马永腾 蒋瑛 鲍洪杰
摘 要:西部陆海新通道建设对我国西部内陆地区扩大开放和贸易增长具有重要意义。选取西部陆海新通道沿线省份2005—2020年地级及以上城市面板数据,利用熵值法构建指标体系,分析交通基础设施对该区域贸易增长的影响。研究发现:交通基础设施建设对西部陆海新通道沿线城市贸易增长具有显著的促进作用,这一结论在变换核心变量、引入工具变量等稳健性检验后依然成立;
交通基础设施对区域贸易的影响存在非线性递减和空间溢出的特点;
分区域来看,交通基础设施的贸易促进效应在其他城市强于省会城市和直辖市。数字经济具有明显的交通基础设施赋能作用,可强化交通基础设施的贸易促进效应,这一机制在非省会城市和非直辖市更为明显。应把握数字经济赋能规律,推动西部陆海新通道区域交通基础设施建设与数字经济协同发展。
关键词:西部陆海新通道;
交通基础设施;
数字经济;
贸易增长
中图分类号:F752.6 文献标识码:A 文章编号:1003-7543(2023)06-0142-14
一直以来,交通基础设施被视为促进贸易增长的重要因素。我国西部地区受自然条件和基础设施投入不足等因素制约,贸易发展与东部沿海地区有着较大的差距。在“一带一路”倡议等的影响下,西部地区迎来跨越式发展的历史新机遇,但从进一步扩大开放、促进内陆地区贸易发展的目标来看,仍存在交通运输瓶颈制约和物流成本偏高的问题[1]。作為我国西部内陆地区物资流通和内外衔接的主干道,西部陆海新通道发端于2017年重庆、广西、贵州、甘肃4省份签署的“南向通道”框架协议,成形于2019年8月国家发展和改革委员会印发的《西部陆海新通道总体规划》,进一步细化于2021年8月国家发展和改革委员会印发的《“十四五”推进西部陆海新通道高质量建设实施方案》。无论是国家顶层设计还是地区具体落实,皆以交通基础设施及其互联互通作为西部陆海新通道建设的重心,其已成为深化陆海双向开放、推动区域贸易增长、促进形成新一轮西部大开发新格局的重要抓手。
交通基础设施的完善程度对区域贸易便利性起着决定性作用,其贸易促进作用已被国内外相关研究证实。从现有文献来看,学者们主要从降低运输成本、促进经济联系[2-4]、提高企业生产率[5-7]等角度论证了交通基础设施的贸易促进作用。程传超和冯其云通过Meta分析法统计整理了国内外相关文献,得出约有83%的研究结果支持交通基础设施对贸易具有促进作用[8]。然而,随着交通基础设施的不断完善和区域经济的发展,交通基础设施对贸易的影响存在差异,即其促进效应会因区域经济贸易条件的变化而存在时空特征上的差异[2,9]。一方面,新古典增长理论的“收敛铁律”表明要素的边际报酬存在递减规律,另一方面,交通基础设施所引致的贸易成本优势[10]及其对贸易增长贡献逐渐减少[11]皆有可能对交通基础设施的贸易效应产生异质性影响。有关西部陆海新通道区域的研究中,虽然有少数文献采用省级层面的数据或比较研究的方法论证了该地区交通基础设施对贸易的影响[12],但总体而言,目前准确评估交通基础设施对西部陆海新通道地区贸易增长尤其是针对其区域内部异质性及其空间效应的研究仍然不足。更重要的是,在以效率提升为主的内涵式和高质量发展理念逐渐深入的背景下,以交通基础设施等资源投入来促进增长的模式将难以为继[13],而不断提高要素投入质量将成为打破区域“锁定”的必要途径[14]。从长期来看,在交通基础设施不断完善、增量空间逐步收窄的过程中,如何提升交通基础设施的服务效能,进一步挖掘和释放其贸易促进潜能,对于加快推进西部陆海新通道高质量建设具有重要的理论和现实意义。
近年来,数字经济在国民经济中的地位愈发重要。2022年数字经济规模占我国GDP的比重达到41.5%[15]。在全球需求动力减弱倒逼经济驱动模式更迭创新的背景下,数字经济以宏观经济“加速器”“稳定器”的独特定位嵌入我国各区域和行业发展中。现有研究提出数字经济发展将深刻影响和改变区域贸易竞争格局,并在机制方面进行了较为充分的论证[16]。但数字经济作为一种以数据资源为关键要素、以数字技术为主要驱动力的新经济形态,是否能够通过交通基础设施来影响区域贸易?对此,以往的研究并没有提供一个统一的分析框架。理论上数字技术与传统产业结合所引发的产业数字化会带来后者产出增加和效率提升,因此,数字技术也能促进交通基础设施服务模式转变和功能重构,进而成为推动交通基础设施建设从投资驱动型增长模式转向创新驱动型发展模式的重要动因。
那么,对于西部陆海新通道地区,交通基础设施建设是否促进了地区的贸易增长,其对贸易的影响在自身特征以及空间上有何差异?数字经济能否提升交通基础设施存量效能,进而通过交通基础设施促进区域贸易增长?如果上述命题得到证实,就既检验了西部陆海新通道地区交通基础设施建设及其联通的现实作用,又将推动区域数字经济形成与交通基础设施空间秩序上的良性融合,使其朝着有助于区域贸易资源优化配置的方向发展。
