(.上海師范大學(xué) 城市發(fā)展研究院,上海 0034;.華東師范大學(xué),中國(guó)現(xiàn)代城市研究中心,上海 00333)

高速鐵路發(fā)展、空間溢出與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)
——基于浙江省66個(gè)縣(市)的空間面板數(shù)據(jù)

宓科娜1,莊汝龍2,高 峻1
(1.上海師范大學(xué) 城市發(fā)展研究院,上海 200234;2.華東師范大學(xué),中國(guó)現(xiàn)代城市研究中心,上海 200333)

高速鐵路的迅猛發(fā)展帶來(lái)的時(shí)空壓縮對(duì)于生產(chǎn)要素的空間溢出效應(yīng)產(chǎn)生了重大影響。以浙江省66個(gè)縣(市)為研究個(gè)體,選取2003—2014年的面板數(shù)據(jù),首先檢驗(yàn)空間相關(guān)性,再建立空間計(jì)量模型,分析高速鐵路的發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)空間溢出效應(yīng)的影響。結(jié)果表明:各縣(市)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平存在顯著的空間自相關(guān)性;高速鐵路影響下,鄰近城市間的空間溢出效應(yīng)有所增強(qiáng);固定資產(chǎn)投資由早期的負(fù)效應(yīng)轉(zhuǎn)變?yōu)檎?yīng);人力資本、出口總額和實(shí)際利用外資通過(guò)顯著性檢驗(yàn),對(duì)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生正效應(yīng);勞動(dòng)力水平和政府規(guī)模對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的正效應(yīng)有所減弱;地方化經(jīng)濟(jì)和波特外部性能較好地反映了本地區(qū)的產(chǎn)業(yè)集聚性、多樣性和創(chuàng)新性,且對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響有所增強(qiáng)。針對(duì)高速鐵路發(fā)展帶來(lái)的空間效應(yīng)，對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響進(jìn)行深入分析，并據(jù)此提出未來(lái)高鐵建設(shè)的政策建議。

高速鐵路;空間溢出效應(yīng);經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng);空間滯后模型;浙江省

1 引言

自20世紀(jì)60年代日本在本州島建造世界上第一條高速鐵路新干線(xiàn)并投入運(yùn)行以來(lái),世界鐵路建設(shè)開(kāi)啟了新紀(jì)元并不斷形成一個(gè)又一個(gè)建設(shè)高潮。憑借安全舒適、高效快捷、超大運(yùn)量、低碳環(huán)保等眾多優(yōu)勢(shì),中國(guó)、日本、歐盟、北美等國(guó)家和地區(qū)對(duì)高速鐵路的建設(shè)和運(yùn)營(yíng)日益重視,并將其上升到國(guó)家和區(qū)域發(fā)展的戰(zhàn)略層面上[1]。在我國(guó),高速鐵路建設(shè)無(wú)疑是推動(dòng)城市化進(jìn)程和區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化發(fā)展的重要?jiǎng)恿?。交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是經(jīng)濟(jì)發(fā)展的必要條件,政府的交通基礎(chǔ)設(shè)施投資也是調(diào)控經(jīng)濟(jì)發(fā)展、拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要手段[2]。高速鐵路的建設(shè)通過(guò)提高運(yùn)輸效率、節(jié)約時(shí)間成本、保護(hù)土地資源和能源、改善旅客舒適度和提高社會(huì)就業(yè)率、居民生活水平等諸多方面對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)了產(chǎn)生廣泛而深刻的影響。

當(dāng)前,高速鐵路建設(shè)產(chǎn)生的顯著時(shí)空壓縮效應(yīng)逐漸成為學(xué)術(shù)界研究的熱點(diǎn)。一方面，體現(xiàn)在節(jié)點(diǎn)、場(chǎng)所效應(yīng)----發(fā)揮高速鐵路樞紐站對(duì)周邊地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的擴(kuò)散效應(yīng)[3,4];另一方面，體現(xiàn)在時(shí)空效應(yīng)----縮短城市間時(shí)間距離,推動(dòng)同城化、區(qū)域一體化發(fā)展。如滬杭、滬寧高速鐵路開(kāi)通之后,上海與長(zhǎng)三角周邊城市基本形成了“1—2小時(shí)交通圈”,加快了城市之間的人流、物流、資金流、信息流等資源的流動(dòng),進(jìn)一步優(yōu)化資源的空間配置、提高資源利用效率,進(jìn)而提高整體經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平[5]。交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與發(fā)展強(qiáng)化了區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)已獲得業(yè)界的認(rèn)可[6-8]。在新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)中,時(shí)空距離即交通成本影響著區(qū)域不完全競(jìng)爭(zhēng)和勞動(dòng)力等要素的流動(dòng)[9,10]。交通成本的下降降低了企業(yè)運(yùn)營(yíng)成本,有效提高了企業(yè)的競(jìng)爭(zhēng)力水平,易于形成規(guī)模經(jīng)濟(jì)和集聚經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象[11]。

