王華 張杏梅

[摘 要]運(yùn)用空間計(jì)量模型研究了中原城市群公路交通與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間關(guān)系，研究結(jié)果表明：就地理距離而言，公路交通對本地經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響大于對周圍相鄰地區(qū)的影響;就經(jīng)濟(jì)距離而言，公路交通對經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相似地區(qū)的影響大于對本地區(qū)的影響;公路交通對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的溢出效應(yīng)為明顯的正向影響，說明公路交通的增加會(huì)明顯提高本地以及周圍地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。通過對中原城市群公路交通與經(jīng)濟(jì)發(fā)展關(guān)系的探究，表明公共交通的密度增加有助于提高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平，應(yīng)加強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，為中原城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供保障。

[關(guān)鍵詞]公路交通;空間溢出;經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平;中原城市群

[中圖分類號(hào)] F503[文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼] A[文章編號(hào)] 2095-3283（2020）02-0090-07

Abstract： This paper studies the spatial relationship between highway traffic and economic development in the Central Plains Urban Agglomeration by using spatial econometric model. The results show that： As far as geographical distance is concerned， the influence of highway traffic on the local economic development level is greater than that on the adjacent areas; ?As far as economic distance is concerned， the impact of highway traffic on areas with similar economic development level is greater than that on areas with similar economic development level; The spillover effect of highway traffic on economic development is obviously positive， indicating that the increase of highway traffic will significantly improve the economic development level of local and surrounding areas. By exploring the relationship between highway traffic and economic development in the Central Plains urban agglomeration， this paper shows that the increase of the density of public road traffic is helpful to improve the level of economic development， and the construction of infrastructure should be strengthened to guarantee the economic development of the Central Plains urban agglomeration.

Key Words： Highway Traffic; Spatial Spillover; Economic Development Level; Central Plains Urban Agglomeration

一、研究背景

2016年國家正式提出關(guān)于中原城市群的發(fā)展意見，中原城市群地處東部地區(qū)和西部地區(qū)的連接處，是東部技術(shù)、人才、資金和西部資源的交匯處，對于承接我國東部地區(qū)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，扶持西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重要的紐帶作用。中原城市群的交通條件對經(jīng)濟(jì)發(fā)展起到了關(guān)鍵作用。

交通條件的改善對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響顯而易見，早在20世紀(jì)西方國家對基礎(chǔ)設(shè)施與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系就有了一定的研究。羅丹在1943年研究東歐東南歐國家工業(yè)化問題上認(rèn)為在基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面，建設(shè)周期較長，必須先于生產(chǎn)投資[1]。Thompson研究了交通設(shè)施的完善對于城市發(fā)展的重要性，他以法國里昂為例，分析了以高鐵、高速公路和機(jī)場為核心構(gòu)成的交通運(yùn)輸網(wǎng)是促使中心城市成為歐洲交運(yùn)樞紐中心的重要條件，同時(shí)也是其周邊地區(qū)發(fā)展滯后的主要原因[2]。Kaan Ozbay研究了公路投資對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，通過分析滯后效應(yīng)和溢出效應(yīng)以及過去產(chǎn)出對于當(dāng)前產(chǎn)出的貢獻(xiàn)研究了交通投資的時(shí)空方面，分析了紐約和新澤西大都市區(qū)的縣域數(shù)據(jù)。結(jié)果發(fā)現(xiàn)溢出效應(yīng)隨著距離投資地點(diǎn)的距離而衰減，交通基礎(chǔ)設(shè)施對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有正時(shí)滯效應(yīng)[3]。

交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)具有投資效益，且具有直接投資效益。葉昌友、王遐見通過空間面板模型驗(yàn)證了兩者之間的關(guān)系，計(jì)算各級公路鐵路對經(jīng)濟(jì)的貢獻(xiàn)率，認(rèn)為交通基礎(chǔ)設(shè)施的巨大投資能夠拉動(dòng)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長帶動(dòng)就業(yè)率的提高以及其他產(chǎn)業(yè)的發(fā)展[4]。劉學(xué)華和張學(xué)良從投資和規(guī)模分析交通基礎(chǔ)設(shè)施及其經(jīng)濟(jì)效應(yīng)，從西部地區(qū)的實(shí)證結(jié)果來看交通運(yùn)輸投資長期的效果能夠促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長[5]。

