潘林偉,林子雄
(重慶交通大學(xué)經(jīng)濟(jì)與管理學(xué)院,重慶 400074)
十九大報告指出,我國經(jīng)濟(jì)已進(jìn)入高質(zhì)量發(fā)展階段。作為經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要影響因素,交通基礎(chǔ)設(shè)施通過加速生產(chǎn)要素在市場上的流通,有效地降低運(yùn)輸成本,以促進(jìn)經(jīng)濟(jì)要素的集聚或擴(kuò)散,最終達(dá)到驅(qū)動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展的目的[1,2]?!笆奈濉币?guī)劃明確提出:“統(tǒng)籌推進(jìn)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè),加快建設(shè)交通強(qiáng)國”,從國家宏觀政策層面體現(xiàn)了交通基礎(chǔ)設(shè)施在我國經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展中的重要地位。已有研究在全國、省域?qū)用孀C明了交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的有效促進(jìn)作用,但如果考慮到不同區(qū)域地理?xiàng)l件和資源稟賦的差異性,交通基礎(chǔ)設(shè)施對各區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響是不盡相同的。此外,交通基礎(chǔ)設(shè)施網(wǎng)絡(luò)狀的分布特征決定了其空間上存在相互依賴關(guān)系,而以往較多計量研究在模型中忽略了空間因素,且未深入探討交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng),使分析結(jié)果存在一定的偏差[3]?;诖耍疚囊猿捎咫p城經(jīng)濟(jì)圈為研究對象,選取2003—2019 年的城市時空面板數(shù)據(jù),在4 種空間權(quán)重矩陣下,實(shí)證檢驗(yàn)和分析了區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的空間自相關(guān)性和交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng),并據(jù)此提出政策建議,以期豐富和拓展相關(guān)研究,為推動成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量與協(xié)調(diào)發(fā)展提供參考。
交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響研究一直是國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注熱點(diǎn),已有文獻(xiàn)的研究方法從發(fā)展歷程上來看大致為:時間序列→面板數(shù)據(jù)→空間計量。Aschauer[4]利用時間序列模型對美國核心基礎(chǔ)設(shè)施的產(chǎn)出彈性進(jìn)行了研究,發(fā)現(xiàn)交通基礎(chǔ)設(shè)施具有顯著的生產(chǎn)率效應(yīng);宗剛、黃壽峰等[5,6]通過對我國時間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,得出交通基礎(chǔ)設(shè)施是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的重要因素。鑒于時間序列數(shù)據(jù)可能會帶來“偽相關(guān)”問題,后續(xù)研究轉(zhuǎn)向了面板數(shù)據(jù)分析。如,劉生龍、徐瑾等[7,8]基于我國省域面板數(shù)據(jù),得出交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟(jì)發(fā)展有顯著的拉動作用,但由于時空異質(zhì)性的存在,作用程度存在差異;趙春娟[9]對“21 世紀(jì)絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”沿線13 個省份的面板數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸,發(fā)現(xiàn)交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟(jì)增長起抑制作用。隨著新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)和空間計量經(jīng)濟(jì)學(xué)的發(fā)展,空間因素被納入到交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的溢出效應(yīng)研究中。如,Douglas、Amy[10]基于空間計量方法對美國高速公路的溢出進(jìn)行了研究,未發(fā)現(xiàn)顯著的正向地理溢出效應(yīng);Boarnet[11]在美國加尼福利亞州1969—1988 年所轄各縣面板數(shù)據(jù)的空間回歸結(jié)果中發(fā)現(xiàn),公路交通基礎(chǔ)設(shè)施的溢出效應(yīng)顯著為負(fù);李慧玲、陳軍[12]對我國1995—2015 年省級面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了空間計量回歸,得出交通基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)出顯著的正向空間溢出效應(yīng);樊建強(qiáng)、李璐[13]基于陜西省各市的相關(guān)數(shù)據(jù),在不同空間計量模型下,通過效應(yīng)分解發(fā)現(xiàn)該省交通基礎(chǔ)設(shè)施存在負(fù)向空間溢出。
