交通基礎設施、市場化進程與經濟增長*
——基于經濟要素流動視角

北京師范大學經濟與工商管理學院 施佰發

福建師范大學經濟學院 陳偉雄*

一、引言

新中國成立以來，黨和政府高度重視基礎設施建設，不斷推進通信交通基礎設施快速成網，提升綜合傳輸運輸能力。根據《中國統計年鑒(2020)》數據顯示，截至2019年末，全國鐵路營業總里程達13.9萬公里，公路總里程達501.25萬公里，其中高速鐵路營業總里程、高速公路總里程均為世界第一。特別是改革開放以來，推進交通基礎設施建設與建立完善社會主義市場經濟體制，成為促進經濟資源流動，推動經濟高速發展的雙引擎，這要求我們對社會主義生產力內涵，特別是資源配置方式進行深入研究。

馬克思在《資本論》第一卷中指出，“勞動生產力是由多種情況決定的，其中包括：工人的平均熟練程度，科學的發展水平和它在工藝上應用的程度，生產過程的社會結合，生產資料的規模和效能，以及自然條件”。(1)《資本論》(第一卷)，人民出版社2004年版，第53頁。白暴力和白瑞雪(2018)指出，馬克思對社會生產過程的研究，是在探討勞動生產率決定因素的基礎上進行的，他們認為基于馬克思的闡釋，可以將勞動生產率歸結為五大決定因素：(1)勞動者熟練程度；(2)生產資料數量，既包括勞動手段，也包括勞動對象，其中也包含自然條件(相當于西方經濟學中的“資本”和“土地”)；(3)科學發展水平；(4)生產技術狀態；(5)“生產過程的社會結合”，包括社會生產關系、生產的組織方式和結構以及生產過程的管理。

對于勞動生產率決定因素中的“生產過程的社會結合”，馬克思并沒有進一步解釋，而白暴力和白瑞雪(2018)對于“生產過程的社會結合”內涵的解讀，被認為是較為貼近馬克思原意的解釋。從資源配置的角度來說，“生產過程的社會結合”的實質就是經濟要素在社會和企業環境中流動的過程和狀態，這就涉及經濟要素流動的物質支撐和制度條件。在計劃經濟體制中，資源主要依靠指令性計劃進行配置；在市場經濟體制中，資源配置主要由市場機制完成。中國實行特色社會主義市場經濟體制，資源配置方式也主要由市場機制來完成。在社會主義市場經濟中，“生產資料的社會結合”在軟環境上主要通過市場來完成，在硬支撐上需要有基礎設施等為物質基礎。因此，要考察經濟要素流動對經濟增長的影響，必須從物質支撐與制度環境兩個方面綜合考察。

本文在分析交通基礎設施與市場化進程協同作用機制的基礎上，利用國家統計局關于交通基礎設施等的數據，以及國民經濟研究所編制的分省(自治區、直轄市)(2)由于本文內容涉及大量省級數據，為行文及閱讀方便，以下“省(自治區、直轄市)”簡稱“省份”。市場化進程數據，定量考察了交通基礎設施、市場化進程對各省份經濟增長的影響。研究表明，2008～2016年交通基礎設施建設和市場化改革對經濟增長均具有顯著的正向作用。交通基礎設施作為經濟要素流動的物質支撐，對經濟增長的貢獻率達到13.711%，市場化進程作為經濟要素流動的制度軟環境，主要通過推動經濟要素流動進而促進經濟增長。分階段來看，2008～2012年交通基礎設施對經濟增長的貢獻率為11.482%，2013～2016年上升到18.070%。由于國內外經濟形勢日益復雜和不確定因素增加，部分省份經濟要素流動出現衰退現象，導致MIPV(marketization index for passenger volume)對經濟增長的貢獻率負面作用增大。

