基础设施对城市商圈影响的实证分析

基础设施对城市商圈影响的实证分析柳思维/吴忠才【内容提要】简要回顾了国内外基础设施与经济发展关系研究的文献，发现其较少涉及细分产业或行业，尚未发现基础设施对商业经济影响的定量分析文献。设计了城市能源系统、城市通讯系统、城市文教系统、城市交通系统四个影响城市商圈的变量，并对此进行了深入的分析。结果表明基础设施对城市商圈的发展影响显著，但各变量对城市商圈的影响程度不一，影响最大的为城市文教系统和城市交通系统。高等学校在校生、高等学校教职工、公共汽(电)车运营数对城市商圈的产出弹性分别为0.5317、0.4910和0.4185。【关键词】基础设施/城市商圈/产出弹性基础设施长期以来被认为是社会经济发展的基础和前提，在社会经济发展过程中起到了重要的作用，这是常见的一种定性描述。但这种重要性到底有多大，更进一步说对城市商圈发展的影响有多大，怎样进行定量研究与描述，为政府和企业科学决策提供理论依据，是商业经济研究的一个重要课题。目前学界对于基础设施的界定并没有取得一致，从指标选择的科学性、数据获得的可行性等实际角度出发，本文将基础设施界定为为生产、流通部门提供服务的部门和设施，包括交通、通讯、供水、供气、文化、教育等公共服务设施。国外从20世纪80年代末以来，出现了较多的有关基础设施与经济增长关系研究的文献，但在研究方法、样本区域、时间长度等选取上存在较大的差异，研究结果也相差较大。本文经过文献分析发现，以柯布一道格拉斯生产函数取自然对数形式的方法，以时间序列数据和面板数据为主的研究占到了90%以上，研究对象60%以上为美国，其次少量为日本、加拿大、荷兰、西班牙、葡萄牙、法国、意大利、比利时、西德、智利、经济合作发展组织(OECD)等国家。绝大多数研究成果认为，公共基础设施资本对总产出有正的、重要贡献，只是弹性系数大小存在较大差异，弹性系数最大为0.43-0.58,最小为0.04-0.05,少数研究结果显示基础设施与经济增长关系不显著［1-6］。还有部分研究成果显示，有11个OECD国家的基础设施与经济增长关系部分显著，部分不显著，美国48个州有部分显著(系数0.17)，部分不显著［7-8］。从时间上看，也有研究显示在智利不同时间区间结果不同；从区域上看，也有研究结果显示意大利整体弹性系数较小(0.05)，但区域之间差别很大［9-10］。同样有对22个OECD国家基础设施与经济增长研究的文献显示，面板数据弹性系数较大(0.22)，各国更大。Wji7S1B3.2ioH20.Q21.4317.7328.0277.424.5298;5弼亍■亍6084.1174.7JOBS125429.fi450.24K9.54S1.64阪1470.5467,64曲046^2466.54753m35024540.5501.9130,41263126.7E32.I152.475扁

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213.725^322.5斗,426W77,291962143386?12211462.2573712501723国内学者从20世纪90年代开始研究基础设施与经济增长关系问题，主要采用了向量自回归、生产函数法、成本函数法等研究方法。国内学者主要从宏观层面研究了国家基础设施建设与国民经济增长关系，城市基础设施与城市经济增长关系，农村基础设施与农村经济发展，基础设施与工业发展关系［11-21］。几乎所有基础设施与经济关系的定量研究都是从宏观层面研究国家（或省域）基础设施与国民经济增长关系的，分行业论述的极少量的几篇文献也集中在基础设施与农业、工业关系的研究上，尚未发现基础设施与商业关系的定量研究文献，更没有基础设施与城市商圈发展关系的文献。由此可见，基础设施对城市商圈发展的研究具有很大空间。二理论分析与计量经济模型构建1.基础设施对城市商圈发展影响的理论分析基础设施对城市商圈发展的影响，可以从基础设施对城市商圈的需求者（消费者）、供给者迴供应商朕和竞争者（在位者）三个珈来分Ju2的中^品销—^方向后来■3商圈.首商圈理论心地理论基础设施条件是影响城市商\亠2亠K也有另即即以中I服务的中心地［2A市圆心，以2］。。在该圈赖以生存的顾客选择来理论基础德国^最大的商品销售和餐饮服冊之一理论的四|个假设条金件中,店与否的重要因素,这在早i特勒提出形成商心地向地域内任一斯务辐射能

