交通基础设施结构、区域经济发展、时空异质性

刘 霞，孙汉文，李 雪

（温州大学 商学院，浙江 温州 325035）

一、引言

中国交通基础设施迅猛发展不断推进区域经济快速增长。2000—2019 年交通固定资产投资从2 968 亿元增长为32 451 亿元，国民总收入则从99 066.1 亿元增长为988 528.9 亿元，随着中国产业结构转型，交通基础设施建设呈现结构变化。其中公路运营里程从2009 年之前的年均增长3.17%降为2.72%；而铁路年均增长从2009 年之前的1.87%增长为5.26%，达2.8 倍。其中，2019 年高铁新增运营里程数比上一年增长3.97%，占整个铁路新增运营里程的64.5%。2009 年前后中国交通基础设施增长由公路转向铁路，其中以高铁增长较快。已有研究表明，铁路和公路对城市经济增长均产生正向影响[1]。其中，公路交通基础设施比其他交通基础设施作用效果明显[1-2]，它对经济增长的贡献率显著大于铁路[3]。也有学者认为铁路和公路对本区域及周边区域都有显著的正向溢出作用，而且铁路比公路对经济增长的作用更明显[4]。当前研究结论的不一致可能忽视了公路与铁路对地区经济增长的影响会随着经济发展阶段和产业结构转型而发生变化。不同的样本期和经济区域，交通基础设施对经济增长的空间溢出效应存在显著差异[5]。交通运输结构与产业结构发展互为因果，它们之间存在显著的响应关系[6]。

新经济地理学认为，交通基础设施结构的不断完善会引起区域之间的产业结构格局发生改变，从而出现“经济分布效应”。铁路对第二产业的促进作用比第三产业更为显著[7]，但高铁有利于商业、服务业等第三产业发展，促进产业结构转型[8-9]。公路对第三产业具有更明显的促进作用[6]。另有学者认为公路对制造业的促进作用大于铁路[10]。经验事实表明，中国第二产业自2010 年以来占比从高峰57.4%开始下降，而第三产业从39%的低点开始进入快速增长期，截至2013 年第三产业超过第二产业，中国交通基础设施增长从普通铁路转向公路和高铁，与我国产业结构从第二产业向第三产业转型存在响应关系。

虽然中国交通基础设施结构与产业结构转型发展适配，但随着产业调整，不同地区的交通基础结构是否与产业转移存在动态的响应关系，是影响交通基础设施结构规划与区域经济高质量发展的重要基础。2010—2018 年，东部、中部、西部地区经济总量分别占全国55.7%、24.5%和19.8%，而交通基础设施投资分别占27.2%、32.8%和40%。公路基础设施对东部区域经济发展始终呈现明显正向作用[11]，铁路对东部地区制造业集聚的促进作用大于中西部地区[12]，但提升空间有限[13]。而中西部地区交通基础设施对区域经济发展的作用随着时间发生变化，且很难通过交通基础设施的投资产生显著的集聚效应[11][13-14]。现有研究关注到不同地区的公路与铁路对区域经济发展的影响差异，但较少考查交通基础设施结构与产业转移的关系变化对区域经济发展的影响差异。

本文拟考察交通基础设施结构随着产业结构转型对不同区域经济高质量发展的影响变化。一是以2009 年作为产业转型时期的分界点，探讨不同时期公路与铁路对中国区域经济高质量发展的影响①2008 年中国信息社会指数（ISI）超过0.3，中国开始进入工业社会向信息社会的加速转型期（杨光普，2017），本文以滞后一期2009 年为转型分界期。。二是探究不同时期铁路和公路对区域经济发展的空间溢出效应。三是考察东中西部地区铁路和公路建设的结构性调整随着产业转移对于区域经济高质量发展的影响以检验结论。本文研究的创新边际贡献主要体现在两方面：一是将交通基础设施结构对区域经济高质量的影响纳入产业转型时期的情境下，动态考察铁路和公路对本地区及周边区域经济发展的空间溢出效应差异及其作用关系；二是区别于现有静态空间面板和空间矩阵行标准化的处理方法，本文采用动态空间面板模型，对空间权重矩阵进行特征值标准化处理，以减小静态面板和行标准化等局限性造成的实证估计偏差。该研究对于动态规划公路与铁路交通网络建设，响应产业结构转型，对高效促进区域经济发展意义重大。

