龍奮杰，陳子晏，王 爵

LONG Fenjie1,2, CHEN Ziyan2, WANG Jue2

（1.貴州理工學(xué)院，貴州 貴陽 550003；2.清華大學(xué) 恒隆房地產(chǎn)研究中心，北京 100084）

(1．Guizhou Institute of Technology， Guiyang 550003，Guizhou， China； 2．Heng Long Center for Real Estate， Tsinghua University， Beijing 100084， China)

0 引言

交通是城市發(fā)展最重要的資源流動途徑，城市間的聯(lián)系離不開交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)。全要素生產(chǎn)率是城市資源的利用效率，由城市經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出與各要素投入量的比值來表征。在資源投入一定的條件下，城市的發(fā)展速度取決于全要素生產(chǎn)率。城市發(fā)展依賴要素量的積累和質(zhì)的改善，交通運(yùn)輸是生產(chǎn)要素流動的載體，其發(fā)展水平與城市全要素生產(chǎn)率的提升緊密相關(guān)。城市交通運(yùn)輸?shù)膬?nèi)涵通常包括客運(yùn)和貨運(yùn)2類運(yùn)輸內(nèi)容，以及鐵路、公路和航空3種運(yùn)輸方式。交通運(yùn)輸量代表城市的運(yùn)輸能力，不同的運(yùn)輸方式和運(yùn)輸內(nèi)容對城市發(fā)展有不同的影響。鄰近城市之間共用部分資源會使城市的生產(chǎn)效率存在空間依賴性；同時某特定城市的交通發(fā)展會影響周圍城市，周圍城市的要素流動會因為該城市的交通運(yùn)輸能力提升而活躍。以上就是城市生產(chǎn)率和交通運(yùn)輸存在的空間溢出效應(yīng)。

交通與全要素生產(chǎn)率的關(guān)系受到學(xué)者們較長時間的關(guān)注。Aschauer[1]利用時間序列計量方法估計出交通的產(chǎn)出彈性超過0.4。劉秉廉等[2]采用面板數(shù)據(jù)對省域?qū)用娴慕煌ɑA(chǔ)設(shè)施和全要素生產(chǎn)率進(jìn)行了研究，發(fā)現(xiàn)交通基礎(chǔ)設(shè)施能顯著促進(jìn)城市生產(chǎn)效率的提升。王冬雪等[3]分析交通運(yùn)輸發(fā)展對一線城市和二線城市的發(fā)展有差異，交通運(yùn)輸發(fā)展對二線城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展更為突出。李忠民等[4]利用長江經(jīng)濟(jì)帶11省市面板數(shù)據(jù)分析長江經(jīng)濟(jì)帶交通基礎(chǔ)設(shè)施效率，有重點地進(jìn)行區(qū)域交通基礎(chǔ)設(shè)施投資，可以有效提升長江經(jīng)濟(jì)帶交通基礎(chǔ)設(shè)施的規(guī)模效益。李雪飛等[5]認(rèn)為高鐵快運(yùn)有利于區(qū)域發(fā)展。劉生龍等[6]考慮信息要素之后認(rèn)為，交通和信息共同對全要素生產(chǎn)率有正的相關(guān)性影響。劉敬青[7]研究鐵路貨物運(yùn)輸對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，探討鐵路建設(shè)對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有長期持續(xù)的拉動作用。在這類研究中，學(xué)者主要采用截面、面板和時間序列數(shù)據(jù)完成相關(guān)計量分析，隨著Anselin[8]發(fā)現(xiàn)相鄰區(qū)域間經(jīng)濟(jì)現(xiàn)象受到鄰近空間單元的屬性值影響，空間溢出效應(yīng)進(jìn)入了研究者的視線。隨著面板計量模型的發(fā)展，引入空間相關(guān)性的空間計量方法成為研究溢出效應(yīng)的主流方法。Anderson等[9]、柯善咨等[10]分別從城市網(wǎng)絡(luò)角度引入空間相關(guān)性概念，研究區(qū)域間經(jīng)濟(jì)發(fā)展的溢出效應(yīng)。在定性研究空間相關(guān)性之后，學(xué)者們開始考察實際地理距離與空間溢出效應(yīng)的定量關(guān)系。符淼[11]利用省級層面數(shù)據(jù)研究技術(shù)外溢強(qiáng)度與空間距離之間的衰減關(guān)系，發(fā)現(xiàn)50%的衰退距離大約1 200 km。王思薇[12]利用我國30個省面板數(shù)據(jù)研究鐵路對區(qū)域全要素生產(chǎn)率的空間溢出影響，發(fā)現(xiàn)高速鐵路的影響是普通鐵路的1.46倍。陸銘[13]則考察港口周邊的土地利用效率，發(fā)現(xiàn)距離大港口500 km時附近的土地利用效率降低一半。目前尚未發(fā)現(xiàn)利用全國地級市層面交通運(yùn)輸量面板數(shù)據(jù)對我國交通與全要素生產(chǎn)率進(jìn)行研究的成果，也沒有發(fā)現(xiàn)定量考察不同運(yùn)輸方式空間溢出效應(yīng)距離的文獻(xiàn)。為此，研究空間溢出效應(yīng)下交通運(yùn)輸能力對城市群中城市生產(chǎn)效率的影響，利用空間計量模型量化不同運(yùn)輸方式和運(yùn)輸內(nèi)容的影響效果和影響范圍，以期考察不同運(yùn)輸方式的適用城市類型，研究交通基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃的有效方法。

