王思薇

內(nèi)容摘要：為了檢驗交通基礎設施對中國零售業(yè)技術效率的空間溢出效應，本文利用2006—2015年中國30個省份的面板數(shù)據(jù)，建立空間杜賓模型。研究結果發(fā)現(xiàn)：中國零售業(yè)技術效率存在顯著的空間相關性；交通基礎設施對中國零售業(yè)技術效率存在明顯的空間溢出效應，即交通基礎設施不僅能促進本區(qū)域零售業(yè)技術效率的提升，而且還能促進相鄰區(qū)域零售業(yè)技術效率的提升；高鐵對中國零售業(yè)技術效率的空間溢出效應更明顯。因此，各區(qū)域應采取有效措施繼續(xù)加快交通基礎設施的建設。

關鍵詞：交通基礎設施 零售業(yè) 技術效率 空間杜賓模型

引言

交通基礎設施在緩解交通堵塞、改善城市的可達性、加快人員的區(qū)際流動等方面具有明顯的正外部性。因此，中國政府持續(xù)加大對交通基礎設施的投資力度，并取得可喜的成效。2016年，中國公路總里程為469.63萬公里，比上年增加2.6%；鐵路營業(yè)里程達到12.4萬公里，比上年增長2.5%，其中高鐵營業(yè)里程超過2.2萬公里。但中國交通基礎設施依然呈現(xiàn)區(qū)域分布不均衡的現(xiàn)象，在一定程度上制約著零售業(yè)技術效率的提升。

隨著空間經(jīng)濟學的興起，國內(nèi)外學者開始關注并從經(jīng)濟增長的視角研究交通基礎設施的溢出效應。Bronzini等（2009）、劉生龍等（2013）認為，交通基礎設施對本區(qū)域和相鄰區(qū)域的經(jīng)濟增長均產(chǎn)生正的溢出效應。Boarnet（1998）的觀點與此相反。Holtz-Eakin等（1995）的研究結果顯示，交通基礎設施對相鄰區(qū)域經(jīng)濟增長沒有顯著的影響。一些學者從全要素生產(chǎn)率的角度實證研究交通基礎設施的空間溢出效應。劉秉鐮等（2010）、劉育紅等（2012）的研究表明，交通基礎設施對本區(qū)域和相鄰區(qū)域全要素生產(chǎn)率具有顯著的正向空間效應。而邊志強（2014）認為交通基礎設施對相鄰區(qū)域的全要素生產(chǎn)率具有顯著的負向效應。張浩然等（2012）的研究結果顯示交通基礎設施對區(qū)域全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應不明顯。

近年來，中國學者開始關注中國零售業(yè)技術效率。雷蕾（2014）運用隨機前沿分析法測度中國30個省份零售業(yè)的技術效率，結果發(fā)現(xiàn)，中國零售業(yè)的技術效率值較低，但總體呈現(xiàn)上升趨勢；零售業(yè)技術效率的地區(qū)差距具有一定的收斂性。鄭彥（2016）認為，中國零售業(yè)技術效率得到一定程度的提升，其主要來源為技術進步。徐健等（2009）、樓文高等（2012）的研究表明，中國零售業(yè)技術效率存在明顯的地區(qū)差距，東部地區(qū)零售業(yè)技術效率最高，究其原因，主要是該地區(qū)的交通基礎設施比較完善。李子文等（2016）認為，連鎖化經(jīng)營程度阻礙零售業(yè)技術效率的提升，外資進入、網(wǎng)絡購物的沖擊則促進零售業(yè)技術效率的提升。

上述學者從不同的視角研究了交通基礎設施的空間效應，以及中國零售業(yè)的技術效率，研究結果具有一定的借鑒意義，但現(xiàn)有研究只是指出交通基礎設施的完善是形成東部地區(qū)零售業(yè)技術效率最高的一個主要原因，而未實證分析交通基礎設施對中國零售業(yè)技術效率的空間溢出效應。因此，本文將以公路營運里程密度、鐵路營運里程密度、高鐵營運里程密度為自變量，建立空間杜賓模型，分析交通基礎設施對中國本區(qū)域、相鄰區(qū)域零售業(yè)技術效率的具體影響。

中國零售業(yè)技術效率的測度

隨機前沿分析法（SFA）考慮噪音、測量誤差等隨機誤差因素對技術效率的影響，可方便的檢驗分析結果的顯著性。因此本文運用該方法測度2006—2015年中國零售業(yè)技術效率。

