市政基礎設施投資對城市全要素生產率的影響：2004—2017

周 強 史 薇

一、引言

“要想富，先修路”是勞動人民最樸實的生活經驗，也是政府加強基礎設施建設的動力。過去30年，我國基礎設施建設快速發展，不僅建成了舉世聞名的南水北調、西氣東輸、高速鐵路網等一大批關系國計民生的工程，很多城市在市政基礎設施方面也投入了巨額資金，修建城市地鐵、快速公交、公園廣場、地下管網、污水垃圾處理設施等，甚至興起了“廁所革命”。隨著我國經濟發展進入新常態，城市化速度由快漸穩，城市發展質量受到關注。實現城市高質量發展離不開生活環境品質的改善和宜居水平的提高，也需要不斷提升城市全要素生產率。在此背景下，城市市政基礎設施投資的效率問題成為很多研究關注的焦點。

目前關于基礎設施投資效益及影響的研究非常豐富，但鮮有直接針對城市市政基礎設施投資的研究。與區域性基礎設施投資相比，市政基礎設施在投資內容、結構、規模、主體、目標等方面均有不同。在投資內容和結構上，區域性基礎設施建設的重點是交通物流(鐵路、公路、港口、機場等)、通訊信息、能源電力、生態環境治理等，市政基礎設施建設除了這些內容，還包括給排水、燃氣熱力、園林綠化、健身休閑、環境衛生、防災保障等生活服務性基礎設施，這類設施的投資比重呈逐年上漲趨勢。在投資規模和主體上，區域性基礎設施的投資規模通常較大，一般由國家或省級政府及其代理機構(如大型央企、國企等)主導，市政基礎設施的投資規模則要小得多，一般以城市政府及代理機構(如地方國企、城投公司等)為主，社會資本參與市政基礎設施建設的比例相對更高。城市政府對市政基礎設施投融資的決策效率更高、彈性更大，易于根據市場變化做出調整。在投資目標上，市政基礎設施投資除了要促進經濟和產業發展，還要滿足居民的美好生活需求。因此我們認為，市政基礎設施投資在提升城市全要素生產率，促進城市經濟增長方面與區域性基礎設施投資存在差異。考察市政基礎設施投資對城市全要素生產率的影響具有重要理論和現實意義。

二、文獻綜述和研究假設

許多研究證實基礎設施投資有助于人財物和技術的空間集聚，從而推動經濟增長。20世紀80年代起，很多經濟學家用計量方法測度基礎設施建設和地區經濟增長的關系。新古典經濟增長理論認為，一個國家或地區長期、穩定的經濟增長必然伴隨全要素生產率的提高。不少學者實證考察了基礎設施建設對全要素生產率的影響(1)Aschauer DA.，“Is Public Expenditure Productive”，Journal of Monetary Economics,1989,23(2)，pp.177-200.(2)Merriman D.，“Public capital and regional output，Another look at some Japanese and American data”,Regional Science and Urban Economics,1990(20),pp.437-458.(3)Bronzini R,Piselli P.，“Determinants of Long-Run Regional Productivity:The Role of R&D,Human Capital and Public Infrastructure”，Regional Science & Urban Economics,2009(39),pp.187-199.。早期研究主要集中在交通設施方面，能源、信息通訊和其他基礎設施隨后也被廣泛研究，研究方法也日漸多樣化。

