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        交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)全要素生產(chǎn)率的溢出效應(yīng)研究

        2023-02-06 08:39:14吳曉峰
        科學(xué)決策 2023年1期
        關(guān)鍵詞:生產(chǎn)率基礎(chǔ)設(shè)施要素

        吳曉峰

        1 引 言

        完善的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是中國(guó)經(jīng)濟(jì)取得高速發(fā)展的重要前提,根據(jù)新古典經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)理論,要取得長(zhǎng)期的持續(xù)快速增長(zhǎng),必然伴隨著全要素生產(chǎn)率(TFP)的快速提高(劉秉鐮等,2010[1])。因此,如果中國(guó)經(jīng)濟(jì)的飛速發(fā)展得利于中國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施的完善,那么中國(guó)經(jīng)濟(jì)TFP必然也與基礎(chǔ)設(shè)施的修建密切相關(guān)。由于基礎(chǔ)設(shè)施覆蓋面廣,不同類型的基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)方式和程度也不同,要詳細(xì)調(diào)查所有這些問題是困難的。在此,本文將著重于交通基礎(chǔ)設(shè)施的具體研究,鑒于中國(guó)目前的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r,隨著人口紅利消失和資本邊際報(bào)酬的降低,轉(zhuǎn)變經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)方式,使經(jīng)濟(jì)向效率驅(qū)動(dòng)型轉(zhuǎn)變的需要越來越迫切,本文的研究試圖為此提供一些有用的經(jīng)驗(yàn)。

        國(guó)外有關(guān)交通基礎(chǔ)設(shè)施在經(jīng)濟(jì)社會(huì)中的作用的探索由來已久(霍旭領(lǐng)和敬莉,2014[2]),羅森斯坦-羅丹的研究表明,與優(yōu)先發(fā)展其他行業(yè)相比,政府首先應(yīng)該完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)以為促進(jìn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展提供條件,從而帶動(dòng)整個(gè)國(guó)民經(jīng)濟(jì)的提升(Rosenstein-Rodan,1943[3])。Assauer利用C-D生產(chǎn)函數(shù)研究了美國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與全要素生產(chǎn)率之間的聯(lián)系,研究發(fā)現(xiàn),基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)全要素生產(chǎn)率具有較好的解釋力,其產(chǎn)出彈性約為0.39(Aschauer,1989[4])。然而,也有一些學(xué)者得出結(jié)論,基礎(chǔ)設(shè)施在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中并沒有發(fā)揮出明顯的積極作用。Hulten和Schwab(1984)[6]認(rèn)為基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)美國(guó)TFP的影響并不顯著[5]。隨后許多學(xué)者進(jìn)行了進(jìn)一步的研究和分析,但尚未得出統(tǒng)一的結(jié)論。例如,Hulten(1991)[7]、Meriiman(1990)[8]利用時(shí)間序列數(shù)據(jù)進(jìn)行了研究并得出了基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)有積極影響的結(jié)論,而Boarnet(1998)以美國(guó)數(shù)據(jù)為樣本,認(rèn)為基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展有負(fù)外部性。Bronzini和Piselli(2009)[9]利用1980—2001年意大利各地區(qū)的面板數(shù)據(jù),測(cè)算了全要素生產(chǎn)率與基礎(chǔ)設(shè)施的相互聯(lián)系,并利用面板協(xié)整方法證明了全要素生產(chǎn)率水平與基礎(chǔ)設(shè)施投入存在著顯著的內(nèi)在聯(lián)系,其研究結(jié)論還表明周邊地區(qū)的公共基礎(chǔ)設(shè)施的完善對(duì)本地區(qū)全要素生產(chǎn)率的提高也有著明顯的促進(jìn)作用。Arif等(2021)[10]研究調(diào)查了基礎(chǔ)設(shè)施資本對(duì)選定亞洲國(guó)家TFP的影響,并計(jì)算了2006—2016年亞洲19個(gè)國(guó)家16個(gè)制造業(yè)的TFP,研究發(fā)現(xiàn)滯后的基礎(chǔ)設(shè)施和稟賦對(duì)基礎(chǔ)設(shè)施改善產(chǎn)生積極而顯著的影響,交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)于技術(shù)密集度較低的行業(yè)至關(guān)重要。

