劉 越 閔路路

（安徽財經(jīng)大學，安徽 蚌埠 233030）

引言

世界上接近一半的人口居住在城市，在西方社會，比例高達75%，經(jīng)濟活動集聚在少數(shù)地理空間上[1]。交通基礎(chǔ)設(shè)施作為經(jīng)濟集聚的重要影響因素，一直受到國內(nèi)外學者普遍關(guān)注，尤其是交通基礎(chǔ)設(shè)施引發(fā)經(jīng)濟資源不斷流動帶來經(jīng)濟空間集聚相關(guān)研究成果頗豐。從傳統(tǒng)區(qū)域經(jīng)濟理論中的城市經(jīng)濟學與區(qū)位理論到新經(jīng)濟理論的空間經(jīng)濟學，國內(nèi)外學者開展大量研究。隨著研究不斷深入，越來越多學者將視角轉(zhuǎn)向交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟集聚的溢出效應。交通基礎(chǔ)設(shè)施通過影響運輸成本加快經(jīng)濟資源在不同地理單元之間的流動，產(chǎn)生經(jīng)濟要素在某些地理空間上的集聚。因此，交通基礎(chǔ)設(shè)施經(jīng)濟集聚效應的產(chǎn)生與交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟集聚的空間溢出效應具有內(nèi)在聯(lián)系。交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟集聚的空間溢出效應研究是對交通基礎(chǔ)設(shè)施經(jīng)濟集聚效應研究的深入與細化，空間溢出效應代表特定地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施水平，可對其他區(qū)域的經(jīng)濟集聚水平產(chǎn)生影響。

Rodan分析基礎(chǔ)設(shè)施對企業(yè)跨區(qū)域投資與失業(yè)工人流動產(chǎn)生的跨區(qū)域影響[2]；Nishimizu和Hulten認為基礎(chǔ)設(shè)施對日本區(qū)域經(jīng)濟增長具有正向溢出效應[3]。隨著經(jīng)濟學研究工具及建模技術(shù)的創(chuàng)新與突破，大量學者運用實證分析方法研究交通基礎(chǔ)設(shè)施的經(jīng)濟集聚效應，大致分為兩類：交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟集聚具有正向空間溢出效應；交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟集聚具有負向空間溢出效應。大部分學者認為提升特定地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施水平對其他鄰近地區(qū)的經(jīng)濟集聚水平會產(chǎn)生正向影響。如Chandra和Thompson發(fā)現(xiàn)高速公路影響經(jīng)濟活動的空間分配，本地洲際公路建設(shè)會促使經(jīng)濟活動從鄰縣流向本地[4]。Holl利用微觀層面數(shù)據(jù)和地理信息系統(tǒng)技術(shù)，運用泊松面板模型分析1980—1994年間西班牙各大城市道路基礎(chǔ)設(shè)施對新建制造業(yè)場所的影響，認為企業(yè)更愿將制造業(yè)場所建在鄰近新建高速公路的區(qū)域，表明經(jīng)濟資源沿新建高速公路擴散，新建高速公路對其他鄰近地區(qū)的經(jīng)濟集聚產(chǎn)生正向影響。Holl認為發(fā)展高速公路會影響市場的可及性，吸引企業(yè)向高經(jīng)濟密度區(qū)域聚集[5-6]。Teixeira發(fā)現(xiàn)發(fā)展交通基礎(chǔ)設(shè)施可加快經(jīng)濟集聚。此外，還進一步模擬交通網(wǎng)絡(luò)擴張情形，發(fā)現(xiàn)大力發(fā)展交通基礎(chǔ)設(shè)施可降低運輸費用，經(jīng)濟要素將會向外擴散[7]。Meijers等發(fā)現(xiàn)地理障礙消除導致中心地區(qū)就業(yè)率下降，外圍地區(qū)經(jīng)濟輕微增長，即發(fā)展交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟集聚具有正向溢出效應[8]。Yu等利用中國274個城市2000—2010年數(shù)據(jù)，探討高速公路網(wǎng)絡(luò)在空間經(jīng)濟集聚演化中的作用，得出完善高速公路網(wǎng)絡(luò)會使經(jīng)濟活動地域集中度較高的結(jié)論。當模擬運輸成本低于關(guān)鍵水平時，新的高速公路建設(shè)有助于空間分散，產(chǎn)生空間溢出效應[9]。

也有一些學者認為一個地區(qū)發(fā)展交通基礎(chǔ)設(shè)施將對鄰近地區(qū)的經(jīng)濟集聚水平會產(chǎn)生負向影響。如Boarnet發(fā)現(xiàn)某縣產(chǎn)出變化與同一縣內(nèi)的街道和公路資本變化呈正相關(guān)，但產(chǎn)出變化與其他縣級公路資本變動呈負相關(guān)[10]。劉荷等利用中國2000—2012年省級面板數(shù)據(jù)，從地區(qū)與行業(yè)層面研究交通基礎(chǔ)設(shè)施對制造業(yè)集聚的溢出效應，發(fā)現(xiàn)公路對中西部地區(qū)制造業(yè)集聚具促進作用，但對東部地區(qū)具負向溢出效應[11]。