二、研究设计

（一）动态空间面板模型构建

区域经济发展不仅受当期要素投入和相关区域经济发展的影响，还受到过去目标区域与相关区域经济发展的综合影响，而这些因素往往又难以有效量化[18-19]。因此，为充分考虑区域经济发展的时间滞后效应、经济变量的动态性质及相关因素的影响，本研究构建动态空间面板模型来研究交通基础设施结构对区域经济发展的时空异质性。鉴于篇幅，下文只列出动态空间滞后模型（DSAR）的表达式：

式中，lnGDPit表示中国各省区2000—2017 年经济增长在时间t的对数观测值向量，n=30。W是n×n的空间权重矩阵，用来刻画各省区之间的空间相关关系。r、ρ和η分别是时间滞后项、空间滞后项和时空混合滞后项的弹性系数。lntokti，t、lngokti，t为n×k矩阵的核心解释变量，其中k=18。Xi，t为n×k的控制变量。

（二）空间权重矩阵的设定

空间权重矩阵是估计空间模型中的重要变量，本研究构建地理权重矩阵W1和地理经济距离复合权重矩阵W2，分别从地理以及地理和经济的综合角度考察各省区之间的影响。

地理距离权重矩阵W1采用逆距离矩阵来表示地理距离权重矩阵，模型中W1是一个N×N的矩阵，矩阵中的要素被定义为在i屹j的情况下，W1=1/dij，其中，dij代表的是省份i与省份j之间的地理距离，W1的对角线假设为0，各省份与其自身不产生溢出效应。

地理经济权重矩阵W2通过计算样本期各省份实际GDP 占所有地区GDP 之和比重的均值来衡量地区经济水平的高低，并假设经济发达的地区对周围地区的空间溢出作用较强，反之则较弱。

在社会经济文献中大多会对空间权重进行行标准化[20]。Kelejian 和Prucha（2021）[21]的研究证明，与按单一要素进行标准化相反，对每一行按不同的要素对空间权重矩阵的元素进行标准化很可能导致模型误设的问题。当对逆距离矩阵进行行标准化时，这种问题尤其容易发生，因为根据距离衰减的经济解释将不再有效[22]。Elhorst 以及Kelejian 和Prucha提出空间权重矩阵特征值标准化的方法，即矩阵W0中的每一个元素除以其最大的特征根r0，max，则可得到W=（1/r0，max）W0，标准化后，矩阵W的元素之间的相互比例仍然保持不变[15-21]。因此，为保证估计结果的可靠性，本文参考这一处理方法进行空间权重矩阵的标准化处理[22]。

（三）变量选取及数据来源

因变量是区域经济发展。衡量区域经济发展的指标主要有地区GDP 总量、地区GDP 增长率、地区人均GDP 等。本文以中国各省市30 个地区（不包括西藏）GDP 总量衡量区域经济发展状况①由于西藏自治区的铁路数据缺失较多，因此本文剔除了西藏相关数据。。

核心解释变量是铁路和公路两种交通基础设施。铁路和公路的测量指标采用对货运量、客运量和交通里程数三项指标进行加权复合[16]。首先对铁路客运与货运矩阵进行归一化处理，得到客运矩阵Wtieluke和货运矩阵Wtieluhuo，平均加权得到权重矩阵Wtielu=（Wtieluhuo+Wtieluke）/2，再与铁路运营里程加权得到tokt=Tielu×Wtielu，其中，Tielu为铁路的运营里程数。tokt代表30 个省区铁路设施建设情况。同理，可以得到公路交通基础设施指标gokt=Gonglu×Wgonglu。

