本文關鍵詞：交通基礎設施質量與經濟增長:來自中國鐵路提速的證據，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

交通基礎設施質量與經濟增長:來自中國鐵路提速的證據(2)

人氣指數:點 發(fā)布時間:2016-01-07 14:30  來源：  作者：周浩，鄭筱婷

　　鑒于上述原因，本文將中國近年來進行的鐵路提速看作一個交通設施質量改善和結構變化的自然實驗，利用倍差法評價其對經濟增長和區(qū)域協(xié)調發(fā)展的影響，該方法在項目評估中已被廣泛運用(徐現祥等，，2007;史宇鵬和周黎安，2007)。

　　三、回歸模型、估計方法、控制組的選擇與數據

　　(一)回歸模型設定

　　本文旨在將火車提速視為一個基礎設施質量提升的自然實驗，在增長收斂的框架內考察其對經濟增長的影響。因此，我們以增長收斂經驗研究中的經典范式Barro(1991)回歸方程作為基礎。具體地說，本文在Mankiw等(1992)的基礎上加入基礎設施，做一個簡單的擴展。依照增長理論中比較常見的假設，廠商的生產行為用CD函數進行刻畫，即Y(t)=(Z(t))ξK(t)αH(t)β(A(t)L(t))1－α－β。其中Y為產出、K為物質資本、H為人力資本、Z為基礎設施、L為勞動力、A為技術水平。外生給定勞動力和技術水平的增長率分別為n和γ，物質資本、人力資本和基礎設施的儲蓄率分別為sk、sh、sz。出于計算的簡化，進一步假設物質資本、人力資本和基礎設施的折舊率均為δ。定義y=Y/AL，k=K/AL，h=H/AL，z=Z/AL。在經典的Solow模型下，k、h、z的運動方程為:k·=skkαhβzξ－(n+γ+δ)k；h·=shkαhβzξ－(n+γ+δ)h；z·=szkαhβzξ－(n+γ+δ)z(1)利用式(1)得到均衡時刻的K、H、Z，并代入生產函數，然后兩邊取對數，經過整理人均產出y～=Y/L為:lny～=lnYL=lnA+gt+αψlnsk+βψlnsh+ξψlnsz－α+β+ξψln(n+γ+δ)(2)其中ψ≡1－α－β－ξ。在穩(wěn)態(tài)附近，人均產出收斂的速度為dlny～dt=λlny～(*－lny)～，其中λ=ψ(n+γ+δ)，故lny～(t)=(1－e－λt)lny～*+e－λtlny～(0)。最后，根據式(2)代入y～*有:lny～(t)－lny～(0)=(1－e－λt)αψlnsk+(1－e－λt)βψlnsh+(1－e－λt)ξψlnsz－(1－e－λt)lny(0)－(1－e－λt)α+β+ξψln(n+γ+δ)+(1－e－λt)(lnA(0)+γt)(3)記人均產出的增長率為g，根據式(3)得到本文的基本增長收斂回歸方程，即:g=αi+β1ln(y)+β2ln(n+γ+δ)+β3ln(sk)+β4ln(sz)+β5ln(sh)(4)顯然，基礎設施對經濟增長率有著直接的影響。

　　(二)估計方法

　　本文考察鐵路提速對經濟增長的促進作用。一種常見做法是縱向比較鐵路提速的城市在提速前后的增長差異。但是，這種方法沒有考慮非提速城市前后的增長差異。另外一種做法是橫向比較提速和未提速城市的增長差異。但是，這種方法又沒有考慮提速和未提速樣本在提速前的增長差異。倍差法綜合考慮了上述兩種差異，其通常被用于評估某項政策或事件對實施對象的影響，在經濟學領域的運用也較為廣泛。具體來說，該方法將某項政策或事件看作一個自然實驗，為了考察其對某個結果所造成的凈影響，在樣本點中引入一組未受該政策影響的參照物，即所謂的控制組(controlgroup)，而將原來受政策影響的樣本點稱之為實驗組(treatmentgroup)。對于本文所考察的鐵路提速，該回歸方程可以寫成:git=α+βuduit+βtdtit+βduit×dtit+εit(5)其中下標i、t分別表示截面單元和時間，g和ε分別是經濟增長速度和擾動項。

