江蘇水運(yùn)對經(jīng)濟(jì)增長的影響研究

王鈞天　童紀(jì)新

[摘要] 以柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)，通過空間面板模型來分析江蘇水運(yùn)對經(jīng)濟(jì)增長的影響。實證結(jié)果得出以下結(jié)論：江蘇經(jīng)濟(jì)增長表現(xiàn)出顯著的空間集聚特征；水運(yùn)不僅對本地經(jīng)濟(jì)增長具有促進(jìn)作用，還能推動相鄰地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長；自重要水運(yùn)發(fā)展政策實施以來，水運(yùn)對經(jīng)濟(jì)增長的拉動作用進(jìn)一步加強(qiáng)。進(jìn)一步對比水運(yùn)對經(jīng)濟(jì)增長的長期影響和短期影響發(fā)現(xiàn)：水運(yùn)對相鄰地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用會隨時間推移而逐漸減弱，但是對本地經(jīng)濟(jì)增長一直都有顯著的促進(jìn)作用。因此，江蘇應(yīng)進(jìn)一步提升水運(yùn)服務(wù)能力和輻射能力，并且繼續(xù)推進(jìn)運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整，發(fā)展多式聯(lián)運(yùn)。

[關(guān)鍵詞]江蘇水運(yùn)；經(jīng)濟(jì)增長；生產(chǎn)函數(shù)；空間面板模型

一、 引言

江蘇濱江臨海，境內(nèi)河湖密布，具有悠久的水運(yùn)歷史，長江和京杭大運(yùn)河一橫一縱貫穿全省，給沿岸城市帶來了商業(yè)繁榮，隨著海運(yùn)貿(mào)易的興起，江蘇也憑借濱海優(yōu)勢成為開放大省?！笆濉睍r期江蘇水運(yùn)發(fā)展成效顯著，水運(yùn)在交通運(yùn)輸中的地位進(jìn)一步增強(qiáng)，各項發(fā)展指標(biāo)均居全國前列，其中，港口綜合通過能力、萬噸級以上泊位數(shù)、港口貨物吞吐量、億噸大港數(shù)、內(nèi)河航道里程等多項指標(biāo)都保持全國第一1，對江蘇經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展做出了重要貢獻(xiàn)。隨著我國經(jīng)濟(jì)由高速增長階段轉(zhuǎn)向高質(zhì)量發(fā)展階段，江蘇作為重要的經(jīng)濟(jì)大省，推動高質(zhì)量發(fā)展應(yīng)該走在全國前列。目前來看，協(xié)調(diào)發(fā)展和綠色發(fā)展的相對滯后仍是制約江蘇高質(zhì)量發(fā)展的重要因素[1]，江蘇亟須充分利用自身優(yōu)勢對這兩個“短板”進(jìn)行彌補(bǔ)。江蘇海江河水運(yùn)資源豐富，發(fā)展水運(yùn)具有得天獨(dú)厚的優(yōu)勢，內(nèi)河航道和沿江港口可以促進(jìn)省內(nèi)各市的經(jīng)濟(jì)合作，沿海地區(qū)以港口群為代表的建設(shè)也為江蘇區(qū)域發(fā)展拓展了新空間[2]。此外，如何降低交通領(lǐng)域的能耗和碳排放強(qiáng)度一直是綠色發(fā)展中的重要問題，解決問題的核心在于降低強(qiáng)度[3]。水運(yùn)具有運(yùn)量大、能耗少、成本低和對環(huán)境影響小等特點，對于促進(jìn)江蘇省內(nèi)各地區(qū)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展和綠色發(fā)展具有重要意義。江蘇已邁進(jìn)全面建設(shè)社會主義現(xiàn)代化新征程，這對江蘇高質(zhì)量發(fā)展提出了更高要求。江蘇應(yīng)該抓住“一帶一路”建設(shè)、長江經(jīng)濟(jì)帶發(fā)展、長三角區(qū)域一體化和淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶等重大戰(zhàn)略實施帶來的重要機(jī)遇，準(zhǔn)確地評估水運(yùn)對經(jīng)濟(jì)增長的影響，科學(xué)地制定后續(xù)水運(yùn)發(fā)展策略，進(jìn)一步發(fā)揮水運(yùn)優(yōu)勢。

