舒 暢
(湖北工業(yè)大學(xué),湖北 武漢 430068)
鐵路是國(guó)民經(jīng)濟(jì)大動(dòng)脈,不僅在交通基礎(chǔ)設(shè)施中扮演著重要角色,對(duì)當(dāng)前中國(guó)地區(qū)經(jīng)濟(jì)不平衡發(fā)展也發(fā)揮著重要調(diào)節(jié)作用。 正因?yàn)槿绱耍袊?guó)鐵路的經(jīng)濟(jì)效應(yīng)歷來受到學(xué)者們的關(guān)注。 目前關(guān)于鐵路建設(shè)對(duì)經(jīng)濟(jì)的驅(qū)動(dòng)效應(yīng)呈現(xiàn)兩類結(jié)論,一類結(jié)論發(fā)現(xiàn)鐵路建設(shè)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有顯著的推動(dòng)作用①,不但可以促進(jìn)所在區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展,對(duì)于相關(guān)區(qū)域的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)同樣具有較大的推動(dòng)作用②-④。另一類結(jié)論表明,鐵路等交通基礎(chǔ)設(shè)施對(duì)區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展表現(xiàn)出顯著的負(fù)向空間溢出效應(yīng),普通鐵路在貧困地區(qū)對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用不明顯⑤⑥。
出現(xiàn)不同研究結(jié)論的原因, 除了鐵路作為交通基礎(chǔ)設(shè)施滲透到經(jīng)濟(jì)中的作用具有復(fù)雜性外,另一個(gè)原因是上述研究大多采用固定的空間權(quán)重矩陣建立空間杜賓模型進(jìn)行分析。固定的空間權(quán)重沒有考慮到經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)格局造成的動(dòng)態(tài)影響,本文引入引力模型,通過引力模型構(gòu)建經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)變化的引力矩陣作為空間杜賓模型的空間權(quán)重矩陣,比較中國(guó)鐵路在不同經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)空間權(quán)重矩陣下的空間效應(yīng)。
與現(xiàn)有文獻(xiàn)相比,本研究的邊際貢獻(xiàn)表現(xiàn)在使用了引力模型來度量經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展中城市之間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的緊密程度,并以此作為權(quán)重納入空間杜賓模型的計(jì)算中,充分考慮了時(shí)代發(fā)展帶來的經(jīng)濟(jì)格局變化對(duì)空間經(jīng)濟(jì)效應(yīng)的影響。
為測(cè)度鐵路建設(shè)對(duì)于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的驅(qū)動(dòng)效應(yīng),比較不同發(fā)展階段的階段性演變特征,本文采用空間杜賓模型對(duì)中國(guó)鐵路空間經(jīng)濟(jì)效應(yīng)進(jìn)行研究。 鑒于本文要分析中國(guó)鐵路的空間經(jīng)濟(jì)效應(yīng),鐵路作為重要的基礎(chǔ)設(shè)施在經(jīng)濟(jì)中發(fā)揮增長(zhǎng)作用。 因而, 理論模型借鑒柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)。 在柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)中引入鐵路要素, 基本假設(shè)為地方經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出取決于資本和勞動(dòng)力投入水平,而鐵路會(huì)通過影響資本和勞動(dòng)力的投入進(jìn)而影響地方經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平,因此將鐵路要素從全要素生產(chǎn)率A 中獨(dú)立出來,即:
將(2)式代入(1)式得:
式(3)中,Y,A0,K,L,T 分別表示地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平、除鐵路作用外的全要素生產(chǎn)率、地方政府投資、勞動(dòng)力投入和鐵路要素;α,β,γ 分別表示地方政府投資、勞動(dòng)力投入和鐵路要素的產(chǎn)出彈性。為方便模型模擬,對(duì)式(3)兩邊同時(shí)取對(duì)數(shù)做線性化處理,同時(shí)考慮到地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平不止受到地方政府投資、勞動(dòng)力投入和鐵路這三個(gè)方面的影響,因此在式(3)中加入誤差項(xiàng),以此涵蓋方程中未解釋的因素對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平的影響,最終模型形式為:
式(4)中,εit~N(0,σ2I);i 和j 均表示省份,且i≠j;t 表示年份。本文采用地區(qū)生產(chǎn)總值代表地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)水平Y(jié), 地方一般公共預(yù)算支出代表政府投資K,全社會(huì)從業(yè)人數(shù)代表勞動(dòng)力投入L,人均鐵路里程代表鐵路建設(shè)水平T,w 表示空間權(quán)重。
在式(4)中,空間權(quán)重的處理是關(guān)鍵要素。 在目前國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)于交通基礎(chǔ)設(shè)施的空間溢出效應(yīng)研究中,空間權(quán)重矩陣的設(shè)定大致有三種:一為地理權(quán)重矩陣,即按照所研究地區(qū)間的地理空間距離設(shè)置權(quán)重。 二為經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣,即將地區(qū)生產(chǎn)總值稍作計(jì)算后作為該地區(qū)的權(quán)重。 三是經(jīng)濟(jì)地理空間權(quán)重矩陣,是在考慮地區(qū)生產(chǎn)總值的同時(shí)將地理距離也納入計(jì)算而得到的矩陣。 以上三種空間權(quán)重矩陣中,地理權(quán)重矩陣是傳統(tǒng)意義上的空間權(quán)重矩陣, 從地理距離來衡量地區(qū)之間的關(guān)系強(qiáng)弱,具有客觀性,但沒有考慮到地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系。 經(jīng)濟(jì)距離權(quán)重矩陣則是將研究時(shí)段的地區(qū)生產(chǎn)總值均納入計(jì)算范圍, 充分考慮了地區(qū)間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系,但卻忽略了地理距離對(duì)地區(qū)間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的影響。 最后經(jīng)濟(jì)地理空間權(quán)重矩陣則結(jié)合了地理距離和經(jīng)濟(jì)發(fā)展對(duì)地區(qū)經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的影響,但采用固定空間權(quán)重矩陣則忽略了時(shí)代發(fā)展對(duì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展格局產(chǎn)生的影響以及地區(qū)間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的變化。
與上述處理方式不同,本文引入引力模型。 引力模型是基于牛頓經(jīng)典力學(xué)萬(wàn)有引力公式提出的模型,它是一種用于描述兩城市之間經(jīng)濟(jì)聯(lián)系的分析工具。 1929 年,美國(guó)的William Reilly 首次將引力模型從物理學(xué)領(lǐng)域引入經(jīng)濟(jì)學(xué)領(lǐng)域,用于研究商店選址問題。 自此引力模型開始被學(xué)術(shù)界不斷地改進(jìn),廣泛應(yīng)用于國(guó)際貿(mào)易和空間關(guān)聯(lián)網(wǎng)絡(luò)特征的研究中。 引力模型打破了固定空間權(quán)重矩陣的束縛,將經(jīng)濟(jì)聯(lián)系與地理聯(lián)系均納入了考察范圍,并能夠計(jì)算出每一年度的地區(qū)引力值,將經(jīng)濟(jì)變化量引進(jìn)不同年度的引力矩陣中,使得空間杜賓模型能夠測(cè)度不同時(shí)期的空間效應(yīng)變化。 一般地,兩地區(qū)之間的引力可表示為:
式(5)中,F(xiàn)ij表示i 地區(qū)與j 地區(qū)之間的引力大??;Mi和Mj分別表示i 地區(qū)與j 地區(qū)的地區(qū)發(fā)展綜合質(zhì)量; Dij示i 地區(qū)與j 地區(qū)之間的距離;k 為引力常數(shù);θ 為距離摩擦系數(shù)。
在本文中,采用省域經(jīng)濟(jì)、省域規(guī)模和省域流通能力三個(gè)方面來衡量一個(gè)省份的綜合質(zhì)量。 省域經(jīng)濟(jì)衡量的是區(qū)域的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平,是地區(qū)質(zhì)量最直接的衡量指標(biāo)。 省域規(guī)模則衡量了地區(qū)人口數(shù)量,代表著勞動(dòng)力數(shù)量水平,也是消費(fèi)群體數(shù)量的體現(xiàn)。 省域流通能力衡量的是地區(qū)的消費(fèi)能力水平,是直接創(chuàng)造地區(qū)生產(chǎn)總值的重要方面。 基于此,分別采用地區(qū)生產(chǎn)總值、年末常住人口數(shù)和社會(huì)消費(fèi)零售總額來衡量省域經(jīng)濟(jì)、省域規(guī)模和省域流通能力,并以此來計(jì)算省域綜合質(zhì)量。 在地區(qū)距離指標(biāo)的選擇上,多數(shù)研究會(huì)采用時(shí)間距離,而本文采用空間距離來表示,便于解釋后文中采用引力矩陣作為空間杜賓模型的空間權(quán)重矩陣的做法。 由于省會(huì)城市通常是一個(gè)省份的經(jīng)濟(jì)活動(dòng)中心,因此省域之間的距離則采用省會(huì)之間的空間距離來表示。 由此構(gòu)建引力模型為:
式(6)中,F(xiàn)ij表示i 省與j 省之間的引力大?。籝i和Yj分別表示i 省和j 省的地區(qū)生產(chǎn)總值;pi和pj分別表示i 省和j 省的年末常住人口;ci和cj分別表示i 省和j 省的社會(huì)消費(fèi)零售總額;為省域綜合質(zhì)量;dij表示i 省和j 省省會(huì)城市的空間距離;k 為引力常數(shù),不影響計(jì)算結(jié)果,故取值為1;θ 為距離摩擦系數(shù),通常取值為2。
本文以鐵路為研究對(duì)象,構(gòu)建空間杜賓模型和引力模型來衡量鐵路基礎(chǔ)設(shè)施在經(jīng)濟(jì)發(fā)展中的作用。 實(shí)證指標(biāo)如下:
(1)地區(qū)生產(chǎn)總值(億元)。 地區(qū)生產(chǎn)總值是衡量一個(gè)地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要指標(biāo),本文采用國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的地區(qū)生產(chǎn)總值作為被解釋變量,記作Y。
(2)人均鐵路營(yíng)業(yè)里程(公里/萬(wàn)人)。 鐵路營(yíng)業(yè)里程是本文的核心解釋變量, 能夠直接反映鐵路建設(shè)水平。在本文中,將其除以年末常住人口得到人均鐵路營(yíng)業(yè)里程,再將該項(xiàng)指標(biāo)納入模型中計(jì)算,記作T(西藏鐵路至2006 年才通車,因此2000—2005 年的數(shù)據(jù)為0, 但為方便后續(xù)取對(duì)數(shù)計(jì)算, 本文取2000—2005 年的人均鐵路營(yíng)業(yè)里程為0.01 公里)。
(3)年末常住人口(萬(wàn)人)。 年末常住人口是衡量地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度的重要指標(biāo),也是衡量省域規(guī)模的重要指標(biāo),記作p。
(4)社會(huì)消費(fèi)零售總額(億元)。 社零總額能夠代表地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展?fàn)顩r,是衡量省域流通能力的重要指標(biāo),記作c 量。
(5)地方一般公共預(yù)算支出(億元)。 “兩新一重”建設(shè)的目的之一就是希望能夠有更多的民間資本參與到交通基礎(chǔ)設(shè)施的建設(shè)中。 在此之前,中國(guó)的交通基礎(chǔ)設(shè)施的資金基本都來自國(guó)家財(cái)政撥款,由于地方財(cái)政交通運(yùn)輸支出的數(shù)據(jù)存在大量缺失,因此在此處采用地方一般公共預(yù)算支出泛指能夠用于交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的上限資本,記作K。
