外商直接投資、交通基礎(chǔ)設(shè)施改善與制造業(yè)集聚
——基于2003—2016年中國285個地級市面板數(shù)據(jù)的實(shí)證研究

白萬平，呂 政，劉麗萍

(貴州財(cái)經(jīng)大學(xué) a.數(shù)統(tǒng)學(xué)院；b.大數(shù)據(jù)應(yīng)用與經(jīng)濟(jì)學(xué)院；c.貴州統(tǒng)計(jì)應(yīng)用研究院，貴州 貴陽 550025)

一、引言

2008年金融危機(jī)爆發(fā)后，主要發(fā)達(dá)國家積極反思并調(diào)整經(jīng)濟(jì)發(fā)展戰(zhàn)略，相繼出臺了一系列旨在振興以制造業(yè)為重點(diǎn)的實(shí)體經(jīng)濟(jì)的舉措，如2010年美國深入推進(jìn)“再工業(yè)化”、2012年德國大力實(shí)施工業(yè)4.0計(jì)劃、2013年英國加速落實(shí)工業(yè)2050戰(zhàn)略等，鼓勵高端制造業(yè)回歸本土。這些舉措實(shí)施后的效果已經(jīng)顯現(xiàn)，全球?qū)Πl(fā)達(dá)國家制造業(yè)的投資正在增加，而針對包括中國在內(nèi)的新興經(jīng)濟(jì)體制造業(yè)的要素投入則明顯減少。以中美兩國制造業(yè)外商直接投資(FDI)為例，據(jù)統(tǒng)計(jì)，2009年中國制造業(yè)FDI為46771百萬美元，2016年下降至35492百萬美元，降幅達(dá)到24.12%，而美國制造業(yè)FDI從2009年的698240百萬美元上升至2016年的1532365百萬美元，漲幅達(dá)119.46%，圖1顯示的2009—2016年中美兩國制造業(yè)FDI變化率可看出兩國制造業(yè)FDI的增減特征，與此同時，中國的外商投資企業(yè)數(shù)呈直線下降趨勢，如圖2所示。中國制造業(yè)FDI的下滑和美國制造業(yè)FDI的增長，一定程度上表明歐美發(fā)達(dá)國家主導(dǎo)的全球高端制造業(yè)回歸計(jì)劃取得實(shí)質(zhì)性成果。面對挑戰(zhàn)，2015年國務(wù)院及時出臺制造強(qiáng)國戰(zhàn)略第一個十年的行動綱領(lǐng)，以加速中國制造業(yè)的轉(zhuǎn)型升級，促進(jìn)中國由制造業(yè)大國轉(zhuǎn)變?yōu)橹圃鞓I(yè)強(qiáng)國。對發(fā)展中國家而言，F(xiàn)DI是促進(jìn)制造業(yè)由弱變強(qiáng)的捷徑，從發(fā)達(dá)國家經(jīng)驗(yàn)看，超前布局的交通基礎(chǔ)設(shè)施也是促進(jìn)制造業(yè)集聚的有效路徑。FDI、交通基礎(chǔ)設(shè)施和制造業(yè)集聚之間的內(nèi)在邏輯關(guān)系如何？在中國的實(shí)際表現(xiàn)怎樣？是值得深入研究的重要問題。

就FDI對中國制造業(yè)集聚的影響，國內(nèi)學(xué)者研究結(jié)論較為一致。梁琦(2003)首次測算中國省際制造業(yè)區(qū)位基尼系數(shù)，發(fā)現(xiàn)FDI與制造業(yè)集聚聯(lián)系緊密，并認(rèn)為除要素稟賦外，產(chǎn)業(yè)空間集中度還受到運(yùn)輸成本影響[1]。冼國明和文東偉(2006)的研究顯示，F(xiàn)DI空間分布不均致使中國制造業(yè)在東部沿海省份集聚[2]。趙偉和張萃(2007)探討了中國省際外資滲透率與制造業(yè)集聚之間的關(guān)系，得到了制造業(yè)FDI集聚效應(yīng)顯著的結(jié)論，即外資滲透率的上升能夠推動制造業(yè)集聚水平提高[3]。曹炳汝和邵笑(2014)觀測了外商投資與當(dāng)?shù)刂圃鞓I(yè)關(guān)聯(lián)效應(yīng)的特征，研究顯示關(guān)聯(lián)效應(yīng)以垂直關(guān)聯(lián)效應(yīng)為主，水平關(guān)聯(lián)效應(yīng)并不明顯[4]。孫浦陽等(2015)在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步分析了FDI與上下游制造業(yè)的關(guān)聯(lián)，發(fā)現(xiàn)外資自由化有利于上游制造業(yè)獲取前沿技術(shù)，同時有利于推動下游制造業(yè)出口[5]。李玉梅等(2016)研究發(fā)現(xiàn)東部地區(qū)投資環(huán)境惡化、外資企業(yè)經(jīng)營狀況不佳是外商從沿海地區(qū)撤資的主要原因[6]。上述研究普遍認(rèn)為FDI是中國制造業(yè)集聚的重要原因，因此FDI連年下滑勢必阻礙中國制造業(yè)的集聚。

圖1 中美制造業(yè)FDI增長率對比圖 圖2 外商投資制造業(yè)企業(yè)數(shù)趨勢圖

數(shù)據(jù)來源：CEIC經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)庫和《中國統(tǒng)計(jì)年鑒》。