本研究借鉴崔百胜和杨晓勤（2017）[16]以及王文和孙早（2020）[17]选取4 个控制变量，分别为资本存量、贸易开放度、劳动力人数和研发投入。资本存量（fai），采用各省区全社会固定资产投资额作为替代变量衡量投资水平的增长。贸易开放度（imexport），用名义进出口总额来衡量地区的开放程度。一个地区贸易开放度的提高，有利于引进和学习先进的科学技术，推动地区经济发展，同时也会带动地区交通基础设施的发展。劳动力投入（employment），用各省的城镇就业人数衡量，该指标反映各地区在一定时期里投入到经济生产中的劳动力人数。研发投入（research），用各省份研发经费支出衡量。研发投入增加可以提高知识的积累率，有利于促进本区域和周边区域技术创新能力提升，从而极大地促进区域经济发展。

本文对各省市GDP 总量、资本存量、贸易开放度和研发投入四个变量根据2009 年的CPI 进行平减，同时为了消除模型的异方差问题，对所有变量均作对数化处理。由于西藏自治区的铁路数据缺失较多，本文只分析30 个省（区、市）的铁路和公路情况。数据主要来源于2000—2017 年《中国统计年鉴》和《中国城市统计年鉴》。

三、实证分析

（一）动态空间模型遴选

空间面板模型的设定对空间模型估计结果具有重要影响。在两种空间权重矩阵下SAR 和SDM模型遴选的Wald 检验和LM 检验结果，均不能拒绝将模型简化为空间滞后模型的假设。因此，本文选取空间滞后模型（DSAR）进行后续分析。此外，两种空间权重矩阵Hausman 检验结果均在小于1%的显著性临界值水平，拒绝了随机效应与固定效应模型系数无差别的假设，因此选择固定效应模型。

（二）实证结果分析

表1 为动态空间滞后模型（DSAR）的回归结果。其中，模型（1）和模型（2）为W1地理矩阵的个体固定和时期固定结果，模型（3）和模型（4）为W2地理—经济矩阵的个体固定和时期固定结果，模型（5）和模型（6）为以模型（4）为基础的时期分样本回归结果。

表1 动态空间面板模型及稳健性检验结果

由表1 可知，不论是W1地理矩阵还是W2地理—经济矩阵，区域经济发展的空间相关性系数均通过了显著性检验。其中在产业结构转型前期（2000—2009 年），空间相关性系数显著为正，而在转型后期（2010—2017 年），系数由正变负。表明区域经济发展存在显著的空间相关性，在产业转型前期周边区域的经济发展会正向促进本地区发展，而转型后期则呈现地区挤出效应。经济增长惯性强度系数也均显著为正，且通过了1%的显著性检验，其中，产业转型前期和后期的系数分别为0.899 和0.930。表明区域经济发展存在明显的时间累积效应，且这种效应随产业结构转型升级程度不断加深。从时空混合滞后项系数来看，在全样本及产业结构转型前期该系数均显著为负，但在转型后期则由负转正。表明产业结构转型前期，周边区域的经济发展会负向影响本地区当期经济增长，而在转型后期，这种影响由负转正，即会正向促进本地区当期经济发展。

全样本模型（1）～模型（4）中核心解释变量铁路对区域经济发展的影响系数均显著为负，而公路均显著为正。说明铁路和公路对区域经济发展存在逆向替代。其中，在产业结构转型前期，铁路对区域经济发展的影响系数显著为正，而公路显著为负。表明在产业转型前期，铁路会正向促进区域经济发展，而公路则可能会阻碍。这主要是由于在产业结构转型前期各省多以第二产业为主，铁路运输运量大，成本低，因此更具优势。在产业结构转型后期，铁路对区域经济发展的影响由正转负，公路对区域经济发展的影响由负转正，且均通过了显著性检验。表明在此阶段公路更能促进区域经济发展，这主要是由于2009 年中国开始进入工业社会向信息社会的加速转型期，并在2013 年我国第三产业占比超过第二产业。且相较于铁路，公路运输具有较高的通达度和灵活性，因此在产业结构转型后期对经济发展具有更大的促进作用。综合产业结构转型前期和后期的检验结果，发现公路和铁路对区域经济发展影响系数符号在上述两阶段均相反，表明铁路和公路对区域经济发展的影响随着产业结构转型呈现动态的逆向替代。

