中國交通基礎設施與農(nóng)村經(jīng)濟增長的實證研究

劉正橋，張亞斌

（1.湖南大學 經(jīng)濟與貿(mào)易學院，湖南 長沙 410079； 2.湖南涉外經(jīng)濟學院 商學院，湖南 長沙 410205）＊

一、引言與文獻回顧

農(nóng)村基礎設施建設及改善能夠創(chuàng)造出許多的就業(yè)和收入機會，有利于形成良性循環(huán)并縮小城鄉(xiāng)差距［1］。然而，當前中國農(nóng)村基礎設施的滯后阻礙了其經(jīng)濟發(fā)展［2］，基礎設施的完善刻不容緩。作為基礎設施中的重要部分，交通基礎設施對農(nóng)村經(jīng)濟增長的影響不容忽視。

作為生產(chǎn)部門賴以建立和發(fā)展的基本條件之一，基礎設施的發(fā)展水平直接或間接地對生產(chǎn)部門的生產(chǎn)成本和效率產(chǎn)生影響。羅斯托指出基礎設施建設是社會變革、生產(chǎn)力發(fā)展、經(jīng)濟成長的前提條件［3］。艾伯特·赫希曼認為對基礎設施和公用事業(yè)的疏忽，將成為經(jīng)濟發(fā)展最嚴重的拖累，對基礎設施的發(fā)展和完善需要實行國家干預和經(jīng)濟計劃［4］。世界銀行1994年發(fā)展報告指出：發(fā)展中國家基礎設施存量每增長1%，GDP就會增長1%［5］。國外學者使用不同的數(shù)據(jù)和方法就基礎設施對經(jīng)濟增長的彈性進行了大量的實證研究。Aschaver運用C－D生產(chǎn)函數(shù)模型對美國1948～1987年的時間序列數(shù)據(jù)測算了基礎設施產(chǎn)出彈性為0.39［6］；Mamatzakis對希臘制造業(yè)部門生產(chǎn)率的測算結(jié)果為0.14［7］；Wylie對加拿大經(jīng)濟增長的測算結(jié)果為0.517［8］。不過，這些運用時間序列的測算結(jié)果普遍較高，引起諸多學者的質(zhì)疑，認為時間序列的相關變量之間可能存在“偽回歸”，或者存在模型沒能識別的其他影響因素。后續(xù)的學者使用面板數(shù)據(jù)模型進行更為深入的研究，Nourzad運用C－D生產(chǎn)函數(shù)模型和OECD中的7國1963～1988年的面板數(shù)據(jù)實證的結(jié)果發(fā)現(xiàn)基礎設施產(chǎn)出彈性為0.05［9］；Canning對57個國家1960～1990年的面板數(shù)據(jù)實證結(jié)果為0.028～0.114［10］。

具體到基礎設施包括交通設施對農(nóng)村經(jīng)濟增長的研究，也取得了豐碩的成果。Romeo G.Teruel等利用菲律賓1974～2000年的數(shù)據(jù)分析結(jié)果表明公共基礎設施投資降低了生產(chǎn)成本，從而提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)力，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中交通設施的投資對中間投入有明顯的替代［11］。樊勝根等利用1970～1997年省級數(shù)據(jù)用聯(lián)立方程模型估計了不同類型的政府投入效果，結(jié)果表明政府在農(nóng)業(yè)研發(fā)、灌溉、教育和基礎設施領域的投入，不僅推動了農(nóng)業(yè)產(chǎn)出的增長，也有助于緩解農(nóng)村貧困［12］。Demurger對中國1985～1998年24個省的面板數(shù)據(jù)進行分析，實證結(jié)果表明交通設施是解釋區(qū)域經(jīng)濟差異的關鍵因素之一［13］。Shenggen Fan等將公共投資變量引入生產(chǎn)函數(shù)中，并使用新的農(nóng)業(yè)普查數(shù)據(jù)對中國農(nóng)村、農(nóng)業(yè)以及非農(nóng)經(jīng)濟進行估計，研究發(fā)現(xiàn)，道路的貢獻在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)部門中甚至出現(xiàn)負值，在非農(nóng)經(jīng)濟部門也缺少解釋力［14］。牛曉奇，張孝巖用湖北省1985～2003年的時間序列數(shù)據(jù)，檢驗數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性、因果關系。研究發(fā)現(xiàn)，政府公共投資可以成為農(nóng)村經(jīng)濟增長的Granger原因，反之卻不成立［15］。魏廣奇、黃志剛分析了交通基礎設施投資的規(guī)模對經(jīng)濟增長的影響，發(fā)現(xiàn)交通基礎設施投資和經(jīng)濟增長之間高度正相關，交通運輸仍然是國民經(jīng)濟健康發(fā)展的基礎［16］。劉生龍等利用中國28個省市區(qū)1987～2007年的面板數(shù)據(jù)來驗證交通基礎設施對中國經(jīng)濟增長的影響，實證結(jié)果表明：交通基礎設施對中國的經(jīng)濟增長有著顯著的正向促進作用；不同的地理位置和交通基礎設施條件在中國區(qū)域經(jīng)濟發(fā)展差距中扮演了重要的角色［17］。

