公路基礎設施建設縮小了城鄉收入差距嗎？
——來自江蘇、浙江縣級面板數據的例證

阮培成，李谷成，鄭宏運，劉梅，施騰

（華中農業大學經濟管理學院/湖北農村發展研究中心，湖北 武漢 430070）

改革開放四十年來，中國取得的經濟成就世界矚目，但收入差距的擴大也成為廣泛關注的問題。根據國家統計局公布的數據，2006—2016年我國基尼系數一直維持在0.46～0.49之間，已經超過了國際警戒線（0.40）。更有學者指出實際數據可能遠超這一水平[1]。而收入差距擴大的一個重要表現就是城鄉收入差距的不斷擴大[2]。如果把實物性收入和補貼都算作個人收入的一部分，中國可能屬于世界上城鄉收入差距最大的國家之列[3]。尋找縮小城鄉收入差距的路徑已經成為學術界和政府部門廣泛關注的重要話題。

與此同時，中國的公路等交通基礎設施建設也高速發展[4]。那么，公路基礎設施建設是否可以有效縮小城鄉收入差距呢？已有研究對此并未達成一致意見。有學者認為公路等交通基礎設施建設能打破要素流通障礙，有效推動地區間一體化進程，促進落后地區居民收入提高，進而有利于縮小收入差距。如劉沖等[4]利用1999—2008年縣級面板數據實證表明，高速公路可達性可以給城鄉收入差距帶來14%～15%的下降。陳豐龍等[5]利用2007—2014年中國275個城市作為研究對象，研究顯示高鐵發展總體上有利于中國城鄉居民收入差距的縮小，但對不同類型城市的影響存在著明顯的異質性特征。劉曉光等[6]利用1992—2010年省級空間面板數據，發現公路基礎設施水平的提高能夠同時增加農村居民和城鎮居民的收入，且對前者提升作用更顯著，同時也有效促進農業勞動力向非農業部門轉移，從而提高農村居民收入水平，最終縮小城鄉收入差距。羅能生和彭郁[7]利用1990—2013年省級空間面板數據進行研究，發現公路基礎設施對我國各省區城鄉收入公平的改善有正面影響。

也有部分學者認為，基礎設施對城鎮和農村居民的影響程度未必是相同的，有可能會對城鄉收入公平產生不利影響。如Calderón和Chong[8]指出，由于基礎設施在富裕地區能得到更高的回報率，這就意味著越是富裕的地區基礎設施投入將會越高，富人的回報率就越高，就有可能會引起收入不平等程度上升。Banerjee等[9]認為交通基礎設施的完善增強了城鄉之間的可達性，但由于城市的集聚效應，農村地區的資本和熟練勞動力慢慢聚集到城市地區，使得留在農村地區的居民只能在這一過程中得到有限的收益甚至更加貧困。因此，公路基礎設施建設對城鄉收入差距的影響還有待進一步驗證。

已有文獻探討了公路基礎設施建設對城鄉收入差距的可能影響，但仍存在一些不足。首先，在研究方法上，劉沖等[4]和陳豐龍等[5]并未考慮地區間空間上的相互影響。而交通基礎設施建設不斷發展，正是進一步加強了地區間的聯系，如果僅僅研究本地區公路基礎設施建設對城鄉收入差距的影響，就忽略了公路基礎設施建設的空間溢出效應。不同于傳統計量經濟學關于樣本間獨立性的假設，空間計量經濟學的假設是樣本之間存在空間相關性，應用空間計量方法能更好地刻畫地區間相互聯系的作用機制[10]。其次，在研究數據上，劉曉光等[6]、羅能生和彭郁[7]雖然考慮了交通基礎設施可能的空間溢出影響，但省級面板數據難以了解公路基礎設施建設是否具有更小空間尺度上的收入效應。縣域數據能更好反映地區間的差異性，可以將已有研究結論在縣域尺度上擴展。從縣域的視角考察公路基礎設施建設對城鄉收入差距的影響，具有更為精準的政策指導性[11]。

鑒于此，本文將利用2006—2016年江蘇、浙江兩省的101個縣域面板數據，通過空間杜賓模型，在探討本地公路基礎設施建設對城鄉收入差距影響的同時，著重考察其他地區公路基礎設施建設對城鄉收入差距的空間溢出影響，以期豐富相關領域的研究，并為進一步縮小城鄉收入差距提出可行性政策建議。

