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。