        國(guó)內(nèi)學(xué)者也對(duì)交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的作用進(jìn)行了許多研究,謝呈陽和王明輝(2020)[11]利用2004—2016年中國(guó)275個(gè)城市數(shù)據(jù)分析了區(qū)域間交通對(duì)產(chǎn)業(yè)活動(dòng)空間分布的作用。研究發(fā)現(xiàn),無論經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度如何,提升該地區(qū)的交通基礎(chǔ)設(shè)施水平都可以增加當(dāng)?shù)毓I(yè)活動(dòng)的集中度,而區(qū)域間交通基礎(chǔ)設(shè)施水平的提高,只能促進(jìn)全社會(huì)生產(chǎn)要素的優(yōu)化配置,而不是加深發(fā)達(dá)城市對(duì)欠發(fā)達(dá)城市的“虹吸效應(yīng)”。付韶軍計(jì)算了我國(guó)絲綢之路途徑各地區(qū)的全要素生產(chǎn)率,并進(jìn)一步對(duì)其影響因素進(jìn)行了細(xì)致分析。研究結(jié)果表明,對(duì)外開放、金融、交通等基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)各省、自治區(qū)、直轄市的技術(shù)效率有正向影響(付韶軍,2015[12])。黃凱南和孫廣召(2019)[13]從微觀角度研究發(fā)現(xiàn)高鐵將使開放地區(qū)企業(yè)的TFP水平大大提升,但這種效應(yīng)是存在異質(zhì)性的。劉沖等(2020)[14]的研究表明交通基礎(chǔ)設(shè)施可以通過提高市場(chǎng)可達(dá)性從而達(dá)到增加企業(yè)生產(chǎn)率的作用,市場(chǎng)可達(dá)性的提高對(duì)初始比較優(yōu)勢(shì)產(chǎn)業(yè)和初始TFP較高企業(yè)的作用更為明顯,研究結(jié)果有力的驗(yàn)證了異質(zhì)性企業(yè)比較優(yōu)勢(shì)理論。

        隨著相關(guān)研究的逐步深入,除了隨機(jī)前沿模型和差分法外,越來越多的學(xué)者采用空間計(jì)量方法來研究相關(guān)課題。陳文新等(2017)[15]通過采用空間計(jì)量模型分析了絲綢之路經(jīng)濟(jì)帶沿途各地區(qū)的交通狀況對(duì)區(qū)域TFP的作用機(jī)制及其溢出效應(yīng)。結(jié)果表明:交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)區(qū)域TFP具有顯著的正向溢出效應(yīng)。謝劍(2018)[16]通過利用中國(guó)2001—2015年385個(gè)城市的數(shù)據(jù),構(gòu)造了空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型,分析了基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)TFP的影響。龍奮杰等(2019)[17]引入運(yùn)輸能力變量,研究了不同交通基礎(chǔ)設(shè)施(鐵路、公路和航空)對(duì)城市群TFP的作用機(jī)理,研究發(fā)現(xiàn),鐵路和公路運(yùn)輸能力對(duì)城市群TFP具有正向作用,而航空客運(yùn)的效應(yīng)為負(fù)向。周雯雯(2020)[6]基于271個(gè)地級(jí)市從2003年到2017年的面板數(shù)據(jù),使用DEA數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法度量了全要素生產(chǎn)率,并通過建立空間計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型,研究了中國(guó)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)TFP的溢出效應(yīng)。研究發(fā)現(xiàn),中國(guó)城市之間的TFP有著明顯的空間相關(guān)性及空間溢出效應(yīng),并呈現(xiàn)出“長(zhǎng)期效應(yīng)弱于短期效應(yīng)”的狀態(tài)。在全國(guó)范圍內(nèi),交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)TFP有明顯的正向影響,而在不同地區(qū)其影響也存在差異。

        就研究方法的角度而言,現(xiàn)有關(guān)于交通基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)或TFP的研究大致可以分為三類(霍旭領(lǐng)和敬莉,2014[2]):一是基于時(shí)間序列數(shù)據(jù),采用VAR模型或格蘭杰因果檢驗(yàn)方法進(jìn)行研究(劉學(xué)華等,2009[18]);二是基于面板數(shù)據(jù),利用固定效應(yīng)、隨機(jī)效應(yīng)等方法進(jìn)行研究(劉生龍和胡鞍鋼,2010[19]);三是利用空間計(jì)量方法進(jìn)行研究(曹躍群等,2021[20])。就研究對(duì)象的角度而言,關(guān)于交通基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)或TFP的研究主要分為兩類,分別是研究交通與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)和交通與TFP的關(guān)系研究。就工具變量(IV)的角度而言,交通基礎(chǔ)設(shè)施的工具變量主要分為資本存量和實(shí)體形態(tài)兩類。

