邹薇 陈亮恒：高速铁路开通对企业生产率的影响：传导机制与实证检验

摘要

随着高速铁路开通和贸易成本下降，市场竞争效应（通过消费者市场准入体现）有助于企业生产率提高，而规模扩张效应（通过企业市场准入体现）则可能引起企业生产率下降。经手动整理和测算2007-2013年陆续开通高速铁路的110个城市的市场准入，并与同期中国工业企业数据库进行匹配展开实证检验显示：在保持其他条件不变的情况下，消费者市场准入每提高1个百分点，企业生产率上升0.0318个百分点；企业市场准入每提高1个百分点，企业生产率下降0.0552个百分点。根据不同的城市规模、区域异质性、行业异质性的研究表明，高速铁路开通对中小城市企业生产率的影响较对大城市企业生产率的影响更突出，对中部企业的影响最大、对东部企业的影响次之、对西部企业的影响最小，对技术密集型行业的企业影响最大、对资本密集型的企业影响次之、对劳动密集型的企业影响最小。高速铁路开通对企业生产率存在持续性影响，并且对企业的个体效应与对地区整体生产率的影响一致。

改革开放40年来，中国交通基础设施经历了突飞猛进的发展，其中高速铁路的发展尤其瞩目。 截至2018年底，中国的高速铁路已延伸至全国33个省级行政区中的30个（澳门、宁夏和西藏除外），成为全球高速铁路营运里程最长、高速铁路网络密度最高的国家。 高速铁路作为一种以速度、客运见长的交通工具，其发展正形成迅速扩张的网络，对沿线城市及其所在区域的经济发展产生显著影响。 关于交通基础设施的经济效应，一些研究者立足于新增长理论的收益递增框架[1]（P1002）[2]（P3），研究交通基础设施的建设或提速，如何降低运输成本，提高地区经济效率进而促进地区经济发展[3]（P177）[4]（P103）[5]（P60）[6]（P79）； 也有些研究者考察高速铁路对房价、就业模式和沿线地区收入的影响（P1248）[8]（P1）[9]（P489）。 从微观层面上看，高速铁路的发展是否会对企业生产率产生影响？ 如果有影响，其具体的作用机制和传导途径是什么？ 如何量化地测度高速铁路开通对于各类企业和所在地区的生产率水平的效应？ 通过研究这些问题，能够揭示高速铁路网络推动地区经济增长的微观机制。 然而，目前国内外的研究大多从宏观或区域层面探讨交通基础设施的经济增长效应，从微观视角考察交通基础设施对企业决策行为影响的研究较少，而考察高速铁路与企业生产率变迁关系的实证研究就更少。

本文将扩展基于异质性企业的多部门贸易模型[10]（P1741）[11]（P1695），考察由高速铁路网络联系和推动的区域间贸易（intra-national trade），通过构建和测算消费者市场准入（consumer market access,CMA）和企业市场准入（firm market access,FMA）来具体地体现高速铁路开通所带来的市场竞争效应和规模扩张效应，进而分解出高速铁路开通对企业生产率变化的传导机制。 交通基础设施主要是通过溢出效应对经济发展产生作用，其本质是通过降低地区之间的运输成本，从而促进地区之间劳动力、资本、信息等生产要素和产品的流动，以提高区域间的经济运行效率，从而对企业的生产率产生影响。 具体而言，交通基础设施引致贸易成本的下降，借助于两种相互联系、而相反作用的效应，从而对企业生产率产生作用。 其一是市场竞争效应，该效应的产生是由于贸易成本下降时便利了外地企业的进入，使得当地的企业面临更多来自其他地区企业的竞争。 更强竞争意味着只有高生产率的企业才能生存下去，因此将激励当地企业更多进行研发投入以提高生产率，从而提高企业的竞争力。 其二是规模扩张效应，该效应的产生是因为贸易成本的下降，使得本地企业能够将产品更多地卖到其他地区的市场，从而扩大了企业的市场规模。 市场规模的扩大使得即使较低生产率的企业也能存活下来，从而企业就缺乏研发投入的积极性，从而不利于企业生产率的提高。 通过这两种相反方向作用的效应，本文研究高速铁路开通对中国工业企业生产率的影响，具体的逻辑路径和传导过程如图1所示。 在理论研究的基础上，我们整理2007-2013年间陆续开通高速铁路的110个地级以上城市的数据，并与2007-2013年中国工业企业数据库进行匹配，测算出我国高速铁路网络上的城市的运输成本矩阵、消费者市场准入、企业市场准入矩阵，采用不同方法测算了对应的工业企业的全要素生产率（TFP）以刻画企业的生产率水平，进而实证检验高速铁路开通对企业生产率影响的内在机制。 具体的做法是： 首先，手动搜索、整理110个地级市2007-2013年的高速铁路运行信息和城市层面的经济数据； 其次，采用逐年替代法计算地级市之间的最短时间距离，得到7个年度的110×110的高速铁路最短运行时间矩阵，并将之转换成7个年度110×110的运输成本矩阵； 再次，基于市场准入分析的理论结果，分别测算110个地级市7年的消费者市场准入和企业市场准入矩阵； 最后，将测算出的消费者市场准入、企业市场准入指标与该时段的110个城市层面的数据和2007-2013年中国工业企业数据匹配，依照理论模型的结果进行实证检验。

