（2000年）增至109.9人/平方公里（2011年），增幅16.1%；半徑小于50km區域人口密度從10.4人/平方公里（2000年）增至87.0人/平方公里（2011年），增幅67.3%。京滬鐵路對半徑大于50km、小于100km區域人口密度則具有較強的人口虹吸效應，2000年區域凈遷出10人/平方公里，2011年增長16.26人/平方公里。大于100km區域，2000年人口為凈流入（32.7人/平方公里），2011年凈流入下降至15.88人/平方公里，人口更多地流向交通更先進、經濟更發達、就業機會更充裕的地區。

高速鐵路對人口流動的影響機制。基于2006～2011年京滬高鐵沿線人口流動及相應經濟社會面板數據，建立以“高鐵站點區域”“高鐵開通與否”為分組標準的雙重差分面板回歸。結果顯示：（1）人口流入與預期收入、生活成本、產業結構具有顯著性，驗證了傳統人口流動理論。（2）高鐵站點城市與非高鐵站點城市，高鐵輻射區域與非高鐵輻射區域相比，具有較高的人口凈流入，與統計分析相符。（3）高鐵開通對高鐵站點及區域的人口流動直接影響不顯著。

由于“高鐵開通與否”對人口流動的直接影響效應的研究結果不顯著，需要分析高鐵是否存在對人口流動的間接效應。根據國外文獻關于高鐵對區域經濟影響的綜述，我們主要選取地區人均GDP、第二/三產比重為中間影響變量，研究高鐵是否通過提高地區人均GDP、提升地區產業結構，以此間接吸引人口流入。回歸分析結果顯示：（1）人均GDP與勞動就業率、人均固定資產投資顯著相關，在高鐵站點具有較強的發展水平，并在高鐵開通后有明顯的提升。（2）第二、三產比重與高鐵開通并無明顯相關性。

由此可推測，高鐵對人口流動的影響，一方面體現在高速鐵路站點的設置提高了區域可達性，降低了人口流動的時間、交通成本，提升地區可達性，直接提升了人口凈流入；另一方面，高鐵在不改變地區產業結構的同時，增強了區域間信息技術、人力資本的交流強度，直接作用于生產函數中的技術變量，提高了地區人均GDP產出，由此間接地提升了地區收入預期，對人口流入具有積極影響。

高鐵對第三產業集聚的影響

由于高鐵主要是客運工具，主要影響人口流動及承載于人口的信息流動及知識流動，因此，與第一、二產業相比，高鐵對重視運輸效率、信息流動的第三產業發展的影響更為顯著。參照高鐵經濟圈是“以區域中心城市為核心，以500～1000km為半徑，通過加速不同類型的高端生產要素在各城市之間的流動，深化區域協同高效發展”的特征界定，我們選擇以北京為中心，以500～1000km為半徑的輻射區作為研究高鐵影響第三產業集聚的研究對象，具體的空間范圍包括北京、天津2個直轄市，以及河北、山西、山東、河南四省的55個地級市。上述樣本城市中，有22個城市分別于2008年至2012年期間開通了高鐵。

高鐵對第三產業集聚的影響測度。我們基于空間基尼系數的測算結果，再運用ESDA分析方法進行空間統計檢驗，來研究以北京為中心的高鐵經濟圈的第三產業空間集聚的總體特征和變化情況。為了更好地探究產業集聚的變化趨勢，在技術上做了變換，將空間基尼系數進行開方處理。測算結果表明，北京高鐵經濟圈的空間基尼系數整體呈現出不斷增加的趨勢，即研究地區的第三產業出現空間不均衡的特征，整體上呈現出不斷集聚的勢態。2012年空間基尼系數為0.1217，是2001年空間基尼系數的1.74倍。可見，區域第三產業發展的不均衡性加劇，產業的集聚現象日益凸顯。

為了進一步對比分析高鐵沿線城市與非沿線城市第三產業集聚的情況，將全樣本分為高鐵沿線城市組和非沿線城市組，并分別計算2001～2012年的空間基尼系數，結果如表1所示：

