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    交通基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的溢出效應(yīng)
    ——基于省際的空間計量模型分析

    2017-10-23 03:39:07
    福建質(zhì)量管理 2017年18期
    關(guān)鍵詞:生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)效應(yīng)

    (上海師范大學(xué) 上海 200234)

    交通基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的溢出效應(yīng)
    ——基于省際的空間計量模型分析

    任敏媛

    (上海師范大學(xué)上海200234)

    首先采用Moran's I指數(shù)對我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間分布格局與分布特征進行分析,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了空間計量面板模型,考察了我國交通基礎(chǔ)設(shè)施對區(qū)域生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的溢出效應(yīng)。研究結(jié)果表明:(1)我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展不均衡,呈現(xiàn)出東部沿海發(fā)達,中西部地區(qū)落后的局面。(2)交通對我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展具有顯著的正向影響。(3)交通基礎(chǔ)設(shè)施對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的影響主要集中于當?shù)?,其對臨近區(qū)域生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的外溢效應(yīng)較弱。(4)資本、城市化水平以及政府均對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展具有正向影響。

    交通運輸基礎(chǔ)設(shè)施;空間溢出效應(yīng);生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)

    一、引言

    在后工業(yè)時代,作為經(jīng)濟“黏合劑”的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展中起到非常重要的作用,加快生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展成為區(qū)域管理者推動當?shù)亟?jīng)濟增長的重要途徑。交通運輸作為一種社會先行資本,是實現(xiàn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)快速發(fā)展的一個重要前提條件。區(qū)域間交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善不僅有助于降低企業(yè)的運輸成本,還對加速城市間信息的流動并降低企業(yè)的信息搜尋成本具有重要影響。因此,一個地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展情況在很大程度上取決于該地區(qū)交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善程度,探索交通運輸對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的影響,對提高我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展水平具有重要意義。

    目前,國內(nèi)外學(xué)者對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的影響因素進行了大量研究,并取得了豐碩的成果,但是關(guān)于交通運輸與生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)關(guān)系的研究較少,相似的文獻主要集中于研究交通運輸對服務(wù)業(yè)發(fā)展的影響。例如國外的Bonnafous H A(1987)研究了高鐵對現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的影響,得出高鐵可以通過提高區(qū)域可達性和交通運輸能力,加速服務(wù)業(yè)要素空間流通,促進現(xiàn)代服務(wù)業(yè)發(fā)展和就業(yè)人口增加。國內(nèi)的吳昌南等(2014)關(guān)于高速公路密度對我國服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率影響進行研究,發(fā)現(xiàn)高速公路密度與我國服務(wù)業(yè)全要素生產(chǎn)率大體呈負相關(guān),與東部地區(qū)呈正相關(guān),與中、西部呈負相關(guān)。此外,也有部分國內(nèi)學(xué)者關(guān)于交通運輸對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的影響進行了研究,如肖雁飛等(2013)研究了武漢高鐵對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的影響,得出高鐵對提高生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展水平做出重要貢獻,并且隨著高鐵開通時間的延長,這一貢獻將不斷增強。

    通過對已有文獻資料進行梳理,發(fā)現(xiàn)國內(nèi)外學(xué)者關(guān)于交通運輸對服務(wù)業(yè)的影響進行了較多研究,但是針對交通運輸對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展影響的研究相對較少。雖然有少量文獻考慮了交通因素的影響,但是研究的范圍相對較窄,主要集中于研究高鐵對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的影響。此外交通運輸具有明顯的網(wǎng)絡(luò)性與外部性,其對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展具有溢出效應(yīng),但是鮮有學(xué)者考慮到這一因素。

    本文利用2004~2014年我國31個省市的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)等數(shù)據(jù),通過構(gòu)建空間計量模型,實證分析了交通運輸對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的影響。又在回歸結(jié)果的基礎(chǔ)上進行了溢出效應(yīng)分析,研究交通運輸對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的溢出效應(yīng),以期為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展與交通基礎(chǔ)設(shè)施的完善提供參考。

    二、我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間分布

    本部分重點分析我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間分布情況,以期從整體上了解我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的情況。具體而言,首先從總體上探索各地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間分布格局,在此基礎(chǔ)上深入分析我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間分布特征,以期研究生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間性。

