基于空間經濟學的交通基礎設施集聚效應分析

摘 要：

針對交通運輸促進經濟集聚還是分散的問題，構建了一個交通網絡主導城際貿易的空間量化模型，通過仿真技術模擬交通網絡整合市場的動態演變機制，輔助結合雙差分方法對交通政策進行評估，以此分析交通引發特定城市經濟活動集聚還是擴散的問題。研究結果表明，交通作用于產品的定價機制，影響了商品進行區際貿易的可行比例和無套利價格空間的范圍，體現為市場規模的階段性變化。交通網絡的改善整合了市場，具有顯著擴大市場規模的效應，市場規模對交通的彈性約8.7%，而相比之下，交通中心城市的效應則要高出2.3個百分點。城市技術非對稱情況下，發展交通中心的城市，其政策效應隨著技術水平的提高而放大，且效應具有邊際遞減的規律，而此時與交通中心城市連接的城市則出現市場規模收縮。研究揭示交通網絡調整經濟活動分布的內在機理，對檢驗交通網絡改善引起市場整合的程度與范圍、預測發展交通的政策效應具有一定應用價值。

關鍵詞：交通網絡;市場整合;演變仿真;經濟擴散;經濟集聚

中圖分類號：F570 文獻標識碼： 文章編號：1007-2101（2021）04-0100-09

收稿日期：2021-02-03

基金項目：教育部人文社會科學基金項目“時空壓縮視域下港珠澳大橋的資源配置效率研究：效應識別、機制分析與政策選擇” （20YJC790015）

作者簡介：陳曉佳（1983-），男，廣東揭陽人，廣州大學講師，博士。

一、引言

當期，我國經濟活動在空間上的分布極不平衡，表現為發達的核心城市和欠發達的邊緣城市的共存，以及特定區位經濟功能的集聚。經濟活動的不平衡分布起因于產品市場與要素市場中代理人之間經濟聯系的疏密程度，這種聯系主要是由交通網絡進行產品和勞動力的運輸來銜接的[1]。代表性廠商需要從不同區位運輸原材料和勞動力等生產資料進行生產活動，代表性消費者購買從多個區位運輸來的產品。理論上，城市之間交通越發達，這種經濟聯系越密集，其經濟分布更加趨于均衡。交通基礎設施影響了區域經濟聯系的向心力和離心力之間的均衡，這兩種力量對經濟活動起到集聚和擴散的作用。2019年，中共中央、國務院印發的《交通強國建設綱要》①以基礎設施布局完善、立體互聯的交通供給側結構性改革為政策導向，通過優化城際經濟聯系筑牢國民經濟循環底盤，有助于改變經濟活動在空間上的分布，從而推動區域協調發展。因此，交通的發展是經濟活動空間布局的主要決定因素之一[2]。

近年來，許多學者開發了經濟活動空間分布的量化模型。Desmet和Rossi-Hansberg建立了一個內生經濟增長理論的空間量化模型，對經濟活動在時空上的分布進行研究[3];Redding利用一個交通空間模型分析要素的空間流動，以及經濟活動分布對福利的影響[4]。這些模型能解釋區位的異質性地理特征、生產率、宜居、交通成本等因素對經濟活動分布的動態影響，也能分析區位之間的貿易流、人口遷移、通勤等雙邊經濟聯系[5]。傳統的區位理論認為空間非均質，大多從外部異質性，如生產和消費資源不平衡來解釋經濟活動的空間差異;克魯格曼后的新經濟地理學在均質空間的假設下認為規模經濟導致經濟活動的空間差異：然而這兩種學術觀點在一定程度上都存有偏頗[6]。大量證據表明，經濟活動跨越空間的分布是由區位的經濟基礎（技術）和雙邊經濟流動的摩擦（交通）所共同決定的。Desmet 等建立的模型允許外生摩擦作為一種聯系，跨區位的產品和勞動力的流動彈性作為模型內生的推力和拉力，促使經濟活動集聚或擴散，并且這種雙邊經濟流是由模型的參數所決定[7]。這使理論能夠測度地理空間因素所導向的經濟流對經濟活動的集聚和擴散作用，忽略了其他不那么重要的可變雙邊彈性。這類模型中，無論集聚或擴散都是外生的特征通過內生機制放大的結果。

