中国西部地区交通基础设施对制造业集聚影响研究

唐红祥，王业斌，王 旦，贺正楚

(1.广西财经学院 广西跨境电商智能信息处理重点实验室，广西 南宁 530003；2.长沙理工大学 经济与管理学院，湖南 长沙 410114)

一、引言及文献综述

2000年，中共十五届五中全会提出要把实施西部大开发、促进地区协调发展作为一项战略任务。此后，国家先后制定了西部大开发“十一五”规划、“十二五”规划和“十三五”规划，明确要求西部地区要加快发展综合交通运输体系。随着西部大开发战略的逐步推进，西部地区交通基础设施逐步改善。与此同时，随着东部地区劳动力成本的不断上升，中国制造业也逐步向西部地区转移和集聚。2010年，中国出台了《国务院关于中西部地区承接产业转移的指导意见》，并先后在西部地区建立了一批国家级承接产业转移示范区。那么，在制造业向西部地区集聚的过程中，交通基础设施对制造业集聚的影响如何？不同类型的交通基础设施对制造业集聚的影响有何不同？交通基础设施对制造业集聚的影响又受什么因素制约？基于此，本文将对上述问题进行深入研究。

目前，分别研究产业集聚和交通基础设施的文献很多，但是把两者放在同一理论框架进行研究的文献并不多，国外现有研究主要立足区位理论、外部性理论和新经济地理理论，从运输成本、交通设施投资、交通设施的里程、交通设施的密度、区位选择、空间分布以及要素流动等角度分析交通基础设施对产业集聚的影响，得出交通基础设施不同程度上影响了产业集聚的结论[1-5]。Thünen(1826)、Weber(1909)和Lösch(1940)等为代表的区位理论学者认为交通运输费用影响产业的区位选择。Krugman(1991)为代表的新经济地理学学者认为产业集聚源于交通成本和规模经济的相互作用[4]。Tabuchi和Thisse(2006)认为交通运输成本和贸易成本是影响产业集聚的重要因素[6]。Holl(2004)发现新建的高速公路影响到企业的区位选择[7]。Albarran、Carrasco和 Holl(2013)研究发现西班牙交通基础设施正向影响着中小企业的出口[8]。Tsekeris和Vogiatzoglou(2014)认为提高公路、机场的投资可以促进制造业集聚[9]。Mitra、Sharma 和Véganzonès-Varoudakis(2014)发现交通基础设施是促进印度制造业发展的关键因素[10]。但Patricia、Daniel 和Robert (2008) 通过研究发现葡萄牙的交通基础设施对制造业企业区位选择的作用不显著[5]。

国内的研究主要从实证角度得出交通基础设施不同程度上影响着中国产业集聚的结论，如：张学良、孙海鸣(2008)发现中国交通基础设施通过影响产业空间集聚进而促进经济增长[11]。任晓红、张宗益(2010)研究表明交通基础设施存量促进了中国制造业的集聚[12]。凌晨和刘军等(2013)实证发现新经济地理理论所揭示的运输成本是中国产业集聚影响因子[13]。尹希果和刘培森(2014)研究表明中国交通基础设施对制造业集聚存在显著的空间效应[14]。魏巍和李强等(2014)发现中国交通基础设施密度增加有利于促进产业在区域内聚集[15]。刘荷和王健(2014)研究发现交通基础设施能够对中国制造业产业集聚产生外溢作用，铁路对制造业产业集聚的正向外溢作用明显大于公路[16]。吉亚辉和文静(2016)研究发现中国交通基础设施对制造业集聚的影响为正相关影响，且影响程度在降低[17]。

综合来看，现有研究主要着眼于中国全国层面和东部沿海发达地区，分析全国平均意义上的或者东部发达地区的交通基础设施对制造业集聚的影响，缺少对地区差异的考虑。同时，缺乏对2000年后，中国西部大开发逐步推进过程中，交通基础设施对制造业集聚影响的分析。此外，现有研究至少还存在如下不足：一是已有研究对交通基础设施变量的选择，主要考虑公路或者铁路，而较少对公路与铁路等不同类型交通基础设施对制造业集聚的影响进行比较。二是现有研究缺乏对不同等级交通基础设施对制造业集聚影响的比较分析。三是现有研究没有充分讨论交通基础设施对制造业集聚的影响受何种因素制约，即没有从调节变量角度研究交通基础设施对制造业集聚影响。

