交通基礎(chǔ)設(shè)施、空間溢出與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)
——基于空間Durbin模型的經(jīng)驗(yàn)分析

李慧玲，陳軍

（新疆師范大學(xué)商學(xué)院，新疆烏魯木齊830017）

●區(qū)域發(fā)展

交通基礎(chǔ)設(shè)施、空間溢出與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)
——基于空間Durbin模型的經(jīng)驗(yàn)分析

李慧玲，陳軍

（新疆師范大學(xué)商學(xué)院，新疆烏魯木齊830017）

在考慮交通基礎(chǔ)設(shè)施空間相關(guān)性的基礎(chǔ)上，文章利用1995-2015年省級(jí)面板數(shù)據(jù)，在三種空間權(quán)重矩陣下分析交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)并進(jìn)行分解，結(jié)果表明：若不考慮空間溢出效應(yīng)，普通OLS回歸對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)出貢獻(xiàn)估計(jì)會(huì)有一定的偏差；通過(guò)Moran’s I檢驗(yàn)，經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和交通網(wǎng)絡(luò)密度均表現(xiàn)出顯著的空間相關(guān)性；交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)本地和周?chē)鷧^(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)均表現(xiàn)出顯著的正向空間溢出效應(yīng)；在三種不同的空間權(quán)重矩陣下回歸表明，時(shí)間距離空間權(quán)重較0-1空間權(quán)重矩陣、經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的溢出效應(yīng)要高一些，區(qū)域間時(shí)間距離的縮短加強(qiáng)了空間溢出效應(yīng)；投資、對(duì)外貿(mào)易、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和財(cái)政支出均對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的正向溢出效應(yīng)，其中投資、對(duì)外貿(mào)易和財(cái)政支出的拉動(dòng)作用更為明顯，而勞動(dòng)力對(duì)周?chē)貐^(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為負(fù)向溢出效應(yīng)。

交通基礎(chǔ)設(shè)施；空間溢出；空間相關(guān)性；經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)

一、引言

改革開(kāi)放以來(lái)，我國(guó)經(jīng)濟(jì)總體上保持了高速增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，創(chuàng)造了令世界矚目的“中國(guó)奇跡”。交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與交通運(yùn)輸業(yè)的發(fā)展作為其中一項(xiàng)重要的建設(shè)領(lǐng)域，一直以來(lái)在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中發(fā)揮著其他基礎(chǔ)設(shè)施所無(wú)法比擬的重要作用。自新中國(guó)成立以來(lái)，我國(guó)政府便加大了對(duì)于各種交通運(yùn)輸方式的建設(shè)投資力度，各項(xiàng)交通運(yùn)輸建設(shè)不斷實(shí)現(xiàn)了歷史性突破，以鐵路、公路為骨干，水運(yùn)、民用航空和管道組成的綜合運(yùn)輸網(wǎng)基本形成。從新中國(guó)成立到2015年，鐵路營(yíng)業(yè)里程由1949年的2.18萬(wàn)公里增加到12.1萬(wàn)公里，增長(zhǎng)4.55倍。公路等級(jí)明顯提高，路況大為改善。公路里程由1949年的8.07萬(wàn)公里增加到457.73萬(wàn)公里（不含村道），增長(zhǎng)55.7倍。特別是高速公路從無(wú)到有、迅速發(fā)展，2015年總長(zhǎng)度已達(dá)到12.35萬(wàn)公里，位居世界第二。內(nèi)河航道通航里程由1949年的7.36萬(wàn)公里增加到12.7萬(wàn)公里①。目前，我國(guó)已建成橫貫東西、縱貫?zāi)媳?、?nèi)暢外通的綜合運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)，綜合交通運(yùn)輸體系基本形成，交通運(yùn)輸業(yè)為整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展、社會(huì)和諧穩(wěn)定奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)，其對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的瓶頸制約得以緩解。

