交通改善、產業鏈貿易與區域生產網絡?

湯 韻 梁若冰

一、引言

多數發達國家在20 世紀中期就已經建成了相對完善的公路與鐵路運輸系統，因而對于相關問題的研究相對較為成熟。然而包括中國、印度等在內的大型發展中國家，從20世紀90 年代才開始大規模興建國家高速公路干道系統，在交通基礎設施方面處于后發趕超的位置。不過，盡管起步較晚，但中國在交通設施上的發展速度引人矚目，進入21 世紀以來更是大規模建設并開通了全國性高速鐵路系統，展現了高速公路與高速鐵路齊頭并進的態勢。當然，就各國經濟發展的實踐而言，高速公路與高速鐵路系統扮演的角色有所不同，前者主要承擔世界各國大部分的國內貨物運輸(Redding 和Turner，2015)，而后者則主要以客運為主，因此前者直接影響了地區間的貨物貿易(Duranton 等，2014；Michaels，2008)，后者則主要通過加速人力資本或信息流動，促進地區間貿易增長(Bernard 等，2019)。

隨著大量微觀數據的挖掘與實證研究方法的改進，國內外針對交通設施經濟影響的經驗研究大量涌現。不過，這些研究大多較關注交通對地區經濟發展的影響，對于產業甚至企業層面的分工合作、產業鏈的形成與深化等方面的研究相對較為缺乏。關于交通改善對國內市場整合與產業分工的影響，一個可行方案是利用地區間與企業間貿易數據進行分析。然而，由于缺乏微觀層面的企業間貿易數據，相關實證研究難以展開。目前，大多數與交通改善相關的貿易研究主要圍繞國際貿易展開，且已經取得了十分豐碩的成果 (Cosar 和 Demir，2016；Donaldson，2018；Jaimovich，2019；Limao 和 Venables，2001)。與之相反，針對國內貿易影響的研究數量有限，且多數集中在地區間貿易上。例如，Duranton 等(2014)和Michaels (2008)分別探討了美國州際高速公路對地區間貿易的影響，劉生龍和胡鞍鋼(2011)討論了中國的交通改善對省際貿易的影響，以及Donaldson (2018)討論了印度殖民地時期興建的鐵路對區域間貿易的影響等。

近期，企業微觀數據可得性的提高與分析方法的日漸成熟，使得相關研究開始利用企業間貿易數據進行微觀層面的研究。例如，Bernard 等(2019)考察了日本新干線開通的影響，梁若冰和湯韻(2021)分析了高速公路對福建省企業間貿易的影響。不僅如此，數據可獲得性的提升，也使得利用網絡分析工具考察產業或企業生產網絡的經驗研究日漸增多，而在這些研究中，相當重要的內容就是考察生產網絡的傳播模式(Carvalho 和Tahbaz-Salehi，2019)，包括在產業層面的分析(Acemoglu 等，2012；Grassi 和Sauvagnat，2019)、企業層面的 分 析 (Barrot 和Sauvagnat，2016；Boehm 等，2019；Carvalho 等，2021)以及產業聯動與總體波動的分析(Carvalho 和Grassi，2019)等。上述研究及其采用的方法，對于我們理解交通改善對產業分工合作、產業鏈形成與深化以及區域生產網絡形成的影響，都有著非常重要的作用。

盡管目前分別針對交通設施與生產網絡展開的研究數量眾多，但將兩者結合起來分析交通改善如何影響產業或企業層面產業分工與生產網絡的研究并不多見。尤其在探討外生沖擊對生產網絡中企業的影響方面，大多經驗研究圍繞貿易協定、技術創新、信息成本等政策沖擊，以及地震、暴雪、颶風災害等自然沖擊展開，基于交通基礎設施的分析并不多見。現有文獻中，只有Bernard 等(2019)利用日本開通的新干線高速鐵路，分析了交通基礎設施連通對國內生產網絡的影響。不過，他們的研究也只是分別探討了生產網絡中供、需方的匹配以及降低搜尋成本對企業經營表現的影響，并未討論對企業在產業鏈中表現及其上下游關系的影響，同時也未能涉及產業網絡特征對交通改善影響的異質性效應。

因此，本文試圖從產業鏈與生產網絡角度探討交通改善的總體影響，具體回答以下三個問題:第一，交通改善是否通過促進供、需企業間的貿易關系來深化產業分工合作?第二，交通改善是否促進了上、下游企業銷售之間的傳遞? 第三，上述影響在服務業與制造業之間，以及在不同網絡特征的企業之間存在何種異質性? 通過研究本文發現:第一，交通改善促進了產業鏈上下游之間的聯系，不僅促進了企業的產業間銷售，而且還提升了企業與銷售對象的產業關聯度以及銷售對象的產業多樣性；第二，交通改善推動了上游銷售向下游銷售的傳遞；第三，交通改善對制造業的影響大于服務業，而且網絡中心度較低的行業從交通改善中獲益較多。

本文的主要貢獻包括:第一，首次采用企業層面的增值稅發票數據來研究交通設施對國內生產網絡的影響，基于供需企業對的銷售數據解決了對國內產業分工及產業鏈研究的數據缺乏問題，有助于我們了解區域生產網絡的發展演化；第二，探討了交通改善對產業關聯、上下游貿易傳遞的影響，并分析了行業及其網絡化特征的異質性效應，這些實證工作在當前國內外相關文獻中較為少見，本文對其進行了有益的補充；第三，在空間數據處理方面，采用探索性空間分析工具對企業及高速公路的空間特征與網絡特征進行分析，避免了此類研究中因變量設定過于簡化而導致的測量誤差問題。