一、文献综述

本文的研究内容主要与三条文献线索相关，分别是交通基础设施的经济效应、市场准入的测算和分析、交通基础设施对企业生产率的影响。

第一，关于交通基础设施经济效应的研究。 Baum-Snow评估高速公路的接入对城市中心区域人口的影响[12]（P775）。 Banerjee等采用的是高速铁路开通之前普通铁路的信息，考察铁路网络对中国区域经济的效应，指出铁路网络对人均GDP有显著的正因果效应[13]（P1）。 Duranton &Turner[14] （P1407）、Faber[ 15 ]（P1046）探究高速公路建设对城市就业、贸易和经济增长的作用。Michaels，Chan-dra&Thompson考察了洲际公路建设对熟练劳动流动和市场需求的影响[ 16 ]（P683）[ 17 ]（P457）。Rob-ertsetal.采用新经济地理学研究思路，考察中国公路系统建设与地区经济增长的关系[ 18 ]（P580）。Donaldson估计了铁路对殖民地时期印度贸易环境改善的程度，包括减少贸易成本、减少区际间的价格差距和增加双边贸易流[ 19 ]（P899）。高速铁路作为一种以速度见长的交通基础设施，其发展对人们的生活方式和经济结构的影响越来越大，对其经济效应的探究正受到越来越多研究者的重视。如Zheng etal考察高速铁路对房价的影响，发现高速铁路的开通有利于市场一体化的提升，从而推动房价的上升[ 7 ]（P1248）。Lin探究高速铁路如何影响就业模式和城市专业化，发现高速铁路的开通增加了城市就业，制造业和服务业部门尤其突出[ 8 ]（P1）。Linetal使用三重差分考察高速铁路技术的引入对本国创新的影响，发现技术转移导致与高速铁路相关专利的显著增长[ 20 ]（P1）。Qin考察中国高速铁路升级的分布效应，研究发现，相比于不受高速铁路影响的县，受高速铁路开通影响县的GDP和人均GDP分别下降4至6个百分点，表明高速铁路加剧了大城市对沿途县城的集聚，导致铁路沿线城市收入降低[ 9 ]（P489）。上述研究从不同的角度、不同的方法探究了交通基础设施对经济发展各方面的效应。