便利的交通條件對制造業(yè)集聚的影響路徑和程度，也備受學(xué)者關(guān)注。特別是20世紀(jì)90年代以來，以Krugram(1991)和Fujita等(2001)為代表的新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)家，將運(yùn)輸費(fèi)用引入一般均衡分析框架，強(qiáng)調(diào)運(yùn)輸成本與市場規(guī)模之間相互影響，間接肯定了交通基礎(chǔ)設(shè)施的作用[7][8]。Tabuchi和Thisse(2006)發(fā)現(xiàn)制造業(yè)企業(yè)的定位模式依賴于交通成本，當(dāng)區(qū)域內(nèi)的交通成本較低時，容易形成產(chǎn)業(yè)集聚[9]。現(xiàn)實(shí)中也會出現(xiàn)交通基礎(chǔ)設(shè)施條件改善與產(chǎn)業(yè)集聚相悖的產(chǎn)業(yè)分散現(xiàn)象，相鄰地區(qū)重復(fù)建設(shè)相似產(chǎn)業(yè)引起的產(chǎn)業(yè)分散不利于地區(qū)分工，阻礙各地區(qū)發(fā)揮比較優(yōu)勢，嚴(yán)重影響區(qū)域經(jīng)濟(jì)一體化[10][11]。近年來，國內(nèi)學(xué)者結(jié)合中國的實(shí)際情況，做了若干具有一定理論和實(shí)踐意義的探索。龍小寧和高翔(2014)針對交通基礎(chǔ)設(shè)施能否提高制造業(yè)生產(chǎn)效率的問題做了討論，發(fā)現(xiàn)交通條件改善顯著提高了偏遠(yuǎn)地區(qū)制造業(yè)企業(yè)的全要素生產(chǎn)率[12]。徐曌和歐國立(2016)結(jié)合要素稟賦和比較優(yōu)勢理論，得到了不同交通工具對制造業(yè)分工影響路徑各異的結(jié)論[13]。張?zhí)烊A等(2017)實(shí)證分析了交通基礎(chǔ)設(shè)施對制造業(yè)企業(yè)資源配置效率的影響，研究表明企業(yè)所在地的交通條件越便利，制造業(yè)企業(yè)的資源配置效率越高[14]。張?zhí)烊A等(2018)基于企業(yè)演化的動態(tài)視角，發(fā)現(xiàn)高速公路建設(shè)增加了潛在制造業(yè)企業(yè)進(jìn)入市場的概率[15]。以上研究成果表明，交通基礎(chǔ)設(shè)施對制造業(yè)集聚的作用關(guān)系呈現(xiàn)出多樣性。

綜上，盡管在揭示FDI、交通基礎(chǔ)設(shè)施與制造業(yè)集聚的關(guān)系方面的研究成果頗為豐富，但還存在以下局限：①在探討交通基礎(chǔ)設(shè)施—制造業(yè)集聚、FDI—制造業(yè)集聚的關(guān)系時幾乎都是一對一，而綜合考慮FDI、交通基礎(chǔ)設(shè)施對制造業(yè)集聚影響的成果鮮見；②關(guān)于交通基礎(chǔ)設(shè)施對制造業(yè)集聚空間溢出效應(yīng)的研究還不充足，對兩者非線性關(guān)系的研究不夠深入。盡管有尹希果和劉培森(2013;2014)、劉荷和王健(2014)等引入交通基礎(chǔ)設(shè)施的高次項(xiàng)，以觀察交通基礎(chǔ)設(shè)施空間外溢的非線性效應(yīng)[16][17][18]，但這種選擇并沒有經(jīng)濟(jì)理論支撐，經(jīng)濟(jì)上難以解釋；③文獻(xiàn)中通常選擇以省為單位的面板數(shù)據(jù)樣本，實(shí)證結(jié)果會抹煞FDI在同一個省的各城市之間的分布的不平衡性，扭曲內(nèi)在關(guān)系。針對不足，本文在進(jìn)一步梳理三者關(guān)系基礎(chǔ)上，以中國285個地級及以上城市為研究對象，從空間依賴性和空間異質(zhì)性的角度分析FDI、交通基礎(chǔ)設(shè)施改善對中國制造業(yè)集聚的經(jīng)濟(jì)影響，并考證了交通基礎(chǔ)設(shè)施改善對制造業(yè)集聚的空間非線性效應(yīng)。

二、影響機(jī)理

中國制造業(yè)的大規(guī)模集聚主要出現(xiàn)在1953年以后，計(jì)劃經(jīng)濟(jì)時代的行政命令、市場經(jīng)濟(jì)初期的FDI，以及當(dāng)前大規(guī)模的交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，先后成為推動制造業(yè)集聚的顯性動力，不同階段的集聚動力呈現(xiàn)出時變性特點(diǎn)。依據(jù)新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的觀點(diǎn)，制造業(yè)集聚是“拉力”和“推力”之間“拉鋸”作用后的結(jié)果，在“拉鋸”過程中又受到外部因素的非線性影響。其中，“拉力”被解釋為本地市場效應(yīng)、價格指數(shù)效應(yīng)等，“推力”歸結(jié)為市場擁擠效應(yīng)。外部因素包括運(yùn)輸成本、規(guī)模經(jīng)濟(jì)、要素流動、土地租金和對外貿(mào)易等。綜合中國制造業(yè)集聚的動力來源分析和新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的理論假設(shè)可發(fā)現(xiàn)，F(xiàn)DI和交通基礎(chǔ)設(shè)施改善是促成地方制造業(yè)集聚的兩個重要條件，且外部因素的非線性影響具有邊際報酬遞減特征。正如薩繆爾森等(2004)所言，越來越多的實(shí)證研究證實(shí)了邊際報酬遞減規(guī)律的存在，并且它是一個在大多數(shù)場合適用的經(jīng)驗(yàn)性規(guī)律[19]，用邊際報酬遞減規(guī)律解釋交通條件對制造業(yè)集聚的非線性影響不失為一種合理選擇。

