地鐵開通與城市綠色全要素生產率

付明衛 叢正龍

關鍵詞：地鐵；綠色全要素生產率；創新；污染

一、引言

中國經濟已由高速增長階段轉向高質量發展階段，正處于轉變發展方式、優化經濟結構和轉換增長動力的攻關期。2022年召開的中國共產黨第二十次全國代表大會進一步提出，高質量發展是全面建設社會主義現代化國家的首要任務，推動經濟社會發展綠色化和低碳化是實現高質量發展的關鍵環節，要加快推動產業結構、能源結構和交通運輸結構等調整優化。實現高質量發展，必須全面貫徹創新、協調、綠色、開放和共享的新發展理念。

地鐵是符合新發展理念的交通工具，但建設和運營成本巨大，其修建需要經過嚴格的審批。地鐵具有如下幾個特征：首先，地鐵載客量大，票價低，人人可用，是促進共享的交通工具。其次，地鐵是綠色交通工具。地鐵使用電作為動力，沒有尾氣排放。發電廠在發電過程中集中處理污染物的成本，遠小于處理汽車尾氣的成本。因此，地鐵通過替代燃油、燃氣汽車①，可減輕尾氣排放造成的空氣污染，是綠色的交通出行方式。最后，地鐵還能促進城市創新（王岳龍和袁旺平，2022；肖挺，2021）。地鐵的建造成本和運營成本十分高昂。根據《城市軌道交通2019年度統計和分析報告》，城市軌道交通每公里的建造成本為6.11億元，每單位人·公里的平均運營收入為0.47元，而每單位人·公里的平均運營成本為0.69元。正因如此，中國中央政府對各城市修建地鐵制定了嚴格的申報程序和審批條件。2003年發布的《國務院辦公廳關于加強城市快速軌道交通建設管理的通知》（國辦發〔2003〕81號）規定，只有一般公共財政預算收入在100億元以上、國內生產總值在1000億元以上、城區人口在300萬人以上，且規劃線路的客流規模達到單向高峰小時3萬人以上的城市，才能新建地鐵。伴隨著經濟和社會發展，2018年發布的《國務院辦公廳關于進一步加強城市軌道交通規劃建設管理的意見》（國辦發〔2018〕52號）將上述條件更新為：一般公共財政預算收入在300億元以上、地區生產總值在3000億元以上、市區常住人口在300萬人以上，且擬建地鐵線路的初期客運強度不低于每日每公里0.7萬人次、遠期客流規模達到單向高峰小時3萬人次以上。符合這些基本條件的城市制定出地鐵建設規劃后，先交省級發展改革部門會同城鄉規劃主管部門、住房城鄉建設部門進行初審，然后由國家發展和改革委員會同住房和城鄉建設部組織審核后報國務院審批。2017年開工建設的包頭地鐵和衡陽地鐵，因為不符合審批條件，都被國家發展和改革委員會叫停。

進入21世紀以來，地鐵在中國發展迅速。北京于1970年開通地鐵，是中國大陸最早開通地鐵的城市。之后，天津、上海和廣州分別于1985年、1993年和1997年開通地鐵。如表1所示，進入21世紀之后，中國開通地鐵的城市數目迅速增加。2009—2022年，中國大陸地區每年平均新開通16.54條地鐵線、每年平均新增地鐵里程數489.64千米；截至2022年末，中國大陸地區開通地鐵的城市已達42個，共運營248條線路，累計運營里程數7295.98千米。在已開通地鐵的42個城市中，39個仍在擴建地鐵。①

本文主要研究地鐵開通對城市綠色全要素生產率（GreenTotalFactorProductivity，GTFP）的影響。GTFP是考慮了污染排放這種非期望產出后的全要素生產率，能同時體現創新發展和綠色發展。本文基于2003—2019年中國259個城市的面板數據，使用雙重差分法，發現城市開通地鐵能提高其GTFP，平均提高0.25個單位。我們證實了開通地鐵提高城市GTFP的兩個機制：其一，地鐵通過改善城市空氣質量和交通狀況，吸引來科研人員和FDI，增加政府科學支出，導致城市技術創新增加、全要素生產率提升。其二，創新促進城市產業轉型升級，工業廢水、廢氣和固體廢物排放減少。地鐵開通提高城市GTFP這一基本結論，在考慮各城市開通地鐵的年份不一樣、GTFP不同的測算方式、是否包含直轄市和副省級城市、其他政策的干擾和GTFP的空間相關性后，依然成立。我們還分析了地鐵開通的這一影響的溢出效應和異質性。