二、交通改善與生產網絡文獻綜述

本文研究的主要對象分別是交通改善對區域產業分工與生產網絡的影響，這與兩支文獻密切相關:一是關于交通改善對區域(企業)間貿易影響的研究；二是與產業鏈、產業分工以及生產(貿易)網絡的形成、特征及其變化相關的研究。首先，對于交通改善的貿易影響，目前的研究大多集中在國際貿易領域，對國內貿易的分析相對較少。而就現有研究而言，基于地區數據的貿易研究大多發現交通改善具有正向促進作用。比如，Michaels (2008)發現美國州際高速公路對農村物流、零售等貿易相關行業的產出有顯著促進作用，而Duranton 等(2014)也發現連通州際高速公路系統使城市之間的貿易額與貿易量分別上升1.4%和1.9%；此外，Donaldson (2018)發現印度在殖民地時期興建的鐵路顯著促進了區域間貿易與國際貿易水平。不過，具體到企業層面，上述結論有所改變。梁若冰和湯韻(2021)針對中國福建省的企業層面貿易數據進行實證分析，發現高速公路興建總體上對企業貿易沒有顯著影響，但存在明顯的貿易轉移效應，即將對本地企業的貿易轉向對外地企業貿易，而且這種轉移在擴展邊際和集約邊際上都很顯著。上述發現，一方面說明交通對企業貿易的影響并非單調的，而是存在顯著的結構性差異，另一方面也說明不同行業與地區從交通改善中獲得的收益是不同的。不過，就目前而言，多數研究關于交通設施對產業鏈及產業分工的影響涉及較少。

關于產業鏈、產業分工與生產網絡的研究，目前較多集中于三種類型，即自然災害、貿易政策以及交通通信改善上。首先，關于自然災害對生產網絡的影響，目前研究主要討論了2011 年日本東北地區大地震的影響。例如，Carvalho 等(2021)考察了該地震對在震區內有合作伙伴的企業銷售額的影響，發現對供貨商在災區的企業影響不顯著，而對有災區銷售商的企業則存在顯著負向影響，表明沖擊通過產業鏈主要傳導到了區外上游企業；Boehm 等(2019)考察了該地震對日本跨國企業在美國分公司的影響，發現后者因進口中間投入品的下降出現顯著的產出下降。Barrot 和Sauvagnat (2016)對美國的研究將自然災害擴展到幾乎所有種類，包括暴雪、颶風、地震、洪水等，發現其對災區企業的負向沖擊傳導到下游，從而導致后者產出出現2—3 個百分點的顯著損失，而且這種損失隨著投入品獨特性的增強而增大。上述研究表明，區域或全球產業分工使外生沖擊通過生產網絡影響遠離沖擊的地區，從而使后者也成為逆向沖擊的受害者。

其次，在外生沖擊中也存在眾多的正向因素，包括自由貿易協定的簽署、技術創新鼓勵政策的實施以及交通與信息成本的降低等，都可能通過產業鏈對經濟產生廣泛的溢出效應。例如，Orefice 和Rocha (2013)發現簽署貿易協定可以促使成員國之間的生產網絡貿易額提高35%，而貿易額增加會進一步促進更深入的生產網絡貿易協定的簽署，并且這種促進效應在汽車制造與電子信息產業要顯著高于紡織業。無獨有偶，Bosker 等(2018)考察了2001 年美國與越南的貿易協定中關稅減讓政策的影響，發現這一正向外生沖擊重構了美越制造業的生產網絡:美國廠商以低價的越南產中間品替代非越南產品，越南中間品廠商也進口更多中間品以滿足美國市場需求，美國廠商通過降低投入品價格提高產品競爭力，從而獲得更多的國際市場份額。此外，Goldberg 等(2010)對印度企業的研究也發現，關稅減讓使企業多進口30%的新產品，而進口中間品多樣化可以進一步降低企業的中間品投入價格，通過改善投入結構來提高企業的經營績效。

最后，近期研究的一個重點是針對交通與通信技術進步展開討論，其基本思路是:技術創新降低了貿易成本，從而深化企業間聯系并促進企業生產網絡的形成和深化。例如，Fort (2016)考察了2002—2007 年間通信技術進步對美國公司的影響，發現采用新技術降低了協作成本，從而使企業將中間投入品外包給本地或國外企業的概率上升了3.1個百分點。不僅如此，由通信技術進步導致的國內企業之間分工合作遠遠多于國內、外企業之間的分工合作。與之類似地，Cristea (2011)利用美國州級商務艙航空旅行數據作為衡量商務會面的代理變量，研究了面對面溝通在企業生產網絡建立中的作用，發現其顯著促進了差異化產品的出口規模與結構，而且越是依賴研發的行業、越是面臨貿易爭端的產品，這種促進效應越強。Bernard 等(2019)考察了日本新干線開通對企業生產率的影響，發現盡管高速鐵路無法促進貨物運輸成本的降低，但能有效降低信息溝通成本，從而加快企業在生產網絡中的搜尋與匹配合作伙伴的速度。

本文將要討論的問題與上述研究中的最后一支較為接近，不同之處在于我們基于企業層級的增值稅發票數據，利用企業間貿易數據進行了企業間的產業鏈貿易與生產網絡分析，這是與交通改善相關研究所相對缺乏的。

三、實證研究設計

(一)高速公路對產業鏈貿易的影響

對于國際貿易而言，貿易成本下降能夠減少跨國企業的生產成本，使其利用專業化分工優勢在全球進行產業布局，通過構造上、下游產業鏈促進國家間的分工合作。在國內貿易方面，交通設施的改善也能夠促進企業在更廣闊的地理范圍內配置生產資源，形成產業分工與合作，從而促進區域性甚至全國性的市場整合。由此，本文特別關注交通改善對企業向下游行業銷售的影響，并分析這種影響是否促進了產業鏈的形成與深化。為此，本文將考察產業間銷售額、企業與其銷售對象平均產業關聯度以及銷售對象的產業多樣性。

同時，除了上下游之間形成的產業鏈，產業內貿易增加也是產業分工深化的重要標志。根據Krugman (1981)的新貿易理論，產業內貿易來源于多樣化需求和規模報酬遞增，使各地區一方面能夠享受到生產的規模效應帶來的好處，另一方面又不會損失需求多樣性帶來的收益。不過，Davis (1995)認為在規模報酬不變的情況下，即便國家間的稟賦相同，但由于技術差異導致的專業化分工，仍然可能存在產業內貿易。Melitz(2003)將這一觀點推廣到企業生產率差異上，并利用異質性企業理論有效解釋了產業內貿易。因此，無論是否存在規模報酬遞增，產業內貿易都代表了專業化分工的深化。對此，本文利用4 位數行業的內部貿易，來考察交通改善是否促進了產業內貿易。