水運(yùn)對經(jīng)濟(jì)增長的影響作用已經(jīng)在國內(nèi)外引起了廣泛討論，但是研究結(jié)論卻大相徑庭。不少學(xué)者肯定了水運(yùn)在經(jīng)濟(jì)增長中發(fā)揮的正向作用 [4-7]，但也有學(xué)者對水運(yùn)的積極影響提出了質(zhì)疑 [8-9]。江蘇作為水運(yùn)大省吸引了不少學(xué)者的目光，大多數(shù)文獻(xiàn)一般將江蘇作為整體放入省級區(qū)域合作機(jī)制中進(jìn)行研究，這些區(qū)域合作機(jī)制往往具備緊密的經(jīng)濟(jì)聯(lián)系和水運(yùn)合作，比如長江經(jīng)濟(jì)帶[10-11]。然而，這些研究使用面板回歸方法只能從區(qū)域整體層面估算參數(shù)，無法單獨(dú)對江蘇省水運(yùn)發(fā)展進(jìn)行評估。目前，專門以江蘇為研究對象的文獻(xiàn)較少，從研究結(jié)論來看多數(shù)都肯定了水運(yùn)的積極影響。封學(xué)軍等[12]使用模糊層次評價法發(fā)現(xiàn)內(nèi)河運(yùn)輸在江蘇大宗散貨運(yùn)輸中具有明顯優(yōu)勢，是經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展的重要基礎(chǔ)；宋敏等[13]發(fā)現(xiàn)水運(yùn)投資對工業(yè)發(fā)展表現(xiàn)出顯著的雙重門檻效應(yīng)并且主要通過間接效應(yīng)影響工業(yè)發(fā)展；李健[14]使用面板模型和時間序列模型，發(fā)現(xiàn)江蘇沿海港口發(fā)展能夠顯著促進(jìn)區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長。綜上所述，目前水運(yùn)對經(jīng)濟(jì)增長的影響如何國內(nèi)外學(xué)者還沒有達(dá)成共識，國內(nèi)文獻(xiàn)主要從省級層面出發(fā)，從投資、運(yùn)輸服務(wù)和基礎(chǔ)設(shè)施等角度進(jìn)行研究。分析現(xiàn)有文獻(xiàn)，從研究內(nèi)容和研究方法上看仍存在以下不足：第一，較少文獻(xiàn)會單獨(dú)研究江蘇水運(yùn)對經(jīng)濟(jì)增長的影響，即使有若干文獻(xiàn)采用江蘇市級面板數(shù)據(jù)進(jìn)行研究，也較少考慮水運(yùn)對經(jīng)濟(jì)增長的空間溢出效應(yīng)。第二，現(xiàn)有研究較少考慮重要政策實施所產(chǎn)生的影響，水運(yùn)發(fā)展具有很強(qiáng)的政策導(dǎo)向性，評估現(xiàn)有政策所產(chǎn)生的影響對于后續(xù)政策的制定具有重要參考價值。

