民航业对国家中心城市集聚辐射效应的影响研究

摘要：基于国家中心城市2003—2019年面板数据，通过构建双向固定效应模型和传导机制模型，重点考察民航业对国家中心城市集聚辐射效应的影响及其作用机理，实证研究发现：民航业对国家中心城市集聚辐射效应具有显著正向影响；大型枢纽机场对城市集聚辐射效应的提升作用更强；国际贸易和产业结构高级化的正向效应是民航业促进国家中心城市集聚辐射效应提升的主要传导途径，且国际贸易处于首要位置。为此，做强以航空运输为核心的综合立体交通体系、促进临空经济与城市经济融合发展、持续深化对外开放战略，有助于国家中心城市实现高质量发展。

关键词：民航业；国家中心城市；城市集聚辐射效应；城市流强度

民航是世界货物贸易运输的主力军，是国际人员流动的主要交通方式。从世界范围来看，很多国家纷纷依托发展民航业来提升国家“软实力”，以期抢占未来发展的制高点。美国基于本国民航运输产业优势，自1992年开始在全球推行“天空开放”政策，倡导航空运输自由化、国际化，至2017年底其民航业及关联产业对GDP的贡献已高达5%。欧盟自 20世纪九十年代开始，注重发挥民航业战略先导作用，推进内部民航运输市场一体化，并于2016年发布首个民航战略，致力于巩固提升欧盟民航业的整体竞争力。英国于2012年发起建设的“曼彻斯特空港城项目”，着力带动曼彻斯特乃至整个英国经济转型发展。新加坡依托国际机场和海港，发展转口贸易和国际物流，跃升为全球航运、贸易和金融中心。沙特于2016年发布《2030愿景》，明确以发展民航业和旅游业作为改革抓手，推动本国产业结构从过分石油化向自由化、国际化、多样化方向转型。就国内看，发展民航业成为区域和国家发展重大战略的重要组成部分和基本保障。2012年《国务院关于促进民航业发展的若干意见》开宗明义地指出“民航业是我国经济社会发展重要的战略产业”；2017年初，习近平总书记在考察北京大兴国际机场时指出“新机场是国家发展一个新的动力源”；党的十九大规划了我国社会主义现代化建设的新征程，明确提出要建设交通强国；2018年12月中国民用航空局印发的《新时代民航强国建设行动纲要》的总体目标中明确提出：到21世纪中叶，全面建成民航强国，为全面建成社会主义现代化强国提供重要支撑；2021年3月，经十三届全国人大四次会议表决通过的《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》中再次明确了“加快建设交通强国”的战略部署。

伴随进入工业化后期和人口红利的消失，中国经济的继续稳步发展离不开城市化的支撑和带动。作为承载着现代化都市圈和城市群发展“领头雁”使命的国家中心城市，均将发展民航业置于突出位置，明确建设国际航空枢纽的战略目标，以期提升城市的集聚辐射效应，从而对其他城市的发展形成示范引领，增强经济增长的内生动能。然而，一个十分重要却悬而未决的问题是，民航业的发展能否促进国家中心城市集聚辐射效应的提升?如果能，其内在传导机制是什么?对该问题的回答不仅有助于深入理解民航业的“推动型单位”作用，而且对“双循环”新格局下国家中心城市高质量发展路径探索也具有重要的政策指导涵义。

已有文献关于民航业对地区经济影响的研究主要涉及经济分析和空间分析两个方面。在经济分析方面，学者们从全球、区域、国家、地方等多个空间尺度展开，但在全球和地方尺度上的研究较为集中。在空间分析方面的研究重心是民航业的空间溢出效应。国外学者将航空运输喻为影响城市和地区发展的“第五冲击波”,提出以机场为中心的航空大都市将成为城市发展演化的新形态。国内学者则从机场、航空运输、以机场为依托的临空经济等相近视角，揭示了民航业具有显著经济增长效应。