分析已有文獻，交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟集聚的溢出效應以正向溢出為主，但也存在負向溢出。研究此問題的區(qū)域主要集中在發(fā)達國家，以中國經(jīng)驗數(shù)據(jù)驗證交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟集聚是否存在溢出效應者較少。已有分析模型中，將變量運用嚴格數(shù)理推導納入模型的較少。本文在Ottaviano線性自由資本模型基礎(chǔ)上[12]，以嚴格數(shù)學推導將交通基礎(chǔ)設(shè)施變量納入實證模型中，并利用1997—2015年中國30個省級行政區(qū)的經(jīng)驗數(shù)據(jù)實證分析①鑒于海南省特殊地理區(qū)位（島嶼），其與鄰近省份的交通聯(lián)系主要是海運，而本文主要研究鐵路、公路等陸路交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟集聚的影響，因此在選取省級行政區(qū)時將其剔除。。

根據(jù)交通運輸方式不同，將運輸分為鐵路、公路、航空、河道和管道運輸五大類，每種運輸方式均形成獨立運輸體系，每種運輸體系均為能提供基礎(chǔ)和共享服務的設(shè)施。在新經(jīng)濟地理學理論框架下，采用線性自由資本模型研究交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟集聚的影響，在數(shù)理模型構(gòu)建解析中，以不同區(qū)域廠商數(shù)量代表經(jīng)濟集聚程度。在實證研究過程中，鑒于研究空間尺度及數(shù)據(jù)可得性，主要以各級公路、鐵路、內(nèi)河航道密度（千米/平方公里）衡量研究區(qū)域交通基礎(chǔ)設(shè)施水平。同時，為消除不同區(qū)域面積差異導致的經(jīng)濟集聚相關(guān)數(shù)據(jù)干擾，以區(qū)域物資資本存量密度（億元/平方公里）界定經(jīng)濟集聚程度，借鑒張軍等研究，運用“永續(xù)盤存法”估算各地區(qū)物資資本存量[13]。

一、理論分析

空間經(jīng)濟學建模主要有兩大方法（DCI框架，OTT框架），DCI框架是“迪克希特-斯蒂格利茨壟斷競爭、冰山交易技術(shù)、演化以及計算機模擬”框架的簡稱。該方法具有以下缺陷：忽視預期作用；空間經(jīng)濟學模型通過數(shù)值模擬方法得出模型的解；迪克西特-斯蒂格利茨壟斷競爭模型與冰山交易成本缺乏現(xiàn)實基礎(chǔ)等。為解決這些問題，Ottaviano提出OTT框架：含二次子效用的準線性效用函數(shù)和線性運輸成本分析框架[12]。OTT框架和DCI框架下模型的主要區(qū)別在于，采用的效用函數(shù)是準線性二次效用函數(shù)；以線性運輸成本取代冰山貿(mào)易成本，由此得到的線性模型較易處理。

（一）模型假設(shè)

借鑒OTT框架下的線性自由資本模型（LFC）及宋英杰[14]、林永然等[15]的研究方法，將交通基礎(chǔ)設(shè)施變量作為運輸成本的代替變量納入模型中，獲得一般均衡解。

假設(shè)某一區(qū)域經(jīng)濟由兩個區(qū)域（北部與南部）、兩種要素（資本與勞動）、兩種生產(chǎn)部門（工業(yè)與農(nóng)業(yè)）組成，即2×2×2模型。在模型中，資本所有者和勞動所有者在空間上均不具流動性，勞動和勞動所有者不能分離，但資本和資本所有者可分離，資本可在區(qū)域間自由流動。sL=L/Lω表示北部擁有的勞動力稟賦份額，sK=L/Lω表示北部擁有的資本稟賦份額，sn則表示北部使用的資本份額，假設(shè)每個資本所有者擁有1個單位資本，區(qū)域經(jīng)濟中的消費者數(shù)量可表示為Lω+Kω。

假設(shè)農(nóng)業(yè)部門生產(chǎn)同質(zhì)性產(chǎn)品，具有規(guī)模收益不變的生產(chǎn)技術(shù)，在完全競爭的市場結(jié)構(gòu)下，具有瓦爾拉斯一般均衡特征，僅使用勞動作為要素投入。單位農(nóng)業(yè)品需要aA單位勞動，勞動力工資為wL，故單位農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)出成本為aAwL。工業(yè)部門以規(guī)模收益遞增和壟斷競爭為特征，生產(chǎn)差異化工業(yè)產(chǎn)品，使用資本和勞動作為要素投入，每個企業(yè)只生產(chǎn)一種多樣化產(chǎn)品。資本是固定投入，勞動是可變投入，企業(yè)總成本函數(shù)為πF+amwLx，其中，π是單位資本收益率，F(xiàn)為資本投入量，am代表單位工業(yè)品產(chǎn)出所需勞動投入量，wL是勞動力工資，x是某種工業(yè)品產(chǎn)出。