本文選擇除西藏外的中國30個省份為研究樣本，各樣本的相關數(shù)據(jù)根據(jù)歷年的《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國交通統(tǒng)計年鑒》等統(tǒng)計資料整理、計算所得。

產(chǎn)出變量采用各省份零售業(yè)年均主營業(yè)務收入（單位：億元），投入變量采用零售業(yè)年均就業(yè)人數(shù)（單位：萬人）和年均總資產(chǎn)（單位：億元）。

空間計量模型的建立和變量的選擇

（一）空間計量模型的建立

Elhorst（2012）認為相鄰區(qū)域之間具有明顯的空間依賴性?？臻g杜賓模型可以方便的解釋自變量和因變量之間的空間相關關系，因此，本文運用空間杜賓模型實證分析交通基礎設施對中國零售業(yè)技術效率的空間溢出效應。具體建立以下模型：

（二）變量的選擇

為了實證檢驗交通基礎設施對中國零售業(yè)技術效率的空間溢出效應，本文收集2006—2015年中國各區(qū)域的相關數(shù)據(jù)，選擇的變量具體如下。y為中國各區(qū)域零售業(yè)技術效率。零售業(yè)技術效率反映要素投入等因素對零售業(yè)主營業(yè)務收入的具體貢獻程度，在前文中運用SFA方法測度得到。X為自變量向量，代表交通基礎設施。路程營運里程密度可準確反映實際投入于經(jīng)濟活動的交通基礎設施資源量，同時，高鐵具有安全、舒適與高效的優(yōu)點，標志著中國鐵路運輸體系的重要發(fā)展。因此本文采用公路營運里程密度（r）、鐵路營運里程密度（tw）、高鐵營運里程密度（hsr）衡量交通基礎設施。

控制變量。本文在空間杜賓模型中加入以下兩個控制變量：城市化cr，運用城市人口占該區(qū)域總人口的百分比衡量。利用外資fr，采用實際利用外資額來衡量。

交通基礎設施對中國零售業(yè)技術效率空間溢出效應的實證分析

（一）中國零售業(yè)技術效率的空間相關性分析

一個區(qū)域的某一屬性或現(xiàn)象通常與相鄰區(qū)域的同一屬性或現(xiàn)象是相關的，即區(qū)域之間具有明顯的空間相關性，其相關性可以運用Moran′s I進行檢測。計算公式為：

（9）

式（9）中，；，Yi、Yj為各省份零售業(yè)技術效率。

如表1所示，2006—2015年，中國零售業(yè)技術效率的Morans I統(tǒng)計值均大于0，表明各個年份中國零售業(yè)技術效率存在明顯的空間相關性，且其空間相關性逐年增強。因此，對中國零售業(yè)技術效率進行實證分析時必須考慮區(qū)域間存在的空間相關性。

（二）LR和Wald檢驗

國內(nèi)外學者通常運用的空間計量模型有空間滯后模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）和空間杜賓模型（SDM），但SAR模型和SEM模型忽略了自變量對因變量的空間溢出效應。因此，本文運用SDM模型實證分析交通基礎設施對中國零售業(yè)技術效率的空間溢出效應。

為了判斷選擇SDM模型的可靠性，需進行LR和Wald檢驗。如表2所示，LR和Wald檢驗結果表明，SAR模型和SEM模型的假設都在1%的顯著水平上被拒絕，說明選擇SDM模型進行分析是可靠的。

（三）交通基礎設施對中國零售業(yè)技術效率空間溢出效應的實證分析

運用空間杜賓模型（SDM）進行分析后，得到的結論如表3所示。

因變量y的滯后系數(shù)為0.216，表明中國零售業(yè)技術效率在各地區(qū)之間存在明顯的正向空間溢出效應。公路營運里程密度、鐵路營運里程密度、高鐵營運里程密度的系數(shù)分別為0.199、0.187、0.218，且均通過顯著性檢驗，表明公路營運里程密度、鐵路營運里程密度、高鐵營運里程密度每增加1%，中國零售業(yè)技術效率將分別提升0.199%、0.187%、0.218%。公路營運里程密度、鐵路營運里程密度、高鐵營運里程密度空間滯后項的系數(shù)均為正，且均通過顯著性檢驗，表明本區(qū)域公路營運里程密度、鐵路營運里程密度、高鐵營運里程密度的增加對相鄰區(qū)域零售業(yè)技術效率具有明顯的促進作用。因此，交通基礎設施對本區(qū)域和相鄰區(qū)域零售業(yè)技術效率都具有正向效應。

