發(fā)布時間：2024-12-10 22:10

　　在我國高鐵快速發(fā)展和《交通強國建設(shè)綱要》的支撐與2020年“新基建”對高速鐵路的重點投資的大背景下,我國毫無疑問迅速開啟高鐵時代,驅(qū)優(yōu)性強和流動性強的勞動力、資本與技術(shù)三大要素,其集散分化也無疑受到影響,那么高速鐵路的開通是如何影響他們的呢?為了進(jìn)行科學(xué)的實證分析,評估高鐵開通作為一項政策帶來的城市吸引力的影響效果,選擇了我國285個地級市數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)分析檢驗,主要內(nèi)容是:構(gòu)建了分析城市吸引力的綜合指標(biāo);立足于經(jīng)濟要素的角度,探討城市吸引力的實質(zhì)就是探究城市對勞動力、資本和技術(shù)的吸引程度,構(gòu)建了高鐵開通對城市吸引力影響模型。本文運用熵值法得到城市吸引力的綜合指標(biāo),并且利用簡單OLS回歸、多時點的雙重差分模型(即DID模型)、動態(tài)效應(yīng)分析、傾向得分匹配方法-雙重差分傾向得分匹配(即PSM-DID模型)的方法,并進(jìn)行城市異質(zhì)性分析研究表明高鐵開通顯著的提升了高鐵城市的勞動力、資本和技術(shù)要素的吸引水平,分地區(qū)考察,高鐵對東部地區(qū)沿線城市吸引力影響效應(yīng)要顯著大于中西部地區(qū),而對不同等級城市來說,高鐵開通對3-5線城市吸引力效應(yīng)更為顯著。各個等級城市充分利用高鐵政策機遇提高自身實力,避免“虹吸效應(yīng)...

【文章頁數(shù)】：54 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖3.1按地區(qū)劃分的勞動力要素變動趨勢圖

23圖3.1體現(xiàn)的是2008-2017年按地理位置差異的勞動力要素的集聚情況。按從圖上可以看見，東中西部高鐵與非高鐵城市的勞動力要素集聚的差距顯著，中西部地區(qū)的勞動力集聚差異較小，其勞動力吸引程度差異較穩(wěn)定，且城市間人口流動性校由于勞動力要素具有“驅(qū)優(yōu)性”，利于人才實現(xiàn)其價值，因....

圖3.2按地區(qū)劃分的資本要素變動趨勢圖

23圖3.1體現(xiàn)的是2008-2017年按地理位置差異的勞動力要素的集聚情況。按從圖上可以看見，東中西部高鐵與非高鐵城市的勞動力要素集聚的差距顯著，中西部地區(qū)的勞動力集聚差異較小，其勞動力吸引程度差異較穩(wěn)定，且城市間人口流動性校由于勞動力要素具有“驅(qū)優(yōu)性”，利于人才實現(xiàn)其價值，因....

圖3.3按地區(qū)劃分的技術(shù)要素變動趨勢

24東部地區(qū)城市勞動力、資本要素集聚都比中西部地區(qū)城市要好，因此技術(shù)積累本身優(yōu)于落后的中西部城市，受量變產(chǎn)生質(zhì)變影響，中西部城市技術(shù)集聚難以超越東部城市；另東部地區(qū)城市的新增人力、資本要素，在面面碰撞交流，又推動了新知識、新技術(shù)和新產(chǎn)品的產(chǎn)生。圖3.3按地區(qū)劃分的技術(shù)要素變動趨勢

圖4.1平行趨勢檢驗從表4.4的主回歸結(jié)果中可以看出，交叉項g的系數(shù)（高鐵影響系數(shù)），未

30這樣運用DID模型得到的估計量才是準(zhǔn)確的。進(jìn)行DID模型的平行趨勢檢驗的方法有兩個：其一，對比不同組別因變量均值的時間趨勢；其二，回歸中加入各時點虛擬變量與政策變量的交互項（如本例中年份虛擬變量乘以實驗組虛擬變量），若政策或稱為處理發(fā)生前的交互項系數(shù)不顯著，則表明的確有著平行....

本文編號：4015735