摘要：以長江經(jīng)濟帶110個地級市作為研究對象，構(gòu)建二進制空間權(quán)重矩陣和反距離空間權(quán)重矩陣，對長江經(jīng)濟帶區(qū)域創(chuàng)新分布規(guī)律進行了全局和局部空間自相關(guān)檢驗，選取2011—2022年面板數(shù)據(jù)構(gòu)建空間計量模型，研究了長江經(jīng)濟帶交通一體化建設(shè)對沿江城市創(chuàng)新績效的空間效應(yīng)。實證結(jié)果表明，長江經(jīng)濟帶區(qū)域創(chuàng)新空間格局分布具有空間自相關(guān)性，表現(xiàn)出“同質(zhì)集聚、異質(zhì)分離”的特征。長江經(jīng)濟帶交通基礎(chǔ)設(shè)施完善對創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著影響，進一步驗證發(fā)現(xiàn)交通條件改善主要通過要素流動和極化效應(yīng)等機理顯著提高中心城市的創(chuàng)新績效，但是在一些地區(qū)中心城市與周邊城市的區(qū)域創(chuàng)新差距會擴大。

關(guān)鍵詞：長江經(jīng)濟帶；交通一體化；區(qū)域創(chuàng)新績效；空間計量模型

中圖分類號：F5127" " " " 文獻標識碼：A" " " 文章編號：1003-8477（2024）08-0112-12

一、緒論

近年來長江經(jīng)濟帶堅持在改革創(chuàng)新和發(fā)展新動能上做“加法”，在破除落后和過剩產(chǎn)能上做“減法”，立足引領(lǐng)中國經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展的排頭兵、實施生態(tài)環(huán)境系統(tǒng)保護修復(fù)的創(chuàng)新示范帶、培育新動能引領(lǐng)轉(zhuǎn)型發(fā)展的創(chuàng)新驅(qū)動帶等戰(zhàn)略定位，一張藍圖繪到底，為立足新發(fā)展階段、貫徹新發(fā)展理念、構(gòu)建新發(fā)展格局提供示范和引領(lǐng)。2014年9月，國務(wù)院制定《長江經(jīng)濟帶綜合立體交通走廊規(guī)劃（2014—2020年）》，提出到2020年長江經(jīng)濟帶要形成以長江黃金水道為依托，綜合鐵路、公路、航空和管道等多式聯(lián)運的綜合立體交通走廊。截至2020年底，長江經(jīng)濟帶鐵路、高鐵通車里程分別達到4.37萬公里、1.54萬公里，比2015年分別新增9120公里和7824公里；高速公路里程達到6.37萬公里，比2015年新增1.55萬公里?！笆奈濉币?guī)劃明確提出“十四五”時期我國要加快建設(shè)交通強國，長江經(jīng)濟帶勢必成為全國立體交通網(wǎng)絡(luò)建設(shè)的主心軸和重心區(qū)。那么，長江經(jīng)濟帶交通一體化建設(shè)對長江經(jīng)濟帶區(qū)域創(chuàng)新有何影響？區(qū)域創(chuàng)新的空間分布格局是否具有某種規(guī)律？今后應(yīng)如何更好地優(yōu)化交通網(wǎng)絡(luò)布局以促進區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展？這些是學(xué)術(shù)界研究的熱點，也是本文關(guān)注的焦點。

本文采用長江經(jīng)濟帶110個地級市2011—2022年的面板數(shù)據(jù)，構(gòu)建混合OLS模型和空間杜賓模型，進行全局和局部自相關(guān)檢驗，研究長江經(jīng)濟帶交通一體化建設(shè)對創(chuàng)新績效的空間效應(yīng)及影響機理。本文研究結(jié)構(gòu)如下：第一部分是緒論，第二部分對已有文獻進行了梳理和總結(jié)并提出了理論假說，第三部分介紹了模型構(gòu)建、變量選取和數(shù)據(jù)說明，第四部分是基于全局自相關(guān)和局部自相關(guān)的區(qū)域創(chuàng)新空間相關(guān)性檢驗，第五部分利用空間杜賓模型估計交通一體化對區(qū)域創(chuàng)新的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)并進行了穩(wěn)健性檢驗，第六部分是結(jié)論和建議。

二、文獻回顧和理論假說

隨著經(jīng)濟空間關(guān)聯(lián)性的加強和聯(lián)系的日益緊密，利用空間計量方法分析經(jīng)濟事物的空間依賴性和空間異質(zhì)性越來越重要。已有研究表明，眾多經(jīng)濟要素在地理空間上的分布并不是隨機的，而是表現(xiàn)出空間自相關(guān)和空間集聚特征。宏觀區(qū)域?qū)用?，張雪?017）運用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法得出京津冀經(jīng)濟增長無論是全局還是局部都具有顯著自相關(guān)性。[1]曾浩等（2015）把長江經(jīng)濟帶市域經(jīng)濟空間格局兩階段演變趨勢及其影響因素通過空間自相關(guān)和空間計量方法表現(xiàn)出來，[2]（p25-31）高—高聚集地區(qū)態(tài)勢穩(wěn)定，低—低聚集區(qū)域有分散趨勢。李靖等（2010）通過建立空間權(quán)重矩陣和動態(tài)空間面板模型研究發(fā)現(xiàn)，[3]（p43-55，p65）中國區(qū)域創(chuàng)新活動不是隨機分布的，有相似表征的創(chuàng)新區(qū)域相互依賴，在東部省份形成了高—高聚集的創(chuàng)新高地。微觀產(chǎn)業(yè)層面，胡霞等（2006）運用空間自相關(guān)分析中國城市服務(wù)業(yè)空間分布格局和差異化影響因素，[4]（p54-60）中國的服務(wù)業(yè)分布格局具有顯著空間依賴性特征，呈現(xiàn)以東部沿海為中心、以西部為外圍的發(fā)展格局，進一步驗證得到工業(yè)格局背后的影響因素也呈現(xiàn)空間集聚特征。藍慶新等（2013）研究認為中國新型城鎮(zhèn)化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級都具有空間相關(guān)特征，[5]（p57-71）呈現(xiàn)高水平區(qū)域集聚和低水平區(qū)域集中的特征。劉友金等（2016）將探索性空間數(shù)據(jù)分析和空間計量方法用于研究市域工業(yè)的空間分布格局演變，[6]（p80-88）發(fā)現(xiàn)城市工業(yè)分布具有相關(guān)性，且這種相關(guān)性近年來逐漸加強。宣國富等（2010）將探索性空間數(shù)據(jù)分析方法用于分析上海中心城區(qū)空間關(guān)聯(lián)性演變，[7]（p22-29）發(fā)現(xiàn)社會地位和居住條件呈現(xiàn)空間集聚特征，通過全局和局部分析得出，熱點區(qū)域和冷點區(qū)域具有“同質(zhì)集聚、異質(zhì)分離”特征。不管是從宏觀層面的城市群、市域經(jīng)濟的創(chuàng)新活動還是微觀產(chǎn)業(yè)層面的服務(wù)業(yè)、工業(yè)、新型城鎮(zhèn)化和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)等要素的分布都存在空間相關(guān)性特征，因此本文提出第一個有待驗證的假說。

