第三节 现实解释：来自中国的证据
区域发展不平衡一直是我国的基本国情。从改革开放初期到21世纪初期，我国区域发展战略经历了从非均衡发展战略到区域协调发展总体战略的转变过程。改革开放初期实施的非均衡发展战略，大大加快了我国经济发展，缩小了我国与发达国家的差距，创造了“中国奇迹”。但是非均衡发展战略客观上扩大了东部和西部的差距，加之金融危机，造成我国外需明显紧缩。在这个背景下，国家陆续提出了“西部大开发”“振兴东北老工业基地”“中部崛起”战略，直到目前提出的“丝绸之路经济带”战略。
在本章第二节，我们模拟了中国贸易开放对区域格局的影响。随着“一带一路”战略的提出，内陆地区将成为开放的前沿阵地，我们有信心相信沿海与内地的差距将进一步缩小。本节我们选取2006—2012年279个地级行政单元的数据来测算贸易开放对我国区域经济格局的影响，为政策部门提供有益的参考。
一、数据选取
经济活动的空间布局受各种因素的影响，如教育、基础设施、贸易成本、区域市场的大小等，并且我们还要考察随着贸易开放程度的不断提高，这些因素对经济活动空间布局影响的变化（在此我们利用贸易开放度与各影响因素的交叉项来表示）。
gdp代表经济活动，数据来源于2007—2013年《中国区域经济统计年鉴》，利用GDP指数折算成2006年的实际价格。
open代表贸易开放度，用进出口额占GDP的比重来表示。数据来源于《中国区域经济统计年鉴》，进出口额是以当年的美元价格来表示的。利用世界银行提供的汇率转化成当期的人民币价格。
gov代表政府扶持水平，表示政府支持经济发展的人均财政支出，数据来源于《中国区域经济统计年鉴》。
transp代表基础设施水平，在此我们选取公路里程数来表示。
hum代表人力资本，人力资本的表示方法有三种（胡安俊，2015）：成本方法、收益方法与教育程度。由于前两种方法测算难度较大，因此我们选取第三种方法。由于数据的可得性，因此我们利用各个区域的高等学校教师数来表示人力资本。为了考察随着贸易开放程度的不断提高人力资本较丰富的区域是否会吸引经济活动布局于该区域，我们利用贸易开放度与人力资本的交叉项来表示。
dens代表人口密度，为了测算劳动力供应和市场需求对一区域的影响，本节利用一区域常住人口数与区域面积的比值来表示人口密度，并且为了考察随着贸易开放程度的不断提高，经济活动是否倾向布局于人口密度较高的区域，我们利用贸易开放度与人口密度的交叉项来表示。
dis代表各个区域到最近的港口的距离（在此我们选取20个港口城市作为参照），假设港口城市离海外市场的距离为0，那么其他城市离最近的港口的距离是n。新经济地理学的研究者发现距离海外市场的距离是影响经济活动空间布局的重要因素。
实证变量的统计性描述见表2-1。
表2-1 实证变量的统计性描述
二、模型选择
空间权重矩阵是空间计量经济学的关键之一，也是体现空间依赖性的重要因素之一。由于我们所选取的区域包含不连续的区域，因此我们不能利用空间邻接来表示空间权重矩阵，而只能利用距离来表示空间权重矩阵。根据表2-2中的第2列和第3列的估计数据我们可以看出，不论是LM检验还是Robust LM检验，检验结果都接受模型中包含空间误差项的情况，虽然LM lag检验接受模型中包含空间滞后项的情况，但是Robust LM lag检验拒绝了这一假设，因此我们所设的模型中应该包含空间误差项。
表2-2 模型的估计结果
注：***、**、*分别表示在1%、5%、10%的水平上显著。
多数情况下，我们利用空间Hausman检验发现随机效应模型是不稳定的（Mutl和Pfaffermayr,2011），因此我们选取固定效应模型。另外，由于我们的数据中包含距离这一不变要素，空间固定效应模型容易产生有偏估计，因此我们最后选择时间固定效应的空间误差模型。公式如下：
公式（27）的估计结果为表2-2第4列，估计结果显示：
第一，贸易开放度系数在10%的水平上显著，这表明在其他变量不变的情况下，贸易开放有利于拉动区域经济的发展，贸易是拉动区域经济增长的三驾马车之一。但是由于2008年金融危机以来，我国对西方发达国家的出口不断减少，并且贸易摩擦不断，美国等西方发达国家制定高标准的TPP、TTIP，妄图把中国排挤出新一轮的区域合作格局中，在此背景下我国提出了“一带一路”的发展战略，构建全方位的开放格局。
第二，为了考察贸易开放对某一区域的影响，我们不仅要估计各因素对经济活动的影响，而且要估计各因素与贸易开放交叉项对经济活动空间布局的影响。人口密度的系数在1%的水平上显著为正，并且贸易开放度与人口密度的交叉项在1%的水平上也显著为正。随着贸易开放度的不断提高，人口密度高（较大区域）的区域不仅能够提供大量的劳动力，并且能够提供较广阔的消费市场，经济活动更加倾向布局于人口密度高的区域。
第三，人力资本的系数、贸易开放度与人力资本的交叉项的系数在1%的水平上也显著为正，人力资本和高素质的劳动力被看作经济增长的关键因素，并且会产生较高的劳动生产率和较多的创新（Bairoch,1988）。随着贸易开放度的不断提高，那些拥有较高人力资本水平的区域更能吸引经济活动布局于此，这就需要各地政府加大对教育的投入，鼓励创新。
第四，最出乎我们意料的是基础设施对经济活动的影响，基础设施的系数在1%的水平上显著为正，这表明在其他变量不变的情况下，基础设施的改善有利于一区域的经济增长。但是贸易开放度与基础设施的交叉项却显著为负，这很大程度上是因为我们选取公路里程数来表示基础设施存在偏差，在高速铁路、互联网快速发展的今天，公路对一区域经济的影响程度正逐渐减小。
第五，政府扶持的系数在1%的水平上显著为负，这表明在其他变量不变的情况下，政府扶持不利于区域经济的增长。在我国经济新常态背景下，国家提出简政放权、深化改革，目的就是转变政府职能，以监管为主；新经济地理学模型中，距离是影响一区域经济增长的重要因素，中国沿海地区靠近海外市场，贸易成本较低，经济发展较快，内陆地区由于距离海外市场较远，贸易成本较高，不利于商品向海外市场运输。Fujita和Hu利用中国的数据研究发现，改革开放以来，随着经济活动聚集于沿海地区，沿海与内陆的区域差异不断加大。国家提出的“一带一路”战略在保证东部沿海地区继续转型发展的基础上，扩大了内陆地区的开放水平，有利于内陆地区产品向海外市场的出口，缩小了沿海与内陆之间的差距。