1 江浙兩省公路基礎設施建設與城鄉收入差距變化

本文首先繪制了2006—2016年江浙兩省公路密度與城鄉收入差距的變化情況（圖1）。從公路密度來看，2006—2016年，江蘇公路密度不斷增長，從1.24 km/km2增至1.53 km/km2，位列全國第5；同時，浙江公路密度也從0.94 km/km2增至1.17 km/km2，位列全國第11。這主要是由于近年來江蘇、浙江都不斷加大基礎設施投資力度，完成了一批公路建設重大項目，并積極推進“鄉村康莊工程”、“四好農村路”等工程。從城鄉收入差距來看，2006—2016年，江蘇的城鎮居民收入與農村居民收入比值從2.42降至2016年的2.28；浙江的城鎮居民收入與農村居民收入比值從2006年的2.49降至2016年的2.07。且兩省城鄉收入差距在全國范圍內也處于較低水平。從圖1可以直觀看出，公路基礎設施建設和城鄉收入差距具有相反方向的變化趨勢。

利用Stata 15.0軟件，本文繪制了2016年江蘇、浙江各縣市公路密度空間分布圖和城鄉收入差距空間分布圖（圖2、圖3）。由圖可看出，江蘇、浙江各縣市公路密度和城鄉收入差距的空間分布呈現明顯的集聚狀態。公路密度最低的地區主要分布在浙江西南部，最高的地區主要分布在江蘇沿江地區和浙江北部；城鄉收入差距最高的地區主要分布在浙江西南部，最低的地區主要分布在浙江北部和江蘇中北部部分地區。結合兩幅圖來看，浙江西南部地區公路密度最低，同時城鄉收入差距最高；浙江北部地區公路密度最高，同時城鄉收入差距也最低。這表明二者可能具有負向關系，但還需要通過實證估計加以驗證。

參考羅斯炫等[12]的做法，本文利用江浙兩省101個縣市2006—2016年的統計數據，繪制公路密度及其空間滯后項與城鄉收入差距的散點圖和線性擬合圖（圖4），其中，公路密度空間滯后項是利用地理空間距離矩陣對其他地區公路密度進行加權處理得到的（具體細節見下文）。這可以進一步判斷公路密度的直接影響和空間溢出效應。可以看出，本地區和周邊地區的公路密度與城鄉收入差距均呈負相關關系。這一定程度上說明，本地區公路密度的提高可以縮小本地區城鄉收入差距。周邊地區公路基礎設施的發展也可以有效抑制本地區城鄉收入差距的擴大，即公路基礎設施對城鄉收入差距可能具有直接影響和空間溢出效應。

圖1 江蘇、浙江公路密度與城鄉收入差距變化情況（2006—2016）Fig. 1 Changes in road density and urban-rural income gap of Jiangsu and Zhejiang (2006—2016)

圖2 2016年江蘇、浙江各縣市公路密度空間分布圖Fig. 2 Spatial distribution for road density in counties of Jiangsu and Zhejiang in 2016

圖3 2016年江蘇、浙江各縣市城鄉收入差距空間分布圖Fig. 3 Spatial distribution for urban-rural income gap in counties of Jiangsu and Zhejiang in 2016

2 研究方法

2.1 變量選取和數據來源

參考劉沖等[4]、劉曉光等[6]、羅能生和彭郁[7]、陸銘和陳釗[13]、王建康等[14]、張義博和劉文忻[15]、葉志強等[16]的研究成果，本文的變量設置如下：

圖4 公路密度與城鄉收入差距散點圖Fig. 4 Scatter plot of road density and urban-rural income gap

1）被解釋變量。本文的被解釋變量為城鄉收入差距（gap）。本文以城鎮居民與農村居民收入的比值來表示城鄉收入差距，2006—2013年，用城鎮居民人均可支配收入與農村居民人均純收入的比值來表示；由于統計口徑發生變化，2014—2016年農村居民人均純收入用農村居民人均可支配收入代替。這既是劉沖等[4]、劉曉光等[6]、陸銘和陳釗[13]采用的度量方法，也和宏觀統計口徑相一致。該比值越大，就表明城鄉收入差距越大。

