20121129《经济学季刊》全文 基础设施、空间溢出与制造业成本效应
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20121129《经济学季刊》全文 基础设施、空间溢出与制造业成本效应
文档分类： 营销文档
简介概要
文章标题：基础设施、空间溢出与制造业成本效应作者简介：1.张光南(ZhangGuangnan)，教育部人文社会科学重点研究基地、中山大学港澳珠江三角洲研究中心(SunYat-senUniversity)。2.洪国志(HongGuozhi)，中山大学港澳珠三角研究中心(S...
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0.093 -1.403
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-0.647 -0.005 0.023 0.288 0.517 0.136
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? KG ?
? IG ?
? 2 ln VC ? ln K ? ln I
? 2 ln VC ? ln K ? ln G
? 2 ln VC ? ln I ? ln G
? It ?
? 2 ln VC ? ln I ?t
? Gt ?
? MCI ?
? 2 ln VC ? ln G? ln t
? 2 ln VC ? ln Y ? ln I
? 2 ln VC ? ln Y ? ln G
? MCG ?
实证研究文献普遍采用超越对数可变成本函数及对偶理论将式（1）变形为： P VC ln ? ? 0 ? ? L ln L ? ?Y ln Y ? ? K ln K ? ?T t PM PM P （4） ?0.5[ ? LL ln 2 L ? ?YY ln 2 Y ? ? KK ln 2 K ? ?TT t 2 ] PM P P P ? ? LY ln L ln Y ? ? LK ln L ln K ? ? LT t ln L PM PM PM ? ?YK ln Y ln K ? ?YT t ln Y ? ? KT t ln K Moreno et al.（2004）认为基础设施总效应必须区分所包含的“本地基础设施”与“基 础设施空间溢出”两种效应，并在式（4）中引入“全局基础设施”（global public capital） 变量 K IG 定义为两种效应的几何平均值，即 KIG ? I ? G1?? ，其中 ? 和（ 1-? ）分别衡量本地 基础设施和基础设施空间溢出对厂商生产成本的影响。 这种设定方法基于“本地基础设施与 接近地区基础设施互补”的假设，通过几何平均值方法避免了变量过多导致的多重共线问 题 ，但 其参数 的非 线性估 计存 在局部 最优化 问题 ， 因 此本文 采用线 性组 合形 式，即
KI G ? ? I ln I ? ? G lnG。
考虑到基础设施的非线性特征及其与私人资本的相互作用， 模型引入本地基础设施 I 与 空间溢出 G 的二次项及其与私人资本 K 的交叉项；为检验本地基础设施与基础设施空间溢 出的互补替代关系，设定本地基础设施 I 与空间溢出 G 的交叉项；考虑到中国东中西部基 础设施、 制造业和经济发展水平等地区差异， 以西部省区为基准设定东部和中部地区虚拟变
6
量 Deast 和 Dmid 及其与本地基础设施投入 I 与空间溢出 G 的交叉变量。式（4）变为：
ln P VC ? ? 0 ? ? L ln L ? ?Y ln Y ? ? K ln K ? ? I ln I ? ? G ln G ? ?T t PM PM P ?0.5[ ? LL ln 2 L ? ?YY ln 2 Y ? ? KK ln 2 K ? ? II ln 2 I ? ? GG ln 2 G ? ?TT t 2 ] PM ? ? LY ln PL P P P P ln Y ? ? LK ln L ln K ? ? LI ln L ln I ? ? LG ln L ln G ? ? LT t ln L PM PM PM PM PM
（5）