　　解釋變量中的du是一個刻畫組別的虛擬變量，du=0，1分別表示樣本點屬于控制組和實驗組;dt是一個刻畫時期的虛擬變量，dt=0，1分別表示鐵路提速前和提速后的時間。因此，所有樣本從兩個維度被劃分為4組:鐵路提速前后的實驗組和控制組。

　　在該回歸方程中，兩個虛擬變量乘積項的估計系數β是我們最為關心的。當樣本點屬于實驗組并經歷鐵路提速后，該乘積項duit×dtit=1，因此β測度的是鐵路提速對經濟增長速度的凈影響。其背后的原因在于:對于實驗組來說，鐵路提速前后經濟增長速度的差異為Δgtreat=β+βt;對于控制組來說，鐵路提速前后經濟增長速度的差異為Δgcontrol=βt。因此鐵路提速對經濟增長速度的凈影響應該是控制組和實驗組之間的雙重差分，即Δg=Δgtreat－Δgcontrol=β。鑒于大多數理論和經驗研究支持交通設施對經濟增長具有促進作用的結論(Aschauer，1989;Roller與Waverman，2001)，因此，我們預計β符號顯著為正。

　　為了保證估計方程有較穩(wěn)健的理論基石，本文將式(5)與前文所述的增長收斂回歸式(4)相結合作為回歸方程。在此基礎上，本文還增加了地理位置、政府開支等變量以控制其他因素的影響。因此，本文的估計方程為:git=αi+βduit×dtit+βdlndisit×duit×dtit+trendt+β1lnyit+β2ln(nit+γ+δ)+β3lnsaveit+β4lngovit+β5lnhealthit+εit(6)鑒于中國近年來各城市的行政區(qū)范圍變動較大，而各市市轄區(qū)的范圍相對穩(wěn)定，本文采用各市市轄區(qū)的數據。另外，在經濟增長的研究中，很多研究以3～5年作為一個時間段平滑經濟波動的影響。本文出于樣本個數的考慮，將3年設為一個時間單位。下面，我們對方程(6)中各變量做一個簡單的解釋。

　　g表示經濟增長速度，本文用人均GDP增長率表示。在研究中國經濟增長的文獻中，徐現祥等(2007)在省級層面的研究使用了人均GDP增長率，當然，勞均GDP(GDP/從業(yè)人員)的增長率也經常被用來度量經濟增長速度。由于各城市的總人口和就業(yè)人數通常存在較強的相關性，這兩種平均產出指標對結果通常不會產生顯著影響。對于經濟增長率，本文用某一時段最后一年的人均GDP和該時段第一年的上一年人均GDP計算而得。以2000年～2002年時間段為例，期初收入為1999年的人均GDP對數，即yi，1999，該時段的經濟增長率具體計算公式為g=(yi，2002/yi，1999)1/3－1。

　　lndis×du×dt用于刻畫中心城市的擴散作用。交通基礎設施承擔起城市間經濟活動連接的紐帶，有助于核心城市更有效地發(fā)揮對周圍城市的經濟輻射功能。如前所述，為了控制差異，我們的樣本不包括直轄市、計劃單列市。但對于本文所考察的京廣線和京滬線而言，不考慮北京、上海、廣州的影響也許是不合適的。為此，我們在解釋變量中引入了各城市到達這三大超級中心城市的鐵路里程。由于本文采用的是面板固定效應估計方法，所以不隨時間變化的鐵路里程是無法作為解釋變量直接進入回歸方程，因此本文通過將其與鐵路提速聯系在一起引入回歸方程。具體來說，我們用各城市到三大超級中心城市鐵路里程最小值的對數與虛擬變量du×dt的乘積項來刻畫中心城市的擴散作用。這一指標既包含了影響擴散作用發(fā)揮的數量因素，即距離，也包含了影響擴散作用發(fā)揮的質量因素，即鐵路提速。

