交通基础设施对中国零售业技术效率的空间溢出效应分析

王思薇

内容摘要：为了检验交通基础设施对中国零售业技术效率的空间溢出效应，本文利用2006—2015年中国30个省份的面板数据，建立空间杜宾模型。研究结果发现：中国零售业技术效率存在显著的空间相关性；交通基础设施对中国零售业技术效率存在明显的空间溢出效应，即交通基础设施不仅能促进本区域零售业技术效率的提升，而且还能促进相邻区域零售业技术效率的提升；高铁对中国零售业技术效率的空间溢出效应更明显。因此，各区域应采取有效措施继续加快交通基础设施的建设。

关键词：交通基础设施 零售业 技术效率 空间杜宾模型

引言

交通基础设施在缓解交通堵塞、改善城市的可达性、加快人员的区际流动等方面具有明显的正外部性。因此，中国政府持续加大对交通基础设施的投资力度，并取得可喜的成效。2016年，中国公路总里程为469.63万公里，比上年增加2.6%；铁路营业里程达到12.4万公里，比上年增长2.5%，其中高铁营业里程超过2.2万公里。但中国交通基础设施依然呈现区域分布不均衡的现象，在一定程度上制约着零售业技术效率的提升。

随着空间经济学的兴起，国内外学者开始关注并从经济增长的视角研究交通基础设施的溢出效应。Bronzini等（2009）、刘生龙等（2013）认为，交通基础设施对本区域和相邻区域的经济增长均产生正的溢出效应。Boarnet（1998）的观点与此相反。Holtz-Eakin等（1995）的研究結果显示，交通基础设施对相邻区域经济增长没有显著的影响。一些学者从全要素生产率的角度实证研究交通基础设施的空间溢出效应。刘秉镰等（2010）、刘育红等（2012）的研究表明，交通基础设施对本区域和相邻区域全要素生产率具有显著的正向空间效应。而边志强（2014）认为交通基础设施对相邻区域的全要素生产率具有显著的负向效应。张浩然等（2012）的研究结果显示交通基础设施对区域全要素生产率的空间溢出效应不明显。

近年来，中国学者开始关注中国零售业技术效率。雷蕾（2014）运用随机前沿分析法测度中国30个省份零售业的技术效率，结果发现，中国零售业的技术效率值较低，但总体呈现上升趋势；零售业技术效率的地区差距具有一定的收敛性。郑彦（2016）认为，中国零售业技术效率得到一定程度的提升，其主要来源为技术进步。徐健等（2009）、楼文高等（2012）的研究表明，中国零售业技术效率存在明显的地区差距，东部地区零售业技术效率最高，究其原因，主要是该地区的交通基础设施比较完善。李子文等（2016）认为，连锁化经营程度阻碍零售业技术效率的提升，外资进入、网络购物的冲击则促进零售业技术效率的提升。

上述学者从不同的视角研究了交通基础设施的空间效应，以及中国零售业的技术效率，研究结果具有一定的借鉴意义，但现有研究只是指出交通基础设施的完善是形成东部地区零售业技术效率最高的一个主要原因，而未实证分析交通基础设施对中国零售业技术效率的空间溢出效应。因此，本文将以公路营运里程密度、铁路营运里程密度、高铁营运里程密度为自变量，建立空间杜宾模型，分析交通基础设施对中国本区域、相邻区域零售业技术效率的具体影响。

中国零售业技术效率的测度

随机前沿分析法（SFA）考虑噪音、测量误差等随机误差因素对技术效率的影响，可方便的检验分析结果的显著性。因此本文运用该方法测度2006—2015年中国零售业技术效率。

本文选择除西藏外的中国30个省份为研究样本，各样本的相关数据根据历年的《中国统计年鉴》、《中国交通统计年鉴》等统计资料整理、计算所得。

产出变量采用各省份零售业年均主营业务收入（单位：亿元），投入变量采用零售业年均就业人数（单位：万人）和年均总资产（单位：亿元）。

空间计量模型的建立和变量的选择

（一）空间计量模型的建立

Elhorst（2012）认为相邻区域之间具有明显的空间依赖性。空间杜宾模型可以方便的解释自变量和因变量之间的空间相关关系，因此，本文运用空间杜宾模型实证分析交通基础设施对中国零售业技术效率的空间溢出效应。具体建立以下模型：

（二）变量的选择

为了实证检验交通基础设施对中国零售业技术效率的空间溢出效应，本文收集2006—2015年中国各区域的相关数据，选择的变量具体如下。y为中国各区域零售业技术效率。零售业技术效率反映要素投入等因素对零售业主营业务收入的具体贡献程度，在前文中运用SFA方法测度得到。X为自变量向量，代表交通基础设施。路程营运里程密度可准确反映实际投入于经济活动的交通基础设施资源量，同时，高铁具有安全、舒适与高效的优点，标志着中国铁路运输体系的重要发展。因此本文采用公路营运里程密度（r）、铁路营运里程密度（tw）、高铁营运里程密度（hsr）衡量交通基础设施。

