论文部分内容阅读
摘要
本文在高铁建设影响绿色全要素生产率的理论分析基础上提出相应的研究假设，借鉴中介效应模型引入劳动和资本要素配置扭曲指数，基于2008—2015年中国地级市面板数据采用PSMDID方法实证分析高铁建设对绿色全要素生产率的影响及作用机制，并检验相关研究假设。研究结果表明：从全国层面看，高铁建设通过缓解劳动力要素配置扭曲的方式促进绿色全要素生产率的提升，但高铁建设通过缓解资本要素配置扭曲来提升绿色全要素生产率并不显著，表明高铁作为新兴交通运输方式，更有利于促进劳动力要素在全国范围流动;从区域差异看，高铁建设虽然可以缓解东部地区的劳动力和资本要素配置扭曲状况，但东部地区的绿色全要素生产率的提升主要依赖于高铁建设所带来的资本投入增加和节能减排效应，中西部地区绿色全要素生产率的提升更依赖于劳动力要素的优化配置;从城市规模看，高铁建设给大中型城市带来的绿色全要素生产率增长效应显著，但高铁建设所具有的“虹吸效应”不利于小型城市绿色全要素生产率的提升;综合来看，高铁建设直接促进东部地区大中型城市绿色全要素生产率的提升，但在全国范围内却通过缓解劳动力要素配置扭曲促进绿色全要素生产率的提升，可见高铁建设是在更大的区域范围内进行资源整合。由此得到的启示是，在资源环境日益成为经济增长的硬性约束下，政府应科学统筹规划高铁网络布局、加快高铁站点周边配套基础设施建设，促进劳动力和资本在全国范围内的自由流动和有效整合，借此实现高铁经济与环境保护的协调发展。
关键词高铁建设;绿色全要素生产率;要素配置扭曲
中图分类号F532
文献标识码A文章编号1002-2104（2019）11-0011-09DOI：10.12062/cpre.20190516
当前中国经济已驶入“三期叠加”的新常态轨道，增长速度、经济结构和发展动力都亟待调整和重塑，而高速铁路（以下简称“高铁”）作为一种新兴交通运输方式，由于载客量大、运行速度快、准点率高，已成为交通基础设施改善的重要标志。2008—2017年，中国高铁运营里程从672 km快速增长至25 000 km，占全球高铁运营里程的三分之二，已成为运营里程最长、运输密度最高、成网运营场景最复杂的国家。高铁建设对中国区域经济空间布局、产业结构优化调整等产生了深远影响[1]，据国家铁路局调研报告（2017）显示，与没有高铁的城市相比，开通高铁的城市GDP增长高出72%，可持续发展能力提高55%。但长期以来高铁等“硬环境”在传统经济学的研究框架中作为影响经济增长的一个因素并未受到足够重视。然而，近年来随着高铁为代表的现代交通基础设施在世界范围内的快速发展，国内外关于高铁建设对经济发展的研究不断丰富。从Aschauer[2]开始，交通基础设施与经济增长的关系研究就受到广泛关注，主要存在两种观点：一种观点是高铁建设能够促进区域经济一体化进程，缩小经济增长差距[3-5];另一种观点是，高铁建设虽会促进中心城市发展，但会抑制周围欠发达地区经济增长[6-7]。随着环境问题日益突出、绿色发展理念深入人心，绿色全要素生产率（Green TFP）作为实现经济绿色发展的关键，受到越来越多的关注，但现有文献主要集中在高铁建设与全要素生产率或交通基础设施建设与全要素生产率的研究上[8-9]，只有少部分学者侧重于探究基础设施和绿色全要素生产率间的关系[10-11]。
次贷危机以来，中国经济正处于从高速增长转向中高速增长的换档期。随着人口红利不断消失、资本边际收益逐渐下降，传统投资拉动型增长难以为继，因此中国必须转变经济增长方式、加快产业结构调整，而当前出现的许多结构性问题实质上是由前一阶段发展模式所造成的地区、行业和部门间的要素配置扭曲引起的[12]。若以“供给导向”为主线的高铁建设在释放出部分货运资源的同时，能兼顾效率与公平、拓展地区发展空间、降低区域发展差异，将对重塑未来空间格局和实现经济高质量发展产生重要作用。然而，一方面交通基础设施已成为全球环境恶化的重要来源[11];另一方面，中国经济发展中长期存在交通基础设施供给不足和空间布局失衡的“瓶颈”，这都将直接导致资源配置的低效率[12]，造成要素价格扭曲，进而不利于绿色全要素生产率的提升。但现有研究多从劳动力要素流动视角探究高铁建设对全要素生产率的影响，鲜有学者从要素配置扭曲视角分析高铁建设对绿色全要素生产率的影响及其作用机制。基于此，本文的贡献主要体现在：①从要素配置扭曲视角考察高铁建设对绿色全要素生产率的影响，借鉴中介效应模型引入劳动力和资本要素扭曲指数，实证分析高铁建设对绿色全要素生产率的影响及其作用机制。②考虑到地区和城市规模差异，本文进一步分析了高铁建设对不同地区、城市规模的绿色全要素生产率的影响及其差异。
1理论分析与研究假设
1.1高铁建设对绿色全要素生产率提升的直接作用机制
高铁建设作为交通基础设施改善的一次自然实验，对绿色全要素生产率的提升具有直接的推动作用[11]。高铁建设对绿色全要素生产率的直接作用路径可以分为以下两个方面：第一，高铁建设会增加地区资本投入直接影响绿色全要素生产率。随着高铁的不断发展，各地区间人流、物流和信息流的传递效率大幅提高，这不仅会影响地区物质资本和人力资本的积累水平、提高技术创新和技术模仿能力，而且会加快地区间知识和技术的传播，有利于发达地区的FDI和产业资本的梯度转移，并通过示范效应、技术外溢效应、竞争效应等降低落后地区生产成本、提高要素利用效率，从而促进企业绿色创新，实现区域高质量发展。第二，交通运输行业的高能耗导致碳排放量不断增加，據《中国统计年鉴》数据显示，2007—2016年交通运输业的能源消费总量增幅92.08%，远高于全部行业的64.10%，而高铁开通在节能减排领域起到了良好的示范效应，能够促进铁路能耗结构调整和能源利用效率提高。由此，得到本文的第一个研究假设。 假设1：高铁建设会形成资本存量，加快绿色技术创新和能耗结构调整，直接促进绿色全要素生产率提升。
1.2高铁建设对绿色全要素生产率提升的间接作用机制
在经济学中，“有效配置”是指在有限资源条件下，使社会总体产出最大化的资源配置效率，而“要素配置扭曲”是对这个最优要素配置状态的偏离[13]。自Hsieh and Klenow[14]开创性地提出在位企业间的要素配置状态是影响全要素生产率的一个重要因素后，从要素配置扭曲视角探究全要素生产率就成为经济学的一个研究热点。改革开放四十年来形成的一个基本共识是：商品市场已基本市场化，但要素市场严重滞后于产品市场。户籍和土地制度、政府干预和管制等制度约束造成市场人为分割，使得要素无法按照市场规律有效配置，不利于地区专业化分工、知识外溢和有效竞争，阻碍绿色全要素生产率的提升。
在不完全竞争的条件下，规模报酬递增所引致的“中心—外围”模式究竟是使区域经济活动从外围向中心集聚，还是从中心往外围扩散，取决于市场范围、运输成本以及劳动力流动[15]。现代经济理论认为，交通基础设施是经济要素空间流动的重要渠道[16-17]。具体而言，高铁建设间接影响绿色全要素生产率体现在两个方面。
