交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚的溢出效應(yīng)研究
——基于空間經(jīng)濟(jì)學(xué)視角

劉 越 閔路路

（安徽財(cái)經(jīng)大學(xué)，安徽 蚌埠 233030）

引言

世界上接近一半的人口居住在城市，在西方社會(huì)，比例高達(dá)75%，經(jīng)濟(jì)活動(dòng)集聚在少數(shù)地理空間上[1]。交通基礎(chǔ)設(shè)施作為經(jīng)濟(jì)集聚的重要影響因素，一直受到國(guó)內(nèi)外學(xué)者普遍關(guān)注，尤其是交通基礎(chǔ)設(shè)施引發(fā)經(jīng)濟(jì)資源不斷流動(dòng)帶來(lái)經(jīng)濟(jì)空間集聚相關(guān)研究成果頗豐。從傳統(tǒng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)理論中的城市經(jīng)濟(jì)學(xué)與區(qū)位理論到新經(jīng)濟(jì)理論的空間經(jīng)濟(jì)學(xué)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者開展大量研究。隨著研究不斷深入，越來(lái)越多學(xué)者將視角轉(zhuǎn)向交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚的溢出效應(yīng)。交通基礎(chǔ)設(shè)施通過(guò)影響運(yùn)輸成本加快經(jīng)濟(jì)資源在不同地理單元之間的流動(dòng)，產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)要素在某些地理空間上的集聚。因此，交通基礎(chǔ)設(shè)施經(jīng)濟(jì)集聚效應(yīng)的產(chǎn)生與交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚的空間溢出效應(yīng)具有內(nèi)在聯(lián)系。交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚的空間溢出效應(yīng)研究是對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施經(jīng)濟(jì)集聚效應(yīng)研究的深入與細(xì)化，空間溢出效應(yīng)代表特定地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施水平，可對(duì)其他區(qū)域的經(jīng)濟(jì)集聚水平產(chǎn)生影響。

Rodan分析基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)企業(yè)跨區(qū)域投資與失業(yè)工人流動(dòng)產(chǎn)生的跨區(qū)域影響[2]；Nishimizu和Hulten認(rèn)為基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)日本區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)具有正向溢出效應(yīng)[3]。隨著經(jīng)濟(jì)學(xué)研究工具及建模技術(shù)的創(chuàng)新與突破，大量學(xué)者運(yùn)用實(shí)證分析方法研究交通基礎(chǔ)設(shè)施的經(jīng)濟(jì)集聚效應(yīng)，大致分為兩類：交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚具有正向空間溢出效應(yīng)；交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚具有負(fù)向空間溢出效應(yīng)。大部分學(xué)者認(rèn)為提升特定地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施水平對(duì)其他鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)集聚水平會(huì)產(chǎn)生正向影響。如Chandra和Thompson發(fā)現(xiàn)高速公路影響經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間分配，本地洲際公路建設(shè)會(huì)促使經(jīng)濟(jì)活動(dòng)從鄰縣流向本地[4]。Holl利用微觀層面數(shù)據(jù)和地理信息系統(tǒng)技術(shù)，運(yùn)用泊松面板模型分析1980—1994年間西班牙各大城市道路基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)新建制造業(yè)場(chǎng)所的影響，認(rèn)為企業(yè)更愿將制造業(yè)場(chǎng)所建在鄰近新建高速公路的區(qū)域，表明經(jīng)濟(jì)資源沿新建高速公路擴(kuò)散，新建高速公路對(duì)其他鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)集聚產(chǎn)生正向影響。Holl認(rèn)為發(fā)展高速公路會(huì)影響市場(chǎng)的可及性，吸引企業(yè)向高經(jīng)濟(jì)密度區(qū)域聚集[5-6]。Teixeira發(fā)現(xiàn)發(fā)展交通基礎(chǔ)設(shè)施可加快經(jīng)濟(jì)集聚。此外，還進(jìn)一步模擬交通網(wǎng)絡(luò)擴(kuò)張情形，發(fā)現(xiàn)大力發(fā)展交通基礎(chǔ)設(shè)施可降低運(yùn)輸費(fèi)用，經(jīng)濟(jì)要素將會(huì)向外擴(kuò)散[7]。Meijers等發(fā)現(xiàn)地理障礙消除導(dǎo)致中心地區(qū)就業(yè)率下降，外圍地區(qū)經(jīng)濟(jì)輕微增長(zhǎng)，即發(fā)展交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚具有正向溢出效應(yīng)[8]。Yu等利用中國(guó)274個(gè)城市2000—2010年數(shù)據(jù)，探討高速公路網(wǎng)絡(luò)在空間經(jīng)濟(jì)集聚演化中的作用，得出完善高速公路網(wǎng)絡(luò)會(huì)使經(jīng)濟(jì)活動(dòng)地域集中度較高的結(jié)論。當(dāng)模擬運(yùn)輸成本低于關(guān)鍵水平時(shí)，新的高速公路建設(shè)有助于空間分散，產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)[9]。

也有一些學(xué)者認(rèn)為一個(gè)地區(qū)發(fā)展交通基礎(chǔ)設(shè)施將對(duì)鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)集聚水平會(huì)產(chǎn)生負(fù)向影響。如Boarnet發(fā)現(xiàn)某縣產(chǎn)出變化與同一縣內(nèi)的街道和公路資本變化呈正相關(guān)，但產(chǎn)出變化與其他縣級(jí)公路資本變動(dòng)呈負(fù)相關(guān)[10]。劉荷等利用中國(guó)2000—2012年省級(jí)面板數(shù)據(jù)，從地區(qū)與行業(yè)層面研究交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)制造業(yè)集聚的溢出效應(yīng)，發(fā)現(xiàn)公路對(duì)中西部地區(qū)制造業(yè)集聚具促進(jìn)作用，但對(duì)東部地區(qū)具負(fù)向溢出效應(yīng)[11]。