已有文獻大多是構(gòu)建單一方程模型進行研究，這種方法至少存在兩個缺陷：一是由于許多生產(chǎn)決定變量來源于同樣的經(jīng)濟過程，即存在內(nèi)生變量，而忽略變量的內(nèi)生性問題將導致生產(chǎn)函數(shù)的估計結(jié)果出現(xiàn)偏差；二是某些經(jīng)濟變量對農(nóng)村經(jīng)濟的影響主要依賴多種渠道［14］，如改善農(nóng)村基礎設施既會促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)增長，也會推動非農(nóng)生產(chǎn)，單方程方法則很難對這些不同影響作出反映。劉倫武將基礎設施投資對經(jīng)濟增長的推動作用歸結(jié)為投資乘數(shù)效應、成本效應、結(jié)構(gòu)效應、需求效應和環(huán)境效應五個方面［18］，可見即使是同一變量也可能通過不同的方式發(fā)揮作用。本文更為全面地揭示基礎設施特別是交通設施對于農(nóng)村經(jīng)濟增長的影響與作用。

二、模型的設定與變量選取

鑒于單一方程自身的局限性，將農(nóng)村經(jīng)濟增長分為農(nóng)業(yè)部門經(jīng)濟增長和非農(nóng)部門經(jīng)濟增長，分別對農(nóng)業(yè)部門的C－D生產(chǎn)函數(shù)和非農(nóng)部門的C－D生產(chǎn)函數(shù)進行了估計，模型如下：

其中，方程（1）表示農(nóng)業(yè)增加值與相關投入的之間的生產(chǎn)生產(chǎn)函數(shù)，農(nóng)作物播種面積、農(nóng)業(yè)勞動力代表了傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)投入，化肥施用量、農(nóng)機投入表示中間投入，加入變量交通、電力作為基礎設施的投入；方程（2）表示非農(nóng)產(chǎn)出與投入之間的生產(chǎn)函數(shù)，非農(nóng)勞動力是傳統(tǒng)投入，交通、電力和教育投入是基礎設施投入。相關變量說明詳見表1。

表1 主要變量及說明

三、實證分析

農(nóng)村經(jīng)濟增長由農(nóng)業(yè)部門與農(nóng)村非農(nóng)業(yè)部門共同拉動，特別是隨著科技的進步與農(nóng)村勞動力素質(zhì)的提高，農(nóng)業(yè)生產(chǎn)環(huán)節(jié)的產(chǎn)業(yè)鏈得以擴展，農(nóng)村經(jīng)濟也由傳統(tǒng)的農(nóng)產(chǎn)品種植與銷售向農(nóng)產(chǎn)品深加工、農(nóng)業(yè)產(chǎn)業(yè)化過渡，農(nóng)村非農(nóng)業(yè)部門在農(nóng)村經(jīng)濟中乃至整個國民經(jīng)濟中所占的比重不斷增加。相比于傳統(tǒng)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，農(nóng)村非農(nóng)業(yè)部門無論是在生產(chǎn)組織方式與要素投入，還是生產(chǎn)效率與價值創(chuàng)造方面均存在較大差異，農(nóng)村基礎設施的改善對兩者的影響自然也不同。不過，這些不同影響在單方程方法中是難以反映出來的，單純地使用農(nóng)村經(jīng)濟增長的總體指標而不加以區(qū)分，會造成估計結(jié)果模糊與混淆，因此，有必要在實證分析中區(qū)分農(nóng)業(yè)部門與非農(nóng)業(yè)部門，并加以對比分析。這里使用農(nóng)林牧漁業(yè)增加值總和來衡量農(nóng)村傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)部門經(jīng)濟增長，使用用鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)增加值來近似測度農(nóng)村非農(nóng)部門經(jīng)濟增長，并均以1990年為基期進行平減。

（一）農(nóng)業(yè)部門實證分析

用STATA11.0對中國29省市（不含西藏，將重慶并入四川）1991～2009年的面板數(shù)據(jù)進行了分析，并分別對東、中、西三個地區(qū)①的數(shù)據(jù)進行回歸，結(jié)果見表2至表5。

