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长江经济带地区经济增长驱动因素分析
发布时间：2018-07-10 作者：派智库 来源：《宏观经济研究》2018年第 浏览：次【字体： 大 中 小】
内容提要 本文构建了黄金水道区位因素对长江经济带经济增长贡献度测度模型，分析了长江经济带33个城市的经济增长驱动因素，结果发现物质资本投资对经济增长的推动作用最大，水路优势仍待挖掘。近几年来，临江区位因素优势对长江经济带的作用有逐步加强的态势，而且在核心城市武汉、上海、合肥、重庆的作用较为明显。 内容来自dedecms
关键词 经济增长 长江经济带 区位因素 地区差异 本文来自织梦
一、引言
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经过20余年的高速发展，中国经济发展进入新常态，各种资源、环境约束趋紧，国际形势复杂多变，建设长江经济带成为国家重大战略。进入新世纪后，长江黄金水道的发展面临着新的机遇，水道建设的新发展对长江流域经济产生了巨大的推动作用，形成了沿黄金水道布局生产力的趋势，长江经济带的水道建设对外开放、经济发展以及社会生活的各个方面已经发挥了巨大作用，对生产力布局产生了巨大影响。沿黄金水道布局生产力并不是简单建厂，而是在黄金水道附近的城市优化资金、人才和技术，使生产力各要素重组，成为新的经济增长点。长江经济带各地区经济通过长江黄金水道密切地联系起来，从而引起生产力布局上战略性的调整和组合，进而带动区域的发展，促进长江经济带各地区城市化和工业化的进程。对长江经济带的进一步开发和均衡发展正在成为相关研究领域的热点，而对于黄金水道与流域经济社会发展的贡献分析，也为该领域研究提供了很好的政策建议。 织梦好，好织梦
本文在区域经济增长相关的理论基础和长江经济带经济增长现状上，运用2000—2015年长江经济带上33个主要城市的面板数据，就各种定量要素投入对长江经济带经济增长的传导机制进行分析，利用交互效应面板结构VAR模型，对测量临江区位这一隐性因素进行刻画，进而测度出对各城市的经济增长的贡献度。文章结构如下：第二部分，在回顾和梳理相关文献研究现状的基础上，深入分析了水道建设对长江经济带经济增长的传导机制，建立了带有不可观测交互效应的面板SVAR模型，测度不同要素投入以及临江区位因素对长江经济带经济增长的贡献度。第三部分，详细介绍了模型的识别条件和估计方法，使模型在恰好识别的基础上得到有效估计。第四部分，基于实证检验和估计结果，分析了各要素投入对长江经济带经济增长的累积效应，区位因素对经济增长的贡献度，以及长江经济带不同的上下游地区对这一共同因素的敏感度差异。第五部分是本文的主要结论及政策建议。 织梦好，好织梦
二、黄金水道区位因素对长江经济带经济增长贡献度测度模型 本文来自织梦
（一）水道建设对长江经济带经济增长的传导机制
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国内对水运建设与经济增长的研究大多集中在理论和少量的定量研究上，许多学者关注的焦点放在研究交通基础设施的建设与经济增长之间的关系上。一方面，交通基础设施的投入对经济增长大体上存在促进作用，如刘勇（2010）研究表明公路、水路交通固定资本存量从总体上看对区域经济增长起着正向作用，而在2001年之后，这种影响变为负向；杨帆和韩传峰（2011）引入Cobb-Douglas生产函数建立回归模型，发现交通基础设施对经济增长具有显着的促进作用，且公路交通基础设施对经济增长的贡献率显着大于铁路交通基础设施；宗刚、任蓉和程连元（2011）在交通基础设施与经济增长的协整及因果关系分析中，将Solow模型中的资本进行分解，得出交通基础设施投资与经济增长之间保持着长期稳定的均衡关系，交通基础设施投资的变动趋势比经济增长更加敏感，并受经济增长的影响远远大于交通基础设施投资对经济增长的影响，交通基础设施投资对经济增长的贡献度逐年增加并持久；金江（2012）运用空间计量经济学模型对交通基础设施的空间溢出效应进行研究，得出交通基础设施投资对经济增长具有显着的正外部性，交通基础设施的投资不仅能够促进本地区的经济增长，还能促进邻近地区的经济发展，进而推动区域经济一体化的进程；张强和张映芹（2016）选取“丝绸之路经济带”西北五省区为研究对象，分析得出交通基础设施促进了经济增长，不考虑空间溢出效应的测算结果放大了交通基础设施的贡献率。