假說一：長江經(jīng)濟帶各城市的創(chuàng)新產(chǎn)出和創(chuàng)新績效的分布格局受到空間依賴性的影響。

交通作為中國現(xiàn)代化的開路先鋒，交通一體化建設(shè)有效提升區(qū)域一體化水平。交通設(shè)施的完善通過降低貿(mào)易的邊界效應(yīng)來加強省際貿(mào)易交流從而促進區(qū)域經(jīng)濟一體化（劉生龍等，2011）。[8]（p72-82）呂典瑋等（2010）研究發(fā)現(xiàn)高速公路建設(shè)可極大縮短京津之間的空間距離，[9]（p162-167）有效促進城市資源合理配置，實現(xiàn)優(yōu)勢互補，為京津冀奠定一體化基礎(chǔ)。方大春等（2020）分析長三角城市群中心性的經(jīng)濟效應(yīng)，[10]（p111-118）總結(jié)得出建設(shè)交通一體化網(wǎng)絡(luò)助力長三角打造世界級城市群，提供各種社會資源自由有序流動的綜合性平臺。劉勇（2010）基于中國省級面板數(shù)據(jù)研究交通投資對經(jīng)濟增長的空間溢出效應(yīng)，[11]（p37-46）發(fā)現(xiàn)公路、水運固定資本投資對經(jīng)濟增長的正向溢出效應(yīng)存在滯后性。還有學(xué)者認為交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對集聚、流動和效率等都有影響。鄧濤濤等（2017）研究中國省級交通基礎(chǔ)設(shè)施對制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚的直接影響和間接溢出，[12]（p33-40）本地區(qū)交通環(huán)境改善對當?shù)夭煌袠I(yè)制造業(yè)集聚具有顯著差異化影響，同時外地交通條件的改善不利于本地制造業(yè)產(chǎn)業(yè)集聚。黃森（2014）研究空間視角下交通基建對區(qū)域經(jīng)濟的影響，[13]發(fā)現(xiàn)交通基礎(chǔ)設(shè)施對中國經(jīng)濟綜合效率提升具有雙重正向空間外溢效應(yīng)，交通基建削弱貿(mào)易省際邊界效應(yīng)，擴大省市的貿(mào)易總量和流量，加速區(qū)域經(jīng)濟一體化。劉宏笪（2020）以長三角城市群25個地級市作為研究對象，[14]（p21-29）提出地理區(qū)位邊緣不會導(dǎo)致經(jīng)濟發(fā)展邊緣化的論證。地形、與中心城市距離會對經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生負面影響，但這種影響會隨著交通條件的改善而逐漸消失。高速公路密度和周轉(zhuǎn)率對經(jīng)濟發(fā)展效率起到助推作用，相對欠發(fā)達地區(qū)從日臻完善的交通體系中獲利更多。郝鳳霞等（2021）把交通基礎(chǔ)設(shè)施引入空間杜賓模型中以研究其對經(jīng)濟集聚的影響，[15]（p80-91）以公路密度為代表的交通設(shè)施建設(shè)所產(chǎn)生的空間溢出效應(yīng)為周邊城市的空間集聚帶來正面效益。

國內(nèi)外學(xué)者普遍認為交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域創(chuàng)新績效有顯著影響。交通基礎(chǔ)設(shè)施不僅在其所在區(qū)域，而且在其他區(qū)域也具有明顯的溢出效應(yīng)（Cantos，2005），[16]（p25-50）但是負向溢出效應(yīng)的存在在更大區(qū)域內(nèi)可能只產(chǎn)生少量的產(chǎn)出收益（Marlon，1998），[17]（p381-400）其溢出效應(yīng)的外部性的程度和方向會在更高的聚合水平上被內(nèi)部化（Cohen，2004）。[18]（p551-560）王春楊等（2020）基于人力資本跨區(qū)域轉(zhuǎn)移的視角，高鐵等交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)顯著提高了沿線地區(qū)尤其是東部城市和一二線大城市的創(chuàng)新水平，[19]（p102-120）而便捷的交通促使人力資本轉(zhuǎn)移是高鐵建設(shè)改變區(qū)域創(chuàng)新空間結(jié)構(gòu)演變的重要機理。張貴等（2017）對比京津冀、長三角和珠三角三大區(qū)域一體化的區(qū)域創(chuàng)新績效之間的關(guān)系，[20]（p35-44）發(fā)現(xiàn)區(qū)域一體化程度和區(qū)域創(chuàng)新績效分布均衡性之間具有正相關(guān)關(guān)系，通過交通等方式促進要素自由有效流動是促使創(chuàng)新效率提升的內(nèi)在動力?；诖吮疚奶岢龅诙€有待驗證的假說。

