交通基础设施、空间溢出与制造业地理集聚——基于省级分行业面板数据分析
作者简介：邓涛涛，男，上海财经大学城市与区域科学学院副研究员，博士生导师（上海 200433）。
一、引言
作为社会先行资本，交通基础设施对区域经济发展起着重要的支撑作用。区域间经济贸易和生产要素流动，必须依赖于交通运输才能实现。在传统区位论理论中，交通运输作为区位因子被置于重要地位（王成金，金凤君，2005）。20世纪90年代以来快速兴起的新经济地理学，在传统分析框架之中引入了空间维度，并将运输成本视为影响产业集聚的关键因素之一。作为一种重要的网络性基础设施，交通基础设施对区域经济的影响存在着跨区域外部溢出效应。本地交通基础设施的改善一方面提高了整个区域的可达性，能在一定程度上降低相邻地区的运输成本；另一方面也会吸引劳动力、资本等生产要素流入，从而导致相邻地区的经济衰退。此外，交通运输对于制造业企业区位的影响程度随产业的不同而变化，这主要取决于运输成本在具体产业中的重要程度。对于运输费用所占比重较高的行业，交通基础设施对其区位选择有着重要的约束作用。因此，需要对不同类型行业进行细分研究。在实证研究中，金煜等（2006）、杨洪焦等（2008）学者指出，交通基础设施的改善，有助于降低企业运输成本，减少企业交易成本，促进企业在地理空间上的集聚。
通过文献梳理发现，目前关于交通基础设施溢出效应的研究正在兴起，但主要集中在交通基础设施对区域经济增长的影响上。此外，由于不同类型制造业对交通基础设施的依赖程度不同，研究产业集聚问题时，需要对制造业行业进行细分研究。因此，本文根据企业外向度和轻、重工业两个指标对制造业行业进行细分，采用1999—2014年省级面板数据，考察交通基础设施对制造业地理集聚的直接影响及其空间溢出效应。
与已有研究相比，本文尝试进行以下两点探索：第一，从行业差异角度研究交通基础设施与产业集聚问题，深入分析交通基础设施对不同类型制造业区位变化影响的差异性。第二，从地理和经济两个角度，考察交通基础设施对产业集聚的空间溢出效应。构建两类空间权重矩阵：第一类是地理空间权重矩阵，使用省会城市间铁路里程的倒数作为权重，考察地理距离因素对空间溢出的影响；第二类是经济空间权重矩阵，使用两地区发展水平差异作为权重，考察不同经济发展水平地区对生产要素的竞争关系。
二、模型和数据说明
（一）计量模型设定
借鉴Boarnet（1998）提出并被后续学者Álvarez-Ayusoand Delgado-Rodriguez（2012）、张志和周浩（2012）、刘生龙和郑世林（2013）研究交通经济问题所使用的模型，本文将邻近区域的交通基础设施存量纳入计量经济学回归模型中。通过邻近区域交通基础设施的弹性系数（γ2）来判断溢出效应是否存在、溢出效应是正还是负。
本文建立了一个既包含本地区交通基础设施，又包含其他地区交通基础设施的模型，回归模型如下所示：
Lqi，t＝α＋βXi，t＋γ1lnTrai，t＋γ2ln（∑WijHn）＋εi，t （1）
其中，Wij为空间权重矩阵，Hn为基础设施存量矩阵，γ2即为交通基础设施的空间溢出效应。ε为随机扰动项。Lqi，t是测算产业集聚的程度，为区位熵。本文参考张军等（2007）的方法，用高等级交通基础设施密度来衡量各省交通基础设施水平。交通基础设施由三个指标组成，即铁路营运里程、内河航道里程和高等级公路里程。其中高等级公路包括高速公路、一级公路和二级公路。
除交通基础设施外，本文从新古典经济因素、经济地理因素、新经济地理因素和制度因素角度，设定了影响产业集聚的控制变量。
（1）新古典经济因素。人力资本（Edu）和技术创新（Rnd）：在新古典经济中，劳动力市场共享、中间产品投入和技术溢出是影响产业集聚的三大因素。本文考虑了人力资本的投入和技术创新因素对产业集聚的影响。本文采用每万人在校大学生数衡量人力资本水平，采用每千人专利授权数衡量技术创新。