經濟活動在空間量化模型中存在唯一的空間均衡分布。模型中的外生參數決定了不同區位之間的經濟流彈性，模型允許通過改變外生參數來分析經濟活動的集聚與擴散，也就是對模型做比較靜態分析，比較參數改變前后的經濟活動空間均衡分布狀態的變化，從而可以通過外生參數的連續變化得到經濟活動分布的演變[8-9]。關于跨地理空間的經濟代理人間相互聯系的模型，假設經濟代理人是地理空間上可流動的，交通成本作為雙邊經濟流影響機制，該機制解釋了空間經濟活動分布不平等的現象。由于理論模型的復雜性，空間特征性問題的解釋限制為有限區位的一個圓圈[6]、一條線[10]或一個平面[11]，經濟活動分布的演變仿真也在這種有限區位的一維或者二維的對象上分布。

數理經濟模型通常難以映射到計量模型。取而代之，許多學者采用約簡形式（Reduced-Form）的計量模型進行參數的識別。但是這種約簡形式的計量模型難以給出一個結構化的解釋，一般無法預測從來沒實施過的政策會有什么影響，因為當政策變化時，約簡的模型無法得到變化的政策所對應的參數。Donaldson和Richard（2016）建立了李嘉圖的量化模型，求解模型非線性解并進行實證檢驗[12]。利用空間量化模型的實證研究，允許模型對反事實政策干預的經濟效果進行結構化的量化分析。空間量化模型直接進行結構化分析時，模型計算得到的參數可以隨政策干涉而變化，因此得出的政策預測能通過盧卡斯批判（Lucas Critique）。

同時，空間量化模型能夠提供政策干預的量化分析框架，對政策干預情景進行模擬評估。第一，相對約簡形式的實證方法，空間量化模型能夠考慮區位之間復雜的空間經濟聯系，通過構造一個政策干預的反事實框架，利用模型建立的空間經濟聯系進行經濟活動空間分布的均衡預測。第二，約簡的雙差分方法識別政策的效應時，處理組和控制組的差分排除了兩組共同的效應，因此，約簡的雙差分無法反映經濟活動結構化的空間經濟聯系，也無法反映由于政策變化導致經濟系統變化的影響。而采用空間量化模型能以結構化的方法得到均衡預測，并且能夠隨政策變化而動態演變。第三，許多區位的截面數據（例如宜居、福利、技術水平等）并不是獨立可觀察，但是這些數據能夠在空間量化模型中通過貿易、人口、通勤、遷移等相互聯系的經濟結構方程逆向計算，這種結構化方法使反事實的經濟變量的測算成為可能。本文正是通過構造一個反事實（或預測）交通政策框架，測算出無法觀測的經濟數據，從而量化研究交通政策的影響。

因此，本文重點研究交通網絡決定經濟活動分布的內在機理和交通發展政策的市場規模效應的檢驗方法。首先，構建一個由交通網絡聯系原產地市場與銷售地市場之間貿易活動的空間量化模型，對其進行一般均衡求解。其次，基于交通網絡整合市場的機制思想，模擬仿真分析交通網絡改善作用于經濟活動分布的集聚或擴散的動態演變過程。最后，在結合雙差分方法的量化分析框架下檢驗交通發展政策的效應特征，并在技術是否對稱的情況下，分別預測交通中心這類交通發展政策的效應。

二、城際貿易模型建立

首先，假設模型所討論的是一個具有連續區位的經濟體，并且這些有限個數的經濟體分布在平面上，定義該平面為歐幾里德集合S∈ 瘙 綆 2。平面上的每個經濟體（城市）都屬于緊集S的一個元素，即任何城市i∈S，那么這些城市是離散的，但是他們具有連續的區位。經濟體之間存在區際貿易，每個城市生產的產品中的一部分通過交通網絡運輸到其他城市銷售，運輸成本遵循“冰山”貿易成本規則。

