农村公路基础设施对农民收入的影响——基于江苏省2000—2014年县域面板数据的实证研究

周春平

(扬州大学 商学院，江苏 扬州 225000)

农村公路基础设施对农民收入的影响
——基于江苏省2000—2014年县域面板数据的实证研究

周春平

(扬州大学 商学院，江苏 扬州 225000)

发达的公路网络不仅可以降低农产品的流通成本与生产成本，扩大农产品的市场范围，提高农业劳动生产率，还可以推进地区的工业化与城市化进程，促进非农产业发展，增加农民的收入。基于对江苏省2000—2014年县域面板数据的回归分析发现，等级公路基础设施对农民的收入有显著的正向影响，其收入弹性系数在0.217～0.225之间，而等外公路基础设施对农民收入的影响不显著。公路基础设施是农村经济社会发展的重要公共基础设施，在总量上仍要进一步加大投资，特别是加强等级公路以及欠发达地区的公路基础设施建设。

公路基础设施； 农民收入； 面板数据

一、研究背景

公路基础设施是国民经济的基础行业和先行产业，也是农村经济社会发展的重要物质基础。按照技术等级划分，公路可以划分为等级公路和等外公路，等级公路又可以划分为高速公路、一级公路、二级公路、三级公路和四级公路。按照行政等级划分，公路可以划分为国道、省道、县道、乡道和村道。改革开放30多年来，中国的公路基础设施建设取得了巨大成就，新世纪以来，中国的公路基础设施建设则进一步加快。据统计，1980—2000年间，全国公路总里程从88.83万公里增加到167.98万公里，年均增速为3.24%；2000—2014年间，全国公路总里程从167.98万公里大幅增加到446.39万公里，年均增速达7.23%。中国大规模的公路基础设施建设对推动区域经济增长、提升城市化和工业化水平，促进农村经济社会发展发挥了重要作用[1-3]。

公路作为一种公共基础设施，具有准公共产品的性质。农民不是公路基础设施的投资者，甚至也不一定是公路基础设施的直接使用者(当然，可能是间接使用者，比如村庄附近的高速公路)，却可以从公路基础设施建设中获得收益，也就是说，公路交通基础设施建设具有显著的外溢效应[4-5]。Yilmaz通过在传统生产函数中加入邻近地区的交通基础设施，实证研究发现，交通基础设施存在正的溢出效应[6]。

公路基础设施对增加农民收入有着直接或间接的影响，其影响机理在于：首先，发达的公路网络体系可以降低农产品的流通成本与生产成本[7-8]，扩大农产品的市场范围，提高农产品的交换能力和农业劳动生产率，增加农民的经营性收入。其次，发达的公路基础设施可以推进区域内的工业化与城市化进程，促进非农产业发展与区域经济增长，为农村剩余劳动力提供更多的就业机会，增加农民的工资性收入[9]。再次，公路基础设施建设有助于加强农村与外界的交流与联系，引入现代文明，促使农村居民转变观念，提升农村居民的社会资本与人力资本。

本文的目的即在于，从实证角度估计中国大规模的公路基础设施建设在多大程度上惠及了广大农村居民，提高了农村居民的收入水平。本研究将公路基础设施变量引入农民的收入函数，寻找公路基础设施建设与中国农民收入水平空间差异的经验证据提供一定依据。