        近年來,關(guān)于經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期穩(wěn)定發(fā)展和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的文獻(xiàn)越來越多地關(guān)注TFP,與經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的短期動(dòng)力機(jī)制相比,TFP更能代表一個(gè)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)地位、發(fā)展?fàn)顩r以及長(zhǎng)期的增長(zhǎng)趨勢(shì)。許多學(xué)者發(fā)現(xiàn)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平對(duì)TFP有著明顯的影響。那么我國(guó)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)TFP的影響作用怎么樣?在不同的時(shí)期有什么不同?不同類型的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)TFP的影響是否存在異質(zhì)性?對(duì)上述問題的深入研究,將有助于政府做出更合理的基礎(chǔ)設(shè)施投資決策,也有利于實(shí)現(xiàn)產(chǎn)業(yè)合理化轉(zhuǎn)型升級(jí),實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期穩(wěn)定增長(zhǎng)的目標(biāo)。目前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者在交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響方面已進(jìn)行了許許多多的研究,但其結(jié)論卻不盡相同,有的甚至大相徑庭,而關(guān)于其在不同時(shí)期不同地區(qū)的溢出效應(yīng)的變化研究更是尤為缺少,因此,本文的創(chuàng)新之處在于更為準(zhǔn)確地刻畫了中國(guó)全要素生產(chǎn)率的時(shí)間變化趨勢(shì)及地區(qū)差異,更為全面地分析了交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響機(jī)制,更為細(xì)致地研究了這種影響隨著時(shí)間和空間的改變而產(chǎn)生的差異。

        2 全要素生產(chǎn)率的測(cè)算

        目前關(guān)于TFP的測(cè)算方法主要有兩種:參數(shù)法和非參數(shù)法。常見的隨機(jī)前沿生產(chǎn)函數(shù)法(SFA)、索洛余值法等屬于參數(shù)法,而常用于學(xué)術(shù)研究的數(shù)據(jù)包絡(luò)分析法(DEA)和指數(shù)法則屬于非參數(shù)法。由于DEAMalmquist方法不要求特定的生產(chǎn)函數(shù)的優(yōu)勢(shì),所以文章采用DEA-Malmquist方法對(duì)中國(guó)各省市TFP進(jìn)行了測(cè)量。

        2.1 數(shù)據(jù)選取及價(jià)格調(diào)整

        本文根據(jù)C-D生產(chǎn)函數(shù)關(guān)系,將投入變量定為資本投入(K)和勞動(dòng)力投入(L),產(chǎn)出變量定為總產(chǎn)出(Y),并將其應(yīng)用到DEA-Malmquist生產(chǎn)率指數(shù)法中計(jì)算中國(guó)各省市的TFP。有關(guān)各變量的具體處理,本文使用了中國(guó)30個(gè)省市(不含西藏,港澳臺(tái)地區(qū))2000—2019年的數(shù)據(jù),其中,用以2000年為基期價(jià)格調(diào)整過的各地區(qū)的GDP來做為總產(chǎn)出(Y)變量;用年末城鎮(zhèn)單位就業(yè)人口來表征勞動(dòng)力投入(L)變量;用經(jīng)過以2000年為基期的資產(chǎn)價(jià)格指數(shù)調(diào)整并利用“永續(xù)盤存法”估計(jì)得到的固定資產(chǎn)投資來表征資本投入(K)變量。

        2.2 TFP測(cè)算結(jié)果

        本文首先計(jì)算了2000—2019年中國(guó)各省(市)TFP的變化及其構(gòu)成,具體計(jì)算結(jié)果見表1,可以看出,從2000年到2019年,中國(guó)各省市TFP變化年均上漲了1個(gè)百分點(diǎn)。過去20年技術(shù)進(jìn)步年均上漲了1.3%,技術(shù)效率年均下降了0.2%,由此可知,TFP的增長(zhǎng)主要是由于技術(shù)進(jìn)步。同時(shí),2000—2019年技術(shù)進(jìn)步的增長(zhǎng)普遍促進(jìn)了TFP的增長(zhǎng),相反,技術(shù)效率變化的下降減緩了TFP的增長(zhǎng)。