二、文獻回顧

不論是馬克思主義政治經濟學還是西方經濟學，都強調要素流動對經濟增長的貢獻。馬克思將“生產過程的社會結合”納入影響勞動生產率的決定因素之中，突出生產的社會性和制度條件。西方經濟學也認為，除了科技進步之外，生產要素由生產率較低的企業或部門向生產率較高的企業或部門轉移，是全要素生產率(total factor productivity，TFP)提高的重要來源。而要實現經濟要素自由流動，一方面要有交通運輸等物質條件，另一方面要建立合適的資源配置制度。只有滿足一定的制度條件，交通基礎設施對經濟增長的影響才是可以度量的(Banister & Berechman，2001)。

在歷史發展進程中，交通運輸對經濟增長的重要性已經得到充分印證。交通基礎設施具有投資規模大、建設周期長、功能覆蓋面廣等特點，不僅可以直接創造需求、促進經濟增長，而且具有網絡效應，能間接對經濟產生長期影響。早在200多年前，亞當·斯密就意識到交通基礎設施的重要性，認為市場大小和商業發展程度取決于道路、橋梁、運河、港口等公共設施建設水平，建設并維持某些基礎設施是政府的職能之一。到20世紀七八十年代，內生經濟增長理論意識到交通基礎設施的生產性，認為進行交通基礎設施建設能降低企業生產成本、深化勞動分工，使經濟獲得內生動力。

基礎設施建設是如何影響經濟增長的呢？一方面，基礎設施建設可以減少空間隔閡，加速經濟要素流動，提高全要素生產率。Romer(1986)、Lucas(1988)、Anselin(2003)等學者將基礎設施建設與全要素生產率聯系起來，認為基礎設施建設是經濟增長的重要條件，對經濟增長具有正外部性。另一方面，基礎設施建設可以降低企業成本，改善企業經營環境，提高交易效率，促進區域企業聚集。部分學者從生產函數的角度進行研究，發現基礎設施建設可以改善企業的決策環境，進而影響其成本函數或利潤函數(Demetriades & Mamuneas，2000；Moreno et al.，2003)。

而針對中國交通基礎設施建設與經濟增長的關系，劉秉鐮等(2010)運用空間面板計量方法研究了中國交通基礎設施建設與全要素生產率增長之間的關系，發現交通基礎設施建設對全要素生產率具有顯著的正向影響。張學良(2012)采用空間杜賓模型分析了交通基礎的空間溢出效應。張勛等(2018)則在一個綜合框架下證實了交通基礎設施可以通過市場擴張、市場競爭和運輸成本三種路徑影響企業庫存，從而促進經濟增長。部分學者通過探討交通基礎設施建設與資源要素配置的關系，進而解釋對經濟增長的影響。卞元超等(2018)從要素流動的視角，對高鐵開通與區域經濟差距的關系進行分析，發現高鐵開通可以通過影響要素流動進而對區域經濟差異產生顯著影響。步曉寧等(2019)則更細化研究了中國高速公路建設對資源配置效率的影響，發現高速公路的資源配置效率非常高，總量生產率的提升和高速公路建設優化要素配置有關。

上述諸多文獻在說明交通基礎設施建設對經濟增長的影響時，都表明影響經濟要素流動是交通基礎設施建設影響經濟增長的一個重要途徑。但是，部分學者研究發現，交通基礎設施的完善并不能直接推動形成經濟一體化，進而促進經濟增長，還需要考慮要素流動的環境和條件(Crescenzi et al.，2016)。交通基礎設施建設對經濟要素流動的影響，更多是為經濟要素流動提供一個物質支撐，還需要考慮為要素流動提供“軟環境”的經濟制度安排，本文在研究交通基礎設施建設對經濟要素流動影響的過程中，加入作為制度“軟環境”的市場化指標，突出市場化安排與交通基礎設施對經濟增長的協同促進作用。