作為制造業(yè)集聚重要拉力的FDI在中國各地區(qū)間分布很不平衡，改革開放至21世紀(jì)初，東部沿海地區(qū)工業(yè)集聚程度較高，成為吸引FDI的核心區(qū)域。在FDI拉力的作用下，東部地區(qū)的制造業(yè)迅速崛起。FDI對中國制造業(yè)集聚的拉力主要以技術(shù)外溢的方式擴(kuò)張，技術(shù)外溢又可以進(jìn)一步區(qū)分為：①水平技術(shù)溢出，F(xiàn)indlay(1978)、Koizumi和Kopecky(1980)認(rèn)為本土制造業(yè)企業(yè)通過簡單地觀察、模仿外資企業(yè)的經(jīng)營策略和管理模式，能夠?qū)崿F(xiàn)生產(chǎn)效率的提高[20][21]；②垂直技術(shù)溢出，Javorcik(2004)認(rèn)為FDI通過影響生產(chǎn)要素或中間品的供給需求，與國內(nèi)企業(yè)建立上下游前向后向聯(lián)系，進(jìn)而將外資企業(yè)的知識技術(shù)間接轉(zhuǎn)移至國內(nèi)制造業(yè)企業(yè)[22]；③本地市場競爭，程培堽等(2009)、段文斌和余泳澤(2012)認(rèn)為外資企業(yè)進(jìn)駐中國，加劇了原有制造業(yè)企業(yè)的市場競爭，迫使企業(yè)提高資源利用效率，進(jìn)而形成比較競爭優(yōu)勢[23][24]。近年來，東部地區(qū)在人口急劇增長、勞動力成本上升和土地租金上漲等因素綜合作用下形成市場擁擠效應(yīng)，出現(xiàn)制造業(yè)結(jié)構(gòu)性過剩，由此形成“推力”推動一部分制造業(yè)轉(zhuǎn)移到其他地區(qū)。中國政府順勢而為，在2015年先后制定了全面振興東北老工業(yè)基地戰(zhàn)略、新十年中部崛起規(guī)劃等一系列旨在引導(dǎo)外資與制造業(yè)企業(yè)向內(nèi)陸地區(qū)轉(zhuǎn)移的政策。為此，提出以下假設(shè)：

H1：FDI對制造業(yè)集聚具有明顯的技術(shù)外溢。

金融危機(jī)后，中國政府緊急出臺經(jīng)濟(jì)刺激政策，超過半數(shù)的擴(kuò)張性投資被用于公路、鐵路和機(jī)場等交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，投入的激增有力地促進(jìn)了內(nèi)地交通基礎(chǔ)條件的改善和立體交通網(wǎng)絡(luò)體系的形成。逐步完善的交通網(wǎng)絡(luò)改變了地緣經(jīng)濟(jì)格局，外資逐漸為內(nèi)陸便利的交通條件所吸引，中西部地區(qū)沿高速公路、高速鐵路干線布局的產(chǎn)業(yè)帶慢慢顯現(xiàn)。唐紅祥等(2018)的研究顯示，交通基礎(chǔ)設(shè)施與制造業(yè)集聚存在空間分布的一致性[25]。金煜等(2006)認(rèn)為便利的交通條件有利于節(jié)約運(yùn)輸成本，加快地區(qū)間原材料、勞動力、產(chǎn)品和服務(wù)的流動轉(zhuǎn)移，有助于提升城市區(qū)位優(yōu)勢，從而拉動產(chǎn)業(yè)集聚[26]。呂政和白萬平(2018)認(rèn)為，交通基礎(chǔ)設(shè)施改善引起的要素轉(zhuǎn)移的方向具有不確定性[27]。交通基礎(chǔ)設(shè)施具有典型的外部性，中國各地級市之間的經(jīng)濟(jì)發(fā)展水平差距大，便利的交通條件可能成為一柄雙刃劍，既可以將發(fā)達(dá)地區(qū)的產(chǎn)成品便捷地輸送到欠發(fā)達(dá)地區(qū)，也可以產(chǎn)生“虹吸效應(yīng)”，將欠發(fā)達(dá)地區(qū)的資源稟賦轉(zhuǎn)移到發(fā)達(dá)地區(qū)。此外，中國交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的梯度性特征，對于制造業(yè)集聚也會產(chǎn)生非線性影響。綜上，考慮到交通基礎(chǔ)設(shè)施本身的網(wǎng)絡(luò)性、外部性，及其投資建設(shè)的梯度性特點(diǎn)，使交通基礎(chǔ)設(shè)施改善對制造業(yè)集聚的邊際貢獻(xiàn)變得復(fù)雜。為此，提出以下假設(shè)：

H2：交通基礎(chǔ)設(shè)施對制造業(yè)集聚存在典型的空間非線性遞減效應(yīng)。

三、實(shí)證設(shè)計(jì)

(一)變量定義和數(shù)據(jù)來源

1.被解釋變量

衡量產(chǎn)業(yè)集聚水平的主要指標(biāo)有區(qū)位商、赫芬達(dá)爾指數(shù)和基尼系數(shù)等，本文參考韓峰和柯善咨(2013)[28]的做法，將被解釋變量以制造業(yè)區(qū)位商LQi表示。該指標(biāo)簡單易行，在反映地區(qū)產(chǎn)業(yè)集聚相對水平的同時，還可以弱化區(qū)域規(guī)模差異，適合于本文所刻畫的產(chǎn)業(yè)集聚水平。制造業(yè)區(qū)位商LQi計(jì)算如下：

式(1)中，Ei,m為城市i的制造業(yè)就業(yè)人數(shù)；Ei為城市i的就業(yè)總?cè)藬?shù)；Em為全國的制造業(yè)就業(yè)人數(shù)；E為全國的就業(yè)總?cè)藬?shù)。

2.核心解釋變量和控制變量

制造業(yè)集聚看似是一種宏觀經(jīng)濟(jì)表現(xiàn)，實(shí)質(zhì)上是制造業(yè)企業(yè)的微觀區(qū)位選擇，且選址過程在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中受多方面因素影響。基于中國制造業(yè)集聚的動力來源和新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的理論假設(shè)，在此選取外商直接投資、交通基礎(chǔ)設(shè)施為核心解釋變量，控制變量選取了工資水平、居民消費(fèi)能力、宏觀稅負(fù)、第二產(chǎn)業(yè)占比、第三產(chǎn)業(yè)占比以及金融效率等。

關(guān)于核心解釋變量FDI，參考沈能等(2014)、孫曉華和郭旭(2015)[29][30]的做法，采用行業(yè)外資總額占行業(yè)總產(chǎn)值比重來衡量外資的進(jìn)駐程度。交通基礎(chǔ)設(shè)施用公路密度表示，需要說明的是，在以往省際問題的研究中，也有學(xué)者將鐵路作為交通基礎(chǔ)設(shè)施的代理變量，考慮到地級市的鐵路通達(dá)程度以及完整數(shù)據(jù)搜集難度，參考程艷和葉徵(2013)、譚洪波(2013)[31][32]的做法，采用公路密度衡量各地級市的交通基礎(chǔ)設(shè)施條件，用HIGHWAY表示。

