交通運(yùn)輸發(fā)展對湖北省市域經(jīng)濟(jì)的影響
——基于空間計(jì)量模型

王 侖

(上海對外經(jīng)貿(mào)大學(xué) 上海 201620)

一、文獻(xiàn)綜述

目前，國內(nèi)學(xué)者已經(jīng)對湖北省縣域?qū)用孢M(jìn)行了非常多的研究。“一主兩副”的城市格局不僅是湖北省經(jīng)濟(jì)發(fā)展的戰(zhàn)略規(guī)劃，也是實(shí)證文獻(xiàn)從數(shù)據(jù)上所發(fā)現(xiàn)的規(guī)律，同時(shí)也和實(shí)地調(diào)研相吻合。盧雨(2018)在多篇文章都指出了湖北省 “中部強(qiáng)，東部弱，西部最弱”的三級分布經(jīng)濟(jì)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(jīng)濟(jì)發(fā)展差異巨大的現(xiàn)狀，劉明嬌(2017)在以上文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上做了這樣的研究：在建模的時(shí)候?qū)⒑笔】h域根據(jù)發(fā)達(dá)程度分為4組，分別考量每個(gè)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(huán)境差別巨大，以及各種不同概念空間權(quán)重矩陣的局限性，從多種不同的定義的空間權(quán)重矩陣出發(fā)對湖北省的縣域人均GDP進(jìn)行了探索性分析，指出了縣域經(jīng)濟(jì)呈現(xiàn)出很強(qiáng)的區(qū)域正相關(guān)性，得出的城市聚類情況也和現(xiàn)實(shí)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(jìn)：第一，研究過于簡略，沒有系統(tǒng)性的構(gòu)建出計(jì)量模型；第二，雖然考慮到了空間權(quán)重矩陣自身局限性和地形影響，但是并沒有針對性給出實(shí)質(zhì)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(jì)量模型缺失的不足，并進(jìn)行了穩(wěn)健性檢驗(yàn)和積極的內(nèi)生性控制，從泰爾指數(shù)、莫蘭指數(shù)以及其他多種研究手段多層次、各方位的進(jìn)行了研究和解釋，最終得出縣域之間人均GDP的空間正相關(guān)性日益明顯，但是經(jīng)濟(jì)絕對差距也在日益擴(kuò)大的事實(shí)。但是很遺憾，沒有探討地市級經(jīng)濟(jì)空間規(guī)律，在沒有將交通發(fā)展納入解釋變量。李亦豐(2019)注意到了交通發(fā)展和區(qū)域關(guān)聯(lián)性之間存在著的密切關(guān)系,利用arcgis對湖北省各縣市地圖公路網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)進(jìn)行測量，得出了區(qū)域可達(dá)性越高(即交通越發(fā)達(dá)的地方)，經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)程度也更高。劉暢(2019)在對縣域經(jīng)濟(jì)進(jìn)行空間差異探索的同時(shí)，還進(jìn)行了實(shí)證分析，論證了湖北省縣域經(jīng)濟(jì)發(fā)展過度依賴第二產(chǎn)業(yè)(即產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理)的現(xiàn)狀。盧雨(2018)指出的縣域金融業(yè)發(fā)展程度不高，第三產(chǎn)業(yè)總體落后的結(jié)論也與前者相吻合。

至于湖北省市域?qū)用娴奈墨I(xiàn)，直接相關(guān)的目前還未發(fā)現(xiàn)。鄒亞麗(2019)在中部六省的研究中指出經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)是影響經(jīng)濟(jì)發(fā)展決定因素(這與縣域?qū)用娼Y(jié)論類似)。殷曉敏(2018)指出中部地區(qū)市域經(jīng)濟(jì)差異不斷擴(kuò)大，中部城市集中程度較高，60%城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展低于平均水平的現(xiàn)狀。對于以上現(xiàn)狀，曾浩等(2015)已經(jīng)指出中部地區(qū)應(yīng)依賴交通網(wǎng)絡(luò)優(yōu)勢來促進(jìn)市域經(jīng)濟(jì)。然而，真的如此嗎？

基于以上的文獻(xiàn)，本文將充分考慮湖北省產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、經(jīng)濟(jì)水平、地理環(huán)境、交通水平的巨大差異性，做出以下改進(jìn)：空間權(quán)重矩陣選擇鄰接矩陣；并且，在標(biāo)準(zhǔn)化之前，讓平原和平原相鄰城市之間記為1，平原與山區(qū)相鄰城市之間記為2/3，山區(qū)與山區(qū)記為1/3。之所以做出這種改進(jìn)，是因?yàn)槭杏蛑g都有著相對長的邊界線(因此選擇鄰接)；并且，兩個(gè)平原城市之間相鄰和兩個(gè)大山區(qū)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(nóng)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(jīng)濟(jì)研究，和中部地區(qū)、長江中游地區(qū)市域經(jīng)濟(jì)研究的基礎(chǔ)上，采用空間計(jì)量模型來探索市域交通發(fā)展對經(jīng)濟(jì)的影響。

