城市基础设施的空间溢出效应与全要素生产率关系分析

米冰

内容摘要：基础设施对于一个城市具有重要的意义。本文在参考国内外相关学者文献的基础上，基于2003-2011年我国城市数据构建相应模型，详细分析了基础设施、空间溢出及全要素生产率的关系。实证结果表明，在控制外商投资等要素后，一个城市的基础设施等对本地区全要素生产率具有积极的影响作用，也存在一定的溢出效应。在此基础上，针对政府公共政策选择，提出了建议对策。

关键词：基础设施 全要素生产率 空间溢出 城市视角

经济增长有很多影响因素，基础设施是影响经济增长的重要因素之一，可作为最直接的要素投入到生产中提高产出，从间接方面来看，也能以溢出和网络的方式提高生产率，进而更好地促进经济增长。关于基础设施的重要性，1994年世界银行将基础设施规划为经济性基础设施和社会性基础设施，如城市道路设施、邮电、通讯设施等可直接参与到生产活动和发展中，降低成本，可以提高生产效率和效能；教育、科技等具有社会性质的基础设施可改善民生，积累人力资本，不断推动了经济社会的可持续发展。况且，国家重视了对教育、医疗和交通等基础设施的投资，不断加大了此方面在政府公共支出中的比重，也是“十二五”我国优先发展的目标。当然，一个城市或地区的基础设施会扩散到周边的地区，而大多地方政府关注的是短时期内具有相对竞争能力的项目，可能会影响一部分基础设施的范围低于最优化的规模效应，甚至会影响到基础设施投资结构的扭曲，或许损失了一些效率。这会引出一些问题，在城市的空间尺度上，基础设施与空间外溢出效应是否有密切的关系，差异性基础设施与城市经济发展是否存在异质性，在现实生活中，这些问题的研究可有助于优化政府公共投资、合理配置资源，促进城市经济发展具有重要的意义。

相关文献概述

有关此方面的文献，伴随新增长理论的发展，基础设施投资的外溢效应也成为学者研究的热点之一，如Barro（1990）研究认为就基础设施来看，公共投资对私人资本存在一定的溢出效应，解释了一个地区经济增长的持续化和差异性；一些学者从基础设施与要素生产率角度分析了外溢效应的存在性；Aschauer（1989）以美国为例，认为公共交通等基础设施对其有解释力；Fernald（1999）认为美国密集的车辆在道路中受益很多，说明基础设施具有很强的生产率效应；Bronzini and Piselli（2009）等检验了基础设施与生产率的关系，在不同程度上支持了基础设施对地区生产绩效具有积极的影响。一些学者也研究了交通和通讯基础设施的空间溢出效应，如Cohen and Morrison（2004）等研究了美国和意大利数据，认为基础设施可降低临近区域的运输成本和交易费用，可促进相邻地区的生产率和经济增长；Boarnet（1998）认为完善的基础设施提升了本地区的相对竞争优势，吸引了相邻地区的经济资源和生产要素；Joseph and Ozbay（2006）认为随着地理尺度的缩小，交通基础设施的直接影响逐渐减小，而空间外溢效应逐步增大。

就国内学者研究的文献来看，刘秉廉等（2010）基于省区间的角度，认为其全要素生产率存在明显的空间相关性，交通基础设施对全要素生产率具有显著的促进作用；张先锋等（2010）以省级为对象，揭示了人力资本与公共基础设施对其全要素生产率积极的影响；胡鞍钢（2010）等研究表明交通和信息基础设施对省际全要素生产率存在显著的正向影响。

综观国内外相关文献，大多数学者的研究采用省级为研究对象，尺度显然偏大，不能很好地说明城市层面基础设施的外溢效应和全要素生产率；一些学者利用了空间模型，但仅考虑了被解释变量的空间相关性，解释变量的空间溢出效应并没有纳入模型，并不容易反映全要素生产率空间依赖性。在现实发展中，在城市层面上，相邻地区基础设施条件对区域全要素生产率的影响表现得更为强烈，但现有的文献中以地级市为研究尺度的甚少。鉴于此，本文以我国地级城市数据为对象，分析基础设施及空间溢出效应与全要素生产率的关系，拓展与补充现有文献的缺乏。

