高鐵開通對物流業發展的影響
——來自全國280個地級市的證據

一 引言及文獻評述

自2008年京津城際鐵路開通以來，我國高速鐵路迅速發展，各種交通方式在客運市場中的份額發生了巨大分化。依據《中國統計年鑒》和《交通運輸行業發展統計公報》的數據，截至2018年底，中國高鐵營運里程已超過2.9萬公里，鐵路客運總量由2008年的14.62億人次增加至2018年的33.7億人次，鐵路客運所占市場份額已達到41.35%，超過了公路(27.12%)、航空(31.31%)和水路(0.23%)的市場份額(如圖1所示)。高速列車(G、D、C型)的客運量增加更為迅速，2017年底，高鐵旅客發送量在鐵路客運總發送量中的比重首次超過50%，到2018年這一比例達到了59.4%。

圖1 2004-2018年中國主要交通方式的客運市場份額

注：基于歷年《中國統計年鑒》和《鐵路統計匯編(1996-2018年)》數據整理。

從表面上看，高鐵的主要功能在于旅客運輸，與貨物運輸似乎沒有多少關聯，但高鐵吸引了普通列車和城際客車的部分客流，釋放了公路和鐵路的運輸資源，為公路和鐵路運輸能力與效率的提升創造了條件(劉鵬，2011[1]；Combes，2011[2]；Redding，2016[3])。2008版的《中長期鐵路規劃(2008年調整)》明確指出，希望到2020年，在擴大路網總規模的同時，通過客運專線、區際干線和煤運系統建設等措施提高路網質量，擴大運輸能力，形成功能完善、點線協調的客貨運輸網絡，以滿足國民經濟和社會發展需要。然而，依據歷年的《中國統計年鑒》數據，自2008年以來，受到高鐵“釋放效應”直接影響的鐵路貨運總量基本保持穩定，并未出現預期的快速增長，公路和民航貨運量雖然有一定幅度的增加，水路貨運量也略有上升，但是其增長速度似乎沒有因為高鐵建設而明顯提高，如圖2所示。

圖2 2004-2018年中國主要交通方式貨運量

注：依據《中國統計年鑒》數據整理。此處水路貨運量不包括遠洋運輸。2008年與2013年公路和水路貨運量統計口徑有變化，時間段內的數據可比。

為何會出現上述情況？高速鐵路開通釋放給傳統鐵路和公路方面的交通資源究竟對物流業的發展有無影響，影響程度及其作用機制又是什么？這些問題的科學回答無疑有助于我國如期建成布局合理、結構清晰、功能完善和銜接順暢的鐵路網絡，提升各種交通運輸資源配置效能，促進客運和貨運物流業的健康持續發展，并最終實現交通強國的戰略目標。

高鐵作為20世紀最重要的交通基礎設施變革之一，對傳統經濟活動的空間形態發起了挑戰(Yin et al.，2015)[4]，正重塑中國的經濟空間(董艷梅和朱英明，2016a)[5]。高鐵開通帶來的時空壓縮效應使城市核心區域與外圍區域之間的聯系更加緊密，為生產要素和貨物的快速流動提供了便利(卞元超等，2018)[6]，促使各種要素能夠在更大的區域內進行優化配置，從而對城市的空間結構和產業發展帶來深遠影響。早期關于高鐵對產業發展效應的研究主要集中在企業的商業行為(Bonnafous，1987)[7]、企業區位選擇(Willigers和Wee，2011)[8]等方面。近年來，高鐵對服務業發展的影響及其作用機制受到越來越多的關注。高鐵可以通過降低交通成本促進服務業集聚，進而使得與信息相關的產業尤其是基于知識經濟的服務業獲得更快發展(Chen 和 Hall，2011)[9]。由于高鐵帶來的時空壓縮效應能夠提高沿線乘客的出行頻率(Ren et al.，2019)[10]，從而加快人口和資本的流動(張夢婷等，2018)[11]，因此高鐵會對人口要素流動性強的服務行業的集聚發展產生影響(Shao et al.，2017[12]；鄧濤濤等，2017[13])，對生產性服務業的集聚發展也具有顯著推動作用(覃成林和楊晴晴，2017[14]；曹小曙等，2019[15])。相較于其他生產性服務業，高鐵影響物流業發展的研究主要集中在高鐵開通后貨運能力的釋放(嵇昊威和趙媛，2014)[16]、既有繁忙干線貨運產品的布局規劃(劉杰，2014)[17]、高鐵開展貨物運輸的可行性及其服務體系建設(劉啟鋼等，2018)[18]、物流服務策略和開行模式(唐霄和譚茜，2018)[19]、組織優化(于雪嶠，2019)[20]，以及高鐵貨運業務對部分傳統交通方式的影響等方面(王焯和蹇明，2019)[21]。事實上，影響物流業發展的因素涉及經濟發展、人口、基礎設施、科技水平、政府干預力度、市場化水平和對外開放程度(王利等，2012[22]；唐建榮和張鑫和，2017[23]；鐘祖昌，2011[24])、產業結構變化、固定資產投資、消費等多個方面(謝守紅和蔡海亞，2015[25]；劉廣東等，2018[26])，尤其是地區經濟發展水平，是物流需求和供給的基礎，可以帶動物流需求的增長(謝守紅和蔡海亞，2015[25]；徐杰和鞠頌東，2003[27])。交通基礎設施建設可以通過促進區域經濟增長推動區域物流業的發展(王利等，2012[22]；謝守紅和蔡海亞，2015[25]；劉維林，2011[28])。因此，迫切需要著眼全局，從經濟發展水平、物流供求與支持水平等多角度定量考察高鐵對物流業發展的影響及其作用機制等問題。

