江蘇水運對經濟增長的影響研究

王鈞天　童紀新

[摘要] 以柯布-道格拉斯生產函數為基礎，通過空間面板模型來分析江蘇水運對經濟增長的影響。實證結果得出以下結論：江蘇經濟增長表現出顯著的空間集聚特征；水運不僅對本地經濟增長具有促進作用，還能推動相鄰地區的經濟增長；自重要水運發展政策實施以來，水運對經濟增長的拉動作用進一步加強。進一步對比水運對經濟增長的長期影響和短期影響發現：水運對相鄰地區經濟增長的促進作用會隨時間推移而逐漸減弱，但是對本地經濟增長一直都有顯著的促進作用。因此，江蘇應進一步提升水運服務能力和輻射能力，并且繼續推進運輸結構調整，發展多式聯運。

[關鍵詞]江蘇水運；經濟增長；生產函數；空間面板模型

一、 引言

江蘇濱江臨海，境內河湖密布，具有悠久的水運歷史，長江和京杭大運河一橫一縱貫穿全省，給沿岸城市帶來了商業繁榮，隨著海運貿易的興起，江蘇也憑借濱海優勢成為開放大省。“十三五”時期江蘇水運發展成效顯著，水運在交通運輸中的地位進一步增強，各項發展指標均居全國前列，其中，港口綜合通過能力、萬噸級以上泊位數、港口貨物吞吐量、億噸大港數、內河航道里程等多項指標都保持全國第一1，對江蘇經濟社會發展做出了重要貢獻。隨著我國經濟由高速增長階段轉向高質量發展階段，江蘇作為重要的經濟大省，推動高質量發展應該走在全國前列。目前來看，協調發展和綠色發展的相對滯后仍是制約江蘇高質量發展的重要因素[1]，江蘇亟須充分利用自身優勢對這兩個“短板”進行彌補。江蘇海江河水運資源豐富，發展水運具有得天獨厚的優勢，內河航道和沿江港口可以促進省內各市的經濟合作，沿海地區以港口群為代表的建設也為江蘇區域發展拓展了新空間[2]。此外，如何降低交通領域的能耗和碳排放強度一直是綠色發展中的重要問題，解決問題的核心在于降低強度[3]。水運具有運量大、能耗少、成本低和對環境影響小等特點，對于促進江蘇省內各地區經濟協調發展和綠色發展具有重要意義。江蘇已邁進全面建設社會主義現代化新征程，這對江蘇高質量發展提出了更高要求。江蘇應該抓住“一帶一路”建設、長江經濟帶發展、長三角區域一體化和淮河生態經濟帶等重大戰略實施帶來的重要機遇，準確地評估水運對經濟增長的影響，科學地制定后續水運發展策略，進一步發揮水運優勢。

水運對經濟增長的影響作用已經在國內外引起了廣泛討論，但是研究結論卻大相徑庭。不少學者肯定了水運在經濟增長中發揮的正向作用 [4-7]，但也有學者對水運的積極影響提出了質疑 [8-9]。江蘇作為水運大省吸引了不少學者的目光，大多數文獻一般將江蘇作為整體放入省級區域合作機制中進行研究，這些區域合作機制往往具備緊密的經濟聯系和水運合作，比如長江經濟帶[10-11]。然而，這些研究使用面板回歸方法只能從區域整體層面估算參數，無法單獨對江蘇省水運發展進行評估。目前，專門以江蘇為研究對象的文獻較少，從研究結論來看多數都肯定了水運的積極影響。封學軍等[12]使用模糊層次評價法發現內河運輸在江蘇大宗散貨運輸中具有明顯優勢，是經濟可持續發展的重要基礎；宋敏等[13]發現水運投資對工業發展表現出顯著的雙重門檻效應并且主要通過間接效應影響工業發展；李健[14]使用面板模型和時間序列模型，發現江蘇沿海港口發展能夠顯著促進區域經濟增長。綜上所述，目前水運對經濟增長的影響如何國內外學者還沒有達成共識，國內文獻主要從省級層面出發，從投資、運輸服務和基礎設施等角度進行研究。分析現有文獻，從研究內容和研究方法上看仍存在以下不足：第一，較少文獻會單獨研究江蘇水運對經濟增長的影響，即使有若干文獻采用江蘇市級面板數據進行研究，也較少考慮水運對經濟增長的空間溢出效應。第二，現有研究較少考慮重要政策實施所產生的影響，水運發展具有很強的政策導向性，評估現有政策所產生的影響對于后續政策的制定具有重要參考價值。

