《表3 回归方程解释变量：高速铁路对国内民航旅客运输的替代效应测度》

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《高速铁路对国内民航旅客运输的替代效应测度》

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以高铁—民航叠合网络中的所有城市对为研究样本，采用277个城市对在2007-2014年每年的航空客流量、高铁运营数据以及两端城市的社会经济属性数据，建立了时间跨度为8年、共计8×277=2216个观测值的平衡面板数据集，模型因变量为277个城市对间的航空客流量。模型解释变量方面，主要引入了高铁运营特征、两端城市对的社会经济属性特征两方面指标（表3）。其中，高铁运营特征主要包括G/D列车通车年份与高铁运营里程。需指出的是，虽然旅行时间、票价也对旅客出行方式选择存在影响，但结合已有研究成果发现高铁票价对航空运输影响不明显[22]，考虑到我国尚未全面引入浮动票价调节机制，定价规则相对固定，因而高铁票价与运营时间均可视为里程变量的线性函数。为避免多重共线性，本研究仅考虑里程变量这一影响因素。城市属性特征方面，主要选取了常住人口与GDP指标反映城市的社会经济特征，并以两端城市的人口、GDP指标之乘积作为解释变量代入模型。此外，由于不同等级机场的职能定位与辐射能力有所不同，导致其连接航线对高铁竞争效应的响应可能存在差异，因而对航线连接的机场等级进行了区分。鉴于《中国民用航空发展第十三个五年规划》中提出打造北京、上海、广州三大国际枢纽，以及中国的航空运输系统已形成“北上广”的鼎形结构[23]且三者的中心性位居全国前列[24]，因此在分析277个城市对全样本数据量的基础上，进一步引入了是否连接北京、上海、广州三大枢纽机场城市的二元变量，从而对枢纽的影响效应进行细分（表3）。而对于没有直接连接北京、上海和广州的航线，则计算航线两端城市节点到北上广三大枢纽机场的最短直线距离，并代入模型以此反映该航线到枢纽机场城市的邻近水平，从而考察枢纽机场对周边地区的空间溢出效应。最后，考虑到航空流量对重大事件的敏感程度较高，进一步引入2008年时间二元变量对金融危机对民航运输业的冲击进行控制。