為此，我們可以利用固定效應面板模型分別考察交通改善對企業通過高速公路的銷售額及其產業特征的影響，寫為如下模型:

公式(1)估計了交通改善對企業高速公路銷售的影響，被解釋變量為企業i通過高速公路的總銷售額；同時，本文還分別估計了交通改善對企業的產業間總銷售額(lnttradehwdit)與產業內總銷售額(lnttradehwsit)的影響，這兩類銷售額分別表示目標企業與銷售企業分屬不同與相同的4 位數行業。為進一步考察交通改善是否促進了產業分工的深化，本文還分別考察了銷售對象與企業的平均產業關聯度(lnaccchwit)以及銷售對象的2 位數(lndivhwtdit)及4 位數產業多樣性(lndivhwfdit)。其中，平均產業關聯度指標根據2012 年的投入產出表中各行業之間的完全消耗系數進行測算，即將各年度企業i所在行業與其銷售對象所在行業進行匹配，然后測算出該企業與所有銷售對象的平均完全消耗系數，這一指標可以體現出企業新增銷售對象與該企業產業緊密度的變化趨勢；銷售對象的產業多樣性是指企業銷售對象所在的不同產業的數量，本文考察了2 位數和4位數產業兩種測算方式，該指標表示企業是否開發出更多產業的貿易對象。公式中的主要解釋變量為企業與高速公路入口的距離(lndisentit)①大多數關于基礎設施的微觀研究采用的是所在市縣是否通高速或高鐵的虛擬變量，無法體現出地區內部的差異，本文采用企業數據可以利用與高速公路入口的距離來識別交通改善對企業銷售的距離衰減效應。，本文采用了企業與其最近高速公路入口之間的道路距離作為測算依據。此外，控制變量向量X 中，包括了企業銷售對象的總資本額(lndtcapitaljt)、總就業(lndtemployit)、直線距離和(lntdistit)及其與高速入口距離的平均值(lnddisentit)等變量。固定效應δi、εc(i)×λt與θs(i)×λt分別控制了企業的固定效應、所在縣區以及所處行業隨時間變化的特異性效應。

由于高速公路興建并不能被視為完全外生，有可能受到反向因果與遺漏變量等問題的影響，因此本文還將進一步為解釋變量，即企業的高速入口距離尋找工具變量(IV)。就目前來看，交通設施的工具變量選擇主要包括直連路線、歷史路線、規劃路線、最小成本路線與競爭性交通方式路線等五種。本文選擇了目前較為常用的最小成本路線作為高速入口距離的工具變量，可分為兩步:第一步，利用GIS 軟件繪制出縣市間的最小成本路線，即根據地理地形條件，利用隨機生成樹算法估計出交通設施施工成本最小路線(Faber，2014)；第二步，測算出企業與最小成本路線之間的直線距離，并以此作為企業與高速入口距離的工具變量，這也體現了成本最小原則。針對企業與高速入口距離隨時間變化的特征，工具變量的選擇暗含了線路規劃的時間順序(Redding 和Turner，2015)，即各條線路修建的時間安排依據各年度的高速公路規劃來確定，因而并非完全隨機，仍然存在著規劃時間差異包含的市縣重要性差異問題。不過，總體而言，相對于縣級地區人口規模與經濟發展水平等變量，個別企業對高速公路線路規劃的影響顯然并不足以導致該工具變量出現嚴重內生性問題。

式(2)為第一階段估計，其中的lnIVit為本文測算出的企業與最小成本路線的直線距離的自然對數；式(3)為第二階段估計，除解釋變量為根據第一階段估計獲得的企業與高速公路入口的擬合值外，其他變量含義與式(1)相同。與OLS 估計類似，本文仍將考察交通改善對企業的產業間、產業內總銷售額，與銷售對象的平均產業關聯度以及銷售對象的產業多樣性的影響。

(二)高速公路對上、下游貿易的推動

在生產網絡中，分析上、下游產業之間的貿易關系對于理解交通改善的網絡效應是有益的，本文在文獻部分的梳理提供了眾多理論與實證上的支持。作為外生沖擊，交通改善對企業的影響可以傳遞到下游企業，因而我們將進一步討論產業鏈中的企業與其上游企業之間的貿易關系對其向下游進行貿易的影響。換言之，我們要了解上游企業的銷售變動是否能夠傳遞到下游企業的銷售上。不僅如此，由于上、下游都是相對概念，在研究中存在很強的內生性，因此本文利用交通改善構建工具變量，以此作為驅動上游銷售對下游銷售變動的關鍵力量。本文構建回歸方程來識別與度量上游企業銷售對下游企業銷售的作用，如以下OLS 估計方程所示:

其中，lndttradehwit為企業i的下游企業在t年通過高速公路的總銷售額對數值，lnuttradehwit為企業i作為上游企業在t年對其下游企業的高速公路總銷售額，該式主要分析上游企業銷售對下游企業銷售的推動作用，其他控制變量的含義同式(1)。不過，由于上游企業的銷售可能存在因內生性而造成的估計偏誤，因此本文采用工具變量法來進行兩階段最小二乘(IV-2SLS)估計，可以表示為下列公式:

式(5)、式(6)分別為考察上游企業銷售對下游企業銷售影響的第一階段和第二階段估計方程，對應式(4)的OLS 估計。在第一階段回歸中，被解釋變量為內生解釋變量lnuttradehwit，其工具變量為上游企業i在t年與最近高速公路入口的距離(lnupdisentit)。由于交通改善可以降低企業與高速入口的距離，對其貿易產生促進作用，并且可以滿足工具變量的兩個條件:一方面高速公路與企業間貿易密切相關，從而滿足第一階段回歸的存在性；另一方面，上游企業高速入口距離的縮短可以直接促進該企業對下游企業的銷售，而對后者的銷售沒有直接影響，因此可以滿足排除限制(exclusion restriction)條件。

當然，由于高速公路建設也可能具有內生性，因此我們可以進一步寫出三階段估計方程:

其中，式(7)為第一階段估計，其中的解釋變量lnupIV為上游企業與高速入口距離變量的工具變量，其構造方式與式(2)中的工具變量lnIV相同。式(8)、式(9)分別為第二、第三階段估計，變量含義與式(5)、式(6)相同，唯一區別是式(7)的解釋變量上游企業與高速入口距離lnupdisent為工具變量擬合的結果。為了說明結果穩健性，本文分別利用IV-3SLS 和CMP (conditional mixed process)兩種方法對上面的方程組進行估計。

四、數據分析

(一)數據描述與來源

本文的實證研究工作主要基于福建省的高速公路與企業生產網絡展開。之所以選擇福建省作為研究對象，主要基于三點考慮:第一，福建省的地理位置與地形條件較為特殊，交通基礎設施發展較為滯后，但近年來取得了較快的增長，在樣本涵蓋期間新增高速公路里程超過了4 000 公里；第二，福建省多山地、丘陵的地形使得運輸成本在貿易成本中的比重較高，因而交通改善對企業貿易的影響大于平原地區；第三，在企業生產網絡的研究中，采用增值稅發票數據作為企業中間品貿易的代理變量是可行選擇，基于福建省增值稅發票數據的可獲得性，本文將該省作為主要研究對象。當然，由于條件所限，本文具有一定的局限性:我們探討的生產網絡僅限于福建省內企業，無法探討省內企業與省外乃至國外企業的生產網絡。

表1 為本文實證分析中采用的主要變量的描述性統計及其來源。由于本文的實證設計分成了兩個部分:一是高速公路對鄰近企業通過高速公路銷售的影響，主要關注其對象行業的多樣性與關聯度，可被視為直接影響；二是高速公路對上游企業銷售的影響是否能夠傳遞到其下游企業的銷售上，可被視為間接影響。因此，本文采用的被解釋變量也分為兩組:針對直接影響分析，我們采用了企業通過高速公路進行的產業間與產業內銷售額、銷售對象的產業關聯度以及產業多樣性等指標；針對間接影響，我們采用了企業對下游的銷售額作為被解釋變量。而作為外生沖擊引入實證分析的企業高速公路入口距離，在直接影響分析中被視為解釋變量，而在間接影響中則被視為解釋變量上游企業總銷售額的工具變量。

表1 主要變量的描述性統計量與數據來源

本文的主要數據來源是福建省企業稅收調查數據庫中的企業銷售增值稅發票數據，該數據的最大特點在于發票上可以直接標示每筆交易的供、需方企業，因而非常便于進一步處理。由于單筆交易增值稅發票樣本量過大，我們獲得的是每個供、需企業對票面金額的年度加總數據。本文對該數據進行了進一步處理，包括三種方式。第一，對于直接影響分析中的被解釋變量，包括企業高速公路總銷售額、產業間銷售額、產業內銷售額以及產業多樣性指標，我們基于銷售企業對其銷售對象進行加總處理，包括對高速公路銷售額、產業間及產業內銷售額的加總，以及對企業銷售對象所屬不同產業的加總。第二，對于企業與其銷售對象的平均產業關聯度，本文根據2012 年《福建省投入產出表》的139 個行業間完全消耗系數進行均值處理，即先找到各個供、需企業對所屬產業的關聯系數，然后基于銷售企業求出該企業與銷售對象之間的關聯系數平均值。第三，對于間接影響中的上、下游企業銷售額，變量構造方法分別為:基于上游企業對其銷售對象進行加總，獲得上游企業總銷售額；基于上游企業的銷售對象，對其下游企業進行加總，獲得下游企業總銷售額。

本文的另一重要變量為企業與高速公路入口的距離，在直接分析中是主要解釋變量，在間接分析中是重要的工具變量，該變量的構造主要分了三步:第一，基于2008—2016年《福建省公路運輸實用地圖冊》，我們利用GIS 軟件繪制高速公路線路圖并標記出高速入口的位置；第二，利用企業地址信息獲取企業經緯度，并將其標記在矢量地圖上，找到與該企業最近的高速公路入口的位置；第三，利用百度地圖的API 進行Python 編程，測算出企業與最近的高速公路入口間的道路距離。此處，值得注意的一個問題是，本文選擇的被解釋變量均為企業通過高速公路銷售的相關指標，而我們并不知道企業之間是否通過高速公路進行了貿易。因此，本文規定高速公路銷售必須滿足兩個條件:第一，供、需企業在2016 年距離最近的高速入口不能為同一入口，若為同一入口則認為兩個企業間進行了本地貿易①之所以選擇2016 年，是因為早期通高速公路的縣市很少，因此較易造成盡管供、需企業距離最近的為同一個高速入口，但兩個企業與該入口距離都非常遠的情形。2016 年大部分縣市都通了高速公路，因而可以有效地避免出現這一問題。；第二，兩個企業不能屬于同一縣、縣級市或市轄區。此外，在構造企業與高速入口距離的工具變量時，本文還采用了福建省的地理和地形數據，作為獲取最小成本路徑的依據。對此，本文采用了30 m×30 m 的全球地理地形柵格地圖②下載地址為:https://www.eorc.jaxa.jp/ALOS/en/aw3d30/。，依據隨機生成樹算法測算出成本最小路徑，并以此為基礎生成相關工具變量。

(二)高速公路與區域生產網絡

從福建省高速公路在2008 年和2016 年的通車情況中可以了解:第一，福建省高速公路連通速度很快，由2008 年的3 條出省通道，發展至2016 年的13 條；第二，省內絕大部分市縣都至少連通一條高速公路，某些交通樞紐市縣有多條穿過；第三，隨著連通市縣數量的不斷增加，高速公路的網絡特征日益明顯，使我們可以進一步分析這種交通網與生產網絡的關系。

圖1 (a)為福建省高速公路建設對企業交通可達性的影響，可以看出企業與高速公路入口距離隨高速開通里程的增加而下降，企業與最近的高速入口平均距離由2008 年的17 公里降至2016 年的7 公里；同時，通高速的縣市數量也逐年增加，由2008 年的不到30 個增長到2016 年的超過60 個。圖1 (b)展示了同一時段內各行業與企業的銷售對象變化情況。從行業總體趨勢看，平均銷售對象數出現大幅度增加，由2008 年的20 個增加至2016 年的超過50 個；對于企業而言，該指標出現了略微下降，而通過高速公路進行銷售的企業數量與企業總銷售對象數都出現了增長。由此可知，隨著交通網絡的發展、成熟和完善，企業之間的貿易和生產網絡展現了以下特征:第一，從縣市與行業角度觀察，越來越多的地區和行業被納入生產網絡，從而使中間投入品的種類快速增加；第二，從企業角度觀察，盡管納入生產網絡的企業數量越來越多，但對于每家企業而言，與它們直接相關的企業數量并未顯著增加。出現上述情形的原因主要有兩個:第一，隨著網絡中企業數量的增加，中間品涉及廠商的數量也出現增加；第二，產品復雜度的提高使得企業直接關聯的企業數量減少，但間接關聯的數量出現增加。