在研究高速鐵路改變區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)溢出效應(yīng)時(shí)應(yīng)注意其負(fù)面效應(yīng),包括負(fù)溢出效應(yīng)、替代效應(yīng)和過(guò)道效應(yīng)等。對(duì)于落后地區(qū)而言,高速鐵路建設(shè)帶來(lái)的高效便捷使其生產(chǎn)要素加快流向發(fā)達(dá)地區(qū),落后地區(qū)的人才、勞動(dòng)力等要素更加匱乏,強(qiáng)大的“虹吸效應(yīng)”對(duì)落后地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生了惡性循環(huán)累積的效應(yīng),在很大程度上抑制了落后地區(qū)的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。另外,高速鐵路作為新興交通運(yùn)輸方式,其明顯的競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)對(duì)其他交通運(yùn)輸方式,尤其是公路、短途航空等產(chǎn)生了明顯的替代效應(yīng)。此外,高速鐵路雖然加速了各類(lèi)生產(chǎn)要素的流動(dòng),但對(duì)沿途經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的貢獻(xiàn)值得進(jìn)一步討論,很多情況下僅是沿途經(jīng)過(guò),并沒(méi)有產(chǎn)生經(jīng)濟(jì)社會(huì)效益,形成了“過(guò)道效應(yīng)”。隨之而來(lái)的問(wèn)題就是,高速鐵路的發(fā)展到底對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的溢出效應(yīng)有多大影響？是否能達(dá)到在建設(shè)之前所期待的經(jīng)濟(jì)發(fā)展效果？因此,如何增強(qiáng)高速鐵路發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的正溢出效應(yīng)，減小負(fù)溢出,進(jìn)而提高對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的貢獻(xiàn)有待進(jìn)一步研究和探討。

目前,浙江省高速鐵路建設(shè)已領(lǐng)先于全國(guó)。截止2015年底,浙江省鐵路運(yùn)營(yíng)總里程達(dá)到2322km,設(shè)計(jì)時(shí)速200km以上的快速鐵路達(dá)到1300km,路網(wǎng)密度達(dá)到每百公里2.2km。浙江省高速鐵路已經(jīng)通車(chē)除舟山以外的所有地市,初步建成了以高速鐵路為主的綜合陸路交通運(yùn)輸體系,構(gòu)建起以杭州、金華為核心的近“X型”高鐵網(wǎng)絡(luò)。“十三五”時(shí)期,浙江省的高速鐵路建設(shè)又將提上新的議事日程,以期充分發(fā)揮交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的支撐和引領(lǐng)作用。在上述背景下,測(cè)度高鐵建設(shè)帶來(lái)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)空間溢出效應(yīng)和對(duì)整個(gè)浙江省經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的影響將具有非常重要的意義,為政府明確交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)力度和投資方向,制定科學(xué)合理的區(qū)域發(fā)展規(guī)劃和經(jīng)濟(jì)政策提供參考。

系統(tǒng)梳理相關(guān)文獻(xiàn)發(fā)現(xiàn),當(dāng)前研究多以省域?yàn)檠芯繂卧?存在研究單元過(guò)大而忽略省域內(nèi)部交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、布局對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的溢出效應(yīng)；從縣域尺度來(lái)研究研究高速鐵路發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的溢出效應(yīng)的文獻(xiàn)較少。鑒于此,本文以浙江省66個(gè)縣級(jí)政區(qū)為研究單元,包括市轄區(qū)、縣級(jí)市和縣，將11個(gè)地市的市轄區(qū)作為11個(gè)研究單元,加之另外55個(gè)縣(市)共66個(gè)研究單元。采用空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型和空間面板數(shù)據(jù)進(jìn)行空間溢出效應(yīng)分析,研究時(shí)段為2003—2014年。根據(jù)空間權(quán)重矩陣的選取規(guī)則,將沒(méi)有與陸地相連的舟山市嵊泗縣、岱山縣和溫州市洞頭縣剔除樣本。另外,上虞市、紹興縣和富陽(yáng)市分別在2013年、2014年撤縣(市)設(shè)區(qū),考慮到時(shí)間的連續(xù)性和樣本的完整性,仍以獨(dú)立研究單元處理。數(shù)據(jù)源于《2004—2015年的浙江60年統(tǒng)計(jì)資料匯編》、《浙江省統(tǒng)計(jì)年鑒》和各地市統(tǒng)計(jì)年鑒、各縣(市)統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

2 理論模型和變量選取

2.1 空間溢出效應(yīng)模型

空間滯后模型(Spatial Lag Model,SLM):

(1)