鑒于每個企業(yè)使用F單位的資本，因此北部和南部企業(yè)數(shù)（工業(yè)品種類）分別為：

選擇合適的資本度量單位，標準化處理使Kω=F，可將n和n*化簡為：

假設(shè)農(nóng)產(chǎn)品的空間流動不存在運輸成本，工業(yè)品在區(qū)域內(nèi)和區(qū)域間運輸均會產(chǎn)生成本。在線性模型中，不使用冰山貿(mào)易成本假設(shè)，而假設(shè)北部區(qū)內(nèi)1單位工業(yè)品的運輸需要消耗τ1（τ1＞0）單位農(nóng)產(chǎn)品（以農(nóng)產(chǎn)品作為計價物），且τ1=τ1（t1）=1/t1；南部地區(qū)內(nèi)1單位工業(yè)品的運輸成本需消耗τ2（τ2＞0）單位農(nóng)產(chǎn)品，τ2=τ2（t2）=1/t2；兩地區(qū)間運輸1單位工業(yè)品需消耗τ1+τ2單位農(nóng)產(chǎn)品，τ1+τ2=τ1（t1）+τ2（t2）=1/t1+1/t2。其中，t1為北部地區(qū)內(nèi)交通基礎(chǔ)設(shè)施供給量，t2為南部地區(qū)內(nèi)交通基礎(chǔ)設(shè)施供給量，交通基礎(chǔ)設(shè)施作為外生變量，由政府供給。

在模型中，消費者效用函數(shù)為“含二次子效用的準線性效用函數(shù)”，具體用下式表示：

式中，ci是消費者對某種差異化工業(yè)品的消費量，CA是對農(nóng)產(chǎn)品消費量。α反映消費者對差異化工業(yè)品的偏好程度；β＞δ意味著消費者更愿消費多樣化商品，即β＞δ反映消費者對多樣性的偏好強度；對于給定的β值，δ則反映多樣性產(chǎn)品間的不同替代能力，δ越大，產(chǎn)品間替代能力越強；n代表北部地區(qū)生產(chǎn)的工業(yè)品種類；n*代表南部地區(qū)生產(chǎn)的工業(yè)品種類。

假設(shè)資本在區(qū)際間的流動是為追逐更高名義收益率，且資本所獲收益被返回資本所有者所在地區(qū)消費。資本流動方程為：

其中，r、r*分別是北部與南部物質(zhì)資本的名義收益率，sn則表示北部資本份額。

（二）長期均衡解

資本在區(qū)域間自由流動以獲取更高收益，同時由于每個企業(yè)資本量固定，因此資本的空間流動決定生產(chǎn)空間分布。由資本流動方程（4）可知，當兩個區(qū)域資本收益率相同時，資本失去空間流動動力；當一個區(qū)域資本收益率高于另一區(qū)域時，資本將會全部集中在一個區(qū)域，長期均衡可表示如下：

式（5）中第一個表達式為內(nèi)部均衡，第二個表達式為中心在北部時的中心-外圍結(jié)構(gòu)均衡，第三個表達式為中心在南部時的中心-外圍結(jié)構(gòu)均衡。

把北部和南部消費者數(shù)量公式及產(chǎn)品價格公式代入物質(zhì)資本收益率公式，可得出資本收益率的區(qū)域差異如下：

在式（7）中

其中sE為北部地區(qū)市場相對規(guī)模，在線性自由資本模型中，偏好的準線性結(jié)構(gòu)意味著每個消費者的工業(yè)產(chǎn)品支出與收入無關(guān)。因此，線性框架下市場相對規(guī)模僅取決于居住在每個區(qū)域的消費者數(shù)量，與其收入無關(guān)，sE可表示為：

當兩個地區(qū)物質(zhì)資本收益率差值為0時，資本在空間上不再流動，模型將實現(xiàn)長期均衡。由式（6），r-r*=0時得到：

式（8）表示當兩個區(qū)域資本收益率相等時，資本區(qū)域分布與支出區(qū)域分布之間的關(guān)系。如資本和勞動的初始稟賦在兩區(qū)域內(nèi)對稱，則資本在兩區(qū)域的使用必然對稱，即該對稱分布長期穩(wěn)定均衡。

（三）模型均衡解分析

在線性自由資本模型基礎(chǔ)上，得出帶有交通基礎(chǔ)設(shè)施變量的經(jīng)濟集聚一般均衡解。

從式（6）可見，當存在運輸成本時，企業(yè)區(qū)位選擇受到兩種力作用。式（6）右邊大括號內(nèi)第一項值為正，稱為市場規(guī)模效應；第二項值為負，稱為市場擁擠效應[16]。交通基礎(chǔ)設(shè)施可通過影響市場規(guī)模效應和市場擁擠效應影響經(jīng)濟集聚程度。交通基礎(chǔ)設(shè)施越發(fā)達，區(qū)域間工業(yè)品運輸成本越低，即τ越小，市場規(guī)模效應相對于市場擁擠效應越顯著，此時集聚力相對較強。