假說二：長江經(jīng)濟帶交通運輸網(wǎng)絡(luò)建設(shè)會直接或間接地對區(qū)域創(chuàng)新績效的提升產(chǎn)生顯著影響。

相比已有研究，本文的創(chuàng)新之處如下：1.雖然經(jīng)濟事物形態(tài)的空間相關(guān)性已經(jīng)得到了廣泛重視，但大多集中在宏觀經(jīng)濟增長、制造業(yè)和工業(yè)等的研究上，對區(qū)域要素的研究較少，本文基于探索性空間數(shù)據(jù)分析方法分析長江經(jīng)濟帶區(qū)域創(chuàng)新要素的空間格局分布特征及其影響因素。2.交通一體化的空間溢出效應(yīng)對經(jīng)濟增長的影響停留在對集聚、效率和流動等宏觀方面的研究上，本文從微觀層面深入研究交通一體化對區(qū)域創(chuàng)新的影響，并為政府部門實施交通強國戰(zhàn)略、優(yōu)化交通網(wǎng)絡(luò)布局提供理論支持。

三、模型建立和數(shù)據(jù)

（一）空間權(quán)重矩陣建立

空間權(quán)重矩陣反映了個體在空間中相互影響的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系，空間計量就是將解釋變量與被解釋變量置于這樣的網(wǎng)絡(luò)關(guān)系背景下分析其中的關(guān)系及相互影響，本文構(gòu)建兩種可選擇的空間權(quán)重矩陣。

1.二進制鄰接權(quán)重矩陣（W）

[Wij=1 0]

在n個子區(qū)域中，如果區(qū)域i和區(qū)域j具有相鄰的邊界（共同的邊或共同的頂點），則定義[Wij]=1，否則[Wij]=0。

2.反距離權(quán)重矩陣（I）

反距離權(quán)重矩陣認為，空間溢出效應(yīng)隨著兩區(qū)域距離的增加而減弱，以區(qū)域i和區(qū)域j直線距離的平方的倒數(shù)來構(gòu)建反距離權(quán)重矩陣，其中D表示兩區(qū)域行政中心間直線距離。

[Wij=1D2ij 0]

（二）空間相關(guān)性檢驗

全局Morans I指數(shù)即觀測值及其空間滯后的相關(guān)系數(shù)，反映區(qū)域內(nèi)整體的創(chuàng)新績效相關(guān)程度，取值一般介于[-1，1]，大于0表示空間正自相關(guān)，即高創(chuàng)新產(chǎn)出地與高創(chuàng)新產(chǎn)出地相鄰，低創(chuàng)新產(chǎn)出區(qū)與低創(chuàng)新產(chǎn)出區(qū)相鄰。如果Morans I接近0，則表示區(qū)域內(nèi)創(chuàng)新產(chǎn)出值的空間分布是隨機的，不存在空間自相關(guān)。其計算公式如下：

[Moran?s I=i=1nj≠inWij（xi?x）（xj?x）S2i=1nj≠inWij]" " （1）

其中，[xi]，[xj]為區(qū)域i和區(qū)域j的觀測值，[Cij=（xi?x）（xj?x）]反映了觀測值的相似性，[S2]=[i=1n（xi?x）2]，[x=1ni=1nxi]。[Wij]是空間權(quán)重矩陣賦值。

（三）空間計量模型構(gòu)建

1.基準OLS模型

首先建立普通最小二乘法的估計模型，該模型忽略了截面單元創(chuàng)新產(chǎn)出的空間相關(guān)性，設(shè)立的目的在于與空間杜賓模型作對比，驗證長江經(jīng)濟帶創(chuàng)新產(chǎn)出的空間依賴性。對數(shù)模型可有效降低觀測值異方差影響，且易于進行混合OLS回歸，因此設(shè)立多元雙對數(shù)模型如下：

[LNpatentit=αit+β1Lnvol_goodsit+β2Lnvol_passenit+β3Lnroad_denit+β4Lnriverit+β5Lnpopit+β6Lnecoit+β7Lngovit+β8Ln?umit+β9Lnfdiit+β10Lnfarit+?it]" " "（2）

式中，[LNpatentit]表示t年i城市創(chuàng)新產(chǎn)出水平，[β1]-[β10]分別代表不同變量的回歸系數(shù)，反映不同變量對創(chuàng)新水平的影響方向和程度，[αit]為截距項，[?it] 是隨機干擾項。

2.空間杜賓模型

空間杜賓模型既考慮因變量的空間相關(guān)，又考慮自變量的空間相關(guān)，本地被解釋變量的變化不僅受到本地解釋變量的影響，而且鄰近區(qū)域被解釋變量通過空間傳導(dǎo)機制影響本區(qū)域的被解釋變量，模型設(shè)置如下：

[y=ρWX+Xβ+θWy+ε]" " " " " " " " " " " " （3）

其中，X為n×k解釋變量矩陣，y為被解釋變量矩陣，W是n×n的空間權(quán)重矩陣，[ρ]是空間項的系數(shù)，[β]為解釋變量系數(shù)的k維列向量，[ε]為隨機擾動項。對空間杜賓模型如果仍然使用不含空間相關(guān)性的混合OLS回歸，會導(dǎo)致系數(shù)值的有偏或無效，因此要采用IV、MLE等方法進行估計。

3.空間滯后模型

在空間滯后模型中，被解釋變量間存在較強的空間依賴性，鄰近區(qū)域被解釋變量通過空間傳導(dǎo)機制影響本區(qū)域的被解釋變量，

[y=ρWy+Xβ+ε]" " " " " " " " " " " " " "（4）

其中，[ρ]是空間滯后項（自回歸）的系數(shù)，W是n×n的空間權(quán)重矩陣，y為被解釋變量矩陣，X為n×k解釋變量矩陣，[β]為解釋變量系數(shù)的k維列向量，[ε]為隨機擾動項。