现有文献关于城市集聚辐射效应的研究涉及定性研究和定量研究两方面，但以定性的理论探讨为主。同时涉及集聚效应和辐射效应两个维度，但集聚效应方面的研究居于主导地位。集聚辐射效应是区域经济学、新经济地理学研究领域的经典问题。缪尔达尔提出的回流效应与扩散效应、赫尔希曼使用的极化效应与渗透效应以及佩鲁阐述的制动效应与推动效应等观点的原理相通，都用一组相互对应的概念诠释出集聚和辐射效应的交互作用推动了地区经济的循环发展。马歇尔基于外部性理论阐述了集聚经济效应的源泉，但交通和通信技术的发展对集聚经济产生和作用范围的扩大效应不容忽视。一项基于1840—2017年美国各县和都市区数据的最新研究进一步表明，大城市对周边县的影响已由“虹吸”作用为主转变为以“辐射”作用为主，而城市内和城市间交通成本的变迁是这一转变最重要的动因。

综上所述，国内外研究表明民航业具有显著经济增长效应，而集聚辐射效应作为地区经济增长的内在表现，受到交通因素的影响，这为本文的研究提供了有益参考。然而，相较于国外民航业经济增长效应的研究汗牛充栋，聚焦中国情景的相关研究仍然比较匮乏，而且国内关于交通基础设施经济增长效应的研究绝大多数专注于铁路或公路运输，对民航业的作用考虑不足，同时既有文献也存在将集聚辐射效应割裂开来研究的普遍现象，认为辐射效应处于从属地位是过度集聚的结果，然而基于集聚辐射效应整体视角的研究尚不多见。特别是以城市集聚辐射效应为标尺探讨民航业经济增长效应的实证研究尚留有空白，为本文的研究提供了边际贡献的机会。在新冠肺炎疫情对国民经济和社会发展产生深刻影响的背景下，在国家中心城市建设和民航业由“大”转“强”的关键期，深入研究民航业对国家中心城市集聚辐射效应的影响及其传导机制，对于客观认识和充分发挥民航业的战略性、先导性产业作用，提升国家中心城市辐射带动作用，从而推动国家城市群建设和城市化进程，具有很强的实践价值。

为此，本文将从以下三个方面进行探讨。第一，在对城市集聚辐射效应进行内涵界定和城市发展演化机制分析基础上，通过引入经济地理领域的城市流强度指标首次对国家中心城市的集聚辐射效应进行量化，并将城市集聚辐射效应拓展到民航业经济增长效应的研究范畴；第二，在多种交通运输方式比较下开展基准分析的同时，通过构建Bartik工具变量及引入自变量的前一期值作为工具变量、指标替代法、异质性检验等多重稳健性分析，较为系统地揭示民航业对城市集聚辐射效应的影响，弥补现有交通基础设施研究中普遍缺失民航业信息的不足，从而深化交通经济、城市经济方面的研究；第三，在对民航业影响城市集聚辐射效应的机理分析基础上，通过构建传导机制模型，进一步剖析和检验国际贸易和产业结构高级化的传导效应，扩展了民航业对经济增长作用机制方面的研究结论。

2.1 城市集聚辐射效应的内涵界定

城市集聚辐射效应是“一体两面”,既包含城市向内聚集优势资源、要素、企业、产业而积蓄的集聚效应，也包含城市向外输出产品、技术、服务以及外移“边际企业”和“边际产业”所释放的辐射效应。城市集聚辐射效应的两个方面是一个不可分割的有机统一体。具体而言，城市集聚效应有助于改变要素禀赋结构，提升城市的生产率优势，增强城市发展势能和集聚力，决定着城市对外辐射的深度和广度，而城市辐射效应则通过技术外溢和产业链协同发展，实现规模经济和网络经济，提升城市经济扩散力，反向影响着城市向内集聚的层次和水平。城市集聚辐射效应内在的两个方面，又具有“互为因果累积循环”的关系，城市经济正是在“集聚—辐射—再集聚—再辐射”的自我强化中不断发展。