上述分析得到三個結果：（1）高鐵沿線城市第三產業整體的空間集聚情況較為突出，比非高鐵組明顯很多，整體上呈現出集聚加強的趨勢，其各年的空間基尼系數遠大于非高鐵沿線組的空間基尼系數，前者基本上一直是后者的2～3倍。（2）高鐵沿線城市空間基尼系數的走勢與全樣本城市空間基尼系數的走勢相似；在數值和變化率方面，高鐵沿線城市一直大于后者。2002～2007年期間，中國GDP增長率快速提高，人們收入水平增加，對第三產業產品及服務的需求提高。2008～2010年期間，全樣本和高鐵沿線城市組的空間基尼系數都呈現平穩波動現象。這是由于2008年全球金融危機期間我國出臺4萬億投資政策大力支持實業發展，加之通貨膨脹水平較高，抑制了第三產業的發展。2010～2012年高鐵沿線城市的空間基尼系數的平均增長率為13.68%，遠大于2001～2009年的平均增長率4.41%。其可能的原因，一是2010年下半年以來，經濟出現復蘇；二是2010年以來，高鐵沿線組的大部分地區開通高鐵，地區間人口流動加快，需求增加，促進了第三產業集聚。（3）近些年，非高鐵沿線城市組第三產業的空間基尼系數變化不大，僅小幅波動。說明與高鐵沿線城市相比，非沿線地區的經濟發展基礎較差，高鐵對拉動其第三產業的需求及勞動力流動的輻射作用微弱。

為了能將區域內個體的地理位置因素考慮進去，更好地反映第三產業在空間上集聚或者分散的程度，此處采用ESDA方法從空間角度進行分析。我們使用Geoda軟件計算北京高鐵經濟圈的空間權重矩陣（使用距離加權矩陣），同時對第三產業勞均GDP（即勞動生產率，能反映第三產業的發展水平）進行空間自相關檢驗，分別得到所選樣本2001至2012年的Moran's I 指數，再使用蒙特卡羅模擬對結果進行顯著性檢驗。

如圖2和圖3所示，2001年至2012年的Moran's I指數一直在0.4425～0.5538之間，Moran's I指數較大，且均通過了顯著性水平為1%的統計檢驗。結果表明，北京高鐵經濟圈第三產業的發展水平呈現出強烈的空間正相關性和集聚特征。同時，第三產業發展水平相似的地區在空間上呈現出集聚特征，即服務水平較高的各個城市相互靠攏，低低相互接近，第三產業發展在空間上呈現出明顯的分異現象，同類集聚的現象較為明顯。另外，Moran's I指數的變化趨勢顯示，北京高鐵經濟圈的空間集聚程度在加強，但2008年前后出現了集聚減弱的情況。

高鐵影響第三產業集聚的實證研究。根據前述的統計描述和空間統計檢驗結論，我們提出三個假設，即高鐵開通會對沿線城市第三產業的集聚產生影響、會對距離附近高鐵站最近的城市（針對未開通高鐵的樣本城市）第三產業的集聚產生影響，以及高鐵的發車頻次會對（有高鐵的城市）第三產業的集聚產生影響。據此建立DID模型和混合OLS模型，分別對三個假設進行實證研究，實證研究的結果表明：（1）開通高鐵有利于促進第三產業向高鐵沿線城市轉移，并進而提高了產業集聚水平，但根據衡量高鐵開通凈影響的系數（系數值為0.421）來看，高鐵對第三產業集聚的影響雖然為正，但是影響因子并不高，即高鐵對第三產業集聚的促進作用并不是很顯著。（2）對于未開通高鐵的城市，附近城市高鐵的開通對其第三產業的發展具有一定的溢出作用，其距離周邊的高鐵站越近，受到的要素流動及通達性提升的溢出效應越顯著，其第三產業的集聚程度越明顯。（3）高鐵發車次數與城市第三產業的集聚之間存在著一定的正相關關系，但這種正相關關系較微弱，與其他影響因素相比，高鐵發車次數的影響因子較小。盡管實證結論最終通過了PSM方法的1%顯著性檢驗，結論的穩健性得到驗證，證明高鐵的開通有利于提升城市第三產業的集聚水平，但該影響效果并非十分顯著。結論或許說明，由于高鐵開通時間較短，高鐵對第三產業發展的影響還未得到充分顯現。