一个为中的交通可达性相等，另一「舲里曇里斯特勒昭和了影响，在城市商圈的另一消费者的个为消费者就近购物。尽管该假设里7同时也体现在康维斯断裂点或个理论基与现实生活有一定差距,但的修正和完善。基础设施对础训赖利提出的零售引力法则中H亠进一步均衡点模型中。赖利零售引力法则2存在一个等级相对低的城市｝c距离比的|平方成反比。。康任何一个城市购物的分界11■11■II：H.&竞争的城市交通条件或通达性距离比的平方成时,A和维点。但这B向C吸弓嚓售额的比率■■步提出断式认为，当在城市A两城市也有体现,

和B之间的人口成正比，与市之间的顾想假设基础之上勺，如两个差异不大等等,均考虑到了影响商9经典的哈夫法则中当整个商13,0商业聚其次,基础设施須a城市商业聚集区集中于地时圈的基居民利用到商圈的供应商也会产生一定的影响,的F集区的距屛设施交通条件。在哪一个商'业聚集区的概率,254.9310.2B726.9尤其是城市物流条件、道路13交通条件、金融结算条件、邮电通讯服窃等城市基础设施，对供应商提高采购、生产、分销F效率有很大帮助。良好的基础设施是城297^4'城市商圈的竞争15.216X17547©了市商圈供应商所青睐的,源之一。—最后，基础设施对17功的秘诀就是选址。好6259.S74633包括良41^4者也产也是提高19185.8城市商圈竞争力的370.9I1陀丄.丄生影响；几乎所有实业界人69372055L8好的地理位置、良妤的潜:在顾客市1瓏等条件在内2选址优越，是零售商业的进一步改善。企业在激烈的市场勿竞争中获胜的一大法宝。士都认识到商店成

场、良好的基础设当然，城^4_]型。I繁荣也会带翩基于上述文献综述述和分析268L2356L8，，本文试图建34（＞.7

节钿立一个基础设施与城市商圈诔系的计量经济模也1+】745274酣756937692.5565S9J数形式选择为线性，建立变换后生喪变量描述境计分析表示与城市商圈发展相关的第四类因素标统称为斗末公共汽（7.0372623/数据5.46I0S-"4.62251323117512J13636电护车运营数5.77610310.131930来源.、处理与7.5416tt35.2S54853.9370873.6149514.56^06个多元线性回归模型如下:或市交通系统选择城市道路长度、年、出租汽车数量2.S507D7日作为二级指OWP3标，分别簡写为ja、jb、jc。描述性统计3.9473908.369853^32520,955511-l.rtO94SS1.9457532.S195^60.90432903257110.J450730.740167n.S54052-0,52040]0」347610,356450氏阳0926-0.43217i.7W579Ir457^51.56047433512312M73D7325^2551.8777671.5417341.976419各变量1978-2004年的数据来源于《新中国55年统计资料汇编：全国篇1949-2004》。各变量2005-2006年的数据来源于《中国统计年鉴2007》。2007年数据部分来源于《中国统计摘要2008》，部分来源于中华人民共和国住房和城乡建设部《2007年城市、县城和村镇建设统计公报》以及教育部《2007年全国教育事业发展统计公报（高等教育）》。本文对采集的原始数据进行了两次技术处理，第一次为消减历年物价上涨因素，对批发和零售业社会消费品零售额，采用了以1978年为基期的商品零售价格指数进行平减；第二次为消除各指标时间序列中的异方差和消除可能存在的强影响点对模型估计值的扰动，对各序列数据进行了取对数的处理。为了方便数据的可查阅和检索性、研究结论的重复可检验性，本文将原始数据列成表2所示，经过变换处理后各序列的描述性统计分析如表3所示。