綜上,基于空間計量方法探討交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的溢出效應(yīng)成為重要的研究趨勢,但溢出效應(yīng)的方向尚無定論,主要分為正效應(yīng)、負(fù)效應(yīng)和不顯著3 種情況,這與研究對象和研究尺度的選擇有關(guān),需根據(jù)實(shí)際情況,采用相應(yīng)空間計量模型進(jìn)行分析。同時,部分空間計量研究僅采用單一空間權(quán)重矩陣,未在多種權(quán)重矩陣下進(jìn)行對比分析,導(dǎo)致研究結(jié)果缺乏穩(wěn)健性和可靠性。此外,一些研究未將交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響進(jìn)行效應(yīng)分解,得到的空間溢出效應(yīng)也存在偏差。本文的貢獻(xiàn)在于:①聚焦成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈,將考察期向后推進(jìn),豐富了特定區(qū)域視角下交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)研究。②設(shè)定并基于4 種空間權(quán)重矩陣,通過系列檢驗(yàn),確定各權(quán)重矩陣下合適的空間計量模型,提高了實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性和可靠性。③通過效應(yīng)分解,準(zhǔn)確地分析交通基礎(chǔ)設(shè)施對成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng),提高了建議的針對性。
經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(PGDP)是本文的被解釋變量。為了消除價格因素的影響,本文以2003 年為基期對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行了平減處理,得到實(shí)際人均GDP 以衡量區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。交通基礎(chǔ)設(shè)施水平(TRAN)是本文的核心解釋變量。鑒于市級層面的鐵路和水運(yùn)等交通工具數(shù)據(jù)難以獲取,本文以公路密度作為基礎(chǔ),通過間接折算的方式,把鐵路、水運(yùn)、航空等交通運(yùn)輸方式的影響全部反映到公路密度中,計算公式如下:
式中,i 和t 分別為城市和年份;road 和S 分別為公路里程和土地面積;pt 和gt 分別為總客運(yùn)量和總貨運(yùn)量;roadpt和roadgt分別為公路客運(yùn)量和公路貨運(yùn)量。
綜合已有研究,本文從區(qū)域內(nèi)部現(xiàn)狀、對外交流和政府效能3 個角度出發(fā),加入以下6 個控制變量:①人力資本水平(HC)。人力資本水平通過影響城市的創(chuàng)新發(fā)展,進(jìn)而影響城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,本文以城市當(dāng)年高等學(xué)校在校學(xué)生總?cè)藬?shù)占全市年末常住人口數(shù)的比重來表示人力資本水平。②工資水平(WAGE)。工資水平通過影響城市居民的支出,進(jìn)而影響城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,本文選取城市在崗職工的年平均工資來表示工資水平。③市場內(nèi)部潛力(IMP)。本文采用社會消費(fèi)品零售總額與城市內(nèi)部距離(城市行政區(qū)劃半徑的三分之二)的比值來衡量市場內(nèi)部潛力。④產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(TIND)。城市的產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)也影響著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,本文以第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比重來表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。⑤對外開放水平(DWKF)。地區(qū)對外開放水平的高低在一定程度上通過影響生產(chǎn)效率來影響城市經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,本文以各市當(dāng)年實(shí)際利用外資額占名義GDP 的比重來衡量對外開放水平。⑥政府參與程度(GOV)。地方政府在宏觀調(diào)控、資源配置和體制機(jī)制建設(shè)等方面發(fā)揮著重要作用,本文采用財政支出占名義GDP 的比重來表示政府參與程度。
