不同權(quán)重及空間計量模型比較下交通基礎設施建設與經(jīng)濟增長的動態(tài)關系分析

文／陳哲、錢勇生、曾俊偉 蘭州交通大學 甘肅蘭州 730000

引言：

作為國民經(jīng)濟最具基礎性、先行性及戰(zhàn)略性的產(chǎn)業(yè)，交通運輸業(yè)始終為現(xiàn)代化經(jīng)濟的先行梯隊，更是全面建成社會主義現(xiàn)代化強國的重要條件。隨著“十四五”計劃到來并實施，交通運輸?shù)陌l(fā)展也迎來了黃金時期，交通工作重心將漸漸驅(qū)向運輸與建設并重的發(fā)展模式，推動交通運輸業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。而區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展作為發(fā)展手段，為交通運輸領域也開拓了新空間，目前，我國通過京津冀協(xié)同發(fā)展、長江經(jīng)濟帶發(fā)展、粵港澳大灣區(qū)建設、長三角一體化發(fā)展、“一帶一路”建設等重大戰(zhàn)略引導，以東北、東部、中部、西北四個區(qū)域為依托的區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展的新格局拉開序幕。然而我國地域范圍廣闊，不同地區(qū)無論從經(jīng)濟、人口、風土習俗等方面都存在諸多差異，同時由于空間自身帶有空間依賴性和相關性，對于實現(xiàn)交通區(qū)域協(xié)調(diào)發(fā)展任務應從多個維度進行研究。

交通基礎設施在空間上呈網(wǎng)絡分布，其對某一區(qū)域及周邊經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生的各種效果已有許多學者進行過討論。一些學者選擇某一具體區(qū)域研究交通發(fā)展對本區(qū)域及周邊經(jīng)濟是否存在影響：劉生龍、胡鞍鋼在增長理論基礎上建造模型，發(fā)現(xiàn)交通基礎設施對國內(nèi)經(jīng)濟增長（特別是西部地區(qū)）有顯著的正向作用；周慶明利用生產(chǎn)函數(shù)得出浙江各市間交通基礎設施對經(jīng)濟有著正溢出作用；楊秀云和程敏則發(fā)現(xiàn)陜西省交通運輸業(yè)發(fā)展與經(jīng)濟增長存在雙向因果關系，同時對地區(qū)經(jīng)濟增長貢獻最大的為鐵路運輸，航空運輸貢獻最小。部分學者則將重點傾向于交通基礎設施與其它影響經(jīng)濟發(fā)展指標的對比，反映交通基礎設施影響力：劉生龍等驗證了中國交通、能源與信息三大基礎設施對我國經(jīng)濟增長的溢出效應，結(jié)果表明交通基礎設施對于經(jīng)濟增長具有顯著的溢出效應，能源基礎設施空間溢出效應不明顯；林雄斌、楊家文運用交通運輸投資、勞動力和經(jīng)濟總量的面板模型，評估交通投資對經(jīng)濟增長的時空效應；馬淑琴、胡再勇等研究代表交通、能源及信息的基礎設施與地區(qū)出口質(zhì)量的相互關系及雙邊貿(mào)易效應。伴隨空間計量經(jīng)濟學的發(fā)展，更多學者開始運用構(gòu)建空間權(quán)重矩陣來表示空間相互作用（某些地理或經(jīng)濟屬性間的關聯(lián)程度），如張學良運用中國省級面板數(shù)據(jù)三種權(quán)重矩陣，得出交通基礎設施對中國區(qū)域經(jīng)濟增長具有重要影響作用；馬衛(wèi)，曹小曙等基于SDM 空間計量模型，分別構(gòu)建鄰接、地理距離、經(jīng)濟空間3 種權(quán)重矩陣，從宏觀、分區(qū)、國家逐個層次來衡量絲綢之路經(jīng)濟帶交通基礎設施空間經(jīng)濟溢出效應。