分析已有文獻(xiàn)，交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚的溢出效應(yīng)以正向溢出為主，但也存在負(fù)向溢出。研究此問(wèn)題的區(qū)域主要集中在發(fā)達(dá)國(guó)家，以中國(guó)經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚是否存在溢出效應(yīng)者較少。已有分析模型中，將變量運(yùn)用嚴(yán)格數(shù)理推導(dǎo)納入模型的較少。本文在Ottaviano線性自由資本模型基礎(chǔ)上[12]，以嚴(yán)格數(shù)學(xué)推導(dǎo)將交通基礎(chǔ)設(shè)施變量納入實(shí)證模型中，并利用1997—2015年中國(guó)30個(gè)省級(jí)行政區(qū)的經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)實(shí)證分析①鑒于海南省特殊地理區(qū)位（島嶼），其與鄰近省份的交通聯(lián)系主要是海運(yùn)，而本文主要研究鐵路、公路等陸路交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚的影響，因此在選取省級(jí)行政區(qū)時(shí)將其剔除。。

根據(jù)交通運(yùn)輸方式不同，將運(yùn)輸分為鐵路、公路、航空、河道和管道運(yùn)輸五大類，每種運(yùn)輸方式均形成獨(dú)立運(yùn)輸體系，每種運(yùn)輸體系均為能提供基礎(chǔ)和共享服務(wù)的設(shè)施。在新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)理論框架下，采用線性自由資本模型研究交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚的影響，在數(shù)理模型構(gòu)建解析中，以不同區(qū)域廠商數(shù)量代表經(jīng)濟(jì)集聚程度。在實(shí)證研究過(guò)程中，鑒于研究空間尺度及數(shù)據(jù)可得性，主要以各級(jí)公路、鐵路、內(nèi)河航道密度（千米/平方公里）衡量研究區(qū)域交通基礎(chǔ)設(shè)施水平。同時(shí)，為消除不同區(qū)域面積差異導(dǎo)致的經(jīng)濟(jì)集聚相關(guān)數(shù)據(jù)干擾，以區(qū)域物資資本存量密度（億元/平方公里）界定經(jīng)濟(jì)集聚程度，借鑒張軍等研究，運(yùn)用“永續(xù)盤存法”估算各地區(qū)物資資本存量[13]。

一、理論分析

空間經(jīng)濟(jì)學(xué)建模主要有兩大方法（DCI框架，OTT框架），DCI框架是“迪克希特-斯蒂格利茨壟斷競(jìng)爭(zhēng)、冰山交易技術(shù)、演化以及計(jì)算機(jī)模擬”框架的簡(jiǎn)稱。該方法具有以下缺陷：忽視預(yù)期作用；空間經(jīng)濟(jì)學(xué)模型通過(guò)數(shù)值模擬方法得出模型的解；迪克西特-斯蒂格利茨壟斷競(jìng)爭(zhēng)模型與冰山交易成本缺乏現(xiàn)實(shí)基礎(chǔ)等。為解決這些問(wèn)題，Ottaviano提出OTT框架：含二次子效用的準(zhǔn)線性效用函數(shù)和線性運(yùn)輸成本分析框架[12]。OTT框架和DCI框架下模型的主要區(qū)別在于，采用的效用函數(shù)是準(zhǔn)線性二次效用函數(shù)；以線性運(yùn)輸成本取代冰山貿(mào)易成本，由此得到的線性模型較易處理。

（一）模型假設(shè)

借鑒OTT框架下的線性自由資本模型（LFC）及宋英杰[14]、林永然等[15]的研究方法，將交通基礎(chǔ)設(shè)施變量作為運(yùn)輸成本的代替變量納入模型中，獲得一般均衡解。

假設(shè)某一區(qū)域經(jīng)濟(jì)由兩個(gè)區(qū)域（北部與南部）、兩種要素（資本與勞動(dòng)）、兩種生產(chǎn)部門（工業(yè)與農(nóng)業(yè)）組成，即2×2×2模型。在模型中，資本所有者和勞動(dòng)所有者在空間上均不具流動(dòng)性，勞動(dòng)和勞動(dòng)所有者不能分離，但資本和資本所有者可分離，資本可在區(qū)域間自由流動(dòng)。sL=L/Lω表示北部擁有的勞動(dòng)力稟賦份額，sK=L/Lω表示北部擁有的資本稟賦份額，sn則表示北部使用的資本份額，假設(shè)每個(gè)資本所有者擁有1個(gè)單位資本，區(qū)域經(jīng)濟(jì)中的消費(fèi)者數(shù)量可表示為L(zhǎng)ω+Kω。

假設(shè)農(nóng)業(yè)部門生產(chǎn)同質(zhì)性產(chǎn)品，具有規(guī)模收益不變的生產(chǎn)技術(shù)，在完全競(jìng)爭(zhēng)的市場(chǎng)結(jié)構(gòu)下，具有瓦爾拉斯一般均衡特征，僅使用勞動(dòng)作為要素投入。單位農(nóng)業(yè)品需要aA單位勞動(dòng)，勞動(dòng)力工資為wL，故單位農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)出成本為aAwL。工業(yè)部門以規(guī)模收益遞增和壟斷競(jìng)爭(zhēng)為特征，生產(chǎn)差異化工業(yè)產(chǎn)品，使用資本和勞動(dòng)作為要素投入，每個(gè)企業(yè)只生產(chǎn)一種多樣化產(chǎn)品。資本是固定投入，勞動(dòng)是可變投入，企業(yè)總成本函數(shù)為πF+amwLx，其中，π是單位資本收益率，F(xiàn)為資本投入量，am代表單位工業(yè)品產(chǎn)出所需勞動(dòng)投入量，wL是勞動(dòng)力工資，x是某種工業(yè)品產(chǎn)出。

