王華 張杏梅
[摘 要]運用空間計量模型研究了中原城市群公路交通與經濟發展的空間關係，研究結果表明：就地理距離而言，公路交通對本地經濟發展水平的影響大於對周圍相鄰地區的影響;就經濟距離而言，公路交通對經濟發展水平相似地區的影響大於對本地區的影響;公路交通對經濟發展的溢出效應為明顯的正向影響，說明公路交通的增加會明顯提高本地以及周圍地區的經濟發展水平。通過對中原城市群公路交通與經濟發展關係的探究，表明公共運輸的密度增加有助於提高經濟發展水平，應加強基礎設施建設，為中原城市群經濟發展提供保障。
[關鍵詞]公路交通;空間溢出;經濟發展水平;中原城市群
[中圖分類號] F503[文獻標識碼] A[文章編號] 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年國家正式提出關於中原城市群的發展意見，中原城市群地處東部地區和西部地區的連接處，是東部技術、人才、資金和西部資源的交匯處，對於承接我國東部地區產業轉移，扶持西部地區經濟發展具有重要的紐帶作用。中原城市群的交通條件對經濟發展起到了關鍵作用。
交通條件的改善對於經濟發展的影響顯而易見，早在20世紀西方國家對基礎設施與經濟發展的關係就有了一定的研究。羅丹在1943年研究東歐東南歐國家工業化問題上認為在基礎設施建設方面，建設周期較長，必須先於生產投資[1]。Thompson研究了交通設施的完善對於城市發展的重要性，他以法國里昂為例，分析了以高鐵、高速公路和機場為核心構成的交通運輸網是促使中心城市成為歐洲交運樞紐中心的重要條件，同時也是其周邊地區發展滯後的主要原因[2]。Kaan Ozbay研究了公路投資對經濟發展的影響，通過分析滯後效應和溢出效應以及過去產出對於當前產出的貢獻研究了交通投資的時空方面，分析了紐約和新澤西大都市區的縣域數據。結果發現溢出效應隨著距離投資地點的距離而衰減，交通基礎設施對於經濟發展具有正時滯效應[3]。
交通基礎設施建設具有投資效益，且具有直接投資效益。葉昌友、王遐見通過空間面板模型驗證了兩者之間的關係，計算各級公路鐵路對經濟的貢獻率，認為交通基礎設施的巨大投資能夠拉動區域經濟增長帶動就業率的提高以及其他產業的發展[4]。劉學華和張學良從投資和規模分析交通基礎設施及其經濟效應，從西部地區的實證結果來看交通運輸投資長期的效果能夠促進經濟增長[5]。
交通基礎設施可以提高生產效率，交通基礎設施的改善可以減少運輸時間，提高生產效率。劉生龍和胡鞍鋼在對於1988—2007年中國基礎設施外部性檢驗中驗證了三大基礎設施對於TFP（全要素生產力）的影響，研究表明交通基礎設施和信息基礎設施對於經濟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據分析方法對於2000-2014年中國省區進行實證研究，發展區域經濟發展存在顯著的空間集群趨勢以及正向空間相關效應[7]。
本文通過整理相關文獻，建立理論基礎，通過定量化分析交通基礎設施對區域經濟發展的空間溢出方向性問題，以及分析交通基礎設施對周邊地區的經濟發展水平的影響。
二、研究方法與數據來源
（一）空間自相關分析
1.全局空間自相關分析
本文運用Global morans I分析全局空間相關性，描述整個區域空間對象的關聯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係數，衡量自變量的空間滯後項對本地區的影響程度。δ為內生變量的空間自相關係數，衡量因變量的空間之後向對本地區的影響程度，γ表示空間滯後解釋變量的係數。
2.模型估計與檢驗
（1）首先檢驗是否存在空間相關性，根據顯著性水平分析是否存在空間相關性。殘差的空間自相關通常採用拉格朗日乘數及其穩健的拉格朗日乘數進行檢驗（LM-lag，LM-error，R-LM lag，R-LM error），固定效應採用似然比（LR）檢驗，模型的擬合效果採用傳統的擬合優度檢驗R2和自然對數似然函數值（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）的零假設為 H0：γ+δβ=0，通過wald和LR檢驗如果結果通過0.05的顯著性水平則拒絕原假設。可以被化簡為空間滯後模型（SDM）的零假設為H0：γ=0 ，通過wald和LR檢驗如果結果通過0.05的顯著性水平則拒絕原假設。說明應該設定空間杜賓模型作為分析模型。