城市集聚辐射效应是城市、都市圈乃至城市群形成发展的内在动力，既广泛存在于城市的中心区与郊区内部，也普遍存在于中心城市与经济腹地之间，具有明显的“中心—外围”特征，即城市中心区、中心城市的效应值大于城市郊区、经济腹地的效应值。城市集聚辐射效应既促进了城市发展又受城市发展阶段的影响从而呈现出动态演化特征。在城市发展的初期，“中心”地区相较于“外围”地区，集聚力远大于辐射力。伴随城市的发展，两种力量沿着“非均衡—均衡—新的非均衡—新的均衡”的路径循环交替和螺旋上升。城市集聚辐射效应对城市发展的动态影响表现为：首先，“外围”地区单向支持“中心”地区，“中心”地区实现率先发展；随后，“中心”地区反向支持“外围”地区，“外围”地区逐步向“中心地区”收敛；然后，“中心”地区与“外围”地区的边界逐渐模糊，走向融合发展；最后，“中心”地区与“外围”地区的边界基本消失，实现一体化发展。城市集聚辐射效应与城市发展的演化机制见图1。

2.2 民航业对国家中心城市集聚辐射效应的影响

交通基础设施在要素空间聚集和扩散过程中发挥平台和通道作用，成为“中心-外围”格局形成的重要决定因素，可以促进区域经济发展。具体而言，良好的交通运输网络能够促进生产要素注入先行地区，同时也为后发地区吸引优势地区要素流入、承接产业梯度转移创造条件。民航业通过机场和航空公司共同构建的空中运输网络所释放的强大客货集散功能与城市集聚辐射效应具有高度契合性，其发达程度将直接影响地区的通达性和运输成本，业已成为一个城市扩大“输出基础”、打造现代产业链、提升国际竞争力的重要保障。基于此，本文提出以下研究假设：

H₁:民航业对国家中心城市集聚辐射效应具有显著正向影响。

2.3 民航业影响国家中心城市集聚辐射效应的传导机制

民航业对国家中心城市集聚辐射效应的影响可以归纳为直接效应和间接效应(如图2所示)。一方面，作为国家中心城市经济活动的重要组成部分，民航业通过运输生产活动吸纳就业和创造产值，对城市发展产生直接影响。另一方面，航空运输具有时空收敛效应，可以极大地便利货物流通和人员往来，有效降低贸易成本和信息沟通成本，推动产业间、产业内以及产品内分工协作，促进国际贸易发展；同时，航空运输具有产业集聚效应，凭借强大的人流、物流、信息流集散功能，促进高端制造业和现代服务业集聚、集群，推动地区产业结构高级化，间接增强城市的聚集经济、空间溢出效应及商业活力。基于此，本文进一步提出以下研究假设：

H_2a:国际贸易是民航业促进国家中心城市集聚辐射效应提升的传导路径。

H_2b:产业结构高级化是民航业促进国家中心城市集聚辐射效应提升的另一传导路径。

3.1 研究样本

本文以北京、上海、天津、重庆、广州、成都、郑州、武汉、西安9个国家中心城市为例进行分析。国家中心城市是居于国家战略要津、综合实力最强、集聚辐射最广的城市代表，是外围城市乃至全国进行现代化建设的样本。截至2019年底，国家中心城市以占国土面积1.73%的土地，承载了全国11.17%的人口，创造了全国19.08%的GDP和全国32.16%的货物进出口总额，贡献了全国80.53%的民航总周转量。因此，本文选择的样本具有较大的代表性。此外，考虑到2002年国民经济行业标准进行了一次大的调整，为避免行业转换带来的测量误差，保持研究数据同口径可比，本文将观测期确定为2003—2019年。