第一，高铁开通会通过扩大市场范围、降低交易成本[18]来缓解要素配置扭曲，促进区域绿色全要素生产率提升。首先，高铁开通可以扩大市场范围、提高分工深度，从而产生集聚经济，促进产业结构调整，缓解要素配置扭曲。高铁的“时空压缩效应”能使区域内各要素在空间范围内的流动速度加快[1]。此外，高铁作为运输服务业，其投资的增加也就意味着产业结构的优化升级，这为三次产业协同发展奠定了良好基础。其次，高铁开通可以降低交易成本和运输成本，从而弱化市场边界、减轻市场分割，纠正要素配置扭曲。由于网络性和外部性的存在，高铁建设的完善会减少流通环节、节约运输时间，所带来的交通便利性会进一步降低交易成本和运输成本，从而减少本地企业成本优势和市场势力，达到弱化市场边界和减轻市场分割的作用， 最终实现地区间要素的自由流动和有效整合。上述两种途径都将使得要素在空间上合理配置，从而对推动绿色创新、促进经济增长、缩小经济差距具有重要意义，也将对绿色全要素生产率的提升产生关键作用。由此，得到本文的第二个研究假设2。
假设2：高铁建设会通过扩大市场范围和降低交易成本来缓解要素配置扭曲，促进绿色全要素生产率的提升。
第二，已有研究表明高铁开通所带来的“虹吸效应”也不容忽视。在落后地区的市场条件、制度环境等未得到改善之前，跨区域的高铁建设会加快发达地区对落后地区各类生产要素的“虹吸效应”。在该种情况下，地区间经济发展会产生“强者越强、弱者越弱”的“马太效应”，加剧要素配置扭曲，不利于全国范围内绿色全要素生产率的提升。由此得到本文的第3个研究假设。
假设3：高铁建设带来的“虹吸效应”会加剧落后地区要素配置扭曲，不利于绿色全要素生产率的提升（见图1）。
2模型构建与变量选取
2.1模型构建
为了考察高铁建设对绿色全要素生产率的影响，我们将高铁开通视为自然实验，将开通高铁的城市作为处理组、未开通高铁的城市作为对照组，利用DID方法对比政策实施前后的效果，并有效分离时间效应和政策处理效应。但使用DID方法最重要的前提是处理组和控制组必须满足共同趋势假说，即如果不存在高铁开通这项政策，开通高铁城市与未开通高铁城市的绿色全要素生产率的变动趋势随时间变化不存在系统性差异。从绿色全要素生产率看，城市之间的异质性很大，很难完全具备完全一致的时间效应。PSMDID（倾向得分匹配倍差法）方法却可以有效地解决上述问题，使得DID方法满足共同趋势假说。该方法具体步骤如下。
第一步对所选样本进行倾向得分匹配。选取相关特征变量建立一个回归模型：
Pi（x）=Pr（treatedit=1|Xi）=F[h（Xi）] （1）
其中，treated为处理组虚拟变量（城市建设高铁为1，没有建设高铁为0）;Xi表示第i个城市的特征变量，即影响高铁建设的因素;h（Xi）表示第i个城市特征变量的线性函数;F（·）为Logistic分布函数。参照已有文献[5，16]，我们选用城市年末总人口、实际利用外资金额、政府一般预算内支出、专利授权数和房价作为匹配变量。并根据计算出的倾向得分值，从对照组（treated=0）中匹配到与建设高铁概率极为接近的未建设高铁的城市，以消除选择性偏差。但该匹配方法需要满足平衡性原则，即一方面处理组和对照组的概率值要尽可能接近，另一方面各匹配变量在处理组和对照组之间不存在显著差异。
第二步采用DID方法估计政策效应。对经过PSM处理后获得的处理组和对照组数据，构建如下双重差分模型：
ln（GTFPit）PSM=β0+β1treatedit+β2timet+β3treatedit×timet+γj∑Xjit+εit
（2）
其中，ln（GTFP）因变量表示各城市绿色全要素生产率的对数;treatedit表示城市虚拟变量（城市建设高铁为1，没有建设高铁为0）;timet表示時间虚拟变量（高铁建设之前为0，建设之后为1）;treatedit×timet为处理效应，表示高铁建设对城市绿色全要素生产率的影响效应;Xjit表示本文所选取一组影响城市绿色全要素生产率的控制变量，同时也是影响高铁是否建设的协变量。 2.2数据来源
本文运用的2008—2015年中国地级市及以上面板数据主要来源于《中国城市统计年鉴》《中国区域统计年鉴》和《中国统计年鉴》。由于行政区划的调整和统计数据的缺失，本文剔除了考察期内在地级市层面上发生行政区划调整的城市，但未删除地级市内发生县区调整的城市，最终选取了286个城市为基础样本。
2.3变量选取
2.3.1因变量选择
本文采用非期望产出的SBM方向性距离函数和GML指数测算绿色全要素生产率，用于测度绿色全要素生产率的投入产出指标如下。
（1）投入指标包括劳动投入、资本投入和能源投入。劳动投入：现有文献大多选取各城市年末单从业人员数（万人）来衡量。资本投入：目前文献多采用永续盘存法进行估算，本文借鉴张军[19]的思路，利用公式Kt=It/Pt+（1-γt）Kt-1计算t期的固定资本存量（万元），并将所有数据调整为以2004年为基期。能源投入：由于目前只有各省和直辖市的能源消费总量资料，除部分地级市提供能源消费数据外，其他城市仅提供全市辖区规模以上工业企业的能源消费数据和城市总体生活用电、气的数据，因此本文选取全年市辖区用电量（万kW·h）来衡量。
（2）期望产出指标选取以2000年为不变价格计算的各地级市实际GDP（万元）来衡量。
（3）本文选取了各地级市的工业废水排放量（万t）、工业二氧化碳排放量（万t）和工业烟尘排放量（万t）衡量非期望产出，并利用熵值法将上述指标拟合成环境污染综合指标。
根据以上所选指标，本文利用MaxDEA Pro测算所选取的286个地级市的GML指数。同时借鉴原毅军[20]的累乘思想，将绿色全要素生产率指数转换为以2005年为基期的累积生产率指数，并进行对数变换，继而将所得值作为模型的因变量。
2.3.2自变量选取
本文选取高铁建设的城市虚拟变量（treatedit）、时间虚拟变量（timet）和二者的交互项（treatedit×timet）作为解释变量。2011年高铁全面降速、沪杭高铁正式通车运营，标志着中国高铁步入新时代。因此本文选取2011年为政策执行的时间节点，并借鉴董艳梅和朱英明[21]的研究方法，将2011年之前已经建成高铁的城市作为处理组，但不能将2011年之前未建成高铁的城市全都作为对照组，这是因为2011年后每年均有城市逐渐开通高铁。基于此，本文将2011年后才建成高铁的城市从对照组中删除。
2.3.3要素配置扭曲指数测算
本文借鉴陈永伟和胡伟明[13]的方法对各地级市的劳动力要素配置扭曲和资本要素配置扭曲分别进行衡量，具体如下：
γLi=11+τLi，γKi=11+τKi （3）
上述公式衡量的是絕对扭曲系数，但在实际测算过程中一般使用相对扭曲系数代替：
γLl=（LiL）/（SiβLiβL），
γKl=（KiK）/（SiβKiβK）
（4）
Li/L表示城市i所使用的劳动力占劳动力总量的实际比例，而SiβLi/βL为有效配置时城市的劳动力比例，二者的比值可以反映实际使用的劳动力和有效配置时的偏离程度。从（4）式可以看出，为了得到各地级市劳动力和资本要素配置扭曲程度，首先需要计算要素的产出弹性βL和βK。对于劳动力和资本产出弹性，本文取赵志耘[22]的0.44和0.56。由于存在要素配置不足（τ>0）和要素配置过度（τ<0）两种情况，本文参照季书涵[23]的处理方法进行绝对值处理，数值越大则要素配置扭曲情况越严重，反之相反。对于该变量的测算，主要使用的指标为各地级市GDP（万元）、城市年末单从业人员数（万人）、固定资本存量（万元），处理方法与前文一致。
2.3.4协变量与控制变量选取