（3）由於關於經濟發展水平的變量和公路交通變量都存在空間滯後性，變量在空間上的變化不僅會對本地產生影響，也會對周圍地區產生影響，周圍地區的變化進而影響本地區的變化。通過對這種效應的考慮，LeSage採用偏微分來檢驗變量的直接效應和空間溢出效應。Elhorst將這種方法推廣到空間面板模型，並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和間接效應兩種，直接效應是某地區的特定解釋變量對該地區被解釋變量的影響程度，在交通與經濟發展水平方面就是體現在，某一地區的交通條件對該地區經濟發展水平影響，被定義為右邊矩陣主對角線元素的平均值。間接效應同時也就是溢出效應，是某地區周圍地區的交通條件對該地區經濟發展的影響，非對角線上的元素的平均值代表的是溢出效應。
（三）數據來源與變量設定
1.數據來源
本文主要研究中原城市群30個城市的公路交通與經濟發展的關係，關於交通方面的數據包括公路里程、公路客貨運量、各行政區的面積等，經濟方面的數據包括人均GDP、固定資產投資、社會消費品零售總額、進出口額、財政收入等數據均來自於各市統計年鑑以及統計公報。
2.變量設定
（1）公路交通基礎設施指標構建
對於交通基礎設施研究指標的選取基本分為兩種形式：一是以新古典經濟增長理論以貨幣形態表現資本投入，以交通基礎設施的固定資本存量作為評價標準。二是將交通基礎設施以資本的技術關係還原為實物形態，以公路密度、公路里程數來評價該地區的交通條件優劣。
中原城市群的30個城市屬於地理位置上緊緊相連的城市，並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域內80%以上的交通方式是公路交通。為了構建公路交通指標，主要公路里程除以行政區面積得到公路密度以此來作為關鍵變量。
（2）其他控制變量
經濟發展水平受到多種方面的影響，包括投資結構、政府財政能力、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投資（x2）、進出口（x3）、財政收入（x4）、社會消費品零售總額（x5）等作為控制變量，來構建公路交通對區域經濟發展的空間面板模型。
三、研究結果
（一）空間相關性分析
1.公路空間態勢分析
根據中原城市群各城市的統計數據獲得的公路交通指標，本文選取2000—2017年其中五個節點關於公路交通基礎設施的指標數據，研究中原城市群的公路交通基礎設施是否存在空間關聯性。得到以下表1。
全局空間自相關可以看出中原城市群整體空間自相關指數呈現正數，說明中原城市群的公路交通在空間上呈現明顯的空間正相關。在2000年時公路交通基礎設施在空間上的聚集狀態較好，到2010年呈現更加集聚的狀態。隨時間變化交通運輸的空間自相關呈現出螺旋式的遞進，在2017年時在空間上的聚集程度相對2000年來說有所提高。說明隨著時間的推移，城市的交通基礎設施水平普遍提高，因此在空間上的集聚狀態更加明顯。
中原城市群的公路交通基礎設施空間自相關指數呈現正態分布，說明政府在對公路交通基礎設施方面的投資增加，整個地區的公路交通基礎設施水平提高，交通網絡更加完善。
全局空間自相關是測量中原城市群整體的空間相關性，局部空間自相關是測量各城市的空間關聯性，因此運用Arcgis對於中原城市群的交通運輸進行局部空間自相關的測度，分析各城市之間存在的空間相關性（見圖1）。
在2000年中原城市群局部莫蘭指數表明公路交通水平的高集聚區為鄭州市、許昌市、平頂山市;到2017年公路交通水平的高集聚區為鄭州市、許昌市、漯河市。表明鄭州市對於漯河市的帶動作用增強，對於平頂山市的輻射作用減弱。
2.經濟空間態勢分析
選取人均GDP作為分析中原城市群經濟發展空間相關性的指標，通過Arcgis來具體分析中原城市群在經濟發展方面是否存在空間相關性。