3.2 模型设定

为了检验民航业对国家中心城市聚集辐射效应的影响，在模型设定检验基础上，本文选择构建以下个体时间双向固定效应模型作为基准回归模型。

式(1)中，下标i和t分别为国家中心城市和年份。Ufi_it为国家中心城市集聚辐射效应，借鉴经济地理领域的城市流强度(Urban flow intensity,Ufi)指标进行度量。城市流强度是城市间人流、物流、资金流、技术流、信息流、空间流强度的集合，可以有效捕捉城市集聚和辐射能力，适用于测度城市或城市群的集聚辐射效应水平。可以看出，相较于GDP等数量型指标，城市流强度还包含有经济增长质量方面的信息，因此本文选取城市流强度来测度国家中心城市集聚辐射效应。Aviation_it为城市民航业发展水平，用民航总周转量度量。民航总周转量是反映民航业生产总成果的重要指标，体现着民航业的规模水平和服务范围，因此，本文在借鉴既有研究的基础上，选取民航总周转量作为民航业的衡量指标。D_it表示控制变量，结合现有文献，本文选择的控制变量有地面交通变量，包括：铁路运输业发展水平(Railway_it)、公路运输业发展水平(Road_it)、高铁开通情况(HSR_it);社会经济变量，包括：国际贸易(Trade_it)、产业结构高级化(TS_it)、技术进步水平(TFP_it)、政府干预(Gov_it)；а₀、β₁、γ₁表示待估参数；λ_t表示时间固定效应；μ_i表示个体固定效应；ε_it表示随机扰动项。为了缓解异方差和量纲差异带来的影响，除高铁开通情况虚拟变量外，其他变量都转化为自然对数。主要变量的定义及描述性统计如表1所示。

3.3 指标测算与数据说明

3.3.1 城市流强度的测算

借鉴赵伟和余峥(2017)的研究方法，将城市流强度视为城市外向功能量与其功能效率之积。考虑到行业代表性及可集聚性，本文选取除第一产业的农、林、牧、渔业，第二产业的采矿业、建筑业、电力、燃气及水的生产和供应业以外的其他15个行业全市口径的从业人员数据，分步测算国家中心城市的城市流强度，具体如下：

第一步，求解i城市j行业的区位熵(LQ_ij)，计算公式如下：

式(2)中，Q_ij、Q_i分别为i城市j行业城镇单位从业人员数、i城市城镇单位从业人员总数；Q_j、Q分别为中国所有城市j行业城镇单位从业人员总数、中国所有城市城镇单位从业人员总数。

第二步，求解i城市外向功能量(E_i)，计算公式如下：

式(3)中，E_ij为i城市j行业外向功能量。当LQ_ij<1时，表示i城市j行业无外向功能量，即E_ij取0；当LQ_ij>1时，E_ij的计算公式如下：

E_ij=Q_ij-Q_i(Q_j/Q)    (4)

第三步，求解i城市的功能效率(N_i)，计算公式如下：

N_i=GDP_i/Q_i   (5)

式(5)中，GDP_i表示i城市以2002年为基年的不变价GDP。

第四步，求解i城市的城市流强度(Ufi_i),计算公式如下：

Ufi_i=E_i·N_i   (6)

根据图3，国家中心城市的城市流强度呈现出东部地区高、中西部地区低的梯次分布特征，但总体保持向上“涨落”的演进趋势。2003—2019年17年间的城市流强度均值(亿元)由高至低的排列顺序为北京(4189)、上海(4005.17)、广州(2303.41)、天津(1285.95)、成都(450.29)、西安(435.68)、武汉(416.56)、重庆(311.25)、郑州(203.46)。可见，城市流强度在国家中心城市间存在较大离差，其中：城市流强度均值最大的北京是城市流强度均值最小的郑州的20.59倍。

3.3.2 民航、铁路、公路总周转量的换算

遵循现有文献和有关政策规定，根据一定的客货换算系数，将旅客周转量换算成吨公里数后，再与货物周转量相加，换算求得各市民航、铁路、公路的总周转量。其中：民航客货换算系数为0.09，铁路客货换算系数为1，公路客货换算系数为0.1。

3.3.3 全要素生产率指数的测算

参照刘常青等(2017)的研究成果，运用永续盘存法，首先对国家中心城市物质资本存量进行估算。永续盘存法的公式如下：

式(7)中，K_i,t、K_i,t-1分别表示i城市第t年、第t-1年物质资本存量；d_i,t表示i城市第t年的折旧率；I^ˆ_i,tt表示i城市第t年剔除价格因素影响后的新增固定资产投资的实际值，其名义值采用的是前三年全社会固定资产投资的算术平均值，即为：(I_i,t+I_i,t-1+I_i,t-2)/3；价格指数是以三大类资本品(建筑安装工程、设备工具器具购置和其他费用)价格指数的加权平均构造的固定资产投资价格指数。