一、理论分析与研究假设
交通基础设施对区域贸易最直接的作用在于破除地理距离的“硬屏障”,减弱区际屏蔽效应[17],在增强贸易品可达性的同时降低贸易所需的信息搜寻和契约维护成本,并通过促进相关贸易产品生产和交易联系使企业的学习和模仿更加便捷,有助于贸易目标市场和产品服务的多元化演进。从企业生产视角来看,交通基础设施不断完善所引发的企业竞争效应、产业的分工与集聚效应提高了要素和产品流通效率,在减少库存与资金占用的同时增强了新技术的转化效率[18],有助于提高贸易出口品质量和出口复杂程度[19],推动贸易品全球价值链跃升。西部陆海新通道沿线地域广阔、经济发展水平差异较大,不同区域生产要素和经济环境的差异使得交通基础设施的贸易效应存在时空上的分异。就时间维度而言,随着交通基础设施的逐步完善,其对区域贸易存在的非线性影响将日益凸显[20],表现为在交通基础设施建设早期对区域贸易的促进效应明显,而在后期对区域贸易增长贡献下降;
就空间维度而言,交通基础设施会使区域间贸易相对优势发生调整,相对欠发达地区因交通制约的缓解其贸易潜能强于交通基础设施较完善的发达地区[10-11]。故交通基础设施对区域贸易增长的影响可能会因贸易条件变化呈非线性特征。据此,本文提出假设H1:
H1:交通基础设施对区域贸易起到正向促进作用,且呈边际效应递减的非线性特征。
加强交通基础设施建设的重要作用体现在通过高效的运输效率压缩不同地区的时空距离,增强区域间经济活动关联的广度和深度。Anselin指出忽视空间相关性的OLS回归结果会存在一定的偏误,导致高估或低估解释变量的贡献率[21]。张志和周浩通过加入不同空间权重矩阵,认为交通基础设施存在对第二产业和第三产业的空间溢出效应[22]。Cohen & Paul发现某一地区交通等基础设施的发展能降低相邻地区的运输成本,产生正向的空间溢出效应[23]。因此,在交通基础设施相关研究中不能忽略空间网络特征。近年来,我国西部地区交通基础设施建设成效明显,这一空间网络的完善有助于邻近区域连接贯通,有效促进商品贸易等经济活动。综上所述,在西部陆海新通道地区,交通基础设施具有空间网络特征,并随着交通基础设施的不断完善对区域贸易增长产生空间溢出效应。据此,本文提出假设H2:
H2:西部陆海新通道地区的交通基础设施具有空间网络特征,可通过空间溢出效应作用于邻近地区的贸易增长。
数字经济作为一种以数据资源为关键要素的新兴经济形态,正在通过信息技术的融合应用、数据的功能性价值发掘等方式赋能实体经济,不断推动传统产业优化升级。一方面,数据要素有别于传统要素[24],其具有可复制、可快速传播共享、边际成本低等优势,从而使要素投入的边际规模报酬递增成为可能;
另一方面,数字技术现已成为配置资源的重要力量,与实体经济产业的融合可加快企业间和产业间的技术扩散与渗透,产生的规模经济、范围经济以及技术创新将有效降低交易成本、扩展企业生产边界,使传统产业发生从技术效率到经营理念的全方位变革[25]。
交通运输是贸易的纽带,也是数字经济应用创新、业态更新的前沿领地。已有研究从“交通信息化”“软件基础设施”“通信设施”等关键词剖析数字信息技术在交通运输领域的应用对区域贸易的重要性[26],并且研究得到数字技术对服务业生产率的影响更加偏向于批发和零售业及交通运输、仓储和邮政业等数据要素投入较多的行业[27]。数字经济正在成为驱动交通基础设施承载能力迭代和模式创新的重要动力,推动后者进一步发挥贸易促进效应:第一,数字经济为交通供需双方提供了全新的信息平台,以市场的精准性、信息的实时性提高了交通工具的使用效率,尤其是在运输、仓储、流通加工等为主的现代物流体系中可促进实现系统感知、全面分析、及时处理和自我调整的功能[28],提高社会运输资源的配置效率。第二,数字经济催生的新业态、新模式可以为交通物流领域创造新的岗位和新型劳动关系,增强服务双方的互动性,提高要素间协同性,以成本的经济性、效果的可衡量性有效解决代理人问题,为交通服务业提供巨大的创新空间,增强其服务承载力和价值创造力。第三,数字化发展可以打破地区间市场分割,使经济主体与外部环境联系更加紧密,深度促进资源要素自由流动,进而增强交通运输行业正向的外溢效应。基于此,本文提出假设H3:
H3:
数字经济带来的信息优势和催生的新业态、新模式提升了交通基础设施的承载力和服务效率,数字经济可通过交通基础设施产生贸易调节效应。
二、研究设计
(一)模型构建
为检验上述研究假设,首先就交通基础设施对贸易的直接影响构建如下模型:
lntrait=β0+β1trasdit+β2Xit+ui+γt+εit(1)