二、文献回顾

现有文献对交通基础设施与农村经济发展之间的关系研究，主要集中在以下两个方面：

一是将交通基础设施作为一种独立的投入要素引入生产函数，来估计交通基础设施的农业产出弹性。Antle根据47个发展中国家和19个发达国家1965年的农业总产出数据，采用总量生产函数法研究交通基础设施对农业总产出的影响，估计结果表明，交通基础设施的农业产出弹性为0.248[10]。Fan和Hazell，Fan、Hazell和Thorat对中国和印度的研究发现，灌溉、道路、电力、通讯等基础设施投资对农业产出有显著的正向影响，并且，基础设施投资对农业生产的边际收益与地理环境相关，经济落后地区基础设施投资的边际收益更高[11-12]。农村基础设施投资不仅可以促进农村经济增长，而且还会影响农村居民的收入分配状况、降低收入分配不平等程度。刘冲等基于中国1997—2008年县域面板数据研究发现，高速公路设施对县域人均GDP有显著的促进作用，高速公路设施的产出弹性为0.034，与没有高速公路通过的县相比，有高速公路通过的县人均GDP大约提高了38%[3]。吴清华等基于中国1995—2010年省际面板数据研究发现，等级公路和等外公路对农业生产总值有正向促进作用，但其估计的产出弹性较小，分别为0.0003、0.0001[8]，这与Antle[10]的估计结果相比存在较大差异。

二是研究交通基础设施对农民收入的影响。樊胜根等运用中国1970—1997年省级时间序列数据，通过建立联立方程模型研究发现，道路密度对农民的工资性收入弹性系数为0.152[13]。李锐运用1980—2001年的时间序列数据，通过柯布—道格拉斯生产函数模型研究发现，我国农村公共基础设施固定资本存量的收入弹性系数为0.465[14]。鞠晴江基于1996年全国第一次农业普查的省级横截面数据研究发现，农村道路对农民的收入有显著的正向影响，弹性为0.103[15]。

尽管学者们已经关注到交通基础设施建设对农民收入的影响，但现有研究存在两个方面的不足：一是国内学者多采用时间序列数据以及横截面数据进行估计，而使用时间序列数据估计的一个假设前提是数据具有平稳性，但真实世界中的时间序列数据是不平稳的，如果采用普通最小二乘法回归，将会导致较大的估计偏差。二是交通基础设施的代理变量多选用政府的道路投资支出、农村固定资本存量、农村人均交通通讯基础设施投资、农村道路密度等等，由于所用指标的内涵与外延存在较大差异，从而导致估计结果也存在很大差异。本文侧重考察公路基础设施对农民收入的影响，并将县域高速公路纳入农村公路基础设施范围，这是因为，目前的高速公路网可以便捷地连接农村公路网络体系，扩大农产品的市场范围，提高农业劳动生产率，高速公路基础设施建设对促进县域经济增长以及增加农民收入同样有着重要意义。

文章第三部分首先构建实证研究模型、选取相关变量，然后运用描述性统计分析方法，对变量间的关系进行初步测量，第四部分基于江苏省2000—2014年县域面板数据，实证分析公路基础设施对农民收入的影响，并对估计结果进行稳健性检验，最后部分得出结论与政策涵义。

三、模型与数据

(一)模型和数据来源

为了研究公路基础设施对农民收入的影响，本研究将公路基础设施变量引入标准的收入方程[16]。由此，本文所使用的基本面板数据模型为：

logYit=αlogGit+βlogXit+γi+μt+εit

其中，下标i表示第i个县，t表示第t个年份，α为核心变量公路密度的收入弹性，β为其它待估计参数，γi和μt分别表示县和年的固定效应，εit表示随机扰动项。

基本模型中各变量的具体含义是：

(1)被解释变量Yit表示i县第t年的农民收入，本文用农村居民家庭人均纯收入来表征。

(2)关键解释变量Git表示i县第t年的公路基础设施。根据数据的可得性，本研究将农村公路基础设施进一步细分为等级公路与等外公路两大类，考察不同类型的公路基础设施对农民收入的影响。并用等级公路密度、等外公路密度来表征公路基础设施状况，其计算方法是用等级公路总里程和等外公路总里程分别除以行政区划面积，单位为：公里/平方公里。