为了更精准地反映高铁建设对绿色全要素生产率的影响，本文参考卞元超[5]、罗能生[16]等人的做法，最终选取了五个控制变量：人口规模（lnpop），本文采用各地级市年末总人口（万人）作为替代指标，并将其对数化处理;外资依存度（lnfore），本文将名义利用外资金额以年平均汇率折算成人民币后，再转化成以2000年为不变价格的实际利用外资金额（万元），也将其对数化处理;政府干预（lngov），以2004年为基期折算地区政府一般预算内财政支出（万元），并将其对数化处理;技术进步（tech），本文选取各地级市的专利授权数作为衡量科技发展水平的指标（万件）;房价（lnhouse），各地级市商品房销售价格除以商品房销售面积计算得到，并以2004年为基期转化为实际价格的对数。 3实证分析
3.1倾向得分匹配结果分析
根据研究设计，本文进行PSM的处理组为2011年之前已经建成高铁的61个城市，对照组为2008—2015年始终未建成高铁的127个城市，按照一对一匹配得分最近的城市，并基于匹配后数据绘制了核密度函数曲线。结果显示，在匹配前对照组倾向左偏且较为集中，而处理组较为分散，两者之间的概率密度分布存在明显差异，若直接进行双重差分分析将产生严重的估计偏差，但在完成一对一的近邻倾向得分匹配后两者的概率密度分布趋于一致。同时也进行了平行趋势检验，结果显示，匹配后的大多数协变量标准化小于10%，且t检验的结果不拒绝处理组和控制组无系统差异的原假设，说明采用PSM-DID方法是合适的。
3.2基准回归模型结果
从表1的估计结果看，在全国层面，解释变量交互项（treatedit×timet）的系数显著为正，说明高铁建设显著促进全国范围内的绿色全要素生产率的提升，这一结果与梁喜[11]的研究结论一致。中国区域经济发展差异较大，为了检验高铁建设对区域经济发展差异的影响，我们按传统的地理区位分类和按城市规模大小分类对188个地级市进行比较分析，研究发现：在区域层面，东部、中西部地区的交互项均通过显著性检验，但对中西部地区城市的促进作用更为明显;在城市规模上，高铁建设能够促进所有城市的绿色全要素生产率的提升，但對大中型城市的促进作用更为明显;将两种分类结合起来看，高铁建设对中西部大中型城市的绿色全要素生产率的促进作用最为明显，这可能是因为，一方面相对于中西部地区而言，东部地区拥有较为优越的经济环境，绿色全要素生产率的提升主要依赖于环境规制、绿色创新等软环境的改善，而包含高铁在内的交通基础设施作为硬环境，对其的影响相对较小;另一方面，中西部地区城镇化水平较东部地区低，而高铁建设会加速促进中西部地区城镇化提升，产生集聚效应，进而提高绿色全要素生产率。
3.3高铁建设对绿色全要素生产率的影响机制检验
本文将从要素配置扭曲视角考察高铁建设对绿色全要素生产率影响的作用机制。参考张克中[6]和李欣泽[24]等学者在考察高铁影响经济增长和资源配置过程中的识别策略，在借鉴中介效应模型的基础上引入劳动力要素配置扭曲指数（τL）和资本要素配置扭曲指数（τK），以此探讨高铁建设影响绿色全要素生产率的作用机制。基准回归模型反映的是高铁建设对绿色全要素生产率的总体影响，本部分我们还将考察高铁建设对绿色全要素生产率的直接效应，以及高铁建设对缓解要素配置扭曲促进绿色全要素生产率的间接效应，而直接效应与间接效应的度量取决于自变量、因变量以及中介变量间的相关性及系数大小。
由表2可知，模型（1）中的交互项（teeatedit×timet）对劳动力要素配置扭曲指数的回归系数为-0.09，且显著，说明高铁建设有利于劳动力要素流动和有效配置，能够缓解劳动力要素配置扭曲状况，但对于资本要素配置扭曲指数τK不存在显著性影响（模型2）。由模型（3）的回归结果可知，交互项和资本要素配置扭曲指数τK的回归系数均不显著，但τL的回归系数为-0.14且显著，由此可以计算出间接效应的系数为0.01。这验证了假设2，高铁建设能够缓解劳动力要素配置扭曲，从而间接促进了绿色全要素生产率的提升;但高铁建设并没有缓解资本要素配置扭曲，因而其也未能成为促进绿色全要素生产率提升的主要机制。正如前文所说，高铁所具有的载客量大、运行速度快等优点更多的是为劳动力要素的流动提供便利，从而优化劳动配置，缓解劳动要素扭曲，提高绿色全要素生产率。
由表3可知，对于不同地区的城市来说，高铁建设对绿色全要素生产率的影响机制存在显著差异。从模型（4）和（5）可以看出，高铁建设可以缓解东部地区的劳动力、资本要素配置扭曲状况;结合模型（6）可知，高铁建设可以直接提升东部地区绿色全要素生产率，但高铁建设间接影响东部地区绿色全要素生产率却不明显，这可能是因
为高铁开通后，相对落后地区包括人力资本在内的生产要素更快的流向较为发达地区，从而缓解东部地区的劳动力要素配置状况;但在此流动过程中，并不意味着均为优质劳动力的迁移，因此存在使绿色全要素生产率下降的可能性。但从总体效应来看，高铁建设仍可以促进东部地区绿色全要素生产率的提升，这说明高铁建设的直接正效应大于间接负效应，即高铁建设主要是通过直接效应促进东部地区绿色全要素生产率的提升，这验证了假设1。从模型（7）和（8）可以看出，高铁建设可以缓解中西部地区劳动力要素配置扭曲状况，结合模型（9）可知，高铁建设可以通过直接效应和间接效应两种方式共同促进中西部地区绿色全要素生产率的提升，且直接效应更明显，分别验证了假设1和假设2，但高铁建设并不能缓解中西部地区的资本要素配置扭曲状况，这与全国范围高铁建设对绿色全要素生产率影响的机制一致。
由表4可知，对于不同规模的城市来说，高铁建设对绿色全要素生产率的影响机制也不完全一致。从模型（10）（11）可以看出，高铁建设可以缓解大中型城市劳动力要素配置扭曲状况，但对大中型城市资本要素配置扭曲的影响并不显著;结合模型（12）可知，高铁建设主要是通过直接效应促进大中型城市绿色全要素生产率的提升，而间接效应并不明显，假设1得到证实。从模型（13）（14）可以看出，高铁建设可以缓解小型城市劳动力要素配置扭曲状况，但对小型城市资本要素配置扭曲的影响并不显著，这与大中型城市的结果一致;结合模型（15）可知，高铁建设并不能通过直接效应和间接效应影响小型城市的绿色全要素生产率，这验证了假设3。该情况可能存在的主要原因是跨地区的高铁建设会增加大中型城市对小型城市各类生产要素的“虹吸效应”，使得小型城市绿色全要素生产率的提升更依赖于行政干预、环境规制等其他手段。从分地区和分城市规模相结合的层面看，高铁建设对东部地区大中型城市的绿色全要素生产率的间接效应尚不明显，这可能是因为高铁建设更多的是引起全国范围内要素的自由流动和有效配置，而在区域内部流动现象相对较少，因此在全国范围内绿色全要素生产率增长效应主要表现为间接效应。 3.4进一步讨论
考虑到交通基础设施对经济增长影响的时间效应，本文借鉴卞元超[5]的研究方法，通过设置高铁开通前第2 a、第1 a和高铁开通后的第1 a、第2 a、第3 a、第4 a的虚拟变量，并将其与是否开通高铁虚拟变量的交互项放入模型进行估计，结果如表5所示。在全国层面，高铁开通前处理组和对照组在绿色全要素生产率方面不存在显著差异，但高铁开通后的两年内却存在扩大的趋势，而这种趋势在第3年后逐渐消失，这说明高铁开通对绿色全要素生产率的影响可能存在时间效应。中西部地区和小型城市的估计结果与全国一致，这表明高铁建设对绿色全要素生产率的影响更多地表现为“扩散效应”，促进要素流动，缩小区域经济差距。
3.5稳健性检验