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另一方面，从经济增长对交通基础设施作用的反馈作用来看，张镝和吴利华（2008）对中国交通基础设施建设指标与国内生产总值两时间序列进行了协整关系检验、误差修正模型分析以及Granger因果关系检验，得出经济增长与交通基础设施建设具有长期稳定的均衡关系，两者之间不仅保持长期均衡关系，而且还有动态均衡的特点；黄寿峰和王艺明（2012）采用非线性Granger因果检验方法对中国交通基础设施发展与经济增长的关系进行了深入研究，发现交通基础设施发展与经济增长的相互作用呈现显着的非线性动态变化趋势，交通基础设施发展与经济增长之间存在相互影响、相互作用、相辅相成的非线性关系，交通基础设施发展是经济增长的重要因素，而经济增长为交通基础设施发展提供了必备的经济基础。
从以上分析来看，水道建设主要基于基础设施的建设来影响经济增长，所以我们将选取基础设施建设指标如水利固定资产投资、水路建设指标进入模型，来对长江经济带的经济增长情况进行测度。
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（二）模型设定 dedecms.com
根据新古典经济理论、新增长理论、结构主义发展理论、制度变迁理论和新经济地理理论，物质资本投入、劳动投入、技术进步、交通运输建设（公路、铁路、水运等）、宏观制度创新层面等因素是一个国家经济增长的主要来源，也是国家内部一个区域经济增长的主要来源。柯布一道格拉斯生产函数作为分析经济增长的重要工具之一，用来预测某个国家或某个地区的经济增长情况，至今仍是宏观经济学中应用最广泛的生产函数模型，基本函数形式如下： dedecms.com
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其中，Yit表示地区经济产出水平；A表示经济体的综合技术水平（如经营管理水平、劳动力素质、引进先进技术等）；Lit表示第i个经济体在t时刻的劳动力生产要素投入；Kit表示第i个经济体在t时刻的资本要素投入；ζit为包括其他影响要素在内的残差项；α和β为两种生产要素各自的产出弹性，即对经济增长的贡献度。
对上式取对数，将其转化为线性方程，可得： dedecms.com
lnYit=lnA+αlnLit+βlnKit+ζit（2）
为了保证黄金水道区位因素对经济影响的准确性，基于水道因素对长江经济带经济增长传导途径的分析，我们在模型中将扰动部分的货运因素提取出来，考虑航空和管道的影响较小及数据的可得性，周英虎（2015）认为公路运输是一种重要的运输方式，我们考虑公路运输，并将铁路和水路纳入其中，以铁路、公路和水路的货运量来代表长江经济带各交通方式的运输情况，因此我们将公路、水路和铁路因素从残差中分离出来，扩展后的C-D函数可以表示为：
其中，Highit、Railit、Waterit分别为公路、铁路和水路的货运周转量，m为公路货运周转量对经济增长的贡献弹性，n为铁路货物周转量对经济增长的贡献弹性，p为水路货运周转量对经济增长的贡献弹性。 本文来自织梦
在对公式（3）进行转换的过程中，我们将技术进步lnA分解为经济体本身的个体效应ai和可以量化的技术指标如人力资本eduit，同时将水利固定资产投资f1t作为宏观显性共同因素、黄金水道区位因素f2t作为长江经济带共同的隐形因素加入到方程中，变换后的模型如下：
其中，yit=LnYit表示经济增长的代理变量，LnA=ai+λeduit，ai表示技术进步中各个经济体的固定效应，eduit表示可以量化的技术进步中人力资本的代理变量，我们用教育经费支出来表示，lit=LnLit表示就业人数的代理变量，kit=LnKit表示物质资本存量代理变量，highit=LnHighit表示公路货运量的代理变量，railit=LnRailit表示铁路货运量的代理变量，waterit=LnWaterit表示水路货运量的代理变量，f1t表示显性的共同因素即水利固定资产投资额，λ1i反映第i个地区对显性的共同因素f1t的敏感度，f2t表示隐性的共同因素即黄金水道区位因素指标，如区域间的劳动力和技术交换等，λ2i反映第i个地区对隐性共同因素f2t的敏感度，εit为误差项。
