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交通运输网络对四川省区域经济溢出效应的影响

2017-07-10洪,段

物流技术 2017年6期
关键词:关联要素效应

曹 洪,段 欢

(1.西南交通大学 公共管理学院,四川 成都 610031;2.西南交通大学 经济管理学院,四川 成都 610031)

交通运输网络对四川省区域经济溢出效应的影响

曹 洪1,段 欢2

(1.西南交通大学 公共管理学院,四川 成都 610031;2.西南交通大学 经济管理学院,四川 成都 610031)

城市流与运输通道存在强烈的线路依赖性,依托于一体化的交通运输网络,距离阻抗变小会不断强化经济溢出。因此,在地理距离和时间距离矩阵下,结合偏微分法的空间杜宾模型(SDM),考察四川省空间关联效应的溢出路径,并提出相关政策启示。结果表明:地理邻近性和交通运输网络是影响经济增长溢出的重要因子;各投入要素对经济产出的影响效应有所差别,人均固定资产投资的直接效应最大,而市场化程度在时间距离矩阵下的溢出效应最大;有必要依托交通网络轴线,消除阻碍要素流动的行政壁垒,打破经济格局的路径依赖,增强城市经济联系。

交通运输网络;经济增长;空间溢出效应;空间杜宾模型;四川省

1 引言

区域是一个复杂开放的系统,外部政策环境的转变和基础设施的完善推动着要素集聚和扩散,城市经济联系日益紧密,本地经济增长在不同程度上受到邻域单元的影响。空间溢出是指各类经济要素以企业或其他形式为载体在地域空间上进行优化重组,进而影响周围其他系统的经济增长,并促进区域经济协调发展[1]。

Ying、Brun et al.、Groenewold et al.等较早地结合面板数据探索我国沿海与内陆或经济板块间存在某种程度的空间溢出[1-3]。毕秀晶等[4]、王铮等[5]采用ESDA法测度我国区域经济增长的空间关联性,结合简单邻接矩阵和空间面板模型证实区际经济增长收敛性。潘文卿[6]等通过引入邻省发展水平、市场潜能指数来讨论我国省域经济增长的溢出效应和差异性。李敬等[7]运用网络分析法和QAP法研究区域经济增长网络的空间相关性及其影响因素等。

实施多点多级支撑发展战略以来,各类经济要素不断向核心区集聚和扩散,以核心城市为节点,交通网络为支撑的空间分布形态逐渐清晰。本文从要素跨区域流动视角出发,系统考察区域空间关联性和经济增长溢出的产生机理,并在地理距离和时间距离矩阵下,基于ESDA-SDM方法,甄别交通运输网络对城市间经济增长溢出的影响方向及其效应大小。

2 区域空间关联与经济增长溢出机理

城市的发展离不开与其他城市和区域的相互联系,主要表现为产业联系和技术创新等带动经济要素跨区域的动态流动[8]。这些要素具有趋利性选择偏好,这种“择优机制”促进要素在经济系统间流动,从而产生经济增长的空间溢出。

2.1 区域空间关联

新经济地理学从“经济关联”(E-linkages)和“知识关联”(K-linkages)[9]角度出发,探寻经济空间集聚系统的主导因素及其究竟如何影响经济活动的空间分布等。它强调集聚源于市场前后向关联效应或产业间投入产出联系,即“经济关联”。要素流动带来本地市场效应和价格指数效应,产生经济活动的地理集聚,并在循环累积因果联系下自我强化。集聚和分散两种力量的复杂作用和平衡形成区域经济活动空间格局。生产要素和商品等流动主导经济集聚和扩散,触发本地与邻域经济增长的相互关联、作用与演化。

经济集聚还源于知识溢出即思维创造和信息传递形成空间关联,即“知识关联”。创新主体基于近距离网络化的互动联系,促进知识和信息的扩散传递,导致研发活动和企业生产空间集聚。知识溢出本身也产生分散力,它是核心区对邻域形成经济传递的溢出路径。经济体通过知识创新和技术溢出形成广泛空间关联,城市经济增长呈现显著的空间相关性。