鑒于每個(gè)企業(yè)使用F單位的資本，因此北部和南部企業(yè)數(shù)（工業(yè)品種類）分別為：

選擇合適的資本度量單位，標(biāo)準(zhǔn)化處理使Kω=F，可將n和n*化簡(jiǎn)為：

假設(shè)農(nóng)產(chǎn)品的空間流動(dòng)不存在運(yùn)輸成本，工業(yè)品在區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間運(yùn)輸均會(huì)產(chǎn)生成本。在線性模型中，不使用冰山貿(mào)易成本假設(shè)，而假設(shè)北部區(qū)內(nèi)1單位工業(yè)品的運(yùn)輸需要消耗τ1（τ1＞0）單位農(nóng)產(chǎn)品（以農(nóng)產(chǎn)品作為計(jì)價(jià)物），且τ1=τ1（t1）=1/t1；南部地區(qū)內(nèi)1單位工業(yè)品的運(yùn)輸成本需消耗τ2（τ2＞0）單位農(nóng)產(chǎn)品，τ2=τ2（t2）=1/t2；兩地區(qū)間運(yùn)輸1單位工業(yè)品需消耗τ1+τ2單位農(nóng)產(chǎn)品，τ1+τ2=τ1（t1）+τ2（t2）=1/t1+1/t2。其中，t1為北部地區(qū)內(nèi)交通基礎(chǔ)設(shè)施供給量，t2為南部地區(qū)內(nèi)交通基礎(chǔ)設(shè)施供給量，交通基礎(chǔ)設(shè)施作為外生變量，由政府供給。

在模型中，消費(fèi)者效用函數(shù)為“含二次子效用的準(zhǔn)線性效用函數(shù)”，具體用下式表示：

式中，ci是消費(fèi)者對(duì)某種差異化工業(yè)品的消費(fèi)量，CA是對(duì)農(nóng)產(chǎn)品消費(fèi)量。α反映消費(fèi)者對(duì)差異化工業(yè)品的偏好程度；β＞δ意味著消費(fèi)者更愿消費(fèi)多樣化商品，即β＞δ反映消費(fèi)者對(duì)多樣性的偏好強(qiáng)度；對(duì)于給定的β值，δ則反映多樣性產(chǎn)品間的不同替代能力，δ越大，產(chǎn)品間替代能力越強(qiáng)；n代表北部地區(qū)生產(chǎn)的工業(yè)品種類；n*代表南部地區(qū)生產(chǎn)的工業(yè)品種類。

假設(shè)資本在區(qū)際間的流動(dòng)是為追逐更高名義收益率，且資本所獲收益被返回資本所有者所在地區(qū)消費(fèi)。資本流動(dòng)方程為：

其中，r、r*分別是北部與南部物質(zhì)資本的名義收益率，sn則表示北部資本份額。

（二）長(zhǎng)期均衡解

資本在區(qū)域間自由流動(dòng)以獲取更高收益，同時(shí)由于每個(gè)企業(yè)資本量固定，因此資本的空間流動(dòng)決定生產(chǎn)空間分布。由資本流動(dòng)方程（4）可知，當(dāng)兩個(gè)區(qū)域資本收益率相同時(shí)，資本失去空間流動(dòng)動(dòng)力；當(dāng)一個(gè)區(qū)域資本收益率高于另一區(qū)域時(shí)，資本將會(huì)全部集中在一個(gè)區(qū)域，長(zhǎng)期均衡可表示如下：

式（5）中第一個(gè)表達(dá)式為內(nèi)部均衡，第二個(gè)表達(dá)式為中心在北部時(shí)的中心-外圍結(jié)構(gòu)均衡，第三個(gè)表達(dá)式為中心在南部時(shí)的中心-外圍結(jié)構(gòu)均衡。

把北部和南部消費(fèi)者數(shù)量公式及產(chǎn)品價(jià)格公式代入物質(zhì)資本收益率公式，可得出資本收益率的區(qū)域差異如下：

在式（7）中

其中sE為北部地區(qū)市場(chǎng)相對(duì)規(guī)模，在線性自由資本模型中，偏好的準(zhǔn)線性結(jié)構(gòu)意味著每個(gè)消費(fèi)者的工業(yè)產(chǎn)品支出與收入無(wú)關(guān)。因此，線性框架下市場(chǎng)相對(duì)規(guī)模僅取決于居住在每個(gè)區(qū)域的消費(fèi)者數(shù)量，與其收入無(wú)關(guān)，sE可表示為：

當(dāng)兩個(gè)地區(qū)物質(zhì)資本收益率差值為0時(shí)，資本在空間上不再流動(dòng)，模型將實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)期均衡。由式（6），r-r*=0時(shí)得到：

式（8）表示當(dāng)兩個(gè)區(qū)域資本收益率相等時(shí)，資本區(qū)域分布與支出區(qū)域分布之間的關(guān)系。如資本和勞動(dòng)的初始稟賦在兩區(qū)域內(nèi)對(duì)稱，則資本在兩區(qū)域的使用必然對(duì)稱，即該對(duì)稱分布長(zhǎng)期穩(wěn)定均衡。