控制变量。本文在空间杜宾模型中加入以下两个控制变量：城市化cr，运用城市人口占该区域总人口的百分比衡量。利用外资fr，采用实际利用外资额来衡量。

交通基础设施对中国零售业技术效率空间溢出效应的实证分析

（一）中国零售业技术效率的空间相关性分析

一个区域的某一属性或现象通常与相邻区域的同一属性或现象是相关的，即区域之间具有明显的空间相关性，其相关性可以运用Moran′s I进行检测。计算公式为：

（9）

式（9）中，；，Yi、Yj为各省份零售业技术效率。

如表1所示，2006—2015年，中国零售业技术效率的Morans I统计值均大于0，表明各个年份中国零售业技术效率存在明显的空间相关性，且其空间相关性逐年增强。因此，对中国零售业技术效率进行实证分析时必须考虑区域间存在的空间相关性。

（二）LR和Wald检验

国内外学者通常运用的空间计量模型有空间滞后模型（SAR）、空间误差模型（SEM）和空间杜宾模型（SDM），但SAR模型和SEM模型忽略了自变量对因变量的空间溢出效应。因此，本文运用SDM模型实证分析交通基础设施对中国零售业技术效率的空间溢出效应。

为了判断选择SDM模型的可靠性，需进行LR和Wald检验。如表2所示，LR和Wald检验结果表明，SAR模型和SEM模型的假设都在1%的显著水平上被拒绝，说明选择SDM模型进行分析是可靠的。

（三）交通基础设施对中国零售业技术效率空间溢出效应的实证分析

运用空间杜宾模型（SDM）进行分析后，得到的结论如表3所示。

因变量y的滞后系数为0.216，表明中国零售业技术效率在各地区之间存在明显的正向空间溢出效应。公路营运里程密度、铁路营运里程密度、高铁营运里程密度的系数分别为0.199、0.187、0.218，且均通过显著性检验，表明公路营运里程密度、铁路营运里程密度、高铁营运里程密度每增加1%，中国零售业技术效率将分别提升0.199%、0.187%、0.218%。公路营运里程密度、铁路营运里程密度、高铁营运里程密度空间滞后项的系数均为正，且均通过显著性检验，表明本区域公路营运里程密度、铁路营运里程密度、高铁营运里程密度的增加对相邻区域零售业技术效率具有明显的促进作用。因此，交通基础设施对本区域和相邻区域零售业技术效率都具有正向效应。

城市化和利用外资的系数分别为0.099、0.101，滞后项的系数分别为0.122、0.074，且均通过显著性检验，表明城市化、利用外资对本区域和相邻区域零售业技术效率都具有正向效应。

（四）直接效应、间接效应和总效应

上述研究结果表明交通基础设施对中国零售业技术效率具有显著的正向溢出效应，但并不能准确反映交通基础设施对中国本区域和相邻区域零售业技术效率的溢出效应，需运用直接效应、间接效应、总效应进行综合分析。研究结果如表4所示。

研究结果显示，公路营运里程密度、铁路营运里程密度、高铁营运里程密度的直接效应分别为0.165、0.199、0.202，且均通过显著性检验，表明其均正向显著影响本区域零售业技术效率。其原因为：第一，公路、铁路和高铁的发展与完善有效降低零售业运输成本，改善盈利能力。第二，公路、铁路、高铁的建设与发展增强区域的可达性，加快生产要素的区际流动，提高零售业的资源配置效率。第三，公路、铁路与高铁的发展加快人员的跨区域流动，扩大零售业销售规模。第四，公路、铁路与高铁的发展促进区域集聚程度的提升，使零售业获得聚集效应和规模效应。城市化、利用外资的直接效应分别为0.081、0.107，且均通过显著性检验，表明其正向显著影响本区域零售业技术效率。空间溢出效应分析中自变量存在空间滞后性，因此直接效应中还包括反馈效应（相邻区域自变量对本区域零售业技术效率的影响），其值等于表3中各自变量的回归系数与表4中直接效应之差。因此，公路营运里程密度、铁路营运里程密度、高铁营运里程密度的反馈效应分别为0.034、-0.012和 0.016，城市化、利用外资的反馈效应分别为0.018、-0.006。

公路营运里程密度、铁路营运里程密度、高铁营运里程密度的间接效应分别为0.216、0.229和0.207，且均通过显著性检验，表明其均正向显著影响相邻区域零售业技术效率。城市化、利用外资的间接效应分别为0.089、0.093，且均通过显著性检验，表明其正向显著影响相邻区域零售业技术效率。

