(重慶工商大學(xué) 長江上游經(jīng)濟研究中心,重慶 400067)

1 引言

發(fā)展經(jīng)濟學(xué)家Rosenstein-Rodan[1]認(rèn)為,交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展是居民增收的先行條件。近年來,我國對公路、鐵路、水利、電力等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的投入力度不斷加大,促使我國交通設(shè)施建設(shè)實現(xiàn)了跨越式發(fā)展,2016年底鐵路里程達(dá)到12.4萬km,比2006年增長了1.6倍,比1997年增長了10.3倍;公路里程2016年底達(dá)到469.6萬km,比2006年和1997年分別增長了1.4倍和3.6倍。促進交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)發(fā)展不僅對我國的經(jīng)濟增長具有“加速器”作用,還可通過顯著的空間溢出效應(yīng)逐漸縮小區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差距。同時,發(fā)展交通基礎(chǔ)設(shè)施是我國開展“民生工程”的重要手段,發(fā)達(dá)的交通基礎(chǔ)設(shè)施可降低勞動力與市場需求信息的不對稱性,有利于增加勞動要素可流動性進而降低流動成本。

目前學(xué)者們對交通基礎(chǔ)設(shè)施增收效應(yīng)的研究較少,更多的是關(guān)注交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟增長、城鄉(xiāng)收入差距、生產(chǎn)效率等產(chǎn)生的影響。Barro[2]、Cazzavillan[3]發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施對國家經(jīng)濟發(fā)展存在正的外部性;Hulten[4]表明這種正外部性并不顯著。魏巍[5]等研究發(fā)現(xiàn)交通基礎(chǔ)設(shè)施有利于產(chǎn)業(yè)集聚且對經(jīng)濟增長有正向溢出效應(yīng);劉生龍等[6]發(fā)現(xiàn)交通基礎(chǔ)設(shè)施對改善區(qū)域經(jīng)濟一體化具有促進作用;周紹杰等[7]分別用靜態(tài)和動態(tài)非平衡面板模型研究三大基礎(chǔ)設(shè)施對農(nóng)村居民收入的影響,結(jié)果分別顯著為正;張光南[8]等采用工業(yè)企業(yè)面板數(shù)據(jù)實證分析了交通基礎(chǔ)設(shè)施對制造業(yè)生產(chǎn)要素投入的影響,結(jié)果顯示鐵路貨運對生產(chǎn)效率的影響不顯著,公路客運對生產(chǎn)效率的影響為負(fù);羅能生等[9]將研究期限劃分為兩個階段,分別研究交通基礎(chǔ)設(shè)施對縮小城鄉(xiāng)差距的邊際效用,發(fā)現(xiàn)隨著時間推移邊際效用逐漸減少。

交通基礎(chǔ)設(shè)施在提升人民生活水平減少貧困等方面發(fā)揮著重要作用。本文根據(jù)交通基礎(chǔ)設(shè)施增收效應(yīng)理論機制,構(gòu)建空間面板計量模型,以驗證交通基礎(chǔ)設(shè)施對居民收入具有溢出效應(yīng)等推論,以填補該方面研究空缺。

2 理論模型

交通基礎(chǔ)設(shè)施對居民收入增長的促進作用類似于一個額外的技術(shù)進步貢獻。在考察交通基礎(chǔ)設(shè)施增收的空間效應(yīng)時,將嚴(yán)格的外生交通基礎(chǔ)設(shè)施變量融進技術(shù)進步因素中,包含資本、勞動、交通基礎(chǔ)設(shè)施三要素的新古典經(jīng)濟增長函數(shù)可構(gòu)建為:

Y=A(T)f(K,L)

(1)

