基础设施、空间溢出与工业效率

摘 要：

笔者基于2001年～2011年的数据，运用层次分析和交叉数据包络分析方法，分别测算了我国环渤海、长三角和珠三角区域共90个地级市的基础设施水平和工业效率值；随后，在空间技术溢出理论基础上建立空间计量模型，考察三大区域基础设施综合水平及其外溢效应对工业效率的影响。研究表明，区域基础设施对工业效率具有显著的提升效应和空间溢出效应；不同基础设施的效应在三大区域之间却存在显著差异。

关键词：基础设施；空间溢出；工业效率；区域比较

作者简介：史学贵（1981-），男，河北昌黎人，上海财经大学经济学院博士生，主要从事数量经济方面的研究；施 洁（1983-），女，湖北武汉人，经济学博士，主要从事区域经济方面的研究。

中图分类号：F061.5 文献标识码：A 文章编号：1006-1096（2014）02-0012-07收稿日期：2013-01-22

一、导言与文献综述

对基础设施的恰当投资和管理是国家和地区经济计划的重要环节。Aschauer（1989）提出了关于基础设施的两个重要发现：基础设施对经济的影响要比预期的更高；基础设施投资的降低可能是导致1970年以后美国国民生产率下降的重要原因。此后，分析基础设施的经济影响，希冀从理论分析和实证研究中得到相关政策选择与依据就成为国家和区域经济研究的一个热点问题。例如，Holtz-Eakin 等（1996）的理论文献中，证明了基础设施能够降低投入要素的成本，提高区域经济活动的边际收益，对区域经济活力具有促进作用；Sturm（1998）为代表的实证研究也显示出基础设施有正向产出效应和成本降低效应。

对基础设施与经济增长之间关系的分析中，不可避免会遇到因为二者之间的相互影响而产生的内生性，而效率层面的分析可以避免这一问题；而且，效率层面的分析也更能揭示出基础设施在促进经济增长方面的作用机制。在国内，将基础设施和生产率联系起来的实证研究都在不同程度上显示出基础设施对地区生产率具有的积极影响（刘生龙 等，2010；张浩然 等，2012）。特别是，李文启（2011）选用企业技术效率作为企业生产效率的考核标准，较早考察了基础设施对企业的生产率和技术效率的影响；但该文的数据仅限于省级水平。张浩然等（2012）以地级市为研究对象，通过模型设定和数据级别的拓展揭示出城市层面基础设施的外溢效应和全要素生产率的影响机制，但研究仅选择单一的分项指标代表交通基础设施这一关键解释变量，而且忽视了能源这一重要的基础设施的分项指标。

基础设施与工业效率还具有极强的网络特征。一个地区基础设施不仅对本地区的经济发展产生积极的影响，而且对相邻地区也具有一定的空间溢出效应。同时，工业效率本身的空间溢出效用也不能忽视。这种理论上的判断已得到国外经验证据的支持（Cohen et al，2004）。改革开放以来，我国区域经济之间的联系日益密切，考虑到这一点，国内学者也将空间溢出效应纳入到计量模型中进行分析，得到一些具有较强解释力的研究结论，见魏下海（2010），刘勇（2010）和张浩然等（2012）的研究。但这些文献共同的缺憾都是直接采用空间计量回归模型进行实证分析，空间关系的引入缺乏经济理论模型基础。本文是在技术外溢理论模型基础上，通过引入基础设施变量，推导出空间计量模型，弥补了这一不足。

如果忽视全国各区域经济发展的差异性，所得到的对各区域“一刀切”式的政策建议也将缺乏现实适用性（余川江 等，2012）。本文选择目前我国区域经济发展最具活力的环渤海、长三角和珠三角三大区域，在对各区域进行了地理划分后，以三大经济圈中的90个城市为研究样本，分析基础设施对工业效率的影响；通过比较基础设施在城市之间的溢出效应，分析不同基础设施项的外溢作用对工业效率影响程度的差异，对于三大经济圈内部实施经济一体化具有重要的指导意义。

二、基础设施和工业效率的测算

（一）基础设施水平的测算

1.测算指标选取

基础设施按照具有功能和服务对象，可以分为经济性基础设施和社会性基础设施两大类。由于社会性基础设施对经济效率的影响是相对间接的，如果把它也纳入到所构建的基础设施指标体系中，很可能使得基础设施对工业效率影响的计量结果变得不显著。因而，本文在参考魏后凯（2001）和张军等（2007）研究的基础上，仅选取经济性基础设施指标，并把经济性基础设施的所有指标信息都加以利用来测算基础设施的水平值，从而建立了如下表1所示的基础设施评价指标体系。