本文從以下兩個方面豐富了已有文獻：首先，根據我們掌握的文獻，目前研究地鐵影響GTFP的學者僅有肖挺。肖挺（2021）計算GTFP時的非期望產出僅包含二氧化硫排放，而本文的非期望產出還包含工業廢水和工業煙塵排放，因而測算的GTFP更加科學。其次，各個城市開通地鐵的年份不盡相同，但基于城市樣本、使用DID方法研究地鐵影響的文獻都沒考慮開通年份不同對估計結果帶來的偏誤，本文使用五種交疊型DID估計量考察了地鐵開通年份不一對估計結果的影響。

二、文獻綜述

截至目前，研究地鐵開通如何影響城市GTFP的文獻僅有一篇，但研究地鐵開通如何影響一種非期望產出—空氣污染—的文獻卻比較多。開通地鐵能否緩解公路交通擁堵和空氣污染①，在理論上講是不確定的。根據交通轉移觀點（肖挺，2021），地鐵可能吸引走一部分原來依賴汽車的通勤者，從而改善交通擁堵和空氣污染。然而，根據交通創造觀點（DurantonandTurner，2011；Vickrey，1969），地鐵也可能創造新的道路交通：首先，部分通勤者發現地鐵吸引走一部分原來依賴汽車的通勤者導致公路交通改善，于是轉而使用汽車通勤。其次，地鐵開通導致中心城區房價上漲，使得部分居民轉而居住在郊區，這部分居民用汽車通勤會增加交通擁堵和空氣污染。最后，城市開通地鐵改善通勤和空氣質量，吸引人口來工作、居住，吸引來企業，增加交通擁堵和空氣污染。由于后兩類交通創造需要假以時日，因此估計地鐵開通對空氣質量的影響時，考察期的長短就至關重要。

已有研究確實發現，地鐵在短期內可能降低空氣污染，但在長期內卻不一定。這些研究主要使用斷點回歸設計法和雙重差分法。使用斷點回歸設計法的研究，都是用距離地鐵開通日的天數做配置變量、用地鐵開通做處理變量，因而識別出的都是地鐵在開通當天對空氣質量的影響。研究結果都發現地鐵開通降低了空氣污染（馮國強和李菁，2019；高明等，2018；梁若冰和席鵬輝，2016；王學淵等，2020；楊小聰等，2017；ChenandWhalley，2012）。在使用雙重差分法的研究中，Li等（2019）使用北京地鐵開通之前和之后60天的數據②、Zheng等（2019）使用長沙地鐵開通之前和之后一年的數據，用距離地鐵站較遠的空氣監測點作對照組，都發現地鐵開通降低地鐵站附近空氣監測點的空氣污染水平。然而，使用更長樣本期的研究得出了不一致的結論。譬如，梁若冰和席鵬輝（2016）使用中國120個城市2005—2013年的數據，發現地鐵開通降低了空氣污染；Gendron-Carrier等（2022）使用2001—2016年間全球開通了地鐵的58個城市的數據，發現地鐵開通沒有減輕空氣污染。

與本文研究問題最為接近的是肖挺（2021）、王岳龍和袁旺平（2022）。肖挺基于中國285個城市2004—2016年的面板數據，使用雙重差分法，發現地鐵開通不影響城市全要素生產率，但提高了城市GTFP。肖挺研究的不足之處在于，他計算GTFP時的非期望產出僅包含二氧化硫排放。王岳龍和袁旺平（2022）使用中國289個地級市2001—2016年的面板數據，運用雙重差分法，發現地鐵開通提高了城市創新水平。他們還證實了地鐵開通促進城市創新的三個機制：第一，作為中國創新主體的企業，其研發活動集中在實驗發展。中國高校的研發活動集中于基礎研究和應用研究。企業和高校的研發活動具有很強的互補性。地鐵開通通過降低通勤成本，增加高校和企業之間的交流，促進城市創新。第二，地鐵開通降低通勤成本，減輕空氣污染，吸引研發人員流入，促進城市創新。第三，地鐵開通會吸引FDI流入，FDI產生的技術外溢促進城市創新。由于全要素生產率是度量創新的一種指標，這三個也是地鐵開通影響GTFP的機制。