为了检验模型结论的可靠性，本文将从以下两个方面对模型进行稳健性检验。①将一对一近邻倾向得分匹配改为一对三近邻倾向得分匹配，根据稳健性检验结果，无论是全国层面还是按城市地理区位或城市规模大小分类比较来看，交互项系数均未发生显著变化，此稳健性分析与前文一致。②采用反事实检验的方法进行稳健性检验。本文将2010年作为假想的高铁建设时点，对其进行同基准回归一致的检验。根据稳健性检验结果，若2010年为假想的高铁建设时间节点，无论是全国层面还是按地理区位分类和按城市规模大小分类层面，交互項均不显著，这表明上述结论并不是随时间变动而导致的安慰剂效应的结果（限于篇幅稳健性估计结果未报告）。
4结论与启示
本文将从中国286个地级市中筛选出的188个城市作为样本，利用依托于“准自然实验”的PSM—DID方法，检验高铁建设能否有效缓解要素配置扭曲进而促进绿色全要素生产率提升。结果表明：①从全国层面看，高铁建设可以通过缓解劳动力要素配置扭曲状况促进绿色全要素生产率的提升，但高铁建设通过缓解资本要素配置扭曲来提升绿色全要素生产率并不显著，表明高铁作为新兴交通运输方式，更多的是促进劳动力要素的跨区流动。②从区域差异看，高铁建设虽然可以缓解东部地区城市的劳动力、资本要素配置扭曲状况，但东部地区城市绿色全要素生产率的提升主要依赖于高铁建设的直接效应;对于中西部地区城市而言，高铁建设可以通过直接效应和间接效应共同促进绿色全要素生产率的提升，且直接效应更为明显。③从城市规模看，高铁建设给大中型城市带来的绿色全要素生产率增长效应显著，主要表现为高铁建设的直接效应上，劳动力要素配置扭曲缓解的间接效应尚未显现;但高铁建设所具有的“虹吸效应”不利于小型城市绿色全要素生产率的提升。④综合来看，高铁建设对东部地区大中型城市绿色全要素生产率表现为直接效应，但在全国范围内表现为间接效应，这说明高铁建设更多的是引起劳动力要素在全国范围内的自由流动，而在地区内部流动现象相对较少。
基于上述研究结论，本文得出以下启示：首先，政府应科学统筹规划高铁网络布局，充分利用高铁的“时空压缩效应”来促进劳动力和资本在全国范围内的自由流动和有效配置，进而加快区域间产业的梯度转移，实现高铁建设与环境保护的协调发展。其次，不同城市在经济发展水平、资源禀赋和地理位置等方面存在差异，因此政府应制定差异化的政策，对东部地区的大中型城市而言，要以高铁站点城市为中心，加快形成以高铁为纽带的城市群，提高城市专业化分工水平，实现区域经济一体化发展;对西部地区的小型城市而言，要进一步发挥高铁建设对本地区经济增长的促进作用，在减少优质资源流失的同时不断获取发达地区的创新理念和先进技术，积极承接发达地区的产业转移，协调和改善区域经济模式;最后，要加快高铁站周边配套基础设施建设，真正建成“零距离换乘，无缝化衔接”的绿色交通运输体系，进而充分释放高铁经济的扩散效应，实现经济高质量发展。
（编辑：王爱萍）
参考文献
[1]王雨飞，倪鹏飞.高速铁路影响下的经济增长溢出与区域空间优化[J].中国工业经济，2016（2）：21-36.
[2]ASCHAUER D A. Is public expenditure productive[J]. Journal of monetary economics，1989，23（2）：177-200.
[3]KIM K S. Highspeed rail developments and spatial restructuring[J]. Cities，2000，17（4）：251-262.
[4]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[J].中国社会科学，2012（3）：60-77.
[5]卞元超，吴利华，白俊红.高铁开通、要素流动与区域经济差距[J].财贸经济，2018，39（6）：147-161.
[6]张克中，陶东杰.交通基础设施的经济分布效应——来自高铁开通的证据[J].经济学动态，2016（6）：62-73.
[7]VICKERMAN R. Can highspeed rail have a transformative effect on the economy？[J].Transport policy，2018，62：31-37.
[8]刘秉镰，武鹏，刘玉海.交通基础设施与中国全要素生产率增长——基于省域数据的空间面板计量分析[J].中国工业经济，2010（3）：54-64.
[9]张天华，高翔，步晓宁，等.中国交通基础设施建设改善了企业资源配置效率吗？——基于高速公路建设与制造业企业要素投入的分析[J].财经研究，2017，43（8）：122-134.
[10]黄永明，陈宏.基础设施结构、空间溢出与绿色全要素生产率——中国的经验数据[J].华东理工大学学报（社会科学版），2018（3）：56-64. [11]梁喜，李思遥.交通基础设施对绿色全要素生产率增长的空间溢出效应研究[J].西部论坛，2018（3）：33-41.
[12]周海波，胡汉辉，谢呈阳.交通基础设施、产业布局与地区收入——基于中国省级面板数据的空间计量分析[J].经济问题探索，2017（2）：1-11.
[13]陈永伟，胡伟民.价格扭曲、要素错配和效率损失：理论和应用[J].经济学（季刊），2011，10（4）：1401-1422.
[14]HSIEH C T，KLENOW P J. Misallocation and manufacturing TFP in China and India[J].The quarterly journal of economics，2009，124（4）：1403-1448.
[15]KRUGMAN P. Increasing returns and economic geography[J]. Journal of political economy，1991，99（3）：483-499.
[16]羅能生，彭郁.交通基础设施建设有助于改善城乡收入公平吗？——基于省级空间面板数据的实证检验[J].产业经济研究，2016（4）：100-110.
[17]VICKERMAN R. Indirect and wider economic impacts of highspeed rail[J]. Economic analysis of high speed rail in Europe，2006，23（3）：3-13.
[18]张勋，王旭，万广华，等.交通基础设施促进经济增长的一个综合框架[J].经济研究，2018，53（1）：50-64.
[19]张军，吴桂英，张吉鹏.中国省际物质资本存量估算：1952—2000[J].经济研究，2004（10）：35-44.
[20]原毅军，谢荣辉.FDI、环境规制与中国工业绿色全要素生产率增长——基于Luenberger指数的实证研究[J].国际贸易问题，2015（8）：84-93.
[21]董艳梅，朱英明.高铁建设能否重塑中国的经济空间布局——基于就业、工资和经济增长的区域异质性视角[J].中国工业经济，2016（10）：92-108.
[22]赵志耘，刘晓路，吕冰洋.中国要素产出弹性估计[J].经济理论与经济管理，2006（6）：5-11.
[23]季书涵，朱英明，张鑫.产业集聚对资源错配的改善效果研究[J].中国工业经济，2016（6）：73-90.
[24]李欣泽，纪小乐，周灵灵.高铁能改善企业资源配置吗？——来自中国工业企业数据库和高铁地理数据的微观证据[J].经济评论，2017（6）：3-21.
