长江经济带基础设施发展与经济增长的空间特征——基于空间计量与面板门槛模型的实证研究-丁黄艳.pdf
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1、第31卷第1期V0131 No1统计与信息论坛StatisticsInfomation Forum2016年1月JarL,2016【统计理论与方法】长江经济带基础设施发展与经济增长的空问特征基于空间计量与面板门槛模型的实证研究丁黄艳(重庆工商大学长江上游经济研究中心,重庆400067)摘要:采用19972013年长江经济带省级面板数据,从空间相关性和空间异质性两个角度实证研究长江经济带基础设施发展与经济增长的空间特征。研究结果显示:长江经济带基础设施空问经济影响特征明显,其中交通、能源基础设施呈空间溢出效应,信息基础设施呈空间竞争效应;信息基础设施的空间经济影响边际效果高于交通、能源基础设施,
2、信息基础设施是长江经济带各地区率先取得竞争优势的关键;基础设施对经济增长的边际影响整体上呈现下降趋势,但信息基础设施对经济增长的边际影响呈现先降后升“U型特征。关键词:长江经济带;基础设施;经济增长;空间特征中图分类号:C812:FD615 文献标志码:A 文章编号:10073116(2016)01一002409一、问题的提出 萎篇篡麓裟爹群霎长江经济带是中国最具经济实力和经济潜力的区政府关于依托黄金水道推动长江经济带发展的指导收稿日期:2015一0922;修复日期:20151103基金项目:教育部省部共建人文社会科学重点研究基地项目两江新区战略性产业和地区产业合作研究(14JJD790018
3、);重庆市研究生科研创新项目三峡库区基础设施跨区域经济影响的空间特征(YJS(:)。(201541一08)作者简介:丁黄艳,男,安徽怀宁人,博士生,研究方向:区域经济理论,宏观经济统计。13Beckers R,Enders w,ke JA stationary TeSt in the Presence of An unknown N岫ber of跏00th BreaksJJoumalof Time Series AnalySis,2006,27(1)14HarTlilton J DTime series AnalysisM-Princeton:Princeton university Pres
4、s,1994Spuno吣Rt榉i蚰Bet、】re吼N蚰lin姐r Stati蚰ary Variabl驾YANG Li-Xion91,ZHANG Chun-li2,LI Ching-nan3(1School of Mamgement,Lanzhou University,Lallzhou 730000,China;2School of EconornicS,卜bnh、est University for Natio衄lities,hTlzhou 730030,China;3hsititute of Economics,National Sun Ya卜sen UmverS峨Gao勘ng 80611
5、,China)AbstI啊屺t:This paper studies the spurious regression problem between nonlinear stationary VariablesBy deriving the convergence of OI。S estimates,the limiting distribution of t statistics and,we show thatthere exists spurious regression phenomenon between nonlinear stationary variables, unless
6、thenonlinearities can be captured accurately The Ionte Carlo simulations support our theory This paperindicates that it is very crucial to test and model the nonlinearities in econometric analysis:I【ey words:nonlinearities;spurious regression;Fourier function(责任编辑:马慧)24万方数据丁黄艳:长江经济带基础设施发展与经济增长的空间特征意
7、见的出台,建设综合立体交通走廊,打造沿江绿色能源产业带,支持沿江地区加快建设新一代信息基础设施等顶层设计方案和相关配套政策进人论证和实施的关键期。回顾长江经济带基础设施发展历程,从交通、能源和信息基础设施的产出角度考察,1997年、2005年、2013年长江经济带货运总量分别为448 221亿吨、722 658亿吨、1 733 888亿吨,在中国货运总量中占比分别为3513、38l、4230;用电总量分别为3 53752亿千瓦时、9 5297亿千瓦时、20 69658亿千瓦时,在中国用电总量中占比分别为3135、3821、3&74;邮电业务总量分别为6455亿元、4 34163亿元、7 581
8、74亿元,在中国邮电业务总量中占比分别为3640、3609、4113。历史数据表明,长江经济带基础设施发展对中国经济增长的支撑作用越来越重要。随着经济活动对基础设施数量和功能的需求愈发紧迫,未来长江经济带基础设施需要承担的经济活动压力也将越来越显著。基础设施根据其服务经济社会的功能可分为经济性和社会性,经济性基础设施作为社会物质资本直接参与经济活动,通过减少直接生产部门的生产成本和交易成本来推进经济增长,具体包括交通、能源、信息等基础设施;社会性基础设施通过提升人力资本来促进经济增长,具体包括科教文卫、生态环保等基础设施。基础设施外部性的学术争论一直是区域经济发展的研究热点,但至今也未得出一致