其次，假設每個城市代表性廠商采用邊際成本法來制定出廠價格。廠商參與城際貿易，貿易遵循“冰山”貿易成本規則。廠商生產的產品運輸到其他城市銷售，廠商生產的產品出廠價格經過“冰山”貿易成本換算成銷售地的銷售價格。商品銷售市場為伯特蘭（Bertrand competition）式的價格競爭市場，也就是說市場上消費者只接受最低銷售價格的產品。這意味著，擁有最低的邊際成本和“冰山”貿易成本的廠商將贏得市場。

再次，城市代表性消費者在本地提供勞動并獲得工資，假設消費者是短視的，他將所有工資在當期消費，并獲得效用。消費者能獲得完全信息，可以只購買市場上最低價格的同質產品。消費者能自由流動，受效用最大化的行為所驅動，尋找使其獲得最大效用的地方居住。

最后，城市代表性廠商通過雇用本地工人和投入資本進行生產，產品運輸到其他城市銷售。該代表性廠商追求利潤最大化，面臨完全競爭的產品市場和要素市場，采用邊際成本定價規則。廠商的技術具有跨城市異質性，技術由城市創新知識水平以及技術的變異所決定。廠商參與城市間的貿易活動，城市產品供應價格最低的廠商贏得整個市場，否則將失去整個市場。

（一）模型基本設定

1. 本地市場。將生產廠商所在地視為本地市場，又稱原產地市場，研究生產者的微觀決策行為。假設區位j的本地市場中，代表性企業服從生產技術水平是希克斯中性的C-D生產函數，Yj=AjLαj，即廠商利用技術（Aj）并雇用本地工人（Lj）進行生產活動②，那么以廠商利潤最大化為目標，根據邊際成本定價法，出廠價格（pj）滿足條件：pj=α-αwαj/Aj。

2. 交通網絡。交通網絡內生化方法是在城際貿易過程中遵循冰山貿易成本（τij）。冰山貿易成本機制以冰山消融的思想模擬區際貿易中產品運輸的路耗損失，認為在完全競爭市場中，同質產品（出廠價格相同）在不同地區間的供應價格（pij）不存在套利空間，即pij=pjτij。此狀態下，不同市場中同質產品的價格同步變動，經濟資源和產品合理流動，相關市場實現了整合。利用冰山貿易成本構成的無套利條件是研究市場整合的基礎，冰山貿易成本則是影響市場整合程度的主要變量。

3. 產品市場。考慮消費者所在的產品市場，又稱銷售地市場，研究微觀個體的決策行為。假設產品市場上的消費者是理性的，說明消費者只愿意購買最低供應價格的同質產品，區位i市場上產品的銷售價格（pi）可以表示為：pi=min{pi1，pi2，pi3，…，pin}，其中，pin為區位n生產的產品運輸到區位i銷售時的供應價格。消費者最終以銷售價格獲得產品。

（二）均衡解分析

1. 隨機變量求解。假設代表性企業的生產技術水平服從Frechet分布[13]，即Ai～e-Tia-θ。其中，外生參數Ti為創新知識存量，創新知識存量越高，分布趨于厚尾特征，這意味著生產技術水平高的概率密度更大，從分布上抽取的技術在預期上就越大;外生參數θ（θ>1）表示技術水平變異程度，程度越大，分布越趨于尖峰特征，意味著技術水平離散程度越小。因此，技術趨近均值水平，且技術的異質性隨之下降。

由于三種價格形式都是技術的函數，因此供應價格和銷售價格也是隨機變量，同樣服從極值分布。根據價格作為隨機變量的相關性質計算價格指數（Pi），城市的價格指數是對產品市場上所有供應價格進行加總的預期。通過求解預期值可以得到區位i的價格指數為：

由于價格指數中包含冰山貿易成本，也反映了消費者可以購買到產品的產地范圍，也就是消費者可以獲得的市場規模（χi）。對價格指數取負指數，可以得到消費者的市場規模[12]，即：