2）核心解釋變量。本文用公路密度（roa）來表征公路基礎設施建設水平，即用縣域內公路總里程除以縣域行政面積即每平方公里公路里程數作為核心解釋變量。在公路等級的選擇上，劉沖等[4]選用了高速公路，羅能生和彭郁[7]采用了除四級公路以外的各級公路，本文認為不僅農村公路（村道鄉道）增進了城鄉地區間的相互聯系，其他高速公路、國道、省道等各類公路也起著連接城鄉地區的橋梁作用，故采用每平方公里公路總里程數來衡量公路基礎設施建設水平。

3）控制變量。基于劉曉光等[6]、羅能生和彭郁[7]、陸銘和陳釗[13]、王建康等[14]、張義博和劉文忻[15]、葉志強等[16]的研究成果，本文選取產業結構指數、對外開放水平、政府參與程度、城鎮化水平、金融發展水平作為控制變量。具體如下：

產業結構指數（str）：參考羅能生和彭郁[7]的做法，將其設定為，其中si為該地區第i產業總產值占地區生產總值的比重。產業結構指數越高，就代表第二、三產業在該地區產業結構中的比重越高，農村剩余勞動力轉移也越充分，農民工資性收入也就越高，這在一定程度上可以縮小城鄉收入差距。但同時農村勞動力在城市中往往從事工資較低的行業，而城市居民大都從事高收入行業。因此，產業結構的提升也有可能會進一步拉大城鄉收入差距[14]。

對外開放水平（tra）：參考劉曉光等[6]、羅能生和彭郁[7]、陸銘和陳釗[13]的做法，本文用進出口貿易總額占GDP的比值（tra）來衡量對外開放水平。對外開放水平提高一方面會增加該地區就業機會，加速勞動力從農村轉移到城鎮，進而縮小城鄉收入差距，同時也有利于引進和吸收國外先進的技術和管理經驗，促進生產率提高，從而進一步影響城鄉收入差距[6]。另一方面，我國對外開放主要推動了制造業及與貿易相關的金融和服務業發展，而這些相關產業主要集中在城鎮地區，所以對外開放可能更有利于提高城鎮居民收入水平，從而擴大城鄉收入差距[13]。

城鎮化水平（urb）：因縣級層面數據可獲得性，本文用戶籍總人口數減去鄉村人口數再除以戶籍總人口數作為城鎮化水平的衡量指標，浙江省部分縣市的鄉村人口用農村人口代替。隨著城鎮化水平不斷提高，一方面，勞動力不斷從農村轉移到城鎮，通過要素報酬的均等化有利于縮小城鄉收入差距；但另一方面，由于我國發展進程中一些特殊政策安排如戶籍制度，城鎮化發展可能對城鄉收入差距產生一些不利影響[13]。

政府參與程度（gov）：本文借鑒陸銘和陳釗[13]的做法，用地方財政預算支出占GDP的比值來表示地方政府對經濟活動的參與程度。在縣域經濟發展過程中，地方政府發揮著重要作用。地方政府施政的首要目標就是發展地方經濟，而經濟增長主要依靠城鎮地區的非農產業。因此，地方財政支出的城鎮傾向很可能會拉大城鄉收入差距[13,15]。

金融發展水平（loa）：參考劉曉光等[6]、羅能生和彭郁[7]的做法，本文用貸款總額占GDP的比值來衡量金融發展水平。我國金融系統在資源分配上存在明顯的城市化和國有部門化傾向，而城鄉間金融資源非均衡發展，可能會造成城鄉收入差距的擴大[16]。

江蘇、浙江兩省同屬長三角地區，地理上相鄰，經濟上聯系密切；兩省縣域經濟非常活躍，根據《2018年中國中小城市科學發展指數研究成果發布》，全國綜合實力百強縣市前十名中，江浙地區占據7席；江浙地區民營經濟、鄉鎮企業也非常活躍且具有特色，城鄉一體化融合較為深入；且蘇中、蘇北、浙西南地區與蘇南、浙北、浙江沿海地區發展程度上存在著較大差距，這也較好地表征全國地區間的發展差異；此外，江蘇、浙江兩省縣級相關統計數據較為詳細且完整，故本文選取江蘇、浙江兩省縣級數據進行相關實證研究。在統計口徑上，公路總里程數據在2006年以后加入了村道數據，數據統計上更加完整，也能更好地反映公路建設對城鄉間的影響，故本文選取2006—2016年作為研究時段。其中，因行政區劃調整以及數據缺失等原因剔除部分縣市，最終選取101個縣級行政區域共計11年的1111個研究樣本。本文相關數據來自歷年《江蘇統計年鑒》、歷年《浙江統計年鑒》、歷年《江蘇農村統計年鑒》、歷年《江蘇交通年鑒》以及各地級市統計年鑒。各變量的描述性統計結果見表1。

