一、问题提出

基础设施的空间溢出效应近年来成为众多学者以及政策制定者关注的热点。考虑到交通是基础设施的核心组成部分，近年来开始有文献关注交通基础设施对经济增长的空间作用效应。自改革开放以来，中国经济增长创造奇迹的同时伴随着交通基础设施的不断完善，这引起国内外各界的广泛关注。就中国的现实情况而言，一个典型事实是：为了响应中央的经济增长战略以及各种区域经济发展计划，中国从中央到地方各级政府在不同程度上均实施了以鼓励交通通达性为目标的交通基础设施发展战略。这集中表现在中国各级政府特别是省级地方政府以及地方上下一致对交通基础设施的大力支持，“要想富，先修路”已成为广泛共识。众所周知，转型期的中国情景下，财政分权与政绩考核并存，而当前交通基础设施都成为各省财政支出的重要方向，省级地方政府支出行为呈现了“羊群效应”。这种背景下，引发各界广泛关注的一个重要问题是，中国地方政府热衷交通基础设施建设行为是实现了区域经济增长的共赢还是“以邻为壑”呢？如果是“以邻为壑”的交通锦标赛，那与税收竞争的机理一样吗？如果是实现了区域经济增长的共赢，那为什么交通基础设施建设没有像其他公共品一样被搭便车？种种问题，有待辨析我国省级交通基础设施对区域经济增长的空间溢出机理并进行实证检验。

相对于既有文献，本文的可能贡献在于：①与以往考察广义范围的基础设施不同，也有别于以往仅仅考察基础设施的经济增长总效应，本文从空间溢出效应视角来考察交通基础设施对区域经济增长的空间作用效应以及其中可能的作用机理。正如Canning和 Fay（1993）所说，有必要将交通基础设施这种核心基础设施从对区域经济增长的贡献中分离出来。针对中国背景的经验研究也发现，中国情景下各地政府的基础设施建设呈现“羊群效应”，而区域经济增长却表现不一致。因此本文将利用空间计量模型进行空间外溢性的分析，空间集聚效应和网络效应为理解这种不对称性提供了新思路；②与以往运用OLS模型加滞后项的做法不同，也与以往直接读取空间滞后项系数不同，本文运用空间杜宾模型（SDM）以及Lesage和 pace（2009）偏微分方法分离出交通基础设施对本地经济的总效应、直接效应以及间接效应。不仅如此，本文还进一步比较了地理距离与经济联系所构成的不同空间权重矩阵的差异，为全面理解我国交通基础设施的有效性提供了一个以往文献尚未关注的新的研究视角② 现有文献中并没有将外地基础设施纳入生产函数，没有真正考察外地基础设施对本地经济的效应。需要考察交通基础设施的总体产出弹性并分解出本地交通设施对本地经济的集聚效应以及本地交通基础设施的网络效应。另一方面，大多数研究对空间计量面板模型的运用并不准确。如有些研究直接使用被解释变量的空间相关性作为基础设施的溢出效应，但由于标尺竞争的存在，地区之间存在相互模仿行为，因此使用被解释变量空间滞后项的系数来衡量基础设施的空间溢出效应并不准确。此外，直接使用自变量的空间滞后项的估计系数来检验空间溢出效应也是不当的，正确的做法是使用偏微分矩阵计算得到的自变量间接效应估计来进行检验（侯新烁等，2013）。；③本文研究结论为中国的交通建设战略提供了有价值的政策参考依据，为政府确定交通基础设施投资力度和投资方向、制定区域经济政策提供参考。

二、文献评述与研究假设

交通基础设施是基础设施的核心组成部分。以往文献在包含交通基础设施在内的理论分析框架内探讨基础设施的经济增长效应。自从Aschauer(1989)首次探讨公共基础设施投资的产出弹性后，相关研究层出不穷（Munnell，1990、1992；Holtz-Eakin，1994；Ghali，1998；Dmurger，2001；范九利和白暴力，2004；郭庆旺和贾俊雪，2006；刘勇，2010；刘生龙和胡鞍钢，2010；胡艳和朱文霞，2015）。主流观点认为：基础设施的规模、结构总体上会促进经济的长期增长。机理一般总结为：一方面，基础设施对生产要素有正向溢出效应，能够提高要素的边际生产率；另一方面，还能使得生产可能性曲线向外移动，促进规模报酬递增(Hulten,2006)。早期有关交通基础设施的增长效应的文献也不少，主要关注交通基础设施作为核心公共基础设施的正外部性（Barro，1990；Duggal，1999；马栓友，2000；王任飞和王进杰,2006；Hulten，2006；张光南等,2011)。Gyamf i和Ruan(1996)指出公共基础设施（包括交通）能够提高私人投入的效率和耐用性，降低私人投资的折旧率；Khandker,Lavy和Filmer(1994)发现：交通道路质量的提升能极大提高农村地区的就业率，当农村公路修好之后，学校的入学注册率提高了10%，而中途的辍学率降低了55%；Levy(2004)发现道路质量的改善会使得摩洛哥女童入学注册率由28%上升到68%，并能够通过加强城市与农村的联系，招聘到水平更高的教师从而提高教育质量；世界银行（1999）认为：道路粗糙度从14IRI（国际粗糙度指数）降到6IRI能够节约12%-22%的运输成本，如果继续降到3IRI能够节约17%-33%的运输成本；Dmurger(2001)的研究得出交通基础设施的发展对于中国内陆地区接受沿海地区的辐射有很重要的作用；Cohen和 Paul(2004)指出，某一地区基础设施的发展在一定程度上降低了与相邻地区之间的运输成本和交易费用；李涵和黎志刚（2009）认为：交通基础设施一方面能够节约企业的运输成本，降低企业库存采购成本，另一方面能够缩短货物运输时间，降低货物运输过程中的不确定性，使得企业获得降低的安全库存水平，进而降低企业的协调成本。这期间有关中国的实证研究主要是聚焦在测算包括交通在内的基础设施的总体产出弹性上。虽然产出弹性结论不一样，这些文献为交通基础设施对本地经济、相邻区域经济以及区域总体经济增长的正向影响效应研究提供了一些线索。

