基于空間效應分析城市基礎設施與經濟增長的關系
——以安徽省16個地級市為例

鄧生權

(蘭州財經大學 經濟學院，甘肅 蘭州 730000)

十八屆五中全會提出“協調”發展理念，與“創新、綠色、開放、共享”一起構成“五大發展理念”.十九大報告強調區域協調發展戰略，在經濟新常態下，協調發展上升到新的戰略高度，必須以城市群為主體構建大中小城市和小城鎮協調發展的城鎮格局.城市作為區域經濟的增長極，對協調區域發展具有重要作用.城市與城市之間通過公路、鐵路、通信電纜等基礎設施相聯系，良好的基礎設施也會吸引勞動力和產業的集聚從而推動城市經濟增長，城市基礎設施使不同城市之間產生空間效應.

1 城市基礎設施影響經濟增長的理論分析

從城市基礎設施對經濟增長的促進作用、城市基礎設施的空間溢出效應、基礎設施影響經濟增長的空間作用機理3個方面分析城市基礎設施對經濟增長的作用.

(1)城市基礎設施與城市經濟增長的關系.Aschauer[1]利用柯布—道格拉斯函數最先提出完善基礎設施有利于提高生產效率和促進經濟增長.林明華[2]等認為城市基礎設施是城市發展的前提，優化城市基礎設施有利于提高生產效率、節約生產成本、培育比較優勢.基礎設施被稱為“不付費的生產要素”，是政府引導經濟發展的重要手段，基礎設施建設產生大量的勞動力和其他生產要素需求，刺激有效供給，影響生產函數.大規模的基礎設施建設，如高速公路、地鐵、機場的修建能直接拉動經濟增長，美國經濟大蕭條時期修建水壩就成功緩解了經濟蕭條.完善基礎設施對經濟增長的促進作用具有一定的時滯，經濟基礎不同的城市完善基礎設施的效應同樣有差別，通常較發達城市完善其基礎設施對自身經濟增長的作用比較顯著[3].基礎設施投資具有規模大、周期長的特點，通過投資乘數作用經濟增長，單位基礎設施投資促進經濟數倍增長，優化城市基礎設施投資效率對經濟增長有積極意義[4].程敏[5]等從系統動力學的角度研究上海市的基礎設施與經濟增長的關系，發現協調發展模式能有效促進經濟發展.城市經濟發展水平各具差異，由于優勢產業和發展方向的不同，不同的城市對基礎設施的要求也不同.內陸城市對公路、鐵路基礎設施需求較大，沿海城市則對港口需求比較大，港口對港口城市經濟增長具有明顯的正向溢出效應[6].

(2)基礎設施對經濟增長的空間效應.薛婧[7]等采用空間杜賓模型分析出鐵路基礎設施促進本地經濟增長并產生正向空間溢出效應，完善鐵路基礎設施有利于縮小區域差距.張艷艷[8]對“一帶一路”沿線國家基礎設施的經濟增長效應進行定量分析，得出交通基礎設施與經濟增長之間存在“倒U型”關系.王磊[9]等通過計算長江經濟帶交通基礎設施和經濟增長的莫蘭指數，發現二者具有顯著的空間自相關性，通過構建空間杜賓模型進行實證分析得出交通基礎設施對經濟增長具有顯著的正向空間溢出效應.我國區域經濟增長與基礎設施的空間依賴性客觀存在[10]，基礎設施對經濟增長的影響可以分為兩個方面，一方面基礎設施投資作為資本投入，通過投資乘數拉動經濟增長.另一方面完善基礎設施有利于促進經濟發展基礎條件的優化，基礎設施對農業經濟增長存在正效應[11].提高本地區的交通基礎設施會吸引生產要素的流入，增加本地區的產出從而使得其他地區的產出相對減少，產生負的空間溢出效應，同時基礎設施加強區域之間的聯系，影響產業的集聚和擴散，也會產生正向空間溢出效應[12].相鄰城市之間的交通基礎設施存在正的空間溢出效應，信息基礎設施存在負的空間溢出效應[13].

