高铁是重要的交通方式，高铁增加运输实力，扩大劳动力和服务市场，并受到影响空间组织，产业构成和结构要素投入和区域比较优势。研究显示，建设高铁导致两种力量：聚集和扩散。集聚有导致城市的增长，形成大都市区域人口和工业的集中，以及空间的变化功效模式;扩散导致了空间分化。因此，我们认为可能存在区域性和社会经济性聚集和扩散引起的影响差异在高铁沿线。

截至2015年底，中国高铁的总里程达到了19，000公里，范围扩展到28个省。最著名的是北京上海高速铁路。BSHSR的建设大大缩短了京沪铁路的交通时间，影响了铁路沿线地区的发展及中国经济的空间布局，本文以BSHSR为例进行分析。

一、研究现状

高铁引起的交通改造改變了位置可达性，学者们一直关注高铁可能对区域可达性产生的不平衡影响由于城市与社会经济因素的差异，有站（CWS）和没有站的城市（CW-OS）也有差异在不同规模的城市之间。通过研究BSHSR，我们发现HSR改善了铁路沿线城市的可达性-特别是CWS。

实证研究日本新干线和欧洲高铁网络已经表明了这一点高铁对区域经济具有明显的集聚效应。CWS中人口和就业的增长在日本新干线HSR周边地区比以前CW-OS增幅更大。现有文献重点关注CWS，缺乏对CW-OS的深入分析基于不同运输条件。本文选择了19个细分行业来研究BSHSR的18个CWS和42 个CW-OS。探讨他们应对BEHSR在细分行业中提供机会的不同能力情况。

二、实证分析

（一）样本

我们选择了沿BSHSR的60个城市（包括18个CWS和42个CWOS和19个国家经济细分产业）作为我们的研究对象（见图1，表1）。我们分析了每个行业的面板数据从2008年到2015年。

（二）变量选择

1.被解释变量（因变量）

位置份额（LQ）衡量聚集程度从行业角度来看，作为每个行业地方与国家份额的比例。因此，LQ衡量区域要素的空间分布并且反映行业内的专业化程度。它可以计算如下：

LQij代表该国j地区的i行业的LQ;qij代表与j地区i行业相关的指标（如就业，产值和投资）;qj代表与j地区的所有行业相关指标;qi代表i产业在该国所有相关指标;qc代表所有该国所有产业的相关指标。考虑到数据的可用性，我们选择了计算就业指数。当LQij的值更高时，该地区的产业集聚程度较高。

2.解释变量（自变量）

高铁对产业的集聚效应主要是通过不同地区的经济潜力实现的。基于传统模型，利用城市人口，城市收入和空间距离，市场潜力变量（MP）构建并衡量了由高铁带来的市场潜力空间分布的改变（Zheng and Matthew， 2013）。以此作为说明变量，具有以下公式：

这里MPi，t代表城市i在t年的市场潜力;POPj，t代表t年城市j的人口;GDPPCj，t是城市j在年t的实际人均GDP;GDPj，t是t年城市j的GDP总量; Tij，t是城市i和城市j在t年的时间视角;而α是空间衰减指数，值为0.02。

3.控制变量

本文选择公路里程（HIGHWAY）作为控制变量之一。影响产业集聚的因素很多，如交通（如讨论），区域发展的差异，产业基础，人力资本和开放程度。所以，在除了公路里程（HIGHWAY），选择了人口规模（POP），产业基础（BASE），学生人数（HR）和政府政策（POLICY）作为控制变量。人口规模是用来衡量城市的水平，附加到区域产业的份额对地区的GDP是衡量城市产业的基础。

（三）数据来源

LQ的计算涉及所有就业人数每个城市和整个国家的产业。就业数据和四个控制变量-HIGHWAY，BASE，HR和POLICY，MP的计算涉及POP，每个城市的GDPPC和GDP，其数据来自统计数据每个城市的年鉴。变量的描述性统计数据如表2所示：

（四）模型适用于BSHSR

考虑上述变量，采用回归模型如下：

这里Y表示解释变量的LQ，POP表示在该地区的人口，MP代表了每个城市市场潜力，HIGHWAY代表高速公路里程，BASE代表该地区的产业基础，HR代表了城市人力资本的情况，POLICY代表开放程度，为常数。

三、BSHSR对产业集聚的影响

根据Eq（1）计算19个细分行业的LQ在2008年至2015年的60个样本城市。在Eq（2）基础上，计算了从2008年到2015年的60个样本城市的MP。到Eq（3）把每个行业的LQ（LQ1-LQ19）作为被解释变量和MP作为解释变量进行了回归分析CWS数据和CW-OS数据结果如表2所示。整体数据的回归结果显示，在19个细分产业，9个行业集聚效应发生显著变化，有明显的改善6个行业的集聚（以正系数表示）：

四、结论

近年来，大规模建设和快速发展中国的高铁已经促进了经济和社会因素的流动和资源的重新分配。根据以前的研究，我们研究BSHSR对不同城市和行业的影响，得出以下结论：

首先，在CWS或CW-OS中，BSHSR导致研究区域的MP有所提升，在CWS和CW-OS之间的经济联系差异变得更大。同时，BSHSR开通后CWS和CW-OS的不同行业的LQ也有发生巨大变化，表明不同城市的不同行业经历了不同的集聚和扩散效应。

在第三产业，9个产业聚集在CWS都属于知识密集型服务业，资本密集型服务业或技术密集型服务业。这与时间距离的减少直接相关，在高铁周边地区先进生产要素向CWS迁移，例如人才，资金和技术等生产要素。此外，9个行业都表现出从CW-OS迁移到CWS的趋势。（作者单位：兰州交通大学）