交通基础设施与制造业区位选择的空间计量经济学分析_任晓红

法
常用 统计量来检验变量的空间自相关性，其计算
方法可表示为：
nn
n∑∑wij（ xi － x） （ xj － x）
Moran'I =
i=1 j=1 nn
n
（ 1）
∑∑wij∑（ xi － x） 2
i=1 j=1
i =1
其中，xi ，xj 分别表示第 i 与 j 地区的观测值； n 为空
间单元数； wij 为邻接空间权重矩阵。空间权重矩阵 wij 包
近年来，空间计量经济学已被用到基础设施的研 究领域［13］。我国学者吴玉鸣，符淼等人在空间计量经 济学的应用方面也作了较好的尝试［14 － 15］。但是，国外 相关问题的研究很少以中国为对象，国内相关的研究 则主要集中在交通基础设施与经济增长的关系问题上， 对交通基础设施在我国产业区位选择中影响力的分析 甚少，运用空间计量方法对其空间效应进行的研究则 更为少见。
* 基金项目： 本文系重庆市教委自然科学基金资助项目 《交通基础设施对统筹城乡产业一体化发展的影响及对策研究》 的部分成 果； 基金项目编号： （ KJ090405） ； 项目主持人： 任晓红
13
入我国制造业区位决策分析中，通过构建空间误差模
型和空间滞后模型以检验交通基础设施在制造企业区
位选择中的综合效应及空间依存性。本文的结构安排
间联系形式（ LH） ，表示制造业集聚程度低的地区为制
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造业集聚程度高的其他地区所包围； 第 3 象限代表低观
测值的区域单元被同为低观测值的区域所包围的空间
联系形式（ LL） ，表示制造业集聚程度低的地区为同为
制造业集聚程度低的地区所包围； 第 4 象限代表高观测
值的区域 单 元 被 低 值 的 区 域 所 包 围 的 空 间 联 系 形 式
此外，大多数的研究忽略了交通基础设施的网络 结构可能使与交通基础设施所在地临近的区域受益这 一假设，因而对其空间效应未给予应有的重视。事实 上，一个地区交通基础设施的改善有助于临近区域的 企业更接近生产资源，这可能给提高基础设施水平的 区域内的企业带来不利的影响，这类因网络结构导致 的影响可正可负，可能对基础设施弹性带来重大冲击， 为此，有必要在研究一个区域的交通基础设施水平与 产业区位选择中予以检验。
影响企业区位决策的要素归结为以下五个方面： 一是资
源接近程度； 二是成本因素，包括交通运输成本、生产要
素（ 劳动力和土地等） 成本、交易成本、信息成本； 三是
市场特征，包括市场规模与增长潜力等； 四是集聚经济
和外部经济效应，包括规模经济、产业联系、邻近与知识
溢出； 五是制度因素。若在城市内部，微观区位因素包括
鉴于上述原因，本论文拟将交通基础设施存量引
作者简介： 任晓红 （ 1969 － ） ，女，四川西充人，重庆大学经济与工商管理学院博士研究生，主要从事区域增长与可持续发展 的研究； 张宗益 （ 1964 － ） ，男，贵州省松桃苗族自治县人，重庆大学经济与工商管理学院教授，博士生导师，工学及经济学博士，主 要从事经济增长理论的研究。
强的解释力。然而，交通基础设施是包括铁路、公路、 航道等在内的多个网络结构综合体，而提高交通基础 设施水平改变的不仅仅是运输成本，道路通达性本身 直接影响土地等不可移动要素的需求曲线和价格水平， 也有助于区域间软环境距离的缩小。此外，当交通基 础设施存量达到一定规模时，运输成本在产业分布中 的作用越来 越 小［3］， 将 研 究 的 着 眼 点 放 在 运 输 成 本 上 已不能全面反映交通基础设施的区位效应，因此，仅 从运输成本和距离等视角研究交通基础设施对产业空 间分布的影响不尽合理。
图 1 制造业投资强度对数的空间依赖性
是经济欠发达地区。表明制造业在中国 31 个省域的空 间分布确实存在着空间集聚现象，而且，地区与地区之 间的异质性较为显著，因此，传统的忽视空间维度的相 关研究在理论上存在一定的缺陷，有必要对制造业的区 位选择进行空间计量经济学检验。