但是，早期研究中主要使用的时间序列数据忽略了趋势问题以及双向因果问题，高估了包含交通在内的基础设施的产出弹性。后续研究开始使用面板数据、差分法、固定效应法、两阶段最小二乘法等对早期研究进行纠正。不少学者认为基础设施与产出之间的因果关系有待进一 步 确 认（Eisner，1991；Tatom，1991；Canning和 Fay，1993；Cazzavillan，1993；Holtz和Eakin，1994；Calderon和Serven，2004；Chen等，2007；范九利和白暴力，2004；张学良，2007），基于不同的国别数据、时间段、地区以及实证研究方法，实证结果不具有稳健性。比如Boarnet(1998)认为交通基础设施没有产出弹性，对于经济活动只有分配作用；刘勇（2010）认为交通基础设施对经济增长的作用大小在不同区域和不同时段存在差异等。

与此同时，不少学者基于区域经济的相互联系开始关注到基础设施的空间溢出效应。理论上，良好的交通基础设施改善了本地投资环境，提升了本地区位优势和相对竞争优势，在使得各种要素向该地区集聚的同时，也对其他地区会产生负的空间溢出效应。随着对空间问题认识深度的加强③ 90年代之后，规模报酬递增思想的演进以及路径依赖、自组织等概念的提出为解释经济问题的空间现象提供了认识论的基础。其后，Samuelson(1952)冰山运输成本论、Krugman(1991)的核心-外围模型、Harris(1954)的市场潜力理论以及Bred(1966)的区域经济增长理论等，进一步都给空间经济学提供了理论基础。以及处理空间问题的技术手段的日臻成熟，一些运用空间计量方法研究基础设施空间经济外溢效应的研究开始涌现。一些学者强调基础设施的负向空间效应（Kuwahara和Sullivan，1987；Boarnet，1998；Chandra和Thompson，2000；Holl，2004；张学良，2007），即：基础设施的完善提升了地区的相对竞争优势，引起其他地区的生产要素向本地区流动，在增加本地区产出的同时，降低了其他地区的产出。另一些学者认为交通基础设施主要表现为空间扩散效应（Cohen和Morrison，2004；Bronzini和Piselli，2009；张军涛和刘建国，2011；刘生龙和胡鞍钢，2011），即：基础设施对邻近地区的经济增长有明显的积极影响。也有少数研究认为基础设施没有明显的空间效应（Holtz-Eakin 和 Schwartz，1995；Venables，1996)。

在开展高中政治课程的教学过程中，教师既能够将微课运用在实际的课堂教学过程中，同时也能够使政治课堂向外拓展，在平时的生活中给予学生适当的辅助与指导，让其可以学习到比较全面的政治教育知识，将政治教育的作用与目的充分发挥出来。概括来讲，教师应该相应地制作一些与高中政治课程教学重难点内容相关的课件，引导学生在课下进行深入学习，尤其是就部分在课堂上未能切实掌握此部分内容的学生而言，如果在课下得到教师正确的教学指导，就可以系统性地了解相关知识内容，从而不仅能够进一步提高学习效率，而且还能对他们的学习能力与学习兴趣进行培养。

新经济地理学以及空间经济学都认为交通基础设施存在空间效应，现实经济中，不同地区之间经济联系越来越紧密，与周边或者相邻经济体存在或多或少的联系，特别是随着区域一体化和经济全球化进程的不断推进，区域间、国际之间的联系与交往日益密切，空间上逐渐相互影响、相互依赖。一个地区的外生冲击往往会对邻近地区以及更远地区的经济产生影响，之后再波及自身，地区之间的联系是一种“震荡-回拨”形式的相互影响。何一鸣等（2011）研究发现，各地区之间存在着贸易往来，知识、技术的溢出，以及劳动力的流动，宏观政策的引导和调整，一个地区的产业结构往往会受到周边地区的影响和制约。

在我国，农村人口、占地仍占据大多数，而对于农村而言，在种植无法得到足够资金的情况下，养殖成为其不二选择，但是，这也导致养殖污染现象及其普遍，若以治理工业污染的方式加以整治，明显不可取。对此，提高全面生态意识，使群众真正认识到畜牧业污染的严重性，是治理畜牧业污染，推动其可持续发展的关键。地方政府因重视，积极对群众进行环境保护教育与环境建设教育，提高农民对畜牧业污染治理的意识与能力，以此境地污染，推动畜牧业可持续发展。

由此，可以得到一个有待检验的研究假说。

假设1：中国情形下，省级交通基础设施对区域经济增长存在空间溢出效应。

空间经济学的区位锁定理论以及新经济地理学的产业关联理论为我们分析区域间存在的经济发展关联与差异性现象提供了参考。财政分权以及“逐底竞争”中，各地的财政负担以及由于财政治理能力存在差异，因此，交通基础设施存在规模差异、质量差异以及效率差异等。区域经济更由于自然资源禀赋、科技水平、市场化程度、国际化水平、产业结构以及地理位置而存在差异等。那么，在空间溢出效应中，到底是地理位置还是经济关联在起作用呢？二者有无区别呢？周迪和城慧平（2015）基于分布动态学理论，引入GIS可视化技术并考虑空间因素，研究了我国31个省份经济结构水平的分布动态演化特征及其空间依赖，发现我国产业结构发展在空间上不是独立的，产业结构水平高的邻居更能促进本地区产业结构水平的提高。Cohen和Morrison（2004)研究发现，一个地区基础设施的完善能够在一定程度上降低邻近地区的交易费用和运输成本，对邻近地区的经济发展表现为正的空间溢出效应。Bronzini和Piselli（2009)也认为：基础设施对邻近地区的生产率和经济增长都有明显的积极影响。张军涛和刘建国（2011）采用中国省级面板数据，运用空间计量方法，对基础设施投资的跨区域空间溢出效应进行检验，结论表明，基础设施建设对区域内和区域间都具有显著的溢出效应。因此，可以得到第二个有待检验的研究假说。