市場化是指建立統一的市場運行機制和市場體系。20世紀90年代以來，關于市場化改革如何影響經濟增長，是轉型經濟學最為關心的問題。在定量分析市場化改革對轉型國家經濟增長的文獻中，最關鍵的問題是構建各國轉型進程的系統性指標。鑒于國外構建的市場化指標側重于測度經濟自由化程度，而對市場體系建設的關注較少，樊綱等(2011)利用國民經濟研究所歷年公布的分省份市場化指數，作為衡量中國市場化進程的綜合性指標。在關于市場化的早期研究中，學者得出的結果并不一致。Jefferson等(1992)的研究發現，市場化改革可以對經濟增長做出解釋。而Falcetti等(2002)的研究表明，在不同國家和不同發展階段，市場化轉型對經濟增長的作用可能出現反復。

市場化意味著讓市場機制引導資源進行配置，本身寓意著促進資源要素流動、減少區域市場分割、推進市場一體化，從而擴大市場范圍與規模。針對市場化影響要素流動的問題，部分學者的研究發現，勞動力在企業、行業和地區之間配置效率的改善對生產率和經濟增長具有促進作用(De Loecker & Konings，2009；毛其淋和許家云，2015)。針對市場一體化與市場規模影響經濟增長的問題，黃玖立和李坤望(2006)的研究發現，中國的地區市場規模和出口開放程度顯著影響了各省人均收入的增長程度。付強(2017)則認為，市場分割以產業同構為媒介，對區域經濟增長具有促進作用，但一定程度上受制于開放程度和經濟周期。此外，一些學者還從市場化影響外商直接投資(蔣殿春和張宇，2008)、資本配置效率(方軍雄，2006)和市場潛力(呂朝鳳和朱丹丹，2016)等角度展開研究，均發現中國市場化改革對經濟增長具有顯著的促進作用。

上述文獻并沒有對交通基礎設施影響經濟增長的作用機制進行深入探討，而交通基礎設施與市場化進程的相關研究處于割裂狀態，還缺乏從綜合角度考察兩者對經濟增長的協同影響。因此，本文以馬克思主義政治經濟學為理論基礎，在研究交通基礎設施建設影響經濟增長的同時，加入市場化進程這一促進經濟要素流動的制度“軟環境”因素，深入分析交通基礎設施建設與市場化進程對經濟增長的影響。

三、理論分析和假設提出

基于馬克思主義政治經濟學的觀點，影響勞動生產率高低的五大因素包括：勞動者熟練程度、生產資料數量、科學發展水平、生產技術狀態和“生產過程的社會結合”，這與內生經濟增長理論具有相似之處。其中，前兩個要素可以歸納為物質要素和人力要素的投入水平，包括數量和質量；科學發展水平、生產技術狀態和“生產過程的社會結合”可以歸納到全要素生產率之中，包括科學技術水平和資源要素的配置水平，而“生產過程的社會結合”是本文關注的焦點。

從資源配置的角度來說，“生產過程的社會結合”的實質就是經濟要素在社會和企業環境中流動的過程與狀態，這就必然涉及經濟要素流動的物質支撐和制度條件。交通基礎設施作為一種物質資本，不僅可以直接影響經濟增長，而且作為經濟要素流動的物質支撐，可以通過影響經濟要素流動，進而影響經濟增長。市場化作為一種制度安排，本身并不能直接作為產出，但是可以通過改善經濟要素流動的制度環境，進而影響經濟增長。由交通基礎設施和市場化進程帶動的經濟要素流動，主要通過三種途徑促進經濟增長：一是加速生產過程，包括推動生產、分配、交換和消費這一完整生產過程的加速，使得企業在特定時間內可以創造出更多的價值；二是推進市場一體化，包括減少區域、行業、部門、城鄉間的貿易壁壘，提高交易水平，進而創造更多的產出；三是擴大市場規模，包括推動要素、產品等市場規模的擴大，企業有更廣闊和充分的市場環境，促進資源配置更為有效，進而推動經濟增長。圖1展示了生產資料的社會結合對經濟增長的影響機制。交通基礎設施和市場化進程對經濟增長的作用并不是分割的，兩者具有協同合作機制。一方面，交通基礎設施是經濟要素流動的物質基礎，在進行交通基礎設施建設的過程中，市場化進程會對交通基礎設施的投資主體、投資行為、運營方式等產生影響。當市場化水平不斷提高時，對交通基礎設施進行投資的主體更加多樣化，參與投資建設的主體擁有更多自主權和競爭性，同時，投資決策行為更加透明，從而降低交通基礎設施的建設時間和成本。另一方面，市場化進程是經濟要素流動的制度安排，在推動市場化程度提高的過程中，交通基礎設施建設會對市場化的廣度和深度產生影響。當交通基礎設施建設更加完善時，原本由于空間隔閡的限制不斷被打破，市場化的空間維度也隨之擴大；同時，交通的便利性將加深要素市場、產品市場的競爭程度，市場化的程度也將隨之加深。因此，交通基礎設施與市場化進程具有內在的協同合作機制。