綜合現(xiàn)有文獻不難發(fā)現(xiàn)，對于交通基礎設施與經(jīng)濟發(fā)展的關系已有豐富的研究，尤其是運用空間計量模型構(gòu)建二者之間的聯(lián)系。然而現(xiàn)有結(jié)論中忽略了對于空間回歸模型的選擇，對于不同研究對象和背景，空間計量模型的也有其適用的范圍，應當給予討論。除此以外前有文獻只停留討論空間中交通基礎設施與經(jīng)濟的相關關系，然而經(jīng)濟增長需要不斷累積的動態(tài)進步，因而進一步提出包含因變量的時間滯后和時空滯后的動態(tài)模型來控制經(jīng)濟增長數(shù)據(jù)的持續(xù)性和連續(xù)相關性，即結(jié)合“時間——空間”多維度挖掘經(jīng)濟的發(fā)展誘因，揭示我國經(jīng)濟增長的跨期互動效應和運輸基礎設施對經(jīng)濟增長的短期影響，這些在靜態(tài)模型中無法體現(xiàn)，從而更全面體現(xiàn)交通基礎設施與經(jīng)濟的關系，亦為未來區(qū)域交通基礎設施布局和規(guī)劃帶來建議。

1、研究方法

1.1 空間自相關檢驗

1.1.1 空間權(quán)重矩陣

“鄰近”在空間角度一直代表所處位置的接近，但空間計量經(jīng)濟學認為“鄰近”也可以是地區(qū)空間單元經(jīng)濟地理現(xiàn)象或某一屬性值與“相鄰”地區(qū)空間單元同一現(xiàn)象或?qū)傩灾凳窍嚓P的。而空間權(quán)重矩陣（SWM）是定義這種“鄰近”關系最好的方法。在本研究根據(jù)地理距離、經(jīng)濟距離和人口密度距離概述了三種構(gòu)建SWM 的方法。

地理距離SWM：地理特征是地域或省域作為研究的基礎，與其它地區(qū)相比，一個地區(qū)、省域的地理位置會對其經(jīng)濟產(chǎn)生影響增長。測量地理距離，兩個省的歐幾里得距離(d)由經(jīng)緯度計算，其權(quán)重矩陣定義為如下:

經(jīng)濟距離SWM:經(jīng)濟上的差異會對區(qū)域之間的相互作用產(chǎn)生影響。本研究中，測量不同省間的經(jīng)濟差距是由省內(nèi)人均生產(chǎn)總值水平的差異造成的。高的經(jīng)濟差距被認為對區(qū)域之間相互作用是有害的，權(quán)重矩陣定義為：

人口密度距離SWM:與經(jīng)濟距離相似，不同省份人口上的差異也會影響省域之間相互作用。人口密度距離是不同省人口間的區(qū)別導致的，權(quán)重矩陣可以定義為：

1.1.2 莫蘭指數(shù)

在應用空間經(jīng)濟計量模型之前需檢驗數(shù)據(jù)是否呈現(xiàn)空間相關性的水平。先使用Moran’sI 作為整體空間自相關測試，并用Moran 散射圖用于局部空間自相關測試。全局Moran’sI 從全局角度量化了相鄰地理單元間觀測值的相似性，并用于分析總體空間自相關度和空間分布格局，定義為：

式中xi是位置i 和1,2,…,n 的觀測值，其中n 表示變量的觀測總數(shù)和空間單位的總數(shù)；是觀測值的平均值，有是空間權(quán)重矩陣W 中與位置（i,j）相對應的元素。全局Moran’sI 只反映了研究區(qū)域內(nèi)相似屬性的平均聚集程度。局部空間自相關可以用于針對不同類型的空間聚集識別，如高值單元的聚集，當需要具體說明哪個單元對全局自相關貢獻越大，則需要局部空間自相關分析方法。

1.2 空間經(jīng)濟計量模型

將三種常用的空間計量模型與傳統(tǒng)的計量模型相結(jié)合。第一種形式空間滯后模型（SLM）中，空間自相關屬于因變量。在第二種形式空間誤差模型（SEM）中，SA 僅限于回歸模型中的誤差項。第三種形式空間杜賓模型（SDM），處理內(nèi)生和外生相互作用關系，并為因變量和自變量提供空間滯后值。

2、實證分析

2.1 變量選取及數(shù)據(jù)來源

經(jīng)濟增長。為了考察交通基礎設施的外生成分是否對經(jīng)濟增長產(chǎn)生積極影響，用各省人均GDP 反映因變量經(jīng)濟增長指標，單位為元。