2.测算方法的说明

本文采用层次分析法（AHP）来对基础设施水平进行评价。AHP方法能够避免张军（2007）采用的主成分分析法的机械性，同时也能避免魏后凯（2001）使用的加权求和法在直接给出权重时的随意性。

AHP方法与加权求和法的类似之处，在于首先要建立系统的递阶层次指标体系。但不同之处是，加权求和法是直接确定下层指标对上层指标的权重，权重的确定存在很大困难，而且具有相当大的随意性。AHP方法的各指标权重并非直接根据经验给定，而是先要构建一个两两比较的判断矩阵，再根据判断矩阵计算出各层次各指标的权重，最后计算出前一层元素关于总目标的排序权重。AHP方法在多元统计分析中已经相当成熟，具体操作方法在此不作过多介绍。经过这些具体步骤，就可以得到层次分析法中各个指标的权重（见表1），从而计算得到基础设施水平的评价值。

（二）工业效率水平的测算

产出率、效率指标和劳动生产率等指标是现有文献中所常用的工业效率评价指标，但选择单一指标进行处理的方法就只能测度出工业效率的某一方面，存在一定的局限性。数据包络分析（DEA）方法能以多投入多产出的方式有效克服上述困境；但也带来了新的问题，即存在大量有效单位的效率值在1处堆积的缺陷。本文为避免这一问题，采用交叉数据包络分析（cross-DEA）对工业效率进行测算。

DEA是一种对同类型的部门或单位（称为决策单元（DMU））进行相对有效性评价的方法。设有n个决策单元DMU

（三）三大区域的划分与数据处理

在界定各自范围时，首先要考虑的因素是三大区域所处的不同商业文化背景。基于这样的设想，笔者在充分考虑了文化因素后对三个区域的界限进行划分：环渤海地区作为北方文化的主要代表，包括河北省、辽宁省和山东省以及被河北包围的北京市、天津市等3省2市，共44个地级市（包括地级市和地级市以上级别城市）；长三角地区作为吴越文化的主要代表，包括上海市、江苏省和浙江省等2省1市，共25个地级市；珠三角地区作为岭南文化的主要代表，包括整个广东省，共有21个地级市。

测算数据来源于历年《中国城市统计年鉴》。由于2001年后的《中国城市统计年鉴》在统计指标和口径等方面发生了很大改变，本文选取2001～2011年的数据作为分析样本；与价格相关的变量，均采用相应的价格指数进行调整。测算中，基础设施测算值包括基础设施综合水平值以及交通、通讯和能源等3个分项值；工业效率的测算参考施洁等（2012）的方法，在crossDEA方法中将劳动、固定资本和流动资本作为投入，工业总产值作为产出。具体计算软件采用Matlab7.11。

三、测算结果及区域比较

（一）基础设施水平的比较

从总体上看，各基础设施在区域间的发展存在差异，珠三角区域的通信和能源基础设施平均存量水平明显高于长三角和环渤海区域；而三大区域交通基础设施、珠三角和环渤海的能源基础设施发展水平却逐渐收敛。各基础设施存量水平都呈现递增趋势，而长三角和环渤海的增长态势都较稳定，珠三角的波动幅度却较大（见图1第1行的前3个图）。比如，受2005年人民币第4次汇改和2009年全球金融危机的影响，珠三角区域交通和能源项的增量出现陡然下降。

把基础设施标准差与基础设施均值的比值记为基础设施的变异系数，表示区域内各地级市基础设施的离散程度。珠三角各地级市的变异系数一直较大，数值均大于1，表明各地级市间的基础设施发展差距较大，建设水平很不平衡；而长三角和环渤海地区的各变异系数一直保持在0.6以下，且近年有不断下降趋势，两地区的发展差异区域收敛。

（二）工业效率水平的比较

总体上，除了2009年三大区域的工业效率均略有回落外，其他年份水平值都保持了显著上升趋势；截至2011年，工业效率平均水平基本相当。从结构上看，珠三角各地级市的变异系数一直都最大，为0.3左右，表明城市之间的工业效率存在较大差距，发展最不平衡；其次是环渤海区域，变异系数有逐年减小趋势，为0.2和0.3之间水平，这与近10年来国家开发环渤海区域的力度不断加大有关；最为均衡的是长三角地区，变异系数一直保持在0.2左右。