交通基礎(chǔ)設(shè)施可以提高生產(chǎn)效率，交通基礎(chǔ)設(shè)施的改善可以減少運(yùn)輸時(shí)間，提高生產(chǎn)效率。劉生龍和胡鞍鋼在對于1988—2007年中國基礎(chǔ)設(shè)施外部性檢驗(yàn)中驗(yàn)證了三大基礎(chǔ)設(shè)施對于TFP（全要素生產(chǎn)力）的影響，研究表明交通基礎(chǔ)設(shè)施和信息基礎(chǔ)設(shè)施對于經(jīng)濟(jì)增長具有明顯的正外部性作用[6]。

郭曉黎利用探索性空間數(shù)據(jù)分析方法對于2000-2014年中國省區(qū)進(jìn)行實(shí)證研究，發(fā)展區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展存在顯著的空間集群趨勢以及正向空間相關(guān)效應(yīng)[7]。

本文通過整理相關(guān)文獻(xiàn)，建立理論基礎(chǔ)，通過定量化分析交通基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間溢出方向性問題，以及分析交通基礎(chǔ)設(shè)施對周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響。

二、研究方法與數(shù)據(jù)來源

（一）空間自相關(guān)分析

1.全局空間自相關(guān)分析

本文運(yùn)用Global morans I分析全局空間相關(guān)性，描述整個(gè)區(qū)域空間對象的關(guān)聯(lián)程度和空間差異程度以表明空間對象之間是否存在顯著的空間分布模式。

β為外生變量的空間自相關(guān)系數(shù)，衡量自變量的空間滯后項(xiàng)對本地區(qū)的影響程度。δ為內(nèi)生變量的空間自相關(guān)系數(shù)，衡量因變量的空間之后向?qū)Ρ镜貐^(qū)的影響程度，γ表示空間滯后解釋變量的系數(shù)。

2.模型估計(jì)與檢驗(yàn)

（1）首先檢驗(yàn)是否存在空間相關(guān)性，根據(jù)顯著性水平分析是否存在空間相關(guān)性。殘差的空間自相關(guān)通常采用拉格朗日乘數(shù)及其穩(wěn)健的拉格朗日乘數(shù)進(jìn)行檢驗(yàn)（LM-lag，LM-error，R-LM lag，R-LM error），固定效應(yīng)采用似然比（LR）檢驗(yàn)，模型的擬合效果采用傳統(tǒng)的擬合優(yōu)度檢驗(yàn)R2和自然對數(shù)似然函數(shù)值（Log-L）。

（2）判斷SDM能否化簡為SLM和SEM，可以被化簡為空間誤差模型（SEM）的零假設(shè)為 H0：γ+δβ=0，通過wald和LR檢驗(yàn)如果結(jié)果通過0.05的顯著性水平則拒絕原假設(shè)?？梢员换啚榭臻g滯后模型（SDM）的零假設(shè)為H0：γ=0 ，通過wald和LR檢驗(yàn)如果結(jié)果通過0.05的顯著性水平則拒絕原假設(shè)。說明應(yīng)該設(shè)定空間杜賓模型作為分析模型。

（3）由于關(guān)于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的變量和公路交通變量都存在空間滯后性，變量在空間上的變化不僅會(huì)對本地產(chǎn)生影響，也會(huì)對周圍地區(qū)產(chǎn)生影響，周圍地區(qū)的變化進(jìn)而影響本地區(qū)的變化。通過對這種效應(yīng)的考慮，LeSage采用偏微分來檢驗(yàn)變量的直接效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)。Elhorst將這種方法推廣到空間面板模型，并將空間度賓模型改寫為：

解釋變量對被解釋變量的影響分為直接效應(yīng)和間接效應(yīng)兩種，直接效應(yīng)是某地區(qū)的特定解釋變量對該地區(qū)被解釋變量的影響程度，在交通與經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平方面就是體現(xiàn)在，某一地區(qū)的交通條件對該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平影響，被定義為右邊矩陣主對角線元素的平均值。間接效應(yīng)同時(shí)也就是溢出效應(yīng)，是某地區(qū)周圍地區(qū)的交通條件對該地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響，非對角線上的元素的平均值代表的是溢出效應(yīng)。