上述模型是一个静态的单方程模型，忽略了系统内变量的动态反馈机制。董志华（2017）发现人力资本的增加和经济增长之间存在双向因果关系。如果忽略经济系统各变量指标间的反馈机制，就会产生内生性偏误，所以上述静态方程很可能导致不可靠的估计结果和分析结论，因此本文将在面板VAR模型的基础上展开分析。
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同时，为了反映内生变量之间的当期关系，将变量之间的当期关系嵌入到VAR模型中，构建基于面板数据的结构VAR模型，此时，基于隐性的长江黄金水道区位因素建立起来的面板结构VAR模型，即为带交互效应的面板结构向量自回归模型，记为IEPSVAR模型。 内容来自dedecms
模型（5）的设定使得内生变量的结构型冲击之间既不存在当期相关，也不存在长期相关，从而∑为对角矩阵，能够通过脉冲响应、方差分解估计出内生变量之间的动态影响过程，而且还能分析显性的宏观层面因素如水利固定资产投资额和隐性的长江黄金水道区位因素对不同地区的效应差异化，使得得出的结论更具有针对性。
因结构模型（5）中的参数无法进行直接估计，需基于简化式模型的参数估计值通过参数关系方程来间接计算结构参数，对模型（5）进行变化即可得到对应的诱导方程式：
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为了直观地度量各内生变量的冲击，将模型（6）转化为面板结构VMA形式： 本文来自织梦
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鉴于长江经济带上的每个地区对各内生变量的冲击响应不一样，所以为了更直观地测度各个内生变量的冲击，我们把模型（7）转换为以下形式：
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方程（8）右侧依次为：个体效应、控制变量公路和铁路货运周转量的影响、显性共同因子（水利固定资产投资额）与个体差异的交互效应、隐性共同因子（黄金水道区位因素）与个体差异的交互效应以及5个内生变量的波动响应机制。由于各冲击都是标准化的，并且相互正交，所以可以揭示内生变量各个冲击来源的具体贡献，从而准确度量变量之间的动态形成机制，模型（8）中的第五个方程是各地区经济增长的SMA形式，可以看出黄金水道区位因素在直接促进地区经济增长的同时又会通过对物质资本存量、水路货运周转量、教育费用支出、劳动力就业间接作用在经济增长上，因此对黄金水道区位因素进行测度并估计出其对长江经济带各地区经济增长的贡献度具有较重要的研究意义。 织梦好，好织梦
三、模型的估计和识别
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（一）模型的估计
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交互效应面板SVAR模型不能直接估计，需要首先估计其诱导型模型，然而模型中的每一个单方程都是一个带交互效应的动态面板数据模型，因为模型中存在隐性的共同因子和显性的共同因子，所以我们在忽略隐性共同因子的情况下先对显性的交互效应进行估计，Bai（2009）首先建立了含交互效应的静态面板数据模型，Bai（2013）将其拓展为动态的，但是该扩展模型不含个体效应，因此，我们需要基于Bai（2009、2013）为模型建立一个适用的估计程序。基本思路为：首先，忽略隐性的共同因子f2t，对显性的共同因子f1t进行标准化处理；然后，对PSVAR模型进行GMM估计得到模型系数的初值；进而，对残差进行主成分分析，得出共同因子及其载荷系数的估计值；最后，定义投影矩阵，消除IEPSVAR模型中的共同因子，将模型转变为传统的PSVAR模型，实现参数的GMM估计，对新残差再做主成分分析，如此迭代直至收敛。具体步骤如下： 织梦内容管理系统
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由于矩阵A中有25个未知参数，矩阵∑中有5个未知参数，而矩阵Ω中只有15个简化式参数的估计值，如果不施加约束条件，我们无法通过（11）式得到A和∑的估计值，因此我们需要施加15个约束条件，来保证模型的更好识别。
（二）模型的识别