控制變量是衡量地級市之間差異的其他因素。參考楊仁發(fā)(2013)、邵朝對等(2016)[33][34]的做法，采用職工平均工資衡量工資水平，控制勞動力成本對產(chǎn)業(yè)集聚的影響，通常認(rèn)為勞動力成本提高，容易引起勞動密集型制造業(yè)轉(zhuǎn)向勞動力更廉價的地區(qū)，不利于產(chǎn)業(yè)集聚，用WAGE表示；參考曹宗平和朱勤豐(2017)[35]的做法，居民消費(fèi)能力由社會消費(fèi)品零售總額表示，并取對數(shù)，反映消費(fèi)的拉動作用，通常城市的消費(fèi)能力越強(qiáng)，越吸引制造業(yè)企業(yè)入駐，用LNSALE表示；參考劉葉和劉伯凡(2016)[36]的做法，宏觀稅負(fù)由財(cái)政收入占GDP比重表示，制造業(yè)企業(yè)選址前往往會考慮以往的稅收負(fù)擔(dān)，傾向于稅負(fù)更低的地區(qū)，稅負(fù)過高顯然不利于制造業(yè)集聚，另外稅收在一定程度上也反映了地方政府對經(jīng)濟(jì)發(fā)展的干預(yù)程度，用TAX表示；參考邵宜航和李澤揚(yáng)(2017)、宣燁和余泳澤(2017)[37][38]的做法，城市宏觀產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)由第二產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重、第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重表示，第二產(chǎn)業(yè)占比越高，表明制造業(yè)企業(yè)入駐的比例越大，第三產(chǎn)業(yè)占比越高，意味著地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)供給量越大，分別用SECOND、THIRD表示。根據(jù)趙偉和鄭雯雯(2012)的研究結(jié)果，生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展有利于當(dāng)?shù)氐闹圃鞓I(yè)集聚，對高端技術(shù)密集型制造業(yè)的影響尤其明顯[39]；參考朱玉杰和倪驍然(2014)[40]的做法，金融效率采用各地級市銀行部門的存貸比衡量，用于反映金融部門存款轉(zhuǎn)換為貸款的效率，用FINANCE表示。綜合判斷，預(yù)期FDI、居民消費(fèi)能力、第二第三產(chǎn)業(yè)占比、金融效率正向影響制造業(yè)集聚，工資水平、稅收負(fù)擔(dān)負(fù)向影響制造業(yè)集聚，而交通基礎(chǔ)設(shè)施則具有非線性經(jīng)濟(jì)影響。

3.數(shù)據(jù)來源

由于2002年國家統(tǒng)計(jì)局修訂了《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》①[注]①2003年開始中國統(tǒng)計(jì)年鑒使用2002年修訂的《國民經(jīng)濟(jì)行業(yè)分類》(GB/T 4754-2002)兩位數(shù)碼。，為保持指標(biāo)口徑一致，樣本期選擇為2003—2016年，樣本單位為285個地級及以上城市。主要數(shù)據(jù)來源于《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》、《中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)年鑒》以及各省市統(tǒng)計(jì)年鑒。由于在2011—2013年間，國務(wù)院先后撤銷了安徽省的巢湖市，新設(shè)了海南省三沙市、青海省海東市，批準(zhǔn)貴州省銅仁、畢節(jié)兩地區(qū)撤地設(shè)市，使全國地級及以上城市數(shù)量由287個增加到290個，為保持口徑統(tǒng)一，樣本中剔除了數(shù)據(jù)不完整的拉薩、銅仁、畢節(jié)、三沙和海東市，最終確定的樣本單位為285個。個別城市缺失的數(shù)據(jù)利用插值法補(bǔ)齊，所有價值形態(tài)的數(shù)據(jù)以2003年不變價計(jì)算，實(shí)際樣本記錄為3990組，變量定義及描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果見表1。觀察表1各變量的統(tǒng)計(jì)特征可知，各城市之間存在較大差異。

表1 變量定義與描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

(二)研究方法和模型設(shè)定

在新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的分析框架下，空間面板模型能夠有效度量FDI、交通基礎(chǔ)設(shè)施改善對制造業(yè)集聚的空間溢出效應(yīng)。Anselin等(2008)認(rèn)為當(dāng)樣本個體之間蘊(yùn)含空間相關(guān)關(guān)系時，可構(gòu)建空間滯后模型(SLM)或空間誤差模型(SEM)[41]，反映變量空間相關(guān)的特征。Lesage和Pace(2009)在上述兩種模型的基礎(chǔ)上構(gòu)建更廣義的空間杜賓模型(SDM)，兼顧被解釋變量和解釋變量的空間相關(guān)性[42]。基于研究目的，在此采用擴(kuò)展的SDM模型：

式(2)為包含全部變量空間效應(yīng)的一般嵌套模型(GNS)，下標(biāo)i、j表示地級市，t表示年份，Yit是被解釋變量，Xit為核心解釋變量與控制變量的集合，β是集合對應(yīng)的系數(shù)向量，θ則是空間滯后項(xiàng)對應(yīng)的系數(shù)向量，μi、νt分別表示地區(qū)效應(yīng)和時間效應(yīng)，uit為殘差，ρ和λ分別為空間自回歸和自相關(guān)系數(shù)，wij是空間權(quán)重W的元素。需要說明的是，在以往文獻(xiàn)中空間權(quán)重矩陣W大多采用鄰接權(quán)重矩陣，由于文中樣本使用的是地級市數(shù)據(jù)，無法通過鄰接關(guān)系獲得完全反映城市空間聯(lián)系的矩陣①[注]①舟山市、海口市、三亞市、西寧市、烏魯木齊市和克拉瑪依市與其他地級市沒有共同邊界，存在“單個島嶼效應(yīng)”。。為此，綜合考慮城市空間權(quán)重的特點(diǎn)以及國內(nèi)各城市之間的經(jīng)濟(jì)開放度，以各地級市首府所在地的經(jīng)緯度坐標(biāo)為所在城市位置的代表②[注]②地級市首府所在地的經(jīng)緯度數(shù)據(jù)來源于國家基礎(chǔ)地理信息系統(tǒng)。，建立距離衰減函數(shù)，將全國285個地級市兩兩之間距離倒數(shù)的平方設(shè)為空間權(quán)重矩陣，并做標(biāo)準(zhǔn)化處理，所得權(quán)重矩陣不僅解決了地理位置不相鄰的城市之間空間聯(lián)系問題，同時也能較好地反映各城市之間的相對位置關(guān)系。