為了彌補(bǔ)上述不足，本文擬科學(xué)地評估水運(yùn)對江蘇省經(jīng)濟(jì)增長的影響效應(yīng)。本文使用江蘇13個城市2001—2020年的面板數(shù)據(jù)，以柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)為基礎(chǔ)，通過空間計量模型來估算水運(yùn)對經(jīng)濟(jì)增長的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)。本文主要貢獻(xiàn)如下：第一，考慮水運(yùn)對經(jīng)濟(jì)增長的空間溢出效應(yīng)以及經(jīng)濟(jì)活動的動態(tài)性，進(jìn)行空間靜態(tài)和空間動態(tài)實證檢驗，所得結(jié)論更加客觀。第二，評估水運(yùn)政策出臺的影響，選取江蘇重要水運(yùn)發(fā)展政策，通過分析政策虛擬變量與水運(yùn)變量交乘項的系數(shù)，來評估政策實施效果。第三，通過Moran’s I指數(shù)檢驗江蘇經(jīng)濟(jì)增長的空間相關(guān)性，并且結(jié)合空間面板模型回歸結(jié)果來綜合分析水運(yùn)如何促進(jìn)經(jīng)濟(jì)協(xié)調(diào)發(fā)展和綠色發(fā)展，從而為江蘇經(jīng)濟(jì)高質(zhì)量發(fā)展提供政策建議。

二、 研究設(shè)計

1. 基本模型設(shè)定

首先對基本模型進(jìn)行設(shè)定。參考前人研究 [10]，本文將水運(yùn)作為一種生產(chǎn)要素放入柯布-道格拉斯生產(chǎn)函數(shù)，并且考慮了影響總產(chǎn)出的其他各類要素，模型如下：

其中，Y為經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出，A代表技術(shù)進(jìn)步，K為資本投入，L為勞動力投入，SY為水運(yùn)變量，Z為影響總產(chǎn)出的其他各類要素所組成的向量，包括城鎮(zhèn)化水平、產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)、外貿(mào)依存度、財政支出和交通基礎(chǔ)設(shè)施。將式（1）兩邊取對數(shù)，可得：

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

此外，本文評估了水運(yùn)政策出臺的影響。2011年11月江蘇省政府印發(fā)了《省政府關(guān)于加快長江等內(nèi)河水運(yùn)發(fā)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(xiàn)代化內(nèi)河水運(yùn)體系，完善江海直達(dá)、干支直達(dá)、江海轉(zhuǎn)運(yùn)的運(yùn)輸服務(wù)網(wǎng)絡(luò)，這對江蘇水運(yùn)發(fā)展具有重要意義。因此，本文在式（2）的基礎(chǔ)上放入政策虛擬變量與水運(yùn)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(shù) [γ] 衡量了2011年《實施意見》出臺后，這一水運(yùn)發(fā)展政策如何影響水運(yùn)對經(jīng)濟(jì)增長的作用，本文預(yù)期該系數(shù)顯著為正，即意味著《實施意見》促使水運(yùn)在江蘇交通運(yùn)輸中的重要性得到提升，對經(jīng)濟(jì)增長發(fā)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(jìn)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(quán)重矩陣， [ε]為隨機(jī)誤差項；[Wy]、[WX]和 [Wε]分別代表被解釋變量、解釋變量和隨機(jī)誤差項的空間滯后項?？臻g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(jié)果顯示：用來檢驗SEM（Spatial error）的LM統(tǒng)計量和Robust LM統(tǒng)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(tǒng)計量和Robust LM統(tǒng)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(shè)，進(jìn)一步證實了使用SDM的適宜性，因此本文采用SDM進(jìn)行估計。本文通過Hausman檢驗拒絕了“使用隨機(jī)效應(yīng)SDM更優(yōu)”的原假設(shè)，使用固定效應(yīng)SDM。在空間固定效應(yīng)、時間固定效應(yīng)和雙固定效應(yīng)的選擇中，本文綜合擬合優(yōu)度和樣本特征，最終選擇空間固定效應(yīng)SDM。

根據(jù)上述檢驗結(jié)果，本文空間杜賓模型（SDM）表示為：

其中，[Yit]表示城市的經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)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(shù)，[θ]代表解釋變量空間滯后項的系數(shù)，[γ]為解釋變量的彈性系數(shù)，[a]為常數(shù)項，[εit]為隨機(jī)誤差項，[ui]為空間固定效應(yīng)，下標(biāo)i和t分別代表城市和時間，下標(biāo)j代表鄰近城市（[j≠i]）。