由于傳統(tǒng)的計量經(jīng)濟學估計方法（普通最小二乘法、工具變量法和極大似然法等）常常都存在某種缺陷，諸如模型的隨機誤差項必須滿足服從正態(tài)分布、某一已知分布等假設條件時才能得到相對可靠的估計量，而GMM估計方法則無需知道隨機誤差項的準確分布信息，同時還允許隨機誤差項存在序列相關和異方差。與其他參數(shù)估計方法相比，GMM估計所得到的參數(shù)估計量更有效，因此，主要采用GMM估計方法。

表2 農(nóng)業(yè)部門全國面板數(shù)據(jù)估計結(jié)果

為了方便對比，同時保證模型估計結(jié)果的穩(wěn)健性，在表2的參數(shù)估計結(jié)果中分別列出了面板固定效應（FE）、差分廣義矩估計（DIF－GMM）、系統(tǒng)廣義矩估計（SYS－GMM）等估計結(jié)果。基本模型中包含農(nóng)業(yè)傳統(tǒng)投入土地、勞動力和基礎設施投入中的交通變量，之后各列依次加入農(nóng)機、化肥和電力投入。為了控制變量內(nèi)生性問題，使用滯后一階的變量作為各自的工具變量。由于SYS－GMM的估計量有著更優(yōu)良的統(tǒng)計性質(zhì)，文章主要分析其估計結(jié)果。Bond等（2002）研究發(fā)現(xiàn)了檢驗GMM估計量是否有效可行的一種簡單辦法，即把GMM估計值與固定效應、混合OLS的估計值分別進行比較［19］。因為混合OLS估計時往往會高估滯后項的系數(shù)，固定效應估計則相反，要低估其滯后項的系數(shù)。顯然，如果估計值介于固定效應與混合OLS估計值之間，則表明GMM估計可靠有效，從表2的結(jié)果來看基本符合。

從表2的回歸結(jié)果來看，農(nóng)作物播種面積產(chǎn)出系數(shù)為－0.0067029，但未通過顯著性檢驗，說明增加播種面積的成本有可能已經(jīng)超過了其帶來的收益，對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的作用不顯著。就勞動力的投入整體來看，勞動力的系數(shù)為負且不顯著，說明中國農(nóng)業(yè)的勞動密集程度在下降，依靠勞動力投入的增加而增加農(nóng)業(yè)產(chǎn)值的狀況已經(jīng)改變。化肥施用量的投入對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的貢獻不明顯。

農(nóng)機總動力對農(nóng)業(yè)的經(jīng)濟增長的產(chǎn)出彈性為0.0469467，機械的使用能夠大大提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)率。

表3 農(nóng)業(yè)部門東、中、西部面板數(shù)據(jù)估計結(jié)果

這里關注的核心問題之一是交通設施與農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長的關系。國外采用時間序列分析結(jié)果為0.27～0.58之間，采用面板數(shù)據(jù)分析結(jié)果為0.028～0.114之間，國內(nèi)研究中以中國數(shù)據(jù)來分析的張學良、劉生龍［17］測算基礎設施對全國經(jīng)濟增長的產(chǎn)出彈性為0.006～0.041，Shenggen FAN［14］使用農(nóng)村普查數(shù)據(jù)測算結(jié)果為0.032。使用1990～2008年的面板數(shù)據(jù)回歸結(jié)果顯示交通資本存量產(chǎn)出彈性為0.0326957，較之時間序列分析結(jié)果偏低，但與其他采用面板數(shù)據(jù)分析的結(jié)果相差不大。

從表3分地區(qū)回歸結(jié)果來看，農(nóng)業(yè)的傳統(tǒng)投入已經(jīng)不能成為促進經(jīng)濟增長的動力，中間產(chǎn)品的投入，尤其是農(nóng)機的大量使用對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟增長貢獻最大。但就交通基礎設施而言，中部系數(shù)最大，西部次之，東部最小。交通等基礎設施的完善不僅可以降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，提高生產(chǎn)效率［1］，而且可以刺激農(nóng)村消費，這種力量在中部地區(qū)最為顯著。加大中部交通設施的投入不但可以增加中部農(nóng)業(yè)產(chǎn)出，而且可以聯(lián)通東、西部地區(qū)，帶東西部經(jīng)濟發(fā)展，也有利于東部勞動密集型產(chǎn)業(yè)向中西部地區(qū)轉(zhuǎn)移。

（二）非農(nóng)部門實證分析

以鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)代表非農(nóng)經(jīng)濟部門，在收集數(shù)據(jù)過程中發(fā)現(xiàn)1997年前后鄉(xiāng)鎮(zhèn)企業(yè)勞動力的數(shù)據(jù)波動幅度相當大，故對1998年以前的數(shù)據(jù)不予采用，西藏部分數(shù)據(jù)缺失嚴重，不予以統(tǒng)計。用STATA11.0對中國用30省市（不含西藏）1999～2008年非農(nóng)部門的面板數(shù)據(jù)進行實證分析，結(jié)果見表4。