從分析式（8）可知，影響企業(yè)空間分布的因素不僅有本地交通基礎(chǔ)設(shè)施供給量、市場相對規(guī)模，還有其他地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施供給水平，企業(yè)空間分布直接關(guān)系資本空間分布。本地交通基礎(chǔ)設(shè)施供給不僅影響本地企業(yè)數(shù)量還影響外地企業(yè)數(shù)量，即交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟集聚具有溢出效應。由式（8）可見，交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟集聚的溢出效應分為兩類：正溢出和負溢出。在本地市場相對規(guī)模，正溢出效應表現(xiàn)為（4a-4bam）t1t2，負溢出效應表現(xiàn)為-4bt2；在本地市場相對規(guī)模，正溢出效應表現(xiàn)為-4bt2，負溢出效應表現(xiàn)為（4a-4bam）t1t2。

二、探索性空間數(shù)據(jù)分析

（一）交通基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟集聚變量的空間數(shù)據(jù)特征

為研究中國各省區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展對經(jīng)濟集聚的影響，在使用空間計量模型開展空間數(shù)據(jù)精確實證分析前，首先運用探索性空間數(shù)據(jù)分析，空間可視化描述中國各省區(qū)的交通基礎(chǔ)設(shè)施水平和經(jīng)濟集聚程度。各省區(qū)經(jīng)濟集聚狀況、交通基礎(chǔ)設(shè)施密度分布五分位圖見圖1、2，并以6年為周期觀察其動態(tài)變化。

從靜態(tài)角度分析經(jīng)濟集聚。從圖1可知，我國經(jīng)濟集聚的空間分布呈現(xiàn)明顯空間自相關(guān)狀態(tài)，經(jīng)濟集聚呈現(xiàn)塊狀結(jié)構(gòu)，“高-高”“低-低”空間分布顯著。整體而言，經(jīng)濟集聚呈現(xiàn)明顯東高西低、從東向西階梯狀遞減的變化趨勢。我國2015年的經(jīng)濟活動空間分布中，東南沿海和京津地區(qū)的經(jīng)濟集聚度領(lǐng)先其他省份，處于第一分位；東部的江蘇、山東以及中西部的河南、重慶和廣西的經(jīng)濟集聚度較高，處于第二分位；處于第三分位的省份主要集中在中北部地區(qū)，且在地理上呈現(xiàn)成塊、連片分布格局，有湖北、陜西、山西、河北、遼寧以及內(nèi)蒙古；歸為第四分位的省份則主要集中在中西南地區(qū)，有湖南、貴州、四川、云南、西藏以及西北的寧夏；經(jīng)濟集聚度最低的第五分位主要分布在西北、東北等邊遠地區(qū)以及中部的兩個省份，包括新疆、青海、甘肅、黑龍江、安徽和江西。

從動態(tài)角度分析中國在1997—2015年經(jīng)濟活動空間分布的變化趨勢。圖1給出1997—2015年主要年份（1997、2003、2009、2015）中國經(jīng)濟活動的空間分布格局，鑒于本文以單位面積物質(zhì)資本存量表示經(jīng)濟集聚度，而單位面積物質(zhì)資本存量變化緩慢，不會出現(xiàn)在某一年份大幅度提高、下降現(xiàn)象，故以1997—2015年主要年份（1997、2003、2009、2015）分析該區(qū)間內(nèi)各省份經(jīng)濟集聚程度變化。通過觀察圖1可知：1997—2015年，北京、天津、上海、浙江及福建的經(jīng)濟密度一直領(lǐng)先于其他省份，始終處于中國經(jīng)濟集聚第一分位，也有些省份的經(jīng)濟密度在個別年份躋身第一分位，如1997年和2015年的廣東，2003年和2009年的江蘇，總體而言，第一分位區(qū)域在研究時間段內(nèi)變化不大；第二分位區(qū)域在該時間區(qū)間內(nèi)變化較大，僅山東始終處于該分位，不同年份會有一些省份進入、退出，但進入第二分位的省份絕大部分處在東部環(huán)渤海地區(qū)；處在第三分位的區(qū)域在該時間區(qū)段變化也較大，始終處在該分位的省份僅有山西，整體而言，該區(qū)域在1997—2015年呈現(xiàn)出由中西南向中東北地區(qū)轉(zhuǎn)移趨勢；處在第四分位的區(qū)域變化較復雜，1997—2003年，處在該分位的省份無變化，2009年內(nèi)蒙古、寧夏和陜西進入，黑龍江、河南和廣西退出，河南和廣西進入更高分位，隨著西藏、四川和云南在2015年進入，該分位主要位于西南地區(qū)；處在第五分位的區(qū)域空間在該時間段內(nèi)變化相對不大，新疆、青海和甘肅始終處在該分位，故該分位主要集中在西北等邊遠地區(qū)。

