孟中印缅经济走廊的城市劳动生产率影响分析

吴盼盼 陆亚琴 孔凡匀

(云南财经大学，云南 昆明 650221)

21世纪以来，随着经济全球化和区域一体化的不断发展，发展中国家越来越重视跨境经济走廊建设。2014年9月，习近平主席提出加快BCIM经济走廊建设的主张。该地区连接南亚、东南亚、东亚三大市场，潜力巨大，是我国“一带一路”倡议中南方丝绸之路经济带建设的重要组成部分，具有重要的战略地位。

BCIM经济走廊是推进“一带一路”发展的有力途径，实现区域一体化和实现区域包容性增长的新引擎。虽然BCIM经济走廊的建设取得了丰硕成果，但合作仍处于初级阶段，没有达到实质性突破，原因在于BCIM经济走廊沿线地区用于经济发展的基础设施等较薄弱，经济集聚水平低下，民族宗教背景复杂，部分国家政局动荡。那么如何提高经济密度，缩短距离，进行一体化整合成为BCIM经济走廊推进机制中的最核心问题。因此，本文以世界银行2009年3D理论框架来探讨BCIM经济走廊各国省、邦的城市劳动生产率差异，为进一步推进BCIM经济走廊建设提供理论依据和政策建议。

1 文献综述

自1991年云南学者首次提出孟中印缅地区经济合作至今，学者们对其进行了广泛研究，BCIM经济走廊的提出又成为多学科研究的重点。文富德(2014)在阐述BCIM经济走廊含义的基础上，重点论述了其经济意义、社会意义、安全意义的必要性；陈利君(2014)提出建设BCIM经济走廊的前景与对策；黄德凯，瞿可(2016)分析了孟中印缅经济走廊建设的现状、挑战和对策。在实证方面，Mark Roberts 和Chor-ching Goh(2011)利用2000-2007年中国重庆市的城市数据，在3D分析框架下解释了重庆直辖市区县间劳动生产率存在的差异，得出距离对空间生产力差异有显著影响，特别是在直辖市的东南翼。在国内，闵杰，刘勇，刘秀华(2016)基于3D框架分析了成渝经济区的经济增长差异；也有学者在3D上加入多样化(Diversity)或特定化(Difference),扩展成4D。

本文以新经济地理学的基本理论和2009年世界发展报告提出的3D分析框架来探讨孟中印缅经济走廊各国省、邦的城市劳动生产率差异以及影响因素，探索推进孟中印缅经济走廊建设的途径和方法。

2 变量、数据选择

2009年世界银行提出了3D分析框架，明确表明3D指标对国家或区域集聚经济的影响。3D框架由密度，距离和分割构成(因此是3D术语)。

2.1 密度

密度即每单位土地上经济活动集聚的程度，是集聚经济的空间表现。对生产者而言，其对经济效率具有正、负两种影响。对于经济密度的衡量，不同学者采用的衡量指标不同，有的使用就业密度、人口密度，有的使用产出密度。考虑到各国统计口径差异的问题，本文选择产出密度来衡量。

2.2 距离

距离主要阐述了经济集聚效应与活动中心的地理位置的关系。考虑涉及到跨国距离数据的可获得性，所以本文对距离计算拟采用样本城市到其首都城市的距离，用公式表示为：

(1)

(1)式中，c为常数，取值为111.111，表示由球表面坐标单位(度转化为平面距离(KM))的系数；Q1(x1,y1)表示某一城市的经纬度，Q2(x2,y2)表示某国首都城市的经纬度。

2.3 分割

分割即货币、语言差异和关税等对经济互动造成的壁垒，它限制了市场准入。本文选用各国省邦实际利用外资额来衡量分割对该区域的城市劳动生产率的影响，预期效应为负。表明实际利用外资额越高，市场对外开放水平越高，分割程度越小，劳动生产率越高。反之，则相反。

3 空间分析

利用空间经济探索方法，对孟中印缅经济走廊沿线国家的劳动生产率的空间相关性进行分析，紧接着实证孟中印缅各国3D指标与城市劳动生产率的关系。

3.1 城市劳动生产率的空间自相关检验

本文采用应用最为广泛的 Moran’s I 统计量来判断变量的空间相关性，Moran’s I[-1,1]。I越接近1，表示地区间空间正相关的程度越强；反之，则负相关程度越强；接近0表示地区间不存在空间自相关性。