（三）模型均衡解分析

在線性自由資本模型基礎(chǔ)上，得出帶有交通基礎(chǔ)設(shè)施變量的經(jīng)濟(jì)集聚一般均衡解。

從式（6）可見，當(dāng)存在運(yùn)輸成本時(shí)，企業(yè)區(qū)位選擇受到兩種力作用。式（6）右邊大括號(hào)內(nèi)第一項(xiàng)值為正，稱為市場(chǎng)規(guī)模效應(yīng)；第二項(xiàng)值為負(fù)，稱為市場(chǎng)擁擠效應(yīng)[16]。交通基礎(chǔ)設(shè)施可通過(guò)影響市場(chǎng)規(guī)模效應(yīng)和市場(chǎng)擁擠效應(yīng)影響經(jīng)濟(jì)集聚程度。交通基礎(chǔ)設(shè)施越發(fā)達(dá)，區(qū)域間工業(yè)品運(yùn)輸成本越低，即τ越小，市場(chǎng)規(guī)模效應(yīng)相對(duì)于市場(chǎng)擁擠效應(yīng)越顯著，此時(shí)集聚力相對(duì)較強(qiáng)。

從分析式（8）可知，影響企業(yè)空間分布的因素不僅有本地交通基礎(chǔ)設(shè)施供給量、市場(chǎng)相對(duì)規(guī)模，還有其他地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施供給水平，企業(yè)空間分布直接關(guān)系資本空間分布。本地交通基礎(chǔ)設(shè)施供給不僅影響本地企業(yè)數(shù)量還影響外地企業(yè)數(shù)量，即交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚具有溢出效應(yīng)。由式（8）可見，交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚的溢出效應(yīng)分為兩類：正溢出和負(fù)溢出。在本地市場(chǎng)相對(duì)規(guī)模，正溢出效應(yīng)表現(xiàn)為（4a-4bam）t1t2，負(fù)溢出效應(yīng)表現(xiàn)為-4bt2；在本地市場(chǎng)相對(duì)規(guī)模，正溢出效應(yīng)表現(xiàn)為-4bt2，負(fù)溢出效應(yīng)表現(xiàn)為（4a-4bam）t1t2。

二、探索性空間數(shù)據(jù)分析

（一）交通基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟(jì)集聚變量的空間數(shù)據(jù)特征

為研究中國(guó)各省區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚的影響，在使用空間計(jì)量模型開展空間數(shù)據(jù)精確實(shí)證分析前，首先運(yùn)用探索性空間數(shù)據(jù)分析，空間可視化描述中國(guó)各省區(qū)的交通基礎(chǔ)設(shè)施水平和經(jīng)濟(jì)集聚程度。各省區(qū)經(jīng)濟(jì)集聚狀況、交通基礎(chǔ)設(shè)施密度分布五分位圖見圖1、2，并以6年為周期觀察其動(dòng)態(tài)變化。

從靜態(tài)角度分析經(jīng)濟(jì)集聚。從圖1可知，我國(guó)經(jīng)濟(jì)集聚的空間分布呈現(xiàn)明顯空間自相關(guān)狀態(tài)，經(jīng)濟(jì)集聚呈現(xiàn)塊狀結(jié)構(gòu)，“高-高”“低-低”空間分布顯著。整體而言，經(jīng)濟(jì)集聚呈現(xiàn)明顯東高西低、從東向西階梯狀遞減的變化趨勢(shì)。我國(guó)2015年的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)空間分布中，東南沿海和京津地區(qū)的經(jīng)濟(jì)集聚度領(lǐng)先其他省份，處于第一分位；東部的江蘇、山東以及中西部的河南、重慶和廣西的經(jīng)濟(jì)集聚度較高，處于第二分位；處于第三分位的省份主要集中在中北部地區(qū)，且在地理上呈現(xiàn)成塊、連片分布格局，有湖北、陜西、山西、河北、遼寧以及內(nèi)蒙古；歸為第四分位的省份則主要集中在中西南地區(qū)，有湖南、貴州、四川、云南、西藏以及西北的寧夏；經(jīng)濟(jì)集聚度最低的第五分位主要分布在西北、東北等邊遠(yuǎn)地區(qū)以及中部的兩個(gè)省份，包括新疆、青海、甘肅、黑龍江、安徽和江西。

從動(dòng)態(tài)角度分析中國(guó)在1997—2015年經(jīng)濟(jì)活動(dòng)空間分布的變化趨勢(shì)。圖1給出1997—2015年主要年份（1997、2003、2009、2015）中國(guó)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的空間分布格局，鑒于本文以單位面積物質(zhì)資本存量表示經(jīng)濟(jì)集聚度，而單位面積物質(zhì)資本存量變化緩慢，不會(huì)出現(xiàn)在某一年份大幅度提高、下降現(xiàn)象，故以1997—2015年主要年份（1997、2003、2009、2015）分析該區(qū)間內(nèi)各省份經(jīng)濟(jì)集聚程度變化。通過(guò)觀察圖1可知：1997—2015年，北京、天津、上海、浙江及福建的經(jīng)濟(jì)密度一直領(lǐng)先于其他省份，始終處于中國(guó)經(jīng)濟(jì)集聚第一分位，也有些省份的經(jīng)濟(jì)密度在個(gè)別年份躋身第一分位，如1997年和2015年的廣東，2003年和2009年的江蘇，總體而言，第一分位區(qū)域在研究時(shí)間段內(nèi)變化不大；第二分位區(qū)域在該時(shí)間區(qū)間內(nèi)變化較大，僅山東始終處于該分位，不同年份會(huì)有一些省份進(jìn)入、退出，但進(jìn)入第二分位的省份絕大部分處在東部環(huán)渤海地區(qū)；處在第三分位的區(qū)域在該時(shí)間區(qū)段變化也較大，始終處在該分位的省份僅有山西，整體而言，該區(qū)域在1997—2015年呈現(xiàn)出由中西南向中東北地區(qū)轉(zhuǎn)移趨勢(shì)；處在第四分位的區(qū)域變化較復(fù)雜，1997—2003年，處在該分位的省份無(wú)變化，2009年內(nèi)蒙古、寧夏和陜西進(jìn)入，黑龍江、河南和廣西退出，河南和廣西進(jìn)入更高分位，隨著西藏、四川和云南在2015年進(jìn)入，該分位主要位于西南地區(qū)；處在第五分位的區(qū)域空間在該時(shí)間段內(nèi)變化相對(duì)不大，新疆、青海和甘肅始終處在該分位，故該分位主要集中在西北等邊遠(yuǎn)地區(qū)。