式中,yit為單元i在t時(shí)間的被解釋變量；ρ為空間自回歸系數(shù),反映了研究單元之間經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間依賴(lài)性,范圍為0—1；wij為i×i的空間權(quán)重矩陣,反映了研究單元之間的空間關(guān)系特征；xit為單元i在t時(shí)間的解釋變量；βi為xit的一組系數(shù)；εi為隨機(jī)誤差項(xiàng)[12]。該模型反映了研究單元的被解釋變量不但與自身的解釋變量相關(guān),而且與其他單元的被解釋變量相關(guān)。

空間誤差模型(Spatial Error Model,SEM)：

yit=βixit+εi

(2)

(i=1,2,…,N;t=1,2,…,T)

式中,λ為t時(shí)期被解釋變量的一組空間誤差系數(shù)。該模型的本質(zhì)是誤差結(jié)構(gòu)中考慮了區(qū)域間的溢出因素[13,14],其他變量含義與空間滯后模型相同。

2.2 空間面板模型選擇判斷

假設(shè)空間面板數(shù)據(jù)不存在空間相關(guān)性,即為標(biāo)準(zhǔn)面板數(shù)據(jù),則采用普通最小二乘法OLS進(jìn)行回歸估計(jì)。但空間滯后或空間誤差模型存在空間相關(guān)性,OLS不再適用,因此采用極大似然法估計(jì)(MLE)。對(duì)估計(jì)結(jié)果進(jìn)行拉格朗日乘數(shù)(LM)和穩(wěn)健的拉格朗日乘數(shù)(Robust LM)檢驗(yàn),根據(jù)檢驗(yàn)結(jié)果的顯著性判斷模型取向,具體判斷標(biāo)準(zhǔn)為:①SLM-LM和SEM-LM都沒(méi)有通過(guò)顯著性檢驗(yàn),則接受原假設(shè),選擇標(biāo)準(zhǔn)面板數(shù)據(jù)的OLS估計(jì)。②SLM-LM和SEM-LM只有一個(gè)通過(guò)顯著性檢驗(yàn),若SLM-LM通過(guò),則選擇SLM,反之選擇SEM。③SLM-LM和SEM-LM都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),再根據(jù)Robust LM結(jié)果的顯著性進(jìn)行判斷。若SLM-Robust LM通過(guò)顯著性檢驗(yàn),SEM-Robust LM沒(méi)有通過(guò),則選擇SLM;反之,選擇SEM。若SLM-Robust LM和SEM-Robust LM都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),則根據(jù)SLM-Robust LM值和SEM-Robust LM值的大小判斷,當(dāng)SLM-Robust LM值大于SEM-Robust LM,則選擇SLM;反之,選擇SEM。④如何選擇固定效應(yīng)還是選擇隨機(jī)效應(yīng)模型,可以通過(guò)Hausman檢驗(yàn)考察單位解釋變量與隨機(jī)誤差項(xiàng)的相關(guān)性問(wèn)題,若通過(guò)檢驗(yàn)且顯著,表明可能拒絕原假設(shè)即拒絕隨機(jī)效應(yīng)模型,選擇固定效應(yīng)模型。

2.3 變量界定與選取

主要是:①經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平(Y)。用各縣(市)地區(qū)生產(chǎn)總值來(lái)表征經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平。②固定資產(chǎn)投資額(K)。鑒于縣級(jí)層面的資本存量數(shù)據(jù)無(wú)法獲取,所以采用當(dāng)年各縣(市)全社會(huì)固定資產(chǎn)投資額作為資本存量的替代變量[2]。③勞動(dòng)力水平(L)。采用各縣(市)的全社會(huì)從業(yè)人員數(shù)作為勞動(dòng)力水平。④人力資本(H)。借鑒王雨飛[15]的做法,采用小學(xué)、普通中學(xué)、高等教育的平均受教育年限來(lái)測(cè)算各縣(市)的人力資本,具體計(jì)算方法為:H=6S1+10S2+16S3。S1、S2、S2分別表示小學(xué)、普通中學(xué)和高等教育的在校生人數(shù),系數(shù)表示不同層次教育所花費(fèi)的時(shí)間。⑤政府規(guī)模(GOV)。政府財(cái)政支出會(huì)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)活動(dòng)產(chǎn)生影響,采用預(yù)算內(nèi)財(cái)政支出表示政府規(guī)模。⑥城市化水平(URB)。城市化在經(jīng)濟(jì)發(fā)展過(guò)程中具有重要作用,因此以非農(nóng)業(yè)人口占全縣(市)的總?cè)丝诒戎販y(cè)度城市化水平。⑦出口總額(EXP)。出口是拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要?jiǎng)恿?對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平的高低有重要影響。⑧實(shí)際利用外資額(W)。外資利用情況可以反映出一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)開(kāi)放程度與包容性,對(duì)引進(jìn)新技術(shù)、增強(qiáng)經(jīng)濟(jì)溢出有重要作用。⑨產(chǎn)業(yè)集聚(LE,PE)。產(chǎn)業(yè)集聚是新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)重點(diǎn)關(guān)注的內(nèi)容,用地方化經(jīng)濟(jì)LE(Localization Economies)和波特外部性(Porter Externalities)來(lái)表示產(chǎn)業(yè)集聚,具體公式為[6]:

(3)

(4)

式中,gi表示i縣(市)規(guī)模以上工業(yè)總產(chǎn)值;Ni表示i縣(市)的規(guī)模以上工業(yè)企業(yè)單位數(shù);Yi表示i(縣)市的地區(qū)生產(chǎn)總值。地方化經(jīng)濟(jì)是指某一行業(yè)或一群密切相關(guān)的企業(yè)集聚在一個(gè)地區(qū),企業(yè)之間彼此受益,LE值越大,表明產(chǎn)業(yè)集聚程度越高,越有利于知識(shí)、技術(shù)等外溢,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。波特外部性是指企業(yè)發(fā)展需要多樣性和創(chuàng)新性,不同產(chǎn)業(yè)之間集聚競(jìng)爭(zhēng)能夠使企業(yè)獲得更多的額外效益,這種來(lái)自不同產(chǎn)業(yè)的創(chuàng)新和溢出通過(guò)產(chǎn)業(yè)之間的功能聯(lián)系來(lái)體現(xiàn)外部性效應(yīng)。PE值越小,說(shuō)明競(jìng)爭(zhēng)性越大,企業(yè)從多樣性和創(chuàng)新性中獲得收益越多。

3 實(shí)證分析

3.1 經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的空間自相關(guān)檢驗(yàn)

采用Moran′s I指數(shù)檢驗(yàn)城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平空間自相關(guān)特性,公式為:

(5)

式中,I為Moran′s I指數(shù)；n為研究單元數(shù)量；xi為城市i的觀測(cè)值；wij是基于Queen原則構(gòu)建的空間權(quán)重矩陣,表示城市i和j的空間鄰接關(guān)系。統(tǒng)計(jì)結(jié)果采用Z統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)。Moran′s I指數(shù)的取值范圍為[-1,1],當(dāng)該指數(shù)為正時(shí),表明呈現(xiàn)空間正相關(guān)性,具有相似發(fā)展水平的縣(市)趨于空間集聚;當(dāng)該指數(shù)為負(fù)時(shí),表明呈現(xiàn)空間負(fù)相關(guān)性,具有相異經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的縣(市)趨于空間集聚;當(dāng)該指數(shù)為0時(shí),表明城市之間不存在空間自相關(guān),呈空間隨機(jī)分布特征。

表1 城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平Moran′s I指數(shù)(2003—2014年)

注:*、**和***分別表示統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)在10%、5%和1%的顯著性水平通過(guò)。

以浙江省66個(gè)縣(市)為研究單元,以地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP)作為觀測(cè)值,通過(guò)ArcGIS10.0采用鄰接矩陣分別計(jì)算2003—2014年的Moran′s I指數(shù),結(jié)果見(jiàn)表1。計(jì)算發(fā)現(xiàn),浙江省縣級(jí)單元?dú)v年的Moran′s I指數(shù)都為正,數(shù)值較高且都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn),表明浙江省66個(gè)縣(市)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平具有空間自相關(guān)性,具有相似經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的縣(市)呈空間集聚分布。從時(shí)間序列上來(lái)看,Moran′s I指數(shù)具有波動(dòng)性,2003—2012年波動(dòng)緩慢下降,2013—2014年緩慢上升。

3.2 空間溢出效應(yīng)模型的判定

空間溢出效應(yīng)模型的設(shè)定：城市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)不僅與自身的資本、技術(shù)、勞動(dòng)力等資源要素投入有關(guān),還與鄰近城市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)等諸多因素有關(guān),體現(xiàn)出明顯的空間溢出效應(yīng)[16]。因此,采用能夠測(cè)度空間效應(yīng)的空間面板模型,并對(duì)其加以擴(kuò)展,兩邊對(duì)數(shù)化,消除異方差,以保持?jǐn)?shù)據(jù)的穩(wěn)定性。

空間滯后模型(SLM):

(6)

(i=1,2,…,66)

空間誤差模型(SEM):

lnYi=β1lnKi+β2lnLi+β3lnHi+β4ln(GOV)i+β5ln(URB)i+β6ln(EXP)i+β7ln(W)i+β8ln(LE)i+β9ln(PE)i+εi

(6)