作為社會(huì)先行資本，交通基礎(chǔ)設(shè)施具有很強(qiáng)的外部性，長(zhǎng)期以來(lái)也是政府調(diào)控經(jīng)濟(jì)的重要手段。2008年為應(yīng)對(duì)全球金融危機(jī)的影響，中央政府發(fā)放了四萬(wàn)億資金以刺激國(guó)內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展，而其中一半以上資金用于公路、鐵路、機(jī)場(chǎng)等交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。如此大規(guī)模的交通建設(shè)投入和交通運(yùn)輸網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響如何？這種影響是正向還是負(fù)向的呢？與此同時(shí)，交通網(wǎng)絡(luò)通過(guò)降低運(yùn)輸成本、改變區(qū)域間可達(dá)性，加強(qiáng)了區(qū)域間的空間聯(lián)系和經(jīng)濟(jì)往來(lái)，對(duì)鄰近區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生影響。前期的研究很少關(guān)注區(qū)域間的空間依賴(lài)性②，通常假設(shè)各區(qū)域的變量相互獨(dú)立。根據(jù)Tobler（1970）提出的“地理學(xué)第一定律”，“所有事物都與其他事物相關(guān)聯(lián)，但較近的事物比較遠(yuǎn)的事情更關(guān)聯(lián)”③。這就告訴我們，區(qū)域間經(jīng)濟(jì)有著廣泛的聯(lián)系，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)通過(guò)交通網(wǎng)絡(luò)為載體進(jìn)行擴(kuò)散，從而產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)，帶動(dòng)相鄰地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。在這種背景下，從空間聯(lián)系的視角，利用省際面板數(shù)據(jù)對(duì)中國(guó)交通基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)進(jìn)行分析，具有重要的理論意義和實(shí)踐應(yīng)用價(jià)值。

二、文獻(xiàn)回顧

關(guān)于交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用一直以來(lái)都受到經(jīng)濟(jì)學(xué)者的重點(diǎn)關(guān)注，研究重點(diǎn)從傳統(tǒng)的將交通基礎(chǔ)設(shè)施看作促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的現(xiàn)象和原因，進(jìn)行相關(guān)性的實(shí)證分析，逐漸轉(zhuǎn)移到交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用機(jī)理和外部性的數(shù)量關(guān)系研究上。

Aschauer（1989）開(kāi)創(chuàng)性的實(shí)證分析了基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有的積極促進(jìn)作用，引發(fā)了Holtz-Ea?kin（1994）、Barro（1995）等單獨(dú)估計(jì)基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響。隨后大量研究都集中于在宏觀層面測(cè)度基礎(chǔ)設(shè)施的產(chǎn)出彈性，一般使用生成函數(shù)法進(jìn)行計(jì)量分析，使用數(shù)據(jù)類(lèi)型不同得出的結(jié)論也有很大的差別。早期Munnell（1990）、Hulten&Schwab（1991）、Wylie（1995）等人使用時(shí)間序列數(shù)據(jù)得出產(chǎn)出彈性比較大；而Munnell（1990）、Eisner（1991）、Nourzad&Vrieze（1995）等人使用面板數(shù)據(jù)估計(jì)的產(chǎn)出彈性要小得多，Holtz-Eakin（1994）、Evans&Karras（1994）甚至得出基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作用不顯著的結(jié)論。

已有的文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn)并解釋了交通基礎(chǔ)設(shè)施的正向和負(fù)向溢出效應(yīng)。Munnell（1990）用正向溢出效應(yīng)來(lái)解釋美國(guó)公共資本產(chǎn)生彈性較大的原因，而Holtz-Eakin&Schwartz（1995）則認(rèn)為沒(méi)有發(fā)現(xiàn)臨近區(qū)域?qū)?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在著或正或負(fù)溢出的溢出效應(yīng)。Boarnet（1998）通過(guò)定義不同經(jīng)濟(jì)意義的空間權(quán)重矩陣，發(fā)現(xiàn)公路在互相競(jìng)爭(zhēng)要素的各區(qū)域之間存在明顯的負(fù)溢出作用，本地公路的提升暉影響鄰近區(qū)域的產(chǎn)出增加。而Cohen&Paul（2004）則發(fā)現(xiàn)某一地區(qū)交通等基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展能降低相鄰地區(qū)的運(yùn)輸成本，產(chǎn)生正的空間溢出效應(yīng)。Delgado&Alvarez（2007）利用隨即前沿方法分析了在西班牙地區(qū)高速公路對(duì)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出的積極作用，而對(duì)其他區(qū)域卻是負(fù)向影響；Ji?wattanakulpaisarn et al.（2010）研究交通對(duì)就業(yè)的影響、Ozbay et al.（2007）公路投資對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響都得出相似的結(jié)論。Sloboda&Yao（2008）通過(guò)測(cè)算美國(guó)公共交通支出，獲得微不足道的直接影響和一些負(fù)向溢出效應(yīng)的證據(jù)。