（2）经济地理因素。东部沿海地区虚拟变量（Coa）：一般而言，沿海地区拥有优越的地理区位，无论是历史条件还是政策倾向都有助于沿海地区产业的发展。Kim和Knaap（2001）采用1952—1985年数据，发现由于沿海地区在地理位置上的优势，在采取优先发展沿海地区的政策之前，产业就有向沿海地区集聚的趋势。
（3）新经济地理因素。市场规模（Mar）：新贸易理论认为，企业会选择市场通达性较好的区域进行集中，即市场规模越大，产业集聚程度越高。借用Harris（1954）的度量方法，本文以相邻地区的加权的市场购买力来衡量市场规模。
（4）制度因素。政府干预程度（Gov）：地方政府如果设置进入壁垒，会不利于生产要素流动。本文使用本地政府消费性支出占GDP比重来度量政府干预经济活动的程度。
综合上述讨论，本文所用计量模型为：
Lqi，t＝α＋β1Edui，t＋β2Rndi，t＋β3Mari，t＋β4Coai，t＋β5Covi，t＋γ1lnTrai，t＋γ2ln（∑WijHn）＋εi，t （2）
（二）空间权重矩阵设置
本文从地理联系和经济联系两个层面构建空间权重矩阵，研究交通基础设施的空间溢出效应。
（1）地理空间权重：本文以省会城市之间铁路里程的倒数作为权重，从而为省份之间的邻近程度进行赋值。铁路是主要的客货运输方式，两省会之间距离的长短，表明两个地区的交通方便程度。
（2）经济空间权重：本文考察不同经济发展水平地区对生产要素的竞争关系。两个地区经济发展水平越相近，对同类生产要素的竞争行为也就越强。本文使用两地区人均GDP差异的倒数作为权重，将其标准化，使各行元素之和为1。
（三）数据说明和描述性统计
本文采用1999—2014年大陆31个省级行政区域的面板数据。数据来源于2000—2015年出版的《工业经济统计年鉴》《区域经济统计年鉴》和《统计年鉴》。
由于2003年国民经济行业体系开始采取新的行业分类体系（GBPT4754—2002），为了保持统计口径的一致性，本文选取了20个两位数制造业行业，在新旧体系中，这20个行业基本未作改变，具有比较典型的意义。根据企业外向度（出口交货值/行业产值）和轻、重工业两个指标将这20个两位数制造业分成四类。
三、制造业分行业集聚程度时空演变趋势
（一）制造业分行业集聚程度变化趋势
根据企业外向度（出口交货值/行业产值）和轻、重工业两个指标情况对制造业进行细分，本文分析了1999—2014年间制造业分行业集聚程度的变化趋势。
（1）不同类型制造业集聚程度存在明显差异。低外向度、重工业产业最为集聚，区位熵平均值在1.0左右。高外向度、轻工业产业最为分散，区位熵平均值在0.6左右。另外，低外向度、轻工业的区位熵平均值在0.9左右，高外向度、重工业的区位熵平均值在0.8左右。
（2）不同类型制造业集聚程度随时间变化趋势不同。1999—2014年间低外向度、轻工业（LQ1）的集聚程度比较平稳，2002年以前均大于0.92，2002年以后逐渐降至0.9以下。低外向度、重工业（LQ2）的集聚程度在1999—2012年间呈一定上升趋势，区位熵从1999年的1.01上升到2002年的1.15，之后在2005年下降到最低点0.96。因此，低外向度制造业集聚的时间变化趋势是以2002年为一个转折点。
（3）高外向度、重工业（LQ4）的区位熵波动相对较大，在1999—2003年间有较大幅度的提升，从0.79上升到0.92。2003—2007年集聚程度变化较小，均在0.8以上。2007—2008年集聚程度骤然下降到0.7，此后一直保持这样的集聚程度。可能的原因是：2008年受到全球影响，的出口量出现萎缩，外向型制造业产能过剩，大量企业破产，集聚程度有较大波动，呈现出倒“U”型特征。高外向度、轻工业（LQ3）集聚程度变化不大，区位熵在1999—2006年间略有下降，从0.66到0.59，之后到2014年上升至0.68。