三模型估计结果与分析在模型估计过程中，为了得到更加可靠、具有说服力的模型估计结果，本文采用了将各变量组依次加入的办法，得到模型1至模型7,共计7个回归模型，分别反映了各组变量独自及其依次加入后与城市商圈之间的关系。其中，模型1、模型2、模型3和模型4分别为城市能源、城市通讯、城市文教、城市交通四组变量独立与城市商圈之间的关系。模型5、模型6和模型7分别为在城市能源基础之上依次加入了城市通讯、城市文教、城市交通三组变量后与城市商圈之间的关系（表4）。在模型1-4进行城市能源、城市通讯、城市文教、城市交通四组变量独立与城市商圈回归时发现，除了Ta（城市电话）、Wc（文化馆、图书馆、博物馆）两个变量不显著外，其余变量在至少5%的显著性水平上与城市商圈高度相关。从报告的修正R[2]数值来看，这四个回归模型都较高，至少在0.7以上，而且有3个回归方程达到了0.9以上，说明回归模型较好进行了拟合。但是单个变量组的解释力还不是很强，可信度不够高，而且在每组变量回归模型中的DW值离2相差较大，可能存在序列自相关，所以需要对回归模型进一步优化，提高模型的解释力和可信度。在城市能源变量基础上依次加入城市通讯、城市文教、城市交通三组变量的模型5、6、7中，采用全回归法，得到的修正R[2]值依次提高。由于增加自变量个数引起的R[2]增大与拟合好坏无关，因此本文采用了修正R[2]值来比较，剔除了自变量个数对拟合优度的影响。修正的R[2]值在模型7中达到0.9947，模型整体拟合优度在所有模型中最高；从回归方程F值显著性检验也可以看出回归方程整体显著，解释力增强，而且DW值也达到了1.6480，在所有模型中也是与2相差最小的，序列不存在自相关。模型7中的方程总体上是显著的，但这并不代表其中的每个变量都是显著的。从模型7各个变量的显著性来看，只有LnWa、LnWb、LnJb三个变量对因变量LnRSCG的影响是显著的，其余变量均不显著。这说明，从整体上看，对城市商圈发展有主要影响的因素是城市文教系统和城市交通系统。在模型7中得到的LNWa、LNWb、LNJb三个指标，即城市高等学校在校生、高等学校教职工、年末公共汽（电）车运营数的系数分别为0.5317、0.4910、0.4185,从而可以建立如下回归模型：LNRSCG=3.9396+0.5317LNWa+0.4910LNWb+0.4185LNJb（2）在城市文教系统中，城市高等学校在校生、高等学校教职工影响最为显著，对城市商圈发展的产出弹性分别为0.5317和0.4910，表示当城市高等学校在校生、高等学校教职工各增长1个百分点，能够分别带动城市商圈增长0.53和0.49个百分点。在城市交通系统中，年末公共汽（电）车运营数对城市商圈发展影响最大，产出弹性为0.4185，表示年末公共汽（电）车运营数增长1个百分点，就能够带动城市商圈增长0.42个百分点。年末公共汽（电）车运营数这个产出弹性与莫利曼1991年的研究结论0.43-0.58，与张望在2006年得出的福州的城市生产性基础设施对经济增长弹性为0.4056较为接近［24-25］。四结论本文从基础设施对城市商圈发展影响的角度，对城市能源系统、城市通讯系统、城市文教系统、城市交通系统四大影响城市商圈的因素进行了深入的定量研究。研究结果表明，基础设施对城市商圈发展影响显著，在建立的7个回归模型中均至少通过了10%的显著性检验。回归模型同时还表明，基础设施各个系统中的二级变量对城市商圈的影响程度不一，只有城市文教系统中的城市高等学校在校生、高等学校教职工和城市交通系统中的年末公共汽（电）车运营数对城市商圈发展影响最大。三个变量的产出弹性分别为0.5317、0.4910、0.4185,研究结论与国外和国内其他有关基础设施对城市经济增长研究结论较为接近，属于适中水平，可信度较高。本研究具有以下三方面的政策含义：第一，基础设施建设对城市商圈发展的影响大，在深入贯彻落实科学发展观，探索建设有中国特色新型城市化的道路上，对于如何科学规划发展城市基础设施，带动城市商圈的发展，繁荣城市商贸流通业，具有重要的借鉴意义。第二,在目前国家新型城市群建设、小城镇建设、城市产业园区、商务中心区的建设和发展过程中,应该加大城市文化教育基础设施建设和城市公共交通基础设施建设，为城市商圈的发展创造良好条件。