為了便于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計,本文研究涉及成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈的16 個城市,分別為:重慶市、成都市、自貢市、瀘州市、德陽市、綿陽市、遂寧市、內(nèi)江市、樂山市、南充市、眉山市、宜賓市、廣安市、達(dá)州市、雅安市和資陽市。原始數(shù)據(jù)于2004—2020 年《中國城市統(tǒng)計年鑒》《重慶市統(tǒng)計年鑒》《四川省統(tǒng)計年鑒》和區(qū)域內(nèi)其他各市的統(tǒng)計年鑒,對個別缺失數(shù)據(jù),本文進(jìn)行了線性插值處理;構(gòu)建空間權(quán)重矩陣所需的經(jīng)緯度坐標(biāo)來源于國家地理信息中心發(fā)布的中國基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)。
表1 變量描述性統(tǒng)計與相關(guān)性分析Table 1 Descriptive statistics and correlation analysis of variables
作為空間計量研究的核心部分,空間權(quán)重矩陣W的基本形式如下:
式中,n 為空間單元數(shù);wij為單元i 和單元j 之間的空間權(quán)重。
為了避免單一空間權(quán)重矩陣的局限性和對結(jié)論的影響,本文在王磊、曾剛[14,15]的研究基礎(chǔ)之上拓展設(shè)定了4 種空間權(quán)重矩陣,以此作為空間計量分析的基礎(chǔ)。
簡單0—1 權(quán)重矩陣(W- 0-1):采用Queen 相鄰的方式設(shè)定簡單0—1 權(quán)重矩陣,wij-0-1為:
地理距離權(quán)重矩陣(W- dis)。采用經(jīng)緯度距離平方的倒數(shù)設(shè)定地理距離權(quán)重矩陣,wij-dis為:
K最近鄰權(quán)重矩陣(W- kn):根據(jù)經(jīng)驗(yàn)規(guī)則,本文將K值設(shè)置為3,構(gòu)建3-最近鄰權(quán)重矩陣,wij-kn為:
新經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣(W- eco):本文以城市間人均生產(chǎn)總值差額的絕對值代表“經(jīng)濟(jì)距離”(由于人均生產(chǎn)總值這一指標(biāo)會隨著時間的推移而變化,因此本文選取每個城市考察期內(nèi)的平均人均生產(chǎn)總值來進(jìn)行計算),同時考慮地理距離,得到新經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣,wij-eco為:
區(qū)域內(nèi)存在空間自相關(guān)性是進(jìn)行空間計量分析的先決條件,本文引入探索性空間數(shù)據(jù)分析(ESDA)方法,通過描述樣本數(shù)據(jù)的空間分布,以探索樣本在研究區(qū)域范圍內(nèi)是否存在空間自相關(guān)性,為后續(xù)使用空間計量模型提供了依據(jù)。具體而言,本文采用全局莫蘭指數(shù)和莫蘭散點(diǎn)圖從全局和局部兩個維度對成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的空間自相關(guān)性進(jìn)行了探索,計算公式如下:
式中,n表示城市數(shù);xi和xj分別表示城市i 和j經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的觀測值和S2分別表示各觀測值的均值和方差;IG表示整個區(qū)域的全局莫蘭指數(shù),IG∈[-1,1]。IG>0,為正向空間自相關(guān),即經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相近的城市呈現(xiàn)集聚分布狀態(tài);IG<0,為負(fù)向空間自相關(guān),即經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相異的城市呈現(xiàn)集聚分布狀態(tài);IG=0,為無空間自相關(guān),呈現(xiàn)隨機(jī)分布狀態(tài)。Ii表示i 城市的局部莫蘭指數(shù),其判定方式與IG相似,將其進(jìn)行可視化呈現(xiàn),可得到莫蘭散點(diǎn)圖。
遵循空間計量研究的思路,本文先設(shè)定不考慮空間因素的交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的普通面板計量模型:
式中,i和t 分別為城市和年份;PGDP 和TRAN分別為經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與交通基礎(chǔ)設(shè)施水平;X 為控制變量組;β0為常數(shù)項(xiàng);β1、β2為待估參數(shù);ui、δi分別用來控制地區(qū)和時間固定效應(yīng);εit為隨機(jī)誤差項(xiàng),且服從正態(tài)分布。