根據2000—2017年中原城市群人均GDP的空間自相關指數為正，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的全局自相關指數基本上呈現逐漸減小的趨勢，說明中原城市群的空間自相關逐漸減弱，聚集的趨勢逐漸減弱。隨著經濟的發展，各城市的經濟發展水平差距拉大，因此在空間上形成趨於分散的局面。
中原城市群的全局空間自相關是分析整體的聚集態勢，本文還通過局部空間自相關來分析各個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（高人均GDP - 高空間滯後區）是在鄭州市、焦作市和濟源市，發展到2017年高人均GDP集聚是在鄭州市、焦作市、濟源市、洛陽市。說明鄭州市的經濟輻射帶動作用增強，對臨近地區洛陽市的經濟帶動作用明顯增加。四個高經濟發展水平城市形成地區上的集聚。2000年低高集聚區（低人均GDP - 高空間滯後區）是亳州市和阜陽市，到2017年低高集聚區為亳州市。說明低經濟發展水平地區減少，在空間上的集聚也在減弱，整體的經濟發展水平在提高。
（二）空間溢出分析
1.相關檢驗
採用最小二乘法（OLS）對標準面板模型進行回歸估計，由零假設為空間固定效應聯合顯著的LR檢驗結果（166.4851，P = 0.0021） 表明雙向固定效應優於空間固定效應，另一LR檢驗結果（ 67.1447，P = 0.004） 表明時間固定效應聯合顯著的零假設也不成立，即雙向固定效應同樣優於時間固定效應。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，R-LM lag 基本通過1%的顯著性水平檢驗，R-LM error僅在空間固定效應模型中通過1%的顯著性水平檢驗，表明模型估計的殘差存在空間自相關性，SLM和SEM均優於無空間交互效應的傳統混合面板數據模型。
關於空間面板計量經濟模型究竟採用隨機效應還是固定效應計量模型，可以根據Hausman 檢驗來進行判斷。由Hausman 檢驗結果統計量為 0.3877，未通過10%的顯著性水平檢驗，故接受了原假設「個體效應和相關解釋變量無關」。因此，空間面板計量經濟模型應選擇隨機效應模型較為合適。
2.溢出模型的確定及結果分析
採用SDM對經濟發展水平（Y）的影響因素進行測試和估算。首先，選擇具有隨機效應的SDM進行測試，Hausman測試結果（11.6860，P= 0.3877）表明應該拒絕固定效應模型，採用空間或時間隨機效應模型。此外，通過H0：γ=0和H0：γ+δβ=0兩種假設進一步驗證SDM能否被簡化為SLM或SEM。結果表明，SDM可簡化為SLM（Wald檢驗： 37.6519，p<0.01） 和SEM（Wald检验：57.8021，p<0.01）的假设均不成立。因此，时空随机效应的SDM为最优模型，其参数估计结果如表4所示。
（1）經濟距離矩陣的溢出效應結果分析
但是，由於模型中納入了空間滯後解釋變量與被解釋變量，估計結果不能直接反映其邊際效應，也難以準確衡量相關影響變量對經濟發展水平（Y）的直接影響，因此，需要對SDM求偏微分（公式10）來檢驗Y影響變量的直接效應和空間溢出效應（見表5）。
關於經濟距離矩陣SDM的估計結果見表4，其中交通密度（x1）、固定資產投資（x2）、財政收入（x4）這三個因素通過了1%的顯著性水平檢驗，而進出口額（x3）和社會消費品零售總額（x5）未通過顯著性檢驗。因此可以認為x1、x2、x4是對經濟發展水平影響的主要因素。
首先，x1、x2、x4的彈性係數為0.1258、0.2204、0.1355，說明這三個因素對於中原城市群經濟發展具有明顯的積極性影響。而其空間滯後項的彈性係數為0.3229、0.9677、0.2698，表明經濟距離相近的城市對於本城市的經濟發展也產生積極影響。x5的彈性係數為負，說明社會消費品零售總額對本地的經濟發展具有負向的影響，這說明該階段中原經濟發展，網絡電商等消費手段增加、各種渠道的消費方式出現和社會消費品零售總額的增加並不能提高地區經濟發展水平。
其次，x1、x2、x4的直接效應分別為：0.2098、0.4491、0.2090，其中相對直接效應較大的為固定資產投資，公路密度和財政收入的直接效應基本相同，說明固定資產投資、公路密度、財政收入每正向變化1%，會導致該城市的經濟發展水平提高0.4491%、0.2098%、0.2090%。其對經濟發展的影響明顯高於進出口對於經濟發展的影響。