圖1 高速公路與企業銷售

我們可利用基本的網絡分析工具，進一步分析展示企業生產網絡的特征及其變化。一般而言，區域生產網絡分析可以根據圖論構建度中心性(degree centrality)指標，包括節點的入度(indegree)和出度(outdegree)，分別表示某企業i作為購買者與銷售者的貿易伙伴數量，可寫作:和其中Yij和Yji分別表示企業i作為供給方和需求方與企業j是否存在貿易關系的虛擬變量。圖2 (a)展示了企業在通過高速公路進行銷售時，對應不同客戶數量的累積分布密度曲線，可知該分布服從帕累托分布，而且體現了厚尾逐漸減弱的變化趨勢，表明隨著加入生產網絡的企業數量逐漸增多，單個企業的客戶數分布變得更為平均，極端值有所減少。圖2 (b)展示了企業入度與出度的彈性關系，體現了兩方面特征:一是明顯的正相關關系，二是曲線斜率逐漸增大。這表明，企業作為生產鏈中的一環，投入與產出高度相關，且同配度(assortative)逐年提高。

圖2 企業銷售網絡

我們將2008 年和2016 年福建省各行業之間的生產網絡根據2 位數行業進行編碼，具體而言:sector＝1 為第一產業，包括農業與采礦業，編碼為1—12；sector＝2 為第二產業，包括制造業、公用事業與建筑業，編碼為13—50；sector＝3 為第三產業，包括批發零售業、交通運輸業等服務業部門，編碼為51—97。經過測算，該省各行業之間的生產網絡具有如下三個規律:第一，相對于2008 年，2016 年產業之間的聯系更加緊密，納入產業鏈的行業也越來越多。第二，生產網絡的核心行業多為制造業，每個2 位數行業的平均銷售對象數由2008 年的37.4 個增加到2016 年的61.6 個；第一產業屬于周邊行業，平均銷售對象數由12 個增加到26.7 個。第三，第三產業分化較嚴重，其中既有與制造業聯系密切的批發零售業、交通運輸倉儲、金融、信息傳輸和軟件信息技術服務、租賃和商務服務以及科研和技術服務等生產者服務業，也有與制造業缺乏聯系的住宿餐飲、教育衛生、文化娛樂、居民服務業等，前者的平均銷售對象數由12.6 個增長到56.7 個，而后者則由4.4 個增加到30 個，可見生產者服務業在生產網絡中的重要性逐漸體現出來，越來越多地進入核心行業。

五、高速公路、產業分工與產業鏈貿易

(一)高速公路是否促進了產業分工

從數據分析中我們可以看出，隨著縣市間高速公路網的建設與連通，福建省內企業銷售的產業多樣性逐漸提高，產業間聯系也變得日益緊密。不過，描述性分析無法確定這種產業關聯逐漸增強與生產網絡日益緊密是否是由交通改善導致的，因此我們需要為此提供更為嚴謹的經驗證據。從圖3 可以看出，企業與高速公路入口距離對其通過高速公路進行的產業間銷售及其與銷售對象的平均產業關聯度均呈現了較為明顯的負相關關系，表明企業的產業間銷售隨著高速公路興建而有所增長，同時也促進企業將產品銷往與其產業關聯更密切的企業。這種直觀感受是否能夠獲得實證證據的支持，需要我們利用計量回歸模型進行更嚴謹的識別。本文根據式(1)對高速公路的銷售影響進行了OLS估計，結果列于表2 中。

本期器材板塊展現兩組重量級“針鋒相對”，一組是APS-C高端機型的對比，選手分別是來自單反陣營的尼康D500與來自無反陣營的富士X-H1，等級一致的情況下，不同品牌不同結構的機型對比起來非常有趣。另外一場對決是M4/3系統的“內戰”，奧林巴斯和松下是此系統技術最成熟的廠商，它們的旗艦機型擁有非常相似的參數，然而兩個廠商又是如何制造出差異化的呢？

圖3 高速公路與產業間銷售

表2 高速公路對產業分工的影響:OLS 估計

表2 分別利用式(1)估計了交通改善對企業高速公路銷售的影響，包括總銷售額、產業間與產業內銷售額，以及平均產業關聯度與多樣性指標。具體而言，第(1)列、第(2)列分別展示了交通改善對企業的高速公路總銷售額與產業間銷售額的影響，從估計系數可知企業與高速入口距離每下降1%，企業通過高速公路進行的總銷售額上升0.288%，產業間銷售額上升0.308%，即當企業與高速公路入口距離每縮短1 公里，企業通過高速公路的總銷售額與產業間銷售額則分別增加13.4 萬元與12.8 萬元。從第(3)列結果可知，交通改善對產業內銷售的影響并不顯著，表明高速公路主要帶動了企業的產業分工合作。第(4)列結果表明，高速公路連通使企業與其銷售對象之間的平均關聯度有所提升，即企業與高速入口距離每縮短1 公里，平均關聯度上升0.537%。從第(5)、第(6)列中的估計結果可知，交通改善促使企業銷售對象的產業多樣性出現顯著增加。無論是4 位數還是2 位數行業，估計系數都非常接近，表明每公里高速入口距離的縮短，能夠帶動企業銷售對象的4 位數和2 位數產業數分別增加0.06 個和0.04 個。此外，在本文分別利用縣區層級與行業層級進行聚類估計時，上述第(1)列、第(2)列及第(4)— (6)列估計結果仍然保持至少在5%的水平下顯著。因此，OLS 估計結果表明，除了企業的產業內銷售，交通改善對企業產業間銷售規模以及產業關聯有顯著的促進作用，從而促使不同產業間的企業建立上下游聯系，通過深化產業分工合作為產業鏈的形成奠定基礎。

