交通基础设施对生产性服务业与制造业协同集聚的影响及其空间溢出效应

江三良，尹志勤

(安徽大学 经济学院，安徽 合肥 230601)

一、引 言

改革开放特别是党的十八大以来，我国交通运输发展取得了举世瞩目的成就。交通基础设施建设对经济社会发展具有基础性、先导性、战略性和服务性作用，有效促进了区域协调发展和生产力布局优化。«国家综合立体交通网规划纲要》提到，我们仍存在着交通运输与相关产业协同融合不够深化、全产业链支撑能力不足的短板问题。我国经济发展换挡，面临着产业结构优化升级的任务，同时全球经济呈现出从“工业经济”向“服务经济”和“知识经济”转型的趋势，生产性服务业已经成为发达国家的支柱产业。党的十九大报告明确指出，支持传统产业优化升级，加快发展先进制造业与现代服务业，促进我国产业迈向全球价值链中高端。在经济新常态背景下，利用交通基础设施构建完善的国内一体化市场，助力制造业与现代生产性服务业“双轮驱动”，以便更好发挥我国经济规模优势，对扩大国内双循环，实现高质量内生发展至关重要。

对交通基础设施与产业布局的关注可以追溯到韦伯在«工业区位理论》中提出“运输成本是影响工业区位的重要因素”，认为最小化工业生产所需中间投入的运输成本是产业在地理上集中的重要原因之一[1]。新经济地理学也强调交通运输条件是影响企业集聚的重要因素，在Krugman[2]“中心-外围”模型中，运输成本作为影响产业布局的一个重要参数，其费用的降低将会使得促使集聚的向心力和促使分散的离心力降低，但对后者的作用更甚，最终演化成产业向一个地区集聚。后来的学者对交通基础设施与产业集聚的研究成果颇丰。Tabuchi和Thisse[3]指出交通运输成本和贸易成本是影响产业集聚的重要因素。宗刚等[4]基于省级层面的数据得到完善的高速公路基础设施对本地经济集聚有着显著促进作用的结论。艾小青和张雪薇[5]运用空间杜宾模型从地级市层面实证检验了交通基础设施对经济集聚的明显正向影响。Tsekeris和Vogiatzoglou[6]研究发现提高公路、机场的投资可以促进制造业集聚。国内学者的实证研究也进一步探讨了两者之间的关系。刘荷和王健[7]道出了交通基础设施与制造业集聚之间非线性的“倒U型”关系。唐红祥等[8]通过对中国西部地区交通基础设施研究发现其对制造业集聚推动作用与地区市场化程度存在一致性。白万平等[9]论证了交通基础设施对制造业集聚存在典型的空间非线性递减效应。蒋荷新[10]认为交通基础设施对邻近地区生产性服务业发展存在正向的空间溢出效应。同时有学者注意到，随着近十几年高速铁路的发展，不仅使城市间经济联系更紧密，而优化了生产性服务业集聚[11]，而且激活了地区熟练劳动力转移，引起地区间产业集聚水平发生变化[12]。王鹏和李彦[13]以中国三大城市群为例发现高铁建设引致了中心地区的生产性服务业集聚，对外围地区的制造业集聚也具有正向影响。李红昌等[14]分析了高速铁路对城市集聚经济的作用机制，实证发现高速铁路的开通有利于经济集聚梯度效应的实现。

已有文献就交通基础设施对经济集聚、制造业和生产性服务业单产业集聚研究较为成熟，而随着产业内和区域间分工的日趋深化，生产性服务业与制造业协同集聚在区域经济发展中扮演着越来越重要的角色，交通基础设施在产业集聚发展中发挥着怎样的作用?现有文献较少涉及。本文的边际贡献在于:(1)理论上，从空间外溢效应角度对交通基础设施影响生产性服务业与制造业协同集聚的内在机理进行探索，拓展了研究视角；(2)实证方法上，本文选取280个地级市2008—2017年的面板数据，考虑了网络基础设施水平的间接影响，并从区域和城市异质性角度，采用空间误差模型考察交通基础设施对生产性服务业与制造业协同集聚的影响及其空间溢出效应，提出了完善相关基础设施的方案，助推生产性服务业与制造业协同集聚，进而推动经济高质量发展。