圖1 生產資料的社會結合對經濟增長的影響機制

基于上述理論分析，可以提出如下三個假設：

(1)交通基礎設施建設不僅能直接促進經濟增長，而且能通過經濟要素流動來推動經濟增長；

(2)市場化進程本身并不作為產出，但市場化進程能通過經濟要素流動來推動經濟增長；

(3)經濟要素流動本身能促進經濟增長，而且由交通基礎設施和市場化進程協同作用推動的經濟要素流動，也能促進經濟增長。

四、模型構建及數據說明

(一)模型構建

在考察交通基礎設施對經濟增長的實證研究中，C-D生產函數形式被廣泛使用。結合Lucas(1988)和樊綱等(2011)對經濟增長的研究文獻，構建如下生產函數形式：

(1)

式中，Yit、Kit、Lit和Eit分別表示第i個省份第t年的GDP水平、物質資本投入、勞動力投入和人均受教育水平。其中，勞動力投入和人均受教育水平表示人力資本投入水平；θ表示物質資本投入產出彈性，ρ表示勞動力投入的產出彈性，γ表示人均受教育水平的產出彈性；Ait表示全要素生產率，是扣除物質資本投入和人力資本投資后，影響經濟增長的其他因素。當前，中國全要素生產率主要包含兩個方面：一是科學技術的進步；二是資源配置效率的提高?？茖W技術進步與國家和企業的R&D投入緊密相關，資源配置效率則與交通基礎設施建設水平及市場化水平密切相關。因此，我們將全要素生產率定義為：

Ait=Ae(αlnTranit+βlnMIit+δlnTechit+λi+uit)

(2)

式中，Tranit表示第i個省份第t年的基礎設施建設水平，用人均標準道路里程來衡量；MIit表示第i個省份第t年的市場化水平，用市場化程度指數來衡量；λi表示各省份的固定效應，用于捕捉具有省份特征的影響經濟增長的因素(3)Hausman檢驗結果也表明，應使用固定效應模型而非隨機效應模型。；uit是隨機擾動項。

將式(2)代入式(1)，兩邊取對數，可以得到如下模型：

lnYit=lnAit+αlnTranit+βlnMIit+θlnKit+ρlnLit+δlnTechit+γlnEit+λi+εit

(3)

考慮到交通基礎設施與市場化進程具有協同作用，以及兩者對經濟增長作用的方式不同，下文在進行計量回歸時，會對模型進行適當變形。

(二)數據說明

本文采用省份層面的數據進行分析。市場化進程數據來自國民經濟研究所編制的《中國分省份市場化指數報告(2018)》，R&D經費數據來源于國家統計局公布的各年份全國科技經費投入統計公報，其他數據均來自國家及地方統計局歷年的統計年鑒。

