長三角地區交通運輸網絡空間格局與空間溢出效應研究

王 健，張玉真，詹珉珉

一、 引言

國務院印發的《“十三五”現代綜合交通運輸體系發展規劃》中指出，交通運輸是國民經濟中基礎性、先導性、戰略性產業，是重要的服務性行業。交通運輸網絡的建設不僅能夠加快區域內部的經濟循環，帶動經濟圈的開發和建設，而且在促進城鎮化建設、優化產業結構方面也發揮著重要作用。長三角城市群作為“一帶一路”與長江經濟帶的重要交匯地帶，在中國國家現代化建設大局和開放格局中具有舉足輕重的戰略地位。在此背景下，深入探析長三角地區的交通網絡格局對區域經濟發展的空間溢出效應的作用機理和傳導途徑，更有助于長三角地區高效率、高質量構建現代化交通運輸網絡體系，并帶動周圍區域現代化交通運輸網絡布局以及區域經濟的聯動協調發展。

空間溢出效應的研究運用領域范圍十分廣泛，既有宏觀層面的社會經濟研究，也有微觀層面的日常生活領域研究。在經濟發展方面，朱喜安和梁艷艷從異質人力資本與不同區域產業結構優化的作用機制出發，剖析其對經濟增長的溢出效應(1)朱喜安, 梁艷艷. 異質人力資本集聚與產業結構優化的空間效應研究[J]. 統計與決策，2020(9):118-123.；駱康等人對湖北科技創新資源集聚能力進行分析，從科技進步協同發展的角度考量其在城市發展中的促進作用(2)駱康, 郭慶賓, 虞婧婕. 湖北科技創新資源集聚能力的空間溢出效應分析[J]. 統計與決策，2019(24):105-108.。在社會生活方面，有學者通過對暴力犯罪與社區的治理和社會經濟因素之間的分析來剖析暴力犯罪的影響因素(3)LEE D W, LEE D S. Analysis of influential factors of violent crimes and building a spatial cluster in South Korea[J]. Applied spatial analysis and policy，2020(3)：759-776.；有學者運用空間杜賓模型分析本地公共服務是否會對鄰近城市相同服務的成本產生空間溢出效應(4)ZAFRA-GMEZ J L, CHICA-OLMO J. Spatial spillover effect of delivery forms on cost of public services in small and medium-sized Spanish municipalities[J]. Cities，2019(85)：203-216.；也有學者研究法津條文的修訂對高層人員薪酬和現金持有量的溢出效應(5)ATIF M, HUANG A, LIU B. The effect of say on pay on CEO compensation and spill-over effect on corporate cash holdings: evidence from Australia[J]. Pacific-basin finance journal，2020(64):32-72.；湯路昀等分析了雞蛋價格波動的空間分布及其對穩定雞蛋市場協調產業區域發展的意義(6)湯路昀, 祁春節. 中國雞蛋價格波動的空間效應及分解——基于多重權重的實證檢驗[J]. 統計與決策，2020(7):46-52.。

交通運輸網絡問題一直以來都是國內外學者研究的熱點主題。學者們對交通運輸問題的研究主要分為三方面。一是對交通量本身的分析預測問題，熊志華和姚智勝基于耦合映像格子模型，構建了軌道交通擁擠傳播模型，對不同情景下擁擠傳播過程進行了分析(7)熊志華, 姚智勝. 軌道交通網絡級聯失效影響范圍研究[J]. 交通運輸系統工程與信息，2020(1):12-18.。二是交通網絡的規劃管理問題，Leonardo等人探究了在彈性權益約束條件下，由最小化的總系統成本來確定道路網絡的最佳布局(8)CAGGIANI L, CAMPOREALE R, BINETTI M, et al. A road network design model considering horizontal and vertical equity: evidences from an empirical study[J]. Case studies on transport policy,2017(2)：24-32.；裴玉龍等提出建立站點可達性度量模型，評價軌道交通對城市公共交通網絡可達性的改善作用(9)裴玉龍, 潘恒彥, 郭明鵬,等.軌道交通對城市公共交通網絡可達性的影響——以哈爾濱市為例[J]. 公路交通科技，2020(6):104-111.。三是交通運輸與各領域的相互影響，交通運輸的影響滲透到了經濟社會發展的各個層面，交通對要素價格、人口流動和產業結構有著促進優化作用，與科技革命和社會發展之間相互影響(10)宋天田, 周順華, 肖正學. 交通運輸與科技革命[J]. 西南科技大學學報(哲學社會科學版)，2006:64-67.，交通運輸和現代物流的融合發展更能夠帶來巨大的經濟社會效益(11)肖翔, 肖雪悅, 李曉月，等.新型高鐵列車推進高鐵運輸與現代物流的融合問題[J]. 長安大學學報(社會科學版)，2018(1):18-27.。