地理學(xué)第一定律(Tobler′s First Law)指出,任何事物都與其他事物相關(guān),只是相近的事物關(guān)聯(lián)更緊密[16]。普通面板計量模型并沒有考慮到地區(qū)之間也會存在相互影響,因此本文在公式(9)中分別加入不同地理單元之間的空間依賴變量,得到以下空間面板計量模型。公式(10)—(12)分別表示空間誤差模型(SEM)、空間滯后模型(SAR)和空間杜賓模型(SDM):
式(10)—(12)中,W 為空間權(quán)重矩陣;Wσit、WlnPGDPit、WlnTRANit和WlnXit分別為隨機(jī)誤差項(xiàng)、被解釋變量、解釋變量和控制變量的空間交互項(xiàng);ρ、λ、θ、η為待估參數(shù)。
本文根據(jù)公式(7)計算了2003—2019 年成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的全局莫蘭指數(shù),結(jié)果見表2。由表2 可知,W-0-1 矩陣下各年份的全局莫蘭指數(shù)值均為負(fù)但不顯著,而在另外3 種空間權(quán)重矩陣下,其值都至少在10%水平上顯著為正。且明顯可以看出,W- kn 矩陣下的全局莫蘭指數(shù)值最大且最顯著,即在考慮經(jīng)濟(jì)與地理雙重因素下,成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈內(nèi)部經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的正向空間自相關(guān)性最強(qiáng)。不同的空間權(quán)重矩陣選取會影響結(jié)果,故本文設(shè)定多種空間權(quán)重矩陣。在后3 種空間權(quán)重矩陣顯著性的保證下,成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈內(nèi)部經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在較為穩(wěn)定的正向空間自相關(guān)性。
表2 2003—2019 年成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的全局莫蘭指數(shù)Table 2 Global Moran′s I index of economic development level of Chengdu- Chongqing Economic Circle from 2003to 2019
為了進(jìn)一步觀察區(qū)域局部經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間集聚特征,本文以W- eco矩陣為例,根據(jù)公式(8)計算了2003年和2019 年的局部莫蘭指數(shù),并將其可視化得到莫蘭散點(diǎn)圖(圖1)??傮w上看,位于第一象限、第三象限的城市數(shù)量明顯多于第二象限,第四象限無城市樣本點(diǎn),即區(qū)域內(nèi)各城市間經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的空間自相關(guān)模式以H- H(高—高)集聚和L- L(低—低)集聚為主,極少部分是L- H(低—高)集聚,不存在H- L(高—低)集聚。從年份的對比來看,各象限所分布的城市數(shù)量變化不大,表現(xiàn)出較為穩(wěn)定的分布特征,這說明區(qū)域內(nèi)部經(jīng)濟(jì)發(fā)展呈現(xiàn)出較為穩(wěn)定的正向空間自相關(guān)性,與全局空間自相關(guān)分析中得出的結(jié)論相契合。綜合全局和局部空間自相關(guān)分析的結(jié)果可知,成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈的經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在顯著且穩(wěn)定的空間自相關(guān)性,具備研究空間溢出效應(yīng)的基礎(chǔ),可進(jìn)行空間計量分析。
圖1 成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈2003 年、2019 年經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的莫蘭散點(diǎn)圖Figure 1 Moran scatter chart of economic development level of Chengdu- Chongqing Economic Circle in 2003 and 2019
在進(jìn)行空間回歸前,需要在前文設(shè)定的SEM、SAR和SDM共3 種空間計量模型中進(jìn)行具體選擇。遵循模型選擇流程(圖2),得到拉格朗日乘數(shù)(LM)檢驗(yàn)結(jié)果(表3)。
圖2 空間計量模型的選擇流程Figure 2 Selection process of spatial measurement model
表3 拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)結(jié)果Table 3 Lagrange multiplier test results