2.2 经济增长空间溢出效应

在规模报酬递增和运输成本内生互动框架下,各类要素加快向核心区域空间集中和聚合,促进核心经济系统的发展成熟。经由域外要素流入和域内要素“极化-涓滴”作用,极化效应逐渐弱化,核心城市通过资本和知识等外部性辐射至联系紧密的边缘城市。区域空间流是集聚和扩散两种作用形式的系统耦合[10],突出表现在资金流、人才流、技术流等经济要素不停交换和流动。由经济流带动的溢出作用,包括扩散型的正溢出和集聚型的负溢出。

城市经济流与“冰山交易成本”有关。经济密集区和边缘区的地理距离是主要维度[11]。距离方便要素流动、产业转移和技术扩散,且知识资本溢出强度随距离增加而递减。但距离并不完全指空间距离,也包括时间距离。交通可达性(Accessibility)提高产生的“时空压缩效应”(time-space compression)缩短节点城市间时间距离,带动要素更方便地流向核心城市,强化其经济优势。交通基础设施也具有网络属性,边缘区域更易于接受核心城市的经济增长溢出。

3 模型设定与计量方法

3.1 模型设定

本文沿用柯布—道格拉斯生产函数,修改樊纲等[12]的区域经济产出的普通面板模型,以度量城市经济产出与本地要素投入强度的关系(见式1)。

式中:Yit、Kit、Lit和 Hit表示城市i第t年经济产出、物质资本、劳动力和人力资本。Ait为全要素生产率(Total Productivity Factor),主要识别技术进步和市场化改革带来的要素配置效率改善对经济产出的贡献,即:

以人均研发支出度量城市技术创新能力techit,市场化程度markit用非国有经济单位就业比例表示。将式(1)两端同除以Lit,并进行对数化,可变形为:

式中:yit是i城市第t年人均实际GDP;kit为i城市第t年人均固定资产投资,反映城市物质资本要素投入;hit为i城市第t年人均教育经费,表示人力资本要素投入。

LeSage和Pace在空间滞后模型(SAR)基础上提出空间杜宾模型(SDM),它强调某城市生产活动与邻近城市经济产出和要素投入的空间关联性作为经济增长的溢出路径。

式中,xit=[lnkit,lnhit,lntechit,markit];wij是空间权重矩阵元素;∑jwijlnyjt为空间滞后项因变量,δ为因变量自相关系数,表示邻域经济产出对本地增长的影响效应;∑jwijxjt是空间滞后项自变量,θ为自变量自相关系数,表示邻域要素投入对本地产出的影响效应。

3.2 空间权重矩阵设定

本文从经济空间溢出产生机理出发,分别设定地理距离w1和时间距离w2考察地缘邻近和交通网络对经济溢出强度的影响。①地理距离矩阵w1:地理距离是理解经济活动关联的重要因素,空间溢出作用和强度随距离增加而逐渐减小,并以经纬度坐标计算的两城市球面距离来衡量。②时间距离矩阵w2:四川省以成都为枢纽的高速铁路和公路网络已基本成型,城市通行距离显著缩短,空间溢出较强依赖于交通网络质量的提高和各节点经济规模的增长。并以时间距离矩阵W2(本文运用Arc GIS的Network Analyst功能获取城市间基于陆路交通网络(高速公路、铁路国道和省道)的最短路径距离数据,并计算时间距离矩阵)反映交通网络产生的“时空压缩效应”。

4 实证分析

4.1 空间自相关检验

局域关联特征可能会出现全局Moran’s I指数所无法甄别的“非典型”的异质性,有必要配合使用局域Moran’s I指数和Moran散点图对局域集聚性进行可视化直观描述。

运用GeoDa软件和ArcGIS平台,将地理距离和时间距离作为空间权重标准。由图1可知,Moran’s I指数均显著为正,说明城市经济正相关性逐渐增强。时间距离矩阵下Moran’s I指数值最高,随着交通路网设施的完善,尤其是城际快速通道为连线形成的放射状网络结构,区域相互作用的范围和强度不断增强,城市经济活动受到邻域强烈的溢出影响。