為了彌補上述不足，本文擬科學地評估水運對江蘇省經濟增長的影響效應。本文使用江蘇13個城市2001—2020年的面板數據，以柯布-道格拉斯生產函數為基礎，通過空間計量模型來估算水運對經濟增長的直接效應和間接效應。本文主要貢獻如下：第一，考慮水運對經濟增長的空間溢出效應以及經濟活動的動態性，進行空間靜態和空間動態實證檢驗，所得結論更加客觀。第二，評估水運政策出臺的影響，選取江蘇重要水運發展政策，通過分析政策虛擬變量與水運變量交乘項的系數，來評估政策實施效果。第三，通過Moran’s I指數檢驗江蘇經濟增長的空間相關性，并且結合空間面板模型回歸結果來綜合分析水運如何促進經濟協調發展和綠色發展，從而為江蘇經濟高質量發展提供政策建議。

二、 研究設計

1. 基本模型設定

首先對基本模型進行設定。參考前人研究 [10]，本文將水運作為一種生產要素放入柯布-道格拉斯生產函數，并且考慮了影響總產出的其他各類要素，模型如下：

其中，Y為經濟總產出，A代表技術進步，K為資本投入，L為勞動力投入，SY為水運變量，Z為影響總產出的其他各類要素所組成的向量，包括城鎮化水平、產業結構、外貿依存度、財政支出和交通基礎設施。將式（1）兩邊取對數，可得：

其中，[β1]、[β2]和[β3]分別為水運變量、資本投入和勞動力投入的產出彈性系數，[ηi]為其他各類要素的系數，[a]為常數項，ε為隨機誤差項。

此外，本文評估了水運政策出臺的影響。2011年11月江蘇省政府印發了《省政府關于加快長江等內河水運發展的實施意見》（以下簡稱《實施意見》），提出要建成暢通、高效、平安、綠色的現代化內河水運體系，完善江海直達、干支直達、江海轉運的運輸服務網絡，這對江蘇水運發展具有重要意義。因此，本文在式（2）的基礎上放入政策虛擬變量與水運變量的交乘項，可得：

其中，[policy] 代表2011年江蘇出臺《實施意見》前后的時間虛擬變量，即2011年以及之前為0，之后為1。系數 [γ] 衡量了2011年《實施意見》出臺后，這一水運發展政策如何影響水運對經濟增長的作用，本文預期該系數顯著為正，即意味著《實施意見》促使水運在江蘇交通運輸中的重要性得到提升，對經濟增長發揮了更為重要的作用。

2. 空間計量模型選擇

本文在選擇使用何種空間計量模型之前，首先對空間計量模型進行簡介，具體如下：

其中，[y]為被解釋變量，[X]為[n×k]的解釋變量矩陣，[W]為[n×n]階的空間權重矩陣， [ε]為隨機誤差項；[Wy]、[WX]和 [Wε]分別代表被解釋變量、解釋變量和隨機誤差項的空間滯后項。空間面板模型一般可以劃分為以下三種形式：（1）空間滯后模型（SLM），即[λ]和[θ]都為0。（2）空間誤差模型（SEM），即[ρ]和[θ]都為0。（3）空間杜賓模型（SDM），即[λ]為0。