第二，关于交通基础设施引致市场准入变化的分析。 关于交通基础设施经济效应的评估，现有文献多采用双重差分或者空间计量等方法，通过比较分析连接或未连接交通基础设施的组群而得到。 然而，在一个交通运输网络中，每个地区都受到各个地区之间全局性的贸易成本矩阵影响。 也就是说两个地区之间贸易成本的变化不只是直接影响这两个地区，还能对其他地区产生溢出效应，而简单的对比控制组与对照组（交通基础设施连接与否），并不能捕获这种间接的溢出效应，也不能揭示交通基础设施影响的内在机制[21]（P799）。 为解决如上问题，Donaldson&Hornbeck等提出市场准入法探究美国铁路的经济效应，能够得到全局性的因果效应。 该方法可以得到交通基础设施对经济增长总效应的简化式测度，即每个地区的市场准入是其贸易伙伴收入、双边交易成本和目的地市场准入的加总。 因此，该方法能够估计交通基础设施的网络效应，能同时捕获交通基础设施的直接效应和间接效应，并能提供影响的内在机制。 近年来，许多学者使用市场准入方法研究交通基础设施的经济效应问题。 如Baum-Snow et al.使用市场准入方法考察中国高速公路对城市增长的效应，认为国内市场准入的提高导致产出增加，同时发现高速公路在出口导向型政策和区域重要城市的崛起中扮演了重要角色[22]（P1）。 一些学者使用市场准入方法考察印度高速公路项目的发展效应，发现高速公路体系的建设显著促进了印度经济增长，但对不同区域的影响非常不一致[23]（P1）[24]（P1）。 以上文献都是基于市场准入的方法，从宏观或区域视角考察交通基础设施的经济效应，如对总土地价值、GDP或收入水平增长等的影响。 较少有文献将市场准入方法和微观视角结合起来探究交通基础设施的经济效应。

第三，关于交通基础设施对企业生产率的影响的分析。 Fernald使用行业数据探究交通基础设施的作用，发现交通基础设施的改善有助于企业生产率的提升，其中运输行业的影响尤其明显[25]（P619）。 Holl从微观视角考察西班牙高速公路对企业生产率的影响，发现高速公路的开通对企业生产率产生了积极的作用[26]（P131）。 Ghanietal研究了印度高速公路网络对制造业生产率的影响[27]（P317）。 改革开放以来，中国经历了高速公路、高速铁路的快速发展，对人们的社会生活、经济结构产生了重大影响，也吸引越来越多学者的关注。 高翔等考察高速公路对服务业的影响，发现高速公路的开通对服务业企业的生产率有促进作用[28]（P81）。 Yang使用企业层级的数据，采用市场准入的方法考察中国高速公路建设对企业生产率和加总生产率的影响，研究发现市场准入每提高1个百分点，企业生产率就提高0.134个百分点[29]（P1）。 此外，贾俊雪基于理论模型的数值模拟考察基础设施与企业生产率的关系[30]（P4），而张梦婷等探究高速铁路对企业生产率的影响，发现高速铁路由于虹吸效应对企业生产率产生负向的影响[31]（P137）。 张睿等则从市场扩张和竞争的视角探究交通基础设施对企业生产率的影响，认为市场规模的扩大促进企业生产率上升，而竞争效应则降低企业生产率[32]（P88）。

显然，关于高速铁路的开通究竟通过怎样的路径对企业生产率产生影响，相关研究还相对不足，并且仍然存在很大争议。 因此，本文扩展异质性企业的多部门贸易理论模型，结合高速铁路数据、中国工业企业数据和城市层面数据，基于市场准入方法开展量化测度和实证检验，全局性探究高速铁路对企业生产率的影响机制。

二、理论模型

经典的异质性企业的多部门贸易理论表明，贸易成本的下降带来两种相互抵消的效应“：进口竞争”和“出口准入”效应[ 10 ]（P1741）[ 11 ]（P1695）。本文把这个框架扩展到研究国内区域间贸易，结合市场准入的分析思路，推导出捕获“市场竞争”效应的消费者市场准入（CMA）和捕获“规模扩张”效应的企业市场准入（FMA），从理论上刻画两种效应给企业生产率带来的影响，为在实证层面上探究高速铁路开通对企业生产率影响的内在机制和具体路径奠定基础。

