地区经济专业化是指各地区充分发挥其自然资源、劳动资源或社会经济基础的优势，形成了一批各具特点的专业化生产部门，进而提高整个地区的劳动生产率和促进当地经济的快速发展。早在18世纪，亚当斯密就通过劳动分工理论阐述了专业化对经济增长的作用。之后的比较优势理论和要素禀赋理论，则认为实行地区经济专业化，生产、出口有技术优势或者要素资源密集的产品有利于地区经济增长。新经济地理理论则认为地区经济专业化有利于实现规模经济，促进经济增长。

新经济地理理论与新贸易理论皆认为，距离与运输费用对经济专业化模式形成具有至关重要的作用。早期的文献研究了铁路、公路、以及机场等传统交通基础设施对经济专业化的影响。

这部分文献根据研究结论可以大致分为三类：第一类文献发现交通基础设施的修建导致地区的工业产出增加、工业就业人数的增长或农业从业人数下降，促进地区工业化；第二类文献将交通基础设施通过的地区进行分类，研究对大城市和小城市经济专业化模式的异质性，发现交通基础设施会促进大城市经济进一步工业化，而小城市更专注于农业生产；第三类文献将行业进行分类，发现交通基础设施主要促进其中某一类行业的就业人数与产出增长，改变了区域经济的专业化模式。

作为一种新型的交通基础设施，高速铁路将如何影响地区经济专业化模式呢？目前还很少有文献对此进行研究。将考察交通基础设施对城市各行业就业的影响，进而分析对地区经济专业化模式的影响。自年以来，迅猛发展的中国高速铁路为我们检验高铁对城市各就业及地区经济专业化的影响提供了良好的实证环境。截止到年末，中国高速铁路网络已经连接了超过一半的地级城市。高铁分年逐步开通的过程使得高铁这一政策本身具有准自然实验性质，这恰好为使用自然实验的方法来识别高铁的政策效应提供了理论依据。

我们利用地理信息系统构造的一个高速铁路数据库，通过双重差分分析，发现高速铁路促进了城市就业增长，无论是单位就业还是私营个体就业。就产业结构而言，高速铁路显著提高了第二产业和第三产业的就业水平，而降低了第一产业的就业水平。这种结果在我们只保留对高铁线路规划不起决定作用的城市样本时，结论依然成立。

高铁分年逐步开通的过程使得高铁这一政策本身具有准自然实验性质，这恰好为使用自然实验的方法来识别高铁的政策效应提供了理论依据。从理论上来说，高铁经过的地级市，受高铁的影响更大，可以将其视为实验组；相应地，没有高铁经过的市，则可以被视为控制组。因此，基于自然实验的研究思路，我们可以通过比较实验组与控制组样本高铁开通前后市内各行业就业人数的变化，来识别高铁对不同行业的影响。

截止到年底有高速铁路开通的城市；控制组样本则包括，到年底都没有高铁开通的城市。其中，直接比较，可发现单位就业、私营就业、第一产业就业、第二产业就业、第三产业就业这五个就业量在各组中均存在一定差异，并且除了第一产业就业外，其他就业人口实验组的均值皆大于控制组样本。

因此，说明高速铁路的修建是有选择性的，首先针对经济发展更好、工业和服务业更发达的大城市。所以在回归时，控制变量中我们加入了高铁开通前两年的人口增长率与GDP增长率的均值，用以控制高速铁路的选址的内生性问题。同时，实验组在宽带数量，公交车数量，病床总数，绿地建设面积，以及城市公路总面积等指标上，也均大于控制组。因此，为了控制当地政府同期的其它投资对区域经济的影响，我们对这些变量进行了控制。

截止到年底都没有高铁开通的城市。需要指出的是，这里实验组与控制组是随时间不变的，但是事实中，实验组与控制组的城市样本是变化的，随着时间的推移，之前没有高铁的城市，因为后来有高铁开通会变为实验组。

在-年间，实验组与控制组中城市单位就业人口的变化。可见，实验组的单位就业人口一直大于控制组的单位就业人口，同时实验组与控制组单位就业人口的差距也逐年扩大，年实验组与控制组的平均单位就业人口差距为14.93万人，年实验组与控制组的平均单位就业人口差距达到27.7万人。

在-年间，实验组与控制组中城市私营就业人口的变化。可见，实验组的私营就业人口一直大于控制组的私营就业人口，同时实验组与控制组私营就业人口的差距也逐年扩大，年实验组与控制组的平均私营就业人口差距为5.73万人，年实验组与控制组的平均私营就业人口差距达到32.84万人。

在-年间，实验组与控制组中城市第一产业就业人口的变化。可见，实验组的第一产业就业人口一直大于控制组的第一产业就业人口。但是从这里，并没有发现实验组与控制组私营就业人口的差距有很明显的趋势。

在-年间，实验组与控制组中城市第二产业就业人口的变化。可见，实验组的第二产业就业人口一直大于控制组的第二产业就业人口，同时实验组与控制组第二产业就业人口的差距也逐年扩大，年实验组与控制组的平均第二产业就业人口差距为9.89万人，年实验组与控制组的平均第二产业就业人口差距达到16.84万人。