（二）制造业分行业集聚程度空间分布特点
根据企业外向度和轻、重工业两个指标将制造业细分，计算出1999—2014年制造业各省分行业的平均区位熵，可以看出制造业分行业集聚具有以下空间分布特点：
（1）总体来看，各个省份都有其相对较为集聚的行业。比如甘肃省在低外向度、重工业行业上较为集聚，而江苏省和上海市在高外向度的行业上集聚程度较高。然而，各个省份制造业分行业集聚程度存在明显差异。高外向度制造业主要集聚在东部沿海地区，产业的集聚程度从东部向中西部递减。
（2）分行业来看，低外向度、轻工业主要集聚在中西部地区，传统产业如食品加工、饮料制造、化学纤维制造业等在西部地区经济中占有很大比重，其中云南、四川、贵州等地是低外向度、轻工业产业最为集聚的地区。低外向度、重工业产业主要集聚在自然资源较为丰富的西北部地区，如山西省、新疆维吾尔自治区、甘肃省等是石油加工及炼焦业、黑色金属冶炼及压延加工业、有色冶炼及压延加工业的集聚地。高外向度、轻工业产业主要集聚在东部地区，集聚趋势较为明显，并向中西部递减。东部地区地理位置优越，参与全球化程度较高的行业集聚在这些地区。高外向度、重工业行业主要在东部地区集聚。
（3）从集聚区域来看，中西部地区低外向度产业比较集聚，其中中西部地区的甘肃、云南、贵州等省份是低外向度行业的主要集中区。东部沿海地区高外向度产业比较集聚，如山东、江苏、浙江、广东等省份。相比而言，轻工业的发展比较均衡，这是由于轻工业本身所具有的特性所决定。如低外向度、轻工业产业主要支持本地该产品的供应，以期减少交通运输成本。重工业多是资源依赖型行业，集聚在资源富裕的省份，如山西、吉林等地区。高外向度、重工业产业以出口为主，所以主要集聚在东部沿海地区。
四、实证结果分析
（一）估计结果
依据上文所构建的两种空间权重矩阵，本文对交通基础设施的空间溢出效应进行了估计，并按照产业的不同分类来呈现估计结果。
1.低外向度工业的估计结果
对主要集聚在中西部地区的低外向度、轻工业产业来说，本地交通基础设施改善会促进本地该类产业集聚，而外地交通基础设施改善则会促使本地该类产业集聚程度下降，系数分别为0.09、0.10和-0.05、-0.08。主要原因在于：低外向度产业更倾向于在生产地进行消费，交通基础设施的改善更有利于轻工业产品的流通，因此低外向度、轻工业产业更倾向于交通基础设施更为完善的地区，也多位于经济发展程度较高的地区。
对于低外向度、重工业来说，在地理空间权重矩阵下，Ln（∑WijHn）的系数为-0.13。这说明，外地交通基础设施改善，对本地重工业集聚产生了负的溢出效应，会促使本地低外向度、重工业趋向于分散。可能的原因有：低外向度、重工业产业均为高污染高能耗产业，随着这些地区经济的发展，交通基础设施的进一步完善，土地等成本会进一步上升，原材料成本继续上升，当低外向度、重工业由于交通基础设施的完善而带来的运输成本的下降低于土地等成本的上升时，会使得本地该产业向外转移，且当该地区环境污染成本、原材料成本上升时，也会迫使当地产业结构发生改变。对比发现，由于低外向度、轻工业产业和低外向度、重工业产业的不同，Lntra和Ln（∑WijHn）的系数值不同，显著性也发生改变，低外向度、轻工业产业受本地交通基础设施影响更大，而低外向度、重工业产业受外地交通基础设施影响更大。
2.高外向度工业的估计结果