(3)基礎設施影響經濟增長的空間作用機理.城市基礎設施影響居民的效用和企業的成本，從而導致居民和企業的流動.城市交通設施的發展引起勞動力的流出，城市間的勞動力流動改變經濟要素的流動[13]，對相鄰城市的經濟增長產生空間效應[14].劉倩倩[4]等認為城市基礎設施對經濟增長具有直接和間接影響，基礎設施效率每提升1%，經濟增長提升0.008%.經濟增長的落腳點在于改善人民生活水平，滿足人民對美好生活的需要，城市基礎設施的差距影響城市居民收入水平，影響城市之間的經濟發展[15].綜合現有研究，大多關注于全國層面，對于地級市層面的基礎設施與經濟增長的空間效應研究較少.地級市的經濟增長同樣存在空間效應，若忽視空間因素必然導致分析結果的偏差.安徽省地處華東地區，經濟發展水平與東部沿海地區存在一定差距，受發達地區虹吸效應影響.研究安徽城市基礎設施水平是否滯后，各城市之間經濟帶動作用以及空間效應這些問題對縮小城市差距，推動城市協調發展，完善各城市基礎設施水平具有重要意義.

2 變量選擇、模型構建及數據來源

2.1 城市基礎設施評價體系及方法

城市基礎設施主要指市政公用事業，它向城市居民和各單位提供供水、排水、煤氣、供熱、道路、公共交通等方面的服務，以滿足生產和人民生活的需要，是城市發展和人民生活的物質基礎[16].城市基礎設施項目涉及的范圍廣泛，內容復雜，通過構建城市基礎設施水平綜合指數來進行量化，參照鄭丹[14]等構建的指標體系，如表1所示，城市基礎設施水平通過生態環境、生活宜居、交通出行3個維度，一共10個二級指標進行測算.隨著綠色發展理念的興起，城市發展中越來越重視綠化建設和污染治理，城市生態環境成為城市基礎設施的重要組成部分.生活垃圾的無害化處理反映了城市的污染治理水平，人均工業廢水排放量反映經濟增長綠化度，建成區綠化覆蓋率反映城市的綠化環境，3個指標綜合反映城市的生態環境質量.城市的生活宜居程度通過其文化、教育、體育、醫療、社會服務設施水平進行展現，城市道路設施和人均公共交通車輛數量反映城市的交通出行情況.

表1 城市基礎設施水平評價指標體系

每個二級指標對基礎設施綜合水平的影響具有不確定性，人為主觀賦予權重不具科學性，為了客觀考慮每個二級指標的貢獻率，采用熵值法先測算出每個指標的權重，然后求出每個城市的基礎設施綜合水平.為了消除不同單位的影響，首先對原始數據進行標準化處理，研究選取的全是正向指標，計算公式如式(1)所示：

(1)

式中，aij為原始值;xij為標準化之后的值.計算第i個城市在第j項指標下所占的比重：

(2)

計算第j項指標的熵值：

(3)

計算第j項指標的差異性系數:

gj=1-ej,

(4)

計算第j項指標的權重：

(5)

計算基礎設施綜合得分：

(6)

2.2 城市基礎設施與經濟增長的變量選擇

被解釋變量：為了研究城市基礎設施對城市經濟增長的影響，將城市經濟增長(GDP)作為被解釋變量，用城市人均地區生產總值表示，等于城市總產值比城市人口.

核心解釋變量：為了體現城市基礎設施對城市經濟增長的重要性，將城市基礎設施綜合水平(INF)作為核心解釋變量，用之前的測算值表示.控制變量：為了更好地解釋城市基礎設施對其經濟增長的影響，引入幾個控制變量.城市化水平(URB)，城市化對經濟增長具有推動作用，將其引入模型當中，用城市人口與全市總人口的比值表示.勞動力(LAB)，充足的勞動力能為經濟增長提供勞動力保證，城市人口越多勞動力越充足，用人口密度表示.資本存量(CAP)，資本作為經濟增長要素是不可或缺的，用各城市的固定資產投資額表示.科技進步(TEC)，技術進步和創新是經濟新常態下經濟增長的重要源泉，用財政科技支出占財政支出中的比重表示.對外開放度(OPED)，對外開放有利于引進技術，擴大市場，用外資企業工業產值與城市生產總值的比值表示.