为什么会产生这种情况呢？不难发现，现有文献存在一些问题，一方面，都是单一的讨论交通基础设施的集聚效应和网络效应，并没有将其放在一起进行讨论。实际上，基础设施特别是网络设施的集聚效应和网络效应同时存在，其对经济活动产生的向心力或离心力是两种效应共同作用的结果。并且现有文献中并没有将外地基础设施纳入生产函数，没有真正考察外地基础设施对本地经济的效应。作为影响运输成本最重要的因素，基础设施能够同时作用于向心力和离心力，从而影响经济活动和经济要素的空间分布，进而对区域经济产生影响。基础设施对向心力的作用表现在：基础设施建设改善了投资环境，如润滑剂一样减少了要素流动与生产中的摩擦，如交通基础设施的改善使得工人上下班以及出行更加便利；电力、通讯等基础设施的普及改善了工作环境，提高了员工的工作效率。此外，可靠稳定的基础设施服务还在一定程度上有助于保障企业有形资本的耐用性和质量，减少企业维护成本、提高使用效率、降低设备故障发生率以及延长使用寿命，从而降低企业的营运成本，进而增加企业的预期收益。完善的基础设施还能够提升地区的相对竞争优势，扩大流动性，主要表现在城市拥挤成本、地租、其他地区生产要素的转移成本以及其他一些负外部效应。离心力阻碍经济要素和经济活动的空间集聚。向心力和离心力的力量对比变化对形成不同的经济活动空间分布以及企业的区位选择具有决定性的作用。作为影响运输成本最重要的因素，基础设施建设改善了投资环境，如润滑剂一样减少了要素流动与生产中的摩擦，如交通基础设施的。完善的基础设施还能够提升地区的相对竞争优势，扩大本地市场规模，提高资本的投资回报率。以上因素都会引起其他地区的生产要素向该地区集聚。基础设施对离心力的作用表现在：基础设施降低了区域间的运输成本和交易成本，当运输成本和交易成本下降到低于拥挤成本和地租后，就会引起生产要素和企业的迁出，导致经济活动更为分散化。此外，基础设施的网络性还会促进信息和技术的扩散，提高区域间的通达性，促使一体化市场的形成，从而扩大整个的市场规模。

假设2：中国情形下，省级交通基础设施对邻近区域经济增长存在正向空间溢出效应。

上一次来看樟树是春天。很多鸟站在枝上，唧唧喳喳，虽然没有听懂，但它们的样子分明有一种按捺不住的欢喜，往来穿梭，飞去又飞来，似乎在做某种我们人类无法参与的游戏。现在，只剩寥寥数只，它们谨言慎行，偶尔念短促的句子，然后如子弹一般射向天空。

三、方法与数据

1. 计量模型的设定

完善的交通基础设施具有很强的可达性，能够将各区域的经济活动连成一体，吸引其他区域的资源和生产要素，对本地经济形成集聚发展，又能够通过经济联系辐射带动其他区域经济发展，相互有潜在的影响，具有较为明显的空间溢出效应。且空间相关的程度与绝对地理位置和相对位置（经济联系度、与中心城市核心城市的距离）紧密相关，呈现空间自相关特征。同时，除了交通基础设施外，也有很多因素影响地区经济增长，既有如文化、风俗、惯性等难以量化的因素，还有可量化的一些因素，如，市场化程度和就业情况等，它们也会形成空间误差的自相关性。基于此，有必要将空间因素纳入到实证模型中去，忽视了空间自相关和误差自相关的存在，会使得实证分析结果产生偏差。因此，本文在Hulten(2006)有关本地区基础设施对本地长期经济增长的溢出效应的理论分析基础上，区分本地交通基础设施和外地交通基础设施，考虑交通基础设施的空间外溢效应，同时考察空间自相关和空间差异性（Anselin,1988)，分别应用空间自回归模型（Spatial auto regressive model,SAR)和空间误差模型（Spatial error model,SEM)进行实证检验。

东汉学者许慎在刘歆的“六书”说基础上，对“六书”进行了进一步的详细注解，其著作《说文解字》：周礼八岁入小学，保氏教国子，先以六书。一曰指事：指事者，视而可识，察而可见，上下是也。二曰象形：象形者，画成其物，随体诘诎，日月是也。三曰形声：形声者，以事为名，取譬相成，江河是也。四曰会意：会意者，比类合谊，以见指，武信是也。五曰转注：转注者，建类一首，同意相受，考老是也。六曰假借：假借者，本无其字，依声托事，令长是也。许慎《说文解字》对“六书”的注释，具体而全面，“六书”中每一种方法都做了详尽的解释，并举例说明，其内容一直沿用至今。

为了将其他地区更多的信息引入模型加以分析，本文在空间杜宾模型（SDM)中加入了自变量的空间滞后项；又由于我国财政分权下，地方政府之间存在竞争关系，为了在竞争中胜出，各地区的经济增长模式和政府决策存在羊群效应，从而各省份的经济本身就存在外溢性。

结合本文理论部分的分析，本文的空间杜宾模型具体形式设定如下：

其中，X是基础设施密度，在实证分析部分同时也包括加入的控制变量。µ和v分别是地区固定效应矩阵和时间固定效应矩阵。ε表示误差项，w为空间权重矩阵，wy和wx分别表示被解释变量和解释变量的空间滞后项。γ为解释变量空间滞后项的系数，表示其他地区解释变量对本地被解释变量的影响。值得注意的是，在这个空间杜宾模型里，某地的交通基础设施对本地经济增长不仅仅具有一般公共品的外部性效应，还会通过影响其他地区的经济增长后再折回来影响自身，这种本地交通基础设施对本地经济增长的总影响称之为直接效应，同理，外地交通基础设施对他当地经济增长的空间总溢出称之为间接效应。因而，与一般的文献理解不同，这里的γ不能表征为外地交通基础设施对其当地经济增长的空间溢出效应（间接效应），并且，此时的λ也不能表示为本地交通基础设施对本地经济增长的总效应（直接效应），只是衡量区域内本地交通基础设施对经济增长的外部效应。