式中,Y為地區(qū)生產(chǎn)總值GDP(億元)；K為固定資產(chǎn)投資(萬(wàn)元)；L為全社會(huì)從業(yè)人員(萬(wàn)人)；H為人力資本(萬(wàn)人)；GOV為地方財(cái)政預(yù)算內(nèi)支出(億元)；URB為城市化水平；EXP為出口總額(萬(wàn)美元)；W為實(shí)際利用外資(萬(wàn)美元)；LE為地方化經(jīng)濟(jì)；PE為波特外部性；wij為空間權(quán)重矩陣。

模型選擇:在參數(shù)估計(jì)之前進(jìn)行模型選擇,SLM-LM和SEM-LM都通過(guò)了1%顯著性檢驗(yàn),同時(shí)SLM-Robust LM和SEM-Robust LM也都通過(guò)了1%的顯著性檢驗(yàn),且SLM-Robust LM值大于SEM-Robust LM值,所以選擇SLM。另外Hausman檢驗(yàn)通過(guò)了1%的顯著性,則選擇固定效應(yīng)模型。借鑒Anselin的方法[17],采用極大似然估計(jì)(MLE)進(jìn)行回歸,進(jìn)而消除模型內(nèi)生性對(duì)估計(jì)結(jié)果的影響。

空間權(quán)重矩陣的構(gòu)建:Tobler“地理學(xué)第一定律”是權(quán)重矩陣設(shè)置的基本依據(jù)?？臻g權(quán)重矩陣能從側(cè)面反映地理單元之間的相互作用和空間效應(yīng),是空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)的研究特色[18]?？臻g權(quán)重矩陣的構(gòu)建有多種方法,包括地理鄰接矩陣、地理距離矩陣、經(jīng)濟(jì)距離矩陣等?？紤]到浙江省從2009年起開(kāi)通甬臺(tái)溫高鐵,2015年杭金衢、金麗溫高鐵通車(chē),高鐵線(xiàn)路已經(jīng)串聯(lián)起除舟山以外的所有地市,高鐵建設(shè)帶來(lái)的時(shí)空壓縮顯著提高了沿線(xiàn)城市的交通可達(dá)性,因此選取城市間的時(shí)間距離代替空間距離能夠更加真實(shí)準(zhǔn)確地反映高鐵建設(shè)帶來(lái)的空間溢出效應(yīng)。時(shí)間距離權(quán)重矩陣滿(mǎn)足:當(dāng)i=j,wij=0;當(dāng)i≠j,wij=1/hij。hij為兩兩城市間的最短時(shí)間距離,采用時(shí)間倒數(shù)來(lái)反映城市之間密切程度的反向關(guān)系[15]。

城市之間時(shí)間距離的獲取是一個(gè)難點(diǎn),這里做詳細(xì)介紹。2005年以后,浙江省開(kāi)始高鐵建設(shè),2014年底基本形成網(wǎng)絡(luò)型格局,所以分別根據(jù)2005和2014年矢量交通線(xiàn)路數(shù)據(jù)計(jì)算11個(gè)地市間的時(shí)間距離,作為“無(wú)高鐵”和“有高鐵”情況下的時(shí)間距離權(quán)重。首先,兩個(gè)年份的矢量交通數(shù)據(jù)是通過(guò)浙江省地圖(中國(guó)地圖出版社出版)矢量化得到,包括高鐵、普通鐵路、高速公路、國(guó)道、省道、縣鄉(xiāng)道等六種線(xiàn)路類(lèi)型。將矢量交通線(xiàn)路根據(jù)《中華人民共和國(guó)公路工程技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)(JTGB01-2003)》并結(jié)合交通線(xiàn)路實(shí)際建設(shè)和運(yùn)行情況賦予不同時(shí)速(表2),構(gòu)建綜合交通地理信息數(shù)據(jù)庫(kù)[19]。其次,將矢量交通數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為0.3km×0.3km柵格數(shù)據(jù)格式,通行單位柵格的時(shí)間花費(fèi)由0.3/V×60(min)計(jì)算獲得,并運(yùn)用像元統(tǒng)計(jì)工具將各類(lèi)柵格道路疊加生成綜合時(shí)間成本柵格圖。最后,借助ArcGIS10.0軟件Cost Distance工具計(jì)算兩個(gè)年份浙江省11個(gè)地市最短時(shí)間距離。值得特別指出的是,以往研究常常忽視了交通線(xiàn)路的封閉性,導(dǎo)致各種交通運(yùn)輸方式出現(xiàn)“隨時(shí)互通、無(wú)障礙換乘”現(xiàn)象,尤其體現(xiàn)在鐵路和高速公路之間,這與現(xiàn)實(shí)明顯不符。為此,我們利用谷歌地圖選取兩個(gè)年份的高速公路收費(fèi)站點(diǎn)和鐵路站點(diǎn)(包括高鐵)經(jīng)緯度坐標(biāo),與交通線(xiàn)路進(jìn)行空間校正后建立矢量點(diǎn)圖層,并設(shè)置相應(yīng)時(shí)間低值緩沖區(qū)(0.5km/h),保證高速公路收費(fèi)站和鐵路站點(diǎn)是交通方式轉(zhuǎn)換的唯一地點(diǎn)[20]。