三、方法与数据

本部分将介绍实证分析时使用的计量方程设定、估计方法、数据来源及处理，为后续的实证分析提供必要的技术方法和数据支撑。

（一）模型设定

为实证验证市场准入与企业生产率的关系，基于上述理论分析，将回归方程设定如下：

在估计交通基础设施的经济效应时往往面临可能的内生性问题，本文将从以下几个方面着手解决。 第一，本文使用工业企业的微观个体企业数据，一般认为个体企业不太可能影响高速铁路的修建，而高速铁路的开通则可能对企业的生产经营活动产生重要影响，因此从微观视角考察高速铁路的经济效应时，存在反向因果效应的可能性就较少。 第二，是否存在另外一种可能，即某个地区众多大企业集聚而吸引高速铁路的修建呢？ 众所周知，大企业集聚的地方一般都是大城市，对于有可能大企业集聚吸引高速铁路建设的内生性问题，本文采用Chandra，Thompson，Michaels[17]（P457）[16]（P683）等提出来的选取无关紧要区域（theinconsequential place approach）的识别策略，去掉各省会城市、直辖市等节点城市，以减少此种内生性问题的担忧。 该策略已广泛应用于中国和印度的交通基础设施经济效应的研究中[13]（P1）[23]（P1）[27]（P317）。 第三，由消费者市场准入、企业市场准入的构造可知，当存在空间相关的生产率冲击时，市场准入与企业生产率之间的关系可能是由空间冲击所致，而非高速铁路的变化带来。 为此，在计算消费者市场准入、企业市场准入时，将生产率和相关变量固定在2007年的状态，从而解决可能的空间冲击带来的伪结果。 第四，在理论模型中，生产率与市场准入在均衡的情况下是联合决定的。 由此在企业生产率与市场准入的回归分析中，可能产生内生性问题。 对于此问题，在计算市场准入时，分别去除地区o自己的贡献，即去掉 等项。 最后，使用面板数据的方法进行实证分析，以控制不随时间变化的个体效应，进一步减少遗漏变量带来的问题，同时还控制了城市、行业的固定效应。

（二）数据

本文选择2007-2013年间开通高速铁路和普通铁路的110个地级市。 地级市的数据源于各省统计年鉴，模型的被解释变量是各地级市的实际GDP（名义GDP除以GDP平减指数），表示各地级市的实际收入水平。 本文主要的数据变量包括以下几类：

1.企业生产率的测算。 企业层面的数据全部来自中国工业企业数据库，样本期为2007至2013年。 由于该数据库在不同年份存在诸如匹配混乱、指标缺失、变量定义模糊等问题[33]（P142），本文对该数据库的数据做了如下的处理： （1）对于部分企业代码发生混乱的问题，参考Brandtetal.和杨汝岱的做法，采用企业法人代码、企业名称、地区码、电话、行业代码、开业年、乡镇及主要产品名称等指标构建新的面板数据，并生成新的企业识别码； （2）对于过小的企业，参照Brandtetal.的做法，将企业职工人数小于8的样本删除； （3）对于样本缺失问题，参考Caietal.的做法，删除工业总产值、总资产、销售额等变量缺失的样本[34]（P339）[35]（P61）[34]（P339）[36]（P764）。 经过一系列数据处理后，得到的工业企业样本量为1405432，并与110个地级市的城市层面数据匹配，最终实证研究的样本为893698个观测值。 此外，计算以1999年为基年的固定资产投资价格指数和工业品出厂价格指数，从而在计算企业全要素生产率时对各名义变量进行平减。 对于企业全要素生产率的计算，常见的方法有OLS、FE、OP、LP、GMM等。 一般认为，OLS和FE方法计算的企业生产率有缺陷，不能解决同时性偏差和样本选择偏差。 OP方法和LP方法能克服上述问题，并广为研究者接受，因此本文采用OP和LP方法计算得出的全要素生产率。

2．贸易成本。 本文采用Robertsetal.提出的计算方法[18]（P580），用地区之间最短运行时间衡量贸易成本，该方法认为交通基础设施的建设存在规模效应。 因此，地区o到地区d之间运输成本的计算公式为：