由于區(qū)域經(jīng)濟(jì)增長具有長期性和系統(tǒng)性，當(dāng)前經(jīng)濟(jì)增長會受到上期的影響，而靜態(tài)空間面板模型會忽略這一動態(tài)變化過程。因此，本文在式（5）的基礎(chǔ)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(tài)空間杜賓模型來避免結(jié)論存在誤差和克服內(nèi)生性問題 [15]。模型設(shè)定如下：

其中，系數(shù) [ψ ]代表前期經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出對本期經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出的影響，其他系數(shù)解釋與式（5）相同。

3. 空間權(quán)重矩陣設(shè)定

本文使用鄰接權(quán)重矩陣進(jìn)行研究，該權(quán)重矩陣定義如下：

[Wij= 1，當(dāng)城市i和城市j地理相鄰，且 i≠j? 0，當(dāng)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(jìn)行研究之前，需要進(jìn)行空間自相關(guān)檢驗來判斷不同區(qū)域之間是否存在相互依賴和彼此影響的指標(biāo)，本文使用Moran’s I指數(shù)對被解釋變量進(jìn)行檢驗。Moran’s I指數(shù)的取值范圍為[-1，1]，當(dāng)取值為正數(shù)時，代表存在空間正相關(guān)，反之則存在空間負(fù)相關(guān)，其絕對值越大說明空間相關(guān)性越強(qiáng)。本文先通過全局Moran’s I指數(shù)對總體空間相關(guān)性進(jìn)行判斷，再通過局部Moran’s I指數(shù)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(shù)據(jù)，所有涉及價值形態(tài)的數(shù)據(jù)均調(diào)整為2020年不變價格。數(shù)據(jù)來源于江蘇統(tǒng)計年鑒、江蘇各市統(tǒng)計年鑒、江蘇交通年鑒、中國城市統(tǒng)計年鑒和Datastream數(shù)據(jù)庫。變量測度如下：

1. 被解釋變量：總產(chǎn)出Y（單位：億元）。本文采用江蘇各市實際地區(qū)生產(chǎn)總值（GDP）來表示經(jīng)濟(jì)總產(chǎn)出。

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

3. 控制變量：（1）勞動力投入L（單位：萬人），采用各市就業(yè)人數(shù)來衡量。（2）資本投入K（單位：億元），采用永續(xù)盤存法對資本存量進(jìn)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(chǎn)投資，[δ]為折舊率。關(guān)于折舊率[δ]，本文借鑒張軍等 [16]的研究，將其統(tǒng)一設(shè)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(zhèn)化水平Z1，采用各市城鎮(zhèn)化率來表示，計算方法為：城鎮(zhèn)化率=城鎮(zhèn)常住人口/總常住人口。（4）產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)Z2，采用第三產(chǎn)業(yè)產(chǎn)值占GDP的比例來表示。（5）外貿(mào)依存度Z3，采用各市進(jìn)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(yù)算支出占GDP的比重表示，部分年份數(shù)據(jù)缺失，采用財政支出代替。（7）交通基礎(chǔ)設(shè)施Z5（單位：公里/平方公里），采用各地區(qū)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(jié)果分析

1. 空間相關(guān)性檢驗

本文對江蘇省13個城市實際GDP（對數(shù)值）的空間相關(guān)性進(jìn)行檢驗，全局Moran’s I指數(shù)結(jié)果見表2。結(jié)果顯示：各年實際GDP的Moran’s I指數(shù)都顯著為正，說明各年實際GDP都存在顯著的空間正相關(guān)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(dá)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(jīng)濟(jì)增長的空間集聚效應(yīng)在2007年之后總體來說逐漸減弱，即江蘇經(jīng)濟(jì)增長的空間分布更加均衡。

