A Study on the Impact of China-Europe Railway Express on Green Total Factor Productivity in Chinese Cities
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摘要: 作为连接中国与欧洲的重要陆上贸易通道，中欧班列的开通运行对我国经济与环境产生了深远影响。基于2008—2019年中国地级市面板数据，采用交叠DID方法探究中欧班列开通对我国城市绿色全要素生产率的影响及其作用机制。结果表明，中欧班列开通显著促进了我国节点城市的绿色全要素生产率，其影响存在通道、地区以及覆盖范围间的异质性，且中欧班列主要通过促进绿色创新、产业集聚以及缓解融资约束等提高节点城市的绿色全要素生产率。由此，需鼓励、支持和引导更多的中国城市成为中欧班列的节点城市，扩展国内节点城市辐射海外市场的范围。同时，节点城市应提升其绿色创新水平，完善相关的基础建设，营造良好的商业环境，吸引更多资本及高端产业，以助力其高质量发展。Abstract: In the context of high-standard opening-up, the opening of the China-Europe Railway Express may have a profound impact on the regional economy and environment. Based on the panel data of prefecture-level cities in China from 2008 to 2019, this paper analyzes the effects and mechanisms between the China-Europe Railway Express and the green total factor productivity of China's cities by using the stacked DID method. The results indicate that the China-Europe Railway Express significantly promotes the green total factor productivity of China's node cities, with heterogeneity among channels, regions, and coverage, and that China-Europe Railway Express improves the green total factor productivity of the node cities mainly by promoting green innovation, industrial agglomeration, and alleviating financing constraints. Therefore, it is necessary to encourage, support and guide more Chinese cities to become the node cities of the China-Europe Railway Express, so as to expand the range of the domestic node cities to radiate overseas markets. At the same time, the node cities should enhance their green innovation, improve the related infrastructure, create a favorable business environment, and attract more capital and high-end industries to help their high-quality development.
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表 1 基准回归结果
变量 GTFP TFP lnwater (1) (2) (3) (4) (5) (6) treat×post 0.319***
(3.60)0.018**
(2.11)0.049***
(4.41)0.025**
(2.40)0.154***
(4.27)0.105***
(2.90)lnpgdp 0.040***
(4.73)0.066***
(6.56)-0.030
(-0.84)gov -0.142***
(-12.06)-0.307***
(-22.07)-0.171***
(-3.47)lnpop 0.111***
(3.34)0.122***
(3.11)0.802***
(5.80)urb -0.002***
(-3.87)-0.003***
(-4.54)-0.005**
(-2.06)env -0.294
(-0.30)-0.970
(-0.83)-11.185***
(-2.70)lnfdi 0.006***
(2.63)0.003
(1.17)0.003
(0.28)截距项 0.282***
(48.83)-0.688***
(-3.23)0.549***
(76.42)-0.644**
(-2.56)8.465***
(360.56)4.364***
(4.92)城市控制 是 是 是 是 是 是 年份控制 是 是 是 是 是 是 样本数 3 360 3 360 3 360 3 360 3 360 3 360 R2 0.298 0.345 0.215 0.344 0.374 0.388 注：括号内数值为t值，*、**、***分别表示10%、5%和1%的显著性水平，下表同。 
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表 2 平行趋势检验
变量 α-2 α-1 α0 α1 α2 GTFP -0.008(-0.52) -0.005(-0.34) 0.028*(1.80) 0.028*(1.84) 0.024*(1.85) 截距项 -1.755***(-3.39) -1.764***(-3.41) -1.682***(-3.76) -1.765***(-3.42) -3.470***(-3.07) 控制变量 是 是 是 是 是 城市控制 是 是 是 是 是 年份控制 是 是 是 是 是 样本数 516 516 516 516 516 R2 0.312 0.311 0.306 0.316 0.339
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表 3 城市绿色全要素生产率提升效应培根分解具体结果
控制组类别 所占权重 估计值 第一组 0.924 0.033 第二组 0.053 0.023 第三组 0.023 0.003 DID加权估计结果 0.031 9
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表 4 替换变量回归结果