对控制变量来说，产业转型前期与全样本基本无差异。其中，全社会固定资产投资、贸易开放度和劳动力投入对区域经济发展的影响系数均显著为正，而研发投入为负且不显著。在产业转型后期，全社会固定资产投资、贸易开放度和劳动投入对区域经济发展的影响为正但不再显著，而研发投入的影响由负转正并通过了显著性检验，表明驱动区域经济发展的关键要素随着产业转型可能由劳动力和物质资本等生产要素转向创新要素为主。

（三）空间效应分解

为了更好地衡量地区之间的空间溢出效应，基于LeSage 和Pace 的研究进一步将全样本模型（4）及分样本模型（5）和模型（6）的参数估计结果分解为直接效应和间接效应[23]。直接效应表示交通基础设施对本地区经济增长的影响，间接效应则表明交通基础设施对本地区之外的地区经济增长产生的影响，如表2 所示。

表2 以参数估计结果为基础的直接效应与间接效应分解

从表2 可知，铁路与公路对区域经济发展的影响具有多重空间效应。在全样本中，铁路的直接效应为-0.011，且在10%的水平下显著，而间接效应并未通过显著性检验。表明铁路可能在一定程度上会阻碍当期本地区的经济增长；公路的直接效应和间接效应均显著为正，表明公路的建设不仅能促进本地区的经济发展，而且由于空间溢出效应的存在也会促进周边地区的经济增长。在分样本中，产业转型前期铁路和公路均存在显著的直接效应，其中，铁路和公路的影响系数分别为0.024 和-0.005。产业转型后期，铁路的直接效应系数由正转负，公路则由负转正。从间接效应来看，产业转型前期铁路和公路的间接效应并不显著，转型后期铁路的间接效应显著为负，公路显著为正。表明周边地区的铁路可能会对本地区经济发展产生虹吸效应，而公路则会产生涓滴效应促进本地区发展。上述结果进一步检验了铁路与公路对区域经济发展的逆向替代关系，且铁路和公路的直接效应随着产业结构转型呈现动态的逆向替代。

四、异质性检验

为了研究交通基础设施对经济发展的影响是否会因所处产业结构转型阶段和所处地区不同而存在差异，本文将我国划分为东部、中部和西部①本文对东中西部地区的划分为：东部地区包括北京、天津、河北、辽宁、上海、江苏、福建、浙江、山东、广东、海南等11 省市；中部地区包括山西、吉林、黑龙江、江西、安徽、湖南、湖北、河南等8 省；西部地区包括四川、广西、云南、贵州、内蒙古、陕西、甘肃、青海、宁夏、新疆、重庆等11 省（区）。三个样本进行异质性检验。

异质性检验结果（见表3）显示，东部、中部、西部三个地区经济发展均存在显著的空间相关性。其中，在产业结构转型前期东、中部地区的空间相关性系数均为负，且东部大于中部，西部的空间相关性系数则显著为正。而在产业结构转型后期，东部、中部的空间相关性系数由负转正，而西部的系数则由正转负。这是由于在产业结构转型前期，区域经济发展较为落后，以第二产业为主的东部、中部经济发展需要大量的资源支持，因此在该时期地区之间的虹吸效应明显，而随着第二产业逐步向西转移，东部、中部产业结构明显优化，东部、中部经济发展已经由最初的虹吸效应逐渐转变为涓滴效应，而西部则开始出现负向空间溢出。

表3 异质性检验结果

从核心解释变量来看，东部地区铁路对区域经济发展的影响系数显著为负，公路系数为正但并不显著。其中，在产业结构转型前期铁路的影响系数为正，而公路的影响系数显著为负；在转型后期，铁路对区域发展的影响由正转负并显著，公路对区域发展的影响仍为负且程度有所加深。表明在以第二产业为主的产业结构转型前期，铁路会促进区域经济的发展但影响较小，而在以第三产业为主的转型后期，铁路的作用减弱。此外，在两个时期公路均负向影响区域经济发展，且程度不断加深。这是由于高铁网络在东部的快速建设在一定程度上可能替代了公路的影响。中部地区铁路在产业结构转型前期对区域经济发展的影响显著为正，公路显著为负，而在产业结构转型后期铁路的影响系数由正转负，公路的影响系数由负转正，均通过了显著性检验。表明中部地区随着产业结构的不断优化，铁路对经济发展的促进作用减弱甚至转负，而公路的正向作用开始显现。此外，对西部地区来说，铁路和公路均会正向促进区域经济发展，且产业结构转型后期的作用大于转型前期。