本文使用LM檢驗和和Robust LM檢驗來選擇SLM和 SEM，表1結果顯示：用來檢驗SEM（Spatial error）的LM統計量和Robust LM統計量都在1%的水平上顯著，說明存在誤差項的空間滯后項；用來檢驗SLM（Spatial lag）的LM統計量和Robust LM統計量都在1%的水平上顯著，說明存在被解釋變量的空間滯后項。LR檢驗和Wald檢驗都顯著拒絕了SDM退化為SLM或SEM的原假設，進一步證實了使用SDM的適宜性，因此本文采用SDM進行估計。本文通過Hausman檢驗拒絕了“使用隨機效應SDM更優”的原假設，使用固定效應SDM。在空間固定效應、時間固定效應和雙固定效應的選擇中，本文綜合擬合優度和樣本特征，最終選擇空間固定效應SDM。

根據上述檢驗結果，本文空間杜賓模型（SDM）表示為：

其中，[Yit]表示城市的經濟總產出，[Xit]為解釋變量的集合，[ρ] 代表被解釋變量空間滯后項的系數，[θ]代表解釋變量空間滯后項的系數，[γ]為解釋變量的彈性系數，[a]為常數項，[εit]為隨機誤差項，[ui]為空間固定效應，下標i和t分別代表城市和時間，下標j代表鄰近城市（[j≠i]）。

由于區域經濟增長具有長期性和系統性，當前經濟增長會受到上期的影響，而靜態空間面板模型會忽略這一動態變化過程。因此，本文在式（5）的基礎上將被解釋變量的一階滯后項（[lnYit-1]）放入模型中，通過建立動態空間杜賓模型來避免結論存在誤差和克服內生性問題 [15]。模型設定如下：

其中，系數 [ψ ]代表前期經濟總產出對本期經濟總產出的影響，其他系數解釋與式（5）相同。

3. 空間權重矩陣設定

本文使用鄰接權重矩陣進行研究，該權重矩陣定義如下：

[Wij= 1，當城市i和城市j地理相鄰，且 i≠j? 0，當城市i和城市j地理上不相鄰，或 i=j] （7）

在使用空間計量模型進行研究之前，需要進行空間自相關檢驗來判斷不同區域之間是否存在相互依賴和彼此影響的指標，本文使用Moran’s I指數對被解釋變量進行檢驗。Moran’s I指數的取值范圍為[-1，1]，當取值為正數時，代表存在空間正相關，反之則存在空間負相關，其絕對值越大說明空間相關性越強。本文先通過全局Moran’s I指數對總體空間相關性進行判斷，再通過局部Moran’s I指數分析空間集聚特點。

4. 變量測度

本文選取江蘇省13個城市2001—2020年的年度數據，所有涉及價值形態的數據均調整為2020年不變價格。數據來源于江蘇統計年鑒、江蘇各市統計年鑒、江蘇交通年鑒、中國城市統計年鑒和Datastream數據庫。變量測度如下：

1. 被解釋變量：總產出Y（單位：億元）。本文采用江蘇各市實際地區生產總值（GDP）來表示經濟總產出。

2．核心解釋變量：水運變量SY（單位：億噸）。水路運輸可以分為客運和貨運兩大類，考慮到客運量在水運中占比很小，所以本文選擇水路貨運量作為衡量水運發展水平的指標。

3. 控制變量：（1）勞動力投入L（單位：萬人），采用各市就業人數來衡量。（2）資本投入K（單位：億元），采用永續盤存法對資本存量進行估算，計算方法為：[Ki，t=Ki，t-11-δ+Ii，t-1]。其中，[Ki，t]為城市i在t年的年初資本存量，[Ii，t-1]為城市i在t-1年的實際固定資產投資，[δ]為折舊率。關于折舊率[δ]，本文借鑒張軍等 [16]的研究，將其統一設為9.6%。對于基期資本存量[k0]的測算，本文參考了金戈 [17]的研究，計算方法為：基年投資額/（折舊率與2001—2011年投資的幾何平均增長率之和）。（3）城鎮化水平Z1，采用各市城鎮化率來表示，計算方法為：城鎮化率=城鎮常住人口/總常住人口。（4）產業結構Z2，采用第三產業產值占GDP的比例來表示。（5）外貿依存度Z3，采用各市進出口總額占GDP的比重來表示。（6）財政支出Z4，采用各市一般公共預算支出占GDP的比重表示，部分年份數據缺失，采用財政支出代替。（7）交通基礎設施Z5（單位：公里/平方公里），采用各地區公路密度表示，計算方法為：各市公路里程長度/各市土地面積。