國(guó)內(nèi)學(xué)者也開(kāi)始關(guān)注對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響。錢(qián)家?。?981）、王辰（1995）、李國(guó)強(qiáng)（1998）、高峰（2005）等基于我國(guó)交通運(yùn)輸也發(fā)展現(xiàn)狀探討了我國(guó)交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用。劉勇（2010）、劉秉鐮和劉玉海（2011）、葉昌友（2013）、覃成林（2014）、方大春（2014）等利用中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)具體分析了公路、鐵路、高速鐵路等不同交通方式對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的溢出作用，及其對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局的影響。胡鞍鋼和劉生龍（2009）、張學(xué)良（2012）基于中國(guó)省級(jí)面板數(shù)據(jù)的計(jì)量分析，認(rèn)為交通運(yùn)輸具有顯著正向溢出效應(yīng)，并估算了交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)率；胡煜和李紅昌（2015）分析交通樞紐城市的空間溢出效應(yīng)也得出相同的結(jié)論。張志和周浩（2012）通過(guò)加入不同經(jīng)濟(jì)意義空間權(quán)重矩陣的基礎(chǔ)上分析，發(fā)現(xiàn)交通基礎(chǔ)設(shè)施的空間溢出效應(yīng)更多地通過(guò)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系發(fā)生作用，其溢出效應(yīng)對(duì)第二產(chǎn)業(yè)高于第三產(chǎn)業(yè)、基于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的高于基于市場(chǎng)規(guī)模的。劉生龍和胡鞍鋼（2010）、胡煜和李紅昌（2015）、胡艷（2015）還基于東中西部地區(qū)實(shí)證分析了交通基礎(chǔ)設(shè)施在區(qū)域差距中的作用，東部和中部地區(qū)有顯著的正向空間溢出效應(yīng)，西部大開(kāi)發(fā)促進(jìn)了西部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展向中東部地區(qū)的趨同。

綜上所述，關(guān)于交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的總體影響研究較多，但關(guān)于交通基礎(chǔ)設(shè)施空間溢出效應(yīng)的深入研究不足，主要有：一是忽視了空間因素的影響。Anselin（1988）指出忽視空間相關(guān)性的OLS回歸結(jié)果會(huì)存在一定的偏誤，導(dǎo)致會(huì)高估或低估其貢獻(xiàn)率［1］。交通基礎(chǔ)設(shè)施具有空間網(wǎng)絡(luò)特征，對(duì)其的研究不能忽略空間相關(guān)性的影響。二是在研究中對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施的衡量較為簡(jiǎn)單，大都是用交通基礎(chǔ)設(shè)施的絕對(duì)量來(lái)考察其溢出效應(yīng)。本研究中采用交通網(wǎng)絡(luò)密度來(lái)衡量交通基礎(chǔ)設(shè)施，使用交通網(wǎng)絡(luò)密度比交通基礎(chǔ)設(shè)施的絕對(duì)量指標(biāo)更能全面反映區(qū)域交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的均衡程度，也能在一定程度上避免交通與經(jīng)濟(jì)發(fā)展間的內(nèi)生性問(wèn)題，能更準(zhǔn)確的估計(jì)交通對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的溢出效應(yīng)。

三、空間統(tǒng)計(jì)分析

（一）空間相關(guān)性檢驗(yàn)

在確定是否使用空間計(jì)量方法時(shí)，首先考察是否存在空間依賴(lài)性?？臻g自相關(guān)（spatial autocorrela?tion）是指一些變量在同一個(gè)分布區(qū)內(nèi)的觀測(cè)數(shù)據(jù)之間潛在的相互依賴(lài)性，可以理解為地理位置相近的區(qū)域具有相似的變量取值。如果高值與高值聚集在一起、低值與低值聚集在一起，則為“正空間相關(guān)”；反之，如果高值與低值相鄰，則為“負(fù)空間相關(guān)”；如果高值與低值完全隨機(jī)分布，則不存在空間自相關(guān)。本研究采用常用的Moran’s I（Moran，1950）測(cè)度區(qū)域間的空間依賴(lài)性。

ij矩陣的（i，j）元素。

莫蘭指數(shù)I也被稱(chēng)為“全局莫蘭指數(shù)I”（Global Moran’s I），檢驗(yàn)的是整個(gè)空間序列的空間集聚情況。莫蘭指數(shù)I的取值一般介于－1～1之間，大于0表示正自相關(guān)，小于0表示負(fù)自相關(guān)，接近于0則不存在空間自相關(guān)；其絕對(duì)值越大表明空間相關(guān)程度越高。

（二）空間權(quán)重矩陣

度量區(qū)域之間的空間“距離”是進(jìn)行空間計(jì)量分析的前提，為使分析結(jié)果更為穩(wěn)健，參照Bavaud總結(jié)的空間權(quán)重矩陣構(gòu)建方法［2］，本文定義四種類(lèi)型的空間權(quán)重矩陣。

（1）0～1空間權(quán)重矩陣W1，是依據(jù)地理空間上是否相鄰來(lái)設(shè)定，相鄰的地區(qū)定義為1，不相鄰則定義為0，該權(quán)重矩陣為：

（2）經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣W2（林光平，2005），使用地區(qū)間人均GDP的差額作為測(cè)度地區(qū)間“經(jīng)濟(jì)距離”的指標(biāo)，即W2＝WE。