第三，基础设施建设对城市商圈发展具有节约交易成本的现实功效。城市基础设施建设能够为城市商圈的交易双方节约时间成本、信息成本、搜寻成本等交易成本，完善的城市基础设施能够提高城市商圈的交易效率，这也是研究基础设施建设对城市商圈产生影响的根本目的所在。【参考文献】Merriman,David.PublicCapitalandRegionalOutput:AnotherLookatSomeJapaneseandAmericanData[J].RegionalScienceandUrbanEconomics,1991(4):437-458Garcia-MilaTeresa,McGuireThereseJ.TheContributionofPubliclyProvidedInputstoStates'Economies]〕].RegionalScienceandUrbanEconomics,1992(2):229-241JohnA.Tatom.ShouldGovernmentSpendingonCapitalGoodsbeRaised〕].ReviewFederalReserveBankofSt.Louis,1991(3):3-15DouglasHoltz-Eakin.Public-SectorCapitalandtheProductivityPuzzle[J].ReviewofEconomicsandStatistics,1994(1):12-21DouglasHoltz—Eakin,AmyEllenSchwartz.InfrastructureinaStructuralModelofEconomicGrowth[J].RegionalScienceandUrbanEconomics,1995(25):131T51EvansPaul,KarrasGeorgios.AreGovernmentActivitiesProductive?EvidencefromaPanelofU.S.States[J].ReviewofEconomics&Statistics,1994(4):1-11RobertFord,PierrePoret.InfrastructureandPrivate-SectorProductivity[J].OECDEconomicsDepartmentWorkingPapers91,1991(1):1-10RobertEisner.InfrastructureandRegionalEconomicPerformance:Comment[J].NewEnglandEconomicReview,1991(9):47-58JoseM.Albala-Bertrand,EmmanuelC.Mamatzakis.TheImpactofPublicInfrastructureontheProductivityoftheChileanEconomyJ].ReviewofDevelopmentEconomics,2004(2):266-278FedericoBonaglia,ElianaLaFerrara,MassimilianoMarcellino.PublicCapitalandEconomicPerformance:EvidencefromItaly[J].GiornaledegliEconomistieAnnalidiEconomia,2000(2):221-244王任飞，王进杰•中国基础设施的产出弹性与最优规模——基于总量生产函数的研究[J].经济科学，2006(2):99-111范九利，白暴力，潘泉•基础设施资本对经济增长贡献的研究进展一一生产函数法综述[J].当代经济科学，2004(2):87-96马树才，李华，袁国敏，韩云虹•基础设施建设投资拉动经济增长测算研究[J].统计研究，2001(10):30-33踪家峰，李静•中国的基础设施发展与经济增长的实证分析[J].统计研究，2006(7):18-21陈国辉，李湛•基础设施对关中地区小城市经济增长的影响：兼论基础设施对关中地区小城市土地利用