本文在高铁建设影响绿色全要素生产率的理论分析基础上提出相应的研究假设，借鉴中介效应模型引入劳动和资本要素配置扭曲指数，基于2008—2015年中国地级市面板数据采用PSMDID方法实证分析高铁建设对绿色全要素生产率的影响及作用机制，并检验相关研究假设。研究结果表明：从全国层面看，高铁建设通过缓解劳动力要素配置扭曲的方式促进绿色全要素生产率的提升，但高铁建设通过缓解资本要素配置扭曲来提升绿色全要素生产率并不显著，表明高铁作为新兴交通运输方式，更有利于促进劳动力要素在全国范围流动;从区域差异看，高铁建设虽然可以缓解东部地区的劳动力和资本要素配置扭曲状况，但东部地区的绿色全要素生产率的提升主要依赖于高铁建设所带来的资本投入增加和节能减排效应，中西部地区绿色全要素生产率的提升更依赖于劳动力要素的优化配置;从城市规模看，高铁建设给大中型城市带来的绿色全要素生产率增长效应显著，但高铁建设所具有的“虹吸效应”不利于小型城市绿色全要素生产率的提升;综合来看，高铁建设直接促进东部地区大中型城市绿色全要素生产率的提升，但在全国范围内却通过缓解劳动力要素配置扭曲促进绿色全要素生产率的提升，可见高铁建设是在更大的区域范围内进行资源整合。由此得到的启示是，在资源环境日益成为经济增长的硬性约束下，政府应科学统筹规划高铁网络布局、加快高铁站点周边配套基础设施建设，促进劳动力和资本在全国范围内的自由流动和有效整合，借此实现高铁经济与环境保护的协调发展。
关键词高铁建设;绿色全要素生产率;要素配置扭曲
中图分类号F532
文献标识码A文章编号1002-2104（2019）11-0011-09DOI：10.12062/cpre.20190516
当前中国经济已驶入“三期叠加”的新常态轨道，增长速度、经济结构和发展动力都亟待调整和重塑，而高速铁路（以下简称“高铁”）作为一种新兴交通运输方式，由于载客量大、运行速度快、准点率高，已成为交通基础设施改善的重要标志。2008—2017年，中国高铁运营里程从672 km快速增长至25 000 km，占全球高铁运营里程的三分之二，已成为运营里程最长、运输密度最高、成网运营场景最复杂的国家。高铁建设对中国区域经济空间布局、产业结构优化调整等产生了深远影响[1]，据国家铁路局调研报告（2017）显示，与没有高铁的城市相比，开通高铁的城市GDP增长高出72%，可持续发展能力提高55%。但长期以来高铁等“硬环境”在传统经济学的研究框架中作为影响经济增长的一个因素并未受到足够重视。然而，近年来随着高铁为代表的现代交通基础设施在世界范围内的快速发展，国内外关于高铁建设对经济发展的研究不断丰富。从Aschauer[2]开始，交通基础设施与经济增长的关系研究就受到广泛关注，主要存在两种观点：一种观点是高铁建设能够促进区域经济一体化进程，缩小经济增长差距[3-5];另一种观点是，高铁建设虽会促进中心城市发展，但会抑制周围欠发达地区经济增长[6-7]。随着环境问题日益突出、绿色发展理念深入人心，绿色全要素生产率（Green TFP）作为实现经济绿色发展的关键，受到越来越多的关注，但现有文献主要集中在高铁建设与全要素生产率或交通基础设施建设与全要素生产率的研究上[8-9]，只有少部分学者侧重于探究基础设施和绿色全要素生产率间的关系[10-11]。
次贷危机以来，中国经济正处于从高速增长转向中高速增长的换档期。随着人口红利不断消失、资本边际收益逐渐下降，传统投资拉动型增长难以为继，因此中国必须转变经济增长方式、加快产业结构调整，而当前出现的许多结构性问题实质上是由前一阶段发展模式所造成的地区、行业和部门间的要素配置扭曲引起的[12]。若以“供给导向”为主线的高铁建设在释放出部分货运资源的同时，能兼顾效率与公平、拓展地区发展空间、降低区域发展差异，将对重塑未来空间格局和实现经济高质量发展产生重要作用。然而，一方面交通基础设施已成为全球环境恶化的重要来源[11];另一方面，中国经济发展中长期存在交通基础设施供给不足和空间布局失衡的“瓶颈”，这都将直接导致资源配置的低效率[12]，造成要素价格扭曲，进而不利于绿色全要素生产率的提升。但现有研究多从劳动力要素流动视角探究高铁建设对全要素生产率的影响，鲜有学者从要素配置扭曲视角分析高铁建设对绿色全要素生产率的影响及其作用机制。基于此，本文的贡献主要体现在：①从要素配置扭曲视角考察高铁建设对绿色全要素生产率的影响，借鉴中介效应模型引入劳动力和资本要素扭曲指数，实证分析高铁建设对绿色全要素生产率的影响及其作用机制。②考虑到地区和城市规模差异，本文进一步分析了高铁建设对不同地区、城市规模的绿色全要素生产率的影响及其差异。
1理论分析与研究假设
1.1高铁建设对绿色全要素生产率提升的直接作用机制
高铁建设作为交通基础设施改善的一次自然实验，对绿色全要素生产率的提升具有直接的推动作用[11]。高铁建设对绿色全要素生产率的直接作用路径可以分为以下两个方面：第一，高铁建设会增加地区资本投入直接影响绿色全要素生产率。随着高铁的不断发展，各地区间人流、物流和信息流的传递效率大幅提高，这不仅会影响地区物质资本和人力资本的积累水平、提高技术创新和技术模仿能力，而且会加快地区间知识和技术的传播，有利于发达地区的FDI和产业资本的梯度转移，并通过示范效应、技术外溢效应、竞争效应等降低落后地区生产成本、提高要素利用效率，从而促进企业绿色创新，实现区域高质量发展。第二，交通运输行业的高能耗导致碳排放量不断增加，據《中国统计年鉴》数据显示，2007—2016年交通运输业的能源消费总量增幅92.08%，远高于全部行业的64.10%，而高铁开通在节能减排领域起到了良好的示范效应，能够促进铁路能耗结构调整和能源利用效率提高。由此，得到本文的第一个研究假设。 假设1：高铁建设会形成资本存量，加快绿色技术创新和能耗结构调整，直接促进绿色全要素生产率提升。
1.2高铁建设对绿色全要素生产率提升的间接作用机制
在经济学中，“有效配置”是指在有限资源条件下，使社会总体产出最大化的资源配置效率，而“要素配置扭曲”是对这个最优要素配置状态的偏离[13]。自Hsieh and Klenow[14]开创性地提出在位企业间的要素配置状态是影响全要素生产率的一个重要因素后，从要素配置扭曲视角探究全要素生产率就成为经济学的一个研究热点。改革开放四十年来形成的一个基本共识是：商品市场已基本市场化，但要素市场严重滞后于产品市场。户籍和土地制度、政府干预和管制等制度约束造成市场人为分割，使得要素无法按照市场规律有效配置，不利于地区专业化分工、知识外溢和有效竞争，阻碍绿色全要素生产率的提升。
在不完全竞争的条件下，规模报酬递增所引致的“中心—外围”模式究竟是使区域经济活动从外围向中心集聚，还是从中心往外围扩散，取决于市场范围、运输成本以及劳动力流动[15]。现代经济理论认为，交通基础设施是经济要素空间流动的重要渠道[16-17]。具体而言，高铁建设间接影响绿色全要素生产率体现在两个方面。