其中τod表示城市o到城市d的双边运输成本，tod表示最短运行时间，并有too=0，τoo=1。 由（16）式可知，如果要测度双边运输成本，需要先测算两地之间的最短运行时间，因此，地区之间的运行时间成为分析的关键。 本文首先测度2006年仅有普通铁路时各地的最短运行时间，得到一个110×110的时间矩阵。 其次，根据2007-2013年间开通高速铁路的地级市，采用逐步替代的方法用高速铁路运行的时间代替普通火车运行的时间，从而得到相应年份地区之间的最短运行时间矩阵。 最后，根据（16）式，将地级市之间历年最短运行时间矩阵转换为相应的双边运输成本矩阵，即得到8个110×110的运输成本矩阵。 其中，地区之间的最短运行时间取自《中国铁路客户服务中心》铁路运行时刻表，手动搜索和整理形成。

3.市场准入的测度。 对于消费者市场准入、企业市场准入的测度，需要知道地区之间的双边贸易成本、贸易弹性系数σ、企业的生产率、目的地的支出等变量。 对于贸易弹性系数σ，本文采用Broda & Weinstein估计的系数4作为行业之间的弹性值[37]（P541）。 此外，根据前述分析，消费者市场准入、企业市场准入均采取两种测度方法，一种是随生产率变化的测度（表1中的lncma、lnfma），另一种是为避免生产率的空间冲击而将企业生产率、支出水平等固定到基准年份2007年水平，得到不随生产率变化的指标（表1中的lncma2、lnfma2）。 各主要变量的描述性统计如表1所示。

四、实证分析

基于理论模型分析，结合高铁数据、工业企业数据和城市层面的数据，本部分将探究高速铁路对企业生产率的影响程度及其作用机制。

（一）市场准入与企业生产率

作为基准分析，首先考察高速铁路引致消费者市场准入、企业市场准入变化对企业生产率的影响，其具体估计结果如表2所示。其中，前两列表示使用随生产率变化的消费者市场准入和企业市场准入的情形，而后两列为固定生产率的消费者市场准入和企业市场准入。具体而言，第一列因变量是OP法计算的企业生产率，在保持企业市场准入（FMA）不变的情况下，消费者市场准入（CMA）与企业生产率之间存在正向关系，即消费者市场准入每增加1个百分点，企业生产率水平增加0.0121个百分点；相比之下，保持消费者市场准入（CMA）不变时，企业市场准入（FMA）与企业生产率之间是负相关的，即企业市场准入每提高1个百分点，当地的平均生产率水平下降0.0272个百分点。为保证估计结果的稳健性，第二列的因变量使用LP法计算的企业生产率，估计模型与估计方法与第一列保持一致。与第一列相比，估计系数的统计显著性没有明显变化，而估计系数值也只是略微变化，表示企业生产率与消费者市场准入、企业市场准入的关系不因企业生产率的计算方法而有变化。

第三、四列考察不随生产率变化的市场准入对企业生产率的影响，发现估计系数的统计显著性无明显变化，系数值大小稍有变化。其中，第三列与第一列均使用OP法计算的企业生产率作为因变量，消费者市场准入的估计系数值从0.0121上升到0.0318；而企业市场准入的估计系数的绝对值由0.0272上升为0.0552，表明使用不随生产率变化的市场准入对企业生产率的影响明显更大，也更能捕捉到高速铁路引致的市场准入对企业生产率的效应。第四列与第三列相比，采用不同的因变量进行考察，发现主要解释变量估计系数的统计显著性及系数值并无明显变化。