Lesage和 Pace（2009）使用偏微分方法给出了正确的直接效应和间接效应的计算。即：

解析偏微分效应矩阵后整理得到本文的实证模型：

其中，X 包括核心解释变量交通基础设施和其他控制变量。不难看出，当矩阵γ=0时，SDM模型退化为SAR模型，当矩阵γ+ρλ=0时，SDM模型退化为SEM模型。为了使实证结果具有严谨性，本文根据SDM-（SAR/SEM）-OLS的检验路径来选择具体的模型形式（侯新烁等，2013），同时检验是否存在固定效应与随机效应。

空间权重矩阵是进行空间相关分析的重点，也是空间计量分析的基础和前提，它表征空间中个体之间的相互依赖度和关联程度，合理准确地选择空间权重矩阵对于空间计量分析具有相当重要的作用。现有使用空间计量分析通常采用相邻标准或者距离标准来构建空间权重矩阵，相邻标准是由两个空间个体之间是否相邻来确定两个个体之间是否存在空间相关性，如果两个个体相邻则认为它们之间存在空间相关性，反之，则不存在空间相关性；距离标准是通过两个空间个体之间的经济距离或者地理距离来确定两者之间的相关程度，距离越小两者空间相关度越高，距离越大两者空间相关度越低。借鉴现有文献以及考虑到各地区经济活动的特点，本文综合考虑经济距离和地理距离来设置空间权重，这是因为：一方面交通基础设施的网络结构使得其溢出效应超出所在地区范围，对其他地区经济活动也会产生影响，距离越近影响程度也就越大，并且随着距离的扩大影响程度逐渐减弱；另一方面，具有相似经济特征的地区之间即使不相邻，两者之间的交流相对于具有较大经济差距的地区会更加频繁，因此交通基础设施网络也会对相似经济特征的地区经济产生溢出效应，并且地区间经济相似程度越高溢出效应越大。因此，设置空间权重如下所示：

园区内分区域种着不同的果蔬，有珍稀食用菌长根菇、香菇、球盖姑、姬松茸、竹荪；有特色蔬菜山葵、黄精、玛卡、魔芋、白芨；有常规季节性蔬菜辣椒、生菜、黄白菜、菠菜；有特色果树桃树、梨树、樱桃树.....

检验空间相关性是使用空间计量模型研究空间溢出效应的前提。因此以下的检验步骤是：第一步，检验空间相关性；第二步，在空间相关的前提下运用LP（2009）偏微分方程分解法检验空间溢出效应。

其中，这里的dij 表示两个省份省会之间的直线距离；人均实际GDP。为i 地区第t年的

根据土地质量地球化学评价规范中的土壤硒元素含量分级标准[16]，对本区土壤硒元素含量进行分级统计(表8)。统计结果显示，本区仅有2.94%的调查面积，土壤硒含量中等，变化范围为0.175～0.37mg/kg；有97.06%的调查面积，土壤硒含量高于0.4 mg/kg，变化范围为0.41～1.01mg/kg。总体来看，本区大多数工作调查面积中土壤硒处于高等级标准。

为了在实证章节部分对比空间外溢效应的具体机制到底是通过地理距离还是经济联系，本文还采用Rook邻近空间加权矩阵设定空间矩阵，即当两个地区拥有共同边界时wij=1，两个地区没有共同的边界时wij=0。另外，为了减少或消除区域间的外在影响，权值矩阵被标准化使行元素之和为1。

考虑家电关联与舒适性相结合的用电行为多目标优化模型//曲朝阳,韩晶,曲楠,刘耀伟,吕洪波,曲翀//(2):50

2. 核心变量定义变量

（1）被解释变量：经济增长率，可由原始数据计算得出。

（1）交通基础设施与区域经济增长的相关性研究

（2）核心解释变量：交通基础设施。本文借鉴刘生龙和胡鞍钢（2010）、刘秉镰等（2010）的思路④ 在基础设施的指标选择方面，主要有两种方法：一是以货币形态统一口径的新古典资本概念；二是对新古典的“技术关系”进行还原，以实物形态表示。主流文献认为：用货币形态衡量存在一些弊端，比如由于数据限制，实际操作中无法获得相应的基础设施投资价格指数来准确衡量基础设施的存量水平；以及由于受到自然环境等因素的影响，交通基础设施的投资额与其提供的服务水平之间并不存在正向关系；再比如中国的交通基础设施投资作为一种公共决策，并不完全遵循经济利润最大化原则，是综合考虑经济、政治以及社会等各方面的收益的结果，存量无法纳入瓦尔拉斯一般均衡框架中分析，也就无法由单一货币表示的比例关系来逻辑一致地衡量。，用实物形态衡量的交通基础设施密度进行实证研究。为了数据的可比性，本文你的具体做法是将公路、铁路总里程加总后除以各省份的国土面积。

（3）相关控制变量

①产业结构。由于工业和服务业具有较高的生产率和技术水平，理论上产业从附加值较低的农业和畜牧业向附加值较高的工业、服务业升级能够提高生产效率和促进技术进步，因此，我们以非农产业（第二、三产业）增加值占GDP的比重来表征。

②城市化率，以城镇人口占总人口的比例来表示。我国现阶段正处于城市化快速发展之中。城市化是国家或地区实现经济现代化的必经之路，城市化水平的提高可以通过以下两种机制促进经济增长：一方面城市化带来的人口和经济集聚能够带来规模效应，降低各种生产成本，能够提高交易效率和促进劳动分工，从而促进经济增长（赵红军，2005）；另一方面，城市化凭借其多样性、人力资本积累效应以及创新网络优势等特征能够有效地促进技术创新，从而实现经济增长（魏下海和王岳龙，2010）。

③人力资本，以平均受教育年限来衡量。Lucas(1988)将人力资本作为一个单独的投入要素构建内生增长模型，证明了人力资本积累是经济长期增长的源泉，同基础设施一样，它也具有外部效应，既能够提高其他要素的边际报酬，也能够通过促进自主创新能力以及提高对国外先进技术知识的吸收能力进而提高地区经济增长。现有文献中人力资本的代理变量有受小学教育水平以及以上人口占所有劳动力比重、人口中成人识字率、各地区人口平均受教育年限等，这些代理变量并不能准确反映人力资本的质量及结构。