OLS 估計結果可能因遺漏變量等問題產生內生性，因此本文還根據式(2)、式(3)構造了工具變量進行IV-2SLS 估計。從表3 Panel A 的簡約形式(reduced-form)估計結果可知，本文構造的工具變量，即企業與最小成本路線的直線距離，對企業高速銷售的影響符合預期。Panel B 為IV-2SLS 估計的第一階段結果，可以看出工具變量很好地擬合了內生解釋變量，而且Kleibergen PaapF統計量也表明工具變量不存在弱工具變量問題。從Panel C 的第二階段估計結果可知，相關變量的估計符號與顯著性與表2 相同，說明即便存在因內生性產生的估計偏誤，其對估計結果的影響也不足以改變OLS 估計的結論。從各變量的估計系數值看，IV-2SLS 相對于OLS 估計結果有所增加，每公里高速入口距離的縮短帶來的總銷售額與產業間銷售額分別增長19.9 萬元和17.8 萬元，平均產業關聯度增加1.28%，銷售對象的4 位數與2 位數產業數量分別增加0.1 個和0.06 個。由此可見，交通改善對于企業向下游企業的銷售有著非常顯著的影響，不僅能夠促進企業對產業聯系更密切企業的銷售，而且也能夠提升銷售對象的產業多樣性。

表3 高速公路對產業分工的影響:IV-2SLS 估計

(二)高速公路對上下游產業鏈貿易的推動

在生產網絡中，分析上、下游產業之間的關系對于理解交通改善的貿易創造效應是有益的，本文在文獻部分的梳理提供了眾多理論與實證上的支持。作為外生沖擊，交通改善對于上游企業銷售的影響有可能傳遞到下游企業的銷售上，因此我們將進一步討論產業鏈中的上、下游企業銷售之間的關系。換言之，我們要了解上游企業對某企業的供給增長是否能夠推動該企業向下游企業的貿易。不僅如此，由于上游與下游產業都是相對概念，直接進行OLS 估計會存在很強的內生性，因此本文利用交通改善構建了工具變量，以此作為驅動上游企業銷售增加的關鍵力量。圖4 繪制了上游企業與高速入口距離對其銷售額的影響以及上游企業銷售額對下游企業的銷售額的影響。從圖中可知，交通改善促進了上游企業的銷售，而后者又與下游企業銷售存在顯著正向關系。

圖4 高速公路對上、下游企業銷售的推動

表4 為根據式(4)— (6)估計的結果，主要展示OLS 估計、簡約形式估計以及IV-2SLS 估計的第一和第二階段估計結果。其中，第(1)列為上游企業銷售對下游企業銷售的影響，可知在不考慮內生性的情況下上、下游企業銷售之間存在顯著的正相關關系:上游企業銷售每增長1%，下游企業銷售將增長0.03%，即上游企業銷售每增加1元，其下游企業銷售將增加1.2 元。第(2)列和第(3)列結果表明，模型采用的工具變量，即上游企業與高速入口距離可以有效擬合解釋變量，Kleibergen PaapF統計量也說明不存在弱工具變量問題。從第(4)列估計結果可知，考慮內生性之后上游銷售對下游銷售的影響出現大幅增加，上游企業銷售每增加1 元，其下游企業銷售將增加6.7 元。

表4 高速公路對上、下游企業銷售的推動

工具變量估計結果表明:第一，工具變量對上游企業的銷售有顯著影響；第二，上游企業銷售顯著促進了下游企業銷售。這說明，對于上游企業來說，交通改善能夠顯著促進其與下游企業的貿易，并通過產業鏈傳導到下游企業的銷售中。當然，基于前文討論的原因，上游企業與高速公路入口的距離可能并非完全外生，因而我們采用前文估計采用的企業與最小成本路線的直線距離作為企業與高速入口距離的工具變量，并以此進行三階段估計。為說明估計結果的穩健性，本文采用了IV-3SLS 和CMP 分別進行了估計，結果列于表5 中。

表5 高速公路對上、下游企業銷售的推動:三階段估計

表5 展示了根據式(7)— (9)進行的三階段估計結果，其中第(1)— (3)列為IV-3SLS 估計，第(4)— (6)列為CMP 估計，各列分別為第一、第二和第三階段估計。從估計系數可知，兩類回歸的估計結果都符合我們的預期:第一階段估計中，上游企業的工具變量與上游企業高速入口距離顯著正相關；第二階段估計中，上游企業與高速入口距離和上游企業銷售額顯著負相關；第三階段估計中，上游企業銷售與下游企業銷售正相關。不過，從IV-3SLS 估計的Hausman 檢驗可知，并未拒絕OLS 估計與IV-3SLS估計無顯著差異的原假設，表明內生性問題并不嚴重。同樣地，CMP 估計的第一和第二階段的atanhrho 值，也表明基本回歸并不存在嚴重的內生性問題。由此，我們在穩健性與異質性分析中均采用IV-2SLS 估計，不必再進行三階段估計。

六、穩健性檢驗與異質性分析

(一)穩健性檢驗

在表2 中，我們發現交通改善對企業銷售及其產業分工有顯著的促進作用，但這一結果可能受潛在干擾因素的影響而不夠穩健。具體而言，基準回歸可能受到四個方面因素的干擾，從而影響估計結果的穩健性:第一，高速公路連通可能吸引企業在入口附近設廠，或者企業從其他地區搬遷至入口鄰近地區，從而造成選址的自選擇(self-selection)偏誤，因而本文采用2008 年及之前就建立的企業樣本進行估計，排除新建或搬遷企業的影響；第二，2016 年開始全面實施的營業稅改增值稅政策(以下簡稱“營改增”)可能會造成相關行業的貿易出現大幅增加(梁若冰和葉一帆，2016)，從而影響交通改善變量的估計準確性，因此本文對2016 年數據進行剔除處理；第三，福建省的營改增試點從2012 年開始，涉及行業包括交通運輸業與現代服務業，并在2013 年和2014年將廣播影視業與鐵路運輸業及郵政服務業納入，基于同上一項類似的原因，本文也剔除相關試點行業；第四，2014 年中央同意開始建設中國(福建)自貿試驗區，包括福州新區、平潭綜合實驗區、廈門，這一政策可能也會被高速公路的估計系數捕獲，因而本文將相關市區范圍內的企業從考察樣本中剔除。