模型构建和变量说明

本文参考了张浩然（2012）等相关文献，从中可以作为借鉴的基础，基于CD生产函数构建模型分析，假定总的生产函数为Y =AKαLβ，其中，Y、K、L分别代表各城市历年的总产出、资本存量和劳动投入，α和β为资本和劳动的产出弹性，一般情况下α=0.4，β=0.6；A为全要素生产率（TFP），TFP = Y / KαLβ，为进一步消除量纲的影响，LnTFP=LnY-αLnK-βLnL，就全要素生产率TFP，解释变量可包括城市间的人力资本、集聚外部性、基础设施、外商直接投资和产业结构等，由于在生产过程中的前后向关联效应等存在于区域内部和外部，为检验空间外溢效应，引入邻近地区城市的全要素生产率与空间滞后解释变量的影响，构建空间杜宾模型：

其中，i表示地级地区，t表示年份，被解释变量是全要素生产率对数值，Xit是解释变量的集合，αit为地区效应，Vt是时间效应，εit为干扰项，ρ为空间滞后回归系数。基于数据的可获得性和实际操作性，本文选取研究对象为2003-2011年的266个城市数据，主要来源于《中国统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》。

本文的解释变量：第一，基础设施。可改善知识和相关信息的传播，有利于城市的可达性和信息基础设施，有利于促进交易成本的降低、深化分工，形成规模经济，可用城市每平方公里的里程和移动电话与人口之比表示。第二，经济密度。可很好地反映一个地区的集聚度，可以用每平方公里的人口对数值表示。第三，产业结构。反映了一个地区的经济结构和发展，可用城市第二、三产业占总产出的比重表示。第四，外商直接投资。一个城市每年获得实际外商投资占固定资产投资总额，衡量一个城市经济的开放度。第五，人力资本。教育和健康是其重要的指标，指标衡量可以以中等学校师生比、每万人拥有病床数来反映。

验证与分析endprint

根据上述模型和数据，经过分析可知，我国城市全要素生产率的空间自相关指数（Moran I）显示出显著偏离随机分布，表明邻近城市经济绩效存在的空间依赖性，通过似然比检验，Wald_spatial_lag值和LR_spatial_lag值分别为69.21和69.10，在1%的水平上拒绝了γ为0的原假设。同时，Wald_spatial_error值和LR_spatial_error值依次为68.91和69.51，拒绝了γ+ρβ为零的原假设，经Hausman检验，选择固定效应模型较为合适。在进行模型验证后，表明ρ和λ在1%的水平上显著为正，在研究城市全要素生产率时，不可忽视区位因素和空间效应（见表1）。

验证表明，公路密度具有积极的影响，表明交通等基础设施的优良可积极降低物流成本，在分工的精细程度方面可带来积极影响，具有良好的市场规模效应；道路密度的空间滞后项为正，但并不较为显著，说明在城市间的交通基础设施的地理溢出并不显著，原因可能是交通基础设施会改善相邻地区的交通可达性，有利于贸易和要素流动，增强经济效率；但也吸引了其它区域优秀生产要素流入，在城市之间重新分配了经济资源，对邻近地区产生了不利影响，具有负向的溢出效应；当然一些地区超前交通基础设施不利于道路投资的边际效率的提高，降低了空间滞后项统计性。从人均移动电话的验证来看，在1%的水平上显著，表明通讯设施发展不利于市场信息不对称，经济主体更有效地利用新技术、新方法进行生产，信息基础设施的空间滞后项为正，表明信息基础设施存在空间网络外部性，而扩散效应远大于回流效应。人力资本对本地区全要素生产率具有积极的正向影响，表明提升教育质量可促进知识生产，积累专业化人力；人力资本对邻近地区的城市之间影响为负，表明人力资本的外溢效应有一定的局限，主要是在地级市范围内。经济密度对城市全要素生产率具有正向影响，表明人口集聚地产生的人力资本外部性、知识和技术的外溢、本地市场效应可对本地区的全要素生产率有正向影响；人口密度对相临近城市的影响为负，但并不显著，也充分说明人口密度的生产率效应仅局限在地级市范围内。产业结构的影响在 1%的水平上显著，第二产业高于第三产业，可能由于第二产业的发展有利于发挥我国的比较优势，中西部城市服务业占比存在虚高的假象，产业结构的优化程度对相邻地区的经济绩效不显著。外商直接投资对本地区全要素生产率具有一定的积极影响，但并不显著，表明FDI对本地区经济绩效的提升并不明显高于国内资本投入，外商直接投资的空间滞后项为正，对相邻城市全要素生产率具有积极影响。