（3）時(shí)間距離空間權(quán)重矩陣W3，用兩個(gè)地區(qū)之間乘直達(dá)火車(chē)到達(dá)的最短時(shí)間之倒數(shù)作為空間權(quán)重。交通運(yùn)輸?shù)目焖侔l(fā)展縮短了出行時(shí)間、擴(kuò)大了出行范圍，帶來(lái)了區(qū)域同城化效應(yīng)，尤其在高速鐵路發(fā)展背景下區(qū)域間的時(shí)間距離對(duì)區(qū)域間要素流動(dòng)影響不可忽視，故選取時(shí)間距離作為空間權(quán)重。

其中，tij指兩個(gè)省的省會(huì)城市乘坐直達(dá)列車(chē)到達(dá)的最短時(shí)間。

（三）模型設(shè)定

考慮到空間相關(guān)性的影響，本文采用空間杜賓模型（Spatial Durbin Model，簡(jiǎn)記SDM）［3］，其一般形式為：

其中，α為常數(shù)項(xiàng)，tn為N×1階的單位向量，W為空間權(quán)重矩陣，X為數(shù)據(jù)矩陣，λ、β和σ為相應(yīng)系數(shù)向量，Wy和WX分別表示因變量和自變量的空間滯后的影響?？臻g杜賓模型不再是簡(jiǎn)單的考察自變量對(duì)因變量的影響，而突出反映其空間效應(yīng)。

式（1）可以改寫(xiě)為：

由式（2）中可以得出：

(I-λW)-1=I+λW+λ2W2+λ3W3+…。假設(shè)X中的解釋變量xn=(x1nx2n…xnn)'，

則有：

四、變量數(shù)據(jù)與空間相關(guān)性檢驗(yàn)

（一）數(shù)據(jù)來(lái)源及變量說(shuō)明

本文選擇中國(guó)省域數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，全部樣本為中國(guó)大陸地區(qū)31個(gè)省、市和自治區(qū)，時(shí)間跨度為1985-2015年，指標(biāo)數(shù)據(jù)來(lái)源于歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國(guó)交通年鑒》及各省市統(tǒng)計(jì)年鑒。對(duì)涉及價(jià)格指數(shù)的指標(biāo)數(shù)據(jù)均調(diào)整為以1985年為基期的不變價(jià)格。

（1）交通基礎(chǔ)設(shè)施（Transport）。采用地面交通網(wǎng)絡(luò)密度來(lái)衡量交通基礎(chǔ)設(shè)施情況。地面交通網(wǎng)絡(luò)密度是指區(qū)域內(nèi)單位國(guó)土面積上所有的交通運(yùn)輸線路，主要包括公路、鐵路、內(nèi)河航道、管道運(yùn)輸和軌道交通等所構(gòu)成的交通線路。本文選取公路里程、鐵路營(yíng)業(yè)里程和內(nèi)河航道里程來(lái)衡量地面交通網(wǎng)絡(luò)密度④，計(jì)算方法為：公路里程、鐵路營(yíng)業(yè)里程和內(nèi)河航道里程之和除以所在省份的國(guó)土面積，即表示單位國(guó)土面積所擁有的交通線路［5］。

（2）經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)（PerGDP）。借鑒國(guó)內(nèi)外學(xué)者的通常做法，本文選取31個(gè)省份的人均GDP來(lái)衡量經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。

（3）控制變量（X）。固定資產(chǎn)投資（Invest）以各地區(qū)人均固定資產(chǎn)投資額來(lái)表示；對(duì)外開(kāi)放度（Open）用各地區(qū)進(jìn)出口貿(mào)易總量來(lái)衡量；勞動(dòng)力人數(shù)（Labor）以各地區(qū)年末從業(yè)人員來(lái)表示；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（Instr）以各地區(qū)非農(nóng)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占比來(lái)表示；財(cái)政支出（Fiscal）用各地區(qū)的地方財(cái)政人均支出來(lái)衡量。為減少量綱影響和增強(qiáng)平穩(wěn)性，后文在模型中對(duì)數(shù)據(jù)均作取對(duì)數(shù)處理，即表示各解釋變量對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施的產(chǎn)出彈性。

b“.級(jí)音+主調(diào)”兩節(jié)型過(guò)腔。如”昆南”陽(yáng)平聲字“門(mén)”的唱調(diào)（《南西廂·佳期》【臨鏡序】“倚定門(mén)兒待”，686），該單字唱調(diào)的過(guò)腔是。其中，即第一節(jié)級(jí)音性過(guò)腔，即第二節(jié)主調(diào)性過(guò)腔，由此構(gòu)成的即“級(jí)音+主調(diào)”兩節(jié)型過(guò)腔。

