城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的外部效應(yīng)

楊孟禹 張可云

（中國人民大學(xué) 區(qū)域與城市經(jīng)濟(jì)研究所，北京100872）

一、引言

近十年來，高速增長的中國經(jīng)濟(jì)依賴于第二產(chǎn)業(yè)的迅速發(fā)展與基礎(chǔ)設(shè)施的投資。大規(guī)模的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與積極的產(chǎn)業(yè)政策，加速了要素流動，加強(qiáng)了空間溢出效應(yīng)，對經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間格局產(chǎn)生了巨大影響。《中國新型城鎮(zhèn)化發(fā)展報告（2013）》顯示，中國前100位城市人口數(shù)僅占全國的17.57%，卻貢獻(xiàn)了52.52%的GDP，城鄉(xiāng)發(fā)展不平衡。新常態(tài)下的經(jīng)濟(jì)增速換擋回落時期，資源環(huán)境約束不斷強(qiáng)化，要素投入和能耗污染較少的服務(wù)業(yè)脫穎而出（國家統(tǒng)計局?jǐn)?shù)據(jù)顯示：2013年中國第三產(chǎn)業(yè)增加值占GDP的比重首次超過第二產(chǎn)業(yè)）。《國家新型城鎮(zhèn)化規(guī)劃（2014-2020年）》指出，當(dāng)前階段必須“按照建設(shè)中國特色社會主義‘五位一體’總體布局，順應(yīng)發(fā)展規(guī)律，因勢利導(dǎo)，趨利避害，積極穩(wěn)妥扎實有序推進(jìn)城鎮(zhèn)化”，隨著城鎮(zhèn)化提速和產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移，區(qū)域空間結(jié)構(gòu)將不斷優(yōu)化。2014年12月中央經(jīng)濟(jì)工作會議首提“經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間格局”，重點實施“一帶一路”、京津冀協(xié)同發(fā)展、長江經(jīng)濟(jì)帶三大戰(zhàn)略，優(yōu)化經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間格局?，F(xiàn)實中，隨著基礎(chǔ)設(shè)施的不斷完善，城市間要素流動日益頻繁，城市間的依賴性日益增強(qiáng)，從長期上看，任何城市內(nèi)部看似獨立的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，都會對周邊城市形成空間格局沖擊。此外，經(jīng)濟(jì)發(fā)展過程中，地方政府往往局限于“一畝三分地”的思維定式，直接導(dǎo)致了基礎(chǔ)設(shè)施供給的空間失配和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的空間失調(diào)，造成投資結(jié)構(gòu)扭曲，甚至區(qū)域發(fā)展失衡。由此可見，實現(xiàn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間格局優(yōu)化具有極強(qiáng)的現(xiàn)實意義。本文將從城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)和產(chǎn)業(yè)服務(wù)化出發(fā)，深入剖析二者對城市發(fā)展的空間格局的影響機(jī)理，并嘗試探討二者的空間效應(yīng)是否存在城市差異性，這有利于新常態(tài)下“高投資、強(qiáng)刺激”向創(chuàng)新驅(qū)動增長方式的逐步轉(zhuǎn)變，有助于優(yōu)化經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間格局，積極穩(wěn)妥推進(jìn)新型城鎮(zhèn)化。

