交通運輸發展對湖北省市域經濟的影響
——基于空間計量模型

王 侖

(上海對外經貿大學 上海 201620)

一、文獻綜述

目前，國內學者已經對湖北省縣域層面進行了非常多的研究?！耙恢鲀筛薄钡某鞘懈窬植粌H是湖北省經濟發展的戰略規劃，也是實證文獻從數據上所發現的規律，同時也和實地調研相吻合。盧雨(2018)在多篇文章都指出了湖北省 “中部強，東部弱，西部最弱”的三級分布經濟格局，以及以“武漢城市圈”和宜昌、襄陽為核心的“一大兩小”的空間分布。介于不同縣域之間經濟發展差異巨大的現狀，劉明嬌(2017)在以上文獻的基礎上做了這樣的研究：在建模的時候將湖北省縣域根據發達程度分為4組，分別考量每個解釋變量的影響程度。楊革，于立凱(2013)基于湖北省本身自然地理環境差別巨大，以及各種不同概念空間權重矩陣的局限性，從多種不同的定義的空間權重矩陣出發對湖北省的縣域人均GDP進行了探索性分析，指出了縣域經濟呈現出很強的區域正相關性，得出的城市聚類情況也和現實更加吻合。但是，楊革，于立凱(2013)的研究至少存在以下兩處有待改進：第一，研究過于簡略，沒有系統性的構建出計量模型；第二，雖然考慮到了空間權重矩陣自身局限性和地形影響，但是并沒有針對性給出實質性解決方法；第三，有y但是沒有明確指出x，沒有明確研究的解釋變量是什么。正是基于以上存在的種種問題，熊鷹(2014)采用了空間杜賓模型，OLS模型等解決了楊革，于立凱(2013)計量模型缺失的不足，并進行了穩健性檢驗和積極的內生性控制，從泰爾指數、莫蘭指數以及其他多種研究手段多層次、各方位的進行了研究和解釋，最終得出縣域之間人均GDP的空間正相關性日益明顯，但是經濟絕對差距也在日益擴大的事實。但是很遺憾，沒有探討地市級經濟空間規律，在沒有將交通發展納入解釋變量。李亦豐(2019)注意到了交通發展和區域關聯性之間存在著的密切關系,利用arcgis對湖北省各縣市地圖公路網絡數據進行測量，得出了區域可達性越高(即交通越發達的地方)，經濟發達程度也更高。劉暢(2019)在對縣域經濟進行空間差異探索的同時，還進行了實證分析，論證了湖北省縣域經濟發展過度依賴第二產業(即產業結構不合理)的現狀。盧雨(2018)指出的縣域金融業發展程度不高，第三產業總體落后的結論也與前者相吻合。

至于湖北省市域層面的文獻，直接相關的目前還未發現。鄒亞麗(2019)在中部六省的研究中指出經濟結構是影響經濟發展決定因素(這與縣域層面結論類似)。殷曉敏(2018)指出中部地區市域經濟差異不斷擴大，中部城市集中程度較高，60%城市經濟發展低于平均水平的現狀。對于以上現狀，曾浩等(2015)已經指出中部地區應依賴交通網絡優勢來促進市域經濟。然而，真的如此嗎？

基于以上的文獻，本文將充分考慮湖北省產業結構、經濟水平、地理環境、交通水平的巨大差異性，做出以下改進：空間權重矩陣選擇鄰接矩陣；并且，在標準化之前，讓平原和平原相鄰城市之間記為1，平原與山區相鄰城市之間記為2/3，山區與山區記為1/3。之所以做出這種改進，是因為市域之間都有著相對長的邊界線(因此選擇鄰接)；并且，兩個平原城市之間相鄰和兩個大山區城市之間也是差別巨大的：比如說，武漢和仙桃、鄂州之間的相鄰記為1；神農架和恩施之間的相鄰也記為1。這種完全相同的處理，掩蓋了二者之間的不同。因此，本文在借鑒湖北省縣域經濟研究，和中部地區、長江中游地區市域經濟研究的基礎上，采用空間計量模型來探索市域交通發展對經濟的影響。

二、實證分析

(一)數據來源

本文所使用的數據為2011-2017年湖北省17個地級市的社會總消費、固定資產投資、高新技術附加值、市州級公路客運量、GDP總量以及人均量；也會涉及到湖北省人口相關的分析。數據來源與湖北省相應年份的統計年鑒。

(二)實證模型

本文中，市州級公路客運量lvke作為解釋變量，也是作為交通運輸能力的衡量指標(注意，之所以沒有引入鐵路客運量數據是因為市州級層面的數據無法獲取)。為了解決遺漏變量的問題，本文選擇和GDP密切相關的社會總消費consum、固定資產投資investmen、高新技術產業增加值high_tech(用來衡量技術進步)作為控制變量。本文將分別使用SAR、SEM、SDM模型(控制了地區固定效應)，莫蘭指數，Lisa聚類圖等方式對結論進行展示和解釋。

三、空間自回歸模型(SAR)