綜上，中國經濟正處在優化結構和轉換增長動力的攻關期，提高鐵路供給質量、實現物流業降本增效和優化運輸結構是交通運輸行業供給側結構改革的基本內涵與目標。同時，通過開通高鐵以促進要素流動與產業集聚、城市經濟增長、物流與經濟融合發展等是高鐵建設“需求導向”的重要體現，亦是推動高鐵沿線城市經濟高質量發展的重要途徑。因此，測度與回答高鐵開通是否對物流業產生影響、影響程度和作用機制如何等問題，對深化交通供給側結構改革和促進物流業高質量發展具有重要意義。然而，目前高鐵影響物流業發展的相關研究主要集中在既有線路運能釋放和高鐵貨運等方面，鮮有文獻以物流業綜合發展水平作為研究對象，尤其缺乏實證測度高鐵影響物流業發展的程度、方向和作用機制的研究。為此，本文首先構建城市物流業發展水平評價指標體系，測度2005-2016年中國280個地級及以上城市物流業的綜合發展水平。其次，采用雙重差分傾向得分匹配法(PSM-DID)估計高鐵開通對城市物流業發展的影響。最后，分析與檢驗高鐵開通影響物流業發展的機制。后續內容安排：第二部分分析高鐵開通影響物流業發展的內在機制，第三部分是物流業綜合發展水平測度與計量模型構建，第四部分是實證結果分析，第五部分是研究結論與展望。

二 高鐵開通影響物流業發展的內在機制

本文將高鐵開通對物流業發展影響分為直接效應和間接效應，直接效應即指高鐵開通所帶來的“釋放效應”，而間接效應則指除“釋放效應”之外的其他效應。

1.高鐵開通對貨運能力的影響。就直接效應的主要來源而言，一方面，在高鐵開通之前，鐵路行業實行“保客限貨”的運營政策，貨運班次不足會導致鐵路貨運運能偏低(嵇昊威和趙媛，2014)[16]，高鐵的開通可以實現客貨分線運輸，減少既有線路普通客運列車數量，降低不同種類列車的速度差，釋放鐵路的運輸能力，進而可以運行更多的貨運列車，增強鐵路貨運能力(Combes，2011[2]；Redding，2016[3]；闞紅光，2014[29])。同時，高鐵開通釋放的交通資源，可能改善運輸通道的貨運結構(劉鵬，2011)[1]，各種運輸方式能夠發揮各自的優勢，形成綜合協調的運輸體系，提升運輸效率，降低物流成本。另一方面，隨著高鐵快運業務的逐步擴大，增加了鐵路運能的有效供給，進一步提高運輸效率(于雪嶠，2019)[20]，有助于推動快遞和高端物流服務的升級(唐霄和譚茜，2018)[19]。雖然目前高鐵快運的市場份額極小，但發展迅速，故本文未忽視其作用。上述因素將直接影響地區物流業的發展。因此提出假設H1:高鐵開通將提高城市的貨物運輸能力。

2.高鐵開通對運輸需求的影響。與直接效應相比，高鐵建設對物流業帶來的間接影響更為復雜和突出。一方面，高鐵開通可以通過影響區域經濟發展間接地影響物流業的發展。交通基礎設施對區域經濟增長的作用已被廣泛認可(Aschauer，1989[30]；Berechman et al.，2006[31]；張學良，2012[32])，相對于傳統的交通運輸方式，高鐵能夠優化區域原有的交通網絡，縮小區域之間的時間距離，提高區域可達性(Vickerman和Ulied，2006)[33]，新經濟地理學模型的基本結論表明，聚集經濟、規模經濟和運輸成本作用下，可達性的提高有利于區域經濟發展(Ahlfeldt和Feddersen，2010)[34]。高鐵的開通也改變了中國空間經濟結構(Jia et al.，2017)[35]，對區域經濟產生溢出效應，促進城市經濟增長(王雨飛和倪鵬飛，2016)[36]。而經濟增長將直接拉動地區的消費水平。另外，交通基礎設施也能夠通過商品價格和交易成本作用到消費過程中以促進消費發展(方松海等，2011)[37]，所以城市經濟增長及以高鐵為代表的交通基礎設施建設將刺激城市消費規模的擴張(侯新爍，2019)[38]，隨著消費的增多，商品流通量必然增加，對物流產生巨大需求(Lan et al.，2016)[39]。據此提出假設H2：高鐵開通提高了城市的消費規模，為物流業帶來實際和潛在的運輸需求。

