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        交通基礎(chǔ)設(shè)施、空間溢出與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證分析

        2017-07-06 14:28:21武勇杰張梅青
        統(tǒng)計(jì)與決策 2017年11期
        關(guān)鍵詞:省份基礎(chǔ)設(shè)施交通

        武勇杰,張梅青

        (北京交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,北京100044)

        交通基礎(chǔ)設(shè)施、空間溢出與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)關(guān)系的實(shí)證分析

        武勇杰,張梅青

        (北京交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)管理學(xué)院,北京100044)

        文章構(gòu)建中國(guó)2000—2015年間30個(gè)省份多樣化的空間面板數(shù)據(jù),采用極大似然估計(jì)、空間杜賓模型及偏微分方法,實(shí)證測(cè)度了中國(guó)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)。研究發(fā)現(xiàn),鐵路在地理距離作用下對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)正向顯著,在其他作用下不顯著;公路在經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)和技術(shù)距離作用下高度顯著,而在地理距離作用下不顯著。綜合距離作用分析表明,公路對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在積極的溢出效應(yīng),在統(tǒng)計(jì)上正向顯著;而鐵路則存在較弱的影響,且未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

        交通基礎(chǔ)設(shè)施;空間溢出;經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);空間杜賓模型;偏微分方法

        0 引言

        近年來(lái),隨著交通基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建,由其網(wǎng)絡(luò)性和外部性特征引申的空間溢出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的實(shí)證研究不斷涌現(xiàn)[1-5]。這些研究對(duì)中國(guó)交通基礎(chǔ)設(shè)施及其空間溢出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用方式和區(qū)域差異進(jìn)行了有益的探索,但也存在兩方面的局限:一方面,這些研究雖然對(duì)空間溢出效應(yīng)進(jìn)行了分解,但仍缺乏空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)模型的理論基礎(chǔ)。雖有采用地理距離和距離權(quán)重等多維鄰近距離,但尚沒(méi)有考慮經(jīng)濟(jì)、技術(shù)或產(chǎn)業(yè)距離以更全面地看清省份間各種經(jīng)濟(jì)社會(huì)方面的差距對(duì)其交通基礎(chǔ)設(shè)施及空間相互作用的影響。另一方面,大多數(shù)研究關(guān)注于交通運(yùn)輸及其空間溢出效應(yīng)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)[1,2]、區(qū)域比較[3]、收入差異[4]、企業(yè)庫(kù)存[5]的影響,但缺乏不同交通基礎(chǔ)設(shè)施促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展政策的深入探究。因此,研究不同交通基礎(chǔ)設(shè)施及其空間溢出效應(yīng)對(duì)把握中國(guó)交通發(fā)展與經(jīng)濟(jì)績(jī)效之間的整體情況及制定基礎(chǔ)設(shè)施和交通戰(zhàn)略規(guī)劃具有重要的理論價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。

        本文旨在通過(guò)引入不同距離維度的新視閾,運(yùn)用現(xiàn)代空間計(jì)量技術(shù)來(lái)測(cè)度交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)。以2000—2015年間中國(guó)30個(gè)省份的面板數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),運(yùn)用極大似然估計(jì)(MLE)、空間杜賓模型(SDM)及偏微分方法對(duì)中國(guó)鐵路和公路交通基礎(chǔ)設(shè)施及其空間溢出效用進(jìn)行深入分析。本文的特點(diǎn)在于:第一,采用中國(guó)省域?qū)用娴陌F路和公路交通基礎(chǔ)設(shè)施的數(shù)據(jù)作為獨(dú)立變量以進(jìn)行空間杜賓模型估計(jì)。在這種情況下,不同交通基礎(chǔ)設(shè)施的溢出效應(yīng)均可以得到驗(yàn)證,這也彌補(bǔ)了空間計(jì)量模型的應(yīng)用因缺乏理論基礎(chǔ)而常常遭受質(zhì)疑的過(guò)失。第二,構(gòu)建引入溢出效應(yīng)的產(chǎn)出模型并運(yùn)用空間杜賓模型進(jìn)行估計(jì)和驗(yàn)證。與其他文獻(xiàn)不同的是,將解釋變量作為空間滯后變量使本文的分析更加復(fù)雜化和更具挑戰(zhàn)性。第三,采用更完善的考慮空間固定效應(yīng)的空間杜賓模型用以消除由于相關(guān)變量遺漏而引起的潛在偏差。