(3)Xit表示控制变量。参考现有文献，模型中的控制变量选择包括文化教育、卫生健康、非农产业比重等三个变量。引入文化教育、卫生健康的依据是教育和健康均属于人力资本范畴，根据人力资本理论，良好的教育培训、健康的身体能够增加农民的收入。由于缺少官方县域农村居民文化教育直接数据，笔者用人均藏书量来表征农民的文化教育水平，指标的计算方法是用样本的公共图书馆藏书量除以乡村从业人员数。公共图书馆作为一种公共产品具有外溢效应，人均藏书量的增加能够提高居民的文化知识水平，因此，人均公共图书资料与农民的文化教育水平具有较强的关联。农民的卫生健康指标用每万乡村从业人员拥有的卫生技术人员数来表征。模型中引入控制变量非农产业比重的理由是，公路基础设施建设可以提升区域内的城市化与工业化水平，促进区域内非农产业发展，为农村剩余劳动力提供更多的就业机会，从而增加农民的工资性收入，非农产业比重用第二三产业占GDP比重之和来表示。

本研究所用数据为江苏省2000—2014年县域面板数据。由于受考察期间“撤县建区”政策的影响，导致部分样本在时间序列上数据缺失，由此，我们剔除了溧水县、高淳县、铜山县、吴江市、通州市、赣榆县、盐都县、江都市、姜堰市、宿豫县等10个“撤县建区”的样本，最终一共获得44个县(或县级市)作为研究样本。所有数据均来源于历年《江苏统计年鉴》，为了消除异方差的影响而又不改变变量的趋势，对所有变量均取自然对数。

(二)变量的描述性统计

截至2014年底，江苏省公路总里程为15.75万公里，其中，等级公路14.98万公里，等外公路0.77万公里，等级公路占公路总里程的比重达95.11%。由于受历史、文化、经济、地理等因素的影响，江苏不同县域之间的公路基础设施以及农民收入水平都存在较大差异。总的来看，苏南地区经济发展水平高，公路基础设施比较好，农民的收入水平也高；苏中、苏北地区经济发展水平低，公路基础设施建设相对滞后，农民的收入水平相对较低*苏南地区包括江阴市、宜兴市、溧阳市、金坛市、常熟市、张家港市、昆山市、太仓市、丹阳市、扬中市、句容市等11个县，苏中地区包括海安县、如东县、启东市、如皋市、海门市、宝应县、仪征市、高邮市、兴化市、靖江市、泰兴市等11个县，苏北地区包括丰县、沛县、睢宁县、新沂市、邳州市、东海县、灌云县、灌南县、涟水县、洪泽县、盱眙县、金湖县、响水县、滨海县、阜宁县、射阳县、建湖县、东台市、大丰市、沭阳县、泗阳县、泗洪县等22个县。，这也为研究公路基础设施与农民收入之间的关系提供了很好的样本。

表1是根据44个样本2014年的截面数据所做的描述性统计。农民收入最高的是江阴市，为23 965元，最低的是灌南县，为10 442元；等级公路密度最高的是扬中市，为3.08公里/平方公里，最低的是射阳县，为0.74公里/平方公里；等外公路密度最高的是沭阳县，为0.35公里/平方公里，最低的是江阴市，为0公里/平方公里。从江苏省三大区域的经济发展差异来看，2014年底，苏南、苏中、苏北的等级公路密度平均值分别为1.40公里/平方公里、1.24公里/平方公里、0.84公里/平方公里，农民收入水平平均值分别为20 938.09元、15 215.91元、12 649.27元。可见，苏南、苏中地区的公路密度高，农民的收入水平也高；苏北地区的公路密度低，农民的收入水平也低。

表1 描述性统计

(三)变量之间关系的简单测量

根据江苏省44个样本2000—2014年间的面板数据，画出对数等级公路密度、对数等外公路密度与对数农民收入变量之间关系散点图(见图1)。通过观察可以发现，等级公路密度与农民收入之间存在显著的正向关系，即随着等级公路密度的上升，农民的收入水平呈上升趋势，而等外公路密度与农民收入之间不存在显著的正向关系。