二、理论分析与研究假说

理论意义上，生产性服务业与制造业协同集聚在一定程度上受到交通基础设施状况的影响。生产性服务业与制造业协同集聚，强调两者之间的高度投入产出关联，制造业要充分利用生产性服务作为中间投入品，其空间距离就不能太远[15]；生产性服务业则依靠制造业能更加邻近消费市场。

交通基础设施投资的增加必然会带动相关产业产出提高，有赖于投资的乘数效应作用于经济增长；经济的发展反过来会助推制造业的扩张，进而为生产性服务业的发展注入可服务对象，激发对生产性服务的需求，形成生产性服务业的集聚。而生产性服务业的高附加值和高科技的特点，可以通过人力资本、知识资本等高级生产要素的有效嵌入，对制造业形成前向溢出和后向激励作用，从而使两者在空间布局上相互依存。

基于此，提出假说1:交通基础设施投资通过产业关联效应促进制造业与生产性服务业协同集聚。

交通基础设施的高密度布局呈现出网络化发展趋势带来地区通达性的改善，会增强地区间的经济联系强度，加速资本、技术、劳动力等生产要素在空间上的流动与重新布局，从而节约企业的可变成本、人员的时间成本。这一“时空收敛效应”能收获更大的市场，“市场范围假说”就有指出市场规模决定劳动分工的精细程度，即社会分工的不断深化及专业化水平的提高，有利于发挥规模经济效益使生产效率得以提升形成产业集聚[16]。但生产性服务业与制造业的协同集聚并非一种简单的分工关系，二者之间更多地表现为相互作用、相互依赖、共同发展的一种动态的内在联系[17]。制造业是生产性服务业发展的前提，前者的发达程度左右后者发展广度和深度；而生产性服务业的高水平发展又对制造业转型升级及其全球竞争力的提升功不可没。这种互动促进作用推动了生产性服务业与制造业的双重集聚。基于这一分析，给出如下假说:

假说2:交通基础设施建设带来的市场规模效应，促进产业分工深化和生产效率的提高，产生“集聚经济”，且制造业与生产性服务业互动促进作用推动了两者的双重集聚。

三、模型设定、变量选取和数据说明

(一)模型设定

前人的相关研究表明我国城市间交通基础设施和产业集聚均具有很强的空间相关性。基于此，本文将检验交通基础设施对制造业与生产性服务业协同集聚是否具有空间溢出效应。空间计量常用模型主要包括空间误差模型(Spatial Error Model，SEM)、空间自回归模型(Spatial Autoregressive Model，SAR)和空间杜宾模型(Spatial Durbin Model，SDM)。结合Wald、LR和LM检验结果，本文选择SEM模型，其公式表达为:

其中，coaggit是i城市在t年与生产性服务业与制造业协同集聚指数，trait是i城市在t年的交通基础设施指标，lnpergdpit代表i城市在t年的经济发展水平，lnhcit表征i城市在t年的人力资本水平，lninnoit是i城市在t年的表示i城市在t年创新水平，govit表示城市i在t年的财政支出状况，pdensityit是i城市在t年的城市规模，infit代表i城市在t年的信息化水平。α0是截距项，β1～β7为待估参数；ρ为空间自回归系数，λ为空间误差自回归系数；W为基于地理距离倒数的空间权重矩阵，其表示方法为wij(d)＝(d为两城市中心位置之间的距离)；uit和εit～N(0，σ2)为随机扰动项。