其間接效應分別為1.3013、3.5860、1.1679，其中間接效應最大的是固定資產投資，公路密度和財政收入相對較小，說明經濟發展水平相近的城市固定資產每增加1%，就會對本城市的經濟發展水平帶來3.586%的提升。通過分析說明經濟發展相近的城市公路交通密度增加同樣會帶來本城市經濟發展水平的提高。x1、x2、x4總效應分別為1.5111、4.0351、1.3769，說明固定資產投資對於區域經濟發展具有明顯促進作用，其次是固定資產投資、公路交通密度、財政收入、進出口額。
總體來講，公路交通密度對於經濟距離較近地區的經濟發展具有明顯的正向溢出效應。其中公路交通密度對於本城市經濟發展水平的影響0.2098相對弱於對經濟發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濟發展水平相似城市的往來，促進了其經濟發展水平的提高。
（2）地理距離矩陣的溢出效應結果
本部分將基於地理距離矩陣對空間杜賓模型進行估計，結果見表6和表7。
根據上一部分所述結果不能直接反映邊際效應需要對SDM求偏微分（公式10）來檢驗經濟發展水平影響變量的直接效應和空間溢出效應（見表7）。
關於地理臨接距離矩陣SDM估計結果表明，固定資產投資（x2）通過了1%的顯著性水平檢驗，公路交通密度（x1）、社會消費品零售總額（x5）通過了5%的顯著性水平檢驗，財政收入（x4）通過了10%的顯著性水平檢驗，顯著性水平檢驗表明了x1、x2、x4、x5對區域經濟發展水平的影響效果較為明顯。
首先，x1、x2、x4的彈性係數為0.1424、0.4282、0.0765，表明這三個因素對經濟發展的積極影響較為明顯。其空間滯後項彈性係數為-0.0375、0.3282、0.0768，表明其中鄰近地區的公路交通密度對本城市的經濟發展具有消極的作用，固定資產投資、財政收入的彈性係數表明鄰近地區的這兩個因素對本城市的經濟發展具有明顯的積極作用。
其次，x1、x2、x3、x4的直接效應分別為0.1439、0.4553、0.0053、0.0843，其直接效應較為明顯的是x2和x1，說明固定資產投資和公路交通密度分別每增加1%，本城市的經濟發展水平分別會增加0.4553%和0.1439%，這兩項對於經濟發展水平的影響明顯高於進出口和財政收入對經濟發展水平的影響。
其間接效應分別為0.0012、0.5718、0.0286、0.1266，其中間接效應較為明顯的是固定資產投資和財政收入，說明地理臨接距離較近的城市的固定資產投資和財政收入每增加1%會給本城市帶來0.5718%和0.1266%的經濟發展水平的提高。通過分析說明鄰近城市的公路交通密度、固定資產投資、進出口、財政收入的增加都會給本城市的經濟發展帶來影響。
四、結論
綜合分析直接效應和間接效應，公路交通密度不僅對於本地的經濟發展具有影響，並且對於外地的經濟發展具有影響。就地理距離而言，本城市的公路交通密度對於本城市的經濟發展的影響較為明顯，本城市的公路交通密度對於周邊地區的經濟發展也具有一定的積極作用，但是效果相比於直接效應較差。直接效應為0.1439明顯大於間接溢出效應0.0012。就經濟距離而言，本城市的公路交通密度對經濟發展水平相似的地區影響更為明顯。綜合來講，公路交通密度的增加對於經濟發展的影響是正向溢出效應，因此應該增加公路交通密度為區域經濟發展提供保障。發揮中原城市群巨大的發展潛力為東西部地區經濟產業轉移起到良好的承接作用。
[參考文獻]
[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.交通基礎設施、交通運輸業與區域經濟增長——基於省域數據的空間面板模型研究[J].產業經濟研究，2013（2）：40-47.
[5]劉學華，張學良，彭明明.交通基礎設施投資與區域經濟增長的互動關係——基於西部大開發的實證分析[J].地域研究與開發，2009，28（4）：57-61.
[6]劉生龍，胡鞍鋼.基礎設施的外部性在中國的檢驗：1988—2007[J].經濟研究，2010，45（3）：4-15.