（三）數(shù)據(jù)來源與變量設(shè)定

1.數(shù)據(jù)來源

本文主要研究中原城市群30個(gè)城市的公路交通與經(jīng)濟(jì)發(fā)展的關(guān)系，關(guān)于交通方面的數(shù)據(jù)包括公路里程、公路客貨運(yùn)量、各行政區(qū)的面積等，經(jīng)濟(jì)方面的數(shù)據(jù)包括人均GDP、固定資產(chǎn)投資、社會(huì)消費(fèi)品零售總額、進(jìn)出口額、財(cái)政收入等數(shù)據(jù)均來自于各市統(tǒng)計(jì)年鑒以及統(tǒng)計(jì)公報(bào)。

2.變量設(shè)定

（1）公路交通基礎(chǔ)設(shè)施指標(biāo)構(gòu)建

對于交通基礎(chǔ)設(shè)施研究指標(biāo)的選取基本分為兩種形式：一是以新古典經(jīng)濟(jì)增長理論以貨幣形態(tài)表現(xiàn)資本投入，以交通基礎(chǔ)設(shè)施的固定資本存量作為評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。二是將交通基礎(chǔ)設(shè)施以資本的技術(shù)關(guān)系還原為實(shí)物形態(tài)，以公路密度、公路里程數(shù)來評價(jià)該地區(qū)的交通條件優(yōu)劣。

中原城市群的30個(gè)城市屬于地理位置上緊緊相連的城市，并且主要是由河南省以及周邊的城市組成，地理位置上的相鄰性決定了該區(qū)域內(nèi)80%以上的交通方式是公路交通。為了構(gòu)建公路交通指標(biāo)，主要公路里程除以行政區(qū)面積得到公路密度以此來作為關(guān)鍵變量。

（2）其他控制變量

經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平受到多種方面的影響，包括投資結(jié)構(gòu)、政府財(cái)政能力、對外開放程度、人民生活水平等因素的影響，本文選擇將固定資產(chǎn)投資（x2）、進(jìn)出口（x3）、財(cái)政收入（x4）、社會(huì)消費(fèi)品零售總額（x5）等作為控制變量，來構(gòu)建公路交通對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間面板模型。

三、研究結(jié)果

（一）空間相關(guān)性分析

1.公路空間態(tài)勢分析

根據(jù)中原城市群各城市的統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)獲得的公路交通指標(biāo)，本文選取2000—2017年其中五個(gè)節(jié)點(diǎn)關(guān)于公路交通基礎(chǔ)設(shè)施的指標(biāo)數(shù)據(jù)，研究中原城市群的公路交通基礎(chǔ)設(shè)施是否存在空間關(guān)聯(lián)性。得到以下表1。

全局空間自相關(guān)可以看出中原城市群整體空間自相關(guān)指數(shù)呈現(xiàn)正數(shù)，說明中原城市群的公路交通在空間上呈現(xiàn)明顯的空間正相關(guān)。在2000年時(shí)公路交通基礎(chǔ)設(shè)施在空間上的聚集狀態(tài)較好，到2010年呈現(xiàn)更加集聚的狀態(tài)。隨時(shí)間變化交通運(yùn)輸?shù)目臻g自相關(guān)呈現(xiàn)出螺旋式的遞進(jìn)，在2017年時(shí)在空間上的聚集程度相對2000年來說有所提高。說明隨著時(shí)間的推移，城市的交通基礎(chǔ)設(shè)施水平普遍提高，因此在空間上的集聚狀態(tài)更加明顯。

中原城市群的公路交通基礎(chǔ)設(shè)施空間自相關(guān)指數(shù)呈現(xiàn)正態(tài)分布，說明政府在對公路交通基礎(chǔ)設(shè)施方面的投資增加，整個(gè)地區(qū)的公路交通基礎(chǔ)設(shè)施水平提高，交通網(wǎng)絡(luò)更加完善。

全局空間自相關(guān)是測量中原城市群整體的空間相關(guān)性，局部空間自相關(guān)是測量各城市的空間關(guān)聯(lián)性，因此運(yùn)用Arcgis對于中原城市群的交通運(yùn)輸進(jìn)行局部空間自相關(guān)的測度，分析各城市之間存在的空間相關(guān)性（見圖1）。