首先，我们把∑约束为单位矩阵，也就是对单位冲击uit进行标准化，这样我们就有了5个约束。其次，对即期矩阵A进行短期约束。路平（2013）在利用VAR模型研究教育扩张对就业变动的动态研究中发现教育支出是就业增长率的格兰杰原因，教育支出对就业增长率不但具有显着正向的即期效应，而且具有显着的滞后效应，因此可以使a34=0；张先锋、陈琳和吴伟东（2016）指出交通基础设施的完善对区域全要素生产力具有显着的正向作用，固定资产的投资特别是交通基础设施的投资规模，不仅可以促进区域经济增长，也会加速生产要素的流动，促进不同类型的产业向不同城市集聚，李俊（2016）表示资本投资率、劳动力对经济增长的影响存在滞后期，同时物质资本、劳动力和货运周转量对区域经济增长具有积极促进作用，也就是说可以假设a15=0，a25=0，a35=0，a45=0；王岩、熊娜和陈池波（2012）研究表示全社会固定资产投资对工业就业水平有显着的即期效应，一次投资能引起第二产业就业的增加，王艳云和熊健益（2014）也指出全社会的固定资产投资对总就业的直接效应和间接效益显着，即物质资本的投资能够影响当期的就业水平，故a14=0；唐珏岚（2008）在研究区域固定资产投资失衡的人力资本因素中得出只有当人力资本达到一定存量后，才有可能获取物质资本的投资收益，因此我们可以假设人力资本对物质资本的当期影响效果不大，即a13=0；王璐、吴群琪和熊锐（2015）在分析公路货物运输发展影响因素中指出，影响中国公路货运周转量发展的三个最显着因素分别为工农业总产值、固定资产投资和GDP，因此可以假定a12=0；针对教育经费支出和劳动力就业人数对水路货运周转量的影响，我们认为当期人力资本要素的影响并不会明显反映在对物质资本的影响上，因此我们假定a23=0，a24=0。
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基于以上分析，我们将矩阵A设定为： 本文来自织梦
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需要说明的是，如果没有将∑约束为单位矩阵，而是无约束的对角矩阵，那么需要将矩阵A的主对角元素设定为1，故矩阵A主对角元素的倒数实际上是结构冲击的标准差。 织梦好，好织梦
（三）样本数据 内容来自dedecms
本文使用2000—2015年的面板数据进行分析，选取长江经济带上33个主要城市为分析对象，分别为：上海、宁波、杭州、嘉兴、湖州、绍兴、南通、泰州、扬州、镇江、南京、苏州、无锡、常州、马鞍山、芜湖、铜陵、合肥、安庆、池州、九江、黄冈、黄石、鄂州、武汉、咸宁、荆州、宜昌、岳阳、重庆、泸州、宜宾、攀枝花。所有的数据来源于中国经济信息网统计数据库、各地区统计年鉴，由于数据获取方面的原因，本文只使用和运输方式有关的货运周转量指标，同时用水利固定资产投资作为各地区的显性共同因素指标。
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产出增长指标Yit，本文选用地区的生产总值GDP作为产出的衡量，反映产出的指标很多，然而数据最容易获得而又最能用来反映经济增长的指标是GDP，为了使时间序列数据具有纵向可比性，需剔除价格因素对产出的影响，本文在33个城市的GDP指数基础上，将2000年到2015年各地区的GDP换算为以2000年为基期的不变价。 dedecms.com
物质资本投入变量Kit，是在新古典经济学中经典生产函数另一主要投入要素，本文采用的是比较普遍的方法即永续盘存法，公式为： dedecms.com
Kit=Iit+（1-δit）Ki，t-1（13）
其中，Kit是第i个省份第t年的资本存量，Iit表示第i个省份第t年的投资，δit为折旧率。1991年以前由张军、吴桂英和张吉鹏（2004）的方法计算投资隐含平减指数代替固定资产投资价格指数，自1991年各省份固定投资价格指数可从中国经济信息统计网数据库得到，利用固定资本投资价格指数平减各年投资，将其折算为1978年不变价的实际值，参考张军、吴桂英和张吉鹏（2004），各省折旧率取9.6％，基年的物质资本存量由当年的固定资本形成总额除以10％得到。
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交通运输指标（waterit、railit、highit），由于航空和管道的运输量占比较小，故我们用水运、公路、铁路的货物周转量数据来表示。