变量 ln(GDP/CO2) (1) (2) treat×post 0.065**(2.22) 0.069**(2.35) 截距项 1.316*(1.83) 5.425***(282.62) 控制变量 是 否 城市控制 是 是 年份控制 是 是 样本数 3 360 3 360 R2 0.292 0.269
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表 5 PSM-DID检验
变量 (1) (2) (2) (4) GTFP GTFP GTFP GTFP PSM-DID(1∶1最近邻匹配) PSM-DID (1∶2最近邻匹配) treat×post 0.055**(2.46) 0.045**(1.96) 0.039**(2.30) 0.036**(2.06) 截距项 -2.224***(-2.94) 0.243***(6.87) -2.053***(-3.30) 0.250***(9.09) 控制变量 是 否 是 否 城市控制 是 是 是 是 年份控制 是 是 是 是 样本量 378 378 545 545 R2 0.488 0.413 0.478 0.425
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表 6 时间安慰剂检验回归结果
变量 提前一年 提前两年 提前三年 (1) (2) (3) GTFP GTFP GTFP treat×post 0.014
(0.96)0.010
(0.72)0.003
(0.17)截距项 -0.691*
(-1.71)-0.696*
(-1.71)-0.708*
(-1.73)控制变量 是 是 是 城市控制 是 是 是 年份控制 是 是 是 样本数 3 360 3 360 3 360 R2 0.345 0.344 0.345
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表 7 剔除干扰后的回归结果
变量 GTFP (1) (2) (treat×post)* 0.026***(2.81) (treat×post)** 0.022**(2.50) 截距项 -0.685***(-3.19) -0.680***(-3.19) 控制变量 是 是 城市控制 是 是 年份控制 是 是 样本数 3 288 3 324 R2 0.346 0.346
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表 8 验证工具变量的外生性
变量 lngdp Pollution (1) (2) silk×post -0.042(-0.57) 0.030(1.27) 截距项 8.084***(24.61) -0.101(-0.97) 控制变量 是 是 城市控制 是 是 年份控制 是 是 样本数 3 360 3 360 R2 0.979 0.736
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表 9 内生性检验回归结果
变量 工具变量法 (1) (2) 第一阶段 第二阶段 treat×post GTFP silk×post 0.869***(54.15) treat×post 0.033*(1.66) 截距项 -1.714***(-3.33) -0.530**(-2.00) 控制变量 是 是 城市控制 是 是 年份控制 是 是 样本数 3 360 3 360 R2 0.522 0.648 F-stat 37.39 —
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表 10 出境通道异质性检验结果
变量 东通道 中通道 西通道 (1) (2) (3) (4) (5) (6) treat×post 0.028*
(1.67)0.064***
(3.78)-0.009
(-0.68)-0.002
(-0.11)0.051***
(3.21)0.059***
(3.71)截距项 0.556
(0.81)0.278***
(22.25)-1.166**
(-2.43)0.296***
(32.42)-0.862***
(-2.94)0.269***
(29.99)控制变量 是 否 是 否 是 否 城市控制 是 是 是 是 是 是 年份控制 是 是 是 是 是 是 样本数 588 588 1 404 1 404 1 368 1 368 R2 0.396 0.307 0.351 0.293 0.374 0.345
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表 11 区域异质性检验结果
变量 东部 中部 西部 (1) (2) (3) (4) (5) (6) treat×post 0.001
(0.06)0.019
(1.29)0.025*
(1.94)0.033**
(2.40)0.037*
(1.96)0.042**
(2.24)截距项 -1.476***
(-2.96)0.301***
(29.82)-0.371
(-1.37)0.271***
(32.21)-0.785
(-1.15)0.270***
(23.40)控制变量 是 否 是 否 是 否 城市控制 是 是 是 是 是 是 年份控制 是 是 是 是 是 是 样本数 1 200 1 200 1 212 1 212 948 948 R2 0.320 0.267 0.468 0.401 0.277 0.273
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表 12 中欧班列开行范围异质性检验
变量 GTFP (1) (2) treat×add 0.026*(1.90) 0.025*(1.83) 截距项 -0.132(-1.58) 0.282***(48.76) 控制变量 是 否 城市控制 是 是 年份控制 是 是 样本数 3 360 3 360 R2 0.301 0.296
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表 13 机制检验
变量 绿色创新 产业集聚 融资约束 (1) (2) (3) (4) (5) (6) Inn GTFP lncyjj GTFP lnyzys GTFP treat×post 0.893*
(1.88)0.014*
(1.69)0.069***
(3.80)0.017*
(1.95)0.076***
(4.20)0.016*
(1.83)Inn 0.001*
(1.66)lncyjj 0.020**
(2.37)lnyzys 0.032***
(3.66)截距项 12.72
(1.10)-0.716***
(-4.47)4.070***
(9.09)-0.771***
(-3.58)11.223***
(25.24)-1.043***
(-4.47)控制变量 是 是 是 是 是 是 城市控制 是 是 是 是 是 是 年份控制 是 是 是 是 是 是 样本数 3 360 3 360 3 360 3 360 3 360 3 360 R2 0.293 0.345 0.839 0.347 0.888 0.348
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