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    基于空間面板數(shù)據(jù)模型的水運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)影響的實(shí)證研究

    2021-05-20 14:11:46賴成壽
    水運(yùn)管理 2021年3期
    關(guān)鍵詞:空間溢出效應(yīng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)

    【摘 要】 為準(zhǔn)確分析水運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響,采用2008―2019年我國(guó)主要港口所在15個(gè)省份的省際面板數(shù)據(jù),基于改進(jìn)的變量指標(biāo)體系構(gòu)建空間面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型,從整體和局部視角研究水運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的直接溢出效應(yīng)和間接溢出效應(yīng)。結(jié)果表明:水運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生直接溢出效應(yīng)和間接溢出效應(yīng),但地區(qū)差異顯著;區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展也依賴綜合運(yùn)輸體系、人力和技術(shù)等要素的投入。在實(shí)證結(jié)果和原因分析的基礎(chǔ)上,根據(jù)不同要素對(duì)經(jīng)濟(jì)影響表現(xiàn)出的地區(qū)差異性提出相應(yīng)的政策建議。

    【關(guān)鍵詞】 水運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施;區(qū)域經(jīng)濟(jì);空間溢出效應(yīng);空間面板數(shù)據(jù)模型

    0 引 言

    2019年我國(guó)完成水運(yùn)建設(shè)投資1 137億元,全國(guó)港口擁有萬(wàn)噸級(jí)及以上泊位2 520個(gè),全球十大港口中我國(guó)港口占據(jù)7席,且貨物吞吐量份額繼續(xù)加大。

    水運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施投資作為一項(xiàng)重要的基礎(chǔ)設(shè)施投資,一方面會(huì)在短期內(nèi)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生直接影響,另一方面通過(guò)運(yùn)輸成本的變化影響生產(chǎn)要素的流動(dòng),對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生間接效應(yīng)。目前,大部分學(xué)者關(guān)于水運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)影響的研究是通過(guò)已有的投入產(chǎn)出法、基礎(chǔ)的計(jì)量模型對(duì)其進(jìn)行分析[1],或者選取經(jīng)濟(jì)評(píng)價(jià)的某一參數(shù)對(duì)項(xiàng)目本身進(jìn)行評(píng)價(jià)。[2]

    筆者基于不同地區(qū)經(jīng)濟(jì)和水運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施水平存在較大差異這一事實(shí),在研究不同地區(qū)水運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響時(shí),采用生產(chǎn)函數(shù)方程構(gòu)建水運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)影響的理論模型;基于改進(jìn)的變量指標(biāo)體系,運(yùn)用空間面板數(shù)據(jù)固定效應(yīng)模型分別從全國(guó)范圍和省域范圍來(lái)實(shí)證分析水運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的直接溢出效應(yīng)和間接溢出效應(yīng)。

    1 研究方法與模型設(shè)定

    為實(shí)證水運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響及其對(duì)周邊區(qū)域產(chǎn)生的溢出效應(yīng),采用生產(chǎn)函數(shù)建立實(shí)證模型。

    Q=f (K,L,S,P,N,A,I)(1)

    式中:Q為產(chǎn)出,由國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值(GDP)來(lái)衡量; K為水運(yùn)設(shè)施資本存量; L為水運(yùn)行業(yè)人均工資; S為交通研究中心數(shù)量,反映水運(yùn)科技方面的投入; P為第二產(chǎn)業(yè)在GDP中所占的比重,反映地區(qū)的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu); N為水運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施的網(wǎng)絡(luò)密度; A為鄰近區(qū)域規(guī)模以上港口的擁有量;I為所屬區(qū)域國(guó)際集裝箱航線運(yùn)力情況,反映國(guó)際聯(lián)通性。

    為便于研究,選取對(duì)數(shù)模型,各參數(shù)表示對(duì)應(yīng)因素對(duì)經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)出彈性。

    ln Q= a0 + a1 ln K + a2 ln L + a3 ln S +

    a4 ln P + a5 ln N + a6 ln A + a7 ln I(2)

    2 實(shí)證分析

    選取2008―2019年我國(guó)主要港口所在省市自治區(qū)(天津、河北、遼寧、山東、廣東、上海、浙江、江蘇、福建、廣西、海南、重慶、安徽、湖北、湖南)的省際面板數(shù)據(jù)。首先對(duì)時(shí)間序列進(jìn)行單位根檢驗(yàn),確定為平穩(wěn)時(shí)間序列,接著檢驗(yàn)選用的變系數(shù)模型擬合樣本,在此基礎(chǔ)上選擇隨機(jī)影響變系數(shù)模型對(duì)樣本進(jìn)行擬合,并進(jìn)行豪斯曼(Hausman)檢驗(yàn)。檢驗(yàn)結(jié)果:卡方檢驗(yàn)值為24.675 65,豪斯曼統(tǒng)計(jì)量的值是46.5,對(duì)應(yīng)P值為0,拒絕原假設(shè),從而確定應(yīng)建立個(gè)體固定效應(yīng)模型。個(gè)體固定效應(yīng)模型輸出結(jié)果見(jiàn)表1,時(shí)期固定效應(yīng)模型輸出結(jié)果見(jiàn)表2。

    從表1可以看出,從全國(guó)范圍看,除了第二產(chǎn)業(yè)在GDP中所占比重提升會(huì)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生某種抑制外,其他要素的增加均會(huì)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展產(chǎn)生顯著的積極影響。從表2可以看出,2008―2019年水運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施時(shí)期固定效應(yīng)數(shù)值不斷增加,表明我國(guó)水運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)經(jīng)濟(jì)的固定增長(zhǎng)效應(yīng)在不斷提高,基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)呈良好的發(fā)展態(tài)勢(shì)。