需要说明的是，基期资本存量(K_i,0)是参照Reinsdorf和Cover(2005)推算的基期资本存量公式计算得到，即：

式(8)中，I^ˆ_i,0表示i城市基年的新增固定资产投资，g_i表示i城市新增固定资产投资实际值的年均增长率，d_i是i城市年均折旧率。

在此基础上，计算得出国家中心城市物质资本存量，并进一步借助DEA模型的Malmquist指数方法，以物质资本存量、城市全部从业人员年平均人数作为投入变量，以2002年为基年的不变价GDP作为产出变量，使用Deap2.1软件，采用投入导向的方式，计算得出各市全要素生产率指数。

3.4 数据来源

本文采用的各市城镇单位从业人员数、地方一般公共预算支出等主要来自历年《中国城市统计年鉴》；各市GDP，民航、铁路、公路旅客周转量和货物周转量，货物进出口总额，第二产业、第三产业增加值等数据主要来自各市历年统计年鉴；各市高铁开通情况数据是根据国家铁路局公布的中国高铁数据整理获得。本文数据整理需要补充说明的是：《中国城市统计年鉴》中公布的2010年重庆市城镇单位从业人员总数及各个行业的城镇单位从业人员数与2009年同口径数据完全一致，这类存在问题的数据根据历年《中国统计年鉴》进行了校正。

在模型估计前，为避免“伪回归”，本文分别对变量进行了单位根检验、协整关系检验，并通过计算方差膨胀因子(VIF)进行了多重共线性问题检验。检验结论表明：各变量为同阶单整，存在协整关系且不存在多重共线性问题，满足模型估计的前提条件。

4.1 基准模型的结果分析

为保证模型估计的可靠性，本文对基准模型分别采用普通最小二乘法(OLS)和能够较好地控制组间异方差、组内自相关与组间同期相关的可行的广义最小二乘法(全面FGLS)进行参数估计。同时考虑到“OLS+稳健标准误差”的估计结果更为稳健，本文对回归结果进行分析时，以OLS的估计结果为基础，以全面FGLS的估计结果为对照。

按照逐步回归的思路，本文先将核心解释变量纳入方程，再逐步添加控制变量进行参数估计，以考察核心解释变量对被解释变量的影响。首先，将变量lnAviation_it单独纳入模型进行估计；根据表2第(1)列的回归结果可知，变量lnAviation_it的回归系数为0.768且在1%水平上显著，这表明在不考虑其他影响因素情况下，民航业对国家中心城市集聚辐射效应具有显著的促进作用。其次，将地面交通变量lnRailway_it、lnRoad_it、HSR_it一并纳入模型进行估计；根据表2第(2)列的回归结果可知，变量lnAviation_it的回归系数下降至0.541且在1%水平上显著，这表明在控制了铁路、公路、高铁等其他交通运输方式的影响后，民航业对国家中心城市集聚辐射效应依然具有显著的促进作用；再次，将其他经济社会变量lnTrade_it、lnTS_it、lnTFP_it、lnGov_it统一纳入模型进行估计；根据表2第(3)列的回归结果可知，变量lnAviation_it的回归系数进一步下降为0.298且在1%水平上显著，这表明在控制了国际贸易、产业结构、技术进步、政府干预等影响因素后，民航业对国家中心城市集聚辐射效应的促进作用大幅降低但显著性水平并未发生改变。综合表2第(1)至第(3)列核心解释变量的系数变化趋势及显著性水平可知，在模型中依次加入控制变量时，变量lnAviation_it的显著度一直保持在1%以内、系数维持在0.298～0.768之间，说明民航业对城市集聚辐射效应具有显著正向影响，这为研究假设H₁提供了初步证据。