表2 主要交通方式不同時(shí)間斷面的速度與時(shí)間成本

3.3 參數(shù)估計(jì)與空間溢出效應(yīng)分析

根據(jù)浙江省高速鐵路建設(shè)歷程,2009年以后是高速鐵路建設(shè)運(yùn)營(yíng)的高峰時(shí)間,能夠更好地體現(xiàn)其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的溢出效應(yīng)。因此,以第一條高速鐵路(甬臺(tái)溫)開(kāi)通年份(2009年)為時(shí)間節(jié)點(diǎn),將研究時(shí)間分為整體時(shí)間(2003—2014年)和分段時(shí)間(2009—2014年),并將2009—2014年時(shí)間段作為整體時(shí)間分析的佐證,對(duì)這兩個(gè)時(shí)間段分別引入不同的空間權(quán)重矩陣對(duì)比分析高速鐵路發(fā)展對(duì)城市經(jīng)濟(jì)的空間溢出效應(yīng)的影響。

根據(jù)權(quán)重矩陣的選取,空間滯后模型參數(shù)估計(jì)主要分成以下4組:(a)2003—2014年,采用“無(wú)高鐵”的時(shí)間距離權(quán)重矩陣估計(jì);(b)2003—2014年,采用“有高鐵”的時(shí)間距離權(quán)重矩陣估計(jì);(c)2009—2014年,采用“無(wú)高鐵”的時(shí)間距離權(quán)重矩陣估計(jì);(d)2009—2014年采用“有高鐵”的時(shí)間距離權(quán)重矩陣估計(jì)。本文運(yùn)用Matlab2014a軟件及程序包運(yùn)算得出結(jié)果,并分別進(jìn)行組內(nèi)、組間對(duì)比分析,估計(jì)結(jié)果見(jiàn)表3。

表3 空間滯后模型參數(shù)估計(jì)結(jié)果

根據(jù)表3估計(jì)結(jié)果,從R2、LogL、Sigma2來(lái)看,利用空間滯后模型擬合具有很好的優(yōu)度,能夠較好地反映浙江省各縣(市)的經(jīng)濟(jì)空間溢出。(a)—(d)中空間滯后回歸系數(shù)ρ值超過(guò)0.8,且都在1%水平上顯著,說(shuō)明城市之間的空間依賴(lài)作用強(qiáng),鄰近城市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)存在明顯空間溢出效應(yīng)。比較(a)和(b)的ρ值,模型(b)的ρ值比模型(a)大0.0060,說(shuō)明高速鐵路的建設(shè)使城市之間的時(shí)間距離拉近,聯(lián)系更加密切,強(qiáng)化了各縣(市)之間的空間溢出效應(yīng)。同樣,以2009年高速鐵路開(kāi)始運(yùn)營(yíng)作為時(shí)間節(jié)點(diǎn),模型(d)的ρ值比模型(c)大0.0140,比(a)和(b)模型中ρ值之差更大,佐證了高速鐵路的建設(shè)與運(yùn)營(yíng)之后,城市之間的空間溢出效應(yīng)更加明顯的結(jié)論。此外,結(jié)合(a)、(b)、(c)、(d)不同時(shí)段和不同權(quán)重空間滯后模型的估計(jì)結(jié)果,發(fā)現(xiàn)解釋變量對(duì)本縣(市)的被解釋變量的貢獻(xiàn)在有無(wú)高速鐵路的情況下發(fā)生了一定的變化,并不是所有的解釋變量都會(huì)隨著高速鐵路的發(fā)展、時(shí)間距離的縮短產(chǎn)生正面影響,反而存在一定的負(fù)面影響。

固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響從早期的負(fù)影響轉(zhuǎn)變?yōu)榻┠甑恼绊?側(cè)面反映出固定資產(chǎn)投資在21世紀(jì)初期對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效果不明顯,這一結(jié)果可能與各縣(市)經(jīng)濟(jì)發(fā)展相似性有關(guān)。各地在固定資產(chǎn)投資方面競(jìng)爭(zhēng)激烈,相互吸引彼此的生產(chǎn)要素,因此落后地區(qū)的生產(chǎn)要素流向了發(fā)達(dá)地區(qū)。但近些年,隨著交通的發(fā)展,拉近了各縣(市)之間的時(shí)間距離,相鄰地區(qū)的帶動(dòng)效應(yīng)突出,“涓滴效應(yīng)”逐漸大于極化效應(yīng),發(fā)達(dá)縣(市)帶動(dòng)周邊地區(qū)成為次發(fā)達(dá)縣(市),逐漸形成明顯的層級(jí)結(jié)構(gòu),固定資產(chǎn)投資對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的正面影響逐步顯現(xiàn)。