（二）空間相關(guān)性檢驗(yàn)

對(duì)31個(gè)省市1995-2015年的PerGDP和交通網(wǎng)絡(luò)密度進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)，通過(guò)Stata13.0軟件計(jì)算得到，詳見(jiàn)表1所列。

表1 人均GDP和交通網(wǎng)絡(luò)密度的莫蘭指數(shù)

表1結(jié)果表明，三種空間權(quán)重矩陣下莫蘭指數(shù)均顯著且p值幾乎都在0附近，表明空間正自相關(guān)特為明顯?？傮w來(lái)看，三種權(quán)重矩陣下的莫蘭指數(shù)呈逐漸增大，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)空間集聚特征明顯，采用空間計(jì)量分析是十分必要的。PerGDP和交通網(wǎng)絡(luò)密度的莫蘭指數(shù)在0～1空間權(quán)重矩陣和經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣下比較接近，但在時(shí)間距離空間權(quán)重矩陣下莫蘭指數(shù)相對(duì)較小。這表明經(jīng)濟(jì)活動(dòng)在地域相鄰和地理位置相近的區(qū)域依賴(lài)性高于時(shí)間距離的空間自相關(guān)，表現(xiàn)為高值與高值、低值與低值的聚集。

五、實(shí)證結(jié)果分析

（一）普通計(jì)量回歸檢驗(yàn)

本文研究交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響，結(jié)合Antweiler&Taylor（2001）一般均衡模型的設(shè)定思路，普通回歸方程為：

式（5）中被解釋變量PerGDP為人均GDP，Transport表示交通網(wǎng)絡(luò)密度，X代表影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的其他控制變量，μi表示各省份之間不可觀測(cè)的個(gè)體異質(zhì)性，εit為隨機(jī)擾動(dòng)項(xiàng)，i和t分別表示第i個(gè)省份第t年的數(shù)據(jù)。普通OLS回歸結(jié)果見(jiàn)表2所列。

表2 普通計(jì)量回歸結(jié)果

交通網(wǎng)絡(luò)密度對(duì)PerGDP的回歸結(jié)果均顯著為正，控制變量的影響基本都顯著。LM檢驗(yàn)拒絕“不存在個(gè)體隨機(jī)效應(yīng)”的原假設(shè)，認(rèn)為在“混合回歸”與“隨機(jī)效應(yīng)”之間，應(yīng)該選擇“隨機(jī)效應(yīng)”；對(duì)固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng)模型進(jìn)行Hausman檢驗(yàn)，由于P值為0.000，強(qiáng)烈拒絕原假設(shè)“H0:ui與xit,zi不相關(guān)”，認(rèn)為應(yīng)該采用固定效應(yīng)模型，而非隨機(jī)效應(yīng)模型。綜合來(lái)看，還需進(jìn)一步分析。

（二）空間杜賓模型實(shí)證檢驗(yàn)

將空間計(jì)量回歸的模型設(shè)定為：

基于式（6）的設(shè)定，運(yùn)用Stata13.0對(duì)其進(jìn)行三種空間權(quán)重矩陣下的估計(jì)，結(jié)果詳見(jiàn)表3。回歸結(jié)果表明，被解釋變量PerGDP的空間滯后項(xiàng)系數(shù)ρ均顯著，大約在0.6～0.8之間。另，空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SDM）的檢驗(yàn)結(jié)果均在5%以下的顯著性水平上拒絕原假設(shè)，采用空間杜賓模式較為符合，不能將空間杜賓模型簡(jiǎn)化為SLM和SDM⑤。

表3的空間杜賓回歸結(jié)果顯示，在三種空間權(quán)重矩陣下整體的R2值表明模型擬合效果非常好。從解釋變量及其空間滯后項(xiàng)的回歸系數(shù)看，交通網(wǎng)絡(luò)密度的系數(shù)均在10%的顯著性水平下為正數(shù)，表明交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)存在顯著的空間依賴(lài)性，本地區(qū)的交通建設(shè)對(duì)其他地區(qū)具有正向的促進(jìn)作用，交通建設(shè)在中國(guó)存在區(qū)域聚集特征。與表2中的OLS回歸結(jié)果相比較，OLS回歸表明交通網(wǎng)絡(luò)密度的產(chǎn)出貢獻(xiàn)為0.035，而在0～1空間權(quán)重矩陣和經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣下所估計(jì)出來(lái)的產(chǎn)出貢獻(xiàn)值要偏小，在經(jīng)濟(jì)距離空間權(quán)重矩陣下所估計(jì)出來(lái)的產(chǎn)出貢獻(xiàn)值要偏大。這表明若不考慮空間溢出效應(yīng)，對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)出彈性的估計(jì)會(huì)有一定的偏差。另外，不同權(quán)重矩陣下的估計(jì)結(jié)果表明，表明以區(qū)域間時(shí)間距離使得交通網(wǎng)絡(luò)的溢出效應(yīng)更為凸顯，時(shí)間距離的縮短將各個(gè)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的聯(lián)系更為緊密，區(qū)域同城化就是依賴(lài)交通網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展形成的。

