中国铁路运煤专线开通对地区经济增长的影响 ——基于双重差分模型的实证研究

我国“富煤、贫油、少气”的能源结构决定了煤炭在短期内作为主要能源的地位仍难以被超越。煤炭作为主要的能源品种，为我国及各地区经济发展提供了重要支撑。关于煤炭消费与经济增长关系的研究文献不胜枚举，都表明两者之间存在长期均衡的协整关系，煤炭消费是经济增长的格兰杰原因[1-4]。

由于煤炭生产地区主要位于西部和北部，而消费地区主要位于东部和南部，因此形成了“北煤南运”和“西煤东运”的空间格局。铁路运输具有运距长、成本低等优势，成为煤炭运输的主要方式，而煤炭也是铁路运输的主要货源。自2010年起，煤炭铁路货运量占全国铁路货运量的比例一直在55%以上。《2018-2020年货运增量行动方案》[5]中提到，到2020年，全国铁路煤炭运量将达到28.1亿t，较2017年增运6.5亿t，铁路煤炭运量将占全国煤炭产量的75%。因此，铁路运输作为煤炭的主要运输方式，在连接煤炭产业上游和下游、化解煤炭资源分布和产业布局不平衡的矛盾等方面发挥着巨大作用。

我国铁路建设突飞猛进，尤其重视铁路运煤专线的建设。目前，大秦线、侯月线和神黄线3条亿吨级铁路运煤专线成为“西煤东运”的主要通道，而2019年底开通的浩吉铁路则是我国“北煤南运”的战略运输通道，在开发蒙陕甘宁“能源金三角”地区煤炭资源的同时，保障鄂湘赣等华中地区能源供应。煤炭通过铁路运煤专线运输到更多的地区，改变了原有的煤炭资源配置空间格局，是否会对相关地区的经济增长带来显著的促进作用，同时又是否会加剧地区间经济发展不均衡的局面呢？笔者通过建立双重差分模型来回答这一问题。现有文献大多研究高速铁路与经济增长的关系，尚缺乏以铁路运煤专线为对象的实证研究，笔者在填补研究空白的同时，可为2019年底开通的浩吉铁路所带来的宏观影响提供借鉴和参考。

1 研究现状

交通运输与经济发展密不可分，国内外学者针对两者的关系进行了大量的理论研究。早在1956年，区域科学的创始人沃尔特·艾萨德(Walter Isard)就提出了“运输工具在促进经济活动和改变经济布局方面具有普遍的影响力”的观点[6]。随后，维尔纳·桑巴特(Werner Sombart)提出了“增长轴理论”，即随着连接各中心地区的重要交通干线的建立，形成了区位优势，便利人口流动，降低运输费用和产品成本，这种对地区经济具有促进作用的交通线被称为“增长轴”[7]。威尔逊(A.Wilson)和艾伦(P.Allen)(2008)结合耗散结构理论和突变理论，利用空间互相作用模型和中心地理模型进行动态模拟，结果表明，经济中心和居民中心总是在靠近交通线的地方产生，城镇体系的演化具有沿交通线内两侧分布的特征[8]。斯特拉泽姆(Straszheim)(1972)的研究表明，交通密集度越高，成本越低，由此带来的低价格会刺激需求增长，从而导致产出增加；虽然地区之间在收入、生产率和增长上的差异并非仅由交通所致，但落后地区总是与贫乏的交通设施相联系[9]。

关于交通运输与地区经济增长的关系研究，国内学者在理论方面也取得了一定进展。杨冷飞(2011)总结了交通运输与经济增长之间相互关系的理论，将已有研究成果分为古典政治经济学和马克思分析、运输经济地理学、经济史及运输发展史分析、发展经济学观点、计量经济学研究方法以及投入产出分析和项目评价分析6类，认为在新兴古典经济学框架下研究交通运输与经济增长的问题是一个好的选择，在此框架之下，交通运输是交易性产业而非生产性产业，交通运输发展可以促进经济增长，而随着经济的增长，总交易成本和市场范围的扩大又将带动交通运输的发展，形成良性循环[10-11]。

由于近年来我国高速铁路建设突飞猛进，国内相关文献大多关注高速铁路对经济发展的影响，高速铁路的经济增长效应已经得到广泛认可。影响作用机制一般被认为是高速铁路可以缩短地区间的旅行时间，降低商品(服务)的运输成本和时间成本，促使各生产要素的自由流动，通过优化资源配置，促进沿线地区的经济增长[12-14]。实证研究中常采用的方法有对比分析法、计量模型分析法、地理信息分析法和网络分析法[15]等。其中，作为对比分析法的双重差分模型(Difference-in-Differences model，简称DID模型)是政策分析中广泛采用的计量经济学方法。学者们利用DID模型研究高速铁路开通与区域经济差距之间的关系时，得出以下不同的研究结论。