其中，λ≡Γ[（1+θ-σ）/θ]-θ/（1-σ）。由式（2）可知，消費者的市場規模就是加總所有可貿易區位的市場容量，而市場容量由當地的要素價格、創新知識存量以及冰山貿易成本所決定。

區際貿易活動的發生當且僅當代表性廠商在產品市場上的供應價格等于銷售價格，或者說，區際貿易發生在供應價格最低的情況下，其他情況不存在貿易活動。因此，某廠商得以供應產品或消費者得以購買某廠商的產品是一個概率事件，稱為可行比例（πij）。區位j向區位i供應產品的可行比例等于區位j向區位i供應產品的供應價格表現為最低的概率[13]，即πij=Pr[pij

2. 市場規模。消費者是短視的，所有的收入（wi）用于購買產品，從而獲得效用，因此，區位i的代表性消費者的實際福利水平的福利方程為：ui=wi/Pi。當允許消費者自由流動時，理性的消費者尋找能使其獲得最大效用的區位居住并消費，所以，在均衡條件下，消費者在任何區位獲得的效用是均等的，即ui=u-=1。把價格指數和消費者福利方程代入式（4），得到：

把消費者福利方程代入價格指數，得到：

式（10）表示區位i的市場規模是與其進行貿易的區位的市場規模和人口的函數，并通過冰山貿易成本進行加總所決定。同時由式（10）的變量關系可知道，區位i的市場規模與貿易區位j的市場規模成反比，他們之間是此消彼長的關系。

三、數值模擬

（一）核心思想

交通運輸空間量化模型的作用機制是：每個區位代表性企業依托交通網絡進行遠距離貿易時，交通運輸成本是產品定價的重要影響因素，當交通網絡的擴張（改善）降低冰山貿易成本時，供銷到其他區位產品的供應價格與出廠價格的變動趨同，同質產品在不同區位的價格套利空間趨于窮盡，可能以低價贏得地方市場，整個無套利價格空間的市場范圍就是該代表性企業的新市場規模。這個由冰山貿易成本引發價格趨同重新配置區際市場的過程就是交通網絡整合市場的傳導機制，通過這種區際市場重新配置可以分析交通擴張引致城市經濟活動是集聚還是擴散的問題。

模擬量化分析交通網絡整合市場機制的思路，表現為對受交通網絡狀況變化影響的市場規模動態演變的研究。首先，代表性的廠商能以更低的供應價格與其他區位的代表性廠商競爭，擁有更大的概率擊敗競爭對手贏得更大的市場，區際之間市場規模出現差異化演變，擴大了市場規模，促進經濟增長。其次，基于數理模型的推導結果，這個機制還依賴于要素稟賦的流動分配。當城市的交通網絡擴張（改善）時，城市的代表性消費者通過購買產品獲得效用，在允許消費者流動的情況下，追求效用最大化的消費者會自發遷移到市場規模更大的城市。[JP+1]這種經濟系統自發的循環累積因果關系延續了擴大市場規模的渠道，即交通網絡擴張（改善），價格趨同，廠商贏得更多市場，市場規模增大，吸引更多人口集聚，集聚的人口又促進了市場規模的擴大。最后，交通網絡的擴張，使區際市場規模得到重新配置。在本文的研究框架下，交通網絡并未創造新的市場規模，對于特定城市，如果市場整合的范圍得以擴大，則經濟活動表現為擴散;如果區際市場規模此消彼長，則經濟活動往往集聚在特定區位，因而解釋了交通引發經濟活動集聚還是擴散的問題。

（二）具體方法

1. 模擬系統與參數設定。我們考慮一個分布在300×300的經緯度網格平面的經濟體。此平面上的連續區位被均勻分割成9萬個小網格，每個網格可視為一個可被計算區位，每個區位上均有代表性的企業和消費者從事經濟活動。同時，假設此平面按照“田”字格均分為四個城市，每個城市包含多個區位，左上角為城市A，右上角為城市B，左下角為城市C，右下角為城市D。利用模型中的式（7）和（10）組織形成一個2×N個方程、2×N個未知數的非線性系統（11）。