表6 為本文利用四組替代樣本進行估計的結果，分別考察了交通改善對企業通過高速的產業間銷售、產業關聯度與銷售對象的4 位數產業多樣性。從結果可知，所有替代樣本分組估計的系數與基準回歸結果相差不大，表明表2 第(2)列、第(4)列、第(5)列的估計結果是穩健的。除了上述問題，另一個可能引起估計偏誤的問題是替代性公路交通的影響，如省道與國道的影響。不過，考慮到省道、國道出行是福建省在修建高速公路之前的主要公路交通方式，在興建高速公路時省道、國道原有路網均已經完成，且在高速連通后也未有較大變動，因此對高速公路貿易效應的影響不是很大。當然，由于利用高速公路會面臨收費與擁堵，因此省道或國道對其可能存在一定的替代效應，從而導致本文的回歸結果出現低估。事實上，這種情況的出現為我們的估計設置了一個下限，即使存在低估，高速公路仍然對企業的貿易有顯著效應，那么真實的影響應該比這一效應更大。

表6 高速公路對產業分工的影響:替代樣本估計(IV-2SLS)

表7 高速公路與上下游貿易的傳遞:替代樣本估計(IV-2SLS)

(二)產業異質性

由于運輸成本對不同行業的貿易存在異質性影響，本文將具體分析高速公路連通對服務業與制造業銷售的影響。具體而言，本部分主要利用IV-2SLS 回歸進行服務業與制造業企業的分樣本估計，討論交通改善對產業間銷售額、與銷售對象的平均產業關聯度以及銷售對象的產業多樣性的影響，結果列于表8 中。

表8 高速公路對產業分工的影響(IV-2SLS)

從表8 第(1)— (3)列估計結果可以看出，高速公路對服務業企業的影響只體現在促進了供需方平均產業關聯度的提升上，即服務業企業通過高速公路尋找與自身所處產業關聯度較高的企業進行銷售，但在銷售規模與產業多樣性上并未有顯著的提升作用。不過，基于前文所述的原因，即2012 年開始的營改增試點改革與2016 年開始的全面營改增政策主要涉及服務業行業，本文還利用表6 的處理方法，針對服務業企業分別構造了剔除2016 年的樣本與剔除營改增行業的樣本，估計結果與表8 第(1)— (3)列結果無顯著差異，表明該結果是穩健的。第(4)— (6)展示了制造業企業的估計系數，與全行業估計結果無明顯差異，說明交通改善對企業銷售的影響主要是通過對制造業的影響施加的，在銷售額與產業多樣性上對服務業并無顯著影響。這一結果符合Duranton等(2014)與梁若冰和湯韻(2021)的研究結論:由于制造業產品貿易受運輸成本影響較大，因而交通改善主要促進了該行業企業的地區間銷售。

與穩健性檢驗類似，本文還討論了交通改善在制造業與服務業作為上游產業的銷售對其下游產業銷售的影響中的作用，為比較內生性的影響，我們采用了OLS 和IV-2SLS兩種估計方法。從表9 第(1)列、第(2)列結果可知，服務業作為上游的銷售額對其下游企業銷售額的影響，在兩種估計方法上存在顯著差異:OLS 估計結果是顯著的，而IV-2SLS 估計則不顯著。第一階段估計的Kleibergen PaapF統計量說明存在嚴重的弱工具變量問題，表明交通改善并未驅動上游銷售向下游銷售的傳遞，這一結果也驗證了表8中對服務業企業銷售的分析結論。從第(3)列、第(4)列結果可知，無論是OLS 還是IV-2SLS 估計都是顯著為正的，表明制造業作為上游企業，其銷售受到交通改善的驅動，并能夠順利傳遞到下游企業的銷售上。從影響系數觀察，OLS 估計中服務業與制造業上游銷售每增加1 元，下游銷售分別增加1.1 元和1 元，這與表4 中的總體估計結果相似；而在IV-2SLS 估計中，服務業作為上游銷售對下游銷售沒有推動作用，制造業則有著14.5 倍的擴大效應。考慮到制造業占銷售企業的一半，這一結果也驗證了表4 的結論，同時表明下游銷售的總體增長是由制造業帶動的，交通改善對服務業并未產生顯著推動作用。

表9 高速公路與上下游貿易的傳遞

(三)產業與區位網絡特征的異質性

除產業異質性外，我們還可以根據企業所在產業或縣市在生產網絡中的位置來分析交通改善的異質性影響。在生產網絡分析中，除前文討論的度中心性外，還有接近中心性(closeness centrality)和中介中心性(betweenness centrality)兩類指標可以度量產業或縣市的中心性特征(Freeman，1979)。具體而言，接近中心性可表示為Cclose(i)＝(n－1)/其中的d(i，j)表示節點i和j之間的最短路徑，即經過最少的節點數量。由此可知，接近中心性表示任一行業或縣市i到其他所有行業或縣市最短路徑和的倒數，數值越大表明該行業需要途經的節點數越少，從而節點中心性越強。中介中心性是某行業或縣市i擔任其他行業或縣市之間最短路徑橋梁的次數，表明其在網絡中的重要性，可寫作:其中σst表示網絡中除i之外任意兩個節點之間最短路徑的數量，σst(i)表示這些最短路徑中經過節點i的數量。本文通過對企業高速入口距離與上述中心性指標的交乘項進行回歸，來分析高速公路連通對處于生產網絡中不同位置行業或縣市的異質性影響。