在现有研究的基础上，本文充分考虑到2000年后西部大开发逐步推进、交通基础设施逐步改善的现实，使用中国西部地区2000-2016年交通基础设施和制造业发展的面板数据，选择公路设施和铁路设施作为自变量，并对公路设施进行分等级研究，选择区位熵作为制造集聚的因变量，选择市场化程度作为分析交通基础设施对制造业集聚影响的调节变量，把影响产业集聚的规模经济、研究与实验发展经费、劳动力成本、消费者需求、对外贸易和人力资本等一系列影响因素都作为控制变量进行控制。在基本面板回归模型的基础上构建起考虑调节效应的面板回归模型和时间滞后效应的面板回归模型，选择固定效应方法实证研究中国西部地区交通基础设施对制造业集聚的影响，并基于研究结论提出促进中国西部地区制造业集聚发展的政策建议，以丰富交通基础设施对产业集聚影响的理论体系，为中国西部大开发的各级政府决策提供有价值的理论指导和实践参考。研究发现，西部地区交通基础设施与制造业集聚存在空间分布的一致性；不同类型和不同等级的交通基础设施对制造业集聚的作用中，公路的促进作用大于铁路，一级公路对制造业集聚的促进作用最大，低等级公路建设越多越不利于制造业集聚，高速公路和二级公路对制造业集聚的影响并不显著。同时，交通基础设施对市场化程度越高地区的制造业集聚促进作用越显著。

本文至少从以下几个方面丰富了现有文献：一是充分分析了2000年后西部大开发逐步推进过程中，交通基础设施对制造业集聚的影响；二是进一步比较了公路、铁路等不同类型基础设施对制造业集聚影响的差异；三是分析了高速公路、一级公路、二级公路和其他低等级公路等不同类型基础设施对制造业集聚影响的异同；四是分析了交通基础设施对制造业集聚影响过程中市场化程度变量的作用。

二、理论分析与研究假设

(一)交通基础设施与制造业集聚空间分布关系

区位理论和新经济地理理论都认为运输成本是形成产业集聚的重要因素。Thünen(1826)认为交通运输费用是影响农业企业选址的重要因素，Weber(1909)认为工业企业在选址时候首先考虑的是考虑交通运输费用和劳动费用。Krugman、venables(1995)发现在空间分布上交通成本与产业集聚具有很强的一致性[18]。中国的学者在研究交通基础设施对产业集聚的影响过程中，也得到相似的研究结论，如：任晓红、张宗益(2010)研究发现交通基础设施存量的多少直接影响到中国的制造业集聚与发展[12]。刘荷、王健(2014)发现中国的铁路设施和公路设施的空间分布与制造业的空间分布具有很强的相似性[16]。吉亚辉、文静(2016)等其他的学者从中国全国和东部发达地区层面实证得出交通基础设施不同程度上促进了产业集聚的结论[17]。为此，本文提出以下可验证假设：

H1：中国西部地区交通基础设施与制造业集聚存在空间分布的一致性。

(二)不同类型、不同等级的交通基础设施对制造业集聚的促进程度

交通运输方式主要有铁路运输、公路运输、水路运输、航空运输和管道运输。五种运输方式在技术上、时间上、载重量上、路线上、速度上、经济成本上等各有长短，不同的交通运输方式在对制造业集聚的促进作用上必然会有差异的。刘秉镰和武鹏等(2010)发现公路对企业全要素生产率增长的贡献大于铁路，高速公路和二级公路的贡献率最大[19]。刘勇(2010)发现公路对区域经济增长的空间溢出作用大于水路[20]。蒋冠宏和蒋殿春(2012)发现交通基础设施在促进产业增长方面，铁路效果大于公路效果[21]。叶昌友和王遐见(2013)发现相比公路，铁路对经济增长的促进作用更大，并进一步发现公路等级越低，对经济增长的促进作用就越弱[22]。刘荷和王健(2014)发现铁路设施对产业集聚的促进作用大于公路设施[16]。为此，本文提出以下可验证假设：