借鑒Boarnet[10]的兩地經(jīng)濟系統(tǒng)假設(shè)條件:①市場分割為南北兩個城市(S、N),市場信息完備,為完全競爭形態(tài)。②S、N分別生產(chǎn)同質(zhì)化產(chǎn)品,短期內(nèi)資本、勞動力具有不變彈性,即短期S、N資本和勞動力對利息率和工資率完全不敏感,但長期資本和勞動力在S、N間自由流動,流動成本可忽略不計。③交通基礎(chǔ)設(shè)施由中央政府提供,不考慮中央政府對S、N的稅負(fù)影響,即S、N對交通基礎(chǔ)設(shè)施使用的邊際成本為零。④在經(jīng)濟增長的初始階段,S、N要素稟賦完全一致,即:TS=TN,AS(T)=AN(T),KS=KN,LS=LN。

在市場均衡狀態(tài)下,S、N城市的勞動力工資率和物質(zhì)資本利息率可表示為:

wS=wN

(4)

rS=rN

(7)

假定政府針對S城市交通基礎(chǔ)設(shè)施進行投資,由于短期內(nèi)資本、勞動具有不變彈性,則式(4)、式(7)的均衡水平將會被打破,S城市的交通基礎(chǔ)設(shè)施增加ΔT,短期內(nèi)勞動力工資率和資本利息率變?yōu)?

從式(8)、式(9)、式(10)可見,S城市增加交通基礎(chǔ)設(shè)施投資后,勞動力工資率和資本利息率均得到提高,在短期內(nèi)形成S城市的資本價格和勞動工資均高于N城市。但在長期中,S、N城市的資本和勞動力均可自由流動,這就意味著N城市的資本和勞動會逐漸流入S城市,以求獲得更高的要素回報率。由于本文考察的重點是交通基礎(chǔ)設(shè)施對居民收入的影響,而勞動力工資率是居民收入的直接和主要來源,所以假定S、N城市資本固定。在長期中,N城市的勞動力會流入S城市,重新形成新的勞動力工資率均衡水平,即:

(11)

3 模型設(shè)定及變量選取

3.1 空間計量模型的構(gòu)建

借鑒Bernardino[11]的建模思想,結(jié)合研究目標(biāo)和內(nèi)容,建立交通基礎(chǔ)設(shè)施對我國居民收入影響的計量模型為:

lnI=?+β1lnK+β2lnAL+β3T+ΣβX+ε

(13)

該公式可估計出交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展T對我國居民收入I的貢獻程度,但考慮到一個地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善程度不僅對本地居民收入有影響,可能會通過各種渠道影響到其他地區(qū)的居民收入,即交通基礎(chǔ)設(shè)施增收的空間溢出效應(yīng)在此模型中不能體現(xiàn)。因此,依據(jù)Elhorst[12]的空間計量思想,將地區(qū)之間的地理關(guān)系引入到計量模型中,在本文采用的鄰接空間權(quán)重矩陣W1中,當(dāng)i省和j省有共同邊界時Wij=1,否則為0?？紤]到鄰接空間權(quán)重矩陣假設(shè)各相鄰地區(qū)的經(jīng)濟發(fā)展水平是相同的,不能完全體現(xiàn)我國各地區(qū)實際的經(jīng)濟發(fā)展?fàn)顩r。為解決這一問題并進一步對我國交通基礎(chǔ)設(shè)施的空間效應(yīng)進行分析,采用林光平[13]的方法引入經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣W2,W2=W1×E。矩陣E中的各元素為:

(14)

空間滯后模型(SAR):

lnIit=ρwijlnIit+β1lnKit+β2lnALit+β3Tit+ΣβXit+ε

(15)

空間誤差模型(SEM):

lnIit=β1lnKit+β2lnALit+β3Tit+ΣβXit+μit

(16)

空間杜賓模型(SDM):

lnIit=ρwijlnIit+β1lnKit+β2lnALit+β3wijTit+ΣβXit+ε

(17)

其中,μit=λwijμjt+ε,ε～N(0,σ2Ii);lnIit為i地區(qū)在t時間的居民收入水平;lnKit為i地區(qū)t時間的資本存量;lnALit為i地區(qū)t時間的有效勞動;Tit為交通基礎(chǔ)設(shè)施;Xit為1×5維的控制變量集;ρ為其他地區(qū)的居民收入變化對本地居民收入的影響;β為變量的參數(shù)估計;λ為除文中提到的解釋變量之外的因素所引起的空間經(jīng)濟影響;ε為隨機誤差項;i為個體維度;t為時間維度。