交通基礎設施。在之前的文獻中，常用兩個變量衡量運輸基礎設施：運輸基礎設施的實物計量和運輸基礎設施的貨幣價值的計量。當使用交通基礎設施的貨幣計量方法時，很難區(qū)分新交通基礎設施的建設支出與現(xiàn)有設施的維護成本，這將導致最終產(chǎn)出效應的差異。本文利用貨物周轉(zhuǎn)量（以此代表運輸基礎設施的實物計量，貨物周轉(zhuǎn)量可以精準反映運輸技術設施能力）來反映30 省鐵路基礎設施和道路基礎設施對經(jīng)濟增長的影響。選擇鐵路貨運量（單位萬噸）和公路里程(單位萬噸)作為衡量指標。

控制變量。在本研究中添加一組控制變量：城市化水平、物質(zhì)資本和社會消費品零售總額。（1）物質(zhì)資本是經(jīng)濟理論中三大生產(chǎn)要素之一，用固定資本形成總額占GDP 的比例來衡量。（2）城市聚集經(jīng)濟理論顯示，城市化會產(chǎn)生集聚效應，促進經(jīng)濟增長。城市化水平是以一個區(qū)域城市人口占總?cè)丝诘谋壤齺砗饬康摹＃?）社會消費品零售總額反映商品在流通中向市民和社會提供生活消費品總額，它是能夠代表當?shù)厥袌鼋?jīng)濟活躍程度和變動情況。

選取上述變量作為研究對象，共選取全國30 省（未選取港澳臺及西藏，因為這五個地區(qū)數(shù)據(jù)不全且指標不顯著，故不納入研究范圍）2005-2019年數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)來自國家統(tǒng)計網(wǎng)、《中國統(tǒng)計年鑒》及各省統(tǒng)計年鑒。

2.2 莫蘭指數(shù)檢驗

（1）在進行交通基礎設施和經(jīng)濟發(fā)展關系研究前，利用全局Moran’sI 識別數(shù)據(jù)屬性和分析空間分布。在這里利用全局Moran’sI 指數(shù)判斷各權(quán)重下鐵路與公路基礎設施的空間自相關度，表2所示。

表1 變量說明

表2 交通基礎設施莫蘭全局指數(shù)

表1所示的全國30 省Moran’sI 的結(jié)果顯示了地理、經(jīng)濟、人口密度權(quán)重矩陣下解釋變量（鐵路和公路）的空間自相關程度。從結(jié)果看出，對于經(jīng)濟和地理距離權(quán)重矩陣，在全局Moran’sI 上始在10%顯著性水平上，即拒絕原假設。同時看到我國鐵路及公路在經(jīng)濟和地理距離權(quán)重下的發(fā)展是正相關系數(shù)，地理位置相近及經(jīng)濟情況相似的省份對交通基礎設施的發(fā)展具有相互促進作用；在地理SWM 下，公路基礎設施的發(fā)展受空間相關的影響更為顯著，一個省份的公路交通基礎設施升級會對其鄰省產(chǎn)生正向的空間溢出效應；但是可以看到莫蘭指數(shù)呈現(xiàn)逐年下降，說明空間對于公路交通的發(fā)展影響正在逐年減退，地域限制交通發(fā)展的能力正在減弱；在經(jīng)濟SWM 下，經(jīng)濟相似的省域間交通基礎設施呈正相關，這足以說明交通基礎設施及交通的發(fā)展是提升經(jīng)濟的橋梁。而對于人口SWM，公路鐵路均未呈現(xiàn)正相關，說明人口密度權(quán)重下交通基礎設施未產(chǎn)生空間溢出效應。

（2）進一步用局部Moran 散射圖分析各省交通基礎設施在各距離權(quán)重下的變化過程。圖1 為地理、經(jīng)濟SWM 下局部散射圖的結(jié)果，2005年地理SWM 下的鐵路基礎設施情況，安徽、河南、山東、河北位于第一象限（即H-H 象限），說明這些省份鐵路發(fā)展良好，其相鄰省份鐵路基礎設施建設也十分完善；重慶、貴州、陜西、海南、湖南、湖北、四川、天津等16 省分布于第三象限（即L-L 象限），說明這些省份的鐵路基礎設施建設水平相對較低，同時其相鄰省份鐵路基礎設施建設水平也相對不高；北京、浙江、江西、江蘇、廣東、廣西、新疆7 各省位于第二象限（即L-H 象限），這些省自生鐵路基礎建設水平不高，但被一些其它擁有好的鐵路基礎設施建設的鄰近省份所包圍；而遼寧、黑龍江、內(nèi)蒙古3 省處于第四象限（即H-L 象限），它們自生有著較高的鐵路水平，而與它鄰近省的鐵路建設水平相對較低。到2019年，隨著各省鐵路基礎設施建設不同情況的發(fā)展，部分省所處象限發(fā)生轉(zhuǎn)移，如重慶鄰邊區(qū)域鐵路發(fā)展都有顯著提升，而重慶鐵路基礎設施建設雖有提高，但相比相鄰省鐵路基礎設施的建設水平相對較低，因此位于第二象限（L-H 象限）。而僅看鐵路基礎設施發(fā)展情況。總體發(fā)展向二、四象限位置移動，說明在地理SWM 下鐵路基礎設施建設的地理依賴性再慢慢減弱，其聚集趨勢也在逐漸淡化。其它SWM 下鐵路、公路基礎設施發(fā)展情況也在圖中有所體現(xiàn)。