结论及对策

上述实证验证分析可知，通过需求拉动和要素积累，基础设施可积极促进经济增长，以溢出效应可使生产函数向上移动，进一步增强和提高了本区域地区、相邻地区的经济效率，对于影响和促进我国经济的长期可持续发展与增长具有重要的实际意义，对政府公共支出政策选择也具有一定的参考价值。

首先，对于基础设施，具有空间外溢特点，在配置公共资源时，政府应考虑城市间基础设施的空间联系，注重公共卫生、基础教育，推进基本公共服务均等化，促进在区域之间基础设施的合理优化和布局，特别是重点推进中西部地区基础设施，在落后地区有效促进其物质资本和人力资本的不断改善。其次，基础设施具有准公共物品的性质，各地区政府应积极并合理安排公共支出的总量和结构，科学增强投资效率，增强科研、教育、卫生支出占 GDP 的比，在城市之间合理完善软硬件基础设施，加强区域间的人才和物流交流，传播知识并积累技术，积极推动各个地区之间的协调发展、交流与可持续发展。

1.Bronzini R，Pisellip P. Determinants of Long-Run Regional Productivity with Geographical Spillovers：The Role of R&D，Human Capital and Public Infrastructure[J].Regional Science and Urban Economics，2009，39（2）

2.Joseph B，Dilruba O，Kaan O.Empirical Analysis of Transportation Investment and Economic Development at State，County and Municipality Levels[J].Transportation，2006，33（6）

3.刘秉廉，武鹏，刘玉海.交通基础设施与中国全要素生产率增长—基于省域数据的空间面板计量分析[J].中国工业经济，2010（3）

4.张浩然，衣保中.基础设施、空间溢出与区域全要素生产率—基于中国266个城市空间面板杜宾模型的经验研究[J].经济学家，2012（2）

5.刘生龙，胡鞍钢.基础设施的外部性在中国的检验：1988-2007[J].经济研究，2010（3）endprint

根据上述模型和数据，经过分析可知，我国城市全要素生产率的空间自相关指数（Moran I）显示出显著偏离随机分布，表明邻近城市经济绩效存在的空间依赖性，通过似然比检验，Wald_spatial_lag值和LR_spatial_lag值分别为69.21和69.10，在1%的水平上拒绝了γ为0的原假设。同时，Wald_spatial_error值和LR_spatial_error值依次为68.91和69.51，拒绝了γ+ρβ为零的原假设，经Hausman检验，选择固定效应模型较为合适。在进行模型验证后，表明ρ和λ在1%的水平上显著为正，在研究城市全要素生产率时，不可忽视区位因素和空间效应（见表1）。