对于高外向度、轻工业来说，本地交通基础设施的改善，带来交通成本降低和贸易成本减少，进而促进本地的产业集聚。在两类空间权重矩阵下，Lntra的系数分别为0.09、0.10，二者均为正，且系数相差不大，这说明交通基础设施的改善，扩大了高外向度、轻工业产业的市场规模，使得基础设施的溢出效应范围扩大。在地理空间矩阵和经济空间矩阵下，Ln（∑WijHn）的系数均为负数。这说明，外地交通基础设施改善，对本地产业集聚产生了负的溢出效应，会促使本地高外向度、轻工业产业向其他地区转移。高外向度、轻工业产业对于交通基础设施的依赖程度更高，因此更倾向在交通基础设施发展较好的地区集聚。
对集聚在东部沿海的高外向度、重工业来说，与高外向度、轻工业相同，高外向度产业对于交通基础设施的要求更高，Ln（∑WijHn）的系数均为负值，分别为-0.41和-0.21，而Lntra的系数均为正值，高外向度、重工业多为技术密集型产业，因而对人力资本和技术的要求更高，多分布于东南沿海地区。
（二）估计结果说明
1.交通基础设施对制造业集聚的影响
从实证结果来看，第一，由于产业特性不同，交通基础设施对本地制造业集聚的影响存在较大差异。对于低外向度、重工业，Lntra的系数为负，这说明本地交通基础设施的改善，引起当地产业的集聚程度下降。这主要是因为随着本地区域经济的发展，低外向度、重工业发生了产业转移。多数学者研究表明，从21世纪初期开始，制造业开始向中西部地区转移。贺灿飞和潘峰华（2011）认为大多数产业在2004年左右集聚程度进入高位，维持稳定或者开始下降。贺曲夫和刘友金（2012）研究发现，从2005年开始，制造业向中西部地区的转移规模在不断扩大。周圣强和朱卫平（2013）认为，2003年以前，的产业集聚中规模效应占主导，之后拥挤效应的约束性作用越来越凸显。然而，对于高外向度产业来说，地理空间矩阵下Lntra的系数为正，即交通基础设施的改善会促使产业进一步集聚。这可能原因是高外向度产业对于交通基础设施的依赖程度更高，多位于交通基础发展较好的地区，本地基础设施的改善会进一步促进产业的集聚。第二，根据产业的不同分类，交通基础设施对相邻地区的溢出效应大致相同，多为负向溢出效应。这种结果产生的原因可能是：交通基础设施的发展能促进产业的发展，进而促进经济的发展。外地交通基础设施的改善会对本地工业发展产生挤出效应，因而会使本地区选择产业结构升级或者是迁移到交通基础设施发展良好的地区，致使本地区产业集聚水平下降。
2.其他影响产业集聚的因素
新古典经济因素：人力资本（Edu）和技术创新（Rnd）对产业集聚的影响都较为显著，尤其是技术创新对重工业集聚程度影响更大。对轻工业来说，人力资本的增加会降低本地该产业的集聚度。随着人力资本的累积，低外向度的产业会发生产业转移或升级，降低这些产业的集聚程度。这是因为随着一个地区的劳动力要素的涌入，当地产业结构会改变，高附加值的产业会集聚，低附加值的产业会转移。技术进步则会促进高外向度产业的集聚，高外向度产业，尤其是高外向度、重工业多为技术密集型产业，对于技术的要求较高，分布于东南沿海人力和技术密集区。
经济地理因素：是否位于东部沿海地区对于产业集聚起着重要作用。东部沿海地区经济发展好，交通便利，有广阔的内陆市场和海外市场，因而对产业集聚有正向溢出作用。
新经济地理因素：市场规模（Mar）的系数较小，但影响较为显著。对于不同分类的产业和不同的空间权重矩阵，市场规模的系数会略有不同。
制度因素：政府干预程度（Gov）对低外向度、重工业产业和高外向度、轻工业产业集聚有很显著的影响。对于低外向度、重工业来说，地方的干预对产业集聚有正向的影响；对于高外向度、轻工业来说，地方的干预对产业集聚则有显著的负向影响。
五、主要结论与政策建议