圖1 各省局部Moran 散射圖結(jié)果

2.3 空間模型選取

在對交通基礎設施建設的空間相關性研究后，對交通基礎設施建設與經(jīng)濟發(fā)展的關系做進一步討論。首先要選取合理的空間計量經(jīng)濟模型。在這里利用經(jīng)典拉格朗日乘數(shù)（LM），前者用于考察SLM/SEM 是否可以簡化為OLS（最小二乘法），如果可以簡化則利用OLS 模型；若不能則進一步討論選取SLM 或SEM。在這里利用Wald 檢驗和似然比檢驗（LR），判斷運用SLM/SEM 還是進一步的SDM，若檢驗不拒絕SDM，最好選取SDM 模型。運用stata 軟件分別進行這兩步的檢驗，如表3所示。

表3 LM 及Wald/LR 檢驗表

根據(jù)表3，在經(jīng)濟和人口距離權(quán)重下，SDM 可簡化為SLM 或SEM 的假設在10%的顯著性水平上被拒絕，也就是說本研究中與其它兩種模型（SEM 和SEM）相比，SDM 模型能更好地描述解釋變量和被解釋變量的關系。但在地理距離SWM 下，SDM 可以簡化為SLM 或SEM 的虛假設在檢驗中未被否定。因此結(jié)合結(jié)果。根據(jù)魯棒LM 檢驗，非空間模型被拒絕，而支持SLM 和SEM，這表明空間滯后的因變量和空間誤差自相關不應被排除在模型之外。因此，也能選擇SDM 模型作為地理距離SWM 下的空間計量經(jīng)濟學模型。

總結(jié)上述檢驗結(jié)果，最終選擇SDM 空間模型對后續(xù)結(jié)果進行分析。

2.4 靜態(tài)SDM 模型分析

通過本研究中解釋變量和被解釋變量的設定，先構(gòu)建靜態(tài)SDM 模型（對各部分變量取對數(shù)處理,消除異方差的干擾）：

其中i,j=1,2，…，N=30 表示30 個省的空間位置，t 是年份，并且t=1,2，…，15。此外，xit代表三個控制變量，即城市化、固定資產(chǎn)形成總額、社會零售品消費總額。其余符號與前面的符號相同。由此模型分別得出靜態(tài)SDM 下不同權(quán)重矩陣空間溢出效應。

三種類型距離權(quán)重下的靜態(tài)SDM 分析如表4所示。不同權(quán)重下R2值均大于95%，擬合優(yōu)度較好，在三種類型的距離權(quán)重矩陣下，全國30 省的交通基礎設施與經(jīng)濟增長之間存在顯著的正相關關系。結(jié)果顯示，與鐵路基礎設施相比，公路基礎設施的發(fā)展對經(jīng)濟增長具有更顯著的影響，交通運輸更依賴公路路網(wǎng)建設，這說明交通基礎設施發(fā)達的省份經(jīng)濟發(fā)展水平較高，交通基礎設施對全國的經(jīng)濟增長具有顯著的積極作用。靜態(tài)空間模型還表明，與鐵路基礎設施相比，公路基礎設施對經(jīng)濟增長的影響更為顯著，交通運輸更依賴于公路網(wǎng)。但由于內(nèi)生相互作用效應（WY）的反饋，結(jié)果略有不同，在經(jīng)濟距離SWM 下，相鄰省份的空間溢出效應鐵路基礎設施要優(yōu)于公路基礎設施的發(fā)展，即鐵路基礎設施的發(fā)展對其它相關省份經(jīng)濟的發(fā)展帶來積極作用。其次，分析了經(jīng)濟增長的空間滯后項。除WE外，經(jīng)濟增長的空間溢出效應（W×PCGDP）在不同距離權(quán)重下均具有顯著性。