验证表明，公路密度具有积极的影响，表明交通等基础设施的优良可积极降低物流成本，在分工的精细程度方面可带来积极影响，具有良好的市场规模效应；道路密度的空间滞后项为正，但并不较为显著，说明在城市间的交通基础设施的地理溢出并不显著，原因可能是交通基础设施会改善相邻地区的交通可达性，有利于贸易和要素流动，增强经济效率；但也吸引了其它区域优秀生产要素流入，在城市之间重新分配了经济资源，对邻近地区产生了不利影响，具有负向的溢出效应；当然一些地区超前交通基础设施不利于道路投资的边际效率的提高，降低了空间滞后项统计性。从人均移动电话的验证来看，在1%的水平上显著，表明通讯设施发展不利于市场信息不对称，经济主体更有效地利用新技术、新方法进行生产，信息基础设施的空间滞后项为正，表明信息基础设施存在空间网络外部性，而扩散效应远大于回流效应。人力资本对本地区全要素生产率具有积极的正向影响，表明提升教育质量可促进知识生产，积累专业化人力；人力资本对邻近地区的城市之间影响为负，表明人力资本的外溢效应有一定的局限，主要是在地级市范围内。经济密度对城市全要素生产率具有正向影响，表明人口集聚地产生的人力资本外部性、知识和技术的外溢、本地市场效应可对本地区的全要素生产率有正向影响；人口密度对相临近城市的影响为负，但并不显著，也充分说明人口密度的生产率效应仅局限在地级市范围内。产业结构的影响在 1%的水平上显著，第二产业高于第三产业，可能由于第二产业的发展有利于发挥我国的比较优势，中西部城市服务业占比存在虚高的假象，产业结构的优化程度对相邻地区的经济绩效不显著。外商直接投资对本地区全要素生产率具有一定的积极影响，但并不显著，表明FDI对本地区经济绩效的提升并不明显高于国内资本投入，外商直接投资的空间滞后项为正，对相邻城市全要素生产率具有积极影响。

结论及对策

上述实证验证分析可知，通过需求拉动和要素积累，基础设施可积极促进经济增长，以溢出效应可使生产函数向上移动，进一步增强和提高了本区域地区、相邻地区的经济效率，对于影响和促进我国经济的长期可持续发展与增长具有重要的实际意义，对政府公共支出政策选择也具有一定的参考价值。

首先，对于基础设施，具有空间外溢特点，在配置公共资源时，政府应考虑城市间基础设施的空间联系，注重公共卫生、基础教育，推进基本公共服务均等化，促进在区域之间基础设施的合理优化和布局，特别是重点推进中西部地区基础设施，在落后地区有效促进其物质资本和人力资本的不断改善。其次，基础设施具有准公共物品的性质，各地区政府应积极并合理安排公共支出的总量和结构，科学增强投资效率，增强科研、教育、卫生支出占 GDP 的比，在城市之间合理完善软硬件基础设施，加强区域间的人才和物流交流，传播知识并积累技术，积极推动各个地区之间的协调发展、交流与可持续发展。

1.Bronzini R，Pisellip P. Determinants of Long-Run Regional Productivity with Geographical Spillovers：The Role of R&D，Human Capital and Public Infrastructure[J].Regional Science and Urban Economics，2009，39（2）

2.Joseph B，Dilruba O，Kaan O.Empirical Analysis of Transportation Investment and Economic Development at State，County and Municipality Levels[J].Transportation，2006，33（6）

3.刘秉廉，武鹏，刘玉海.交通基础设施与中国全要素生产率增长—基于省域数据的空间面板计量分析[J].中国工业经济，2010（3）

4.张浩然，衣保中.基础设施、空间溢出与区域全要素生产率—基于中国266个城市空间面板杜宾模型的经验研究[J].经济学家，2012（2）

5.刘生龙，胡鞍钢.基础设施的外部性在中国的检验：1988-2007[J].经济研究，2010（3）endprint

根据上述模型和数据，经过分析可知，我国城市全要素生产率的空间自相关指数（Moran I）显示出显著偏离随机分布，表明邻近城市经济绩效存在的空间依赖性，通过似然比检验，Wald_spatial_lag值和LR_spatial_lag值分别为69.21和69.10，在1%的水平上拒绝了γ为0的原假设。同时，Wald_spatial_error值和LR_spatial_error值依次为68.91和69.51，拒绝了γ+ρβ为零的原假设，经Hausman检验，选择固定效应模型较为合适。在进行模型验证后，表明ρ和λ在1%的水平上显著为正，在研究城市全要素生产率时，不可忽视区位因素和空间效应（见表1）。