通過分析可得到以下結(jié)論：處在第一、五分位的東南沿海、大西北區(qū)域在研究時間段內(nèi)變化不大，第二、三、四分位的地區(qū)變化則較大；總體而言，隨著中國區(qū)域平衡戰(zhàn)略實施及經(jīng)濟高速發(fā)展，高經(jīng)濟密度地區(qū)不斷向中西部腹地深入，區(qū)域經(jīng)濟差距逐步縮小。

圖1 1997—2015年主要年份中國經(jīng)濟集聚空間分布五分位動態(tài)圖

通過對圖2分析可得出中國各省區(qū)單位面積交通基礎(chǔ)設(shè)施線路長度空間布局與經(jīng)濟密度相似，交通線路密度表現(xiàn)出明顯的東高西低、從東向西階梯狀遞減的變化趨勢。從動態(tài)來看，第五分位的省份變化較小，僅在2009年有變化，即寧夏進入和黑龍江退出，第一、二、三和四分位省份變化較大，交通密度高的地區(qū)從東南沿海逐步向中西部腹地推進，2009年后，中西部的重慶、河南始終處在第一分位，這一趨勢與經(jīng)濟密度變化趨勢吻合。具體而言，經(jīng)濟集聚程度低的新疆、內(nèi)蒙古、青海和甘肅等地區(qū)，交通基礎(chǔ)設(shè)施線路密度也很低，經(jīng)濟密度的塊狀分布與交通基礎(chǔ)設(shè)施密度的塊狀分布具有高度重合性，二者分布存在顯著空間分布一致性。以2015年為例，經(jīng)濟密度和交通基礎(chǔ)設(shè)施密度同時處在第三、四和五分位的省份分別有3、3和4個。直觀上可見交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟集聚具有影響，且這種影響可能存在空間溢出效應。

圖2 1997—2015年主要年份中國交通基礎(chǔ)設(shè)施空間分布五分位動態(tài)圖

（二）經(jīng)濟集聚狀況的空間自相關(guān)檢驗

通過空間可視化方法從直觀角度得出各地區(qū)經(jīng)濟集聚狀況具有空間自相關(guān)性之后，運用空間自相關(guān)檢驗描述各地區(qū)經(jīng)濟集聚狀況在地理空間上的自相關(guān)性?？臻g自相關(guān)性檢驗常用的判斷指標有Moran指數(shù)、Getis指數(shù)等，其中Moran’s I指數(shù)應用最為廣泛。

Moran’s I指數(shù)的計算公式可表達為：

Moran’s I指數(shù)的計算值介于-1到1之間，當Moran’s I檢驗值處在（0，1）區(qū)間且顯著時，則表示被檢驗的各地區(qū)變量具有正向空間自相關(guān)性；當Moran’s I檢驗值處在（-1，0）區(qū)間且顯著時，則表示被檢驗的各地區(qū)變量具有負向空間自相關(guān)性。1997—2015年中國30個省區(qū)經(jīng)濟集聚變量的全域Moran’s I指數(shù)見表1。

由表1可知，各省份1997—2015年經(jīng)濟集聚的Moran’s I指數(shù)均在（0，1）區(qū)間內(nèi)，即存在正向空間自相關(guān)性。其中，1997—2003年Moran’s I指數(shù)逐步上升，從1997年的0.2985上升到2003年的0.3294；2004—2015年Moran’s I指數(shù)又呈現(xiàn)相反走勢——緩慢下降，但1997—2015年經(jīng)濟集聚的Moran’s I指數(shù)在1%顯著性水平下均可通過顯著性檢驗。以上分析說明我國省區(qū)間經(jīng)濟集聚水平存在空間相關(guān)性，且該相關(guān)性呈現(xiàn)先逐步上升后緩慢下降趨勢。

表1 1997-2015年中國各省區(qū)經(jīng)濟集聚全域Moran’s I指數(shù)

進一步通過局域Moran’s I指數(shù)散點圖考查局部地區(qū)經(jīng)濟集聚的空間特征。Moran’s I指數(shù)散點圖通過將各地區(qū)經(jīng)濟集聚的空間關(guān)聯(lián)為四個象限：第一象限（高-高）代表經(jīng)濟集聚水平高的地區(qū)被經(jīng)濟集聚水平高的地區(qū)包圍；第二象限（低-高）代表經(jīng)濟集聚水平低的地區(qū)被經(jīng)濟集聚水平高的地區(qū)包圍；第三象限（低-低）代表經(jīng)濟集聚水平低的地區(qū)被經(jīng)濟集聚水平低的地區(qū)包圍；第四象限（高-低）代表經(jīng)濟集聚水平高的地區(qū)被經(jīng)濟集聚水平低的地區(qū)包圍。第一象限（高-高）、第三象限（低-低）表示存在正空間自相關(guān)性，第二象限（低-高）、第四象限（高-低）表示存在負空間自相關(guān)性。