對于交通運輸網絡的空間格局對區域間貿易的影響研究，學術界已經形成了較為完善的模型框架。在交通網絡格局對區域經濟的空間溢出性研究方面，Bardaka和Delgado實證得出丹佛地區輕軌車站的建設顯著增加了近距離社區的家庭收入和房屋價值的結果(12)BARDAKA E, DELGADO M S, FLORAX R J G M. Causal identification of transit-induced gentrification and spatial spillover effects: the case of the denver light rail[J]. Journal of transport geography，2018(71):15-31.；Moura等研究證實內生和外生交互作用影響了西班牙集裝箱流的內陸分布(13)MOURA T G Z, CHEN Z, GARCIA-ALONSO L. Spatial interaction effects on inland distribution of maritime flows[J]. Transportation research part a-policy and practice，2019(128):1-10.；郭偉等分析得到京津冀地區旅游經濟和高鐵發展具有顯著的空間自相關性，且空間溢出效應明顯的結論(14)郭偉, 曾祥靜, 許天駿. 高鐵發展、空間溢出與區域旅游經濟非均衡動態演進[J]. 統計與決策，2020(10):123-127.。基于空間溢出效應的研究，學者們還在此基礎上進行了比較分析，張雪認為公路對經濟增長的產出彈性的溢出效應大于鐵路的產出彈性(15)張雪. 京津冀交通基礎設施的空間溢出效應 [D].北京：北京交通大學，2017.；潘宇通過實證分析得出結論：交通運輸能力的提高對于本地區全要素生產率的直接溢出性大于對周邊地區的間接溢出效應(16)潘宇. 新疆交通基礎設施的空間溢出效應研究 [D].石河子：石河子大學，2018.。

綜上所述，現有研究對于空間溢出效應和交通運輸的探索已經十分深入，從既有文獻看，大部分學者都是從空間溢出角度探究交通運輸格局對于區域經濟的影響，在實證分析中卻忽略了經濟理論中的各種要素的影響。鑒于此，本文基于柯布道格拉斯函數結合空間杜賓模型，對長三角地區三省一市的交通網絡密度對經濟增長的空間效應展開研究，為交通運輸樞紐的選擇和建設，發揮長三角地區交通運輸格局對周圍區域經濟發展的輻射作用提供理論借鑒。

二、 模型構建與方法說明

(一) 空間相關性檢驗

目前，主要用來度量空間自相關的方法有莫蘭指數(Moran’s I)、吉爾里指數(Geary’s C)和Getis-Ord指數(17)羅小娟, 馮淑怡, 黃信灶. 信息傳播主體對農戶施肥行為的影響研究——基于長江中下游平原690戶種糧大戶的空間計量分析[J]. 中國人口·資源與環境，2019(4):104-115.，莫蘭指數和吉爾里指數都是通過取值范圍的規定來判斷它們的正負相關性，二者的區別在吉爾里指數沒有嚴格的取值上限；Getis-Ord指數主要是對存在正相關的地區進行高值與低值聚集的判斷。因此，本次研究選取了界限定義較為明確且能夠判斷正負相關性的“莫蘭指數”：

以上的莫蘭指數也稱為“全局莫蘭指數”。當考察某區域i附近的空間聚集情況時，則使用“局部莫蘭指數”：

局部莫蘭指數與全局莫蘭指數的含義相似，正值Ii表示區域i的高值被周圍高值所包圍或低值被周圍低值包圍；負值Ii則表示區域i的高值被周圍低值所包圍或低值被周圍高值包圍(18)黃乾, 李修彪. 我國省域人力資本的收斂性分析——基于三種測算方法的比較[J]. 人口與經濟，2015(4):94-106.。

(二) 空間杜賓模型

根據空間計量學，如果不同區域的觀測值之間相互影響，并且影響程度取決于距離時，意味著觀測樣本之間可能存在空間依賴性。對于此類空間效應的一類建模方式是，假設區域i的被解釋變量yi依賴于其周圍地區的自變量：

yit=Xitβ+WijXitδ+εit

其中，WijXitδ表示來自周圍地區自變量的影響，而δ為相應的系數向量。將此模型與空間自回歸模型相結合，同時考慮空間滯后項和誤差項的影響，可得到空間杜賓模型：

yit=λWijyit+Xitβ+WijXitδ+εit

結合本文實際分析的指標，自變量對周圍區域的因變量也可能產生影響，因此還加入了因變量的空間滯后項，實際分析模型的設定如下：

其中，ij表示地區，t表示年份，α為常數項，λ為應變量的空間滯后項系數，β為自變量的系數，Xit為自變量組成的向量集合，δ為自變量的空間滯后項系數，εit為隨機干擾項。對于隨機效應和固定效應的選擇，還需要進一步進行Hausman檢驗后加以判斷。