(一)基礎設施投資對全要素生產率影響的非線性

作為一種經濟活動，市政基礎設施投資與其他生產投資一樣存在規模效應和邊際收益問題。市政基礎設施投資對城市全要素生產率的影響是非線性的。Duggal等人(4)Duggal VG,Saltzman C,Klein LR.，“Infrastructure and productivity:a nonlinear approach”， Journal of Econometrics,1999,92(1),pp.47-74.將基礎設施視為生產函數中技術因子的構成要素，認為基礎設施對經濟增長的影響存在S曲線效應。Demurger(5)Demurger S.，“Infrastructure development and economic growth:An explanation for regional disparities in China”，Journal of Comparative Economics,2001(29),pp.95-117.，Agenor(6)Agenor PR.，“A theory of infrastructure-led development”，Journal of Economic Dynamics & Control,2010(34)，pp.932-950.和Banister(7)Banister D.，“Transport and economic development:Reviewing the evidence”，Transport Reviews,2012,32(1)，pp.1-2.的研究發現，交通設施投資超過一定規模后，對可達性和經濟增長的邊際效益減少。賈俊雪(8)賈俊雪：《公共基礎設施投資與全要素生產率:基于異質企業家模型的理論分析》，《經濟研究》2017年第2期。的研究發現，公共基礎設施對全要素生產率的影響呈“倒U型”，即公共基礎設施投資對全要素生產率的提升存在最佳規模。Laborda和Sotelsek(9)Laborda L,Sotelsek D.，“Effects of road infrastructure on employment,productivity and growth:an empirical analysis at country level”， Journal of Infrastructure Development,2019,11(1-2),pp.81-120.對印度的研究發現，道路基礎設施對全要素生產率的影響存在庫茲涅次曲線效應。總的來看，學界從非線性角度研究基礎設施投資對全要素生產率影響的文獻還不多，專門針對市政基礎設施投資對城市全要素生產率非線性影響的研究更是缺乏，筆者據此提出以下研究假設。

假設1：市政基礎設施投資對城市全要素生產率的影響顯著且為非線性。

(二)基礎設施投資對全要素生產率影響的遲滯性

基礎設施的投資建設從可行性研究開始，經規劃設計、施工建設直至最終運營管理往往需要較長時間才能真正發揮效用，基礎設施投資影響的遲滯性是普遍現象，但目前學界在這方面的研究并不多。Strum等人(10)Sturm J E, Jacobs J,Groote P.，“ Output Effects of Infrastructure Investment in the Netherlands：1853-1913”， Journal of Macroeconomics,1999,21(2)，pp.355-380.使用向量自回歸模型(VAR)對荷蘭的研究發現，基礎設施對經濟增長的影響存在滯后效應，交通性基礎設施的滯后期比其他類型基礎設施的滯后期更長。劉勇(11)劉勇：《交通基礎設施投資、區域經濟增長及空間溢出作用——基于公路、水運交通的面板數據分析》，《中國工業經濟》2010年第12期。在研究交通設施對經濟增長的影響時，將滯后效應納入模型后發現，公路對經濟增長的滯后期約5年。王曉東等人(12)王曉東、鄧丹萱、趙忠秀：《交通基礎設施對經濟增長的影響——基于省際面板數據與Feder模型的實證檢驗》，《管理世界》2014年第4期。使用省級面板數據研究發現，基礎設施對經濟增長存在滯后效應，在滯后期1—3年內表現為積極影響，在4—5年時為負面效應。鑒于目前還沒有研究對基礎設施投資的滯后性對全要素生產率的影響進行深入分析，筆者提出以下研究假設。

假設2：市政基礎設施投資對城市全要素生產率的影響存在滯后效應。

(三)基礎設施投資對全要素生產率影響的異質性

世界銀行將基礎設施分為經濟性基礎設施和社會性基礎設施，前者包括交通物流、能源電力、郵電通訊等，后者指生活服務、科教文衛、環境保護等。很多學者根據該劃分比較了不同類型基礎設施投資影響全要素生產率的差異。劉舜佳、王耀中(13)劉舜佳、王耀中：《基礎設施對縣域經濟全要素生產率影響的空間計量檢驗》，《統計與信息論壇》2013年第2期。構建空間面板模型考察基礎設施對縣域全要素生產率的影響，發現實體性基礎設施(城市建設和通訊)對縣域全要素生產率有負面影響，社會性基礎設施(教育與金融服務)的影響顯著為正。郗恩崇等人(14)郗恩崇、徐智鵬、張丹：《中國基礎設施投資的全要素生產率效應研究》，《統計與決策》2013年第23期。研究發現，交通、能源、信息基礎設施對區域全要素生產率的影響存在差異，交通設施對全要素生產率有負面作用，能源和信息基礎設施有積極作用。王自鋒等人(15)王自鋒、孫浦陽、張伯偉、曹知修：《基礎設施規模與利用效率對技術進步的影響:基于中國區域的實證分析》，《南開經濟研究》2014年第2期。考察了基礎設施規模和利用效率對技術進步的影響，發現交通基礎設施跟能源和信息基礎設施一樣，都能通過R&D的渠道提升全要素生產率。謝劍(16)謝劍：《基礎設施建設與中國區域全要素生產率——基于285個地級市的空間計量分析》，《科學決策》2018年第4期。的研究發現，交通、醫療、能源、通訊、環境、文化、教育等基礎設施對全要素生產率的影響差異顯著。截至目前，還沒有研究對城市市政基礎設施進行分類，研究不同類型城市市政基礎設施對全要素生產率的影響，筆者提出以下研究假設。