根据表2第(2)列至(3)列，各控制变量的回归系数和显著性水平基本符合预期，其中：变量HSR_it的回归系数分别在1%、5%水平上显著为正，说明高铁开通对国家中心城市集聚辐射效应具有显著促进作用；变量lnTrade_it、lnTS_it的回归系数分别在5%、1%水平上显著为正，说明国际贸易、产业结构高级化均对国家中心城市集聚辐射效应具有显著促进作用；变量lnRailway_it的回归系数均在1%水平上显著为负，说明铁路运输业对国家中心城市集聚辐射效应具有抑制作用，这与高铁开通的正向效应形成鲜明对比。可能的原因是普通铁路的运输时效性与国家中心城市高端产业发展的要求存在差距，亟待转型升级；变量lnGov_it的回归系数在5%水平上显著为负，说明政府干预过多将对国家中心城市集聚辐射效应产生负向影响。可能的原因是政府财政支出具有很强的挤出效应；变量lnRoad_it的回归系数不显著，说明公路运输业在控制了其他交通运输方式后，对城市集聚辐射效应的影响不再显著。可能的原因是长期以来公路一直是我国交通基础设施投资的主要方向5，国家中心城市公路基础设施趋于饱和，规模报酬递减；变量lnTFP_it的回归系数为正但不显著，说明现阶段技术进步对城市集聚辐射效应的正向影响不显著。可能的原因是国家中心城市经济发展的动力尚未完成转换。

对比OLS与表2第(4)至第(6)列中全面FGLS的估计结果发现，除变量lnRoad_it的回归系数由不显著变为显著以外，其他变量的回归系数的符号及显著度总体上保持一致，这为研究假设H₁提供了进一步证据。

4.2 稳健性检验

4.2.1 内生性问题

为解决民航业与国家中心城市集聚辐射效应之间可能存在的反向因果关系导致的估计偏误，本文采用工具变量法加以处理。首先借鉴Sheard(2019)的研究方法，将民航总周转量拆分为民航旅客周转量和民航货物周转量两个子项，构建Bartik工具变量(Aˆ_i,t)。具体计算公式如下：

式(9)中：i和j代表国家中心城市；c代表民航旅客周转量或民航货物周转量；t代表年份，取值范围为2003—2019年；A^_i,t表示i城市t年的民航总周转量估计值；A_c,i,t-1表示i城市c子项滞后一年的原始值；括号内的指标表示c子项t年的整体发展速度。每个城市每一年对应的整体发展速度都需要单独计算并且未将本市的民航业务量统计在内，以保证新生成的工具变量Aˆ_i,t同时满足相关性和外生性的条件。

其次，本文参照杨波和崔琦(2018)的研究思路，将核心解释变量的前一期值(l.lnAviation_it)作为工具变量，与本文构建的工具变量Aˆ_i,t一并纳入模型进行参数估计。考虑到工具变量法中的两阶段最小二乘法(2SLS)、有限信息最大似然法(LIML)和两步最优广义矩估计(最优GMM)各有优势，其中在球型扰动项的假定下2SLS最有效率，在“弱工具变量”下LIML估计最为稳健，在存在异方差情况下最优GMM估计则更有效率，因此表3同时报告了2SLS、LIML和最优GMM的参数估计结果。

为确保工具变量的有效性，本文进行了弱工具变量检验和过度识别检验。表3同时报告的2SLS估计的第一阶段稳健的F统计值为71.444，大于10的经验值且在1%的水平上显著；最小特征值统计量的值为155.057,大于11.59的临界值，二者均表明不存在弱工具变量问题；表3报告的LIML的估计结果，与2SLS的估计结果无异，这也从侧面印证了不存在弱工具变量问题，即两个工具变量满足相关性条件。表3同时报告的过度识别检验P值大于0.1，即不能在10%的显著性水平上拒绝“所有工具变量均外生”的原假设，说明两个工具变量满足外生性条件。

进一步对比表2第(3)列的基准回归结果发现，变量lnAviation_it的回归系数上升至0.327且在1%水平上显著，说明内生性问题使得估计结果产生向下偏移的趋势，因此估计时考虑内生性问题是很有必要的。

4.2.2 指标替代法

首先，为缓解被解释变量的测量误差，改用国家中心城市除第一产业的农、林、牧、渔业外其他18个行业的从业人员数据对城市集聚辐射效应(lnUfi_18_it)重新测算后进行基准回归，结果见表4第(1)列。由此可知，变换被解释变量的测量口径后，变量lnAviation_it的回归系数虽有所下降但依然显著为正。