        表1 2000-2019年中國(guó)TFP及其分解

        分時(shí)段而言,2000—2007年間中國(guó)各省市的TFP年均增長(zhǎng)2.8%,技術(shù)進(jìn)步與技術(shù)效率分別年均增長(zhǎng)2.4%和0.5%,說明這幾年中國(guó)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率表現(xiàn)良好。但是2007—2014年間全要素生產(chǎn)率降低了0.2%,主要是由于技術(shù)效率降低了1.1%,意味著2007—2014年中國(guó)經(jīng)濟(jì)在技術(shù)效率變化方面出現(xiàn)了倒退現(xiàn)象,從而導(dǎo)致了全要素生產(chǎn)率的降低。2014—2019年間中國(guó)各省市的TFP年均增長(zhǎng)0.4%,其中,技術(shù)進(jìn)步年均上漲0.3%,技術(shù)效率年均上漲0.1%,說明這幾年中國(guó)經(jīng)濟(jì)全要素生產(chǎn)率表現(xiàn)相對(duì)良好。

        3 機(jī)制分析與模型構(gòu)建

        3.1 交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對(duì)全要素生產(chǎn)率的影響機(jī)制

        交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)TFP增長(zhǎng)的驅(qū)動(dòng)作用的影響機(jī)制主要包括三個(gè)方面:(1)交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善和發(fā)展有利于區(qū)域間的人員流動(dòng)與溝通交流,從而推動(dòng)科學(xué)技術(shù)的傳播與發(fā)展。一方面,新知識(shí)和新技術(shù)的產(chǎn)生往往開始于某一時(shí)刻的某一空間,先進(jìn)的交通基礎(chǔ)設(shè)施使其通過貿(mào)易往來、人員流動(dòng)等方式得到快速的傳播與更新迭代;另一方面,由于交通落后給資源流動(dòng)帶來的不便很可能成為部分地區(qū)落后產(chǎn)業(yè)的保護(hù)傘,道路的修建與交通狀況的改善使得要素流動(dòng)成本減少,從而降低了這種保護(hù)稅率,以消除落后,提高地區(qū)經(jīng)濟(jì)的技術(shù)效率。(2)交通基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展和完善有利于優(yōu)化資源配置,從而大幅提升經(jīng)濟(jì)社會(huì)的運(yùn)行效率。在新古典經(jīng)濟(jì)模型中,通常假定要素的流動(dòng)成本為零,然而在現(xiàn)實(shí)中這個(gè)過程顯然是昂貴的,而運(yùn)輸成本是其中的一個(gè)重要部分。交通基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展和完善就像潤(rùn)滑劑,減少了生產(chǎn)要素流動(dòng)過程中的摩擦,從而推動(dòng)原有資源配置狀態(tài)逐漸接近帕累托最優(yōu)配置的均衡點(diǎn)。(3)交通基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展和完善有利于產(chǎn)業(yè)集聚和規(guī)模效應(yīng),從而放大市場(chǎng)的積極作用。一方面交通基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展可以把人們運(yùn)輸?shù)侥康牡?,城市?guī)劃將更為合理有效,土地的利用也更為高效; 另一方面基礎(chǔ)設(shè)施的完備,技術(shù)的發(fā)展與進(jìn)步,可以增強(qiáng)人們的交流,產(chǎn)業(yè)聚集可能存在的障礙和阻力將更少,產(chǎn)業(yè)聚集效應(yīng)會(huì)增加產(chǎn)業(yè)內(nèi)部競(jìng)爭(zhēng),進(jìn)而對(duì)產(chǎn)業(yè)層面TFP產(chǎn)生影響。

        3.2 空間計(jì)量模型的構(gòu)建

        本文設(shè)定的基礎(chǔ)模型如下:

        其中,β為解釋變量的回歸系數(shù),railway為鐵路密度,road為公路密度,rgdp為實(shí)際地區(qū)生產(chǎn)總值(GDP),k為社會(huì)固定資本投資,l為城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù),gov為政府影響,indus為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)。

        在引入空間計(jì)量模型后得到空間杜賓模型(Spatial Durbin Model,SDM)的表達(dá)式如下:

        其中,W表示空間權(quán)重矩陣,δ表示空間自回歸系數(shù),Wlntfp表示空間滯后項(xiàng),θ為解釋變量的空間滯后項(xiàng)系數(shù)。當(dāng)和取不同值時(shí),SDM模型可退化為SAR或SEM模型。

        基于地理鄰近的0-1鄰接空間矩陣(W)

        3.3 變量描述和數(shù)據(jù)來源

        被解釋變量:全要素生產(chǎn)率(tfp)。

        核心解釋變量:本文通過各省市內(nèi)公路密度和鐵路密度來衡量當(dāng)?shù)氐慕煌ɑA(chǔ)設(shè)施建設(shè)狀況(單位:公里/平方公里),分別標(biāo)記為road、railway。