通過(guò)分析可得到以下結(jié)論：處在第一、五分位的東南沿海、大西北區(qū)域在研究時(shí)間段內(nèi)變化不大，第二、三、四分位的地區(qū)變化則較大；總體而言，隨著中國(guó)區(qū)域平衡戰(zhàn)略實(shí)施及經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展，高經(jīng)濟(jì)密度地區(qū)不斷向中西部腹地深入，區(qū)域經(jīng)濟(jì)差距逐步縮小。

圖1 1997—2015年主要年份中國(guó)經(jīng)濟(jì)集聚空間分布五分位動(dòng)態(tài)圖

通過(guò)對(duì)圖2分析可得出中國(guó)各省區(qū)單位面積交通基礎(chǔ)設(shè)施線路長(zhǎng)度空間布局與經(jīng)濟(jì)密度相似，交通線路密度表現(xiàn)出明顯的東高西低、從東向西階梯狀遞減的變化趨勢(shì)。從動(dòng)態(tài)來(lái)看，第五分位的省份變化較小，僅在2009年有變化，即寧夏進(jìn)入和黑龍江退出，第一、二、三和四分位省份變化較大，交通密度高的地區(qū)從東南沿海逐步向中西部腹地推進(jìn)，2009年后，中西部的重慶、河南始終處在第一分位，這一趨勢(shì)與經(jīng)濟(jì)密度變化趨勢(shì)吻合。具體而言，經(jīng)濟(jì)集聚程度低的新疆、內(nèi)蒙古、青海和甘肅等地區(qū)，交通基礎(chǔ)設(shè)施線路密度也很低，經(jīng)濟(jì)密度的塊狀分布與交通基礎(chǔ)設(shè)施密度的塊狀分布具有高度重合性，二者分布存在顯著空間分布一致性。以2015年為例，經(jīng)濟(jì)密度和交通基礎(chǔ)設(shè)施密度同時(shí)處在第三、四和五分位的省份分別有3、3和4個(gè)。直觀上可見交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚具有影響，且這種影響可能存在空間溢出效應(yīng)。

圖2 1997—2015年主要年份中國(guó)交通基礎(chǔ)設(shè)施空間分布五分位動(dòng)態(tài)圖

（二）經(jīng)濟(jì)集聚狀況的空間自相關(guān)檢驗(yàn)

通過(guò)空間可視化方法從直觀角度得出各地區(qū)經(jīng)濟(jì)集聚狀況具有空間自相關(guān)性之后，運(yùn)用空間自相關(guān)檢驗(yàn)描述各地區(qū)經(jīng)濟(jì)集聚狀況在地理空間上的自相關(guān)性。空間自相關(guān)性檢驗(yàn)常用的判斷指標(biāo)有Moran指數(shù)、Getis指數(shù)等，其中Moran’s I指數(shù)應(yīng)用最為廣泛。

Moran’s I指數(shù)的計(jì)算公式可表達(dá)為：

Moran’s I指數(shù)的計(jì)算值介于-1到1之間，當(dāng)Moran’s I檢驗(yàn)值處在（0，1）區(qū)間且顯著時(shí)，則表示被檢驗(yàn)的各地區(qū)變量具有正向空間自相關(guān)性；當(dāng)Moran’s I檢驗(yàn)值處在（-1，0）區(qū)間且顯著時(shí)，則表示被檢驗(yàn)的各地區(qū)變量具有負(fù)向空間自相關(guān)性。1997—2015年中國(guó)30個(gè)省區(qū)經(jīng)濟(jì)集聚變量的全域Moran’s I指數(shù)見表1。

由表1可知，各省份1997—2015年經(jīng)濟(jì)集聚的Moran’s I指數(shù)均在（0，1）區(qū)間內(nèi)，即存在正向空間自相關(guān)性。其中，1997—2003年Moran’s I指數(shù)逐步上升，從1997年的0.2985上升到2003年的0.3294；2004—2015年Moran’s I指數(shù)又呈現(xiàn)相反走勢(shì)——緩慢下降，但1997—2015年經(jīng)濟(jì)集聚的Moran’s I指數(shù)在1%顯著性水平下均可通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。以上分析說(shuō)明我國(guó)省區(qū)間經(jīng)濟(jì)集聚水平存在空間相關(guān)性，且該相關(guān)性呈現(xiàn)先逐步上升后緩慢下降趨勢(shì)。

表1 1997-2015年中國(guó)各省區(qū)經(jīng)濟(jì)集聚全域Moran’s I指數(shù)

進(jìn)一步通過(guò)局域Moran’s I指數(shù)散點(diǎn)圖考查局部地區(qū)經(jīng)濟(jì)集聚的空間特征。Moran’s I指數(shù)散點(diǎn)圖通過(guò)將各地區(qū)經(jīng)濟(jì)集聚的空間關(guān)聯(lián)為四個(gè)象限：第一象限（高-高）代表經(jīng)濟(jì)集聚水平高的地區(qū)被經(jīng)濟(jì)集聚水平高的地區(qū)包圍；第二象限（低-高）代表經(jīng)濟(jì)集聚水平低的地區(qū)被經(jīng)濟(jì)集聚水平高的地區(qū)包圍；第三象限（低-低）代表經(jīng)濟(jì)集聚水平低的地區(qū)被經(jīng)濟(jì)集聚水平低的地區(qū)包圍；第四象限（高-低）代表經(jīng)濟(jì)集聚水平高的地區(qū)被經(jīng)濟(jì)集聚水平低的地區(qū)包圍。第一象限（高-高）、第三象限（低-低）表示存在正空間自相關(guān)性，第二象限（低-高）、第四象限（高-低）表示存在負(fù)空間自相關(guān)性。