二、文獻(xiàn)綜述

空間決定著生產(chǎn)活動所產(chǎn)生的優(yōu)勢，尤其是空間鄰近所產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)性（Capello，2007），城市發(fā)展不僅與自身特征有關(guān)，而且受到與其鄰近經(jīng)濟(jì)體的影響。第一，空間溢出的產(chǎn)生機(jī)理方面，馬歇爾（1890）認(rèn)為外部經(jīng)濟(jì)發(fā)生原因是不同企業(yè)間的勞動力流動、知識（技術(shù)、經(jīng)驗）溢出以及中間投入品生產(chǎn)商集聚帶來的成本降低等，這種效應(yīng)僅存在于本地區(qū)（Fujita和Thisse，2002），對此庇古（1920）提出用征稅或補(bǔ)貼的方式來對外部性進(jìn)行干預(yù)。馬歇爾外部性理論并未對外部性的形成機(jī)理進(jìn)行深入剖析，新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)彌補(bǔ)了這一不足，認(rèn)為經(jīng)濟(jì)關(guān)聯(lián)和遵循學(xué)習(xí)曲線的知識溢出都能產(chǎn)生市場接近效應(yīng)、生產(chǎn)成本效應(yīng)與市場擁擠效應(yīng)，在三種力量作用下，區(qū)域政策的附帶效應(yīng)、門檻效應(yīng)以及產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移、經(jīng)濟(jì)開放度對政策效果產(chǎn)生影響（安虎森，2009）。第二，基礎(chǔ)設(shè)施的溢出效應(yīng)方面，研究表明基礎(chǔ)設(shè)施對私人資本存在溢出效應(yīng)（Barro，1990）、生產(chǎn)率效應(yīng)（Bronzini和 Piselli，2009）、經(jīng)濟(jì)增長效應(yīng)（Cohen和 Morrison，2004）。第三，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整方面，Chenery等（1986）認(rèn)為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)變是后發(fā)國家加快經(jīng)濟(jì)發(fā)展的本質(zhì)要求，經(jīng)濟(jì)增長動力問題研究更應(yīng)建立在一國特定經(jīng)濟(jì)環(huán)境和經(jīng)濟(jì)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上（Stiglitz，2004），產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整表現(xiàn)為主導(dǎo)產(chǎn)業(yè)經(jīng)濟(jì)部門依次更替的過程（羅斯托，1962）。梳理國內(nèi)相關(guān)研究成果，基礎(chǔ)設(shè)施溢出效應(yīng)方面，劉生龍、胡鞍鋼（2010）、張學(xué)良（2012）認(rèn)為交通基礎(chǔ)設(shè)施和信息基礎(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟(jì)增長有著顯著的正溢出效應(yīng)；張浩然與衣保中（2012）也認(rèn)為基礎(chǔ)設(shè)施對全要素生產(chǎn)率具有促進(jìn)作用；張光南與宋冉（2013）研究表明基礎(chǔ)設(shè)施的地區(qū)分布不平衡導(dǎo)致其網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)降低。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整方面，周振華（1991）認(rèn)為提高產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的聚合質(zhì)量是調(diào)整不合理產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的核心問題，而提高聚合質(zhì)量的問題最終歸結(jié)于結(jié)構(gòu)平衡度的提升；實際上，地區(qū)生產(chǎn)率差異的縮小不僅取決于地區(qū)間要素流動壁壘的消除，而且更重要的取決于落后地區(qū)實現(xiàn)以制造業(yè)占主導(dǎo)地位的產(chǎn)業(yè)服務(wù)化轉(zhuǎn)變，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整的目標(biāo)是以現(xiàn)代服務(wù)業(yè)和現(xiàn)代制造業(yè)為發(fā)展的兩個車輪帶動產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的整體升級，陶秋燕、汪昕宇（2013）以北京為例研究發(fā)現(xiàn)，雖然其吸納勞動力能力有限，但第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)與就業(yè)結(jié)構(gòu)的協(xié)調(diào)性是最好的，顯然第三產(chǎn)業(yè)更有利于要素配置。

國內(nèi)外學(xué)術(shù)界對基礎(chǔ)設(shè)施的外部性研究經(jīng)歷了從傳統(tǒng)經(jīng)濟(jì)學(xué)假設(shè)到新經(jīng)濟(jì)地理學(xué)的演變，方法上從傳統(tǒng)的計量學(xué)到空間計量學(xué)技術(shù)的運用，特別是有關(guān)空間溢出效應(yīng)的研究為本文提供了重要的理論參考和方法借鑒。但國內(nèi)現(xiàn)有對基礎(chǔ)設(shè)施、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的研究，大多集中在省域數(shù)據(jù)對東中西區(qū)域的比較，鮮有涉及經(jīng)濟(jì)空間格局的深層問題，本文擬從全國地級及以上城市著手，測算基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的本地效應(yīng)與空間效應(yīng)；另外，擬采用SDM模型，該模型是SEM、SAR模型的一般形式，優(yōu)點在于能對直接效應(yīng)、間接效應(yīng)進(jìn)行估計，空間關(guān)系在空間計量模型中有重要作用，但國內(nèi)現(xiàn)有研究常忽視了這一點，僅通過測算空間相關(guān)系數(shù)的方法說明空間效應(yīng)，未對空間效應(yīng)進(jìn)行分解。本文基于2003-2012年281個地級以上城市的面板數(shù)據(jù)，建立面板模型和SDM模型，研究基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的本地效應(yīng)與空間效應(yīng)，針對當(dāng)前經(jīng)濟(jì)形勢，提出對策。