3.高鐵開通對物流運作條件的影響。城市經濟的發展是物流基礎設施建設的源泉。經濟發達地區的交通基礎設施建設較為完善，能夠吸引貨物流聚集匯合，形成區域物流樞紐，提升城市的物流運作效率和服務質量(王利等，2012[22]；Lan et al.，2016[39]；Skj?tt-Larsen et al.，2003[40])，從而帶動城市物流業的發展。據此提出假設H3：高鐵開通能夠促進城市交通基礎設施建設，為物流運作提供條件。

4.高鐵開通對物流業集聚的影響。Krugman(1991)[41]的“中心-外圍”模型中，運輸成本下降將帶來城市經濟發展與人口集聚。以旅客運輸為主的高鐵加快了要素(尤其是勞動力要素)流動，使勞動力供需能夠在更大空間范圍內得到匹配，從而促使勞動力池的形成(鄧濤濤等，2019)[42]。對勞動者而言，區域內企業數量越多，勞動者更容易獲得就業機會。對企業而言，大量勞動者的集聚則可以降低招聘成本，提高對人才的質量要求。因此，“勞動力池”效應的存在將吸引更多的企業入駐，有效促進生產性服務業的集聚發展(Illeris，1989)[43]。此外，高鐵開通可能會對物流樞紐的空間結構產生影響。表現在高鐵帶來的時空壓縮效應將改變原有物流節點間的連接關系，物流節點將朝兩個方向融合：一是相同類型的物流節點整合形成一個更高等級的物流節點；二是原本服務于一個城市的物流節點，隨著輻射范圍的擴大，與其他城市物流節點的聯系將更加密切，二者將整合成更高等級的物流園區，同時為兩個乃至多個城市提供服務，這一過程將推動物流業集聚發展(李國旗等，2015)[44]。因此，提出假設H4：高鐵開通促進了物流業的集聚。

綜上，歸納出高鐵開通對物流業發展的影響機制，如圖3所示。

圖3 高鐵開通對物流業發展的影響機制

三 物流業綜合發展水平測度與模型構建

(一)物流業綜合發展水平評價

1.指標體系構建及數據來源。物流業是物流資源產業化而形成的一種復合型產業，單一指標難以準確反映該產業的發展狀況，因而需要構建綜合指標體系予以測度，這是本文的被解釋變量和研究基礎。參考戴德寶等(2018)[45]、唐建榮和張鑫和(2017)[23]等的方法，綜合考慮物流供求發展水平、經濟發展水平和物流支持水平三個方面構建指標體系。其中，物流供求發展水平從消費和流通角度反映物流行業的服務需求、潛在的物流量和行業發展狀況；經濟發展水平由第三產業增加值和生產總值構成，經濟增長能夠有力推動區域物流發展；物流支持水平指標包括公路密度和交通運輸倉儲行業從業人員，反映物流設施基礎和人力資源情況，從側面體現該區域的貨物流通能力。首先，采用熵權法計算三級指標的權重，并按權重大小排序，結果如表1所示。

表1 物流業發展水平指標體系

表1指標體系所使用的原始數據來源于歷年《中國城市統計年鑒》、《中國區域經濟統計年鑒》、各省份統計年鑒、各地級市統計年鑒、國民經濟及社會發展統計公報和EPS數據庫等。其中，貨物進出口總額由考察期內每年的美元對人民幣平均匯率換算為人民幣單位。以2005年為基期，根據各省份GDP平減指數對GDP、人均GDP、第三產業增加值的數據進行平減，使用各省份CPI指數對社會零售總額數據進行平減。剔除了在考察期內地級市層面上發生行政區劃調整和個別數據缺失嚴重的城市。

2.物流業發展水平綜合得分計算。本文采用突變級數法計算物流業發展水平綜合得分值。首先對評價總指標進行多層次分解，將各層級的子指標按照重要性由大到小進行排序，然后對原始評價值進行無量綱化處理，并選擇突變系統類型進行歸一化計算，最后按照“非互補”或“互補”原則向上一層綜合。最常見的有3種突變類型，具體如表2所示。