其次，为控制核心解释变量的测量误差，借鉴王全良(2017)、郝晓等(2021)的做法，分别选取机场客货吞吐量(Airport_it)、民航旅客周转量(Aviation_P_it)作为民航总周转量的替代变量对基准模型进行重新估计。结果见表4第(2)至第(3)列。其中：机场客货吞吐量为根据国际民航协会推荐的计算方法，按照1旅客=0.1吨货物的标准将旅客吞吐量换算为吨公里后，与货邮吞吐量相加得来。表4的回归结果表明，核心解释变量的估计系数均显著为正，进一步说明本文的基本结论具有稳健性。

4.2.3 异质性效应检验

根据中国民用航空局2017年发布的《民用运输机场建设“十三五”规划》中运输机场的分类标准6，以2017年底的业务量测算，北京、上海、广州为大型枢纽机场所在城市，其他国家中心城市均为中型枢纽机场所在城市。考虑枢纽规模等级对国家中心城市集聚辐射效应可能存在一定的调节作用，从而产生规模异质性效应，本文遂按照大型枢纽机场所在城市和中型枢纽机场所在城市构建二值虚拟变量(Hub)，并将该虚拟变量与核心解释变量的交互项纳入基准模型进行参数估计。表5第(1)列的回归结果表明，核心解释变量依然在1%水平上显著为正但交互项(lnAviation_itHub)并不显著，这说明民航业对国家中心城市集聚辐射效应的正向显著影响在大型和中心枢纽机场所在城市间的差异(枢纽规模等级的调节效应)从统计上讲并不显著。进一步，本文基于大型枢纽机场所在城市和中型枢纽机场所在城市两个子样本进行分样本回归。对比表5第(2)列与第(3)列的回归结果发现，大型枢纽机场所在城市样本中核心解释变量的回归系数略大。上述差异可能的原因是大型枢纽机场在国际网络通达性方面更有优势、在国际业务量方面更具规模，从而网络经济和规模经济效应更加显著，所以大型枢纽机场对国家中心城市集聚辐射效应的影响相对更大。

4.3 传导机制分析

4.3.1 传导机制的定性识别

厘清民航业影响国家中心城市集聚辐射效应的传导机制就能有针对性地提出促进国家中心城市集聚辐射效应提升的对策和建议。在前文理论分析基础上，重点检验国际贸易、产业结构高级化等途径对国家中心城市集聚辐射效应提升的影响。

本文在借鉴郝晓等(2021)的研究方法基础上，增加个体固定效应和时间固定效应，构建如下传导机制模型：

式(10)中，Y_it表示一组传导变量，X_it表示一组控制集(包含外商直接投资、城市人口密度等)，ρ_i表示待估参数，λ_t表示时间固定效应；μ_i表示个体固定效应；ε_it表示随机扰动项。理论上，这些控制变量与国际贸易、产业结构高级化具有紧密的联系(见表6)。

（1）外商直接投资(FDI_it)。

外商直接投资不仅影响着我国国际贸易总量，而且对企业出口产品质量的提升具有促进作用。本文选取实际利用外资金额来表示外商直接投资。其中，实际利用外资金额是用当年人民币对美元的年平均中间价进行折算的基础上，进一步通过固定资产投资价格指数进行平减后所得。固定资产投资价格指数缺失的城市以所在省份的价格指数替代。

（2）城市人口密度(Pop_it)。

人口密度从市场需求侧和要素供给侧对产业结构高级化产生影响。本文选取城市常住人口与行政区域土地面积的比值表示人口密度。

将被解释变量Y_it(Trade_it、TS_it)、核心解释变量Aviation_it、控制变量X_it(FDI_it、Pop_it)纳入传导机制模型进行参数估计。表7报告了被解释变量为国际贸易、产业结构高级化时，变量lnAviation_it的回归系数均在5%的显著性水平上为正。因此，民航业对国际贸易、产业结构高级化等传导因素均具有显著的促进作用，下面逐个分析民航业对传导因素的作用机理。

第一，民航业通过促进国际贸易发展进而推动国家中心城市集聚辐射效应的提升。从表7第(1)列显示的结果可知，变量lnAviation_it的回归系数为0.421，通过了5%的显著性检验，说明民航业的发展有助于将国家中心城市的交通区位优势转化为贸易通道优势，提升城市国际贸易水平，增强城市“外循环”能力。而国际贸易越发达的城市，与内外部经济的联系越紧密，城市集聚辐射效应则越强，这为研究假设H_2a提供了初步证据。