在评估交通基础设施的经济效应时，往往遇到是否存在反向因果关系的问题，即某个地区拥有较高生产率的企业带来高速铁路的开通。首先，高速铁路是由国家主导、需要投入巨资修建，其连接对象主要是省会城市和特大城市，不太可能是由高企业生产率带来。但是否由于大量较高生产率企业集聚带来高速铁路的开通呢？一般具有较多大型且生产率较高企业集聚的地方基本上是省会或者特大城市，为解决此种担忧，本文采用Chandra&Thompson[ 17 ]（457）、Michaels[ 16 ]（683）等提出来的选取无关紧要区域（theinconsequentialplaceapproach）的识别策略，去掉各省会城市、直辖市等节点城市。此种策略为何有效呢？一是根据国家发展改革委员会、交通运输部、中国铁路总公司2016年联合颁布的《中长期铁路网规划》要求，高速铁路主要连接省会或直辖市等大城市，在去掉这些大城市后，高速铁路剩下的小城市没有明显的倾向，减少内生性问题；二是小城市中大企业集聚的情况较少，也减少了反向因果问题存在的可能。利用这一策略，得到表3的回归结果，可以发现，主要解释变量的统计显著性并无明显差异，但表3中各列的估计系数值均比表2相应列的估计系数值更大。考察不随生产率变化的市场准入变化的效应，表3中第三列的估计结果显示，消费者市场准入的估计系数从表1的0.0318上升为表3的0.0422，而企业市场准入的估计系数（绝对值）由表1的0.0552上升到0.0738，对比表3与表1中第四列，情形类似。这表明高速铁路开通的市场竞争效应和规模扩张效应对中小城市企业生产率的影响更大。可能的原因是大城市的大企业本来就相对缺少竞争对手，而小城市的小企业之间彼此势均力敌，高速铁路的引入加剧了企业之间的竞争；同时，当这些中小企业面临的市场规模扩大时，企业发现生存变得更容易，可能缺少进行创新提高生产率的动力。

五、稳健性检验

基准分析表明，在保持其他条件不变的情况下，消费者市场准入的提高将促进企业生产率提升，而企业市场准入的提高则降低企业生产率。为保证实证结果的稳健，下文将从区域异质性、行业异质性的角度进一步探究其影响渠道及强度。

（一）高速铁路影响企业生产率的区域异质性分析

高速铁路作为一种以速度见长、具有中长距离比较优势的运输工具，其开通往往会影响区域之间的经济活动，但由于不同区域的经济发展水平、其他交通基础设施的发展状况等有较大差异，因此有必要探究高速铁路在不同区域对企业生产率的影响是否存在异质性，其具体效应如表4所示。表中的结果是基于不随生产率变化的市场准入得到的，可以发现，高速铁路对中部区域的企业生产率影响最大，东部区域的影响次之，而西部区域的最小。

之所以呈现表4的估计结果，这可能是由于在本文分析的时段，中部的各种交通基础设施正在发展，对当前正快速发展的高速铁路依赖较大，且两种效应对企业生产率的作用都比较强；而东部区域拥有比较发达、完善的各种交通基础设施，各种交通工具之间的替代性强，高速铁路对企业生产率的影响在强度上不如中部。西部区域各种交通基础设施都比较缺乏，尤其是高速铁路的发展在西部相对滞后，因此高速铁路对于企业生产率的作用较弱，且显著性不如中部和东部地区，尤其是企业市场准入对西部地区企业的影响不显著。

（二）高速铁路影响企业生产率的行业异质性分析

高速铁路的开通缩短了地区之间的运输时间，降低了地区之间的运输成本，促进资本、人员、物流等各种要素的快速流动。但作为一种以客运为主的交通工具，其开通是否对不同行业的影响存在异质性，需要进一步研究。通过考察高速铁路对劳动密集型、资本密集型与技术密集型[ 38 ]（P77）等几大行业的影响（具体结果如表5所示）可知[ 38 ]（P77），受高速铁路影响最大的是技术密集型行业，资本密集型次之，而劳动密集型的影响最小。

造成此结果的原因如下：一是高速铁路作为一种高科技制造产品，其发展过程必将带动相关产业链的发展，因此对技术密集型行业有直接的影响。二是高速铁路作为一种以速度见长的交通工具，其开通将会大幅度地压缩地区之间的时空距离，促进信息、技术人员、资本等要素的快速流动，这种改变对技术密集型和资本密集型行业的影响较大。三是由于高速铁路票价比普通铁路要高，劳动密集型行业的就业人员收入水平较低，对乘坐高速铁路的需求较小，因此该类行业生产率受高速铁路的影响也较小。