三、計量模型

（一）基本模型構(gòu)建

由于基礎(chǔ)設(shè)施投資不僅可以直接促進(jìn)經(jīng)濟(jì)增長，還可以產(chǎn)生規(guī)模效應(yīng)與網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，在效率函數(shù)A上添加表示產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變量Stu，與劉金龍、胡鞍鋼（2010）的方法類似，構(gòu)建以下生產(chǎn)函數(shù)

其中，Y為總產(chǎn)出，F(xiàn)ra為基礎(chǔ)設(shè)施存量，Stu為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，K、L分別為資本和勞動力?？梢钥闯觯A(chǔ)設(shè)施對經(jīng)濟(jì)增長的影響一方面體現(xiàn)在F（·）中，另一方面體現(xiàn)在A（·），A是一個滿足?？怂怪行缘男屎瘮?shù)。參考Hulten等（2006）的方法，式（1）可寫為

其中，λ為外生的生產(chǎn)率變遷，α、β為基礎(chǔ)設(shè)施與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的影響彈性，取對數(shù)并加入控制變量Control后可得

（二）計量模型構(gòu)建

托達(dá)羅（1969）經(jīng)典研究表明，只要存在相對收入高的就業(yè)崗位和就業(yè)機(jī)會，就會對收入較低、就業(yè)不足的勞動力產(chǎn)生持續(xù)的拉力，遷移成本和預(yù)期是影響人口遷移的主要因素。對于中國人口遷移問題，Bosker（2014）認(rèn)為取決于流入?yún)^(qū)域的相對工資與城市公共福利，在不考慮收入分配差異時，城市生產(chǎn)率與人均工資呈正比，可以把工資看作全要素生產(chǎn)率的效用，事實上，由于戶籍的藩籬，除了生產(chǎn)率外，農(nóng)村人口在向城市遷移時很少考慮深層的社會福利（如生育、養(yǎng)老及最低生活保障等等），而是重點考慮交通基礎(chǔ)設(shè)施與通信基礎(chǔ)設(shè)施條件。Bosker（2014）用中國城市數(shù)據(jù)對上述各參數(shù)值進(jìn)行了估計發(fā)現(xiàn)結(jié)果為正，人口集聚取決于區(qū)域相對生產(chǎn)率、相對城市公共福利。上述結(jié)論可推廣到資本流動的機(jī)理解釋上，資本要素同樣傾向于向高生產(chǎn)率、基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)達(dá)的地區(qū)聚集。

中國城市發(fā)展除了依靠大量的基礎(chǔ)設(shè)施投資外，固定資產(chǎn)投資在城市經(jīng)濟(jì)增長中對就業(yè)吸納作用顯著。特別是隨著農(nóng)村剩余勞動力向城市轉(zhuǎn)移和城市間的人口流動，房地產(chǎn)業(yè)、制造業(yè)迅速崛起，隨之而來的則是城市經(jīng)濟(jì)的迅速增長和快速發(fā)展，房地產(chǎn)業(yè)、制造業(yè)主要與服務(wù)供給型產(chǎn)業(yè)相關(guān)聯(lián)，如：金融保險業(yè)、個人服務(wù)業(yè)及中間產(chǎn)品生產(chǎn)業(yè)等，均廣泛包含第一、第二、第三產(chǎn)業(yè)；其中資本、原材料消耗型和物質(zhì)加工型產(chǎn)業(yè)偏多（王國軍、劉水杏，2004），基礎(chǔ)設(shè)施密度的增加不但加速了要素流動，提高了經(jīng)濟(jì)效率，而且對資本流動也具有拉動作用，要素流動性越強(qiáng)，城市發(fā)展的空間效應(yīng)越大。根據(jù)地理學(xué)第一定律，地理事物或?qū)傩栽诳臻g分布上互為相關(guān)的，城市間要素流動及企業(yè)之間的前后關(guān)聯(lián)是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與產(chǎn)業(yè)服務(wù)化具有空間效應(yīng)的經(jīng)濟(jì)原因。對于區(qū)域i的生產(chǎn)，將來自區(qū)域外部的影響用這些區(qū)域與區(qū)域的鄰近關(guān)系W進(jìn)行地理加權(quán)，帶入式（2）取對數(shù)得