验证表明，公路密度具有积极的影响，表明交通等基础设施的优良可积极降低物流成本，在分工的精细程度方面可带来积极影响，具有良好的市场规模效应；道路密度的空间滞后项为正，但并不较为显著，说明在城市间的交通基础设施的地理溢出并不显著，原因可能是交通基础设施会改善相邻地区的交通可达性，有利于贸易和要素流动，增强经济效率；但也吸引了其它区域优秀生产要素流入，在城市之间重新分配了经济资源，对邻近地区产生了不利影响，具有负向的溢出效应；当然一些地区超前交通基础设施不利于道路投资的边际效率的提高，降低了空间滞后项统计性。从人均移动电话的验证来看，在1%的水平上显著，表明通讯设施发展不利于市场信息不对称，经济主体更有效地利用新技术、新方法进行生产，信息基础设施的空间滞后项为正，表明信息基础设施存在空间网络外部性，而扩散效应远大于回流效应。人力资本对本地区全要素生产率具有积极的正向影响，表明提升教育质量可促进知识生产，积累专业化人力；人力资本对邻近地区的城市之间影响为负，表明人力资本的外溢效应有一定的局限，主要是在地级市范围内。经济密度对城市全要素生产率具有正向影响，表明人口集聚地产生的人力资本外部性、知识和技术的外溢、本地市场效应可对本地区的全要素生产率有正向影响；人口密度对相临近城市的影响为负，但并不显著，也充分说明人口密度的生产率效应仅局限在地级市范围内。产业结构的影响在 1%的水平上显著，第二产业高于第三产业，可能由于第二产业的发展有利于发挥我国的比较优势，中西部城市服务业占比存在虚高的假象，产业结构的优化程度对相邻地区的经济绩效不显著。外商直接投资对本地区全要素生产率具有一定的积极影响，但并不显著，表明FDI对本地区经济绩效的提升并不明显高于国内资本投入，外商直接投资的空间滞后项为正，对相邻城市全要素生产率具有积极影响。

结论及对策

上述实证验证分析可知，通过需求拉动和要素积累，基础设施可积极促进经济增长，以溢出效应可使生产函数向上移动，进一步增强和提高了本区域地区、相邻地区的经济效率，对于影响和促进我国经济的长期可持续发展与增长具有重要的实际意义，对政府公共支出政策选择也具有一定的参考价值。

首先，对于基础设施，具有空间外溢特点，在配置公共资源时，政府应考虑城市间基础设施的空间联系，注重公共卫生、基础教育，推进基本公共服务均等化，促进在区域之间基础设施的合理优化和布局，特别是重点推进中西部地区基础设施，在落后地区有效促进其物质资本和人力资本的不断改善。其次，基础设施具有准公共物品的性质，各地区政府应积极并合理安排公共支出的总量和结构，科学增强投资效率，增强科研、教育、卫生支出占 GDP 的比，在城市之间合理完善软硬件基础设施，加强区域间的人才和物流交流，传播知识并积累技术，积极推动各个地区之间的协调发展、交流与可持续发展。

1.Bronzini R，Pisellip P. Determinants of Long-Run Regional Productivity with Geographical Spillovers：The Role of R&D，Human Capital and Public Infrastructure[J].Regional Science and Urban Economics，2009，39（2）

2.Joseph B，Dilruba O，Kaan O.Empirical Analysis of Transportation Investment and Economic Development at State，County and Municipality Levels[J].Transportation，2006，33（6）

3.刘秉廉，武鹏，刘玉海.交通基础设施与中国全要素生产率增长—基于省域数据的空间面板计量分析[J].中国工业经济，2010（3）

4.张浩然，衣保中.基础设施、空间溢出与区域全要素生产率—基于中国266个城市空间面板杜宾模型的经验研究[J].经济学家，2012（2）

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