9、性结论。部分持赞成观点的研究人员认为,基础设施能够促进经济集聚、可持续增长、缩小区域差距,具有经济溢出效应1_33;另一部分持怀疑态度的研究人员则认为,基础设施对经济运行效率的溢出作用并不明显,二者之间仅存在微弱的反馈联系4。随着新经济地理学的兴起,引入地理空间要素后的经济模型对基础设施空间经济影响的实证研究进行了改进,使其体现出因地理距离而产生的空间相关性。针对基础设施发展与经济增长空间相关性的实证研究可分为两类:一类是在引力一边界模型基础上引入基础设施和邻接效应,进而分析基础设施发展对区域经济一体化的影响;另一类是运用空间计量模型来实证基础设施发展对经济增长的空间外部性影响。在引力一边界模
10、型分析框架下,相关文献对交通基础设施发展与地区贸易边界效应进行了实证研究,研究结果一致认为交通基础设施发达程度与地区贸易边界效应高低呈反比,交通基础设施越发达,地区贸易边界效应越低,交通基础设施对区域经济一体化进程的促进作用显著5。在空间计量模型分析框架下,相关文献用空间滞后模型分析了交通基础设施对区域经济增长的空间溢出效应,认为中国交通基础设施存在显著空间溢出效应,并认为政府在政策制定过程中应考虑基础设施发展与经济增长的空间相关关系r7-9。由于长江经济带各省市基础设施和经济环境的禀赋不同,基础设施发展对经济增长的影响在省域层面表现会有差异。针对基础设施发展对经济增长的空间异质陛研究,刘明等
11、认为,交通基础设施与经济增长存在非线性关系,中国交通基础设施政策应当根据地区间经济社会的差异来进行更有导向性的设计蜘;申亮等从交通基础设施和制造业生产效率关系角度,研究认为公路、铁路路网密度对提升制造业生产效率机制上存在非线性调节作用,各地区交通基础设施发展的禀赋不同对制造业效率的提升有显著差异11|。已有的研究成果为本文提供了重要的理论参考和方法借鉴。厘清长江经济带基础设施发展对经济增长的空间特征,对当前长江经济带统筹开发和突出特色的政策设计有重要意义。其中,基础设施发展对经济增长的空间相关性研究能够辨析邻省基础设施发展对本地经济增长的空间影响性质和程度,有利于政府根据不同类型基础设施空间影
12、响力的大小来制定符合区域发展目标的投资策略。基础设施发展对经济增长的空间异质性研究能够实证基础设施发展的不同阶段对经济增长的促进作用是否存在变化,有利于政府根据各地区基础设施发展与经济增长的变化关系来制定适宜当地经济发展的基础设施建设策略。本文对长江经济带基础设施发展对经济增长的空间特征研究,不仅在实证角度分析空间特征的现状和成因,还在指标选择和数据预处理上更趋细致。在基础设施指标选取上,本文将关注交通、能源与信息三大经济性基础设施与经济增长的空间特征,分析视角更为开阔。在数据预处理上,本文扩展了永续盘存法对资本存量的估算方式,并用受教育年限对劳动力进行加权核算,以求符合经济模型要求。针对基础
13、设施外部性的争论和长江经济带基础设施需求的现实紧迫性,本文在索洛模型的基础上引入基础设施和邻接效应,运用空间计量方法论证长江经济带基础设施发展与经济增长的空间相关性,通过面板门槛回归呈现长江经济带基础设施发展的不同阶段对经济增长影响的空间异质性。二、理论模型与数据说明(一)理论模型以索洛模型为基础,引入基础设施作为新增内25万方数据统计与信息论坛生经济影响变量,构建基础模型如式(1):F一厂(K,AL,INF) (1)其中F为经济产出;K为物质资本存量;A为知识资本,L为劳动力资源,AI。代表参与经济活动的有效劳动量,即人力资本;INF为基础设施物质资本;厂()为经济产出的生产函数。在索洛模型
14、中,要求经济产出通过生产映射条件对内生经济影响变量的变化作出反应,更强调内生变量的投人产出效益。结合已有文献对基础设施外部性的研究成果,式(1)中基础设施变量JNF选择经济性基础设施作为分析指标,具体包括交通基础设施(简称tran)、能源基础设施(简称ener)和信息基础设施(简称info),而模型可进一步改写为:F一厂(K,AL,tran,ener,info) (2)将投入产出的映射条件厂()以柯布一道格拉斯生产函数形式进行表述,则式(2)可构建为:gdpj砷(AL)岛tran岛ene毋info岛 (3)对数化的形式为:lngdp=向1nK+尼InAL+屉Intran+位lnener+岛ln
15、info (4)式(4)能够估计基础设施对经济增长的贡献程度,但不能对基础设施空间经济影响作出量化分析。新经济地理学认为,空间距离是区域间的经济联系的显著影响因素12。衡量基础设施空间经济影响的关键在于突出区域之间地理间隔因素。依据Elhorst的空间计量思想”7_13,引入邻接效应构建空间权重矩阵,通过引入空间权重矩阵W来将基础设施本地经济影响模型扩展到空间经济影响模型。空间滞后模型(SI。M):lngdA,一口叫#1ngdD。+向lnK沁+屉lAL沁+屉Intran“。+角lnener“+届lninfo沁+e(5)空间误差模型(SEM):lngd pf。一J9l lnK“+&lm4L“+届
16、Intran沁+&lnener沁+岛lninfo“+卢“ (6)广义空间模型(SAC):lngdB,。一a叫i lngdB,+盘lnK,。+屈l乜沁+届IntraII。+屈ln朗哂。+居lninfq,+肛, (7)空问杜宾模型(SDM):lngdp沁一p础#lngd功,+向lnK沁+屉l气L沁+屉#Intraq,+屈乞1neneo,。+岛t1ninb,f+e(8)其中触,一枷i产j,+;EN(o,矿Jf);W是关于长江经济带11省市空间权重毗的1111阶方阵,当i地与歹地相邻,则定义一1,其余方阵元素为o;26ID表示其他地区经济增长对本地经济增长的影响;角岛为变量的参数估计;A表示由于资本存
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