由圖3可知，在1997—2015年主要年份（1997，2003，2009，2015），大部分地區(qū)處于第一象限和第三象限，說明經(jīng)濟集聚在中國各省區(qū)之間存在明顯空間正相關(guān)特征，即集聚程度高的地區(qū)鄰近成塊狀分布，集聚程度低地區(qū)也鄰近成塊狀分布。

三、實證分析

（一）實證模型設(shè)定

在空間經(jīng)濟學理論OTT框架下數(shù)理推導交通基礎(chǔ)設(shè)施經(jīng)濟集聚溢出效應，在此基礎(chǔ)上構(gòu)建實證模型。將式（8）變型后兩邊取對數(shù)：

對上式泰勒展開，并化簡得到：

其中，a，b，c，am是外生變量，在外生變量給定情況下，交通基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟集聚關(guān)系可表達為式（10）的線性形式。在式（10）基礎(chǔ)上，不改變經(jīng)濟集聚與核心解釋變量（交通基礎(chǔ)設(shè)施）關(guān)系，同時為減少異方差性，將t變量取對數(shù)形式，式（10）經(jīng)簡單處理可轉(zhuǎn)化為以下實證分析中依賴的基礎(chǔ)模型：

其中，β1，β2為待估參數(shù)。在式（9）中添加不同地理單元之間的空間依賴性變量，得到以下空間面板模型：

式（12）（13）（14）分別代表空間滯后模型（SAR）、空間誤差模型（SEM）、空間杜賓模型（SDM）。AGGit表示第i地區(qū)第t年的經(jīng)濟集聚水平，WlnAGGit是被解釋變量的空間交互項，TRANit表示第i地區(qū)第t年的交通基礎(chǔ)設(shè)施水平，SEit表示第i地區(qū)第t年的本地市場規(guī)模，WXitθ是解釋變量之間存在的外生交互效應，μi為空間（時間）固定或隨機效應，εit為隨機誤差項，ρ、β1、β2、λ是待估參數(shù)。

（二）變量選取

本文實證分析中涉及的經(jīng)濟集聚、各類交通基礎(chǔ)設(shè)施及本地市場規(guī)模變量的名稱、符號、單位及指標選取見表2。

圖3 1997—2015年主要年份中國各省份經(jīng)濟集聚程度Moran散點圖

表2 各變量的名稱、符號、單位及指標選取

本文實證分析中所用數(shù)據(jù)主要來源于各年份《中國統(tǒng)計年鑒》及在《中國統(tǒng)計年鑒》原始數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上加工處理得到的數(shù)據(jù)。鑒于重慶市1997年成為直轄市，考慮數(shù)據(jù)可得性和完整性，時間范圍選定為1997—2015年。

（三）溢出效應的實證分析

1.空間面板計量模型檢驗和選擇?？臻g交互效應檢驗主要有（穩(wěn)健的）LM空間滯后、（穩(wěn)健的）LM空間誤差、空間固定效應的聯(lián)合非顯著性LR-檢驗、時間固定效應的聯(lián)合非顯著性LR-檢驗、Wald檢驗空間滯后、LR檢驗空間滯后、Wald檢驗空間誤差、LR檢驗空間誤差以及Hausman檢驗，具體情況見表3。

根據(jù)表3得出檢驗結(jié)果結(jié)合模型確定標準，科學選擇不同種類交通基礎(chǔ)設(shè)施經(jīng)濟集聚溢出效應的空間計量模型，模型選擇結(jié)果見表4。

表3 各種模型的LM檢驗、Hausman檢驗、Wald檢驗以及LR檢驗

表4 不同種類交通基礎(chǔ)設(shè)施經(jīng)濟集聚溢出效應的空間計量模型選擇

由表4可知，各種交通基礎(chǔ)設(shè)施的總和、公路、高速公路及其他公路交通基礎(chǔ)設(shè)施采用含有空間、時間固定效應的空間滯后模型，鐵路、等級公路、一級公路和二級公路交通基礎(chǔ)設(shè)施采用含有空間、時間固定效應的空間杜賓模型。

2.各類交通基礎(chǔ)設(shè)施經(jīng)濟集聚溢出效應空間計量模型估計。運用MATLAB R2014a計量軟件估計各類空間計量模型，估計結(jié)果見表5。