? ?YK ln Y ln K ? ?YI ln Y ln I ? ?YG ln Y ln G ? ?YT t ln Y ? ? KI ln K ln I ? ? KG ln K ln G ? ? KT t ln K ? ?TI t ln I ? ?TG t ln G ? ? IG ln I ln G ? ?Yg ln Yg ? ?1 Deast ? ? 2 Dmid ?? 3 Deast ? ln I ? ? 4 Dmid ? ln I ? ? 5 Deast ? ln G ? ? 6 Dmid ? ln G
四、实证方法：空间计量检验
空间计量经济学研究的空间效应包括空间自相关和空间差异性， 前者指地区样本观测值 与其他地区观测值相关， 且空间相关程度及模式由绝对和相对位置决定， 后者指空间单位异 质性产生的空间效应的区域差异（Anselin，1988），因此空间滞后模型（SLM）和空间误 差模型（SEM）中的空间相关性分别体现为因变量和误差的滞后项。由于空间计量技术区 别于传统计量方法，普通面板模型虽然可用空间单元的固定或随机效应体现绝对地理位置， 但却无法反映相对地理关系， 而空间计量同时考虑了研究对象的绝对地理位置和相对地理关 系，因此广泛应用于区域经济学、城市经济学以及技术知识溢出等研究2（吴玉鸣，2007； 符淼，2009）。随着空间计量的不断发展，最近越来越多文献将其用于基础设施的空间溢出 效应分析（Cohen，2009）。 若空间相关来源于区域间贸易、劳动力、资本、技术和知识流动等实质性相关，应采用 空间滞后模型， 通过邻近地区的产出或基础设施加权平均值滞后变量作为解释变量求得空间 溢出（Anselin，2002；Rey and Montouri，1999)。因此本文采用空间滞后方法构建基础设施 空间溢出和市场稠密溢出指标：Gt ? WI t ，Ygt ? WYt ， 其中空间权重矩阵 W ? IT ? C ，C 是（ N * T ） ? （ N * T ）的标准化 N 阶空间权重矩阵， W 是 N * T 的面板数据。 空间权重构建方法包括： 第一， 基于“地理邻近”方法度量邻近地区基础设施改善对本 地产生的外部性收益，若两地区地理相邻则取值 1，否则为 0（Moreno et al.，2004；Delgado and ?lvarez，2007） 。第二，构造“竞争矩阵”（competition matrix）体现基础设施可能存在 的正负溢出效应。 第三， 基于地区间或行业间的投入产出联系和旅客量等流量数据分析溢出 效应的来源：若 i ? j 则 Cij ? aij 量”（Moreno et al.，2004） 。 一方面， 基础设施的网络结构导致其溢出效应超出所在地区或部门范围之外， 而且相邻 地区的资本和技术溢出效应更显著3（Moreno et al.，2004；Cantos et al.，2005），因此可通
2
?
j
aij ，若 i ? j 则 Cij ? 0 ，其中 aij 代表“从区域 i 运往
区域 j 的货物”（Cohen and Paul，2001）或“行业 j 的单位产出对中间品投入行业 i 的需求
如吴玉鸣（2007）和符淼（2009）都以中国省区专利申请为因变量研究技术溢出效应，前者以“地理邻 近”方法构建空间权重，后者通过不同阈值的连续回归得出溢出衰减距离。 3 如 Cantos et al.（2005）发现，交通基础设施不仅对所在区域生产率影响，而且对于邻近地区也会有溢出 效应，考虑溢出效应之后 1965-1995 西班牙基础设施弹性从 0.042 提高至 0.146。 7
过“地理邻近”方法构建空间权重衡量基础设施空间溢出效应； 另一方面， 具有类似经济社 会特征的地区之间即使不相邻， 基础设施网络也会导致地区之间要素流动和厂商选址的竞争 产生负溢出效应，且地区间相似度越高则替代性越大（Boarnet，1998；Delgado and ?lvarez， 2007），因此需要结合“地理邻近”和“竞争矩阵”两种方法构建空间权重 W 。考虑到中 国地区之间普遍存在的产业竞争， 本文采用标准化的“两地区制造业结构相似度”作为产业 竞争指标构建“竞争矩阵”空间权重：
dij ?