本文主要研究西部陆海新通道沿线地区交通基础设施与国际贸易的关系,最直观的指标是贸易进出口总额,取对数后以lntrait来表示,其中,下标i表示城市,t表示年份。β为各变量的估计系数。trasdit 表示交通基础设施水平。Xit表示一系列控制变量,包括产业结构、社会固定资产投资、外商直接投资、人口密度、科教发展水平、金融发展水平和经济发展水平。ui和γt分别表示地区和时间固定效应,εit为随机扰动项。
由于交通基础设施对贸易可能存在非线性动态溢出效应,因而设定如下面板门槛模型:
lntrait=β0+β1trasdit·I(Adjit≤θ)+β2trasdit·I(Adjit>θ)+β3Xit+ui+εit(2)
式(2)中,Adjit为一系列门槛变量;
I(·)为取值1或0的指示函数,当括号中表达式满足条件时取值为 1,反之则取0。式(2)为单门槛形式,可根据数据检验的实际情况扩充至多门槛。
进一步讨论交通基础设施对区域贸易的空间溢出效应,首先分析西部陆海新通道地区交通基础设施和贸易在不同年份变化的空间关联特征,本文通过Moran"s I全局空间自相关指数反映研究对象属性值在整个区域空间上的特征以衡量空间关联程度,如下式所示:
(3)
式(3)中,I 为Moran 指数,Xi 为区域i的观测值;
Wij 为空间权重矩阵,S2为方差。Moran"s I 取值一般在-1至1之间,具体而言:小于0表示空间负相关,表明该地区与周边地区具有显著的空间差异;
越趋近于-1,表明该地区与总体空间的差异越大;
大于0表示空间正相关,表明研究对象屬性值在空间上显著集聚;
越趋近于1,表明其与总体空间差异越小。在检验空间特征基础上,本文在式(1)中引入解释变量和被解释变量以及其他控制变量的空间交互项,进一步将其拓展为包括了被解释变量和解释变量空间交互项的空间杜宾(SDM)面板计量模型:
lntrait=β0+ρWlntrait+δ1Wtrasdit+α1trasdit+δ2WXit+ui+γt+εit(4)
其中,ρ代表空间自回归系数,W为空间权重矩阵。为提高实证结果的稳健性,本文采用了邻接矩阵、地理距离矩阵、经济距离矩阵和经济地理嵌套矩阵四种方法进行回归。δ1和δ2为核心解释变量及控制变量空间交互项的弹性系数。
最后,为分析数字经济对交通基础设施的赋能效应,构建式(5)调节效应模型。在该模型中,加入交通基础设施水平与数字经济的交互项trasdit·digiit,其他未提及变量含义与式(1)一致。
lntrait=β0+β1trasdit+β2trasdit·digiit+β3digiit+β4Xit+ui+γt+εit(5)
(二)变量测度与说明
1.被解释变量
西部陆海新通道主要由重庆至广西北部湾的两条通道和成都至北部湾的一条通道共三条主通道构成。其中重要枢纽为重庆市,核心覆盖区包含四川、云南、贵州、广西等西南地区的主要城市;
辐射延展带为兰州、西宁、西安、银川、乌鲁木齐等西北地区重要城市[1]。本文在考虑数据可得性基础上尽可能扩大样本,选取了作为主枢纽的重庆市,核心覆盖区四川、云南、贵州、广西四省(区)的44个城市,以及辐射延展带的兰州、西宁、西安、银川4个省会城市①。被解释变量方面,用以上49个城市的进出口贸易总额来反映各地区的贸易规模,对以人民币计价发布的统计数据,以当年平均汇率折算成美元。
2.核心解释变量:交通基础设施水平
西部陆海新通道基础设施建设旨在打通西部地区出海通道并起到连接“一带一路”的作用,因而本文只考虑陆地运输因素。这里构建交通基础设施水平指数,具体方法为:以铁路营业里程、公路里程、高速公路里程作为交通基础设施投入型测度,邮电业务总量、铁路货运量、公路货运量三个指标作为应用型测度。鉴于交通基础设施具有区域不可分割性且受本省份的整体水平影响,本文将城市在该省份的货运量占比作为权重,利用熵权法综合构建交通基础设施水平指数。区域交通基础设施投入和应用度越高则指数越大,理论上越有利于区域对外贸易。
3.数字经济发展水平测度
目前有关数字经济研究中比较系统的指数构建方法多采用省级层面数据,而城市层面尚不充分。本文选取2011—2020年上述49个地级及以上城市相关数据,借鉴赵涛、张智、梁上坤[29]的思路从数字金融发展和互联网发展两个方面对城市数字经济发展水平进行测度:数字金融发展采用数字普惠金融指数表征,而互联网发展则结合城市层面数据的可获得性,借鉴蒋瑛、汪琼、杨骁[30]的方法选取电信业务收入(万元)、信息传输计算机服务和软件业人员比重(%)、互联网宽带接入用户数(万户)、移动电话用户数(万人)4个指标。综合以上五项指标利用熵权法得到数字经济发展水平指数(digi)。其中,数字普惠金融指数由北京大学数字普惠金融指数课题组发布(2022年),其余指标数据来源于《中国城市统计年鉴》。
