Spatial Spillover Effect Of Transportation Infrastructure On Regional Growth

Abstract

Increased connectivity between regions in Indonesia is believed to impact the productivity capacity of each region, as well as its economic growth. Moreover, the influence of connectivity on the surrounding area is commonly known as the indirect effect (spillover effect). This effect can increase the number of products, goods and services used as production factors. The study aims to examine the effect of transportation infrastructure on economic growth. We used spatial modelling to estimate the impact of transportation infrastructure on the economy of 34 provinces in Indonesia in 2017. We applied the spatial lag of X model (SLX), spatial autoregressive model (SAR), spatial error model (SEM), spatial autoregressive combined model (SAC), spatial Durbin model (SDM), spatial Durbin error model (SDEM), and spatial autoregressive combined mixed model (SAC mixed). According to the estimation results, the SAC mixed model is the best spatial model, as it has the smallest value of the Akaike information criterion (AIC) and significant coefficients of ρ (rho) and λ (lambda) parameters. The results show that the indicators “bus stations”, “domestic investment” and “foreign investment” have a direct effect on the economic growth in 34 Indonesian provinces. In addition, we revealed the presence of indirect effects (spillovers) between provinces in Indonesia for the same variables.

Считается, что усиление связи между регионами Индонезии влияет как на производительность труда в каждом регионе, так и на экономический рост страны. Влияние существующих связей на прилегающую территорию приносит косвенные эффекты (спилловер-эффекты), например, увеличение количества продуктов, товаров и услуг, используемых в качестве факторов производства. Целью исследования является изучение спилловер-эффекта влияния транспортной инфраструктуры на экономический рост. Для оценки влияния транспортной инфраструктуры на экономику 34 провинций Индонезии в 2017 г. использована методика пространственного моделирования. Применены модель пространственного лага X (SLX), пространственная авторегрессионная модель (SAR), модель пространственной ошибки (SEM), пространственная авторегрессионная комбинированную модель (SAC), пространственная модель Дарбина (SDM), пространственная модель ошибки Дарбина (SDEM) и смешанная пространственная авторегрессионная комбинированная модель (смешанная SAC). Результаты оценки показали, что смешанная модель SAC является наиболее подходящей: эта пространственная модель имеет наименьшее значение информационного критерия Акаике (AIC) и значимые коэффициенты параметров ρ (ро) и λ (лямбда). Результаты показывают, что показатели «автобусные станции», «внутренние инвестиции» и «иностранные инвестиции» имеют прямое влияние на экономический рост в 34 индонезийских провинциях. Кроме того, мы выявили наличие косвенных спилловер-эффектов для тех же самых переменных в провинциях Индонезии.