其中：h≡-（1+θα+θ），q≡λα-θαξ（1+θα）/h-（1+θ）/h。給定參數（α，σ，θ，τij），我們能夠通過數值求解的方法利用該均衡系統（11）恢復出每個區位的內生信息，也就是恢復出每個區位的人口和市場規模信息，即{Li，χi}i∈S。

為了獲得所需參數，首先設置冰山貿易成本方程為τij=exp[b/10c-τ+（f+vτ）dij]，其中，交通發展狀況用τ來表示，交通改善或者開通了高鐵等更為高速的交通工具體現為τ值變小。冰山貿易成本方程中，第一項是城市的邊界成本（b/10c-τ），邊界成本與交通發展狀況呈負相關關系，受城市邊界影響產生的成本隨著交通改善而下降，第二項是交通方式成本（f+vτ）dij，這一成本隨著交通的發展而變小，上述兩項共同影響著冰山貿易成本。

計算τij時，dij表示區位i和j之間的交通距離，我們把一個網格按照一單位距離來計算，如果用（xi，yi）表示區位i的經緯度，用（xj，yj）表示區位j的經緯度，那么區位交通距離由公式dij=〖KF（〗（xi-xj）2+（yi-yj）2〖KF）〗計算得出;τ≥1是表示交通發展狀況的一個參數，當τ越小時，表示交通網絡越發[HJ2.28mm]達，模擬仿真觀察τ從3逐漸下降到1的過程，因此c取值為3（C≥τ）;b為邊界成本參數，b取值為2;f表示所建交通線路的固定成本，f單位化為1，v表示所建交通線路的可變成本，由τ所控制，v取值為0.6。

此外，我們在模型中用創新知識存量表示技術的水平，服從均勻分布[14]。參數σ參考 Redding和Rossi-Hansberg的研究[1]，取值為4;柯布—道格拉斯生產函數勞動力的產出彈性（α）取值為0.25;參數θ參考 Caliendo 等人的研究[15]，取8.64。給定參數（α=0.25，σ=4，θ=0.86，b=2，c=3，f=1，v=0.6），利用均衡系統處理得到勞動力和市場規模信息，{Li，χi}i∈S，并且市場規模進行無量綱處理。量化分析的基本框架如圖1所示。

2. 交通政策效應。在仿真模擬中，在給定系統參數和交通參數（α=0.25，σ=4，θ=0.86，b=2，c=3，f=1，v=0.6）的基礎上，基于交通整合市場機制，筆者模擬部分城市出臺了發展交通的政策（交通得到改善）后，得到了城際市場再分配的表現。政策出臺前交通處于較低的水平（2≤τ≤3），政策出臺后，例如新增基建、開通高鐵等，交通得到改善，交通處于較高水平（1≤τ<2），由此得到政策出臺前后的勞動力和市場規模信息{Li，χi}i∈S。

我們繼續利用這些信息進行交通政策效應分析，相應思路是：利用發展交通政策出臺的外生沖擊，將城市分成出臺政策的實驗組和未出臺政策的控制組，采用雙差分（DID）的方法通過控制其他因素，比較發展交通的政策實施后，實驗組和控制組的差異。具體模型如下：

其中，χijt為城市i區位j第t期的市場規模;Treatij為虛擬變量，為1時表示城市i區位j為實驗組，為0時表示控制組;虛擬變量Postt等于1表示在發展交通政策的實施期間，等于0表示政策實施前;Χit為一系列控制變量，包括技術和人口;δj和γt分別為區位和時間的固定效應。顯然，主要關注點在于系數β3，該系數度量了發展交通政策對交通網絡擴大市場規模的影響，即交通政策效應。具體解釋如下：

在控制組，即Treatij=0時，由DID模型可以知道，交通政策出臺前后市場規模分別為：

可見，在交通政策出臺前后期間，控制組的市場規模變動為Δ1lnχijt=β2。相應地，在實驗組，即Treatij=1時，由DID模型可以知道，交通政策出臺前后市場規模分別為：