由于数据的可获得性，本文只选取了BCIM经济走廊沿线15个省邦，主要包括中国西南部的重庆、四川、云南和广西；印度东北部及印度西孟加拉国；缅甸的第一大城市仰光和孟加拉国最大港口城市吉大港2004-2014年数据的均值来分析孟中印缅经济走廊沿线各国省邦的全域自相关分析。图1显示的是孟中印缅经济走廊沿线15个省邦的以非农劳动工资衡量的劳动生产率的全域Moran’s I指数及检验情况。通过分析结果可知，Moran’s I为0.76，Z值为4.87，P值是0.02，说明在5%的显著性水平上是显著的，进一步说明该区域存在集聚现象且呈现出高高集聚和低低集聚规律。通过以上分析，证明了观测数据间可能存在着空间相关性，用传统的计量经济学显然是不合理的。所以本文采用空间计量经济学进行分析。

图1 自相关检验结果

3.2 空间计量分析

根据GeoDa软件对回归结果进行分析，首先看LM-lag和LM-error是否通过显著性检验，若没有，使用OLS模型即可。如果仅有一个通过显著性检验，则选择通过显著性检验所对应的空间回归模型，如果两者都是显著的，则进一步考虑Robust LM-lag和Robust LM-error,判断方法与选择LM-lag和LM-error一致。根据输出结果整理可知，LM-lag和LM-error的P值分别是0.004和0.138，LM-lag在1%的显著性水平上通过了显著性检验。

表1 OLS模型和SLM的估计结果

对比两个回归结果发现：在空间滞后模型中，当产出密度提高1%时，城市劳动生产率提高0.39%；当以实际利用外资额衡量的分割增加1%时，城市劳动生产率下降0.37%；当距离每增加1公里时，城市劳动生产率降低0.61%。对比两个回归结果发现：各个变量的显著性明显提高，R2和Log Likelihood增加，W_LN_WAGE 系数小于1，满足稳健性要求，且AIC和SC减小，体现了空间滞后模型相对传统计量经济学的优势。

4 结论与政策建议

本文利用2004-2014年各国省邦均值的横截面数据，选取产出密度、实际利用外资额、某一城市到其首都城市的经纬度距离三个指标，分析3D指标对城市劳动生产率的影响。得出以下结论：首先，BCIM经济走廊沿线各国省邦之间存在显著的空间自相关性，呈现高——高集聚和低——低集聚状态。劳动生产率较高的城市被劳动生产率较高的城市包围；其次，通过对3D指标与城市劳动生产率的关系采用OLS模型和空间计量模型分析，两种模型都显示出产出密度、实际利用外资额、距离对城市劳动生产率差异有显著影响，符合预期。其中，产出密度对城市劳动生产率有显著的正效应，分割、距离对劳动生产率有显著的负效应。最后，通过比较两种回归结果，我们发现考虑空间依赖的各变量对城市劳动生产率的显著性提高，且比传统计量模型的估计系数在绝对值上发生变化。

基于以上结论为进一步推进孟中印缅经济走廊建设提出以下建议：一是孟中印缅四国要加强组织领导，深化区域经济合作，加大产业合作力度，提高对外开放水平，实现贸易投资便利化，共同提升区域经济竞争力；二是孟中印缅四国要加强和完善基础设施建设，利用各国相邻区域优势，着力加强交通基础设施、口岸建设，推进建立通关协调机制，提高运输效率，降低跨境贸易成本，营造良好合作环境；三是中国作为孟中印缅经济走廊的提倡者，在多边难以推进的困境下，应采取分段推进的政策，先行先试，从中印、中孟等合作出发，使BCIM经济走廊建设由“双边推进”向着“多边推进”发展，以期最终区域经济合作一体化。

[1] 文富德.孟中印缅经济走廊建设的必要性分析[J].印度洋经济体研究，2014,(1):122-128.

[2] 陈利君.建设孟中印缅经济走廊的前景与对策[J].云南社会科学，2014，(1):1-6.

[3] 黄德凯，瞿可.孟中印缅经济走廊非传统安全合作的现状、困难及对策[J].印度洋经济体研究，2016，(2)：28-41.

[4] 闵杰，刘勇，刘秀华.基于“3D”框架的成渝经济区经济增长差异研究[J].西南大学学报：自然科学版，2016，(10)：90-96.