本文進(jìn)一步進(jìn)行局部Moran’s I指數(shù)的計算。局部Moran’s I散點圖的橫坐標(biāo)z表示空間單元觀測值， 縱坐標(biāo)Wz為觀測值相鄰單元的加權(quán)平均值。本文制作了2020年江蘇實際GDP的Moran’s I指數(shù)散點圖（圖1）1，并以此為依據(jù)整理了各城市象限分布情況表（表3）。表3結(jié)果顯示：（1）“高-高”象限以江蘇南部城市為主，蘇錫常都市圈經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)，南通GDP也已經(jīng)突破萬億，這些經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市在空間上呈現(xiàn)出集聚。（2）“低-低”象限為江蘇中部和北部城市，出現(xiàn)這一情況可能與江蘇中部和北部缺乏一個強(qiáng)力的經(jīng)濟(jì)發(fā)達(dá)城市有關(guān)。（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(jīng)濟(jì)聯(lián)動不足的情況，但是原因各不相同，對于“低-高”象限城市，鎮(zhèn)江和泰州應(yīng)該更加注重與附近城市的合作，加速經(jīng)濟(jì)發(fā)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(qū)域中心城市地位，從而更好發(fā)揮經(jīng)濟(jì)輻射作用。

2. 靜態(tài)空間面板模型分析

表4為靜態(tài)空間杜賓模型（SDM）的回歸結(jié)果，從結(jié)果可以看出：（1）從R2和LogL來看，靜態(tài)SDM具有較好的擬合優(yōu)度。（2）模型（a）和模型（b）中系數(shù)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(jīng)濟(jì)增長具有顯著的空間依賴性。（3）模型（b）中水運(yùn)與政策虛擬變量的交乘項（policy×lnSY）系數(shù)顯著為正，說明在《實施意見》出臺后，水運(yùn)對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用更加明顯。值得注意的是，相比于模型（a），模型（b）中水運(yùn)變量的系數(shù)不顯著，這說明在《實施意見》出臺前，水運(yùn)對經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用較弱，水運(yùn)對經(jīng)濟(jì)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(shù)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(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)。對于三種效應(yīng)的解釋如下：直接效應(yīng)反映了解釋變量對本區(qū)域被解釋變量的平均影響；間接效應(yīng)又稱作空間溢出效應(yīng)，反映了解釋變量對其他區(qū)域被解釋變量的平均影響；總效應(yīng)反映了解釋變量對全部區(qū)域被解釋變量所產(chǎn)生的平均影響。本文主要分析了水運(yùn)對經(jīng)濟(jì)增長的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，表5為靜態(tài)SDM的直接效應(yīng)、間接效應(yīng)和總效應(yīng)。表5結(jié)果顯示：（1）水運(yùn)變量（lnSY）對經(jīng)濟(jì)增長的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)都顯著為正，分別為0.057和0.158，這說明水運(yùn)對本地和相鄰地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長都有顯著促進(jìn)作用。（2）控制變量對經(jīng)濟(jì)增長的影響。資本存量（lnK）、勞動力（lnL）、城鎮(zhèn)化水平（lnZ1）和產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（lnZ2）對經(jīng)濟(jì)增長的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)都為正，即對本地區(qū)和相鄰地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長都有正向影響。外貿(mào)依存度（lnZ3）、財政支出（lnZ4）和交通基礎(chǔ)設(shè)施（lnZ5）對經(jīng)濟(jì)增長的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)都為負(fù)，即對本地和相鄰地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長有抑制作用。

3. 動態(tài)空間面板模型分析

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

與靜態(tài)SDM一樣，本文重點關(guān)注動態(tài)SDM的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)，總效應(yīng)未在文中匯報，結(jié)果見表7，可以看出：