第二，民航业通过推动产业结构高级化进而推动国家中心城市集聚辐射效应的提升。从表7第(2)列显示的结果可知，变量lnAviation_it的回归系数为0.103，通过了5%的显著性检验，说明民航业的发展有助于改善高端要素和资源的空间分布，推动城市产业结构迈向高级化。而民航业既是服务业的子集，又在带动现代服务业集聚方面发挥独特作用。因此，民航业能够通过促进产业结构高级化进而推动国家中心城市集聚辐射效应的提升，这为研究假设H_2b提供了初步证据。

4.3.2 传导机制的定量比较

根据表2和表7的回归结果可以测算出各个传导要素的绝对和相对影响程度，结果见表8。由表8可知，国际贸易的相对影响程度为62.837%,而产业结构高级化的相对影响程度为37.163%,所以国际贸易是民航业促进国家中心城市集聚辐射效应提升的首要传导途径。

5.1 研究结论

本文基于2003—2019年国家中心城市面板数据，在对城市集聚辐射效应进行内涵界定的基础上，采用城市流强度指标对城市集聚辐射效应进行量化，就民航业对城市集聚辐射效应的影响及其传导机制进行了实证检验，研究结论如下：

第一，民航业对国家中心城市集聚辐射效应具有显著正向促进作用且大型枢纽机场对城市集聚辐射效应的影响更大。

第二，国际贸易和产业结构高级化的正向效应均为民航业影响国家中心城市集聚辐射效应的传导路径，而国际贸易的相对影响程度远大于产业结构高级化的相对影响程度，为首要传导路径。

第三，通过工具变量法、指标替代法、异质性效应分析等得出的系列稳健性检验结果表明：基准回归的主要结论具有稳健性。

5.2 政策建议

根据以上研究结论，有以下政策启示：

第一，做强以民航为核心的综合立体交通体系。

依托国内超大规模市场优势和内需潜力，中国民航业面临难得的发展机遇，有望率先走出疫情影响，实现“弯道超车”。特别是本文的研究结论表明，相对于其他交通运输方式，民航对国家中心城市集聚辐射效应的正向影响更为显著。为此，国家中心城市应以民航为核心，构建现代化高质量综合立体交通网，推进京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝四大世界级机场群建设，为国家中心城市及其所在的都市圈及城市群实现高质量发展注入强劲动能。

第二，促进临空经济与城市经济融合发展。

具有较强航空指向性的临空经济是国家中心城市经济总体的有机组成部分，临空经济区业已成为国家中心城市新的发展极。国家中心城市在实现经济高质量发展进程中，应基于临空经济与城市经济融合发展的视角，从临空产业发展的基本规律出发，加强城市规划与临空经济区规划的无缝衔接；推动民航业的客货流量资源、时间价值与城市的产业和创新资源高效对接，培育和壮大临空产业集群，形成特色发展优势，助力国家中心城市的属地机场尽快升级为航空城，进而带动机场及其周边地区发展成为航空大都市和城市副中心，从而拓展城市发展空间，提升城市发展的内在协调性、均衡性和可持续性。

第三，持续深化对外开放战略。

重视国际贸易和产业结构高级化的传导效应，与国家自贸区建设相衔接，增强国家中心城市航空枢纽的口岸功能，提升通关效率；择机扩大国际航空运输服务供给，打造现代化流通体系，促进国际人员往来和货物贸易发展，提升国家中心城市参与国际分工的层次和水平。同时，着眼于中国民航业在新冠肺炎疫情期间恢复性发展和后疫情时代强劲复苏的特征和趋势，从外资准入、航权开放、客运机票定价、航班时刻资源管理、航线经营许可管理、公共航空运输企业混合所有制改革等多个方面找准突破口，率先在民航业发展水平较高的国家中心城市展开试点，深入推进民航业供给侧结构性改革，着力提升民航业的国际竞争力。

文献来源：殷培伟,许军,谢攀.民航业对国家中心城市集聚辐射效应的影响研究[J].云南财经大学学报，2022,38(01):2539.