        1 理論模型

        1.1產(chǎn)出模型構(gòu)建

        本文主要是對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施產(chǎn)出彈性的估計(jì),同時(shí)不可或缺的融入空間溢出效應(yīng)存在的驗(yàn)證和內(nèi)生性的控制問(wèn)題。然而,由于成本函數(shù)和利潤(rùn)函數(shù)模型不適用于中國(guó)省際水平的分析,因此,假設(shè)與傳統(tǒng)的產(chǎn)出生產(chǎn)函數(shù)相關(guān)的是,實(shí)際產(chǎn)出output,勞動(dòng)力投入數(shù)量labor,資本投入capital和不同類(lèi)型的交通基礎(chǔ)設(shè)施transportation。

        對(duì)應(yīng)的對(duì)數(shù)線(xiàn)性柯布—道格拉斯模型如下,其中,

        已有的文獻(xiàn)中選取不同的方法來(lái)識(shí)別和估計(jì)空間外部性,國(guó)內(nèi)外學(xué)者們多數(shù)采用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)方法來(lái)測(cè)度空間關(guān)系的存在性。具體做法是引入被解釋變量空間滯后模型,也即空間滯后模型(“Spatial Lag Model”,SLM),或引入解釋變量空間滯后模型,也即空間杜賓模型(“Spatial Durbin Model”,SDM),本文則最優(yōu)選擇SDM模型,理由如下:第一,一般情況下,雖然證明空間外部性存在的SDM模型常常被認(rèn)為是缺少理論基礎(chǔ)的。但也有一些模型如新經(jīng)濟(jì)地理模型、新古典增長(zhǎng)模型在證實(shí)外部性的存在時(shí)已有一定的理論支撐。同時(shí),也有學(xué)者認(rèn)為模型的規(guī)范應(yīng)以數(shù)據(jù)帶動(dòng)為主而非基于固有的經(jīng)濟(jì)理論基礎(chǔ)[6]。第二,已有研究運(yùn)用SDM模型對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施投資對(duì)經(jīng)濟(jì)績(jī)效外部性影響進(jìn)行過(guò)闡釋?zhuān)蛘呤且允袌?chǎng)潛力測(cè)度基礎(chǔ)設(shè)施投資的空間范圍,或者是以多種空間權(quán)重矩陣分析外部性的存在[7],或者是通過(guò)修正SDM模型并分解空間溢出效應(yīng)。第三,可以將產(chǎn)能利用率(“Capacity Utilization Rate”,CUR)的變化納入SDM模型中,以確??臻g的同步性以及空間自回歸模型的規(guī)范性。第四,SDM的另一個(gè)優(yōu)勢(shì)在于它并不會(huì)強(qiáng)加限制間接效應(yīng)的大小,如空間溢出。因此,采用更為適合的空間杜賓模型展開(kāi)本文的相關(guān)研究。

        當(dāng)把資本投入capital引入產(chǎn)出函數(shù)作為存量,但在進(jìn)行靜態(tài)比較分析時(shí)則需考慮資本投入服務(wù)的變化與資本投入存量的變動(dòng)應(yīng)是成比例的[8]。因此,假設(shè)資本投入capital及資本服務(wù)變動(dòng)capital*之間存在不成比例的變化,則考慮:。但由于相關(guān)數(shù)據(jù)的缺乏使得CUR和capital*也不可采用。在這種情況下,已有學(xué)者建議用各省份及其鄰近省份的經(jīng)濟(jì)績(jī)效來(lái)考察CUR。這樣的做法是可以從理論的角度解釋?zhuān)幢镜禺a(chǎn)品需求的增加在一定程度上也取決于鄰近地區(qū)的產(chǎn)出存量[9]。因此,可以采用如式(3)來(lái)表達(dá)這一概念:

        式(4)中,μ=α0+α2λ,β=α2?,ε1+α2ε2=ε~Ν(0,σ2εIn),Wlnoutput變量表示內(nèi)生互動(dòng)影響,β表示空間自回歸系數(shù)。

        1.2 引入溢出效應(yīng)的產(chǎn)出模型構(gòu)建

        通過(guò)引入溢出效應(yīng),包括引入各種投入和交通基礎(chǔ)設(shè)施的滯后變量,構(gòu)建修正的柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù),如式(5)所示:

        其中,output為省份產(chǎn)出,labor為勞動(dòng)力投入矩陣,capital為資本投入矩陣,transportation為交通基礎(chǔ)設(shè)施變量矩陣。α,β,θ均為待估參數(shù)。Wj為行標(biāo)準(zhǔn)化的n×n的空間權(quán)重矩陣,當(dāng)W>0時(shí),觀測(cè)變量間具有空間鄰近性。在前人的研究中,有關(guān)于交通運(yùn)輸外溢效應(yīng)的研究,但只將運(yùn)輸作為整體展開(kāi)研究,本文借鑒少有的考慮不同交通基礎(chǔ)設(shè)施外溢效應(yīng)的研究,將鐵路rail和公路highway基礎(chǔ)設(shè)施納入模型中。另外,W通常采用的是地理連接矩陣,而王慶喜和徐維祥[7]基于近年來(lái)經(jīng)濟(jì)地理學(xué)中提出的多維鄰近思想,將距離因素從單維擴(kuò)展到多維,不僅考慮地理因素,還考慮了經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)和技術(shù)等因素。于斌斌[10]運(yùn)用區(qū)位熵驗(yàn)證產(chǎn)業(yè)集聚對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)提升的影響效應(yīng)。因此,本文借鑒他們的觀點(diǎn),模型估計(jì)采用地理連接、經(jīng)濟(jì)連接、產(chǎn)業(yè)連接和技術(shù)連接四種空間權(quán)重矩陣,以確保檢測(cè)結(jié)果的一致性。以下分別進(jìn)行闡釋?zhuān)篧G表示地理連接矩陣,一般情況下,地理位置越近,省份間的人、財(cái)、物和信息的流動(dòng)則越頻繁。如果兩個(gè)省份是邊鄰省份則取值為1,否則取值為0。WE表示經(jīng)濟(jì)連接矩陣,以人均實(shí)際GDP絕對(duì)差的倒數(shù)為權(quán)重衡量?jī)墒≈g的鄰近程度,pcgdp為各省人均GDP,則有pcgdpij=|pcgdpi-pcgdpj|。WI表示產(chǎn)業(yè)連接矩陣,采用省份間服務(wù)業(yè)區(qū)位熵的絕對(duì)差值進(jìn)行計(jì)算,Ei/GDPi和Ej/GDPj為某省服務(wù)業(yè)增加值與該省服務(wù)業(yè)總值之比,E/GDP為所有省份服務(wù)業(yè)增加值與所有省份GDP之比,則有l(wèi)qij=|(Ei/GDPi)/(E/GDP)-(Ej/GDPj)/(E/ GDP)|。WT表示技術(shù)連接矩陣,用省份間高技術(shù)產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值比重的差值計(jì)算,hp為高技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品產(chǎn)值,p為工業(yè)總產(chǎn)值,則有。以上四個(gè)矩陣也表明地理鄰近是外溢效用存在的重要驅(qū)動(dòng)力。最后,引入空間固定效應(yīng)εi控制所有省份具體的時(shí)間不變變量來(lái)減少估計(jì)偏差,這一效應(yīng)主要是為了考慮到純粹的空間異質(zhì)性。