基于已有研究，我們將地鐵開通提升城市GTFP的途徑概括為兩個方面：首先，地鐵開通促進城市創新，提升城市全要素生產率。其次，創新促進城市產業轉型升級，減少污染物排放。

三、模型、變量與數據

我們設定如下的DID模型：

我們借鑒李斌等（2016）和白雪潔等（2014）的做法，采用基于非期望產出的SBM（SlackBasedMeasure）方向性距離函數和GML（GlobalMalmquist-Luenberger）指數測算GTFP。其中，投入指標包括勞動、資本和能源，分別用年末從業人員數（萬人）、利用永續存盤法估算的固定資本存量（萬元）和用電量（萬千瓦·時）做其代理變量；期望產出是以2000年為不變價的實際國內生產總值（萬元）；非期望產出包括工業廢水、工業煙塵和工業二氧化硫排放量（萬噸）。

根據已有文獻（何凌云和陶東杰，2020；尹子擘等，2021；湛泳和李珊，2022；張學良，2012），控制變量包括人均GDP、人口密度、產業高級化、政府支出和政府干預程度。其中，人口密度為人口數與城市面積之比；產業高級化為第三產業產值與第二產業產值之比；政府干預程度為政府一般公共預算支出占GDP之比。除產業高級化和政府干預程度外，其他變量的數據均已進行對數化處理。地鐵相關變量的數據來源于各年的《城市軌道交通年度統計和分析報告》，其余變量的數據來源于各城市歷年的《城市統計年鑒》。

我們的樣本為259個城市2003—2019年的面板數據。樣本期始于2003年的原因在于，各地級市《城市統計年鑒》提供的工業廢水、工業煙塵和工業二氧化碳排放量數據始自2003年；終于2019年的原因是該年年底暴發了新冠疫情。為排除其他政策的干擾，我們剔除下述兩類城市：首先，2004年之前開通地鐵的北京、天津、上海、廣州、長春和大連共6個城市，以免這些已經被處理的城市作對照組。其次，樣本期內行政區劃出現過變更的城市。這樣剩余259個城市，其中27個開通地鐵的城市是處理組，其余232個城市為對照組。最終，我們得到259個城市17年共4403個觀測值的平衡面板數據。

表2報告了各變量的描述性統計。GTFP是一個沒有量綱的變量，對于所有城市在基期2003年取值都為1。2019年，綠色全要素生產率排名前五的城市分別為烏海、包頭、西安、蘭州和吉林，而全要素生產率排名前五的城市分別為廈門、福州、無錫、深圳和潮州，都是東部沿海城市。

圖1描述259個城市平均GTFP的變化。由圖可知，中國GTFP在2003—2012年間穩步增加，在2013年驟然下降后接著增加了三年，于2017年再次經歷大幅下降。兩次下降的可能原因是中國經濟進入了新常態，全要素生產率增速放緩。進一步分析發現，GTFP高的城市主要分布在中國東北和西南，而經濟發達的東南沿海城市的GTFP普遍偏低。

四、基準分析和穩健性分析結果

（一）基準分析

表3報告了基準回歸結果。根據列（1），僅控制城市固定效應和年份固定效應、不控制其他變量時，一個城市開通地鐵能提高其GTFP0.28個單位。根據列（2），進一步加入一系列控制變量后，開通地鐵依然能提高城市GTFP，但其作用大小下降到0.25個單位。考慮到GTFP的樣本均值為1.29，開通地鐵提高GTFP的作用并不小。2019年，江蘇省常州市和湖南省株洲市的GTFP分別為1.96和1.71，正好相差0.25。這意味著，控制其他因素之后，株洲市開通地鐵就能讓其GTFP趕上常州市。