? (a
m
im
? a jm ) 2
（6）
其中 aim 和 a jm 为省份 i 和 j 的产业 m 占制造业产值比重， dij 越小则制造业结构越相似， 赋予的竞争权重越大。制造业规模较大省份的产业竞争力较高，故竞争权重矩阵为：
Cij ? Xj dij
（7）
其中 X j 为省份 j 的制造业产值占全国制造业产值的比重，标准化处理得：
Cij * ?
?C
j
Cij
* ， 若 i ? j ， Cij =0
（8）
ij
本文首先对不含厂商外部因素的基本模型实证估计，然后对结果进行空间相关检验：
Moran ' s I =
LM error
e 'We e 'e
2
（9）
1 ? e 'We ? ? ? 2 ? ~ ? 2 (1) T? ? ?
1 ? e 'Wy ? ~ ? 2 (1) ? ? D ? (e ' e n ) ?
2
(10)
LM lag ?
（11）
其 中 D ? [(WX ? )' M (WX ? ) ? 2 ] ? tr (W 2 ? W 'W ) ，
基本模型(不包括I、G、Yg )
M ? I ? X ( X ' X ) X ' ， e 为模型残差， W 为空间权重矩
?1
阵， Wy 为因变量空间滞后， WX ? 为拟合值空间滞后。
①空间检验: Moran’s I & LM Test Yes 包括本地基础设施I
No
Moran ' s I 是对模型残差的空间检验。而拉格朗日统计
LM error 和 LMlag 则 检 验 实 质 性 相 关 或 误 差 相 关 ：
LMlag ? LM error 表示空间相关来源于区域间贸易、劳动
力、资本、技术和知识流动等实质性相关，选择空间滞后 模型，反之则来源于误差相关，选择空间误差模型。若检 验结果显示空间相关仍然显著，则逐步引入厂商外部因素 本地基础设施 I 、基础设施空间溢出 G 和市场稠密溢出
Yes Yes
重复①
No
包括基础设施空间溢出G
重复①
No
Yg 等新变量，并重复空间相关检验，否则采用当前模型。
实证分析与空间检验的具体步骤如图 1 所示。
包括市场稠密溢出Yg
图 1：实证分析与空间检验步骤
8
五、数据与变量说明
本文采用数据来自 1998-2005 年国家统计局《工业企业数据调查》 、 《中国统计年鉴》和 《中国固定资产投资年鉴》 。 其中 《工业企业数据调查》 包括所有国有企业以及年销售额 500 万人民币以上的非国有企业， 各年数据总量在 165118 到 271829 之间。 本文选取其中按两位 数行业分类代码提供的 27 个制造业企业主要数据，对各省份和直辖市进行加总。考虑到可 能存在统计错误导致的少数异常值，本文剔除雇员总人数为 0 或行业数据不完整的异常点。 世界银行 （World Bank，1994） 认为基础设施包括公用事业、 公共工程和其他交通部门。 但考虑到数据可获得性和研究可比较性， 文献普遍选取交通、 电力、 通讯或卫生保健等项目。 由于网络特征较强的基础设施才能产生空间溢出效应，同时考虑到中国统计数据的可获得 性，本文选取《中国固定资产投资年鉴》“交通运输、 仓储和邮电通讯业”年度数据。 此外， Agé nor and Moreno-Dodson（2006）认为基础设施效应来源于资本存量而非当年投资额，应 基于存量而非流量指标4进行合理估计，故本文采用基础设施存量指标。考虑到《中国固定 资产投资年鉴》无现成的存量数据，因此本文采用 1998 年投资价格指数为不变价格的基础 设施投资流量，并以 1985 年为基期通过永续盘存法估算出各省市基础设施存量5：
Kit ? Kit ?1 ? I it ? Dit Dit ? ? ? Kit ?1 Ki 0 ? Ii 0 (? ? g )
（12）
其中， Kit 和 Iit 分别为地区 i 年度 t 的基础设施资本存量和投资总额， Dit 为地区 i 年度