        綜上,基于對(duì)數(shù)柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行實(shí)證模型估計(jì),結(jié)合以上對(duì)不同空間計(jì)量模型的討論,本文采用如下模型進(jìn)行估計(jì):

        1.3 偏微分方法及溢出效應(yīng)的估計(jì)

        在進(jìn)行模型估計(jì)之前,應(yīng)先對(duì)解釋變量的系數(shù)估計(jì)進(jìn)行詳實(shí)的解釋?zhuān)驗(yàn)槟P偷脑O(shè)定尤其是空間作用關(guān)系決定了解釋變量效應(yīng)的改變。運(yùn)用SEM模型則可由對(duì)數(shù)形式來(lái)解釋估計(jì)系數(shù)的彈性,而運(yùn)用SDM模型則不能直觀地解釋?zhuān)虼?,運(yùn)用偏微分方法將總效應(yīng)分解為直接和間接效應(yīng)是很有必要的。借鑒LeSage和Pace[11]運(yùn)用偏微分方法將總效應(yīng)分成直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的方法以全面客觀地闡述空間連接作用和空間溢出效應(yīng)的存在。這樣更易于分析回歸量效應(yīng)的一致性。對(duì)式(6)各回歸量對(duì)應(yīng)的偏微分矩陣如式(7)至式(10)所示:

        其中,t為年份,IN為n×n的單位矩陣。直接效應(yīng)采用式(7)至式(10)構(gòu)建的矩陣的主要對(duì)角線(xiàn)的平均值,間接效應(yīng)采用非對(duì)角線(xiàn)元素的匯總平均值,總效應(yīng)則是直接效應(yīng)和間接效應(yīng)的綜合。因此,本文采用間接效應(yīng)來(lái)分析溢出效應(yīng)。1.4變量描述和數(shù)據(jù)來(lái)源

        本文采用2000—2015年中國(guó)30個(gè)省市的均衡面板數(shù)據(jù),包括480個(gè)觀察變量,如表1所示。以總產(chǎn)值(億元)為被解釋變量Y。解釋變量分別為勞動(dòng)力投入L,用萬(wàn)人就業(yè)人數(shù)進(jìn)行測(cè)度。由于國(guó)內(nèi)城市資本存量沒(méi)有公開(kāi)發(fā)表的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)。本文借鑒文獻(xiàn)[12]文獻(xiàn)進(jìn)行估算。首先,用2000年各城市市轄區(qū)限額以上工業(yè)企業(yè)流動(dòng)資產(chǎn)和固定資產(chǎn)凈值估計(jì)限額以上工業(yè)資本存量。然后,利用限額以上工業(yè)增加值占市轄區(qū)生產(chǎn)總值比例估計(jì)2000年各城市資本存量。2000年以后各年的資本存量根據(jù)各省份實(shí)際投資總額,用永續(xù)盤(pán)存法計(jì)算,假設(shè)K是資本存量,δ表示折舊率,設(shè)為5%,則第i個(gè)省份j行業(yè)在第t年的資本存量可以用下式求出:Kijt=Kijt-1) (1-δijt+Iijt,t=2,3,…,16。交通基礎(chǔ)設(shè)施則設(shè)置為鐵路密度rail和公路密度highway兩個(gè)變量,分別由鐵路里程和公里里程除以城市土地面積獲得。各變量描述性統(tǒng)計(jì)如表1所示。數(shù)據(jù)來(lái)源于《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒(2001—2016)》和《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒(2001—2016)》。2000—2011年高技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品產(chǎn)值取自《高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)統(tǒng)計(jì)年鑒(2001—2012)》,2012—2015年間高技術(shù)產(chǎn)業(yè)新產(chǎn)品產(chǎn)值則采用移動(dòng)平均法計(jì)算得到。