第一种结论是没有明显推动力。如，汪建丰和翟帅(2015)以沪杭高铁为研究对象进行实证分析，结果表明，沪杭高铁对沿线区域发展机制起到一定的作用，并对产业转型、科技人才聚集、行业分工等均起到了促进作用，但在缩小区域经济差距方面并没有表现出明显的推动力[16]。

第二种结论是拉大了地区差距或城乡收入差距。如，刘晓欣等(2018)利用DID模型研究高铁开通对城市房地产价格的影响，发现其显著提升了沿线城市的房地产价格，但影响程度与该城市的地理位置有关，高铁开通能够使位于中心城市经济群内的城市房价有更大的上涨，促进了都市圈的形成[17]。鲁万波和贾婧(2018)从时间和空间的变化识别2003年高铁开通以来对沿线城市经济发展的影响，结果表明，高铁会促进大型城市城乡收入差距的收敛，却拉大了中小型城市的城乡收入差距[18]。

第三种结论是缩小了地区差异或城乡收入差距。如，莫亚琳等(2018)采用DID模型研究高铁开通对粤桂地区人均GDP、产业结构升级、城乡收入差距和城镇化水平的影响，结果表明，高铁的开通可以促进经济增长，提高地区人均GDP水平；对第三产业影响较小，对第二产业的影响大于对第三产业的影响；加速了生产要素在城乡之间的流动，缩小了城乡收入差距[19]。

目前已有文献尚缺少以铁路运煤专线为研究对象的实证研究，本文将采用DID模型方法，分析我国3条亿吨级铁路运煤专线的开通对地区经济增长带来的影响。

2 模型和数据

2.1 理论假设

我国煤炭资源区域分布不均，多集中在“三西”地区(即山西、陕西及内蒙古西部)，而煤炭消费却大都集中在东部沿海地区和南方地区，尤其以环渤海经济圈、长三角和珠三角地区最为集中。生产消费的逆向分布，形成了我国“北煤南运”和“西煤东运”的空间流动格局，运输方式以铁路、水路以及铁水联运为主。煤炭是我国最重要的能源，也是铁路运输的主要货源，煤炭的稳定保供关系到国计民生和社会经济的稳定发展。近年来我国煤炭铁路货运量基本情况如表1所示。

我国有超过10亿t/a的煤炭通过铁路运煤专线从原产地源源不断地运输到煤炭紧缺的消费地和各个港口。每条铁路运煤专线的开通都会给沿线地区的煤炭运输量带来直接影响。目前运营的铁路运煤专线主要有大秦铁路、神黄铁路、侯月铁路、瓦日铁路以及浩吉铁路。由于瓦日铁路和浩吉铁路的开通时间较短，暂时被排除在本研究之外。大秦线、神黄线、侯月线这3条铁路运煤专线的煤炭年度运量统计如图1所示。

大秦线煤炭发运量规模最大，稳定在4亿t/a；神黄线次之，也达到了3亿t/a，这两条线路煤炭发运量都呈现上升态势。侯月线煤炭发运量也基本稳定在1亿t/a左右。近年来，3条铁路运煤专线的煤炭发运量占全部煤炭发运量的比例保持在30%以上，最高接近40%，具有代表性。

煤炭通过铁路等方式从生产地运输到中转港口，形成以秦皇岛港、唐山港、天津港、黄骅港为主，青岛港、日照港、连云港以及锦州港为辅的北煤下水港体系。大秦铁路终点为秦皇岛港，神黄铁路终点为黄骅港，侯月铁路终点为日照港。根据中国煤炭工业协会对各港口煤炭运出目的地的统计，秦皇岛港煤炭运输去向主要是江苏、浙江、上海、福建、山东、广东、辽宁、安徽、江西、湖北、广西、重庆、湖南等地区；黄骅港煤炭运输去向主要是浙江、山东、安徽、上海、湖北、广西、福建、江西、湖南、辽宁、重庆等地区；日照港煤炭运输去向主要是上海、广东、辽宁、福建、河北、浙江等地区。以上分析是DID模型中对地区分组的重要依据。

首先，通过统计分析初步观察变量之间可能存在的关系。从煤炭铁路日均装车数据的趋势图可以看到几个明显的拐点，与铁路运煤专线开通扩建等节点吻合，如图2所示。

然后，结合考察相关地区宏观经济与煤炭运量、原煤消费量之间的关系，如图3所示，可以看到三者之间具有趋同的发展趋势。

以上分析可以窥见铁路运煤专线开通与煤炭运输、地区经济增长之间可能存在一定的关系。因此，提出假设：铁路运煤专线的开通对相关地区的经济增长产生促进作用，可能扩大地区间经济发展不均衡的局面，本文通过建立DID模型验证该假设。