限于篇幅本文仅报告了东部、中部、西部全样本的模型的效应分解结果（见表4）。从表4 的直接效应和间接效应来看，东部、中部铁路和公路对本地区域经济影响的直接效应更大，西部周边地区的铁路和公路对本地区经济影响的间接效应更大。东部地区的铁路对本区域经济发展的直接效应显著为负（系数为-0.020），而对周边区域的间接效应显著为正（系数分别为0.001）；中部、西部铁路的直接效应为正（系数分别为0.104 和0.016），中部的间接效应显著为负（系数为-0.023），西部为正（系数为0.029）。说明东部、中部铁路对本地区经济增长的直接效应存在逆向替代，对周边地区经济增长的间接效应也存在逆向替代，进一步证实前面的结论。公路在东部、中部均不存在明显的直接效应和间接效应，在西部直接效应和间接效应显著为正，表明西部地区公路建设不仅能够促进本地区域经济的发展，也可以促进周边地区的经济发展。此外，在上述三个地区中，中部地区的铁路和公路对区域经济发展系数均最大，说明中部地区铁路和公路建设每增加一个单位对区域经济发展的影响相较于东部和西部影响更大，从而说明中部地区的产业转移与交通基础设施结构的响应变化对区域经济发展的影响会表现得更为敏感。

表4 以参数估计结果为基础的直接效应与间接效应分解

五、结论与政策建议

（一）结论

本文运用动态空间滞后模型，利用2000—2017年的省级空间面板数据，探讨中国交通基础设施结构对区域经济高质量发展的时空异质性。通过实证检验得到如下结论：

（1）我国区域经济发展存在明显的空间相关性，并随产业结构转型在不同区域出现动态变化。在产业结构转型前期，东部、中部地区的空间相关性系数均为负，且东部大于中部，西部的空间相关性系数则显著为正；而在产业结构转型后期，东、中部的空间相关性系数由负转正，而西部的系数则由正转负。表明随着区域产业结构转型，东部、中部经济发展已经由最初的虹吸效应逐渐转变为涓滴效应，而西部则开始出现负向空间溢出。

（2）铁路与公路对区域经济发展的影响随产业转型呈现动态的逆向替代。产业结构转型前期，铁路对区域经济发展的影响系数为正，而公路为负；产业结构转型后期，铁路对区域经济发展的影响由正转负，而公路对区域经济发展的影响由负转正。表明铁路与公路对区域经济发展的影响随产业转型呈现动态的逆向替代，且该种关系在铁路和公路的直接效应中也同样成立。

（3）交通基础设施结构对区域经济发展存在明显的时空异质性。在以第二产业为主的产业结构转型前期，铁路会促进东部、中部、西部经济发展，其中对中部的促进作用最大，而公路仅正向影响西部经济发展；在产业结构转型后期，铁路在东部和中部的促进作用不断减弱，公路在中部的正向作用开始显现，两种交通方式对西部经济发展的促进作用均有大幅提高。

（二）相关建议

根据上述研究结论，本文提出以下建议：

（1）随着我国产业结构转型的深化，应重新审视交通基础设施结构与区域经济发展之间的响应协同关系。铁路与公路对于区域经济发展的贡献会随着产业结构调整产生动态的逆向替代。因此，政府应针对产业结构转型，对铁路和公路交通基础设施进行有针对性的投资建设，优化交通基础设施和产业结构之间的协同匹配关系，高效促进区域经济协调发展。

（2）由于交通基础设施结构对区域经济高质量发展存在明显的时空异质性。地区政府应针对当地产业发展状况，系统合理布局铁路与公路网络建设。东部地区应着重加强高铁网络投入，加快区域间创新要素流动；中部地区连接东部与西部，对区域经济发展的影响弹性变化较大，因此，需要根据产业转移及时动态地调整铁路与公路交通基础设施投入；西部地区则应充分发挥后发优势，增加对交通基础设施建设的投资，有效承接东中部地区的产业转移。这对于高效提升区域经济发展的空间溢出效应，促进区域经济高质量发展具有重要意义。