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中国高速公路网络对区域收入水平的影响 　　摘要：文章基于新经济地理学理论支撑的实证研究方法，采用百度地图大数据技术建立了精确的“高速公路”现状组和“非高速公路”对照组，定量分析了中国高速公路网络对区域收入水平的影响。研究结果表明：高速公路网络为区域收入水平的提高产生了巨大的推动作用，不同地区受到的影响有显著的空间分异特征。 　　关键词：高速公路网络；新经济地理学；区域收入水平；交通大数据 　　一、 引言 　　目前，学界普遍认为交通基础设施投资对区域经济的发展产生重要影响，但交通基础设施对不同地区的收入水平的影响及其差异仍然是讨论的热点与焦点。新经济地理学（（New Economic Geography，NEG）视角在区域交通成本与经济空间模式研究中具有较强的解释力。克鲁格曼等学者在规模报酬递增与垄断竞争市场的理论框架下，引入了外部规模经济、路径依赖、产业垂直关联等因素，提出了“中心―外围”模型。NEG模型的微观假设将规模收益递增纳入了一般均衡框架，在此基础上又出现了很多创新性的理论模型。 　　通过对美国四位数行业集聚的决定因素分析，Rosenthal和Strange发现产品运输成本等因素是影响制造业集聚的主要因素。张萌萌等基于全国铁路旅客列车时刻表数据重建了市场潜力函数，结论表明我国的高速铁路网对区域市场潜力的影响在空间上呈现出多中心廊道的布局，高铁连接城市时间压缩效应平均为31.3%。吴威等综合了市场准入门槛和客运规模的集成在宏观层面对江苏省综合运输成本的空间格局进行了分析，表明江苏省的市场准入门槛及运输成本均呈南优北劣之势，综合运输成本在江苏南部呈双核机构，在北部呈岛状结构。贺灿飞等通过分析发现交通网络的完善有利于增强产业联系强的、规模经济显著产业的市场潜力，新经济地理学理论在一定程度上可以解释中国的制造业空间集聚。 　　基于以上研究背景，本文从理论和实证两个层面出发，采用了百度地图大数据技术获取了城市间的高速公路及普通公路交通时间的精确数据，旨在提出一种研究中国国家高速公路网络对区域收入影响的实证分析方法，同时也分析其对城乡收入不平等的影响，后者更是目前新型城镇化进程中的政策热点。 　　3. 数据分析。中国288个地级市及以上城市的经济统计数据主要来自于2013年的《中国区域经济统计年鉴》、《中国城市统计年鉴》和部分省市的统计年鉴。在工资方程的估计中，城市人均收入水平（w*Ui）用市域范围内的城镇家庭人均可支配收入表示，农村人均收入水平（w*Ri）用农村家庭人均可支配收入表示。为了计算城市和农村部门的实际市场进入门槛（RMAU和RMAR），总收入Y用GDP表示，每个工人的物质资本投入（capital）分别使用城市和农村的人均固定资产投资表示，每个工人的人力资本投入（human）用普通高校在校学生数表示。 　　同时，本文利用百度地图大数据技术得到约50万个高速公路网络数据，抓取时间为2015年3月，包括每两个地级市及以上城市之间的最短高速公路距离及交通时间、最短非高速公路距离及交通时间，以及按最短交通时间路径行驶的高速公路过路费总金额。模型假设tii=0，且tij=tji，即本地至本地的交通时间为0，且两地往返交通时间相同。空间权重矩阵TIMEB和TIMEC的元素分别为288个地级市及以上城市之间高速公路交通时间和非高速公路驾驶的平均交通时间。 　　三、 实证研究结果 　　1. 工资方程估计结果。实证研究分为现状―城市组、现状―农村组、对照―城市组、对照―农村组，分别估计区域收入水平受高速公路网络的影响（表1）。其中，2SLS估计精度与统计检验结果表现均不如OLS与SEM，故仅列出OLS和SEM的工资方程估计结果，两种方法的R2平均在0.7以上，具有较好的精度。 　　从Urb-an-TIMEC的SEM列中可以发现，城市地区要素替代弹性为σ=3.802，农村地区为η=12.987，σ接近于理论模型的初始假设值3，η远高于初始假设值5。估计结果表示我国农产品之间的可替代性已经远高于城市商品之间的可替代性。RMAR每提高10%，农村地区收入水平上升0.77%，说明农村地区的市场进入门槛RMAR对于农村地区名义收入水平有显著的正向影响；而对于城市地区，RMAU的正向影响更强，RMAU每提高10%，城市地区收入水平上升2.63%。 　　另外，为了检验政府为实现预期的高经济回报而规划高速公路网节点的内生性问题，将2013年GDP排名前十位的城市从样本中剔除，使用278个城市采用OLS再次对城市地区工资方程进行回归。结果显示，σtest=3.99，而在Urban-TIMEB和Urban-TIMEC的OLS回归结果中，σ分别为1.138和1.328，表明ln（RMA）和ln（w*）的相关关系更弱，这一结果与高预期回