空間滯后模型重點解釋我國各省市本地居民收入受周邊省市居民收入的影響,空間誤差模型則反映無法觀察到或難以獲得相關(guān)數(shù)據(jù)的因素造成的空間經(jīng)濟影響。以上兩個模型都沒有涉及解釋變量跨區(qū)的影響作用,空間杜賓模型不僅能反映某一地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展變化對本地區(qū)居民收入的影響,還可反映本地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展變化對其他地區(qū)居民收入的溢出效應(yīng),因變量和自變量之間的空間相關(guān)性和各地區(qū)居民收入的空間集聚效果都可由空間杜賓模型體現(xiàn)。因為本文關(guān)注的重點是交通基礎(chǔ)設(shè)施增收的溢出效應(yīng)問題,以杜賓模型為主要分析模型,其他空間計量模型作為輔助以補充分析上的不足。

3.2 變量選取與數(shù)據(jù)說明

考慮到數(shù)據(jù)的完整性,選擇1997年重慶直轄為研究起點,時間跨度為1997—2015年,包括我國30個省份(未包括香港與澳門特別行政區(qū)、臺灣省和西藏自治區(qū))的相關(guān)數(shù)據(jù)。被解釋變量為居民實際收入水平,解釋變量包括兩類:一類是主要解釋變量,包括資本存量、人力資本、交通基礎(chǔ)設(shè)施;另一類是控制變量,指對居民收入有一定影響的其他經(jīng)濟變量。有關(guān)變量的說明如下:

被解釋變量與主要解釋變量:①居民實際收入水平(I)。為衡量我國居民實際收入水平,采用高連水[14]的方法進行測算,計算公式為:Ii=ηirPir+ηiuPiu。式中,Ii表示i地區(qū)居民人均收入水平;ηir、ηiu分別表示農(nóng)村人口占比和城市人口占比;Pir、Piu分別表示農(nóng)村、城市居民可支配收入,兩者分別使用各地城市、農(nóng)村消費價格指數(shù)(1997年基期)來消除價格的影響。②人力資本(AL)。借鑒丁黃艷[15]的做法,人力資本用勞動力資源和知識資本的乘積表示,勞動力資源選擇各地區(qū)就業(yè)人員數(shù)表示,知識資本以就業(yè)人員平均受教育年限表示,給未上過學(xué)、小學(xué)、初中、高中、專科、本科、研究生的就業(yè)人員占比分別賦權(quán)重1、6、9、12、15、16、19,進一步計算出就業(yè)人員的平均受教育年限。③資本存量(K)。資本存量的估算方法采用Goldsmith開創(chuàng)性運用的永續(xù)盤存法(PIM),基本估計公式為:Kt=Kt-1(1-δ)+It。式中,δ為資本存量的經(jīng)濟折舊率;It為當(dāng)期投資額。公式中主要涉及四個變量,借鑒單豪杰[16]的做法,將δ估值為10.96%,It用各個地區(qū)每年的全社會固定資產(chǎn)投資額表示,基期資本存量用1997年全社會固定資產(chǎn)投資除以經(jīng)濟折舊率與考察期內(nèi)固定資產(chǎn)投資總額年均增長率之和來計算,全社會固定資產(chǎn)投資額可比價折算指數(shù)使用1997年為基期的固定資產(chǎn)投資價格指數(shù)。④交通基礎(chǔ)設(shè)施(T)。關(guān)于交通基礎(chǔ)設(shè)施的概念,因研究視角的不同對其認(rèn)識也不完全一致。根據(jù)研究內(nèi)容將其定義為具有空間外部性屬性的為人或物實現(xiàn)空間移動所共享的基礎(chǔ)保障設(shè)施。鐵路、公路、民航、水運是構(gòu)成我國交通基礎(chǔ)設(shè)施的四大板塊,葉昌友等[17]研究認(rèn)為公路和鐵路所負(fù)擔(dān)的全社會貨運總量和客運總量均超過85%,可見公路、鐵路基礎(chǔ)設(shè)施對現(xiàn)階段居民收入的貢獻度較大 。此外,只有部分省份存在水運基礎(chǔ),不利于對全國進行橫向比較,機場數(shù)量在各地區(qū)的分布有限且相關(guān)數(shù)據(jù)不易收集和比較,因此本文不考慮水運和民航交通基礎(chǔ)設(shè)施?？紤]到可比性問題,采用Démurger[18]的方法加總公路里程(除去等外路)和鐵路里程之后再除以各地區(qū)的國土面積,得到1997—2015年各地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施密度。