(6)全社會(huì)從業(yè)人員數(shù)(萬(wàn)人)。 勞動(dòng)力是經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要因素,地區(qū)的從業(yè)人員數(shù)量在很大程度上與經(jīng)濟(jì)發(fā)展程度掛鉤,交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、發(fā)展和完善會(huì)導(dǎo)致地區(qū)年末常住人口與全社會(huì)從業(yè)人員數(shù)不一致。 因此,本文采用全社會(huì)從業(yè)人員數(shù)這一指標(biāo)代表地區(qū)的勞動(dòng)力水平,記作L。
(7)省會(huì)空間距離(公里)。 代表兩省份之間的空間距離,記作d。
以上(3)—(6)為模型的控制變量,第(1)—(6)項(xiàng)指標(biāo)數(shù)據(jù)均來自歷年《中國(guó)統(tǒng)計(jì)年鑒》和各省統(tǒng)計(jì)年鑒;省會(huì)空間距離數(shù)據(jù)來自高德地圖。
2000 年中國(guó)鐵路實(shí)現(xiàn)了第三次大面積提速,T字冠頭列車首次出現(xiàn)在大眾視野中,形成了“四縱兩橫”的鐵路網(wǎng)絡(luò)。 這是鐵路運(yùn)輸?shù)谝淮螌⒅攸c(diǎn)放在西部地區(qū)的提速,極大地縮短了東西距離,為西部地區(qū)的發(fā)展提供了新的契機(jī)。 截至2020 年底,全國(guó)鐵路運(yùn)營(yíng)里程已達(dá)14.6 萬(wàn)公里,對(duì)經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展發(fā)揮了重要的支撐作用。 本文選取2000—2019 年作為樣本期。 對(duì)其中的數(shù)據(jù)做對(duì)數(shù)處理。
依照上文中引力矩陣的計(jì)算方法, 可計(jì)算出2000—2019 年每一年的權(quán)重矩陣,但由于引力矩陣為31×31 維對(duì)稱矩陣,數(shù)據(jù)量較大,不便展示。因此,本文根據(jù)地區(qū)生產(chǎn)總值變化趨勢(shì)劃分經(jīng)濟(jì)階段,選擇拐點(diǎn)年份對(duì)應(yīng)的引力矩陣作為空間權(quán)重矩陣,繪制取對(duì)數(shù)后的地區(qū)生產(chǎn)總值的散點(diǎn)圖如圖1 所示。
圖1 對(duì)數(shù)地區(qū)生產(chǎn)總值散點(diǎn)圖
從圖1 可發(fā)現(xiàn)對(duì)數(shù)地區(qū)生產(chǎn)總值具有階段性特征,拐點(diǎn)分別在10 分位和90 分位處,則2000—2019 年這20 年可依據(jù)分位特征劃分為3 個(gè)階段,分別為:2000—2001 年、2002—2017 年、2017—2019 年,2001 年和2017 年為拐點(diǎn)年份, 因此分別采用2001 年和2017 年的引力矩陣作為空間杜賓模型的空間權(quán)重矩陣,分別記為W1和W2空間權(quán)重矩陣,結(jié)果如表1、表2。
表1 2001 年引力矩陣測(cè)算結(jié)果
表2 2017 年引力矩陣測(cè)算結(jié)果
由于省域之間引力大小代表著省域之間相互作用影響的強(qiáng)弱,即引力越強(qiáng)則相互影響越強(qiáng)。表1與表2 數(shù)據(jù)顯示,在省份之間,距離較近的省份大多具有更強(qiáng)的引力。 例如京津冀地區(qū)和江浙滬皖地區(qū)。 但不是所有距離近的地區(qū)都具有很強(qiáng)的引力,例如京津冀地區(qū)中, 天津與北京的引力就相對(duì)較弱。 從時(shí)間上看,幾乎所有省份都隨著時(shí)代的發(fā)展,與其他省份產(chǎn)生更強(qiáng)的引力,尤其是經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)的省份,引力相對(duì)增強(qiáng)的幅度會(huì)大于經(jīng)濟(jì)相對(duì)不發(fā)達(dá)的省份。 當(dāng)引力矩陣作為空間權(quán)重矩陣加入空間杜賓模型中時(shí), 引力較大的地區(qū)會(huì)被賦予更高的權(quán)重,鄰近地區(qū)指標(biāo)的變化會(huì)對(duì)本區(qū)域產(chǎn)生更大的影響。