    對(duì)各個(gè)省市自治區(qū)采用固定效應(yīng)模型的輸出結(jié)果見(jiàn)表3。

    從表3可以看出,除了人力資源、科技的投入對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)均存在顯著的正向效應(yīng)外,其他要素對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響在不同地區(qū)呈現(xiàn)較大差異。具體表現(xiàn)在:

    (1)水運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施跨越式發(fā)展明顯突出。初期階段水運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施落后于經(jīng)濟(jì)發(fā)展,基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)出彈性較大;隨著投資的增加,其對(duì)經(jīng)濟(jì)的推動(dòng)作用將逐步減弱,這在不同省份都有很好的體現(xiàn)。

    (2)國(guó)際聯(lián)通性對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)出彈性在不同地區(qū)存在較大差異。河北、廣西、海南、重慶、湖北、湖南等地國(guó)際聯(lián)通性較弱,區(qū)域經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)出彈性較低;而天津、遼寧、山東、廣東、江蘇、福建等地國(guó)際聯(lián)通性較好,區(qū)域經(jīng)濟(jì)的產(chǎn)出彈性較大。

    (3)溢出效應(yīng)對(duì)不同地區(qū)的經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出彈性是有差別的。對(duì)于發(fā)達(dá)省市而言,經(jīng)濟(jì)起點(diǎn)高,區(qū)位優(yōu)勢(shì)明顯,周邊基礎(chǔ)設(shè)施的改善進(jìn)一步擴(kuò)大了本地區(qū)的市場(chǎng)范圍并增加了要素流入為其帶來(lái)規(guī)模效應(yīng),所以天津、遼寧、山東、廣東、上海、浙江、江蘇等地周邊水運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展對(duì)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生較高的溢出效應(yīng)。

    (4)不同地區(qū)第二產(chǎn)業(yè)在GDP所占比重對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展產(chǎn)生的效應(yīng)也是有差別的。天津、山東、廣東、上海等地正處于工業(yè)轉(zhuǎn)型期,第二產(chǎn)業(yè)在GDP所占比重的提高會(huì)抑制區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展;而遼寧、重慶、安徽、湖北等地由于工業(yè)基礎(chǔ)相對(duì)薄弱,需要通過(guò)發(fā)展第二產(chǎn)業(yè)來(lái)推動(dòng)整個(gè)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,第二產(chǎn)業(yè)在GDP所占比重的提高會(huì)在一定程度上促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展。

    (5)交通基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)密度對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響存在不同地區(qū)差異顯著。在東部地區(qū),交通網(wǎng)絡(luò)密度對(duì)經(jīng)濟(jì)有較大的產(chǎn)出彈性,而在中西部地區(qū),該系數(shù)較低,湖北、安徽等地甚至為負(fù),在一定程度上抑制地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

    (6)人力資源、科技的投入在不同地區(qū)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響是一致的,均存在顯著的正向效應(yīng)。要進(jìn)一步加快發(fā)展文化教育事業(yè),提高勞動(dòng)者技能和科技水平,提升區(qū)域軟實(shí)力,為經(jīng)濟(jì)發(fā)展注入一針起關(guān)鍵作用的“潤(rùn)滑劑”,更好地發(fā)揮水運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的促進(jìn)作用,最終實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)快速增長(zhǎng)。

    3 結(jié)論及建議

    從全國(guó)范圍看,除了第二產(chǎn)業(yè)在GDP所占比重提升會(huì)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生抑制外,其他要素的增加均會(huì)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展產(chǎn)生顯著的積極影響,時(shí)期固定效應(yīng)數(shù)值不斷增加,我國(guó)水運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)呈良好的發(fā)展態(tài)勢(shì);從省市自治區(qū)范圍看,除了人力資源、科技的投入對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)均存在顯著的正向效應(yīng)外,其他要素對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的影響在不同地區(qū)呈現(xiàn)較大差異。

    考慮到我國(guó)水運(yùn)交通基礎(chǔ)設(shè)施投資效應(yīng)的動(dòng)態(tài)特點(diǎn),政府需要通過(guò)比較各地區(qū)水運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施投入和產(chǎn)出彈性,審慎地調(diào)整投資力度和優(yōu)化投資結(jié)構(gòu),以確保資源配置效率最大化,保證宏觀經(jīng)濟(jì)持續(xù)快速穩(wěn)定增長(zhǎng)。對(duì)于東部地區(qū),需要重視水運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施質(zhì)的提升,應(yīng)建立現(xiàn)代化程度高的完善的綜合運(yùn)輸交通體系;對(duì)于中西部地區(qū),國(guó)家應(yīng)加大對(duì)該區(qū)域水運(yùn)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的扶持力度,多渠道搭建國(guó)際運(yùn)輸大通道,帶動(dòng)區(qū)域互聯(lián)互通,同時(shí)需要出臺(tái)增加中西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)“黏性”的政策。在國(guó)家層面和區(qū)域?qū)用孢M(jìn)一步加快發(fā)展科技教育事業(yè),提高勞動(dòng)者素質(zhì)和科技水平等軟實(shí)力,助推經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 賴成壽,呂靖,高天航.考慮風(fēng)險(xiǎn)的模糊Shapley港航聯(lián)盟收益分配[J].大連海事大學(xué)學(xué)報(bào),2017(3):43-49.

    [2] 賴成壽,呂靖,李祥全.基于二階段DEA博弈交叉效率模型的港口生產(chǎn)效率研究[J].上海海事大學(xué)學(xué)報(bào),2018(1):52- 59.

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