[7]郭曉黎，李紅昌.交通基礎設施對區域經濟增長的空間溢出效應研究[J].統計與決策，2017（4）：130-133
（責任編輯：郭麗春）
[摘 要]運用空間計量模型研究了中原城市群公路交通與經濟發展的空間關係，研究結果表明：就地理距離而言，公路交通對本地經濟發展水平的影響大於對周圍相鄰地區的影響;就經濟距離而言，公路交通對經濟發展水平相似地區的影響大於對本地區的影響;公路交通對經濟發展的溢出效應為明顯的正向影響，說明公路交通的增加會明顯提高本地以及周圍地區的經濟發展水平。通過對中原城市群公路交通與經濟發展關係的探究，表明公共運輸的密度增加有助於提高經濟發展水平，應加強基礎設施建設，為中原城市群經濟發展提供保障。
[關鍵詞]公路交通;空間溢出;經濟發展水平;中原城市群
[中圖分類號] F503[文獻標識碼] A[文章編號] 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年國家正式提出關於中原城市群的發展意見，中原城市群地處東部地區和西部地區的連接處，是東部技術、人才、資金和西部資源的交匯處，對於承接我國東部地區產業轉移，扶持西部地區經濟發展具有重要的紐帶作用。中原城市群的交通條件對經濟發展起到了關鍵作用。
交通條件的改善對於經濟發展的影響顯而易見，早在20世紀西方國家對基礎設施與經濟發展的關係就有了一定的研究。羅丹在1943年研究東歐東南歐國家工業化問題上認為在基礎設施建設方面，建設周期較長，必須先於生產投資[1]。Thompson研究了交通設施的完善對於城市發展的重要性，他以法國里昂為例，分析了以高鐵、高速公路和機場為核心構成的交通運輸網是促使中心城市成為歐洲交運樞紐中心的重要條件，同時也是其周邊地區發展滯後的主要原因[2]。Kaan Ozbay研究了公路投資對經濟發展的影響，通過分析滯後效應和溢出效應以及過去產出對於當前產出的貢獻研究了交通投資的時空方面，分析了紐約和新澤西大都市區的縣域數據。結果發現溢出效應隨著距離投資地點的距離而衰減，交通基礎設施對於經濟發展具有正時滯效應[3]。
交通基礎設施建設具有投資效益，且具有直接投資效益。葉昌友、王遐見通過空間面板模型驗證了兩者之間的關係，計算各級公路鐵路對經濟的貢獻率，認為交通基礎設施的巨大投資能夠拉動區域經濟增長帶動就業率的提高以及其他產業的發展[4]。劉學華和張學良從投資和規模分析交通基礎設施及其經濟效應，從西部地區的實證結果來看交通運輸投資長期的效果能夠促進經濟增長[5]。
交通基礎設施可以提高生產效率，交通基礎設施的改善可以減少運輸時間，提高生產效率。劉生龍和胡鞍鋼在對於1988—2007年中國基礎設施外部性檢驗中驗證了三大基礎設施對於TFP（全要素生產力）的影響，研究表明交通基礎設施和信息基礎設施對於經濟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據分析方法對於2000-2014年中國省區進行實證研究，發展區域經濟發展存在顯著的空間集群趨勢以及正向空間相關效應[7]。
本文通過整理相關文獻，建立理論基礎，通過定量化分析交通基礎設施對區域經濟發展的空間溢出方向性問題，以及分析交通基礎設施對周邊地區的經濟發展水平的影響。
二、研究方法與數據來源
（一）空間自相關分析
1.全局空間自相關分析
本文運用Global morans I分析全局空間相關性，描述整個區域空間對象的關聯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係數，衡量自變量的空間滯後項對本地區的影響程度。δ為內生變量的空間自相關係數，衡量因變量的空間之後向對本地區的影響程度，γ表示空間滯後解釋變量的係數。
2.模型估計與檢驗
（1）首先檢驗是否存在空間相關性，根據顯著性水平分析是否存在空間相關性。殘差的空間自相關通常採用拉格朗日乘數及其穩健的拉格朗日乘數進行檢驗（LM-lag，LM-error，R-LM lag，R-LM error），固定效應採用似然比（LR）檢驗，模型的擬合效果採用傳統的擬合優度檢驗R2和自然對數似然函數值（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）的零假設為 H0：γ+δβ=0，通過wald和LR檢驗如果結果通過0.05的顯著性水平則拒絕原假設。可以被化簡為空間滯後模型（SDM）的零假設為H0：γ=0 ，通過wald和LR檢驗如果結果通過0.05的顯著性水平則拒絕原假設。說明應該設定空間杜賓模型作為分析模型。