第一，高铁开通会通过扩大市场范围、降低交易成本[18]来缓解要素配置扭曲，促进区域绿色全要素生产率提升。首先，高铁开通可以扩大市场范围、提高分工深度，从而产生集聚经济，促进产业结构调整，缓解要素配置扭曲。高铁的“时空压缩效应”能使区域内各要素在空间范围内的流动速度加快[1]。此外，高铁作为运输服务业，其投资的增加也就意味着产业结构的优化升级，这为三次产业协同发展奠定了良好基础。其次，高铁开通可以降低交易成本和运输成本，从而弱化市场边界、减轻市场分割，纠正要素配置扭曲。由于网络性和外部性的存在，高铁建设的完善会减少流通环节、节约运输时间，所带来的交通便利性会进一步降低交易成本和运输成本，从而减少本地企业成本优势和市场势力，达到弱化市场边界和减轻市场分割的作用， 最终实现地区间要素的自由流动和有效整合。上述两种途径都将使得要素在空间上合理配置，从而对推动绿色创新、促进经济增长、缩小经济差距具有重要意义，也将对绿色全要素生产率的提升产生关键作用。由此，得到本文的第二个研究假设2。
假设2：高铁建设会通过扩大市场范围和降低交易成本来缓解要素配置扭曲，促进绿色全要素生产率的提升。
第二，已有研究表明高铁开通所带来的“虹吸效应”也不容忽视。在落后地区的市场条件、制度环境等未得到改善之前，跨区域的高铁建设会加快发达地区对落后地区各类生产要素的“虹吸效应”。在该种情况下，地区间经济发展会产生“强者越强、弱者越弱”的“马太效应”，加剧要素配置扭曲，不利于全国范围内绿色全要素生产率的提升。由此得到本文的第3个研究假设。
假设3：高铁建设带来的“虹吸效应”会加剧落后地区要素配置扭曲，不利于绿色全要素生产率的提升（见图1）。
2模型构建与变量选取
2.1模型构建
为了考察高铁建设对绿色全要素生产率的影响，我们将高铁开通视为自然实验，将开通高铁的城市作为处理组、未开通高铁的城市作为对照组，利用DID方法对比政策实施前后的效果，并有效分离时间效应和政策处理效应。但使用DID方法最重要的前提是处理组和控制组必须满足共同趋势假说，即如果不存在高铁开通这项政策，开通高铁城市与未开通高铁城市的绿色全要素生产率的变动趋势随时间变化不存在系统性差异。从绿色全要素生产率看，城市之间的异质性很大，很难完全具备完全一致的时间效应。PSMDID（倾向得分匹配倍差法）方法却可以有效地解决上述问题，使得DID方法满足共同趋势假说。该方法具体步骤如下。
第一步对所选样本进行倾向得分匹配。选取相关特征变量建立一个回归模型：
Pi（x）=Pr（treatedit=1|Xi）=F[h（Xi）] （1）
其中，treated为处理组虚拟变量（城市建设高铁为1，没有建设高铁为0）;Xi表示第i个城市的特征变量，即影响高铁建设的因素;h（Xi）表示第i个城市特征变量的线性函数;F（·）为Logistic分布函数。参照已有文献[5，16]，我们选用城市年末总人口、实际利用外资金额、政府一般预算内支出、专利授权数和房价作为匹配变量。并根据计算出的倾向得分值，从对照组（treated=0）中匹配到与建设高铁概率极为接近的未建设高铁的城市，以消除选择性偏差。但该匹配方法需要满足平衡性原则，即一方面处理组和对照组的概率值要尽可能接近，另一方面各匹配变量在处理组和对照组之间不存在显著差异。
第二步采用DID方法估计政策效应。对经过PSM处理后获得的处理组和对照组数据，构建如下双重差分模型：
ln（GTFPit）PSM=β0+β1treatedit+β2timet+β3treatedit×timet+γj∑Xjit+εit
（2）
其中，ln（GTFP）因变量表示各城市绿色全要素生产率的对数;treatedit表示城市虚拟变量（城市建设高铁为1，没有建设高铁为0）;timet表示時间虚拟变量（高铁建设之前为0，建设之后为1）;treatedit×timet为处理效应，表示高铁建设对城市绿色全要素生产率的影响效应;Xjit表示本文所选取一组影响城市绿色全要素生产率的控制变量，同时也是影响高铁是否建设的协变量。 2.2数据来源
本文运用的2008—2015年中国地级市及以上面板数据主要来源于《中国城市统计年鉴》《中国区域统计年鉴》和《中国统计年鉴》。由于行政区划的调整和统计数据的缺失，本文剔除了考察期内在地级市层面上发生行政区划调整的城市，但未删除地级市内发生县区调整的城市，最终选取了286个城市为基础样本。
2.3变量选取
2.3.1因变量选择
本文采用非期望产出的SBM方向性距离函数和GML指数测算绿色全要素生产率，用于测度绿色全要素生产率的投入产出指标如下。
（1）投入指标包括劳动投入、资本投入和能源投入。劳动投入：现有文献大多选取各城市年末单从业人员数（万人）来衡量。资本投入：目前文献多采用永续盘存法进行估算，本文借鉴张军[19]的思路，利用公式Kt=It/Pt+（1-γt）Kt-1计算t期的固定资本存量（万元），并将所有数据调整为以2004年为基期。能源投入：由于目前只有各省和直辖市的能源消费总量资料，除部分地级市提供能源消费数据外，其他城市仅提供全市辖区规模以上工业企业的能源消费数据和城市总体生活用电、气的数据，因此本文选取全年市辖区用电量（万kW·h）来衡量。
（2）期望产出指标选取以2000年为不变价格计算的各地级市实际GDP（万元）来衡量。
（3）本文选取了各地级市的工业废水排放量（万t）、工业二氧化碳排放量（万t）和工业烟尘排放量（万t）衡量非期望产出，并利用熵值法将上述指标拟合成环境污染综合指标。
根据以上所选指标，本文利用MaxDEA Pro测算所选取的286个地级市的GML指数。同时借鉴原毅军[20]的累乘思想，将绿色全要素生产率指数转换为以2005年为基期的累积生产率指数，并进行对数变换，继而将所得值作为模型的因变量。
2.3.2自变量选取
本文选取高铁建设的城市虚拟变量（treatedit）、时间虚拟变量（timet）和二者的交互项（treatedit×timet）作为解释变量。2011年高铁全面降速、沪杭高铁正式通车运营，标志着中国高铁步入新时代。因此本文选取2011年为政策执行的时间节点，并借鉴董艳梅和朱英明[21]的研究方法，将2011年之前已经建成高铁的城市作为处理组，但不能将2011年之前未建成高铁的城市全都作为对照组，这是因为2011年后每年均有城市逐渐开通高铁。基于此，本文将2011年后才建成高铁的城市从对照组中删除。
2.3.3要素配置扭曲指数测算
本文借鉴陈永伟和胡伟明[13]的方法对各地级市的劳动力要素配置扭曲和资本要素配置扭曲分别进行衡量，具体如下：
γLi=11+τLi，γKi=11+τKi （3）
上述公式衡量的是絕对扭曲系数，但在实际测算过程中一般使用相对扭曲系数代替：
γLl=（LiL）/（SiβLiβL），
γKl=（KiK）/（SiβKiβK）
（4）
Li/L表示城市i所使用的劳动力占劳动力总量的实际比例，而SiβLi/βL为有效配置时城市的劳动力比例，二者的比值可以反映实际使用的劳动力和有效配置时的偏离程度。从（4）式可以看出，为了得到各地级市劳动力和资本要素配置扭曲程度，首先需要计算要素的产出弹性βL和βK。对于劳动力和资本产出弹性，本文取赵志耘[22]的0.44和0.56。由于存在要素配置不足（τ>0）和要素配置过度（τ<0）两种情况，本文参照季书涵[23]的处理方法进行绝对值处理，数值越大则要素配置扭曲情况越严重，反之相反。对于该变量的测算，主要使用的指标为各地级市GDP（万元）、城市年末单从业人员数（万人）、固定资本存量（万元），处理方法与前文一致。
2.3.4协变量与控制变量选取
