交通基礎設施對中國城市化的影響

鄧丹萱

中圖分類號：F124 文獻標識碼：A

內容摘要：本文運用空間計量方法，從地理特征和經濟特征兩個方面構建空間權重矩陣，研究我國交通基礎設施與城市化之間的關系。實證研究的結果表明：交通基礎設施對我國城市化有著顯著的影響，其中鐵路和高速公路基礎設施對我國城市化有顯著的正向貢獻；在上述貢獻中，來自直接效應的部分高達70%-84%，而來自空間外溢效應的部分則比較小，僅占16%-30%；低等級的公路基礎設施對城市化的影響則不顯著。

關鍵詞：交通基礎設施 城市化 空間面板模型

引言

根據World Bank（1994）的定義，鐵路、公路、港口和機場等交通基礎設施是經濟基礎設施，因此既有研究大多圍繞交通基礎設施與經濟增長的關系展開，而城市化恰好是一個國家或地區社會經濟發展水平的重要標志。進入21世紀以來，隨著我國城市（鎮）化的進程日益加快，人們對交通基礎設施在城市化進程中所起的重要載體作用和推動作用也開始有所關注。趙晶晶和李清彬（2010）基于我國29個省市1986-2008年度面板數據，得出交通基礎設施建設與城市化之間存在長期穩定的促進關系的結論。柳思維等（2011）使用2008年的截面數據，通過空間計量經濟學方法，實證分析了公路基礎設施對中部6省城鎮化的貢獻，得出了公路基礎設施對中部地區城鎮化有顯著的正向貢獻的結論。

筆者認為，隨著城市化水平的提高，要素與產品的流動性和集聚性不斷增強，作為流通載體的交通基礎設施直接影響整個城市社會經濟體系的正常運轉和城市功能的實現，交通基礎設施對城市化的推動作用從理論上看是明顯的，因此在不同時空序列條件下對交通基礎設施和城市化之間的關系進行實證研究具有重要的理論和現實意義。1996-2010年間鐵路和公路交通基礎設施在全社會貨運和客運量中的比重高達85%以上，且在全國各省份均有廣泛分布，因此具有較強的整體代表性，本文以這兩者為代表來研究交通基礎設施對我國城市化的影響。考慮到本文所使用的數據為省際層面數據，而“某個空間單元上的某種經濟現象或某一屬性與鄰近空間單元上的同一現象或屬性值往往是相關的”（Anselin，1988），這種空間相關性使得傳統的計量方法所獲得的結論在精確性和解釋力等方面都受到限制，因此本文在實證方法上采用空間面板數據模型（Spatial Panel Data Model，SPDM），對交通基礎設施與城市化之間的關系進行研究。

實證模型及數據處理

（一）實證模型

空間計量模型的設定可以根據空間相關性的來源不同而分為空間滯后模型（SLM）和空間誤差模型（SEM）兩種；其中，SLM描述了區域間通過學習與效仿、擴散與輻射等機制產生關聯的情況，而SEM則描述了由于數據測量或模式考慮的因素不周導致的空間關聯情況。因此，本文以傳統的城市化影響因素為控制變量，重點考察交通基礎設施投資對城市化的影響，建立如下兩種模型。

SLM模型可表示為：

URBit=α+βTRANit+γXit+ρWURBit+εit

SEM模型可表示為：

URBit=α+βTRANit+γXit+εit

εit=λWεit+μit

εit、μit～N（0，σ2I）

其中，i表示第i個省區市，t表示時間；URB代表城市化水平；TRAN為交通基礎設施；X代表影響城市化水平的其他控制變量；εit和μit為服從正態分布的隨機誤差項；ρ、λ為空間滯后項和空間誤差項的系數；W為空間權重矩陣。解釋變量包括兩類：一類是核心解釋變量，包括鐵路和公路交通基礎設施；另一類是控制變量，即X中所包含的影響城市化水平的其他變量。

在空間模型下，交通基礎設施對城市化的影響分為兩類：一是本地交通基礎設施產生的直接影響，可用彈性系數β來度量；二是來自于相鄰地區的交通基礎設施對本地城市化的間接影響（即空間外溢效應）。這種外部性會隨著地區圈層的外擴而逐漸衰減，若設q表示以i地區為中心向外擴展的圈層序數，在SLM模型下，交通基礎設施的空間外部偏效應可表示為： 。交通基礎設施對城市化的總影響可表示為直接影響和空間外部偏效應的加總形式： 。