因此，高鐵沿線城市應充分利用高鐵時代來臨的發展契機和條件優勢，盡快從如下幾個方面合理高效地規劃第三產業發展的方向和結構，提升自身的城市競爭力：第一，高鐵沿線城市應結合自身優勢，重點布局發展現代服務業。開通高鐵將有助于人流、信息流、物流、商流、資金流等要素的空間高度集聚，高鐵沿線城市可以據此部署配套現代服務業產業，構建商貿、休閑娛樂、金融等多種服務功能為一體的商圈。同時，通過出臺稅收優惠、專項補貼等政策，大力吸引物流、商貿等服務項目，引進更多的技術和人才，大力發揮第三產業集聚所帶來的正向經濟效應。第二，構建高鐵沿線城市特色產業經濟走廊。具體通過促進沿線地區的相似產業和上下游特色產業的關聯度，從整體上明確產業定位，拓寬發展渠道，實現整體營銷，提高規模經濟，最終帶動沿線地區相關產業的一體化發展。第三，在沿線區域構建信息資源共享平臺，促進第三產業協同發展。第三產業是資金、技術的密集型產業，產品及服務的創新對第三產業的發展至關重要。高鐵沿線地區可通過共建資源平臺，加大信息知識交流，共同挖掘產業創新點，提升區域第三產業的發展水平。

高鐵對旅游產業發展的影響

交通是旅游業發展的六大要素之一，交通對旅游流具有重要的導向作用。作為新型的快速交通運輸工具，高速鐵路的主要特征是大運能、高速度、低污染和優服務，高鐵引起的“縮短時間距離”將對旅游業發展產生直接和間接的“時空”影響效應。“旅游流”是詮釋區域旅游形態和空間結構的重要標準，入境旅游流的地理集中指數和入境旅游者偏移增長指數可以反映入境旅游流的區域特征變化。因此，在現階段，“旅游流”可以集中呈現旅游產業發展的現實水平和鐵路交通對旅游業發展的影響。高鐵交通導引下的旅游流的流速、流向、流量變化，不僅是形成旅游區域結構的基本格局和區域合作的重要基礎，而且可以有效地反映高鐵開通以來旅游業發展的總體變化趨勢。因此，在研究高鐵對旅游經濟發展影響的技術路線上，我們選擇將已開通高鐵運營線路的中國22個省、自治區、直轄市作為地域范圍，以上述22個區域高鐵開通以來的入境游客境內省際流向的抽樣調查數據為對象進行分析。

入境游客的空間流動與偏移增長。我們以地理集中指數來衡量某節點旅游流的分散與集中性特征。指標分析顯示，22個省級行政區高鐵開通前后的游客地理集中指數波動較大，2008年地理集中指數值增加較為明顯的省份有北京、上海、廣東、河南、江蘇、吉林等；2009年地理集中指數變化較為明顯的是北京、上海、廣東、海南、吉林、河南等；2010年是北京、上海、四川、廣東、黑龍江、遼寧、河南等；2011年是北京、上海、四川、河南、廣東、海南、黑龍江等。其中北京2007年游客地理集中指數為128.9，2008年為154.3，到2011年一直保持明顯的增長態勢。從北京高鐵站點建設和線路規劃情況來看，自2008年以來，北京先后開通了京津城際線、京滬線、京廣線，同時開通了前往多地的動車組列車，包括京哈、京太動車組等；上海市開通前往北京、杭州方面的京滬、滬杭高鐵線路。廣東省開通了廣深高鐵，安徽省開通了寧合線、合武線，寧合線的開通使安徽省會城市合肥與江蘇省會城市南京的時間距離由原來的4小時縮短到1小時左右，空間距離由原來的312公里縮短至154公里；海南省游客地理集中指數變化較快的是2009～2011年，2008年海南省境外游客地理集中指數為22.52，到2011年增長為59.1。綜合各區域旅游地理集中指數的變化表明，在高速鐵路背景下，旅游業發展呈現新的特征。作為旅游者活動的重要工具和吸引物，高速鐵路交通對旅游者的空間流動具有導向作用。