可見，在交通政策出臺前后期間，實驗組的市場規模變動為Δ2lnχijt=β2+β3。因此，交通政策對城市的“凈影響”為：Δlnχijt=Δ2lnχijt-Δ1lnχijt=β3，即雙差分的結果由交叉項Treatij×Postt的系數β3表示。DID模型的含義如圖2所示，當交通政策對城市起正向效果時，β3是顯著的，而且是正的。

四、結果分析

（一）基準分析

給定模型參數和交通參數，我們模擬城市A和城市B之間的交通網絡改善，由交通發展水平的參數τ逐漸下降來表示，τ從3下降到1，步長為1，其他城市的參數τ保持不變。模擬仿真的結果如圖3所示，這是一個交通網絡整合市場的動態演變過程。圖3（a）模擬市場整合前的表現，也就是交通網絡改善前，這四個城市都具有相同的交通發展水平。模擬結果利用等輪廓線展示市場規模在地理上的分布，等輪廓線上的數字表示該輪廓線所處地理位置的市場規模大小。由圖上的等輪廓線所呈現的規[HJ2.18mm]律，可以知道每個城市的中心點是市場規模最高的區位，從城市的中心點向四周市場規模分布逐漸減少，也就是離城市中心越遠的市場規模等輪廓線上的數字越小。然后，隨著城市之間交通網絡的不平衡發展，交通網絡得到改善的城市間貿易成本開始下降，貿易量提高，市場規模相應地發生不同程度的變大，追求效用最大化的消費者隨之遷移，從而改變了城市與城市之間市場規模的分布，由圖3（b）表示城市A 和城市B 交通網絡發展（τ下降）從而整合市場的過程。圖3（c）表示交通發展的結果，可以看到，城市A和城市B兩個獨立的市場規模等輪廓線逐漸融合成一個更大的等輪廓線。因為城市A 和B 之間的交通網絡發展水平最高，這兩座城市的市場規模開始擴散進而整合為一體化的市場，市場規模重新以整合后的城市進行分布，即市場規模在城市A 和B 整合后的大市場范圍進行分布。相比較城市A 和B，城市C 和D 的交通網絡發展沒那么快，由交通網絡整合得到的市場規模也相對較小，因此尋求效用最大化的消費者向城市A和B的市場流動，城市C 和D 部分市場開始向城市A 和B 轉移，即從圖3（c）中可以看到城市C和城市D的市場規模等輪廓線比圖3（a）的小。

在進行模擬仿真后，我們采用DID方法研究交通政策效應，分析改善交通政策對市場規模的影響。隨機抽取了四個城市400個區位為樣本進行了研究，將出臺改善交通政策的城市A和城市B作為實驗組，而城市C和城市D未提出改善交通政策，作為控制組。交通政策實施前為時期1，而政策實施后為時期2。在時期1，四個城市的交通發展水平較低（τ大于2），而在時期2，城市A和城市B由于改善交通政策的實施，交通得到了發展（τ小于2），城市C和城市D，交通始終保持原來的水平（τ大于2）。實證結果如表1所示，表1中報告了DID計量模型β3的系數，其他變量省略。基準分析的第一列報告了未控制城市和年份固定效應的計量結果，第二列增加了這兩項固定效應的計量結果，第三列采用傾向性得分匹配的雙差分方法（PSM-DID）。計量結果系數均顯著，并且系數值大小都處于0.087左右，也就是說改善交通的政策的市場規模效應為8.7%。

（二）交通中心分析

1. 城市對稱技術水平。模擬城市間技術對稱條件下存在交通中心的演變情況。假設城市A是一個交通中心，城市A連接城市B、C、D之間的交通都有所發展。四個城市在交通改善前，其交通發展都處于一致水平，而城市A出臺了發展交通中心的政策，使其與其他三個城市之間的交通都得到改善，而其他三個城市之間的交通保持原有的水平。此外，四個城市的技術水平獨立同分布，也就是每個城市的創新知識技術服從均值為1、方差為0.1的均勻分布。其他情況與基準分析保持一樣，我們通過模擬，分析結果如圖4所示。隨著城市A交通中心的建設，市場規模開始放大，[JP+1]城市A與相鄰的城市B和城市C都整合為一體。在城市技術水平對稱的情況下，交通中心城市作為市場整合的引擎，對鄰近城市起著市場規模分散效應，從而使交通中心城市與其相鄰的城市整合為市場規模更大的一體化市場。而與交通中心城市A較遠的城市D，則出現市場規模收縮，由圖4（a）到圖4（b）再到圖4（c）可以看到，城市D的市場規模等輪廓線縮小了，例如圖4（c）中城市D標值為1.3的等輪廓線要比圖4（a）中城市D標值1.3的等輪廓線小，這說明其市場規模隨著城市A交通中心的建立而不斷縮小。