4.控制变量
产业结构(stru)用地区第三产业产值占GDP比重来衡量;
固定资产投资(lnasset)为社会固定资产投资总额取对数;
外商直接投资(lnfdi)为当年实际FDI总额(万美元)取对数;
人口密度(rkmd)用万人每平方公里来衡量;
科教发展水平(tecsd)以教育和科学支出占当年当地GDP比重来衡量;
金融发展水平(finsd)用存贷款总额占GDP比重来衡量;
经济发展水平用人均国内生产总值(ecosd)来衡量。
(三)数据来源与统计性描述
本文使用2005—2020年《中国城市统计年鉴》各城市产业结构、社会固定资产投资、外商直接投资、人口密度、科教发展水平、金融发展水平及GDP等数据或利用其计算得出各变量数据。部分省份数据来自《中国统计年鉴》和国家统计局网站,固定资产投资和外商直接投资为实际值取对数处理,其他拟合数值及比值型数值保留原值或同乘10的倍数,以避免数据间量纲不一致对回归结果产生影响。
三、实证检验及分析
(一)基准回归分析
表2报告了基准回归结果。其中列(1)和列(3)是加入控制变量前后进行OLS估计的结果。对模型进行了Hausman统计量检验发现固定效应明显强于随机效应,列(2)和列(4)报告了加入控制变量前后FE的估计结果。由表2可见,估计结果基本一致,表明交通基础设施对地区贸易总额有显著的提升作用。
列(1)—(4)说明无论是否纳入控制变量,交通基础设施建设水平均与贸易增长有着显著的正向关系,只是系数大小和显著性略有不同。进一步考虑稳健性,在基准回归中引入广义贸易开放度,用opsd表示,为当年所在地区的贸易总额与GDP的比值。列(5)报告了交通基础设施对贸易开放度的影响,结果表明西部陆海新通道区域交通基础设施与贸易开放度之间具有显著的正向关系,但其显著性水平略低于其对贸易总额影响的显著性水平。
控制变量方面以列(4)为例进行分析。可以发现,产业结构、固定资产投资、FDI和经济发展水平的影响与预期一致,均有正向关系,并在1%显著性水平上显著。同时结果也显示,金融发展水平对区域贸易影响为负,且通过了10%的显著性水平检验,可能是由于以存贷款总额为代理指标时,金融资产服务贸易的程度不够,甚至挤占了贸易有效投资,以致二者呈反向关系。科教发展水平与区域贸易关系不强的原因或在于西部陆海新通道区域贸易品附加值有待提高,科教水平对区域贸易未产生明显影响;
另外人口密度与区域贸易无关或说明未产生人口竞争压力下引致的外向型经济依赖。
(二)非线性效应分析
基于交通基础设施的贸易效应及其边际效应递减假设,本文采用面板门槛回归模型进行实证检验。在估计出交通基础设施的门槛值和门槛个数的基础上,借鉴 Hansen的自助法(bootstrap)[31],运用 State16统计软件通过反复抽样1 000次从而得到检验統计量对应的P值。结果表明,贸易总额和贸易开放度分别作为门槛变量通过了单一门槛和双重门槛的显著性检验,但二者未通过三重门槛检验。设定相应门槛个数的回归模型,表3报告了回归结果。
表3列(1)以区域贸易总额为门槛变量,不难发现在门槛值q1以下交通基础设施对贸易增长的促进效应显著,随着地区贸易总额的提高,边际效应递减趋势明显。列(2)中以贸易开放度为门槛变量,交通基础设施对区域贸易的促进作用同样持续减弱,其边际效应递减的非线性特征依然存在。这说明交通基础设施水平对区域的动态影响不仅受到自身水平的作用,还受到区域贸易发展程度和条件的影响,边际效应非线性递减特征或能解释交通基础设施在发达地区贸易促进效应减弱的原因。因此,假设H1得到了验证。
(三)交通基础设施对贸易增长的空间溢出效应
为分析西部陆海新通道地区交通基础设施对贸易增长的空间溢出效应,在构建空间计量模型时首先需要对研究对象是否存在空间效应进行检验,即进行空间自相关检验。本文基于地理距離权重矩阵计算了变量在各年度的Moran"I指数并进行检验,结果如表4(下页)所示。可以看出,2005—2020年,西部陆海新通道区域交通基础设施的Moran"I指数均达到1%的显著性水平,表明具有显著的空间自相关性。从贸易增长来看,2005—2013年,该指标的空间相关性未通过10%的显著性水平检验,然而自2014年开始,其Moran"I指数通过了10%以下的显著性水平检验,说明2005—2020年西部陆海新通道沿线区域贸易增长的空间相关性由不显著转为显著,表明空间自相关性逐步增强。总体上,在西部陆海新通道区域,交通基础设施和贸易增长在空间分布上的集聚有强化趋势。