為進一步揭示各省區旅游發展間的互動關系，我們采用偏移—分享法分析入境旅游流境內的空間格局演化。分享增長是指當某一地區以整個區域入境游客增長率增長時所獲得的增長量。偏移增長是指某一地區入境游客增長對分享增長量的偏差數額。值為正，說明該區域入境游客增長速度快，反之表示入境游客呈現向外圍擴散態勢。為消除各區域入境總量差異對分析結果的影響，我們以年入境游客增長率代替入境游客增長量。指標分析顯示，2004～2011年22個省區境外游客偏移增長變化，其中高鐵開通以來變化最為明顯的包括2009年的四川、河北、河南、湖北，2010年的天津、山東、黑龍江、吉林和四川，2011年的安徽、吉林、山西、河北、湖北等。各省區的變動幅度排名情況如表2所示。

高鐵時代的區域旅游發展效率。我們采用數據包絡分析方法（Data Envelopment Analysis， DEA），對2008年以來的鐵路交通要素投入與產出數據進行分析，以此評價高鐵條件下鐵路交通要素的總體發展效率特征和鐵路交通要素投入對區域旅游發展的貢獻。借鑒交通要素投入對生產率貢獻的研究方法，兼顧考慮DEA方法對指標和決策單元的相對關系要求，我們在此選取各省區鐵路營業里程、鐵路客運量作為投入指標，這兩個指標既是區域鐵路對旅游業的最直接貢獻，同時也是重要投入；選擇入境年旅游人數和人均旅游花費兩個指標來反映各省區旅游業的產出程度。

以2011年分析為例，除廣東省規模收益保持不變之外，其他省份都處在規模報酬遞減的階段。2011年總體效率評價中，除廣東DEA總體有效外，四川、福建、重慶、浙江等省區總效率相對較高，說明相對于其他省份，以上區域的高鐵建設投入在區域旅游發展中得到了有效的回報。分析同時表明，江蘇、浙江、福建、湖北、海南、重慶、四川等省技術效率相對較高，說明這些區域高鐵投資的旅游產出較高。浙江、安徽、福建、江西、黑龍江、江蘇、湖北、湖南、海南、重慶、四川、陜西、四川等省區規模效率相對較高，投入與產出的匹配度高于其他省份。（參見表3）

綜合2009～2011年22個省區的DEA分析表明，大多數省區的技術效率都保持增長態勢，說明高鐵的投入對旅游業的發展具有積極的推動效應。近幾年，各省區接待旅游者人數的變化趨勢與各省份鐵路客運周轉量變化趨勢基本耦合。但總體效率狀況反映出，鐵路交通要素的投入在旅游業發展中未得到較高產出，資源尚未得到充分利用。其中，江蘇、浙江、福建、河南總體效率相對較高；北京、天津、河北、山西、遼寧等地區總體效率相對較低。

總體上，大多數省區合理利用了高鐵帶來的客源優勢，高鐵對旅游業發展的促進作用明顯。但實際投入和旅游產出匹配度不高反映出，近年來高鐵建設投入規模過大，高鐵投資的經濟效益出現滯后性，高鐵“旅游產出效率”的產生過程將是漸進的。從較長時期看，未來多數省區旅游發展的重點是，通過吸引游客延長逗留時間，提高購物等衍生活動的比重等方法，逐步提升對高鐵資源的利用效率。隨著高鐵建設投資進入穩定發展階段，高鐵經濟投入與旅游產出才會逐漸走向均衡狀態。

結語

雖然中國剛步入高鐵時代，但研究表明，高鐵對中國的區域格局、人口流動、第三產業和旅游發展已然產生了系統性的重要影響。總體上，高鐵的引導、促進、輻射、聯動、重組等正面的機制與作用日益凸顯。隨著中國“四縱四橫”主要高鐵網的規劃與建設不斷加快，高鐵對中國城市與區域發展的全面重塑工程也將越發深入。

但我們還要從理論和實踐兩個層面，直面高鐵區域協同治理難、高鐵建設投資規模超限、高鐵新城過度開發、高鐵逆向極化效應、高鐵城市過度競爭等已暴露出的一系列難題，加快以生產力提升和體制機制改革，來化解矛盾，規避風險，實現高鐵時代中國經濟社會的健康有序發展。

（本文系國家社科基金重點項目“高鐵時代區域經濟協調發展重點與支撐政策研究”部分階段性研究成果的集成，項目批準號：11AZD093，本文同時是教育部新世紀優秀人才支持計劃的成果之一；北京大學政府管理學院碩士研究生徐杰、張金萍，北京大學政府管理學院博士后朱桃杏對此文有貢獻）

責 編/武 潔