表10 分別展示了4 位數行業及縣市中心性指標與交通改善變量的交乘項的估計結果，第(1)— (3)列中的行業中心性指標是從產業層面獲取的年度均值，即對各產業在2008—2016 年的度中心性、接近中心性與中介中心性分別求均值，第(4)— (6)列中縣市中心性則是根據各縣市在交通網絡中的位置求出三類中心性指標的年度均值，被解釋變量為某企業對其他行業企業的銷售額。從第(1)列和第(4)列結果可知，度中心性均值與企業高速入口距離的交乘項估計系數為正，說明當企業所在行業在生產網絡中擁有較多的上、下游貿易伙伴產業時，交通改善對其產業間銷售額的促進作用將小于那些貿易伙伴產業較少的企業；而對于在生產網絡中擁有較多貿易伙伴的縣市而言，交通改善的作用并不顯著。與度中心性類似，第(2)列、第(5)列中的接近中心性均值的交乘項系數也為顯著正值，表明某產業(縣市)與其他產業(縣市)之間的節點距離越短，交通改善對該部門(縣市)企業銷售的促進作用越弱。第(3)列、第(6)列中對中介中心性的估計結果不同，某產業擔任其他產業間聯系的橋梁的次數越多，交通改善的貿易影響越弱；而某縣市擔任其他縣市貿易橋梁的次數越多，則交通的影響越強。總體而言，就行業生產網絡而言，交通改善會促進相對弱勢產業中企業的產業間銷售，從而降低網絡中各產業之間的不均衡程度；而對于縣市生產網絡，交通改善會增強處于核心區位企業的產業間銷售額。

表10 交通改善的產業與區位網絡異質性效應(IV-2SLS)

當然，表10 中三類中心性指標分別代表的含義存在一定的差異。具體而言，度中心性主要衡量某行業與其他行業直接連接的程度，與網絡總體結構關系不大；接近中心性測量某行業與生產網絡中其他行業連接的距離，代表其與網絡中其他部分聯系的緊密程度；而中介中心性則主要體現某行業對生產網絡中其他行業間建立連接的作用。由此可見，三類中心性并非完全線性相關。度中心性較大的同時，可能存在接近中心性或中介中心性較小的情況，前者體現的是某行業嵌入了遠離網絡其他節點的聚類，后者則說明與該行業存在關聯的行業亦可通過其他節點建立聯系，且路徑距離還短于通過該行業的距離；與之類似，還可能出現度中心性較低但接近中心性或中介中心性較高的情形，前者說明某行業只與生產網絡中較為重要的行業有關聯，并通過這些重要行業遍歷了生產網絡中的大量節點，后者則表明該行業的關聯行業盡管數量較少，但在網絡流動中起著至關重要的作用。為此，本文針對上述可能存在的幾種情形分別進行了處理，即根據行業或縣市度中心性的中位數區分兩組企業樣本，然后分別估計接近中心性及中介中心性均值與企業高速入口距離的交乘項，結果如表11 所示。從結果可知，無論行業還是縣市，高于度中心性均值中位數的樣本企業數均遠多于低于中位數的數量。同時，估計結果中高于中位數的樣本估計結果與表10 中總體樣本估計結果較為接近，而低于中位數的樣本估計結果則均不顯著。上述結果說明，一方面，生產網絡中較為邊緣的行業或者縣市擁有較少的企業數量，另一方面，處于優勢產業或縣市中的企業受到交通改善的影響也較大。

表11 交通改善的產業與區位網絡異質性效應(IV-2SLS)

七、結論

理論上，交通改善能夠通過增加企業間貿易來促進專業化分工與區域生產網絡的形成。本文利用福建省企業增值稅發票數據，實證考察了2008—2016 年間高速公路連通對企業的產業間貿易的影響，并以此為基礎分析了交通對產業分工與產業鏈貿易的影響。在基準回歸部分，本文首先分析了高速公路對產業分工的影響，發現高速公路顯著促進了企業的產業間銷售、提升了企業與其銷售對象之間的平均產業關聯度及其銷售對象的產業多樣性，但對企業的產業內貿易不存在顯著影響。在對交通改善的產業鏈貿易的推動方面，本文發現高速公路對上游銷售向下游的傳遞有顯著影響，而且上述結果在考慮內生性之后的工具變量估計中都是穩健的。在穩健性檢驗部分，本文分別討論了四種可能影響基準估計結論的情形，包括營改增試點及全面推廣政策、自貿區政策、新建與搬遷企業的影響等，針對替代樣本的估計也證實基準回歸結果具有穩健性。上述結果表明，交通改善不僅促進了產業分工的深化，而且推動了產業鏈上游與下游之間的聯系。

在異質性分析部分，我們首先討論了交通改善對服務業與制造業銷售的不同影響，發現高速公路只提升了服務業企業與其銷售對象的平均產業關聯度，對產業間銷售額與產業多樣性均無顯著影響，而對制造業行業的銷售額、銷售對象的產業多樣性以及產業關聯度仍然保持顯著的作用。在針對上、下游銷售的研究中，我們發現高速公路也未能顯著推動服務業上游企業銷售向下游銷售的傳遞，而對制造業仍然保持顯著正向促進作用。上述結果表明，從產業分工與產業鏈貿易角度看，制造業企業是交通改善的主要受益者。本文接著分析了所屬產業的網絡中心性對企業高速公路效應的異質性影響，發現行業中心性較弱的企業，從高速公路中受益較多，從而引以平衡生產網絡的極化傾向。由此可見，我國在過去二十多年間大力興修的高速公路，通過降低運輸成本促進了地區間貿易，同時也有助于推動地區間的產業分工合作與生產網絡的形成。

當然，本文的研究工作只是初步展示了以高速公路為代表的交通改善如何影響區域產業分工合作和產業鏈貿易，仍然存在三方面不足:第一，研究對象只包括福建省內企業之間的貿易，由于數據所限對于省內企業向省外甚至國外的銷售未能進行探討，這可能會低估企業通過高速公路進行的銷售額，從而低估而非高估交通改善對企業異地銷售的促進作用。第二，由于福建省特殊的地理地形特點，局限于省內貿易數據得到的研究結論如果推廣到其他地區，本文得到的估計結果可能會高估高速公路對企業異地銷售的處理效應，因此本文的結論只適用于福建省內產業分工與生產網絡。若將這一結論向更廣的地理范圍推廣，還需要進行更多的區域性甚至全國性研究。第三，盡管本文試圖了解產業生產網絡的形成與演化，但并未將其視為主要研究對象，同時也沒能探究交通改善對生產網絡的影響機制，鑒于區域生產網絡特征與演化的復雜性，未來需要利用網絡分析工具進行更深入的研究。