H2：中国西部地区不同类型的交通基础设施对制造业集聚促进程度存在显著差异。

H3：中国西部地区不同等级的交通基础设施对制造业集聚促进程度存在显著差异。

(三)市场化程度在交通基础设施对制造业集聚影响中的调节作用

中国西部地区大部分是欠发达地区，受计划经济的影响比较多，市场化程度普偏低，非公有制经济成分的企业发展缺乏高度市场化的营商环境，不利于该类型企业生产要素的集聚。武建奇、安晓云(2001)认为市场调节在整个经济中的比重提高不仅保证了经济的持续增长，而且在一定程度上促进了产业的集聚[24]。Depner和Bathelt(2005)、贺正楚等(2018)实证发现政府的非市场行为对汽车产业集群的演化产生较大的负面影响[25]。王业斌(2012)研究认为市场化程度在政府投入对技术创新的过程中起到显著的调节作用[26]。刘荷和王健(2014)发现政府保护国有企业的非市场行为阻碍了制造业集聚的形成[16]。夏纪军和王磊(2015)发现降低国有经济比重能显著提高行业生产率,促进行业的集聚[27]。可见，一个地区如果市场化程度越高，就会越有利于促进该地区的产业集聚，在产业集聚的形成过程中，市场化程度起到了调节作用。因此，在研究交通基础设施对产业集聚促进过程中，可以把市场化程度作为调节变量。为此，本文提出如下可验证假设：

H4：中国西部地区交通基础设施对市场化程度越高地区的制造业集聚促进作用越显著。

根据后文梳理的相关学者关于产业集聚影响因素的结论，本文发现规模经济、研究与实验发展经费、劳动力成本、对外贸易、消费者需求、人力资本都一定程度上影响到产业集聚。因此，有必要将这些影响产业集聚的影响因素进行控制。根据上述的理论分析、研究假设和后文的变量选择，本文构建出如下理论模型框架图(图1)。

三、实证分析

(一)变量选择和定义

1.因变量

区位熵：产业集中度和区位熵都是从地区维度测度产业集聚程度的主要指标，但区位熵考虑了小规模产值企业的数据信息，弥补了产业集中度的数据不全的不足。因此本文参照刘荷和王健(2014)、唐红祥(2017)等大多学者做法，采用区位熵测度中国西部地区的产业集聚程度，区位熵计算如下：

qwsij=(qij/qj)/(qi/q)

其中，qwsij表示一个给定区域j地区内的产业i在全国的区位熵，即地区j内的i产业的相关指标(如产值、企业数和就业人数)占有的份额与该产业的相关指标占在全国的份额的比值。qj指地区j所有产业的相关指标，qij指地区j的产业i的相关指标，q为全国所有产业的相关指标，qi指在全国范围内产业i的相关指标。考虑本文从要素集聚角度研究产业集聚，选择就业人数作为计算区位熵的基础性指标。因为区位熵的值小于1，用区位熵的对数作因变量，用lnqws来表示。同时，选择以产值计算的区位熵进行稳健性检验，用lnczqws来表示。

2.自变量

考虑到空路运输成本太高，管道不是制造业的主要运输方式，西部大部分地区不靠海，水路的运输功能也十分有限。因此，本文只选择铁路和公路作为交通基础设施的代理变量。参照吉亚辉和文静(2016)做法[17]，选择公路密度和铁路密度来代表交通基础设施，其具体含义如下：

(1)公路密度：指中国西部地区各省(区、市)每百平方公里的公路里程数。考虑到用区位熵的对数作为因变量，把取对数后的公路密度作为自变量，用lnglmd来表示。为了验证不同等级公路设施对制造业集聚的影响差异，将公路密度细分为高速公路密度、一级公路密度、二级公路密度和其他等级公路密度(三级公路和四级公路等低等级公路)，取对数后，分别用lngsglmd、lnoglmd、lntglmd和lnqtglmd来表示。