我們繼續利用以上模擬的結果進行城市技術對稱情況下城市發展交通中心政策的效應分析。同樣采用DID模型進行分析，此時我們把發展交通中心的城市A作為實驗組，而其他城市作為控制組，其他的情況如同基準分析的設定。實證分析的結果如表1中交通中心分析的第一列和第二列所示，所有城市技術水平服從均值為1，方差為0.1的獨立同分布情況下，發展交通中心的政策效應約為11%。相比基準分析改善交通網絡的市場規模效應，發展交通中心的市場規模效應高出2.3個百分點。

2. 絕對優勢技術水平分析。當城市技術水平不對稱時，我們模擬城市具有絕對優勢技術水平情況下發展交通中心整合市場的效應。同樣假設城市A為一個交通中心，城市A連接城市B、C、D之間的交通都有所發展。而城市A的創新知識技術水平比較高，服從均值為1.1、方差為0.1的均勻分布;城市B、C、D的創性知識技術相對較低，服從均值為1.0、方差為0.1的均勻分布。其他情況與基準分析的設定相同，模擬結果如圖5所示。從圖5中可以看到，城市A、城市B和城市C的等輪廓線有融合為一體的趨勢，圖5（c）中城市B和城市C的等輪廓線相比圖4（c）中相對應城市的輪廓線小，而圖5（c）中城市A的等輪廓線比圖4（c）中城市A的等輪廓線大。也就是交通中心的市場規模最高，城市B、城市

C分別和城市A具有市場整合的趨勢，但相比技術對稱情況下的市場整合的程度較低，此種情況仍然以集聚為主。這是由于技術水平較高的交通中心城市具有強大的向心力，與其交通的毗鄰城市具有陰影效應（shadow effect），與其連接交通的城市被吸走了部分市場規模。

當技術水平不對稱情況下，我們通過DID方法檢驗交通中心城市的技術水平變化對建設交通中心政策效應的影響。同樣按照城市技術對稱情況下的DID設置，我們依據技術水平服從均值以0.05步進增加的均勻分布，依次對城市A進行模擬，對模擬得到的數據進行DID檢驗。政策效應的系數如圖6所示，橫軸為技術水平的均值，縱軸為DID檢驗的系數值。從圖6中可以看出，隨著城市A的技術均值從1.0，以步進0.05逐漸提高到1.2（圖6橫軸），城市A發展交通中心的政策效應逐漸提高（圖6縱軸），但是其提高的邊際量逐漸減少，當城市A的技術均值達到1.12時，政策效應開始趨于飽和。

五、結論

基于新經濟地理學理論，筆者構建了一個多城市貿易的空間量化模型，將交通運輸通過冰山貿易成本機制引入模型。采用DID方法輔助可視化模擬仿真，研究交通網絡的改善所引發的市場規模效應，并分別在城市對稱技術水平和非對稱技術水平的情況下，檢驗發展交通中心影響經濟活動分布的效應及其特征。研究結果發現：首先，在城市對稱技術水平的情況下，隨著交通運輸的改善，城市市場在更大范圍上出現整合現象，城市間經濟活動在交通改善的空間范圍內擴散，交通發展政策的市場規模效應為 8.7%，而發展交通中心的政策效應約為11%;其次，在城市非對稱技術水平的條件下，城市間經濟活動集聚于交通中心，發展交通中心的政策效應隨著技術水平的提高而增加，但是超過了一定水平后，其效應趨于飽和。而非交通中心的城市則出現市場規模的收縮，特別是城市技術水平相對交通中心更低、距離更遠的城市，其市場規模趨于擴散。由此得到啟示，盡管在城市技術水平對稱的理想狀態下，交通改善引致了經濟活動的擴散，可以在更大范圍上整合市場并擴大市場規模。但是現實情況中城市間通常表現出技術的非對稱性，對其預測后表明，交通中心城市市場規模效應的提高存在邊際遞減，且相鄰非中心城市出現了市場規模收縮，在實際政策制定中應當對此予以重視。