在进行空间特征分析后,依照Elhorst 的检验思路[32],逐步采用LM检验、SDM模型固定效应、Hausman检验以及SDM模型简化检验的方法,确定了时空双向固定效应的空间杜宾模型(SDM)为最优选择。为了增强稳健性,本文采用对比模型主要估计参数的方法进一步列出了时空双向固定效应的空间滞后模型(SAR)的估计结果。
表5(下页)报告了四种不同空间权重矩阵下交通基础设施对西部陆海新通道区域贸易增长的空间回归模型的结果(嵌套矩阵为经济地理嵌套矩阵)。结果显示:SDM模型中贸易增长的空间自回归系数显著为正,且交通基础设施在邻接权重矩阵下其空间交互项系数亦为正,表明样本地区在空间上不仅存在外生的交通基础设施交互效应,而且存在贸易发展的内生交互效应。
由于空间交互项的回归系数值不能直接用以解释交通基础设施对贸易增长的边际影响,采用点回归结果无法有效分析地区之间的空间溢出效应,为了弥补这一不足,需要用偏微分处理将自变量对因变量的影响分解为直接效应和间接效应,进而解释地区自变量对本地区及其他地区因变量的影响。从表5可以看出,交通基础设施在邻接矩阵下对样本区域的贸易增长产生的间接溢出效应显著存在。据此,假设H2成立。
(四)数字经济调节效应及区域差异
数字经济的发展目前在我国主要体现在产业数字化方面。为探索数字经济能否通过赋能交通基础设施产生贸易调节效应,本文采用调节模型进行检验,回归后的结果报告在表6(下页)的列(1)。
从结果来看,主效应trasd的估计系数为正,且在1%水平上通过显著性检验。此处调节项digi的估计系数在5%显著性水平上为负,说明从贸易促进的角度来看,数字经济和交通基础设施之间不能认定存在相互替代关系。另外,交互项系数的方向反映了数字经济是否强化了交通基础设施对贸易的影响关系,可以看出交互项系数为正,且通过了5%显著性水平的检验,具有明显的强化作用,验证了西部陆海新通道区域总体范围内数字经济可以通过交通基础设施途径产生贸易促进效应。
从区域异质性角度分析,这里用图1来刻画数字经济的调节趋势。其中,横轴为数字经济发展指数,纵轴为数字经济对贸易调节的测算值;
实线为数字经济通过交通基础设施对区域贸易增长的调节效应,两条虚线为5%置信区间的上、下边界。
结合表6,图1-1表明在西部陆海新通道全域,数字技术能够赋能交通基础设施促进贸易增长;
在图1-2中,数字经济在省会城市和直辖市的调节线基本呈水平状,故贸易调节效应不明显;
图1-3表征了数字经济在其他城市具有明显的贸易调节效应。现有文献表明,数字技术对欠发达地区的赋能效应更显著,而在发达地区弱于欠发达地区[10,27],这与西部陆海新通道区域内数字经济赋能交通基础设施的空间差异特性基本一致。因此,假设H3得到验证。
上述结果表明:在西部陆海新通道区域,数字经济可通过交通基础设施途径产生贸易调节效应。地区差异反映出这种效应在其他城市更为明显。数字经济提升了西部陆海新通道区域内交通基础设施的利用效能,为交通基础设施进一步发挥贸易效应提供了优化的空间。利用数字经济赋能交通基础设施存量,有助于转变粗放式投入思路,打破其他城市相对稳定的“锁定”状态[14],促进区域贸易朝均衡方向发展。
四、稳健性检验
(一)内生性处理
在表2基准模型估计检验的基础上,考虑到交通基础设施可能与区域贸易存在双向因果等内生性问题,因而有必要进行稳健性检验。在表7中,将列(1)的核心解释变量即交通基础设施水平trasd滞后一期作为解释变量进行回归验证,其结果仍然显著,这说明交通基础设施对贸易的影响存在滞后性。进一步采用两阶段工具变量法(2SLS)进行处理:参考黄玖立和李坤望[33]、胡艺等[34]的思路,基于各城市与最近海港间的地理距离构造工具变量,同时将交通基础设施指数的滞后一期作为另一个工具变量,加入控制变量前后的结果分别报告在表7的IV列,其中IV1和IV2是加入控制变量前后2SLS估计结果,通过 Kleibergen-Paap rk LM 统计量和 Cragg-Donald Wald F 统计量分别对工具变量进行可识别性检验和弱工具变量检验,结果表明是合适的。考虑内生性后,回归结果中交通基础设施对贸易的正向影响亦通过了显著性检验,进一步表明本文基准结果是稳健的。
(二)替换变量法
本文在基准回归中验证了交通基础设施对西部陆海新通道地区贸易的积极影响,这里进一步采用替换变量法进行稳健性检验。本文的被解释变量为贸易总额,为非拟合指标,不存在替换可能。对交通基础设施建设水平指数用主成分分析法(CPA)重新拟合后如表7列(2)所示,结果与熵权法构建下得到的结果接近,另通过调整样本区间,增加、减少控制变量的方法进行再验证,结果均表明交通基础设施对贸易增长起到了正向促进作用。
另外,数字经济对交通基础设施的调节效应用替换变量法进行稳健性检验,此处采用北京大学数字金融研究中心编制的数字普惠金融指数替代数字经济发展水平变量。表7列(2)的回归结果表明,数字经济发展依然对交通基础设施具有积极影响,替换前后显著性水平、回归系数值差别甚微,验证了调节效应研究结果的稳健性。