從表3 可見,W-0-1、W- dis 和W- kn 矩陣下,誤差拉格朗日乘數(shù)(LM-error)的穩(wěn)健形式均不顯著,因此應(yīng)選擇SAR;而在W- eco 矩陣下,滯后拉格朗日乘數(shù)(LM-lag)和誤差拉格朗日乘數(shù)(LM-error),以及它們的穩(wěn)健形式均通過了1%的顯著性檢驗(yàn),因此應(yīng)選擇SDM。
在確定具體模型后,本文按照圖3 所示流程進(jìn)行了效應(yīng)識別的Hausman 檢驗(yàn)和SDM 穩(wěn)健性的LR檢驗(yàn),得到表4 所示的結(jié)果。由表4 可知,Hausman檢驗(yàn)的統(tǒng)計量均通過了10%的顯著性檢驗(yàn),即模型應(yīng)采用固定效應(yīng)。固定效應(yīng)的LR 檢驗(yàn)中LR(both-ind)和LR(both-time)統(tǒng)計量均在1%水平上顯著,進(jìn)一步表明模型應(yīng)采用雙向固定效應(yīng)。SDM 穩(wěn)健性的LR 檢驗(yàn)中LR(SDM-SAR)和LR(SDM-SEM)統(tǒng)計量均通過了1%的顯著性檢驗(yàn),即W- eco矩陣下選擇SDM是穩(wěn)健的。綜上所述,本文最終的模型選擇方案為:W- 0-1、W- dis 和W- kn 矩陣下采用帶雙向固定效應(yīng)的SAR;W- eco 矩陣下采用帶雙向固定效應(yīng)的SDM。
表4 模型效應(yīng)識別和穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果Table 4 Model effect indentification and robustness test results
圖3 模型效應(yīng)識別和穩(wěn)健性檢驗(yàn)流程Figure 3 Model effect indentification and robustness test process
為避免實(shí)證結(jié)果的有偏或無效,本文采用準(zhǔn)極大似然估計法(QLME),在4 種空間權(quán)重矩陣下根據(jù)相應(yīng)模型分別進(jìn)行了空間回歸,回歸結(jié)果表5。
表5 4 種空間權(quán)重矩陣下各模型回歸結(jié)果Table 5 Regression results of each model under four spatial weight matrices
表5 的回歸結(jié)果顯示:空間自相關(guān)系數(shù)rho 均在1%水平上顯著,表明成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈內(nèi)部經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在著空間依賴性,即其中某一城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展會受到其他城市經(jīng)濟(jì)活動的影響,也再次驗(yàn)證了本文采用空間計量模型的合理性;核心解釋變量lnTRAN均通過了5%的顯著性水平檢驗(yàn),控制變量除了lnWAGE 和lnDWKF 外也都有較好的顯著性;R-sq和Log- L 值較理想,表明模型整體解釋性較強(qiáng)。總的來說,4 種空間權(quán)重矩陣下各模型的回歸結(jié)果都較理想。
在空間計量模型中,解釋變量的變動在對本地產(chǎn)生影響的同時,還會影響其他地區(qū),故不能直接把解釋變量對被解釋變量的參數(shù)估計結(jié)果作為影響效應(yīng)[17]。參考Lesage、Pace[18]的研究,本文基于偏微分的運(yùn)算原理把交通基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的總效應(yīng)分解為直接效應(yīng)(即本地效應(yīng))和間接效應(yīng)(即溢出效應(yīng)),得到效應(yīng)分解結(jié)果(表6)。
由表6 的分解結(jié)果可知:①交通基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)均為負(fù),在W-0-1、W- kn 和W- eco 矩陣下都通過了10%的顯著性檢驗(yàn),表明成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈交通基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著的負(fù)向空間溢出效應(yīng)。即本地交通基礎(chǔ)設(shè)施改善未能有效促進(jìn)區(qū)域內(nèi)其他城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。且在考慮經(jīng)濟(jì)與地理雙重因素下,基于W- eco矩陣的負(fù)向溢出效應(yīng)數(shù)值最大,顯著性最強(qiáng)。交通基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)為負(fù),可能與成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈內(nèi)部存在“中部塌陷”現(xiàn)象有關(guān)。