勞動(dòng)力和人力資本對(duì)各縣(市)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)一直具有正效應(yīng)。比較模型(c)和(d),人力資本在高速鐵路的發(fā)展下對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的貢獻(xiàn)有所增加,且都通過(guò)了10%的顯著性檢驗(yàn),人力資本每提升10%,對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響由原先0.145%提高到0.166%。而在勞動(dòng)力方面,由于交通基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善,尤其是高速鐵路的建設(shè),勞動(dòng)力流動(dòng)更加便捷,落后地區(qū)勞動(dòng)力在某種程度上更易被發(fā)達(dá)縣(市)所吸引,導(dǎo)致對(duì)流出地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)產(chǎn)生負(fù)影響,對(duì)流入地區(qū)產(chǎn)生正影響,尤其當(dāng)集聚效應(yīng)大于擴(kuò)散效應(yīng)時(shí),對(duì)落后地區(qū)產(chǎn)生“虹吸效應(yīng)”。出口總額和實(shí)際利用外資額對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有正面影響,且都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。出口總額每增加10%,就會(huì)拉動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)1.2%;實(shí)際利用外資額每增加10%,經(jīng)濟(jì)就會(huì)增長(zhǎng)0.3%。另外,政府規(guī)模即預(yù)算內(nèi)財(cái)政支出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響有所減弱,在模型(a)、(b)中通過(guò)檢驗(yàn),而在(c)、(d)中沒(méi)有通過(guò)檢驗(yàn),說(shuō)明投資拉動(dòng)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)模式逐漸在弱化。近些年來(lái),浙江省開(kāi)始進(jìn)入經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)轉(zhuǎn)型期,由投資拉動(dòng)轉(zhuǎn)向消費(fèi)需求拉動(dòng),投資建設(shè)對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響將有所減小。

地方化經(jīng)濟(jì)是指某一地區(qū)同一產(chǎn)業(yè)在企業(yè)之間進(jìn)行不斷交流和聯(lián)系,形成產(chǎn)業(yè)集群,使各企業(yè)能從中獲得經(jīng)濟(jì)效益。因此,該地區(qū)產(chǎn)業(yè)集群的出現(xiàn)將極大地提高勞動(dòng)生產(chǎn)率,進(jìn)而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。模型中地方化經(jīng)濟(jì)的系數(shù)都為正,且(b)大于(a)中的系數(shù),(d)大于(c)中的系數(shù),說(shuō)明交通設(shè)施的完善,縮短了兩個(gè)城市之間的可達(dá)時(shí)間,便利了企業(yè)之間的相互交流,加速了企業(yè)集聚,使企業(yè)在集聚過(guò)程中獲得一定的經(jīng)濟(jì)效益,從而促進(jìn)了當(dāng)?shù)氐慕?jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。波特的外部性[21]提出，同行業(yè)企業(yè)集中將帶來(lái)激烈競(jìng)爭(zhēng),模型中波特外部性系數(shù)為負(fù),有利于激發(fā)企業(yè)進(jìn)行創(chuàng)新活動(dòng),促進(jìn)地方企業(yè)實(shí)行多樣化發(fā)展,提高企業(yè)的生產(chǎn)率水平,從而促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng)。

4 結(jié)論與啟示

4.1 結(jié)論

本文采用時(shí)間距離代替空間距離作為空間權(quán)重矩陣,能夠更好地反映區(qū)域之間的聯(lián)系,比地理距離矩陣和鄰接矩陣等傳統(tǒng)的矩陣更具有可信性。本文運(yùn)用ArcGIS 10.0軟件通過(guò)累積耗費(fèi)距離算法計(jì)算柵格成本的時(shí)間,進(jìn)而得出兩個(gè)有高速鐵路和無(wú)高速鐵路通車(chē)的時(shí)間距離權(quán)重矩陣,之后再運(yùn)用空間面板模型比較分析了在有高速鐵路和無(wú)高速鐵路時(shí)浙江省各縣(市)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的空間溢出效應(yīng)。實(shí)證研究結(jié)果表明:浙江省各縣(市)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平具有空間自相關(guān)性,發(fā)展水平相似的城市聚集在一起,集聚效應(yīng)明顯;城市之間的空間依賴(lài)作用強(qiáng),鄰近城市之間存在空間溢出效應(yīng),有高速鐵路通車(chē)的空間權(quán)重矩陣參與運(yùn)算時(shí),溢出效應(yīng)更加明顯,說(shuō)明高速鐵路的發(fā)展加強(qiáng)了周邊區(qū)域?qū)Ρ镜貐^(qū)的空間溢出效應(yīng)。