水運(yùn)（lnSY）對經(jīng)濟(jì)增長的影響。水運(yùn)對經(jīng)濟(jì)增長的短期效應(yīng)和長期效應(yīng)都為正向，除了長期間接效應(yīng)不顯著以外，其余都在5%水平上顯著?？梢钥闯觯\(yùn)不論是長期還是短期都能夠顯著促進(jìn)本地區(qū)的經(jīng)濟(jì)增長，這進(jìn)一步說明水運(yùn)在江蘇經(jīng)濟(jì)增長中扮演了重要角色；水運(yùn)對鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的促進(jìn)作用隨著時間推移逐漸減弱，這說明江蘇水運(yùn)輻射能力還有待加強(qiáng)。

控制變量對經(jīng)濟(jì)增長的影響。短期和長期直接效應(yīng)中，資本存量（lnK）的兩種效應(yīng)都顯著為正，勞動力（lnL）和財政支出（lnZ4）兩種效應(yīng)都顯著為負(fù)，其余變量的系數(shù)不顯著。短期和長期間接效應(yīng)中，財政支出（lnZ4）的兩種效應(yīng)都顯著為正，資本存量（lnK）短期間接效應(yīng)顯著為正，產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（lnZ2）和外貿(mào)依存度（lnZ3）的短期間接效應(yīng)顯著為負(fù)，其余變量的系數(shù)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(jīng)濟(jì)增長有顯著促進(jìn)作用，對鄰近地區(qū)的促進(jìn)作用隨著時間推移逐漸減弱；勞動力（lnL）對本地經(jīng)濟(jì)的抑制作用比較顯著，對鄰近地區(qū)則不顯著；城鎮(zhèn)化水平（lnZ1）對本地和鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的作用幾乎忽略不計，這可能與江蘇城鎮(zhèn)化水平較高有關(guān)；產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)（lnZ2）和外貿(mào)依存度（lnZ3）都只對鄰近地區(qū)的經(jīng)濟(jì)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(qū)經(jīng)濟(jì)增長都有顯著的促進(jìn)作用，但對本地經(jīng)濟(jì)的影響則相反； 交通基礎(chǔ)設(shè)施（lnZ5）對本地和鄰近地區(qū)經(jīng)濟(jì)增長的作用幾乎忽略不計，這可能與江蘇交通基礎(chǔ)設(shè)施發(fā)展水平較高有關(guān)。

四、 穩(wěn)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(jìn)行穩(wěn)健性檢驗1。第一種是更換空間權(quán)重矩陣，本文使用地理距離權(quán)重矩陣來替換鄰接權(quán)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(shù)據(jù)來源于國泰安數(shù)據(jù)庫。

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

表8為穩(wěn)健性檢驗結(jié)果，模型（c）為只替換使用地理距離權(quán)重矩陣，模型（d）為既使用地理距離權(quán)重矩陣又使用水路貨物周轉(zhuǎn)量，模型（c）和模型（d）都使用空間固定效應(yīng)靜態(tài)SDM進(jìn)行估算。結(jié)果顯示：模型（c）中水路貨運(yùn)量（lnSY）對經(jīng)濟(jì)增長的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)都為正，其中間接效應(yīng)在1%的水平上顯著。模型（d）中水路貨物周轉(zhuǎn)量（lnSYZZ）對經(jīng)濟(jì)增長的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)都為正，其中間接效應(yīng)在5%的水平上顯著。其他控制變量對經(jīng)濟(jì)增長的直接效應(yīng)和間接效應(yīng)正負(fù)基本與實證結(jié)果保持一致。綜上所述，穩(wěn)健性檢驗結(jié)果說明本文實證研究所得的結(jié)果是穩(wěn)健的。