4.空間誤差模型

在空間誤差模型中，鄰近區(qū)域誤差項會通過空間傳導(dǎo)機制影響本地被解釋變量的變化，適用于地區(qū)之間的相互作用因所處的相對位置不同而存在差異的情況，遺漏變量和函數(shù)形式也會造成空間誤差效應(yīng)，

[y=Xβ+μ]" " " " " " " " " " " " " " " " （5）

[μ=ρWμ+?]" " " " " " " " " " " " " " " "（6）

其中，[μ]是誤差項矩陣，[ρ]是空間項系數(shù)，W是n×n的空間權(quán)重矩陣，y為被解釋變量矩陣，X為n×k解釋變量矩陣，[β]為解釋變量系數(shù)的k維列向量，[ε]為隨機擾動項。

（四）變量選取

1.被解釋變量

根據(jù)已有文獻，衡量某地區(qū)的創(chuàng)新產(chǎn)出水平的代理變量主要有創(chuàng)新要素生產(chǎn)率、研發(fā)投入和專利等。其中專利數(shù)據(jù)客觀公正、公開及時，最接近科技成果轉(zhuǎn)化并全面反映地區(qū)發(fā)明創(chuàng)新信息（Archibugi，1998），[21]（p259-274）因此專利申請授權(quán)數(shù)量是國內(nèi)學(xué)界用來衡量地區(qū)創(chuàng)新水平的主要指標（吳玉鳴，[22]（p74-85，p130）余明桂等，[23]（p5-22）王儒奇等[24]（p29-38））。對比數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，專利申請數(shù)量和專利授權(quán)數(shù)量呈高度正相關(guān)關(guān)系，考慮數(shù)據(jù)可獲得性，本文采用專利申請數(shù)量的對數(shù)值作為核心被解釋變量來衡量長江經(jīng)濟帶各城市的創(chuàng)新績效。

2.解釋變量

根據(jù)基準模型（2）的設(shè)定，參考國內(nèi)外相關(guān)文獻，交通一體化主要體現(xiàn)在基于人、財、物互聯(lián)互通的綜合交通網(wǎng)絡(luò)的完善，本文選取貨物運力、旅客運力、道路密度和內(nèi)河運力作為解釋變量。在城市交通體系中，公路運輸在貨物和旅客運輸中占比最大，因此貨物運力（vol_goods）用城市公路貨運量（萬噸）的對數(shù)值來表示，旅客運力（vol_passenger）用城市年末公路客運量（萬人）的對數(shù)值來表示。道路密度（road_den）用年末實有城市道路面積（萬平方米）占城市區(qū)域面積的比重衡量，水運是長江經(jīng)濟帶的獨特優(yōu)勢，水運主要以貨物運輸為主，故用各城市水運貨運量取對數(shù)值表示內(nèi)河運力（lnriver）。

3.控制變量

考慮到城市創(chuàng)新產(chǎn)出還會受到社會經(jīng)濟發(fā)展各方面因素的綜合作用，根據(jù)經(jīng)濟學(xué)相關(guān)理論，選取人口密度、經(jīng)濟密度、財政支持、人力資本、利用外資和社會活力六大因素作為控制變量。人口密度（pop_den）采用年末總?cè)丝谡汲鞘型恋孛娣e比重的對數(shù)值，一般認為人口密度越大，市場需求越多，從而激發(fā)更多創(chuàng)新供給。經(jīng)濟密度（eco_den）即地均GDP，用城市地區(qū)生產(chǎn)總值占城市行政面積的比值表示。財政支持（gov）用一般公共預(yù)算支出中的科學(xué)技術(shù)支出占地區(qū)生產(chǎn)總值的比重衡量，政府財政支持力度可以為城市創(chuàng)新提供強大支撐。人力資本（hum_cap）用城市普通本?？圃谛W(xué)生人數(shù)除以總?cè)丝冢咳f人在校大學(xué)生數(shù)量）的對數(shù)值表示，人才為城市創(chuàng)新提供源源不斷的動力。實際使用外商投資額占地區(qū)生產(chǎn)總值比重可以衡量城市的外資依存度（fdi），長江經(jīng)濟帶致力于打造對外開放新高地，外商投資在區(qū)域創(chuàng)新能力提升中發(fā)揮關(guān)鍵作用，匯率用當年匯率平均值換算得到。固定資產(chǎn)投資額占地區(qū)生產(chǎn)總值比重可以衡量一個城市的社會投資活力（far）。

（五）數(shù)據(jù)說明與描述性統(tǒng)計

研究樣本選取2011—2022年長江經(jīng)濟帶110個地級以上城市的面板數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)主要來源于2012—2023年的《中國城市統(tǒng)計年鑒》《中國科技年鑒》、CSDN官網(wǎng)以及沿江各省份統(tǒng)計年鑒和統(tǒng)計公報，數(shù)據(jù)缺失值采用插值法補齊，主要解釋變量的描述性統(tǒng)計如表1。

四、區(qū)域創(chuàng)新績效空間相關(guān)性檢驗

通過ArcGIS10.2軟件獲取包含長江經(jīng)濟帶區(qū)域1∶200萬高清矢量地圖和經(jīng)緯度信息，利用Geoda軟件建立二進制空間權(quán)重矩陣和反距離空間權(quán)重矩陣，同時計算全局自相關(guān)Marans I指數(shù)，運用探索性空間數(shù)據(jù)分析（ESDA）方法研究長江經(jīng)濟帶創(chuàng)新績效的空間相關(guān)性和依賴性。Morans I指數(shù)只適用于截面數(shù)據(jù)，不適用于面板數(shù)據(jù)，因此本節(jié)報告了主要年份長江經(jīng)濟帶創(chuàng)新績效的Morans I指數(shù)，在Stata16.0中用分塊對角矩陣代替橫截面空間權(quán)重矩陣，就可以將其用于面板數(shù)據(jù)分析。