由圖3可知，在1997—2015年主要年份（1997，2003，2009，2015），大部分地區(qū)處于第一象限和第三象限，說(shuō)明經(jīng)濟(jì)集聚在中國(guó)各省區(qū)之間存在明顯空間正相關(guān)特征，即集聚程度高的地區(qū)鄰近成塊狀分布，集聚程度低地區(qū)也鄰近成塊狀分布。

三、實(shí)證分析

（一）實(shí)證模型設(shè)定

在空間經(jīng)濟(jì)學(xué)理論OTT框架下數(shù)理推導(dǎo)交通基礎(chǔ)設(shè)施經(jīng)濟(jì)集聚溢出效應(yīng)，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建實(shí)證模型。將式（8）變型后兩邊取對(duì)數(shù)：

對(duì)上式泰勒展開，并化簡(jiǎn)得到：

其中，a，b，c，am是外生變量，在外生變量給定情況下，交通基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟(jì)集聚關(guān)系可表達(dá)為式（10）的線性形式。在式（10）基礎(chǔ)上，不改變經(jīng)濟(jì)集聚與核心解釋變量（交通基礎(chǔ)設(shè)施）關(guān)系，同時(shí)為減少異方差性，將t變量取對(duì)數(shù)形式，式（10）經(jīng)簡(jiǎn)單處理可轉(zhuǎn)化為以下實(shí)證分析中依賴的基礎(chǔ)模型：

其中，β1，β2為待估參數(shù)。在式（9）中添加不同地理單元之間的空間依賴性變量，得到以下空間面板模型：

式（12）（13）（14）分別代表空間滯后模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）、空間杜賓模型（SDM）。AGGit表示第i地區(qū)第t年的經(jīng)濟(jì)集聚水平，WlnAGGit是被解釋變量的空間交互項(xiàng)，TRANit表示第i地區(qū)第t年的交通基礎(chǔ)設(shè)施水平，SEit表示第i地區(qū)第t年的本地市場(chǎng)規(guī)模，WXitθ是解釋變量之間存在的外生交互效應(yīng)，μi為空間（時(shí)間）固定或隨機(jī)效應(yīng)，εit為隨機(jī)誤差項(xiàng)，ρ、β1、β2、λ是待估參數(shù)。

（二）變量選取

本文實(shí)證分析中涉及的經(jīng)濟(jì)集聚、各類交通基礎(chǔ)設(shè)施及本地市場(chǎng)規(guī)模變量的名稱、符號(hào)、單位及指標(biāo)選取見表2。

圖3 1997—2015年主要年份中國(guó)各省份經(jīng)濟(jì)集聚程度Moran散點(diǎn)圖

表2 各變量的名稱、符號(hào)、單位及指標(biāo)選取

本文實(shí)證分析中所用數(shù)據(jù)主要來(lái)源于各年份《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》及在《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》原始數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上加工處理得到的數(shù)據(jù)。鑒于重慶市1997年成為直轄市，考慮數(shù)據(jù)可得性和完整性，時(shí)間范圍選定為1997—2015年。

（三）溢出效應(yīng)的實(shí)證分析

1.空間面板計(jì)量模型檢驗(yàn)和選擇?？臻g交互效應(yīng)檢驗(yàn)主要有（穩(wěn)健的）LM空間滯后、（穩(wěn)健的）LM空間誤差、空間固定效應(yīng)的聯(lián)合非顯著性LR-檢驗(yàn)、時(shí)間固定效應(yīng)的聯(lián)合非顯著性LR-檢驗(yàn)、Wald檢驗(yàn)空間滯后、LR檢驗(yàn)空間滯后、Wald檢驗(yàn)空間誤差、LR檢驗(yàn)空間誤差以及Hausman檢驗(yàn)，具體情況見表3。

根據(jù)表3得出檢驗(yàn)結(jié)果結(jié)合模型確定標(biāo)準(zhǔn)，科學(xué)選擇不同種類交通基礎(chǔ)設(shè)施經(jīng)濟(jì)集聚溢出效應(yīng)的空間計(jì)量模型，模型選擇結(jié)果見表4。

表3 各種模型的LM檢驗(yàn)、Hausman檢驗(yàn)、Wald檢驗(yàn)以及LR檢驗(yàn)

表4 不同種類交通基礎(chǔ)設(shè)施經(jīng)濟(jì)集聚溢出效應(yīng)的空間計(jì)量模型選擇

由表4可知，各種交通基礎(chǔ)設(shè)施的總和、公路、高速公路及其他公路交通基礎(chǔ)設(shè)施采用含有空間、時(shí)間固定效應(yīng)的空間滯后模型，鐵路、等級(jí)公路、一級(jí)公路和二級(jí)公路交通基礎(chǔ)設(shè)施采用含有空間、時(shí)間固定效應(yīng)的空間杜賓模型。

2.各類交通基礎(chǔ)設(shè)施經(jīng)濟(jì)集聚溢出效應(yīng)空間計(jì)量模型估計(jì)。運(yùn)用MATLAB R2014a計(jì)量軟件估計(jì)各類空間計(jì)量模型，估計(jì)結(jié)果見表5。