即“雙核心城市”——重慶市和成都市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平與區(qū)域內(nèi)其他城市差距較大,呈現(xiàn)出“兩頭大、中間小”的“啞鈴式”狀態(tài)。以2019 年為例,重慶市和成都市的生產(chǎn)總值分別是雅安市的32.614 倍和23.505 倍,即使與區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平靠前的綿陽市相比較,重慶市和成都市的經(jīng)濟(jì)實(shí)力仍是其8.265 倍和5.956 倍。在成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈發(fā)展欠均衡的“中部塌陷”現(xiàn)狀下,重慶市和成都市作為核心城市,憑借優(yōu)越的交通基礎(chǔ)設(shè)施條件和經(jīng)濟(jì)和區(qū)位等稟賦優(yōu)勢,吸引區(qū)域內(nèi)其他城市的資金、技術(shù)和人才等資源不斷流入,經(jīng)濟(jì)發(fā)展的集聚效應(yīng)大于擴(kuò)散效應(yīng),使得交通基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生負(fù)向空間溢出效應(yīng),削弱了其他城市特別是落后城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。②人力資本水平對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的直接效應(yīng)均為正,且至少在5%水平上顯著,間接效應(yīng)在W- 0-1 和W- kn 矩陣下顯著為正,表明提高人力資本水平有利于經(jīng)濟(jì)發(fā)展,通過重視人才的培養(yǎng)和引進(jìn),發(fā)揮人才對社會經(jīng)濟(jì)的支撐引領(lǐng)作用,可以有效推動成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展。③在W-0-1、W- dis 和W- kn 矩陣下,市場內(nèi)部潛力對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均至少在1%水平上顯著為正,說明通過優(yōu)化市場消費(fèi)服務(wù)質(zhì)量和市場結(jié)構(gòu)以發(fā)揮市場內(nèi)部潛力,可以有效拉動區(qū)域經(jīng)濟(jì)。④產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均至少在10%水平上顯著為負(fù),表明單純擴(kuò)大第三產(chǎn)業(yè)占比并不是促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長的有效途徑,成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈的建設(shè)還需要依靠各個產(chǎn)業(yè)的統(tǒng)籌協(xié)調(diào)發(fā)展。⑤在W- 0-1、W- dis 和W- kn矩陣下,政府參與程度對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)均至少在5%水平上顯著為負(fù),表明成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈的各級政府應(yīng)明確政府行為和市場主體的有效邊界,避免對經(jīng)濟(jì)活動的過度參與。⑥工資水平和對外開放水平對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的作用均不顯著,這可能與本文選用的樣本數(shù)據(jù)有關(guān)。
表6 4 種空間權(quán)重矩陣下各模型效應(yīng)分解結(jié)果Table 6 Effect decomposition results of each under four spatial weight matrices
本文基于2003—2019 年成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈16 個城市的時空面板數(shù)據(jù),在4 種空間權(quán)重矩陣下,實(shí)證探究了交通基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng),主要結(jié)論如下:①隨著交通、通訊等基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善,成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈內(nèi)部的傳統(tǒng)地理空間限制被逐步打破,原本地理空間相關(guān)性不強(qiáng)的城市之間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系與交流得到加強(qiáng),區(qū)域內(nèi)存在顯著且穩(wěn)定的空間自相關(guān)性,這得到了探索性空間數(shù)據(jù)分析的驗(yàn)證。