2.3 空間自相關性檢驗

在進行空間效應分析前，必須對變量之間的空間依賴程度進行檢驗，測度空間相關性的常用指標是Moran′I指數，Moran′I指數分為全局Moran′I指數和局部Moran′I指數.全局Moran′I指數用于描述整體空間的平均關聯程度，其表達式如式(7)所示：

(7)

局部Moran′I指數是衡量局部空間自相關程度的指標，其表達式如式(8)所示.

(8)

2.4 城市基礎設施與經濟增長的模型構建

(1)經典回歸模型.在確定變量的基礎上，構建經典回歸模型，如式(9)所示.

GDPit=α+β1UBRit+β2LABit+β3CAPit+β4TECit+β5INFit+β6OPEDit+εit,

(9)

式中，α為常數項;β為各個解釋變量的系數;ε為隨機誤差項.現實中，城市經濟增長與城市基礎設施的關系可能不是線性的，也會存在異方差等問題.為了消除異方差，使模型與經濟現實更加貼近，將上述模型改為雙對數模型，形式如式(10)所示：

lnGDPit=α+β1lnUBRit+β2lnLABit+β3lnCAPit+β4lnTECit+β5lnINFit+

β6lnOPEDit+εit,

(10)

(2)空間模型.隨著空間經濟學的興起，空間問題越來越受到關注，空間因素被引入到經濟分析的框架當中.綜合現有研究，引入空間因素的主流空間模型主要有空間滯后模型(SLM)和空間誤差模型(SEM).

空間滯后模型的基本形式為：

yit=ρwityit+Xitβ+μi+λi+εit,

(11)

空間誤差模型的基本形式為：

yit=Xitβ+μi+λi+εit,εit=λwitεit+θit,

(12)

式中，y為被解釋變量;x為解釋變量;ρ為空間權重系數;w為空間權重矩陣;μi為區域i的個體效應;λi為區域i的時間效應;εit為隨機誤差項.結合上述雙對數模型，對模型進行改寫.

空間滯后模型：

β5lnINFit+β6lnOPEDit+μi+λi+εit,

(13)

空間誤差模型：

lnGDPit=α0+β1lnUBRit+β2lnLABit+β3lnCAPit+

β4lnTECit+β5lnINFit+β6lnOPEDit+μi+λi+εit,εit=λwitεit+θit,

(14)

2.5 數據來源及說明

研究以安徽省16個地級市2007～2016年的面板數據作為研究數據，所有指標數據均為城市市轄區數據，來源于《安徽統計年鑒》《中國城市統計年鑒》.其中，城市基礎設施綜合水平是通過熵值法計算得到的，2007～2009年的城市廢水處理率采用城市廢水治理達標量與城市廢水排放量的比值表示.其他數據均是通過《安徽統計年鑒》直接得到或計算得到(都剔除農村部分，僅剩城市部分).考慮到基礎設施得分為小數，原始數據標準化也會產生0無法取對數的問題，對所有數據標準化后進行統一平移，向右移兩個單位.

3 城市基礎設施與經濟增長的實證分析

3.1 城市基礎設施綜合水平

結合安徽省2007～2016年的面板數據，通過熵值法分別對安徽省各地級市的城市基礎設施綜合水平進行測算，測算結果如表2所示.由表2可以看出，各地級市的城市基礎設施水平存在較大的空間差異.各城市基礎設施綜合水平得分都在0到1之間，最大值為合肥2016年的0.73，最小值為六安市2007年的0.07.總體來看，合肥市城市基礎設施最為完善，原因在于其作為省會城市經濟發展水平較高，并且得到財政支持也最多.其次蚌埠市、銅陵市、馬鞍山市、蕪湖市基礎設施水平相對較高，淮北市、亳州市、淮南市、滁州市、池州市次之，阜陽市、六安市基礎設施比較匱乏.具體來看，各個城市在生態環境維度差異不大，生活垃圾、城市廢水基本都能無害化處理，建成區綠化覆蓋率略有差別.生活宜居維度，社會服務設施、體育設施差別較大，六安市、亳州市、池州市比較匱乏.交通出行維度，宿州市、阜陽市、六安市人均公共交通車輛較少.分別選擇2007年和2016年安徽省各地級市的城市基礎設施綜合水平進行空間展示，利用ArcGIS 10可以得到圖1，從圖1中可以更加直觀地看到各地市基礎設施水平的空間分布.