④市场化程度。中国的经济体制改革实质上是计划经济体制向市场经济体制转型的市场化进程，是由政府计划在资源配置和经济活动中起主导作用转变为市场机制在资源配置和经济活动中起主导作用，市场化程度的提高能够降低生产过程中的交易成本，各生产单位能够在稳定、良好的经济环境中进行自主的生产经营活动，这能够促使生产单位生产效率的提高以及实现生产经营的创新。我们选择非国有工业企业总产值占工业总产值的比重作为市场化程度的代理变量。

⑤政府支出。以政府支出占GDP的比重来进行衡量。政府支出往往不以经济效率为目标，同时还具有很强的政治目的和社会目的，预计较大政府支出规模对地区经济增长率可能会产生负效应。

3. 数据来源与处理

本文选取的样本是1999-2014年31个省级行政区域的面板数据（不考虑中国港澳台地区），数据来源于中国统计年鉴》、中经网统计数据库、中国交通统计年鉴以及分省统计年鉴。

表1 相关变量描述性统计

符号 变量 单位 观察值 均值 标准差 最小值 最大值lpgdp 经济增长率 — 496 9.567 0.707 7.848 11.273 dcap 基础设施密度 公里/平方公里 496 4.749 1.740 -0.480 9.613 dzl 人力资本 496 0.888 0.769 0.043 5.437 zrzy 资源禀赋 496 9.688 1.933 2.739 14.777 imp 城市化水平 — 496 0.312 0.393 0.032 0.721 soe 市场化程度 — 496 0.603 0.197 0.140 0.951 str 产业结构 — 496 0.453 0.083 0.197 0.590 abi 治理能力 — 496 0.778 0.139 0.335 1.000 atax 地区实际税率 — 496 0.056 0.020 0.031 0.134 def 财政负担率 — 496 1.567 2.309 0.052 17.856

四、中国情景下交通基础设施的空间溢出效应检验结果

1. 基本的回归结果

未来，我国人口老龄化的问题会越发突出，老年人对养老设施的需求也会越来越迫切，为政府财政带来了巨大的建设压力，同时，政府在公用事业建设中的高投入、低效率和资源的高消耗也阻碍着其快速发展。PPP作为一种项目融资的模式，并不是使总成本最低，而是提高投资的效率，使项目参与各方的收益最大，从而达到各方的共赢。

为保证案例编写质量，制定了案例编写格式和内容标准。案例格式包括教学目标、案例题目、案例具体描述、问题、参考答案项目。案例题目位居整个案例的起始位置，对于概括案例主题起到关键性作用。案例具体描述是案例的核心部分，编制时需对搜集到的素材进行取舍、艺术加工，并紧扣教学目标。问题，需按照正常的逻辑思维由浅入深地引发学生思考。参考答案，因为临床实际复杂多变，案例分析的结论不强求绝对一致，但通常要为案例问题编制相对正确的结论。

检验空间相关性是使用空间计量模型研究空间溢出效应的前提。因此，这部分是初步分析变量之间的统计相关性与显著性，为后面的空间计量分析做准备。同时运用Hausman检验初步检验后面适用的模型。见表2。

表2 1999-2014年交通基础设施对区域经济增长影响效应的实证分析结果

(1) (2) (3) (4) (5)Pool-OLS OLS-RE OLS-FE dcap 0.059*** 0.440*** 0.613*** 0.462*** 0.465***(0.021) (0.014) (0.004) (0.013) (0.013)dzl 0.105*** 0.040*** 0.036*** 0.036***(0.025) (0.009) (0.008) (0.008)zrzy 0.158*** 0.061*** 0.055*** 0.054***(0.014) (0.009) (0.008) (0.009)imp 0.307*** -0.092*** -0.068** -0.069**(0.055) (0.035) (0.031) (0.033)soe -1.171*** -0.640*** -0.607*** -0.592***(0.114) (0.072) (0.063) (0.066)str 1.055*** 0.208* 0.184* 0.175(0.248) (0.119) (0.104) (0.108)abi -0.524*** 0.006 0.025(0.111) (0.035) (0.031)atax 8.769*** 0.582 -0.108(1.083) (0.562) (0.514)def 0.099*** 0.015** 0.001(0.008) (0.006) (0.006)Constant 7.553*** 7.108*** 6.654*** 7.115*** 7.087***(0.185) (0.127) (0.021) (0.094) (0.105)Hausman - - 70.12*** 108.15*** 101.46***r2 0.815 - 0.976 0.983 0.983 N 496 496 496 496 496

由表2可知，交通基础设施和经济增长存在空间相关性。核心解释变量和控制变量都与被解释变量的关系显著，符合理论分析章节的预期。因此，适合运用空间杜宾计量模型。由于存在空间相关性，运用OLS回归将导致结论有偏。后文不再报告OLS。

实证结果中，地区经济增长率的空间滞后项系数显著为正，这证实了相邻地区之间的经济行为和决策会出现相互模仿的现象，从而各地区经济增长率本身也存在着溢出性。综合SAR、SEM和SDM模型的估计和检验结果，我们能够认为SDM结论稳健。

（2）交通基础设施对区域经济增长的空间外溢性检验

基于上文有关的理论分析，交通基础设施对区域经济存在空间外溢效应，下面将对此进行空间计量分析。 由于模型里存在空间自相关或者空间误差相关的情况，并且交通基础设施与经济增长可能存在双向因果关系，因此，空间计量模型不可避免地会产生内生性问题。本文采用极大似然估计法（MLE），使用Matlab2010软件分别对SARSEMSDM进行固定效应估计，其后将利用Anselin判别准则在SAR、SEM、SDM中选择合适的空间计量模型，并对模型进行估计。