图1 历年三大区域地级市基础设施和工业效率水平测算结果及其变异系数

四、计量检验与分析

（一）计量模型推导

长期以来，主流经济学理论对空间关联涉及较少，导致经济学研究结果和推论的偏误。空间计量经济方法将地理空间相互作用纳入模型中，从而实现对地理与经济现象空间效应（特征）的估计和识别（魏下海，2010）。本文在空间经济增长模型的基础上，用工业企业的效率来代替全要素生产率，并在模型的技术溢出机制中引入基础设施的作用。

假设

Ait=Ai0egtIγit∏nj≠i（IρjtAλjt）wij。（1）

其中，Ait表示工业企业效率，Ai0为其初始值；g是工业效率的增长率；Iit表示基础设施水平；wij表示技术溢出的空间结构；脚标i，j表示城市，t表示年份；γ，ρ和λ为参数。城市的生产率水平不仅由生产率的初始值和生产率的外生增长率决定，还会受到周边城市的生产率和基础设施水平的影响。其他城市的工业效率会溢出到本城市，λ代表溢出效应的程度；Ijt代表技术外溢的难易，ρ代表难易的程度。本城市的基础设施水平Iit影响该城市接受技术溢出的能力，城市基础设施越好则它接收技术溢出效应的能力就越强。并且，基础设施的建设本身对生产率的提高也有积极的促进作用。

对（1）式两边取对数，得到

在此式的基础上，再引入其他的控制变量Xt和扰动项εn，得到本文的计量方程lnAt=β0+λWnlnAt+γlnIt+ρWnlnIt+βXt+at・ln+cn+εn（2）

其中，lnAt是被解释变量，即城市工业效率的对数值；lnIt是基础设施的对数值；Xt为控制变量集合；λ为空间滞后回归系数，反映工业效率的空间相依性；ρ是基础设施的空间系数，反映周边城市基础设施对本地工业效率影响的空间效应；at为时间固定效应，ct=（c1，c2，…，cn）′为城市固定效应。

（二）空间自相关检验

空间计量模型要求被解释变量的空间相关关系必须真实存在，否则将得到不一致的回归结果。因此，首先要对工业效率的空间相关关系进行检验。Moran I指数是目前文献中检验变量间是否存在空间相关性的最常用统计量。Moran I指数定义为

Moran I=∑ni=1∑nj=1wij（yi-y）（yj-y）s2・∑ni=1∑nj=1wij，（3）

其中，s2=1n∑ni=1（yi-y）2，y=1n∑ni=1yi，yi是第i个地区的观测值，wij是空间权重矩阵的元素。Moran I的取值范围为＼[-1，1＼]，当Moran I大于0时，表明各地区之间某经济变量为空间正相关，即存在空间集聚效应；当Moran I小于0时，表明空间负相关，即存在空间排斥效应；当Moran I等于0时，表明各地区之间某经济变量与区位的分布相互独立。

采用统计量Z值来检验Moran I指数的显著性，定义Z值为

Z（n）=Moran I-E（I）Var（I）（4）

其中，E（I）=-1n-1，Var（I）=n2w1+nw2+3w0w20（n2-1） -E2（I）。这里，w1=∑ni=1∑nj=1（wij+wji）2/2，w2=∑ni=1（wi.+w.i）2，w0=∑ni=1∑nj=1wij。wi.和w.i分别是空间权重矩阵中第i行和第j列之和。

通过采用地理相邻空间权重矩阵，计算得出2001年～2011年我国三大区域工业效率的Moran I 指数和Z值，见表2。研究表明，工业效率的Moran I指数均为正值，且基本上都非常显著，说明工业效率在三大区域内存在很强的空间相关性。因此，采用空间计量模型才能得到无偏且一致的估计结果。