表3 空間杜賓模型（SDM)估計(jì)結(jié)果

（三）空間杜賓模型效應(yīng)分解

霍夫曼檢驗(yàn)結(jié)果表明，三種空間權(quán)重矩陣下在5%的顯著性水平上均拒絕原假設(shè)，因此采用固定效應(yīng)分析更為恰當(dāng)［6］。因回歸系數(shù)不能完全衡量解釋變量對(duì)被解釋變量的影響，按照（4）式的偏微分方法對(duì)空間溢出效應(yīng)進(jìn)行分解結(jié)果（見(jiàn)表4）。

表4 杜賓模型效應(yīng)分解

表4的效應(yīng)分解結(jié)果顯示，在三種空間權(quán)重矩陣下，交通網(wǎng)絡(luò)密度的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均顯著為正，表明交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不僅能帶動(dòng)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，而且對(duì)周邊地區(qū)具有顯著的正向溢出效應(yīng)。值得注意的是，交通網(wǎng)絡(luò)密度的間接效應(yīng)明顯高于其直接效應(yīng)，表明交通網(wǎng)絡(luò)所具有的通達(dá)性、網(wǎng)絡(luò)性將各個(gè)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)連接成一個(gè)整體，與地理學(xué)第一定律的內(nèi)涵一致，其擴(kuò)散效應(yīng)使得區(qū)域發(fā)展帶動(dòng)和影響其相鄰區(qū)域的發(fā)展，交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)外地經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)表現(xiàn)出正的空間溢出效應(yīng)。三種空間權(quán)重矩陣下，交通網(wǎng)絡(luò)密度水平每增加1%，直接帶動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)分別為：0.94%、0.57%和1.05%，時(shí)間距離空間權(quán)重較0～1空間權(quán)重矩陣、經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的拉動(dòng)效應(yīng)要高一些。交通網(wǎng)絡(luò)的快速發(fā)展、出行時(shí)間的縮短加強(qiáng)了相鄰省市間、中心城市與邊緣地區(qū)、增長(zhǎng)極與輻射地區(qū)之間的聯(lián)系，加快了區(qū)域一體化和城鄉(xiāng)一體化進(jìn)程。特別是在我國(guó)高鐵背景下，區(qū)域間時(shí)間距離的縮短更是加強(qiáng)了區(qū)域間溢出效應(yīng)，全國(guó)264個(gè)節(jié)點(diǎn)城市明顯地由相對(duì)分散演化成絕對(duì)集中的分布特征，加強(qiáng)了區(qū)域間的這種空間相關(guān)性，在城市群、都市圈內(nèi)的相關(guān)性更為凸顯［7］。因此，交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)使一個(gè)區(qū)域的增長(zhǎng)帶動(dòng)了鄰近省域的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)，其對(duì)本地和周?chē)鷧^(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)均表現(xiàn)出顯著的正向空間溢出效應(yīng)。