假設3：不同類型市政基礎設施投資對城市全要素生產率的影響存在異質性。

三、模型與數據

(一)模型構建

1.城市全要素生產率的測度

本文以Fare等人(17)Fare R, Grosskopf S,Norris M,Zhang Z，“Productivity Growth,Technical Progress and Efficiency Change in Industrialized Countries”， American Economic Review,1994,84(1)，pp.66-83.提出的Malmquist生產率指數為測算指標，同時借用DEA中的非參數方法計算城市全要素生產率。該方法無需事先對生產函數的形式和分布進行假定，也不需要對參數進行估計，既能避免理論約束，又能進行分解，因此得到廣泛運用(18)章祥蓀、貴斌威：《中國全要素生產率分析:Malmquist指數法評述與應用》，《數量經濟技術經濟研究》2008年第6期。。現有研究對城市全要素生產率的計算，常常忽視土地因素，這不符合我國城市發展的實際。土地因素在我國城市經濟發展中作用巨大，土地財政是很多城市政府的財政收入來源。本文將城市建設用地、資本存量和勞動力共同作為測量城市全要素生產率的投入要素。

(1)

(2)

即：

(3)

2.市政基礎設施投資對城市全要素生產率的影響

本文將城市全要素生產率作為被解釋變量。考慮到前期全要素生產率對后期存在動態累積效應，靜態面板模型可能存在估計偏差，筆者構建如下動態面板模型：

(4)

其中，i和t分別表示城市和年份，TFPCH表示城市全要素生產率的變動情況，β為系數矩陣，m為自變量滯后期數，TR表示城市道路交通設施投資(包括道路、公共交通以及橋梁等設施)，EN表示城市市容環境設施投資(包括園林、綠化以及環衛等設施)，UT表示城市給排水與燃氣供暖設施投資(包括給水、排水、燃氣、供暖及污水處理等設施)。ci和μt表示地區和時間非觀察誤差，εit表示隨機擾動項。為檢驗市政基礎設施的滯后效應，交通性市政基礎設施與非交通性市政基礎設施的一階、二階、三階滯后項均被納入解釋變量。為檢測市政基礎設施投資的非線性效應，所有市政基礎設施的水平、一階、二階及三階滯后項的二次項(SQ_lnTR，SQ_lnEN，SQ_lnUT)均被納入解釋變量。參考已有研究(20)劉生龍、胡鞍鋼：《基礎設施的外部性在中國的檢驗:1988—2007》，《經濟研究》2010年第3期。(21)劉建國、李國平、張軍濤、孫鐵山：《中國經濟效率和全要素生產率的空間分異及其影響》，《地理學報》2012年第8期。的做法，模型控制變量包括城市人口規模(lnUrbScale)，人均GDP(lnGDP)、第二產業比例(lnIND2)、第三產業比例(lnIND3)以及教育科技事業支出占GDP的比值(lnEDU)。與主要解釋變量一樣，所有控制變量的二次項均被納入模型。為進一步考察市政基礎設施投資對城市全要素生產率的影響機制，筆者還利用此模型分析市政基礎設施投資對城市純技術效率指數(lnTECH)、城市技術進步指數(lnTECCH)和城市規模效率指數(lnSECH)的影響。