控制變量:①城市化水平(U)。城市化水平提高表明城市居民增加,農(nóng)村居民減少,城市為居民提供了更多的就業(yè)機會,同時也提高了就業(yè)質(zhì)量,城市居民平均可支配收入一般高于農(nóng)村居民平均可支配收入,使城鄉(xiāng)居民總收入整體增加,在人口基數(shù)不變的情況下,對人均收入水平增長存在一定的影響,使用城市人口占總?cè)丝诘谋戎乇硎敬酥笜?biāo)。②產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指數(shù)(S)。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指數(shù)可測算產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的升級水平。隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展,我國產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由第一產(chǎn)業(yè)逐漸向第二、第三產(chǎn)業(yè)過渡,如今第三產(chǎn)業(yè)的主導(dǎo)地位日益顯著,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級必然會帶動經(jīng)濟效率以及人民就業(yè)的變化,對我國居民收入產(chǎn)生一定的影響。借鑒李逢春[19]的做法賦值1、2、3分別作為第一、二、三產(chǎn)業(yè)的權(quán)重,然后乘以三大產(chǎn)業(yè)占比,加權(quán)后作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級指標(biāo)。③經(jīng)濟發(fā)展水平(lnG)。地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展水平的高低關(guān)系到人民的工作與生活,與居民收入存在必然的聯(lián)系,使用各地區(qū)實際GDP的對數(shù)表示該指標(biāo)。④金融發(fā)展水平(F)。金融發(fā)展在促進我國經(jīng)濟發(fā)展、人民就業(yè)起到了非常重要的作用,對人民收入水平的變化有一定的影響作用,使用金融機構(gòu)人民幣貸款余額占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重表示。⑤對外開放水平(O)。較高的對外貿(mào)易開放程度一方面可增加就業(yè)崗位,另一方面可通過引進先進技術(shù)、管理經(jīng)驗來提高生產(chǎn)效率,進一步增加居民收入,使用進出口總額占GDP的比重表示此指標(biāo)。以上數(shù)據(jù)來源于《新中國六十年統(tǒng)計資料匯編》和相關(guān)年份的《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國勞動統(tǒng)計年鑒》與各地區(qū)統(tǒng)計年鑒。變量的描述性統(tǒng)計見表1。

表1 變量的描述性統(tǒng)計

4 實證結(jié)果分析

4.1 居民實際收入水平空間相關(guān)性檢驗

在構(gòu)建空間計量模型之前,使用莫蘭指數(shù)對被解釋變量居民實際收入水平進行全局空間相關(guān)性檢驗,檢驗結(jié)果見表2。

表2 居民實際收入水平的莫蘭值及P值

從表2可見,在鄰接空間權(quán)重矩陣W1下測度的每一年的莫蘭值均大于0.4,在經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣W2下測度的莫蘭值均大于0.5,且都通過了1%的顯著性水平檢驗,說明考察期內(nèi)我國居民收入水平存在空間自相關(guān)性,即一個地區(qū)的居民收入水平受鄰近地區(qū)居民收入水平的影響顯著。2013—2015年測度的莫蘭值有所下降,原因可能是在經(jīng)濟全球化的大背景下,我國各地區(qū)經(jīng)濟聯(lián)系越來越密切,鄰近地區(qū)對本地區(qū)的影響程度不再顯著,并有逐年減小的趨勢。