觀察表5，從8個(gè)不同空間計(jì)量模型回歸結(jié)果而言，模型擬合優(yōu)度較高，均在0.98以上，表明回歸方程自變量對(duì)因變量的整體解釋性較強(qiáng)。從各解釋變量系數(shù)估計(jì)值的顯著性水平而言，除模型（2）之外，其他模型的解釋變量lnt在1%或5%的顯著性水平下均顯著為正，而在模型（2）中，解釋變量lnt的系數(shù)估計(jì)值為負(fù)但不顯著；所有模型的解釋變量lnSE在1%顯著性水平下均顯著為正。所有模型的空間自回歸系數(shù)P均在1%顯著水平下為正，表明地區(qū)間經(jīng)濟(jì)集聚存在正空間依賴性（內(nèi)生交互效應(yīng)），且除模型（2）之外，其他所有模型空間自回歸系數(shù)P值相近，表明經(jīng)濟(jì)集聚空間依賴性在不同模型中差別不大。從各模型擬合優(yōu)度、各解釋變量回歸系數(shù)顯著性以及空間自回歸系數(shù)P回歸系數(shù)顯著性而言，8個(gè)空間計(jì)量模型估計(jì)效果較好。

表5 各類交通基礎(chǔ)設(shè)施經(jīng)濟(jì)集聚溢出效應(yīng)的空間計(jì)量模型的估計(jì)結(jié)果

非空間模型解釋變量的參數(shù)估計(jì)可代表各解釋變量變化對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚程度的邊際效應(yīng)，但空間計(jì)量模型的系數(shù)估計(jì)則不然。采用直接和間接效應(yīng)估計(jì)空間計(jì)量模型，結(jié)果見表5。各解釋變量的直接效應(yīng)與其系數(shù)估計(jì)不同的原因是存在反饋效應(yīng)，反饋效應(yīng)的產(chǎn)生是因其對(duì)一省的影響會(huì)傳遞給鄰近省份且把鄰近省份的影響傳回該省份。反饋效應(yīng)的產(chǎn)生在空間滯后模型中源于空間滯后被解釋變量的系數(shù)估計(jì)值P，而在空間杜賓模型中部分源于空間滯后被解釋變量，部分源于解釋變量空間滯后變量的系數(shù)估計(jì)值。根據(jù)計(jì)量軟件中對(duì)直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)的計(jì)算方法，LeSage和Pace認(rèn)為直接效應(yīng)是所有地區(qū)解釋變量變化引起的本地區(qū)變化總和的平均值，間接效應(yīng)是所有地區(qū)解釋變量引起其他地區(qū)變化總和的平均值，總效應(yīng)則為兩者加總[17]。因此，本文認(rèn)為各解釋變量直接效應(yīng)與其系數(shù)的差別，以及間接效應(yīng)的存在即可證明溢出效應(yīng)存在，為比較各模型溢出效應(yīng)，將溢出效應(yīng)定義為以下表達(dá)式：

Overflow=（Direct-β）+Indirect

各解釋變量的溢出效應(yīng)通過(guò)上式簡(jiǎn)單計(jì)算即可得到，得到的溢出效應(yīng)值見表5。根據(jù)報(bào)告結(jié)果，各模型中不同交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚的溢出效應(yīng)存在較大差異：總量交通基礎(chǔ)設(shè)施TRAN、公路ROAD、高速公路HIGH和其他公路OTHER對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚影響的溢出效應(yīng)為正，鐵路RAIL、等級(jí)公路GRADE、一級(jí)公路FIRST和二級(jí)公路SECO對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚影響的溢出效應(yīng)為負(fù)；在正向溢出效應(yīng)中，各類交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚溢出效應(yīng)降序排列為總量交通基礎(chǔ)設(shè)施TRAN（0.0395）、公路ROAD（0.0227）、高速公路HIGH（0.0214）和其他公路OTHER（0.0161），而負(fù)向溢出效應(yīng)中，溢出效應(yīng)降序排列為二級(jí)公路SECO（-0.2476）、鐵路RAIL（-0.2452）、等級(jí)公路GRADE（-0.1852）和一級(jí)公路FIRST（-0.0471）。

此外，實(shí)證分析還可得出以下結(jié)論：（1）不同種類交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚影響的直接效應(yīng)存在差別，但在數(shù)量級(jí)和正負(fù)向影響方面總體差異不大，除鐵路交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚的直接效應(yīng)為負(fù)但不顯著外，其他交通基礎(chǔ)設(shè)施直接效應(yīng)均顯著為正。其中，總量交通基礎(chǔ)設(shè)施直接效應(yīng)最大（0.1162），二級(jí)公路直接效應(yīng)最小（0.0242），說(shuō)明所有地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施變量變化引起的本地經(jīng)濟(jì)集聚總和的平均值為正，即所有地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施水平的提升對(duì)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)集聚具有促進(jìn)作用，其中總量交通基礎(chǔ)設(shè)施的促進(jìn)作用最大，二級(jí)公路促進(jìn)作用最?。唬?）交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚影響的間接效應(yīng)在不同模型中分化較大，間接效應(yīng)為負(fù)的有鐵路（-0.2379）、等級(jí)公路（-0.1775）、一級(jí)公路（-0.045）以及二級(jí)公路（-0.2363），間接效應(yīng)為正的交通基礎(chǔ)設(shè)施有總量交通基礎(chǔ)設(shè)施（0.0327）、公路（0.0213）、高速公路（0.020）以及其他公路（0.0160），從絕對(duì)值上看，鐵路交通基礎(chǔ)設(shè)施間接效應(yīng)最大（-0.2379）且顯著，其他公路交通基礎(chǔ)設(shè)施間接效應(yīng)最?。?.0160）但不顯著；（3）交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚的總效應(yīng)在不同模型中差異較大，總效應(yīng)為負(fù)：鐵路（-0.2635）、等級(jí)公路（-0.08）、二級(jí)公路（-0.2112），總效應(yīng)為正的有五個(gè)：總量交通基礎(chǔ)設(shè)施（0.1444）、公路（0.0955）、高速公路（0.0992）、一級(jí)公路（0.0441）、其他公路（0.0708）。說(shuō)明不同種類交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)各省份總體經(jīng)濟(jì)集聚的影響存在較大差異，其中鐵路交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)總體經(jīng)濟(jì)集聚的影響最大且顯著，一級(jí)公路對(duì)總體經(jīng)濟(jì)集聚的影響最小。