城市化和利用外資的系數(shù)分別為0.099、0.101，滯后項的系數(shù)分別為0.122、0.074，且均通過顯著性檢驗，表明城市化、利用外資對本區(qū)域和相鄰區(qū)域零售業(yè)技術效率都具有正向效應。

（四）直接效應、間接效應和總效應

上述研究結果表明交通基礎設施對中國零售業(yè)技術效率具有顯著的正向溢出效應，但并不能準確反映交通基礎設施對中國本區(qū)域和相鄰區(qū)域零售業(yè)技術效率的溢出效應，需運用直接效應、間接效應、總效應進行綜合分析。研究結果如表4所示。

研究結果顯示，公路營運里程密度、鐵路營運里程密度、高鐵營運里程密度的直接效應分別為0.165、0.199、0.202，且均通過顯著性檢驗，表明其均正向顯著影響本區(qū)域零售業(yè)技術效率。其原因為：第一，公路、鐵路和高鐵的發(fā)展與完善有效降低零售業(yè)運輸成本，改善盈利能力。第二，公路、鐵路、高鐵的建設與發(fā)展增強區(qū)域的可達性，加快生產(chǎn)要素的區(qū)際流動，提高零售業(yè)的資源配置效率。第三，公路、鐵路與高鐵的發(fā)展加快人員的跨區(qū)域流動，擴大零售業(yè)銷售規(guī)模。第四，公路、鐵路與高鐵的發(fā)展促進區(qū)域集聚程度的提升，使零售業(yè)獲得聚集效應和規(guī)模效應。城市化、利用外資的直接效應分別為0.081、0.107，且均通過顯著性檢驗，表明其正向顯著影響本區(qū)域零售業(yè)技術效率?？臻g溢出效應分析中自變量存在空間滯后性，因此直接效應中還包括反饋效應（相鄰區(qū)域自變量對本區(qū)域零售業(yè)技術效率的影響），其值等于表3中各自變量的回歸系數(shù)與表4中直接效應之差。因此，公路營運里程密度、鐵路營運里程密度、高鐵營運里程密度的反饋效應分別為0.034、-0.012和 0.016，城市化、利用外資的反饋效應分別為0.018、-0.006。

公路營運里程密度、鐵路營運里程密度、高鐵營運里程密度的間接效應分別為0.216、0.229和0.207，且均通過顯著性檢驗，表明其均正向顯著影響相鄰區(qū)域零售業(yè)技術效率。城市化、利用外資的間接效應分別為0.089、0.093，且均通過顯著性檢驗，表明其正向顯著影響相鄰區(qū)域零售業(yè)技術效率。

公路營運里程密度、鐵路營運里程密度、高鐵營運里程密度的總效應均為正，且通過顯著性檢驗，表明交通基礎設施對中國本區(qū)域和相鄰區(qū)域的零售業(yè)技術效率均產(chǎn)生正的空間溢出效應。

結論與啟示

本文建立空間杜賓模型，實證分析交通基礎設施對中國零售業(yè)技術效率的空間溢出效應，得到以下主要結論：第一，各區(qū)域的零售業(yè)技術效率之間存在明顯的空間相關性。第二，交通基礎設施正向顯著影響本區(qū)域和相鄰區(qū)域零售業(yè)技術效率。第三，交通基礎設施對相鄰區(qū)域零售業(yè)技術效率的正向影響更顯著。第四，高鐵對中國零售業(yè)技術效率的貢獻程度最大。

為了充分發(fā)揮交通基礎設施對中國零售業(yè)技術效率的空間溢出效應，中國各區(qū)域應采取以下措施：各級政府應繼續(xù)加大對交通基礎設施，尤其是高速鐵路的投資力度；強化公路、鐵路、高鐵乘務員的服務意識，改善服務態(tài)度，提升服務質(zhì)量；完善高鐵寬帶通信網(wǎng)絡管理體系，提高其可靠性、時效性與兼容性；采用網(wǎng)格化管理技術，繼續(xù)提高高鐵管理效率；加大對交通基礎設施投資資金的監(jiān)管力度，提高資金的使用效率；以區(qū)域經(jīng)濟的協(xié)調(diào)發(fā)展為導向，進一步修改和完善公路、鐵路、高鐵建設規(guī)劃，繼續(xù)擴大路網(wǎng)覆蓋面，優(yōu)化路網(wǎng)結構。