(2)铁路密度：指中国西部地区省(自治区、直辖市)每百平方公里的铁路里程数。考虑到用区位熵的对数作为因变量，把取对数后的铁路密度作为自变量，用lntlmd来表示[注]按技术标准，中国铁路划分为 Ⅰ 、Ⅱ 、Ⅲ 三个等级，但由于缺少中国西部地区各省铁路分等级数据，本文不考虑分等级铁路。。

3.调节变量

市场化程度：市场化程度也是影响产业集聚的一个重要因素。但现有研究并没有把市场化程度作为调节变量来研究交通基础设施对产业集聚的影响。就西部地区而言，考虑到交通的可达性和低成本性，市场化程度越高的省(自治区、直辖市)，越容易导致劳动、资本和技术等生产要素在该地区聚集。因此，本文尝试把市场化程度作为调节变量进行分析。由于西部地区市场化程度低，国有经济的所占比重大，加之非国有经济相关数据的可获得性难度大，采用市场化程度的反向指标，即国有控股工业企业销售总产值占工业企业销售产值的比重来作为市场化程度的代理变量，用gyjj来表示。

4.控制变量

(1)规模经济：拥有规模较大行业的区域具有吸引企业进入的能力，企业的大量聚集则会带来更多的劳动、资本和技术等生产要素，从而引起关联产业的集聚。Marshall(1920)在阐述外部性理论时，指出产业集聚形成的重要因素是外部规模经济。Krugman、Venables(1995)则研究内部规模经济对产业集聚形成的影响[18]。刘荷和王健(2014)实证得出地区规模(地区工业企业总资产/企业数)对制造业集聚具有促进作用[16]。因此，本文选择地区规模作为规模经济的代理变量，用gmjj来表示。

(2)研究与实验发展经费：政府的研究与实验发展经费投入强度越大，该地区就会吸引和聚集大量专业型人才，从而吸引更多企业进入并形成聚集。刘斯敖和柴春来(2011)实证发现研究与实验活动与产业集聚显著相关[30]。凌晨和刘军等(2013)发现研发人员比重促进了制造业的集聚[13]。刘荷和王健(2014)发现研究与实验发展经费投入强度(投入的研究与实验发展经费与生产总值之比)与制造业集聚显著正相关[16]。本文采用研究与实验发展经费投入强度作为其代理变量，用rd表示。

(3)劳动力成本：Weber(1909)认为工业区位选择的两个重要因素是劳动力人本和交通运输成本。Lösch(1940)进一步从利润最大化角度指出劳动力成本对工业区位选择的重要性。西部地区具有劳动力成本低的比较优势，有利于产业集聚的形成。本文选择中国西部地区各省(自治区、直辖市)在岗职工平均年度工资作为劳动力成本的代理变量，用ldl表示。

(4)对外贸易：贸易自由化的结果是促进了产业集聚，邵昱晔(2012)实证得出对外贸易加剧了中国制造业集聚[31]。本文选择西部地区各省(自治区、直辖市)进出口总额占GDP比重作为对外贸易的代理变量，用trade表示。

(5)消费者需求：生产者愿意在需求量大而且原料运输方便的地方建立工厂。一个地区消费者的购买力越强，企业就越容易被吸引进入这一市场，从而促进该地区的产业集聚。Krugman(1995)认为企业会在有大量需求的地方选址[18]。金煜、陈钊和陆铭(2006)等指出，地区的人口数量是反映地区消费者需求的重要因素[32]。本文用西部地区各省(自治区、直辖市)的常住人口数作为消费者需求代理变量，用pop表示。

(6)人力资本：一个地区人力资本水平越高，就越容易吸引对人力资本水平要求较高的相关企业进入。郭树华等(2016)研究发现人力资本显著促进了交通运输设备制造业集聚[33]。本文使用西部地区各省(自治区、直辖市)的人口平均受教育年限来反映一个地区的人力资本水平，用edu来表示。