表1 變量定義及描述Table 1 De finitions and descriptive statistics of variables

2.2 模型設定

空間計量經濟學將空間權重矩陣引入到計量模型中，來模擬地區間的相互聯系，相對于傳統計量經濟學，能更好地刻畫公路建設對縣域城鄉收入差距的影響機制。就本文的研究重點而言，隨著公路基礎設施的日益改善，地區間的時空距離大為縮短，地區間的經濟聯系也隨之不斷增強。基于此，為了將空間變量引入到計量模型中，本文采用比傳統的空間誤差模型和空間滯后模型更具一般性的空間面板模型——空間杜賓模型（Spatial Durbin Model），該模型可以包括空間滯后的自變量以及空間滯后的因變量，是一個可以捕捉不同類型空間溢出效應的一般性的框架模型[17-18]。不管真實數據的生成過程是空間誤差模型還是空間滯后模型，空間杜賓模型都可以實現模型系數的無偏估計，且對潛在的空間溢出效應規模未加任何預先限制[19]。本文設定的空間杜賓模型具體形式如下：

式中：lngapit表示t年i縣的城鄉收入差距的自然對數，lnroait表示t年i縣的公路密度的自然對數，lnstrit表示t年i縣產業結構的自然對數，lntrait表示t年i縣對外開放水平的自然對數，lnurbit表示t年i縣城鎮化水平的自然對數，lngovit表示t年i縣政府參與程度的自然對數，lnloait表示t年i縣金融發展水平的自然對數，為空間權重矩陣，用以構造空間滯后項，ρ為被解釋變量空間滯后項的系數，β1～β6為解釋變量的系數，θ1～θ6為解釋變量空間滯后項的系數，β0為常數項，μi為空間效應，λt為時間效應，εit為隨機干擾項。

由于0～1權重矩陣只考慮了相鄰地區間可能存在的空間相互影響，但是在相對較小的縣域地區空間范圍內，地理距離較近但并不相鄰的地區間依然存在較強相互影響，而地理距離矩陣則能較好地彌補這一不足。因此下文構建了地理距離矩陣進行實證分析，并進一步構建了經濟距離矩陣進行穩健性檢驗。其中地理距離矩陣是根據兩個地區之間的地表距離的倒數來設定的，即：

式中：dij為兩地區間的地理距離，是根據各縣級行政中心所在地經度和緯度計算出的兩地距離。兩地區距離越近，賦予的權重越大，反之，賦予的權重越小。

本文根據兩地區間人均GDP差值的平方的倒數來構建經濟距離矩陣，即：

式中：gij為兩地區間人均GDP的差值，該權重矩陣則表明，兩地經濟發展水平相近，賦予的權重較大，兩地經濟發展水平相差較大，則賦予的權重較小。

3 實證結果分析

3.1 空間相關性檢驗

全域Moran’sI指數可以用來檢測同一指標在不同位置上的空間自相關性，從而度量指標的集聚程度和空間溢出效應。Moran’sI指數的取值范圍是[-1,1]：取值接近1，表示區域間指標正向空間自相關；取值接近-1，則表示負向空間自相關；取值為0，表示不存在空間自相關。通過分別計算2006—2016年城鄉收入差距和公路密度的全域Moran’sI指數（表2），本文發現，城鄉收入差距所有年份全域Moran’sI指數都為正，雖然Moran’sI指數具體值有所降低，但都在1%的水平上顯著。這表明，城鄉收入差距存在顯著的空間自相關性。同時，除2008年可能由于金融危機爆發影響了各地原有的公路基礎設施建設進程，出現異常值以外，公路密度全域Moran’sI指數也都在1%的水平上顯著為正，這說明公路密度也存在顯著的空間自相關性。這也符合江蘇浙江兩省的經濟發展現狀和基礎設施建設進程，兩省都屬于東部沿海發達省份，省內縣域經濟活動聯系緊密，公路基礎設施建設的發展，極大地促進了江浙兩省縣域經濟的互聯互通，所以公路基礎設施建設的空間溢出效應不能被忽視。但是，以上分析僅意味著存在統計相關性，無法判斷各變量之間的實際關系。需要進一步利用空間計量模型進行實證分析，以驗證空間溢出效應。