1 理論基礎(chǔ)與模型方法

1.1 全要素生產(chǎn)率計算

全要素生產(chǎn)率是資源開發(fā)的利用效率，學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)為是城市產(chǎn)出剔除要素貢獻(xiàn)后的余值對產(chǎn)出增加的表征，可利用柯布－道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)進(jìn)行描述。

式中：Yit為城市i第t年的產(chǎn)出；Ait為城市i第t年的全要素生產(chǎn)率；Kit為城市i第t年的資本存量；Lit為城市i第t年的勞動力；i表示地級市；t代表年份；αi和βi分別為城市i的2個要素的彈性指數(shù)。

通常公式滿足規(guī)模報酬不變的約束。利用回歸后的彈性指數(shù)，變形公式(1)，可以得到計算全要素生產(chǎn)率的基本公式

式中：TFP為全要素生產(chǎn)率；和分別為變形后的城市i的2個要素的彈性指數(shù)。

1.2 空間溢出模型

當(dāng)前的空間計量模型分為空間杜賓模型(SDM)、空間誤差模型(SEM)和空間滯后模型(SLM)3種主要形式，區(qū)別在于是否考察被解釋變量及解釋變量的空間相關(guān)性。城市間的經(jīng)濟(jì)績效存在空間相關(guān)性，交通會縮短城市間要素的流動時間、降低流動成本，城市的交通差異會導(dǎo)致人口趨向于更具吸引力的城市。因此，城市的交通運(yùn)輸能力不僅影響該城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展，也會影響城市群的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?；谶\(yùn)輸方式溢出效應(yīng)的差異性，將對不同運(yùn)輸方式的空間溢出效應(yīng)分別進(jìn)行考察。

選取可以考察被解釋變量空間溢出效應(yīng)的空間杜賓模型，將3個表征交通運(yùn)輸能力的變量納入計量模型，可建立以下公式。

式中：TFPit為城市i第t年的全要素生產(chǎn)率；αi為城市i的個體效應(yīng)；ρ為城市i的全要素生產(chǎn)率對城市群內(nèi)其他城市的空間影響系數(shù)；wij為空間加權(quán)矩陣，通過地理上的關(guān)系形成任意2個城市城市i和城市j的空間網(wǎng)絡(luò)關(guān)系集合；TFPjt為城市群內(nèi)其他城市j第t年的全要素生產(chǎn)率；γl為城市群內(nèi)其他城市第l個解釋變量對城市i的空間影響系數(shù)；Xljt為城市群內(nèi)其他城市j第t年第l個解釋變量；βl為第l個解釋變量對城市i全要素生產(chǎn)率的影響；Zlit為城市i第t年第l個解釋變量的值；θt為模型時間效應(yīng)；εit為城市i第t年的誤差項；l為解釋變量。

對于空間矩陣w的處理，不同學(xué)者選擇不同的方法，一般常用鄰接矩陣來表達(dá)，即相鄰為1，不相鄰為0。由于要定量考察交通運(yùn)輸能力的影響距離，鄰接矩陣不能全面地反映空間溢出效應(yīng)強(qiáng)度隨距離衰減的效果。鐘水映等[14]曾在研究空間外溢中提出衰減較快的溢出效應(yīng)應(yīng)選用距離的平方來衡量，因此研究選取城市間行政中心坐標(biāo)的直線距離平方的倒數(shù)作為空間矩陣的權(quán)重，建立以下空間矩陣。