三、 實證檢驗與結果分析

1. 空間相關性檢驗

本文對江蘇省13個城市實際GDP（對數值）的空間相關性進行檢驗，全局Moran’s I指數結果見表2。結果顯示：各年實際GDP的Moran’s I指數都顯著為正，說明各年實際GDP都存在顯著的空間正相關性，即GDP高的城市在空間上趨于鄰近，GDP低的城市也在空間上趨于鄰近。具體來看，2001—2007年的Moran’s I值逐漸增大并且在2007年達到峰值。2007年之后Moran’s I值總體來說不斷下降，這表明江蘇經濟增長的空間集聚效應在2007年之后總體來說逐漸減弱，即江蘇經濟增長的空間分布更加均衡。

本文進一步進行局部Moran’s I指數的計算。局部Moran’s I散點圖的橫坐標z表示空間單元觀測值， 縱坐標Wz為觀測值相鄰單元的加權平均值。本文制作了2020年江蘇實際GDP的Moran’s I指數散點圖（圖1）1，并以此為依據整理了各城市象限分布情況表（表3）。表3結果顯示：（1）“高-高”象限以江蘇南部城市為主，蘇錫常都市圈經濟發達，南通GDP也已經突破萬億，這些經濟發達城市在空間上呈現出集聚。（2）“低-低”象限為江蘇中部和北部城市，出現這一情況可能與江蘇中部和北部缺乏一個強力的經濟發達城市有關。（3）剩余城市在“低-高”象限和“高-低”象限，這說明江蘇還存在局部經濟聯動不足的情況，但是原因各不相同，對于“低-高”象限城市，鎮江和泰州應該更加注重與附近城市的合作，加速經濟發展；對于“高-低”象限城市，南京需要提升首位度，而徐州也要提升區域中心城市地位，從而更好發揮經濟輻射作用。

2. 靜態空間面板模型分析

表4為靜態空間杜賓模型（SDM）的回歸結果，從結果可以看出：（1）從R2和LogL來看，靜態SDM具有較好的擬合優度。（2）模型（a）和模型（b）中系數ρ都顯著為正，分別為0.321和0.306，說明江蘇鄰近城市之間的經濟增長具有顯著的空間依賴性。（3）模型（b）中水運與政策虛擬變量的交乘項（policy×lnSY）系數顯著為正，說明在《實施意見》出臺后，水運對經濟增長的促進作用更加明顯。值得注意的是，相比于模型（a），模型（b）中水運變量的系數不顯著，這說明在《實施意見》出臺前，水運對經濟增長的促進作用較弱，水運對經濟增長的積極影響主要在《實施意見》出臺后。

由于空間杜賓模型（SDM）的回歸系數并不能直接反映解釋變量對被解釋變量的影響，本文參考Lesage和Pace [18]的研究，將表4模型（a）中解釋變量對被解釋變量的影響分解為直接效應、間接效應和總效應。對于三種效應的解釋如下：直接效應反映了解釋變量對本區域被解釋變量的平均影響；間接效應又稱作空間溢出效應，反映了解釋變量對其他區域被解釋變量的平均影響；總效應反映了解釋變量對全部區域被解釋變量所產生的平均影響。本文主要分析了水運對經濟增長的直接效應和間接效應，表5為靜態SDM的直接效應、間接效應和總效應。表5結果顯示：（1）水運變量（lnSY）對經濟增長的直接效應和間接效應都顯著為正，分別為0.057和0.158，這說明水運對本地和相鄰地區的經濟增長都有顯著促進作用。（2）控制變量對經濟增長的影響。資本存量（lnK）、勞動力（lnL）、城鎮化水平（lnZ1）和產業結構（lnZ2）對經濟增長的直接效應和間接效應都為正，即對本地區和相鄰地區的經濟增長都有正向影響。外貿依存度（lnZ3）、財政支出（lnZ4）和交通基礎設施（lnZ5）對經濟增長的直接效應和間接效應都為負，即對本地和相鄰地區的經濟增長有抑制作用。

