交通拥堵、空间外溢与人口城市化

姜竹青，刘建江，韩 峰

(1.长沙理工大学经济与管理学院，湖南 长沙 410076；2.南京审计大学政治与经济研究院，江苏 南京 211815)

2000～2015年，中国城市市辖区道路面积由246393万平方米增至550789万平方米(年均增长10.30%)，而同期城市民用汽车拥有量的年均增长率则高达20.87%。城市民用汽车量的高速增长使城市道路负荷越来越重，甚至造成严重的交通拥堵，制约新型城镇化进程的顺利推进。《2015年度中国主要城市交通分析报告》指出，在高德交通大数据监测的45个城市中，44个不同规模的城市和地区拥堵状况都在进一步恶化，且拥堵已不再是大城市的特有“景观”，而是已出现在各种规模的城市和地区，并有不断向中小城市蔓延的趋势。拥堵的空间扩散和空间关联使产生于某一城市的交通拥堵效应在空间上进一步放大，阻碍城市群乃至整个区域的城市经济一体化和城市化水平的有效提升。目前，关于交通拥堵效应的研究大多着眼于单个城市自身的交通拥堵治理问题[1][2]，忽视城市交通拥堵可能对周边其他城市乃至整个城市经济系统产生的外部性影响，大大低估交通拥堵造成的外部性损失。本文基于空间关联视角，利用2003～2014年中国城市面板数据，通过构建空间滞后解释变量模型(Spatial Lag of X Model,SLX)，研究城市道路交通密度对人口城市化的影响及其空间效应，重点识别中国城市化进程中的交通拥堵外部性及其在不同地区和不同规模等级城市中的空间尺度，以针对性地制定城市治堵缓堵政策、促进城际交通协调发展，为有效推进新型城镇化提供依据。与现有文献相比，本文的贡献在于：基于空间关联视角构建空间滞后解释变量模型，实证检验城市化中交通拥堵的空间外溢效应；对参数化地理距离空间权重矩阵的空间衰减参数进行估计，克服空间权重矩阵中衰减参数外生给定的缺陷；系统考察不同地区各等级城市交通拥堵对人口城市化的异质性空间影响。

一、理论分析与研究假说

首先，道路交通密度通过影响企业劳动生产率而作用于城市就业和人口城市化。要素和人口集聚是城市化的主要特征[3]，而企业则是生产要素集聚的渠道和载体。城市因拥有大规模专业化劳动力和中间品市场及多样化的知识溢出机制而使人口和经济活动不断向城市集聚[4]。起初，伴随人口在城市的不断集中，汽车拥有量的提升和道路交通密度提高有助于降低通勤成本、提高出行效率和厂商劳动生产率[5]。劳动生产率的提高不仅促使现有企业规模不断扩大，还提高新企业成立概率，进一步扩大企业对劳动力的需求，吸引大量人口向城市部门流动。更多农村剩余劳动力进入城市并逐渐成为城市居民，有助于提升人口城市化水平。但随着城市中人口集聚水平和道路交通密度的不断提高，拥堵效应越来越明显，城市生产率水平最终趋于下降，不利于城市化的进一步推进[6]。因此，随着城市道路交通密度提高，人口向城市转移也可能存在临界点，超过这一临界点，城市化将是无效率的[7]。

其次，交通拥堵效应通过影响消费者收入和福利水平而作用于人口城市化。新经济地理理论指出，城市产品多样化水平提高有助于增进劳动者福利，吸引更多人口向城市集聚。Brakman和Van Marrewijk称这种由商品多样化产生的福利效应为“多样化偏好”效应[8]。经典新经济地理理论认为，在拥堵效应不存在的情况下，区域劳动力数量与该区域的商品种类数存在一一对应关系[注]在满足经典新经济地理假设的情况下，通过求解厂商最大化条件可得到城市j的劳动力总量为Lj=Njfσ，因而城市劳动力数量与商品种类数之间存在一一对应关系。。但Brakman等人进一步指出，当新经济地理模型中考虑拥堵效应时这一对应关系将不再成立，因为城市中过高人口集聚水平产生的拥堵效应导致商品种类增加幅度相对降低[9]。人口由于偏好多样化产品而向城市集聚，导致城市道路交通密度提高。在城市路网承载力范围内，道路交通密度提高有利于提升经济活动和居民交往频率，从而吸引厂商集聚，进一步提高城市商品的多样化水平。随着人口不断向城市集中，道路交通密度超过城市路网承载力的某一门槛后，道路交通密度的进一步增加将导致厂商集聚水平下降，降低城市商品多样化水平及其对劳动力的吸引作用。