图1 公路密度与农民收入之间关系散点图

再从变量之间的相关系数来看，文化教育、卫生健康、非农产业比重、等级公路密度与农民收入之间存在中等程度以上的相关，相关系数分别为0.659、0.679、0.660、0.720，并且在统计学上均是显著的(p<0.01)(见表2)。这与本研究所构建的农民收入模型的基本预设一致，即文化教育、健康卫生、非农产业比重、等级公路基础设施与农民收入之间存在正向关系。但是，等外公路密度与农民收入之间却存在显著的反向关系，相关系数为-0.221(p<0.01)。值得注意的是，文化教育与卫生健康两个变量之间的相关系数为0.865，呈高度相关关系，并且，在统计学上是显著的(p<0.01)。这提醒我们，回归模型中可能存在多重共线性，导致对未知参数的估计出现有偏估计，因此必须谨慎对待。

表2 相关系数矩阵

注：**表示在0.01水平(双侧)上显著相关。

四、实证结果及分析

(一)基本模型回归结果

为了检验公路基础设施与农民收入之间的关系，分别构建以下模型：首先，由于文化教育与卫生健康两个变量之间高度相关，为了避免多重共线性，先剔除文化教育变量，而将核心变量等级公路密度、等外公路密度以及所有的控制变量引入回归模型，估计结果如表3中的模型1所示。其次，将文化教育变量引入回归模型，估计结果如模型2所示。再次，从本文第三部分关于变量的描述性统计来看，不同县域的农民收入、公路基础设施存在较大差异，从而可能存在异常样本点，为了获得更好的估计效果，对农民收入、等级公路密度、等外公路密度变量1%的最大值以及1%的最小值分别进行替换处理，替换方法是用相邻的变量值替代，估计结果如模型3所示。第四，对公路基础设施存在较大差异的苏南、苏中、苏北按地区分别进行回归，估计结果如模型4、5、6所示。用面板数据建立的模型包括混合估计模型、固定效应模型和随机效应模型。在回归模型选择上，用F检验来确定混合估计模型与固定效应模型的选择，然后，再用Hausman检验来确定固定效应模型与随机效应模型的选择。

表3 对农村居民人均纯收入的估计结果

注：*表示p<0.05，**表示p<0.01，***表示p<0.001。括号内的数字为t值。

从表3的估计结果来看，模型2引进解释变量文化教育后使得R2得到提高，其它变量的回归系数在统计上及经济理论上仍然合理，因此，文化教育作为解释变量予以保留。模型2、3中核心变量等级公路密度的回归系数均为正值，弹性值分别为0.217、0.225，并且均达到0.1%的水平上显著，这意味着，县域等级公路密度提高1%，农民收入水平将提高0.217%～0.225%之间。而模型2、3中的等外公路密度回归系数均为负值，且模型2不能通过显著性检验，这表明，等外公路基础设施对农民收入不存在正向关系。模型2、3中控制变量的回归系数均为正值，并且达到0.1%的水平上显著，这意味着，文化教育、卫生健康、非农产业发展对提高农民的收入水平有显著的正向影响，本文估计结果同已有文献关于教育、健康与农民收入之间关系的研究结果一致[17-18]。

在分地区的回归模型4中，由于变量之间存在多重共线性，剔除解释变量文化教育进行回归。估计结果表明，模型4、5、6中核心变量等级公路密度以及其它控制变量的估计系数均为正值，并且达到5%的水平上显著。这表明，本研究结果具有稳定性，等级公路对增加农民的收入有显著的正向影响，而等外公路的影响则不显著。

经过进一步的观察还可以发现，在分地区的回归模型中，核心变量等级公路密度的收入弹性系数存在区域差异，苏南、苏中、苏北地区分别为0.180、0.139、0.260。也就是说，苏南、苏中地区的等级公路基础设施对增加农民收入水平的影响较小，而苏北地区的影响较大。这与Fan和Hazell对印度的研究结果一致[11]。其原因就在于，苏南、苏中地区的公路基础设施建设比较发达，等级公路对农民收入的边际贡献呈递减趋势，而苏北地区的公路基础设施建设仍显滞后，公路等交通基础设施对农民收入的边际贡献度高。