三、 指標選取和變量來源

本文探究的是長三角地區交通運輸網絡分布對于區域經濟的空間溢出效應，因此用柯布道格拉斯生產函數，反映在一定技術水平下資本投入對經濟產出的作用機理：

Y=A(t)LαKβHγ

上式中，Y表示經濟產出，A(t)表示綜合發展水平，L為勞動力數量，K為資本存量，H為人力資本，α、β、γ分別是對應變量的彈性系數。交通運輸網絡的分布情況作為影響綜合發展水平的重要因素之一，因此可以將其設定為一個關于交通網絡分布情況的函數：A(t)=A(eχT)，其中T為交通網絡密度，χ為其彈性系數。將該式代入上式并取對數可以得到：

LnY=αLnL+βLnK+γLnH+χT+e

其中e為誤差項，L、K、H、T為由四維度指標共同構成的解釋變量集合，Y為被解釋變量，具體指標選取如下：

經濟產出Y(億元)：作為反映地區經濟發展水平最直觀的指標，本文選取了各省、直轄市的地區生產總值；

勞動力數量L(萬人)：目前對于勞動力數量的統計口徑種類眾多，本文選取了較為直觀的各省、直轄市的城鎮單位就業人員作為反映地區勞動力數量的指標；

人力資本H(萬人)：由于沒有人力資本明確的統計口徑，本文選取了各省、直轄市的普通高校在校學生數作為反映地區人力資本的指標；

城市資本存量K(億元)：本文采用永續盤存法Kit=(1-δt)Ki,t-1+Iit/Pit計算城市資本存量，其中i表示地區，t表示年份，I為投資金額，本文采用了各省、直轄市的全社會固定資產投資，P為各地區固定資產投資價格指數，由于選取的基期不同，得到的價格指數也存在差異，本文以2000年為基期分別計算，δt表示折舊率，由于采用方法和基期的設定不同，不同學者對于折舊率的計算有不同的結果，本文根據單豪杰(19)單豪杰. 中國資本存量K的再估算:1952—2006年[J]. 數量經濟技術經濟研究，2008(10):17-31.算法，將其設定為10.96%。

交通網絡密度T(公里/平方公里)：采用了公路網絡密度和鐵路網絡密度加權平均后的結果，其中公路和鐵路網絡密度為各省、直轄市的公路、鐵路營業里程與區域面積之比。

受統計數據的限制，本文設定的樣本區間為2012年至2020年，研究中的各項數據均來源于歷年《中國統計年鑒》和各省、直轄市的統計數據庫，各模型中所用的空間矩陣均為經濟距離矩陣。

四、 實證過程與結果分析

(一) 空間格局

由于本文是對長三角地區三省一市的交通運輸網絡的空間格局的探究，因此選用了局部莫蘭指數，根據2012年到2020年加權平均后得到的交通網絡密度，計算得到長三角地區三省一市2012年到2020年的局部莫蘭指數，如表1所示：

表1 2012—2020年長三角地區交通網絡密度的局部Moran’s I值

結果顯示，上海市的歷年交通網絡密度的局部Moran’s I均顯著為負，說明上海市的交通網絡密度存在著顯著的負相關性，結合交通網絡密度的實際值來看，上海市的交通網絡密度的高值被周圍低值所包圍。浙江省歷年交通密度局部莫蘭指數大多為負值，結合實際數據看，浙江省的交通網絡密度的低值被周圍高值包圍；江蘇省和安徽省的交通網絡密度局部莫蘭指數大多為正值，當交通網絡密度的低值被周圍高值包圍時表現為正，高值被低值包圍時表現為負。

從莫蘭指數的熱力圖來看，長三角地區的交通運輸網絡大體是協同發展的，沒有極端差異的出現，但內部差異仍然存在。長三角地區的交通運輸網絡的空間格局主要呈現了以上海-江蘇為中心，向浙江-安徽發散的模式。從時間變化對比來看，在中心區域的示范帶領下，外圍區域的發展迅速，與中心區域的差異逐漸減小。上述結果都表明交通運輸網絡的空間格局并不是隨機分布的，它與經濟產出的空間分布極為相似，因此探究交通運輸網絡與經濟增長之間的關系十分必要。