基于以上理论分析，本文提出假说1：由于拥堵效应，人口城市化随城市道路交通密度提高而呈现倒U型发展趋势。

正如经济增长和集聚效益在城市间存在溢出效应一样，交通拥堵产生的负外部性也在关联城市间不断扩散，影响城市群乃至整个区域系统的城市化效率。城市化与劳动力、资本、技术和信息等生产要素在城市间的高效流动密不可分。新经济地理的中心-外围理论认为城市发展受向心力和离心力的共同作用[10]。在城市发展初期，向心力大于离心力，吸引周边地区人口和资本等向城市集聚，给周边地区城市化带来负的外部性。随着城市发展，交通拥堵使离心力大于向心力，要素和资源分散布局，又给周边地区城市化带来正的外部性。可见，根据中心-外围理论，城市道路交通密度对周边地区城市化产生U型影响。不仅如此，城市道路交通密度提升带来的正(或负)外部性还通过影响人口和要素在城市内部的运行效率作用于人口的城乡和城际流动，最终对其他地区的人口城市化产生影响。适当的城市道路交通密度提高有助于加强本市与邻市间的经济联系、促进周边地区城市化，但当城市道路交通密度超过某一临界值而出现拥堵效应时，道路交通密度提高导致区际联系中城市内部消耗时间占比不断增大，进而制约区际有效联系[11]，阻碍区域一体化的顺利推进和规模经济效应在更大空间范围内的充分发挥，抑制本市以外其他地区的城市化进程。

据此，本文提出假说2：交通拥堵对城市化的外部性影响存在空间外溢效应，当交通拥堵对城市间交流联系和要素流动的抑制作用大于人口的流出效应时，本地道路交通密度与周边地区城市化之间存在倒U型关系；反之，则与周边地区城市化存在U型关系。

在城市化进程中，交通拥堵的空间外溢效应有效边界与城市规模密不可分。与小城市相比，大城市拥有更长的通勤距离和更多的公车和军车，这些特点使大城市交通设施同时可为邻近甚至更大空间范围内的城市车辆服务。这意味着城市规模越大，其对腹地的交通辐射能力越强、辐射范围越大，改善交通的经济效益越明显；反之，大城市拥堵效应对周边地区造成的外部性损失也越大，影响范围更广。正如柯善咨和郑腾飞所言，由于规模越大的城市往往对腹地拥有较强的辐射能力和较广的辐射范围，因而大城市交通基础设施建设的经济效益和交通拥堵的经济损失都可能被大大低估[1]。可见，交通拥堵效应在空间上的传导范围与城市规模密切相关，城市规模越大，交通拥堵的空间外溢效应越明显，且空间范围亦越大。

据此，本文提出假说3：交通拥堵对人口城市化的空间外溢效应及其作用边界与城市规模呈正相关，即城市规模越大，交通拥堵的空间外溢效应越明显，其作用范围也越大；反之亦然。

二、计量模型设定、指标确定与数据说明

(一)计量模型设定

本文通过在计量方程中加入道路交通密度的二次项(D2)来表示道路交通密度对城市化的非线性影响。根据理论机制和Vega and Elhorst的研究，包含解释变量空间滞后项的SLX模型可表示为[12]：

(1)

其中，j和t分别代表城市和年份，α为常数，β1～β10及θ1、θ2为变量的弹性系数，ξjt为随机扰动项，X′表示除道路交通密度外的其他控制变量，包括城市全要素生产率(A)、国内市场潜力(DMP)、国际市场潜力(FMP)、工资水平(w)、人力资本(EDU)、外商直接投资(FDI)、通讯技术(TEL)和环境质量(ENV)等。θ′为除道路交通密度外的其他控制变量的空间滞后项系数。式(1)的系数θ和θ′表示城市v的解释变量变化对其他城市j的被解释变量产生的影响(即空间外溢效应)。