    (一)我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的空間分布

    近幾年來,我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)取得了飛速發(fā)展。2004年我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的增加值達到30494.8億元,占第三產(chǎn)業(yè)比重的47.23%。2008年我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的增加值為63425.7億元,占第三產(chǎn)業(yè)總值的48.29%。到了2014年,我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的增加值達到156633.4億元,大約為2004年的五倍左右。雖然我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展取得了豐碩成果,但是區(qū)域間差距依然嚴峻。具體分析,從橫向發(fā)展來看,根據(jù)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值的大小可以將各省市分為如下四個梯隊:排在第一梯隊的區(qū)域為全國經(jīng)濟重心——北上廣、東部沿海地區(qū)(如山東、江蘇)以及西部經(jīng)濟強省(如四川);排在第二梯隊的區(qū)域為中東部省市(如河南、福建);位列第三梯隊的區(qū)域為內(nèi)陸大多數(shù)省市(如云南、內(nèi)蒙古);位列于最后梯隊的區(qū)域是我國經(jīng)濟發(fā)展相對落后的西部省市(如青海、西藏)。值得注意的是,寧夏一直位列于最后一個梯隊,這主要是由于其地區(qū)面積較小,導(dǎo)致生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的總量明顯低于周邊區(qū)域。從縱向發(fā)展來看,隸屬于第一、二階梯的區(qū)域面積逐漸縮小,而隸屬于第三、四階梯的區(qū)域面積不斷擴大,這說明我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展由發(fā)散逐漸趨于集聚,這點從第一階梯的移動方向也可以看出。與2004年相比,2014年隸屬于第一階梯的區(qū)域逐漸向東移動,即說明東西部地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的差距在不斷擴大。綜上可知,我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展總體呈現(xiàn)出東部繁榮、中部次之、西部落后的局面。

    在此基礎(chǔ)上再做出Moran’s I值(表1),用來分析各地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)對研究區(qū)域是否具有溢出效應(yīng)。表1顯示了2004——2014年間我國生產(chǎn)性務(wù)業(yè)發(fā)展水平的Moran’s I指數(shù)值,我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展水平的Moran’s I值均為正,且均通過顯著性水平為1%的檢驗。這表明我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展在各地區(qū)的分布不是隨機的,而是呈現(xiàn)出明顯的空間依賴性。

    表2-1 我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展水平的Moran’s I值(2004—2014年)

    三、模型的構(gòu)建、變量選擇與數(shù)據(jù)獲取

    (一)模型的構(gòu)建

    為了分析交通運輸對各地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的影響,本文在借鑒Griliches模型的基礎(chǔ)上,構(gòu)建包括交通運輸要素的生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)投入產(chǎn)出模型。其基本假設(shè)是各個省市是相互獨立的實體,其生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的產(chǎn)出取決于要素的投入,即:

    Y=AKαHβ(3-1)

    上式中:Y、A、K、H分別表示各個地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的產(chǎn)出、全要素生產(chǎn)率、資本存量、人力資本水平;α、β分別表示各個地區(qū)資本、人力資本的產(chǎn)出彈性系數(shù)。

    交通運輸?shù)奶攸c決定了它對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的影響主要通過影響其它要素的投入效率來實現(xiàn)的。因此可以將交通運輸要素從全要素生產(chǎn)率A中獨立出來,構(gòu)建如下全要素生產(chǎn)率公式:

    A=A1Tλ(3-2)

    上式中:A表示全要素生產(chǎn)率;A1表示除了交通運輸作用的全要素生產(chǎn)率;T表示交通運輸;r表示交通運輸?shù)膹椥韵禂?shù)。

    將公式3-2代入公式3-1中,可以得到包含交通運輸?shù)纳a(chǎn)性服務(wù)業(yè)投入產(chǎn)出模型:

    Y=A1KαHβTλ(3-3)

    上式中:Y、K、H、T分別表示各個地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的產(chǎn)出、全要素生產(chǎn)率(除了交通運輸?shù)挠绊?、資本存量、人力資本水平、交通運輸;α、β、λ分別表示各個地區(qū)資本、人力資本以及交通運輸?shù)漠a(chǎn)出彈性系數(shù)。將公式3-3兩邊同時取對數(shù)得到如下公式:

    Ln Y=α1+αLnK+βLnH+λLnT(3-4)

    在上述理論分析的基礎(chǔ)上構(gòu)建雙對數(shù)計量模型,其模型如下所示:

    Lnyit=αit+β1LnKit+β2LnHit+β3LnTijt+βiLnXit+uit(3-5)

    上式中:t=1,2,…,t表示時間;i=1,2,…,i表示地區(qū);j=1,2,分別表示陸運與民航;αit表示模型常數(shù)項;βi表示解釋變量Xit對應(yīng)的影響系數(shù)向量;uit表示隨機誤差項,且服從uit~(0,δ2)分布。