表4 不同權(quán)重靜態(tài)SDM 模型估計結(jié)果

表5 結(jié)果為交通基礎設施對于經(jīng)濟增長的空間溢出效應（間接效應估計），可以看出鐵路和公路存在不同的結(jié)果。在地理SWM 下，鐵路和公路的發(fā)展均會促進當?shù)厥〗?jīng)濟的增長，而對于溢出效應，一個省鐵路基礎設施的改善會對相鄰省經(jīng)濟有促進作用，這正是由于鐵路交通基礎設施不僅改善了地區(qū)的可達性，也促進了經(jīng)濟交流；而公路基礎設施的發(fā)展會帶來相反結(jié)果，這說明公路基礎設施提升帶來本省經(jīng)濟水平的提高，無形中對相鄰省份經(jīng)濟產(chǎn)生競爭。此外在經(jīng)濟距離SWM 下無論鐵路還是公路都對相鄰省份經(jīng)濟有空間溢出作用。

表5 靜態(tài)SDM 間接和直接影響

2.5 動態(tài)SDM 模型分析

一個區(qū)域的經(jīng)濟增長需要不斷累積的動態(tài)進步。在靜態(tài)（SDM）模型的基礎上，進一步提出動態(tài)版本，包括因變量Yt-1和WYt-1的時間滯后和時空滯后，來控制持續(xù)性和連續(xù)依賴性的經(jīng)濟增長數(shù)據(jù)，以包含時間和空間-時間動態(tài)效應，解釋變量中包括X及WX。

表6 不同權(quán)重下動態(tài)SDM 估計結(jié)果

表6所示，在三種類型的SWM 下，除EW下公路數(shù)據(jù)以外，動態(tài)SDM 中的鐵路和公路系數(shù)均為正，表明交通基礎設施在促進中國各省經(jīng)濟方面都發(fā)揮了積極作用。除空間相關性以外，系數(shù)為正，說明各省份前期的經(jīng)濟增長會對之后經(jīng)濟增長具有顯著的周期性累積效應；對于跨期的相互作用（即各省之間），其值明顯小于0，表明相鄰省份過去的經(jīng)濟增長會對本區(qū)域當前的經(jīng)濟增長造成負面影響;在經(jīng)濟SWM 下，相鄰省份公路鐵路的發(fā)展在長期動態(tài)下始終具有空間溢出效應，說明經(jīng)濟相似省份交通基礎設施的提升會促進本省經(jīng)濟發(fā)展；從結(jié)果也能看出，城市化水平、固定資本的形成一直是省域經(jīng)濟增長不可忽視的動力。表7 可以得到，交通基礎設施對經(jīng)濟增長的短期影響中，鐵路和公路都對經(jīng)濟有積極作，尤其是從短期來看，鐵路對經(jīng)濟增長的作用比公路更為重要。表7 表明，鐵路基礎設施建設集中在短期內(nèi)可以明顯促進經(jīng)濟發(fā)展增長；而從長期的發(fā)展角度來看，鐵路基礎設施在WG、WE下會對經(jīng)濟增長有著長期均衡的發(fā)展，而公路基礎設施在長期會存在一定的負作用；而在人口密度SWM 下，鐵路和公路均在長期有著反向影響，這說明人口密度SWM 下交通基礎設施并不是促進發(fā)展的主要原因。

表7 靜態(tài)與動態(tài)SDM 下長短期效應結(jié)果

3、實證結(jié)果分析

綜合所有上述結(jié)論可以看出，在交通運輸與國家經(jīng)濟發(fā)展的15年時間，無論鐵路或公路，仍然存在著空間相關性，尤其是地理位置相近、經(jīng)濟狀況相似的省份，各省之間在交通基礎設施的發(fā)展上存在關聯(lián)性，然后隨著交通基礎設施的發(fā)展和進步，地理位置、環(huán)境等影響在不斷地減弱，各省交通基礎設施發(fā)展的空間相關性在逐年減弱，交通基礎水平也在不斷提升。