(三)分样本回归法
考虑到不同城市在经济发展水平、产业政策、科技创新等方面差异较大,若只是采用总体回归来分析交通基础设施对贸易增长的影响,而缺乏内部异质性的考虑,将容易造成结果偏误。此处将样本划分为省会城市和直辖市以及其他城市,个别沿海沿边地区对外贸易虽具特殊性,但因数据缺失故未将其单独划分。表8列(1)和列(2)报告了分样本回归结果。结果显示:交通基础设施在其他城市起到了明显的贸易促进作用,通过了显著性水平检验,但在省会城市和直辖市未通过显著性检验。原因主要在于省会城市和直辖市的交通基础设施已较为完善,交通基础设施的持续投入所带来的贸易促进效应不明显,上文所述的交通基础设施对贸易促进作用的非线性递减趋势也可以解释这一点。而在其他城市,由于交通基础设施前期发展相对不足,近些年的建设完善和区域联通程度提高明显推动了该地区的贸易增长,表明交通基础设施在其他城市起到了正向的贸易促进作用。
为进一步检验分样本回归的稳健性,以贸易开放度作为稳健性控制变量,同时在方程中加入交通基础设施水平与贸易开放度的交互项trasd·opsd,这样可以说明交通基础设施与贸易开放度对区域贸易的共同作用,估计结果如表8列(3)和列(4)所示。可以发现:交通基础设施水平这一变量的估计系数在添加贸易开放度及二者的交互项之后,估计系数仍显著为正且数值略微提升,这表明交通基础设施在加入贸易开放度为稳健控制变量后仍然对西部陆海新通道贸易具有显著正向作用。交通基础设施与贸易开放度交互项的回归系数均为负,表明在特定区域交通基础设施和贸易开放度在促进区域贸易方面是相互替代的,贸易开放度不足的城市可以通过继续加强交通基础设施建设来促进贸易增长。
五、结论与政策建议
本文选取该区域49个地级及以上城市为研究对象,检验了交通基础设施对区域贸易的影响,分析了数字经济发展对交通基础设施的赋能作用及其贸易调节效应,得到了如下结论:第一,交通基础设施对西部陆海新通道区域贸易增长起到了积极的促进作用,通过引入工具变量等进行稳健性检验,该结论依然成立。在区域异质性方面,交通基础设施对省会城市和直辖市贸易增长的影响不显著,对其他城市的贸易有显著促进作用。第二,交通基础设施对贸易的影响表现出边际效应递减的非线性变化趋势,这与边际效应递减规律相符。第三,交通基础设施对西部陆海新通道地区的贸易增长存在空间溢出现象,表明西部陆海新通道建设及交通基础设施的不断完善有助于促进该区域贸易朝着协调发展的格局演进。第四,数字经济可以通过交通基础设施途径产生贸易调节效应,该效应在省会城市和直辖市不明显,但在其他城市明显。基于上述结论,提出如下政策建议:
第一,加大交通基础设施建设协同力度,推动区域“共建共享”。考虑到交通基础设施的空间依赖性、在省会城市等相对发达城市其贸易促进作用减弱,因而应进一步畅通相邻区域的联系,在宏观层面促进交通运输一体化发展的同时,还要注重加强不同区域的微观交通联系,建立全方位、多层次、复合型交通基础设施网络,发挥交通基础设施的溢出效应,利用西部陆海新通道对外联结优势,促进交通合作互利、贸易发展共赢。
第二,把握数字经济对交通基础设施的赋能规律,分区域、分阶段发挥数字经济的贸易调节效应。数字经济是促进其他城市交通基础设施发挥存量效能、提升交通运输服务承载能力的重要力量,鉴于其效应在非省会城市等地区较突出,这些地区在完善交通基础设施的同时应着力推进数字基础设施建设,以发展数字经济减弱地理区位的屏蔽效应,弥补“硬件基础设施”不平衡导致的贸易差距。在省会城市和直辖市,数字经济规模已达到一定水平,一方面应注重发挥人才作用,实现现有交通基础设施存量优化提升;
另一方面应推动数据价值化和数字产业化进程,以数字贸易等新兴模式引领区域贸易的拓展和升级,促进形成新的贸易增长点。
第三,推动交通基础设施领域数字化平台建设和数字化新业态在交通物流领域的应用,扩大智慧交通和智能节点的建设、运维和联系,探索区域数字经济与交通基础设施的科技創新协同发展之路。在政策上,既要鼓励适度竞争,又要利用好现有的省际协商合作联席制度,重视政策协调,着眼“数字技术→数字平台→数字经济”递进式治理体系的协同建设,以数字经济利益分配协商机制的优化促进跨区域、跨平台数据资源整合共享。构建创新协作、错位互补、供需联动、良性竞合的交通物流数字发展生态,助推西部陆海新通道沿线省份形成高质量开放新格局。
参考文献
[1]国家发展和改革委员会.西部陆海新通道总体规划[EB/OL].(2019-08-15)[2022-11-23].http://www.gov.cn/xinwen/2019-08/15/content_5421375.htm.