表2 突變類型及歸一公式

結合表1的評價體系和表2的突變類型判別標準可知，綜合評分值由物流供求發展水平、區域經濟水平、物流支持水平三個指標反映，屬于燕尾突變系統；二級指標物流供求發展水平、經濟發展水平、物流支持水平分別屬于蝴蝶突變系統、燕尾突變系統、尖點突變系統。雖然突變級數法不需要計算每個指標的具體權重，但是為了在確定指標相對重要性時保證客觀性，本文引入了熵權法計算三級指標的權重，以確定每層級指標的相對重要性。在確定突變類型和指標重要性排序后，使用極差法對數據進行標準化處理，最后選擇相應的突變類型進行歸一化計算，由于本文指標存在互補性，故取狀態變量的平均值作為上層指標的控制變量，逐層計算一級指標得分，即為2005-2016年280個地級市物流業發展水平的綜合得分值(1)限于篇幅，本文未詳細展示2005-2016年我國280個地級市物流業發展水平的綜合評價值，如有需要，可向作用索取。。結果顯示，中國物流業發展水平總體呈現“東強西弱”的格局，在排名前20的城市中，東部城市有14個，中西部城市僅有6個，其排名與城市經濟總量的排名十分相似，這在一定程度上說明區域物流發展水平與其經濟發展水平有著緊密的聯系。此外，東部地區沿海城市較多，地理區位優勢明顯，且交通基礎設施完善，四通八達的陸上運輸和海上運輸網絡為物流業發展提供了良好的條件，故物流業整體發展水平較高。在中西部城市中，重慶、成都、武漢、鄭州、西安的物流業發展水平最高，其中重慶和成都地處長江經濟帶和“一帶一路”倡議的重合點，在內陸城市中具有明顯的區位優勢，交通運輸體系也較為完善，是西南地區的物流中心。在排名靠后的城市中，西部城市占據絕大多數，由于其欠發達的經濟發展狀況、偏僻的地理位置、交通基礎設施的落后，城市物流業發展較為落后。

(二)模型構建與變量選擇

1.計量模型構建。為研究高鐵開通對城市物流業發展和空間演化的凈影響，需要對高鐵開通后帶來的“政策效應”和由時間增長產生的“自然效應”進行分離。本文使用自然評估方法，將高鐵開通作為一項“準自然實驗”，借鑒Shaw et al.(2014)[46]的方法，將2011年作為政策執行的時間節點，將2011年前開通高鐵的城市作為處理組，2011年前未開通高鐵的城市作為對照組，測度政策實施前后兩組之間的差異，即“政策效應”。由于使用雙重差分模型的前提是事件發生前樣本具有共同趨勢，需要消除處理組和對照組之間可能存在的選擇性偏誤以及由此導致的內生性問題，但是事實上城市之間存在異質性，可能會有不同的特征和發展趨勢。因此，本文參考董艷梅和朱英明(2016a)[5]等的研究，使用傾向得分匹配與雙重差分相結合的方法，即在雙重差分法之前，選取一批與處理組特征相近的未開通高鐵城市作為匹配組，使樣本城市在考察期內具有大致相同的時間趨勢，緩解樣本選擇偏差。具體方法為構建一個二元選擇模型：

pi(x)=Pr(di=1|xi)=f[h(xi)]

(1)

式(1)中因變量d為二元虛擬變量(d=1代表處理組，d=0代表對照組)，自變量xi是衡量處理組與對照組相似程度的特征變量，h(xi)為第i個城市特征變量xi的線性函數，f為Logistic函數。本文選取的特征變量包括人口數量、土地面積、經濟發展水平、公路密度和政府支出規模五個方面的指標。通過計算出的傾向得分值，對每個進入處理組的城市，從對照組中選出與其得分值最相近的城市作為對照組，在此過程中需要兩組城市的得分盡量相近，且各特征變量在兩組之間不存在顯著差異，以滿足趨勢評分的平衡性準則。

根據傾向得分匹配法找出處理組和對照組后，對兩組樣本進行DID估計，首先測量高鐵開通對物流業發展水平的影響，構建計量模型如下：

Yit=γ0+γ1Hit×Tit+βj∑Xjit+μt+αi+εit

(2)

式(2)中i表示城市數，t表示時期數，γ和β為估計系數；交互項Hit×Tit為處理效應，反映高鐵開通對處理組與對照組的影響差異，即高鐵開通對物流業發展水平的影響；Hit為政策虛擬變量，Hit=1表示在t年開通高鐵的城市，Hit=0表示在t年未開通高鐵的城市；Tit為時間虛擬變量，Tit=0表示高鐵開通之前，Tit=1表示高鐵開通之后。交叉項的估計系數γ1是此實驗的研究重點；Xjit為控制變量，μt為時間趨勢效應，αi為城市個體效應，εit為隨機誤差項。