觀察表5，從8個不同空間計量模型回歸結(jié)果而言，模型擬合優(yōu)度較高，均在0.98以上，表明回歸方程自變量對因變量的整體解釋性較強。從各解釋變量系數(shù)估計值的顯著性水平而言，除模型（2）之外，其他模型的解釋變量lnt在1%或5%的顯著性水平下均顯著為正，而在模型（2）中，解釋變量lnt的系數(shù)估計值為負但不顯著；所有模型的解釋變量lnSE在1%顯著性水平下均顯著為正。所有模型的空間自回歸系數(shù)P均在1%顯著水平下為正，表明地區(qū)間經(jīng)濟集聚存在正空間依賴性（內(nèi)生交互效應），且除模型（2）之外，其他所有模型空間自回歸系數(shù)P值相近，表明經(jīng)濟集聚空間依賴性在不同模型中差別不大。從各模型擬合優(yōu)度、各解釋變量回歸系數(shù)顯著性以及空間自回歸系數(shù)P回歸系數(shù)顯著性而言，8個空間計量模型估計效果較好。

表5 各類交通基礎(chǔ)設(shè)施經(jīng)濟集聚溢出效應的空間計量模型的估計結(jié)果

非空間模型解釋變量的參數(shù)估計可代表各解釋變量變化對經(jīng)濟集聚程度的邊際效應，但空間計量模型的系數(shù)估計則不然。采用直接和間接效應估計空間計量模型，結(jié)果見表5。各解釋變量的直接效應與其系數(shù)估計不同的原因是存在反饋效應，反饋效應的產(chǎn)生是因其對一省的影響會傳遞給鄰近省份且把鄰近省份的影響傳回該省份。反饋效應的產(chǎn)生在空間滯后模型中源于空間滯后被解釋變量的系數(shù)估計值P，而在空間杜賓模型中部分源于空間滯后被解釋變量，部分源于解釋變量空間滯后變量的系數(shù)估計值。根據(jù)計量軟件中對直接效應、間接效應和總效應的計算方法，LeSage和Pace認為直接效應是所有地區(qū)解釋變量變化引起的本地區(qū)變化總和的平均值，間接效應是所有地區(qū)解釋變量引起其他地區(qū)變化總和的平均值，總效應則為兩者加總[17]。因此，本文認為各解釋變量直接效應與其系數(shù)的差別，以及間接效應的存在即可證明溢出效應存在，為比較各模型溢出效應，將溢出效應定義為以下表達式：

Overflow=（Direct-β）+Indirect

各解釋變量的溢出效應通過上式簡單計算即可得到，得到的溢出效應值見表5。根據(jù)報告結(jié)果，各模型中不同交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟集聚的溢出效應存在較大差異：總量交通基礎(chǔ)設(shè)施TRAN、公路ROAD、高速公路HIGH和其他公路OTHER對經(jīng)濟集聚影響的溢出效應為正，鐵路RAIL、等級公路GRADE、一級公路FIRST和二級公路SECO對經(jīng)濟集聚影響的溢出效應為負；在正向溢出效應中，各類交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟集聚溢出效應降序排列為總量交通基礎(chǔ)設(shè)施TRAN（0.0395）、公路ROAD（0.0227）、高速公路HIGH（0.0214）和其他公路OTHER（0.0161），而負向溢出效應中，溢出效應降序排列為二級公路SECO（-0.2476）、鐵路RAIL（-0.2452）、等級公路GRADE（-0.1852）和一級公路FIRST（-0.0471）。

此外，實證分析還可得出以下結(jié)論：（1）不同種類交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟集聚影響的直接效應存在差別，但在數(shù)量級和正負向影響方面總體差異不大，除鐵路交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟集聚的直接效應為負但不顯著外，其他交通基礎(chǔ)設(shè)施直接效應均顯著為正。其中，總量交通基礎(chǔ)設(shè)施直接效應最大（0.1162），二級公路直接效應最?。?.0242），說明所有地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施變量變化引起的本地經(jīng)濟集聚總和的平均值為正，即所有地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施水平的提升對本地區(qū)經(jīng)濟集聚具有促進作用，其中總量交通基礎(chǔ)設(shè)施的促進作用最大，二級公路促進作用最??；（2）交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟集聚影響的間接效應在不同模型中分化較大，間接效應為負的有鐵路（-0.2379）、等級公路（-0.1775）、一級公路（-0.045）以及二級公路（-0.2363），間接效應為正的交通基礎(chǔ)設(shè)施有總量交通基礎(chǔ)設(shè)施（0.0327）、公路（0.0213）、高速公路（0.020）以及其他公路（0.0160），從絕對值上看，鐵路交通基礎(chǔ)設(shè)施間接效應最大（-0.2379）且顯著，其他公路交通基礎(chǔ)設(shè)施間接效應最小（0.0160）但不顯著；（3）交通基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟集聚的總效應在不同模型中差異較大，總效應為負：鐵路（-0.2635）、等級公路（-0.08）、二級公路（-0.2112），總效應為正的有五個：總量交通基礎(chǔ)設(shè)施（0.1444）、公路（0.0955）、高速公路（0.0992）、一級公路（0.0441）、其他公路（0.0708）。說明不同種類交通基礎(chǔ)設(shè)施對各省份總體經(jīng)濟集聚的影響存在較大差異，其中鐵路交通基礎(chǔ)設(shè)施對總體經(jīng)濟集聚的影響最大且顯著，一級公路對總體經(jīng)濟集聚的影響最小。