在上述動態面板模型中，因為解釋變量包含被解釋變量的多個滯后項，考慮到這些滯后項與隨機擾動項相關，筆者使用系統廣義矩估計(SYS-GMM)方法進行估計。

(二)數據與變量

本文數據來源于2001至2018年的《中國城市統計年鑒》《中國城市建設統計年鑒》和中國經濟與社會發展統計數據庫。部分城市因為數據缺失較嚴重未納入分析，最終樣本量為281個城市。少數城市的部分指標存在缺失，筆者采用線性插值法進行補充。

資本存量(K)。本文采用“永續盤存法”進行估算，計算公式為：

Kit=Iit+(1-δ)Kit-1

(5)

上式中，Kit為城市i市轄區在t年的資本存量，Iit為城市i市轄區在t年的固定資產投資額，δ為折舊率。基年資本存量的計算，筆者借鑒Young(22)Young A.，“Gold into base metals: Productivity growth in the People’s Republic of China during the reform period”,Journal of Political Economy,2003,111(6),pp.1220-1261.、Hall等人(23)Hall R E, Jones C I.，“Why do some countries produce so much more output than others?”， The Quarterly Journal of Economics,1999,114(1),pp.83-116.和單豪杰(24)單豪杰：《中國資本存量K的再估算:1952-2006年》，《數量經濟技術經濟研究》2008年第10期。的做法，用基年(本研究設定基年為2001年)固定資產投資額除以10%作為初始資本存量，并將折舊率δ設定為10.96%。

勞動力(L)。本文界定為市轄區城鎮社會從業人員，為年末城鎮單位從業人員和私營、個體從業人員之和。

土地資源(R)。本文用城市市轄區的建設用地總面積進行測度。

GDP產出。本文采用城市市轄區的GDP。以2000年為基期，根據城市所在省份的歷年消費者價格指數進行平減，消除價格因素的影響。

城市市容環境基礎設施投資占GDP的比例(EN)。市容環境基礎設施投資為園林綠化、環境衛生等設施的年度固定資產投資之和。根據城市所在省份的歷年固定資產價格指數進行平減消除價格因素影響。

城市給排水與燃氣供暖等設施投資占GDP的比例(UT)。給排水與燃氣供暖等設施投資包括給排水、供氣(包括天然氣、煤氣等)、供暖、污水污泥處理等固定資產投資之和。根據城市所在省份的歷年固定資產價格指數進行平減消除價格因素影響。

其他控制變量，城市規模(UrbScale)用城市市轄區年末戶籍人口總量進行測度。人均GDP采用2000年為基期的可比價(根據城市所在省份的歷年消費者價格指數進行平減)。市轄區第二產業占GDP的比例、第三產業占GDP的比例、教育和科技事業支出占GDP的比值均從《中國城市統計年鑒》獲得。

(三)描述性統計

表1結果表明，各城市在大部分指標上都存在較大差異。在市政基礎設施投資上，道路交通設施投資占城市GDP的比值遠高于市容環境設施投資、給排水與燃氣供暖等設施的比值(分別約為1/4和1/3)，可見多數城市對交通性市政基礎設施的建設更積極。

表1 各指標描述性統計

圖1、圖2、圖3顯示了2004—2017年我國城市市政基礎設施投資的變化趨勢。2008年之前三類市政基礎設施投資占城市GDP的比值均呈下降趨勢，2008年之后道路交通和市容環境設施投資占GDP的比值增長顯著(給排水與燃氣供暖等設施投資增長較少)，到2013年至2017年間出現下降，相反，給排水與燃氣供暖等設施的投資則增長較多。不同區域城市的市政基礎設施投資存在較大差異，中西部城市的道路交通設施和市容環境設施投資高于全國平均水平，東北地區城市的給排水與燃氣供暖等設施投資高于全國平均水平。

