中国交通基础设施与农村经济增长的实证研究

刘正桥，张亚斌

（1.湖南大学 经济与贸易学院，湖南 长沙 410079； 2.湖南涉外经济学院 商学院，湖南 长沙 410205）＊

一、引言与文献回顾

农村基础设施建设及改善能够创造出许多的就业和收入机会，有利于形成良性循环并缩小城乡差距［1］。然而，当前中国农村基础设施的滞后阻碍了其经济发展［2］，基础设施的完善刻不容缓。作为基础设施中的重要部分，交通基础设施对农村经济增长的影响不容忽视。

作为生产部门赖以建立和发展的基本条件之一，基础设施的发展水平直接或间接地对生产部门的生产成本和效率产生影响。罗斯托指出基础设施建设是社会变革、生产力发展、经济成长的前提条件［3］。艾伯特·赫希曼认为对基础设施和公用事业的疏忽，将成为经济发展最严重的拖累，对基础设施的发展和完善需要实行国家干预和经济计划［4］。世界银行1994年发展报告指出：发展中国家基础设施存量每增长1%，GDP就会增长1%［5］。国外学者使用不同的数据和方法就基础设施对经济增长的弹性进行了大量的实证研究。Aschaver运用C－D生产函数模型对美国1948～1987年的时间序列数据测算了基础设施产出弹性为0.39［6］；Mamatzakis对希腊制造业部门生产率的测算结果为0.14［7］；Wylie对加拿大经济增长的测算结果为0.517［8］。不过，这些运用时间序列的测算结果普遍较高，引起诸多学者的质疑，认为时间序列的相关变量之间可能存在“伪回归”，或者存在模型没能识别的其他影响因素。后续的学者使用面板数据模型进行更为深入的研究，Nourzad运用C－D生产函数模型和OECD中的7国1963～1988年的面板数据实证的结果发现基础设施产出弹性为0.05［9］；Canning对57个国家1960～1990年的面板数据实证结果为0.028～0.114［10］。

具体到基础设施包括交通设施对农村经济增长的研究，也取得了丰硕的成果。Romeo G.Teruel等利用菲律宾1974～2000年的数据分析结果表明公共基础设施投资降低了生产成本，从而提高农业生产力，农业生产中交通设施的投资对中间投入有明显的替代［11］。樊胜根等利用1970～1997年省级数据用联立方程模型估计了不同类型的政府投入效果，结果表明政府在农业研发、灌溉、教育和基础设施领域的投入，不仅推动了农业产出的增长，也有助于缓解农村贫困［12］。Demurger对中国1985～1998年24个省的面板数据进行分析，实证结果表明交通设施是解释区域经济差异的关键因素之一［13］。Shenggen Fan等将公共投资变量引入生产函数中，并使用新的农业普查数据对中国农村、农业以及非农经济进行估计，研究发现，道路的贡献在农业生产部门中甚至出现负值，在非农经济部门也缺少解释力［14］。牛晓奇，张孝岩用湖北省1985～2003年的时间序列数据，检验数据的平稳性、因果关系。研究发现，政府公共投资可以成为农村经济增长的Granger原因，反之却不成立［15］。魏广奇、黄志刚分析了交通基础设施投资的规模对经济增长的影响，发现交通基础设施投资和经济增长之间高度正相关，交通运输仍然是国民经济健康发展的基础［16］。刘生龙等利用中国28个省市区1987～2007年的面板数据来验证交通基础设施对中国经济增长的影响，实证结果表明：交通基础设施对中国的经济增长有着显著的正向促进作用；不同的地理位置和交通基础设施条件在中国区域经济发展差距中扮演了重要的角色［17］。

已有文献大多是构建单一方程模型进行研究，这种方法至少存在两个缺陷：一是由于许多生产决定变量来源于同样的经济过程，即存在内生变量，而忽略变量的内生性问题将导致生产函数的估计结果出现偏差；二是某些经济变量对农村经济的影响主要依赖多种渠道［14］，如改善农村基础设施既会促进农业生产增长，也会推动非农生产，单方程方法则很难对这些不同影响作出反映。刘伦武将基础设施投资对经济增长的推动作用归结为投资乘数效应、成本效应、结构效应、需求效应和环境效应五个方面［18］，可见即使是同一变量也可能通过不同的方式发挥作用。本文更为全面地揭示基础设施特别是交通设施对于农村经济增长的影响与作用。