參考文獻：

1.劉生龍，鄭世林.交通基礎設施跨區(qū)域的溢出效應研究——來自中國省級面板數(shù)據(jù)的實證研究[J].產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究，2013（4）

2.劉秉鐮，武鵬，劉玉海.交通基礎設施與中國全要素生產(chǎn)率增長——基于省域數(shù)據(jù)的空間面板計量分析[J].中國工業(yè)經(jīng)濟，2010（3）

3.劉育紅，王新安.“新絲綢之路”交通基礎設施與全要素生產(chǎn)率增長[J].西安交通大學學報（社會科學版），2012（5）

4.邊志強.網(wǎng)絡基礎設施的溢出效應及作用機制研究[J].山西財經(jīng)大學學報，2014（8）

5.張浩然，衣保中.基礎設施、空間溢出與區(qū)域全要素生產(chǎn)率[J].經(jīng)濟學家，2012（2）

6.雷蕾.我國零售業(yè)技術效率及影響因素的實證研究——基于2001～2012年30個省份限額以上零售業(yè)的數(shù)據(jù)[J].北京工商大學學報（社會科學版），2014（11）

7.鄭彥.我國零售連鎖業(yè)行業(yè)效率、增長方式轉變研究——基于中國31個地區(qū)的面板數(shù)據(jù)[J].調(diào)研世界，2016（6）

8.徐健，汪旭暉.中國區(qū)域零售業(yè)效率評價及其影響因素：基于DEA-Tobi兩步法的分析[J].社會科學輯刊，2009（5）

9.樓文高，沈蓮蓮，馮國珍.中國批發(fā)和零售業(yè)投入產(chǎn)出效率研究[J].廣東財經(jīng)大學學報，2012（4）

10.李子文，劉向東，陳成漳.基于隨機前沿模型的中國零售業(yè)技術效率影響因素研究[J].中國流通經(jīng)濟，2016（11）

11.Rosina Moreno，Enrique，Manuel. On the Effectiveness of Private and Public Capital [J].Applied Economics，2003，35（6）

12.Cohen J P，Morrison Paul. Public Infrastructure Investments，Interstate Spatial Spillovers，and Manufacturing Costs [J]. Review of Economics and Statistics，2004，86（2）

13.Bronzini，R.，Piselli，P.Determinants of Long-run Regional Productivity with Geographical Spillovers：the Role of Randd，Human Capital and Public Infrastructure [J].Regional Science and Urban Economics，2009，39（2）

14.張學良.中國交通基礎設施促進了區(qū)域經(jīng)濟增長嗎——兼論交通基礎設施的空間溢出效應[J].中國社會科學，2012（3）

15.Boarnet M G.Spillovers and the Location Effects of Public Infrastructure [J]. Journal of Regional Science，1998，38（3）

16.Holtz-Eakin，D.，Schwartz，A. E. Infrastructure in a Structural Model of Economic Growth [J].Regional Science and Urban Economics，1995，25（2）

17.Romer，P. M. Increasing Returns and Long-run Growth [J].the Journal of Political Economy，1986，94（5）

18.Lucas，R. E.on the Mechanics of Economic Development[J].Journal of Monetary Economic，1988，22（1）

19.Anselin，Luc.Spatial Externalities，Spatial Multipliers and Spatial Econometrics [J].International Regional Science Review，2003，26（2）

20.張先鋒，丁亞娟，王紅.中國零售業(yè)技術效率的影響因素分析——基于地理溢出效應的視角[J].經(jīng)濟地理，2010（12）

21.劉勇.對全國30個地區(qū)零售行業(yè)效率的分析[J].統(tǒng)計與決策，2007（9）

22.Anselin L.Lagrange Multiplier Test Diagnostics for Spatial Dependence and Spatial Heterogeneity [J]. Geographical Regional Science Review，2012（3）

23.Elhorst J.P.Matlab Software for Spatial Panels[J].International Regional Science Review，2012（3）

24.葉昌友，王遐見.交通基礎設施、交通運輸業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟增長——基于省域數(shù)據(jù)的空間面板模型研究[J].產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟研究，2013（2）

25.王惠，卞藝杰，王樹喬.出口貿(mào)易、工業(yè)碳排放效率動態(tài)演進與空間溢出[J].數(shù)量經(jīng)濟技術經(jīng)濟研究，2016（1）