4.2 交通基礎(chǔ)設(shè)施空間相關(guān)性實證檢驗

通過比較不含空間效應(yīng)的普通面板數(shù)據(jù)模型(PDM)、被解釋變量含有空間效應(yīng)的面板空間滯后模型(SAR)、誤差項含有空間效應(yīng)的面板空間誤差模型(SEM)和交通基礎(chǔ)設(shè)施對鄰近地區(qū)居民收入有影響的面板空間杜賓模型(SDM)來量化不同空間經(jīng)濟特征下交通基礎(chǔ)設(shè)施對居民收入的影響作用,以論證本文交通基礎(chǔ)設(shè)施增收存在空間溢出效應(yīng)的推論,具體實證結(jié)果見表3。由于地理位置、時間跨度、政策變動等因素都會使地區(qū)之間存在異質(zhì)性,因此選擇時空固定模型更為合理。Hausman檢驗結(jié)果表明,時空固定是最好的選擇。根據(jù)赤池信息準(zhǔn)則和施瓦茨信息準(zhǔn)則對模型變量優(yōu)選的判斷,不管是在W1權(quán)重矩陣還是在W2權(quán)重矩陣下,空間杜賓模型(SDM)的AIC、BIC值最小,表示空間杜賓模型(SDM)是優(yōu)于其他三個模型的。根據(jù)Wald1檢驗值可見,空間滯后模型(SAR)和空間誤差模型(SEM)在兩個空間權(quán)重矩陣下均通過顯著性檢驗,前者通過了1%的顯著性水平檢驗,顯著性水平較高,且在赤池信息準(zhǔn)則和施瓦茨信息準(zhǔn)則比較下前者優(yōu)于后者，因此本文對基于兩個空間權(quán)重矩陣的空間杜賓模型(SDM)和空間滯后模型(SAR)進行了實證結(jié)果分析。

表3 不同權(quán)重矩陣下空間效應(yīng)模型估計結(jié)果

鄰近地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展對本地居民實際收入水平的影響呈空間溢出特征,推論1得到證實?？臻g滯后模型(SAR)中交通基礎(chǔ)設(shè)施在W1和W2權(quán)重矩陣下的系數(shù)估計為0.039和0.044,通過了1%的顯著性水平檢驗,說明本地交通基礎(chǔ)設(shè)施密度每提高1個單位,將拉動本地居民收入水平提高0.039%—0.044%;空間杜賓模型(SDM)對交通基礎(chǔ)設(shè)施的系數(shù)估計為0.069和0.085,分別通過了10%和1%的顯著性水平檢驗,說明鄰近地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施密度每增加1個單位,會促進本地區(qū)居民收入水平提高0.069%—0.085%。通過比較兩組數(shù)據(jù)整體看,我國交通基礎(chǔ)設(shè)施增收的溢出效應(yīng)顯著,在促進地區(qū)人民收入平等和實現(xiàn)共同發(fā)展上起到積極作用。隨著時間的推移,交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展在集聚促進居民收入提升的人力、物力、財力資源方面做出了突出貢獻。具體來看,隨著我國市場化程度不斷加深,各地區(qū)市場規(guī)模不斷擴大,當(dāng)不同省份之間存在原材料或其他物品的貿(mào)易往來時,鄰省如果具有發(fā)達(dá)的交通基礎(chǔ)設(shè)施,可降低本省企業(yè)的運輸成本和運輸時間。隨著企業(yè)經(jīng)濟效益的提高,工人工資也會有相應(yīng)提高,從而帶動居民生活水平的改善。同時,鄰近地區(qū)具有完善的交通基礎(chǔ)設(shè)施,企業(yè)競爭力會逐漸增強并不斷吸引大量勞動力轉(zhuǎn)移流入到該地區(qū);而本地區(qū)由于勞動力減少,使勞動力邊際產(chǎn)出水平上升,進而提高了本地的勞動力工資率,因此無論交通基礎(chǔ)設(shè)施資本率先投入給哪個地區(qū),隨著勞動力的理性轉(zhuǎn)移,其他地區(qū)的居民收入水平也能獲得提升,推論2得到證實。