（3）由於關於經濟發展水平的變量和公路交通變量都存在空間滯後性，變量在空間上的變化不僅會對本地產生影響，也會對周圍地區產生影響，周圍地區的變化進而影響本地區的變化。通過對這種效應的考慮，LeSage採用偏微分來檢驗變量的直接效應和空間溢出效應。Elhorst將這種方法推廣到空間面板模型，並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和間接效應兩種，直接效應是某地區的特定解釋變量對該地區被解釋變量的影響程度，在交通與經濟發展水平方面就是體現在，某一地區的交通條件對該地區經濟發展水平影響，被定義為右邊矩陣主對角線元素的平均值。間接效應同時也就是溢出效應，是某地區周圍地區的交通條件對該地區經濟發展的影響，非對角線上的元素的平均值代表的是溢出效應。
（三）數據來源與變量設定
1.數據來源
本文主要研究中原城市群30個城市的公路交通與經濟發展的關係，關於交通方面的數據包括公路里程、公路客貨運量、各行政區的面積等，經濟方面的數據包括人均GDP、固定資產投資、社會消費品零售總額、進出口額、財政收入等數據均來自於各市統計年鑑以及統計公報。
2.變量設定
（1）公路交通基礎設施指標構建
對於交通基礎設施研究指標的選取基本分為兩種形式：一是以新古典經濟增長理論以貨幣形態表現資本投入，以交通基礎設施的固定資本存量作為評價標準。二是將交通基礎設施以資本的技術關係還原為實物形態，以公路密度、公路里程數來評價該地區的交通條件優劣。
中原城市群的30個城市屬於地理位置上緊緊相連的城市，並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域內80%以上的交通方式是公路交通。為了構建公路交通指標，主要公路里程除以行政區面積得到公路密度以此來作為關鍵變量。
（2）其他控制變量
經濟發展水平受到多種方面的影響，包括投資結構、政府財政能力、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投資（x2）、進出口（x3）、財政收入（x4）、社會消費品零售總額（x5）等作為控制變量，來構建公路交通對區域經濟發展的空間面板模型。
三、研究結果
（一）空間相關性分析
1.公路空間態勢分析
根據中原城市群各城市的統計數據獲得的公路交通指標，本文選取2000—2017年其中五個節點關於公路交通基礎設施的指標數據，研究中原城市群的公路交通基礎設施是否存在空間關聯性。得到以下表1。
全局空間自相關可以看出中原城市群整體空間自相關指數呈現正數，說明中原城市群的公路交通在空間上呈現明顯的空間正相關。在2000年時公路交通基礎設施在空間上的聚集狀態較好，到2010年呈現更加集聚的狀態。隨時間變化交通運輸的空間自相關呈現出螺旋式的遞進，在2017年時在空間上的聚集程度相對2000年來說有所提高。說明隨著時間的推移，城市的交通基礎設施水平普遍提高，因此在空間上的集聚狀態更加明顯。
中原城市群的公路交通基礎設施空間自相關指數呈現正態分布，說明政府在對公路交通基礎設施方面的投資增加，整個地區的公路交通基礎設施水平提高，交通網絡更加完善。
全局空間自相關是測量中原城市群整體的空間相關性，局部空間自相關是測量各城市的空間關聯性，因此運用Arcgis對於中原城市群的交通運輸進行局部空間自相關的測度，分析各城市之間存在的空間相關性（見圖1）。
在2000年中原城市群局部莫蘭指數表明公路交通水平的高集聚區為鄭州市、許昌市、平頂山市;到2017年公路交通水平的高集聚區為鄭州市、許昌市、漯河市。表明鄭州市對於漯河市的帶動作用增強，對於平頂山市的輻射作用減弱。
2.經濟空間態勢分析
選取人均GDP作為分析中原城市群經濟發展空間相關性的指標，通過Arcgis來具體分析中原城市群在經濟發展方面是否存在空間相關性。