只有平行趨勢假設成立時DID才適用。為此，我們設定下述模型檢驗平行趨勢假設是否成立：

如圖2所示，prek的95%置信區間都覆蓋零點，表明系數估計值都不是顯著的異于零，平行趨勢假設沒有被拒絕①。圖2還表明，地鐵開通對GTFP的提升作用隨著時間不斷增強，在地鐵開通12年后趨于穩定。這個動態效果的原因在于，地鐵開通促進校企研發合作、吸引研發人員和FDI流入的效果，都是假以時日才能實現。

（二）穩健性分析

1.異質性穩健估計。由于各城市開通地鐵的年份不盡相同，模型（1）的雙向固定效應估計量存在偏誤（CallawayandSantAnna，2021；DeChaisemartinandDHaultfoeuille，2020；Goodman-Bacon，2021；SunandAbraham，2021）。模型（1）的雙向固定效應估計量可分解為三類處理時間一致的DID估計量的加權平均，如表4所示。雙向固定效應估計量產生的偏誤來自下面這一類處理時間一致的DID估計量：將早期開通地鐵的城市當作晚期開通城市的對照組。然而，根據表4的培根分解結果，這一類DID所占的權重僅為0.037，故雙向固定效應估計量存在的偏誤不大。

異質性穩健的估計方法得到的結果，也確實與基準結果差別不大。如表5所示，五種異質性穩健估計值都在1%水平上顯著不為零，并且DeChaisemartin和DHaultfoeuille（2020）、Callaway和SantAnna（2021）的估計值與基準估計值差別不大。因此，下文的分析都使用雙向固定效應估計。

2.替換被解釋變量。參考蔡寧等（2014）的方法，這里以各城市就業人員、資本存量和技術合同成交額作為投入要素，以實際GDP作為期望產出，以各城市工業廢水排放量、工業廢氣排放量和工業固體廢棄物排放量作為非期望產出，重新計算出GTFP，再估計模型（1），結果如表6列（1）所示。不難發現，地鐵開通依然能提高城市GTFP。

3.剔除直轄市和副省級城市。直轄市和副省級城市的行政級別高，享有更大的資源配置權利，相較于其他城市（江艇等，2018）。譬如，直轄市和副省級城市更容易獲得新建地鐵的審批，更能吸引到技術水平高、污染排放少的投資項目。因此，我們發現的“地鐵提高城市GTFP”可能是直轄市和副省級城市主導的結果。為此，我們剔除樣本中的直轄市和副省級城市，重新估計模型（1），結果如表6列（2）所示。顯然，剔除直轄市和副省級城市后，“地鐵提高城市GTFP”的結論依然成立。

4.排除其他政策的干擾。在樣本期2003—2019年內，中央政府出臺了眾多政策，其中與本文最相關的是2010年7月起開始推行的低碳城市試點政策。此政策不斷擴大試點范圍，截至2019年已確定了三批低碳試點城市和省份。為了排除該政策的干擾，本文在模型（1）中加入表示城市是否已經開始低碳試點的虛擬變量。根據表6列（3），控制了城市是否參與低碳城市試點之后，地鐵開通的系數估計值依然在1%水平上顯著，且估計值只是略小于基準模型的0.25。這表明，排除其他政策的干擾后，地鐵開通提高城市GTFP的結論依然成立。

5.安慰劑檢驗。為了檢驗基準結果在多大程度上受到隨機因素、遺漏變量等的影響，我們通過隨機篩選地鐵開通城市、隨機確定地鐵開通年份來構造“偽地鐵開通”變量，然后進行基準回歸。我們按此方法進行500次實驗，將得到的“偽地鐵開通”變量的500個系數估計值的分布繪制在圖3中。顯而易見，這些系數都位于零點附近，與基準回歸的系數估計值0.25差距明顯。這表明，本文發現的地鐵開通提高城市GTFP的效果，不可能是某些遺漏的隨機因素引起的。

6.考慮空間相關性。同一地區的不同城市，由于地理環境和文化傳統相同、基礎設施共享等原因，其GTFP通常是相關的。如表7所示，除了2004年和2017年之外，其他年份莫蘭I指數和吉爾里指數均顯著為正，表明各城市的GTFP存在正的空間相關性。上文的模型都未考慮這種空間相關性。