空間相關(guān)性檢驗(yàn)是空間杜賓模型建立的前提??臻g相關(guān)性的度量通常通過莫蘭指數(shù) (即Moran’s I)來實(shí)現(xiàn)。 本文分別設(shè)定2001 年和2017 年的引力矩陣作為空間權(quán)重矩陣, 檢驗(yàn)2000—2019 年地區(qū)生產(chǎn)總值的全局空間相關(guān)性。 結(jié)果見表3。
表3 基于W1 和W2 空間權(quán)重矩陣的Moran's I 指數(shù)
表3 分別為基于W1和W2空間權(quán)重矩陣的莫蘭指數(shù)計(jì)算結(jié)果。 由計(jì)算結(jié)果不難看出,2000—2019 年所有年份的Moran’s I 指數(shù)均通過了顯著性檢驗(yàn), 所有Moran’s I 指數(shù)均大于0.48 并有逐年上升的趨勢(shì)。 說明中國(guó)地區(qū)生產(chǎn)總值存在顯著的空間相關(guān)關(guān)系,能夠建立空間杜賓模型進(jìn)行分析。 橫向?qū)Ρ饶m指數(shù)可以發(fā)現(xiàn), 以2009 年為分水嶺,2000—2009 年W1矩陣對(duì)應(yīng)的莫蘭指數(shù)均大于W2矩陣對(duì)應(yīng)的莫蘭指數(shù)。 而2010—2019 年W1矩陣對(duì)應(yīng)的莫蘭指數(shù)均小于W2矩陣對(duì)應(yīng)的莫蘭指數(shù)。 說明隨著時(shí)代的變化, 空間相關(guān)性會(huì)隨之發(fā)生變化,采用固定空間權(quán)重不足以反映鐵路對(duì)中國(guó)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)生的空間效應(yīng)。
在空間杜賓模型建立之前,需對(duì)空間效應(yīng)和時(shí)間效應(yīng)做檢驗(yàn), 并依次確定模型類型。 本文利用Hausman 檢驗(yàn),檢驗(yàn)兩種空間權(quán)重矩陣下空間面板數(shù)據(jù)的固定效應(yīng)和隨機(jī)效應(yīng), 檢驗(yàn)結(jié)果如表4 所示。 結(jié)果通過顯著性檢驗(yàn),認(rèn)為隨機(jī)效應(yīng)模型與固定效應(yīng)模型的系數(shù)具有顯著性差別,則應(yīng)當(dāng)采用固定效應(yīng)模型。 分別建立時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型、個(gè)體固定效應(yīng)模型和雙固定效應(yīng)模型,觀察在各固定效應(yīng)情況下模型的系數(shù)變化,橫向比較各模型優(yōu)劣以確定最終實(shí)證采納的模型,模型結(jié)果如表4 所示。
表4 空間杜賓模型估計(jì)結(jié)果
從表4 模型結(jié)果分析, 在兩種空間權(quán)重矩陣下,時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型和個(gè)體固定效應(yīng)模型均能在5%的顯著性水平下通過顯著性檢驗(yàn).而雙固定效應(yīng)模型中的人均鐵路營(yíng)業(yè)里程這一項(xiàng)的系數(shù)不能通過顯著性檢驗(yàn)。 進(jìn)一步觀察解釋變量滯后項(xiàng)的系數(shù),在兩種空間權(quán)重矩陣下,時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型均有2 項(xiàng)系數(shù)不能通過顯著性檢驗(yàn),另一項(xiàng)則在10%的顯著性水平顯著。 而個(gè)體固定效應(yīng)模型則有一項(xiàng)不能通過顯著性檢驗(yàn), 另兩項(xiàng)分別在10%和5%的顯著性水平下通過檢驗(yàn)。 從整體上看,雖時(shí)點(diǎn)固定效應(yīng)模型的擬合優(yōu)度高于個(gè)體固定效應(yīng),但從模型系數(shù)的顯著性角度,個(gè)體固定效應(yīng)模型更優(yōu),選定個(gè)體固定效應(yīng)模型作為本文的實(shí)證分析模型。
運(yùn)行個(gè)體固定效應(yīng)模型并對(duì)空間效應(yīng)分解,結(jié)果如表4、5 所示。 從表4、5 的個(gè)體固定效應(yīng)模型結(jié)果可以發(fā)現(xiàn):
1.兩空間權(quán)重矩陣下的鐵路建設(shè)均對(duì)相鄰地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展產(chǎn)生了顯著的促進(jìn)作用(ρ 分別為0.581和0.601)。 說明不論在2001 年還是2017 年,鐵路建設(shè)均能夠產(chǎn)生顯著的空間溢出效應(yīng)。 這充分肯定了中國(guó)的鐵路建設(shè)對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的促進(jìn)作用,為進(jìn)一步擴(kuò)大鐵路建設(shè)規(guī)模、提高鐵路建設(shè)水平提供了事實(shí)依據(jù)。