（三）高速铁路对不同生产率水平的企业影响的异质性分析

为进一步考察高速铁路对不同生产率水平的企业发挥效应的程度，根据三分位数方法，将所有企业按其生产率水平由小到大分为三类，分别考察消费者市场准入、企业市场准入对各类企业的影响（其具体的实证结果如表6所示），可发现高速铁路对属于第一分位数的企业影响最大，对第三分位数的企业影响最小。之所以呈现此结果，可能在于较低生产率的企业在面临激烈竞争时，为了能够存活下来有更强的动力去积极创新，提高自己的生产率水平；同时，当其面临更大的市场规模时，发现可以存活下去而减少创新的激励。而位于第三分位数的企业由于自身具有较高的生产率水平，不管面对高速铁路引致的激烈竞争亦或市场规模扩大对其影响都较小。

六、进一步讨论

与考察企业生产率水平的变化不同，以下我们将考察高速铁路引致的消费者市场准入、企业市场准入对企业产出、地区经济效率的影响及其持续性效应，以丰富对高速铁路经济效应的探究。

（一）高速铁路对企业产出的影响

高速铁路的开通带来了消费者市场准入与企业市场准入两种相反的效应，一方面，消费者市场准入效应的提高表示企业面临的市场竞争加剧，将导致存活企业的产出下降；另一方面，企业市场准入的提高代表企业拥有更大的市场规模，此时存活企业的产出将增加。通过考察这两种效应对企业产出的影响（具体如表7所示，lrev、loutput分别表示企业的收益和销售产出，以表示企业的产出）可知，在控制企业生产率的情况下，企业收益、销售产出均与消费者市场准入存在反向关系，而与企业市场准入之间的关系是正向的。

这也与现实比较符合，因为企业面临的竞争对手越多，竞争必然导致企业产出下降；而当企业面临的市场规模增加时，企业更多的产出也能销售出去，故其产出将上升。

（二）高速铁路对地区整体生产率的影响

与考察高速铁路对个体企业生产率的效应不同，本部分将探究高速铁路对地区整体生产率的效应，进一步分析高速铁路引致的消费者市场准入、企业市场准入对地区整体生产率的效应。为此，首先构造表示地区整体生产率的指标，一是通过计算地区企业的算术平均值而得到；另外一个是采用企业就业人员占所在地区所属行业就业总量的比例作为权重，计算各地区的生产率的加权平均值。实证结果如表8所示，其中Ipy为地区生产率的算术均值，tfp_ipy为地区生产率的加权平均值。

从表8可知，不管因变量是地区生产率的算术均值，还是地区生产率的加权平均值，消费者市场准入与地区生产率之间存在正向关系，而与企业生产率之间存在反向关系，且固定生产率水平的市场准入变量的估计系数更大。具体而言，表8中第三列的估计系数表示，在控制其他条件不变的情况下，消费者市场准入每提高1个百分点，地区生产率的算术均值提高0.0355个百分点；而企业市场准入每上升1个百分点，地区生产率的算术均值下降0.0484个百分点。同时，我们发现其他列的回归结果得到相似的结论。因此，高速铁路引致消费者市场准入、企业市场准入的变化对地区整个生产率水平与考察企业生产率的情况一致。

（三）考察高速铁路对企业生产率的持续性影响

高速铁路的开通除了能够对当期企业的生产活动产生影响，还可能对后期企业的生产活动产生持续性作用，或者说对企业的影响存在滞后效应。基准分析考察了高速铁路引致的消费者市场准入、企业市场准入对当期企业生产率的影响，本部分将因变量滞后一期作为新的因变量，探究高速铁路对企业生产率的持续性效应。同时，此种处理还能进一步减少内生性问题的可能性，具体的实证结果如表9所示。

从表9中可知，高速铁路开通对企业生产力的持续性影响明显存在，且体现“规模扩张”效应的企业市场准入的估计系数远大于体现市场竞争效应的消费者市场准入的系数，表明在持续性影响中，企业市场准入所导致的企业生产率下降的效应，明显占优于消费者市场准入所导致的企业生产率增加的效应。这与该时段中国多数企业主要采用数量型、扩大市场规模的方式推动经济增长的事实一致，尤其是2008年为摆脱金融危机影响推行的“四万亿”经济刺激计划更加剧了这种情况º。结合基准分析的结论，表明高速铁路的开通对企业生产率的当期和后期均产生了影响。