在-年间，实验组与控制组中城市第三产业就业人口的变化。可见，实验组的第三产业就业人口一直大于控制组的第三产业就业人口，同时实验组与控制组第三产业就业人口的差距也逐年扩大，年实验组与控制组的平均第三产业就业人口差距为7.81万人，年实验组与控制组的平均第三产业就业人口差距达到11.42万人。

使用双重差分模型，来识别高铁开通对城市就业的影响。从技术上来讲，双重差分法可以同时剔除两类地级市内就业的初始值差异与其各年共同的时间趋势(例如宏观的经济冲击或其它的社会因素)对估计的影响。由于我们的数据为多年期面板数据，因此在使用双重差分模型的时，所有的估计我们控制了城市固定效应，用以控制各市不随时间变化的特征，包括该市的地形地势及气候等因素，同时，控制了年度固定效应，用来控制每年全国性的宏观经济形势和经济政策等因素。

证明了高速铁路会促进经济向有高铁的城市(尤其是省会等大城市)聚集，而新经济地理学派认为经济聚集更多发生于工业与服务业部门。交乘项的系数显著为负，说明相对于没有高铁经过的城市，有高铁经过的城市在高铁开通运营后，第一产业的就业量显著降低了。高铁开通对城市第二产业的影响，结果表明高铁开通运营后，导致当地第二产业的就业显著增加了。高铁开通同样促进了城市第三产业就业人数的增长。高铁开通后，第二产业和第三产业的就业人口显著增长，这与新经济地理学的理论一致。同时第一产业的就业人口显著降低，说明高铁开通促进了第一产业就业人口向第二、三产业转移。

综上所述，城市就业方面，我们发现高速铁路开通促进了城市就业显著提高，无论单位就业还是私营个体就业，说明高铁开通后，在有高铁的城市创造了更多的就业岗位；就产业结构而言，我们发现高铁开通后，第二产业和第三产业的就业人口显著增长，同时第一产业的就业人口显著降低，说明高铁开通促进了第一产业就业人口向第二、三产业转移。

高铁通过的地区就业人口本来就更高，第二、三产业也发展更好，因此，高铁的建设选择的是经济更有潜力快速增长的地区，造成我们研究中实验组与控制组的样本分布不随机。这就有可能导致我们高估高铁对区域经济的影响。

目前文献中解决基础设施的建设产生内生性的问题，有两种主流的方法。第一，只保留对基础设施修建不起决定性作用的样本。这部分文献认为大型交通设施主要是为了连接省会等大城市，而大城市之间的样本是被交通设施连接是相对偶然的，随机的。

首先，根据文献ChandraandThompson和Michaels中做法，为了保证充足的客流量，高速铁路的修建首选，必然是用来连接人口集中度最高的省会等大城市城市。城市就业方面，就产业结构而言，我们发现高铁开通后，第二产业和第三产业的就业人口显著增长，同时第一产业的就业人口显著降低，说明高铁开通促进了第一产业就业人口向第二、三产业转移。

寻找合适的控制组，是使双重差分分析结果令人信服一大关键。随机实验通过随机分组，可以保证控制组与实验组除了是否接受了处理，组间其它所有特征保持一致，因而可以直接将实验之后的差异归结于处理效应。而这里，有高铁开通的地级市与没有高铁开通的地级市或许原本就存在很大的差异，因此，为了增加说服力，我们可以将控制组限制在已经有或者将来有高铁开通的地级市，来增强控制组与实验组的可比性。

结果表明，高速铁路对制造业、批发和零售业、交通运输行业、仓储和邮政业、居民服务、修理和其他服务业、教育行业和文化、体育、娱乐业的就业水平有显著的正向作用；而对农、林、牧、渔业、采矿业和水利、环境和公共设施管理业的就业水平有显著地负向作用。

地区经济专业化是指各地区充分发挥自然条件、地理位置、以及社会经济条件的优势，进而提高整个地区的劳动生产率和促进当地经济的快速发展。对整个国家而言，地区经济专业化更能发挥社会分工的作用，节约劳动，提高劳动生产率。在中国这样一个幅员辽阔且各地区经济发展条件存在巨大差异的国家里，推动地区经济专业化对于发展国民经济和提高总体经济效益具有重大意义。

具体的，我们利用投入产出表计算出每个行业对客运运输的依赖度，并构建三重差分分析，来检验高铁对不同行业就业的影响。我们发现，对客运依赖程度更高行业的就业水平，在高速铁路开通后增长更多。异质性分析过程中，我们发现各行业的高铁影响系数与客运依赖度呈现出明显的正相关关系，即行业对客运依赖度越大，受高铁的影响越大。

第一，运用双重差分分析，识别了高速铁路对城市就业的影响，发现高速铁路促进了城市就业增长，无论是单位就业还是私营个体就业。第二，进一步分析中，通过构建准自然实验，我们发现，对客运依赖程度更高行业的就业水平，在高速铁路开通后增长更多。且异质性分析过程中，我们发现各行业的高铁影响系数与客运依赖度呈现出明显的正相关关系，即行业对客运依赖度越大，受高铁的影响越大。