人力资本变量EDUit，新增长理论强调教育、知识、人力资本等劳动力素质提高的作用，认为这是经济增长的重要源泉，迄今为止出现了几种关于人力资本的表征方法，例如普通高校在校学生人数占地区总人口的比例、从业人员中某种教育程度（如高中或大学）以上劳动力数量所占比例、从业人员中的人均受教育年限、中小学入学率、教育支出占GDP比重等，大多文献主要使用地区的平均教育年限作为人力资本的代理变量，如姚先国和张海峰（2008）、王萍（2015）等，但是该指标对城市数据来说缺失严重，所以本文采用各地区教育费用总支出来作为技术进步中的人力资本指标。
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劳动力投入变量Lit，是在新古典经济学经典生产函数中两大投入要素之一，本文采用各地区历年的总就业人数这一指标来表示劳动力数量。 本文来自织梦
显性共同因素指标F1，本文采用水利固定资产投资来表示，为了剔除价格因素对水利固定资产投资的影响，我们用国家统计局给出的固定资产投资价格指数进行平减。选取该指标作为显性共同因素的原因在于本文的研究对象是黄金水道区位因素对长江经济带各地区经济增长的分析，主要的影响因素包括各生产要素的投入，其实无论是对于长江经济带的各个省份还是特定的某个流域，水利固定资产的投资相对于宏观的利率、制度政策等指标来说，能够更准确地作为一个公共的外部环境因素，所以本文将其作为各地区的共同因素来处理是一个比较恰当的选择。
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为了直接度量变量之间的弹性，我们对上面的所有变量均做对数处理。
四、黄金水道区位因素对长江经济带经济增长贡献度实证分析 织梦内容管理系统
（一）各要素投入对长江经济带经济增长累积效应及动态响应
为防止出现所谓的“伪回归”问题，我们对数据进行了平稳性检验，如表1所示，面板单位根检验结果显示5个内生变量均是平稳的，而且模型估计的结果也显示，各内生变量的脉冲响应函数都快速收敛到0，因此，基于交互效应的SVAR模型的实证分析是可行的。
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为了衡量各个变量冲击来源对长江经济带经济增长的具体影响，我们将各变量结构式冲击对长江经济带各地区经济增长的动态效果展开如下：
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根据长江经济带经济增长的脉冲响应的估计结果，我们发现： 织梦好，好织梦
（1）教育经费投入、劳动力投入和物质资本存量对地区的经济增长都存在正的动态效果，而且物质资本存量对长江经济带经济增长的累积弹性相对敏感。从结果中可以看出，教育经费投入和劳动力要素对经济增长的累积弹性分别为0.025和0.019，而物质资本存量的投入对长江经济带经济增长的累积弹性相对较敏感，为0.109，即教育经费、劳动力和物质资本存量每增加1个百分点，在长期内对地区经济增长的总响应分别上升0.025、0.019、0.109个单位，说明物质资本存量主要是固定资产投资对拉动地区长期GDP增长发挥了重要作用，同时通过统计长江经济带33个主要年份的物质资本存量投入来看，如图1所示，2000年以来物质资本在各地区的投资总额呈现逐年上升的态势，并在2007年以后增速大幅上升，上海市和重庆市表现最为突出。对长江经济带来说，物质资本的投入不仅可以完善基础设施建设，另一方面也可以促进区域间的技术和劳动力流动。 织梦内容管理系统
（2）水路货物周转量对依托水位优势的长江经济带存在弱的正效应，并且与其他的运输方式存在较强的替代作用。从动态效应上来看，水路货物运输对长江经济带经济增长的贡献度达到0.030，这是一个相对较弱的长期效应，也就是说水路运输对于依托黄金水道发展区域经济的长江经济带来说虽然具备较好的地理优势，但是黄金水道的潜在优势还没有得到发挥。
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（3）经济增长自身的波动对GDP的影响滞后期内是一个相对平稳的正向响应，并在第一年达到最大。从长期弹性的估计结果可以看出长江经济带自身的惯性冲击对经济增长的贡献度为0.472，即当期的经济增长每增加1个百分点，长期的GDP总响应会上升47.2％。 内容来自dedecms
综合来说，各内生变量对长江经济带经济增长的动态响应中，物质资本存量和经济增长自身惯性的冲击对经济增长的长期累积效应较为明显，水路货运周转量对经济增长存在较弱的正效应，可以通过加大物资资本投入特别是固定资产的投资额来促进地区经济增长，并且通过完善长江黄金水道建设来发挥临江区位优势，同时从与其他的运输方式（如铁路、公路）的对比也可以看出，水路运输对于长江经济带的主要地区来说表现出明显的地理优势。