(二)变量选取

1.被解释变量。生产性服务业与制造业协同集聚指数(coagg):考虑到文章的研究目的以及数据完整性，借鉴王正巍[18]及纪玉俊和孙红梅[19]的思路和方法，在建构i地区j产业协同集聚度指数的基础之上，借助集聚指标的相对差异的强弱程度来衡量i城市生产性服务业与制造业的协同集聚强度。具体计算公式如下:

式中，lqji表示i地区j产业的区位熵，用来衡量产业集聚度，eji表示i地区j产业的从业人员数，Ei表示i地区全部从业人员数，ej表示全国j产业的从业人员数，E表示全国的全部从业人员数；coaggi代表i城市生产性服务业与制造业协同集聚指数，muqi和psqi分别表征i城市制造业和生产性服务业的区位熵。由公式(2)(3)可知，i地区两产业的集聚水平越接近，协同集聚水平就越高，coaggi值就越大。

2.解释变量。交通基础设施(tra):借鉴侯志强[20]的做法，采用公路路网密度即公路里程除以所在区域的城市面积作为衡量交通基础设施的指标。

3.控制变量。影响生产性服务业与制造业协同集聚的因素众多，本文选取的控制变量如下:(1)经济发展水平(lnpergdp)，以城市人均GDP衡量，并取对数。城市经济发展水平具有左右要素资源的能力，经济发展水平高的地区具有良好的区位竞争优势，更能吸引要素和经济活动的集聚。(2)人力资本水平(lnhc)，采用城市中大学生人数(人)占城市总人口(万人)的比重进行衡量，并将其加1后取对数。随着科技的发展，知识和技术对企业的生产经营越来越重要，良好的教育供给通过培养高技能人才给企业生产带来正外部性，从而吸引企业进入。(3)城市创新水平(lninno)，采用城市年发明专利申请量来表征，并对其加1取对数。科技创新是第一生产力，决定着企业的生产效率从而影响城市产业布局。(4)政府财政支出水平(gov)，利用城市财政支出占城市GDP比重来构建。各地政府财政支出投向是其实施产业政策的主要推手，因此城市的产业集聚不可忽视政府的影响。(5)城市规模(pdensity)，用城市年末人口总数比区域面积来表征。城市规模对本地确定产业发展优先顺序进而引导生产性服务业与制造业协同定位有着重要影响[21]。城市规模越大，往往代表着其市场规模越大，其可能会促进新企业的进入与经济增长，并且吸引企业在空间上更为集聚，控制这一因素能够一定程度分离出因人口集聚带来的外部性。(6)信息化水平(inf)，以城市邮电业务总量与全国城市邮电业务量平均值的比重表示。信息化水平的提升不仅可以实现制造业在技术、产品信息等方面交易成本的节约，还可以增进技术溢出所依托的知识、技能等媒介的传播，实现技术知识溢出的跨区域流动，助推产业协同集聚。

(三)数据说明

基于数据完整性，本文选取了除海口、巢湖、毕节、铜仁、石嘴山、吴忠、普洱、西宁、海东和克拉玛依等以外的280个地级及以上城市的相关数据，主要的数据来源于«中国区域统计年鉴》«中国城市统计年鉴》、EPS数据库、各省市的历年统计年鉴以及相关地级市的人民政府网站公报等，极个别缺失数据用插值法补充。由于目前学界对生产性服务业的界定尚无统一定论，本文所指的生产性服务业涉及六个细分行业，包括:“交通运输”“仓储及邮政业、信息传输、计算机服务和软件业”“批发和零售业”“金融业、租赁和商务服务”“科研、技术服务和地质勘察业”。

四、实证分析

(一)空间相关性检验

空间数据存在空间相关性和空间异质性，即一般具有空间效应。空间相关性是指不同样本地区的观测值在空间上表现出某种随机的空间集聚或空间分散，并非独立均匀分布。目前，常见的度量空间相关性的方法主要有Moran’s I指数、Geary’s C指数和Getis-Ord指数。为了考察交通基础设施和生产性服务业与制造业的协同集聚的空间相关性，本文采用Moran’s I指数进行验证，公式如下:

其中，S2＝为样本方差。wij是空间权重矩阵w的元素，反映城市之间的空间联系。莫兰指数I的取值介于-1到1之间，大于0表示正自相关；小于0表示负自相关。检验结果如表1所示。

表1 主要变量的莫兰指数

由表1可知，所有年份的生产性服务业与制造业的协同集聚和交通基础设施的Moran’s I指数均在1%的显著水平下显著且为正值，说明生产性服务业与制造业的协同集聚和交通基础设施均具有明显的区域关联性，这意味着对两者关系的研究中要充分考虑空间效应。张学良[22]在对交通基础设施与经济增长的研究中发现，若不考虑空间溢出效应，就会高估其对经济增长的作用。而且生产性服务业与制造业协同集聚对经济发展存在溢出效应和空间反馈机制[17]。

(二)估计结果与分析

1.基准回归分析

运用上述构建的基本面板模型，根据Hausman检验结果采用固定效应，具体回归结果见表2。在表2中，模型(1)～(3)所呈现的时间固定、空间固定以及时空双固定的SEM模型中，sigma2_e统计量和空间误差自回归系数lambda的估计值均显著为正，证实了在研究制造业与生产性服务业协同集聚和交通基础设施的关系时，不可忽视空间外部性；产业协同集聚的正溢出效应在相邻地区间确有发生。地理位置相邻地级市之间，基于地缘优势、资源禀赋方面的相似性等，存在着固有的经济联系，这促使当地政府在推行产业政策时，不可避免地存在着“邻里模仿”行为，从而强化了产业协同集聚在地理距离上的正向溢出作用。tra的回归系数在时间固定效应下显著为负，恰好诠释了基础设施投资的“边际报酬递减”规律，大规模交通基础设施投资对经济拉动作用在长期不具可持续性。在经济新常态背景下，亟须经济发展的动能转换，实现产业结构升级；空间固定和时空双固定效应下，tra的影响系数均显著为正，说明当前条件下，中国地级市层面交通基础设施投资存量的增加会产生产业关联效应，带动制造业扩张，吸引生产性服务业的集聚，最终形成二者近距离的协同集聚发展，验证了假说1。进一步结合表3回归结果可知，交通基础设施对制造业、生产性服务业单产业集聚分别在1%和5%的置信水平下具有显著的正向溢出作用，对制造业集聚的正向作用弹性系数较大，这更强化了假说1。基于Log-L、AIC、R2等指标的结果，本文后续的模型均采用时空双固定效应。

表2 基准以及加入交互项的回归结果

表3 交通基础设施对单产业集聚的空间溢出影响回归结果

从控制变量来看，经济发展水平(lnpergdp)和人力资本(lnhc)均对生产性服务业与制造业协同集聚的作用系数在10%的置信水平下为负，可能原因是地方经济发展中存在资源错配的现象，经济结构不合理，二、三产业未能实现协调发展，而在人力资本方面存在质量不够高，人力资本与产业结构错配严重，抑制产业了劳动生产率的提高。创新能力(lninno)、市场规模(pdensity)以及政府影响(gov)的回归系数均为正，显著性水平各异，说明技术创新在地级市层面的溢出有力地促进了其产业协同集聚发展，扩大的市场规模带来的规模经济对经济活动集聚的作用不容小觑，各地政府通过制定实施产业政策等对产业协同集聚产生的影响不容忽视。信息化水平(inf)的影响系数不显著为正，可能是由于我国不同城市间存在着“数字鸿沟”，地区发展不平衡，也说明了当今的信息化发展真正融合进产业之间的成分较少[23]。