2.變量選擇。被解釋變量：選取上文利用突變級數法計算得到的第i個城市第t年的物流業發展水平綜合評分值作為被解釋變量，該變量可以從物流供求發展水平、區域經濟發展水平、物流支持水平三個方面反映區域物流業的發展水平。解釋變量：本文以高鐵開通作為核心解釋變量，包括高鐵開通時間(Tit)、高鐵開通城市(Hit)以及二者的交互項(Hit×Tit)，對部分在年末開通的高鐵線路其開通時間作滯后一年處理。從信息化水平、政府干預、對外開放、人力資本、市場化程度方面選取5個指標作為控制變量：地區信息化水平(inf)采用地區每萬人互聯網用戶數衡量；地方政府干預力度(gov)使用地區財政一般預算內支出占GDP的比例反映；對外開放程度(open)使用貨物進出口總額占GDP比重表示；人力資本(people)為地區年末戶籍人口數(萬)；市場化程度(market)用城鎮私營和個體從業人員與城鎮單位從業人員之比反映。特征變量：本文選取用于傾向得分計算的特征變量包括人口數量、土地資源、經濟發展水平、公路密度和政府支出規模，分別用城市年末戶籍人口數(people)、行政區域土地面積(area)、地區生產總值(gdp)、單位國土面積公路里程(highway)和政府財政一般預算內支出(expenditure)的數據反映。

3.數據說明。由于2011年之后也有城市陸續開通高鐵，如果將其放入對照組可能會造成估計偏誤，故本文將2011年后開通高鐵的城市從對照組中刪除。本文搜集的2005-2016年中國280個地級及以上城市面板數據，來源于2006-2017年《中國城市統計年鑒》、2006-2014年《中國區域經濟統計年鑒》、各省份統計年鑒，部分缺失數據從各地級市統計年鑒、國民經濟與社會發展公報和EPS數據庫中補齊。由于高鐵站通常建設在城區邊緣，且一般會在地級市下轄的區縣內設有站點，為研究高鐵開通對地級市整個區域物流業的影響，本文選用的數據均為全市而非市轄區數據，并剔除了在地級市層面上發生過行政區域調整的城市和個別數據殘缺嚴重的城市。其中貨物進出口總額由考察期內每年的美元對人民幣平均匯率換算為人民幣單位。由于缺乏地級市層面的GDP平減指數數據，故本文以2005年為基期，根據各省份GDP平減指數對地區生產總值、政府財政一般預算內支出的數據進行平減。此外，為了消除可能存在的異方差，在回歸過程中對絕對值變量做了對數化處理。各變量數據的描述性統計如表3所示。

表3 數據描述性統計

四 實證結果

(一)樣本匹配結果分析

首先，使用stata15軟件對處理組和對照組進行1對3近鄰匹配，圖4為傾向得分取值范圍。可以看出，多數觀測值在共同取值范圍內，匹配后損失的樣本數量在可接受的范圍內(約占總樣本數量的1/3)。各變量標準化偏差變化如表4所示，可以看到處理組和對照組的樣本均值在匹配后已經非常接近，大多數變量標準化偏差均小于10，僅有公路里程變量略大于10。變量的標準化偏差在匹配之前較大，在匹配后明顯縮小，如果不進行匹配，直接對兩組樣本做雙重差分回歸，必將產生嚴重的估計偏差，而經過匹配刪除未匹配的樣本，保留下來的樣本城市在特征變量方面已經非常接近，樣本的選擇性偏差明顯降低，符合可比性要求，且t檢驗結果顯示在進行匹配后p值均大于0.1，說明處理組和對照組在可觀測變量上的統計性差異不顯著，匹配結果較好。其次，為確保結果的穩健性，還使用了1對1近鄰匹配和1對2近鄰匹配，得到的結果與1對3近鄰匹配基本一致。