對于經(jīng)濟(jì)活動空間影響的深入研究，已在模型理論上取得進(jìn)展并有成果可以借鑒。現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中的空間影響可以區(qū)分為“空間依賴性”和“空間異質(zhì)性”兩種基本類型。空間面板模型主要用于解釋空間依賴性，但一個顯然的事實(shí)是各個區(qū)域空間數(shù)據(jù)之間的依賴關(guān)系又存在異質(zhì)性。對此，Brunsdon等(1996)提出的地理加權(quán)回歸模型(GWR)允許回歸系數(shù)因地區(qū)而異，從而能夠反映不同樣本在空間上的差異，一定程度上解決了空間異質(zhì)性問題[43]。Huang等(2010)在GWR模型的基礎(chǔ)上進(jìn)一步拓展時間維度，提出時空地理加權(quán)回歸模型(GTWR)[44]。與之前的模型比較，GTWR模型更好地刻畫了空間異質(zhì)性，模型的具體形式為：

式(3)中，ui,vi,ti為地區(qū)i的時空坐標(biāo)，β0ui,vi,ti為要素截距項(xiàng)，βkui,vi,t為連續(xù)函數(shù)，βkui,vi,ti為t時刻函數(shù)在地區(qū)i的系數(shù)，該估計(jì)系數(shù)具有時變性。采用局部加權(quán)最小二乘估計(jì)，可得到：

在研究問題中，應(yīng)用GTWR模型估計(jì)交通基礎(chǔ)設(shè)施改善對制造業(yè)集聚的經(jīng)濟(jì)影響至少有兩個方面的優(yōu)勢：一方面，中國各地級市的交通條件具有明顯差異，在GTWR模型中，不同城市被賦予不同的估計(jì)參數(shù)，從而反映了樣本的個體差異；另一方面，各地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)具有階段性和梯度性，交通條件改善對制造業(yè)集聚的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)很可能不是線性的，該模型擴(kuò)展了時間維度，能夠觀察交通對制造業(yè)具有動態(tài)時變特征的空間非線性效應(yīng)。

四、實(shí)證結(jié)果與分析

(一)中國制造業(yè)集聚的空間相關(guān)性分析

刻畫空間相關(guān)性有多種指標(biāo)，在此選擇通用的全局Moran’sI指數(shù)。表2測算了2003—2016年中國制造業(yè)集聚的全局Moran’sI指數(shù)值。由表2可知，中國制造業(yè)集聚的Moran’sI指數(shù)值均為正，說明制造業(yè)集聚程度高的城市傾向于和制造業(yè)集聚高的城市相鄰。此外，中國制造業(yè)集聚的空間自相關(guān)性逐年提高，意味著產(chǎn)業(yè)集聚在地理上的滲透不斷增強(qiáng)。

表2 2003—2016年制造業(yè)集聚的全局Moran’s I指數(shù)值

為進(jìn)一步觀察中國各地級市制造業(yè)的空間集聚模式，選擇繪制2004年、2008年、2012年和2016年共4個截面觀察285個地級市制造業(yè)集聚的Moran散點(diǎn)圖(見圖3)。圖中的橫坐標(biāo)為制造業(yè)集聚水平，縱坐標(biāo)為空間滯后變量，橫向、縱向的兩條實(shí)線分別為制造業(yè)集聚及空間滯后變量的均值，斜線為各散點(diǎn)的擬合直線。從圖3不難看出，大多數(shù)散點(diǎn)位于第一、第三象限，表明中國地級市層面的制造業(yè)集聚存在明顯的空間相關(guān)性，但區(qū)域間差異較大。由于空間相關(guān)性的存在，單純利用OLS回歸得到的實(shí)證結(jié)果有偏，需要引入空間因素，構(gòu)建關(guān)于FDI、交通基礎(chǔ)設(shè)施改善與制造業(yè)集聚的空間面板模型，探討三者的關(guān)系。

圖3 中國制造業(yè)集聚的Moran散點(diǎn)圖

數(shù)據(jù)來源：2004—2017年《中國城市統(tǒng)計(jì)年鑒》。

(二)空間杜賓模型分析

1.基于整體樣本的空間計(jì)量分析

為了選擇恰當(dāng)?shù)目臻g面板模型，參考Vega和Elhorst(2015)的觀點(diǎn)[45]，首先在OLS回歸的基礎(chǔ)上，依據(jù)LM檢驗(yàn)結(jié)果，在SLM、SEM模型中選擇合適的模型，若兩者均合適，則進(jìn)一步引入SDM模型；接著對SDM模型做Wald、LR檢驗(yàn)，判斷其能否簡化為SLM或SEM模型，若在統(tǒng)計(jì)意義上不建議化簡，則應(yīng)用SDM模型；最后采用Hausman檢驗(yàn)，選擇固定效應(yīng)模型或隨機(jī)效應(yīng)模型。利用上述判別準(zhǔn)則，本文基于整體樣本的空間相關(guān)性檢驗(yàn)(Moran’sI指數(shù)和LM檢驗(yàn))、Wald和LR統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)的結(jié)果見表3和表4。

表3 基于整體樣本的空間相關(guān)性檢驗(yàn)

表4 基于整體樣本的Wald和LR統(tǒng)計(jì)量檢驗(yàn)

