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(bào)告指出，我國(guó)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(guò)加速生產(chǎn)要素在市場(chǎng)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(dòng)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(guó)”，從國(guó)家宏觀政策層面體現(xiàn)了交通基礎(chǔ)設(shè)施在我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中的重要地位。已有研究在全國(guó)、省域?qū)用孀C明了交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)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(duì)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(jì)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(duì)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］。基于此，本文以成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈為研究對(duì)象，選取2003—2019 年的城市時(shí)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(duì)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(dòng)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(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響研究一直是國(guó)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(lái)看大致為：時(shí)間序列→面板數(shù)據(jù)→空間計(jì)量。Aschauer［4］利用時(shí)間序列模型對(duì)美國(guó)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(guò)對(duì)我國(guó)時(shí)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(shí)間序列數(shù)據(jù)可能會(huì)帶來(lái)“偽相關(guān)”問(wèn)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(guó)省域面板數(shù)據(jù)，得出交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有顯著的拉動(dòng)作用，但由于時(shí)空異質(zhì)性的存在，作用程度存在差異；趙春娟［9］對(duì)“21 世紀(jì)絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶”沿線13 個(gè)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(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)起抑制作用。隨著新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)和空間計(jì)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(duì)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(jì)量方法對(duì)美國(guó)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(guó)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(duì)我國(guó)1995—2015 年省級(jí)面板數(shù)據(jù)進(jìn)行了空間計(jì)量回歸，得出交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)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(jì)量模型下，通過(guò)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(jì)量方法探討交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的溢出效應(yīng)成為重要的研究趨勢(shì)，但溢出效應(yīng)的方向尚無(wú)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(duì)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(jì)量模型進(jìn)行分析。同時(shí)，部分空間計(jì)量研究?jī)H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(duì)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(duì)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(duì)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(guò)系列檢驗(yàn)，確定各權(quán)重矩陣下合適的空間計(jì)量模型，提高了實(shí)證結(jié)果的穩(wěn)健性和可靠性。③通過(guò)效應(yīng)分解，準(zhǔn)確地分析交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)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(duì)性。

1 變量選取與數(shù)據(jù)說(shuō)明

1.1 變量選取

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（PGDP）是本文的被解釋變量。為了消除價(jià)格因素的影響，本文以2003 年為基期對(duì)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(jí)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(guò)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(jì)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(duì)外交流和政府效能3 個(gè)角度出發(fā)，加入以下6 個(gè)控制變量：①人力資本水平（HC）。人力資本水平通過(guò)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(lái)表示人力資本水平。②工資水平（WAGE）。工資水平通過(guò)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(lái)表示工資水平。③市場(chǎng)內(nèi)部潛力（IMP）。本文采用社會(huì)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(lái)衡量市場(chǎng)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(lái)表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。⑤對(duì)外開(kāi)放水平（DWKF）。地區(qū)對(duì)外開(kāi)放水平的高低在一定程度上通過(guò)影響生產(chǎn)效率來(lái)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(lái)衡量對(duì)外開(kāi)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(cái)政支出占名義GDP 的比重來(lái)表示政府參與程度。

1.2 數(shù)據(jù)說(shuō)明

為了便于數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)，本文研究涉及成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈的16 個(gè)城市，分別為：重慶市、成都市、自貢市、瀘州市、德陽(yáng)市、綿陽(yáng)市、遂寧市、內(nèi)江市、樂(lè)山市、南充市、眉山市、宜賓市、廣安市、達(dá)州市、雅安市和資陽(yáng)市。原始數(shù)據(jù)于2004—2020 年《中國(guó)城市統(tǒng)計(jì)年鑒》《重慶市統(tǒng)計(jì)年鑒》《四川省統(tǒng)計(jì)年鑒》和區(qū)域內(nèi)其他各市的統(tǒng)計(jì)年鑒，對(duì)個(gè)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(lái)源于國(guó)家地理信息中心發(fā)布的中國(guó)基礎(chǔ)地理信息數(shù)據(jù)。

表1 變量描述性統(tǒng)計(jì)與相關(guān)性分析Table 1 Descriptive statistics and correlation analysis of variables

2 研究方法

2.1 空間權(quán)重矩陣

作為空間計(jì)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(duì)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(jì)量分析的基礎(chǔ)。

簡(jiǎn)單0—1 權(quán)重矩陣（W－ 0－1）：采用Queen 相鄰的方式設(shè)定簡(jiǎn)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(duì)值代表“經(jīng)濟(jì)距離”（由于人均生產(chǎn)總值這一指標(biāo)會(huì)隨著時(shí)間的推移而變化，因此本文選取每個(gè)城市考察期內(nèi)的平均人均生產(chǎn)總值來(lái)進(jìn)行計(jì)算），同時(shí)考慮地理距離，得到新經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣，wij－eco為：