圖4 傾向得分取值范圍

表4 傾向得分匹配平衡性檢驗結果

(二)基準模型回歸及區域異質性評價

本文使用stata15軟件基于刪除對照組中2011年后開通高鐵城市樣本和傾向得分匹配后的樣本結果對式(2)進行估計。在區域異質性檢驗中，為了充分展現發展程度相似城市間的政策效應，本文依據《第一財經周刊》于2017年發布的“中國城市分級完整名單”，按照等級對樣本城市進行分類(2)《第一財經周刊》新一線城市研究室于2016年開始推出“中國城市分級完整名單”，截至2019年已連續發布4年，雖然部分城市排名在2017年發布的榜單中相較于其它3個年度有所不同，但分級發生變化的城市甚少，因而不會對整個研究結果產生實質性影響。該榜單從商業、城市樞紐性、城市活躍度、生活方式多樣性和未來可塑性等方面評估337個中國地級及以上城市，將其劃分為一線城市(包括新一線城市)、二線城市、三線城市、四線城市、五線城市五個類別，本文以此作為城市等級的劃分依據。。若對五個類別的城市分別進行異質性估計，實驗樣本的總數量將會偏少，并且存在處理組與對照組的樣本數量偏差較大問題，所以為保證實驗的準確性，將樣本分為一二三線城市與四五線城市兩組進行估計。同時，由于在2011年前開通高鐵的西部城市較少，2011年后開通的居多，而2011-2016年間開通高鐵的城市樣本將被刪除，若按傳統的東中西部劃分，西部城市的樣本總量和處理組個數均偏少，故本文在東中西區域劃分的基礎上，將中部和西部城市合并為一組(中西部城市)進行估計。如表5所示，模型(1)為全樣本城市高鐵開通對物流業發展水平影響效應的估計結果，模型(2)-模型(3)匯報了各個城市按照地理區位劃分的回歸結果，模型(4)-模型(5)為按照城市規模分類的回歸結果。

表5 基于PSM-DID的基準回歸結果

由表5中的模型(1)可知，基于全國層面的地級及以上城市樣本，在考察期內，交互項變量H×T系數在0.01的水平下顯著為正，說明從綜合影響效應來看，高鐵開通將促進城市物流業整體發展水平的提高。控制變量中人口、信息化水平和對外經濟對物流業同樣具有正向影響，這與唐建榮和張鑫和(2017)[23]的研究結論相同。而政府支出對物流業發展的影響不顯著，市場化水平對物流業有負向影響，與鐘祖昌(2011)[24]的研究結論相似，這可能是因為目前物流業還存在許多非市場競爭或運營模式，各地政府存在地方保護主義，導致物流市場分割，市場機制難以發揮作用，從而使市場化水平對物流業發展的影響為負。由模型(2)-模型(5)可知，高鐵開通對中西部地區和四五線城市物流業發展的促進作用相對最為顯著，這與Urea et al.(2009)[47]對法國高速鐵路的研究結論類似，說明高鐵對大城市物流業的影響具有擴散效應，一方面，由于發達城市的投資收益率遞減、生產要素成本提升，部分產業開始向周邊欠發達城市轉移，另一方面，相對于大城市，中小城市普遍缺乏航空系統的支持，高鐵的引入將明顯改善其交通區位，從而對其物流業發展產生更為顯著的影響。

(三)作用機制檢驗

為了檢驗前文提出的高鐵開通對物流業的影響機制假設，本部分首先將式(2)中的被解釋變量，替換為指標體系的二級指標和三級指標分別進行回歸，結果如表6所示。其中模型(b1)、 (b2)、 (b3)是二級指標的回歸結果，其余為三級指標的回歸結果。

表6 作用機制檢驗

由模型(b1)可知，高鐵開通對物流供求發展具有顯著的正向促進作用，模型(b11)-模型(b14)是其下四個子指標的回歸結果，可以看到高鐵開通對郵政業務總量的提高有正向影響，說明高鐵建設釋放的交通資源在一定程度上便利了快遞和小件貨物的運輸，而對貨運總量的影響卻不具有顯著性，一種可能的解釋是，傳統鐵路貨運量在整個貨運市場所占的比重較小，高鐵快運業務開展時間較短且規模小等原因使得高鐵釋放給傳統鐵路貨運的運力和高鐵本身的貨運運能對整個貨運市場的影響甚微。加之傳統鐵路運輸受其運能和仍然存在的客貨共線模式的制約，在適應貨運市場需求變化中存在較大缺陷，造成包括公路、航空和水路等在內的整個貨運市場的結構不合理，并最終導致開通高鐵的城市比未開通高鐵的城市貨運物流規模沒有明顯改觀，故假設H1未得到充分支持。由模型(b2)、模型 (b21)-模型(b23)可知，高鐵開通對區域經濟發展水平的影響較為顯著，表明在總體上，高鐵開通促進了城市經濟增長，而當被解釋變量為社會零售總額時，交互項顯著，說明高鐵可以促進城市消費規模的擴張，這與侯新爍(2019)[38]的研究結論相同，一方面經濟增長可以帶動城市當地消費規模擴大，另一方面高鐵建設改善了人力和商品的流通速度，人們的消費則容易被快速且乘坐舒適的高鐵所引導，高鐵城市之間的跨區域消費增長。當被解釋變量為貨物進出口總額時，交互項同樣具有顯著性，說明高鐵開通對城市對外貿易同樣具有促進作用，由于高鐵開通能夠降低企業的搜尋成本和信息成本，提高企業的生產效率，企業在國際消費市場中的競爭力得到提升，加之國內消費規模的擴張，增大了城市物流業的服務需求和潛在的物流量，假設H2得到驗證。由模型(b3)、 模型(b31)-模型(b32)可知，在考察期內高鐵開通對城市交通運輸倉儲業從業人數沒有顯著影響，這可能是因為許多城市開通高鐵的時間較短，所帶來的要素流動效應還未完全顯現。而公路密度因高鐵開通顯著提高，一方面可能是因為高鐵開通后城市的經濟水平提高，為地區的基礎設施建設提供了更為有力的財政支持。另一方面，一些城市的高鐵站離城區較遠，政府為接駁高鐵站而修建了更多的道路，由此帶來公路密度提高的同時為貨物運輸提供了更完善的基礎設施，從而間接推動城市物流業的發展，假設H3得到支持。