（三）数据与变量说明

1.数据来源

选取2001年～2011年环渤海、长三角和珠三角三大区域90个城市的面板数据作为样本，数据来自历年《中国城市统计年鉴》。

2.变量说明

被解释变量为工业效率（eff），运用cross-DEA测算方法计算得到。

解释变量包括：（1）基础设施水平（instr）。选择基础设施的实物形态作为其变量，包含基础设施综合水平及交通（trans）、通信（com）和能源（energy）等分项；基础设施的空间溢出效应来源于市场规模效应和产业集聚和扩散效应，前者对区域经济绩效始终是正向作用，而后者的影响则不确定，因此二者叠加所导致的空间溢出效应的方向并不确定。（2）其他两个主要控制变量。包括：地级市市场开放程度（open），反映经济体的外向化程度，用全市限额以上外商投资工业企业工业总产值比重来衡量；地区的产业结构（strc），反映一个地区的经济结构和发展模式，用全市第三产业从业人员比重为变量。

（四）回归结果与分析

空间计量模型中的空间矩阵采用地理相邻空间权重矩阵，模型参数估计采用拟极大似然估计方法。表3给出了实证分析的结果。

环渤海、长三角和珠三角区域的基础设施对区域工业效率的影响都有显著的正向促进作用。其中，珠三角工业效率对基础设施变化的弹性为0.2595，要大于环渤海的0.0535和长三角的0.0518。不同基础设施的效应在三大区域之间存在显著差异：交通对工业效率的影响都显著为正，而环渤海的影响弹性为0.1582，远超过了长三角和珠三角；通迅对工业效率影响方向各异，对长三角的影响弹性为0.1246，而珠三角系数则为负；能源基础设施的影响也只有珠三角的系数显著，且为正的0.0347。这个结果反映出三个区域的地域和经济结构特点对基础设施水平在促进工业效率的程度方面产生了不同的影响。

三大区域的基础设施均具有明显的正空间溢出效应，其中珠三角区域的溢出弹性为0.4065，大于长三角区域的0.3224和环渤海区域的0.2247。这说明，在集聚区域的产业集聚过程中，集聚区域相对其他区域存在更多的生产能力和要素集中，基础设施的改善能促使各种要素充分流动，从而促进工业生产效率的提高。

基础设施分项的空间溢出效应在各区域之间也存在显著差异，交通、通信基础设施在环渤海和长三角两区域的空间溢出效应显著为正，而通信和能源基础设施在珠三角区域的溢出效应显著为正。理论研究认为基础设施的空间溢出效应主要来源于两个不同的方面。首先，基础设施的增加会通过网络经济促进区域间的贸易和要素流动，区域市场规模的扩大，会带来市场规模效应，市场规模的诱致效应既能影响企业的规模报酬递增，也能影响社会分工所能达到的精细程度，因此对周边区域的生产效率起到正向的空间网络外部性。其次，基础设施的增加还可以吸引其他区域的生产要素流入和流出，使经济资源在城市间重新分配（表现为产业的集聚或扩散），对周边区域产生正向或负向的空间网络外部性。这样，对不同区域来说，两种效应叠加所导致的基础设施对工业效率影响的空间溢出效应方向并不确定。

五、结论与政策含义

本文对基础设施及其空间溢出效应对工业效率的影响结果表明，基础设施对工业效率具有显著的提升效应和空间溢出效应；并且，不同基础设施的影响在三大区域之间存在显著差异。交通基础设施对环渤海工业效率的正向影响最强，对长三角和珠三角工业效率正向影响最强的则分别是通讯和能源基础设施；基础设施的空间外溢效应方面，交通、通信基础设施在环渤海和长三角两区域的空间溢出效应显著为正，而通信和能源基础设施在珠三角区域的溢出效应显著为正。这对于促进三大区域工业效率的提高，以及加强经济一体化程度具有重要的指导意义。

首先，基础设施促进要素流动和资源配置的优化，从而实现分工经济、规模经济、范围经济、交易成本经济等达到收益递增的结果是一致的。但考虑到基础设施分项以及不同区域间差异后，具体到特定区域的基建安排，就需要考虑到不同的基础设施分项对工业效率的促进作用大小，在基建投资时就能考虑到不同基础设施分项建设安排的轻重缓急。

其次，在区域经济一体化进程中，政府公共支出需要考虑到城市间基础设施的空间联系和互动。只有科学评估政府的横向责任、协调分工好区域内基础设施建设的任务，才能控制好基础设施支出的总量规模和投资结构，避免区域经济竞争带来的基础设施重复建设和无序竞争问题。可以通过推动区域内基础设施建设的一体化，从而促进区域经济发展的一体化。

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（编校：育川）