    從上文分析可知我國各地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展不是相互獨立的,而是存在明顯的集聚特征,因此有必要在普通面板的基礎(chǔ)上加入空間權(quán)重矩陣,構(gòu)建空間面板模型,用以研究交通運輸對各地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的溢出效應(yīng)。常見的空間計量模型為空間滯后模型(SLM)和空間誤差模型(SEM)。SLM模型適用于研究被解釋變量的擴散效應(yīng)(外溢現(xiàn)象),即區(qū)域個體經(jīng)濟行為對于相鄰區(qū)域經(jīng)濟行為所產(chǎn)生的效應(yīng);而SEM模型適用于研究區(qū)域經(jīng)濟指標間的相互影響因所處的相對位置不同而存在差異,而本題研究其外溢性,則選擇SLM模型,其形式如下所示

    Lnyit=ρWLnyit+β1LnKit+β2LnHit+β3LnTijt+βiLnXit+εit(3-6)

    式中:t=1,2,3…,t表示時間;i=1,2,3…,i表示地區(qū);j=1,2,j表示不同運輸方式;Xit表示其它控制變量;εit表示隨機變量。

    (二)變量的選取

    1.被解釋變量。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的增加值是衡量一個地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展狀況的重要指標??紤]到數(shù)據(jù)的可獲得性,本文選取交通運輸倉儲和郵政業(yè)、信息傳輸、計算機服務(wù)和軟件業(yè)、金融、租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè)五個行業(yè)的增加值之和作為生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值,并以此來衡量生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展水平(Ps)。

    2.解釋變量。本文重點分析交通基礎(chǔ)設(shè)施對各地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的影響,而在我國交通基礎(chǔ)設(shè)施中,鐵路和公路無論是從里程上還是貨運量上都占有絕對地位,并且我國各區(qū)域間主要是通過這兩種交通方式進行貨物、人員運輸與經(jīng)濟交流。因此本文選取各個地區(qū)的鐵路密度和公路密度之和作為衡量陸運運輸方式的完善程度(Road),并用以研究陸運對我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的影響。

    3.控制變量。

    (1)資本存量(K)。對于資本存量(K)的度量,本文采用Goldsmith在1951年開創(chuàng)的永續(xù)盤存法來度量。其計算公式如下:

    Kijt=Kij(t-1)(1-δijt)+Iijtt=1,2,3…11(3-7)

    式中:Kijt、Iijt、δijt分別表示第i省份j行業(yè)在第t期的資本存量、實際固定資產(chǎn)投資量、固定資產(chǎn)折舊率;Kij(t-1)表示第i省份j行業(yè)在第t-1期的資本存量。

    (2)人力資本水平(H)。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)屬于知識密集型產(chǎn)業(yè),其發(fā)展水平與人力資本水平高度相關(guān),也應(yīng)和各省市的人力資本水平高度相關(guān)。即一個省份的人力資本水平越高,該地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的人力資本水平也越高。而各個地區(qū)高等人才占比又是衡量當?shù)厝肆Y本水平的重要指標。鑒于此,本文利用各地區(qū)高等人才占比作為衡量當?shù)厣a(chǎn)性服務(wù)業(yè)的人力資本水平。

    (3)制造業(yè)發(fā)展水平(M)。制造業(yè)的發(fā)展水平是影響當?shù)厣a(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展狀況的重要因素。鑒于此,本文將制造業(yè)發(fā)展水平作為重要的控制變量,并以各地區(qū)的制造業(yè)生產(chǎn)總值來衡量。

    (4)城市化水平(Urban)。城市化是社會生產(chǎn)力變化和引起人類生產(chǎn)方式、生活方式和居住方式改變的過程。服務(wù)業(yè)因其自身的特殊性,與城市化關(guān)系尤為明顯。因此本文引入城市化水平作為控制變量,并以地區(qū)城鎮(zhèn)人口占當年年末總?cè)丝诘谋戎貋砗饬俊?/p>

    (5)工業(yè)化水平(Indus)。隨著工業(yè)化程度的不斷加深,制造業(yè)對于技術(shù)、資本、運營管理的需求日益增強,而這些需求又是通過生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)來實現(xiàn)的,制造業(yè)需求層次的提高必然促進生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的不斷發(fā)展。鑒于此,本文將工業(yè)化水平納入控制變量,并以工業(yè)增加值占GDP比重來衡量。

    (6)政府影響(Gov)。政府對產(chǎn)業(yè)的影響主要是通過稅收政策來實現(xiàn),因此本文利用各地區(qū)企業(yè)所得稅占全國總稅收比重來衡量政府對產(chǎn)業(yè)的影響程度。