為檢驗作用機制假設H4，本部分還對考察期內樣本城市物流業集聚程度進行了測度，并估計高鐵開通對物流業集聚程度的影響，以此來探究物流業集聚在高鐵開通影響物流業整體發展水平過程中的作用。本文使用就業密度指數來衡量城市物流業的集聚程度，計算方法如下：

(3)

式(3)中，Lit代表i城市t年行業年末單位就業總人數，Sit代表i城市t年的土地面積，由于統計年鑒的產業分類中沒有地級市層面的“物流產業”指標，此處使用交通運輸倉儲業從業人員數表征。

首先將就業密度emp作為解釋變量加入式(2)進行估計，再將其作為被解釋變量替代式(2)中的綜合評價值Y，回歸結果如表7所示。其中模型(1)和模型(2)是以emp作為解釋變量的回歸結果，并對無其他控制變量和加入控制變量的情況分別回歸，結果顯示就業密度指標系數顯著為正，初步說明就業密度指標對物流業發展水平具有正向影響，但是高鐵開通的交互項同樣顯著，無法準確說明其傳導機制，故分別判斷就業密度對物流業發展和高鐵開通對就業密度的影響，模型(3)和模型(4)的結果再次確認了物流業的集聚效應對其自身發展所帶來的正向影響，但是從模型(5)和模型(6)的結果來看，高鐵開通對就業密度的影響并不顯著，這與董艷梅和朱英明(2016b)[48]對交通運輸倉儲業的研究結論一致。原因可能在于，一方面，盡管高鐵減少了出行的時間成本，但由于票價較高，對技術型人才的吸引更大(Lin，2017)[49]，更有利于需要大量高技術人才的高端生產性服務業企業集聚，而物流業通常被劃分為非技術型的低端生產性服務業，所受的影響相對有限。另一方面，多數城市開通高鐵時間不長，而物流園區、物流企業的選址變遷建設都需要一定的時間，物流樞紐的空間格局尚未完全改變。所以高鐵對物流業的集聚效應還沒有充分顯現，假設H4未得到支持。

表7 集聚效應的檢驗

(續上表)

(四)穩健性檢驗

本文主要從以下四個方面進行回歸結果的穩健性檢驗，結果如表8所示。

表8 穩健性檢驗

(續上表)

首先，由于本文在進行雙重差分前對樣本進行了傾向得分匹配，雖然匹配結果較好，但損失了一部分樣本，本部分將不對樣本進行匹配，政策發生時點為每個城市高鐵開通的實際時間，對所有樣本直接進行多期DID估計，回歸結果如表8列(1)所示。其次，前文將2011年作為政策發生時點，這里將其設置為2012年，使用與前文同樣的方法進行PSM-DID估計，結果如表8列(2)所示。再次，本部分改變評價物流業發展水平的方法，即使用熵權法計算綜合評價值，為避免單一年份的影響，分別計算2005年、2011年和2016年的熵權值，取平均數作為各子指標的權重，乘以各指標的數值全部相加得到最后的綜合評價值，然后使用與前文相同的方法進行PSM-DID估計，回歸結果如表8列(3)所示。最后，上文的實證結果反映了高鐵建成之后(2011-2014年)相對于高鐵建成之前(2007-2010年)受到的平均影響，但是未能體現在高鐵建成前后不同時間段內這一影響的大小及其差異，為了估計高鐵建成前后不同時間窗內的效果，采用改變高鐵開通前后時間窗寬的方法進行估計，并作為一項穩健性檢驗。具體方法為：以高鐵建成時間 2011 年為時間節點，前后分別選取1年、2年、3年、4年為窗寬，使用與前文相同的方法，估計結果如表8列(4)-列(7)所示。