圖1 分區域城市道路交通設施投資占GDP的比例：2004—2017

圖2 分區域城市市容環境設施投資占GDP的比例：2004—2017

圖3 分區域城市給排水與燃氣供暖等設施投資占GDP比例：2004—2017

四、實證分析結果

(一)城市全要素生產率

在納入資本、勞動力與土地等要素之后，筆者根據DEA-Malmquist方法測算城市全要素生產率的結果表明(圖4)，2004至2017年間，全國大部分城市全要素生產率的變化(TFPCH)趨勢大體上呈“U”型曲線。總體上，在2004年到2011年間(2009年除外)，全國城市的全要素生產率基本處于提升階段(TFPCH大于1.00)，但增長速度漸緩；2012年全國城市的全要素生產率開始收縮并在2014年下降到最低點；2015年全國城市的全要素生產率開始反彈，2016年開始擴張(TFPCH大于1.00)。

圖4 分區域我國281個主要城市全要素生產率年度變化情況：2004—2017

數據來源：作者計算得到。

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分區域來看，在多數年份，東部地區的城市全要素生產率增長最快，東北地區最緩。值得關注的是，西部地區的城市比中部地區增長更快，且這種增長主要來源于純技術效率指數(TECH)和城市規模效率指數(SECH)的提升(表2)，表明國家主導的西部大開發戰略確實帶動了西部地區的城市發展。除了東部地區，其他區域的技術進步指數(TECCH)都在降低，西部地區的降幅最大(表2)。

表2 分區域城市全要素生產率變動情況：2004—2017

(二)解釋變量的平穩性檢驗

建模前需對數據的平穩性進行檢驗，筆者采用LLC、ADF、IPS三種單位根檢驗方法，結果(表3)表明，主要變量在水平數據上均呈現平穩性，滿足建立面板回歸模型的要求。

表3 主要變量的平穩性檢驗結果

(三)市政基礎設施投資對城市全要素生產率的影響

為消除年份效應的影響，筆者增加年份虛擬變量，以核心解釋變量的滯后期為工具變量，采用二步SYS-GMM方法估計誤差。表4結果表明，AR(1)檢驗拒絕一階差分方程隨機誤差項中不存在一階序列相關的假設，但無法拒絕不存在二階序列相關的原假設，Hansen 檢驗也無法拒絕工具變量有效的原假設。可見模型估計結果不存在工具變量的過度識別問題，也沒有二階序列相關問題。

1.道路交通設施投資

表4結果表明，道路交通設施在投資當年(即第一年)主要影響城市技術進步指數，表現為“U”型曲線，即隨著道路交通設施投資占城市GDP比例的增加呈現先降低后增加的趨勢。由于到達“U”型曲線拐點所需的門檻值較低，道路交通設施在投資當年對城市全要素生產率的影響表現為積極的“拉動”效應。在滯后一年期(即第二年)，道路交通設施投資對城市規模效率指數的影響為倒“U”型曲線，即隨著道路交通設施投資占GDP比例的增加呈現先增加再降低趨勢。道路交通設施投資對城市技術效率指數也有積極影響，在滯后二年期和滯后三年期(即第三年與第四年)，道路交通設施投資會對城市技術效率指數、技術進步指數和城市規模效率指數產生持續影響，雖然在具體內容上有些變化，但從全要素生產率的整體來看，其影響開始趨向穩定(二次項持續為負，顯著度都接近10%)。

總的來看，道路交通設施投資對城市全要素生產率的影響十分顯著，在投資前兩年的影響強度最大，形態也比較復雜(先為“U”曲線后為倒“U”曲線)，在第三年之后趨于穩定(倒“U”型曲線)。如果假定城市政府每年的道路交通設施投資占城市GDP的比例維持相同，根據表4結果，在四年觀察期內，道路交通設施投資對城市全要素生產率增長的影響合計為倒“U”型曲線。

2.市容環境設施投資

表4結果表明，市容環境設施投資在第一年對城市全要素生產率的影響強度最大，范圍也最廣，市容環境設施投資對城市技術效率指數的影響為“U”型曲線，對城市技術進步指數和城市規模效率指數的影響為倒“U”型曲線；從相關系數來看，市容環境設施投資對城市技術效率指數的影響強度大于對城市技術進步指數和城市規模效率指數的影響。在投資第二年，市容環境設施投資僅對城市規模效率指數有顯著影響(倒“U”型曲線)。在投資第三年，市容環境設施投資對城市規模效率指數的影響仍為倒“U”型曲線(相關系數的絕對值明顯減少，說明影響強度有所降低)，對城市技術進步指數的影響也呈倒“U”型曲線。在投資第四年，市容環境設施投資對城市規模效率指數的影響轉為“U”型曲線。