        控制變量:

        (1)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平(rgdp)。是經(jīng)濟(jì)以2000年為基期的價(jià)格指數(shù)平減的GDP(單位:億元)來表示。

        (2)社會(huì)固定資產(chǎn)的投資(k)。以2000年的數(shù)據(jù)為基準(zhǔn),資產(chǎn)折舊率設(shè)為10%,使用永續(xù)盤存法對(duì)其估算(單位:億元)。

        (3)勞動(dòng)力水平(l)。本文用年末城鎮(zhèn)單位就業(yè)人數(shù)來描述各省份的勞動(dòng)供給(單位:萬人)。

        (4)政府干預(yù)(gov)。本文以政府的財(cái)政支出作為替代變量來表征各地區(qū)的政府干預(yù)情況。

        (5)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)(indus)。本文以第三產(chǎn)業(yè)在國(guó)民經(jīng)濟(jì)中所占比重來衡量。

        本文采用2001-2019年中國(guó)30個(gè)省市(不包含西藏)的面板數(shù)據(jù),包括570個(gè)觀察變量,在建模過程中對(duì)部分變量進(jìn)行了對(duì)數(shù)處理以減小數(shù)值差異,變換后各變量描述性統(tǒng)計(jì)如表2所示。

        表2 變量描述性統(tǒng)計(jì)

        4 實(shí)證分析

        4.1 莫蘭指數(shù)分析

        表3顯示在鄰接0-1矩陣(W1)下2001—2019年中國(guó)30個(gè)省份全要素生產(chǎn)率的空間自相關(guān)性檢驗(yàn),全局Moran指數(shù)I在不同年份有正有負(fù),說明30個(gè)省份的全要素生產(chǎn)率在不同年份顯現(xiàn)出的空間相關(guān)性不同,雖然在某些年份P值的表現(xiàn)并不顯著,但仍基本上可以說明,各地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的全要素生產(chǎn)率依然存在一定的空間自相關(guān)性(趙磊等,2014[21])。

        表3 TFP全局Moran指數(shù)(I)

        從表4可以看出,2001年北京、河北、上海等11個(gè)省份均處于HH區(qū)(即本省全要素生產(chǎn)率水平較高,且鄰省TFP水平也較高);江蘇、福建、海南、陜西4省處于LH區(qū)(即本省全要素生產(chǎn)率水平較低,鄰省全要素生產(chǎn)率水平較高);河南、廣西、重慶等9個(gè)省市處于LL區(qū)(即本省全要素生產(chǎn)率水平較低,且鄰省全要素生產(chǎn)率水平也較低);浙江、廣東、湖北等6省處于HL區(qū)(即本省TFP水平較高,但鄰省TFP水平較低)。另外,2019年北京從HH區(qū)轉(zhuǎn)移到了HL區(qū),天津、河北從HH區(qū)轉(zhuǎn)移到了LH區(qū),表明京津冀三省市全要素生產(chǎn)率水平差距在逐漸擴(kuò)大,北京的TFP水平要明顯優(yōu)于天津和河北;江蘇、安徽變換到了HH區(qū),福建、海南轉(zhuǎn)移到了HL區(qū),河南、云南從LL區(qū)變換到了HL區(qū),表明這些省份的全要素生產(chǎn)率相對(duì)周邊地區(qū)有所上升;上海市、新疆、廣東換到了LH區(qū),湖北、湖南、寧夏從HL區(qū)變換到了LL區(qū),說明這些省份的全要素生產(chǎn)率相對(duì)周邊地區(qū)有所減小。