式中：dij為城市i和城市j的城市行政中心坐標(biāo)的直線距離；D為臨界距離。

公式(4)中增加臨界距離D，這里借鑒相關(guān)文獻(xiàn)[11]的處理方法，計算時將臨界距離內(nèi)的城市剔除，從而可以通過改變臨界距離D的取值，逐步增加剔除掉的鄰近城市，完成對具體距離城市的空間溢出效應(yīng)分析。

2 實證模型與結(jié)果分析

2.1 數(shù)據(jù)分析

研究采用的數(shù)據(jù)為2000—2017年我國地級市的面板數(shù)據(jù)，主要來源于《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國統(tǒng)計年鑒》，以及各地區(qū)有關(guān)統(tǒng)計年鑒。剔除了數(shù)據(jù)缺失或者行政區(qū)劃合并拆分的城市，最終使用了270個城市的面板數(shù)據(jù)，組成超過35 000個不同的城市對。

城市經(jīng)濟(jì)產(chǎn)出Y用實際GDP來代表。資本存量K采用永續(xù)盤存法計算，Kit=K(it-1)×(1 -δit) +Ii1，其中δit為城市i第t年的折舊率，選取比較常用的10%，Ii1為城市i第1年的資本存量。勞動力L用城市就業(yè)人數(shù)來度量。

主要研究解釋變量包括：鐵路、公路、航空的客運(yùn)量和貨運(yùn)量，表征城市的交通運(yùn)輸能力?？刂谱兞堪ǎ孩偃肆Y本LAB。人力資本不僅包含勞動力數(shù)量，還包含知識和技術(shù)的利用效率，在此選用就業(yè)人數(shù)和受教育年限的加權(quán)值。②實際使用外資FDI。外商投資代表了城市的資金吸引水平和開放程度。先進(jìn)的技術(shù)和發(fā)達(dá)的信息有助于吸引外資。使用外資額占固定投資總額的比例來代表城市經(jīng)濟(jì)活動的活躍水平。③政策制度SYS。政府效率對城市生產(chǎn)率有重要影響，用公共財政支出占GDP的比例表示政府對經(jīng)濟(jì)的參與程度。④通信水平COM。信息溝通是目前以及未來重要的影響要素，以固定電話、移動電話及互聯(lián)網(wǎng)寬帶用戶數(shù)來度量通信水平。

2.2 空間相關(guān)性檢驗與實證模型

2.2.1 相關(guān)性指數(shù)

采用MoranI指數(shù)來判斷指標(biāo)的空間相關(guān)性。MoranI指數(shù)是空間自相關(guān)系數(shù)的一種，其值分布在[-1，1]，用于判別空間是否存在自相關(guān)。MoranI指數(shù)大于0表示空間正相關(guān)，其值越大空間相關(guān)性越明顯；MoranI指數(shù)小于0表示空間負(fù)相關(guān)，其值越小空間差異越大。結(jié)果顯示，2000—2017年270個地級市的全要素生產(chǎn)率MoranI指數(shù)在0.14左右波動，即TFP存在空間上的相關(guān)性。類似的檢驗發(fā)現(xiàn)交通運(yùn)輸能力MoranI指數(shù)在0.22左右波動，并且均顯著，同樣存在空間上的相關(guān)性。

2.2.2 杜賓模型檢驗

通過判斷模型是否可以簡化來檢驗?zāi)Ｐ瓦x取是否合理。采用似然比檢驗和Wald的檢驗結(jié)果分別為67.52和68.17，在1%的水平上拒絕了γ=0。因此，模型假設(shè)是合理的。

最終基于客運(yùn)方式(5)和貨運(yùn)方式(6)數(shù)據(jù)的計量模型如下。

式中：TFPit為城市i第t年的全要素生產(chǎn)率；TFPjt為城市群中其他城市j第t年的全要素生產(chǎn)率；RailPait為城市i第t年的鐵路客運(yùn)量；HighPait為城市i第t年的公路客運(yùn)量；AvaiPait為城市i第t年的航空客運(yùn)量；RailFrit為城市i第t年的鐵路貨運(yùn)量；HighFrit為城市i第t年的公路貨運(yùn)量；AviaFrit為城市i第t年的航空貨運(yùn)量；LABit代表城市i第t年的就業(yè)人數(shù)和受教育年限的加權(quán)值；FDIit代表城市i第t年的使用外資額占固定投資總額的比例；SYSit代表城市i第t年的公共財政支出占GDP的比例；COMit代表城市i第t年的固定電話、移動電話及互聯(lián)網(wǎng)寬帶用戶數(shù)；θt為模型時間效應(yīng)；εit為城市i第t年的誤差項；αi為城市i的個體效應(yīng)；γl為城市群內(nèi)其他城市第l個解釋變量對城市i的空間影響系數(shù)；βl為第l個解釋變量對城市i全要素生產(chǎn)率的影響。