考慮空間相關性的模型包括空間滯后模型、空間誤差模型和空間杜賓模型。如表8所示，LR檢驗、Wald檢驗和LM檢驗都拒絕空間杜賓模型可以退化為空間誤差模型和空間滯后模型的原假設。因此，本文選擇空間杜賓模型進行分析，具體模型如下：

其中，W為空間權重矩陣，其他變量定義與模型（1）相同。我們使用三類空間權重矩陣：地理距離矩陣、經濟距離矩陣和經濟地理嵌套矩陣。地理距離矩陣通過兩個城市中心點間的距離來衡量兩地間相關性的重要程度，兩點之間距離遠則所占的權重低，距離近則權重高。經濟距離矩陣給人均GDP越接近的城市賦予的權重越大。

研究發現，考慮空間相關性后，地鐵開通依然提高了城市GTFP。如表9所示，無論使用哪種空間權重矩陣，地鐵開通的系數估計值都在1%水平上顯著，且系數估計值都只是略小于基準估計結果。表9還初步表明，某城市開通地鐵能提高其鄰近城市的GTFP，即地鐵開通存在空間溢出效應。

由于存在溢出效應，我們借鑒Clarke（2017）的溢出穩健-雙重差分方法，在基準模型中加入鄰近處理組，同時估計政策的處理效應和“近鄰”的處理效應，設定的模型如下：

表10報告了溢出穩健-雙重差分法的估計結果。由表可知，將溢出效應納入到經典框架中、緩解了溢出效應帶來的估計偏差后，無論是否加入控制變量，地鐵開通對城市GTFP的影響均在1%的水平上顯著，且估計值與基準結果相差不大。這進一步驗證了本文結論的穩健性。同時，無論是否加入控制變量，溢出效應的范圍估計都在45-50千米內。地鐵開通之所以在GTFP上具有溢出效應，是因為某城市因為地鐵開通帶來的空氣質量改善，能借助大氣流動改善周邊城市的空氣質量，提高周邊城市對研發人員和FDI的吸引力。

五、機制分析和拓展分析結果

（一）機制分析

本文從總體效應和動態效應兩個角度進行機制分析。總體效應分析即是用機制變量代替模型（1）中的GTFP。動態效應分析即是用機制變量代替模型（2）中的GTFP。根據第二部分的分析，我們選擇的機制變量包括PM2.5濃度、科研人員數量、政府科學支出、FDI額、發明專利授權數和環境污染指數。PM2.5數據來源于大氣成分分析組（AtmosphericCompositionAnalysisGroup）計算的全球年度PM2.5衛星柵格數據。這里首先利用ArcGIS軟件將柵格數據的圖層信息提取出來，然后將每個柵格定位到其所在的城市上，接著把落在每個城市內的所有柵格數據進行平均，得到各個城市不同年份的PM2.5濃度值。這里利用熵值法對工業廢水、工業煙塵和工業二氧化硫進行無量綱化處理并計算各自權重，最后加權求得環境污染指數。

表11報告了總體效應的機制分析結果。首先，地鐵開通通過促進創新來提高城市GTFP。根據列（1），城市開通地鐵導致平均PM2.5下降0.62個單位。這意味著，在2003—2019年間，地鐵開通的交通轉移效應整體而言超過交通創造效應，減少道路交通量，改善空氣質量。交通擁堵的緩解和空氣質量的提高，吸引來科研人員［列（2）］①。科研人員數的增加使得政府投入更多科學支出［列（3）］，以配套他們的研發項目。同時，城市開通地鐵后，吸引來更多FDI［列（4）］。科研人員和政府科學支出的增加，以及FDI帶來的技術外溢，促進城市創新［列（5）］。其次，地鐵開通通過減少污染排放來提高城市GTFP。如列（6）所示，地鐵開通導致城市環境污染指數平均下降0.41個單位。

圖4展示了各個機制發揮作用的時間特征。首先，地鐵提升GTFP的各個機制發揮作用都存在時滯。雖然地鐵在開通后當年就降低PM2.5（PanelA），但其吸引科研人員、增加政府科學支出和吸引FDI的作用依次在地鐵開通后的1年（PanelB）、4年（PanelC）和5年（PanelD）才呈現。因此，地鐵在開通6年后才增加發明專利授權數（PanelE）。地鐵減少環境污染的效果也在地鐵開通7年后才呈現（PanelF）。其次，地鐵吸引科研人員和增加政府科學支出的作用，隨著時間流逝不斷增強。