(二)指标确定与数据说明

本文样本为2003～2014年除拉萨、三沙、海东、巢湖、陇南和中卫等六个城市外的全国283个地级及以上城市的面板数据。数据主要来自2004～2015年的《中国城市统计年鉴》《中国人口和就业统计年鉴》和《中国区域经济统计年鉴》，各省价格指数来自《中国统计年鉴》。

1.城市道路交通密度(D)。交通拥堵不仅与人们的交通需求有关，还与交通基础设施供给密不可分，导致交通拥堵的直接原因在于过高的道路交通密度。本文从交通基础设施的供给和需求两方面，采用城市民用汽车拥有量与道路面积的比值(辆/万平方米)来测度道路交通密度。2014年的城市民用汽车拥有量数据主要从各省统计年鉴收集。

2.国内市场潜力(DMP)可表示为：

(2)

其中，Iv为城市消费支出，djj为城市自身距离，参照HeadandMayer的研究，令djj=(2/3)Rjj，Rjj=π-1/2S1/2为城市半径，S为市辖区建成区面积[13]，djv为城市间距离，设衰减参数δ等于1[4]。

3.国际市场潜力(FMP)可表示为：

(3)

其中，IjF为中国重要的海路与陆路贸易伙伴国内生产总值①，F代表中国重要的海陆与陆路贸易国，dj,port为城市j到最近港口的距离②，dport,F为城市j最近的对外口岸与某贸易伙伴首都之间的距离。

4.其他变量。本文采用魏后凯对城市化的衡量方法，以城市市辖区非农业人口与总人口的比例表示地级及以上城市的城市化水平(Urban)[14]。使用每万人中的中学生和大学生作为人力资本(EDU)的代理变量。全要素生产率(A)采用索洛余值法计算，非农业GDP(万元)和非农业就业(万人)的数据直接取自《中国城市统计年鉴》③。城市资本存量和FDI存量则采用韩峰和柯善咨的方法，利用永续盘存法来计算[15]。劳动工资(元)以单位从业人员平均工资表示。通讯条件以每万人固定电话和移动电话(TEL，台/万人)表示。本文采用主成分分析法对市辖区二氧化硫排放量(吨)、工业废水排放量(万吨)、工业烟尘排放量(吨)和建成区绿化覆盖率(%)等指标提取公因子来表示城市环境质量(ENV)。所有货币价值的数据以2003年为基期进行调整。

三、道路交通密度影响人口城市化的SLX模型估计

(一)空间权重矩阵与SLX模型估计结果

本文通过构造参数化的地理距离空间权重矩阵，并采用SLX模型来估计空间衰减参数的具体数值。地理距离权重矩阵可设定为：

(4)

其中，djv是使用经纬度数据计算的城市间距离且j(v，γ为待估地理衰减参数。

多数空间计量文献中的空间权重矩阵及其空间衰减参数往往是外生给定的。然而，由于不同经济活动的空间衰减特征各异，人为设定统一的空间衰减参数实际上掩盖各类经济现象的空间衰减特征差异。本文借鉴Vega and Elhorst的方法，采用SLX模型估计得到式(4)中参数化权重矩阵的空间衰减参数[12]。面板数据的Hausman检验结果显示，应采用固定效应模型估计。考虑到城市化与道路交通密度、国内市场潜力之间可能存在联立内生性，本文采用各城市“地理中心度”指标作为国内市场潜力的工具变量④，以地表粗糙度和地面平均坡度两个指标作为道路交通密度的工具变量[16]，并对SLX模型进行2SLS估计⑤。F检验结果显示，工具变量与内生变量高度相关；Sargan检验结果也无法拒绝“所有工具变量均有效”的原假设。

① 中国重要的海路贸易伙伴包括美国、日本、德国、法国、英国、韩国、澳大利亚、中国香港、中国台湾、加拿大、新加坡和马来西亚等，重要的陆路贸易伙伴包括俄罗斯、印度、泰国、越南、老挝、哈萨克斯坦、巴基斯坦、吉尔吉斯斯坦、塔吉克斯坦、乌兹别克斯坦和蒙古等。