交通基礎設施運輸基礎設施對中國30 各省的經(jīng)濟增長起著積極的促進作用，靜態(tài)模型顯示，無論是直接還是間接，道路基礎設施對各省經(jīng)濟增長的影響比鐵路基礎設施更為顯著，但在動態(tài)模型中，鐵路在短期內(nèi)對經(jīng)濟增長的影響要優(yōu)于公路；而對于長期時間，鐵路和公路交通基礎設施均會對經(jīng)濟增長產(chǎn)生直接的影響，交通基礎設施具有重要的促進作用。此外，在經(jīng)濟距離SWM 的距離權(quán)重矩陣下，中國各省的經(jīng)濟增長在總體上均存在顯著的正空間溢出效應，正是因為交通基礎設施的網(wǎng)絡組成帶來了溢出效應，使得各經(jīng)濟距離相鄰省經(jīng)濟發(fā)展處于較相似的水平。

從靜態(tài)和動態(tài)SDM 模型分析可以得出，與其它控制變量相對比，鐵路與公路基礎設施對于經(jīng)濟增長有著重要影響，然而其影響程度與城市化水平、固定資本形成總額對比而言相對較弱。從動態(tài)SDM 來看，交通基礎設施在經(jīng)濟距離SWM 下，會對相鄰區(qū)域產(chǎn)生正向的空間溢出效應，即相鄰區(qū)域交通基礎設施的水平會影響本省經(jīng)濟的發(fā)展。各省份前期的經(jīng)濟增長會對之后經(jīng)濟增長具有顯著的周期性累積效應，動態(tài)SDM 表明相鄰省份過去的經(jīng)濟增長會對本省當前經(jīng)濟造成負面影響；在地理距離、經(jīng)濟距離SWM 下，相鄰省同時期的經(jīng)濟也會對本省產(chǎn)生促進作用。

4、政策與啟示

結(jié)合本文的研究及我國交通基礎設施與區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展現(xiàn)狀，有如下政策建議:

（1）各地應當因地制宜，制定符合本地區(qū)具體情況的發(fā)展計劃。對于交通基礎設施發(fā)展水平較高的區(qū)域，未來交通基礎設施的規(guī)劃方向可由增量規(guī)劃向存量規(guī)劃作轉(zhuǎn)變，即對現(xiàn)有的基礎設施進行調(diào)整與優(yōu)化，通過現(xiàn)有設施的梳理、發(fā)揮現(xiàn)有交通整體效益，來提升整個交通設施的檔次，對于不同運輸方式應當給予不同的定位和服務性質(zhì)，實現(xiàn)多種運輸方式的協(xié)同發(fā)展；而對于交通基礎設施發(fā)展相對落后的省份，可繼續(xù)完善交通基礎設施建設，注重用現(xiàn)代化信息技術與傳統(tǒng)交通基礎設施結(jié)合發(fā)展，隨著技術的不斷升級換代，新基建、老基建動態(tài)發(fā)展，將為各省交通基礎設施發(fā)展帶來新的發(fā)展契機。

（2）各省區(qū)域協(xié)同發(fā)展亦成為我國新的發(fā)展趨勢。隨著一體化的推進，各省、市經(jīng)濟發(fā)展要素越發(fā)密切，各地間的緊密程度已不僅僅是距離的相近和相鄰，不同省之間經(jīng)濟、人口情況的相近也會導致這些省交通基礎設施發(fā)展水平近似。因此在未來交通發(fā)展中，應當將綜合交通規(guī)劃與城鎮(zhèn)發(fā)展、用地規(guī)劃、經(jīng)濟水平及省內(nèi)政策等有效結(jié)合，協(xié)同規(guī)劃；同時可以將多種運輸方式共同發(fā)展提升綜合交通運輸網(wǎng)絡，做到綜合運輸網(wǎng)絡的布局、優(yōu)化，提升運輸網(wǎng)絡效率。

（3）除各省對于交通未來的發(fā)展外，做好各省交通基礎設施的管理也是至關重要的。例如《交通強國建設綱要》提出的“全國123 出行交通圈”，為實現(xiàn)這些目標需加大對運輸服務管理的提升強度，通過“十四五”提出的交通N網(wǎng)融合，以及智慧交通的深入，提升運輸管理質(zhì)量，實現(xiàn)區(qū)域交通的相互融合；同時政府應在做好規(guī)劃布局和政策引導的基礎上，重點激發(fā)與鼓勵交通基礎設施投資建設，及技術創(chuàng)新的積極性。