        表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)

        2 實(shí)證分析

        2.1 模型估計(jì)結(jié)果分析

        對(duì)本文設(shè)定的三種空間面板模型(空間誤差滯后模型,SEM;空間因變量滯后模型,SLM;空間自變量滯后模型,SDM)進(jìn)行豪斯曼檢驗(yàn),以確定模型到底是采用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng)。經(jīng)過(guò)檢驗(yàn)后,各模型均采用固定效應(yīng)模型。運(yùn)用極大似然估計(jì)(MLE)估計(jì)結(jié)果如表2所示。

        對(duì)三種空間面板模型中的最優(yōu)模型進(jìn)行判斷與選擇,參考席強(qiáng)敏等[13]的方法,綜合擬合優(yōu)度檢驗(yàn)、F統(tǒng)計(jì)值檢驗(yàn)和赤池信息準(zhǔn)則(AIC),并借鑒Pelayo等[8]的方法,進(jìn)行沃爾德檢驗(yàn)。結(jié)果顯示,引入空間權(quán)重矩陣的SDM模型在結(jié)合理論和實(shí)際情況時(shí)優(yōu)于未引入空間權(quán)重矩陣的SEM模型和引入空間權(quán)重矩陣的SLM模型,具體如下:

        表2 固定效應(yīng)作用下多維度距離空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果

        未引入空間權(quán)重矩陣前,從全國(guó)省份整體回歸結(jié)果可以看出,勞動(dòng)力投入、資本投入和公路基礎(chǔ)設(shè)施正向顯著影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。而鐵路基礎(chǔ)設(shè)施回歸結(jié)果不顯著,這與Pelayo等[8]研究西班牙交通基礎(chǔ)設(shè)施及其空間溢出效應(yīng)時(shí)的研究結(jié)論一致。

        引入空間權(quán)重矩陣后,空間滯后模型的回歸擬合度均較好,在一定程度上能較好地闡釋交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)本地經(jīng)濟(jì)的影響。從鐵路和公路的回歸結(jié)果看,公路供給的增加能提高本地經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),而鐵路對(duì)本地經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用則不夠明顯,也有出現(xiàn)負(fù)值的情況,可能是由于不同省份城鎮(zhèn)化建設(shè)和基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)處于不同發(fā)展階段,公路和鐵路的發(fā)展水平和等級(jí)不一,對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用機(jī)理存在顯著差異,把不同規(guī)模等級(jí)的省份合在一起回歸,較難得出顯著的回歸結(jié)果。僅僅考慮地理因素,并不能全面真實(shí)地反應(yīng)整體實(shí)際情況。因此,本文基于不同距離維度的本地經(jīng)濟(jì)對(duì)周邊省份的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)展開(kāi)分析。研究結(jié)果顯示,不同距離權(quán)重維度下回歸結(jié)果均顯著為正。這表明,地理距離越近、周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)較強(qiáng)、服務(wù)業(yè)和高技術(shù)產(chǎn)業(yè)發(fā)達(dá)時(shí),本地經(jīng)濟(jì)對(duì)周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)的空間溢出效應(yīng)越強(qiáng)。因此,經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的省份由于其城市化發(fā)展水平和經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平較高,可以輻射帶動(dòng)周邊省份的經(jīng)濟(jì)水平的提升。另外,引入空間權(quán)重矩陣后,各種距離維度下勞動(dòng)力投入和資本投入均正向顯著,這表明勞動(dòng)力和資本對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)很大。