由表5可見，本地市場規(guī)模對經(jīng)濟集聚存在重要影響，對本地經(jīng)濟集聚的影響在不同模型中均為正，對其他地區(qū)的經(jīng)濟集聚影響即溢出效應則有正負向影響并存。

四、研究結(jié)論與政策建議

（一）研究結(jié)論

第一，通過分析線性自由資本模型的長期均衡解，顯示交通基礎(chǔ)設(shè)施是影響經(jīng)濟集聚程度的重要因素，并對經(jīng)濟集聚具有溢出效應?？沈炞CNishimizu、Hulten和Chandra、Thompson觀點。

第二，探索性空間數(shù)據(jù)分析結(jié)果及Moran’s I指數(shù)顯示，經(jīng)濟集聚在中國30個省區(qū)間存在明顯正相關(guān)特征，各省份交通基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟集聚狀態(tài)不論從靜態(tài)還是動態(tài)角度分析，均呈現(xiàn)高度空間分布一致性，可驗證Holl觀點。空間計量模型實證結(jié)果表明，交通基礎(chǔ)設(shè)施是促進本地經(jīng)濟集聚程度的重要因素，且對其他地區(qū)經(jīng)濟集聚具有正向溢出效應，可佐證Teixeira、Meijers與Yu觀點。

第三，空間計量模型實證結(jié)果表明，本地市場規(guī)模對本地經(jīng)濟集聚水平的提升具有促進作用，對經(jīng)濟集聚的影響在不同地理空間單元之間存在溢出效應，但這種溢出效應并不明顯，在某種程度上說明Boarnet分析的合理性。

第四，空間計量模型實證結(jié)果還表明，經(jīng)濟集聚在不同地理空間單元之間存在顯著正向溢出效應，且在不同模型中具有一定穩(wěn)定性，在某種程度上說明劉荷等分析的合理性。

（二）政策建議

第一，完善交通運輸體系，促進經(jīng)濟資源合理有序流動。交通基礎(chǔ)設(shè)施的互聯(lián)互通是商品和要素自由流動的前提，因此增加交通基礎(chǔ)設(shè)施的有效供給有助于促進經(jīng)濟資源在地理空間上的合理有序流動，調(diào)控經(jīng)濟資源的區(qū)域分布，提高資源配置效率。完善我國交通運輸體系，有助于降低經(jīng)濟資源在不同省份之間的流動門檻，實現(xiàn)資源有效配置，提高資源利用效率、提升經(jīng)濟社會整體效率。

第二，加大欠發(fā)達地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施有效供給，縮小區(qū)域發(fā)展差距。提升一個地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施水平有利于經(jīng)濟資源從其他地區(qū)流向該地區(qū)，進而在該地區(qū)形成經(jīng)濟資源集聚態(tài)勢。在完善全國交通網(wǎng)絡(luò)體系過程中，應通過頂層設(shè)計適當向中西部、農(nóng)村地區(qū)傾斜，加大中央財政對欠發(fā)達地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)扶持力度，放寬民間資本市場準入，積極引導民間資本參與中西部農(nóng)村地區(qū)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，加快提升欠發(fā)達地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施水平，促進經(jīng)濟發(fā)展。

第三，優(yōu)化交通基礎(chǔ)設(shè)施結(jié)構(gòu)，促進各地區(qū)經(jīng)濟集聚的實現(xiàn)。在通過交通基礎(chǔ)設(shè)施的集聚效應和溢出效應調(diào)整經(jīng)濟要素空間分布的進程中，需適當調(diào)整交通基礎(chǔ)設(shè)施的種類結(jié)構(gòu)，更好地實現(xiàn)各地區(qū)經(jīng)濟集聚。在提升各地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施供給水平過程中，欠發(fā)達地區(qū)應優(yōu)先考慮對本地經(jīng)濟集聚具有較強正向效應的交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，如高速公路、一級公路等，適度縮小對經(jīng)濟集聚影響較小的交通基礎(chǔ)設(shè)施規(guī)模。

第四，加強交通基礎(chǔ)設(shè)施的區(qū)域協(xié)同供給，實現(xiàn)共贏發(fā)展。在制定交通基礎(chǔ)設(shè)施供給政策前，需考慮該政策對周圍地區(qū)的影響，建立交通基礎(chǔ)設(shè)施跨區(qū)域協(xié)同供給的有效機制和平臺，及時出臺促進地方政府協(xié)同供給交通基礎(chǔ)設(shè)施的法規(guī)及系統(tǒng)政策性文件；完善官員政績考核體系，優(yōu)化地方政績考核標準，從區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展角度增加跨區(qū)域協(xié)同發(fā)展方面的考核指標，以實現(xiàn)不同地區(qū)間的合作和共贏。