（二）變量選取及數據來源

本文采用最常用的城鎮人口比重來反映城市化水平URB。本文所考察的交通基礎設施TRAN，包括鐵路密度和公路密度兩項（本文將三級、四級公路合并為一組數據）。在控制變量方面，用實際人均產出GDP代表地區經濟水平（以1990年的價格水平為基期）；高等學校招生人數占地區總人數的比率EDU代表人力資本。本文選取1996-2010年的省際面板數據進行分析，數據全部取自歷年《中國統計年鑒》和各省統計年鑒（考慮到重慶從1997年開始才作為直轄市從四川省分離出來，因而本文將其與四川省的數據合并）。

（三）空間權重矩陣構建

模型空間權重矩陣W的設定是空間計量模型的關鍵，也是地區間空間影響方式的體現。本文采用地理權重矩陣和經濟權重矩陣分別對模型進行描述。地理權重矩陣遵循Rook相鄰判定規則，即第i個省份和第j個省份若有共同邊界則權重設為1，否則為0。但是，相鄰地區間的經濟聯系并不完全相同，本文假設經濟實力強的地區對周圍地區產生的空間影響力較大，反之較弱，并通過計算考察期間各地區實際GDP占所有地區實際GDP之和比重的均值來衡量地區經濟水平的高低。因此，經濟空間權重矩陣W*是地理空間權重W與各地區實際GDP所占比重均值為對角元素的對角矩陣的乘積。

實證研究結果

從表1來看（由于時間固定效應下，模型的對數似然值相比于地區固定以及雙固定效應下的對數似然值小很多，因此估計結果沒有在表格中列出），地區和時間雙固定的面板SLM模型，無論是在地理權重矩陣還是在經濟權重矩陣之下，其估計結果在對數似然值上要好于其他各種空間面板模型。因此，本文選擇地區和時間雙固定的面板SLM模型對我國交通基礎設施水平與城市化水平之間的關系展開實證分析。

表1中雙固定面板SLM模型的估計結果顯示，在地理權重矩陣和經濟權重矩陣下，鐵路密度與高速公路密度的系數估計值均在高達1%的水平下通過了顯著性檢驗，且均為正值。但本文發現一級公路的系數比較小，且在10%的顯著性水平的邊緣；同時，三級、四級公路和等外公路的系數也不顯著，因此占據公路里程大部分的低等級公路對我國城市化水平的增長幾乎沒有起到作用。控制變量經濟發展水平和人力資本的估計系數在兩個權重矩陣下都比較顯著，且為正向。另外，經濟權重矩陣下模型的空間滯后項系數大約為地理權重矩陣模型下系數的一半，說明考慮地區之間城市化水平的影響作用不僅來自于地域的相鄰，同時也來自于地區之間經濟的相互影響作用。

從表2可以看出，空間外部偏效應構成了鐵路、公路交通基礎設施對城市化水平的總體偏效應的大約16%-30%，證實了城市化水平的空間外溢效應的存在。相比較而言，鐵路密度對城市化水平的影響要明顯大于高速公路密度，其每提高1個百分點將帶動城市化水平提高0.2個百分點；高速公路每提高1個百分點，將帶動城市化水平提高0.07個百分點。

結論

本文的研究表明，鐵路和高速公路基礎設施對我國城市化有著顯著的正向影響，在上述貢獻中，來自直接效應的部分高達70%-84%，而來自空間外溢效應的部分則占16%-30%；而低等級的公路基礎設施對城市化的影響不顯著。原因主要在于：中國目前處于工業化和城市化快速發展的階段，城市化主要發生在大城市及其周邊區域，因此對鐵路和高速公路的依賴性要比中低等級公路大得多。可以預見的是，當快速交通框架基本搭建完成，到了我國地區城市化向廣大周邊地市甚至縣域攻堅的階段，那時中低等級公路網絡對我國城市化的促進作用肯定會凸顯。由于各類交通網絡數據可得性的限制，本文沒有考慮在地級市等更小的行政層面上交通基礎設施對城市化水平的影響，這可能使本文在政策意義方面有所欠缺，也成為今后研究的深入方向。

參考文獻：

1.Anselin，L.Spatial Economics：Methods and Models[M].Dordrecht：Kluwer Academic，1988

2.Anselin，L.，Bera，A.K.，Florax，R.，Yoon，M.J.，Simple Diagnostic Tests for Spatial Dependence [J].Regional Science and Urban Economics，1996，2（27）

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5.柳思維，徐志耀，唐紅濤.公路基礎設施對中部地區城鎮化貢獻的空間計量分析[J].經濟地理，2011（2）

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