空間效應(yīng)包括了區(qū)域間從j到i，再從i到j(luò)的反饋路徑，其中Inβ為空間作用中變量對本區(qū)域的作用，稱為直接效應(yīng)，Wθγ為對其他區(qū)域的空間溢出，稱為間接效應(yīng)。

經(jīng)推導(dǎo)得，直接效應(yīng)＝n-1tr［Sr（W）］，總效應(yīng)＝n-1l′nSr（W）in，間接效應(yīng)＝總效應(yīng)-直接效應(yīng)，W為表示空間鄰接關(guān)系的矩陣。n為區(qū)域個數(shù)，r表示第r解釋變量。由于空間溢出效應(yīng)隨著地理距離的增加而衰減，為避免空間權(quán)重設(shè)定的主觀性，選用相對外生的地理距離（d）的倒數(shù)作為地理距離權(quán)重矩陣，由于地球是曲的，如果直接用歐氏距離公式，容易導(dǎo)致誤差，因此用地球大圓距離測度兩個城市間的距離d，計算方法為

其中，R為地球大圓半徑，P和σ分別為兩個城市的經(jīng)度和緯度。

四、變量、數(shù)據(jù)與計量分析

（一）變量

核心變量：（1）全要素生產(chǎn)率（Tfp），用城市經(jīng)濟(jì)增長（GDP）與實物投資存量（K）、勞動力存量（L）的增長率差來估算各城市全要素生產(chǎn)率。其中經(jīng)濟(jì)增長用各城市的實際GDP來衡量，社會投資K參考了張軍（2003，2004）的方法，勞動力存量用各年城市就業(yè)人數(shù)來衡量。（2）交通設(shè)施（Tra），為了使各城市交通基礎(chǔ)設(shè)施的存量具有可比性，根據(jù)Demurger（2001）及國內(nèi)學(xué)者的一般做法，采用人均道路面積來衡量城市對交通基礎(chǔ)設(shè)施的分配，反映了城市公共福利對新遷入人口的吸引力。（3）信息設(shè)施（Inf），信息基礎(chǔ)設(shè)施較為寬泛，已有研究包括電話普及率（Fan和Zhang，2004）、郵電業(yè)務(wù)總量（劉生龍、胡鞍鋼，2010）或交通運輸部門物質(zhì)資本存量（張學(xué)良，2012），為了反映新型城鎮(zhèn)化建設(shè)中“信息化”的融合作用，以每萬人互聯(lián)網(wǎng)戶數(shù)來衡量信息基礎(chǔ)設(shè)施存量。（4）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級（Stu），有的文獻(xiàn)采用了TSTR指數(shù)與ExcChurn指數(shù)結(jié)合的方式衡量產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動（張浩然，2011；余斌斌、金剛，2014），該指數(shù)的隱含假設(shè)是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的變動必引起就業(yè)人數(shù)的變動，從而用就業(yè)結(jié)構(gòu)變動來反應(yīng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動，這顯然是一種長期的靜態(tài)視角；我們更傾向于采用干春暉等人（2011）的觀點，即認(rèn)為從動態(tài)來看，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)變動具有兩個維度，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)合理化與高級化。當(dāng)前，城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展面臨的首先是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級，而“經(jīng)濟(jì)服務(wù)化”過程中的一個典型事實是第三產(chǎn)業(yè)的增長率要快于第二產(chǎn)業(yè)的增長率（吳敬璉，2008），為此采用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值與第二產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值之比（Stu）作為產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的度量指標(biāo)。

控制變量：模型中變量Control包含以下變量：（1）人力資本（Edu）：人力資本對于經(jīng)濟(jì)發(fā)展的影響早已形成共識，由于數(shù)據(jù)約束，借鑒陸銘、向?qū)捇ⅲ?012）的做法，本文用每萬人普通高等學(xué)校在校學(xué)生人數(shù)作為代理變量；（2）外商直接投資（Fdi）：開放度越高，由國外先進(jìn)技術(shù)帶來的溢出效應(yīng)越強(qiáng)，以實際利用FDI/固定資產(chǎn)投資來衡量；（3）經(jīng)濟(jì)密度（Den）：Ciccone和 Hall（1996）認(rèn)為知識溢出更容易發(fā)生在人口密集的區(qū)域，用每平方公里年末總?cè)丝跀?shù)來表示；（4）財政支出（Gov）：政府對教育、公共福利的投資，促進(jìn)經(jīng)濟(jì)效率提高，反之則很可能造成經(jīng)濟(jì)無效率。