(二) 空間溢出效應

近年來，中國的經濟發展已經呈現出明顯的空間相關性，若只是采用簡單的最小二乘法對存在空間相關性的模型進行估計，就會導致回歸參數和標準誤估計的不一致性(20)胡煜. 中國交通樞紐的空間溢出效應研究 [D].北京：北京交通大學，2017.?；诳臻g相關性的存在，空間杜賓模型能夠對所有可能存在空間溢出性的變量得到一致性估計，并能夠估算溢出效應的大小。但對于隨機效應和固定效應模型的選擇，必須進行Hausman檢驗。本研究通過Stata計算得出加入空間權重矩陣擬合估計出的空間杜賓模型的Hausman檢驗統計量為9.93，p值為0.019 2，p值在5%顯著性水平下顯著，因此可以拒絕原假設，應當選擇固定效應模型。

下頁表2是使用了2012—2020年長三角地區三省一市的交通網絡密度和其他指標的面板數據并選擇了具有固定效應的空間杜賓模型的擬合結果。由于產出、資本、勞動力數量存在指數增長趨勢，故在模型估計前將這些變量取對數處理。

表2 固定效應的空間杜賓模型估計結果

上述模型的R-squared為0.949 8，勞動力數量、城市資本存量、人力資本取對數后的估計系數基本通過了顯著性檢驗，交通網絡密度的系數顯著為正，說明空間模型的擬合效果較好。Lesage和Pace提出當被解釋變量的空間滯后項系數顯著不為0時，采用空間杜賓模型系數度量空間溢出效應會存在系統性偏差(21)LESAGE J, PACE R K. Introduction to spatial econometrics[M]. New York: CRC Press，2009：19-44.(22)熊志華, 姚智勝. 軌道交通網絡級聯失效影響范圍研究[J]. 交通運輸系統工程與信息，2020(1):12-18.。因此，下面將從直接效應、間接效應和總效應三方面對空間溢出效應進行分解，對變量之間的空間溢出影響進行更為準確的解釋說明。

由表3結果可以看出，長三角地區三省一市的交通網絡密度、城市資本存量和勞動力數量對經濟增長的直接效應、間接效應和總效應的系數都顯著為正，說明交通網絡密度、城市資本存量和勞動力數量對經濟增長有促進作用，存在顯著的正向空間溢出效應。觀察直接效應和間接效應的系數大小可以看出，交通網絡密度的提高對于本地區的經濟增長的促進作用小于對周邊地區經濟增長的促進作用，這種溢出現象出現的可能原因是不同地區之間的交通運輸在交通運輸總量中的占比較大，往往更能夠促進區域間的經濟發展，對于發展落后的地區而言，加強區域間交通網絡的建設也是促進本地區經濟發展的有力措施之一。

表3 固定效應的空間杜賓模型溢出效應分解結果

此外，還可以看出，城市資本存量的直接效應、間接效應和總效應在10%的顯著水平上顯著為正，對于周邊地區的經濟增長均存在著正向溢出效應，而人力資本對本地區的經濟發展有著顯著的良好促進作用，對周邊地區卻存在著負向溢出效應。這可能由于人力資本在某一地區的聚集會導致周邊地區的人力資源的匱乏，從而抑制了周邊地區的經濟發展，因此，人力資本的合理分配不僅有利于本地區的經濟發展，還能夠對周邊地區的經濟發展起到促進作用。

基于以上分析可知，長三角地區的交通運輸網絡密度對經濟增長的空間溢出效應是顯著存在的，因而在進行交通運輸網絡的建設時要考慮它對經濟發展的影響，所以本研究給出以下結論建議：第一，上海、江蘇作為長三角地區的交通運輸中心，雖然帶動了周圍地區的經濟發展，但內部差異仍然存在，政府要充分考慮空間溢出效應的影響，協調好不同區域的交通網絡建設工作和經濟發展政策，以中心城市帶動周邊城市經濟發展。第二，區域間的交通網絡建設對本地區經濟增長有促進作用，政府可以加強區域間交通運輸網絡的建設從而促進本地區經濟發展。第三，人力資本的合理分配不僅有利于本地區的經濟發展，對周邊地區的經濟發展也起到促進作用，政府應該加強高校建設，吸引人才聚集，為高校畢業生提供更多崗位，為經濟發展創造有利條件。