2.3 實證結(jié)果

2.3.1 不同運(yùn)輸方式的空間溢出強(qiáng)度效應(yīng)

根據(jù)公式可以計算出模型回歸結(jié)果如表1所示。從表1的回歸結(jié)果可以看出，全要素生產(chǎn)率自身的空間溢出效應(yīng)較為明顯，其原因可能是鄰近區(qū)域的全要素生產(chǎn)率受到相同要素的影響，而要素在地區(qū)之間存在關(guān)聯(lián)性和共享性，地區(qū)之間會分享資源，形成城市的協(xié)同發(fā)展。不同地區(qū)的全要素生產(chǎn)率是資源流動的結(jié)果，相互之間存在一定的空間相關(guān)性。

表1 模型回歸結(jié)果Tab.1 Model regression results

比較3種交通運(yùn)輸方式的空間溢出效應(yīng)可以發(fā)現(xiàn)，鐵路對鄰近城市的正向影響最大，公路其次，而航空的影響則為負(fù)?？梢岳斫獾氖?，交通運(yùn)輸量越大，當(dāng)?shù)厝肆Y源和其他資源的流動性更強(qiáng)，新技術(shù)轉(zhuǎn)移的可能性越高，提升了當(dāng)?shù)氐娜厣a(chǎn)率，同時也對城市群帶來更大的影響。鐵路是遷徙式人口流動最主要的運(yùn)輸方式，是人力資源和技術(shù)轉(zhuǎn)移的主要途徑，對區(qū)域內(nèi)城市的要素變化影響很大。計量結(jié)果顯示，航空客運(yùn)對周圍城市負(fù)影響的原因是我國具有機(jī)場的地級市還比較少，不像鐵路和公路這2種運(yùn)輸方式更為普遍。有機(jī)場的城市對平均受教育程度年限較高的人士吸引力更為顯著，吸引城市群的人口向其流動，會對該城市產(chǎn)生負(fù)面效應(yīng)，使這些城市的全要素生產(chǎn)率降低。航空貨運(yùn)的影響依舊為正向，是因為貨物不存在趨向性流動，以物流為代表的航空貨運(yùn)會增加周邊城市的信息、技術(shù)等要素的流入。

其余控制變量對本城市的生產(chǎn)效率均為正向影響，其中人力資本的影響最為顯著，表明教育質(zhì)量的提升促進(jìn)了知識的生產(chǎn)以及專業(yè)化人力資本的積累，使生產(chǎn)函數(shù)呈現(xiàn)報酬遞增的特性。使用外資、公共財政支出和通信水平3個方面的提升，均會提升城市的基礎(chǔ)設(shè)施水平和投資強(qiáng)度，因此會提升城市的全要素生產(chǎn)率。

2.3.2 不同運(yùn)輸方式的空間溢出距離效應(yīng)

鐵路、公路和航空3種運(yùn)輸方式分別有不同的運(yùn)輸特性，通過對每種運(yùn)輸方式空間溢出效應(yīng)強(qiáng)度變化的判斷，可以得到各自地理含義上的影響范圍。

根據(jù)上述空間矩陣w中臨界距離D的設(shè)置方法，在距離效應(yīng)計算中，考慮到我國城市間最短距離不足10 km的實際情況，采用最短距離為10 km，每增加50 km設(shè)置一次臨界距離Di的方式，連續(xù)改變計量空間矩陣w的取值?；貧w得到一系列空間相關(guān)系數(shù)ρ和顯著性t值，根據(jù)空間相關(guān)系數(shù)的大小變化來判斷影響強(qiáng)度，從而判斷不同強(qiáng)度下對應(yīng)的實際地理距離。

空間相關(guān)系數(shù)和距離如表2所示。從表2的回歸結(jié)果可以看出，我國城市間全要素生產(chǎn)率的空間溢出效應(yīng)隨地理距離的增加出現(xiàn)了先增大后減弱的現(xiàn)象?？瓦\(yùn)方式中鐵路運(yùn)輸?shù)姆逯禐? 016 km，即此時空間相關(guān)系數(shù)ρ也處于峰值，而超過1 800 km時空間溢出效果就不再顯著，即顯著性t值低于拒絕要求。公路運(yùn)輸?shù)姆逯荡蠹s為400 km，是通常開車出行的距離。航空運(yùn)輸?shù)挠绊懢嚯x更大，臨界距離超過2 700 km，這也與我國的疆土面積比較吻合。與客運(yùn)方式類似，貨運(yùn)同樣是航空運(yùn)輸?shù)挠绊懛秶畲?，鐵路其次，公路最小，這與交通運(yùn)輸?shù)倪\(yùn)距特性相匹配。