(二)模型的内生性检验

在本研究中，核心变量公路密度可能存在内生性问题，即核心变量与随机扰动项相关。解释变量的内生性将会导致对未知参数的有偏估计以及不一致性。解释变量内生性的主要原因有：一是遗漏变量，并且遗漏变量与引入模型的其它变量相关；二是解释变量与被解释变量之间相互影响，相互作用，互为因果，也就是说，随着农民收入水平上升，也会导致农村公路基础设施的改善；三是测量误差引起内生性的问题。

处理解释变量内生性问题的一种方法是引入工具变量(IV)，也就是寻找一个与公路密度高度相关，而与农民收入水平没有直接关系的变量。本研究借鉴Lewbel的思想，用内生变量与其均值之差的三次方作为内生变量的工具变量(IV)[19]，估计结果为表4中的模型7。处理解释变量内生性问题的另一种方法是将模型中的核心变量分别滞后一期、二期、三期替代当期项，估计结果为表4中的模型8、9、10。

表4 工具变量与滞后期的估计结果

注：*表示p<0.05，**表示p<0.01，***表示p<0.001。括号内的数字为t值。

估计结果表明，模型7、8、9、10中核心变量等级公路密度的回归系数均为正值，并且在0.1%的水平上显著。模型中各控制变量的回归系数同样均为正值，并且均达到0.1%的水平上显著，模型的估计结果并没有发生显著的变化。因此，公路基础设施对增加农民收入有显著的正向影响，中国大规模的公路基础设施建设在一定程度上提高了农民的收入水平。

五、结论与政策涵义

公路设施是农村经济社会发展的重要基础设施之一。良好的公路基础设施能够扩大农产品的市场范围，推进区域内的城市化和工业化进程，促进非农产业发展，增加农民的收入。通过对江苏省2000—2014年县域面板数据的回归分析发现，等级公路基础设施对农民收入的影响显著，收入弹性系数在0.217～0.225之间，而等外公路对农民的收入影响不显著。并且，本研究结果具有较强的稳健性。

本文的政策涵义是，尽管新世纪以来中国的公路基础设施建设取得了巨大成就，但人均公路里程、公路密度、公路网络体系与发达国家相比还存在较大差距。因此，在总量上仍要继续加大公路基础设施的投入，重点是加大等级公路基础设施建设。大力实施交通基础设施先行发展战略，提高农村公路的通达性与公路密度，不断完善农村公路设施网络体系。在当前内需不足、经济下行压力较大背景下，政府加大公路基础设施的投入，不仅可以扩大内需、稳定增长、增加就业机会，而且还可以通过公路基础设施建设，产生外溢效应，促进农村经济社会发展，提高农民的收入水平。另一方面，我国公路基础设施建设还存在严重的区域不平衡性，从江苏的实践来看，苏北地区的公路基础设施建设相对缓慢，就全国来看，东部地区公路基础设施建设较快，而中西部地区的建设相对滞后。因此，要进一步加大我国中西部地区公路基础设施的投入，促进公路基础设施建设均衡发展。

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(编辑：程俐萍)

Anempiricalstudyontheinfluenceofruralhighwayinfrastructureonfarmer'sincome

Zhou Chunping

(BusinessCollege，YangzhouUniversity，Yangzhou225000,China)

The developed highway network can not only reduce the cost of circulation and production of agricultural products, expand market scope, improve agricultural productivity, but also boost the industrialization and urbanization, promote the development of non-agricultural industries and increase farmers' income. Based on regression analysis on panel data of Jiangsu county area during 2000-2014, it reveals that standard highway infrastructure has a significantly positive influence on farmers' income with elasticity coefficient of 0.217-0.225, while the influence of unsubstandard highway infrastructure to farmers' income is not significant. The highway infrastructure is important for rural economic and social development, which requires further increase in investment, especially the standard highway and highway infrastructure construction in underdeveloped areas.

Rural highway infrastructure; Farmer's income; Panel data

F323

：A

：1671-816X(2017)09-0006-07

2017-05-15

周春平(1971-)，男(汉)，江苏东台人，副教授,博士，主要从事劳动经济学、农业经济等方面的研究。