（二）數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)來源為《中國城市統(tǒng)計年鑒（2004-2013）》2003-2012連續(xù)十年的城市數(shù)據(jù)，行政區(qū)劃以2003年底為主，期間區(qū)劃有變動的剔除，共281個地級市，合22 480個數(shù)據(jù)。經(jīng)緯度數(shù)據(jù)來自國家基礎(chǔ)地理信息中心。所有變量描述統(tǒng)計如表1所示。

表1 變量的描述統(tǒng)計

模型估計之前，可能遇到的問題包括：測量誤差、內(nèi)生性與遺漏變量等問題。首先是測量誤差，在基礎(chǔ)設(shè)施的代理變量選取上，通常選用其投資量，實際上基礎(chǔ)設(shè)施投資并不是最優(yōu)的代理變量，因為私人投資也可以進(jìn)入基礎(chǔ)設(shè)施領(lǐng)域，如中國典型的“道路收費”制度（劉生龍、胡鞍鋼，2010），為此本文用實物指標(biāo)來衡量，但顯然這種誤差只能改善，難以完全避免，該指標(biāo)只能反映數(shù)量不能反映質(zhì)量，在面板數(shù)據(jù)分析中用差分（固定效應(yīng)類的方法都具備此特點）可減小這種誤差。其次是內(nèi)生性問題，內(nèi)生性向來都是導(dǎo)致模型偏誤的主要因素，解決該問題的方法有：工具變量法、聯(lián)立方程組模型、存量指標(biāo)代替流量指標(biāo)，本文使用了工具變量法來進(jìn)行參數(shù)估計，包括一階差分的GMM估計和系統(tǒng)GMM估計。最后是遺漏變量問題，在研究中普遍缺乏制度和氣候因素等變量，有些很難在現(xiàn)實中獲得觀測值，有的則是即使現(xiàn)實中可觀測到，但數(shù)據(jù)卻難以獲取。遺漏變量問題無法完全避免，但可以通過增加一些控制變量將遺漏變量移到殘差項中，從而得到漸進(jìn)無偏的估計結(jié)果。綜上所述，由于一階差分GMM估計或系統(tǒng)GMM估計屬于固定效應(yīng)類的方法，一定程度上，差分的數(shù)據(jù)處理過程可以解決測量誤差問題，為此，本文采用一階差分的GMM估計對模型進(jìn)行估計。

（三）本地效應(yīng)

根據(jù)式（3），如果假設(shè)空間單位間是相互獨立的，那么采用一階差分GMM法可以估計城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對本地效應(yīng)，估計結(jié)果見表2①已通過面板數(shù)據(jù)的單位根檢驗與協(xié)整檢驗，在此省略。，采用因變量的一階滯后變量lnTfp（-1）作為一階差分估計的工具變量，采用AR（1）、AR（2）檢驗與 Hansen過度識別檢驗的P值來判定上述設(shè)定的合理性與有效性。AR（1）、AR（2）與 Hansen的檢驗值表明，我們構(gòu)建的工具變量參數(shù)估計模型是有效的。另外，通過添加虛擬變量和去掉變量的方法，發(fā)現(xiàn)變量Tra、Inf與Stu的系數(shù)變動不大，估計結(jié)果較穩(wěn)健。結(jié)果顯示，城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對城市全要素生產(chǎn)率的本地效應(yīng)不同，前者為正，后者為負(fù)。

表2 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的本地效應(yīng)