不考慮交通基礎(chǔ)設(shè)施增收的空間影響,可能會高估鄰近地區(qū)居民收入對本地居民收入的溢出效應(yīng)。當(dāng)假設(shè)相鄰省份的經(jīng)濟發(fā)展水平不存在差異時,空間滯后模型(SAR)在鄰接空間權(quán)重矩陣下測度的滯后變量的系數(shù)為0.322,空間杜賓模型(SDM)滯后變量的系數(shù)估計顯著為0.325?？梢娫诟魇〗?jīng)濟水平相同時,不會高估鄰近地區(qū)居民收入對本地區(qū)居民收入的空間溢出效應(yīng),但經(jīng)濟發(fā)展不均衡是我國長期存在的問題,該假設(shè)在我國的實際運用中不成立?？紤]到地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展存在差異因素后,使用經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣W2進行測度。由表3可見，我國居民收入水平增長的空間效應(yīng)σ值均顯著為正,說明溢出效應(yīng)顯著；空間滯后模型(SAR)的滯后變量系數(shù)估計顯著為0.212,空間杜賓模型(SDM)滯后變量系數(shù)估計顯著為0.207,說明在不直接考慮鄰近地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施對本地居民收入的空間影響的情況下,鄰近地區(qū)居民收入每提高1%,會帶動本地區(qū)居民收入水平提高0.212%;若考慮到鄰近地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施增收的空間效應(yīng)影響,鄰近地區(qū)居民收入每提高1%,會帶動本地居民收入水平提高0.207%。這表明不考慮交通基礎(chǔ)設(shè)施增收的空間影響,會高估鄰近地區(qū)居民收入對本地居民收入的帶動作用。

4.3 交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的直接與間接效應(yīng)

根據(jù)面板空間杜賓模型(SDM)的估計結(jié)果,采用LeSage[20]將總邊際效應(yīng)分解為直接效應(yīng)和間接效用(即溢出效應(yīng))的方法,進一步解釋交通基礎(chǔ)設(shè)施對居民收入的邊際效應(yīng)影響。產(chǎn)生直接效應(yīng)有兩種途徑:一種是本地交通基礎(chǔ)設(shè)施改善促進了本地居民收入水平的提高;另一種是本地交通基礎(chǔ)設(shè)施改善影響到鄰近地區(qū)居民收入,鄰近地區(qū)居民收入水平發(fā)生變化后又反饋到本地,進而影響到本地居民收入。交通基礎(chǔ)設(shè)施對居民收入的間接效應(yīng)影響是指本地交通基礎(chǔ)設(shè)施的變化影響到了其他地區(qū)居民的實際收入。依據(jù)空間杜賓模型(SDM)公式,建立以下邊際效應(yīng)估計模型,定量分析交通基礎(chǔ)設(shè)施對居民收入的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng):

(18)

式中,ρ和θ分別表示空間杜賓模型(SDM)中交通基礎(chǔ)設(shè)施和居民收入的系數(shù)估計值。在式(18)對應(yīng)的N階矩陣中,直接效應(yīng)為主對角線元素之和比上N,間接效應(yīng)為非主對角線元素之和比上N。根據(jù)Lee[21]的思想,可計算出每個省份交通基礎(chǔ)設(shè)施增收的空間溢出效應(yīng),在N階矩陣中每一列(除對角線元素外)表示該地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施變化對其他地區(qū)居民收入水平的影響大小,每一行(除對角線元素外)表示其他地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施改善對本地居民收入的影響。

交通基礎(chǔ)設(shè)施對居民收入產(chǎn)生的間接效應(yīng)是本文研究的重點。從表4可見,在W1和W2權(quán)重矩陣下,交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展對居民收入具有顯著的溢出效應(yīng),表明地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施密度增加1單位,可促進其他地區(qū)居民收入水平提高0.095%—0.102%,再次說明交通基礎(chǔ)設(shè)施改善促進了地區(qū)間人員、商品和資金的流通,尤其是使人員流動更加方便和頻繁,帶動了地區(qū)間居民收入水平增長。