图1 四川省人均GDP全局自相关Moran’s I(1998-2004)

图2 主要年份(1998、2006和2014)人均GDP的Moran散点图

依据研究时段内全局Moran’s I指数的变动趋势,绘制1998、2006和2014年Moran散点图。由图2可知,各年份落在第Ⅰ和Ⅲ象限的城市分别占比71%、65%和76%,表明城市存在空间正相关性,倾向于形成“富裕-富裕”、“贫困-贫困”集中发展片区。HH类型分布在成德绵经济带,这些城市存在较强空间联动效应,并逐渐向川南城市群宜宾和自贡等动态蔓延。LL类型分布于南充、巴中、达州等川东北部,这些城市经济实力不强,无法相互辐射,受成德绵经济溢出较弱,逐步演变成边缘区域。可见,经济空间表现为“核心-边缘”渐变结构特征,经济溢出效应存在显著的不均质性和复杂性。

4.2 估计结果与讨论

通过Lagrange乘数及其稳健性检验判断需用空间面板模型来消除残差的相关性。结合LR、Hausman检验和Wald检验结果,本文选取嵌套空间随机时间固定效应的SDM作为最终报告结果,并采用极大似然法(ML)进行参数估计,见表1。

从空间交互作用来看,w1和w2下空间滞后项因变量w×lny系数分别为0.424、0.512、0.382,表明地缘邻近和交通网络均正向影响经济增长溢出,城市经济活动存在较强的空间相互作用和辐射功能。交通运输网络完善特别是高速铁路和城际列车带来的时间距离缩短作为最强的经济溢出因子,而邻近距离是影响经济增长空间关联度的重要因素。正如前文所述,较近的距离要素流动、产业转移和知识溢出,某城市经济产出受益于邻域经济辐射效应。

人均固定资产投资k、人力资本h、科技创新tech和市场化程度mark系数均显著为正。除w×lnh外,其他空间滞后项自变量w×lnk、w×lntech和w×mark在统计上均显著。但这些投入要素的回归系数无法准确反映其对经济活动的真实影响,在此基础上,本文按照偏微分法在w1、w2和w3上将各投入要素对经济产出的影响效应进行分解。

表1 基于不同空间权重矩阵的SDM估计结果

表2 空间杜宾模型直接效应和间接效应分解

从表2估计结果可知,①直接效应:人均固定资产投资k、人力资本h、技术进步tech和市场化程度mark在w1和w2下直接效应均显著为正,表明这些要素对本地经济产出有正向影响。②间接效应:除人力资本h外,其他变量的系数值均显著,且大部分要素的区际间溢出效应小于本地效应。市场化程度mark在w2的溢出效应最大,说明在交通网络完善耦合作用下,消除区域贸易壁垒,会以辐射带动形式促进邻近单元的经济增长。技术创新tech的溢出效应最小,表明人力资本积累和知识溢出在邻近城市间不强烈。③总效应:市场化程度mark的回归系数最大,这与理论预期相吻合,并对区域经济政策具有较强指导意义。即打破行政壁垒,实现近邻区域的无缝对接,发挥成德绵城市带对其他城市的溢出效应。

5 结论与启示

在多维要素协调作用框架下构建空间权重矩阵,测算空间溢出的影响因子,得出结论:①全局空间自相关性符合地理距离衰减规律,经济活动空间分布并非随机分布,而是出现相似性集聚形态。②在不同权重矩阵下被解释变量滞后项w×lny显著为正,表明要素跨区域流动和时间距离的显著缩短,增强城市经济增长关联和溢出作用。③人均固定资产投资、人力资本、技术创新和市场化程度的直接效应均显著为正,表明这些投入要素正向作用于本地的经济产出,并通过空间传导机制,影响邻近城市的经济增长。

这些结论的政策含义在于,通过消除贸易壁垒和行政条块分割,建立完善的立体化交通网络体系,能促进资本和知识等要素在邻域经济网络间动态流动,从而推动城市经济增长的扩散溢出。有必要依托交通轴线逐步形成廊道经济,推进区际贸易和投资,打破经济格局的路径依赖,使成德绵城市带的经济影响更多地辐射扩散至川内其他城市。

[1]Ying L G.Measuring the Spillover Effects:Some Chinese Evidence[J].Papers in Regional Science,2000,79(1):75-89.