t 的折旧额。 ? 是基础设施折旧率，参考胡永泰（1998）和王小鲁（2000）折旧率取值 5%。
g 为 1985-2005 年各地区基础设施投资的平均增长速度。式（6）相关变量说明与统计描述
如表 2 所示。 表 2 变量说明与统计描述
变量 含义 可变成本 总产出 私人资本 中间品价 格指数 劳动力价 格指数 技术进步 基础设施 存量 基础设施 计算方法 劳动力投入+中间品投入 各企业产出总值加总 各企业净固定资产加总 对 1998 年中间品价格指 数标准化为 1 后换算 总工资/雇员总人数； 以 1998 年为基期换算 时间变量 永续盘存法 空间加权平均 数据来源 《工业企业数据库》 《工业企业数据库》 《工业企业数据库》 《中国统计年鉴》 《工业企业数据库》 ― 《中国固定资产统 计年鉴》 《中国固定资产统 样本 248 248 248 248 248 248 248 248 平均值 18.62 18.82 18.19 106.94 149.39 4.50 18.16 18.39 标准差 1.47 1.43 1.12 5.65 45.73 2.30 0.84 0.63 最小值 13.29 13.74 13.62 100.00 100.00 1.00 15.55 15.93 最大值 21.62 21.78 20.35 113.05 230.81 8.00 20.02 20.02
VC
Y K
PM
PL
t
I
G
4 5
存量指标衡量各年度基础设施的现有水平和积累状况，，而流量指标指各年度基础设施的投资量。 计算解得基期 1985 年各省市基础设施存量为（单位：亿元） ：北京 79.21、天津 65.52、河北 49.57、山西 99.38、内蒙古 31.23、辽宁 208.80、吉林 17.40、黑龙江 79.06、上海 85.63、江苏 96.02、浙江 40.74、安徽 41.20、福建 36.83、江西 7.60、山东 171.77、河南 34.60、湖北 37.28、湖南 32.30、广东 373.07、广西 41.45、 海南 14.24、重庆 23.87、四川 48.66、贵州 12.77、云南 51.71、西藏 11.96、陕西 35.69、甘肃 15.87、青海 13.54、宁夏 9.02、新疆 51.97。 9
空间溢出
计年鉴》 总产出空间加权平均 工资总额/总可变成本 《工业企业数据库》 《工业企业数据库》 248 248 18.93 0.08 1.09 0.03 15.88 0.04 21.68 0.26
Yg
SL
技术溢出 劳动力要 素份额
六、实证结果
本文采用空间计量技术，通过似无关 SUR 方法解决联立方程之间存在的相关性和同期 性问题，回归结果、空间相关检验和弹性计算结果如表 3 和表 4 所示。由模型（1）的空间 相关检验可知， Moran ' s I 与 LM error 检验未能拒绝原假设，但 LMlag 检验显著拒绝“不 存在空间相关”的原假设表明存在空间相关，即存在地区间的技术溢出（Coe and Helpman， 1995）或制造业要素投入的外部性（Moreno et al.，2004）等实质相关。按图 1 所示步骤分 别引入厂商外部性投入“本地基础设施”和“基础设施空间溢出”得模型（2）和模型（4） ，
LMlag 检验仍显著拒绝原假设。模型（3）引入东部和中部地区虚拟变量与本地基础设施及