2.4 研究結(jié)論

基于空間溢出效應(yīng)這一城市間相互影響現(xiàn)象，將交通運(yùn)輸能力納入杜賓模型，考察不同交通運(yùn)輸方式對城市群全要素生產(chǎn)率的空間影響效應(yīng)，并判斷每種運(yùn)輸方式的影響范圍。實證結(jié)果表明：一個城市交通運(yùn)輸能力的改善，會對城市群產(chǎn)生空間溢出影響。從客運(yùn)方式來看，鐵路運(yùn)輸能力的提高對周圍城市生產(chǎn)率帶來最大程度的提升；公路有適當(dāng)?shù)恼蛴绊?，達(dá)到鐵路的35%以上；而航空運(yùn)輸則會產(chǎn)生負(fù)向影響，城市航空客運(yùn)能力提高會降低城市群的全要素生產(chǎn)率。從貨運(yùn)方式來看，3種運(yùn)輸方式對城市全要素生產(chǎn)率都是正向影響，公路運(yùn)輸能力的提高對周圍城市生產(chǎn)率帶來最大程度的提升；鐵路有適當(dāng)?shù)恼蛴绊懀_(dá)到公路的30%以上；航空運(yùn)輸?shù)男Ч伙@著。從3種運(yùn)輸方式的空間影響范圍來看，航空最大，客運(yùn)峰值距離為1 350 km，貨運(yùn)峰值距離為920 km；鐵路適中，客運(yùn)峰值距離達(dá)到航空的75%以上，貨運(yùn)峰值距離達(dá)到航空的65%以上；公路最小。在城市交通基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)劃建設(shè)時，應(yīng)結(jié)合與中心城市的距離選擇最為有效的運(yùn)輸方式。

表2 空間相關(guān)系數(shù)和距離Tab.2 Spatial correlation coef ficient and distance

研究在模型設(shè)定方面還存在不足，如對城市個體效應(yīng)的深入考察不夠，因而應(yīng)增加分東西部等描述區(qū)塊差異的控制變量因素，進(jìn)一步增加如水運(yùn)等具有地域特征的其他運(yùn)輸方式對城市發(fā)展的影響研究。

3 結(jié)束語

綜合運(yùn)輸方式及空間影響范圍，對于當(dāng)下我國地級市而言，客運(yùn)方面鐵路對城市群全要素生產(chǎn)率帶來最大程度的提升，貨運(yùn)方面鐵路對城市群全要素生產(chǎn)率帶來了適中的提升，同時鐵路運(yùn)輸有著適中的影響范圍，客運(yùn)和貨運(yùn)峰值距離均達(dá)到航空的70%以上。大力發(fā)展鐵路建設(shè)將有助于我國城市整體生產(chǎn)效率的提高，同時能有效保障足夠的影響范圍。尤其是發(fā)展中部地區(qū)鐵路建設(shè)將有效輻射整個全國城市，最大效率地發(fā)揮鐵路運(yùn)輸?shù)淖饔谩?/p>

（1）航空運(yùn)輸雖然影響范圍最大，而對城市群全要素生產(chǎn)率的改善相對有限，考慮到航空建設(shè)的成本最為高昂，當(dāng)下我國部分城市不應(yīng)盲目大力發(fā)展航空運(yùn)輸，發(fā)展航空運(yùn)輸時應(yīng)考慮城市實際運(yùn)輸需求及鄰近城市航空運(yùn)輸能力，盡量避免航空港建設(shè)過于密集，效率低下。

（2）公路運(yùn)輸雖然影響范圍最小，而在貨運(yùn)方面對城市群全要素生產(chǎn)率帶來最大程度的提升，在客運(yùn)方面對城市群全要素生產(chǎn)率帶來了適中的提升。因此，持續(xù)發(fā)展公路運(yùn)輸是未來多數(shù)城市的選擇。尤其是考慮到對城市內(nèi)部各區(qū)縣的影響，可以預(yù)見公路運(yùn)輸將成為僅次于鐵路運(yùn)輸?shù)闹攸c發(fā)展運(yùn)輸方式。