模型的被解釋變量是總產出Y。用各省份的“國內生產總值(GDP)”衡量，以2002年不變價為基期，其余年份以此基期進行調整。

模型的核心解釋變量是交通基礎設施Tran和市場化水平MI。交通基礎設施涉及的種類較多，其中較為重要同時又便于衡量的是公路、鐵路和水運里程。為了便于數據比較，把不同等級的公路里程折算為相當于二級公路的標準公路里程。然后，借鑒樊綱等(2011)的做法，將鐵路里程和水運里程的換算系數分別設定為14.7和1，再與標準公路里程合并得到標準道路里程，最后計算標準道路里程與該省份年末人口的比例，得到每萬人標準道路里程。由于公開的鐵路和水運數據多為對數量(長度)的衡量，缺乏對質量的衡量，為增加研究的準確度，在計量回歸時，交通基礎設施數據采用每萬人標準公路里程來衡量。市場化指數是一個相對指標，由多個方面構成，包括政府與市場的關系、非國有經濟的發展、產品市場的發育程度、要素市場的發育程度、市場中介組織發育和法律制度環境。最近的研究將市場化指標更新到2016年，并將2008～2016年的市場化指數計算成可比的指標，因而本文重點考察2008～2016年交通基礎設施與市場化進程對經濟增長的影響。

模型的控制變量包括：物質資本投入(K)、勞動力投入(L)、科技投入(Tech)，受教育水平(E)。

物質資本投入(K)采用永續盤存法計算，即:Kt=(1-δt)Kk-1+It/Pt。其中，2002年基期資本存量采用Young(2000)的方法，即2002年固定資產投資除以0.1；固定資本投資采用全社會固定資本投資來衡量；價格指數采用全社會固定資產價格指數；折舊率結合歷史經驗和我國的實際情況按5%計算。

勞動力投入(L)采用各省份全社會就業人員數量表示。

科技投入(Tech)采用科技資本存量來衡量。以2002年為基期，使用永續盤存法計算各省份的科技資本存量。根據已有文獻，基期R&D經費投入的5.25倍即為基期的科技資本存量，科技資本的折舊率按15%計算。由于國家統計局沒有公布2012年的R&D經費數據，故采用前后各兩年的R&D經費數據平均值算出。

受教育水平(E)采用人均受教育水平表示。具體的計算方法為：先將每種受教育程度折算成一定年限，然后乘以該教育水平的人數比例，最后加總即可得到人均受教育水平。對教育年限的處理是，未上過學、小學、初中、高中和大專及以上分別以0年、6年、9年、12年和16年計算。

(三)變量描述

本文關注模型的兩個核心解釋變量：交通基礎設施(Tran)和市場化水平(MI)。

2008～2016年，全國交通基礎設施建設取得明顯成就，全國每萬人標準道路里程從34.38公里增加到46.81公里，增長了36.15%(見圖2)。不同省份之間的標準道路里程增長速度存在較大差別。其中，像北京、上海和天津這樣的大城市，由于土地面積有限，每萬人標準道路里程較少，上海最少，2016年僅為10.48公里；像青海、西藏和內蒙古由于地廣人稀，每萬人標準道路里程較多，西藏最多，2016年達到230.09公里。

圖2 2008～2016年全國每萬人標準道路里程

每萬人標準道路里程包括公路、鐵路和內河航道里程。交通基礎設施根據運輸能力或速度的不同，劃分為不同等級。例如，公路里程中包括高速公路、一級公路、二級公路、三級公路、四級公路和等級外公路里程，鐵路里程中包括高速鐵路、普通鐵路里程等。內河航道里程則因為地理條件不同，省份之間具有巨大的差別。如北京、河北、西藏和新疆等幾乎沒有內河航道里程；如四川、廣東和浙江等則擁有較長的內河航道里程。不同等級的交通基礎設施對經濟要素流動的作用懸殊，由于公開的數據資料缺乏對鐵路里程和內河航道里程的等級劃分，如果只按鐵路和內河航道的總里程加入計算標準道路里程，探討其對經濟增長的影響，則可能存在較大誤差。如2013～2016年，北京的內河航道里程為0公里，鐵路里程則由1276.7公里減少為1264.3公里，而同期北京的經濟始終保持中高速增長，如果不細分交通基礎設施等級，只根據總里程簡單探討其與經濟增長的關系，則可能出現違背事實的結論。針對這個問題，本文在計量回歸中，采用有披露等級的公路里程，用每萬人標準公路里程作為交通基礎設施變量。同時，本文還擔心道路里程并不能直接體現經濟要素流動情況，為了使回歸更加精確，在回歸中引入各省份交通基礎設施建設的客運量PV和貨運量FV指標進行回歸。