交通基础设施同时具有集聚效应和网络效应。一方面，本地交通的完善改善了本地投资环境，提升了本地区位优势和相对竞争优势，使得各种要素向该地区集聚的同时，也对其他地区产生负的空间溢出效应；另一方面，由于网络效应的产生，网络基础设施的完善会促进各种生产要素、商品的区域间流动以及新信息、新技术的区域间扩散，降低区域间的运输成本和信息不对称，促进地区间的交通通达性和信息可达性，从而促进整个市场规模的扩大，促使一体化市场的形成，进而优化要素配置、改善产业布局，对所有地区都有正效应，表现为空间的正外部性。二者共同存在，使得空间外部性的总效应不能确定。

表3 运用地理距离为空间加权矩阵的空间面板模型估计结果

(1) (2) (3) (4) (5) (6)模型及变量 SAR-FE SEM-FE SDM-FE dcap 0.211*** 0.189*** 0.216*** 0.214*** 0.190*** 0.188***(0.018) (0.021) (0.020) (0.020) (0.020) (0.020)dzl 0.023*** 0.019*** 0.020*** 0.020*** 0.024*** 0.023***(0.006) (0.006) (0.006) (0.006) (0.006) (0.006)zrzy 0.039*** 0.049*** 0.036*** 0.036*** 0.040*** 0.040***(0.007) (0.007) (0.007) (0.007) (0.007) (0.007)imp -0.048* 0.023 -0.080*** -0.078*** -0.041 -0.042*(0.025) (0.027) (0.025) (0.025) (0.025) (0.025)soe -0.352*** -0.354*** -0.322*** -0.330*** -0.316*** -0.326***(0.052) (0.052) (0.053) (0.055) (0.053) (0.053)str 0.457*** 0.462*** 0.591*** 0.593*** 0.550*** 0.535***(0.084) (0.088) (0.091) (0.091) (0.088) (0.088)abi -0.047* 0.059* -0.016 -0.039 -0.039(0.024) (0.034) (0.025) (0.025) (0.025)atax -2.395*** -3.218*** -2.292*** -2.492***(0.415) (0.419) (0.401) (0.417)def -0.008* -0.005 -0.008*(0.005) (0.005) (0.005)0.519*** 0.970*** 0.264*** 0.275*** 0.296*** 0.307***(0.031) (0.006) (0.087) (0.088) (0.086) (0.085)Wdcap 0.139** 0.133** 0.158*** 0.155***(0.058) (0.059) (0.057) (0.057)r2 0.716 0.575 0.727 0.728 0.721 0.713 N 496 496 496 496 496 496 ρ/λ

由表3可知，ρ/λ在三种类型的空间计量模型里均显著，说明区域经济发展有空间效应；Wdcap在SDM模型下均显著，说明基础设施存在空间溢出效应。

同时，Hausman检验显示所有模型都适合采用固定效应模型。后文不再报告随机效应模型检验结果。

由表1可得出：（1）当探头的共同状态由释放变为触发时，标志前箱到来：读写器自动开始读关封，完成后，若读取成功则将数据保存，若不成功则保存失败信息；PC记录探头状态的变化。

对比SEM、SAR与SDW的实证结果，不难发现SEM和SAR的拟合效果没有SDW好。⑤ 根据SDM-(SAR/SEM)-OLS的模型设定原则，首先对SAR和SEM模型的适用性进行识别。LM检验通过，并且SAR中WY与SEM中W误差系数都显著，这说明两个模型都能够较好地对问题进行分析。Lesage和Pace(2009)指出，此时选择更具普遍形式的SDM模型进行估计是比较合理的。为了稳健以及便于比较空间效应，文章后面将选择（3）-（6）作为邻近权重矩阵下的估计结果，并进行空间溢出的分解效应。

（3）交通基础设施影响区域经济增长的空间溢出效应分析

进一步，判断是否存在空间溢出效应则需要对间接效应进行分析，本文计算了SDM模型下的直接效应与间接效应，以检验交通基础设施空间效应的存在与否。

①交通基础设施的空间效应

首先看交通基础设施的区域内溢出效应，即交通基础设施对区域经济增长的直接效应。从表4可知，模型（3）-模型（6）中，交通基础设施对经济增长的直接效应作用都是显著的。区域内的产出弹性为0.192-0.219。

再看间接效应，从表4可知，模型（3）-模型（6）中，交通基础设施对经济增长的间接效应作用也都是显著的。

最后看总效应，从表4可知，模型（3）-模型（6）中，交通基础设施对经济增长的总体效应作用也都是显著的。不难看出，总效应是由直接效应和间接效应加总得到的。

可见，交通基础设施存在较为显著的空间溢出效应。具体来说，交通基础设施对区域内经济直接效应以及对外地经济的间接效应都显著为正。也就是外地交通对本地交通有正的溢出效应，这说明外地公路集聚效应造成本地要素的流出导致的负效应小于网络效应促成的区域间经济一体化。该结论启示能够从地方政府的行为决策中得到验证：自1994年财政体制改革以来，地方政府的财权和事权得到进一步明确，经济增长成为政绩考核的重要标尺，交通存在正的空间溢出效应，地方政府之间互相加强经济联系，减少交易成本，共同促进区域经济增长，否则会被排除在经济一体化的过程外。所以会出现地方政府特别热衷于交通建设。然而，实证研究发现地方政府公共支出结构出现明显的“重基建、轻人力和公共服务”扭曲（傅勇、张晏，2007）；Keen 和Marchand(1997)也发现在资本自由流动而劳动力不能流动时，交通的投资往往是过度的，这是因为不仅交通本身就是容易度量的政绩，还因为交通的改善有助于“招商引资”(张军等，2007），能够在争夺要素的竞争中胜出。地方政府偏向公路建设的行为也反映出了地方政府之间进行博弈时的策略反应。外地公路的增加会导致本地区要素流动从而影响经济增长，本地区的最优策略同样是增加公路的投资，经济增长往往与生产效率是同步的，这从侧面说明了交通设施通过网络效应促进区域经济一体化的作用。