为了更精准地反映高铁建设对绿色全要素生产率的影响，本文参考卞元超[5]、罗能生[16]等人的做法，最终选取了五个控制变量：人口规模（lnpop），本文采用各地级市年末总人口（万人）作为替代指标，并将其对数化处理;外资依存度（lnfore），本文将名义利用外资金额以年平均汇率折算成人民币后，再转化成以2000年为不变价格的实际利用外资金额（万元），也将其对数化处理;政府干预（lngov），以2004年为基期折算地区政府一般预算内财政支出（万元），并将其对数化处理;技术进步（tech），本文选取各地级市的专利授权数作为衡量科技发展水平的指标（万件）;房价（lnhouse），各地级市商品房销售价格除以商品房销售面积计算得到，并以2004年为基期转化为实际价格的对数。 3实证分析
3.1倾向得分匹配结果分析
根据研究设计，本文进行PSM的处理组为2011年之前已经建成高铁的61个城市，对照组为2008—2015年始终未建成高铁的127个城市，按照一对一匹配得分最近的城市，并基于匹配后数据绘制了核密度函数曲线。结果显示，在匹配前对照组倾向左偏且较为集中，而处理组较为分散，两者之间的概率密度分布存在明显差异，若直接进行双重差分分析将产生严重的估计偏差，但在完成一对一的近邻倾向得分匹配后两者的概率密度分布趋于一致。同时也进行了平行趋势检验，结果显示，匹配后的大多数协变量标准化小于10%，且t检验的结果不拒绝处理组和控制组无系统差异的原假设，说明采用PSM-DID方法是合适的。
3.2基准回归模型结果
从表1的估计结果看，在全国层面，解释变量交互项（treatedit×timet）的系数显著为正，说明高铁建设显著促进全国范围内的绿色全要素生产率的提升，这一结果与梁喜[11]的研究结论一致。中国区域经济发展差异较大，为了检验高铁建设对区域经济发展差异的影响，我们按传统的地理区位分类和按城市规模大小分类对188个地级市进行比较分析，研究发现：在区域层面，东部、中西部地区的交互项均通过显著性检验，但对中西部地区城市的促进作用更为明显;在城市规模上，高铁建设能够促进所有城市的绿色全要素生产率的提升，但對大中型城市的促进作用更为明显;将两种分类结合起来看，高铁建设对中西部大中型城市的绿色全要素生产率的促进作用最为明显，这可能是因为，一方面相对于中西部地区而言，东部地区拥有较为优越的经济环境，绿色全要素生产率的提升主要依赖于环境规制、绿色创新等软环境的改善，而包含高铁在内的交通基础设施作为硬环境，对其的影响相对较小;另一方面，中西部地区城镇化水平较东部地区低，而高铁建设会加速促进中西部地区城镇化提升，产生集聚效应，进而提高绿色全要素生产率。
3.3高铁建设对绿色全要素生产率的影响机制检验
本文将从要素配置扭曲视角考察高铁建设对绿色全要素生产率影响的作用机制。参考张克中[6]和李欣泽[24]等学者在考察高铁影响经济增长和资源配置过程中的识别策略，在借鉴中介效应模型的基础上引入劳动力要素配置扭曲指数（τL）和资本要素配置扭曲指数（τK），以此探讨高铁建设影响绿色全要素生产率的作用机制。基准回归模型反映的是高铁建设对绿色全要素生产率的总体影响，本部分我们还将考察高铁建设对绿色全要素生产率的直接效应，以及高铁建设对缓解要素配置扭曲促进绿色全要素生产率的间接效应，而直接效应与间接效应的度量取决于自变量、因变量以及中介变量间的相关性及系数大小。
由表2可知，模型（1）中的交互项（teeatedit×timet）对劳动力要素配置扭曲指数的回归系数为-0.09，且显著，说明高铁建设有利于劳动力要素流动和有效配置，能够缓解劳动力要素配置扭曲状况，但对于资本要素配置扭曲指数τK不存在显著性影响（模型2）。由模型（3）的回归结果可知，交互项和资本要素配置扭曲指数τK的回归系数均不显著，但τL的回归系数为-0.14且显著，由此可以计算出间接效应的系数为0.01。这验证了假设2，高铁建设能够缓解劳动力要素配置扭曲，从而间接促进了绿色全要素生产率的提升;但高铁建设并没有缓解资本要素配置扭曲，因而其也未能成为促进绿色全要素生产率提升的主要机制。正如前文所说，高铁所具有的载客量大、运行速度快等优点更多的是为劳动力要素的流动提供便利，从而优化劳动配置，缓解劳动要素扭曲，提高绿色全要素生产率。
由表3可知，对于不同地区的城市来说，高铁建设对绿色全要素生产率的影响机制存在显著差异。从模型（4）和（5）可以看出，高铁建设可以缓解东部地区的劳动力、资本要素配置扭曲状况;结合模型（6）可知，高铁建设可以直接提升东部地区绿色全要素生产率，但高铁建设间接影响东部地区绿色全要素生产率却不明显，这可能是因
为高铁开通后，相对落后地区包括人力资本在内的生产要素更快的流向较为发达地区，从而缓解东部地区的劳动力要素配置状况;但在此流动过程中，并不意味着均为优质劳动力的迁移，因此存在使绿色全要素生产率下降的可能性。但从总体效应来看，高铁建设仍可以促进东部地区绿色全要素生产率的提升，这说明高铁建设的直接正效应大于间接负效应，即高铁建设主要是通过直接效应促进东部地区绿色全要素生产率的提升，这验证了假设1。从模型（7）和（8）可以看出，高铁建设可以缓解中西部地区劳动力要素配置扭曲状况，结合模型（9）可知，高铁建设可以通过直接效应和间接效应两种方式共同促进中西部地区绿色全要素生产率的提升，且直接效应更明显，分别验证了假设1和假设2，但高铁建设并不能缓解中西部地区的资本要素配置扭曲状况，这与全国范围高铁建设对绿色全要素生产率影响的机制一致。
由表4可知，对于不同规模的城市来说，高铁建设对绿色全要素生产率的影响机制也不完全一致。从模型（10）（11）可以看出，高铁建设可以缓解大中型城市劳动力要素配置扭曲状况，但对大中型城市资本要素配置扭曲的影响并不显著;结合模型（12）可知，高铁建设主要是通过直接效应促进大中型城市绿色全要素生产率的提升，而间接效应并不明显，假设1得到证实。从模型（13）（14）可以看出，高铁建设可以缓解小型城市劳动力要素配置扭曲状况，但对小型城市资本要素配置扭曲的影响并不显著，这与大中型城市的结果一致;结合模型（15）可知，高铁建设并不能通过直接效应和间接效应影响小型城市的绿色全要素生产率，这验证了假设3。该情况可能存在的主要原因是跨地区的高铁建设会增加大中型城市对小型城市各类生产要素的“虹吸效应”，使得小型城市绿色全要素生产率的提升更依赖于行政干预、环境规制等其他手段。从分地区和分城市规模相结合的层面看，高铁建设对东部地区大中型城市的绿色全要素生产率的间接效应尚不明显，这可能是因为高铁建设更多的是引起全国范围内要素的自由流动和有效配置，而在区域内部流动现象相对较少，因此在全国范围内绿色全要素生产率增长效应主要表现为间接效应。 3.4进一步讨论
考虑到交通基础设施对经济增长影响的时间效应，本文借鉴卞元超[5]的研究方法，通过设置高铁开通前第2 a、第1 a和高铁开通后的第1 a、第2 a、第3 a、第4 a的虚拟变量，并将其与是否开通高铁虚拟变量的交互项放入模型进行估计，结果如表5所示。在全国层面，高铁开通前处理组和对照组在绿色全要素生产率方面不存在显著差异，但高铁开通后的两年内却存在扩大的趋势，而这种趋势在第3年后逐渐消失，这说明高铁开通对绿色全要素生产率的影响可能存在时间效应。中西部地区和小型城市的估计结果与全国一致，这表明高铁建设对绿色全要素生产率的影响更多地表现为“扩散效应”，促进要素流动，缩小区域经济差距。
3.5稳健性检验