交通基础设施的溢出效应不仅是地理学关注的重点，也是经济学研究的热点问题，但目前对交通基础设施的研究主要集中在对区域经济增长的影响上。不同类型的产业对于交通基础设施的依赖程度不同，笼统地分析交通基础设施对区域总体的影响，不能从微观层面发现交通基础设施对各类行业的不同影响作用。对于产业集聚问题的研究，需要将不同类型行业进行进一步的细分。因此，本文根据企业外向度和轻、重工业两个指标将制造业行业进行细分，使用1999—2014年省级面板数据，通过引入两类空间权重矩阵，分析交通基础设施对不同分类制造业空间溢出效应的差异。实证研究发现：
（1）交通基础设施改善促进本地产业的集聚。交通基础设施的改善对于高外向度产业，尤其是对高外向度、重工业产业影响更大。高外向度、重工业产业对交通基础设施依赖程度较高，因此受交通基础设施影响较大。交通基础设施的改善，一方面促进低外向度、轻工业产业和高外向度产业向东部沿海地区的集聚，另一方面也使低外向度、重工业产业发生产业转移。
（2）外地交通基础设施的改善对本地产业集聚的溢出效应大致相同，均对产业集聚产生负的溢出效应。本地交通基础设施的改善能促进本地产业的集聚，相反，外地交通基础设施的改善因为产业之间的竞争会对本地产业产生挤出效应。
（3）在其他影响产业集聚的因素中，技术创新和政府干预程度对产业集聚的影响力较大，同时经济地理因素也起着重要作用。
（4）在城市之间经济联系日益密切的今天，不考虑空间因素仅单纯研究外地交通基础设施对本地产业集聚的影响会使结果产生偏误。从地理空间矩阵和经济空间矩阵两方面研究外地交通基础设施对产业集聚的溢出效应，对于辩证地认识外地交通基础设施与本地产业集聚的关系具有重要意义。两类空间矩阵设置不同，从地理因素和经济因素两方面来探究外地交通基础设施对本地产业集聚影响，能更全面地反映交通基础设施的改善对于产业集聚的作用机制，为政府制定区域交通政策提供借鉴。
基于本文的研究结论，对于制造业产业集聚提出以下建议：继续加大交通基础设施的投资力度，实现商品和劳动力的自由转移；同时，要注意根据当地集聚企业性质的不同，来进行交通基础设施投资的合理布局。具体分为以下几点。
第一，加大对交通基础设施的投资力度，尤其是向中西部地区的投资，缩小区域之间的经济发展差距。造成东中西部地区之间差距越来越大的一个不容忽视的原因是，中西部地区的交通基础设施密度很低。由于交通基础设施的不完善，使得企业在中西部地区建厂的运营成本和运输成本超过了因劳动力、土地等带来的资本节约，企业就会选择集聚在东部地区，缺乏在中西部地区建厂的动力。同时，为了更好地实现产业的梯度转移，发挥产业集聚的作用，加强东中西部产业之间经济联系，也需要加强对交通基础设施的投资建设。
第二，根据本地产业结构和产业发展模式的不同，来进行交通基础设施投资。对于集聚在东部沿海地区的高外向度制造业来说，对交通基础设施的需求较大，这些地区在继续加大交通基础设施运输量时，也要注重交通基础设施质量的提高，通过建设高等级公路，提高铁路运输质量等来构建综合交通运输体系，促进经济发展的一体化。对于集聚在中西部地区的低外向度制造业来说，应加大对交通基础设施的投资力度，扩大交通基础设施规模，更好地承接东部地区的产业转移。
第三，建设跨区域、高标准的交通基础设施。各类型产业大多集中在东部沿海地区，一方面使东西部地区经济差距扩大，另一方面也造成了东部地区的拥挤与产能过剩，西部地区资源却不能被合理利用。因此，在改善各区域内部交通基础设施的同时，也应加快各地区之间，尤其是东中西部跨区域交通基础设施建设，积极促进各类生产要素在东中西部区域之间的流动。
第四，中西部地区应努力培育新的区域增长极，加强产业在地理空间上的集聚，进而促进中西部地区城市经济的发展。人力资本和技术进步对产业集聚有显著的影响，因此，政府也应采取积极措施，吸引人才和劳动力，引进新技术，促进产业发展，进而促进地区经济发展。
本文节选自《区域经济评论》2017年第2期
（责编 柳阳）