        表4 30個(gè)省市2001年及2019年的TFP局部空間自相關(guān)分布

        4.2 空間計(jì)量模型的選擇

        合適的模型對(duì)問題的分析至關(guān)重要,因此,在正式建立模型之前,要先對(duì)本文數(shù)據(jù)進(jìn)行拉格朗日乘數(shù)檢驗(yàn)(LM)和似然比檢驗(yàn)(LR),并根據(jù)其結(jié)果的顯著性在SAR、SEM和SDM三種空間計(jì)量模型中,尋找最合適的模型。從表5可以看出,LM-lag、LM-error和Robust LM-error檢驗(yàn)值都在1%的置信水平下顯著,但Robust LM-lag沒有通過檢驗(yàn),因此通過LM檢驗(yàn)更傾向于選擇SDM或SEM模型。當(dāng)觀察LR測(cè)試的結(jié)果時(shí),我們發(fā)現(xiàn)針對(duì)于本文的數(shù)據(jù),SDM模型并不能退化為SAR或SEM模型,因此,LR檢驗(yàn)的結(jié)果更傾向于使用SDM模型?;谝陨戏治觯Y(jié)合LM檢驗(yàn)和LR檢驗(yàn)的雙重結(jié)果,本文采用了SDM模型。隨后,在建立SDM模型的基礎(chǔ)上,采用Hausman檢驗(yàn)來確定是利用固定效應(yīng)還是隨機(jī)效應(yīng),由于檢驗(yàn)結(jié)果為負(fù)值,并不能明確拒絕原假設(shè),因此本文最終采用了隨機(jī)效應(yīng)模型。

        表5 LM、LR和Hausman檢驗(yàn)

        4.3 回歸結(jié)果分析

        雖然傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型(OLS)沒有考慮到經(jīng)濟(jì)主體的空間依賴性,無法滿足本文的實(shí)證要求,但其回歸結(jié)果依然納入到文中以作對(duì)照參考。估計(jì)結(jié)果如表6所示,不同類型的交通基礎(chǔ)設(shè)施在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的表現(xiàn)不同,公路的系數(shù)在SDM模型中顯著為正,說明增加公路設(shè)施的建設(shè)投資對(duì)促進(jìn)本地區(qū)經(jīng)濟(jì)TFP的作用明顯;其滯后項(xiàng)系數(shù)不顯著,說明通過增加公路的建設(shè)投資而帶來的本地區(qū)全要素生產(chǎn)率增長(zhǎng)對(duì)周邊地區(qū)無明顯影響。鐵路的回歸系數(shù)在SDM模型下為負(fù)值,且在1%的置信水平下顯著,這表示鐵路并沒有對(duì)本地區(qū)的全要素生產(chǎn)率的改善產(chǎn)生直接的正面影響,這與傳統(tǒng)計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型的估計(jì)結(jié)果相差甚遠(yuǎn),從而表明傳統(tǒng)計(jì)量模型高估了其在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用;但鐵路的滯后項(xiàng)系數(shù)為1.193,在5%的誤差水平下顯著,這表示鐵路自身的網(wǎng)絡(luò)屬性加速了地區(qū)間的要素流通,對(duì)周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率產(chǎn)生了積極正向的作用。

        從控制變量來看:經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、固定資產(chǎn)投資和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)系數(shù)均為正值,這說明這些指標(biāo)的提升都會(huì)不同程度對(duì)本地區(qū)全要素生產(chǎn)率的提升有積極的影響;經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平指標(biāo)的滯后項(xiàng)系數(shù)為顯著為負(fù),這表明本地區(qū)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展在有利于提升本地區(qū)TFP的同時(shí),很可能產(chǎn)生虹吸效應(yīng),從而會(huì)對(duì)周邊地區(qū)表現(xiàn)出負(fù)的溢出效應(yīng)。就業(yè)與政府干預(yù)指標(biāo)的系數(shù)的顯著為負(fù),這說明過多的勞動(dòng)力就業(yè)人口并不利于全要素生產(chǎn)率的提高,同時(shí),政府對(duì)經(jīng)濟(jì)的過多干預(yù)也限制了市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)活力,可能對(duì)全要素生產(chǎn)率產(chǎn)生了消極影響。

        4.4 空間溢出效應(yīng)結(jié)果分析

        本文將影響經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)效率的總效應(yīng)分解成直接效應(yīng)和間接效應(yīng)以更好地體現(xiàn)變量的作用。根據(jù)表7結(jié)果可知:(1)在直接效應(yīng)中,公路建設(shè)、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)的系數(shù)均基本顯著為正,表明這三個(gè)因素對(duì)地區(qū)TFP水平的增長(zhǎng)升有顯著的正向影響;鐵路、就業(yè)人數(shù)指標(biāo)的回歸系數(shù)顯著為負(fù),表明這兩種要素的投入并不能給地區(qū)TFP提供直接的促進(jìn)作用,而且大量鐵路建設(shè)投資以及低水平的就業(yè)人口壓力以及政府對(duì)市場(chǎng)經(jīng)濟(jì)的干預(yù)都抑制了本地區(qū)全要素生產(chǎn)率的發(fā)展。(2)間接效應(yīng)中,鐵路和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)參數(shù)估計(jì)值為1.196、0.187,均在10%的顯著性水平下顯著為正,表示本地區(qū)鐵路的修建和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的優(yōu)化對(duì)周邊的經(jīng)濟(jì)發(fā)展效率有明顯的溢出作用。(3)在總效應(yīng)中,產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)系數(shù)顯著為正,鐵路、公路、經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平、固定資產(chǎn)投資指標(biāo)系數(shù)均不顯著,就業(yè)水平和政府干預(yù)指標(biāo)對(duì)TFP有明顯的負(fù)向影響。