固定資產(chǎn)投資從負(fù)影響轉(zhuǎn)變?yōu)檎绊?說(shuō)明浙江省交通發(fā)展促使發(fā)達(dá)地區(qū)帶動(dòng)了周邊地區(qū)發(fā)展,使之成為次發(fā)達(dá)地區(qū),進(jìn)而帶動(dòng)外圍地區(qū)形成明顯的層次結(jié)構(gòu)。勞動(dòng)力和人力資本對(duì)浙江省各縣(市)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)一直具有正效應(yīng),政府預(yù)算內(nèi)財(cái)政支出對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的影響有所減弱,出口總額和實(shí)際利用外資額對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有正面影響且都通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。另外,浙江省企業(yè)集聚和企業(yè)創(chuàng)新性對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)作用也在加強(qiáng),這些得益于交通基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善,尤其是高速鐵路的建設(shè)和運(yùn)營(yíng)。

4.2 啟示

從浙江省的實(shí)證研究可以看出,經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)是多維因素綜合作用的結(jié)果,但交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)尤其是高速鐵路的建設(shè)密切了城市之間的經(jīng)濟(jì)社會(huì)聯(lián)系,在同城化和區(qū)域一體化進(jìn)程中促進(jìn)了經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。但同時(shí)也應(yīng)該注意,由于不同的區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平不同,發(fā)達(dá)地區(qū)擁有先進(jìn)的科技、人力資本、高素質(zhì)的勞動(dòng)力,對(duì)周邊地區(qū)具有很大的吸引力,交通基礎(chǔ)設(shè)施的改善會(huì)進(jìn)一步提升其競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),從而將周邊落后地區(qū)的要素更快地吸引過(guò)來(lái),導(dǎo)致落后地區(qū)更加落后,因此需要加強(qiáng)落后縣(市)的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),引進(jìn)人才和先進(jìn)技術(shù),提高自身競(jìng)爭(zhēng)力。

根據(jù)對(duì)浙江省的實(shí)證研究表明，落后地區(qū)應(yīng)積極主動(dòng)地接受發(fā)達(dá)地區(qū)的輻射,提高要素集聚能力和生產(chǎn)效率,促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)。此外,高速鐵路的建設(shè)也要注意市場(chǎng)需求,著重考慮其他交通運(yùn)輸方式與之替代關(guān)系,按旅程的距離長(zhǎng)短選擇合適的交通方式,合理建設(shè)綜合交通體系,不可一窩蜂地集體建設(shè)高速鐵路;保障普通鐵路、公路、航運(yùn)等合理、有層次地運(yùn)行,從而使居民出行按自身意愿有更多的選擇。

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High-speedRailwayDevelopment,SpatialSpilloverandEconomicGrowthBasedonSpatialPanelDataof66CitiesinZhejiangProvince

MI Ke-na1,ZHUANG Ru-long2,GAO Jun1
(1.Institute of Urban Study,Shanghai Normal University,Shanghai 200234,China;2.The Center for Modern Chinese City Studies,East China Normal University,Shanghai 200333,China)

With the high-speed rail development,the time distance between cities was narrowing and the mutual influence was expanding,which with the factors of production of the region itself space spillover effect was also changing.Based on this,this paper taking the county level city in Zhejiang Province as the research subject,selecting 2003-2014 panel data,firstly,tested the spatial autocorrelation,then created spatial econometric model to analyze the impact of the development of high-speed railway in space spillover effect.The results showed that:Economic development of each county(city) had a significant spatial autocorrelation,under the influence of high-speed railway,the space spillover effect between the adjacent cities was be enhanced,investment in effect on economic growth but became weakening,the level of urbanization had little effect on the region′s economic growth,localization economies and Potter externality could better reflect industrial agglomeration,diversity and innovation of the region,and its impact on economic growth was enhancing.Finally,according to the above conclusions,it provided advice on how to correctly und fixed assets spillover became from negative to positive,human capital,exports and foreign capital actually utilized past the significance of the test and had a positive spillover effect in the region economic growth,labor standards and government size had positive spillover erstand the impact of space on economic growth under the high-speed railway development and how to make a rational response.

high-speed railway;spatial spillover effect;economic growth;spatial panel model;Zhejiang Province

10.3969/j.issn.1005-8141.2017.07.012

F124.1；F532.3

A

1005-8141(2017)07-0837-06

2017-05-25；

2017-06-21

國(guó)家“十三五”重點(diǎn)研發(fā)計(jì)劃專(zhuān)項(xiàng)項(xiàng)目(編號(hào):2016YFC0502706)。

宓科娜(1989-),女,浙江省慈溪人,博士研究生,主要研究方向?yàn)槌鞘锌沙掷m(xù)發(fā)展。

高峻(1962-),男,上海市人,博士,教授,博士生導(dǎo)師,主要研究方向?yàn)槌鞘芯坝^生態(tài)和城市可持續(xù)發(fā)展。