3. 動態空間面板模型分析

本文使用動態空間杜賓模型（SDM）來進一步對比分析水運對經濟增長的短期影響和長期影響。表6為動態SDM的回歸結果，結果表明：（1）從R2和LogL來看，動態SDM具有很好的擬合優度。（2）實際GDP滯后一期（l.lnY）的回歸系數顯著為正，為0.718，說明前期經濟增長水平對本期經濟增長有顯著的正向影響。（3）系數ρ顯著為正，為0.102，說明江蘇鄰近城市之間的經濟增長具有顯著的空間依賴性。

與靜態SDM一樣，本文重點關注動態SDM的直接效應和間接效應，總效應未在文中匯報，結果見表7，可以看出：

水運（lnSY）對經濟增長的影響。水運對經濟增長的短期效應和長期效應都為正向，除了長期間接效應不顯著以外，其余都在5%水平上顯著。可以看出，水運不論是長期還是短期都能夠顯著促進本地區的經濟增長，這進一步說明水運在江蘇經濟增長中扮演了重要角色；水運對鄰近地區經濟增長的促進作用隨著時間推移逐漸減弱，這說明江蘇水運輻射能力還有待加強。

控制變量對經濟增長的影響。短期和長期直接效應中，資本存量（lnK）的兩種效應都顯著為正，勞動力（lnL）和財政支出（lnZ4）兩種效應都顯著為負，其余變量的系數不顯著。短期和長期間接效應中，財政支出（lnZ4）的兩種效應都顯著為正，資本存量（lnK）短期間接效應顯著為正，產業結構（lnZ2）和外貿依存度（lnZ3）的短期間接效應顯著為負，其余變量的系數不顯著。綜上所述，資本存量（lnK）無論是短期還是長期都對本地經濟增長有顯著促進作用，對鄰近地區的促進作用隨著時間推移逐漸減弱；勞動力（lnL）對本地經濟的抑制作用比較顯著，對鄰近地區則不顯著；城鎮化水平（lnZ1）對本地和鄰近地區經濟增長的作用幾乎忽略不計，這可能與江蘇城鎮化水平較高有關；產業結構（lnZ2）和外貿依存度（lnZ3）都只對鄰近地區的經濟增長有短期抑制作用，其余作用都不顯著；財政支出（lnZ4）無論是短期還是長期對鄰近地區經濟增長都有顯著的促進作用，但對本地經濟的影響則相反； 交通基礎設施（lnZ5）對本地和鄰近地區經濟增長的作用幾乎忽略不計，這可能與江蘇交通基礎設施發展水平較高有關。

四、 穩健性檢驗

參考郝鳳霞和張詩葭 [19]的做法，本文選擇兩種方法進行穩健性檢驗1。第一種是更換空間權重矩陣，本文使用地理距離權重矩陣來替換鄰接權重矩陣，其計算公式為：

其中，[dij]為城市i與城市j之間的地理空間距離，該數據來源于國泰安數據庫。

第二種是在使用地理距離權重矩陣的基礎上，同時改變核心解釋變量，本文選取水路貨物周轉量（SYZZ）替代水路貨運量（SY）。水路貨物周轉量（單位：億噸公里）為水路所運貨物噸數與其運送距離的乘積，本文將其取對數（lnSYZZ）放入模型當中。