        表7 SDM模型的空間溢出效應(yīng)

        續(xù)表

        4.5 異質(zhì)性分析

        為了考察交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)TFP影響的時(shí)間變化,我們分2001—2007年、2008—2014年和2015—2019年三個(gè)時(shí)段對(duì)模型進(jìn)行了估計(jì),經(jīng)對(duì)比依然均選用了面板SDM模型。表8的估計(jì)結(jié)果顯示,鐵路在2001—2007年的間接效應(yīng)回歸系數(shù)約為12.999,總效應(yīng)的回歸系數(shù)為15.432,且均在1%的置信水平下顯著,表明鐵路在這段時(shí)間對(duì)中國(guó)區(qū)域全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用最為明顯。而公路在2001-2007年的直接效應(yīng)和總效應(yīng)顯著為正,在2008-2014年的總效應(yīng)也顯著為正,表明公路在這段時(shí)間對(duì)中國(guó)區(qū)域全要素生產(chǎn)率有明顯的促進(jìn)作用。綜合來看,2001-2007年交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)全要素生產(chǎn)率的正向促進(jìn)作用較為明顯,2008年之后逐漸減弱,這是因?yàn)?008年之后中國(guó)進(jìn)行了超前規(guī)模的交通設(shè)施建設(shè),目前依舊處于“前期政策消化期”,所以在回歸結(jié)果上并未體現(xiàn)出交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用。

        表8 分時(shí)段的模型估計(jì)結(jié)果

        表9是分地區(qū)考察交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)TFP的影響差異,結(jié)果顯示,東部地區(qū)公路和鐵路的建設(shè)對(duì)TFP的總體影響并不顯著,其原因可能與上文相似,即目前中國(guó)正處于“前期政策消化期”,從08年到現(xiàn)在東部的大量而密集的交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有所超前,為促進(jìn)區(qū)域資源流動(dòng)及經(jīng)濟(jì)快速發(fā)展提供前提條件的同時(shí),也為長(zhǎng)期的經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長(zhǎng)打下了基礎(chǔ),因此回歸結(jié)果并不能否定交通在促進(jìn)經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期繁榮發(fā)展中的作用。中部地區(qū)回歸結(jié)果中鐵路的間接效應(yīng)和總效應(yīng)顯著為正,表明中部地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)已從目前我國(guó)便利的鐵路交通網(wǎng)中獲益。對(duì)西部地區(qū)TFP產(chǎn)生積極作用的主要是當(dāng)?shù)毓坊A(chǔ)設(shè)施的建設(shè),回歸結(jié)果中直接效應(yīng)和總效應(yīng)顯著為正。

        表9 分地區(qū)的模型估計(jì)結(jié)果

        4.6 穩(wěn)健性檢驗(yàn)

        本文分別以反距離平方矩陣、經(jīng)濟(jì)距離倒數(shù)矩陣為權(quán)重矩陣重新加以回歸分析,從而加強(qiáng)文章分析結(jié)論的穩(wěn)健性。從表10的穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果來看,變換權(quán)重矩陣并未造成核心解釋變量(公路、鐵路)系數(shù)的實(shí)質(zhì)性變化,交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)作為長(zhǎng)期影響國(guó)民經(jīng)濟(jì)的重要保障,給人們的各種出行帶來了便利,大大提升了人民的出行體驗(yàn),但是由于前期投入資金大,投資回報(bào)周期長(zhǎng)的特點(diǎn),因此就現(xiàn)階段短期而言,目前正處理前期政策消化期的國(guó)情,基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)具有一定的超前性,從而在實(shí)證回歸結(jié)果上未能充分表現(xiàn)出其對(duì)中國(guó)區(qū)域全要素生產(chǎn)率的促進(jìn)作用,該結(jié)果也驗(yàn)證了前文估計(jì)結(jié)果的穩(wěn)健性。