上述結(jié)果與經(jīng)濟(jì)學(xué)直覺吻合，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對生產(chǎn)率的影響為正，與胡鞍鋼和劉生龍（2010）的研究結(jié)論一致，說明導(dǎo)致中國城市生產(chǎn)率差異的原因之一是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)分布不均，基礎(chǔ)設(shè)施越完善的地區(qū)，生產(chǎn)率越高。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對生產(chǎn)率的影響為負(fù)，一定程度上說明中國城市產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理，由于制度原因，很長時間以來中國大陸勞動力被限制在農(nóng)村，戶籍制度松動以后，大量農(nóng)業(yè)人口進(jìn)入城市，導(dǎo)致第二產(chǎn)業(yè)迅速擴(kuò)張，第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展相對滯后?？梢园l(fā)現(xiàn)，生產(chǎn)率提高和基礎(chǔ)設(shè)施完善的雙重作用下，將引致更多的農(nóng)村人口向城市聚集，形成區(qū)域一體化的空間格局；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級則相反，具有擴(kuò)散人口的趨勢，但顯然絕對值比前者小。2013年底中國城鎮(zhèn)化率已達(dá)到53.7%①數(shù)據(jù)來源：國家統(tǒng)計局。，大規(guī)?；A(chǔ)設(shè)施投資對農(nóng)村剩余勞動力的轉(zhuǎn)移起了主要拉動作用，城市生產(chǎn)性收入加速了人口集聚，為城市貢獻(xiàn)了廉價勞動力成本，城市制造業(yè)與金融機(jī)構(gòu)迅速發(fā)展，實現(xiàn)了資本和人口同向聚集。2003-2012年正值中國經(jīng)濟(jì)高速發(fā)展的黃金十年，戶籍與城市基礎(chǔ)設(shè)施投資是影響中國區(qū)域經(jīng)濟(jì)版圖的兩大政策，戶籍政策的松動加劇的城市化進(jìn)程和基礎(chǔ)設(shè)施投資，對城市全要素生產(chǎn)率的提高起推動作用。

（四）空間效應(yīng)

由于上述估計假定城市是相互獨立的，僅能估計出基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的本地效應(yīng)，但城市間的空間關(guān)聯(lián)比城市內(nèi)城鄉(xiāng)關(guān)聯(lián)更強(qiáng)。一般認(rèn)為空間溢出與距離有關(guān)，余泳澤、宣燁、沈揚揚（2013）研究金融集聚時認(rèn)為300公里是空間溢出的密集區(qū)域，徐政、陳釗、陸銘（2010）也認(rèn)為城市經(jīng)濟(jì)在300公里表現(xiàn)為向心力趨勢，于斌斌、金剛（2014）認(rèn)為空間溢出的門檻值則是307公里。由于空間關(guān)聯(lián)的空間距離衰減特征，在同一距離下，不同城市的溢出效應(yīng)是不同的。空間相關(guān)性一般使用Anselin（1988）提出的Moran＇sI指數(shù)法，該指數(shù)的定義為

表3 中國城市生產(chǎn)率空間自相關(guān)Moran’I指數(shù)及其統(tǒng)計檢驗① 由于2004、2006、2008與2010年于相關(guān)年份比較接近，故省略。

從相互誤設(shè)的角度，如果真實的數(shù)據(jù)存在四種（SEM、SAR、SAC、SDM）可能的數(shù)據(jù)生成過程，那么SDM模型是唯一得到無偏系數(shù)估計的模型（Lesage和Pace，2009），這正是上文將模型的具體形式寫為SDM模型的原因。當(dāng)然更嚴(yán)謹(jǐn)?shù)男枰美窭嗜粘藬?shù)及其穩(wěn)健性來檢驗，如果LMlag比LMerr顯著，R-LMlag顯著而RLMerr不顯著，則選SAR模型，反之選SEM模型（Anselin，1995）；由于SDM兼具上述兩個模型的性質(zhì)，如果檢驗無法直接選出模型，一般結(jié)合Wald檢驗，選擇SDM模型。豪斯曼檢驗Z為139.770 0（P＝0.0000）拒絕原假設(shè)是隨機(jī)效應(yīng)，選固定效應(yīng)；LR估計的3.524（P＝0.759 6），地區(qū)固定效應(yīng)模型；經(jīng)檢驗，LMlag的P值為0.0000，R-LMlag的P值為0.007 2，LM Error的P值為0.0000，R-LMError的P值為0.008 0，結(jié)合Wald檢驗（拒絕“可化為空間滯后和空間誤差模型”的假設(shè)），采用SDM模型。Moran’I指數(shù)說明城市生產(chǎn)率具有很強(qiáng)的空間相關(guān)性，此時如果繼續(xù)用傳統(tǒng)的OLS回歸，將會得出有偏或者無效的結(jié)果，根據(jù)Lesage和Pace（2009）的研究成果及編寫的 Matlab代碼，并結(jié)合Arcgis的軟件，我們用擬極大似然法對（4）進(jìn)行估計。空間杜賓模型中，各變量關(guān)系代表了城市觀察值間復(fù)雜的依賴關(guān)系，參數(shù)估計值包含著這些關(guān)系，在空間作用里，與該城市有關(guān)的變量改變不但會對該地區(qū)有反饋作用（直接效應(yīng)），也會潛在的對所有其他與它有關(guān)（W決定）的城市有空間溢出（間接效應(yīng)）。