(7)经济发展水平：地区经济发展水平可能也是制造业集聚的重要因素。本文用西部地区各省(自治区、直辖市)的人均GDP来反映地区经济发展水平，用pergdp表示。

(二)数据来源与描述性统计

为突出地域集中性，本文的研究区域范围为省级行政区域层面的中国西部地区，它特指陕西、甘肃、宁夏、青海、新疆、四川、云南、贵州、重庆、西藏、广西、内蒙古等12个省(自治区、直辖市)。考虑到进入到2000年后，中国西部大开发开始加速，政府加大了对交通基础建设投入，交通基础设施对制造业集聚的影响程度开始加大，鉴于交通基础设施对制造业集聚的影响程度、滞后性和数据的可获得性。因此，本文的时间跨度选择为2000—2016年。中国西部地区12个省(自治区、直辖市)的交通基础设施与制造业发展的相关原始数据来自相关年份的《中国工业统计年鉴》《中国经济与社会发展统计数据库》《中国统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》和《中国交通统计年》。计量模型中的自变量、因变量、调节变量和控制变量的数据是笔者通过原始数据计算获得。

使用stata软件对西部地区2000—2016年各变量进行描述性统计,各变量描述性统计结果如表1所示。

表1 西部地区2000-2016年各变量描述性统计

(三)计量模型

根据前文理论假设，分别构建基本面板模型、考虑调节效应的面板模型和时间滞后效应面板模型来分析西部地区交通基础设施对制造业集聚的影响。

1.基本面板模型

lnqwsit=β0+β1X1it+β2X2it+μi+εit

模型(1)

其中，下标i、t分别表示中国西部地区各省代码和年份，μi为不可观测的个体效应，εit为随机误差项，β0为常数项，β1-β2为相应变量的系数；lnqwsit为反映中国西部地区各年度各省(区、市)的制造业集聚水平的因变量，本模型lnqwsit特指中国西部地区i省(自治区、直辖市)第t年度的制造业集聚水平区位熵的对数；X1为反映中国西部地区各年度各省(自治区、直辖市)交通基础设施的自变量，本模型X1it特指lnglmdit、lntlmdit、lngsglmdit、lnoglmdit、lntglmdit和lnqtglmdit，其中：lnglmdit为中国西部地区i省(自治区、直辖市)第t年度的公路密度的对数，lntlmdit为中国西部地区i省(自治区、直辖市)第t年度的铁路密度的对数，lngsglmdit为中国西部地区i省(自治区、直辖市)第t年度的高速公路密度的对数，lnoglmdit为中国西部地区i省(自治区、直辖市)第t年度的一级公路密度的对数，lntglmdit为中国西部地区i省(自治区、直辖市)第t年度的二级公路密度的对数，lnqtglmdit为中国西部地区i省(自治区、直辖市)第t年度的其他等级公路密度的对数；X2为影响中国西部地区各年度各省(自治区、直辖市)制造业集聚的一系列控制变量。本模型X2it特指gmjjit、rdit、ldlit、tradeit、popit、pergdpit、eduit和gyjjit，其中：gmjjit为中国西部地区i省(自治区、直辖市)第t年度的规模经济，rdit为中国西部地区i省(自治区、直辖市)第t年度的研究与实验发展经费，ldlit为中国西部地区i省(自治区、直辖市)第t年度的劳动力成本，tradeit为中国西部地区i省(自治区、直辖市)第t年度的对外贸易，popit为中国西部地区i省(自治区、直辖市)第t年度的消费者需求，pergdpit为中国西部地区i省(自治区、直辖市)第t年度的经济发展水平，eduit为中国西部地区i省(自治区、直辖市)第t年度的人力资本，gyjjit为中国西部地区i省(自治区、直辖市)第t年度的市场化程度。

2.考虑调节效应的面板模型

以市场化程度作为调节变量，分别以公路密度对数和铁路密度对数作为中国西部地区交通基础设施的代理变量，构建考虑调节效应的面板回归模型，模型中用交通基础设施与市场程度的交互项来考虑市场化程度对中国西部地区交通基础设施促进制造业集聚的调节效应，具体模型如下：

lnqwsit=β0+β1X1it+β2X2it+β3X3it+β4X1it*X3it+μi+εit

模型(2)