        表10 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

        5 結(jié)論及政策建議

        本文運(yùn)用DEA-Malmquist方法測(cè)算了中國(guó)30個(gè)省市的TFP及其變化,并構(gòu)建了與經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)相匹配的空間溢出效應(yīng)模型來對(duì)公路、鐵路與經(jīng)濟(jì)發(fā)展TFP之間的關(guān)系及其存在的溢出效應(yīng)進(jìn)行研究,涉及到各地區(qū)全要素生產(chǎn)率為因變量,公路密度和鐵路密度為核心解釋變量,通過實(shí)證分析得到以下結(jié)論:(1)中國(guó)各地區(qū)TFP的發(fā)展表現(xiàn)出顯著的空間依賴性。(2)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)雖然可以促進(jìn)全要素生產(chǎn)率的提高,但現(xiàn)階段中國(guó)正處于前期政策消化期,超前的交通基礎(chǔ)設(shè)施雖然為經(jīng)濟(jì)長(zhǎng)期高質(zhì)量增長(zhǎng)提供了基礎(chǔ),但在本文的研究時(shí)間段內(nèi)其作用并未在回歸結(jié)果中得到充分體現(xiàn)。(3)不同種類的交通基礎(chǔ)設(shè)施在地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用表現(xiàn)不盡相同,公路的建設(shè)投資能夠更有效地刺激本地區(qū)經(jīng)濟(jì)的繁榮發(fā)展,而鐵路在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用更多的體現(xiàn)在其對(duì)周邊地區(qū)產(chǎn)生的溢出效應(yīng)方面,同時(shí),其在區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)中所產(chǎn)生的溢出效應(yīng)明顯大于公路。(4)本文將傳統(tǒng)計(jì)量模型和空間計(jì)量模型的實(shí)證結(jié)果作比對(duì),發(fā)現(xiàn)在未考慮空間效應(yīng)的情況下,交通運(yùn)輸基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)經(jīng)濟(jì)的促進(jìn)作用明顯高估,這一結(jié)論與多數(shù)專家學(xué)者們的研究保持一致。(5)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)指標(biāo)的提高能夠有效加速區(qū)域經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,同時(shí)要想更好的促進(jìn)中國(guó)各地區(qū)的繁榮發(fā)展,勞動(dòng)力水平則需要進(jìn)一步提高,市場(chǎng)的自主作用需要得到進(jìn)止步釋放。

        交通基礎(chǔ)設(shè)施投資周期長(zhǎng),因此,在評(píng)價(jià)其對(duì)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)全要素生產(chǎn)率的時(shí)候,應(yīng)該清楚的認(rèn)識(shí)到適度超前的交通基礎(chǔ)設(shè)施投入的客觀規(guī)律。在實(shí)證分析中交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)TFP增長(zhǎng)的總效應(yīng)不顯著主要是由于我國(guó)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有所超前,現(xiàn)階段需要更加重視現(xiàn)有道路與設(shè)施的優(yōu)化,充分發(fā)揮其溢出效應(yīng),把握交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相適應(yīng),重點(diǎn)放在對(duì)既有設(shè)施存量的優(yōu)化利用,提高其利用效率。因此,在此研究的基礎(chǔ)上,文章結(jié)合區(qū)域經(jīng)濟(jì)學(xué)理論以及我國(guó)經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r和交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)水平,提出以下幾點(diǎn)的建議:(1)正確看待交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)適度超前的客觀規(guī)律,同時(shí)也應(yīng)針對(duì)不同基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)不同區(qū)域產(chǎn)生的效應(yīng)差異進(jìn)行有計(jì)劃、有區(qū)別的投入資金,避免資源浪費(fèi)或擠占其他部門的投資。(2)加快推進(jìn)鐵路多式聯(lián)運(yùn)改革的進(jìn)程,試圖更加充分的挖掘鐵路在運(yùn)輸經(jīng)濟(jì),尤其是在貨運(yùn)當(dāng)中的積極作用,加大鐵路對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)的良性作用。(3)加快建設(shè)綜合交通運(yùn)輸體系,實(shí)現(xiàn)內(nèi)外交通運(yùn)輸體系一體化,搭建政府協(xié)作與合作平臺(tái),促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化。因?yàn)楦鞯貐^(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展尤其是交通基礎(chǔ)設(shè)施方面的溢出效應(yīng)明顯,因此,相關(guān)決策部門在建設(shè)或更新相關(guān)基礎(chǔ)設(shè)施時(shí),應(yīng)將促進(jìn)與其他地區(qū)的良性互動(dòng)納入到統(tǒng)籌范圍。

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