表4 基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的空間效應(yīng)

從表4可看出，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在空間作用中，對本地區(qū)具有正效應(yīng)，但對鄰近地區(qū)卻為負(fù)，城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提高了本地區(qū)生產(chǎn)率，對周邊地區(qū)的生產(chǎn)率卻有負(fù)作用，虹吸特征明顯；這很好地解釋了中國在2003-2012年間產(chǎn)能過剩問題，城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的這種虹吸效應(yīng)促使城市間競相投資，由高投資帶來高經(jīng)濟(jì)回報——就業(yè)的促進(jìn)效應(yīng)，加速了人口集聚；高生產(chǎn)率、高投資同樣對人口具有吸納作用，雙重效應(yīng)下，大量人口向城市集聚，城市不得不通過發(fā)展第二產(chǎn)業(yè)、加快基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)來緩解。產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級無論對城市自身還是鄰近地區(qū)都具為負(fù)，具有水波效應(yīng)；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)不合理，第三產(chǎn)業(yè)發(fā)展程度低，是中國城市在樣本期內(nèi)普遍面臨的問題，由于過去城市經(jīng)濟(jì)對第二產(chǎn)業(yè)過于依賴，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級必須打破已形成的前后向關(guān)系。以發(fā)展第三產(chǎn)業(yè)促進(jìn)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級是實現(xiàn)城市可持續(xù)發(fā)展和平衡區(qū)域空間格局的關(guān)鍵，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對城市本身及周邊城市的生產(chǎn)率影響為負(fù)。

以上估計基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的空間溢出效應(yīng)，顯然忽視了中國發(fā)展的空間不平衡特征。參考方創(chuàng)琳（2011）研究，本文將中國城市群的空間格局分為以下三類：黃河流域城市群連綿帶、長江流域城市群連綿帶和東部沿海城市群連綿帶，見表5。

表5 三大城市群連綿帶包括的城市群和發(fā)育程度評價① 根據(jù)方創(chuàng)琳（2011）年的研究整理：方創(chuàng)琳，中國城市群形成發(fā)育的新格局及新趨向［J］.地理科學(xué)，2011，（9）：1032。

與已經(jīng)有文獻(xiàn)分為東、中、西三分法不同，以上述城市群分類為依據(jù)，主要按此規(guī)則對281個城市對應(yīng)分為上述三類，由于三個城市群連綿帶的發(fā)育程度、城市空間穩(wěn)定程度不一樣（方創(chuàng)琳，2011），通過計量分析，我們擬研究基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的空間效應(yīng)在這三個城市連綿帶中的作用方向。

從表6回歸結(jié)果來看，黃河流域城市群連綿帶的交通基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)直接效應(yīng)最大，東部沿海最?。婚L江流域城市群連綿帶的間接效應(yīng)為負(fù)且最大，城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的虹吸效應(yīng)顯著；東部沿海城市群連綿帶直接效應(yīng)、間接效應(yīng)為正，一體化發(fā)展特征明顯。這可能是因為，相對而言東部沿海城市群發(fā)育成熟，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)已逐漸飽和，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)更趨合理，一體化效應(yīng)顯著，對新遷人口吸引力雖然很高，但已穩(wěn)定?？傮w上長江流域城市群發(fā)育不如東部城市群（方創(chuàng)琳，2011），潛力更大，長江流域與黃河流域城市群城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)會降低鄰近地區(qū)的生產(chǎn)率水平，表明對要素具有強(qiáng)大的吸引力，降低周邊區(qū)域的生產(chǎn)率，形成虹吸效應(yīng)；且長江流域城市比黃河流域城市強(qiáng)，長江流域城市基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)更容易形成要素規(guī)模效應(yīng)。此外，三大城市群連綿帶產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的直接效應(yīng)顯著為負(fù)，東部沿海城市群由于產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)較為合理，負(fù)效應(yīng)最??；從間接效應(yīng)上看，三個城市群都為負(fù)效應(yīng)，都存在水波效應(yīng)，其中，長三角城市群最為明顯，這可能與長三角城市群經(jīng)濟(jì)、要素及產(chǎn)業(yè)關(guān)聯(lián)度有關(guān)。綜合產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級與基礎(chǔ)設(shè)施直接、間接效應(yīng)來看，可以發(fā)現(xiàn)，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級對三大連綿帶生產(chǎn)率的影響各不相同，長江流域城市群在產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級方面不宜力度太大，但基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面可以適當(dāng)加強(qiáng)；黃河流域城市群則應(yīng)注重完善基礎(chǔ)設(shè)施，以產(chǎn)業(yè)促進(jìn)城市發(fā)育；東部地區(qū)則應(yīng)注重發(fā)展質(zhì)量，提高發(fā)展效率和空間輻射能力，優(yōu)化經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間格局。