基于空間權(quán)重矩陣進行全局空間自相關(guān)檢驗發(fā)現(xiàn)，各年份的Morans I值均顯著大于0，表明長江經(jīng)濟帶整體創(chuàng)新績效存在空間自相關(guān)關(guān)系，創(chuàng)新產(chǎn)出存在明顯的空間依賴性特征。其中基于二進制鄰接權(quán)重矩陣的Morans I值均在0.370以上，2018年高達0.504，（見圖1）長江經(jīng)濟帶整體創(chuàng)新績效的空間分布并非隨機的，而是相似觀測值之間存在空間集聚，表現(xiàn)出“同質(zhì)集聚、異質(zhì)分離”的特征，即高創(chuàng)新績效城市和高創(chuàng)新績效城市相鄰，低創(chuàng)新產(chǎn)出城市和低創(chuàng)新產(chǎn)出城市聚集，這有效驗證了假說一的合理性。因此，有必要將考慮空間相關(guān)性的空間計量模型引入以全面分析長江經(jīng)濟帶創(chuàng)新能力。

五、空間計量模型實證檢驗結(jié)果

（一）最優(yōu)模型選擇

通過探索性空間分析方法可知，長江經(jīng)濟帶各城市的創(chuàng)新產(chǎn)出水平存在空間依賴性，選擇哪種空間計量模型進行估計會對回歸結(jié)果產(chǎn)生顯著性影響，一般通過Morans I檢驗、拉格朗日乘數(shù)LM-error、LM-lag及其穩(wěn)?。≧obust）形式進行檢驗。Anselin等（2004）提出如果LM-error（及其穩(wěn)健形式）較之LM-lag（及其穩(wěn)健形式）檢驗結(jié)果在統(tǒng)計上更加顯著，[25]則采用空間誤差模型（SEM），反之則使用空間滯后模型（SLM）。若二者均不顯著，則退化為非空間面板的基準OLS模型估計，若二者在統(tǒng)計意義上都顯著，則應(yīng)采用既包含因變量空間相關(guān)又包含自變量空間相關(guān)的空間杜賓模型（SDM）。

通過聯(lián)合顯著性檢驗可知，混合OLS回歸的LM-error、LM-lag及其穩(wěn)?。≧obust）形式結(jié)果均顯著，所以應(yīng)拒絕非空間面板的OLS回歸，引入空間計量模型進行檢驗。采用無固定效應(yīng)和加入時間固定效應(yīng)的混合OLS估計后，LM-error、LM-lag及其穩(wěn)健（Robust）形式檢驗結(jié)果都顯著，而在雙固定效應(yīng)下的檢驗結(jié)果不顯著，因此最終選取時間固定效應(yīng)的空間杜賓模型。在LM-error、LM-lag結(jié)果都顯著時，進一步采用似然比（LR）檢驗和沃爾德（Wald）檢驗來考察空間杜賓模型是否會退化為空間誤差模型或空間滯后模型，它們的基本思想是在約束條件成立的前提下相應(yīng)的約束模型和非約束模型得到的極大似然函數(shù)是近似相等的。通過檢驗結(jié)果對比發(fā)現(xiàn)，它們都顯著拒絕了原假設(shè)，因此最終采用空間杜賓模型估計長江經(jīng)濟帶創(chuàng)新績效的空間相關(guān)性（表2）。

（二）空間杜賓模型檢驗

表3呈現(xiàn)了基于不同模型的極大似然估計（MLE）結(jié)果，其中模型（8）是不含空間面板效應(yīng)的普通最小二乘法估計結(jié)果，模型（1）—（7）是依次加入控制變量的空間杜賓模型估計結(jié)果，逐步引入控制變量并未改變空間回歸系數(shù)和誤差系數(shù)的符號與顯著性，證明了模型估計結(jié)果的穩(wěn)健性。OLS估計的長江經(jīng)濟帶交通一體化的創(chuàng)新增長模型擬合優(yōu)度超過70%，整體通過了1%的顯著性水平檢驗，初步判斷模型設(shè)定合理。貨物運力、旅客運力、內(nèi)河運力等核心解釋變量對創(chuàng)新產(chǎn)出的回歸系數(shù)符號為正，都通過了1%的顯著性水平檢驗，說明解釋變量具有較強的解釋能力。

在不考慮空間因素影響的前提下，交通一體化通過貨物流通、貿(mào)易暢通、人才融通等對區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出能力有顯著正向影響。將長江經(jīng)濟帶市域創(chuàng)新能力之間的相互作用引入空間杜賓模型得到的估計結(jié)果顯示，空間回歸系數(shù)ρ在1%的水平上顯著為正，表明長江經(jīng)濟帶各城市交通一體化通過正向溢出效應(yīng)對區(qū)域創(chuàng)新績效產(chǎn)生影響。在空間杜賓模型中，ρ估計值為0.349，說明交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不僅使本城市創(chuàng)新能力提升，還會將這種效應(yīng)傳導(dǎo)至鄰近城市，這也驗證了假說二，長江經(jīng)濟帶交通運輸網(wǎng)絡(luò)建設(shè)會直接或間接對區(qū)域創(chuàng)新績效產(chǎn)生顯著影響。

各控制變量的回歸系數(shù)基本和預(yù)期一致。若不考慮空間相關(guān)性，人口密度、經(jīng)濟密度和區(qū)域創(chuàng)新具有正相關(guān)關(guān)系，人口密度越大，日益產(chǎn)生新的刺激性需求，從而激發(fā)創(chuàng)造性供給，區(qū)域創(chuàng)新能力越強。納入空間因素后，人口密度和經(jīng)濟密度不再顯著，而且經(jīng)濟密度的影響隨著其他控制變量的加入越來越低，經(jīng)濟密度相比于其他要素對創(chuàng)新產(chǎn)出的作用較小。無論是否考慮空間依賴性，財政支持與人力資本對區(qū)域創(chuàng)新的影響都較為顯著，一般性財政預(yù)算支出中的科學(xué)技術(shù)支出很大程度反映一個城市對于創(chuàng)新的重視程度，每萬人在校大學(xué)生數(shù)量越多，就可以源源不斷地為戰(zhàn)略性新興產(chǎn)業(yè)提供高素質(zhì)人才，也是一個城市科教資源優(yōu)勢的體現(xiàn)。