表4 交通基礎(chǔ)設(shè)施空間效應(yīng)分解

注:交通基礎(chǔ)設(shè)施(W1)表示在鄰接空間權(quán)重矩陣下交通基礎(chǔ)設(shè)施增收的空間效應(yīng)；交通基礎(chǔ)設(shè)施(W2)表示在經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣下交通基礎(chǔ)設(shè)施增收的空間效應(yīng)。括號內(nèi)數(shù)值為z檢驗值，據(jù)本文數(shù)據(jù)回歸結(jié)果整理。

表5 各省市交通基礎(chǔ)設(shè)施的空間溢出效應(yīng)

某一地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施密度增加對其他地區(qū)居民收入的空間溢出作用主要體現(xiàn)在該地區(qū)為企業(yè)生產(chǎn)和勞動力流動提供了完善的外部環(huán)境,從而生產(chǎn)要素得以重新配置,企業(yè)生產(chǎn)效率和居民收入得以提高。從表5可見,在W1空間權(quán)重矩陣下,交通基礎(chǔ)設(shè)施密度每提高1個單位,有17省市對鄰近地區(qū)居民收入產(chǎn)生的正向溢出效應(yīng)大于0.10。陜西省、廣東省、河北省、內(nèi)蒙古自治區(qū)產(chǎn)生的正向溢出效應(yīng)最大;海南省、上海市、黑龍江省、新疆維吾爾自治區(qū)、寧夏回族自治區(qū)的正向溢出效應(yīng)相對較小,為0.03—0.06。在W2空間權(quán)重矩陣下,每提高1個單位的交通基礎(chǔ)設(shè)施密度,有16省市對鄰近地區(qū)居民收入產(chǎn)生的正向溢出效應(yīng)大于0.10。陜西省和河南省的正向溢出效應(yīng)最大,分別達(dá)到0.27和0.30;上海市、海南省、遼寧省、新疆維吾爾自治區(qū)、山東省、寧夏回族自治區(qū)的正向溢出效應(yīng)相對較小,為0.01—0.03。可以看出,鄰居較少的省份交通基礎(chǔ)設(shè)施改善對其他地區(qū)居民收入增長的正向溢出效應(yīng)較小,如海南省、上海市、新疆維吾爾自治區(qū);鄰居較多的省份如陜西省、內(nèi)蒙古自治區(qū)等地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施增收的正向溢出效應(yīng)更為顯著。同時，交通基礎(chǔ)設(shè)施增收的空間溢出推論為我國交通基礎(chǔ)設(shè)施不平衡投資提供了理論支持,國家對扶持各地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)資金是稀缺資源,只能滿足部分地區(qū)對交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的需要,不可能做到絕對的分配均勻,而交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展對居民收入增長的溢出效應(yīng)有效減弱了由交通基礎(chǔ)建設(shè)投入不均衡帶來的收入不平等問題,無論交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)資金率先投入給誰,隨著勞動力的理性轉(zhuǎn)移,其他地區(qū)的居民收入水平也能獲得提升。

4.4 穩(wěn)健性檢驗

為了避免測算的偶然性,采用逐步回歸法對交通基礎(chǔ)設(shè)施增收的空間溢出效應(yīng)進行穩(wěn)健性檢驗。模型1中只有人力資本、資本存量、交通基礎(chǔ)設(shè)施三個主要解釋變量，模型2是在模型1的基礎(chǔ)上加入控制變量城市化水平,模型3—6以此類推逐漸加入控制變量觀察檢驗結(jié)果。