二、實(shí)證分析

(一)數(shù)據(jù)來源

本文所使用的數(shù)據(jù)為2011-2017年湖北省17個(gè)地級市的社會總消費(fèi)、固定資產(chǎn)投資、高新技術(shù)附加值、市州級公路客運(yùn)量、GDP總量以及人均量；也會涉及到湖北省人口相關(guān)的分析。數(shù)據(jù)來源與湖北省相應(yīng)年份的統(tǒng)計(jì)年鑒。

(二)實(shí)證模型

本文中，市州級公路客運(yùn)量lvke作為解釋變量，也是作為交通運(yùn)輸能力的衡量指標(biāo)(注意，之所以沒有引入鐵路客運(yùn)量數(shù)據(jù)是因?yàn)槭兄菁墝用娴臄?shù)據(jù)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(guān)的社會總消費(fèi)consum、固定資產(chǎn)投資investmen、高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)增加值high_tech(用來衡量技術(shù)進(jìn)步)作為控制變量。本文將分別使用SAR、SEM、SDM模型(控制了地區(qū)固定效應(yīng))，莫蘭指數(shù)，Lisa聚類圖等方式對結(jié)論進(jìn)行展示和解釋。

三、空間自回歸模型(SAR)

(一)全局空間相關(guān)性檢驗(yàn)

莫蘭指數(shù)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(fù)相關(guān)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(qū)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(guān)，而襄陽更是”一主兩副“的兩個(gè)“副核心”之一。接下來更進(jìn)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(shù)較大，而且發(fā)展迅猛；而相比較于襄陽，恩施州周邊的宜昌則相對發(fā)展緩慢，從2011年的GDP總量全省第二在2017年時(shí)已經(jīng)被襄陽反超。從而2017年，襄陽周邊發(fā)展緩慢的隨州在區(qū)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(guān)于人均GDP

這一部分屬于本文的延展性分析內(nèi)容。由于一個(gè)市州人口數(shù)量、規(guī)模等因素會造成GDP總量難以準(zhǔn)確刻畫兩地實(shí)際發(fā)展水平；下面再研究人均GDP的空間關(guān)系。

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

(三)空間計(jì)量模型回歸結(jié)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(guī)律；但是考慮到空間影響關(guān)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(shù)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(jié)果，在解釋變量消費(fèi)、投資、旅客周轉(zhuǎn)量、高科技產(chǎn)業(yè)增加值的對數(shù)在經(jīng)過t檢驗(yàn)之后，都是在1%水平上顯著為正。說明消費(fèi)、投資、技術(shù)、交通運(yùn)輸業(yè)發(fā)展都會對本市的GDP總量有顯著的促進(jìn)作用。

再單獨(dú)看SDM模型。在SDM模型中，與W相乘的項(xiàng)的系數(shù)都為負(fù)，且固定資產(chǎn)投資、旅客周轉(zhuǎn)量、高科技產(chǎn)業(yè)增加值的交乘項(xiàng)系數(shù)都在1%水平上顯著為負(fù)。這表示：保持其他變量不變的情況下，旅客周轉(zhuǎn)量每增加1%會造成相鄰的縣市的GDP下降0.15%。固定資產(chǎn)投資和高科技產(chǎn)值顯示的規(guī)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(zhàn)略下湖北省總體經(jīng)濟(jì)實(shí)力有明顯增強(qiáng)。但是同時(shí)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(jīng)濟(jì)最落后的黃岡、恩施等地，人口外流尤其嚴(yán)重(這也再一次應(yīng)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(dāng)一部分是不會留下來的外省的學(xué)生以及每年畢業(yè)季大量武漢高校畢業(yè)生離開武漢前往珠三角等各地就業(yè)來看；武漢市人口凈流入的300萬數(shù)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(chǎn)業(yè)實(shí)力或者產(chǎn)業(yè)吸引力。也就可以這樣解釋到：由于湖北省各個(gè)市(除了武漢外)總體經(jīng)濟(jì)水平發(fā)展地下，吸納就業(yè)能力低，各個(gè)市州(除武漢外)都有著大量冗余勞動力；所以，周邊市州消費(fèi)、投資、高科技產(chǎn)業(yè)增加值會通過兩種效應(yīng)對周邊產(chǎn)生負(fù)面“吸血”效應(yīng)：第一，周邊省市的投資等會產(chǎn)生直接就業(yè)機(jī)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(biāo)志著基礎(chǔ)設(shè)施和交通運(yùn)輸?shù)耐晟疲档土藙趧恿缡心酥量缡∫苿映杀荆欣诟挥诘膭趧恿Α白叱鋈ァ薄６劣跒槭裁聪M(fèi)、投資、旅客周轉(zhuǎn)量、高科技產(chǎn)業(yè)增加值對本市的經(jīng)濟(jì)正面影響，則是因?yàn)檫@些因素對GDP產(chǎn)生的正面促進(jìn)效應(yīng)>周邊市州的負(fù)面“吸血”效應(yīng)。

四、結(jié)論

第一，綜合以上看出，市州級空間負(fù)相關(guān)的根本原因是“湖北省相對其他省不夠強(qiáng)，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(yùn)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(chǎn)投資項(xiàng)的回歸系數(shù)很高，說明湖北省經(jīng)濟(jì)總體存在著較明顯的“投資依賴(第二產(chǎn)業(yè)依賴)”的現(xiàn)狀。