表6 三大城市群連綿帶的城市政策空間效應(yīng)比較

五、結(jié)論與政策啟示

基于中國2003-2012年281個地級及以上的城市數(shù)據(jù)，采用一階差分的GMM方法對動態(tài)面板模型進(jìn)行估計，測算了基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的本地效應(yīng)與空間溢出效應(yīng)。結(jié)果顯示，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對區(qū)域內(nèi)生產(chǎn)率溢出效應(yīng)為正，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的則為負(fù)；過去十年基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)在區(qū)域城鄉(xiāng)一體化進(jìn)程中起了重要作用。其次，考慮到城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展的空間相關(guān)性，采用擬極大似然估計法估計了SDM模型，并測算了直接效應(yīng)與間接效應(yīng)：在空間相互作用中，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)對本地區(qū)具有正效應(yīng)，但對鄰近地區(qū)卻為負(fù)，具有虹吸特征；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級無論對本地區(qū)還是鄰近地區(qū)都具有負(fù)效應(yīng)，很可能會引起區(qū)域水波效應(yīng)，經(jīng)濟(jì)陣痛在所難免。長江流域城市群對要素虹吸效應(yīng)也很明顯，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級陣痛比東部沿海城市小，該城市群在以產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級、基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)促進(jìn)要素集聚、形成要素規(guī)模驅(qū)動力、優(yōu)化經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間格局等作用方面，還有較大潛力。

基于此，新常態(tài)下優(yōu)化經(jīng)濟(jì)空間格局可做如下考慮：（1）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級勢必引起城市經(jīng)濟(jì)陣痛，調(diào)整力度要適度把握，否則會引起區(qū)域經(jīng)濟(jì)蕭條；除東部沿海城市群外，基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的虹吸效應(yīng)都比較明顯，但應(yīng)適度投資，2014年5月，習(xí)近平總書記提出“從當(dāng)前中國經(jīng)濟(jì)發(fā)展的階段性特征出發(fā)，適應(yīng)新常態(tài)”。（2）2014年12月中央經(jīng)濟(jì)工作會議提出要優(yōu)化經(jīng)濟(jì)發(fā)展空間格局，無論是產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級還是基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)，都應(yīng)遵循經(jīng)濟(jì)空間發(fā)展規(guī)律，發(fā)揮市場的主導(dǎo)作用，謹(jǐn)防地方政府大投資、大刺激（如房地產(chǎn)政策與金融政策）與大污染的“閑不住的手”過度干預(yù)，打破空間常態(tài)，催生經(jīng)濟(jì)社會問題。（3）黃河流域城市群更適合“強(qiáng)基礎(chǔ)設(shè)施投資、弱產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級”政策，通過基礎(chǔ)設(shè)施投資聚集人口、資本要素，形成要素規(guī)模效應(yīng)，用以抵消產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級的負(fù)效應(yīng)；東部沿海城市群則更適合“弱基礎(chǔ)設(shè)施投資，強(qiáng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級”政策，東部沿海基礎(chǔ)設(shè)施相對完善，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)更趨合理，已不適合大規(guī)?；A(chǔ)設(shè)施投資，應(yīng)堅持“核心-外圍”發(fā)展思路，將制造業(yè)逐步向外圍擴(kuò)展，加強(qiáng)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級力度，促使東部沿海地區(qū)“產(chǎn)業(yè)西遷”，有利于西部地區(qū)產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)的合理化；長江流域城市群應(yīng)采取“基礎(chǔ)設(shè)施投資與產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)升級協(xié)同并進(jìn)”的政策，二者共同作用的政策效應(yīng)最大，有望形成經(jīng)濟(jì)增長新動力。

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