　　lnyo表示各城市在各期期初的收入，用人均GDP對數表示。ln(n+γ+δ)表示修正人口增長率，其中δ、γ分別表示資本折舊率和技術進步率，參照徐現祥等(2007)的做法，取γ+δ=0．1。

　　lnsave表示儲蓄率，本文用資本形成總額占GDP比重的對數代表儲蓄率。對于中國城市一級的儲蓄率，國內學者陸銘(2009)采用當年固定資產投資額占GDP比重。

　　本文則利用張軍等(2004)估計的1985年各省資本存量，各城市當年固定資產投資占省固定資產投資的比例作為權重獲得1985年各城市的資本存量，然后利用永續(xù)盤存法得到各期的資本存量，其中資本折舊率同樣參照張軍等(2004)所用的9．6%。而各期的儲蓄率則采用該時間段內年儲蓄率的平均值。lngov表示財政支出占GDP比重的對數，用于控制一個城市在多大程度上依賴于政府推動的經濟增長方式，這個變量也在經濟增長的研究文獻中被用來控制政府的干預。lnhealth是人均擁有病床數的對數，因為缺乏直接度量指標的原因，這一變量用于控制健康維度的人力資本。trend是時間趨勢項，以控制其他與時間密切聯系的影響經濟增長的因素。

　　(三)控制組的選擇

　　使用雙重差分方法的一個關鍵是如何選取控制組，該方法要求實驗組和控制組之間的實驗結果(如本文所考察的是人均GDP增長率)差異是由實驗變量(如本文所考察的鐵路提速)導致的。因此，本文盡量尋找那些鐵路提速前后與提速城市相似的城市作為控制組，或者說在控制了可觀察變量之后兩者盡可能地相似。

　　首先，我們構造鐵路提速的實驗組。如前所述，自1997年以來中國共進行了6次鐵路大提速，涉及的鐵路線較多，但主要集中在中東部人口密集地區(qū)。本文選擇京廣線和京滬線作為分析對象，主要原因有以下幾點:第一，京廣線途徑6個省市，是中國最重要的一條南北鐵路干線;而京滬線則連接著中國最大、最發(fā)達的兩座城市，途徑7個省市，大都處于沿海經濟發(fā)達地帶，①是中國目前最繁忙的鐵路干線之一，這兩條鐵路線對國民經濟起著非同尋常的作用。因此，選擇這兩條鐵路線來考察中國基礎設施對經濟的影響，其結果具有一定的代表性。第二，京廣線和京滬線是最早開始提速的鐵路線路，經濟政策要發(fā)揮效應通常需要一段時間，所以出于時間長度的考慮，選擇它們作為考察對象有助于本文分析鐵路提速的短期影響和中期影響。第三，相對而言，這兩條鐵路線所經過的各站點基本處在東南沿海與中原這一區(qū)域，地理位置上的差異較小，有助于控制樣本差異過大導致的偏誤。鑒于該原因，本文舍去了運行在東北地區(qū)的京哈線，盡管它也屬于最早開始提速的三條鐵路干線之一。第四，本文選取的樣本是地級市。主要原因是在提速過程中，地級城市是提速受惠城市，提速縮短了鐵路沿途站點之間的實際距離。同時，沿線部分縣級市或者縣級市下的小站被取消�？坎糠职啻�，甚至取消客運業(yè)務，因此盡管這些站點位于提速線路上，但這些城市是提速的非受惠城市�；谝陨峡紤]，同時出于數據可得性的考慮，本文的實驗組主要由京廣線和京滬線沿途主要站點中的地級市構成。

　　另外，在構造的實驗組中，本文除去了京廣線和京滬線路經的直轄市、省會和計劃單列市。主要的原因在于這些城市的經濟發(fā)展水平相對較高，發(fā)展環(huán)境、享受到的中央或地方其他經濟政策都較其他城市而言有很大的差異性，因此我們很難構造與其相匹配的控制組。

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