2.加入交互项的回归分析

考虑到信息化水平(inf)所反映的通信基础设施发达状况有可能影响交通基础设施对产业协同集聚的溢出作用。在此生成交互项tra×inf加入SEM模型中进行回归，结果参见表2中的模型(4)。其中交互项tra×inf的系数为负向显著，而inf的系数在5%的置信水平上显著为正，且较之模型(3)，其显著性水平明显提高。模型(3)和(4)中其他变量的系数符号与显著性水平基本一致。从整体而言，信息化发展削弱了交通基础设施对生产性服务业与制造业协同集聚的正向溢出影响，且在信息化水平较低时，交通基础设施对产业协同集聚的正向溢出作用较为明显。但是，随着网络基础设施水平的改善，交通基础设施的积极作用趋弱，这表明通信基础设施与交通基础设施在对产业协同集聚的空间溢出作用上存在着明显的替代关系。

3.分样本分析

(1)区域异质性的影响

为了进一步厘清交通基础设施改善与产业协同集聚之间的关系，将280个地级市划分为东部、中部和西部三大经济区域。其中，东部样本涵盖北京、天津、河北、辽宁、山东、上海、江苏、浙江、福建、广东、海南11个省市共100个城市，中部样本有安徽、湖北、湖南、江西、山西、河南6省共80个城市，西部样本包括其他13个省市(宁夏被剔除)的100个城市。由LM检验和Robust LM检验结果可知，基于地区异质性样本也均选择SEM模型，结果如表4所示。

表4 区域异质性的回归结果

东部地区空间误差自回归系数和sigma2_e统计量均通过了1%置信水平的显著性检验，而中西部地区只有sigma2_e通过了1%置信水平下的显著性检验，空间误差自回归系数不显著。此结果表明在中、西部跨区域的产业协同集聚空间溢出效应表现欠佳，地区间互动协作分工有待加强。而交通基础设施对产业协同集聚的影响系数又反映出了区域间的不同情况，东部地区系数为-0.103在5%置信水平下显著，中、西部系数分别为0.076、0.237且各自在10%和1%的置信水平下显著。这可能是由于东部地区邻近国际市场有着天然的产业发展优势，且交通基础设施布局较早地区间通达能力强，吸引了资金、人力资本等要素集聚，同时受资源、环境承载能力等的限制，“拥挤效应”凸显开始转向集聚的“扩散力”，东部地区更多地将劳动、资源密集型等下游产业转移至中西部地区，自身主要发展以服务业为主的第三产业。而中西部地区正好作为东部产业转移承接地，得以享受产业溢出的红利更好发挥其比较优势实现自身产业结构调整与升级，有利于塑造制造业与生产性服务业产业协同集聚。产业发展需要基础设施先行，西部地区落后的交通基础设施导致地区间经济往来稀疏，阻碍其产业发展，这也很好地解释了为什么现阶段在加紧布局中西部地区的立体交通网络。

(2)城市异质性的影响

城市有赖于人口与经济活动的集中得以产生，而且往往大城市能够汇聚更多的人口、拥有更发达的交通基础设施网络、滋生出多样化的产业类型，大市场可以因其通过前向联系和后向联系产生的规模经济而获取在竞争中的优势，掌握更多的市场机会[16]。本文基于年末总人口表征的城市规模，将年平均人口大于500万的城市归为大城市，小于500万的划为小城市，同样采用SEM模型进行回归以探讨在城市规模异质性下，交通基础设施对产业协同集聚的溢出效应，结果如表5所示。

表5 城市异质性的回归结果

不难看出，sigma2_e统计量在大、小城市样本下均在1%的置信水平下显著，只有小城市样本的空间误差自回归系数通过了10%的显著性检验，而且交通基础设施对产业协同集聚的影响系数也只在小城市样本下呈现5%显著性水平。这说明在小城市交通基础设施的改善对产业协同集聚的作用更强，可能是因为小城市本身交通基础设施网络密度不够，规模经济难以发挥，影响经济活动集聚，故交通基础设施水平的改善对其产业布局有着重要影响，加之大城市由于要素成本、房价上升，自身承载超荷，出现“大城市病”问题，使得交通基础设施水平提高对其产业协同集聚发展影响甚微。城市规模与产业协同集聚之间的这一倒“U”型关系的发现与前人的研究结果一致[24]。这也使假说2得到了部分验证。