（二）拓展分析

1.增量效應分析。地鐵開通不僅影響GTFP，還影響GTFP的增長率。根據表12列（1），地鐵開通能使得GTFP的增長率提高5.8個百分點。GTFP增長率可分解為綜合技術效率增長率和技術創新增長率。綜合技術效率增長率體現制度創新和投入要素規模變化的影響。分析表明，地鐵開通對GTFP的促進作用，主要是通過提高技術創新的增長率［列（3）］，而不是綜合技術效率的增長率［列（2）］。

2.地鐵完善度的影響。同是開通地鐵的城市，有的只運營一條線路、運營里程數只是二三十千米，而有的運營幾十條線路、運營里程數高達七八百千米，差別巨大。很多城市開通地鐵后，在很長一段時期內都在新建線路、增設站點。此處考察地鐵運營里程數、線路數和車站數對GTFP的影響，設定的模型如下：

其中，Nit表示地鐵里程數、線路數或車站數，其他變量的定義同模型（1）。由于數據可得性的限制，此處樣本為2009—2019年的268個城市。

表13報告了地鐵、線路數和車站數里程數對GTFP的影響。不難發現，地鐵線路、車站數和里程數的增加，都能提高城市GTFP。平均而言，新開通一條線路使得GTFP增加0.095個單位，新增加一個地鐵站使得GTFP增加0.003個單位，新增加1千米地鐵里程數使得GTFP增加0.002個單位。概括而言，除了開通地鐵，地鐵網絡的擴張也能提高城市GTFP。

3.城市規模和區位的異質性。如表14所示，地鐵開通提高GTFP的作用在特大城市顯著［列（1）］，但在非特大城市不顯著［列（2）］。導致特大城市和非特大城市這一差異的原因可能是：首先，特大城市的交通擁堵和空氣污染更嚴重，因而地鐵開通改善交通擁堵和空氣污染的效果更明顯。其次，地鐵開通對GTFP的促進作用需要假以時日才能顯現。特大城市開通地鐵早，故地鐵開通的效果已經呈現，而非特大城市開通地鐵晚，故地鐵開通的效果還未呈現。根據列（3）至列（5），地鐵開通提高GTFP的作用在東、中、西部依次增大。導致這個地區差異的原因是，在中西部地區，開通地鐵擦亮“城市名片”的作用更強，吸引研發人員和FDI的效果更明顯。總而言之，地鐵開通提高GTFP的作用在特大城市和非特大城市間的異質性和在東中西部的異質性，再次證實了本文的基本結論。

六、結論和政策建議

最近幾年，中國各城市掀起了“地鐵建設熱”，眾多三線城市先后開通地鐵，還有很多城市正在如火如荼地擴建地鐵。盡管地鐵建設成本巨大、運營收入不夠補償其運營成本，但各地建設地鐵的熱情卻十分高，背后原因在于建設地鐵具有很強的正外部性，譬如緩解交通擁堵、改善空氣質量和提高土地價格等。本文證實了地鐵的另外一種正外部性——提高城市GTFP。具體而言，地鐵開通經由兩個渠道提高城市GTFP：首先，地鐵改善空氣質量，吸引來研發人員和FDI，增加政府科學支出，促進創新，提高全要素生產率。其次，地鐵開通促進城市產業轉型升級，減少工業廢氣、廢水和廢棄物排放。本文還發現，某城市開通地鐵，不僅能提高自身的GTFP，還能提高其毗鄰城市的GTFP；地鐵開通提高GTFP的作用在特大城市要強于非特大城市，在東、中、西部依次增強。根據本文結論，我們提出兩條政策建議：首先，2018年以來，國家發展和改革委員會未再批準任何城市新建地鐵。國家發展和改革委員會應考慮到我國已進入高質量發展的新階段，重新考量這一嚴控政策，批準已經達到條件的城市新建地鐵。其次，為加快西部地區的發展，中央政府可考慮為西部城市新建地鐵提供適當補貼。