在2000年中原城市群局部莫蘭指數(shù)表明公路交通水平的高集聚區(qū)為鄭州市、許昌市、平頂山市;到2017年公路交通水平的高集聚區(qū)為鄭州市、許昌市、漯河市。表明鄭州市對于漯河市的帶動(dòng)作用增強(qiáng)，對于平頂山市的輻射作用減弱。

2.經(jīng)濟(jì)空間態(tài)勢分析

選取人均GDP作為分析中原城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間相關(guān)性的指標(biāo)，通過Arcgis來具體分析中原城市群在經(jīng)濟(jì)發(fā)展方面是否存在空間相關(guān)性。

根據(jù)2000—2017年中原城市群人均GDP的空間自相關(guān)指數(shù)為正，說明中原城市群的集聚程度很高。由2000年的0.540037減小為2017年的0.447916，人均GDP的全局自相關(guān)指數(shù)基本上呈現(xiàn)逐漸減小的趨勢，說明中原城市群的空間自相關(guān)逐漸減弱，聚集的趨勢逐漸減弱。隨著經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，各城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距拉大，因此在空間上形成趨于分散的局面。

中原城市群的全局空間自相關(guān)是分析整體的聚集態(tài)勢，本文還通過局部空間自相關(guān)來分析各個(gè)城市在空間上的分布趨勢（見圖2）。

在2000年中原城市群的高高集聚區(qū)（高人均GDP - 高空間滯后區(qū)）是在鄭州市、焦作市和濟(jì)源市，發(fā)展到2017年高人均GDP集聚是在鄭州市、焦作市、濟(jì)源市、洛陽市。說明鄭州市的經(jīng)濟(jì)輻射帶動(dòng)作用增強(qiáng)，對臨近地區(qū)洛陽市的經(jīng)濟(jì)帶動(dòng)作用明顯增加。四個(gè)高經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平城市形成地區(qū)上的集聚。2000年低高集聚區(qū)（低人均GDP - 高空間滯后區(qū)）是亳州市和阜陽市，到2017年低高集聚區(qū)為亳州市。說明低經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平地區(qū)減少，在空間上的集聚也在減弱，整體的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平在提高。

（二）空間溢出分析

1.相關(guān)檢驗(yàn)

采用最小二乘法（OLS）對標(biāo)準(zhǔn)面板模型進(jìn)行回歸估計(jì)，由零假設(shè)為空間固定效應(yīng)聯(lián)合顯著的LR檢驗(yàn)結(jié)果（166.4851，P = 0.0021） 表明雙向固定效應(yīng)優(yōu)于空間固定效應(yīng)，另一LR檢驗(yàn)結(jié)果（ 67.1447，P = 0.004） 表明時(shí)間固定效應(yīng)聯(lián)合顯著的零假設(shè)也不成立，即雙向固定效應(yīng)同樣優(yōu)于時(shí)間固定效應(yīng)。此外，從表3中可以看出，LM lag 與LM error 基本通過10%的顯著性檢驗(yàn)，R-LM lag 基本通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，R-LM error僅在空間固定效應(yīng)模型中通過1%的顯著性水平檢驗(yàn)，表明模型估計(jì)的殘差存在空間自相關(guān)性，SLM和SEM均優(yōu)于無空間交互效應(yīng)的傳統(tǒng)混合面板數(shù)據(jù)模型。

關(guān)于空間面板計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型究竟采用隨機(jī)效應(yīng)還是固定效應(yīng)計(jì)量模型，可以根據(jù)Hausman 檢驗(yàn)來進(jìn)行判斷。由Hausman 檢驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)量為 0.3877，未通過10%的顯著性水平檢驗(yàn)，故接受了原假設(shè)“個(gè)體效應(yīng)和相關(guān)解釋變量無關(guān)”。因此，空間面板計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型應(yīng)選擇隨機(jī)效應(yīng)模型較為合適。