由表3可知，雖然LM-Lag和LM-Error均顯著，但穩(wěn)健LM-Lag較穩(wěn)健LM-Error更勝一籌，選擇SLM模型的效果可能更好，為了將兩種模型的滯后性全部包含在內(nèi)，同時避免殘差自相關(guān)對結(jié)果產(chǎn)生影響，選擇更具概括性的SDM模型進(jìn)行實(shí)證檢驗(yàn)。由表4可知，Wald-Spatial-Lag、LR-Spatial-Lag檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量均在1%的水平上拒絕原假設(shè)，即不支持將SDM模型化簡為SLM模型。同時，Wald-Spatial-Error和LR-Spatial-Error檢驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)量也在1%的水平上拒絕原假設(shè)，同樣不建議簡化成SEM模型，因此，選擇SDM模型更為理想。此外，Hausman檢驗(yàn)結(jié)果在1%的顯著性水平上顯著，表明固定效應(yīng)模型優(yōu)于隨機(jī)效應(yīng)模型。

表5是FDI、交通基礎(chǔ)設(shè)施與制造業(yè)集聚的SDM固定效應(yīng)模型檢驗(yàn)結(jié)果。由表5可知，時間固定效應(yīng)模型的R2為0.553，相較于其他三種模型，它的擬合優(yōu)度最高，而且自然對數(shù)似然函數(shù)值LogL也明顯大于其他三種模型。另外，時間固定效應(yīng)模型的解釋變量及其空間滯后項(xiàng)更為顯著，能夠更好地解釋FDI、交通基礎(chǔ)設(shè)施對制造業(yè)集聚的影響。

表5 基于整體樣本的SDM模型檢驗(yàn)結(jié)果

注：括號內(nèi)為t值，上標(biāo)中的***、**、*分別表示在1%、5%、10%的水平上顯著。后表均同。

在表5中，空間滯后系數(shù)ρ的估計(jì)值顯著為正，意味著在中國地級市層面，各城市的產(chǎn)業(yè)集聚之間互相影響，與前述空間相關(guān)性分析一致。地理位置鄰近的地級市在經(jīng)濟(jì)增長、資源稟賦方面往往相似，存在固有的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系，這種相似性促使當(dāng)?shù)卣谕菩挟a(chǎn)業(yè)政策時，會參考周邊城市的發(fā)展。“鄰里模仿”行為模式的存在，加劇了制造業(yè)集聚在地理上的正相關(guān)關(guān)系。FDI的回歸系數(shù)顯著為正，表明外資滲透率上升能夠提高制造業(yè)集聚水平。外商投資除了帶來豐富的資金，還向國內(nèi)轉(zhuǎn)移了前沿的專業(yè)知識和先進(jìn)的管理理念，即存在技術(shù)外溢效應(yīng)。技術(shù)外溢具有示范作用和關(guān)聯(lián)作用，能夠吸引上下游制造業(yè)企業(yè)在周邊集聚。公路密度的估計(jì)系數(shù)顯著為正，說明交通基礎(chǔ)設(shè)施改善發(fā)揮了提高制造業(yè)集聚的作用，也為實(shí)施“交通強(qiáng)國”戰(zhàn)略提供了佐證。高質(zhì)量推進(jìn)交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)有助于促進(jìn)制造業(yè)集聚，引導(dǎo)產(chǎn)業(yè)集群，拉動經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量增長。工資水平的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，說明制造業(yè)企業(yè)進(jìn)行區(qū)位選擇時，偏好勞動力成本低的城市。居民消費(fèi)能力的估計(jì)系數(shù)顯著為正，說明城市的消費(fèi)能力越強(qiáng)，越吸引制造業(yè)企業(yè)集中。宏觀稅負(fù)的估計(jì)系數(shù)顯著為負(fù)，說明制造業(yè)企業(yè)傾向于稅收負(fù)擔(dān)低的城市。第二、第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP比重的回歸系數(shù)均顯著為正，且第二產(chǎn)業(yè)占比的影響更大，說明宏觀經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)對制造業(yè)企業(yè)選址具有極強(qiáng)的吸引力。金融效率的估計(jì)系數(shù)顯著為正，說明金融環(huán)境改善，有利于吸引制造業(yè)企業(yè)落戶。以上估計(jì)結(jié)果與預(yù)期相一致，在一定程度說明本文的模型設(shè)定較為合理。

與普通面板模型的回歸結(jié)果相比，空間面板模型削弱了公路密度、工資水平、居民消費(fèi)能力、第二、第三產(chǎn)業(yè)占比和金融效率對制造業(yè)集聚的影響。SDM模型將被弱化的影響歸入空間滯后變量，W×FDI的估計(jì)系數(shù)顯著為正，說明FDI對周邊城市也具有正向的技術(shù)外溢，W×HIGHWAY的估計(jì)值為-0.092，通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，說明中國各地級市交通基礎(chǔ)設(shè)施改善存在空間互動效應(yīng)，但便利的交通條件會吸引欠發(fā)達(dá)城市的資源稟賦，即存在微弱的負(fù)外部性。

2.基于區(qū)域樣本的空間計(jì)量分析

為了進(jìn)一步觀察FDI、交通基礎(chǔ)設(shè)施改善與制造業(yè)集聚之間的關(guān)系，將285個地級市劃分成東部、中部和西部三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域，各包含101、100和84個地級市。對各地區(qū)分別進(jìn)行空間相關(guān)性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)結(jié)果如表6所示。由表6可知，中國東部、中部和西部制造業(yè)集聚均存在不同程度的空間相關(guān)性，由于西部地區(qū)地形復(fù)雜，以高原、山地和盆地為主，導(dǎo)致其空間相關(guān)性遠(yuǎn)低于東部、中部地區(qū)。綜合區(qū)域樣本的空間相關(guān)性檢驗(yàn)結(jié)果，本文沿用整體樣本下最優(yōu)的SDM模型時間固定效應(yīng)進(jìn)行估計(jì)。

表6 基于區(qū)域樣本的空間相關(guān)性檢驗(yàn)

表7 基于區(qū)域樣本的SDM模型檢驗(yàn)結(jié)果(時間固定效應(yīng))