2.從地方一般公共預(yù)算支出來看,2001 年和2017年的地方一般公共預(yù)算支出對(duì)本地區(qū)的地區(qū)生產(chǎn)總值均表現(xiàn)出顯著的正向作用(β1 分別為0.599 和0.597), 鄰近地區(qū)的地方一般公共預(yù)算支出對(duì)本地區(qū)的地區(qū)生產(chǎn)總值均表現(xiàn)出顯著的負(fù)向作用(θ1 分別為-0.281 和-0.295)。說明鄰近地區(qū)的地方一般公共預(yù)算支出所產(chǎn)生的空間效應(yīng)會(huì)對(duì)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展形成一定的抵消作用,相對(duì)而言,這種抵消作用在2017 年更為明顯。 分析原因,發(fā)現(xiàn)抵消作用主要來自鄰近地區(qū)對(duì)鐵路建設(shè)的資本投入增加,從而導(dǎo)致了本地區(qū)的鐵路建設(shè)水平相對(duì)落后。 因此,促進(jìn)地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展仍應(yīng)進(jìn)一步增加地方政府對(duì)鐵路建設(shè)的投資。
從空間效應(yīng)分解看,2001 年和2017 年的地方一般公共預(yù)算支出在鐵路建設(shè)方面均產(chǎn)生了同向的直接效應(yīng) (0.605、0.603) 和間接效應(yīng)(0.154、0.156)。 說明地方政府對(duì)于鐵路的投資能有效促進(jìn)地區(qū)生產(chǎn)總值的增長(zhǎng)。 鐵路建設(shè)不僅能夠促進(jìn)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,而且能產(chǎn)生空間溢出效應(yīng),使周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)同樣能夠借此得到發(fā)展。
3.從全社會(huì)從業(yè)人數(shù)來看,2001 年和2017 年的全社會(huì)從業(yè)人數(shù)對(duì)本地區(qū)的地區(qū)生產(chǎn)總值產(chǎn)生了顯著的負(fù)向作用(β2 分別為-0.116、-0.118)。 鄰近地區(qū)的全社會(huì)從業(yè)人數(shù)對(duì)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)沒有產(chǎn)生顯著的作用,說明本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)主要受本地區(qū)勞動(dòng)力的影響。 這種負(fù)向作用在2017 年較2001 年對(duì)地區(qū)生產(chǎn)總值的影響更大,通過空間效應(yīng)分解,可以發(fā)現(xiàn)全社會(huì)從業(yè)人數(shù)的間接效應(yīng)和總效應(yīng)均不顯著, 而負(fù)向的直接效應(yīng)顯著 (-0.114 和-0.115)。說明通過建設(shè)鐵路而實(shí)現(xiàn)的勞動(dòng)力流動(dòng),會(huì)使本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展受到抑制,表現(xiàn)為勞動(dòng)力的外流而帶來的負(fù)面影響,而鄰近地區(qū)的勞動(dòng)力數(shù)量對(duì)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展則沒有產(chǎn)生影響。
4.從人均鐵路里程來看,2001 年和2017 年人均鐵路里程對(duì)本地區(qū)的地區(qū)生產(chǎn)總值均表現(xiàn)出顯著的正向作用(β3 均為0.015);鄰近地區(qū)的人均鐵路里程對(duì)本地區(qū)的地區(qū)生產(chǎn)總值也均表現(xiàn)出顯著的正向作用(θ3 均為0.055)。 說明人均鐵路里程的增加會(huì)從本地區(qū)和鄰近地區(qū)兩個(gè)維度同時(shí)促進(jìn)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,這與前文中地方政府在鐵路建設(shè)上的投資對(duì)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展影響的結(jié)果保持一致。