（1）对加强村级组织建设重视不够。地方党委对加强村级组织建设重视程度不够，对村干部和农村党员的教育管理抓的不严，对后备村干部的培养办法不多。尤其前些年，地方领导抓农村基层组织建设不到位，制定的发展计划与思路和当地实际脱节。将一些项目推广到农村，而对后续的技术、销售等环节缺乏有效的指导和帮助，让农民承受了较大的负担，村干部夹在中间工作比较难做，使村干部的形象、信誉、权威受到影响，也影响到各项政策的贯彻落实。

要用不规则形状、圆形、长方形等形状和线条对背景进行构图，将幻灯片背景绘制成一幅美丽的图画。PowerPoint版本升级到今天的2016版，绘画功能和效果设置已经越来越接近Flash和Photoshop的相应功能，在绘制完成后，如果不满意还可以通过编辑顶点进行适当的修改。

②控制变量的空间溢出效应

对于其他控制变量，归纳如下：产业结构、经济外向度、市场化程度、人力资本、资源禀赋、财税情况等也都有空间溢出效应。

值得注意的是，政府治理能力在4个模型中的直接效应、间接效应以及总效应中都不显著，都没有空间溢出效应。

表4 考虑地理距离的空间溢出效应分解

空间效应 模型及变量 模型（3） 模型（4） 模型（5） 模型（6）直接效应dcap 0.219*** 0.217*** 0.194*** 0.192***(0.017) (0.017) (0.017) (0.017)dzl 0.021*** 0.021*** 0.024*** 0.024***(0.007) (0.007) (0.007) (0.007)zrzy 0.037*** 0.037*** 0.041*** 0.041***(0.007) (0.007) (0.007) (0.007)imp -0.080*** -0.079*** -0.041* -0.042*(0.024) (0.024) (0.024) (0.024)soe -0.313*** -0.321*** -0.308*** -0.318***(0.050) (0.052) (0.051) (0.051)str 0.614*** 0.617*** 0.574*** 0.559***(0.093) (0.093) (0.091) (0.091)abi -0.016 -0.039 -0.039(0.027) (0.027) (0.026)atax -2.317*** -2.514***(0.390) (0.404)def -0.008*(0.004)间接效应dcap 0.262*** 0.260*** 0.299*** 0.302***(0.029) (0.026) (0.027) (0.029)dzl 0.007* 0.008** 0.010** 0.011*(0.004) (0.004) (0.005) (0.006)zrzy 0.013* 0.014** 0.018** 0.018**(0.007) (0.006) (0.007) (0.009)imp -0.030 -0.031* -0.018 -0.019(0.019) (0.018) (0.014) (0.016)soe -0.113* -0.122** -0.134** -0.142**(0.059) (0.054) (0.059) (0.067)str 0.215** 0.235** 0.246** 0.247**(0.093) (0.103) (0.102) (0.107)abi -0.007 -0.018 -0.018(0.012) (0.016) (0.018)atax -1.012** -1.132**(0.456) (0.557)def -0.004(0.003)总效应dcap 0.481*** 0.477*** 0.493*** 0.494***(0.023) (0.020) (0.021) (0.023)dzl 0.028*** 0.029*** 0.035*** 0.035***(0.010) (0.009) (0.011) (0.011)zrzy 0.050*** 0.051*** 0.059*** 0.059***(0.012) (0.011) (0.011) (0.013)imp -0.110*** -0.110*** -0.059 -0.061(0.039) (0.039) (0.037) (0.037)soe -0.426*** -0.443*** -0.442*** -0.460***(0.092) (0.084) (0.094) (0.096)str 0.830*** 0.852*** 0.819*** 0.806***(0.137) (0.157) (0.156) (0.152)abi -0.023 -0.057 -0.057(0.039) (0.041) (0.042)atax -3.329*** -3.646***(0.741) (0.809)def -0.012*(0.007)

2. 稳健性检验

采用空间计量模型因为是存在空间关联性。空间关联不仅体现为地理距离的接近，也体现为经济相似程度。一些文献认为：经济发展程度相似的区域相互依赖程度更高。由于担心以上侧重地理距离而构建的空间加权矩阵在空间关联性解释上忽视了经济关联性，因而可能会导致以此为基础的空间计量模型得到的估计结果未必可靠，针对这种情况，本文更换空间加权矩阵，充分考虑经济相似度。在此基础上构建SDW模型对交通基础设施的空间溢出效应进行检验。

表5 考虑经济联系构建空间矩阵下的空间溢出效应

(1) (2) (3) (4) (5) (6)SAR-FE SEM-FE SDM-FE dcap 0.278*** 0.471*** 0.264*** 0.263*** 0.245*** 0.243***(0.017) (0.013) (0.020) (0.020) (0.020) (0.020)dzl 0.027*** 0.036*** 0.024*** 0.024*** 0.027*** 0.027***(0.006) (0.008) (0.006) (0.006) (0.006) (0.006)zrzy 0.037*** 0.055*** 0.034*** 0.035*** 0.038*** 0.037***(0.007) (0.008) (0.007) (0.007) (0.007) (0.007)imp -0.062** -0.054 -0.094*** -0.093*** -0.059** -0.061**(0.026) (0.033) (0.026) (0.026) (0.026) (0.026)soe -0.395*** -0.581*** -0.369*** -0.373*** -0.362*** -0.373***(0.054) (0.063) (0.055) (0.056) (0.055) (0.055)str 0.391*** 0.024 0.567*** 0.570*** 0.521*** 0.503***(0.087) (0.110) (0.096) (0.096) (0.094) (0.094)abi -0.029 0.058* -0.009 -0.032 -0.031(0.025) (0.035) (0.026) (0.025) (0.025)atax -2.418*** -0.768 -2.199*** -2.448***(0.441) (0.514) (0.422) (0.441)def -0.010** -0.001 -0.009*(0.005) (0.006) (0.005)ρ/λ 0.403*** 0.278*** 0.222*** 0.222*** 0.268*** 0.281***(0.028) (0.068) (0.049) (0.049) (0.048) (0.049)Wdcap 0.109*** 0.110*** 0.114*** 0.110***(0.036) (0.036) (0.035) (0.035)r2 0.645 0.615 0.661 0.661 0.650 0.639 N 496 496 496 496 496 496