本文可能的貢獻主要包括：一是改進了由外生特征和內生機制共同決定的空間量化模型。不同于片面考慮空間稟賦或內生摩擦的傳統理論模型，本文基于前沿的空間量化模型研究區域經濟活動空間布局的差異性，分析外生參數通過雙邊經濟流中的交通摩擦機制產生的結果。二是建立了量化分析框架用于反事實分析。[JP+1]考慮到約簡形式的計量模型難以克服盧卡斯批判的局限性，本文利用空間量化分析方法對政策干預經濟系統的動態演變進行均衡預測，克服政策變動時無法觀測相應變量動態變化的難題。三是豐富了空間經濟學理論對區域交通發展政策的效應研究，特別是補充了不同技術條件下的交通中心發展如何重塑區域經濟活動分布。

通過在理論上揭示交通網絡調整經濟活動分布的內在機理，本文結論對于檢驗交通網絡改善引起的市場整合程度和預測發展交通的政策效應具有一定應用價值。一方面，在構建以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局中，經濟循環流轉和產業關聯暢通要依托于優質的交通基礎。交通網絡在更大范圍內發展時，有助于擴展企業面臨的市場邊界、加深統一市場的融合程度，進一步支撐國內超大市場發揮規模優勢;產生本地市場效應后，將形成國內企業參與國內經濟大循環的條件，從而實現了交通網絡改善對于雙循環新發展格局的驅動。另一方面，在傳統交通基建投資拉動經濟開始乏力的背景下，為了適應新時代下交通運輸提質增效的目標，當前及未來一段時間內的交通發展應以推進交通強國建設作為政策導向，實現《交通強國建設綱要》提出的通過“交通強”的政策實現“強國家”的發展目標[16]。本文研究的交通網絡調整經濟活動分布的內在機理，可進一步地檢驗和預判相關的政策效應。

注釋：

①《交通強國建設綱要》，人民出版社2019年版。

②假設資本在貿易活動中完全自由流動，因此所有資本收益率相等，是否在生產函數中考慮資本因素不影響研究結果的一致性。

③圓圈里的序號為步驟順序號。

④圖2中模型省略了控制變量和隨機擾動項，即省略了β4Xit+δj+γt+ε。

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責任編輯：武玲玲

Analysis on Agglomeration Effect of Transportation Infrastructure Based on Spatial Economics

Chen Xiaojia

（School of Public Administration， Guangzhou University， Guangzhou Guangdong 510006， China）

Abstract：For the phenomenon of transportation reshaping the distribution of economic activities，this paper constructs an interregional trade model of transportation network. Using simulation technology and difference-in-difference method to test the effects on market size of traffic network improvement， this paper analyze the agglomeration and diffusion of economic activities.The results show that traffic affects the feasible proportion of commodities for interregional trade and the scope of no-arbitrage price space，which is finally reflected in the periodic change of market size.The improvement of traffic network has the significance scale effect on market size and the elasticity of market size to traffic network is about 8.7%，while the effect of traffic center city is 2.3 percent higher.Under the asymmetric city technology，the policy effect of city that developing traffic center is magnified with the rising of the technical level，and the effect has a law of diminishing marginal.At this situation，the market access of the city connected with the traffic center city shrinks.This paper explores the internal mechanism of the traffic network to adjust the distribution of economic activities，and has certain application value for verifying the extent and scope of market integration and predicting the policy effect of the development of traffic network.

Key words：traffic network; market integration; evolution simulation; economic diffusion; economic agglomeration