3. 制造业集聚与交通基础设施存量空间分布的一 致性： 现实数据的印证。上述 Moran'I 反映的制造业空间 集聚结果在很大程度上可以运用现实数据予以佐证，同 时，制造业集聚与交通基础设施存量在空间分布上的一 致性也可 以 得 到 印 证。用 各 省 域 制 造 业 的 投 资 强 度 （ I / AREA） 来衡量制造业区域集聚程度，交通基础设施 存量综合指标（ RRD） 来衡量交通基础设施水平，并在 此基础上绘制出制造业、交通基础设施投资在各省域的 地理分布图。总体来看，中国制造业的空间分布与各省 域的交通基础设施存量之间显现出较强的一致性： 东部 沿海地区（ 海南除外） 集聚度高，中部地区次之，西部地 区的集聚度最低，并且，集聚度由东向西逐步降低。具体 如图 3，图 4 所示。
ln（ I /Area） i = β + β1 ln（ MK_ size） + β2 ln（ wage） +
β3 ln（ Edu） + β4 ln（ RRD） + μ1
（ 2）
式中，βi 为回归参数，i 为 1，2，…，31 个省域； μ 为随
机扰动项。
2. 制造业的集聚性与空间自相关程度检验。首先检
① 目前，研究交通基础设施的文献大多以投资等作为衡量交通基础设施水平的指标： 根据交通基础设投资额和初期资本存量，假设统 一的资产使用期限和折旧率，利用永续盘存法估计交通基础设施资本存量。但这种指标存在一定的缺陷，交通基础设施是由铁路、公路、内 河、航空、管道等运输设施组成的综合交通运输体系，各类设施使用期限与折旧率也不尽相同，利用永续盘存法估算的交通基础设施资本存 量与实际值存在较大偏差。因此，一些学者（ Sanchez － Robles，1998； Fernald，1999） 主张采用实物形态的交通基础设施（ 公路密度等） 作为研 究指标。我国学者张镝，吴利华（ 2008） 等也使用过类似的方法测度交通基础设施水平。鉴于我国铁路、公路、内河航道等作用大小迥异，直接 进行加总线路长度不能体现出各种运输设施的作用，本文以铁路、公路、内河航道等 3 类运输线路密度（ 三种线路长度的加权和与区域总面 积之比） 作为交通基础设施存量综合指标（ RRD） ，各种运输设施路线长度的权重为其年度货运量占我国年度货运总量的比重。
产品市场和供应商的接近程度、员工通勤距离、公共市
政设施质量及其可获得性等对企业区位决策具有决定 性影响［12］。随着社会生产力的发展和科学技术的进步，
影响工业区位的因素发生了一定的变化，主要表现为：
原料产地对企业区位的影响正逐渐减弱，而市场对产业
区位的影响逐步增强； 一些发达国家，交通运输条件对
企业区位的影响呈现出下降趋势； 信息通信网络的通达
关键词： 交通基础设施； 制造业区位； 空间计量
一、引言 产业区位与区域的发展紧密相连，这正是不少地 方政府运用各种政治与经济策略进行招商引资的缘由 所在。古典的区位理论和新经济地理学均对产业区位 问题作了较为广泛的探讨。Weber 主张企业区位是由 运输和要素成本决定的［1］，Losch 强调市场对企业区位 决策的重要性［2］，以 Krugman 为代表的新经济地理学 则强调在不完全竞争市场中，运输成本、市场规模和 规模经 济 在 产 业 区 位 选 择 中 的 作 用［3］。Fujita et al. ， Ottaviano et al. 以及 Holl 等人从聚集经济的角度分析交 通基础设施对新企业的诞生与产业布局的影响，认为 交通改善将改变区域离心力和向心力之间的平衡，从 而可能对不同区域企业的诞生产生相反的影响 ［4 －6］。 Kilkenny 的研究表明，当运输成本下降时，运输成本 相对较高的企业可能选择集中，而运输成本相对降低 的企业则可 能 选 择 向 外 围 扩 散［7］。 国 内 学 者 对 企 业 区 位选择的研究主要集中在对外资企业区位选择的理论 和实证分析上［8 －9］，也有部分学者分析了北京等地的 制造企业和高新技术企业区位选择的影响要素和行为 机制 ［10 － 12］，这些研究均得出了交通基础设施水平的 改善对外资企业或制造企业区位选择具有显著影响的 结论。 国内外学者对交通基础设施与产业区位关系问题 研究的共同点主要体现在： 大多数的研究从距离和运 输成本的视角间接分析交通基础在企业区位选择中的 作用，也有研究运用所讨论区域有无高速公路或用与 最近公路之间的距离来论证交通基础设施的区位效应， 这些研究对运输成本等在产业区位选择的作用具有较