其中，下标i、t、μi、εit、β0-β4和lnqwsit的含义与模型(1)相同；X1为反映中国西部地区各年度各省(自治区、直辖市)交通基础设施的自变量，本模型X1it特指lnglmdit、lntlmdit，其含义与模型(1)相同；X2为影响中国西部地区各年度各省(自治区、直辖市)制造业集聚的一系列控制变量。本模型X2it特指gmjjit、rdit、ldlit、tradeit、popit、pergdpit、eduit和gyjjit，其含义与模型(1)相同；X3为影响中国西部地区各年度各省(自治区、直辖市)制造业集聚的调节变量，本模型X3it特指gyjjit，gyjjit为中国西部地区i省(自治区、直辖市)第t年度的市场化程度。X1it*X3it是指交通基础设施与市场程度的交互项，本模型用lnglmdit*gyjjit和lntlmdit*gyjjit来考虑市场化程度对中国西部地区交通基础设施促进制造业集聚的调节效应，lnglmdit*gyjjit中国西部地区i省(自治区、直辖市)第t年度公路密度的对数和市场化程度交互项，lntlmdit*gyjjit为中国西部地区i省(自治区、直辖市)第t年度铁路密度的对数和市场化程度交互项。

3.考虑时间滞后效应的面板模型

在“为增长而竞争”的驱动下，中国地方政府很有可能将交通基础设施建设在制造业较为集聚的地方。而且由于一个地区的制造业集聚水平越高，国民经济收人越高，进而可能导致其交通基础设施也越完善。因此制造业集聚有可能引致了交通基础设施的增长，因此模型(1)和模型(2)的回归分析有可能导致双向因果偏误。为此，本文将交通基础设施滞后一期(1年)，使交通基础设施在制造业集聚之前确定，进而减少模型可能存在的内生性问题。因此，在基本面板回归模型的基础上，构建起滞后一期(1年)的考虑时间滞后效应的面板回归模型，进而对本文的研究结论进行稳健性检验，具体模型如下：

lnqwsit=β0+β1X1i(t-1)+β2X2it+μi+εit

模型(3)

其中，下标i、t、μi、εit、β0-β2和lnqwsit的含义与模型(1)相同；X1为反映中国西部地区各年度各省(自治区、直辖市)交通基础设施的自变量，本模型X1i(t-1)特指lnglmdi(t-1)、lntlmdi(t-1)，其中：lnglmdi(t-1)为中国西部地区i省(自治区、直辖市)第t-1年度的公路密度的对数，lntlmdi(t-1)为中国西部地区i省(自治区、直辖市)第t-1年度的铁路密度的对数；X2为影响中国西部地区各年度各省(自治区、直辖市)制造业集聚的一系列控制变量。本模型X2it特指gmjjit、rdit、ldlit、tradeit、popit、pergdpit、eduit和gyjjit，其含义与模型(1)相同。

(四)假设检验

运用上述构建的基本面板模型、考虑调节效应的面板模型，使用EViews 7.2软件进行回归分析，根据Hausman检验结果采用固定效应，基本面板模型和考虑调节效应的面板模型具体回归结果见表2。

表2 中国西部地区交通基础设施对制造业集聚影响的回归结果

注: 括号内数值为标准差；***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。

1.交通基础设施与西部地区制造业集聚的空间分布关系分析

表2中模型(1)和模型(2)的回归结果显示：公路密度和铁路密度前的系数分别显著为0.199和0.046，说明了公路和铁路都对西部地区制造业集聚水平具有显著为正的影响，这反映出西部地区公路设施与制造业集聚存在空间分布的一致性，交通基础设施促进了中国西部地区的制造业集聚，验证了H1。但是这与尹希果和刘培森(2013)得到的中国东部地区交通基础设施与制造业集聚呈“倒U”形关系的结论具有很大差异，说明了中国西部地区典型特殊性和差异性。可能的原因中国东部地区经济发达，交通基础设施网络完善和通达，交通基础设施存量高，增加交通基础设施投入对提高交通运输的效率的边际影响已经不是很大，当交通基础设施存量超过一定阀值后，由于交通运输成本的下降，交通基础设施对制造业的集聚程度反而呈现负的显著影响。但中国西部地区由于经济发展水平相对低，交通基础设施存量不足，增加交通基础设施存量对提高交通基础设施的交通运输水平有明显的效果，交通运输成本也在下降，从而促进了制造业的集聚。