二、模型的设定与变量选取

鉴于单一方程自身的局限性，将农村经济增长分为农业部门经济增长和非农部门经济增长，分别对农业部门的C－D生产函数和非农部门的C－D生产函数进行了估计，模型如下：

其中，方程（1）表示农业增加值与相关投入的之间的生产生产函数，农作物播种面积、农业劳动力代表了传统的农业投入，化肥施用量、农机投入表示中间投入，加入变量交通、电力作为基础设施的投入；方程（2）表示非农产出与投入之间的生产函数，非农劳动力是传统投入，交通、电力和教育投入是基础设施投入。相关变量说明详见表1。

表1 主要变量及说明

三、实证分析

农村经济增长由农业部门与农村非农业部门共同拉动，特别是随着科技的进步与农村劳动力素质的提高，农业生产环节的产业链得以扩展，农村经济也由传统的农产品种植与销售向农产品深加工、农业产业化过渡，农村非农业部门在农村经济中乃至整个国民经济中所占的比重不断增加。相比于传统的农业生产，农村非农业部门无论是在生产组织方式与要素投入，还是生产效率与价值创造方面均存在较大差异，农村基础设施的改善对两者的影响自然也不同。不过，这些不同影响在单方程方法中是难以反映出来的，单纯地使用农村经济增长的总体指标而不加以区分，会造成估计结果模糊与混淆，因此，有必要在实证分析中区分农业部门与非农业部门，并加以对比分析。这里使用农林牧渔业增加值总和来衡量农村传统农业部门经济增长，使用用乡镇企业增加值来近似测度农村非农部门经济增长，并均以1990年为基期进行平减。

（一）农业部门实证分析

用STATA11.0对中国29省市（不含西藏，将重庆并入四川）1991～2009年的面板数据进行了分析，并分别对东、中、西三个地区①的数据进行回归，结果见表2至表5。

由于传统的计量经济学估计方法（普通最小二乘法、工具变量法和极大似然法等）常常都存在某种缺陷，诸如模型的随机误差项必须满足服从正态分布、某一已知分布等假设条件时才能得到相对可靠的估计量，而GMM估计方法则无需知道随机误差项的准确分布信息，同时还允许随机误差项存在序列相关和异方差。与其他参数估计方法相比，GMM估计所得到的参数估计量更有效，因此，主要采用GMM估计方法。

表2 农业部门全国面板数据估计结果

为了方便对比，同时保证模型估计结果的稳健性，在表2的参数估计结果中分别列出了面板固定效应（FE）、差分广义矩估计（DIF－GMM）、系统广义矩估计（SYS－GMM）等估计结果。基本模型中包含农业传统投入土地、劳动力和基础设施投入中的交通变量，之后各列依次加入农机、化肥和电力投入。为了控制变量内生性问题，使用滞后一阶的变量作为各自的工具变量。由于SYS－GMM的估计量有着更优良的统计性质，文章主要分析其估计结果。Bond等（2002）研究发现了检验GMM估计量是否有效可行的一种简单办法，即把GMM估计值与固定效应、混合OLS的估计值分别进行比较［19］。因为混合OLS估计时往往会高估滞后项的系数，固定效应估计则相反，要低估其滞后项的系数。显然，如果估计值介于固定效应与混合OLS估计值之间，则表明GMM估计可靠有效，从表2的结果来看基本符合。

从表2的回归结果来看，农作物播种面积产出系数为－0.0067029，但未通过显著性检验，说明增加播种面积的成本有可能已经超过了其带来的收益，对农业经济增长的作用不显著。就劳动力的投入整体来看，劳动力的系数为负且不显著，说明中国农业的劳动密集程度在下降，依靠劳动力投入的增加而增加农业产值的状况已经改变。化肥施用量的投入对农业经济增长的贡献不明显。

农机总动力对农业的经济增长的产出弹性为0.0469467，机械的使用能够大大提高农业生产率。

表3 农业部门东、中、西部面板数据估计结果

这里关注的核心问题之一是交通设施与农业经济增长的关系。国外采用时间序列分析结果为0.27～0.58之间，采用面板数据分析结果为0.028～0.114之间，国内研究中以中国数据来分析的张学良、刘生龙［17］测算基础设施对全国经济增长的产出弹性为0.006～0.041，Shenggen FAN［14］使用农村普查数据测算结果为0.032。使用1990～2008年的面板数据回归结果显示交通资本存量产出弹性为0.0326957，较之时间序列分析结果偏低，但与其他采用面板数据分析的结果相差不大。