由表5可見，本地市場(chǎng)規(guī)模對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚存在重要影響，對(duì)本地經(jīng)濟(jì)集聚的影響在不同模型中均為正，對(duì)其他地區(qū)的經(jīng)濟(jì)集聚影響即溢出效應(yīng)則有正負(fù)向影響并存。

四、研究結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

第一，通過(guò)分析線性自由資本模型的長(zhǎng)期均衡解，顯示交通基礎(chǔ)設(shè)施是影響經(jīng)濟(jì)集聚程度的重要因素，并對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚具有溢出效應(yīng)。可驗(yàn)證Nishimizu、Hulten和Chandra、Thompson觀點(diǎn)。

第二，探索性空間數(shù)據(jù)分析結(jié)果及Moran’s I指數(shù)顯示，經(jīng)濟(jì)集聚在中國(guó)30個(gè)省區(qū)間存在明顯正相關(guān)特征，各省份交通基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟(jì)集聚狀態(tài)不論從靜態(tài)還是動(dòng)態(tài)角度分析，均呈現(xiàn)高度空間分布一致性，可驗(yàn)證Holl觀點(diǎn)。空間計(jì)量模型實(shí)證結(jié)果表明，交通基礎(chǔ)設(shè)施是促進(jìn)本地經(jīng)濟(jì)集聚程度的重要因素，且對(duì)其他地區(qū)經(jīng)濟(jì)集聚具有正向溢出效應(yīng)，可佐證Teixeira、Meijers與Yu觀點(diǎn)。

第三，空間計(jì)量模型實(shí)證結(jié)果表明，本地市場(chǎng)規(guī)模對(duì)本地經(jīng)濟(jì)集聚水平的提升具有促進(jìn)作用，對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚的影響在不同地理空間單元之間存在溢出效應(yīng)，但這種溢出效應(yīng)并不明顯，在某種程度上說(shuō)明Boarnet分析的合理性。

第四，空間計(jì)量模型實(shí)證結(jié)果還表明，經(jīng)濟(jì)集聚在不同地理空間單元之間存在顯著正向溢出效應(yīng)，且在不同模型中具有一定穩(wěn)定性，在某種程度上說(shuō)明劉荷等分析的合理性。

（二）政策建議

第一，完善交通運(yùn)輸體系，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)資源合理有序流動(dòng)。交通基礎(chǔ)設(shè)施的互聯(lián)互通是商品和要素自由流動(dòng)的前提，因此增加交通基礎(chǔ)設(shè)施的有效供給有助于促進(jìn)經(jīng)濟(jì)資源在地理空間上的合理有序流動(dòng)，調(diào)控經(jīng)濟(jì)資源的區(qū)域分布，提高資源配置效率。完善我國(guó)交通運(yùn)輸體系，有助于降低經(jīng)濟(jì)資源在不同省份之間的流動(dòng)門檻，實(shí)現(xiàn)資源有效配置，提高資源利用效率、提升經(jīng)濟(jì)社會(huì)整體效率。

第二，加大欠發(fā)達(dá)地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施有效供給，縮小區(qū)域發(fā)展差距。提升一個(gè)地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施水平有利于經(jīng)濟(jì)資源從其他地區(qū)流向該地區(qū)，進(jìn)而在該地區(qū)形成經(jīng)濟(jì)資源集聚態(tài)勢(shì)。在完善全國(guó)交通網(wǎng)絡(luò)體系過(guò)程中，應(yīng)通過(guò)頂層設(shè)計(jì)適當(dāng)向中西部、農(nóng)村地區(qū)傾斜，加大中央財(cái)政對(duì)欠發(fā)達(dá)地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)扶持力度，放寬民間資本市場(chǎng)準(zhǔn)入，積極引導(dǎo)民間資本參與中西部農(nóng)村地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加快提升欠發(fā)達(dá)地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施水平，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

第三，優(yōu)化交通基礎(chǔ)設(shè)施結(jié)構(gòu)，促進(jìn)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)集聚的實(shí)現(xiàn)。在通過(guò)交通基礎(chǔ)設(shè)施的集聚效應(yīng)和溢出效應(yīng)調(diào)整經(jīng)濟(jì)要素空間分布的進(jìn)程中，需適當(dāng)調(diào)整交通基礎(chǔ)設(shè)施的種類結(jié)構(gòu)，更好地實(shí)現(xiàn)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)集聚。在提升各地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施供給水平過(guò)程中，欠發(fā)達(dá)地區(qū)應(yīng)優(yōu)先考慮對(duì)本地經(jīng)濟(jì)集聚具有較強(qiáng)正向效應(yīng)的交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，如高速公路、一級(jí)公路等，適度縮小對(duì)經(jīng)濟(jì)集聚影響較小的交通基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模。

第四，加強(qiáng)交通基礎(chǔ)設(shè)施的區(qū)域協(xié)同供給，實(shí)現(xiàn)共贏發(fā)展。在制定交通基礎(chǔ)設(shè)施供給政策前，需考慮該政策對(duì)周圍地區(qū)的影響，建立交通基礎(chǔ)設(shè)施跨區(qū)域協(xié)同供給的有效機(jī)制和平臺(tái)，及時(shí)出臺(tái)促進(jìn)地方政府協(xié)同供給交通基礎(chǔ)設(shè)施的法規(guī)及系統(tǒng)政策性文件；完善官員政績(jī)考核體系，優(yōu)化地方政績(jī)考核標(biāo)準(zhǔn)，從區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展角度增加跨區(qū)域協(xié)同發(fā)展方面的考核指標(biāo)，以實(shí)現(xiàn)不同地區(qū)間的合作和共贏。