由此看出，市容環境設施投資對城市全要素生產率的影響主要集中在投資前兩年，第一年整體表現為“U”型曲線，第二年為倒“U”形曲線，之后的影響強度有所下降，但降幅比道路交通設施投資的影響要小。

3.給排水與燃氣供暖等設施投資

表4結果表明，給排水與燃氣供暖等設施投資在第一年對城市全要素生產率的三個方面均有顯著影響，且對三個方面的影響強度差異要小于市容環境設施投資的影響。具體而言，給排水與燃氣供暖等設施投資對城市技術效率指數的影響為倒“U”型曲線，對城市技術進步指數和城市規模效率指數的影響為“U”型曲線(與市容環境設施投資的影響剛好相反)。在投資第二年，給排水與燃氣供暖等設施投資對城市全要素生產率的三個要素也均影響顯著，區別在于，對三個指數的影響均為“U”型曲線，且影響力度有所降低(二次項相關系數的絕對值減少)。在投資第三年，給排水與燃氣供暖等設施投資對城市技術效率指數的影響仍為“U”型曲線，且影響力度有所增加(二次項相關系數的絕對值變大)。在投資第四年，給排水與燃氣供暖等設施投資對城市技術效率指數的影響不再顯著，但對城市技術進步指數和城市規模效率指數的影響轉為倒“U”型曲線。

總的來看，給排水與燃氣供暖等設施投資對城市全要素生產率的影響比道路交通設施和市容環境設施投資更復雜(正“U”型曲線和倒“U”型曲線交替存在)。如果假設城市政府每年在給排水與燃氣供暖等設施上的投資占城市GDP的比例維持在相同水平，根據表4結果計算，其對城市全要素生產率前四年觀察期的影響合計為負。之所以這樣，一個可能的原因是給排水與燃氣供暖等設施投資在短期內的“擠出效應”超過了“拉動效應”。

總體而言，模型結果表明，市政基礎設施投資對城市全要素生產率影響顯著，不同類型市政基礎設施投資影響城市全要素生產率的方式與程度各異，在滯后效應方面差別顯著。整體上，道路交通設施投資與市容環境設施投資在兩年內就能對城市全要素生產率產生顯著影響(說明市政基礎設施投資影響城市全要素生產率的滯后期短于區域性基礎設施投資)，給排水與燃氣供暖等設施投資對城市全要素生產率的影響主要表現在第三年及以后。

從影響強度來看，道路交通設施投資在前兩年對城市全要素生產率的影響大于第三年和第四年；市容環境設施投資雖然在前兩年對城市全要素的影響也大于第三年和第四年，但其影響強度在第三年和第四年的下降幅度明顯低于道路交通設施投資的影響；給排水與燃氣供暖等設施投資在第三年和第四年對城市全要素生產率產生較大影響。這說明，道路交通設施投資影響城市全要素生產率的峰度較高(“陡峭”)，市容環境設施投資和給排水與燃氣供暖等設施投資的影響偏度較大(“長尾”)。

根據各變量相關系數，按照全國平均值估算，現階段我國大部分城市的道路交通設施投資與市容環境設施投資對城市全要素生產率的影響均為正。在給排水與燃氣供暖等設施建設上，雖然目前這方面的投資對城市全要素生產率的影響為負，但因為尚處于倒“U”型曲線的左側，還遠未到達拐點，所以給排水與燃氣供暖等設施投資的增加勢必減少其對城市全要素生產率的負面影響。從長期(第三年與第四年)來看，市容環境設施投資和給排水與燃氣供暖等設施投資對城市全要素生產率的影響力并不弱于道路交通設施投資。