    (三)空間權(quán)重矩陣

    上文分析可知我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)存在明顯的空間集聚現(xiàn)象,因此在研究中需要構(gòu)建空間計量模型,即在原有模型的基礎(chǔ)上加入空間權(quán)重矩陣進行分析。參照Bavaud等空間權(quán)重矩陣的構(gòu)建方法上,構(gòu)建如下空間權(quán)重矩陣:

    二進制空間權(quán)重矩陣(W1)。二進制空間權(quán)重矩陣,即0-1矩陣。如果兩個地區(qū)相鄰,則對應(yīng)權(quán)重元素值為1;如果兩地區(qū)不相鄰,則對應(yīng)權(quán)重元素值為0。最后將其標準化,使得各行元素之和為1。

    (四)數(shù)據(jù)的獲取和處理

    在分析經(jīng)濟問題時,數(shù)據(jù)的獲取與處理是非常重要的。為了消除價格的影響,本文以2004年為基期,采用價格指數(shù)對相關(guān)變量進行平減處理,消除了價格因素的影響。根據(jù)我國國民經(jīng)濟中的行業(yè)分類,將生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)劃分為:交通運輸、倉儲和郵政業(yè),房地產(chǎn)業(yè),租賃和商務(wù)服務(wù)業(yè),金融服務(wù)業(yè),信息傳輸、計算機服務(wù)和軟件業(yè),科學(xué)研究技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查業(yè)。考慮到數(shù)據(jù)的可獲得性,去掉生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)中的科學(xué)研究技術(shù)服務(wù)和地質(zhì)勘查行業(yè)。研究范圍包括2004-2014年我國31個省、直轄市、自治區(qū)。本研究的所有數(shù)據(jù)均來源于《中國統(tǒng)計年鑒》、《中國城市統(tǒng)計年鑒》、《中國交通統(tǒng)計年鑒》、從統(tǒng)計看民航以及各省市統(tǒng)計年鑒等公開數(shù)據(jù)。

    四、計量分析與結(jié)果說明

    (一)模型估計結(jié)果

    本部分將上文構(gòu)建的空間權(quán)重矩陣導(dǎo)入Matlab 2015a中,分別對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的OLS、SLM進行處理,具體結(jié)果見表2。從回歸結(jié)果可知,所有模型的擬合優(yōu)度均在0.88以上,說明模型整體的解釋能力較強。與普通面板數(shù)據(jù)模型相比,空間計量模型的擬合優(yōu)度和Log-Likelihood值更大,說明空間計量模型的擬合效果更好。這主要由于各地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)并非相互獨立的,而是存在空間溢出效應(yīng)。

    表2 陸運運輸方式的模型估計結(jié)果

    從表2中SLM的回歸結(jié)果可知,我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展與交通具有明顯的正相關(guān)關(guān)系,其回歸系數(shù)均通過了5%的顯著性檢驗。具體來看,陸運地理距離的空間權(quán)重矩陣下的回歸系數(shù)為0.174,說明當鐵路或者公路的密度增加1%,則生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的增加值增長0.174%。研究發(fā)現(xiàn)空間權(quán)重矩陣下我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的空間誤差模型回歸系數(shù)為正,且均通過了1%的顯著性檢驗。這主要由于我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展處于快速上升階段,地理鄰近性可以增強區(qū)域間企業(yè)的貿(mào)易往來,從而形成規(guī)模經(jīng)濟。這也解釋了為了我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)具有明顯的集聚效應(yīng),即生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展水平較高的地區(qū)更傾向于趨近生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展較好的地區(qū)。

    對其它控制變量的分析可以得到:①工業(yè)化水平對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的回歸系數(shù)為負,這說明了我國各地區(qū)的工業(yè)化水平對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展并沒有起到促進作用。其原因可能是:目前我國絕大多數(shù)工業(yè)處在產(chǎn)業(yè)鏈低端,屬于勞動密集型產(chǎn)業(yè),未能對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)尤其是其中的知識密集型服務(wù)行業(yè)產(chǎn)生較大的需求。②人力資本促進我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的效果不明顯。這可能是由于以地區(qū)高等人才占比來衡量生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的人力資本水平存在一些缺陷,此外也可能由于我國生性服務(wù)業(yè)人力資本要素配置效率低下導(dǎo)致的。③制造業(yè)對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的回歸系數(shù)也不顯著。可能的原因是我國制造業(yè)發(fā)展相對落后,且組織結(jié)構(gòu)缺乏創(chuàng)新,從而對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的需求規(guī)模較小和層次較低。④資本、城市化水平對我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展具有顯著的正向影響,其回歸系數(shù)均為正,且通過了5%的顯著性檢驗。最后政府對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的回歸系數(shù)也為正,且通過了5%的顯著性檢驗。其原因可能是近年來各地區(qū)政府重視生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展,不斷完善生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展環(huán)境,從而促進生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展。