2.不同类型的交通基础设施对西部地区制造业集聚影响分析

表2中模型(1)和模型(2)的回归结果显示公路密度前的系数显著大于铁路，说明公路设施在促进中国西部地区制造业集聚的程度上显著大于铁路设施，验证了H2，但这与刘荷、王健(2014)研究得到的全国层面和东部地区的铁路设施对交通基础设施的促进作用明显大于公路设施的结论刚好相反，这也恰好体现西部地区制造业集聚的特殊性，充分说明了中国西部地区制造业集聚的差异性。可能的原因是：基于《中国交通统计年鉴》的公路设施和铁路设施的统计数据，发现2000—2016年中国政府在西部地区的公路设施建设方面增加很快，但在铁路设施建设方面却增长缓慢，铁路设施建设严重滞后影响中国西部地区社会经济发展，从而导致铁路设施对中国西部地区制造业集聚的促进作用十分有限，铁路设施建设滞后是造成中国西部地区和东部地区具有差异的重要原因，这也是本文的另一个发现。

3.不同等级的交通基础设施对西部地区制造业集聚影响分析

表2中模型(3)的回归结果显示：一级公路密度前的系数分别显著为正，说明一级公路、对西部地区制造业集聚具有显著的正向促进作用；高速公路密度的系数为正但并不显著，说明高速公路对制造业集聚促进的作用还不太明显。一个可能原因是，西部地区高速公路在一个较长时间段内较为落后，而且高速公路的收费高，高速公路的运输成本高，以致其作用没有得到有效发挥；二级公路密度前的系数为负，但并不显著；其他低等级公路密度前的系数显著为负，这说明其他低等级公路密度越大，反而不利于制造业集聚。一个可能的原因是，由于低等级公路的时速低，运输时间成本较高，其数量越大，反而不利于制造业集聚。验证了H3。

4.考虑调节效应的交通基础设施对西部地区制造业集聚影响分析

表2模型(4)和模型(5)的回归结果显示：公路密度与市场化程度的交互项、铁路密度与市场化程度的交互项前的系数分别显著为-0.133和-0.202。由于市场化程度是用反向指标来表示，其值越小，代表市场化程度越高。这反映出西部地区交通基础设施对制造业集聚的促进作用受地区市场化程度的制约，地区市场化程度越高，交通基础设施对制造业集聚的促进作用越大。这是首次发现在中国西部地区交通基础设施对制造业集聚影响的过程中，市场化程度起着显著的调节作用，交通基础设施在市场化程度越高地区，对中国西部地区制造业集聚促进作用越显著。而且，相比公路设施，市场化程度对铁路设施的调节效应更加明显。验证了H4。

5.控制变量对西部地区制造业集聚影响分析

从控制变量的回归结果而言，不同模型中，研究与实验发展经费、对外贸易均对西部地区制造业集聚具有显著的正向影响，劳动力成本具有显著的负向影响，反映出加大研发投入、加快对外开放和降低劳动力成本有利于提升制造业集聚水平。规模经济的系数虽然为正，但并不显著，一个可能的原因是西部地区制造业规模仍然相对较小，因而其规模经济作用尚未充分发挥。消费者需求、人力资本、地区经济发展水平前的系数在不同模型中的显著性具有一定的差异性，在有的模型中并不显著，显示出这三个变量对制造业集聚的影响还不够稳健。

(五)稳健性检验

首先，选择上文构建的考虑时间滞后效应的面板模型，以公路设施和铁路设施为交通基础设施的代理变量，使用EViews 7.2软件进行回归分析，根据Hausman检验结果采用固定效应，并进一步对本文得到的研究结论进行稳健性检验，稳健性检验回归结果如表3中模型(6)和模型(7)所示，其中模型(6)为以公路密度的对数作为交通基础设施代理变量的回归结果，模型(7)为以铁路密度对数作为交通基础设施代理变量的回归结果。回归结果表明：即使分别对公路密度对数和铁路密度对数都取滞后一期进行回归再检验，公路密度对数和铁路密度对数都仍对中国西部地区制造业集聚具有显著为正的影响。