为了检验模型结论的可靠性，本文将从以下两个方面对模型进行稳健性检验。①将一对一近邻倾向得分匹配改为一对三近邻倾向得分匹配，根据稳健性检验结果，无论是全国层面还是按城市地理区位或城市规模大小分类比较来看，交互项系数均未发生显著变化，此稳健性分析与前文一致。②采用反事实检验的方法进行稳健性检验。本文将2010年作为假想的高铁建设时点，对其进行同基准回归一致的检验。根据稳健性检验结果，若2010年为假想的高铁建设时间节点，无论是全国层面还是按地理区位分类和按城市规模大小分类层面，交互項均不显著，这表明上述结论并不是随时间变动而导致的安慰剂效应的结果（限于篇幅稳健性估计结果未报告）。
4结论与启示
本文将从中国286个地级市中筛选出的188个城市作为样本，利用依托于“准自然实验”的PSM—DID方法，检验高铁建设能否有效缓解要素配置扭曲进而促进绿色全要素生产率提升。结果表明：①从全国层面看，高铁建设可以通过缓解劳动力要素配置扭曲状况促进绿色全要素生产率的提升，但高铁建设通过缓解资本要素配置扭曲来提升绿色全要素生产率并不显著，表明高铁作为新兴交通运输方式，更多的是促进劳动力要素的跨区流动。②从区域差异看，高铁建设虽然可以缓解东部地区城市的劳动力、资本要素配置扭曲状况，但东部地区城市绿色全要素生产率的提升主要依赖于高铁建设的直接效应;对于中西部地区城市而言，高铁建设可以通过直接效应和间接效应共同促进绿色全要素生产率的提升，且直接效应更为明显。③从城市规模看，高铁建设给大中型城市带来的绿色全要素生产率增长效应显著，主要表现为高铁建设的直接效应上，劳动力要素配置扭曲缓解的间接效应尚未显现;但高铁建设所具有的“虹吸效应”不利于小型城市绿色全要素生产率的提升。④综合来看，高铁建设对东部地区大中型城市绿色全要素生产率表现为直接效应，但在全国范围内表现为间接效应，这说明高铁建设更多的是引起劳动力要素在全国范围内的自由流动，而在地区内部流动现象相对较少。
基于上述研究结论，本文得出以下启示：首先，政府应科学统筹规划高铁网络布局，充分利用高铁的“时空压缩效应”来促进劳动力和资本在全国范围内的自由流动和有效配置，进而加快区域间产业的梯度转移，实现高铁建设与环境保护的协调发展。其次，不同城市在经济发展水平、资源禀赋和地理位置等方面存在差异，因此政府应制定差异化的政策，对东部地区的大中型城市而言，要以高铁站点城市为中心，加快形成以高铁为纽带的城市群，提高城市专业化分工水平，实现区域经济一体化发展;对西部地区的小型城市而言，要进一步发挥高铁建设对本地区经济增长的促进作用，在减少优质资源流失的同时不断获取发达地区的创新理念和先进技术，积极承接发达地区的产业转移，协调和改善区域经济模式;最后，要加快高铁站周边配套基础设施建设，真正建成“零距离换乘，无缝化衔接”的绿色交通运输体系，进而充分释放高铁经济的扩散效应，实现经济高质量发展。
（编辑：王爱萍）
参考文献
[1]王雨飞，倪鹏飞.高速铁路影响下的经济增长溢出与区域空间优化[J].中国工业经济，2016（2）：21-36.
[2]ASCHAUER D A. Is public expenditure productive[J]. Journal of monetary economics，1989，23（2）：177-200.
[3]KIM K S. Highspeed rail developments and spatial restructuring[J]. Cities，2000，17（4）：251-262.
[4]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[J].中国社会科学，2012（3）：60-77.
[5]卞元超，吴利华，白俊红.高铁开通、要素流动与区域经济差距[J].财贸经济，2018，39（6）：147-161.
[6]张克中，陶东杰.交通基础设施的经济分布效应——来自高铁开通的证据[J].经济学动态，2016（6）：62-73.
[7]VICKERMAN R. Can highspeed rail have a transformative effect on the economy？[J].Transport policy，2018，62：31-37.
[8]刘秉镰，武鹏，刘玉海.交通基础设施与中国全要素生产率增长——基于省域数据的空间面板计量分析[J].中国工业经济，2010（3）：54-64.
[9]张天华，高翔，步晓宁，等.中国交通基础设施建设改善了企业资源配置效率吗？——基于高速公路建设与制造业企业要素投入的分析[J].财经研究，2017，43（8）：122-134.
[10]黄永明，陈宏.基础设施结构、空间溢出与绿色全要素生产率——中国的经验数据[J].华东理工大学学报（社会科学版），2018（3）：56-64. [11]梁喜，李思遥.交通基础设施对绿色全要素生产率增长的空间溢出效应研究[J].西部论坛，2018（3）：33-41.
[12]周海波，胡汉辉，谢呈阳.交通基础设施、产业布局与地区收入——基于中国省级面板数据的空间计量分析[J].经济问题探索，2017（2）：1-11.
[13]陈永伟，胡伟民.价格扭曲、要素错配和效率损失：理论和应用[J].经济学（季刊），2011，10（4）：1401-1422.
[14]HSIEH C T，KLENOW P J. Misallocation and manufacturing TFP in China and India[J].The quarterly journal of economics，2009，124（4）：1403-1448.
[15]KRUGMAN P. Increasing returns and economic geography[J]. Journal of political economy，1991，99（3）：483-499.
[16]羅能生，彭郁.交通基础设施建设有助于改善城乡收入公平吗？——基于省级空间面板数据的实证检验[J].产业经济研究，2016（4）：100-110.
[17]VICKERMAN R. Indirect and wider economic impacts of highspeed rail[J]. Economic analysis of high speed rail in Europe，2006，23（3）：3-13.
[18]张勋，王旭，万广华，等.交通基础设施促进经济增长的一个综合框架[J].经济研究，2018，53（1）：50-64.
[19]张军，吴桂英，张吉鹏.中国省际物质资本存量估算：1952—2000[J].经济研究，2004（10）：35-44.
[20]原毅军，谢荣辉.FDI、环境规制与中国工业绿色全要素生产率增长——基于Luenberger指数的实证研究[J].国际贸易问题，2015（8）：84-93.
[21]董艳梅，朱英明.高铁建设能否重塑中国的经济空间布局——基于就业、工资和经济增长的区域异质性视角[J].中国工业经济，2016（10）：92-108.
[22]赵志耘，刘晓路，吕冰洋.中国要素产出弹性估计[J].经济理论与经济管理，2006（6）：5-11.
[23]季书涵，朱英明，张鑫.产业集聚对资源错配的改善效果研究[J].中国工业经济，2016（6）：73-90.
[24]李欣泽，纪小乐，周灵灵.高铁能改善企业资源配置吗？——来自中国工业企业数据库和高铁地理数据的微观证据[J].经济评论，2017（6）：3-21.