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同时，θ11p、θ12p、θ13p、θ14p、θ15p分别是滞后p期时的动态响应，如果内生变量都是平稳的，那么脉冲响应函数?p将收敛到0，长期效应函数?（1）将趋于稳定。
根据上述估计结果作出脉冲响应函数图，如图2所示，长江经济带各地区经济增长对各种内生冲击的动态脉冲响应函数估计值，从图形结果中可以看出，经济增长自身的惯性虽然对当期经济增长的影响较大，但在滞后期内的效果却依次递减；物质资本存量的冲击虽然在滞后一期的效果不明显，但却在第二期中达到最大，主要是因为物质资本的投资特别是固定资产本身在实际实施中就存在一定的滞后效应，而且基础设施的完善也会消耗一定的时间才能发挥作用；其他三个内生变量如水路货物周转量、教育费用支出和劳动力就业人数在滞后期内的效果并不明显。 copyright dedecms
（二）长江经济带经济增长对共同因素的响应及地区差异性是显性的共同因素即水利固定资产的投入，是水利固定资产投资对长江经济带经济增长的贡献弹性，反映除物质资本投入、不同运输方式的货物运输量、人力资本中的教育费用支出、劳动力就业数、水利固定资产投资等量化的经济因素以外，各地区共同面对的非量化的共同因素，它捕获了共同的长江黄金水道区位因素对长江经济带经济增长变化的趋势特征，则反映长江经济带上的33个主要城市对这一共同隐性因素的敏感程度。 内容来自dedecms
（1）长江经济带的城市对显性的共同因素敏感度
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从图3来看，一方面，在以经济增长为因变量的诱导方程中，水路固定资产投资对东部、中部和西部地区短期的经济增长贡献弹性维持在较高的水平，但是中部地区对来自显性共同因素的冲击波动相对较大，主要原因在于东部地区的经济发展会辐射到中部地区，相对东部地区发展来说潜力较大，短期内单位要素的投入会带来较大幅度的经济产出，同时加上地形优势的存在，决定了中部地区的经济增长水平要高于西部地区。
（2）区位因素对长江经济带城市经济增长分析
如图4所示，是主成分分析中最大的因子，将其作为代表区位因素的代表，解释比例为90％。从估计的结果中可以看出2005年之前长江水道的区位因素对沿江各地区的经济增长一直是负效应，说明2005年之前水道区位因素对经济增长的效果并不明显，但是这个趋势随着时间的推移逐渐好转，并在2008年达到最高值，为1.13，然而2008年全球爆发的经济危机使得国内整个经济形势并不是很乐观，之后的几年隐性共同因素对地区经济增长的作用有所回落，但随着2012年之后国家政策的陆续出台，依托长江黄金水道区位因素来促进沿江地区经济增长逐渐成为发展重点，以达到通过发展较快的中东部地区来带动西部落后地区缩减区域发展差距的目的。 织梦好，好织梦
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不同地区对区位因素的敏感性如下： 织梦好，好织梦
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通过分析的结果可以发现，对隐性共同因素冲击的敏感性在地理区域上并没有表现出明显的差异性。 本文来自织梦
隐性共同因素冲击对第i个地区经济增长波动的贡献度可以表示为： 本文来自织梦
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通过方差分解的结果可以发现，黄金水道区位因素对长江经济带上的各地区的经济增长贡献度在9％—17％之间，但依然可以看出对东部地区和中部地区的经济增长的贡献度稍微高于西部地区，主要原因在于东部地区为资本和贸易输出的主要集中地，也是金融机构、主要经济设施的建设区域，再加上强大的财政能力决定了长江经济带东部地区承担了中国工业基础的主要内容，中部地区在东部地区的带动下，借助特殊的地理优势，经济增长也呈现大幅增长，中部地区对长江黄金水道区位因素也保持在较高的弹性水平上，说明长江黄金水道的建设所带来的潜在动力对中部地区的经济发展也产生了很大的推动作用。
五、主要结论