2.溢出模型的確定及結(jié)果分析

采用SDM對經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（Y）的影響因素進(jìn)行測試和估算。首先，選擇具有隨機(jī)效應(yīng)的SDM進(jìn)行測試，Hausman測試結(jié)果（11.6860，P= 0.3877）表明應(yīng)該拒絕固定效應(yīng)模型，采用空間或時(shí)間隨機(jī)效應(yīng)模型。此外，通過H0：γ=0和H0：γ+δβ=0兩種假設(shè)進(jìn)一步驗(yàn)證SDM能否被簡化為SLM或SEM。結(jié)果表明，SDM可簡化為SLM（Wald檢驗(yàn)： 37.6519，p<0.01） 和SEM（Wald檢驗(yàn)：57.8021，p<0.01）的假設(shè)均不成立。因此，時(shí)空隨機(jī)效應(yīng)的SDM為最優(yōu)模型，其參數(shù)估計(jì)結(jié)果如表4所示。

（1）經(jīng)濟(jì)距離矩陣的溢出效應(yīng)結(jié)果分析

但是，由于模型中納入了空間滯后解釋變量與被解釋變量，估計(jì)結(jié)果不能直接反映其邊際效應(yīng)，也難以準(zhǔn)確衡量相關(guān)影響變量對經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平（Y）的直接影響，因此，需要對SDM求偏微分（公式10）來檢驗(yàn)Y影響變量的直接效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)（見表5）。

關(guān)于經(jīng)濟(jì)距離矩陣SDM的估計(jì)結(jié)果見表4，其中交通密度（x1）、固定資產(chǎn)投資（x2）、財(cái)政收入（x4）這三個(gè)因素通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，而進(jìn)出口額（x3）和社會(huì)消費(fèi)品零售總額（x5）未通過顯著性檢驗(yàn)。因此可以認(rèn)為x1、x2、x4是對經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平影響的主要因素。

首先，x1、x2、x4的彈性系數(shù)為0.1258、0.2204、0.1355，說明這三個(gè)因素對于中原城市群經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有明顯的積極性影響。而其空間滯后項(xiàng)的彈性系數(shù)為0.3229、0.9677、0.2698，表明經(jīng)濟(jì)距離相近的城市對于本城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展也產(chǎn)生積極影響。x5的彈性系數(shù)為負(fù)，說明社會(huì)消費(fèi)品零售總額對本地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有負(fù)向的影響，這說明該階段中原經(jīng)濟(jì)發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)電商等消費(fèi)手段增加、各種渠道的消費(fèi)方式出現(xiàn)和社會(huì)消費(fèi)品零售總額的增加并不能提高地區(qū)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平。

其次，x1、x2、x4的直接效應(yīng)分別為：0.2098、0.4491、0.2090，其中相對直接效應(yīng)較大的為固定資產(chǎn)投資，公路密度和財(cái)政收入的直接效應(yīng)基本相同，說明固定資產(chǎn)投資、公路密度、財(cái)政收入每正向變化1%，會(huì)導(dǎo)致該城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平提高0.4491%、0.2098%、0.2090%。其對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響明顯高于進(jìn)出口對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響。

其間接效應(yīng)分別為1.3013、3.5860、1.1679，其中間接效應(yīng)最大的是固定資產(chǎn)投資，公路密度和財(cái)政收入相對較小，說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相近的城市固定資產(chǎn)每增加1%，就會(huì)對本城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平帶來3.586%的提升。通過分析說明經(jīng)濟(jì)發(fā)展相近的城市公路交通密度增加同樣會(huì)帶來本城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高。x1、x2、x4總效應(yīng)分別為1.5111、4.0351、1.3769，說明固定資產(chǎn)投資對于區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有明顯促進(jìn)作用，其次是固定資產(chǎn)投資、公路交通密度、財(cái)政收入、進(jìn)出口額。

總體來講，公路交通密度對于經(jīng)濟(jì)距離較近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有明顯的正向溢出效應(yīng)。其中公路交通密度對于本城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響0.2098相對弱于對經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相近城市的影響1.3013，說明公路交通密度的增加明顯增加了經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相似城市的往來，促進(jìn)了其經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高。

（2）地理距離矩陣的溢出效應(yīng)結(jié)果

本部分將基于地理距離矩陣對空間杜賓模型進(jìn)行估計(jì)，結(jié)果見表6和表7。

根據(jù)上一部分所述結(jié)果不能直接反映邊際效應(yīng)需要對SDM求偏微分（公式10）來檢驗(yàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平影響變量的直接效應(yīng)和空間溢出效應(yīng)（見表7）。