        引入空間權(quán)重矩陣后,空間杜賓模型的擬合度次之,但仍能較好地闡釋本地及周邊省份交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)本地經(jīng)濟(jì)的影響。根據(jù)前文相關(guān)理論分析,空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果更為貼近實(shí)際。就本地交通基礎(chǔ)設(shè)施而言,經(jīng)濟(jì)距離、產(chǎn)業(yè)距離和技術(shù)距離作用下公路對(duì)本地經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)作用正向顯著,回歸數(shù)值分別為0.053、0.065和0.059,與未引入空間權(quán)重矩陣的回歸值(0.095)保持一致,表明公路基礎(chǔ)設(shè)施的完善,對(duì)本地經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有著積極作用,這與張學(xué)良[9]的研究結(jié)論相似。地理距離作用下公路對(duì)本地經(jīng)濟(jì)績(jī)效貢獻(xiàn)作用不顯著,但回歸符號(hào)為正,表明一定程度上具有良好的公路基礎(chǔ)設(shè)施的省份可以降低要素流通的交通成本,促進(jìn)本地經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng),這與席強(qiáng)敏等[13]的研究結(jié)論相似。就周邊省份公路交通基礎(chǔ)、本地鐵路和周邊省份鐵路基礎(chǔ)設(shè)施而言,各種距離作用下回歸數(shù)值或較小,或?yàn)樨?fù)值,且基本不顯著。這與一些學(xué)者的觀點(diǎn)基本保持一致,如Moreno[14]等運(yùn)用生產(chǎn)函數(shù)發(fā)現(xiàn)交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展的負(fù)向空間溢出的存在,Alvarez等[15]研究發(fā)現(xiàn)既不存在正向溢出,也不存在負(fù)向溢出。值得重點(diǎn)提到的是空間滯后因變量效應(yīng)是正向的且均是高度顯著的,這一結(jié)果表明周邊省份的產(chǎn)出正向影響本地的產(chǎn)出。在這種情況下,由于滯后因變量參數(shù)是正向的,本地經(jīng)濟(jì)部門(mén)則會(huì)減少固定投入的效用利用率。如果周邊省份產(chǎn)出降低,經(jīng)濟(jì)部門(mén)則應(yīng)增加這一效用利用率。最后,本地和周邊省份勞動(dòng)力投入和資本投入的平均溢出效應(yīng)均正向顯著,這表明勞動(dòng)力和資本對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)仍舊很大。

        2.2 溢出效應(yīng)結(jié)果分析

        由于全國(guó)層面各個(gè)省份在地理位置、經(jīng)濟(jì)互動(dòng)空間分布、技術(shù)發(fā)展水平及產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)存在明顯差異,交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用方式、影響效果及空間溢出效應(yīng)也可能存在差異,然而全國(guó)層面整體實(shí)證結(jié)果并不能直接反應(yīng)空間溢出效應(yīng)的大小,基于此,運(yùn)用不同距離空間權(quán)重矩陣作用下SDM模型的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)來(lái)分析中國(guó)不同交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)貢獻(xiàn)的空間溢出效應(yīng)。如表3所示。

        表3 空間杜賓模型的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)

        不同交通基礎(chǔ)設(shè)施的空間溢出效應(yīng)。(1)交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的本地溢出效應(yīng)。表3表明在地理距離作用下,鐵路對(duì)本地的溢出效應(yīng)雖然不大,但通過(guò)了5%的顯著性水平檢驗(yàn)。在其他三種距離作用下鐵路對(duì)本地溢出效應(yīng)在統(tǒng)計(jì)上均不顯著,多種距離作用下的平均直接效應(yīng)為0.222。這說(shuō)明鐵路基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展對(duì)于本地經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在促進(jìn)作用,尤其是在考慮距離因素后,其促進(jìn)作用顯著。相反,公路對(duì)本地經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)的溢出效應(yīng)則在經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)和技術(shù)作用下正向顯著,雖然在地理距離作用下效應(yīng)為正,但未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。(2)交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的周邊溢出效應(yīng)。表3表明在技術(shù)距離作用下,鐵路對(duì)周邊溢出效應(yīng)最大,正向但在統(tǒng)計(jì)上不顯著。在地理距離作用下,鐵路對(duì)周邊溢出次之,為正且在統(tǒng)計(jì)上顯著。這說(shuō)明在技術(shù)和地理作用下,鐵路發(fā)展會(huì)對(duì)周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生積極影響。這種影響在解釋推進(jìn)沿海地區(qū)向中部地區(qū)進(jìn)而向西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和升級(jí)以加快中國(guó)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)再調(diào)整和中國(guó)經(jīng)濟(jì)再平衡落實(shí)到空間上等問(wèn)題時(shí)尤其適用。然而,公路對(duì)周邊溢出效應(yīng)基本為負(fù),且在考慮了地理距離后不再顯著,同時(shí),平均溢出效應(yīng)顯示公路對(duì)周邊溢出效應(yīng)要高于鐵路對(duì)周邊溢出效應(yīng)。(3)交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)空間溢出的總效應(yīng)。表3表明在多種距離權(quán)重下,公路基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在積極的溢出效應(yīng),在整體上正向顯著。鐵路基礎(chǔ)設(shè)施在整體上存在正向影響,卻未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。