[2]Brun J F,Combes J L,Renard M F.Are There Spillover Effects between the Coastal and Noncoastal Regions in China[J].China Economic Review,2002,13(2):161-169.

[3]Groenewold N,G Lee,A Chen.Inter-regional Spillovers in China:The Importance of Common Shocks and the Definition of the Regions[J].China Economic Review,2008,19(1):32-52.

[4]毕秀晶,宁越敏.长三角大都市区空间溢出与城市群集聚扩散的空间计量分析[J].经济地理,2013,33(1):46-53.

[5]王铮,武巍,吴静.中国各省区经济增长溢出分析[J].地理研究,2005,(2):243-252.

[6]潘文卿.中国的区域关联与经济增长的空间溢出效应[J].经济研究,2012,(1):54-65.

[7]李敬,陈澍,万广华,付陈梅.中国区域经济增长的空间关联及其解释—基于网络分析方法[J].经济研究,2014,(11):4-16.

[8]才国伟,钱金保.解释空间相关的来源:理论模型与经验证据[J].经济学(季刊),2013,12(3):869-894.

[9]Fujita M,Mori T.Frontiers of The New Economic Geography[J].Papers in Regional Science,2005,84(3):377-405.

[10]刘艳军,李诚固,孙迪.城市区域空间结构:系统演化及驱动机制[J].城市规划学刊,2006,(6):97-103.

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[12]樊纲,王小鲁,马光荣.中国市场化进程对经济增长的贡献[J].经济研究,2011,(9):4-16.

[13]薄文广,安虎森.中国被分割的区域经济运行空间—基于区际增长溢出效应差异性的研究[J].财经研究,2010,36(3):77-89.

[14]何天祥,陈晓红.基于动态权重的城市群经济增长的关联性[J].经济地理,2016,36(6):74-82.

[15]LeSage J P,Pace R K.Introduction to Spatial Econometrics[M].Boca Raton:CRC Press Taylor&Francis Group,2009.

Influence of Traffic and Transportation Network on Spillover Effect of Sichuan Regional Economy

Cao Hong1,Duan Huan2
(1.School of Public Administration,Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031;2.School of Economics&Management,Southwest Jiaotong University,Chengdu 610031,China)

In this paper,under the geographical and temporal distance matrix,and using the spatial Durbin model(SDM)in the partial differentiation methodology,we observed the spillover path of the spatial correlation effect of Sichuan and presented the relevant enlightenment for the policy makers.Through the observation,we concluded that:first,geographical proximity and traffic and transportation network were important factors bearing on the spillover of the economic growth;second,the input elements differed in their influence on the economic output,where the average fixed asset investment had the most pronounced direct effect and the extent of marketization the greatest spillover effect within the temporal distance matrix;and third,it would be necessary to rely on the axis in the traffic network to eliminate the administrative barriers to the flow of the elements,break the path reliance of the economic layout and reinforce the economic ties between the cities.

traffic and transportation network;economic growth;spatial spillover effect;spatial Durbin model;Sichuan

F259.27;F224.0

A

1005-152X(2017)06-0047-04

10.3969/j.issn.1005-152X.2017.06.014

2017-04-10

四川省社会科学研究规划项目”四川省地市州经济增长的空间溢出效应研究“(15E074)

曹洪(1975-),男,应用经济学博士,西南交通大学公共管理学院副教授,研究方向:交通与区域规划;段欢(1992-),通讯作者,女,山西临汾人,研究方向:城市与区域发展。

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