與已有研究發現一致，表4結果還表明，城市經濟發展水平(人均GDP)、產業結構、教育科技投入、地理區位對城市全要素生產率都有顯著影響。模型估算結果還證實，城市經濟發展水平、產業結構和教育科技投入對城市全要素生產率的影響都是非線性的，經濟發展水平與第二產業比例的影響呈“U”型曲線，第三產業和教育科技投入的影響呈倒“U”型曲線。城市規模對全要素生產率的影響不顯著，但對城市技術進步指數影響顯著且呈倒“U”型曲線。

表4 市政基礎設施投資對城市全要素生產率的影響：2004—2017

(四)內生性處理

上述方法可能因為內生性問題而使估計結果存在偏誤，解決內生性問題的主要方法是尋找合適的工具變量。本文選取的工具變量為各城市的年平均氣溫。該變量有兩方面優勢：一是該變量是氣候變量，僅與城市地理位置有關，屬于嚴格的外生變量，與全要素生產率沒有直接關系(Granger因果檢驗的p值均遠大于10%)；二是該變量對城市市政基礎設施投資存在一定影響。一般來說，寒冷地區(年平均溫度較低)的市政基礎設施建設往往需要更長的施工工期、更高要求的施工標準(防寒防凍等)以及更多市政基礎服務(如集中供暖設施)，因此寒冷地區的市政基礎設施投資占城市GDP的比例一般要高于年平均溫度較高的溫帶和熱帶地區。模型估算的AR(1)、AR(2)和Hansen檢驗值顯示，工具變量不存在過度識別偏誤問題，說明城市年平均氣溫是有效工具變量(C統計量，Difference(null H=exogenous)，沒有拒絕工具變量是外生的原假設)。表5結果表明，在考慮內生性問題后模型主要結果依然比較穩健。

表5 市政基礎設施對城市全要素生產率的影響：IV估計

(五)穩健性檢驗

本文采取以下三種方式進行穩健性檢驗，限于篇幅，本文未匯報穩健性檢驗表格，如有需要可聯系作者索取。

1.市政基礎設施投資

本文核心解釋變量為三類市政基礎設施投資占城市GDP的比值(基于2000年的不變價)。為得到核心解釋變量的自然對數值，筆者將各類型市政基礎設施投資占城市GDP的比值少于或等于1的自然對數值設定為0。該選擇和設定可能存在一定測量偏誤。為檢測可能存在的偏誤，筆者對三類市政基礎設施投資的人均不變價(單位為：元/人)取自然對數值后，再次進行分析。結果顯示，變換核心解釋變量的測量方式后，城市全要素生產率和三個主要構成部分的回歸結果在總體上基本保持一致(相關系數略有變化，但大部分指標的顯著度及方向基本保持一致)。

2.刪除特大城市樣本

一般而言，市政基礎設施投資不是外生的。特大城市的經濟發展水平較高，在市政基礎設施建設投資方面更有優勢。為防止反向因果關系，筆者刪除年末戶籍人口規模在300萬以上的Ⅰ型大城市(國務院2014年印發的《關于調整城市規模劃分標準的通知》)后再次進行分析，結果依然比較穩健。

3.控制集聚效應

研究(25)張先鋒、丁亞娟、王紅：《中國區域全要素生產率的影響因素分析——基于地理溢出效應的視角》，《經濟地理》2010年第12期。(26)張浩然、衣保中：《基礎設施、空間溢出與區域全要素生產率——基于中國266個城市空間面板杜賓模型的經驗研究》，《經濟學家》2012年第2期。(27)陳文新、潘宇、馬磊：《交通基礎設施、空間溢出與全要素生產率——基于絲綢之路經濟帶面板數據的空間計量分析》，《工業技術經濟》2017年第10期。(28)王煒、張豪、王豐：《信息基礎設施、空間溢出與城市全要素生產率》，《經濟經緯》2018年第5期。表明城市基礎設施投資具有空間溢出效應，城市密集帶(城市群)內的全要素生產率可能受周邊其他城市市政基礎設施投資的影響，從而可能夸大其自身市政基礎設施投資對全要素生產率的影響。為排除這種效應，筆者刪除京津冀、長三角以及粵港澳三大國家級城市群區域內的所有城市樣本重新進行分析，結果仍然穩健。