[2]BOUGHEAS S, DEMETRIADES P O, MORGENROTH E L W. Infrastructure, transport costs and trade[J]. Journal of International Economics, 1999, 47(1):
169-189.
[3]LI M N, VENABLES A J. Infrastructure, geographical disadvantage, transport costs, and trade[J]. The World Bank Economic Review, 2001, 15(3):
451-479.
[4]ISMAIL N W, MAHYIDEEN J M. The impact of infrastructure on trade and economic growth in selected economies in Asia[Z]. ADBI Working Paper 553, 2015.
[5]HULTEN C R, BENNATHAN E, SRINIVASAN S. Infrastructure, externalities, and economic development:
A study of the Indian manufacturing industry[J]. The World Bank Economic Review, 2006, 20(2):
291-308.
[6]黄玖立,徐旻鸿.境内运输成本与中国的地区出口模式[J].世界经济,2012(1):58-77.
[7]逯建,杨彬永,孙楚仁.铁路建设与中国出口企业生产率省际分布[J].世界经济研究,2016(10):89-99.
[8]程传超,冯其云.基础设施对国际贸易的影响研究——基于荟萃分析的检验[J].中国流通经济,2019(3):71-81.
[9]DENG T, SHAO S, YANG L, et al. Has the transport-led economic growth effect reached a peak in China? A panel threshold regression approach[J]. Transportation, 2014, 41(3):
567-587.
[10] 马淑琴,邹志文,邵宇佳,等.基础设施对出口产品质量非对称双元异质性影响——来自中国省际数据的证据[J].财贸经济,2018(9):105-121.
[11] 喻春娇,唐威.基础设施建设对中国区域对外贸易的影响分析[J].湖北大学学报(哲学社会科学版),2013(2):78-81.
[12] 许娇,陈坤铭,杨书菲,等.“一带一路”交通基础设施建设的国际经贸效应[J].亚太经济,2016(3):3-11.
[13] KRUGMAN P. The myth of Asia"s miracle[J]. Foreign Affairs, 1994, 73(6):
62-78.
[14] 陳飞翔,黎开颜,刘佳.锁定效应与中国地区发展不平衡[J].管理世界,2007(12):8-17.
[15] 中国信息通信研究院.中国数字经济发展研究报告(2023年)[R/OL].(2023-04-27)[2023-05-23].http://www.caict.ac.cn/kxyj/qwfb/bps/202304/P020230427572038320317.pdf.
[16] 姚战琪.数字经济对我国制造业出口竞争力的影响及其门槛效应[J].改革,2022(2):61-75.
[17] ANDERSON J E, VAN WINCOOP E. Gravity with gravitas:
A solution to the border puzzle[J]. American Economic Review, 2003, 93(1):
170-192.
[18] 李涵,黎志刚.交通基础设施投资对企业库存的影响——基于我国制造业企业面板数据的实证研究[J].管理世界,2009(8):73-80.
[19] 蒙英华,裴瑱.基础设施对服务出口品质的影响研究[J].世界经济研究,2013(12):32-38.
[20] COSAR A K, DEMIR B. Domestic road infrastructure and international trade:
Evidence from Turkey[J]. Journal of Development Economics, 2016, 118(1):
232-244.