    (二)溢出效應(yīng)分析

    由于模型的回歸系數(shù)并不能直接反映出交通運輸對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的溢出效應(yīng),因此本部分在SLM模型的基礎(chǔ)上,將溢出效應(yīng)分為總效應(yīng)、直接效應(yīng)、間接效應(yīng),并從這三個方面來刻畫交通運輸對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的影響。其估計結(jié)果如表4-2所示。

    從總效應(yīng)來看,陸運對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的回歸系數(shù)分別為0.242,且通過了10%的顯著性檢驗,說明對于全部空間單元來說,陸運密度每增加1%,生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值將增長0.242%。從直接效應(yīng)來看,陸運的回歸系數(shù)分別為0.178,且均通過了5%的顯著性檢驗。這說明對于各空間單元來說,交通運輸對本單元生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的影響均為正,且本地陸運密度每增加1%,本地生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值將增長0.178%。從間接效應(yīng)來看,陸運的回歸系數(shù)分別為0.064,也均通過了10%的顯著性檢驗,這說明各空間單元的交通運輸對臨近空間單元生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的影響也為正。當本地陸運密度增加1%,臨近區(qū)域生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)增加值將增長0.064%。將直接效應(yīng)與間接效應(yīng)進行對比可知,其直接效應(yīng)大于間接效應(yīng),說明交通運輸對本地生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的作用更強。綜合考察交通運輸對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的總效應(yīng)、直接效應(yīng)、間接效應(yīng),發(fā)現(xiàn)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)總是趨于交通基礎(chǔ)設(shè)施完善的地方集聚,這也驗證了前文中探索性分析所得出的結(jié)論。此外控制變量對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)溢出效應(yīng)的分析方法同陸運。

    表3 SLM模型溢出效應(yīng)估計結(jié)果

    五、研究結(jié)論與啟示

    本文首先分析了交通基礎(chǔ)設(shè)施影響我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的理論機制,然后又從整體上探索了我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與交通基礎(chǔ)設(shè)施的空間分布格局及特征,在此基礎(chǔ)上對兩者進行了對比分析。結(jié)果發(fā)現(xiàn):①我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)在空間上存在明顯的集聚特征,即生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展水平較高的地區(qū)更傾向于趨近生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展較好的地區(qū)。②生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展與交通基礎(chǔ)設(shè)施存在著緊密的聯(lián)系。即生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)傾向于集聚在交通基礎(chǔ)設(shè)施較完善的區(qū)域。為了深入分析交通基礎(chǔ)設(shè)施對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的溢出效應(yīng),本文利用全國31個省市的數(shù)據(jù),以地理距離作為空間權(quán)重矩陣,并對其進行了標準化處理,通過構(gòu)建空間計量模型來研究交通基礎(chǔ)設(shè)施對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的溢出效應(yīng)。實證結(jié)果表明:陸運對我國生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展具有顯著的正向影響。這種影響不僅體現(xiàn)在本地,其對鄰近區(qū)域生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展也具有明顯的促進作用。

    資本、城市化水平以及政府均對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展具有促進作用,而我國的工業(yè)化水平對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展具有抑制作用,制造業(yè)與人力資本對生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的作用較弱。

    根據(jù)上述結(jié)論,并參考相關(guān)文獻得出如下啟示:(1)重視中西部地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與交通運輸?shù)陌l(fā)展,促進東中西協(xié)調(diào)發(fā)展。生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展離不開交通運輸,完善的交通運輸體系有助于促進生產(chǎn)要素流動,強化生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)同相關(guān)產(chǎn)業(yè)的經(jīng)濟聯(lián)系,優(yōu)化生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)的發(fā)展環(huán)境。(2)要關(guān)注區(qū)域間交通運輸?shù)囊绯鲂?yīng)。從實證結(jié)果來看,陸運對臨近區(qū)域生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)發(fā)展的溢出效應(yīng)并不明顯。這可能由于地區(qū)間交通運輸資源配置低效,導(dǎo)致“競爭過度”或者“無效觀望”現(xiàn)象的發(fā)生,從而導(dǎo)致較低的溢出效應(yīng)。

    [1]柳坤等.機場周邊地區(qū)生產(chǎn)性服務(wù)業(yè)與制造業(yè)空間布局特征——以首都機場為[J].2015.08

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    任敏媛(1992.11-),女,漢,河南,碩士,上海師范大學(xué),研究方向城市經(jīng)濟。

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