（三）空間效應(yīng)分解

運用空間杜賓模型分析交通一體化對區(qū)域創(chuàng)新影響的空間總效應(yīng)可以分為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，直接效應(yīng)是指本城市交通一體化建設(shè)對本地創(chuàng)新績效產(chǎn)生的影響，間接效應(yīng)是指對與之相鄰的周邊地區(qū)的影響（LeSage，2009）。[26]表4的第（3）和第（4）列表示交通基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域創(chuàng)新能力的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。城市道路包括公路、鐵路、水運等公共交通網(wǎng)絡(luò)，城市道路密度體現(xiàn)了一個城市的整體交通地位和通達性。城市道路密度對本城市創(chuàng)新績效具有正外部性，而對周邊城市的影響作用并不顯著。一方面，隨著本地道路建設(shè)的增加，城市交通運輸成本下降，貿(mào)易壁壘減少，帶來規(guī)模經(jīng)濟效應(yīng)；另一方面，交通設(shè)施改善使得當?shù)氐馁Y源優(yōu)勢轉(zhuǎn)化為創(chuàng)新優(yōu)勢，這進一步驗證了假說二。

從貨物運力來看，貨運量的增加對本城市區(qū)域創(chuàng)新的作用顯著為正，而對鄰近城市的作用不顯著甚至為負。首先，城市交通通達性越高，貨運能力則越強，而貨運量一方面反映出城市的貿(mào)易水平，貿(mào)易量增加可以擴大區(qū)域市場規(guī)模，提升企業(yè)創(chuàng)新的投資回報率。同時，交通發(fā)達城市利用低運輸成本和較低的貿(mào)易邊界效應(yīng)促進區(qū)際貿(mào)易增長，為要素流動提供便利，間接享受資源要素的創(chuàng)新溢出效應(yīng)。另一方面，貨運量反映城市的創(chuàng)新要素流動效率。交通一體化建設(shè)對區(qū)域創(chuàng)新會同時產(chǎn)生極化效應(yīng)和擴散效應(yīng)兩種相反的作用力，極化效應(yīng)使得創(chuàng)新要素從周邊（交通不發(fā)達）城市流向中心（交通發(fā)達）城市，創(chuàng)新績效差異擴大；擴散效應(yīng)使得創(chuàng)新要素從中心（交通發(fā)達）城市流向周邊（交通不發(fā)達）城市，創(chuàng)新績效差異縮小。在我國現(xiàn)階段市場起決定性作用的經(jīng)濟體制下，極化效應(yīng)往往大于擴散效應(yīng)，中心城市受到極化效應(yīng)影響會吸引周邊城市的優(yōu)質(zhì)創(chuàng)新要素，使得交通一體化建設(shè)對交通欠發(fā)達城市的創(chuàng)新效益下降，但是從長期來看，擴散效應(yīng)會縮小區(qū)域創(chuàng)新績效差異。

旅客運力方面，客運量增加同樣對本地區(qū)創(chuàng)新能力有正面促進作用，而不利于周邊城市的創(chuàng)新提高。交通通達性的提升促進人口流動的增加，本城市經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生的聚集效應(yīng)吸引了周邊城市以大學(xué)生、新生代農(nóng)民工為主體的人口遷入，這些人力資本是城市創(chuàng)新的生力軍，為區(qū)域創(chuàng)新績效增長作出重要貢獻。另外，客運量增加也反映人力資本流動加快可能通過隱性知識傳遞和顯性技術(shù)溢出提升了本地城市的創(chuàng)新能力。同樣，人力資本遷移過程中極化效應(yīng)的作用也大于擴散效應(yīng)，長江經(jīng)濟帶現(xiàn)階段的經(jīng)濟發(fā)展水平下，大部分周邊城市沒有足夠基礎(chǔ)來吸引人力資本進入，大量人才向中心城市外流致使周邊城市創(chuàng)新活力下降、動力不足。

從內(nèi)河運力來看，長江經(jīng)濟帶水運貨運對城市創(chuàng)新的影響僅在5%的水平上顯著，低于公路客貨運量對區(qū)域創(chuàng)新提升的影響，而且內(nèi)河運力的提高對鄰近城市的創(chuàng)新效應(yīng)提升不顯著。以上說明雖然長江是全國內(nèi)河航運的主力，但長江黃金水道的潛能還未充分挖掘，高級航道建設(shè)嚴重不足，中游航道梗阻問題時常出現(xiàn)，長江通航和運輸效率還比較低下。

（四）穩(wěn)健性檢驗

上述結(jié)果均建立在二進制鄰近矩陣的基礎(chǔ)上得出，為了檢驗?zāi)Ｐ徒Y(jié)果的穩(wěn)健性，以城市i與城市j的直線距離的平方的倒數(shù)構(gòu)建反距離權(quán)重矩陣I，同時利用加入時間固定效應(yīng)、個體固定效應(yīng)和時間個體雙固定效應(yīng)的空間滯后模型和空間誤差模型進行檢驗。LM檢驗結(jié)果顯示采用時間固定效應(yīng)模型，進一步通過似然比（LR）檢驗發(fā)現(xiàn)，反距離權(quán)重矩陣基礎(chǔ)上的空間杜賓模型會退化為空間誤差模型和空間滯后模型。表5結(jié)果顯示了加入固定效應(yīng)后的空間誤差模型和空間滯后模型估計結(jié)果，空間回歸系數(shù)ρ和空間誤差系數(shù)λ均通過了10%甚至更高水平的顯著性檢驗，空間滯后模型對應(yīng)的回歸系數(shù)ρ分別為3.295、3.433和0.973，空間誤差模型對應(yīng)的空間誤差系數(shù)λ分別是3.589、3.501和0.995，說明長江經(jīng)濟帶交通一體化對區(qū)域創(chuàng)新能力具有空間溢出效應(yīng)?？梢姡淳嚯x權(quán)重矩陣基礎(chǔ)上交通一體化對區(qū)域創(chuàng)新模型的顯著性依然較強，根據(jù)以上模型得出的結(jié)論基本可靠。

