▎摘要
贸易开放不仅仅能够影响一国经济增长，并且能够影响一国经济活动的空间布局。本文在Krugman所构建新经济地理学模型基础上引入Wang和Zheng所提出的更加现实的非对称地理结构，分析贸易开放对一国内部经济地理的影响。本文利用中国2006-2012年279个地级行政单元的数据证明：靠近海外市场的区域更能从贸易开放中获利；贸易开放使人力资本丰富、人口密集的区域经济增长更快，经济活动倾向布局在这些区域。为了缩小区域差异，内陆地区需要不断加大教育投入，完善人才配套政策，吸引更多的人才聚集，加大力度鼓励创新；并且要不断完善国内基础设施建设，提高国内一体化水平，降低国内运输成本，促进区域之间要素的自由转移。
1．引言
根据以往学者的研究我们发现，以往学者研究贸易开放对一国内部地理格局的影响可以分为两类，一类是基于对称的地理结构来进行分析，另一类是基于非对称地理结构进行分析。
（一）基于对称地理结构的研究
Krugman and Elizondo（1996b）认为一个封闭的国家容易引起区域的趋异，一个开放的国家容易引起区域的趋同。
Behrens et al.（2007b）认为贸易开放能够引起一国内部经济活动的分散布局。
Paluzie（2001）认为贸易一体化加速了一个国家内部区域的差异。
（二）基于非对称地理结构的研究
Alonso（1999）研究发现沿边区域在开放经济中区位优势明显。但是Alonso没有探讨一国经济活动的空间布局是怎么随着贸易自由化程度的变化而变化的。
Brulhart and Traeger（2004）、 Crozet and Koenig（2004）的研究结果显示，国内区域的聚集依赖于贸易一体化，但是该模型忽略了一国内部的贸易成本。
Behrens et al.（2006）基于OTT的分析框架考察了贸易成本和国内运输成本的综合影响，虽然成功的解析了区位优势的影响，但是在该模型中没有考虑区域大小，即没有考虑市场潜力（Market Potential）的影响。
Zeng and Zhao（2010）基于区域大小的非对称性利用两国四区域模型分析区域差异（国家差异）与贸易成本的关系，但是该模型没有考虑区域临近非对称的影响。
本文我们把区位优势和区域大小（市场潜力）都纳入到模型中，这符合中国的实际情况。本文剩余部分安排如下：第二部分是理论模型及其模拟；第三部分是基于中国的现实分析；第四部分是结论与政策建议。
2．理论模型：非对称地理结构
本文在两国三区域的基础上，引入Wang and Zheng（2013）所构建的非对称的地理结构（见图1）。从图1中可以看出，E是“门户区域”，W是内陆区域，门户区域具有地理位置上的优势，商品运输到海外市场必须经过门户区域。由于我国中西部区域的非熟练劳动力较东部区域多，因此我们假设W比E要大。
图1 两国三区域模型
注：t为国内运输成本，即国内市场区域W和E之间的货物运输成本；T为国际运输成本，即国内市场与海外市场R之间的货物运输成本。
为了讨论的方便，我们做出如下假设：整个世界由两国构成，即国内市场和海外市场；其中国内市场存在两国区域，即E和W；国内市场的每个区域存在两个部门，垄断竞争下的制造业部门M和完全竞争条件下的农业部分A，各部门只使用劳动力一种生产要素，制造业企业雇佣工业劳动力在垄断竞争条件下进行生产，因而规模收益是递增的。农业部门在完全竞争和规模报酬不变的情况下生产同质产品，只使用农业劳动力。农业劳动力和工业劳动力都不能在国家之间自由流动，但工业劳动力在一国内部不同区域之间可以自由流动，而农业劳动力即使在一国内部也不能在区域之间自由流动。
根据文献综述和理论模型的模拟结果，我们提出下面三个假设：
假设1：由于贸易成本的存在，经济活动倾向布局于接近海外市场的区域。
假设2：随着贸易开放程度的不断提高，人口密度高（较大区域）的区域不仅能够提供大量的劳动力，并且还能提供较广阔的消费市场，经济活动更加倾向于布局于人口密度高的区域。
假设3：随着贸易开放程度的不断提高，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与此区域。
3．现实解释：来自中国的证据
上一部分的理论模型我们已经模拟中国贸易开放对区域格局的影响，伴随着“一带一路”的提出，内陆地区将成为开放的前沿阵地，我们将有信心相信沿海与内地的差距将进一步的缩小。本部分我们选取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分布格局的影响。
经过合理的数据选择和模型估计，我们得出的图中第四列的结果
估计结果显示：
首先，贸易开放的系数在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。
其次，人口密度的系数在1%的水平上显著为正，并且贸易开放与人口密度的交叉项在1%的水平上也显著为正。随着贸易开放程度的不断提高，人口密度高（较大区域）的区域不仅能够提高大量的劳动力，并且还能提供较广阔的消费市场，经济活动更加倾向于布局于人口密度高的区域。
第三，人力资本的系数、贸易开放与人力资本的交互项的系数在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是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。
第四，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，但是贸易开放与基础设施的交互项却显著为负，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。
最后，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。
4．结论与政策建议
本文的研究结论表明，一国产业的聚集或者分散是由国际贸易成本和一国内部的运输成本共同决定的。济活动的空间布局不单纯受区位的影响，还受到区域市场潜力的影响。不同的国际贸易环境对一国产业的空间布局会产生不同的影响。但是，我们也发现，当一个国家与海外市场联系较少，贸易自由化程度较低时，内陆地区往往比沿海地区聚集更多的经济活动。
我们得出的结论如下：
（1）当一个国家内部区域一体化程度较低时，经济活动逐渐向沿海地区聚集；当一个国家贸易自由化程度较低时，经济活动向内陆地区聚集。
（2）贸易开放有利于人力资本丰富、人口密集、与海外市场距离较近的区域的经济增长。
根据本文的结论，提出如下政策建议：
（3）随着内陆地区开放程度较不断提高，需要不断加大教育投入，改善城市基础设施，完善人才配套政策，吸引更多的人才聚集，加大力度鼓励创新。
（4）注重促进东中西部、沿海和内地的联动发展，加快缩小区域发展差距，强调各个区域特别是大区域联动。
（5）不断完善国内基础设施建设，提高国内一体化水平，降低国内运输成本，形成一批纵横交错、互相连接的沿海、沿江、沿边战略大通道，加快国内各经济区的整合和联系。
（6）雁阵模式的核心是产业转移，构筑以我国东部沿海地区为雁首的新雁阵模式，要充分挖掘“一带一路”区域国家经济互补性，建立和健全供应链、产业链和价值链，促进泛亚和亚欧经济一体化。