2008～2016年，全國各省份的市場化進程都取得了明顯成就，平均市場化指數從5.45上升到6.72(見圖3)。不同省份的市場化進程存在較大差別。2008年，市場化指數最高的分別是上海8.14、江蘇7.84和浙江7.78；市場化指數最低的分別是西藏1.27、青海2.95和新疆3.51。到2016年，市場化指數最高的分別是浙江9.97、上海9.93和廣東9.86；而市場化最低的三個省份仍然是西藏1.02、青海3.37和新疆4.10。這說明市場化指數較高和較低的省份在2008～2016年都有明顯的進步。

圖3 2008～2016年全國市場化指數

市場化作為一種制度安排，本身并不直接體現為產出，這使得市場化指標在模型回歸中可能不顯著。但是，市場化進程能通過經濟要素流動來推動經濟增長。因此，本文構造出市場化的代替指數MIPV和MIPFV(marketization index for passenger and freight volume)，前者由市場化指數與客運量相乘得出，表示市場通過影響人流量來影響經濟增長；后者由市場化指數與客運貨運總量相乘得出，表示市場化通過影響人流和物流量來影響經濟增長。在模型回歸中，用MIPV和MIPFV來表示市場化對經濟增長的影響。

五、模型估計結果

(一)交通基礎設施、市場化與經濟增長

由于西藏的部分數據缺失，因此用西藏以外的30個省份2008～2016年的數據進行回歸，報告結果見表1。

表1 交通基礎設施、市場化與經濟增長回歸結果

續表

相關的計量檢驗拒絕了混合回歸模型，顯示采用固定效應模型更合適。而Hausman檢驗拒絕了隨機效應模型，因此本文主要采用固定效應模型，表1的三列數據均是采用固定效應模型回歸的結果。由第(1)列的估計系數可知，交通基礎設施和MIPV的產出彈性分別為0.285和0.099，表明在保持其他因素不變的情況下，交通基礎設施每提高1個單位，GDP會增長0.285；MIPV每提高1個單位，GDP會增長0.099。說明交通基礎設施和體現市場化的經濟要素流動對中國經濟增長的重要正向作用。而資本投入、勞動力投入、科技投入和教育水平的產出彈性分別是0.214、-0.019、0.228和1.349。其中，資本投入、科技投入和教育水平的產出彈性為正，表明資本投入、科技投入和教育水平均是促進中國經濟增長的重要因素。勞動力投入的產出彈性為負數，這可能與近年來我國經濟下行壓力有關，勞動力資源較為豐富的沿海省份，經濟增長速度反而比中西部勞動力資源少的省份慢，這個問題值得我們另外深入探討。

第(2)列加入了市場化指數進行回歸，發現市場化指標并不顯著，這證實了前文的假設。市場化作為一種制度軟環境，本身并不作為產出，其對經濟增長的作用可能通過經濟要素流動(即MIPV指標)表現出來。其他變量的系數并沒有發生明顯變動，交通基礎設施和MIPV的系數依然顯著，表明模型具有較好的擬合效果和穩定性。

第(3)列則加入表示人流的客運量PV指標，發現其系數顯著為正，達到0.047，表明經濟要素流動的確可以促進經濟增長。其他指標如交通基礎設施、MIPV、資本投入、勞動力投入、科技投入和教育水平的系數依然顯著，且變動幅度微小，表明模型具有較好的擬合效果和穩定性。