五、結論與政策啟示

市政基礎設施建設對城市發展的重要性已得到各界普遍認同，但目前學術界對市政基礎設施投資對城市全要素生產率影響的研究還不足。本文使用DEA-Malmquist方法和動態面板模型，考察我國281個主要城市2004—2017年市政基礎設施投資對城市全要素生產率的影響。基于一系列模型估計和穩健性檢驗，本文主要獲得以下結論。

第一，市政基礎設施投資對城市全要素生產率的影響十分顯著，這些影響不僅是非線性的還存在明顯滯后效應。同一類型的市政基礎設施投資對城市全要素生產率的不同方面同時存在“U”型曲線和倒“U”型曲線影響，對城市全要素生產率的同一方面在不同滯后期也同時存在“U”型曲線和倒“U”型曲線影響，這兩種不同形態的影響還會隨時間(滯后期)變化相互轉化，說明市政基礎設施投資對城市全要素生產率的影響是復雜多樣的。

第二，從城市全要素生產率的角度來說，市政基礎設施投資沒有絕對的最佳時機和最佳規模，所謂的最佳時機和最佳規模具有非常強的階段性。目前學界使用傳統線性回歸模型且忽視滯后效應的研究，無法準確反映市政基礎設施投資對城市經濟發展的實際影響，有的甚至會得出錯誤結論。

第三，不同類型市政基礎設施投資對城市全要素生產率的影響在短期內(投資當年及第二年)差異較大，但長期來看這些差異會逐漸縮小甚至趨同。在投資當年和第二年，不同類型市政基礎設施投資會影響城市全要素生產率的不同方面，具體影響的方向和強度也有較大差別。但到投資第三年和第四年，各類型市政基礎設施投資對城市全要素生產率的影響開始出現趨同現象，主要表現為通過影響城市規模效率指數(均呈現倒“U”型曲線)來間接影響城市全要素生產率。

根據上述結論，本文提出以下政策建議。

第一，城市政府應繼續支持市政基礎設施投資建設。雖然最近幾年政府開始重點推進新基建，但一般性的市政基礎設施建設對城市發展仍然十分重要。現階段在總體上，我國城市的市政基礎設施投資還未達到過剩階段，市政基礎設施投資對城市全要素生產率的提升仍有顯著積極作用，維持一定比例的市政基礎設施投資對多數城市來說仍有積極意義。在維持投資的同時，一般性的市政基礎設施可以主動融入新發展理念，構建“城市智慧市政設施”，比如智慧交通、智慧景觀、智慧環衛、智慧水務等，以更好促進智慧城市的發展。

第二，適當增加市容環境、給排水與燃氣供暖等民生性基礎設施建設的投入。從長期趨勢來看，市容環境、給排水與燃氣供暖等設施投資對城市全要素生產率的影響不亞于道路交通設施。目前我國很多城市正由增量發展向存量發展轉變，城市環境質量和宜居性將成為城市吸引高層次人才和外來投資的重要因素，增加民生性基礎設施建設投資力度可以提高城市長期競爭力。從城市更新的角度來看，目前很多城市內部都存在大量老舊小區，老舊小區的民生性基礎設施建設也亟待更新。加大城市民生性基礎設施投資，不僅可以提升城市發展質量，也能提高城市居民獲得感和幸福感。像新冠肺炎疫情這類重大公共衛生事件的暴發，也凸顯出市容環境設施建設對城市應急管理和韌性發展的重要性。

第三，新的國土空間規劃應加強對城市市政基礎設施建設經濟效應的分析。傳統的城市總體規劃和新的國土空間規劃都將市政基礎設施規劃視為強制性內容，但國內各大城市在制定相關規劃時，很多只關注市政基礎設施的位置及管網布局，對市政基礎設施的建設實施缺乏科學的經濟分析，導致市政基礎設施建設在實際執行中出現與產業發展不協同的問題。在制定國土空間規劃前，有必要從城市全要素生產率的角度加強對市政基礎設施投資的經濟分析，通過確定市政基礎設施投資的最佳時機和最佳規模，指導城市市政設施規劃的分期實施方案，提高國土空間規劃中市政基礎設施規劃的可實施性。