從控制變量的效應(yīng)分解可以看出，固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的直接效應(yīng)為顯著正相關(guān)，間接效應(yīng)總體不顯著；三種空間權(quán)重矩陣下，固定資產(chǎn)投資促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的直接效應(yīng)是最大的，約為7%-8%。換言之，當(dāng)前投資依然是拉動(dòng)我國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要?jiǎng)恿Γ@與范九利（2004）、郭慶旺（2005）、陳斌開(kāi)（2010）等人的觀點(diǎn)一致，即認(rèn)為資本要素存在較為明顯的規(guī)模報(bào)酬遞增現(xiàn)象，且具有更高的產(chǎn)出彈性，同時(shí)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在顯著的正效應(yīng)［8］。以各地區(qū)進(jìn)出口貿(mào)易總量來(lái)表征的對(duì)外開(kāi)放度對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均顯著為正，說(shuō)明進(jìn)出口貿(mào)易作為一架“馬車(chē)”對(duì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、提高區(qū)域總體發(fā)展水平具有重要拉動(dòng)作用。三種空間權(quán)重矩陣下，進(jìn)出口貿(mào)易量每增加1%，帶動(dòng)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)約為1.5%，帶動(dòng)周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)約為2.1%，表現(xiàn)為顯著的正向溢出效應(yīng)。勞動(dòng)力人數(shù)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的間接效應(yīng)在10%的水平下顯著為負(fù)，其對(duì)周?chē)貐^(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為負(fù)的溢出效應(yīng)，說(shuō)明跨地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施的快速發(fā)展增加了發(fā)達(dá)地區(qū)對(duì)不發(fā)達(dá)地區(qū)勞動(dòng)力資源的“虹吸”效應(yīng)。當(dāng)前我國(guó)勞動(dòng)力流動(dòng)總體呈現(xiàn)為由落后的中西部地區(qū)的農(nóng)業(yè)部門(mén)流向東部沿海地區(qū)的非農(nóng)部門(mén)的單向流動(dòng)特征（蔡昉，2003；K.Roberts，2005；劉傳江，2005；勞昕，2015）。區(qū)域經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展和交通網(wǎng)絡(luò)密度的增加加快了勞動(dòng)力流動(dòng)，由于經(jīng)濟(jì)發(fā)展差異和集聚效應(yīng)的作用，致使外部地區(qū)的生產(chǎn)要素流向中心地區(qū)，外部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展受到影響，即呈現(xiàn)出負(fù)向溢出效應(yīng)［9］。以各地區(qū)非農(nóng)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重來(lái)衡量的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)在10%的水平下均顯著為正，表明產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動(dòng)、優(yōu)化升級(jí)對(duì)促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、提高本地區(qū)和周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展均具有重要的拉動(dòng)作用。經(jīng)濟(jì)發(fā)展的過(guò)程也是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)演進(jìn)的過(guò)程，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)是決定經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的一個(gè)重要因素，投入的生產(chǎn)要素產(chǎn)出效益很大程度上取決于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)狀態(tài)及結(jié)構(gòu)間的合理配置［10］；同時(shí)，技術(shù)創(chuàng)新只是在某些部門(mén)率先出現(xiàn)，再通過(guò)結(jié)構(gòu)關(guān)聯(lián)效應(yīng)帶動(dòng)其他部門(mén)生產(chǎn)效率的提高，帶動(dòng)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和對(duì)周邊區(qū)域產(chǎn)生影響［11］。財(cái)政支出對(duì)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有明顯的拉動(dòng)作用，財(cái)政支出每提高1%，帶動(dòng)區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)約為8%。但其對(duì)區(qū)域外地區(qū)具有負(fù)向的溢出效應(yīng)，這與仝冉冉（2014）、周莉（2014）等人的“政府財(cái)政的社會(huì)性支出對(duì)周?chē)》軬DP形成負(fù)的抑制作用”研究結(jié)論一致，但顯著性水平不高，這種抑制作用并不突顯。

六、結(jié)論及啟示

研究結(jié)果表明：①若不考慮空間溢出效應(yīng)，普通OLS回歸對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)出彈性的估計(jì)會(huì)有一定的偏差。②通過(guò)Moran’s I檢驗(yàn)，在不同的空間相鄰模式下檢驗(yàn)，31個(gè)省市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和交通網(wǎng)絡(luò)密度均表現(xiàn)出顯著的空間聚集，即不同區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不僅與自身交通網(wǎng)絡(luò)密度等因素密切相關(guān)，同時(shí)還受到周?chē)鷧^(qū)域的影響，區(qū)域間存在顯著的空間依賴(lài)性。③交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)本地和周?chē)鷧^(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)均表現(xiàn)出顯著的正向空間溢出效應(yīng)，交通建設(shè)加強(qiáng)了區(qū)域間的空間相互影響。④在三種不同的空間權(quán)重矩陣下回歸表明，時(shí)間距離空間權(quán)重較0～1空間權(quán)重矩陣、經(jīng)濟(jì)空間權(quán)重矩陣對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的溢出效應(yīng)要高一些，區(qū)域間時(shí)間距離的縮短加強(qiáng)了區(qū)域間溢出效應(yīng)。⑤投資、對(duì)外貿(mào)易、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)和財(cái)政支出均對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有顯著的正向溢出效應(yīng)，其中投資、對(duì)外貿(mào)易和財(cái)政支出的拉動(dòng)作用更為明顯，勞動(dòng)力對(duì)周?chē)貐^(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)為負(fù)向溢出效應(yīng)，說(shuō)明跨地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施的快速發(fā)展增加了發(fā)達(dá)地區(qū)對(duì)不發(fā)達(dá)地區(qū)勞動(dòng)力資源的“虹吸”效應(yīng)。

注釋?zhuān)?/p>

①數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》（2016）。

②空間依賴(lài)性（又稱(chēng)空間相關(guān)性），由于要素在空間上的流動(dòng)、技術(shù)溢出等引起空間個(gè)體間的相互影響、相互作用。空間依賴(lài)性是空間外部性的外在表現(xiàn)，空間溢出則是實(shí)現(xiàn)外部性的內(nèi)在動(dòng)因。