根據表1第(1)列的結果可以得出2008～2016年各變量對經濟增長的貢獻率，用經濟增長核算的方法得到表2。從表2可知，交通基礎設施、MIPV、資本投入、勞動力投入、科技投入和教育水平對經濟增長的貢獻分別為13.711%、-3.798%、39.185%、-0.282%、36.499%和18.967%。其中，MIPV的產出彈性系數為正，但是對經濟增長的貢獻率為負數，這是由于MIPV的年增長率為負造成的。對原始數據進行考察可以發現，2008～2016年多數省份的客運量PV出現波動，特別是2013年以后，部分省份PV值出現明顯下降的趨勢。資本投入和科技投入對經濟增長的貢獻之和超過75%，體現了中國經濟具有典型的投資驅動特點，以及創新驅動戰略日益顯示出重要作用。此外，不可觀測因素對經濟增長的貢獻為-4.282，表明2008～2016年國內外經濟運行中的不可觀測因素對中國經濟增長具有負向作用。

表2 2008～2016年省際經濟增長核算

通過進一步分階段考察，可以發現：

(1)交通基礎設施的貢獻率從2008～2012年的11.482%上升至2013～2016年的18.070%，說明交通基礎設施對中國經濟增長的推動作用越來越大，這與考察期間我國不斷加大交通基礎設施投資和建設力度緊密相關。未來繼續對交通基礎設施進行投資，對經濟增長的推動潛力很大。

(2)MIPV指數的貢獻率由2008～2012年的8.322%下降至2013～2016年的-25.704%，說明MIPV在2012年之前對經濟增長起著正向作用，但2012年之后對經濟增長的作用由正轉負，且達到一個較大的負向作用，證實了上文對客運量PV原始數據的考察。

(3)資本投入的貢獻率由2008～2012年的29.845%快速上升至2013～2016年的57.653%，說明2008年以來，中國經濟增長對資本投入的依賴程度越來越大，資本驅動成為當前中國經濟增長最重要的因素。

(4)勞動力投入的貢獻率從-0.263%下降至-0.317%，說明省級層面的勞動力資源與產出差異出現擴大趨勢。勞動力投入較多的省份，經濟增長速度反而比勞動力投入較少的省份慢。這與我國經濟新常態的實際切合：東部勞動力較多的省份經濟增速明顯放緩，中西部勞動力較少的省份經濟持續高速發展。

(5)R&D投入的貢獻率與資本投入相似，從27.632%快速上升至54.038%，說明中國經濟對科技創新的依賴程度越來越大，這與考察期內我國重視科技研發工作，不斷加大R&D經費投入緊密相關，未來的經濟增長將越來越倚重于創新驅動。

(6)教育水平的貢獻率從21.354%下降至13.929%，這與我國受教育水平年均增長速度降低有關：2008～2012年受教育水平的年均增長速度為1.852%，但是2013～2016年受教育水平的年均增長速度下降至0.593%，導致教育水平對經濟增長的貢獻率降低。

(7)不可觀測因素的貢獻率由1.628%快速下降至-17.669%，說明2012年之前不可觀測因素對中國經濟增長還具有正向推動作用，但是2012年之后，由于國內外政治經濟形勢日益復雜嚴峻，不可觀測因素對中國經濟增長出現不可忽視的較大負向作用。

(二)經濟要素流動視角

表1中，PV和MIPV的系數都顯著為正，經濟要素流動對經濟增長的推動作用得到初步證實。由于PV指標表示交通基礎設施的客運量，衡量的是人的流動，為了使結果更加準確，同時檢驗表1結果的穩健性，本部分在PV指標的基礎上，加入表示貨物流動的貨運量FV指標，加總結合成PFV指標，用以考察經濟要素流動對經濟增長的影響?；貧w結果見表3。