其平方项的交叉项， Deast *ln 2 I 系数显著为正表明东部本地基础设施效应呈较强的非线性 特征，中部地区虚拟变量交叉项 D mi d * ln I 和 D mi d * ln 2 I 不显著故删除。模型（5）引入 “市场稠密溢出”后 LMlag 检验显示消除了空间相关， 可见市场稠密溢出对制造业成本具有 重要的外部性，忽略该因素可能导致模型设定错误和结论偏差。 （一）本地基础设施：成本效应、要素弹性及其地区差异 表 5 分地区结果表明， 青海、 甘肃和宁夏等中西部地区的本地基础设施成本效应较为显 著，但本地基础设施对广东、浙江、江苏、上海等东部省份却产生相反的负外部性，即成本 弹性 ?VCI 为正。 由于东部本地基础设施投资规模较大产生挤出效应， 基础设施地区分布不平 衡也降低了本地基础设施的网络效应， 东部和中西部基础设施相反的成本效应相互抵消， 导 致全国本地基础设施的平均成本弹性 ?VCI 和边际成本弹性 ? MCI 在统计上均不显著，如表 3 所示。此外， ? II =0.175 表明本地基础设施的非线性特征显著， ? It =-0.024 表明本地基础设 施的成本效应随时间递减，而 ?VCY 约为 1 则表明符合规模报酬不变假设。 本地基础设施的投入要素弹性结果显示， 各地劳动力需求弹性为正， 且东部大于中西部， 弹性较大的省份依次为广东、江苏、山东和浙江等；大部分中西部省市中间投入要素弹性为 负，即本地基础设施与中间投入呈替代关系，但广东、山东、江西、浙江、江苏等东部地区 则表现为互补效应。此外，本地基础设施私人资本弹性 ? KI ? 0 ，私人资本成本弹性
?VCK ? 0 ，增加 I 将导致 K 增加和 ? VCK 减少，表明本地基础设施与私人资本互补6，这与
Conrad and Seitz（1992）相关文献研究的结论一致。 （二）基础设施空间溢出：对本地制造业的成本效应、要素弹性及其地区差异 基础设施空间溢出的平均成本弹性 ? VCG 和边际成本弹性 ? MCG 均显著为负，表明基础设 施空间溢出能显著降低本地制造业生产成本。 由于中国各地基础设施和经济发展不平衡且存 在地方分割， 落后地区基础设施的改善能提高整体基础设施的网络效应， 导致基础设施空间
6
由于本文模型的私人资本要素并非可变成本，无法通过要素需求函数确定本地基础设施与资本的关系， 而需结合本地基础设施对资本成本效应的影响程度 ? KI 和资本对成本影响的方向 ? VCK 检验其互补替代关 系。类似地，基础设施空间溢出与资本的关系也取决于其对 ? VCK 的影响（Cohen and Paul，2001） 。 10
溢出的成本效应比本地基础设施更为显著，即 ?VCG ? ?VCI ，区别与早期文献忽略空间溢出 效应导致高估本地基础设施成本效应，这对基础设施地区分布投资政策评估具有重要影响。 此外，表 5 结果表明基础设施空间溢出效应存在显著的地区差异，江苏、浙江、天津、福建 等东部基础设施空间溢出的成本弹性大于中西部。 基础设施空间溢出与劳动力和中间品需求弹性 ? LG 和 ? MG 显著为负， 且与私人投资 K 呈 替代关系。其中浙江、江苏、天津、山东等东部地区的中间品替代效应高于中西部，而劳动 力投入的替代效应则地区差异较小。 表明基础设施改善可能会使本地厂商和生产要素转移至 其他地区，导致本地制造业的劳动力、中间品和资本等要素投入减少。此外，接近地区较大 规模的制造业的市场稠密溢出对本地制造业的成本弹性 ?VCYg 为正。 前文分析采用的空间权重构建方法是基于假设“相邻地区的资本和技术溢出效应更显 著”的“地理邻近”方法， 然而最新研究表明具有类似经济社会特征的地区之间由于要素流 动和厂商选址竞争可能导致负溢出效应， 因此需采用“竞争矩阵”空间权重方法检验基础设 施的正负溢出效应， 本文采用标准化的“两地区制造业结构相似度”指标构建“竞争矩阵” 空间权重，回归结果如表 3 模型（6）所示：控制接近地区制造业对本地的竞争效应后，基 础设施空间溢出对本地制造业的成本弹性 ?VCG 变为不显著，而边际成本弹性 ? MCG 则显著为 正，表明与本地存在产业竞争地区的基础设施空间溢出增加了本地制造业的边际成本。 （三）制造业产业集聚与基础设施空间溢出 各省市本地基础设施存量、 基础设施空间溢出和制造业产出占全国比重的年平均值的空 间分布如图 2 所示,中国本地基础设施及其空间溢出均集中于东部地区且由东向西递减。制 造业的空间分布与基础设施一致，然而中各行业集聚程度差异可能导致其基础设施效应不 同，如高集聚行业的产品和要素市场覆盖全国范围，更需利用基础设施网络，而低集聚行业 往往限于本地范围，因此须进一步分析制造业产业集聚与基础设施空间溢出的关系。