六、結(jié)論與建議

本文選取2011—2022年長江經(jīng)濟帶110個地級市的面板數(shù)據(jù)，運用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法和空間計量模型，對長江經(jīng)濟帶交通一體化建設(shè)和創(chuàng)新績效的空間相關(guān)性進行了實證檢驗。實證研究表明：長江經(jīng)濟帶區(qū)域創(chuàng)新空間格局分布具有空間自相關(guān)性即聚集特征，高創(chuàng)新產(chǎn)出城市和高創(chuàng)新產(chǎn)出城市相連，低創(chuàng)新產(chǎn)出城市和低創(chuàng)新產(chǎn)出城市緊鄰，呈現(xiàn)“同質(zhì)聚集、異質(zhì)分散”的特征。高—高聚集區(qū)主要集中在長三角城市群，該區(qū)域創(chuàng)新產(chǎn)出水平顯著高于其他地區(qū)，已成為長江經(jīng)濟帶乃至中國的創(chuàng)新增長極；高—低聚集區(qū)主要集中在中西部主要中心城市，武漢、重慶、成都等高—低集聚區(qū)逐漸形成局部創(chuàng)新高地，該類城市創(chuàng)新績效水平較高，但極化效應(yīng)的影響大于擴散效應(yīng)，對鄰近地區(qū)的創(chuàng)新績效帶動作用還不足；低—高聚集區(qū)集中分布在長三角城市群周邊城市，長三角城市群的虹吸效應(yīng)使得該類城市創(chuàng)新績效水平較弱；低—低聚集區(qū)集中在川西、云西等地區(qū)。將空間因素引入交通一體化建設(shè)對區(qū)域創(chuàng)新績效的影響發(fā)現(xiàn)，交通基礎(chǔ)設(shè)施完善對創(chuàng)新產(chǎn)出具有顯著影響，其中城市道路密度、客運運力和貨運運力都對中心城市創(chuàng)新績效產(chǎn)生顯著正向影響，而水運對區(qū)域創(chuàng)新促進作用較弱。強極化效應(yīng)和規(guī)模經(jīng)濟使得高—高聚集區(qū)和高—低聚集區(qū)的城市創(chuàng)新績效顯著提升，而弱擴散效應(yīng)和規(guī)模不經(jīng)濟使得交通一體化建設(shè)對低—高聚集區(qū)和低—低聚集區(qū)的創(chuàng)新能力提升效果不顯著。交通條件改善主要通過創(chuàng)新要素流動和人才、資本的邊際溢出效應(yīng)等機制實現(xiàn)?；谝陨戏治?，本文提出如下對策建議：

（一）推動創(chuàng)新要素自由流動，大力提升區(qū)域創(chuàng)新績效

“交通一體化建設(shè)—創(chuàng)新要素流動—人才、資本溢出效應(yīng)—區(qū)域創(chuàng)新績效提升”是長江經(jīng)濟帶交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)實現(xiàn)區(qū)域創(chuàng)新績效提升的基本路徑。此外，交通一體化建設(shè)還從信息環(huán)境改善、融資約束緩解、企業(yè)競爭、產(chǎn)業(yè)集中等機理對區(qū)域創(chuàng)新績效產(chǎn)生影響。交通建設(shè)具備其他基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)不可比擬的網(wǎng)絡(luò)屬性和要素流動優(yōu)勢，資源總是流向?qū)λ愿行实牡胤?，?chuàng)新要素從周邊城市流向中心城市的過程實際上是利用中心城市規(guī)模報酬和集聚經(jīng)濟的優(yōu)勢來提升創(chuàng)新要素生產(chǎn)效率的過程。從交通一體化促進區(qū)域創(chuàng)新的作用機制中不難發(fā)現(xiàn)，長江經(jīng)濟帶區(qū)域創(chuàng)新績效的提升關(guān)鍵是要打破創(chuàng)新要素的流動障礙性藩籬，實現(xiàn)創(chuàng)新資源和要素的聚合，充分釋放人才、技術(shù)、資金、信息等創(chuàng)新要素的正溢出效應(yīng)，從而提升區(qū)域創(chuàng)新績效和推動協(xié)同創(chuàng)新引領(lǐng)發(fā)展。