通過空間效應(yīng)分解,2001 年和2017 年的人均鐵路里程對(duì)地區(qū)生產(chǎn)總值均產(chǎn)生了顯著的同向的直接效應(yīng)(0.022 和0.022) 和空間溢出效應(yīng)(0.145和0.153)。2001 年與2017 年相比,產(chǎn)生了同樣的直接效應(yīng), 但2017 年的空間溢出效應(yīng)大于2001 年,空間溢出效應(yīng)明顯大于直接效應(yīng)。 說明人均鐵路里程的增加對(duì)本地區(qū)的正面影響隨時(shí)代發(fā)展變化不大,但通過鄰近地區(qū)的協(xié)同發(fā)展,能更大程度地帶動(dòng)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì),這種良性空間溢出效應(yīng)也同樣為鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出了貢獻(xiàn)。
新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)理論認(rèn)為,交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)是區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的關(guān)鍵動(dòng)力之一,研究鐵路的空間經(jīng)濟(jì)效應(yīng)成為經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展亟須解決的問題。 本文的研究發(fā)現(xiàn): 中國(guó)的鐵路建設(shè)在2000 年至2019 年間,持續(xù)為經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供了強(qiáng)有力的支撐。 本地區(qū)的地方政府對(duì)鐵路建設(shè)的投資會(huì)促進(jìn)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,而鄰近地區(qū)的地方政府投資則會(huì)對(duì)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展形成抵消作用。 從整體上來看,增加鐵路投資能夠顯著促進(jìn)經(jīng)濟(jì)的增長(zhǎng),這種促進(jìn)作用有逐年增加的趨勢(shì)。 增強(qiáng)鐵路建設(shè)會(huì)使本地區(qū)的勞動(dòng)力外流,從而抑制本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展,這種抑制作用伴隨著時(shí)代發(fā)展有所增加,而鄰近地區(qū)的勞動(dòng)力水平則對(duì)本地區(qū)的地區(qū)生產(chǎn)總值沒有產(chǎn)生空間溢出效應(yīng)。 人均鐵路營(yíng)業(yè)里程的增加在2001 年和2017 年均能直接為本地帶來經(jīng)濟(jì)發(fā)展,正向的推動(dòng)作用很大程度上來自于鄰近地區(qū)產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng),空間溢出效應(yīng)有逐年增加的趨勢(shì)。
基于實(shí)證結(jié)論,提出以下幾點(diǎn)建議:(1)鐵路建設(shè)仍是帶動(dòng)中國(guó)經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)的重要因素。 為充分發(fā)揮鐵路的經(jīng)濟(jì)帶動(dòng)作用,可以考慮從鐵路數(shù)量和鐵路質(zhì)量?jī)蓚€(gè)維度進(jìn)行優(yōu)化,進(jìn)一步提高中國(guó)鐵路網(wǎng)的密度, 促使人均鐵路里程空間溢出效應(yīng)發(fā)揮作用。(2)增加地方政府跨區(qū)域合作,由于鄰近地區(qū)的政府投資會(huì)給本地區(qū)生產(chǎn)總值帶來抵消作用,跨區(qū)域合作能使得鄰近地區(qū)的投資也能為本地區(qū)帶來經(jīng)濟(jì)效益,在實(shí)現(xiàn)不損害其他地區(qū)利益的同時(shí)實(shí)現(xiàn)合作共贏。 (3)促進(jìn)外來人員在本地就業(yè),應(yīng)當(dāng)出臺(tái)適合外地人員在本地區(qū)工作安家的優(yōu)惠政策,增加本地區(qū)的勞動(dòng)力數(shù)量,進(jìn)而達(dá)到發(fā)展經(jīng)濟(jì)的目的。