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从估计结果（方程5)中可以看出，铁路提速对沿途站点城市人口规模的影响仍然是显著为正的，并且其影响程度更大。估计方程中引入的提速虚拟变量和最短铁路距离的乘积项的回归系数显著为负，与预期相同。铁路提速改善了城市间的交通状况，节约了旅行时间，提高了旅行舒适度，铁路提速所引起的城市间空间距离的缩短促进了中心城市周边城市的人口增长，因此铁路提速有助于缓解三大中心城市的人口压力。第三产业对城市人口规模的影响显著为正，与预期一致，说明服务业由于能够吸纳大量的劳动力就业，因此服务业发达的城市可以提供较多的就业岗位，吸引更多的劳动力流入；此外，发达的服务业能够提供更全面、更周到的服务,改善生活质量,使得该城市更加具有吸引力。其他解释变量的系数符号没有发生实质变化，但是显著性水平和系数值有所差异。另外从表中还以可看出，组内R2为0.747,高于OLS下的拟合优度，笔者认为，这在_定程度上说明使用固定效应进行估计是更为合适的。 表3不同提速时间段的回归结果 解释变量 方程5 2000 -2006 年 方程6 2000 -2001 年 方程7 2002 - 2006 年 dt 0. 07广* 0.058 … 0. 102 + H (10.31) (7. 42) ( 12. 13) du x dt 0.352 … 0. 113 0.450 … (5. 83) (1.41) (6. 97) ln dis x du x dt - 0.047*H -0. 014 - 0.060 … (-4.93) C - 1. 13) (-5.91) ln gdppcr -1.372^ -2. 138 … -0. 664 -2. 42) (-3. 17) C - 1. 16) ln gdpsq 0. 124^^ 0.210 … 0. 046 (2. 03) (2. 90) (0. 74) ln gdp3 -0.004* - 0.007 + 〃 -0. 000 (-1. 65) -2. 63) (-0. 32) 0. 000 -0. 000 0 ． 000 sec ( 0. 87) (-0. 35) (1.47) third 0. 001 … 0.001 … 0.001 … (3. 05) (3. 52) (3. 31) ln road -0. 017 -0.031 + M - 0.037 … (-2. 38) (-3. 02) (-4.57) -0. 000 -0. 000 - 0.000" g〇v (-0.94) (-1. 04) (-2.43) ln kilo 0. 367*H 0.347 … 0.369 … (67. 23) (42.51) (62. 64) 常数项 6. 515 … (3.71) 9.005 … (4. 32) 4.451〃 ( 2．51) R2 0.747 0.674 0. 785 样本数 2421 1381 2032 注：（1)括号中的数值是t统计量的值；（2)*分别表 示10%的显著性水平。 (二）对模型的进_步分析 1.划分不同提速时间段的分析人口的流动需要_定的时间，因此接下来进_步考察提速期间内不同提速时段对城市人口规模的影响,将整个提速期间分成2000-2001年和2002-2006年两个时段，表3中的方程6和方程7分别给出了相应的回归结果。2000-2001年的回归结果中，duxdt的系数虽然为正，但是并不显著，而2002-2006年的回归结果中该系数显著为正，这说明铁路提速在短期内促进沿途站点城市人口增加的作用并不明显，这种促进作用只有经过一定的时间才可以表现出来，这也符合_般的直觉。根据古典迁移理论，人口迁移是个人希望通过迁移获得收益极大化的自主行为，也就是说只有迁移净收益（即24迁移者预期收入减去所有因迁移而支出的成本）为正，迁移行为才会发生（赵敏^)。铁路提速之后的较短时间内，某些迁移者可能无法确定该迁移净收益是否为正,处在观望状态，此外还有_些人可能是后续随迁人口，他们往往是在迁移者已经取得了一定的经济收益之后才进行迁移，因此短期内铁路提速的影响并不显著。此外，比较方程5和方程7,2002-2006年间铁路提速对沿途站点城市人口规模的影响比整个提速期间的影响更大，这也说明铁路提速的作用主要表现为长期影响。 类似地，刻画铁路提速后与三大中心城市的最短铁路距离对城市人口规模影响的估计系数在短期内虽然为负,但是并不显著，长期影响则显著为负。其他解释变量在短期和长期对城市人口规模的回归结果也存在_定的差异,说明其影响机制是不同的。 2.划分不同区域的分析 我国地域辽阔，由于地理位置、历史等原因，不同的地区的人口分布、经济发展水平等存在较大的差异，并且提速的七条铁路干线经过的城市大多位于东中部地区，因此本文将我国分为东、中、西部地区，进_步分析铁路提速对不同区域城市人口规模的影响是否存在差异,具体的分析结果见表4。 |
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