② 中国主要的沿海港口城市包括丹东、大连、营口、锦州、秦皇岛、唐山、天津、烟台、威海、青岛、连云港、镇江、南通、上海、宁波、福州、厦门、汕头、广州、中山、深圳、珠海、湛江、海口和三亚，主要的陆路口岸包括凭祥、东兴、喀什、阿拉山口、漠河和满洲里。

③ 城市非农业就业为市辖区单位从业人员与个体从业人员之和。

⑤ SLX模型的Matlab估计程序见网站https://spatial-panels.com/software/。

表1 城市道路交通密度影响人口城市化的面板SLX估计结果

注：*** 、** 和*分别表示在1%、5%和10%的水平上显著；圆括号内为t统计值，方括号内为伴随概率。

第(1)、(3)列的道路交通密度一次项(lnD)系数显著为正、二次项系数显著为负，说明城市道路交通密度对人口城市化水平具有先增后减的倒U型非线性影响。道路交通密度一次项与二次项空间交互项的系数一正一负且均通过显著性检验，说明本地城市化水平与邻市道路交通密度之间也存在倒U型非线性关系。因此，在中国城市化进程中，城市道路交通密度提升具有明显的空间外溢效应并随城市道路交通密度的提高而先增后减。城市道路交通密度在空间上必然存在某一最优值，使各地区城市化达到最优水平。

为考察交通拥堵效应，还需进一步测度道路交通密度的最优值。若道路交通密度一次项(lnD)和二次项(lnD2)的系数分别为m1、m2，则最优道路交通密度可用X=-m1/(2×m2)来测度。令城市道路交通密度实际均值与理论极值的差异为Z，则实际均值大于最优值时，Z>0表示城市化进程中多数城市存在交通拥堵效应，且该值越大，交通拥堵效应越明显；当Z<0时，多数城市的道路交通密度与人口城市化要求的最优值尚有一定差距，道路交通密度增加有利于促进人口向城市流动[注]SLX模型的直接效应为解释变量的估计系数，间接效应为解释变量空间交互项的估计系数。直接效应对应的道路交通密度均值为本城市民用汽车拥有量与道路面积的比值，间接效应对应的道路交通密度均值为除本城市外的其他所有城市民用汽车拥有量与道路面积的比值。。

表2 SLX模型估计中城市道路交通密度的临界值及影响效果

由表2看出，城市道路交通密度的直接效应和间接效应理论极值均小于实际均值，意味着中国多数地级及以上城市在空间上已存在明显的交通拥堵效应。实际上，表1第(2)列的道路交通密度及其空间交互项的估计结果均为负，说明我国目前多数城市道路交通密度过高，不利于人口城市化的顺利推进。第(2)、(3)列的地理距离权重矩阵的空间衰减参数分别为2.1829和2.5017且均高度显著，说明与单纯考虑道路交通密度对人口城市化的影响相比，由道路交通密度一次项和二次项共同反映的交通拥堵对人口城市化的空间外溢效应具有更强的衰减特征。

(二)城市化进程中交通拥堵效应的空间边界

本文基于衰减参数为2.5017时的地理距离空间权重矩阵，通过连续估计50公里空间间隔的SLX模型来进一步研究交通拥堵效应的空间边界。

表3 不同空间距离范围内的SLX模型估计结果

图1 城市道路交通密度实际均值与最优值差异的空间变化

表3显示，700公里范围内城市道路交通密度及其二次项的参数估计均至少在10%的显著性水平上通过检验，说明700公里范围内的城市道路交通密度与人口城市化水平之间均存在明显的倒U型关系。空间距离超过800公里之后，道路交通密度提高未对本地城市化产生明显的外溢效应。进一步利用道路交通密度一次项和二次项的系数测算不同空间尺度内使城市化达到最优水平的道路交通密度，并分别计算每个城市700公里范围内每隔50公里的城市道路交通密度的实际均值，通过道路交通密度实际均值与最优值的差异(Z)来识别交通拥堵外溢效应的空间边界。图1显示，其他地区道路交通密度提高对本地城市化产生的拥堵效应随地理距离增加而降低，交通拥堵的外溢效应具有明显的空间衰减特征。交通拥堵的空间外溢效应在300公里范围内显著为正，在300～550公里范围内趋于零，在550公里以上范围变为负值且有不断降低的趋势。可见，交通拥堵对人口城市化的有效空间作用边界大概为300公里，而超过这一范围，道路交通密度的进一步提升不再对本地城市化推进产生拥堵效应。这说明交通拥堵通过抑制城市间交流联系和要素流动对更近地区的人口城市化产生较大的负向影响，而交通拥堵导致的人口外流则可能使人口流向更加外围的地区，推动更远地区的人口城市化进程。