（二）強化中心城市創(chuàng)新集聚，打造區(qū)域創(chuàng)新增長極

交通一體化網(wǎng)絡(luò)建設(shè)產(chǎn)生的聚集力和擴散力的動態(tài)變化形成了長江經(jīng)濟帶區(qū)域創(chuàng)新水平的非均衡增長形態(tài)。上海等一線城市依靠特有的比較優(yōu)勢，經(jīng)過幾十年的發(fā)展形成了長江經(jīng)濟帶乃至全國的創(chuàng)新增長極，同時可以看到，近年來一線城市逐漸出現(xiàn)了規(guī)模不經(jīng)濟、市場范圍擴展等現(xiàn)象使得已經(jīng)聚集的資金和技術(shù)力量為尋求更大的投資回報率向周邊城市擴散，從而帶動長江三角洲一眾城市創(chuàng)新績效的提升。而成都、重慶等新一線城市的創(chuàng)新績效增長無論是規(guī)模經(jīng)濟等內(nèi)生要素還是政府作用、交通建設(shè)等外生要素都還未形成向周邊城市外溢的強大動力，所以當?shù)卣畱?yīng)聚焦“外建大通道、內(nèi)建大網(wǎng)絡(luò)、共建大樞紐”，做大做強區(qū)域創(chuàng)新增長極，為區(qū)域創(chuàng)新績效整體提升提供堅實保障。對于區(qū)域中心城市來講，創(chuàng)新要素向中心城市集聚是交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)促進長江經(jīng)濟帶資源配置效率提升的體現(xiàn)，中心城市的創(chuàng)新集聚經(jīng)濟效益將促進其創(chuàng)新實力不斷提升，伴隨中心城市創(chuàng)新實力不斷提升其對周邊城市的創(chuàng)新擴散和輻射力將不斷加強，從而成為帶動區(qū)域整體創(chuàng)新發(fā)展的增長極。

（三）加強大中小城市分工合作，縮小區(qū)域創(chuàng)新差距

根據(jù)本文分析，長江經(jīng)濟帶交通體系的建設(shè)短期內(nèi)并不能縮小甚至?xí)U大中心城市和周邊城市的創(chuàng)新產(chǎn)出差距，目前長江經(jīng)濟帶大部分區(qū)域的交通運輸效率還處在低層次階段，相比于周邊城市，中心城市在交通一體化網(wǎng)絡(luò)建設(shè)過程中獲得了更多的創(chuàng)新收益。因此，若想實現(xiàn)長江經(jīng)濟帶一體化協(xié)同創(chuàng)新水平提升，必須加強大中小城市有效分工與合作，充分發(fā)揮綜合立體交通廊道在調(diào)節(jié)區(qū)域創(chuàng)新發(fā)展不協(xié)調(diào)、不平衡方面的作用。一方面，要繼續(xù)加大中小城市的交通一體化網(wǎng)絡(luò)建設(shè)，加強城市間貿(mào)易往來和經(jīng)濟聯(lián)系，注重長期動力持續(xù)增長和長遠效益穩(wěn)步提升。武漢、重慶等中心城市要在既有的基礎(chǔ)和優(yōu)勢之上繼續(xù)完善多式聯(lián)運，提升自身創(chuàng)新實力使之發(fā)揮出對周邊城市的輻射和外溢，持續(xù)放大交通基礎(chǔ)設(shè)施對創(chuàng)新績效的擴散效應(yīng)。另一方面，周邊城市要充分挖掘本地比較優(yōu)勢，出臺更多的支持創(chuàng)新和產(chǎn)業(yè)發(fā)展的政策，提高產(chǎn)業(yè)“黏性”，發(fā)展配套特色產(chǎn)業(yè)集群，優(yōu)化營商環(huán)境和公共服務(wù)水平，才能吸引更多高素質(zhì)人才和優(yōu)質(zhì)資本進入，從而促進大中小城市的協(xié)同創(chuàng)新。

（四）發(fā)揮黃金水道優(yōu)勢，推動沿江創(chuàng)新廊道建設(shè)

通過本文分析表明由于目前長江黃金水道的水運潛能還未充分挖掘，長江通航和運輸效率較低導(dǎo)致長江經(jīng)濟帶內(nèi)河運力的創(chuàng)新驅(qū)動能力并不顯著，所以大力發(fā)展多式聯(lián)運尤其是長江黃金水道建設(shè)是現(xiàn)階段提高沿線城市創(chuàng)新績效的關(guān)鍵手段。一是要大力提升長江黃金水道水運能力和效率。加大水運固定資產(chǎn)投資力度，加快高級航道建設(shè)和船型標準化建設(shè)步伐，優(yōu)先發(fā)展集裝箱運輸為主的江海直達船型，改善航道深度、跨江橋梁等客觀條件，大幅提升長江貨運和貨物周轉(zhuǎn)能力。二是要打通公路、鐵路連接港口和水運的“最后一公里”，推動公水聯(lián)運、鐵水聯(lián)運和水水聯(lián)運等多種模式協(xié)同發(fā)展。三是要加快建設(shè)依托黃金水道立體交通的沿江創(chuàng)新廊道，優(yōu)化城市間研究開發(fā)、成果轉(zhuǎn)化、試驗示范和產(chǎn)業(yè)發(fā)展一體化的創(chuàng)新鏈條，推進區(qū)域創(chuàng)新要素集聚、配置、關(guān)聯(lián)，讓創(chuàng)新更加高效，提升長江經(jīng)濟帶創(chuàng)新發(fā)展整體水平。

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責(zé)任編輯" "郁之行

Research on the Spatial Effects of Integrated Transportation Construction

in the Yangtze River Economic Belt on Innovation Performance

Wang Haiying

（ Party School of the CPC Hubei Provincial Committee Wuhan， Hubei， 432200， China）

Abstract： Taking 110 prefecture level cities in the Yangtze River Economic Belt as research objects， binary spatial weight matrix and inverse distance spatial weight matrix were constructed to test global and local spatial autocorrelation of regional innovation distribution in the Yangtze River Economic Belt. Panel data from 2011 to 2022 were selected to construct a spatial econometric model to study the spatial effects of integrated transportation construction in the Yangtze River Economic Belt on the innovation performance of cities along the Yangtze River. The empirical results indicate that there is spatial autocorrelation in the spatial pattern distribution of innovation in the Yangtze River Economic Belt region that features \"homogeneous agglomeration and heterogeneous separation\". The improvement of transportation infrastructure in the Yangtze River Economic Belt has a significant impact on innovation outputs. Further verification shows that the improvement of transportation conditions mainly improves the innovation performance of central cities through mechanisms such as factor flow and polarization effects， but in some areas， the regional innovation gap between central cities and surrounding cities will be wider.

Keywords：Yangtze River Economic Belt; Transportation Integration; Regional Innovation Performance; Spatial Econometric Model