表2 城鄉收入差距和公路密度全域Moran’s I指數Table 2 Global Moran’s I index of urban-rural income gap and road density

3.2 模型估計結果與分析

3.2.1 模型相關檢驗 在上文構建的空間杜賓模型的基礎上，為判斷應選擇固定效應還是隨機效應進行估計，本文先進行了豪斯曼檢驗，結果如表3第2行所示，豪斯曼檢驗x=24.26，并在1%的顯著水平上拒絕原假設，所以，應選擇固定效應進行估計。進一步為判定空間固定效應和時間固定效應是否存在，本文繼續進行了聯合顯著性檢驗，結果如表3的第3、4行所示，模型空間和時間效應都在1%水平上顯著。綜上，空間和時間雙固定效應的空間杜賓模型是最適合本文的估計。

表3 模型相關檢驗結果Table 3 Related test results for the model

3.2.2 空間杜賓模型估計結果 根據上文構建的空間杜賓模型和模型檢驗結果，本文利用Stata 15.0軟件，采取極大似然估計（MLE）對模型參數進行估計。本文首先利用地理距離矩陣，對控制了時間和空間固定效應條件下的空間杜賓模型進行估計（表4第2列）。結果表明，控制了時間和空間固定效應后，本地區的公路密度在1%水平上顯著為負，這表明本地區公路基礎設施的完善可以有效促進本地區城鄉收入差距的減小，同時周邊地區的公路密度的影響也在1%水平上為負，這表明周邊地區公路基礎設施建設的發展，也會對本地區城鄉收入差距的減小產生積極影響。

為進一步驗證結果的穩健性，本文繼續利用經濟距離矩陣進行驗證，同樣對控制了時間和空間固定效應條件下的空間杜賓模型進行估計（表4第3列）。結果顯示，在控制了時間和空間固定效應后，本地區的公路密度、其他地區的公路密度都在1%水平上顯著為負，且系數與地理距離矩陣的估計結果相比也未發生較大變化。經濟距離矩陣與地理距離矩陣估計結果總體保持一致，進一步驗證了結論的穩健性，即本地區及其他地區公路基礎設施建設的發展都可以有效減小本地區城鄉收入差距，公路基礎設施建設的發展對城鄉收入差距的影響具有空間溢出效應。

以上結果也進一步表明，江蘇浙江兩省的公路基礎設施建設在本地區和空間上都對縮小城鄉收入差距、減緩收入不平等具有重要影響。公路基礎設施建設的發展，首先極大地縮小了江浙兩省內城鄉之間的時空距離，降低了流通成本，有利于促進要素報酬的均等化，進而有利于縮小城鄉收入差距；其次，公路的發展也促使江浙地區農村更快地融入城市現代產業布局中來，加快城市部分產業向農村轉移，這也有利于增加農民的工資性收入；最后，公路的發展，不僅縮短了城鄉間時空距離，更重要的是給江浙地區的農村帶來了技術的革新、效率的提升、信息的豐富和觀念的革新，客觀上也有助于掃清城鄉間技術、信息等無形壁壘。此外，江浙地區公路基礎設施的發展，進一步加快了江浙區域一體化進程，密切了縣市間的經濟聯系，即一個地區公路基礎設施建設同樣也會對其他地區的收入分配公平產生積極影響。以上這些都表明，公路基礎設施建設的發展，可以密切江浙地區的城鄉聯系，促進江浙地區城鄉經濟社會一體化融合，給農村帶來的積極影響宏觀上抵消了負面影響，總體上對縮小城鄉收入差距具有顯著的促進作用。