同時，采用與農(nóng)業(yè)部門相同的GMM估計方法分別對全國東、中、西三個地區(qū)的樣本數(shù)據(jù)進行回歸，所得結(jié)果如表5所示。

從結(jié)果來看，對非農(nóng)部門經(jīng)濟增長貢獻最大的是勞動力投入，產(chǎn)出系數(shù)0.1432038。勞動力投入情況表明，中國農(nóng)村中的非農(nóng)部門勞動力成本有著較大優(yōu)勢，大力發(fā)展非農(nóng)經(jīng)濟可以吸納農(nóng)村農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中閑置的勞動力。

表4 非農(nóng)部門全國面板數(shù)據(jù)估計結(jié)果

表5 非農(nóng)部門東、中、西部面板數(shù)據(jù)估計結(jié)果

交通設施對非農(nóng)部門經(jīng)濟增長系數(shù)－0.0672478。分地區(qū)來看，東、西部的產(chǎn)出系數(shù)為負，中部0.0536294，且不顯著；ShenggenFAN等（2004）利用新的農(nóng)業(yè)普查數(shù)據(jù)對中國農(nóng)村、農(nóng)業(yè)和非農(nóng)經(jīng)濟進行了估計，結(jié)果顯示在非農(nóng)部門道路的貢獻幾乎沒有解釋力［14］，這與實證結(jié)果相符。中部的系數(shù)為正說明了加大交通設施投入有利于非農(nóng)部門的經(jīng)濟增長，而東、西部的負系數(shù)也顯示了交通設施落后已成為阻礙非農(nóng)部門增長的一大障礙。交通設施投入具有結(jié)構(gòu)效應［18］，中西部地區(qū)交通設施的完善將有利于降低運輸成本，進而減小東部地區(qū)勞動密集型產(chǎn)業(yè)向中西部轉(zhuǎn)移的“粘性”，以促進經(jīng)濟結(jié)構(gòu)的優(yōu)化升級。

四、結(jié)論與政策建議

以上將農(nóng)村的經(jīng)濟增長分為農(nóng)業(yè)部門經(jīng)濟增長和非農(nóng)部門經(jīng)濟增長兩部分，利用C－D生產(chǎn)函數(shù)和1990～2008年中國29省市的面板數(shù)據(jù)對交通設施對農(nóng)業(yè)部門經(jīng)濟增長的影響進行分析，結(jié)果表明交通設施投入對農(nóng)業(yè)部門經(jīng)濟增長有較大促進作用，分東、中、西三個區(qū)域?qū)r(nóng)業(yè)部門經(jīng)濟增長的分析顯示，東部交通設施投入產(chǎn)出系數(shù)為0.3614764、中部地區(qū)0.4279786、西部地區(qū)0.4006628，中部地區(qū)的系數(shù)最高。

基于上述研究結(jié)論，提出如下政策建議：

1.積極擴大對農(nóng)產(chǎn)品主產(chǎn)區(qū)的交通設施投入，推動農(nóng)業(yè)主產(chǎn)區(qū)交通設施完善。當前，農(nóng)產(chǎn)品流通成本高已經(jīng)成為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)擴大與農(nóng)民增收的“瓶頸”，而破解這一困局的關鍵就在于農(nóng)村交通設施的完善。利用通達的交通設施有效地聯(lián)結(jié)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)地與市場，優(yōu)先保障農(nóng)產(chǎn)品運輸，降低農(nóng)產(chǎn)品物流成本。為確保加大交通設施的投入，一方面要增加財政預算資金，另一方面，也可以引導民營資本進入交通基礎設施的建設中。

2.促進中部地區(qū)交通設施的快速發(fā)展。中部地區(qū)交通設施的建設不但對本地區(qū)農(nóng)業(yè)部門經(jīng)濟增長意義重大，而且對全國經(jīng)濟經(jīng)濟增長也具有關鍵作用。一方面交通設施的不斷完善能夠有效降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)成本，另一方面通過聯(lián)通東、西部地區(qū)從而增加全國交通設施的利用率、節(jié)約交通運輸成本、推動東部勞動力密集型產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)移等手段促進經(jīng)濟增長和經(jīng)濟結(jié)構(gòu)優(yōu)化升級。

注釋：

①本文所指的東部、中部和西部均按劉生龍等的分類［17］進行，即：西部包括云南、四川、貴州、陜西、甘肅、寧夏、新疆、青海、內(nèi)蒙古和廣西10個省；東部地區(qū)包括北京、天津、上海、山東、江蘇、浙江、廣東、海南、遼寧和福建10個省、市；中部地區(qū)包括河北、山西、吉林、黑龍江、安徽、河南、江西、湖北和湖南9個省。

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