公路营运里程密度、铁路营运里程密度、高铁营运里程密度的总效应均为正，且通过显著性检验，表明交通基础设施对中国本区域和相邻区域的零售业技术效率均产生正的空间溢出效应。

结论与启示

本文建立空間杜宾模型，实证分析交通基础设施对中国零售业技术效率的空间溢出效应，得到以下主要结论：第一，各区域的零售业技术效率之间存在明显的空间相关性。第二，交通基础设施正向显著影响本区域和相邻区域零售业技术效率。第三，交通基础设施对相邻区域零售业技术效率的正向影响更显著。第四，高铁对中国零售业技术效率的贡献程度最大。

为了充分发挥交通基础设施对中国零售业技术效率的空间溢出效应，中国各区域应采取以下措施：各级政府应继续加大对交通基础设施，尤其是高速铁路的投资力度；强化公路、铁路、高铁乘务员的服务意识，改善服务态度，提升服务质量；完善高铁宽带通信网络管理体系，提高其可靠性、时效性与兼容性；采用网格化管理技术，继续提高高铁管理效率；加大对交通基础设施投资资金的监管力度，提高资金的使用效率；以区域经济的协调发展为导向，进一步修改和完善公路、铁路、高铁建设规划，继续扩大路网覆盖面，优化路网结构。

参考文献：

1.刘生龙，郑世林.交通基础设施跨区域的溢出效应研究——来自中国省级面板数据的实证研究[J].产业经济研究，2013（4）

2.刘秉镰，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）

3.刘育红，王新安.“新丝绸之路”交通基础设施与全要素生产率增长[J].西安交通大学学报（社会科学版），2012（5）

4.边志强.网络基础设施的溢出效应及作用机制研究[J].山西财经大学学报，2014（8）

5.张浩然，衣保中.基础设施、空间溢出与区域全要素生产率[J].经济学家，2012（2）

6.雷蕾.我国零售业技术效率及影响因素的实证研究——基于2001～2012年30个省份限额以上零售业的数据[J].北京工商大学学报（社会科学版），2014（11）

7.郑彦.我国零售连锁业行业效率、增长方式转变研究——基于中国31个地区的面板数据[J].调研世界，2016（6）

8.徐健，汪旭晖.中国区域零售业效率评价及其影响因素：基于DEA-Tobi两步法的分析[J].社会科学辑刊，2009（5）

9.楼文高，沈莲莲，冯国珍.中国批发和零售业投入产出效率研究[J].广东财经大学学报，2012（4）

10.李子文，刘向东，陈成漳.基于随机前沿模型的中国零售业技术效率影响因素研究[J].中国流通经济，2016（11）

11.Rosina Moreno，Enrique，Manuel. On the Effectiveness of Private and Public Capital [J].Applied Economics，2003，35（6）

12.Cohen J P，Morrison Paul. Public Infrastructure Investments，Interstate Spatial Spillovers，and Manufacturing Costs [J]. Review of Economics and Statistics，2004，86（2）

13.Bronzini，R.，Piselli，P.Determinants of Long-run Regional Productivity with Geographical Spillovers：the Role of Randd，Human Capital and Public Infrastructure [J].Regional Science and Urban Economics，2009，39（2）

14.张学良.中国交通基础设施促进了区域经济增长吗——兼论交通基础设施的空间溢出效应[J].中国社会科学，2012（3）

15.Boarnet M G.Spillovers and the Location Effects of Public Infrastructure [J]. Journal of Regional Science，1998，38（3）

16.Holtz-Eakin，D.，Schwartz，A. E. Infrastructure in a Structural Model of Economic Growth [J].Regional Science and Urban Economics，1995，25（2）

17.Romer，P. M. Increasing Returns and Long-run Growth [J].the Journal of Political Economy，1986，94（5）

18.Lucas，R. E.on the Mechanics of Economic Development[J].Journal of Monetary Economic，1988，22（1）

19.Anselin，Luc.Spatial Externalities，Spatial Multipliers and Spatial Econometrics [J].International Regional Science Review，2003，26（2）

20.张先锋，丁亚娟，王红.中国零售业技术效率的影响因素分析——基于地理溢出效应的视角[J].经济地理，2010（12）

21.刘勇.对全国30个地区零售行业效率的分析[J].统计与决策，2007（9）

22.Anselin L.Lagrange Multiplier Test Diagnostics for Spatial Dependence and Spatial Heterogeneity [J]. Geographical Regional Science Review，2012（3）

23.Elhorst J.P.Matlab Software for Spatial Panels[J].International Regional Science Review，2012（3）

24.叶昌友，王遐见.交通基础设施、交通运输业与区域经济增长——基于省域数据的空间面板模型研究[J].產业经济研究，2013（2）

25.王惠，卞艺杰，王树乔.出口贸易、工业碳排放效率动态演进与空间溢出[J].数量经济技术经济研究，2016（1）