        勞動(dòng)力和資本投入的空間溢出效應(yīng)。就總效應(yīng)而言,勞動(dòng)力投入和資本投入在綜合距離下的效應(yīng)均顯著為正。這表明勞動(dòng)力投入和資本投入對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用。就間接效應(yīng)而言,勞動(dòng)力投入在經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)和技術(shù)距離下都呈現(xiàn)負(fù)效應(yīng),且均通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn),但在地理距離上可能由于集聚效應(yīng)對(duì)周?chē)貐^(qū)造成了正的空間溢出。資本投入在不同距離維度下都呈現(xiàn)出顯著的負(fù)向間接影響和顯著的正向直接影響,這表明資本的供給和轉(zhuǎn)移對(duì)本地經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在著積極的作用,在加入其他因素后,可能是因?yàn)榧劢?jīng)濟(jì)的存在,使得勞動(dòng)力和資本集聚效應(yīng)凸顯的城市的產(chǎn)出更高,從而吸引周邊地區(qū)的勞動(dòng)力和廠商進(jìn)入,從而對(duì)周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)造成影響。

        3 結(jié)論

        本文在利用中國(guó)2000—2015年間鐵路、公路、生產(chǎn)總值的復(fù)合年增長(zhǎng)率數(shù)據(jù)進(jìn)行初步分析的基礎(chǔ)上,嘗試運(yùn)用包含溢出效應(yīng)的空間杜賓模型來(lái)測(cè)度中國(guó)不同交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)產(chǎn)出的影響。根據(jù)實(shí)證結(jié)果得出以下結(jié)論:

        第一,不同距離的空間權(quán)重矩陣的引入對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施的直接或間接影響不同。鐵路在地理距離作用下對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)正向顯著,在其他作用下不顯著;公路在經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)和技術(shù)距離作用下高度顯著,而在地理距離作用下不顯著。進(jìn)一步溢出效應(yīng)研究表明,公路對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在負(fù)向的溢出效應(yīng),統(tǒng)計(jì)上積極顯著;鐵路在整體上存在負(fù)向溢出效應(yīng),且未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)。勞動(dòng)力溢出效應(yīng)負(fù)向顯著,資本投入的溢出效應(yīng)正向顯著。

        第二,交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)的影響不僅僅限于基礎(chǔ)設(shè)施所屬區(qū)域,對(duì)周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)也具有積極貢獻(xiàn)。根據(jù)中國(guó)實(shí)際情況和實(shí)證分析,這一結(jié)論將對(duì)區(qū)域和省政府制定國(guó)家政府關(guān)于分配基礎(chǔ)設(shè)施投資和建設(shè)的決策具有重要意義。以上結(jié)論同時(shí)也支持了國(guó)家和地方在新型城鎮(zhèn)化建設(shè)過(guò)程中建立綜合交通系統(tǒng)的觀點(diǎn),尤其是要加快構(gòu)建鐵路交通基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)。

        [1]胡鞍鋼,劉生龍.交通運(yùn)輸、經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)及溢出效應(yīng)——基于中國(guó)省際數(shù)據(jù)空間經(jīng)濟(jì)計(jì)量的結(jié)果[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì),2009,(5).