四、基于不同等级城市和地区的异质性分析

(一)不同规模等级城市交通拥堵对人口城市化的影响

由于城市化进程中交通拥堵效应的空间尺度与城市规模密切相关，本文进一步考察不同规模等级城市交通拥堵对城市化的外部性影响[注]本文的城市规模等级划分标准参照国务院颁布的《关于调整城市规模划分标准的通知》，按市辖区常住人口将中国城市划分为Ⅰ型及以上大城市(人口300万以上)、Ⅱ型大城市(人口100万至300万)、中等城市(人口50万至100万)和小城市(人口50万以下)四类。。在式(4)的基础上，利用潜力模型(Potential Model)分别构建不同距离范围内Ⅰ型及以上大城市、Ⅱ型大城市、中等城市和小城市道路交通密度空间交互指标，进而借助空间滞后解释变量模型(SLX)，采用2SLS估计各等级城市交通拥堵效应的空间边界。Ⅰ型及以上大城市、Ⅱ型大城市、中等城市和小城市的道路交通密度空间交互指标分别为：

(5)

其中，H、B、M、S分别代表Ⅰ型及以上大城市、Ⅱ型大城市、中等城市和小城市，HDj、BDj、MDj、SDj依次表示任意城市j受到的d范围内以上各类城市道路交通密度的空间影响。本文以50公里为空间间隔，分别计算相应距离圈层的道路交通密度空间滞后变量，按照表3和图1的方法分析不同距离范围内各等级城市道路交通密度对本地区城市化的空间外溢效应。图2显示，除个别异常值外，各距离范围内Ⅰ型及以上大城市、Ⅱ型大城市、中等城市和小城市的交通拥堵效应在整体上依次降低。Ⅰ型及以上大城市的交通拥堵的空间外溢效应边界大概为450公里，Ⅱ型大城市的空间边界大概为350公里，中等城市约为300公里，而小城市的空间边界最小(约为150公里)。可见，城市化进程中各城市的交通拥堵效应与城市规模密切相关，即城市规模越大，交通拥堵效应的空间外溢尺度及其作用效果也越大[注]限于篇幅，本文未报告各等级城市不同距离范围内道路交通密度一次项和二次项对本地区城市化影响的参数估计结果，作者备索。。

(二)不同地区各等级城市交通拥堵对人口城市化的影响

为得到更有针对性的结论，本文进一步分析中国东中西部地区各等级城市的交通拥堵状况及其空间外溢效应[注]东部地区包括北京、福建、广东、海南、河北、江苏、辽宁、山东、上海、天津和浙江等11个省(市)，中部地区包括安徽、河南、黑龙江、湖北、湖南、吉林、江西和山西等8个省(市)，西部地区包括广西、贵州、内蒙古、宁夏、青海、陕西、甘肃、四川、新疆、云南和重庆等11个省(市)。。图3～5显示，东部地区Ⅰ型及以上大城市、Ⅱ型大城市和中等城市的交通拥堵外溢效应的空间边界与全国情况一致，分别约为450公里、350公里和300公里，但小城市的空间边界约为200公里，大于全国平均的150公里。在作用效果上，东部小城市交通拥堵在有效空间范围内的外溢效应明显高于中等城市，其原因可能是伴随新型城镇化不断推进，多数农业转移人口出于迁移成本的考虑而更倾向于在附近的小城市实现就地城镇化。但与不断增加的人口和车辆相比，小城市交通基础设施的供给能力相对滞后，导致一些小城市的拥堵效应不断提高甚至超过多数中等城市。2003～2014年，东部小城市的民用汽车拥有量和道路面积年均分别增长32.76%和6.41%，而同期中等城市则分别增长27.33%和10.52%。可见，小城市交通基础设施发展相对滞后导致比中等城市更为明显的拥堵效应。