表8為穩健性檢驗結果，模型（c）為只替換使用地理距離權重矩陣，模型（d）為既使用地理距離權重矩陣又使用水路貨物周轉量，模型（c）和模型（d）都使用空間固定效應靜態SDM進行估算。結果顯示：模型（c）中水路貨運量（lnSY）對經濟增長的直接效應和間接效應都為正，其中間接效應在1%的水平上顯著。模型（d）中水路貨物周轉量（lnSYZZ）對經濟增長的直接效應和間接效應都為正，其中間接效應在5%的水平上顯著。其他控制變量對經濟增長的直接效應和間接效應正負基本與實證結果保持一致。綜上所述，穩健性檢驗結果說明本文實證研究所得的結果是穩健的。

五、 主要結論與政策建議

本文使用江蘇2001—2020年市級面板數據，以柯布-道格拉斯生產函數為基礎，通過空間面板模型來分析水運對經濟增長的影響。實證結果顯示：（1）江蘇經濟增長表現出顯著的空間集聚特征。2007年之后經濟增長的空間集聚效應總體來說逐漸減弱，這說明江蘇各市經濟增長的空間分布更加均衡。（2）本文使用靜態空間模型發現，水運對經濟增長的直接效應和間接效應都顯著為正，說明水運不僅對本地經濟增長具有促進作用，還能推動相鄰地區的經濟增長。此外重要水運發展政策出臺后，水運對經濟增長的促進作用更加明顯。（3）使用動態空間模型對比了水運對經濟增長的長期效應和短期效應，發現除了長期間接效應不顯著以外，其余效應都顯著為正，這說明隨著時間推移，水運對相鄰地區經濟增長的正向影響會逐漸減弱，但是對本地經濟增長一直有顯著的促進作用。

基于上述實證結果，本文提出以下幾點政策建議：

第一，進一步提升水運服務能力。我國正在構建“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”，江蘇在新發展格局中具有重要地位。江蘇水運作為新發展格局中的重要節點和通道，應該更好服務經濟循環的物資運輸需求，這需要政府部門進一步加大水運領域投入，繼續出臺支持水運發展的政策，充分發揮江蘇水運優勢。具體來說，對于國內循環，江蘇應該持續完善內河航運通道體系，服務于內貿物資運輸；對于國際循環，江蘇應該提升現有出海口功能和規劃新出海口建設，建設高標準的國際運輸通道，從而提升國際運輸服務能力。

第二，進一步增強江蘇水運輻射能力。江蘇各市要增強水運輻射能力，發揮江蘇區域中心城市的引領作用，通過水運來強化與周邊城市的聯系互動，從而推進江蘇經濟的協調發展。更進一步來說，江蘇在“一帶一路”、長江經濟帶、長三角區域一體化和淮河生態經濟帶等重大戰略中都具有重要地位，水運發展在這些重大戰略中扮演了重要角色。因此，江蘇水運應該主動融入到國家戰略中，借助于國家戰略的機遇來提升江蘇水運的輻射能力，從而更好地為重大戰略的深入實施提供支持。

第三，貫徹綠色發展理念，進一步推進運輸結構調整。水運對促進綠色發展具有重要意義，江蘇應該進一步提高水運在貨物運輸尤其是大宗貨物及中長距離運輸中的比例，重點打造海鐵聯運、江海聯運和運河三大通道體系，積極引導海江河、鐵公水多式聯運發展，充分發揮水路運輸的比較優勢，推動大宗貨物集疏港轉向水路。同時，還要推進水運領域新能源和清潔能源的應用，減少碳排放，加快建設綠色低碳水運體系，推進水運更高水平的綠色發展。

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作者簡介：王鈞天（1995-），男，澳門科技大學商學院博士生，研究方向為區域經濟；童紀新（1964-），男，河海大學商學院教授，研究方向為技術經濟。

（收稿日期：2022-09-01? 責任編輯：蘇子寵）

1 數據來源于江蘇省交通運輸廳門戶網站，下同。

1 圖1城市數字編號（1—13）依次為：南京、無錫、徐州、常州、蘇州、南通、連云港、淮安、鹽城、揚州、鎮江、泰州和宿遷。

1 穩健性檢驗所使用模型的LR、LM、Wald和Hausman檢驗限于文章篇幅并未在文中匯報。