图 2a 本地基础设施存量
图 2b 基础设施空间溢出
图 2c 制造业产出
本文根据赵伟和张萃 （2007） 对中国制造业“高集聚行业”和“低集聚行业”的分类7对 式（5）分别回归的结果如表 3 所示。基础设施空间溢出对高集聚和低集聚产业产生相反的
7
赵伟和张萃（2007）通过克鲁格曼空间基尼系数公式衡量行业的地理集聚程度。研究发现，中国制造业 的高集聚行业包括：化学纤维、石油炼焦、金属制品、仪器仪表、电气机械和电子通信。低集聚行业包括： 非金属矿物、饮料制造、医药、化学原料制品、有色金属和食品制造。 11
溢出效应，成本弹性 ?VCG 分别为-0.152 和 0.036，而前文未区分集聚程度的制造业总样本得 出的成本弹性-0.118 恰好位于两者之间。事实上，高集聚产业如电子通信和电气机械等厂商 主要聚集于广东和山东等东部地区， 通过基础设施网络到达全国产品和要素市场， 因此基础 设施通过提高网络效应降低生产成本产生正空间溢出效应。 而对于分布较为分散的低集聚产 业厂商，基础设施网络可能会加剧其他地区对本地市场的竞争从而导致负的空间溢出效应。 （四）基础设施空间溢出效应的国际比较 基础设施空间溢出的国际比较如表 6 所示： 中国和美国基础设施空间溢出效应为正， 而 西班牙“公路、铁路和机场”空间溢出为负。中国“交通、仓储和邮电”空间溢出的成本效 应大于美国“高速公路”，接近美国“机场”（Cohen and Paul，2001，2003） 。中美基础设 施空间溢出对劳动力和资本要素弹性均为负， 中国“交通、 仓储和邮电”空间溢出与中间品 相互替代，但美国“高速公路”则与中间品互补（Cohen and Paul，2001） 。基于生产函数并 采用地理邻近空间权重方法得到的基础设施空间溢出效应均为正（Delgado and ?lvarez， 2007； Zhang， 2008） ， 而采用竞争权重方法却得出相反结论 （Boarnet， 1998； Yilmaz， 2002） 。 表 3 回归结果与空间相关检验
系数 模型(1) 0.330
***
模型(2) 0.211 1.344
*** ***
模型(3) 0.210 2.201
*** *** *
模型(4) 0.535 4.338
*** *** ***
模型(5) 0.533 3.340
*** ***
模型(6) -0.084 -16.016 16.477 7.304
*** ***
高集聚 -0.341 2.068
***
低集聚 0.384
*** *
?L ?Y ?K ?I ?G ?T ? LL ?YY ? KK ?II ?GG ?TT ? LY ? LK ? LI ? LG ? LT ?YK ?YI ?YG ?YT ? KI ? KG ? KT ?TI ?TG
0.139 1.589
***
1.728 -2.335 0.289
0.087 -0.973
***
-0.797 -0.945
-3.457
-1.349 -1.575
**
-0.147 -7.083 -7.045 1.015 0.011
*** ***
0.450
*** **
本文关键词：基础设施、空间溢出与制造业成本效应，由笔耕文化传播整理发布。
本文编号：213992
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