2.2 探索性空間數(shù)據(jù)分析

區(qū)域內(nèi)存在空間自相關(guān)性是進(jìn)行空間計(jì)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(guò)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(jì)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?jī)蓚€(gè)維度對(duì)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(jì)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(cè)值和S2分別表示各觀測(cè)值的均值和方差；IG表示整個(gè)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(wú)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。

2.3 空間計(jì)量模型

遵循空間計(jì)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(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的普通面板計(jì)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(lái)控制地區(qū)和時(shí)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(jì)量模型并沒(méi)有考慮到地區(qū)之間也會(huì)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(jì)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)。

3 成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈探索性空間數(shù)據(jù)分析

3.1 全局空間自相關(guān)分析

本文根據(jù)公式（7）計(jì)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(jiàn)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(huì)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

3.2 局部空間自相關(guān)分析

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(jì)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）。總體上看，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(wú)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(duì)比來(lái)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(shuō)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(jì)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

4 空間計(jì)量實(shí)證與分析

4.1 模型檢驗(yàn)與選擇

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(jì)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(jì)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(jiàn)，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(guò)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?qǐng)D3 所示流程進(jìn)行了效應(yīng)識(shí)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(jì)量均通過(guò)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(jì)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(jì)量均通過(guò)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(shí)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(shí)別和穩(wěn)健性檢驗(yàn)流程Figure 3 Model effect indentification and robustness test process

4.2 實(shí)證結(jié)果與分析

為避免實(shí)證結(jié)果的有偏或無(wú)效，本文采用準(zhǔn)極大似然估計(jì)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(huì)受到其他城市經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的影響，也再次驗(yàn)證了本文采用空間計(jì)量模型的合理性；核心解釋變量lnTRAN均通過(guò)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)?？偟膩?lái)說(shuō)，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(jì)量模型中，解釋變量的變動(dòng)在對(duì)本地產(chǎn)生影響的同時(shí)，還會(huì)影響其他地區(qū)，故不能直接把解釋變量對(duì)被解釋變量的參數(shù)估計(jì)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(duì)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(duì)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(guò)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(duì)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(duì)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(yáng)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(shì)，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(duì)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(duì)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(guò)重視人才的培養(yǎng)和引進(jìn)，發(fā)揮人才對(duì)社會(huì)經(jīng)濟(jì)的支撐引領(lǐng)作用，可以有效推動(dòng)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(chǎng)內(nèi)部潛力對(duì)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(shuō)明通過(guò)優(yōu)化市場(chǎng)消費(fèi)服務(wù)質(zhì)量和市場(chǎng)結(jié)構(gòu)以發(fā)揮市場(chǎng)內(nèi)部潛力，可以有效拉動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)。④產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級(jí)對(duì)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(zhǎng)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(gè)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(duì)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(jí)政府應(yīng)明確政府行為和市場(chǎng)主體的有效邊界，避免對(duì)經(jīng)濟(jì)活動(dòng)的過(guò)度參與。⑥工資水平和對(duì)外開(kāi)放水平對(duì)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

5 結(jié)論與政策建議

5.1 結(jié)論

本文基于2003—2019 年成渝雙城經(jīng)濟(jì)圈16 個(gè)城市的時(shí)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(duì)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(jì)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(duì)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(shì)，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(duì)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(chǎng)內(nèi)部潛力對(duì)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(jí)對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展未發(fā)揮有利影響；工資水平和對(duì)外開(kāi)放水平的作用不顯著。

5.2 建議

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(dòng)。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(dòng)聯(lián)系，在推動(dòng)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(dòng)，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(dòng)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(guò)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(dòng)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(shí)，注重發(fā)掘和培育非核心城市的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)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(jìng)爭(zhēng)力和承接力，形成比較優(yōu)勢(shì)，支持綿陽(yáng)、南充、德陽(yáng)、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(dòng)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(chǎng)結(jié)構(gòu)優(yōu)化，但不能通過(guò)單純擴(kuò)大第三產(chǎn)業(yè)占比來(lái)刺激經(jīng)濟(jì)短期增長(zhǎng)，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(dòng)態(tài)變化等因素，著眼區(qū)域長(zhǎng)期經(jīng)濟(jì)運(yùn)行和社會(huì)發(fā)展做好統(tǒng)籌規(guī)劃。