4.稳健性分析

反距离空间矩阵虽然较好地刻画了各地级市之间的相对和绝对位置，但邻近城市间的经济联系不尽相同，有必要加以区分[9]。出于对上述结论稳健性的考虑，使用经济地理嵌套权重矩阵和市场规模嵌套权重矩阵再次检验(见表6)。其检验结果与前述基本一致，核心解释变量与控制变量的符合方向与显著性水平也基本相同。表明人口和经济因素对我国各城市生产性服务业与制造业协同集聚的形成发挥着重要的作用，借由交通基础设施的网络化发展，具有相近人口密度和经济发展程度的地区(即人口和经济意义上的邻近性)更容易在产业协同发展中呈现出相互溢出效应，从而产生空间集聚现象。由此可见，模型在一定程度上是稳健的。

表6 不同空间权重矩阵下的空间误差模型估计结果

五、结论与建议

(一)研究结论

当前，我国面临着产业结构优化和调整的难题，推动制造业与生产性服务业协同集聚是我国制造业转型升级的优选路径，对优化产业结构、助力经济高质量发展意义重大。本文分析交通基础设施溢出下的生产性服务业与制造业协同集聚发展的作用机制，并从产业、地区异质性等角度分析其空间溢出作用，由此得出:第一，交通基础设施通过产业关联效应、规模效应对生产性服务业与制造业的协同集聚发展在相邻地区发挥着正向溢出效应，交通基础设施水平的改善大幅降低了运输成本，提升了中国制造的全球竞争力和产业协同集聚水平，释放出中国经济高增长的巨大潜力。第二，通信基础设施与交通基础设施在对产业协同集聚的空间溢出作用上存在着明显的替代关系。第三，区域异质性来看，当前此正向空间溢出效应在西部地区上演最盛，东部地区反而呈现负溢出。第四，从城市规模异质性考量，大城市由于要素成本上升、房价上涨等产生“拥堵效应”出现集聚“扩散力”，有碍于溢出效应的发挥，小城市存在着更多的产业发展空间而呈现出更佳的空间溢出效应。

(二)政策建议

第一，加快建设交通强国，建立现代化高质量综合立体交通网络体系。促进既有交通基础设施提质升级，提高设施利用效率和服务水平。推进交通与装备制造等相关产业融合发展，加强交通运输与生产制造、商贸金融等跨行业合作，发展交通运输平台经济、枢纽经济、通道经济、低空经济。形成合理产业分工，推动生产性服务业与制造业协同定位、协同集聚，助力城市群功能的提高。当城际、城乡之间的交通网络不断完善，形成一个产业联动、空间联结、功能贯穿的经济带，要素的空间拓展协同集聚将更加深化。

第二，引导产业合理布局，夯实产业基础能力，提升产业链供应链水平。各地政府的产业政策应避免同质化与过度竞争，需要采用差异化的产业发展优势协同定位，充分发挥市场的主导作用，引导产业向相关区位集聚，着力促进产业在国内有序转移，优化区域产业链布局，推动先进制造业与生产性服务业的深度融合，形成制造业、服务业等产业门类关系协调局面，打通国内大循环的“堵点”。

第三，推进交通基础设施网与信息网融合发展。加强交通基础设施与信息基础设施统筹布局、协同建设，发展数字化交通基础设施，同时增进技术溢出所依托的知识、技能等媒介的传播，实现技术知识溢出的跨区域流动，通过信息化为产业赋能，推动生产性服务业向专业化和价值链高端延伸以更好实现两业融合发展。