括邻接或距离两种标准，通常采用二进制的邻接矩阵，
一般地：
{ wij =
1 0
当区域 i 与区域 j 相邻接 其他
式中，i = 1，2，…，n； j = 1，2，…，m； m ≠ n 或 m = n。
Moran'I 的取值范围为［－ 1，1］。若各地区之间的经
济行为具有空间正相关性，则其数值较大，而负相关时
近似地表征； 劳动力成本（ WAGE） ，用各省域制造业员
工年工资总额除以制造业员工总人数来表征； 各区域的
教育水平（ EDU） ，以省域的高中以上的人口占其总人口
的比重来表征； 交通基础设施存量综合指标（ RRD） ，以
各省域的公路、铁路及水运的加权和与所在区域的总面
积之比来表征①，采用双对数模型，具体表示为：
数值较小。Moran 指数的散点图在 4 个象限分别对应于
区域单元与其邻近区域之间 4 种类型的局部空间联系
形式： 第 1 象限代表高观测值的区域单元被同是高值的
区域所包围的空间联系形式（ HH） ，表示制造业集聚程
度高的地区为同为制造业集聚程度高的地区所包围； 第
2 象限代表低观测值的区域单元被高值区域所包围的空
性作为工业区位因素的重要性日渐突出。劳动力素质对
工业区位的影响力也在逐渐增强。因此，结合我国的发
展阶段，本文的被解释变量选择各省域制造业新建固定
资产（ 制造业的全社会固定资产投资扣除其用于改建的
数量） 的投资强度（ I /AREA） 来衡量制造业的区位选
择。解释变量选择： 市场规模（ MK_ SIZE） ，用人均 GDP
为： 第二部分是模型框架与制造业集聚的空间自相关
性检验； 第三部分是含空间效应的制造业区位选择模
型与实证检验； 第四部分是本文的研究结论与启示。
二、模型框架与制造业集聚的空间自相关性检验
分析制造业的区位选择随交通基础设施存量变化
而发生改变的模式，其目的在于解释制造业的局部集
聚现象，为此须先了解制造业的集聚性和空间自相关 现象。根据 Anselin［16］所述的空间统计和空间计量经济
（ HL） ，表示制造业集聚程度高的地区被制造业集聚程
度低的地区所包围。第 1、第 3 象限正的空间自相关关系
表示相似观测值之间的空间联系，而第 2、第 4 象限负的
空间自相关关系。如果观测值均匀地分布在 4 个象限，
则表明地区之间不存在空间自相关性。
（ 二） 变量选择与理论模型的设置
1. 变量的选择与模型框架。依据已有的研究，可将
《经济问题探索》2010 年第 10 期
交通基础设施与制造业区位选择的空间计量经济学分析*
任晓红1，2 ，张宗益1
（ 1. 重庆大学经济与工商管理学院，重庆，400044； 2. 重庆交通大学财经学院，重庆，400074）
摘 要： 本文将交通基础设施存量引入到制造业的区位选择模型中，对 2006 年制造业在中国大陆 31 个省 域的投资强度及其影响因素进行空间计量经济学分析。结果显示，我国制造业与交通基础设施存量都存在局部 集聚，且二者在空间分布上表现出很强的一致性，交通基础设施是影响我国制造企业区位选择的重要因素。
学原理与 方 法， 进 行 空 间 计 量 经 济 学 分 析 的 思 路 为，
首先采用空间统计分析的 Moran 指数法检验因变量是
否存在空间自相关性 （ 集聚现象） ，如果存在，则需
要在空间计量经济学理论与方法的支持下，建立空间
计量经济学模型，并进行产业集聚的空间计量估计和
检验，具体包括：
（ 一） 空间自相关程度与制造业集聚性的分析方
14
测 2006 年制造业在中国 31 个省域的投资强度对数（ 被 解释变量） 的空间依赖性，结果如图 1 所示，Moran'I = 0. 4541，Moran'I 的显著性检验采用蒙特卡罗模拟方法， 选择 999 次，可以看到 p 值远低于 0. 01，说明在 99% 的 置信度下 Moran'I 具有显著性，表明制造业投资强度对 数在中国 31 个省域具有很强的空间自相关性（ 空间依 赖性） ，制造业存在向制造业相对集中的省份进一步集 聚的趋势，具体的分析结果如图 2 所示。