3.2 空間自相關性分析

通過GeoDa計算出16個地市人均GDP和城市基礎設施綜合水平的全局Moran′I指數，如表3所示.

全局Moran′I指數取值范圍在[-1，1]之間，Moran′I在[-1，0)之間說明存在空間負相關，在(0，1]之間說明存在空間正相關，等于0說明不具有空間相關性.由表2可以看出，2007年到2016年人均地區生產總值的Moran′I指數都在0.5左右，說明安徽省各地級市的經濟發展存在高度正向空間相關性，在一定范圍內的城市相互影響，一個城市的經濟增長將帶動鄰近城市的經濟增長.基礎設施水平的Moran′I指數除了2011年、2013年為負值且接近于0，其他年份均為正值，說明2011年、2013年各城市在發展基礎設施時空間相關性較小，比較隨機.其他年份存在正的空間相關性，本城市優化其基礎設施導致鄰近城市的模仿和競爭，基礎設施水平整體得到提高.由于空間相關性的存在應該使用空間計量模型進行回歸，2007～2016年16個城市的人均地區生產總值的空間相關性比較穩定，城市基礎設施的空間相關性有一定波動，如圖2所示.

表2 安徽省各地市基礎設施綜合水平得分

圖1 2007年、2016年各級市城市基礎設施水平

表3 16個地級市主要變量的全局Moran′I指數

圖2 全局Moran′I指數變化趨勢圖

根據局部Moran′I指數，通過GeoDa軟件得到Moran散點圖和LISA集聚圖，限于篇幅展示2007年的結果，如圖3、圖4所示.Moran′I散點圖分為四個象限，分別表示高高、低高、低低、高低集聚.其中第一象限的高高集聚表示落在第一象限的城市自身和周邊城市都具有較高的基礎設施(產值)水平，空間差異小，存在正的空間相關性，為熱點區.第二象限的低高集聚表示落在第二象限的城市自身的基礎設施(產值)水平較低而周邊城市水平較高，空間差異大，存在空間負相關.第三象限的低低集聚表示落在第三象限的城市自身和周邊城市基礎設施(產值)水平都較低，空間差異小，存在正的空間相關性.第四象限的高低集聚表示落在第四象限的城市自身基礎設施(產值)水平較高而周邊城市水平較低，空間差異大，存在負的空間相關性.由圖3可知，2007年就基礎設施而言，落在第一象限的城市有4個，分別是合肥、蕪湖、馬鞍山、銅陵；落在第二象限的城市有5個，分別是宿州、淮南、滁州、池州、宣城；落在第三象限的城市有4個，分別是阜陽、亳州、六安、安慶；落在第四象限的城市有3個，分別是淮北、黃山、蚌埠.就人均GDP而言，第一象限與基礎設施水平一樣；落在第二象限的城市有3個，分別是淮南、池州、宣城；落在第三象限的城市有8個，分別是滁州、蚌埠、宿州、淮北、阜陽、亳州、六安；落在第四象限的城市只有安慶1個.一、三象限的城市與周邊存在正的空間相關性，說明提高其中一個城市的基礎設施(產值)水平，在一定范圍內其他城市的水平也會提高.二、四象限的城市存在負的空間相關性，說明提高其中一個城市的基礎設施(產值)水平，在一定范圍內其他城市的水平會降低.Moran′I指數總體為正，說明雖然局部存在空間負相關，但整體的空間相關性仍為正.從生成的LISA集聚圖(見圖4)可以得到，2007年安徽省只有4個城市的基礎設施水平在5%的顯著性水平下存在集聚性，且為高高集聚，分別是合肥、馬鞍山、蕪湖、銅陵.高值與高值的集聚說明這4個城市在基礎設施建設上具有顯著的空間溢出效應，合肥作為省會城市帶動了周邊地區的基礎設施建設.合肥市完善其基礎設施，會吸引更多省內勞動力等要素的流入從而促進其經濟發展，經濟發展又促進其基礎設施的優化，通過循環累計因果關系不斷強化其優勢.蕪湖、馬鞍山等鄰近城市為了吸引勞動力、企業的流入，展開基礎設施的競爭，不斷完善其基礎設施，最終形成高高集聚的態勢.顯著的空間溢出效應有利于區域協調發展，通過一個城市影響其他城市.2007年只有合肥、蕪湖、馬鞍山3個城市的經濟增長形成顯著的空間集聚，基本與基礎設施的空間集聚相吻合，安徽省的經濟發展形成以合肥、蕪湖、馬鞍山為中心，其他城市為外圍的核心-外圍模式.