根據2000—2017年中原城市群人均GDP的空間自相關指數為正，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的全局自相關指數基本上呈現逐漸減小的趨勢，說明中原城市群的空間自相關逐漸減弱，聚集的趨勢逐漸減弱。隨著經濟的發展，各城市的經濟發展水平差距拉大，因此在空間上形成趨於分散的局面。
中原城市群的全局空間自相關是分析整體的聚集態勢，本文還通過局部空間自相關來分析各個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（高人均GDP - 高空間滯後區）是在鄭州市、焦作市和濟源市，發展到2017年高人均GDP集聚是在鄭州市、焦作市、濟源市、洛陽市。說明鄭州市的經濟輻射帶動作用增強，對臨近地區洛陽市的經濟帶動作用明顯增加。四個高經濟發展水平城市形成地區上的集聚。2000年低高集聚區（低人均GDP - 高空間滯後區）是亳州市和阜陽市，到2017年低高集聚區為亳州市。說明低經濟發展水平地區減少，在空間上的集聚也在減弱，整體的經濟發展水平在提高。
（二）空間溢出分析
1.相關檢驗
採用最小二乘法（OLS）對標準面板模型進行回歸估計，由零假設為空間固定效應聯合顯著的LR檢驗結果（166.4851，P = 0.0021） 表明雙向固定效應優於空間固定效應，另一LR檢驗結果（ 67.1447，P = 0.004） 表明時間固定效應聯合顯著的零假設也不成立，即雙向固定效應同樣優於時間固定效應。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，R-LM lag 基本通過1%的顯著性水平檢驗，R-LM error僅在空間固定效應模型中通過1%的顯著性水平檢驗，表明模型估計的殘差存在空間自相關性，SLM和SEM均優於無空間交互效應的傳統混合面板數據模型。
關於空間面板計量經濟模型究竟採用隨機效應還是固定效應計量模型，可以根據Hausman 檢驗來進行判斷。由Hausman 檢驗結果統計量為 0.3877，未通過10%的顯著性水平檢驗，故接受了原假設「個體效應和相關解釋變量無關」。因此，空間面板計量經濟模型應選擇隨機效應模型較為合適。
2.溢出模型的確定及結果分析
採用SDM對經濟發展水平（Y）的影響因素進行測試和估算。首先，選擇具有隨機效應的SDM進行測試，Hausman測試結果（11.6860，P= 0.3877）表明應該拒絕固定效應模型，採用空間或時間隨機效應模型。此外，通過H0：γ=0和H0：γ+δβ=0兩種假設進一步驗證SDM能否被簡化為SLM或SEM。結果表明，SDM可簡化為SLM（Wald檢驗： 37.6519，p<0.01） 和SEM（Wald检验：57.8021，p<0.01）的假设均不成立。因此，时空随机效应的SDM为最优模型，其参数估计结果如表4所示。
（1）經濟距離矩陣的溢出效應結果分析
但是，由於模型中納入了空間滯後解釋變量與被解釋變量，估計結果不能直接反映其邊際效應，也難以準確衡量相關影響變量對經濟發展水平（Y）的直接影響，因此，需要對SDM求偏微分（公式10）來檢驗Y影響變量的直接效應和空間溢出效應（見表5）。
關於經濟距離矩陣SDM的估計結果見表4，其中交通密度（x1）、固定資產投資（x2）、財政收入（x4）這三個因素通過了1%的顯著性水平檢驗，而進出口額（x3）和社會消費品零售總額（x5）未通過顯著性檢驗。因此可以認為x1、x2、x4是對經濟發展水平影響的主要因素。
首先，x1、x2、x4的彈性係數為0.1258、0.2204、0.1355，說明這三個因素對於中原城市群經濟發展具有明顯的積極性影響。而其空間滯後項的彈性係數為0.3229、0.9677、0.2698，表明經濟距離相近的城市對於本城市的經濟發展也產生積極影響。x5的彈性係數為負，說明社會消費品零售總額對本地的經濟發展具有負向的影響，這說明該階段中原經濟發展，網絡電商等消費手段增加、各種渠道的消費方式出現和社會消費品零售總額的增加並不能提高地區經濟發展水平。
其次，x1、x2、x4的直接效應分別為：0.2098、0.4491、0.2090，其中相對直接效應較大的為固定資產投資，公路密度和財政收入的直接效應基本相同，說明固定資產投資、公路密度、財政收入每正向變化1%，會導致該城市的經濟發展水平提高0.4491%、0.2098%、0.2090%。其對經濟發展的影響明顯高於進出口對於經濟發展的影響。