③美國(guó)地理學(xué)家W.R.Tobler在1970年提出來(lái)的:Everything is related to everything else,but near things are more related than distantthings，后來(lái)人們也稱(chēng)之為T(mén)obler第一定律（TFL）。

④公路、鐵路、水路和航空是我國(guó)最主要的運(yùn)輸方式，2015年鐵路、公路及水路貨運(yùn)量共占我國(guó)總體貨運(yùn)量的95%以上。因航空運(yùn)輸總體占比較小，又不屬于地面交通運(yùn)輸方式，故本文不做考慮。

⑤SDM簡(jiǎn)化為SEM的原假設(shè)為H0:δ2+ρβ2=0，SDM簡(jiǎn)化為SLM的原假設(shè)為H0:δ2=0。

［1］Anselin L.Spatial Econometrics：Methods and Models［M］. Dordrecht：Kluwer Academic Press，1988：223-239.

［2］Francois Bavaud.Models for Spatial Weights：A Systematic Look［J］.Geographical Analysis，1998，30（1）：153-171.

［3］Mur J，Angulo A.The Spatial Durbin Model and the Common Factor Tests［J］.Spatial Economic Analysis，2006，1（2）：207-226

［4］陳強(qiáng).高級(jí)計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)及Stata應(yīng)用［M］.第二版.北京：高等教育出版社，2014：575-586.

［5］程前昌，胡大勝，易忠君.中國(guó)地面交通線路密度的空間差異及變化［J］.地理與地理信息科學(xué)，2007，23（5）：71-76

［6］Lee L F，Yu J.Estimation of spatial autoregressive panel data models with fixed effects［J］.Journal of Econometrics，2010，154（2）：165-185.

［7］陸軍.高鐵時(shí)代的中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展研究［J］.人民論壇·學(xué)術(shù)前沿，2016（2）：21-30.

［8］劉勇.交通基礎(chǔ)設(shè)施投資、區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)及空間溢出作用——基于公路、水運(yùn)交通的面板數(shù)據(jù)分析［J］.中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì)，2010（12）：37-46.

［9］Cohen J P，Paul C J M.Public infrastructure investment，in?terstate spatial spillovers，and manufacturing costs［J］.Re?view of Economics&Statistics，2004，86（2）：551-560.

［10］張學(xué)良.中國(guó)交通基礎(chǔ)設(shè)施促進(jìn)了區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)嗎——兼論交通基礎(chǔ)設(shè)施的空間溢出效應(yīng)［J］.中國(guó)社會(huì)科學(xué)，2012（3）：60-77.

［11］潘文卿.中國(guó)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展：基于空間溢出效應(yīng)的分析［J］.世界經(jīng)濟(jì)，2015（7）：120-142.

Transportation Infrastructure,Spatial Spillover and Regional Economic Growth—An Empirical Analysis Based on the Spatial Durbin Model

LI Hui-ling,CHEN Jun
（College of Business,Xinjiang Normal University,Urumqi 830017,China）

On the basis of considering the spatial correlation of transportation infrastructure,this paper,using the provincial panel data from 1995 to 2015,analyzes the spatial spillover effect of transportation infrastructure on economic growth and makes the decomposition under three kinds of spatial weight matrices.The results show that:If the spatial spillover effect is not considered,the contribution of the ordinary OLS regression to the transportation infrastructure output is expected to have a certain deviation;Through the Moran's I test,the economic growth and the transportation network density present a significant spatial correlation;The transportation infrastructure has a sig?nificant positive spatial spillover effect on the economic growth both in and around the region;The regression under three different spatial weight matrices shows that the spillover effect of time distance spatial weight on economic growth is higher than 0 to 1 spatial weight ma?trix and economic spatial weight matrix.The shortening of time distance between regions strengthens the spatial spillover effect;Invest?ment,foreign trade,industrial structure and fiscal expenditure have significant positive spillover effects on the economic growth.Among them,the pulling effects of investment,foreign trade and fiscal expenditure are more apparent,whereas the labor force has a negative spill?over effect on the economic growth in the surrounding regions.

transportation infrastructure;spatial spillover;spatial correlation;economic growth

F061.5；F294

A

1007-5097（2017）08-0053-07

［責(zé)任編輯：張青］

10.3969/j.issn.1007-5097.2017.08.008

2017-06-02

國(guó)家自然科學(xué)基金應(yīng)急項(xiàng)目（71541034）

李慧玲（1981-），女，新疆哈巴河人，講師，經(jīng)濟(jì)學(xué)博士，研究方向：區(qū)域經(jīng)濟(jì)理論；陳軍（1973-），男，新疆昌吉人，副教授，管理學(xué)博士，研究方向：空間經(jīng)濟(jì)學(xué)。