2.2 模型方法

差分模型来源于计量经济学的综列数据模型，是政策分析和工程评估中广为使用的一种计量经济方法，由阿申费尔特(Ashenfelter)和卡德(Card)于1985年提出[20]，主要应用于混合截面数据集中，评价某一政策或事件的影响程度。该方法的基本思路是将调查样本分为两组，一组是政策或事件作用对象即“实验组”(treat group)，一组是非政策或事件作用对象即“控制组”(control group)。根据实验组和控制组在政策或事件实施前后的相关信息，可以计算实验组在政策或事件实施前后某个指标的变化量，同时计算控制组在政策或事件实施前后同一指标的变化量，然后计算上述两个变化量的差值，即双重差分估计量(Difference-in-Differences，简称DID)，因为它是实验组差分与控制组差分之差，即双重差分。

笔者选择DID模型评估铁路运煤专线开通对地区经济增长的影响。根据以上铁路运煤专线和铁水联运情况分析，以正在运营的3条主要运煤专线的开通时间作为在DID模型中时间虚拟变量设置的重要依据。根据以上线路涉及地区，把全国各省级单位划分为实验组和控制组。其中，大秦线于1992年开通，实验组包括山西、河北、北京、天津、江苏、浙江、上海、福建、山东、广东、辽宁、安徽、江西、湖北、广西、重庆、湖南，其他地区为控制组。侯月线于1998年开通，实验组包括山西、河南、山东、上海、广东、辽宁、福建、河北、浙江，其他地区为控制组。神黄线于2002年全线开通，实验组包括陕西、山西、河北、江苏、广东、浙江、山东、安徽、上海、湖北、广西、福建、江西、湖南、辽宁、重庆，其他地区为控制组。

基本回归方程设定如式(1)所示。

式中：Y——当地经济发展水平；

βi——变量系数；

Area——地区虚拟变量，涉及地区赋值为1，不涉及地区赋值为0；

Date——时间虚拟变量，开通之前赋值为0，开通之后赋值为1；

Area×Date——地区虚拟变量和时间虚拟变量的交叉项，代表了铁路运煤专线的综合虚拟变量，表示双重差分的估计量，此虚拟变量的系数就是本文所关心的DID效应，说明了铁路运煤专线开通对地区经济增长的影响效应；

μi——个体固定效应；

同时，由于影响经济增长的因素还有很多，根据生产函数理论，包括资本、劳动力、技术等变量，因此在模型中加入这些控制变量，避免由于遗漏变量而存在的模型设定问题，使模型更加完备。模型设定如式(2)所示。

式中：X——控制变量，以地区全社会固定资产投资作为资本的代理变量，以地区15～64岁劳动人口占总人口的比重为劳动力的代理变量，以地区每万人专利申请受理数为技术的代理变量。对于每一条铁路运煤专线，设定的模型在时间虚拟变量上会根据开通时间有所差异。

2.3 描述统计

模型样本包括全国除了西藏、香港、台湾、澳门以外的省级行政地区，时间区间都以铁路运煤专线开通时间为线取前后共10年。模型中用到的数据包括地区人均生产总值、全社会固定资产投资、15～64岁劳动人口占总人口的比重、地区每万人专利申请受理数等，数据来自《中国统计年鉴》。变量描述性统计分析如表2所示。

3 结果与讨论

3.1 实证结果

在采用DID模型进行实证分析之前，需要检验被观测变量是否满足平行性假定。检验过程不再赘述，结果表明，在3条铁路运煤专线开通之前，实验组和控制组被观测变量的趋势没有明显差异，在开通之后出现变化，符合DID模型的平行性假定条件。接下来可以建立DID模型探讨铁路运煤专线开通是否对相关地区的经济增长带来显著的促进作用。

首先，对大秦线数据进行回归分析，结果如表3所示。

注：***、**和*分别表示0.01、0.05和0.1的显著水平，括号内的数值为t值，标准误差进行了Robust处理

变量系数在1%水平上都非常显著。DID表示大秦线1992年开通的综合效应，包括时间效应和地区效应，在不加控制变量和加入控制变量后，该系数都为正，符合经济理论判断，说明了该结论的稳定性不会因为控制变量而发生变化。实证结果表明，大秦线确实有效促进了实验组地区的经济增长。这一结果也说明了大秦线并不利于区域经济均衡发展，能源等重要的生产要素借由铁路运煤专线更便利地配置在沿线地区，加剧了地区间经济发展不均衡的局面，可能产生区域经济的极化效应。

其次，对侯月线数据进行回归分析。结果如表4所示，变量系数在1%水平上都非常显著。DID表示侯月线1998年开通的综合效应，包括时间效应和地区效应，在不加控制变量和加入控制变量后，该系数都为正，符合经济理论判断，说明了该结论的稳定性不会因为控制变量而发生变化。实证结果表明，侯月线开通给实验组地区的经济增长带来了正向的影响。