由表8可知：首先，以物流業綜合評價值Y作為被解釋變量，使用多期DID估計、改變政策發生時點以及改變綜合評價的方法，交互項仍然顯著，另外，改變時間窗幾乎不會改變高鐵開通對物流業發展的影響方向，從交互項系數和顯著性上看，隨著時間窗的增大，回歸系數越大，顯著性增強，說明高鐵開通對物流業發展的影響存在一定的時滯性。其次，以指標體系中二級指標與三級指標以及就業密度emp作為被解釋變量進行上述方法的穩健性檢驗，并與表6比較。可以看出，首先，多期DID估計結果中，除個別交互項顯著性與前文PSM-DID法所得結果有區別外，大多數結果支持前文的結論。其次，使用改變政策發生時點的方法沒有改變交互項的顯著性。最后，通過改變時間窗發現絕大多數交互項顯著性與前文結果一致，且與以Y作為被解釋變量使用改變時間窗方法的穩健性檢驗具有相似性，表現為隨著時間窗增大，回歸系數越大，再次驗證了高鐵開通對物流業發展的影響存在時滯性。因此，總體來看，前文結果具有穩健性。

五 結論、啟示與展望

測度和分析以旅客運輸為主要功能的高速鐵路開通是否對物流業產生影響、影響程度、影響機制等，以促進交通運輸的供給側結構改革和物流業的高質量發展，是本研究的主要目的。本文首先構建評價指標體系測度了2005-2016年中國280個地級及以上城市物流業的綜合發展水平，然后采用雙重差分傾向得分匹配法考察高鐵開通對城市物流業發展的影響及其作用機制。結果表明：首先，從全國層面看，高鐵開通在1%的顯著性水平上促進了沿線城市物流業的發展。分地區和分城市規模看，高鐵開通顯著提高了中西部地區和四五線城市物流業的發展水平，但對于東部地區和一二三線城市，高鐵開通對其物流業的影響則不顯著，需要繼續予以觀測。其次，從影響機制的檢驗結果看，高鐵影響物流業發展是通過提升郵政業務總量、社會零售總額、第三產業增加值、城市經濟體量及公路基礎設施建設等主要途徑實現的。然而，高鐵開通對其備受關注的“通過分流客運釋放給普鐵、公路、水路和航空交通資源以提升其貨運量”來促進物流業發展的假設，在統計上卻不具有顯著性。此外，高鐵開通后，城市物流業就業人數增長和產業集聚效應均不明顯，高鐵開通對物流業的集聚效應可能還需要更長時間才能顯現。最后，通過改變時間窗的穩健性檢驗發現，隨著高鐵開通時間的擴大，高鐵開通對物流業的影響程度和顯著性有增強趨勢，表明高鐵開通的影響存在一定的時滯性。由此可以得到以下啟示：

首先，鐵路部門應該考慮并把握貨運市場需求的變化，整合和優化各種資源形成具有競爭力的貨運產品結構體系。具體來說，對已經具備了客貨分線運輸條件的鐵路通道，可以根據地區的高鐵網絡密度，逐步推行客貨分線運輸，對于與高鐵線路平行的既有線線路，可以對列車編組、車流路徑進行動態優化以適應貨運市場的需求。在高鐵規劃和建設方面，以最大化滿足社會需要為原則，力求“精準供給”，在滿足客運需要的同時，可以考慮將新建高鐵線路與繁忙的物流通道相融合，為各種方式的專業化運輸創造條件，實現運輸通道與沿線城市經濟融合發展。積極推進高鐵快運業務，提升鐵路物流服務水平和供給質量也是實現物流降本增效的必要條件。其次，高鐵開通對沿線大城市物流業的分散性為中小城市物流產業帶來了發展機會，開通高鐵的城市應該利用交通優勢進行差別化競爭，發揮社會分工和集聚經濟的最大效應，促進區域經濟的一體化發展。最后，高鐵開通增加了城市的運輸通道，政府應該協調城市其他交通設施的建設，重視多種交通工具的組合及銜接，以節約經濟成本，提高經濟效率。將普通鐵路、等級公路、鄉村公路、航道與高鐵接駁，提高區域內的互聯互通水平，通過資源整合發揮集群優勢，使高鐵與其他運輸方式形成專業化分工，增強運輸能力。同時，未開通高鐵城市應加強與已開通高鐵城市的接駁，打破行政邊界，推動交通樞紐設施共建共享，提高整個城市群的貨物運輸效率，推動物流業發展。

本研究尚存在一些不足之處：一是在測度各城市物流業發展水平時，統計資料中缺乏地級市層面的物流業總產值數據，故本文只能通過相關指標予以綜合測度。二是在高鐵開通所帶來的“釋放效應”的分析中，受制于鐵路貨運列車班次和平均速度等數據可得性約束，在微觀層面未作更為細致的分析。三是由于2016年和2017年《中國城市統計年鑒》中沒有鐵路貨運量數據，為保證研究數據口徑的一致性，本文沒有分別測度高鐵對鐵路、公路、水路及航空貨運量的影響，限制了高鐵開通對運輸市場結構帶來變化的研究。這些也是進一步研究的方向。