表3 經濟要素流動視角回歸結果

續表

由表3第(1)列的估計系數可知，經濟要素流動的產出彈性為0.097，表明在保持其他因素不變的情況下，經濟要素流動每提高1個單位，GDP會增長9.7%，再次證實了經濟要素流動對經濟增長的促進作用，而其他變量的系數和顯著性與表1差別不大。第(2)列加入市場化指標MI，其結果依舊不顯著。第(3)列引入MIPFV變量，MIPFV的產出彈性為0.089，表明在保持其他因素不變的情況下，MIPFV每提高1個單位，GDP會增長8.9%，再次證實了市場化可以通過推動經濟要素流動來促進經濟增長。表1和表3各列其他變量的系數及其顯著性差別不大，表明這些系數能夠較為真實地反映變量對經濟增長的影響，模型估計結果具有較好的穩定性。

六、結論與政策含義

本文以馬克思主義政治經濟學為理論基礎，從經濟要素流動視角出發，定量考察了交通基礎設施和市場化進程對各省份經濟增長的影響。研究表明，交通基礎設施建設和市場化改革具有協同合作機制，2008～2016年，交通基礎設施建設和市場化改革對經濟增長均具有顯著的正向作用。交通基礎設施作為經濟要素流動的物質支撐，對經濟增長的貢獻率達到13.711%，市場化進程作為經濟要素流動的制度軟環境，主要通過推動經濟要素流動進而促進經濟增長。分階段來看，2008～2012年，交通基礎設施對經濟增長的貢獻率為11.482%，2013～2016年上升至18.070%。由于國內外經濟形勢日益復雜和不確定因素增加，部分省份經濟要素流動出現衰退，導致MIPV對經濟增長的貢獻率負面作用增大。文章為從經濟要素流動視角探討經濟增長的影響因素提供一個研究思路，在具體的變量設定、交通基礎設施與市場化改革合作機制的定量研究等方面還可以進一步探討。

基于上述結論，得出如下政策建議。

首先，要重視交通基礎設施和市場化改革對經濟增長的協同合作機制。交通基礎設施建設與市場化改革具有相互促進的作用。既要重視交通運輸業的市場化改革，充分運用市場機制，擴寬融資渠道，積極吸引社會資本參與交通基礎設施建設，探索運輸業數據、技術等資源市場化配置機制；也要重視推進高效的智慧交通基礎設施建設，積極利用新型交通基礎設施建設來打破貿易壁壘，促進區域、行業、部門和城鄉間的市場一體化水平。

其次，研究結論凸顯交通基礎設施建設和市場化改革在中國經濟增長中的重要作用。交通基礎設施兼具乘數效應和網絡效應，對經濟增長具有直接和間接作用，要重視推動交通基礎設施建設及其高質量發展。尤其是在當前受新冠肺炎疫情沖擊的背景下，習近平總書記多次強調要“加快5G網絡、數據中心等新型基礎設施建設”(4)宋子節、陸雪苑：《面對世界經濟復雜局面 習近平提出三個“新”》，人民網，2020年5月24日。，其中智能交通基礎設施等融合基礎設施是“新基建”的一個重要方面，因此應加快推動交通基礎設施數字化轉型和智能化升級，建設經濟高效和智能先進的交通運輸領域新型基礎設施，著力壯大新增長點，形成發展新動能。與此同時，要持續穩步推動土地要素、勞動力要素、資本要素、技術要素和數據要素等方面的市場化改革，暢通人流、物流和要素流，釋放更多市場新動能，激發全社會的活力和創造力，為構建以國內大循環為主體、國內國際雙循環相互促進的新發展格局提供更加堅實的物質基礎和制度保障。

最后，研究結論為各個省份根據自身實際情況實施促進經濟要素流動的差異化政策提供依據。盡管影響經濟要素流動是交通基礎設施建設和市場化改革影響經濟增長的一個重要途徑。但是實施差異化政策十分必要。一方面，這些促進經濟增長的因素對各省份的貢獻率不同，需要根據自身實際情況對薄弱環節進行加強和優化；另一方面，不同地區的經濟下行壓力程度具有分異特征，要更加重視應對沿海地區導致經濟下行的不利因素，減少經濟要素流動衰退和不可觀測因素增大對經濟增長的負面作用，從而推進中國經濟持續穩定增長。