[21] ANSELIN L. Spatial econometrics:
Methods and models[M]. Springer Dordrecht, 1988.
[22] 张志,周浩.交通基础设施的溢出效应及其产业差异——基于空间计量的比较分析[J].财经研究,2012(3):124-134.
[23] COHEN J P, PAUL C J M. Public infrastructure investment, interstate spatial spillovers, and manufacturing costs[J]. Review of Economics and Statistics, 2004, 86(2):
551-560.
[24] MARJANOVIC U, RAKIC S, LALIC B. Digital servitization:
The next "big thing" in manufacturing industries[C]//IFIP International Conference on Advances in Production Management Systems. Springer, Cham, 2019:
510-517.
[25] 肖旭,戚聿东.产业数字化转型的价值维度与理论逻辑[J].改革,2019(8):61-70.
[26] 胡关子.“一带一路”软件基础设施联通研究——以中国—中南半岛经济走廊方向为例[J].中国流通经济,2018(4):102-109.
[27] 李帅娜.数字技术赋能服务业生产率:理论机制与经验证据[J].经济与管理研究,2021(10):51-67.
[28] 张辉,张明哲.数字经济何以助力“双循环”新发展格局[J].人民论坛,2021(23):69-71.
[29] 赵涛,张智,梁上坤.数字经济、创业活跃度与高质量发展——来自中国城市的经验证据[J].管理世界,2020(10):65-76.
[30] 蒋瑛,汪琼,杨骁.全球价值链嵌入、数字经济与产业升级——基于中国城市面板数据的研究[J].兰州大学学报(社会科学版),2021(6):40-55.
[31] HANSEN B E. Threshold effects in non-dynamic panels:
Estimation, testing, and inference[J]. Journal of Econometrics, 1999, 93(2):
345-368.
[32] ELHORST J P. Matlab software for spatial panels[J]. International Regional Science Review, 2014, 37(3):
389-405.
[33] 黄玖立,李坤望.出口开放、地区市场规模和经济增长[J].经济研究,2006(6):27-38.
[34] 胡艺,张晓卫,李静.出口贸易、地理特征与空气污染[J].中国工业经济,2019(9):98-116.
①2019年7月重庆市与四川省签署《关于合作共建中新(重庆)战略性互联互通示范项目“国际陆海贸易新通道”的框架协议》,自此西部陆海新通道沿线区域覆盖我国西部十省(区、市)。具体选取的城市为:重庆市,四川省的成都、绵阳、自贡、攀枝花、泸州、德阳、广元、遂宁、内江、乐山、资阳、宜宾、南充、达州、雅安、广安、巴中、眉山18个市,贵州省的六盘水、安顺、贵阳、遵义4个市,云南省的昆明、临沧、丽江、保山、昭通、普洱、曲靖、玉溪8个市,广西壮族自治区的南宁、北海、崇左、来宾、柳州、桂林、梧州、河池、玉林、百色、贵港、贺州、钦州、防城港14个市,以及甘肃省的兰州市、陕西省的西安市、青海省的西宁市、宁夏回族自治区的银川市。
Transportation Infrastructure, Digital Economy and Trade Growth:
A Research on the Regions along the New Western Land-Sea Route
MA Yong-teng JIANG Ying BAO Hong-jie
Abstract:
The construction of the New Western Land-Sea Route is of great significance to the expansion of opening-up and trade growth in western China. This paper selects panel data of cities above prefecture level in the provinces along the New Western Land-Sea Route from 2005 to 2020, using the entropy value method to construct an index system and investigates the effect of transportation infrastructure on promoting trade growth. The results show that:
transportation infrastructure has a positive and significant effect on international trade growth, this conclusion is still valid after robustness tests such as transforming core variables and introducing instrumental variables. Transportation infrastructure has non-linear decreasing and spatial spillover characteristics on regional trade growth. Regional heterogeneity displays that the trade-promotion effect of transportation infrastructure is stronger in non-core cities than in core cities. Digital economy empowered transportation infrastructure and strengthened the trade-promotion effect of it, which works more prominent in non-core cities. The law of digital economy empowerment should be grasped to promote the synergistic development of transportation infrastructure and digital economy in the New Western Land-Sea Route.
Key words:
the New Western Land-Sea Route; transportation infrastructure; digital economy; trade growth
基金項目:四川省软科学项目“新形势下四川省国际科技创新合作新模式探索与政策体系构建研究”(2022JDR0122);
四川大学研究阐释党的二十大精神专项课题“产业链创新链深度融合推动我国经济高质量发展研究”(esdzx05);
甘肃省高校民族信息电子商务重点实验室资助项目(2019-3)。
作者简介:马永腾,四川大学经济学院博士研究生,西北民族大学经济学院讲师;
蒋瑛,四川大学经济学院教授、博士生导师;
鲍洪杰,西北民族大学管理学院副教授。