从表3分地区回归结果来看，农业的传统投入已经不能成为促进经济增长的动力，中间产品的投入，尤其是农机的大量使用对农业经济增长贡献最大。但就交通基础设施而言，中部系数最大，西部次之，东部最小。交通等基础设施的完善不仅可以降低农业生产成本，提高生产效率［1］，而且可以刺激农村消费，这种力量在中部地区最为显著。加大中部交通设施的投入不但可以增加中部农业产出，而且可以联通东、西部地区，带东西部经济发展，也有利于东部劳动密集型产业向中西部地区转移。

（二）非农部门实证分析

以乡镇企业代表非农经济部门，在收集数据过程中发现1997年前后乡镇企业劳动力的数据波动幅度相当大，故对1998年以前的数据不予采用，西藏部分数据缺失严重，不予以统计。用STATA11.0对中国用30省市（不含西藏）1999～2008年非农部门的面板数据进行实证分析，结果见表4。

同时，采用与农业部门相同的GMM估计方法分别对全国东、中、西三个地区的样本数据进行回归，所得结果如表5所示。

从结果来看，对非农部门经济增长贡献最大的是劳动力投入，产出系数0.1432038。劳动力投入情况表明，中国农村中的非农部门劳动力成本有着较大优势，大力发展非农经济可以吸纳农村农业生产中闲置的劳动力。

表4 非农部门全国面板数据估计结果

表5 非农部门东、中、西部面板数据估计结果

交通设施对非农部门经济增长系数－0.0672478。分地区来看，东、西部的产出系数为负，中部0.0536294，且不显著；ShenggenFAN等（2004）利用新的农业普查数据对中国农村、农业和非农经济进行了估计，结果显示在非农部门道路的贡献几乎没有解释力［14］，这与实证结果相符。中部的系数为正说明了加大交通设施投入有利于非农部门的经济增长，而东、西部的负系数也显示了交通设施落后已成为阻碍非农部门增长的一大障碍。交通设施投入具有结构效应［18］，中西部地区交通设施的完善将有利于降低运输成本，进而减小东部地区劳动密集型产业向中西部转移的“粘性”，以促进经济结构的优化升级。

四、结论与政策建议

以上将农村的经济增长分为农业部门经济增长和非农部门经济增长两部分，利用C－D生产函数和1990～2008年中国29省市的面板数据对交通设施对农业部门经济增长的影响进行分析，结果表明交通设施投入对农业部门经济增长有较大促进作用，分东、中、西三个区域对农业部门经济增长的分析显示，东部交通设施投入产出系数为0.3614764、中部地区0.4279786、西部地区0.4006628，中部地区的系数最高。

基于上述研究结论，提出如下政策建议：

1.积极扩大对农产品主产区的交通设施投入，推动农业主产区交通设施完善。当前，农产品流通成本高已经成为农业生产扩大与农民增收的“瓶颈”，而破解这一困局的关键就在于农村交通设施的完善。利用通达的交通设施有效地联结农产品产地与市场，优先保障农产品运输，降低农产品物流成本。为确保加大交通设施的投入，一方面要增加财政预算资金，另一方面，也可以引导民营资本进入交通基础设施的建设中。

2.促进中部地区交通设施的快速发展。中部地区交通设施的建设不但对本地区农业部门经济增长意义重大，而且对全国经济经济增长也具有关键作用。一方面交通设施的不断完善能够有效降低农业生产成本，另一方面通过联通东、西部地区从而增加全国交通设施的利用率、节约交通运输成本、推动东部劳动力密集型产业转移等手段促进经济增长和经济结构优化升级。

注释：

①本文所指的东部、中部和西部均按刘生龙等的分类［17］进行，即：西部包括云南、四川、贵州、陕西、甘肃、宁夏、新疆、青海、内蒙古和广西10个省；东部地区包括北京、天津、上海、山东、江苏、浙江、广东、海南、辽宁和福建10个省、市；中部地区包括河北、山西、吉林、黑龙江、安徽、河南、江西、湖北和湖南9个省。

［1］林毅夫.加强农村基础设施建设启动农村市场［J］.农业经济问题，2000，（7）：2－3.

［2］刘伦武.农业基础设施发展与农村经济增长的动态关系［J］.财经科学，2006，（10）：91－98.

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