        [2]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).

        [3]劉生龍,胡鞍鋼.交通基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng):中國(guó)區(qū)域差距的視角[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì),2010,(4).

        [4]童光榮,李先玲.交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)城鄉(xiāng)收入差距影響研究——基于空間溢出效應(yīng)視角[J].數(shù)量經(jīng)濟(jì)研究,2014,5(1).

        [5]李涵,唐麗淼.交通基礎(chǔ)設(shè)施投資、空間溢出效應(yīng)與企業(yè)庫(kù)存[J].管理世界,2015,(4).

        [6]Corrado L,Fingleton B.Where Is the Economics in Spatial Econometrics?[J]J.Reg.Sci.,2012,(52).

        [7]王慶喜,徐維祥.多維距離下中國(guó)省際貿(mào)易空間面板互動(dòng)模型分析[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì),2014,(3).

        [8]Arbués P,Ba?os J F,Mayor M.The Spatial Productivity of Transportation Infrastructure[J].Transportation Research Part A,2015,(75).

        [9]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).

        [10]于斌斌.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整與生產(chǎn)率提升的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效應(yīng)——基于中國(guó)城市動(dòng)態(tài)空間面板模型的分析[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì),2015,(12).

        [11]LeSage J,Pace K.Introduction to Spatial Econometrics[M].Boca Raton:CRC Press,2009.

        [12]柯善咨,趙曜.產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、城市規(guī)模與中國(guó)城市生產(chǎn)率[J].經(jīng)濟(jì)研究,2014,(4).

        [13]席強(qiáng)敏,陳曦,李國(guó)平.中國(guó)城市生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)模式選擇研究[J].中國(guó)工業(yè)經(jīng)濟(jì),2015,(2).

        [14]Moreno R,López-Bazo E.Returns to Local and Transport Infrastructure Under Regional Spillovers[J].Int.Reg.Sci.Rev.,2007,(30).

        [15]álvarez A,Arias C,Orea L.Econometric Testing of Spatial Productivity Spillovers from Public Capital[J].Hacien.Púb.Esp.,2006, (178).

        (責(zé)任編輯/劉柳青)

        An Empirical Analysis of the Relationship between Transport Infrastructure, Spatial Spillover and Economic Growth

        Wu Yongjie,Zhang Meiqing
        (School of Economics and Management,Beijing Jiaotong University,Beijing 100044,China)

        This article constructs the spatial panel data of 30 provinces in China from 2000 to 2015,and uses maximum likelihood estimation,the spatial Durbin model and partial derivatives method to empirically study the spatial spillover effect of transport infrastructure on the economic growth.The research shows that the railway under the influence of geographic distance has remarkable positive significance for economic growth,while under the influence of others not remarkable.The spatial spillover effect of the highway under the influence of economy,industry and technology distance is highly significant,but under the influence of geography distance not significant.Further distance effect research demonstrates that the highway has the positive spillover effect on economic growth,and statistically significant and positive,while the railway has a weak spillover effect and dose not pass the test of significance.

        transport infrastructure;spatial spillover;economic growth;spatial Durbin model;partial derivatives method

        F124

        A

        1002-6487(2017)11-0116-05

        國(guó)家社會(huì)科學(xué)基金重大項(xiàng)目(13&ZD026);北京市哲學(xué)社會(huì)科學(xué)規(guī)劃項(xiàng)目(13JDCSD002)

        武勇杰(1987—),男,山西晉中人,博士研究生,研究方向:區(qū)域經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)。張梅青(1961—),女,內(nèi)蒙古呼和浩特人,教授,博士生導(dǎo)師,研究方向:區(qū)域經(jīng)濟(jì)、產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)。

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