圖3 2007年基礎設施和人均地區生產總值局部Moran散點圖

圖4 2007年基礎設施和人均地區生產總值LISA集聚圖

3.3 城市基礎設施與城市經濟增長的空間效應分析

將數據帶入stata，分別采用OLS模型、SLM模型、SEM模型進行參數估計，模型估計的結果如表4所示.就模型的擬合優度而言，3個模型很相近，SLM模型的擬合效果略優于其他兩個模型，由于空間自相關性的存在，使用空間模型進行估計.對于空間模型的選擇，參照Anselin[17]的方法，即若在統計上，LMLAG的結果顯著于LMERR，且R-LMLAG的結果顯著而R-LMERR不顯著，則選擇空間滯后模型(SLM)；反之，選擇空間誤差模型(SEM).通過拉格朗日乘數檢驗得到表5，LMERR的空間相關性更為顯著，R-LMERR檢驗結果顯著而R-LMLAG不顯著，選擇空間誤差模型(SEM)進行分析.空間誤差模型解釋的是誤差擾動項的空間效應，從SEM模型的估計結果中可以看出，λ等于0.026 7為正值，且在5%的顯著水平下通過檢驗，意味著正的空間溢出效應確實存在.3個模型中基礎設施的系數均為正值，說明完善基礎設施會促進城市經濟增長.空間誤差模型中基礎設施的系數大于最小二乘法中的系數，說明不考慮空間因素的回歸分析低估了基礎設施對城市經濟增長的影響.鄰近城市的基礎設施與經濟增長之間存在正的空間效應.隨著人們對美好生活的追求越來越強烈，城市基礎設施變得更加重要.減少交通擁堵，增加城市綠化面積，凈化城市環境成為關注的焦點，居民選擇綜合基礎設施完善的城市居住，引起勞動力的流動和企業的集聚和擴散，改變消費市場格局和經濟地理格局，產生空間效應.本城市完善其基礎設施，導致其他城市展開競爭從而完善自己的基礎設施以吸引勞動力和企業的流入，集聚經濟和擴散效應使得空間溢出效應得以強化.

表4 不同模型的回歸結果

在SEM模型的估計結果中，城市化水平、科技進步都在1%的水平下通過了顯著性檢驗，且系數都是正值說明城市化水平的提高、科技進步能夠有效地促進鄰近城市的經濟增長.以人為核心的新型城市化具有拉動內需和提供產品供給的雙重功能，城市化促進農村剩余勞動力向城市轉移，為企業生產提供更多可以選擇的勞動力.城市化帶來的基礎設施投資和建設通過產業關聯效應刺激內需的擴大，有利于解決當前內需不足的問題.城市化帶來的產業集聚和產業發展降低企業的生產成本，推動企業提供低價優質的產品.城市化引起的經濟要素的流動加強鄰近城市的經濟聯系，產生空間溢出效應.科學技術是經濟增長不可或缺的要素，并且具有很強的空間溢出性，一個城市在科學技術上取得的突破，鄰近城市可以通過地緣優勢迅速地引進、模仿，推動科學技術迅速轉化為生產力，帶動區域經濟增長.以合肥為中心的城市群經濟比較發達，城市化水平較高，科學技術投入較多，形成中心增長極，對周邊城市具有輻射帶動作用.回歸結果顯示資本投入和對外開放對城市經濟增長也具有空間溢出效應，資本的逐利性使得資本向利潤較高的城市流動，資本投入會通過乘數效應作用于城市經濟增長，使得城市獲得數倍于原始資本的產值.資本的流動有利于協調城市經濟聯系，引起其他經濟要素的流動，協調城市發展.對外開放有利于吸引國外投資、引進技術、擴大市場，從而帶動本城市的經濟增長，本城市的經濟增長又通過虹吸效應和擴散效應作用于其他城市.模型中勞動力對城市經濟增長的空間效應并不明顯，原因在于安徽省作為華北地區省份，人口密度相對較大，各城市勞動力供給充足.安徽省受沿海地區影響經濟發展方式正在逐漸轉變，勞動力在經濟發展中的地位相對降低，資本、技術的作用更加顯著.