就其他變量估計結果來看，周邊地區產業結構的提升顯著提高了本地區城鄉收入差距，二、三產業分布主要位于城市地區，空間溢出影響可能讓周邊的城市地區更加受益，從而不利于縮小城鄉收入差距。江浙地區的出口貿易產業較多為勞動密集型產業，能夠吸納更多的農村剩余勞動力，所以實證結果表現為周邊地區國際貿易發展可以顯著縮小本地區城鄉收入差距。其他地區城鎮化發展對縮小本地城鄉收入差距具有顯著促進作用，這表明其他地區城鎮化發展，可以帶動本地農村剩余勞動力轉移，并為本地區提供更廣闊的農產品銷售市場，促進農業結構轉型升級，進而提高農民收入、縮小城鄉收入差距。本地政府的經濟活動可能更偏向于城市地區，所以實證結果表現為顯著擴大城鄉收入差距，而其他地區政府活動的增強可以顯著縮小本地區城鄉收入差距，這表明政府經濟活動對農村地區的空間溢出效應可能更為積極。目前，我國的金融機構正努力向農村地區傾斜，出臺了很多幫扶政策，所以實證結果表現為本地區金融發展水平可以顯著縮小本地區城鄉收入差距。

表4 空間杜賓模型估計結果Table 4 Estimation results for the spatial Durbin model

3.2.3 直接影響和空間溢出效應 需要指出的是，空間杜賓模型的估計參數并不是各變量直接影響和空間溢出效應的大小，需要通過偏微分方法進一步求解出效應數值[17,19]。在表4的地理距離矩陣估計結果基礎上，繼續求解出各解釋變量的直接效應和間接效應，具體結果見表5。

表5 直接影響和空間溢出效應Table 5 Direct impacts and spillover effects

從表5可以看出，公路密度對城鄉收入差距的直接效應和間接效應分別占總效應的2.83%和97.17%，可見如不考慮其他地區的公路基礎設施建設帶來的空間溢出效應，將會大大低估公路基礎設施建設對城鄉收入差距減小的總效應。本文的間接效應估計結果明顯高于羅能生和彭郁[7]利用全國省級面板數據計算出的72%這一水平，可能原因是，縣域相對更小的空間范圍內，地區間經濟聯系更加密切，空間相互影響也會更加顯著。從實際情況看，江浙兩省縣域地理位置緊鄰，經濟往來密切，空間相互影響應更加明顯。同時也表明，在縣域更小的空間尺度上，公路基礎設施建設縮小城鄉收入差距的作用更為值得關注，具有更為精準的政策指導意義，即公路基礎設施建設需要更為關注縣域尺度的空間效應。

4 結論

本文利用2006—2016年江蘇、浙江兩省101個縣級的面板數據，通過空間杜賓模型實證檢驗了公路基礎設施建設對城鄉收入差距的直接影響和溢出效應。結果表明，第一，江蘇和浙江兩省的公路基礎設施建設和城鄉收入差距均具有顯著的空間相關性。第二，公路基礎設施建設總體上仍有利于縮小縣域城鄉收入差距，且公路基礎設施建設對縣域城鄉收入差距的影響具有顯著的溢出效應，即本地區公路基礎設施建設發展對其他地區城鄉收入差距的擴大有顯著的抑制作用。第三，公路基礎設施建設對城鄉收入差距的間接效應大于直接效應，忽視地區間的間接效應將會低估公路基礎設施建設對城鄉收入差距的總效應。

5 政策建議

基于以上研究結論，本文具有的政策建議如下：第一，公路基礎設施發展對縮小城鄉收入差距有實質性的直接影響，這說明補齊公路等交通基礎設施短板是各級政府應給予政策關注和實質支持的關鍵領域。尤其要注重提升公路基礎設施建設的數量和質量，以更好發揮公路基礎設施建設的收入分配效應。第二，公路基礎設施發展對縮小城鄉收入差距的空間溢出效應值得關注。這對公路基礎設施建設的規劃提出了更高要求。公路基礎設施建設的“先規劃后建設”需要發揮政府在統籌規劃、財政支持等方面的作用。江蘇省政府和浙江省政府應統籌規劃、積極協調各縣市的公路基礎設施建設；江蘇省與浙江省之間、各縣市之間也應加強公路基礎設施建設領域的合作，增進地區間互聯互通，以更好地將交通基礎設施的外部效應內部化，充分發揮公路基礎設施對縮小城鄉收入差距的總效應。第三，公路基礎設施建設發展速度值得肯定，但公路基礎設施建設的城鄉差異和地區差異仍然存在。就江浙兩省而言，公路基礎設施建設政策和投資應更多向浙西南、蘇中、蘇北這些欠發達地區傾斜，也應優先考慮建設更多與農民生產生活聯系緊密的鄉道、村道，改善農村地區的出行條件，努力清除城鄉間的地理距離障礙，以充分發揮公路基礎設施建設在縮小城鄉收入差距中的作用。