其次，选择基于制造业产值计算的区位熵进行稳健性检验，回归结果如表3中模型(8)和模型(9)所示，此时估计结果仍表明取对数后的公路密度和铁路密度对中国西部地区制造业集聚具有显著为正的影响。同时，公路密度的系数依旧大于铁路密度的系数，显示出相对于铁路设施而言，公路设施在促进西部地区制造业集聚方面确实发挥了更大的作用。

上述稳健性检验结果均充分说明上文得到的回归结果是稳健的和可靠的。

四、结论与政策启示

本文研究发现如下结论。

(1)西部地区交通设施与制造业集聚存在空间分布的一致性，交通基础设施促进了西部地区的制造业集聚。

(2)不同类型的交通基础设施对西部地区制造业的促进程度存在显著差异，公路的促进作用大于铁路，这与以往研究者从全国层面和东部地区得到的铁路的促进作用大于公路设施的结论刚好相反，充分说明了西部地区制造业集聚的特殊性。

表3 交通基础设施对中国西部地区 制造业集聚影响的稳健性检验回归结果

注: 括号内数值为标准差；***、**和*分别表示1%、5%和10%的显著性水平。

(3)不同等级交通基础设施对西部地区制造业集聚促进程度具有显著差异：一级公路对西部地区制造业集聚的促进作用最大，其他低等级公路由于时速低、运输时间成本较高等原因，建设得越多，反而越不利于制造业集聚。高速公路尽管对制造业集聚的促进程度很大，但由于收费高造成的运输成本高的原因，促进并不显著。同样，二级公路对制造业集聚的影响也不显著。

(4)在西部地区，交通基础设施对制造业集聚影响的过程中，市场化程度起着显著的调节作用。在市场化程度越高地区，交通基础设施对制造业集聚促进作用越显著，相比公路设施，市场化程度对铁路设施的调节效应更加明显。

(5)研究与实验发展经费、对外贸易均对西部地区制造业集聚具有显著的正向促进作用。劳动力成本对西部地区制造业集聚则具有显著的负向影响，说明劳动力成本低的优势加剧了西部地区制造业集聚。规模经济对西部地区制造业集聚影响虽然为正，但并不显著，说明西部地区制造业规模仍然相对较小，因而其规模经济作用尚未充分发挥。消费者需求、人力资本、地区经济发展水平对西部地区制造业集聚的影响具有一定的显著性，但在有的模型中并不显著，说明这三个变量对西部地区制造业集聚的影响还不够稳健。

基于上述结论，本文的政策启示如下。

(1)西部地区应充分利用自身的区位优势、民族身份和边疆位置，发展以铁路和高等级公路为主线的联通国内外、覆盖城乡的综合交通运输体系，有效加深区域经济合作，加大区域间的资本、技术和劳动等各项要素的流动，加深区域内部、区域间联系程度，为西部地区制造业集聚发展创造有利的交通运输条件，以促进该地区制造业集聚和社会经济发展。

(2)尽管研究结果显示高速公路密度的系数并不显著，这可能是由于高速公路收费高等原因，造成高速公路的运输成本高，抵消了时间成本优势，加之西部地区高速公路长期以来发展滞后，以致高速公路对西部地区制造业集聚作用没有得到有效和充分发挥，但是高速公路对制造业集聚的促进作用是最大的。因此，未来应该加快高速公路建设，但要逐步降低甚至取消高速公路收费，以充分发挥高速公路对产业集聚的促进作用。

(3)从不同等级公路的回归系数大小来看，加快西部地区制造业集聚，更应该加快一级公路、二级公路等高等级的公路建设。低等级公路密度前系数为负，这是由于低等级公路的运输时间成本较高，低等级公路建设越多，反而越不利于制造业集聚。因此，未来要加大力度对低等级公路进行改造和升级。

(4)结论还显示控制变量中研究与实验发展经费、对外贸易和劳动力成本对西部地区制造业集聚具有较为稳健的显著影响，因此西部地区还需进一步发挥劳动力成本优势、扩大对外贸易、加大研究与实验发展经费投入，多渠道推动西部地区制造业集聚的形成。