由表6、表7可見,首先以鄰接空間權(quán)重矩陣W1作為測算矩陣,在空間杜賓模型(SDM)中先加入核心解釋變量交通基礎(chǔ)設(shè)施,系數(shù)估計顯著為0.101,wald檢驗值顯著,說明交通基礎(chǔ)設(shè)施增收的溢出效應(yīng)顯著存在;然后依次加入控制變量U、S、lnG、F、O,發(fā)現(xiàn)只有“U”控制變量加入模型時,交通基礎(chǔ)設(shè)施的溢出效應(yīng)不顯著,在其他情況下均顯著。以經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣W2作為測算矩陣,重復(fù)以上操作,結(jié)果發(fā)現(xiàn)全部模型都顯示交通基礎(chǔ)設(shè)施存在顯著的溢出效應(yīng),可見前文的測度結(jié)果具有穩(wěn)健性。由12次回歸結(jié)果對總效應(yīng)的分解結(jié)果顯示，我國交通基礎(chǔ)基施對其他地區(qū)居民收入都存在顯著的間接效應(yīng)。在鄰接空間權(quán)重矩陣W1下,間接效應(yīng)占總效應(yīng)的60%—90%;在經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣W2下,間接效應(yīng)占總效應(yīng)的比值上升為70%—90%,所以交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展增收的間接效應(yīng)顯著存在的結(jié)果具有穩(wěn)健性。第三,根據(jù)AIC、BIC值,可看出包含所有控制變量時是對模型變量的最優(yōu)選擇。

表6 W1矩陣下面板空間杜賓模型穩(wěn)健性檢驗回歸結(jié)果

表7 W2矩陣下面板空間杜賓模型穩(wěn)健性檢驗回歸結(jié)果

5 結(jié)論與啟示

本文使用1997—2015年我國30個省份的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建鄰接空間權(quán)重矩陣和經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣下的面板空間計量模型，對我國交通基礎(chǔ)設(shè)施的增收效應(yīng)進行了研究，得出以下主要研究結(jié)論:

在考察交通基礎(chǔ)設(shè)施增收的空間效應(yīng)時,將交通基礎(chǔ)設(shè)施對居民收入增長的促進作用看作一個額外的技術(shù)進步貢獻,借鑒兩地經(jīng)濟系統(tǒng)假設(shè)條件,通過推導(dǎo)得出兩個推論并證實:交通基礎(chǔ)設(shè)施增收存在空間溢出效應(yīng);不論交通基礎(chǔ)設(shè)施資金投入的先后順序,隨著勞動力理性轉(zhuǎn)移均可提升其他地區(qū)的居民收入水平。

我國交通基礎(chǔ)設(shè)施增收的空間溢出效應(yīng)顯著。在W1和W2空間矩陣下,SDM模型中的交通基礎(chǔ)設(shè)施系數(shù)估計顯著為0.069和0.085,說明鄰近地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施密度每增加1個單位會促進本地區(qū)居民際收入水平提高0.069%—0.085%。不考慮交通基礎(chǔ)設(shè)施增收的空間影響,可能會高估鄰近地區(qū)居民收入對本地居民收入的溢出效應(yīng)。在考慮地區(qū)經(jīng)濟發(fā)展差別的經(jīng)濟空間權(quán)重矩陣W2的基礎(chǔ)上,空間滯后模型(SAR)中滯后變量系數(shù)估計顯著為0.212,空間杜賓模型(SDM)對滯后變量系數(shù)的估計結(jié)果為0.207。

從對交通基礎(chǔ)設(shè)施增收的直接和間接效應(yīng)測度結(jié)果中可見,一個地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施密度每增加1個單位,其他地區(qū)居民收入水平提高0.095%—0.102%,鄰居較少的省份交通基礎(chǔ)設(shè)施改善對其他地區(qū)居民收入增長的正向溢出效應(yīng)較小,鄰居較多的省份比如陜西省、內(nèi)蒙古自治區(qū)等地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施增收的正向溢出效應(yīng)較大。國家對扶持各地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)資金是稀缺資源,不可能滿足所有地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的需要,也不可能平均分配給各個地區(qū),而這種對促進居民收入增長的溢出效應(yīng)有效減弱了由交通基礎(chǔ)建設(shè)投入不均衡帶來的收入不平等問題,無論交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)資金率先投入給誰,隨著勞動力的理性轉(zhuǎn)移,其他地區(qū)的居民收入水平也能獲得提升。