注：***、**和*分别表示0.01、0.05和0.1的显著水平，括号内的数值为t值，标准误差进行了Robust处理

最后，对神黄线数据进行回归分析。结果如表5所示，DID表示神黄线2002年全线开通的综合效应，包括时间效应和地区效应，在不加控制变量和加入控制变量后，该系数都为正，符合经济理论判断。但该模型在不加控制变量前系数在1%水平上显著，加入控制变量后，系数虽然仍然为正，但其显著性水平明显下降。这可能与神黄线属于神华集团专用运煤线路，与区域经济的关联性较弱有关。

注：***、**和*分别表示0.01、0.05和0.1的显著水平，括号内的数值为t值，标准误差进行了Robust处理

以上对3条铁路运煤专线的回归分析都得到了类似结果，验证了我国铁路运煤专线对实验组地区经济增长的促进作用。控制变量的系数都显著为正，说明了资本、劳动和技术对地区经济增长的正向促进作用。

3.2 影响机制

我国铁路运煤专线开通对地区经济增长的影响机制可以从直接影响和间接影响这两个方面来具体分析。

(1)改变煤炭等生产要素配置的空间格局，主要包括资本和煤炭资源。铁路运煤专线的开通，使运输可达性发生变化，运输成本降低，运输能力提高，运输时间缩短，煤炭资源得以在各个地区之间重新配置，从以往的若干地区配置到了更多新的地区，改变了煤炭资源的消费空间格局。每一条铁路运煤专线的开通都打破了原有的地区壁垒，为更多地区的经济发展带来了更多资源和新的契机。煤炭资源的重新配置，直接改变了各区域的空间产业结构，与煤炭相关的产业会更多聚集，如化工、钢铁、冶金、建材等行业，提升了该地区相关产业的市场竞争力，由此也带来社会资本流动的新方向。同时也会使远离铁路运煤专线的地区和没有支柱产业的欠发达地区经济发展相对落后，由此加剧了地区经济之间的差距，造成区域经济发展的不均衡。这是铁路运煤专线开通后带来的直接影响[21]。

(2)提高了地区间的交通运输效率以及交易效率。铁路运煤专线这样的交通设施建设可以提高地区间的交通运输效率，从而提高交易效率，促进分工水平的提高和市场范围的扩大，改变了社会分工、地区分工、产业分工、企业分工，从而促进了地区经济增长。分工的改变也带来了市场集中度的降低，市场竞争会更加充分。根据新兴古典经济学中交通运输与经济增长关系的理论[11]，在经济大发展之前交通运输需要先行发展，然后经济增长又对交通运输提出了新的要求，从而形成良性循环。在我国改革开放初期，经济增长得益于生产技术的引进和模仿，可以理解为后发优势的体现。但经济发展到一定程度，技术引进已经不足以支撑可持续发展，而技术进步速度又是相对较为缓慢的，那么在这个阶段，提高交易效率、分工水平和管理水平，注重全要素生产率，是保障经济持续发展的重要手段。这是铁路运煤专线开通所带来的间接影响。

4 结论与建议

通过建立双重差分模型，研究了大秦线、侯月线、神黄线3条亿吨级铁路运煤专线的开通对地区经济增长的影响，得到以下结论：我国煤炭大多通过铁路运输，亿吨级铁路运煤专线的开通改变了煤炭资源在全国生产地区和消费地区的空间配置格局，改变了各地区的能源禀赋，提高了地区间的交通运输效率，对相关地区的经济增长带来了显著的促进作用，但同时也可能加剧了地区间经济发展不均衡的局面。基于该研究结论，提出以下建议。

(1)相关地区应遵循交通与经济融合发展的客观规律，把握未来的发展趋势，抓住铁路运煤专线开通带来的区位优势，如2019年底开通的亿吨级运煤专线浩吉铁路，成为我国“北煤南运”的重要战略通道，能够解决华中地区能源消费短缺问题。相关地区应深入研究其可能带来的宏观经济影响，抓住机遇提高效能，凭借交通区位优势，及时调整地区产业结构，明晰定位，合理分工，提高地区产业核心竞争力，推动铁路运输通道与经济发展的深度融合。

(2)国家应自上而下根据铁路运煤专线的空间网络，协调产业规划的空间布局，因地制宜合理整合资源，根据各地区资源禀赋变化调整空间产业结构，做好统筹和引导工作，消除地区间壁垒，加强地区间交流与合作，打破区域经济发展的极化效应，实现各地区之间协调均衡发展的目标，打造具有战略带动作用、符合现代产业链供应链协同联动的跨区域经济走廊，切实推动高质量发展。

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