表5 選擇空間模型的拉格朗日乘數檢驗

4 安徽省城市基礎設施對經濟增長產生空間效應的結論及對策建議

4.1 結論

通過熵值法測出16個城市的基礎設施綜合水平，發現安徽省各個城市的基礎設施綜合水平存在一定差異，空間分布不均勻.合肥市最為完善，蚌埠市、銅陵市、馬鞍山市、蕪湖市基礎設施水平相對較高，淮北市、亳州市、淮南市、滁州市、池州市次之，阜陽市、六安市基礎設施比較匱乏.基礎設施完善的城市經濟發展水平也相對較高，經過計算Moran′I指數檢驗經濟增長和城市基礎設施都具有空間相關性.在拉格朗日乘數檢驗的基礎上選擇空間誤差模型進行參數估計，發現城市化水平、基礎設施、科技進步、資本投入、對外開放對城市之間經濟增長的溢出作用明顯，勞動力對經濟增長的作用不明顯.城市基礎設施對經濟增長的作用較大，具有空間溢出效應，基礎設施顯示出正的空間相關性，城市距離越近導致鄰近城市的基礎設施越完善，經濟增長越迅速.完善基礎設施會導致經濟要素的集聚，帶動本城市經濟增長，同時引起鄰近城市完善其基礎設施從而加快鄰近城市的經濟增長速度.安徽省形成了以合肥、蕪湖、馬鞍山為中心，其他城市為邊緣的核心-邊緣模式.

4.2 對策建議

多渠道優化基礎設施水平.阜陽、六安等城市基礎設施相對匱乏，必須加強基礎設施建設以完善基礎設施供給.政府供給基礎設施等公共產品受到地方財政的約束，經濟較為落后的城市在建設基礎設施時，往往由于缺乏資金支持而發展緩慢.因此需要探索基礎設施供給新渠道，推動政府和企業的合作，將社會資本引入公共服務供給領域，以實現基礎設施供給主體的多元化.通過多元化的供給主體將基礎設施的供給和企業的需求結合起來，促進供給與需求相適應，提高基礎設施的供給效率.

納入空間因素，發揮中心城市的帶動作用.基礎設施建設同時受到本城市和其他城市的影響，需要考慮空間因素.鄰近城市的基礎設施建設會刺激本城市政府的基礎設施建設投資，需要充分發揮鄰近城市的刺激作用，激發本城市基礎設施投資的活力.不同城市的基礎設施水平存在空間差異，需要協調不同城市的基礎設施發展水平，充分發揮基礎設施與經濟增長的雙向促進作用，以經濟發展協調基礎設施發展.邊緣城市要積極開展與合肥市、蕪湖市等中心城市的交流合作，通過引入經濟發達城市的資金和技術優化其基礎設施水平.

完善促進經濟增長的其他要素供給.加快以人為核心的城市化步伐，城市化與基礎設施建設相互促進，面對中心城市的虹吸效應，外圍城市要加快城市化建設步伐.各城市需要加大科技投入，充分發揮科學技術的推動作用，完善科學技術轉化為生產力的環境.擴大對外開放，促進“二次開放”，提高開放型經濟水平，積極引進區域外和國外的資金、技術，以加快資本積累，促進經濟發展.