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本文基于长江经济带上的33个主要城市的面板数据，在传统道格拉斯生产函数的基础上构建了含隐性和显性因子交互效应的面板SVAR模型，主要说明了两方面的问题：一方面是5个内生变量对长江经济带各地区的经济增长的动态响应机制，包括经济增长自身惯性冲击、物质资本存量冲击、水路货运周转量冲击、人力资本中的教育费用支出冲击和劳动力就业人数冲击；另一方面是分析了隐性共同因素（长江黄金水道区位因素）和显性共同因素（水利固定资产投资）对长江经济带各地区经济增长的即期和累积贡献弹性，同时也给出了黄金水道区位因素这一非量化指标的定量测度，通过分析我们得出：
（1）从长江经济带地区的经济驱动因素来看，目前能起到最大驱动作用的仍然是物质资本投资，水路的优势并未发挥出来。而水路运输不仅货运量大，而且空气污染小，是实现绿色低碳经济较好的运输方式，习近平总书记也指出促进区域发展，保护生态环境，要更加注重促进形成绿色生产方式和消费方式，而水路运输正好迎合了这一政策环境，长江经济带城市应该尽量挖掘出水路运输的潜力及优势，这对促进经济的可持续发展发挥重要作用。
（2）区位因素对长江经济带的作用随着时间的推延逐渐加强，并在2008年左右达到最大值，随后由于金融危机的冲击稍有回落，近几年有逐步回升态势。从贡献度来看，区位因素对经济增长的贡献度大概在9％到15％之间；从空间维度来看，主要城市如上海、武汉、合肥、重庆等在长江经济带的发展中发挥着核心作用，区位因素对经济增长的贡献度也较大，达到了15％以上。核心城市推动因素值得我们深入挖掘，找出背后的驱动因素并推广，推动其他城市的区位优势，带来新的增长点。 织梦内容管理系统
（3）从水利固定资产投资的作用来看，长江经济带各地区对固定投资的敏感度都较强，为0.3以上。由于水利固定资产投资对水路货运周转量存在正效应，水利固定资产投资还可以通过提高水路货运周转量进一步促进地区的经济增长。 dedecms.com
总的来说，现阶段长江经济带城市的经济增长推动作用最大的仍然是物质资本投资，而水路优势未完全发挥出来，但是水路运输对经济增长存在潜在的正效应，是通过长江经济带城市对水利固定投资的敏感度表现出来的。区位因素对长江经济带的影响逐年加强，而且在核心城市的贡献度也较大，其成功经验值得进一步挖掘及推广。随着一系列国家政策的出台，国家逐渐把重点放在区域经济发展上，依托黄金水道发展长江经济带的主旋律又一次敲响，习近平总书记早就指出发展区域经济要更加注重人口经济和资源环境空间均衡，着力塑造区域协调发展新格局，重点实施“一带一路”建设、京津冀协同发展、长江经济带建设三大战略，可见国家政策层面对黄金水道区位建设的重视程度。本文的研究结论试图对长江经济带的经济增长驱动因素进行分析，所得结论为寻找新的增长点，挖掘区位优势，更加合理地促进长江经济带的发展提供了新的思路。 内容来自dedecms
参考文献：
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12、王岩、熊娜、陈池波：《内蒙古财政科技投入与转型经济的实证研究——一个CHINGEM模型》，《科学管理研究》2012年第1期。
13、杨帆、韩传峰：《中国交通基础设施与经济增长的关系实证》，《中国人口·资源与环境》2011年第10期。 织梦内容管理系统
14、姚先国、张海峰：《教育、人力资本与地区经济差异》，《经济研究》2008年第5期。
15、张军、吴桂英、张吉鹏：《中国省际物质资本存量估算：1952—2000），《经济研究》2004年第10期。
16、张强、张映芹：《“丝绸之路经济带”西北五省区交通基础设施对经济增长的空间溢出效应》，《统计与信息论坛》2016年第8期。 内容来自dedecms
17、张镝、吴利华：《我国交通基础设施建设与经济增长关系实证研究》，《工业技术经济》2008年第8期。
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18、张先锋、陈琳、吴伟东：《交通基础设施、人力资本分层集聚与区域全要素生产率——基于我国285个地级市面板数据的经验分析》，《工业技术经济》2016年第6期。 本文来自织梦
19、周英虎：《广西公路运输建设问题和隐性重复建设问题研究》，《广西财经学院学报》2007年第4期。
20、宗刚、任蓉、程连元：《交通基础设施与经济增长的协整及因果关系分析》，《现代管理科学》2011年第10期。 dedecms.com