其間接效應分別為1.3013、3.5860、1.1679，其中間接效應最大的是固定資產投資，公路密度和財政收入相對較小，說明經濟發展水平相近的城市固定資產每增加1%，就會對本城市的經濟發展水平帶來3.586%的提升。通過分析說明經濟發展相近的城市公路交通密度增加同樣會帶來本城市經濟發展水平的提高。x1、x2、x4總效應分別為1.5111、4.0351、1.3769，說明固定資產投資對於區域經濟發展具有明顯促進作用，其次是固定資產投資、公路交通密度、財政收入、進出口額。
總體來講，公路交通密度對於經濟距離較近地區的經濟發展具有明顯的正向溢出效應。其中公路交通密度對於本城市經濟發展水平的影響0.2098相對弱於對經濟發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濟發展水平相似城市的往來，促進了其經濟發展水平的提高。
（2）地理距離矩陣的溢出效應結果
本部分將基於地理距離矩陣對空間杜賓模型進行估計，結果見表6和表7。
根據上一部分所述結果不能直接反映邊際效應需要對SDM求偏微分（公式10）來檢驗經濟發展水平影響變量的直接效應和空間溢出效應（見表7）。
關於地理臨接距離矩陣SDM估計結果表明，固定資產投資（x2）通過了1%的顯著性水平檢驗，公路交通密度（x1）、社會消費品零售總額（x5）通過了5%的顯著性水平檢驗，財政收入（x4）通過了10%的顯著性水平檢驗，顯著性水平檢驗表明了x1、x2、x4、x5對區域經濟發展水平的影響效果較為明顯。
首先，x1、x2、x4的彈性係數為0.1424、0.4282、0.0765，表明這三個因素對經濟發展的積極影響較為明顯。其空間滯後項彈性係數為-0.0375、0.3282、0.0768，表明其中鄰近地區的公路交通密度對本城市的經濟發展具有消極的作用，固定資產投資、財政收入的彈性係數表明鄰近地區的這兩個因素對本城市的經濟發展具有明顯的積極作用。
其次，x1、x2、x3、x4的直接效應分別為0.1439、0.4553、0.0053、0.0843，其直接效應較為明顯的是x2和x1，說明固定資產投資和公路交通密度分別每增加1%，本城市的經濟發展水平分別會增加0.4553%和0.1439%，這兩項對於經濟發展水平的影響明顯高於進出口和財政收入對經濟發展水平的影響。
其間接效應分別為0.0012、0.5718、0.0286、0.1266，其中間接效應較為明顯的是固定資產投資和財政收入，說明地理臨接距離較近的城市的固定資產投資和財政收入每增加1%會給本城市帶來0.5718%和0.1266%的經濟發展水平的提高。通過分析說明鄰近城市的公路交通密度、固定資產投資、進出口、財政收入的增加都會給本城市的經濟發展帶來影響。
四、結論
綜合分析直接效應和間接效應，公路交通密度不僅對於本地的經濟發展具有影響，並且對於外地的經濟發展具有影響。就地理距離而言，本城市的公路交通密度對於本城市的經濟發展的影響較為明顯，本城市的公路交通密度對於周邊地區的經濟發展也具有一定的積極作用，但是效果相比於直接效應較差。直接效應為0.1439明顯大於間接溢出效應0.0012。就經濟距離而言，本城市的公路交通密度對經濟發展水平相似的地區影響更為明顯。綜合來講，公路交通密度的增加對於經濟發展的影響是正向溢出效應，因此應該增加公路交通密度為區域經濟發展提供保障。發揮中原城市群巨大的發展潛力為東西部地區經濟產業轉移起到良好的承接作用。
[參考文獻]
[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.交通基礎設施、交通運輸業與區域經濟增長——基於省域數據的空間面板模型研究[J].產業經濟研究，2013（2）：40-47.
[5]劉學華，張學良，彭明明.交通基礎設施投資與區域經濟增長的互動關係——基於西部大開發的實證分析[J].地域研究與開發，2009，28（4）：57-61.
[6]劉生龍，胡鞍鋼.基礎設施的外部性在中國的檢驗：1988—2007[J].經濟研究，2010，45（3）：4-15.
[7]郭曉黎，李紅昌.交通基礎設施對區域經濟增長的空間溢出效應研究[J].統計與決策，2017（4）：130-133
（責任編輯：郭麗春）
收藏