中部地区各等级城市交通拥堵的空间外溢效应及其作用边界均低于东部地区。中部地区的Ⅰ型及以上大城市、Ⅱ型大城市、中等城市和小城市的交通拥堵外溢效应空间边界分别为350公里、250公里、150公里和100公里。但出人意料的是，中部地区Ⅱ型大城市交通拥堵的空间外溢效应的作用效果在有效空间范围内最小，说明中部地区一些Ⅱ型大城市在现有城市化水平和交通状况下仍具有进一步吸纳人口流动和集聚的潜力，城市化有望从Ⅱ型大城市的发展中获益。西部地区城市交通拥堵对城市化的空间外溢效应具有明显的两极化倾向，表现为Ⅰ型及以上大城市、Ⅱ型大城市的交通拥堵效应在有效空间范围内普遍偏高甚至高于东中部地区的一些城市，而中等城市和小城市并不存在明显的交通拥堵，其道路交通密度进一步提高对城市化产生正向的空间外溢效应。与东中部相比，西部地区各城市交通拥堵的空间外溢范围最小，Ⅰ型及以上大城市、Ⅱ型大城市、中等城市和小城市的交通拥堵外溢效应空间边界分别为250公里、150公里、100公里和50公里，这可能与西部城市间的空间关联效应依然偏低有关。

图2 全国各等级城市交通拥堵的空间外溢效应

图3 东部地区各等级城市交通拥堵的空间外溢效应

图4 中部地区各等级城市交通拥堵的空间外溢效应

图5 西部地区各等级城市交通拥堵的空间外溢效应

五、结论与政策启示

本文以中国2003～2014年地级及以上城市的面板数据为样本，利用空间滞后解释变量模型，探讨交通拥堵的人口城市化效应及其空间作用机制。结果显示，人口城市化与城市自身及周边城市道路交通密度均存在先上升后下降的倒U型关系，且多数城市的道路交通密度已超过最优值，出现明显的拥堵效应。在城市化进程中，交通拥堵效应的有效空间作用边界平均为300公里，但不同等级城市差异较大，Ⅰ型及以上大城市、Ⅱ型大城市、中等城市和小城市的交通拥堵外溢效应空间边界分别为450公里、350公里、300公里和150公里，且城市规模等级越高，交通拥堵的空间外溢效应越大。进一步分析表明，各等级城市交通拥堵效应的空间外溢边界均由东向西依次递减，但不同地区各等级城市交通拥堵效应对城市化的作用效果表现各异。东部地区小城市交通拥堵的外溢效应高于中等城市，中部地区Ⅱ型大城市交通拥堵的外溢效应低于中等城市和小城市，西部地区Ⅱ型及以上大城市的交通拥堵效应偏高，而中等城市和小城市交通拥堵的空间外溢效应为负。

本文研究结论的政策含义在于：首先，各城市在制定城镇化发展战略及规划建设交通基础设施时应统筹城市自身及周边城市路网的承载能力，从城市群和区域经济系统的整体视角科学评估有效空间范围内道路交通密度的适宜性及拥堵效应给城市化和经济效率产生的效果差异，为降低交通拥堵损失、有效推进城市化提供科学指导；其次，各地区在关注大型城市交通状况恶化的同时，还应给予中小城市交通问题的足够重视，着力加强中小城市特别是大型城市周边的中小城市的交通基础设施建设力度，使中小城市在缓解自身交通拥堵的同时又能有效分流周边大型城市的人口和车辆，促进交通设施供给与车辆交通需求相吻合、相协调；再次，中部地区要合理引导拥堵城市人口向周边有潜力的Ⅱ型大城市流动，着力发挥Ⅱ型大城市在疏导拥堵、调节城市群各等级城市人口配比中的作用，在整体上降低城市群的交通拥堵效应；最后，西部地区城市化和城市群发展中要进一步加强中小城市的车辆承载能力和人口吸纳能力，加强大城市与中小城市之间交通基础设施建设，增强城市间空间关联效应和一体化水平，促进大城市对中小城市发挥外溢效应的同时，合理引导拥堵城市产业和人口向有条件的中小城市转移，有效缓解大城市拥堵效应。