關(guān)于地理臨接距離矩陣SDM估計(jì)結(jié)果表明，固定資產(chǎn)投資（x2）通過了1%的顯著性水平檢驗(yàn)，公路交通密度（x1）、社會(huì)消費(fèi)品零售總額（x5）通過了5%的顯著性水平檢驗(yàn)，財(cái)政收入（x4）通過了10%的顯著性水平檢驗(yàn)，顯著性水平檢驗(yàn)表明了x1、x2、x4、x5對區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響效果較為明顯。

首先，x1、x2、x4的彈性系數(shù)為0.1424、0.4282、0.0765，表明這三個(gè)因素對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的積極影響較為明顯。其空間滯后項(xiàng)彈性系數(shù)為-0.0375、0.3282、0.0768，表明其中鄰近地區(qū)的公路交通密度對本城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有消極的作用，固定資產(chǎn)投資、財(cái)政收入的彈性系數(shù)表明鄰近地區(qū)的這兩個(gè)因素對本城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有明顯的積極作用。

其次，x1、x2、x3、x4的直接效應(yīng)分別為0.1439、0.4553、0.0053、0.0843，其直接效應(yīng)較為明顯的是x2和x1，說明固定資產(chǎn)投資和公路交通密度分別每增加1%，本城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平分別會(huì)增加0.4553%和0.1439%，這兩項(xiàng)對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響明顯高于進(jìn)出口和財(cái)政收入對經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的影響。

其間接效應(yīng)分別為0.0012、0.5718、0.0286、0.1266，其中間接效應(yīng)較為明顯的是固定資產(chǎn)投資和財(cái)政收入，說明地理臨接距離較近的城市的固定資產(chǎn)投資和財(cái)政收入每增加1%會(huì)給本城市帶來0.5718%和0.1266%的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平的提高。通過分析說明鄰近城市的公路交通密度、固定資產(chǎn)投資、進(jìn)出口、財(cái)政收入的增加都會(huì)給本城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展帶來影響。

四、結(jié)論

綜合分析直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，公路交通密度不僅對于本地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有影響，并且對于外地的經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有影響。就地理距離而言，本城市的公路交通密度對于本城市的經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響較為明顯，本城市的公路交通密度對于周邊地區(qū)的經(jīng)濟(jì)發(fā)展也具有一定的積極作用，但是效果相比于直接效應(yīng)較差。直接效應(yīng)為0.1439明顯大于間接溢出效應(yīng)0.0012。就經(jīng)濟(jì)距離而言，本城市的公路交通密度對經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平相似的地區(qū)影響更為明顯。綜合來講，公路交通密度的增加對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響是正向溢出效應(yīng)，因此應(yīng)該增加公路交通密度為區(qū)域經(jīng)濟(jì)發(fā)展提供保障。發(fā)揮中原城市群巨大的發(fā)展?jié)摿闁|西部地區(qū)經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移起到良好的承接作用。

[參考文獻(xiàn)]

[1]Rosenstein-Rodan P N. Problems of Industrialisation of Eastern and South-eastern Europe[J]. The Economic Journal，1943，53（210/211）：202-211.

[2]Thompson I B. High-speed Transport Hubs and Eurocity Status： the Case of Lyon[J].Journal of Transport Geography，1995，3（1）：29-37.

[3] Kaan Ozbay， Ozmen Ertekin， Joseph Berechman. Contribution of Transportation

Investments to County Output[J]. Transport Policy， 2007（14）：317～329

[4]葉昌友，王遐見.交通基礎(chǔ)設(shè)施、交通運(yùn)輸業(yè)與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長——基于省域數(shù)據(jù)的空間面板模型研究[J].產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)研究，2013（2）：40-47.

[5]劉學(xué)華，張學(xué)良，彭明明.交通基礎(chǔ)設(shè)施投資與區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的互動(dòng)關(guān)系——基于西部大開發(fā)的實(shí)證分析[J].地域研究與開發(fā)，2009，28（4）：57-61.

[6]劉生龍，胡鞍鋼.基礎(chǔ)設(shè)施的外部性在中國的檢驗(yàn)：1988—2007[J].經(jīng)濟(jì)研究，2010，45（3）：4-15.

[7]郭曉黎，李紅昌.交通基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長的空間溢出效應(yīng)研究[J].統(tǒng)計(jì)與決策，2017（4）：130-133

（責(zé)任編輯：郭麗春）