在考慮地理和經(jīng)濟(jì)雙重因素下,空間自相關(guān)性與空間溢出效應(yīng)的數(shù)值和顯著性最為突出,即采用新經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣進(jìn)行空間計量分析更符合區(qū)域經(jīng)濟(jì)實(shí)際情況。②成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈交通基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出效應(yīng)為負(fù),該結(jié)論在W-0-1、W- kn和W- eco 矩陣下都是穩(wěn)健的,原因可能與區(qū)域內(nèi)存在“中部塌陷”現(xiàn)象有關(guān)?!半p核心城市”——重慶和成都憑借自身的稟賦優(yōu)勢,吸引區(qū)域內(nèi)其他城市的資金、技術(shù)和人才等資源不斷流入,導(dǎo)致經(jīng)濟(jì)發(fā)展的集聚效應(yīng)大于擴(kuò)散效應(yīng),使交通基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生負(fù)向空間溢出效應(yīng),削弱了其他城市特別是落后城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展。③控制變量中,人力資本和市場內(nèi)部潛力對成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到了積極的促進(jìn)作用,政府參與程度和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展未發(fā)揮有利影響;工資水平和對外開放水平的作用不顯著。
綜合以上結(jié)論分析,本文提出以下3 條政策建議:①深化交通基礎(chǔ)設(shè)施通聯(lián),促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)要素的有效流動。交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)應(yīng)充分考慮區(qū)域內(nèi)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的顯著空間關(guān)聯(lián)特征,重視各城市間的經(jīng)濟(jì)活動聯(lián)系,在推動區(qū)域交通基礎(chǔ)設(shè)施協(xié)同發(fā)展的基礎(chǔ)上,合理制定各城市的交通運(yùn)輸規(guī)劃,深化交通基礎(chǔ)設(shè)施互聯(lián)互通,進(jìn)一步突破區(qū)域內(nèi)的空間地理壁壘,依托成渝北線、中線和南線綜合運(yùn)輸通道,促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)要素的有效流動,夯實(shí)成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展的交通運(yùn)輸基礎(chǔ)。②以改善“中部塌陷”現(xiàn)象為抓手,推動區(qū)域經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量協(xié)調(diào)發(fā)展。深化區(qū)域內(nèi)的多層次合作,通過建立合作區(qū)、示范區(qū)等形式,促進(jìn)成渝中部地區(qū)一體化發(fā)展,充分發(fā)揮成渝雙核的輻射帶動作用,加速中部地區(qū)崛起。在保證核心城市經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展的同時,注重發(fā)掘和培育非核心城市的經(jīng)濟(jì)增長點(diǎn),以堅(jiān)持差異化發(fā)展戰(zhàn)略為導(dǎo)向,不斷提升非核心城市的可達(dá)度、吸引力、競爭力和承接力,形成比較優(yōu)勢,支持綿陽、南充、德陽、內(nèi)江等城市優(yōu)先承接產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移和功能疏解,打造協(xié)同發(fā)展通道經(jīng)濟(jì)和樞紐經(jīng)濟(jì),縮小核心城市與非核心城市間的經(jīng)濟(jì)差距,促使交通基礎(chǔ)設(shè)施的空間溢出效應(yīng)由負(fù)向正轉(zhuǎn)變,形成相互帶動的良性區(qū)域經(jīng)濟(jì)生態(tài)。③合理發(fā)揮其他因素的促進(jìn)作用,做好區(qū)域統(tǒng)籌規(guī)劃。加大人才的培養(yǎng)和引進(jìn)力度,制定和完善有吸引力的人才政策,促使高端人才的扎根集聚;注重消費(fèi)服務(wù)水平的提高和市場結(jié)構(gòu)優(yōu)化,但不能通過單純擴(kuò)大第三產(chǎn)業(yè)占比來刺激經(jīng)濟(jì)短期增長,需要考慮區(qū)域產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)特征和經(jīng)濟(jì)水平動態(tài)變化等因素,著眼區(qū)域長期經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和社會發(fā)展做好統(tǒng)籌規(guī)劃。