(一)全局空間相關性檢驗

莫蘭指數P值2011gdp-0.1830.0352012gdp-0.1830.0352013gdp-0.1820.032014gdp-0.1830.0352015gdp-0.1830.032016gdp-0.1840.032017gdp-0.1780.03

可以看到，湖北省各市的GDP總量存在著較明顯的空間負相關性。

可以看到：不管是2011年還是2017年，武漢市在湖北省中“鶴立雞群“，處于”H-L“聚類高值核心；而區域低值在2011和2017年則從恩施變到了隨州。至于2011年到2017年的變化，則和隨州周邊襄陽、荊門等城市的崛起有關，而襄陽更是”一主兩副“的兩個“副核心”之一。接下來更進一步分析2011和2017年湖北省各市州GDP總量情況。

可以明顯看出來在2011-2017，襄陽的GDP不僅基數較大，而且發展迅猛；而相比較于襄陽，恩施州周邊的宜昌則相對發展緩慢，從2011年的GDP總量全省第二在2017年時已經被襄陽反超。從而2017年，襄陽周邊發展緩慢的隨州在區域中的低值格外“顯眼”，取代了恩施州成為新的“L-H”聚類的中心。

(二)關于人均GDP

這一部分屬于本文的延展性分析內容。由于一個市州人口數量、規模等因素會造成GDP總量難以準確刻畫兩地實際發展水平；下面再研究人均GDP的空間關系。

綜合分析討論可以得出，恩施和黃岡是人均GDP的兩個區域低值中心，即“L-H”聚類的核心。

(三)空間計量模型回歸結果

盡管前文分別利用GEODA軟件探索了人均GDP和GDP總量的空間規律；但是考慮到空間影響關系是通過先影響GDP總量繼而影響到人均GDP的，所以本文建模依舊用GDP總量的對數作為被解釋變量。

(四)模型分析和解釋

首先，可以看到不管是SAR模型、SDM模型、還是SEM模型的回歸結果，在解釋變量消費、投資、旅客周轉量、高科技產業增加值的對數在經過t檢驗之后，都是在1%水平上顯著為正。說明消費、投資、技術、交通運輸業發展都會對本市的GDP總量有顯著的促進作用。

再單獨看SDM模型。在SDM模型中，與W相乘的項的系數都為負，且固定資產投資、旅客周轉量、高科技產業增加值的交乘項系數都在1%水平上顯著為負。這表示：保持其他變量不變的情況下，旅客周轉量每增加1%會造成相鄰的縣市的GDP下降0.15%。固定資產投資和高科技產值顯示的規律類似。

可以觀察到，從2011年到2017年湖北省人口“凈流出”在減少，但是絕對流出量依舊很大。2011年人口凈流出超過400萬，2011年人口凈流出超過200萬。這說明，近些年在“中部崛起”戰略下湖北省總體經濟實力有明顯增強。但是同時必須觀察到的是：在2017年除了武漢市人口凈流入約300萬，宜昌市人口凈流入稍稍大于0之外，湖北其他各市州都是人口大量外流(即使作為“兩副”之一，GDP排名全省第二的襄陽市也不例外)。對于全省經濟最落后的黃岡、恩施等地，人口外流尤其嚴重(這也再一次應證了為什么Lisa聚類圖中黃岡、恩施位于“L-H”聚類核心)。如果考慮到武漢市是全國的高等教育中心之一，每年凈流入的300萬人中有相當一部分是不會留下來的外省的學生以及每年畢業季大量武漢高校畢業生離開武漢前往珠三角等各地就業來看；武漢市人口凈流入的300萬數字也就存在著“水分”，也就是說這300萬的人口凈流入夸大了武漢市的產業實力或者產業吸引力。也就可以這樣解釋到：由于湖北省各個市(除了武漢外)總體經濟水平發展地下，吸納就業能力低，各個市州(除武漢外)都有著大量冗余勞動力；所以，周邊市州消費、投資、高科技產業增加值會通過兩種效應對周邊產生負面“吸血”效應：第一，周邊省市的投資等會產生直接就業機會，吸納周邊市州外流；第二，周邊省市投資、旅客周莊量的增加也標志著基礎設施和交通運輸的完善，降低了勞動力跨市乃至跨省移動成本，更有利于富于的勞動力“走出去”。而至于為什么消費、投資、旅客周轉量、高科技產業增加值對本市的經濟正面影響，則是因為這些因素對GDP產生的正面促進效應>周邊市州的負面“吸血”效應。

四、結論

第一，綜合以上看出，市州級空間負相關的根本原因是“湖北省相對其他省不夠強，湖北省其他市相對于武漢市太弱”；最終造成的局面就是：武漢市“吸血”其他市州，而湖北省被其他外省“吸血”。交通運輸能力的完善某種程度使落后市州勞動力“走出去”變得更容易，“被吸血”變得更方便。

第二，固定資產投資項的回歸系數很高，說明湖北省經濟總體存在著較明顯的“投資依賴(第二產業依賴)”的現狀。