由表5可知，ρ/λ在三种类型的空间计量模型里均显著，说明区域经济发展有空间效应；Wdcap在SDM模型下均显著，说明基础设施存在空间溢出效应。

实证结果中，地区经济增长率的空间滞后项系数显著为正，这证实了相邻地区之间的经济行为和决策会出现相互模仿的现象，从而各地区经济增长率本身也存在着溢出性。综合SAR、SEM和SDM模型的估计和检验结果，我们能够认为SDM结论稳健。

对比SEM、SAR与SDW的实证结果，不难发现SEM和SAR的拟合效果没有SDW好。⑥ 根据SDM-(SAR/SEM)-OLS的模型设定原则，首先对SAR和SEM模型的适用性进行识别。LM检验通过，并且SAR中WY与SEM中W误差系数都显著，这说明两个模型都能够较好地对问题进行分析。Lesage和Pace(2009)指出，此时选择更具普遍形式的SDM模型进行估计是比较合理的。为了稳健以及便于比较空间效应，文章后面将选择（3）-（6）作为邻近权重矩阵下的估计结果，并进行空间溢出的分解效应。

表6 考虑经济联系构建空间矩阵下的空间溢出效应分解

空间效应 模型及变量 模型（3） 模型（4） 模型（5） 模型（6）直接效应dcap 0.271*** 0.270*** 0.254*** 0.252***(0.017) (0.017) (0.017) (0.017)dzl 0.025*** 0.024*** 0.028*** 0.028***(0.007) (0.007) (0.007) (0.007)zrzy 0.035*** 0.035*** 0.039*** 0.038***(0.008) (0.008) (0.008) (0.008)imp -0.095*** -0.094*** -0.060** -0.061**(0.025) (0.025) (0.025) (0.025)soe -0.362*** -0.366*** -0.357*** -0.368***(0.052) (0.054) (0.053) (0.052)str 0.594*** 0.597*** 0.550*** 0.532***(0.099) (0.099) (0.098) (0.097)abi -0.008 -0.032 -0.031(0.028) (0.027) (0.027)atax -2.239*** -2.488***(0.418) (0.434)def -0.009*(0.005)间接效应dcap 0.209*** 0.209*** 0.236*** 0.239***(0.022) (0.020) (0.022) (0.022)dzl 0.007** 0.007*** 0.010*** 0.010***(0.003) (0.002) (0.003) (0.004)zrzy 0.010*** 0.010*** 0.014*** 0.014***(0.004) (0.003) (0.004) (0.004)imp -0.026** -0.026** -0.021** -0.023**(0.011) (0.011) (0.011) (0.011)soe -0.098*** -0.100*** -0.126*** -0.136***(0.032) (0.028) (0.034) (0.037)str 0.160*** 0.164*** 0.194*** 0.197***(0.046) (0.051) (0.055) (0.057)abi -0.002 -0.012 -0.012(0.008) (0.011) (0.011)atax -0.804*** -0.935***(0.266) (0.320)def -0.004(0.002)

（续表）

def -0.013*(0.007)

首先看交通基础设施的区域内溢出效应，即交通基础设施对区域经济增长的直接效应。从表6可知，模型（3）-模型（6）中，交通基础设施对经济增长的直接效应作用都是显著的。区域内的产出弹性为0.252-0.271。

再看间接效应，从表6可知，模型（3）-模型（6）中，交通基础设施对经济增长的间接效应作用也都是显著的。从表6可知，模型（3）-模型（6）中，交通基础设施对经济增长的间接效应作用都是显著的。区域间的产出弹性为0.209-0.239。

最后看总效应，从表6可知，模型（3）-模型（6）中，交通基础设施对经济增长的总体效应作用也都是显著的。不难看出，总效应是由直接效应和间接效应加总得到的。从表6可知，模型（3）-模型（6）中，交通基础设施对经济增长的总体效应作用都是显著的。区域内外的产出总弹性为0.48-0.491。

五、主要结论及政策含义

文章从经济发展的地区关联与差异、交通基础设施影响地区经济发展的直接效应与外部效应以及遗漏因素出发，利用1999-2014年度省级面板数据，采用Lesage& Pace(2009)的空间回归模型偏微分方法，实证考察了交通基础设施对区域经济增长的区域内溢出、区域间效应以及总体空间溢出效应，测算了交通基础设施对经济发展的空间溢出效应。文章分析结论如下：第一，经济增长存在显著的空间关联、空间异质性并且交通基础设施密度与经济发展在空间分布上存在一定的依赖性。第二，现阶段交通基础设施对区域内、区域间的经济增长都存在正向空间溢出效应。说明交通基础设施的网络效应大于集聚效应，这也一定程度上解释了地方政府在横向竞争中为什么热衷于交通建设。

五是运用PDCA管理工具持续改进和完善。余昌胤认为，医疗技术的标杆管理过程只有起点没有终点，持续改进工作永远在路上。医院借助PDCA管理工具，要求对各项技术实行全流程管理，并建立了相应的档案资料。通过更加制度化、规范化的管理模式，医院的医疗技术管理迈上了全新的台阶。

本文研究结论对于政府公共政策的制定有一定借鉴意义。首先，实证结果表明，不仅交通设施，其他一些因素（如产业结构、市场化程度）也存在着空间溢出效应，地方政府在制定本地区经济政策时也要考虑到其他地区的策略行为，若不能及时对对方的策略调整做出反应，则可能会面临效率上的损失，本文结果也证实了地方政府之间相互博弈和行为效仿已成为常态。其次，被动的策略调整往往也会导致低效率，刘勇（2010）指出，交通基础设施投资必须与其他生产性投资保持相应的比例才能对效率的提升产生明显促进作用，过度的基础设施建设甚至会降低生产效率。这就需要地方政府在保持最优规模交通基础设施的同时，对经济政策做出一些主动调整，如改善产业结构、加大人力资本投资、提高城市化水平、加快市场化进程等，这些举措更能够可持续地促进地区经济增长。

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