續(xù)表7

由表7可知，中國三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域的FDI、交通基礎(chǔ)設(shè)施改善對制造業(yè)集聚的影響存在差異。對比東中西部地區(qū)的檢驗(yàn)結(jié)果不難發(fā)現(xiàn)，外資滲透對制造業(yè)集聚的促進(jìn)作用在東部地區(qū)最為明顯，中部地區(qū)次之，西部地區(qū)最弱。特別地，東部、中部地區(qū)的FDI估計(jì)系數(shù)顯著為正，而西部地區(qū)為負(fù)，且未通過10%的顯著性檢驗(yàn)，雖然估計(jì)結(jié)果與理論預(yù)期不符，卻能在現(xiàn)實(shí)經(jīng)濟(jì)中得到合理解釋。之所以西部地區(qū)FDI的估計(jì)系數(shù)不顯著，是因?yàn)槲鞑康貐^(qū)存在基礎(chǔ)設(shè)施不完善、專業(yè)人才供給不足和企業(yè)家經(jīng)營理念相對落后等問題。雖然中央和地方政府不斷推出招商引資優(yōu)惠政策，但是外商對西部地區(qū)缺乏了解，外商依然不敢輕易對西部地區(qū)進(jìn)行大規(guī)模投資。東部沿海地區(qū)一直是外商投資的首選，但近年來，東部地區(qū)的要素成本不斷提高，部分外商為尋求可替代的生產(chǎn)要素維持利潤，逐漸轉(zhuǎn)移至中部地區(qū)，因此FDI對中部地區(qū)制造業(yè)集聚的拉力顯現(xiàn)。針對交通基礎(chǔ)設(shè)施改善，東中西部的公路密度回歸系數(shù)均為正，且都通過了1%的顯著性檢驗(yàn)，說明交通基礎(chǔ)設(shè)施改善有力地推動了制造業(yè)集聚，中部地區(qū)的推動作用最明顯，支持了現(xiàn)階段中部地區(qū)的立體交通網(wǎng)絡(luò)建設(shè)。除西部地區(qū)制造業(yè)集聚沒有體現(xiàn)追隨低勞動力成本的特征外，其他解釋變量對制造業(yè)集聚的影響與整體樣本的估計(jì)結(jié)果相似。比較東中西部的空間滯后系數(shù)可知，除西部地區(qū)系數(shù)不顯著外，東部和中部地區(qū)的制造業(yè)集聚存在顯著的空間相關(guān)性。

總體而言，區(qū)域樣本的SDM模型檢驗(yàn)結(jié)果基本符合中國的社會經(jīng)濟(jì)現(xiàn)狀，三大經(jīng)濟(jì)區(qū)域存在明顯的地方差異，表明樣本數(shù)據(jù)蘊(yùn)含著空間異質(zhì)性。因此，需要進(jìn)一步應(yīng)用GTWR模型拓展時空兩個維度，分析各城市FDI、交通基礎(chǔ)設(shè)施改善對制造業(yè)集聚經(jīng)濟(jì)影響的動態(tài)時變特征。

(三)時空地理加權(quán)回歸模型分析

分別采用固定窗寬和自適應(yīng)窗寬構(gòu)建FDI、交通基礎(chǔ)設(shè)施改善與制造業(yè)集聚的GTWR模型，表8顯示了兩種窗寬設(shè)定下模型的回歸結(jié)果和估計(jì)參數(shù)的統(tǒng)計(jì)性質(zhì)。固定窗寬、自適應(yīng)窗寬的擬合優(yōu)度分別為0.650和0.709，說明自適應(yīng)窗寬模型的解釋能力更高。總體上看，固定窗寬和自適應(yīng)窗寬所估計(jì)出來的參數(shù)估計(jì)差異較小，比較兩個寬帶的估計(jì)系數(shù)以及對應(yīng)的可決系數(shù)，選取基于自適應(yīng)窗寬得到的參數(shù)估計(jì)值做分析，自適應(yīng)窗寬的空間與時間因子之比為0.269。

表8 不同模型設(shè)定下參數(shù)估計(jì)結(jié)果描述性統(tǒng)計(jì)結(jié)果

應(yīng)用自適應(yīng)窗寬GTWR模型可估計(jì)中國各個地級市在不同年份，F(xiàn)DI、交通基礎(chǔ)設(shè)施對制造業(yè)集聚的影響。選取30個省市省會城市為代表，驗(yàn)證了交通基礎(chǔ)設(shè)施改善對制造業(yè)集聚的空間非線性遞減效應(yīng)①[注]①限于篇幅，由于本文的樣本量較大，在此僅選取30個省市的省會城市為代表，歡迎有興趣的讀者來函索取詳細(xì)檢驗(yàn)結(jié)果。電子郵箱：lvzheng151012@163.com。。圖4—6繪制了中國東中西部各省會城市，交通條件改善對制造業(yè)集聚經(jīng)濟(jì)影響的時間變動趨勢。

圖4 東部地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施改善的時變參數(shù)估計(jì) 圖5 中部地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施改善的時變參數(shù)估計(jì)

圖6 西部地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施改善的時變參數(shù)估計(jì)

對比圖4至圖6可知，交通基礎(chǔ)設(shè)施改善對制造業(yè)集聚的影響具有以下特征：①從整體看，交通基礎(chǔ)設(shè)施與制造業(yè)集聚之間存在典型的非線性關(guān)系，大致呈正相關(guān)，其中金融危機(jī)以后，交通基礎(chǔ)設(shè)施對制造業(yè)集聚的影響有明顯提升。原因在于2008年中央面對中國經(jīng)濟(jì)可能崩潰的困境，提出的“一攬子計(jì)劃”刺激經(jīng)濟(jì)，超過半數(shù)的投資用于公路、鐵路和機(jī)場等基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，促成各地區(qū)交通運(yùn)輸條件突飛猛進(jìn)。對制造業(yè)而言，高質(zhì)量的交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，有利于制造業(yè)企業(yè)從原材料采購到制成品運(yùn)輸?shù)纫幌盗辛魍ōh(huán)節(jié)順利進(jìn)行，也有利于知識、技術(shù)在地區(qū)之間交流傳播，實(shí)現(xiàn)相鄰地區(qū)制造業(yè)協(xié)同發(fā)展。②從個體看，絕大多數(shù)城市交通基礎(chǔ)設(shè)施改善帶來的經(jīng)濟(jì)影響逐年提升，并且隨著城市公路密度不斷增加，該效應(yīng)的影響逐漸穩(wěn)定。在東部地區(qū)，上海、南京和杭州交通基礎(chǔ)設(shè)施改善對制造業(yè)聚集的影響波動上升。近年來，東部地區(qū)的沈陽、福州和海口交通基礎(chǔ)設(shè)施對制造業(yè)集聚產(chǎn)生了負(fù)向影響，中部地區(qū)的合肥、南昌和武漢也呈負(fù)相關(guān)關(guān)系。可見，交通基礎(chǔ)設(shè)施改善對制造業(yè)集聚的影響具有明顯的空間非線性遞減效應(yīng)，一方面符合各地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施梯度性建設(shè)的社會現(xiàn)實(shí)，另一方面也遵循邊際報酬遞減規(guī)律的客觀要求。此外，交通基礎(chǔ)設(shè)施的經(jīng)濟(jì)影響還呈現(xiàn)明顯的地域差異，交通基礎(chǔ)設(shè)施對西部地區(qū)制造業(yè)的經(jīng)濟(jì)影響略低于東中部地區(qū)。