五、 主要結(jié)論與政策建議

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

基于上述實證結(jié)果，本文提出以下幾點政策建議：

第一，進(jìn)一步提升水運(yùn)服務(wù)能力。我國正在構(gòu)建“以國內(nèi)大循環(huán)為主體、國內(nèi)國際雙循環(huán)相互促進(jìn)的新發(fā)展格局”，江蘇在新發(fā)展格局中具有重要地位。江蘇水運(yùn)作為新發(fā)展格局中的重要節(jié)點和通道，應(yīng)該更好服務(wù)經(jīng)濟(jì)循環(huán)的物資運(yùn)輸需求，這需要政府部門進(jìn)一步加大水運(yùn)領(lǐng)域投入，繼續(xù)出臺支持水運(yùn)發(fā)展的政策，充分發(fā)揮江蘇水運(yùn)優(yōu)勢。具體來說，對于國內(nèi)循環(huán)，江蘇應(yīng)該持續(xù)完善內(nèi)河航運(yùn)通道體系，服務(wù)于內(nèi)貿(mào)物資運(yùn)輸；對于國際循環(huán)，江蘇應(yīng)該提升現(xiàn)有出?？诠δ芎鸵?guī)劃新出?？诮ㄔO(shè)，建設(shè)高標(biāo)準(zhǔn)的國際運(yùn)輸通道，從而提升國際運(yùn)輸服務(wù)能力。

第二，進(jìn)一步增強(qiáng)江蘇水運(yùn)輻射能力。江蘇各市要增強(qiáng)水運(yùn)輻射能力，發(fā)揮江蘇區(qū)域中心城市的引領(lǐng)作用，通過水運(yùn)來強(qiáng)化與周邊城市的聯(lián)系互動，從而推進(jìn)江蘇經(jīng)濟(jì)的協(xié)調(diào)發(fā)展。更進(jìn)一步來說，江蘇在“一帶一路”、長江經(jīng)濟(jì)帶、長三角區(qū)域一體化和淮河生態(tài)經(jīng)濟(jì)帶等重大戰(zhàn)略中都具有重要地位，水運(yùn)發(fā)展在這些重大戰(zhàn)略中扮演了重要角色。因此，江蘇水運(yùn)應(yīng)該主動融入到國家戰(zhàn)略中，借助于國家戰(zhàn)略的機(jī)遇來提升江蘇水運(yùn)的輻射能力，從而更好地為重大戰(zhàn)略的深入實施提供支持。

第三，貫徹綠色發(fā)展理念，進(jìn)一步推進(jìn)運(yùn)輸結(jié)構(gòu)調(diào)整。水運(yùn)對促進(jìn)綠色發(fā)展具有重要意義，江蘇應(yīng)該進(jìn)一步提高水運(yùn)在貨物運(yùn)輸尤其是大宗貨物及中長距離運(yùn)輸中的比例，重點打造海鐵聯(lián)運(yùn)、江海聯(lián)運(yùn)和運(yùn)河三大通道體系，積極引導(dǎo)海江河、鐵公水多式聯(lián)運(yùn)發(fā)展，充分發(fā)揮水路運(yùn)輸?shù)谋容^優(yōu)勢，推動大宗貨物集疏港轉(zhuǎn)向水路。同時，還要推進(jìn)水運(yùn)領(lǐng)域新能源和清潔能源的應(yīng)用，減少碳排放，加快建設(shè)綠色低碳水運(yùn)體系，推進(jìn)水運(yùn)更高水平的綠色發(fā)展。

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作者簡介：王鈞天（1995-），男，澳門科技大學(xué)商學(xué)院博士生，研究方向為區(qū)域經(jīng)濟(jì)；童紀(jì)新（1964-），男，河海大學(xué)商學(xué)院教授，研究方向為技術(shù)經(jīng)濟(jì)。

（收稿日期：2022-09-01? 責(zé)任編輯：蘇子寵）

1 數(shù)據(jù)來源于江蘇省交通運(yùn)輸廳門戶網(wǎng)站，下同。

1 圖1城市數(shù)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(yáng)州、鎮(zhèn)江、泰州和宿遷。

1 穩(wěn)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。