(四)穩(wěn)健性與內(nèi)生性檢驗(yàn)

出于對上述結(jié)論穩(wěn)健性的考慮，使用經(jīng)濟(jì)地理嵌套權(quán)重矩陣再次檢驗(yàn)，討論上述結(jié)論的穩(wěn)健性(見表9)。就地理距離倒數(shù)平方矩陣而言，雖然較好地刻畫了各個地級市的絕對和相對位置，但鄰近城市間的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系并不完全相同，有必要加以區(qū)別。為此，引入人均實(shí)際GDP衡量各城市的經(jīng)濟(jì)特征，并將其與地理位置相結(jié)合，新構(gòu)建的經(jīng)濟(jì)地理嵌套權(quán)重矩陣能更好地反映了空間效應(yīng)的復(fù)雜性與綜合性。表9的4個估計(jì)均仿照表5和表7的設(shè)定進(jìn)行回歸，其檢驗(yàn)結(jié)果與前述相似，核心解釋變量與控制變量的符號方向也基本相同。由此說明，模型在一定程度上是穩(wěn)健的。

表9 穩(wěn)健性檢驗(yàn)結(jié)果

需要注意的是，作為核心解釋變量的FDI與制造業(yè)集聚之間可能存在較強(qiáng)的內(nèi)生性，因此選擇FDI滯后1期值作為工具變量，對面板數(shù)據(jù)進(jìn)行內(nèi)生性檢驗(yàn)。首先采用異方差穩(wěn)健的DWH檢驗(yàn)，對應(yīng)的p值為0.283，不支持FDI為內(nèi)生解釋變量。進(jìn)一步選擇穩(wěn)健的內(nèi)生性檢驗(yàn)，檢驗(yàn)的χ2(1)統(tǒng)計(jì)量的值為0.914，對應(yīng)p值為33.9%。在統(tǒng)計(jì)意義上不拒絕“所有解釋變量均為外生”的原假設(shè)。因此可以認(rèn)為變量不存在強(qiáng)的內(nèi)生性。

綜上所述，無論是基本估計(jì)結(jié)果，還是穩(wěn)健性檢驗(yàn)以及變量內(nèi)生性討論，都支持文中提出的研究假設(shè)，F(xiàn)DI對提升制造業(yè)集聚水平具有明顯的技術(shù)外溢，交通基礎(chǔ)設(shè)施改善對制造業(yè)集聚存在典型的空間非線性遞減效應(yīng)。

五、結(jié)論與啟示

選取中國285個地級及以上城市為樣本，應(yīng)用SDM模型與GTWR模型對FDI、交通基礎(chǔ)設(shè)施改善與制造業(yè)集聚之間的空間依賴性和異質(zhì)性進(jìn)行分析，得到以下研究結(jié)論和啟示：

SDM模型的檢驗(yàn)結(jié)果表明，中國制造業(yè)集聚的空間分布在樣本期內(nèi)存在顯著的正自相關(guān)關(guān)系，就整體而言，F(xiàn)DI和交通基礎(chǔ)設(shè)施改善對制造業(yè)集聚具有顯著的正向影響，工資水平、稅收負(fù)擔(dān)負(fù)向影響制造業(yè)集聚，居民消費(fèi)能力、第二第三產(chǎn)業(yè)占比、金融效率正向影響制造業(yè)集聚，但在不同地區(qū)的影響程度存在差異。此外，地區(qū)間的差異明顯，特別地，F(xiàn)DI對西部地區(qū)制造業(yè)集聚的影響較弱。

GTWR模型的估計(jì)結(jié)果顯示，交通基礎(chǔ)設(shè)施改善對制造業(yè)集聚存在明顯的空間非線性遞減效應(yīng)，說明交通條件改善對制造業(yè)集聚的貢獻(xiàn)同樣遵循邊際報酬遞減規(guī)律。交通基礎(chǔ)設(shè)施的經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)還呈現(xiàn)出地域上的差異，東部、中部地區(qū)的交通基礎(chǔ)設(shè)施對制造業(yè)集聚的貢獻(xiàn)明顯高于西部地區(qū)。

由上述研究結(jié)論，建議中部地區(qū)加快完善與東部沿海地區(qū)尤其是與長三角、珠三角地區(qū)的產(chǎn)業(yè)鏈建設(shè)，充分承接長三角、珠三角在制造業(yè)方面的產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，實(shí)現(xiàn)地區(qū)經(jīng)濟(jì)跨越式發(fā)展。同時，中部地區(qū)作為連接?xùn)|西部地區(qū)的紐帶，應(yīng)積極引導(dǎo)外資“西進(jìn)”。對于西部地區(qū)，除了繼續(xù)落實(shí)和深化西部大開發(fā)政策外，還應(yīng)進(jìn)一步完善基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、加大和提升吸引外資力度和質(zhì)量、儲備人才提高勞動力素質(zhì)，盡可能降低制造業(yè)集聚和轉(zhuǎn)移的成本。可以預(yù)見，隨著交通強(qiáng)國戰(zhàn)略的實(shí)施，交通基礎(chǔ)必將得到進(jìn)一步改善，助力吸引更高質(zhì)量的FDI，從而實(shí)現(xiàn)中國由制造大國向制造強(qiáng)國的轉(zhuǎn)變。